알고리즘 트레이딩의 이점

마지막 업데이트: 2022년 7월 20일 | 0개 댓글
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강세장 기간 동안의 시장 조정은 종종 투자자들이 이익을 확보하고 있기 때문에 반대 방향으로 약간의 움직임을 가져옵니다. 그러나 모멘텀이 둔화되어 있다고 믿을 이유가 없다면 알고리즘 거래 프로토콜은 '딥 구매'로 보일 것입니다.

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알고리즘 트레이딩의 이점

정교한 투자 방법, 시스템 트레이딩!

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안녕하세요, 예금보험공사 15기 기자단 황태인입니다.

오늘은 시스템 트레이 딩에 대해 같이 알아보겠습니다.

시스템 트레이딩 이란,

시스템을 이용해 일정한 규칙을 적용하여 투자하는 모든 방식 을 일컫습니다.

보다 구체적으로, 일 정 가격 이하에서는 매수, 일정 가격 이상에서는 매도를 하도록,

증권사 정보 및 어플리케이션을 이용하여 투자하는 방식 입니다.

이러한 시스템 트레이딩은 정교한 알고리즘을 통해 데이터를 분석 및 학습 후 투자 결정을 내리는

알고리즘 트레이딩 기법 을 사용하고 있습니다.

(1) 개별 자산 및 포트폴리오의 리스크 분석

(2) 수익 창출을 위한 모델링

과 같은 부분들을 목표로 데이터를 이용하여 분석 후,

거래소, 타겟 자산, 거래량, 가격 등을 설정하는 것이지요.

이러한 시스템 트레이딩은 개별 자산과 시장의 리스크 ,

종목 선택 및 매매 타이밍 등 수익 창출을 낼 수 있는 노하우에 해당하는 알파 모델,

매도 매수 시의 거래비용 을 모두 고려하여 내리는 투자 결정인데요.

시스템 트레이딩은 매매 완료 시,

리스크 및 수익률 데이터를 저장하고 위험 대비 수익률로 평가하는 과정 을 통해

알고리즘 분석 에 기반하여 투자를 결정하고 있습니다.

시스템 트레이딩이 가진 장점 :) ​

이러한 시스템 트레이딩은 먼저, 인간의 감정 개입을 최소화 한다는 장점을 가집니다.

대표성 편향과 같이, 인간이 투자를 할 시, 소수 자산의 특성을 전체 자산의 특성으로 잘못 인식하는 오류가 벌어지는데요.

예를 들어, 최근 좋은 수익률을 보인 펀드가 앞으로도 좋은 수익률을 낼 것으로 어림짐작하는 결정 등이

이런 대표성 편향에 해당합니다.

그러나, 시스템 트레이딩은 알고리즘에 기반한 분석 이기에 이와 같이 인간의 감정 개입이 가져올 수 있는 오류를 방지 합니다.

또한, 시스템 트레이딩은 다양한 수익률과 리스크 지표 를 사용하여 계량화하며, 사후 검증 을 한다는 점에서 투자의 신뢰성 을 높입니다.

뿐만 아니라, 알고리즘에 기반한 접근방식으로 일관성을 확보하여 운용 비용과 시간을 감소 한다는 장점을 갖고 있습니다.

시스템 트레이딩이 가진 단점 :(

그러나 동시에 시스템 트레이딩은 세가지 측면에서 단점을 갖고 있는데요.

첫째, 기술적 결함 입니다.

시스템 트레이딩과 같이 자동매매 시스템을 기계적으로만 돌아가지 않는 시장 에 적용하게 된다면,

오히려 시스템 트레이딩으로 손해를 볼 수 있겠습니다.

둘째, 블랙스완 같이 random event 가 발생할 시 시스템 트레이딩의 대응이 어렵다는 점 입니다.

블랙 스완은 과거에 기반한 데이터에서 벗어난, 예상하기 어려운 위험 등을 의미하는데요.

이러한 블랙 스완이 발생할 시, 과거 데이터에 기반한 시스템 트레이딩

위험 관리 측면에서 한계를 가질 것으로 예상됩니다.

셋째, 시스템 트레이딩으로 시장의 변동성이 증가 할 수 있다는 점입니다.

시스템 트레이딩을 이용하여 발생하는 고빈도매매 로 인해,

주식 시장이 교란되고 혼란될 가능성이 증가한다 는 점에서

시스템 트레이딩이 시장의 변동성을 증가 시키는 것으로 볼 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 시스템 트레이딩은 계속 확산될 것 이라고 생각됩니다.

앞서 살펴본 단점의 경우에도 매매에 대한 불확실성 으로서,

알고리즘 뿐만 아니라 인간의 경우에도 완벽하게 대처하기 어렵기 때문 이지요.

