Grunnleggende om Algoritmisk handel: Konsepter og eksempler En algoritme er et spesifikt sett med klart definerte instruksjoner som skal utføre en oppgave eller prosess. Algoritmisk handel (automatisert handel, svart bokhandel eller ganske enkelt algo-trading) er prosessen med å bruke datamaskiner som er programmert til å følge et definert sett med instruksjoner for å sette en handel for å generere fortjeneste med en hastighet og frekvens som er umulig for en menneskelig næringsdrivende. De definerte settene av regler er basert på timing, pris, kvantitet eller hvilken som helst matematisk modell. Bortsett fra profittmuligheter for næringsdrivende, gjør algo-trading markeder mer likvide og gjør handel mer systematisk ved å utelukke følelsesmessige menneskelige konsekvenser for handelsaktiviteter. Anta at en næringsdrivende følger disse enkle handlekriteriene: Kjøp 50 aksjer på en aksje når 50-dagers glidende gjennomsnitt går over 200-dagers glidende gjennomsnitt. Selg aksjer på aksjene når 50-dagers glidende gjennomsnitt går under 200-dagers glidende gjennomsnitt Ved å bruke dette settet med to enkle instruksjoner, er det enkelt å skrive et dataprogram som automatisk overvåker aksjekursen (og de bevegelige gjennomsnittlige indikatorene) og legger kjøps - og salgsordrene når de definerte betingelsene er oppfylt. Trafikken trenger ikke lenger å holde øye med livepriser og grafer, eller legge inn ordrene manuelt. Det algoritmiske handelssystemet gjør det automatisk for ham ved korrekt å identifisere handelsmuligheten. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se: Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør utfordringer.) Algo-trading gir følgende fordeler: Handler utført til best mulig pris Øyeblikkelig og nøyaktig handelsordreplassering (derved høye muligheter for utførelse på ønsket nivå) Handler tidsbestemt korrekt og øyeblikkelig for å unngå betydelige prisendringer. Reduserte transaksjonskostnader (se gjennomføringsbristeksemplet nedenfor) Samtidig automatisert kontroll av flere markedsforhold. Redusert risiko for manuelle feil i å plassere bransjene. Teste algoritmen basert på tilgjengelige historiske og sanntidsdata Redusert Mulighet for feil av menneskelige handelsfolk basert på følelsesmessige og psykologiske faktorer Den største delen av dagens algo-trading er HFT (High Frequency Trading), som forsøker å kapitalisere seg på å plassere et stort antall bestillinger med svært høye hastigheter på tvers av flere markeder og flere beslutninger parametere, basert på forhåndsprogrammerte instruksjoner. (For mer om handel med høyfrekvent handel, se: Strategier og hemmeligheter for høyfrekvenshandelsvirksomhet). Algo-trading brukes i mange former for handels - og investeringsaktiviteter, blant annet: Midtre til langsiktige investorer eller kjøpsselskaper (pensjonskasser , fond, forsikringsselskaper) som kjøper i aksjer i store mengder, men ikke vil påvirke aksjekursene med diskrete, store voluminvesteringer. Kortsiktige forhandlere og selger sidedeltakere (markedstakere, spekulanter og arbitragerer) drar nytte av automatisert handelstiltak i tillegg, algo-trading hjelpemidler for å skape tilstrekkelig likviditet for selgere i markedet. Systematiske handelsfolk (trendfølgere, parhandlere, hedgefond etc.) finner det mye mer effektivt å programmere handelsreglene og la programmet handle automatisk. Algoritmisk handel gir en mer systematisk tilnærming til aktiv handel enn metoder basert på en menneskelig handlende intuisjon eller instinkt. Algoritmiske handelsstrategier Enhver strategi for algoritmisk handel krever en identifisert mulighet som er lønnsom når det gjelder bedre inntjening eller kostnadsreduksjon. Følgende er vanlige handelsstrategier som brukes i algo-trading: De vanligste algoritmiske handelsstrategiene følger trender i flytende gjennomsnitt. kanalutbrudd. prisnivåbevegelser og tilhørende tekniske indikatorer. Dette er de enkleste og enkleste strategiene for å implementere gjennom algoritmisk handel fordi disse strategiene ikke innebærer å gjøre noen spådommer eller prisprognoser. Handler er initiert basert på forekomsten av ønskelige trender. som er enkle og enkle å implementere gjennom algoritmer uten å komme inn i kompleksiteten av prediktiv analyse. Ovennevnte eksempel på 50 og 200 dagers glidende gjennomsnitt er en populær trend-strategi. (For mer om trend