Algoritmisk handel er i dag den mest populære form for trading, og den er mere fordelagtig end manuel handel, fordi den gør det muligt at handle hurtigere og mere præcist.
I prognoseperioden (2021-2026) forventes det globale marked for algoritmisk handel at vokse med en CAGR på omkring 10 %.
Derfor vil stort set alle i disse dage forstå algoritmisk handel – uanset om du er dataanalytiker, privat investor eller ingeniør. Lad os gennemgå de fem grunde til denne store interesse for at mestre algoritmisk handel:
- At få drømmejobbet i den blomstrende FinTech-sektor
- At opbygge en mere datadrevet handelsstrategi
- At etablere sin egen algo-tradingdesk eller konsulentvirksomhed
- At mindske de manuelle forhindringer ved handel
- At styre risici mere effektivt og bekvemt
At få drømmejobbet i det voksende FinTech-område
Takket være hurtige, præcise og sikre processer er FinTech det hurtigst voksende område i verden. Algoritmisk handel er en gren af FinTech-branchen, der tiltrækker folk på jagt efter vellønnede jobs og bonusser.
Mange vil lære algoritmisk handel netop af denne velkendte grund, men de skal huske, at der findes mange forskellige roller, såsom kvantitativ analytiker, kvantitativ udvikler og så videre.
Uanset hvilken rolle du vælger, er der nogle ting, du bør forstå om algoritmisk handel. De omfatter:
- Et programmeringssprog
- Erfaring med de finansielle markeder
- Datahåndtering
- Kvantitativ analyse
At opbygge en mere datadrevet handelsstrategi
Datadrevet handel er mere præcis og har en lavere risiko for tab. Med data i hånden kan du:
- Undersøge historiske markedsdata
- Backteste handelsstrategier
- Overvåge flere finansielle markeder på samme tid for at finde de bedste handler
Data er det vigtigste element i den algoritmiske handelsproces. Dataanalyse kan afdække tendenser på de finansielle markeder og danner dermed grundlaget for alle handelsidéer og strategiudvikling. Kort sagt er data brændstoffet for handel på de finansielle markeder.
Desuden har det i trading altid handlet om "den, der har hurtig adgang til data". Men hurtig adgang gør det ikke alene – du skal også have styr på datahåndtering, for begge dele er afgørende.
Med hurtig adgang til data, effektiv datahåndtering og korrekt anvendelse af data kan man derfor handle på de finansielle markeder et godt stykke foran andre og opnå en fordel.
Ved hjælp af kunstig intelligens eller machine learning kan data hentes hurtigt og omdannes til brugbar information.
De fem kategorier af dataprodukter er:
- Realtidsdata (level 1, level 2, level 3 og tick-by-tick-data)
- Snapshotdata
- End of day-data (EOD)
- Virksomhedsdata
- Historiske data
At etablere sin egen tradingdesk eller konsulentvirksomhed
For at etablere din egen tradingdesk eller konsulentvirksomhed skal du først have en grundig forståelse af algoritmisk handel – uden den kommer du ingen vegne.
Når du har et godt greb om algoritmisk handel, kan du følge metoden så effektivt som muligt. Da det er en forretning med en lys fremtid, kan en tradingdesk give dig et forspring.
Med den hastige vækst i algoritmisk handel verden over kan det være yderst nyttigt og profitabelt at eje en tradingdesk eller konsulentvirksomhed. Som enhver anden virksomhed kræver det dog kapital, en stor indsats og omfattende ekspertise at etablere sin egen tradingdesk eller konsulentvirksomhed.
Dertil kommer, at tradere stoler på tradingdesks netop på grund af deres faglige viden og resultater.
At fjerne de manuelle forhindringer ved handel
Når algoritmisk handel overgår konventionel handel, skyldes det, at handel via algoritmer har vist sig at være hurtigere og mere præcis, da der ikke er menneskelige følelser til at forårsage fejl. Desuden reduceres transaktionsomkostningerne, fordi algoritmer kun gør, hvad de har lært.
Lad os se på, hvilke forhindringer algoritmisk handel rydder af vejen:
Følelser som frygt, grådighed eller eufori tager ikke over.
Med algoritmisk handel kan man være sikker på, at følelser ikke fører til dårlige beslutninger, hverken når handelsstrategier udvikles, eller når handler udføres. Algoritmisk handel bygger udelukkende på logik og sigter mod at maksimere profitten.
Lavere transaktionsomkostninger
Transaktionsomkostningerne holdes på et minimum med algoritmisk handel, da algoritmer ikke springer fra handel til handel på kort tid på grund af følelsesmæssige påvirkninger. En algoritme arbejder altså præcis, som den har fået besked på.
