مزایای معامله گری الگوریتمی

برای استفاده از الگوریتم‌هایی که برای معاملات الگویی مورد استفاده قرار می‌گیرند اغلب لازم است که معامله گران با زبان برنامه نویسی آشنا باشند. همچنین سیستم‌های معاملاتی خودکار معمولاً نیاز به استفاده از نرم‌افزاری دارند که مستقیماً به یک کارگزاری متصل باشد و الگوریتم‌ها باید به زبان اختصاصی پلتفرم مورد نظر نوشته شوند.

معاملات الگوریتمیک فارکس

همانطور که از نام اینگونه از معاملات مشخص است، معاملات الگوریتمی شامل اجرای معاملات فارکس به طور خودکار توسط دستورالعمل‌های از پیش تعیین شده است.
متغیرهای این نوع معاملات شامل قیمت، زمان و حجم است.

معاملات الگوریتمی از کلمه «الگوریتم» مشتق شده است که به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای حل یک مسئله در مدت زمان محدود تعریف می‌شود.
الگوریتم‌های تعریف شده برای معاملات الگوریتمیک از فرمول‌های پیچیده‌ای تشکیل شده است.
این الگوریتم‌ها با ترکیب مسائل ریاضی و بینش‌های احساسی در زمینه خرید و فروش تصمیم گیری می‌کنند.

معاملات الگوریتمی به وسیله تکنولوژی معاملاتی با فرکانس بالا انجام می‌شود، در این صورت معامله‌گران فارکس می‌توانند ده‌ها هزار تراکنش در ثانیه انجام دهند.
جدا از اجرای سفارش، از معاملات الگوریتمی می‌توان برای اجرای معاملات و همچنین استراتژی‌های معاملاتی آربیتراژ و روند استفاده کرد.

مزایا و ریسک معاملات الگوریتمی

مزایا

کاهش تلاش معامله‌گران

بازار فارکس یک بازار 24 ساعته است اما هیچ معامله‌گری نمی‌تواند در تمام طول روز معامله کند.
این در حالی است که یک ربات معامله‌گر به راحتی می‌تواند تمام طول روز معامله کند.
ربات‌ها می‌توانند در هر ساعت شبانه روز معامله کنند و در این صورت موجبات سود شما را نیز فراهم آورند.

از بین رفتن احساسات

معامله‌گران در معاملات با احساسات خود دست و پنجه نرم می‌کنند.
عمل کردن بر اساس احساسات می‌تواند روند معاملات شما را مختل کند.
این در حالی است که انجام دادن معاملات به صورت الگوریتمیک به دور از احساسات خواهد بود.
این فرایند به صورت خودکار و بر اساس قوانین تعیین شده انجام می‌شود.

فرصت‌های گسترده‌تر

یک معامله‌گر نمی‌تواند با ابزارهای معاملاتی مختلف و جفت ارزها به صورت همزمان کار کند.
افراد در بازار فارکس نهایتا می‌توانند با 1-2 اوراق بهادار و ابزارهای تکنیکال محدود کار کنند در حالی که در معاملات الگوریتمیک وضعیت کاملا متفاوت است.
توجه داشته باشید که تعداد دارایی‌های قابل استفاده در معامله و ابزارهای تکنولوژیکی هیچ محدودیتی ندارد و همین امر باعث ایجاد فرصت‌های بیشمار معاملاتی می‌شود.

معایب

اگرچه معاملات الگوریتمیک مزایایی دارند اما در زیر به برخی معایب آنها نیز اشاره می‌کنیم:

• یک الگوریتم به تنهایی نمی‌تواند خود را بازخوانی کند.
  استراتژی‌ها در یک دوره معین می‌توانند بسیار خوب عمل کنند اما در صورت وقوع اتفاق غیر منتظره‌ای با شکست مواجه می‌شوند.
• بازار فارکس با استفاده از آنالیز فاندامنتال و تکنیکال کار می‌کند اما استراتژی‌ها فقط بر اساس آنالیز تکنیکال ساخته شده‌اند.
  بنابراین، انتشار اخبار اقتصادی مهم در بازار نمی‌تواند تاثیری بر استراتژی‌ها داشته باشد.
• دستیابی به یک استراتژی ثابت و قابل اعتماد آسان نیست، براساس آمار تنها حدود 10-15٪ از الگوریتم‌ها ارزش استفاده کردن دارند.
  در نتیجه می‌‌توان گفت که برای ایجاد یک استراتژی مناسب به کار سخت و تلاشی مداوم نیاز دارید.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمیک

شما می‌توانید یک استراتژی معاملاتی مناسب و سودآور را در صورت داشتن پایه‌های قوی طراحی کنید.
برخی از استراتژی‌ها قبلاً توسط برنامه‌نویسان پیاده‌سازی شده‌اند و بیشترین استفاده را برای معاملات الگوریتمیک دارند.

استراتژی دنبال کردن روند

میانگین متحرک، برک اوت در کانال و سایر اندیکاتورهای معاملاتی تکنیکال در معاملات روند استفاده می‌شوند.
باید گفت که اغلب استراتژی‌‌های معاملاتی الگوریتمیک بر اساس اندیکاتورها پایه سازی می‌شود.
توجه داشته باشید که تدوین این استراتژی‌های معاملاتی بسیار ساده است زیرا برای تهیه آنها به تحلیل بازار نیازی ندارید.

در این الگوریتم‌ها، معاملات بر اساس روند موجود و بدون استفاده از هیچ تحلیلی انجام می‌شود.
به عنوان مثال، میانگین متحرک 50 روزه و میانگین متحرک 200 روزه از جمله استراتژی‌های معروف در دنبال کردن روند هستند.

