Стратегии алгоритмической торговли

1. Стратегии следования за трендом

Следование за трендом - одни из самых старых и простых стратегий алготрейдинга. Основной принцип в том, что цены движутся трендами - вверх или вниз. Алгоритмы для этих стратегий обычно используют технические индикаторы, такие как скользящие средние, пробои и индикаторы импульса.

Скользящие средние: сглаживают ценовые данные и помогают определить направление тренда. Используются простые (SMA) и экспоненциальные (EMA). Популярная техника - пересечение скользящих средних, когда краткосрочная средняя пересекает долгосрочную снизу вверх (сигнал на покупку) или сверху вниз (сигнал на продажу).
Пробои каналов: покупка происходит при пробое заданного уровня сопротивления, продажа - при уходе ниже уровня поддержки. Дончиан-канал - классический пример.
Индикаторы импульса: измеряют скорость движения цены. Популярны RSI и MACD.

2. Стратегии возврата к среднему

Возврат к среднему исходит из предположения, что цены активов со временем возвращаются к своему среднему уровню. Это относится к цене, доходности или фундаментальным коэффициентам, например P/E.

Статистический арбитраж: известен как stat-arb. Он выявляет ценовые неэффективности между активами, которые должны вернуться к среднему. Пример - парный трейдинг: когда цены пары отклоняются от нормы, покупается недооцененный актив и шортится переоцененный.

3. Арбитражные стратегии

Арбитраж использует ценовые расхождения на разных рынках или формах. Обычно требуется точное время и быстрое исполнение - здесь алгоритмы особенно эффективны.

Пространственный арбитраж: использование ценовых различий одного и того же актива на разных рынках или биржах. Например, Bitcoin может продаваться дороже на одной бирже и дешевле на другой.
Статистический арбитраж: пересекается со стратегиями возврата к среднему, но здесь алгоритмы ищут статистические связи между бумагами, ожидая возврата к статистическому среднему.

4. Стратегии маркет-мейкинга

Маркет-мейкинг обеспечивает ликвидность через одновременные котировки покупки и продажи. Алгоритмические маркет-мейкеры зарабатывают на спреде между bid и ask. Алгоритмы постоянно корректируют котировки, чтобы поддерживать нужный уровень запасов и хеджировать риски.

5. Стратегии на основе анализа настроений

Стратегии анализа настроений используют NLP и другие методы машинного обучения для оценки рыночного настроения по новостям, соцсетям и другим источникам.

Торговля на новостях: алгоритмы сканируют источники вроде Bloomberg и Reuters на новости, двигающие рынок. При благоприятных новостях формируется покупка, при неблагоприятных - продажа.
Анализ соцсетей: алгоритмы извлекают данные из Twitter и форумов для оценки настроений. Позитив может давать сигнал на покупку, негатив - на продажу.

6. Высокочастотная торговля (HFT)

Высокочастотные стратегии работают на экстремальных скоростях, исполняя множество ордеров в секунду. Они используют небольшие ценовые расхождения и часто требуют колокации для минимальной задержки. HFT-стратегии сложны и могут включать элементы других стратегий, но исполняются в миллисекундных временных окнах.

7. Стратегии на основе машинного обучения и ИИ

Машинное обучение и ИИ-стратегии используют продвинутые модели для прогнозирования будущих движений цен. Модели обучаются на исторических данных и могут включать регрессионные модели, deep learning, reinforcement learning и другие подходы.

Модели обучения с учителем: обучаются на размеченных данных для прогнозирования цен. Примеры: линейная регрессия, деревья решений, нейросети.
Модели обучения без учителя: выявляют скрытые паттерны. Кластеризация (например, K-means) помогает находить группы активов или ценовые паттерны.
Обучение с подкреплением: алгоритмы учатся выбирать оптимальные действия через пробу и ошибку, максимизируя накопленную награду.

8. Стратегия средневзвешенной по объему цены (VWAP)

Стратегия VWAP стремится исполнять ордера вблизи средневзвешенной по объему цены за период. VWAP рассчитывается путем умножения объемов на цены сделок и деления на общий объем. Такая стратегия снижает рыночное воздействие и приближает цену к средней.

9. Стратегия средневзвешенной по времени цены (TWAP)

Стратегия TWAP похожа на VWAP, но использует сегментацию по времени. Ордера распределяются равномерно в течение заданного периода. TWAP полезен для крупных ордеров, которые нужно исполнять постепенно.

10. Стратегии Implementation Shortfall

Стратегии implementation shortfall минимизируют разницу между ценой решения и ценой исполнения, разбивая крупные ордера на части. Эти стратегии учитывают условия рынка и динамически регулируют темп исполнения.

Известные компании, использующие алгоритмические стратегии

Two Sigma: хедж-фонд из Нью-Йорка, активно использующий data science и технологии для инвестиционных решений. Подробнее: Two Sigma.
Jane Street: глобальная проп-трейдинговая компания, использующая количественную торговлю и сложные технологии. Подробнее: Jane Street.
Citadel: международный хедж-фонд и финансовая компания из Чикаго, известная HFT-стратегиями. Подробнее: Citadel.
Renaissance Technologies: количественный хедж-фонд, специализирующийся на системной торговле с использованием математических и статистических методов. Подробнее: Renaissance Technologies.
DRW Trading: компания из Чикаго, использующая технологии, данные и количественные стратегии для проп-трейдинга. Подробнее: DRW Trading.

В заключение, мир алгоритмической торговли обширен и постоянно развивается. По мере усложнения рынков алгоритмические стратегии остаются на передовой инноваций, используя вычислительную мощность и аналитику данных для более быстрых и точных торговых решений.