Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты

HabrXuất bản vào 2022-09-13Cập nhật gần nhất vào 2022-09-13

Tóm tắt

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

Nội dung Liên quan

a16z: Kỷ nguyên AI, cuộc đua giành nhân tài giữa các công ty bắt đầu từ việc đặt tên chức danh

Giá trị của vị trí Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (FDE) không nằm ở sự mới mẻ, mà ở việc định nghĩa lại một loại công việc vốn bị đánh giá thấp: triển khai công nghệ trực tiếp tại khách hàng. A16z gọi chiến lược này là "Title Arbitrage" - tận dụng chênh lệch tên gọi vị trí. Khi một năng lực trở nên quan trọng trong tổ chức nhưng tên gọi cũ chưa phản ánh giá trị, việc đặt tên mới trước giúp chiếm lợi thế thu hút nhân tài và định hình nhận thức thị trường. Tên vị trí là ngôn ngữ tổ chức. Nó phản ánh sự thay đổi giá trị của công việc, như từ "lập trình viên" lên "kỹ sư phần mềm". Palantir đã thành công khi biến FDE từ một vị trí bị xem nhẹ thành một vị trí có uy tín, thu hút nhân tài kết hợp kỹ thuật và hiểu nghiệp vụ. Tuy nhiên, không phải tên gọi mới nào cũng có giá trị. Sự khác biệt giữa một chức danh mới thực sự và "lạm phát chức danh" nằm ở việc nó có đại diện cho một khối lượng công việc mới thực sự hay không. Ví dụ: "Kỹ sư Luật" (Legal Engineer) đại diện cho một năng lực mới kết hợp AI và nghiệp vụ, trong khi "Kỹ sư Prompt" (Prompt Engineer) nhanh chóng lỗi thời vì nó không ổn định thành một nghề độc lập. Trong kỷ nguyên AI, sự thay đổi sâu sắc là sự xuất hiện của những cá nhân có đòn bẩy cao trong tổ chức - những người biết sử dụng AI để tự động hóa quy trình và giải quyết vấn đề. Một tên gọi vị trí mới (như Legal Engineer, GTM Engineer) cung cấp tính hợp pháp cho họ và cơ chế nhận diện cho tổ chức. Đối với các startup AI phục vụ doanh nghiệp (B2B), việc đặt tên cũng là một chiến lược. Hãy nghĩ xem sản phẩm của bạn sẽ tạo ra vị trí công việc mới nào trong tổ chức khách hàng. Một tên gọi vị trí thành công sẽ củng cố nhận thức về sản phẩm của bạn. Khi ranh giới giữa sản phẩm và dịch vụ AI ngày càng mờ đi, các vị trí như FDE lại trở nên quan trọng. Thách thức không phải là loại bỏ hoàn toàn dịch vụ, mà là ai biết định danh, tổ chức và sản phẩm hóa được phần dịch vụ gần nhất với vấn đề thực tế của khách hàng và tạo ra thông tin chiều sâu cho sản phẩm. Ai nói rõ điều này trước, người đó sẽ chiếm được nhận thức của khách hàng.

marsbit26 phút trước

a16z: Kỷ nguyên AI, cuộc đua giành nhân tài giữa các công ty bắt đầu từ việc đặt tên chức danh

marsbit26 phút trước

Báo cáo tài chính đầu tiên sau IPO của CBRS: Doanh thu tăng gấp đôi nhưng chỉ dẫn biên lợi nhuận gộp sụt giảm mạnh, lộ trình thực hiện đơn hàng lớn từ OpenAI quá dài

