Predstavte si to: Je to Wall Street v 80. rokoch, kde ambiciózni obchodníci robia rozhodnutia v zlomku sekundy a kričia svoje príkazy na chaotickom obchodnom parkete. Teraz sa posúvame do roku 2023 – obchodné haly sa zmenili na desivo tiché, pretože najmodernejšia technológia zmenila toto odvetvie s ohromujúcou presnosťou a rýchlosťou. Hnacou silou tejto tichej revolúcie sú automatizované obchodné algoritmy. V tomto blogovom príspevku sa ponoríme do toho, ako títo digitálni majstri odhalili skutočný potenciál obchodovania a vytvorili novú éru finančných inovácií, ktorá vám vyrazí dych! Najskôr sa však pripútajte, pretože vás vezmeme na vzrušujúcu jazdu, v ktorej porovnáme vysokooktánové preteky Formule 1 so vzrušujúcim svetom algoritmického obchodovania.
Obchodné algoritmy, známe aj ako algoritmické obchodovanie alebo algo obchodovanie, používajú matematické modely a vopred definované pravidlá na analýzu trhových údajov a automatické zadávanie obchodných príkazov. Tieto programy dokážu identifikovať trendy, vzory a ďalšie ukazovatele, ktoré by obchodníci mohli pri manuálnej analýze prehliadnuť. Odstránením ľudských emócií z procesu a vykonávaním obchodov vysokou rýchlosťou môže algo obchodovanie pomôcť zvýšiť efektívnosť a ziskovosť investorov.
Table of Contents
Funkcionalita obchodného algoritmu
Automatizované obchodovanie s využitím algoritmov poskytuje mnoho výhod pre obchodníkov, ktorí sa snažia eliminovať emocionálny aspekt obchodovania a optimalizovať svoj rozhodovací proces. Tým, že sa investori spoliehajú na počítačové programy, ktoré robia rozhodnutia o nákupe a predaji na základe vopred nastavených pravidiel, môžu profitovať z rýchlosti, presnosti a efektívnosti pri vykonávaní obchodov. Algoritmy majú rôzne podoby a funkcie, ale všetky majú spoločné základné funkcie, vďaka ktorým sú vhodné na každodenné obchodovanie.
Základným konceptom, na ktorom je založené algoritmické obchodovanie, je automatizácia. Algoritmus je súbor vopred definovaných inštrukcií, ktoré počítačový program používa na vykonávanie špecifických funkcií bez ľudského zásahu. Algo obchodovanie umožňuje investorom automatizovať svoje investičné stratégie nastavením pravidiel, kedy vstúpiť do pozície alebo z nej vystúpiť na základe technických alebo fundamentálnych ukazovateľov. Algoritmus môže byť napríklad naprogramovaný tak, aby nakupoval akcie len vtedy, keď ich 50-dňový kĺzavý priemer prekročí 200-dňový kĺzavý priemer.
Jedným z príkladov, ako môžu algoritmy zlepšiť výkonnosť obchodovania, je používanie limitných príkazov. Limitovaný príkaz je pokyn daný maklérovi na nákup alebo predaj cenného papiera za určitú cenu alebo pod ňou. Limitované príkazy sa môžu použiť na minimalizáciu sklzu, ktorý nastáva, keď sa trh počas vykonávania príkazu pohybuje v neprospech pozície investora. Pomocou algoritmov na automatickú správu limitných príkazov môžu obchodníci zabezpečiť lepšie ceny realizácie bez toho, aby museli neustále sledovať ceny.
Ďalším podstatným prvkom algoritmického obchodovania je spätné testovanie. Backtesting zahŕňa testovanie historických údajov na základe parametrov algoritmu s cieľom analyzovať, ako by algoritmus fungoval za rôznych trhových podmienok v minulosti. Obchodníci môžu efektívne využívať spätné testovanie analýzou výkonnostných ukazovateľov rôznych algoritmických modelov a podľa toho optimalizovať svoje stratégie.
