Причины, по которым чаще всего трейдер задумываться о создании торговых роботов следующие:

• Желание ускорить и улучшить качество исполнения сигналов торговой стратегии
• Получить больше свободного времени на другие занятия не связанные с «рутинным» отслеживанием возникающих сигналов в реальном времени.

Идея и её тестирование

В основе каждого торгового робота лежит некая идея, на базе которой и происходит совершение сделок. Идеи в свою очередь могут базироваться на совершенно разнообразных принципах: от пересечения двух скользящих средних до смены лунных циклов и т.п. Главное, чтобы идея была «рабочая». А вот понять это помогает тестирование стратегии на исторических данных. Тестирование на истории представляет собой «прогонку» сигналов стратегии в ретроспективе, т.е. каждая удачная и неудачная сделка на заданном временном интервале заносится в статистику, которая становится доступной пользователю для анализа. На базе этой статистики вы можете сделать вывод о перспективности той или иной идеи. Соответственно, если на истории стратегия показала отрицательный результат – создание торгового робота на ее основе не имеет абсолютно никакого смысла, и наоборот.

Для тестирования на истории трейдеры пользуются специальными программами: Wealth-Lab, TSLab, Multicharts, Metastock и др. Некоторые трейдеры для проверки простых вещей пользуются Microsoft Excel. Только после исторических «стресс-тестов» имеет смысл начинать создание торгового робота. Далее мы предлагаем обзор самых распространенных вариантов автоматизации торговой стратегии, которые в настоящий момент наиболее часто встречаются на российском фондовом рынке.

Создание торговых роботов для Quik.

Самая распространенная система для интернет-трейдинга в России позволяет создавать торговых роботов в собственной среде с помощью встроенного скриптового языка qpile, а в версиях QUIK старше 6.4.0 , появилась возможность использования языка QLua. Данный вариант является бесплатным и относительно простым, но обладает рядом недостатков. Описание встроеных языков QUIK для создания торговых роботов, интересная и обширная тема, её не поместить в один абзац. Более подробно мы раскрыли эту тему в статье «Торговые роботы для QUIK. QPILE и QLua».

Связка: Quik + коннектор + Amibroker/ Wealth-lab/ Multicharts/ Metastock.

В данном случае для создания торгового робота используется сразу три программы. Начинается все в платформе для технического анализа (Amibroker/Wealth-lab/MC/Metastock), где происходит первичная генерация сигнала на открытие позиции. Затем, с помощью программы-коннектора сигналы считываются и передаются непосредственно в терминал Quik, в котором и происходит окончательное исполнение сгенерированных заявок.

Преимуществом данного варианта является то, что протестированную стратегию можно сразу запустить в реальную торговлю. Кроме того пользователь может выбрать наиболее близкий ему язык для написания робота. Например, в платформу Multicharts интегрирован один из самых простейших и функциональных «трейдинговых» языков Power language, с которым будет просто разобраться. А Wealth-lab дает возможность собирать алгоритм из набора встроенных торговых правил, что позволяет создавать торгового робота без знания какого-либо из языков программирования. Недостатком данной «связки» является низкая отказоустойчивость – сбой хотя бы в одном элементе цепочки приведет к поломке всего торгового робота. Еще одним недостатком является финансовая составляющая: к примеру, лицензионная версия Wealth-lab обойдется пользователю в $800, а цена программы-коннектора варируется в зависимости от автора от нескольких тысяч рублей до нескольких сотен долларов.

TSLab.

В TSLab имеются хорошие возможности как для тестирования алгоритма, так и для его запуска в реальную торговлю. Разработчиками реализован простой и интуитивно понятный визуальный конструктор торговых роботов, где можно за короткое время своими силами собрать из отдельных блоков вашу стратегию. Для более продвинутых пользователей реализована возможность программирования роботов на универсальном языке C# через TSLab API.

