Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz von klar definierten Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierte Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Trading) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels zu folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit zu generieren, die für eine unmöglich ist Menschlicher Händler Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder einem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Händler macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausübt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufen Sie 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt über den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt geht. Teilen Sie Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt geht Mit diesem Satz von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden durchschnittlichen Indikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Trader muss nicht mehr auf Live-Preise und Grafiken aufpassen oder die Aufträge manuell einlegen. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch für ihn, indem es die Handelsmöglichkeit korrekt identifiziert. (Für mehr über bewegte Durchschnitte siehe: Einfache Umzugsdurchschnitte machen Trends heraus.) Algo-Trading bietet folgende Vorteile: Trades, die zu den bestmöglichen Preisen ausgeführt werden Sofortige und genaue Trading-Platzierung (damit hohe Chancen auf Ausführung auf Wunsch) Trades Zeitlich abgestimmt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe Implementierungsfehlbetrag Beispiel unten) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung auf mehrere Marktbedingungen Reduziertes Risiko von manuellen Fehlern bei der Platzierung der Trades Backtest der Algorithmus, basierend auf verfügbaren historischen und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern von menschlichen Händlern, die auf emotionalen und psychologischen Faktoren basieren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten über mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu tätigen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. (Zu mehr im Hochfrequenzhandel siehe: Strategien und Geheimnisse von High Frequency Trading (HFT) - Firmen) Algo-Trading wird in vielen Formen der Handels - und Investitionstätigkeit eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Buy-Side-Unternehmen (Pensionsfonds) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die in großen Mengen in Aktien kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Market Maker, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von der automatisierten Handelsabwicklung darüber hinaus, Algo-Trading hilft bei der Schaffung von ausreichenden Liquidität für Verkäufer auf dem Markt. Systematische Händler (Trendfolger, Paar Trader, Hedgefonds etc.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch zu handeln. Der algorithmische Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden, die auf einer menschlichen Trader-Intuition oder einem Instinkt basieren. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf verbesserte Erträge oder Kostensenkungen rentabel ist. Im Folgenden werden gemeinsame Handelsstrategien verwendet, die im Algo-Trading verwendet werden: Die gängigsten algorithmischen Trading-Strategien folgen den Trends bei gleitenden Durchschnitten. Kanalausbrüche. Preisniveaubewegungen und zugehörige technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Vorhersagen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden auf der Grundlage des Auftretens von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert sind, um durch Algorithmen zu implementieren, ohne in die Komplexität der prädiktiven Analyse zu gelangen. Das oben genannte Beispiel von 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Weitere Informationen zu Trendhandelsstrategien finden Sie unter: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen Börsenplatzes zu einem niedrigeren Preis in einem Markt und der gleichzeitige Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreier Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisdifferenzen von Zeit zu Zeit existieren. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht rentable Möglichkeiten in effizienter Weise. Index-Fonds haben Perioden des Neugewinns definiert, um ihre Bestände mit ihren jeweiligen Benchmark-Indizes in Einklang zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades profitieren, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Indexfonds, kurz vor dem Indexfonds-Rebalancing anbieten. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und deren zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades gesetzt werden, um positive und negative Deltas zu versetzen, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückkehrt. Identifizieren und Definieren einer Preisspanne und Implementierung von Algorithmen auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis von Asset Pausen in und aus seinem definierten Bereich. Die volumengewichtete durchschnittliche Preisstrategie zerbricht einen großen Auftrag und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt mit Aktienspezifischen historischen Volumenprofilen frei. Ziel ist es, den Auftrag in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit zu einem durchschnittlichen Preis zu profitieren. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie zerbricht einen großen Auftrag und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt mit gleichmäßig geteilten Zeitschlitzen zwischen Start - und Endzeit frei. Ziel ist es, den Auftrag in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen Start - und Endzeiten auszuführen und damit die Markteinwirkung zu minimieren. Bis der Trade Order vollständig ausgefüllt ist, fährt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge zu senden, entsprechend der definierten Beteiligungsquote und nach dem Volumen, das auf den Märkten gehandelt wird. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Erwerbsquote, wenn der Aktienkurs benutzerdefinierte Werte erreicht. Die Implementierungs-Defizitstrategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Echtzeitmarkt zu minimieren und dadurch die Kosten der Bestellung zu senken und von den Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung zu profitieren. Die Strategie wird die gezielte Erwerbsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs günstig bewegt und abnimmt, wenn sich der Aktienkurs negativ bewegt. Es gibt ein paar spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die zum Beispiel von einem Sell-Side-Market-Maker verwendet werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Kaufseite eines großen Auftrags zu identifizieren. Solche Erkennung durch Algorithmen wird dem Marktmacher dabei helfen, große Auftragsmöglichkeiten zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch die Besetzung der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Frontlauf bezeichnet. (Für mehr auf High-Frequenz-Handel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen Online, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Voraussetzungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, Clubbed mit Backtesting. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten computergestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Platzierung von Aufträgen hat. Folgende werden benötigt: Computerprogrammierkenntnisse zur Programmierung der geforderten Handelsstrategie, angepasste Programmierer oder vorgefertigte Trading-Software Netzwerkkonnektivität und Zugriff auf Handelsplattformen für die Platzierung der Aufträge Der Zugriff auf Marktdaten-Feeds, die vom Algorithmus für die Möglichkeit der Platzierung überwacht werden Aufträge Die Fähigkeit und die Infrastruktur, das System einmalig zu testen, bevor es auf echten Märkten geht Erhältlich historische Daten für das Backtesting, abhängig von der Komplexität der im Algorithmus implementierten Regeln Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam aufgeführt Börse (AEX) und Londoner Börse (LSE). Lets bauen einen Algorithmus, um Arbitrage-Möglichkeiten zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX handelt in Euro, während LSE in Pfund Sterling pflegt. Aufgrund der einstündigen Zeitdifferenz eröffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten Stunden handeln und dann nur in LSE handeln Die letzte Stunde als AEX schließt können wir die Möglichkeit der Arbitrage Handel auf der Royal Dutch Shell Aktie auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen gelistet ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis Feeds von sowohl LSE und AEX A Forex Rate Feed für GBP-EUR Umrechnungskurs Bestellen von Platzierungsmöglichkeiten, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten können Back-Testing-Fähigkeit zu historischen