제시 Spalding.
나는 기계 학습과 HFT (고주파 거래)로 어떻게 $ 500k를 벌었 는가?
이 포스트는 내가 대략 한 것을 상세하게 할 것이다. 2009 년부터 2010 년까지 고주파 거래에서 500k를 얻었습니다. 완전히 독립적으로 거래 중이므로 더 이상 내 프로그램을 실행하지 않아서 모두에게 기쁜 마음입니다. 내 거래는 주로 Russel 2000 및 DAX 선물 계약이었습니다.
내 성공의 열쇠는 정교한 재무 방정식에있는 것이 아니라 많은 간단한 구성 요소를 묶어 최대의 수익성을 위해 최적화 된 기계 학습을 사용하는 전체 알고리즘 설계에 있다고 생각합니다. 내 프로그램을 설정할 때 직감에 기반을 두었 기 때문에 정교한 용어를 알아야 할 필요가 없습니다. (Andrew Ng의 놀라운 기계 학습 과정은 아직 제공되지 않았습니다. 링크를 클릭하면 현재 프로젝트 인 CourseTalk, MOOC 검토 사이트)로 이동합니다.
첫째로, 나는 단지 나의 성공이 운의 결과가 아니라는 것을 보여주고 싶다. 내 프로그램은 하루에 1000-4000 건의 거래를했고 (절반은 길고 절반은 짧음) 한 번에 몇 가지 계약보다 많은 순위를 얻지 못했습니다. 이것은 어떤 특정 거래의 무작위 적 운 평균이 꽤 빠름을 의미했습니다. 그 결과 나는 언젠가는 하루에 2000 달러 이상을 잃지 않았으며 잃는 달도 없었습니다.
(편집 :이 수치는 수수료를 지불 한 후입니다)
여기에 일일 변동에 대한 감각을 줄 수있는 차트가 있습니다. 숫자가 올라가는 것을 멈추었을 때 - 나는 그 (것)들에 들어가기 위하여 나의 동기 부여를 잃었 기 때문에 이것은 마지막 7 달을 제외하고주의하십시오.
자동 거래 프로그램을 설정하기 전에 & ldquo; manual & rdquo;로 2 년의 경험을 쌓았습니다. 하루 상인. 이것은 2001 년이었습니다. 전자 거래의 초기시기 였고 스컬 퍼 & 스쿠터에 대한 기회가있었습니다. 좋은 돈을 벌기 위해. 나는 단지 비디오 게임이나 상상을 초월한 도박과 비슷한 것으로 내가하고있는 것을 설명 할 수있다. 성공한다는 것은 빠르고, 훈련을 받고, 직관적 인 패턴 인식 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 약 250,000 달러를 벌고, 학자금 대출을 갚고 돈을 남겨 뒀습니다. 승리!
향후 5 년 동안 저는 두 명의 신생 기업을 발족 시켰습니다. 그 과정에서 프로그래밍 기술을 습득했습니다. 2008 년 말까지 나는 다시 거래를 시작하지 않을 것입니다. 나의 첫번째 시작의 판매에서 낮은 달리기 돈으로, 나는 나의 다음 움직임을 알아내는 동안 약간 빠른 현금의 희망을 제안했다.
2008 년에 저는 수동으로 & rdquo; T4라는 소프트웨어를 사용하여 하루 거래 선물을 얻는다. 몇 가지 맞춤 주문 입력 단축키를 원했기 때문에 T4에 API가 있다는 것을 알게 된 후 C # (API 사용에 필요한 프로그래밍 언어)을 배우는 데 어려움을 겪었고 앞으로 몇 가지 단축키를 만들었습니다.
내 발을 API에 젖게 한 후에 나는 곧 더 큰 열망을 가지고 있었다. 나는 컴퓨터가 나를 위해 무역하도록 가르치고 싶었다. API는 시장 데이터의 흐름과 교환기로 주문을 보내는 쉬운 방법을 제공했습니다. 중간에 논리를 작성해야만했습니다.
아래는 T4 거래 창 스크린 샷입니다. 차가운 점은 내 프로그램을 작동시킬 때 똑같은 인터페이스로 컴퓨터 거래를 볼 수 있었다는 것입니다. 진짜 주문이 내외부로 들락날락내는 것을 보면서 (그 자체로 내 돈으로) 스릴 만하고 무서웠습니다.
내 알고리즘 설계.
처음부터 나는 살아있는 거래를하기 전에 돈을 버는 것이 합리적이라고 확신 할 수있는 시스템을 설정하는 것이 목표였습니다. 이를 달성하기 위해서는 가능한 한 정확하게 - 라이브 거래를 시뮬레이션하는 거래 시뮬레이션 프레임 워크를 구축해야했습니다.
실시간 모드에서의 거래가 API를 통해 처리 된 시장 업데이트를 처리하는 동안 시뮬레이션 모드는 데이터 파일에서 시장 업데이트를 읽어야했습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 API에 연결하고 타임 스탬프가있는 시장 업데이트를 기록하기 위해 프로그램의 첫 번째 버전을 설치했습니다. 4 주간의 최근 시장 데이터를 사용하여 시스템을 테스트하고 테스트했습니다.
기본 프레임 워크를 통해 나는 여전히 수익성 높은 거래 시스템을 만드는 방법을 알아 내야 만했습니다. 결과적으로 내 알고리즘은 두 가지 별개의 구성 요소로 나뉘어 질 것이고, 차례로 살펴 보겠습니다.
예측 가격 움직임; 그리고 수익성있는 거래 만들기.
가격 변동 예측.
아마도 어떤 거래 시스템의 분명한 구성 요소가 어디 가격이 움직일 지 예측할 수 있습니다. 그리고 내 것도 예외는 아니 었습니다. 나는 현재 가격을 내부 입찰가와 내부 제안의 평균으로 정의하고 다음 10 초 안에 가격이 어디인지를 예측하는 목표를 세웠다. 내 알고리즘은 거래 일 전반에 걸쳐이 예측을 순간마다 내놓을 필요가 있습니다.
& amp; 최적화 지표.
나는 단기간의 가격 움직임을 예언 할 수있는 의미있는 능력을 가지고 있음을 입증 한 몇 가지 지표를 만들었다. 각 지표는 양수 또는 음수의 숫자를 산출했습니다. 시장이 올라간다는 것이 양수이고 시장이 하락한 것이 음수 였을 때 지표가 유용했다.
필자의 시스템을 통해 어떤 지표가 얼마나 많은 예측 능력을 가지고 있었는지를 신속하게 판단 할 수 있었고, 많은 지표를 실험하여 어떤 것이 효과가 있었는지 확인할 수있었습니다. 많은 지표에서 변수를 생성 한 수식에 변수가 있었으며 다양한 값으로 달성 된 결과를 나란히 비교하여 변수에 대한 최적 값을 찾을 수있었습니다.
가장 유용한 지시자는 모두 비교적 간단했고 내가 거래 한 시장의 최근 사건과 상관 관계가있는 증권 시장을 기반으로했습니다.
정확한 가격 이동 예측.
단순한 위 또는 아래 가격 움직임을 예측하는 지표가 충분하지 않았습니다. 나는 각 지표의 가능한 각 가치에 의해 얼마나 많은 가격 움직임이 예측되었는지 정확하게 알 필요가 있었다. 지표 값을 가격 예측으로 변환하는 수식이 필요했습니다.
이것을 달성하기 위해 지표 값이 떨어진 범위에 의존하는 50 개 버킷으로 예상 가격 움직임을 추적했습니다. 이로 인해 Excel에서 그래프로 그릴 수 있었던 각 버킷에 대한 고유 한 예측이 생성되었습니다. 보시다시피 표시 가격이 올라 갈수록 예상 가격 변동폭이 커집니다.
이와 같은 그래프를 토대로 커브에 맞게 수식을 만들 수있었습니다. 처음에는이 & ldquo; curve fitting & rdquo; 수동으로 작성했지만이 과정을 자동화하는 코드를 작성했습니다.
