Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты

HabrPublished on 2022-09-13Last updated on 2022-09-13

Abstract

В статье раскрываются основные понятия алготрейдинга. Отдельно рассмотрены хэдж-фонды, площадки для алготрейдинга, а также его преимущества. Отмечается, что алготрейдинг используется в банковском секторе и на крипторынке.

Понятие об алготрейдинге

Понятие алгоритмического трейдинга имеет два основных определения:

— Алготрейдинг. Автосистема, которая может торговать без трейдера в заданном ей алгоритме. Система необходима для получения прямой прибыли за счёт автоанализа рынка и открытия позиций. Этот алгоритм ещё называют «торговым роботом» либо «советником».

— Алгоритмическая торговля. Исполнение крупных ордеров на рынке, когда они в автоматическом порядке делятся на части и постепенно открываются в соответствии с заданными правилами. [1]

Если упростить, алгоритмическая торговля — это автоматизация повседневных операций, выполняемых трейдерами, которая позволяет уменьшить время, необходимое для анализа информации об акциях, расчёта математических моделей и проведения транзакций.

Важно, что автоматизация процессов позволяет решить важнейшую проблему человеческого фактора. К данному фактору можно отнести эмоциональность, домыслы, интуицию, неверные прогнозы, ошибки мышления. Все это может препятствовать получению прибыли.

Суть алгоритмической торговли заключается 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. [2]

По оценке ZeroHedge, 84% сделок на мировых биржах осуществляется с помощью инструментов высокочастотного трейдинга (high-frequency trading) — основного вида алгоритмической торговли, при котором специализированные программы в автоматическом режиме ищут возможности для заработка, продают и покупают позиции в доли секунды.

Хедж-фонды

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.

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».

Крупнейший фонд Bridgewater Associates, основанный Реем Делио (Ray Dalio), управляет активами на $160 млрд, базируясь на количественных инвестициях (quantitative investing). Прибыль инвесторов компании за год составила $5 млрд. [3]

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 – Deutsche Bank, Goldman Sachs, Morgan Stanley и подобных.

Сейчас в хедж-фондах сосредоточено около $3,5 трлн — эта цифра сопоставима с ВВП Германии и почти в полтора раза превышает ВВП Великобритании. При этом приблизительно 50% активов сосредоточено в первой сотне хедж-фондов, которые составляют когорту самых главных имен в индустрии. К примеру, в Bridgewater Associates сейчас $122 млрд, в AQR Capital Management — $70 млрд, а в Two Sigma — $53 млрд.

Хедж-фонды широко известны в узких кругах. Их клиенты — крупные институциональные инвесторы: пенсионные и суверенные фонды, страховые компании и прочие крупные финансовые институты. Кроме того, хедж-фонды популярны среди состоятельных клиентов всего мира, которые имеют возможность инвестировать в них через премиальные банки и фэмили-офисы.

Эти фонды интересны прежде всего своим соотношением риска и доходности. К примеру, один из крупных и авторитетных алгоритмических фондов — Two Sigma Spectrum — за три года показал такую же доходность, что и фондовый индекс S&P 500, но с гораздо меньшим риском. В то время как американский индекс был крайне волатилен в некоторые периоды, доходность хедж-фонда не просто «держала удар», но и росла. Если посмотреть на график с 2005 года — момента создания фонда, то можно увидеть, что стратегия Two Sigma Spectrum значительно обгоняет индикатор S&P 500.

Применение и рынки

Использование автоматических роботов получило широкое распространение 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.

Биржевые организации можно считать наиболее заинтересованными в развитии алгоритмической торговли.

Наиболее популярные платформы для алгоритмической торговли можно представить следующим списком:

— TSLab – имеет возможность создания сложных алгоритмических систем, обладает практичным визуальным рядом и возможностью редактирования, имеется просмотр работы скрипта;

— Wealth-Lab – из достоинств отметим построение торговых систем со встроенным мастером стратегий, построение мультисистем, разработка на любом языке .NET, проверка стратегии по всем инструментам;

— MetaStock/ TradeScrip – отметим большую библиотеку индикаторов и формул, большое количество модулей программы, высокую скорость работы;

Большинство брокерских API имеют интерфейсы на C++ и/или Java. Частота совершения торговых операций — важнейший элемент алгоритма торгового движка. Робот может посылать сотни приказов в минуту, поэтому производительность системы крайне важна. Если система реализована не очень хорошо, то неизбежно возникновение значительного проскальзывания между ценой, когда приказ должен был быть выставлен и той, по которой он реально исполнился. Это может драматическим образом сказать на доходности.