Cerebras (CBRS) công bố báo cáo tài chính đầu tiên sau IPO, ghi nhận doanh thu cốt lõi quý 1/2026 đạt 191,3 triệu USD, tăng 92%, vượt kỳ vọng. Tuy nhiên, dự báo tỷ suất lợi nhuận gộp cốt lõi cho quý 2 giảm mạnh từ 46,5% xuống 36%-38%, khiến giá cổ phiếu giảm hơn 10% sau giờ giao dịch. Công ty đang chuyển đổi từ mô hình bán phần cứng sang cung cấp sức mạnh tính toán dưới dạng dịch vụ điện toán đám mây, dẫn đến sự thay đổi cơ cấu doanh thu. Việc thiếu công suất trung tâm dữ liệu buộc Cerebras phải thuê lại hệ thống từ khách hàng để đẩy nhanh việc triển khai cho hợp đồng lớn với OpenAI (trị giá hơn 20 tỷ USD), gây áp lực chi phí tạm thời. Mặc dù có hợp đồng lớn với OpenAI (dự kiến bắt đầu đóng góp doanh thu từ tháng 2/2026) và khuôn khổ hợp tác với AWS (dự kiến đóng góp từ năm 2027), Cerebras vẫn phụ thuộc cao vào hai thực thể liên kết từ UAE (chiếm 86% doanh thu năm tài chính 2025). Định giá hiện tại của CBRS ở mức cao, phản ánh kỳ vọng lớn vào việc thực hiện thành công các hợp đồng này và nắm bắt cơ hội trong thị trường điện toán suy luận AI đang phát triển. Tuy nhiên, các rủi ro bao gồm con đường phục hồi tỷ suất lợi nhuận không rõ ràng, sự cạnh tranh ngày càng tăng và điều khoản mở khóa cổ phiếu nội bộ không thông thường có thể được kích hoạt sớm.

marsbit26 phút trước

Báo cáo tài chính đầu tiên sau IPO của CBRS: Doanh thu tăng gấp đôi nhưng chỉ dẫn biên lợi nhuận gộp sụt giảm mạnh, lộ trình thực hiện đơn hàng lớn từ OpenAI quá dài

marsbit26 phút trước

Phỏng vấn CEO Strategy: Sau khi bán Bitcoin, liệu STRC có thể phục hồi?

Phong Le, CEO của MicroStrategy (MSTR), đã giải thích về việc công ty bán 32 Bitcoin gần đây trong một cuộc phỏng vấn. Ông nhấn mạnh rằng động thái này nhằm mục đích kiểm tra tính thanh khoản và quy trình nội bộ, chứ không phải do lo ngại về các giao thức DeFi sử dụng STRC (Strategy Preferred Stock). MicroStrategy, với tư cách là công ty nắm giữ Bitcoin lớn nhất, vẫn giữ vững niềm tin vào tài sản này và xem đây là chiến lược dài hạn. Le cho biết hơn 80% STRC do các nhà đầu tư cá nhân nắm giữ và phần lớn là các tổ chức đầu tư dài hạn, với tỷ lệ nắm giữ qua DeFi rất nhỏ. Việc bán Bitcoin một lượng nhỏ là để chứng minh khả năng tiếp cận tài sản cho các chủ nợ và thể hiện kỷ luật đối với các cơ quan xếp hạng. Ông cũng mô tả cơ chế ra quyết định minh bạch tại MicroStrategy, liên quan đến Hội đồng quản trị và các mô hình tài chính phức tạp, trái ngược với cấu trúc quyền lực tập trung ở một số công ty tiền mã hóa khác. Le khẳng định công ty có nhiều lựa chọn để huy động vốn, nhưng chiến lược "không làm gì cả" và kiên trì nắm giữ kho Bitcoin khổng lồ (hiện 845.000 BTC) là một lựa chọn quan trọng, đã được chứng minh trong thị trường giá xuống năm 2022. Về STRC, Le thừa nhận sản phẩm này còn non trẻ và giá hiện đang thấp hơn mệnh giá 100 USD. Ông tin rằng việc bổ sung dự trữ và cơ chế trả cổ tức bán nguyệt bắt đầu từ ngày 30/6 sẽ giúp STRC dần trở lại mệnh giá. Ông nhấn mạnh sản phẩm được thế chấp vượt mức và việc thanh toán cổ tức không phải là vấn đề. Cuối cùng, Le chia sẻ tầm nhìn về sự hội tụ giữa AI và Bitcoin, hình dung một tương lai nơi hàng nghìn tỷ tác nhân AI sẽ sử dụng mạng lưới phi tập trung và Bitcoin. Triết lý của MicroStrategy là thúc đẩy việc áp dụng Bitcoin rộng rãi thông qua nhiều kênh khác nhau, từ tự lưu giữ đến ETF.

marsbit58 phút trước

Phỏng vấn CEO Strategy: Sau khi bán Bitcoin, liệu STRC có thể phục hồi?

marsbit58 phút trước

Tranh Luận Về Thuế Staking Ethereum Bùng Nổ Trước Đề Xuất Định Hướng Lại Doanh Thu Của Người Xác Thực