В настоящий момент у пользователей существует возможность запускать роботов напрямую через TSLab, обслуживаясь у брокеров: Финам, Алор, АйТи Инвест, Риком Траст. А также у любого другого брокера, если работать в связке с системой Quik. Разработчики платформы очень внимательно относятся к пользователям, обеспечивая хорошую техническую поддержку своего продукта, а также постоянно повышая его функциональность. В качестве платформы для исторического тестирования TSLab распространяется бесплатно, что является существенным плюсом платформы. Стоимость подключения к серверу брокера для реальной торговли составит от 850 до 3600 рублей в месяц (в зависимости от брокера и типа подключения).

StockSharp.

Проект «Стокшарп» создавался профессиональными программистами для профессионалов и представляет собой библиотеку для создания торговых роботов на языке C#. Робот на базе библиотеки StockSharp способен работать практически с любым российским терминалом для интернет-трейдинга, также есть возможность реализовать подключение и к западным площадкам. В отличие от TSLab данный вариант автоматизации позволяет создавать более сложные стратегии (в том числе HFT-алгоритмы), а также осуществлять тестирование на тиковых и «стаканных» данных. С другой стороны он менее лоялен к непрофессиональным пользователям без навыков программирования. StockStock - условно бесплатный проект для физических лиц, т.е. распространяется и используется свободно, но в случае возникновения каких-то проблем, вероятно, придется воспользоваться услугами платной технической поддержки. Для юридических лиц стоимость годовой лицензии составляет порядка 100 т.р. В целом, вариант создания торговых роботов с помощью StockSharp придется по вкусу профессиональным программистам для реализации технически сложных решений.

Итог

В статье обозначены далеко не все возможные варианты создания торговых роботов, но именно они являются наиболее распространенными среди отечественных трейдеров. Как видно, в настоящее время создание торговых роботов – процесс далеко уже не такой сложный как раньше. Сейчас он доступен каждому пользователю, даже без наличия специализированных навыков программирования. Тем не менее, для создания более сложных алгоритмов, вероятно, потребуются определенные знания в программировании, либо, как вариант, можно будет воспользоваться услугой "торговые роботы на заказ".

Как повысить эффективность алготрейдинга или размещение свободных остатков в безрисковых активах.

В сети доступно достаточно много полезных информационных статей из области управления рисками, мани-менеджмента, эффективного управления капиталом, построения торговых систем и т.п. Однако, вопросам эффективного использования рабочего капитала (особенно когда дело касается размещения свободных остатков) внимание фактически не уделяется. Хотя именно отдел управления ликвидностью и свободными денежными остатками (в миру называемый казначейством) является ключевым звеном во всех банковских и финансовых организациях. Даже известная всем объединенная «Московская биржа» более половины своей прибыли зарабатывает за счет депонирования свободных средств клиентов, и лишь порядка 40% - за счет «комиссионных» со сделок. Таким образом, при правильном подходе любой биржевой трейдер способен повысить «отдачу» от своего рабочего капитала, не неся при этом никаких дополнительных расходов и неудобств. Ключевым моментом в данном случае является используемая торговая площадка. Важно понимать, что для эффективного управления свободными остатками необходимым условием является наличие этих самым остатков. Например, в случае торговли акциями в фондовой секции ММВБ - невозможно купить ценных бумаг на 1 млн. рублей, имея на счете меньшую сумму («плечо» в расчет не берем, т.к. за него брокер берет дополнительную плату), если же проводить сделки в срочной секции биржи, то для покупки фьючерсов на те же ценные бумаги на сумму 1 млн. рублей по факту будет достаточно всего 100 000 рублей (что составляет величину т.н. «гарантийного обеспечения»), а 900 000 рублей будут для нас теми самыми свободными остатками, которые можно прибыльно разместить в безрисковых активах.

