A legfontosabb tudnivalók
Az algoritmikus kereskedés (algo kereskedés) számítógépes algoritmusokat használ a pénzügyi eszközök előre meghatározott kritériumok alapján történő vételének és eladásának automatizálására.
Az algo kereskedésben használt stratégiák közé tartozik a volumennel súlyozott átlagár (VWAP), az idővel súlyozott átlagár (TWAP) és a volumen százalékos aránya (POV).
Bár az algoritmikus kereskedés növeli a hatékonyságot és kizárja az érzelmi elfogultságokat a kereskedésből, olyan kihívásokkal is küzd, mint a technikai összetettség és az esetleges rendszerhibák.
Bevezetés
A kereskedésben az érzelmek gyakran a racionális döntéshozatal útjában állnak. Az algo kereskedés a kereskedési folyamat automatizálásával kínál megoldást. Ebben a cikkben megvizsgáljuk, hogy mi az algo kereskedés, hogyan működik, illetve milyen előnyei és korlátai vannak.
Mi az algoritmikus kereskedés?
Az algo kereskedés során számítógépes algoritmusokat használnak vételi és eladási megbízások létrehozására és végrehajtására a pénzügyi piacokon. Ezek az algoritmusok elemzik a piaci adatokat, és a kereskedő által meghatározott szabályok és feltételek alapján hajtják végre a kereskedéseket. A cél az, hogy hatékonyabbá tegyék a kereskedést, és megszüntessék azokat az érzelmi elfogultságokat, amelyek negatívan befolyásolhatják a kereskedési eredményeket.
Hogyan működik az algo kereskedés?
Az algo kereskedésnek számos módja van, és nem mindegyik hatékony vagy sikeres. Szemléltetésképp azonban végigmegyünk néhány egyszerű példán, amelyek kiindulópontként szolgálhatnak, és alapvető képet adnak arról, hogyan működik a gyakorlatban.
A stratégia meghatározása
Az algo kereskedés első lépése a kereskedési stratégia meghatározása. Ez különböző tényezőkön alapulhat, például ármozgásokon vagy technikai mintákon. Például egy kereskedési stratégia akár olyan egyszerű is lehet, hogy akkor vásárolsz, amikor az árfolyam 5%-kal esik, és akkor adsz el, amikor 5%-kal emelkedik.
Az algoritmus programozása
A következő lépés ennek a stratégiának a számítógépes algoritmusba való átültetése. Ez magában foglalja a szabályok és feltételek kódolását egy olyan programba, amely képes a piac megfigyelésére és a kereskedések automatikus végrehajtására.
A Python egyszerűsége és a nagy teljesítményű könyvtárak elérhetősége miatt népszerű programozási nyelv erre a célra. Az alábbiakban bemutatunk egy szemléltető példát arra, hogyan lehet egy egyszerű bitcoin kereskedési algoritmust Pythonban kódolni:
Ez a kód az yfinance könyvtárat használja a bitcoin (BTC-USD) múltbéli adatainak letöltésére, és a pandas könyvtárat az adatok manipulálására. A kereskedési stratégiát az ármozgásokon alapuló vételi és eladási jelzések létrehozása határozza meg. Pontosabban, az algoritmus vételi jelzést generál, ha az ár 5%-kal csökken az előző napi záró árhoz képest, és eladási jelzést, ha az ár 5%-kal emelkedik az előző napi záró árhoz képest. Az execute_strategy függvény végigmegy az adatokon, és a jelzések alapján vételi vagy eladási megbízásokat ír ki.
Visszatesztelés
Mielőtt elindítanánk az algoritmust, a múltbeli piaci adatok alapján visszateszteljük, hogy lássuk, hogyan teljesített volna a múltban. Ez segít a stratégia finomításában és hatékonyságának javításában.
Íme egy példa arra, hogyan lehet a fenti stratégiát visszatesztelni:
Ez a kód az algoritmus által generált jelzések alapján szimulálja a bitcoinok vételét és eladását, követve az egyenleget az idő múlásával. A visszatesztelési funkció inicializál egy számlaegyenleget, megismétli az adatokat a vételi és eladási megbízások végrehajtásához, és kiírja a kezdeti és a végső egyenleget. Ez segít felmérni, hogyan teljesített volna a stratégia egy múltbéli időszakban.
Végrehajtás
Miután az algoritmust megfelelően teszteltük, csatlakoztatható egy kereskedési platformhoz vagy tőzsdéhez a kereskedések végrehajtásához. Az algoritmus folyamatosan figyeli a piacot, és amikor olyan kereskedési lehetőséget talál, amely megfelel a kritériumoknak, automatikusan lebonyolítja a kereskedést.
Számos platform kínál API-kat (alkalmazásprogramozási felületeket), amelyek lehetővé teszik az algoritmusok számára, hogy programozottan kapcsolatba lépjenek a piaccal. Itt egy példa piaci megbízás leadására a Binance API segítségével:
Ez a kód a binance könyvtárat használja a Binance API-hoz való csatlakozáshoz. A program inicializálja az ügyfelet egy API-kulccsal és egy titokkal, majd piaci vételi megbízást ad le egy meghatározott mennyiségű bitcoinra (BTC) USDT ellenében. Az API válasza, amely tartalmazza a megbízás részleteit, kiírásra kerül.
Megfigyelés
Miután az algoritmus aktiválásra került, folyamatos felügyeletet igényel annak biztosítása, hogy az elvárásoknak megfelelően teljesítsen. A piaci feltételek vagy a teljesítménymutatók változásai alapján kiigazításokra lehet szükség.
