Dasar-dasar Konsep Perdagangan Algoritma dan Contohnya. Algoritma adalah seperangkat instruksi yang didefinisikan secara jelas yang bertujuan untuk melakukan suatu tugas atau proses. Perdagangan otomatis algoritma trading, perdagangan kotak hitam, atau hanya algo-trading adalah proses penggunaan komputer yang diprogram untuk Ikuti serangkaian instruksi yang ditetapkan untuk menempatkan perdagangan agar menghasilkan keuntungan dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak mungkin bagi pedagang manusia. Kumpulan aturan yang ditetapkan didasarkan pada waktu, harga, kuantitas atau model matematis Terlepas dari peluang keuntungan untuk Trader, algo-trading membuat pasar lebih likuid dan membuat perdagangan lebih sistematis dengan mengesampingkan dampak emosional manusia terhadap aktivitas perdagangan. Pertimbangkan pedagang mengikuti kriteria perdagangan sederhana ini. Beli 50 saham saat rata-rata pergerakan 50 hari di atas 200 Rata bergerak rata-rata. Lihat saham saat rata-rata pergerakan 50 hari di bawah rata-rata pergerakan 200 hari. Dengan menggunakan dua petunjuk sederhana ini, mudah untuk wr Ini adalah program komputer yang secara otomatis memantau harga saham dan indikator rata-rata bergerak dan menempatkan pesanan beli dan jual saat kondisi pasti terpenuhi. Pedagang tidak perlu lagi berjaga-jaga untuk harga langsung dan grafik, atau dimasukkan ke dalam pesanan secara manual. Sistem perdagangan algoritmik secara otomatis melakukannya untuknya, dengan mengidentifikasi peluang trading dengan benar Untuk lebih banyak pada moving averages, lihat Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out. Algo-trade memberikan keuntungan berikut. Turner dieksekusi pada harga terbaik. Segera dan akurat. Penempatan order perdagangan sehingga kemungkinan eksekusi yang tinggi pada tingkat yang diinginkan. Pertaruhan berjangka waktu dengan benar dan instan, untuk menghindari perubahan harga yang signifikan. Biaya transaksi yang dipicu melihat contoh penerapan kekurangan di bawah ini. Pemeriksaan otomatis secara simultan pada beberapa kondisi pasar. Resiko kesalahan manual yang dilakukan dalam menempatkan Perdagangan. Backtest algoritma, berdasarkan tersedia data historis dan real time. Reduced kemungkinan Kesalahan oleh pedagang manusia berdasarkan faktor emosional dan psikologis. Bagian terbesar dari perdagangan algo hari ini adalah perdagangan HFT frekuensi tinggi, yang mencoba memanfaatkan penempatan sejumlah besar pesanan pada kecepatan yang sangat cepat di beberapa pasar dan beberapa parameter keputusan, Berdasarkan pada instruksi yang telah diprogram Untuk informasi lebih lanjut tentang perdagangan frekuensi tinggi, lihat Strategi dan Rahasia Perdagangan HFT High Frequency Trading. Algo-trading digunakan dalam berbagai bentuk aktivitas perdagangan dan investasi, termasuk. Bagi investor jangka panjang atau pihak perusahaan pemasok yang membeli pensiun. Dana, reksadana, perusahaan asuransi yang membeli saham dalam jumlah banyak namun tidak ingin mempengaruhi harga saham dengan investasi berskala besar dan diskrit. Pedagang berjangka pendek dan menjual peserta pasar spekulator pembuat dan arbitrase mendapat keuntungan dari eksekusi perdagangan otomatis di samping itu, Algo-trading membantu dalam menciptakan likuiditas yang cukup bagi penjual di pasar. Pedagang sistematis tren pengikut pasangan tra Dana lindung nilai dll lebih efisien untuk memprogram peraturan perdagangan mereka dan membiarkan program tersebut berjalan secara otomatis. Perdagangan algoritmik memberikan pendekatan yang lebih sistematis terhadap perdagangan aktif daripada metode yang didasarkan pada intuisi atau naluri pedagang manusia. Strategi Perdagangan Algoritma. Strategi untuk Perdagangan algoritmik memerlukan peluang teridentifikasi yang menguntungkan dalam hal peningkatan pendapatan atau pengurangan biaya Berikut adalah strategi perdagangan umum yang digunakan dalam algo-trading. Strategi perdagangan algoritmik yang paling umum mengikuti tren pergerakan rata-rata pergerakan tingkat pergerakan harga dan indikator teknis terkait. Adalah strategi termudah dan paling sederhana untuk diterapkan melalui perdagangan algoritmik karena strategi ini tidak melibatkan prediksi atau perkiraan harga. Perdagangan dimulai berdasarkan pada tren yang diinginkan yang mudah dan mudah diterapkan melalui algoritme tanpa masuk ke kompleksitas analisis prediktif. Contoh yang disebutkan di atas tentang rata-rata pergerakan 50 dan 200 hari adalah tren yang populer mengikuti strategi Untuk lebih banyak strategi perdagangan tren, lihat Strategi Sederhana untuk Memanfaatkan Tren. Membeli saham terdaftar ganda dengan harga lebih rendah di satu pasar dan sekaligus menjualnya di Harga yang lebih tinggi di pasar lain menawarkan perbedaan harga sebagai keuntungan bebas risiko atau arbitrase Operasi yang sama dapat direplikasi untuk instrumen saham versus futures, karena perbedaan harga memang ada dari waktu ke waktu Melaksanakan algoritma untuk mengidentifikasi perbedaan harga tersebut dan menempatkan pesanan Memungkinkan kesempatan yang menguntungkan dengan cara yang efisien. Dana dana telah menetapkan jangka waktu penyeimbangan kembali untuk membawa kepemilikan mereka setara dengan indeks benchmark masing-masing. Hal ini menciptakan peluang menguntungkan bagi pedagang algoritmik, yang memanfaatkan perdagangan yang diharapkan yang menawarkan keuntungan 20-80 basis poin bergantung pada jumlah Dari saham dalam dana indeks, sesaat sebelum dana indeks menyeimbangkan kembali