알고리즘 거래 시스템 위험

알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제.
알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침 집합입니다.
알고리즘 트레이딩 (자동 트레이딩, 블랙 박스 트레이딩, 또는 단순한 알 고 트레이딩)은 a 컴퓨터가 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기 위해 정의 된 명령어 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용하는 프로세스입니다. 인간 상인. 정의 된 규칙 집합은 타이밍, 가격, 수량 또는 모든 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인에 대한 이익 기회와는 별도로, 알 고향 거래는 시장을보다 유동적으로 만들고 무역 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써보다 체계적인 거래를 만듭니다. (자세한 내용은 올바른 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 선택을 확인하십시오.)
거래자가 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따랐다 고 가정 해보십시오.
50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 커지면 50주의 주식을 매수하십시오. 50 일 이동 평균이 200 일 이동 평균보다 낮아지면 주가는 주식의 주식을 매도합니다.
이 두 가지 간단한 지침을 사용하면 정의 된 조건이 충족 될 때 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터링하고 구매 및 판매 주문을하는 컴퓨터 프로그램을 작성하기 쉽습니다. 상인은 더 이상 실시간 가격 및 그래프를 감시하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다. 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 자동으로 거래를 수행합니다. 이동 평균에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오.
[입증 된 전략과 궁극적으로 알 고리즘 트레이딩 시스템으로 작업 할 수있는 포인트 전략에 대해 자세히 알아 보려면 Investopedia Academy의 Become a Day Trader 코스를 확인하십시오. ]
알고리즘 트레이딩의 이점.
Algo-trading은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
가능한 최상의 가격으로 실행되는 거래 신속하고 정확한 거래 주문 배치 (따라서 원하는 수준의 실행 가능성 높음) 중요한 가격 변동을 피하기 위해 정확하고 즉각적인 거래 시간 단축 트랜잭션 비용 절감 (아래의 구현 부족 예 참조) 여러 항목에 대한 동시 자동 점검 시장 조건 거래 배치시 수동 오류 위험 감소 사용 가능한 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 알고리즘 백 테 스트 정서적 및 심리적 요인에 기반한 인적 자원 거래자의 실수 가능성 감소.
현재의 고액 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 (high frequency trading, HFT)입니다. 이 프로그램은 미리 프로그래밍 된 지침에 따라 여러 시장 및 여러 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 대량 주문을 활용하려고 시도합니다. (고주파 거래에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 (HFT) 회사의 전략과 비밀을 참조하십시오.)
Algo-trading은 다음과 같은 다양한 거래 및 투자 활동에 사용됩니다.
주식을 대량 구매하지만 불특정 다수의 투자로 주식 가격에 영향을 미치고 싶지 않은 중장기 투자자 또는 매수 측 회사 (연기금, 뮤추얼 펀드, 보험 회사). 단기 거래자 및 매도자 측 참가자 (시장 형성 자, 투기자 및 중개인)는 자동 거래 실행의 혜택을받습니다. 또한, algo-trading은 시장에있는 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자 (추종자, 쌍 거래자, 헤지 펀드 등)는 거래 규칙을 프로그래밍하고 프로그램이 자동으로 거래되도록하는 것이 훨씬 더 효율적이라는 것을 알게됩니다.
알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
알고리즘 트레이딩 전략.
알고리즘 거래를위한 모든 전략에는 향상된 수익 또는 비용 절감 측면에서 수익성이 확인 된 기회가 필요합니다. 다음은 algo-trading에서 사용되는 일반적인 거래 전략입니다.
가장 일반적인 알고리즘 트레이딩 전략은 이동 평균, 채널 이탈, 가격 수준 이동 및 관련 기술 지표의 추세를 따릅니다. 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현하는 가장 쉽고 간단한 전략입니다. 거래는 바람직한 추세의 발생을 기반으로 시작되며, 이는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 간단합니다. 위에서 언급 한 50 일과 200 일 이동 평균의 예는 인기있는 추세 전략입니다. (추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 추세를 활용하는 간단한 전략을 참조하십시오.)
한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 매수하고 다른 시장에서 더 높은 가격으로 동시에 매각하는 것은 가격 차이를 무위험 수익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 식별하고 주문을하는 알고리즘을 구현하면 효율적인 방식으로 수익성있는 기회를 얻을 수 있습니다.
인덱스 펀드는 보유 자산을 각각의 벤치 마크 지수와 동등하게 유지하기 위해 재조정 기간을 정했습니다. 이는 인덱스 펀드 재조정 직전에 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 20-80의 베이시스 포인트 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 창출합니다. 이러한 거래는 적시 실행 및 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다.
델타 중립적 인 거래 전략과 같이 입증 된 많은 수학 모델은 포트폴리오 델타가 0으로 유지되도록 양수 및 음수 델타를 상쇄하기 위해 거래가 이루어지는 옵션과 기본 보안의 조합에 대한 거래를 허용합니다.
평균 회귀 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 가격 범위를 식별하고 정의하고이를 기반으로 알고리즘을 구현하면 자산 가격이 정의 된 범위를 벗어날 때 거래가 자동으로 배치됩니다.
볼륨 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 주식 관련 과거 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 VWAP (Volume Weighted Average Price)에 가까운 주문을 실행하여 평균 가격으로 이익을 얻는 것입니다.
시간 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 해체하고 시작 시간과 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간 슬롯을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다.
거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여율과 시장에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 "단계 전략"은 사용자 정의 시장 볼륨 비율로 주문을 보내고 주가가 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다.
구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화함으로써 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻는 것을 목표로합니다. 이 전략은 주식 가격이 호의적으로 움직일 때 목표로하는 참여율을 높이고, 주가가 반대로 움직이면 목표 참여율을 낮출 것입니다.