استراتژی آربیتراژ

آربیتراژ درباره عدم تعادل قیمت در بازارهای مختلف و تولید سرمایه از آنها است.
در این استراتژی، شما یک ارز را که به صورت دوگانه لیست شده است با قیمت پایین‌تری در یک بازار می‌خرید و همزمان با فروش آن در بازار دیگر، سود یا آربیتراژ بدون ریسک ارائه می‌کنید.

استراتژی آربیتراژ الگوریتمی محبوب برای معامله جفت ارز است، که بر اساس تفاوت بین دو دارایی از آن استفاده می‌شود.
در معاملات فارکس، انجام معاملات با استفاده از جفت ارزها بر اساس خرید یک ارز و فروش ارز مقابل انجام می‌شود.

استراتژی احساسی الگوریتمی

این استراتژی بر اساس اخباری طراحی شده است که سیگنال‌هایی را (خرید یا فروش) در مورد چگونگی تبدیل داده‌ها به شما ارائه می‌دهد.
علاوه بر این، الگوریتم‌ها به گونه‌ای نوشته شده‌اند که حتی می‌توانند با تجزیه و تحلیل احساسات عمومی بازار از داده‌های توییتر، سیگنال‌هایی را ارائه دهند.
این استراتژی الگوریتمی برخلاف استراتژی روند است و تلاش می‌کند تا حرکت قیمت را در آینده بر اساس احساسات فعلی بازار تحلیل کند.

استراتژی الگوریتمی بازگشت میانگین

معمولا بازارها یکی از این سه حالت را تجربه می‌کنند:

باید گفت که در 80٪ مواقع بازارها در حالت خنثی هستند به همین دلیل استراتژی‌ها بر همین اساس تعریف می‌شوند.
در یک بازار خنثی قیمت به سمت مقدار میانگین حرکت می‌کند.
بنابراین می‌توان گفت که الگوریتم‌ها به گونه‌ای برنامه‌ریزی شدند که از قیمت‌های گذشته برای شناسایی میانگین قیمت یک اوراق بهادار استفاده کنند.
معمولا معاملات بر اساس این پیش فرض انجام می‌شود که بازار به سمت سطوح از پیش تعیین شده باز خواهد گشت.

الگوریتم‌های حداقل هزینه اجرا

حداقل هزینه اجرا عبارت است از تفاوت قیمت مورد نظر خریدار یا فروشنده و قیمت نهایی که پس از پرداخت کمیسیون، پرداختی و سایر هزینه‌ها در نظر گرفته می‌شود.
این استراتژی برای کاهش هزینه اجرای یک سفارش از طریق معامله در بازار زمان حقیقی، ایجاد شده است.

با چنین رویکردی می‌‌توانید به دلیل تاخیر در اجرا، هزینه‌‌های کمتری پرداخت کنید.
در این استراتژی، نرخ مشارکت هدفمند به گونه‌ای تنظیم می‌شود که در صورت افزایش قیمت‌ها، افزایش یابد و با کاهش قیمت‌ها، نزولی شود.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتو تریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب این نوع معاملات چیست؟ تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آن‌ها را شکار کنید.

خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه این‌ها زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.

الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آن‌ها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک می‌کند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.

منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال می‌کند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری می‌کند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آن‌ها زیر 30 است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید مزایای معامله گری الگوریتمی برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار می‌کند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص‌ شده چهار وظیفه کلی دارند:

• رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
• ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
• مدیریت پوزیشن
• مدیریت ریسک و سرمایه

هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.

طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

الگوریتم‌ معاملاتی یا الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.

الگوریتم‌های اجرای معاملات

این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آن‌ها براساس داده‌های موجود اقدام به اردر‌گذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آن‌ها است.

به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه 100 میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر 100 میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همان‌طور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهم‌ترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.

الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همان‌طور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.

بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آن‌ها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.

الگوریتم‌های تریدینگ

الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز می‌کند.

این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.

الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.

این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.

الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همان‌طور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت مزایای معامله گری الگوریتمی مزایای معامله گری الگوریتمی معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.

به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آن‌ها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.

نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.

درحقیقت معاملات الگوریتمی هم مثل دراختیار داشتن اینترنت یا دانش شکافتن اتم است. خوب یا بد بودن آن بستگی به نوع دیدگاه و نحوه استفاده ما از این ابزار دارد. دقیقا همان‌طور که از شکافتن اتم در علوم پزشکی استفاده شد، اما با همان دانش بمب اتم هم تولید کرده‌اند.

اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای 90% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای این‌که بتوانند جای ما در بازارهای مالی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.

انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

استراتژی‌های Trend Following

استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همان‌طور که از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده مزایای معامله گری الگوریتمی نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.

اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتور‌ها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.

استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت 1000 تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت 800 تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت 800 تومان خریده و تمام آن را به قیمت 1000 تومان به شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.

در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیتکوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.

استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و. ) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آن‌ها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آن‌ها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و. ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.

به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ 1 دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید.

دوحالت وجود دارد:

اگر ‌برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه 2 دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، 4 دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها 3 دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (4دلار). این‌بار اگر برنده باشید، 8 دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها 7 دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + 1 دلار برنده می‌شوید.

طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.

استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از این‌که استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع مزایای معامله گری الگوریتمی استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.

استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.

الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

به‌نظر شما استفاده از ابزار معاملات الگوریتمی در بازار بورس خوب است یا بد؟

معاملات الگوریتمی چیست و مزایای آن در تریدینگ

معاملات الگوریتمی که با نام سیستم‌های معاملاتی خودکار یا معاملات الگویی هم شناخته می‌شوند، این امکان را برای معامله گران فراهم می‌کنند که با مشخص کردن یک الگوریتم که شامل قوانین خاصی برای ورود یا خروج از بازار است معاملات خود را با کمک رایانه انجام دهند.
درواقع زمانی که معامله‌گر یک بار الگوریتم مورد نظر خود را مشخص کند از آن پس تمامی معاملات به صورت خودکار توسط کامپیوتر انجام می‌شوند. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که بیش از 80 درصد معاملات در بازار بورس آمریکا از طریق همین روش معاملات الگویی انجام می‌شوند.

سرمایه‌گذاران و معامله گران بازار بورس و اوراق بهادار می‌توانند با مشخص کردن عواملی مانند قوانین دقیق ورود و خروج از بازار و مدیریت نقدینگی در سیستم‌های معاملاتی خودکار نظارت و انجام معاملات خود را به رایانه‌ها بسپارند. یکی مزایای معامله گری الگوریتمی از جذاب‌ترین مزایای استفاده از این نوع استراتژی حذف احساسات از بازارهای پولی و مالی است، زیرا کامپیوترها فقط بر اساس الگوریتم مورد نظر معاملات را انجام می‌دهند. این ویژگی معاملات الگویی موجب افزایش نقدینگی در بازار می‌شود.

برای استفاده از الگوریتم‌هایی که برای معاملات الگویی مورد استفاده قرار می‌گیرند اغلب لازم است که معامله گران با زبان برنامه نویسی آشنا باشند. همچنین سیستم‌های معاملاتی خودکار معمولاً نیاز به استفاده از نرم‌افزاری دارند که مستقیماً به یک کارگزاری متصل باشد و الگوریتم‌ها باید به زبان اختصاصی پلتفرم مورد نظر نوشته شوند.

درک معاملات الگوریتمی با مثال

فرض کنید یک معامله‌گر برای انجام معاملات خود از قوانین ساده زیر استفاده می‌کند:

• 50 درصد از سهام را زمانی خریداری می‌کند که میانگین متحرک 50 روزه آن از میانگین متحرک 200 روزه بالاتر می‌رود. (میانگین متحرک یکی از شاخص‌های قیمتی دنباله‌رو است که متوسط قیمت سهام در گذشته را نشان می‌دهد.)
• بخشی از سهام را زمانی که میانگین متحرک 50 روزه از میانگین متحرک 200 روزه آن پایین‌تر بیاید می‌فروشد.

با استفاده از همین دو دستورالعمل ساده یک برنامه کامپیوتری به صورت خودکار قیمت سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل می‌کند و در صورتی که الگوریتم‌های تعریف شده تحقق پیدا کنند سفارش‌های خرید یا فروش را ثبت می‌کند. بنابراین با استفاده از معاملات الگوریتمی دیگر معامله گران نیازی ندارند که هر روز نوسانات قیمت بازار را نظارت کنند و یا سفارش‌ها را به صورت دستی ثبت نمایند. سیستم معاملاتی خودکار با شناسایی فرصت‌های معاملاتی صحیح به صورت خودکار این کار را انجام خواهد داد.

پیشنهاد دوره آموزشی: دوره انلاین علم داده در بازارهای مالی و معاملات الگوریتمی با Python

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

استفاده از سیستم معاملات خودکار مزایای بسیار زیادی دارد. در ادامه می‌توانید با مزیت‌های استفاده از رایانه ها برای نظارت بر بازار و کنترل معاملات خود در بازار بورس و اوراق بهادار آشنا شوید. با ما همراه باشید.

1. عدم دخالت احساسات

با وجود معاملات الگویی و انجام معاملات توسط کامپیوترها میزان دخالت احساسات انسانی در روند معاملات به حداقل خود می‌رسد و معاملات احساسی کاهش پیدا می‌کنند. با وجود کنترل احساسات معامله گران اغلب می‌توانند راحت‌تر به برنامه معاملاتی خود پایبند بمانند. ازآنجایی‌که سفارش معاملات بعد از تعیین الگوریتم‌های مورد نظر معامله‌گر و به صورت خودکار انجام می‌شوند، در جریان ثبت سفارش‌ها دیگر شک و تردیدهای معامله‌گر دخیل نخواهند بود و سرمایه‌گذاران نمی‌توانند معامله را زیر سؤال ببرند. درواقع معاملات الگویی به معامله‌گرانی که می‌ترسند «ماشه را بکشند» و همچنین کسانی که بیش از حد تمایل به فروش سهام خود دارند کمک می‌کند و با مهار کردن احساسات غلط انسانی خرید و فروش را در فرصت‌های منطقی انجام می‌دهد.

