text: Algos - Leitfaden für Algorithmen, die in Handelsstrategien verwendet werden
  Algorithmen (Algos) sind eine Reihe von Anweisungen, die zur Ausführung einer bestimmten Aufgabe eingeführt werden. Es werden Algorithmen eingeführt, um den Handel zu automatisieren, um Gewinne zu erzielen. Bruttogewinn Der Bruttogewinn ist der direkte Gewinn, der nach Abzug der Kosten der verkauften Waren oder der "Umsatzkosten" von den Umsatzerlösen übrig bleibt. Es wird zur Berechnung der Bruttogewinnmarge verwendet und ist die anfängliche Gewinnzahl, die in der Gewinn- und Verlustrechnung eines Unternehmens aufgeführt ist. Der Bruttogewinn wird vor dem Betriebsgewinn oder dem Nettogewinn berechnet. mit einer Frequenz, die für einen menschlichen Händler unmöglich ist. Der Prozess wird als algorithmischer Handel bezeichnet und legt Regeln fest, die auf Preisgestaltung, Menge, Zeitpunkt und anderen mathematischen Modellen basieren. Andere Variationen des algorithmischen Handels umfassen den automatisierten Handel und den Black-Box-Handel.
  Algorithmischer Handel schließt die menschlichen (emotionalen) Auswirkungen auf Handelsaktivitäten aus. Die Verwendung ausgefeilter Algorithmen ist bei institutionellen Anlegern wie Investmentbanken üblich. Typische Hierarchie von Investmentbanken Investmentbanken haben eine starre und strenge Hierarchie, die mit einer militärischen Organisation vergleichbar ist, bei der jeder Rang viel bedeutet und bestimmte, bedeutende Vorteile mit sich bringt . Die typische Hierarchie der Investmentbanken - Analyst, Associate, VP, Director, Managing Director - ist fast allen Investmentbanken, Pensionsfonds und Hedgefonds gemeinsam. Hedge-Fonds-Strategien Ein Hedge-Fonds ist ein Investmentfonds, der von akkreditierten Einzelpersonen und institutionellen Anlegern für die Zweck der Maximierung der Rendite und Reduzierung oder Eliminierung des Risikos, unabhängig von Marktanstieg oder -rückgang.Hedge-Fonds-Strategien werden aufgrund des großen Aktienvolumens, das sie täglich handeln, durch private Investmentpartnerschaften zwischen einem Fondsmanager und Anlegern eingesetzt. Dies ermöglicht es ihnen, den bestmöglichen Preis zu minimalen Kosten zu erzielen, ohne den Aktienkurs wesentlich zu beeinflussen.
  Strategien für den algorithmischen Handel
  Jede gute Strategie für den Algorithmushandel muss darauf abzielen, die Handelsumsätze zu verbessern. Prinzip der Umsatzrealisierung Das Prinzip der Umsatzrealisierung bestimmt den Prozess und den Zeitpunkt, zu dem Umsatzerlöse erfasst und als Posten im Jahresabschluss eines Unternehmens erfasst werden. Theoretisch gibt es mehrere Zeitpunkte, zu denen Umsatzerlöse von Unternehmen erfasst werden könnten. und Kosten für den Handel senken Knowledge Finance-Selbststudienführer sind eine hervorragende Möglichkeit, das technische Wissen über Finanzen, Buchhaltung, Finanzmodellierung, Bewertung, Handel, Wirtschaft und mehr zu verbessern. . Die beliebtesten Strategien sind Arbitrage, Neuausrichtung des Indexfonds, Mittelwertumkehr und Market Timing. Andere Strategien sind Scalping, Reduzierung der Transaktionskosten und Paarhandel. "
  Die Portfolios von Indexfonds von Investmentfonds wie individuellen Pensionskonten und Pensionsfonds werden regelmäßig angepasst, um die neuen Preise der zugrunde liegenden Vermögenswerte des Fonds widerzuspiegeln. Das "Rebalancing" bietet Möglichkeiten für algorithmische Händler, die abhängig von der Anzahl der Aktien von den erwarteten Trades profitieren. Aktie Was ist eine Aktie? Eine Person, die Aktien eines Unternehmens besitzt, wird als Aktionär bezeichnet und kann einen Teil des verbleibenden Vermögens und des verbleibenden Gewinns des Unternehmens beanspruchen (sollte das Unternehmen jemals aufgelöst werden). Die Begriffe "Aktie", "Aktien" und "Eigenkapital" werden synonym verwendet. im Indexfonds. Die Trades werden von algorithmischen Handelssystemen ausgeführt, um beste Preise, niedrige Kosten und zeitnahe Ergebnisse zu erzielen.
