Для ручного трейдинга нужна скорость принятия решения. В алгоритмическом трейдинге решение мгновенно принимает робот, но оно не всегда правильное, так как не учитывает фундаментальные факторы. Есть ли смысл совмещать ручной трейдинг с алгоритмическим? Ведь задача робота – снять нагрузку с трейдера за счет автоматизации управления сделками. И если за ним все равно нужен контроль, стоит ли тратить время на совмещение? И какие в принципе нужны навыки для алгоритмического трейдинга?
Алгоритмический трейдинг для начинающих
Одна из задач трейдера – адаптация. Адаптация к тренду, к меняющимся торговым условиям, к новым технологическим инструментам – нейросетям, искусственному интеллекту, машинному обучению. Алгоритмический трейдинг – это не только автоматизация открытия/закрытия сделок. Это установка сеток отложенных ордеров, расчет риска на сделку, мгновенное управление сделками на разных графиках, расчет горизонтальных, вертикальных объемов и т.д.
Виды алгоритмического трейдинга:
- Системный трейдинг – автоматизация ручных стратегий, предполагающая четыре ключевых параметра алгоритма: определение входа/выхода из сделки, принцип установки стопа, расчет объема позиции. Базовый вариант для начинающих трейдеров.
- Высокочастотный трейдинг — вид алгоритмического трейдинга, при котором сделки открываются и закрываются в течение долей секунды или миллисекунды, используя высокоскоростные компьютеры и сети. Цель HFT — заработать на маленьких колебаниях цены, используя временные разрывы и неэффективности рынка.
- Статистический арбитраж — вид алгоритмического трейдинга, при котором сделки основываются на статистическом анализе исторических данных и корреляций между разными активами. Цель StatArb — заработать на отклонениях цены от ее среднего значения или от ее соотношения с другими активами.
- Трейдинг на основе машинного обучения — вид алгоритмического трейдинга, при котором сделки основываются на применении искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа и прогнозирования рынка. Цель Machine learning-based trading — заработать на обнаружении скрытых закономерностей и паттернов в данных, используя сложные математические модели и алгоритмы.
- Количественный трейдинг — вид торговли на основе математических, статистических алгоритмов.
Навык 1. Создание торговых логик.
Лучший вариант для начинающих осваивать автоматическую торговлю – автоматизация ручных стратегий, предварительно отточенных в тестере. Проще автоматизировать стратегию по техническим индикаторам. Сложнее с динамическими инструментами – уровни Фибоначчи, волны Эллиотта, VSA-анализ, паттерны. Но можно обойтись без них или накладывать эти инструменты вручную. Сложно – не означает прибыльно.
Любая стратегия со временем перестает работать.
Уже на первых двух участках к торговой системе есть вопросы. На третьем участке есть явный разворот доходности вниз – такой робот останавливается и отправляется на переоптимизацию.
Навык 2. Тестирование алгоритмических торговых систем.
Тестер – встроенное в платформу или самостоятельное ПО, которое на заданном историческом интервале показывает эффективность торговли. В МТ4 встроен классический тестер, в МТ5 – усовершенствованная версия с возможностью форвардного тестирования.
На что обращать внимание при запуске тестирования:
- Чистота котировок. Отсутствие пропусков дат, актуальность, точность.
- Учет расходов. Комиссии, спред, проскальзывания. В простых тестерах эти параметры не предусмотрены.
- Отсутствие ошибок тестера и/или торговой платформы. В идеале стратегия запускается на разных платформах. Например, у вас есть советник, написанный для МТ4 на языке MQL4. Прогоните его на демо-счетах МТ4 разных брокеров. Наличие расхождений на отдельных участках – повод задуматься и найти причины.
Навык 3. Риск-менеджмент.
Тестирование не дает полного представления об уровне риска. На реальном рынке результаты предыдущего периода могут не повториться, потому контроль за рисками обязателен.
- Убыток на одну сделку.
- Расчет кредитного плеча.
- Длина стопа.
Для одной стратегии эти параметры подбираются вручную в соответствии с суммой депозита и готовностью трейдера рисковать. Для автоматизации подбора данных параметров для разных торговых систем применяется метод Монте-Карло – статистическая модель, позволяющая увидеть лучшие и худшие сценарии стратегии.
Вывод. Алгоритмический трейдинг – это не просто написание кода и получение прибыли нажатием нескольких кнопок. Это подбор ключевых параметров, учет динамических данных, применение математических и статистических методов анализа для поиска лучшего и худшего сценария. Начинающие трейдеру могут использовать простые алгоритмические системы. Но они часто убыточны. Потому, или оттачивайте профессионализм на ручных стратегиях, или готовьтесь учить высшую математику и статистику. Легко с советниками не будет.