Algo-obchodníci sa tiež spoliehajú na škálovateľnosť algoritmov ako na jednu z hlavných výhod, pretože mnohé stratégie vyžadujú na generovanie zisku značnú kapitálovú efektívnosť. Algoritmy poskytujú vysoký stupeň škálovateľnosti, pretože dokážu spracovať viacero pozícií a objemov obchodov súčasne bez toho, aby bola ohrozená rýchlosť alebo presnosť vykonávania.
Okrem toho môžu obchodníci s algo nástrojmi na ďalšie zvýšenie škálovateľnosti svojich stratégií využívať najmodernejšie obchodné platformy, ako napr. Immediate Connect. Táto inovatívna platforma sa bezproblémovo integruje s algoritmami a ponúka robustné funkcie škálovateľnosti, ktoré umožňujú obchodníkom efektívne spravovať viacero pozícií a objemov obchodov súčasne. Immediate Connect zaručuje, že rýchlosť a presnosť vykonávania transakcií zostanú zachované, čo umožňuje obchodníkom maximalizovať svoj ziskový potenciál a zároveň využívať značnú kapitálovú efektívnosť.
Automatizovaný proces a rozhodovanie
Hlavnou úlohou algoritmov pri obchodovaní je automatizovať rozhodovací proces, čo môže obchodníkom pomôcť vyhnúť sa emočným predsudkom a impulzívnemu správaniu, ktoré by mohli negatívne ovplyvniť výsledky obchodovania. Automatizované obchodovanie umožňuje obchodníkom testovať trhové hypotézy v reálnom čase pomocou obchodných systémov založených na pravidlách, kde vopred nastavené podmienky spúšťajú rozhodnutia o vstupe na trh alebo výstupe z neho.
Automatické obchodovanie funguje na niekoľkých základných princípoch. Po prvé, automatizované systémy potrebujú prístup k spoľahlivým zdrojom údajov, ktoré poskytujú presné a včasné informácie o finančných nástrojoch. Tieto údaje možno získať z rôznych zdrojov, ako sú burzy cenných papierov, poskytovatelia finančného spravodajstva alebo špecializovaní predajcovia údajov, ktorí zhromažďujú údaje o trhu.
Ďalej si automatické obchodovanie vyžaduje presne definované kritériá na iniciovanie obchodov na základe špecifických trhových ukazovateľov. Technickí analytici napríklad používajú grafy a ukazovatele, ako sú kĺzavé priemery a trendové čiary, na identifikáciu aktuálnych cenových trendov a bodov vstupu alebo výstupu z pozície.
Tretím dôležitým aspektom automatizovaného obchodovania je smerovanie pokynov. Smerovanie pokynov sa vzťahuje na proces odosielania pokynov vygenerovaných algoritmom príslušnej burze alebo tvorcovi trhu na vykonanie. Trasy pokynov sa vytvárajú pomocou vopred definovanej logiky smerovania, ktorá zohľadňuje rôzne faktory ovplyvňujúce vykonávanie pokynov, ako sú likvidita, spready, poplatky a vplyv na trh.
Niektorí kritici tvrdia, že automatizované obchodné systémy ignorujú dôležité kontextové informácie o aktuálnom stave trhov a môžu zlyhať pri zohľadňovaní nepredvídaných udalostí. Naznačujú tiež, že algoritmy „čiernej skrinky“ sú neprehľadné a nemusia byť schopné správne odrážať zmeny nálad investorov alebo širších hospodárskych podmienok.
Zástancovia algoritmického obchodovania však tvrdia, že sofistikované algoritmy sa dokážu dynamicky prispôsobovať na základe tokov trhových údajov v reálnom čase a podľa toho upravovať svoje stratégie. Tvrdia, že algoritmické modely dokážu preosiať obrovské množstvo prichádzajúcich údajov a extrahovať relevantné funkcie pomocou techník strojového učenia.
Implementácia AI v obchodovaní
Automatizované obchodné systémy účinne zefektívnili proces obchodovania zvýšením efektívnosti a znížením počtu ľudských chýb. Samotné algoritmy však dokážu len toľko. Vstúpte s umelou inteligenciou, ktorá môže posunúť integráciu obchodovania na vyššiu úroveň.