trading strategier, se: Enkle strategier for kapitalisering på trender.) Å kjøpe en dobbelt børsnotert aksje til en lavere pris i ett marked og samtidig selge den til en høyere pris i et annet marked, tilbyr prisforskjellen som risikofri gevinst eller arbitrage. Samme operasjon kan replikeres for aksjer kontra futures instrumenter, da prisforskjeller eksisterer fra tid til annen. Implementering av en algoritme for å identifisere slike prisforskjeller og å plassere ordrene gir lønnsomme muligheter på en effektiv måte. Indeksfondene har definert perioder med rebalansering for å bringe sine beholdninger på nivå med sine respektive referanseindekser. Dette skaper lønnsomme muligheter for algoritmiske handelsmenn, som utnytter forventede bransjer som tilbyr 20-80 basispoeng fortjeneste avhengig av antall aksjer i indeksfondet, like før indeksfondets rebalansering. Slike handler initieres via algoritmiske handelssystemer for rettidig utførelse og beste priser. Mange påviste matematiske modeller, som delta-nøytral handelsstrategi, som tillater handel på kombinasjon av opsjoner og underliggende sikkerhet. hvor handler er plassert for å kompensere positive og negative deltakere slik at porteføljens delta blir opprettholdt til null. Gjennomsnittlig reverseringsstrategi er basert på ideen om at høye og lave priser på en eiendel er et midlertidig fenomen som regelmessig vender tilbake til gjennomsnittlig verdi. Identifisere og definere et prisklasse og en implementeringsalgoritme basert på det tillater handel å bli plassert automatisk når prisen på aktivet bryter inn og ut av sitt definerte område. Volumvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved hjelp av aksjespesifikke historiske volumprofiler. Målet er å gjennomføre bestillingen nær Volumvektet Gjennomsnittlig Pris (VWAP), og derved nytte av gjennomsnittsprisen. Tidsvektet gjennomsnittsprisstrategi bryter opp en stor ordre og frigjør dynamisk bestemte mindre biter av ordren til markedet ved å bruke jevnt fordelte tidsluker mellom en start og sluttid. Målet er å gjennomføre bestillingen nær gjennomsnittlig pris mellom start - og sluttider, og dermed minimere markedsvirkningen. Inntil handelsordren er fullstendig, fortsetter denne algoritmen å sende partielle ordrer, i henhold til definert deltakelsesforhold og i henhold til volumet som handles på markedene. Den relaterte trinnstrategien sender ordrer til en brukerdefinert prosentandel av markedsvolumer og øker eller reduserer denne deltakelsesraten når aksjekursen når brukerdefinerte nivåer. Strategien for gjennomføring av mangler har til hensikt å minimere eksekveringsprisen for en ordre ved å avregne realtidsmarkedet, og dermed spare på kostnadene for ordren og dra nytte av mulighetskostnaden ved forsinket utførelse. Strategien vil øke den målrettede deltakelsesraten når aksjekursen beveger seg gunstig og reduserer den når aksjekursen beveger seg negativt. Det er noen spesielle klasser av algoritmer som forsøker å identifisere hendelser på den andre siden. Disse sniffingsalgoritmene, som for eksempel brukes av en selger side markedsfører, har den innebygde intelligensen for å identifisere eksistensen av noen algoritmer på kjøpssiden av en stor ordre. Slik gjenkjenning gjennom algoritmer vil hjelpe markedsmakeren til å identifisere store ordre muligheter og gjøre det mulig for ham å få fordel ved å fylle ordrene til en høyere pris. Dette er noen ganger identifisert som high-tech front-running. (For mer om høyfrekvent handel og bedragerisk praksis, se: Hvis du kjøper aksjer på nettet, er du involvert i HFT.) Tekniske krav til algoritmisk handel Implementering av algoritmen ved hjelp av et dataprogram er den siste delen, klubbbedret med backtesting. Utfordringen er å omdanne den identifiserte strategien til en integrert datastyrt prosess som har tilgang til en handelskonto for å plassere ordrer. Følgende er nødvendige: Programmeringskunnskap for å programmere den nødvendige handelsstrategien, innleid programmører eller ferdigstillet handelsprogramvare Nettverkstilkobling og tilgang til handelsplattformer for å plassere ordrene Tilgang til markedsdata feeds som vil bli overvåket av algoritmen for muligheter til plassering ordrer Evnen og infrastrukturen til å sikkerhetskopiere systemet en gang bygget, før den går live på ekte markeder Tilgjengelig historisk data for backtesting, avhengig