Osnove algoritma trgovanja: pojmovi i primjeri

Algoritamska trgovina (koja se naziva i automatizirano trgovanje, trgovanje crnom kutijom ili algo-trgovanje) koristi računalni program koji slijedi definirani skup uputa (algoritam) za postavljanje trgovine. Trgovina, u teoriji, može donositi profit brzinom i frekvencijom koja je nemoguća za trgovca ljudima.

Definirani skupovi uputa temelje se na vremenu, cijeni, količini ili bilo kojem matematičkom modelu. Osim dobitnih mogućnosti za trgovca, algo-trgovina čini tržišta likvidnijima, a trgovanje sustavnijim, isključujući utjecaj ljudskih emocija na trgovačke aktivnosti.

Algoritamsko trgovanje u praksi

Pretpostavimo da trgovac slijedi ove jednostavne trgovinske kriterije:

• Kupite 50 dionica dionica kada 50-dnevni pomični prosjek prijeđe 200-dnevni pomični prosjek. (Pomični prosjek je prosjek prošlih točaka podataka koji izjednačava svakodnevna oscilacija cijena i na taj način identificira trendove.)
• Prodajte dionice dionica kad 50-dnevni pomični prosjek padne ispod pomičnog prosjeka od 200 dana.

Pomoću ove dvije jednostavne upute računalni program automatski će nadzirati cijenu dionica (i kretanje prosječnih pokazatelja) i postavljati narudžbe za kupnju i prodaju kada su ispunjeni definirani uvjeti. Trgovac više ne mora pratiti trenutne cijene i grafikone ili stavljati narudžbe ručno. Algoritamski trgovinski sustav to radi automatski ispravnim prepoznavanjem mogućnosti trgovanja.

Osnove algoritma trgovanja

Prednosti Algoritamske trgovine

Algo-trgovanje pruža sljedeće prednosti:

• Trgovine se realiziraju po najpovoljnijim cijenama.
• Postavljanje trgovačkih naloga je trenutačno i precizno (velika je vjerojatnost izvršenja na željenim razinama).
• Trgovine su postavljene točno i trenutačno kako bi se izbjegle značajne promjene cijena.
• Smanjeni transakcijski troškovi.
• Istodobna automatizirana provjera na više tržišnih uvjeta.
• Smanjeni rizik od ručnih pogrešaka prilikom davanja obrta.
• Trgovanje Algoom može se testirati pomoću dostupnih povijesnih i stvarnih podataka da vidimo je li to održiva strategija trgovanja.
• Smanjena mogućnost pogreške trgovaca na temelju emocionalnih i psiholoških čimbenika.

Većina algo-trgovanja danas je visokofrekventno trgovanje (HFT), koje pokušava iskoristiti plasiranje velikog broja naloga brzim brzinama na više tržišta i višestruke parametre odlučivanja na temelju unaprijed programiranih uputa.

Algo-trgovanje koristi se u mnogim oblicima trgovanja i investicijskih aktivnosti, uključujući:

• Srednjoročni i dugoročni investitori ili tvrtke koje kupuju - mirovinski fondovi, uzajamni fondovi, osiguravajuća društva - koriste algo-trgovanje za kupovinu dionica u velikim količinama kada ne žele utjecati na cijene dionica s diskretnim ulaganjima velikih količina.
• Kratkoročni trgovci i sudionici na prodaju - marketinški proizvođači (poput brokerskih kuća), špekulanti i arbitraži - imaju koristi od automatizirane trgovine; pored toga, algo-trgovanje pomaže u stvaranju dovoljne likvidnosti za prodavače na tržištu.
• Sustavni trgovci - sljedbenici trenda, hedge fondovi ili trgovci parovima (tržišno neutralna strategija trgovanja koja se podudara s dugom pozicijom s kratkom pozicijom u paru koreliranih instrumenata kao što su dvije dionice, fondovi kojima se trguje na burzi (ETF-ovi) ili valute) —Učekati mnogo učinkovitije programiranje svojih pravila trgovanja i neka program automatski trguje.

Algoritamska trgovina pruža sustavniji pristup aktivnom trgovanju od metoda temeljenih na intuiciji ili instinktu trgovca.

