Võtmepunktid
Algoritmiline kauplemine (algo kauplemine) kasutab arvutialgoritme, et automatiseerida finantsinstrumentide ostu ja müüki etteantud kriteeriumite alusel.
Algo kauplemisel kasutatavad strateegiad hõlmavad mahu kaalutud keskmist hinda (VWAP - Volume Weighted Average Price), aja kaalutud keskmist hinda (TWAP - Time Weighted Average Price) ja mahu protsenti (POV - Percentage of Volume).
Kuigi algo kauplemine suurendab tõhusust ja eemaldab kauplemisest emotsionaalsed eelarvamused, seisab see silmitsi ka väljakutsetega, nagu tehniline keerukus ja võimalikud süsteemirikked.
Sissejuhatus
Emotsioonid takistavad sageli kauplemisel ratsionaalset otsuse tegemist. Algo kauplemine pakub lahendust kauplemisprotsessi automatiseerimisel. Selles artiklis uurime, mis on algo kauplemine, kuidas see toimib ning selle eeliste ja piirangute kohta.
Mis on algo kauplemine?
Algo kauplemine hõlmab arvutialgoritmide kasutamist finantsturgudel ostu- ja müügikorralduste genereerimiseks ja täitmiseks. Need algoritmid analüüsivad turuandmeid ja teostavad tehinguid kaupleja seatud konkreetsete reeglite ja tingimuste alusel. Eesmärk on muuta kauplemine tõhusamaks ja eemaldada emotsionaalsed eelarvamused , mis võivad kauplemistulemusi negatiivselt mõjutada.
Kuidas algo kauplemine toimib?
Algo kauplemiseks on mitu viisi, ja mitte kõik pole tõhusad ega edukad. Kuid illustreerimiseks toome välja mõned lihtsad näited, mis võivad olla lähtepunktiks ja annavad põhilise ettekujutuse selle toimimisest praktikas.
Strateegia määratlemine
Algo kauplemise esimene samm on kauplemisstrateegia määratlemine. See võib põhineda erinevatel teguritel, nagu hinnamuutused või tehnilised mustrid. Näiteks võib kauplemisstrateegia olla sama lihtne kui ostmine, kui hind langeb 5%, ja müümine, kui hind tõuseb 5%.
Algoritmi programmeerimine
Järgmine samm on selle strateegia tõlkimine arvutialgoritmiks. See hõlmab reeglite ja tingimuste kodeerimist programmi, mis suudab turgu jälgida ja teostada tehinguid automaatselt.
Python on sellel eesmärgil populaarne programmeerimiskeel oma lihtsuse ja võimsate teekide kättesaadavuse tõttu. Siin on illustreeriv näide selle kohta, kuidas lihtsat kauplemisalgoritmi saab Pythonis bitcoinidega kauplemiseks kodeerida.
See kood kasutab bitcoini ajalooliste andmete (BTC-USD) allalaadimiseks yfinance teeki ja andmetega manipuleerimiseks panda teeki. Kauplemisstrateegia määratletakse hinnaliikumisel põhinevate ostu- ja müügisignaalide loomisega. Täpsemalt genereerib algoritm ostusignaali, kui hind langeb 5% võrreldes eelmise päeva sulgemishinnaga ja müügisignaali, kui hind tõuseb 5% eelmise päeva sulgemishinnast. Funktsioon execute_strategy kordab andmeid ja prindib signaalide põhjal ostu- või müügikorraldused.
Tagasitestimine
Enne algoritmi käivitamist testitakse seda ajalooliste turuandmete abil, et näha, kuidas see oleks varem toiminud. See aitab strateegiat täpsustada ja selle tõhusust parandada.
Siin on näide ülaltoodud strateegia tagasitestimise kohta.
See kood simuleerib bitcoinide ostmist ja müümist algoritmi genereeritud signaalide põhjal, jälgides aja jooksul saldot. Tagasitestimise funktsioon lähtestab konto saldo, kordab andmeid ostu- ja müügikorralduste täitmiseks ning prindib alg- ja lõppsaldo. See aitab hinnata strateegia toimivust ajaloolise perioodi vältel.
Teostamine
Kui algoritm on korralikult testitud, saab selle tehingute tegemiseks ühendada kauplemisplatvormi või börsiga. Algoritm jälgib pidevalt turgu ja kui see tuvastab selle kriteeriumidele vastava kauplemisvõimaluse, paigutab see tehingu automaatselt.
Paljud platvormid pakuvad API-sid (Application Programming Interfaces), mis võimaldavad algoritmidel turuga programmipõhiselt suhelda. Siin on näide turuhinnaga orderi esitamisest Binance'i API abil.
See kood kasutab Binance API-ga ühenduse loomiseks binance'i teeki. See lähtestab kliendi API-võtme ja saladuse, seejärel esitab USDT vastu teatud koguse bitcoini (BTC) turuhinnaga ostuorderi. API vastus, mis sisaldab tellimuse üksikasju, prinditakse välja.
