양적 거래는 기관 거래자 만 접근 할 수 없습니다. 소매 상인들도 참여하고 있습니다. 알고리즘을 생성하려면 프로그래밍 기술이 권장되지만 항상 필요한 것은 아닙니다. 제공하는 입력을 기반으로 전략에 대한 프로그래밍 코드를 작성하는 프로그램 및 서비스를 사용할 수 있습니다. 프로그램 / 서비스에 의해 생성 된 코드는 거래 플랫폼에 연결되고 거래가 시작됩니다. 그러나 이러한 상황이 발생하기 전에 알고리즘을 원하는 알고리즘 트레이더는 알고리즘으로 달성하고자하는 대상과 방법을 정확하게 결정하는 여러 단계를 진행합니다.
기간과 제약
잘 프로그래밍 된 알고리즘은 자체적으로 실행될 수 있지만 일부 사람의 감독이 권장됩니다. 따라서 모니터링 할 수있는 기간과 거래 빈도를 선택하십시오. 풀 타임 직업을 가지고 있고 일하는 동안 일분 차트로 하루에 수백 건의 거래를하도록 알고리즘이 프로그래밍되어 있다면 이상적이지 않을 수 있습니다. 당신은 당신의 거래에 대해 약간 장기적인 기간을 선택하고 거래 빈도를 줄여서 탭을 유지할 수 있습니다.
알고리즘의 테스트 단계에서 수익성이 있다고해서 계속해서 수익을 창출 할 수는 없습니다. 때로는 결과가 더 이상 제대로 작동하지 않는 것으로 밝혀지면 거래 알고리즘을 시작하고 변경해야합니다. 또한 알고리즘 거래를 수행하는 사람은 누구나 동의해야합니다.
재정적 제약도 문제입니다. 커미션은 고주파 거래 전략으로 매우 빠르게 진행되므로, 가장 저렴한 중개인을 보유하고 있는지 확인하고 각 트레이드의 수익 잠재력이 해당 커미션을 하루에 여러 번 지불하도록 보증합니다. 초기 자본도 고려해야합니다. 다른 시장과 금융 상품에는 다른 금액의 자본이 필요합니다. 주간 거래 주식의 경우 최소 $ 25, 000가 필요하지만 (권장 사항이 더 권장 됨) 외환 또는 선물 거래는 잠재적으로 적은 금액으로 시작할 수 있습니다.
시장 제약은 또 다른 문제입니다. 모든 시장이 알고리즘 거래에 적합한 것은 아닙니다. 알고리즘이 생성 할 주문을 처리하기 위해 유동성이 충분한 주식, ETF, 외환 쌍 또는 선물을 선택하십시오.
전략 개발 또는 조정
재무 및 시간 제약이 이해되면 프로그래밍 할 수있는 전략을 개발하거나 세부 조정하십시오. 수동으로 거래하는 전략이있을 수 있지만 쉽게 코딩 할 수 있습니까? 전략이 규칙이 아닌 주관적이라면 전략을 프로그래밍하는 것이 불가능할 수 있습니다. 규칙 기반 전략은 수량화 가능한 데이터 또는 가격 변동을 기반으로 한 항목, 중지 손실 및 가격 목표를 포함한 전략으로 코딩하기가 가장 쉽습니다.
규칙 기반 전략은 쉽게 복사하고 테스트 할 수 있으므로 자신 만의 아이디어가 없다면 자유롭게 사용할 수 있습니다. Quantpedia는 다양한 양적 거래 방법에 대한 학술 논문 및 거래 결과를 제공하는 그러한 자료 중 하나입니다. 설명 된 규칙을 코딩 한 다음 과거 및 현재 데이터의 수익성을 테스트 할 수 있습니다. 알고리즘을 코딩하려면 프로그래밍 기술이나 소프트웨어 또는 코딩 할 수있는 사람이 필요합니다.
거래 알고리즘 테스트
가장 중요한 단계는 테스트입니다. 거래 전략이 코딩되면 테스트되기 전에는 실제 자본과 거래하지 마십시오. 테스트에는 알고리즘이 과거 가격 데이터에서 실행되도록하여 알고리즘이 수천 건의 거래에서 어떻게 수행되었는지 보여줍니다. 과거 테스트 단계에서 수익성이 높고 최대 다운 다운, 승률, 파멸 위험과 같은 위험 허용 범위에 대해 생성 된 통계가 수용 가능한 경우 데모 계정에서 라이브 조건에서 알고리즘을 테스트합니다. 다시 한번, 이 단계는 수백 개의 거래를 생성하여 성과에 액세스 할 수있게합니다.
알고리즘이 역사적인 가격 데이터에 대해 수익성이 있고 라이브 데모 계정을 거래하는 경우 실제 자본을 거래하지만 조심스럽게 거래하십시오. 알고리즘 순서는 실제로 시장에 영향을 미치고 미끄러짐을 유발할 수 있기 때문에 실시간 조건은 과거 또는 데모 테스트와 다릅니다. 검증 될 때까지 알고리즘은 실제 시장에서 작동하며, 테스트와 마찬가지로주의를 기울입니다.
지속적인 유지 보수
알고리즘이 테스트 중에 설정된 통계 매개 변수 내에서 작동하는 한 알고리즘 만 남겨 두십시오. 알고리즘은 감정없이 거래 할 수 있다는 이점이 있지만 알고리즘을 끊임없이 고민하는 거래자는 그 이점을 무효화합니다. 알고리즘에는주의가 필요합니다. 성능을 모니터링하고 시장 조건이 너무 많이 변경되어 알고리즘이 더 이상 작동하지 않으면 조정이 필요할 수 있습니다.
결론
알고리즘 거래는 밤새 부자로 만드는 잊을 수없는 노력이 아닙니다. 실제로, 양적 거래는 수동 거래만큼 많은 일을 할 수 있습니다. 알고리즘을 만들려면 시간, 재무 및 시장 제약 조건이 전략에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알고 그에 따라 계획하십시오. 현재 전략을보다 쉽게 프로그래밍 할 수있는 규칙 기반 전략으로 바꾸거나 이미 테스트 및 연구 된 정량적 방법을 선택하십시오. 그런 다음 과거 및 현재 데이터를 사용하여 자체 테스트 단계를 실행하십시오. 그것이 체크 아웃되면 조심스럽게 실제 돈으로 알고리즘을 실행하십시오. 필요한 경우 조정하지만 그렇지 않으면 작업을 수행하십시오.
