Pelajari Perdagangan Algoritma: Panduan Langkah demi Langkah

Dengan meningkatnya kemajuan teknologi dalam aplikasi perdagangan dan pasar keuangan, perdagangan algoritmik dan perdagangan frekuensi tinggi disambut dan diterima oleh bursa di seluruh dunia. Dalam satu dekade, ini adalah cara perdagangan yang paling umum di pasar maju dan dengan cepat menyebar di ekonomi berkembang.

Untuk pemula yang ingin memulai perdagangan algoritmik, artikel ini akan menjadi panduan untuk semua hal yang penting untuk membuat Anda berdagang dengan cara algoritmik.

Perbedaan Antara Perdagangan Algoritma, Perdagangan Kuantitatif, Perdagangan Otomatis Dan Perdagangan Frekuensi Tinggi

Perdagangan Algoritma Perdagangan Algoritma berarti mengubah ide perdagangan menjadi strategi perdagangan algoritmik melalui algoritma. Strategi perdagangan algoritmik yang dibuat dengan demikian dapat diuji kembali dengan data historis untuk memeriksa apakah akan memberikan pengembalian yang baik di pasar nyata. Strategi perdagangan algoritmik dapat dilaksanakan secara manual atau secara otomatis.

Perdagangan Kuantitatif Perdagangan kuantitatif melibatkan penggunaan model matematika dan statistik canggih untuk membuat dan mengeksekusi strategi perdagangan algoritmik.

Perdagangan otomatis Perdagangan otomatis berarti sepenuhnya mengotomatisasi proses penciptaan, pengiriman, dan pelaksanaan order.

HFT (High-Frequency) Trading Strategi trading dapat dikategorikan sebagai strategi frekuensi rendah, frekuensi menengah dan frekuensi tinggi sesuai dengan waktu perdagangan. Strategi frekuensi tinggi adalah strategi algoritmik yang dieksekusi secara otomatis dalam waktu singkat, biasanya dalam skala waktu sub-detik. Strategi semacam itu memegang posisi perdagangan mereka untuk waktu yang sangat singkat dan mencoba menghasilkan keuntungan yang lebih tipis per perdagangan, mengeksekusi jutaan perdagangan setiap hari.

Hal penting yang perlu dicatat di sini adalah bahwa perdagangan otomatis tidak berarti bebas dari intervensi manusia. perdagangan otomatis telah menyebabkan fokus intervensi manusia untuk bergeser dari proses perdagangan ke peran yang lebih di balik layar, yang melibatkan merancang strategi alpha-seeking yang lebih baru secara teratur.

Di masa lalu, masuk ke perusahaan perdagangan algoritmik digunakan untuk dibatasi untuk PhD dalam Fisika, Matematika atau Ilmu Teknik, yang dapat membangun model kuantum yang canggih untuk perdagangan. Namun, dalam beberapa tahun terakhir telah terjadi pertumbuhan eksplosif dari industri pendidikan online, menawarkan program perdagangan algoritmik yang komprehensif untuk wannabe trader algoritmik. Ini telah memungkinkan untuk masuk ke domain ini tanpa harus melalui rute akademik yang panjang (8-10 tahun).

Langkah-langkah Menjadi Profesional Perdagangan Algo

Dalam bagian-bagian di bawah ini, kami menguraikan bidang-bidang inti yang harus difokuskan oleh setiap trader algoritmik yang bercita-cita tinggi untuk mempelajari perdagangan algoritmik. Kami juga menyajikan kepada pembaca kami gambaran yang komprehensif tentang berbagai cara dan sarana di mana keterampilan penting ini dapat diperoleh.

Langkah 1: Bidang Utama Perdagangan Algoritma

Perdagangan algoritmik adalah bidang multidisiplin yang membutuhkan pengetahuan dalam tiga domain, yaitu,

• Analisis Kuantitatif/Modeling
• Keterampilan Pemrograman
• Pengetahuan perdagangan/pasar keuangan

Analisis Kuantitatif

Jika Anda seorang trader yang terbiasa berdagang menggunakan analisis fundamental dan teknis, Anda perlu mengubah gigi untuk mulai berpikir secara kuantitatif. Bekerja pada statistik, analisis deret waktu, paket statistik seperti Matlab, R harus menjadi kegiatan favorit Anda. Menjelajahi data historis dari bursa dan merancang strategi perdagangan algoritmik baru harus membuat Anda bersemangat.

Pengetahuan Perdagangan

Seorang Coder / Pengembang profesional di perusahaan perdagangan diharapkan memiliki pengetahuan dasar yang baik tentang pasar keuangan seperti jenis instrumen perdagangan (saham, opsi, mata uang, dll.), Jenis strategi (Trend Following, Mean Reversal, dll.), Kesempatan arbitrase, model penetapan harga opsi dan manajemen risiko.

Lihat beberapa strategi algo populer di sini -> Strategi Perdagangan Algoritmik, Paradigma dan Ide Pemodelan

Keterampilan Pemrograman

Strategi yang dibuat oleh kuant diimplementasikan di pasar langsung oleh para Programmer. Jika Anda ingin unggul dalam domain perdagangan otomatis yang didorong oleh teknologi, Anda harus bersedia mempelajari keterampilan baru dan Anda tidak harus terhambat untuk bidang apa pun. Jadi jika Anda belum pernah mencetak hello world dengan menyusun program pengkodean Anda sendiri, saatnya untuk mengunduh kompilator yang Anda minati C ++ / Java / Python / Ruby dan mulai melakukannya! Cara terbaik untuk belajar program adalah berlatih, berlatih dan berlatih. Pengetahuan yang baik tentang bahasa pemrograman seperti Python / C ++ / Java / R adalah prasyarat untuk pekerjaan Pengembang di perusahaan perdagangan. Anda dapat membaca beberapa posting blog populer kami tentang Pemrograman Quant di bawah:

• Mengapa Perdagangan Algoritma Python Adalah Pilihan yang Diutamakan di Antara Pedagang
• Platform perdagangan Python populer untuk Perdagangan Algoritma

Langkah 2: Cara Menjadi Profesional Dalam Perdagangan Algo

Memulai dengan buku

Buku trading algoritmik adalah sumber yang bagus untuk belajar trading algo. Anda akan menemukan banyak buku bagus yang ditulis tentang berbagai topik perdagangan algoritmik oleh beberapa penulis terkenal. Sebagai contoh, untuk mengasah pengetahuan Anda tentang derivatif, buku Options, Futures, and Derivatives yang ditulis oleh John C. Hull dianggap sangat baik dibaca untuk pemula. Untuk trading algoritmik, seseorang dapat membaca buku Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale oleh Dr. Ernest Chan.

Sumber daya bebas

Selain buku perdagangan algoritmik, pemula dapat mengikuti berbagai blog tentang perdagangan algoritmik; menonton video YouTube, menonton podcast perdagangan (misalnya Chat with Traders), menghadiri webinar online (daftar webinar yang diselenggarakan oleh QuantInsti), atau mendaftar di platform seperti Quantiacs dan Quantopian untuk belajar membuat kode.

Meskipun sumber daya gratis ini adalah titik awal yang baik, seseorang harus mencatat bahwa beberapa dari mereka memiliki kekurangan mereka sendiri. Misalnya, buku perdagangan algoritmik tidak memberi Anda pengalaman langsung dalam perdagangan. Kursus gratis di portal online dapat bersifat spesifik dan dapat menawarkan pengetahuan yang sangat terbatas kepada pelajar yang serius.

Belajar dari Profesional/Pakar/Praktik Pasar

Anda dapat bergabung dengan organisasi mana pun sebagai trainee atau magang untuk membiasakan diri dengan etika kerja dan praktik terbaik pasar. Jika tidak mungkin bagi Anda untuk bergabung dengan organisasi seperti itu maka Anda dapat memilih kursus kelas / lokakarya Quant atau kursus online berbayar. Sebagian besar kursus kelas / lokakarya disampaikan dalam bentuk lokakarya 2 hari hingga 2 minggu atau sebagai bagian dari program gelar Teknik Keuangan. Di bagian depan online, ada portal pembelajaran online seperti Insta, Coursera, Udemy, Udacity, edX, Open & Intro, mereka memiliki fakultas ahli dari ilmu komputer dan matematika yang berbagi ide dan pengalaman mereka dengan Anda selama kursus.