다른 측면에서 "사건"을 식별하려고 시도하는 몇 가지 특별한 클래스의 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 판매 측 시장에서 사용되는 이러한 "스니핑 알고리즘"은 대규모 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 식별 할 수있는 내장 인텔리전스를 갖추고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통한 탐지는 시장에서 대량 주문 기회를 파악하고 더 높은 가격으로 주문을 작성함으로써 이익을 얻을 수있게 해줍니다. 이것은 때로는 하이테크 전방 주행으로 확인됩니다. (고주파 거래 및 사기 행위에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오 : 주식을 온라인으로 구입할 경우 HFT에 관여 함)
알고리즘 거래에 대한 기술적 요구 사항.
컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 부분으로, 백 테스트가 있습니다. 문제는 식별 된 전략을 주문 거래 계정에 액세스 할 수있는 통합 된 전산 프로세스로 변환하는 것입니다. 다음이 필요합니다.
필요한 거래 전략, 고용 된 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어를 프로그래밍하기위한 컴퓨터 프로그래밍 지식 주문을하기위한 네트워크 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스 주문을 할 수있는 기회를 알고리즘이 모니터 할 시장 데이터 피드에 액세스 능력 및 인프라 실제 시장에 출시되기 전에 빌드 된 시스템을 백 테스팅하기 알고리즘에서 구현 된 규칙의 복잡성에 따라 백 테스트를위한 사용 가능한 과거 데이터.
다음은 포괄적 인 예입니다 : Royal Dutch Shell (RDS)은 암스테르담 증권 거래소 (AEX)와 런던 증권 거래소 (LSE)에 상장되어 있습니다. 차익 거래 기회를 식별하는 알고리즘을 구축해 보겠습니다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다.
AEX는 유로화로 거래되며, LSE는 스털링 파운드로 거래됩니다. AEX는 1 시간의 시간차로 인해 LSE보다 1 시간 빠르며, 다음 두 시간 동안 동시에 거래가 이루어지며 AEX가 마감되면서 지난 1 시간 동안 LSE에서만 거래됩니다 .
이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 서로 다른 통화로 차익 거래를 할 수 있는지 알아볼 수 있습니까?
현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램 LSE 및 AEX의 가격 피드 GBP-EUR 환율에 대한 외환 환율 피드 주문을 올바른 교환으로 전달할 수있는 주문 배치 기능 과거 가격 피드에 대한 백 테스트 기능.
컴퓨터 프로그램은 다음을 수행해야합니다.
두 거래소의 RDS 주식의 수신 가격 피드를 읽습니다. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 변환합니다. 수익성있는 기회로 이어지는 충분히 큰 가격 불일치 (중개 비용을 할인)가 존재하는 경우, 낮은 가격의 거래소에서 주문하고 높은 가격의 거래소에서 주문을 판매합니다. 원하는대로 주문을 실행하면 차익 거래 이익이 발생합니다.
간단하고 쉬운! 그러나 알고리즘 트레이딩의 실행은 유지 관리 및 실행이 간단하지 않습니다. 알 고가 생성 한 거래를 배치 할 수 있다면 다른 마켓 참여자도 마찬가지입니다. 따라서 가격은 밀리 초 및 심지어 마이크로 초 단위로 변동합니다. 위의 예에서 구매 주문 거래가 실행되면 어떻게되지만 주문이 시장에 출시 될 때까지 판매 가격이 변경되지 않습니다. 당신은 개방적인 자세로 앉아 결국 귀하의 차용액 전략을 쓸모 없게 만들 것입니다.
시스템 장애 위험, 네트워크 연결 오류, 거래 주문과 실행 간의 시간 지연, 그리고 무엇보다 불완전한 알고리즘과 같은 추가 위험과 과제가 있습니다. 알고리즘이 복잡할수록 더 엄격한 백 테스팅이 필요합니다.
결론.
알고리즘의 성능을 정량적으로 분석하는 것은 중요한 역할을하므로 비판적으로 검사해야합니다. 돈을 쉽게 벌기위한 개념을 가진 컴퓨터의 도움을 받아 자동화하는 것은 흥미로운 일입니다. 그러나 시스템을 철저히 테스트하고 필요한 한계를 설정해야합니다. 분석적 거래자는 올바른 전략을 확실하게 구현하는 데 자신감을 갖기 위해 스스로 프로그래밍 및 시스템을 학습하는 것을 고려해야합니다. 신중한 사용과 철저한 거래로 수익성 높은 기회를 창출 할 수 있습니다. (자세한 내용은 자신의 Algo 거래 로봇을 코딩하는 방법을 참조하십시오.)

이동 평균 지표 forex.
