알고리즘이란 무엇인가

-알고리즘이란?- 알고리즘은 문제를 해결하거나 작업을 완료하기 위한 명령어 집합입니다. 알고리즘의 일반적인 예로는 요리나 식사를 준비하기 위한 특정 명령으로 구성된 레시피가 있다. 모든 컴퓨터화된 장치는 알고리즘을 사용하여 하드웨어 또는 소프트웨어 기반 루틴의 형태로 기능을 수행한다. 금융에서 알고리즘은 파생상품과 같은 정교한 금융상품의 가격뿐만 아니라 자동화된 고주파 거래(HFT) 시스템을 개발하는 데 중요해졌다. -알고리즘 이해- 금융회사들은 대출 가격 책정, 주식 거래, 자산 부채 관리, 그리고 많은 자동화된 기능들과 같은 분야에서 알고리즘을 사용합니다. 예를 들어, 알고리즘 트레이딩은 주식 주문의 시기, 가격, 수량을 결정하는 데 사용됩니다. 자동 거래 또는 블랙박스 거래라고도 불리는 알고리즘 거래는 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간이 할 수 없는 속도로 증권을 사고 팔 수 있다. 미국 주식 거래의 대부분은 알고리즘을 사용하여 이루어지며, 그것들은 외환 거래에서도 널리 사용된다. 그것의 큰 부분은 종종 헤지펀드에 의해 고용되는 고주파 거래(HFT)이다. HFT는 거래를 위해 정교한 컴퓨터와 알고리즘을 사용하는 것을 포함한다. 알고리즘의 부작용 중 하나는 평균 보유 기간이 1940년대 4년에서 10년 전 1분 미만으로 크게 감소했다는 것입니다. 컴퓨터 알고리즘은 일을 수동으로 하는 데 걸리는 시간을 줄임으로써 삶을 더 쉽게 만든다. 자동화의 세계에서, 알고리즘은 근로자들이 더 능숙하고 집중할 수 있게 해준다. 알고리즘은 느린 프로세스를 더 능숙하게 만듭니다. 많은 경우, 특히 자동화에 있어서, 알고리즘은 회사들의 비용을 절약할 수 있다. 주식, 채권, 상품의 가격은 온라인과 거래 데이터에 다양한 형태로 나타나기 때문에 알고리즘이 수십 개의 금융 데이터를 소화하는 과정이 쉬워진다. 프로그램 사용자는 단순히 매개 변수를 설정하고 증권이 거래자의 기준을 충족하면 원하는 출력을 얻을 수 있다. 알고리즘 투자의 감정적 측면을 줄이기 위해 거래에 사용된다. 알고리즘은 투자 은행, 헤지 펀드 등에 의해 사용된다. 그러나 일부 알고리즘 기반 프로그램과 전략은 일반 투자자에 의해 구입되고 실행될 수 있다. 알고리즘에는 재정거래 및 시장 타이밍과 같이 사용하는 전략에 따라 몇 가지 유형이 있습니다. -알고리즘 거래 유형- 몇 가지 유형의 거래 알고리즘은 투자자들이 매수 또는 매도 여부를 결정하는 데 도움이 된다. 알고리즘의 주요 유형은 그들이 채택하는 전략에 기초한다. 예를 들어, 평균 환입 알고리즘은 장기 평균가격에 걸쳐 단기 가격을 조사하는데, 만약 주식이 평균가격보다 훨씬 더 높게 간다면, 거래자는 그것을 빠른 이익을 위해 팔 수 있다. 다른 알고리즘 전략들은 시장 타이밍, 인덱스 펀드 재조정 또는 차익거래를 할 수 있다. 자금 재조정과 암표 거래와 같은 다른 전략들도 있다. -차익거래- 차익거래는 서로 다른 시장에서 동일한 자산 간의 가격 차이를 이용하는 것으로 보입니다. 알고리즘 데이터를 신속하게 분석하고 가격 차이를 식별하여 이 전략을 활용할 수 있습니다. 그런 다음 해당 자산을 신속하게 구매하거나 판매하여 가격 차이를 활용할 수 있습니다. 