Алгоритмічний трейдинг: автоматизація прибутку на ринку

Що таке алготрейдинг

У цій статті довірений автор Resonance ділиться досвідом своєї роботи з алгоритмічною торгівлею. Далі тебе чекають реальні кейси і розбір плюсів та мінусів такого виду трейдингу. Але, щоб говорити більш детально, давай розберемося з визначенням цього поняття.

Алгоритмічний трейдинг або алготрейдинг ― це автоматизація відкриття і закриття угод на ринку з допомогою спеціальних програм (торгових ботів) згідно з заданими правилами.

А тепер пропоную прочитати історію Олександра і вирішити, чи для тебе алготрейдинг.

Чи може алгоритм трейдити в плюс

"З 2016 по середину 2017 року я торгував стратегію пробою екстремуму. Логіка дуже проста: на волатильних парах шукаємо значимі максимуми/мінімуми і при оновленні цих рівнів заходимо на продовження імпульсу. За півтора року ручної торгівлі я зрозумів, що 99% моїх дій у кожній угоді ― однакові, тому вирішив автоматизувати чи, іншими словами ― алгоритмізувати роботу.

Написання алгоритму тривало кілька місяців ― адже те, що здавалось помітним неозброєним оком, алгоритм не бачив. Потрібно було придумувати, як його навчити це бачити.

Перші версії алгоритму тільки допомагали моніторити ситуацію на ринку і сигналізувати про потенційний вхід. Трохи пізніше ми його навчили відкривати/закривати позиції. І результат роботи був супер!

Алгоритм без емоцій, переживань і побоювань відкривав угоди і тримав їх до тейку чи стопа без думок: «а раптом зараз розвернеться».

Цей алгоритм працює вже 5 років. За другу половину 2017 року алгоритм зробив +100% до депозиту, тому що волатильність на ринку була високою, угод було багато, більшість прибуткових, а ризиків не дотримувалися взагалі. В результаті, за весь час алгоритм досяг показника середньорічної прибутковості 32% з адекватними ризиками.

І це єдиний успішний кейс у моєму досвіді. Ще пару десятків спроб перекласти онлайн-трейдинг на алгоритм закінчились невдачами.

Розберімо ці невдалі спроби. .

Кейси з негативним результатом

Ринкові ситуації змінюються, волатильність приходить і йде, в ринку з’являються нові учасники, а алгоритми не можуть підлаштовуватись під змінені умови. Це призводить до втрати капіталу. Особливість торгових алгоритмів у тому, що вони діють за інструкціями і виконують їх дуже швидко.

Кейс номер 1

Найсвіжіший кейс із моєї робочої практики, який трапився з децентралізованою ф’ючерсною біржою. Задача алгоритму ― виставляти невелику лімітну заявку в ордербуку на продаж на $0.0001 нижче, ніж Бест Аск (фронтранінг).

Ідея в тому, щоб виставити ліміт, і при його виконанні повернути комісійні. Якийсь хитрий учасник ринку помітив цей алгоритм і не полінувався написати свого робота, який підставляє свій лімітний ордер на покупку. Таким чином, наш алгоритм вже виставляв не лімітний ордер, а відправляв маркет-ордер. Лімітний ордер в стакан не потрапляв, тому алгоритм пробував ще і ще. Ми платили комісії, а “чужак” їх заробляв. Наш середньоденний заробіток становив 35 доларів, але того дня ми за 45 хвилин втратили близько 4000 доларів тільки на комісійних.

Алгоритм міг виконувати 20 угод за секунду, тому встиг провести їх величезну кількість.

Розробники скажуть: "Так слід було написати систему моніторингу, перевірок тощо…". І я погоджусь з ними. Та деякі нюанси все ж передбачити не вийде, і вони проявляться тільки у ринку. А ціна помилки може бути високою.

Кейс номер 2

Щоб ребалансувати позицію на опціонах, потрібно рахувати дельту конструкції. Біржа передає дельту з округленням до 5 знаку. На парі позицій це не помітно, але коли у процесі алгоритмічної торгівли у конструкції 20-30 позицій, то невеликі округлення в кожній позиції призведуть до сумарної погрішності, яка вже грає серйозну роль. І ребалансування проходить неправильно. Це призводить до втрати грошей.

Торгова алгоритмічна система, яка підлаштовується під нову ситуацію на ринку, буде коштувати дуже дорого, і для її написання потрібні справжні профі. Крім того, така система буде вимагати сотні годин обдумування тестових запусків тощо.

Тому хорошу систему можуть собі дозволити тільки крупні фонди, інвест-банки. Для них це доцільно, а от для роздрібних трейдерів – ні.

Найбільша інвестиційна компанія у світі BlackRock витратила 20 років на розробку і вдосконалення своєї алгоритмічної торгової системи Aladdin. Сотні фахівців брали у цьому участь. І ми хочемо конкурувати своїми алгоритмами з ними?

Коли використовувати алгоритми

Я вбачаю сенс у використанні алгоритмів тільки у парі варіантів:

1. Для моніторингу і пошуку відповідних ситуацій. Наприклад, отримувати сповіщення про те, що з’явилась крупна лімітка в стакані на парі ХХХ/USDT.
2. Підстраховка. Наприклад, вночі, коли я вже сплю, потрібно ребалансувати позиції ― цим може займатися алгоритм. Якщо цього не робити, збитки будуть у рази більшими, ніж від потенційних помилок алгоритму.
3. Напівавтоматичний трейдинг для виконання угод (виставити стоп/тейк) після того, як я сам вже проаналізував ситуацію, сформулював торгову ідею і готовий її виконати.
4. Для чогось дуже простого, але потребуючого швидкості. Наприклад, арбітражні стратегії чи ММ стратегії.

Висновок

На щастя чи на жаль, у трейдингу величезна кількість змінних і надто багато різних варіацій однієї і тієї ж ситуації. Навчити алгоритм аналізувати потік даних надзвичайно складно.

У багатьох випадках трейдери займаються розробкою алгоритмів для себе, але цей процес перетворюється в розробку заради розробки. Реальної користі алгоритми не приносять, адже вони не можуть бути бездоганними.

Тому качайте мозок! Аналізуйте потоки ліквідності з допомогою Resonance і шукайте переваги не у швидкості, а у якості.