Mengingat perlunya program online untuk para profesional yang bekerja, kami di QuantInsti®, menawarkan kursus praktis yang komprehensif yang disebut Executive Programme in Algorithmic Trading (EPATTM).

Hal ini sering terlihat bahwa siswa yang ingin ditempatkan di perusahaan perdagangan frekuensi tinggi atau dalam peran kuantitatif, pergi untuk program MFE. Sebagian besar program MFE memberikan gambaran yang sangat baik tentang konsep matematika termasuk Kalkulus, PDE dan Model Harga. Untuk belajar perdagangan kuantitatif, yang juga diperlukan adalah implementasi keterampilan / teori ini pada data pasar yang sebenarnya di bawah lingkungan simulasi. Selalu lebih baik untuk dilatih oleh praktisi dan pedagang sendiri jika tujuannya adalah untuk pergi ke sana dan menghasilkan uang!

Langkah 3: Dapatkan Tempat, Pelajari Lebih Lanjut, dan Terapkan Pekerjaan

Setelah Anda ditempatkan di perusahaan perdagangan algoritmik, Anda diharapkan untuk menerapkan dan menerapkan pengetahuan perdagangan algoritmik Anda di pasar nyata untuk perusahaan Anda.

Sebagai contoh, perusahaan yang memperdagangkan strategi latensi rendah biasanya akan memiliki platform mereka dibangun di atas C ++, sedangkan di perusahaan perdagangan di mana latensi bukan parameter penting, platform perdagangan dapat didasarkan pada bahasa pemrograman seperti Python.

Rekrut baru yang bekerja pada proyek-proyek tertentu dapat diberikan pelatihan singkat untuk mendapatkan pemahaman yang baik tentang subjek. perusahaan perdagangan biasanya membuat merekrut baru mereka menghabiskan waktu di meja yang berbeda (misalnya Quant Desk, Pemrograman, Risk Management Desk) yang memberi mereka pemahaman yang adil dari proses kerja yang diikuti dalam organisasi.

Konten Bonus

Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Masa Depan Perdagangan AlgoritmaBerikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering diajukan yang kami temui selama sesi Ask Me Anything tentang Perdagangan Algoritma.

Pertanyaan: Bagaimana untuk pergi langkah demi langkah untuk perdagangan algoritmik dari 0 sampai 90?Jawaban: Jadi jika Anda mulai dari nol hal-hal penting untuk dicatat di sini adalah bahwa perdagangan algoritmik biasanya akan memiliki 3 pilar utama yang seluruh algo di perdagangan kuantum berdiri pada.

• Statistik & Ekonometri
• Perhitungan Keuangan
• Strategi Perdagangan Kuantitatif

Jika pengetahuan Anda dalam ketiga domain ini adalah 0, maka hal pertama yang akan Anda lakukan adalah belajar tentang hal itu. Ada banyak sumber daya yang tersedia di luar sana. Bahkan di situs QuantInsti, ada banyak sumber daya yang tersedia secara gratis untuk memulai dan kemudian maju menuju otomatisasi.

Jika Anda baru mengenal strategi trading maka pelajarilah tentang mereka, jika Anda sudah menjadi trader tetapi sedang mencari otomatisasi maka Anda dapat menggunakan beberapa broker API dan mulai mengotomatiskan strategi Anda tetapi jika Anda sudah melakukan itu dalam hal ini Anda dapat melanjutkan dan mendapatkan strategi trading frekuensi menengah dan mengkode di platform vendor atau jika Anda seorang programmer ahli sendiri atau Anda memiliki tim programmer ahli maka Anda dapat membangun API Anda sendiri juga dan membangun platform trading Anda sendiri juga. Anda dapat mengkode strategi Anda di platform itu dan jika semuanya diatur dengan baik maka sebagai lembaga atau prop house Anda dapat menjelajahi domain frekuensi tinggi.

Itu biasanya 0 sampai 90.

Pertanyaan: Saya seorang trader tetapi saya tidak tahu cara memprogram. Bagaimana saya harus memulai dengan Algoritmic Trading?Jawaban: Bagian yang baik adalah untuk sebagian besar tugas yang perlu Anda lakukan dalam perdagangan algoritmik, Anda tidak perlu keahlian pemrograman hardcore dalam bahasa seperti C ++ atau C, tetapi jika Anda memiliki itu, itu bagus tetapi bahkan jika Anda tidak memiliki itu atau memiliki pemahaman yang layak bahasa seperti Python, itu juga bekerja.

