Představte si den, kdy se místo nekonečného sledování cenových grafů a hektického klikání myší stanete spíše dozorcem vlastního “robotického tradera”.
Nebudete už nervózně sledovat každou procentuální změnu, nezmeškáte ani jeden signál a vaše emoce zůstanou bezpečně stranou – v rukou přenecháte vše svému automatickému obchodnímu systému.
Algoritmické obchodování, lidově AOS, není sci-fi vize, ale realita, která mění tvář finančních trhů.
Od základních vzorců napsaných v excelu až po pokročilé hluboké učení se tyto systémy staly hlavními aktéry Wall Street i domácích traderů.
V tomto článku vás provedeme klíčovými komponentami architektury AOS – od datových zdrojů s minimální latencí, přes generátor signálů, robustní moduly pro řízení rizika, až po exekuční engine, který zařídí doručení příkazu rychleji, než stačíte mrknout.
Prozkoumáme nejpoužívanější strategie a ukážeme si, jak je kombinovat pro větší diverzifikaci.
Připravte se na vzrušující jízdu světem algoritmů, kde každý milisekundový rozdíl může znamenat tisíce i desetitisíce korun.
- Algoritmické obchodování (AOS/ATS) je automatizovaný systém, který podle předem naprogramovaných matematických vzorců a modelů zadává nákupní a prodejní příkazy bez emocionálního vlivu.
- Klíčové komponenty: Architektura AOS zahrnuje datové zdroje s nízkou latencí, generátor signálů, modul pro řízení rizika, exekuční vrstvu a nástroje pro backtesting a monitoring výkonu.
- Mezi oblíbené strategie patří momentum, návrat k průměru nebo arbitráž, přičemž volba závisí na výši kapitálu investora, infrastruktuře a toleranci rizika.
- Výhody a rizika: Rychlost exekuce, eliminace emocí, konzistence a 24/7 provoz doplňuje robustní risk management, zatímco hlavní nevýhody zahrnují riziko výpadků, vysoké náklady a neschopnost autonomně reagovat na neočekávané fundamentální události.
Obsah článku o AOS
Co je to algoritmické obchodování?
Hned úvodem začneme názvoslovím. Algoritmické obchodování najdete i pod spojením automatický obchodní systém či jen zkráceně AOS.
Anglicky se používá zkratka ATS, neboli automatic/algorithmic trading strategies.
Algoritmické obchodování využívá vzorce v kombinaci s matematickými modely a lidským dohledem při rozhodování o nákupu nebo prodeji finančních instrumentů.
Znamená to, že pokud čekáte u grafu na nějakou vizuální formaci (využíváte tedy technickou analýzu), není nic snazšího než napsat vzorec, kdy vstoupit do obchodu a kdy jej ukončit (ve ztrátě nebo zisku).
Tento vzorec spustíte a nemusíte se o nic starat, je to skutečně jako vzorec v excelu.
Samozřejmě je vhodné chování algoritmu pozorovat a jednou za čas upravit vstupní a výstupní hodnoty, protože trh je živý organismus a stále se mění, ale většinu máte bez práce.
Automatický obchodní systém, často označovaný jako AOS, přesně zobchoduje, co chcete, žádné emoce, žádný vynechaný obchod.
Obchodníci využívající algoritmické obchodování často používají vysokofrekvenční obchodní technologie, které umožňují vydělat desítky tisíc obchodů za jedinou sekundu (to by bylo manuálně nemožné).
Algoritmické obchodování lze použít v celé řadě situací včetně provádění příkazů, arbitráží a strategií obchodování s trendy.
Zda automatický obchodní systém použijete skutečně jen na vysokofrekvenční obchodování nebo na klasické je čistě na vás.
Pokud chcete proniknout do světa obchodování, musíte si vybrat brokera, společnost jenž vám zprostředkuje nákupy akcií, komodit, měn, akciových indexů a podobně.
Následně se u dané společnosti registrujete, převedete k ní peníze, stáhnete si obchodní platformu nebo si otevřete webové rozhraní pouze v prohlížeči.
Recenze námi ověřených brokerů:
94 %
Při obchodování CFD ztrácí peníze 71 % účtů.
Výhody
- Investování do akcií a ETF bez komisí
- Přes 7 000 akcií a 1 600+ ETF
Nevýhody
- Nenabízí obchodování opcí a futures kontraktů
- České akcie mají vysoké zdanění dividend (35 %)
90 %
Až u 46 % retailových investorů došlo při obchodování CFD u této společnosti ke vzniku ztráty.
