Algoritma trading execution strategies

Dasar-Dasar Perdagangan Algorithmik: Konsep dan Contoh Algoritma adalah seperangkat instruksi yang didefinisikan secara jelas yang bertujuan untuk melaksanakan tugas atau proses. Perdagangan Algoritma (perdagangan otomatis, perdagangan kotak hitam, atau perdagangan algo-trading) adalah proses menggunakan komputer yang diprogram untuk mengikuti serangkaian instruksi yang ditetapkan untuk menempatkan perdagangan agar menghasilkan keuntungan dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak mungkin dilakukan. Pedagang manusia Kumpulan aturan yang ditetapkan didasarkan pada timing, price, quantity atau model matematis. Terlepas dari peluang keuntungan bagi trader, algo-trading membuat pasar lebih likuid dan membuat perdagangan lebih sistematis dengan mengesampingkan dampak emosional manusia pada aktivitas perdagangan. Anggaplah seorang pedagang mengikuti kriteria perdagangan sederhana ini: Beli 50 saham dari saham ketika rata-rata pergerakan 50 hari di atas rata-rata pergerakan 200 hari Menjual saham saat rata-rata pergerakan 50 hari di bawah rata-rata pergerakan 200 hari Dengan menggunakan dua instruksi sederhana ini, mudah untuk menulis program komputer yang secara otomatis memantau harga saham (dan indikator rata-rata bergerak) dan menempatkan pesanan beli dan jual saat kondisi pasti terpenuhi. Pedagang tidak perlu lagi berjaga-jaga untuk harga langsung dan grafik, atau dimasukkan ke dalam pesanan secara manual. Sistem perdagangan algoritmik secara otomatis melakukannya untuknya, dengan mengidentifikasi peluang trading dengan benar. (Untuk informasi lebih lanjut mengenai moving average, lihat: Simple Moving Averages Membuat Trends Stand Out.) Algo-trading memberikan keuntungan sebagai berikut: Perdagangan dilaksanakan dengan harga terbaik. Penempatan order perdagangan instan dan akurat (dengan demikian kemungkinan eksekusi yang tinggi pada tingkat yang diinginkan) Perdagangan Berjangka waktu dengan benar dan seketika, untuk menghindari perubahan harga yang signifikan Mengurangi biaya transaksi (lihat contoh penerapan kekurangan di bawah ini) Pemeriksaan otomatis simultan pada beberapa kondisi pasar Mengurangi risiko kesalahan manual dalam menempatkan perdagangan Backtest algoritma, berdasarkan data historis dan real time yang ada Dikurangi Kemungkinan kesalahan oleh pedagang manusia berdasarkan faktor emosional dan psikologis Bagian terbesar dari perdagangan algo hari ini adalah perdagangan frekuensi tinggi (HFT), yang mencoba memanfaatkan penempatan sejumlah besar pesanan pada kecepatan yang sangat cepat di beberapa pasar dan beberapa keputusan. Parameter, berdasarkan instruksi yang telah diprogram sebelumnya. (Perdagangan valas yang lebih banyak, lihat: Strategi dan Rahasia Perusahaan Perdagangan Frekuensi Tinggi (HFT)) Algo-trading digunakan dalam berbagai bentuk aktivitas perdagangan dan investasi, termasuk: Investor jangka menengah hingga jangka panjang atau perusahaan penjual beli (dana pensiun , Reksadana, perusahaan asuransi) yang membeli saham dalam jumlah banyak namun tidak ingin mempengaruhi harga saham dengan investasi besar dan volume. Pedagang berjangka pendek dan pelaku jualan (pelaku pasar, spekulan, dan arbitrase) mendapat keuntungan dari pelaksanaan perdagangan otomatis di samping itu, alat bantu perdagangan algo untuk menciptakan likuiditas yang cukup bagi penjual di pasar. Pedagang yang sistematis (pengikut tren, pedagang pasang, hedge fund dll) merasa jauh lebih efisien untuk memprogram peraturan perdagangan mereka dan membiarkan program bertransaksi secara otomatis. Perdagangan algoritma menyediakan pendekatan yang lebih sistematis terhadap perdagangan aktif daripada metode yang didasarkan pada intuisi atau naluri pedagang manusia. Strategi Perdagangan Algoritmik Setiap strategi untuk perdagangan algoritmik memerlukan peluang teridentifikasi yang menguntungkan dalam hal peningkatan pendapatan atau pengurangan biaya. Berikut adalah strategi perdagangan umum yang digunakan dalam algo-trading: Strategi trading algoritmik yang paling umum mengikuti tren dalam moving averages. Saluran berjerawat Pergerakan tingkat harga dan indikator teknis terkait. Ini adalah strategi termudah dan paling sederhana untuk diterapkan melalui perdagangan algoritmik karena strategi ini tidak melibatkan prediksi atau perkiraan harga. Perdagangan dimulai berdasarkan terjadinya tren yang diinginkan. Yang mudah dan lugas untuk diimplementasikan melalui algoritma tanpa masuk ke kompleksitas analisis prediktif. Contoh yang disebutkan di atas tentang rata-rata pergerakan 50 dan 200 hari adalah tren yang populer mengikuti strategi. (Untuk informasi lebih lanjut tentang strategi perdagangan tren, lihat: Strategi Sederhana untuk Memanfaatkan Tren.) Membeli saham yang tercatat ganda dengan harga lebih rendah di satu pasar dan sekaligus menjualnya dengan harga lebih tinggi di pasar lain menawarkan selisih harga sebagai keuntungan bebas risiko Atau arbitrase Operasi yang sama dapat direplikasi untuk instrumen saham versus futures, karena perbedaan harga memang ada dari waktu ke waktu. Menerapkan algoritma untuk mengidentifikasi perbedaan harga tersebut dan menempatkan pesanan memungkinkan peluang menguntungkan secara efisien. Dana indeks telah menetapkan periode penyeimbangan ulang untuk membawa kepemilikan mereka setara dengan indeks benchmark masing-masing. Hal ini menciptakan peluang menguntungkan bagi pedagang algoritmik, yang memanfaatkan perdagangan yang diharapkan yang menawarkan keuntungan 20-80 basis poin bergantung pada jumlah saham dalam dana indeks, sebelum penyeimbangan dana indeks. Perdagangan semacam itu dimulai melalui sistem perdagangan algoritmik untuk eksekusi tepat waktu dan harga terbaik. Banyak model matematis yang telah terbukti, seperti strategi perdagangan delta-netral, yang memungkinkan perdagangan kombinasi pilihan dan keamanan mendasarnya. Dimana perdagangan ditempatkan untuk mengimbangi delta positif dan negatif sehingga delta portofolio dipertahankan pada nol. Strategi pengembalian rata-rata didasarkan pada gagasan bahwa harga aset tinggi dan rendah merupakan fenomena sementara yang kembali ke nilai rata-rata mereka secara berkala. Mengidentifikasi dan menentukan kisaran harga dan menerapkan algoritma berdasarkan pada yang memungkinkan perdagangan ditempatkan secara otomatis saat harga aset turun masuk dan keluar dari kisaran yang ditentukan. Strategi harga rata-rata tertimbang volume memecah pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang ditentukan secara dinamis dari pesanan ke pasar dengan menggunakan profil volume historis tertentu. Tujuannya adalah untuk melaksanakan order mendekati Volume Weighted Average Price (VWAP), sehingga menguntungkan pada harga rata-rata. Strategi harga rata-rata tertimbang waktu mematahkan pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang ditentukan secara dinamis dari pesanan ke pasar dengan menggunakan slot waktu yang dibagi rata antara waktu mulai dan akhir. Tujuannya adalah untuk melaksanakan perintah mendekati harga rata-rata antara waktu mulai dan akhir, sehingga meminimalkan dampak pasar. Sampai urutan perdagangan terisi penuh, algoritma ini terus mengirimkan sebagian pesanan, sesuai dengan rasio partisipasi yang ditentukan dan sesuai dengan volume yang diperdagangkan di pasar. Strategi langkah terkait mengirim pesanan pada persentase volume pasar yang ditentukan pengguna dan meningkatkan atau menurunkan tingkat partisipasi ini saat harga saham mencapai tingkat yang ditentukan pengguna. Strategi pelemahan implementasi bertujuan untuk meminimalkan biaya eksekusi suatu pesanan dengan melakukan perdagangan dari pasar real-time, sehingga menghemat biaya pesanan dan mendapatkan keuntungan dari biaya peluang eksekusi yang tertunda. Strategi ini akan meningkatkan tingkat partisipasi yang ditargetkan ketika harga saham bergerak dengan baik dan menurunkannya saat harga saham bergerak negatif. Ada beberapa kelas algoritma khusus yang mencoba mengidentifikasi kejadian di sisi lain. Algoritma sniffing ini, yang digunakan, misalnya, oleh pembuat pasar sell side memiliki kecerdasan bawaan untuk mengidentifikasi adanya algoritma pada sisi pembelian dengan pesanan besar. Deteksi seperti itu melalui algoritma akan membantu pembuat pasar mengidentifikasi peluang ketertiban besar dan memungkinkannya mendapatkan keuntungan dengan memenuhi pesanan dengan harga lebih tinggi. Ini kadang-kadang diidentifikasi sebagai front-running berteknologi tinggi. (Untuk informasi lebih lanjut tentang praktik perdagangan dan penipuan frekuensi tinggi, lihat: Jika Anda Membeli Saham Secara Online, Anda Terlibat dalam HFTs.) Persyaratan Teknis untuk Trading Algoritma Menerapkan algoritma yang menggunakan program komputer adalah bagian terakhir, dipukuli dengan backtesting. Tantangannya adalah mengubah strategi yang teridentifikasi menjadi proses terkomputerisasi terpadu yang memiliki akses ke akun trading untuk menempatkan pesanan. Berikut ini adalah yang diperlukan: Pengetahuan pemrograman komputer untuk memprogram strategi perdagangan yang dibutuhkan, pemrogram yang dipekerjakan atau perangkat lunak perdagangan pra-dibuat Konektivitas jaringan dan akses ke platform perdagangan untuk menempatkan pesanan Akses ke umpan data pasar yang akan dipantau oleh algoritme untuk mendapatkan kesempatan Perintah Kemampuan dan infrastruktur untuk mendukung kembali sistem yang pernah dibangun, sebelum diluncurkan di pasar riil Data historis yang ada untuk backtesting, tergantung pada kompleksitas peraturan yang diterapkan dalam algoritma Berikut adalah contoh komprehensif: Royal Dutch Shell (RDS) terdaftar di Amsterdam Stock Exchange (AEX) dan London Stock Exchange (LSE). Mari kita membangun sebuah algoritma untuk mengidentifikasi peluang arbitrase. Berikut adalah beberapa pengamatan yang menarik: Perdagangan AEX dalam Euro, sementara perdagangan LSE di Sterling Pounds Karena perbedaan waktu satu jam, AEX dibuka satu jam lebih awal dari LSE, diikuti oleh perdagangan bursa secara bersamaan selama beberapa jam berikutnya dan kemudian diperdagangkan hanya di LSE selama Jam terakhir saat AEX ditutup Dapatkah kita menjelajahi kemungkinan perdagangan arbitrase pada saham Royal Dutch Shell yang terdaftar di dua pasar ini dalam dua mata uang yang berbeda Program komputer yang dapat membaca harga pasar saat ini Harga feed dari kedua LSE dan AEX A feed valuta untuk Nilai tukar GBP-EUR Ketertiban menempatkan kemampuan yang dapat mengarahkan pesanan ke pertukaran yang benar Kemampuan pengujian kembali pada umpan harga historis Program komputer harus melakukan hal berikut: Baca umpan harga yang masuk dari saham RDS dari kedua bursa Dengan menggunakan kurs valuta asing yang tersedia . Mengubah harga satu mata uang ke mata uang lainnya Jika ada selisih harga yang cukup besar (diskon biaya broker) yang mengarah ke peluang yang menguntungkan, maka letakkan pesanan beli pada kurs dengan harga lebih rendah dan pesan jual pada harga yang lebih tinggi Jika pesanan dieksekusi sebagai Yang diinginkan, keuntungan arbitrase akan mengikuti Simple and Easy Namun, praktik perdagangan algoritmik tidak sesederhana itu untuk dipelihara dan dijalankan. Ingat, jika Anda bisa menempatkan perdagangan yang dihasilkan secara algo, demikian juga para pelaku pasar lainnya. Akibatnya, harga berfluktuasi dalam milenium dan bahkan mikrodetik. Dalam contoh di atas, apa yang terjadi jika perdagangan beli Anda akan dieksekusi, tapi menjual perdagangan tidak seperti harga jual berubah pada saat pesanan Anda menyentuh pasar Anda akan akhirnya duduk dengan posisi terbuka. Membuat strategi arbitrase Anda tidak berharga Ada risiko dan tantangan tambahan: misalnya, risiko kegagalan sistem, kesalahan konektivitas jaringan, kelambanan waktu antara pesanan dan eksekusi perdagangan, dan yang terpenting dari semua algoritma yang tidak sempurna. Algoritma yang lebih kompleks, backtesting yang lebih ketat diperlukan sebelum dilakukan. Analisis kuantitatif kinerja algoritma memainkan peran penting dan harus diperiksa secara kritis. Its menarik untuk pergi untuk otomatisasi dibantu oleh komputer dengan gagasan untuk menghasilkan uang dengan mudah. Tapi kita harus memastikan sistem diuji secara menyeluruh dan batas yang dibutuhkan ditetapkan. Analitik pedagang harus mempertimbangkan belajar pemrograman dan membangun sistem mereka sendiri, untuk yakin tentang pelaksanaan strategi yang tepat dengan cara yang sangat mudah. Penggunaan hati-hati dan pengujian menyeluruh terhadap algo-trading dapat menciptakan peluang yang menguntungkan. Dasar-dasar Perdagangan Algoritma Forex Hampir tiga puluh tahun yang lalu, pasar valuta asing (Forex) ditandai oleh perdagangan yang dilakukan melalui telepon, investor institusi. Informasi harga buram, perbedaan yang jelas antara perdagangan interdealer dan perdagangan dealer-pelanggan dan konsentrasi pasar yang rendah. Saat ini, kemajuan teknologi telah mengubah pasar. Perdagangan terutama dilakukan melalui komputer, yang memungkinkan pedagang eceran memasuki pasar, harga streaming real-time telah menghasilkan transparansi yang lebih besar dan perbedaan antara dealer dan pelanggan mereka yang paling canggih telah banyak menghilang. Salah satu perubahan yang sangat penting adalah pengenalan perdagangan algoritmik. Yang, sekaligus melakukan perbaikan signifikan terhadap fungsi perdagangan Forex, juga menimbulkan sejumlah risiko. Dengan melihat dasar-dasar pasar Forex dan perdagangan algoritmik, kami akan mengidentifikasi beberapa kelebihan perdagangan algoritmik yang dibawa ke perdagangan mata uang sementara juga menunjukkan beberapa risikonya. Dasar-Dasar Forex Forex adalah tempat virtual di mana pasangan mata uang diperdagangkan dalam berbagai volume sesuai harga yang dikutip dimana mata uang dasar diberi harga dalam bentuk mata uang kutipan. Beroperasi 24 jam sehari, lima hari dalam seminggu, Forex dianggap sebagai pasar keuangan terbesar dan paling likuid di dunia. Per Bank for International Settlements (BIS) rata-rata volume perdagangan rata-rata harian pada bulan April 2013 adalah 2,0 triliun. Sebagian besar perdagangan ini dilakukan untuk dolar A. S., euro dan yen Jepang dan melibatkan berbagai pemain, termasuk bank swasta, bank sentral, dana pensiun. Investor institusional, perusahaan besar, perusahaan keuangan dan pedagang eceran individu. Meskipun perdagangan spekulatif mungkin menjadi motivasi utama bagi investor tertentu, alasan utama keberadaan pasar Forex adalah bahwa orang perlu memperdagangkan mata uang untuk membeli barang dan jasa asing. Aktivitas di pasar Forex mempengaruhi nilai tukar riil dan karenanya dapat sangat mempengaruhi output, lapangan kerja, inflasi dan arus modal suatu negara tertentu. Untuk alasan ini, pembuat kebijakan, publik dan media memiliki ketertarikan pada apa yang terjadi di pasar Forex. Dasar-dasar Algorithmic Trading Algoritma pada dasarnya adalah seperangkat aturan khusus yang dirancang untuk menyelesaikan tugas yang jelas. Dalam perdagangan pasar keuangan, komputer melakukan algoritma yang ditentukan pengguna yang dicirikan oleh seperangkat aturan yang terdiri dari parameter seperti timing, price atau quantity yang menyusun perdagangan yang akan dilakukan. Ada empat jenis dasar perdagangan algoritmik di pasar keuangan: statistik, lindung nilai otomatis, strategi eksekusi algoritmik dan akses pasar langsung. Statistik mengacu pada strategi algoritmik yang mencari peluang perdagangan yang menguntungkan berdasarkan analisis statistik data deret waktu historis. Auto-hedging adalah strategi yang menghasilkan aturan untuk mengurangi risiko terkena pajanan. Tujuan strategi eksekusi algoritmik adalah menjalankan tujuan yang telah ditetapkan, seperti mengurangi dampak pasar atau melakukan perdagangan dengan cepat. Akhirnya, akses pasar langsung