perdagangan semacam itu Dimulai melalui sistem perdagangan algoritmik untuk eksekusi tepat waktu dan harga terbaik. Banyak model matematika yang terbukti, seperti strategi perdagangan delta-netral, yang memungkinkan perdagangan kombinasi pilihan dan keamanan mendasarnya di mana perdagangan ditempatkan untuk mengimbangi delta positif dan negatif sehingga Bahwa delta portofolio dipertahankan pada strategi pembalikan zero. Mean didasarkan pada gagasan bahwa harga aset tinggi dan rendah merupakan fenomena sementara yang kembali ke nilai rata-rata secara periodik Mengidentifikasi dan menentukan kisaran harga dan menerapkan algoritma berdasarkan yang memungkinkan Perdagangan akan ditempatkan secara otomatis saat harga aset turun masuk dan keluar dari kisaran yang ditetapkan. Volume strategi harga rata-rata tertimbang memecah pesanan besar dan melepaskan potongan kecil pesanan yang ditentukan secara dinamis ke pasar dengan menggunakan profil volume historis spesifik saham Tujuannya adalah untuk Jalankan order mendekati Volume Weighted Average Price VWAP, sehingga menguntungkan pada harga rata-rata. Waktu kita Strategi harga rata-rata yang diturunkan memecah pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang ditentukan secara dinamis dari pesanan ke pasar menggunakan slot waktu terbagi rata antara waktu mulai dan akhir Tujuannya adalah untuk melaksanakan pesanan mendekati harga rata-rata antara waktu mulai dan akhir , Sehingga meminimalkan dampak pasar. Sampai pesanan perdagangan terisi penuh, algoritma ini terus mengirimkan sebagian pesanan, sesuai dengan rasio partisipasi yang ditentukan dan sesuai dengan volume yang diperdagangkan di pasar Strategi langkah terkait mengirimkan pesanan pada persentase pasar yang ditentukan pengguna. Volume dan meningkatkan atau menurunkan tingkat partisipasi ini ketika harga saham mencapai tingkat yang ditentukan pengguna. Strategi penurunan tingkat implementasi bertujuan untuk meminimalkan biaya eksekusi suatu pesanan dengan melakukan perdagangan dari pasar real-time, sehingga menghemat biaya pesanan dan keuntungan Dari biaya peluang eksekusi tertunda Strategi ini akan meningkatkan tingkat partisipasi yang ditargetkan saat harga saham bergerak Baik dan menurunkannya ketika harga saham bergerak negatif. Ada beberapa kelas algoritma khusus yang mencoba mengidentifikasi kejadian di sisi lain Algoritma sniffing ini, yang digunakan, misalnya, oleh pembuat pasar di sisi menjual memiliki kecerdasan built-in untuk Mengidentifikasi keberadaan algoritma apapun pada sisi pembelian dari pesanan besar Deteksi melalui algoritma akan membantu pembuat pasar mengidentifikasi peluang pesanan yang besar dan memungkinkannya mendapatkan keuntungan dengan memenuhi pesanan dengan harga lebih tinggi Ini kadang-kadang diidentifikasi sebagai teknologi front - Berlari Untuk lebih banyak tentang praktik perdagangan dan kecurangan frekuensi tinggi, lihat Jika Anda Membeli Saham Secara Online, Anda Terlibat dalam HFT. Persyaratan Teknis untuk Perdagangan Algoritma. Meluncurkan algoritma menggunakan program komputer adalah bagian terakhir, dipukuli dengan backtesting Tantangannya adalah untuk Ubah strategi yang teridentifikasi menjadi proses terkomputerisasi terpadu yang memiliki akses ke akun trading untuk menempatkan pesanan Berikut ini diperlukanpute R pengetahuan pemrograman ke program strategi perdagangan yang dibutuhkan, programmer yang dipekerjakan atau konektivitas perdagangan lunak pra-dibuat dan akses ke platform perdagangan untuk menempatkan pesanan. Akses ke umpan data pasar yang akan dipantau oleh algoritme untuk kesempatan memesan pesanan. Kemampuan dan Infrastruktur untuk mendukung sistem yang pernah dibangun, sebelum diluncurkan di pasar riil. Data historis yang ada untuk backtesting, tergantung pada kompleksitas peraturan yang diimplementasikan dalam algoritma. Berikut adalah contoh komprehensif Royal Dutch Shell RDS yang terdaftar di Amsterdam Stock Exchange AEX dan London. Stock Exchange LSE Mari membangun algoritma untuk mengidentifikasi peluang arbitrase Berikut adalah beberapa pengamatan menarik. Perdagangan Forex dalam Euro, sementara perdagangan LSE di Sterling Pounds. Due dengan selisih waktu satu jam, AEX terbuka satu jam lebih awal dari LSE, diikuti oleh kedua bursa Trading secara simultan selama beberapa jam berikutnya dan kemudian berdagang hanya di LSE selama jam terakhir saat AEX tutup. Kita jelajahi t Dia kemungkinan melakukan arbitrase trading pada saham Royal Dutch Shell yang terdaftar di dua pasar ini dalam dua mata uang yang berbeda. Program komputer yang bisa membaca harga pasar saat ini. Harga mulai dari umpan valuta LSE dan AEX. A untuk nilai tukar GBP-EUR. Kemampuan menempatkan pesanan yang dapat mengarahkan pesanan ke pertukaran yang benar. Kemampuan pengujian-pengujian pada umpan harga historis. Program komputer harus melakukan hal berikut. Baca umpan harga yang masuk dari stok RDS dari kedua bursa. Dengan menggunakan nilai tukar mata uang asing yang tersedia, ubahlah Harga satu mata uang ke yang lain. Jika ada selisih harga yang cukup besar yang mendiskontokan biaya perantara sehingga menghasilkan peluang yang menguntungkan, maka letakkan pesanan beli di bursa dengan harga lebih rendah dan pesan jual pada pertukaran dengan harga lebih tinggi. Jika pesanan dieksekusi sesuai keinginan, Keuntungan arbitrase akan menyusul. Sederhana dan Mudah Namun, praktik perdagangan algoritmik tidak begitu mudah dilakukan dan dijalankan Ingat, jika Anda dapat menempatkan algo-g Dengan demikian, para