Что такое алгоритмическая торговля и как она работает?

Основные аспекты

• Алготрейдинг использует компьютерные алгоритмы для автоматизации покупки и продажи финансовых инструментов на основе заранее определенных критериев.

• Среди стратегий, используемых в алгоритмической торговле, включены Средневзвешенная Цена по Объему (VWAP), Средневзвешенная Цена по Времени (TWAP) и Процент Объема (POV).

• Хотя это повышает эффективность и устраняет эмоциональные предвзятости в торговле, оно также сталкивается с такими проблемами, как техническая сложность и риск сбоев системы.

Введение

Эмоции часто вмешиваются в процесс рационального принятия решений при торговле. Алгоритмическая торговля предлагает решение, автоматизируя этот процесс. В этой статье мы исследуем его определение, работу, преимущества и ограничения.

Что такое алгоритмическая торговля?

Алгоритмическая торговля использует компьютерные алгоритмы для генерации и выполнения ордеров на покупку и продажу на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют данные рынка и действуют в соответствии с конкретными правилами, установленными трейдером. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать торговлю и исключить эмоциональное смещение, которое может негативно повлиять на результаты.

Как работает алгоритмическая торговля?

Существует множество способов реализации алгоритмической торговли, не все из них эффективны или успешны. Тем не менее, в качестве иллюстрации мы рассмотрим несколько простых примеров, которые могут служить отправной точкой и предоставить основные концепции их практического функционирования.

Определение стратегии

Первый шаг заключается в определении торговой стратегии. Они могут основываться на различных факторах, таких как движения цен или технические паттерны. Например, простой стратегией может быть покупка, когда цены падают на 5%, и продажа, когда они поднимаются на 5%.

Программирование алгоритмов

Следующий шаг заключается в преобразовании этой стратегии в компьютерный алгоритм. Процесс включает кодирование правил и условий в программе, способной отслеживать рынок и автоматически выполнять операции.

Python является популярным языком программирования для этой цели из-за своей простоты и наличия мощных библиотек. Вот иллюстративный пример того, как можно было бы закодировать простой торговый алгоритм на Python для торговли биткойном:

Этот код использует библиотеку yfinance для загрузки исторических данных о биткойне (BTC-USD) и библиотеку pandas для их обработки. Торговые стратегии определяются созданием сигналов на покупку и продажу на основе изменений цен. В частности, этот алгоритм генерирует сигнал на покупку, когда цена падает на 5% по сравнению с закрытием предыдущего дня, и сигнал на продажу, когда она поднимается на 5%. Функция execute_strategy проходит через данные и выводит приказ на покупку или продажу в зависимости от сигнала.

Бэктестинг

Перед запуском алгоритм проходит бэктестирование с использованием исторических данных рынка для оценки его прошлой производительности. Это помогает уточнить стратегию и повысить ее эффективность.

Вот пример того, как провести бэктестирование предыдущей стратегии:

Этот код симулирует покупку и продажу биткойнов в соответствии с сигналами, генерируемыми алгоритмом для отслеживания балансов с течением времени. Функция backtest инициализирует баланс счета, проходит через данные для выполнения ордеров на покупку и продажу, и выводит начальный и конечный балансы. Эта функция помогает оценить прошлую эффективность стратегии.

Исполнение

После надлежащего тестирования алгоритм может подключаться к торговой платформе или бирже для выполнения сделок. Алгоритмы постоянно мониторят рынок. Когда они выявляют возможность, соответствующую их критериям, они автоматически выполняют сделку.

Многочисленные платформы предлагают API (Интерфейсы Программирования Приложений), которые позволяют алгоритмам программно взаимодействовать с рынком. Ниже приведен пример того, как разместить рыночный ордер с использованием API Gate:

Этот код использует библиотеку Gate_api для подключения к API Gate. Он инициализирует клиента с помощью ключа API и секрета, затем размещает рыночный ордер на покупку определенного количества биткоинов (BTC), используя USDT. Ответ API будет напечатан, включая детали ордера.

Мониторинг

После того как алгоритм начинает работать, требуется постоянный мониторинг, чтобы гарантировать его функционирование в соответствии с ожиданиями. Могут потребоваться корректировки на основе изменений рыночных условий или показателей производительности.

Этот мониторинг может включать механизмы регистрации, которые документируют действия алгоритма и показатели производительности для их проверки. Вот пример того, как добавить записи в алгоритм:

Этот код настраивает механизм регистрации с использованием библиотеки logging Python. Он создает файл журнала с именем trading.log и записывает действия покупки и продажи вместе со штампом времени и ценой, когда происходят эти действия. Эти записи помогают поддерживать подробный исторический учет всех операций, выполненных алгоритмом, облегчая анализ производительности и диагностику возможных проблем.

Алгоритмические торговые стратегии

Ниже приведены примеры некоторых индикаторов, которые могут быть потенциально полезны в стратегиях алгоритмической торговли.

Средневзвешенная цена по объему (VWAP)

VWAP является индикатором, который можно использовать в торговых стратегиях, стремящихся исполнять заказы как можно ближе к объему взвешенной средней цене. Концепция заключается в том, чтобы разбить общий заказ на небольшие фрагменты и исполнять их в течение определенного периода с целью равнять объем взвешенной средней цене рынка.

Средневзвешенная цена по времени (TWAP)

Стратегия TWAP аналогична VWAP, но сосредоточена на равномерном выполнении операций в течение определенного периода, а не на взвешивании их по объему. Эта стратегия направлена на минимизацию влияния крупных ордеров на рыночные цены, распределяя их во времени.

Процент объема (POV)

POV подразумевает выполнение операций на основе заранее определенного процента от объема рынка. Например, алгоритм может пытаться выполнять операции, представляющие 10% от общего объема рынка в течение определенного периода. Эта стратегия регулирует ставки исполнения в зависимости от активности рынка, чтобы минимизировать свое влияние.

Преимущества алгоритмической торговли

Эффективность

Алгоритмическая торговля может выполнять заказы на высокой скорости, часто за миллисекунды, позволяя трейдерам использовать даже небольшие колебания рынка.

Эмоциональная торговля

Алгоритмы работают на основе предустановленных правил и не подвержены влиянию эмоций, таких как FOMO или жадность. Они могут снизить риск импульсивных решений, которые могут негативно сказаться на результатах торговли.

Ограничения алгоритмической торговли

Техническая сложность

Разработка и поддержка торговых алгоритмов требует технического опыта в программировании и финансовых рынках. Это может представлять собой барьер для многих трейдеров.

Системные сбои

Алгоритмические торговые системы подвержены техническим проблемам, таким как ошибки программного обеспечения, проблемы с подключением и сбои в оборудовании. Эта проблема может привести к значительным финансовым потерям, если не управлять ею должным образом.

Заключение

Алгоритмическая торговля подразумевает использование компьютерных программ для автоматического выполнения сделок на основе заранее установленных правил и критериев. Хотя она предлагает различные преимущества, такие как большая эффективность и торговля без эмоций, она также сталкивается с проблемами, такими как техническая сложность и риск сбоев системы.