handel algorytmiczny (zwany również automatycznym handlem, Black-box trading lub algo-trading) wykorzystuje program komputerowy, który podąża za zdefiniowanym zestawem instrukcji (algorytm), aby umieścić transakcję. Handel teoretycznie może generować zyski z prędkością i częstotliwością, która jest niemożliwa dla ludzkiego przedsiębiorcy.

zdefiniowane zestawy instrukcji są oparte na czasie, cenie, ilości lub dowolnym modelu matematycznym. Oprócz możliwości zysku dla tradera, Algo-trading sprawia, że rynki są bardziej płynne, a handel bardziej systematyczny, wykluczając wpływ ludzkich emocji na działalność handlową.

handel algorytmiczny w praktyce

przypuśćmy, że trader postępuje zgodnie z tymi prostymi kryteriami handlowymi:

• kup 50 akcji akcji, gdy jej 50-dniowa średnia krocząca przekroczy 200-dniową średnią kroczącą. (Średnia krocząca to średnia z przeszłych punktów danych, która łagodzi codzienne wahania cen, a tym samym identyfikuje trendy.)
• sprzedaj akcje akcji, gdy jej 50-dniowa średnia krocząca spadnie poniżej 200-dniowej średniej kroczącej.

korzystając z tych dwóch prostych instrukcji, program komputerowy automatycznie monitoruje cenę akcji (i wskaźniki średniej ruchomej) i umieszcza zlecenia kupna i sprzedaży, gdy spełnione są określone warunki. Trader nie musi już monitorować cen na żywo i wykresów ani ręcznie składać zamówień. Algorytmiczny system handlu robi to automatycznie, poprawnie identyfikując okazję handlową.

korzyści z handlu algorytmicznego

Algo-trading zapewnia następujące korzyści:

• transakcje są realizowane po najlepszych możliwych cenach.
• składanie zleceń handlowych jest natychmiastowe i dokładne (istnieje duża szansa na realizację na pożądanym poziomie).
• transakcje są terminowe i natychmiastowe, aby uniknąć znaczących zmian cen.
• obniżenie kosztów transakcji.
• jednoczesna automatyczna kontrola wielu warunków rynkowych.
• zmniejsza ryzyko błędów ręcznych podczas zawierania transakcji.
• algo-trading można przetestować za pomocą dostępnych danych historycznych i w czasie rzeczywistym, aby sprawdzić, czy jest to realna strategia handlowa.
• zmniejszyła możliwość popełnienia błędów przez ludzkich handlowców w oparciu o czynniki emocjonalne i psychologiczne.

Większość algo-trading jest obecnie high-frequency trading (HFT), który próbuje wykorzystać dużą liczbę zleceń z dużą prędkością na wielu rynkach i wieloma parametrami decyzyjnymi w oparciu o zaprogramowane instrukcje.

Algo-trading jest wykorzystywany w wielu formach działalności handlowej i inwestycyjnej, w tym:

• inwestorzy średnio – i długoterminowi lub firmy kupujące-fundusze emerytalne, fundusze inwestycyjne, towarzystwa ubezpieczeniowe-wykorzystują algo—trading do zakupu dużych ilości akcji, gdy nie chcą wpływać na ceny akcji za pomocą dyskretnych, dużych inwestycji.
• traderzy krótkoterminowi i uczestnicy po stronie sprzedaży-animatorzy rynku (tacy jak domy maklerskie), spekulanci i arbitrzy—korzystają z automatycznej realizacji transakcji; ponadto algo-trading pomaga w tworzeniu wystarczającej płynności dla sprzedawców na rynku.
• systematyczni traderzy-Obserwujący trendy, fundusze hedgingowe lub traderzy w parach (neutralna rynkowo strategia handlowa, która dopasowuje pozycję długą do pozycji krótkiej w parze silnie skorelowanych instrumentów, takich jak dwie akcje, fundusze inwestycyjne (ETF) lub waluty)-znacznie efektywniej programuje swoje zasady handlowe i pozwala programowi handlować automatycznie.

handel algorytmiczny zapewnia bardziej systematyczne podejście do aktywnego handlu niż metody oparte na intuicji lub instynkcie tradera.

strategie handlu algorytmicznego

każda strategia handlu algorytmicznego wymaga zidentyfikowanej szansy, która jest opłacalna pod względem lepszych zysków lub redukcji kosztów. Poniżej przedstawiono typowe strategie handlowe stosowane w handlu algo:

strategie podążające za trendami

najczęstsze strategie handlu algorytmicznego śledzą trendy w średnich kroczących, wypryskach kanałów, ruchach poziomu cen i powiązanych wskaźnikach technicznych. Są to najprostsze i najprostsze strategie do wdrożenia za pomocą handlu algorytmicznego, ponieważ strategie te nie obejmują dokonywania żadnych prognoz ani prognoz cenowych. Transakcje są inicjowane w oparciu o występowanie pożądanych trendów, które są łatwe i proste do wdrożenia za pomocą algorytmów bez wchodzenia w złożoność analizy predykcyjnej. Korzystanie z 50-i 200-dniowych średnich kroczących jest popularną strategią podążającą za trendami.

