С Юрием Масловым, который в ITinvest занимается развитием инфраструктуры для работы на бирже с помощью торговых роботов. В блоге на Хабре мы публикуем выдержки из этого разговора, посвященные ответам на часто встречающиеся вопросы относительно технологий, используемых на фондовом рынке в России.
Плюсы алгоритмической торговли
Увеличение числа трейдеров, использующих для торговли на бирже специальных роботов , является мировым трендом. Не все довольны этим фактом, многие считают алгоритмическую торговлю вредной спекуляцией, однако она позволяет поддерживать ликвидность на рынках. Число высокочастотных торговцев (HFT) и их влияние на рынок определяется общими рыночными законами - мы писали об этом в топике , посвященном перспективам алгоритмической торговли в России:Помимо этого, использование технологий в торговле позволяет избавиться от одной из главных проблем, возникающих при работе на финансовом рынке - преобладания эмоций над разумом, что может приводить к ошибкам и потере денег. Кроме того, часто ситуация на фондовом рынке меняется столь стремительно, что человек может не успеть на нее среагировать - робот не столь медлителен.
Например, давным-давно, в 2002-2003гг. люди торговали простой жесткий арбитраж Газпром против фьючерса Газпрома руками. Получали безумные проценты в годовых. Но в 2008 году эта ниша целиком уже была занята алгоритмами. После сентября 2011 года эта ниша была полностью занята высокочастотными алгоритмами.
Сколько нужно денег для торговли роботом
Алгоритмизировать торговые стратегии можно и при наличии не очень большого объема средств для торговли на бирже. При этом, необходимо осознавать, что существуют различные сферы алгоритмической торговли. Есть ее разновидности, не предъявляющие повышенного требования к скорости - например, интеллектуальные стратегии, которые выигрывают за счет понимания рынка. Если же нужна высокочастотная торговля (стратегии, обгоняющие всех на рынке) или предполагается использование микроструктурных моделей, то входной билет стоит дороже, поскольку необходимо наличие серьезной инфраструктуры, затраты на ее поддержку.
Юрий Маслов
Прежде, чем бросаться в бой на реальный рынок, необходимо протестировать стратегию и рассчитать ее доходность (в принципе, это можно сделать даже в MS Excel). Эта доходность должна, в идеале, покрывать затраты на разработку и поддержание торгового робота - оплата услуг программиста или, при самостоятельной разработке, временные затраты.
На рынке есть люди, которые начинали со 100 тыс. руб. Может, они просто начинали в более удачное время. Сегодня сумма от 500 тыс. рублей до 1 млн. рублей - это входной порог, на котором уже можно начинать работу с алгоритмическими стратегиями. При этом, есть удобные инструменты, которыми можно алгоритмизировать стратегию и за 20 тыс. рублей. Их на рынке становится все больше. Они позволяют делать алгоритмы без значительных затрат на разработку.
В число таких решений входят системы TS Lab или продукты компании Cofite . Таких решений становится все больше - суть их заключается в использовании скриптовых языков, которые упрощают разработку по времени. Они «заточены» под быструю реализацию алгоритмов. Пример подобного скриптового языка - TradeScript, созданный американцами из Modulus Financial Engineering. Эта технология была лицензирована (OEM) для создания терминала SmartX . Этот язык очень прост и позволяет описать торговую стратегию за короткое время, просто ознакомившись с мануалом (или публикациями на Хабре - раз , два)
Раундтрип заявок
Скорость работы торгового робота зависит от различных факторов. Одним из важнейших является используемый протокол передачи данных.Возьмем протоколы, которые используются для работы с Московской биржей по спот рынку. Там есть разные способы подключения: «родной» биржевой протокол, его еще называют нативным , FIX-подключение и работа через брокерскую торговую систему. Люди, которые стараются быть первыми в «стаканах», используют FIX-подключение, реже - нативный протокол.
При подключении через брокерскую систему скорость, как правило, ниже. Если говорить о FIX на фондовом рынке ММВБ, то раундтрип, в биржевой части составляет около 300-350 микросекунд, полный путь заявки, учитывая задержку каналов связи и на клиентском оборудовании, может выражаться в заметно больших значениях.
