Hva er algoritmisk handel?
Algoritmisk handel også referert til som Algo-trading, er en variant av automatisert handel som i utgangspunktet involverer bruk av automatiserte plattformer og avanserte verktøy for matematikk og dataprogrammering for å drive handelstransaksjoner i finansmarkedene. Systemet bruker en matematisk modell eller algoritme eller et standardisert instruksjonssett som gjør det mulig å plassere kjøps- eller salgssignal i finansmarkedene og dermed lette handel uten menneskers involvering.
Komponenter av algoritmisk handel
# 1 - En algoritme
En algoritme kan defineres som et sett med instruksjoner som utfører visse repeterende funksjoner. Den kan også utvikles for å imøtekomme visse problemløsende situasjoner. Det hjelper med enkel tilrettelegging av databehandling og identifisering av trender.
# 2 - Dataprogram og automatiserte handelsplattformer
En automatisert handelsplattform gir et middel til å utføre algoritmen utviklet av programmererne. Som plattform utfører den dataprogrammene som er utviklet av programmerere og algo-tradere, og derved letter kjøps- og salgsordrer i finansmarkedene. Disse plattformene hjelper også til med back-testing av algoritmer som er utviklet av algo-tradere eller programmerere også før de kan distribueres.
# 3 - Teknisk analyse
Den tekniske analysen involverer studier og analyser av kursbevegelsene til de børsnoterte verdipapirene i finansmarkedene. Det er flere metoder, for eksempel 150-dagers glidende gjennomsnitt, 200-dagers glidende gjennomsnitt, dobbelt eksponensielt glidende gjennomsnitt, tilfeldige oscillatorer, noe som hjelper til med å identifisere prisutviklingen for en bestemt sikkerhet.
Metodene for teknisk analyse kan utvikles som en algoritme. De kan i sin tur forvandles til et dataprogram som deretter kan distribueres i finansmarkedene for å automatisere handelsfunksjonen.
# 4 - Back-testing
Back-testing er prosessen med å teste algoritmen og verifisere om strategien vil levere resultatene som forventet av den næringsdrivende. Det innebærer testing av strategien utviklet av programmereren på historiske markedsdata. Back-testing lar handelsmannen identifisere fallgruvene som kunne ha oppstått hvis strategien ble brukt med live-markedet handler.
Eksempler på algoritmisk handel
Anta at et hedgefond har utviklet en kvantitativ modell. De har utviklet et dataprogram som distribuerer modellen i finansmarkedet. Dataprogrammet vurderer markedssituasjonen dynamisk og implementerer dermed en sikringsstrategi i tråd med markedssentimentene.
- Anta at en næringsdrivende følger et handelskriterium om at den alltid kjøper 100 aksjer når prisen på aksjen beveger seg utover og over det doble eksponensielle glidende gjennomsnittet.
- Samtidig legger den en salgsordre når prisen på aksjen går under det doble eksponensielle glidende gjennomsnittet.
- Den næringsdrivende kan ansette en dataprogrammerer som kan forstå konseptet med det dobbelte eksponensielle glidende gjennomsnittet.
- Programmereren kan utvikle en datakode som utfører de to instruksjonene ovenfor.
- Dataprogrammet kan gjøres så dynamisk at det kan overvåke de økonomiske prisene i finansmarkedene og i sin tur utløse instruksjonene ovenfor.
- Dataprogrammet eller algoritmen sparer tid for den næringsdrivende å gå inn på handelsplattformene, overvåke priser og deretter plassere handelsordrene.
Praktisk anvendelse
- Flash-krasj i 2010 kan betraktes som et eksempel på algoritmehandel. I denne krisen var det rask plassering av salgsordrer for verdipapirer. Det var også raskt uttak av handelsordrer for verdipapirer og var høyfrekvente handler.
- Tilsynsmyndighetene plasserte senere strømbrytere for å forhindre at en slik flash-krasj skulle skje igjen i finansmarkedene. De forhindret også algo-handler fra å få direkte tilgang til børsene.
Fordeler
- Algo-trading hjelper til med å redusere transaksjonskostnadene.
- Handlene plasseres i systemet uten behov for menneskelig inngripen.
- De algo-handler er plassert uten følelser eller skjevheter.
- Plasseringen av algo-trades ordre skjer øyeblikkelig og til best mulig priser.
- Det hjelper også i den perfekte markedstimingen.
- Det hjelper i behandlingen av store ordrer på en effektiv og raskere måte.
Ulemper
- Tilsynsmyndighetene installerer alltid strømbrytere, noe som begrenser funksjonaliteten til algo-handler.
- Likviditeten fra algo-handelsmenn kan nesten forsvinne på et øyeblikk eller i løpet av sekunder.
- Gjennomføringshastigheten til algo-handler uten inngripen fra mennesker kan påvirke live-handler og bosetninger negativt, noe som ytterligere begrenser funksjonaliteten til handelsplattformer og finansmarkeder.
- Det er vanskelig for tilsynsmyndigheten å skille mellom en handel som er plassert av et menneske og en handel som er tilrettelagt av en algoritme. Derfor øker de alltid antall markedsdeltakere når de mistenker at handler utføres gjennom algoritmehandler.
- Algo-handler, hvis ikke overvåket, kan utløse unødvendig volatilitet i finansmarkedene.
Begrensninger
- Utformingen av algoritmen kan være veldig kompleks og utfordrende.
- Siden tilnærmingen til å utforme en algoritme er vitenskapelig, er det vanskelig for en tradisjonell næringsdrivende å lære seg en slik tilnærming og bruke slike algoritmer i sine daglige handler.
- Utviklingen av algoritmer innebærer generelt utvikling av prediktive og kvantitative modeller. Hvis slike modeller ikke blir testet tilbake, kan de forårsake enorme tap for de tradisjonelle handelsmennene som kan bruke dem uten omprøving.
- En algoritme kan ikke overstyre og overspille subjektiv vurdering, som er tilstede i finansmarkedene.
Algoritmisk handel - viktige poeng
- Algoritmehandelen benytter bruk av dataprogrammer.
- Før du gjennomfører algo-handler i finansmarkedene, anbefales det alltid å utføre back-testing av den automatiserte strategien.
- Algoritmehandelen er ansatt av enkeltpersoner og institusjonelle investorer med høy nettoverdi.
- Mange institusjonelle investorer betaler provisjon til nybegynnere for å bygge et lite stykke kode som gir investorene lønnsom avkastning.
Konklusjon
Algoritmehandel er en mekanisme som letter kjøps- og salgsordrer i finansmarkedene ved hjelp av en algoritme som utføres ved hjelp av dataprogrammer. Et bestemt kriterium er utviklet i form av programmerbar kode og plassert i de automatiserte plattformene for å utføre handler i finansmarkedene. Gjennomføringen av algoritmetransaksjoner er veldig rask og kan forårsake et potensielt krasj i finansmarkedene.
For å overvåke slike handler installerer reguleringsmyndighetene strømbrytere ved kritiske tidspunkt. Hedgefond og institusjonelle investorer er de største brukerne av algoritmehandelen, da det hjelper dem et sted og utfører store handelsordrer veldig enkelt. De hjelper videre med å utforme handelsstrategier som å ta lange og korte posisjoner samtidig for å håndtere engangsbeløpene systematisk og på en forsiktig måte.
