자신의 거래 로봇을 코딩 할 수있는 알고리즘 트레이더가되고 싶었던 적이 있습니까? 그럼에도 불구하고 혼란스럽고 오해의 소지가있는 정보의 양과 하룻밤 사이의 번영에 대한 그릇된 약속에 좌절합니까? 글쎄, 온라인 알고리즘 트레이딩 코스 AlgoTrading101의 창시자 인 Lucas Liew는 당신을위한 해결책을 제시 할 것입니다. 우수한 리뷰를 보유하고 2014 년 10 월에 처음 출시 된 이래로 000 명의 학생을 확보 한 Liew는 알고리즘 거래의 기본 원리를 조직적 방식으로 제시하는 것을 목표로하여 인기가 높습니다. 그는 알고리즘 트레이딩이 "부자가 아닌 빠른 계획"이라는 사실에 대해 확고합니다. "Liew와 그의 과정에서 얻은 통찰력을 바탕으로 알고리즘 기반 거래 로봇을 설계, 구축 및 유지 관리하는 데 필요한 기본 사항을 설명합니다.

알고리즘 무역 로봇은 가장 기본적인 수준에서 금융 시장에서 매매 신호를 생성하고 실행하는 능력을 갖춘 컴퓨터 코드입니다. 이러한 로봇의 주요 구성 요소에는 구매 또는 판매시기를 알리는 진입 규칙, 현재 위치를 종료 할시기를 나타내는 퇴장 규칙 및 구매 또는 판매 할 수량을 정의하는 위치 결정 규칙이 포함됩니다. (자세한 내용은

알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념 및 예

참조) -> -> 주요 도구

분명히 컴퓨터와 인터넷 연결이 필요합니다. 그 후 MetaTrader 4 (MT4) - MetaQuotes 언어 4 (MQL4)를 사용하여 거래 전략을 코딩하는 전자 거래 플랫폼을 실행하려면 Windows 또는 Mac 운영 체제가 필요합니다. MT4가 로봇을 만드는 데 사용할 수있는 유일한 소프트웨어는 아니지만 많은 이점이 있습니다.

MT4의 주요 자산 클래스는 외환 (FX)이지만, 플랫폼은 CFD를 사용하여 주식, 주식 지수, 상품 및 Bitcoin을 거래하는 데 사용될 수 있습니다. 다른 플랫폼과 달리 MT4를 사용하는 다른 이점으로는 배우기 쉽고 수많은 FX 데이터 소스가 있으며 무료입니다. 불행히도 MT4는 주식 및 선물 시장에서 직접 거래를 허용하지 않으며 통계 분석을 수행하는 것은 부담이 될 수 있습니다. 그러나 MS Excel은 보충 통계 도구로 사용할 수 있습니다.

알고리즘 트레이딩 전략

모든 알고리즘 트레이딩 전략이 가져야하는 몇 가지 핵심 특성을 먼저 반영하는 것이 중요합니다. 전략은 근본적으로 시장 및 경제적 관점에서 건전하다는 점에서 시장 신중해야합니다. 또한 전략 개발에 사용 된 수학적 모델은 건전한 통계 방법을 기반으로해야합니다.

다음으로, 당신의 로봇이 어떤 정보를 잡으려고하는지 결정하는 것이 중요합니다. 자동화 된 전략을 가지려면 로봇이 식별 가능하고 지속적인 시장 비 효율성을 포착 할 수 있어야합니다.알고리즘 거래 전략은 시장 행동을 활용하는 엄격한 규칙을 따르므로 일회성 시장 비 효율성의 발생으로 인해 전략을 세우는 데 충분하지 않습니다. 또한, 시장 비 효율성의 원인이 확인되지 않는 경우, 전략의 성공 또는 실패 여부가 우연에 의한 것인지 아닌지를 알 수있는 방법이 없습니다.