Jedným z príkladov implementácie umelej inteligencie do obchodovania je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), ktoré zahŕňa analýzu spravodajských článkov a nálad v sociálnych médiách na účely hľadania ukazovateľov, ktoré môžu ovplyvniť ceny akcií. Ďalším využitím umelej inteligencie je rozpoznávanie vzorov, ktoré dokáže identifikovať vzory v údajoch, ktoré môžu byť pre človeka príliš zložité na to, aby ich odhalil. Tieto informácie môžu poskytnúť obchodníkom konkurenčnú výhodu a zvýšiť výnosy.
Analogicky je implementácia umelej inteligencie do obchodovania ako mať vysoko skúseného obchodníka, ktorý má dlhoročné skúsenosti, je vždy v strehu a nikdy nevynechá žiaden úder – ale bez nároku na výplatu alebo prestávky. Algoritmy strojového učenia neustále neúnavne pracujú v zákulisí, aby analyzovali trhové trendy, predpovedali budúce zmeny a identifikovali príležitosti na investície.
Schopnosť umelej inteligencie učiť sa z predchádzajúcich skúseností a prispôsobovať sa novým trhovým podmienkam znamená, že obchodné algoritmy sa budú časom naďalej vyvíjať a zlepšovať, čím získajú obchodníci výhodu oproti tým, ktorí sa spoliehajú výlučne na inštinkt a ľudské rozhodovanie.
Neoficiálne dôkazy ukazujú, že umelá inteligencia integrovaná s automatizovaným obchodovaním priniesla firmám, ktoré ju využívajú, významné výhody. Jeden významný inštitucionálny investor implementoval algoritmy strojového učenia so svojimi existujúcimi algoritmami vykonávania obchodov, čo viedlo k 27 % nárastu obchodov vykonaných v rámci najlepšieho rozpätia ponuky a dopytu. Okrem toho zaznamenali zníženie „nákladov na ovplyvnenie trhu“, čo znamená narušenie cien akcií spôsobené veľkými transakciami na málo obchodovaných trhoch.
Existujú aj štúdie, ktoré ukazujú, ako nasadenie umelej inteligencie do obchodných systémov zvyšuje investičnú výkonnosť. Tím výskumníkov z MIT analyzoval údaje o hedžových fondoch z rokov 1994 až 2014 a zistil, že fondy využívajúce strojové učenie dosahovali lepšie výsledky ako ich kolegovia. Algoritmické obchodné systémy využívajúce umelú inteligenciu navyše dokázali dosiahnuť ročný výnos 34 %, čo je oveľa viac ako dlhodobý priemer indexu S&P 500.
Ako každý nástroj má však aj umelá inteligencia v obchodovaní svoje nevýhody. Jednou z možných obáv je, že rozhodovací proces umelej inteligencie je založený výlučne na tom, na čo bola vyškolená. Preto ak sú algoritmy strojového učenia postavené na predsudkoch alebo chybách, môže to viesť k nesprávnym predpovediam a výsledkom. Okrem toho vždy existuje riziko, že prílišné spoliehanie sa na technológie môže spôsobiť, že obchodníci prehliadnu trhové ukazovatele, ktoré by inak zachytila ľudská intuícia.
Výhody používania obchodných algoritmov
Napriek niektorým obavám spojeným s algoritmickým obchodovaním má automatizácia obchodov na finančných trhoch mnoho výhod.
Obchodné algoritmy predovšetkým odstraňujú emócie z rovnice. Ľudia sa pri investovaní často rozhodujú iracionálne na základe strachu a chamtivosti. Naproti tomu algoritmy robia logické rozhodnutia len na základe analýzy historických údajov a údajov v reálnom čase.
Ďalšou výhodou používania obchodných algoritmov je ich schopnosť vykonávať obchody vysokou rýchlosťou. To znamená, že investori môžu využiť cenové rozdiely medzi rôznymi trhmi alebo burzami skôr, ako si ich ľudskí obchodníci vôbec uvedomia.
Napríklad firmy HFT dokázali vďaka sofistikovaným algoritmickým stratégiám výrazne znížiť rozpätia medzi ponukou a dopytom zo zlomkov centov na tisíciny alebo dokonca milióntiny centu a zároveň znížiť náklady vďaka menšiemu počtu ľudí potrebných na údržbu týchto systémov a vyššej efektívnosti.
