Najważniejsze informacje
Handel algorytmiczny to automatyzacja kupna i sprzedaży instrumentów finansowych według wcześniej określonych kryteriów z wykorzystaniem algorytmów komputerowych.
Strategie stosowane w handlu algorytmicznym to np. cena średnia ważona wolumenem (VWAP), Time Weighted Average Price (TWAP) czy procent wolumenu (POV).
Chociaż handel algorytmiczny zwiększa wydajność i eliminuje z handlu uprzedzenia emocjonalne, wiąże się również z trudnościami, np. ze złożonością techniczną i potencjalnymi awariami systemu.
Wprowadzenie
Emocje utrudniają racjonalne podejmowanie decyzji w handlu. Handel algorytmiczny stanowi rozwiązanie tego problemu poprzez automatyzację procesu handlowego. W tym artykule sprawdzimy, czym jest handel algorytmiczny, na czym polega oraz jakie ma zalety i ograniczenia.
Czym jest handel algorytmiczny?
Handel algorytmiczny polega na tworzeniu oraz realizacji zleceń kupna i sprzedaży na rynkach finansowych przy użyciu algorytmów komputerowych. Algorytmy te analizują dane rynkowe i realizują transakcje na podstawie konkretnych zasad oraz warunków określonych przez tradera. Celem jest zwiększenie sprawności handlu i wyeliminowanie uprzedzeń emocjonalnych, które mogą mieć negatywny wpływ na wyniki handlowe.
Na czym polega handel algorytmiczny?
Jest wiele metod handlu algorytmicznego, ale nie wszystkie są wydajne i skuteczne. Ale aby to zilustrować, przedstawimy kilka prostych przykładów, które mogą posłużyć za punkty wyjścia i dać podstawowe wyobrażenie o tym, jak to działa w praktyce.
Ustalenie strategii
Pierwszy krok w handlu algorytmicznym to ustalenie strategii handlowej. Za podstawę mogą tu służyć różne czynniki, np. ruchy cenowe lub formacje techniczne. Strategia handlowa może być prosta, np. kupowanie, kiedy cena spada o 5%, i sprzedawanie, kiedy rośnie o 5%.
Programowanie algorytmu
Kolejnym krokiem jest przełożenie tej strategii na algorytm komputerowy. Wiąże się to z zakodowaniem zasad i warunków w programie, który jest w stanie obserwować rynek i realizować transakcje automatycznie.
Ze względu na prostotę i dostępność potężnych bibliotek popularnym językiem programowania do tego celu jest Python. Oto plastyczny przykład, jak można zakodować w Pythonie prosty algorytm do handlu bitcoinem:
Kod pobiera dane historyczne bitcoina (BTC-USD) przy użyciu biblioteki yfinance, a działania na danych realizuje przy użyciu biblioteki pandas. Ustalanie strategii handlowej odbywa się poprzez tworzenie sygnałów do kupna i sprzedaży na podstawie ruchów cenowych. Konkretnie algorytm generuje sygnał do kupna, kiedy cena spadnie o 5% poniżej ceny zamknięcia z dnia poprzedniego, i sygnał do sprzedaży, kiedy cena wzrośnie o 5% powyżej ceny zamknięcia z dnia poprzedniego. Funkcja execute_strategy iteruje dane i na podstawie sygnałów drukuje zlecenia kupna lub sprzedaży.
Testowanie wsteczne
Przed uruchomieniem odbywa się testowanie wsteczne algorytmu przy użyciu historycznych danych rynkowych, aby zobaczyć, jak działałby w przeszłości. Pomaga to w doskonaleniu strategii i poprawie jej skuteczności.
Oto przykład, jak przeprowadzić test historyczny powyższej strategii:
Kod ten symuluje kupno oraz sprzedaż bitcoina na podstawie sygnałów generowanych przez algorytm i z biegiem czasu rejestruje saldo. Funkcja testowania wstecznego inicjuje saldo konta, iteruje dane w celu realizacji zleceń kupna i sprzedaży oraz prezentuje saldo początkowe i końcowe. Można w ten sposób ocenić skuteczność strategii w danym okresie historycznym.
Wykonanie
Po odpowiednim przetestowaniu algorytmu można go podłączyć do platformy transakcyjnej lub giełdy w celu wykonywania transakcji. Algorytm stale obserwuje rynek, a kiedy rozpozna okazję handlową, która spełnia jego kryteria, automatycznie wystawia transakcję.
Wiele platform ma w ofercie interfejsy API (Application Programming Interface), które umożliwiają algorytmom programowe współdziałanie z rynkiem. Oto przykład składania zlecenia rynkowego przy użyciu interfejsu API Binance:
Ten kod łączy się z interfejsem API Binance przy użyciu biblioteki binance. Inicjuje klient kluczem API i kluczem tajnym, a następnie składa zlecenie market kupna na określoną ilość bitcoinów (BTC) w zamian za USDT. Pojawia się odpowiedź z interfejsu API, która zawiera szczegóły zlecenia.