Một đề xuất mới trên diễn đàn Ethereum Research đã đưa vấn đề kinh tế staking trở lại vào tâm điểm. Đề xuất có tên "Validator Redirected Revenue" (Doanh thu Chuyển hướng từ Trình xác thực) đề cập đến cơ chế cho phép các trình xác thực chuyển hướng một phần phần thưởng staking của họ để tài trợ cho các dự án phúc lợi công cộng trong hệ sinh thái Ethereum, nhằm giải quyết bài toán lâu dài về nguồn tài trợ bền vững. Tuy nhiên, đề xuất này ngay lập tức bị chỉ trích là một "loại thuế đánh vào staking". Các nhà phê bình lo ngại nó có thể làm thay đổi dòng doanh thu dự kiến của trình xác thực, chính trị hóa quá trình xác thực và tạo ra áp lực trong việc lựa chọn đối tượng nhận tài trợ. Trong khi đó, những người ủng hộ cho rằng đây là mô hình cần thiết để đảm bảo tài trợ lâu dài cho nghiên cứu, cơ sở hạ tầng và các công cụ phát triển của Ethereum. Điều quan trọng cần lưu ý là đề xuất này chỉ đang ở giai đoạn đầu thảo luận trên diễn đàn nghiên cứu, chưa được phê duyệt và hoàn toàn không phải là một phần của sự đồng thuận Ethereum hiện tại. Con đường từ ý tưởng đến thay đổi giao thức thực tế là rất dài và không chắc chắn. Tuy vậy, cuộc tranh luận này vẫn có ý nghĩa thị trường vì nó liên quan trực tiếp đến động lực kinh tế cốt lõi của staking Ethereum, khiến các nhà đầu tư và chủ sở hữu ETH cần theo dõi sát sao.

bitcoinist1 giờ trước

Tranh Luận Về Thuế Staking Ethereum Bùng Nổ Trước Đề Xuất Định Hướng Lại Doanh Thu Của Người Xác Thực

bitcoinist1 giờ trước

Nhà sáng lập IOSG: Ethereum không cần một lần nữa đức tin vào công nghệ, nó cần một sự thỏa hiệp kiểu Elon Musk

Tác giả IOSG cho rằng Ethereum không cần thêm niềm tin vào công nghệ mà cần một sự thỏa hiệp theo phong cách Elon Musk. Sự kiện ETH Labs, với sự hậu thuẫn của các công ty nắm giữ ETH lớn, cho thấy thị trường đang bỏ phiếu bằng vốn chống lại mô hình quản trị "vô vi" và phi tập trung hiện tại của Ethereum Foundation (EF). Bài viết so sánh sự khác biệt giữa Musk và Vitalik Buterin (V). Trong khi Musk thấu hiểu thực tế kinh doanh và sẵn sàng lao vào để giải quyết các vấn đề thực tế, V bắt đầu từ những giá trị và công nghệ thuần túy, kỳ vọng thực tế sẽ tự hình thành. Tuy nhiên, trong bối cảnh hiện nay với nhiều lựa chọn blockchain và sự dịch chuyển chú ý sang AI, Ethereum thiếu một "killer app" cấp độ Starlink và một người sáng lập sẵn sàng dấn thân vào thế giới thực để xây dựng các ứng dụng thực tế. Vấn đề cốt lõi của EF được chỉ ra là quản lý yếu kém dẫn đến chảy máu chất xám, chứ không phải chiến lược. Mô hình mới với nhiều tổ chức độc lập như ETH Labs có thể giải quyết vấn đề tập trung nhưng lại đặt ra thách thức về sự gắn kết và điều phối chung. Sự gắn kết này không thể chỉ đến từ giá trị của ETH như một tài sản tham chiếu chung hay từ các "cá voi", mà phải bắt nguồn từ một tầm nhìn thực tế, rõ ràng về ứng dụng trong thế giới thực mà mọi người có thể cùng hướng tới. Tác giả nhấn mạnh cửa sổ cơ hội chỉ còn khoảng 12-18 tháng. Để cạnh tranh, Ethereum cần một người sáng lập tập trung vào ứng dụng thực tế và một tầm nhìn hấp dẫn đủ để thu hút nhân tài hàng đầu. Ánh sáng lý tưởng của V cần một sự "cúi xuống" dấn thân vào thực tế, và thời gian cho hành động đó đang cạn dần.

marsbit2 giờ trước

Nhà sáng lập IOSG: Ethereum không cần một lần nữa đức tin vào công nghệ, nó cần một sự thỏa hiệp kiểu Elon Musk

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片