Эти цифры одинаковы для всех брокеров, они зависят в большей степени от качества канала до биржи, установленного оборудования и скорости обработки заявки в ядре. В случае использования «родного» биржевого протокола TEAP типичная задержка выше и составляет от 420 мкс.
Время для выставления заявок, проходящих через торговую систему ITinvest (от момента, когда она получена от клиента на шлюз (gateway), до момента, когда клиенту отдается ответ на неё – необходимо понимать, что при работе через интернет могут быть непредсказуемые задержки на участке от шлюза брокера до оборудования клиента) составляет от 1,5 до 2,5мс. При этом для высокочастотных трейдеров существует решение, которое подразумевает работу по FIX-протоколу и подключение к серверам риск-менеджмента ITinvest. На контроль рисков уходит считанное количество микросекунд и в общем количестве биржевого раундтрипа они незаметны.
Технологии разработки
Опыт показывает, что наилучшим технологическим решением для создания торговых роботов на российском рынке являются универсальные процессоры. Диапазон применения различных решений ограничен - на FPGA можно построить быструю стратегию, но для сложными вычислений лучше использовать универсальный процессор. В графических процессорах есть свои недостатки, например, медленная работа с памятью и большое энергопотребление. Оптимизация робота под универсальный процессор на локальном рынке в настоящий момент является лидирующим решением.Что касается операционных систем, то чем больше человек хочет производительности, тем более он заинтересован использовать Linux. Если есть какая-то работающая бизнес-идея, то повышение скорости может позволить заработать больше. Но стоимость разработки и использования высококлассного программиста может не окупить эти расходы. В принципе, достаточно быстрые решения можно создать и на Windows. Linux хорош тем, что он кастомизируется под возникающие нужды пользователя-трейдера - выходят новые ядра с новыми фишками. Windows более консервативен в этих вопросах.
Популярным в последнее время является С#. Он очень прост в разработке, и человек, даже не имеющий профильного образования и обладающий лишь базовыми навыками разработки, может освоить С# и написать алгоритм робота. Для более серьезных разработок на финансовом рынке используются C и C++, которые позволяют получить приемлемую скорость при оптимальных затратах (в тяжелых случаях дело доходит и до Ассемблера). Начинающие разработчики биржевого софта обычно используют C#.
Нужно ли использовать коробочные продукты для создания роботов
С одной стороны, плюс подобных решений в том, что они экономят время разработки. С другой - это «черный ящик» со своей логикой, и разобраться в некоторых продуктах без консультации с их создателями, действительно, сложно. Но тот факт, что они облегчают разработку торговых роботов несомненен. У большинства брокеров есть удобный интерфейс, который позволяет быстро и удобно написать приложение. Например, у ITinvest есть API SmartCom .Его мануал содержит примеры, и человек, владеющий С#, сможет написать своего робота достаточно быстро. При этом, высокочастотные торговцы практически всегда пишут торговые системы под себя - данный метод позволяет получать уникальный продукт и рассчитывать на больший выигрыш на рынке.
На сегодня все, всем спасибо за внимание. Также мы хотели бы поинтересоваться у пользователей Хабра тем, о каких темах, связанных с фондовым рынком, им было бы интересно почитать. Заявки и вопросы принимаются в комментариях!
P.S. Если вы заметили опечатку или ошибку - напишите личным сообщением, и мы оперативно все исправим.
Трейдеры на мировых биржах от Австралии и до Нью-Йорка все меньше торгуют рыками и все больше используют торговые алгоритмы. На Московской Биржи более 50% объема торгов приходится на алгоритмические стратегии. А доля их заявок в общем объеме перевалила за 80%.
Тот, кто вчера активно кликал мышкой, сегодня формализовал свою стратегию и запрограммировал её сам или у друга, который знает C++ или Python.
Почему торговые роботы так популярны?
