ลองนึกภาพดู: มันคือวอลล์สตรีทในทศวรรษ 1980 ที่ซึ่งเทรดเดอร์ผู้ทะเยอทะยานตัดสินใจเพียงเสี้ยววินาที ตะโกนคำสั่งของพวกเขาไปทั่วพื้นการซื้อขายที่วุ่นวาย ตอนนี้ก้าวไปข้างหน้าอย่างเร็วจนถึงปี 2023 พื้นที่การซื้อขายได้เปลี่ยนไปอย่างเงียบเชียบเนื่องจากเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยได้เปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมด้วยความแม่นยำและความเร็วที่เหลือเชื่อ ป้อนอัลกอริธึมการซื้อขายอัตโนมัติ – แรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังการปฏิวัติเงียบนี้ ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกลงไปว่าผู้บงการดิจิทัลเหล่านี้ได้ปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของการซื้อขายและสร้างยุคใหม่ของนวัตกรรมทางการเงินที่จะทำให้คุณแทบคลั่งได้อย่างไร! แต่ก่อนอื่น เตรียมตัวให้พร้อมในขณะที่เราพาคุณไปสู่การขับขี่ที่น่าตื่นเต้นโดยเปรียบเทียบการแข่งรถฟอร์มูล่าวันที่มีค่าออกเทนสูงกับโลกแห่งการซื้อขายด้วยอัลกอริธึมที่ทำให้ดีอกดีใจ
อัลกอริทึมการซื้อขาย หรือที่เรียกว่าการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมหรือการซื้อขายแบบอัลโก ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและวางคำสั่งซื้อขายโดยอัตโนมัติ โปรแกรมเหล่านี้สามารถระบุแนวโน้ม รูปแบบ และตัวบ่งชี้อื่นๆ ที่เทรดเดอร์อาจพลาดได้ด้วยการวิเคราะห์ด้วยตนเอง ด้วยการขจัดอารมณ์ของมนุษย์ออกจากกระบวนการและดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูง การซื้อขายแบบ algo สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและผลกำไรให้กับนักลงทุนได้
Table of Contents
ฟังก์ชันอัลกอริทึมการซื้อขาย
การซื้อขายอัตโนมัติ โดยใช้อัลกอริทึมให้ประโยชน์มากมายสำหรับผู้ค้าที่ต้องการกำจัดแง่มุมทางอารมณ์ของการซื้อขายและเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการตัดสินใจ โดยอาศัยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ในการตัดสินใจซื้อและขายตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า นักลงทุนจะได้รับประโยชน์จากความรวดเร็ว แม่นยำ และมีประสิทธิภาพในการดำเนินการซื้อขาย อัลกอริทึมมาในรูปแบบและคุณสมบัติที่หลากหลาย แต่ทั้งหมดมีฟังก์ชันพื้นฐานบางอย่างที่ทำให้เหมาะสำหรับการซื้อขายแบบวันต่อวัน
แนวคิดหลักที่อยู่ภายใต้การซื้อขายด้วยอัลกอริทึมคือระบบอัตโนมัติ อัลกอริทึมคือชุดของคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งโปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อดำเนินการฟังก์ชันเฉพาะโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ Algo-Trading ช่วยให้นักลงทุนสามารถกำหนดกลยุทธ์การลงทุนของตนได้โดยอัตโนมัติโดยการตั้งกฎสำหรับเวลาที่จะเข้าหรือออกจากสถานะตามตัวบ่งชี้ทางเทคนิคหรือปัจจัยพื้นฐาน ตัวอย่างเช่น สามารถตั้งโปรแกรมอัลกอริทึมให้ซื้อหุ้นได้ก็ต่อเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันตัดผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน
ตัวอย่างหนึ่งของวิธีที่อัลกอริทึมสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการซื้อขายได้คือการใช้คำสั่งจำกัด คำสั่งจำกัดคือคำสั่งที่มอบให้กับนายหน้าในการซื้อหรือขายหลักทรัพย์ในราคาหรือต่ำกว่าราคาที่กำหนด คำสั่งจำกัดสามารถใช้เพื่อลดการคลาดเคลื่อน ซึ่งจะเกิดขึ้นเมื่อตลาดเคลื่อนไหวสวนทางกับตำแหน่งของนักลงทุนในขณะที่กำลังดำเนินการคำสั่ง ด้วยการใช้อัลกอริทึมเพื่อจัดการคำสั่งจำกัดโดยอัตโนมัติ ผู้ค้าสามารถรับประกันราคาการดำเนินการที่ดีขึ้นโดยไม่ต้องติดตามราคาอย่างต่อเนื่อง
คุณสมบัติที่สำคัญอีกอย่างของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการทดสอบย้อนกลับ การทดสอบย้อนกลับเกี่ยวข้องกับการทดสอบข้อมูลในอดีตกับพารามิเตอร์ของอัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์ว่าจะมีการดำเนินการอย่างไรภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกันในอดีต ผู้ค้าสามารถใช้การทดสอบย้อนหลังได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการวิเคราะห์เมตริกประสิทธิภาพของโมเดลอัลกอริทึมต่างๆ และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม
ผู้ค้าอัลโกยังพึ่งพาความสามารถในการปรับขนาดของอัลกอริทึมเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญประการหนึ่ง เนื่องจากหลายกลยุทธ์ต้องใช้เงินทุนอย่างมีประสิทธิภาพในการสร้างผลกำไร อัลกอริทึมให้ความสามารถในการปรับขยายระดับสูงเนื่องจากสามารถจัดการหลายตำแหน่งและปริมาณการซื้อขายได้พร้อมกันโดยไม่สูญเสียความเร็วหรือความแม่นยำในการดำเนินการ
ยิ่งไปกว่านั้น เพื่อเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของกลยุทธ์ของพวกเขา ผู้ค้าอัลโกสามารถใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มการซื้อขายที่ทันสมัย เช่น Immediate Connect แพลตฟอร์มที่เป็นนวัตกรรมใหม่นี้ทำงานร่วมกับอัลกอริทึมได้อย่างราบรื่น นำเสนอคุณสมบัติความสามารถในการปรับขนาดที่แข็งแกร่งซึ่งช่วยให้ผู้ค้าสามารถจัดการหลายตำแหน่งและปริมาณการซื้อขายได้อย่างมีประสิทธิภาพพร้อมกัน Immediate Connect ทำให้มั่นใจได้ว่าความเร็วและความแม่นยำในการดำเนินการยังคงไม่ลดทอน ทำให้ผู้ซื้อขายสามารถเพิ่มศักยภาพในการทำกำไรของตนได้สูงสุดในขณะที่ใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของเงินทุนจำนวนมาก
กระบวนการอัตโนมัติและการตัดสินใจ
หน้าที่หลักของอัลกอริทึมในการเทรดคือการทำให้กระบวนการตัดสินใจเป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งสามารถช่วยเทรดเดอร์หลีกเลี่ยงอคติทางอารมณ์และพฤติกรรมหุนหันพลันแล่นที่อาจส่งผลเสียต่อผลลัพธ์ของการเทรด การซื้อขายอัตโนมัติช่วยให้ผู้ค้าสามารถทดสอบสมมติฐานของตลาดได้แบบเรียลไทม์โดยใช้ระบบการซื้อขายตามกฎซึ่งเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้าจะกระตุ้นการตัดสินใจเข้าหรือออกของตลาด
การซื้อขายอัตโนมัติดำเนินการโดยใช้หลักการพื้นฐานบางประการ ประการแรก ระบบอัตโนมัติจำเป็นต้องเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งให้ข้อมูลที่ถูกต้องและทันท่วงทีเกี่ยวกับเครื่องมือทางการเงิน ข้อมูลนี้สามารถหาได้จากแหล่งต่างๆ เช่น ตลาดหลักทรัพย์ ผู้ให้บริการข่าวการเงิน หรือผู้ให้บริการข้อมูลเฉพาะที่รวบรวมข้อมูลตลาด
