Belajar Perdagangan Algoritma: Panduan Langkah demi Langkah

Dengan ledakan kemajuan teknologi dalam aplikasi perdagangan dan pasaran kewangan, perdagangan algoritma dan perdagangan frekuensi tinggi disambut dan diterima oleh bursa di seluruh dunia. Dalam satu dekad, ia adalah cara perdagangan yang paling biasa di pasaran maju dan berkembang pesat di ekonomi membangun.

Bagi pemula yang ingin menceburi perdagangan algoritma, artikel ini akan menjadi panduan kepada semua perkara yang penting untuk membuat anda berdagang dengan cara algoritma.

Perbezaan Antara Perdagangan Algoritma, Perdagangan Kuantitatif, Perdagangan Automatik dan Perdagangan Frekuensi Tinggi

Perdagangan algoritma Perdagangan algoritma bermaksud mengubah idea perdagangan menjadi strategi perdagangan algoritma melalui algoritma. Strategi perdagangan algoritma yang dihasilkan dengan demikian boleh diuji semula dengan data sejarah untuk memeriksa sama ada ia akan memberikan pulangan yang baik di pasaran sebenar. Strategi perdagangan algoritma boleh dilaksanakan secara manual atau secara automatik.

Perdagangan Kuantitatif Perdagangan kuantitatif melibatkan penggunaan model matematik dan statistik canggih untuk membuat dan melaksanakan strategi perdagangan algoritma.

Perdagangan automatik Perdagangan automatik bermaksud mengotomatiskan sepenuhnya proses penjanaan pesanan, penyerahan, dan pelaksanaan pesanan.

HFT (High-Frequency) Trading Strategi perdagangan boleh dikategorikan sebagai strategi frekuensi rendah, frekuensi sederhana dan frekuensi tinggi mengikut masa memegang perdagangan. Strategi frekuensi tinggi adalah strategi algoritma yang dilaksanakan dengan cara automatik dalam masa yang cepat, biasanya pada skala masa sub-detik. Strategi sedemikian memegang kedudukan perdagangan mereka untuk masa yang sangat singkat dan cuba membuat keuntungan yang lebih tipis per perdagangan, melaksanakan berjuta-juta perdagangan setiap hari.

Satu perkara penting yang perlu diperhatikan di sini adalah bahawa perdagangan automatik tidak bermakna ia bebas daripada campur tangan manusia. Perdagangan automatik telah menyebabkan tumpuan campur tangan manusia beralih dari proses perdagangan ke peranan yang lebih di belakang tabir, yang melibatkan merancang strategi mencari alpha yang lebih baru secara berkala.

Pada masa lalu, kemasukan ke dalam firma dagangan algoritma digunakan untuk terhad kepada PhD dalam Fizik, Matematik atau Sains Kejuruteraan, yang boleh membina model kuantum yang canggih untuk perdagangan. Walau bagaimanapun, dalam beberapa tahun kebelakangan ini terdapat pertumbuhan letupan industri pendidikan dalam talian, menawarkan program dagangan algoritma yang komprehensif kepada peniaga algoritma. Ini telah memungkinkan untuk masuk ke dalam domain ini tanpa perlu melalui laluan akademik yang panjang (8-10 tahun).

Langkah-langkah untuk Menjadi Profesional Dagangan Algo

Dalam bahagian di bawah, kami menggariskan bidang teras yang mana mana-mana peniaga algoritma yang bercita-cita tinggi harus memberi tumpuan kepada untuk belajar perdagangan algoritma. Kami juga membentangkan pembaca kami dengan gambaran komprehensif tentang cara dan cara yang berbeza di mana set kemahiran penting ini boleh diperoleh.

Langkah 1: Kawasan Utama Perdagangan Algoritma

Perdagangan algoritma adalah bidang pelbagai disiplin yang memerlukan pengetahuan dalam tiga domain, iaitu,

• Analisis Kuantitatif / Pemodelan
• Kemahiran Pengaturcaraan
• Pengetahuan Perdagangan/Pasar Kewangan

Analisis Kuantitatif

Jika anda seorang peniaga yang digunakan untuk berdagang menggunakan analisis asas dan teknikal, anda perlu menukar gear untuk mula berfikir secara kuantitatif. Bekerja pada statistik, analisis siri masa, pakej statistik seperti Matlab, R harus menjadi aktiviti kegemaran anda. Menjelajah data sejarah dari bursa dan merancang strategi perdagangan algoritma baru harus menggembirakan anda. Kemahiran menyelesaikan masalah sangat dihargai oleh perekrut di seluruh firma perdagangan.

