Algoritmisk handel er i dag den mest populære formen for trading, og den er mer fordelaktig enn manuell handel fordi den gjør det mulig å handle raskere og mer presist.
I prognoseperioden (2021-2026) er det ventet at det globale markedet for algoritmisk handel vil vokse med en CAGR på rundt 10 %.
Derfor vil så godt som alle forstå algoritmisk handel for tiden – enten du er dataanalytiker, privat trader eller ingeniør. La oss gå gjennom de fem grunnene til denne iveren etter å mestre algoritmisk handel:
- Å sikre seg drømmejobben i den raskt voksende FinTech-sektoren
- Å bygge en mer datadrevet handelsstrategi
- Å etablere sin egen algo-tradingdesk eller sitt eget konsulentselskap
- Å redusere de manuelle hindringene ved handel
- Å styre risiko mer effektivt og praktisk
Å sikre seg drømmejobben i det voksende FinTech-området
Takket være raske, presise og sikre prosesser er FinTech det raskest voksende området i verden. Algoritmisk handel er en gren av FinTech-bransjen som tiltrekker seg folk på jakt etter godt betalte jobber og bonuser.
Mange ønsker å lære algoritmisk handel nettopp på grunn av dette velkjente faktumet, men de må huske at det finnes mange ulike roller, som kvantitativ analytiker, kvantitativ utvikler og så videre.
Uansett hvilken rolle du velger, er det noen ting du bør forstå om algoritmisk handel. Blant dem:
- Et programmeringsspråk
- Erfaring med finansmarkedene
- Datahåndtering
- Kvantitativ analyse
Å bygge en mer datadrevet handelsstrategi
Datadrevet handel er mer presis og har lavere risiko for tap. Med hjelp av data kan du:
- Undersøke historiske markedsdata
- Backteste handelsstrategier
- Overvåke flere finansmarkeder samtidig for å finne de beste handlene
Data er det viktigste elementet i den algoritmiske handelsprosessen. Dataanalyse kan avdekke trender i finansmarkedene og gir dermed grunnlaget for alle handelsideer og strategiutvikling. Kort sagt er data drivstoffet for handel i finansmarkedene.
Dessuten har trading alltid handlet om "den som har rask tilgang til data". Men rask tilgang alene er ikke nok – du må også kunne datahåndtering, for begge deler er avgjørende.
Med rask tilgang til data, effektiv datahåndtering og riktig bruk av dataene kan man derfor handle i finansmarkedene et godt stykke foran andre og skaffe seg et fortrinn.
Ved hjelp av kunstig intelligens eller maskinlæring kan data hentes raskt og gjøres om til brukbar informasjon.
De fem kategoriene av dataprodukter er:
- Sanntidsdata (nivå 1, nivå 2, nivå 3 og tick-by-tick-data)
- Snapshotdata
- End of day-data (EOD)
- Selskapsdata
- Historiske data
Å etablere sin egen tradingdesk eller sitt eget konsulentselskap
For å etablere din egen tradingdesk eller ditt eget konsulentselskap må du først ha en grundig forståelse av algoritmisk handel – uten den kommer du ingen vei.
Når du først har god forståelse av algoritmisk handel, kan du følge metoden på en mest mulig effektiv måte. Siden dette er en virksomhet med en lys fremtid, kan en tradingdesk gi deg et fortrinn.
Med den raske veksten i algoritmisk handel verden over kan det å eie en tradingdesk eller konsulentvirksomhet være svært nyttig og lønnsomt. Som enhver annen virksomhet krever det imidlertid kapital, innsats og omfattende ekspertise å sette opp sin egen tradingdesk eller sitt eget konsulentselskap.
I tillegg stoler tradere på tradingdesker nettopp på grunn av fagkunnskapen og resultatene deres.
Å fjerne de manuelle hindringene ved handel
Når algoritmisk handel går forbi konvensjonell handel, er det fordi handel via algoritmer har vist seg å være raskere og mer presis, siden ingen menneskelige følelser er der og skaper feil. I tillegg reduseres transaksjonskostnadene, ettersom algoritmer bare gjør det de har lært.
La oss se på hvilke hindringer algoritmisk handel rydder av veien:
Følelser som frykt, grådighet eller eufori tar ikke overhånd.
Med algoritmisk handel kan man være trygg på at følelser ikke fører til dårlige beslutninger, verken når handelsstrategier utvikles eller når handler gjennomføres. Algoritmisk handel er utelukkende basert på logikk og har som mål å maksimere fortjenesten.
Lavere transaksjonskostnader
Transaksjonskostnadene holdes på et minimum med algoritmisk handel, siden algoritmer ikke hopper mellom ulike handler på kort tid på grunn av følelsesmessig påvirkning. En algoritme opererer altså akkurat slik den er satt opp.
