Úvod do algoritmizace obchodních strategií (1. díl)
Vítejte u nového seriálu s názvem Algo trading pro každého, ve kterém si ukážeme spoustu užitečných věcí, jak algoritmizovat obchodní strategie bez znalosti programování od A do Z. Algoritmizace obchodních strategií už dávno není jen doménou profesionálních programátorů, kvantitativních analytiků a velkých fondů. Dnes si může vlastní automatický obchodní systém postavit prakticky každý, kdo má jasně definovanou myšlenku, disciplínu a ochotu převést své rozhodování do přesných pravidel, a to i bez znalostí programování. V tomto seriálu si postupně ukážeme, jak z obchodního nápadu vytvořit funkční AOS (Automatický Obchodní Systém), jak jej otestovat na historických datech, vyhodnotit jeho výsledky a připravit pro reálné nasazení. Zaměříme se přitom na praktickou stránku celého procesu tak, aby byl seriál srozumitelný i pro ty, kteří nemají programátorské zkušenosti, ale chtějí přestat obchodovat čistě intuitivně a začít nad strategiemi přemýšlet systematicky, objektivně a s důrazem na měřitelné výsledky.
Co vše nás bude čekat v této sérii?
V dalších dílech si celý proces algoritmizace projdeme krok za krokem od úplného základu až po praktické nasazení vlastního obchodního robota. Nejprve si vysvětlíme, co algoritmizace obchodních strategií skutečně znamená, jak převádět obchodní myšlenky do přesných a objektivních pravidel a v jakém prostředí budeme robota vytvářet. Následně se podíváme na práci s historickými daty, jejich získání a napojení do platformy, poté si ukážeme, jak pomocí jazykových modelů (AI) vytvořit první funkční kód i bez hlubších programátorských znalostí a jak jej správně nahrát do platformy a zkontrolovat, zda vše funguje. Dále se zaměříme na nejčastější chyby, a to nejen v kódu, které při tvorbě AOS vznikají, na jejich řešení, na správné provedení backtestu a na vyhodnocení výsledků pomocí klíčových metrik a pokročilejších nástrojů analýzy. V další části si vysvětlíme optimalizaci strategie, riziko přetrénování a způsoby, jak se mu vyhnout, a nakonec si ukážeme i konkrétní typy strategií, na kterých lze celý proces dobře pochopit, včetně jejich otestování a přípravy pro live trading nebo případně i pro prop trading.
Co je algoritmizace obchodní strategie a co si představit pod pojmem AOS?
Ještě předtím, než si budeme v dalších kapitolách tvořit naše vlastní obchodní roboty, musíme si projít v prvních dvou kapitolách trochu teoretických pouček a pravidel, bez kterých se neobejdeme. První si tedy řekneme, co je to vůbec to AOS?
Algoritmizace obchodní strategie znamená převod obchodního přístupu do přesně definovaných, jednoznačných a opakovatelných pravidel, podle kterých lze automaticky nebo poloautomaticky vyhodnocovat situaci na trhu a provádět obchodní rozhodnutí.
Jinými slovy jde o to, aby obchodník své úvahy, které by jinak dělal subjektivně v hlavě, přepsal do konkrétní logiky typu, kdy vstoupit do obchodu, kdy z něj vystoupit, jak velkou pozici otevřít a za jakých podmínek obchod vůbec nebrat.
Pod pojmem AOS, tedy automatický obchodní systém, si pak lze představit program nebo sadu pravidel, které tuto logiku vykonávají bez nutnosti neustálého manuálního zásahu. Typickým příkladem může být jednoduchá strategie založená na klouzavých průměrech, kde systém otevře long pozici ve chvíli, kdy krátkodobý průměr překříží směrem vzhůru dlouhodobý průměr, a naopak pozici uzavře nebo otočí, když dojde k opačnému překřížení.
To, co by obchodník běžně sledoval očima na grafu a vyhodnocoval podle vlastního pocitu, je v případě algoritmizace převedeno do přesného zadání, které lze testovat, měřit a případně i plně automatizovat.
Jaký je rozdíl mezi diskrečním a algoritmickým obchodováním?
Rozdíl mezi diskrečním a algoritmickým obchodováním spočívá především v tom, kdo a jak dělá samotné obchodní rozhodnutí.