Робот не имеет эмоций: он не радуется, когда зарабатывает 10% и не расстраивается, когда теряет 50%. Он не знает, что такое страх и жадность. У робота есть набор правил и команд, которым он следует. Если надо купить, робот покупает, если продать – продает. Робот может исполнять команды быстрее, чем человек. Робот может одновременно следить за сигналами на многих инструментах, а человек следит только за тем, что видит на мониторе.
В голове каждого робота сидит алгоритм, который придумал человек. Самое сложное – придумать этот алгоритм. Для этого нужно проанализировать данные, выдвинуть гипотизу, сформулировать правила, проанализировать результат на исторических данных, скорректировать гипотизу и правила, и еще раз прогнать алгоритм на истории. Для этого нужно владеть математикой и статистикой и знать, как применять эти знания на финансовых рынках.
Требования к слушателям:
Курс "Алгоритмическая торговля. Научный подход" рассчитан на подготовленных слушателей, которые помнят высшую математику, которую читают в экономических ВУЗах. На курсе будет не сухая теория, а чуть-чуть "жидкой теории" и много "густой практики" на примере нескольких торговых стратегий, которые работают уже 10 лет.
Чем этот курс отличается от прошлых:
В первой лекции курса систематически и без сложных формул излагаются принципы построения торговых алгоритмов, которые позволят любому желающему понять их и применить на практике при построении собственных алгоритмов «методом тыка».
Также Александр отказался от отдельного раздела по основным понятиям теории вероятностей и математической статистики, ограничившись напоминанием определений по мере возникновения их необходимости в материале.
Из курса исключен ряд математических результатов, представляющих чисто теоретический интерес, и оставлены лишь результаты, которые использовались Александром при построении собственных торговых алгоритмов, изложению которых по прежнему посвящены три последних лекции курса.
Программа видеокурса
Занятие 1. Принципы построения торговых алгоритмов и необходимые понятия теории вероятностей и математической статистики
- Узнаем, что такое случайность или детерминированность
- Узнаем о вероятности, как мере числовой оценки шансов появления будущих событий
- Открываем для себя торговый алгоритм, как статистический прогноз будущего приращения цены
- Изучаем одномерные случайные величины:
- функция распределения
- математическое ожидание функции от случайной величины
- квантили (перцентили)
- стохастическое доминирование
- Определяем, что такое бинарная модель приращений цен, тренд и контртренд, оптимальный алгоритм
- Изучаем многомерные случайные величины:
- независимость
- условные распределения
- задача статистического прогноза
- регрессия
- Узнаем, как подобрать индикаторы для торгового алгоритма «методом тыка»
- Вспоминаем последовательности случайных величин:
- стационарность
- автокорреляционная и спектральная функции
- случайное блуждание
- показатель Херста (критика)
- Используем математическую статистику:
- выборка
- выборочные статистики
- достаточные статистики
- различение гипотез
- оценка параметров
- параметрическая и непараметрическая статистика
Занятие 2. Тестирование и оптимизация торговых алгоритмов, как проверка качества статистического прогноза будущего приращения цены
- Оцениваем долю «успехов»
- Приводим автокорреляционную функцию динамики счета к нулевому виду
- Отсеиваем параметры по:
- устойчивости
- стохастическому доминированию
- взаимной корреляции
- превосходству «доходность-риск» пассивной стратегии
- Строим оптимальный портфель из:
- одного торгового алгоритма с разными параметрами
- нескольких торговых алгоритмов на одном активе
- портфелей торговых алгоритмов на разных активах
- Оцениваем будущие просадки счета методом Монте-Карло
Занятие 3. Практическое занятие по тестированию торговых алгоритмов
- Используем полученные знания на практике
Занятие 4. Модели цен, как основы торговых алгоритмов
- Разбираем конкурентный рынок, условную нормальность, «кусочную» стационарность
- Изучаем кусочно-постоянную условно нормальную модель, тренды, минимаксную модель трендов
- Вспоминаем кусочно-марковскую условно нормальную модель, тренды и контртренды
