Principes de la négociation algorithmique: Concepts et exemples Chargement du lecteur. Un algorithme est un ensemble spécifique d'instructions clairement définies visant à exécuter une tâche ou un processus. Le trading algorithmique (trading automatisé, black-box trading ou simplement algo-trading) est le processus d'utilisation d'ordinateurs programmés pour suivre un ensemble défini d'instructions pour placer un métier afin de générer des profits à une vitesse et une fréquence qui est impossible pour un Commerçant humain. Les ensembles de règles définis sont basés sur le calendrier, le prix, la quantité ou tout modèle mathématique. En dehors des opportunités de profit pour le trader, algo-trading rend les marchés plus liquides et rend le trading plus systématique en excluant les impacts émotionnels de l'homme sur les activités de trading. Supposons qu'un commerçant respecte ces critères commerciaux simples: Achetez 50 actions d'un stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours dépasse la moyenne mobile de 200 jours Vendez les actions du stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours est inférieure à la moyenne mobile de 200 jours En utilisant cet ensemble de deux instructions simples, il est facile d'écrire un programme informatique qui surveillera automatiquement le prix des actions (et les indicateurs de la moyenne mobile) et placer les ordres d'achat et de vente lorsque les conditions définies sont remplies. Le commerçant n'a plus besoin de garder une montre pour les prix et les graphiques en direct, ou de passer les commandes manuellement. Le système de trading algorithmique le fait automatiquement pour lui, en identifiant correctement l'opportunité de négociation. (Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, voir: Les moyennes mobiles simples font ressortir les tendances.) Algo-trading offre les avantages suivants: Des métiers exécutés aux meilleurs prix possibles Des placements instantanés et précis (Voir l'exemple de défaillance de mise en œuvre ci-dessous) Contrôles automatisés simultanés sur de multiples conditions de marché Réduction du risque d'erreurs manuelles lors de la mise en place des opérations Backtest de l'algorithme, basé sur les données historiques et en temps réel disponibles Réduit La possibilité d'erreurs par les commerçants humains basé sur des facteurs émotionnels et psychologiques La plus grande partie de l'actualisation d'aujourd'hui est le commerce de haute fréquence (HFT), qui tente de capitaliser sur la mise en place d'un grand nombre de commandes à des vitesses très rapides sur plusieurs marchés et multiples décisions Paramètres, sur la base d'instructions préprogrammées. Algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités de négociation et d'investissement, y compris: Les investisseurs à moyen ou long terme ou les sociétés d'achat (fonds de pension , Les fonds communs de placement, les compagnies d'assurance) qui achètent des actions en grandes quantités, mais qui ne veulent pas influencer les cours des actions avec des investissements discrets et volumineux. Les commerçants à court terme et les vendeurs participants (market makers, spéculateurs et arbitraires) bénéficient de l'exécution automatisée du commerce, en plus, de l'aide à la négociation pour créer une liquidité suffisante pour les vendeurs sur le marché. Les traders systématiques (adeptes de la tendance, pairs traders, hedge funds, etc.) trouvent qu'il est beaucoup plus efficace de programmer leurs règles commerciales et de laisser le programme échanger automatiquement. Le trading algorithmique offre une approche plus systématique du commerce actif que les méthodes basées sur l'intuition ou l'instinct des commerçants humains. Stratégies de trading algorithmique Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est rentable en termes d'amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Voici les stratégies de trading courantes utilisées dans le commerce d'algo: Les stratégies de négociation algorithmiques les plus courantes suivent les tendances des moyennes mobiles. Canaux. Les mouvements du niveau des prix et les indicateurs techniques connexes. Ce sont les stratégies les plus faciles et les plus simples à mettre en œuvre grâce à la négociation algorithmique parce que ces stratégies n'impliquent pas de faire des prévisions ou des prévisions de prix. Les métiers sont initiés en fonction des tendances souhaitables. Qui sont faciles et simples à mettre en œuvre par des algorithmes sans entrer dans la complexité de l'analyse prédictive. L'exemple susmentionné de moyenne mobile de 50 et 200 jours est une tendance populaire suivant la stratégie. L'achat d'un stock dual coté à un prix inférieur sur un marché et simultanément le vendre à un prix plus élevé sur un autre marché offre le différentiel de prix comme un profit sans risque Ou l'arbitrage. La même opération peut être répliquée pour les actions par rapport aux instruments à terme, car les écarts de prix existent de temps à autre. La mise en œuvre d'un algorithme permettant d'identifier ces écarts de prix et de passer les ordres permet des opportunités rentables de manière efficace. Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage pour aligner leurs avoirs sur leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les négociateurs algorithmiques, qui capitalisent sur les métiers attendus qui offrent 20-80 points de base des bénéfices en fonction du nombre d'actions dans le fonds indice, juste avant le rééquilibrage du fonds d'indice. Ces transactions sont initiées via des systèmes de négociation algorithmique pour une exécution en temps opportun et les meilleurs prix. Un grand nombre de modèles mathématiques éprouvés, comme la stratégie de négociation neutre, qui permettent de négocier sur la combinaison d'options et de sa sécurité sous-jacente. Où les métiers sont placés pour compenser les deltas positifs et négatifs afin que le delta du portefeuille soit maintenu à zéro. La stratégie de réversion moyenne est basée sur l'idée que les prix élevés et bas d'un actif sont un phénomène temporaire qui revient à leur valeur moyenne périodiquement. L'identification et la définition d'une fourchette de prix et l'implémentation d'un algorithme basé sur ce qui permet de commerces à être placés automatiquement lorsque le prix de l'actif casse dans et hors de sa fourchette définie. La stratégie de prix moyens pondérée en volume décompose une grande commande et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des profils de volume historiques spécifiques. L'objectif est d'exécuter l'ordre proche du prix moyen pondéré en fonction du volume (VWAP), bénéficiant ainsi au prix moyen. La stratégie de prix moyens pondérée en fonction du temps décompose un ordre important et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des intervalles de temps répartis uniformément entre une heure de début et une heure de fin. L'objectif est d'exécuter l'ordre proche du prix moyen entre les heures de début et de fin, minimisant ainsi l'impact sur le marché. Jusqu'à ce que l'ordre commercial soit pleinement rempli, cet algorithme continue à envoyer des ordres partiels, selon le taux de participation défini et selon le volume négocié sur les marchés. La stratégie des étapes associées envoie des ordres à un pourcentage de volume de marché défini par l'utilisateur et augmente ou diminue ce taux d'activité lorsque le cours d'actions atteint les niveaux définis par l'utilisateur. La stratégie de réduction de la mise en œuvre vise à minimiser le coût d'exécution d'une commande en négociant sur le marché en temps réel, ce qui permet d'économiser sur le coût de la commande et de bénéficier du coût d'opportunité d'une exécution retardée. La stratégie permettra d'augmenter le taux de participation ciblé lorsque le cours des actions se déplace favorablement et de la diminuer lorsque le cours des actions se déplace négativement. Il existe quelques classes spéciales d'algorithmes qui tentent d'identifier les événements de l'autre côté. Ces algorithmes de reniflement, utilisés, par exemple, par un fabricant de marché côté vente ont l'intelligence intégrée pour identifier l'existence de tous les algorithmes sur le côté d'achat d'une grande commande. Une telle détection grâce à des algorithmes aidera le market maker à identifier de grandes opportunités de commandes et lui permettra de bénéficier en remplissant les commandes à un prix plus élevé. Cela est parfois identifié comme avant-courir de haute technologie. (Pour en savoir plus sur le commerce à haute fréquence et les pratiques frauduleuses, consultez: Si vous achetez des actions en ligne, vous êtes impliqué dans HFT.) Exigences techniques pour Algorithmic Trading Mettre en œuvre l'algorithme à l'aide d'un programme informatique est la dernière partie. Le défi consiste à transformer la stratégie identifiée en un processus informatique intégré qui a accès à un compte de négociation pour passer des commandes. Ce qui suit sont nécessaires: Connaissance de la programmation informatique pour programmer la stratégie de négociation requise, programmeurs embauchés ou logiciel de trading pré-fabriqué Connectivité réseau et accès aux plateformes de négociation pour placer les