Сообщество. StockSharp

Тестирование и вечерний клиринг на фортс

2013-07-13T10:42:52Z

При тестировании столкнулся, что иногда заявка не успевает исполниться до вечернего клиринга и исполняется уже после. В результате такого исполнения в Strategy.MyTrades нет сделок. Предполагаю, что это баг. Использую версию 4.1.14.1.

Диверсификация в помощь трейдеру.

2013-07-11T10:07:47Z

Важно. Данные в статье реальные, но стратегии взяты самые простые и только ради примера. Их не стоит торговать, и писать мне о том, что стратегии мои плохие.Спасибо!

Грааль – это стратегия, теоретически, способная делать деньги из воздуха. Верю ли я в грааль? Наверное, верю, но для меня грааль не совсем тоже самое, что и для большинства трейдеров. Представим человека, который на протяжении 5-ти лет искал грааль и разочаровался в сотнях стратегий, которые ему пришлось перелопатить за это время, чтобы протестировать и убедиться в том, что даже у самой хорошей стратегии случаются моменты, когда она здорово сливает. Но этот счастливчик, даже не представляет, что сидит на граале и не видит его, наверное, вы уже догадались, что для меня грааль – это не одна стратегия – а комплекс стратегий (портфель). В таком портфеле качество стратегий конечно важно, но больше важны устойчивость принципов, на которых они построены. Стратегии могут быть очень простыми и иметь довольно большие просадки, лишь бы эти просадки каждой из стратегий не совпадали по времени, но ближе к делу.

Вот 3 стратегии входы, которых построены на разных принципах: Паттерн – Ударный день Parabolic Классический канал Дончиана В качестве выходов, используем TrailingSMA, про который я рассказывал на smart-lab.

Все 3 техники популярны и общедоступны, в чистом виде, понятно, их никто торговать не решится, из-за возможности больших просадок. Вот как выглядят графики эквити и просадок этих стратегий на фьючерсах Ri и Si за последние 5 лет (интересно будет дальше, после картинок):

Ударный день, фьючерс на индекс RTS (1 опт параметр, Sma):

Ударный день, Si (1 опт параметр, Sma):

Parabolic, фьючерс на индекс RTS (1 опт параметр, Sma)* :

Parabolic, Si (1 опт параметр, Sma)*: *Параметры Parabolic используются классические и вставлены в виде констант.

Канал Дончиана, фьючерс на индекс RTS (2 опт параметра, Sma и период канала):

Канал Дончиана, Si (2 опт параметра, Sma и период канала):

А вот, те же самые стратегии, но в виде портфеля в равных долях.

На графике видно, что по сравнению со стратегиями на Si нам удалось уменьшить неприбыльные участки и увеличить доходность в 1,5-2 раза. По сравнению со стратегиями на Ri в 3 раза уменьшилась просадка, правда, вместе с этим уменьшилась и доходность, но не сопоставимо просадке, гораздо меньше.

Нужно отметить, что это всего лишь пример, торговать такой портфель «как есть» я никому не рекомендую. -Во-первых, изначально никто не будет брать в портфель стратегии с 30% просадкой. -Во-вторых, в Combination Strategy – невозможно протестировать инструменты с плечом, естественно, что у Si плечо должно быть раза в 2-3 больше чем у Ri, но здесь такого не протестируешь. Данный подход, скорее годится для того, чтобы прикинуть, как стратегии будут вести себя в паре, на начальном этапе формирования своего собственного портфеля стратегий. При этом, наверняка многие ожидали увидеть заоблачную эквити и она была бы такой, если бы в данных стратегиях использовались бы входы по рынку, без указания проскальзывания. Для стратегий на Si использовались как выходы, так и входы лимитными ордерами – а значит, никакого проскальзывания быть не может. Для стратегий на RTS лимитные ордера использовались только на вход, в связи с особенностями инструмента, но проскальзывание стоит. На обе бумаги указана комиссия в размере 4 рубля на круг – это большая комиссия даже для Ri, а для си то завышена практически в 2 раза, сделано это для того, чтобы окончательно убрать все вопросы о вероятности, или невероятности результатов. Главное, что я хотел показать, что портфели стратегия торговать намного комфортнее.

А теперь немного теории.

