演算法是解決問題或完成任務的一組指令。演算法的一個常見例子是菜譜,它由準備一道菜/一餐的具體說明組成。每臺計算機化裝置都使用演算法來執行其功能。
金融公司在貸款定價、股票交易、資產負債管理和許多自動化功能等領域使用演算法。例如,演算法交易,稱為“演算法”交易,用於決定股票訂單的時間、定價和數量。Algo交易,也稱為自動交易或黑匣子交易,使用計算機程式以人類無法實現的速度買賣證券。
由於股票、債券和大宗商品的價格以各種形式出現在網上和交易資料中,因此演算法消化大量金融資料的過程變得很容易。該程式的使用者只需設定引數,併在證券滿**易者的標準時獲得所需的輸出。
計算機演算法透過減少手工操作所需的時間,使生活更輕鬆。在自動化的世界裡,演算法可以讓工人更加熟練和專註。演算法使緩慢的程序更加熟練。在許多情況下,特別是在自動化領域,algos為公司節省了資金。
有幾種交易演算法可以幫助投資者決定是買入還是賣出。均值回歸演算法檢查的是短期價格高於長期平均價格,如果股票價格遠遠高於平均價格,交易者可能會賣出股票以迅速獲利。季節性是指交易員根據一年中市場通常上漲或下跌的時間買賣證券的做法。一個情緒分析演算法評估了關於股票價格的訊息,這些訊息可能在一個交易期內導致更高的成交量。
下麵是一個交易演算法的例子。交易員在其自動賬戶中建立指令,如果50日移動平均線低於200日移動平均線,就賣出100股股票。
相反,如果一隻股票的50天移動平均線高於200天移動平均線,交易者可以建立購買100股的指令。複雜的演算法在買賣證券之**慮了數百個標準。計算機迅速地綜合自動帳戶的指令以產生所需的結果。如果沒有計算機,複雜的交易將是耗時的,而且可能是不可能的。
在電腦科學中,程式設計師必須使用演算法的五個基本部分來建立一個成功的程式。
首先,他/她用數學術語描述問題,然後再建立產生結果的公式和過程。接下來,程式設計師輸入結果引數,然後他/她反覆執行程式以測試其準確性。演算法的結論是引數經過程式指令集後給出的結果。
對於金融演算法來說,程式越複雜,軟體就可以使用越多的資料來準確評估買賣證券的情況。程式設計師徹底測試複雜的演算法,以確保程式沒有錯誤。一個問題可以使用多種演算法;然而,有一些方法比其他方法更能簡化流程。
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