Алготрейдинг что это такое простыми словами

Алготрейдинг для начинающих – что это и с чего начать

Алготрейдинг – это автоматизация работы трейдера, процесс, позволяющий сократить время исполнения заявок за счет использования автоматизированных торговых систем и средств искусственного интеллекта.

Алгоритмический трейдинг появился в 80-х – 90-х годах прошлого века, а широкое распространение получил после кризиса 2008–2009 гг. Сегодня мы поговорим, как стать алготрейдером, какие стратегии можно использовать, разберем все виды рисков и приведем примеры.

Что такое алготрейдинг (алгоритмическая торговля)

Термин «алготрейдинг» (algorithmic trading) имеет два значения:

Итак, основными задачами алготрейдинга являются ускорение процесса совершения сделок и экономия времени трейдера.

В чем ее суть

Алготрейдинг использует математические модели для определения максимальной вероятности получения прибыли. Как вы уже, наверное, догадались, в основе алгоритмической торговли лежит теория вероятностей. Помимо этого, робот анализирует исторические данные о котировках и рассчитывает благоприятные моменты для открытия позиций, продажи или покупки активов.

Этот процесс осуществляется одним из способов:

Как и когда появилась алгоритмическая торговля

Первая автоматизированная система торговли была создана на бирже NASDAQ в начале 70-х годов прошлого века. Официально электронные сделки с активами были разрешены в 1998 году в США и активно развивались вплоть до кризиса 2008–2009 гг. После 2012 года их объем немного сократился по причине большого количества ошибок в алгоритмах и составил примерно 50% от общего числа сделок.

Пандемия коронавируса в 2020 году поспособствовала развитию электронной торговли. К концу 2020 г. в России некоторые компании стали совершать более 90% сделок в электронной форме.

Больше всего HFT-trading (высокочастотный алготрейдинг) используется в банках и хедж-фондах. Эти крупные участники рынка имеют штат высококвалифицированных специалистов, которые разрабатывают и внедряют новые стратегии алготрейдинга.

Разновидности алгоритмов

Приведем краткий обзор разновидностей алгоритмов, применяемых в биржевой торговле.

Алгоритмическая торговля на фондовом рынке

Алготрейдинг на фондовом рынке применяется в крупных компаниях и подразделяется на несколько видов:

Алгоритмическая торговля на Форекс

Алготрейдинг широко используется и в торговле на бирже Форекс. Квантовые роботы встроены в торговые терминалы MetaTrader и могут использоваться даже на домашнем компьютере участника биржевой торговли.

Робот подбирается на основе вашей личной торговой стратегии. При подборе учитываются все нужные параметры: индикаторы, порог волатильности и др. Далее алгоритм пишется на специальном языке программирования. После этого происходит его тестирование на основе исторических данных.

Алготрейдинг как торговля с использованием роботов-советников, конечно же, несет определенный риск. Поэтому начинающим трейдерам рекомендуется изучить рынок самостоятельно, понять, как торговать вручную, а робота лучше использовать в качестве помощника для исключения человеческого фактора. Для этого существует литература, список которой мы приведем в конце статьи, а пока предлагаю вашему вниманию краткий обзор программ для алгоритмической торговли.

Обзор программ для алгоритмического трейдинга

Стратегии алготрейдинга

Пошаговая инструкция начинающего алготрейдера

Итак, с чего начать, если вы решили попробовать алготрейдинг? Прежде всего следует определиться, с какой целью вам это нужно. Предположим, у вас есть цель – долгосрочное инвестирование или получение прибыли от разницы в ценах, но нет времени постоянно сидеть за компьютером и мониторить рынок. Плюс к этому вы неплохо разбираетесь как в фондовом рынке, так и в языках программирования. Тогда план действий будет такой.

Сбор полезной информации

Несмотря на то, что элементы технического анализа закладываются в программу, рекомендуется самостоятельно изучить данные по интересующему вас инструменту. На что нужно обратить внимание:

Создание торгового алгоритма

Выбрав одну из перечисленных выше стратегий, приступайте к созданию алгоритма. Для самостоятельного создания торгового робота потребуется знание языков программирования:

При отсутствии соответствующих навыков можно воспользоваться конструктором, который создаст торгового советника для вас. Используйте специальные платформы для алготрейдинга, например:

Историческое тестирование

Как уже упоминалось выше, каждый алгоритм подлежит обязательному тестированию. Это происходит примерно так: вы запускаете ваш алгоритм применительно к сделкам, которые совершались ранее.