Python dalam 5 tahun terakhir telah muncul seperti apapun. jadi jika Anda tahu sedikit Python tapi tidak C ++ atau Java yang juga bekerja tetapi Anda perlu tahu sedikit atau Anda akan cacat.

Bagian baik lainnya adalah kita telah melihat begitu banyak orang yang tidak memiliki latar belakang pemrograman tetapi telah mampu mengambil bahasa pemrograman seperti Python dengan lebih mudah dibandingkan dengan kesulitan yang mereka gunakan untuk menghadapi dengan C ++ atau Java.

Pertanyaan: Dapatkah EPAT membantu saya mengembangkan ketiga keterampilan (Statistik & Ekonometri, Perhitungan Keuangan dan Strategi Perdagangan Kuantitatif) untuk menjadi trader algoritmik?Jawaban: Tentu saja!

Pertanyaan: Seberapa luas program EPAT?Jawaban: Saya pikir itu cukup komprehensif. Bagian yang menarik tentang EPAT adalah bahwa kita mulai dari dasar-dasar untuk masing-masing pilar perdagangan kuantitatif dan algoritmik yang telah kita bahas beberapa kali dalam pertanyaan sebelumnya. Tapi itu naik cukup cepat dan menyentuh sejumlah topik lanjutan yang layak dan topik yang lebih mendalam tentang cara perdagangan statistik. Bagian lain yang menarik adalah bahwa sebagian besar anggota fakultas EPAT adalah praktisi, yang berarti Anda belajar lebih banyak hal dari sudut pandang orientasi praktis, teori kadang-kadang diperlukan dan harus dicakup tetapi ada tingkat sentuhan praktis tertentu yang kami coba jaga.

Kami tidak mengklaim memberikan strategi yang menguntungkan kepada siswa kami. Bukan bahwa kami memberi Anda 10-20 strategi dan Anda berdagang dengan mereka sambil menghasilkan banyak uang, itu jelas bukan ide dari program.

Masalahnya adalah jika ada strategi yang bekerja untuk Anda, itu mungkin tidak bekerja untuk saya. Saya mungkin memiliki infra yang berbeda, pengaturan yang berbeda, toleransi risiko yang berbeda, sistem yang berbeda, ada terlalu banyak variabel yang ada di luar sana. Jadi ini bukan tentang strategi yang menguntungkan tetapi bagaimana memodelkan strategi-strategi itu, datang dengan ide-ide strategi dan mengujinya, mengoptimalkan mereka, menerapkannya dan aliran lengkap.

Pertanyaan: Apakah Anda menyediakan jaringan sosial alumni profesional?Jawaban: Kami sedang dalam proses membangun sebuah komunitas sekarang yang eksklusif untuk semua peserta EPAT dan alumni. jadi ada dua hal, satu yang eksklusif untuk mereka yang datang dengan banyak hal dengan itu dan satu yang sudah terbuka untuk semua tapi kita memperbaikinya sedikit untuk pengalaman yang ditingkatkan, yang akan datang tahun ini sendiri.

Kesimpulan

Artikel ini memberikan gambaran umum tentang perdagangan algoritmik, bidang inti yang harus difokuskan, dan sumber daya yang dapat dieksplorasi oleh para pedagang yang serius untuk mempelajari perdagangan algoritmik.

Langkah Selanjutnya

Lihatlah kisah ini dari seorang pedagang algoritmik yang bercita-cita tinggi yang menyelesaikan MBA di bidang Keuangan dan pelajari apa yang mengilhami dia untuk memilih Program Eksekutif dalam Perdagangan Algoritmik (EPAT) untuk menjadi pedagang algoritmik yang sukses.

Selain itu, Anda dapat memeriksa kursus singkat kami tentang Mulai dengan Perdagangan Algoritma, ini mencakup semua konsep dasar perdagangan algoritma termasuk paradigma strategi, platform perdagangan, bahasa pemrograman dan Anda juga akan belajar bagaimana mengatur meja perdagangan Algo Anda sendiri.