따라서, AI와 데이터 분석의 발달에 따라

투자자의 경험과 통찰 역시 알고리즘 에 반영할 수 있을 것이라고 생각합니다.

따라서, 시스템 트레이딩이 가질 수 있는 문제점을 정교하게 규제할 제도 를 마련하는 것이 중요합니다.

아직 국내적으로 시스템 트레이딩과 관련되어서는 신고, 권고 등 비교적 낮은 수준이므로,

시스템 트레이딩이 가지는 리스크를 효과적으로 관리 할 수 있는 대책이 필요한 것으로 보입니다.

이상으로 저와 함께 시스템 트레이딩에 대해 알아보았는데요!

시스템 트레이딩이 주식 시장 속 유용한 기법이지만,

시스템 트레이딩이 가진 단점을 보완할 수 있는 제도적 장치가 필요 할 것 같습니다.

다음 기사로 또 찾아뵙겠습니다 :)

7th 감각 시스템 트레이딩, 대신경제연구소(2005).

알고리즘매매와 고빈도매매의 글로벌 규제동향 ; 자본시장의 기술환경 변화를 중심으로, 증권법 연구 제 14권 제2호(2019), 749-790.

“Goldman Plans Hiring Spree in Trading (Only Coders Need Apply)” ,Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-08-21/goldman-plans-hiring-spree-in-trading-only-coders-need-apply

TRELEAVEN, P., GALAS, M., & LALCHAND, V. (2013). Algorithmic Trading Review. Communications of the ACM, 56(11), 76–85

블랙스완 black swan 뜻 : 흑고니, 돌발사태, 경악할 일, 상상을 초월하는 일

상상 속의 동물이 아니라 실제하는 동물인 블랙 스완 (흑고니)의 유래와 금융분야에서 사용하는 의미를 설명합니다

Automated Trading Systems: The Pros and Cons, Investopedia https://www.investopedia.com/articles/trading/11/automated-trading-systems.aspDavidsson, M. (2012). Trend Following Trading. Journal of Academic Research in Economics, 4(1), 51–68.

[출간전연재11] 그들은 왜 투자에 실패하는가? - 대표성 편향 : 하나를 보면 열을 안다?

주부 정여사는 적금이 만기되었다는 문자메세지를 받고, 다른 상품으로 옮길까하고 은행에 들렸다. 평소에 .

Pros and Cons of Automated Trading Systems

What are some of the pros and cons of automated trading systems? Read on to find out how these systems can make trading

알고리즘 트레이딩이란 무엇입니까?

금융 시장에는 투자자와 거래자가있는만큼 거의 많은 거래 전략이 있습니다. 시장은 전자적으로 접근이 가능 해져서 거래 시스템 개발을위한 더 많은 가능성을 열어줍니다. 그중 하나는 금융 거래 시장에서 의사 결정과 거래를 하기 위해 알고리즘 이라는 고급 수학적 모델을 사용하는 거래 시스템 인 알고리즘 거래입니다. 알고리즘으로 프로그래밍 된 컴퓨터는 특정 기술 조건이 충족되면 전자 거래 주문을 입력합니다. 이러한 조건에는 타이밍, 가격, 주문 수량 및 일반적인 시장 동향이 포함됩니다.

알고리즘 거래는 헤지 펀드, 뮤추얼 펀드 및 연금 펀드와 같은 대규모 기관 투자자가 가장 널리 사용합니다. 그것이 제시하는 장점이 큰 자금과 가장 관련이 있기 때문에 이런 경우입니다. 예를 들어, 펀드가 특정 주식을 대량으로 구매할 경우, 펀드가 달성하고자하는 이윤 마진에 부정적인 영향을 줄 정도로 주식 가격을 올리는 효과가있을 수 있습니다. 그러나 알고리즘 거래의 경우 시장 영향을 줄이기 위해 하나의 큰 거래를 여러 개의 작은 거래로 나누는 것이 간단합니다.

기관 투자자는 자동화 된 알고리즘 거래 프로그램이 의사 결정을 내릴 수있는 속도의 이점을 더욱 활용할 수 있습니다. 시장 정보가 전자적으로 수신되면 거래 결정은 종종 사람의 개입없이 자동으로 이루어집니다. 인간 거래자가 정보를 인식하기 전에 결정이 내려지고 명령이 시작됩니다. 이는 헤지 펀드 및 유사한 거래자가 개별 투자자에 대해 가질 수있는 큰 경쟁 우위의 일부입니다.

