Алгоритмическая торговля на фондовом. Почему алгоритмическая торговля на бирже не работает

Трейдеры на мировых биржах от Австралии и до Нью-Йорка все меньше торгуют рыками и все больше используют торговые алгоритмы. На Московской Биржи более 50% объема торгов приходится на алгоритмические стратегии. А доля их заявок в общем объеме перевалила за 80%.

Тот, кто вчера активно кликал мышкой, сегодня формализовал свою стратегию и запрограммировал её сам или у друга, который знает C++ или Python.

Почему торговые роботы так популярны?

Робот не имеет эмоций: он не радуется, когда зарабатывает 10% и не расстраивается, когда теряет 50%. Он не знает, что такое страх и жадность. У робота есть набор правил и команд, которым он следует. Если надо купить, робот покупает, если продать – продает. Робот может исполнять команды быстрее, чем человек. Робот может одновременно следить за сигналами на многих инструментах, а человек следит только за тем, что видит на мониторе.

В голове каждого робота сидит алгоритм, который придумал человек. Самое сложное – придумать этот алгоритм. Для этого нужно проанализировать данные, выдвинуть гипотизу, сформулировать правила, проанализировать результат на исторических данных, скорректировать гипотизу и правила, и еще раз прогнать алгоритм на истории. Для этого нужно владеть математикой и статистикой и знать, как применять эти знания на финансовых рынках.

Требования к слушателям:

Курс "Алгоритмическая торговля. Научный подход" рассчитан на подготовленных слушателей, которые помнят высшую математику, которую читают в экономических ВУЗах. На курсе будет не сухая теория, а чуть-чуть "жидкой теории" и много "густой практики" на примере нескольких торговых стратегий, которые работают уже 10 лет.

Чем этот курс отличается от прошлых:

В первой лекции курса систематически и без сложных формул излагаются принципы построения торговых алгоритмов, которые позволят любому желающему понять их и применить на практике при построении собственных алгоритмов «методом тыка».

Также Александр отказался от отдельного раздела по основным понятиям теории вероятностей и математической статистики, ограничившись напоминанием определений по мере возникновения их необходимости в материале.

Из курса исключен ряд математических результатов, представляющих чисто теоретический интерес, и оставлены лишь результаты, которые использовались Александром при построении собственных торговых алгоритмов, изложению которых по прежнему посвящены три последних лекции курса.

Программа видеокурса

Занятие 1. Принципы построения торговых алгоритмов и необходимые понятия теории вероятностей и математической статистики

  • Узнаем, что такое случайность или детерминированность
  • Узнаем о вероятности, как мере числовой оценки шансов появления будущих событий
  • Открываем для себя торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены
  • Изучаем одномерные случайные величины:
    • функция распределения
    • математическое ожидание функции от случайной величины
    • квантили (перцентили)
    • стохастическое доминирование
  • Определяем, что такое бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм
  • Изучаем многомерные случайные величины:
    • независимость
    • условные распределения
    • задача статистического прогноза
    • регрессия
  • Узнаем, как подобрать индикаторы для торгового алгоритма «методом тыка»
  • Вспоминаем последовательности случайных величин:
    • стационарность
    • автокорреляционная и спектральная функции
    • случайное блуждание
    • показатель Херста (критика)
  • Используем математическую статистику:
    • выборка
    • выборочные статистики
    • достаточные статистики
    • различение гипотез
    • оценка параметров
    • параметрическая и непараметрическая статистика

Занятие 2. Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены

  • Оцениваем долю «успехов»
  • Приводим автокорреляционную функцию динамики счета к нулевому виду
  • Отсеиваем параметры по:
    • устойчивости
    • стохастическому доминированию
    • взаимной корреляции
    • превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии
  • Строим оптимальный портфель из:
    • одного торгового алгоритма с разными параметрами
    • нескольких торговых алгоритмов на одном активе
    • портфелей торговых алгоритмов на разных активах
  • Оцениваем будущие просадки счета методом Монте-Карло

Занятие 3. Практическое занятие по тестированию торговых алгоритмов

  • Используем полученные знания на практике

Занятие 4. Модели цен, как основы торговых алгоритмов

  • Разбираем конкурентный рынок, условную нормальность, «кусочную» стационарность
  • Изучаем кусочно-постоянную условно нормальную модель, тренды, минимаксную модель трендов
  • Вспоминаем кусочно-марковскую условно нормальную модель, тренды и контртренды
  • Узнаем о сильно «антиперсистентной» модели и ступенчатых трендах

Занятие 5-6. Примеры трендовых торговых алгоритмов

  • Строим модели для кусочно-постоянной условно нормальной модели
  • Рассматриваем модели для сильно «антиперсистентной» модели

Занятие 7. Фильтрация трендовых торговых алгоритмов и примеры контртрендовых торговых алгоритмов

  • Разбираем минимаксные модели трендов
  • Изучаем историю реальной торговли и модификации
  • Отбираем трендовые торговые алгоритмы
  • Кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»
  • «Фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования
  • Рассматриваем примеры контртрендовых торговых алгоритмов
  • «Фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен
  • Maximum profit system для опционов (факультативно)

Алготрейдинг в том виде, в котором он известен сегодня, зародился в 80-х годах прошлого столетия. В те времена такой вид торговли был невозможен для рядовых трейдеров и применялся только институциональными инвесторами, которые могли себе позволить большие вычислительные мощности и обладали внушительными интеллектуальными ресурсами. Сегодня автоматизированная торговля доступна любому обладателю простого персонального компьютера.

Что такое алгоритмическая торговля

Существует два основных определения, дающих понятие о том, что такое алготрейдинг.

  1. Алгоритмическая торговля (Algorithmic trading) — это способ исполнения очень крупной рыночной заявки путем ее разбивки на некоторое количество более мелких подзаявок. Для этого используется набор инструкций, включающих алгоритмы дробления, ценовые характеристики и другие параметры, определяющие условия отправки заявок на исполнение. Автоматизация этого процесса не ставит своей целью получение прибыли, но позволяет снизить стоимость исполнения большой заявки и уменьшить вероятность ее неисполнения. Также при этом снижается влияние крупных сделок на рынки. Среди популярных алгоритмов – Target Close, Percentage of Volume, VWAP, Shortfall, Pegged, TWAP, Implementation .
  2. В настоящее время чаще подразумевается, что алготрейдинг – это четко формализованный механизм открытия и закрытия сделок, применяющий заданный трейдером алгоритм с использованием механических торговых систем МТС и автоматических торговых систем – АТС. Разница между ними в том, что в случае МТС, трейдер может выполнять часть действий самостоятельно, контролируя все действия, при этом, алгоритмы работы у МТС и АТС могут быть одинаковыми.

Алгоритмическая торговля простыми словами – это автоматизация рутинных действий трейдера, которая позволяет сократить время анализа биржевой информации, расчета математических моделей, совершения сделок. Кроме того, АТС избавляют рыночные операции от человеческого фактора, проявляемого в виде эмоций, домыслов или «трейдерской интуиции», которые нередко сводят к нулю всю прибыльность даже самой лучшей стратегии.

Началом алготрейдинга считается момент создания первой автоматизированной системы биржевой торговли (National Association of Securities Dealers Automated Quotation ) в 1971 г. А первые негативные последствия были зафиксированы в октябре 1987 г., когда программный трейдинг обвалил фондовый рынок США.

