알 고어 거래 전략의 유형

알고리즘 외환 전략의 8 가지 유형.
약속대로, 다음은 알고리즘 외환 거래 시스템의 다음 시리즈입니다. 계속 읽기 전에 Algo FX Trading에 대해 알아야 할 사항에 대한 첫 번째 부분을 확인하십시오!
이 거래 방식은 대개 거래 의사 결정에서 인간의 정서적 인 간섭을 제거하거나 줄이려는 사람들에게 호소력이 있습니다. 결국 구매 또는 판매 신호는 프로그래밍 된 지침 세트를 사용하여 생성 할 수 있으며 거래 플랫폼에서 바로 실행할 수 있습니다.
"놀라움! 여기 내 돈이있다! 어디에서 서명해야합니까? "
말을 잡고, 젊은 파다완! 힘들게 벌어 들인 현금을 지갑에 넣고 알고리즘 거래를 먼저 이해하는 데 약간의 시간을 투자하십시오. 먼저, 이 거래 방식의 여러 분류를 살펴 보겠습니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
사용 된 전략에 따라 8 가지 주요 종류의 알 고 트레이딩이 있습니다. 꽤 압도적 인, 응? 물론 이러한 전략을 혼용하고 일치시킬 수 있으므로 많은 조합이 가능합니다.
가장 간단한 전략 중 하나는 기술 지표에 의해 충족되는 일련의 조건을 기반으로 생성 된 구매 또는 판매 주문으로 시장 추세를 따르는 것입니다. 또한이 전략은 추세가 계속 될지 또는 후퇴 될지 예측하는 데있어 과거 및 현재 데이터를 비교할 수 있습니다.
algo 거래 전략의 또 다른 기본적인 종류는 시장이 시간의 80 %에 이른다는 가정하에 운영되는 평균 수익률 시스템입니다. 이 전략을 사용하는 블랙 박스는 일반적으로 과거 데이터를 사용하여 평균 자산 가격을 계산하고 현재 가격이 평균 가격으로 돌아갈 것을 예상하여 거래를 수행합니다.
뉴스 거래를 해본 적이 있습니까? 글쎄, 이 전략은 당신을 위해 그것을 할 수 있습니다! 뉴스 기반 알고리즘 거래 시스템은 일반적으로 뉴스 와이어에 연결되어 시장 컨센서스 나 이전 데이터와 비교하여 실제 데이터가 어떻게 표시되는지에 따라 거래 신호를 자동 생성합니다.
학교 정서에서 시장 정서에 대해 배웠던 것처럼 상업적 및 비상업적 포지셔닝을 사용하여 시장 상판과 하판을 정확하게 파악할 수 있습니다. 시장 심리에 근거한 외환 전략은 COT 보고서 나 극단적 인 순매도 또는 장황한 포지션을 탐지하는 시스템을 사용하는 것을 포함 할 수 있습니다. 보다 현대적인 접근법은 통화 편향을 측정하기 위해 소셜 미디어 네트워크를 검색 할 수도 있습니다.
이제는 평소보다 조금 더 복잡해집니다. 알고리즘 트레이딩에서 차익 거래를 사용한다는 것은 시스템이 다른 시장에 걸친 가격 불균형을 찾아 내고 이익을 얻지 못한다는 것을 의미합니다. 외환 가격 차이가 일반적으로 micropips에 있기 때문에, 당신은 상당한 이익을 내기 위해 정말로 큰 직위를 교환해야 할 것입니다. 두 통화 쌍과 두 통화 간의 통화 교차를 포함하는 삼각형 차익 거래도이 분류에서 인기있는 전략입니다.
이름에서 알 수 있듯이 이러한 종류의 거래 시스템은 번개 빠른 속도로 작동하여 매매 신호를 실행하고 밀리 초 만에 거래를 종결합니다. 이들은 일반적으로 빠른 가격 변동에 기초한 차익 거래 또는 스캘핑 전략을 사용하며 거래량이 많습니다.