거래 알고리즘 자체는 알고리즘 거래보다 훨씬 긴 역사를 가지고 있습니다. 알고리즘은 단순히 거래 기회를 감지하기 위해 실시간 시장 데이터에서 패턴을 인식하는 일련의 단계를 나타냅니다. 역사적으로, 투자 회사는 거래 알고리즘 구축 프로세스를 수동으로 수행하기 위해 다수의 개별 트레이더를 고용했습니다. 그러나 현재 사용 가능한 고급 기술을 사용하면 거래 알고리즘을 구축하고 사용하는 것이 훨씬 빠르며 더 적은 인원이 필요합니다. 알고리즘 거래는 이전에 투자 회사가 필요했던 많은 인력을 효과적으로 대체했습니다.

그러나 알고리즘 거래를 위해서는 거래자가 여전히 필요합니다. 대부분의 경우 거래자는 디지털 대시 보드에서 한 번에 많은 알고리즘의 데이터를 모니터링하여 거래자의 생산성을 높일 수 있습니다. 새로운 알고리즘을 고안하고 기존 알고리즘을 최적화하기 위해서는 상인과 분석가의 작업이 여전히 필요합니다.

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미국의 규제체계가 주는 함의를 중심으로

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2016년 1월 개최된 세계경제포럼은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 사이버 물리 시스템(CPS) 등 기술의 융합을 토대로 ‘제4차 산업혁명’시대의 도래를 예고하였고, 이에 따라 경제, 사회 등 인류의 행동양식이 변화하고 있다. 특히 금융 분야에서도 시대의 변화에 따라 ‘금융 IT 융합형’산업이 빠르게 발전하고 있는 바, 인공지능과 빅데이터 기술 또한 상당한 영향을 미칠 것으로 전망되고 있다. 기존의 오프라인 영업망을 통해 자산관리를 해오던 방식과 달리, 인공지능을 기반으로 프로그래밍 된 알고리즘 기술을 통해 투자조언을 하고 투자 결정 및 자산을 운용할 수 있게 되었는데, 이러한 변화의 결과물이‘로보-어드바이저(Robo-Adviser)’이다.
미국에서는 2008년 글로벌 금융 위기 이후 로보-어드바이저가 등장하여 자산관리시장에서 점차 자리를 잡아가고 있으며, 최근 이에 대한 규제 정비가 FINRA를 통해 간접적으로 이루어지고 있다. FINRA는 로보-어드바이저의 투자자에 대한 분석이 투자자문회사나 금융회사가 준수해야 하는 적합성의 원칙과 일반적인 등록 투자자문의 수탁자 기준을 제대로 준수할 수 없으므로 금융전문가의 개입이 필연 적임을 강조하며, 이익 충돌의 경우를 완전히 제거하지 못하기 때문에 투자자는 스스로 본인의 투자목적 및 위험 허용범위가 투자조언에 반영되었는지, 서비스를 통해 부과되는 각종 비용과 서비스의 수행방법 등을 이해해야 할 필요성이 있음을 지적하며 감독방안 및 투자자 보호 방안을 제안하고 있다.
국내에서도 2016년 3월 금융위원회가 로보-어드바이저의 활성화 방안을 밝히면서 본격적인 시행을 위해 금융 규제 테스트베드를 통해 적정성 등을 검증한 후 시행할 예정이다. 그러나 국내에서 로보-어드바이저의 활용을 위한 다수의 선결과제가 있으며, 이 중 투자자 보호의 문제는 가장 중요한 문제로 발전에 상당한 장애 요인으로 작용할 것으로 예상된다. 이에 본고는 로보-어드바이저를 도입하여 활용하기 위해 이를 9년가량 먼저 도입하여 시행하고 있는 미국의 규제체계를 분석하고 이를 기초로 우리 법제의 보완을 위한 개선방안을 제시하고 있다. #로보-어드바이저 #투자자보호 #투자자문업 #수탁자의무(信認義務) #이익충돌 #투자자교육 #Robo-advisor #Investor Protection #Investment Advisory Business #Fiduciary Duty #Conflicts of Interests #Investor Education

국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 우리나라의 로보-어드바이저(Robo-Adviser) 관련 법제 현황
Ⅲ. 미국의 로보-어드바이저 관련 규제의 추이
Ⅳ. 금융투자자의 보호를 위한 제언
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract

알고리즘 거래에 대한 2 Trade 2022 가이드를 배우십시오!

알고리즘 거래 또는 단순히 '알고 거래'는 사전 프로그래밍 된 컴퓨터가 귀하를 대신하여 조사하고 거래 할 수 있도록하는 프로세스입니다. 가장 중요한 개념은 기본 알고리즘이 귀하 또는 나보다 훨씬 빠른 속도로 시장 데이터를 처리 할 수있는 능력을 가지고 있다는 것입니다.