Nadzór
Po uruchomieniu trzeba ciągle obserwować, czy algorytm działa zgodnie z oczekiwaniami. W zależności od zmian warunków rynkowych lub wskaźników wydajności mogą być konieczne korekty.
W tym celu stosuje się np. mechanizmy rejestrowania, które zapisują działania algorytmu i wskaźniki wydajności na potrzeby weryfikacji. Oto przykład dodania rejestrowania do algorytmu:
Ten kod konfiguruje mechanizm rejestrowania przy użyciu biblioteki rejestrowania języka Python. Tworzy plik dziennika o nazwie trading.log i rejestruje czynności kupna oraz sprzedaży wraz ze znacznikiem czasu i ceną, przy której mają one miejsce. Pomaga to w prowadzeniu szczegółowego zapisu wszystkich transakcji realizowanych przez algorytm, co ułatwia analizę wyników i diagnozowanie wszelkich potencjalnych problemów.
Strategie handlu algorytmicznego
Poniżej znajduje się kilka przykładowych wskaźników, które mogą być przydatne w strategiach handlu algorytmicznego.
Cena średnia ważona wolumenem (VWAP)
VWAP to wskaźnik, który można stosować w strategii handlowej przewidzianej do realizacji zleceń po cenie jak najbardziej zbliżonej do ceny średniej ważonej wolumenem. Chodzi o to, aby podzielić całe zlecenie na mniejsze części i realizować je w określonym przedziale czasowym w celu dopasowania ich do ceny średniej ważonej wolumenem danego rynku.
Time Weighted Average Price (TWAP)
Strategia TWAP jest podobna do strategii VWAP, ale jest nastawiona na równomierne wykonywanie transakcji w określonym czasie, a nie na ich ważenie wolumenem. W tej strategii chodzi o zminimalizowanie wpływu dużych zleceń na cenę market poprzez rozłożenie ich w czasie.
Procent wolumenu (POV)
POV polega na wykonywaniu transakcji według uprzednio określonego procentu wolumenu rynkowego. Algorytm może np. dążyć do realizacji transakcji, które stanowią 10% całkowitego wolumenu rynkowego w danym przedziale czasowym. Strategia koryguje wskaźnik realizacji zgodnie z działaniami na rynku, aby zminimalizować wpływ na rynek.
Zalety handlu algorytmicznego
Wydajność
Handel algorytmiczny jest w stanie realizować zlecenia z dużą szybkością, często w ciągu milisekund, dzięki czemu inwestorzy mogą czerpać zyski nawet z niewielkich ruchów na rynku.
Handel bez emocji
Algorytmy działają według wcześniej ustalonych zasad i nie mają na nie wpływu emocje, np. FOMO czy chciwość. Może to ograniczać ryzyko podejmowania impulsywnych decyzji, które miewają ujemny wpływ na wyniki handlowe.
Ograniczenia handlu algorytmicznego
Złożoność techniczna
Opracowywanie i utrzymywanie algorytmów handlowych wymaga wiedzy technicznej zarówno w zakresie programowania, jak i rynków finansowych. Dla wielu traderów może to stanowić barierę.
Awarie systemu
Systemy handlu algorytmicznego są podatne na problemy techniczne, np. błędy oprogramowania, problemy z łącznością i awarie urządzeń. Bez odpowiedniej kontroli mogą one prowadzić do znacznych strat finansowych.
Wnioski Końcowe
Handel algorytmiczny polega na automatycznym wykonywaniu transakcji według wcześniej ustalonych zasad i kryteriów przy użyciu programów komputerowych. Chociaż ma wiele zalet, jak np. większa wydajność i handel bez emocji, wiąże się również z trudnościami, np. ze złożonością techniczną i ryzykiem awarii systemu.
Dalsza Lektura
Wyłączenie Odpowiedzialności i Ostrzeżenie o Ryzyku: Niniejsza treść jest prezentowana użytkownikowi w stanie, w jakim się znajduje, wyłącznie w celach ogólnoinformacyjnych i edukacyjnych, bez jakichkolwiek gwarancji. Nie należy jej interpretować jako porady finansowej, prawnej ani innego rodzaju porady specjalistycznej. Nie ma ona również charakteru zachęty do zakupu jakiegokolwiek konkretnego produktu ani usługi. Użytkownik powinien zasięgnąć własnej porady u odpowiednich zawodowych doradców. Jeżeli artykuł jest napisany przez osobę z zewnątrz, należy pamiętać, że wyrażone poglądy są poglądami tej osoby i nie muszą odzwierciedlać poglądów Akademii Binance. Więcej informacji można znaleźć w naszym pełnym wyłączeniu odpowiedzialności tutaj. Ceny aktywów cyfrowych bywają zmienne. Możliwe, że wartość Twojej inwestycji spadnie lub wzrośnie i nie odzyskasz zainwestowanej kwoty. Ponosisz wyłączną odpowiedzialność za swoje decyzje inwestycyjne, a Akademia Binance nie ponosi odpowiedzialności za ewentualne straty. To nie jest porada z zakresu finansów, prawa ani innej dziedziny. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszymi Warunkami Użytkowania i Ostrzeżeniem o Ryzyku.