알고리즘은 작업 또는 프로세스를 수행하기 위해 명확하게 정의 된 지침 세트를 거래합니다. 알고리즘 트레이딩 자동화 거래, 블랙 박스 트레이딩 또는 단순히 알 고 트레이딩은 인간 상인에게는 불가능한 속도와 빈도로 이익을 창출하기 위해 거래를하기 위해 정의 된 명령 세트를 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터를 사용할 위험이 있습니다 . 정의 된 규칙 집합은 타이밍, 가격, 수량 또는 모든 수학적 모델을 기반으로합니다. 상인에 대한 이익 기회와는 별도로, 알 고향 거래는 시장을보다 유동적으로 만들고 무역 활동에 대한 정서적 인적 영향을 배제함으로써보다 체계적인 거래를 만듭니다. 자세한 내용은 올바른 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 선택을 확인하십시오. 이 두 가지 간단한 지침 세트를 사용하면 정의 된 조건이 충족 될 때 주가 및 이동 평균 지표를 자동으로 모니터링하고 구매 및 판매 주문을하는 컴퓨터 프로그램을 작성하기 쉽습니다. 상인은 더 이상 실시간 가격 및 그래프에 대한 위험을 감수해야하거나 수동으로 주문할 필요가 없습니다. 알고리즘 거래 시스템은 거래 기회를 정확하게 식별함으로써 시스템을 자동으로 체계화합니다. 평균 이동에 대한 자세한 내용은 단순 이동 평균을 참조하십시오. 현재의 고액 거래의 가장 큰 부분은 고주파 거래 HFT입니다. 사전 프로그래밍 된 지침에 따라 여러 시스템 및 다중 결정 매개 변수 전반에 걸쳐 매우 빠른 속도로 많은 수주를 배치하려고합니다. 고주파 거래에 대한 알고리즘에 대한 자세한 내용은 고주파 거래 HFT 회사의 전략과 비밀을 참조하십시오. 알고리즘 거래는 인간 상인의 직감이나 본능에 기반한 방법보다 적극적인 거래에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다. 알고리즘 거래를위한 전략은 이익 향상이나 비용 절감 측면에서 수익성이있는 확인 된 기회를 필요로합니다. 다음은 algo-trading에서 사용되는 일반적인 거래 전략입니다. 가장 일반적인 알고리즘 트레이딩 전략은 이동 평균 채널 브레이크 포인트 스프레드 수준의 움직임 및 관련 기술 지표를 따릅니다. 이러한 전략은 예측이나 가격 예측을하지 않기 때문에 알고리즘 거래를 통해 구현할 수있는 알고리즘 및 간단한 전략입니다. 거래는 예측 분석의 복잡성에 빠지지 않고 알고리즘을 통해 구현하기 쉽고 바람직한 추세의 알고리즘 발생을 기반으로 시작됩니다. 위에서 언급 한 50 일 이동 평균의 예는 인기있는 추세 알고리즘 전략입니다. 추세 거래 전략에 대한 자세한 내용은 간단한 전략 위험 추세를 참조하십시오. 한 시장에서 더 낮은 가격에 이중 상장 주식을 매수하고 다른 시장에서 더 높은 가격으로 동시에 매각하는 것은 가격 차이를 무위험 수익 또는 차익 거래로 제공합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 이러한 가격 차이를 파악하고 효율적인 방식으로 수익성 높은 기회를 거래하는 알고리즘을 구현합니다. 인덱스 펀드는 보유 자산을 각각의 벤치 마크 지수와 동등하게 유지하기 위해 재조정 기간을 정했습니다. 이는 인덱스 펀드 재조정 직전에 인덱스 펀드의 주식 수에 따라 베이 즈 포인트 이익을 제공하는 예상 거래를 활용하는 알고리즘 트레이더에게 수익성있는 기회를 창출합니다. 이러한 위험은 적시 실행 및 최적의 가격을 위해 알고리즘 거래 시스템을 통해 시작됩니다. 델타 중립적 인 거래 전략과 같은 많은 입증 된 수학적 모델은 포트폴리오 델타가 0으로 유지되도록 양수 및 음수 델타를 상쇄하기 위해 거래가 이루어지는 곳에서 옵션과 기본 보안의 결합을 허용합니다. 평균 회귀 전략은 자산의 고가와 저가가 주기적으로 평균값으로 되돌아가는 일시적인 현상이라는 생각에 기반합니다. 알고리즘을 기반으로하는 거래를 구현하는 가격 범위를 식별하고 정의하는 위험은 정의 된 범위 밖에서 거래가 중단 될 때 자산 가격이 자동으로 계산되도록합니다. 위험 가중 평균 가격 전략은 대량의 주문을 분해하고 주식 관련 과거의 볼륨 프로파일을 사용하여 동적으로 결정된 더 작은 주문 알고리즘을 출시합니다. 목표는 대량 가중 평균 가격 VWAP에 가까운 주문을 실행하여 평균 가격으로 이익을 얻는 것입니다. 시간 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 해체하고 시작 시간과 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간 슬롯을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 목표는 시작 및 종료 시간 사이의 평균 가격에 가까운 주문을 실행하여 시장 영향을 최소화하는 것입니다. 거래 주문이 완전히 채워질 때까지이 알고리즘은 정의 된 참여 비율과 거래에서 거래되는 거래량에 따라 부분 주문을 계속 전송합니다. 관련 "단계 전략"은 시스템 볼륨의 사용자 정의 비율로 주문을 보내고 주가가 사용자 정의 수준에 도달하면이 참여율을 높이거나 낮 춥니 다. 구현 부족 전략은 실시간 시장을 거래함으로써 주문의 실행 비용을 최소화함으로써 주문 비용을 절감하고 지연된 실행의 기회 비용으로부터 이익을 얻는 것을 목표로합니다. 이 전략은 주가가 호의적으로 움직일 때 목표로하는 참여율을 알고리즘화 할 것이고, 주가가 반대로 움직일 때 감소시킬 것이다. 