알고리즘 트레이딩의 이점

마지막 업데이트: 2022년 1월 7일 | 0개 댓글
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알고리즘이란 태스크나 프로세스를 수행하기 위해 명확히 정의된 명령의 특정 집합이다.

알고리즘 트레이딩(Alg0rithmic Trading)의 정의

알고리즘 거래라고도 알려진 알고 거래는 컴퓨터 프로그램 또는 알고리즘의 규칙에 따라 자동화된 거래 시스템입니다. 알고리즘은 가격을 고려하도록 구성될 수 있지만 타이밍 및 볼륨과 같은 다른 요소도 볼 수 있습니다. 시장의 조건이 알고리즘의 기준을 충족하자마자 알고리즘 거래 소프트웨어는 매수 또는 매도 주문을 할 것입니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 10일 이동 평균이 30일 이동 평균을 초과할 때 XNUMX BTC 구매
  • 10일 이동 평균이 30일 이동 평균 아래로 떨어질 때 XNUMX BTC를 판매합니다.

알고리즘 트레이딩(알고리즘 트레이딩)의 정의

실제로, 알고 트레이딩은 수익성 있는 거래를 위한 공식을 구축하는 데 있어 훨씬 더 복잡한 규칙과 조건을 포함합니다. 예를 들어 트레이더가 알고리즘 트레이딩을 사용하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 예를 들어 주문이 즉시 이루어지기 때문에 전체 포트폴리오에서 수동 주문으로는 불가능했던 더 빠르고 빈번한 거래 기회를 제공합니다. 미끄러질 위험. 알고리즘 거래는 방정식에서 인적 요소를 제거하여 시장 상황에 대한 실수나 감정적 반응의 위험을 줄입니다.
거시적 수준에서 Algo 거래는 고차 빈도 덕분에 더 많은 유동성 시장을 생성하고 알고리즘이 신흥 조건에 대응하도록 프로그래밍되어 있기 때문에 시장을 더 예측 가능하게 만듭니다.

알고리즘 트레이딩(알고리즘 트레이딩)의 정의

많은 시장에서 알고리즘 트레이딩을 사용하면 거래자가 잠자는 동안 기회를 놓치거나 손실 위험에 직면할 위험이 있는 연중무휴 암호화폐 시장에서 훨씬 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 Algo 거래는 화면에서 멀리 떨어져 있을 때 안전 장치로 수동 거래를 선호하는 사람들도 사용할 수 있습니다. Algo-trading은 광범위한 거래 전략에 적합합니다. 점진적인 가격 차이에 의존하는 차익 거래자는 주문 효율성을 보장하기 위해 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
더 작은 시장 움직임에서 이익을 포착하는 것을 목표로 하는 단기 거래자는 알고리즘 트레이딩을 사용하여 매우 높은 수익을 낼 수 있을 만큼 충분히 높은 빈도로 실행을 보장하고 손실을 쫓는 위험을 제거합니다. 마찬가지로, 시장 조성자들은 시장 유동성의 충분한 깊이가 있는지 확인하기 위해 알고리즘 거래를 사용합니다.

알고리즘 트레이딩(알고리즘 트레이딩)의 정의

특정 전략을 백테스트하기 위해 트레이더는 알고리즘 트레이딩을 사용하여 일관된 이익을 반환할 수 있는지 확인합니다. Algo 거래는 특히 시스템 다운타임이나 네트워크 중단과 같은 문제와 관련된 몇 가지 위험과 통합됩니다. 알고리즘도 사람이 프로그래밍하므로 알고리즘이 예상대로 작동하는지 확인하는 데 백테스팅이 중요함을 보여주는 사람의 오류가 발생합니다. 마지막으로, 알고리즘은 항상 프로그래밍된 대로 정확하게 수행할 것으로 예상되며 더 많은 인간 개입 및 완화 조치가 필요할 수 있는 예상치 못한 "블랙 스완" 이벤트를 설명할 수 없습니다.

알고리즘 거래의 기본 개념과 예

알고리즘 거래는 자동 거래, 블랙박스 거래 또는 알고리즘 거래라고도 하며 정의된 일련의 지침을 따르는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간 거래자가 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출할 수 있는 거래를 합니다. 이러한 정의된 명령어 세트는 수량, 타이밍, 가격 또는 모든 수학적 모델을 기반으로 합니다. 트레이더를 위한 이익 기회 외에도, 알고리즘 트레이딩은 거래 활동에 대한 인간 감정의 영향을 배제함으로써 시장을 보다 유동적으로 만들고 체계적으로 거래합니다.

따라서 실제 알고리즘 거래는 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따르는 거래자를 가정합니다.

  • 50일 이동평균선이 50일 이동평균선을 상회할 때 해당 주식 200주를 매수합니다. (이동 평균은 일일 가격 변동을 완화하여 추세를 식별하는 과거 데이터 포인트의 평균으로 알고리즘 트레이딩의 이점 알고리즘 트레이딩의 이점 알고리즘 트레이딩의 이점 정의됩니다.)
  • 50일 이동평균선이 200일 이동평균선 아래로 떨어질 때 주식을 매도하는 것.

이 두 가지 간단한 명령을 사용하는 컴퓨터 프로그램은 정의된 조건이 충족될 때 매수 및 매도 주문을 하는 주가(이동 평균 지표)를 자동으로 모니터링합니다.

알고리즘 트레이딩의 장점


Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 거래는 가능한 최고의 가격으로 실행됩니다.
  • 거래 주문 배치는 즉각적이고 정확합니다.
  • 거래는 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 즉각적으로 타이밍이 맞춰집니다.
  • 거래 비용을 줄였습니다.
  • 여러 시장 상황에 대한 자동 확인이 동시에 수행됩니다.
  • 거래를 할 때 수동 오류의 위험을 줄입니다.
  • 감정적, 심리적 요인을 기반으로 하는 휴먼 트레이더의 실수 가능성을 줄입니다.

오늘날 알고리즘 거래의 대부분은 사전 프로그래밍된 명령을 기반으로 하는 여러 결정 매개변수를 포함하여 빠른 속도로 여러 시장에 걸쳐 많은 주문을 하는 것을 활용하려고 시도하는 고주파수 거래(HFT)입니다.

많은 형태의 거래는 다음과 같은 거래 및 투자 활동에 Algo-trading을 사용합니다.

  • 중장기투자자나 매수자회사, 연기금, 뮤추얼펀드, 보험사 등은 주식을 대량으로 매입하기 위해 이산적인 대규모 투자로 주가에 영향을 미치고 싶지 않을 때 알고트레이딩을 활용한다. .
  • 증권사, 투기꾼, 차익 거래자와 같은 단기 거래자와 매도 측 시장 참여자는 자동화된 거래 실행의 이점을 누리고, 알고리즘 거래는 시장의 판매자에게 충분한 유동성을 생성하는 데 도움이 됩니다.

체계적인 트레이더 트렌드 추종자, 헤지 펀드 또는 페어 트레이더는 롱 포지션과 숏 포지션을 두 개의 주식, 상장지수펀드(ETF) 또는 통화와 같이 상관관계가 높은 한 쌍의 상품으로 연결하는 중립 시장 거래 전략입니다. 거래 규칙을 프로그래밍하고 프로그램이 자동으로 거래하도록 하는 데 훨씬 더 효율적입니다.

알고리즘의 거래 전략


알고리즘 거래 전략에는 수익 향상 또는 비용 절감 측면에서 수익성 있는 식별된 기회가 필요합니다. 다음은 알고 트레이딩에 사용되는 일반적인 트레이딩 전략입니다.

이것은 이동 평균, 채널 브레이크 아웃, 가격 수준 움직임 및 관련 기술 지표의 추세를 따르는 가장 일반적인 알고리즘 거래 전략입니다. 예측이나 가격 예측을 포함하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현하는 가장 간단하고 쉬운 전략입니다.