pelaku pasar lainnya Akibatnya, harga berfluktuasi dalam milenium dan bahkan mikrodetik. Dalam contoh di atas, apa yang terjadi jika perdagangan beli Anda dijalankan, namun menjual perdagangan tidak seperti harga jual berubah pada saat pesanan Anda menyentuh Pasar Anda akan akhirnya duduk dengan posisi terbuka sehingga strategi arbitrase Anda tidak berharga. Ada risiko dan tantangan tambahan, risiko kegagalan sistem, kesalahan konektivitas jaringan, kelambatan waktu antara pesanan dan eksekusi perdagangan, dan yang terpenting, tidak sempurna. Algoritma Algoritma yang lebih kompleks, backtesting yang lebih ketat diperlukan sebelum dilakukan. Analisis kuantitatif dari kinerja algoritma memainkan peran penting dan harus diperiksa secara kritis. Hal ini menarik untuk dilakukan otomasi dibantu oleh komputer dengan gagasan untuk Membuat uang dengan mudah Tapi kita harus memastikan sistem diuji secara menyeluruh dan batasan yang dibutuhkan ditetapkan Analitik trader harus mempertimbangkan program belajar Ming dan membangun sistem mereka sendiri, untuk percaya diri tentang menerapkan strategi yang tepat dengan cara yang sangat mudah Penggunaan hati-hati dan pengujian menyeluruh terhadap algo-trading dapat menciptakan peluang yang menguntungkan. Sebuah survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Reserve Kedua. Tingkat suku bunga dimana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Statistik Ukuran penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah undang-undang yang dikeluarkan Kongres AS pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan apa pun di luar Peternakan, rumah tangga swasta dan sektor nirlaba Biro Buruh AS. Tidak Mungkin Tampak tapi Ada Dengan Alg kami Strategi Perdagangan oritimis. Sepertinya tidak mungkin Satu sistem perdagangan algoritmik dengan begitu banyak identifikasi tren, analisis siklus, volume jual volume sisi kiri, beberapa strategi perdagangan, entri dinamis, harga target dan penghentian, dan teknologi sinyal ultra cepat. Faktanya, platform sistem perdagangan algoritmik AlgoTrades adalah satu-satunya dari jenisnya. Tidak ada lagi yang mencari saham, sektor, komoditas, indeks, atau opini pasar baca. Algotrades melakukan semua pencarian, penentuan waktu dan perdagangan untuk Anda dengan menggunakan sistem perdagangan algoritmik kami. AlgoTrades Strategi yang telah terbukti dapat diikuti secara manual dengan menerima email dan alert teks SMS, atau bisa jadi 100 perdagangan bebas tangan, terserah Anda Anda bisa mematikan trading otomatis kapan saja sehingga Anda selalu bisa mengendalikan takdir Anda. Sistem Perdagangan Teromirasi Untuk Investor yang Cerdas. Copyright 2017 - ALGOTRADES - Sistem Perdagangan Algoritma Otomatis. ATURAN RUANG 4 41 - HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU TERSENDIRI MEMILIKI BATASAN TERTENTU TIDAK MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG DIMULAI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG SEBENARNYA JUGA, SEJAK TRADES TIDAK DIPERLUKAN, HASIL YANG HARUS DILAKUKAN DI BAWAH ATAU APAPUN YANG DILINDUNGI UNTUK DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURIKULUM PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI SECARA UMUM SECARA UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA APAPUN ACCOUNT AKAN ATAU CERAH UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SANGAT DILAKUKAN KEPADA MEREKA. Tidak ada representasi yang dibuat atau disiratkan bahwa penggunaan sistem perdagangan algoritmik akan menghasilkan pendapatan atau menjamin keuntungan Ada risiko kerugian yang besar terkait dengan perdagangan berjangka dan dana perdagangan yang diperdagangkan. Perdagangan berjangka dan pertukaran perdagangan yang diperdagangkan melibatkan risiko kerugian besar dan tidak sesuai untuk semua orang. Hasil ini didasarkan pada hasil kinerja simulasi atau hipotetis yang memiliki keterbatasan inheren tertentu Tidak seperti hasil yang ditunjukkan dalam catatan kinerja aktual, hasil ini tidak mewakili perdagangan sebenarnya. Juga, karena perdagangan ini sebenarnya tidak dijalankan, hasil ini mungkin kurang atau tidak Kompensasi berlebihan atas dampak, jika ada, faktor pasar tertentu, seperti kurangnya likuiditas Simulasi atau hipotetis program perdagangan pada umumnya juga tunduk pada kenyataan bahwa mereka dirancang dengan keuntungan dari belakang Tidak ada perwakilan dibuat bahwa setiap akun Akan atau kemungkinan akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang ditunjukkan. Informasi di situs ini telah disiapkan tanpa memperhatikan tujuan investasi, situasi keuangan dan kebutuhan investor tertentu dan selanjutnya menyarankan pelanggan untuk tidak bertindak berdasarkan informasi apapun tanpa mendapatkan saran khusus. Dari penasihat keuangan mereka untuk tidak mengandalkan informasi dari situs web sebagai dasar utama untuk Keputusan investasi mereka dan untuk mempertimbangkan profil risiko mereka sendiri, toleransi risiko, dan kerugian stop loss mereka sendiri - didukung oleh Enfold WordPress Theme. Bagaimana Mengidentifikasi Strategi Perdagangan Algoritma. Pada artikel ini saya ingin mengenalkan Anda pada metode yang dengannya saya mengidentifikasi sendiri keuntungan Strategi perdagangan algoritmik Tujuan kami hari ini adalah untuk memahami secara rinci bagaimana menemukan, mengevaluasi dan memilih sistem semacam itu. Saya akan menjelaskan bagaimana mengidentifikasi strategi mengenai preferensi pribadi seperti tentang kinerja strategi, bagaimana menentukan jenis dan jumlah data historis untuk