예를 들어 판매 측 시장에서 사용하는 거래 "스니핑 알고리즘"은 대규모 주문의 구매 측면에서 알고리즘의 존재를 식별 할 수있는 내장 인텔리전스를 보유하고 있습니다. 이러한 알고리즘을 통한 탐지는 시장에서 큰 알고리즘 기회를 확인하고 더 높은 가격으로 주문을 충당함으로써 이익을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 이것은 때로는 하이테크 전방 주행으로 확인됩니다. 고주파 거래 및 사기 행위에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 온라인으로 주식을 구매하면 HFT에 연루된 것입니다. 컴퓨터 프로그램을 사용하여 거래를 구현하는 일은 마지막 부분으로, 백 테스팅과 함께합니다. 문제는 식별 된 전략을 주문 거래 위험 계정에 액세스 할 수있는 통합 된 전산 프로세스로 변환하는 것입니다. 다음이 필요합니다. 다음은 포괄적 인 예입니다 : Royal Dutch Shell RDS는 암스테르담 증권 거래소 AEX 및 런던 증권 거래소 LSE에 대한 위험입니다. 흥미로운 관찰은 거의 없습니다. 이 두 시장에 상장 된 Royal Dutch Shell 주식에 대해 서로 다른 통화로 차익 거래를 할 수 있는지 알아볼 수 있습니까? 그러나 알고리즘 트레이딩의 실행은 유지 관리 및 실행이 간단하지 않습니다. 알 고가 생성 한 거래를 배치 할 수 있다면 다른 마켓 참여자도 마찬가지입니다. 따라서 가격은 밀리 초 및 심지어 마이크로 초 단위로 변동합니다. 당신은 당신의 차익 거래 전략을 무의미하게 만드는 열린 자세로 앉아있게 될 것입니다. 추가적인 위험과 과제가 있습니다 : 알고리즘이 복잡할수록 더 엄격한 백 테스팅이 필요합니다. 그러나 하나는 시스템을 철저히 체계화하고 필요한 제한을 설정해야합니다. 분석적 거래자는 올바른 전략을 확실하게 구현하는 데 자신감을 갖기 위해 스스로 프로그래밍 및 시스템을 학습하는 것을 고려해야합니다. 신중한 사용과 철저한 거래로 수익성 높은 기회를 창출 할 수 있습니다. 자세한 내용은 자신의 Algo 거래 로봇을 코딩하는 방법을 참조하십시오. 시스템 용어 사전. 모든 생산 요소와 비용이 가변적 인 기간. 최신 비디오 PeerStreet는 새로운 Bitcoin 구매 방법을 제안합니다. 이 실수로 귀사는 비용이 많이 들었을 것입니다. 재고 기초 경제 기본 정보 옵션 기본 시험 준비 시리즈 7 전산 CFA 레벨 1 시리즈 65 시험. 투자 전략, 업계 동향 및 고문 교육과 관련된 재정 고문을위한 정교한 컨텐츠. 알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제 트레이딩 Shobhit Seth 업데이트 됨 5 월 2 일, 시스템 2 : 트레이더가 다음과 같은 간단한 거래 기준을 따르는 것으로 가정하십시오. 일 이동 평균이 하루 이상으로 움직일 때 주식 50 주 구매 그것의 일 이동 평균은 거래 일 이동 평균의 밑에 간다이 2 개의 간단한 지시의이 세트를 사용하여, 자동적으로 주식 가격 및 이동 평균 지시자를 감시하고 정의 조건이 일 때 구매 및 판매 주문을 두는 컴퓨터 프로그램을 쓰는 것은 쉽다 만났다. 알고리즘 트레이딩의 이점 알 고 트레이딩은 다음과 같은 이점을 제공합니다. 가능한 최상의 가격으로 실행되는 거래 신속하고 정확한 거래 주문 배치로 인해 원하는 수준의 실행 가능성 높음 정확한 가격 변경을 방지하기 위해 정확하고 신속한 거래 시간 결정 거래 비용 절감 구현 부족한 사례 여러 시장 상황에 대한 동시 자동 점검 거래 배치시 수동 오류 위험 감소 사용 가능한 과거 및 실시간 데이터를 바탕으로 알고리즘 백 테트 정서적 및 심리적 요인에 기반한 인적 자원에 의한 실수 가능성 감소 오늘날의 가장 큰 부분 algo-trading은 고주파 거래입니다. HFT는 사전 프로그래밍 된 지침을 기반으로 여러 시장 및 여러 의사 결정 매개 변수에 걸쳐 매우 빠른 속도로 많은 수주를 배치하려고 시도합니다. Algo-trading은 중장기 투자자 또는 매수 측 회사 연금 펀드, 뮤추얼 펀드, 체계적인 주식을 대량 구매하지만 개별 주식 가격에 영향을 미치기를 원하지 않는 보험 회사 등 다양한 형태의 거래 및 투자 활동에 사용됩니다 , 대규모 투자. 단기 매매자 및 매도자 참여자 시장 매매자 및 중개인은 자동 거래 실행의 혜택을받습니다. 또한, algo-trading은 시장에있는 판매자에게 충분한 유동성을 창출하는 데 도움을줍니다. 체계적인 거래자들은 리스크 회담을 통해 자금을 조달합니다. 알고리즘 트레이딩 전략 알고리즘 트레이딩을위한 모든 전략에는 향상된 수익 또는 비용 절감 측면에서 수익성이 확인 된 기회가 필요합니다. 수학적 모델 기반 전략 : 거래 범위 평균 회귀 : 볼륨 가중 평균 가격 VWAP : 시간 가중 평균 가격 TWAP : 볼륨 POV의 비율 : 일반적인 거래 알고리즘을 넘어서 : 알고리즘 트레이딩을위한 기술적 요구 사항 컴퓨터 프로그램을 사용하여 알고리즘을 구현하는 것이 마지막 부분으로, 백 테스트가 있습니다. 