Viktig information
Algoritmisk handel (algo-handel) använder datoralgoritmer för att automatisera köp och försäljning av finansiella instrument baserat på fördefinierade kriterier.
Strategier som används i algo-handel inkluderar Volym viktat medelvärde pris (VWAP), tid viktat medelvärde pris (TWAP) och procent av Volym (POV).
Även om algo-handel förbättrar effektiviteten och tar bort känslomässiga fördomar från handeln, står den också inför utmaningar, såsom teknisk komplexitet och potentiella systemfel.
Introduktion
Känslor står ofta i vägen för rationellt beslutsfattande inom handel. Algo-handel erbjuder en lösning genom att automatisera handelsprocessen. I den här artikeln kommer vi att utforska vad algohandel är, hur det fungerar och dess fördelar och begränsningar.
Vad är algo-handel?
Algo-handel innebär att man använder datoralgoritmer för att generera och utföra köp- och säljorder på finansmarknaderna. Dessa algoritmer analyserar marknadsdata och utför affärer baserat på specifika regler och villkor som fastställts av handlaren. Målet är att göra handeln mer effektiv och ta bort de känslomässiga fördomar som kan påverka handelsresultaten negativt.
Hur fungerar revanschhandel?
Det finns många sätt att göra algo-handel, och alla är inte effektiva eller framgångsrika. Men för att illustrera kommer vi att gå igenom några enkla exempel som kan fungera som utgångspunkter och ge en grundläggande uppfattning om hur det fungerar i praktiken.
Definiera strategin
Det första steget i algo-handel är att definiera en handelsstrategi. Detta kan baseras på olika faktorer, såsom prisrörelser eller tekniska mönster. Till exempel kan en handelsstrategi vara så enkel som att köpa när priset sjunker med 5 % och sälja när det stiger med 5 %.
Programmering av algoritmen
Nästa steg är att översätta denna strategi till en datoralgoritm. Detta innebär att reglerna och villkoren kodas i ett program som kan övervaka marknaden och utföra affärer automatiskt.
Python är ett populärt programmeringsspråk för detta ändamål på grund av dess enkelhet och tillgången till kraftfulla bibliotek. Här är ett illustrativt exempel på hur en enkel handelsalgoritm kan kodas i Python för att handla bitcoin:
Den här koden använder yfinance-biblioteket för att ladda ned historiska data för bitcoin (BTC-USD) och pandas-biblioteket för att manipulera data. Handelsstrategin definieras genom att skapa köp- och säljsignaler baserat på prisrörelser. Närmare bestämt genererar algoritmen en köpsignal när kursen sjunker med 5 % jämfört med föregående dags stängningskurs och en säljsignal när kursen stiger med 5 % från föregående dags stängningskurs. execute_strategy-funktionen itererar genom data och skriver ut köp- eller säljorder baserat på signalerna.
Vi testar våra skript
Innan algoritmen lanseras backtestas den med hjälp av historiska marknadsdata för att se hur den skulle ha presterat tidigare. Detta hjälper till att förfina strategin och förbättra dess effektivitet.
Här är ett exempel på hur du testar strategin ovan:
Denna kod simulerar köp och försäljning av bitcoin baserat på signalerna som genereras av algoritmen och följer balansen över tid. Backtest-funktionen initierar ett kontosaldo, itererar genom data för att utföra köp- och säljorder och skriver ut det initiala och slutliga saldot. Detta hjälper till att bedöma strategins resultat under den historiska perioden.
Utförande
När algoritmen har testats ordentligt kan den anslutas till en handelsplattform eller börs för att utföra affärer. Algoritmen övervakar kontinuerligt marknaden och när den identifierar en handelsmöjlighet som uppfyller dess kriterier gör den automatiskt handeln.
Många plattformar erbjuder API:er (Application Programming Interfaces) som gör det möjligt för algoritmer att interagera med marknaden programmatiskt. Här är ett exempel på hur du lägger en marknadsorder med API:et Binance:
Den här koden använder binance-biblioteket för att ansluta till Binance-API:et. Den initierar klienten med en API-nyckel och en hemlighet och lägger sedan en marknadsköpsorder för en specificerad mängd bitcoin (BTC) mot USDT. Svaret från API:et, som innehåller information om ordern, skrivs ut.
