Automatisierte Trading Strategien Beispiele

Die Vor-und Nachteile der automatisierten Handelssysteme Händler und Investoren können präzise Eintrag zu drehen. Exit - und Money-Management-Regeln in automatisierte Handelssysteme, die es Computern ermöglichen, die Trades auszuführen und zu überwachen. Eine der größten Attraktionen der Strategieautomatisierung ist, dass es einige der Emotionen aus dem Handel nehmen kann, da Trades automatisch platziert werden, sobald bestimmte Kriterien erfüllt sind. Dieser Artikel wird Leser vorstellen und erklären einige der Vor-und Nachteile, sowie die Realitäten der automatisierten Handelssysteme. (Für das zugehörige Lesen, siehe Die Macht der Programm-Trades.) Was ist ein automatisiertes Handelssystem Automatisierte Handelssysteme, auch als mechanische Handelssysteme, algorithmischen Handel bezeichnet. Automatisierte Handels - oder Systemhandel erlauben es den Händlern, spezifische Regeln für Handels - und Exits festzulegen, die, sobald sie programmiert sind, automatisch über einen Computer ausgeführt werden können. Die Handelsein - und - ausgangsregeln können auf einfachen Bedingungen, wie einem gleitenden Durchschnittsübergang, basieren. Oder können komplizierte Strategien sein, die ein umfassendes Verständnis der Programmiersprache, die für die Benutzerhandelsplattform spezifisch ist, oder das Fachwissen eines qualifizierten Programmierers erfordern. Automatisierte Handelssysteme erfordern typischerweise die Verwendung von Software, die mit einem Direktzugriffsvermittler verknüpft ist. Und alle spezifischen Regeln müssen in dieser Plattform-proprietären Sprache geschrieben werden. Die Plattform TradeStation nutzt beispielsweise die Programmiersprache EasyLanguage, die NinjaTrader-Plattform dagegen die NinjaScript-Programmiersprache. Abbildung 1 zeigt ein Beispiel für eine automatisierte Strategie, die drei Trades während einer Trading-Sitzung ausgelöst hat. Abbildung 1: Ein Fünf-Minuten-Chart des ES-Kontrakts mit einer automatisierten Strategie. Manche Handelsplattformen haben Strategie-Assistenten, die es Anwendern erlauben, aus einer Liste allgemein verfügbarer technischer Indikatoren eine Reihe von Regeln zu erstellen, die dann automatisch gehandelt werden können. Der Nutzer könnte zum Beispiel festlegen, dass ein langer Handel eingegeben wird, sobald der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitenden Durchschnitt bei einem Fünf-Minuten-Chart eines bestimmten Handelsinstruments überschreitet. Benutzer können auch die Art der Bestellung (zB Markt oder Limit) eingeben und wenn der Handel ausgelöst wird (zB am Ende der Leiste oder in der nächsten Leiste geöffnet) oder die Standard-Eingänge der Plattform verwenden. Viele Händler jedoch wählen ihre eigenen benutzerdefinierten Indikatoren und Strategien zu programmieren oder arbeiten eng mit einem Programmierer, um das System zu entwickeln. Während dies in der Regel erfordert mehr Aufwand als mit dem Plattform-Assistenten, ermöglicht es eine viel größere Flexibilität und die Ergebnisse können mehr belohnen. (Leider gibt es keine perfekte Anlagestrategie, die den Erfolg garantieren wird.) Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden technischer Indikatoren zur Entwicklung von Handelsstrategien.) Sobald die Regeln festgelegt sind, kann der Computer die Märkte überwachen, um Kauf - oder Verkaufschancen basierend auf dem Handel zu finden Strategie-Spezifikationen. Abhängig von den spezifischen Regeln, sobald ein Trade eingegeben wird, Aufträge für Schutz Stop Verluste. Nachlaufende Stopps und Gewinnziele automatisch generiert. In schnelllebigen Märkten kann dieser sofortige Auftragseingang den Unterschied zwischen einem geringen Verlust und einem