Kodowanie własnego robota handlowego Algo

Wielu traderów przechodzi do handlu algorytmicznego, ale zmaga się z kodowaniem swoich robotów handlowych. Często ci handlowcy znajdą w Internecie informacje o kodowaniu algorytmicznym zdezorganizowane i wprowadzające w błąd, a także oferujące fałszywe obietnice dobrobytu w ciągu nocy. Jednym ze źródeł wiarygodnych informacji jest Lucas Liew, twórca internetowego kursu handlu algorytmicznego AlgoTrading101. Kurs ma doskonałe recenzje i zgromadził ponad 8000 studentów od pierwszego uruchomienia w październiku 2014 r.

Program koncentruje się na prezentacji podstaw handlu algorytmicznego w zorganizowany sposób. Liew jest nieugięty w tym, że handel algorytmiczny „nie jest schematem szybkiego wzbogacania się”. Poniżej opisano podstawy projektowania, budowania i utrzymywania własnego robota algorytmicznego (zaczerpnięte z Liewa i jego kursu).

Rise of the Robo Advisors

Co robi robot handlowy

Na najbardziej podstawowym poziomie algorytmiczny robot handlowy to kod komputerowy, który ma zdolność generowania i wykonywania sygnałów kupna i sprzedaży na rynkach finansowych. Główne elementy takiego robota to reguły wejścia, które sygnalizują, kiedy kupić lub sprzedać, reguły wyjścia wskazujące, kiedy zamknąć bieżącą pozycję oraz reguły określania wielkości pozycji określające ilości do kupienia lub sprzedaży.

Główne narzędzia handlu algo

Oczywiście będziesz potrzebować komputera i połączenia z Internetem. Następnie system operacyjny Windows lub Mac będzie potrzebny do uruchomienia MetaTrader 4 (MT4) - elektronicznej platformy transakcyjnej, która wykorzystuje MetaQuotes Language 4 (MQL4) do kodowania strategii handlowych. Chociaż MT4 nie jest jedynym oprogramowaniem, którego można użyć do budowy robota, ma on wiele znaczących zalet.

Podczas gdy główną klasą aktywów MT4 jest wymiana walut (FX), platforma może być wykorzystywana do handlu akcjami, indeksami akcji, towarami i bitcoinami przy użyciu kontraktów CFD. Inne zalety korzystania z MT4 w przeciwieństwie do innych platform obejmują łatwość nauki, ma wiele dostępnych źródeł danych FX i jest bezpłatny.

Niestety MT4 nie pozwala na bezpośredni handel rynkami akcji i kontraktów terminowych, a przeprowadzanie analiz statystycznych może być uciążliwe; jednak MS Excel może być wykorzystywany jako dodatkowe narzędzie statystyczne.

Algorytmiczne strategie handlowe

Ważne jest, aby zacząć od zastanowienia się nad niektórymi podstawowymi cechami, które powinna posiadać każda strategia handlu algorytmicznego. Strategia powinna być ostrożna z punktu widzenia rynku, ponieważ jest zasadniczo solidna z punktu widzenia rynku i gospodarki. Ponadto model matematyczny zastosowany przy opracowywaniu strategii powinien opierać się na solidnych metodach statystycznych.

Następnie kluczowe jest ustalenie, jakie informacje ma przechwycić twój robot. Aby mieć zautomatyzowaną strategię, twój robot musi być w stanie wychwycić możliwą do zidentyfikowania, utrzymującą się nieefektywność rynku. Algorytmiczne strategie handlowe oparte są na sztywnym zbiorze zasad, które wykorzystują zachowanie rynku, a zatem występowanie jednorazowej nieefektywności rynkowej nie wystarczy do zbudowania strategii. Ponadto, jeśli przyczyna nieefektywności rynku jest niemożliwa do zidentyfikowania, nie będzie sposobu, aby dowiedzieć się, czy sukces lub porażka strategii była wynikiem przypadku, czy nie.

