Définition Des Stratégies De Négociation Algorithmique

Algorithmic Trading Qu'est-ce que Algorithmic Trading? Algorithmic trading, également appelé trading d'algo et négociation de boîte noire, est un système commercial qui utilise des modèles mathématiques avancés et complexes et des formules pour prendre des décisions à grande vitesse et des transactions sur les marchés financiers. Le trading algorithmique implique l'utilisation de programmes informatiques rapides et d'algorithmes complexes pour créer et déterminer des stratégies de trading pour un rendement optimal. BREAKING DOWN Trading Algorithmique Certaines stratégies d'investissement et stratégies de négociation comme l'arbitrage. La propagation d'intermarche, la mise en marché et la spéculation peuvent être améliorées grâce à la négociation algorithmique. Les plateformes électroniques peuvent exploiter complètement les stratégies d'investissement et de négociation par le biais de la négociation algorithmique. En tant que tels, les algorithmes sont capables d'exécuter des instructions de négociation dans des conditions particulières de prix, de volume et de calendrier. L'utilisation de la négociation algorithmique est le plus couramment utilisé par les grands investisseurs institutionnels en raison de la grande quantité d'actions qu'ils achètent tous les jours. Des algorithmes complexes permettent à ces investisseurs d'obtenir le meilleur prix possible sans affecter de façon significative le cours des actions et l'augmentation des coûts d'achat. Arbitrage est la différence des prix du marché entre deux entités différentes. L'arbitrage est couramment pratiqué dans les entreprises mondiales. Par exemple, les entreprises peuvent profiter de fournitures ou de main-d'œuvre moins chères d'autres pays. Ces entreprises sont en mesure de réduire les coûts et d'augmenter les profits. L'arbitrage peut également être utilisé dans le négoce des futures SampP et des titres SampP 500. Il est typique pour les futures SampP et SampP 500 stocks de développer des différences de prix. Lorsque cela se produit, les actions négociées sur les marchés du NASDAQ et de la Bourse de New York sont soit en retard, soit en avance sur les futurs SampP, ce qui offre une occasion d'arbitrage. Trading algorithmique à haute vitesse peut suivre ces mouvements et profiter des différences de prix. Trading avant le rééquilibrage du fonds d'indice Les épargnes de retraite comme les fonds de pension sont principalement investies dans des fonds communs de placement. Les fonds indiciels des fonds communs de placement sont régulièrement ajustés pour correspondre aux nouveaux cours des fonds sous-jacents aux actifs. Avant cela, les instructions de négociation préprogrammées sont déclenchées par des stratégies algorithmiques de négociation soutenue, qui peuvent transférer les bénéfices des investisseurs aux négociants algorithmiques. Réversion moyenne La réversion moyenne est la méthode mathématique qui calcule la moyenne des prix des hauts et des bas temporaires des titres. Le trading algorithmique calcule cette moyenne et le bénéfice potentiel du mouvement du prix des titres, car il s'éloigne ou va vers le prix moyen. Les épargnants profitent de la négociation de la propagation bid-ask le plus rapidement possible plusieurs fois par jour. Les mouvements des prix doivent être inférieurs à la marge de sécurité. Ces mouvements se produisent en quelques minutes ou moins, donc le besoin de décisions rapides, qui peuvent être optimisés par des formules de trading algorithmique. D'autres stratégies optimisées par trading algorithmique incluent la réduction des coûts de transaction et d'autres stratégies concernant les pools sombres. algorithmic Un ensemble fini d'instructions non ambiguës qui, étant donné un ensemble de conditions initiales, peut être exécuté dans une séquence prescrite pour atteindre un certain but et qui a un Reconnaissable des conditions finales. Alx2032gorithx2032mic (-rx12d th x2032mx12dk) adj. Histoire de mot: En raison de sa popularité au cours du siècle dernier, on pourrait figurer algorithme pour une nouvelle monnaie. La source de l'algorithme n'est cependant pas la Silicon Valley, mais Khwarizm, une région proche de la mer d'Aral en Asie du centre-sud et le lieu de naissance du mathématicien Muhammad ibn-Musa al-Khwarizmi (780-850). Al-Khwarizmi, le Khwarizmian, qui plus tard vécut à Bagdad, écrivit un traité sur ce qu'on appelle l'algorithme, ou l'utilisation de chiffres arabes pour le calcul mathématique. En dépit du nom par lequel les chiffres arabes sont connus en Europe, ces symboles, ainsi que les méthodes pour les utiliser, ont été effectivement développés dans l'Inde ancienne. Les Européens ont appris à utiliser les chiffres, cependant, à travers des traités écrits en arabe par des mathématiciens travaillant dans le monde musulman. Algorisme, le mot anglais pour le calcul avec des chiffres arabes, est dérivé du nom d'Al-Khwarizmis. Le mot algorithme est