NautilusTrader แพลตฟอร์มเทรดดิ้งอัลกอริทึม open-source ได้รับความสนใจอย่างมากด้วยดาวกว่า 11,000 ดวงบน GitHub และการดาวน์โหลด 682,000 ครั้ง แม้ว่าแพลตฟอร์มนี้จะสัญญาการดำเนินการความเร็วสูงและการสนับสนุนคลาสสินทรัพย์ที่ครอบคลุม แต่การปรากฏตัวของมันได้จุดประกายการอภิปรายอย่างเข้มข้นในชุมชนเกี่ยวกับความเป็นจริงของการเทรดดิ้งอัลกอริทึมรายย่อย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และว่าเทรดเดอร์รายบุคคลจะสามารถแข่งขันกับผู้เล่นระดับสถาบันได้หรือไม่
สstatisticsของแพลตฟอร์ม NautilusTrader :
- GitHub Stars มากกว่า 11,000 ดาว
- ดาวน์โหลดมากกว่า 682,000 ครั้ง
- สมาชิก Discord มากกว่า 2,700 คน
- รองรับ 6 ประเภทสินทรัพย์: Crypto, Futures, Equities, Options, FX, Betting
- การ backtesting ที่มีความแม่นยำระดับ nanosecond
- ไม่มีความแตกต่างระหว่างการ backtesting และการเทรดแบบสด
การตรวจสอบความเป็นจริงเกี่ยวกับความสำเร็จของการเทรดรายย่อย
ชุมชนเทรดดิ้งยังคงสงสัยอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความสามารถของเทรดเดอร์รายย่อยในการทำกำไรอย่างต่อเนื่องจากกลยุทธ์อัลกอริทึม เทรดเดอร์ที่มีประสบการณ์หลายคนแบ่งปันเรื่องราวเตือนใจเกี่ยวกับภาพลวงแห่งความสำเร็จ เทรดเดอร์คนหนึ่งกล่าวถึงอัตราความสำเร็จ 99.5% ในการเทรด options แต่เน้นว่าความล้มเหลว 0.5% ที่เหลือได้กวาดล้างกำไรทั้งหมดที่ผ่านมา สิ่งนี้เน้นให้เห็นถึงความท้าทายพื้นฐานในการเทรดดิ้ง: แม้แต่กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จสูงก็สามารถถูกทำลายล้างได้โดยการสูญเสียที่หายากแต่รุนแรง
ฉันทามติในหมู่สมาชิกชุมชนเอนเอียงไปทางการลงทุนแบบ buy-and-hold แบบดั้งเดิมมากกว่าการเทรดแบบแอคทีฟ ผู้ใช้หลายคนที่เปลี่ยนจากการเทรดไปสู่การลงทุนระยะยาวรายงานการเพิ่มขึ้นของความมั่งคั่งอย่างมีนัยสำคัญหลังจากการเปลี่ยนแปลงนี้ การอภิปรายเผยให้เห็นรูปแบบที่บุคคลที่มีทักษะทางเทคนิคหลายคนถูกดึงดูดเข้าสู่การเทรดดิ้ง เพียงเพื่อในที่สุดจะตระหนักว่าการมุ่งเน้นไปที่อาชีพหลักของพวกเขาและการลงทุนในกองทุนดัชนีที่กระจายความเสี่ยงให้ผลลัพธ์ระยะยาวที่ดีกว่า
การตรวจสอบความเป็นจริงด้านเศรษฐศาสตร์การเทรด:
- ต้องใช้เงินทุนประมาณ 2 ล้าน USD เพื่อให้ได้ผลตอบแทนปีละ 200,000 USD (เป้าหมาย 10%)
- นักวิเคราะห์เชิงปริมาณมืออาชีพได้รับค่าตอบแทนขั้นต่ำ 400,000+ USD ที่บริษัทใหญ่ๆ
- 90% ของเทรดเดอร์คริปโตรายย่อยสูญเสีย 90% ของเงินทุนภายใน 90 วัน
- ตัวอย่างประสิทธิภาพของตลาด: บอทดำเนินการ arbitrage เพื่อผลกำไร 0.10 USD
ความสามารถทางเทคนิคเทียบกับข้อจำกัดในทางปฏิบัติ
จากมุมมองทางเทคนิค NautilusTrader ดูครอบคลุม โดยมีผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมสังเกตว่าบริษัท quant บางแห่งยังไม่มีฟีเจอร์ทั้งหมดที่แพลตฟอร์มนี้เสนอ แพลตฟอร์มสนับสนุนคลาสสินทรัพย์หลายประเภทรวมถึง crypto, futures, equities, options, FX และแม้แต่ตลาดการเดิมพัน มันให้ความแม่นยำระดับนาโนวินาทีสำหรับ backtesting และสัญญาการเบี่ยงเบนศูนย์ระหว่าง backtesting และการเทรดสด
อย่างไรก็ตาม ความซับซ้อนทางเทคนิคทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ การใช้ CPython และ Cython สำหรับแพลตฟอร์มที่เน้น low latency ได้ดึงดูดความสนใจจากนักพัฒนาที่ตั้งคำถามว่าแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อประสิทธิภาพเช่นนี้อาจได้ประโยชน์จากการใช้งานระดับต่ำกว่าหรือไม่
 |
|---|
| รากฐานทางเทคนิคของการเทรดด้วยอัลกอริทึม: การศึกษากลยุทธ์ market-making ใน Python |
อุปสรรคด้านการรวมระบบและกฎระเบียบ
