الگوریتم‌های اجرای معاملات

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید.

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید.

سهامداران بازار سرمایه همچون سایر سرمایه گذاران پیش از سرمایه گذاری باید مجموعه ای از آموزش ها را فرا بگیرند. این روزها فعالیت در بورس بیش از هر زمان دیگری به دغدغه گروهی از افراد تبدیل شده است، به همین دلیل قصد داریم شما را با یکی از مفاهیم بازار سرمایه آشنا کنیم.

امروز (چهارشنبه، دوم مهرماه) سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است.

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده الگوریتم‌های اجرای معاملات می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستور‌های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان مثال، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکرد‌های آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های اجرای معاملات

الگوریتم‌های معاملاتی صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را انتخاب می کند.

فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد 100 میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. به طور واضح نمی‌توان یک سفارش به ارزش 100 میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیانبار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند؛به همین دلیل یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آن‌ها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

این الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود.

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آن‌ها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتور‌های تحلیل تکنیکال مثل RSI، MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار

این الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آن‌ها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند.

به عنوان مثال فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نماد‌های هم گروه این سهم را بفروشید یا خریداری کنید یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نماد‌های خاص از آن مطلع شوید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات پایش بازار را انجام دهید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد

الگوریتم‌های کم بسامد معاملاتی با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند.

در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود.

مثلا فرض کنید استراتژی شما قصد فروش سهام در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی کم بسامد می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید یا فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید یا فروش نماد را انجام دهد.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading

الگوریتم های پر بسامد باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آن‌ها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند.

در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند اما برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارز‌ها Forex نیز بسیار پرکاربرد است، اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا به دلیل کارمزد بالا با زیان همراه است.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال 1988 پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود، ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های مدیریت سرمایه در کل دنیا تبدیل شده است و تا سال 2017 در حدود 7.43 تریلیون دلار سرمایه تحت مدیریت دارد. این شرکت 70 دفتر در 30 کشور دنیا و از بیش از 100 کشور دنیا، مشتری دارد.

به دلیل قدرت زیاد و وسعت این مجموعه و سهم وسیعی که از دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

General trade golding

یکی از جوانترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشد‌های سرمایه در طول یکسال گذشته نیز بوده شرکت جنرال تریدینگ است که مقر اصلی آن در لندن و در قلب مرکز تجاری لندن قرار دارد. شرکت جنرال تریدینگ از همان ابتدا سعی در توسعه و بهبود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است.

به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق العاده پیشرفته‌ای که شرکت j 4 capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه‌ی هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سود ده در بازار‌های مالی برسد.

بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر 2019 شروع شده که در بازه‌ی 9 ماهه به حدود 1000% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه‌ی معاملات الگوریتمی بوده است. بر همین اساس با مجوزی که در ماه جون 2020 از همین کمیسیون دریافت کرد شروع به فعالیت و جذب سرمایه از حدود 100 کشور دنیا گرفته است.

بسیاری از مشاوران سرمایه گذاری در لندن به این موضوع اشاره میکنند که شروع جذب سرمایه این شرکت فرصتی بینظیر در زمان فعلی است، چون معتقدند در زمان فعلی که سرمایه شرکت یک میلیارد پوند است توانایی کسب سود توسط این شرکت فوق العاده بیشتر از زمانی خواهد بود که سرمایه‌ی آن به 100 میلیارد پوند برسد.

CITADEL

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه‌ی معاملات الگوریتمی شرکت سیتادل است که در سال 1990 تشکیل شده است و از سال 2008 به بعد تمرکز خود را بر روی معاملات الگوریتمی قرار داده است و با توسعه‌ی سیستم‌های معاملاتی انحصاری در حال بهره گیری از آن‌ها است. دفتر اصلی این شرکت نیز همانند جنرال تریدینگ در شهر لندن قرار دارد که بر اساس اعلام کمیسیون معاملات لندن در سال 2019 حدود 30 میلیارد سرمایه را تحت مدیریت خود داشته است.

سیتادل در اصل یک شرکت هدج فاند است و برای مدیریت ریسک سرمایه‌ها از روش‌های بسیار متنوعی استفاده می‌کند تفاوت عمده‌ی الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازار‌های مختلف است. به همین میزان سود دهی آن‌ها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

با کلیک بر روی این لینک می‌توانید با تعریف اصطلاحات و مفاهیم پرکاربرد بورس آشنا شوید.

معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی در بازار ارزهای دیجیتال دارد؟

معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) که به معاملات خودکار نیز شناخته می‌شود، یک برنامه کامپیوتری است که بر اساس دستورالعمل‌هایی که از قبل تعیین شده، معاملات در بازار ارزهای دیجیتال را انجام می‌دهد. در واقع این نوع معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری انجام می‌شود و برای انجام ترید نیازی به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. همچنین سرعت پردازش بالای کامپیوتر در مقایسه با انسان، این روش را بسیار کارآمدتر و عموما پرسودتر از ترید توسط انسان کرده است. این مقاله را به آموزش این نوع معاملات اختصاص داده‌ایم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