Pengujian, bagaimana mengevaluasi strategi perdagangan secara tidak hati-hati dan akhirnya bagaimana melangkah maju menuju fase backtesting dan implementasi strategi. Mengidentifikasi Preferensi Pribadi Anda Sendiri untuk Perdagangan. Agar menjadi trader yang sukses - entah secara discretionally atau algorithmically - perlu bertanya kepada diri sendiri beberapa Pertanyaan jujur Trading memberi Anda kemampuan untuk kehilangan uang pada tingkat yang mengkhawatirkan, jadi ini adalah nece Ssary untuk mengetahui diri sendiri sebanyak yang diperlukan untuk memahami strategi yang Anda pilih. Saya akan mengatakan pertimbangan yang paling penting dalam perdagangan adalah menyadari kepribadian Anda sendiri Trading, dan perdagangan algoritmik pada khususnya, memerlukan tingkat disiplin, kesabaran dan emosional yang signifikan. Detasemen Karena Anda membiarkan sebuah algoritma melakukan trading Anda untuk Anda, maka perlu diputuskan untuk tidak mengganggu strategi saat dijalankan. Hal ini bisa sangat sulit, terutama pada periode penarikan yang diperpanjang. Namun, banyak strategi yang telah ditunjukkan Untuk menjadi sangat menguntungkan dalam backtest dapat hancur oleh campur tangan sederhana Memahami bahwa jika Anda ingin memasuki dunia perdagangan algoritmik Anda akan diuji secara emosional dan agar sukses, perlu untuk mengatasi kesulitan ini. Pertimbangan selanjutnya Adalah salah satu waktu Apakah Anda memiliki pekerjaan penuh waktu Apakah Anda bekerja paruh waktu Apakah Anda bekerja dari rumah atau memiliki perjalanan panjang setiap hari Pertanyaan ini Tions akan membantu menentukan frekuensi strategi yang harus Anda cari Bagi Anda yang bekerja penuh waktu, strategi berjangka intraday mungkin tidak sesuai setidaknya sampai sepenuhnya otomatis Kendala waktu Anda juga akan menentukan metodologi strategi Jika Anda Strategi sering diperdagangkan dan bergantung pada umpan berita mahal seperti terminal Bloomberg Anda harus secara jelas harus realistis mengenai kemampuan Anda untuk berhasil menjalankan ini saat berada di kantor. Bagi Anda yang memiliki banyak waktu, atau keterampilan untuk mengotomatisasi strategi Anda. , Anda mungkin ingin melihat strategi perdagangan HFT frekuensi tinggi yang lebih teknis. Keyakinan saya adalah bahwa Anda perlu melakukan penelitian terus menerus mengenai strategi trading Anda untuk mempertahankan portofolio yang menguntungkan secara konsisten. Beberapa strategi tetap berada di bawah radar selamanya. Bagian yang signifikan Dari waktu yang dialokasikan untuk trading akan dilakukan dalam melakukan penelitian yang sedang berlangsung Tanyakan kepada diri Anda apakah Anda siap untuk melakukan ini, karena ini bisa terjadi di Perbedaan antara profitabilitas yang kuat atau penurunan yang lambat terhadap kerugian. Anda juga perlu mempertimbangkan modal trading Anda Jumlah minimum ideal yang diterima secara umum untuk strategi kuantitatif adalah 50.000 USD sekitar 35.000 untuk kita di Inggris Jika saya memulai lagi, saya akan mulai dengan Jumlah yang lebih besar, mungkin mendekati 100.000 USD sekitar 70.000 Ini karena biaya transaksi bisa sangat mahal untuk strategi frekuensi menengah sampai menengah dan perlu memiliki modal yang cukup untuk menyerapnya pada saat penarikan Jika Anda mempertimbangkan untuk memulai dengan kurang dari 10.000 USD maka Anda perlu membatasi diri pada strategi frekuensi rendah, melakukan perdagangan dalam satu atau dua aset, karena biaya transaksi akan cepat masuk ke Broker Interaktif Anda kembali, yang merupakan salah satu broker ramah bagi mereka yang memiliki keahlian pemrograman, karena API-nya , Memiliki akun retail minimal 10.000 USD. Keterampilan pemrograman merupakan faktor penting dalam menciptakan strategi trading algoritmik otomatis Bei Ng pengetahuan dalam bahasa pemrograman seperti C, Java, C, Python atau R akan memungkinkan Anda untuk membuat penyimpanan data end-to-end, mesin backtest dan sistem eksekusi sendiri. Ini memiliki sejumlah keunggulan, kepala yang merupakan kemampuannya. Untuk sepenuhnya menyadari semua aspek dari infrastruktur perdagangan Hal ini juga memungkinkan Anda untuk mengeksplorasi strategi frekuensi yang lebih tinggi karena Anda akan sepenuhnya mengendalikan tumpukan teknologi Anda. Meskipun ini berarti Anda dapat menguji perangkat lunak Anda sendiri dan menghilangkan bug, itu juga berarti lebih banyak Waktu yang dihabiskan untuk mengkodekan infrastruktur dan kurang menerapkan strategi, setidaknya di bagian awal karir algo trading Anda Anda mungkin merasa nyaman melakukan trading di Excel atau MATLAB dan dapat melakukan outsourcing pengembangan komponen lain. Saya tidak akan merekomendasikan hal ini, terutama Bagi mereka yang berdagang dengan frekuensi tinggi. Anda perlu bertanya pada diri sendiri apa yang ingin Anda capai dengan perdagangan algoritmik. Apakah Anda tertarik dengan penghasilan rutin, di mana Anda berharap dapat menarik penghasilan Dari akun trading Anda Atau, apakah Anda tertarik dengan keuntungan modal jangka panjang dan mampu melakukan perdagangan tanpa perlu mencairkan dana Ketergantungan pendapatan akan menentukan frekuensi strategi Anda Penarikan pendapatan reguler akan memerlukan strategi perdagangan frekuensi yang lebih tinggi dengan volatilitas yang lebih rendah. Yaitu rasio Sharpe yang lebih tinggi Pedagang jangka panjang dapat menghasilkan frekuensi perdagangan yang lebih tenang. Akhirnya, jangan tertipu oleh gagasan untuk menjadi sangat kaya dalam waktu singkat. Perdagangan Algo BUKAN skema cepat kaya - jika ada itu