ถัดไป การเทรดอัตโนมัติต้องมีเกณฑ์ที่ชัดเจนเพื่อเริ่มต้นการเทรดตามตัวบ่งชี้ตลาดเฉพาะ ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ทางเทคนิคใช้แผนภูมิและตัวบ่งชี้ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้มเพื่อระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและจุดเข้าหรือออกจากตำแหน่ง
สิ่งสำคัญประการที่สามของการซื้อขายอัตโนมัติคือการกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อขาย การกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อหมายถึงกระบวนการส่งคำสั่งซื้อที่สร้างโดยอัลกอริทึมไปยังการแลกเปลี่ยนหรือผู้ดูแลสภาพคล่องที่เหมาะสมเพื่อดำเนินการ เส้นทางการสั่งซื้อถูกสร้างขึ้นโดยใช้ตรรกะการกำหนดเส้นทางที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งพิจารณาปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อการดำเนินการตามคำสั่ง เช่น สภาพคล่อง สเปรด ค่าธรรมเนียม และผลกระทบต่อตลาด
นักวิจารณ์บางคนโต้แย้งว่าระบบการซื้อขายอัตโนมัติไม่สนใจข้อมูลเชิงบริบทที่สำคัญเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของตลาด และอาจไม่สามารถอธิบายถึงเหตุการณ์ที่ไม่คาดฝันได้ พวกเขายังแนะนำว่าอัลกอริทึม “กล่องดำ” นั้นทึบและอาจไม่สามารถสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของความเชื่อมั่นของนักลงทุนหรือสภาวะเศรษฐกิจในวงกว้างได้อย่างเหมาะสม
อย่างไรก็ตาม ผู้เสนอการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมโต้แย้งว่าอัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถปรับแบบไดนามิกตามกระแสข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ และปรับกลยุทธ์ตามนั้น พวกเขาให้เหตุผลว่าโมเดลอัลกอริทึมสามารถกรองข้อมูลขาเข้าจำนวนมหาศาลและแยกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
การใช้ AI ในการซื้อขาย
ระบบการซื้อขายอัตโนมัติได้ปรับปรุงกระบวนการซื้อขายอย่างมีประสิทธิภาพโดยเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึมเพียงอย่างเดียวสามารถทำได้มากเท่านั้น เข้าสู่ AI ซึ่งสามารถนำการรวมการซื้อขายไปสู่อีกระดับ
ตัวอย่างหนึ่งของการใช้ AI ในการซื้อขายคือการประมวลผลด้วยภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์บทความข่าวและความรู้สึกทางโซเชียลมีเดียเพื่อหาตัวบ่งชี้ที่อาจส่งผลกระทบต่อราคาหุ้น การใช้งาน AI อีกอย่างหนึ่งคือการจดจำรูปแบบ ซึ่งสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลที่อาจซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะตรวจจับได้ ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้เทรดเดอร์มีความได้เปรียบในการแข่งขันและปรับปรุงผลตอบแทน
พูดแบบเดียวกัน การใช้ AI ในการซื้อขายก็เหมือนกับการมีเทรดเดอร์ที่มีประสบการณ์สูงซึ่งมีประสบการณ์หลายปี ตื่นตัวอยู่เสมอและไม่เคยพลาดจังหวะ – แต่ไม่ต้องการเช็คเงินเดือนหรือหยุดพัก อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรทำงานอย่างต่อเนื่องอยู่เบื้องหลังอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อยเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต และระบุโอกาสในการลงทุน