바람직한 추세의 발생을 기반으로 시작된 거래는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 쉽고 간단하게 구현할 수 있습니다. 50일 및 200일 이동 평균을 사용하는 것은 인기 있는 추세 추종 전략입니다.

차익 거래의 기회

여기에는 이중 상장 주식을 한 시장에서 더 낮은 가격에 구매하고 동시에 다른 시장에서 더 높은 가격에 판매하여 가격 차이를 무위험 이익 또는 차익 거래로 제공하는 것이 포함됩니다. 가격 차이가 때때로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식이나 선물 상품에 대해 복제될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 식별하기 위해 알고리즘이 구현되고 주문을 효율적으로 함으로써 수익성 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

리밸런싱 인덱스 펀드

이것은 재조정 기간을 정의하여 각자의 보유 자산을 각각의 벤치마크 지수로 끌어올려 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 20~80bp의 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성 있는 기회를 제공합니다. 인덱스 펀드 재조정 전에. 이러한 유형의 등급은 시기적절한 실행과 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다.

수학적 모델에 기반한 전략

Delta 중립 거래 전략과 마찬가지로 입증된 수학적 모델을 통해 옵션과 기본 증권의 조합으로 거래할 수 있습니다. 델타 중립은 자산 가격의 변화를 비교하는 비율인 양수 및 음수 델타를 상쇄하는 여러 포지션으로 구성된 포트폴리오 전략입니다.

평균 회귀(거래 범위)

이는 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값(평균값)으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 개념에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 이를 기반으로 하는 알고리즘을 구현하면 자산 가격이 정의된 범위에 들어오고 나갈 때 자동으로 거래가 이루어질 수 있습니다.
거래량 가중 평균 가격(VWAP)

이 전략은 대량 주문을 분할하고 주식별 과거 거래량 프로필을 사용하여 동적으로 결정된 더 작은 주문 덩어리를 시장에 출시합니다. 그것의 목표는 거래량 가중 평균 가격(VWAP)에 가까운 주문을 실행하는 것입니다.

시간 가중 평균 가격(TWAP)

이러한 형태의 전략은 큰 주문을 쪼개고 동적으로 결정된 주문의 작은 청크를 해제합니다. 고르게 분포된 시간 슬롯을 사용하여 시장에 출시합니다. 시작 시간과 종료 시간 사이. 목표는 평균 가격에 가까운 주문을 실행하는 것입니다. 시작 시간과 종료 시간 사이에 시장 영향을 최소화합니다.

거래량 비율(POV)

이 알고리즘은 거래 주문이 완전히 사라질 때까지 부분 주문을 계속 보냅니다. 시장에서 거래되는 참여 비율 및 거래량에 따라 알고리즘 트레이딩의 이점 관련 "단계 전략". 시장 볼륨의 사용자 정의 비율로 주문을 보내고 참여율을 높이거나 낮춥니다. 주가가 사용자 정의 수준에 도달할 때.

구현 부족

이러한 형태의 전략은 실시간 시장을 거래하여 주문 실행 비용을 최소화하는 데 중점을 둡니다. 따라서 주문 비용을 절감하고 실행 지연으로 인한 기회 비용의 이점도 누릴 수 있습니다. 주가가 우호적으로 움직일 때, 주가가 불리하게 움직일 때 하락합니다. 이 전략은 목표 참여율을 높입니다.

평소를 뛰어넘는 거래 알고리즘

다른 쪽에서 "알고리즘 트레이딩의 이점 발생"을 식별하기 위해 몇 가지 특수 클래스의 알고리즘이 고려됩니다. 예를 들어 이러한 "스니핑 알고리즘"이 사용됩니다. 판매측 시장에서 제조업체는 내장된 인텔리전스를 가지고 있습니다. 대량 주문의 구매자 측 알고리즘의 존재를 식별합니다. 알고리즘을 통해 이러한 감지는 시장 조성자가 대량 주문 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그리고 더 높은 가격으로 주문을 처리함으로써 혜택을 받을 수 있습니다.

알고리즘 거래 기술 요구 사항

알고리즘 거래의 마지막 구성 요소는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것입니다. 백테스팅과 함께 과제는 식별된 전략을 통합된 컴퓨터 프로세스로 변환하는 것입니다. 이는 주문을 위한 거래 계정에 액세스할 수 있습니다. 다음은 알고리즘 거래에 대한 요구 사항입니다.

  • 필요한 거래 전략을 프로그래밍하기 위해 컴퓨터 프로그래밍 지식을 갖춘 고용된 프로그래머 또는 사전 제작된 거래 소프트웨어.
  • 네트워크 연결 및 주문을 위한 거래 플랫폼에 대한 액세스.
  • 주문 기회를 위해 알고리즘에 의해 모니터링되는 시장 데이터 피드에 대한 액세스.
  • 시스템이 구축되면 실제 시장에 출시되기 전에 백테스트할 수 있는 능력과 인프라.
  • 알고리즘에 구현된 규칙의 복잡성에 따라 과거 데이터를 백테스트에 사용할 수 있습니다.

알고리즘 거래의 예

AEX(Amsterdam Stock Exchange)와 LSE(London Stock Exchange)에서는 Royal Dutch Shell(RDS)이 언급됩니다. 먼저 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 구축하는 것으로 시작합니다. 다음은 흥미로운 몇 가지 관찰 사항입니다.

  • LSE는 영국 파운드 스털링으로 거래되고 AEX는 유로로 거래
    알고리즘 트레이딩의 이점
  • AEX는 시차와 동시 거래로 인해 LSE보다 XNUMX시간 일찍 개장합니다. 두 거래소 모두 다음 몇 시간 동안 거래를 한 다음 마감되는 마지막 시간 동안 LSE에서만 거래합니다.
  • Royal Dutch Shell 주식에 대한 차익 거래 가능성 탐색. 이 두 시장에 두 가지 다른 통화 요구 사항이 나열되어 있습니다.
  • 현재 시장 가격을 읽을 수 있는 컴퓨터 프로그램.
  • LSE와 AEX의 가격 피드.
  • GBP-EUR에 대한 외환(외환) 환율 피드.
  • 주문을 올바른 교환기로 라우팅할 수 있는 주문 기능.
  • 과거 가격 피드에 대한 백테스팅 기능을 수행합니다.


컴퓨터 프로그램은 다음을 수행할 수 있어야 합니다.

두 교환에서 RDS 주식의 들어오는 가격 피드를 읽으십시오. 알고리즘 전략
사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 변환합니다.

  • 프로그램은 더 낮은 가격의 거래소에서 구매 주문을 하고 더 높은 가격의 거래소에서 주문을 판매해야 합니다.
  • 수익성 있는 기회로 이어지는 가격 차이(중개 비용 할인)가 충분히 큰 경우.

주요 알고리즘 거래 전략

세 가지 주요 알고리즘 전략은 다음과 같습니다.

가격 행동 전략

이것은 이전의 시가와 종가 또는 세션의 고가와 저가를 살펴봅니다. 따라서 향후 유사한 수준에 도달하면 매수 또는 매도 주문을 트리거합니다. 예를 들어, 가격이 포인트 X 이상으로 이동하거나 가격이 포인트 Y 아래로 떨어지면 매수 또는 매도 주문을 입력하는 알고리즘을 만들 수 있습니다. 이것은 일련의 빠른 주문을 만들고 싶어하는 스캘퍼에게 인기 있는 알고리즘입니다. 고빈도 거래(HFT)로 알려진 프로세스인 변동성이 큰 시장에서 하루 종일 작은 이익.

