Forex'te Algo ticareti: otomatik ticaret stiliyle ilgili ayrıntılar. Algoritmalar ve hisse senedi ticareti: Büyük işlemleri gizlemek ve hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek Algoritmik ticaretle ilişkili riskler

Sırasıyla ATS ve MTS olmak üzere otomatik veya mekanik ticaret sistemlerinin çalışması için net bir algoritmaya dayanan, tüccar tarafından formüle edilen işlemlerin açılması ve kapatılması prosedürü.

Algoritmik ticaretin özellikleri ve uygulaması

Algo ticareti, bir tüccarın rutin manipülasyonlarını otomatikleştirmek için uygun bir fırsattır; bu da borsa durumunu analiz etmek, işlemleri gerçekleştirmek ve matematiksel hesaplamalar yapmak için gereken sürenin azalmasına neden olur. ATS, çoğu zaman profesyonel stratejileri bile kârsız hale getiren insan faktörünün (duygular, panik, acele, spekülasyon) etkisini en aza indirmeye yardımcı olur. Ticaret, belirli bir aralıkta yer alan kotasyonların mevcut olasılığına dayanmaktadır. Hesaplamalar belirli bir varlığa ilişkin geçmiş verilere dayanır ve bir dizi çalışma aracını içerebilir. Piyasadaki sürekli değişiklikleri takip eden algoritma geliştiricileri, işlem yapma kurallarını formüle ettikleri ve bu mekanizmanın uygulanmasına yardımcı olan ticaret robotlarını seçtikleri temelde tekrarlanan modeller arıyorlar. Model seçme yöntemleri:

• genetik - algoritmaların oluşturulması bilgisayar sistemlerine emanet edilmiştir;
• otomatik - büyük miktarda veri ve test stratejileriyle çalışabilen programlar kullanılır;
• el kitabı - bilimsel yaklaşım matematiksel ve fiziksel modelleri dikkate alır.

Önde gelen algoritmik ticaret şirketleri, hata ve arıza olasılığını önemli ölçüde azaltan binlerce araç kullanıyor.

Türler ve potansiyel

Algoritma, belirli hedeflere ulaşmayı sağlayan bir dizi kesin talimattır. İkincisine bağlı olarak borsada 5 tür işlem vardır:

• istatistiksel;
• algoritmik yürütme ticareti;
• otomatik korunma;
• doğrudan erişim;
• yüksek frekanslı algoritmik ticaret.

MTS ve ATS'nin spekülatörler arasında artan popülaritesi, süreçlerin artan otomasyonundan, döviz işlemlerinin geçici olmasından ve işletme maliyetlerinin azalmasından kaynaklanmaktadır. Bankalar ayrıca ticaret platformlarında güncel fiyat teklifleri sağlamak, veri güncelleme hızını artırmak, fiyatların hesaplanmasında el emeğinin rolünü azaltmak ve işlem maliyetlerini en aza indirmek için algoritmalar kullanmaya başladı.

Yüksek frekanslı algoritmik ticaretin özü

Yüksek frekanslı algoritmik ticarete HFT ticareti de denir; diğer otomatik işlem biçimleri arasında en popüler olanıdır. Avantajı, birden fazla enstrümanla işlemleri hızlı bir şekilde sonuçlandırma yeteneğidir; burada pozisyonlarla çalışma (açılma ve kapanma) saniyeden çok daha kısa bir sürede gerçekleştirilir. Operasyonlar mikro hacimlerle karakterize edilir, ayrıca çok sayıda dengelenirler. Sonuçlar (kayıplar ve gelirler) anında kaydedilir, bu nedenle karmaşık bir teknik tabana ve iletişim ağ geçitleriyle yüksek kaliteli doğrudan bağlantıya ihtiyaç vardır. Yüksek frekanslı ticaretin temel özellikleri:

• pozisyonları milisaniyeler içinde gerçekleştirebilen yenilikçi sistemlerin kullanımı;
• büyük hacimli ve mümkün olan en düşük kârla karakterize edilen yüksek hızlı işlemlerin gerçekleştirilmesi;
• yalnızca gün içi ticaret;
• marjlardan ve fiyatlardaki mikro dalgalanmalardan kar elde etmek;
• Arbitraj işlemlerinin tüm kategorilerinin kullanımı.