필요한 거래 전략, 고용 된 프로그래머 또는 미리 만들어진 거래 소프트웨어를 프로그래밍하기위한 컴퓨터 프로그래밍 지식 주문을하기위한 네트워크 연결 및 거래 플랫폼에 대한 액세스 알고리즘에 의해 배치 될 기회에 대해 모니터 될 시장 데이터 피드에 대한 액세스 주문 실제 시장에 출시되기 전에 빌드 된 시스템을 백 테스트하는 기능 및 인프라 알고리즘에서 구현 된 규칙의 복잡성에 따라 백 테스팅을위한 사용 가능한 과거 데이터 다음은 포괄적 인 예를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. AEX는 유로화로 거래합니다 LSE는 스털링 파운드로 거래되는 반면 1 시간 차이로 인해 AEX는 LSE보다 한 시간 앞당겨 열리고 두 거래소는 다음 몇 가지 알고리즘을 동시에 거래 한 다음 AEX 마감으로 지난 한 시간 동안 LSE에서만 거래합니다. Royal Dutch Shell 주식에 대한 차익 거래 가능성은이 두 시스템에 두 가지 차이가 ​​있습니다 임대 통화? 현재 시장 가격을 읽을 수있는 컴퓨터 프로그램 LSE와 AEX 모두의 가격 피드 GBP-EUR 환율에 대한 외환 환율 피드 주문을 올바른 교환으로 전달할 수있는 주문 기능 과거 가격 피드에 대한 백 테스트 기능 컴퓨터 프로그램은 다음을 수행하십시오. 두 거래소에서 RDS 주식의 수신 가격 피드를 읽으십시오. 사용 가능한 환율을 사용하여 한 통화의 가격을 다른 통화로 전환하십시오. 수익성있는 기회로 이어지는 중개 비용을 할인하여 충분히 큰 가격 불일치가 있다면, 체계적으로 낮은 가격의 거래소를 주문하고 고가의 거래소에서 주문을 판매합니다. 주문이 알고리즘에 맞는 것이라면 차익 거래 이익은 쉽고 간단합니다! 지난 수년간 외환 시장에서의 알고리즘 거래의 성장의 상당 부분은 특정 프로세스를 자동화하고 외환 거래를 수행하는 데 필요한 시간을 줄이기위한 알고리즘 때문이었습니다. 알고리즘 양적 거래자 및 알고리즘을 사용하는 거래자가 알고리즘 알고리즘을 작성합니다. 자동 헤징, 통계 분석, 알고리즘 실행, 직접 시장 접근 및 고주파 거래와 같은 알고리즘 트레이딩 전략은 가격 불일치를 노출시킬 수 있으며, 기술에 정통한 세계 위험 알고리즘 거래에 진입하겠습니까? 여기에 올바른 소프트웨어를 선택하는 몇 가지 팁이 있습니다. 알고리즘 HFT에는 여러 가지 위험이 있으며 시장 변동성을 강화하려는 성향으로 인해 시스템 위험도를 증폭시킬 수 있습니다. 고주파 거래의 작동 방식과 플레이어가 누구인지에 대해 깊이있게 살펴보십시오. 데이터의 광대 한 확산과 기술적 복잡성의 증가는 알고리즘 운영 및 경쟁 방식을 지속적으로 변화시키고 있습니다. 일부 투자자들은 알고리즘 및 ETF에 대한 이러한 수입 충격을 비난합니다. 유전 알고리즘은 복잡한 문제를 체계적으로 자연의 힘으로 풀 수있는 독특한 방법입니다. 고주파 거래는 대형 투자 은행, 헤지 펀드 및 시스템 투자자가 사용하는 자동화 된 거래 플랫폼입니다. 시장 주문은 현재 주가로 거래를 실행하고 주가는 거래를 실행합니다. 증권 거래가를 수행하는 방법에 대한 간략한 개요를 읽으십시오. , 주식 매매 방법 및 거래 주문의 종류 거래 상인이 상대 강도 지수 RSI를 알고리즘에 구축하는 방법에 대해 알아보십시오. 자동화 된 거래의 방법 탐색 차익 거래의 의미를 이해하고 거래자가 차익 거래 기회를 감지하기 위해 소프트웨어 프로그램을 사용하는 방법에 대해 알아보십시오. 장기적으로 기업은 법원이 이전에 서로 책임을지지 않는 두 당사자간에 만들어진 모든 법적 계약을 조정할 수 있습니다. 상승하는 임금과 상승하는 물가 또는 인플레이션 간의 인과 관계를 설명하는 거시 경제 이론. 기업 알고리즘 또는 투자 포트폴리오에서 재무 위험 수준을 측정하고 수치화하기 위해 사용되는 통계 기법은 회사 또는 사업 부문의 순이익 대비 수익의 비율로, 일반적으로 백분율로 표시됩니다. 계정의 공정 가치 측정 자산 및 부채와 같이 시간이 지남에 따라 변할 수 있습니다. Mark to market aims 아니요, 돈을 벌지 않는 것이 좋습니다. 컨텐츠 라이브러리 기사 용어 비디오 가이드 슬라이드 쇼 FAQs 계산기 Chart Advisor 주식 분석 Stock Simulator FXtrader 시험 Prep Quizzer Net Worth Calculator. Investopedia와의 협력 회사 소개 광고 회사 소개 문의처 채용. 무료 뉴스 레터 뉴스 레터를 받으십시오. All Rights Reserved 이용 약관 개인 ​​정보 보호 정책.
2 가지 생각 & 알고리즘 거래 딜레마 리스크 & rdquo;
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알고리즘 거래 위험 요소
TREC는 대규모의 부를 체계적으로 창출하도록 설계되었으며 중요한 리스크 자본, 우수한 거래 기술 및 현명함을 필요로합니다. 예상 사용자는 독점 주택, 펀드 매니저, CTA, 전문 상인, 대규모 투자자 또는 기관입니다.
TREC 모델은 위험 관리 및 포트폴리오 관리를 기반으로 절대 위험을 조정할 수 있지만 "WHAT?"및 "WHEN?"이라는 질문에 대답함으로써 성과를 극대화합니다. 규칙과 스타일.
TREC은 서로간에 매우 작은 상관 관계가있는 중첩 된 단기 및 중간 빈도 모델 인스턴스의 포트폴리오입니다.
하나의 모델 인스턴스는 모든 TREC 인스턴스 패밀리에서 동일한 수의 규칙을 사용하지만 고유 한 입력 값 집합을 사용하는 전략 자체입니다.
강한 배경.
진화 된 방법론 기술적으로 진보 된 도구 신뢰할 수있는 시장 데이터 체계적 또는 정량적 접근 방식 탁월한 실적을 가진 팀 뛰어난 성과를 거둔 라이브 트레이드 추종 시스템.
견고하고 확장 가능한 트레이딩 모델.
하나의 알고리즘 모델은 14 개의 장비를 거래합니다. 하나의 알고리즘 모델은 27 개의 시간 프레임을 처리합니다.