originaire d'une variante orthographe d'algorithme, probablement sous l'influence du mot arithmétique ou de sa source grec arithmos, nombre. Avec le développement de dispositifs mécaniques sophistiqués de calcul au 20ème siècle, l'algorithme a été adopté comme un mot commode pour une procédure mathématique récursive, les ordinateurs stock-in-trade. Dans sa nouvelle vie comme terme informatique, l'algorithme, qui n'est plus une variante de l'algorithme, nous rappelle néanmoins la dette que la technologie moderne doit aux scientifiques et aux savants des temps anciens et médiévaux. Le BattleFin Group, LLC (BattleFin), premier réseau mondial de pairs pour l'identification et la mise en valeur de nouveaux managers pour les investisseurs débutants, et Algorithmic Traders Association (ATA) , L'organisation professionnelle leader mondial avec 118 000 membres et centre de ressources pour la discussion de la stratégie de négociation algorithmique, les méthodes, les logiciels et l'analyse technique, ont annoncé leur partenariat pour ouvrir l'accès à l'Incubateur BattleFin à la communauté ATA. (FPL) a annoncé que le FIX Algorithmique (FIX) a annoncé que le FIX Algorithmique (FIX) a annoncé que le FIX Algorithmique (FIXatdl (SM)) est entré dans sa phase bêta en prévision de sa sortie finale prévue pour fin 2007. HCMI a annoncé aujourd'hui la sortie de HFT Alert, le premier logiciel en temps réel conçu pour détecter les systèmes de trading à haute fréquence et algorithmique. NEW YORK - Aujourd'hui, Citi a annoncé qu'elle a lancé une plate-forme de négociation algorithmique de prochaine génération pour ses clients institutionnels de négociation d'actions. NEW YORK - L'entreprise mondiale d'actions d'UBS (NYSE: UBS) a annoncé aujourd'hui le lancement de la négociation algorithmique pour les clients internationaux À la Bourse de Bovespa au Brésil. Partenariat de KoscomProgress fait de la plate-forme Apama le premier système commercial commercial Algorithmique disponible en Corée Produits de levier Nouvelle internationalisation Dispose d'un leader dans les systèmes de gestion d'exécution algorithmique multi-actifs, a annoncé aujourd'hui avoir été nommé par FX Week pour la quatrième année consécutive en tant que Meilleur fournisseur Algorithmic Trading Technology Sur le marché des changes. 6 PRNewswire / - FirstCall - 6 novembre 2006 - Le trading algorithmique est devenu largement utilisé dans le marché d'aujourd'hui, mais de nombreuses entreprises doivent encore découvrir comment les algorithmes peuvent s'étendre au-delà de l'exécution efficace à la génération de alpha. Basics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples An Algorithme est un ensemble spécifique d'instructions clairement définies visant à réaliser une tâche ou un processus. Le trading algorithmique (trading automatisé, black-box trading ou simplement algo-trading) est le processus d'utilisation d'ordinateurs programmés pour suivre un ensemble défini d'instructions pour placer un métier afin de générer des profits à une vitesse et une fréquence qui est impossible pour un Commerçant humain. Les ensembles de règles définis sont basés sur le calendrier, le prix, la quantité ou tout modèle mathématique. En dehors des opportunités de profit pour le trader, algo-trading rend les marchés plus liquides et rend le trading plus systématique en excluant les impacts émotionnels de l'homme sur les activités de trading. Supposons qu'un commerçant respecte ces critères commerciaux simples: Achetez 50 actions d'un stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours dépasse la moyenne mobile de 200 jours Vendez les actions du stock lorsque sa moyenne mobile de 50 jours est inférieure à la moyenne mobile de 200 jours En utilisant cet ensemble de deux instructions simples, il est facile d'écrire un programme informatique qui surveillera automatiquement le prix des actions (et les indicateurs de la moyenne mobile) et placer les ordres d'achat et de vente lorsque les conditions définies sont remplies. Le commerçant n'a plus besoin de garder une montre pour les prix et les graphiques en direct, ou de passer les commandes manuellement. Le système de trading algorithmique le fait automatiquement pour lui, en identifiant correctement l'opportunité de négociation. (Pour en savoir plus sur les moyennes mobiles, voir: Les moyennes mobiles simples font ressortir les tendances.) Algo-trading offre les avantages suivants: Des métiers exécutés aux meilleurs prix possibles Des placements instantanés et précis (Voir l'exemple de défaillance de mise en œuvre ci-dessous) Contrôles automatisés simultanés sur de multiples conditions de marché Réduction du risque d'erreurs manuelles lors de la mise en place des opérations Backtest de l'algorithme, basé sur les données historiques et en temps réel disponibles Réduit La possibilité d'erreurs par les commerçants humains basé sur des facteurs émotionnels et psychologiques La plus grande partie de l'actualisation