2. آزمایش مجدد

آزمایش مجدد در معاملات الگوریتمی از اطلاعات در دسترس در مورد تغییرات بازار برای مشخص کردن میزان دوام یک ایده یا الگوریتم استفاده می‌کند. زمانی که قرار است یک الگوریتم برای سیستم‌های معاملاتی خودکار تعیین شود تمامی قوانین باید کاملاً مطلق باشند و جای هیچ گونه تعبیر و تفسیری باقی نماند. باید این نکته را در نظر داشته باشید که کامپیوترها نمی‌توانند منظور ما را حدس بزنند و باید دقیقاً به آن‌ها گفته شود که چه کاری انجام دهند. به این ترتیب معامله گران می‌توانند یک مجموعه الگوریتم‌های دقیق را در نظر بگیرند و آن‌ها را بر روی داده‌های گذشته بازار آزمایش کنند. به این ترتیب معیارهایی که معامله‌گر می‌خواهد در یک بازار واقعی استفاده کند از قبل تحت آزمایش قرار می‌گیرند.
به این ترتیب معامله گران با استفاده از آزمایش مجدد دقیق می‌توانند ایده‌های معاملاتی خود را ارزیابی و تنظیم کنند و انتظارات خود را از معاملات الگویی تعیین نمایند. منظور از انتظارات متوسط مبلغی است که امکان دارد سرمایه‌گذار با انجام یک معامله سود و یا ضرر کند.

3. ایجاد نظم در معاملات با استفاده از معاملات الگوریتمی

به دلیل اینکه الگوریتم‌های وضع شده بر معاملات به صورت خودکار انجام می‌گیرند، حتی در بازارهای بی‌ثبات هم نظم معاملات افرادی که از سیستم‌های معاملاتی خودکار استفاده می‌کنند حفظ می‌شود. نظم معاملات اغلب به دلیل عوامل عاطفی مانند ترس معامله گران از ضرر، یا تمایل به کسب سود بیشتر از بین می‌رود. استفاده از معاملات الگویی این امکان را برای معامله گران فراهم می‌کند که نظم معاملات خود را حفظ کنند، زیرا طبق یک برنامه دقیق پیش می‌روند. همچنین با استفاده از این معاملات امکان بروز «خطای خلبان» به حداقل میزان ممکن خود می‌رسد. برای مثال اگر سفارش خرید 100 سهم باشد این سفارش به اشتباه 1000 سهم ثبت نمی‌شود.

4. افزایش سرعت ثبت سفارش‌ها

به دلیل اینکه کامپیوترها بلافاصله به تغییرات بازار واکنش نشان می‌دهند، در صورت استفاده از معاملات الگوریتمی به محض اینکه معیارهای معاملاتی تعیین شده در بازار تحقق پیدا کنند سیستم‌های معاملاتی سفارش‌ها را ثبت می‌کنند. فاصله چند ثانیه‌ای ثبت سفارش خرید یا فروش در یک معامله در بازارهای پولی و مالی می‌تواند تفاوت زیادی در نتیجه معامله ایجاد کند. به این صورت به محض تحقق الگوریتم مورد نظر تمامی سفارش‌ها به صورت خودکار ثبت می‌شوند، ازجمله سفارش‌های مربوط به عبور از حد ضرر یا اهداف سودآوری در معاملات.

جمع‌بندی

همانطور که اشاره کردیم استفاده از سیستم‌های معاملاتی خودکار مزایای زیادی دارد. معامله گران به دلایل مختلفی جذب این نوع معاملات الگویی می‌شوند. معاملات الگوریتمی بروزترین دانش موجود در زمینه معامله‌گری و تریدینگ در بازارهای مالی نظیر بورس ایران، بین الملل، رمز ارز و… می‌باشد. بسیار اهمیت دارد تا افرادی که می‌خواهند با این شیوه تردینگ انجام دهد، آن را ابتدا به خوبی بیاموزند و تحت نظر یک استاد یا مربی به آن مسلط شوند. موسسه توسعه برگزار کننده دوره آموزشی و آنلاین علم داده در بازارهای مالی و معاملات الگوریتیمی با پایتون می‌باشد.

معاملات الگوریتمی چیست؟

در عصر حاضر می‌توان ردپای هوش مصنوعی را در تمام کارها و مشاغل پیدا کرد. هوش مصنوعی این امکان را به انسان می‌دهد تا ضمن برخورداری از بهترین خدماتی که ربات‌ها و سیستم‌های هوشمند انجام می‌دهند، تنها نظاره‌گر فعالیت آن‌ها باشند. تکنولوژی‌های هوشمند به دنیای تریدینگ و معاملات نیز راه پیدا کرده‌اند؛ به طوری که در حال حاضر، معاملات الگوریتمی در بورس کشورهای آمریکایی و اروپایی یک مزیت رقابتی جدی محسوب می‌شود. معاملات الگوریتمی، همان جلوه‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند معاملات در بازارهای مالی را مدیریت کنند. اگر به بحث شیرین اجرای چنین الگوریتم‌هایی در بورس علاقه‌مند هستید، این مطلب را تا انتها مطالعه فرمایید.

معاملات الگوریتمی چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

معاملات الگوریتمی یا «Algorithmic Trading» به مجموعه دستورالعمل‌هایی گفته می‌شود که به‌صورت خودکار، عمل خرید و فروش در بازارها را هدایت می‌کنند. برای مثال می‌توان به معاملات الگوریتمی در بورس اشاره کرد که در آن کلیه تحلیل‌ها، زمان ورود و خروج و حتی تعیین سطح و مقدار معاملات نیز توسط ربات‌ها و دستورالعمل‌های هوشمند اجرا می‌شوند.

معاملات الگوریتمی بورس به دو شیوه‌ی اتوماتیک و گاهاً نیمه اتوماتیک انجام می‌شود. در بازارهای بزرگ بورس جهان مانند بورس نیویورک، بیش از ۸۰ درصد معاملات به‌صورت خودکار انجام می‌شود، اما استفاده از معاملات الگوریتمی بورس تهران گستردگی زیادی ندارد و گاهاً توسط سازمان بورس برای متعادل سازی عرضه و تقاضا، ممنوع اعلام می‌شود. این در حالی است که ایران جزو اولین کشورهایی است که اقدام به برگزاری مسابقات الگوریتمی کرده است. پس می‌توان امیدوار بود که تا چند سال آینده، درصد معاملات الگوریتمی در بورس تهران نیز ارتقای قابل توجهی را تجربه کند.