Preisfuttermitteln Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub der RDS-Aktie von beiden Börsen unter Verwendung der verfügbaren Wechselkurse . Umwandlung des Preises einer Währung in andere Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz (Abzinsung der Vermittlungskosten) gibt, die zu einer gewinnbringenden Gelegenheit führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf niedrigeren Preisvermittlungs - und Verkaufsauftrag auf höherer Preisvermittlung Wenn die Aufträge als ausgeführt werden Gewünscht, wird die Arbitrage Gewinn folgen Simple und Easy Allerdings ist die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem obigen Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht als die Verkaufspreise ändern sich um die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. Ihre Arbitrage-Strategie wertlos machen. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: z. B. Systemausfallrisiken, Netzwerkverbindungsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strengeres Backtesting ist nötig, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Die quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Es ist spannend, für die Automatisierung zu helfen, die von Computern mit einer Vorstellung geboten wird, um mühelos Geld zu verdienen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet ist und die erforderlichen Grenzwerte festgelegt sind. Analytische Händler sollten überlegen, Programmierung und Gebäude-Systeme auf eigene Faust zu lernen, um sicher zu sein, die Umsetzung der richtigen Strategien in narrensicherer Weise zu sein. Die vorsichtige Nutzung und gründliche Prüfung von Algo-Trading kann zu profitable Chancen führen. Die Grundlagen des Forex Algorithmic Trading Vor knapp dreißig Jahren war der Devisenmarkt (Forex) durch Trades über Telefon, institutionelle Investoren geprägt. Undurchsichtige Preisinformationen, eine klare Unterscheidung zwischen Interdealer-Handel und Händler-Kundenhandel und geringer Marktkonzentration. Heute haben technologische Fortschritte den Markt verwandelt. Trades werden in erster Linie über Computer hergestellt, so dass Einzelhändler in den Markt gelangen können, Echtzeit-Streaming-Preise haben zu mehr Transparenz geführt und die Unterscheidung zwischen Händlern und ihren anspruchsvollsten Kunden ist weitgehend verschwunden. Eine besonders bedeutende Veränderung ist die Einführung des algorithmischen Handels. Die, während sie erhebliche Verbesserungen für die Funktionsweise des Forex-Handels, stellt auch eine Reihe von Risiken. Mit Blick auf die Grundlagen der Forex-Markt und algorithmischen Handel, werden wir identifizieren einige Vorteile algorithmischen Handel hat zum Devisenhandel gebracht, während auch auf einige der Risiken. Forex-Grundlagen Forex ist der virtuelle Ort, an dem Währungspaare in unterschiedlichen Volumina nach notierten Preisen gehandelt werden, wobei eine Basiswährung einen Preis in Form einer Zitatwährung erhält. Betrieb 24 Stunden am Tag, fünf Tage pro Woche, Forex gilt als weltgrößten und liquidesten Finanzmarkt. Pro der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) betrug das tägliche globale Handelsvolumen im April 2013 2,0 Billionen. Der Großteil dieses Handels wird für US-Dollar, Euro und Japanische Yen durchgeführt und umfasst eine Reihe von Spielern, darunter Privatbanken, Zentralbanken, Pensionskassen. Institutionelle Investoren, Großkonzerne, Finanzgesellschaften und Einzelhandelshändler. Obwohl der spekulative Handel die Hauptmotivation für bestimmte Investoren sein kann, ist der Hauptgrund für die Exporte des Forex-Marktes, dass die Menschen Währungen handeln müssen, um ausländische Waren und Dienstleistungen zu kaufen. Die Aktivität im Forex-Markt wirkt sich auf reale Wechselkurse aus und kann daher die Produktion, die Beschäftigung, die Inflation und die Kapitalströme einer bestimmten Nation tief beeinflussen. Aus diesem Grund haben die politischen Entscheidungsträger, die Öffentlichkeit und die Medien alle ein Interesse daran, was im Forex-Markt vor sich geht. Grundlagen des algorithmischen Handels Ein Algorithmus ist im Wesentlichen ein Satz von spezifischen Regeln, um eine klar definierte Aufgabe abzuschließen. Im Finanzmarkthandel führen die Computer benutzerdefinierte Algorithmen durch, die durch einen Satz von Regeln gekennzeichnet sind, die aus Parametern wie Timing, Preis oder Menge bestehen, die die Trades strukturieren. Es gibt vier grundlegende Arten von algorithmischen