Dapat menjadi skema yang cepat menjadi miskin. Dibutuhkan disiplin, penelitian, ketekunan dan kesabaran yang signifikan agar sukses dalam perdagangan algoritmik Hal ini dapat memakan waktu berbulan-bulan, jika tidak bertahun-tahun, untuk menghasilkan keuntungan yang konsisten. Gagal Trading Ide Algoritma. Meskipun persepsi umum bertentangan , Sebenarnya cukup mudah untuk menemukan strategi perdagangan yang menguntungkan di domain publik Tidak pernah ada ide perdagangan yang lebih mudah didapat daripada yang mereka lakukan. Oday Jurnal keuangan akademis, server pra-cetak, blog perdagangan, forum perdagangan, majalah perdagangan mingguan dan teks khusus memberikan ribuan strategi perdagangan yang menjadi dasar gagasan Anda. Tujuan kami sebagai periset perdagangan kuantitatif adalah dengan membentuk strategi pipa yang akan menyediakan Kami dengan arus ide perdagangan yang sedang berlangsung Idealnya kami ingin menciptakan pendekatan metodis untuk mencari, mengevaluasi dan menerapkan strategi yang kami temukan. Tujuan dari pipeline adalah untuk menghasilkan jumlah ide baru yang konsisten dan memberi kerangka kerja untuk menolak Sebagian besar gagasan ini dengan minimal pertimbangan emosional. Kita harus sangat berhati-hati untuk tidak membiarkan bias kognitif memengaruhi metodologi pengambilan keputusan kita. Ini bisa sesederhana memiliki preferensi untuk satu kelas aset di atas emas lain dan logam mulia lainnya muncul dalam pikiran. Karena mereka dianggap lebih eksotis. Tujuan kita harus selalu mencari strategi yang menguntungkan secara konsisten Harapan positif Pilihan kelas aset harus didasarkan pada pertimbangan lain, seperti kendala perdagangan modal, biaya perantara dan kemampuan leverage. Jika Anda benar-benar tidak terbiasa dengan konsep strategi trading maka tempat pertama yang harus dilihat adalah dengan buku teks mapan. Teks klasik Berikan berbagai gagasan sederhana dan lebih mudah, untuk membiasakan diri dengan perdagangan kuantitatif Berikut adalah pilihan yang saya rekomendasikan bagi mereka yang baru mengenal perdagangan kuantitatif, yang secara bertahap menjadi lebih canggih saat Anda mengerjakan daftar. Untuk waktu yang lebih lama Daftar buku dagang kuantitatif, silakan kunjungi daftar bacaan QuantStart. Tempat selanjutnya untuk menemukan strategi yang lebih canggih adalah dengan forum perdagangan dan blog perdagangan. Namun, catatan hati-hati Banyak blog trading mengandalkan konsep analisis teknis Analisis teknis melibatkan penggunaan indikator dasar. Dan psikologi perilaku untuk menentukan tren atau pola pembalikan dalam harga aset. Meskipun sangat populer di ruang perdagangan secara keseluruhan, analisis teknis dianggap agak tidak efektif dalam komunitas keuangan kuantitatif Beberapa orang berpendapat bahwa ini tidak lebih baik daripada membaca horoskop atau mempelajari daun teh dalam hal kekuatan prediktifnya. Kenyataannya, ada orang-orang sukses yang berhasil membuat Penggunaan analisis teknis Namun, sebagai quants dengan toolbox matematis dan statistik yang lebih canggih, kita dapat dengan mudah mengevaluasi keefektifan strategi berbasis TA tersebut dan membuat keputusan berdasarkan data daripada mendasarkan pertimbangan emosional atau prasangka. Berikut adalah Daftar blog dan forum perdagangan algoritmik yang sangat dihormati. Setelah Anda memiliki beberapa pengalaman dalam mengevaluasi strategi yang lebih sederhana, sekarang saatnya untuk melihat penawaran akademik yang lebih canggih Beberapa jurnal akademis akan sulit diakses, tanpa langganan tinggi atau satu kali Biaya Jika Anda adalah anggota atau alumni universitas, Anda harus bisa mendapatkan akses Ke beberapa jurnal keuangan ini Jika tidak, Anda bisa melihat server pra-cetak yang merupakan repositori internet dari draf akhir makalah akademis yang sedang menjalani peer review Karena kami hanya tertarik pada strategi yang dapat berhasil kami tiru, backtest dan dapatkan keuntungan untuk, Sebuah peer review kurang penting bagi kita. Kelemahan utama dari strategi akademis adalah bahwa mereka seringkali bisa ketinggalan zaman, memerlukan data historis yang tidak jelas dan mahal, berdagang dalam kelas aset tidak likuid atau tidak memperhitungkan biaya, selip atau penyebarannya. Juga tidak jelas apakah strategi trading harus dilakukan dengan perintah pasar, membatasi pesanan atau apakah itu berisi stop loss dll. Jadi, sangat penting untuk meniru strategi diri Anda sebaik mungkin, mendukungnya kembali dan menambahkan biaya transaksi yang realistis. Sertakan banyak aspek kelas aset yang ingin Anda tukar. Berikut adalah daftar server pra-cetak dan jurnal keuangan yang paling populer yang dapat Anda nikmati. Ada ide dari. Bagaimana dengan membentuk strategi kuantitatif Anda sendiri Ini umumnya memerlukan tetapi tidak terbatas pada keahlian dalam satu atau beberapa kategori berikut. Struktur mikro pasar - Untuk strategi frekuensi yang lebih tinggi, seseorang dapat menggunakan struktur mikro pasar yaitu memahami Memesan dinamika buku untuk menghasilkan profitabilitas Pasar yang berbeda akan memiliki berbagai keterbatasan teknologi, peraturan, pelaku pasar dan batasan yang semuanya terbuka untuk eksploitasi melalui strategi spesifik Ini adalah area yang sangat canggih dan praktisi ritel akan merasa sulit untuk bersaing di ruang ini. , Terutama karena kompetisi tersebut mencakup dana lindung nilai kuantitatif yang besar dan memiliki kapitalisasi yang kuat dengan kemampuan teknologi yang kuat. Struktur dana - Dana investasi yang digabung, seperti dana