d'aujourd'hui est le commerce de haute fréquence (HFT), qui tente de capitaliser sur la mise en place d'un grand nombre de commandes à des vitesses très rapides sur plusieurs marchés et multiples décisions Paramètres, sur la base d'instructions préprogrammées. Algo-trading est utilisé dans de nombreuses formes d'activités de trading et d'investissement, y compris: Les investisseurs à moyen ou long terme ou les sociétés d'achat (fonds de pension , Les fonds communs de placement, les compagnies d'assurance) qui achètent des actions en grandes quantités, mais qui ne veulent pas influencer les cours des actions avec des investissements discrets et volumineux. Les commerçants à court terme et les vendeurs participants (market makers, spéculateurs et arbitraires) bénéficient de l'exécution automatisée du commerce, en plus, de l'aide à la négociation pour créer une liquidité suffisante pour les vendeurs sur le marché. Les traders systématiques (adeptes de la tendance, pairs traders, hedge funds, etc.) trouvent qu'il est beaucoup plus efficace de programmer leurs règles commerciales et de laisser le programme échanger automatiquement. Le trading algorithmique offre une approche plus systématique du commerce actif que les méthodes basées sur l'intuition ou l'instinct des commerçants humains. Stratégies de trading algorithmique Toute stratégie de trading algorithmique nécessite une opportunité identifiée qui est rentable en termes d'amélioration des bénéfices ou de réduction des coûts. Voici les stratégies de trading courantes utilisées dans le commerce d'algo: Les stratégies de négociation algorithmiques les plus courantes suivent les tendances des moyennes mobiles. Canaux. Les mouvements du niveau des prix et les indicateurs techniques connexes. Ce sont les stratégies les plus faciles et les plus simples à mettre en œuvre grâce à la négociation algorithmique parce que ces stratégies n'impliquent pas de faire des prévisions ou des prévisions de prix. Les métiers sont initiés en fonction des tendances souhaitables. Qui sont faciles et simples à mettre en œuvre par des algorithmes sans entrer dans la complexité de l'analyse prédictive. L'exemple susmentionné de moyenne mobile de 50 et 200 jours est une tendance populaire suivant la stratégie. L'achat d'un stock dual coté à un prix inférieur sur un marché et simultanément le vendre à un prix plus élevé sur un autre marché offre le différentiel de prix comme un profit sans risque Ou l'arbitrage. La même opération peut être répliquée pour les actions par rapport aux instruments à terme, car les écarts de prix existent de temps à autre. La mise en œuvre d'un algorithme permettant d'identifier ces écarts de prix et de passer les ordres permet des possibilités rentables de manière efficace. Les fonds indiciels ont défini des périodes de rééquilibrage pour aligner leurs avoirs sur leurs indices de référence respectifs. Cela crée des opportunités rentables pour les négociateurs algorithmiques, qui capitalisent sur les métiers attendus qui offrent 20-80 points de base des bénéfices en fonction du nombre d'actions dans le fonds indice, juste avant le rééquilibrage du fonds d'indice. Ces transactions sont initiées via des systèmes de négociation algorithmique pour une exécution en temps opportun et les meilleurs prix. Un grand nombre de modèles mathématiques éprouvés, comme la stratégie de négociation neutre, qui permettent de négocier sur la combinaison d'options et de sa sécurité sous-jacente. Où les métiers sont placés pour compenser les deltas positifs et négatifs afin que le delta du portefeuille soit maintenu à zéro. La stratégie de réversion moyenne est basée sur l'idée que les prix élevés et bas d'un actif sont un phénomène temporaire qui revient à leur valeur moyenne périodiquement. L'identification et la définition d'une fourchette de prix et l'implémentation d'un algorithme basé sur ce qui permet de commerces à être placés automatiquement lorsque le prix de l'actif casse dans et hors de sa fourchette définie. La stratégie de prix moyens pondérée en volume décompose une grande commande et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des profils de volume historiques spécifiques. L'objectif est d'exécuter la commande proche du prix moyen pondéré en volume (VWAP), profitant ainsi au prix moyen. La stratégie de prix moyens pondérée en fonction du temps décompose un ordre important et libère des morceaux plus petits déterminés dynamiquement de l'ordre sur le marché en utilisant des intervalles de temps répartis uniformément entre une heure de début et une heure de fin. L'objectif est d'exécuter l'ordre proche du prix moyen entre les heures de début et de fin, minimisant ainsi l'impact sur le marché. Jusqu'à ce que l'ordre commercial soit pleinement rempli, cet algorithme continue à envoyer des ordres partiels, selon le taux de participation défini et selon le volume négocié sur les marchés. La stratégie des étapes associées envoie des ordres à un pourcentage