Algoritamske strategije trgovanja

Svaka strategija za algoritamsko trgovanje zahtijeva identificiranu priliku koja je profitabilna u smislu poboljšane zarade ili smanjenja troškova. Sljedeće su uobičajene strategije trgovanja koje se koriste u trgovanju algo-om:

Strategije koje slijede u trendu

Najčešće algoritamske strategije trgovanja prate trendove kretanja prosjeka, probijanja kanala, kretanja razine cijena i odgovarajućih tehničkih pokazatelja. Ovo su najlakše i najjednostavnije strategije za implementaciju algoritamskim trgovanjem, jer ne uključuju predviđanja ili predviđanja cijena. Trgovine se pokreću na temelju pojave poželjnih trendova, koje je lako i jednostavno implementirati kroz algoritme, ne ulazeći u složenost prediktivne analize. Upotreba pokretnih prosjeka od 50 i 200 dana popularna je strategija praćenja trenda.

Arbitražne mogućnosti

Kupnja dionica s dvojnim kotacijama po nižoj cijeni na jednom tržištu i istodobna prodaja po višoj cijeni na drugom tržištu nudi razliku u cijeni kao profitni ili arbitražni postupak bez rizika. Ista se operacija može ponoviti za dionice i futurističke instrumente jer povremeno postoje razlike u cijenama. Primjena algoritma za prepoznavanje takvih razlika u cijenama i učinkovito naručivanje omogućava profitabilne mogućnosti.

Rebalansiranje indeksnih fondova

Indeksni fondovi definirali su razdoblja rebalansa kako bi se njihova udjela izjednačila s njihovim referentnim indeksima. To stvara profitabilne mogućnosti za algoritmičke trgovce, koji iskorištavaju očekivane transakcije koje nude 20 do 80 baznih bodova dobiti, ovisno o broju dionica u indeksnom fondu neposredno prije rebalansa indeksnog fonda. Takve trgovine pokreću se putem algoritamskih sustava trgovanja za pravovremenu izvedbu i najpovoljnije cijene.

Strategije temeljene na matematičkom modelu

Dokazani matematički modeli, poput delta-neutralne strategije trgovanja, omogućavaju trgovanje kombinacijom opcija i temeljne sigurnosti. (Delta neutralna je strategija portfelja koja se sastoji od više pozicija s nadoknađivanjem pozitivnih i negativnih delta - omjer koji uspoređuje promjenu cijene imovine, obično tržišne vrijednosnice i odgovarajuće promjene cijene njenog derivata - tako da ukupna vrijednost delta dotične imovine iznosi nula.)

Raspon trgovanja (srednja reverzija)

Strategija srednje reverzije temelji se na konceptu da su visoke i niske cijene imovine privremeni fenomen koji se povremeno vraća na srednju vrijednost (prosječnu vrijednost). Prepoznavanje i definiranje cjenovnog raspona i provedba algoritma na temelju njega omogućava da se trgovanje automatski plasira kada se vrijednost imovine probije i iz njenog definiranog raspona.

Prosječno ponderirana prosječna cijena (VWAP)

Strategija prosječno ponderisane količine cijena razbija veliku narudžbu i na tržište pušta dinamički određene manje dijelove naloga koristeći povijesne profile volumena specifične za dionice. Cilj je izvršiti narudžbu blizu prosječne ponderirane cijene (VWAP).

Prosječna ponderisana cijena (TWAP)

Vremenska ponderisana prosječna cijena razbija veliku narudžbu i na tržište pušta dinamički određene manje dijelove narudžbe koristeći ravnomjerno podijeljene vremenske intervale između početnog i krajnjeg vremena. Cilj je izvršiti narudžbu blizu prosječne cijene između početnog i krajnjeg vremena, čime se minimizira utjecaj na tržište.

Postotak volumena (POV)

Dok se trgovinski nalog ne ispuni u potpunosti, ovaj algoritam nastavlja slati djelomične narudžbe prema definiranom omjeru sudjelovanja i prema količini kojom se trguje na tržištima. Povezana „strategija koraka“ šalje narudžbe po korisničkom postotku tržišnog volumena i povećava ili smanjuje ovu stopu sudjelovanja kada cijena dionica dosegne razine definirane od strane korisnika.

Nedostatak u provedbi

Strategija manjka u provedbi ima za cilj minimizirati troškove izvršenja narudžbe trgovanjem izvan tržišta u stvarnom vremenu, čime se štedi na trošku narudžbe i koristi se prigodnim troškovima odgođenog izvršenja. Strategija će povećati ciljanu stopu sudjelovanja kada se cijena dionica povoljno kreće i smanjiti kad se cijena dionica nepovoljno kreće.

