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알고리즘 트레이딩(또는 "알고 트레이딩")은 거래자가 미리 설정한 매개변수(거래량, 타이밍, 가격 등)에 따라 컴퓨터 프로그램을 사용하여 자동으로 거래를 실행하는 방법입니다. 이 방식은 인간보다 더 빠르게 고빈도 거래를 실행하고 시장 이벤트에 신속하게 반응할 수 있게 합니다. 알고리즘 트레이더는 데이터 분석과 자동화 시스템을 활용하여 시장 기회를 효율적이고 정확하게 활용합니다.
알고리즘 트레이딩은 본질적으로 컴퓨터 시스템을 실시간 거래 지시에 따라 작동하도록 프로그래밍하는 과정입니다. 검색 후에 여러 시장 사전 정의된 신호에 따라 알고리즘은 미리 설정된 기준을 충족하는 거래를 자동으로 실행합니다. 대량 거래에서 아주 미세한 가격 변동조차 포착함으로써, 알고리즘 트레이더들은 이 방법으로 수익을 내기를 기대합니다.
에 비해 전통적인 거래, 알고리즘 트레이더는 여러 가지 핵심적인 강점을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 감정적인 의사결정이나 반응 지연과 같은 인간의 실수는 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 수동 개입의 필요성을 제거함으로써, 알고리즘 트레이딩은 이러한 위험을 크게 줄입니다. 또한, 알고리즘 트레이딩은 전 세계 시장을 지속적으로 모니터링할 수 있어, 트레이더는 기회가 발생하는 즉시 이를 활용할 수 있습니다. 자동화된 특성 덕분에 복잡한 전략도 빠르게 실행할 수 있으며, 수동으로는 어려운 최적의 진입 및 종료 시점을 보장합니다. 그럼에도 불구하고, 이 접근 방식에는 몇 가지 도전 과제도 존재합니다. 예를 들어, 기술에 대한 의존도는 시스템 오류의 위험을 높이며, 알고리즘 전략은 때때로 시장 변동성을 증가시키기도 합니다. 이러한 위험에도 불구하고, 알고리즘 트레이딩은 여러 시장과 상품을 동시에 거래하고자 하는 사람들에게 매우 가치 있는 방식입니다.
알고리즘 트레이딩은 거래를 밀리초 단위로 완료하여 여러 자산이나 시장에서 짧은 가격 변동을 포착합니다. 인간은 이러한 기회를 알아차릴 수 없지만, 알고리즘 트레이더는 이 속도를 활용합니다, 특히 고빈도 시장에서.
감정에 의해 동기부여된 거래 선택 like fear or arrogance can backfire. Algorithms eliminate the emotional element and guarantee a more consistent approach by carefully following predetermined criteria.
알고리즘 트레이딩은 기술에 의존하기 때문에 결함, 연결 문제, 장애에 취약합니다. 2010년 플래시 크래시와 같은 사건에서 볼 수 있듯이 유사한 알고리즘이 널리 사용되면 시스템적인 위험이 커질 수 있습니다.
알고리즘은 이동 평균과 같은 기술적 지표를 사용하여 가격 추세를 모니터링합니다. 가격 예측과 달리, 트렌드 추종 전략은 과거의 가격 데이터를 기반으로 단순히 움직입니다.
이 접근 방식은 가격이 역사적인 평균으로 돌아갈 것이라는 가정을 합니다. 가격이 이 평균에서 벗어나면 알고리즘은 가격이 정상 수준으로 돌아올 것이라고 예상하여 거래를 시작합니다.
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