Суть алгоритмической торговли

Алготрейдеры в своей работе применяют существующую вероятность движения котировок в нужном диапазоне. Для расчетов используются исторические данные выбранного актива либо набор из нескольких инструментов.

Так как рынок изменчив, разработчики постоянно заняты поиском повторяющихся моделей и расчетом вероятности их появления в будущем. Поэтому с технической точки зрения алготрейдинг сводится к выявлению алгоритмов открытия и закрытия сделок, а также подбору торговых роботов для их реализации.

Существуют три способа подбора правил :

  • Генетический : алгоритмы разрабатывают компьютерные системы.
  • Ручной : используется научный подход, базирующийся на физических и математических моделях.
  • Автоматический : применяются специализированные программы для перебора больших массивов правил и проведения их тестирования.

Крупные алготрейдинговые инвесткомпании, в числе которых Virtu, Renaissance Technologies, Citadel, работают с тысячами инструментов, применяя многие десятки семейств роботов. Таким образом производится некая диверсификация алгоритмов, позволяющая существенно сократить вероятность сбоев и торговых ошибок.

Типы алгоритмов

Алгоритмом называют набор четких инструкций, которые создаются для выполнения конкретных задач. На финансовых рынках алгоритмы пользователей исполняют компьютеры. Для создания наборов правил используются данные о ценах, объемах, времени исполнения будущих сделок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке и на Forex подразделяется на четыре целевых типа:

  • Статистическая стратегия . Данный метод основан на поиске торговых возможностей при помощи статистического анализа временных рядов на истории.
  • Автоматическое хеджирование. Цель стратегии – в генерации правил, которые позволят рыночному участнику снизить подверженность риску.
  • Алгоритмическая стратегия исполнения . Данный метод предназначен для выполнения определенных задач, связанных с открытием и закрытием торговых ордеров.
  • Прямой доступ к ликвидности . Данная методика нацелена на получение высочайшей скорости доступа к рынкам, снижение затрат на получение доступа и подключение к торговым терминалам для алготрейдеров.

В качестве отдельного направления механизированной торговли можно выделить высокочастотный алготрейдинг. Главной особенностью данной категории является очень высокая частота открытия ордеров: сделки совершаются в течение миллисекунд. Такой подход может дать существенное преимущество, но также сопряжен с определенными рисками.

Механическую торговую систему впервые описал автор книги «Beyond Technical Analysis » Тушар Ченд (Tushar S. Chande) в 1997 г. МТС называют на Forex. Это программные блоки, которые следят за рынками, выдают приказы на осуществление сделок и контролируют исполнение команд.

Роботизированные торговые программы делятся на два типа:

  1. Полностью автоматизированные, то есть самостоятельно принимающие торговые решения.
  2. Дающие сигналы для ручного открытия сделок трейдером.

В контексте алготрейдинга рассматривается только первый тип роботов или советников, «сверхзадача » которых – реализация торговых стратегий, невозможных при ручной торговле.

Renaissance Institutional Equities Fund (RIEF) — крупнейший хедж-фонд, использующий алгоритмическую торговлю. Он был открыт американской инвестиционной компанией Renaissance Technologies Corp., которую основал в 1982 г. математик Джеймс Харрис Саймонс (James Harris Simons). Издание The Financial Times в 2006 г. присвоило Саймонсу звание «самого умного из миллиардеров ».

Как создаются торговые роботы

Роботы, применяемые для алгоритмической торговли на фондовом рынке, представляют собой особые компьютерные программы. Их разработка начинается с составления четкого плана всех задач, которые они будут выполнять, начиная с главного – стратегии.

Перед программистом-трейдером стоит задача создания алгоритма, который будет учитывать его познания и личные предпочтения. И, естественно, совершенно необходимо заранее четко представлять все нюансы торговой системы, которая будет автоматизироваться. Поэтому создание алгоритмических ТС собственными силами не рекомендовано для начинающих трейдеров.

Чтобы технически реализовать торгового робота, потребуется знание языков программирования, как минимум одного. Для написания программ используются mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab . Умение программировать открывает перед трейдером ряд преимуществ: создание баз данных, исполняющей и тестирующей систем, возможность анализа высокочастотных стратегий, а также быстрое устранение ошибок.

Для каждого языка создано много очень полезных open-source библиотек и проектов. Одним из самых масштабных алготрейдинговых проектов является QuantLib , созданный на C++. А в случае необходимости в прямом подключении к Currenex, LMAX, Integral или иным поставщикам ликвидности для работы с высокочастотными алгоритмами придется овладеть языком Java, на котором написаны API для подключения.

Если навыков программирования нет, можно использовать специальные алготрейдинговые платформы для создания простых МТС, к примеру:

  • TSLab;
  • WhelthLab;
  • MetaTrader;
  • S#.Studio;
  • Multicharts;
  • TradeStation;

Алгоритмическая торговля на Форекс

Рост алгоритмической торговли на Forex в последние годы в большей степени происходит за счет автоматизации процессов и сокращения времени осуществления валютных операций при помощи программных алгоритмов. Автоматизация также снижает операционные затраты, в том числе и на выполнение торговых заказов.

Алгоритмы используют и банки при обновлении котировок валютных пар на торговых площадках, повышая скорость предоставления цен и снижая объем ручных трудовых часов, используемых при расчете цен. Также алгоритмы позволяют банкам соответствовать запланированному уровню риска при удержании валют и снижать транзакционные издержки.

Кроме того, алгоритмическая торговля на Forex все чаще применяется для реализации спекулятивных стратегий, открывая путь к использованию арбитража на небольших отклонениях цен между парами валют. Это стало возможным благодаря высокой частоте, которая сочетается с возможностью алгоритма интерпретировать поток данных и исполнять заказы.

Количественный трейдинг

Количественный трейдинг — это направление в торговле, нацеленное на формирование моделей, описывающих динамику различных финансовых активов и способных давать точные прогнозы.

Количественные трейдеры, которых еще называют квантами (quants, сокращенно от quantitative analyst ) – это, как правило, высокообразованные люди: экономисты, математики, программисты. Чтобы стать квантом, необходимо как минимум обладать познаниями в области математической статистики и эконометрики.

Деятельность количественных трейдеров сфокусирована на создании математических моделей, базирующихся на обнаруженных неэффективностях различных инструментов рынка с целью получения прибыли. Зачастую кванты работают командами в штате хедж-фондов, практикующих алгоритмическую торговлю, потому что конкурировать с крупными инвестиционными структурами в одиночку попросту невозможно. Количественные фонды стремятся к формированию защищенной и капиталоемкой стратегии управления финансовыми инструментами, не зависящей от рыночных колебаний.

Крупнейший фонд Bridgewater Associates , основанный Реем Делио (Ray Dalio), управляет активами на $160 млрд, базируясь на количественных инвестициях (quantitative investing ). По результатам 2016 г. прибыль инвесторов компании составила $5 млрд .

Высокочастотная алгоритмическая торговля или HFT-трейдинг (High-frequency trading ) — это самая распространенная форма автоматизированной торговли. Особенностью метода является высокоскоростное совершение сделок по множеству инструментов, при котором цикл открытия/закрытия позиции совершается за доли секунды. HFT-торговля применяет главное преимущество компьютера перед человеком – скорость .