ความสามารถในการรวมระบบของแพลตฟอร์มนำเสนอทั้งโอกาสและความท้าทาย แม้ว่าจะสนับสนุนผู้ให้บริการข้อมูลและสถานที่ดำเนินการต่างๆ แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่าการจับคู่ระบบจัดการคำสั่งซื้อที่แตกต่างกันอาจเป็นปัญหา ตยอางเช่น NautilusTrader มีระบบ OMS ของตัวเอง แต่ Interactive Brokers ก็มีเช่นกัน และไม่มีการรับประกันว่าพวกมันจะสอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์
การปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นความกังวลสำคัญสำหรับผู้ใช้จริงจัง ผู้ที่มีประสบการณ์ในอุตสาหกรรมจากสถาบันการเงินใหญ่เน้นว่าการเทรดอัตโนมัติอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของกฎระเบียบอย่างเข้มงวด แพลตฟอร์มอาจให้ความสามารถทางเทคนิค แต่ผู้ใช้ยังต้องจัดการกับกฎระเบียบตลาดที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับระบบเทรดอัตโนมัติ
ที่ Goldman งานของทีมผมทั้งหมดคือการตรวจสอบให้แน่ใจว่าแผนกเทรดอัตโนมัติมีการตรวจสอบทั้งหมดที่ใช้งาน มันค่อนข้างทำลายอารมณ์ แต่ใครก็ตามที่มองหาการใช้สิ่งนี้อย่างจริงจัง มันจะไม่ใช่แบบ plug and play มากนัก อย่างน้อยในขณะที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบของตลาด
การรองรับการเชื่อมต่อ:
- Interactive Brokers ( IBKR )
- Alpaca
- OKX (ตลาดแลกเปลี่ยนคริปโตเคอร์เรนซี)
- Betfair (ตลาดการพนัน)
- ผู้ให้บริการข้อมูลต่างๆ ที่รองรับรูปแบบ parquet
- Python API ที่เข้ากันได้กับเฟรมเวิร์ก ML/AI
เศรษฐศาสตร์ของการดำเนินงานเทรดรายบุคคล
การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นความเป็นจริงทางเศรษฐกิจที่โหดร้ายเกี่ยวกับการดำเนินงานเทรดเดี่ยว คำถามว่าบุคคลสามารถสร้างรายได้อย่างต่อเนื่องผ่านการเทรดอัลกอริทึมหรือไม่ได้รับการตอบสนองที่หลากหลาย แม้ว่าบางคนจะอ้างว่ารู้จักเทรดเดอร์รายบุคคลที่ประสบความสำเร็จหรือทีมเล็กๆ ที่สร้างรายได้หลายล้านดอลลาร์ต่อปี แต่ความรู้สึกทั่วไปแนะนำว่าสิ่งนี้ต้องการเงินทุนและความเชี่ยวชาญอย่างมาก
คณิตศาสตร์ทำงานต่อต้านการดำเนินงานขนาดเล็ก เพื่อสร้างรายได้ 200,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อปีผ่านการเทรดดิ้ง การประมาณหนึ่งแนะนำว่าต้องการเงินลงทุน 2 ล้านดอลลาร์สหรัฐพร้อมการเทรด options อย่างมีวินัยสำหรับผลตอบแทน 10% อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีความเสี่ยงของผลตอบแทนที่ไม่สม่ำเสมอและการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นในช่วงตลาดตกต่ำ
ประสิทธิภาพของตลาดก็ก่อให้เกิดความท้าทาย ตัวอย่างจากตลาดสกุลเงินดิจิทัลแสดงให้เห็นบอทที่ดำเนินการโอกาส arbitrage สำหรับกำไรเพียง 0.10 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าตลาดสมัยใหม่มีการแข่งขันและมีประสิทธิภาพเพียงใด
บทสรุป
NautilusTrader แสดงถึงความสำเร็จทางเทคนิคที่น่าประทับใจในโครงสร้างพื้นฐานการเทรด open-source อย่างไรก็ตาม การอภิปรายของชุมชนรอบการเปิดตัวของมันเผยให้เห็นความเป็นจริงที่น่าตื่นตัว: ความสามารถทางเทคนิคไม่ได้รับประกันความสำเร็จในการเทรดดิ้ง แพลตฟอร์มอาจทำหน้าที่เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมหรือให้คุณค่าสำหรับกรณีการใช้งานสถาบันเฉพาะ แต่เทรดเดอร์รายบุคคลควรเข้าหาการเทรดอัลกอริทึมด้วยความคาดหวังที่สมจริงเกี่ยวกับความท้าทายที่เกี่ยวข้อง
ภูมิปัญญาของชุมชนที่ครอบงำแนะนำว่าสำหรับคนส่วนใหญ่ การมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอาชีพและการลงทุนกองทุนดัชนีระยะยาวยังคงเป็นเส้นทางที่เชื่อถือได้มากกว่าในการสร้างความมั่งคั่งมากกว่าการพยายามแข่งขันในตลาดเทรดที่มีประสิทธิภาพและการแข่งขันเพิ่มขึ้น
อ้างอิง: The fastest, most reliable open-source trading platform