Algoritminė prekyba yra prekyba, kai kompiuteris pagal iš anksto užrašytas taisykles pats nusprendžia, ar pateikti pavedimą, kada, kokia kaina ir kokiu kiekiu. Žmogus kuria taisykles, o mašina jas vykdo be emocijų, nuovargio ir dvejonių. Pradėti galima ir be programuotojo diplomo, bet pirmiausia reikia suprasti tris dalykus: iš ko sudaryta sistema, kodėl istorinis testas taip dažnai meluoja ir kokios taisyklės galioja Europos Sąjungoje bei Lietuvoje. Programavimo kalba ateina vėliau.
TL;DR
- Pagal ES teisę algoritminė prekyba yra ne tik automatinis sprendimas pirkti ar parduoti, bet ir pavedimo vykdymo optimizavimas, pavyzdžiui, didelio pavedimo skaidymas į dalis.
- Kiekviena rimta sistema turi tris atskiras dalis: signalų (alfa) modelį, rizikos modelį ir vykdymo modelį.
- Dauguma strategijų žlunga ne dėl blogos idėjos, o dėl neįvertintų sandorių išlaidų ir perteklinio pritaikymo istoriniams duomenims.
- Prieš prekiaudami per bet kurią platformą, patikrinkite, ar ją siūlanti įmonė turi licenciją, ir venkite garantuoto pelno pažadų.
- Algoritmas automatizuoja jūsų rinkos supratimą, bet jo nepakeičia: be analizės pagrindų automatizuojate ir savo klaidas.
Turinys
- Kas iš tikrųjų laikoma algoritmine prekyba
- Iš ko sudaryta prekybos sistema
- Pagrindinės strategijų šeimos
- Vykdymo trilema: tobulos strategijos nėra
- Aukšto dažnio prekyba: greitis, ne atskira strategija
- Testavimas: kur žlunga dauguma strategijų
- Nuo ko pradėti: septyni žingsniai
- Reguliavimas ES ir Lietuvoje
- Dirbtinis intelektas: galimybės ir bandos rizika
- Mūsų požiūris: algoritmas automatizuoja tai, ką jau supratote
- Kur gilintis toliau
- DUK
- Šaltiniai
Kas iš tikrųjų laikoma algoritmine prekyba
Tiksliausią apibrėžimą Europoje pateikia MiFID II direktyva. Jos 4 straipsnio 1 dalies 39 punkte algoritminė prekyba apibūdinama kaip prekyba finansinėmis priemonėmis, kai kompiuterinis algoritmas automatiškai nustato individualius pavedimo parametrus: ar pavedimą inicijuoti, jo pateikimo laiką, kainą ar kiekį, su minimaliu žmogaus įsikišimu arba visai be jo.
Iš to išplaukia dvi praktinės išvados, kurias ESMA pabrėžia savo MiFID II peržiūros ataskaitoje apie algoritminę prekybą:
- Algoritminei prekybai priskiriamas ir vykdymo optimizavimas. Jei jūs pats nusprendėte pirkti 10 000 akcijų, o programa jas išdalija į mažesnes dalis per visą dieną, tai jau algoritminė prekyba.
- Sistema, kuri tik nukreipia pavedimą į biržą ir nekeičia jokių jo parametrų, algoritminei prekybai nepriskiriama.
Papildomas sąvokas, įskaitant aukšto dažnio algoritminę prekybą, patikslina Komisijos deleguotasis reglamentas (ES) 2017/565.
Svarbu išsklaidyti vieną mitą: algoritmas nebūtinai reiškia dirbtinį intelektą. Dažniausiai tai paprastos, aiškiai užrašytos taisyklės, pavyzdžiui: „jei 50 dienų slankusis vidurkis kerta 200 dienų slankųjį vidurkį iš apačios, pirk; jei kerta iš viršaus, parduok“. Mažmeninio investuotojo kalba tai gali vadintis robotu, ekspertu patarėju ar tiesiog skriptu, bet esmė ta pati: sprendimą priima taisyklė, ne nuotaika.
Iš ko sudaryta prekybos sistema
Akademinėje literatūroje algoritminės prekybos sistema paprastai skaidoma į tris pagrindinius modulius. Juos verta laikyti atskirai, kad kiekvieną galėtumėte testuoti ir tobulinti nepriklausomai.