Таким образом, мы получаем бесконечное число портфелей, так как мы можем задать абсолютно любые веса для каждой стратегии. Задача будущего «героя открытых рынков» выбрать только те портфели, которые обеспечат нам наибольшую доходность при одинаковом риске. Для этого, нам желательно привести все стратегии к одному показателю риска, чтобы их можно было сравнить. Например, это может быть стандартное отклонение, либо просадка. Нам, как адекватным участникам рынка важно найти портфель на эффективной границе.(ссылка на вики) Для этого: -Оценим ожидаемую доходность всех стратегий -Оценим попарные ковариации всех стратегий, с помощью матрицы ковариации -Подберем наименее коррелированные инструменты. -Подобрать веса Практика.

По 10-15 стратегий можно проторговывать и через Wealth, но

эти стратегии должны быть все на разных инструментах(это зависит от коннектора, конечно но, как правило) -я бы не стал его перегружать стартегиями, -если нам нужно поторговать таймфрейм меньше часовика, тоже нет. -если у нас только одна лицензия, где мы будем тестировать наши новые стратегии, если wealth у нас задействован в ежедневной торговле? -опционы через него тоже не торгуются. Поэтому, если стратегий у нас прилично, среди них есть опционные стратегии. Или стратегии на мелких тайм-фреймах - лучше проторговывать наш портфель на Stocksharp. В моем приводе несколько стратегий выглядят таким образом:

В Stocksharp Studio вот так:

Тестировать портфелей можно производить в Wealth. 6-ой версии есть классная возможность посмотреть , что будет со стратегиями, если их объединить, называется Combination strategy. Очень хороший визуализатор и все агрегированные показатели, которыми мы обычно пользуемся при анализе отдельной стратегии.

Если вы тестируете в StockSharp – там можно использовать всю мощь C# и осуществить довольно подробное тестирование, намного точнее, чем в Wealth из-за использования стакана и ордер лога. Самым простым способом проверить, как стратегии себя будут вести в союзе - это выкачать еженедельную доходность каждой из них и сравнить. Для анализа подойдет обычный Exсel. В нем можно посчитать корреляцию, или просто объединить эти доходности. Для наглядности пользуйтесь условным форматированием. Пример недельных доходностей трех стратегий. Профессионалы же используют оптимизаторы портфелей, написанные самостоятельно и как правило с использованием технологии CUDA – вычисления на графических картах, так как подбор весов стратегий в портфеле – зада сложная даже для современных мощных компьютеров. После того, как вы нашли несколько стратегий, с непохожими недельными результатами (или можно смотреть финрез. на каждую сделку), ставим их на торговлю и когда одна из стратегий получает убыток, другие вытягивают общий результат в плюс. Правильно, используем принцип диверсификации. Для того, чтобы сильнее прокачаться в портфельной теории есть книги специально по портфельному инвестированию, но для начала советую изучить работу Шарпа "Инвестиции" - там пара глав, которые помогут вам разобраться в азах портфельной теории современной портфельной теории. Воспользовавшись новыми знаниями Вы еще сильнее улучшите результаты и уже не будете относиться к средничковым стратегиям, так строго - будете поступать мудрее, тестировать в союзе с другими, более прибыльными. В одном из следующих своих постов, я собираюсь написать про то, как веса стратегий могут самостоятельно регулироваться в зависимости от результатов той или иной стратегии с помощью мани-менеджмента. Так что не пропустите! =) Вот коды стратегий для того, чтобы можно было меня проверить, в публичном доступе в виде cs фалов: Паттерн – Ударный день Parabolic Классический канал Дончиана

Вот коды стратегий для того, чтобы можно было меня проверить, в публичном доступе в виде cs фалов: -Паттерн – Ударный день Ri, Si -Parabolic Ri, Si -Классический канал Дончиана Ri, Si

Если нашли какие-то ошибки - пишите, буду рад поправить! ))

Спасибо за внимание! Пишите стратегии, пользуйтесь Wealth-lab, Stocksharp, получайте прибыль и узнавайте много всего нового!

Не идут данные из Альфы

2013-07-11T08:54:05Z

Настроил Альфу как в инструкции: Сделал окна "Сделки" и "Очередь заявок" для Лукойла. Запускаю пример SampleAlfa. Подключение проходит нормально. Данных по инструментам нет: пустая таблица. Пробовал на версиях 4.1.12, 4.1.15. Результат везде один и тот же: пустая таблица.

В чем может быть дело?

Предупреждение

2013-07-08T17:08:04Z

Что означает предупреждение "Стакан пустой" при запуске дочерней стратегии?

