Algos-거래 전략에 사용되는 알고리즘 가이드

알고리즘 (Algos)은 특정 작업을 수행하기 위해 도입 된 일련의 지침입니다. 수익을 창출하기 위해 거래를 자동화하는 알고리즘이 도입되었습니다. 총 이익 총 이익은 판매 수익에서 판매 된 상품 원가 또는 "판매 비용"을 뺀 후 남은 직접 이익입니다. 총 이익 마진을 계산하는 데 사용되며 회사의 손익 계산서에 나열된 초기 이익 수치입니다. 총 이익은 영업 이익 또는 순 이익보다 먼저 계산됩니다. 인간 상인에게는 불가능한 빈도로. 이 프로세스를 알고리즘 거래라고하며 가격, 수량, 타이밍 및 기타 수학적 모델을 기반으로 규칙을 설정합니다. 알고리즘 거래의 다른 변형에는 자동 거래 및 블랙 박스 거래가 포함됩니다.

알고리즘, 알고리즘 및 알고리즘 거래

알고리즘 거래는 거래 활동에 대한 인간 (감정적) 영향을 배제합니다. 정교한 알고리즘의 사용은 투자 은행과 같은 기관 투자자들 사이에서 일반적입니다. 투자 은행의 전형적인 계층 투자 은행은 군대 조직과 비교할 수있는 견고하고 엄격한 계층을 가지고 있으며, 각 순위는 큰 거래를 의미하며 발전함에 따라 구체적이고 중요한 특전을 전달합니다. . 분석가, 어소시에이트, VP, 이사, 전무 이사 등 투자 은행의 일반적인 계층 구조는 거의 모든 투자 은행, 연기금 및 헤지 펀드에 공통적입니다. 헤지 펀드 전략 헤지 펀드는 공인 된 개인 및 기관 투자자가 시장의 상승 또는 하락에 관계없이 수익을 극대화하고 위험을 줄이거 나 제거하는 목적.헤지 펀드 전략은 펀드 매니저와 투자자가 매일 거래하는 많은 양의 주식으로 인해 민간 투자 파트너십을 통해 채택됩니다. 이를 통해 주가에 큰 영향을주지 않고 최소한의 비용으로 최상의 가격을 얻을 수 있습니다.

알고리즘 거래를위한 전략

알고리즘 거래를위한 모든 좋은 전략은 거래 수익을 향상시키는 것을 목표로해야합니다. 수익 인식 원칙 수익 인식 원칙은 수익이 회사의 재무 제표에 항목으로 기록되고 인식되는 프로세스와시기를 지시합니다. 이론적으로 기업이 수익을 인식 할 수있는 여러 시점이 있습니다. 그리고 거래 비용 절감 Knowledge Finance 자율 학습 가이드는 재무, 회계, 재무 모델링, 평가, 거래, 경제 등에 대한 기술 지식을 향상시킬 수있는 좋은 방법입니다. . 가장 인기있는 전략은 차익 거래, 인덱스 펀드 재조정, 평균 복귀 및 시장 타이밍입니다. 다른 전략으로는 스캘핑, 거래 비용 절감, 쌍 거래가 있습니다 .`

인덱스 펀드 재조정

개인 퇴직 계좌 및 연기금과 같은 뮤추얼 펀드의 인덱스 펀드 포트폴리오는 펀드의 기초 자산의 새로운 가격을 반영하도록 정기적으로 조정됩니다. "재조정"은 주식 수에 따라 예상 거래를 자본화하는 알고리즘 거래자에게 기회를 제공합니다. 주식 주식이란 무엇입니까? 회사의 주식을 소유 한 개인을 주주라고하며 회사의 잔여 자산과 수익의 일부를 청구 할 자격이 있습니다 (회사가 해산되어야 함). "주식", "주식"및 "자본"이라는 용어는 같은 의미로 사용됩니다. 인덱스 펀드에서. 거래는 최적의 가격, 저렴한 비용 및시기 적절한 결과를 허용하기 위해 알고리즘 거래 시스템에 의해 수행됩니다.

알고 스와 차익 거래

차익 거래는 두 개의 다른 거래소에서 거래되는 유가 증권의 시장 가격에서 발생하는 때때로 작은 시장 가격 불일치를 활용하는 관행입니다. 시장 A에서 할인 된 가격에 이중 상장 된 주식을 구매하고 시장 B에서 프리미엄으로 판매하면 수익을 창출 할 위험이없는 차익 거래 기회가 제공됩니다. 이 관행은 선물 가격과 실제 기초 주식의 총 가격 사이에 약간의 가격 차이가 발생하는 것이 일반적이기 때문에 S & P 500 선물 계약 및 S & P 500 주식 거래에 적용될 수 있습니다. 이것이 발생하면 NASDAQ 및 NYSE에서 거래되는 증권은 CME 시장에서 거래되는 S & P 선물보다 앞서거나 뒤쳐져 차익 거래 기회를 창출합니다.