En yaygın HFT stratejileri piyasa oluşturma, geciktirme arbitrajı ve bunun istatistiksel biçimi olan ön koşudur. İkincisi, büyük satın alma siparişlerini araştırmak ve daha yüksek fiyatla karakterize edilen kendi küçük siparişinizi vermekten oluşur. Uygulama ilerledikçe algoritma, eşlik eden dalgalanmaların tezahürüne güvenerek emirleri otomatik olarak biraz daha yükseğe yerleştirir. Algoritmik ticaretin bir parçası olarak gerçekleştirilen robotik işlemler, küresel borsaların likiditesinin yaklaşık %55'ini oluşturmaktadır. Araçların teknolojik gelişmesiyle birlikte kar elde etme süreci daha karmaşık ve daha pahalı hale geliyor. Teknik tabanı modernleştirme ve yazılımı güncelleme maliyetleri arttıkça, orta düzey şirketler yavaş yavaş çekirdek pazarın dışına itiliyor.

Algoritma, bir görevi veya süreci gerçekleştirmek için tasarlanmış, iyi tanımlanmış spesifik talimatlar dizisidir.

Algoritmik ticaret (otomatik ticaret, kara kutu ticareti veya basitçe algo ticareti), bir tacir için imkansız olan bir hız ve sıklıkta kar amaçlı bir ticaret yapmak için belirli bir dizi talimatı yürütmek üzere programlanmış bilgisayarları kullanma sürecidir. Belirli kurallar dizisi zamanlamaya, fiyata, miktara veya herhangi bir matematiksel modele dayanmaktadır. Algo ticareti, yatırımcılar için ticaret fırsatlarının yanı sıra, piyasaları daha likit hale getirir ve ticaret faaliyetleri üzerindeki insanın duygusal etkilerini ortadan kaldırarak ticareti daha sistematik hale getirir. (Daha fazla ayrıntı için bkz. Doğru Algoritmik Ticaret Yazılımını Seçmek .)

Bir tüccarın şu basit ticaret kriterlerine uyduğunu varsayalım:

• Bir hisse senedinin 50 günlük hareketli ortalaması 200 günlük hareketli ortalamasını aştığında 50 hisse satın alın
• Bir hisse senedinin 50 günlük hareketli ortalaması 200 günlük hareketli ortalamasının altına düştüğünde hisse satışı yapın

Bu iki basit talimat setini kullanarak, hisse senedi fiyatını (ve hareketli ortalama göstergelerini) otomatik olarak takip edecek ve belirli koşullar karşılandığında alım satım emirleri verecek bir bilgisayar programı yazmak kolaydır. Yatırımcının artık canlı fiyatları ve grafikleri izlemesine veya manuel olarak sipariş vermesine gerek yok. Algoritmik ticaret sistemi, ticaret fırsatlarını doğru bir şekilde belirleyerek bunu onun yerine otomatik olarak yapar. (Hareketli ortalamalar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Basit hareketli ortalamalar. Trend çıkışı .)

[Sonuçta aloritmik bir ticaret sisteminde işlenebilecek kanıtlanmış ve doğru stratejiler hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız Investopedia Akademisi Çevrimiçi Yatırımcılar Akademisi kursuna göz atın.]

Algoritmik Ticaretin Faydaları

Algo ticareti aşağıdaki avantajları sağlar:

• En iyi fiyatlarla gerçekleştirilen işlemler
• Ticaret emrinin anında ve doğru şekilde verilmesi (böylece istenilen seviyelerde gerçekleşme şansı yüksektir)
• Önemli fiyat değişikliklerinden kaçınmak için işlemler doğru ve anında zamanlanır
• Daha düşük işlem maliyetleri (aşağıdaki kıtlık örneğine bakın)
• Birden fazla piyasa koşulunda eş zamanlı otomatik kontroller
• İşlem yaparken manuel hata riskini azaltmak
• Mevcut geçmiş ve gerçek zamanlı verilere dayanan ters algoritma
• İnsan tacirlerinin duygusal ve psikolojik faktörlere dayalı hata yapma olasılığını azaltmak

Günümüzün algo ticaretinin en büyük kısmı, önceden programlanmış talimatlara dayalı olarak birden fazla pazarda ve birden fazla karar parametresinde çok yüksek hızlarda çok sayıda emrin verilmesinden yararlanmaya çalışan yüksek frekanslı ticarettir (HFT). frekans ticareti, bkz. Yüksek Frekanslı Ticaret (HFT) Firmalarının Stratejileri ve Sırları .)