Тестирование с динамическим объемом

2013-07-08T07:44:56Z

При тестировании стратегии меняю объем в зависимости от результата тестирования. Т.е. начинаю тестирование с 10 контрактов. Удачные варианты стратегии доводят объем до 100 контрактов. Проблема в том, что проскальзывание на 100 контрактах очень сильно увеличивается по сравнению с 10 контрактами. По факту робот в рилтайме торгует 10 контрактами. Получается, что результаты тестирования не совсем соответствуют тому, что есть у меня в действительности. Может есть какие волшебные настройки в EmulationTrader или в Order, которые будут считать весь объем реализованным при реализации первого контракта?

Источник данных UX загружает только фючерсы

2013-07-05T21:06:46Z

гидра 4.1.14.5 Нужен источник данных UX, выбираю его, согласно документации:

Для РТС и УркБиржа источников действует особая схема. Данные источники сами добавляют инструменты в базу S#.Data по мере скачивания новой информации о сделках. Поэтому для этих источников не нужно предварительно получать и настраивать инструменты. Источники данных скачиваю маркет-данные только по инструментам которые в них добавлены(за исключением источников для РТС и УркБиржа) и у которых выбран хотя бы один тип маркет-данных. Понимаю как то, что я получу все данные, по всем инструментам. Запускаю и получаю кучу разных фючерсов, но при этом ни одной акции. А мне нужны как раз акции.

Как быть, может кто-то знает как правильно сделать? что можно здесь сделать? может кто-то может у себя протестить

Не срабатывает событие _trader.MarketTimeChanged

2013-07-05T15:07:23Z

Версия 4.1.14.1 , не срабатывает событие _trader.MarketTimeChanged , прошу проверить .

у меня _trader - это КвикТрейдер.

Спасибо.

Прошу совета как среднесрочной стратегией переживать ночное время

2013-07-04T18:57:07Z

Понимаю, что для кого-то вопрос окажется глупым, а ответ очевидным, но…

Если нетрудно, прошу опытных алготрейдеров S# посоветовать каким образом лучше проходить через ночное время в моей ситуации. У кого, так сказать, какой опыт.

Суть в следующем: при торговле через Плаза (вероятно, на Квике та же ситуация) происходит дисконнект (сервера, видимо, выключаются) после окончания вечерней сессии - где-то в 0 - 0:30. Поэтому своего трейдера отключаю предварительно - по расписанию сразу в 23:50, чтобы не было проблем с реконнектом итд., а потом включаю в 9:50. Вопрос в том: если есть среднесрочная стратегия, которая к 23:50, предположим, находится в позиции и, соответственно, есть правила (например, правило полное исполнения ордера order.WhenMatched), заполненные соответствующие словари, коллекции и пр. Каким образом сделать так, чтобы стратегия на следующий день, как ни в чем не бывало, без кардинального изменения своего состояния на момент окончания предыдущего дня, продолжала работать, отрабатывать сформированные правила, подписи на события? Интересно, что произойдет и какие последствия могут быть, если просто ничего не предпринимать со стратегией типа Strategy.

Посоветуйте, пожалуйста. Спасибо. Буду благодарен за любые комментарии.

Коннект - не коннект...

2013-07-04T18:05:12Z

Господа, добрый вечер,

Запускаю пример SampleSmartConnect, что в библиотеке S#, код виснет на ожидании отклика event'а успешного подключения:


						trader.Connected += () =>
						{
							Console.WriteLine("Подключение было произведено успешно.");

							// извещаем об успешном соединени
							waitHandle.Set();
						};

						Console.WriteLine("Производим подключение...");

						trader.Connect();

						// дожидаемся события об успешном соединении
						waitHandle.WaitOne();

Что делать?

Заранее спасибо.

Ошибка при открытии студии

2013-07-04T17:14:05Z

При запуске студии появляется окошко с выбором разрядности, выбираю 32 и виснет в документах S#.Studio.txt:

20:07:27.336|Error  |S#.Studio |System.ArgumentException: Type StockSharp.IQFeed.IQFeedTrader, StockSharp.IQFeed doesn't exists.
Имя параметра: value
   в Ecng.Common.Converter.To(Object value, Type destinationType)
   в Ecng.Common.Converter.To[T](Object value)
   в StockSharp.Studio.AppConfig..ctor()

Стандарты связи

2013-07-04T11:03:00Z

Стандарты связи

При ведении алгоритмической торговли требуется передача значительно большего количества параметров, чем при традиционной биржевой деятельности или размещении лимитных ордеров. Трейдеру-покупателю нужна подходящая трейдинговая система (часто называемая «системой управления ордерами» или «диспетчерской системой») для разбора непрерывного потока алгоритмических ордеров новых типов. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки и др. по созданию новых типов алгоритмических ордеров, создание инфраструктуры для обработки ордеров и вывод таких ордеров на рынок обходятся весьма недешево. Требовался способ, который позволил бы трейдерам-продавцам формулировать алгоритмические ордеры таким образом, чтобы трейдеры-покупатели могли легко вводить ордеры новых типов в систему и принимать участие в торгах без необходимости всякий раз создавать новые электронные формы ввода ордеров.