Языки программирования вроде C++/Java обычно лучше всего подходят для написания торгового движка, но при их использовании возникают вопросы по времени разработки, легкости тестирования и поддержки кода. В тех случаях, когда важна скорость работы (например, в случае HFT-трейдинга), используются эффективные низкоуровневые языки — C++ и даже чистый С.

При помощи C++ разрабатываются в основном два типа торговых роботов:

— торговый двигатель – доступная и простая система, отвечающая за выполнение легких задач;

— торговый робот для управления настройками – данная система отвечает за управление алгоритмами и редактирует интерфейс пользователя, включает в себя механизмы представления результатов торговли.

Эффективность алгоритмической торговли в крипте

Алгоритмический трейдинг криптовалютами сегодня набирает обороты. В массе своей крупные (и наиболее надежные) биржи не только не препятствуют автоматизированной торговле, но и поощряют ее. Как минимум потому, что получают комиссию с каждой транзакции, вне зависимости от того, теряет или зарабатывает деньги клиент.

В криптотрейдинге возможны различные стратегии. Основные — это арбитраж, который предполагает заработок на разнице в цене актива на разных рынках (допустим, на двух биржах), и маркет-мейкинг, то есть игра на курсах монет и их деривативов.

Системами алготрейдинга пользуются как профессионалы, в том числе на стороне финансовых организаций, так и «любители» — простые обладатели криптовалют, пытающиеся приумножить свой капитал. Решения такого класса разнятся по степени сложности и по принципам устройства. Выделим три основные категории ПО для работы с криптобиржами:

— боты с заранее прописанной логикой;

— обучаемые торговые роботы на базе технологий ИИ и machine learning;

— роботы-советники.

Отметим, что в мир криптовалют пришли гранды высокочастотной биржевой торговли, включая Jump Trading и Tower Research, а торговые платформы на базе искусственного интеллекта постоянно совершенствуются.

Достоинства и недостатки алготрейдинга

Преимущества алготрейдинга — это, прежде всего, отсутствие у них недостатков ручной торговли.

Достоинства алготрейдинга:

— Автоматизация процессов;

— Отсутствие физических ограничений и человеческого фактора;

— Строго и неуклонно следуют заданной программе.

Однако, при всех достоинствах, алготрейдинг имеет определенные недостатки:

— Ошибки в программе. Если программист допустит ошибку, робот неуклонно будет следовать ошибочной программе и потеряет деньги.

— Достаточная сложность программ. При разработке алгоритмов нужно разбираться не только в программировании, но и в трейдинге. Это требует специализированных навыков и опыта.

— Отсутствие информации. В свободном доступе очень мало информации по алготрейдингу.

— Недостаток гибкости при изменении рынка. В ручном режиме проще подстроиться под быстрые изменения, чем менять весь алгоритм в программе.

В заключение нужно отметить, что алготрейдинг позволяет не только увеличить прибыль от торговли, но и снизить нагрузку на трейдера. Есть много вариаций алготрейдинга. Использоваться он может как на валютном, так и на фондовом рынках. У роботов существуют свои проблемы, но они все же менее значимые, чем недостатки ручной формы трейдинга.

