什麼是算法交易，它是如何工作的？

主要方面

• 算法交易使用計算機算法根據預定義的標準自動化買賣金融工具。

• 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，但也面臨着技術復雜性和系統故障的風險等挑戰。

介紹

情緒往往會幹擾在操作時的理性決策。算法交易通過自動化該過程提供了解決方案。在本文中，我們將探討它的定義、運作方式、優點和局限性。

什麼是算法交易？

算法交易使用計算機算法生成和執行金融市場的買賣訂單。這些算法分析市場數據，並根據交易者設定的特定規則進行操作。其目標是優化交易，消除可能對結果產生負面影響的情感偏見。

算法交易是如何運作的？

存在多種實現算法交易的方式，並非所有方式都高效或成功。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，並提供其實際運作的基本概念。

策略的定義

第一步是確定交易策略。這些策略可以基於各種因素，如價格走勢或技術模式。例如，一種簡單的策略可能是在價格下跌5%時買入，在價格漲5%時賣出。

算法編程

下一步是將此策略轉化爲計算機算法。該過程涉及在一個能夠監控市場並自動執行交易的程序中編碼規則和條件。

Python是一種流行的編程語言，因其簡單性和強大的庫的可用性而被廣泛使用。以下是一個說明性的示例，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庫進行處理。交易策略通過基於價格波動創建買入和賣出信號來確定。具體來說，當價格較前一天收盤價下跌5%時，此算法生成一個買入信號；當價格漲5%時，生成一個賣出信號。execute_strategy函數遍歷數據並根據信號打印買入或賣出訂單。

回測

在發布之前，算法會使用市場的歷史數據進行回測，以評估其過去的表現。這有助於優化策略並提高其有效性。

以下是如何對前面策略進行回測的示例：

此代碼根據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。函數 backtest 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歷史表現。

執行

一旦經過充分測試，算法可以連接到交易平台或交易所以執行操作。算法持續監控市場。當它們識別出符合其標準的機會時，會自動執行交易。

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。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) 下達市場購買訂單，使用 USDT。將打印 API 的響應，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操作。可能需要根據市場條件或性能指標的變化進行調整。

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

此代碼使用Python的logging庫配置一個記錄機制。它創建一個名爲trading.log的日志文件，並在發生買賣操作時記錄時間戳和價格。這些記錄有助於保持算法執行的所有操作的詳細歷史記錄，便於性能分析和潛在問題的診斷。

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，可用於尋求在盡可能接近成交量加權平均價格的策略中執行訂單。這個概念是將整個訂單分成小片段，並在一定時間內執行它們，以期達到市場的成交量加權平均價格。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略類似於VWAP，但它專注於在特定時間段內均勻地執行交易，而不是按成交量加權。這一策略旨在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（成交量加權平均價格）指的是根據市場總成交量的一個預定百分比執行交易。例如，一個算法可能會試圖在特定時間段內執行代表市場總成交量10%的交易。這種策略根據市場活動調整執行率，以最小化其影響。

算法交易的優勢

效率

算法交易可以以高速執行訂單，通常在毫秒內，使得交易者能夠利用市場的微小波動。

無情交易

算法基於預設規則運作，不受諸如FOMO或貪婪等情緒的影響。它們可以減少可能對交易結果產生負面影響的衝動決策風險。

交易算法的限制

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。這對許多交易者來說可能是一個障礙。

系統故障

算法交易系統容易受到技術問題的影響，例如軟件錯誤、連接問題和硬件故障。如果管理不當，這個問題可能導致重大財務損失。

結論

算法交易涉及使用計算機程序根據預定規則和標準自動執行交易。雖然它提供了多種優勢，如更高的效率和無情緒交易，但也面臨着技術復雜性和系統故障風險等挑戰。