FIX Protocol LTD — трейдерская ассоциация, публикующая свободные, открытые стандарты в области торговли ценными бумагами. Язык FIX первоначально был создан фирмой Fidelity Investments, а ныне в ассоциацию FIX Protocol LTD входят практически все брокеры-дилеры, крупные банки в мировых финансовых центрах, институциональные инвесторы, паевые инвестиционные фонды и др. Ассоциация задает тон в установлении стандартов в предторговой и торговой области сделок с ценными бумагами. В 2006-2007 гг. несколько членов ассоциации совместными усилиями опубликовали проект стандарта XML для описания алгоритмических ордеров. Стандарт получил название FIX Algorithmic Trading Definition Language (англ. «Язык определения алгоритмической торговли»), сокращенно FIXatdl. Первая версия стандарта, 1.0, не получила широкого распространения из-за недостатков спецификации. Однако вторая версия, 1.1 (выпущенная в марте 2010 года), имела больше шансов на успех и должна была значительно снизить срок вывода новых алгоритмов на рынок и сопутствующие издержки.

Последствия применения алгоритмических стратегий

2013-07-04T10:58:47Z

Последствия применения алгоритмических стратегий

Хотя развитию алгоритмической торговли могло способствовать снижение минимального размера сделки в результате перехода к десятичной системе, применение алгоритмических стратегий еще больше уменьшило этот размер. Работа, которую когда-то выполняли трейдеры-люди, всё чаще передается компьютерам. Чрезвычайно важным фактором стала высокая скорость компьютерных взаимодействий, измеряемая в миллисекундах и даже в микросекундах.

Более компьютеризированные американские биржевые рынки, такие как NASDAQ, Direct Edge и BATS, увеличили свою рыночную долю за счет менее компьютеризированных, таких как Нью-Йоркская фондовая биржа. Эффект масштаба в электронных торгах способствовал снижению комиссионных и сборов за обработку сделок, а также глобальным слияниям и консолидации фондовых бирж.

Между биржами возрастает конкуренция по скорости обработки транзакций. Например, в июле 2007 года Лондонская фондовая биржа ввела в эксплуатацию новую систему под названием TradElect, которая должна была обеспечить среднее время обработки сделки 10 миллисекунд (считая от размещения ордера до окончательного подтверждения) и обрабатывать 3000 ордеров в секунду. С тех пор конкурирующие биржи постоянно снижали время задержки, и на некоторых из них обработка сделки теперь занимает всего 3 миллисекунды. Высокая скорость обработки чрезвычайно важна для трейдеров, применяющих высокочастотные стратегии, ведь их успех зависит от способности выявлять устойчивые и вероятные диапазоны цен финансовых инструментов. Эти трейдеры часто имеют дело с такими вариантами индексных фондов, как E-mini S&P, поскольку для них важны постоянство и снижение риска при максимальной эффективности. Трейдерам требуется отбирать финансовые данные для использования в компьютерных алгоритмах, поэтому их интересует наименьшая временая задержка и наибольшая ликвидность в момент размещения стоп-ордеров и/или фиксирования прибыли. Учитывая высокую волатильность на таких рынках, это весьма сложная и напряженная деятельность, ведь малейшая ошибка может привести к крупной потере. Трейдерам необходимо обрабатывать непрерывный поток данных, поэтому неудивительно, что они широко используют автономные программы.

Расходы на компьютеры и программное обеспечение в финансовом секторе достигли 26,4 млрд долларов в 2005 году.

Проектное решение

2013-07-04T10:58:11Z

Проектное решение

Не существует единых стандартов для проектных решений систем алгоритмической торговли. Концептуально проект такой системы можно разбить на несколько модулей:

Модуль потока данных (часть системы, принимающая из внешних источников такие данные, как цены или новости)
Модуль решений или модуль стратегии
Исполнительный модуль

Из-за популярности социальных сетей в некоторых стратегических системах реализованы технологии поиска и отбора информации для считывания пользовательских сообщений с веб-сайтов. Это позволяет трейдерам автоматически извлекать сведения о текущих настроениях и вносить коррективы в торговые стратегии.

