Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты

HabrPublicado a 2022-09-13Actualizado a 2022-09-13

Resumen

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

Lecturas Relacionadas

a16z: En la era de la IA, la lucha por el talento comienza con la denominación de puestos

El concepto de "ingeniero desplegado en campo" (FDE) demuestra cómo el nombre de un puesto puede redefinir y elevar el valor de un rol tradicionalmente subestimado, como la implementación técnica en el sitio del cliente. Palantir popularizó este término, transformando la percepción de un trabajo de soporte en una capacidad estratégica clave. Esto ejemplifica el "arbitraje de títulos": crear nuevas denominaciones cuando una habilidad gana importancia, pero la terminología organizacional aún no refleja su valor. Un título no es solo una etiqueta, sino un lenguaje organizacional que otorga legitimidad, atrae talento y señala un cambio en la importancia estratégica del trabajo. En la era de la IA, este enfoque es crucial. La transformación con IA no solo se trata de herramientas más inteligentes, sino de crear nuevos roles de alto impacto, como el "ingeniero legal" o el "ingeniero de estrategia comercial". Para las empresas de IA que venden a otras empresas, nombrar estos nuevos puestos dentro de las organizaciones cliente es una estrategia que facilita la adopción, construye identidad y, en última instancia, crea ventajas competitivas. El resurgimiento del debate sobre el FDE refleja la naturaleza difusa de los productos de IA empresarial, donde los límites entre producto, servicio e implementación se desdibujan. El reto no es eliminar los servicios, sino identificar y renombrar las partes más valiosas y cercanas al cliente para integrarlas en el núcleo del aprendizaje y desarrollo del producto. Quien logre definir y organizar primero estas nuevas capacidades ganará una ventaja decisiva.

marsbitHace 23 min(s)

a16z: En la era de la IA, la lucha por el talento comienza con la denominación de puestos

marsbitHace 23 min(s)

CBRS: Ingresos duplican en primer informe tras salida a bolsa, pero pronóstico de margen bruto cae drásticamente; ruta de ejecución del gran contrato de OpenAI es demasiado larga

Cerebras (CBRS) presentó sus primeros resultados trimestrales tras su OPI, con ingresos centrales del Q1 de 1.913 millones de dólares, un aumento interanual del 92%, superando las expectativas. Sin embargo, la guía de margen bruto para el Q2 cayó bruscamente del 46,5% a un rango del 36-38%, lo que hizo que las acciones cayeran más de un 10% en operaciones extrabursátiles. La compañía, que fabrica chips a partir de obleas de silicio completas y apuesta por la IA para inferencia, tiene un contrato de más de 20.000 millones de dólares con OpenAI y un marco de colaboración con AWS. Su guía de ingresos anuales es de 855-865 millones de dólares. El informe revela una transición en su modelo de negocio: de vender hardware a vender potencia de cálculo en la nube. Esto explica en parte la presión sobre los márgenes, atribuida a la escasez temporal de capacidad en centros de datos. Aunque los ingresos superaron las expectativas, la concentración de clientes sigue siendo alta (dos entidades relacionadas de Emiratos Árabes Unidos representaron el 86% de los ingresos en el año fiscal 2025). Los grandes contratos con OpenAI (que comenzará a contribuir en 2026) y AWS (previsto para 2027) son prometedores pero de ejecución larga. Los analistas son mayoritariamente optimistas, con un precio objetivo medio de 300 dólares, apostando por la ventaja de velocidad de Cerebras en la inferencia de IA y el potencial de sus grandes acuerdos. Los escépticos señalan los desafíos en los márgenes, la intensa competencia (especialmente de NVIDIA) y la dependencia continua de pocos clientes. La valoración actual, cercana a los 50.000 millones de dólares, anticipa un crecimiento significativo que depende de la ejecución exitosa de estos contratos a largo plazo.

marsbitHace 24 min(s)

CBRS: Ingresos duplican en primer informe tras salida a bolsa, pero pronóstico de margen bruto cae drásticamente; ruta de ejecución del gran contrato de OpenAI es demasiado larga

marsbitHace 24 min(s)

Entrevista al CEO de Strategy: Después de vender Bitcoin, ¿puede STRC recuperarse?