Для частного трейдера сейчас доступны два основных вида безрисковых инструментов: внебиржевой - банковский депозит и биржевой - облигации. С нюансами вложения денег на банковский депозит знаком, пожалуй, каждый. Напомним лишь основные моменты: суммы до 700 000 рублей застрахованы государством, НДФЛ с процентного дохода не выплачивается, максимальные ставки банк предлагает по срочным вкладам длиной от 1 года (при досрочном снятии денег практически весь доход теряется). С облигациями ситуация интереснее: более широкий набор эмитентов и предлагаемых доходностей (от государственных бумаг до ООО «Рога и Копыта»), а также больше возможностей для маневра, что называется «в процессе». При этом государство никак не страхует вложения в облигации от неисполнения эмитентом своих обязательств, кроме того НДФЛ с прибыли в обязательном порядке будет удержан брокером. Облигации будут оптимальным выбором для человека с крупным инвестиционным счетом (несколько млн. долларов), которому непосредственно интересны все происходящие на долговом рынке процессы. При правильном подходе и определенном уровне удачи облигационный портфель способен в разы обгонять доходность среднестатистического банковского депозита. Если же трейдер обладает не очень крупным счетом (несколько млн. рублей) и его интересует только конечная цифра доходности без всяких «неожиданностей» в процессе - идеальным вариантом будет банковский депозит. Также многое зависит и от текущей рыночной конъюнктуры: процентные ставки, также как и цены на облигации, имеют свойство динамически изменяться во времени.

Для полного понимания всей пользы эффективного управления свободными остатками рассмотрим практический пример. Перенесемся в начало 2012 года. Вводные данные - на счете 1 млн. рублей, и существует огромное желание выгодно его инвестировать. В качестве инструмента будем использовать одну из наших стратегий - робот «Ficus» (хотя данная методика вполне подойдет и для любого другого формализованного и оттестированного алгоритма). Теперь произведем простой расчет объема позиций исходя из принимаемого инвестором уровня риска и максимальной исторической просадки алгоритма. Максимальная историческая просадка наблюдалась в конце 2009 года и составляла - 23 535 пунктов на 1 контракт (в рублях около 14 000 рублей). Но с учетом того, что просадка имеет свойство обновляться со временем даже у устойчивых алгоритмов высокого качества, задел по просадке будем использовать в полтора раза выше тестовой, т.е. 14 000 * 1,5 = 21 000 рублей. Теперь устанавливаем лимит возможных потерь от первоначального счета в 1 млн. рублей - он составит 20% или 200 000 рублей. Терять больше этой суммы мы не готовым, даже при самом неблагоприятном раскладе. Далее исходя из общего лимита потерь и максимальной просадки нашего алгоритма рассчитываем рабочий объем: 200 000 / 21 000 = 9,52. Округляем до целого: 9 контрактов. Таким образом, с высокой долей вероятности нам удалось выяснить, что торгую по выбранному алгоритму 9 контрактов фьючерса на индекс РТС, просадка не превысит 20% (200 000 рублей) от начального уровня. Следующим шагом станет расчет величины эффективного рабочего капитала исходя из уровня гарантийного обеспечения (ГО) фьючерса на индекс РТС. Соответственно, все что останется за пределами этой величины и будет являться «свободными остатками». В среднем ГО составляет 11 000 рублей на контракт, а значит для торговли нашим объемом в 9 контрактов вполне достаточно резерва в 99 000 рублей (округлим до 100 000 рублей). Прибавляя к найденной величине задел на возможную просадку (200 000 рублей), получим итоговую величину эффективного рабочего капитала в 300 000 рублей. Этой суммы будет вполне достаточно, чтобы без проблем торговать 9 контрактов по заданному алгоритму и выдержать просадку в 1.5 раза превышающую максимальную историческую. Оставшиеся от первоначальной суммы 700 000 рублей и будут являться свободными остатками, которые можно разместить в безрисковые инструменты. В качестве подобного инструмента выберем банковский депозит (тем более сумма как раз «вписывается» в страховку государства) под 10% на 12 месяцев с ежемесячной выплатой процентов. На рисунке видна динамика доходности в двух случаях: простая торговля по алгоритму и торговля по алгоритму + размещение остатков на депозите.

