Was ist algorithmischer Handel?

Bei algorithmischen Handelsstrategien werden Handelsentscheidungen auf der Grundlage voreingestellter Regeln getroffen, die in einen Computer programmiert sind. Ein Trader Sechs wesentliche Fähigkeiten von Master-Tradern Fast jeder kann Trader werden, aber einer der Master-Trader zu sein, erfordert mehr als Investitionskapital und einen dreiteiligen Anzug. Denken Sie daran: Es gibt ein Meer von Personen, die sich den Reihen der Meister anschließen und die Art von Geld nach Hause bringen möchten, die zu diesem Titel gehört. oder Investor schreibt Code, der Trades im Auftrag des Traders oder Investors ausführt, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.

Algorithmischer Handel

Beispiele für einfache Handelsalgorithmen

  • Short 20 Lose GBP / USD, wenn das GBP / USD über 1,2012 steigt. Decken Sie den Short für jeden Anstieg von 5 Pip in GBP / USD um 2 Lose ab. Erhöhen Sie die Short-Position für jeden 5-Pip-Rückgang in GBP / USD um 1 Lot.
  • Kaufen Sie 100.000 Apple-Aktien (AAPL), wenn der Preis unter 200 fällt. Kaufen Sie für jede Preiserhöhung von 0,1% über 200 1.000 Aktien. Verkaufen Sie für jeden Preisrückgang von 0,1% unter 200 1.000 Aktien.

Beispiel eines gleitenden Durchschnittshandelsalgorithmus

Moving Average Trading-Algorithmus

Algorithmen für den gleitenden Durchschnitt sind sehr beliebt und äußerst einfach zu implementieren. Der Algorithmus kauft ein Wertpapier (z. B. Aktien), wenn sein aktueller Marktpreis über einen bestimmten Zeitraum unter seinem durchschnittlichen Marktpreis liegt, und verkauft ein Wertpapier, wenn sein Marktpreis über einen bestimmten Zeitraum über seinem durchschnittlichen Marktpreis liegt. Hier betrachten wir einen 20-Tage-Algorithmus für den gleitenden Durchschnitt.

Der Algorithmus kauft Anteile an Apple (AAPL), wenn der aktuelle Marktpreis unter dem gleitenden 20-Tage-Durchschnitt liegt, und verkauft Apple-Aktien, wenn der aktuelle Marktpreis über dem gleitenden 20-Tage-Durchschnitt liegt. Der grüne Pfeil zeigt einen Zeitpunkt an, zu dem der Algorithmus Aktien gekauft hätte, und der rote Pfeil zeigt einen Zeitpunkt an, zu dem dieser Algorithmus Aktien verkauft hätte.

Vorteile des algorithmischen Handels

1. Minimieren Sie die Auswirkungen auf den Markt

Ein großer Handel kann möglicherweise den Marktpreis verändern. Ein solcher Handel ist als verzerrender Handel bekannt, weil er den Marktpreis verzerrt. Um eine solche Situation zu vermeiden, eröffnen Händler normalerweise große Positionen, die den Markt schrittweise bewegen können.

Zum Beispiel könnte ein Investor, der eine Million Aktien von Apple kaufen möchte, die Aktien in Chargen von 1.000 Aktien kaufen. Der Anleger kann eine Stunde lang alle fünf Minuten 1.000 Aktien kaufen und dann die Auswirkungen des Handels auf den Marktpreis von Apple-Aktien bewerten. Bleibt der Preis unverändert, setzt der Anleger seinen Kauf fort. Eine solche Strategie ermöglicht es dem Anleger, Apple-Aktien zu kaufen, ohne den Preis zu erhöhen. Die Strategie weist jedoch zwei Hauptnachteile auf:

  • Wenn der Anleger für jede von ihm getätigte Transaktion eine feste Gebühr zahlen muss, können für die Strategie erhebliche Transaktionskosten anfallen. Transaktionskosten Transaktionskosten sind Kosten, die keinem Teilnehmer der Transaktion entstehen. Sie sind versunkene Kosten, die sich aus dem wirtschaftlichen Handel auf einem Markt ergeben. In der Wirtschaft basiert die Theorie der Transaktionskosten auf der Annahme, dass Menschen von wettbewerbsorientiertem Eigeninteresse beeinflusst werden. .
  • Die Strategie benötigt viel Zeit, um abgeschlossen zu werden. In diesem Fall würde der Investor, wenn er alle fünf Minuten 1.000 Aktien kauft, etwas mehr als 83 Stunden (mehr als drei Tage) benötigen, um den Handel abzuschließen.

