Hlavní body
Algoritmické obchodování automatizuje pomocí počítačových algoritmů nákupy a prodeje finančních nástrojů na základě předem stanovených kritérií.
Mezi strategie používané při algoritmickém obchodování patří objemově vážená průměrná cena (VWAP), časově vážená průměrná cena (TWAP) a procento objemu (POV).
Algoritmické obchodování sice zvyšuje efektivitu a odstraňuje z obchodování emocionální předpojatost, ale zároveň s ním souvisí problémy, jako je technická náročnost a potenciální systémová selhání.
Úvod
Racionálnímu rozhodování při obchodování často stojí v cestě emoce. Algoritmické obchodování řeší tento problém díky automatizaci obchodování. V tomto článku prozkoumáme, co je algoritmické obchodování, jak funguje a jaké má výhody a omezení.
Co je algoritmické obchodování?
Algoritmické obchodování využívá ke generování a realizaci nákupních a prodejních příkazů na finančních trzích počítačové algoritmy. Tyto algoritmy analyzují tržní data a realizují obchody na základě konkrétních pravidel a podmínek stanovených obchodníkem. Cílem je zefektivnit obchodování a odstranit emocionální zkreslení, které může negativně ovlivnit výsledky obchodování.
Jak algoritmické obchodování funguje?
Existuje mnoho způsobů, jak k algoritmickému obchodování přistupovat, ale ne všechny jsou efektivní nebo úspěšné. Ukážeme si ale několik jednoduchých příkladů, které mohou sloužit jako výchozí body a poskytnout vám základní představu o tom, jak to funguje v praxi.
Definování strategie
Prvním krokem při algoritmickém obchodování je definování obchodní strategie. Ta může zohledňovat různé faktory, jako jsou cenové pohyby nebo technické formace. Obchodní strategie může být například tak jednoduchá, jako je nákup, když cena klesne o 5 %, a prodej, když cena o 5 % vzroste.
Naprogramování algoritmu
Dalším krokem je převedení této strategie do počítačového algoritmu. To obnáší zakódování pravidel a podmínek do programu, který dokáže sledovat trh a automaticky realizovat obchody.
Oblíbeným programovacím jazykem k tomuto účelu je Python díky své jednoduchosti a dostupnosti robustních knihoven. Tady je názorný příklad toho, jak je možné v Pythonu naprogramovat jednoduchý obchodní algoritmus pro obchodování bitcoinu:
Tento kód používá ke stahování historických bitcoinových dat (BTC-USD) knihovnu yfinance a k manipulaci s daty používá knihovnu pandas. Obchodní strategie je definovaná vytvářením nákupních a prodejních signálů na základě cenových pohybů. Algoritmus konkrétně generuje nákupní signál, když aktuální cena oproti zavírací ceně z předchozího dne klesne o 5 %, a prodejní signál, když aktuální cena oproti zavírací ceně z předchozího dne o 5 % vzroste. Funkce execute_strategy prochází data a na základě signálů realizuje nákupní a prodejní příkazy.
Backtesting
Před spuštěním se algoritmus zpětně otestuje na historických tržních datech, aby se zjistilo, jak by si vedl v minulosti. Tím je možné strategii vylepšit a zlepšit její účinnost.
Tady je příklad zpětného otestování výše uvedené strategie:
Tento kód simuluje na základě signálů generovaných algoritmem nákup a prodej bitcoinů a sleduje zůstatek v průběhu času. Zpětné testování inicializuje zůstatek na účtu, iteruje data pro realizaci nákupních a prodejních příkazů a vytiskne počáteční a konečný zůstatek. Tímto způsobem je možné posoudit výkonnost strategie za určité období.
Vykonání
Jakmile je algoritmus řádně otestován, je možné ho připojit k obchodní platformě nebo burze a realizovat obchody. Algoritmus nepřetržitě sleduje trh, a když identifikuje obchodní příležitost, která splňuje stanového kritéria, obchod automaticky uzavře.
Mnoho platforem nabízí rozhraní API (rozhraní pro programování aplikací), která umožňují algoritmům komunikovat s trhem. Tady je příklad zadání příkazu market pomocí rozhraní API Binance:
Tento kód používá pro připojení k rozhraní API Binance knihovnu binance. Inicializuje klienta pomocí klíče API a tajného klíče a pak zadá příkaz market k nákupu určitého množství bitcoinů (BTC) za USDT. Nakonec se vytiskne odpověď rozhraní API, která obsahuje podrobnosti o příkazu.