По итогам года разница в доходностях составила 7% (253 969 рублей или 25,4% против 323 969 рублей или 32,4%), а фактическая просадка в течение года снизилась с 4,36% до 3,19%. Согласитесь, неплохая премия, особенно учитывая тот факт, что каких-либо дополнительных трудозатрат прилагать для этого не пришлось. Аналогичные вычисления можно провести для любого алгоритма, зная максимальную историческую просадку стратегии и фактический лимит средств, который вы готовы потерять в случае неблагоприятного расклада.

Алготрейдинг в целом

В последнее время в «мэйнстрим» вошло такое занятие как алгоритмический трейдинг (сокр. алготрейдинг). Алготрейдинг - это все те же пресловутые спекуляции на финансовых рынках, с той лишь разницей, что все сделки заключаются следуя полностью формализованным алгоритмам в автоматическом режиме (т.е. своеобразный «автопилот», который не требуют личного присутствия «рулевого»). С каждым годом у трейдеров остается все меньше сомнений в том, что именно за алгоритмическим трейдингом будущее. За это говорит несколько весомых аргументов:

1) Т.к. все алгоритмы имеют совершенно конкретный набор формализованных правил для заключения сделок, то их без проблем можно протестировать на исторических данных и в ретроспективе оценить работоспособность той или иной идеи. Это здорово добавляет уверенности в «реальном бою».

2) Второй аргумент можно обозначить знакомыми с детства строчками:

«..Позабыты хлопоты, остановлен бег, вкалывают роботы, а не человек.»

И действительно, алготрейдер свободен от рутины, испытывает гораздо меньшее эмоционально-физическое напряжение, а также располагает свободным временем. В какой-то степени это можно ассоциировать с работой по найму и фрилансом: ручной трейдер «караулит» сделки у монитора в рабочее время биржи (как на наемной работе с четким распорядком дня), в то время как алготрейдер смотрим на котировки лишь в тот момент, когда ему этого захочется (всю рутину по отслеживанию сигналов и заключению сделок берет на себя «автопилот»).

На другой чаше весов достоинств и недостатков алгоритмического подхода лежит сложность его освоения. Нельзя прийти на рынок и через несколько дней стать алготрейдером. Это требует гораздо большего времени, а также последовательного прохождения определенного набора этапов для получения самых базовых знаний и навыков. Во многом благодаря своей сложности относительно «ручного подхода», подход алгоритмический окутан ореолом загадочности. Вряд ли вы найдете курсы «Как стать успешным алготрейдером», т.к. проводить их долго, сложно и просто не выгодно. Как ответил в свое время один опытный «алгоритмист» в ответ на просьбу научить: «А зачем? Зачем мне тратить свое время на обучение будущего конкурента? Как ни крути на бирже деньги перетекают из одного кармана в другой, и ничего с этим не сделать..». Поэтому все постигают эту науку методом проб и ошибок, кто-то сразу встает на верную дорогу, кто-то медленно бредет к «болоту», быть может даже сам того и не подозревая. Мы попробуем дать несколько указателей, которые, на наш субьективный взгляд, способны помочь начинающему трейдеру сделать несколько шагов в верном направлении.