pensiun, kemitraan investasi swasta, hedge fund, penasihat perdagangan komoditas dan reksadana dibatasi oleh peraturan berat dan peraturan Cadangan modal besar mereka Jadi c Perilaku yang pasti dapat dieksploitasi dengan mereka yang lebih gesit. Misalnya, dana besar tunduk pada keterbatasan kapasitas karena ukurannya. Jadi, jika mereka perlu melepaskan muatan dengan cepat sejumlah sekuritas, mereka harus menghentikannya agar tidak bergerak. Algoritma canggih di pasar dapat memanfaatkan hal ini, dan keistimewaan lainnya, dalam proses umum yang dikenal sebagai arbitrase struktur dana. Pembelajaran kecerdasan buatan - Algoritma pembelajaran mesin telah menjadi lebih umum dalam beberapa tahun terakhir di pasar keuangan. Klasifikasi seperti Naive-Bayes, et Al non-linear function matchers jaringan syaraf tiruan dan rutinitas pengoptimalan algoritma genetika semuanya telah digunakan untuk memprediksi jalur aset atau strategi perdagangan yang optimal Jika Anda memiliki latar belakang di bidang ini, Anda mungkin memiliki beberapa wawasan tentang bagaimana algoritme tertentu dapat diterapkan ke pasar tertentu. Tentu saja, ada banyak area lain yang perlu diteliti. Kita akan membahas bagaimana menghasilkan st st. Khusus Rategi secara rinci dalam artikel selanjutnya. Dengan terus memantau sumber-sumber ini setiap minggu, atau bahkan setiap hari, Anda menetapkan diri untuk menerima daftar strategi yang konsisten dari beragam sumber Langkah selanjutnya adalah menentukan bagaimana menolak Sebagian besar strategi ini untuk meminimalkan pemborosan waktu dan backtesting sumber daya Anda pada strategi yang mungkin tidak menguntungkan. Mengevaluasi Strategi Perdagangan. Pertimbangan pertama, dan bisa dibilang paling jelas adalah apakah Anda benar-benar memahami strategi yang dapat Anda jelaskan. Strategi secara ringkas atau tidak memerlukan serangkaian peringatan dan daftar parameter tanpa akhir Selain itu, apakah strategi tersebut memiliki dasar yang baik dan solid dalam kenyataan Misalnya, dapatkah Anda menunjuk pada beberapa dasar pemikiran atau struktur dana yang mungkin menyebabkan pola s Anda mencoba untuk mengeksploitasi Apakah kendala ini bertahan terhadap perubahan rezim, seperti gangguan lingkungan peraturan yang dramatis Apakah strategi tersebut Pada aturan statistik atau matematis yang kompleks Apakah itu berlaku untuk rangkaian waktu keuangan atau apakah itu spesifik untuk kelas aset yang diklaim menguntungkan? Anda harus terus memikirkan faktor-faktor ini saat mengevaluasi metode perdagangan baru, jika tidak, Anda dapat menyia-nyiakan Sejumlah besar waktu mencoba untuk mendukung dan mengoptimalkan strategi yang tidak menguntungkan. Begitu Anda telah memutuskan bahwa Anda memahami prinsip dasar strategi yang Anda perlukan untuk memutuskan apakah sesuai dengan profil kepribadian Anda di atas. Hal ini tidak sepenting pertimbangan karena kedengarannya Strategi akan berbeda. Secara substansial dalam karakteristik kinerja mereka Ada tipe kepribadian tertentu yang dapat menangani periode penarikan yang lebih signifikan, atau bersedia menerima risiko yang lebih besar untuk pengembalian yang lebih besar Terlepas dari kenyataan bahwa kita, sebagai quants, mencoba dan menghilangkan sebanyak mungkin bias kognitif dan seharusnya Mampu mengevaluasi strategi tanpa perasaan, bias akan selalu merayap jadi kita butuh consi Stent, sarana unemotional untuk menilai kinerja strategi Berikut adalah daftar kriteria yang saya menilai strategi baru yang potensial. Metodologi - Apakah strategi berbasis momentum, revaluasi rata-rata, netral pasar, terarah Apakah strategi mengandalkan pada yang canggih Atau teknik statistik atau teknik pembelajaran yang rumit yang sulit dimengerti dan memerlukan gelar PhD dalam statistik untuk dipegang Apakah teknik ini mengenalkan sejumlah parameter yang signifikan, yang mungkin mengarah pada bias pengoptimalan Apakah strategi tersebut cenderung bertahan terhadap perubahan rezim, yaitu peraturan baru yang potensial dari Rasio keuangan - Rasio Sharpe secara heuristik mencirikan rasio risiko penghargaan dari strategi Ini mengkuantifikasi berapa banyak pengembalian yang dapat Anda capai untuk tingkat volatilitas yang dialami oleh kurva ekuitas Secara alami, kita perlu menentukan periode dan frekuensi bahwa pengembalian dan Volatilitas yaitu standar deviasi diukur melalui strategi frekuensi yang lebih tinggi akan memerlukan sampling yang lebih besar Tingkat deviasi standar, namun jangka waktu pengukuran keseluruhan yang lebih singkat, misalnya. Leverage - Apakah strategi memerlukan leverage yang signifikan agar menguntungkan? Apakah strategi tersebut mengharuskan penggunaan kontrak derivatif leveraged futures, options, swaps untuk membuat Return Kontrak leveraged ini dapat memiliki karakteristik volatilitas yang tinggi dan dengan demikian dapat dengan mudah mengarah pada margin call Apakah Anda memiliki modal perdagangan dan temperamen untuk volatilitas semacam itu. Frekuensi - Frekuensi strategi terkait erat dengan tumpukan teknologi Anda dan dengan demikian keahlian teknologi, Rasio Sharpe dan keseluruhan tingkat biaya transaksi Semua masalah lainnya dipertimbangkan, strategi frekuensi yang lebih tinggi memerlukan lebih banyak modal, lebih canggih dan sulit diterapkan. Namun, dengan asumsi mesin backtesting Anda canggih dan bebas bug, mereka seringkali memiliki rasio Sharpe yang jauh lebih tinggi. Volatilitas - Volatilitas sangat terkait dengan risiko strategi. Karakter rasio Sharpe Ini volatilitas tinggi dari kelas aset yang