결과적으로 알고리즘 거래 프로그램은 모든 형태와 규모의 투자자들에게 높은 인기를 얻고 있습니다.

즉, 거래 소프트웨어를 지원하는 알고리즘은 그것을 만든 사람만큼 좋습니다. 즉, 소프트웨어가 제대로 설계되지 않은 경우 비용을 잃을 가능성이 있습니다.

알고리즘 거래가 실제로 어떻게 작동하는지 알고 싶으신가요? 그렇다면 알고리즘 거래에 관한 Learn 2 Trade 2022 가이드를 읽어보세요.

주의 사항: 프로그램이 귀하를 대신하여 거래를 하는 것을 허용하지 않는 경우 신호 서비스를 고려해 볼 가치가 있습니다. 여기에서 자동화된 알고리즘이 시장 조건을 기반으로 거래를 제안합니다. 그런 다음 수동으로 조치를 취해야 합니다.

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알고리즘 트레이딩이란?

가장 기본적인 형태의 알고리즘 거래는 컴퓨터에만 의존하는 자동 거래 전략입니다. 보다 구체적으로, 기본 기술은 주어진 시간에 수천 개의 시장을 스캔하여 지속적으로 잠재적 인 거래 기회를 찾습니다. 소프트웨어가 유리한 거래가 진행 중이라고 판단하면 각 시장 주문을 자율적으로 내립니다. 따라서 손가락 하나도 들지 않고도 돈을 벌기 위해 서 있습니다.

하지만 어려운 부분은 시장을 능가 할 수있는 알고리즘 거래 프로그램을 설계하고 구축하는 것입니다. 결국, 소프트웨어는 사전 정의 된 일련의 조건을 따르도록 지시되기 때문에 말마다 '생각'할 수있는 능력이 없습니다. 이는 알고리즘 또는 기계 학습 기술을 기반으로하는 모든 소프트웨어 프로그램과 동일합니다.

예를 들어 알고리즘 거래 소프트웨어가 5 시간 동안 가격이 12 % 이상 하락할 때 주요 통화 쌍을 구매하도록 설계되었다고 가정 해 보겠습니다. 이 사전 정의 된 조건이 충족되는 바로 그 순간, 알고 트레이딩 봇은 합리적인 손절매 및 이익 실현 주문과 함께 진입 주문을 진행합니다. 알고리즘으로 뒷받침되는 거래 소프트웨어의 잠재력은 사실상 무한하기 때문에 이것은 매우 기본적인 예일뿐입니다.

예를 들어, 소프트웨어는 수천 개의 금융 상품을 연중 무휴로 스캔 할 수있을뿐만 아니라 피로, 비합리성 또는 인간의 감정을 경험하지 않고도이를 수행 할 수 있습니다. 또한 수에 제한이 없습니다. 거래 전략 알고리즘 봇이 따르도록 지시 할 수 있습니다. 여기에는 차익 거래, 평균 복귀 거래, 모멘텀 거래, 주문 추적을 중심으로 한 전략이 포함될 수 있습니다.

알고리즘 거래의 장단점

  • 알고리즘은 인간 거래보다 훨씬 더 많은 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.
  • 기본 소프트웨어는 주어진 시간에 수천 개의 시장을 스캔합니다.
  • 익명으로 100 % 거래
  • 번개처럼 빠른 주문
  • 피로 나 비합리성없이 연중 무휴 24 시간 작동
  • 기술이 사용할 수있는 거래 전략의 수에 제한이 없습니다.
  • 알고리즘이 잘못 설계되면 돈을 잃을 것입니다
  • 온라인 공간의 일부 알고리즘 거래 공급자는 사기입니다.

알고리즘 거래는 어떻게 작동합니까?

알고리즘 거래가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하기 위해서는 '알고리즘'과 '거래'라는 두 용어를 분리해야합니다. 그렇게함으로써 소프트웨어가 어떻게 관리되는지에 대한 기본 사항을 풀 수 있습니다.

알고리즘

이름에서 알 수 있듯이 알고리즘 거래는 알고리즘에 의해 뒷받침됩니다. 모르는 사람들을 위해 알고리즘은 온라인 분야의 거의 모든 삶에 존재합니다. 예를 들어, Amazon을 탐색하고 웹 사이트에서 관심있는 제품 및 서비스를 제안하는 알고리즘 트레이딩의 이점 것을 확인하면 이는 과거 데이터를 보는 알고리즘을 기반으로합니다.

이것은 사이트에서 이전에 검색하거나 구매 한 내용이거나 특정 제품 페이지에서 보낸 시간 일 수도 있습니다. 어느 쪽이든, 제안 된 항목이 개인적인 욕구와 필요와 밀접하게 일치하는 것은 우연의 일치가 아닙니다.

