Co je algoritmické obchodování

Algoritmické obchodování patří do oblasti Osobní finance a peníze a konkrétně do podpillaru Burza a trading (indexy, forex, CFD). Algoritmické obchodování je způsob obchodování, při kterém předem definovaná pravidla automaticky vyhodnocují tržní data a podle nich vytvářejí nebo provádějí obchodní rozhodnutí. Algoritmus může například sledovat cenu, indikátory, volatilitu nebo jiné podmínky a při jejich splnění otevřít či uzavřít pozici. Cílem je především odstranit část subjektivního rozhodování a umožnit systematické provádění obchodní strategie.

Jak algoritmické obchodování funguje

Základem algoritmického obchodování jsou přesně definovaná pravidla. Algoritmus musí vědět, kdy vstoupit do obchodu, kdy pozici uzavřít a jak řídit riziko. Nestačí tedy například pravidlo „nakoupit při silném růstu“. Podmínka musí být převedena do jednoznačné podoby.

Strategie může například říkat, že algoritmus otevře long pozici, pokud EMA 20 překříží EMA 50 směrem nahoru, ADX překročí určitou hodnotu a zároveň je riziko na obchod omezeno na 1 % účtu.

Pro samotné obchodování může algoritmus následně automaticky vypočítat velikost pozice, umístit Stop Loss a Profit Target a obchod řídit podle předem stanovených pravidel.

Algoritmické obchodování versus manuální trading

Hlavním rozdílem je způsob rozhodování a provedení obchodu. Manuální trader sleduje graf a sám vyhodnocuje situaci. U algoritmického obchodování jsou pravidla převedena do systému, který je dokáže vyhodnocovat automaticky.

Algoritmus například nemusí řešit strach, FOMO nebo impulzivní rozhodování. Pokud podmínky strategie nejsou splněny, obchod jednoduše neotevře.

To však neznamená, že algoritmické obchodování je automaticky ziskovější. Špatně navržený algoritmus pouze automaticky provádí špatnou strategii.

Algoritmické obchodování na Forexu

Forex je pro algoritmické obchodování vhodným prostředím díky vysoké likviditě, velkému množství dostupných cenových dat a možnosti obchodovat během většiny pracovního týdne.

Algoritmus může sledovat například EUR/USD, GBP/USD nebo AUD/USD a vyhledávat konkrétní obchodní situace.

Užitečné mohou být například strategie založené na trendu, průrazech, návratech k průměru nebo změnách volatility.

Algoritmus a technické indikátory

Algoritmické strategie často využívají technické indikátory. Systém může například pracovat s EMA, SMA, RSI, MACD, ATR nebo ADX.

Například EMA na Forexu může sloužit k určení směru trendu, zatímco ATR na Forexu může určovat aktuální volatilitu a pomáhat s nastavením Stop Lossu.

Algoritmus ale může fungovat také bez indikátorů a pracovat například pouze s cenou, časem, objemem nebo tržní strukturou.

Backtest algoritmické strategie

Před nasazením algoritmu na skutečný účet je důležité strategii otestovat na historických datech. Backtest ukazuje, jak by pravidla fungovala v minulosti.

Trader může sledovat například počet obchodů, win rate, profit factor, maximální drawdown a Expectancy strategie.

Samotný dobrý backtest však ještě není důkazem budoucí ziskovosti.

Monte Carlo simulace algoritmické strategie

Po backtestu může být užitečná také Monte Carlo simulace. Ta umožňuje vytvářet různé možné posloupnosti historických výsledků a sledovat, jak by se mohl měnit drawdown nebo vývoj kapitálu.

Podrobněji se této metodě věnuje článek Co je Monte Carlo simulace v tradingu.

Výhody algoritmického obchodování

Jednou z hlavních výhod je konzistentní provádění pravidel. Algoritmus může během obchodních hodin sledovat velké množství trhů a reagovat na podmínky bez únavy nebo emocí.

