Що таке алгоритмічна торгівля і як вона працює?

Основні аспекти

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

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

• Хоча це підвищує ефективність і усуває емоційний упередженість торгівлі, це також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик збоїв системи.

Вступ

Емоції зазвичай заважають прийняттю раціональних рішень під час торгівлі. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення, автоматизуючи процес. У цій статті ми розглянемо її визначення, функціонування, переваги та обмеження.

Що таке алгоритмічна торгівля?

Алгортмична торгівля використовує комп'ютерні алгоритми для генерації та виконання ордерів на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують дані ринку та діють відповідно до специфічних правил, встановлених трейдером. Мета полягає в оптимізації торгівлі та усуненні емоційного упередження, яке може негативно вплинути на результати.

Як працює алгоритмічна торгівля?

Існує безліч способів реалізації алгоритмічної торгівлі, не всі з яких є ефективними або успішними. Проте, для ілюстрації, ми розглянемо кілька простих прикладів, які можуть слугувати відправною точкою та надати базові концепції їх практичного функціонування.

Визначення стратегії

Першим кроком є визначення торгової стратегії. Вони можуть базуватися на різних факторах, таких як рухи цін або технічні патерни. Наприклад, проста стратегія може полягати в купівлі, коли ціни впадуть на 5%, і продажу, коли вони зростуть на 5%.

Програмування алгоритмів

Наступним кроком є перетворення цієї стратегії в комп'ютерний алгоритм. Процес передбачає кодування правил і умов у програму, здатну 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 біткоїнами:

Цей код використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних про біткойн (BTC-USD) та бібліотеку pandas для їх обробки. Стратегії торгівлі визначаються шляхом створення сигналів купівлі та продажу на основі рухів цін. Зокрема, цей алгоритм генерує сигнал на купівлю, коли ціна падає на 5% порівняно з закриттям попереднього дня, і сигнал на продаж, коли вона зростає на 5%. Функція execute_strategy проходить через дані і друкує замовлення на купівлю або продаж відповідно до сигналу.

Тестування на історичних даних

Перед запуском алгоритм проходить бектестинг з використанням історичних даних ринку для оцінки його минулої продуктивності. Це допомагає вдосконалити стратегію та підвищити її ефективність.

Ось приклад того, як провести бектестинг попередньої стратегії:

Цей код імітує купівлю та продаж біткойнів відповідно до сигналів, згенерованих алгоритмом для відстеження залишків з часом. Функція backtest ініціалізує баланс рахунку, ітерує через дані для виконання ордерів на купівлю та продаж та друкує початковий та 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 моніторять ринок. Коли вони виявляють можливість, яка відповідає їхнім критеріям, вони автоматично виконують операцію.

Численні платформи пропонують API (Інтерфейси Програмування Додатків), які дозволяють алгоритмам програмно взаємодіяти з ринком. Нижче наведено приклад того, як розмістити ринковий ордер, використовуючи API Gate:

Цей код використовує бібліотеку Gate_api для підключення до API Gate. Ініціалізує клієнта з ключем API та секретом, потім розміщує ринковий ордер на купівлю конкретної кількості біткоїнів (BTC), використовуючи USDT. Буде надруковано відповідь API, яка включає деталі ордеру.

Моніторинг

Як тільки алгоритм починає працювати, потрібен постійний моніторинг, щоб забезпечити його належну роботу. Можуть бути необхідні коригування на основі змін у ринкових умовах або метрик продуктивності.

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

Цей код налаштовує механізм реєстрації, використовуючи бібліотеку logging Python. Він створює файл журналу з назвою trading.log і реєструє дії купівлі та продажу разом із часовою міткою та ціною, коли відбуваються ці дії. Ці записи допомагають зберігати детальну історію всіх операцій, виконаних алгоритмом, полегшуючи аналіз продуктивності та діагностику можливих проблем.

Стратегії алгоритмічної торгівлі

Далі наведено 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 ордери якомога ближче до середньозваженої ціни за обсягом. Концепція полягає в розподілі загального замовлення на невеликі фрагменти та їх виконанні протягом визначеного періоду з метою досягнення середньозваженої ціни за обсягом на ринку.

Середня зважена ціна за час (TWAP)

Стратегія TWAP подібна до VWAP, але зосереджується на виконанні операцій рівномірно протягом визначеного періоду, а не на їх зважуванні за обсягом. Ця стратегія прагне мінімізувати вплив великих ордерів на ціни на ринку, розподіляючи їх протягом часу.

Відсоток обсягу (POV)

POV передбачає виконання операцій на основі заздалегідь визначеного відсотка від обсягу ринку. Наприклад, алгоритм може намагатися виконати операції, які представляють 10% від загального обсягу ринку протягом конкретного періоду. Ця стратегія коригує ставки виконання відповідно до активності ринку, щоб мінімізувати її вплив.

Переваги алгоритмічної торгівлі

Ефективність

Алгоритмічна торгівля може виконувати ордери на високій швидкості, часто за мілісекунди, дозволяючи трейдерам використовувати навіть незначні рухи ринку.

Трейдинг без емоцій

Алгоритми працюють на основі заздалегідь визначених правил і не піддаються впливу емоцій, таких як FOMO або жадібність. Вони 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 стати перешкодою для багатьох трейдерів.

Збої системи

Алгоритмічні торгові системи піддаються 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 керувати належним чином.

Висновок

Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання операцій на основі заздалегідь визначених правил і критеріїв. Хоча вона пропонує різні переваги, такі як вища ефективність та торгівля без емоцій, вона також стикається з викликами, такими як технічна складність і ризик збоїв системи.