그렇다면 이것이 알고리즘 거래와 어떤 관련이 있습니까? 음, 쇼핑 선호도를 분석하는 대신 기본 기술은 금융 시장의 과거 통계를 스캔합니다. 그리고 우리가 '스캔'이라고 말할 때. 우리는 과거 가격 추세에 대한 높은 수준의 연구를 의미하며 이러한 추세가 현재 시장 활동과 어떻게 관련되는지를 의미합니다.

이것의 최전선에는 거래량, 변동성 수준, 유동성 및 시장 감정과 같은 메트릭이 있습니다. 이 기술은 이후 RSI (상대 강도 지수), MACD (이동 평균 수렴 발산) 및 볼린저 밴드와 같은 수많은 고급 차트 읽기 도구에 의해 지원됩니다.

거래

현상의 두 번째 부분은 '거래'에 중점을 둡니다. 즉, 알고리즘 거래 소프트웨어가 추적중인 자산에 잠재적 인 진입 점을 표시하면 시스템이 계속해서 조치를 취합니다. 인간 상인의 경우, 시작해야 할 진입 및 퇴장 가격을 결정하기 위해 길고 철저한 사고 과정이 필요합니다.

예를 들어, 거래자는 주문을 실행하기위한 최적의 가격과 손절매 및 이익 실현 주문에 할당 할 트리거 알고리즘 트레이딩의 이점 포인트를 평가해야합니다.

반대로 알고리즘 거래 소프트웨어는 매우 중요한 진입 및 종료 가격을 밀리 초 내에 확인할 수 있습니다. 모든 것이 과거 데이터를 기반으로하고이 데이터가 현재 시장 활동과 어떻게 연관되어 있기 때문입니다.

이것이 투자자로서 당신에게 의미하는 것은 입증 된 알고리즘 거래 프로토콜이 당신에게 자율적 인 방식으로 돈을 벌어야한다는 것입니다. 따라서 금융 시장의 작동 방식에 대한 경험이 없어도 장기적으로 이익을 얻을 수있는 기회가 있습니다.

가정 시나리오

이전에 작업 기반 환경에서 Microsoft Excel을 사용한 적이 있다면 가상 시나리오가 어떻게 작동하는지 이미 확실히 알고있을 것입니다. 그렇게한다면 알고리즘 거래 플랫폼이 알고리즘 트레이딩의 이점 작동하는 방식의 핵심이되는 것입니다.

모르는 사람들을 위해 what-if 함수는 미리 정의 된 조건이 충족 될 때 무언가를 '조치'하려고합니다. 실제 사례에서 매일 특정 브랜드의 생수를 마신다고 가정 해 보겠습니다. 마지막 병에 도달하자마자 가까운 상점으로 운전하여 두 개의 상자를 더 구입합니다.

방정식의 '무엇' 부분은 생수를 더 사러 가는 것입니다. 이는 방정식의 '만약' 부분이 트리거될 때 수행하는 것입니다. 이 예에서 'if'는 귀하의 주식 한 단위로 내려가는 생수.

알고리즘 거래의 맥락에서 '무엇'은 거래를하는 행위를 의미합니다. 이는 'if'가 트리거 될 때 자동으로 실행되며 잠재적 인 알고리즘 트레이딩의 이점 거래 기회를 파악하는 기술적 지표 일 수 있습니다.

사전 조정 된 알고리즘을 통해 거래 할 때 what-if 기능이 어떻게 작동하는지 이해하려면 아래 예제를 확인하십시오.

  • Algo 거래 소프트웨어는 NYSE 상장 주식을 분석하도록 프로그래밍되어 있습니다.
  • 사전 프로그래밍 된 조건 중 하나는 RSI를 평가하는 것입니다.
  • 알고리즘의 'if'부분은 71의 RSI입니다.
  • 알고리즘의 '무엇'부분은 '판매'주문을하는 것입니다.
  • 또한 'what'기능의 일부는 적합한 진입 및 퇴장 명령입니다.

위에서 볼 수 있듯이 what-if 기능을 사용하면 RSI가 70을 초과 할 때 투자자가 우량주를 자본화 할 수 있습니다. 이는 자산이 과매 수되었음을 나타내므로 '매도'주문이 현명한 선택입니다.

알고리즘 거래의 이점

여전히 알고리즘 거래의 잠재력에 대해 확신하지 않습니까? 아래에서 사전 조정 된 알고리즘이 지속적으로 인간 거래자를 능가하는 몇 가지 주요 이유를 찾을 수 있습니다.