위와 같이 알고리즘 트레이딩 로봇의 디자인을 알려주는 여러 가지 전략 유형이 있습니다. 여기에는 (i) 거시 경제 뉴스 (예 : 비농업 임금 또는 금리 변경)을 활용하는 전략; (ii) 기본 분석 (예를 들어, 수입 데이터 또는 수입 발표 노트 사용); (iii) 통계 분석 (예컨대, 상관 또는 공적분); (iv) 기술적 분석 (예 : 이동 평균); (v) 시장 미세 구조 (예 : 차익 거래 또는 무역 기반 시설); 또는 (vi) 상기의 임의의 조합. (

시장 효율성이란?

)

로봇 설계 및 테스트 무역 로봇을 제작하고 관리하는 데 필요한 네 가지 단계가 본질적으로 있습니다 : 예비 연구 < :이 단계는 자신의 개인적 특성에 맞는 전략을 개발하는 데 중점을 둡니다. 개인 위험 프로필, 시간 약속 및 거래 자본과 같은 요소는 전략 개발시 모두 중요합니다. 그런 다음 위에서 언급 한 영구적 인 시장 비 효율성을 파악할 수 있습니다. 시장 비 효율성을 확인하면 자신의 개인적인 특성에 적합한 거래 로봇을 코딩 할 수 있습니다.

Backtesting

:이 단계는 거래 로봇의 유효성 검사에 중점을 둡니다. 여기에는 코드를 점검하여 원하는 것을 수행하고 다른 기간, 자산 클래스 또는 다른 시장 조건, 특히 2008 년 세계 금융 위기와 같은 검은 백조 유형의 이벤트에서 수행 방법을 이해하는 것을 포함합니다.

최적화 : 이제는 작동하는 로봇을 코딩했습니다.이 단계에서는 지나친 오차를 최소화하면서 성능을 극대화하려고합니다. 성능을 극대화하려면 우선 위험과 보상 요소를 포착하는 좋은 성능 측정 방법과 일관성 (예 : Sharpe 비율)을 선택해야합니다. 지나친 편향은 로봇이 과거 데이터에 너무 근접해있을 때 발생합니다. 그러한 로봇은 고성능의 환영을 제공 할 것이지만 미래가 과거와 완전히 닮은 적이 없기 때문에 실제로 실패 할 수 있습니다.

실제 집행 : 이제 실제 돈을 사용할 준비가되었습니다. 그러나 경험할 수있는 정서적 기복을 준비하는 것 외에도 해결해야 할 몇 가지 기술적 인 문제가 있습니다. 이러한 문제에는 적절한 브로커를 선택하고 시장 위험과 잠재적 인 해커 및 기술 중단과 같은 운영 위험을 관리하는 메커니즘을 구현하는 것이 포함됩니다. 또한이 단계에서 로봇의 성능이 테스트 단계에서 경험 한 것과 유사한 지 확인하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 로봇이 설계된 시장 효율성이 여전히 존재하도록 보장하기 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다.

트레이딩 알고리즘이 어떻게 생성되는지 .

결론 전설적인 상품 거래자 인 리차드 데니스 (Richard Dennis)가 한 그룹의 학생들에게 그의 개인 트레이딩 전략을 가르친 것을 고려하면 5 년 만에 1 억 7500 만 달러 이상을 벌어 들이기 위해서는 경험이없는 거래자들이 엄격한 지침을 배우고 성공적인 거래자가 될 수 있습니다. 그러나 이것은 하나의 특별한 예이며 초보자는 겸손한 기대를 확실히 기억해야합니다. 성공하기 위해서는 일련의 가이드 라인을 따르는 것이 아니라 가이드 라인이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. Liew는 알고리즘 트레이딩의 가장 중요한 부분은 "로봇이 어떤 종류의 시장 상황에서 작동 할 것이며 언제 작동 할 것인지 이해하고"언제 개입해야 하는지를 이해하는 것입니다. "알고리즘 트레이딩은 보람을 줄 수 있지만 성공의 열쇠는 이해입니다. 최소한의 이해로 높은 보상을 약속하는 모든 코스 또는 선생님은 주요 경고 표지가되어야합니다.