什么是算法交易？算法交易如何運作？算法交易概念及其運作原理
要點
算法交易 (Algo Trading) 使用計算機算法，根據(jù)預定標準自動買賣金融工具。
算法交易使用的策略有成交量加權平均價格 (VWAP)、時間加權平均價格 (TWAP) 與比例成交算法 (POV)。
算法交易提高了效率并消除了交易中的情緒偏差，不過同時也面臨著技術復雜性與潛在系統(tǒng)故障等挑戰(zhàn)。
簡介
在交易中，情緒往往會阻礙交易者做出理性的決策。算法交易將交易流程自動化，提供了一種解決方案。本文將探討算法交易的概念、運行方式及其優(yōu)勢與局限性。
什么是算法交易？
算法交易指在金融市場中使用計算機算法生成并執(zhí)行買單和賣單。這些算法根據(jù)交易者設置的特定規(guī)則和條件分析市場數(shù)據(jù)并執(zhí)行交易。其目標是提高交易效率并消除可能會對交易結果產生負面影響的情緒偏差。
算法交易如何運作？
進行算法交易的方法有許多種，但并非所有方法都有效或成功。不過為了詳細說明運作方法，我們將從一些簡單的示例開始，讓大家對實際運作方法有一個基本概念。
確定策略
算法交易的第一步是確定交易策略。策略的確定可能基于多種因素，如價格走勢或技術形態(tài)。例如，交易策略可能很簡單，即在價格下跌 5% 時買入，在價格上漲 5% 時賣出。
設計算法程序
下一步是將這一策略轉化為計算機算法。這一步涉及將規(guī)則和條件編碼到能監(jiān)控市場并自動執(zhí)行交易的程序中。
Python 是這類編程常用的熱門編程語言，因為該語言簡單易用且擁有龐大的庫。下方是一個示例，說明了如何用 Python 編寫簡單的交易算法來交易比特幣：
這段代碼使用 yfinance 庫下載比特幣 (BTC-USD) 的歷史數(shù)據(jù)，并使用 pandas 庫處理數(shù)據(jù)。交易策略的定義是根據(jù)價格走勢創(chuàng)建買賣信號。具體來說，當價格比前一天的收盤價下跌 5% 時，算法會生成買入信號；當價格比前一天的收盤價上漲 5% 時，算法會生成賣出信號。execute_strategy 函數(shù)迭代數(shù)據(jù)，并根據(jù)信號輸出買單或賣單。
回溯測試
在啟動算法前，使用歷史市場數(shù)據(jù)對其進行回溯測試，了解算法在過去的表現(xiàn)。這有助于完善策略并提高有效性。
以下是對上述策略進行回溯測試的方法示例：
該代碼根據(jù)算法生成的信號模擬比特幣的買賣，追蹤余額變化?；厮轀y試函數(shù)將賬戶余額初始化，通過迭代數(shù)據(jù)執(zhí)行買單和賣單，并輸出初始和最終余額。這有助于評估該策略在過去的表現(xiàn)。
執(zhí)行
算法得到充分測試后，就可以接入交易平臺執(zhí)行交易。該算法會持續(xù)監(jiān)控市場，發(fā)現(xiàn)符合其標準的交易機會后將自動進行交易。
許多平臺都提供 API（應用程序編程接口），支持算法以編程方式與市場交互。以下是使用幣安 API 下達市價單的示例：
此代碼使用幣安庫連接幣安 API。使用 API 密鑰和密碼初始化客戶端，然后下達比特幣 (BTC)/USDT 的市價買單。輸出來自 API 的響應（包括訂單的詳細信息）。
監(jiān)測
算法啟用后，需要對其持續(xù)監(jiān)控，確保其按預期運行。后續(xù)可能需要根據(jù)市場行情或表現(xiàn)指標的變化進行調整。
這一過程涉及記錄算法操作和表現(xiàn)指標的日志機制，以供審查。以下是在算法中添加日志的示例：
這段代碼使用 Python logging 庫設置了日志機制。創(chuàng)建了名為 trading.log 的日志文件，記錄買入和賣出操作以及操作執(zhí)行的時間戳和價格。這一過程幫助詳細記錄了算法執(zhí)行的所有交易，從而能更輕松地分析表現(xiàn)和診斷可能出現(xiàn)的任何問題。
算法交易策略
以下是在算法交易策略中有可能有用的指標。
成交量加權平均價格 (VWAP)
VWAP 是可在交易策略中使用的指標，其目的是使執(zhí)行價格盡可能接近成交量加權平均價格。其原理是將總訂單分成較小的部分并在指定時間內執(zhí)行，以匹配市場上的的成交量加權平均價格。
時間加權平均價格 (TWAP)
TWAP 策略與 VWAP 類似，但側重在指定時間內平均執(zhí)行交易，而不是按交易量加權。這一策略的目的是通過將大額訂單分散到不同的時間段，最大限度地減少大額訂單對市價的影響。
比例成交算法 (POV)
POV 指根據(jù)預先確定的市場交易量百分比執(zhí)行交易。例如，一種算法的目標可能是在特定時間段內執(zhí)行市場總成交量的 10% 的交易。該策略根據(jù)市場活動調整執(zhí)行率，最大限度地降低對市場的影響。
算法交易的優(yōu)勢
效率
算法交易能夠快速執(zhí)行訂單，通常在幾毫秒內即可完成，這使交易者甚至可以通過微小的市場波動獲利。
無情緒化交易
算法根據(jù)預定規(guī)則運行，不受 FOMO 或貪婪等情緒影響。這可以降低沖動決策的風險，沖動決策通常會產生不理想的交易結果。
算法交易的局限性
技術復雜性
開發(fā)和維護交易算法需要編程和金融市場方面的專業(yè)技術知識。這對許多交易者來說可能是一大障礙。
系統(tǒng)故障
算法交易系統(tǒng)容易受到技術問題的影響，例如軟件漏洞、連接問題和硬件故障等。如果管理不當，可能會導致重大的經濟損失。
結語
算法交易指使用計算機程序根據(jù)預定規(guī)則和標準自動執(zhí)行交易。這類交易具有諸多優(yōu)勢，如提高效率、能進行無情緒化交易等，但同時也帶來了技術復雜性和系統(tǒng)故障風險等挑戰(zhàn)。
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