Entrevista con Phong Le, CEO de MicroStrategy: Tras la venta de 32 bitcoins, ¿puede recuperarse el STRC? La venta de 32 bitcoins (unos 2,5 millones de dólares) por parte de MicroStrategy generó una amplia reacción en el mercado. El CEO Phong Le explica que la decisión, tomada con transparencia y disciplina, tenía dos objetivos principales: demostrar a los tenedores de deuda la capacidad de liquidez de los activos en Bitcoin y probar los procesos internos de venta. Asegura que la medida no fue una respuesta a los temores de un "espiral de muerte" relacionado con el producto de acciones preferentes STRC, ya que menos del 10% de este está en protocolos DeFi. Le destaca que MicroStrategy, el mayor tenedor corporativo de Bitcoin, opera con un riguroso proceso de decisión que involucra a la junta directiva y análisis de datos, lejos de ser una decisión unilateral. Reitera la estrategia a largo plazo de la compañía y su firme creencia en el valor subyacente de Bitcoin. Frente a la volatilidad, enfatiza la opción estratégica de "no hacer nada", como se hizo durante el mercado bajista de 2022. Sobre el STRC, un producto con apenas 10 meses, Le confía en que recuperará su valor nominal de 100 dólares, respaldado por el mecanismo de pago de dividendos que comienza el 30 de junio y la sólida sobrecolateralización del producto. Finalmente, aclara que la venta de Bitcoin sí ocurrió en la semana previa al 31 de mayo, tal como se reportó en los documentos oficiales 8-K de la compañía.

marsbitHace 54 min(s)

Entrevista al CEO de Strategy: Después de vender Bitcoin, ¿puede STRC recuperarse?

marsbitHace 54 min(s)

Fundador de IOSG: Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo de Musk

**Autora: Jocy, fundadora de IOSG** **Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo Musk.** El reciente lanzamiento de ETHLabs no es una bifurcación de la Fundación Ethereum (EF), sino que llena un vacío intencional dejado por ella. Financiado por grandes tenedores de ETH, este movimiento representa un voto de desconfianza del mercado hacia el modelo de gobernanza "pequeño y descentralizado" de la EF, mostrando que el ecosistema está actuando donde el liderazgo central es percibido como pasivo. La comparación clave es entre Vitalik Buterin (V) y Elon Musk. Mientras que Musk domina la realidad comercial y adapta la tecnología a ella, V parte de ideales técnicos puros esperando que la realidad emerja por sí misma. Esta aproximación funcionó en el pasado, pero hoy, con muchas alternativas, Ethereum carece de una narrativa comercial clara y aplicaciones del mundo real convincentes. El ecosistema debate si la falta es de una "killer app" o de esfuerzos comerciales (BD). En realidad, son dos caras de la misma moneda: Ethereum necesita que su liderazgo se sumerja y lidere la creación de aplicaciones prácticas con impacto tangible, no solo roadmaps técnicos. La crítica interna más severa señala que el problema de la EF es de gestión, no de estrategia. La fuga de talento es una gran amenaza. La nueva estructura propuesta, con múltiples nodos independientes como ETHLabs, busca descentralizar la responsabilidad pero enfrenta el desafío de mantener la cohesión y una dirección unificada sin fragmentarse. La cohesión futura no puede depender de una organización, sino del valor de ETH como activo de referencia común. Sin embargo, esto solo será posible si existe una narrativa sobre utilidad en el mundo real que una a todos los actores. Además, la verdadera independencia de estos nuevos nodos debe ganarse con transparencia y tiempo, no solo declaraciones. La amenaza más profunda no es Solana, sino la migración de la atención y el talento hacia la IA. Ethereum tiene una ventana de 12 a 18 meses. La infraestructura técnica por sí sola no recuperará esa atención. Se necesita una narrativa a una década que atraiga al mejor talento y un fundador dispuesto, como Musk, a ensuciarse las manos para construir aplicaciones reales. La luz del ideal de V no se ha apagado, pero para iluminar la realidad, necesita bajar del pedestal y sumergirse en la lucha. Y el tiempo para este giro se agota rápidamente.

marsbitHace 2 hora(s)

Fundador de IOSG: Ethereum no necesita otra fe tecnológica, necesita un compromiso al estilo de Musk

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片