1. U diskrečního obchodování rozhoduje člověk na základě vlastního vyhodnocení trhu, zkušeností, kontextu a určité míry subjektivního úsudku, takže dva obchodníci mohou stejný graf interpretovat odlišně a vstoupit do obchodu v jiný okamžik nebo vůbec.
2. Algoritmické obchodování naopak staví na předem přesně definovaných pravidlech, která určují, kdy vstoupit, kdy vystoupit a za jakých podmínek obchod neotevřít, přičemž tato pravidla vykonává systém konzistentně bez emocí a bez improvizace.
Jednoduše řečeno, diskréční trader si může říct, že trh „vypadá silně bullish“ a vstoupí do longu na základě zkušenosti a pocitu z price action, zatímco algoritmický systém musí mít tuto situaci popsánu zcela konkrétně, například že vstoupí pouze tehdy, pokud cena uzavře nad určitým klouzavým průměrem, objem je vyšší než průměr za posledních dvacet svíček a současně nedošlo k překročení maximálního denního risku. Na základě těchto pravidel totiž obchodní robot bude obchodovat a pokud by nebyly popsány přesně, robot nebude vědět, co má dělat.
Hlavní rozdíl tedy není jen v tom, zda obchod zadává člověk nebo program, ale především v míře objektivity, opakovatelnosti a možnosti celý přístup testovat na datech (objektivně).
Proč obchodníci začínají strategie algoritmizovat?
Především proto, že chtějí svůj trading posunout od subjektivního rozhodování k systematickému a měřitelnému procesu. V praxi totiž velmi často zjistí, že ruční obchodování je náchylné k emocím, nejednotné interpretaci trhu a k tomu, že stejnou situaci jednou zobchodují a podruhé ne, i když by podle svého plánu měli postupovat stejně.
Algoritmizace tento problém výrazně omezuje, protože nutí obchodníka převést vlastní nápad do přesných pravidel, která lze zpětně otestovat, vyhodnotit a dále upravovat na základě konkrétních výsledků, ne pouze dojmů. Dalším důvodem je úspora času a schopnost sledovat více trhů nebo situací současně, což je při čistě manuálním obchodování velmi obtížné. Typickým příkladem je obchodník, který ručně vstupuje do breakoutů, ale po čase zjistí, že část obchodů vynechává, některé bere pozdě a jiné otevírá pod vlivem momentální nálady. Jakmile tuto logiku převede do AOS, získá přesně definovaný postup, který jedná konzistentně, umožní mu porovnávat výsledky v čase a mnohem lépe poznat, zda má jeho strategie skutečně výhodu, nebo zda dosavadní výsledky stály spíše na náhodě.
Velkou výhodou je též backtesting. Manuální backtesting v platformách jako je TradingView nebo FXReplay trvá hodně dlouho oproti backtestingu algoritmické strategie. Sami si můžete říct, jak dlouho vám trval backtesting 6 měsíců například na měnovém páru EUR/USD? Algoritmizovaná strategie to zvládne za ani ne 5 minut.
Hlavní výhody algoritmického přístupu a nevýhody/limity
Algoritmický přístup přináší obchodníkovi především vyšší disciplínu, konzistenci a možnost pracovat s tradingem mnohem systematičtěji než při čistě ručním obchodování. Jakmile je strategie jednou převedena do přesných pravidel, systém je dokáže vyhodnocovat stále stejným způsobem, bez emocí, bez váhání a bez toho, aby do rozhodování vstupoval strach, chamtivost nebo únava. Velkou výhodou je také možnost strategii testovat na historických datech, měřit její výkonnost pomocí konkrétních statistik a sledovat více trhů nebo instrumentů současně, což by člověk manuálně zvládal jen velmi omezeně.
Zároveň je ale potřeba počítat s tím, že AOS není zkratka k bezchybnému a automaticky ziskovému obchodování. Každý systém je jen tak kvalitní, jak kvalitní jsou pravidla, data a logika, na kterých stojí. Mezi hlavní limity patří riziko špatně navržené strategie, přetrénování na historických datech, technické chyby, změna tržního prostředí nebo situace, kdy systém fungoval v minulosti dobře, ale v budoucnu svou výhodu ztratí. Jednoduše řečeno, algoritmické obchodování umí odstranit část lidských slabin, ale samo o sobě neodstraňuje špatný nápad. Například strategie může v backtestu vypadat velmi dobře, protože je příliš přesně přizpůsobená minulým datům, v reálném trhu ale začne rychle selhávat, protože se chová jinak, než jak tomu bylo v testovaném období. I tomuto se budeme snažit vyvarovat.