Термин «High Frequence Trading» был придуман журналистом New York Times Чарльзом Дуиггом в 2009 г. в процессе написания статьи «Stock Traders Find Speed Pays, in Milliseconds».

High-frequency операции производятся на микрообъемах, которые компенсируются огромным количеством сделок. При этом прибыль или убыток фиксируются мгновенно. Для применения высокочастотных стратегий необходимы сложные технические условия, также не обойтись без качественной прямой связи с поставщиками ликвидности. Но чтобы реализовать все преимущества HFT, необходима территориальная близость к биржевым коммуникационным шлюзам (Сolocation).

Автором идеи сверхскоростной торговли считают Стивена Соунсона , создавшего совместно с Дэвидом Уиткомбом и Джимом Хоуксом в 1989 г. первую в мире автоматизированную площадку для трейдинга Automated Trading Desk (ATD). Официальное развитие данной технологии началось только в 1998 г. с выдачи SEC (Комиссией по ценным бумагам и биржам США) разрешения на задействование электронных торговых площадок на главных американских биржах.

Базовые принципы HFT-трейдинга

Особенностями высокочастотного алготрейдинга являются следующие принципы:

  • Применение высокотехнологичных систем для удержания срока исполнения позиций на отметке в 1–3 миллисекунды.
  • Извлечение прибыли из микродвижений цен, а также из маржи.
  • Проведение скоростных сделок с оперированием крупными объемами и получением прибыли на минимально возможном уровне, иногда исчисляемой долями цента. Таким образом, потенциал коэффициента Шарпа HFT-компаний многократно превышает классические стратегии.
  • Применение всех разновидностей арбитражных сделок.
  • Торговля сугубо внутри дня. При этом объем сделок за сессию может доходить до десятков тысяч.

Стратегии высокочастотного трейдинга

Высокочастотный трейдинг дает возможность использовать любую алготрейдинговую стратегию, но на скоростях, недоступных для человека. В качестве примера можно рассмотреть несколько биржевых HFT-стратегий.

  1. Электронный маркетмейкинг (Electronic market making ). Извлечение прибыли достигается сделками внутри спреда в процессе добавления ликвидности на рынок. Часто в ходе торгов на бирже происходит расширение спреда, и если у маркетмейкера нет клиентов, способных поддерживать баланс, то HFT должен осуществлять перекрытие спроса/предложения на инструмент собственными деньгами для фиксации спреда. Биржи и ECN дополнительно выплачивают рибейт-платежи или дают скидку на операционные затраты в качестве вознаграждения за предоставление ликвидности.
  2. Арбитраж задержек (Latency arbitrage ). Стратегия использует преимущества опережающего доступа к биржевым данным за счет близкого географического положения к ее серверам или покупки дорогостоящего прямого соединения с главной торговой площадкой. В большинстве случаев используется зависимыми от биржевых регуляторов трейдерами.
  3. Статистический арбитраж (Statistical arbitrage ). Данный метод HFT-торговли базируется на выявлении корреляций различных рыночных инструментов между торговыми площадками или коррелирующих форм активов – фьючерсов на валютные пары и их спот-аналогов, деривативов и акций. Подобные операции зачастую осуществляются частными банками, инвестфондами и иными лицензированными трейдерами.
  4. Выявление пулов высокой ликвидности в биржевом стакане (Liquidity detection ). Данная технология нацелена на поиск скрытых (dark pools) или объемных заявок при помощи открытия небольших тестовых сделок. Целью является попадание в порождаемое объемными пулами сильное движение.
  5. Фронтраннинг (Front running ). Название этой стратегии можно перевести как «забегание вперед». Она построена на анализе текущих заявок на покупку/продажу, ликвидности актива и усредненных объемов позиций. Суть метода – в обнаружении крупной заявки на покупку и выставлении своей мелкой заявки по несколько большей цене, так как в этом случае объемная заявка играет роль защиты от резкого падения цены. После исполнения своей заявки алгоритм моментально выставляет еще одну чуть выше, используя высокую вероятность колебаний котировок возле крупной заявки. В этой стратегии, помимо прочего, очень важен анализ состояния книги заявок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

В 2013 г. 73 % операций на рынке акций США и 63 % общемирового оборота сделок по ценным бумагам приходились на долю алгоритмических торговых систем.

На площадке Московской биржи роботы проводят порядка 90 % сделок , а на – почти 60 % .

  • В настоящее время доля алготрейдинга стабилизировалась, и роботизированные операции поставляют на мировые биржи по меньшей мере 55% ликвидности.

Главными официальными участниками высокочастотной торговли являются Citadel LLC, ATD, Hill, Virtu Financial, Tradebot, Timber Chicago Trading и GETCO . Однако наиболее активны в этом направлении HFT-подразделения крупнейших финансовых учреждений – , Goldman Sachs, Morgan Stanley и подобных.

Примечательно, что по мере технологического развития получение прибыли алготрейдерами становится все более сложным и дорогим. Непрерывно возрастающие расходы на актуальное программное обеспечение, модернизацию оборудования и создание новых систем постепенно вытесняют с рынка мелкие и средние компании.

Обучение алготрейдингу

Процесс обучения алгоритмической торговле, естественно, лучше начинать с изучения основ биржевой торговли и технического анализа, и только потом покупать книги по алготрейдингу. Также нужно учесть, что большинство специализированных изданий можно найти только на английском языке.

По мнению эксперта в области квантового трейдинга Майкла Халлса-Мура , не стоит погружаться в области сложной математики, пока не будут изучены основы алготрейдинга. Для начинающих квантов он рекомендует несколько книг:

  • Эрнест Чан «Квантовая торговля» (Quantitative Trading, Ernest Chan).
  • Риши К. Наранг «Внутри черного ящика» (Inside the Black Box, Rishi K. Narang).
  • Эрнест Чан «Алгоритмический трейдинг» (Algorithmic Trading, Ernest Chan)
  • Бэрри Джонсон «Алгоритмическая торговля и прямой доступ к бирже» (Algorithmic Trading & DMA, Barry Johnson).
  • Ларри Харрис «Торговля и биржи: микроструктура рынка для практиков» (Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners, Larry Harris).

Разработчик МТС и создатель торгового терминала SmartX Андрей Горьковенко предлагает начать изучение алготрейдинга со следующих материалов:

  • с книг Нассима Талеба, в первую очередь – «Одураченные случайностью»;
  • методических материалов по опционам и фьючерсам Московской биржи;
  • лекций проректора ГУ «Высшая школа экономики» Григория Канторовича;
  • книги Ю-Дау Люу «Методы и алгоритмы финансовой математики» (Financial Engineering and Computation, Yuh-Dauh Lyuu);
  • публикаций Марко Авелланеды и Саши Стойкова (Marco Avellaneda & Sasha Stoikov).

Риски алгоритмической торговли

На фоне широкого распространения алготрейдинга в последние годы существенно возросло его влияние на рынки. Естественно, новые торговые технологии повлекли за собой и ранее не предполагаемые специфические риски. Особенно чревата рисками HFT-торговля, и их необходимо учитывать как институциональным, так и индивидуальным участникам рынка.

Все риски, которые связаны с алгоритмической торговлей, можно поделить на несколько категорий.

