Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты

HabrDipublikasikan tanggal 2022-09-13Terakhir diperbarui pada 2022-09-13

Abstrak

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

Bacaan Terkait

a16z: Di Era AI, Perebutan Talenta Perusahaan Dimulai dari Pemberian Nama Jabatan

**Ringkasan: Arbitrase Judul Pekerjaan di Era AI** Artikel ini membahas pentingnya penamaan atau "judul" (title) pekerjaan sebagai strategi dalam merebut talenta dan membentuk persepsi di era AI, yang disebut sebagai "title arbitrage". Konsep ini diilustrasikan dengan contoh **FDE (Forward-Deployed Engineer)** yang dipopulerkan Palantir. Alih-alih disebut sebagai "insinyur implementasi" atau "dukungan pelanggan", FDE mendefinisikan ulang pekerjaan teknis di lokasi klien sebagai peran inti yang kompleks dan bernilai tinggi, menarik talenta rekayasa yang juga mahir menghadapi klien. Judul pekerjaan adalah **bahasa organisasi**. Perubahannya (misalnya dari "programmer" ke "software engineer", atau "clerk" ke "data scientist") mencerminkan pergeseran nilai strategis suatu kemampuan dalam bisnis. Penamaan yang tepat mengakui dan memberi legitimasi pada kemampuan baru. Di era AI, transformasi bukan hanya tentang alat yang lebih pintar, tetapi tentang kemunculan **individu berpengaruh baru** dalam organisasi—mereka yang mahir menggunakan AI, mengotomatisasi alur kerja, dan menerjemahkan masalah kompleks menjadi sistem. Judul baru seperti **Legal Engineer** atau **GTM Engineer** membantu mengidentifikasi, memberi wewenang, dan mempertahankan talenta semacam ini. Bagi startup AI, menciptakan dan mempopulerkan judul pekerjaan baru untuk peran yang lahir dari produk mereka adalah strategi. Ini membantu klien dalam mobilisasi internal dan membangun asosiasi kuat antara perusahaan dengan kemampuan spesifik tersebut. Kesimpulannya, dalam dunia perangkat lunak AI di mana batas antara produk dan layanan kabur, kemampuan untuk mendefinisikan, menamai, dan mengorganisir peran baru—terutama yang menjembatani produk dengan masalah nyata klien—dapat menjadi pembeda kompetitif dan dasar bagi keunggulan yang berkelanjutan.

marsbit24m yang lalu

a16z: Di Era AI, Perebutan Talenta Perusahaan Dimulai dari Pemberian Nama Jabatan

marsbit24m yang lalu

CBRS Laporan Keuangan Pertama Setelah IPO: Pendapatan Meningkat Dua Kali Lipat Namun Panduan Margin Kotor Turun Drastis, Realisasi Kontrak OpenAI Membutuhkan Waktu Lama

**Laporan Keuangan Pertama Cerebras (CBRS): Pendapatan Naik 2x, Tapi Panduan Margin Kasar Turun Drastis** Cerebras Systems (CBRS) melaporkan laporan kuartal pertama setelah IPO. Pendapatan inti Q1 mencapai $191.3 juta, naik 92% (y/y) dan melampaui ekspektasi pasar. Namun, panduan margin kotor inti untuk Q2 turun drastis dari 46.5% menjadi kisaran 36%-38%, menyebabkan saham anjlok >10% setelah jam perdagangan. **Poin Kunci:** 1. **Pertumbuhan & Panduan Kuat:** Panduan pendapatan inti tahunan $855-$865 juta (naik 69%) lebih tinggi dari ekspektasi pasar. Pendapatan layanan cloud melonjak 178%. 2. **Transformasi Model Bisnis:** CBRS beralih dari "menjual chip" ke "menjual daya komputasi" (cloud). Untuk memenuhi kontrak komputasi inferensi besar dengan OpenAI (>$20 miliar) dan AWS, perusahaan lebih banyak menempatkan perangkat keras ke cloud miliknya sendiri, yang sementara mengurangi margin. 3. **Tantangan:** Konsentrasi pelanggan masih tinggi (86% pendapatan dari dua entitas terkait UEA). Realisasi pendapatan penuh dari kontrak OpenAI dan AWS membutuhkan waktu (2026/2027). Valuasi tetap tinggi (~50x P/S berdasarkan panduan 2026). 4. **Logika Bull vs Bear:** Para **bull** percaya keunggulan kecepatan chip Cerebras untuk inferensi AI akan merebut pangsa pasar, didukung kontrak besar. Para **bear** meragukan keunggulan tersebut bisa bertahan, khawatir dengan margin yang lebih rendah dari model cloud, konsentrasi pelanggan, dan risiko pelepasan saham insider jika kapitalisasi pasar tetap di atas $40 miliar.

marsbit24m yang lalu

CBRS Laporan Keuangan Pertama Setelah IPO: Pendapatan Meningkat Dua Kali Lipat Namun Panduan Margin Kotor Turun Drastis, Realisasi Kontrak OpenAI Membutuhkan Waktu Lama

marsbit24m yang lalu

Wawancara CEO Strategy: Setelah Jual Bitcoin, Bisakah STRK Pulih Kembali?