알고리즘 트레이딩(알고리즘 트레이딩)의 정의. 자동 거래 시스템이라고도 알려진 거래의 알고리즘 거래 형식은 구매 및 판매 주문이 이루어지는 자동 거래 시스템을 말합니다. 알고리즘 거래의 기본 개념과 예, 알고리즘 거래의 예, 주요 알고리즘 거래 전략

기술적 분석 전략

이러한 유형의 전략은 볼린저 밴드, 스토캐스틱 오실레이터 및 MACD와 같은 기술 지표에 의존합니다. 상대 강도 지수 등. 이를 통해 이러한 지표의 매개변수에 작용하는 알고리즘을 생성할 수 있습니다. 변동성 수준이 급등할 때 포지션을 청산하는 것과 같은 것입니다. 기술적 분석 전략을 세울 때 연구하고 사용하는 것이 편안해야 합니다.
다른 기술 지표. 볼린저 밴드를 기반으로 하는 알고리즘을 생성하여 예를 들어 변동성이 큰 시간에 거래를 열거나 닫을 수 있습니다. 열거나 닫는 것은 위험에 대한 자신의 태도에 달려 있습니다. 그리고 상승 또는 하락 시장에서 롱 포지션 또는 숏 포지션을 가지고 있는지 여부. 기술적 분석 전략의 도움으로. 하나는 가격에 덜 집중하고 지표 사용에 더 관심이 있습니다. 또는 매수 및 매도 주문을 유발하는 지표 조합.


조합 전략


이것은 잠재적인 가격 움직임을 확인하기 위해 가격 조치와 기술적 분석을 모두 사용합니다. 그런 다음 알고리즘은 이 정보를 기반으로 매수 또는 매도 주문을 입력할 수 있습니다. 조합 거래 전략을 만들려면 기초 시장에서 과거 가격 움직임을 분석해야 합니다. 다양한 기술 지표와 자산의 이전 가격 움직임에 대해 설명하는 내용을 이해합니다. 콤비네이션 전략에서는 매수할지 매도할지 결정해야 합니다. 그리고 그들이 알고리즘이 낮 동안 거래하기를 원할 때. 시장에 따라 조합 전략을 구성할 수 있습니다. 시간 프레임, 거래 규모, 알고리즘이 사용하도록 설계된 다양한 지표.

자동 거래와 알고리즘 거래의 차이점

자동 거래와 알고리즘 거래의 핵심은 공개 해석에 달려 있습니다. 어떤 사람들은 두 용어를 서로 바꿔서 사용하기 때문입니다. 자동 거래는 종종 자동으로 종료되는 정지 및 제한을 통한 수동 거래의 자동화를 나타냅니다. 특정 수준에 도달했을 때의 위치입니다. 당신이 당신의 위치에 있는지 여부에 관계없이 거래 플랫폼이든 아니든. 반면에 알고리즘 거래는 종종 프로세스를 통해 참조합니다. 어떤 상인이 자신의 코드와 공식을 만들고 개선할 것입니다. 시장을 스캔하고 현재 시장 상황에 따라 거래를 시작하거나 종료합니다.

선택할 수 있는 많은 거래 전략이 있습니다. 대부분의 거래자는 가격 행동 전략 또는 기술 분석 전략을 선택하지만 일부 거래자는 두 가지를 결합합니다. 가격 행동 전략은 이전 시장의 가격 데이터를 적용합니다. 미래에 거래를 하기 위한 열기 또는 닫기 및 높거나 낮은 수준. 다시 그 가격대에 도달했을 때. 기술적 분석 전략은 차트와 알고리즘을 분석하기 위해 기술적 지표에 의존합니다. 누구의 반응은 높거나 낮은 변동성과 같이 지표가 보여주는 것에 따라 다릅니다.

알고리즘 트레이딩(알고리즘 트레이딩)의 정의. 자동 거래 시스템이라고도 알려진 거래의 알고리즘 거래 형식은 구매 및 판매 주문이 이루어지는 자동 거래 시스템을 말합니다. 알고리즘 거래의 기본 개념과 예, 알고리즘 거래의 예, 주요 알고리즘 거래 전략

알고리즘 트레이딩의 기초: 개념과 예시

알고리즘이란 태스크나 프로세스를 수행하기 위해 명확히 정의된 명령의 특정 집합이다.

알고리즘 트레이딩(Algorithmic Trading, Automated Trading, Black-box Trading, 간단히 Algo-Trading)은 컴퓨터를 사용하여 인간(트레이더)이 할 수 없는 속도와 주기로 수익을 내도록 거래를 하는 일련의 명령들을 수행하는 프로그램으로 동작됩니다. 정의된 규칙들은 타이밍, 가격, 수량 혹은 다른 수학적 모델에 기초를 두고 있지요. 알고-트레이딩은 트레이더에게 수익을 낼 기회를 줄 뿐 아니라, 시장을 좀 더 유동적으로 만들고 트레이딩 활동에서 인간의 감정적인 영향을 없애 좀 더 체계적으로 거래를 할 수 있죠.

트레이더가 다음의 단순한 거래 규칙을 따른다고 가정합시다:

이 두 가지의 간단한 규칙을 사용하면, 주식 가격(이동평균선 포함)을 자동으로 모니터링하고 매수 및 매도 주문을 넣는 컴퓨터 프로그램을 작성하는 것은 그리 어렵지 않겠죠. 트레이더는 더이상 실시간 가격과 그래프를 계속 보면서 직접 주문을 할 필요가 없습니다. 알고리즘 트레이딩 시스템은 자동으로 거래 기회를 포착하고 주문을 넣어주죠.

알고리즘 트레이딩의 이점

알고-트레이딩은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

  • 최적의 가격에 거래를 수행한다
  • 즉시, 정확하게 거래 주문을 한다 (그러므로 높은 확률로 원하는 주문을 넣는다)
  • 많은 가격 변동을 피하기 위하여 정확하고 빠르게 주문을 할 수 있다
  • 거래 비용(Transaction Cost)을 줄인다 (하단의 Implementation Shortfall을 보라)
  • 여러 시장 조건에 대한 즉각적인 자동 확인한다
  • 수동 주문에 존재하는 오류의 위험을 감소시킨다
  • 이용 가능한 역사적, 실시간 데이터에 대하여 알고리즘을 백테스트(Backtest) 할 수 있다
  • 인간(트레이더)이 저지를 수 있는 감정적이고 심리적인 실수를 줄일 수 있다

현재 알고-트레이딩의 가장 큰 부분은 초단타 매매(High Frequency Trading. HFT)입니다. 이는 미리 프로그램된 명령들에 기초하여 다양한 시장과 결정 변수에 의존하여 매우 빠른 속도로 많은 양의 주문을 하죠.

알고-트레이딩은 트레이딩과 투자 활동의 많은 형태로 사용됩니다:

  • 중-장기 투자자 혹은 Buy Side 펌들(연금 펀드, 뮤추얼 펀드, 보험 회사)이 거대 규모의 주식을 구입하지만 주식 가격에 영향을 미치고 싶지 않아 할 때
  • 단기 트레이더와 Sell Side 참여자들(마켓 메이커, 투기자, 재정 거래자)이 자동화된 주문으로 이득을 얻으려고 할 때. 덧붙이자면, 알고-트레이딩은 마켓의 판매자들이 충분한 유동성을 만들도록 돕는다.
  • 시스템 트레이더들(추세 추종 투자자, 페어 트레이더, 헤지 펀드 등)이 거래 규칙을 프로그래밍하는 것이 효과적이라고 판단하고 프로그램이 자동으로 주문을 넣게 할 때

알고리즘 트레이딩은 인간(트레이더)의 본능과 직관에 의존하는 방법보다 액티브 트레이딩에 좀 더 체계적인 접근법을 제공합니다.

알고리즘 트레이딩 전략

알고리즘 트레이딩의 모든 전략은 (수익 향상 혹은 비용 절감의 측면에서)수익성이 있다고 판단되는 기회에 대한 포착을 필요로 합니다. 지금부터 알고-트레이딩에서 기본적으로 사용되는 전략들을 소개 드리겠습니다.

