Een algoritme is een specifieke reeks duidelijk gedefinieerde instructies gericht op het uitvoeren van een taak of proces.

Algorithmische handel (geautomatiseerde handel, black-box handel of eenvoudigweg algohandel) is het gebruik van computers die geprogrammeerd zijn om een ​​gedefinieerde reeks instructies te volgen voor het plaatsen van een transactie om winst te genereren met een snelheid en frequentie die onmogelijk voor een menselijke handelaar. De gedefinieerde regelsets zijn gebaseerd op timing, prijs, hoeveelheid of een wiskundig model. Afgezien van winstmogelijkheden voor de handelaar, maakt algo-handel de markten meer liquide en maakt handel systematischer door emotionele menselijke effecten op handelsactiviteiten uit te sluiten. (Ga voor meer informatie naar De juiste algoritmische handelssoftware kiezen .)

Stel dat een handelaar deze eenvoudige handelscriteria volgt:

• Koop 50 aandelen van een aandeel wanneer het 50-dagen voortschrijdend gemiddelde hoger is dan het 200-dagen voortschrijdend gemiddelde
• aandelen in de aandelen verkopen wanneer het 50-dagen moving average lager is dan het 200-dagen moving average

Met behulp van deze set van twee eenvoudige instructies, is het gemakkelijk om een ​​computerprogramma te schrijven dat automatisch de aandelenkoers (en de moving average indicators) en plaats controleert de koop- en verkooporders wanneer aan de gedefinieerde voorwaarden is voldaan. De handelaar hoeft niet langer een horloge te houden voor live prijzen en grafieken, of de bestellingen handmatig in te dienen. Het algoritmische handelssysteem doet het automatisch voor hem, door de handelskans correct te identificeren. (Voor meer over voortschrijdende gemiddelden, zie Eenvoudige voortschrijdende gemiddelden zorgen ervoor dat Trends opvallen .)

[Als je meer wilt weten over beproefde en to the point strategieën die uiteindelijk in een alorithmisch handelssysteem kunnen worden verwerkt, bekijk dan de cursus Become a Day Trader van Investopedia Academy.]

Voordelen van Algorithmic Trading

Algo-trading biedt de volgende voordelen:

• transacties uitgevoerd tegen de best mogelijke prijzen
• Directe en nauwkeurige plaatsing van handelsorders (daardoor hoge uitvoeringskansen op de gewenste niveaus)
• Trades correct getimed en direct , om significante prijswijzigingen te vermijden
• Lagere transactiekosten (zie het voorbeeld van de implementatietekort hieronder)
• Gelijktijdige geautomatiseerde controles op meerdere marktvoorwaarden
• Minder risico op handmatige fouten bij het plaatsen van de transacties
• Backtest van het algoritme, gebaseerd over beschikbare historische en realtime gegevens
• Verminderde mogelijkheid van fouten door menselijke handelaren op basis van emotionele en psychologische factoren

Het grootste deel van de hedendaagse algohandel is hoogfrequente handel (HFT), die tracht te profiteren van het plaatsen van een groot aantal orders met zeer hoge snelheden over meerdere markten en van meerdere beslissingsparameters, op basis van op voorgeprogrammeerde instructies.(Zie Strategieën en geheimen van high frequency trading (HFT) -firma's voor meer informatie over handel in hoge frequenties.) <> <> <> <> > > Beleggers op middellange tot lange termijn of kopen kantfirma's (pensioenfondsen, beleggingsfondsen, verzekeringsmaatschappijen) die in grote hoeveelheden aandelen kopen, maar niet de aandelenkoersen willen beïnvloeden met discrete, grootschalige investeringen.

Handelaars op korte termijn en deelnemers aan verkoopzijde (market makers, speculanten en arbitrageurs) profiteren van geautomatiseerde handeluitvoering; daarnaast helpt algo-trading bij het creëren van voldoende liquiditeit voor verkopers op de markt.

• Systematische handelaren (trendvolgers, parenhandelaren, hedge funds, enz.) Vinden het veel efficiënter om hun handelsregels te programmeren en het programma automatisch te laten handelen.
• Algorithmische handel biedt een meer systematische benadering van actieve handel dan methoden die zijn gebaseerd op de intuïtie of het instinct van een menselijke handelaar.
• Algorithmische handelsstrategieën

Elke strategie voor algoritmische handel vereist een geïdentificeerde kans die winstgevend is in termen van verbeterde inkomsten of kostenvermindering. Hieronder volgen algemene handelsstrategieën die worden gebruikt bij algohandel:

Trendvolgorde strategieën:

De meest voorkomende algoritmische handelsstrategieën volgen de trends in voortschrijdende gemiddelden, kanaalpieken, koersbewegingen en gerelateerde technische indicatoren. Dit zijn de eenvoudigste en eenvoudigste strategieën om te implementeren door middel van algoritmische handel, omdat het bij deze strategieën niet om voorspellingen of prijsschattingen gaat. Trades worden geïnitieerd op basis van het optreden van gewenste trends, die eenvoudig en eenvoudig kunnen worden geïmplementeerd door middel van algoritmen zonder in de complexiteit van voorspellende analyse te raken. Het bovengenoemde voorbeeld van een voortschrijdend gemiddelde van 50 en 200 dagen is een populaire trendvolgende strategie. (Zie voor meer informatie over strategieën voor trendhandel:

• Eenvoudige strategieën om te profiteren van Trends

.) Arbitragekansen: Een dual-listed aandeel tegen een lagere prijs kopen in één markt en tegelijkertijd verkopen op een hogere prijs op een andere markt biedt het prijsverschil als risicovrije winst of arbitrage. Dezelfde bewerking kan worden gerepliceerd voor aandelen versus termijninstrumenten, omdat er van tijd tot tijd prijsverschillen bestaan. Het implementeren van een algoritme om dergelijke prijsverschillen te identificeren en bestellingen te plaatsen, biedt op efficiënte wijze winstgevende kansen.

• Indexfonds opnieuw afstemmen

:

• Indexfondsen hebben periodes voor herbalancering gedefinieerd om hun posities op peil te brengen met hun respectievelijke benchmarkindexen. Dit creëert winstgevende mogelijkheden voor algoritmische handelaren, die profiteren van verwachte transacties met een winst van 20-80 basispunten, afhankelijk van het aantal aandelen in het indexfonds, net voordat indexfondsherstructurering plaatsvindt. Dergelijke transacties worden geïnitieerd via algoritmische handelssystemen voor tijdige uitvoering en de beste prijzen. Mathematical Model Based Strategies:

Veel bewezen mathematische modellen, zoals de delta-neutrale handelsstrategie, die het mogelijk maken om te handelen op een combinatie van opties en de onderliggende waarde, waarbij transacties worden geplaatst om positieve en negatieve delta's te compenseren zodat de portefeuilledelta wordt op nul gehouden.

• Handelsbereik (gemiddelde omkering):

De mean reversion-strategie is gebaseerd op het idee dat de hoge en lage prijzen van een actief een tijdelijk fenomeen zijn dat periodiek terugkeert naar hun gemiddelde waarde. Het identificeren en definiëren van een prijsbereik en een implementerend algoritme op basis van dat maakt het mogelijk om transacties automatisch te plaatsen wanneer de prijs van het actief in en uit het gedefinieerde bereik breekt.

• Gewogen gemiddelde prijs (VWAP):

Volumegewogen gemiddelde prijsstrategie breekt een grote order af en geeft dynamisch bepaalde kleinere brokken van de order vrij op de markt met behulp van voorraadspecifieke historische volumeprofielen. Het doel is om de bestelling dicht bij de Volume Weighted Average Price (VWAP) uit te voeren, waardoor de gemiddelde prijs ten goede komt.

• Tijdgewogen gemiddelde prijs (TWAP):

Tijdgewogen gemiddelde prijsstrategie breekt een grote order af en geeft dynamisch bepaalde kleinere brokken van de order vrij op de markt met gelijk verdeelde tijdsloten tussen een begin- en eindtijd. Het doel is om de bestelling dicht bij de gemiddelde prijs uit te voeren tussen de begin- en eindtijden, waardoor de impact op de markt wordt geminimaliseerd.

• Percentage van volume (POV):

Totdat de handelsorder volledig is gevuld, blijft dit algoritme doorgaan met het verzenden van deelbestellingen, volgens de gedefinieerde deelnameverhouding en volgens het verhandelde volume op de markten. De gerelateerde 'stappenstrategie' verzendt orders naar een door de gebruiker gedefinieerd percentage van marktvolumes en verhoogt of verlaagt deze participatiegraad wanneer de aandelenprijs door de gebruiker gedefinieerde niveaus bereikt.

• Implementatietekort:

De implementatietekortstrategie is erop gericht de uitvoeringskosten van een order te minimaliseren door de realtime markt te verhandelen, waardoor de kosten van de order worden bespaard en de opportunitykosten van uitgestelde uitvoering worden benut. De strategie zal de beoogde participatiegraad verhogen wanneer de aandelenkoers gunstig evolueert en afnemen wanneer de aandelenkoers negatief evolueert.