Algo-ticaret, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok ticaret ve yatırım faaliyeti biçiminde kullanılır:

• Orta ve uzun vadeli yatırımcılar veya büyük miktarlarda hisse satın alan ancak münferit büyük yatırımlarla hisse fiyatlarını etkilemek istemeyen üçüncü taraf firmaları (emeklilik fonları, yatırım fonları, sigorta şirketleri) satın alın.
• Kısa vadeli tüccarlar ve satıcılar (piyasa yapıcılar, spekülatörler ve arbitrajcılar) otomatik ticaret uygulamasından yararlanır; Ek olarak, algo ticareti piyasadaki satıcılar için yeterli likidite yaratılmasına yardımcı olur.
• Sistematik tüccarlar (trend tüccarları, çift tüccarları, hedge fonları vb.) ticaret kurallarını programlamayı ve programın otomatik olarak ticaret yapmasına izin vermeyi çok daha etkili buluyorlar.

Algoritmik ticaret, aktif ticarete, yatırımcının sezgisine veya içgüdüsüne dayalı yöntemlerden daha sistematik bir yaklaşım sağlar.

Algoritmik ticaret stratejileri

Herhangi bir algoritmik ticaret stratejisi, karı artırma veya maliyetleri azaltma açısından faydalı olan belirli bir yetenek gerektirir. Algo ticaretinde kullanılan yaygın ticaret stratejileri şunlardır:

• Aşağıdaki stratejileri takip eden stratejiler:

En yaygın algoritmik ticaret stratejileri, hareketli ortalamalar, kanal kırılmaları, fiyat seviyesi değişiklikleri ve ilgili teknik göstergelerdeki trendleri takip eder. Bunlar, algoritmik ticaret kullanılarak uygulanması en basit ve en kolay stratejilerdir çünkü bu stratejiler tahminleri veya fiyat tahminlerini içermez. Alım satımlar, tahmine dayalı analizin karmaşıklığına dalmadan, algoritmalar kullanılarak uygulanması kolay ve basit olan istenen trendlerin ortaya çıkışına göre başlatılır. Yukarıdaki 50 ve 200 günlük hareketli ortalama örneği, stratejiyi takip eden popüler bir trenddir. (Daha fazla ticaret stratejisi için aşağıya bakın: Trendlerden yararlanmak için basit stratejiler .)

• Tahkim fırsatları:

Çift listedeki hisse senetlerini bir piyasada daha düşük fiyattan alıp aynı anda başka bir piyasada daha yüksek fiyattan satmak, aradaki fiyat farkını risksiz kâr veya arbitraj olarak sunar. Zaman zaman fiyat farklılıkları ortaya çıktığı için aynı işlem vadeli işlem araçlarına karşı hisse senetleri için de tekrarlanabilir. Bu fiyat farklılıklarını tespit etmek ve sipariş vermek için bir algoritma uygulamak, karlı fırsatlardan etkin bir şekilde yararlanmanıza olanak tanır.

• Hisse senedi endeksi yeniden finansmanı :

Endeks fonları, varlıklarını ilgili referans noktalarına getirmek için yeniden dengeleme dönemleri belirledi. Bu, hisse senedi endeksi yeniden dengelenmeden önce, endeks fonundaki hisse sayısına bağlı olarak 20-80 baz puan kar sunan beklenen işlemlerden yararlanan algoritmik yatırımcılar için kazançlı fırsatlar yaratıyor. Bu işlemler, zamanında gerçekleştirilmesi ve en iyi fiyatların sağlanması için algoritmik ticaret sistemleri kullanılarak başlatılır.

• Matematiksel modellere dayalı stratejiler:

Portföyün deltasının sıfırda tutulması için alım satımların pozitif ve negatif deltaları dengelemek üzere yerleştirildiği, opsiyonların ve temel güvenliğinin bir kombinasyonuyla işlem yapmanıza olanak tanıyan delta nötr ticaret stratejisi gibi kanıtlanmış çeşitli matematiksel modeller.

• İşlem aralığı (ortalama geri dönüş):

Ortalama geri dönüş stratejisi, yüksek ve düşük varlık fiyatlarının periyodik olarak ortalama değerlerine dönen geçici olgular olduğu fikrine dayanmaktadır. Bir varlığın fiyatı kırıldığında ve tanımlanan aralığın dışına çıktığında işlemlerin otomatik olarak yapılmasına izin veren şeye dayalı olarak bir fiyat aralığı ve yürütme algoritması tanımlamak ve tanımlamak.

• Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP):

Mevcut ağırlıklı ortalama fiyat stratejisi, büyük bir siparişi böler ve geçmiş stok hacmi profillerini kullanarak siparişin dinamik olarak belirlenmiş daha küçük parçalarını piyasaya sürer. Amaç, siparişi ağırlıklı ortalama fiyata (VWAP) yakın doldurarak ortalama fiyatı kazanmaktır.

• Zaman Ağırlıklı Ortalama (TWAP):

Zaman ağırlıklı ortalama fiyat stratejisi büyük siparişi böler ve başlangıç ​​ve bitiş zamanları arasında eşit aralıklı zaman aralıkları kullanarak emrin dinamik olarak belirlenmiş küçük parçalarını piyasaya sunar. Amaç, emri başlangıç ​​ve bitiş zamanları arasındaki ortalama fiyata yakın bir şekilde doldurarak piyasa üzerindeki etkiyi en aza indirmektir.

• Hacim Yüzdesi (POV):

İşlem emri tamamen dolana kadar bu algoritma, belirli bir katılım oranına ve piyasalarda işlem gören hacme göre kısmi emirler göndermeye devam eder. İlgili "adımlar" stratejisi, kullanıcı tanımlı bir pazar payı yüzdesinde emirler gönderir ve hisse senedi fiyatı kullanıcı tanımlı seviyelere ulaştığında bu katılım oranını artırır veya azaltır.

• Uygulama eksikliği:

Satış açığı stratejisi, piyasayla gerçek zamanlı ticaret yaparak siparişlerin yerine getirilmesinin maliyetini en aza indirmeyi, böylece sipariş maliyetlerinden tasarruf etmeyi ve gecikmiş uygulamanın fırsat maliyetinden yararlanmayı amaçlamaktadır. Strateji, hisse senedi fiyatı olumlu hareket ettiğinde hedef katılım oranını artıracak, hisse senedi fiyatı olumsuz hareket ettiğinde ise düşürecektir.

• Her zamanki ticaret algoritmalarına ek olarak:

Diğer tarafta "olayları" tanımlamaya çalışan birkaç özel algoritma sınıfı vardır. Örneğin satış tarafındaki bir piyasa yapıcı tarafından kullanılan bu "koklama algoritmaları", büyük siparişlerdeki herhangi bir satın alma tarafı algoritmasının varlığını tespit edecek yerleşik zekaya sahiptir. Algoritmalar yoluyla yapılan bu tespit, piyasa yapıcının büyük sipariş fırsatlarını belirlemesine yardımcı olacak ve emirleri daha yüksek fiyattan karşılayarak kazanma fırsatı verecektir. Buna bazen yüksek teknoloji cephesi denir. (Yüksek frekanslı ticaret ve dolandırıcılık uygulamaları hakkında daha fazla bilgi için bkz.: Çevrimiçi olarak hisse satın alırsanız HFT'ye katılırsınız .)

Algoritmik ticaret için teknik gereksinimler

Bir bilgisayar programı kullanarak bir algoritmanın uygulanması, geriye dönük testlerle dolu son kısımdır. Buradaki zorluk, belirlenen stratejiyi, emir vermek için ticaret hesabına erişen entegre bir bilgisayarlı sürece dönüştürmektir. Aşağıdakiler gereklidir:

• Gerekli ticaret stratejisini, işe alınan programcıları veya kullanıma hazır ticaret yazılımını programlamak için bilgisayar programlama bilgisi
• Emir vermek için ağ bağlantısı ve ticaret platformlarına erişim
• Emir yerleştirmeyi mümkün kılmak için bir algoritma tarafından kontrol edilecek piyasa veri akışlarına erişim
• Bir sistemi kurulduktan sonra canlı pazarlara ulaşmadan önce doğrulama yeteneği ve altyapısı
• Algoritmada uygulanan kuralların karmaşıklığına bağlı olarak geriye dönük test için mevcut geçmiş veriler

AEX Euro cinsinden, LSE ise GBP cinsinden işlem görmektedir.

