Algoritmik ticaret nedir ve nasıl çalışır?

Anahtar noktalar

• Algoritmik ticaret, önceden tanımlanmış kriterlere göre finansal araçların alım satımını otomatikleştirmek için bilgisayar algoritmalarını kullanır.

• Algoritmik ticarette kullanılan stratejiler arasında Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP), Zaman Ağırlıklı Ortalama Fiyat (TWAP) ve Hacim Yüzdesi (POV) bulunmaktadır.

• Ticaretin verimliliğini artırırken ve duygusal önyargıyı ortadan kaldırırken, aynı zamanda teknik karmaşıklık ve sistem arızası riski gibi zorluklarla da karşılaşmaktadır.

Giriş

Duygular genellikle işlem yaparken rasyonel karar alma sürecini etkiler. Algoritmik ticaret, süreci otomatikleştirerek bir çözüm sunar. Bu makalede, tanımını, işleyişini, avantajlarını ve sınırlamalarını keşfedeceğiz.

Algoritmik ticaret nedir?

Algoritmik ticaret, finansal piyasalarda alım satım emirleri oluşturmak ve yürütmek için bilgisayar algoritmaları kullanır. Bu algoritmalar piyasa verilerini analiz eder ve trader tarafından belirlenen belirli kurallara göre işlem yapar. Amaç, ticareti optimize etmek ve sonuçları olumsuz etkileyebilecek duygusal önyargıyı ortadan kaldırmaktır.

Algoritmik ticaret nasıl çalışır?

Algoritmik ticareti uygulamanın çeşitli yolları vardır, bunların hepsi verimli veya başarılı değildir. Ancak, açıklayıcı bir şekilde, pratik işleyişine dair temel kavramlar sağlayabilecek basit örnekleri ele alacağız.

Strateji tanımı

İlk adım, bir ticaret stratejisi belirlemektir. Bunlar, fiyat hareketleri veya teknik desenler gibi çeşitli faktörlere dayanabilir. Örneğin, basit bir strateji, fiyatlar %5 düştüğünde satın almak ve %5 yükseldiğinde satmak olabilir.

Algoritma Programlama

Bir sonraki adım, bu stratejiyi bir bilgisayar algoritmasına dönüştürmektir. Süreç, kuralları ve koşulları, piyasayı izleyebilen ve işlemleri otomatik olarak gerçekleştirebilen bir programa kodlamayı içerir.

Python, basitliği ve güçlü kütüphanelerin mevcudiyeti nedeniyle bu amaç için popüler bir programlama dilidir. Bitcoin ile işlem yapmak için Python'da basit bir ticaret algoritmasının nasıl kodlanabileceğine dair ilham verici bir örnek:

Bu kod, bitcoin (BTC-USD) tarihsel verilerini indirmek için yfinance kütüphanesini ve bu verileri işlemek için pandas kütüphanesini kullanır. Ticaret stratejileri, fiyat hareketlerine dayalı alım ve satım sinyalleri oluşturularak belirlenir. Özellikle, bu algoritma, fiyatın bir önceki günün kapanışına göre %5 düştüğünde bir alım sinyali ve %5 yükseldiğinde bir satım sinyali üretir. execute_strategy fonksiyonu verileri döngüye alır ve sinyale göre bir alım veya satım emri yazdırır.

Geri Test

Lansmandan önce, algoritma geçmiş piyasa verileri kullanılarak geriye dönük testlere tabi tutulur ve bu sayede geçmiş performansı değerlendirilir. Bu, stratejiyi geliştirmeye ve etkinliğini artırmaya yardımcı olur.

İşte önceki stratejinin geri testinin nasıl yapılacağına dair bir örnek:

Bu kod, bir algoritma tarafından üretilen sinyallere göre bitcoin alım satımını simüle eder ve zaman boyunca bakiyeleri takip eder. Backtest fonksiyonu, hesap bakiyesini başlatır, veriler arasında döngü yaparak alım ve satım emirlerini gerçekleştirir ve başlangıç ve bitiş bakiyelerini yazdırır. Bu fonksiyon, bir stratejinin geçmiş performansını değerlendirmeye yardımcı olur.

Uygulama

Algoritma yeterince test edildikten sonra, ticaret veya borsa platformuna bağlanarak işlemler gerçekleştirebilir. Algoritmalar sürekli olarak piyasayı izler. Kriterlerine uyan bir fırsat tespit ettiklerinde, otomatik olarak bir işlem gerçekleştirirler.

