Algoritmické obchodování je dnes nejpopulárnějším druhem tradingu a oproti ručnímu obchodování je výhodnější, protože umožňuje obchodovat rychleji a přesněji.
Očekává se, že během prognózovaného období (2021–2026) poroste celosvětový trh algoritmického obchodování složeným ročním tempem (CAGR) zhruba 10 %.
Ať už jste tedy datový analytik, retailový trader, nebo inženýr, algoritmickému obchodování chce dnes porozumět prakticky každý. Pojďme si projít pět důvodů této touhy zvládnout algoritmický trading:
- Získat vysněnou práci v rozkvétajícím odvětví FinTech
- Vybudovat obchodní strategii založenou více na datech
- Založit vlastní algo-tradingový desk nebo poradenskou firmu
- Omezit manuální překážky spojené s obchodováním
- Řídit rizika efektivněji a pohodlněji
Získat vysněnou práci v rostoucím odvětví FinTech
Díky rychlým, přesným a bezpečným procesům je FinTech nejrychleji rostoucím oborem na světě. Algoritmické obchodování je odvětvím FinTech průmyslu, které přitahuje lidi hledající dobře placená místa a bonusy.
Právě kvůli tomuto známému faktu se chce algoritmické obchodování naučit spousta lidí. Měli by ale pamatovat na to, že v oboru existuje řada profesních rolí, například kvantitativní analytik, kvantitativní vývojář a podobně.
Ať už si vyberete jakoukoli roli, některé věci byste o algoritmickém obchodování měli znát. Patří mezi ně:
- Programovací jazyk
- Zkušenost s finančními trhy
- Správa dat
- Kvantitativní analýza
Vybudovat obchodní strategii založenou více na datech
Obchodování řízené daty je přesnější a nese nižší riziko ztráty. S pomocí dat můžete:
- Zkoumat historická tržní data
- Backtestovat obchodní strategie
- Sledovat několik finančních trhů současně a hledat nejlepší obchody
Nejdůležitější součástí procesu algoritmického obchodování jsou data. Datová analýza dokáže odhalit trendy na finančních trzích a poskytuje tak základ pro všechny obchodní nápady i vývoj strategií. Data jsou zkrátka palivem obchodování na finančních trzích.
Navíc v tradingu vždy platilo, že vyhrává „ten, kdo má k datům rychlý přístup". Samotný rychlý přístup ale nestačí – musíte se vyznat i ve správě dat, protože obojí je nezbytné.
S rychlým přístupem k datům, efektivní správou dat a jejich správným využitím tak lze na finančním trhu obchodovat s výrazným náskokem před ostatními a získat výhodu.
S pomocí umělé inteligence nebo strojového učení lze data rychle získávat a převádět na použitelné informace.
Pět kategorií datových produktů vypadá takto:
- Data v reálném čase (level 1, level 2, level 3 a tick-by-tick data)
- Snapshot data
- Data ke konci dne (EOD)
- Firemní data
- Historická data
Založit vlastní tradingový desk nebo poradenskou firmu
Abyste mohli založit vlastní tradingový desk nebo poradenskou společnost, musíte nejprve algoritmickému obchodování důkladně rozumět – bez toho se dál nepohnete.
Jakmile algoritmické obchodování dobře pochopíte, dokážete celý postup uplatňovat co nejefektivněji. A protože jde o byznys se zářnou budoucností, může vám tradingový desk zajistit náskok.
S rychlým růstem algoritmického obchodování po celém světě může být vlastní tradingový desk nebo poradenský byznys mimořádně užitečný a ziskový. Jako každé jiné podnikání ovšem vyžaduje kapitál, úsilí a rozsáhlé know-how.
Tradeři navíc na tradingové desky spoléhají právě kvůli jejich odborným znalostem a výsledkům.
Odstranit manuální překážky spojené s obchodováním
Proč algoritmické obchodování překonává to klasické? Ukázalo se, že obchodování přes algoritmy je rychlejší a přesnější, protože chyby nezpůsobují žádné lidské emoce. Navíc klesají transakční náklady, jelikož algoritmy dělají jen to, co je naučíte.
Podívejme se, jaké překážky algoritmické obchodování odstraňuje:
Emoce jako strach, chamtivost nebo euforie nepřebírají kontrolu.
U algoritmického obchodování si můžete být jisti, že emoce nepovedou ke špatným rozhodnutím ani při tvorbě obchodních strategií, ani při provádění obchodů. Algoritmické obchodování stojí čistě na logice a jeho cílem je maximalizovat zisk.
Snížení transakčních nákladů
Transakční náklady se díky algoritmickému obchodování snižují na minimum, protože algoritmy nepřeskakují v krátkém čase mezi obchody pod vlivem emocí. Algoritmus tedy pracuje přesně tak, jak má zadáno.