Ein Handelsalgorithmus kann das Problem lösen, indem er Aktien kauft und sofort prüft, ob der Kauf Auswirkungen auf den Marktpreis hat. Dies kann sowohl die Anzahl der zur Abwicklung des Handels erforderlichen Transaktionen als auch die für die Abwicklung des Handels benötigte Zeit erheblich reduzieren.

2. Gewährleistet regelbasierte Entscheidungen

Händler und Investoren werden oft von Stimmung und Emotionen beeinflusst und ignorieren ihre Handelsstrategien. Zum Beispiel im Vorfeld der globalen Finanzkrise 2008 2008-2009 Globale Finanzkrise Die globale Finanzkrise 2008-2009 bezieht sich auf die massive Finanzkrise, mit der die Welt von 2008 bis 2009 konfrontiert war. Die Finanzkrise forderte ihren Tribut von Einzelpersonen und Institutionen auf der ganzen Welt, von denen Millionen Amerikaner tief betroffen sind. Finanzinstitute begannen zu sinken, viele wurden von größeren Unternehmen absorbiert, und die US-Regierung war gezwungen, Rettungsaktionen anzubieten. Die Finanzmärkte zeigten Anzeichen dafür, dass sich eine Krise abzeichnete. Viele Anleger ignorierten die Anzeichen jedoch, weil sie Mitte der 2000er Jahre in den „Bullenmarktrausch“ verwickelt waren und nicht glaubten, dass eine Krise möglich sei.Algorithmen lösen das Problem, indem sie sicherstellen, dass alle Trades einem festgelegten Regelwerk entsprechen.

Nachteil des algorithmischen Handels

1. Trades verpassen

Ein Handelsalgorithmus kann Trades verpassen, weil sie keine der Zeichen aufweisen, nach denen der Algorithmus programmiert wurde. Es kann bis zu einem gewissen Grad gemildert werden, indem einfach die Anzahl der Indikatoren erhöht wird, nach denen der Algorithmus suchen sollte. Eine solche Liste kann jedoch niemals vollständig sein.

Mehr Ressourcen

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Um Ihr Wissen über Finanzanalysen weiter zu erlernen und weiterzuentwickeln, empfehlen wir die folgenden zusätzlichen Ressourcen:

  • Hochfrequenzhandel Hochfrequenzhandel (HFT) Der Hochfrequenzhandel (HFT) ist ein algorithmischer Handel, der durch eine schnelle Handelsausführung, eine extrem große Anzahl von Transaktionen und einen sehr kurzfristigen Anlagehorizont gekennzeichnet ist. Der Hochfrequenzhandel nutzt leistungsstarke Computer, um die höchstmögliche Geschwindigkeit der Handelsausführung zu erreichen.
  • Kaufmans adaptiver gleitender Durchschnitt Kaufmans adaptiver gleitender Durchschnitt (KAMA) Kaufmans adaptiver gleitender Durchschnitt (KAMA) wurde 1998 vom amerikanischen quantitativen Finanztheoretiker Perry J. Kaufman entwickelt. Die Technik begann 1972, wurde jedoch von Kaufman durch sein Buch offiziell der Öffentlichkeit vorgestellt , "Handelssysteme und -methoden." Im Gegensatz zu anderen gleitenden Durchschnitten
  • Momentum-Indikatoren Momentum-Indikatoren Momentum-Indikatoren sind Werkzeuge, die von Händlern verwendet werden, um ein besseres Verständnis der Geschwindigkeit oder Rate zu erhalten, mit der sich der Preis eines Wertpapiers ändert. Schwung
  • Technische Analyse - Ein Leitfaden für Anfänger Technische Analyse - Ein Leitfaden für Anfänger Die technische Analyse ist eine Form der Investitionsbewertung, bei der vergangene Preise analysiert werden, um zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen. Technische Analysten sind der Ansicht, dass die kollektiven Maßnahmen aller Marktteilnehmer alle relevanten Informationen genau widerspiegeln, und weisen Wertpapieren daher kontinuierlich einen fairen Marktwert zu.

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