ordres Accès aux flux de données de marché qui seront surveillés par l'algorithme pour les opportunités de placer La capacité et l'infrastructure de backtest le système une fois construit, avant qu'il ne vienne en direct sur les marchés réels Données historiques disponibles pour backtesting, en fonction de la complexité des règles implémentées dans l'algorithme Voici un exemple complet: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) et la Bourse de Londres (LSE). Lets construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. En raison de la différence d'une heure, AEX ouvre une heure plus tôt que LSE, suivie par les deux bourses échangeant simultanément pour les prochaines heures et puis le commerce seulement dans LSE pendant La dernière heure à la clôture d'AEX Peut-on explorer la possibilité de négociation d'arbitrage sur les actions Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés en deux monnaies différentes Un programme informatique qui peut lire les prix du marché actuel Prix des flux de LSE et AEX A forex rate feed for Taux de change GBP-EUR Capacité de placement de commande qui peut acheminer l'ordre à l'échange correct Possibilité de back-testing sur des flux de prix historiques Le programme d'ordinateur devrait effectuer les opérations suivantes: . Convertir le prix d'une devise à une autre. S'il existe un écart de prix assez important (en actualisant les coûts de courtage) qui donne lieu à une occasion rentable, Désiré, le bénéfice d'arbitrage suivra Simple et facile Cependant, la pratique du trading algorithmique n'est pas si simple à maintenir et à exécuter. Rappelez-vous, si vous pouvez placer un commerce algo-généré, peuvent donc les autres participants du marché. Par conséquent, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l'exemple ci-dessus, que se passe-t-il si votre commerce d'achat est exécuté, mais ne vend pas de commerce que les prix de vente changent au moment où votre commande frappe le marché Vous finirez par assis avec une position ouverte. Rendant votre stratégie d'arbitrage sans valeur. Il existe des risques et des défis supplémentaires: par exemple, les risques de défaillance du système, les erreurs de connectivité réseau, les délais entre les ordres et l'exécution et, surtout, les algorithmes imparfaits. Plus un algorithme est complexe, plus le backtesting est nécessaire avant d'être mis en action. L'analyse quantitative d'une performance algorithmique joue un rôle important et doit être examinée de manière critique. Son excitant pour aller pour l'automatisation assistée par des ordinateurs avec une idée de gagner de l'argent sans effort. Mais il faut s'assurer que le système est bien testé et que les limites requises sont fixées. Les commerçants analytiques devraient envisager d'apprendre les systèmes de programmation et de construction par eux-mêmes, d'être confiants dans la mise en œuvre des stratégies de droite à toute épreuve. L'utilisation prudente et le test approfondi d'algo-trading peuvent créer des opportunités rentables. Outils de soutien de la décision Algorithmes de négociation Trading automatisé signifie et inclut tout logiciel ou installation par l'utilisation de qui, sur l'accomplissement de certains paramètres spécifiés, sans la nécessité de l'entrée manuelle de Les ordres, les ordres de vente d'achat sont automatiquement générés et poussés dans le système de négociation de la Bourse aux fins de correspondance. SEBI a permis aux échanges d'étendre la facilité de négociation algorithmique aux membres impliquant l'utilisation de diverses stratégies d'algorithmes d'outils de prise de décision Procédure à appliquer pour les outils de soutien de décision Algorithmes de négociation (Algo) Pour faciliter le processus d'approbation facile efficace Algorithmes sont classés en algorithmes approuvés par CTCL Par les fournisseurs) Algorithmes non approuvés par CTCL A) Algorithmes approuvés Soumission de documents par les membres selon les circulaires NSE CMTR 17796 daté du 17 mai 2011 et NSE CMTR 18314 daté du 8 juillet 2011 Approbation B) Algorithmes non approuvés Soumission de documents Par les membres selon les circulaires NSE CMTR 17796 daté du 17 mai 2011 et NSE CMTR 18314 daté du 8 juillet 2011 Démonstration du logiciel à NSE. Approbation C) Algorithmes clients institutionnels par DMA Présentation de documents par les membres selon les circulaires NSE CMTR 17796 daté du 17 mai 2011 et NSE CMTR 18314 daté du 8 juillet 2011 Approbation. Remarque: Dans le cas d'algorithmes client, la démonstration du logiciel n'est pas requise
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