Jak na obchodování pomocí algoritmů?

Co je algoritmické obchodování?

Algoritmické obchodování (také nazývané automatizované obchodování, black-box trading nebo algo-trading) využívá počítačový program, který se řídí definovanou sadou instrukcí (algoritmus) k uzavření obchodu. Obchod teoreticky může generovat zisky rychlostí a frekvencí, které jsou pro lidského obchodníka nemožné.

Definované sady instrukcí jsou založeny na načasování, ceně, množství nebo matematickém modelu. Kromě ziskových příležitostí pro obchodníka, algoritmické obchodování činí trhy likvidnějšími a obchodování systematičtější tím, že vylučuje dopad lidských emocí na obchodní aktivity.

Jak funguje algoritmické obchodování?

Předpokládejme, že jako obchodník při svém obchodování na burze dodržujete tato jednoduchá obchodní kritéria:

• Kupujete si 50 akcií vybraného subjektu, když jeho 50 denní klouzavý průměr překročí 200 denní klouzavý průměr (klouzavý průměr je průměr minulých datových bodů, který vyhlazuje každodenní kolísání cen a tím identifikuje trendy).
• Prodáváte akcie subjektu, když jeho 50 denní klouzavý průměr klesne pod 200 denní klouzavý průměr.

Pomocí těchto dvou jednoduchých instrukcí bude počítačový program automaticky sledovat cenu akcií (a ukazatele klouzavého průměru) a zadávat příkazy k nákupu a prodeji, když jsou splněny definované podmínky.

Obchodník již nemusí sledovat aktuální ceny a grafy nebo zadávat objednávky ručně. Algoritmický obchodní systém to dělá automaticky správnou identifikací obchodní příležitosti.

Výhody algoritmického obchodování

Algo-trading poskytuje následující výhody:

• Nejlepší možné provedení – obchody jsou často prováděny za nejlepší možné ceny;
• Nízká latence – zadání obchodního příkazu je okamžité a přesné (existuje vysoká šance na provedení na požadovaných úrovních). Obchody jsou načasovány správně a okamžitě, aby se zabránilo významným změnám cen;
• Snížené transakční náklady;
• Simultánní automatické kontroly různých možností;
• Žádná lidská chyba – snížené riziko manuálních chyb nebo chyb při zadávání obchodů (tzv. “překliků”), také neguje lidské negativní faktory, jako je sklon nechat se ovlivnit emocionálními a psychologickými faktory;
• Zpětné testování – algo-trading lze zpětně testovat pomocí dostupných historických dat a dat v reálném čase, aby se zjistilo, zda se jedná o životaschopnou obchodní strategii.

TIP: Znáte dotace na energetické úspory Nová zelená domácnostem?

Nevýhody algoritmického obchodování

Existuje také několik nevýhod a slabin algoritmického obchodování, které je třeba brát v potaz:

^REKLAMA

• Latence – algoritmické obchodování spoléhá na vysokou rychlost provádění a nízkou latenci, což je zpoždění při provádění obchodu. Pokud obchod není proveden dostatečně rychle, může to mít za následek promarněné příležitosti nebo ztráty;
• Události “Černé labutě” – algoritmické obchodování se opírá o historická data a matematické modely, které předpovídají budoucí pohyby trhu. Může však dojít k nepředvídaným narušením trhu, známým jako události černé labutě, což může mít za následek ztráty pro algoritmické obchodníky;
• Závislost na technologii – algoritmické obchodování závisí na technologii, včetně počítačových programů a vysokorychlostního připojení k internetu. Pokud dojde k technickým problémům nebo selháním, může to narušit proces obchodování a vést ke ztrátám;
• Dopad trhu – velké algoritmické obchody mohou mít významný dopad na tržní ceny, což může vést ke ztrátám pro obchodníky, kteří nejsou schopni upravit své obchody v reakci na tyto změny. Obchodování pomocí algoritmů se dává za vinu, že občas zvyšuje volatilitu trhu, dokonce vede k takzvaným bleskovým pádům;
• Regulace – algoritmické obchodování podléhá různým regulačním požadavkům a dohledu, jejichž dodržování může být složité a časově náročné;
• Vysoké kapitálové náklady – vývoj a implementace algoritmických obchodních systémů může být nákladná a obchodníci možná budou muset platit průběžné poplatky za software a datové zdroje;
• Omezené přizpůsobení – algoritmické obchodní systémy jsou založeny na předem definovaných pravidlech a pokynech, které mohou omezit schopnost obchodníků přizpůsobit své obchody tak, aby vyhovovaly jejich specifickým potřebám nebo preferencím;
• Nedostatek lidského úsudku – algoritmické obchodování se opírá o matematické modely a historická data, což znamená, že nebere v úvahu subjektivní a kvalitativní faktory, které mohou ovlivnit pohyby trhu. Tento nedostatek lidského úsudku může být nevýhodou pro obchodníky, kteří preferují více intuitivní nebo instinktivní přístup k obchodování (např.: zvyšující se ceny energií zapříčiní poptávku po alternativní energii, tzn. růst akcií firem zabývajících se fotovoltaickými panely).