Этап 1 - Сбор полезной информации

В подавляющем большинстве случаев первый вопрос звучит так: «с чего начать?». Наш ответ - с поиска и анализа полезной информации. Ключевое слово в данном случае - «полезной», ибо куча псевдоуспешных людей со своими брошюрами полными элементов НЛП из серии «Как стать успешным трейдером» или «Заработай на бирже миллион за 3 дня» просто в прямом смысле замусорили эфир. Помните, что вы пришли за конкретными знаниями о рынке, а не в группу психологической поддержки: мысли, возможно, в некоторых ситуациях и могут материализовываться (как утверждают все тренеры по достижению успеха), но, поверьте, фондовый рынок - это не тот случай. Из книг мы рекомендуем освоить методологию системного трейдинга с помощью трудов А.Кургузкина «Биржевой трейдинг: системный подход» и бюллетеней Ч. Лебо. Также пригодиться могут книги и статьи об общем устройстве рынка, о составе и функциях участников торгов. Например, Larry Harris «Trading & Exchanges.Market Microstructure for Practitioners». Не стоит проходить и мимо опыта уже состоявшихся трейдеров - книга Джека Швагера «Новые маги рынка. Беседы с лучшими трейдерами Америки». Из интернет ресурсов огромная кладезь полезной информации (подтвержденная не одним десятком состоявшихся алготрейдеров) находится на форуме «паука». Иногда полезная информация проскакивает и на других трейдерских ресурсах или в личных блогах, но именно на «пауке» ее концентрация самая высокая. Основная задача на данном этапе - собрать максимально возможное количество полезной информации о рынке, понять как он функционирует, кто и как на нем торгует. Это понадобится в будущем для разработки своих алгоритмов.

Этап 2 - Создание торгового алгоритма

Следующий этап - создание торгового алгоритма. Поиск идеи, которая будет лежать в основе алгоритма, процесс достаточно нетривиальный. У всех он происходит по-разному, поэтому здесь сложно дать какие-то «правильные» советы. Лучше рассмотрим основные виды существующих алгоритмов, это может подсказать направление для поиска идеи. Высокочастотные алгоритмы (HFT) способны генерировать десятки тысяч сделок в течение одной торговой сессии, для них характерны самые стабильные показатели доходности. Весь топ участников самого популярного конкурса трейдеров «ЛЧИ» из года в год занимают представители именно этого класса стратегий. Именно из-за своей стабильности HFT-алгоритмы имеют самый низкий срок жизни (это промежуток времени, через который стратегия перестает генерировать положительный результат) и самую высокую конкуренцию среди себе подобных. Начинать осваивать рынок в одиночку с «высокочастотников» затея по меньшей мере глупая и нерациональная. Следующий тип - это трендследящие алгоритмы, которые зарабатывают благодаря сильным однонаправленным движениям (трендам). Это одни из самых простых и понятных для разработки систем, главным недостатком которых являются нестабильные результаты: в годы с сильными трендами алгоритм будет демонстрировать трехзначные цифры доходности, в то время как при отсутствии на рынке тенденции может сработать в существенный убыток. Впрочем, существует мнение, что для новичков именно с трендовых алгоритмов имеет смысл осваивать азы алготрейдинга. Следующим видом является торговля разного рода ценовых (а порой и не только ценовых) моделей или так называемых «паттернов». Это огромный пласт для поиска идей, т.к. различных «паттернов» можно придумать великое множество, причем некоторые из них способны давать стабильный устойчивый прирост доходности абсолютно на любой рыночной стадии. Единственная проблема - заметить, понять и формализовать эти модели задача крайне сложная и зачастую требует нестандартного подхода. Торговля «паттернов» вполне может стать логичным развитием трендовых систем. Существуют и другие виды стратегий, однако, описание каждого из них - это тема для отдельной не менее интересной статьи. Самое главное на данном этапе развития помнить, что не нужно прятать и всячески оберегать свой первый алгоритм. С вероятностью 99,99% ничего нового и уникального в нем не будет, при этом реально высок шанс, что он и вовсе будет иметь незамеченные автором ошибки (например, «заглядывание в будущее» или «нулевые транзакционные издержки»). Поэтому не стесняйтесь показать свой алгоритм более опытным трейдерам, обсудить возможные ошибки и улучшения. В сообществе алготрейдеров много хороших людей, которые всегда будут рады помочь советом страждующему.