katastrophalen Verlust für den Fall darstellen, in dem sich der Handel gegen den Händler bewegt. Vorteile von automatisierten Trading-Systemen Es gibt eine lange Liste von Vorteilen auf mit einem Computer überwachen die Märkte für Handelschancen und führen die Trades, einschließlich: Minimize Emotions. Automatisierte Handelssysteme minimieren Emotionen während des gesamten Handelsprozesses. Indem Emotionen in Schach gehalten werden, haben Händler normalerweise eine einfachere Zeit, an dem Plan festzuhalten. Da die Handelsaufträge automatisch ausgeführt werden, sobald die Handelsregeln erfüllt sind, können die Händler den Handel nicht zögern oder in Frage stellen. Zusätzlich zu helfen, Händler, die Angst, den Auslöser zu ziehen sind, kann automatisiertes Handel Bombardierung diejenigen, die geeignet sind, zu übertreiben Kauf und Verkauf an jeder wahrgenommenen Gelegenheit. Fähigkeit zum Backtest. Backtesting wendet Handelsregeln auf historische Marktdaten an, um die Durchführbarkeit der Idee zu bestimmen. Beim Entwerfen eines Systems für automatisierten Handel müssen alle Regeln absolut sein, ohne Raum für Interpretation (der Computer kann nicht erraten, dass es genau gesagt werden muss, was zu tun ist). Trader können diese präzisen Regeln setzen und sie auf historischen Daten testen, bevor sie Geld im Live-Handel riskieren. Sorgfältiges Backtesting ermöglicht es Tradern, eine Trading-Idee auszuwerten und zu verfeinern und die Systemerwartung zu bestimmen, die der durchschnittliche Betrag, den ein Trader erwarten kann, pro Risikoeinheit zu gewinnen (oder zu verlieren). (Wir bieten einige Tipps für diesen Prozess, die helfen können, Ihre aktuellen Handelsstrategien neu zu finden. Für mehr, siehe Backtesting: Interpretation der Vergangenheit.) Preserve Disziplin. Da die Handelsregeln etabliert sind und die Handelsausführung automatisch erfolgt, wird Disziplin auch in volatilen Märkten bewahrt. Disziplin ist oft verloren durch emotionale Faktoren wie Angst vor dem Verlust eines Verlustes oder der Wunsch, eke aus ein wenig mehr Gewinn aus einem Handel. Automatisiertes Trading hilft sicherzustellen, dass Disziplin beibehalten wird, weil der Handelsplan genau gefolgt wird. Darüber hinaus wird der Pilot-Fehler minimiert, und eine Bestellung zum Kauf von 100 Aktien wird nicht falsch eingegeben werden als Kauf von 1.000 Aktien zu verkaufen. Erzielen Sie Konsistenz. Eine der größten Herausforderungen im Handel ist, den Handel zu planen und den Handel zu planen. Selbst wenn ein Handelsplan das Potenzial hat, rentabel zu sein, ändern Händler, die die Regeln ignorieren, jegliche Erwartung, die das System hätte. Es gibt keinen solchen Handelsplan, der 100 der Zeitverluste gewinnt, sind ein Teil des Spiels. Aber Verluste können psychologisch traumatisierend sein, so dass ein Trader, der zwei oder drei verlieren Trades in einer Reihe könnte entscheiden, den nächsten Handel zu überspringen. Wenn dieser nächste Handel ein Gewinner gewesen wäre, hat der Händler bereits jede Erwartung des Systems zerstört. Automatisierte Handelssysteme ermöglichen es Tradern, Konsistenz durch den Handel des Plans zu erreichen. (Es ist unmöglich, Katastrophe ohne Handelsregeln zu vermeiden. Für weitere, siehe 10 Schritte zum Aufbau eines gewinnbringenden Handelsplans.) Verbesserte Order Entry Speed. Da Computer sofort auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren, können automatisierte Systeme Aufträge generieren, sobald die Handelskriterien erfüllt sind. Erste-oder aus einem Handel ein paar Sekunden früher kann einen großen Unterschied in den Handel Ergebnis zu machen. Sobald eine Position eingegeben wird, werden alle anderen Aufträge automatisch generiert, inklusive