✔️ 무제한 연구 잠재력

알고리즘 거래 프로토콜에 의존 할 때 떠오르는 첫 번째 이점은 무제한의 연구를 수행 할 수있는 능력입니다. Learn 2 Trade 가이드에서 자주 언급했듯이 노련한 투자자는 종종 선별 된 자산 클래스로 틈새 시장을 형성합니다.

예를 들어, 금 및 은,이를 통해 경금속 분야에 대한 전문 지식을 얻을 수 있습니다. 결정적으로, 우리는 투자 분야의 모든 자산 클래스를 조사 할 수있는 가능성의 영역을 벗어난 틈새 시장을 제안합니다. 당신이 이것을 시도했다면, 당신은 본질적으로 모든 거래의 잭이 될 것이고 아무것도 아닌 마스터가 될 것입니다.

즉, 알고리즘 거래 소프트웨어는 인간 투자자와 동일한 제한에 구속되지 않습니다. 반대로, '정보 과부하'의 위협없이 주어진 시간에 수천 개의 개별 시장을 스캔 할 수 있습니다.

✔️ 하루 24 시간 거래

인간 거래자는 하루에 일정량의 연구 시간으로 제한 될뿐만 아니라 주문할 때도 마찬가지입니다. 예를 들어, 정규 외환 트레이더의 경우 하루에 8 시간 씩 알고리즘 트레이딩의 이점 소요됩니다. 개인은 시장을 훑어 보는 데 많은 시간을 할애하고 나머지 하루는 이러한 결과에 따라 행동 할 수 있습니다.

한편으로는 숙련 된 트레이더가 자산을 수동으로 사고 파는 매우 관대 한 생활을하는 것으로 알려져있는 것은 사실입니다. 다른 한편으로, 노련한 상인이 하루 24 시간 – 주 7 일 조사하고 거래 할 수 있다면 얼마나 벌 수 있을지 상상해보십시오.

물론 이것은 인간의 두뇌에 대한 가능성의 영역을 넘어선 것이지만 잘 프로그래밍 된 알고리즘 거래 프로토콜은 아닙니다. 따라서 개인 투자 요구 사항에 맞는 알고리즘 트레이딩 봇을 활용하면 연중 무휴 24 시간 효과적으로 거래 할 수 있습니다.

비합리성과 인간의 감정을 피하십시오

인간 상인이 직면 한 가장 큰 장벽 중 하나는 감정입니다. 노련한 거래자조차도 때때로 감정이 더 나아지도록 내버려 두어 재앙이 될 수 있습니다. 코로나 바이러스 전염병을 대표적인 예로 들어 보겠습니다.

아무도 S & P 500과 같은 기업이 30 ~ 1 주 동안 2 % 가까이 떨어질 것이라고 예측할 수 없었습니다. 차례로, 큰 포지션을 보유한 사람들은 거래에 대한 일반적인 규칙적인 접근 방식에서 벗어나 대신 '돈을 되찾기 위해'비합리적인 투자를하려는 유혹을 받았을 수 있습니다.

결정적으로, 알고리즘 트레이딩 봇은 '가상'조건을 따르도록 프로그래밍 된 소프트웨어의 일부일뿐입니다. 따라서 감정이나 비합리성을 신경 쓰지 않습니다.

✔️ 초보자 상인에게 이상적

알고리즘 거래의 또 다른 이점은 지식이나 경험이 없어도 글로벌 투자 산업에 참여할 수 있다는 것입니다. 일반적으로 마스터하는 데 수개월이 걸릴 수있는 길고 성가신 연구 과정을 거쳐야합니다.

이것의 최전선은 차트, 가격 추세 및 기술 지표를 읽고 이해하는 방법을 배우는 것입니다. 그러나 기술이 자율적으로 작동하기 때문에 알고리즘 상인이 귀하를 대신하여 운영 할 수 있도록 허용 할 때는이 중 어느 것도 필요하지 않습니다. 즉, 손가락 하나 까딱하지 않고도 편하게 앉아 봇이 자산을 사고 팔 수 있도록 할 수 있습니다.

알고리즘 거래 전략

이제 알고리즘 거래 소프트웨어의 작동 방식을 이해 했으므로 이제 프로토콜이 실행되도록 프로그래밍 될 몇 가지 전략에 대해 논의해야합니다.

배포 할 수있는 전략 수에는 제한이 없지만 아래에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 예를 찾을 수 있습니다.

🥇️ 모멘텀 거래

모멘텀 거래는 노련한 거래자들이 사용하는 인기있는 전략이므로 당연히 algo 시스템에서도 사용하는 것이 합리적입니다. 모르는 사람들에게 모멘텀 거래는 트렌드가 더 이상 작동하지 않을 때까지 '트렌드를 뛰어 넘는'과정입니다.