잠재적 인 TREC MODEL 구매자 :
독점 거래 그룹 CTA 헤지 펀드 기관 전문 상인.
우리가하는 모든 일은 시장 참여자 행동에 도전하는 것을 믿습니다.
우리는 독점적 인 시스템을 개발하고 혼잡 한 거래에서 벗어나 탐색함으로써 다르게 생각합니다.
알고리즘 모델을 가능한 간단하게 만들었지 만 단순하지는 않습니다.
알고리즘 모델 개발 프로세스를 지속적으로 발전시킴으로써.
위험 관리에 대한 우리의 강조점에 결코 의문을 제기하지 마십시오.
우리의 믿음과 일상적인 업무에 중점을두고 우리는 견고하고 오래 지속되는 다층 알고리즘 모델 인 TREC을 개발했습니다.
TREC 모델은 위기 알파를 전달합니다.
주식 지수, 상품, 통화 또는 금리 선물 거래 여부와 상관없이 TREC 모델은 적응력이 뛰어나고 유동적이며 체계적이며 긴 주식 편향성이 없으므로 거의 모든 투자자가 주식 위기 상황에 빠지기 쉬운 함정에 취약합니다.
시장 위기가 시작된 후, TREC는 투자자에게 위기 알파를 전달하는 데 필요한 다양한 자산 클래스의 지속적인 추세를 활용하기 위해 채택 할 수있는 몇 가지 전략 중 하나입니다.
자산 클래스 별 실적.
흥미 롭 군.
유용한 링크.
저작권 및 사본; 2011 eminiWorld. 판권 소유.

알고리즘 고주파 거래의 네 가지 큰 위험.
알고리즘 거래 (또는 "알 고"거래) 란 주식 또는 기타 금융 자산의 큰 블록을 거래하는 컴퓨터 알고리즘 (기본적으로 컴퓨터가 주어진 작업을 수행하도록하는 일련의 규칙 또는 지침)의 사용을 말하며, 그러한 시장 영향을 최소화합니다. 거래. 알고리즘 트레이딩은 정의 된 기준에 따라 거래를 배치하고 이러한 거래를 작은 로트로 조각 화하여 주식 또는 자산의 가격이 크게 영향을받지 않도록합니다.
알고리즘 거래의 이점은 명백합니다. 인간 요소를 최소화하고 거래를 수행하는 데 필요한 것보다 훨씬 효율적으로 여러 시장과 자산을 거래하는 데 사용할 수 있기 때문에 거래의 "최상의 실행"을 보장합니다. (더 많은 것을 읽으려면 : 알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제).
알고리즘 고주파 거래 란 무엇입니까?
고주파 거래 (HFT)는 알고리즘 거래를 전혀 다른 수준으로 끌어들입니다. 스테로이드 거래를 알 고 거래로 생각하십시오. 용어에서 알 수 있듯이 고주파 거래는 엄청나게 빠른 속도로 수천 개의 주문을 처리하는 것과 관련이 있습니다. 목표는 서로 다른 시장에서 동일한 주식 또는 자산에 대한 가격 불일치를 이용하여 각 거래에 대해 작은 이익을 창출하는 것입니다. HFT는 전통적 장기 바이어 홀드 투자와 정반대입니다. 왜냐하면 HFT의 빵가루 반죽 거래 인 시장 매매 활동은 일반적으로 가격 차이 또는 불일치가 사라지기 전에 아주 작은 시간 내에 발생하기 때문입니다.
알고리즘 트레이딩 및 HFT는 여러 요인의 수렴으로 인해 금융 시장의 중요한 부분이되었습니다. 여기에는 현재 시장에서 기술의 역할이 증가하고 금융 상품 및 제품의 복잡성이 증가하며 무역 실행 효율성 및 거래 비용 절감에 대한 끊임없는 노력이 포함됩니다. 알고리즘 거래 및 HFT가 시장 유동성 및 자산 가격 일관성을 개선 했음에도 불구하고 이들의 사용이 증가함에 따라 아래 논의 된 바와 같이 무시할 수없는 특정 위험이 발생했습니다.
가장 큰 위험 : 전신 위험의 증폭.
알고리즘 HFT의 가장 큰 위험 중 하나는 금융 시스템에 제기되는 위험입니다. 국제 증권위원회 (IOSCO) 기술위원회의 2011 년 7 월 보고서는 미국과 같은 금융 시장 간의 강력한 상호 연계로 인해 한 시장에서 다른 시장으로 신속하게 충격을 전달할 수 있다고 지적했다 시스템 리스크를 증폭시킨다. 이 보고서는 2010 년 5 월의 플래시 크래시가이 위험의 대표적인 예라고 지적했습니다.
플래시 크래시는 2010 년 5 월 6 일 오후에 몇 분 안에 주요 미국 주식 지수에서 5 % -6 %의 폭락과 반등을 나타냅니다. 다우 존스는 하루 동안 거의 1,000 포인트를 내 렸습니다. 시간은 기록상 가장 큰 포인트였습니다. IOSCO 보고서에 따르면, 많은 주식과 거래소 펀드 (ETF)는 그날 대부분의 손실을 회복하기 전에 5 %와 15 % 사이의 텀블링을 보였다. 300 개의 유가 증권에 2 만건이 넘는 거래가 단 몇 분만에 가치로부터 60 % 나 떨어진 가격으로 행해졌는데, 일부 거래는 페니 또는 최고 10 만 달러의 낮은 가격으로 불합리한 가격으로 처형되었습니다. 이 비정상적으로 엉뚱한 거래 행동은 투자자들을 덜걱 덜걱 소리 냈습니다. 특히 시장이 60 년이 넘는 기간 동안 가장 큰 폭락에서 반등 한 지 1 년이 조금 넘게 걸렸기 때문입니다.
"스푸핑 (Spoofing)"이 플래시 크래시에 기여 했습니까?