- Узнаем о сильно «антиперсистентной» модели и ступенчатых трендах
Занятие 5-6. Примеры трендовых торговых алгоритмов
- Строим модели для кусочно-постоянной условно нормальной модели
- Рассматриваем модели для сильно «антиперсистентной» модели
Занятие 7. Фильтрация трендовых торговых алгоритмов и примеры контртрендовых торговых алгоритмов
- Разбираем минимаксные модели трендов
- Изучаем историю реальной торговли и модификации
- Отбираем трендовые торговые алгоритмы
- Кусочно-марковская условно нормальная модель, как основа построения «фильтра пилы»
- «Фильтры» шортов и плечей, принципы построения, особенности использования
- Рассматриваем примеры контртрендовых торговых алгоритмов
- «Фильтр пилы», как индикатор торговли контртренда в рамках бинарной модели приращений цен
- Maximum profit system для опционов (факультативно)
Алгоритмическая торговля - интересная область, которая позволяет ИТ-специалистам применить свои технические знания на фондовом рынке и извлечь из этого ту или иную выгоду. В нашем блоге мы неоднократно рассматривали различные темы, связанные с созданием торговых роботов, но недостаточно внимания уделяли теоретическим вопросам, с которыми сталкиваются начинающие трейдеры.
В нашем сегодняшнем материале - подборка книг, которые помогут лучше подготовиться к началу работы на фондовом рынке и написанию механических торговых систем. Для достижения наибольшей эффективности материала, мы приводим советы экспертов, которые занимаются алгоритмической торговлей на российском и зарубежных фондовых рынках.
Майкл Халлс-Мур, эксперт по Quantitative trading (цитата из поста в блоге)
Я считаю, что прежде чем человек поймет базовые понятия торговли на биржи и алгоритмической торговли, стоит избегать погружения в сложную математику. На мой взгляд, с помощью следующих книг хорошо заниматься как раз изучением основ:
По роду занятий я читаю довольно специфическую литературу, в основном, связанную со сложными моделями математической статистики. А поскольку в РФ эта тема не очень развита, то литература моя, в основном, на английском.
Из более «популярных» по жанру книг читал «Долгосрочные секреты краткосрочной торговли », но так и не применил никакие из перечисленных там идей на практике.
Всем начинающим трейдерам (неважно, алгоритмическим, или «простым»), я бы рекомендовал почитать Нассима Талеба, особенно книгу «Одураченные случайностью » - она тонкая, но на многие вещи заставляет взглянуть по-новому.
Из того, что мне реально помогло, могу посоветовать следующие материалы:
- методички Московской биржи по фьючерсам и опционам (
Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию , в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.
В нашем сегодняшнем материале - основные моменты этой работы.
Зачем нужны алгоритмы
Алгоритмическая торговля с самого своего появления в начале 90-х годов прошлого века была инструментом крупных инвесторов и хедж-фондов. Децимализация (переход на Нью-Йоркской бирже к использованию в торговле акциями на десятичную систему - минимальный шаг цены стал равняться 1 центу, а не 1/16 доллара), технологии прямого доступа на рынок (Direct Market Access, DMA), 100% электронные биржи, снижение комиссий бирж и брокеров, появление различных биржевых площадок в США и в других странах - все это привело к взрывному росту числа трейдеров, использующих алгоритмы.Авелланеда описывает цели использования алгоритмов в биржевой торговле следующим образом. По мнению профессора, в случае крупных институциональных инвесторов они применяются главным образом не для максимизации возможной прибыли с конкретной сделки, а для контроля рыночного риска и издержек исполнения ордера.
Проще говоря, обычно крупным инвесторам нужно совершать операции с большим объёмом акций. Часто объём сделки выше, чем рынок может «переварить» без изменения цены акции. Необходимость совершить покупку огромного количества акций приведет к изменению их цены и появлению так называемого «проскальзывания». Таким образом, исполнить весь приказ по одной цене не удастся - сначала сделки будут проходить по нужной цене, но постепенно она будет становиться все менее выгодной.
