算法交易它是什么以及如何學(xué)習(xí)它

金融市場上的大多數(shù)交易者或投資者都夢想擁有一個(gè)自動(dòng)為他們進(jìn)行交易的系統(tǒng)，而無需他們做任何與交易相關(guān)的事情。雖然沒有真正存在這樣的系統(tǒng)，但算法交易非常接近。

根據(jù)最近的市場報(bào)告，預(yù)計(jì)2018年全球算法市場價(jià)值1.03萬美元，在預(yù)測期內(nèi)(2022-2027年)的復(fù)合年增長率為10%。對快速、可靠和盈利系統(tǒng)的需求正在引領(lǐng)算法交易的發(fā)展。

然而，盡管有各種材料可供使用，但具有非技術(shù)背景的初學(xué)者可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很難遵循系統(tǒng)的方法來學(xué)習(xí)算法交易。有一些學(xué)習(xí)算法交易的最佳方法，但在此之前，請先了解一些您應(yīng)該知道的基本知識(shí)：

什么是算法交易?

算法交易，也稱為自動(dòng)或算法交易，涉及使用計(jì)算機(jī)根據(jù)定義的參數(shù)自動(dòng)執(zhí)行交易。Algo交易中的一切都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，您可以自由地做其他事情，而您的計(jì)算機(jī)會(huì)處理您的訂單。

算法交易者使用高頻技術(shù)使交易公司能夠每秒執(zhí)行大量交易。然而，盡管是自動(dòng)化的，但自動(dòng)交易仍然不時(shí)涉及某種形式的人工干預(yù)，以確保它仍然有效地工作。

算法交易、自動(dòng)交易和量化交易之間的區(qū)別

大多數(shù)交易者認(rèn)為算法交易、自動(dòng)交易和量化交易的意思是一樣的，但事實(shí)并非如此。

顧名思義，自動(dòng)交易意味著一切都是自動(dòng)完成的。它涉及使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)創(chuàng)建和執(zhí)行訂單。在實(shí)踐中，它只是使人工手動(dòng)交易過程自動(dòng)化。

算法交易遵循一種算法來執(zhí)行與一些仍然可以手動(dòng)操作的潛在交易策略一致的交易。自動(dòng)交易向前邁進(jìn)了一步，使整個(gè)交易過程自動(dòng)化。

另一方面，量化交易，也稱為量化交易或量化交易，涉及使用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型和編程來分析和執(zhí)行訂單。

算法交易和量化交易之間的主要區(qū)別之一是量化交易使用了大量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)學(xué)模型。相比之下，交易更多地依賴技術(shù)分析。

算法交易的盈利能力如何?

與傳統(tǒng)交易方法不同，算法交易減少了觀察和分析市場的時(shí)間，從而使交易者能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兩畹钠渌矫妗?/p>

交易算法占外匯交易的92%，如果實(shí)施適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)管理和良好的交易計(jì)劃，它們可以非常有利可圖。

開始使用算法交易

許多在線學(xué)習(xí)算法交易的資源可能難以消化。盡管如此，如果您系統(tǒng)地進(jìn)行學(xué)習(xí)過程，那么沒有人可以阻止您在Algo交易中取得成功。

以下是任何有抱負(fù)的算法交易者需要專注于學(xué)習(xí)算法交易的三個(gè)步驟。

#1。了解算法交易的核心領(lǐng)域

算法交易是多方面的。因此，正確理解核心領(lǐng)域是創(chuàng)建獲勝算法的第一步。

算法交易的核心領(lǐng)域包括：

定量分析(quants)涉及識(shí)別模式和構(gòu)建模型以訪問這些模式。然后使用生成的模型來預(yù)測證券的價(jià)格變動(dòng)。

如果您是技術(shù)或基本面交易者，您可能不得不開始考慮量化分析。

金融市場知識(shí)

自然，人類的思維是通過觀察來學(xué)習(xí)的，研究表明，花時(shí)間觀察圖表會(huì)增加一個(gè)人對金融市場的了解。如果您打算構(gòu)建基于技術(shù)的算法，這些知識(shí)至關(guān)重要。

即使您是技術(shù)分析專家，也要確保不時(shí)更新您的技術(shù)分析技能。對以下方面的透徹了解將減少您的算法交易學(xué)習(xí)曲線。

在學(xué)習(xí)了基礎(chǔ)知識(shí)之后，下一步是轉(zhuǎn)向算法交易的更高級方面。如果您以前從未編譯過代碼，那么是時(shí)候?qū)W習(xí)編程技能了。