możliwości arbitrażu

kupno akcji notowanych na dwóch giełdach po niższej cenie na jednym rynku i jednoczesna sprzedaż po wyższej cenie na innym rynku oferuje różnicę cen jako zysk wolny od ryzyka lub arbitraż. Ta sama operacja może zostać powtórzona dla instrumentów akcji i kontraktów terminowych, ponieważ od czasu do czasu występują różnice cen. Wdrożenie algorytmu identyfikacji takich różnic cenowych i sprawne składanie zamówień pozwala na zyskowne możliwości.

Zrównoważenie funduszy indeksowych

fundusze indeksowe mają określone okresy zrównoważenia, aby zrównać swoje udziały z odpowiednimi indeksami odniesienia. Stwarza to opłacalne możliwości dla handlowców algorytmicznych, którzy wykorzystują oczekiwane transakcje, które oferują od 20 do 80 punktów bazowych zysków w zależności od liczby akcji w funduszu indeksowym tuż przed przywróceniem równowagi funduszu indeksowego. Takie transakcje są inicjowane za pośrednictwem algorytmicznych systemów transakcyjnych w celu terminowej realizacji i najlepszych cen.

strategie oparte na modelach matematycznych

sprawdzone modele matematyczne, takie jak neutralna strategia handlowa delta, umożliwiają handel kombinacją opcji i podstawowych zabezpieczeń. (Neutralna Delta to strategia portfelowa składająca się z wielu pozycji z kompensacją dodatnich i ujemnych delt—stosunek porównujący zmianę ceny składnika aktywów, Zwykle zbywalnego papieru wartościowego, do odpowiedniej zmiany ceny jego instrumentu pochodnego—tak, że całkowita wartość delta danych aktywów wynosi zero.)

zakres handlowy (Średnia Rewersja)

Średnia strategia rewersji opiera się na koncepcji, że wysokie i niskie ceny aktywów są zjawiskiem tymczasowym, które okresowo powracają do swojej średniej wartości (średniej wartości). Identyfikacja i definiowanie przedziału cenowego oraz wdrożenie opartego na nim algorytmu pozwala na automatyczne umieszczanie transakcji, gdy cena składnika aktywów przekroczy zdefiniowany zakres.

średnia cena ważona wolumenem (VWAP)

średnia strategia cenowa ważona wolumenem rozbija duże zamówienie i wypuszcza dynamicznie określone mniejsze fragmenty zamówienia na rynek przy użyciu historycznych profili wolumenu specyficznych dla akcji. Celem jest wykonanie zlecenia zbliżonego do średniej ceny ważonej wolumenem (VWAP).

Time Weighted Average Price (TWAP)

Time-weighted average price strategy rozbija duże zlecenie i wypuszcza dynamicznie określone mniejsze fragmenty zlecenia na rynek, stosując równomiernie podzielone przedziały czasowe między czasem rozpoczęcia i zakończenia. Celem jest wykonanie zlecenia zbliżonego do średniej ceny między czasem rozpoczęcia i zakończenia, co minimalizuje wpływ na rynek.

procent wolumenu (POV)

dopóki zlecenie handlowe nie zostanie w pełni wypełnione, algorytm ten kontynuuje wysyłanie zleceń częściowych zgodnie z określonym współczynnikiem uczestnictwa i zgodnie z wolumenem obrotu na rynkach. Powiązana „strategia kroków” wysyła zlecenia na określony przez użytkownika procent wolumenów rynkowych i zwiększa lub zmniejsza ten wskaźnik uczestnictwa, gdy cena akcji osiągnie poziomy zdefiniowane przez użytkownika.

niedobór realizacji

strategia niedoboru realizacji ma na celu zminimalizowanie kosztów realizacji zlecenia poprzez handel na rynku czasu rzeczywistego, oszczędzając w ten sposób na kosztach zlecenia i czerpiąc korzyści z kosztu alternatywnego opóźnionej realizacji. Strategia zwiększy docelowy wskaźnik uczestnictwa, gdy cena akcji porusza się korzystnie i zmniejszy go, gdy cena akcji porusza się niekorzystnie.

