アルゴス-トレーディング戦略で使用されるアルゴリズムのガイド

アルゴリズム(アルゴリズム)は、特定のタスクを実行するために導入される一連の命令です。取引を自動化して利益を生み出すためのアルゴリズムが導入されています。総利益総利益は、売上高から売上原価または「売上原価」を差し引いた後に残った直接利益です。これは粗利益率の計算に使用され、会社の損益計算書に記載されている最初の利益の数値です。粗利益は、営業利益または純利益の前に計算されます。人間のトレーダーには不可能な頻度で。このプロセスはアルゴリズム取引と呼ばれ、価格設定、数量、タイミング、およびその他の数学的モデルに基づいてルールを設定します。アルゴリズム取引の他のバリエーションには、自動取引とブラックボックス取引が含まれます。

アルゴリズム、アルゴリズム、アルゴリズム取引

アルゴリズム取引は、取引活動に対する人間の(感情的な)影響を除外します。高度なアルゴリズムの使用は、投資銀行などの機関投資家の間で一般的です。投資銀行の典型的な階層投資銀行は、軍事組織に匹敵する厳格で厳格な階層を持っています。各ランクは大きな意味を持ち、進むにつれて特定の重要な特典をもたらします。投資銀行の典型的な階層(アナリスト、アソシエイト、VP、ディレクター、マネージングディレクター)は、ほぼすべての投資銀行、年金ファンド、ヘッジファンドに共通です。ヘッジファンド戦略ヘッジファンドは、認定された個人および機関投資家によって作成された投資ファンドです。市場の上昇または下降に関係なく、リターンを最大化し、リスクを軽減または排除することを目的としています。ヘッジファンド戦略は、ファンドマネージャーと投資家が毎日大量の株式を取引しているため、民間投資パートナーシップを通じて採用されています。これにより、株価に大きな影響を与えることなく、最小限のコストで可能な限り最高の価格を得ることができます。

アルゴリズム取引の戦略

アルゴリズム取引の優れた戦略は、取引収益の改善を目指す必要があります。収益認識の原則収益認識の原則は、収益が会社の財務諸表の項目として記録および認識されるプロセスとタイミングを決定します。理論的には、企業が収益を認識できる時点は複数あります。知識金融の自習ガイドは、金融、会計、財務モデリング、評価、取引、経済などの技術的知識を向上させるための優れた方法です。。最も人気のある戦略は、裁定取引、インデックスファンドのリバランス、平均回帰、および市場のタイミングです。他の戦略は、スキャルピング、取引コスト削減、ペア取引です。

インデックスファンドのリバランス

個人年金口座や年金基金などの投資信託のインデックスファンドのポートフォリオは、ファンドの原資産の新しい価格を反映するように定期的に調整されます。「リバランス」は、株式数に応じて予想される取引を利用するアルゴリズムトレーダーに機会を生み出します。株式株式とは何ですか?会社の株式を所有する個人は株主と呼ばれ、会社の残余資産と収益の一部を請求する資格があります(会社が解散した場合)。「株式」、「株式」、および「株式」という用語は同じ意味で使用されます。インデックスファンドで。取引はアルゴリズム取引システムによって実行され、最良の価格、低コスト、およびタイムリーな結果を可能にします。

アルゴスとアービトラージ

アービトラージは、2つの異なる取引所で取引される証券の市場価格で発生する時折の小さな市場価格の不一致を利用する慣行です。市場Aで割引価格で二元上場株式を購入し、市場Bでプレミアムで販売することは、リスクのない裁定取引の機会を提供します。先物価格と実際の原株の合計価格との間にわずかな価格差が生じるのが一般的であるため、この慣行はS&P 500先物契約およびS&P500株式の取引に適用できます。それが発生すると、NASDAQとNYSEで取引されている証券は、CME市場で取引されているS&P先物よりも進んでいるか遅れており、裁定取引の機会が生まれます。

アービトラージが発生するには、3つの条件を満たす必要があります。まず、同じ資産金融資産金融資産とは、将来のキャッシュフローに関する契約上の合意から、または別の事業体の資本性金融商品を所有することから生じる資産を指します。キーは、すべての市場で同じ価格で取引されるべきではありません。第2に、同じキャッシュフローを持つ2つの資産Unlevered Free Cash Flow Unlevered Free Cash Flowは、企業が完全に無借金であり、支払利息がないことを前提とした、企業の理論上のキャッシュフローの数値です。同じ価格で取引するべきではありません。最後に、将来の価格がわかっている資産は、リスクのない金利で割り引かれた将来の価格で今日取引されるべきではありません。裁定取引は証券でのみ可能です。公的証券公的証券、または市場性のある証券は、市場で公然とまたは簡単に取引される投資です。証券は、株式または負債ベースのいずれかです。電子的に取引する金融商品。また、市場リスクへのエクスポージャーを最小限に抑えるために、取引は同時に発生する必要があります。市場リスクプレミアム市場リスクプレミアムは、投資家がリスクのない資産ではなく、リスクの高い市場ポートフォリオを保有することから期待する追加のリターンです。または、両方のトランザクションが完了する前に1つの市場の価格が変更される可能性。または、両方のトランザクションが完了する前に1つの市場の価格が変更される可能性。または、両方のトランザクションが完了する前に1つの市場の価格が変更される可能性。

平均回帰

平均回帰は、株式投資で使用される数学的方法であり、株式の一時的な高値と安値の平均を計算します。これには、株式の取引範囲を特定し、分析技術を使用してその平均価格を計算することが含まれます。現在の市場価格が平均価格より遅れている場合、価格が上昇することを期待して、株式は魅力的であると見なされます。一方、現在の市場価格が平均価格を超えると、投資家は価格が下落し、平均価格に戻ることを期待しているため、株価は望ましくないと見なされます。株式の最近の価格の標準偏差は、買いまたは売りの指標としてよく使用されます。平均回帰をめぐる取引は、アルゴの一般的な使用法です。