이 기괴한 행동을 일으킨 원인은 무엇입니까? 2010 년 9 월에 발표 된 공동 보고서에서 SEC와 상품 선물 거래위원회는 캔자스에 본사를 둔 뮤추얼 펀드 회사에서 41 억 달러짜리 단일 프로그램 거래에 대한 책임을 고정 시켰습니다. 그러나 2015 년 4 월 미국 당국은 런던에 본사를 둔 데이 트레이더 인 Navinder Singh Sarao에게 충돌 사고에 기여한 시장 조작을 청구했습니다. 그 혐의로 Sarao가 체포되어 미국으로 송환 될 수있었습니다.
Sarao는 "스푸핑 (spoofing)"이라는 전략을 사용했다고합니다. 이 전략은 플래시 크래시 당일에 Sarao가 E-mini S & amp; P 500 계약을 사용하여 자산이나 파생 상품에 많은 양의 가짜 주문을 넣는 행위를 포함합니다. . 이러한 대규모 가짜 주문이 주문서에 나타나면 다른 거래자에게 실제보다 많은 구매 또는 판매 이익이 있다는 인상을 주며 이는 자신의 거래 결정에 영향을 미칠 수 있습니다.
예를 들어, spoofer는 현재 가격에서 약간 떨어진 가격으로 주식 ABC의 많은 주식을 판매 할 것을 제안 할 수 있습니다. 다른 판매자가 행동에 뛰어 들었을 때 가격이 내려 갔을 때, spoofer는 ABC의 판매 주문을 신속하게 취소하고 대신 주식을 구입합니다. 그런 다음 spoofer는 ABC의 가격을 높이기 위해 많은 주문을합니다. 그리고 이것이 발생하면, spoofer는 ABC의 소유물을 판매하고, 깔끔한 이익을 챙기며, 가짜 구매 주문을 취소합니다. 린스하고 반복하십시오.
많은 시장 전문가들은 언젠가 상인이 몇 분 안에 미국 주식에 대한 1 조 달러 상당의 시장 가치를 없애 버리는 사고를 혼자서 일으킬 수 있다는 주장에 회의적이었다. 그러나 Sarao의 행동이 실제로 Flash Crash를 유발했는지는 다른 날의 주제입니다. 한편, 알고리즘 HFT가 체계적인 위험을 확대시키는 데는 몇 가지 타당한 이유가 있습니다.
알고리즘 HFT가 왜 시스템 위험을 증폭 시키는가?
알고리즘 HFT는 여러 가지 이유로 시스템 리스크를 증폭시킵니다.
휘발성 강화 : 첫째, 현대 시장에서 알고리즘 HFT 활동의 상당 부분이 존재하기 때문에 경쟁을 능가하려고 시도하는 것은 대부분의 알고리즘의 내장형 특성입니다. 알고리즘은 시장 조건에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 결과적으로 혼란스러운 시장에서 알고리즘은 입찰 입장 스프레드 (거래 포지션을 강요당하는 것을 피하기 위해)를 크게 넓히거나 일시적으로 거래를 중단하여 유동성을 감소시키고 변동성을 악화시킬 수 있습니다. 파급 효과 : 세계 경제에서 시장과 자산 클래스 간의 통합 정도가 높아지면서 주요 시장 또는 자산 클래스의 붕괴는 종종 연쇄 반응을 통해 다른 시장과 자산 클래스에 파문을 일으 킵니다. 예를 들어, 미국의 주택 시장 추락은 미국의 서브 프라임 상당 지분이 미국 은행뿐만 아니라 유럽 및 기타 금융 기관에서도 보유되어 글로벌 경기 침체 및 부채 위기를 초래했습니다. 이러한 파급 효과의 또 다른 예는 2015 년 8 월부터 2016 년 1 월까지 글로벌 주식에 대한 원유 가격의 하락뿐 아니라 중국의 주식 시장 추락의 불리한 영향입니다. 불확실성 : 알고리즘 HFT는 과장된 시장 변동성에 대한 주목할만한 기여자입니다. 가까운 장래에 투자자 불확실성을 자극하고 장기적으로 소비자 신뢰에 영향을 미칠 수 있습니다. 시장이 갑자기 무너지면 투자자들은 그러한 극적인 움직임의 이유에 대해 궁금해합니다. 그시기에 종종 존재하는 뉴스 공백 기간 동안 대형 트레이더 (HFT 기업 포함)는 리스크를 축소하기 위해 거래 포지션을 줄이고 시장에 더 많은 압박을 가하게됩니다. 시장이 더 낮아짐에 따라, 더 많은 정지 손실이 활성화되고, 이 부정적인 피드백 루프는 하향 나선을 만듭니다. 이러한 활동으로 베어 시장이 발달하게되면 주식 시장 부의 침식과 주요 시장 붕괴로 인한 경기 침체로 소비자의 신뢰가 흔들립니다.
알고리즘 HFT의 기타 위험.