de volume de marché défini par l'utilisateur et augmente ou diminue ce taux d'activité lorsque le cours d'actions atteint les niveaux définis par l'utilisateur. La stratégie de réduction de la mise en œuvre vise à minimiser le coût d'exécution d'une commande en négociant sur le marché en temps réel, ce qui permet d'économiser sur le coût de la commande et de bénéficier du coût d'opportunité d'une exécution retardée. La stratégie permettra d'augmenter le taux de participation ciblé lorsque le cours des actions se déplace favorablement et de la diminuer lorsque le cours des actions se déplace négativement. Il existe quelques classes spéciales d'algorithmes qui tentent d'identifier les événements de l'autre côté. Ces algorithmes de reniflement, utilisés, par exemple, par un fabricant de marché côté vente ont l'intelligence intégrée pour identifier l'existence de tous les algorithmes sur le côté d'achat d'une grande commande. Une telle détection grâce à des algorithmes aidera le market maker à identifier de grandes opportunités de commandes et lui permettra de bénéficier en remplissant les commandes à un prix plus élevé. Cela est parfois identifié comme avant-courir de haute technologie. (Pour en savoir plus sur le commerce à haute fréquence et les pratiques frauduleuses, consultez: Si vous achetez des actions en ligne, vous êtes impliqué dans HFT.) Exigences techniques pour Algorithmic Trading Mettre en œuvre l'algorithme à l'aide d'un programme informatique est la dernière partie. Le défi consiste à transformer la stratégie identifiée en un processus informatique intégré qui a accès à un compte de négociation pour passer des commandes. Ce qui suit sont nécessaires: Connaissance de la programmation informatique pour programmer la stratégie de négociation requise, programmeurs embauchés ou logiciel de trading pré-fabriqué Connectivité réseau et accès aux plateformes de négociation pour placer les ordres Accès aux flux de données de marché qui seront surveillés par l'algorithme pour les opportunités de placer La capacité et l'infrastructure de backtest le système une fois construit, avant qu'il ne vienne en direct sur les marchés réels Données historiques disponibles pour backtesting, en fonction de la complexité des règles implémentées dans l'algorithme Voici un exemple complet: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) et la Bourse de Londres (LSE). Lets construire un algorithme pour identifier les opportunités d'arbitrage. En raison de la différence d'une heure, AEX ouvre une heure plus tôt que LSE, suivie par les deux bourses échangeant simultanément pour les prochaines heures et ensuite le commerce seulement dans LSE pendant La dernière heure à la clôture d'AEX Peut-on explorer la possibilité de négociation d'arbitrage sur les actions Royal Dutch Shell cotées sur ces deux marchés en deux monnaies différentes Un programme informatique qui peut lire les prix du marché actuel Prix des flux de LSE et AEX A forex taux feed for Taux de change GBP-EUR Capacité de placement de commande qui peut acheminer l'ordre à l'échange correct Possibilité de back-testing sur des flux de prix historiques Le programme d'ordinateur devrait effectuer les opérations suivantes: . Convertir le prix d'une devise à une autre. S'il existe un écart de prix assez important (en actualisant les coûts de courtage) qui donne lieu à une occasion rentable, Désiré, le bénéfice d'arbitrage suivra Simple et facile Cependant, la pratique du trading algorithmique n'est pas si simple à maintenir et à exécuter. Rappelez-vous, si vous pouvez placer un commerce algo-généré, peuvent donc les autres participants du marché. Par conséquent, les prix fluctuent en millisecondes et même en microsecondes. Dans l'exemple ci-dessus, que se passe-t-il si votre commerce d'achat est exécuté, mais ne vend pas de commerce que les prix de vente changent au moment où votre commande frappe le marché Vous finirez par assis avec une position ouverte. Rendant votre stratégie d'arbitrage sans valeur. Il existe des risques et des défis supplémentaires: par exemple, les risques de défaillance du système, les erreurs de connectivité réseau, les délais entre les ordres et l'exécution et, surtout, les algorithmes imparfaits. Plus un algorithme est complexe, plus le backtesting est nécessaire avant d'être mis en action. L'analyse quantitative d'une performance algorithmique joue un rôle important et doit être examinée de manière critique. Son excitant pour aller pour l'automatisation assistée par des ordinateurs avec une idée de gagner de l'argent sans effort. Mais il faut s'assurer que le système est bien testé et que les limites requises sont fixées. Les commerçants analytiques devraient envisager d'apprendre les systèmes de programmation et de construction par eux-mêmes, d'être confiants dans la mise en œuvre des stratégies de droite à toute épreuve. L'utilisation prudente et les tests approfondis d'algo-trading peuvent créer des opportunités rentables.