Övervakning
När algoritmen är live kräver den kontinuerlig övervakning för att säkerställa att den fungerar som förväntat. Justeringar kan bli nödvändiga baserat på förändringar i marknadsförhållanden eller resultatmått.
Detta kan omfatta loggningsmekanismer som registrerar algoritmens åtgärder och prestandamått för granskning. Här är ett exempel på hur du lägger till loggning i algoritmen:
Den här koden konfigurerar en loggningsmekanism med hjälp av Pythons loggningsbibliotek. Den skapar en loggfil med namnet trading.log och registrerar köp- och säljåtgärder tillsammans med tidsstämpeln och priset som åtgärderna utförs till. Detta hjälper till att hålla ett detaljerat register över all handel som utförs av algoritmen, vilket gör det lättare att analysera prestanda och diagnostisera eventuella problem som kan uppstå.
Strategier för algo-handel
Nedan följer exempel på några indikatorer som kan vara potentiellt användbara i algoritmiska handelsstrategier.
Volym viktat medelvärde Pris (VWAP)
VWAP är en indikator som kan användas i en handelsstrategi som syftar till att utföra en order så nära det volymvägda genomsnittspriset som möjligt. Tanken är att dela upp den totala ordern i mindre bitar och utföra dem under en viss period, i syfte att matcha marknadens volymvägda genomsnittspris.
Tidsviktat medelvärde-pris (Time-Weighted Average Price/TWAP)
TWAP-strategin liknar VWAP, men fokuserar på att utföra affärer jämnt över en viss period snarare än att vikta dem efter volym. Denna strategi syftar till att minimera effekten av stora order på marknadspriset genom att sprida ut dem över tiden.
Volymprocent (POV/percentage of volume)
POV innebär att man utför affärer baserat på en fördefinierad procentandel av marknadsvolymen. En algoritm kan till exempel syfta till att utföra affärer som representerar 10 % av den totala marknadsvolymen under en viss tidsperiod. Denna strategi justerar genomförandegraden baserat på marknadsaktivitet för att minimera marknadspåverkan.
Fördelar med algo-handel
Effektivitet
Algo-handel kan utföra order i höga hastigheter, ofta inom millisekunder, vilket gör det möjligt för handlare att dra nytta av även små marknadsrörelser.
Känslolös handel
Algoritmer fungerar baserat på fördefinierade regler och påverkas inte av känslor, såsom FOMO eller girighet. Detta kan minska risken för impulsiva beslut som kan påverka handelsresultaten negativt.
Begränsningar av Algo-handel
Teknisk komplexitet
Att utveckla och underhålla handelsalgoritmer kräver teknisk expertis inom både programmering och finansmarknader. Detta kan vara ett hinder för många handlare.
Systemfel
Algo-handelssystem är mottagliga för tekniska problem, som programvarufel, anslutningsproblem och hårdvarufel. Dessa kan leda till betydande ekonomiska förluster om de inte hanteras korrekt.
Sammanfattningsvis
Algo-handel innebär att man använder datorprogram för att automatiskt utföra affärer baserat på fördefinierade regler och kriterier. Även om det erbjuder många fördelar, såsom ökad effektivitet och känslofri handel, kommer det också med utmaningar, som teknisk komplexitet och risken för systemfel.
Mer information
Ansvarsfriskrivning och riskvarning: detta innehåll presenteras för dig ”i befintligt skick” och endast som allmän information och i utbildningsändamål, utan representation eller garanti av något slag. Det ska inte tolkas som ekonomisk, juridisk eller annan professionell rådgivning. Det är inte heller avsett att rekommendera köp av någon specifik produkt eller tjänst. Du bör söka egen rådgivning från lämpliga professionella rådgivare. I de fall då artikeln har skrivits av en tredje part, tillhör åsikterna som uttrycks denna tredje part och återspeglar inte nödvändigtvis Binance Academys åsikter. Läs vår fullständiga ansvarsfriskrivning här för mer information. Priserna på digitala tillgångar kan vara volatila. Värdet på din investering kan gå ner eller upp och du kanske inte får tillbaka det investerade beloppet. Du är själv ansvarig för dina investeringsbeslut och Binance Academy ansvarar inte för eventuella förluster som du kan ådra dig. Detta material ska inte tolkas som ekonomisk, juridisk eller annan professionell rådgivning. Se våra användarvillkor och vår riskvarning för mer information.