همه ما – حتی کسانی که تاکنون برنامه‌نویسی نکرده‌اند – می‌دانیم که کامپیوترها و سیستم‌های کامپیوتری برای انجام هرکاری نیاز به برنامه دارند. اما برنامه نویسی معمولا با نوشتن برنامه آغاز نمی‌شود. قبل از نوشتن برنامه لازم است گام به گام، کارهایی را که باید برنامه انجام دهد، تعریف کنیم. به این تعریف گام به گام یک عملیات، طراحی الگوریتم یا Algorithm گفته می‌شود. در مورد روش معاملات الگوریتمی نیز به تعریف یک سلسله شرایطی مانند، زمان، قیمت، حجم و… برای انجام معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری نیاز داریم. معمولا برای پیاده‌سازی این شرایط و تفهیم این شرایط به زبان کامپیوتر، از کدنویسی و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی رایج، استفاده می‌کنیم. مشخصه بارز معاملات الگوریتمی این است که انسان در انجام معاملات نقشی ندارد و تمام مراحل یک ترید، اعم از تحلیل بازار، تعیین نقطه ورود، تعیین مقدار سرمایه درگیر در هر معامله، حد سود و حد ضرر توسط برنامه کامپیوتری انجام می‌شود. در این روش، تریدر به طور مستقیم در بازار حضور ندارد اما در صورتی که از روش مناسبی استفاده کند، برنامه ترید او، برای او کسب ثروت خواهد کرد.

ذکر یک مثال ساده برای تبیین Algorithmic Trading

برای درک بهتر از این روش معاملاتی، یک مثال بسیار ساده از معاملات الگوریتمی می‌زنیم. اندیکاتور میانگین متحرک جزو اندیکاتورهای بسیار ساده در تحلیل تکنیکال است. یکی از روش‌های انجام ترید با استفاده از این اندیکاتور، استفاده از دو اندیکاتور ۵۰ و ۲۰۰ روزه است. مطابق قوانین این اندیکاتور، درصورتی که میانگین متحرک ۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه را به سمت بالا بشکند، سیگنال خرید صادر شده و هنگامی که میانگین متحرک ۵۰ روزه در زیر میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار بگیرد، سیگنال فروش صادر می‌شود. اگر تریدری بخواهد با استفاده از این اندیکاتور، معاملات خودکار انجام دهد، باید همین دو شرط را به زبان کامپیوتر پیاده‌سازی کند. پس ما احتیاج به یک برنامه کامپیوتری داریم که دو اندیکاتور میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را برای تمامی ارزهای دیجیتال محاسبه کند. هر زمان و در هر نموداری، اگر میانگین متحرک ۵۰ روزه بالاتر از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار گرفت، در همان لحظه اقدام به خرید آن دارایی دیجیتال کرده و زمانی که برعکس آن اتفاق افتاد، از بازار خارج شده و دارایی خریداری شده را به فروش برساند. به همین ترتیب بر اساس شرایطی که برای برنامه تعیین شده، اگر موقعیتی برای ورود بوجود آمد، برنامه به صورت خودکار معامله را آغاز می‌کند. با استفاده از چنین برنامه‌ای نیاز به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. این نوع معاملات که تماما توسط کامپیوتر انجام می‌شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

استفاده از این روش برای انجام معاملات و ترید در بازار ارزهای دیجیتال مزایای زیر را به همراه دارد:

• انجام سفارش خرید و فروش به صورت خودکار و توسط برنامه صورت خواهد گرفت، بنابراین همواره سفارش‌ها در بهترین قیمت انجام می‌شود.
• زمان، در این الگوریتم‌های اجرای معاملات روش معنایی ندارد. در تمام ساعات شبانه‌روز به محض برقرار شدن شرایط ورود، معامله انجام خواهد شد.
• امکان بررسی و ارزیابی چندین نماد مختلف در یک لحظه وجود دارد. انجام تحلیل همزمان نمودار قیمت چند دارایی دیجیتال توسط انسان غیرممکن است.
• با استفاده از این روش، احتمال وقوع خطای انسانی در زمان انجام معاملات به دلیل خستگی یا بی دقتی، به صفر می‌رسد. خطا در یک برنامه کامپیوتری، غیرممکن است.
• یکی از مزایای مسلم این روش، آزمودن و صحت‌سنجی آن با استفاده از اطلاعات گذشته است. با انجام این کار می‌توان ایرادهای موجود در این روش را شناسایی و رفع کرد.
• حرفه‌ای‌ترین تریدرها و معامله‌گران هم در مواقعی تصمیمات احساسی گرفته و احساساتشان بر منطق معاملاتیشان غلبه می‌کند و این اتفاق منجر به زیان آنها می‌شود. اما برای یک برنامه کامپیوتری، احساسات مفهومی ندارد و تمام کارها مطابق الگوریتم انجام خواهد شد.

استراتژی‌های Algorithmic Trading

معاملات الگوریتمی مختص استفاده از اندیکاتورها و ترکیب شدن آنها نیست بلکه در تعریف عام آن هرجایی در بازارهای مالی که موقعیتی برای کسب سود فراهم است، این روش وارد می‌شود. در ادامه به برخی از استراتژی‌های رایج در انجام این معاملات اشاره خواهیم کرد.

استراتژی‌های دنبال‌کننده روند

یکی از رایج‌ترین استراتژی‌های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی ، شناسایی روند و همراه شدن با روند بازار است. این شناسایی روند با استفاده از اندیکاتورهای رایج در تحلیل تکنیکال انجام می‌شود. این استراتژی، یکی از ساده‌ترین استراتژی‌ها در میان دیگر روش‌ها است. زیرا این استراتژی، نیازی به پیش‌بینی قیمت در آینده ندارد و صرفا با روند فعلی بازار همراه خواهد شد. استفاده از میانگین متحرک ۵۰ روزه و ۲۰۰ روزه که در ابتدای این مقاله اشاره شد، جزو این دسته تقسیم‌بندی می‌شود.