차익 거래가 발생하려면 세 가지 조건을 충족해야합니다. 첫째, 동일한 자산 금융 자산 금융 자산은 미래 현금 흐름에 대한 계약 상 합의 나 다른 기업의 지분 상품을 소유함으로써 발생하는 자산을 의미합니다. 키는 모든 시장에서 동일한 가격으로 거래되지 않아야합니다. 둘째, 동일한 현금 흐름을 가진 두 자산 Unlevered Free Cash Flow Unlevered Free Cash Flow는 회사가이자 비용없이 완전히 부채가 없다고 가정 할 때 비즈니스의 이론적 현금 흐름 수치입니다. 같은 가격으로 거래해서는 안됩니다. 마지막으로, 미래에 알려진 가격을 가진 자산은 무위험 이자율로 할인 된 선물 가격으로 오늘 거래해서는 안됩니다. 차익 거래는 증권으로 만 가능합니다. 공공 증권 공공 증권 또는 시장성있는 증권은 시장에서 공개적으로 또는 쉽게 거래되는 투자입니다.유가 증권은 주식 또는 부채 기반입니다. 전자적으로 거래되는 금융 상품. 또한 거래는 동시에 발생하여 시장 위험에 대한 노출을 최소화해야합니다. 시장 위험 프리미엄 시장 위험 프리미엄은 투자자가 무위험 자산 대신 위험한 시장 포트폴리오를 보유 할 때 기대하는 추가 수익입니다. 또는 두 거래가 모두 완료되기 전에 한 시장의 가격이 변경 될 가능성.또는 두 거래가 모두 완료되기 전에 한 시장의 가격이 변경 될 가능성.또는 두 거래가 모두 완료되기 전에 한 시장의 가격이 변경 될 가능성.

평균 복귀

평균 복귀는 주식 투자에 사용되는 수학적 방법이며 주식의 일시적인 고가 및 저가의 평균을 계산합니다. 여기에는 주식의 거래 범위를 식별하고 분석 기법을 사용하여 평균 가격을 계산하는 것이 포함됩니다. 현재 시장 가격이 평균 가격보다 뒤처지면 주가가 상승 할 것이라는 희망과 함께 매력적인 주식으로 간주됩니다. 반면, 현재 시장 가격이 평균 가격을 초과하면 투자자가 가격이 하락하여 평균 가격으로 되돌아 갈 것으로 예상하므로 주식은 바람직하지 않은 것으로 간주됩니다. 주식의 최근 가격의 표준 편차는 종종 매수 또는 매도 지표로 사용됩니다. 평균 회귀를 중심으로 거래하는 것은 알고리즘의 일반적인 사용입니다.

시장 타이밍

알파를 생성하도록 설계된 전략은 시장 타이밍 전략으로 간주되며 라이브 테스트, 백 테스트 및 포워드 테스트를 포함하는 방법을 사용합니다. 백 테스팅은 시장 타이밍의 첫 번째 단계이며 샘플 내 데이터 기간을 통해 가상 거래를 시뮬레이션하는 것을 포함합니다. 다음 단계는 최적의 결과를 얻기 위해 최적화를 수행하는 것입니다. 시장 타이밍의 두 번째 단계는 순방향 테스트이며, 샘플 데이터를 통해 알고리즘을 실행하여 백 테스트 된 예상 내에서 수행되는지 확인합니다. 마지막 단계는 라이브 테스트이며 개발자가 라이브 거래를 백 테스트 및 포워드 테스트 모델과 비교해야합니다.

알고리즘 거래의 이점

컴퓨터가 실시간 거래를 모니터링하고 실행할 수 있도록하는 데에는 다양한 이점이 있습니다. 알고리즘 거래의 이점 중 하나는 거래가 사전 정의 된 지침 세트로 제한되기 때문에 거래 프로세스 전반에 걸쳐 감정을 최소화 할 수 있다는 것입니다. 인간 거래는 잘못된 의사 결정으로 이어질 수있는 두려움과 탐욕과 같은 감정에 민감합니다. 자동 거래를 통해 거래자는 계획을 쉽게 고수 할 수 있습니다. 프로세스를 자동화하면 일부 거래자가 기회가있을 때마다 사고 팔 수있는 오버 트레이딩을 억제하고 사람이 유발 한 오류의 가능성을 줄이는 데 도움이됩니다.

