Na co zwrócić uwagę przed rozpoczęciem automatycznego handlu?

Typ brokera, koszty transakcyjne, luki cenowe i modele testów historycznych to tylko niektóre zagadnienia, które należy wziąć pod uwagę, zanim podłączymy robota do rynku. Ich pominięcie może znacznie pogorszyć wyniki.

Kontynuujemy cykl artykułów poświęcony automatyzacji handlu. W dzisiejszym odcinku prezentujemy praktyczne zagadnienia, które należy koniecznie wziąć pod uwagę, zanim rozpocznie się trading. Piszemy o rodzajach brokerów, pułapkach wynikających z różnych kwotowań instrumentów, istotności sprzętu komputerowego czy w końcu o modelach do testowania danych historycznych dostępnych na platformie Meta Trader 4 (MT4).

Rodzaje brokerów ze względu na sposób realizacji zleceń

Brokerów można podzielić na dwa rodzaje. Pierwszym są brokerzy pośrednio kreujący rynek (tzw. Market Maker), a drugim tacy, którzy są pośrednikami w handlu między różnymi podmiotami (traderami, funduszami, bankami).

Podstawowym zadaniem Market Makera (MM) jest przyjęcie i realizowanie otrzymanych zleceń. Drugą stroną transakcji jest tutaj broker. Koszty transakcji stanowią zróżnicowane spready, a broker może oferować traderowi dowolną cenę w ramach określonych widełek odnoszących się do aktualnego kursu rynkowego.

Wśród brokerów drugiego rodzaju możemy wyodrębnić kilka podtypów:

1) STP – Straight Through Processing

Brokerzy tego typu realizują zlecenia poprzez przekazanie ich do swoich dostawców płynności i nie są drugą stroną transakcji. Brokerzy STP mają ograniczoną liczbę dostawców płynności, z którymi mają podpisane korzystne dla siebie umowy. Oznacza to, że cena, jak i wielkość pozycji możliwej do realizacji, nie zawsze będą dla tradera odpowiednie.

2) ECN – Electronic Communication Network

Broker tego typu przekazuje zlecenia bezpośrednio na rynek międzybankowy. Nie jest ograniczony umowami z innymi brokerami, więc dostęp do płynności i korzystnych cen jest dużo wyższy niż w przypadku STP. Model ten gwarantuje łączenie zleceń po danej cenie. Koszty realizacji zleceń są oparte na stałej prowizji.

3) MTF – Multilateral Trading Facilities

Ten model został stworzony w ramach zwiększenia konkurencyjności europejskiego rynku finansowego. Jest to swego rodzaju obszar zbliżony do działania giełdy, gdzie zlecenia oczekujące są parowane ze zleceniami wprowadzanymi. Oznacza to, że w takim przypadku nie pojawiają się poślizgi cenowe (requote).

Schemat powyżej obrazuje przepływ informacji w modelu MTF i ECN.

Pułapki w kwotowaniach

Wpływ brokera na wyniki handlu automatycznego jest znaczący. Wyobraźmy sobie sytuację, w której handlujemy u brokera typu MM. Bazując na wykresie świecowym, wyznaczamy poziom stop loss (SL) powyżej ostatniego szczytu i staramy się niżej otworzyć zlecenie typu short (pozycja krótka) po cenie rynkowej. Jednak broker nie pozwala na realizację tego zlecenia po wskazanej cenie i odrzuca je, zwracając nam informację: „requote". Może to powodować poślizg cenowy, który nadmiernie zwiększy ryzyko przez gorszą cenę wejścia względem wcześniej wyznaczonego poziomu SL.

Drugą bardzo niekorzystną sytuacją, z jaką możemy się spotkać u brokera, jest brak płynności. W takim przypadku, nawet pomimo wcześniejszego wystawienia zlecenia, może nie dojść do jego realizacji.

Trzecia pułapka to zmiany spreadu podczas wzrostu zmienności. W takich sytuacjach realizacja zleceń rynkowych może być albo przedwczesna, albo zbyt odległa. To, jak znaczącym kosztem jest spread, niech uzmysłowi nam następujący przykład. Załóżmy, że nasz algorytm realizuje 300 transakcji w ciągu roku jednym lotem. Jeżeli poprzez wybór brokera oferującego nam lepsze warunki transakcyjne, obniżmy koszty o 1 pips na każdej z nich (np. wybierając model ECN zamiast MM), to zyskujemy dodatkowych 300 pipsów, czyli średnio 300 x 10 USD = 3000 USD. Tylko dlatego, że wybraliśmy lepsze warunki do handlu.

Obciążenie testów historycznych

Kolejnym aspektem, na który warto zwracać uwagę, są luki cenowe, występujące głównie na rynkach opartych na sesjach (indeksach), ale mogą one również się pojawiać na rynku forex (np. z piątku na poniedziałek). Podczas testu strategii na danych historycznych może się zdarzyć, że poziom zlecenia SL wystąpi w obszarze luki cenowej. W takim przypadku w backteście zlecenie zostanie zrealizowane po cenie wskazanej dla zlecenia SL, a w rzeczywistości, podczas normalnego handlu, zlecenie to będzie realizowane po pierwszej cenie rynkowej. Powoduje to zwiększenie ryzyka, gdyż w chwili składania zlecenia nie jest możliwe ustalenie wielkości luki cenowej.