فرصت‌های آربیتراژ

این فرصت زمانی ایجاد می‌شود که یک دارایی دیجیتال، در دو (یا بیشتر) صرافی مختلف معامله شود و قیمت آن در یکی از این صرافی‌ها کمتر از دیگر صرافی‌ها باشد. در چنین شرایطی می‌تواند این دارایی دیجیتال را در صرافی که قیمت پایین‌تری دارد، خریداری کرد و با انتقال به صرافی دیگر، در قیمت بالاتری به فروش رساند. این الگوریتم باید اختلاف میان قیمت یک دارایی واحد در بازارهای مختلف را رصد کند و در صورت یافتن یک دارایی که شرایط آربیتراژ را دارد، به صورت مداوم معاملات را بر روی همان دارایی انجام دهد. تا زمانی که این اختلاف قیمت وجود داشته باشد، این الگوریتم، معاملات را به سرعت انجام می‌دهد و به محض برطرف شدن اختلاف قیمتی، این معامله بسته خواهد شد. به دلیل آنکه این معاملات به سرعت انجام می‌شود ممکن است صدها یا هزاران معامله را بر روی یک دارایی انجام شود که در مجموع سود قابل توجهی را به ارمغان خواهد آورد. البته معاملات آربیتراژ توسط انسان نیز قابل انجام است؛ اما استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت و دقت و تعداد معاملات را بسیار افزایش خواهد داد که در نهایت سود بالاتری را برای تریدر به ارمغان می‌آورد.

زمان بازتنظیم شاخص‌ها

در بازارهای مالی شاخص‌های زیادی وجود دارد که معدل و میانگین وضعیت یک گروه خاص و یا بخش خاصی از بازار را نمایش می‌دهد. برای مثال، شاخص دیفای در بازار ارزهای دیجیتال، نماینده رفتار چند پروژه دیفای مطرح در بازار ارزهای رمزنگاری شده است. عدد این شاخص، میانگینی از قیمت ارزهای دیجیتال موجود در حوزه دیفای است. این شاخص معمولا در بازه‌های زمانی مشخصی و با توجه به تغییرات قیمتی دارایی‌های پشتوانه خود، بازتنظیم می‌شوند. در زمانی که تغییرات قیمتی شدیدی در قیمت پروژه‌های دیفای اتفاق می‌افتد، این شاخص به سرعت تغییر نخواهد کرد و طبیعتا با یک اختلاف زمانی تغییرات در آن اعمال خواهد شد. این زمان فرصت مناسبی برای ورود معاملات الگوریتمی است. در چنین شرایطی نیز می‌توان از تاخیر در محاسبه مجدد شاخص‌ها برای کسب سود استفاده کرد.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی

مدل‌های ریاضی اثبات شده، مثل استراتژی معاملاتی Delta-neutral، که امکان انجام معامله بر روی ابزارهای اختیار معامله و معاملات مشتقه را با استفاده از روش‌های ریاضی فراهم کرده است. در این روش اختلاف قیمت بین معاملات مشتقه یک دارایی با قیمت دارایی اصلی در بازار اسپات رصد می‌شود و در صورتی که بر اساس استراتژی، شرایط برای باز کردن پوزیشن لانگ یا شورت فراهم باشد، به صورت خودکار سفارش‌ها فعال خواهد شد. در این روش گاهی سود حاصل از یک معامله زیر یک درصد است اما به دلیل آنکه این معاملات توسط برنامه و به صورت خودکار انجام می‌شود، تعداد معاملات انجام شده بالاست و در نهایت مجموع سودهای حاصل از این معاملات الگوریتمی ، عدد قابل توجهی خواهد بود.

استراتژی Mean reversion

این استراتژی معاملات الگوریتمی بر اساس نظریه بازگشت به میانگین طراحی شده است. در این استراتژی، بالاترین و پایین‌ترین قیمت یک دارایی در یک بازه زمانی مشخص، یک اتفاق مقطعی در بازار تلقی می‌شود که به صورت طبیعی در بازار رقم می‌خورد و معمولا قیمت، به مقدار میانگین خود بازمی‌گردد (البته این مورد براساس احتمالات است و رفتار چرخه‌ای بازار معمولا چنین شرایطی را بوجود خواهد آورد). شناسایی و تعریف یک بازه قیمتی و طراحی یک الگوریتم براساس آن، به برنامه معاملاتی این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار معاملات را انجام دهد. زمانی که قیمت از بازه قیمتی تعریف شده در الگوریتم تجاوز کند، شرایط برای باز کردن پوزیشن معاملاتی فراهم می‌شود. در چنین شرایطی، نقطه خروج از این معامله، بازگشت قیمت به میانگین بازه تعیین شده است.

استراتژی‌های مورد استفاده در ترید دارایی‌های دیجیتال و دیگر دارایی‌ها بسیار گسترده‌اند. اما ویژگی یکسان در تمامی آنها، داشتن یک الگوریتم و دستورالعمل برای شرایط یک معامله و انجام آن توسط یک برنامه کامپیوتری و به صورت خودکار است. این الگوریتم و استراتژی بسیار متنوع است و هر تریدر بر اساس تحقیقات و تجربیات شخصی خود آن را تعریف می‌کند. سپس ربات‌های معاملاتی این استراتژی را در بازار پیاده می‌کنند. در ادامه این مقاله احتیاجات فنی برای داشتن یک معامله الگوریتمی را معرفی خواهیم کرد.

