Algoritmisk handel
Hvad er algoritmisk handel?
Algoritmisk handel er en proces til at udføre ordrer ved hjælp af automatiserede og forudprogrammerede handelsinstruktioner til at tage højde for variabler som pris, timing og volumen. En algoritme er et sæt af retninger til at løse et problem. Computeralgoritmer sender små dele af den fulde ordre til markedet over tid.
Algoritmisk handel gør brug af komplekse formler, kombineret med matematiske modeller og menneskelig overvågning, til at træffe beslutninger om at købe eller sælge finansielle værdipapirer på en børs. Algoritmiske handlende gør ofte brug af højfrekvent handelsteknologi,. som kan gøre det muligt for en virksomhed at foretage titusindvis af handler i sekundet. Algoritmisk handel kan bruges i en lang række situationer, herunder ordreudførelse, arbitrage og trendhandelsstrategier.
Forstå algoritmisk handel
Brugen af algoritmer i handel steg efter computeriserede handelssystemer blev introduceret på amerikanske finansmarkeder i løbet af 1970'erne. I 1976 introducerede New York-børsen DOT-systemet (Designated Order Turnaround) til at dirigere ordrer fra handlende til specialister på børsgulvet. I de følgende årtier forbedrede børser deres evner til at acceptere elektronisk handel, og i 2009, op til ca. 60 procent af alle handler i USA blev udført af computere .
Forfatteren Michael Lewis gjorde offentligheden opmærksom på højfrekvent, algoritmisk handel, da han udgav den bedst sælgende bog Flash Boys, som dokumenterede livet for Wall Street - handlere og iværksættere, der hjalp med at bygge de virksomheder, der kom til at definere strukturen. af elektronisk handel i Amerika. Hans bog hævdede, at disse virksomheder var involveret i et våbenkapløb om at bygge stadigt hurtigere computere, som kunne kommunikere med børser stadig hurtigere, for at opnå fordele på konkurrenterne med hurtighed ved at bruge ordretyper, som gavnede dem til skade for gennemsnitlige investorer.
Gør-det-selv algoritmisk handel
I de senere år er praksis med gør-det-selv algoritmisk handel blevet udbredt. Hedgefonde som Quantopian, for eksempel, crowd source-algoritmer fra amatørprogrammører, der konkurrerer om at vinde kommission for at skrive den mest profitable kode. Praksisen er blevet muliggjort af udbredelsen af højhastighedsinternet og udviklingen af stadig hurtigere computere til relativt billige priser. Platforme som Quantiacs er dukket op for at betjene daytradere, der ønsker at prøve deres hånd med algoritmisk handel.
En anden ny teknologi på Wall Street er maskinlæring. Nye udviklinger inden for kunstig intelligens har gjort det muligt for computerprogrammører at udvikle programmer, som kan forbedre sig selv gennem en iterativ proces kaldet deep learning. Handlende udvikler algoritmer, der er afhængige af dyb læring for at gøre sig selv mere rentable.
Fordele og ulemper ved algoritmisk handel
Algoritmisk handel bruges hovedsageligt af institutionelle investorer og store mæglerhuse til at skære ned på omkostningerne forbundet med handel. Ifølge forskning er algoritmisk handel især gavnlig for store ordrestørrelser, der kan omfatte så meget som 10% af den samlede handelsvolumen. Markedstagere bruger typisk algoritmiske handler til at skabe likviditet.
Algoritmisk handel giver også mulighed for hurtigere og lettere udførelse af ordrer, hvilket gør det attraktivt for børser. Det betyder til gengæld, at handlende og investorer hurtigt kan bogføre overskud fra små ændringer i prisen. Scal ping -handelsstrategien anvender almindeligvis algoritmer, fordi den involverer hurtigt køb og salg af værdipapirer med små prisstigninger.
Hurtigheden af ordreudførelsen, en fordel under almindelige omstændigheder, kan blive et problem, når flere ordrer eksekveres samtidigt uden menneskelig indgriben. Flashkrakket i 2010 har fået skylden for algoritmisk handel.
En anden ulempe ved algoritmiske handler er, at likviditet, som skabes gennem hurtige købs- og salgsordrer, kan forsvinde på et øjeblik, hvilket eliminerer chancen for handlende til at profitere på prisændringer. Det kan også føre til øjeblikkeligt tab af likviditet. Forskning har afsløret, at algoritmisk handel var en vigtig faktor i at forårsage et tab af likviditet på valutamarkederne, efter at schweizerfrancen afbrød sin euro-binding i 2015.
##Højdepunkter
Selvom det giver fordele, såsom hurtigere eksekveringstid og reducerede omkostninger, kan algoritmisk handel også forværre markedets negative tendenser ved at forårsage lynnedbrud og øjeblikkeligt tab af likviditet.
Det er vokset betydeligt i popularitet siden begyndelsen af 1980'erne og bruges af institutionelle investorer og store handelsvirksomheder til en række forskellige formål.
Algoritmisk handel er brugen af proces- og regelbaserede algoritmer til at anvende strategier til at udføre handler.
