مبانی معاملات روزانه



همان طور که می دانید یکی از مهم ترین کارهایی که شما باید در پرایس اکشن ICT انجام بدهید، پیدا کردن اوردر بلاک است، به طور خلاصه، اوردر بلاک یک کندل قبل از حرکت با مومنتوم بالا وجود دارد که رنگی خلاف روند پر قدرت دارد، در صورت نبود این کندل ضعیف ترین کندل همرنگ ضعیف را به عنوان اوردر بلاک می توان در نظر گرفت، دو فلش بالا همان سقف های هفتگی است، یعنی کندل سمت راستی که یک فلش بالای سر خودش دارد، همان کندل هفتگی است که با استاپ هانت کردن سقف کندل هفتگی خودش، نقدینگی را جمع آوری کرده و به پایین سقوط کرده است، برای اینکه شما در این تله گرفتار نشوید، باید به تایم پایین بروید، در تصویر بالا از تایم هفتگی به تایم 4 ساعته آمدیم، کندلی قبل از ریزش هفته اول وجود دارد که رنگی مخالف دارد، این همان "اوردر بلاک" ماست و قیمت می تواند ابتدا خودش را به این محدوده برساند و سپس ریزش را انجام بدهد، باکس قرمز رنگ در تصویر اتصال دو سقف کندل هفتگی است و کادر زرد رنگ نیز محدوده اوردر بلاک است.

بررسی رابطۀ بین حجم معامله، بازده سهام و نوسان بازده در زمان مقیاس‏های مختلف در بورس اوراق بهادار تهران

2 گروه مدیریت دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی دانشگاه الزهرا، تهران، ایران.

چکیده

با مبانی معاملات روزانه وجود انجام مطالعات گسترده در مورد چگونگی ارتباط حجم معامله - بازده سهام و حجم معامله - نوسان بازده در بازارهای مالی، هنوز در مورد ساختار نظری یا تجربی این ارتباط اجماع حاصل نشده ‏است. این پژوهش با هدف کشف اطلاعات نهفته در سری زمانی متغیرهای حجم معامله، بازده سهام و نوسان بازده در دورۀ زمانی 96 ماهه (ابتدای فروردین 1386 تا اسفند 1393) صورت گرفته است. بدین‌منظور سری‏های زمانی این متغیرها با استفاده از تبدیل موجک گسسته با حداکثر هم‌پوشانی، تجزیه و ضرایب موجک آن‏ها محاسبه شده است؛ سپس رابطۀ میان سری‏ها با استفاده از آزمون علّیت گرنجری بررسی شده است. نتایج به‌دست‌آمده از این پژوهش در دورۀ زمانی مورد بررسی، نشان‌دهندۀ تفاوت روابط بین متغیرها در مقیاس‏های زمانی متفاوت است، چنانکه در برخی از مقیاس‏ها، آزمون علّیت گرنجر، وجود رابطۀ علّی میان سری‏های زمانی را تأیید می‌کند و در برخی از مقیاس‏های زمانی این رابطه وجود ندارد.

کلیدواژه‌ها

20.1001.1.23831170.1395.4.4.8.1

موضوعات

  • 1مدیریت دارایی
  • مدیریت ریسک دارایی های مالی

عنوان مقاله [English]

Surveying the Relation among Volume, Stock Return and Return Volatility in the Tehran Stock Exchange: A Wavelet Analysis

نویسندگان [English]

  • Ebrahim Abbasi 1
  • Leyla Dehghan nayeri 2
  • Nazila Poordadash Mehrabani 1

1 Management Dept., Faculty of Social Sciences and Economics, University of Al-Zahra, Tehran, Iran.

2 Management Dept., Faculty of Social Sciences and Economics, University of Al-Zahra, Tehran, Iran.

چکیده [English]

Although many studies have tried to construct a theoretical or empirical structure of relation among trading volume, stock return and return volatility in financial markets, there still is not a general consensus about it. This study discovers latent information in variables time series for 96 months (April 2007- March 2015). To do so, related time series decomposed by using the maximum overlap discrete wavelet transform and wavelet coefficients has calculated. Then the relation between the series is examined by Granger causality test. The main feature of this research is to investigate the relation between variables at different time intervals. The results show that during the 2007 to 2015, the relation between variables in different time intervals varies. As in some periods, the Granger causality test confirms the causal relation between time series, while in some other time periods it does not support the existence of such relation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Trading volume
  • Stock return
  • Return volatility
  • Wavelet
  • Granger causality
اصل مقاله