الزامات فنی برای یک Algorithmic trading

اجرای معاملات الگوریتمی با استفاده از برنامه کامپیوتری بخش نهایی در یک طرح‌ریزی یک الگوریتم است. صحت‌سنجی این الگوریتم که اصطلاحا Backtesting گفته می‌شود، یکی دیگر از مولفه‌های ضروری در طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی است. اما بخش مهم، تعریف روش معامله به زبان کامپیوتر است. در واقع پیاده‌سازی آنچه در ذهن معامله‌گر است به زبان قابل فهم برای کامپیوتر یکی از مراحل اصلی در طراحی یک الگوریتم معاملاتی است. انجام این کار نیازمند داشتن دانش فنی در حوزه‌های زیر است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر برای کدنویسی و معرفی استراتژی معاملاتی به کامپیوتر. یا خود تریدر باید این دانش را کسب کند یا برای پیاده‌سازی شرایط لازم برای انجام معاملات الگوریتمی ، از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد.
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی به منظور انجام معاملات، مانند صرافی بایننس یا هر پلتفرم معاملاتی دیگر در بازار ارزهای دیجیتال که امکان انجام معاملات الگوریتمی در آن وجود دارد.
• دسترسی به اطلاعات بازار؛ الگوریتم طراحی شده باید به اطلاعات بازار اعم از قیمت، حجم، تاریخ معاملات و هر گونه اطلاعات دیگری که الگوریتم به آن نیاز دارد، دسترسی داشته باشد.
• سیستم معاملاتی باید امکان صحت‌سنجی و بک تست را داشته باشد تا پیش از انجام معاملات واقعی، صحت الگوریتم و استراتژی آن ارزیابی شود. این کار ریسک از دست رفتن سرمایه در معاملات الگوریتمی را به میزان زیادی کاهش خواهد داد.

به این لیست می‌توان موارد بیشتری اضافه کرد اما نکات مهم در پیاده سازی یک استراتژی برای انجام معاملات الگوریتمی شامل موارد فوق می‌شود. در ادامه برای فهم بهتر این روش معاملاتی یک مثال واقعی از یک معاملات الگوریتمی را دنبال می‌کنیم.

یک مثال واقعی از معاملات الگوریتمی

شرکت نفت شل رویال در دو بازار سهام آمستردام هلند و بازار سهام لندن لیست بوده و معاملات آن در این دو بازار سهام انجام می‌شود. استراتژی معاملات الگوریتمی پیاده‌سازی شده در بازار این سهام، آربیتراژ است. با استفاده از این الگوریتم، هر زمان فرصت آربیتراژ در سهام این شرکت بوجود آید، معاملات به صورت خودکار انجام خواهد شد.

قیمت سهام این شرکت در بازار سهام آمستردام به یورو محاسبه می‌شود، در حالی که قیمت سهام آن در بازار سهام لندن، به پوند محاسبه می‌شود. در واقع سهام این شرکت دارای دو قیمت مختلف به یورو و پوند است. با توجه به اختلاف ساعت آغاز کار بازار سهام در کشورهای مختلف، معاملات سهام این شرکت در بازار بورس اوراق بهادار آمستردام یک ساعت زودتر از بازار سهام لندن آغاز می‌شود. می‌توان قیمت سهام این شرکت در این دو بازار را رصد کرد تا هر زمان اختلاف قیمتی در آنها مشاهده شد، معاملات آربیتراژ به صورت خودکار انجام شود. برای انجام این کار به موار زیر احتیاج است:

• استفاده از یک کامپیوتر که الگوریتم‌های اجرای معاملات قیمت سهام را در دو بازار رصد کند.
• دریافت اطلاعات قیمت از بازار سهام لندن و آمستردام
• استفاده از یک پلتفرم انتشار قیمت ارزها در بازار فارکس، که نسبت قیمت پوند به یورو را محاسبه کند.
• استفاده از یک پلتفرم معاملاتی برای انجام معاملات
• استفاده از تاریخچه معاملاتی برای صحت‌سنجی کار الگوریتم

این برنامه کامپیوتری باید مراحل زیر را انجام دهد:

• دریافت قیمت سهام شرکت نفت رویال در دو بازار سهام
• اطلاع از قیمت لحظه‌ای نسبت پوند به یورو در بازار فارکس
• محاسبه اختلاف قیمت در دو بازار سهام و مقایسه آن با استفاده از نسبت پوند به یورو و محاسبه کارمزد انجام معاملات. در صورتی که اختلاف میان آنها، قابل توجه بود، الگوریتم معامله فعال شود و سهام در بازاری که قیمت کمتری دارد، خریداری شود و در بازار سهام دیگر که قیمت سهام بالاتر است به فروش برسد.
• اگر اختلاف قیمت همچنان وجود داشت، معامله مجددا انجام شود. این سلسله معاملات تا زمانی که اختلاف قیمت وجود دارد، به دفعات ادامه یابد. در صورت یکسان شدن قیمت در دو بازار، معاملات متوقف شود.

کسب سود به همین سادگی و راحتی! هرچند دست‌یابی به یک الگوریتم معاملاتی سودده، به هیچ عنوان کار ساده‌ای نیست. ذکر یک نکته ضروری است؛ زمانی که شما بتوانید معاملات الگوریتمی را در یک بازار انجام دهید، به طور حتم دیگران نیز این کار را خواهند کرد. لذا معاملات الگوریتمی از نوسانات قیمت در صدم ثانیه و حتی هزارم ثانیه، استفاده خواهد کرد. طراحی یک الگوریتم معاملاتی برای چنین وضعیتی، تجربه و دانش بسیار بالایی نیاز دارد.

