ПРОДОВЖУЄТЬСЯ
Дізнайтеся, що таке алгоритмічна криптоторгівля, основні типи стратегій, як створити або оцінити алгоритмічні стратегії, і якими є реалістичні очікування у 2026 році.
Що таке алгоритмічна торгівля в криптовалюті?
Алгоритмічна торгівля — це використання комп'ютерних програм для автоматичного виконання угод на основі заздалегідь визначених правил, без необхідності приймати рішення вручну для кожної угоди. Алгоритми можуть обробляти дані, ідентифікувати сигнали та виконувати ордери швидше та більш послідовно, ніж людські трейдери.
У криптовалюті алгоритмічна торгівля варіюється від простих автоматизованих регулярних покупок (боти для усереднення доларової вартості) до високо складних кількісних стратегій, що запускаються на спеціалізованій інфраструктурі з розміщенням серверів на території біржі.
Наразі алгоритмічна торгівля становить більшість обсягів торгівлі на великих криптобіржах. Середовище включає все: від роздрібних трейдерів, які використовують готові боти на платформах типу 3Commas та Pionex, до кількісних торгових компаній, таких як Jump Trading і Wintermute, що працюють з власними стратегіями в інституційному масштабі.
Основні категорії стратегій: Маркет-мейкінг, Слідкування за трендом і Зворотній середній
Алгоритмічні торгові стратегії поділяються на кілька широких категорій, кожна з різними характеристиками ризику та ринковими умовами, за яких вони найкраще працюють.
Алгоритми маркет-мейкінгу постійно встановлюють котирування як для купівлі, так і для продажу, отримуючи спред у вигляді прибутку, керуючи при цьому ризиком інвентаризації. Вони надають ліквідність іншим трейдерам і отримують компенсацію у вигляді спреду та винагороди для мейкерів. Ефективний маркет-мейкінг у крипто вимагає складного управління інвентаризацією, контролю ризиків та інфраструктури для оновлення котирувань за мілісекунди після зміни ринкових умов. Ця сфера домінується професійними фірмами.
Алгоритми трейдингу на основі слідування тренду визначають напрямну динаміку та входять у позиції у напрямку встановлених трендів. Вони використовують перетини ковзних середніх, сигнали прориву або індикатори моментуму для генерації точок входу та виходу. Трейдинг на основі слідування тренду добре працює на ринках з чітко вираженим трендом і погано на коливальних, бокових умовах.
Алгоритми зворотного руху до середнього визначають активи або пари, які тимчасово відійшли від свого історичного співвідношення, та торгують поверненням до середнього. Парна торгівля (дві корельовані активи, що дивергентують) та статистичний арбітраж є загальними підходами до зворотного руху до середнього.
Створення базового алго: назаднє тестування та тестування на реальних даних
Розробка алгоритмічної торгової стратегії вимагає суворого процесу, щоб уникнути перенавчання та хибної впевненості.
Тестування на історичних даних застосовує правила стратегії до історичних даних, щоб оцінити, як вона б виконувалася. Хороші платформи тестування на історичних даних для криптовалюти включають Backtrader, Freqtrade і Jesse. Небезпеки тестування на історичних даних добре задокументовано: перенавчання (створення стратегії, яка ідеально підходить до історичних даних, але зазнає невдачі на нових даних), помилка виживання (використання даних тільки з активів, які все ще існують) і упередження вгору-назад (випадкове використання майбутніх даних у розрахунках).
Тестування на даних поза вибіркою резервує частину історичних даних, на яких стратегія не була оптимізована. Якщо стратегія добре виконується у вибірковому періоді, але погано на даних поза вибіркою, ймовірно, вона перенавчена.
Перевірка на перспективу (паперовий трейдинг) запускає стратегію в реальних ринкових умовах без реального капіталу, щоб перевірити, чи виконує вона очікуване з живими даними, перш ніж ризикувати реальними коштами. Значні розбіжності між результатами зворотного тесту та тесту на перспективу слід розслідувати перед розгортанням реального капіталу.