Если алгоритм выдаст результат, близкий к фактическому, – это означает, что тестирование прошло успешно. Таких тестов проводится несколько.

Запуск в реальную торговлю

После успешного прохождения тестов можно приступать к реальному алготрейдингу. Рекомендуется начинать с небольших сделок. Не забывайте, что алгоритмы не вечны, поскольку рынок меняется, и если вам удается зарабатывать в течение 3 лет – это очень хороший результат.

Если вы решили стать алготрейдером, вам просто необходимо разбираться в роботах. Крупные игроки тратят огромные деньги на создание долгосрочных систем, а для начинающих рекомендуется периодически мониторить роботов алготрейдинга, успешно работающих не менее 2-х лет.

Плюсы и минусы

Преимущества алгоритмического трейдинга следующие:

Риски, связанные с автоматической торговлей

Мы разобрали общие недостатки, а теперь разберем более детально риски алготрейдинга.

Операционные риски

Это, собственно, и есть те самые технические неполадки: перебои с интернетом, перегрузка серверов и, наконец, ошибки разработчика, которые не были выявлены при тестировании алгоритма.

Проблема волатильности

Как мы знаем, волатильность – это изменение цены актива в широком диапазоне. В алготрейдинге волатильность вызвана большим количеством сделок с определенными инструментами. Такие скачки цен ничем не обоснованы, просто повышенная активность, создаваемая программами алготрейдинга, стимулирует высокий спрос. Это искажает реальную картину, и финансовый результат от таких операций зачастую ничем не подкреплен.

Отток ликвидности

Этот риск вытекает из предыдущего. Поскольку алготрейдеры – это крупный сегмент биржевой торговли, рынок зависим от них. Таким образом, массовый уход этих игроков вызовет отток ликвидности, что в свою очередь может привести к обвалу рынка.

Например, сбой часто используемого алгоритма способен привести к панике, которая отразится на ценах акций, валюты, сырья.

Постоянный рост издержек

Поскольку торговые советники работают быстро, заявок с их участием становится все больше. Это приводит к росту расходов – необходимо увеличивать технические мощности серверов, модернизировать программное обеспечение. Для этого требуются как оборудование, так и человеческие ресурсы.

Манипулирование рынком

Помните про «охоту на лосей», когда крупные игроки вводят в заблуждение новичков, искусственно завышая или занижая цену до уровня, где располагается большое количество стоп-ордеров? Такие «охотники» делают это намеренно, а в алготрейдинге подобное явление может происходить по причине все того же завышенного спроса. Роботы не имеют злого умысла – как правило, большое количество сделок толкает цену вверх и мелкие трейдеры терпят убытки. Однако, по мнению специалистов, подобное манипулирование рынком заложено в некоторые торговые алгоритмы.

Примеры использования

Рассмотрим простой пример с акциями компании Philips (PSX). Эти бумаги торгуются на Нью-Йоркской и Франкфуртской фондовых биржах. Торговый алгоритм должен учитывать определенные параметры. Сформулируем их в таблице:

Какие требования к роботу следует включить в алгоритм?

Вот графический пример алгоритма TWAP (покупка большого числа бумаг в течение дня с интервалом в 5 минут):

Что касается алгоритмической торговли в России, то стоит упомянуть об инвестиционной компании «Алго Капитал», являющейся профессиональным участником фондового рынка с 2003 г. Ее инвестиционные стратегии вошли в топ-20 лучших стратегий рынка по данным рейтинга Barclay Managed Funds Report.

Основная стратегия – NC3816 применяется на мировых биржах и используется только квалифицированными инвесторами.

Другая стратегия «Алго Капитал» носит название «Энергия». Ее доходность публикуется на сайте Мосбиржи. В 2020 г. доходность составила +107,22%.

Лучшая литература про алготрейдинг

В заключение приведу несколько книг, которые могут быть полезны как начинающим, так и продвинутым алготрейдерам:

Заключение

Алготрейдинг развивается стремительными темпами, поскольку технологии не стоят на месте, а люди хотят максимально сократить ручной труд. И трейдеры – не исключение.

Мы разобрали плюсы и минусы алгоритмической торговли. Главным достоинством ее является быстрота совершения сделок, обеспечивающая максимально возможную прибыль.

