انواع الگوریتم‌های معاملاتی

ترید مبتنی بر اخبار

بهبود سیستم های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال با استفاده از هوش مصنوعی

بازار سهام تاکنون توسط محققان بسیاری مورد بررسی قرار گرفته است که بازاری نسبتا پیچیده می باشد. سرمایه گذاران برای تصمیم گیری مناسب در این بازارها از ابزار های تکنیکال زیادی استفاده می کنند. سیستم های معاملات سهام برای کمک به تصمیم گیری سرمایه گذاران حوزه نو ظهور تحقیقاتی است که پتانسیل های تجاری بسیاری دارد. معامله موفق باید در نزدیک نقاط برگشت روند قیمت صورت گیرد. تحلیلگران تکنیکال سنتی از قواعد متنوعی برای یافتن نقاط سقف و کف استفاده می کنند، که استفاده از آنها بسیار فراگیر شده است. متاسفانه استفاده از این قواعد بیشتر به تجربیات فردی تحلیلگر وابسته است. این پایان نامه کمک می کند فرآیند تصمیم گیری سیگنال های اندیکاتور های مختلف تحلیل تکنیکال را از طریق هوش مصنوعی یکتا نموده تا بیشینه سود از معاملات بازار حاصل شود. این سیگنال ها انواع الگوریتم‌های معاملاتی توسط ابزار های تکنیکال مختلف ایجاد شده اند و برای به حداکثر رساندن سود از الگوریتم متفاوتی استفاده می شود. پس از ایجاد سیگنال های مختلف خوراک شبکه هوش مصنوعی می شوند که سیگنال ها را با یکدیگر ترکیب می کند و یک سیگنال جواب در رابطه با خرید، فروش و یا نگهداری سهم ارائه می دهد. این پایان نامه به وسیله ی الگوریتم بهینه یابی ازدحام ذرات(pso) اندیکاتور های انتخاب شده را یکپارچه کرده و نقاط خرید فروش سهام را ارائه می نمایید و بازده آن ها را در بازار بورس اوراق بهادار تهران بررسی می نمایید. نتایج بدست انواع الگوریتم‌های معاملاتی آمده از این تحقیق به طور متوسط بازده بالاتری را از بازده شاخص بورس اوراق بهادار تهران نشان می دهد، که نتیجه مطلوبی برای این تکنیک به شمار می رود.

منابع مشابه

کاربرد الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی در بهبود سیاست های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال

یکی از حوزه های جدید در مطالعات مالی استفاده از هوش مصنوعی به منظور ایجاد سیستم های پشتیبان تصمیم است. سیستم معاملاتی سهام یکی از انواع این سیستم هاست که به منظور یاری رساندن به سرمایه گذاران در اتخاذ تصمیم های سرمایه گذاری توسعه داده شده است. عملیات معاملاتی موفق بایست در نزدیکی نقاط برگشت در روند قیمت دارایی ها صورت پذیرد. در سالهای اخیر مطالعات متعددی بر روی ایجاد سیستم هایی که برگشت روند قی.

تحلیل تجربی استراتژی های معاملاتی سرمایه گذاری مبتنی بر بازده

استراتژی های سرمایه گذاری بیشماری وجود دارند که داده های گذشته بازار را جهت پیش بینی روند بازدهی سهام در آینده تحلیل می نمایند. شواهد سودآوری چنین استراتژی هایی فرضیه بازار کارا را در سطح ضعیف آن رد میکند دو رویکرد جدید به سرمایه گذاری که شکل ضعیف بازار کارا را به چالش می کشد عبارتند از استراتژی معکوس و استراتژی مومنتوم. از بین متغیرها فقط حجم معاملات آن هم در دوره های کوتاه مدت کمتر از یک ماه .

سیستم سبد‌گردان خودکار با استفاده از ترکیب مدل‌های پیش‌بینی تلاطم و مبانی تحلیل تکنیکال

یکی از مواردی که در زمینه خرید و فروش سهام کمتر موردتوجه قرار گرفته‌شده، ارائه مدلی خودکار جهت تشکیل سبد سرمایه‌گذاری بوده که در طول زمان به‌صورت پویا عمل کرده و برحسب شرایط بازار اقدام به تصمیم‌گیری نماید. ازجمله معایب مطرح‌شده در به‌کارگیری تحلیل تکنیکال به‌عنوان یک روش تصمیم‌گیری جهت سرمایه‌گذاری در بازار سهام، عدم توجه به ریسک سرمایه‌گذاری و موضوع تشکیل سبد سهام می‌باشد. لذا مطالعه حاضر با .

توسعه یک سیستم خبره به‌منظور تشکیل و بروزرسانی سبد سرمایه گذاری با استفاده از تحلیل تکنیکال

تحلیل تکنیکال یکی از روش‌های پیش‌‌بینی جهت حرکت قیمت، با استفاده از وضعیت گذشته بازار است. همواره یکی از نقایص تحلیل تکنیکال بررسی امکان سرمایه‌گذاری در چهارچوبی خارج از سبد سهام می‌باشد. در بازارهای مالی این نکته مورد تأیید است که سرمایه‌گذاری در قالب سبد سهام و تنوع‌بخشی به گزینه‌ها، یکی از راه‌های کاهش ریسک می‌باشد. مقاله حاضر با به کار بردن مبانی و اندیکاتور‌های مهم تحلیل تکنیکال و استفاده .