Alfa modelis: kada pirkti ir parduoti
Tai sistemos „smegenys“, generuojančios signalus. Signalas gali remtis kainos dinamika (techninė analizė), įmonės finansiniais rodikliais (fundamentinė analizė), statistiniais santykiais tarp priemonių ar makroekonominiais duomenimis. Geras alfa modelis turi aiškią ekonominę logiką: jūs turite gebėti paaiškinti, kodėl ši taisyklė turėtų uždirbti ir ateityje, o ne tik tai, kad ji uždirbo praeityje.
Rizikos modelis: kiek rizikuoti
Šis modulis nusprendžia pozicijos dydį, nuostolio ribas ir bendrą portfelio apkrovą. Dažna taisyklė yra rizikuoti ne daugiau kaip nedidele, iš anksto nustatyta sąskaitos dalimi viename sandoryje. Rizikos modelis taip pat turi „avarinį stabdį“: jei dienos nuostolis viršija nustatytą ribą, sistema sustoja ir laukia žmogaus sprendimo.
Vykdymo modelis: kaip pateikti pavedimą
Net ir geriausias signalas gali virsti nuostoliu, jei pavedimas įvykdomas bloga kaina. Vykdymo modelis renkasi pavedimo tipą (rinkos ar ribotasis), laiką, skaidymą į dalis ir prekybos vietą.
Pagrindinės strategijų šeimos
Strategijų yra tūkstančiai, bet dauguma priklauso kelioms šeimoms. Lentelėje jos palygintos pagal tai, kas svarbiausia pradedančiajam.
| Strategija | Pagrindinė idėja | Kada dažniausiai veikia | Pagrindinė rizika |
|---|---|---|---|
| Tendencijos sekimas | Pirkti kylančią, parduoti krentančią priemonę | Ilgose, aiškiose tendencijose | Daug klaidingų signalų šoninėje rinkoje |
| Grįžimas prie vidurkio | Kaina, nutolusi nuo vidurkio, linkusi grįžti | Ramiose, intervalinėse rinkose | Didelis nuostolis, kai prasideda nauja tendencija |
| Porų prekyba (statistinis arbitražas) | Prekiauti dviejų susijusių priemonių santykio nukrypimu | Kai istorinis ryšys išlieka stabilus | Ryšys gali nutrūkti dėl fundamentinių pokyčių |
| Rinkos formavimas | Nuolat kotiruoti pirkimo ir pardavimo kainas, uždirbti iš skirtumo | Likvidžiose rinkose, turint greitą infrastruktūrą | Staigūs kainos šuoliai, technologinis pranašumas |
| Vykdymo algoritmai (pvz., TWAP, VWAP) | Įvykdyti didelį pavedimą su kuo mažesniu poveikiu kainai | Kai sprendimas jau priimtas, svarbi tik kokybė | Kainos pokytis, kol pavedimas vykdomas |
Pradedantiesiems paprastai lengviausia pradėti nuo tendencijos sekimo ar grįžimo prie vidurkio strategijų dienos ar valandos laiko intervalais. Jas lengva suprasti, užrašyti ir patikrinti, o rezultatui mažiau įtakos turi milisekundės.
Vykdymo trilema: tobulos strategijos nėra
Bankų studijų grupė, analizavusi valiutų rinkos vykdymo algoritmus, aprašė vadinamąją vykdymo trilemą. Prekiautojas visada balansuoja tarp trijų tikslų:
- Mažas poveikis rinkai. Kuo lėčiau ir smulkiau vykdote, tuo mažiau judinate kainą.
- Maža rinkos rizika. Kuo ilgiau laukiate, tuo labiau kaina gali nueiti prieš jus.
- Įvykdymo tikrumas. Kuo agresyviau vykdote, tuo didesnė tikimybė, kad pavedimas tikrai bus įvykdytas.
Visų trijų pasiekti vienu metu neįmanoma. Praktiškai tai reiškia, kad pasirinkdami algoritmą ar pavedimo tipą turite aiškiai žinoti, kurį tikslą jis iškelia aukščiau kitų. Ribotasis pavedimas saugo kainą, bet gali likti neįvykdytas. Rinkos pavedimas įvykdomas beveik visada, bet galite sumokėti brangiau, nei tikėjotės.