89 %
U 66,02 % retailových investorů došlo ke vzniku ztráty.
Klíčové komponenty a architektura obchodního systému
Architektura každého automatického obchodního systému stojí na několika základních prvcích, které společně zajišťují plynulé a spolehlivé fungování algoritmického obchodování.
Datové zdroje (Market Data Feed)
Základní obchodní software musí mít nepřetržitý a co nejnižší latencí dodávaný data feed od burzy či poskytovatele.
Data zahrnují ticková data, OHLC svíčky, hloubku trhu (“order book”) a nově i alternativní datové kanály (sentiment ze sociálních sítí).
Signal Generator (Generátor obchodních signálů)
Zde jsou implementovány samotné strategie – ať už momentum, mean-reversion nebo složitější machine-learning modely.
Algoritmické obchodování využívá předem naprogramované vzorce, které na základě vstupních dat vyhodnotí, zda je vhodná chvíle na nákupní či prodejní příkaz.
Risk Management Modul
Klíčový prvek obchodního systému. Na úrovni jednotlivých obchodů i celkového portfolia kontroluje maximální expozici, vypočítává position sizing, využívá stop-loss či trailing-stop a zajišťuje, že systém nepřekročí přednastavené limity ztráty či volatilitu.
Execution Engine (Exekuční vrstva)
Zajišťuje co nejrychlejší a nejspolehlivější odeslání příkazů na burzu.
Většinou běží blízko serverů burzy a používá specializované protokoly a hardware pro minimalizaci latence.
Backtesting & Monitoring
Součástí robustního obchodního softwaru je modul pro zpětné testování (backtest) na historických datech a živý monitoring výkonu, logování a reporting, který umožňuje průběžnou kontrolu metrik a ladění parametrů.
Dohromady tyto komponenty tvoří plně automatizovaný obchodní systém, kde lidský dohled zajišťuje pouze strategické rozhodování, upgrade kódu a vyhodnocení rizika.
Samotné “trading engines” běží bez emocí a konzistentně vykonávají nastavené příkazy.
Oblíbené strategie a jejich principy
Algoritmické obchodování se opírá o různé kategorie strategií, které automatické obchodní systémy realizují podle předem definovaných pravidel. Níže přehled nejpoužívanějších:
- Momentum strategie: Vychází z předpokladu, že cenné papíry, které v minulosti vykazovaly silný růst (nebo pokles), budou v tomto trendu pokračovat. Obchodní systém sleduje rychlost změny ceny, klouzavé průměry (SMA, EMA) a vstupuje do pozice při překřížení určitého průměru nebo prolomení nového high/low za zvolenou periodu.
- Mean Reversion (návrat k průměru): Obchodní software identifikuje krátkodobá odchýlení ceny od historického průměru (např. Bollingerova pásma) a otevírá pozici opačným směrem s očekáváním návratu ke střední hodnotě.
- Arbitrážní strategie: Využívá cenových neefektivit mezi různými trhy či instrumenty – mezi měnovými páry nebo rozdíly mezi futures a spot cenou. Automatické obchodní systémy vysílají simultánní příkazy buy a sell, profit je rozdíl cen.
- Statistická arbitráž a párové obchodování (Pairs Trading): Identifikuje páry historicky korelovaných akcií, komodit (typicky zlato a stříbro) nebo finančních derivátů, sleduje odchylky a otevírá long/short pozice, když se rozdíl cen odchýlí za stanovenou hranici.
Volba konkrétní strategie závisí na kapitálu, infrastruktuře, toleranci rizika a cílovém horizontu.
Moderní obchodní software často kombinuje více strategií (“portfolio of algo strategies”) pro diverzifikaci a vyšší robustnost výsledků.
Historie automatických obchodních systémů
Použití algoritmů v obchodování zažilo boom po zavedení počítačových obchodních systémů na amerických finančních trzích v 70. letech 20. století.
V následujících desetiletích burzy posílily svou schopnosti přijímat elektronické příkazy a do roku 2010 bylo prostřednictvím počítačů prováděno více než 60 procent všech obchodů.
Autor Michael Lewis stočil pozornost veřejnosti k vysokofrekvenčnímu algoritmickému obchodování poté, co vydal svůj známý bestseller Flash Boys, dokumentující životy obchodníků a podnikatelů na Wall Street.
Ti pomáhali budovat společnosti, z nichž se eventuelně stali giganti definující strukturu elektronického obchodování v celé Americe.
Lewis ve své knize tvrdil, že tyto společnosti byly pod obrovským tlakem, aby neustále vyvíjely stále rychlejší počítače, které by mohly stále rychleji komunikovat s burzami, aby díky rychlostí získaly výhodu vůči konkurentům.
Profitovaly přitom na úkor běžných investorů.
V této sféře a době hrála velkou roli i vzdálenost počítače od serveru burzy a zvýhodněni byli uživatelé automatických obchodních systémů, algoritmů, kteří byli těmto serverům blíže.
Nedávný vývoj algoritmického obchodování
V posledních letech se rozšířilo využití algoritmického obchodování DIY (do it yourself – zvládni to sám).
Hedgeové fondy shromažďují zdrojové algoritmy od amatérských programátorů, kteří se účastní soutěží o získání provize za napsání toho nejziskovějšího kódu.
To bylo umožněno zejména rozšířením vysokorychlostního internetu a vývojem stále rychlejších počítačů za relativně nízké ceny.
Další populární technologií na Wall Street je strojové učení. Nový vývoj umělé inteligence umožnil počítačovým programátorům vyvinout programy, které se mohou kontinuálně zlepšovat pomocí interaktivního procesu zvaného hluboké učení.
Obchodníci proto za účelem zisku vyvíjejí algoritmy, které se spoléhají právě na hluboké učení.
Metodika backtestování a optimalizace
Backtestování je základním kamenem vývoje každého obchodního systému.
Bez pečlivého testování na historických datech hrozí, že strategie, která vypadá slibně na papíře, bude ve skutečnosti nefunkční nebo přetrénovaná (“overfitted”).
Datový clean-up a pre-processing:
- Korekce chybějících nebo špatných ticků.
- Normalizace časových rámců.
- Úprava o corporate actions (dividendy, split).
Walk-forward analýza:
- Rozdělení historických dat na tréninkové (“in-sample”) a testovací (“out-of-sample”) období.
- Parametry optimalizovat pouze na in-sample, následně validovat robustnost na out-of-sample datech.
- Iterativní posun okna (“walk-forward”) zabraňuje overfittingu a lépe simuluje živé obchodní podmínky.
Performance metriky:
- Sharpe ratio (poměr průměrného výnosu k volatilitě) – měří rizikově upravený výkon.
- Max drawdown – největší pokles z vrcholu do dna portfolia.
- Profit factor – poměr ziskových vs. ztrátových obchodů.
- Win rate a průměrný zisk na obchod.
Optimalizace parametrů (Parameter Sweep):
- Grid search přes rozumný rozsah klíčových parametrů (délky klouzavých průměrů, Bollingerových pásem, volba velikosti pozic.
- Simulace extrémních tržních podmínek (vysoká volatilita, nízká likvidita).
Dodržení těchto kroků zajistí, že váš obchodní software bude spolehlivější a méně citlivý na náhodné tržní fluktuace.
Náš první automatický obchodní systém
Já ani vy zřejmě nebudeme schopni napsat automatický obchodní systém založený na strojovém učení.
Je to rozhodně budoucnost, trhy se mění, zrychlují. Software, který se sám učí a tyto změny zaznamenává za pochodu určitě přijde.
Pokud vás algoritmické obchodování zaujalo, můžete si zkusit napsat vlastní kód. Ty jednodušší zvládnete i sami, není to tak složité a například oblíbený program na obchodování – Meta Trader má pro AOS i vlastní sekci.
Velice rychle si tam můžete i ověřit vaši automatickou strategii na historických datech a vidět její úspěšnost.
Druhou možností, jak získat algoritmus, je jeho koupě. Existují softwarové společnosti, které daný program vyvinou a vy je jen koupíte. Na internetu je mnoho strategií také zdarma, a tak nebylo nic jednoduššího, než je zautomatizovat.
Samozřejmě není to tak jednoduché, je potřeba je nastavit na daný instrument. To znamená, že se strategie bude jinak chovat na zlatě a jinak na akciích Apple.
Výhody a nevýhody algoritmického obchodování
Výhody algoritmického obchodování
- Rychlost exekuce příkazů: Automatické obchodní systémy dokážou odeslat a potvrdit tisíce příkazů za sekundu, což manuálně není možné. Tím minimalizují riziko cenového skluzu (“slippage”) a umožňují zachytit malé, ale časté zisky.
- Eliminace emočního rozhodování: Obchodní software jedná podle předem naprogramovaných pravidel bez strachu či chamtivosti. Díky tomu se systém nedá “vyvést z rovnováhy” náhlými tržními výkyvy a drží se nastavené strategie.