Štúdie ukázali, že automatizované obchodné systémy dosahujú lepšie výsledky ako manuálne obchodovanie, najmä pokiaľ ide o minimalizáciu transakčných nákladov a dosiahnutie najlepšieho výkonu. Okrem toho algoritmické obchodovanie umožňuje individuálnym investorom obchodovať ako inštitucionálni obchodníci – napríklad mať prístup k dark pools a iným zdrojom likvidity, ktoré sú pre retailových investorov nedostupné pri použití priamych trhových príkazov.
Na druhej strane, jedna z nevýhod algoritmického obchodovania by mohla súvisieť s regulačnými požiadavkami. Vývoj v oblasti algoritmického obchodovania viedol k aktualizáciám právnych predpisov, ktorých cieľom je zabezpečiť, aby sa obchodovanie vykonávalo spravodlivo a efektívne. Výzvou, ktorej môžu investori využívajúci algoritmy čeliť, je dodržiavanie týchto predpisov, keďže ich porušenie môže mať za následok značné právne pokuty a poškodenie dobrého mena firmy.
- Automatizácia obchodovania na finančných trhoch prostredníctvom obchodných algoritmov má rôzne výhody, ako napríklad odstránenie emócií a logické rozhodovanie na základe analýzy historických údajov a údajov v reálnom čase, vykonávanie obchodov vysokou rýchlosťou s cieľom využiť cenové rozdiely, lepšie výsledky v porovnaní s manuálnym obchodovaním pri minimalizácii transakčných nákladov a dosahovaní najlepšej realizácie a umožnenie prístupu individuálnych investorov k obchodovaniu ako inštitucionálny obchodník. Regulačné požiadavky však môžu pre investorov, ktorí používajú algoritmy, predstavovať výzvu, ako tieto predpisy dodržiavať, aby sa vyhli značným právnym pokutám a poškodeniu dobrej povesti svojich firiem.
Nevýhody používania obchodných algoritmov
Automatizované obchodovanie má síce mnoho výhod, ale existuje aj niekoľko nevýhod, ktoré nemožno ignorovať. Pred investovaním do algoritmického obchodovania je dôležité zvážiť tieto nevýhody. Tu sú niektoré z problémov, s ktorými sa obchodníci a investori môžu stretnúť pri používaní tohto typu stratégie.
Jednou z najväčších nevýhod používania obchodných algoritmov je riziko zlyhania technológie. Hoci sú algoritmy navrhnuté tak, aby obchodovali efektívne, môžu fungovať len tak dobre, ako im to umožňuje technológia. Ak dôjde k poruche v systéme alebo k chybe pripojenia, obchody sa nemusia vykonať včas alebo vôbec. To môže viesť k výrazným stratám pre obchodníkov, ktorí sa spoliehajú výlučne na algoritmy.
Okrem zlyhania technológie je ďalším negatívom algoritmického obchodovania vplyv na trh. Keď obchodníci s podobnými algoritmami zadávajú súčasne veľký počet príkazov, môže to spôsobiť nerovnováhu na trhu, ktorá môže vážne ovplyvniť ceny aktív. Platí to najmä pre vysokofrekvenčné obchodovanie (HFT), pri ktorom sa obchody uskutočňujú mimoriadne vysokou rýchlosťou.
Niektorí kritici tvrdia, že algoritmické obchodovanie môže viesť aj k zvýšeniu volatility na trhoch. Podľa tohto názoru majú počítačové programy tendenciu zosilňovať malé cenové pohyby tým, že takmer okamžite spúšťajú veľké množstvo nákupných alebo predajných príkazov. Keďže algoritmy nezohľadňujú základné ekonomické faktory a spravodajské udalosti, ich rozhodnutia môžu byť niekedy odtrhnuté od reality. Iní však tvrdia, že tento typ obchodovania v skutočnosti pomáha vyrovnávať volatilitu tým, že poskytuje väčšiu likviditu a umožňuje efektívnejšie vykonávanie obchodov.