شیوه عملکرد معاملات الگوریتمی در بورس چگونه است؟

انواع الگوریتم‌ بورس یک سری دستورات مشخص هستند که به کمک زبان‌های برنامه‌نویسی ایجاد شده و برای اجرا در پلتفرم‌های معاملاتی تعبیه می‌شوند. این دستورات برای اجرای هر عملیاتی از پیش تعیین شده و دقیقاً کاری را انجام می‌دهند که برای آن برنامه‌ریزی شده‌اند.

برای مثال، یک الگوریتم بورس را تصور کنید که برای زمان ورود به یک معامله طراحی شده. حالا اگر طبق برنامه‌ای که برای آن مشخص کرده‌ایم، نرخ سهام مورد نظر به حد قابل قبول برای ورود برسد، الگوریتم به صورت خودکار آن معامله را استارت زده و مقدار سهام موردنظر ما را خریداری می‌کند. الگوریتم خروج از معامله و فروش سهام در بورس نیز دستورالعمل مختص به خود را دارد. البته می‌توان عملکرد الگوریتم‌ها را هم به صورت تک برنامه‌ای و هم به‌صورت مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های برای انجام فعالیت‌های بیشتر نیز طراحی کرد.

نکته قابل توجه در عملکرد پلتفرم معاملات الگوریتمی این است که الگوریتم‌ها باید همیشه در حالت آپدیت قرار داشته و براساس آخرین متدها و استرتژی‌های بازار تعیین شوند، در غیر این‌صورت استفاده از این معاملات خودکار برای معامله در بورس به صرفه نخواهد بود!

برترین ویژگی‌های معاملات الگوریتمی چیست؟

قطعاً استفاده از سامانه معاملات الگوریتمی بورس و دیگر بازارها، مزایای زیادی دارد که در اینجا برخی از مهم‌ترین آن‌ها را به‌صورت زیر بیان می‌کنیم:

• کاهش خطا
  الگوریتم‌ها ضمن ساده‌سازی روند معامله، با توجه به دستوری که دارند، میزان خطا در معاملات را نیز بشدت کاهش می‌دهند.
• سرعت بالا
  این دستورات به محض رسیدن به شرایطی که برایشان تعیین شده اجرا می‌شوند و همین باعث می‌شود تا معاملات دقیقاً در زمان موردنظر باز یا بسته شوند.
• عدم دخیل شدن احساسات
  معاملات عادی بازار همیشه با درصد بالایی از احساسات انسانی مانند حرص، طمع و ترس همراه است. این احساسات در الگوریتم‌ها دخیل نیستند و می‌توانند به منطقی‌ترین شیوه ممکن عمل کنند.
• عدم ایجاد خستگی و فشار
  تحلیل‌گران پس از بررسی بازار، دچار خستگی و بی‌حالی می‌شوند که این مورد در معاملات خودکار وجود ندارد. در واقع دستوراتی که به کمک کامپیوترها اجرا می‌شوند، می‌توانند بدون خستگی و فشار، تا جاییکه برایشان تعریف شده کاری را بارهای بار تکرار کنند.

علاوه بر مزایایی که عنوان شد، امکان تست کردن بازار در شرایط آزمایشی قبل از ورود به معاملات واقعی در الگوریتم‌ها وجود دارد و همچنین این دستورالعمل‌ها در زمینه‌ی مدیریت ریسک، مدیریت سرمایه، انتخاب بازار و انتخاب نوع معامله نیز نقش بسزایی دارند.

مشکلات معاملات الگوریتمی کدامند؟

معاملات الگوریتمی بورس، علی‌رغم مزایایی که دارد، با مشکلات معدوی نیز روبرو شده‌اند که این مشکلات به قرار زیر هستند:

• الگوریتم‌های معاملاتی درصورت که به صورت گسترده توسط افراد زیادی اجرا شوند، تعادل عرضه و تقاضای بازار را بر هم می‌زنند.
• این الگوریتم‌ها به دلیل اینکه به صورت مستقیم و لحظه‌ای اطلاعات بزار را دریافت کرده و آن را با دستورالعمل خود مقایسه می‌کنند، در صورت قطع شدن ارتباط اینترنتی، ممکن است مشکلاتی در اجرای آن‌ها پیش بیاید.
• اگر الگوریتم‌های معاملاتی با توجه به اطلاعات و دانش کافی در مورد بازار نوشته نشوند، ممکن است به جای ایجاد سود، زیان‌های بسیاری را برای استفاده کنندگان و کل بازار ایجاد نمایند.