- Konzistence a disciplinovaný přístup: Jakmile je obchodní systém spuštěn, dodržuje všechny podmínky vstupu i výstupu z obchodu přesně a konzistentně – bez vynechání jediného signálu. To zvyšuje stabilitu výkonu.
- Backtesting a rychlé ověřování strategií: Díky historickým datům můžete v obchodním softwaru otestovat stovky variant parametrů za pár minut. Rychlé vyhodnocení výkonnosti strategie před jejím nasazením snižuje riziko “overfittingu” a pomáhá vybrat robustní obchodní systémy.
- Nepřetržitý provoz 24/7: Na rozdíl od lidského obchodníka systém nevyžaduje spánek, přestávky ani dovolenou. To je obzvlášť cenné u trhů s neustálým obchodováním (Forex, kryptoměny), kde lze využít každé příležitosti bez prodlevy.
- Více strategií a instrumentů najednou: Moderní algoritmické obchodní systémy umožňují paralelní běh různých strategií (sledování trendu, arbitráž) a obchodování na více trzích současně. Díky tomu je možné diverzifikovat riziko a optimalizovat výnosy napříč portfoliem.
Nevýhody algoritmického obchodování
- Neschopnost reagovat na nečekané události: Obchodní systémy pracují podle pevně daných pravidel a neumí se autonomně adaptovat na náhlé fundamentální zprávy (přírodní katastrofy, politické krize). V těchto situacích může dojít k významným ztrátám.
- Technologická a infrastrukturní rizika: Výpadek datového kanálu, selhání serveru nebo chyba v kódu obchodního softwaru může způsobit neplánované chování systému a vysoké ztráty. Provoz AOS proto vyžaduje robustní redundanci a monitoring.
- Overfitting a nadhodnocené výsledky backtestů: Při “přetrénování” strategie na historických datech může obchodní systém dosahovat skvělých výsledků v testech, ale selhávat v reálném provozu.
- Náklady na vývoj a provoz: Vytvoření či pořízení kvalitního obchodního systému, navíc s nízkou latencí, může znamenat vysoké jednorázové i provozní náklady. To může být překážkou zejména pro menší retailové tradery.
- Snížená likvidita v extrémních situacích: Když většina automatických obchodních systémů reaguje stejným způsobem (např. stop-loss cascade), může dojít k masivnímu výprodeji nebo nákupu najednou a zhoršit likviditu trhu, jak bylo vidět při “flash crash” v roce 2015.
Řízení rizik a money management
Efektivní risk management je často klíčovým rozdílem mezi dlouhodobým úspěchem a neúspěchem obchodníka, a to platí dvojnásob pro automatické obchodní systémy.
Velikost pozic (position sizing):
- Percentuální model (1 až 2 % kapitálu na obchod) – každý obchod omezuje maximální potenciální ztrátu na definovaný podíl portfolia.
- Kellyho kritérium pro optimalizaci velikosti pozice na základě očekávaného poměru výnosu a pravděpodobnosti úspěchu.
Stop-loss a take-profit:
- Automatické nastavení pevné vzdálenosti (pipy nebo procenta) nebo dynamické stop-lossy.
- Trailing-stop pro zajištění části profitů při zachování možnosti nárůstu zisku.
Korelaci a koncentraci portfolia:
- Monitorování vzájemné korelace instrumentů, aby se snížilo riziko kumulativních poklesů.
- Diverzifikace napříč strategiemi i trhy.
Monitorování v reálném čase (real-time monitoring) a vypnutí při limitech:
- Obchodní software by měl umět automaticky pozastavit trading při překročení definovaného denního ztrátového limitu či zvýšené volatility.
- Notifikace (e-mail, SMS) o překročení klíčových rizikových metrik.
Kontingenční plány:
- Fail-safe mechanismy pro případ výpadku datového kanálu nebo burzy.
- Automatické přepnutí na manuální režim či alternativní datové zdroje.
Díky robustnímu money managementu a rizikovým limitům dokáže každý obchodní systém nejen maximalizovat výnosy, ale zejména minimalizovat potenciální ztráty a zajistit dlouhodobou udržitelnost.
Vyplatí se automatické obchodní systémy?
Je to bezesporu budoucnost obchodování, protože trend automatizace a počítačových technologií je všude kolem nás.
Navíc pokud to vztáhneme na trading, kde technologie hrají hlavní roli už od sedmdesátých let minulého století, je to poměrně jasné a bez debat se bude algoritmické obchodování rozšiřovat.