تنظیم پارامتر اندیکاتور های تحلیل تکنیکال با استفاده از بهینه سازی چندهدفه گروه ذرات و سیستم استنتاج تطبیقی فازی-عصبی

در این مقاله، یک سیستم معاملاتی خودکار که از ترکیب تحلیل تکنیکال و سیستم استنتاج تطبیقی فازی-عصبی جهت پیش بینی روند قیمتی سهام و افزایش بازدهی حاصل از سرمایه گذاری استفاده می کند، معرفی شده است. در سیستم معاملاتی معرفی شده، نخست با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گروه ذرات پارامتر های بهینه اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال تعیین شده و با استفاده از خروجی این اندیکاتورها و سیستم استنتاج تطبیقی عصبی-فاز.

تحلیل سیاست‌های بهبود مدیریت دانش با استفاده از پویایی‌های سیستم

Knowledge management is one of the main driver of innovation in organizations that acts in a set form of processes and technology. In different organizations, the trend of knowledge process maturity has its specific dynamic. For understanding this dynamic, a system analyzing is required. Therefore, the aim of this paper is the system analysis of knowledge management processes and study the reco.

معاملات الگوریتمی و فرکانس بالا: مفاهیم و استراتژی ها

در سالهای اخیر شاهد گسترش روزافزون و حضور کامپیوترها و سیستم های الکترونیکی در تمام جوانب زندگی بشری و تاثیر آن بر تکامل و رشد علوم، صنایع و. بطور شگفت انگیزی بوده ایم. در این مقاله که با استفاده از روش پژوهش تاریخی و از دسته مقالات علمی مروری می باشد، ضمن مروری بر مفاهیم و انواع معاملات در بورس اوراق بهادار به توضیح و تشریح دسته خاصی از معاملات که به لطف پیشرفت های تکنولوژی و حضور کامپیوترها امروزه رشد بسیاری داشته است خواهیم پرداخت. این گونه خاص معاملاتی، معاملات الگوریتمی و دسته دیگری از آن، معاملات با فرکانس بالا نامیده می شوند. در این مقاله سعی بر آنست که با توضیح و تفسیر دقیق اینگونه از معاملات به بررسی چگونگی کارکرد و ضمینه ها و مفاهیم آن ها پرداخته شود و در ادامه به بررسی بعضی از شناخته شده ترین استراتژی های معاملاتی مورد استفاده در این شیوه معاملاتی خواهیم پرداخت. با توجه به گسترش روز افزون این گونه از سیستم های معاملاتی در بورس های بزرگ دنیا، و تاثیر آن بر دنیای مدرن مالی و اقتصادی، لزوم اینگونه از تحقیقات برای آشنایی بیشتر و جلب توجه محققین داخلی بشدت احساس می شود.

سوال خود را در مورد این مقاله مطرح نمایید :

خلق تصاویر نو در اشعار هوشنگ ابتهاج

بررسی و تحلیل رابطه عوامل اجتماعی و فرهنگی با میزان نشاط اجتماعی در بین شهروندان شهرهای قائن و فردوس

بازتاب ادبیات پایداری در اشعار مهرداد اوستا

نقش عبدالقاهر جرجانی در غناسازی ادبیات عرب

اقدامات ژنرال گاردان در ایران و دلایل شکست وی

اصول فکری شکل گیری فضاهای اجتماعی ازمنظر شهرسازی اسلامی

تحلیل درجه توسعه یافتگی دهستان های شهرستان قوچان با استفاده از تکنیک رتبه بندی بر اساس تشابه به حل ایده آل

ارزیابی پتانسیل استفاده از ضایعات زغال سنگ به عنوان فیلر در مخلوط آسفالتی گرم

الزامات مدیریتی ارتقای رقابت پذیری شهری

a new method for measuring nonharmonic periodic excitation forces in nonlinear damped systems

سازوکارهای پلیسی در مبارزه و پیشگیری از قاچاق مواد مخدر

تأثیر اندازه شرکت بر رابطه بین مدیریت سرمایه در گردش و سودآوری شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی آثار جابجایی دستوری حسابرسان بر کیفیت کار آنها در شرکتهای معتمد بورس و اوراق بهادار تهران

نقش فرهنگ در پیشگیری از جرم

بررسی رابطه حکومت و امر به معروف و نهی از منکر

non-linear dynamics of size, capital structure and profitability in threshold panel regression framework in tse

an investigating the impact of quantitative trading strategies on the stock market crash according to the behavioral finance perspective (case study: companies listed on the tehran stock exchange)

designing a transformational leadership model for the employees of health and treatment centers in tehran utilizing the theme analysis method

explaining consumer forgiveness in insurance industry with emphasis on behavioral components

the role of strategic branding in sustainable competitive advantage

• شنبه تا پنج شنبه ، 9 الی 17
• [email protected]
• 071 - 32363652

درباره تی پی بین

ما با همکاری دبیرخانه ی کنفرانس ها و همایش ها، تمام ابزار محققان را كه تنها و تنها منابع علمی است را یكجا جمع آوری كرده ایم تا با كمترین دردسر ، در كمترین زمان ممكن و بصورت کاملا رایگان منابع علمی مورد نظرشان را تهیه نمایند.

