Codarea propriului robot de comerț cu Algo

Mulți comercianți se mută pentru a deveni comercianți algoritmi, dar se luptă cu codificarea roboților de tranzacționare. Adesea acești comercianți vor găsi informații de codificare algoritmică online dezorganizate și înșelătoare, precum și oferind promisiuni false de prosperitate peste noapte. O sursă de informații fiabile este de la Lucas Liew, creatorul cursului de tranzacționare algoritmică online AlgoTrading101. Cursul are recenzii excelente și a strâns peste 8.000 de studenți de la prima lansare în octombrie 2014.

Programul se concentrează pe prezentarea fundamentelor tranzacționării algoritmice într-un mod organizat. Liew este ferm în legătură cu faptul că tranzacțiile algoritmice nu sunt „o schemă rapidă-bogată”. Prezentate mai jos sunt elementele de bază ale proiectării, construirii și menținerii propriului robot de tranzacționare algoritmică (extras de la Liew și cursul său).

Rise of the Robo Advisors

Ce face un robot de tranzacționare

La nivelul cel mai de bază, un robot algoritmic de tranzacționare este un cod de computer care are capacitatea de a genera și executa semnale de cumpărare și vânzare pe piețele financiare. Principalele componente ale unui astfel de robot includ reguli de intrare care semnalează când să cumpere sau să vândă, reguli de ieșire care indică când se închide poziția curentă și regulile de dimensionare a poziției care definesc cantitățile de cumpărat sau de vânzare.

Principalele instrumente de tranzacționare algo

Evident, veți avea nevoie de un computer și de o conexiune la Internet. După aceasta, va fi necesar un sistem de operare Windows sau Mac pentru a rula MetaTrader 4 (MT4) - o platformă de tranzacționare electronică care utilizează MetaQuotes Language 4 (MQL4) pentru strategiile de tranzacționare de codare. Deși MT4 nu este singurul software pe care l-am putea utiliza pentru a construi un robot, are o serie de avantaje semnificative.

În timp ce principala clasă de active a MT4 este schimbul valutar (FX), platforma poate fi folosită pentru tranzacționarea de acțiuni, indici de capitaluri proprii, mărfuri și Bitcoin folosind CFD-uri. Alte avantaje ale utilizării MT4 spre deosebire de alte platforme includ faptul că este ușor de învățat, are numeroase surse de date FX disponibile și este gratuit.

Din păcate, MT4 nu permite tranzacționarea directă pe piețele de acțiuni și futures și efectuarea de analize statistice poate fi împovărătoare; cu toate acestea, MS Excel poate fi utilizat ca instrument statistic suplimentar.

Strategii de tranzacționare algoritmice

Este important să începem prin a reflecta asupra unor trăsături de bază pe care ar trebui să le aibă fiecare strategie de tranzacționare algoritmică. Strategia ar trebui să fie prudentă în ceea ce privește piața, întrucât este fundamental fundamentală din punct de vedere al pieței și al economiei. De asemenea, modelul matematic utilizat în elaborarea strategiei ar trebui să se bazeze pe metode statistice solide.

În continuare, este crucial să se determine ce informații urmărește să capteze robotul tău. Pentru a avea o strategie automatizată, robotul trebuie să fie capabil să surprindă ineficiențele persistente ale pieței. Strategiile de tranzacționare algoritmice respectă un set rigid de reguli care profită de comportamentul pieței și, astfel, apariția ineficienței de piață unice nu este suficientă pentru a construi o strategie în jurul. În plus, dacă cauza ineficienței pieței este neidentificabilă, atunci nu va exista nicio modalitate de a ști dacă succesul sau eșecul strategiei s-a datorat sau nu întâmplător.

Având în vedere cele de mai sus, există o serie de tipuri de strategie pentru a informa designul robotului tău de tranzacționare algoritmic. Acestea includ strategii care profită de următoarele (sau de orice combinație a acestora):

• Știri macroeconomice (de exemplu, salariile non-agricole sau modificările ratei dobânzii)
• Analiză fundamentală (de exemplu, utilizarea datelor privind veniturile sau notele de eliberare a veniturilor)
• Analiză statistică (de exemplu, corelație sau co-integrare)
• Analiză tehnică (de exemplu medii mobile)
• Microstructura pieței (de exemplu, arbitraj sau infrastructură comercială)

Proiectare pentru cercetare preliminară

Acest pas se concentrează pe dezvoltarea unei strategii care să se potrivească propriilor dvs. caracteristici personale. Factorii precum profilul personal de risc, angajamentul pe timp și capitalul de tranzacționare sunt importante pentru a ne gândi la elaborarea unei strategii. Puteți începe apoi să identificați ineficiențele persistente ale pieței menționate mai sus. După identificarea unei ineficiențe de piață, puteți începe să codificați un robot de tranzacționare potrivit pentru propriile dvs. caracteristici personale.

Backtesting

Acest pas de testare se concentrează pe validarea robotului tău de tranzacționare. Aceasta include verificarea codului pentru a vă asigura că face ceea ce doriți și a înțelege modul în care se desfășoară în diferite intervale de timp, clase de active sau diferite condiții de piață, în special în evenimente de tip lebădă neagră, precum criza financiară globală din 2008.

Optimizarea proiectării Algo-Trading

Acum că ați codificat un robot care funcționează și în această etapă, doriți să vă maximizați performanța, reducând în același timp prejudecata. Pentru a maximiza performanța, trebuie mai întâi să selectați o măsură de performanță bună, care să surprindă elementele de risc și de recompensare, precum și coerența (de exemplu, raportul Sharpe). O prejudecată excesivă apare atunci când robotul tău se bazează prea mult pe datele anterioare; un astfel de robot va elibera iluzia de performanțe înalte, dar, deoarece viitorul nu seamănă niciodată complet cu trecutul, acesta poate eșua de fapt.

Execuție în direct

Acum sunteți gata să începeți să utilizați bani reali. Cu toate acestea, în afară de a fi pregătit pentru ascensiunile și coborâșurile emoționale pe care le-ar putea experimenta, există câteva probleme tehnice care trebuie abordate. Aceste probleme includ selectarea unui broker adecvat și punerea în aplicare a mecanismelor pentru gestionarea atât a riscurilor de piață, cât și a celor operaționale, cum ar fi potențialii hackeri și timpul de întrerupere a tehnologiei.

De asemenea, este important să verificați dacă performanța robotului este similară cu cea experimentată în faza de testare. În cele din urmă, este necesară monitorizarea continuă pentru a asigura eficiența pieței pentru care robotul a fost proiectat.

Linia de jos

Având în vedere că Richard Dennis, legendarul comerciant de mărfuri, a învățat unui grup de studenți strategiile sale personale de tranzacționare care au continuat apoi să câștige peste 175 de milioane de dolari în doar cinci ani, este complet posibil ca comercianții fără experiență să fie învățați un set strict de orientări și să devină comercianți de succes. Cu toate acestea, acesta este un exemplu extraordinar, iar începătorii ar trebui să-și amintească cu siguranță că au așteptări modeste.

Pentru a avea succes, este important să nu urmărim doar un set de orientări, ci să înțelegem cum funcționează aceste orientări. Liew subliniază că cea mai importantă parte a tranzacției algoritmice este „înțelegerea în ce tipuri de condiții de piață va funcționa robotul dvs. și când se va descompune” și „înțelegerea când trebuie să intervină”. Tranzacționarea algoritmică poate fi plină de satisfacții, dar cheia succesului este înţelegere. Orice curs sau profesor care promite recompense înalte cu o înțelegere minimă ar trebui să fie un semn de avertizare major.