mendasarinya, jika tidak berubah, sering menyebabkan volatilitas yang lebih tinggi pada kurva ekuitas dan dengan demikian rasio Sharpe yang lebih kecil, saya tentu saja mengasumsikan bahwa volatilitas positif kira-kira sama dengan volatilitas negatif Beberapa strategi mungkin memiliki volatilitas downside yang lebih besar. Anda perlu menyadari atribut-atribut ini. Ketika Rugi, Rugi Rugi Rata-Rata - Strategi akan berbeda dalam kehilangan keuntungan dan karakteristik kerugian rata-rata mereka dapat memiliki strategi yang sangat menguntungkan, bahkan jika jumlah kerugian melebihi jumlah transaksi kemenangan Momentum Strategi cenderung memiliki pola ini karena mereka bergantung pada sejumlah kecil hit besar agar bisa menjadi strategi strategi Mean-reversions cenderung memiliki profil yang berlawanan dimana lebih banyak dari para trader adalah pemenang, namun perdagangan yang kalah bisa sangat parah. Klik maksimum - Penarikan maksimum adalah penurunan persentase keseluruhan dari puncak ke puncak terbesar pada kurva ekuitas strategi Strategi Momentum diketahui dengan baik. Menderita periode penarikan yang diperpanjang karena serangkaian banyak kerugian perdagangan berkurang Banyak trader akan menyerah pada periode penarikan yang diperpanjang, bahkan jika pengujian historis menyarankan bahwa ini adalah bisnis seperti biasa untuk strategi Anda perlu menentukan berapa persentase penarikan dan Selama periode waktu yang dapat Anda terima sebelum Anda berhenti memperdagangkan strategi Anda Ini adalah keputusan yang sangat pribadi dan karenanya harus dipertimbangkan dengan hati-hati. Kapasitas Likuiditas - Di tingkat ritel, kecuali jika Anda melakukan perdagangan dengan instrumen yang sangat tidak likuid seperti saham kecil, Anda tidak perlu terlalu memikirkan kapasitas strategi Kapasitas menentukan skalabilitas strategi untuk modal lebih lanjut Banyak dana lindung nilai yang lebih besar mengalami masalah kapasitas yang signifikan karena strategi mereka meningkatkan alokasi modal. Parameters - Strategi tertentu terutama yang ditemukan di mesin Komunitas belajar memerlukan sejumlah besar parameter Setiap parameter tambahan yang dibutuhkan strategi Ires membiarkannya lebih rentan terhadap bias pengoptimalan yang juga dikenal sebagai kurva-pas Anda harus mencoba dan menargetkan strategi dengan parameter sesedikit mungkin atau pastikan Anda memiliki data dalam jumlah yang cukup untuk menguji strategi Anda. Tanda tangan - Hampir semua strategi kecuali ditandai Karena pengembalian absolut diukur terhadap beberapa tolok ukur kinerja Patokan biasanya adalah indeks yang menjadi ciri sampel besar dari kelas aset dasar yang diperdagangan strategi Jika strategi memperdagangkan saham AS yang besar, maka S P500 akan menjadi patokan alami untuk Ukur strategi Anda terhadap Anda akan mendengar istilah alpha dan beta, diterapkan pada strategi tipe ini Kami akan membahas koefisien ini secara mendalam dalam artikel selanjutnya. Tidak penting bahwa kita belum membahas pengembalian strategi yang sebenarnya Mengapa ini terisolasi, pengembalian Benar-benar memberi kami informasi terbatas mengenai keefektifan strategi Mereka tidak memberi Anda wawasan tentang pengaruh, volatilitas , Tolok ukur atau persyaratan modal Jadi strategi jarang dinilai pada tingkat pengembalian mereka sendiri Selalu pertimbangkan atribut risiko strategi sebelum melihat hasilnya. Pada tahap ini banyak strategi yang ditemukan dari jaringan pipa Anda akan ditolak, karena mereka memenangkan t Memenuhi persyaratan modal, batasan leverage, toleransi penarikan atau preferensi volatilitas maksimum Strategi yang ada sekarang dapat dipertimbangkan untuk melakukan backtesting Namun, sebelum ini memungkinkan, perlu mempertimbangkan satu kriteria penolakan terakhir - data historis yang tersedia untuk Uji strategi ini. Memperoleh Data Historis. Saat ini, luasnya persyaratan teknis di seluruh kelas aset untuk penyimpanan data historis sangat penting Agar tetap kompetitif, dana pihak-sisi buy dan bank investasi dari sisi penawaran banyak berinvestasi dalam infrastruktur teknis mereka. Sangat penting untuk mempertimbangkan kepentingannya Secara khusus, kita tertarik pada ketepatan waktu, keakuratan an D persyaratan penyimpanan Saya sekarang akan menguraikan dasar-dasar mendapatkan data historis dan bagaimana menyimpannya Sayangnya ini adalah topik yang sangat dalam dan teknis, jadi saya tidak dapat mengatakan semuanya dalam artikel ini Namun, saya akan menulis lebih banyak tentang Ini di masa depan karena pengalaman industri terdahulu saya di industri keuangan terutama berkaitan dengan perolehan, penyimpanan dan akses data keuangan. Pada bagian sebelumnya kami telah menyiapkan strategi pipa yang memungkinkan kami menolak strategi tertentu berdasarkan kriteria penolakan pribadi kami sendiri. Pada bagian ini kami akan memfilter lebih banyak strategi berdasarkan preferensi kami sendiri untuk mendapatkan data historis. Pertimbangan utamanya terutama pada tingkat praktisi ritel adalah biaya data, persyaratan penyimpanan dan tingkat keahlian teknis Anda. Kami juga perlu membahas berbagai jenis Data yang tersedia dan pertimbangan yang berbeda bahwa setiap jenis data akan berlaku pada kita. Mari kita mulai dengan membahas jenis data yang tersedia. Dan masalah utama yang perlu dipikirkan. Fundamental Data - Ini mencakup data tentang tren makroekonomi, seperti suku bunga, angka inflasi, aksi korporasi, pembagian saham, pengarsipan SEC, akun perusahaan, angka pendapatan, laporan tanaman, Data meteorologi dll