Anahtar noktalar:

• Otomatik ticaret, belirlenen parametrelere göre finansal araçlarla bağımsız olarak işlem yapmak için bilgisayar algoritmalarını kullanır.

• Yaygın stratejiler arasında hacme göre ağırlıklı ortalama fiyat (VWAP), zamana göre ağırlıklı ortalama fiyat (TWAP) ve hacmin yüzdesi (POV) bulunmaktadır.

• Verimliliğin artmasına ve duygusal faktörlerin ortadan kaldırılmasına rağmen, otomatik ticaret teknik zorluklar ve sistem arızası riski taşımaktadır.

Otomatik Ticaretin Girişi

Duygular genellikle ticarette rasyonel kararlar almayı zorlaştırır. Otomatik ticaret, ticaret sürecinin robotlaştırılması yoluyla bu soruna bir çözüm sunar. Otomatik ticaretin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve avantajları ile sınırlamalarını daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

Otomatik Ticaretin Özelliği

Otomatik ticaret, finansal piyasalarda alım ve satım emirlerinin oluşturulması ve gerçekleştirilmesi için bilgisayar algoritmalarının uygulanmasını ifade eder. Bu algoritmalar, piyasa verilerini analiz eder ve trader tarafından belirlenen belirli kurallar ve koşullara dayalı olarak işlemler gerçekleştirir. Amaç, ticaretin verimliliğini artırmak ve sonuçları olumsuz etkileyebilecek duygusal unsurları ortadan kaldırmaktır.

Otomatik Ticaretin Çalışma Mekanizması

Otomatik ticaretin uygulanmasına yönelik birçok yaklaşım vardır ve bunların hepsi aynı derecede etkili değildir. Anlatmak için, işleyiş prensiplerini anlamak için bir başlangıç noktası olabilecek birkaç tipik örneği inceleyelim.

Strateji Geliştirme

Otomatik ticaretteki ilk adım ticaret stratejisinin belirlenmesidir. Bu, fiyat dinamikleri veya teknik kalıplar gibi çeşitli faktörlere dayanabilir. Örneğin, strateji basit olabilir: fiyat %5 düştüğünde almak ve %5 arttığında satmak.

Yazılım uygulaması

Sonraki adım, stratejiyi bilgisayar algoritmasına dönüştürmektir. Bu, piyasa durumunu izleyebilen ve otomatik olarak işlemler gerçekleştirebilen bir programda kuralların ve koşulların kodlanmasını gerektirir.

Python, basitliği ve güçlü kütüphaneleri sayesinde bu amaçlar için popüler bir programlama dilidir. Kripto para ticareti için Python'da basit bir ticaret algoritmasının nasıl görünebileceğine dair bir örnek verelim:

python yfinance kütüphanesini yf olarak içe aktar pandas kütüphanesini içe aktarın (pd)

def get_btc_data(): btc = yf.Ticker("BTC-USD") data = btc.history(period="1ay") veriyi döndür

def generate_signals(data): data['Signal'] = 0 data.loc[data['Close'] < data['Close'].shift(1) * 0.95, 'Signal'] = 1 data.loc[data['Close'] > data['Close'].shift(1) * 1.05, 'Signal'] = -1 veriyi döndür

def execute_strategy(data): for index, row in data.iterrows(): if row['Signal'] == 1: print(f"{index} tarihinde {row['Close']} fiyatından BTC alım") elif row['Signal'] == -1: print(f"BTC'nin fiyatı {row['Close']} ile {index}'de satışı")

btc_data = get_btc_data() signals = generate_signals(btc_data) execute_strategy(signals)

Tarihi veriler üzerinde test

Algoritmanın çalıştırılmasından önce, geçmiş piyasa verileri üzerinde test edilmesi, geçmişteki etkinliğinin değerlendirilmesi için yapılır. Bu, stratejiyi optimize etmeye ve etkinliğini artırmaya yardımcı olur.

Yukarıda belirtilen strateji için bir geri test örneği:

python def backtest(data, initial_balance=10000): bakiye = başlangıç_bakiyesi btc_hisse = 0

for index, row in data.iterrows():
    if row['Signal'] == 1 and balance > 0:
        btc_to_buy = bakiye / satır['Kapanış']
        btc_hisse += satın alınacak_btc
        bakiye = 0
        print(f"{btc_to_buy:.6f} BTC satın alma {row['Close']} ile {index}")
    elif row['Signal'] == -1 ve btc_holdings > 0:
        bakiye += btc_hisse * satır['Kapanış']
        print(f"{btc_holdings:.6f} BTC'yi {row['Close']} üzerinden {index}'de sat")
        btc_hisse = 0

final_balance = bakiye + btc_tutma * data['Close'].iloc[-1]
print(f"Başlangıç bakiyesi: {initial_balance}")
print(f"Son bakiye: {final_balance:.2f}")

backtest(işaretleri)

Entegrasyon

Detaylı testlerden sonra algoritma, işlemleri gerçekleştirmek için ticaret platformuna entegre edilebilir. Algoritma, piyasayı sürekli olarak analiz eder ve belirlenen koşullar sağlandığında otomatik olarak işlemler yapar.

