Algoritmisch handelen is tegenwoordig de populairste vorm van traden, en het is voordeliger dan handmatig handelen omdat je er sneller en nauwkeuriger mee kunt traden.
Tijdens de prognoseperiode (2021-2026) zal de wereldwijde markt voor algoritmisch handelen naar verwachting groeien met een CAGR van ongeveer 10%.
Of je nu data-analist, particuliere belegger of ingenieur bent: vrijwel iedereen wil tegenwoordig algoritmisch handelen begrijpen. Laten we de vijf redenen achter deze fascinatie doornemen:
- Een droombaan bemachtigen in de bloeiende FinTech-sector
- Een meer datagedreven handelsstrategie opzetten
- Een eigen algo-tradingdesk of adviesbureau beginnen
- Handmatige obstakels bij het handelen wegnemen
- Risico's effectiever en gemakkelijker beheersen
Een droombaan bemachtigen in het groeiende FinTech-domein
Dankzij snelle, nauwkeurige en veilige processen is FinTech het snelst groeiende domein ter wereld. Algoritmisch handelen is een tak van de FinTech-industrie die mensen aantrekt die op zoek zijn naar goedbetaalde banen en bonussen.
Veel mensen willen om deze bekende reden algoritmisch handelen leren, maar ze moeten wel bedenken dat er veel verschillende functies bestaan, zoals quantitative analyst, quantitative developer, enzovoort.
Welke rol je ook kiest, er zijn een paar dingen die je over algoritmisch handelen moet weten. Denk aan:
- Een programmeertaal
- Ervaring met de financiële markten
- Databeheer
- Kwantitatieve analyse
Een meer datagedreven handelsstrategie opzetten
Datagedreven handelen is nauwkeuriger en kent een lager verliesrisico. Met behulp van data kun je:
- Historische marktdata onderzoeken
- Handelsstrategieën backtesten
- Meerdere financiële markten tegelijk volgen om de beste trades te vinden
Data is het belangrijkste onderdeel van het algoritmische handelsproces. Met data-analyse kun je trends op de financiële markten herkennen, wat de basis vormt voor alle handelsideeën en strategieontwikkeling. Kortom: data is de brandstof voor het handelen op de financiële markten.
Bovendien draaide het bij traden altijd al om "wie het snelst toegang heeft tot data". Maar snelle toegang alleen is niet genoeg: je moet ook verstand hebben van databeheer, want beide zijn onmisbaar.
Met snelle toegang tot data, effectief databeheer en een juiste toepassing van die data kun je op de financiële markten dan ook flink op anderen vooruitlopen en een voorsprong pakken.
Met behulp van kunstmatige intelligentie of machine learning kan data snel worden opgehaald en omgezet in bruikbare informatie.
De vijf categorieën dataproducten zijn:
- Realtime data (level 1, level 2, level 3 en tick-by-tick-data)
- Snapshotdata
- End-of-day-data (EOD)
- Bedrijfsdata
- Historische data
Een eigen tradingdesk of adviesbureau beginnen
Om een eigen tradingdesk of adviesbureau op te zetten, moet je eerst een grondige kennis van algoritmisch handelen hebben; zonder die kennis kom je niet verder.
Zodra je algoritmisch handelen goed begrijpt, kun je de methode zo efficiënt mogelijk toepassen. Omdat het een bedrijfstak met een rooskleurige toekomst is, kan een tradingdesk je een voorsprong geven.
Nu algoritmisch handelen wereldwijd razendsnel groeit, kan het bezitten van een tradingdesk of adviesbureau bijzonder nuttig en winstgevend zijn. Net als bij elk ander bedrijf vraagt het opzetten van een eigen tradingdesk of adviesbureau om kapitaal, inzet en ruime expertise.
Bovendien vertrouwen traders op tradingdesks vanwege hun vakkennis en prestaties.
Handmatige obstakels bij het handelen wegnemen
Waarom overtreft algoritmisch handelen het conventionele handelen? Handelen via algoritmes blijkt sneller en nauwkeuriger, omdat er geen menselijke emoties zijn die fouten veroorzaken. Bovendien dalen de transactiekosten, omdat algoritmes alleen doen wat hun is aangeleerd.
Laten we eens kijken welke obstakels algoritmisch handelen allemaal wegneemt:
Emoties zoals angst, hebzucht of euforie krijgen niet de overhand.
Bij algoritmisch handelen kun je er zeker van zijn dat emoties niet tot slechte beslissingen leiden, noch bij het ontwikkelen van handelsstrategieën, noch bij het uitvoeren van transacties. Algoritmisch handelen is volledig gebaseerd op logica en is gericht op het maximaliseren van de winst.
Lagere transactiekosten
De transactiekosten worden met behulp van algoritmisch handelen tot een minimum beperkt, omdat algoritmes niet onder invloed van emoties in korte tijd van de ene naar de andere transactie springen. Een algoritme werkt dus precies zoals is vastgelegd.
