Algoritmilised kauplemisstrateegiad hõlmavad kauplemisotsuste tegemist etteantud reeglite alusel, mis on programmeeritud arvutisse. Kaupleja Kauplemüüjate kuus olulist oskust Kauplejaks võib saada peaaegu igaüks, kuid meistrikaupmeheks kuulumine nõuab enamat kui investeerimiskapital ja kolmeosaline ülikond. Pidage meeles: seal on palju üksikisikuid, kes soovivad astuda meistrikaupmeeste hulka ja tuua koju sellist tiitlit kandvat raha. või investor kirjutab koodi, mis teostab kauplejaid kaupleja või investori nimel, kui teatud tingimused on täidetud.
Lihtsate kauplemisalgoritmide näited
- Lühike 20 GBP / USD osa, kui GBP / USD tõuseb üle 1.2012. Iga viie GBP / USD tõusu korral katke lühike 2 osaga. Iga viie dollariga GBP / USD kukkumise korral suurendage lühikest positsiooni 1 partii võrra.
- Osta 100 000 Apple'i aktsiat (AAPL), kui hind langeb alla 200. Iga 0,1-protsendilise hinnatõusu korral üle 200 osta 1000 aktsiat. Iga 0,1% hinna languse korral alla 200 müüge 1000 aktsiat.
Näide libiseva keskmise kauplemisalgoritmist
Liikuva keskmise kauplemisalgoritmid on väga populaarsed ja neid on äärmiselt lihtne rakendada. Algoritm ostab väärtpaberi (nt aktsiad), kui selle praegune turuhind on mõnel perioodil madalam kui tema keskmine turuhind, ja müüb väärtpaberi, kui selle turuhind on suurem kui tema keskmine turuhind teatud perioodil. Siinkohal arvestame 20 päeva libiseva keskmise kauplemisalgoritmiga.
Algoritm ostab Apple'i aktsiaid (AAPL), kui praegune turuhind on alla 20 päeva libiseva keskmise, ja müüb Apple'i aktsiaid, kui praegune turuhind ületab 20 päeva libisevat keskmist. Roheline nool tähistab ajahetke, mil algoritm oleks aktsiaid ostnud, ja punane nool tähistab ajahetke, mil see algoritm oleks aktsiaid müünud.
Algoritmilise kauplemise eelised
1. Minimeerige turumõju
Suur kaubandus võib potentsiaalselt turuhinda muuta. Sellist kauplemist tuntakse moonutava kaubandusena, kuna see moonutab turuhinda. Sellise olukorra vältimiseks avavad kauplejad tavaliselt suuri positsioone, mis võivad turgu sammude kaupa liigutada.
Näiteks võib investor, kes soovib osta miljon Apple'i aktsiat, osta aktsiad 1000 aktsia kaupa. Investor võib osta tunnis iga viie minuti tagant 1000 aktsiat ja seejärel hinnata kauplemise mõju Apple'i aktsiate turuhinnale. Kui hind jääb muutumatuks, jätkab investor ostu sooritamist. Selline strateegia võimaldab investoril osta Apple'i aktsiaid ilma hinda tõstmata. Kuid strateegial on kaks peamist puudust:
- Kui investor peab iga tehtud tehingu eest maksma fikseeritud tasu, võib strateegiaga kaasneda märkimisväärsed tehingukulud. Tehingukulud Tehingukulud on kulud, mis ei teki ühelegi tehingus osalejale. Need on turu majanduskaubandusest tulenevad varjatud kulud. Majanduses põhineb tehingukulude teooria eeldusel, et inimesi mõjutab konkurentsi omakasu. .
- Strateegia elluviimiseks kulub märkimisväärselt palju aega. Sel juhul, kui investor ostab iga viie minuti tagant 1000 aktsiat, kuluks tal tehingu sooritamiseks veidi üle 83 tunni (rohkem kui kolm päeva).
