アルゴリズム取引とは何ですか？

金融市場では、投資家やトレーダーがいるのと同じくらい多くの取引戦略があります。市場は電子的にますますアクセスできるようになり、取引システムの開発の可能性がさらに高まります。これらの1つは、金融市場で意思決定と取引を行うためにアルゴリズムと呼ばれる高度な数学モデルを使用するトレーディングシステムです。アルゴリズムでプログラムされたコンピューターは、特定の技術条件が満たされたときに電子取引注文を入力します。これらの条件には、タイミング、価格、注文の量、一般的な市場動向などが含まれます。

アルゴリズム取引は、ヘッジファンド、ミューチュアルファンド、年金基金などの大規模な機関投資家が最も広く使用しています。これは、それが提示する利点が大規模な資金に最も関連しているためです。たとえば、ファンドが特定の株式を大量に購入すると、これはTHの価格を引き上げる効果をもたらす可能性がありますe株式は、ファンドが達成したいと考えていた利益率に悪影響を与えるのに十分です。ただし、アルゴリズム取引では、市場の影響を減らすために、1つの大規模な取引をいくつかの小さな取引に分割することは簡単な問題です。

機関投資家は、自動化されたアルゴリズム取引プログラムが決定を下すことができる速度のさらなる利点を持っています。市場情報が電子的に受信されると、多くの場合、人間の介入が必要なく、取引の決定が自動的に行われます。決定が下され、人間のトレーダーが情報を認識する前に命令が開始されます。これは、ヘッジファンドや同様のトレーダーが個々の投資家よりも持つことができる大規模な競争力の一部を構成しています。

取引アルゴリズム自体には、アルゴリズム取引よりもはるかに長い履歴があります。アルゴリズムは、パターンを認識するための一連の手順を単に指しますリアルタイム市場データでは、取引の機会を検出します。歴史的に、投資会社は多数の個々のトレーダーを採用して、取引アルゴリズムを構築するプロセスを手動で実行します。ただし、現在高度なテクノロジーが利用可能であるため、取引アルゴリズムを構築して使用するためのはるかに高速なプロセスであり、多くの人員が必要です。アルゴリズム取引は、以前は投資会社が必要としていた多くの人員を効果的に置き換えました。

ただし、アルゴリズム取引が採用されるには、

トレーダーが依然として必要です。多くの場合、トレーダーはデジタルダッシュボードで多くのアルゴリズムのデータを一度に監視し、トレーダーの生産性を高めます。新しいアルゴリズムを考案し、既存のアルゴリズムを最適化するためには、トレーダーとアナリストの仕事も依然として必要です。