추세 추종형 전략 (Trend Following Strategies)

기술적 지표와 관련된 이동평균선, 채널 브레이크아웃, 가격 수준 변화에 대한 추세를 따르는 가장 보편적인 알고리즘 트레이딩 전략입니다. 이 전략들은 어떤 예측이나 가격에 대한 예상을 하지 않으므로 구현하기에 매우 쉽고 간단합니다. 거래는 요구되는 추세의 출현에 기초하여 일어나며, 예측 분석의 복잡성없이 알고리즘을 쉽고 직관적으로 구현할 수 있죠. 앞서 말씀드린 50일- 200일 이동평균선 예제는 유명한 추세 추종현 전략입니다.

차익 기회 (Arbitrage Opportunities)

한 시장에서 낮은 가격에 주식을 매수하여 다른 시장에서 비싼 가격에 동시에 매도하는 것은 무위험 수익 혹은 차익(Arbitrage)이라는 가격 차이로 이득을 볼 수 있습니다. 주식의 선물 시장 또한 시간에 따라 가격이 변화하므로 같은 원리가 적용될 수 있죠. 이와 같은 가격 차이를 확인하고 주문을 넣는 것은 효과적인 방법으로 수익 기회를 만들어 줍니다.

인덱스 펀드 리밸런싱 (Index Fund Rebalancing)

인덱스 펀드는 구성 종목을 상대적인 벤치마크 인덱스에 맞추기 위해 일정한 리밸런싱 기간을 가집니다. 이는 알고리즘 트레이더들이 인덱스 펀드의 알고리즘 트레이딩의 이점 리밸런싱 직전에 구성 주식 수에 따라 20–80 베이시스 포인트(bps)를 얻을 수 있는 기회를 가져다 주죠. 이와 같은 거래는 정확한 시간과 최적의 가격에 거래하는 알고리즘 트레이딩 시스템에 의해 행해질 수 있습니다.

수학적 모델 기반 전략

옵션과 파생된 증권의 조합의 거래를 통해 +델타와 -델타로 포트폴리오의 델타를 0이 되도록 유지하는 Delta-neutral 트레이딩 전략과 같이 많은 수학적 모델들이 증명되어 있습니다.

범위 거래 (평균 회귀. Mean Reversion)

평균 회귀(Mean 알고리즘 트레이딩의 이점 Reversion)전략은 자산의 높고 낮은 가격이 일시적인 현상이며 곧 그들의 평균 가격으로 돌아올 것이라는 가정에 기초하고 있습니다. 가격 범위를 확인하고 정의하며, 이 가정에 기초하여 알고리즘을 구현하는 것은 가격이 정의된 범위에 들어오거나 벗어날 때 주문을 자동으로 집행하도록 합니다.

거래량 가중평균 가격 (Volume Weighted Average Price. VWAP)

거래량 가중평균 가격 전략은 거대한 주문을 주식의 특정 거래량에 따라 잘게 나누어 생각합니다. 이는 거래량 가중평균 가격(VWAP)에 가깝게 주문을 실행하여 평균 가격으로 부터 수익을 얻도록 합니다.

시간 가중평균 가격 (Time Weighted Average Price. TWAP)

시간 가중평균 가격 전략은 거대한 주문을 시작과 종료 시점 사이에 일정하게 시간을 나눈 슬롯을 따라 잘게 나누어 생각합니다. 이는 시작 및 종료 시점 사이의 평균 가격에 가깝게 주문을 수행하여 시장의 영향을 최소화하고자 합니다.

거래량 비율 (Percentage of Volume. POV)

거래 주문이 완전히 체결될 때까지 이 알고리즘은 미리 정의된 비율과 시장에서 거래되는 거래량에 따라 계속해서 부분적인 주문을 보냅니다. 연관된 “단계 전략”은 주식의 가격이 사용자가 정의한 수준에 도달했을 때 미리 정의한 시장 거래량의 퍼센티지와 참여 비율을 증가시키거나 감소시키면서 주문을 보냅니다.

임플리멘테이션 숏폴 (Implementation Shortfall)

Implementation Shortfall 전략은 실시간 시장에서 (주문)실행 비용을 최소화하는 목표를 두고 있습니다. 따라서 지연된 실행의 기회 비용을 통해 주문 비용을 절약하고 이득을 얻죠. 이 전략은 주식의 가격이 유리하게 흐르면 목표 참여 비율을 증가시키고 가격이 안좋게 흐르면 비율을 감소시킵니다.

일반적인 트레이딩 알고리즘 외에:

서로 다른 사이드의 “해프닝"을 확인하는 특별한 알고리즘의 종류가 있습니다. 예를 들어 이러한 “낌새 알고리즘"은 Sell Side 마켓 메이커가 Buy Side의 대규모 주문을 수행하는 알고리즘의 존재를 파악하죠. 알고리즘을 통한 이와 같은 감지는 마켓 메이커가 대규모 주문에 대한 기회를 파악하고 높은 가격에 해당 주문들을 체결하는 이득을 얻게 합니다. 이는 하이테크 프론트-러닝(Front-Running)으로 불리기도 합니다.

알고리즘 트레이딩을 위한 기술적 요구사항

알고리즘을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 구현하는 것이 바로 최종 관문입니다. 백테스팅과 함께 말이죠. 문제는 확인된 전략을 통합한 계산 과정으로 변환시키는 것이고, 거래 계좌를 통해 주문을 넣는 것입니다. 다음의 항목들이 필요하겠죠:

  • 요구되는 트레이딩 전략을 프로그래밍하기 위한 컴퓨터 프로그래밍 지식, 고용된 프로그래머 또는 미리 구현된 트레이딩 소프트웨어
  • 네트워크 연결과 주문을 넣기위한 트레이딩 플랫폼 접근
  • 알고리즘에 의해 모니터링되고 주문 기회를 포착할 시장 데이터 피드에 대한 접근.
  • 실제 시장에 진입하기 전에 필요한 백테스팅 시스템에 대한 능력과 인프라스트럭쳐
  • 구현하는 알고리즘의 복잡도에 따라 백테스팅에 필요한 역사적 데이터

여기 이해하기 쉬운 예를 보여 드리죠. Royal Duth Shell (RDS)은 암스테르담 증권거래소(AEX)와 런던 증권거래소(LSE)에 상장되어 있습니다. 이제 차익 기회 포착을 위한 알고리즘을 만들어 봅시다. 몇 개의 흥미로운 관찰이 가능하겠죠:

  • AEX는 유로화로 거래하지만 LSE는 파운드 스털링으로 거래한다.
  • 1시간의 시차에 의해, AEX는 LSE보다 일찍 개장하고 다음 몇 시간 동안 동시에 거래되며 AEX가 폐장한 마지막 1시간 동안 LSE만이 거래가 가능하다.

이제 두 시장에(다른 두 화폐로) 모두 상장된 Royal Dutch Shell에 대한 차익 거래에 대한 가능성을 확인할 수 있나요?

  • 현재 시장 가격을 읽을 수 있는 컴퓨터 프로그램
  • LSE와 AEX에서의 가격 피드
  • GBP-EUR 환율을 위한 외환 시장 피드
  • 올바른 거래소에 주문을 넣기 위한 주문 능력
  • 역사적 가격 정보에 대한 백테스팅

컴퓨터 프로그램은 다음을 수행할 수 있죠:

  • 두 거래소의 RDS 주식에 대한 가격 정보 확인
  • 가능한 외환 시세를 사용하여 한 통화에서 다른 통화로 변환
  • 수익 기회를 낼 큰 가격 차이가 존재한다면 (중개 수수료를 제외한), 낮은 가격을 가지는 거래소에서 매수를 하고 높은 가격을 가지는 거래소에서 매도
  • 주문이 원하는 대로 실행된다면, 차익을 얻게됨

간단하고 쉽죠! 하지만 실제 알고리즘 트레이딩은 유지하고 실행하기에 그렇게 간단하진 않습니다. 만약 여러분이 알고리즘에 의해 생성되는 트레이딩을 할 수 있다면, 다른 시장 참여자들도 그렇게 할 수 있다는 것을 기억하세요. 결국, 가격은 밀리 혹은 마이크로 초로 변동할 것입니다. 위의 예에서 매수 주문을 실행했지만 동시에 매도 주문을 하지 못할 경우를 생각해보세요. 아마 오픈 포지션(Open Position)이 되어 차익 전략이 쓸모 없어지겠죠.

