목차
- 트레이딩 로봇의 기능
- 주요 알고리즘 거래 도구
- 알고리즘 거래 전략
- 예비 연구를위한 설계
- 백 테스팅
- 알고리즘 트레이딩 디자인 최적화
- 라이브 실행
- 결론
많은 거래자들이 알고리즘 거래자가 되려고하지만 거래 로봇의 코딩에 어려움을 겪고 있습니다. 종종 이러한 거래자들은 온라인 알고리즘 코딩 정보가 체계적이지 않고 오해의 소지가있을뿐만 아니라 하룻밤의 번영에 대한 잘못된 약속을 발견 할 것입니다. 신뢰할 수있는 정보의 한 출처는 온라인 알고리즘 거래 과정 AlgoTrading101의 작성자 인 Lucas Liew가 제공 한 것입니다. 이 과정은 2014 년 10 월에 처음 시작한 이래 우수한 평가를 받았으며 8, 000 명 이상의 학생들이 참여했습니다.
이 프로그램은 알고리즘 거래의 기본 사항을 체계적으로 제시하는 데 중점을 둡니다. Liew는 알고리즘 거래가“빨리 부자가되는 계획이 아니라”는 사실을 잘 알고 있습니다. 아래에 요약 한 것은 자신 만의 알고리즘 거래 로봇을 설계, 구축 및 유지 관리하는 데 필요한 기본 사항입니다 (Liew와 그의 과정에서 도출).
로보 어드바이저의 부상
트레이딩 로봇의 기능
가장 기본적인 수준에서 알고리즘 거래 로봇은 금융 시장에서 매매 신호를 생성하고 실행할 수있는 컴퓨터 코드입니다. 이러한 로봇의 주요 구성 요소에는 구매 또는 판매시기를 알리는 진입 규칙, 현재 위치를 마감 할시기를 나타내는 종료 규칙 및 구매 또는 판매 수량을 정의하는 위치 크기 규칙이 포함됩니다.
주요 알고리즘 거래 도구
분명히, 당신은 컴퓨터와 인터넷 연결이 필요합니다. 그 후, 거래 전략을 코딩하기 위해 MetaQuotes Language 4 (MQL4)를 사용하는 전자 거래 플랫폼 인 MetaTrader 4 (MT4)를 실행하려면 Windows 또는 Mac 운영 체제가 필요합니다. MT4는 로봇을 만드는 데 사용할 수있는 유일한 소프트웨어는 아니지만 여러 가지 중요한 이점이 있습니다.
MT4의 주요 자산 클래스는 외환 (FX)이지만 CFD를 사용하여 주식, 주식 지수, 상품 및 비트 코인을 거래하는 데 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 다른 플랫폼과 달리 MT4를 사용하면 얻을 수있는 다른 이점으로는 배우기 쉽고 많은 FX 데이터 소스가 있으며 무료입니다.
불행하게도 MT4는 주식 및 선물 시장에서의 직접 거래를 허용하지 않으며 통계 분석을 수행하는 것은 부담이 될 수 있습니다. 그러나 MS Excel은 보충 통계 도구로 사용될 수 있습니다.
알고리즘 거래 전략
모든 알고리즘 거래 전략이 가져야하는 몇 가지 핵심 특성을 반영하는 것으로 시작하는 것이 중요합니다. 이 전략은 시장과 경제적 인 관점에서 근본적으로 건전하다는 점에서 신중해야합니다. 또한 전략 개발에 사용되는 수학적 모델은 올바른 통계 방법을 기반으로해야합니다.
다음으로, 로봇이 캡처하려는 정보를 결정하는 것이 중요합니다. 자동화 된 전략을 갖기 위해서는 로봇이 식별 가능하고 지속적인 시장 비 효율성을 파악할 수 있어야합니다. 알고리즘 거래 전략은 시장 행동을 이용하는 엄격한 규칙을 따르므로 일회성 시장 비 효율성이 발생하여 전략을 세우기에 충분하지 않습니다. 또한, 시장 비 효율성의 원인을 식별 할 수없는 경우, 전략의 성공 또는 실패가 우연에 의한 것인지 아닌지를 알 수있는 방법이 없습니다.
