关于算法交易您需要了解的一切

算法交易在交易者中越来越受欢迎。 它消除了人为错误的风险，降低了交易成本，并且可以带来丰厚的利润。 然而，如果您是自动交易的新手，这可能会有点令人畏惧。

这就是我们整理本指南的原因。 它将准确地告诉您什么是算法交易——它的优点和缺点、技术要求以及最好的算法交易工具。 我们还将探讨一些常见策略并为您提供示例。

什么是算法交易？

算法交易是自动交易，它使用带有预定义指令的计算机程序为您进行交易。 它通常也被称为算法交易或黑盒交易。 这个想法是，可以比人类交易者更快、更频繁地从交易中产生利润。

该算法的指令可以基于任何数学模型，并包括交易价格、数量和时间的指南。 由于交易中没有人为参与，因此交易活动中消除了人为错误和情绪的影响。

算法交易的优势

您应该研究算法交易的原因有几个，包括：

• 交易订单即时准确地下达，从而实现低延迟。 这有助于避免价格发生重大变化。
• 算法交易可以以最佳价格实现最佳交易执行。
• 自动检查多个市场条件。
• 交易成本降低。
• 不存在影响贸易的人为错误风险
• 使用历史和实时数据进行回测可用于确定交易策略的可行性。

算法交易的缺点

当然，算法交易也有一些缺点，包括：

• 算法交易通过使用数学模型和历史数据来预测未来的市场走势。 这意味着黑天鹅事件（不可预见的市场中断）可能会导致损失。
• 尽管算法交易的低延迟在很大程度上是积极的，但这确实意味着当交易执行延迟时，可能会导致损失和错失机会。
• 大型算法交易可以显着影响市场价格。 如果交易者不调整交易以适应这些变化，可能会导致损失。
• 互联网连接速度慢等技术问题可能会扰乱贸易。
• 算法交易必须遵守复杂且耗时的法规。
• 建立和实施算法交易系统的成本可能很高。 此外，交易者还必须定期支付数据源和软件费用。
• 根据您喜欢的交易方式，算法交易中缺乏人为判断可能会被视为一个缺点。 如果您的方法更加本能和直观，这可能不是最好的选择。

算法交易需要哪些技术要求？

要使用算法交易，您需要将您的交易策略集成到可以通过交易账户下订单的计算机化流程中。 完成此操作后，您需要对其进行回溯测试，其中包括在历史交易中对其进行测试，看看它是否会成功。

算法交易的具体技术要求是：

• 如果你有编程知识，你可以自己编写算法。 如果没有，您将需要聘请程序员来为您做这件事。 您还可以使用预制软件（稍后将详细介绍）。
• 网络连接。
• 交易平台接入下订单
• 对系统进行回测的基础设施和能力
• 该系统需要能够监控市场数据源，以便识别机会。
• 对于回溯测试，您需要访问历史数据。

算法交易工具

如果您缺乏编写交易算法的技术要求并且不想雇用程序员，您可以使用算法交易软件。 目前可用的最佳软件包括：

• 卡尔希
• 贸易站
• DX图表
• 泰克龙
• 构建阿尔法
• 特拉蒂尔
• 口袋选项
• 福克斯普罗
• 大空头
• 奇迹贸易
• 奥尔皮普斯
• 哈斯在线
• 硬币规则
• 交易视图
• 超算法
• 速度机器人
• 皮奥内克斯
• 加密鹰

如何选择最佳的算法交易工具

在比较不同的工具时，请考虑以下几点：

• 考虑一下学习曲线有多陡。 软件好用吗？ 您需要编码知识吗？ 确保您选择的平台符合您的舒适度和技术专长。
• 评估软件的可定制性和可配置性。 这对于根据您的风险承受能力和交易偏好进行定制至关重要。
• 评估价格并确保其物有所值。
• 确保软件具有强大的回测能力。
• 寻找一个具有用户友好界面的平台。
• 确定可用资产的类型以及任何持续费用。