Однако нельзя забывать, что алгоритмы составляют люди, а потому вероятность ошибок не исключается. Даже многократное тестирование не гарантирует, что данный алгоритм будет работать год и более. Поэтому знание основ трейдинга, не полагаясь на роботов, будет вашим преимуществом. Расчет уровней стоп-лосс, тейк-профит, определение характера инвестиционной стратегии, диверсификация портфеля – все это необходимо знать изнутри, самостоятельно. А роботов следует использовать как помощников, сокращающих однообразную работу.

По уровню развития алгоритмической торговли западные инвестиционные компании пока еще впереди российских. На американском рынке работает более 10000 алгоритмов. Развивается искусственный интеллект, квант-ментальный подход (гибрид фундаментального и количественного методов инвестирования).

Таким образом, начинающий алготрейдер должен, во-первых, владеть знаниями по математике, во-вторых, иметь практику торговли на фондовом или валютном рынке.

Источник

Торговые роботы уверенно заполняют рыночное пространство: что такое алготрейдинг и почему он популярен

Алгоритмическая торговля привлекает все больше трейдеров. Применение продуманной системы на финансовом рынке позволяет сэкономить время, перенаправив часть своих обязанностей торговому роботу. Однако действительно ли такой вариант лучше традиционного варианта игры на рынке?

Суть алгоритмического трейдинга — автоматизация рутинных действий, которые трейдер выполняет в случае ручной торговли. Другими словами, система исполняет крупную заявку, разбивая ее на более мелкие части. Для этого применяются инструкции с ценовыми характеристиками, алгоритмами деления и другими параметрами, по которым определяются условия исполнения заявок. Сейчас алготрейдинг является механизмом открытия и завершения сделок, следующим по заданному трейдером алгоритму.

Для создания четкого плана действий торгового механизма используются механические и автоматические торговые системы. При этом алгоритмы у МТС и АТС могут быть практически идентичны, но в первом случае часть действий инвестор выполняет самостоятельно. Автоматизация позволяет исключить эмоциональный фактор, из-за которого трейдеры зачастую допускают ошибки в процессе торговли. При этом система формирует портфель и собирает статистические данные, необходимые для быстрой реакции на малейшие изменения на рынке.

Алгоритмическая торговля предполагает использование исторических данных по тому или иному активу. Сбор и анализ информации позволяет определить, с какой вероятностью будут меняться котировки по заданному диапазону. Основой алготрейдинга можно считать поиск алгоритмов для совершения сделок и подбор торговых роботов, которые будут реализовывать разработанную стратегию.

Основные стратегии алготрейдинга на рынке ценных бумаг и Форекс в зависимости от целей:

В отдельную категорию можно отнести высокочастотный алгоритмический трейдинг. Он основан на высокой частотности совершения сделок. Этот вариант при правильном подходе дает хороший результат, но вместе с тем связан с повышенными рисками.

На рынке Форекс программные алгоритмы зачастую применяются для снижения операционных расходов и ускорения проведения операций с валютами. Торговые роботы в сфере Forex нередко используются для спекулятивных стратегий, которые позволяют применять арбитраж на незначительных отклонениях стоимости между валютными парами. Алгоритмы также пользуются популярностью в банковской сфере. С их применением цены предоставляются быстрее, и сокращается время ручного расчета стоимости валют.

На фондовом рынке торговые роботы также пользуются спросом. Так, в 2013 году более 60% сделок из общего оборота в мире были заключены с использованием алгоритмов. В настоящее время этот показатель снизился примерно до 55%. Крупные инвестиционные компании (Citadel, Virtu и др.) активно используют торговых роботов. Такой подход позволяет минимизировать риск сбоев и ошибок. Технологии постоянно развиваются, что делает вход на рынок с применением алгоритмов более сложным и ресурсозатратным.

Торговые роботы — это программы, созданные на основе терминалов MT4 и MT5. Такие сервисы действуют по заданному алгоритму и делятся на виды в зависимости от назначения, технических характеристик и других параметров, о которых мы поговорим в следующей статье. К популярным алгоритмам относятся VWAP, Shortfall, Pegged. Создание таких роботов начинается с разработки стратегии, заложенной в основу действия программы.

Сложно отрицать удобство использования современных технологий, но злоупотребление ими может привести к обратному эффекту. Например, повышенная активность алготрейдеров чревата повышением риска оттока ликвидности, ростом издержек, усложнением прогнозирования.