Pengetahuan Perdagangan

Seorang Coder / Pengembang profesional dalam firma perdagangan dijangka mempunyai pengetahuan asas yang baik mengenai pasaran kewangan seperti jenis instrumen perdagangan (stocks, pilihan, mata wang dan lain-lain), jenis strategi (Trend Following, Mean Reversal dan lain-lain), peluang arbitrase, model harga pilihan dan pengurusan risiko.

Lihat beberapa strategi algo popular di sini -> Strategi Dagangan Algoritma, Paradigma dan Idea Pemodelan

Kemahiran Pengaturcaraan

Strategi yang dicipta oleh kuant dilaksanakan di pasaran langsung oleh Pengaturcara. Jika anda ingin cemerlang dalam domain perdagangan automatik yang didorong oleh teknologi, anda harus bersedia untuk mempelajari kemahiran baru dan anda tidak boleh enggan ke bidang apa pun. Jadi jika anda tidak pernah mencetak hello world dengan menyusun program pengekodan anda sendiri, sudah tiba masanya untuk memuat turun kompilator yang anda minat C ++ / Java / Python / Ruby dan mula melakukannya! Cara terbaik untuk belajar mengprogram adalah dengan berlatih, berlatih dan berlatih. Pengetahuan yang baik tentang bahasa pengaturcaraan seperti Python / C ++ / Java / R adalah prasyarat untuk pekerjaan Pengembang dalam perniagaan. Anda boleh membaca beberapa catatan blog kami yang popular mengenai Pengaturcaraan di bawah:

• Mengapa Perdagangan Algoritma Python adalah Pilihan Terfavorit di kalangan Pedagang
• Platform perdagangan Python yang popular untuk Perdagangan Algoritma

Langkah 2: Cara Menjadi Profesional Dagangan Algo

Memulakan dengan buku

Buku perdagangan algoritma adalah sumber yang hebat untuk belajar perdagangan algo. Anda akan menemui banyak buku yang baik yang ditulis mengenai topik perdagangan algoritma yang berbeza oleh beberapa penulis terkenal. Sebagai contoh, untuk mengasah pengetahuan anda mengenai derivatif, buku Options, Futures, and Derivatives yang ditulis oleh John C. Hull dianggap sangat baik dibaca untuk pemula. Untuk perdagangan algoritma, seseorang boleh membaca buku Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale oleh Dr. Ernest Chan.

Sumber percuma

Sebagai tambahan kepada buku perdagangan algoritma, pemula boleh mengikuti pelbagai blog mengenai perdagangan algoritma; menonton video YouTube, menonton podcast perdagangan (contohnya Chat with Traders), menghadiri webinar dalam talian (daftar webinar yang dianjurkan oleh QuantInsti), atau mendaftar di platform seperti Quantiacs dan Quantopian untuk belajar membuat kod.

Walaupun sumber percuma ini adalah titik permulaan yang baik, seseorang harus ambil perhatian bahawa beberapa daripada ini mempunyai kekurangan mereka sendiri. Sebagai contoh, buku perdagangan algoritma tidak memberi anda pengalaman langsung dalam perdagangan. Kursus percuma di portal dalam talian boleh menjadi subjek tertentu dan mungkin menawarkan pengetahuan yang sangat terhad kepada pelajar yang serius.

Belajar daripada Profesional/Pakar/Praktik Pasaran

Blok bangunan dalam belajar perdagangan algoritma adalah Statistik, Derivatif, Matlab / R, dan Bahasa Pengaturcaraan seperti Python. Ia menjadi perlu untuk belajar dari pengalaman pengamal pasaran, yang boleh anda lakukan hanya dengan melaksanakan strategi secara praktikal bersama mereka. Anda boleh menyertai mana-mana organisasi sebagai pelatih atau magang untuk membiasakan diri dengan etika kerja dan amalan terbaik pasaran mereka. Jika tidak mungkin bagi anda untuk menyertai mana-mana organisasi seperti itu maka anda boleh memilih kursus kelas / bengkel Quant atau kursus dalam talian berbayar. Kebanyakan kursus kelas / bengkel disampaikan dalam bentuk bengkel 2 hari hingga 2 minggu atau sebagai sebahagian daripada program ijazah Kejuruteraan Kewangan. Di bahagian depan dalam talian, terdapat portal pembelajaran dalam talian seperti Insta, Coursera, Udemy, Udacity, edX, & Open Intro, mereka mempunyai fakulti pakar dari sains komputer dan matematik yang berkongsi idea dan pengalaman mereka dengan anda semasa kursus.