Tidsstyring, når du handler
Når det gælder om at spare tid, er algoritmisk handel den ideelle løsning, da den overvåger og handler på mange finansielle markeder samtidig. Algoritmer udfører handler baseret på skiftende markedsforhold, tendenser og instruktioner som stop loss, stop limit og så videre.
Den hjælper dig med at blive klar til fremtiden.
Algoritmisk handel er et fantastisk redskab til at være fremtidssikret – vi har allerede vist, hvor hurtigt algoritmiske tradere bliver stærkere og stærkere med tiden.
At styre risici mere effektivt og bekvemt
Risikostyring i trading er afgørende for at undgå faren for at lide tab på handler på aktiemarkedet. Risikostyring omfatter at identificere, vurdere og afbøde risici, som ofte opstår, når markedet bevæger sig i den modsatte retning af forventningerne.
Derfor er det vigtigt at basere sine forventninger på en grundig markedsanalyse og først efter at have taget højde for alle farer.
Følgende metoder til risikostyring kan gennemføres ved hjælp af algoritmisk handel:
Porteføljeoptimering
Porteføljeoptimering går ud på at undersøge porteføljer med forskellige investeringsfordelinger. Optimeringen af investeringerne sker ved at vurdere risiko og afkast for hver enkelt portefølje.
En portefølje kan for eksempel analyseres med Sharpe ratio, som beregner merafkastet i forhold til den ekstra risiko, der er taget, for hver investering i porteføljen.
Porteføljen kan dermed optimeres, så aktier med en højere Sharpe ratio fylder mere end aktier med en lavere.
Hedging
Hedging er en investeringsteknik, der bruges til at imødegå et muligt tab – med andre ord fremtidige prisændringer. Man kan afdække sig med finansielle produkter som forsikringer, futureskontrakter, swaps, optioner og så videre.
For eksempel handles futureskontrakter på ris af kvalitet A på et råvaremarked, hvor hver kontrakt lyder på 100 kg. Mani ønsker at købe 5.000 kg ris af kvalitet A i månedens sidste uge, mens Russell ønsker at sælge 5.000 kg ris af kvalitet A i samme uge.
Futureskontrakten passer dermed begge parter, da der kan gennemføres en handel på 50 kontrakter mellem de to parter på markedet.
1 %-reglen og 2 %-investeringsreglen
1 %- og 2 %-handelsreglerne siger, at den maksimale risiko på en enkelt handel bør være enten 1 % eller 2 %. På den måde undgår du det enorme tab, der ellers kunne opstå.
Ved for eksempel at bruge beta, et mål for volatilitet, kan man undlade at handle, hvis risikoen ved at investere i en aktie overstiger 2 %.
At holde øje med de finansielle markeder med den nyeste teknologi
For at finde de bedste handelsmuligheder bør handler følges med kunstig intelligens såsom machine learning. Ved hjælp af machine learning-teknikker overvåger algoritmerne for eksempel forskellige finansielle markeder og aktiver for at finde de mest profitable handelsmuligheder.
At undgå tvetydige handelsopsætninger
Når du bruger glidende indikatorer som EMA, MA og lignende, og en af dem viser en klar handelsopsætning, som ikke stemmer overens med de andre indikatorers opsætninger, skaber det forvirring.
I sådan et tilfælde er det klogt at vente på den rette handel og undlade at træffe beslutninger, hvis du er i tvivl. Hvis EMA for eksempel ikke stemmer overens med MA, må man vente på de rette handelsbetingelser, før man går ind i handler.
Stop loss
En stop loss-ordre er en købs- eller salgsordre, der udløses, når aktiekursen rammer en forudbestemt pris, kendt som stopprisen. Det gør, at traderen ikke behøver at overvåge markedet konstant.
Hvis du for eksempel har købt aktien XYZ til 50 dollars pr. aktie og er bekymret for, at kursen kan falde, kan du bruge en stop loss-ordre. Falder prisen under et bestemt niveau, kan stop loss-ordren signalere, at det er tid til at sælge. Lad os sige, at du sætter prisen til 45 dollars pr. aktie – under det niveau sælger algoritmen aktivet for at beskytte sig mod et større tab.
Konklusion
Denne artikel havde blot til formål at fremhæve de fem vigtigste grunde til, at algoritmisk handel er ved at blive populær i disse dage. Derudover skulle den vise dig, hvad der adskiller denne avancerede handelstilgang fra traditionel manuel handel.
Vil du lære algoritmisk handel, kan du kigge i guiderne fra Hafizebot.