«При насыщении рынка алготрейдерами традиционные инвесторы могут остаться без сделок с выгодными ценами, перехваченными автоматизированной системой. Кроме того, осознание преимуществ использования торговых роботов постепенно приводит к отказу от ручной торговли все большим количеством участников рынка», — говорит по этому поводу Николай Багаманов, ведущий эксперт Forex-Review.

Чтобы успешно использовать алгоритмы и получать высокую прибыль, необходимо предварительно оценить риски вхождения на рынок и применения того или иного робота. Стоит помнить, что чем выше прибыль вы хотите получать, тем рискованнее будет стратегия.

Источник

Как добиться успеха в алгоритмическом трейдинге? (часть первая)

Как добиться успеха в алгоритмической торговле?

Сегодня в открытом доступе много информации об алгоритмической и количественной торговле. Трейдера, которого привлекает эта область, хочет синтезировать как можно больше информации, когда он только начинает. В результате новички могут быть ошеломлены «параличом анализа» и потратить много своего ценного времени на алгоритмическую торговлю, не добившись значительного прогресса. В этой статье я расскажу о том, как я подошел бы к алгоритмической торговле в качестве новичка, если бы только начинал свой путь. Эта статья окрашена личным опытом, поэтому, пожалуйста, прочитайте ее с пониманием того, что я описываю то, что работает для меня. Я не претендую на то, чтобы быть гуру по личному или профессиональному развитию, но мне удалось развить свои навыки алгоритмической торговли до такой степени, что я смог оставить свою основную работу для торговли на рынках – так что, возможно, у меня есть личный опыт и понимание, которые могут быть полезны для вас. В этой статье, я намерен предоставить вам некую «дорожную карту» для начала и достижения максимально эффективного прогресса, поделившись некоторыми практическими вещами, которые я узнал на своем пути в качестве алготрейдера.

Это статья посвящена:

1) Чему научиться, чтобы добиться успеха

2) Как научится этому

3) Важные практические соображения

Что делать чтобы добиться успеха?

Активное практика это гораздо важнее, чем пассивное обучение. Изучение теоретических основ важно, но это только первый шаг. Чтобы стать опытным в алгоритмической торговле, вы должны применять теорию на практике. Чтобы преуспеть в алгоритмической торговле, обычно нужно иметь знания и навыки, которые охватывают ряд дисциплин. Это включает в себя как технические, так и другие навыки.

Технические навыки, необходимые для долгосрочной успешной алгоритмической торговли, включаю в себя:

Программирование

Если вы еще не можете программировать, начните учится. Чтобы заниматься серьезной алгоритмической торговлей, вы должны уметь программировать, так как этот навык позволяет проводить эффективные исследования. Забудьте о программах типа «нажмите и перетащите», которые обещают успех в алгоритмической торговле без необходимости писать код, и если какой либо гуру трейдинга скажет вам, что вам не нужно кодировать, развернитесь и бегите не оглядываясь от него. Примите, что навыки программирования являются предпосылкой для успешной алгоритмической торговли. Через некоторое время вы обнаружите, что вам это нравится.

Полезно ознакомиться с синтаксисом языка на основе С, такого как С++ и Java, но в тоже время сосредоточьтесь на основах структур данных и алгоритмах. Это даст вам очень прочную основу и хотя может потребоваться десятилетие, чтобы стать экспертом С++, я считаю, что большинство людей могут достичь достойного уровня за шесть месяцев напряженной работы. Это подготовит вас к тому, что последует дальше.

Также полезно знать хотя бы один из языков более высоко уровня, таких как Python, R или MATLAB, поскольку вы, вероятно будете делать подавляющее большинство своих исследований и разработок на одном из этих языков. Мое личное предпочтение R.

Когда вы начнете, я не думаю, что это будет иметь большое значение, какой из этих языков высокого уровня вы выберете. Со временем вы начнете узнавать, какой инструмент является наиболее подходящим для выполнения поставленной задачи. Поэтому не слишком зацикливайтесь на своем первоначальном уровне – просто сделайте выбор и начните!

