Hvad er algoritmisk handel, og hvordan fungerer det?
Hjem
Artikler
Hvad er algoritmisk handel, og hvordan fungerer det?

Hvad er algoritmisk handel, og hvordan fungerer det?

Avanceret
Offentliggjort May 31, 2024Opdateret Jul 23, 2024
7m

Vigtigste budskaber

  • Algoritmisk handel (algohandel) bruger computeralgoritmer til at automatisere k√łb og salg af finansielle instrumenter baseret p√• foruddefinerede kriterier.

  • Strategier, der bruges i algoritmisk handel, omfatter volumenv√¶gtet gennemsnitspris (VWAP), tidsv√¶gtet gennemsnitspris (TWAP) og procent af volumen (POV).

  • Mens algoritmisk handel forbedrer effektiviteten og fjerner f√łlelsesm√¶ssige forstyrrelser fra handel, st√•r den ogs√• over for udfordringer som f.eks teknisk kompleksitet og potentielle systemfejl.¬†

Introduktion

F√łlelser st√•r ofte i vejen for rationel beslutningstagning i handel. Algoritmisk handel tilbyder en l√łsning ved at automatisere handelsprocessen. I denne artikel vil vi unders√łge, hvad algoritmisk handel er, hvordan det fungerer, og dens fordele og begr√¶nsninger.

Hvad er algoritmisk handel?

Algoritmisk handel indeb√¶rer at bruge computeralgoritmer til at generere og udf√łre k√łbs- og salgsordrer p√• de finansielle markeder. Disse algoritmer analyserer markedsdata og udf√łrer handler baseret p√• specifikke regler og betingelser, der er fastsat af den handlende. M√•let er at g√łre handel mere effektiv og fjerne de f√łlelsesm√¶ssige sk√¶vheder, der kan p√•virke handelsresultaterne negativt.

Hvordan fungerer algoritmisk handel?

Der er adskillige måder at lave algoritmisk handel på, og ikke alle er effektive eller succesrige. Men for at illustrere det vil vi gennemgå nogle enkle eksempler, der kan tjene som udgangspunkt og give en grundlæggende idé om, hvordan det fungerer i praksis.

Definition af strategien

Det f√łrste skridt i algoritmisk handel er at definere en handelsstrategi. Dette kan v√¶re baseret p√• forskellige faktorer, s√•som prisbev√¶gelser eller tekniske m√łnstre. En handelsstrategi kan f.eks. v√¶re s√• simpel som at k√łbe, n√•r prisen falder med 5 %, og s√¶lge, n√•r den stiger med 5 %.

Programmering af algoritmen

Det n√¶ste skridt er at overs√¶tte denne strategi til en computeralgoritme. Dette indeb√¶rer kodning af regler og betingelser i et program, der kan overv√•ge markedet og udf√łre handler automatisk.

Python er et populært programmeringssprog til dette formål på grund af dets enkelhed og tilgængeligheden af kraftfulde biblioteker. Her er et illustrativt eksempel på, hvordan en simpel handelsalgoritme kan kodes i Python til handel med bitcoin:

Denne kode bruger yfinance-biblioteket til at downloade historiske data for bitcoin (BTC-USD) og pandas-biblioteket til at manipulere dataene. Handelsstrategien defineres ved at skabe k√łbs- og salgssignaler baseret p√• prisbev√¶gelser. Specifikt genererer algoritmen et k√łbssignal, n√•r prisen falder med 5 % sammenlignet med den foreg√•ende dags lukkekurs og et salgssignal, n√•r prisen stiger med 5 % fra den foreg√•ende dags lukkekurs. Funktionen execute_strategy itererer gennem dataene og udskriver k√łbs- eller salgsordrer baseret p√• signalerne.

Backtesting

F√łr algoritmen lanceres, backtestes den igen ved hj√¶lp af historiske markedsdata for at se, hvordan den ville have klaret sig tidligere. Dette hj√¶lper med at forfine strategien og forbedre dens effektivitet.

Her er et eksempel på, hvordan du backtester ovenstående strategi:

Denne kode simulerer k√łb og salg af bitcoin baseret p√• de signaler, der genereres af algoritmen, og sporer saldoen over tid. Backtest-funktionen initialiserer en kontosaldo, itererer gennem dataene for at udf√łre k√łbs- og salgsordrer og udskriver den indledende og endelige saldo. Dette hj√¶lper med at vurdere strategiens resultater i den historiske periode.

Udf√łrelse

N√•r algoritmen er korrekt testet, kan den forbindes til en handelsplatform eller b√łrs for at udf√łre handler. Algoritmen overv√•ger l√łbende markedet, og n√•r den identificerer en handelsmulighed, der opfylder dens kriterier, afgiver den automatisk handlen.

Mange platforme tilbyder API'er (Application Programming Interfaces), der g√łr det muligt for algoritmer at interagere med markedet programmatisk. Her er et eksempel p√• afgivelse af en markedsordre ved hj√¶lp af Binance API:

Denne kode bruger Binance-biblioteket til at oprette forbindelse til Binance API. Den initialiserer klienten med en API-n√łgle og hemmelighed og afgiver derefter en markedsk√łbsordre p√• en bestemt m√¶ngde bitcoin (BTC) mod USDT. Svaret fra API'en, som indeholder detaljer om ordren, udskrives.