  Algos und Arbitrage
  Arbitrage ist die Praxis, gelegentlich kleine Marktpreisunterschiede auszunutzen, die sich aus dem Marktpreis eines Wertpapiers ergeben, das an zwei verschiedenen Börsen gehandelt wird. Der Kauf einer doppelt börsennotierten Aktie mit einem Abschlag in Markt A und der Verkauf mit einer Prämie in Markt B bietet eine risikofreie Arbitrage-Möglichkeit, um zu profitieren. Die Praxis kann beim Handel mit S & P 500-Futures-Kontrakten und S & P 500-Aktien angewendet werden, da häufig geringfügige Preisunterschiede zwischen dem Futures-Preis und dem Gesamtpreis der tatsächlich zugrunde liegenden Aktien auftreten. In diesem Fall kommt der Wertpapierhandel an der NASDAQ und der NYSE entweder voran oder bleibt hinter den auf dem CME-Markt gehandelten S & P-Futures zurück, was eine Gelegenheit für Arbitrage schafft.
  Damit Arbitrage stattfinden kann, müssen drei Bedingungen erfüllt sein. Erstens beziehen sich dieselben Vermögenswerte Finanzielle Vermögenswerte Finanzielle Vermögenswerte beziehen sich auf Vermögenswerte, die sich aus vertraglichen Vereinbarungen über künftige Zahlungsströme oder aus dem Besitz von Eigenkapitalinstrumenten eines anderen Unternehmens ergeben. Ein Schlüssel sollte nicht auf allen Märkten zum gleichen Preis gehandelt werden. Zweitens sind zwei Vermögenswerte mit demselben Cashflow nicht gehebelter freier Cashflow Der nicht gehebelte freie Cashflow ist eine theoretische Cashflow-Zahl für ein Unternehmen, vorausgesetzt, das Unternehmen ist vollständig schuldenfrei und ohne Zinsaufwand. sollte nicht zum gleichen Preis handeln. Schließlich sollte ein Vermögenswert mit einem bekannten Preis in der Zukunft heute nicht zum zukünftigen Preis gehandelt werden, der mit dem risikofreien Zinssatz abgezinst wird. Arbitrage ist nur mit Wertpapieren möglich. Öffentliche Wertpapiere Öffentliche Wertpapiere oder marktfähige Wertpapiere sind Anlagen, die offen oder einfach an einem Markt gehandelt werden.Die Wertpapiere sind entweder eigenkapital- oder schuldenbasiert. und Finanzprodukte, die elektronisch gehandelt werden. Außerdem sollten die Transaktionen gleichzeitig stattfinden, um das Risiko eines Marktrisikos zu minimieren. Marktrisikoprämie Die Marktrisikoprämie ist die zusätzliche Rendite, die ein Anleger erwartet, wenn er ein risikoreiches Marktportfolio anstelle von risikofreien Vermögenswerten hält. oder die Wahrscheinlichkeit, dass sich der Preis eines Marktes ändert, bevor beide Transaktionen abgeschlossen sind.oder die Wahrscheinlichkeit, dass sich der Preis eines Marktes ändert, bevor beide Transaktionen abgeschlossen sind.oder die Wahrscheinlichkeit, dass sich der Preis eines Marktes ändert, bevor beide Transaktionen abgeschlossen sind.
  Die mittlere Umkehrung ist eine mathematische Methode, die beim Investieren in Aktien verwendet wird. Sie berechnet den Durchschnitt der vorübergehend hohen und niedrigen Kurse einer Aktie. Dabei wird die Handelsspanne für eine Aktie ermittelt und der Durchschnittspreis mithilfe von Analysetechniken berechnet. Wenn der aktuelle Marktpreis hinter dem Durchschnittspreis zurückbleibt, wird die Aktie als attraktiv angesehen, mit der Hoffnung, dass der Preis steigen wird. Wenn andererseits die aktuellen Marktpreise über den Durchschnittspreis hinausgehen, wird die Aktie als unerwünscht angesehen, da die Anleger einen Kursrückgang erwarten und wieder zum Durchschnittspreis zurückkehren. Die Standardabweichung der aktuellen Aktienkurse wird häufig als Kauf- oder Verkaufsindikator verwendet. Der Handel mit mittlerer Umkehrung ist eine häufige Verwendung von Algen.
  Strategien, die zur Generierung von Alpha entwickelt wurden, gelten als Market-Timing-Strategien und verwenden eine Methode, die Live-Tests, Backtesting und Forward-Tests umfasst. Backtesting ist die erste Phase des Market Timings und beinhaltet die Simulation hypothetischer Trades über einen In-Sample-Datenzeitraum. Der nächste Schritt ist die Optimierung, um die optimalen Ergebnisse zu erzielen. Die zweite Phase des Market Timings ist das Forward-Testen. Dabei werden die Algorithmen anhand von Beispieldaten ausgeführt, um sicherzustellen, dass sie den zurückgetesteten Erwartungen entsprechen. Die letzte Phase ist das Live-Testen. Ein Entwickler muss Live-Trades mit den zurückgetesteten und vorwärts getesteten Modellen vergleichen.
