ההבדל בין מסחר אלגוריתמי במט”ח (Forex) לבין סחורות (Commodities)
מסחר אלגוריתמי (Algorithmic Trading) פועל בשווקים שונים, כולל מט”ח וסחורות, אך האופי של כל שוק, המאפיינים שלו, והנתונים הנדרשים לבניית אסטרטגיות מסחר יוצרים הבדלים משמעותיים בין המסחר האלגוריתמי בשני התחומים.
מאפיינים ייחודיים של שוק המט”ח והסחורות
| מאפיין | מט”ח (Forex) | סחורות (Commodities) |
|---|---|---|
| גודל השוק | השוק הגדול בעולם, עם נפח מסחר יומי של כ-7 טריליון דולר. | קטן יחסית לשוק המט”ח, אך חשוב לכלכלה הגלובלית. |
| נזילות | נזילות גבוהה מאוד, במיוחד במטבעות מרכזיים כמו דולר, אירו ויין. | נזילות משתנה לפי סוג הסחורה (נפט, זהב, חקלאות). |
| שעות מסחר | פועל 24/5 ללא הפסקה, מתואם עם שוקי העולם. | שעות מסחר משתנות בהתאם לבורסות הספציפיות. |
| תנודתיות | תנודתיות נמוכה יחסית למטבעות מרכזיים, אך גבוהה יותר במטבעות אקזוטיים. | תנודתיות גבוהה במיוחד בסחורות כמו נפט וגז. |
| גורמים משפיעים | מדיניות מוניטרית, שיעורי ריבית, אירועים גיאופוליטיים. | היצע וביקוש, תנאי מזג אוויר, עונות השנה, וגיאופוליטיקה. |
הבדלים טכניים במסחר האלגוריתמי
1. סוגי הנתונים
-
מט”ח:
- נתונים כלכליים מאקרו כמו ריבית, אינפלציה ותמ”ג.
- חדשות גיאופוליטיות שמשפיעות על שערי המטבע.
- דפוסי מסחר נפוצים כמו קורלציות בין מטבעות.
-
סחורות:
- נתונים מבוססי היצע וביקוש: מאגרי נפט, דוחות חקלאיים, או כמות הפקת מתכות.
- תנאי מזג אוויר ועונתיות המשפיעים על סחורות חקלאיות.
- עלויות אחסון ושינוע.
2. אסטרטגיות מסחר אלגוריתמי
-
מט”ח:
- מסחר בתנודות קטנות (Scalping): מנצל את הנזילות הגבוהה לתנועות קצרות טווח.
- Arbitrage: ניצול פערים בין צמדי מטבעות או בורסות.
- מעקב מגמות: זיהוי מגמות ארוכות טווח או תנודתיות בשווקים גיאופוליטיים.
-
סחורות:
- מסחר עונתי: מבוסס על עונות השנה, במיוחד בסחורות חקלאיות.
- אסטרטגיות היצע וביקוש: ניתוח מלאים ודוחות ייצור.
- מסחר בתנודתיות: ניצול השפעות פתאומיות כמו משבר נפט או מזג אוויר קיצוני.
3. ניהול סיכונים
-
מט”ח:
- ניהול סיכונים כולל הגבלת חשיפה לתנודות במטבעות בעלי תנודתיות גבוהה.
- שימוש בפקודות Stop-Loss מותאמות לתנודתיות של המטבע.
-
סחורות:
- סחורות מושפעות מאירועים פתאומיים וקיצוניים (כמו אסונות טבע), מה שדורש אלגוריתמים המנטרים את השוק בזמן אמת.
- התאמה לאלמנטים חיצוניים כמו עלויות אחסון, שמעלים את מורכבות הניהול.
4. עמלות ועלויות
-
מט”ח:
- עמלות נמוכות יחסית בשל נפח המסחר הגבוה והתחרות הרבה בין פלטפורמות.
- Spread צר יותר במטבעות מרכזיים.
-
סחורות:
- עמלות משתנות בהתאם לסוג הסחורה, עם עלויות גבוהות יותר במסחר פיזי או מסחר עתידי.
- עלויות נוספות, כמו אחסון או שינוע, משפיעות על רווחיות המסחר.
5. רגולציה
-
מט”ח:
- שוק מבוזר, פחות מפוקח ישירות.
- רגולציה תלויה במדינה ובפלטפורמת המסחר.
-
סחורות:
- שוק מפוקח יותר, במיוחד בבורסות מרכזיות כמו ה-CME או LME.
- חוקים נוקשים הקשורים למסחר עתידי בסחורות.
דוגמאות מעשיות
מסחר אלגוריתמי במט”ח
- אלגוריתם המנטר חדשות כלכליות, כמו העלאת ריבית, ומבצע רכישה של הדולר מול מטבעות בעלי ריבית נמוכה יותר.
- זיהוי דפוסי תנועה יומיים בצמדי מטבעות מרכזיים כמו EUR/USD, והפקת רווחים מתנודות קטנות.
מסחר אלגוריתמי בסחורות
- אלגוריתם המנתח נתוני מלאים של נפט גולמי בארה”ב, ומבצע פקודות מכירה במקרה של עלייה במלאים, המעידה על ירידה בביקוש.
- שימוש בעונתיות במסחר בחיטה, עם רכישה מוקדמת בעונת הזריעה ומכירה לאחר עונת הקציר.
סיכום
מסחר אלגוריתמי במט”ח מתמקד בניצול נזילות גבוהה ותנודתיות נמוכה יחסית, ומשתמש בנתונים כלכליים מאקרו ובאסטרטגיות מהירות כמו Scalping ו-Arbitrage.
מסחר אלגוריתמי בסחורות, לעומת זאת, עוסק בהשפעות עונתיות, היצע וביקוש, ותנודתיות גבוהה שנובעת מאירועים גיאופוליטיים או טבעיים.
שני השווקים מציעים הזדמנויות ייחודיות, אך המסחר בהם דורש התאמת אלגוריתמים בהתאם למאפייני השוק, הנתונים, וניהול הסיכונים הנדרש.
