Automatizált kereskedés lehetőségei és korlátai a tőzsdén

Várallai Gábor (2021) Automatizált kereskedés lehetőségei és korlátai a tőzsdén. Pénzügyi és Számviteli Kar.

[thumbnail of Várallai Gábor - Automatizált kereskedés lehetőségei és korlátai a tőzsdén.pdf]
Előnézet
PDF
Várallai Gábor - Automatizált kereskedés lehetőségei és korlátai a tőzsdén.pdf

Download (1MB) | Előnézet
[thumbnail of Nyilatkozat.pdf] PDF
Nyilatkozat.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (1MB)
[thumbnail of Szakdolgozat összefoglaló.pdf]
Előnézet
PDF
Szakdolgozat összefoglaló.pdf

Download (305kB) | Előnézet

Absztrakt (kivonat)

A tőzsdei kereskedés napjainkban már nem csak egy szűk tehetős társadalmi réteg számára érhető el, hanem kis túlzással mindenki zsebében ott lehet. Ahhoz, hogy érdemben lehessen foglalkozni a tőzsdei kereskedéssel, először érdemes az elemzések elméleti hátterét áttekinteni. Itt megkülönböztethetünk fundamentális alapú, illetve technikai analízisen alapuló elemzési módszereket. A kiválasztott elemzési módszer segítségével hatékonyan és profitábilisan kereskedhetünk a tőzsdén, legyen szó kézi, vagy akár automatizált kereskedésről. Az algoritmikus kereskedés terjedése rendkívül felgyorsult az utóbbi két évtizedben. Ez főként az internet térhódításának is köszönhető, azonban sok egyéb faktor is szerepet játszott a terjedésben. A tőzsdei kereskedő robotok használata egyszerű, megbízható, valamint konzisztens eredményeket produkálhat, ha megfelelően le van programozva. Ha a másik oldalt nézzük, akkor kijelenthető, hogy Nyugat-Európában kellően megfizetett szakma a kvantitatív elemzői állás, ezzel ösztönözve a munkavállalókat a robotok programozására. Az algoritmikus kereskedés a közvetlen tőzsdei kereskedés mellett megjelenik közvetlenül egyéb szoftverek, alkalmazások hátterében. Ilyen alkalmazás például a Profit Manager, amit a dolgozatban is említek. Ezeknél a szoftvereknél úgy történik algoritmikus kereskedés, hogy a felhasználó közvetlenül nem találkozik a programmal, valamint nincs szükség szaktudásra ahhoz, hogy teljesértékű felhasználó lehessen. Ugyanez igaz abban az esetben is, amikor a felhasználó kész kereskedő robotokat vásárol. Számos kritika éri az algoritmikus kereskedést, főleg a HFT-ket. A HFT-k pozitív hozadékai mellett sajnos érkeztek negatívumok is, amik a technikai háttérből erednek. Például egy esetleges bug több millió dolláros veszteséget generálhat a piacon, valamint bedönthet indexeket, tőzsdéket. A szakdolgozatban megtalálható interjú az elméleti és szakirodalmi rész elmélyítésére összpontosít, ezek mellett viszont szélesebb és valósabb képet is ad egy kvantitatív elemzőket foglalkoztató vállalat működéséről, valamint az elemző gondolkodásáról. Az interjút egy londoni kvantitatív elemzővel készítettem. Az interjú során betekintést kaphatunk arról, hogy miként működik egy ilyen vállalat, milyen módszer szerint dolgoznak. Az interjú további részeiben kitértünk a piaci helyzetre is, itt kíváncsi voltam, hogy miként látja a trendeket a tőzsdei kereskedéssel kapcsolatban az interjú alanya, valamint mi a személyes meglátása az egyes témakörökben. A dolgozat utolsó harmada az MQL nyelv ismertetésével kezdődik, ami elengedhetetlen a kereskedő robotok programozásához. Az MQL nyelv a MetaTrader5 kereskedési platform saját programozási nyelve. A nyelv elsajátítása nem igényel nagy munkát, főleg akkor, ha valaki már ismer egyéb programozási nyelveket is. A kereskedési stratégia egyszerűnek mondható, ám a robot bemutatásával kiderül, hogy a backtest alapján profitábilis. A stratégia a Bollinger Band indikátoron alapul, ennek segítségével adunk vételi és eladási jelzéseket. Jövőbeni kutatás tárgya lehet a stratégia további finomítása, kombinálása egyéb indikátorokkal a magasabb profit érdekében. Ezek az indikátorok lehetnek akár a dolgozat technikai indikátorokról szóló fejezetben említett indikátorok, vagy egyéb, a dolgozatban nem említett indikátorok. Több száz technikai indikátor ismert, így a lehetőségek tárháza szinte végtelen. A cél minden esetben az, hogy a lehető legkisebb kockázat mellett el tudjon érni a robot hosszútávon egy konzisztens hozamot, amely ideális esetben magasabb, mint a piacon elérhető hozam. Egy másik érdekes jövőbeni kutatás tárgya lehet egy fundamentális alapon kereskedő robot programozása, automatizálása. Ebben az esetben akár egy hírkereskedéses stratégia is működhet, azonban itt a programozás már több időt vesz igénybe, valamint költségesebb is lehet. Kijelenthető tehát, hogy a tőzsdei robotizált kereskedés még több lehetőséget rejt, amit későbbi munkák során érdemes kutatni.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Pénzügy Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Pénzügyi

Konzulens(ek)

Konzulens neve
Konzulens típusa
Beosztás, tudományos fokozat, intézmény
Email
Csongrádi Gyöngyi
Belső
főiskolai docens; Üzleti Gazdaságtan Tanszék; PSZK
Dr. Dr. Kucséber László Zoltán
Külső
egyetemi adjunktus; Pénzügy Tanszék; PSZK
NEM RÉSZLETEZETT

Mű típusa: diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak: árupiac, kereskedés, programozás, robotok, tőzsde
SWORD Depositor: Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID): Archive User
Rekord készítés dátuma: 2022. Okt. 03. 08:42
Utolsó módosítás: 2022. Okt. 03. 08:42
URI: http://dolgozattar.uni-bge.hu/id/eprint/40839 URI: http://dolgozattar.uni-bge.hu/id/eprint/40839

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet