アルゴリズムとは？
アルゴリズムは、問題を解決したりタスクを達成したりするための一連の命令です。 アルゴリズムの一般的な例の1つにレシピがあり、これは料理/食事を準備するための特定の指示で構成されています。 すべてのコンピューター化されたデバイスは、アルゴリズムを使用してその機能を実行します。
重要なポイント
- アルゴリズムは、問題を解決したりタスクを達成したりするための一連の命令です。 すべてのコンピューター化されたデバイスは、アルゴリズムを使用してその機能を実行します。自動取引またはブラックボックス取引とも呼ばれるアルゴリズム取引は、コンピュータープログラムを使用して、人間には不可能なペースで証券を売買します。 株式、債券、および商品の価格はオンラインおよび取引データのさまざまな形式で表示されるため、アルゴリズムが金融データのスコアをダイジェストするプロセスは簡単になります。 自動化の世界では、アルゴリズムにより労働者はより熟練し、集中することができます。 アルゴリズムは、遅いプロセスをより上手にします。 多くの場合、特に自動化において、アルゴリズムは企業のお金を節約します。
アルゴリズムの仕組み
金融会社は、ローンの価格設定、株式取引、資産負債管理、多くの自動化機能などの分野でアルゴリズムを使用しています。 たとえば、「アルゴリズム」取引として知られるアルゴリズム取引は、在庫注文のタイミング、価格設定、数量を決定するために使用されます。 自動取引またはブラックボックス取引としても知られるアルゴ取引は、コンピュータープログラムを使用して、人間には不可能なペースで証券を売買します。
株式、債券、および商品の価格は、オンラインおよび取引データのさまざまな形式で表示されるため、アルゴリズムがスコアの財務データをダイジェストするプロセスが簡単になります。 プログラムのユーザーは、単にパラメーターを設定し、有価証券がトレーダーの基準を満たしたときに目的の出力を取得します。
コンピューターのアルゴリズムは、物事を手動で行うのにかかる時間を短縮することで、生活を楽にします。 自動化の世界では、アルゴリズムにより労働者はより熟練し、集中することができます。 アルゴリズムは、遅いプロセスをより上手にします。 多くの場合、特に自動化において、アルゴリズムは企業のお金を節約します。
アルゴの種類
いくつかのタイプの取引アルゴリズムは、投資家が売買するかどうかを決定するのに役立ちます。 平均復帰アルゴリズムは、長期平均価格よりも短期価格を調べ、株価が平均よりもはるかに高くなった場合、トレーダーはそれをすぐに利益を得るために売ることができます。 季節性とは、市場が通常上昇または下落する時期に基づいて証券を売買するトレーダーの慣行を指します。 センチメント分析アルゴリズムは、取引期間中により高いボリュームをもたらす可能性のある株価に関するニュースを評価します。
アルゴリズムの例
以下は、取引のアルゴリズムの例です。 トレーダーは、50日間の移動平均が200日間の移動平均を下回った場合、自動アカウント内で100株の株式を売る指示を作成します。
逆に、トレーダーは、50日間の移動平均が200日間の移動平均を上回った場合、100株を購入する指示を作成できます。 高度なアルゴリズムは、証券を売買する前に何百もの基準を考慮します。 コンピューターは、自動化されたアカウントの指示をすばやく合成して、目的の結果を生成します。 コンピューターがなければ、複雑な取引は時間がかかり、おそらく不可能です。
コンピュータサイエンスのアルゴリズム
コンピューターサイエンスでは、プログラマーはアルゴリズムの5つの基本部分を使用して、成功するプログラムを作成する必要があります。
最初に、結果を作成する式とプロセスを作成する前に、数学的な用語で問題を説明します。 次に、プログラマは結果パラメータを入力し、プログラムを繰り返し実行してその正確性をテストします。 アルゴリズムの結論は、パラメーターがプログラム内の一連の命令を通過した後に得られる結果です。
金融アルゴリズムの場合、プログラムが複雑になるほど、ソフトウェアがより多くのデータを使用して、証券を売買するための正確な評価を行うことができます。 プログラマーは複雑なアルゴリズムを徹底的にテストして、プログラムにエラーがないことを確認します。 1つの問題に対して多くのアルゴリズムを使用できます。 ただし、他のプロセスよりもプロセスを単純化するものもあります。