Реализация стратегии

2013-07-04T10:57:22Z

Реализация стратегии

Для реализации большинства алгоритмических стратегий применяются современные языки программирования, хотя некоторые стратегии всё еще создаются с помощью электронных таблиц. Современные алгоритмы, используемые крупными брокерскими конторами и компаниями по управлению активами, всё чаще пишут на языке Algorithmic Trading Definition Language (англ. «Язык определения алгоритмической торговли») протокола FIX (англ. аббрев. FIXatdl). Это позволяет фирмам, принимающим ордеры, задать правила формулирования электронных ордеров. Ордеры, написанные на языке FIXatdl, можно отправить из системы трейдера по протоколу FIX. Простейшие модели могут быть основаны, например, на линейной регрессии. Трейдеры применяют и более сложные модели, основанные на теории игр, распознавании закономерностей или прогнозировании. Для создания таких моделей зачастую используются нейронные сети и генетическое программирование.

Событийный арбитраж

2013-07-04T10:56:51Z

Событийный арбитраж

Событийный арбитраж — подкласс арбитража с риском, на слияниях и поглощениях, на конвертируемых ценных бумагах или на проблемных ценных бумагах, осуществляемый с расчетом наступления определенного события. Таким событием может быть подписание контакта, разрешение контролирующего органа, судебное постановление и т. п., могущее повлиять на цену или процент в соотношении двух или более финансовых инструментов, что позволяет участнику арбитражной сделки извлечь выгоду.

Примером событийного арбитража является арбитраж на слияниях и поглощениях, также называемый арбитражем с риском. Арбитраж на слияниях и поглощениях обычно состоит в покупке акций фирмы, которую намеревается поглотить другая фирма, с одновременной продажей без покрытия акций поглощающей фирмы. Рыночная цена поглощаемой фирмы обычно ниже цены, предлагаемой поглощающей фирмой. Разница между этими ценами в основном зависит от вероятности и момента поглощения, а также от превалирующего уровня процентной ставки. В арбитраже на слияниях и поглощениях ставка делается на то, что эта разница в конечном счете сведется к нулю, если (и когда) состоится поглощение. Риск состоит в том, что если поглощение не состоится, то разница между ценами значительно возрастет.

Статистический арбитраж

2013-07-04T10:56:17Z

Статистический арбитраж

Другим набором стратегий высокочастотной торговли является классическая арбитражная стратегия с использованием сразу несколько инструментов. Например, можно заниматься покрытым процентным арбитражем на рынке иностранных валют, при этом выгода извлекается из соотношения между ценой национальной облигации, ценой облигации в иностранной валюте, спотовой цены этой валюты и цены форвардного контракта на эту валюту. Если цены на рынке достаточно отличаются от цен, заложенных в модель покрытия издержки сделки, то выполнение четырех сделок гарантирует получение прибыли с нулевым риском. Для высокочастотной торговли используются и более сложные арбитражные стратегии, работающие более чем с четырьмя инструментами. По оценке фирмы TABB Group, ежегодная совокупная прибыль от использования арбитражных стратегий с малым временем задержки по состоянию на момент оценки превышала 21 млрд долларов США.

Разработаны самые разные стратегии статистического арбитража, принимающие решения о покупке или продаже исходя из отклонений от статистически достоверных соотношений. Подобно маркет-мейкерским стратегиям, статистический арбитраж годится для работы с любыми классами активов.

Маркет-мейкинг

2013-07-04T10:55:28Z

Маркет-мейкинг

Маркет-мейкинг (англ. market making) — это набор стратегий высокочастотной торговли, заключающихся в подаче лимитного ордера на продажу выше текущей рыночной цены или лимитного ордера на покупку ниже текущей цены с целью извлечения выгоды из разницы между ценами продавца и покупателя. Фирма Automated Trading Desk, приобретенная финансовой группой Citigroup в июле 2007 года, была активным маркет-мейкером. На долю этой фирмы приходилось около 6% общего объема торговли NASDAQ и Нью-Йоркской фондовой биржи.