Data ini sering digunakan untuk menilai perusahaan atau aset lainnya secara fundamental, yaitu melalui beberapa cara arus kas masa depan yang diharapkan Tidak termasuk seri harga saham Beberapa data fundamental tersedia secara bebas dari situs web pemerintah Lain-lain fundamental historis jangka panjang Data bisa sangat mahal Kebutuhan penyimpanan seringkali tidak terlalu besar, kecuali ribuan perusahaan sedang dipelajari sekaligus. Berita Data - Data berita seringkali bersifat kualitatif Terdiri dari artikel, posting blog, posting microblog tweet dan editorial Teknik pembelajaran mesin seperti Sebagai penggolong sering digunakan untuk menginterpretasikan sentimen. Data ini juga sering tersedia secara gratis atau murah, via berlangganan med Ia outlet Database penyimpanan dokumen NoSQL yang lebih baru dirancang untuk menyimpan data data kualitatif dan tidak terstruktur ini. Data Harga Awal - Ini adalah domain data tradisional dari quant Ini terdiri dari deret waktu harga aset Saham ekuitas, obligasi produk pendapatan tetap, komoditas Dan harga valuta asing semua duduk di dalam kelas ini Data historis harian seringkali mudah diperoleh untuk kelas aset yang lebih sederhana, seperti ekuitas Namun, setelah ketepatan dan kebersihan disertakan dan bias statistik dilepaskan, datanya bisa menjadi mahal. Selain itu, data deret waktu Sering memiliki persyaratan penyimpanan yang signifikan terutama ketika data intraday dipertimbangkan. Instrumen Keuangan - Ekuitas, obligasi, futures dan pilihan derivatif yang lebih eksotis memiliki karakteristik dan parameter yang sangat berbeda. Jadi, tidak ada satu ukuran yang sesuai dengan struktur database yang dapat mengakomodasi mereka. Perhatian yang signifikan harus Diberikan kepada perancangan dan implementasi struktur database untuk var Instrumen keuangan yang buruk Kami akan membahas situasi ini secara panjang lebar ketika kami datang untuk membangun database master sekuritas di artikel mendatang. Frekuensi - Semakin tinggi frekuensi data, semakin besar persyaratan biaya dan penyimpanan. Untuk strategi frekuensi rendah, data harian seringkali Cukup Untuk strategi frekuensi tinggi, mungkin perlu untuk mendapatkan data tingkat-tik dan bahkan salinan historis dari data buku pesanan perdagangan tertentu Menerapkan mesin penyimpanan untuk jenis data ini sangat teknologinya intensif dan hanya sesuai untuk mereka yang memiliki teknik pemrograman yang kuat. Background. Benchmarks - Strategi yang diuraikan di atas akan sering dibandingkan dengan tolok ukur Hal ini biasanya memanifestasikan dirinya sebagai rangkaian waktu keuangan tambahan Untuk ekuitas, ini sering merupakan benchmark saham nasional, seperti indeks S P500 AS atau FTSE100 Inggris Untuk pendapatan tetap Dana, ini berguna untuk membandingkan dengan sekeranjang obligasi atau produk pendapatan tetap Tingkat bebas risiko yaitu interes yang sesuai Tingkat t juga merupakan tolok ukur yang banyak diterima Semua kategori kelas aset memiliki tolok ukur yang disukai, jadi perlu dilakukan penelitian berdasarkan strategi khusus Anda, jika Anda ingin menarik minat pada strategi Anda secara eksternal. Teknologi - Tumpukan teknologi di balik keuangan Pusat penyimpanan data yang kompleks Artikel ini hanya dapat menggores permukaan tentang apa yang terlibat dalam membangunnya. Namun, ini berpusat di sekitar mesin database, seperti Relational Database Management System RDBMS, seperti MySQL, SQL Server, Oracle atau Document Storage Engine yaitu NoSQL Ini diakses melalui kode aplikasi logika bisnis yang menanyakan database dan menyediakan akses ke alat eksternal, seperti MATLAB, R atau Excel Seringkali logika bisnis ini ditulis dalam bahasa C, C, Java atau Python Anda juga perlu meng-host ini. Data di suatu tempat, baik di komputer pribadi Anda sendiri, atau dari jarak jauh melalui server internet Produk seperti Amazon Web Services telah membuat ini lebih sederhana dan murah dalam beberapa tahun terakhir, Namun masih memerlukan keahlian teknis yang signifikan untuk dicapai dengan cara yang kuat. Seperti dapat dilihat, setelah strategi diidentifikasi melalui jalur pipa, diperlukan untuk mengevaluasi ketersediaan, biaya, kompleksitas dan rincian pelaksanaan serangkaian historis tertentu. Data Anda mungkin merasa perlu untuk menolak strategi yang hanya didasarkan pada pertimbangan data historis Ini adalah area yang luas dan tim PhD bekerja dengan dana besar memastikan harga akurat dan tepat waktu Jangan meremehkan kesulitan dalam menciptakan pusat data yang kuat untuk Tujuan backtesting. Saya ingin mengatakan, bagaimanapun, bahwa banyak platform backtesting dapat menyediakan data ini untuk Anda secara otomatis - dengan biaya sehingga akan mengurangi banyak rasa sakit dari Anda, dan Anda dapat berkonsentrasi sepenuhnya pada penerapan strategi dan alat pengoptimalan. Seperti TradeStation memiliki kemampuan ini Namun, pandangan pribadi saya adalah menerapkan sebanyak mungkin secara internal dan menghindari bagian outsourcing dari th E stack ke vendor perangkat lunak Saya lebih memilih strategi frekuensi yang lebih tinggi karena rasio Sharpe mereka yang lebih atraktif, namun seringkali digabungkan dengan teknologi stack, di mana pengoptimalan lanjutan sangat penting. Kini setelah kita membahas masalah seputar data historis, inilah saatnya untuk memulai. Menerapkan strategi kami di mesin backtesting Ini akan menjadi subyek artikel lainnya, karena ini adalah area diskusi yang sama besar. Cukup Memulai dengan Perdagangan Kuantitatif.
No comments:
Post a Comment