سخن پایانی

همانطور که سود حاصل از چنین معاملاتی بالاست، ریسک انجام Algorithmic trading نیز بالاست. احتمالا کسب درآمد در ساعتی که خواب هستید و یا در تفریح هستید، بسیار جذاب است. اما معاملات الگوریتمی علاوه بر دانش بالا، مسائل دیگری نیز به همراه دارد. قطعی اینترنت، تاخیر در انجام سفارشات توسط صرافی به دلیل مشکلات احتمالی در سرور یا شلوغی شبکه و… و از همه مهمتر بروز اشکال در الگوریتم و وجود نقص و ایراد در کدهای برنامه معاملاتی شما می‌تواند ضررهای جبران ناپذیری به بار بیاورد. هر برنامه معاملاتی خودکار نیاز به اصلاح و رفع ایراد دارد که به طور مداوم باید بررسی شود. گاهی کد برنامه معاملاتی خوکار آنچنان پیچیده است که برای اصلاح آن باید صاحب استراتژی دانش فنی بالایی در زمینه علوم کامپیوتر داشته باشد. به همه این موارد دانش فنی از تحلیل بازار، تحلیل تکینکال، تحلیل فاندامنتال و شناخت دقیق و عمیق بازار را اضافه کنید.

الگوریتمِ بورس؛ پدیده جدید معاملات در بازار سرمایه

خبرگزاری تسنیم ، آن طور که در تاریخ نوشته شده، واژه "الگوریتم" از نام ریاضیدان و ستاره‌شناس و جغرافی‌دان نامی ایرانی، ابوجعفر محمد بن موسی خوارزمی(الخوارزمی) گرفته شده ‌است. این دانشمند ایرانی که در خوارزم یکی از شهرهای آن دوران ایران بزرگ(و البته از شهرهای امروزه ازبکستان) زاده شده، رساله‌ای در قرن 9 میلادی به عربی نگاشته بود که بعدها در قرن 12 به لاتین با نام " Algoritmi de numero Indorum " و با عنوان الگوریتمی در مورد اعداد هندی ترجمه شد. البته گویا الگوریتمی نام الخوارزمی بود که مترجم در تبدیل به لاتین نام وی را جلوی نام اصلی کتاب آورده بود.

آن‌طور که موخان نوشته‌اند الگوریتم یا الگوریسم معنای مختلفی از جمله حساب کردن با کمک اعداد عربی دارد؛ یعنی فن انجام اعمال حسابی پایه مانند جمع و ضرب با قرار دادن اعداد در زیر هم و اعمال قواعدی خاص، که جایگزین به‌کارگیری اعداد رومی و استفاده از چرتکه شد. حتی برخی روش انجام دستی تقسیم و جذر گرفتن (رادیکال) را هم الگوریسم نامیده‌اند. با وجود این در قرن 19 این کلمه در فرانسوی به algorithme تغییر شکل پیدا کرد و طولی هم نکشید که این کلمه وارد زبان انگلیسی شد و رفته رفته در اواخر قرن 19 میلادی بود که معنای عام‌تر امروزی‌اش را یافت و به "هر مجموعه قواعدی برای انجام یک رویه محاسباتی یا روال رایانه‌ای به کار رود" الگوریتم گفته شد.

بر این اساس باید گفت "الگوریتم" مجموعه‌ای متناهی از دستورالعمل‌ها است که به ترتیب خاصی اجرا می‌شوند و مسئله‌ای را حل می‌کنند. به عبارت دیگر یک الگوریتم، روشی گام به گام برای حل مسئله است.

بنابراین یک الگوریتم باید خصوصیاتی هم داشته باشد. از جمله این که الگوریتم باید یک یا چندین پارامتر را به عنوان ورودی بپذیرد(ورودی)؛ بایستی حداقل یک کمیت به عنوان خروجی(نتیجه عملیات) تولید کند(خروجی)؛ دستورهای الگوریتم باید با زبانی دقیق، و بی‌ابهام بیان شوند(قطعیت) و همچنین یک الگوریتم باید دارای شروع و پایان مشخصی باشد، به نحوی که اگر دستورهای آن را دنبال کنیم، برای تمامی حالات الگوریتم پس از طی مراحل خاتمه یابد. به علاوه، زمان لازم برای خاتمه الگوریتم هم باید به گونه‌ای معقول و کوتاه باشد(محدودیت).

این در شرایطی است که عوامل مختلفی هم در ارائه یک الگوریتم موثر هستند که از جمله این موارد می‌توان به مقادیر معلوم(اطلاعات اولیه‌ای که در اختیار ما قرار می‌گیرد و با استفاده از آن‌ها به ارائه‌ راه‌حل می‌پردازیم)، خواسته مسئله و عملیات محاسباتی اشاره کرد.