av kompleksiteten av regler implementert i algoritmen Her er et omfattende eksempel: Royal Dutch Shell (RDS) er notert på Amsterdam Børs (AEX) og London Stock Exchange (LSE). Lar bygge en algoritme for å identifisere arbitrage muligheter. Her er noen interessante observasjoner: AEX handler i euro, mens LSE handler i Sterling Pounds På grunn av en times tidsforskjell åpner AEX en time tidligere enn LSE, etterfulgt av begge børser som handler samtidig for de neste par timene og deretter handler kun i LSE under Den siste timen når AEX lukkes Kan vi undersøke muligheten for arbitragehandel på Royal Dutch Shell-børsen som er oppført på disse to markedene i to forskjellige valutaer. Et dataprogram som kan lese nåværende markedspriser. Prisene fra både LSE og AEX. A forex rate feed for GBP-EUR-vekslingskurs Bestill plasseringskapasitet som kan ordne bestillingen til riktig utveksling Tilbakestillingskapasitet på historiske prisfeeder Dataprogrammet bør utføre følgende: Les innkommende prisfôr av RDS-lager fra begge børser Ved hjelp av tilgjengelige valutakurser . konvertere prisen på en valuta til andre Hvis det eksisterer en stor nok prisavvik (rabatt på meglerkostnadene) som fører til en lønnsom mulighet, legger du kjøpsordren på lavere prissentral og salgsordre på høyere prissentral Hvis ordrene utføres som Ønsket, arbitrage fortjeneste vil følge Simple and Easy Imidlertid er praksis med algoritmisk handel ikke så enkelt å vedlikeholde og utføre. Husk at hvis du kan plassere en algo-generert handel, så kan de andre markedsdeltakere. Følgelig varierer prisene i milli - og til og med mikrosekunder. I eksemplet ovenfor, hva skjer hvis kjøpekjøpet ditt blir henrettet, men selger handel, da selgerprisene endrer seg når bestillingen din treffer markedet. Du vil ende opp med å sitte med en åpen stilling. gjøre arbitrage-strategien din verdiløs. Det er flere risikoer og utfordringer: for eksempel systemfeil, nettverkstilkoblingsfeil, tidsforsinkelse mellom handelsordre og utførelse, og viktigst av alt, ufullkomne algoritmer. Jo mer komplekse en algoritme, desto strengere backtesting er nødvendig før den blir satt i gang. Kvantitativ analyse av en algoritmeprestasjon spiller en viktig rolle og bør undersøkes kritisk. Det er spennende å gå for automatisering hjulpet av datamaskiner med en ide å tjene penger uten problemer. Men man må sørge for at systemet er grundig testet og at det stilles krav om grenser. Analytiske handelsfolk bør vurdere å lære programmerings - og byggesystemer alene, for å være sikre på å implementere de riktige strategiene på idiotsikker måte. Forsiktig bruk og grundig testing av algo-trading kan skape lønnsomme muligheter. Basisene for Forex Algorithmic Trading For nesten tretti år siden var valutamarkedet (Forex) preget av handler gjennom telefon, institusjonelle investorer. ugjennomsiktig prisinformasjon, et klart skille mellom interdealer trading og dealer-kunde trading og lav markedskonsentrasjon. I dag har teknologiske fremskritt forvandlet markedet. Handelen foregår hovedsakelig via datamaskiner, slik at detaljhandlerne kan komme inn på markedet, realtidsregistreringspriser har ført til større gjennomsiktighet og forskjellen mellom forhandlere og de mest sofistikerte kundene har i stor grad forsvunnet. En spesielt viktig endring er innføringen av algoritmisk handel. som, samtidig som det gjør betydelige forbedringer i driften av Forex trading, utgjør også en rekke risikoer. Ved å se på grunnleggende om Forex markedet og algoritmisk handel, vil vi identifisere noen fordeler algoritmisk handel har ført til valutahandel, samtidig som vi peker ut noen av risikoen. Forex Basics Forex er det virtuelle stedet der valutaparene handles i varierende volumer i henhold til noterte priser, hvorved en basisvaluta blir gitt en pris i form av en sitthetsvaluta. Drift 24 timer i døgnet, fem dager i uken, anses Forex å være verdens største og mest likvide finansielle marked. Per Bank for International Settlements (BIS) var det daglige globale gjennomsnittlige volumet av handel i april 2013 2,0 billioner. Hovedparten av denne handel er utført for amerikanske dollar, euro og japansk yen og involverer en rekke spillere, inkludert private banker, sentralbanker, pensjonskasser. institusjonelle investorer, store selskaper, finansielle selskaper og individuelle forhandlere. Selv om spekulativ handel