Aukšto dažnio prekyba: greitis, ne atskira strategija
Apie aukšto dažnio prekybą (HFT) dažnai kalbama kaip apie paslaptingą jėgą. Biržos operatoriaus pateiktoje pozicijoje ESMA ji apibūdinama kaip automatizacijos laipsnis, o ne savarankiška strategija: įrankis, kuriuo rinkos dalyviai prekiauja efektyviau ir teikia likvidumą. Istoriškai HFT išsivystė iš žmonių specialistų, formavusių rinką, kai jų darbą perėmė algoritminiai likvidumo tiekėjai.
Individualiam investuotojui iš to verta pasidaryti blaivią išvadą: konkuruoti greičiu su institucijomis, turinčiomis serverius šalia biržos, nerealu. Jūsų pranašumas gali būti kantrybė, ilgesnis laiko horizontas ir nišos, kurios didiesiems žaidėjams per mažos.
Testavimas: kur žlunga dauguma strategijų
Istorinis testavimas (angl. backtesting) parodo, kaip strategija būtų veikusi praeityje. Tai būtinas, bet klastingas žingsnis.
Sandorių išlaidos suvalgo pelną
Lietuvių tyrėjų darbe apie ateities sandorius pabrėžiama, kad elektroninė prekyba iš esmės pakeitė prekybos procesą, o praktinis rezultatas priklauso nuo tikslaus išlaidų modeliavimo: komisinių, pirkimo ir pardavimo kainų skirtumo (spread) bei kainos slydimo (slippage).
Hipotetinis pavyzdys parodo, kodėl tai svarbu. Tarkime, testas rodo, kad vidutinis sandoris uždirba 0,10 % prieš išlaidas. Komisiniai ir kainų skirtumas kainuoja 0,05 %, o slydimas dar 0,03 %. Grynasis rezultatas lieka 0,02 % sandoriui, penkis kartus mažiau, nei atrodė. Jei realiame vykdyme slydimas dvigubai didesnis, strategija tampa nuostolinga. Kuo dažniau prekiaujate, tuo labiau šie skaičiai lemia viską.
Perteklinis pritaikymas
Antras didysis pavojus yra perteklinis pritaikymas (angl. overfitting). Tyrimas, kuriame strategijos buvo kuriamos ir vertinamos debesų platformoje, rodo, kad per daug optimizuota strategija puikiai atrodo istoriniuose duomenyse, bet pasikeitus rinkos sąlygoms tampa bevertė.
Įrankiai, leidžiantys automatiškai palyginti daugiamates parametrų erdves, yra naudingi, bet kuo daugiau derinių išbandote, tuo didesnė tikimybė rasti atsitiktinai „gerą“ rezultatą. Kaip apsisaugoti:
- Atskirkite duomenis. Strategiją kurkite vienoje laikotarpio dalyje, o tikrinkite kitoje, kurios kūrimo metu neliečiate.
- Naudokite slenkantį testavimą. Optimizuokite ant vieno lango, testuokite ant kito, tada perstumkite abu į priekį.
- Mažinkite parametrų skaičių. Strategija su trimis parametrais paprastai tvirtesnė nei su dvylika.
- Tikrinkite stabilumą. Jei pakeitus vidurkio ilgį nuo 50 iki 55 dienų rezultatas sugriūva, radote atsitiktinumą, ne dėsningumą.
- Venkite žvilgsnio į ateitį. Įsitikinkite, kad signalas naudoja tik tuos duomenis, kurie sprendimo metu jau buvo žinomi.
- Prisiminkite išnykusias įmones. Jei testuojate tik šiandien biržoje esančias akcijas, ignoruojate bankrutavusias, ir rezultatas atrodo geresnis, nei buvo.
Nuo ko pradėti: septyni žingsniai
- Išmokite analizės pagrindus. Prieš automatizuodami turite suprasti, kodėl kaina juda: grafikų struktūrą, rodiklius, įmonių finansus ir makroekonomiką.
- Užrašykite strategiją žodžiais. Jei taisyklės netelpa į pusę puslapio ir jų negalite paaiškinti kitam žmogui, jos per sudėtingos.