menggambarkan kecepatan optimal dan biaya yang lebih rendah di mana pedagang algoritmik dapat mengakses dan terhubung ke beberapa platform perdagangan. Salah satu subkategori perdagangan algoritmik adalah perdagangan frekuensi tinggi, yang ditandai dengan frekuensi eksekusi perdagangan yang sangat tinggi. Perdagangan berkecepatan tinggi dapat memberi keuntungan signifikan bagi para pedagang dengan memberi mereka kemampuan untuk melakukan perdagangan dalam milidetik perubahan harga inkremental. Tapi mungkin juga membawa risiko tertentu. Algorithmic Trading di Pasar Forex Sebagian besar pertumbuhan perdagangan algoritmik di pasar Forex selama beberapa tahun terakhir disebabkan oleh algoritma yang mengotomatisasi proses tertentu dan mengurangi jam yang dibutuhkan untuk melakukan transaksi valuta asing. Efisiensi yang diciptakan oleh otomasi menyebabkan biaya lebih rendah dalam melaksanakan proses ini. Salah satu proses tersebut adalah eksekusi order dagang. Mengotomatisasi proses perdagangan dengan algoritma yang diperdagangkan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, seperti mengeksekusi pesanan selama jangka waktu tertentu atau dengan harga tertentu, secara signifikan lebih efisien daripada eksekusi manual oleh manusia. Bank juga telah mengambil keuntungan dari algoritma yang diprogram untuk memperbarui harga pasangan mata uang pada platform perdagangan elektronik. Algoritma ini meningkatkan kecepatan di mana bank dapat mengutip harga pasar sekaligus mengurangi jumlah jam kerja manual yang diperlukan untuk mengutip harga. Beberapa algoritma program perbankan mengurangi eksposur risiko. Algoritma tersebut dapat digunakan untuk menjual mata uang tertentu agar sesuai dengan perdagangan pelanggan dimana bank membeli jumlah yang setara untuk mempertahankan jumlah konstan dari mata uang tertentu. Hal ini memungkinkan bank untuk mempertahankan tingkat eksposur risiko yang telah ditentukan sebelumnya untuk memegang mata uang tersebut. Proses ini telah dibuat secara signifikan lebih efisien dengan algoritma, yang menyebabkan biaya transaksi lebih rendah. Namun, ini bukan satu-satunya faktor yang mendorong pertumbuhan perdagangan algoritmik Forex. Algoritma semakin banyak digunakan untuk perdagangan spekulatif karena kombinasi frekuensi tinggi dan kemampuan algoritma untuk menafsirkan data dan mengeksekusi perintah telah memungkinkan pedagang untuk mengeksploitasi peluang arbitrase yang timbul dari penyimpangan harga kecil di antara pasangan mata uang. Semua keunggulan ini telah menyebabkan peningkatan penggunaan algoritme di pasar Forex, namun mari kita lihat beberapa risiko yang menyertai perdagangan algoritmik. Risiko Terlibat dalam Algoritma Forex Trading Meskipun perdagangan algoritmik telah melakukan banyak perbaikan, ada beberapa kerugian yang dapat mengancam stabilitas dan likuiditas pasar Forex. Salah satu kelemahan tersebut terkait dengan ketidakseimbangan kekuatan perdagangan pelaku pasar. Beberapa peserta memiliki sarana untuk mendapatkan teknologi canggih yang memungkinkan mereka mendapatkan informasi dan melakukan perintah pada kecepatan yang jauh lebih cepat daripada yang lain. Ketidakseimbangan antara orang kaya dan yang tidak ada dalam hal teknologi algoritmik yang paling canggih dapat menyebabkan fragmentasi di dalam pasar yang dapat menyebabkan kekurangan likuiditas dari waktu ke waktu. Selain itu, meski ada perbedaan mendasar antara pasar saham dan pasar Forex, ada beberapa yang khawatir perdagangan frekuensi tinggi yang memperburuk kondisi pasar bursa macet pada 6 Mei 2010 juga bisa mempengaruhi pasar Forex. Sebagai algoritma diprogram untuk skenario pasar tertentu, mereka mungkin tidak merespon dengan cukup cepat jika pasar berubah secara drastis. Untuk menghindari pasar skenario ini mungkin perlu dipantau dan perdagangan algoritmik ditangguhkan selama turbulensi pasar. Namun, dalam skenario ekstrem seperti itu, penghentian perdagangan algoritme simultan oleh banyak