poza zwykłymi algorytmami handlowymi

istnieje kilka specjalnych klas algorytmów, które próbują zidentyfikować „wydarzenia” po drugiej stronie. Te „algorytmy wąchania” – używane na przykład przez animatora rynku po stronie sprzedaży-mają wbudowaną inteligencję, aby zidentyfikować istnienie jakichkolwiek algorytmów po stronie kupna dużego zamówienia. Takie wykrywanie za pomocą algorytmów pomoże animatorowi rynku zidentyfikować duże możliwości zleceń i umożliwić im czerpanie korzyści poprzez realizację zleceń po wyższej cenie. Jest to czasami określane jako high-tech front-running.

wymagania techniczne dla handlu algorytmicznego

wdrożenie algorytmu za pomocą programu komputerowego jest końcowym elementem handlu algorytmicznego, któremu towarzyszy testowanie historyczne (wypróbowanie algorytmu na historycznych okresach minionych wyników na giełdzie, aby sprawdzić, czy korzystanie z niego byłoby opłacalne). Wyzwaniem jest przekształcenie zidentyfikowanej strategii w zintegrowany skomputeryzowany proces, który ma dostęp do konta handlowego w celu składania zamówień. Poniżej przedstawiono wymagania dotyczące handlu algorytmicznego:

• znajomość programowania komputerowego w celu zaprogramowania wymaganej strategii handlowej, wynajętych programistów lub gotowego oprogramowania handlowego.
• łączność sieciowa i dostęp do platform transakcyjnych w celu składania zleceń.
• dostęp do kanałów danych rynkowych, które będą monitorowane przez algorytm możliwości składania zamówień.
• zdolność i infrastruktura do testowania wstecznego systemu po jego zbudowaniu, zanim wejdzie on w życie na rzeczywistych rynkach.
• dostępne Dane historyczne do testowania w zależności od złożoności reguł zaimplementowanych w algorytmie.

przykład handlu algorytmicznego

Royal Dutch Shell (RDS) jest notowany na Giełdzie Papierów Wartościowych w Amsterdamie (AEX) i Giełdzie Papierów Wartościowych w Londynie (LSE). Zaczynamy od zbudowania algorytmu do identyfikacji możliwości arbitrażu. Oto kilka interesujących obserwacji:

• AEX handluje w euro, a LSE w funcie szterlingu.
• ze względu na godzinną różnicę czasu, AEX otwiera się godzinę wcześniej niż LSE, a następnie obie giełdy handlują jednocześnie przez następne kilka godzin, a następnie handlują tylko w LSE podczas ostatniej godziny, gdy AEX zamyka.

Czy możemy zbadać możliwość handlu arbitrażowego na akcjach Royal Dutch Shell notowanych na tych dwóch rynkach w dwóch różnych walutach?

wymagania:

• program komputerowy, który potrafi odczytać aktualne ceny rynkowe.
• kanały cenowe zarówno z LSE, jak i AEX.
• kurs walutowy dla GBP-EUR.
• możliwość składania zamówień, która może skierować zamówienie do właściwej giełdy.
• możliwość testowania Historycznego na historycznych kanałach cenowych.

program komputerowy powinien wykonać następujące czynności:

• przeczytaj nadchodzące dane cenowe akcji RDS z obu giełd.
• korzystając z dostępnych kursów walut, Przelicz cenę jednej waluty na drugą.
• Jeśli istnieje wystarczająco duża rozbieżność cenowa (dyskontowanie kosztów maklerskich) prowadząca do zyskownej możliwości, program powinien złożyć zlecenie kupna na giełdzie o niższej cenie i sprzedać zlecenie na giełdzie o wyższej cenie.
• jeśli zlecenia zostaną wykonane zgodnie z życzeniem, nastąpi zysk arbitrażowy.

proste i łatwe! Jednak praktyka handlu algorytmicznego nie jest tak prosta do utrzymania i wykonania. Pamiętaj, że jeśli jeden inwestor może zawrzeć transakcję generowaną przez algo, inni uczestnicy rynku mogą to zrobić. W konsekwencji ceny wahają się w mili-a nawet mikrosekundach. W powyższym przykładzie, co się stanie, jeśli transakcja kupna zostanie zrealizowana, ale transakcja sprzedaży nie zostanie zrealizowana, ponieważ ceny sprzedaży zmieniają się w czasie, gdy zlecenie trafi na rynek? Trader pozostanie z otwartą pozycją, dzięki czemu strategia arbitrażu będzie bezwartościowa.

istnieje dodatkowe ryzyko i wyzwania, takie jak ryzyko awarii systemu, błędy w łączności sieciowej, opóźnienia czasowe między zleceniami handlowymi i realizacją oraz, co najważniejsze, niedoskonałe algorytmy. Im bardziej złożony algorytm, tym bardziej rygorystyczne testowanie Historyczne jest potrzebne przed jego wdrożeniem w życie.