Kdo algo-trading používá?

Algo-trading se používá v mnoha formách obchodování a investičních aktivit, včetně:

• Střednědobí až dlouhodobí investoři nebo firmy na straně nákupu – penzijní fondy, podílové fondy, pojišťovny využívají algo-trading k nákupu akcií ve velkém množství, když nechtějí ovlivňovat ceny akcií samostatnými, velkoobjemovými investicemi;
• Krátkodobí obchodníci a účastníci na straně prodeje – tvůrci trhu, jako jsou makléřské domy, spekulanti a arbitrážisté, těží z automatizovaného provádění obchodů; navíc algo-trading pomáhá při vytváření dostatečné likvidity pro prodejce na trhu;
• Systematičtí obchodníci – sledující trend, hedgeové fondy nebo pároví obchodníci (tržně neutrální obchodní strategie, která spojuje dlouhou pozici s krátkou pozicí v páru vysoce korelovaných nástrojů, jako jsou dvě akcie, fondy obchodované na burze (ETF) nebo měny); je mnohem efektivnější naprogramovat jejich pravidla obchodování a nechat program obchodovat automaticky.

Algoritmické obchodování poskytuje systematičtější přístup k aktivnímu obchodování než metody založené na intuici nebo instinktu obchodníka.

TIP: Znáte historii burzy cenných papírů a obchodování na burze?

Co jsou vysokofrekvenční obchody?

Velká část dnešního algo-obchodování je vysokofrekvenční obchodování (HFT), které se snaží vydělávat na zadávání velkého počtu příkazů vysokými rychlostmi na více trzích a s více parametry rozhodování na základě předem naprogramovaných instrukcí.

Rychlost vysokofrekvenčních obchodů se kdysi počítala na milisekundy. Dnes je lze měřit v mikrosekundách nebo nanosekundách.

Algoritmické obchodní strategie

Jakákoli strategie pro algoritmické obchodování vyžaduje identifikování příležitosti, která je zisková ve smyslu lepších výdělků nebo snížení nákladů. Následují běžné obchodní strategie používané při obchodování s algoritmy.

Strategie sledování trendů

Nejběžnější algoritmické obchodní strategie sledují trendy klouzavých průměrů, průrazů kanálů, pohybů cenové hladiny a souvisejících technických indikátorů.

Jsou to ty nejjednodušší strategie k implementaci prostřednictvím algoritmického obchodování, protože nezahrnují vytváření žádných předpovědí nebo cenových predikcí.

Obchody jsou iniciovány na základě výskytu žádoucích trendů, které lze snadno a přímo implementovat pomocí algoritmů, aniž by se museli dostat do složitosti prediktivní analýzy. Používání 50 a 200 denních klouzavých průměrů je oblíbenou strategií sledování trendů.

TIP: Věděli jste, že veteráni mohou být skvělou investiční příležitostí?

Arbitrážní příležitosti

Nákup duálně kótované akcie za nižší cenu na jednom trhu a současný prodej za vyšší cenu na jiném trhu nabízí cenový rozdíl jako bezrizikový zisk neboli arbitráž.

