關於演算法交易您需要了解的一切

演算法交易在交易者中越來越受歡迎。 它消除了人為錯誤的風險，降低了交易成本，並且可以帶來豐厚的利潤。 然而，如果您是自動交易的新手，這可能會有點令人畏懼。

這就是我們整理本指南的原因。 它將準確地告訴您什麼是演算法交易——它的優點和缺點、技術要求以及最好的演算法交易工具。 我們還將探討一些常見策略並為您提供範例。

什麼是演算法交易？

演算法交易是自動交易，它使用帶有預定義指令的電腦程式為您進行交易。 它通常也被稱為演算法交易或黑盒交易。 這個想法是，可以比人類交易者更快、更頻繁地從交易中產生利潤。

該演算法的指令可以基於任何數學模型，並包括交易價格、數量和時間的指南。 由於交易中沒有人為參與，因此交易活動中消除了人為錯誤和情緒的影響。

演算法交易的優勢

您應該研究演算法交易的原因有幾個，包括：

• 交易訂單即時且準確地下達，從而實現低延遲。 這有助於避免價格有重大變動。
• 演算法交易可以以最佳價格實現最佳交易執行。
• 自動檢查多個市場條件。
• 交易成本降低。
• 不存在影響貿易的人為錯誤風險
• 使用歷史和即時數據進行回測可用於確定交易策略的可行性。

演算法交易的缺點

當然，演算法交易也有一些缺點，包括：

• 演算法交易透過使用數學模型和歷史資料來預測未來的市場走勢。 這意味著黑天鵝事件（不可預見的市場中斷）可能會導致損失。
• 儘管演算法交易的低延遲在很大程度上是積極的，但這確實意味著當交易執行延遲時，可能會導致損失和錯失機會。
• 大型演算法交易可以顯著影響市場價格。 如果交易者不調整交易以適應這些變化，可能會導致損失。
• 網路連線速度慢等技術問題可能會擾亂貿易。
• 演算法交易必須遵守複雜且耗時的法規。
• 建立和實施演算法交易系統的成本可能很高。 此外，交易者還必須定期支付資料來源和軟體費用。
• 根據您喜歡的交易方式，演算法交易中缺乏人為判斷可能會被視為缺點。 如果您的方法更加本能和直觀，這可能不是最好的選擇。

演算法交易需要哪些技術要求？

要使用演算法交易，您需要將您的交易策略整合到可以透過交易帳戶下訂單的電腦化流程中。 完成此操作後，您需要對其進行回溯測試，其中包括在歷史交易中對其進行測試，看看它是否會成功。

演算法交易的具體技術要求是：

• 如果你有程式設計知識，你可以自己寫演算法。 如果沒有，您將需要聘請程式設計師來為您做這件事。 您也可以使用預製軟體（稍後將詳細介紹）。
• 網路連線。
• 交易平台接入下訂單
• 對系統進行回測的基礎設施和能力
• 該系統需要能夠監控市場數據來源，以便識別機會。
• 對於回溯測試，您需要存取歷史資料。

演算法交易工具

如果您缺乏編寫交易演算法的技術要求並且不想僱用程式設計師，您可以使用演算法交易軟體。 目前可用的最佳軟體包括：

• 卡爾希
• 貿易站
• DX圖表
• 泰克龍
• 建構阿爾法
• 特拉蒂爾
• 口袋選項
• 福斯普羅
• 大空頭
• 奇蹟貿易
• 奧爾皮普斯
• 哈斯在線
• 硬幣規則
• 交易視圖
• 超演算法
• 速度機器人
• 皮奧內克斯
• 加密鷹

如何選擇最佳的演算法交易工具

在比較不同的工具時，請考慮以下幾點：

• 考慮一下學習曲線有多陡。 軟體好用嗎？ 您需要編碼知識嗎？ 確保您選擇的平台符合您的舒適度和技術專長。
• 評估軟體的可自訂性和可配置性。 這對於根據您的風險承受能力和交易偏好進行客製化至關重要。
• 評估價格並確保其物有所值。
• 確保軟體具有強大的回測能力。
• 尋找一個具有使用者友善介面的平台。
• 確定可用資產的類型以及任何持續費用。