Automatické obchodní systémy jsou rozhodně směrem, kam se trading vyvíjí.
Možná si říkáte, že algoritmické obchodování není pro začátečníky. To už dnes neplatí. Spuštění automatického obchodního systému je snadné a naopak pomocí AOS odstraníte mnoho začátečnických chyb.
Možná to znáte také, nedodržujete obchodní strategii, obchod je v zisku a vy jej nenecháte dojít na plánovanou úroveň zisku (take profit) a raději jej ukončíte dříve.
Zbytečně se připravujete o zisky a ty následně nestačí na pokrytí ztrát. Je toho samozřejmě více, co ovlivňuje lidský faktor.
Obchodování může mnohým traderům (především na začátku) působit nekomfortní psychické situace a AOS je umí odstranit, dělá přesně co chcete a bez emocí.
Stále je ale potřeba si uvědomit, že za systémem stojí člověk a to bude stále role nás – traderů.
I se strojovým učením je potřeba sledovat trh, přicházet se zdokonalením softwaru (i když to částečně bude umět software samotný). Lidský faktor ani zde nejde zcela odstranit.
Že to zatím zní až moc dokonale? V zásadě ano, ale i algo obchody mají několik nedostatků.
Automatické obchodní systémy jsou dobrým pomocníkem a lze s nimi vydělávat peníze. Ale není to svatý grál, není to nic spásného. Lze obchodovat i manuálně a jsem si jistý, že to půjde i za 10, 20 let.
Ovšem AOS může být šikovný pomocník a to i pro začátečníka (teoreticky vás na formaci může jen upozornit a zadání obchodu nechá na vás).
FAQs: Na co se nejčastěji ptáte?
Co je to algoritmické obchodování (AOS)?
Algoritmické obchodování je proces, při kterém jsou obchodní příkazy – nákupy i prodeje finančních instrumentů – plně automatizovány podle přesně definovaných matematických vzorců a modelů.
Místo manuálního monitorování grafů a vizuálních formací zadává počítačový systém transakce za vás, a to ve zlomcích sekundy.
- Hlavní výhoda spočívá v eliminaci lidských emocí: strach, chamtivost nebo panika tak nemohou ovlivnit rozhodnutí.
- Pracovní princip vychází z předem naprogramovaných pravidel – například “je-li cena nad 50denním klouzavým průměrem a objem vzroste o více než 10 %, kup”.
Potřebuji programátorské znalosti, abych začal(a) s AOS?
Základní použití AOS lze často zvládnout i bez hlubokých programátorských dovedností díky platformám s “point-and-click” rozhraním, ale pro plné využití potenciálu a vývoj vlastních sofistikovaných strategií jsou programátorské znalosti velmi přínosné.
Jaký je rozdíl mezi vysokofrekvenčním tradingem a tradičním AOS?
High-frequency trading (HFT) a klasické algoritmické obchodování sdílejí princip automatizace, ale liší se cíli, technologiemi a časovými rámci.
Co je backtesting a proč je důležitý?
Backtesting je proces testování obchodní strategie na historických datech, který simuluje, jak by systém fungoval v minulosti.
Slouží jako klíčový krok před nasazením na živé trhy, abyste neinvestovali kapitál do neověřených metod.
- Simulace reálných podmínek: Zahrnuje komise, skluz (slippage) i poplatky, aby výsledky co nejvíce odpovídaly reálnému výkonu.
- Prevence overfittingu: Používá se dělení dat na “in-sample” (optimalizace parametrů) a “out-of-sample” (ověření robustnosti), případně iterativní walk-forward analýza, která simuluje změny tržních podmínek.
Jaký význam má risk management v AOS?
Risk management modul v AOS chrání váš kapitál a zajišťuje dlouhodobou udržitelnost systému. Automatizace vstupů a výstupů nestačí – klíčové je kontrolovat expozici a nastavit limity ztrát.
Lze AOS použít pro obchodování kryptoměn?
Ano, algoritmické obchodování je v prostředí kryptoměn velmi populární díky specifikům těchto trhů a dostupnosti API:
- Provoz 24/7: Kryptoburzy fungují nepřetržitě, takže AOS může využívat i noční a víkendové příležitosti.
- Vysoká volatilita: Časté cenové výkyvy vytvářejí prostor pro strategie typu mean reversion (návrat k průměru) či momentum s krátkodobými zisky.
- Snadná dostupnost dat: Veřejná API (Binance, Coinbase, Kraken) poskytují ticková data, hloubku trhu i historické svíčky pro backtesting.
Další zdroje informací:
