Ключові моменти:
Алгоритмічна торгівля використовує комп'ютерні алгоритми для автоматизації купівлі та продажу фінансових інструментів на основі заздалегідь визначених критеріїв.
Стратегії, що використовуються в алгоритмічній торгівлі, включають середньозважену ціну за обсягом (VWAP), середньозважену за часом ціну (TWAP) і відсоток від обсягу (POV).
Хоча алгоритмічна торгівля підвищує ефективність і усуває емоційні упередження, вона також має проблеми, такі як технічна складність і потенційні збої системи.
Вступ
Емоції часто стоять на шляху прийняття раціональних рішень у торгівлі. Алгоритмічна торгівля пропонує рішення шляхом автоматизації процесу торгівлі. У цій статті ми розглянемо, що таке алгоритмічна торгівля, як вона працює, а також її переваги й обмеження.
Що таке алгоритмічна торгівля?
Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних алгоритмів для генерації і виконання ордерів на купівлю та продаж на фінансових ринках. Ці алгоритми аналізують ринкові дані й здійснюють угоди на основі конкретних правил та умов, встановлених трейдером. Мета – зробити торгівлю ефективнішою й усунути емоційні упередження, які можуть негативно вплинути на результати торгівлі.
Як працює алгоритмічна торгівля?
Існує безліч способів ведення алгоритмічної торгівлі, і не всі з них ефективні або успішні. Але для ілюстрації ми розглянемо кілька простих прикладів, які можуть бути відправною точкою і дати основне уявлення про те, як вона працює на практиці.
Визначення стратегії
Першим кроком в алгоритмічній торгівлі є визначення торгової стратегії. Це може бути засновано на різних факторах, таких як рух цін або технічні моделі. Наприклад, торгова стратегія може простою: купівля, коли ціна падає на 5%, і продаж, коли вона зростає на 5%.
Програмування алгоритму
Наступним кроком є перетворення цієї стратегії на комп'ютерний алгоритм. Це передбачає кодування правил і умов у програмі, яка може стежити за ринком та автоматично виконувати угоди.
Python є популярною мовою програмування для цієї мети завдяки своїй простоті та наявності потужних бібліотек. Ось наочний приклад того, як простий торговий алгоритм може бути закодований на Python для торгівлі bitcoin:
Цей код використовує бібліотеку yfinance для завантаження історичних даних bitcoin (BTC-USD) і бібліотеки pandas для маніпулювання даними. Торгова стратегія визначається шляхом створення сигналів на купівлю та продаж на основі руху цін. Зокрема, алгоритм генерує сигнал на купівлю, коли ціна падає на 5% порівняно з ціною закриття попереднього дня, і сигнал на продаж, коли ціна підвищується на 5% від ціни закриття попереднього дня. Функція execute_strategy перебирає дані та друкує ордери на покупку або продаж на основі сигналів.
Бектестінг
Перед запуском алгоритму він проходить бектест використовуючи історичні ринкові дані, щоб побачити, як він працював би в минулому. Це допомагає вдосконалити стратегію і підвищити її ефективність.
Ось приклад того, як провести бектест вищевказаної стратегії:
Цей код імітує купівлю і продаж bitcoin на основі сигналів, згенерованих алгоритмом, відстежуючи баланс з часом. Функція бектесту ініціалізує баланс акаунту, переглядає дані для виконання ордерів на купівлю та продаж і друкує початковий та кінцевий баланс. Це допомагає оцінити ефективність стратегії за історичний період.
Виконання
Після належного тестування алгоритму його можна буде підключити до торгової платформи або біржі для виконання угод. Алгоритм постійно відстежує ринок, і коли він визначає можливість торгівлі, яка відповідає його критеріям, він автоматично здійснює угоду.
Багато платформ пропонують API (інтерфейси прикладного програмування), які дозволяють алгоритмам програмно взаємодіяти з ринком. Ось приклад розміщення маркет ордера за допомогою Binance API:
Цей код використовує бібліотеку binance для підключення до Binance API. Він ініціалізує клієнта API-ключем і секретом, а потім розміщує маркет ордер на купівлю певної кількості bitcoin (BTC) за USDT. Відповідь від API, яка містить деталі ордера, роздруковується.
Моніторинг
Після того, як алгоритм запрацює, він потребує постійного моніторингу, щоб переконатися, що він працює належним чином. Можуть знадобитися коригування на основі змін ринкових умов або показників ефективності.
Це може включати механізми журналювання, які записують дії алгоритму й показники продуктивності для перегляду. Ось приклад додавання журналювання до алгоритму:
Цей код налаштовує механізм ведення журналу за допомогою бібліотека Python logging. Він створює файл журналу з назвою trading.log і записує дії купівлі й продажу разом із міткою часу та ціною, за якою відбуваються дії. Це допомагає вести детальний облік всіх угод, виконаних алгоритмом, що полегшує аналіз ефективності й діагностику проблем, які можуть виникнути.
Стратегії алгоритмічної торгівлі
Нижче наведено приклади деяких індикаторів, які можуть бути потенційно корисними в стратегіях алгоритмічної торгівлі.
Середньозважена ціна за обсягом (VWAP)
VWAP – це індикатор, який можна використовувати в торговій стратегії, яка спрямована на виконання ордера якомога ближче до середньозваженої за обсягом ціни. Ідея полягає в тому, щоб розділити загальний ордер на менші частини та виконати їх протягом певного періоду, прагнучи відповідати середньозваженій за обсягом ринковій ціні.
Середньозважена за часом ціна (TWAP)
Стратегія TWAP схожа на VWAP, але фокусується на рівномірному виконанні угод протягом певного періоду, а не на зважуванні їх за обсягом. Ця стратегія спрямована на мінімізацію впливу великих ордерів на ринкову ціну шляхом розподілу їх у часі.
Відсоток обсягу (POV)
POV передбачає виконання угод на основі заздалегідь визначеного відсотка обсягу ринку. Наприклад, алгоритм може бути спрямований на виконання угод, які становлять 10% від загального обсягу ринку протягом певного періоду часу. Ця стратегія регулює швидкість виконання на основі ринкової активності, щоб мінімізувати вплив ринку.
Переваги алгоритмічної торгівлі
Ефективність
Алгоритмічна торгівля може виконувати ордери з високою швидкістю, часто протягом мілісекунд, що дозволяє трейдерам отримувати вигоду навіть з невеликих рухів ринку.
Торгівля без емоцій
Алгоритми працюють на основі заздалегідь визначених правил і не піддаються впливу емоцій, таких як FOMO або жадібність. Це може знизити ризик імпульсивних рішень, які можуть негативно вплинути на результати торгівлі.
Обмеження алгоритмічної торгівлі
Технічна складність
Розробка й підтримка торгових алгоритмів вимагає технічних знань як у програмуванні, так і у сфері фінансових ринків. Це може бути перешкодою для багатьох трейдерів.
Збої системи
Системи алгоритмічної торгівлі схильні до технічних проблем, таких як помилки програмного забезпечення, проблеми з підключенням і апаратні збої. Вони можуть призвести до значних фінансових втрат, якщо не керувати ними належним чином.
Підсумки
Алгоритмічна торгівля передбачає використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання угод на основі заздалегідь визначених правил і критеріїв. Хоча вона пропонує численні переваги, такі як підвищена ефективність і торгівля без емоцій, вона також має проблеми, такі як технічна складність і ризик системних збоїв.
Пов'язані статті
Відмова від відповідальності: цей контент надається вам на умовах "як є" тільки для загальної інформації і освітніх цілей, без будь-яких заяв чи гарантій. Його не слід розглядати як фінансову, юридичну чи іншу професійну пораду, і він не призначений для рекомендації купівлі конкретного продукту чи послуги. Вам слід звернутися за порадою до відповідних професійних консультантів. Якщо стаття написана стороннім автором, зверніть увагу, що висловлені думки належать сторонньому автору, і не обов'язково відображають думку Binance Academy. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, перегляньте нашу відмову від відповідальності. Ціни на цифрові активи можуть бути волатильними. Вартість ваших інвестицій може як впасти, так і зрости, і ви можете не повернути інвестовану суму. Ви несете повну відповідальність за свої інвестиційні рішення, і Binance Academy не несе відповідальності за збитки, які ви можете понести. Цей матеріал не повинен розглядатись як фінансова, юридична чи інша професійна порада. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, перегляньте наші Умови користування і Попередження про ризики.