Mając powyższe na uwadze, istnieje wiele rodzajów strategii, które mają na celu zaprojektowanie algorytmicznego robota handlowego. Obejmują one strategie, które wykorzystują następujące (lub dowolne ich kombinacje):

• Wiadomości makroekonomiczne (np. Zmiany wynagrodzeń poza rolnictwem lub zmiany stóp procentowych)
• Analiza fundamentalna (np. Przy użyciu danych o przychodach lub uwagach do wydania)
• Analiza statystyczna (np. Korelacja lub kointegracja)
• Analiza techniczna (np. Średnie kroczące)
• Mikrostruktura rynku (np. Infrastruktura arbitrażowa lub handlowa)

Projektowanie do badań wstępnych

Ten krok koncentruje się na opracowaniu strategii, która będzie pasować do twoich osobistych cech. Czynniki takie jak osobisty profil ryzyka, zobowiązanie czasowe i kapitał handlowy są ważne, o których należy pamiętać przy opracowywaniu strategii. Następnie możesz zacząć identyfikować utrzymujące się nieefektywności rynku wspomniane powyżej. Po zidentyfikowaniu nieefektywności rynku możesz zacząć kodować robota handlowego dopasowanego do twoich osobistych cech.

Testy wsteczne

Ten etap weryfikacji historycznej dotyczy weryfikacji robota handlowego. Obejmuje to sprawdzenie kodu, aby upewnić się, że robi to, co chcesz i zrozumienie, jak działa w różnych ramach czasowych, klasach aktywów lub w różnych warunkach rynkowych, szczególnie w przypadku wydarzeń typu czarnego łabędzia, takich jak globalny kryzys finansowy w 2008 roku.

Algo-Trading Design Optimization

Teraz, gdy zakodowałeś robota, który działa i na tym etapie chcesz zmaksymalizować jego wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu nadmiernego obciążenia. Aby zmaksymalizować wydajność, musisz najpierw wybrać dobrą miarę wydajności, która wychwytuje elementy ryzyka i nagrody, a także spójność (np. Współczynnik Sharpe'a). Przesadne dopasowanie występuje, gdy twój robot jest zbyt blisko na podstawie danych z przeszłości; taki robot da iluzję wysokiej wydajności, ale ponieważ przyszłość nigdy nie przypomina całkowicie przeszłości, może faktycznie zawieść.

Wykonanie na żywo

Teraz możesz zacząć korzystać z prawdziwych pieniędzy. Jednak poza przygotowaniami na emocjonalne wzloty i upadki, których możesz doświadczyć, istnieje kilka problemów technicznych, które należy rozwiązać. Problemy te obejmują wybór odpowiedniego brokera i wdrożenie mechanizmów zarządzania zarówno ryzykiem rynkowym, jak i operacyjnym, takim jak potencjalni hakerzy i przestoje technologii.

Na tym etapie ważne jest również sprawdzenie, czy wydajność robota jest podobna do tej na etapie testowania. Wreszcie konieczne jest ciągłe monitorowanie, aby zapewnić, że efektywność rynku, dla którego zaprojektowano robota, nadal istnieje.

Dolna linia

Biorąc pod uwagę, że Richard Dennis, legendarny handlowiec towarowy, nauczył grupę studentów swoich osobistych strategii handlowych, które następnie zarobiły ponad 175 milionów dolarów w ciągu zaledwie pięciu lat, jest zupełnie możliwe, że niedoświadczeni handlowcy mogą nauczyć się ścisłego zestawu wytycznych i stać się odnoszący sukcesy handlowcy. Jest to jednak jeden niezwykły przykład i początkujący powinni zdecydowanie pamiętać o skromnych oczekiwaniach.

Aby odnieść sukces, ważne jest, aby nie tylko postępować zgodnie z zestawem wytycznych, ale także zrozumieć, jak działają one. Liew podkreśla, że ​​najważniejszą częścią handlu algorytmicznego jest „zrozumienie, w jakich warunkach rynkowych będzie pracował twój robot i kiedy się załamie” oraz „zrozumienie, kiedy należy interweniować”. Handel algorytmiczny może być satysfakcjonujący, ale kluczem do sukcesu jest zrozumienie. Każdy kurs lub nauczyciel obiecujący wysokie nagrody przy minimalnym zrozumieniu powinien być głównym znakiem ostrzegawczym.