Что такое алготрейдинг и как его применяют на крипторынке?

forklog logoEn forklog logo Новости Лонгриды Крипториум Подкасты Искусственный интеллект Дайджест месяца Корпораты Цены криптовалют Спецпроекты Что такое алготрейдинг и как его применяют на крипторынке? 28.08.2026 img-3c382577b2565de1-1018796624564139Трейдинг и инвестиции 1 Что такое алготрейдинг? Алгоритмический трейдинг — торговля, в которой сделки совершает не человек, а программа. Правила устанавливаются заранее: при каком условии открывать позицию, при каком закрывать и каким объемом. Например: цена упала на 5% от уровня закрытия прошлого дня — покупка, выросла на 5% — продажа. Программа следит за котировками сама и безостановочно повторяет процесс, следуя заданному алгоритму. Сценарии могут быть разными. Один из вариантов — купить крупный объем актива, удержав среднюю стоимость сделки близко к той, что была на рынке в момент операции. Некоторые сложности создает само устройство биржевых торгов, где все предложения продавцов собраны в стакан — список ценовых уровней с указанием доступного количества актива. Крупная покупка разбирает сначала самые дешевые предложения, затем те, что подороже, и так далее, пока не наберется заданный размер сделки. Под воздействием рыночных сил итоговая средняя стоимость приобретения актива оказывается выше стартовой. Вдобавок происходящее видят другие участники торгов. Продавцы замечают, что дешевые предложения быстро разбирают, снимают свои заявки и выставляют новые — уже дороже. Для решения этой проблемы алгоритм дробит объем: одна большая заявка делится на десятки мелких (child orders), которые уходят на рынок порциями в разное время. Такой подход называют алгоритмическим исполнением. Прибыль здесь не главная цель: успех измеряют снижением транзакционных издержек и тем, насколько сделка сдвинула цену (market impact). Наиболее распространенные подходы: VWAP; TWAP; Iceberg. Подобные решения применяют банки, пенсионные и хедж-фонды. Объемы у этих организаций такие, что даже без дробления цена успевает уйти вверх задолго до завершения сделки, а сама операция может растянуться на часы. Вторая задача алгоритма устроена иначе: определить момент и направление сделки. Программа получает не готовое поручение, а критерии, по которым сама определяет момент входа. Минимальный набор правил такого робота укладывается в три пункта: когда открыть позицию, на какую сумму и когда ее закрыть. fig1-dve-zadachi Две задачи алгоритмической торговли: принятие решения и его исполнение. Источник: ForkLog. 2 Почему у термина нет единого определения? Две описанные задачи различаются настолько, что единого понимания термина на рынке не сложилось. Один подход сводит процесс только к исполнению крупных заявок, а роботов с собственной стратегией выносит в отдельную категорию. Другой распространяет термин на любую автоматизированную торговлю. Консенсуса в этом контексте нет даже среди регуляторов. Чтобы выработать определение хотя бы для высокочастотной торговли, Комиссия по срочной биржевой торговле США (CFTC) 9 февраля 2012 года собрала отдельный подкомитет из ученых и участников рынка. На техническом уровне тоже разнобой. Стандарт FIXatdl утвердили в 2008 году, чтобы брокеры единообразно описывали параметры своих алгоритмов. Логику работы он при этом не затрагивает: у каждой площадки она остается собственной. На крипторынке прижилось широкое определение. Алготрейдингом здесь называют совокупность операций торгового бота, который сам решает, что и когда купить, а также в каком объеме. Дробление крупных заявок в криптоиндустрии тоже автоматизировано, но соответствующие инструменты доступны не всем — к ним обращаются маркетмейкеры и фонды, когда набирают или закрывают позицию, стараясь не обвалить или разогнать цену. 3 Как устроен торговый алгоритм? Путь от идеи до запуска торговой системы состоит из пяти этапов: Формулировка правил. Написание кода. Проверка алгоритма на исторических данных. Подключение к бирже. Мониторинг. Начинается все с гипотезы о том, на чем программа будет получать прибыль — подходит только устойчивый, регулярно повторяющийся паттерн. Единичное отклонение цены для разработки стратегии малозначимо: если причину такого движения установить не удалось, то отличить закономерность от случайности тоже не выйдет. Источники таких устойчивых связей могут быть самыми разными: макростатистика — данные по рынку труда, ставки центробанков; отчетность компаний; корреляции между активами; графические индикаторы — скользящие средние, RSI, полосы Боллинджера; расхождение цен между площадками, диспропорции в биржевом стакане и т. д. Затем правила переводят в код. В этом контексте есть несколько вариантов: подписка на готового бота; настройка логики в визуальном конструкторе без программирования; собственная программа — чаще всего на Python. Стратегию можно реализовать и посредством Pine Script для TradingView, но сам скрипт сделок не совершает — лишь подает сигнал внешнему боту. Чем больше свободы в настройке, тем выше требования к квалификации самого трейдера. Ответственность за сбой при этом ложится тоже на него. Следующая стадия — бэктест. Учитывается не только итоговая доходность: правила прогоняют на нескольких таймфреймах, на других активах и в непохожих рыночных условиях. Между бэктестом и торговлей на реальном счете есть промежуточный шаг. Тестовый трейдинг происходит на живых котировках, но сделки виртуальные — систему проверяют в боевых условиях без риска потерь. Дальше система получает доступ к бирже через API. На этом этапе у ключа доступа отзывают право на вывод средств и по возможности ограничивают список IP-адресов для взаимодействия. Пятый этап — наблюдение за запущенной системой. Отслеживают два аспекта: сходится ли реальный результат с тестовым и сохранилась ли закономерность, на которой построена стратегия. fig2-pyat-etapov Пять стадий разработки торгового алгоритма. Источник: ForkLog. Основатель обучающего проекта AlgoTrading101 Лукас Лью считает главным в алготрейдинге именно понимание того, при каких рыночных условиях система работает, когда она может дать сбой и в какой момент требуется вмешательство