Schutzstopp-Verlusten und Gewinnzielen. Märkte können sich schnell bewegen, und es ist demoralisierend, dass ein Trade das Gewinnziel erreicht oder vor einem Stop-Loss-Level vorbeizieht, bevor die Aufträge sogar eingegeben werden können. Ein automatisiertes Handelssystem verhindert, dass dies geschieht. Diversifizieren Handel. Automatisierte Handelssysteme erlauben dem Benutzer, mehrere Konten oder verschiedene Strategien gleichzeitig zu handeln. Dies hat das Potenzial, Risiken über verschiedene Instrumente zu verbreiten und gleichzeitig eine Absicherung gegen Verlustpositionen zu schaffen. Was unglaublich anspruchsvoll für einen Menschen zu erreichen ist, wird effizient von einem Computer in einer Angelegenheit von Millisekunden ausgeführt. Der Computer ist in der Lage, für Trading-Chancen über eine Reihe von Märkten zu scannen, Aufträge zu generieren und Trades zu überwachen. Nachteile und Realitäten von automatisierten Handelssystemen Automatisierte Handelssysteme haben viele Vorteile, aber es gibt einige Abstriche und Realties, denen die Händler bewusst sein sollten. Mechanische Ausfälle. Die Theorie hinter automatisierten Trading macht es einfach: die Software einrichten, die Regeln programmieren und beobachten, wie sie handeln. In Wirklichkeit jedoch ist das automatisierte Trading eine anspruchsvolle Handelsmethode, aber nicht unfehlbar. Abhängig von der Handelsplattform konnte sich ein Handelsauftrag auf einem Computer und nicht auf einem Server befinden. Was bedeutet, dass, wenn eine Internetverbindung verloren geht, eine Bestellung nicht auf den Markt geschickt werden. Es könnte auch eine Diskrepanz zwischen den theoretischen Trades, die durch die Strategie und die Auftragseingangsplattform Komponente, die sie in echte Trades macht erzeugt. Die meisten Händler sollten eine Lernkurve bei der Verwendung von automatisierten Handelssystemen erwarten, und es ist allgemein eine gute Idee, mit kleinen Handelsgrößen zu beginnen, während der Prozess verfeinert wird. Überwachung. Obwohl es toll wäre, den Computer einzuschalten und den Tag zu verlassen, benötigen automatisierte Handelssysteme eine Überwachung. Dies liegt daran, das Potenzial für mechanische Ausfälle, wie Konnektivitätsprobleme, Leistungsverluste oder Computerabstürze, und System-Macken. Es ist möglich, dass ein automatisiertes Handelssystem Anomalien erlebt, die zu fehlerhaften Aufträgen, fehlenden Aufträgen oder doppelten Aufträgen führen können. Wenn das System überwacht wird, können diese Ereignisse schnell erkannt und behoben werden. Über-Optimierung. Obwohl nicht spezifisch für automatisierte Handelssysteme, Händler, die Backtesting-Techniken verwenden können Systeme, die auf Papier großartig aussehen und führen schrecklich in einem Live-Markt. Über-Optimierung bezieht sich auf übermäßige Kurvenanpassung, die einen Handelsplan erzeugt, der im realen Handel unzuverlässig ist. Es ist z. B. möglich, eine Strategie zu optimieren, um außergewöhnliche Ergebnisse auf den historischen Daten, auf denen sie getestet wurde, zu erzielen. Händler gehen manchmal falsch davon aus, dass ein Handelsplan nahe 100 profitable Geschäfte haben sollte oder nie einen Drawdown erleben sollte, um ein tragfähiger Plan zu sein. Als solche können die Parameter angepasst werden, um einen nahezu perfekten Plan zu schaffen, der vollständig ausfällt, sobald er auf einen Live-Markt angewendet wird. (Diese Überoptimierung schafft Systeme, die nur auf Papier gut aussehen.) Weitere Informationen finden Sie unter Backtesting und Forward Testing: Die Bedeutung von Correlation.) Serverbasierte Automatisierung Händler haben die Möglichkeit, ihre automatisierten Handelssysteme über einen serverbasierten Handel auszuführen Plattform