- Pasirinkite įrankį. Daugelis pradeda nuo Python bibliotekų ar prekybos platformų integruotų skriptų kalbų. Įrankis mažiau svarbus nei logika.
- Gaukite kokybiškus duomenis. Patikrinkite, ar juose nėra spragų, klaidingų kainų ir ar įvertinti akcijų skaidymai bei dividendai.
- Testuokite su realiomis išlaidomis. Įtraukite komisinius, kainų skirtumą ir konservatyvų slydimo įvertį.
- Prekiaukite demonstracinėje sąskaitoje. Bent kelis mėnesius stebėkite, ar realus vykdymas sutampa su testu.
- Pradėkite mažai. Pirmasis realus kapitalas turi būti toks, kurio praradimas nepakeistų jūsų finansinės padėties. Jei svarstote investuoti santaupas, skirtas būstui ar pensijai, pirmiausia pasitarkite su licencijuotu finansų konsultantu.
Reguliavimas ES ir Lietuvoje
Investicinėms įmonėms, užsiimančioms algoritmine prekyba, MiFID II 17 straipsnis nustato griežtus reikalavimus: veiksmingas sistemas ir rizikos kontrolę, kad prekyba būtų atspari ir neprisidėtų prie netvarkingos rinkos. Išsamesni techniniai standartai pateikti Deleguotajame reglamente (ES) 2017/589, žinomame kaip RTS 6: pavedimų kontrolė prieš prekybą, algoritmų testavimas prieš diegimą ir verslo tęstinumo planai algoritmo gedimo atvejui. Įmonėms, kurios kuria tokią infrastruktūrą, aktualūs ir platesni finansų institucijų saugumo ir atitikties sprendimai, nes reguliatoriai vis labiau vertina ir kibernetinį atsparumą.
Individualiam investuotojui, prekiaujančiam savo sąskaita, šie reikalavimai tiesiogiai netaikomi, tačiau jų logiką verta perimti: savo sistemoje taip pat turėkite maksimalaus pavedimo dydžio ribą, dienos nuostolio stabdį ir planą, ką darysite, jei nutrūks internetas ar platforma.
Svarbiausia apsauga yra brokerio pasirinkimas. Lietuvos bankas įspėja, kad prekyba per neautorizuotas platformas kelia didelę riziką prarasti visą investuotą kapitalą, todėl prieš atidarydami sąskaitą patikrinkite, ar įmonė turi teisę teikti investicines paslaugas Lietuvoje. Ypač atsargiai vertinkite „prekybos robotus“, žadančius pastovų pelną be rizikos: tokie pažadai yra vienas dažniausių nelegalių „brokerių“ ženklų. Jei jau nukentėjote, naudinga suprasti, kaip tyrėjai atpažįsta apgavikiškas platformas ir apie jas praneša, o pirmiausia kreipkitės į policiją ir Lietuvos banką.
Dirbtinis intelektas: galimybės ir bandos rizika
Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas vis dažniau naudojami signalams generuoti ir vykdymui optimizuoti. Europos Centrinio Banko ekspertai 2026 m. tyrimų biuletenyje atkreipia dėmesį į sisteminę riziką: kai daug institucijų naudoja panašius modelius, gali didėti rinkų koreliacija, bandos elgsena ir kainų iškraipymai. Jie ragina investuotojus ugdyti ne tik finansinį, bet ir technologinį raštingumą.
Pradedančiajam tai reiškia paprastą dalyką: sudėtingesnis modelis nėra geresnis modelis. Neuroninis tinklas, kurio sprendimų negalite paaiškinti, dar lengviau persimoko istoriniams duomenims nei paprasta taisyklė. Pradėkite nuo skaidrios logikos ir sudėtingumą didinkite tik tada, kai jis įrodomai pagerina rezultatą duomenyse, kurių modelis nematė.
Mūsų požiūris: algoritmas automatizuoja tai, ką jau supratote
Rinkas analizuojame nuo 2011 m., ir per tą laiką matėme daug žmonių, kurie į algoritminę prekybą atėjo tikėdamiesi, kad kodas atstos supratimą. Dažniausiai būna atvirkščiai. Algoritmas tik tiksliai ir greitai kartoja tai, ką į jį įdėjote. Jei jūsų taisyklė remiasi neteisingai perskaitytu grafiku ar neįvertintu fundamentiniu pokyčiu, mašina tą klaidą pakartos šimtus kartų.