Чтобы этого избежать, необходимо разбивать крупные ордера на более мелкие, которые исполняются через интернет в течение минут, часов или дней.
Чтобы сделать это максимально выгодно, алгоритм должен контролировать среднюю стоимость акции. Оценить ее можно сравнив с рыночным «бенчмарком» - глобальной средней ценой за день, ценой закрытия или открытия и т.п.
Но проблема определения того, как именно разбивать крупный приказ на более мелкие, является не единственной. Алгоритм также должен решить, как именно выводить ордер на рынок - в виде лимитного или рыночного приказа - и по какой цене. Необходимо добиться наилучшей цены для каждого такого дочернего приказа.
Развитие финансовых рынков и появление новых торговых инструментов сделали эту задачу куда более сложной и интересной.
Времена, когда клиенты могли передать заявки своим брокерам только по телефону или факсу, ушли в прошлое. Сейчас существуют разные способы подключения к электронным торгам. Например, существует возможность подключения торгового робота к брокерской системе с помощью API - в таком случае приказы отправляются в брокерскую систему, а оттуда попадают на биржу (у ITinvest есть свой API-интерфейс SmartCOM).
В случае алгоритмической торговли, как правило, важна скорость работы стратегии, поэтому многие трейдеры предпочитают использовать технологию прямого доступа на рынок (direct market access, DMA - ITinvest предоставляет такой доступ к российским и зарубежным биржам). В случае ее применения торговый робот взаимодействует напрямую с торговой системой биржи, минуя систему брокера, что позволяет выиграть время.
Но это далеко не самый сложный вариант торговли. Появление большого количества различных торговых площадок привело к развитию алгоритмов «умной маршрутизации» приказов - такие системы не только пытаются совершать самые выгодные сделки на конкретной бирже, но еще и анализируют, на какой из доступных площадок в настоящий момент условия лучше, чтобы направить приказ именно туда.
Таким образом, существует три уровня развития современных алгоритмов.
- Алгоритмы макротрейдинга - определяют торговую стратегию;
- Алгоритмы микротрейдинга - собственно, торговые «движки» выставления ордеров;
- Алгоритмы умной маршрутизации - в случае, если работа ведется на нескольких биржах одновременно.
Примеры торговых алгоритмов
Существует несколько типов алгоритмических стратегий. Один из них - экзекьюшн-стратегии, которые направлены на решение задачи покупки или продажи большого объёма финансового инструмента (например, акций) с минимальным отклонением итоговой средневзвешенной цены сделки от текущей рыночной цены.Примерами алгоритмов, решающих эту задачу являются алгоритмы TWAP и VWAP.
Алгоритм TWAP
Использование TWAP (Tie Weighted Average Price - взвешенная по времени средняя цена) подразумевает равномерное исполнение приказа на покупку или продажу за заданное число итераций в течение заданного промежутка времени. Для этого постоянно выставляются маркет-заявки по ценам лучшего спроса или предложения, скорректированные на заданную величину процентного отклонения.Например, покупка 100 тысяч акций в течение дня может выглядеть так (используются пятиминутные последовательные интервалы):
Алгоритм VWAP
VWAP (Volume weighted average price - взвешенная по объёму средняя цена) работает по следующей схеме. Объём торгов, как правило выше в начале и конце торговой сессии, а в ее середине он меньше. Чтобы исполнить крупный ордер с минимальными издержками, он разбивается на более мелкие приказы с учетом времени дня.Для этого:
- Алгоритм оценивает средний объём торгов на пятиминутных интервалах.
- В рамках каждого интервала проводятся сделки на количество инструмента, пропорциональное нормативному объёму.
Процент объёма (POV)
Алгоритм Percentage of Volume (POV) решает ту же проблему, что и VWAP, но с использованием в качестве бенчмарка информации об объёме торгов в конкретный текущий день. Идея заключается в том, чтобы иметь постоянный процент участия в торгах на протяжении выбранного периода.Если нужно «проторговать» еще акции объёма Q, а «коэффициент участия» в торгах γ, то алгоритм вычисляет объём торгов V, проторгованный в период (t – ΔT, t) и исполнит ордера на количество финансового инструмента q = min(Q,V* γ).