모든 지표 곡선이 동일한 모양을 갖는 것은 아닙니다. 또한 데이터 포인트를 고르게 분산시키기 위해 버킷을 대수적으로 분산 시켰습니다. 마지막으로 음의 지표 값 (및 그에 상응하는 하락 가격 예측)이 플립되고 양수 값과 결합됨을 유의하십시오. (내 알고리즘은 위아래로 똑같이 처리됩니다.)
단일 예측을위한 지표 결합.
고려해야 할 중요한 사항은 각 지표가 완전히 독립적이지 않다는 점이었습니다. 각 지표가 개별적으로 만든 모든 예측을 단순히 합산 할 수 없었습니다. 핵심은 각 지표가 이미 예측 된 것보다 더 많은 예측 적 가치를 파악하는 것이 었습니다. 구현하기가 힘들었지 만 커브 피팅 (curve fitting)을한다면, 동시에 여러 지표를주의해야했습니다. 하나를 변경하면 다른 하나의 예측에 영향을 미칩니다.
곡선 맞추기 & rdquo; 모든 지표를 동시에 설정하여 옵티마이 저가 각 예측과 함께 새로운 예측 곡선을 향해 30 % 만 진행하도록 설정했습니다. 이 30 %의 점프를 통해 예측 곡선이 몇 번의 패스 내에서 안정화되는 것으로 나타났습니다.
이제 각 지표에서 추가 가격 예측을 제공함으로써 시장을 10 초 내에 예측할 수있는 단일 예측을 생성 할 수 있습니다.
왜 가격을 예측하는 것만으로 충분하지 않습니까?
시장에서의 이러한 우위로 인해 저는 황금이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 시장은 단순한 시장 가격이 아니라 입찰가와 제안으로 구성된다는 점을 명심해야합니다. 고주파 거래 성공은 좋은 가격을 얻는 데서 오는 것이고 쉽지 않습니다.
다음 요소는 수익성있는 시스템을 어렵게 만듭니다.
각 거래마다 나는 중개업자와 교환 원에게 커미션을 지불해야했습니다. 스프레드 (최고 입찰가와 최저 제안의 차이)는 단순히 무작위로 사고 파는 경우 엄청난 돈을 잃을 수 있음을 의미합니다. 시장 규모의 대부분은 통계적으로 우위에 있다고 생각한다면 나에게 무역을 수행할만한 다른 봇이었다. 제안을 보았다고해서 그것을 살 수 있다고 보장하지는 못했습니다. 내 구매 주문이 교환소에 도착할 때까지 그 제안은 취소되었을 가능성이 매우 높습니다. 소규모 시장 플레이어로서 속도만으로 경쟁 할 수있는 방법이 없었습니다.
전체 거래 시뮬레이션 구축.
그래서 지표를 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가있었습니다. 그러나 나는 이것을 넘어야 만했습니다 - 전체 거래 시스템을 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가 필요했습니다. 내가 명령을 내리고 자리에 앉는 곳. 이 경우 전체 P & L과 어느 정도 무역 당 평균 P & L을 최적화 할 수 있습니다.
이것은 까다로울뿐 아니라 어떤면에서는 정확하게 모델링하는 것이 불가능하지만 가능한 한 최선을 다했습니다. 다음은 내가 처리해야하는 몇 가지 문제입니다.
시뮬레이션을 통해 주문을 시장에 보내면 지연 시간을 모델링해야했습니다. 내 시스템에서 제안을 보았다고해서 곧바로 구입할 수있는 것은 아닙니다. 시스템은 주문을 보내고 약 20 밀리 초를 기다렸다가 제안이 아직 남아있는 경우에만 실행 된 거래로 간주됩니다. 실제 지연 시간이 일관성이없고보고되지 않았기 때문에 이는 정확하지 않았습니다. 입찰이나 제안을 할 때 (API가 제공 한) 거래 실행 스트림을보고 내 주문이 실행되었을 때이를 측정해야했습니다. 이 작업을 올바르게 수행하려면 대기열에서 주문의 위치를 추적해야했습니다. (선입 선출 시스템입니다.) 다시 말하지만, 이 작업을 완벽하게 수행 할 수는 없었지만 최선의 결과를 얻었습니다.
주문 실행 시뮬레이션을 개선하기 위해 로그 파일을 실제 거래에서 API를 통해 가져 와서 정확히 같은 기간의 시뮬레이션 거래로 생성 된 로그 파일과 비교합니다. 필자는 시뮬레이션을 매우 정확하고 모델링이 불가능한 부분에 대해서는 적어도 통계적으로 비슷한 결과를 산출하도록했습니다 (중요하다고 생각되는 메트릭스에서).
수익성있는 거래 만들기.
주문 시뮬레이션 모델을 사용하여 이제 시뮬레이션 모드에서 주문을 보내고 시뮬레이션 된 P & L을 볼 수 있습니다. 그러나 내 시스템은 언제 어디서 사고 팔고 있는지 알고 있습니까?
가격 이동 예측은 출발점 이었지만 전체 이야기는 아닙니다. 내가 한 일은 입찰 및 제공에 대한 5 가지 가격 수준의 점수 체계를 작성하는 것이 었습니다. 내부 입찰가 (구매 주문의 경우)와 내부 가격 (판매 주문의 경우) 한 수준 아래에 포함되었습니다.
어떤 주어진 가격 수준의 점수가 내 시스템이 활성 입찰가 / 제안을 가져야한다는 것을 의미하는 특정 임계 값 이상인 경우 - 임계 값 미만이면 활성 주문을 취소해야합니다. 이것을 바탕으로 내 시스템이 시장에서 입찰을 시작한 다음 즉시 취소한다는 것은 흔한 일이 아닙니다. (필자는 나를 포함하여 인간의 눈으로 화면을 보는 사람에게 도대체 성가시다.
가격 수준 점수는 다음 요소에 따라 계산되었습니다.
가격 이동 예측 (앞서 논의한). 문제의 가격 수준. (내부 수준은 더 큰 가격 이동 예측이 필요하다는 것을 의미했습니다.) 대기열에서 주문 앞에서 계약 수. (적은 것이 더 좋았습니다.) 대기열에서 주문한 계약서의 수. (더 좋아졌다.)
본질적으로 이러한 요소는 안전 & rdquo; 입찰 / 제안 할 장소 가격 이동 예측만으로는 충분하지 않았습니다. 왜냐하면 입찰을 할 때 자동으로 채워지지 않았기 때문에 누군가가 저에게 팔았을 때 채워졌습니다. 특정 가격으로 나에게 팔고있는 사람의 단순한 사실만으로도 무역의 통계적 확률이 바뀌었다.
이 단계에서 사용 된 변수는 모두 최적화의 대상이됩니다. 이것은 가격 이동 지표에서 최적화 된 변수와 완전히 동일한 방식으로 수행되었습니다. 단, 이 경우 P (결론) 및 P (결론) 라인을 최적화했습니다.
인간으로 거래 할 때 우리는 종종 강력한 감정과 편견을 가지고있어 최적의 의사 결정에 못 미칠 수 있습니다. 분명히 나는 이러한 편향을 성문화하고 싶지 않았다. 내 시스템이 무시한 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.