Investori by si tiež mali uvedomiť, že hoci sú algoritmy založené na historických údajoch a štatistických modeloch, nedokážu úplne presne predpovedať budúce udalosti. Aj keď bol algoritmus spätne otestovaný a vykázal pôsobivé výsledky, neznamená to, že bude dokonale fungovať v súčasných trhových podmienkach. Vždy existuje riziko, že nepredvídané zmeny v dynamike trhu by mohli negatívne ovplyvniť výkonnosť algoritmu.
Zjednodušene povedané, algoritmické obchodovanie je ako riadenie auta na autopilota. Hoci technológia samojazdiacich áut pokročila na dlhú cestu, ešte nie sú bezchybné. Tak ako pri algoritmoch, aj tu vždy existuje riziko, že sa počas jazdy po diaľnici niečo pokazí. To neznamená, že by ste nemali používať samojazdiacu technológiu, ale znamená to, že musíte zostať ostražití a uvedomovať si možné riziká.
Typy algoritmov a stratégie
Napriek potenciálnym nevýhodám používania algoritmického obchodovania môže byť tento prístup stále účinným spôsobom riadenia investícií. Obchodníci majú k dispozícii rôzne typy algoritmov a stratégií, z ktorých každá má svoje silné a slabé stránky. Tu je niekoľko príkladov:
Jedným z obľúbených typov stratégií je sledovanie trendov, pri ktorom algoritmy analyzujú cenové trendy v čase s cieľom určiť, či sa očakáva zhodnotenie alebo znehodnotenie aktíva. Tento typ stratégie môže byť obzvlášť účinný na trhoch, ktoré vykazujú jasné smerové trendy.
Ďalším typom algoritmickej stratégie je arbitráž, ktorá zahŕňa identifikáciu cenových rozdielov pre rovnaké alebo podobné aktíva na rôznych trhoch. Obchodníci potom môžu z týchto rozdielov profitovať tak, že na jednom trhu nakúpia nízko a na inom trhu predajú vysoko.
Multifaktorové modely sú ďalším populárnym prístupom, ktorý sa opiera o komplexnú analýzu rôznych faktorov, ktoré ovplyvňujú ceny aktív. Tieto modely zohľadňujú ekonomické údaje, finančné údaje spoločnosti, spravodajské udalosti a ďalšie premenné s cieľom generovať obchody, ktoré sú založené na viac než len na minulých pohyboch cien.
Mnohí obchodníci sa nakoniec rozhodnú vytvoriť si vlastné algoritmy na mieru na základe jedinečných poznatkov o trhu alebo konkrétnych obchodných cieľov. Obchodníci môžu navrhnutím algoritmov prispôsobených ich potrebám zvýšiť svoje šance na úspech na trhu.
Celkovo neexistuje jediný „správny“ spôsob implementácie obchodných algoritmov. Výber závisí od individuálnych cieľov obchodníka, trhových podmienok a tolerancie rizika. Je dôležité urobiť si prieskum a pochopiť výhody a nevýhody jednotlivých algoritmických prístupov predtým, ako ich začleníte do svojej obchodnej stratégie.
Arbitráž, sledovanie trendov a ďalšie
Ako bolo uvedené v predchádzajúcej časti, obchodné algoritmy ponúkajú obchodníkom celý rad funkcií. Poskytujú účinný spôsob automatizácie a zefektívnenia obchodného procesu na dosiahnutie lepších výsledkov. Jednou z kľúčových výhod používania obchodných algoritmov je možnosť implementovať rôzne typy obchodných stratégií. Tieto stratégie umožňujú obchodníkom prijímať informované rozhodnutia na základe vopred definovaných pravidiel a kritérií, ktoré možno upravovať podľa trhových podmienok. V tejto časti sa budeme venovať niektorým populárnym typom algoritmov a stratégií, na ktoré sa obchodníci často spoliehajú.
Arbitráž
Jednou z klasických obchodných stratégií je arbitráž. Je založený na využívaní cenových rozdielov medzi dvoma alebo viacerými trhmi. Ide o nákup aktíva za nižšiu cenu na jednom trhu a jeho súčasný predaj za vyššiu cenu na inom trhu. Pri algoritmickom obchodovaní možno rýchlo identifikovať a využiť arbitrážne príležitosti, pretože program dokáže okamžite vykonávať obchody na viacerých trhoch.