Handel innerhalb der Finanzmärkte: statistische, Auto-Hedging, algorithmische Ausführungsstrategien und direkten Marktzugang. Statistisch bezieht sich auf eine algorithmische Strategie, die nach profitable Handelsmöglichkeiten auf der Grundlage der statistischen Analyse historischer Zeitreihendaten sucht. Auto-Hedging ist eine Strategie, die Regeln generiert, um die Gefahr von Händlern zu reduzieren. Das Ziel der algorithmischen Ausführungsstrategien ist es, ein vordefiniertes Ziel auszuführen, wie etwa die Verringerung der Marktwirkung oder die Durchführung eines Handels schnell. Schließlich beschreibt der direkte Marktzugang die optimalen Geschwindigkeiten und die niedrigeren Kosten, mit denen algorithmische Händler auf mehrere Handelsplattformen zugreifen und diese verbinden können. Eine der Unterkategorien des algorithmischen Handels ist der Hochfrequenzhandel, der sich durch die extrem hohe Häufigkeit der Handelsabschlüsse auszeichnet. High-Speed-Handel kann erhebliche Vorteile für Händler, indem sie ihnen die Möglichkeit, Trades innerhalb von Millisekunden von inkrementellen Preisänderungen zu machen. Aber es kann auch gewisse Risiken mit sich bringen. Algorithmischer Handel im Forex-Markt Ein Großteil des Wachstums des algorithmischen Handels in Forex-Märkten in den vergangenen Jahren war auf Algorithmen zurückzuführen, die bestimmte Prozesse automatisieren und die für die Durchführung von Devisengeschäften benötigten Stunden reduzieren. Die durch die Automatisierung erzeugte Effizienz führt zu niedrigeren Kosten bei der Durchführung dieser Prozesse. Ein solches Verfahren ist die Ausführung von Handelsaufträgen. Die Automatisierung des Handelsprozesses mit einem Algorithmus, der auf der Grundlage vorgegebener Kriterien handelt, wie etwa die Ausführung von Aufträgen über einen bestimmten Zeitraum oder zu einem bestimmten Preis, ist wesentlich effizienter als die manuelle Ausführung durch den Menschen. Banken haben auch die Vorteile von Algorithmen, die programmiert sind, um die Preise von Währungspaaren auf elektronischen Handelsplattformen zu aktualisieren. Diese Algorithmen erhöhen die Geschwindigkeit, mit der Banken Marktpreise zitieren können, während gleichzeitig die Anzahl der manuellen Arbeitszeiten reduziert wird, die es braucht, um die Preise anzugeben. Einige Banken programmieren Algorithmen, um ihr Risiko zu reduzieren. Die Algorithmen können verwendet werden, um eine bestimmte Währung zu verkaufen, um einen Kundenhandel zu entsprechen, in dem die Bank den entsprechenden Betrag gekauft hat, um eine konstante Menge dieser bestimmten Währung aufrechtzuerhalten. Dies ermöglicht es der Bank, ein vorgegebenes Risiko für das Halten dieser Währung aufrechtzuerhalten. Diese Prozesse wurden durch Algorithmen wesentlich effizienter gemacht, was zu niedrigeren Transaktionskosten führt. Dennoch sind dies nicht die einzigen Faktoren, die das Wachstum in Forex algorithmischen Handel getrieben haben. Algorithmen wurden zunehmend für spekulativen Handel als die Kombination von Hochfrequenz und die Algorithmen Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Aufträge ausführen erlaubt hat Trader, Arbitrage Chancen aus kleinen Preisabweichungen zwischen Währungspaaren zu nutzen. Alle diese Vorteile haben dazu geführt, dass die Algorithmen im Forex-Markt zunehmend genutzt werden können, aber man sieht einige der Risiken an, die den algorithmischen Handel begleiten. Risiken in algorithmischen Forex Trading Obwohl algorithmischen Handel hat viele Verbesserungen gemacht, gibt es einige Nachteile, die die Stabilität und Liquidität des Forex-Marktes bedrohen könnte. Ein solcher Nachteil bezieht sich auf Ungleichgewichte in der Handelsmacht der Marktteilnehmer. Einige Teilnehmer haben die Mittel, um anspruchsvolle Technologie zu erwerben, die es ihnen ermöglicht, Informationen zu erhalten und Aufträge mit einer viel schnelleren Geschwindigkeit auszuführen als andere. Dieses Ungleichgewicht zwischen den Haves und Habeln in Bezug auf die anspruchsvollste algorithmische Technologie könnte zu einer Fragmentierung innerhalb des Marktes führen, die zu Liquiditätsengpässen im Laufe der Zeit führen kann. Darüber hinaus, während es grundlegende Unterschiede zwischen den Aktienmärkten und dem Forex-Markt gibt es einige, die befürchten, dass die Hochfrequenz-Handel, die den Börsen-Flash-Crash am 6. Mai 2010 verschärft könnte ähnlich wie der Forex-Markt. Da Algorithmen