Ez magában foglalhat olyan naplózási mechanizmusokat, amelyek felülvizsgálat céljából rögzítik az algoritmus műveleteit és a teljesítménymutatókat. Egy példa a naplózás hozzáadására az algoritmushoz:
Ez a kód egy naplózási mechanizmust állít be a Python naplózási könyvtárának használatával. Létrehoz egy trading.log nevű naplófájlt, és rögzíti a vételi és eladási műveleteket az időbélyeggel és azzal az árral együtt, amelyen a műveletek végrehajtásra kerültek. Ez segít részletes nyilvántartást vezetni az algoritmus által végrehajtott összes kereskedésről, ami megkönnyíti a teljesítmény elemzését és az esetlegesen felmerülő problémák diagnosztizálását.
Algo kereskedési stratégiák
Az alábbiakban néhány olyan indikátorra mutatunk példákat, amelyek hasznosak lehetnek az algoritmikus kereskedési stratégiákban.
Volumennel súlyozott átlagár (VWAP)
A VWAP egy olyan indikátor, amely olyan kereskedési stratégiában használható, amely arra törekszik, hogy a megbízást a lehető legközelebb hajtsa végre a volumennel súlyozott átlagárhoz (VWAP). Az elképzelés az, hogy kisebb darabokra osztja a teljes megbízást, és egy meghatározott időszak alatt végrehajtja őket, törekedve arra, hogy párosítsa őket a volumennel súlyozott piaci átlagárral.
Idővel súlyozott átlagár (TWAP)
A TWAP stratégia hasonló a VWAP-hoz, de a hangsúly nem a volumen alapú súlyozáson van, hanem arra törekszik, hogy a kereskedéseket egyenletesen hajtsa végre egy meghatározott időszak alatt. Ennek a stratégiának az a célja, hogy minimalizálja a nagy megbízások piaci árra gyakorolt hatását azáltal, hogy időben eloszlatja a megbízásokat.
Volumen százalékos aránya (POV)
A POV a piaci volumen előre meghatározott százaléka alapján hajtja végre a kereskedéseket. Például egy algoritmus célja lehet, hogy olyan kereskedéseket hajtson végre, amelyek a teljes piaci volumen 10%-át képviselik egy adott időszakban. Ez a stratégia a piaci aktivitás alapján módosítja a végrehajtási arányt a piaci hatások minimalizálása érdekében.
Az algo kereskedés előnyei
Hatékonyság
Az algo kereskedés gyorsan, gyakran ezredmásodperceken belül képes végrehajtani a megbízásokat, lehetővé téve a kereskedők számára, hogy még a kis piaci mozgásokból is profitáljanak.
Érzelemmentes kereskedés
Az algoritmusok előre meghatározott szabályok alapján működnek, és nem befolyásolják őket az érzelmek, például a FOMO vagy a kapzsiság. Ez csökkentheti az impulzív döntések kockázatát, amelyek negatívan befolyásolhatják a kereskedési eredményeket.
Az algo kereskedés korlátai
Technikai összetettség
A kereskedési algoritmusok fejlesztése és karbantartása technikai szakértelmet igényel mind a programozás, mind a pénzügyi piacok terén. Ez sok kereskedő számára akadályt jelenthet.
Rendszerhibák
Az algo kereskedési rendszerek hajlamosak technikai problémákra, például szoftverhibákra, kapcsolódási problémákra és hardverhibákra. Ezek jelentős pénzügyi veszteségekhez vezethetnek, ha nem megfelelően kezelik őket.
Záró gondolatok
Az algo kereskedés során számítógépes programokat használnak, amelyek előre meghatározott szabályok és feltételek alapján automatikusan végrehajtanak kereskedéseket. Bár számos előnnyel jár, mint például nagyobb hatékonyság és érzelemmentes kereskedés, az algoritmikus kereskedésnek kihívásai is vannak, mint például a technikai bonyolultság és a rendszerhibák kockázata.
További olvasnivaló
Felelősségkizáró nyilatkozat: A jelen bejegyzés tartalmát annak adott formájában, változtatás nélkül bocsátjuk rendelkezésre általános tájékoztatási és oktatási céllal, mindennemű felelősség vagy szavatosság vállalása nélkül. Az itt leírtak nem tekinthetők pénzügyi, jogi vagy egyéb szakmai tanácsadásnak, sem egy konkrét termék vagy szolgáltatás megvásárlására tett javaslatnak. Javasoljuk, hogy kérj tanácsot a megfelelő szaktanácsadóktól. Mivel a jelen cikket harmadik félként közreműködő szerző írta, felhívjuk a figyelmedet, hogy az itt kifejtett nézőpontok a harmadik félként közreműködő szerző álláspontját részletezik, és nem feltétlenül tükrözik a Binance Academy véleményét. További részletekért olvasd el itt a teljes felelősségkizáró nyilatkozatunkat. A digitális eszközök ára ingadozhat. A befektetés értéke csökkenhet vagy nőhet, és az is előfordulhat, hogy nem kapod vissza a befektetett összeget. A befektetési döntéseidért egyedül te felelsz, és a Binance Academy nem vállal felelősséget az esetlegesen felmerülő veszteségekért. Az itt leírtak nem tekinthetők pénzügyi, jogi vagy egyéb szakmai tanácsadásnak. További információért tekintsd meg a Használati feltételeinket és a Kockázati figyelmeztetést.