Kauplemisalgoritm saab probleemi lahendada, ostes aktsiaid ja kontrollides koheselt, kas ostul on olnud mingit mõju turuhinnale. See võib oluliselt vähendada nii tehingu lõpetamiseks vajalike tehingute arvu kui ka tehingu lõpuleviimiseks kuluvat aega.
2. Tagab reeglitel põhineva otsuste tegemise
Kauplejad ja investorid mõjutavad sageli meeleolu ja emotsioone ning eiravad nende kauplemisstrateegiaid. Näiteks 2008. aasta ülemaailmse finantskriisi 2008–2009 ülemaailmne finantskriis 2008–2009 ülemaailmne finantskriis viitab ulatuslikule finantskriisile, millega maailm silmitsi seisis aastatel 2008–2009. ja institutsioonid üle kogu maailma, kus miljonid ameeriklased on sügavalt mõjutatud. Finantseerimisasutused hakkasid vajuma, paljusid haarasid suuremad üksused ja USA valitsus oli sunnitud pakkuma päästemeetmeid, finantsturud näitasid märke, et silmapiiril on kriis. Kuid paljud investorid ignoreerisid märke, sest nad olid 2000. aastate keskpaiga “pullituruhulluses” haaratud ega pidanud kriisi võimalikuks. Algoritmid lahendavad probleemi, tagades, et kõik ametid järgiksid eelnevalt kindlaksmääratud reeglistikku.
Algoritmilise kauplemise puudus
1. Tehke tehingutest ilma
Kauplemisalgoritm võib tehingutest ilma jääda, kuna neil pole ühtegi märki, mille otsimiseks algoritm on programmeeritud. Seda saab teatud määral leevendada, suurendades lihtsalt algoritmi otsitavate näitajate arvu, kuid selline loetelu ei saa kunagi olla täielik.
Rohkem ressursse
Finance on finantsmodelleerimise ja hindamise analüütiku (FMVA) ™ ametlik pakkuja. FMVA® sertifikaat. Liituge 350 600+ üliõpilasega, kes töötavad sellistes ettevõtetes nagu Amazon, J.P. Morgan ja Ferrari sertifitseerimisprogramm, mille eesmärk on muuta keegi maailmatasemel finantsanalüütikuks.
Finantsanalüüsi õppimiseks ja teadmiste arendamiseks soovitame tungivalt allpool olevaid lisaressursse:
- Kõrgsageduslik kauplemine Kõrgsageduslik kauplemine (HFT) Kõrgsageduslik kauplemine (HFT) on algoritmiline kauplemine, mida iseloomustab kiire kauplemine, äärmiselt suur arv tehinguid ja väga lühiajaline investeerimishorisont. Kõrgsageduslik kauplemine kasutab võimsaid arvuteid, et saavutada võimalikult suur kauplemise kiirus.
- Kaufmani adaptiivne liikuv keskmine Kaufmani adaptiivne liikuv keskmine (KAMA) Kaufmani adaptiivse liikuva keskmise (KAMA) töötas välja Ameerika kvantitatiivne finantsteoreetik Perry J. Kaufman 1998. aastal. Tehnika algas 1972. aastal, kuid Kaufman esitas seda oma raamatu kaudu ametlikult avalikkusele , "Kauplemissüsteemid ja -meetodid". Erinevalt teistest liikuvatest keskmistest
- Hoogu indikaatorid Hoogu indikaatorid Hoogu indikaatorid on vahendid, mida kauplejad kasutavad, et paremini mõista väärtpaberi hinna muutumise kiirust või kiirust. Hoog
- Tehniline analüüs - algaja juhend Tehniline analüüs - juhend algajale Tehniline analüüs on investeeringute hindamise vorm, mis analüüsib varasemaid hindu, et ennustada tulevast hinnatoimet. Tehnilised analüütikud usuvad, et kõigi turuosaliste ühine tegevus kajastab täpselt kogu asjakohast teavet ja seepärast määrab väärtpaberitele pidevalt õiglase turuväärtuse.