Операционные риски . Одна из самых распространенных проблем – технологические сбои: алгороботы могут повышать объем заявок до уровня, при котором торговые сервера просто «захлебываются» от огромного потока данных. Это ведет к отказу систем и приостановке торгов, что неизбежно приводит участников к убыткам или недополучению прибыли. Другой аспект операционного риска проявляется в алгоритмических ошибках, допущенных разработчиками. Программные недоработки также провоцируют аппаратные сбои, способные отражаться на динамике котировок инструментов.

Вероятность резкого скачка волатильности . Все самые крупные мировые рынки время от времени фиксируют аномальные фундаментально необоснованные взлеты и падения цен на активы – так называемые флэш-крэши (flash crash). Чаще всего такое ценовое поведение вызывает работа HFT-алгоритмов, которые имеют очень большую долю в общем объеме торговых операций.

По данным компании Nanex, занимавшейся мониторингом биржевых аномалий в США и ЕС, в 2013 г. зафиксировано около 100 случаев flash crash, а в 2014-м – 42. Анализ боле 60 рынков в 2006–2011 гг. выявил 18 520 эпизодов сверхбыстрых и необычайно сильных ценовых скачков, спровоцированных алгоритмическими системами.

Риск резкого оттока ликвидности . Рыночная турбулентность, часто порождаемая алготрейдерами, усиливает риск резкого ухода ликвидности. В случае возникновения стрессовых движений на рынке алготрейдеры могут остановить проведение операций. Ввиду того что львиная доля транзакций приходится на заявки от роботов, неизбежен масштабный отток ликвидности, мгновенно обваливающий котировки. Уход алгоритмических игроков с рынка может иметь тяжелые последствия для ценообразования некоторых инструментов, а также для функционирования всего рынка в целом. Кроме того, подобные события провоцируют панику, которая только усугубляет возникшие тенденции.

Опасность роста издержек . Увеличение числа алготрейдеров вкупе с усложнением и ростом быстродействия алгоритмов увеличивает издержки регуляторов и торговых площадок. Биржи нуждаются в постоянном наращивании уровня технологичности своих терминалов, чтобы удовлетворять растущие запросы алгоритмических трейдеров. В свою очередь регуляторы совершенствуют системы контроля теневых операций и торгов в целом. Таким образом, растущие расходы приводят к изменению тарифной политики для участников рынка в сторону увеличения.

Возможность манипулирования ценами . Алгоритмические системы можно настраивать на воздействие на отдельные инструменты. Пример такого воздействия – срыв IPO компании BATS Global Markets в 2012 г., когда ее акции в первый день торгов обвалились до нескольких центов с начальных $16 за 9 секунд. Причиной послужила работа высокочастотного робота, намеренно запрограммированного на такие действия. Считается, что HFT-трейдеры способны искусственно повышать рыночную волатильность для увеличения прибыли, что тоже является фактором риска. Также роботы могут быть настроены на изменение лучших цен на покупку/продажу, чтобы вводить в заблуждение других трейдеров. В результате биржевой стакан перестает отражать действительные спрос и предложение на активы.

Риск снижения прогнозируемости рынка . Воздействие алгороботов на фондовые рынки приводит к утрате прозрачности ценообразования, что значительно снижает точность прогнозов. Фундаментальный анализ теряет свою ценность, и на первый план выходит определение намерений алготрейдеров. Кроме того, роботы забирают у классических трейдеров все лучшие цены.

Роботизированные комплексы лишают уверенности в эффективности традиционных участников, что ведет к постепенному отказу от ручной торговли. Такая ситуация только укрепляет позиции алгоритмических систем, что неминуемо ведет к росту рисков, которые сопровождают их деятельность.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Алгоритм - это определенный набор четко определенных инструкций, направленных на выполнение задачи или процесса.

Алгоритмическая торговля (автоматическая торговля, торговля черным ящиком или просто торговля алго) - это процесс использования компьютеров, запрограммированных на выполнение определенного набора инструкций для размещения торговли с целью получения прибыли со скоростью и частотой, которая невозможно для торговца людьми. Определенные наборы правил основаны на сроках, цене, количестве или любой математической модели. Помимо возможностей для торговли трейдерами, торговля алговыми делает рынки более ликвидными и делает торговлю более систематической, исключая эмоциональные воздействия человека на торговую деятельность. (Подробнее см. Выбор правильного алгоритмического торгового программного обеспечения .)

Предположим, что трейдер следует этим простым торговым критериям:

  • Покупайте 50 акций акции, когда ее 50-дневная скользящая средняя превышает 200-дневную скользящую среднюю
  • Продать акции акции когда его 50-дневная скользящая средняя идет ниже 200-дневной скользящей средней

Используя этот набор из двух простых инструкций, легко написать компьютерную программу, которая будет автоматически отслеживать цену акций (и индикаторы скользящего среднего) и место заказы на покупку и продажу при соблюдении определенных условий. Трейдеру больше не нужно следить за живыми ценами и графиками, или заказывать вручную. Алгоритмическая торговая система автоматически делает это за него, правильно определяя торговые возможности. (Подробнее о скользящих средних см. В разделе Простые скользящие средние. Вывод трендов .)

[Если вы хотите узнать больше о проверенных и точных стратегиях, которые в конечном итоге могут быть обработаны в алорифмической торговой системе, ознакомьтесь с курсом «Академия онлайн-трейдеров Академии Investopedia».]

Преимущества Алгоритмическая торговля

Algo-trading предоставляет следующие преимущества:

  • Торги, выполненные по наилучшим ценам
  • Мгновенное и точное размещение торгового заказа (тем самым высокие шансы на выполнение на желаемых уровнях)
  • Торги рассчитаны правильно и мгновенно, чтобы избежать значительных изменений цен
  • Снижение транзакционных издержек (см. пример нижеприведенного дефицита)
  • Одновременные автоматические проверки на нескольких рыночных условиях
  • Снижение риска ручных ошибок при размещении сделок
  • Обратный алгоритм на основе по имеющимся историческим данным и данным в реальном времени
  • Снижение вероятности ошибок торговцев людьми на основе эмоциональных и психологических факторов

Наибольшая часть сегодняшней алго-трейдинга - высокочастотная торговля (HFT), которая пытается извлечь выгоду из размещения большого количества заказов на очень быстрых скоростях на нескольких рынках и нескольких параметров решения, основанных на по предварительно запрограммированным инструкциям.(Более подробно о высокочастотной торговле см. Стратегии и секреты фирм с высокой частотой торговли (HFT) .)

Algo-trading используется во многих формах торговой и инвестиционной деятельности, в том числе:

  • Средние и долгосрочные инвесторы или покупают сторонние фирмы (пенсионные фонды, паевые инвестиционные фонды, страховые компании), которые покупают акции в больших количествах, но не хотят влиять на цены акций с помощью дискретных крупных инвестиций.
  • Участники краткосрочных торговцев и продавцов (маркет-мейкеры, спекулянты и арбитражники) выигрывают от автоматизированного осуществления торговли; Кроме того, алго-торговля помогает создать достаточную ликвидность для продавцов на рынке.
  • Систематические трейдеры (трейдеры тренда, пар трейдеры, хедж-фонды и т. Д.) Находят гораздо более эффективными для программирования своих торговых правил и позволяют программе торговать автоматически.

