Die Grundlagen des Forex Algorithmic Trading Fast vor dreißig Jahren war der Devisenmarkt (Forex) durch Trades über Telefon, institutionelle Investoren geprägt. Undurchsichtige Preisinformationen, eine klare Trennung zwischen Interdealer-Handel und Händler-Kunden-Handel und geringe Marktkonzentration. Heute haben technologische Fortschritte den Markt verändert. Trades werden in erster Linie über Computer, so dass Einzelhändlern in den Markt eintreten, haben Echtzeit-Streaming-Preise zu mehr Transparenz geführt und die Unterscheidung zwischen Händlern und ihren anspruchsvollsten Kunden ist weitgehend verschwunden. Eine besonders wichtige Änderung ist die Einführung des algorithmischen Handels. Die, während bedeutende Verbesserungen der Funktionsweise des Devisenhandels, stellt auch eine Reihe von Risiken. Durch die Betrachtung der Grundlagen der Forex-Markt und algorithmischen Handel, werden wir einige Vorteile algorithmischen Handel hat zum Devisenhandel gebracht, während zeigt auch einige der Risiken zu identifizieren. Forex Basics Forex ist der virtuelle Ort, an dem Währungspaare in unterschiedlichen Volumina nach festgelegten Preisen gehandelt werden, wobei eine Basiswährung einen Preis in Form einer Quotierungswährung erhält. Betrieb 24 Stunden am Tag, fünf Tage die Woche, Forex gilt als weltweit größte und liquide Finanzmarkt. Nach der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) lag das tägliche weltweite Handelsvolumen im April 2013 bei 2,0 Billionen. Der Großteil dieses Handels ist für US-Dollar, Euro und japanischen Yen erfolgt und umfasst eine Reihe von Spielern, darunter private Banken, Zentralbanken, Pensionskassen. Institutionelle Anleger, Großkonzerne, Finanzgesellschaften und Einzelhändler. Obwohl spekulative Handel die Hauptmotivation für bestimmte Investoren sein kann, ist der Hauptgrund für die Existenz der Forex-Märkte, dass Menschen Währungen handeln müssen, um ausländische Waren und Dienstleistungen zu kaufen. Die Aktivität auf dem Forex-Markt wirkt sich auf die realen Wechselkurse aus und kann daher den Output, die Beschäftigung, die Inflation und die Kapitalströme einer bestimmten Nation tief greifen. Aus diesem Grund haben Politiker, die Öffentlichkeit und die Medien alle ein Interesse an dem, was auf dem Forex-Markt geht. Grundlagen des algorithmischen Handels Ein Algorithmus ist im Wesentlichen eine Reihe von spezifischen Regeln entworfen, um eine klar definierte Aufgabe abzuschließen. Im Finanzmarkthandel führen Computer benutzerdefinierte Algorithmen durch, die durch eine Reihe von Regeln, die aus Parametern wie Timing, Preis oder Menge, die Struktur der Trades, die gemacht werden, bestehen. Es gibt vier grundlegende Arten von algorithmischen Handel auf den Finanzmärkten: statistische, Auto-Hedging, algorithmische Ausführungsstrategien und direkten Marktzugang. Statistisch bezieht sich auf eine algorithmische Strategie, die auf der Grundlage der statistischen Analyse der historischen Zeitreihendaten nach rentablen Handelsmöglichkeiten sucht. Auto-Hedging ist eine Strategie, die Regeln, um eine Händler Risiko-Risiko zu reduzieren erzeugt. Das Ziel der algorithmischen Umsetzung Strategien ist es, ein vorgegebenes Ziel, wie z. B. Verringerung der Auswirkungen auf den Markt oder führen Sie einen Handel schnell. Schließlich beschreibt der direkte Marktzugang die optimalen Geschwindigkeiten und niedrigeren Kosten, auf die algorithmische Händler Zugriff haben und auf mehrere Handelsplattformen zugreifen können. Eine der Unterkategorien des algorithmischen Handels ist der Hochfrequenzhandel, der durch die extrem hohe Häufigkeit von Handelsaufträgen gekennzeichnet ist. High-Speed-Handel kann bedeutende Vorteile für Händler, indem sie ihnen die Fähigkeit, Geschäfte in Millisekunden von inkrementalen Preisänderungen zu machen. Aber es kann auch bestimmte Risiken mit sich bringen. Algorithmischer Handel im Forex-Markt Ein Großteil des Wachstums des algorithmischen Handels in den Devisenmärkten der vergangenen Jahre ist auf Algorithmen zurückzuführen, die bestimmte Prozesse automatisieren und die zur Durchführung von Devisentransaktionen benötigten Stunden reduzieren. Die Effizienz der Automatisierung führt zu niedrigeren Kosten bei der Durchführung dieser Prozesse. Ein solches Verfahren ist die Ausführung von Handelsaufträgen. Das Automatisieren