더 많은 위험과 과제도 있습니다. 예를 들어 시스템 실패 위험, 네트워크 연결 에러, 트레이딩 주문과 실행에 대한 시간 차와 같은 것들이 있고, 가장 중요하게는 불완전한 알고리즘이 있겠죠. 알고리즘이 더 복잡할수록, 실제로 실행되기 전에 더 엄격한 백테스팅이 필요합니다.

알고리즘 퍼포먼스의 양적 분석(Quantitative Analysis)은 매우 중요한 역할을 하며, 세심히 시험되어야 합니다. 컴퓨터의 도움을 받아 자동화를 시켜 별 노력없이 돈을 버는 것은 정말 흥미롭죠. 하지만 시스템이 심도있게 테스트되어야 하며 한도가 정해져야 된다는 것을 명심하세요. 분석적인 트레이더는 프로그래밍을 배우고 혼자서 시스템을 만들어야 하며, 확실하게 올바른 전략을 구현할 수 있는 자신감을 가져야 합니다. 알고-트레이딩의 신중한 사용과 테스트는 수익 기회를 만들어 낼 수 있습니다.

이 글은 Investopedia에 기고된 원문 ‘Basics of Algorithmic Trading: Concepts and Examples’를 번역한 것입니다. 잘못된 부분이나 질문이 있으시다면 알려주시기 바랍니다.

알고리즘 트레이딩의 이점

정교한 투자 방법, 시스템 트레이딩!

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안녕하세요, 예금보험공사 15기 기자단 황태인입니다.

오늘은 시스템 트레이 딩에 대해 같이 알아보겠습니다.

시스템 트레이딩 이란,

시스템을 이용해 일정한 규칙을 적용하여 투자하는 모든 방식 을 일컫습니다.

보다 구체적으로, 일 정 가격 이하에서는 매수, 일정 가격 이상에서는 매도를 하도록,

증권사 정보 및 어플리케이션을 이용하여 투자하는 방식 입니다.

이러한 시스템 트레이딩은 정교한 알고리즘을 통해 데이터를 분석 및 학습 후 투자 결정을 내리는

알고리즘 트레이딩 기법 을 사용하고 있습니다.

(1) 개별 자산 및 포트폴리오의 리스크 분석

(2) 수익 창출을 위한 모델링

과 같은 부분들을 목표로 데이터를 이용하여 분석 후,

거래소, 타겟 자산, 거래량, 가격 등을 설정하는 것이지요.

이러한 시스템 트레이딩은 개별 자산과 시장의 리스크 ,

종목 선택 및 매매 타이밍 등 수익 창출을 낼 수 있는 노하우에 해당하는 알파 모델,

매도 매수 시의 거래비용 을 모두 고려하여 내리는 투자 결정인데요.

시스템 트레이딩은 매매 완료 시,

리스크 및 수익률 데이터를 저장하고 위험 대비 수익률로 평가하는 과정 을 통해

알고리즘 분석 에 기반하여 투자를 결정하고 있습니다.

시스템 트레이딩이 가진 장점 :) ​

이러한 시스템 트레이딩은 먼저, 인간의 감정 개입을 최소화 한다는 장점을 가집니다.

대표성 편향과 같이, 인간이 투자를 할 시, 소수 자산의 특성을 전체 자산의 특성으로 잘못 인식하는 오류가 벌어지는데요.

예를 들어, 최근 좋은 수익률을 보인 펀드가 앞으로도 좋은 수익률을 낼 것으로 어림짐작하는 결정 등이

이런 대표성 편향에 해당합니다.

그러나, 시스템 트레이딩은 알고리즘에 기반한 분석 이기에 이와 같이 인간의 감정 개입이 가져올 수 있는 오류를 방지 합니다.

또한, 시스템 트레이딩은 다양한 수익률과 리스크 지표 를 사용하여 계량화하며, 사후 검증 을 한다는 점에서 투자의 신뢰성 을 높입니다.

뿐만 아니라, 알고리즘에 기반한 접근방식으로 일관성을 확보하여 운용 비용과 시간을 감소 한다는 장점을 갖고 있습니다.

시스템 트레이딩이 가진 단점 :(

그러나 동시에 시스템 트레이딩은 세가지 측면에서 단점을 갖고 있는데요.

첫째, 기술적 결함 입니다.

시스템 트레이딩과 같이 자동매매 시스템을 기계적으로만 돌아가지 않는 알고리즘 트레이딩의 이점 시장 에 적용하게 된다면,

오히려 시스템 트레이딩으로 손해를 볼 수 있겠습니다.

둘째, 블랙스완 같이 random event 가 발생할 시 시스템 트레이딩의 대응이 어렵다는 점 입니다.

블랙 스완은 과거에 기반한 데이터에서 벗어난, 예상하기 어려운 위험 등을 의미하는데요.

이러한 블랙 스완이 발생할 시, 과거 데이터에 기반한 시스템 트레이딩

위험 관리 측면에서 한계를 가질 것으로 예상됩니다.

셋째, 시스템 트레이딩으로 시장의 변동성이 증가 할 수 있다는 점입니다.

시스템 트레이딩을 이용하여 발생하는 고빈도매매 로 인해,

주식 시장이 교란되고 혼란될 가능성이 증가한다 는 점에서

시스템 트레이딩이 시장의 변동성을 증가 시키는 것으로 볼 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 시스템 트레이딩은 계속 확산될 것 이라고 생각됩니다.

앞서 살펴본 단점의 경우에도 매매에 대한 불확실성 으로서,

알고리즘 뿐만 아니라 인간의 경우에도 완벽하게 대처하기 어렵기 때문 이지요.

따라서, AI와 데이터 분석의 발달에 따라

투자자의 경험과 통찰 역시 알고리즘 에 반영할 수 있을 것이라고 생각합니다.

따라서, 시스템 트레이딩이 가질 수 있는 문제점을 정교하게 규제할 제도 를 마련하는 것이 중요합니다.

아직 국내적으로 시스템 트레이딩과 관련되어서는 신고, 권고 등 비교적 낮은 수준이므로,

시스템 트레이딩이 가지는 리스크를 효과적으로 관리 할 수 있는 대책이 필요한 것으로 보입니다.

이상으로 저와 함께 시스템 트레이딩에 대해 알아보았는데요!

시스템 트레이딩이 주식 시장 속 유용한 기법이지만,

시스템 트레이딩이 가진 단점을 보완할 수 있는 제도적 장치가 필요 할 것 같습니다.

다음 기사로 또 찾아뵙겠습니다 :)

7th 감각 시스템 트레이딩, 대신경제연구소(2005).

알고리즘매매와 고빈도매매의 글로벌 규제동향 ; 자본시장의 기술환경 변화를 중심으로, 증권법 연구 제 14권 제2호(2019), 749-790.

“Goldman Plans Hiring Spree in Trading (Only Coders Need Apply)” ,Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-21/goldman-plans-hiring-spree-in-trading-only-coders-need-apply

TRELEAVEN, P., GALAS, M., & LALCHAND, V. (2013). Algorithmic Trading Review. Communications of the ACM, 56(11), 76–85

블랙스완 black swan 뜻 : 흑고니, 돌발사태, 경악할 일, 상상을 초월하는 일

상상 속의 동물이 아니라 실제하는 동물인 블랙 스완 (흑고니)의 유래와 금융분야에서 사용하는 의미를 설명합니다

Automated Trading Systems: The Pros and Cons, Investopedia https://www.investopedia.com/articles/trading/11/automated-trading-systems.aspDavidsson, M. (2012). Trend Following Trading. Journal of Academic Research in Economics, 4(1), 51–68.

