Har du nogensinde ønsket at blive en algoritmisk erhvervsdrivende med evnen til at kode din egen handelsrobot? Og alligevel er du frustreret over mængden af ​​uorganiserede, vildledende oplysninger og falske løfter om dagpenge? Nå, Lucas Liew, skaberen af ​​den online algoritmiske handelskurs AlgoTrading101, kan have løsningen for dig. Med gode anmeldelser og garnering over 8.000 studerende siden første lancering i oktober 2014, viser Liews kursus, der sigter mod at præsentere fundamentet for algoritmisk handel på en organiseret måde - at være ganske populær. Han er fast over, at algoritmisk handel er "ikke en hurtig-hurtig-hurtig ordning. "På baggrund af indsigter fra Liew og hans kursus, som er beskrevet nedenfor, er det grundlæggende for hvad der kræves for at designe, bygge og vedligeholde din egen algoritmiske handelsrobot.

Hvad er en algoritmisk handelsrobot, og det er

På det mest grundlæggende niveau er en algoritmisk handelsrobot en computerkode, der har evnen til at generere og gennemføre købs- og salgssignaler på de finansielle markeder. Hovedelementerne i en sådan robot omfatter indtastningsregler, der signalerer, når de skal købe eller sælge, afslutte regler, der angiver, hvornår man skal lukke den aktuelle position og positioneringsregler, der definerer mængderne til at købe eller sælge. (For mere se:

Basis for algoritmisk handel: Begreber og eksempler .)

Hovedværktøjerne

Du skal selvfølgelig have brug for en computer og en internetforbindelse. Derefter er der brug for et Windows eller Mac-operativsystem til at køre MetaTrader 4 (MT4) - en elektronisk handelsplatform, der bruger MetaQuotes Language 4 (MQL4) til kodning af handelsstrategier. Selv om MT4 ikke er den eneste software, man kan bruge til at bygge en robot, har den en række væsentlige fordele.

Mens MT4s hovedaktivklasse er udenlandsk valuta (FX), kan platformen bruges til at handle aktier, aktieindekser, råvarer og bitcoins ved hjælp af CFD'er. Andre fordele ved at bruge MT4 i modsætning til andre platforme inkluderer at være nem at lære, har mange tilgængelige FX datakilder, og det er gratis. Desværre tillader MT4 ikke direkte handel på aktie- og futuresmarkeder, og det kan være tungt at foretage statistisk analyse. MS Excel kan dog bruges som et supplerende statistisk værktøj.

Algoritmiske handelsstrategier

Det er vigtigt at begynde med at reflektere over nogle kerneegenskaber, som enhver algoritmisk handelsstrategi skal have. Strategien bør være markedsfornuftig, fordi den er fundamentalt sund ud fra et marked og økonomisk synspunkt. Den matematiske model, der anvendes til udvikling af strategien, bør også baseres på sunde statistiske metoder.

Dernæst er det afgørende at afgøre, hvilken information din robot sigter mod at fange. For at få en automatiseret strategi skal din robot være i stand til at fange identificerbare, vedholdende markedsinteffektiviteter.Algoritmiske handelsstrategier følger et stift sæt regler, der udnytter markedsadfærd, og dermed er forekomsten af ​​en one-time-ineffektivitet ikke tilstrækkelig til at opbygge en strategi rundt. Hvis årsagen til markedets ineffektivitet ikke er identificerbar, så er der ingen måde at vide, om strategiens succes eller fiasko skyldtes tilfældigheder eller ikke.

Med ovenstående er der en række strategityper, der informerer designet af din algoritmiske handelsrobot. Disse omfatter strategier, der udnytter (i) makroøkonomiske nyheder (fx ikke-farm payroll eller renteændringer); (ii) grundlæggende analyse (fx anvendelse af indtægtsdata eller indtægtsnotater) (iii) statistisk analyse (fx korrelation eller samordning); iv) teknisk analyse (fx glidende gennemsnit) (v) markedets mikrostruktur (fx arbitrage- eller handelsinfrastruktur) eller (vi) enhver kombination af ovenstående.

Udformning og test af din robot Der er i det væsentlige fire trin, der er nødvendige for at opbygge og styre en handelsrobot: Foreløbig forskning

: Dette trin fokuserer på at udvikle en strategi der passer til dine egne personlige egenskaber. Faktorer som personlig risikoprofil, tidsforpligtelse og handelskapital er alle vigtige at tænke på, når man udvikler en strategi. Du kan så begynde at identificere de vedvarende markedsinteffektiviteter, der er nævnt ovenfor. Efter at have identificeret en ineffektivitet i markedet kan du begynde at kode en handelsrobot, der passer til dine egne personlige egenskaber.

Backtesting

: Dette trin fokuserer på at validere din handelsrobot. Dette omfatter at tjekke koden for at sikre, at den gør hvad du vil, og forstå, hvordan den udfører over forskellige tidsrammer, aktivklasser eller forskellige markedsforhold, især i svarte svane-typehændelser som den globale globale krise i 2008. Optimering

: Så nu har du kodet en robot, der virker, og i dette øjeblik ønsker du at maksimere dens ydeevne, samtidig med at du minimerer overfitting-bias. For at maksimere ydeevnen skal du først vælge et godt præstationsforanstaltning, der fanger risiko- og belønningselementer samt konsistens (fx Sharpe-forhold). Overfitting bias opstår, når din robot er for tæt baseret på tidligere data; sådan en robot vil give illusionen af ​​høj ydeevne, men da fremtiden aldrig ligner fortiden, kan den faktisk svigte. Live Execution

: Du er nu klar til at begynde at bruge rigtige penge. Men bortset fra at være forberedt på de følelsesmæssige op- og nedture, som du måske oplever, er der et par tekniske problemer, der skal løses. Disse spørgsmål omfatter valg af en passende mægler og implementering af mekanismer til styring af både markedsrisici og operationelle risici som potentielle hackere og nedetid i teknologien. Det er også vigtigt i dette trin at kontrollere, at robotens ydeevne ligner den, der opleves i testfasen. Endelig er der brug for løbende overvågning for at sikre, at markedets effektivitet, som robotten er designet til, stadig eksisterer.(For mere se: Sådan skabes handelsalgoritmer

.) The Bottom Line I betragtning af at Richard Dennis, den legendariske handelshandler, underviste en gruppe studerende sine personlige handelsstrategier, som derefter gik på at tjene over 175 millioner dollars på bare fem år, er det helt muligt for uerfarne erhvervsdrivende at blive undervist i et stramt sæt retningslinjer og blive succesfulde forhandlere. Dette er dog et ekstraordinært eksempel, og begyndere bør helt sikkert huske at have beskedne forventninger. For at være vellykket er det vigtigt ikke kun at følge et sæt retningslinjer, men at forstå, hvordan disse retningslinjer fungerer. Liew understreger, at den vigtigste del af algoritmisk handel er "at forstå, under hvilke typer markedsforhold din robot vil fungere, og hvornår den vil bryde ned" og "forstå, hvornår man skal gribe ind. "Algoritmisk handel kan være givende, men nøglen til succes er forståelse. Ethvert kursus eller lærer lovende høje belønninger med minimal forståelse skal være et stort advarselsskilt.