Смысл возможности программирования в этом контексте заключается в том, чтобы обеспечить тестирование и реализацию алгоритмических торговых систем. Поэтому может быть огромной пользой иметь качественную среду моделирования в вашем распоряжении. Как и в случае любой задачи моделирования, важным соображением являются точность, скорость и гибкость. Вы всегда сможете написать свою собственную среду моделирования, и иногда это будет наиболее разумной вещью, но часто вы можете использовать инструменты, которые создали другие люди для этой цели. Это имеет то преимущество, что позволит сосредоточиться на реальных исследованиях и разработках, которые непосредственно связаны с торговой стратегией, а не тратить много времени на создание самой среды моделирования. Недостатком является то, что иногда вы не совсем точно знаете, что происходит под капотом, и бывают случаи, когда использование чужого инструмента помешает вам преследовать определенную идею, в зависимости от ограничений инструмента. Хороший инструмент моделирования должен иметь следующие характеристики:

Есть несколько вариантов, но для новичка, вероятно, нет ничего лучше, чем платформа Zorro, которая сочетает в себе точность, гибкость и скорость с простым языков сценариев на основе C, что делает его идеальным введение в программирование. Платформа постоянно совершенствуется и обновляется, причем улучшения выпускаются примерно раз в квартал. Zorro может выглядеть не очень впечатляюще, но он упаковывает в себе множество функций и является отличным выбором для начинающих. Платформа Zorro широко использует возможности в алгоритмической торговле и включает в себя подробные учебники по началу работы, которые направлены на новичка.

Статистика

Было бы трудно быть успешным алгоритмическим трейдером без хорошего знания статистики. Статистика лежит в основе почти всего, что мы делаем, от управления рисками до изменения эффективности и принятия решения о распределении по конкретным стратегиям. Важно отметить, что статистика станет вдохновением для многих ваших идей для торговых алгоритмов. Вот некоторые конкретные примеры использования статистики в алгоритмической торговле, чтобы проиллюстрировать, насколько важен этот навык:

Помимо этого, наиболее важное применение статистики в алгоритмической торговле связана с интерпретацией результатов тестирования и моделирования. Есть некоторые существенные подводные камни, такие как выемка данных или «P-hacking» — которые возникают естественным образом в результате процесса разработки стратегии и которые очевидны, если вы не понимаете статистику тестирования гипотез и последовательного сравнения. Неправильный учет этих предубеждений может быть катастрофическим в торговом контексте. Хотя этот вопрос невероятно важен, он далеко не очевиден и представляет собой самый значительный барьер на пути к успеху с которым я столкнулся. Пожалуйста, потратьте некоторое время на понимание этого принципиально важного вопроса – я не могу не подчеркнуть насколько он важен.

Также оказывается, что человеческий мозг прискорбно неадекватен, когда дело доходит до выполнения обоснованных статистических рассуждений. Даниел Канеман в книге «Думай медленно… Решай быстро» обобщает несколько десятилетий исследований и когнитивных предубеждений, с которыми люди сталкиваются. Канеман обнаружил, что мы склонны слишком доверять собственным способностям и суждениям, что человеческий разум систематически впадает в заблуждения и ошибки в суждениях, и что мы в подавляющем большинстве склонны приписывать слишком много значения случайности. Важным следствием работы Канемана является то, что, когда дело доходит до выводов о сложной системе со значительным количеством случайности, мы почти гарантированно принимаем плохие решения без надежной статистической основы. Мы просто не можем полагаться на собственную интерпритацию.

«Думай медленно… Решай быстро» — это не книга о трейдинге, но она помогла мне в торговле больше, чем любая другая книга, которую я читал. Очень рекомендую. Кроме того, не случайно работа Канемана создала область поведенческой экономики.

Риск менеджмент

Управление рисками. Существует множество рисков, которыми необходимо управлять в рамках алгоритмического трейдинга. Например, существует инфраструктурный риск (риск того, что ваш сервер выйдет из строя или пострадает от отключения питания, оборванного соединения или любого другого вмешательства) и встречный риск (риск того, что встречная сторона сделки не сможет выполнить сделку или риск того, что ваш брокер обанкротится и заморозит ваш счет). Хотя эти риски, весьма реальны и их необходимо учитывать – больше внимания уделяется управлению рисками на уровне торговли и портфеля. Этот вид управления рисками пытается количественно оценить риск потерь и определить оптимальный подход к распределению стратегии или портфеля стратегий. Это сложная область, и есть несколько подвохов и вопросов, о которых практикующий трейдер должен знать.

Две стратегии распределения, о которых стоит узнать – это распределения Келли и оптимизация средней дисперсии (MVO). Они использовались на практике, но они несут в себе некоторые сомнительные предположения и практические вопросы осуществления. Именно этими предположениями должен заниматься новичок в алгоритмической торговле.