تی پی بین با پشتیبانی از كنفرانس ها و ژورنال های معتبر داخلی و سپس انتشار رایگان مقالات آنها، كوتاه ترین مسیر، برای رسیدن به منابع علمی داخلی را در اختیار شما محققین قرار داده است.

معاملات الگوریتمی (algo trading) در بورس چیست؟

شاید بتوان واژه معاملات الگوریتمی را نزدیک ترین معادل سازی فارسی شده عبارت الگوتریدینگ بیان نمود. همان طوری که از نام آن انتظار می رود در معاملات الگوریتمی از الگوریتم های محاسباتی بسیار پیچیده ریاضیاتی که انسان از محاسبات ساده ترین آن ها باز خواهد ماند، به همراه هوش مصنوعی برای پردازش معاملات استفاده می شود. این الگوریتم ها با توجه به گذشته، بازار را بصورت خودکار تجزیه و تحلیل می کند و با هوش مصنوعی که در اختیار دارند سعی در پیدا کردن و پیش بینی بهترین نقاط ورودی و خروجی به همراه میزان حجم برای آن می نماید.

بدون شک همان طوی که می دانید برای انجام معاملات که بر اساس الگوتریدینگ می باشد شما نیازمند یک کامپیوتر متصل به اینترنت می باشید که سیستم معاملاتی خود را به آن متصل نمایید و این اتصال می تواند مستقیم و یا به واسطه کارگزاری نیز انجام شود.

معاملات الگوریتمی یکی از بارزترین مصادیق استفاده از هوش مصنوعی در بازار بورس است. شیوه انجام این معادلات به این گونه است که فرد بر اساس شیوه‌های معاملاتی‌ اش، الگوی مختص خود را در اختیار رایانه قرار می‌دهد و به این ترتیب رایانه می‌تواند سهام مناسب را پیدا و خریداری کند.

اگر قصد دارید به عنوان یک معامله‌گر حرفه‌ای در بازار بورس دوام بیاورید بهتر است مفاهیم مرتبط با هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی را نیز فرا بگیرید. در غیر این صورت تا چند وقت دیگر حوزه فعالیت شما از یک معامله‌گر به یک نظاره‌گر تغییر پیدا می‌کند! چرا که احتمال دارد در آینده‌ای نه چندان دور استفاده از این موارد در بازارهای مالی چنان رایج شود که افرادی که با آن آشنایی ندارند به هیچ‌وجه نتوانند در این بازارها فعالیتی داشته باشند و از طریق آن کسب سود کنند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستورهای تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می انواع الگوریتم‌های معاملاتی کند. آموزش بورس به این روش می تواند با سرعت سود ایجاد کند به طوریکه به وسیله انسان غیرممکن است.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی می باشد. جدا از فرصت های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می برد و معاملات به روش اصولی انجام می پذیرد.

اگر علاقه مند هستید پیشنهاد میشود دیگر مقاله ما در زمینه آموزش معاملات آلگوریتمی را بخوانید.

مزایای معاملات الگوریتمی (الگو تریدینگ)

آموزش بورس به روش الگو تریدینگ مزیت های زیر را فراهم می کند :

• معاملات در بهترین قیمت ها اجرا می شوند
• دستورهای معاملاتی سریع و دقیق می باشند (شانس بالایی در اجرای دستورات در سطح مورد مطلوب وجود دارد)
• معاملات به طور صحیح زمان بندی می شوند و از تغییرات آنی قیمت به سرعت جلوگیری می شود
• قیمت های معاملاتی کاهش می یابد
• بررسی های اتوماتیک شبیه سازی شده در چندین موقعیت بازار
• کاهش ریسک اشتباهات دستی زمان انجام معاملات
• ااز الگو تریدینگ با استفاده از داده های ریل تایم و تاریخی موجود می توان بک تست گرفت تا ببینیم آیا در استراتژی معاملاتی موفقیت آمیز است.
• بر اساس فاکتور های احساسات و روانشناسی احتمال اشتباهات انسانی را کاهش می دهد.

امروزه بیشتر معامله گران الگو تریدینگ (HFT) یا معاملات به صورت فرکانس بالا هستند یعنی (High- Frequency Trading). در این روش تریدر ها تلاش می کنند با سرعت زیاد تعداد زیادی از سفارش های موجود در چندین بازار را بر اساس پارامتر های از پیش برنامه ریزی شده معامله کنند.

فرصت های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی

خرید سهام در قیمت های پایین تر در یک بازار و همزمان فروش آن در قیمت های بالاتر در یک بازار دیگر، تغییرات قیمت به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ را فراهم می کند. اجرای یک الگوریتم برای شناسایی این تغییرات قیمت و پوزیشن گیری های کارا باعث ایجاد فرصت های معاملاتی سود ده سرمایه گذاری در بورس می شود.

درصد حجم (POV)

تا زمان تکمیل شدن سفارش معاملات، این الگوریتم با توجه به نسبت مشارکت تعیین شده و با توجه به حجم معامله شده سفارشات را با درصد مشخصی از حجم بازار ارسال می کند. وقتی قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر رسیدند، این میزان مشارکت افزایش یا کاهش داده می شود.