[출간전연재11] 그들은 왜 투자에 실패하는가? - 대표성 편향 : 하나를 보면 열을 안다?

주부 정여사는 적금이 만기되었다는 문자메세지를 받고, 다른 상품으로 옮길까하고 은행에 들렸다. 평소에 .

Pros and Cons of Automated Trading Systems

What are some of the pros and cons of automated trading systems? Read on to find out how these systems can make trading

알고리즘 트레이딩이란 무엇입니까?

금융 시장에는 투자자와 거래자가있는만큼 거의 많은 거래 전략이 있습니다. 시장은 전자적으로 접근이 가능 해져서 거래 시스템 개발을위한 더 많은 가능성을 열어줍니다. 그중 하나는 금융 거래 시장에서 의사 결정과 거래를 하기 위해 알고리즘 이라는 고급 수학적 모델을 사용하는 거래 시스템 인 알고리즘 거래입니다. 알고리즘으로 프로그래밍 된 컴퓨터는 특정 기술 조건이 충족되면 전자 거래 주문을 입력합니다. 이러한 조건에는 타이밍, 가격, 주문 수량 및 일반적인 시장 동향이 포함됩니다.

알고리즘 거래는 헤지 펀드, 뮤추얼 펀드 및 연금 펀드와 같은 대규모 기관 투자자가 가장 널리 사용합니다. 그것이 제시하는 장점이 큰 자금과 가장 관련이 있기 때문에 이런 경우입니다. 예를 들어, 펀드가 특정 주식을 대량으로 구매할 경우, 펀드가 달성하고자하는 이윤 마진에 부정적인 영향을 줄 정도로 주식 가격을 올리는 효과가있을 수 있습니다. 그러나 알고리즘 거래의 경우 시장 영향을 줄이기 위해 하나의 큰 거래를 여러 개의 작은 거래로 나누는 것이 간단합니다.

기관 투자자는 자동화 된 알고리즘 거래 프로그램이 의사 결정을 내릴 수있는 속도의 이점을 더욱 활용할 수 있습니다. 시장 정보가 전자적으로 수신되면 거래 결정은 종종 사람의 개입없이 자동으로 이루어집니다. 인간 거래자가 정보를 인식하기 전에 결정이 내려지고 명령이 시작됩니다. 이는 헤지 펀드 및 유사한 거래자가 개별 투자자에 대해 가질 수있는 큰 경쟁 우위의 일부입니다.

거래 알고리즘 자체는 알고리즘 거래보다 훨씬 긴 역사를 가지고 있습니다. 알고리즘은 단순히 거래 기회를 감지하기 위해 실시간 시장 데이터에서 패턴을 인식하는 일련의 단계를 나타냅니다. 역사적으로, 투자 회사는 거래 알고리즘 구축 프로세스를 수동으로 수행하기 위해 다수의 개별 트레이더를 고용했습니다. 그러나 현재 사용 가능한 고급 기술을 사용하면 거래 알고리즘을 구축하고 사용하는 것이 훨씬 빠르며 더 적은 인원이 필요합니다. 알고리즘 거래는 이전에 투자 회사가 필요했던 많은 인력을 효과적으로 대체했습니다.

그러나 알고리즘 거래를 위해서는 거래자가 여전히 필요합니다. 대부분의 경우 거래자는 디지털 대시 보드에서 한 번에 많은 알고리즘의 데이터를 모니터링하여 거래자의 생산성을 높일 수 있습니다. 새로운 알고리즘을 고안하고 기존 알고리즘을 최적화하기 위해서는 상인과 분석가의 작업이 여전히 필요합니다.

고주파 거래에 대해 알아야 할 모든 것

거래와 관련하여 요즘에는 돈을 벌 수 알고리즘 트레이딩의 이점 있는 다른 형태의 거래를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 주식 거래, 바이너리 옵션 거래 등을 할 수 있습니다. 음, 시도할 수 있는 또 다른 수익성 있는 거래 옵션은 HFT-고빈도 거래입니다. 널리 사용되는 거래 유형으로 부상했으며 거래자들 사이에서 많은 인기를 얻었습니다.

HFT 거래에 대해 말하면 이것은 자동화된 금융 거래 플랫폼이며 대규모 기관 투자자, 헤지 펀드, 투자 은행 등에서 일반적으로 사용됩니다. 이러한 형태의 거래는 기술에 크게 의존합니다. 고주파 거래는 엄청난 수의 주문이 초고속으로 수행되기 때문에 고급 컴퓨터를 사용합니다..

이 플랫폼을 사용하여 HFT 거래자는 문제 없이 수백만 건의 주문을 쉽게 수행할 수 있습니다. 게다가, 그들은 몇 초 안에 다른 거래소와 시장을 스캔할 수 있습니다. 따라서 이 공개 시장에서 거래자는 이점을 목격할 수 있습니다.

전문가에 따르면 HFT 알고리즘은 매우 복잡하고 고급. 결과적으로 그들은 몇 분 안에 변화하는 시장 동향을 쉽게 감지할 수 있습니다. 금융 시장의 알고리즘 트레이딩의 이점 변화를 분석함으로써 시스템은 엄청난 양의 주식을 보낼 수 있으며 이는 입찰-매도 스프레드에서 사용할 수 있습니다. 따라서 원활한 고주파 거래를 즐길 수 있습니다. 그러나 고주파 거래가 수익성이 있습니까? 왜 이것으로 가야합니까? 이에 대해 더 자세히 논의해 보겠습니다.

고주파 거래에 대한 몇 가지 일반적인 사항 탐색

이러한 형태의 거래에 대한 공식적인 정의를 찾고 있다면 다음을 염두에 두어야 합니다. SEC- 증권거래위원회 이에 대한 적절한 정의를 내놓지 않습니다. 그러나 당국은 귀하가 고려해야 할 몇 가지 기능에 대해 설명했습니다.

  • 여기에는 다양한 거래 주문을 라우팅, 실행 또는 생성하는 고급의 정교한 고속 프로그램이 포함됩니다.
  • 거래 관행은 거래자가 원활한 HFT 거래 경험을 즐길 수 있도록 대기 시간 및 네트워크 문제를 줄이기 위해 다른 교환 및 기타에서 제공하는 거대한 개별 데이터 및 코로케이션 서비스를 활용합니다.
  • 포지션을 설정하고 청산하는 기간은 매우 짧을 수 있습니다.
  • 여기에는 다른 취소된 주문을 제출하는 관행이 포함됩니다.
  • 규칙에 따라 거래일은 플랫 포지션으로 마감되어야 합니다.

이에 대한 충분한 지식이 없는 사람들에게는 고주파 거래가 매우 어려울 수 있습니다. 왜요? 위에서 논의한 바와 같이 이러한 유형의 거래에는 더 나은 인프라와 소프트웨어가 필요합니다. 게다가, 거래자는 시장에 대한 적절한 이해가 있어야 합니다.

그렇기 때문에 이 시장은 일반적으로 헤지펀드와 대기업이 장악하고 있습니다. 그래도 궁금하다 누구나 고주파 거래를 할 수 있습니까? 글쎄, 그것은 당신의 지식과 알고리즘 트레이딩의 이점 기술 수준에 달려 있습니다. 이 외에도 고려해야 할 몇 가지 다른 요소가 있습니다. 아래 나열된 섹션을 살펴보십시오.

  • 국제 클라이언트 수락
  • 최소 예금 $10
  • $10,000 데모
  • 전문 플랫폼
  • 최대 95%의 고수익
  • 빠른 인출

고주파 거래가 수익성이 있습니까?

어떤 사람들은 몇 초 안에 상당한 수익을 올릴 수 있으므로 수익성이 높다고 말할 것입니다. 그러나 일부에서는 매우 위험하다고 말하기도 하며, 문제가 발생하거나 이를 제대로 관리하지 못하면 투자한 돈을 모두 잃을 수 있습니다.