Лучшее место, чтобы узнать о распределении Келли – в «руководстве по математике портфолио» Ральфа Винса, хотя есть множество сообщений в блогах и на форумах о распределении Келли, которые будет легче переварить.

Сложность в реализации Келли заключается в том, что она требует регулярной ребалансировки портфеля, что приводит к покупке в выигрышах и продаже в убытках – что легче сказать, чем сделать.

MVO, за которую Гарри Марковиц получил Нобелевскую премию, включает в себя формирование портфеля, который лежит на так называемой «эффективной границе» и следовательно, минимизирует дисперсию (риск) для данной доходности или, наоборот максимизирует доходность для данного риска. MVO страдает от классической проблемы, с которой алгоритмические трейдеры будут постоянно сталкиваться: оптимальный портфель формируется задним числом, и нет никакой гарантии, что прошлый оптимальный портфель будет оставаться оптимальным в будущем. Базовая доходность, корреляция и ковариация компонентов портфеля не являются стационарными и постоянно меняются часто непредсказуемым способом.

Другим способом оценки риска, связанного со стратегией, является использование Value-at-Risk (VaR), которое обеспечивает аналитическую оценку максимального размера убытка от торговой стратегии или портфеля за заданный временной горизонт и при заданном доверительном уровне.

Наконец, я хочу упомянуть эмпирический подход к измерению риска, связанного с торговой стратегией: перестановка системных параметров или SPP. Этот подход пытается обеспечить обьективную оценку эффективности стратегии на любом доверительном уровне в любое время интересующего горизонта. Под «непредвзятым» я подразумеваю, что оценка не подвержена тенденциям интеллектуального анализа данных или «P-hacking», упомянутым выше. Лично я считаю, что этот подход имеет большую практическую ценность, но он может быть очень дорогим в вычислении и не подходить для некоторых торговых стратегий.

Теперь вы знаете о нескольких различных инструментах, которые помогут вам в управлении рисками. Я не буду рекомендовать один подход по сравнению с другим, но я рекомендую изучить каждый из них, особенно их преимущества, недостатки и предположения. Тогда вы сможете выбрать тот подход, который соответствует вашим целям и который вы понимаете достаточно глубоко, чтобы строить реалистичные ожидания. Следует также иметь ввиду, что существует множество различных ограничений, в рамках которых необходимо управлять портфелями проектов и стратегий, особенно в институциональных условиях.

Последнее слово по управлению рисками: при измерении любой метрики, связанной с торговой системой, учитывайте, что она статична – скорее, она почти всегда динамично развивается со временем. Таким образом, точечное измерение говорит лишь крошечную часть истинной истории. Пример того, почему это важно, можно увидеть в портфеле акций, риск которых управляется путем измерения корреляций и ковариаций различных компонентов. Такой портфель направлен на снижение риска за счет диверсификации. Однако такой портфель сталкивается с проблемами, когда рынки танкуют: в этих условиях ранее некоррелированные активы становятся гораздо более коррелированными, сводя на нет эффект диверсификации именно тогда, когда это необходимо больше всего!

Переходя к трем основным навыкам, которые я описал, я также хотел бы добавить численную оптимизацию, машинное обучение и анализ больших данных, однако они выходят за рамки того, что я бы назвал «минимальными требованиями». Эти навыки приятно иметь в своем инструментарии, они облегчат вашу жизнь в качестве алгоритмического трейдера.

Для авантюрных и по-настоящему преданных делу я также могу порекомендовать изучение поведенческих финансов, микроструктуры рынка и макроэкономики. Опять же, это не минимальные требования, но это даст вам понимание, которое поможет ориентироваться на рынках. Финансы и экономика помогают генерировать торговые идеи, но вам не нужно формальное образование в этих областях.

Наконец, было бы упущением с моей стороны не упомянуть о «нетехнических навыках», которые пригодятся. Особенно важным из них является критическое мышление. Вы будите читать горы информации о рынках на своем алгоритмическом торговом пути, и каждая страница должна быть прочитана критическим взглядом. Заведите привычку проверять идеи самостоятельно и собирать собственные доказательства, а не полагаться на утверждение других людей.

Другие нетехнические навыки, которые стоит культивировать, включают настойчивость перед лицом отказа (вы к сожалению, будете вынуждены отказаться от большинства ваших торговых идей) и способность проводить высококачественны, воспроизводимые и обьективные исследования.

Источник