kan være hovedmotivasjonen for enkelte investorer, er den primære grunnen til valutamarkedet eksistensen at folk må bytte valutaer for å kunne kjøpe utenlandske varer og tjenester. Aktiviteten i Forex-markedet påvirker reelle valutakurser og kan derfor i stor grad påvirke produksjon, arbeid, inflasjon og kapitalstrømmer i en bestemt nasjon. Av denne grunn har politikere, publikum og media alle en interessert interesse i det som skjer i Forex markedet. Grunnleggende om Algoritmisk handel En algoritme er i hovedsak et sett med spesifikke regler som er utformet for å fullføre en klart definert oppgave. I finansmarkedshandel utfører datamaskiner brukerdefinerte algoritmer karakterisert ved et sett av regler som består av parametere som timing, pris eller kvantitet som strukturerer handlingene som skal gjøres. Det eksisterer fire grunnleggende typer algoritmisk handel innenfor finansmarkeder: statistisk, automatisk sikring, algoritmiske gjennomføringsstrategier og direkte markedsadgang. Statistisk refererer til en algoritmisk strategi som ser etter lønnsomme handelsmuligheter basert på statistisk analyse av historiske tidsseriedata. Auto-hedging er en strategi som genererer regler for å redusere en eksponent for eksponering for risiko. Målet med algoritmiske utførelsesstrategier er å utføre et forhåndsdefinert mål, for eksempel å redusere markedsvirkningen eller utføre en handel raskt. Endelig beskriver direkte markedsadgang de optimale hastighetene og lavere kostnader som algoritmiske forhandlere kan få tilgang til og koble til flere handelsplattformer. En av underkategorierne for algoritmisk handel er handel med høyfrekvens, noe som preges av den ekstremt høye frekvensen av handelsordre henrettelser. Høyhastighetshandel kan gi betydelige fordeler til forhandlere ved å gi dem muligheten til å handle innen millisekunder av inkrementelle prisendringer. men det kan også ha visse risikoer. Algoritmisk handel i forexmarkedet Mye av veksten i algoritmisk handel på Forex-markeder de siste årene har vært på grunn av algoritmer som automatiserer bestemte prosesser og reduserer timene som trengs for å gjennomføre valutatransaksjoner. Effektiviteten skapt av automatisering fører til lavere kostnader ved gjennomføring av disse prosessene. En slik prosess er utførelsen av handelsordrer. Automatisere handelsprosessen med en algoritme som handler basert på forutbestemte kriterier, for eksempel å gjennomføre ordrer over en bestemt tidsperiode eller til en bestemt pris, er betydelig mer effektiv enn manuell utførelse av mennesker. Bankene har også utnyttet algoritmer som er programmert til å oppdatere priser på valutapar på elektroniske handelsplattformer. Disse algoritmene øker hastigheten der bankene kan sitere markedspriser samtidig som antallet manuelle arbeidstimer reduseres for å oppgi priser. Noen banker programmerer algoritmer for å redusere risikoeksponeringen. Algoritmen kan brukes til å selge en bestemt valuta for å matche en kundehandel der banken kjøpte tilsvarende beløp for å opprettholde en konstant mengde av den aktuelle valutaen. Dette gjør det mulig for banken å opprettholde et forhåndsdefinert nivå av risikoeksponering for å holde den valutaen. Disse prosessene har blitt gjort betydelig mer effektive av algoritmer, noe som fører til lavere transaksjonskostnader. Likevel er disse ikke de eneste faktorene som har ført til veksten i Forex-algoritmisk handel. Algoritmer har i økende grad blitt brukt til spekulativ handel, da kombinasjonen av høyfrekvens og algoritmenes evne til å tolke data og utføre ordrer, har gjort det mulig for handelsmenn å utnytte arbitrasjonsmuligheter som skyldes små prisavvik mellom valutapar. Alle disse fordelene har ført til økt bruk av algoritmer i Forex-markedet, men vi ser på noen av risikoen som følger med algoritmisk handel. Risiko involvert i Algoritmisk Forex Trading Selv om algoritmisk handel har gjort mange forbedringer, er det noen ulemper som kan true stabiliteten og likviditeten til Forex markedet. En slik ulempe er knyttet til ubalanser i handelsmakt fra markedsdeltakere. Noen deltakere har midler til å skaffe seg sofistikert teknologi som gjør det mulig for dem å skaffe seg informasjon og utføre bestillinger med en mye raskere hastighet enn andre. Denne ubalansen mellom haves og has-nots i forhold til den mest sofistikerte algoritmiske teknologien kan