직책에 들어간 가격 - 거래소에서 장래성있는 결정을 내리는 것처럼 누군가가 길거나 짧은 가격에 관해 대화를 듣는 것은 꽤 흔합니다. 이것이 위험 감소 전략의 일부로서 타당성을 지니고는 있지만, 시장에서의 미래 사건에 대해서는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 따라서 내 프로그램은이 정보를 완전히 무시했습니다. 침몰 비용을 무시하는 것과 같은 개념입니다. 짧은 포지션과 긴 포지션 종료 - 일반적으로 트레이더에게는 다른 포지션을 매도 할 위치와 부족한 포지션을 결정하는 기준이 있습니다. 그러나 내 알고리즘 관점에서 구별 할 이유가 없었습니다. 내 알고리즘이 하향 이동 판매를 기대한다면 그것이 현재 길거나 짧거나 평평한 지에 관계없이 좋은 아이디어였습니다. & doubled up & rdquo; 전략 - 이것은 상인들이 원 거래가 그들에게 불리한 상황에서 더 많은 주식을 살 것입니다. 이로 인해 평균 구매 가격이 낮아지고 주가가 돌아서는 시점 (또는 그럴 경우)을 의미하므로 & 시간이 없어 돈을 다시 돌려받을 수 있습니다. Warren Buffet을 사용하지 않는 한 내 생각에 이것은 정말 끔찍한 전략입니다. 당신은 대부분의 거래가 승자가 될 것이므로 당신이 잘하고 있다고 생각하는 속임수가 듭니다. 문제는 당신이 크게 잃을 때입니다. 다른 효과는 실제로 시장에서 우위를 차지하고 있거나 운이 좋아지면 판단하기 어렵게 만듭니다. 내 프로그램이 사실상 중요한 역할을하는지 모니터링하고 확인하는 것이 중요한 목표였습니다.
내 알고리즘은 어디서 거래에 들어 갔는지에 상관없이 같은 방식으로 의사 결정을 내 렸기 때문에 현재 길거나 짧은 경우 가끔 큰 손실 거래 (일부 대형 거래 이외에)에 앉아서 걸릴 수 있습니다. 그러나 위험 관리가 없다고 생각하지 않아야합니다.
위험을 관리하기 위해 한 번에 최대 2 개의 계약서 크기를 적용했으며 때로는 대량 주문 일에 부딪 혔습니다. 예상치 못한 시장 상황이나 소프트웨어 버그에 대비하여 최대 일일 손실 한도를 확보했습니다. 이러한 제한은 내 코드 에서뿐만 아니라 내 브로커를 통한 백엔드에서도 적용되었습니다. 일어난대로 나는 중대한 문제를 결코 겪지 않았다.
내 프로그램 작업을 시작한 이래로 나는 수익성에 이르기까지 약 6 개월이 걸렸으며 실제로 실행하기 시작했습니다. 공정하기 위해서는 상당한 시간이 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것이 었습니다. 프로그램을 개선하기 위해 노력하면서 앞으로 4 개월 동안 이익이 증가하는 것으로 나타났습니다.
매주 나는 지난 4 주간의 가치있는 데이터를 바탕으로 시스템을 재교육 할 것입니다. 나는 이것이 최근의 시장 행동 경향을 포착하는 것과, 알고리즘에 의미있는 패턴을 확립 할 수있는 충분한 데이터가 있는지를 확인하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾았다. 교육이 점점 더 많이 시작되면서 아마존 EC2를 사용하는 8 대의 가상 머신에서 수행 할 수 있도록 나눠 보았습니다. 그 결과는 내 로컬 컴퓨터에서 병합되었습니다.
제 거래의 가장 중요한 포인트는 2009 년 10 월 제가 거의 100k를 만들 때였습니다. 그 후 나는 매월 감소한 이익에도 불구하고 내 프로그램을 개선하기 위해 노력하는 다음 4 개월을 계속 보냈습니다. 불행히도이 시점까지는 내가 시도한 모든 것이별로 도움이되지 않았기 때문에 최선의 아이디어를 모두 구현했다고 생각합니다.
개선 할 수없고 성장 감이 없다는 좌절로 새로운 방향에 대해 생각하기 시작했습니다. 6 가지 고주파 거래 회사를 통해 내 소프트웨어를 구입하고 나를 고용하여 일하기를 바랍니다. 아무도 대답했다. 나는 일을하고 싶었던 몇 가지 새로운 시작 아이디어를 가지고 있었기 때문에 나는 결코 따라하지 않았다.
업데이트 - 나는 이것을 Hacker News에 올렸고 주목을 많이 받았다. 나는 지금 이런 일을하려고하는 사람을 옹호하지 않는다고 말하고 싶다. 경쟁의 희망을 가지려면 다양한 경험을 가진 정말로 현명한 사람들로 구성된 팀이 필요합니다. 내가 이것을하고있을 때조차도 개인이 성공을 거두는 것은 매우 드뭅니다.
페이지 맨 위에 "조작 된 통계"를 언급하고 나를 & ldquo; retail investor & rdquo;로 언급하는 주석이 있습니다. 그 퀴즈는 즐겁게 & rdquo; 이것은 실제로 현실에 기반하지 않는 불행한 말입니다. 그 외에 흥미로운 의견을 설정하는 경우 news. ycombinator / item? id = 4748624.
업데이트 # 2 - 이 게시물에 대해 상인으로부터받은 몇 가지 일반적인 질문에 대한 답변을 제공하는 후속 FAQ를 게시했습니다.
delhideviant가 이것을 좋아했습니다.
안녕하세요, 전 Thinker의 창립자 인 제시입니다. 저는 샌프란시스코에서 살고 있습니다. 너는 내 집을 웹에서 발견했다 .. 환영합니다!
세계 금융에 대한 이단의 가이드 : 돈의 미래를 해킹하기.
예술, 운동, 인류학 및 대안 경제에서의 무정부 모험.
2015 년 6 월 17 일 수요일
Algorithmic surrealism : 고주파 거래에 대한 슬로우 모션 가이드.
파트 1 (3500 단어)
고주파 거래에 대한 9 억 마이크로 초의 입문서.
이 문장을 읽으려면 저 지연 (low latency)을 통해 증권 거래소에 연결된 고주파 거래 (HFT) 알고리즘이 필요합니다. 무역 인프라는 아마도 1,000 개의 거래를 만들 수 있습니다.
1.1 : 문맥에 HFT두기.
주식 거래가 기본적으로 인간 행위자의 배타적 인 영역이었던 1970 년대의 먼 과거에 시간이있었습니다. 신중하고 장기적인 투자자가 은퇴 기금을위한 주식 포트폴리오를 구입하든 카우보이 투기자를 빠르게 매매하고 있든이 프로세스는 항상 인간의 마음의 속도와 실제로 소요 된 시간에 의해 제한되었습니다 전화를 들고 주문을하십시오. 심지어 가장 빠른 투기꾼조차도 거래를 완료하는 데 수 분이 걸릴 것입니다.
1.2 : 어떻게 생각해야합니까?
1.3 : 기술 거래, 고문 거래, HFT 거래.
이제 한 걸음 물러나서이 활동을 문맥에 넣으십시오. 주식 시장과 같은 금융 시장은 시간이 지남에 따라 수익을 얻을 수있는 권리를 부여하는 계약 인 금융 상품의 매매를 용이하게합니다. 이들은 서로 다른 시간대의 다른 플레이어를 호스트하는 경향이 있습니다. 외환 시장에서는 연금 기금과 같은 거대한 기관 투자가가 있습니다. 그들은 때때로 시장에 도착하여 많은 수의 주식을 사 들여 큰 투자를하며 종종 수년간 주식을 보유 할 생각입니다. 그런 다음 내면의 링에서 더 빠르고 변덕스럽고 선수를 얻습니다. & # 8211; 우리는 그들을 상인이라고 부를지도 모릅니다. & # 8211; 누가 거대한 고래의 더 느린 포드 사이에서 수영하는 민첩한 상어와 같은 시장을 오가며 돈을 번다.
