Algoritmické obchodování

Mikuláš Zapletal

Bachelor's thesis

Algorithmic trading

Abstract:

Tato bakalářská práce se zabývá vyhodnocením dvou odlišných investičních strategií: algoritmického obchodování a tradiční metody Buy and Hold. Cílem práce je analyzovat a porovnat výkonnost těchto dvou přístupů na německém indexu DAX v pětiletém období od 26. srpna 2018 do 13. září 2023. V rámci studie byla algoritmická strategie, která realizovala 257 obchodů, schopna vygenerovat zisk ve výši 164 457 dolarů, zatímco metoda Buy and Hold dosáhla zisku 41 485 dolarů z jediného dlouhodobého obchodu. Tento výsledek ukazuje, že algoritmické obchodování může nabídnout téměř čtyřnásobně vyšší ziskovost ve srovnání s pasivní strategií Buy and Hold, což naznačuje jeho potenciální přednosti v maximalizaci výnosů a adaptabilitě na měnící se tržní podmínky. Práce dále zdůrazňuje, že algoritmické obchodování využívá sofistikovanější analýzu a různé obchodní algoritmy pro identifikaci krátkodobých příležitostí, zatímco Buy and Hold se spoléhá na dlouhodobý růst hodnoty aktiv. Výsledky této studie naznačují, že pro investory, kteří preferují aktivnější přístup a usilují o rychlejší nárůst kapitálu, může být algoritmické obchodování vhodnější volbou. Nicméně, je důležité vzít v úvahu, že vyšší zisky z algoritmického obchodování mohou být spojeny s vyšším rizikem a volatilitou. Proto je nezbytné provést důkladnou analýzu rizikového profilu obou strategií a zvážit stabilitu zisků, frekvenci obchodů a potenciální dopady tržních událostí na jejich výkonnost pro plně informované srovnání

Abstract:

This bachelor thesis examines the comparison between two distinct investment strategies: algorithmic trading and the traditional Buy and Hold method. The aim of the study is to analyze and compare the performance of these two approaches on the German DAX index over a five-year period from August 26, 2018, to September 13, 2023. Within the scope of the study, an algorithmic strategy that executed 257 trades was able to generate a profit of $164,457, whereas the Buy and Hold method achieved a profit of $41,485 from a single long-term trade. This outcome demonstrates that algorithmic trading can offer nearly four times higher profitability compared to the passive Buy and Hold strategy, suggesting its potential advantages in maximizing returns and adaptability to changing market conditions. The thesis further emphasizes that algorithmic trading utilizes more sophisticated analysis and various trading algorithms to identify short-term market opportunities, while Buy and Hold relies on the long-term growth of asset values. The findings of this study suggest that for investors who prefer a more active approach and are aiming for quicker capital growth, algorithmic trading might be a more suitable option. However, it is important to consider that higher profits from algorithmic trading may be associated with higher risk and volatility. Therefore, a thorough analysis of the risk profiles of both strategies is essential, along with considering the stability of profits, frequency of trades, and potential impacts of market events on their performance for a fully informed comparison.

Keywords

Algoritmy, Technická analýza, Statistické modelování, High-frequency trading, Backtesting, Likvidita, Volatilita, Market data, Risk management, Portfolio management

Keywords

Technical analysis, Statistical modelling, High-frequency trading, Backtesting, Algorithms, Liquidity, Volatility, Market data, Risk management, Portfolio management

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 3. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 23. 5. 2024
• Supervisor: Ing. Karel Malec, Ph.D.
• Reader: Jana Skřivánková, B.E., externi

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Bachelor programme:
Ekonomika a management