Stejnou operaci lze replikovat pro akcie vs. futures nástroje, protože čas od času existují cenové rozdíly, které nabízí jednoduchý zisk. Implementace algoritmu k identifikaci takových cenových rozdílů a efektivní zadávání objednávek umožňuje zajímavé ziskové příležitosti.

Rebalancování indexového fondu

Indexové fondy definovaly období rebalancování, aby se jejich podíly vyrovnaly jejich příslušným srovnávacím indexům. To vytváří ziskové příležitosti pro algoritmické obchodníky, kteří těží z očekávaných obchodů, které nabízejí zisky 20 až 80 bazických bodů v závislosti na počtu akcií v indexovém fondu těsně před rebalancováním indexového fondu.

Takové obchody jsou iniciovány pomocí algoritmických obchodních systémů pro včasné provedení a nejlepší ceny.

Strategie založené na matematických modelech

Osvědčené matematické modely, jako je delta-neutrální obchodní strategie, umožňují obchodování na kombinaci opcí a podkladového cenného papíru. (Delta neutrální je strategie portfolia sestávající z více pozic s kompenzací pozitivních a negativních delt – poměr srovnávající změnu ceny aktiva, obvykle obchodovatelného cenného papíru, s odpovídající změnou ceny jeho derivátu – takže celková delta dotyčných aktiv je nulová.)

Rozsah obchodování (střední návratnost)

Strategie střední reverze je založena na konceptu, že vysoké a nízké ceny aktiva jsou dočasným jevem, který se periodicky vrací ke své střední hodnotě (průměrné hodnotě).

Identifikace a definování cenového rozpětí a implementace algoritmu založeného na něm umožňuje automatické uzavírání obchodů, když cena aktiva pronikne do definovaného rozmezí a mimo něj.

Objemově vážená průměrná cena (VWAP)

Objemově vážená průměrná cenová strategie rozbije velkou objednávku a uvolní dynamicky určené menší části objednávky na trh pomocí profilů historických objemů specifických pro akcie. Cílem je provést příkaz v blízkosti objemově vážené průměrné ceny (VWAP).

^REKLAMA

Časově vážená průměrná cena (TWAP)

Časově vážená průměrná cenová strategie rozloží velkou objednávku a uvolní dynamicky určené menší části objednávky na trh pomocí rovnoměrně rozdělených časových úseků mezi počátečním a konečným časem. Cílem je provést příkaz v blízkosti průměrné ceny mezi počátečním a konečným časem, čímž se minimalizuje dopad na trh.

TIP: Investice vám může pomoct ušetřit peníze, které můžete dále investovat, třeba do svého bydlení a zelenější budoucnosti. Existují ale i jiné finanční injekce, které vám s pořízením šetrnějších zařízení pro výrobu energie mohou pomoct. Víte, jak získat dotace pro domácnost na pořízení fotovoltaiky?

Procento objemu (POV)

Do úplného vyplnění obchodního příkazu tento algoritmus pokračuje v zasílání dílčích příkazů dle definovaného participačního poměru a dle objemu zobchodovaného na trzích.

Související „strategie kroků“ zasílá příkazy v uživatelem definovaném procentu tržních objemů a zvyšuje nebo snižuje tuto míru účasti, když cena akcií dosáhne uživatelem definované úrovně.

Implementační nedostatek

Strategie nedostatků při implementaci má za cíl minimalizovat náklady na provedení příkazu obchodováním na trhu v reálném čase, čímž se šetří náklady na příkaz a těží se z nákladů obětované příležitosti zpožděného provedení. Strategie zvýší cílovou míru účasti, když se cena akcií pohybuje příznivě, a sníží ji, když se cena akcií pohybuje nepříznivě.

Netradiční obchodní algoritmy

Existuje několik speciálních tříd algoritmů, které se pokoušejí identifikovat „děje“ na druhé straně. Tyto „sniffovací algoritmy“ – používané například tvůrcem trhu na straně prodeje – mají vestavěnou inteligenci k identifikaci existence jakýchkoliv algoritmů na straně nákupu velké objednávky.