Birçok platform, algoritmaların pazara yazılı olarak etkileşimde bulunmasını sağlayan API ( yazılım arayüzleri) sunmaktadır. İşte Gate API'sini kullanarak piyasa emri vermeye bir örnek:

python Gate_api'den ApiClient, Configuration, SpotApi, Order içe aktar

API istemcisinin başlatılması

config = Configuration(key='API_ANAHTARINIZ', secret='API_GİZLİ_SÖZCÜĞÜNÜZ') client = ApiClient(config) spot_api = SpotApi(client)

Piyasa Emri Verme

sipariş = Order(miktar='0.001', para_birimi_çifti='BTC_USDT', taraf='alış', tür='piyasa') denemek: response = spot_api.create_order(order) print(f"Sipariş yerleştirildi: {response}") except GateApiException as ex: print(f"Sipariş yerleştirilirken hata: {ex}")

İzleme

Algoritmanın başlatılmasından sonra, doğru çalışmasını sağlamak için sürekli bir kontrol gereklidir. Pazar koşullarındaki değişikliklere veya performans göstergelerine bağlı olarak parametrelerin ayarlanması gerekebilir.

Bu, algoritmanın eylemlerini ve performans göstergelerini kaydetmek için günlüğe alma mekanizmalarını içerebilir. Algoritmaya günlüğe alma ekleme örneği:

python kayıt alma

logging.basicConfig(filename='trading.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s', datefmt='%d-%b-%y %H:%M:%S')

stratejiyi_uygula(veri): for index, row in data.iterrows(): if row['Signal'] == 1: logging.info(f"BTC'nin fiyatı {row['Close']} olarak {index}'de satın alınması") elif row['Signal'] == -1: logging.info(f"BTC'nin fiyatı {row['Close']} ile {index} tarihinde satışı")

execute_strategy(sinaller)

Otomatik Ticaret Stratejileri

Otomatik ticaret stratejileri geliştirmede faydalı olabilecek birkaç göstergeyi gözden geçirelim.

Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP)

VWAP – hacim ağırlıklı ortalama fiyata mümkün olduğunca yakın bir şekilde emirleri yerine getirmeyi hedefleyen stratejilerde kullanılan bir göstergedir. Bu, büyük emirlerin piyasa fiyatı üzerindeki etkisini en aza indirmeye yardımcı olur.

Zaman Ağırlıklı Ortalama Fiyat (TWAP)

TWAP stratejisi, VWAP ile benzerlik gösterir, ancak işlemlerin zaman içinde eşit dağıtımına odaklanır, hacme göre ağırlıklandırılmalarına değil. Amaç, büyük emirlerin piyasa fiyatı üzerindeki etkisini zaman içinde dağıtarak azaltmaktır.

İşlem hacmi yüzdesi (POV)

POV, piyasa toplam hacminin belirli bir yüzdesine dayalı olarak işlemlerin gerçekleştirilmesini öngörmektedir. Örneğin, algoritma belirli bir süre boyunca toplam piyasa hacminin %10'unu oluşturan işlemler yapacak şekilde ayarlanabilir. Bu strateji, piyasa aktivitesine göre işlem hızını uyarlayarak piyasaya olan etkiyi en aza indirmeyi hedefler.

Otomatik Ticaretin Avantajları

Artan verimlilik

Otomatik ticaret, emirleri yüksek hızda, genellikle milisaniyeler içinde yerine getirme yeteneğine sahiptir; bu da küçük piyasa dalgalanmalarından bile kar elde etmeyi mümkün kılar.

Duygusal faktörün hariç tutulması

Algoritmalar, önceden belirlenmiş kurallara dayanarak çalışır ve FOMO veya açgözlülük gibi duygulardan etkilenmez. Bu, ticaret sonuçlarını olumsuz etkileyebilecek impulsif kararlar alma riskini azaltır.

Otomatik Ticaret Sınırlamaları

Teknik zorluk

Ticaret algoritmalarının geliştirilmesi ve sürdürülmesi, hem programlama hem de finansal piyasalar alanında teknik bilgi gerektirir. Bu, birçok trader için zorluk yaratabilir.

Sistem arızası riski

Otomatik ticaret sistemleri, yazılım hataları, bağlantı sorunları ve donanım arızaları dahil olmak üzere teknik sorunlara maruz kalabilir. Yanlış yönetim durumunda, bu önemli finansal kayıplara yol açabilir.

Sonuç

Otomatik ticaret, önceden belirlenmiş kurallar ve kriterler temelinde işlemleri otomatik olarak gerçekleştirmek için bilgisayar programlarının kullanılmasını öngörmektedir. Artan verimlilik ve duygusal faktörün hariç tutulması gibi bir dizi avantajına rağmen, teknik karmaşıklık ve sistem arızası riski gibi belirli zorluklarla da ilişkilidir.