거래의 일반적인 개념을 이해함으로써 시작하십시오 : 금융 거래자는 회사의 주식과 같은 금융 상품을 매매합니다. 그들은 판매하는 것보다 저렴한 가격으로 구매하여 이익을 얻고 자합니다. 이제 기술 거래 이해 : 거래자는 추측의 다른 기술을 가지고 있습니다. 예를 들어, 특정 회사의 기록을 조사하여 평가를 수행하는 데 시간을 소비 할 수 있습니다. 또는 시장에서 다른 거래자의 활동을 분석하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 다른 거래자가 생성 한 가격, 주문 및 거래량 데이터의 '기술적 분석'은 기술 거래를 유도합니다. 이제는 알고리즘 트레이딩으로 자동화 된 것을 상상해보십시오. 알고리즘이 가격, 주문 및 볼륨 데이터의 유입 스트림을 분석하고 특정 조건 하에서 거래를 수행하도록 기술 거래 프로세스를 자동화하기로 결정할 수 있습니다. 우리는 이것을 알고리즘 거래라고 부릅니다. (참고 : 알고리즘 및 자동 거래를 구별 할 수는 있지만 간단하게 가정 해 봅시다.) 그런 다음 고주파 거래로 가속화되는 것을 상상해보십시오. 자동화 된 알고리즘 거래 프로세스를 극단적 인 속도로 가속화하면, 당신은 고주파 거래를하고 있습니다. 따라서 HFT는 처음에는 매우 빠른 알고리즘 거래로 간주되며, 그 자체는 자동화 된 기술 거래이며, 그 자체가 광범위한 거래의 하위 지점입니다. 예를 들어 조지 소로스 (George Soros)와 같은 사람들이 실제로 느리고 근본적인 거래와 대조를 이룰 수 있습니다 (그와 그의 분석가는 실제로 방에 앉아서 세상을 보면서 큰 돈을 벌 수 있습니다). 마지막으로, 우리는이 장기 거래의 세계를 장기 투자의 세계와 다시 대조 할 수 있다는 것을 기억하십시오. 이것은 장기적이고 연금이 큰 펀드가하는 것입니다. 초기 에코 시스템 유추로 돌아가려면 HFT 회사는 고래들 사이의 상어 중 피라냐와 비슷합니다.
1.4 : HFT 회사를 설립하는 법.
서로 다른 거래 조직이 HFT에 참여하는 이유가 약간 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부 대형 은행은 분산 노즐을 사용하여 소방 호스 제트를 사람들이 마주 치지 않는 훌륭한 시장 안개로 전환하는 것과 같이 큰 주문을 받고이를 소액 주문으로 분해하는 도구로 사용합니다 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 많은 HFT 선수는 순수한 단기 투기업자, 전문 독점 거래 회사 및 헤지 펀드입니다. 이 중 하나를 설정하려면 여기에 수행 할 작업이 있습니다.
HFT 기술의 정확한 성격에 관한 현명한 기술 문서가 아닙니다. 당신이 정말로 기술에 관심이 있다면 전문 용어로 가득 찬 엉뚱한 말투와 괴상한 토론이 인터넷에 있습니다. 그러나 당신이해야 할 일의 본질은 중개인과의 거래를 잘라야합니다. 회사와 증권 거래소는 가능한 한 증권 거래소에 가까운 멋진 알고리즘을 제공합니다! 알고리즘이있는 컴퓨터와 교환기 주문 일치 시스템이있는 컴퓨터 사이의 물리적 거리를 최소화해야만 서로가 강렬하고 빛나는 대화를 나눌 수 있습니다.
1.5 : 전쟁의 전자 예술을 완벽하게합니다.
이제는이 회사들이 모두 같은 전략을 사용하는 것처럼 보이지 않습니다. 일부는 통계 분석과 다양한 종류의 차용을 사용하는 반면 다른 것들은 독점적으로 시장 미세 구조에서 작동합니다. 전략, 교환 시스템의 친밀한 전자 배짱과 그들이 어쩌면, 음, 활용 될 수 있는지 아는 것 같습니다. 하나는 플래시 거래에 관여 할 수 있는데, 일부는 합법화 된 전면 실행 방식이라고 주장합니다. 주문을하는 시장을 막을 수 있습니다. & # 8221; 주문을 거는 것 & # 8243; (HFT 내부 고발자 Dave Lauer가 금융 DDoS 공격이라고 부르는 것).
대부분의 [HFT]는 매우 간단한 속도 차익 거래 게임입니다. 그들은 선물 시장이나 선물 시장에서 주식을 얻거나 하나의 ECN에서 타격을 입거나 다른 곳에서 매도 / 매수하는 등 주식의 대부분 또는 대부분은 시장에서 주식을 산출하는 리베이트의 일부로 이루어진다. 일부 기업은 밀리 세컨드 (milliseconds)의 모멘텀 트레이딩을하고 있으며, 누군가가 주문과 함께 들어오고 주문에 앞서 뛰어든다는 사실을 깨닫습니다. (시장 진입이 더 빠르기 때문에) 그들은 시장을 1 센트 밀어 원래 구매자에게 판매합니다 & # 8230; 그들은 또한 플래시 주문을 사용하여 큰 주문보다 앞서 뛰어옵니다. 일부는 책의 깊이를 조사하고 무역도 시도합니다. 주식에서 사용하는 몇 가지 전략이 더 있습니다. 또한 일부 기업들은 옵션 시장을 살펴보고 델타 헤저 (hedge)를 구상합니다. 전략의 대부분은 수학이 아니고 시장의 미세 구조와 관련이있다. 이 상점들은 매우 높은 빈도로 판매되는 상점이기 때문에 얼마나 많은 시장과 얼마나 적극적으로 거래하는지에 따라 하루에 수백만 개의 주문이있을 수 있습니다. C ++ 스킬 세트, 소프트웨어 측면에서 API 연결 지식을 필요로합니다. 하드웨어 측면에서는 스택을 우회하고 커널을 속이는 것과 같은 하드웨어 지식이 필요합니다. 또한 네트워크에서 수 밀리 초의 속도로 데이터를 전송할 수있는 길을 찾는 사람을 찾습니다. 그들은 매우 비싸고 특수한 장비를 사용합니다. 빠른 속도의 간단한 스위치는 50K & # 8230; HF 그룹이 사용할 수있는 모든 데이터는 모든 거래자가 사용할 수 있습니다. 차이점은 컴퓨터에서 정보를 받기 전에 해당 정보를 교환한다는 것입니다. 그들이 시장에서 그것을 얻을 수 있고 반응 할 수있는 속도는 차이입니다. 이들은 네트워크와 컴퓨터에서 수 밀리 초가 아닌 한 자리 마이크로 초 대기 시간을 처리하고 있습니다. & # 8221;
1.6 : (좁은) 학술 토론.
YouTube의 모든 비디오 설명, 저널리즘보고 및 HFT에 대한 포럼 토론에서 벗어나 분명히 학술 연구의 본문이 있습니다. Quantumar의 gunsling보다 견고한 주장을 찾고 있다면 & # 823; & nbsp; 어떻게 그것이 & # 8221; 스트리트 스마트 (Street-Smarts)의 경우, 연구 중심 개인은 학술지를 탐색 할 수 있습니다. 놀랍지 않게 금융 및 경제학과에서 연구가 나오고 있지만 다른 몇몇 분야에서도 연구가 진행되고 있습니다.
1.7 : 연구와 로비는 규제 논의에 대한 정보를 제공한다.
HFT에 관한 뉴스의 대부분은 정치적 전투와 규제 당국의 위협에 관한 것입니다. 이론적으로, 규제 논의는 학술 연구에 의해 통보되어야하지만, 당연히 우리는 규제 논의가 로비 활동에 동등하게 통보되고 있다고 의심 할 수도 있습니다.
2 부 (4500 단어)
HFT를 볼 수있는 다섯 개의 프레임.
2.1 : 대리인없는 합리적인 대리인의 멈출 수없는 진도.