이것은 자신의 외환 포지션에 대해 매우 비밀스런 대형 금융 기관이 채택한 전략입니다. 단 하나의 브로커와 함께 하나의 거대한 길거나 짧은 위치를 배치하는 대신, 그들은 더 작은 포지션으로 거래를 나누어 다른 브로커 아래에서 이것을 수행합니다. 그들의 알고리즘은 다른 시장 참여자들이 알아 내지 못하게하기 위해이 작은 거래 주문을 다른 시간에 배치 할 수 있습니다! 이렇게하면 금융 회사는 갑작스런 가격 변동없이 정상적인 시장 조건 하에서 거래를 수행 할 수 있습니다. 거래량을 추적하는 소매업 종사자는 이러한 큰 거래에 대해서만 "빙산의 일각"을 볼 수 있습니다.
빙빙이 교활하다고 생각한다면 스텔스 전략은 더 안 좋을 것입니다! 지난 몇 년 동안 하드 코어 시장 전문가들은이 아이디어를 해킹하여 이러한 작은 주문을 정리하고 큰 시장 플레이어가 모두 뒤에있는지를 파악할 수있는 알고리즘을 제안했습니다.
당신이 짐작했듯이, 금융 시장 분석과 컴퓨터 프로그래밍에 대한 확실한 배경을 가지고 그러한 정교한 거래 알고리즘을 설계 할 수 있습니다. 정량 분석가 또는 퀀트는 일반적으로 C + +, C # 또는 Java 프로그래밍에서 트레이닝되어 알고리즘 거래 시스템을 개발할 수 있습니다.
그게 너를 낙담시키지 마라! 알고리즘 트레이딩 전략의 처음 세 가지 또는 네 가지는 이미 꽤 익숙한 것입니다. 오랫동안 거래를 해왔거나 Pepology School에서 열심히 공부 한 학생이라면 요.
이 시리즈의 다음 부분을 계속 지켜봐주십시오. 알고리즘 개발 FX 거래의 최신 발전과 미래에 대해 알려 드리려고합니다. 다음 주까지!
우리는 우리가 반복해서하는 일입니다. 그렇다면 탁월함은 행위가 아니라 습관입니다. 아리스토텔레스.
BabyPips는 개인 트레이더가 외환 시장을 거래하는 방법을 배우도록 도와줍니다.
우리는 사람들을 통화 거래 세계에 소개하고, 유익한 상인이되는 법을 배우는 데 도움이되는 교육 컨텐츠를 제공합니다. 우리는 일상적인 거래 여행에서 서로를 지원하는 상인 커뮤니티입니다.

4 일반적인 액티브 트레이딩 전략.
액티브 거래는 단기 주식 차트의 가격 변동으로 이익을 얻으려는 단기 움직임을 기반으로 유가 증권을 매매하는 행위입니다. 적극적인 거래 전략과 관련된 사고 방식은 장기간의 매수 전략과 다릅니다. Buy-and-hold 전략은 장기적으로 가격 움직임이 단기적으로 가격 움직임을 능가 할 것이므로 단기 움직임을 무시해야한다는 사고 방식을 사용합니다. 반면에 활성 거래자는 단기적인 움직임과 시장 추세를 포착하는 것이 수익이 발생하는 곳이라고 믿습니다. 액티브 트레이딩 전략을 달성하는 데 사용되는 다양한 방법이 있으며, 각각 적절한 시장 환경과 전략에 내제 된 위험이 있습니다. 다음은 활성 거래의 가장 일반적인 유형 4 가지와 각 전략의 기본 비용입니다. (액티브 거래는 시장 평균을 상회하려는 사람들에게 인기있는 전략입니다. 자세한 내용은 어떻게 시장을 능가하는 방법을 확인하십시오.)