Mengingat keperluan untuk program dalam talian untuk profesional yang bekerja, kami di QuantInsti®, menawarkan kursus praktikal yang komprehensif yang dipanggil Executive Programme in Algorithmic Trading (EPATTM). Ciri-ciri utama kursus disenaraikan dalam jadual di bawah.

Ia sering dilihat bahawa pelajar yang ingin ditempatkan di firma perdagangan frekuensi tinggi atau dalam peranan kuantitatif, pergi untuk program MFE. Kebanyakan program MFE memberikan gambaran yang sangat baik mengenai konsep matematik termasuk Kalkulus, PDE dan Model Harga. Untuk mempelajari perdagangan kuantitatif, apa yang juga diperlukan adalah pelaksanaan kemahiran / teori ini pada data pasaran sebenar di bawah persekitaran simulasi.

Langkah 3: Dapatkan Tempat, Belajar Lebih Lanjut dan Melakukan Pekerjaan

Setelah anda ditempatkan di sebuah firma dagangan algoritma, anda dijangka untuk menggunakan dan melaksanakan pengetahuan dagangan algoritma anda di pasaran sebenar untuk firma anda.

Sebagai contoh, firma yang berdagang strategi latensi rendah biasanya akan mempunyai platform mereka dibina di atas C ++, sedangkan dalam firma perdagangan di mana latensi bukan parameter kritikal, platform perdagangan boleh berdasarkan bahasa pengaturcaraan seperti Python.

Perkhidmatan yang disediakan oleh syarikat-syarikat perdagangan biasanya membuat pekerja baru mereka menghabiskan masa di meja yang berbeza (contohnya Quant Desk, Programming, Risk Management Desk) yang memberi mereka pemahaman yang baik tentang proses kerja yang diikuti dalam organisasi.

Kandungan Bonus

Soalan yang Sering Diajukan mengenai Masa Depan Perdagangan AlgoritmaBerikut adalah beberapa soalan yang paling biasa ditanya yang kami temui semasa sesi Ask Me Anything kami mengenai Perdagangan Algoritma.

Soalan: Bagaimana untuk pergi langkah demi langkah kepada dagangan algoritma dari 0 hingga 90?Jawapan: Jadi jika anda bermula dari 0 perkara utama untuk diperhatikan di sini adalah bahawa perdagangan algoritma biasanya akan mempunyai 3 tiang utama yang seluruh algo di perdagangan kuant berdiri pada.

• Statistik & Ekonomi
• Pengiraan Kewangan
• Strategi Perdagangan Kuantitatif

Jika pengetahuan anda dalam ketiga-tiga domain ini adalah 0, maka perkara pertama yang akan anda pelajari adalah tentangnya. terdapat banyak sumber yang tersedia di luar sana. walaupun di laman web QuantInsti, terdapat banyak sumber yang tersedia secara percuma untuk bermula dan kemudian maju ke arah automasi.

Sekiranya anda baru mengenal strategi perdagangan maka pelajari tentang mereka, jika anda sudah menjadi pedagang tetapi sedang mencari automasi maka anda boleh menggunakan beberapa API broker dan mula mengotomatisasi strategi anda tetapi jika anda sudah melakukannya dalam hal ini anda boleh terus maju dan mendapatkan strategi perdagangan frekuensi sederhana dan mengodinya di platform vendor atau jika anda seorang pengaturcara pakar sendiri atau anda mempunyai pasukan pengaturcara pakar maka anda boleh membina API anda sendiri serta membina platform perdagangan anda sendiri juga. anda boleh mengodkan strategi anda di platform itu dan jika semuanya ditetapkan dengan baik maka sebagai institusi atau rumah perkakas anda boleh menjelajah ke dalam domain frekuensi tinggi.

Itu biasanya 0 hingga 90.

Soalan: Saya seorang peniaga tetapi saya tidak tahu bagaimana untuk memprogram.Jawapan: Bahagian yang baik adalah untuk kebanyakan tugas yang anda perlu lakukan dalam perdagangan algoritma, anda tidak memerlukan kepakaran pengaturcaraan hardcore dalam bahasa seperti C ++ atau C, tetapi jika anda mempunyai itu, itu hebat tetapi walaupun anda tidak mempunyai itu atau mempunyai pemahaman yang baik bahasa seperti Python, yang juga berfungsi.