HFT의 도덕성에 대한 항소에도 불구하고 또 다른 미묘한 경계가 있습니다. 앞서 언급 한 친 HFT 로비 그룹의 이름을 적어 두십시오. 현대 시장 이니셔티브. 이 이름은 HFT에 대해 우려하는 사람을 현대 진보의 적으로 칠하는 고의적 인 시도로, 보다 효율적이고 이성적인 세계의 필연적 인 승리의 길에 서 있습니다. 첨단 기술의 도그마는 사람들의 비판적 충동을 없애기가 어려운 사회적 악성 코드 조각과 같이 우리 사회에 널리 보급되어 있습니다. '러 다이 트'충동은 강력한 도구에 대한 건전한 회의론으로 축하하기보다는 조롱 받는다.
합리적인 대리인이 아닌 비전에 대한이 비전은 위험에 처한 개인의 미덕을 찬양하는 이상한 조화 인 경제학에 대한 많은 주류 사고를 괴롭 히고있는 동시에 자신과 관련이없는 단순한 인형이 & # 8216; 시장의 & # 8217;
2.2 : 자동화 : 사람들은 큰 (큰) 데이터를 처리하기 위해 로봇을 만듭니다.
HFT 공간에서 전술 한 경제 요원 중 하나가 되려면 세 가지를 습득해야합니다. 첫째, 실제 하드웨어, 케이블 및 전자 레인지 타워와 같은 실제 하드웨어를 마스터해야합니다. 그런 다음, 전선을 통해 이동하는 데이터 스트림을 마스터 링하여 수집하고 효율적인 방식으로 정렬 할 수 있어야합니다. 그런 다음 해당 데이터를 기반으로 수행 할 작업을 알고있는 알고리즘의 마스터가되어야합니다. 이 알고리즘은 시장에서 귀하의 자동화 된 아바타입니다. & # 8216; thinking & # 8217; 그리고 당신을 대신해서 행동하십시오.
2.3 : 자동화 (Automation) : 로봇은 사람들을 위기에 빠트 리기 위해 데이터를 생성한다.
우리는 특정 목적 (운동 기관)을 달성하기 위해 적극적으로 기술을 사용하는 개념을 이해하는 경향이 있지만, 기술이 가져올 수있는 기관의 잠재적 손실을 개념화하는 것이 어렵다는 것을 알게됩니다. 이 현상은 아마도 다음과 같은 상황에서 가장 잘 드러나는 현상 일 것입니다. 나는 일을 가능하게하는 메시지를 보내기 위해이 세상에서 나의 선택 의지를 행사하는 데 사용할 수 있습니다. 동시에, 나는 진정으로 사용하지 않을 선택권이 없다. 사실, 내가 계정이 없다면, 나는 심각하게 무력하게 될 것이다. 놀이에 모순이 있습니다. 나를 사용하는 동안 힘을 실어주는 동시에, 사용을 거부하면 저격을 통해 나를 위협합니다.
2.4 : 위험한 장난감을 가진 소년들과의 연결이 끊어졌습니다.
기계의 급격한 부상 가능성을 우회하여 우리는 지구로 내려 가서 HFT의 인간 세계를 들여다 볼 수 있습니다. 개개인이 누구이며 문화적 역 동성은 무엇입니까?
주식 시장은 힘들다. 그것은 우리에게 빚이있다. 그것은 우리의 실수를 처벌합니다. 다른 사람들은 더 많은 돈과 힘, 더 많은 연결을 가지고 있습니다. 우리는 약자입니다. 우리는 계속 배우고 있습니다. 우리는 혁신합니다. 매일 새로운 싸움입니다. 기술은 우리의 무기입니다. 우리는 수백만 개의 작은 거래를합니다. 우리는 손실을 줄였습니다. 우리는 기회를 확인합니다. 우리는 집중한다. 시장은 맞을 수 있습니다. 우리는 게임을 좋아합니다.
이 평범한 시장과 같은 전투에서의 진술을 평가할 때, 저는 제 2 차 세계 대전 할아버지 시험을 사용하고 싶습니다. 제 2 차 할아버지 시험은 제 할아버지가 그것에 대해 뭐라고하는지 직접 묻고 있습니다. 그는 2 차 세계 대전 당시 폭격기 조종사 였고 독일 전역에 총격을 가해 해안선에 불타는 금속 덩어리를 충돌시켰다. 할아버지에게 물어보십시오 : Tradebot의 시장과의 전투에 대해 어떻게 생각합니까?
2.5 : 무의미한 소리의 금융 화.
& # 8216; 재무 관리 & # 8217; 은 다양한 해석이 담긴 용어이지만 전반적인 경제 생활에서 금융 부문의 중요성이 증가하고 일상적인 문화에 금융 부문의 규범과 도덕이 주입되며 이전에 무단 변용 된 것들이 재정적으로 바뀌는 과정을 가리키는 경향이있다 금융 시장에서 거래 될 수있는 제품
소유권이란 누군가가 주장 할 수 있고 다른 사람을 사용에서 제외 할 수 있음을 의미합니다. & # 8216; Ownability & # 8217; 주변에있는 물건으로부터 격리하고 분리 할 수 있어야합니다. 예를 들어, 인클로저의 움직임으로 인해 토지를 서로 구분할 수있는 구분 된 소포로 전환하고 개인 소유 인 Investable은 자산을 시간 경과에 따라 수익을 제공하는 자산으로 전환하는 것을 의미합니다. 한 토지가 소유 할 수 있고 감정적 인 연결성을 가질 수도 있지만 시간이 지남에 따라 생산량을 산출 할 때 '자산'으로 간주하기 시작할 수도 있습니다. 특정한 역사와 삶을 가진 땅이 아니라 일반적인 '투자'로 인식 될 수 있습니다. Tradable은 자산이 다른 사람들에게 전달 될 수 있음을 의미합니다.
나는 농장을 소유하고있다. 나는 그것을 이웃 농장의 몫을 소유 한 음식을 만들기 위해 사용할 수 있습니다. 소규모 민간 농업 회사에서 소유하고있는 농산물 중 일부를 소유 할 수 있습니다. 연례 재정적 배당금을 받고 공개적으로 거래되는 대형 농업 회사의 주식 보고서를 읽습니다. 나는 화폐 배당금을 얻고 증권 거래소의 어느 지점에서든 주식을 다른 사람들에게 팔 수 있습니다 전 세계의 농업 회사 주식을 소유하고있는 거대한 농업 교환 기금 (ETF)에 주식을 가지고 있습니다. 나는 헤지 펀드를 소유하고 있습니다. ETF의 포트폴리오를 신속하게 거래하고 파생 상품을 통해 그러한 ETF에 베팅하는 펀드.
이 두 기술 모두는 일종의 지각력, 외부 현실에 대한 인식 및 그에 대한 추론 능력에 의존합니다. 근본적인 거래의 경우, 그것은 석유 세계에서 새로운 발전에 대한 인식입니다. 기술적 인 거래의 경우에는 다른 거래자들 사이에서 발전하고있는 새로운 경향에 대한 인식입니다.
마지막으로 : 기생 알고리즘 론 초현실주의.
HFT에 대해 생각할 때 공통적으로 발생하는 문제 중 하나는 사람들의 마음이 도망칩니다. 그들은 라우터의 거대한 환각적인 난장판에서 모든 것을 실행하는 악성 알고리즘으로 극단적 인 시장 붕괴에 대한 전망을 가지고 외계인이 어떻게 보이는지 공황 상태에 빠지게됩니다.
나에게, HFT에 관한 정말로 흥미로운 질문은 그것이 시장을 방해하는지 아닌지에 대한이 진부한 고정이 아니다. 그것은 문화적, 정치적 요소입니다. 그렇게 말도 안되는 것을 합법적으로 보는 방법입니다. 그리고 그것의 순수한 물리적 성질입니다. '에머 머럴 (ephermeral)'처럼 보이지만 사실상 의미없는 활동에 참여하기 위해 거대한 현실 세계 기반 시설에 의존합니다. 그리고 그것은 지리입니다. 그것은 거리와 시간을 없애려고 시도하는 기술 집합이지만 거리와 시간의 인식은 장소 간의 차이의 두 가지 주요 구성 요소입니다. 거리 감각과 거기에 도착하는 데 필요한 시간을 제거하십시오. 동시에 많은 장소에 존재한다는 동질성 환상을 만들 수 있습니다. 여러 글로벌 시장을 관장하는 글로벌 HFT 회사의 컴퓨터 인터페이스는 신속한 균질화의 에이전트입니다.