Tidsstyring når du handler
Når det gjelder å spare tid, er algoritmisk handel det ideelle valget, siden den overvåker og handler i mange finansmarkeder samtidig. Algoritmer utfører handler basert på skiftende markedsforhold, trender og instruksjoner som stop loss, stop limit og så videre.
Den hjelper deg å bli klar for fremtiden.
Algoritmisk handel er et fantastisk verktøy for å være fremtidsklar – vi har allerede vist hvor raskt algoritmiske tradere blir sterkere over tid.
Å styre risiko mer effektivt og praktisk
Risikostyring i trading er avgjørende for å unngå faren for tap på handler i aksjemarkedet. Risikostyring innebærer å identifisere, vurdere og redusere risikoer som ofte oppstår når markedet svinger i motsatt retning av forventningene.
Derfor er det viktig å basere forventningene sine på en grundig markedsanalyse og først etter å ha tatt høyde for alle farer.
Følgende metoder for risikostyring kan gjennomføres ved hjelp av algoritmisk handel:
Porteføljeoptimalisering
Porteføljeoptimalisering innebærer å undersøke porteføljer med ulike investeringsfordelinger. Optimaliseringen av investeringene skjer ved å vurdere risiko og avkastning for hver av porteføljene.
En portefølje kan for eksempel analyseres med Sharpe-raten, som beregner meravkastningen i forhold til den ekstra risikoen som er tatt, for hver investering i porteføljen.
Porteføljen kan dermed optimaliseres slik at aksjer med høyere Sharpe-rate veier tyngre enn de med lavere Sharpe-rate.
Hedging
Hedging er en investeringsteknikk som brukes for å motvirke et mulig tap, med andre ord fremtidige prisendringer. Finansielle produkter som forsikringer, futureskontrakter, swapper, opsjoner og så videre kan brukes til å sikre seg.
For eksempel handles futureskontrakter på ris av kvalitet A på et råvaremarked, der hver kontrakt lyder på 100 kg. Mani ønsker å kjøpe 5 000 kg ris av kvalitet A i månedens siste uke, mens Russell ønsker å selge 5 000 kg ris av kvalitet A i samme uke.
Futureskontrakten passer da for begge parter, siden en handel på 50 kontrakter kan gjennomføres mellom de to partene i markedet.
1 %-regelen og 2 %-investeringsregelen
1 %- og 2 %-handelsreglene sier at den maksimale risikoen man kan ta i én enkelt handel, bør være enten 1 % eller 2 %. Slik unngår du det enorme tapet som ellers kunne oppstått.
Ved for eksempel å bruke beta, et mål på volatilitet, kan man la være å handle hvis risikoen ved å investere i en aksje overstiger 2 %.
Å følge med på finansmarkedene med banebrytende teknologi
For å finne de beste handelsmulighetene bør handler følges opp med kunstig intelligens som maskinlæring. Ved hjelp av maskinlæringsteknikker overvåker algoritmene for eksempel ulike finansmarkeder og finansielle aktiva for å identifisere de mest lønnsomme handelsmulighetene.
Å unngå tvetydige handelsoppsett
Når du bruker glidende indikatorer som EMA, MA og lignende, og én av dem viser et tydelig handelsoppsett som ikke stemmer med oppsettene til de andre indikatorene, oppstår det forvirring.
I et slikt tilfelle er det lurt å vente på riktig handel og la være å ta avgjørelser hvis du er usikker. Hvis EMA for eksempel ikke stemmer overens med MA, må man vente på riktig handelssituasjon før man går inn i handler.
Stop loss
En stop loss-ordre er en kjøps- eller salgsordre som utløses når aksjekursen når en forhåndsbestemt pris, kjent som stopprisen. Dermed slipper traderen å overvåke markedet konstant.
Hvis du for eksempel kjøpte aksjen XYZ for 50 dollar per aksje og var bekymret for at kursen kunne falle, kunne du bruke en stop loss-ordre. Faller prisen under et bestemt nivå, kan stop loss-ordren signalisere at det er på tide å selge. Anta at du setter prisen til 45 dollar per aksje – under det nivået vil algoritmen selge aktivumet for å beskytte seg mot et større tap.
Konklusjon
Denne artikkelen hadde som mål å løfte frem de fem viktigste grunnene til at algoritmisk handel blir populært for tiden. I tillegg ønsket den å vise deg hva som skiller denne avanserte handelstilnærmingen fra tradisjonell manuell handel.
Hvis du vil lære algoritmisk handel, kan du sjekke guidene fra Hafizebot.