Todėl mūsų patarimas kiekvienam, kuris svarsto automatizuoti prekybą, yra pradėti nuo analizės, ne nuo programavimo. Techninė analizė padeda suformuluoti aiškias įėjimo ir išėjimo taisykles. Fundamentinė analizė padeda suprasti, kada rinkos režimas pasikeitė ir istoriniai dėsningumai nebegalioja. Kainos veiksmo (price action) supratimas padeda įvertinti, ar signalas turi prasmę realioje rinkoje, ar tik grafike. O Elioto bangų ar kitų struktūrinių metodų žinios leidžia geriau suprasti, kurioje ciklo vietoje esate.
Kitas dalykas, kurį pastebime: geriausi rezultatai dažnai būna ne visiškai automatinių sistemų, o hibridinių. Algoritmas atlieka nuobodžiausią darbą, t. y. skenuoja rinkas, skaičiuoja pozicijos dydį, laikosi nuostolio ribų, o žmogus prižiūri, ar aplinka nepasikeitė. Tokia drausmė dažnai vertingesnė už bet kokį „slaptą“ rodiklį.
— Bartas
Kur gilintis toliau
Jei norite tvirto pagrindo, ant kurio vėliau galėsite kurti automatizuotas taisykles, mūsų kursas Techninė ir fundamentinė analizė apima abu požiūrius, kurių reikia gerai strategijai suformuluoti. Norintiems pirmiausia pasitikrinti, ar mūsų mokymo būdas jums tinka, siūlome nemokamą internetinį seminarą.
DUK
Ar algoritminei prekybai būtina mokėti programuoti?
Nebūtina iš karto, bet ilgainiui labai praverčia. Kai kurios platformos leidžia kurti taisykles vizualiai, tačiau norint tiksliai testuoti ir valdyti sistemą, pagrindinės programavimo žinios, pavyzdžiui, Python, suteikia daug daugiau laisvės. Svarbiau už kodą yra aiški strategijos logika.
Kiek pinigų reikia pradėti?
Mokytis ir testuoti galima be jokio kapitalo, naudojant istorinius duomenis ir demonstracinę sąskaitą. Realiai prekybai pradėkite su suma, kurios praradimas nepakenktų jūsų finansams. Atminkite, kad mažoje sąskaitoje komisiniai sudaro didesnę rezultato dalį.
Ar prekybos robotai, žadantys pastovų pelną, yra patikimi?
Garantuoto pelno pažadai yra vienas aiškiausių įspėjamųjų ženklų. Lietuvos bankas ragina vengti „lengvų pinigų“ pasiūlymų ir prieš investuojant patikrinti, ar įmonė turi licenciją. Jokia legali sistema negali garantuoti grąžos.
Kuo algoritminė prekyba skiriasi nuo aukšto dažnio prekybos?
Aukšto dažnio prekyba yra algoritminės prekybos atmaina, kurioje lemia vykdymo greitis ir labai didelis pavedimų skaičius. Dauguma individualių investuotojų algoritmų veikia minučių, valandų ar dienų intervalais ir su HFT greičiu nekonkuruoja.
Šaltiniai
- ESMA klausimai ir atsakymai: algoritminės prekybos apibrėžimas
- ESMA MiFID II peržiūros ataskaita apie algoritminę prekybą
- Deleguotasis reglamentas (ES) 2017/565
- Algoritminė prekyba eksperimentinėse rinkose: literatūros apžvalga
- Valiutų rinkos vykdymo algoritmai ir rinkos veikimas
- Biržos operatoriaus pozicija ESMA dėl aukšto dažnio prekybos
- Investavimas į ateities sandorius naudojant Monte Carlo ir Sharpo metodus
- Kiekybinių prekybos strategijų tyrimas ir įgyvendinimas
- Algoritminių kriptovaliutų prekybos strategijų istorinis testavimas
- MiFID II 17 straipsnis: algoritminė prekyba
- Lietuvos bankas: informacija finansinių paslaugų vartotojams
- ECB tyrimų biuletenis apie dirbtinį intelektą finansų rinkose
- Finansų institucijų saugumo ir atitikties sprendimai
- Kaip tyrėjai atpažįsta apgavikiškas platformas