Во времена, когда еще не было компьютеров, сделки на биржах осуществлялись вручную, точнее, голосом или путем поднятия соответствующих карточек. Разумеется, технический прогресс и автоматизация не могли обойти стороной  эту сферу человеческой деятельности, и сейчас работа брокера или трейдера тесно ассоциируется  с компьютерными технологиями. Следующий и естественный шаг в этом процессе – это попытка помочь работе трейдера с помощью компьютерных торговых программ. Ниже  мы проведем некоторую классификацию существующих сегодня торговых алгоритмов.

Можно выделить несколько основных видов торговых алгоритмов:

Алгоритмы скальпинга. Отличительная черта данных алгоритмов заключается в совершении большого количества коротких сделок, длительность которых редко превышает нескольких секунд. Классические скальпинговые алгоритмы основаны на анализе распределения заявок в биржевом стакане. Выявляя дисбалансы между объемами спроса и предложения, а также уровни сосредоточения заявок, скальперы пытаются предугадать вероятные движения цен, пусть даже незначительные, и использовать их для получения прибыли. В дополнение к этому нередко анализируются потоки сделок по другим инструментам, которые могут оказывать влияние на торгуемый актив. Разумеется, успех подобной торговли будет зависеть от того, насколько быстро получается реагировать на рыночные сигналы. Необходимо минимизировать временную задержку исполнения торговых приказов и скорость обработки алгоритма компьютером. Для этого оборудование располагают рядом с торговым шлюзом биржи.

Арбитражные алгоритмы. Арбитражные стратегии являются одними из самых старых торговых стратегий на финансовых рынках и, в то же время, одними из первых, которые  были автоматизированы. Идея данных стратегий крайне проста – использовать для заработка разницу цен на аналогичные или схожие активы. Из-за своей простоты и ясности эти стратегии легко представить в виде алгоритма и запрограммировать, чем и обусловлена популярность арбитража среди алготрейдеров. Обратной стороной такой популярности является наличие большого числа трейдеров-конкурентов, которым приходится буквально соревноваться друг с другом, кто быстрее выставит ордер или «схватит» лакомую заявку. Поэтому арбитражные алгоритмы также сильно чувствительны к скорости, как и алгоритмы скальпинга, и по этой причине имеют с ними много общего в плане реализации.

Алгоритмы, анализирующие поведенческие факторы.  Идея данных алгоритмов состоит в анализе поведения участников рынка. Применяют подобную методику обычно на низколикивдных активах. На таких рынках, как правило, есть один или несколько крупных игроков, которые и задают тон торговле. Их поведение гораздо проще распознать, чем поведение десятков тысяч мелких трейдеров. Нужно понять правила, которыми руководствуются эти игроки, и использовать их в своих интересах. Для этого, к примеру, анализируют объемы и направление сделок с крупными объемами, отслеживают появление больших лотов в стакане, а также используют другие методы выявления действий и намерений крупных игроков.

Алгоритмы исполнения торговых приказов. Данные алгоритмы призваны решать проблему покупки или продажи больших объемов финансовых активов по наилучшей цене. В условиях мировой глобализации экономики крупные инвестиционные фонды постоянно перераспределяют средства между финансовыми активами. Проблема может возникнуть тогда, когда нужно исполнить торговый ордер, к примеру, на $300 млн., а дневной оборот по данному активу только $5 млн. В этом случае инвестор будет сильно зависим от реакции рынка. Для того чтобы избежать сильных скачков цены, можно, к примеру, распределить торговые ордера на достаточно длинном промежутке времени. Это напоминает охоту на птиц. Быстрые и шумные действия неуместны, а медленные и плавные движения – залог успеха.

Алгоритмы, основанные на прогнозировании. Это самый популярный вид торговых алгоритмов. Суть состоит в предсказании поведения рынка на основе прошлой информации. Условно можно выделить несколько подвидов данного типа алгоритмов:

• фундаментальный анализ. Использует данные макроэкономической статистики и отчеты компаний для того чтобы определить, какие активы недооценены, а какие переоценены. Определяется путем сравнения аналогичных компаний.  Фундаментальный анализ используют крупные инвестиционные компании, поскольку они могут позволить себе штатных аналитиков.
• возврат к средней линии. Работа алгоритмов подобного типа основана на предположении, что цена возвращается к своему среднему значению, «честной» цене. Алгоритмы определяют среднюю цену актива, используя различные методы, к примеру, в простейшем случае – при помощи скользящей средней, в более сложном варианте – выявляя специальные узловые точки на истории. Наиболее часто применяется в торговле валютными парами на Форекс.
• определение трендов. Данные алгоритмы основаны на выявлении трендов в движениях цен путем анализа их предыдущей дианмики. Успех алгоритма напрямую зависит от того, насколько точно получается угадывать направление тренда. На первый взгляд в движении цены трудно увидеть закономерности, но многие трейдеры уверены, что информации о прошлых движениях цен активов, при правильном анализе, достаточно для определения тренда.
• балансирование инвестиционного портфеля. Изначально в инвестиционном портфеле находятся активы с разными степенями риска и, соответственно, доходности. С течением времени стоимость финансовых активов растет не равномерно, и изначально заданные пропорции риска и доходности меняются. Для того чтобы удержать параметры портфеля в приемлемых для инвестора рамках необходимо периодически производить корректировку/балансирование содержимого портфеля.
• анализ паттернов. Основная идея данных алгоритмов состоит в том, что людям свойственно схожее поведение в аналогичных ситуациях, и поэтому на ценовых графиках появляются однотипные ценовые шаблоны. Задача алгоритма состоит в выявлении этих шаблонов и торговли по ним. В качестве примера можно привести некоторые известные фигуры технического анализа:

Конечно, подобная классификация торговых алгоритмов является не полной. Здесь нет интересных решений на основе нейросетевых технологий, нет решений на основе оценки общественного мнения посредством социальных сетей или анализа фокуса интереса с помощью сервиса Google Trends. Тем не менее, подобное классификация алгоритмов дает базовое представление о великом множестве торговых идей для работы на бирже.