추가 읽기 : 최신 HFT 정보를 따르는 사람들.
그리고 마지막으로.
이 조각들은 나에게 오래 쓰는 시간이 걸리므로, 계속 진행중인 Creative Commons 글쓰기를 지원하고 싶다면 제게 가상 맥주를 사주세요. 건배!
16 개의 댓글 :
안녕하세요, 브렛, 상당히 광범위한 작품으로, 저에게 느낌을 남겨주세요, 왜 도대체 나는 거래하려해도 괴롭 히지 않습니다. Michael Lewis의 Big Short는 큰 충격이었습니다. 이 사업이 얼마나 더러운 지 잘 읽었습니다.
네, 이 특별한 주제에 대해서도 Flash Boys 책을 확인하십시오. 건배.
이 성명서에 대한 재미있는 점은 & quot; 나는 항공 우주 엔지니어가 매우 복잡하고 기술적으로 어떻게 하는지를 말할 수는 없지만 그럼에도 불구하고 원칙적으로하는 일을 이해하고 있음을 의미합니다.
그들이 메이슨을 할거 라 확신합니다. 여기서 요점은 컴퓨터가 항공 우주 공학에 관계가 있는지 여부가 아니라 항공 우주 공학의 최종 목표를 직관적으로 파악하고 있다는 점입니다 (우리는 종종 HFT를 사용하지 않습니다)
모든 거래에는 거래하고자하는 두 당사자가 있으며, 회고에서는 항상 승자와 패자가 있습니다. 따라서 HFT는 많은 돈을 얻거나 아주 빨리 풀 수 있습니다. 소위 상인으로서 당신은 한번도 언급하지 않은 것에 충격을 받았습니다.
이것이 전적으로 관련성이있는 이유인지 잘 모르겠습니다. 죄송합니다. 이 작품은 HFT로 돈을 잃을 수 없다고 말하지 않습니다.
내가 빵 대신 내 빵을 돈으로 바꿀 때 누가 승자이고 누가 패자인가?
환상적인 작가가되어 정말 재미있었습니다. 감사.
벤이 말하려는 그런 종류의 건배!
이 의견은 작성자가 삭제했습니다.
잘 쓰여지고 마지막에 생각을 자극하는 점들을 만듭니다.
내가 읽은 고주파 거래에 대한 최고의 소개. 훌륭한 기사 .. 폴.
큰 조각, 고마워!
다우 존스 고주파 거래 플랫폼에서 거래되는 통화 옵션의 표준 기간은 얼마입니까?
알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제.
알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침 집합입니다.
알고리즘 트레이딩 (자동 트레이딩, 블랙 박스 트레이딩, 또는 단순한 알 고 트레이딩)은 a 컴퓨터가 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기 위해 정의 된 명령어 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용하는 프로세스입니다. 인간 상인. 정의 된 규칙 집합은 타이밍, 가격, 수량 또는 모든 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인에 대한 이익 기회와는 별도로, 알 고향 거래는 시장을보다 유동적으로 만들고 무역 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써보다 체계적인 거래를 만듭니다. (자세한 내용은 올바른 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 선택을 확인하십시오.)
거래자가 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따랐다 고 가정 해보십시오.
50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 커지면 50주의 주식을 매수하십시오. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 낮아지면 주가는 주식의 주식을 매도합니다.
이 두 가지 간단한 지침을 사용하면 정의 된 조건이 충족 될 때 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터링하고 구매 및 판매 주문을하는 컴퓨터 프로그램을 작성하기 쉽습니다. 상인은 더 이상 실시간 가격 및 그래프를 감시하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다. 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 자동으로 거래를 수행합니다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오.
[입증 된 전략과 궁극적으로 알 고리즘 트레이딩 시스템으로 작업 할 수있는 포인트 전략에 대해 자세히 알아 보려면 Investopedia Academy의 Become a Day Trader 코스를 확인하십시오. ]
알고리즘 트레이딩의 이점.
Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
가능한 최상의 가격으로 실행되는 거래 신속하고 정확한 거래 주문 배치 (따라서 원하는 수준의 실행 가능성 높음) 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 즉각적인 거래 시간 단축 트랜잭션 비용 절감 (아래의 구현 부족 예 참조) 여러 항목에 대한 동시 자동 점검 시장 조건 거래 배치시 수동 오류 위험 감소 사용 가능한 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 알고리즘 백 테스팅 정서적 및 심리적 요인에 기반한 인적 자원 거래자의 실수 가능성 감소.
현재의 고액 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 (high frequency trading, HFT)입니다. 이 프로그램은 미리 프로그래밍 된 지침에 따라 여러 시장 및 여러 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 대량 주문을 활용하려고 시도합니다. (고주파 거래에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 (HFT) 회사의 전략과 비밀을 참조하십시오.)
Algo-trading은 다음과 같은 다양한 거래 및 투자 활동에 사용됩니다.
주식을 대량 구매하지만 불특정 다수의 투자로 주식 가격에 영향을 미치기를 원하지 않는 중장기 투자자 또는 매수 측면 기업 (연기금, 뮤추얼 펀드, 보험 회사). 단기 거래자 및 매도자 측 참가자 (시장 형성 자, 투기자 및 중개인)는 자동 거래 실행의 혜택을받습니다. 또한, algo-trading은 시장에있는 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자 (추종자, 쌍 거래자, 헤지 펀드 등)는 거래 규칙을 프로그래밍하고 프로그램이 자동으로 거래되도록하는 것이 훨씬 더 효율적이라는 것을 알게됩니다.
알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
알고리즘 거래를위한 모든 전략에는 향상된 수익 또는 비용 절감 측면에서 수익성이 확인 된 기회가 필요합니다. 다음은 algo-trading에서 사용되는 일반적인 거래 전략입니다.
가장 일반적인 알고리즘 트레이딩 전략은 이동 평균, 채널 이탈, 가격 수준 이동 및 관련 기술 지표의 추세를 따릅니다. 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현하는 가장 쉽고 간단한 전략입니다. 거래는 바람직한 추세의 발생을 기반으로 시작되며, 이는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 직관적입니다. 위에서 언급 한 50 일과 200 일 이동 평균의 예는 인기있는 추세 전략입니다. (추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 추세를 활용하는 간단한 전략을 참조하십시오.)
한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 매수하고 다른 시장에서 더 높은 가격으로 동시에 매각하는 것은 가격 차이를 무위험 수익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 식별하고 주문을하는 알고리즘을 구현하면 효율적인 방식으로 수익성있는 기회를 얻을 수 있습니다.
인덱스 펀드는 보유 자산을 각각의 벤치 마크 지수와 동등하게 유지하기 위해 재조정 기간을 정했습니다. 이는 인덱스 펀드 재조정 직전에 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 20-80의 베이시스 포인트 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 창출합니다. 이러한 거래는 적시 실행 및 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다.
델타 중립적 인 거래 전략과 같은 입증 된 수학적 모델은 포트폴리오 델타가 0으로 유지되도록 양수 및 음수 델타를 상쇄하기 위해 거래가 이루어지는 옵션과 기본 보안의 조합에 대한 거래를 허용합니다.
평균 회귀 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 정의하고이를 기반으로 알고리즘을 구현하면 자산 가격이 정의 된 범위를 벗어날 때 거래가 자동으로 배치됩니다.
볼륨 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 주식 관련 과거 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 VWAP (Volume Weighted Average Price)에 가까운 주문을 실행하여 평균 가격으로 이익을 얻는 것입니다.