Taková detekce pomocí algoritmů pomůže tvůrci trhu identifikovat příležitosti velkých objednávek a umožní jim těžit z plnění objednávek za vyšší cenu. To je někdy označováno jako “high-tech front-running”.

Obecně platí, že praktikování front-runningu lze v závislosti na okolnostech považovat za nezákonné a je přísně regulováno Úřadem pro regulaci finančního průmyslu.

Technické požadavky na algoritmické obchodování

Implementace algoritmu pomocí počítačového programu je poslední složkou algoritmického obchodování, doprovázená zpětným testováním (vyzkoušení algoritmu na historických obdobích minulé výkonnosti akciového trhu, abychom zjistili, zda by jeho použití bylo ziskové).

Úkolem je transformovat identifikovanou strategii do integrovaného počítačového procesu, který má přístup k obchodnímu účtu pro zadávání příkazů. Požadavky na algoritmické obchodování jsou následující:

• Znalost počítačového programování pro naprogramování požadované obchodní strategie, vysvětlení konceptu najatým programátorům nebo zvolení správného předem připraveného obchodního softwaru;
• Síťová konektivita a přístup k obchodním platformám pro zadávání objednávek;
• Přístup ke zdrojům tržních dat, které budou sledovány algoritmem pro příležitosti k zadávání objednávek;
• Schopnost a infrastruktura zpětně otestovat systém, jakmile je postaven, před jeho uvedením do provozu na skutečných trzích;
• Dostupné historické údaje pro zpětné testování v závislosti na složitosti pravidel implementovaných v algoritmu.

Příklad algoritmického obchodování

Royal Dutch Shell (RDS) je kótována na amsterdamské burze (AEX) a londýnské burze (LSE).

Začneme vytvořením algoritmu pro identifikaci příležitostí k arbitráži. Zde je několik zajímavých postřehů:

• AEX obchoduje v eurech, zatímco LSE obchoduje v britských librách;
• Kvůli jednohodinovému časovému rozdílu se AEX otevírá o hodinu dříve než LSE, následně obě burzy obchodující současně po několik dalších hodin a poté se obchoduje pouze na LSE během poslední hodiny, kdy se AEX zavírá.

Můžeme prozkoumat možnost arbitrážního obchodování s akciemi Royal Dutch Shell kotovanými na těchto dvou trzích ve dvou různých měnách?

Požadavky:

• Počítačový program, který dokáže číst aktuální tržní ceny;
• Cenové zdroje z LSE i AEX;
• Forex (směnný kurz) zdroj pro GBP-EUR;
• Schopnost zadávání objednávky, která může směřovat objednávku na správnou burzu;
• Možnost zpětného testování na historických zdrojích cen.

Počítačový program by měl provádět následující:

^REKLAMA

• Přečíst si příchozí cenový kanál akcií z obou burz;
• Pomocí dostupných směnných kurzů převést cenu jedné měny na druhou;
• Pokud existuje dostatečně velký cenový nesoulad, který vede k ziskové příležitosti, pak by měl program zadat nákupní příkaz na burze s nižší cenou a prodat příkaz na burze s vyšší cenou;
• Pokud jsou příkazy provedeny podle zadání, bude následovat arbitrážní zisk.

Jednoduché a snadné. Praxe algoritmického obchodování však není tak jednoduchá na údržbu a provádění. Pamatujte, že pokud jeden investor může uskutečnit obchod generovaný algoritmem, mohou to udělat i ostatní účastníci trhu. V důsledku toho se ceny pohybují v milisekundách a dokonce i mikrosekundách.

Co se ve výše uvedeném příkladu stane, když je proveden nákupní obchod, ale prodej se neuskuteční, protože prodejní ceny se změní v době, kdy se pokyn dostane na trh? Obchodníkovi zůstane otevřená pozice, takže arbitrážní strategie bude bezcenná.

