算法交易是什麼，如何運作？

關鍵方面

• 算法交易使用計算機算法來自動化基於預定義標準的金融工具的買賣。

• 在算法交易中使用的策略包括成交量加權平均價格(VWAP)、時間加權平均價格(TWAP)和成交量百分比(POV)。

• 盡管提高了效率並消除了交易中的情感偏見，算法交易仍面臨技術復雜性和系統故障的潛在挑戰。

介紹

情緒往往會幹擾在市場上進行理性決策。算法交易通過自動化交易過程提供了解決方案。在本文中，我們將探討算法交易的定義、其運作方式，以及它的優勢和局限性。

什麼是算法交易？

算法交易涉及使用計算算法在金融市場生成和執行買賣訂單。這些算法分析市場數據，並根據操作員設定的特定規則和條件進行交易。其目標是提高交易的效率，消除可能對結果產生負面影響的情緒偏見。

算法交易是如何工作的？

實現算法交易的方式有多種，並非所有方式都是高效或成功的。然而，爲了說明，我們將討論一些簡單的例子，這些例子可以作爲起點，並提供有關其實際運作的基本概念。

策略的確定

算法交易的第一步是確定交易策略。這些策略可以基於各種因素，例如價格變動或技術模式。例如，一種交易策略可以簡單到在價格下跌5%時買入，而在價格漲5%時賣出。

算法編程

下一步是將該策略轉換爲計算算法。該過程涉及在程序中編碼規則和條件，以便能夠自動監控市場並執行操作。

Python是一種流行的編程語言，因其簡單性和強大的庫可用性而適用於此目的。以下是一個說明性的例子，展示如何在Python中編碼一個簡單的交易算法，以便進行比特幣交易：

此代碼使用yfinance庫下載比特幣的歷史數據(BTC-USD)，並使用pandas庫處理數據。交易策略通過基於價格波動生成買賣信號來確定。具體來說，當價格相比於前一日的收盤價下降5%時，該算法生成買入信號；當價格相比於前一日的收盤價上升5%時，生成賣出信號。execute_strategy函數遍歷數據，然後根據信號打印買入或賣出訂單。

回測

在發布之前，算法將通過使用市場歷史數據進行回測，以查看其過去的表現。這有助於優化策略並提高其有效性。

以下是如何對上述策略進行回測的示例：

此代碼基於算法生成的信號模擬比特幣的買賣，以跟蹤餘額隨時間的變化。backtest函數初始化帳戶餘額，遍歷數據以執行買入和賣出訂單，並打印初始和最終餘額。此函數有助於評估策略的過去表現。

執行

在經過適當測試後，算法可以連接到交易平台或交易所以執行交易。算法將持續監控市場。當識別到符合其標準的交易機會時，算法將自動下單。

許多平台提供 API ( 應用程序編程接口 )，允許算法以編程方式與市場互動。以下是使用 Gate API 下單的示例：

此代碼使用 Gate_api 庫連接到 Gate 的 API。代碼使用 API 密鑰和祕密初始化客戶端，然後以特定數量的比特幣 (BTC) 下達市場買入訂單，使用 USDT。將打印 API 的響應，其中包括訂單的詳細信息。

監控

一旦算法開始運行，就需要持續監控以確保其按預期工作。根據市場條件或績效指標的變化，可能需要進行調整。

此監控可能包括記錄機制，記錄算法的操作和性能指標以供審核。以下是如何向算法添加記錄的示例：

這段代碼使用Python的日志庫配置了一個記錄機制。代碼創建了一個名爲trading.log的日志文件，然後記錄了購買和銷售的操作，以及這些操作發生時的時間戳和價格。這些記錄有助於保持算法執行的所有操作的詳細記錄，以便於分析性能和診斷可能出現的問題。

算法交易策略

以下是一些可能在算法交易策略中有用的指標示例。

加權平均價格 (VWAP)

VWAP是一個指標，可以用於那些尋求以盡可能接近成交量加權平均價格執行訂單的交易策略。其概念是將總訂單分成小部分，然後在一定時間內執行這些小部分，目的是與市場的成交量加權平均價格相匹配。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略類似於VWAP，但它專注於在一定時間內均勻執行交易，而不是按成交量加權。這種策略的目的是通過將大訂單分散在時間上來最小化對市場價格的影響。

交易量百分比 (POV)

POV包括基於市場總量的預定百分比執行交易。例如，一個算法可能旨在執行代表市場總量10%的交易，持續一段時間。該策略根據市場活動調整執行率，以最小化市場影響。

算法交易的好處

效率

算法交易可以以高速度執行訂單，通常在毫秒級別，因此即使是市場的細微波動也可以被交易者利用。

情緒自由的操作

算法根據預定規則運作，不受情緒的影響，例如FOMO或貪婪。算法可以減少可能對交易結果產生負面影響的衝動決策風險。

算法交易的限制

技術復雜性

開發和維護交易算法需要在編程和金融市場方面的技術經驗。這可能對許多交易者來說是一個障礙。

系統故障

算法交易系統容易受到技術問題的影響，如軟件錯誤、連接問題和硬件故障。如果不妥善管理，這個問題可能會導致重大財務損失。

結論

算法交易涉及使用計算機程序根據預定的規則和標準自動執行交易。盡管它提供了一系列好處，例如更高的效率和無情緒的交易，但算法交易也面臨着挑戰，例如技術復雜性和系統故障的風險。