HFT가 낮은 대기 시간에 의존한다면 속도가 관건입니다.. 거래자로서 당신은 처음에 또는 어느 정도의 이익을 내기 위해 유동성을 제공해야 합니다. 글쎄요, 지연이 있을 경우 전체 가장자리의 약 80%를 잃을 수 있습니다. 세 번째의 경우 더 많은 것을 잃게 됩니다. 문제는 그것이 제로섬 게임이라는 것입니다. 기술은 빠르게 발전하고 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 그리고 승자는 단 한 명일 수 있습니다. 이러한 유형의 거래는 비용이 많이 들고 마진도 매우 낮습니다.

이제 고빈도 거래를 통해 긍정적인 면을 이야기하면 더 많은 수익을 빠르게 얻을 수 있습니다.. 전문가들에 따르면 1억 달러 이하의 자금으로 1조 달러 규모의 시장을 장악할 수 있다. 레버리지 비용이 매우 낮고 이익 요소에 비해 위험이 낮다는 것을 알 수 있습니다.

일반적으로 거래를 더 빨리 실행할 수 있는 사람은 천천히 실행하는 HFT 거래자에 비해 더 많은 수익을 올릴 수 있습니다. 속도 외에도 주문 대 거래 비율과 회전율도 여기서 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 고주파 거래가 수익성이 있습니까? 대답은 사람마다 다를 것입니다.

고주파 거래는 얼마나 일반적입니까?

궁금하다 고주파 거래는 얼마나 일반적입니까? 글쎄, 모든 최신 뉴스와 보고서를 고려할 때, 이 거래는 매우 일반적이라고 말할 수 있습니다. 이것의 주된 이유는 거래가 기술과 데이터에 의존하기 때문입니다. 그들은 일반적으로 시장을 연구하고 몇 초 안에 실행할 수 있는 알고리즘과 자동 거래를 사용하기 때문에 훨씬 빠르게 대응할 수 있습니다.

2000년대에 시작해서 그 이후 엄청난 인기를 얻었다. 현재 미국 주식시장 전체 거래량의 40% 이상을 차지한다고 할 수 있다. 유럽 시장의 경우 점유율이 24~43%에 이른다. 그래서 이것은 인기를 얻고 있습니다. 또한 거래 형식이 적절하게 규제됩니다.

고주파 거래 규제

여기에는 여러 규제 기관의 잘 알려진 관리 규정이 있습니다. 예를 들어:

MiFID II- 금융 상품 지침 II의 시장 ESMA 이 시장을 더 명확하고 투명하게 이해했습니다. 예를 들어, 모든 투자자는 특정 면제를 받고 모든 활동은 금융 당국의 적절한 승인을 받아야 합니다. 반면에 모든 투자자는 약 5년 동안 거래, 알고리즘 및 시스템에 대한 시간순 기록을 유지해야 합니다. 따라서 시장의 불법적인 사용을 방지할 수 있습니다.

미국 금융시장은 핀라– 금융 산업 규제 당국. 또한 이 거래에 대한 몇 가지 규칙을 발표했습니다. 그리고 새로운 규칙은 회사가 거래를 수행하는 데 사용했던 방식을 제한하여 부적절한 영향력, 가상 인용, 스푸핑 등의 가능성을 줄였습니다..

규제 기관은 기업이 제안을 실행하기 전에 시장을 테스트하는 것을 의무화했으며 모두 위험 관리 표준을 따라야 합니다.

이것은 사람들이 이 시장에 진입하는 데 필요한 신뢰 요인을 만들었습니다. 최신 기술과 더 나은 규정 및 규칙에 의해 지원되는 이 시장은 이제 글로벌 금융 시장에서 보편화되고 있습니다.

누구나 고주파 거래를 할 수 있습니까?

HFT 거래자들 사이에서 가장 일반적인 질문 중 하나는 누구나 고주파 거래를 할 수 있습니까? 이러한 형태의 거래는 위험을 감수하는 것을 선호하지 않는 사람들에게는 적합하지 않습니다. 위험을 감수할 준비가 되어 있고 일이 잘못될 경우 발생할 수 있는 일을 이해한다면 HFT가 적합합니다. 그러나 올바른 전략을 적용하면 이러한 형태의 거래에서 잘 플레이할 수 있는 기회를 만들 수 있습니다.. 이를 돕기 위해 몇 가지 주요 전략을 나열했습니다.

(위험 경고: 귀하의 자본이 위험에 처할 수 있음)

#1 주문 흐름 예측 전략

여기에서 다양한 방식으로 주요 플레이어의 순서를 예측할 수 있습니다. 그 후에는 그보다 조금 높은 포지션을 거래하여 수익을 낼 수 있습니다.

#2 실행 전략

이 전략은 거래자가 가격에 큰 영향을 미치지 않으면서 다양한 주요 기관 플레이어의 대량 주문을 실행하는 데 도움이 될 것입니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

  • 거래량 가중 평균 가격 전략: 이를 사용하면 수익성 있는 평균 가격으로 대량 주문을 실행할 수 있습니다. 거래 가치의 비율은 다를 수 있습니다.
  • 시간 가중 평균 가격 전략: 거래자는 이것을 사용하여 거래 가격에 영향을 미치지 않고 큰 주식 블록을 사고 팔 수 있습니다.

가격 행동 전략

#3 유동성 공급 전략

거래자는 올바른 견적을 설정한 다음 다른 거래자의 취소 또는 제출을 기반으로 지속적으로 업데이트해야 합니다. 이러한 형태의 거래 시세의 지속적인 업데이트는 Market-Maker가 따르는 거래 모델을 고려하여 수행할 수 있습니다.. 이 과정에서 시장 조성자들은 각 거래에 대해 대량 주문을 제출하고 취소합니다.

#4 자동화된 전략

차익 거래 전략은 상품 간에 큰 가격 차이 결과가 있을 때 소량의 이익을 얻습니다. 전문가에 따르면 인덱스 차익거래가 이상적인 예로 간주됩니다. S&P 500 선물과 SPY 사이의 가격 움직임은 평행하게 움직여야 합니다.

가격의 움직임이 다양할 경우 해당 거래의 지수 차익 거래자는 가능한 한 빨리 이익을 포착하기 위해 노력할 것이며 특별한 전략을 전개할 것입니다. 이를 적절하게 수행하려면 빠른 실행에 집중하여 이득을 빠르게 극대화해야 합니다.

이 모든 것을 고려하면 이러한 유형의 거래에서 안전하게 거래할 수 있습니다. 그리고 당신은 그것으로부터 이익을 얻을 수 있을 것입니다.

고주파 거래는 공정합니까?

이를 이해하려면 크게 두 가지에 집중해야 합니다. 이것들은:

대부분의 거래가 컴퓨터 시스템을 사용하기 때문에 사람들은 거래자가 수행하는 관행을 보는 것이 쉬울 것이라고 생각할 수 있습니다. 시간그러나 일부 회사는 거래 활동을 위조 할 수 있으며 많은 양의 데이터가 포함됩니다., 선명한 사진을 얻기가 어렵습니다. 2010년에 발생한 사건을 예로 들 수 있습니다.

모든 주요 지수는 몇 분 만에 약 6% 상승했지만 매우 빠르게 반등했습니다. 일부 기업의 주식은 실제 가치보다 60% 높은 가격에 거래됐다.. 그러나 이러한 원치 않는 상황을 처리하기 위해 SEC – Security Exchange Commission은 특정 주식의 거래자가 10% 하락 또는 상승하는 것을 일시 중지하는 규칙을 가져오는 회로 차단기를 배치했습니다. 이제 시장에서 공정 거래 관행을 목격할 수 있습니다.

가장 중요한 것 중 하나는 모든 거래자는 고주파 거래에 대해 알아야 하며 이것이 소매 투자자에게 어떻게 영향을 미칠 수 있는지입니다.. 그러나 시장은 100% 투명성을 따르고 거래를 실시간으로 볼 수 있으므로 걱정할 필요가 없습니다.