Высокочастотная торговля

2013-07-04T10:54:58Z

Высокочастотная торговля

В США из 20 тыс. фирм, занимающихся биржевой торговлей, всего 2% специализируются на высокочастотной торговле, однако на их долю приходится 73% объема фондовых операций. По состоянию на первый квартал 2009 года совокупные активы, управляемые хедж-фондами, использующими стратегии высокочастотной торговли, составляли 141 млрд долларов; это примерно на 21% ниже максимального уровня. Первые удачные стратегии высокочастотной торговли были разработаны фирмой Renaissance Technologies. Фонды, специализируются на высокочастотной торговле, стали набирать особую популярность в 2007 и 2008 годах. Многие фирмы, специализирующиеся на высокочастотной торговле, являются маркет-мейкерами и обеспечивают рыночную ликвидность. Благодаря этому уменьшилась волатильность и сократилась разница между ценой покупки и продажи акции, что снизило издержки на биржевую торговлю и инвестиционную деятельность для других участников рынка. Высокочастотная торговля стала предметом жарких споров после того, как Комиссия по ценным бумагам и биржам США и Комиссия по фьючерсной биржевой торговле США заявили о том, что алгоритмическая торговля и высокочастотная торговля способствовали развитию волатильности 6 мая 2010 года. В число крупных трейдеров, занимающихся высокочастотной торговлей, входят GETCO LLC, Jump Trading LLC, Tower Research Capital, Hudson River Trading, а также Citadel Investment Group, Goldman Sachs, DE Shaw и Renaissance Technologies.

Существует 4 основные категории стратегий высокочастотной торговли: маркет-мейкинг на основе потока ордеров, маркет-мейкинг на основе данных о тиках, событийный арбитраж (event arbitrage) и статистический арбитраж (statistical arbitrage). Все решения по структуре портфеля автоматически принимаются количественными моделями. Успех стратегий высокочастотной торговли в значительной мере обусловлен их способностью одновременно обрабатывать огромное количество информации, что не под силу трейдерам-людям.

Стратегии темных пулов

2013-07-04T10:54:23Z

**Стратегии «темных пулов»**появились в связи с тем, что высокочастотная торговля, которой занимаются многие трейдеры-покупатели, а также маркет-мейкеры из числа трейдеров-продавцов, стала заметной и вызывает много споров. Таким алгоритмам или методам часто дают названия вроде Stealth (разработан в Deutsche Bank), Iceberg,Dagger, Guerrilla, Sniper, BASOR (разработан в Quod Financial), Sniffer. Темные пулы — альтернативные электронные фондовые биржи, на которых торговля ведется анонимно, когда большинство ордеров скрыты (подобно подводной части айсберга). Игроки или «акулы» вынюхивают крупные ордеры, размещая мелкие пробные ордеры на покупку и продажу. Выполнение нескольких мелких ордеров может означать, что акуле улыбнулась удача: выявлен крупный ордер-айсберг! «Теперь это как гонка вооружений, — говорит Эндрю Ло, директор Лаборатории финансовой инженерии Массачусетского технологического института, — Все создают всё более сложные алгоритмы. А чем больше конкуренция, тем меньше прибыль».

Снижение издержек сделки transaction cost reduction

2013-07-04T10:53:42Z

Снижение издержек сделки (англ. transaction cost reduction) — под этот термин подпадают большинство стратегий алгоритмической торговли. Основная идея состоит в том, что крупный ордер разбивается на несколько мелких ордеров, которые размещаются на рынке в течение определенного времени. Выбор алгоритма зависит от разных факторов, важнейшими из которых являются волатильность и ликвидность акций. Например, при торговле высоколиквидными акциями хорошая стратегия — создавать противоположные сделки для определенной доли всех ордеров (англ. volume inline algorithms; букв. «объемные совмещенные алгоритмы»). Однако если акции имеют высокую ликвидность, то алгоритмы пытаются создать противоположную сделку для каждого ордера с привлекательной ценой (англ. liquidity-seeking algorithms; букв. «алгоритмы, ищущие ликвидность»). Успешность этих стратегий обычно измеряется путем сравнения средней цены, по которой выполнен весь ордер, со средней ценой, достигнутой при эталонном прогоне стратегии в течение того же времени. В качестве эталона обычно используется средневзвешенная цена. Цену сделки иногда сравнивают с ценой инструмента на момент размещения ордера. Существует особая категория таких алгоритмов, которые пытаются выявлять алгоритмические ордеры или айсберг-ордеры на другой стороне. Например, если вы хотите купить какие-то акции, алгоритм будет пытаться выявить ордеры на продажу этих акций. Такие алгоритмы называют снифферами (от англ. (to) sniff — вынюхивать). Типичным представителем этой категории является алгоритм Stealth. Другие примеры таких алгоритмов: TWAP, VWAP, Implementation shortfall, POV, Display size, Liquidity seeker.