Jakie są strategie algorytmicznego tradingu ?

Strategie algorytmicznego tradingu to takie, które opierają się na wykorzystaniu algorytmów i matematycznych modeli do analizy danych finansowych i podejmowania decyzji inwestycyjnych. Oto kilka przykładów takich strategii:

  1. Trend following: ta strategia polega na identyfikowaniu trendów na rynkach finansowych i kupowaniu lub sprzedawaniu aktywów zgodnie z tymi trendami.

  2. Mean reversion: ta strategia polega na kupowaniu aktywów, które są niedowartościowane, oraz sprzedawaniu aktywów, które są przewartościowane, na podstawie statystycznej analizy danych historycznych.

  3. Momentum: ta strategia polega na kupowaniu aktywów, które spisują się dobrze, oraz sprzedawaniu tych, które spisują się słabo, w oparciu o założenie, że dotychczasowa wydajność jest dobrym wskaźnikiem przyszłej wydajności.

  4. Arbitraż: ta strategia polega na wykorzystaniu rozbieżności cenowych między różnymi rynkami lub instrumentami finansowymi.

  5. Risk management: ta strategia polega na identyfikowaniu i minimalizowaniu ryzyka w portfelu, np. poprzez stosowanie dywersyfikacji lub zleceń ograniczających straty.

Należy pamiętać, że strategie algorytmicznego tradingu mogą być stosowane łącznie z innymi strategiami lub z bardziej tradycyjnymi, dyskrecjonalnymi podejściami do tradingu.