wie Strategy Runner. Diese Plattformen bieten häufig kommerzielle Strategien zum Verkauf an, ein Assistent, so dass Händler ihre eigenen Systeme entwerfen können oder die Möglichkeit, vorhandene Systeme auf der Server-basierten Plattform zu hosten. Gegen eine Gebühr kann das automatisierte Handelssystem alle Trades mit allen auf ihrem Server befindlichen Aufträgen scannen, ausführen und überwachen, was zu einer schnelleren und zuverlässigeren Auftragserfassung führt. Schlussfolgerung Obwohl ein Ppealing für eine Vielzahl von Faktoren, sollten automatisierte Handelssysteme nicht als Ersatz für sorgfältig ausgeführten Handel. Mechanische Ausfälle können auftreten, und als solche erfordern diese Systeme eine Überwachung. Serverbasierte Plattformen können eine Lösung für Händler bieten, die das Risiko von mechanischen Ausfällen minimieren möchten. (Für verwandte Erkenntnisse siehe Day Trading-Strategien für Anfänger.) Eine Abkürzung, um die Anzahl der Jahre zu schätzen, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Rate. Der Zinssatz, der auf ein Darlehen erhoben wird oder auf einer Investition realisiert wird Über einen bestimmten Zeitraum Die meisten Zinssätze sind ein Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Kredite und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital ist Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jh. Es ist bekannt, dass er die Fibonacci-Zahlen entdeckt hat, eine Sicherheit mit einem Preis, der abhängig ist oder von einem abgeleitet ist Oder mehr zugrunde liegenden Assets. Basics of Algorithmic Trading: Konzepte und Beispiele Laden der Spieler Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz von klar definierten Anweisungen zur Durchführung einer Aufgabe oder eines Prozesses Algorithmische Handel (automatisierte Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo - trading) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um einen definierten Satz von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit zu erzeugen, die für einen menschlichen Händler unmöglich ist. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko manueller Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest des Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, die Aktienpreise aber nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Trader (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds etc.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz der Marktvolumina und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Bestellmöglichkeit, mit der die Bestellung an den richtigen Austausch weitergeleitet werden kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und Verkaufsauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem obigen Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen. Englisch: eur-lex. europa. eu/LexUriServ/LexUri...0053: EN: HTML Eine Abkürzung zur Schätzung der Anzahl von Jahren, die erforderlich sind, um Ihr Geld mit einer gegebenen jährlichen Rendite zu verdoppeln (siehe zusammengesetzte jährliche Zinssätze), die auf einem Darlehen belastet oder auf einer Anlage über einen bestimmten Zeitraum realisiert werden Investment-Grade-Sicherheit durch einen Pool von Anleihen, Kredite und andere Vermögenswerte gesichert. CDOs nicht in einer Art von Schulden spezialisiert. Das Jahr, in dem der erste Zustrom von Investitionskapital an ein Projekt oder ein Unternehmen geliefert wird. Dies markiert, wenn das Kapital ist. Leonardo Fibonacci war ein italienischer Mathematiker, geboren im 12. Jh. Es ist bekannt, dass er die "Fibonacci-Zahlen" entdeckt hat, eine Sicherheit mit einem Preis, der von einem oder mehreren zugrunde liegenden Vermögenswerten abhängig ist oder abgeleitet ist.