算法交易策略

从在线期权交易到波段交易，交易者可以采用许多不同的策略。 同样，算法交易中使用了许多常见策略，例如：

趋势跟踪策略

这些是最常用的算法交易策略。 他们跟踪通道突破、移动平均线、价格水平变动和相关技术指标的趋势。 它们不涉及任何价格预测或预测，因此它们是最简单的实施策略。 当识别出理想的趋势时，就会启动交易。

最流行的趋势跟踪策略涉及使用 50 日和 200 日移动平均线。

套利机会

该策略涉及识别双重上市股票。 然后，您在一个市场以较低的价格买入，并在另一市场以较高的价格卖出——价差导致套利（无风险利润）。 算法交易可以通过快速识别机会并有效下订单来使该策略盈利。

交易范围（均值回归）

该策略的理论是，资产价格总是周期性地恢复到其均值，而低价和高价只是暂时的。 当资产突破或突破定义的价格范围时，算法会自动对其进行交易。

基于数学模型的策略

这些策略基于市场趋势、经济理论、数据和价格变动。 它们越来越受到交易者的欢迎，从而导致金融市场内的交易更加系统化和高效。

基于数学模型的策略的一些示例包括：

• 随机投资组合理论
• 相对套利
• 底部计时
• 神经网络
• 达美中性

成交量加权平均价格 (VWAP)

VWAP 用于执行大额订单，同时限制其对市场的影响。 它帮助交易者在设定的时间内获得接近市场 VWAP 的价格。 它也经常被用作比较交易执行情况的基准。

体积百分比 (POV)

这种算法交易策略被设置为发送部分订单，直到交易订单被填写。 这些订单是根据市场交易量和定义的参与比例发送的。

时间加权平均价格 (TWAP)

该策略用于分解大订单，然后将确定的较小订单动态释放到市场。 它使用开始时间和结束时间之间均匀划分的时间段来执行此操作。 它旨在通过执行接近开始时间和结束时间之间平均价格的订单来限制市场影响。

实施不足

通过交易实时市场，该策略可以降低订单的执行成本，并利用延迟执行的机会成本。 当股价走势不利时，它会降低目标参与率；当股价走势有利时，它会增加目标参与率。

算法交易时间尺度

根据您的目标和特定市场条件，算法交易可以在不同的时间范围内运行。 此类交易最常见的时间范围包括：

• 高频交易（HFT）：这涉及在很短的时间内执行大量交易。它的目的是利用小规模市场的低效率。

• 波段交易：这是持有头寸数天或数周以从价格变化中获利的交易。
• 日内交易：日内交易者可以使用算法在几秒钟内下订单。还可以实施基于小时的时间尺度来执行订单。

您选择的时间尺度将极大地影响算法交易系统的设计、执行和盈利能力。 因此，您必须采用最适合您的风险承受能力和具体目标的时间尺度。

算法交易示例

让我们看一个趋势跟踪算法交易策略的示例。

• 该算法识别出黄金十字。 当 50 日移动平均线穿越 200 日移动平均线上方时，就会发生此事件。
• 生成买入信号，意味着算法执行金融工具的买入订单。
• 算法继续监控移动平均线。
• 当 50 日移动平均线跌破 200 日移动平均线时，卖出信号就会出现。
• 执行卖出订单，平仓。
• 这使得算法能够在下降趋势期间避免损失，并在上升趋势期间捕获利润。
• 移动平均线交叉和所选参数必须高度准确才能有效。

结论

算法交易利用技术创建一个交易系统，消除了决策中人为错误的风险，并且可以产生比传统人类交易更高的利润水平。 尽管需要一些技术专业知识来对算法进行编程，但您可以使用大量预制工具。

自动化系统的使用并不否定战略规划和深思熟虑的决策的重要性。 交易者应该清楚地了解他们的风险偏好、财务目标以及他们所参与的市场的细微差别。

算法交易是重塑金融市场格局的强大工具。 无论您选择编写自己的算法还是使用预制工具，在进行算法交易时都必须全面了解其好处、风险以及它如何适应您更广泛的交易策略。