市場のタイミング

アルファを生成するように設計された戦略は、市場タイミング戦略と見なされ、ライブテスト、バックテスト、およびフォワードテストを含む方法を使用します。バックテストは市場タイミングの最初の段階であり、サンプル内のデータ期間を通じて架空の取引をシミュレートする必要があります。次のステップは、最適化を実行して最適な結果を取得することです。市場タイミングの第2段階はフォワードテストであり、サンプルデータを介してアルゴリズムを実行し、バックテストされた期待値内で実行されることを確認します。最後の段階はライブテストであり、開発者はライブトレードをバックテストおよびフォワードテストされたモデルと比較する必要があります。

アルゴリズム取引の利点

コンピュータがライブ取引を監視および実行できるようにすることには、さまざまな利点があります。アルゴリズム取引の利点の1つは、取引が事前定義された命令のセットに制限されているため、取引プロセス全体で感情を最小限に抑えることができることです。人間の取引は、意思決定の不備につながる恐れや貪欲などの感情の影響を受けやすくなっています。自動化された取引を通じて、トレーダーは簡単に計画に固執することができます。プロセスを自動化することで、一部のトレーダーがあらゆる機会に売買する可能性のある過剰取引を抑制し、人為的なエラーの可能性を減らすこともできます。

アルゴリズム(アルゴス)との取引も一貫性の達成に役立ちます。取引プロセスにおける最大の課題は、取引の計画と計画の取引です。すべてのルールに従わないと、たとえ取引計画が利益を生む可能性があるとしても、トレーダーが持つ可能性を否定的に変える可能性があります。損失は​​取引の一部ですが、人間のトレーダーは2つ以上の連続した損失を被った後、落胆し、次の取引に移動できない場合があります。プロセスの途中で脱落することにより、トレーダーは他の取引ラウンドで勝つ可能性を破壊します。自動取引は、一貫性を実現し、計画に従って取引し、勝つ可能性を高めるのに役立ちます。

トレーディングでは、毎秒が重要であり、アルゴリズム取引の速度により、投資に適したオプションになります。コンピュータは変化する市場の状況に即座に対応し、基準が満たされるとすぐに注文を生成するのに役立ちます。これは、誰もが市場の変化を認識して手動で取引注文を入力するよりもはるかに高速です。また、出入りが早すぎたり遅すぎたりすると、その日の取引に大きな違いが生じる可能性があり、プロセスを自動化することで、人が犯しやすい間違いを解決することができます。

アルゴリズム取引のデメリット

他の機械的プロセスと同様に、アルゴリズム取引は洗練されたプロセスであり、失敗する傾向があります。インターネット接続の問題、電力損失、およびコンピューターのクラッシュにより、誤った注文、重複した注文、さらには市場に送信されない可能性のある注文の欠落が発生する可能性があります。また、取引戦略によって生成された取引と自動取引システムからの実際の結果との間に違いがある可能性があります。自動取引システムは、機械的な故障を防ぐために常に監視する必要があります。

バックテスト手法を使用してシステムを最適化するトレーダーは、紙の上では見栄えがするが、実際の市場では機能しないシステムを作成する可能性があります。この問題は、過度の最適化が原因で発生する可能性があります。この場合、トレーダーは過度のカーブフィッティングを作成し、以前の市場価格の動作に注意深く適合しているが、現在のライブ市場では信頼できない取引計画を作成します。一部のトレーダーは、ドローダウンの余地を残さずに、取引計画には100%収益性の高い取引が必要であると想定しています。

ブリッジウォーターヘッジファンド

ブリッジウォーターアソシエイツは世界最大のヘッジファンドであり、1,600億ドルを超える資産を運用しています。創業者のレイ・ダリオは、謙虚な初めからかなりの財産を築き上げましたが、1982年に市場の低迷を誤って予測した後、会社をほぼ清算しました。しかし、この失敗により、レイ・ダリオは彼の考えを再評価することを余儀なくされました。これらのイベントから、彼は最終的にピュアアルファファンド戦略を開発しました。これは主にアルゴファンドであり、ブリッジウォーターの成功への主要な貢献者の1つです。実際、この戦略は非常にうまく機能しているため、Dalioは現在、Pure Alphaで採用されているアルゴリズム手法に純粋に基づいて会社を運営するAI(人工知能)プログラムの開発について話し合っています。

アルゴと取引の詳細:

  • トレーディングフロアトレーディングフロアトレーディングフロアとは、株式、債券、先物、オプション、商品、または外国為替トレーダーが証券を売買する建物の文字通りのフロアを指します。トレーダーは、顧客に代わって、またはそれらを雇用する金融会社に代わって証券を売買します。
  • トレードオーダーのタイミング–トレーディングトレードオーダーのタイミング–トレーディングトレードオーダーのタイミングは、特定のトレードオーダーの有効期間を指します。トレードオーダーのタイミングの最も一般的なタイプは、成行注文、GTC注文、および約定または強制終了注文です。
  • 取引注文–取引取引注文–取引取引注文とは、株式や先物契約などの金融資産の取引所で行うことができるさまざまな種類の注文を指します。
  • 取引メカニズム–取引取引メカニズム取引メカニズムとは、資産を取引するさまざまな方法を指します。取引メカニズムの2つの主なタイプは、相場主導型と注文主導型の取引メカニズムです。