føre til fragmentering i markedet som kan føre til likviditetsmangel over tid. Videre, mens det er grunnleggende forskjeller mellom aksjemarkedene og Forexmarkedet, er det noen som frykter at høyfrekvenshandelen som forverret aksjemarkedets flashkrasj den 6. mai 2010 også kunne påvirke Forex-markedet. Som algoritmer er programmert for spesifikke markedsscenarier, kan de ikke reagere raskt nok dersom markedet skulle endre seg drastisk. For å unngå dette scenarioet må markedene måtte overvåkes og algoritmisk handel suspendert under markedsturbulens. I slike ekstreme scenarier kan imidlertid en samtidig suspensjon av algoritmisk handel fra en rekke markedsdeltakere føre til høy volatilitet og en drastisk reduksjon av markedslikviditeten. Bunnlinjen Selv om algoritmisk handel har vært i stand til å øke effektiviteten, og dermed redusere kostnadene ved trading valutaer, har det også kommet med noen ekstra risiko. For at valutaene skal fungere ordentlig, må de være noe stabile butikker av verdi og være svært flytende. Det er således viktig at Forex-markedet forblir flytende med lav prisvolatilitet. Som med alle områder av livet, introduserer ny teknologi mange fordeler, men det kommer også med nye risikoer. Utfordringen for fremtiden for algoritmisk Forex trading vil være hvordan å sette i gang forandringer som maksimerer fordelene samtidig som risikoen reduseres. Instinet Execution Experts Globale, hendelsesdrevne, multi-asset trading strategier Eksperter tilbyr et sentralt sett strategier for å håndtere nesten hver eneste handelsmål, med omfattende kontroller for å avgrense atferd. Omfattende Omfattende markedstilkobling med tilgang til de fleste børser, alternative og mørke likviditetskilder Bred og konsekvent pakke med globale strategier Tilpassede algoritmer samlet ved hjelp av Experts biblioteket med sofistikert taktikk Støtte for ikke-egenkapital-aktivaklasser Innovative Advanced likviditets - og prisforskningsteknikker utplassert i en risiko Styret strategiramme Egenanalyser og varsler informerer hendelsesdrevet i stedet for tidsplanbaserte strategier Tilpasset til siste markedsstrukturforskning og regelverk gjennom kontinuerlig forbedret underliggende taktikk Historiske volumprofiler gjenspeiler spesielle handelsdager som US Federal Reserves FOMC kunngjøring, valgutløp og månedsslutt Sømløs Fleksibel tilgang til ekspertpakken med algoritmer fra Instinets prisbelønte EMS-plattformer, over direkte FIX-tilkoblinger eller via tredjeparts OMS - og EMS-plattformer Forfiner strategiadferd og utførelsesstil ved hjelp av ekspertens omfattende kontrollsett Minimer brukerfeil med robuste strategi validering og varslingsverktøy Overvåke ytelsesprestasjoner med Instinets sanntids visualiseringsverktøy Eksperter Strategier Benchmark Strategies Execution Experts referansestrategier opprettholder en optimal trading trajectory for å balansere markedspåvirkning og benchmarkrisiko. VWAP retter seg mot den volumvektede gjennomsnittsprisen TWAP distribuerer handelen jevnt over handelshorisonten IS balanserer innvirkning og spredning fra ankomstprisen TargetOpen balanserer innvirkning og spredning under handel under åpningsauksjonen TargetClose balanserer innvirkning og spredning under handel i og under den avsluttende auksjonen Auksjonen automatiserer tilgang til markedsauksjoner TEN-blandinger Referansestrategier Deltakelsesstrategier Utførelseseksperter deltakelsesstrategier handler med en målrettet prosentandel av markedsvolumet over den angitte tradinghorisonten. DEL målretter den angitte prosentandelen av markedsvolum DynaPART justerer målrenten som svar på prisbevegelser StepPART justerer målrenten innenfor forskjellige prisbånd Likviditetsdrevne strategier Utførelseseksperter Likviditetsdrevne strategier handler adaptivt og dynamisk justerende taktikk basert på sanntids markedsdata og analytisk tilbakemeldinger. Nighthawk reg integrerer intelligent likviditetskilder Cobra søker likviditet med minimal signalrisiko WORKtrade tilpasser taktikk dynamisk til markedsforhold MAKEtrade gir passiv likviditet over tid BlockPeg reg kombinerer passiv likviditetsavsetning med blokksøkende oppførsel Par Strategi Utførelse Eksperter Parstrategi realiserer ønsket spredning på et par aksjer for fusjon arbitrage, relativ verdi og statistiske par trading. Execution eksperter støttet Markets
No comments:
Post a Comment