انواع معاملات الگوریتمی

با توجه به شرایط خاص هر استراتژی معاملاتی، الگوریتم‌های متفاوتی نیز وجود دارند که هریک از آن‌ها در نوع خاصی از معاملات مورد استفاده قرار می‌گیرند. به صورت کلی می‌توان رایج‌ترین معاملات الگوریتمی را به‌صورت زیر بررسی کرد:

الگوریتم‌های اجرایی

این نوع از دستورات، صرفاً براساس داده‌های تحلیلگر عمل می‌کند. یعنی فرد هر تحلیل – درست یا نادرست – را تعیین کند، الگویتم‌های اجرایی آن را پیاده‌سازی می‌کنند. این دستورات می‌توانند شامل اطلاعات مربوط به یک نماد بورسی یا زمان ورود و خروج از یک معامله باشند. در این صورت هرگاه وضعیت بازار با شرایط تعیین شده‌ی تحلیلگر در الگوریتم تطابق داشته باشد، دستورات بلافاصله اجرا می‌شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند در استراتژی‌های معاملاتی متنوعی مورد استفاده قرار بگیرند.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی‌

دستورالعمل‌های سیگنال‌دهی به تحلیلگر اطلاعات بیشتری در مورد وضعیت بازار ارائه می‌دهند تا تحلیلگر بتواند به وسیله‌ی آن اطلاعات، تصمیمات بهتری بگیرد. در این‌صورت خود الگوریتم‌های سیگنال‌دهی سودآور نیستند و تنها بازدهی معاملات را افزایش می‌دهند. از جمله این الگوریتم‌ها می‌توان انواع اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند MacD، MA، Ichimoku یا RSI را نام برد.

الگویتم‌های مانیتورینگ

معامله‌گران به کمک الگوریتم‌های پایش بازار یا «Monitoring» می‌توانند شرایط موردنظر خود را به صورت اختصاصی بررسی کنند. برای مثال، اگر فردی بخواهد به محض باز شدن یک نماد، سهام آن را بخرد یا بفروشد، می‌تواند وظیفه‌ی این بررسی را به الگوریتم‌های مانیتورینگ بسپارد. همچنین در بررسی اطلاعیه صورت‌های مالی، رصد پیغام‌های ناظر بازار و تغییر نرخ بهره شرکت‌ها، از این نوع دستورالعمل استفاده می‌شود که در صورت کلی می‌توان آن را نیز یکی از انواع الگوریتم‌های سیگنال‌دهی محسوب کرد.

الگوریتم‌های کم ‌بسامد

دستورالعمل‌های کم‌بسامد یا «Position Trading» برای باز کردن معاملات بلندمدت مورد استفاده قرار می‌گیرند. در واقع هر معامله‌ای که برای بیشتر از یک ساعت در نظر گرفته شود، معامله بلندمدت محسوب شده و می‌توان آن را به کمک الگوریتم‌ها کم‌بساند مدیریت کرد. بنابراین با رسیدن سهام موردنظر یک تحلیلگر به صف خرید یا فروش، این الگرویتم‌ها می‌توانند اقدام به خرید یا فروش آن سهام کنند.

الگوریتم‌های پُر بسامد

دستورالعمل‌های پُربسامد یا «High Frequency Trading» که اختصاراً به آن‌ها دستورات HFT هم گفته می‌شود، در معاملات بسیار کوتاه – زیر پنج دهم ثانیه – مورد استفاده قرار می‌گیرند و با توجه به نرخ کارمزد در بازارهای مالی مختلف، سود و زیان‌های متفاوتی را نیز به بار می‌‌آورند. اگرچه این نوع از الگوریتم‌ها برخی از بازارهای جهانی را قبضه کرده‌اند، اما در بورس تهران بازدهی خاصی ندارد. الگوریتم‌های آربیتراژ (تعیین زمان ورود و خروج معاملات) در گروه الگوریتم‌های اچ‌اِف‌تی قرار می‌گیرند.

الگوریتم نویسی در بورس

سامانه مزایای معامله گری الگوریتمی معاملات الگوریتمی بورس به کمک توانایی کدنویسی انسان ایجاد می‌شود. در واقع می‌توان پلتفرم معاملات الگوریتمی را حاصل نبوغ انسان‌ها در تریدینگ به حساب آورد. انواع الگوریتم بورس به درک از این بازار بستگی دارد. اگر شما توانایی کدنویسی دارید، اما درک درستی از وضعیت بازار ندارید، نمی‌توانید الگوریتم‌ها مناسبی را طراحی کرده و به مرحله‌ی اجرا در آورید.

بنابراین کسی که می‌خواهد الگوریتم‌های اختصاصی خود را بنویسد، باید بر مزایای معامله گری الگوریتمی مزایای معامله گری الگوریتمی دو مورد زیر تسلط کامل داشته باشد:

• باید به دانش برنامه‌نویسی با یکی از زبان‌های مورد استفاده در طراحی متاتریدر (برترین نرم افزار معاملاتی) آشنایی داشته باشید.
• با وضعیت، شیوه معامله و همچینن انواع استراتژی‌های معاملاتی در بازار مورد نظر خود آشنا باشید تا بتوانید دستورات درستی را در کدنویسی خود لحاظ کنید.

امیدواریم با خواندن این مقاله قدم‌های بعدی را برای آموزش بورس جدی‌تر بردارید تا بتوانید در این بازار مالی موفقیت‌های فراوانی به دست آورید.

معامله الگوریتمی چیست ؟ ____ مولفه های اصلی و نمونه هایی از معاملات الگوریتمی

معامله الگوریتمی چیست؟ مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی کدامند؟ آیا با نمونه معاملات الگوریتمی آشنا هستید ؟ مزایا و معایب و محدودیت‌های این معامله چیست؟ در این مقاله از مجله هم‌رویش، پاسخ این پرسش‌ها را خواهید یافت.

معامله الگوریتمی چیست ؟ ​

معامله الگوریتمی (Algorithmic trading) که به آن معامله الگو یا (Algo-trading) نیز گفته می‌شود، نوعی از معامله خودکار است. این نوع معامله با اتکا به پلتفرم‌های خودکار انجام می‌شود. با استفاده از ابزارهای پیشرفته ریاضی و برنامه‌نویسی کامپیوتری استراتژی معامله به صورت یک الگوریتم طراحی و کدنویسی می‌شود. سپس این برنامه توسط یک ربات در پلتفرمی (یک نرم افزار) که واسط شما و بازارهای مالی (توسط کارگزار) است اجرا می‌شود.

