Преимущества алго-трейдинга и важность анализа маркет-даты

Habr發佈於 2022-09-13更新於 2022-09-13

文章摘要

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

你可能也喜歡

a16z:AI 时代,公司争夺人才先从职位命名开始

本文探讨了在AI时代,公司如何通过重新命名职位来争夺人才和定义新兴能力。文章以Palantir创造的“前沿部署工程师”(FDE)为例,说明这一角色将客户现场的技术落地工作从边缘的售后或实施范畴,提升为一种关键的组织能力。这种策略被称为“职位名称套利”,即当某种能力价值上升而旧有职位名称未能体现时,抢先定义新职位可以吸引人才并占据市场心智。 职位名称是一种组织语言,反映了工作的价值变迁。从“程序员”到“软件工程师”,从“数据录入”到“机器学习工程师”,名称的变化标志着该工作在商业中战略地位的提升。有效的命名不是虚假镀金,而应基于真实涌现的新工作模式,例如“法律工程师”或“增长工程师”,它们对应了AI时代所需的、兼具业务理解和自动化能力的新角色。 对于AI to B创业者而言,思考产品将在客户组织内催生何种新岗位至关重要。为一个新角色命名(如Legal Engineer),能帮助客户内部识别和授权这些高杠杆个体,从而反过来巩固产品的心智定位。文章指出,AI转型的深层挑战往往在于组织缺乏语言来认可那些创造新价值的人。 当前,AI原生公司的产品与服务边界日益模糊,客户现场经验直接塑造产品演进。因此,像FDE这样能准确描述“在客户现场将复杂需求转化为可复制能力”的职位名称,比传统的“售后”或“实施”更贴合实际价值。最终,成功的公司不仅能命名新能力,更能从汇报线、激励机制等方面真正将这些角色置于组织的核心,从而构建竞争壁垒。

marsbit31 分鐘前

a16z:AI 时代,公司争夺人才先从职位命名开始

marsbit31 分鐘前

IOSG创始人:以太坊不需要再来一次技术信仰,它需要一次马斯克式的妥协

IOSG创始人Jocy撰文指出,以太坊当前的核心问题并非缺乏技术信仰或路线图,而是需要一个“马斯克式的妥协”——即创始人Vitalik需要更深入地理解商业现实,并亲自推动以太坊在现实世界中的杀手级应用落地。 文章认为,近期由前EF研究员和大型ETH持有方支持的ETHLabs等新机构的出现,是市场对以太坊基金会“无为而治”模式投下的不信任票。Vitalik与马斯克的根本区别在于,后者善于先吃透商业逻辑再驱动技术,而以太坊则习惯从技术和价值观出发,期待生态自行生长。在当下多链竞争、注意力向AI迁移的时代,这种模式的运气已不可持续。 作者指出,以太坊面临的真正威胁是注意力的流失,而不仅仅是其他区块链的竞争。解决方案在于构建一个清晰的、能吸引顶尖人才的现实世界应用叙事。尽管以太坊基金会正试图通过分散化治理(如多节点独立决策)来应对挑战,但这可能带来方向碎片化、凝聚力不足的新问题。真正的凝聚力不能仅靠共同持有ETH资产,更需要一个所有人都看得懂并愿意押注的共同目标。 文章最后强调,留给以太坊“俯身入局”、专注商业应用的时间窗口可能只有12到18个月,时间是其最无情的对手。创始人需要从仰望星空转向亲自下场,才能让理想之光真正照进现实。

marsbit2 小時前

IOSG创始人:以太坊不需要再来一次技术信仰,它需要一次马斯克式的妥协

marsbit2 小時前

交易

現貨
合約
活动图片