Monitorování
Jakmile je algoritmus aktivní, vyžaduje průběžné monitorování, aby fungoval podle očekávání. V závislosti na změnách tržních podmínek nebo ukazatelů výkonnosti může být nezbytné ho upravovat.
Ke kontrole můžete využít například mechanismy logování (protokolování), které zaznamenávají akce algoritmu a metriky výkonu. Tady je příklad přidání logování do algoritmu:
Tento kód nastaví mechanismus logování pomocí knihovny Pythonu logging. Vytvoří soubor protokolu s názvem trading.log a zaznamenává do něj nákupy a prodeje spolu s časovým razítkem a cenou, za kterou k těmto akcím dochází. Díky tomu si algoritmus vede podrobný záznam o všech obchodech provedených algoritmem, což usnadňuje analýzu výkonu a diagnostiku případných problémů.
Algoritmické obchodní strategie
Níže jsou uvedeny příklady některých ukazatelů, které mohou být u algoritmických obchodních strategií potenciálně užitečné.
Objemově vážená průměrná cena (VWAP)
Ukazatel VWAP je možné použít v obchodní strategii, jejímž cílem je realizovat příkaz co nejblíž objemově vážené průměrné ceně. Záměrem je rozdělit celkový příkaz na menší části a tyto části realizovat během určitého období s cílem vyrovnat objemově váženou průměrnou cenu na trhu.
Časově vážená průměrná cena (TWAP)
Strategie TWAP je podobná strategii VWAP, ale místo na vážení podle objemu se zaměřuje na rovnoměrnou realizaci obchodů během konkrétního období. Cílem této strategie je minimalizovat dopad velkých příkazů na tržní cenu tím, že je rozloží v čase.
Procento objemu (POV)
POV realizuje obchody na základě předem definovaného procenta tržního objemu. Algoritmus může mít například za cíl realizovat obchody, které v určitém časovém rámci představují 10 % celkového tržního objemu. Tato strategie upravuje rychlost realizace podle tržní aktivity, aby se minimalizoval dopad na trh.
Výhody algoritmického obchodování
Efektivnost
Algoritmické obchodování dokáže realizovat příkazy vysokou rychlostí, často v řádu milisekund, což obchodníkům umožňuje zpeněžit i malé tržní pohyby.
Obchodování bez emocí
Algoritmy fungují na základě předem definovaných pravidel a nejsou ovlivněny emocemi, jako je FOMO nebo chamtivost. Tím můžete snížit riziko impulzivních rozhodnutí, která mohou negativně ovlivnit výsledky obchodování.
Omezení algoritmického obchodování
Technická náročnost
Vývoj a údržba obchodních algoritmů vyžaduje technické znalosti jak v oblasti programování, tak v oblasti finančních trhů, což může být pro mnoho obchodníků překážkou.
Systémové chyby
Systémy algoritmického obchodování jsou náchylné k technickým problémům, jako jsou softwarové chyby, problémy s připojením nebo selhání hardwaru. Ty mohou vést ke značným finančním ztrátám, pokud nejsou správně řízeny.
Závěrem
Algoritmické obchodování spočívá v automatické realizaci obchodů pomocí počítačových programů na základě předem definovaných pravidel a kritérií. Přináší řadu výhod, jako je vyšší efektivita a obchodování bez emocí, ale souvisí s ním i výzvy v podobě technické náročnosti a systémových selhání.
Související články:
Vyloučení odpovědnosti: tento obsah je vám předkládán ve stavu, v jakém je, pouze pro obecné informační a vzdělávací účely, bez jakéhokoli prohlášení nebo záruky. Neměl by být chápán jako finanční, právní nebo jiné odborné poradenství ani není jeho cílem doporučit nákup jakéhokoli konkrétního produktu nebo služby. Měli byste se poradit s příslušnými odbornými poradci. Upozorňujeme, že pokud je článek příspěvkem od třetí strany, vyjádřené názory patří této třetí straně a nemusí se nutně shodovat s názory Akademie Binance. Další podrobnosti se dozvíte v našem úplném prohlášení o vyloučení odpovědnosti zde. Ceny digitálních aktiv mohou být volatilní. Hodnota vaší investice může klesnout nebo stoupnout a investovaná částka se vám nemusí vrátit. Za svá investiční rozhodnutí nesete výhradní odpovědnost vy sami a Akademie Binance nenese odpovědnost za žádné ztráty, které vám mohou vzniknout. Tento materiál by neměl být chápán jako finanční, právní nebo jiné odborné poradenství. Další informace získáte v našich podmínkách použití a upozornění na rizika.