Další výhodou je rychlost. Automatický systém může reagovat během velmi krátké doby, což je důležité zejména u strategií založených na rychlých pohybech trhu.

Algoritmus také umožňuje přesně zaznamenávat obchodní výsledky a následně je statisticky vyhodnocovat.

Rizika algoritmického obchodování

Největším rizikem je přílišné přizpůsobení strategie historickým datům. Tento problém se označuje jako overfitting. Algoritmus může v backtestu fungovat výborně, protože byl příliš přesně nastaven na konkrétní minulý vývoj trhu.

V reálném obchodování však může dosahovat výrazně horších výsledků.

Rizikem jsou také technické problémy, špatná data, skluz, spread, výpadek připojení nebo nesprávně nastavené parametry systému.

Algoritmické obchodování a řízení rizika

Součástí algoritmu by měla být také jasná pravidla řízení rizika. Systém může například automaticky omezovat riziko na 1 % účtu na obchod, počítat velikost pozice podle vzdálenosti Stop Lossu a zastavit obchodování po dosažení určité denní ztráty.

Právě standardizované řízení rizika může být jednou z největších výhod automatizovaného systému.

Je algoritmické obchodování vhodné pro začátečníky?

Samotné vytvoření automatického systému by nemělo být prvním krokem začínajícího tradera. Nejdříve je důležité pochopit fungování trhu, vytvořit obchodní pravidla a ověřit jejich statistickou výhodu.

Teprve potom dává smysl přemýšlet o automatizaci.

Algoritmus totiž nenahradí kvalitní obchodní strategii. Pouze ji dokáže provádět systematicky.

Algoritmus není záruka zisku

Automatizace sama o sobě nevytváří obchodní výhodu. Pokud má strategie zápornou Expectancy, automatické provádění obchodů problém nevyřeší.

Naopak může ztrátovou strategii provádět rychleji, častěji a bez možnosti emocionálního zaváhání.

Proto je důležitější kvalita obchodního systému než samotná technologie použitá k jeho automatizaci.

Jak začít s algoritmickým obchodováním

Prvním krokem je vytvoření jednoznačných obchodních pravidel. Následně je možné strategii backtestovat, vyhodnotit její statistiky a otestovat ji na datech, která nebyla použita při tvorbě systému.

Teprve po dostatečném ověření lze uvažovat o automatizaci a případném nasazení na demo účtu. Až poté má smysl zvažovat obchodování s reálným kapitálem.

Algoritmické obchodování umožňuje převést obchodní strategii do souboru přesně definovaných pravidel, která může software automaticky vyhodnocovat a provádět. Na Forexu může algoritmus sledovat například cenu, technické indikátory, volatilitu nebo tržní strukturu a podle předem stanovených podmínek otevírat a uzavírat pozice. Významnou výhodou je konzistentní provádění strategie bez emocí, rychlá reakce na tržní podmínky a možnost současně sledovat více měnových párů. Algoritmické obchodování však samo o sobě nevytváří ziskovou strategii. Pokud jsou obchodní pravidla špatná, algoritmus bude pouze systematicky provádět ztrátové obchody. Proto je důležitý backtest, následné testování na nových datech a vyhodnocení statistik, jako jsou Expectancy, profit factor nebo maximální drawdown. Užitečným doplňkem může být také Monte Carlo simulace, která umožňuje testovat různé možné posloupnosti historických výsledků. Velkým rizikem je overfitting, kdy je algoritmus příliš přizpůsoben minulým datům a v reálném trhu selhává. Důležitou součástí systému proto musí být také řízení rizika, například pevně definované riziko na obchod, automatický Stop Loss a omezení maximální denní ztráty. Algoritmické obchodování je tak především způsob, jak systematicky provádět obchodní strategii. Nejprve je potřeba vytvořit a statisticky ověřit kvalitní obchodní systém a teprve následně řešit jeho automatizaci.