pelaku pasar dapat menyebabkan volatilitas yang tinggi dan penurunan likuiditas pasar yang drastis. The Bottom Line Meskipun perdagangan algoritmik telah mampu meningkatkan efisiensi, oleh karena itu mengurangi biaya perdagangan mata uang, hal itu juga disertai beberapa risiko tambahan. Agar mata uang berfungsi dengan baik, mereka harus menjadi toko yang bernilai stabil dan sangat likuid. Dengan demikian, penting agar pasar Forex tetap likuid dengan volatilitas harga rendah. Seperti semua bidang kehidupan lainnya, teknologi baru memperkenalkan banyak manfaat, namun juga dilengkapi dengan risiko baru. Tantangan untuk masa depan perdagangan Forex algoritmik akan menjadi cara melembagakan perubahan yang memaksimalkan keuntungan sekaligus mengurangi risikonya. Instruction Execution Experts Strategi perdagangan berbasis global, berbasis event, multi-aset Para ahli menawarkan serangkaian strategi inti untuk menangani hampir setiap Tujuan perdagangan, dengan kontrol yang luas untuk memperbaiki perilaku. Komprehensif konektivitas pasar yang luas dengan akses ke sebagian besar sumber pertukaran, alternatif dan sumber likuiditas yang gelap Serangkaian strategi global yang luas dan konsisten Algoritma kustom dirakit menggunakan pustaka Ahli taktik canggih Dukungan untuk kelas aset non-ekuitas Teknik likuiditas inovatif dan penemuan harga Inovatif yang diterapkan dalam risiko Kerangka strategi terkontrol Analisis dan peringatan proprietary menginformasikan strategi berbasis event dan bukan jadwal. Diadaptasi pada penelitian dan perumusan struktur pasar terkini melalui taktik dasar yang terus ditingkatkan. Profil volume historis mencerminkan hari perdagangan khusus seperti pengumuman FOMC Federal Reserve, opsi kadaluwarsa Dan akses mulus tanpa akhir Bulan ke Atah Ahli dari algoritme dari platform EMS pemenang penghargaan Instinet, melalui koneksi FIX langsung atau melalui platform OMS dan EMS pihak ketiga Perbaiki perilaku strategi dan gaya eksekusi dengan menggunakan Kontrol ekstensif pakar set Minimalkan Kesalahan pengguna dengan validasi strategi yang kuat dan alat peringatan Monitor kinerja eksekusi dengan alat visualisasi real-time Instinet Strategi Pakar Strategi Benchmark Strategi Pakar Eksekusi benchmark mempertahankan lintasan perdagangan yang optimal untuk menyeimbangkan dampak pasar dan risiko patokan. VWAP menargetkan harga rata-rata tertimbang volume TWAP mendistribusikan perdagangan secara merata di seluruh cakrawala perdagangan IS menyeimbangkan dampak dan penyebaran dari harga kedatangan TargetOpen menyeimbangkan dampak dan penyebaran sementara perdagangan selama lelang pembukaan TargetClose menyeimbangkan dampak dan penyebaran saat diperdagangkan ke dalam dan selama lelang lelang Auction Mengotomatisasi akses ke lelang pasar SEPULUH memadukan strategi patokan Strategi Partisipasi Pelaksanaan Strategi partisipasi para pelaku perdagangan pada persentase yang ditargetkan dari volume pasar di atas cakrawala perdagangan yang ditentukan. BAGIAN menargetkan persentase tertentu dari volume pasar DynaPART menyesuaikan tingkat target sebagai respons terhadap pergerakan harga StepPART menyesuaikan tingkat target dengan band harga yang berbeda Strategi yang Dimungkinkan Likuiditas Eksekusi Pakar strategi berbasis likuiditas diperdagangkan secara adaptif, menyesuaikan taktik secara dinamis berdasarkan data pasar real-time dan analitis. Umpan balik Nighthawk secara cerdas menggabungkan sumber-sumber likuiditas gelap Cobra mencari likuiditas dengan risiko sinyal minimal WORKtrade secara dinamis menyesuaikan taktik dengan kondisi pasar MAKEtrade memberikan likuiditas pasif dari waktu ke waktu BlockPeg reg menggabungkan penyediaan likuiditas pasif dengan perilaku mencari blok Strategi Pasangan Strategi Eksekusi Strategi pasangan menyadari penyebaran yang diinginkan pada Sepasang ekuitas untuk arbitrase merger, nilai relatif dan perdagangan pasangan statistik. Pakar Eksekusi yang Didukung Pasar