Powróćmy jeszcze na chwilę do opisanego wcześniej problemu z brakiem płynności (który nie występuje w backtestach). Sytuacja pojawia się najczęściej podczas silnych ruchów cenowych, np. gdy ogłaszane są ważne dane ekonomiczne lub istotne informacje, których rynek wcześniej się nie spodziewał. W takim wypadku skoki cenowe pomiędzy odległymi poziomami nie pozwalają na realizację zleceń na poziomach założonych wcześniej przy użyciu SL i TP (take profit). Modelowym przykładem takiej sytuacji był ruch cenowy po „uwolnieniu" kursu franka szwajcarskiego, gdy różnice między kolejnymi tickami wynosiły nawet 30 pipsów.

W handlu automatycznym należy dodatkowo uwzględnić elementy czysto techniczne. Aby trading przebiegał bez zakłóceń, należy zadbać o odpowiednio mocny serwer, stały dopływ prądu, niezależne łącze internetowe oraz odpowiednią konfigurację maszyny, na której umieszczamy nasze strategie. Pierwsze elementy można łatwo zrealizować, wynajmując serwer dedykowany od firmy hostingowej. Konfiguracja maszyny handlowej powinna przede wszystkim zapewniać wysoki poziom zabezpieczeń, uniemożliwiać samoczynne, niekontrolowane restarty komputera (wyłączenie automatycznych aktualizacji) oraz zapewniać ciągłą pracę (odpowiednie ustawienia zarządzania energią – wyłączenie stanu uśpienia, hibernacji itp.).

Krótkie omówienie różnic między dostępnymi modelami testów

Kluczowym elementem przed rozpoczęciem realnego handlu jest przetestowanie algorytmu. Zarówno pod kątem zgodności jego działania względem podstawowych założeń, jak i optymalizacji oraz doboru parametrów dających zadowalające nas wyniki. Wybór metody testowania zależy tylko i wyłącznie od preferencji tradera.

Platforma MT4 umożliwia nam trzy główne modele wykonywania testów. Każdy z nich ma swoje plusy i minusy, które skrótowo opiszemy.

1) Model : Open prices only

W tym modelu każdy nowy tick występuje jedynie na cenie otwarcia nowej świecy. Jest to najszybszy z dostępnych modeli, co niewątpliwie jest jego ogromną zaletą. Ograniczeniem tego podejścia jest to, że nie widzimy dokładnego przebiegu ceny tick po ticku. Stosując to podejście, zawsze należy odwoływać się do świec już istniejących wcześniej (historycznych), których wartości się nie zmieniają.

2) Model: Control points

Jest to najmniej wiarygodny model ze wszystkich dostępnych. MT4 tworzy ticki do przeprowadzenia testu w oparciu o aktualną ramkę czasową oraz najbliższą niższą ramkę czasową. Jeżeli więc testujemy strategię na wykresie D1, to ticki będą generowane w oparciu o ramkę D1 oraz H4. Powoduje to dużą losowość w przebiegu ceny, co znacząco wpływa na osiągane wyniki.

3) Model: Every tick

Ten model najwierniej oddaje przebieg ceny. Obrazuje on zachowanie ceny w taki sposób, jak widzimy to podczas otwartego rynku na wykresach. MT4 tworzy ticki w oparciu o wszystkie dostępne dane z ramek czasowych krótszych niż ta, którą wybraliśmy do testów. Im więcej danych dostarczymy, tym bardziej dokładne będą testy.

Podsumowanie

Zagadnienia wymienione powyżej są podstawowymi, jakie należy wziąć pod uwagę przed rozpoczęciem automatycznego handlu. Niniejszy tekst ma na celu jedynie przybliżenie czynników o charakterze fundamentalnym, których znajomość jest niezbędna w celu prawidłowego zbudowania, przetestowania i wykorzystania w realnym handlu własnego algorytmu. Zarówno wybór właściwego brokera, modelu testów czy konfiguracja środowiska handlowego pełni kluczową rolę na drodze do sukcesu.

Pytania dotyczące automatyzacji handlu można wysyłać do nas e-mailem. Eksperci udzielą odpowiedzi w ostatnim odcinku cyklu!

[email protected]

Współautorami cyklu artykułów o automatyzacji handlu są prywatni inwestorzy Bartłomiej Górski i Tomasz Filipiak. Wspólnie prowadzą serwis internetowy mqlstrategies.com.

Bartłomiej Górski z wykształcenia jest programistą. Zanim zajął się budowaniem automatycznych strategii inwestycyjnych, pracował w dziale informatycznym dużej korporacji. Zdobytą wiedzę wykorzystał do budowania algorytmów, które wraz z Tomaszem Filipiakiem stosują od kilku lat na rynku forex, zarabiając w ten sposób na życie.

Tomasz Filipiak z wykształcenia jest doktorem chemii. Na rynkach inwestuje od połowy lat 90. Choć na początku inwestował „manualnie", samodzielnie obserwując wykresy i składając zlecenia, to teraz w głównej mierze bazuje na automatyzacji handlu.

Oprócz inwestowania Filipiak prowadzi wykłady na konferencjach dla inwestorów indywidualnych oraz w ramach szkoleń Instytutu Rynku Kapitałowego i Szkoły Giełdowej na GPW. PZ