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.