für spezifische Marktszenarien programmiert sind, können sie nicht schnell genug reagieren, wenn sich der Markt drastisch ändern würde. Um dieses Szenario zu vermeiden, müssen die Märkte überwacht und der algorithmische Handel während der Marktturbulenzen ausgesetzt werden. Allerdings könnte in solchen extremen Szenarien eine gleichzeitige Aussetzung des algorithmischen Handels durch zahlreiche Marktteilnehmer zu einer hohen Volatilität und einer drastischen Verringerung der Marktliquidität führen. Die untere Linie Obwohl der algorithmische Handel in der Lage war, die Effizienz zu steigern und damit die Kosten der Handelswährungen zu senken, hat es auch einige zusätzliche Risiken gegeben. Damit Währungen ordnungsgemäß funktionieren, müssen sie etwas stabile Wertschriften sein und sind sehr flüssig. So ist es wichtig, dass der Forex-Markt mit einer niedrigen Preisvolatilität flüssig bleibt. Wie bei allen Lebensbereichen bringt die neue Technologie viele Vorteile ein, aber es kommt auch mit neuen Risiken. Die Herausforderung für die Zukunft der algorithmischen Forex-Handel wird, wie man Änderungen, die die Vorteile zu maximieren, während die Verringerung der Risiken. Instinet Execution Experts Global, ereignisgesteuerte, Multi-Asset-Trading-Strategien Die Experten bieten eine Reihe von Strategien, um fast alle zu adressieren Handelsziel, mit umfangreichen Kontrollen, um Verhalten zu verfeinern. Umfassende umfangreiche Marktkonnektivität mit Zugang zu den meisten Börsen, alternativen und dunklen Liquiditätsquellen Breite und konsistente Suite globaler Strategien Kundenspezifische Algorithmen, die mit der Expertenbibliothek der anspruchsvollen Taktik zusammengebaut werden Unterstützung für Nicht-Equity-Assetklassen Innovative Fortgeschrittene Liquiditäts - und Preisentdeckungstechniken, die in einem Risiko eingesetzt werden - gesteuerte Strategie-Framework Proprietäre Analytik und Alerts informieren Event-driven statt planmäßigen Strategien Anpassung an die neuesten Marktstruktur Forschung und Vorschriften durch kontinuierlich verbesserte zugrunde liegende Taktik Historische Volumenprofile spiegeln spezielle Handelstage wie die US Federal Reserves FOMC Ankündigung, Optionen Ablauf Und Monatsende Nahtloser flexibler Zugriff auf die Experten-Suite von Algorithmen von Instinets preisgekrönten EMS-Plattformen, über direkte FIX-Verbindungen oder über Drittanbieter-OMS - und EMS-Plattformen Verfeinern Sie das Strategieverhalten und den Ausführungsstil mit dem umfangreichen Steuersatz der Experten. Minimieren Sie Benutzerfehler mit Robuste Strategie-Validierungs - und Alarmierungs-Tools Monitor-Performance mit Instinets Echtzeit-Visualisierungstools Expertenstrategien Benchmark Strategien Execution Experten Benchmark-Strategien behalten eine optimale Trading-Trajektorie bei, um Markt - und Benchmarkrisiken auszugleichen. VWAP zielt auf den volumengewichteten Durchschnittspreis ab TWAP verteilt Trades gleichmäßig über den Handelshorizont IS balanciert Auswirkung und Dispersion vom Ankunftspreis TargetOpen balanciert Auswirkung und Dispersion während des Handels während der Eröffnungsauktion TargetSchließen balanciert Auswirkung und Dispersion beim Handel in und während der Schlussauktion Auktion Automatisiert den Zugang zu Marktauktionen TEN-Mischungen Benchmark-Strategien Partizipationsstrategien Ausführung Expertenbeteiligungsstrategien Handel mit einem gezielten Prozentsatz des Marktvolumens über den festgelegten Handelshorizont. PART zielt auf den festgelegten Prozentsatz des Marktvolumens ab DynaPART passt die Zielrate als Reaktion auf Preisbewegungen an StepPART passt Zielzins in ausgeprägten Preisbändern an Liquiditätsgesteuerte Strategien Executionsexperten Liquiditätsgesteuerte Strategien handeln adaptiv, dynamisch anpassende Taktiken basierend auf Echtzeit-Marktdaten und analytischen Feedback. Nighthawk reg intelligent aggregiert Dunkel-Liquiditätsquellen Cobra sucht Liquidität mit minimalem Signalisierungsrisiko WORKtrade setzt Taktik dynamisch auf Marktbedingungen ein MAKEtrade liefert passive Liquidität im Laufe der Zeit BlockPeg Reg kombiniert passive Liquiditätsversorgung mit Blocksuchverhalten Paaren Strategie Execution Experts Pairs Strategie realisiert die gewünschte Spread on Ein Paar von Aktien für Fusion Arbitrage, relative Wert und statistische Paare Handel. Execution Experts Unterstützte Märkte
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