Этап 3 - Историческое тестирование

После того как в голове сложилась примерная картинка собственной стратегии (ну или как вариант позаимствованной на каком-нибудь форуме), пришло время перейти к историческому тестированию. Софта для тестирования сейчас достаточно много на любой цвет и вкус. Из наиболее популярных: Wealth-Lab, Omega Research, Amibroker, TSLab, Metastock. Практически все программы имеют одинаковый функционал (разве что Wealth-Lab выделяется наличием хорошего портфельного тестера), а вся разница состоит лишь во встроенном языке программирования и стоимости лицензии. Наиболее простой язык - EasyLanguage «зашит» в Omega Research, на его изучение уйдет немногим больше нескольких недель. Язык AFL встроен в Amibroker и также достаточно прост в изучении. Основным достоинством TSLab является интегрированный визуальный редактор, процесс обучения построению стратегий на нем вообще занимает считаные дни. В Wealth-Lab для построения стратегий можно использовать или язык С#, или строить стратегии с помощью специальных встроенных шаблонов (это также достаточно просто освоить). Вариантов доступно много, более подробные описания и инструкции можно найти на том же «пауке». Единственный полезный совет в данном случае - это начинать изучать именно ту платформу и тот язык программирования, на котором в будущем планируется запустить «боевого» робота на рынок. Это позволит здорово сэкономить время в дальнейшем. Автор данной статьи в конечном итоге (после опробирования как минимум 4 платформ) остановился на программе TSLab, которая в настоящий момент лучше всего адаптирована к российским реалиям. Второй основной момент в исторических тестах - это получение корректных данных, на которых, собственно, все тесты и планируется проводить. Для российских биржевых инструментов достаточно корректный и глубокий архив с данными можно найти на сайте www.finam.ru (раздел «Экспорт данных»), эти данные легко загружаются во все обозначенные выше платформы. Если тестирование планируется осуществлять не на российских инструментах, здесь ситуация немного сложнее - полный спектр исторических данных по зарубежным активам бесплатно достать вряд ли получится. И, как правило, приходится платить за подписку в каком-нибудь eSignal или IQfeed, и затем уже выкачивать нужные «тикеры».

Этап 4 - Запуск в реальную торговлю

Заключительным этапом на пути становления начинающего алготрейдера является запуск алгоритма в «свободное плавание» или торговлю на реальных деньгах. В автоматическом режиме робот должен не только генерировать сигналы по заданной стратегии, но и самостоятельно их исполнять, а также: поддерживать соединение, следить за открытой позицией, передвигать стоп-заявки и выполнять другие необходимые функции. Поэтому выбор платформы для тестирования и для «боевого» режима может достаточно сильно различаться. Рассмотрим основные и наиболее часто используемые варианты автоматизации торговли.

1. Quik. Самый популярный в настоящий момент терминал для интернет-трейдинга (а доступ к «квику» сейчас предоставляет 99% отечественных брокеров) появился на рынке с незапамятных времен, тогда же появился и встроенный скриптовый язык «qpile», призванный решить задачу автоматизации торговых операций. Когда-то «qpile» действительно всерьез использовался трейдерами, ввиду фактического отсутствия альтернатив, однако те времена безвозвратно прошли. Сейчас альтернатив великое множество, и безнадежно устаревший «qpile» подавляющим большинством давно уже списан в архив. О преимуществах автоматизации через «квик» сказать сложно, а вот недостатков достаточно много: язык программирования «qpile» не универсальный -больше нигде не встречается и не используется, отсутствие удобного компилятора, готовые скрипты получаются очень громоздкие и тд.

2. Quik + коннектор + Wealth-Lab / Omega Research / Amibroker. Данная связка предполагает загрузку данных в режиме реального времени из «квика» в одну из обозначенных выше платформ, затем после генерации сигнала на открытие позиции - он будет через специальную программу - коннектор передан и исполнен в «квике». На первый взгляд схема может показаться сложной, однако еще несколько лет назад каждый второй алготрейдер осуществлял автоматизацию именно так. Главным преимуществом в данном случае является универсальность - стратегии, разработанные на изученной ранее платформе для исторического тестирования, без всяких модификаций и доработок (как-то перекодирование на другой язык и адаптация под другую платформу) отправляются в «боевой» режим. На самом деле это здорово экономит время и нервы, особенно для малознакомых с особенностями написания программного кода людей. Недостатков у «связки» также не мало: это и низкая отказоустойчивость, обусловленная наличием в цепи сразу трех элементов, и высокая цена (к примеру лицензионный Wealth-Lab обойдется трейдеру в $799 + один из предлагаемых коннекторов для «квика» в $500).