ความสามารถของ AI ในการเรียนรู้จากประสบการณ์ที่ผ่านมาและปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดใหม่ หมายความว่าอัลกอริธึมการซื้อขายจะพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตลอดเวลา ทำให้ผู้ค้ามีความได้เปรียบเหนือผู้ที่พึ่งพาสัญชาตญาณและการตัดสินใจของมนุษย์เพียงอย่างเดียว
หลักฐานโดยสังเขปแสดงให้เห็นว่า AI ที่รวมเข้ากับการซื้อขายอัตโนมัติได้ให้ประโยชน์ที่สำคัญสำหรับบริษัทที่ยอมรับมัน นักลงทุนสถาบันรายใหญ่รายหนึ่งใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องร่วมกับอัลกอริทึมการดำเนินการซื้อขายที่มีอยู่ ส่งผลให้การดำเนินการซื้อขายเพิ่มขึ้น 27% ภายในสเปรดราคาเสนอซื้อ/เสนอขายที่ดีที่สุด นอกจากนี้ พวกเขาสังเกตเห็นการลดลงของ “ต้นทุนผลกระทบต่อตลาด” ซึ่งหมายถึงการหยุดชะงักของราคาหุ้นที่เกิดจากธุรกรรมขนาดใหญ่ในตลาดที่มีการซื้อขายเบาบาง
นอกจากนี้ยังมีการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่าการปรับใช้ AI ในระบบการซื้อขายช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุนได้อย่างไร ทีมนักวิจัยของ MIT วิเคราะห์ข้อมูลกองทุนเฮดจ์ฟันด์ตั้งแต่ปี 2537 ถึง 2557 และพบว่ากองทุนที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงมีประสิทธิภาพดีกว่ากองทุนอื่นๆ นอกจากนี้ ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมที่ใช้ AI สามารถบรรลุผลตอบแทนต่อปีที่ 34% ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวของ S&P 500 มาก
อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับเครื่องมืออื่นๆ AI ในการซื้อขายก็มีข้อเสีย ข้อกังวลอย่างหนึ่งที่อาจเกิดขึ้นคือกระบวนการตัดสินใจของ AI ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ได้รับการฝึกฝนมาให้ทำเท่านั้น ดังนั้น หากอัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงสร้างขึ้นจากอคติหรือข้อบกพร่อง อาจนำไปสู่การคาดคะเนและผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงเสมอที่การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไปอาจทำให้เทรดเดอร์มองข้ามตัวบ่งชี้ตลาดที่สัญชาตญาณของมนุษย์อาจหยิบขึ้นมา
ข้อดีของการใช้อัลกอริทึมการซื้อขาย
แม้จะมีข้อกังวลบางประการเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม แต่ก็มีประโยชน์มากมายในการทำให้การซื้อขายเป็นไปโดยอัตโนมัติในตลาดการเงิน
ก่อนอื่นอัลกอริทึมการซื้อขายจะขจัดอารมณ์ออกจากสมการ มนุษย์มักจะเลือกอย่างไม่มีเหตุผลจากความกลัวและความโลภในการลงทุน ในทางตรงกันข้าม อัลกอริทึมจะทำการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลโดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและแบบเรียลไทม์เพียงอย่างเดียว
ข้อดีอีกประการของการใช้อัลกอริธึมการซื้อขายคือความสามารถในการดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูง ซึ่งหมายความว่านักลงทุนสามารถใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาระหว่างตลาดหรือการแลกเปลี่ยนต่างๆ ก่อนที่ผู้ค้ามนุษย์จะรู้ตัวเสียด้วยซ้ำ
ตัวอย่างเช่น บริษัท HFT สามารถจำกัดสเปรดราคาเสนอซื้อให้แคบลงได้อย่างมากจากเศษส่วนของเซนต์ลงเหลือหนึ่งในพันหรือแม้แต่เศษหนึ่งล้านผ่านกลยุทธ์อัลกอริทึมที่ซับซ้อน ในขณะเดียวกันก็ลดค่าใช้จ่ายเนื่องจากบุคลากรน้อยลงที่จำเป็นสำหรับการบำรุงรักษาระบบเหล่านี้และเพิ่มประสิทธิภาพ