Алгоритмическая торговля обеспечивает более систематический подход к активной торговле, чем методы, основанные на интуиции или инстинкте трейдера.

Алгоритмические торговые стратегии

Любая стратегия алгоритмической торговли требует определенной возможности, которая выгодна с точки зрения повышения прибыли или снижения затрат. Ниже перечислены общие торговые стратегии, используемые в торговле алгомистами:

  • Стратегии после следующих стратегий:

Наиболее распространенные алгоритмические торговые стратегии следуют тенденциям в скользящих средних, прорывах каналов, изменениях уровня цен и соответствующих технических индикаторах. Это самые простые и простые стратегии для реализации с помощью алгоритмической торговли, поскольку эти стратегии не включают в себя прогнозы или прогнозы цен. Торги инициируются на основе появления желательных тенденций, которые легко и просто реализовать с помощью алгоритмов, не вникая в сложность интеллектуального анализа. Вышеупомянутый пример 50 и 200 дневных скользящих средних является популярной тенденцией после стратегии. (Подробнее о стратегиях трейдинга см. Ниже: Простые стратегии капитализации на тренды .)

  • Арбитражные возможности:

Покупка двойного списка акций по более низкой цене на одном рынке и одновременная продажа на более высокая цена на другом рынке предлагает разницу в цене как безрисковую прибыль или арбитраж. Такая же операция может быть реплицирована для акций против фьючерсных инструментов, так как разница цен существует время от времени. Внедрение алгоритма для определения таких различий цен и размещения заказов позволяет эффективно использовать выгодные возможности.

  • Рефинансирование фондового индекса :

Фонды индексов определили периоды перебалансировки, чтобы довести свои запасы до их соответствующих контрольных показателей. Это создает выгодные возможности для алгоритмических трейдеров, которые извлекают выгоду из ожидаемых сделок, которые предлагают прибыль в размере 20-80 базисных пунктов в зависимости от количества акций в индексном фонде, до перебалансирования фондового индекса. Такие торги инициируются с помощью алгоритмических торговых систем для своевременного исполнения и лучших цен.

  • Стратегии, основанные на математических моделях:

Множество проверенных математических моделей, таких как дельта-нейтральная торговая стратегия, которые позволяют торговать на комбинации опционов и ее базовой безопасности, где размещаются торги для компенсации положительных и отрицательных дельт, чтобы дельта портфеля поддерживается на нуле.

  • Торговый диапазон (средняя реверсия):

Средняя стратегия реверсии основана на идее, что высокие и низкие цены актива являются временным явлением, которое периодически возвращается к их среднему значению. Определение и определение ценового диапазона и алгоритма реализации, основанного на том, что позволяет автоматически размещать сделки, когда цена актива разрывается и выходит за пределы его определенного диапазона.

  • Средневзвешенная по объему цена (VWAP):

Стратегия взвешенной средней цены по току разбивает крупный заказ и выпускает на рынок динамически определенные мелкие куски заказа на рынке с использованием исторических профилей объема запаса. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ, близкий к средневзвешенной цене (VWAP), тем самым выиграв среднюю цену.

  • Средневзвешенная средняя по времени (TWAP):

Стратегия взвешенной средневзвешенной цены времени разбивает большой порядок и выпускает динамически определенные мелкие куски заказа на рынок, используя равномерно разделенные временные интервалы между началом и временем окончания. Цель состоит в том, чтобы выполнить заказ близко к средней цене между временем начала и окончания, тем самым минимизируя влияние на рынок.

  • Процент объема (POV):

Пока торговый заказ не будет полностью заполнен, этот алгоритм продолжает отправлять частичные заказы в соответствии с определенным коэффициентом участия и в соответствии с объемом, проданным на рынках. Связанная стратегия «шагов» отправляет заказы с определенным пользователем процентным объемом рынка и увеличивает или уменьшает этот коэффициент участия, когда цена акций достигает определенных пользователем уровней.

  • Нехватка реализации:

Стратегия дефицита реализации направлена ​​на минимизацию стоимости исполнения заказа путем торговли с рынком в реальном времени, что позволяет сэкономить на стоимости заказа и выиграть от альтернативной стоимости отсроченного исполнения. Стратегия увеличит целевой уровень участия, когда цена акций движется благосклонно и уменьшит ее, когда цена акций движется отрицательно.

  • Помимо обычных торговых алгоритмов:

Существует несколько специальных классов алгоритмов, которые пытаются идентифицировать «события» с другой стороны. Эти «алгоритмы обнюхивания», используемые, например, маркет-мейкером на стороне продажи, имеют встроенный интеллект, чтобы идентифицировать существование любых алгоритмов на стороне покупки большого заказа. Такое обнаружение с помощью алгоритмов поможет маркет-мейкеру определить возможности большого заказа и дать ему возможность выиграть, заполнив заказы по более высокой цене. Это иногда называют высокотехнологичным фронтом. (Более подробно о высокочастотной торговле и мошеннических методах см.: Если вы покупаете акции онлайн, вы участвуете в HFT .)

Технические требования к алгоритмической торговле

Реализация алгоритма с использованием компьютера программа - последняя часть, забитая бэктестированием. Задача состоит в том, чтобы преобразовать идентифицированную стратегию в интегрированный компьютеризированный процесс, который имеет доступ к торговому счету для размещения заказов. Требуется следующее:

  • Знания в области компьютерного программирования для программирования требуемой торговой стратегии, нанятых программистов или готового торгового программного обеспечения
  • Сетевое подключение и доступ к торговым платформам для размещения заказов
  • Доступ к каналам рыночных данных, которые будут контролируется алгоритмом для возможности размещения заказов
  • Способность и инфраструктура для проверки системы после ее сборки, прежде чем она выйдет на реальные рынки
  • Доступные исторические данные для проверки бэк-тестинга в зависимости от сложности правил, реализованных в алгоритме

AEX торгуется в евро, тогда как LSE торгуется в фунтах стерлингов

  • Из-за разницы в часах AEX открывается на час раньше, чем LSE, после чего оба биржи торгуют одновременно в течение следующих нескольких часов и затем торгуется только в LSE в течение последнего часа, когда AEX закрывается
  • Можем ли мы изучить возможность арбитражной торговли на фондовых рынках Royal Dutch Shell, перечисленных на этих двух рынках в двух разных валютах?

Требования:

  • Корреспонденты с LSE и AEX
  • Курс курса форекс для курса GBP-EUR
  • Возможность размещения заказов, которая может маршрутизировать порядок для правильного обмена
  • Возможность повторного тестирования по историческим ценовым каналам
  • Компьютерная программа должна выполнить следующее:
  • Использование доступных обменных курсов, конвертировать цену одной валюты в другую
  • Если существует достаточно большое расхождение в цене (дисконтирование брокерских расходов), что приводит к выгодной возможности, затем размещайте заказ на покупку по более низкому тарифу на продажу и продажу по более выгодному обмену > Если заказы выполняются по желанию, арбитражная прибыль будет следовать
  • Простой и простой! Однако практика алгоритмической торговли не так проста в обслуживании и исполнении. Помните, что если вы можете разместить торговлю, генерируемую алго, то и другие участники рынка. Следовательно, цены колеблются в милли- и даже микросекундах. В приведенном выше примере, что произойдет, если ваша покупка торговли будет выполнена, но продавать торговлю не так, как цены на продажу меняются к моменту поступления вашего заказа на рынок? Вы закончите сидеть с открытой позицией, делая свою арбитражную стратегию бесполезной.
  • Существуют дополнительные риски и проблемы: например, риски сбоя системы, ошибки сетевого подключения, временные задержки между торговыми ордерами и исполнением и, самое главное, несовершенные алгоритмы. Чем сложнее алгоритм, тем более строгий бэктестинг необходим, прежде чем он будет введен в действие.

