什麼是演算法交易?它如何運作?
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什麼是演算法交易?它如何運作?

什麼是演算法交易?它如何運作?

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發佈時間 May 31, 2024更新時間 Jul 11, 2024
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關鍵要點

  • 演算法交易使用電腦演算法根據預先定義的標準自動買賣金融工具。

  • 演算法交易中使用的策略包括交易量加權平均價格 (VWAP)、時間加權平均價格 (TWAP) 和交易量百分比 (POV)。

  • 雖然演算法交易提高效率並消除交易中的情緒偏頗,但它也面臨著挑戰,例如技術複雜性和潛在的系統故障。 

前言

情緒經常會阻礙交易中的理性決策。演算法交易透過自動化交易程序提供了一種解決方案。在本文中,我們將探討什麼是演算法交易、它如何運作以及其優勢和限制。

什麼是演算法交易?

演算法交易涉及使用電腦演算法在金融市場上產生和執行買賣訂單。這些演算法分析市場資料,並根據交易者設定的特定規則和條件執行交易。其目標是提高交易效率,並消除可能對交易結果產生負面影響的情緒偏頗。

演算法交易如何運作?

進行演算法交易有多種方法,但並非所有方法均有效或能成功。為了解釋此觀點,我們將從一些簡單的範例開始,並說明其實際運作方式的基本概念。

確定策略

演算法交易的第一步是確定交易策略。這可基於各種因素,例如價格波動或技術型態。舉例來說,交易策略可能很簡單,例如當價格下跌 5% 時買入,而當價格上漲 5% 時賣出。

對演算法進行編程

下一步是將此策略轉化為電腦演算法。此涉及將規則和條件編寫至程序中,使其可以自動監控市場並執行交易。

Python 因其簡單性和功能强大的函式庫而成為一種熱門的程式設計語言。以下是使用 Python 編寫的簡單交易演算法範例,用於交易比特幣:

此程式碼使用 yfinance 函式庫下載比特幣 (BTC-USD) 的歷史資料,並使用 pandas 函式庫處理資料。交易策略的核心是根據價格波動建立買入和賣出訊號。具體而言,當價格比前一天收盤價下跌 5% 時,演算法會產生買入訊號;當價格比前一天收盤價上漲 5% 時,演算法則會產生賣出訊號。execute_strategy 函數對資料進行迭代,並根據訊號輸出買入或賣出訂單。

回測

在啟動演算法之前,會使用歷史市場資料對其進行回測,以了解其過去的表現。此有助於完善策略並提高其有效性。

以下是如何回測上述策略的範例:

該程式碼根據演算法產生的訊號模擬買賣比特幣,並追蹤一段時間內的餘額變化。回測函數會初始化帳戶餘額,對資料進行迭代以執行買入和賣出訂單,並輸出初始和最終餘額。此有助於評估該策略在歷史時期的表現。

執行

一旦演算法經過適當測試,即可連接至交易平台或交易所執行交易。該演算法持續監控市場,一旦辨識符合其標準的交易機會,它便會自動進行交易。

許多平台提供 API (應用程式介面),允許演算法藉由程式語言與市場互動。以下是使用幣安 API 下市價單的範例:

此程式碼使用幣安函式庫連接至幣安 API。它使用 API 金鑰與秘鑰初始化客戶端,然後針對指定數量的比特幣 (BTC) 對 USDT 下達市價買單。API 回應包括訂單的詳細資訊會被列印出來。

監控

演算法上線後,需要進行持續監控以確保其能如預期執行。演算法可能需要根據市場狀況或表現指標的變化進行調整。

這可能涉及可記錄演算法的操作和表現指標以供審查的日誌記錄機制。以下是向演算法新增日誌記錄的範例:

此程式碼使用 Python 的日誌紀錄庫設定日誌記錄機制。它會建立一個名為 Trading.log 的日誌文件,並記錄買賣操作以及其發生的時間戳和價格。此有助於保留演算法執行的所有交易的詳細紀錄,從而更容易分析表現並診斷可能出現的任何問題。

演算法交易策略

以下是在演算法交易策略中可能有益的指標範例。

交易量加權平均價格 (VWAP)

VWAP是一種可用於交易策略的指標,旨在執行盡可能接近交易量加權平均價格的訂單。其概念是將總訂單分成更小部分,並在指定的時間內予以執行,旨在貼近市場的交易量加權平均價格。

時間加權平均價格 (TWAP)

TWAP策略與 VWAP 類似,但其側重於在指定期間內平均執行交易,而非按交易量加權。該策略旨在透過將大筆訂單分散至一段時間內,最大限度地減少大筆訂單對市場價格的影響。

交易量百分比 (POV)

POV 涉及根據預先定義的市場交易量百分比執行交易。例如,演算法的目標可能是在特定時間範圍內執行佔市場總交易量 10% 的交易。此策略根據市場活動調整執行率,以盡量降低市場影響。

演算法交易的優勢

效率

演算法交易可高速執行訂單,通常在幾毫秒內完成,使交易者即使在小幅市場波動中亦能獲利。

零情緒交易

演算法根據預先定義的規則運行,不受避免害怕錯過 (FOMO) 或貪婪等情緒的影響。此可以降低對交易結果產生負面影響的衝動決策風險。

演算法交易的限制

技術複雜性

開發和維護交易演算法需要程式設計和金融市場的技術專業知識。這可能會成為許多交易者的阻礙。

系統異常

演算法交易系統容易受到技術問題的影響,例如軟體錯誤、連接問題和硬體故障。若管理不當,這些問題可能會導致重大的財務損失。

總結

演算法交易涉及使用電腦程式根據預先定義的規則和標準自動執行交易。儘管它提供許多優勢,例如提高效率和零情緒交易,但也面臨著技術複雜性和系統故障風險等挑戰。

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