시간 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 시작 및 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간대를 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 시장에 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다.
거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여율과 시장에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 "단계 전략"은 사용자 정의 시장 볼륨 비율로 주문을 보내고 주가가 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다.
구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화함으로써 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻는 것을 목표로합니다. 이 전략은 주식 가격이 호의적으로 움직일 때 목표로하는 참여율을 높이고, 주가가 반대로 움직일 때 그것을 낮출 것이다.
다른 측면에서 "사건"을 식별하려고 시도하는 몇 가지 특별한 클래스의 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 판매 측 시장에서 사용되는 이러한 "스니핑 알고리즘"은 대규모 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 식별 할 수있는 내장 인텔리전스를 갖추고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통한 탐지는 시장에서 대량 주문 기회를 파악하고 더 높은 가격으로 주문을 작성함으로써 이익을 얻을 수있게 해줍니다. 이것은 때로는 하이테크 전방 주행으로 확인됩니다. (고주파 거래 및 사기 행위에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오 : 주식을 온라인으로 구입할 경우 HFT에 관여 함)
알고리즘 거래에 대한 기술적 요구 사항.
컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 부분으로, 백 테스트가 있습니다. 문제는 식별 된 전략을 주문 거래 계정에 액세스 할 수있는 통합 된 전산 프로세스로 변환하는 것입니다. 다음이 필요합니다.
필요한 거래 전략, 고용 된 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어를 프로그래밍하기위한 컴퓨터 프로그래밍 지식 주문을하기위한 네트워크 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스 주문을 할 수있는 기회를 알고리즘이 모니터 할 시장 데이터 피드에 액세스 능력 및 인프라 실제 시장에 출시되기 전에 빌드 된 시스템을 백 테스팅하기 알고리즘에서 구현 된 규칙의 복잡성에 따라 백 테스트를위한 사용 가능한 과거 데이터.
다음은 포괄적 인 예입니다 : Royal Dutch Shell (RDS)은 암스테르담 증권 거래소 (AEX)와 런던 증권 거래소 (LSE)에 상장되어 있습니다. 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 구축해 보겠습니다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다.
AEX는 유로화로 거래되며, LSE는 스털링 파운드로 거래됩니다. AEX는 1 시간의 시간차로 인해 LSE보다 한 시간 앞당겨 거래가 이루어지며, 다음 두 시간 동안 동시에 거래가 이루어지고, AEX가 마감됨에 따라 지난 한 시간 동안 LSE에서만 거래가 이루어집니다. .
이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 서로 다른 통화로 차익 거래를 할 수 있는지 알아볼 수 있습니까?
현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램 LSE 및 AEX의 가격 피드 GBP-EUR 환율에 대한 외환 환율 피드 주문을 올바른 교환으로 전달할 수있는 주문 배치 기능 과거 가격 피드에 대한 백 테스트 기능.
컴퓨터 프로그램은 다음을 수행해야합니다.
두 거래소의 RDS 주식의 수신 가격 피드를 읽으십시오. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 변환하십시오. 유익한 기회로 이어지는 충분히 큰 가격 불일치 (중개 비용을 할인)가 존재한다면, 낮은 가격의 거래소에서 주문하고 높은 가격의 거래소에서 주문을 판매합니다. 원하는대로 주문을 실행하면 차익 거래 이익이 발생합니다.
간단하고 쉬운! 그러나 알고리즘 트레이딩의 실행은 유지 관리 및 실행이 간단하지 않습니다. 알 고가 생성 한 거래를 배치 할 수 있다면 다른 마켓 참여자도 마찬가지입니다. 따라서 가격은 밀리 초 및 심지어 마이크로 초 단위로 변동합니다. 위의 예에서 구매 주문 거래가 실행되면 어떻게되지만 주문이 시장에 출시 될 때까지 판매 가격이 변경되지 않습니다. 당신은 개방적인 자세로 앉아 결국 귀하의 차용액 전략을 쓸모 없게 만들 것입니다.
시스템 장애 위험, 네트워크 연결 오류, 거래 주문과 실행 간의 시간 지연, 그리고 무엇보다 불완전한 알고리즘과 같은 추가 위험과 과제가 있습니다. 알고리즘이 복잡할수록 더 엄격한 백 테스팅이 필요합니다.
결론.
알고리즘의 성능을 정량적으로 분석하는 것은 중요한 역할을하므로 비판적으로 검사해야합니다. 돈을 쉽게 벌기위한 개념을 가진 컴퓨터의 도움을 받아 자동화하는 것은 흥미로운 일입니다. 그러나 시스템을 철저히 테스트하고 필요한 한계를 설정해야합니다. 분석적 거래자는 올바른 전략을 확실하게 구현하는 데 자신감을 갖기 위해 스스로 프로그래밍 및 시스템을 학습하는 것을 고려해야합니다. 신중한 사용과 철저한 거래로 수익성 높은 기회를 창출 할 수 있습니다. (자세한 내용은 자신의 Algo 거래 로봇을 코딩하는 방법을 참조하십시오.)
멍청이들에게 고착 : 고주파 거래 시스템 구축.
어렸을 때 괴짜가되는 꿈을 꾸 셨나요? 나는 그렇게 생각하지 않았다. 그러나 지난 몇 년 동안 금융 소식에서 얼마나 많은 사람들이 희미한 모습을 보였습니까? 컴퓨터 이론, 수학, 물리학 등을 공부하며, 대량 구매, 분할 초, 기계 구동 구매 및 판매 (100 주당 0.05 달러)를 컴퓨터 화하여 많은 돈을 버는 헤드 라인에있었습니다. 그것은 많은 돈처럼 들리지는 않지만 하루에 수천 건의 주식을 통해 수십만 개의 주식을 늘리면 합산되기 시작합니다. 실제로, 그것은 오늘날의 주식 거래량의 대부분을 차지합니다. 그리고 당신이 당신의 힘이 부족한 랩톱을 켜면 궁금해 할 것 같은데, 그것이 내가 돈 거래를하기 위해해야 할 일인가?
짧은 대답 : 아니오.
더 이상 대답 : 절대 안돼.
괴상한 혐오감.
그 이야기가 당신에게 말하지 않은 것은 최근의 급변하는 변동성으로 인해 컴퓨터화된 거래를 개발하는 많은 사람들이 전략을 다시 생각하게되었습니다. 컴퓨터 거래가 포착해야하는 단기간의 앞뒤 가격 움직임은 단 향성이 강해 졌기 때문에 일부 거래자는 큰 손실을 입게되었습니다.
좋아요, 고주파가 아닌 컴퓨터 화 된 거래라면 뭐라고 하죠? 거래에 전략 기반 접근 방식이 필요하므로 시장 환경에 관계없이 주식이나 인덱스와 상관없이 거래를 찾고 실행하는 방식이 필요합니다. 즉, 시스템. 즉, 단순히 엉덩이에서 촬영하는 것이 아니라 매번 거래를하고 나가기 위해 따르는 일련의 규칙을 만들어야합니다. 예상대로 시스템이 가동되지 않거나 항상 돈을 벌 수는 없지만 거래를 할 계획이 있어야합니다. 금융 뉴스에서 사진을 찍지 못할 수도 있지만 어쩌면 당신은 청구서를 지불하고 정상적인 사람이 될 시간을 가질 수 있습니다.
1-2-3 시스템 구축.
그래서, 어떻게합니까? 글쎄요, 우선 thinkswim® 플랫폼을 랩톱에로드 한 경우 월스트리트 사람들이 가지고있는 것보다 더 많은 것을 제공 할 수 있도록 설계된 도구를 마음껏 사용할 수 있습니다. 진지하게. 그리고 다음 도구를 사용하여 다음과 같은 세 가지 기준을 충족하는 거래를 찾습니다.
2. 긍정적 인 시간 감퇴.
각각 하나씩 끊자.