بر این اساس برخی مفهوم الگوریتم را به دستور آشپزی تشبیه می‌کنند. به عنوان مثال اگر بخواهیم آبگوشت درست کنیم(عمل مورد نظر)، با فرض این که مواد خام را داریم(حالت اولیه)، مراحل مشخصی را باید طبق دستور آشپزی طی کنیم(دستورالعمل‌ها) تا به آبگوشت آماده(حالت پایانی) برسیم. البته الگوریتم گاه دارای مراحلی است که تکرار می‌شود، به عنوان نمونه در مثال آبگوشت، گاهی چند بار باید به غذا نمک زد یا آب اضافه کرد، یا این این که در مرحله‌ای نیازمند تصمیم‌گیری است، مثلا اگر نمک غذا کافی است دیگر به آن نمک نمی‌زنیم، و اگر هم کافی نیست، به آن نمک می‌زنیم. علاوه بر این اگر الگوریتم برای عمل مورد نظر مناسب نباشد یا غلط باشد به نتیجه مورد نظر نمی‌رسیم. مثلا اگر الگوریتم آبگوشت را با مواد اولیه کباب انجام دهیم، واضح است که به آبگوشت نمی‌رسیم.

بنابراین باید بدانیم برای هر الگوریتم تعریف متغیرها و طراحی مرحله به مرحله بسیار مهم است؛ چرا که الگوریتم باید بداند بر روی چه متغیرهایی، چه اعمالی را انجام دهد و نتیجه را در غالب چه متغیرها یا پارامترهایی نشان دهد.

این پیچیدگی‌ها و معادلات حالا جای خود را در همه امور از جمله دادوستدهای بازار سهام در حال باز کردن است، بویژه زمانی که بحث خرید و فروش سهام و کسب سود در تالار شیشه‌ای در میان باشد؛ این در شرایطی است که برخی کارشناسان بر این باروند که کار بجایی رسیده است که این روزها موضوع از کسب سود فراتر رفته است و بازارگردانی الگوریتمی نقشی حیاتی در سلامت و کارایی بازارهای مالی دارد و در کنار کاهش هزینه‌های مربوط به اجرای معاملات، استفاده از الگوریتم در دادوستدهای بازار سرمایه باعث کاهش نوسانات و هیجانات، بهبود فرآیند قیمت‌گذاری و کیفیت در معاملات شده است. ضمن این که این کار به نوعی از شفافیت بازار حمایت می‌کند و باعث افزایش رضایت سهامداران از هر معامله می‌شود؛ و علاوه بر این، معاملات الگوریتمی کاربرد گسترده‌ای در شرکت‌های تامین سرمایه، صندوق‌های بازنشستگی و صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک نیز پیدا کرده‌اند.

بر این اساس در تعریف معاملات الگوریتمی باید گفت این نوع معاملات یا به قول خارجی‌ها " Algorithmic Trading " در بازارهای مالی به معنای استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود سفارش‌های معاملاتی است. در این راستا یک یا چند الگوریتم در انتخاب و اعمال این سفارش‌ها از جنبه‌های مختلف مانند زمان‌بندی، قیمت یا حجم بدون دخالت انسان تصمیم‌گیری و اجرا می‌شود.

همچنین معاملات الگوریتمی حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش و از تکنیک‌های پیشرفته ریاضی جهت یافتن بهترین الگو استفاده می‌کند. این نوع معاملات یک حوزه میان رشته‌ای است که بر بینش محاسباتی، ریاضیات مالی، روش‌های عددی و شبیه‌سازی کامپیوتری تکیه و تصمیماتی به منظور مدیریت ریسک اخذ می‌کند، و پیش‌بینی‌ها و تصمیمات آن که بر پایه مدل و تئوری احتمالات ایجاد می‌شود.

بر این اساس با توجه به ویژگی‌هایی که الگوریتم‌ها دارند، چند وقتی است که رفته رفته این نوع از معاملات دارد جای خود را در بازار سرمایه کشور باز می‌کنند و موجب شده تا معامله‌گران نیز بخت و اقبال و سودآوری خود را از طریق این‌گونه معاملات برای کسب سود و دوری از زیاد در بازار سهام امتحان و تجربه کنند.

در این راستا در سال‌های گذشته تعدادی از بازیگران عملیاتی بازار مانند شرکت‌های ارائه‌دهنده نرم‌افزارهای کاربردی و زیرساخت در بازار سرمایه ظهور کرده‌اند که این کار موجب تقویت ساختار الکترونیکی بازار سرمایه کشور نیز شده است؛ و از سوی دیگر فعالان بازار سرمایه هم به سمت و سوی زیرساخت‌های نرم‌افزاری و جلب حمایت از تشکیل شرکت‌های نرم‌افزاری در بازار رفته‌اند.

در خصوص بازشدن جای معاملات الگوریتمی در معاملات بازار سهام و اهمیت این موضوع برخی کارشناسان معتقدند امروزه بخش عمده‌ای از فعالیت‌های بازار سرمایه از حالت دستی خارج شده و الکترونیکی انجام می‌شود.

از سوی دیگر در معاملات الگوریتمی این سیستم‌ها هستند که بر اساس اطلاعات و داده‌ها به جای فرد تصمیم‌گیری می‌کنند و دستورات خرید و فروش اتوماتیک به سامانه معاملات ارسال می‌شود، که این موضوع علاوه بر نقدشوندگی بازار و روانی دادوستد در بازار ثانویه، موجب کاهش رفتارهای هیجانی در جریان معاملات می‌شوند و این موضوع به منطقی و عقلانی شدن کمک می‌کند.

البته این در شرایطی است که معاملات الگوریتمی ابزاری آی تی محور هستند و فراهم آوردن زیرساخت‌ها، پیش‌نیاز تحقق آن و در نتیجه توسعه بازار سرمایه است. بعلاوه این که این موضوع هم مانند جوانب دیگر معاملات بازار سهام، نیاز به فرهنگ‌سازی و اطلاع‌رسانی است تا در پی آن شاهد افزایش حجم معاملات، تسهیل فرآیند نقدشوندگی و افزایش کارایی بازار باشیم.