پس یک ربات معامله‌گر (که به آن اکسپرت به انگلیسی Expert هم می‌گویند) از یک مدل ریاضی یا الگوریتم یا مجموعه دستورالعمل‌های استاندارد تشکیل می‌شود که به صورت کد در قلب آن نوشته شده‌اند. این ربات به جای شما شبانه روز بیدار است و خرید یا فروش در بازارهای مالی را تسهیل می‌کند. به کمک این ربات‌ها تجارت بدون دخالت انسان میسر می‌شود و انسان می‌تواند زمان بیشتری را به تحلیل استراتژی خود و رفع نواقص آن بپردازد.

هم رویش منتشر کرده است:

مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی

1- الگوریتم

یک الگوریتم را می‌توان به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها تعریف کرد که برای انجام وظایف، از توابع خاصی استفاده می‌کنند. همچنین می‌توان الگوریتم را برای مقابله با موقعیت‌های خاص حل مساله توسعه داد. این امر به سهولت پردازش داده و شناسایی روندها کمک می‌کند. ​

2- برنامه کامپیوتری و پلت‌فرم‌های معامله‌ای خودکار

پلت­فرم‌های معامله‌ای خودکار زمینه‌ای را برای اجرای الگوریتم توسعه‌یافته توسط برنامه نویسان فراهم می‌کنند. دراین یک پلت‌فرم‌ها، برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شوند، در نتیجه‌ی آن سفارشات خرید و فروش دربازارهای مالی تسهیل می‌شود. همچنین این پلت‌فرم‌ها قبل از استقرا الگوریتم‌ها، در تست بازگشتی آنها کمک کننده هستند.​ ​

3- تحلیل تكنیكال (Technical Analysis)

تحلیل تكنیكال شامل مطالعه و تجزیه و تحلیل روندحرکت قیمت اوراق بهادار در بازارهای مالی است. برای این کار چندین روش وجود دارد، مانند میانگین متحرک ۱۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه، میانگین متحرک نمایی دوگانه، نوسانگرهای تصادفی، که به پیش بینی روند قیمت‌ها، برای یک اوراق بهادار خاص کمک می‌کند.

روش‌های تحلیل تكنیكال را می‌توان به عنوان یک الگوریتم توسعه داد. آن‌ها می‌توانند، به نوبه خود، به یک برنامه کامپیوتری تبدیل شوند که سپس می‌توانند در بازارهای مالی مستقر شوند تا عملکرد تجاری را خودکار کنند. ​

4- تست بازگشتی (Back Testing)

​​​​​​​​ تست بازگشتی، فرایند آزمایش الگوریتم مزایای معامله گری الگوریتمی و بررسی اینکه آیا استراتژی مورد نظر، نتایج مورد انتظار معامله‌گر را ارائه می‌دهد یا خیر، که شامل آزمایش استراتژی توسعه یافته توسط برنامه نویس بر روی داده‌های تاریخی بازار است.

تست بازشگتی به معامله‌گر اجازه می‌دهد تا مشکلاتی را که ممکن بود در صورت استفاده از این استراتژی در معاملات بازار زنده ایجاد شود، را شناسایی کند.

نمونه معاملات الگوریتمی

​​​​​​​​فرض کنید یک صندوق سرمایه‌گذاری یک مدل کمّی را توسعه داده‌است. آن‌ها یک برنامه کامپیوتری توسعه داده‌اند که این مدل را در بازار مالی بکار می‌گیرد. برنامه کامپیوتری وضعیت بازار را به صورت پویا ارزیابی می‌کند و در نتیجه، استراتژی مصون‌سازی (ریسک پذیری) را در راستای احساسات بازار اجرا می‌کند. ​

• فرض کنید یک معامله گر از معیار معاملاتی پیروی می‌کند که هر زمان قیمت سهام بیشتر از میانگین متحرک نمایی دو گانه است و روند صعودی دارد، 100 سهم خریداری می‌کند. ​
• به طور همزمان، زمانی که قیمت سهام کم‌تر از میانگین متحرک نمایی دو‌گانه است، سفارش فروش می‌دهد. ​
• معامله‌گر می‌تواند یک برنامه‌نویس کامپیوتر‌ی را استخدام کند که بتواند مفهوم میانگین متحرک نمایی دوگانه را درک کند. ​

هم رویش منتشر کرده است:

• برنامه‌نویس می‌تواند یک کد کامپیوتری ایجاد کند که دو دستورالعمل بالا را انجام می‌دهد. ​
• برنامه کامپیوتری می‌تواند آنقدر پویا باشد که بتواند قیمت‌های زنده بازارهای مالی را کنترل کند و به نوبه خود، دستورالعمل‌های بالا را راه‌اندازی (اعمال-فعال) کند. ​
• برنامه کامپیوتری یا الگوریتم باعث صرفه‌جویی در زمان معامله‌گر برای ورود به پلت فرم‌های تجاری، نظارت بر قیمت‌ها، و سپس قرار دادن سفارشات تجاری می‌شود. ​

کاربرد عملی

• سقوط ناگهانی سال 2010 را می‌توان به عنوان نمونه‌ای از معامله الگوریتمی در نظر گرفت. در این بحران، سفارشات فروش اوراق بهادار سریع بود. همچنین خروج سریع از سفارشات تجاری برای اوراق بهادار وجود داشت و معاملات پرنوسان بودند. ​
• مقامات نظارتی بعداً قطع کننده‌هایی (محدودیت‌هایی) را قرار دادند تا از وقوع مجدد چنین خراب‌کاری در بازارهای مالی جلوگیری شود. آن‌ها همچنین مانع از دسترسی مستقیم معامله الگوریتمی به صرافی‌ها شدند. ​

