Algoritmické obchodní strategie zahrnují rozhodování o obchodování na základě předem stanovených pravidel, která jsou naprogramována do počítače. Obchodník Šest základních dovedností mistrů obchodníků Obchodníkem se může stát téměř každý, ale být jedním z mistrů obchodníků vyžaduje více než investiční kapitál a třídílný oblek. Mějte na paměti: existuje moře jednotlivců, kteří se chtějí připojit k řadám mistrů obchodníků a přivést si domů peníze, které k tomuto titulu patří. nebo investor napíše kód, který provádí obchody jménem obchodníka nebo investora, pokud jsou splněny určité podmínky.
Příklady jednoduchých obchodních algoritmů
- Krátké 20 lotů GBP / USD, pokud GBP / USD stoupne nad 1.2012. Za každých 5 nárůstů pipů v GBP / USD pokryjte short o 2 loty. Za každých 5 poklesů pipu v GBP / USD zvyšte krátkou pozici o 1 lot.
- Kupte 100 000 akcií společnosti Apple (AAPL), pokud cena klesne pod 200. Za každých 0,1% zvýšení ceny nad 200 kupte 1 000 akcií. Za každých 0,1% snížení ceny pod 200 prodejte 1 000 akcií.
Příklad algoritmu obchodování s klouzavým průměrem
Algoritmy obchodování s klouzavým průměrem jsou velmi populární a jejich implementace je extrémně snadná. Algoritmus kupuje cenný papír (např. Akcie), pokud je jeho aktuální tržní cena v určitém období pod průměrnou tržní cenou a prodává cenný papír, pokud je jeho tržní cena v určitém období vyšší než průměrná tržní cena. Zde uvažujeme algoritmus obchodování s 20denním klouzavým průměrem.
Algoritmus nakupuje akcie společnosti Apple (AAPL), pokud je aktuální tržní cena nižší než 20denní klouzavý průměr, a prodává akcie společnosti Apple, pokud je aktuální tržní cena vyšší než 20denní klouzavý průměr. Zelená šipka označuje okamžik, kdy by algoritmus koupil akcie, a červená šipka označuje okamžik, kdy by tento algoritmus akcie prodal.
Výhody algoritmického obchodování
1. Minimalizujte dopad na trh
Velký obchod může potenciálně změnit tržní cenu. Takový obchod je znám jako narušení obchodu, protože narušuje tržní cenu. Aby se takové situaci předešlo, obchodníci obvykle otevírají velké pozice, které mohou trh pohybovat v krocích.
Například investor, který chce koupit jeden milion akcií společnosti Apple, může akcie koupit v dávkách po 1000 akcií. Investor může nakupovat 1 000 akcií každých pět minut po dobu jedné hodiny a poté vyhodnotit dopad obchodu na tržní cenu akcií Apple. Pokud cena zůstane nezměněna, bude investor pokračovat ve svém nákupu. Taková strategie umožňuje investorovi nakupovat akcie společnosti Apple bez zvýšení ceny. Strategie však přichází se dvěma hlavními nevýhodami:
- Pokud investor potřebuje zaplatit fixní poplatek za každou transakci, kterou provede, může strategii vzniknout značné transakční náklady Transakční náklady Transakční náklady jsou vzniklé náklady, které nehromadí žádný účastník transakce. Jsou to utopené náklady vyplývající z ekonomického obchodu na trhu. V ekonomii je teorie transakčních nákladů založena na předpokladu, že lidé jsou ovlivňováni konkurenčním vlastním zájmem. .
- Dokončení této strategie trvá značně dlouho. V tomto případě, pokud investor koupí 1 000 akcií každých pět minut, dokončení obchodu by mu trvalo jen něco málo přes 83 hodin (více než tři dny).
Obchodní algoritmus může problém vyřešit nákupem akcií a okamžitou kontrolou, zda nákup měl nějaký dopad na tržní cenu. Může významně snížit jak počet transakcí potřebných k dokončení obchodu, tak i čas potřebný k dokončení obchodu.
2. Zajišťuje rozhodování na základě pravidel
Obchodníci a investoři se často nechají ovlivnit sentimentem a emocemi a ignorují své obchodní strategie. Například v období před globální finanční krizí 2008–2009 globální finanční krizí Globální finanční krize 2008–2009 odkazuje na obrovskou finanční krizi, které svět čelil v letech 2008–2009. Finanční krize si vybrala svou daň na jednotlivcích a instituce po celém světě, přičemž miliony Američanů jsou hluboce zasaženy. Finanční instituce začaly klesat, mnohé byly pohlceny většími subjekty a vláda USA byla nucena nabízet výpomoc, finanční trhy vykazovaly známky toho, že na obzoru je krize. Mnoho investorů však tyto značky ignorovalo, protože je chytilo „šílenství býčích trhů“ v polovině 2000 a nemysleli si, že je možná krize. Algoritmy řeší problém zajištěním toho, aby všechny obchody dodržovaly předem stanovený soubor pravidel.
Nevýhoda algoritmického obchodování
1. Vynechejte obchody
Algoritmus obchodování může obchodům přijít, protože nevykazují žádné znaky, na jejichž vyhledání byl naprogramován. Lze jej do určité míry zmírnit pouhým zvýšením počtu indikátorů, které by měl algoritmus hledat, ale takový seznam nemůže být nikdy úplný.
Další zdroje
Finance je oficiálním poskytovatelem certifikace FMVA (Financial Modeling and Valuation Analyst) FMVA®. Připojte se k více než 350 600 studentům, kteří pracují pro společnosti jako Amazon, J.P. Morgan a certifikační program Ferrari, jejichž cílem je transformovat kohokoli na špičkového finančního analytika.
Abychom se dál učili a rozvíjeli své znalosti finanční analýzy, velmi doporučujeme další zdroje uvedené níže:
- Vysokofrekvenční obchodování Vysokofrekvenční obchodování (HFT) Vysokofrekvenční obchodování (HFT) je algoritmické obchodování charakterizované rychlým prováděním obchodu, extrémně velkým počtem transakcí a velmi krátkodobým investičním horizontem. Vysokofrekvenční obchodování využívá výkonné počítače k dosažení nejvyšší možné rychlosti provádění obchodu.
- Kaufmanův adaptivní klouzavý průměr Kaufmanův adaptivní klouzavý průměr (KAMA) Kaufmanův adaptivní klouzavý průměr (KAMA) vyvinul americký kvantitativní finanční teoretik Perry J. Kaufman v roce 1998. Technika začala v roce 1972, ale Kaufman ji oficiálně představil veřejnosti prostřednictvím své knihy „Obchodní systémy a metody.“ Na rozdíl od jiných klouzavých průměrů
- Ukazatele hybnosti Ukazatele hybnosti Ukazatele hybnosti jsou nástroje využívané obchodníky k lepšímu pochopení rychlosti nebo rychlosti, za kterou se mění cena cenného papíru. Hybnost
- Technická analýza - Průvodce pro začátečníky Technická analýza - Průvodce pro začátečníky Technická analýza je forma oceňování investic, která analyzuje minulé ceny a předpovídá budoucí cenovou akci. Techničtí analytici se domnívají, že kolektivní akce všech účastníků trhu přesně odrážejí všechny relevantní informace, a proto cenným papírům neustále přiřazují spravedlivou tržní hodnotu.