따라서 고주파 거래에는 아무런 문제가 없습니다., 그리고 당신은 이 거래를 시도하는 것을 선호해야 하지만 이에 대한 적절한 이해가 있는지 확인하십시오.

고주파 거래가 금지됩니까?

일부 연구에 따르면, HFT 거래는 논란의 여지가 있는 활동으로 간주됩니다.. 또한 다른 유형의 거래에 비해 학자, 규제 기관 및 재무 전문가 사이에서 인기가 없다는 것을 알 수 있습니다. 대부분의 트레이더는 포트폴리오를 밤새도록 유지하는 것을 선호하지 않습니다. 그들은 포지션을 청산하기 전에 제한된 기간 동안 보유를 설정합니다.

HFT는 다른 형태의 거래보다 훨씬 위험하지만, HFT 거래 금지에 관한 법이나 규칙은 없습니다.. 따라서 걱정없이 그러한 거래를 할 수 있습니다. 그러나 이것을 선택해야 할지 말아야 할지 결정할 수 있도록 장단점을 이해하는 것이 더 나을 것입니다.

고주파 거래의 장점

차익거래에서 성공하려면 남들보다 훨씬 빨라야 하며, 이것이 속도가 빨라지는 주요 원인입니다. 음, 이러한 형태의 거래가 개인 및 기관 거래자에게 제공할 수 있는 여러 가지 이점이 있습니다. 그러나 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.

HFT 거래 선택의 주요 이점 그러한 형태의 거래를 통해 투자자는 큰 포지션을 다룰 수 있습니다. 이러한 형태의 거래에서, 거래 주문을 작은 부분으로 나눌 수 있습니다. 그리고 알고리즘 트레이딩의 이점 가장 좋은 점은 작은 거래를 할 것이기 때문에 비용에 미치는 영향이 훨씬 적습니다. 결과적으로 시장에 미치는 영향과 거래 비용이 낮아질 것입니다.

고빈도 거래 점유율이 상당히 높다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 반면에 HFT 알고리즘은 수동적 시장조성 방법을 적용하여 상당한 유동성을 창출합니다. 이러한 전략은 매도 및 매수 가격의 스프레드를 낮출 수 있습니다. 뿐만 아니라, 그것은 또한 2차 시장의 깊이를 증가시킵니다.. 이러한 요소는 유동성 비율이 더 좋은 시점과 관련하여 잠재적 투자자에게 매우 중요합니다. 더 많은 거래를 하는 동안 자신감을 갖게 될 것입니다.

HFT는 더 나은 수익을 얻으려면 높은 수준의 변동성이 필요합니다. 이러한 형태의 거래는 자산과 매체의 편차를 낮춥니다. 그리고 장기 투자자들에게 이것은 매우 매력적일 수 있습니다. 왜요? 그들에게 이것은 잘못된 가격으로 자산을 구매할 위험을 낮출 것입니다. 반면에, 시장의 효율성은 HFT에 의해 생성된 더 공정한 가격과 더 빠른 평가로 증가할 것입니다.. 그러나 비합리적인 알고리즘 트레이딩의 이점 투자자는 이러한 형태의 거래를 선택할 경우 패널티를 받을 수 있음을 명심해야 합니다.

경쟁적이고 개방된 시장을 촉진합니다.

고급 기술을 사용하면 소규모 플레이어가 다른 대형 은행과 자신 있게 경쟁할 수 있습니다. 사실, 모든 소규모 플레이어가 이 진화하는 시장에 진입하는 것이 훨씬 더 쉬울 것입니다.

  • 그것은 새로운 기회와 새로운 방법을 가져올 것입니다

진보한 것으로 나타났다. HFT 알고리즘 거래자들이 다양한 전략을 탐색할 수 있도록 했습니다. 일부 전문가들은 그러한 유형의 변형이 원하는 지속 가능성을 제공할 수 있고 시장에 대한 유연성. 한편, 시장의 변화에 대한 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.

(위험 경고: 귀하의 자본이 위험에 처할 수 있음)

고주파 거래의 단점

거래가 제공하는 이점에 동의하지 않는 사람들을 찾을 수 있습니다. 그들은 이것이 글로벌 금융 시스템에 재앙을 초래할 수 있다고 말합니다. 글쎄, 시장은 아직 그런 상황을 목격하지 못했지만 HFT의 몇 가지 단점에 대해 알아야합니다.

증권 거래소의 고급 인프라를 통해 다양한 유형의 거래 전략을 통해 돈을 벌 수 있습니다. 기관투자자를 통한 대규모 매매주문 등의 분야입니다. HFT에는 첨단 기술과 컴퓨팅 시스템이 포함되어 있어 이러한 주문을 쉽게 추적할 수 있습니다.. 그 후 유동성을 흡수하려고 합니다. 결과적으로 그들은 큰 투자자들에게 포지션을 청산해야 할 것입니다. 따라서 기관 투자자의 경우 비용이 더 많이 들 수 있습니다.

한편, 가끔, 사람들은 스푸핑에 직면할 수 있습니다.. 거래자가 일부 주식을 얻으면 구매 주문을 통해 비용을 증가시키려고 할 수 있습니다. 그리고 그들은 더 낮은 가격으로 구매한 것보다 더 높은 가격으로 주식을 판매하도록 다른 구매자를 끌어들이기 위해 그렇게 합니다.

누구나 고주파 거래를 할 수 있습니까? HFT 알고리즘에는 더 나은 처리 능력이 필요합니다.. 이를 원활하게 유지하려면 이에 관련된 거래소에서 케이블, 장비 및 작업 구조를 지속적으로 업데이트해야 합니다. 따라서 이러한 모든 것에 대한 충분한 예산이 없다면 HFT가 적합하지 않습니다.

대부분의 거래자들은 고주파 거래가 수익성이 있습니까? 대답은 예 또는 아니오일 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 거래 절차와 주식 시장이 빠르게 변화하고 있습니다.. 그리고 가장 중요한 변화는 거래 속도입니다. 그러나 이것은 또한 시장의 위험 수준을 높였습니다. 따라서 먼저 위험 프로필을 분석하는 것이 좋습니다. 일부 전문가들은 이 거래가 글로벌 금융 시장의 급속한 변화의 이상적인 예라고 제안했습니다.

(위험 경고: 귀하의 자본이 위험에 처할 수 있음)

결론: HFT 거래의 장점

글쎄, 여기에서 알고리즘 트레이딩의 이점 논의된 모든 정보를 고려하십시오. 이러한 유형의 거래와 그 결과는 뜨겁게 논의되고 불분명하다고 말할 수 있습니다. 몇 가지 단점이 있지만 거래자에게 놀라운 이점을 제공합니다.. 그것이 규제 기관, 시장 및 거래자들에게 새로운 현실을 가져다주었다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 충분한 투자를 할 준비가 되어 있다면 큰 수익을 얻을 수 있습니다. 그리고 현재 시나리오를 보면 이러한 형태의 거래가 현재 개인 투자자들 사이에서 인기를 얻고 있음을 알 수 있습니다.

반면에, 알고리즘 트레이딩의 이점 HFT 거래는 기술에 크게 의존합니다.. 알고리즘 트레이딩의 한 유형입니다. 다중 출력 및 입력이 있는 서로 다른 노드를 통한 처리는 병렬 컴퓨팅과 정렬되어 빅 데이터 활용에 중요한 역할을 할 수 있는 또 다른 중요한 요소입니다. 많은 거래가 포함되기 때문에 시스템은 나쁜 거래 또는 좋은 거래를 식별하기 위해 시장 또는 회사와 관련된 수많은 데이터를 분석해야 합니다. 게다가 진화하는 AI 기술도 이를 뒷받침하고 있다. 따라서 고주파 거래는 오랜 기간 동안 여기에 있으며 시도해 볼 수 있습니다. 그러나 사용을 시작하기 전에 이 시장을 이해하고 HFT 거래에 대한 지식과 기술을 향상시키십시오.

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