데이 트레이딩은 아마도 가장 잘 알려진 활성 트레이딩 스타일 일 것입니다. 종종 액티브 거래 자체에 대한 가명으로 간주됩니다. 데이 트레이딩은 그 이름에서 알 수 있듯이 같은 날 증권을 매매하는 방법입니다. 직위는 취해진 당일 내에 폐쇄되며, 어떠한 직책도 하룻밤 사이에 열리지 않습니다. 전통적으로, 일 무역은 전문가 또는 시장 제작자와 같은 직업적인 상인에 의해 행해진 다. 그러나 전자 거래가 초보자 거래자들에게 이러한 관행을 열었습니다. (관련 독서를 보려면 초보자를위한 데이 트레이딩 전략을 참조하십시오.)
[어떤 전략이 가장 효과가 있는지 배우는 것은 중요한 상인으로 취할 수있는 첫 번째 단계 중 하나입니다. 주간 트레이딩에 관심이 있다면, 인포 피디아 아카데미의 데이 트레이더 코스는 여섯 가지 종류의 거래를 포함하는 검증 된 전략을 가르쳐 줄 수 있습니다. ]
일부는 실제로 포지션 거래를 적극 매매가 아닌 매수 전략으로 간주합니다. 그러나 고급 트레이더가 수행 할 때 포지션 거래는 활성 거래 형태가 될 수 있습니다. 포지션 거래는 현재 시장 방향의 추세를 결정하기 위해 다른 방법과 함께 장기간 차트를 사용합니다. 이러한 유형의 무역은 추세에 따라 며칠에서 수 주간 지속될 수 있으며 때로는 더 오래 지속될 수도 있습니다. 트렌드 트레이더는 보안 경향을 결정하기 위해 연속적으로 높은 최고치 또는 최저치를 찾습니다. 트렌드 상인들은 "물결"을 뛰어 넘고 타는 것으로 시장 이동의 위, 아래 모두로부터 이익을 얻습니다. 트렌드 트레이더들은 시장의 방향을 결정하려고하지만 가격 수준을 예측하지는 않습니다. 일반적으로 트렌드 트레이더는 트렌드가 확립 된 후 트렌드에 뛰어 들고 트렌드가 깨지면 대개 그 위치에서 벗어납니다. 이는 시장 변동성이 큰시기에는 추세 거래가 더 어려워지며 그 위치가 일반적으로 감소 함을 의미합니다.
추세가 깨지면 스윙 트레이더가 게임을 시작합니다. 추세가 끝나면 새로운 트렌드가 확립되면서 가격 변동성이 발생합니다. 스윙 트레이더들은 가격 변동성이 정착됨에 따라 매매 또는 매도를합니다. 스윙 거래는 일반적으로 하루 이상 지속되지만 추세 거래보다 짧은 시간 동안 개최됩니다. 스윙 거래자는 종종 기술적 또는 근본적인 분석을 기반으로 일련의 거래 규칙을 만듭니다. 이러한 거래 규칙 또는 알고리즘은 보안을 사고 파는시기를 식별하도록 설계되었습니다. 스윙 트레이딩 알고리즘이 정확하고 가격 이동의 최고점이나 최저점을 예측할 필요는 없지만 한 방향이나 다른 방향으로 움직이는 시장이 필요합니다. 범위가 제한적이거나 옆에있는 시장은 스윙 거래자에게 위험합니다. (스윙 거래에 대한 자세한 내용은 스윙 트레이딩 소개를 참조하십시오.)
스캘핑은 활성 거래자가 사용하는 가장 빠른 전략 중 하나입니다. 여기에는 입찰 / 주문 스프레드 및 주문 흐름으로 인한 다양한 가격 차이를 이용하는 것이 포함됩니다. 이 전략은 일반적으로 입찰가로 스프레드 또는 매수를하고 매입가로 판매하여 두 가격 지점 간의 차이를 받음으로써 작동합니다. Scalpers는 짧은 기간 동안 자신의 위치를 ​​유지하려고 시도하므로 전략과 관련된 위험이 줄어 듭니다. 또한, scalper는 큰 움직임을 이용하거나 높은 볼륨을 이동하려고 시도하지 않습니다. 오히려 자주 발생하는 작은 동작을 활용하고 더 작은 볼륨을 더 자주 이동하려고합니다. 무역 당 이익 수준이 작기 때문에 스컬핑 업체는 거래의 빈도를 높이기 위해 더 많은 유동성 시장을 찾습니다. 스윙 트레이더와는 달리 스컬 프는 갑작스런 가격 변동이 일어나지 않는 조용한 시장을 좋아하므로 잠재적으로 동일한 입찰가 / 물가에 반복적으로 스프레드를 만들 수 있습니다. (이 활성 거래 전략에 대해 자세히 알아 보려면 Scalping : Small Quick Profits Add Up을 읽어보십시오.)
거래 전략에 고유 한 비용.
적극적인 거래 전략이 전문 상인에 의해서만 고용 된 이유가 있습니다. 사내 중개 회사가 고주파 거래와 관련된 비용을 절감 할뿐만 아니라 더 나은 거래 실행을 보장합니다. 낮은 커미션과 더 나은 실행은 전략의 수익 잠재력을 향상시키는 두 가지 요소입니다. 실시간 시장 데이터 외에 이러한 전략을 성공적으로 구현하려면 하드웨어 및 소프트웨어를 많이 구매해야합니다. 이러한 비용은 성공적으로 구현하고 적극적으로 이익을 창출 할 수 없지만 모든 거래가 성사되지는 않습니다.
능동 거래자는 위에서 언급 한 전략 중 하나 이상을 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 전략에 참여하기로 결정하기 전에 각 전략과 관련된 위험과 비용을 탐구하고 고려해야합니다. (관련 독서를 보려면 액티브 트레이더를위한 리스크 관리 기법을 살펴보십시오.)

거래 전략의 유형
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다른 유형의 알고리즘 거래를 구별하는 방법.
알고리즘 트레이딩은 알고리즘을 사용하여 거래 지시를 최적으로 실행하는 것을 포함합니다. 그런 다음 다양한 양적 전략 (예 : 쌍 거래)을 기반으로 거래를 시작하는 알고리즘이 있습니다.
나는 "알고리즘 트레이딩"(또는 자동화 된 트레이딩)이 알고리즘의 두 가지 유형 모두에서 종종 사용되지만 매우 다르다는 인상을 가지고 있습니다. 그것들은 독점적으로 (인간이 알고리즘의 거래 지시를 실행하거나 인간이 거래 알고리즘이 실행하는 거래를 수동으로 입력하거나) 순차적으로 사용할 수 있습니다 (후자의 알고리즘은 이들을 실행하는 전자에 거래를 제출합니다). 그렇다면이 두 가지 유형의 알고리즘을 어떻게 구별 할 수 있습니까?
도이체 뱅크 리서치 (Deutsche Bank Research)의 다양한 거래 알고리즘에 대한 견고한 개요를 발견했습니다.
거래 실행 알고리즘.
소액 주문으로 주문을 '파쇄'하고 시장으로 서서히 릴리스함으로써 대용량 거래 수행의 가격 영향을 최소화하도록 설계되었습니다.
전략 구현 알고리즘.
실시간 시장 데이터를 읽고 무역 실행 알고리즘에 의해 실행될 거래 신호를 공식화하도록 설계되었습니다. 특정 사전 승인 된 허용 수준을 초과하면 포트폴리오 재조정, 차익 거래 기회 검색, 시장 유형별 역할의 자동 견적 및 헤징, 기술적 분석을 통한 거래 신호 생성 등이 자동으로 수행됩니다.
대규모 거래가 채워질 때 발생하는 가격 이동을 활용하고 다른 알고리즘 전략을 탐지하고 능가하도록 설계되었습니다.
전자 시장 만들기.
과거의 역할을했던 시장의 역할을 모방 한 유동성 제공 전략. 이러한 전략은 입찰가 스프레드를 획득하여 수익을 목표로하는 양면 시장을 만드는 것입니다. 이것은 패시브 리베이트 (Passive Rebate) 차익 거래로 알려져 있습니다.
거래자는 유가 증권 간 가격을 어떤 식 으로든 상관시키고 이러한 상관 관계의 불균형을 상쇄하기 위해 노력합니다.
거래자는 큰 주문이 어디에 있는지 파악하기 위해 작은 주문 ( "핑 (ping)")을 보내어 일치하는 엔진에 대량 주문이 있는지 여부를 파악합니다. 작은 순서가 빨리 채워지면 큰 순서가 뒤 따르게됩니다.
브로커 알고리즘 또는 거래 알고리즘은 다양한 벤치 마크 (예 : VWAP, PoV, 구현 부족 또는 미끄러짐, 가격 인라인, TWAP, DWAP 등)가있는 대량의 주식을 최적으로 실행하도록 설계되었습니다. 이러한 알고리즘은 때때로 통계 방법과 시장 미세 구조 분석 (스프레드, 양, 계절성, 공급 / 수요 분석)을 사용합니다.
양적 전략은 알고리즘이기도하지만, 이 알 고는 과거 데이터와 일간 데이터를 사용하여 무엇을 투자할지 결정합니다. 언제 투자 할 것인가? 이 algos는 우리에게 buy 또는 sell의 신호를 보내고 거래 알고리즘으로 실행할 수 있습니다.
내 경험에 비추어 볼 때, 알고리즘 트레이딩은 우리가 실행할 때 더 적은 돈을 잃어 버리는 데 도움이된다고 생각합니다. 그리고 quantitative 전략 알고리즘은 우리가 무엇을 사고 팔고, 언제 명령을 실행하는지에 대한 "정확한"결정을 내리는 데 도움이됩니다.
언급 한 두 가지 유형은 반드시 상호 배타적 인 것은 아니지만 상대적으로 짧은 지평을 취하고 알 고가 지속적으로 돈을 벌 수 있는지 확인하십시오. 두 번째 유형 인 경우 그렇지 않으면 첫 번째 유형이 될 가능성이 큽니다.

알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제.
알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침 집합입니다.
알고리즘 트레이딩 (자동 트레이딩, 블랙 박스 트레이딩, 또는 단순한 알 고 트레이딩)은 a 컴퓨터가 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기 위해 정의 된 명령어 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용하는 프로세스입니다. 인간 상인. 정의 된 규칙 집합은 타이밍, 가격, 수량 또는 모든 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인에 대한 이익 기회와는 별도로, 알 고향 거래는 시장을보다 유동적으로 만들고 무역 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써보다 체계적인 거래를 만듭니다. (자세한 내용은 올바른 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 선택을 확인하십시오.)
거래자가 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따랐다 고 가정 해보십시오.
50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 커지면 50주의 주식을 매수하십시오. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 낮아지면 주가는 주식의 주식을 매도합니다.
이 두 가지 간단한 지침 세트를 사용하면 정의 된 조건이 충족 될 때 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터링하고 구매 및 판매 주문을하는 컴퓨터 프로그램을 작성하기 쉽습니다. 상인은 더 이상 실시간 가격 및 그래프를 감시하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다. 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 자동으로 거래를 수행합니다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오.
[입증 된 전략과 궁극적으로 알 고리즘 트레이딩 시스템으로 작업 할 수있는 포인트 전략에 대해 자세히 알아 보려면 Investopedia Academy의 Become a Day Trader 코스를 확인하십시오. ]
알고리즘 트레이딩의 이점.
Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
가능한 최상의 가격으로 실행되는 거래 신속하고 정확한 거래 주문 배치 (따라서 원하는 수준의 실행 가능성 높음) 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 신속한 거래 시간 단축 거래 비용 절감 (아래의 구현 부족 예 참조) 여러 항목에 대한 동시 자동 점검 시장 조건 거래 배치시 수동 오류 위험 감소 사용 가능한 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 알고리즘 백 테 스트 정서적 및 심리적 요인에 기반한 인적 자원 거래자의 실수 가능성 감소.
현재의 고액 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 (high frequency trading, HFT)입니다. 이 프로그램은 사전 프로그래밍 된 지침에 따라 여러 시장 및 여러 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 많은 수주를 배치하려고합니다. (고주파 거래에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 (HFT) 회사의 전략과 비밀을 참조하십시오.)
Algo-trading은 다음과 같은 다양한 거래 및 투자 활동에 사용됩니다.
주식을 대량 구매하지만 불특정 다수의 투자로 주식 가격에 영향을 미치고 싶지 않은 중장기 투자자 또는 매수 측 회사 (연기금, 뮤추얼 펀드, 보험 회사). 단기 거래자 및 매도자 측 참가자 (시장 형성 자, 투기자 및 중개인)는 자동 거래 실행의 혜택을받습니다. 또한, algo-trading은 시장에있는 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자 (추종자, 쌍 거래자, 헤지 펀드 등)는 거래 규칙을 프로그래밍하고 프로그램이 자동으로 거래되도록하는 것이 훨씬 더 효율적이라는 것을 알 수 있습니다.
알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
알고리즘 거래를위한 모든 전략에는 향상된 수익 또는 비용 절감 측면에서 수익성이 확인 된 기회가 필요합니다. 다음은 algo-trading에서 사용되는 일반적인 거래 전략입니다.
가장 일반적인 알고리즘 트레이딩 전략은 이동 평균, 채널 이탈, 가격 수준 이동 및 관련 기술 지표의 추세를 따릅니다. 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현하는 가장 쉽고 간단한 전략입니다. 거래는 바람직한 추세의 발생을 기반으로 시작되며, 이는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 직관적입니다. 위에서 언급 한 50 일과 200 일 이동 평균의 예는 인기있는 추세 전략입니다. (추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 추세를 활용하는 간단한 전략을 참조하십시오.)
한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 매수하고 다른 시장에서 높은 가격으로 동시에 매각하는 것은 가격 차이를 무위험 수익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 식별하고 주문을하는 알고리즘을 구현하면 효율적인 방식으로 수익성있는 기회를 얻을 수 있습니다.
인덱스 펀드는 보유 자산을 각각의 벤치 마크 지수와 동등하게 유지하기 위해 재조정 기간을 정했습니다. 이는 인덱스 펀드 재조정 직전에 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 20-80의 베이시스 포인트 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 창출합니다. 이러한 거래는 적시 실행 및 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다.
델타 중립적 인 거래 전략과 같이 입증 된 많은 수학 모델은 포트폴리오 델타가 0으로 유지되도록 양수 및 음수 델타를 상쇄하기 위해 거래가 이루어지는 옵션과 기본 보안의 조합에 대한 거래를 허용합니다.
평균 회귀 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 정의하고이를 기반으로 알고리즘을 구현하면 자산 가격이 정의 된 범위를 벗어날 때 거래가 자동으로 배치됩니다.
볼륨 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 주식 관련 과거 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 VWAP (Volume Weighted Average Price)에 가까운 주문을 실행하여 평균 가격으로 이익을 얻는 것입니다.
시간 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 시작 및 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간대를 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 시장에 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다.
거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여율과 시장에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 "단계 전략"은 사용자 정의 시장 볼륨 비율로 주문을 보내고 주가가 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다.
구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화함으로써 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻는 것을 목표로합니다. 이 전략은 주식 가격이 호의적으로 움직일 때 목표로하는 참여율을 높이고, 주가가 반대로 움직일 때 그것을 낮출 것이다.
다른 측면에서 "사건"을 식별하려고 시도하는 몇 가지 특별한 클래스의 알고리즘이 있습니다. 예를 들어 판매 측 시장에서 사용되는 이러한 "스니핑 알고리즘"은 대규모 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 식별 할 수있는 내장 된 인텔리전스를 갖추고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통한 탐지는 시장에서 대량 주문 기회를 파악하고 더 높은 가격으로 주문을 작성함으로써 이익을 얻을 수있게 해줍니다. 이것은 때로는 하이테크 전방 주행으로 확인됩니다. (고주파 거래 및 사기 행위에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오 : 주식을 온라인으로 구입할 경우 HFT에 관여 함)
알고리즘 거래에 대한 기술적 요구 사항.
컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 부분으로, 백 테스트가 있습니다. 문제는 식별 된 전략을 주문 거래 계정에 액세스 할 수있는 통합 된 전산 프로세스로 변환하는 것입니다. 다음이 필요합니다.
필요한 거래 전략, 고용 된 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어를 프로그래밍하기위한 컴퓨터 프로그래밍 지식 주문을하기위한 네트워크 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스 주문을 할 수있는 기회를 알고리즘이 모니터 할 시장 데이터 피드에 액세스 능력 및 인프라 실제 시장에 출시되기 전에 빌드 된 시스템을 백 테스팅하기 알고리즘에서 구현 된 규칙의 복잡성에 따라 백 테스트를위한 사용 가능한 과거 데이터.
다음은 포괄적 인 예입니다 : Royal Dutch Shell (RDS)은 암스테르담 증권 거래소 (AEX)와 런던 증권 거래소 (LSE)에 상장되어 있습니다. 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 구축해 보겠습니다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다.
AEX는 유로화로 거래되며, LSE는 스털링 파운드로 거래됩니다. AEX는 1 시간의 시간차로 인해 LSE보다 한 시간 앞당겨 거래가 이루어지며, 다음 두 시간 동안 동시에 거래가 이루어지고, AEX가 마감됨에 따라 지난 한 시간 동안 LSE에서만 거래가 이루어집니다. .
이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 서로 다른 통화로 차익 거래를 할 수 있는지 알아볼 수 있습니까?
현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램 LSE 및 AEX의 가격 피드 GBP-EUR 환율에 대한 외환 환율 피드 주문을 올바른 교환으로 전달할 수있는 주문 배치 기능 과거 가격 피드에 대한 백 테스트 기능.
컴퓨터 프로그램은 다음을 수행해야합니다.
두 거래소의 RDS 주식의 수신 가격 피드를 읽으십시오. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 변환하십시오. 유익한 기회로 이어지는 충분히 큰 가격 불일치 (중개 비용을 할인)가 존재한다면, 낮은 가격의 거래소에서 주문하고 높은 가격의 거래소에서 주문을 판매합니다. 원하는대로 주문을 실행하면 차익 거래 이익이 발생합니다.
간단하고 쉬운! 그러나 알고리즘 트레이딩의 실행은 유지 관리 및 실행이 간단하지 않습니다. 알 고가 생성 한 거래를 배치 할 수 있다면 다른 마켓 참여자도 마찬가지입니다. 따라서 가격은 밀리 초 및 심지어 마이크로 초 단위로 변동합니다. 위의 예에서 구매 주문 거래가 실행되면 어떻게되지만 주문이 시장에 출시 될 때까지 판매 가격이 변경되지 않습니다. 당신은 개방적인 자세로 앉아 결국 귀하의 차용액 전략을 쓸모 없게 만들 것입니다.
예를 들어 시스템 장애 위험, 네트워크 연결 오류, 거래 주문과 실행 간의 시간 지연, 그리고 무엇보다 불완전한 알고리즘과 같은 추가적인 위험과 과제가 있습니다. 알고리즘이 복잡할수록 더 엄격한 백 테스팅이 필요합니다.
결론.
알고리즘의 성능을 정량적으로 분석하는 것은 중요한 역할을하므로 비판적으로 검사해야합니다. 돈을 쉽게 벌기위한 개념을 가진 컴퓨터의 도움을 받아 자동화하는 것은 흥미로운 일입니다. 그러나 시스템을 철저히 테스트하고 필요한 한계를 설정해야합니다. 분석적 거래자는 올바른 전략을 확실하게 구현하는 데 자신감을 갖기 위해 스스로 프로그래밍 및 시스템을 학습하는 것을 고려해야합니다. 신중한 사용과 철저한 거래로 수익성 높은 기회를 창출 할 수 있습니다. (자세한 내용은 자신의 Algo 거래 로봇을 코딩하는 방법을 참조하십시오.)