Overvågning

N√•r algoritmen er live, kr√¶ver den kontinuerlig overv√•gning for at sikre, at den fungerer som forventet. Justeringer kan v√¶re n√łdvendige baseret p√• √¶ndringer i markedsforhold eller pr√¶stationsm√•linger.

Dette kan omfatte logf√łringsmekanismer, der registrerer algoritmens handlinger, og pr√¶stationsm√•linger til gennemgang. Her er et eksempel p√• tilf√łjelse af logf√łring til algoritmen:

Denne kode opretter en logningsmekanisme ved hj√¶lp af Pythons logbibliotek. Det opretter en logfil med navnet trading.log og registrerer k√łbs- og salgshandlinger sammen med tidsstemplet og prisen, hvor handlingerne forekommer. Dette hj√¶lper med at holde en detaljeret oversigt over alle handler, der udf√łres af algoritmen, hvilket g√łr det lettere at analysere ydeevne og diagnosticere eventuelle problemer, der m√•tte opst√•.

Strategier for algoritmisk handel

Nedenfor er eksempler på nogle indikatorer, der kan være potentielt nyttige i algoritmiske handelsstrategier.

Volumenvægtet gennemsnitspris (VWAP)

VWAP er en indikator, der kan bruges i en handelsstrategi, der sigter mod at udf√łre en ordre s√• t√¶t p√• den volumenv√¶gtede gennemsnitspris som muligt. Ideen er at opdele den samlede ordre i mindre bidder og udf√łre dem over en bestemt periode med det form√•l at matche den volumenv√¶gtede gennemsnitspris p√• markedet.

Tidsvægtet gennemsnitspris (TWAP)

TWAP-strategien ligner VWAP, men fokuserer p√• at udf√łre handler j√¶vnt over en bestemt periode i stedet for at v√¶gte dem efter volumen. Denne strategi sigter mod at minimere virkningen af store ordrer p√• markedsprisen ved at sprede dem ud over tid.

Procentdel af volumen (POV)

POV indeb√¶rer udf√łrelse af handler baseret p√• en foruddefineret procentdel af markedsvolumen. En algoritme kan f.eks. sigte mod at udf√łre handler, der repr√¶senterer 10 % af den samlede markedsvolumen inden for en bestemt tidsramme. Denne strategi justerer udf√łrelseshastigheden baseret p√• markedsaktivitet for at minimere markedsp√•virkningen.

Fordele ved algoritmisk handel

Effektivitet

Algoritmisk handel kan udf√łre ordrer ved h√łje hastigheder, ofte inden for millisekunder, s√• handlende kan udnytte selv sm√• markedsbev√¶gelser.

F√łlelsesfri handel

Algoritmer fungerer ud fra foruddefinerede regler og p√•virkes ikke af f√łlelser s√•som FOMO eller gr√•dighed. Dette kan reducere risikoen for impulsive beslutninger, der kan p√•virke handelsresultaterne negativt.

Begrænsninger ved algoritmisk handel

Teknisk kompleksitet

Udvikling og vedligeholdelse af handelsalgoritmer kræver teknisk ekspertise inden for både programmering og finansielle markeder. Dette kan være en barriere for mange handlende.

Systemfejl

Algoritmiske handelssystemer er modtagelige for tekniske problemer s√•som softwarefejl, forbindelsesproblemer og hardwarefejl. Disse kan f√łre til betydelige √łkonomiske tab, hvis de ikke forvaltes korrekt.

Sammenfatning

Algoritmisk handel indeb√¶rer at bruge computerprogrammer til automatisk at udf√łre handler baseret p√• foruddefinerede regler og kriterier. Selvom det giver mange fordele, f.eks. √łget effektivitet og f√łlelsesfri handel, kommer det ogs√• med udfordringer s√•som teknisk kompleksitet og risikoen for systemfejl.

Yderligere læsning

Ansvarsfraskrivelse: Dette indhold pr√¶senteres for dig "som det er" til generel information og uddannelsesm√¶ssige form√•l uden erkl√¶ring eller garanti af nogen art. Det skal ikke opfattes som √łkonomisk, juridisk eller anden professionel r√•dgivning, og det er heller ikke hensigten at anbefale k√łb af et bestemt produkt eller en bestemt tjeneste. Du b√łr selv s√łge r√•d fra relevante, professionelle r√•dgivere. Hvis denne artikel er et bidrag fra en tredjepart, b√łr du bem√¶rke, at dennes synspunkter udtrykkeligt tilh√łrer denne tredjepartsbidragsyder og ikke n√łdvendigvis afspejler Binance Academys synspunkter. L√¶s vores fulde ansvarsfraskrivelse her for yderligere oplysninger. Priserne p√• digitale aktiver kan v√¶re volatile. V√¶rdien af din investering kan g√• op eller ned, og du f√•r muligvis ikke det investerede bel√łb tilbage. Du er eneansvarlig for dine investeringsbeslutninger, og Binance Academy er ikke ansvarlig for eventuelle tab, du m√•tte lide. Dette materiale b√łr ikke anses for v√¶rende √łkonomisk, juridisk eller anden r√•dgivning. For yderligere oplysninger kan du l√¶se vores vilk√•r for anvendelse og risikoadvarsel.