Ich würde denken, algorithmischen Handel als Teilmenge der quantitativen Handel in so weit wie, wie die Schreibtische erstellt wurden. Allerdings, mit besseren Systemen, auf einer täglichen Basis, würde ein algorithmischer Händler finden graben viel tiefer in eine Maschine lernen Datenwissenschaft Buch als ein Finanzbuch. Algorithmic Trading hat in Sprüngen eine Grenze in den letzten zehn Jahren wachsen. Eines der besten Bücher über quantitative Handel auf der anderen Seite wurde 1949 geschrieben Der intelligente Investor: Benjamin Graham 2.8k Views middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion middot Antwort beantragt von Rajib Majumder Mehr Antworten unten. Verwandte Fragen Was ist der Unterschied zwischen HFT und quantitativen Handel Was ist der Unterschied zwischen Quants und Algorithmus Handel Was sind die Unterschiede zwischen systematischen Handel und algorithmischen Handel Was ist der Unterschied zwischen algorithmischen und Hochfrequenz-Handel Was ist der Unterschied zwischen Computational Finance und Quantitative Analyse Wo kann ich lernen, über quantitative Handels-und HFT-AlgorithmenBasics of Algorithmic Trading: Konzepte und Beispiele Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz von klar definierten Anweisungen zur Durchführung einer Aufgabe oder eines Prozesses. 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 baut 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 in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit durchzuführen, 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 der Marktvolumina 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 Verkaufsauftrag 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. Im obigen 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. Vorsichtige Verwendung und gründliche Prüfung von Algo-Handel kann profitable Chancen zu schaffen. Discretionary Vs Algorithmic Trading: Ist ein besser als die anderen Nein Ich wette, die meisten von Ihnen haben eine sehr einfache Frage auf dem Herzen, seit Sie Ihre Reise im Handel begann. Ist diskretionärer Handel besser als systematischer Handel Do Händler, die es 8222 get it8221 haben einen Vorteil gegenüber denen, die einfach nur statistisch Sound-Systeme verwendet Algorithmischen Handel sogar 8220work8221 überhaupt Die Antwort auf diese Fragen ist nicht sehr einfach, da gibt es nur wenige bekannte Quellen Wo wir wirklich sehen können, was der langfristige Erfolg beider Wege der Annäherung an die Märkte ist. Auf today8217s Posten werde ich über die diskretionären Vs algorithmischen Händlerindizes der Barclay Hedge Gruppe sprechen, wo Sie sehen werden, dass diskretionäre Händler keinen Vorteil gegenüber algorithmischen Händlern haben. Am Ende erhalten beide Handelswege sehr ähnliche Erträge, obwohl sie beide spezifische Unterschiede aufweisen, die wir in den nächsten Absätzen erörtern werden. Wie können wir wissen, ob algorithmischen Handel ist besser als diskretionäre Trading Einfach, finden Sie eine Quelle von Informationen, die Informationen von mehr als 100 Unternehmen und Einzelpersonen, die Märkte und vergleichen Sie die Leistung in den letzten 20 Jahren gesammelt hat. Gibt es eine solche Informationsquelle Ja Die Barclay Hedge-Gruppe hat diese Daten in den vergangenen 20 Jahren sowohl mit einem diskretionären als auch mit einem systematischen Index gesammelt, um zu zeigen, welcher Ansatz besser ist. Der diskretionäre Index umfasst derzeit 150 Mitwirkende (zwischen einzelnen Händlern und Unternehmen), die ihre Entscheidungen in einer Entscheidung in mindestens 65 Fällen treffen, während der algorithmische Händlerindex mehr als 400 Mitwirkende enthält, die ihre Entscheidung mit automatisierten Systemen in mindestens 95 Jahren treffen Fälle. Wenn wir beide Diagramme vergleichen, sind die Ergebnisse für das bloße Auge offensichtlich. Das Endergebnis der beiden Indizes nach 24 Jahren der folgenden wurde sehr ähnlich und 8211 aus einer Profit-Sicht 8211 sowohl algorithmische und diskretionäre Handelspartner haben eine insgesamt ähnliche Rendite. Dies beweist, dass der diskretionäre und algorithmische Handel 8211 in ihren Top-Levels 8211 ziemlich ähnlich in Bezug auf ihre Gesamt-Profit-Fähigkeiten sind. Dies macht Sinn als 8211 nach allem 8211 beide Arten von Händlern sind nach den gleichen Märkten und daher die Merkmale, die sie auf lange Sicht zu nutzen sind grundsätzlich die gleichen. Wenn ein diskretionärer Trader von langfristigen Trends profitiert, so kann ein manueller Trader und während ein automatisiertes System von 245 Handel und blitzschnelle