大多數(shù)人認(rèn)為這方面是學(xué)習(xí)算法交易中最困難的，但它并沒有你想象的那么復(fù)雜。無論您打算自動(dòng)化何種策略，您都需要一名程序員來實(shí)施您的交易策略。

對于量化開發(fā)人員來說，C++/Java/Python的扎實(shí)知識(shí)是必不可少的，而學(xué)習(xí)編程的最佳方式是通過練習(xí)。

在幾種編程語言中，大多數(shù)交易者更喜歡使用Python，并且有各種算法交易工具和平臺(tái)可以讓您創(chuàng)建自己的交易算法。

#2。成為ALGO交易的專業(yè)人士

在了解了Algo交易的核心方面之后，接下來就是考慮各種方法來進(jìn)一步增加您在該領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)。

有趣的是，您還可以在Algo交易中建立職業(yè)生涯。

書籍入門

算法交易的某些方面需要一定程度的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)知識(shí)，初學(xué)者可能難以理解。通過書籍學(xué)習(xí)可能并不適合所有人，但算法交易書籍提供了一種學(xué)習(xí)自動(dòng)交易概念的簡單方法。

雖然您可以查看許多關(guān)于不同算法交易策略的好書，但在理解基礎(chǔ)知識(shí)之前，有必要避免復(fù)雜的數(shù)學(xué)概念。

例如，JohnC.Hull的“期權(quán)、期貨和衍生品”一書被認(rèn)為是一本非常適合初學(xué)者的書。

一旦您了解了基礎(chǔ)知識(shí)，您就可以開始制定您的交易策略，即所謂的阿爾法交易模型。ErnestChan的AlgorithmicTrading和LarryHarris的TradingandExchanges討論了交易系統(tǒng)以及如何實(shí)施它們。

除了最好的算法交易書籍外，您還可以利用各種免費(fèi)資源，例如：

雖然初學(xué)者可以從這些免費(fèi)資源開始，但值得注意的是，其中一些資源有其缺點(diǎn)。

例如，算法書籍可能無法為您提供第一手交易經(jīng)驗(yàn)，免費(fèi)課程可能提供的主題知識(shí)有限。

向?qū)I(yè)人士學(xué)習(xí)

向?qū)I(yè)人士或?qū)＜覐臉I(yè)者學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)任何技能的最快方法之一。算法交易涉及使用Python等編程語言。因此，有必要向?qū)＜覍W(xué)習(xí)，這樣您就可以在與專家互動(dòng)的同時(shí)練習(xí)他們的策略。

參加MFE課程

大多數(shù)想要在算法交易領(lǐng)域進(jìn)行研究的學(xué)生都會(huì)選擇MFE課程。但是，如果目標(biāo)是賺錢，則有必要通過進(jìn)入算法交易領(lǐng)域走更多的職業(yè)道路。

大多數(shù)MFE課程都會(huì)概述數(shù)學(xué)概念，當(dāng)您決定申請他們的課程時(shí)，從他人的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)是有益的。

此外，即使您仍在學(xué)習(xí)，MFE課程也為您提供各種申請工作的機(jī)會(huì)。

#3。了解更多并在工作中練習(xí)

在進(jìn)入算法交易領(lǐng)域后，您可以開始為您的公司在實(shí)時(shí)市場中實(shí)施您的算法交易知識(shí)。您還可以學(xué)習(xí)其他流程以添加到您的工作流程鏈中，因?yàn)榇蠖鄶?shù)公司使用不同的方法進(jìn)行自動(dòng)交易。

例如，一家低潛策略交易公司可能基于C++構(gòu)建，而另一家公司可能只使用Python。有必要了解兩者的工作原理。

用微妙的話來說，在工作中不斷學(xué)習(xí)和練習(xí)。學(xué)習(xí)永不止步。

Algo交易的范圍是無限的。

然而，學(xué)習(xí)算法交易需要了解核心交易領(lǐng)域和一定程度的編程技能。它不一定是技術(shù)性的。

你可以通過正確的學(xué)習(xí)過程來掌握這個(gè)所謂的“困難”領(lǐng)域。要精通交易行業(yè)，必須不斷練習(xí)所學(xué)知識(shí)。