مزایا:

• ​​​​​​​​معامله الگوریتمی به کاهش هزینه‌های معامله کمک می‌کند.
• معامله بدون نیاز به دخالت انسان در سیستم قرار می‌گیرند.
• آنها معاملات خود را بدون هیچ گونه حب و بغض و جانبداری انجام می‌دهند.
• انجام سفارشات در معامله الگوریتمی سریع و با بهترین قیمت ممکن اتفاق می‌افتد.
• همچنین به زمان‌بندی کامل بازار کمک می‌کند.
• به پردازش سفارشات بزرگ به شیوه‌ای موثر و سریع‌تر کمک می‌کند. ​

معایب:

• ​​​​​​​​مقامات نظارتی همیشه قطع کننده‌هایی را نصب می‌کنند، که عملکرد معامله الگوریتمی را محدود می‌کند.
• نقدینگی فراهم‌شده توسط معامله‌گران الگوریتمی می‌تواند تقریبا در یک لحظه یا چند ثانیه از دست برود.
• سرعت اجرای معامله الگوریتمی می‌تواند بر معاملات و تسویه حساب‌های زنده تأثیر منفی بگذارد، که این امر عملکرد سکوها و بازارهای مالی را بیشتر محدود می‌کند.
• برای مقامات نظارتی دشوار است که بین معاملات انجام شده توسط انسان و معاملاتی که توسط یک الگوریتم انجام می‌شود تمایز قائل شوند. از این رو، وقتی مشکوک می‌شوند که معاملات از طریق مزایای معامله گری الگوریتمی معامله الگوریتمی انجام می‌شوند، تعداد شرکت کنندگان در بازار را افزایش می‌دهند.
• اگر معامله الگوریتمی، تحت نظارت نباشند، می‌توانند نوسانات غیر ضروری در بازارهای مالی را آغاز کند. ​

محدودیت‌ها:

• ​​​​​​​​طراحی این الگوریتم‌ها می‌تواند بسیار پیچیده و چالش برانگیز باشد.
• از آنجا که رویكرد طراحی این الگوریتم‌ها علمی است، برای معامله‌گران سنتی یادگیری چنین روشی و اعمال چنین الگوریتمی در معاملات روزانه دشوار است.
• توسعه الگوریتم‌ها عموما شامل توسعه مدل‌های پیش‌بینی و کمّی است. اگر چنین مدل‌هایی تست بازگشتی نشوند، می‌توانند خسارات زیادی را برای معامله‌گران سنتی که ممکن است آن‌ها را بدون تست مجدد به کار گیرند، ایجاد کنند. ​
• یک الگوریتم نمی تواند قضاوت ذهنی را که در بازارهای مالی وجود دارد، نادیده بگیرد و بر آن تأثیر بگذارد.

نکات مهم معامله الگوریتمی

از برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کند. ​
• قبل از انجام معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی، همیشه توصیه می‌شود که استراتژی خود را تست مجدد کنید.
• این الگوریتم‌ها به وسیله شبکه‌ای از سرمایه داران و سرمایه گذاران نهادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• بسیاری از سرمایه گذاران سازمانی برای ایجاد یک کد کوچک (برنامه کامپیوتری-اسکریپت) که باعث افزایش سود‌ دهی سرمایه‌های آنها می‌شود، به برنامه نویسان پاداش می‌دهند.

سخن پایانی

معامله الگوریتمی مکانیزمی است که خرید و فروش سهام را در بازارهای مالی با استفاده از الگوریتمی که بوسیله‌ی برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شود، تسهیل می‌کند. کد یک معیار معاملاتی توسعه داده می‌شود و در پلتفرم‌های خودکار برای انجام معاملات در بازارهای مالی قرار می‌گیرد. اجرای معامله الگوریتمی بسیار سریع است و می‌تواند موجب سقوط بالقوه در بازارهای مالی شود. ​

برای نظارت بر چنین معاملاتی، مقامات نظارتی محدودیت‌هایی را در بخش‌های بحرانی ایجاد می‌كنند. صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سرمایه گذاران نهادی، کاربران اصلی معاملات الگوریتمی هستند زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا در یک مکان، سفارشات بزرگ تجاری را به آسانی انجام دهند. الگوریتم‌ها در ابداع راهبردهای تجاری مانند اتخاذ مواضع بلند مدت و کوتاه مدت برای رسیدگی سیستماتیک به مبالغ انبوه با یك روش دقیق، كمك كننده هستند.

کلیدواژگان

معامله الگوریتمی چیست – معامله الگوریتمی – معامله الگوریتمی یعنی چه – الگوریتم معاملاتی – معاملات الگوریتمی چیست – معاملات الگوریتمی در بورس چیست – نرم افزار معاملات الگوریتمی – ربات معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی یعنی چه – معاملات الگوریتم – معاملات الگوریتمی بورس چیست – نمونه معاملات الگوریتمی – نمونه معامله الگوریتمی – نمونه هایی از معاملات الگوریتمی – نمونه هایی از معامله الگوریتمی – مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی – مولفه معامله الگوریتمی – مولفه معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی – معامله الگوریتمی – معاملات الگوریتمی بورس – معاملات الگوریتمی بورس ایران – معاملات الگوریتمی در بورس ایران