Недавно я публиковала ответы на самые
часто задаваемые вопросы по алготрейдингу от одного из преподавателей и алготрейдеров Школы. (ссылка:
http://smart-lab.ru/blog/50367.php)
Сегодня я продолжу тему. Саро продолжает отвечать на вопросы, присланные ему в течение недели.
Насколько важна скорость для роботов?
Многие считают, что скорость (в данном контексте имеется ввиду скорость снятия/выставления заявок и исполнения сделок) является самым важным критерием в
алготрейдинге. На самом деле, все зависит от алгоритма, а в частности от стратегии входа/выхода в рынок/из рынка. Чем лучше стратегия описана, тем более гибка она к задержкам. То есть, по моему мнению, скорость очень важна, но это не самое главное в
алготрейдинге.
Что необходимо для написания такого робота, как, например, был у Прада или Панды и т.д.?
Наилучшие роботы в процентном доходе – это скальперские или высокочастотные алгоритмы. Написать такой алгоритм может каждый. Но если работать одному с нуля, к тому же если вы новичок, алгоритм будет писаться годами, и пока вы его пишете, рынок меняется, и начало алгоритма уже не катит под текущий рынок и т.д. Это бесконечный цикличный процесс. Наилучшие алгоритмы создаются командой трейдеров, в составе которых есть опытные трейдеры (особым преимуществом является наличие опыта не только на одном рынке), программисты и математики.
Какие стратегии вы бы посоветовали новичку?
На рынке стратегии можно разделить на два типа: направленные – это, когда открываются сделки в основном на одном инструменте, и хэджированные – открывается на одном инструменте/корзине лонга, на другом/корзине шорт равным или соразмерным объемом денег. Новичкам я бы посоветовал второй вариант. Так как данные стратегии являются нейтральными, то есть маленький возможный доход, маленький риск.
Стоит ли использовать индикаторы в своих алгоритмах?
Сложно ответить на данный вопрос, так как в понимании большинства трейдеров, индикаторы – это SMA, EMA, RSI, CCI и т.д. На самом деле, можно зарабатывать и на простых индикаторах, а можно сделать более сложные, такие как: Линия регрессии, спектральное разложение, вейвлет преобразование и т.д., но это также будет являться индикатором, только немного сложнее и более адаптивнее. Стратегия зависит от того, как мы трактуем данные, которые наблюдаем.
Вы можете присылать свои вопросы на почту
s_mikaelyan@a-lab.name. Каждую пятницу Саро Микаелян будет на них отвечать.