Інфраструктура, Біржі та Якість Виконання
Щоб автоматизовані стратегії працювали правильно, технічна інфраструктура повинна бути надійною, а виконання має відповідати припущенням стратегії.
Надійність API є фундаментальною. Стратегії залежать від API біржі для ринкових даних і розміщення ордерів. Обмеження швидкості API, простої та затримки впливають на ефективність стратегії. Використання підключень WebSocket біржі замість опитування REST API значно знижує затримку для стратегій, чутливих до часу.
Якість виконання ордерів має величезне значення для стратегій, що залежать від вузьких спредів або швидкого виконання. Стратегія, яка здається прибутковою в бекстестингу з припущенням про нульову прослизання, може погано виконуватись на практиці, якщо ринкові ордери використовуються з фактичним прослизанням.
Інфраструктура управління ризиками, окрема від логіки стратегії, повинна включати максимальні щоденні обмеження на втрати, які автоматично зупиняють торгівлю, обмеження розміру позиції та оповіщення про аномальну поведінку. Помилка у коді торгівлі може дуже швидко привести до великих збитків без автоматичних захисних механізмів.
Реалістичні очікування для торгових алгоритмів в роздрібній торгівлі
Різниця між теоретичною обіцянкою алгоритмічного трейдингу та реалістичними результатами для роздрібних практиків є значною і варта детального розгляду.
Більшість роздрібних торгових стратегій, які показують вражаючі результати бектестів, зазнають невдачі у живій торгівлі. Причини включають перенавчання, неточний облік витрат на виконання та стратегії, які працювали в конкретний історичний період, який не повторюється.
Конкуренція з боку професійних компаній з кращими даними, швидшою інфраструктурою та більшими командами є інтенсивною в найбільш ефективних категоріях стратегій, таких як маркетмейкінг та простий арбітраж. Роздрібні алгоритмічні трейдери не можуть тут конкурувати.
Де роздрібні алгоритмічні трейдери можуть додати цінність: автоматизуючи свою власну документовану перевагу (якщо вона є), більш систематично дотримуючись правил розмірення позиції і стоп-лосів, ніж це можливо при ручній торгівлі, та захоплюючи конкретні можливості прибутковості, такі як арбітраж за ставками фінансування, які не потребують швидкісних переваг.
Ставлення до алгоритмічного трейдингу як до серйозної кількісної дисципліни, з ретельною методологією тестування, чесним відстеженням продуктивності та безперервним вдосконаленням, набагато частіше призводить до сталих результатів, ніж запуск готових ботів на загальних сигналах.
Алго-трейдинг: Дисципліна та Реальність
Алгоритмічна торгівля на криптовалютному ринку пропонує справжні переваги: стабільність, швидкість, можливість працювати цілодобово та усунення емоційних рішень. Це реальні переваги, які можна захопити за допомогою дисциплінованої реалізації.
Найбільш розповсюджені режими невдач також реальні: переобладнані стратегії, недооцінені витрати на виконання, недостатнє тестування та конкуренція з більш виточеними учасниками в просторах високочастотних стратегій.
Трейдери, які досягають успіху з алгоритмічними підходами, зазвичай поєднують справжню кількісну строгость з глибоким розумінням ринків, на яких вони торгують. Вони будують поступово, ретельно валідують, консервативно управляють ризиками і розглядають періоди втрат як можливості для навчання, а не як приводи для агресивної оптимізації стратегії на основі останніх даних.
Ця інформація, включаючи будь-які думки та аналізи, призначена лише для освітніх цілей і не є фінансовою порадою чи рекомендацією. Ви завжди повинні проводити власне дослідження перед прийняттям будь-яких інвестиційних рішень і несете повну відповідальність за свої дії та інвестиційні рішення.
Послуги Freedx не призначені для жителів Сполучених Штатів, Канади та Об’єднаних Арабських Еміратів, а також для будь-якої особи в юрисдикції, де таке використання було б суперечним місцевим законам чи нормативним актам.
© 2025 Freedx, всі права захищено