Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order nahe dem Durchschnittspreis zwischen der Start - und der Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und den Kaufauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann profitable Chancen schaffen. Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Eine Abkürzung zur Schätzung der Anzahl von Jahren, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Zinssätze), die auf einem Darlehen belastet oder auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum realisiert werden Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Kredite und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jahrhundert. Er ist bekannt, dass die quotFibonacci-Zahlen entdeckt haben, eine Sicherheit mit einem Preis, der abhängig ist oder von einem oder mehreren zugrunde liegenden Vermögenswerte abgeleitet. Top 5 Essential Beginner Bücher für Algorithmic Trading Algorithmisches Handeln wird in der Regel als ein komplexes Gebiet für Anfänger wahrgenommen, um in den Griff zu bekommen. Es deckt eine breite Palette von Disziplinen, mit bestimmten Aspekten, die einen erheblichen Umfang der mathematischen und statistischen Reife. Folglich kann es für die Uneingeweihten außerordentlich ausfallen. In Wirklichkeit sind die Gesamtkonzepte einfach zu verstehen, während die Details iterativ und kontinuierlich erlernt werden können. Die Schönheit des algorithmischen Handels ist, dass es keine Notwendigkeit, um herauszufinden, welche Kenntnisse über das reale Kapital, wie viele Makler bieten sehr realistische Markt Simulatoren. Zwar gibt es bestimmte Einschränkungen mit solchen Systemen verbunden sind, bieten sie eine Umgebung, um ein tiefes Verständnis zu fördern, mit absolut kein Kapital Risiko. Eine allgemeine Frage, die ich von den Lesern von QuantStart empfange, ist Wie fange ich im quantitativen Handel an? Ich habe bereits einen Anfängerführer zum quantitativen Handel geschrieben. Aber ein Artikel kann nicht hoffen, die Vielfalt des Themas zu decken. So Ive beschlossen, meine Lieblings-Einstiegs-Quant-Trading-Bücher in diesem Artikel empfehlen. Die erste Aufgabe ist es, einen soliden Überblick über das Thema zu gewinnen. Ich habe es weit einfacher, schwere mathematische Diskussionen zu vermeiden, bis die Grundlagen abgedeckt und verstanden werden. Die besten Bücher, die ich für diesen Zweck gefunden habe, sind wie folgt: 1) Quantitative Trading von Ernest Chan - Dies ist eines meiner Lieblings-Finanzen Bücher. Dr. Chan bietet einen umfassenden Überblick über den Prozess der Einrichtung eines quantitativen Handelssystems mit Hilfe von MatLab oder Excel. Er macht das Thema sehr ansprechbar und vermittelt den Eindruck, dass jeder es kann. Obwohl es viele Details, die übersprungen werden (vor allem für die Kürze), ist das Buch eine gute Einführung in die algorithmische Handel funktioniert. Er diskutiert Alpha-Generation (das Handelsmodell), Risikomanagement, automatisierte Ausführungssysteme und bestimmte Strategien (insbesondere Impuls und mittlere Reversion). Dieses Buch ist der Startpunkt. 2) Innerhalb der Black Box von Rishi K. Narang - In diesem Buch erklärt Dr. Narang im Detail, wie ein professioneller quantitativer Hedgefonds funktioniert. Es wird auf einem versierten Investor, der überlegt, ob in einer solchen Black Box zu investieren. Trotz der scheinbaren Irrelevanz eines Einzelhändlers enthält das Buch tatsächlich eine Fülle von Informationen darüber, wie ein angemessenes Quanthandelsystem durchgeführt werden sollte. So werden beispielsweise die Bedeutung der Transaktionskosten und das Risikomanagement skizziert, mit Ideen, wo man nach weiteren Informationen suchen kann. Viele Einzelhändler Algo Händler könnte gut daran tun, dieses aufzuheben und zu sehen, wie die Profis ihren Handel durchführen. 