Jogosan merül fel a kérdés, hogy miért? Az egyik legfőbb ok, amiért az emberek pénzt veszíthettek a kereskedés során az az, hogy nem voltak képesek kizárni az érzelmeiket, ami nagyban befolyásolta a döntéseiket. A pszichológiának, a megfelelő mentális felkészültségnek alapvető szerepe van a sikeres kereskedésben. A kapzsiság és a félelem például két olyan érzelem, ami gyakran vezeti a kereskedőket impulzív döntésekhez, amelyek eredménye általában veszteség lesz.

A befektetők egy másik gyakori hibája, hogy mielőtt belevágnának a kereskedésbe, nem végeznek alapos kutatómunkát az adott cégről vagy projektről, aminek részvényeivel, illetve tokenjeivel kereskedni szeretnék. Csak a hype-ot és a pletykákat követik, és ezek alapján hozzák meg a döntéseiket. A pletykák gyakran váltják ki a FOMO (Fear Of Missing Out, vagyis a kimaradástól való félelem) érzést, amely az esetek 99 százalékában elhamarkodott, rossz döntésekhez, ezáltal pedig pénzvesztéshez vezet. Nagyon fontos, hogy mindig legyen egy jól definiált stratégiánk, amihez tartjuk magunkat, és megalapozatlan, nem ellenőrzött híresztelések kapcsán ne változtassunk ezen.

A megoldás? Algoritmusok!

Mivel emberek vagyunk, nem tudjuk teljesen kizárni az érzelmeinket. Szerencsére nem is kell, hiszen a technológia révén már született megoldás erre a problémára – ez az algoritmikus kereskedés.

Az algoritmikus kereskedés olyan automatizált kereskedési megoldás, amelyben a kereskedők előre definiált utasításoknak megfelelően nyitnak meg vagy zárnak le pozíciókat, amikor a kritériumoknak megfelelően alakulnak az árfolyamok. Az algoritmusba olyan utasításokat kódolnak, amelyek automatikusan, emberi beavatkozás nélkül végzik el a tranzakciókat – az érzelmek tehát nem zavarnak be.

Az algoritmikus kereskedés fő célja nem csupán a kereskedésből származó nyereség maximalizálása, hanem a költségek minimalizálása, a piaci hatások kiegyenlítése és a tranzakciók végrehajtási kockázatainak a csökkentése is egyben. Az algoritmikus kereskedési szoftverrel a piaci szereplőknek nem kell állandóan a piac alakulását figyelni – ezt az algoritmusokra bízhatják.

Új trendek és technológiák 

Bár a mesterséges intelligencia csak az elmúlt fél-egy évben robbant be igazán a mainstreambe, már korábban is gyakran alkalmazták ezt a technológiát különböző iparágakban – beleértve a pénzügyi szektort is. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egyik leggyakoribb alkalmazása a kereskedésben a prediktív modellek fejlesztése. Ezek a modellek a múltbeli adatok alapján olyan mintákat és trendeket azonosítanak, amelyek segítségével előrejelzéseket lehet készíteni a jövőbeli piaci mozgásokra vonatkozóan. Ez lehetővé teszi a kereskedők számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak arról, mikor vásároljanak és mikor adjanak el pénzügyi eszközöket (például részvényeket vagy kriptovalutákat).

Az algoritmikus kereskedés egy másik aspektusa az úgynevezett nagyfrekvenciás kereskedés (High-Frequency Trading). A kettő közötti alapvető különbség az, hogy az algoritmikus kereskedés hosszú távra szól, míg a nagyfrekvenciás kereskedés lehetővé teszi a részvények gyors adásvételét. A nagyfrekvenciás kereskedés rendkívül elterjedt, mivel ezeknek a rendszereknek a számítási kapacitásai jócskán felülmúlják az emberi teljesítőképesség határait, ezáltal sokkal gyorsabban képesek reagálni a piaci helyzet változásaira.

Algoritmikus kereskedési stratégiák

Az algoritmikus kereskedési megoldások céltól és a preferenciáktól függően sokfélék lehetnek. Alább néhány már széles körben elterjedt kereskedési stratégiát veszünk górcső alá:

Trendkövetés. Ez a stratégia a pénzügyi piacok tartós ármozgásait használja ki. Segítségével a kereskedők historikus adatokat és technikai indikátorokat elemeznek a trendek azonosítása és a vételi vagy eladási jelzések generálása érdekében. Ez a stratégia az ártrendek meglovaglásával segít nyereséget realizálni. 

Arbitrázs tőkeáttéttel. Ez a megközelítés kihasználja a különböző platformok és tőzsdék közötti árkülönbségeket. A kereskedők több piacot figyelnek az eszközárak különbségeire fókuszálva: ha ilyet tapasztalnak, az adott eszközre az alacsonyabb árszinttel jellemezhető piacon vételi, a másikon eladási pozíciót nyitnak. A pontos és gyors végrehajtás az elérhető profit maximalizálását és kockázat mérséklését segíti.

Matematikai modell alapú stratégia. Ez a stratégia kvantitatív modelleket és algoritmusokat használ a kereskedés során. A kialakított matematikai modellek különböző piaci adatokat, mutatókat és statisztikai modelleket foglalnak magukban, amelyek alapján jelzéseket generálnak az eszközök vételére vagy eladására. Az ilyen típusú stratégiák szisztematikus megközelítést, automatizálási lehetőséget kínálnak, a piaci minták és a jelzések következetes kihasználásával támogatják nyereséges kereskedést.

Pro és kontra 

Mint minden másnak, úgy az algoritmikus kereskedésnek is megvannak a maga előnyei és hátrányai, amiket mindenképp meg kell vizsgálni, mielőtt kereskedésre adnánk a fejünket. Az algoritmikus kereskedés előnyei közé tartozik például a gyorsaság, a nagyobb pontosság, a kisebb költségek, az emberi érzelmek minimalizálása, a megnövekedett kereskedési volumen, a diverzifikáció, valamint az automatizáció.

Ugyanakkor meg kell említeni az algoritmikus kereskedés során felmerülő esetleges kockázatokat és hátrányokat is. Ezek közé tartozik többek között a technológiától való függőség, az emberi kontroll hiánya, a programozási tudás és folyamatos monitorozás szükségessége, a jelentős erőforrásigény, a szabályozási hiányosságok, valamint az algoritmusok rövid élettartama.

A szerző a Peak tanácsadója.

Ez a támogatott tartalom a fintech.hu közreműködésével készült.