자산은 특정 거래소에서 한 가격으로 거래할 수 있지만 다른 거래소에서 다른 가격으로 거래할 수 있다. -시장 타이밍- 시장 타이밍 전략은 가상 거래를 시뮬레이션하여 거래 모델을 구축하기 위해 백테스트를 사용합니다. 이러한 전략은 시간이 지남에 따라 자산의 성능을 예측하기 위한 것입니다. 그런 다음 이 알고리즘은 예측된 최적의 구매 또는 판매 시간을 기준으로 거래됩니다. 이러한 전략에는 많은 데이터 세트와 많은 테스트가 포함됩니다. -평균 역전- 평균 수정 전략은 특정 기간 또는 거래 범위에 걸쳐 주식의 평균 주가를 신속하게 계산합니다. 만약 주가가 표준편차와 과거지표에 근거한 평균가격에서 벗어나면, 그 알고리즘은 그에 따라 거래될 것이다. 예를 들어, 주가가 평균 주가보다 낮으면 평균으로 되돌아간다는 가정(예: 가격 상승)에 근거한 가치 있는 거래가 될 수 있다. 이런 종류의 전략은 알고리즘들 사이에서 인기가 있다. -알고리즘 거래 예제- 다음은 거래를 위한 알고리즘의 예입니다. 50일 이동 평균이 200일 이동 평균보다 낮을 경우, 거래자는 자신의 자동 계좌에 주식 100주를 팔라는 지시를 내린다. 반대로, 거래자는 주식의 50일 이동평균이 200일 이동평균보다 높아지면 100주를 매수하라는 지시를 내릴 수 있다. 정교한 알고리즘은 증권을 사고 팔기 전에 수백 가지의 기준을 고려한다. 컴퓨터는 원하는 결과를 생성하기 위해 자동 계정의 명령을 빠르게 합성합니다. 컴퓨터가 없다면 복잡한 거래는 시간이 많이 걸리고 불가능할 것이다. -컴퓨터 과학의 알고리즘- 컴퓨터 과학에서 프로그래머는 성공적인 프로그램을 만들기 위해 알고리즘의 다섯 가지 기본 부분을 사용해야 한다. 결과를 생성하는 수식 및 프로세스 생성 결과 매개 변수 입력 프로그램을 반복적으로 실행하여 정확성을 테스트합니다. 알고리즘의 결론은 파라미터가 프로그램의 명령어 집합을 거친 후에 주어지는 결과이다. 금융 알고리즘의 경우 프로그램이 복잡할수록 소프트웨어가 증권을 사고 팔기 위해 정확한 평가를 하는 데 더 많은 데이터를 사용할 수 있다. 프로그래머는 복잡한 알고리즘을 철저히 테스트하여 프로그램이 오류가 없는지 확인합니다. 하나의 문제에 많은 알고리즘이 사용될 수 있지만, 어떤 알고리즘은 다른 알고리즘보다 프로세스를 더 잘 단순화한다. -알고리즘 거래의 장단점- 알고리즘 트레이딩은 거래에서 인적 요소를 제거하는 장점이 있지만 단점도 따른다. -이점- 아마도 알고리즘 거래의 가장 큰 이점은 그것이 인간 요소를 제거한다는 것이다. 알고리즘 거래로 거래의 감정적 부분이 무력화된다. 컴퓨터 거래(또는 과소 거래)로 인해 과거래의 가능성도 감소합니다. 특정 전략이 당장 성과를 내지 못하면 거래자들이 금방 낙담할 수 있습니다. 컴퓨터는 또한 인간보다 더 빨리 거래할 수 있어 변화하는 시장에 더 빨리 적응할 수 있게 해준다. -단점- 알고리즘 트레이딩의 큰 이슈는 그것이 컴퓨터에 의존한다는 것이다. 전력(전기)이나 인터넷이 없으면 알고리즘이 작동하지 않는다. 컴퓨터 충돌은 또한 알고리즘 거래를 방해할 수 있다. 또한, 알고리즘 기반 전략은 서류상 또는 시뮬레이션에서 잘 수행될 수 있지만 실제 거래에서 실제로 효과가 있을 것이라는 보장은 없습니다. 트레이더들은 겉보기에는 완벽해 보이는 모델을 만들 수 있는데, 이는 과거의 시장 상황에 적합해 보이지만 현재 시장에서는 실패한다.