Řízení času při obchodování
Pokud jde o úsporu času, je algoritmické obchodování ideální volbou, protože sleduje a obchoduje na mnoha finančních trzích současně. Algoritmy provádějí obchody podle měnících se tržních podmínek, trendů a pokynů, jako je stop loss, stop limit a podobně.
Pomáhá připravit se na budoucnost.
Algoritmické obchodování je skvělý nástroj, jak být připraven na budoucnost – už jsme ukázali, jak rychle algoritmičtí tradeři v průběhu času sílí.
Řídit rizika efektivněji a pohodlněji
Řízení rizik je při obchodování zásadní, aby se člověk vyhnul nebezpečí ztrát z burzovních obchodů. Zahrnuje identifikaci, vyhodnocení a zmírnění rizik, která často nastávají, když se trh pohne opačným směrem, než se čekalo.
Proto je klíčové opírat svá očekávání o důkladný průzkum trhu a o zvážení všech hrozeb předem.
S pomocí algoritmického obchodování lze zavést následující metody řízení rizik:
Optimalizace portfolia
Optimalizace portfolia spočívá ve zkoumání portfolií s různým rozložením investic. K optimalizaci investic dochází vyhodnocením rizika a výnosu každého z portfolií.
Portfolio lze například analyzovat pomocí Sharpeho poměru, který u každé investice v portfoliu počítá nadvýnos vůči dodatečně podstoupenému riziku.
Portfolio pak lze optimalizovat tak, aby akcie s vyšším Sharpeho poměrem převažovaly nad těmi s nižším.
Hedging (zajištění)
Hedging je investiční technika sloužící k vyvážení možné ztráty, jinými slovy budoucích změn cen. K zajištění lze využít finanční produkty jako pojištění, futures kontrakty, swapy, opce a podobně.
Například na komoditní burze se obchodují futures kontrakty na rýži třídy A, přičemž každý kontrakt zní na 100 kg. Mani chce v posledním týdnu měsíce koupit 5 000 kg rýže třídy A, zatímco Russell chce ve stejném týdnu 5 000 kg rýže třídy A prodat.
Futures kontrakt tak vyhovuje oběma stranám, protože mezi nimi lze na trhu uzavřít obchod na 50 kontraktů.
Pravidlo 1 % a investiční pravidlo 2 %
Obchodní pravidla 1 % a 2 % říkají, že maximální riziko podstoupené v jediném obchodě by mělo činit 1 %, případně 2 %. Vyhnete se tak obrovské ztrátě, která by jinak mohla nastat.
Například s využitím ukazatele beta, který měří volatilitu, se lze obchodu vyhnout, pokud riziko investice do akcie přesahuje 2 %.
Sledování finančních trhů pomocí špičkových technologií
K odhalení nejlepších obchodních příležitostí by se obchody měly sledovat pomocí umělé inteligence, jako je strojové učení. Algoritmy například pomocí technik strojového učení monitorují různé finanční trhy a aktiva a hledají nejziskovější obchodní možnosti.
Vyhýbání se nejednoznačným obchodním setupům
Když používáte klouzavé indikátory jako EMA, MA a podobně a jeden z nich ukazuje jasný obchodní setup, který ale nesouhlasí se setupy ostatních indikátorů, vzniká zmatek.
V takovém případě je rozumné počkat na správný obchod a nedělat žádná rozhodnutí, pokud si nejste jistí. Například když EMA nesouhlasí s MA, je třeba před vstupem do obchodů vyčkat na správnou obchodní situaci.
Stop loss
Stop loss je nákupní nebo prodejní příkaz, který se aktivuje, jakmile cena akcie dosáhne předem stanovené ceny, takzvané stop ceny. Trader díky tomu nemusí trh neustále sledovat.
Pokud jste například koupili akcii XYZ za 50 dolarů za kus a obáváte se, že by její cena mohla klesnout, můžete využít příkaz stop loss. Klesne-li cena pod určitou úroveň, může stop loss naznačit, že je čas prodat. Řekněme, že cenu nastavíte na 45 dolarů za akcii – pod touto hranicí algoritmus aktivum prodá, aby se ochránil před větší ztrátou.
Závěrem
Cílem tohoto článku bylo jednoduše představit pět nejdůležitějších důvodů, proč se algoritmické obchodování v dnešní době stává populárním. Zároveň jsme chtěli ukázat, čím se tento sofistikovaný přístup k obchodování liší od tradičního ručního tradingu.
Pokud se chcete algoritmické obchodování naučit, mrkněte na průvodce od Hafizebota.