예를 들어, 애플 주식이 XNUMX 주 연속 상승 추세를 유지하고 있으며,알고리즘 트레이딩의 이점 이 추세가 조만간 중단 될 것이라는 명확한 이유가 없다고 가정 해 보겠습니다. 이를 염두에두고 알고리즘 거래 프로토콜은 시장 조정이 발생할 때 포지션을 입력하려고합니다.

강세장 기간 동안의 시장 조정은 종종 투자자들이 이익을 확보하고 있기 때문에 반대 방향으로 약간의 움직임을 가져옵니다. 그러나 모멘텀이 둔화되어 있다고 믿을 이유가 없다면 알고리즘 거래 프로토콜은 '딥 구매'로 보일 것입니다.

마찬가지로 자산이 약세장에있는 경우에도 마찬가지이지만 자산이 상승 방향으로 수정되면 봇이 매도 주문을합니다.

🥇️ 차익 거래

차익 거래는 시장이 어떤 방식으로 진행 되든 본질적으로 이익을 보장하는 매우 효과적인 전략입니다. 가장 중요한 개념은 두 개 이상의 거래소에서 가격이 무관심한 자산의 혜택을받는 것입니다.

  • Exchange 1에서 Nike 주식의 '매수'가격은 $ 85.00입니다.
  • Exchange 2에서 Nike 주식의 '판매'가격은 $ 85.20입니다.

Layman의 관점에서 이것은 Nike 주식에 $ 85.00에 매수 주문을 한 다음 $ 85.20에 매도 주문을 할 수 있음을 의미합니다. 따라서 시장의 움직임에 관계없이 0.24 %의 초소형 수익을 보장합니다.

차익 거래에 대해 주목해야 할 몇 가지 중요한 사항이 있습니다.

시간 제한

첫째, 기회가 발생하면 몇 초 이상은 거의 발생하지 않습니다. 이것은 인간 거래자가 필요한 거래를하기에는 너무 짧은 시간입니다.

실제로 필요한 가격으로 두 거래 중 하나만받을 수 있다면 결국 손실을 입을 수 있습니다. 반대로 알고리즘 거래 소프트웨어는 밀리 초 만에 필요한 매수 및 매도 주문을 할 수 있습니다.

유동성

둘째, 거래소 1의 매수 주문과 거래소 2의 매도 주문 모두에 필요한 진입 점에서 일정량의 유동성을 사용할 수 있습니다. 이는 인간 거래자가 정확히 어떻게 계산해야한다는 의미 일뿐만 아니라 그들은 이익을 극대화하기 위해 각 거래에 투입 할 수 있지만, 기록적인 속도로이를 수행해야합니다.

인간 상인이이를 수행 할 수있을 때까지 유동성의 일부 또는 전부가 소모 될 것입니다. 즉, 알고리즘 트레이딩 봇은 위의 것을 밀리 초 내에 달성 할 수 있습니다.

🥇️ 평균 개정 거래

알고리즘 소프트웨어가 쉽게 배치 할 수있는 추가 거래 전략은 평균 개정입니다. 자산이 어느 시점에서 과거 가격 평균으로 되돌아 갈 것이라는 이론의 중심입니다.

더 구체적으로 말하면, 자산이 과거 가격 범위에서 벗어날 수 있지만 통계적으로 큰 상승 또는 하락 위반은 평균을 되돌려 야합니다. 예를 들어 알고리즘 봇이 Dow Jones를 거래하도록 할당되었다고 가정 해 보겠습니다. 간단하게하기 위해 우리는 역사적으로 다우 지수가 5 일 이동 평균의 200 % 이내에서 거래한다고 말할 것입니다.

Doe Jones가 단기 약세장에 진입하여 20 개월 동안 5 %를 잃으면 알고리즘 거래 프로토콜이 매수 주문을 할 수 있습니다. 통계적으로 다우 존스가 200 일 이동 평균의 +/- XNUMX % 범위로 되돌려 야 할 가능성이 있기 때문에 이렇게 할 수 있습니다.

알고리즘 거래 공급자를 찾는 방법은 무엇입니까?

지금까지 가이드를 읽었다면 알고리즘 거래가 보장 된 수익을내는 확실한 방법이라고 생각할 수 있습니다. 불행히도, 이것만큼 간단하지 않습니다. 그 이유는 기본 소프트웨어가 소프트웨어를 구축 한 사람 또는 그룹만큼만 우수하기 때문입니다.

예를 들어, 알고리즘 봇이 수준 이하의 거래 전략을 배포하도록 프로그래밍 된 경우 이것이 정확히 수행 할 작업입니다. 결국, 소프트웨어는 소프트웨어에 설치된 사전 설정된 조건을 따르기위한 것입니다. 이를 염두에두고 아래에서 합법적 인 알고리즘 거래 공급자를 찾는 방법에 대한 몇 가지 팁을 찾을 수 있습니다.