• Saat farkından dolayı AEX, LSE'den bir saat önce açılır, ardından her iki borsa da önümüzdeki birkaç saat boyunca aynı anda işlem görür ve ardından AEX'in kapandığı son saatte yalnızca LSE'de işlem görür.
• Bu iki piyasada listelenen Royal Dutch Shell borsalarında iki farklı para biriminde arbitraj ticareti olasılığını araştırabilir miyiz?

Gereksinimler:

• LSE ve AEX muhabirleri
• GBP-EUR kuru için döviz kuru
• Siparişi doğru değişime yönlendirebilen sipariş yerleştirme yeteneği
• Geçmiş fiyat kanallarını kullanarak yeniden test etme imkanı
• Bilgisayar programı aşağıdakileri yapmalıdır:

• Mevcut döviz kurlarını kullanarak bir para biriminin fiyatını diğerine dönüştürün
• Fiyatta kârlı bir fırsatla sonuçlanan yeterince büyük bir tutarsızlık varsa (aracılık maliyeti indirimi), daha iyi bir borsada satmak ve satmak için daha düşük bir orandan satın alma emri verin > Emirler istenildiği gibi yerine getirilirse, arbitraj kârları artacaktır. takip etmek
• Sade ve basit! Ancak algoritmik ticaret uygulamasının sürdürülmesi ve yürütülmesi o kadar kolay değildir. Algo tarafından oluşturulan ticarete uyum sağlayabiliyorsanız diğer piyasa katılımcılarının da uyum sağlayabileceğini unutmayın. Sonuç olarak fiyatlar milisaniye, hatta mikrosaniye düzeyinde dalgalanıyor. Yukarıdaki örnekte, ticari alımınız gerçekleştirilir, ancak satış işlemi, emriniz piyasaya çıktığında satış fiyatlarının değişmesiyle aynı değilse ne olur? Arbitraj stratejinizi işe yaramaz hale getirerek açık bir pozisyonla oturacaksınız.
• Ek riskler ve sorunlar da vardır: örneğin sistem arızası riskleri, ağ bağlantı hataları, ticari emirler ile bunların yerine getirilmesi arasındaki zaman gecikmeleri ve en önemlisi kusurlu algoritmalar. Algoritma ne kadar karmaşık olursa, kullanıma sunulmadan önce o kadar sıkı bir geriye dönük test yapılması gerekir.

Sonuç olarak

Algoritma performansının niceliksel analizi önemli bir rol oynar ve eleştirel bir şekilde incelenmelidir. Kolayca para kazanma düşüncesiyle bilgisayar kullanarak otomasyon yapmak heyecan verici. Ancak sistemin kapsamlı bir şekilde test edildiğinden ve kısıtlamaların gerekli olduğundan emin olmanız gerekir. Analitik yatırımcılar, doğru stratejileri doğru bir şekilde uyguladıklarından emin olmak için programları ve inşaat sistemlerini kendileri incelemeyi düşünmelidir. Algo ticaretinin dikkatli kullanımı ve dikkatli bir şekilde test edilmesi karlı fırsatlar yaratabilir. (Daha fazla ayrıntı için Kendi Algo Ticaret Robotunuzu Nasıl Kodlayacağınıza bakın.)

Artık herkes insan danışmanların yerini makinelerin alacağından bahsediyor. Bu gerçekliğe nasıl karşılık geliyor?

Robotlar insanlar tarafından yapılır, dolayısıyla birileri mutlaka hayatta kalacaktır... Ama cidden, önce aslında robot dediğimiz şeyi tanımlayalım. Robo-danışmanlık var, algoritmik stratejiler var, otomatik takip var.

Robot-danışmanlıkla başlayalım. Bu kavram neleri içeriyor?

Robo-danışmanlık, yalnızca bir müşteri için portföy oluşturmanıza değil, aynı zamanda müşterinin katılımı olmadan portföyü yeniden dengelemenize de olanak tanıyan bir programdır.

Rusya'da buna benzer çok fazla hizmet yok ama Batı uygulamalarından bahsedecek olursak; Pasif ve aktif kontrol arasında açık bir ayrım vardır:

• aktif kontrol hangi aletin ne zaman satın alınacağına karar vermekten oluşur;
• pasif kontrol— Portföy zaten oluşturulmuşsa ve ayrıntılara girmek istemeyen müşterilere yönelikse.