การศึกษาแสดงให้เห็นว่าระบบการซื้อขายอัตโนมัติทำงานได้ดีกว่าการซื้อขายด้วยตนเอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการลดต้นทุนการทำธุรกรรมและการดำเนินการที่ดีที่สุด นอกจากนี้ การซื้อขายแบบอัลกอริทึมยังช่วยให้นักลงทุนรายย่อยเข้าถึงการซื้อขายได้เหมือนผู้ค้าสถาบัน ตัวอย่างเช่น การเข้าถึงแหล่งมืดและแหล่งสภาพคล่องอื่น ๆ ที่นักลงทุนรายย่อยไม่สามารถเข้าถึงได้เมื่อใช้คำสั่งตลาดโดยตรง
ในทางกลับกัน ข้อเสียประการหนึ่งของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมอาจเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ การพัฒนาในด้านของการซื้อขายอัลกอริทึมได้นำไปสู่การปรับปรุงกฎระเบียบเพื่อให้แน่ใจว่าการซื้อขายดำเนินไปอย่างยุติธรรมและมีประสิทธิภาพ ความท้าทายที่นักลงทุนที่ใช้อัลกอริทึมอาจเผชิญคือการปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้ เนื่องจากการฝ่าฝืนอาจส่งผลให้เกิดค่าปรับทางกฎหมายที่สำคัญและความเสียหายต่อชื่อเสียงของบริษัท
- การเทรดอัตโนมัติในตลาดการเงินผ่านอัลกอริธึมการเทรดมีประโยชน์มากมาย เช่น การขจัดอารมณ์และการตัดสินใจเชิงตรรกะโดยอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและเรียลไทม์ ดำเนินการเทรดด้วยความเร็วสูงเพื่อใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคา ดำเนินการได้ดีกว่าการเทรดด้วยตนเองในการลดต้นทุนการทำธุรกรรม และบรรลุผลสำเร็จในการดำเนินการที่ดีที่สุด และช่วยให้นักลงทุนรายบุคคลเข้าถึงการซื้อขายได้เหมือนผู้ค้าสถาบัน อย่างไรก็ตาม ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบอาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับนักลงทุนที่ใช้อัลกอริทึมในการปฏิบัติตามกฎระเบียบเหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงค่าปรับทางกฎหมายที่สำคัญและความเสียหายต่อชื่อเสียงต่อบริษัทของตน
ข้อเสียของการใช้อัลกอริทึมการซื้อขาย
แม้ว่าการซื้อขายอัตโนมัติจะมาพร้อมกับข้อดีมากมาย แต่ก็มีข้อเสียหลายประการที่ไม่ควรมองข้าม สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อเสียเหล่านี้ก่อนที่จะลงทุนในการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ต่อไปนี้คือปัญหาบางส่วนที่ผู้ค้าและนักลงทุนอาจเผชิญเมื่อใช้กลยุทธ์ประเภทนี้
หนึ่งในข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของการใช้อัลกอริทึมการซื้อขายคือความเสี่ยงของความล้มเหลวของเทคโนโลยี แม้ว่าอัลกอริทึมจะได้รับการออกแบบมาให้เทรดได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่อัลกอริธึมจะสามารถทำงานได้ก็ต่อเมื่อเทคโนโลยีอนุญาตเท่านั้น หากมีข้อผิดพลาดในระบบหรือข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อ การซื้อขายอาจไม่ดำเนินการตรงเวลาหรือไม่ดำเนินการเลย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การสูญเสียที่สำคัญสำหรับผู้ค้าที่พึ่งพาอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียว
นอกเหนือจากความล้มเหลวของเทคโนโลยีแล้ว ข้อเสียอีกอย่างหนึ่งของการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมคือผลกระทบต่อตลาด เมื่อผู้ค้าส่งคำสั่งซื้อจำนวนมากพร้อมกันโดยใช้อัลกอริทึมที่คล้ายคลึงกัน อาจทำให้เกิดความไม่สมดุลของตลาดที่อาจส่งผลกระทบต่อราคาสินทรัพย์อย่างจริงจัง นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งการซื้อขายเกิดขึ้นด้วยความเร็วสูงเป็นพิเศษ
นักวิจารณ์บางคนโต้แย้งว่าการเทรดด้วยอัลกอริธึมสามารถนำไปสู่ความผันผวนในตลาดที่เพิ่มขึ้นได้ ตามมุมมองนี้ โปรแกรมคอมพิวเตอร์มีแนวโน้มที่จะขยายการเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อยโดยเรียกคำสั่งซื้อหรือขายจำนวนมากเกือบจะในทันที เนื่องจากอัลกอริทึมไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยพื้นฐานทางเศรษฐกิจและข่าวคราว การตัดสินใจของพวกเขาจึงอาจแยกขาดจากความเป็นจริงในบางครั้ง อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ ให้เหตุผลว่าการเทรดประเภทนี้ช่วยให้ความผันผวนราบรื่นขึ้นโดยให้สภาพคล่องมากขึ้นและทำให้การเทรดดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
นักลงทุนควรทราบด้วยว่าแม้ว่าอัลกอริทึมจะขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตและแบบจำลองทางสถิติ แต่ก็ไม่สามารถทำนายเหตุการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ แม้ว่าอัลกอริทึมจะได้รับการทดสอบย้อนกลับและแสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่ามันจะทำงานได้อย่างสมบูรณ์ในสภาวะตลาดปัจจุบัน มีความเสี่ยงเสมอที่การเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดฝันของการเปลี่ยนแปลงของตลาดอาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
พูดง่ายๆ การซื้อขายแบบอัลกอริทึมก็เหมือนกับการขับรถบนระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ ในขณะที่เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังรถยนต์ไร้คนขับนั้นมีมาไกลแล้ว แต่ก็ยังไม่อาจเข้าใจผิดได้ เช่นเดียวกับอัลกอริธึม มีความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดขึ้นได้เสมอในขณะที่คุณกำลังแล่นไปตามทางหลวง ไม่ได้หมายความว่าคุณไม่ควรใช้เทคโนโลยีไร้คนขับ แต่หมายความว่าคุณต้องระมัดระวังและตระหนักถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
ประเภทอัลกอริทึมและกลยุทธ์
แม้จะมีข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้การซื้อขายแบบอัลกอริทึม แต่วิธีนี้ยังคงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจัดการการลงทุน มีอัลกอริทึมและกลยุทธ์หลากหลายประเภทสำหรับเทรดเดอร์ แต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง นี่คือตัวอย่างบางส่วน:
กลยุทธ์ประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยมคือการติดตามแนวโน้ม ซึ่งอัลกอริทึมจะวิเคราะห์แนวโน้มราคาในช่วงเวลาหนึ่งเพื่อพิจารณาว่าสินทรัพย์คาดว่าจะแข็งค่าหรืออ่อนค่าลงหรือไม่ กลยุทธ์ประเภทนี้จะมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะในตลาดที่มีแนวโน้มทิศทางที่ชัดเจน
กลยุทธ์อัลกอริธึมอีกประเภทหนึ่งคือการเก็งกำไร ซึ่งเกี่ยวข้องกับการระบุความแตกต่างของราคาสำหรับสินทรัพย์ที่เหมือนกันหรือคล้ายกันในตลาดต่างๆ จากนั้นผู้ค้าสามารถทำกำไรจากความแตกต่างเหล่านี้ได้โดยการซื้อต่ำในตลาดหนึ่งและขายสูงในอีกตลาดหนึ่ง