3. TSLab. Это платформа российских разработчиков, начала активно развиваться относительно недавно - с 2009 года. Сейчас организовано сотрудничество практически со всеми ведущими российскими брокерами (Финам, Алор, IT Invest, Открытие), благодаря чему «реал-тайм» торговлю можно осуществлять через брокеров-партнеров прямо из терминала TSLab, также имеется возможность прямого подключения к шлюзу биржи. Сильных сторон у TSLab достаточно много: простота освоения (благодаря удобному графическому редактору, написать робота способен человек без опыта программирования), оперативная бесплатная техподдержка на русском языке, для людей с опытом есть возможность работать сразу на языке C# используя TSLab API, высокая функциональность. Из недостатков, пожалуй, выделим невозможность эффективной реализации быстрых высокочастотных алгоритмов, также платформа имеет множество встроенных функций и, как следствие, достаточно требовательна к компьютерному «железу». Ежемесячная «реал-тайм» торговля через TSLab обойдется пользователю в 850 - 1250 рублей (в зависимости от выбранного брокера).

4. Stock#. Многими платформа «Стокшарп» воспринимается как конкурент TSLab, что в целом недалеко от истины. Но есть и ряд существенных отличий между двумя проектами. Платформа Stock# является в первую очередь библиотекой для создания торговых роботов на .NET (язык C#), что изначально предполагает уже наличие хороших навыков программирования. Stock# не предлагает готового решения - пользователь имеет возможность самостоятельно собрать собственного уникального робота с необходимым набором функций из готовых модулей библиотеки. Именно это и является ключевым отличием между двумя конкурентными проектами: TSLab больше располагает к себе далеких от «коддинга» людей, а Stock# привлекает уже «матерых» программистов. Из преимуществ отметим высокую функциональность, для физических лиц библиотека является бесплатной (впрочем, если вам нужна техподдержка, тут уже придется «раскошелиться»), возможность реализации быстрых «HFT-алгоритмов» и возможность их тестирования на тиковой истории. Из недостатков, как уже отмечалось ранее, сложность в освоении для непрофессионала, а также отсутствие хорошей бесплатной техподдержки.

5. Собственноручно написанный софт. Этот вариант используют уже профессиональные трейдеры, которым необходимо получить преимущество в скорости или функциональности, а кто-то просто таким образом удовлетворяет собственное стремление к идеалу. Для новичка польза в трате времени на создание собственного софта с нуля весьма сомнительна, особенно учитывая широкий выбор на рынке уже готовых решений. На наш всзляд лучше потратить его непосредственно на придумывание и реализацию торговой стратегии.

Вместо заключения

Конечно рассмотренные варианты не покрывают даже 1/3 от уже существующих на рынке платформ для автоматизации торговли. Тем не менее именно упомянутые варианты являются сейчас самыми распространенными. В целом же важно понимать, что алгоритмический трейдинг не является панацеей от всех проблем. Войдя в ряды алгоритмических трейдеров, вы не начнете сразу зарабатывать стабильные деньги, но как минимум на шаг к этому приблизитесь. Финансовый рынок является одной из самых конкурентных в мире сред, чтобы выжить здесь необходимо постоянно бежать, не отставая от оппонентов. Поэтому будьте готовы постоянно совершенствоваться и развиваться. Один раз сделав робота, потом всю жизнь отдыхать на островах на его доходы - совершенно точно не получится.

Если Вам понравилась статья, Вы можете поддержать нас в ТОПе финансовых блогов, просто кликнув по ссылке.

www.algolaba.com