Co bude potřeba, než začneme tvořit vlastního robota?
Než se pustíme do tvorby vlastního obchodního robota, je potřeba mít připravených několik základních věcí, bez kterých by celý proces postrádal pevný základ.
V první řadě musíme mít alespoň základní obchodní myšlenku, tedy jasnou představu o tom, co chceme obchodovat, na jakém trhu, v jakém časovém rámci a podle jaké logiky bude strategie otevírat a zavírat pozice. Dále budeme potřebovat vhodnou platformu, ve které lze strategie vytvářet a testovat, kvalitní historická data, na nichž ověříme, jak by se systém choval v minulosti, a také základní pochopení toho, jak fungují vstupy, výstupy, stop-loss, profit-target a řízení rizika. Důležité je i realistické očekávání, protože cílem na začátku není vytvořit dokonalý stroj na peníze, ale funkční a logicky postavený systém, který lze dále testovat a zlepšovat. Typicky tedy nezačínáme tím, že otevřeme platformu a hned píšeme robota, ale spíše tím, že si nejprve přesně sepíšeme pravidla, například že chceme obchodovat breakout po otevření americké seance na indexu Nasdaq, vstupovat pouze při zvýšeném objemu, riskovat vždy stejné procento kapitálu a nevstupovat do trhu během důležitých makroekonomických zpráv apod.
Právě z takto jasně popsaného základu pak může vzniknout robot, který dává smysl a který lze skutečně smysluplně otestovat. Toto vše se postupně naučíme.
Jaký bude praktický cíl seriálu?
Praktickým cílem tohoto seriálu bude ukázat, jak se z běžného obchodního nápadu stane konkrétní, otestovatelný a případně i plně automatizovaný obchodní systém, který může obchodník reálně používat v praxi. Nepůjde tedy jen o teoretické vysvětlení pojmů, ale především o to, aby si čtenář dokázal celý proces představit v souvislostech a postupně jej zvládl i sám. Od prvního návrhu pravidel se dostaneme přes vytvoření robota, jeho nahrání do platformy, práci s daty, backtest, vyhodnocení výsledků a ladění chyb až k tomu, aby čtenář chápal, co je potřeba pro smysluplné nasazení strategie do reálného obchodování. Jinak řečeno, cílem seriálu nebude jen vysvětlit, co AOS je, ale hlavně ukázat, jak ho krok za krokem vytvořit tak, aby měl pevnou logiku, byl měřitelný a dal se dále rozvíjet. Typickým výsledkem pro čtenáře by mělo být to, že na konci seriálu nebude mít pouze obecnou představu o algoritmickém tradingu, ale bude vědět, jak z jednoduché myšlenky, například breakout strategie nebo trendového systému, vytvořit vlastního obchodního robota a vyhodnotit, zda má vůbec smysl jej používat.
Kromě toho se po tomto seriálu i podíváme na známé obchodní strategie ve světě, a to například i od různých youtuberů/trading influencerů a ukážeme si, jaké mají reálné výsledky.
Závěr
Věříme, že tento seriál bude pro čtenáře přínosným a praktickým průvodcem do světa algoritmického obchodování. Naším cílem bude ukázat, že tvorba vlastního obchodního robota nemusí být vyhrazena jen programátorům nebo profesionálním „kvantům“, ale že při správném postupu ji může pochopit i běžný trader. Doufáme, že si z jednotlivých dílů odnesete nejen lepší porozumění celému procesu, ale také konkrétní inspiraci pro tvorbu a testování vlastních strategií.
V příští kapitole se podíváme už na více praktické téma, a to na uvažování nad vstupními podmínkami a jejich mechanizaci, tedy na to, jak přetransformovat subjektivitu vaší strategie do přesně definovaných podmínek, což bude velmi důležitá věc, která nás bude provázet celou touto sérií.
Radek Zalubil
Tým FXstreet.cz
Související články
Diskuse ke článku
| Diskuse je přístupná pouze pro registrované uživatele. |
| Přihlásit se | Nová registrace |