Нижняя линия

Количественный анализ производительности алгоритма играет важную роль и должен быть рассмотрен критически. Увлекательно заниматься автоматизацией с помощью компьютеров с идеей легко зарабатывать деньги. Но необходимо убедиться в том, что система тщательно протестирована и требуются ограничения. Аналитическим трейдерам следует рассмотреть возможность самостоятельного изучения программ и систем построения, чтобы быть уверенными в правильном осуществлении правильных стратегий. Осторожное использование и тщательное тестирование алго-трейдинга могут создать выгодные возможности. (Подробнее см. В разделе «Как закодировать свой собственный торговый робот Algo».)

Использование алгоритмов в трейдинге (алготрейдинг) - тренд последних десятилетий, во многом изменивший рынок. Любая автоматическая система может с лёгкостью превзойти человека в скорости, производительности и выносливости, конкурировать с машиной при этом будет практически невозможно.

Содержание статьи:

Что такое алгоритмическая торговля, её особенности и использование на различных рынках – далее.

Что такое алготрейдинг (алгоритмическая торговля)

Алгоритмический трейдинг (с англ. Algorithmic trading) может иметь два значения:

  1. Алготрейдинг – это автоматическая система, которая открывает сделки без участия трейдера в рамках заданного алгоритма;
  2. – это методика исполнения крупной заявки на рынке, когда она автоматически делится на части и открывается постепенно по заданным правилам.

В первом значении алгоритмы нужны, чтобы непосредственно получить прибыль за счёт автоматического анализа рынка и открытия позиций. Подобные алгоритмы также называют «торговыми роботами » или «советниками ». Последнее наименование пришло с рынка Форекс.

Во втором случае система применяется для того, чтобы облегчить ручной труд трейдеров в инвестиционных фондах при совершении чрезмерно больших сделок, которые желательно совершить менее заметно. Например, если задачей стоит закупить 100000 акций компании, а открывать позиции нужно по 1-4 акции за раз, чтобы не привлекать внимание в ленте и стакане заявок.

О том что такое алготрейдинг, пишет :

Алгоритмическая торговля, или Алгоритмический трейдинг (англ. Algorithmic trading) - это метод исполнения большой заявки (слишком большой, чтобы быть исполненной за раз), когда с помощью особых алгоритмических инструкций большая заявка (parent order) делится на несколько под-заявок (child orders) со своими характеристиками цены и объема и каждая из под-заявок отправляется в определенное время на рынок для исполнения. Такие алгоритмы были придуманы для того, чтобы трейдерам не приходилось постоянно следить за котировками и делить большую заявку на маленькие вручную.

Основной формой алгоритмической торговли является HFT-трейдинг (с англ. High-frequency trading - «высокочастотный алготрейдинг» ). Его суть заключается в совершении сделок за доли секунды. Иными словами, такие системы используют своё основное преимущество - скорость.

Суть алготрейдинга

Квантовые (quants ) трейдеры или как их называют еще – алготрейдеры, используют только теорию вероятности попадания цен в нужный диапазон. Расчёты производятся на основе предыдущего ценового ряда, либо нескольких финансовых инструментов. Важно понимать, что правила могут меняться вместе с изменением поведения рынка. Алготрейдеры постоянно ищут неэффективности рынка, повторяющиеся модели на истории котировок и рассчитывают вероятность их повторения в будущем. Таким образом, суть алгоритмической торговли в подборе правил по открытию позиций и семейств роботов. Такой подбор может быть:

  • ручным - выполняется исследователем на основе математики и физических моделей;
  • автоматическим - нужен для массового перебора правил и тестирования в рамках программы;
  • генетическим - в этом случае правила разрабатываются программой с элементами искусственного интеллекта.

Остальные идеи и утопии об алгоритмической торговле - просто выдумка, даже робот не может с гарантией предсказывать будущее. Рынок также не может быть настолько неэффективен, чтобы был какой-то один перечень правил для робота, работающий везде и всегда.

В таких крупных инвестиционных компаниях как Renessaince Technology, Citadel, Virtu , использующих алгоритмы, в наличии сотни семейств (серий) торговых роботов, распространяющихся на тысячи инструментов. Именно такой подход даёт им ежедневную прибыль, это своего рода диверсификация алгоритмов.

Когда и как появился алготрейдинг

Официальным началом использования алгоритмов является 1998 год, когда SEC (Комиссия по ценным бумагам ) в США разрешила применение электронных площадок. После этого стартовала настоящая технологическая гонка.

Ключевые моменты :

  • 2000-е - время совершения автоматических сделок в несколько секунд, доля роботов на рынке США менее 10%;
  • 2009 - сделки осуществляются со скоростью быстрее миллисекунды (доли микросекунд), доля на рынке свыше 60%;
  • 2012 и более поздний период - из-за массовых ошибочных действий алгоритмов их рыночный объём сократился до 50% от всех сделок.

Таким образом, HFT-алгоритмы используются по сей день. Инвестиционные банки и хедж-фонды - первопроходцы в данной области, и они как никто другой нуждаются в автоматизации исполнения крупных ордеров. Они успешно инвестировали в разработку подобных алгоритмов немалые средства, в результате чего появлялись различные системы, влияющие на рынок.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

Фондовый, а также срочный рынок открывают широкие возможности для использования автоматической торговли. Тем не менее, в большей степени алготрейдинг распространен в крупных фондах, нежели среди частных инвесторов. Существует несколько видов алгоритмической торговли на фондовом рынке:

  • Системы на основе технического анализа - подразумевают использование рыночной неэффективности и выявление трендов с помощью нескольких индикаторов. В большинстве случаев такие стратегии нацелены на извлечение прибыли за счёт приёмов из классического технического анализа.
  • Парный и баскет-трейдинг - в такой системе используется соотношение двух или более инструментов, которые имеют относительно высокий процент корреляции, но не равный единице. Соответственно, если один из инструментов отклонился от заданного курса, то высока вероятность, что он вернётся к своей группе. За счёт отслеживания таких отклонений алгоритмы осуществляют сделки и приносят прибыль своим владельцам.
  • Market making - иной род стратегий, направленный на поддержание рыночной ликвидности. Маркет-мейкеры удовлетворяют спрос на различных инструментах даже против своей выгоды, за что получают вознаграждение от биржи. Тем не менее, это не мешает таким алгоритмам извлекать прибыль с помощью специальной стратегии на основе быстрого потока и учёта рыночных данных.
  • Front running - в рамках подобных систем используется анализ объёма сделок по инструменту и выявление крупных заявок. Алгоритмы берут в расчёт, что крупная заявка удержит цену и спровоцирует появление встречных сделок в противоположную сторону. Таким образом, они ловят колебания за счёт скорости анализа рыночных данных в стакане и ленте, стараясь обогнать других участников и забирая небольшие движения во время исполнения очень крупных заявок.
  • Арбитраж - торговля финансовыми инструментами, корреляция между которыми близка к единице. Обычно в таких инструментах отклонение минимально, это может быть акция и фьючерс одной компании или одинаковые акции, но на разных рынках. Система отслеживает изменение цен связанных инструментов и производит арбитражные сделки, которые уравнивают цену.
  • Торговля волатильностью - самый сложный вид торговли, основанный на покупке опционов различных типов, с расчётом на то, что волатильность определенного инструмента вырастет. Подобный алготрейдинг требует высоких вычислительных мощностей и команды специалистов.

