Принципы оценки

Алгоритмическая торговля — это использование компьютерных алгоритмов для выполнения торговых стратегий на высокой скорости и в больших объемах, часто в попытке извлечь выгоду из очень краткосрочных рыночных возможностей. Важным компонентом успешной алгоритмической торговли является надежная оценка активов, которая направляет процесс принятия решений. Принципы оценки в алгоритмической торговле охватывают широкий спектр техник и теорий, посвященных определению справедливой стоимости ценных бумаг. Это гарантирует, что сделки выполняются на основе научно обоснованных критериев, а не случайных метрик или эмоциональных предубеждений.

Фундаментальный анализ

Фундаментальный анализ включает оценку ценной бумаги на основе ее внутренней стоимости, которая выводится из изучения связанных экономических, финансовых и других качественных и количественных факторов. Это краеугольный камень долгосрочных инвестиционных стратегий, но в алгоритмической торговле фундаментальные данные все еще могут быть чрезвычайно релевантными. Фундаментальный анализ включает оценку таких аспектов, как прибыль, дивиденды, темпы роста, экономические индикаторы, конкурентное положение и качество управления. Хотя традиционно используются долгосрочными инвесторами, фундаментальные индикаторы могут быть интегрированы в алгоритмические модели для оптимизации сигналов покупки/продажи.

Технический анализ

Технический анализ в основном включает прогнозирование движения цен путем изучения прошлых рыночных данных, преимущественно цены и объема. Принцип технического анализа заключается в том, что все известные фундаментальные показатели уже отражены в ценах, поэтому они используют паттерны и сигналы из исторических данных для прогнозирования будущих движений.

Количественный анализ

Количественный анализ использует математические и статистические модели для оценки ценных бумаг. Он формирует основу алгоритмической торговли, где модели создаются для эксплуатации неэффективностей на рынке. Алгоритмы, использующие количественные методы, постоянно проводят симуляции, используя обширные наборы исторических данных для прогнозирования будущих движений цен или ценовых аномалий.

Анализ настроений

Анализ настроений фиксирует чувства и отношения инвесторов к ценной бумаге или рынку, используя текстовую аналитику и обработку естественного языка на новостях, социальных медиа и других источниках данных. Хотя это больше склоняется к качественной стороне, достижения в области ИИ/МО позволили количественно определять настроения для управления решениями алго-трейдинга.

Методы управления рисками

Оценка тесно связана с управлением рисками, поскольку каждая торговая стратегия должна учитывать потенциальные факторы риска. Эффективные модели оценки включают оценку рисков, чтобы определить, предлагает ли сделка достаточное потенциальное вознаграждение для оправдания риска.

Анализ дисконтированных денежных потоков (DCF)

Оценка DCF — это метод, используемый для оценки стоимости инвестиции на основе ее ожидаемых будущих денежных потоков. Хотя он более распространен в традиционной оценке акций, он может быть адаптирован для моделей алгоритмической торговли для выявления неверно оцененных ценных бумаг.

Интеграция данных в реальном времени

В алгоритмической торговле критически важно адаптировать принципы оценки в реальном времени. Это достигается путем интеграции потоков данных в реальном времени, передовых вычислительных методов и инфраструктур высокочастотной торговли.

Компании и инструменты

Различные компании предлагают платформы и инструменты, которые помогают в оценке и выполнении стратегий алгоритмической торговли.

В заключение, принципы оценки в алгоритмической торговле являются многогранными, переплетая фундаментальный, технический и количественный анализ вместе с обработкой данных в реальном времени для получения справедливых метрик оценки и принятия обоснованных торговых решений. Эффективно используя эти принципы, трейдеры стремятся выявлять прибыльные возможности и поддерживать конкурентное преимущество на быстро меняющихся рынках.