**Wawancara dengan CEO Strategi: Bisakah STRATEGI Pulih Setelah Penjualan Bitcoin?** Dalam wawancara ini, CEO Strategy Phong Le menjelaskan alasan di balik penjualan 32 Bitcoin yang menggegerkan pasar. Ia menekankan bahwa keputusan tersebut adalah bagian dari strategi jangka panjang untuk membuktikan likuiditas dan menguji proses internal, bukan reaksi panik. Le menegaskan bahwa perusahaan tetap memegang keyakinan kuat pada Bitcoin sebagai aset fundamental. Le menjelaskan bahwa mayoritas STRATEGI (Strategy Preferred Stock) dipegang oleh investor ritail dan institusional jangka panjang, sehingga risiko "death spiral" dari protokol DeFi minimal. Ia juga membeberkan proses pengambilan keputusan yang ketat di perusahaan, melibatkan dewan direksi dan analisis data mendalam. Menyikapi volatilitas harga STRATEGI, CEO menyatakan perusahaan memiliki banyak opsi pendanaan, namun strategi "tidak melakukan apa-apa" (holding Bitcoin) tetap menjadi pilihan penting, sebagaimana terbukti selama bear market 2022. Keyakinannya pada nilai dasar Bitcoin dan visi tentang peran kripto di masa depan ekonomi robot dan AI membuatnya optimis. Mengenai pemulihan harga STRATEGI ke nilai pari $100, Le yakin dengan diisi kembali cadangan dolar dan dimulainya mekanisme pembayaran dividen pertama pada 30 Juni, produk yang sangat dijaminkan ini akan secara bertahap kembali ke level tersebut. Ia menutup dengan menegaskan transparansi perusahaan terkait penjualan Bitcoin, sebagaimana tercatat dalam dokumen 8-K.

marsbit55m yang lalu

Wawancara CEO Strategy: Setelah Jual Bitcoin, Bisakah STRK Pulih Kembali?

marsbit55m yang lalu

Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Keyakinan Teknologi, Ia Butuh Kompromi Gaya Elon Musk

**Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Kepercayaan Teknis, Tapi Perlu Kompromi ala Musk** Penulis menilai pembentukan ETHLabs bukan sekadar "yayasan kedua", melainkan sinyal pasar yang tidak percaya pada pendekatan "berdiam diri dan terdesentralisasi" Ethereum Foundation (EF). Ini adalah suara modal, bukan forum. Perbedaan mendasar antara Vitalik Buterin (V) dan Elon Musk terletak pada pendekatan: Musk memahami bisnis dan realitas terlebih dahulu, lalu menyesuaikan teknologi; V berangkat dari teknologi murni dan mengharapkan realitas tumbuh sendiri. Keberuntungan Ethereum dengan aplikasi seperti DeFi dan NFT mungkin tidak bertahan karena kini ada banyak pilihan lain. Ethereum saat ini membutuhkan bukan roadmap teknis baru, melainkan **seseorang yang turun langsung memahami bisnis dan bersungguh-sungguh mengejar aplikasi dunia nyata**. Harapannya adalah V mempelajari cara Musk membangun bisnis dan fokus pada pertanyaan: aplikasi dunia nyata apa yang bisa dijalankan Ethereum? Masalah EF sebenarnya adalah manajemen dan aliran keluar talenta, yang tidak bisa diatasi oleh pendiri yang menjaga jarak. Model baru dengan banyak "steward" seperti ETHLabs berisiko fragmentasi tanpa arah bersama. Kohesi sejati harus datang dari nilai ETH sebagai aset bersama, tetapi ini memerlukan **narasi dunia nyata yang jelas dan dapat dipahami semua pihak**. Kredibilitas dan independensi struktur baru ini harus dibangun melalui waktu dan transparansi, bukan sekadar pengumuman. Ancaman terbesar Ethereum bukanlah pesaing seperti Solana, melainkan **pergeseran perhatian global ke AI**. Jendela waktu hanya 12-18 bulan. Untuk merebut kembali perhatian, dibutuhkan pendiri yang fokus pada aplikasi praktis dan narasi yang mampu menarik talenta terbaik. Cahaya idealisme V masih ada, tetapi untuk menyinari realitas, yang dibutuhkan bukanlah lagi menatap langit, melainkan **terjun ke dalam arena**. Dan waktu untuk tindakan itu hampir habis.

marsbit2j yang lalu

Pendiri IOSG: Ethereum Tidak Perlu Lagi Keyakinan Teknologi, Ia Butuh Kompromi Gaya Elon Musk

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片