Algo ticareti

Algotrading, tüccarın kar elde etmeyi beklediği, tüccarın eylemlerinin tamamen bir algoritma biçiminde resmileştirildiği bir ticaret türü olarak anlaşılmaktadır. Basit bir ifadeyle algoritmik ticaret, bir tüccarın ticaret sırasındaki eylemlerinin önceden belirlenmiş, bilinçli bir algoritmasıdır.

Rusya'da algoritmik ticaretin geleceği nedir? Bu hizmete ilgi yoğun hem müşterilerden hem de profesyonel piyasa katılımcılarından.

Bu tür hizmetlerin payı artacak - bu çok açık.

Segmentin gelişimi hem düzenleyici hem de pazar için yeni zorluklar ortaya çıkarıyor. Bu hizmetlerin bireylere yönelik geleceği konusunda aktif bir tartışma var. Çok sayıda insan bu tür hizmetleri kullanıyor ve Regülatörün bunu göz ardı etmesi mümkün değil.

Avantajlar ve dezavantajlar

Müşterinin alması gerekiyor örneğin vergiler, komisyon tutarları dahil olmak üzere belirli bir stratejinin koşulları hakkında tam bilgi.

Aynı zamanda müşterinin işlem yaptığı fiyatlar, strateji yazarının işlem yaptığı fiyatlar ile her zaman örtüşmemektedir. Bazen bu, müşterinin hizmet konusunda hayal kırıklığına uğramasına yol açar. Ama sonuçta Otomatik takip ve algoritmik ticaret hizmetleri pazarı hem brokerlar hem de müşteriler için net hale gelmelidir.

İki avantajı var: hız ve düşük maliyet. Robot hizmetleri danışmanlardan birkaç kat daha ucuzdur. 5 bin dolar gibi mütevazi bir miktarla bile. dengeli bir portföy elde edebilirsiniz. Ancak böyle bir hizmet Rusya'da kök salmayacak. Parayı yönetenlerin “gözlerinin içine bakmayı” seviyoruz.

Yatırım yavaş ve dikkatli bir süreçtir.

A Robot danışmanlık hizmeti tembel spekülatörlere yöneliktir karar verme yükünü başkasına devrederek para kazanmak isteyenler. Bu iyi bir şeye yol açmaz.

Ancak bağımsız kararlar vermeden para kazanmak isteyenlerin sayısı oldukça fazla. Bu yüzden Robo-danışmanlık her halükarda talep görecek.

Rusya'da robo-danışmanlığın sorunları, pazarın zayıflığıyla ilişkilidir - düşük, markanın ve geliştirici şirketin adının öneminin azalması ve fiyat manipülasyonu olasılığı.

Bir diğer sorun ise aktif yatırımcı sayısıdır.Özel Bankacılık piyasadan çekildiğinde ürün ilgi çekici hale gelecektir. Ancak bu, belirli bir yatırımcının çıkarlarını dikkate alan benzersiz bir hizmet gerektirir.

Chatbotların yaygın biçimde benimsenmesi ve bu tür hizmetlerin gelişme hızı göz önüne alındığında, bu tür teknolojilerin yaygın biçimde benimsenmesi yakın gelecekte gerçekleşecek bir meseledir. Rusya'da ana oyuncular, yeni ürün ve hizmetlerin tanıtılması ve hizmetlerin geliştirilmesiyle ciddi bir rekabet içindedir.

Robo-danışmanlığın, müşterilerin fonları için rekabet etmekten mutlu olacak orta ölçekli ve niş oyuncular için yakında uygun fiyatlı olacağına inanıyoruz.

Ayrıca algoritmik ticaretin ne olduğuna ilişkin kısa bir video izleyin:

Avustralya'dan New York'a kadar dünya borsalarındaki tüccarlar, piyasalarda giderek daha az ticaret yapıyor ve ticaret algoritmalarını giderek daha fazla kullanıyor. Moskova Borsası'nda işlem hacminin %50'den fazlası algoritmik stratejilerden geliyor. Başvurularının toplam hacim içindeki payı ise %80'i aştı.

Dün aktif olarak fareye tıklayan kişi, bugün stratejisini resmileştirmiş ve kendisi veya C++ veya Python bilen bir arkadaşı aracılığıyla programlamıştır.

Ticaret robotları neden bu kadar popüler?

