Vigtigste budskaber
Algoritmisk handel (algohandel) bruger computeralgoritmer til at automatisere køb og salg af finansielle instrumenter baseret på foruddefinerede kriterier.
Strategier, der bruges i algoritmisk handel, omfatter volumenvægtet gennemsnitspris (VWAP), tidsvægtet gennemsnitspris (TWAP) og procent af volumen (POV).
Mens algoritmisk handel forbedrer effektiviteten og fjerner følelsesmæssige forstyrrelser fra handel, står den også over for udfordringer som f.eks teknisk kompleksitet og potentielle systemfejl.
Introduktion
Følelser står ofte i vejen for rationel beslutningstagning i handel. Algoritmisk handel tilbyder en løsning ved at automatisere handelsprocessen. I denne artikel vil vi undersøge, hvad algoritmisk handel er, hvordan det fungerer, og dens fordele og begrænsninger.
Hvad er algoritmisk handel?
Algoritmisk handel indebærer at bruge computeralgoritmer til at generere og udføre købs- og salgsordrer på de finansielle markeder. Disse algoritmer analyserer markedsdata og udfører handler baseret på specifikke regler og betingelser, der er fastsat af den handlende. Målet er at gøre handel mere effektiv og fjerne de følelsesmæssige skævheder, der kan påvirke 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 første skridt i algoritmisk handel er at definere en handelsstrategi. Dette kan være baseret på forskellige faktorer, såsom prisbevægelser eller tekniske mønstre. En handelsstrategi kan f.eks. være så simpel som at købe, når prisen falder med 5 %, og sælge, når den stiger med 5 %.
Programmering af algoritmen
Det næste skridt er at oversætte denne strategi til en computeralgoritme. Dette indebærer kodning af regler og betingelser i et program, der kan overvåge markedet og udføre 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 købs- og salgssignaler baseret på prisbevægelser. Specifikt genererer algoritmen et købssignal, når prisen falder med 5 % sammenlignet med den foregående dags lukkekurs og et salgssignal, når prisen stiger med 5 % fra den foregående dags lukkekurs. Funktionen execute_strategy itererer gennem dataene og udskriver købs- eller salgsordrer baseret på signalerne.
Backtesting
Før algoritmen lanceres, backtestes den igen ved hjælp af historiske markedsdata for at se, hvordan den ville have klaret sig tidligere. Dette hjælper med at forfine strategien og forbedre dens effektivitet.
Her er et eksempel på, hvordan du backtester ovenstående strategi:
Denne kode simulerer køb og salg af bitcoin baseret på de signaler, der genereres af algoritmen, og sporer saldoen over tid. Backtest-funktionen initialiserer en kontosaldo, itererer gennem dataene for at udføre købs- og salgsordrer og udskriver den indledende og endelige saldo. Dette hjælper med at vurdere strategiens resultater i den historiske periode.
Udførelse
Når algoritmen er korrekt testet, kan den forbindes til en handelsplatform eller børs for at udføre handler. Algoritmen overvåger løbende markedet, og når den identificerer en handelsmulighed, der opfylder dens kriterier, afgiver den automatisk handlen.
Mange platforme tilbyder API'er (Application Programming Interfaces), der gør det muligt for algoritmer at interagere med markedet programmatisk. Her er et eksempel på afgivelse af en markedsordre ved hjælp af Binance API:
Denne kode bruger Binance-biblioteket til at oprette forbindelse til Binance API. Den initialiserer klienten med en API-nøgle og hemmelighed og afgiver derefter en markedskøbsordre på en bestemt mængde bitcoin (BTC) mod USDT. Svaret fra API'en, som indeholder detaljer om ordren, udskrives.
Overvågning
Når algoritmen er live, kræver den kontinuerlig overvågning for at sikre, at den fungerer som forventet. Justeringer kan være nødvendige baseret på ændringer i markedsforhold eller præstationsmålinger.
Dette kan omfatte logføringsmekanismer, der registrerer algoritmens handlinger, og præstationsmålinger til gennemgang. Her er et eksempel på tilføjelse af logføring til algoritmen:
Denne kode opretter en logningsmekanisme ved hjælp af Pythons logbibliotek. Det opretter en logfil med navnet trading.log og registrerer købs- og salgshandlinger sammen med tidsstemplet og prisen, hvor handlingerne forekommer. Dette hjælper med at holde en detaljeret oversigt over alle handler, der udføres af algoritmen, hvilket gør det lettere at analysere ydeevne og diagnosticere eventuelle problemer, der måtte opstå.
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 udføre en ordre så tæt på den volumenvægtede gennemsnitspris som muligt. Ideen er at opdele den samlede ordre i mindre bidder og udføre dem over en bestemt periode med det formål at matche den volumenvægtede gennemsnitspris på markedet.
Tidsvægtet gennemsnitspris (TWAP)
TWAP-strategien ligner VWAP, men fokuserer på at udføre handler jævnt over en bestemt periode i stedet for at vægte dem efter volumen. Denne strategi sigter mod at minimere virkningen af store ordrer på markedsprisen ved at sprede dem ud over tid.
Procentdel af volumen (POV)
POV indebærer udførelse af handler baseret på en foruddefineret procentdel af markedsvolumen. En algoritme kan f.eks. sigte mod at udføre handler, der repræsenterer 10 % af den samlede markedsvolumen inden for en bestemt tidsramme. Denne strategi justerer udførelseshastigheden baseret på markedsaktivitet for at minimere markedspåvirkningen.
Fordele ved algoritmisk handel
Effektivitet
Algoritmisk handel kan udføre ordrer ved høje hastigheder, ofte inden for millisekunder, så handlende kan udnytte selv små markedsbevægelser.
Følelsesfri handel
Algoritmer fungerer ud fra foruddefinerede regler og påvirkes ikke af følelser såsom FOMO eller grådighed. Dette kan reducere risikoen for impulsive beslutninger, der kan påvirke 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 såsom softwarefejl, forbindelsesproblemer og hardwarefejl. Disse kan føre til betydelige økonomiske tab, hvis de ikke forvaltes korrekt.
Sammenfatning
Algoritmisk handel indebærer at bruge computerprogrammer til automatisk at udføre handler baseret på foruddefinerede regler og kriterier. Selvom det giver mange fordele, f.eks. øget effektivitet og følelsesfri handel, kommer det også med udfordringer såsom teknisk kompleksitet og risikoen for systemfejl.
Yderligere læsning
Ansvarsfraskrivelse: Dette indhold præsenteres for dig "som det er" til generel information og uddannelsesmæssige formål uden erklæring eller garanti af nogen art. Det skal ikke opfattes som økonomisk, juridisk eller anden professionel rådgivning, og det er heller ikke hensigten at anbefale køb af et bestemt produkt eller en bestemt tjeneste. Du bør selv søge råd fra relevante, professionelle rådgivere. Hvis denne artikel er et bidrag fra en tredjepart, bør du bemærke, at dennes synspunkter udtrykkeligt tilhører denne tredjepartsbidragsyder og ikke nødvendigvis afspejler Binance Academys synspunkter. Læs vores fulde ansvarsfraskrivelse her for yderligere oplysninger. Priserne på digitale aktiver kan være volatile. Værdien af din investering kan gå op eller ned, og du får muligvis ikke det investerede beløb tilbage. Du er eneansvarlig for dine investeringsbeslutninger, og Binance Academy er ikke ansvarlig for eventuelle tab, du måtte lide. Dette materiale bør ikke anses for værende økonomisk, juridisk eller anden rådgivning. For yderligere oplysninger kan du læse vores vilkår for anvendelse og risikoadvarsel.