알고리즘 (Algos)으로 거래하는 것도 일관성을 달성하는 데 도움이됩니다. 거래 과정에서 가장 큰 도전은 거래를 계획하고 계획을 거래하는 것입니다. 모든 규칙을 따르지 않으면 거래 계획이 수익성이있을 가능성이 있더라도 거래자가 가질 수있는 기회를 부정적으로 바꿀 수 있습니다. 손실은 거래의 일부이지만, 인간 거래자는 두 번 이상의 연속 손실을 입어 낙담하고 다음 거래로 이동하지 못할 수 있습니다. 프로세스 중간에 빠지면 트레이더는 다른 거래 라운드에서 이길 가능성을 파괴합니다. 자동화 된 거래는 일관성을 달성하고 계획에 따라 거래하며 이길 가능성을 높이는 데 도움이됩니다.

거래에서 매초마다 중요하고 알고리즘 거래의 속도는 투자에 유리한 옵션입니다. 컴퓨터는 변화하는 시장 상황에 즉시 대응하고 기준이 충족되는 즉시 주문을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 어떤 사람이 시장의 변화를 인식하고 수동으로 거래 주문을 입력 할 수있는 것보다 훨씬 빠릅니다. 또한 너무 일찍 또는 늦게 나가거나 들어가면 당일 거래에 큰 차이를 만들 수 있으며 프로세스를 자동화하면 사람이 쉽게 실수 할 수있는 실수를 해결하는 데 도움이됩니다.

알고리즘 거래의 단점

다른 기계 프로세스와 마찬가지로 알고리즘 거래는 정교한 프로세스이며 실패하기 쉽습니다. 인터넷 연결 문제, 전력 손실 및 컴퓨터 충돌로 인해 잘못된 주문, 중복 주문 및 시장에 발송되지 않을 수있는 주문 누락이 발생할 수 있습니다. 또한 거래 전략에 의해 생성 된 거래와 자동화 된 거래 시스템의 실제 결과간에 차이가있을 수 있습니다. 기계적인 고장을 방지하기 위해 자동화 된 거래 시스템을 항상 모니터링해야합니다.

백 테스팅 기술을 사용하여 시스템을 최적화하는 트레이더는 종이로는보기에는 좋지만 실제 시장에서는 작동하지 않는 시스템을 만들 수 있습니다. 이 문제는 과도한 최적화로 인해 발생할 수 있습니다.이 문제는 트레이더가 이전 시장 가격 행동에 신중하게 맞춰졌지만 실제 현재 시장에서는 신뢰할 수없는 거래 계획을 생성하는 과도한 곡선 맞춤을 생성하는 것입니다. 일부 거래자들은 거래 계획이 인출의 여지를 허용하지 않고 100 % 수익성있는 거래를 가져야한다고 가정합니다.

Bridgewater 헤지 펀드

Bridgewater Associates는 1,600 억 달러 이상의 자산을 관리하고있는 세계에서 가장 큰 헤지 펀드입니다. 창립자 Ray Dalio는 처음부터 상당한 재산을 쌓았지만 1982 년에 시장 침체를 잘못 예측 한 후 회사를 거의 청산했습니다. 대신 경제는 강세 상승세를 향한 반대 방향으로갔습니다. 그러나이 실패로 인해 Ray Dalio는 그의 생각을 재평가하게되었습니다. 이러한 이벤트를 통해 그는 궁극적으로 Pure Alpha 펀드 전략을 개발했으며, 이는 주로 Algo 펀드이며 Bridgewater의 성공에 주요 기여자 중 하나입니다. 사실,이 전략은 매우 성공적으로 작동하여 Dalio는 순수 알파가 사용하는 알고리즘 방법론을 기반으로 회사를 운영하기위한 AI (인공 지능) 프로그램 개발에 대해 이야기하고 있습니다.

알고리즘 및 거래에 대해 자세히 알아보십시오.

  • 거래 층 거래 층 거래 층은 주식, 채권, 선물, 옵션, 상품 또는 외환 거래자가 유가 증권을 사고 파는 건물의 문자 그대로 층을 의미합니다. 거래자는 고객을 대신하여 또는이를 고용하는 금융 회사를 대신하여 증권을 매매합니다.
  • 무역 주문 타이밍 – 무역 무역 주문 타이밍-무역 무역 주문 타이밍은 특정 무역 주문의 유효 기간을 나타냅니다. 가장 일반적인 유형의 거래 주문 타이밍은 시장 주문, GTC 주문 및 주문을 채우거나 죽입니다.
  • 거래 주문 – 거래 거래 주문-거래 거래 주문은 주식이나 선물 계약과 같은 금융 자산에 대한 거래 거래소에서 할 수있는 다양한 유형의 주문을 의미합니다.
  • 거래 메커니즘 – 거래 거래 메커니즘 거래 메커니즘은 자산을 거래하는 다양한 방법을 의미합니다. 거래 메커니즘의 두 가지 주요 유형은 견적 기반 및 주문 기반 거래 메커니즘입니다.

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