  Es gibt verschiedene Vorteile, wenn ein Computer die Live-Trades überwachen und ausführen kann. Einer der Vorteile des Algorithmushandels ist die Fähigkeit, Emotionen während des gesamten Handelsprozesses zu minimieren, da Trades auf eine Reihe vordefinierter Anweisungen beschränkt sind. Der Handel mit Menschen ist anfällig für Emotionen wie Angst und Gier, die zu schlechten Entscheidungen führen können. Durch den automatisierten Handel fällt es den Händlern leicht, sich an den Plan zu halten. Die Automatisierung des Prozesses hilft auch dabei, das Überhandeln einzudämmen, bei dem einige Händler bei jeder sich bietenden Gelegenheit kaufen und verkaufen können, und verringert das Risiko von durch Menschen verursachten Fehlern.
  Der Handel mit Algorithmen (Algos) trägt ebenfalls zur Konsistenz bei. Die größte Herausforderung im Handelsprozess besteht darin, den Handel zu planen und den Plan zu handeln. Die Nichtbeachtung aller Regeln kann die Chance eines Händlers negativ beeinflussen, selbst wenn der Handelsplan das Potenzial hat, rentabel zu sein. Obwohl Verluste Teil des Handels sind, können menschliche Händler nach zwei oder mehr aufeinander folgenden Verlusten entmutigt werden und nicht zum nächsten Handel übergehen. Indem der Trader in der Mitte des Prozesses ausfällt, zerstört er alle Gewinnchancen in anderen Handelsrunden. Automatisierter Handel hilft, Konsistenz zu erreichen, planmäßig zu handeln und die Gewinnchancen zu erhöhen.
  Im Handel zählt jede Sekunde und die Geschwindigkeit des algorithmischen Handels macht es zu einer günstigen Option für Investitionen. Computer reagieren sofort auf sich ändernde Marktbedingungen und können dabei helfen, Aufträge zu generieren, sobald die Kriterien erfüllt sind. Dies ist viel schneller, als eine Person eine Änderung des Marktes erkennen und Handelsaufträge manuell eingeben kann. Auch ein zu frühes oder spätes Aussteigen oder Einsteigen kann einen großen Unterschied im Handel des Tages bewirken, und die Automatisierung des Prozesses hilft, die für Menschen anfälligen Fehler zu heilen.
  Wie andere mechanische Prozesse ist auch der algorithmische Handel ein hochentwickelter Prozess, der fehleranfällig ist. Probleme mit der Internetverbindung, Stromausfälle und Computerabstürze können zu fehlerhaften Bestellungen, doppelten Bestellungen und sogar zu fehlenden Bestellungen führen, die möglicherweise nicht auf den Markt gebracht werden. Es könnte auch einen Unterschied zwischen den durch die Handelsstrategie generierten Trades und den tatsächlichen Ergebnissen der automatisierten Handelssysteme geben. Automatisierte Handelssysteme sollten jederzeit überwacht werden, um mechanische Ausfälle zu vermeiden.
  Händler, die Backtesting-Techniken verwenden, um ihre Systeme zu optimieren, können Systeme erstellen, die auf dem Papier gut aussehen, aber in einem Live-Markt keine Leistung erbringen. Das Problem kann aufgrund einer Überoptimierung auftreten, bei der Händler eine übermäßige Kurvenanpassung erstellen, die einen Handelsplan erstellt, der sorgfältig an das vorherige Marktpreisverhalten angepasst, aber in aktuellen Live-Märkten unzuverlässig ist. Einige Händler gehen davon aus, dass ein Handelsplan zu 100 Prozent rentable Trades haben sollte, ohne Raum für Drawdowns zu lassen.
  Bridgewater Associates ist der größte Hedgefonds der Welt mit einem verwalteten Vermögen von über 160 Milliarden US-Dollar. Von einem bescheidenen Anfang an baute Gründer Ray Dalio ein beträchtliches Vermögen auf, liquidierte das Unternehmen jedoch beinahe, nachdem er 1982 fälschlicherweise einen Marktabschwung vorhergesagt hatte. Stattdessen ging die Wirtschaft den entgegengesetzten Weg für einen stark bullischen Aufschwung. Dieses Versagen zwang Ray Dalio jedoch, sein Denken neu zu bewerten. Aus diesen Ereignissen entwickelte er schließlich die Pure Alpha-Fondsstrategie, die größtenteils ein Algo-Fonds ist und einen der Hauptbeiträge zum Erfolg von Bridgewater leistet. Tatsächlich hat diese Strategie so erfolgreich funktioniert, dass Dalio jetzt über die Entwicklung eines KI-Programms (Künstliche Intelligenz) spricht, mit dem das Unternehmen ausschließlich auf der Grundlage der von Pure Alpha verwendeten algorithmischen Methoden geführt werden kann.
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