주의 사항: 스스로 조사할 시간이 없다면 이 페이지 하단에서 최고 등급의 알고리즘 거래 제공업체 XNUMX곳을 찾을 수 있습니다.

평판

논리적 출발점은 알고리즘 거래 제공자의 자격 증명에 대해 숙제를하는 것입니다. 인터넷은 리뷰와 평가로 가득 차 있으므로 과거 및 현재 구독자가 공급자에 대해 말하는 것을 볼 가치가 있습니다.

가격

가격과 관련하여 이것은 평가하기 어려운 메트릭입니다. 예를 들어, 돈을 잃는 algo 거래 제공 업체에 $ 100를 지출하고 싶습니까? 아니면 매달 2,000 %의 수익을내는 플랫폼에 $ 60를 지출 하시겠습니까? 결정적으로, 공급자의 클레임이 유효한지 확인할 수 있다면 더 높은 가격을 지불 할 준비가되어 있어야합니다.

데모 시설

우리는 데모 시설의 존재가 잠재적으로 살펴 봐야 할 가장 중요한 지표라고 주장합니다. 이렇게하면 알고리즘 거래 소프트웨어를 야생으로 보내기 전에 테스트 할 수 있습니다. 결정적으로, 봇이 원하는 방식으로 작동하지 않는다는 사실을 발견하면 힘들게 번 돈과 거래하지 않도록 코드를 잘라낼 수 있습니다.

✔️ 무료 공판

데모 시설 외에도 일종의 무료 평가판을 제공하는 algo 거래 사이트를 선호합니다. 예를 들어 플랫폼에서 30 일 환불 보장을 제공하는 경우 구독에 대한 환불을받을 수 있습니다.

월간 구독

의심 할 여지없이 월간 구독 모델에서 작동하는 알고리즘 거래 공급자를 선택하는 것이 가장 좋습니다. 그 이유는 공급자가 지속적으로 필요한 조정과 개선을하도록 동기를 부여하기 때문입니다.

그렇지 않은 경우 공급자는 유료 고객을 잃을 것임을 알고 있습니다. 결정적으로 큰 일회성 요금을 부과하는 공급자를 사용하는 경우 알고리즘 봇이 평등 이하인 것으로 밝혀지면 본질적으로 림보에 갇혀 있습니다.

사내 알고리즘 거래 또는 브로커 호환성

거래가 실제로 어떻게 이루어질 지에 대해 생각하는 데 시간을 보내는 것도 중요합니다. 결국, 자산을 온라인으로 거래하는 유일한 방법은 브로커를 이용하는 것입니다.

이러한 의미에서 두 가지 옵션이 있습니다. 하나는 사내 거래를하는 공급자이거나 봇을 개인 거래 계정에 연결할 수있는 공급자입니다.

사내 알고리즘 거래

일부 알고리즘 거래 플랫폼은 올인 패키지를 제공합니다. 이것은 공급자가 자체 중개 계정으로 자동 거래가 이루어 지도록 보장한다는 것을 의미합니다. 그렇게함으로써, 당신은 수익에 대한 당신의 몫을받을 수 있습니다. – 더 적은 수수료.

예를 들어, 5,000 %의 수수료율로 제공 업체에 $ 10를 투자한다고 가정 해 보겠습니다. 45 월에 algo 소프트웨어가 2,250 %의 수익을 올리면 225 달러의 수익이됩니다. $ 2,025의 커미션을 빼면 $ XNUMX의 깔끔한 수익이 남습니다.

브로커 호환성

일부 트레이더는 알고리즘 소프트웨어 투자에 대한 더 많은 통제권을 선호합니다. 따라서 브로커 호환성을 제공하는 공급자를 사용합니다. Layman의 용어로 이것은 알고리즘 봇이 개인 중개 계정과 연결될 수 있음을 의미합니다.

대부분의 경우 소프트웨어는 다음 중 하나와 호환됩니다. MT4 또는 MT5, 즉 수백 개의 온라인 브로커에서 사용할 수 있습니다. 또한 전체 투자 프로세스를 완전히 제어 할 수 있으므로 봇이 수행하는 작업에 대한 전체적인 조감도를 얻을 수 있습니다.

2022 년 최고의 알고리즘 거래 제공 업체

24 시간 연중 무휴로 알고 봇을 거래하는 소리가 마음에 들면 아래에서 7 년 상위 2022 개 공급자 선택을 찾을 수 있습니다. 항상 그렇듯이 돈을 벌기 전에 자신의 연구를 수행하십시오.


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