Ausführung profitieren kann, scheint dies durch das höhere Niveau des menschlichen Gehirns durch diskretionäre Handel inhärent kompensiert werden. Am Ende sind die Ergebnisse in Bezug auf Gewinne sehr ähnlich. Aus einer Ziehungsperspektive ist die maximale Abzugstiefe des systematischen Traderindexes mehr als doppelt so hoch wie der diskretionäre Traderindex, obwohl die maximale Drawdown-Periodenlänge dieses Index mindestens zweimal länger als die erste ist. Insgesamt 8211 bei Berücksichtigung beider Faktoren 8211 hat der systematische Traderindex tatsächlich einen niedrigeren Ulcer-Index als der diskretionäre Traderindex. Sozusagen müssten wir hier sagen, dass die systematischen Trader dazu neigen, in tieferen, aber kürzeren Ziehungen zu gehen als die diskretionären Trader, während die diskretionären Trader dazu neigen, in kleinere, aber viel längere Ziehungsperioden zu gehen. Am Ende hat der systematische Index eine viel linearere Eigenkapitalkurve, während der discretionäre Index einen viel 8220less linear8221 Blick hat. Ein weiterer wichtiger Faktor ist hier die statistische Signifikanz der Ergebnisse. Systematische Händler sind fast 3-mal mehr als handelsorientierte Händler und daher hat der systematische Index mehr statistischen Wert, da er einen höheren Prozentsatz der aktiven Handelsbevölkerung darstellt. Während diskretionäre Händler nur 150 sind, sind systematische Händler 457, diese höhere Zahl sollte bedeuten, dass der systematische Händlerindex mehr 8220Extremes8221 aus derselben Bevölkerung umfasst, während der diskretionäre Index stärker eingeschränkt ist. Diese Indizes geben uns sehr wichtige Informationen über die Märkte, sie zeigen, dass systematische Trading-WORKS, die Periodenlängen zugrunde legen, insgesamt kleiner sind als bei diskretionären Händlern, und dass die Tiefenschärfe tendenziell im Durchschnitt größer ist als bei diskretionären Systemen. Haben diskretionäre Systeme erreichen eine Tonne mehr Gewinn als algorithmische Händler Nein Beide Arten von Handel haben 8211 auf ihren höchsten Ebenen 8211 die gleichen Profit-Fähigkeiten. Es wird extrem interessant sein, ein Auge auf diese Indizes zu halten, während Computer entwickeln, wie wir sehen werden, wie dies die Leistung einer Art von Handel gegen die andere beeinflusst. Meine Vorhersage wäre, dass der Effekt größer und größer werden, da Systeme viel höhere Fähigkeiten gewinnen (wenn sie anfangen, sich dem menschlichen brain8217s Prozessorleistung). Wie in den Jahren 1987-1995 die diskretionären Händler besser arbeiteten, aber in den letzten Jahren (2008-2011) haben systematische Händler begonnen, die Rentabilität weiter voranzutreiben. Das nächste Mal, wenn jemand Sie fragt, wenn algorithmischen Handel funktioniert, nur zeigen sie auf die Barclay systematischen Trader Index Wenn Sie mehr über meine Reise im automatisierten Handel lernen möchten und wie Sie auch lernen können und eine wahre Bildung auf diesem Gebiet bitte erwägen, Asirikuy beitreten , Eine Website mit Bildungs-Videos, Handelssysteme, Entwicklung und eine solide, ehrliche und transparente Ansatz für automatisierte Handel im Allgemeinen gefüllt. Ich hoffe, Sie genossen diesen Artikel. O) So systematische Händler Geld verdienten, diskretionäre Händler machte Geld 8211 aber wie wir alle wissen, Handel ist ein Minus-Null-Summen-Spiel (Broker Market Maker Geld verdient) 8211 so wer den Hack verloren Geld dann hmm. Der Teufel ist im Detail oder wenn Sie wollen, gibt es kleine Lügen, große Lügen und dann gibt es Statistiken. Ich bezweifle den Wert dieser Zahlen, wenn ich die Methodologie nicht kenne. Ich möchte wissen, wo diese verdienten Geld kam aus8230 Vielen Dank für die Buchung: o) Beachten Sie, dass der Barclay Trader-Index nur einen kleinen Bruchteil der Marktakteure, sondern alle von ihnen sind geprüft Perfomers, die für die letzten 10-20 gehandelt haben Jahren entweder mit diskretionären oder automatisierten Handelsstrategien. Wer verloren Geld, so dass diese Händler könnten Geld verdienen gut einige andere Händler da draußen: o) Der Index ist nur eine Stichprobe von geprüften Perfomers aber sicherlich es doesn8217t decken einen großen Prozentsatz des Marktes (denken Sie daran, dass eine Mehrheit der Marktteilnehmer Geld verlieren , Hinweise auf 90-99 im Einzelhandel Forex). Das Wichtigste ist, dass diese Ergebnisse zeigen, dass auf lange Sicht ernsthafte geprüfte Darsteller etwa gleiche Geldbeträge machen, ob sie 100 mechanisch oder diskretionär handeln. Ich hoffe, das klärt es auf: o)
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