Jälgimine
Pärast algoritmi käivitamist vajab see pidevat jälgimist, et tagada selle ootuspärane toimimine. Kohandused võivad olla vajalikud turutingimuste või toimivusmõõdikute muutuste baasil.
See võib hõlmata logimismehhanisme, mis salvestavad läbivaatamiseks algoritmi toimingud ja jõudlusmõõdikud. Siin on näide logimise lisamisest algoritmile.
See kood seadistab Pythoni logi teegi abil logimismehhanismi. See loob logifaili nimega trading.log ning salvestab ostu- ja müügitoimingud koos ajatempli ja hinnaga, millega toimingud toimuvad. See aitab hoida üksikasjalikku arvestust kõigi algoritmi poolt sooritatud tehingute kohta, hõlbustades toimivuse analüüsimist ja võimalike probleemide diagnoosimist.
Algo kauplemise strateegiad
Allpool on toodud näited mõnest indikaatorist, mis võivad olla algoritmiliste kauplemisstrateegiate puhul potentsiaalselt kasulikud.
Mahuga kaalutud keskmine hind (Volume Weighted Average Price – VWAP)
VWAP on indikaator, mida saab kasutada kauplemisstrateegias, mille eesmärk on täita korraldus võimalikult lähedal mahuga kaalutud keskmisele hinnale. Idee on jagada kogu tellimus väiksemateks osadeks ja täita need kindlaksmääratud perioodi jooksul, et viia see vastavusse turu mahuga kaalutud keskmise hinnaga.
Ajaga kaalutud keskmine hind (TWAP - Time-Weighted Average Price)
TWAP-i strateegia sarnaneb VWAP-iga, kuid keskendub tehingute ühtlasele teostamisele kindla perioodi jooksul, selle asemel, et kaaluda neid mahu järgi. Selle strateegia eesmärk on minimeerida suurte orderite mõju turuhinnale, jaotades need aja ära jooksul.
Mahu protsent (POV - Percentage of Volume)
POV hõlmab tehingute teostamist, mis põhinevad eelnevalt määratletud protsendil turu mahust. Näiteks võib algoritmi eesmärk olla teatud aja jooksul tehingute sooritamine, mis moodustavad 10% turu kogumahust. See strateegia kohandab täitmismäära turutegevuse alusel, et minimeerida mõju turule.
Algo kauplemise eelised
Tõhusus
Algo kauplemine suudab täita ordereid suure kiirusega, sageli millisekundite jooksul, võimaldades kauplejatel saada kasu isegi väikestest turuliikumistest.
Emotsioonivaba kauplemine
Algoritmid töötavad etteantud reeglite alusel ja neid ei mõjuta emotsioonid, nagu FOMO või ahnus. See võib vähendada impulsiivsete otsuste riski, mis võivad kauplemistulemusi negatiivselt mõjutada.
Algo kauplemise piirangud
Tehniline keerukus
Kauplemisalgoritmide väljatöötamine ja hooldamine nõuab tehnilisi teadmisi nii programmeerimisel kui ka finantsturgudel. See võib olla paljudele kauplejatele takistuseks.
Süsteemi rikked
Algo kauplemise süsteemid on vastuvõtlikud tehnilistele probleemidele, nagu tarkvaravead, ühenduvusprobleemid ja riistvararikked. Nõuetekohase juhtimise korral võivad need kaasa tuua märkimisväärseid rahalisi kaotusi.
Lõppmärkused
Algo kauplemine hõlmab arvutiprogrammide kasutamist, et tehinguid automaatselt sooritada eelnevalt määratletud reeglite ja kriteeriumide alusel. Kuigi see pakub mitmeid eeliseid, nagu suurem tõhusus ja emotsioonivaba kauplemine, kaasnevad sellega ka väljakutsed, nagu tehniline keerukus ja süsteemitõrgete oht.
Lisalugemist
Kohustustest loobumine: seda sisu esitatakse sellisel kujul, nagu see on, ainult üldiseks teabeks ja hariduslikel eesmärkidel, ilma igasuguse esinduse või garantiita. Seda ei tohiks tõlgendada kui finants-, juriidilist või muud professionaalset nõuannet ega soovitust konkreetse toote või teenuse ostmiseks. Peaksid küsima nõu asjakohastelt professionaalsetelt nõustajatelt. Kui artikli on koostanud kolmandast osapoolest kaastöötaja, pane tähele, et väljendatud seisukohad kuuluvad kolmandast osapoolest kaastöötajale ja ei pruugi kajastada Binance Academy omasid. Lisateabe saamiseks loe meie täielikku lahtiütlemist. Digitaalsete varade hinnad võivad olla kõikuvad. Sinu investeeringu väärtus võib langeda või tõusta ja sa ei pruugi investeeritud summat tagasi saada. Sina vastutad ainuisikuliselt oma investeerimisotsuste eest ja Binance Academy ei vastuta võimalike kahjude eest. Seda materjali ei tohiks tõlgendada finants-, juriidilise või muu professionaalse nõuandena. Lisateabe saamiseks vaata meie kasutustingimusi ja riskihoiatust.