Python dalam 5 tahun yang lalu telah muncul seperti apa-apa. jadi jika anda tahu sedikit Python tetapi tidak C ++ atau Java yang juga berfungsi tetapi anda perlu tahu sedikit atau anda akan cacat.

Satu lagi bahagian yang baik adalah kita telah melihat begitu banyak orang yang tidak mempunyai latar belakang pengaturcaraan tetapi telah dapat mengambil bahasa pengaturcaraan seperti Python dengan lebih mudah berbanding kesukaran yang mereka gunakan untuk menghadapi dengan C ++ atau Java.

Soalan: Bolehkah EPAT membantu saya untuk membangunkan ketiga-tiga kemahiran (Statistik & Ekonometrik, Pengkomputeran Kewangan dan Strategi Dagangan Kuantitatif) untuk menjadi peniaga algoritma?Jawapan: Ya, pasti!

Soalan: Seberapa luas program EPAT? Adakah saya akan mendapat strategi yang menguntungkan dari EPAT?Jawapan: Saya fikir ia cukup komprehensif. Bahagian yang menarik mengenai EPAT adalah bahawa kita bermula dari asas untuk setiap pilar perdagangan kuantitatif dan algoritma yang telah kita bincangkan beberapa kali dalam soalan sebelumnya. Tetapi ia cukup cepat dan menyentuh sejumlah topik lanjutan yang baik dan topik yang lebih mendalam mengenai cara perdagangan statistik. Bahagian lain yang menarik adalah bahawa kebanyakan ahli fakulti EPAT adalah pengamal, yang bermaksud anda belajar lebih banyak perkara dari sudut pandangan orientasi praktikal, teori kadang-kadang diperlukan dan perlu dilindungi tetapi ada tahap sentuhan praktikal tertentu yang kita cuba mengekalkan.

Kami tidak mendakwa untuk memberikan strategi yang menguntungkan kepada pelajar kami. Ia bukan bahawa kami memberi anda 10-20 strategi dan anda berdagang dengan mereka sambil membuat banyak wang, itu pastinya bukan idea program.

Perkara ini adalah jika ada strategi yang berfungsi untuk anda, ia mungkin tidak berfungsi untuk saya. Saya mungkin mempunyai infra yang berbeza, persediaan yang berbeza, toleransi risiko yang berbeza, sistem yang berbeza, terdapat terlalu banyak pembolehubah yang ada di luar sana. Jadi ia bukan tentang strategi yang menguntungkan tetapi bagaimana untuk memodelkan strategi-strategi itu, datang dengan idea-idea strategi dan menguji mereka, mengoptimumkan mereka, melaksanakan mereka dan aliran lengkap. Idea adalah bahawa pada akhir kursus anda harus dapat membuat beratus-ratus strategi perdagangan anda sendiri dan kemudian ia adalah terpulang kepada anda, apa yang anda melaksanakan dan apa yang anda tidak. jadi ia lebih mengenai kuasa pengetahuan daripada kuasa strategi.

Soalan: Adakah anda menyediakan rangkaian sosial alumni profesional?Jawapan: Kami sedang dalam proses membina komuniti sekarang yang eksklusif untuk semua peserta EPAT dan alumni. jadi ada dua perkara, satu yang eksklusif untuk mereka yang datang dengan banyak perkara dengan itu dan satu yang sudah terbuka untuk semua tetapi kita meningkatkannya sedikit untuk pengalaman yang ditingkatkan, yang akan datang tahun ini sendiri.

Kesimpulan

Artikel ini memberikan gambaran keseluruhan mengenai perdagangan algoritma, bidang utama yang perlu difokuskan, dan sumber yang boleh diterokai oleh peniaga yang serius untuk mempelajari perdagangan algoritma.

Langkah Seterusnya

Lihat cerita ini seorang peniaga algoritma yang bercita-cita tinggi yang menyelesaikan MBA dalam Kewangan dan belajar apa yang memberi inspirasi kepadanya untuk memilih Program Eksekutif dalam Perdagangan Algoritma (EPAT) untuk menjadi peniaga algoritma yang berjaya.

Juga, anda boleh menyemak kursus pendek kami mengenai Memulakan dengan Perdagangan Algoritma, ia merangkumi semua konsep asas perdagangan algoritma termasuk paradigma strategi, platform perdagangan, bahasa pengaturcaraan dan anda juga akan belajar cara menyediakan meja perdagangan Algo anda sendiri. Kursus ini juga akan memberi anda sijil bersama dari Quantinsti dan MCX.