แบบจำลองหลายปัจจัยเป็นอีกวิธีที่ได้รับความนิยมซึ่งอาศัยการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมของปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อราคาสินทรัพย์ โมเดลเหล่านี้คำนึงถึงข้อมูลทางเศรษฐกิจ การเงินของบริษัท เหตุการณ์ข่าว และตัวแปรอื่นๆ เพื่อสร้างการซื้อขายที่อิงตามมากกว่าการเคลื่อนไหวของราคาที่ผ่านมา
สุดท้าย เทรดเดอร์จำนวนมากเลือกที่จะพัฒนาอัลกอริทึมที่ปรับแต่งเองตามข้อมูลเชิงลึกของตลาดหรือเป้าหมายการเทรดที่เฉพาะเจาะจง ด้วยการออกแบบอัลกอริธึมที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของพวกเขาโดยเฉพาะ เทรดเดอร์จะสามารถเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จในตลาดได้
โดยรวมแล้ว ไม่มีวิธีใดที่ “ถูกต้อง” ในการใช้อัลกอริทึมการซื้อขาย ทางเลือกจะขึ้นอยู่กับเป้าหมายของแต่ละคน สภาวะตลาด และความเสี่ยงที่ยอมรับได้ การทำวิจัยและทำความเข้าใจข้อดีและข้อเสียของอัลกอริทึมแต่ละวิธีเป็นสิ่งสำคัญก่อนที่จะรวมเข้ากับกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ
การเก็งกำไร การตามเทรนด์ และอื่นๆ
ตามที่กล่าวไว้ในส่วนก่อนหน้านี้ อัลกอริทึมการซื้อขายมีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายสำหรับผู้ค้า พวกเขาให้วิธีที่มีประสิทธิภาพในการทำให้กระบวนการซื้อขายเป็นไปโดยอัตโนมัติและคล่องตัวเพื่อผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ข้อได้เปรียบที่สำคัญอย่างหนึ่งของการใช้อัลกอริทึมการซื้อขายคือความสามารถในการใช้กลยุทธ์การซื้อขายประเภทต่างๆ กลยุทธ์เหล่านี้ช่วยให้นักเทรดสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดตามกฎและเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามสภาวะตลาด ในส่วนนี้ เราจะเจาะลึกประเภทอัลกอริทึมและกลยุทธ์ยอดนิยมบางประเภทที่เทรดเดอร์มักพึ่งพา
การเก็งกำไร
กลยุทธ์การซื้อขายแบบคลาสสิกอย่างหนึ่งคือการเก็งกำไร มันขึ้นอยู่กับการใช้ประโยชน์จากความแตกต่างของราคาระหว่างสองตลาดหรือมากกว่า แนวคิดคือการซื้อสินทรัพย์ในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดหนึ่งและขายในราคาที่สูงขึ้นในอีกตลาดหนึ่งพร้อมกัน ด้วยการซื้อขายแบบอัลกอริทึม โอกาสในการเก็งกำไรสามารถระบุและใช้ประโยชน์ได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากโปรแกรมสามารถดำเนินการซื้อขายได้ทันทีในหลายตลาด
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าหุ้น Nike ซื้อขายในราคาที่ต่ำกว่าใน NASDAQ เมื่อเทียบกับราคาใน NYSE อนุญาโตตุลาการจะซื้อหุ้น Nike บน NASDAQ ในขณะเดียวกันก็ขายในราคาที่สูงขึ้นใน NYSE ซึ่งจะทำให้ได้กำไรจากส่วนต่างของราคา
ตามเทรนด์
อีกกลยุทธ์ทั่วไปที่ใช้กับการซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการติดตามแนวโน้ม กลยุทธ์นี้ขึ้นอยู่กับการระบุแนวโน้มของราคาสินทรัพย์ผ่านการวิเคราะห์แผนภูมิและคาดการณ์ว่ามีแนวโน้มจะไปต่อหรือย้อนกลับ ด้วยการติดตามแนวโน้ม ผู้ค้าพยายามใช้ประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาที่สำคัญ