Existují další rizika a výzvy, jako jsou rizika selhání systému, chyby připojení k síti, výpadky proudu, časové prodlevy mezi obchodními příkazy a jejich provedením, a co je nejdůležitější – nedokonalé algoritmy. Čím složitější je algoritmus, tím důkladnější zpětné testování je potřeba, než se spustí.

TIP: Některá rizika jde částečně eliminovat. Například pokud dojde k výpadku proudu, projeví se zde výhody fotovoltaiky u těch obchodníků, kteří jsou na energetických dodavatelích nezávislí.

Algoritmické obchodování – legálnost, ziskovost, jak na to

Ruku v ruce s tímto novodobým způsobem investování jsou pokládány otázky na legálnost tohoto systému, proveditelnost a potenciální ziskovost. Pojďte se tedy podívat i na tato často diskutovaná témata.

Je algoritmické obchodování legální?

Ano, algoritmické obchodování je legální. Neexistují žádná pravidla ani zákony, které by omezovaly používání obchodních algoritmů. Někteří investoři mohou namítat, že tento typ obchodování vytváří nespravedlivé obchodní prostředí, které nepříznivě ovlivňuje trhy. Není na tom však nic nezákonného.

Jak se naučit algoritmické obchodování?

Algoritmické obchodování silně spoléhá na kvantitativní analýzu nebo kvantitativní modelování. Vzhledem k tomu, že budete investovat na akciovém trhu, budete potřebovat obchodní znalosti nebo zkušenosti s finančními trhy.

Protože algoritmické obchodování často závisí na technologii a počítačích, pravděpodobně budete spolupracovat na kódování nebo programování, je vhodné mít také znalosti v IT a programovacích jazycích.

Je algoritmického obchodování vždy ziskové?

Pomocí algoritmického obchodování je možné vydělat peníze. Algoritmické obchodování může poskytnout systematičtější a disciplinovanější přístup k obchodování, který může obchodníkům pomoci identifikovat a provádět obchody efektivněji než lidský obchodník.

Algoritmické obchodování může také pomoci obchodníkům provádět obchody za nejlepší možné ceny a vyhnout se dopadu lidských emocí na obchodní rozhodnutí.

Je však důležité poznamenat, že algoritmické obchodování s sebou nese stejná rizika a nejistoty jako jakákoliv jiná forma obchodování a obchodníci mohou stále zaznamenat ztráty i s algoritmickým obchodním systémem.

Kromě toho je vývoj a implementace algoritmického obchodního systému často poměrně nákladná, což udržuje tento způsob obchodování mimo dosah většiny běžných obchodníků.

TIP: Nejčastějším a méně rizikovým způsobem investování je investování do dluhopisů.

V posledních letech však narůstá počet nabízených programů, které si mohou obchodníci za jednorázový či pravidelný poplatek pořídit.

Stejně jako u jakékoliv formy investování je důležité před jakýmkoliv rozhodnutím pečlivě prozkoumat a porozumět potenciálním rizikům a odměnám.

Jaký programovací jazyk používají obchodníci s algoritmy?

C++ je oblíbenou volbou programování mezi obchodníky s algoritmy, protože je vysoce efektivní při zpracování velkých objemů dat. C nebo C++ jsou však složitější a obtížnější jazyky, takže finančním profesionálům, kteří chtějí začít s programováním, může být vhodnější přechod na lépe ovladatelný jazyk, jako je Python.

Shrnutí

Algoritmické obchodování spojuje počítačový software, finanční trhy, burzy a různorodé finanční nástroje a strategie k otevírání a uzavírání obchodů na základě naprogramovaného kódu. Investoři a obchodníci mohou nastavit, kdy chtějí obchody otevřít nebo zavřít. Mohou také využít výpočetní výkon k provádění vysokofrekvenčního obchodování.

Díky řadě strategií, které mohou obchodníci používat, je dnes na finančních trzích převládající algoritmické obchodování. Chcete-li začít, připravte si počítačový hardware a ujistěte se, že máte dostatečné programovací dovednosti a zkušenosti s finančním trhem.

Autor: Tomáš Konieczny, obsahový a SEO specialista