이것은 주식이나 지수가 무엇을하든 상관없이, 큰 규모로 내려 가든 큰 규모로든 상관없이 거래를하기도 전에 최대 손실 가능성이 있음을 의미합니다. 예를 들어, 짧은 통화 수직이 위험을 정의했습니다. 짧은 알몸 전화는 그렇지 않습니다. 짧은 수직적 인 경우 최대 손실은 파업 가격에서받은 신용을 차감 한 금액입니다. 그게 전부 야. 알몸으로 전화를 걸면 최대 손실이 무엇인지 알 수 없습니다. 손실이 너무 커지면 짧은 콜백을 사려고 정지 명령을 사용할 것이라고 생각하더라도 거래가 불가능할 때 밤새 주식이 붕괴되면 어떻게 될까요? 위험이 정의 된 거래에 충실하십시오.
죽음과 세금 외에, 당신이 의지 할 수있는 유일한 또 다른 일은 시간이 지나가는 것입니다. 그리고 그렇지 않으면, 우리 모두는 더 큰 문제를 가지고 있습니다. 그 불가피성 때문에, 당신은 당신의 편에서 시간을 보내길 원합니다. 즉, 포지션이 양의 시간이 붕괴되어 다른 모든 것이 평등 해지면 하루가 지나면 포지션이 조금 더 가치가 있음을 의미합니다. 긍정적 인 시간 감퇴는 일반적으로 위치 어딘가에 짧은 옵션을 가지고 온다. 알몸 단락 일 필요는 없습니다 (기준 # 1 참조). 짧은 수직, 긴 달력 또는 철 콘도르와 같은 스프레드의 일부로 짧은 옵션을 사용하면 시간이 절약됩니다.
얼마나 많은 연구를 하든지, 주식이나 지수가 위 또는 아래로 움직일 확률은 50 %입니다. 그러나 당신은 당신의 거래가 동전 뒤집기에 의존하는 것을 원하지 않습니다. 확률을 높일 수있는 방법은 더 똑똑한 전략을 선택하는 것입니다. 우선 옵션 체인을 검색하여 단기 만료 및 쓸모없는 만료 가능성을 높입니다. 이렇게하면 방향에 대한 권리가 적고 프리미엄 부패에 더 의존하는 스프레드를 만들 수 있습니다.
좋아, 지금 뭐야?
너무 괴상하지 않습니까? 주식 및 옵션 트레이더에 대한 실제 사례를 통해 이론적으로 실용적으로 바꾸자.
당신은 주식 거래자입니다. 어쩌면 당신은 모든 옵션 스프레드 물건에 대해 준비가되어 있지 않을 수도 있습니다. 그러면 세 가지 기준이 당신을 위해 어떻게 작용합니까? 장기간 재고가있는 경우 재고가 0이되면 최대 손실 가능성을 이미 알고 있습니다. 그 위험은 매우 큰 숫자 일지 모르지만, 나는 그것이 그 자체의 방식으로 정의되어 있다고 주장 할 것이다. 그것은 기준 # 1입니다.
# 2의 경우, 당신은 긍정적 인 시간 감퇴를주기 위해 그 긴 주식에 대한 짧은 커버 된 전화를 만들 것입니다. 긴 주식에 대한 전화가 짧을 때, 주식 가격이 움직이지 않는다는 것을 매일 알게되면, 짧은 전화는 더 싸고 저렴해질 것이며 돈을 조금 벌게 될 것입니다.
# 3의 경우, 귀하의 측면에서 확률을 얻는 것은 TD Ameritrade의 thinkorswim® 거래 플랫폼 (아래 그림 1)에서 할 수있는 약 60 %의 가치가없는 만료 확률을 가진 돈이 들지 않는 통화를 판매하는 것을 의미합니다. . 주식은 만료 됨으로써 짧은 통화의 파업 가격까지 상승 할 수 있으며, 통화는 여전히 유효하지 않을 것입니다. 이렇게하면 긴 주식의 비용 기준이 줄어들고 손익분기 점이 줄어 듭니다. 즉, 주식은 더 큰 움직임을 만들 수 있으며 여전히 돈을 잃지 않을 수도 있음을 의미합니다.
thinkmwim에서는 옵션 인 만기일 (ITM) 확률을 봅니다. 여기에 34 %의 확률로 호출됩니다.
만료 ITM은 가치가 만료 될 확률이 66 %라고 말하는 것과 같습니다. 설명의 목적으로 만 사용됩니다.
당신은 옵션으로 가려고 열심히 노력하고 있지만 특정 주식이나 지수에 대해 강세를 보일 것인지 곰곰이 생각해야하는지 확신 할 수 없습니다. 주식의 방향을 땀을 내지 마라. 세 가지 기준을 사용하면 방향성 내기가 잘못되어도 돈을 벌 수있는 전략을 찾을 수 있습니다. 방법을 보자.
먼저 주식 또는 지수에 대한 방향성 편향으로 시작하십시오. 어쩌면 기술적 또는 근본적인 분석을 토대로했거나 TV에서 가장 좋아하는 말하기 머리가 제안했을 수도 있습니다. 우리는 짧은 수직 스프레드 (기준 # 1과 # 2)를 만들 것입니다. 당신이 곰 같은 바이어스를 가지고 있다면 짧은 콜 수직, 또는 강하게 편향된 경우에는 짧은 수직 스프레드를 만들 것입니다. 25 일에서 45 일 사이의 유효 기간을 찾아보십시오.
기준 # 3에 대해 곰곰이 생각하면 가치가없는 만료 확률이 60 % ~ 70 % 인 임시 전화를 찾으십시오. 낙관적 인 경우 60 %에서 70 % 사이의 유효 기간이 만료 될 가능성이있는 out-of-the-money short put을 찾아보십시오. 짧은 통화 카테고리를 만들려면 짧은 통화보다 더 비싼 통화 옵션을 구입하는 것이 좋습니다. 짧은 풋내기를 만들려면 짧은 풋보다 더 많은 돈을 지불해야하는 풋 옵션을 구입하십시오.
이제 일어날 수있는 일이 있습니다. 단기 외 통화로 인해 주식이 만료 될 경우 돈을 벌 수 있습니다. 만료로 주식이 동일하게 유지되면 돈을 벌 수 있습니다. 주가가 짧은 통화 수직의 짧은 스트라이크를지나 위로 움직인다면, 아마도 돈을 잃을 것입니다. 그러나 단기 통화의 짧은 파업만큼 높지는 않지만 조금 올라간다면 여전히 돈을 벌 수 있습니다. 짧은 풋 옵션은 같은 방식으로 작동하지만 주식이 짧은 풋 세로의 짧은 타격을지나 아래로 움직이면 돈을 잃습니다.
이것은 돈 거래를 만드는 바보 같은 증거가 아닙니다. 그러나 월 스트리트 전문가들이 생각하는 방식으로 거래를 할 수 없기 때문에 좌절감과 혼란에 빠져있는 편이 낫습니다. 이 기준에 따라 귀하가하는 각각의 거래는 그 뒤에 추론 할 것입니다. 그리고 무역이 돈을 잃어 버린다 할지라도, 당신은 정확히 얼마나 많은 돈이 있는지를 알게 될 것입니다. 그것은 교양있는 상인입니다. 얼간이 대신에.
생각 나는 사람있어?
확률을 분석 할 생각이 없다면 무엇을 기다리고 있습니까? 그게 무엇이고 & amp; 재미있게 놀자.
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이 기사에서 논의 된 것과 같은 다중 다리 옵션 전략은 추가 파업으로 인해 추가 비용이 발생할 것입니다. 거래를하기 전에 거래 비용을 포함하여 각 전략과 관련된 모든 위험을 이해해야합니다. 이 기사에서 논의 된 짧은 옵션 전략에 대한 할당은 기본 보안에 대해 원하지 않는 길거나 짧은 위치로 이어질 수 있습니다.
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