Главная задача профессиональных трейдеров — адаптация. Адаптация к изменениям рыночных трендов, к новым торговым условиям, стратегиям. А одна из главных адаптаций — к технологическим возможностям.
В этой статье разберем, через какие первые этапы нужно пройти трейдеру, который решил адаптироваться к новым технологиям на финансовых рынках.
Полезные материалы, которые хорошо бы изучить перед продолжением:
Видео
Что такое алгоритмический, системный и автоматизированный трейдинг
Алгоритмический трейдинг (он же системный или автоматизированный) — не самая простая сфера финансовых рынков, но которая точно может положительно повлиять на эффективность и прибыльность трейдера. При таком подходе практически полностью автоматизируются все трейдинг-процессы: от открытия и закрытия сделок, до автоматического вычисления риска на сделку.
Самое важное, с чем помогает алгоритмический трейдинг — он исключает человеческий фактор, а именно человеческую психологию. Финансовые рынки можно представить в двух крайностях — страх и жадность. Обе эти эмоции вредят торговым результатам. Алгоритм же не испытывает ни того, ни другого.
Первые алгоритмические хедж-фонды начали появляться в США в 80-х. Один из самых известных и прибыльных фондов — фонд Джима Саймонса Medallion. Его среднегодовая чистая доходность с 1988 года почти 40%. Это очень много, учитывая, что у компании под управлением около 55 миллиардов долларов.
Алгоритмический трейдинг включает в себя несколько подходов:
- HFT (high frequency trading) — высокочастотный трейдинг, когда алгоритм совершает множество краткосрочных сделок (исчисляемых в микро и миллисекундах). Такой метод не доступен для частных трейдеров, так как требует больших денежных инвестиций (найм программистов, аренда серверов и офисов ближе к биржам, покупка серверов для тестов и так далее)
- Системный трейдинг — данный подход подразумевает автоматизацию обычных ручных стратегий, выставление определенных уровней стоп-лосса и тейк-профита, а также выход из позиций. Такой трейдинг может быть как полностью автоматизированным, так и частично. Именно с системного трейдинга проще начинать частному трейдеру, который стремится к автоматизации
- Количественный трейдинг — такой подход требует элементов статистики, немного математики (иногда много), теории вероятности и даже физики. При таком трейдинге используется множество стратегий на разных рынках и инструментах
За 1 час поможем разобраться с факторами успеха и причинами неудач на финансовых рынках. Бесплатно 🔥
Навык 1: создание торговых логик
Торговые гипотезы можно искать разными способами. Об этом мы уже рассказывали в статье 3 способа поиска идей и гипотез для трейдинга. И самый простой способ — попробовать автоматизировать те стратегии, которые вы используете вручную.
Если ваша стратегия основана на технических индикаторах, тогда автоматизировать ее будет проще — такие стратегии объективны. Если же ваша стратегия имеет субъективные параметры (графические фигуры, волны Эллиота, VSA анализ, уровни Фибоначчи и т. д.), тогда с автоматизацией может быть сложнее.
Точно не нужно усложнять свои торговые идеи. Как показывает практика, лучше всего работает то, что просто поддается логике. Сложное — не значит прибыльное.
Тем более любая стратегия со временем может выйти из строя. Сложная она или нет — роли не играет. Причиной этому могут быть разные факторы: от изменения макроэкономического фона, до переоптимизации стратегии на исторических тестах.
Ниже примеры кривых доходностей, которые начали ломаться.
Сегодня создавать торговые стратегии можно без знания языков программирования. Мы начинали именно так, используя платформу Visual JForex от брокера Dukascopy. Есть и другие инструменты от других брокеров, так что здесь можно подобрать для себя оптимальный вариант.
Шпаргалка для алгоритмического трейдера — в нашем TG 📈
Навык 2: тестирование алгоритмических стратегий
Тестирование торговых стратегий, это что-то вроде краш-теста автомобиля. Прежде чем выпускать машину на рынок, нужно убедиться в ее надежности. Аналогично и с торговыми стратегиями — прежде чем доверять ей деньги, нужно понять ее приблизительную эффективность.
Мы написали “приблизительную эффективность”, так как историческое тестирование не может дать 100% гарантии на успех стратегии. Но есть методы, которые повышают ее статистическую значимость (то есть повышают шансы на то, что в будущем она будет работать аналогично тому, как и на бэктесте). Один из таких методов — форвардное тестирование.
И еще несколько факторов, на которые нужно обращать внимание:
После проведения исторического тестирования, вы получаете результаты в сыром виде (чаще всего). Полученные данные нужно привести в порядок. Если вы используете платформу Visual JForex, тогда здесь все просто — поможет наш софт GetStats. Если же вы используете другие программы для создания стратегий, тогда понадобится что-то иное.
И все же напомним цель исторических тестирований: получить кривые доходностей и параметры стратегий на бэктесте. Если с кривой капитала все понятно, то с параметрами может быть сложнее. О самых важных мы рассказали в статье 15 важнейших параметров, которые отвечают за качество торговых стратегий.
Но чаще всего мы смотрим на внешний вид кривой капитала: насколько сильные просадки по времени, насколько они сильны в процентном эквиваленте, или же насколько кривая плавная. Что-то вроде определения коэффициента Шарпа на глаз.
Навык 3: риск-менеджмент
Ок, если торговая стратегия прошла все тест-испытания, и мы можем сказать, что она потенциально прибыльна, нам остается рассчитать для нее риски.
В природе финансовых рынков нет ничего вечного (как и в природе в целом) — любая стратегия может начать ломаться в любой момент времени. И вот здесь нам понадобится контроль рисков.
Контроль рисков предполагает несколько взаимосвязанных факторов:
- допустимый убыток в одной сделке
- использование кредитного плеча
- размер стоп-лосса
Все эти факторы легко посчитать, когда стратегия одна. Да и ненамного сложнее, когда стратегий много. В нашей алгоритмической практике мы используем понятие “фракция” — определенный размер риска (в процентном значении) на одну позицию для одной стратегии. Для этого мы используем метод Монте-Карло — статистический метод, который помогает выявить потенциально худший и лучший сценарий торговой стратегии (в нашем случае портфеля стратегий).
Как только риски просчитаны, мы можем включать стратегию в демо режим, чтобы убедиться в правильном исполнении всех сигналов.
Заключение
Ок, что получается.
Систематизация и автоматизация трейдинга — не самый быстрый путь. Зато вы сразу исключаете одного из главных врагов на финансовых рынках — человеческую психологию. Страх и жадность забирают много денег, а системный подход сильно снижает эти эмоции.
Системный и алгоритмический трейдинг — это просто набор новых привычек, которые появляются у трейдера. Не нужно бояться и создавать ограничивающие убеждения насчет этого (“у меня не получится”, “это слишком сложно”, “это доступно только для компаний” и т. д.). Нужно просто начать. Курс по ссылке ниже поможет с этим.