Выше были перечислены основные стратегии алгоритмической торговли на фондовом и срочном рынках. Теперь рассмотрим особенности, связанные с валютой.

Алгоритмическая торговля на Форекс


Использование автоматических роботов получило широкое распространение и на межбанковском валютном рынке. В особенности торговые советники заслужили популярность, благодаря платформе MetaTrader 4 и языку программирования MQL4 , который и позволяет вести алгоритмическую торговлю на Форекс даже начинающим трейдерам:

  • использование данного языка под силу рядовому пользователю, как следствие, существует алготрейдинг для начинающих в справочнике с полным описанием функций языка;
  • запрограммированные советники можно сразу компилировать в формат терминала и запускать в работу;
  • созданные роботы не требуют больших вычислительных мощностей, достаточно стационарного компьютера;
  • в терминале доступен широкий спектр инструментов для тестирования робота на большом интервале времени.

Таким образом, MetaTrader и MQL4 станут прекрасной возможностью для новичков, чтобы попробовать свои силы в программировании настоящих роботов для алготрейдинга.

Опрос: Какой тип трейдинга вы предпочитаете?

Poll Options are limited because JavaScript is disabled in your browser.

    Позиционную торговлю 17%, 24 голоса

Обзор программ для алготрейдеров

Существует небольшой перечень софта для алгоритмической торговли и написания кода для роботов.

TSLab

TSLab - это отечественный софт на языке C#, совместимый с большинством Форекс и фондовых брокеров. Имеет довольно простой и лёгкий в изучении интерфейс благодаря специальным блок-схемам.

Программой можно пользоваться бесплатно, тестировать и оптимизировать системы, но для реальной торговли необходимо будет купить подписку.

Программа для разработки алгоритмов на языке C#. С этой программой можно писать софт для алгоритмичной торговли при помощи библиотеки Wealth Script, которая сильно упрощает процесс написания кода. Также к софту можно подключать котировки из разных источников. Помимо бектестинга также возможен запуск на финансовых рынках для реальной торговли.

R Studio - более продвинутый софт для квантов (новичкам не подойдёт). Этот софт совмещает несколько языков, одним из которых используется специальный язык R для обработки данных и временного ряда. В программе можно не только создавать алгоритмы, но и тестировать, оптимизировать, создавать интерфейсы, получаться статистику и многие другие данные. Программа R Studio бесплатная и довольно серьезная, в ней описываются сложные матетматические и эконометрические модели в несколько строк, благодаря различным встроенным библиотекам, тестерам, моделям и др.

TWAP (с англ. Time Weighted Average Price - «взвешенная по времени средняя цена» ) - такой алгоритм открывает заявки через равные промежутки времени по ценам с лучшим спросом или предложением.

VWAP (с англ. Volume Weighted Average Price – «взвешенная по объёму средняя цена» ) - нужен для равномерного открытия позиции по равным частям определенного объёма в течение конкретного времени, а также по ценам, не выше, чем средневзвешенное значение с момента запуска.

Iceberg - используется для выставления заявок с суммарным объёмом, не выше, чем заданное в параметрах количество. На многих биржах алгоритм встроен в ядро системы, что позволяет указать «видимый» объём в параметрах заявки.

Execution Strategy - требуется для покупки актива по средневзвешенной цене в большом объёме, как правило, используется крупными игроками (хедж-фондами и брокерами).

Спекулятивная стратегия - стандартная модель для частных трейдеров, которая стремится к достижению максимально выгодной цены для входа в сделку с целью получения последующей прибыли.

Data Mining - это поиск новых закономерностей для новых алгоритмов. Более 75% дата майнинга приходится на сбор данных до запуска тестирования. Итог поиска зависит только от профессионального и глубокого подхода. Сам же поиск осуществляют различные алгоритмы по ручным настройкам. К примеру софт Stock Pattern Viewer – сюда можно загрузить котировки и найти определенные свечные паттерны (и не только свечные), после которых происходит заданная реакция рынка. Например, найти паттерн, после которого в течение трех свечей рынок рос 2000 раз, а падал всего 200 раз. После этого найденные паттерны встраиваются в алгоритмы торговых роботов и успешно (либо не очень) торгуются.

Обучение и книги по алготрейдингу


Сфера обучения и литературы по автоматической торговле довольно узкая. Выделить надёжные и качественные специализированные исследования довольно сложно. Обычно всё сводится к изучению:

  1. математических моделей и экономического моделирования;
  2. языков программирования - Python, C++, MQL4 (для Forex );
  3. информации о контрактах на бирже и особенности инструментов (акций, опционов, фьючерсов).

Всё же следует выделить хорошие книги по алготрейдингу:

Барри Джонсон и его книга «Алгоритмическая торговля и прямой доступ к бирже » (Algorithmic Trading & DMA, Barry Johnson).

Эрнест Чан «Квантовая торговля » (Quantitative Trading, Ernest Chan).

Люу Ю-Дау «Методы и алгоритмы финансовой математики » (Financial Engineering and Computation, Yuh-Dauh Lyuu).

Риши Наранг «Внутри черного ящика» (Inside the Black Box, Rishi K. Narang)

Стоит отметить, что большая часть значимой литературы в данной области на английском языке. В России направление ещё несильно развито. Кроме книг с уклоном в программирование полезно будет чтение любой биржевой литературы, в частности, по техническому анализу.

Преимущества и недостатки алготрейдинга

Рассматривать алготрейдинг можно исключительно с позиции противопоставления ручной торговле. Поэтому, недостатки торговли руками будут преимуществами алгоритмов, и наоборот. Итак, минусы классической ручной торговли:

  • Отсутствие знаний и правильного понимания рынка . Это касается подавляющего большинства новичков, а не профессиональных трейдеров. 95% людей теряют деньги, торгуя руками, как следствие, нельзя упустить этот факт.
  • Психология и несистемность . Человек по своей натуре склонен к срывам, азарту и прочим эмоциональным всплескам. Трейдинг является очень психологически затратной деятельностью, людям трудно следовать своей же системе строго, как это должно быть. Итог - потерянные деньги.
  • Физиологические ограничения . Люди не могут следить за рынком в режиме 24 на 7, поскольку вынуждены есть, спать и отдыхать.
  • Влияние личностных характеристик на результаты торговли . К сожалению, у каждого трейдера должна быть своя торговая система, которая подходит конкретно ему. Редко бывает так, что целая группа людей спокойно торгует по одной и той же системе. По одной и той же стратегии, два трейдера всегда будут торговать по разному.

Соответственно, все вышеперечисленные недостатки отсутствуют у алгоритмов и роботов. Они не имеют физических ограничений, не подвержены эмоциональным срывам и особенностям личности, строго следуют своей системе (алгоритму).