مقدمه

ارتباط حجم معامله - بازده سهام و حجم معامله - نوسان بازده در بازارهای مالی، طی دو دهۀ اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. اگرچه برخی از مطالعات تلاش کرده‏اند ساختاری نظری یا تجربی از این ارتباط ارائه دهند، هنوز اجماع کلی در این مورد حاصل نشده‏ است. مطالعۀ رابطۀ حجم معاملات با بازده سهام و نوسان بازده در بازارهای مالی در درجۀ اول، سبب بهبود درک افراد از رابطۀ حجم و بازده و در درجۀ دوم، باعث شناخت بهتر عملکرد بازار می‏شود. سنجش دقیق‏ این روابط به سرمایه‏گذاران کمک می‏کند حرکات بازار سهام را در آینده پیش‏بینی کنند و میزان ریسک و نقدینگی را در رابطه با توسعه و اتّخاذ استراتژی‏های معاملاتی‏شان مشخص کنند. نوسان‌های قیمت سهام و یا نوسان‌های بازده، ریسک سهام را نشان می‌دهد؛ زیرا میزان تغییرات بازده‏، معرّف میزان عدم اطمینان از کسب بازده است. شرکت‏ها با استفاده از این روابط در راستای تحقق استراتژی‏ها و اهداف شرکت‏شان می‌توانند تصمیماتی مناسب بگیرند.

اغلب پژوهش‏های صورت‌گرفته در این مورد، رابطۀ مبانی معاملات روزانه حجم و بازده سهام و نوسان آن را در بلندمدت بررسی کرده‌اند و عواملی از قبیل درجۀ ریسک‌گریزی، ریسک‌پذیری و فواصل زمانی متفاوت (کوتاه‏مدت، میان‌مدت و بلندمدت) را در نظر نگرفته‌اند (ممکن است افراد در دوره‌های زمانی مختلف، رفتارهای متفاوتی از خود بروز دهند)؛ به عبارت دیگر، نقطۀ تمایز این پژوهش با سایر پژوهش‌ها، توجه به موضوع عملکرد متفاوت سرمایه‏گذاران در دوره‏های زمانی متفاوت (زمان مقیاس‏های مختلف) است. گفتنی است هدف از این مقاله بررسی ارتباط حجم و بازده سهام و نوسان آن در بورس اوراق بهادار است. در همین راستا درادامه ابعاد نظری آن را بررسی خواهیم کرد.

مبانی نظری و پیشینۀ پژوهش

در رابطۀ بین حجم معاملات در بازار سرمایه و بازده سهام و نوسان‌های بازده، برخی نظریه‏ها اطلاعات را نیروی محرکی می‌دانند که سبب تغییرات بازده و حجم معاملات می‏شوند. در مقابل، دستۀ دیگری از نظریه‏ها ارتباط حجم و بازده را به اختلافات در باورها و عقاید سرمایه‏گذاران بازار مرتبط می‏دانند. این نظریه‏ها عبارتند از:

فرضیۀ ورود متوالی اطلاعات [1] : این فرضیه را کوپلند [2] (1976) ارائه کرد و جنینگ، استارکس و فلینگهام [3] (1981) آن را توسعه دادند. در این فرضیه مبادله‏گران به دو دستۀ خوش‏بین و بدبین تقسیم و مبادلات کوتاه‏مدت، پرهزینه‏تر از مبادلات بلندمدت فرض شده‏اند؛ بنابراین، سرمایه‏گذارانی که خرید و فروش کوتاه‏مدت می‏کنند، نسبت به تغییر قیمت کمتر حساس هستند. آن‏ها نشان دادند به‌طورکلی زمانی‌ که معامله‌گران بدبین هستند، حجم معاملات کمتر از زمانی است که مبادله‏گران خوش‏بین هستند.

در این فرضیه، اطلاعات با سرعت‏های متفاوت، به انواع متفاوتی از معامله‏گران می‌رسد؛ اما عامل دیگری که در این فرضیه نقش دارد، عدم تقارن اطلاعاتی است. دسترسی عده‏ای از معامله‏گران به اطلاعات محرمانه (خصوصی) و عملکرد آن‏ها براساس این اطلاعات، درحالی‌که سایر معامله‏گران به چنین اطلاعات مهمی دسترسی ندارند، موجب بروز عدم تعادل در بازار می‏شود. این موضوع با عنوان عدم تقارن اطلاعاتی مطرح می‏شود [8].