Povedzme napríklad, že akcie spoločnosti Nike sa na burze NASDAQ obchodujú za nižšiu cenu v porovnaní s cenou na newyorskej burze. Arbitrážnik by nakúpil akcie Nike na burze NASDAQ a zároveň ich predal za vyššiu cenu na burze NYSE, čím by dosiahol zisk z rozdielu v cenách.
Sledovanie trendov
Ďalšou bežnou stratégiou používanou pri algoritmickom obchodovaní je sledovanie trendov. Táto stratégia je založená na identifikácii trendov v cenách aktív prostredníctvom analýzy grafov a predpovedaní, či budú pravdepodobne pokračovať alebo sa zvrátia. Sledovaním trendov sa obchodníci snažia profitovať z významných cenových pohybov.
Sledovatelia trendov zvyčajne využívajú nástroje technickej analýzy, ako sú kĺzavé priemery a indexy relatívnej sily (RSI), na identifikáciu trendov a hybnosti aktíva. Ak napríklad akcie spoločnosti Apple zaznamenali trvalý vzostupný trend v priebehu niekoľkých týždňov alebo mesiacov, obchodníci môžu použiť algoritmický prístup, ako je sledovanie trendov, ktorý využíva vopred definované spúšťače na základe grafov na vykonávanie obchodov na základe týchto pozorovaní.
Priemerná reverzia
Na rozdiel od sledovania trendu je cieľom mean reversion identifikovať prekúpené a prepredané aktíva. Táto stratégia je založená na princípe, že ceny majú tendenciu vracať sa k svojej strednej hodnote po dosiahnutí extrémnych úrovní. V rámci tohto prístupu obchodníci nakupujú, keď sú aktíva podhodnotené, a predávajú, keď sú nadhodnotené, pričom očakávajú, že ceny sa vrátia späť k priemernému cenovému rozpätiu.
Zoberme si napríklad aktívum, ktoré sa v minulosti obchodovalo v určitom cenovom rozpätí, ale neočakávane prudko stúpa alebo klesá. Obchodníci s reverznou strednou hodnotou by pred uskutočnením obchodov matematicky počkali, kým sa aktívum vráti na cenové úrovne pred udalosťou.
Implementácia stratégie
Je dôležité poznamenať, že hoci algoritmy môžu byť naprogramované s konkrétnou obchodnou stratégiou, tieto programy by sa nemali považovať za strieborné riešenie pre investovanie. Presnosť a úspešnosť rozhodnutí algoritmu závisí od kvality vstupných údajov, volatility trhu a ďalších faktorov, ktoré sú mimo kontroly obchodníkov.
Okrem toho môžu niektoré stratégie fungovať lepšie na určitých trhoch ako na iných. Napríklad stratégia sledovania trendu môže byť vhodná pre trendové trhy, ale nemusí byť taká dobrá na bočných alebo rozkolísaných trhoch.
Backtesting
Na zmiernenie potenciálnych rizík používania chybných stratégií alebo nekvalitných vstupných údajov sa obchodníci často spoliehajú na spätné testovanie týchto stratégií na základe historických údajov pomocou algoritmického obchodovania. To im umožňuje simulovať výkonnosť konkrétnej obchodnej stratégie počas určitého obdobia pred jej uvedením do praxe v reálnych obchodoch.
Backtesting poskytuje prehľad o výkonnosti rôznych stratégií v rôznych trhových podmienkach, čo poskytuje istotu a ochranu pred rizikom pri používaní automatických algoritmov.
Súhrnne možno povedať, že existuje niekoľko typov algoritmických obchodných stratégií, ktoré možno realizovať prostredníctvom automatizovaných algoritmov, ako sú arbitráž, sledovanie trendu, reverzia strednej hodnoty a ďalšie. Hoci tieto stratégie majú určité výhody, ako je rýchly čas realizácie, nákladová efektívnosť a škálovateľnosť, obchodníci by mali byť pri ich využívaní opatrní a uistiť sa, že stratégie boli primerane spätne otestované a sú kompatibilné s aktuálnymi trhovými podmienkami.