Алгоритмическая торговля даёт трейдерам скорость, дисциплину и возможность обрабатывать огромные объёмы данных без участия человека. Но за этими преимуществами скрывается целый ряд серьёзных рисков, о которых важно знать до того, как доверить программе реальный капитал. Рассмотрим основные из них.

Высокие затраты на разработку

Создание и последующая поддержка качественной алгоритмической торговой системы обходится недёшево. Для этого нужны технические специалисты, качественные источники рыночных данных и достаточно мощная инфраструктура — а позволить себе всё это может далеко не каждый трейдер. Даже относительно простая стратегия требует времени на разработку, тестирование и последующую доработку, а расходы на данные и вычислительные мощности со временем накапливаются.

Для трейдера-энтузиаста немаловажным фактором, влияющим на результат поиска прибыльной стратегии, являются затраты времени. Ведь кто-то пустил слух о том, что "Грааль" на Форекс существует. Поэтому тысячи начинающих квантов продолжают его искать. Несмотря на это нормальной доходностью в среде профессионалов считается доходность в 10-15% в месяц на вложенный капитал.

Сильная зависимость от технологий

Алгоритмическая торговля полностью опирается на стабильную работу интернет-соединения и компьютерных систем. Если сеть отключается или в системе возникает техническая неисправность, сделки могут исполняться не так, как задумано, — а это способно привести к серьёзным финансовым потерям. Чем сложнее и быстрее торговая система, тем выше цена любого сбоя.

Требуется постоянное наблюдение за работой автоматических устройств: VPS, терминал, собственный компьютер, с которого осуществляется доступ. И если провайдер VPS обещает 99,9% uptime, то терминал может зависнуть или может оборваться связь терминала с сервером брокера. Такое довольно часто происходит в реальной торговле, поэтому торговый робот должен учитывать все возникающие в процессе работы ошибки.

Отсутствие интуиции у компьютерной программы

Алгоритм строго следует заложенному в него коду. В отличие от человека, он не способен «думать» или гибко подстраиваться под ситуацию — особенно в нестандартных или стремительно меняющихся рыночных условиях. Там, где опытный трейдер интуитивно почувствует, что рынок ведёт себя аномально, и приостановит торговлю, алгоритм продолжит механически исполнять заданные правила.

Ограниченная гибкость

После того как торговая стратегия сформирована и запущена, быстро внести в неё изменения бывает непросто. В отличие от ручной торговли, где решение можно скорректировать в любой момент, алгоритмические системы не всегда удобно и оперативно адаптировать «на лету» — под новую информацию или резко изменившиеся условия рынка.

Рекомендуется оттестировать стратегию на как можно большем периоде времени, чтобы возможные ошибки в работе алгоритма были заранее видны на графике и можно бы было внести исправления, ещё до возникновения нежелательного события.

Регуляторные сложности

Трейдеры, использующие алгоритмы, обязаны соблюдать конкретные правила, установленные регуляторами финансового рынка. Им необходимо следить за актуальными изменениями в регулировании алгоритмической торговли и работать строго в рамках требований надзорных органов. Несоблюдение этих требований может обернуться не только финансовыми потерями, но и юридическими последствиями.

В России трейдеру, получающему доход от торговли активами, требуется самостоятельно уплачивать налог на прибыль в размере 13%. Хотя, например, в Альфа-Форекс, фирма, являясь налоговым агентом, сама выплачивает налог за трейдера.

Переоптимизация стратегии

Иногда алгоритм слишком точно «подгоняется» под исторические данные и перестаёт эффективно работать, как только рыночное поведение меняется. Хорошие результаты в прошлом не гарантируют прибыли в будущем. Поэтому важно, чтобы тонкая настройка параметров стратегии имела разумные пределы — иначе переоптимизированная система, показывающая отличные результаты на истории, будет проваливаться в реальной живой торговле.

Трейдер профи сразу заметит, если стратегия переоптимизирована и воздержится от её использования в реальной торговле. Хотя даже неприбыльные стратегии, например, пересечения средних, можно использовать, получая результаты для ведения собственной статистики прибыльности различных систем.

Задержки в получении данных

Работа алгоритмической системы в высокой степени зависит от данных в реальном времени. Даже небольшая задержка или некорректные данные могут привести к неверным решениям и, как следствие, к убыткам. Для стратегий, чувствительных ко времени исполнения, разница в доли секунды порой определяет, окажется сделка прибыльной или убыточной.

Сделки, продолжительность которых менее нескольких секунд - скальпинг. Этот тип торговли не очень поддерживается брокерами, хотя и не запрещается. К тому же скальперскую стратегию сложно тестировать в MetaTrader, потому что из-за неточности условий бэктеста на исторических данных и реальной торговли результаты оказываются зачастую неверными.

Слабая реакция на редкие события

В моменты неожиданных рыночных потрясений — внезапных обвалов, резких новостей — алгоритм может не «понимать», как правильно реагировать, и совершать нерациональные сделки. Такие ситуации редко закладываются в логику стратегии на этапе разработки, а значит, именно в кризисные моменты автоматическая система рискует нанести наибольший ущерб счёту.

Чтобы этого не происходило, в торговый робот часто закладывают возможность отключения торговли во время, например, выхода важных новостей.

Заключение

Алгоритмическая торговля — мощный инструмент, но не панацея. Она требует существенных вложений в разработку и инфраструктуру, полностью зависит от стабильности технологий и качества данных, а также лишена человеческой гибкости в нестандартных ситуациях. Прежде чем полагаться на автоматическую систему, трейдеру стоит трезво оценить эти риски, заложить в стратегию разумные ограничения и не забывать о регуляторных требованиях — иначе преимущества скорости и дисциплины могут обернуться серьёзными потерями.