رنج یا محدوده معاملاتی (میانگین بازگشت)

استراتژی میانگین بازگشت در معاملات الگوریتمی یعنی قیمت های بالا و پایین دارایی یک پدیده موقت می باشند و به صورت دوره ای به قیمت های میانگین خود برمی گردد. شناسایی و تعیین محدوده قیمت و اجرای یک الگوریتم معاملاتی مبتنی بر آن به معامله گران این اجازه را می دهد تا در قیمت های داخل و خارج از رنج تعیین شده به طور اتوماتیک پوزیشن گیری کند.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

اجرای الگوریتم با استفاده از زبان برنامه نویسی یک مولفه نهایی در معاملات اکسپرت است. چالش در اینجا تبدیل استراتژی مشخص شده به فرآیند یکپارچه کامپیوتری است که به حساب معاملاتی دسترسی دارد. موارد زیر الزاماتی برای معاملات الگوریتمی است :

• علم برنامه نویسی برای اجرای استراتژی های معاملاتی، استخدام برنامه نویس یا نرم افزار های معاملاتی از پیش ساخته شده.
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم های معاملاتی برای پوزیشن گیری
• دسترسی به داده های بازار که توسط الگوریتم مورد نظارت قرار می گیرد تا سفارشات معاملاتی را انجام دهد.
• توانایی بک تست گرفتن از سیستم قبل از شروع کار در بازار های واقعی.
• بسته به پیچیدگی های قوانین اجرا شده در الگوریتم، داده های تاریخی جهت بک تست گرفتن فراهم باشد.

نتیجه گیری نهایی درمورد استفاده از الگوتریدینگ

همانطور که بیان شد الگوتریدینگ انقلاب بزرگی را در این بازار های مالی ایجاد نموده است. روشی که در الگوتریدینگ با استفاده و با توجه به ابزار هایی که در اختیارتان قرار می دهد، باعث افزایش نتیجه کاملا عالی و افزایش بهینه تر داد و ستد خواهد شد. بنابراین شما باید، استفاده از الگوتریدینگ را در معاملات خود کاملا جدی انواع الگوریتم‌های معاملاتی بگیرید و آمادگی های لازم را برای استفاده از چنین سیستمی هایی داشته باشید.

این نکته را در نظر داشته باشید که دنیای آینده ای که نه چندان دور خواهد بود، دنیای معاملات کاملا متکی به الگوریتم ها خواهد بود که در حال حاظر به الگوتریدینگ معروف است و بسیار نیز هوشمند خواهند بود.

پلتفرمی برای طراحی استراتژی‌ معاملات "بورس"

"آسان بورس" بدون نیاز به دانش برنامه نویسی، برای فعالان بازار سرمایه شرایطی را فراهم کرده تا افراد بتوانند بدون یک خط کدنویسی، انواع فلیتر‌ها و استراتژی‌های معاملاتی را طراحی کنند.

حمیدرضا رمضانی، تحلیل گر ارشد" آسان بورس" در معرفی حوزه فعالیت این استارتاپ به بورس نیوز گفت: در حوزه ارائه خدمات به فعالین بازار سرمایه پلتفرمی طراحی شده تا بخشی از نیاز‌ها به حوزه برنامه نویسی رفع شود.

وی ادامه داد: افراد فعال در بازارسرمایه برای فعالیت حرفه ای‌تر نیازمند برنامه نویسی بوده که "آسان بورس" در محیطی visual (تصویری) ابزار‌های تکنیکال و فاندامنتال را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.

تحلیل گر ارشد "آسان بورس" به عدم نیاز به دانش برنامه نویسی فعالان بازار سرمایه اشاره داشت و اظهار کرد: افراد می‌توانند بدون یک خط کدنویسی، انواع فلیتر‌ها و استراتژی‌های معاملاتی را طراحی کنند.

وی افزود: در بحث استراتژی برای دریافت یک تست یا حتی طراحی ربات‌های معاملاتی سرویسی ارائه شده که شخص بدون برنامه نویسی استراتژی‌های مختلف معاملاتی را طراحی و کارشناسی کرده و از ۱۸ سال داده گذشته بازارسرمایه Backtest (پیشینه) دریافت کند.

رمضانی در توضیح دغدغه‌های حوزه استارتاپی خاطر نشان کرد: از ابتدای تاسیس استارتاپ‌ها همواره با مشکلاتی درگیر بوده و عمده این مشکلات "مالی " هستند.

وی ادامه داد: مشکلات مالی در ۹۰ درصد مواقع یک استارتاپ را شکست می‌دهد، تیم "آسان بورس"نیز در مدت زمان فعالیت خود با این موضوع دست و پنجه نرم می‌کرد.

مسائل مالی و عدم حمایت مشکل اصلی انواع الگوریتم‌های معاملاتی استارتاپ ها
تحلیل گر ارشد "آسان بورس" مشکلات اصلی حال حاضر استارتاپ‌ها را "مسائل مالی" و "عدم حمایت مسئولین " عنوان کرد و گفت: همیشه تنها صحبت از اشتغال زایی، کارآفرینی و حمایت از استارتاپ‌ها وجود دارد، اما در عمل چیزی به چشم نمی‌خورد، بنابراین لازم است در صورت تشویق، حمایت نیز صورت گیرد چرا که کشور‌های توسعه یافته با این مسائل اقتصاد خود را دگرگون کرده اند.

رمضانی در پاسخ به این سوال که "آیا استارتاپ آسان بورس به سازمان بورس و اوراق بهادار معرفی شده یا خیر" اظهار داشت: حوزه فعالیت این استارتاپ "معاملات الگوریتمی " بوده و در حال حاضر مذاکراتی صورت گرفته و تا حدودی پاسخ‌های مثبتی نیز دریافت شده، اما صحبت‌ها همچنان ادامه داشته و امید می‌رود که سازمان بورس مشتاق به حمایت از این استارتاپ باشد چرا که در خصوص معاملات الگوریتمی مسئولین این سازمان اشارات زیادی داشته اند.

وی در پایان افزود: امیدوار هستیم که از "آسان بورس" حمایت شود چرا که پلتفری تاثیرگذار بر کیفیت معاملات فعالین بازار سرمایه خواهد بود.

معاملات متعدد (High-frequency Trading) چیست و چگونه انجام می‌شود؟

معاملات متعدد (High-frequency Trading) یا «HFT» تکنیکی است که در آن از نرم‌افزارها و الگوریتم‌های تخصصی، رایانه‌های رده‌بالا، دسترسی به اینترنت پرسرعت و داده‌های لحظه‌ به‌ لحظه از بازار بهره گرفته می‌شود تا از همه تکنیک‌های موازی پیشی گرفته و امکان استفاده از راهبردهای منحصربه‌فردی را فراهم کند که در هیچ حالت دیگری امکان‌پذیر نیست.

در این مقاله که به قلم فرانک ادوود در وب‌سایت کوین تلگراف منتشر شده است، به تعریف معاملات متعدد و بررسی انواع، مزایا و معایب آنها می‌پردازیم.

معاملات متعدد چیست؟

«معاملات متعدد»، سیستمی است که در آن نرم‌افزار و الگوریتم‌ها، چندین معامله را در یک ثانیه انجام داده و مزایای زیادی را در اختیار کاربران قرار می‌دهند که برای معامله‌گران عادی قابل دسترسی نیستند. این تکنیک، مدت‌ها قبل از ارزهای دیجیتال وجود داشته و اعتقاد بر این است که در برخی از بازارهای مالی، ۸۰ درصد از حجم معاملات را تشکیل می‌دهد. با این حال، از آنجا که تعداد بیشتر و بیشتری از سرمایه‌گذاران نهادی در حال روی آوردن به این موضوع هستند، این معاملات در حال تبدیل شدن به عاملی مهم در دنیای دارایی‌های غیرمتمرکزند.

سرمایه‌گذاران نهادی (Institutional investor)، یکی از گروه‌های اصلی فعال در بازارند که می‌توانند از طریق انجام معاملات عمده، تأثیر شگرفی بر سمت‌و‌سوی حرکت بازار داشته باشند، مانند شرکت‌های سرمایه‌گذاری مشترک، شرکت‌های سرمایه‌گذاری محدود، شرکت‌های بیمه عمر و سرمایه‌گذاران حقوقی در بازار بورس ایران.

اساسِ بیشتر راهبردهای HFT مستلزم این است که افرادی که آن‌ها را اجرا می‌کنند، از اولین کسانی باشند که این کار را انجام می‌دهند. گاهی، فاصله بین یک معامله سودده با معامله زیان‌ده، تنها کسری از ثانیه است. این موضوع باعث به وجود آمدن روش‌هایی شده است که برخی از تریدرها سعی دارند با استفاده از این تکنیک‌ها اندکی از رقیبان خود جلوتر باشند. این تکنیک‌ها مطمئناً می‌تواند شامل جدیدترین و قدرتمندترین تجهیزات باشد، اما به جز آن، به ایجاد روش‌های بسیار هوشمندانه برای کار با متغیرهای جزئی موجود در بازار و استفاده از آن‌ها در کمترین زمان ممکن نیاز است.

تکنیک‌ها و راهبردهای یاد شده می‌توانند شامل اشتراک فضا، بازارگردانی، آربیتراژ، پینگینگ و تجارت مبتنی بر اخبار باشد. هر گزینه معایب و مزایای خود را دارد و همه‌ی این راهبردها بسته به شرایط بازار همیشه در دسترس معامله‌گران نیستند. البته هنوز بحث‌هایی بر سر اخلاقی بودنِ استفاده از این شرایط نابرابر وجود دارد. در بازارهای سنتی، برخی از این راهبردها غیرقانونی و یا شدیدا تحت کنترل قوانین هستند. درست است که صنعت ارز دیجیتال هنوز در مراحل ناپختگی و قانون‌گذاری نشده به سرمی‌برد، اما این موضوع به سرعت در حال تغییر است و تریدرها قبل از شرکت در این نوع فعالیت‌ها باید از قوانین محلی خود آگاه باشند.

در ادامه به بررسی انواع تکنیک‌ها و راهبردهای رایج در معاملات متعدد می‌پردازیم.

بازارگردانی

«بازارگردانی» (market-making) یک استراتژی معمول در دنیای تجارت است. این اصطلاح زمانی استفاده می‌شود که معامله‌گری که منابع کافی را در اختیار دارد، به طور همزمان حجم زیادی از معاملات خرید و فروش را در یک بازار انجام دهد. این مساله با فراهم آوردن نقدینگی (liquidity) این امکان را به سرمایه‌گذار می‌دهد تا با استفاده از شکاف قیمتی بین عرضه و تقاضا در بازار، سود خوبی کسب کند.

بازارگردانی در معاملات معمولاً توسط بنگاه‌های بزرگ انجام می‌شود و انواع الگوریتم‌های معاملاتی عموماً به عنوان عاملی مثبت برای حفظ نقدینگی در بازارها به حساب می‌آید. بازارگردانان با ثبت سفارشات فراوان در هر دو سمت خرید و فروش، به سایر مشتریان این اطمینان را می‌دهند که همیشه می‌توانند وجوه خود را مبادله کنند. معمولا صرافی‌های بزرگ با یک یا چند بازارگردان در ارتباطند. چنین کارکردی در مجموع برای کلیت سیستم، سالم و مفید درنظر گرفته می‌شود. در حال حاضر چند شرکت وجود دارد که به ارائه‌ی خدمات بازارگردانی در حوزه ارزهای دیجیتال می‌پردازند.

با این حال، بازارگردانان معاملات متعدد اغلب شرکت‌های خصوصی کوچک‌تری هستند که هیچ‌گونه قرارداد و همکاری مستقیمی با صرافی‌ها ندارند. آن‌ها از عملکرد بهبودیافته خود به عنوان اهرمی استفاده می‌کنند تا مطمئن شوند که درخواست‌های خرید و فروش آن‌هاست که در حال بازارگردانی در بازار است. هرچند که شرکت‌های کوچک‌تر همان سرویس‌های اصلی شرکت‌های بزرگ را ارائه می‌دهند، اما از آن‌جایی که هیچ ارتباط رسمی و تجاری با صرافی‌ها ندارند، از اعتبار کمتری برخوردار هستند.

آربیتراژ

«آربیتراژ» (arbitrage) به معنای بهره گرفتن از تفاوت قیمت یک دارایی در دو یا چند بازار برای کسب سود است.

گاهی اوقات، یک دارایی واحد در صرافی‌های مختلف دارای قیمت‌هایی متفاوت است. شناسایی و بهره‌برداری از این اختلاف قیمت‌ها، منبع سودآوری معمول در بین تریدرهاست. به دلیل نوسانان زیاد بازار ارزهای دیجیتال، فرصت آربیتراژ در این بازار بیشتر از سایر بازارهای مالی است. اما از آنجا که همه معامله‌گران باید به این نوع فرصت‌ها دسترسی داشته باشند، فرصت آربیتراژ به سرعت توسط نیروهای فعال در بازار از بین می‌روند.

با این حال، کاربران معاملات متعدد می‌توانند پیش از همه این موقعیت‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها استفاده کنند. آن‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای طراحی شده برای شناسایی این اختلاف قیمت‌ها، می‌توانند به صورت آنی و صدها بار سریع‌تر از یک معامله‌گر عادی، سفارشات خود را در این موقعیت‌ها ثبت کنند. روش‌های مختلفی برای استفاده از استراتژی آربیتراژ وجود دارد، اما همه آن‌ها وابسته به این هستند که تریدر موقعیت آربیتراژ را به موقع تشخیص داده و به عنوان اولین نفر وارد معامله شود. شایان ذکر است که هر چه تعداد معامله‌گرانی که از یک موقعیت آربیتراژ استفاده می‌کنند بیشتر باشد، سود متوسطی که به هر تریدر می‌رسد کمتر است.

پینگینگ

«پینگینگ» (pinging) فرایندی است که در آن کاربرانِ معاملات متعدد از یک سری سفارشات کوچک‌تر که خیلی سریع ساخته شده‌اند، برای شکار سفارشات بزرگ‌تر که به چند بخش کوچک تبدیل شده‌اند، استفاده می‌کنند تا تأثیر سفارشات بر بازار، چشمگیر نباشد.

در این روش با استفاده از چند سفارش کوچک، طیفی از قیمت‌ها بررسی می‌شوند تا به این وسیله سقف و کف بازه قیمتی که فروشنده در تلاش است در آن قیمت دارایی خود را بفروشد، مشخص شود. از آنجا که ابزار تشخیص این سفارشات به شکل الگوریتمی کدنویسی شده‌اند، می‌توانند فقط در عرض یک ثانیه چندین بار به رصد و شکار چنین موقعیت‌هایی بپردازند. سپس این نرم‌افزار می‌تواند از سرعت بالای خود استفاده کرده و دارایی مورد نظر را بلافاصله و در پایین‌ترین رنج قیمتی‌ خریداری کند و سپس آن‌ را در بالاترین رنج قیمتی‌ به خریدار بعدی که طعمه شده، بفروشد و به سود فوری برسد.

این تکنیک بیشتر توسط جابجایی‌های بزرگ در بازارهای مالی تغذیه می‌شود و اغلب در موقعیت‌های معروف به «شبکه‌های معاملاتی غیرشفاف» (dark pools) استفاده می‌شود. شبکه‌های معاملاتی غیرشفاف، صرافی‌ها یا بازارهای خصوصی هستند که ثبت سفارشات خود را در زمان واقعی گزارش نمی‌دهند. طبق مقررات، اصولا اطلاعات تراکنش‌ها باید به صورت شفاف منتشر شود. اما این انتشار می‌تواند به قدر کافی به تأخیر انداخته شود تا معامله‌گران دانه‌درشت قادر به انجام معاملات بزرگ باشند، بدون اینکه تأثیر محسوسی در بازار بگذارند. با این حال، این سیستم‌ها قربانی کاربران معاملات متعدد خواهند شد، کسانی که می‌توانند از تکنیک پینگینگ استفاده کنند و از آن در برابر کاربران شبکه‌های معاملاتی غیرشفاف نیز بهره ببرند.

معامله مبتنی بر اخبار

«معامله مبتنی بر اخبار» (news-based trading)، به خرید یا فروش در واکنش به اخبار منتشر شده درباره دارایی‌های بازار گفته می‌شود.

ترید مبتنی بر اخبار

بیشتر معامله‌گران یک یا چند بار از اخبار جهت آگاهی و پیشبرد استراتژی معاملاتی خود استفاده کرده‌اند. تقریبا غیرممکن است که تریدری چنین کاری نکرده باشد. برای بیشتر تریدرها، اخبار فرصتی برابر است که می‌توان از آن سود برد، چرا که عموم مردم تقریباً همزمان به این اطلاعات دسترسی پیدا می‌کنند. استفاده از اطلاعاتی که هنوز منتشر نشده است به نوعی استفاده از «رانت اطلاعاتی» (insider-trading) تلقی می‌شود و معمولا غیرقانونی است، اگرچه هنوز هم شایع است.

مزیت HFT در این مورد این است که می‌تواند بلافاصله پس از انتشار اخبار، از نرم‌افزارهای مدرن برای تجزیه و تحلیل خبرها استفاده کرده و فوراً شروع به تنظیم سفارشات خود در بازار کند. این نرم‌افزار به اندازه‌ای هوشمند است که علاوه بر تشخیص دارایی مورد بحث در اخبار، می‌تواند منفی یا مثبت بودن خبر را نیز تشخیص دهد. (همچنین بخوانید: تحلیل احساسات در بازارهای مالی)

اگرچه این کار استفاده از رانت اطلاعاتی محسوب نمی‌شود، ولی در عین حال مزیتی بزرگ در برابر تریدرهایی است که باید خود شخصا اخبار واصله را تجزیه و تحلیل کرده و سپس تصمیم بگیرند که در قبال آن چه عکس‌العملی باید نشان بدهند.

استفاده از معاملات متعدد در بازار ارزهای دیجیتال؛ خوب یا بد؟

برخی معتقدند كه این عمل، مزیت ناعادلانه‌ای را به معامله‌گرانی می‌بخشد كه از چنین ابزاری استفاده می‌کنند. در مقابل، طرفداران معاملات متعدد معتقدند که چنین معاملاتی، نقدینگی و ثبات را برای بازار ارزهای دیجیتال به ارمغان می‌آورند.

همان‌طور که اشاره شد، معاملات متعدد زمین بازی را علیه هر کسی که در آن مشارکت نداشته باشد، نابرابر می‌کند. یک کاربر سنتی هرگز نمی‌تواند امیدوار باشد که در این استراتژی‌ها موفق شود، زیرا او نمی‌تواند به اندازه یک معامله‌گر متعدد سریع باشد. این عامل، اکثریت قریب به اتفاق سرمایه‌گذاران خرد را در سطح پایین‌تری قرار می‌دهد که برای بسیاری از آن‌ها قابل قبول نیست. HFT در اقتصاد سنتی امری معمول است و انتظار می‌رود در صنعت ارزهای دیجیتال تاثیر بیشتری داشته باشد؛ چرا که در بازار ارزهای دیجیتال، معاملات در ۲۴ ساعت شبانه‌روز و هفت روز هفته و بدون وقفه در حال انجام هستند و همچنین در حال حاضر مقررات سخت‌گیرانه‌ای در این صنعت وجود ندارد. کسانی که به دارایی‌های غیرمتمرکز به عنوان شکل جدیدی از همان سیستم پول قدیمی می‌نگرند، احساس می‌کنند این فرایند شکل دیگری از «نخبه‌گرایی» (elitism) است که باعث آلودگی بازار آزاد می‌شود.

نخبه‌گرایی باور یا گرایشی است که بر اساس آن، بعضی از افراد دارای ویژگی‌های سرآمد معینی هستند و از تخصص یا مهارت‌های بالقوه‌ای چون کیفیت یا ارزش ذاتی، هوش، ثروت، آموزش، تجربه، تخصص بالا یا دیگر صفات برخوردارند و بنابراین اثرگذاری بیشتری نسبت به دیگران دارند.

یکی دیگر از خطرهای موجود در بازار، افزایش احتمالی نوسانات و قرار گرفتن در معرض سقوط ناگهانی است. اساساً، ماهیت الگوریتمی و سرعت غیرمطمئنِ سیستم‌های HFT بدین معنی است که تحت شرایطی مشخص، ممکن است فشار فروش سنگینی ایجاد شود که این مسئله خود باعث افزایش ریسک در بازار شده و می‌تواند به تریدرهای ناآگاه آسیب برساند.