Robotun hiçbir duygusu yok: %10 kazandığında mutlu olmuyor, %50 kaybettiğinde de üzülmüyor. Korkunun ve açgözlülüğün ne olduğunu bilmiyor. Bir robotun takip ettiği bir dizi kural ve komut vardır. Satın almanız gerekiyorsa robot alıyor, satmanız gerekiyorsa satıyor. Bir robot, komutları insanlardan daha hızlı yerine getirebilir. Bir robot aynı anda birçok cihazdaki sinyalleri izleyebilirken, bir kişi yalnızca monitörde gördüklerini izleyebilir.

Her robotun kafasında bir kişinin icat ettiği bir algoritma vardır. En zor şey bu algoritmayı bulmaktır. Bunu yapmak için verileri analiz etmeniz, bir hipotez ortaya koymanız, kuralları formüle etmeniz, geçmiş verilerdeki sonucu analiz etmeniz, hipotezi ve kuralları ayarlamanız ve algoritmayı geçmiş üzerinde yeniden çalıştırmanız gerekir. Bunu yapabilmek için matematik ve istatistik konularında yetkin olmanız ve bu bilgiyi finansal piyasalarda nasıl uygulayacağınızı bilmeniz gerekir.

Öğrenciler için gereksinimler:

"Algoritmik ticaret. Bilimsel yaklaşım" dersi, ekonomi üniversitelerinde öğretilen yüksek matematiği hatırlayan eğitimli öğrenciler için tasarlanmıştır. Kurs, kuru teoriyi değil, biraz "akışkan teorisi" ve 10 yıldır çalışmakta olan çeşitli ticaret stratejileri örneğini kullanan çok sayıda "yoğun uygulama"yı içerecektir.

Bu kursun öncekilerden farkı nedir:

Kursun ilk dersi sistematik ve karmaşık formüller olmadan, herkesin bunları anlamasına ve kendi algoritmalarını "rastgele" oluştururken pratikte uygulamasına olanak tanıyan ticaret algoritmaları oluşturmanın ilkelerini ortaya koyar.

Alexander ayrıca olasılık teorisinin ve matematiksel istatistiğin temel kavramlarıyla ilgili ayrı bir bölümü de terk etti ve kendisini materyalde gerekli hale geldikçe tanımları hatırlamakla sınırladı.

Tamamen teorik ilgiye sahip bir dizi matematiksel sonuç dersin dışında tutuldu ve yalnızca Alexander'ın kendi ticaret algoritmalarını oluştururken kullandığı sonuçlar kaldı; bunların sunumu hala kursun son üç dersine ayrılmıştı.

Videolu kurs programı

Ders 1. Ticaret algoritmaları oluşturma ilkeleri ve olasılık teorisi ve matematiksel istatistikle ilgili gerekli kavramlar

• Rastgeleliğin veya determinizmin ne olduğunu öğrenelim
• Gelecekteki olayların meydana gelme şansının sayısal değerlendirmesinin bir ölçüsü olarak olasılığı öğrenelim.
• Gelecekteki fiyat artışlarının istatistiksel tahmini olarak bir ticaret algoritması keşfediyoruz
• Tek boyutlu rastgele değişkenleri inceliyoruz:
• dağıtım işlevi
• rastgele değişkenli bir fonksiyonun matematiksel beklentisi
• yüzdelikler (yüzdelikler)
• stokastik baskınlık
• Fiyat artışlarının ikili modelinin ne olduğunu, trendi ve karşı trendi, optimal algoritmayı tanımlıyoruz
• Çok boyutlu rastgele değişkenleri inceliyoruz:
• bağımsızlık
• koşullu dağılımlar
• istatistiksel tahmin problemi
• gerileme
• Ticaret algoritması için göstergelerin "rastgele" nasıl seçileceğini öğrenelim
• Rasgele değişken dizilerini hatırlayalım:
• durağanlık
• otokorelasyon ve spektral fonksiyonlar
• rastgele yürüyüş
• Hurst üssü (eleştiri)
• Matematiksel istatistikleri kullanıyoruz:
• örnek
• örnek istatistikler
• yeterli istatistik
• ayırt edici hipotezler
• parametre tahmini
• parametrik ve parametrik olmayan istatistikler

Ders 2. Gelecekteki fiyat artışlarına ilişkin istatistiksel tahminin kalitesinin testi olarak ticaret algoritmalarının test edilmesi ve optimizasyonu

