Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Ключові аспекти

• Алготрейдинг використовує комп'ютерні алгоритми для автоматизації купівлі та продажу фінансових інструментів відповідно до заздалегідь визначених критеріїв.

• Серед стратегій, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, є Обсяг Вагового Середнього Ціни (VWAP), Часове Вагове Середнє Ціни (TWAP) та Відсоток Обсягу (POV).

• Хоча це підвищує ефективність і усуває емоційні упередження в торгівлі, воно також стикається з такими викликами, як технічна складність і ризик збоїв системи.

Вступ

Емоції часто заважають раціональному прийняттю рішень у трейдингу. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес. У цій статті ми розглянемо її визначення, функціонування, переваги та обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

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

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, і не всі вони є ефективними або успішними. Однак, для ілюстрації, ми обговоримо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою і надати основні поняття їх роботи на практиці.

Визначення стратегії

Перший крок — визначити торгову стратегію. Ці стратегії можуть базуватися на різних факторах, таких як зміни цін або технічні патерни. Наприклад, проста стратегія може полягати в покупці, коли ціни падають на 5%, і продажу, коли вони зростають на 5%.

Програмування алгоритмів

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

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

Цей код використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних про біткойн (BTC-USD) та бібліотеку pandas для обробки даних. Торгові стратегії визначаються шляхом створення сигналів купівлі та продажу на основі рухів цін. Зокрема, цей алгоритм генерує 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 ітерує через дані, а потім друкує замовлення купівлі чи продажу на основі сигналу.

Тестування на історичних даних

Перед запуском алгоритм пройде процес бектестування з використанням 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 імітує купівлю та продаж біткойнів на основі сигналів, згенерованих алгоритмом для відстеження залишків з часом. Функція backtest ініціалізує залишок рахунку, ітерує через дані для виконання ордерів на купівлю та продаж, і друкує початковий і кінцевий залишки. Ця функція допомагає оцінити минулу ефективність стратегії.

Виконання

Після належного тестування алгоритм може підключитися до торгової платформи або біржі для виконання операцій. Алгоритми постійно моніторитимуть ринок. Коли вони виявлять торгову можливість, що відповідає їх критеріям, алгоритм автоматично розмістить операцію.

Багато платформ пропонують API (Інтерфейси програмування додатків), які дозволяють алгоритмам взаємодіяти з ринком програмно. Нижче наведено приклад того, як розмістити ринковий ордер, використовуючи API Gate:

Цей код використовує бібліотеку Gate для підключення до API Gate. Ініціалізує клієнта з API ключем та секретом, а потім розміщує ринкове замовлення на купівлю конкретної кількості біткойнів (BTC) з використанням USDT. Буде надруковано відповідь API, яка містить деталі замовлення.

Моніторинг

Коли алгоритм починає працювати, потрібен постійний моніторинг, щоб забезпечити його очікуване функціонування. Можуть знадобитися коригування на основі змін на ринку або показників продуктивності.

Цей моніторинг може включати механізми реєстрації, які фіксують дії алгоритму та показники продуктивності для вашого перегляду. Ось приклад того, як додати запис до алгоритму:

Цей код налаштовує механізм реєстрації, використовуючи бібліотеку реєстрації Python. Він створює файл реєстрації з назвою trading.log, а потім реєструє дії купівлі та продажу разом з міткою часу та ціною, коли відбулися ці дії. Ці записи допомагають підтримувати детальну історію всіх операцій, виконаних алгоритмом, щоб полегшити аналіз продуктивності та діагностику проблем, які можуть виникнути.

Алгоритмічні торгові стратегії

Далі наведені приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними в 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 середньозваженої ціни за обсягом. Концепція полягає в розподілі загального замовлення на маленькі фрагменти, а потім у виконанні їх протягом певного періоду з метою досягнення відповідності з середньозваженою ціною за обсягом на ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

Стратегія TWAP подібна до VWAP, але зосереджується на виконанні операцій рівномірно протягом певного періоду, замість того, щоб зважувати їх за обсягом. Ця стратегія прагне мінімізувати вплив великих замовлень на ринкові ціни, розподіляючи їх у часі.

Відсоток обсягу (POV)

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

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

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

Торгівля без емоцій

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

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.

Збої системи

Алгоритмічні торгові системи підлягають технічним проблемам, таким як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням і збої апаратного забезпечення. Ця проблема може спричинити значні фінансові втрати, якщо не буде належно управлятися.

Висновок

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