Askarbekov для Habr.com

Related Reads

a16z: In the AI Era, Company Competition for Talent Starts with Job Title Naming

The article discusses how companies in the AI era are competing for talent through strategic "title arbitrage," or the renaming of key roles to reflect and attract new, high-value capabilities. It uses Palantir's creation of the "Forward-Deployed Engineer" (FDE) as a prime example. This title reframed client-facing technical work from a peripheral "implementation" role into a core, high-status engineering function. The move was strategic, allowing Palantir to attract talent that blended technical skill with business acumen and to dominate the market's perception of this capability. The piece argues that job titles are an organizational language that signals the value and authority of certain work. Effective new titles, like "Data Scientist" or "Site Reliability Engineer," emerge when a role's strategic importance genuinely outgrows its old name. Conversely, mere title inflation without substantive change is ineffective. For AI companies, particularly in B2B, this is a crucial strategy. AI transformation creates new high-leverage roles (e.g., "Legal Engineer," "GTM Engineer") that combine domain expertise with technical automation. By naming these roles, a company can help clients internally legitimize these change-makers. This, in turn, builds market mindshare, associating the company with the new capability. In conclusion, as AI blurs the lines between product and service, the ability to accurately name and organize the critical, client-adjacent work that defines product learning will be a key competitive advantage. The first to define this new organizational language plants a flag in the market's mind.

marsbit29m ago

a16z: In the AI Era, Company Competition for Talent Starts with Job Title Naming

marsbit29m ago

Interview with Strategy CEO: Can STRC Recover After Selling Bitcoin?

Interview with Strategy CEO Phong Le on the recent sale of 32 Bitcoin and its impact. He clarifies the move was a small, strategic action to demonstrate liquidity to debt holders, test internal processes, and prove operational discipline—not a response to fears of a "death spiral" from DeFi protocols leveraging STRC (Strategy's preferred stock product), which he notes holds less than 10% of STRC. Le emphasizes Strategy’s long-term focus as the largest corporate Bitcoin holder, using the adage that markets are a "voting machine" short-term but a "weighing machine" long-term. Decision-making is data-driven, involving the board, complex modeling, and multiple stakeholder considerations, moving beyond a founder-centric model. He outlines various capital options but stresses the strategic importance of "doing nothing" as a valid choice, citing resilience built during the 2022 bear market. Le expresses unwavering belief in Bitcoin's foundational value for global sovereignty and its future role in an AI-driven economy with trillions of autonomous agents. Addressing STRC's current price below its $100 face value, Le explains recent pressure was due to using dollar reserves for bond buybacks. He expects STRC to return to par as reserves are replenished and its semi-monthly dividend payments begin, noting the product is heavily over-collateralized. Finally, Le confirms the company sold Bitcoin the week prior to May 31st, as disclosed in an 8-K filing, leaving prediction market interpretations to others. The overarching philosophy remains "Spread Bitcoin with love," embracing all methods of gaining Bitcoin exposure.

marsbit1h ago

Interview with Strategy CEO: Can STRC Recover After Selling Bitcoin?

marsbit1h ago

IOSG Founder: Ethereum Doesn't Need Another Leap of Technical Faith, It Needs a Musk-style Compromise

Jocy, founder of IOSG Ventures, argues that Ethereum does not need renewed technological faith but a "Musk-like compromise." The recent formation of ETHLabs—funded by major ETH holders like BitMine and Lubin—highlights a market-driven move to fill a gap left by the Ethereum Foundation (EF), signaling a loss of confidence in its decentralized, hands-off approach. The core critique contrasts Vitalik Buterin's (V) idealistic, technology-first vision with Elon Musk's pragmatic, business-driven execution. The author asserts Ethereum's current shortage is not another technical roadmap but a clear, real-world application narrative and a leader willing to engage directly with commercial realities—like Musk. Internal issues are emphasized, citing EF's management problems and talent drain. While the new decentralized model with independent nodes like ETHLabs addresses the single foundation's limitations, it risks fragmentation without cohesive direction. True cohesion, the author suggests, must come from a shared, compelling narrative around ETH's value, not just from aligned financial interests. Independence claims for new entities are seen as aspirational, needing years of transparency to build trust. The ultimate threat is not competitors like Solana, but the broader shift of attention and talent toward AI. Ethereum has a limited window—12 to 18 months—to recapture focus by delivering tangible, real-world applications. The conclusion urges V to shift from abstract ideals to grounded, pragmatic leadership. The time for this crucial pivot is running out.

marsbit2h ago

IOSG Founder: Ethereum Doesn't Need Another Leap of Technical Faith, It Needs a Musk-style Compromise

marsbit2h ago

Trading

Spot
Futures
活动图片