ผู้ติดตามแนวโน้มมักจะใช้เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิค เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ (RSI) เพื่อระบุแนวโน้มและโมเมนตัมของสินทรัพย์ ตัวอย่างเช่น หากหุ้น Apple มีแนวโน้มขาขึ้นอย่างต่อเนื่องในช่วงหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน ผู้ค้าอาจใช้วิธีอัลกอริทึม เช่น การติดตามแนวโน้มที่ใช้ทริกเกอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามแผนภูมิเพื่อดำเนินการซื้อขายตามการสังเกตเหล่านี้
หมายถึงการพลิกกลับ
ตรงกันข้ามกับการติดตามแนวโน้ม การกลับตัวเฉลี่ยมีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุสินทรัพย์ที่มีการซื้อมากเกินไปและการขายมากเกินไป กลยุทธ์นี้อิงตามหลักการที่ว่าราคามักจะกลับไปสู่ค่าเฉลี่ยหลังจากถึงระดับสูงสุด ภายใต้แนวทางนี้ เทรดเดอร์จะซื้อเมื่อสินทรัพย์มีมูลค่าต่ำเกินไปและขายเมื่อมีมูลค่าสูงเกินไปโดยคาดหวังว่าราคาจะเคลื่อนกลับไปสู่ช่วงราคาเฉลี่ย
ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาสินทรัพย์ที่เคยซื้อขายในช่วงราคาหนึ่งๆ แต่พุ่งขึ้นหรือลงโดยไม่คาดคิด ผู้ค้าที่มีการกลับตัวเฉลี่ยจะรอจนกว่าสินทรัพย์จะกลับสู่ระดับราคาก่อนเหตุการณ์ก่อนที่จะดำเนินการซื้อขายทางคณิตศาสตร์
การดำเนินกลยุทธ์
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าแม้ว่าอัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมด้วยกลยุทธ์การซื้อขายเฉพาะได้ แต่โปรแกรมเหล่านี้ไม่ควรถูกมองว่าเป็นโซลูชันกระสุนเงินสำหรับการลงทุน ความแม่นยำและความสำเร็จของการตัดสินใจโดยอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ป้อน ความผันผวนของตลาด และปัจจัยอื่นๆ ที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของเทรดเดอร์
นอกจากนี้ กลยุทธ์บางอย่างอาจทำงานได้ดีในบางตลาดมากกว่าตลาดอื่นๆ ตัวอย่างเช่น กลยุทธ์การติดตามแนวโน้มอาจเหมาะสมกับตลาดที่มีแนวโน้ม แต่อาจทำงานได้ไม่ดีนักในตลาดไซด์เวย์หรือตลาดที่ผันผวน
การทดสอบย้อนหลัง
เพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้กลยุทธ์ที่มีข้อบกพร่องหรือข้อมูลอินพุตที่มีคุณภาพต่ำ เทรดเดอร์มักจะอาศัยการทดสอบย้อนหลังกลยุทธ์เหล่านี้กับข้อมูลในอดีตด้วยความช่วยเหลือของการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถจำลองประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขายใด ๆ ในช่วงหนึ่งก่อนที่จะนำไปใช้จริงในการซื้อขายจริง
การทดสอบย้อนกลับให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์ต่างๆ ในสภาวะตลาดที่แตกต่างกัน ซึ่งให้ความมั่นใจและป้องกันความเสี่ยงเมื่อใช้อัลกอริทึมอัตโนมัติ
โดยสรุป มีกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมหลายประเภทที่สามารถดำเนินการผ่านอัลกอริทึมอัตโนมัติ เช่น การเก็งกำไร การติดตามแนวโน้ม การกลับตัวเฉลี่ย และอื่นๆ แม้ว่ากลยุทธ์เหล่านี้มีประโยชน์บางอย่าง เช่น เวลาดำเนินการที่รวดเร็ว ประสิทธิภาพด้านต้นทุน และความสามารถในการปรับขนาด ผู้ค้าควรระมัดระวังเมื่อใช้งานและตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ได้รับการทดสอบย้อนหลังอย่างเพียงพอและเข้ากันได้กับสภาวะตลาดในปัจจุบัน