• Beyond the Usual Trading Algorithms:

Er zijn enkele speciale klassen van algoritmen die proberen om "happenings" aan de andere kant te identificeren. Deze "sniffing-algoritmen", bijvoorbeeld gebruikt door een marketeer aan de verkoopkant, hebben de ingebouwde intelligentie om het bestaan ​​van algoritmen aan de koopzijde van een grote order te identificeren. Een dergelijke detectie door middel van algoritmen zal de marktmaker helpen grote ordermogelijkheden te identificeren en hem in staat stellen te profiteren door de bestellingen tegen een hogere prijs te vullen. Dit wordt soms aangeduid als high-tech front-running. (Zie voor meer informatie over handel in hoge frequenties en frauduleuze praktijken:

• Als u aandelen online koopt, bent u betrokken bij HFT's

.) Technische vereisten voor algoritmische handel Het algoritme implementeren met een computer programma is het laatste deel, geknuppeld met backtesting. De uitdaging is om de geïdentificeerde strategie om te zetten in een geïntegreerd geautomatiseerd proces dat toegang heeft tot een handelsaccount voor het plaatsen van bestellingen. Het volgende is nodig:

Kennis van computerprogrammering om de vereiste handelsstrategie te programmeren, ingehuurde programmeurs of vooraf gemaakte handelssoftware

Netwerkconnectiviteit en toegang tot handelsplatforms voor het plaatsen van de orders

• Toegang tot marktgegevensfeeds die zullen door het algoritme gemonitord worden voor mogelijkheden om bestellingen te plaatsen
• De mogelijkheid en infrastructuur om het systeem eens te bouwen nadat het gebouwd is, voordat het live op echte markten gaat
• Beschikbare historische gegevens voor backtesting, afhankelijk van de complexiteit van regels geïmplementeerd in algoritme < Hier is een uitgebreid voorbeeld: Royal Dutch Shell (RDS) is genoteerd aan de Amsterdam Stock Exchange (AEX) en de London Stock Exchange (LSE).Laten we een algoritme bouwen om arbitrage-kansen te identificeren. Hier zijn enkele interessante observaties:
• AEX handelt in euro, terwijl LSE handelt in Sterling Ponden
• Vanwege het tijdsverschil van één uur opent AEX een uur eerder dan LSE, gevolgd door beide beurzen die gelijktijdig worden verhandeld voor de komende uren en vervolgens alleen in LSE handelen tijdens het laatste uur terwijl AEX sluit

Kunnen we de mogelijkheid van arbitragehandel op de Royal Dutch Shell-aandelen die op deze twee markten worden genoteerd, in twee verschillende valuta onderzoeken?

• Vereisten:
• Een computerprogramma dat de huidige marktprijzen kan lezen

Prijsfeeds van zowel LSE als AEX

Een forex-tarieffeed voor GBP-EUR wisselkoers

• Orderplaatsingscapaciteit die de route kan routeren order naar de juiste exchange
• Back-testmogelijkheid op historische prijsfeeds
• Het computerprogramma zou het volgende moeten uitvoeren:
• Lees de inkomende prijsfeed van RDS-aandelen van beide beurzen
• Gebruik van de beschikbare wisselkoersen , converteer de prijs van één valuta naar andere

Als er een voldoende groot prijsverschil (discontering van de makelaarskosten) is dat leidt tot een winstgevende kans, plaats dan de kooporder op lager geprijsde wissel- en verkooporder op duurdere wissel > Als de orders naar wens worden uitgevoerd, volgt de arbitragewinst

• Eenvoudig en gemakkelijk! De praktijk van algoritmische handel is echter niet zo eenvoudig te onderhouden en uit te voeren. Vergeet niet dat als u een door alg gegenereerde transactie kunt plaatsen, ook de andere marktdeelnemers. Bijgevolg fluctueren de prijzen in milli- en zelfs microseconden. In het bovenstaande voorbeeld, wat gebeurt er als uw kooptransactie wordt uitgevoerd, maar verkoophandel niet als de verkoopprijzen veranderen tegen de tijd dat uw bestelling op de markt komt? Je zult uiteindelijk met een open positie zitten, waardoor je arbitragestrategie waardeloos wordt.
• Er zijn extra risico's en uitdagingen: bijvoorbeeld systeemstoringsrisico's, netwerkconnectiviteitsfouten, tijdsverschillen tussen handelsorders en uitvoering en, het allerbelangrijkste, imperfecte algoritmen. Hoe complexer een algoritme, des te striktere backtesting is nodig voordat het in werking wordt gesteld.
• The Bottom Line
• Kwantitatieve analyse van de prestaties van een algoritme speelt een belangrijke rol en moet kritisch worden bekeken. Het is opwindend om te kiezen voor automatisering, ondersteund door computers met een idee om moeiteloos geld te verdienen. Maar men moet ervoor zorgen dat het systeem grondig wordt getest en dat de vereiste limieten worden ingesteld. Analytische handelaren zouden zelf moeten leren programmeren en systemen bouwen, om zeker te zijn van het implementeren van de juiste strategieën op een foolproof manier. Voorzichtig gebruik en grondige tests van algohandel kunnen winstgevende kansen creëren. (Zie voor meer informatie Uw eigen Algo Trading-robot coderen.)