Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Ключові аспекти

• Алгоритмічна торгівля використовує комп'ютерні алгоритми для автоматизації купівлі та продажу фінансових інструментів відповідно до попередньо визначених критеріїв.

• Серед стратегій, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, є Зважена Середня Ціна за Обсягом (VWAP), Зважена Середня Ціна за Часом (TWAP) та Відсоток Обсягу (POV).

• Незважаючи на підвищення ефективності та усунення емоційного упередження в операціях, алгоритмічна торгівля також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик збоїв у системі.

Вступ

Емоції часто заважають прийняттю раціональних рішень під час торгівлі на ринках. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес торгівлі. У цій статті ми розглянемо, що таке алгоритмічна торгівля, як вона працює та які її переваги і обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних алгоритмів для генерації та виконання наказів на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують дані ринку та виконують операції на основі правил і умов, встановлених трейдером. Мета полягає в тому, щоб зробити операції більш ефективними та усунути емоційні упередження, які можуть негативно вплинути на результати.

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, і не всі з них є ефективними або успішними. Однак для ілюстрації ми обговоримо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою і надати базові поняття про їхнє функціонування на практиці.

Визначення стратегії

Перший крок у алгоритмічній торгівлі - це визначення торгової стратегії. Ці стратегії можуть базуватися на різних факторах, таких як рухи цін або технічні патерни. Наприклад, торговельна стратегія може бути настільки простою, як купівля, коли ціни падають на 5%, і продаж, коли вони зростають на 5%.

Програмування алгоритмів

Наступним кроком є перетворення цієї стратегії на комп'ютерний алгоритм. Процес включає кодування правил і умов у програму, яка може моніторити ринок і виконувати операції автоматично.

Python є популярною мовою програмування для цієї мети завдяки своїй простоті та наявності потужних бібліотек. Ось ілюстративний приклад того, як можна кодувати простий торговий алгоритм на Python для торгівлі біткоїном:

Цей код використовував би бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних про біткойн (BTC-USD) та бібліотеку pandas для обробки даних. Торгові стратегії визначалися б створенням сигналів купівлі та продажу на основі рухів цін. Зокрема, цей алгоритм генерував би сигнал купівлі, коли ціна падає на 5% у порівнянні з ціною закриття попереднього дня, і сигнал продажу, коли ціна зростає на 5% з ціни закриття попереднього дня. Функція execute_strategy ітерувала б через дані та друкувала б замовлення на купівлю або продаж відповідно до сигналу.

Повернення до тестування

Перед запуском алгоритм проходит процес тестування на історичних даних ринку, щоб побачити, як він поводився в минулому. Це допомагає вдосконалити стратегію та підвищити її ефективність.

Ось приклад того, як провести бектестинг попередньої стратегії:

Цей код симулював би купівлю та продаж біткойнів на основі сигналів, які генеруються алгоритмом для відстеження залишків з часом. Функція backtest ініціалізувала б баланс рахунку, ітеративно проходила б через дані для виконання ордерів на купівлю та продаж і виводила б початковий і кінцевий залишки. Ця функція допомогла б оцінити минулу ефективність стратегії.

Виконання

Після належного тестування алгоритм міг би підключитися до торговельної платформи або біржі для виконання операцій. Алгоритми постійно моніторили б ринок. Коли вони виявляли можливість торгівлі, яка відповідала б їх критеріям, алгоритм автоматично здійснював би операцію.

Багато платформ пропонують API (Інтерфейси Програмування Додатків), які дозволяють алгоритмам взаємодіяти з ринком програмним чином. Нижче наведено приклад того, як розмістити ринкове замовлення, використовуючи API Gate:

Цей код використовував би бібліотеку Gate_api для підключення до API Gate. Він ініціалізував би клієнта з API ключем та секретним ключем, а потім розмістив би ринковий ордер на покупку конкретної кількості біткоїнів (BTC), використовуючи USDT. Виводилася б відповідь API, яка містила б деталі ордера.

Моніторинг

Якщо алгоритм працює, потрібно постійно контролювати його, щоб забезпечити його роботу відповідно до очікувань. Можуть знадобитися корективи на основі змін у ринкових умовах або показниках ефективності.

Цей моніторинг може включати механізми реєстрації, які фіксують дії алгоритму та метрики продуктивності для їх перегляду. Ось приклад того, як додати систему реєстрації до алгоритму:

Цей код налаштує механізм реєстрації, використовуючи бібліотеку реєстрації Python. Він створить файл реєстрації з назвою trading.log, а потім реєструватиме дії купівлі та продажу разом з позначкою часу та ціною, коли відбулися ці дії. Ці записи допоможуть підтримувати детальну історію всіх операцій, виконаних алгоритмом, для полегшення аналізу продуктивності та діагностики проблем, які можуть виникнути.

Алгоритмічні торгові стратегії

Далі наведено приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними у стратегіях алгоритмічної торгівлі.

Середня зважена ціна за обсяг (VWAP)

VWAP є індикатором, який можна використовувати в торгових стратегіях, що прагнуть виконати замовлення якомога ближче до середньої ваги за обсягом. Концепція полягає в розподілі загального замовлення на маленькі фрагменти та виконанні їх протягом певного періоду з метою досягнення відповідності зі середньою вагою за обсягом на ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

Стратегія TWAP подібна до VWAP, але зосереджується на виконанні операцій рівномірно протягом певного періоду, а не зважуючи їх за обсягом. Ця стратегія прагне мінімізувати вплив великих замовлень на ціни ринку, розподіляючи їх у часі.

Відсоток обсягу (POV)

POV передбачає виконання операцій на основі заздалегідь визначеного відсотка від обсягу ринку. Наприклад, алгоритм може мати на меті виконати операції, які становлять 10% від загального обсягу ринку протягом певного періоду. Ця стратегія коригує ставки виконання відповідно до активності ринку, щоб мінімізувати вплив на нього.

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

Алгоритмічна торгівля може виконувати замовлення на високій швидкості, часто за мілісекунди, так що навіть незначні рухи на ринку можуть бути використані трейдерами.

Операції без емоцій

Алгоритми працюють на основі заздалегідь визначених правил і не підлягають впливу емоцій, таких як FOMO або жадібність. Алгоритми можуть зменшити ризик імпульсивних рішень, які можуть негативно вплинути на результати операцій.

Обмеження алгоритмічної торгівлі

Технічна складність

Розробка та підтримка торгових алгоритмів вимагає технічного досвіду в програмуванні та фінансових ринках. Це може бути перешкодою для багатьох трейдерів.

Помилки системи

Алгоритмічні торгові системи підлягають технічним проблемам, таким як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням та збої апаратного забезпечення. Ця проблема може призвести до значних фінансових втрат, якщо її не управляти належним чином.

Висновок

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання операцій на основі попередньо визначених правил і критеріїв. Хоча вона пропонує ряд переваг, таких як підвищена ефективність і торгівля без емоцій, алгоритмічна торгівля також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик збоїв системи.