演算法交易策略

從線上選擇權交易到波段交易，交易者可以採用許多不同的策略。 同樣，在演算法交易中使用了許多常見策略，例如：

趨勢追蹤策略

這些是最常用的演算法交易策略。 他們追蹤通道突破、移動平均線、價格水準變動和相關技術指標的趨勢。 它們不涉及任何價格預測或預測，因此它們是最簡單的實施策略。 當識別出理想的趨勢時，就會啟動交易。

最受歡迎的趨勢追蹤策略涉及使用 50 日和 200 日移動平均線。

套利機會

該策略涉及識別雙重上市股票。 然後，您在一個市場以較低的價格買入，並在另一個市場以較高的價格賣出——價差導致套利（無風險利潤）。 演算法交易可以透過快速識別機會並有效下訂單來使該策略獲利。

交易範圍（均值回歸）

該策略的理論是，資產價格總是週期性地恢復到其均值，而低價和高價只是暫時的。 當資產突破或突破定義的價格範圍時，演算法會自動進行交易。

基於數學模型的策略

這些策略是基於市場趨勢、經濟理論、數據和價格變動。 它們越來越受到交易者的歡迎，從而導致金融市場內的交易更加系統化和高效。

基於數學模型的策略的一些範例包括：

• 隨機投資組合理論
• 相對套利
• 底部計時
• 神經網路
• 達美中性

成交量加權平均價格 (VWAP)

VWAP 用於執行大額訂單，同時限制其對市場的影響。 它幫助交易者在設定的時間內獲得接近市場 VWAP 的價格。 它也經常被用作比較交易執行情況的基準。

體積百分比 (POV)

這種演算法交易策略被設定為發送部分訂單，直到交易訂單被填寫。 這些訂單是根據市場交易量和定義的參與比例發送的。

時間加權平均價格 (TWAP)

此策略用於分解大訂單，然後將確定的較小訂單動態釋放到市場。 它使用開始時間和結束時間之間均勻劃分的時間段來執行此操作。 它旨在透過執行接近開始時間和結束時間之間平均價格的訂單來限制市場影響。

實施不足

透過交易即時市場，該策略可以降低訂單的執行成本，並利用延遲執行的機會成本。 當股價走勢不利時，它會降低目標參與率；當股價走勢有利時，它會增加目標參與率。

演算法交易時間尺度

根據您的目標和特定市場條件，演算法交易可以在不同的時間範圍內運行。 此類交易最常見的時間範圍包括：

• 高頻交易（HFT）：這涉及在很短的時間內執行大量交易。它的目的是利用小規模市場的低效率。

• 波段交易：這是持有頭寸數天或數週以從價格變化中獲利的交易。
• 日內交易：日內交易者可以使用演算法在幾秒鐘內下訂單。還可以實施基於小時的時間尺度來執行訂單。

您選擇的時間尺度將極大地影響演算法交易系統的設計、執行和獲利能力。 因此，您必須採用最適合您的風險承受能力和具體目標的時間尺度。

演算法交易範例

讓我們來看一個趨勢追蹤演算法交易策略的範例。

• 該演算法識別出黃金十字。 當 50 日移動平均線穿越 200 日移動平均線上方時，就會發生此事件。
• 產生買入訊號，意味著演算法執行金融工具的買入訂單。
• 演算法繼續監控移動平均線。
• 當 50 日移動平均線跌破 200 日移動平均線時，賣出訊號就會出現。
• 執行賣出訂單，平倉。
• 這使得演算法能夠在下降趨勢期間避免損失，並在上升趨勢期間捕捉利潤。
• 移動平均線交叉和所選參數必須高度準確才能有效。

結論

演算法交易利用技術創建一個交易系統，消除了決策中人為錯誤的風險，並且可以產生比傳統人類交易更高的利潤水平。 儘管需要一些技術專業知識來對演算法進行編程，但您可以使用大量預製工具。

自動化系統的使用並不否定策略規劃和深思熟慮的決策的重要性。 交易者應該清楚地了解他們的風險偏好、財務目標以及他們所參與的市場的細微差別。

演算法交易是重塑金融市場格局的強大工具。 無論您選擇編寫自己的演算法還是使用預製工具，在進行演算法交易時都必須全面了解其好處、風險以及它如何適應您更廣泛的交易策略。