Timemanagement bij het handelen
Als het op tijdsbesparing aankomt, is algoritmisch handelen de ideale optie: het volgt en verhandelt veel financiële markten tegelijk. Algoritmes voeren trades uit op basis van veranderende marktomstandigheden, trends en instructies zoals stop-loss, stop-limit, enzovoort.
Het helpt je klaar te zijn voor de toekomst.
Algoritmisch handelen is een fantastisch middel om toekomstbestendig te worden; we hebben al laten zien hoe snel algoritmische traders in de loop van de tijd sterker worden.
Risico's effectiever en gemakkelijker beheersen
Risicobeheer bij het handelen is cruciaal om het gevaar van verliezen op beurstransacties te vermijden. Risicobeheer omvat het identificeren, evalueren en beperken van risico's die vaak ontstaan wanneer de markt de tegenovergestelde kant op beweegt dan verwacht.
Het is daarom essentieel om je verwachtingen te baseren op grondig marktonderzoek en pas nadat je alle gevaren hebt ingeschat.
Met behulp van algoritmisch handelen kunnen de volgende methoden voor risicobeheer worden toegepast:
Portefeuille-optimalisatie
Portefeuille-optimalisatie houdt in dat je portefeuilles met verschillende beleggingsverdelingen onderzoekt. De optimalisatie vindt plaats door voor elke portefeuille het risico en het rendement te beoordelen.
Een portefeuille kan bijvoorbeeld worden geanalyseerd met de Sharpe-ratio, die voor elke belegging in de portefeuille het extra rendement berekent ten opzichte van het extra genomen risico.
Zo kan de portefeuille worden geoptimaliseerd zodat aandelen met een hogere Sharpe-ratio zwaarder wegen dan aandelen met een lagere Sharpe-ratio.
Hedging
Hedging is een beleggingstechniek om een mogelijk verlies, oftewel toekomstige prijsschommelingen, op te vangen. Je kunt hedgen met financiële producten zoals verzekeringen, futures, swaps, opties, enzovoort.
Een voorbeeld: op een grondstoffenmarkt worden futures op rijst van kwaliteit A verhandeld, met contracten van elk 100 kg. Mani wil in de laatste week van de maand 5.000 kg rijst van kwaliteit A kopen, terwijl Russell in diezelfde week 5.000 kg rijst van kwaliteit A wil verkopen.
Het futures-contract is dan voor beide partijen aantrekkelijk, omdat er op de markt tussen beide partijen een transactie van 50 contracten kan worden gesloten.
De 1%-regel en de 2%-beleggingsregel
De 1%- en 2%-handelsregels stellen dat het maximale risico dat je op één trade mag nemen 1% of 2% moet zijn. Zo voorkom je het enorme verlies dat anders zou kunnen ontstaan.
Door bijvoorbeeld gebruik te maken van bèta, een maatstaf voor volatiliteit, kun je afzien van een trade als het risico van beleggen in een aandeel hoger is dan 2%.
De financiële markten in de gaten houden met geavanceerde technologie
Om de beste handelskansen te ontdekken, moeten trades worden gevolgd met kunstmatige intelligentie zoals machine learning. Zo houden algoritmes met machine-learningtechnieken verschillende financiële markten en activa in de gaten om de meest winstgevende handelsmogelijkheden te vinden.
Onduidelijke trade-setups vermijden
Wanneer je indicatoren met voortschrijdende gemiddelden gebruikt, zoals EMA, MA, enzovoort, en één daarvan wijst op een duidelijke trade-setup die niet overeenkomt met de setups van de andere indicatoren, ontstaat er verwarring.
In zo'n geval is het verstandig om op de juiste kans te wachten en geen beslissingen te nemen als je twijfelt. Als de EMA bijvoorbeeld niet overeenkomt met de MA, moet je wachten op de juiste marktsituatie voordat je een trade aangaat.
Stop-loss
Een stop-loss-order is een koop- of verkooporder die wordt geactiveerd wanneer de aandelenkoers een vooraf bepaalde prijs bereikt, de zogenoemde stopprijs. Zo hoeft de trader de markt niet voortdurend in de gaten te houden.
Stel dat je het aandeel XYZ voor 50 dollar per stuk hebt gekocht en je bang bent dat de koers gaat dalen, dan kun je een stop-loss-order gebruiken. Zakt de prijs onder een bepaald niveau, dan kan de stop-loss-order aangeven dat het tijd is om te verkopen. Stel dat je de prijs op 45 dollar per aandeel zet: daaronder verkoopt het algoritme het aandeel om zich tegen een groter verlies te beschermen.
Tot slot
Dit artikel wilde simpelweg de vijf belangrijkste redenen belichten waarom algoritmisch handelen tegenwoordig zo populair wordt. Daarnaast wilde het je laten zien wat deze geavanceerde handelsaanpak onderscheidt van traditioneel handmatig handelen.
Wil je algoritmisch handelen leren, bekijk dan de gidsen van Hafizebot.