위의 사항을 염두에두고 알고리즘 거래 로봇의 설계를 알려주는 여러 가지 전략 유형이 있습니다. 여기에는 다음 (또는 이들의 조합)을 이용하는 전략이 포함됩니다.
- 거시 경제 뉴스 (예: 비농업 급여 또는 이자율 변동) 기본 분석 (예: 수익 데이터 또는 수입 발표 메모 사용) 통계 분석 (예: 상관 관계 또는 공적분) 기술 분석 (예: 이동 평균) 시장 미세 구조 (예: 차익 거래 또는 거래) 하부 구조)
예비 연구를위한 설계
이 단계는 자신의 개인적 특성에 맞는 전략을 개발하는 데 중점을 둡니다. 전략을 개발할 때 고려해야 할 개인 위험 프로파일, 시간 약속 및 거래 자본과 같은 요소가 모두 중요합니다. 그런 다음 위에서 언급 한 지속적인 시장 비 효율성을 식별 할 수 있습니다. 시장 비 효율성을 확인한 후 자신의 개인적 특성에 맞는 거래 로봇을 코딩 할 수 있습니다.
백 테스팅
이 백 테스팅 단계는 거래 로봇을 검증하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 코드를 확인하여 원하는 작업을 수행하고 다양한 시간 프레임, 자산 클래스 또는 다른 시장 조건, 특히 2008 글로벌 금융 위기와 같은 블랙 스완 유형 이벤트에서 수행되는 방식을 이해하는 것이 포함됩니다.
알고리즘 트레이딩 디자인 최적화
이제 작동하는 로봇을 코딩했으며이 단계에서 성능을 최대화하면서 과적 합 바이어스를 최소화하려고합니다. 성능을 최대화하려면 먼저 위험 및 보상 요소뿐만 아니라 일관성 (예: 샤프 비율)을 포착하는 우수한 성능 측정을 선택해야합니다. 로봇이 과거 데이터를 기반으로 너무 밀접한 경우 과도한 피팅 바이어스가 발생합니다. 이러한 로봇은 고성능이라는 착시를 줄 수 있지만 미래는 과거와 완전히 닮지 않으므로 실제로 실패 할 수 있습니다.
라이브 실행
이제 실제 돈을 사용할 준비가되었습니다. 그러나 경험할 수있는 정서적 기복에 대비하여 해결해야 할 몇 가지 기술적 문제가 있습니다. 이러한 문제에는 적절한 브로커를 선택하고 잠재적 해커 및 기술 중단 시간과 같은 시장 위험과 운영 위험을 모두 관리하는 메커니즘을 구현하는 것이 포함됩니다.
이 단계에서 로봇의 성능이 테스트 단계에서 경험 한 것과 유사한 지 확인하는 것도 중요합니다. 마지막으로, 로봇을 위해 설계된 시장 효율성이 여전히 존재하는지 확인하기 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다.
결론
전설적인 상품 거래자 인 리차드 데니스 (Richard Dennis)는 한 그룹의 학생들에게 5 년 만에 1 억 7 천 5 백만 달러 이상을 벌어 들인 개인 거래 전략을 가르쳤다는 것을 고려할 때, 경험이없는 거래자는 엄격한 지침을 배우고 완전히 될 수 있습니다. 성공적인 거래자. 그러나 이것은 놀라운 예 중 하나이며 초보자는 보통의 기대치를 가지고 있어야합니다.
성공하기 위해서는 일련의 지침을 따르는 것이 아니라 해당 지침의 작동 방식을 이해하는 것이 중요합니다. Liew는 알고리즘 거래의 가장 중요한 부분은“로봇이 작동하는 시장 조건 유형과 고장시기에 대한 이해”및“참가시기에 대한 이해”라고 강조합니다. 알고리즘 거래는 보상이 될 수 있지만 성공의 열쇠는 이해. 최소한의 이해로 높은 보상을 약속하는 모든 과정이나 교사는 중요한 경고 신호가되어야합니다.