Iza uobičajenih algoritama trgovanja

Postoji nekoliko posebnih klasa algoritama koji pokušavaju identificirati „zbivanja“ s druge strane. Ti „algoritmi njuškanja“ - na primjer, pomoću proizvođača tržišta prodaje - imaju ugrađenu inteligenciju za prepoznavanje postojanja algoritama na strani velike kupovine. Takvo otkrivanje putem algoritama pomoći će proizvođaču tržišta da identificira velike mogućnosti narudžbe i omogućiti im da imaju koristi popunjavanjem naloga po višoj cijeni. To se ponekad identificira kao visokotehnološko prednje trčanje.

Tehnički zahtjevi za algoritam trgovanja

Implementacija algoritma pomoću računalnog programa posljednja je komponenta algoritmičkog trgovanja, praćena ponovnim testiranjem (isprobavanje algoritma na povijesnim razdobljima prošlih tržišnih performansi kako bi se vidjelo da li bi njegovo korištenje bilo isplativo). Izazov je transformirati identificiranu strategiju u integrirani računalni proces koji ima pristup trgovačkom računu za davanje naloga. Slijede zahtjevi za algoritamsko trgovanje:

• Znanje računalnog programiranja za programiranje potrebne strategije trgovanja, unajmljeni programeri ili unaprijed izrađeni softver za trgovanje.
• Mrežna povezanost i pristup trgovačkim platformama za slanje naloga.
• Pristup feedovima podataka o tržištu koji će algoritam nadzirati algoritam za mogućnosti davanja narudžbi.
• Sposobnost i infrastruktura da daju potporu sustavu nakon što je izgrađen prije nego što krene uživo na stvarna tržišta.
• Dostupni povijesni podaci za backtesting, ovisno o složenosti pravila implementiranih u algoritam.

Primjer algoritamske trgovine

Kraljevska nizozemska školjka (RDS) kotira na Amsterdamskoj berzi (AEX) i Londonskoj berzi (LSE). Započinjemo izgradnjom algoritma za prepoznavanje mogućnosti arbitraže. Evo nekoliko zanimljivih opažanja:

• AEX trguje u eurima dok LSE trguje britanskim funtama.
• Zbog jednosatne razlike u vremenu, AEX se otvara sat vremena ranije od LSE-a, a slijede obje burzovne trgovine istodobno sljedećih nekoliko sati, a zatim trguju samo LSE-om tijekom posljednjeg sata jer se AEX zatvara.

Možemo li istražiti mogućnost arbitražnog trgovanja dionicama Royal Dutch Shell navedene na tim dvama tržištima u dvije različite valute?

zahtjevi:

• Računalni program koji može očitati trenutne tržišne cijene.
• Feed cijene i iz LSE i AEX.
• Forex (devizni) tečaj za GBP-EUR.
• Mogućnost narudžbe koja može preusmjeriti narudžbu do ispravne razmjene.
• Mogućnost ponovnog testiranja na feedovima povijesnih cijena.

Računalni program trebao bi obavljati sljedeće:

• Pročitajte ulaznu cijenu RDS dionica s obje burze.
• Pomoću dostupnih deviznih tečajeva pretvorite cijenu jedne valute u drugu.
• Ako postoji dovoljno velika odstupanja u cijeni (diskontiranje troškova posredovanja) što dovodi do profitabilne mogućnosti, program bi trebao postaviti nalog za kupovinu na nižoj cijeni i prodati narudžbu na burzi s više cijene.
• Ako se nalozi izvršavaju po želji, slijedi arbitražni dobitak.

Jednostavno i jednostavno! Međutim, praksa algoritamskog trgovanja nije tako jednostavna za održavanje i izvršavanje. Imajte na umu da ako jedan investitor može staviti trgovinu generiranu algom, mogu to učiniti i drugi sudionici na tržištu. Posljedično, cijene osciliraju u milionima, pa čak i mikrosekundama. U gornjem primjeru, što se događa ako se trgovina kupi izvrši, ali trgovina se ne događa jer se prodajne cijene mijenjaju do trenutka kada narudžba dođe na tržište? Trgovac će ostati otvorena pozicija čineći arbitražnu strategiju bezvrijednom.

Tu su i dodatni rizici i izazovi poput rizika od kvara sustava, pogreške u mrežnom povezivanju, vremenskog odmaka između trgovinskih naloga i izvršenja i, što je najvažnije, nesavršenih algoritama. Što je algoritam složeniji, potreban je strožiji backtest, prije nego što se pokrene.