V(t) = общий объём торгов, имевший место на рынке к моменту времени t;
Q(t) = число акций, которое еще нужно купить/продать (Q(0) = начальное количество).
Как еще используются алгоритмы
Помимо экзекьюшн-стратегий, существует и целый ряд стратегий, направленных на извлечение прибыли с помощью других моделей. Вот некоторые из них:- Арбитражные стратегии - подмножество стратегий парного трейдинга, которые основаны на анализе соотношений цен двух высоко коррелированных между собой финансовых инструмента. В случае арбитража, такая пара состоит из одинаковых или связанных активов, корреляция которых близка к единице - например, акций одной и той же компании на разных биржах. Для успешной торговли в рамках арбитражных стратегий критически важна скорость получения данных и выставления/изменения заявок на покупку или продажу.
- Предоставление ликвидности (маркет-мейкинг) - маркетмейкинг предполагает поддержание спредов на покупку и продажу финансового инструмента. Маркетмейкеры являются основными поставщиками моментальной ликвидности, поэтому биржи часто привлекают их к работе с неликвидными инструментами с помощью предоставления льготных условий.
- Предсказание цены - стратегии, которые анализируют различные данные (в том числе с помощью индикаторов технического анализа) для построения гипотез о том, в какую сторону может двинуться цена финансового инструмента в заданный промежуток времени.
Предсказание цен в высокочастотной торговле
Для того, чтобы «предсказать» движение цены, алгоритм должен смоделировать скрытую ликвидность рынка при данной ликвидности заявок на покупку и продажу. «Истощение» очереди заявок на покупку или продажу может свидетельствовать о скором движении цены.
Изменение цены возникает, когда на одном из уровней цены исчезают все заявки на покупку или продажу, и существует следующий уровень цен бид и аск.
Вероятность того, что очередь заявок аск истощится ранее, чем очередь заявок бид, высчитывается так:
Итоговая формула вероятности повышения цены:
Где H - скрытая ликвидность рынка, то есть сделки, которые неизвестны широкой общественности (например, сделки крупных финансовых организаций, которые заключаются за пределами бирж).
Процедура оценки выглядит следующим образом:
- На первом этапе собранные данные разделяются по биржам, за один раз анализируется один торговый день;
- Котировки значений бид и аск компонуются по децилям . Для каждого такого набора (i,j) вычисляется частота повышения цены u_ij.
- Подсчитывается число появлений каждой величины d_ij.
- Производится анализ соответствия модели с помощью метода наименьших квадратов :
Заключение
На многих фондовых площадках (например, в США и России) оборот алгоритмической торговли уже довольно давно составляет более 50%. При этом часто алгоритмы используются не только для того, чтобы «опередить» конкурентов в скорости совершения транзакций и заработать на этом.Крупные игроки могут применять этот инструмент для того, чтобы разбивать крупные сделки на более мелкие, которые позволяют осуществить операцию с заданным количеством финансового инструмента, не сдвигая его рыночную цену в ту или иную сторону. Для этого используются алгоритмы TWAP, VWAP и PoV.
Кроме того, алгоритмы используются для реализации «квантовых стратегий», таких как, арбитраж или маркетмейкинг. Помимо этого, существуют возможности по подсчету вероятности изменения цены конкретных финансовых инструментов.
На сегодня все, спасибо за внимание!
Почему Роботы и алгоритмическая торговля?
В последнем кризисе в США и в обвале фондового рынка многие обвиняли алгоритмическую торговлю. К такому выводу они пришли, видимо, по той причине, что сегодня ни один трейдер не обходится без компьютера и технического анализа, который делается на компьютере.
Графики котировок цен наглядно показывают что происходит с конкретными ценными бумагами: растут ли они, падают, или остаются на прежнем уровне. Индикаторы показывают перекупленность/перепроданность, скорость изменения цены, ускорение цены, силу быков или медведей, объемы на покупку или продажу и т.п. По этим индикаторам трейдеру легче принимать решение о сделке.