잘못된 알고리즘 : 대부분의 알고리즘 적 HFT 거래가 이루어지는 눈부신 속도는 잘못되거나 잘못된 알고리즘이 매우 짧은 기간에 수백만 개의 손실을 초래할 수 있음을 의미합니다. 잘못된 알고리즘으로 인해 발생할 수있는 악명 높은 사례는 2012 년 8 월 1 일 45 분 동안 4 억 4 천만 달러의 손실을 기록한 Knight Capital의 사례입니다. Knight의 새로운 거래 알고리즘으로 약 수백만 건의 결함 거래가 발생했습니다. 150의 주식을 팔고 더 높은 "물가"가격으로 구매하고 더 낮은 "입찰가"가격으로 즉시 팔 수 있습니다. (시장 주의자는 투자가의 주식을 매수 가격으로 매입하고 매매 가격으로 매도하고 매매 이익을 얻음을 참고하십시오. 자세한 내용은 Bid-Ask 스프레드의 기본을 참조하십시오. 불행히도 알고리즘 HFT의 과도한 효율성 (이 가격 격차에 대한 시장을 끊임없이 모니터링하는 알고리즘)은 라이벌 거래자들이 기사의 딜레마를 활용하고 Knight 직원이 미친 듯이 문제의 원인을 격리하려고 시도하는 것을 의미했습니다. 그들이 할 때까지, 기사는 Getco LLC 에의 한 그것의 궁극적 인 취득으로 이끌어 낸 파산에 가깝게 밀렸다. 거대한 투자자 손실 : 알고리즘의 HFT에 의해 악화 된 변동성은 투자자에게 큰 손실을 안겨줄 수 있습니다. 많은 투자자들은 일상적으로 현재 거래 가격에서 5 % 떨어진 수준에서 주식 보유에 대한 손절매 주문을합니다. 명백한 이유없이 시장이 격차를 좁히면 (또는 아주 좋은 이유로), 이러한 중지 손실이 촉발 될 것입니다. 상해에 대한 모욕을 가하기 위해 주식이 순식간에 반등된다면 투자자들은 불필요하게 거래 손실을 겪게되고 주식을 잃게됩니다. 플래시 크래시 (Flash Crash) 나 나이트 실패 (Knight Fiasco)와 같은 시장 변동성이 비정상적으로 발생하는 동안 일부 거래가 취소되거나 취소되었지만 대부분의 거래는 그렇지 않았습니다. 예를 들어, 플래시 크래시에서 거래 된 거의 20 억 개의 주식 중 대부분은 오후 2시 40 분 (플래시 크래시가 2010 년 5 월 6 일에 시작된 시점)의 10 % 이내의 가격이었습니다. 2시 40 분의 가격에서 60 % 이상 떨어진 가격으로 처형 된 총 550 만 주를 포함하는 약 20,000 건의 거래가 취소되었습니다. 따라서 플래시 크래시 중 자신의 직책에 5 %의 정지 손실을 기록한 50,000,000 달러의 미국 우량주 포트폴리오를 보유한 투자자는 2 만 5 천 달러 밖에 팔리지 않을 것입니다. 2012 년 8 월 1 일 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)는 나이트 알고리즘이 그날의 개시 가격보다 30 % 높거나 낮은 가격으로 처형 되었기 때문에 암스트롱을 실행했을 때 발생한 6 가지 주식 거래를 취소했습니다. 뉴욕 증권 거래소 (NYSE)의 "명백하게 잘못된 실행"규칙은 그러한 거래를 검토하기위한 수치 지침을 명시합니다. (참조 : 프로그램 거래의 위험성). 시장 무결성에 대한 신뢰의 상실 : 투자자들은 완전성에 대한 완전한 믿음과 확신을 가지고 있기 때문에 금융 시장에서 거래합니다. 그러나 플래시 크래시와 같은 비정상적인 시장 변동성이 반복적으로 발생하면 이러한 신뢰가 흔들리고 일부 보수 투자자가 시장을 완전히 포기하게 될 수 있습니다. 2012 년 5 월 페이스 북의 IPO는 수많은 기술적 인 문제와 확인 지연을 초래했으며, 2013 년 8 월 22 일 나스닥은 소프트웨어 문제로 인해 3 시간 동안 거래를 중단했습니다. 2014 년 4 월 IntercontinentalExchange Group의 두 가지 미국 옵션 거래소에서 컴퓨터 고장으로 2 만 건이 넘는 잘못된 거래가 취소되어야했습니다. 플래시 크래시와 같은 또 다른 큰 타격은 시장의 완전성에 대한 투자자들의 신뢰를 크게 흔들 수 있습니다.
HFT 위험을 방지하기위한 조치.
플래시 크래시 및 나이트 트레이딩 "Knightmare"가 알고리즘 HFT의 위험을 강조하면서, 교환 및 규제 기관은 보호 조치를 시행하고 있습니다. 2014 년에 나스닥 OMX 그룹은 사전 설정된 위험 노출 수준이 위반되면 거래를 차단할 회원사를위한 "킬 스위치 (kill switch)"를 도입했습니다. 많은 HFT 회사가 특정 상황에서 모든 거래 활동을 중지시킬 수있는 "kill"스위치를 이미 보유하고 있지만 나스닥 스위치는 불량 알고리즘을 방지하기 위해 추가적인 안전 수준을 제공합니다.
회로 차단기는 1987 년 10 월 "Black Monday"이후에 소개되었으며 거대한 매도가있을 때 시장 공포를 진압하는 데 사용됩니다. 증권 거래위원회 (SEC)는 2012 년 S & P 500 지수가 동부 표준시로 전날 오후 3시 25 분 전에 7 % (전날 종가 대비) 하락하면 15 분 동안 시장 거래를 중단 할 수있는 차단기를 가동 할 수있는 개정 된 규칙을 승인했다. 오후 3시 25 분 전에 13 %가 뛰어든다면 전체 시장에서 15 분간 멈추고 나머지 20 %는 주식 시장을 닫을 것이다.
2014 년 11 월, 상품 선물 거래위원회는 파생 상품에서 알고리즘 거래를 사용하는 회사에 대한 규정을 제안했습니다. 이러한 규제는 그러한 기업들에게 무역 전 위험 통제를 요구하며, 논란이되는 조항은 요청이있을 경우 정부가 해당 프로그램의 소스 코드를 이용할 수있게해야합니다.
결론.
알고리즘 HFT에는 여러 가지 위험이 있으며, 그 중 가장 큰 것은 시스템 위험을 증폭시킬 수있는 잠재력입니다. 시장 변동성을 강화하려는 경향은 다른 시장으로 퍼져 나갈 수 있으며 투자자의 불확실성을 자극 할 수 있습니다. 비정상적인 시장 변동성이 계속 반복되면서 시장 무결성에 대한 많은 투자자들의 신뢰가 약화 될 수 있습니다.