Birçok platform, algoritmaların pazara programatik olarak etkileşimde bulunmasına olanak tanıyan API'ler (Uygulama Programlama Arayüzleri) sunmaktadır. Aşağıda, Gate API'sini kullanarak bir piyasa emri vermenin bir örneği gösterilmektedir:

Bu kod, Gate API'sine bağlanmak için Gate_api kütüphanesini kullanır. Bir API anahtarı ve gizli anahtar ile istemciyi başlatır, ardından belirli bir miktarda bitcoin (BTC) için USDT kullanarak piyasa alım emri verir. Siparişin ayrıntılarını içeren API yanıtı yazdırılacaktır.

İzleme

Algoritma çalışmaya başladıktan sonra, beklenildiği gibi çalıştığından emin olmak için sürekli bir izleme gereklidir. Pazar koşullarındaki değişiklikler veya performans metriklerine dayalı ayarlamalar gerekebilir.

Bu izleme, algoritmanın eylemlerini ve performans metriklerini incelemek için belgelerle kayıt mekanizmalarını içerebilir. İşte bir algoritmaya kayıt eklemenin bir örneği:

Bu kod, Python'un logging kütüphanesini kullanarak bir kayıt mekanizması yapılandırır. trading.log adında bir kayıt dosyası oluşturur ve alım satım eylemleri gerçekleştiğinde zaman damgası ve fiyatla birlikte bu eylemleri kaydeder. Bu kayıtlar, algoritmanın gerçekleştirdiği tüm işlemlerin ayrıntılı bir geçmişini tutmaya yardımcı olur ve performans analizini ve olası sorunların teşhisini kolaylaştırır.

Algoritmik ticaret stratejileri

Aşağıda algoritmik ticaret stratejilerinde potansiyel olarak faydalı olabilecek bazı göstergelerin örnekleri sunulmaktadır.

Ağırlıklı Ortalama Fiyat Hacmi (VWAP)

VWAP, hacim ağırlıklı ortalama fiyatına (VWAP) en yakın fiyatla emirlerin gerçekleştirilmesini hedefleyen ticaret stratejilerinde kullanılabilecek bir göstergedir. Kavram, toplam emri küçük parçalara bölmek ve bunları belirli bir süre içinde gerçekleştirmek suretiyle piyasanın hacim ağırlıklı ortalama fiyatıyla eşitlemeyi hedeflemektedir.

Zaman Ağırlıklı Ortalama Fiyat (TWAP)

TWAP stratejisi, VWAP'a benzer, ancak belirli bir süre boyunca işlemleri eşit şekilde gerçekleştirmeye odaklanır, hacme göre ağırlıklandırmak yerine. Bu strateji, büyük emirlerin piyasa fiyatları üzerindeki etkisini zaman içinde dağıtarak minimize etmeyi amaçlar.

Hacim Yüzdesi (POV)

POV, piyasa hacminin önceden belirlenmiş bir yüzdesine dayalı olarak işlemlerin gerçekleştirilmesini ifade eder. Örneğin, bir algoritma belirli bir süre boyunca piyasa hacminin toplamının %10'unu temsil eden işlemleri gerçekleştirmeye çalışabilir. Bu strateji, piyasa aktivitesine göre gerçekleştirme oranlarını ayarlayarak etkisini minimize eder.

Algoritmik ticaretin avantajları

Verimlilik

Algoritmik ticaret, genellikle milisaniyeler içinde yüksek hızda emirler gerçekleştirebilir ve bu, pazarın küçük hareketlerinin bile traderlar tarafından değerlendirilmesini sağlar.

Duygusal ticaret

Algoritmalar, önceden belirlenmiş kurallara dayanarak çalışır ve FOMO veya açgözlülük gibi duygulardan etkilenmezler. Ticaret sonuçlarını olumsuz etkileyebilecek aceleci kararların riskini azaltabilirler.

Algoritmik ticaretin kısıtlamaları

Teknik karmaşıklık

Ticaret algoritmalarını geliştirmek ve sürdürmek, programlama ve finansal piyasalarda teknik deneyim gerektirir. Bu, birçok trader için bir engel teşkil edebilir.

Sistem hataları

Algoritmik ticaret sistemleri, yazılım hataları, bağlantı sorunları ve donanım arızaları gibi teknik sorunlara duyarlıdır. Bu sorun, uygun bir şekilde yönetilmediği takdirde önemli mali kayıplara neden olabilir.

Sonuç

Algoritmik ticaret, önceden belirlenmiş kurallar ve kriterlere dayalı olarak otomatik olarak işlemleri gerçekleştirmek için bilgisayar programlarının kullanılmasını içerir. Daha yüksek verimlilik ve duygulardan bağımsız ticaret gibi çeşitli avantajlar sunsa da, teknik karmaşıklık ve sistem arızası riski gibi zorluklarla da karşılaşmaktadır.