Многие трейдеры пошли еще дальше, вместо того, чтобы каждую минуту анализировать ситуацию на рынке они стали использовать набор команд, которые регулярно выполняет компьютер. И если есть сигнал на покупку или продажу, то компьютер, а точнее торговая программа-робот выставит заявку, после чего проверит исполнилась она или нет... Алгоритмов существует много разных и многие из них довольно прибыльные. Примерная статистика говорит о том, что в США на рынке от общего оборота более 80% всех заявок выставляются торговыми Роботами. Робот практически никогда не пропустит сделку, никогда не ошибется в подсчетах. Это очень хороший помощник. В России процент выставляемых заявок Роботами не превышает 20%. Но ничто не стоит на месте и российский трейдинг в самое ближайшее время будет походить на американский.
Сколько процентов доходности может показать Робот?
От нуля до 8000% и больше. Многое зависит от алгоритма Робота, его параметров и от характера рынка. Если эти факторы максимально коррелируют, то и доходность Робота будет максимальной.
Как начать торговать на бирже с помощью Робота или Советника
Есть несколько вариантов:
- Разработать своего торгового Робота самостоятельно и начать торговать
- Заказать торгового Советника или Робота
- Приобрести готового торгового Советника или Робота
Сразу нужно понимать, что разработка торгового Робота связана с изучением языка программирования, например QPILE, или C++ с API для QUIK. Это необходимое условие, но не достаточное для доходного Робота. Необходимо разработать правильный алгоритм, чтобы Робот в нужное время выставлял заявки на куплю-продажу и отслеживал текущую позицию, чтобы не купил лишнего или не продал меньше положенного. Он должен уметь выставлять стоп-заявки, проверять наличие соединения с биржей, учитывать интервалы торговых сессий и перерывы, закрывать или переносить позиции по сессиям, работать с разными таймфреймами, свечами, с различными Индикаторами и многое другое.
Самое главное, на мой взгляд, торговый Робот должен иметь тестовый режим. Режим, в котором можно протестировать Робота на реальных торгах. Демо-торги немного отличаются от реальных, поэтому мы рекомендуем тестировать именно на реальном рынке. В тестовом режиме не обязательно выставлять настоящие заявки купли-продажи. Все сделки можно проводить, так сказать, "на бумаге".
Только после того, как Вы убедитесь, что сделали правильный выбор можно запускать Робота в реальную торговлю на бирже.
Важно понимать, что при заказе на разработку торгового Робота Вы потратите гораздо больше времени и средств, так как это будет эксклюзивный вариант, созданный специально под Вас.
При покупке торгового Робота Вы экономите свои средства и время.
Важно понимать на каком рынке использовать Робота. Есть рынки, на которых торгуют практически одни Роботы. С одной стороны Вы спросите как же с ними бороться, с другой стороны – роботы предсказуемы!
Преимущества Роботов
Низкочастотный Робот – малое количество сделок, одна-две в день или меньше. Следовательно экономия на комиссии, но большой доходности ждать не приходится. Так как большие движения на рынке происходят редко (примерно 30% времени и меньше).
Сверхвысокочастотный Робот – доходность может исчисляться тысячами процентов годовых. Нужно понимать, что доходность и чистая прибыль у данных Роботов, это далеко не одно и тоже. Десятки тысяч сделок в день и аренда серверов на бирже, для сверхбыстрого доступа к торговой информации, уменьшают прибыль на 50% и более. Разработка и обслуживание таких Роботов очень хлопотное и затратное дело.
Высокочастотный Робот – несколько десятков сделок в день. Комиссия не высока, эффективность может быть очень хорошей, доходность сопоставима с размером чистой прибыли, легче тестировать и отслеживать сделки, легче контролировать Робота. Разработка и поддержка проще, стоимость вполне доступная.
Что такое Робот и как он работает
Изначально определяется стратегия торговли, тестируется на истории. Разрабатывается алгоритм. Тестируется. Далее торговая программа самостоятельно совершает сделки на бирже.