Тем не менее, роботы тоже неидеальны, обратим внимание на их недостатки:

  • Вероятность ошибки в алгоритме . Если разработчик робота допустит неточность или иной недочёт в коде, то робот всё равно продолжит работать и потеряет деньги.
  • Сложность алгоритмов . Для составления и программирования робота нужно понимать не только код (программный язык), но и сам трейдинг. В целом это довольно сложная процедура, и она требует немалого опыта.
  • Недостаток информации . Алгоритмическому трейдингу практически нереально обучиться по каким-либо книгам или курсам, информации попросту отсутствует в свободном доступе.
  • Отсутствие гибкости . Ручному трейдеру будет проще приспособиться к изменениям на рынке, чем алготрейдеру перестраивать весь алгоритм робота.

Таким образом, у роботов есть свои проблемы, но они менее значимы, нежели недостатки в ручном трейдинге, которые приводят большинство к огромным потерям на финансовых рынках. Только не всё так однозначно, на практике часто оказывается, что алгоритмическая торговля приносит убытки. Явным примером является Barclay’s Systematic Trader Index



На графике показано, что с 2010 по 2013 год системные трейдеры находились в просадке и прилично сливали. Картина становится очевидной, если взглянуть на следующий график, который аналогичный, но только для ручных трейдеров (несистемных):



Как видите, они смогли адаптироваться к рынку и ведут себя более стабильно, чем алгоритмы. Проанализировав оба графика, можно увидеть, что в целом и тот и другой подход дают результат примерно равный. Поэтому, выбор стиля торговли - это личное дело каждого. Например, если вы несильны в программировании, и код навевает скуку, то лучше не связываться с алгоритмами, а работать вручную, и наоборот.

Известные мифы об алготрейдинге

Автоматическая торговля вызывает серьёзный резонанс у трейдеров, в связи с чем появилось множество мифов об алгоритмах. Обратим внимание на некоторые из них:

  1. Алготрейдинг не даёт прибыли и является обманом . К сожалению, многие подвержены этому мнению, в особенности те, кто сталкивался с покупкой советников, не оправдавших вложения. Опровергает это указанный выше индекс доходности алготрейдеров, которые на протяжении 20 лет зарабатывают деньги.
  2. Трейдинг - это психология, а не системная торговля для роботов . Как уже отмечалось, неэффективность у рынка есть, и алгоритмы для их выявления существуют.
  3. Тестирование систем не работает . Многие говорят, что бек-тестинг на истории не даёт никакой пользы, поскольку на реальном счёте робот будет терять всё равно. Это также заблуждение, если правильно подходить к процессу тестирования с учётом всех особенностей и нюансов, то оно играет важную роль.
  4. Мартингейл-системы и сетки ордеров - единственный способ заработать . Они действительно могут приносить прибыль, но недолго. Такая доходность крайне нестабильна, и обязательно приведет к сливу.
  5. Индикаторы не работают . Ещё одно заблуждение, индикаторы были созданы, чтобы помочь трейдеру визуально оценивать поведение цен, а не слепо надеяться на них. Поэтому, при разумном подходе они обязательно дадут результат.

Перечень не является исчерпывающим, это лишь самые известные мифы.

Заключение

Что такое алгоритмическая торговля на биржах? Алготрейдинг - это торговля с использованием автоматических запрограммированных систем для открытия сделок. Она может применяться для извлечения прибыли с рынка или для снижения ручной нагрузки на трейдера при открытии очень крупной позиции.

Существуют разные стратегии алгоритмической торговли. Это может быть арбитраж или парный трейдинг, а также множество иных вариаций. Такой стиль торговли доступен как на фондовой бирже, так и на валютном рынке Forex.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .


Сформулированный трейдером порядок открытия и закрытия сделок, в основу которого закладывается четкий алгоритм работы автоматических либо механических торговых систем - АТС И МТС соответственно.

Специфика и применение алготрейдинга

Алготрейдинг представляет собой удобную возможность автоматизации обыденных манипуляций трейдера, в результате сокращается время, необходимое для анализа биржевой ситуации, выполнения операций, математического расчета. АТС помогают свести к минимуму влияние человеческого фактора — эмоций, паники, спешки, домыслов, которые зачастую делают убыточными даже профессиональные стратегии. Торговля основывается на существующей вероятности попадания котировок в заданный диапазон. Расчеты базируются на исторических данных относительно конкретного актива, могут включать целый набор рабочих инструментов. Вслед за непрерывными изменениями рынка разработчики алгоритмов находятся в постоянном поиске повторяющихся моделей, на основе которых формулируют правила совершения сделок, подбирают торговых роботов, помогающих реализовать этот механизм. Способы подбора моделей:

  • генетический — создание алгоритмов поручается компьютерным системам;
  • автоматический — используются программы, способные работать с огромными массивами данных и тестировать стратегии;
  • ручной — научный подход учитывает математические и физические модели.

Ведущие алготрейдинговые компании используют тысячи инструментов, существенно снижающих вероятность ошибок и сбоев.

Типы и потенциал

Алгоритм — это набор точных инструкций, обеспечивающих достижение конкретных целей. В зависимости от последних на фондовом рынке выделяют 5 типов торговли:

  • статистическая;
  • алготрейдинг исполнения;
  • автоматическое хеджирование;
  • прямой доступ;
  • высокочастотный алготрейдинг.

Рост популярности МТС и АТС среди спекулянтов обуславливается увеличением автоматизации процессов, быстротечностью валютных операций, снижением операционных затрат. Банки также стали использовать алгоритмы с целью предоставления актуальных котировок на торговых площадках, повышения скорости обновления данных, уменьшения роли ручного труда в расчете цен, минимизации транзакционных издержек.

Сущность высокочастотного алготрейдинга

Высокочастотный алготрейдинг также именуется HFT-торговлей, он наиболее востребован среди других форм автоматизированного совершения операций. Его преимуществом является возможность быстрого заключения сделок с более чем одним инструментом, здесь работа с позициями (открытие и закрытие) выполняется за доли секунды. Операции характеризуются микрообъемами, притом они уравновешиваются большим их числом. Результаты — убытки и доходы — фиксируются моментально, поэтому здесь нужна сложная техническая база и качественная прямая связь с коммуникационными шлюзами. Ключевые черты высокочастотной торговли:

  • использование инновационных систем, способных исполнять позиции за миллисекунды;
  • осуществление скоростных сделок, характеризующихся крупными объемами и минимально возможной прибылью;
  • исключительно внутридневная торговля;
  • получение прибыли из маржи и микроколебаний цен;
  • использование всех категорий арбитражных сделок.

Самыми распространенными HFT-стратегиями являются маркетмейкинг, арбитраж задержек и статистический его вид, фронтраннинг. Последняя заключается в поиске объемных заявок на покупку и выставлении собственной мелкой, характеризующейся большей ценой. По мере исполнения алгоритм автоматически выставляет заявки немного выше, рассчитывая на проявление сопутствующих колебаний. Роботизированные операции, выполняемые в рамках алготрейдинга, создают около 55% ликвидности мировых фондовых бирж. С течением технологического развития инструментов процесс извлечения прибыли усложняется и дорожает. С профильного рынка постепенно вытесняются компании среднего звена, так как возрастают расходы на модернизацию технической базы, актуализацию программного обеспечения.



Понравилась статья? Поделиться с друзьями: