Ключевые моменты
Алгоритмическая торговля (алготрейдинг) задействует компьютерные алгоритмы для автоматизации покупок и продаж с финансовыми инструментами на основе заранее заданных критериев.
В алготрейдинге используют стратегии средневзвешенной по объему цены (VWAP), средневзвешенной по времени цены (TWAP) и процента объема (POV).
Хотя алготрейдинг повышает эффективность и устраняет фактор эмоций, этот тип торговли сопряжен с техническими трудностями и потенциальными сбоями в работе системы.
Введение
Нередко эмоции встают на пути рациональных торговых решений. Алгоритмическая торговля решает эту проблему посредством автоматизации. В этой статье мы рассмотрим, что такое алгоритмическая торговля, как она работает, а также поговорим о ее преимуществах и недостатках.
Что такое алгоритмическая торговля?
Алгоритмическая торговля, или алготрейдинг, задействует компьютерные алгоритмы для генерации и исполнения ордеров на покупку и продажу на финансовых рынках. Эти алгоритмы анализируют рыночные данные и выполняют сделки на основе конкретных условий, установленных трейдером. Такой механизм повышает эффективность торговли и устраняет фактор эмоций и предубеждений, которые могут привести к негативным результатам.
Как работает алгоритмическая торговля?
Осуществлять алгоритмическую торговлю можно разными способами, однако не все из них эффективные и успешные. Рассмотрим несколько простых примеров, чтобы понять, как этот механизм работает на практике.
Выбор стратегии
Первый шаг в алгоритмической торговле — это выбор торговой стратегии. Она может быть основана на различных факторах, таких как движение цены или технические паттерны. Стратегия необязательно должна быть сложной: например, она может заключаться в покупке актива при падении цены на 5% и продаже при росте на 5%.
Программирование алгоритма
Следующий шаг — перевести эту стратегию в компьютерный алгоритм. На этом этапе нужно закодировать правила и условия в программу, которая будет отслеживать рынок и автоматически совершать сделки.
Для этой задачи хорошо подходит Python — популярный язык программирования, который отличается простотой и наличием мощных библиотек. Ниже представлен наглядный пример простого торгового алгоритма на Python для торговли биткоином:
Этот код использует библиотеку yfinance для загрузки исторических данных для биткоинов (BTC-USD) и библиотеку pandas для манипулирования этими данными. Торговая стратегия определяется созданием сигналов на покупку и продажу на основе ценовых движений. В нашем примере алгоритм генерирует сигнал на покупку, когда цена падает на 5% от цены закрытия предыдущего дня, и сигнал на продажу, когда цена поднимается на 5%. Функция execute_strategy перебирает данные и создает ордера на покупку или продажу на основе сигналов.
Тестирование стратегий
Перед запуском алгоритм проходит тестирование с использованием исторических рыночных данных, чтобы посмотреть эффективность работы в прошлых условиях. Это помогает усовершенствовать стратегию и повысить ее эффективность.
Далее представлен пример тестирования вышеуказанной стратегии:
Этот код имитирует покупку и продажу биткоина на основе сигналов алгоритма, отслеживая баланс с течением времени. Функция тестирования считывает баланс аккаунта, добавляет данные для исполнения ордеров на покупку и продажу и отображает начальный и итоговый баланс. Это помогает оценить эффективность стратегии за конкретный период в прошлом.
Исполнение
После правильного тестирования алгоритм можно использовать на торговой платформе или бирже для совершения сделок. Алгоритм постоянно отслеживает рынок и автоматически размещает сделку при выявлении подходящей возможности.
Многие платформы предлагают API (программный интерфейс приложения), посредством которого алгоритмы программно взаимодействуют с рынком. Далее представлен пример размещения рыночного ордера с помощью Binance API:
Этот код использует библиотеку binance для подключения к API Binance. Он запускает клиента с помощью ключа API и секретного ключа, а затем размещает рыночный ордер на покупку определенного количества биткоинов (BTC) за USDT. В конце отображается ответ от API, содержащий сведения об ордере.
Мониторинг
После активации алгоритма его необходимо постоянно отслеживать, чтобы он соответствовал вашим потребностям. Иногда могут потребоваться корректировки в зависимости от меняющихся рыночных условий или показателей эффективности.
Например, пользователь может добавить механизм логирования, который записывает действия алгоритма и метрики производительности для проверки. Вот пример добавления логирования в алгоритм:
Этот код настраивает механизм отчетности с помощью библиотеки logging Python. Он создает файл с именем trading.log и записывает действия по покупке и продаже с ценой и временной меткой. Это помогает вести подробный учет всех сделок алгоритма, а также упрощает анализ производительности и диагностику потенциальных проблем.
Алгоритмические торговые стратегии
Ниже приведены примеры индикаторов, которые можно использовать в алгоритмических торговых стратегиях.
Средневзвешенная по объему цена (VWAP)
VWAP — это индикатор, который можно применять в торговой стратегии, направленной на исполнение ордера как можно ближе к средневзвешенной по объему цене. В этом случае ордер разделяется на более мелкие части и исполняется в течение определенного периода, чтобы приблизиться к средневзвешенной по объему цене.
Средневзвешенная по времени цена (TWAP)
Стратегия TWAP похожа на VWAP, но фокусируется на равномерном исполнении сделок в течение определенного периода, а не на объеме. Эта стратегия размещает ордера постепенно, поэтому снижает влияние крупных ордеров на рыночную цену.
Процент объема (POV)
POV включает совершение сделок на основе заранее определенного процента от объема рынка. Например, алгоритм может совершать сделки, которые составляют 10% от общего объема рынка в течение указанного периода времени. Эта стратегия корректирует скорость исполнения на основе рыночной активности, тем самым сокращая влияние на рынок.
Преимущества алгоритмической торговлиЭффективность
Алготрейдинг способен исполнять ордера быстро (часто — за миллисекунды), поэтому позволяет зарабатывать даже на небольших движениях рынка.
Торговля без эмоций
Алгоритмы работают на основе предопределенных правил и позволяют исключить фактор эмоций, таких как FOMO или жадность. Это снижает вероятность импульсивных решений, которые могут негативно повлиять на результаты торговли.
Недостатки алгоритмической торговлиТехническая сложность
Для разработки и поддержания торговых алгоритмов нужны технические знания в области программирования и финансовых рынков. Многим трейдерам бывает трудно в этом разобраться.
Системные ошибки
В алгоритмических торговых системах могут возникать технические проблемы: программные ошибки или сбои подключения и оборудования. Без должного управления такие неисправности могут привести к значительным финансовым потерям.
В заключение
В алгоритмической торговле используют компьютерные программы, чтобы исполнять сделки автоматически на основе заранее установленных параметров. Этот механизм имеет ряд преимуществ, таких как повышенная эффективность и отсутствие эмоций, но он также сопряжен с определенными трудностями вроде технической сложности и сбоев в системе.
Рекомендуемая литература
Полное руководство по торговле криптовалютой для начинающих
Как протестировать торговую стратегию
Руководство по спотовой торговле на Binance
Что такое торговые боты и как они работают?
Отказ от ответственности: следующие материалы предоставляются на условиях «как есть» без каких-либо гарантий исключительно для общих справочных и образовательных целей. Эта информация не должна рассматриваться как финансовая, юридическая консультация или рекомендация по приобретению какого-либо конкретного продукта или услуги. Вам следует самостоятельно обратиться за советом к соответствующим профессиональным консультантам. Поскольку статья написана сторонним автором, обратите внимание, что высказанные мнения принадлежат стороннему автору и необязательно отражают точку зрения Binance Academy. Для получения более подробной информации перейдите по ссылке. Стоимость цифровых активов может быть волатильной. Стоимость инвестированных средств может увеличиваться и уменьшаться. Вы можете не вернуть инвестированные средства. Вы несете полную ответственность за свои инвестиционные решения. Binance Academy не несет ответственность за ваши возможные убытки. Данная информация не является финансовой, юридической или профессиональной рекомендацией. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с нашими Условиями использования и Предупреждением о рисках.
Источник Академия Бинанс