3) Algorithmic Trading amp DMA von Barry Johnson - Der Begriff algorithmischen Handel, in der Finanzindustrie, in der Regel bezieht sich auf die Ausführung Algorithmen von Banken und Brokern verwendet, um effiziente Handlungen auszuführen. Ich verwende den Begriff, um nicht nur jene Aspekte des Handels zu decken, sondern auch quantitativen oder systematischen Handel. Dieses Buch ist vor allem über die ehemalige, geschrieben von Barry Johnson, der eine quantitative Software-Entwickler bei einer Investmentbank ist. Bedeutet dies, dass es keinen Nutzen für die Retail-Quant gar nicht. Besitzen ein tieferes Verständnis, wie der Austausch funktioniert und Markt-Mikrostruktur kann immens helfen die Rentabilität der Retail-Strategien. Obwohl es ein schweres Tome ist, lohnt es sich abholen. Sobald die grundlegenden Konzepte erfasst sind, ist es notwendig, beginnen die Entwicklung einer Handelsstrategie. Dies wird gewöhnlich als die Alphamodellkomponente eines Handelssystems bezeichnet. Strategien sind einfach zu finden, in diesen Tagen, aber der wahre Wert kommt bei der Festlegung Ihrer eigenen Handelsparameter über umfangreiche Forschung und Backtesting. Die folgenden Bücher diskutieren bestimmte Arten von Handels-und Ausführungssysteme und wie man sie umsetzen: 4) Algorithmic Trading von Ernest Chan - Dies ist das zweite Buch von Dr. Chan. Im ersten Buch entging er dem Momentum, der mittleren Reversion und bestimmten Hochfrequenzstrategien. Dieses Buch diskutiert solche Strategien in der Tiefe und bietet wesentliche Implementierungsdetails, wenn auch mit mehr mathematischen Komplexität als in der ersten (z. B. Kalman Filter, StationarityCointegration, CADF usw.). Die Strategien, noch einmal, umfassende Nutzung von MatLab, aber der Code kann leicht geändert werden, um C, Pythonpandas oder R für diejenigen mit Programmierkenntnissen. Es gibt auch Updates über die neuesten Marktverhalten, wie das erste Buch wurde ein paar Jahre zurück geschrieben. 5) Handel und Börsen durch Larry Harris - Dieses Buch konzentriert sich auf Marktmikrostruktur. Die ich persönlich fühle, ist ein wesentliches Gebiet, um zu lernen, auch an den Anfangsstadien des Quanthandels. Markt-Mikrostruktur ist die Wissenschaft, wie die Marktteilnehmer interagieren und die Dynamik, die im Orderbuch auftreten. Es ist eng verknüpft, wie der Austausch funktioniert und was tatsächlich geschieht, wenn ein Handel platziert wird. Dieses Buch ist weniger über Handelsstrategien als solche, sondern mehr über Dinge, die beim Entwerfen von Ausführungssystemen bewusst sein müssen. Viele Fachleute im quant Finance Bereich betrachten dies als ein hervorragendes Buch und ich kann es auch sehr empfehlen. In diesem Stadium, als Einzelhändler, werden Sie in einem guten Ort, um die Erforschung der anderen Komponenten eines Handelssystems wie der Ausführungsmechanismus (und seine tiefe Beziehung mit Transaktionskosten), sowie Risiko-und Portfolio-Management beginnen. Ich werde dicuss Bücher für diese Themen in späteren Artikeln. Klicken Sie unten, um mehr darüber zu erfahren. Die Informationen auf dieser Website ist die Meinung der einzelnen Autoren auf der Grundlage ihrer persönlichen Beobachtung, Forschung und jahrelange Erfahrung. Der Herausgeber und seine Autoren sind nicht registrierte Anlageberater, Rechtsanwälte, CPAs oder andere Finanzdienstleister und machen keine Rechts-, Steuer-, Rechnungswesen, Anlageberatung oder andere professionelle Dienstleistungen. Die Informationen, die von dieser Web site angeboten werden, sind nur allgemeine Ausbildung. 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