در خصوص نقش و جایگاه معاملات الگوریتمی در دنیا نیز همین بس که در بورس‌های دنیا سیستم معاملات الگوریتم 80 درصد معاملات را به خود اختصاص داده است و از الزامات بورس‌های توسعه‌یافته برای اعطای مجوز فعالیت بازارگردانی به نهادهای مالی متقاضی در انواع مختلف ابزارهای مالی، نیز در اختیار داشتن مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم است.

در مجموع باید گفت معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه به معنای استفاده از برنامه‌‌های رایانه‌ای و ماشین به جای انسان، در خرید و فروش سهام است که همان‌گونه که اشاره شد در این نوع دادوستد، سیستم‌ها با استفاده از داده‌ها، زمان‌بندی، قیمت و حجم سفارشات را ثبت می‌کنند.

این در شرایطی است که انجام معاملات با سرعت بالا، حذف خطا و هیجانات انسانی، محاسبه دقیق و درج قیمت و حجم بر اساس استراتژی‌های معاملاتی در نمادهای مختلف به‌صورت آنی، استفاده از مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم، عدم دخالت انسال در فرآیند سفارش‌گیری، جمع‌آوری سریع و خودکار اطلاعات لحظه‌ای و تصمیم‌سازی خودکار و سریع، تشخیص ریسک‌های موجود در بازار، محاسبه ریسک قبل از انجام معاملات و اعمال دستورالعمل‌های دقیق در کنترل معاملات برای توقف زیان از جمله جذابیت‌ها و مزایای معاملات الگوریتمی در حالی بشمار می‌آیند.

البته این نوع معاملات در اقتصاد و بازار سرمایه‌ای کم‌نوسان و کم‌ریسک، بازدهی بیشتری دارد و رایانه‌ها و سیستم‌های معاملاتی هوشمند، هر چقدر هم که در خوانش روابط میان علت و معلول‌های بین مولفه‌های اقتصادی کارا باشند، هیجان‌زدگی و تاثیرپذیری و حساسیت بالای اقتصاد و بازار سرمایه از مولفه‌های ریز و درشت می‌تواند پیش‌بینی‌ها و پیش‌گویی‌های این قبیل سیستم‌ها را تحت تاثیر قرار دهد؛ که این موضوع با توجه به شرایط اقتصادی و بازار سرمایه کشور ما صادق است.

بنابراین کاربرد سیستم‌های هوشمند در معاملات بازار سرمایه زمانی بیش از پیش موثر و مفید واقع می‌شود که فرهنگ‌سازی و اطلاع‌رسانی مفیدی در خصوص کلیت اقتصاد و بازار سهام بوجود آمده و علاوه بر ثبات اقتصادی، رفتار معامله‌گران در بازار سهام نیز از هیجان‌زدگی بدور باشد.

استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)

به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.

رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.

حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.

استراتژی های اصلی کدامند؟

فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ​​، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.

بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.

به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.

یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.

معاملات تکانه ای چیست؟

معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشود ، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.

به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

بازگشت متوسط ​​به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت ​​قیمت متوسط ​​برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.

به عنوان مثال ، یک شکل خاص از این حالت برگشت انحراف استاندارد نامیده می شود ، و توسط شاخصی به نام باندهای بولینگر اندازه گیری می شود. اساساً ، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی اقدام قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می رود ، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود ، زیاد است.

البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت متوسط ​​می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.

آربیتراژ چیست؟

داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.

گاهی اوقات همان محصول ، مانند یک کالا یا ارز ، می تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور ، معاملات الگوریتمی می تواند برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف ایجاد شود.

این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.

یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.

به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:

معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ​​، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.

باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.

از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.

مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟

الگوریتم‌های اجرای معاملات

معاملات الگوریتمی طی سال های اخیر در کشور ما مورد استقبال و حمایت نهاد ناظر بازار سرمایه قرار گرفته و خوشبختانه در مسیر توسعه قرار دارد. یکی از راه های تشویق سرمایه گذاران به استفاده از این سامانه و فرهنگ سازی عمومی استفاده از بستر مسابقات است.

به گزارش روابط عمومی شرکت مدیریت دارایی مرکزی بازار سرمایه به نقل از سنا، سیدمصطفی رضوی، عضو هیات مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار در آیین گشایش دومین دوره از رقابت های معاملات الگوریتمی، ضمن بیان مطلب فوق، گفت: معاملات الگوریتمی، روشی برای اجرای سفارش ها با استفاده از دستورهای معاملاتی از پیش برنامه ریزی شده، با استفاده از اطلاعاتی از قبیل زمان بندی قیمت یا حجم معاملات است. در این نوع معاملات می توان از مزایای سرعت و پردازش اطلاعات ناشی از رایانه ها در مقایسه با افراد معامله گر بهره مند شد.

وی با اشاره به اینکه رایج ترین الگوریتم ها، درصد حجم معاملات، قیمت میانگین موزون حجمی، قیمت میانگین موزون زمانی است، ابراز داشت: درواقع به جای انسان یک یا چند الگوریتم در انتخاب و اعمال سفارش ها تصمیم می گیرند.

عضو هیات مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار ادامه داد: سابقه استفاده از کامپیوتر برای ثبت سفارشات در بازار های مالی به دهه هفتاد میلادی و بورس نیویورک باز می گردد. معامله گری از طریق کامپیوتر به کمک برنامه های الگوریتم‌های اجرای معاملات نرم افزاری در خلال سال های دهه هشتاد قرن گذشته میلادی توسعه بیشتری یافت و نهایتا در دهه نود، همه گیر شد.

رضوی یادآور شد: این نوع معاملات به شکل گسترده توسط تامین سرمایه ها، صندوق های باز نشستگی، صندوق های سرمایه گذاری و صندوق های پوششی که نیاز به اجرای تعداد زیادی سفارش با انجام سفارشات با سرعت بالا دارند و ممکن است از عهده معامله گران بشری خارج شود، انجام می گیرد.

وی با اشاره به اینکه معاملات الگوریتمیک با عنوان سیستم های معاملاتی خودکار نیز شناخته می شوند، گفت: این سیستم ها دارای راهبرد های معاملاتی از قبیل معامله گری جعبه سیاه و معامله گری کمی نیز می شوند، که شدیدا به فرمول های ریاضی پیچیده و برنامه های کامپیوتری سریع وابسته هستند.

عضو هیات مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار خاطرنشان کرد: این قبیل سیستم ها راهبرد هایی شامل بازار سازی، دامنه سازی بین بازارها، آربیتراژ، سفته بازی به روش هایی از قبیل دنبال کردن روند را به کار می گیرند. بخش زیادی از این الگوریتم ها در گروه معاملات با بسامد بالا قرار می گیرد، که با گردش بالا و نسبت های بالا ی سفارش به معاملات شناخته می شوند.

وی ادامه داد: معاملات الگوریتمی و معاملات با بسامد بالا به تغییرات شدید در زیر ساخت های بازار سرمایه منجر می شوند و هدف نهایی آن ها افزایش نقد شوندگی بازار است.

رشد فزاینده معاملات الگوریتمی

رضوی ابراز داشت: امروزه بیش از هفتاد درصد از معاملات سهام در ایالات متحده و ژاپن به وسیله نرم افزار های الگوریتمیک انجام می شود، در حالیکه این رقم در هندوستان به عنوان یک کشور در حال توسعه به 40 درصد و در چین به 30 درصد می رسد.

عضو هیات مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار، ادامه داد: دیگر کشور های آسیایی و در حال توسعه نیز رقمی کما بیش کمتر از بیست و پنج درصد از معاملات را از طریق نرم افزار های الگوریتمی انجام می دهند، اما آمار و ارقام موجود نشان می دهد، که رشد فزاینده ای از معاملات الگوریتمی در تمامی بورس های جهان به طور عام و بازارهای آسیایی به طور خاص پیش رو است.

وی خاطرنشان کرد: گزارش مجله اکونومیست حاکی از آن است، که چهار و سه دهم هزار میلیارد دلار از سرمایه گذاری در بازار سرمایه آمریکا در سپتامبر 2019 با استفاده از هوش مصنوعی انجام گرفته است. با توسعه روز افزون بازار های مالی و افزایش سرعت معاملات نیاز های جدیدی چون نیاز به ابزار های معاملاتی هوشمند، خودکار و ربات های سریع بیشتر احساس خواهد شد.

توجه ویژه سازمان بورس به معاملات الگوریتمی

عضو هیات مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار گفت: در کشور ما نیز معاملات الگوریتمی در سال های اخیر مورد استقبال و حمایت نهاد ناظر قرار گرفته و خوشبختانه در مسیر توسعه قرار دارد. یکی از راه های تشویق سرمایه گذاران به استفاده از این سامانه و فرهنگ سازی عمومی استفاده از بستر مسابقات است.

وی با اشاره به اینکه از سال گذشته مسابقات الگوریتمی بازار سرمایه توسط سازمان بورس و اوراق بهادار برنامه ریزی شده و اکنون به دومین دوره خود رسیده است، تصریح کرد: اهداف برگزاری مسابقات را می توان، تلاش در جهت رسیدن به استاندارد های جهانی، مشارکت بیشتر نخبگان در حوزه فناوری اطلاعات و مالی در بازار سرمایه، گسترش و بسط مفاهیم نوین بازار سرمایه به جامعه، معرفی فرصت های شغلی فعالان حوزه معاملات الگوریتمیک در سطح کشور، معرفی قابلیت های نرم افزاری و ابزار های معاملاتی نوین به افراد جامعه، ارتقای دانش حرفه ای فعالان بازار سرمایه، آزمون نقاط ضعف و قوت معاملات الگوریتمیک توسط نهاد ناظر پیش از فراگیر شدن آن و کشف استعداد در بین علاقه مندان دانست.

رضوی افزود: از مهمترین نتایج توسعه معاملات الگوریتمی جلب مشارکت تنوع زیادی از متخصصان اعم از ریاضیات، آی تی، رشته های مختلف مدیریت، روانشناسی، مهندسی صنایع و دیگر تخصص ها است و با حضور جوان تر ها در این جرگه اتفاقی مبارک و میمون رخ خواهد داد.

وی در پایان تصریح کرد: آینده بازار سرمایه با توسعه ارتباطات بین الملل همراه است و توسعه معاملات الگوریتمی بخشی از الزامات این کار است. توسعه معاملات الگوریتمی را می توان، در راستای توسعه اقتصاد هوشمند ارزیابی کرد، که از برنامه های اساسی وزارت اقتصاد و دولت جمهوری اسلامی به شمار می رود.