• “Başarıların” payını değerlendiriyoruz
• Sayma dinamiklerinin otokorelasyon fonksiyonunu sıfır forma indiriyoruz
• Parametreleri şu şekilde filtreliyoruz:
• Sürdürülebilirlik
• stokastik baskınlık
• çapraz korelasyon
• Pasif bir stratejinin “geri dönüş riski”nin üstünlüğü
• Aşağıdakilerden optimum bir portföy oluşturuyoruz:
• farklı parametrelere sahip bir ticaret algoritması
• tek bir varlıkta birden fazla ticaret algoritması
• farklı varlıklar üzerinde ticaret algoritmaları portföyleri
• Gelecekteki hesap çekimlerini Monte Carlo yöntemini kullanarak tahmin ediyoruz

Ders 3. Ticaret algoritmalarının test edilmesine ilişkin pratik ders

• Edinilen bilgiyi pratikte kullanırız

Ders 4. Ticaret algoritmalarının temeli olarak fiyat modelleri

• Rekabetçi piyasayı, koşullu normalliği, “parçalı” durağanlığı analiz ediyoruz
• Parçalı sabit koşullu normal modeli, trendleri, minimax trend modelini inceliyoruz
• Parçalı Markov koşullu normal modelini, trendleri ve karşı trendleri hatırlıyoruz
• Güçlü bir şekilde "kalıcı olmayan" model ve adım trendleri hakkında bilgi edinelim

Ders 5-6. Trend ticaret algoritmalarına örnekler

• Parçalı sabit, koşullu normal bir model için modeller oluşturuyoruz
• Güçlü bir "kalıcılık karşıtı" model için modeller düşünüyoruz

Ders 7. Trend ticaret algoritmalarını filtreleme ve trend karşıtı ticaret algoritması örnekleri

• Minimax trend modellerini analiz ediyoruz
• Gerçek ticaretin ve modifikasyonun tarihini inceliyoruz
• Trend olan ticaret algoritmalarını seçme
• Bir “testere filtresi” oluşturmanın temeli olarak parçalı Markov koşullu normal modeli
• Şort ve omuzların “filtreleri”, yapım prensipleri, kullanım özellikleri
• Karşı trend ticaret algoritmalarının örneklerine bakalım
• Fiyat artışlarının ikili modeli dahilinde ters trend ticaretinin bir göstergesi olarak "Testere filtresi"
• Opsiyonlar için maksimum kar sistemi (isteğe bağlı)

Algoritmik ticaret, BT profesyonellerinin teknik bilgilerini borsaya uygulayıp bundan faydalanmalarına olanak tanıyan ilginç bir alandır. Blogumuzda ticaret robotlarının oluşturulmasıyla ilgili çeşitli konuları defalarca tartıştık, ancak acemi tüccarların karşılaştığı teorik sorunlara yeterince dikkat etmedik.

Bugünkü materyalimiz, borsada çalışmaya başlamaya ve mekanik ticaret sistemleri yazmaya daha iyi hazırlanmanıza yardımcı olacak bir dizi kitap içermektedir. Materyalin en yüksek etkinliğini elde etmek için, Rusya ve yabancı borsalarda algoritmik ticaret yapan uzmanlardan tavsiyeler alıyoruz.

Michael Hulls-Moore, Kantitatif ticaret uzmanı (blog yazısından alıntı)

Hisse senedi ticareti ve algoritmik ticaretin temel kavramlarını anlamadan önce karmaşık matematiğe dalmaktan kaçınmak gerektiğine inanıyorum. Benim düşünceme göre, aşağıdaki kitaplar temel bilgileri öğrenmek için iyidir:

Mesleğim nedeniyle, esas olarak karmaşık matematiksel istatistik modelleriyle ilgili oldukça spesifik literatürü okuyorum. Ve Rusya Federasyonu'nda bu konu pek gelişmediğinden edebiyatım ağırlıklı olarak İngilizce.

Türdeki daha "popüler" kitaplardan "Kısa vadeli ticaretin uzun vadeli sırları"nı okudum, ancak burada listelenen fikirlerin hiçbirini pratikte hiç uygulamadım.

Tüm acemi yatırımcılara (algoritmik veya "basit" olursa olsun), Nassim Taleb'in, özellikle de "Rastgelelik Tarafından Kandırılan" kitabını okumanızı tavsiye ederim - incelikli ama birçok şeye yeni bir şekilde bakmanızı sağlıyor.

Bana gerçekten yardımcı olan şu malzemeleri önerebilirim:

• Vadeli işlemler ve opsiyonlara ilişkin Moskova Borsası kılavuzları (