des Handelsprozesses mit einem Algorithmus, der auf vorher festgelegten Kriterien beruht, wie beispielsweise das Ausführen von Aufträgen über eine bestimmte Zeitspanne oder zu einem bestimmten Preis, ist wesentlich effizienter als die manuelle Ausführung durch den Menschen. Banken haben auch die Vorteile von Algorithmen genutzt, die programmiert sind, um die Preise von Währungspaaren auf elektronischen Handelsplattformen zu aktualisieren. Diese Algorithmen erhöhen die Geschwindigkeit, mit der die Banken Marktpreise zitieren und gleichzeitig die Anzahl der manuellen Arbeitsstunden reduzieren können, die zur Preisangabe erforderlich sind. Einige Banken programmieren Algorithmen, um ihr Risiko zu reduzieren. Die Algorithmen können verwendet werden, um eine bestimmte Währung an einen Kundenhandel zu verkaufen, in dem die Bank den Gegenwert gekauft hat, um eine konstante Menge dieser bestimmten Währung beizubehalten. Dies ermöglicht es der Bank, eine vorab festgelegte Risikoposition für diese Währung zu halten. Diese Prozesse wurden durch Algorithmen deutlich effizienter, was zu niedrigeren Transaktionskosten führt. Dennoch sind diese nicht die einzigen Faktoren, die das Wachstum im Forex algorithmischen Handel treiben. Algorithmen wurden zunehmend für spekulativen Handel verwendet, da die Kombination von Hochfrequenz und die Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Aufträge auszuführen, es den Händlern ermöglicht haben, Arbitrage-Chancen zu nutzen, die sich aus kleinen Preisabweichungen zwischen Währungspaaren ergeben. All diese Vorteile haben zu einer verstärkten Nutzung von Algorithmen in der Forex-Markt geführt, aber lassen Sie sich einige der Risiken, die algorithmischen Handel begleiten. Risiken im algorithmischen Forex Trading beteiligt Obwohl algorithmischen Handel hat viele Verbesserungen gemacht, gibt es einige Nachteile, die die Stabilität und Liquidität der Forex-Markt bedrohen könnte. Ein solcher Nachteil betrifft Ungleichgewichte der Handelskraft der Marktteilnehmer. Einige Teilnehmer haben die Mittel, um eine ausgeklügelte Technologie zu erwerben, die es ihnen ermöglicht, Informationen zu erhalten und Aufträge mit einer viel schnelleren Geschwindigkeit auszuführen als andere. Dieses Ungleichgewicht zwischen Haves and Have-Nots in Bezug auf die anspruchsvollste algorithmische Technologie könnte zu einer Fragmentierung innerhalb des Marktes führen, die zu Liquiditätsengpässen im Laufe der Zeit führen kann. Darüber hinaus gibt es grundlegende Unterschiede zwischen den Aktienmärkten und dem Forex-Markt gibt es einige, die befürchten, dass der Hochfrequenz-Handel, der den Börsen-Blitz-Absturz am 6. Mai 2010 verschärft könnte ähnlich beeinflussen den Forex-Markt. Da Algorithmen für bestimmte Marktszenarien programmiert sind, können sie nicht schnell genug reagieren, wenn sich der Markt drastisch verändert. Um dieses Szenario zu vermeiden, müssen die Märkte überwacht und das algorithmische Handel während der Marktturbulenzen ausgesetzt werden. Allerdings könnte in solchen Extremszenarien eine gleichzeitige Aussetzung des algorithmischen Handels durch zahlreiche Marktteilnehmer zu einer hohen Volatilität und einer drastischen Verringerung der Marktliquidität führen. Die Bottom Line Obwohl algorithmischen Handel wurde in der Lage, die Effizienz zu steigern, wodurch die Kosten für den Handel Währungen, hat es auch mit einigen zusätzlichen Risiken gekommen. Damit Währungen ordnungsgemäß funktionieren, müssen sie einigermaßen stabile Wertpapiere sein und hochflüssig sein. Daher ist es wichtig, dass der Forex-Markt mit niedrigen Preisvolatilität flüssig bleiben. Wie alle Lebensbereiche bringt die neue Technologie viele Vorteile mit sich, bringt aber auch neue Risiken mit sich. Die Herausforderung für die Zukunft der algorithmischen Forex-Handel wird, wie man Veränderungen, die die Vorteile zu maximieren und gleichzeitig die Verringerung der Risiken. Basics of Algorithmic Trading: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order nahe dem Durchschnittspreis zwischen der Start - und der Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung gespart und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und den Kaufauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann profitable Chancen schaffen.
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