با این حال طرفداران این روش، رویکرد دیگری دارند. آن‌ها ادعا می‌کنند از آن‌جا که استفاده از HFT به افزایش نقدینگی در صرافی‌ها کمک می‌کند، معامله‌گران معمولی به احتمال زیاد در چنین شرایطی سفارشات مرتبط را پیدا کرده و پول خود را به سرعت مبادله می‌کنند. همچنین، کارآیی کشف قیمت‌ها (price discovery) بهبود می‌یابد، به این شکل که فاصله قیمت عرضه و تقاضا را کمتر کرده و به یکدیگر نزدیک‌تر می‌کند و بدین شکل فرصت‌های آربیتراژ را کاهش می‌دهد. همچنین می‌توان ادعا کرد که فقط با افزایش این کارآیی و نقدینگی، باید خطر سقوط ناگهانی قیمت‌ها در بازار را منتفی دانست.

و نهایتا، از آنجا که تریدرهای معمولی هرگز نمی‌توانند با استراتژی‌های خود به پای معامله‌گران متعدد برسند، گزینه‌های دیگری نیز در اختیار خواهند داشت. می‌توان استدلال کرد که این تکنیک‌ها در واقع از ثبات نسبی که معاملات متعدد به وجود می‌آورد، سود می‌برند. در واقع سیستم معاملات متعدد در مجموع به نفع معامله‌گران معمولی نیز هست.

کدام شرکت‌ها معاملات متعدد را در بازار ارزهای دیجیتال ارائه می‌دهند؟

چند شرکت قدیمی فعال در حوزه‌ی معاملات متعدد، شروع به ارائه خدمات مربوط به ارزهای دیجیتال به مشتریان خود کرده‌اند. با این حال، این خدمات هنوز در مراحل ابتدایی خود هستند. حداقل یک صرافی ارز دیجیتال نیز ابزارهایی را که برای شروع این کار لازم است، در اختیار متقاضیان قرار می‌دهد.

در سال‌های اخیر، چند شرکت قدیمی فعال در حوزه‌ی معاملات متعدد وارد بازار دارایی‌های غیرمتمرکز شده‌اند. شرکت کامبرلند ماینینگ (Cumberland Mining) که یک شرکت مستقر در شیکاگو و زیرمجموعه «Cumberland DRW» است، بزرگ‌ترین شرکت در این حوزه است. از سایر شرکت‌های فعال در این حوزه می‌توان به جامپ تریدینگ (Jump Trading)، دی‌وی تریدینگ (DV Trading) و همچنین به همیر تریدینگ (Hehmeyer Trading) اشاره کرد.

گفته می‌شود در حال حاضر صرافی‌های فعال زیادی در حوزه ارز دیجیتال وجود ندارند که از سرعت و ابزار لازم جهت انجام معاملات متعدد بهره‌مند باشند. با این حال، چند گزینه برای انتخاب پیش روی کاربران وجود دارد. همان‌طور که اشاره شد، صرافی‌هایی مانند جمینی و اریس ایکس قابلیت اشتراک فضا را فراهم می‌آوردند، در حالی‌‌که صرافی‌هایی چون کوین‌ بیس (Coinbase) و هیت‌ بی‌تی‌سی (HitBTC)، علاوه بر فراهم آوردن امکان اشتراک فضا، ابزارهای مورد نیاز جهت انجام معاملات متعدد را نیز در اختیار تریدرها قرار می‌دهند. با به کارگیری رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) همچون فیکس (FIX) و استریمینگ (Streaming)، این سایت‌ها اطمینان می‌دهند که سرعت اجرای تراکنش فقط به تأخیر شبکه بستگی دارد که آن هم عموماً کمتر از یک میلی‌ثانیه است.

با ترکیبی از نرم‌افزار قدرتمند و میزبانی سرور در محل، کاربران به طور بالقوه تمام موارد لازم را برای آزمایش استراتژی‌های ذکر شده در دسترس دارند. چنین امکاناتی همچنین کمک می‌کند تا برخی از این صرافی‌ها امکان معاملات آزمایشی را ارائه دهند. با استفاده از این قابلیت، کاربران می‌توانند به صورت آزمایشی معاملات خود را با همان داده‌های واقعی بازار اما بدون ریسک کردن روی سرمایه‌ی واقعی خود تنظیم و اجرا کنند. با توجه به اینکه بیشتر گزینه‌های دیگر، بنگاه‌های اقتصادی سنتی هستند، استفاده از یک صرافی ارز دیجیتال مناسب برای علاقه‌مندان به بازار ارزهای دیجیتال بسیار جذاب‌تر خواهد بود.

در حالی که انجام معاملات متعدد ممکن است برای همه مقدور نباشد، اما بی‌شک می‌تواند روش‌های جدیدی را ارائه دهد که معامله‌گران فناوری‌دوست و ماجراجو از آن لذت ببرند. به مرور زمان و با تکامل فضای صنعت ارز دیجیتال، آگاهی از مقررات و به روز کردن فعالیت‌ها با آن ضروری است. با این حال، بعید است که معاملات متعدد در آینده‌ای نزدیک از بین بروند. چیزهای بسیار زیادی برای یادگیری وجود دارد، اما با ابزار و تکنیک‌های مناسب، هر کسی شانس استفاده از این روش را دارد.