فرضیۀ ترکیب توزیع‏ها [4] : این فرضیه در ارتباط بین حجم معاملات و بازده سهام، نرخ جریان ورود اطلاعات را به بازار مطرح می‏کند. در این فرضیه، قیمت‏ها و حجم معاملات به جریان ورود اطلاعات در طول زمان معاملات، واکنش نشان می‏دهد [6]. فرضیۀ ترکیب توزیع‏ها به‌طور کلی به دو دلیل از فرضیۀ ورود متوالی اطلاعات متداول‏تر هستند:

1- این فرضیه با انتشار اطلاعات، به‌صورت هم‌زمان و تدریجی سازگار است؛ درحالی‌که فرضیۀ کوپلند بر ارتباط منفی بین حجم معاملات و قدرمطلق تغییر قیمت، زمانی که در آن اطلاعات به‌صورت هم‌زمان منتشر شود، دلالت دارد.

2- فرضیۀ ترکیب توزیع‏ها با توزیع تجربی تغییرات قیمت و تفاوت در همبستگی بین حجم معاملات و قدرمطلق تغییر قیمت در فراوانی‏های متفاوت سازگار است.

فرضیۀ اختلاف عقاید [5] : در فرضیۀ اختلاف عقاید، فرض می‏شود معامله‏گران مختلف (مطّلع و نامطّلع) عقاید متفاوتی در مورد اهمیت اطلاعات دارند. درواقع، پراکندگی بیشتر در عقاید، تغییرپذیری بیشتری را در قیمت و حجم معامله نسبت به مقدار تعادلی آن‏ها ایجاد می‏کند [12]. فرضیۀ اختلاف عقاید برای مقایسۀ چگونگی واکنش معامله‏گران مطّلع و نامطّلع به اطلاعات مناسب است. معامله‏گران مطّلع نسبتاً عقاید همگن و هماهنگی دارند که بر درک و شناخت آن‏ها از بازار مبتنی است. ازاین‌رو، معامله‏گران مطّلع، خرید و فروش خود را در چارچوب قیمتی نسبتاً کوچک در حدود ارزش منصفانۀ دارایی انجام می‏دهند. همچنین معامله‏گران نامطّلع نمی‌توانند تشخیص دهند معاملۀ سایرین برای تقاضای نقدینگی (عملیات پوششی) کوتاه‏مدت یا به‌دلیل مبانی اساسی عرضه و تقاضا است. ازاین‌رو، آنان تمایل دارند به همۀ تغییرات در حجم و قیمت واکنش نشان دهند؛ چراکه به نظر آن‏ها این تغییرات منعکس‌کنندۀ اطلاعات جدید است؛ درنتیجه تمایل دارند تغییرات قیمت‏ را اغراق‌آمیز فرض کنند که خود به نوسان‌های بیشتر در قیمت منجر می‏شود.

الگوی قیمت‏گذاری دارایی‏ها براساس انتظارات عقلایی [6] : این الگو نشان می‌دهد اختلاف نظرها از اطلاعات محرمانه نشأت‌گرفته است. وانگ [7] (1994) الگوی تعادلی معاملات سهام را توسعه داد که براساس آن سرمایه‏گذاران در زمان تقارن اطلاعات، مبادلات عاقلانه‏ای انجام می‏دهند. در الگوی او چون سرمایه‏گذاران ریسک‌گریزند، معامله همیشه با تغییرات قیمت توأم است؛ برای مثال، وقتی گروهی از سرمایه‏گذاران برای ایجاد تعادل در سبد سهام خود به فروش سهام اقدام می‏کنند، باید برای وادارکردن سایرین به خرید، قیمت سهام را پایین بیاورند؛ به عبارت دیگر، در صورت افزایش عدم تقارن اطلاعات، معامله‏گران نامطّلع که به خرید سهام از افراد مطّلع اقدام می‏کنند، خواستار تخفیف بیشتری در قیمت سهام می‏شوند؛ بنابراین، این‌گونه نتیجه گرفته می‏شود که سرمایه‏گذاران نامطّلع برای حفظ خود از اطلاعات نهانی، بدین‌صورت ریسک خود را پوشش می‏دهند و درنتیجه، حجم معاملات همیشه با قدر مطلق تغییرات قیمت، رابطۀ مثبت دارد و این همبستگی با افزایش عدم تقارن اطلاعات افزایش می‏یابد [18].

برخی از پژوهش‌های مشابه در این رابطه را که در داخل و خارج از کشور انجام شده است، در جدول (1) می‌توان مشاهده کرد.

ستاپ های ICT

ستاپ های ICT

بازار مالی به یکی از مسیرهای پر ریسک برای ثروتمند شدن تبدیل شده است، در این بازار شما می توانید یک شبه پولدار شوید، همینطور یک شبه تمام سرمایه خودتان را از دست بدهید، این که بخواهید در یک شب به تمام خواسته های خود برسید مبانی معاملات روزانه یک سراب است، شاید بعدها زمانی که در کار خود حرفه ای شدید بتوانید پول بسیار زیادی را در زمان کم بدست آورید اما برای همان تایم کم باید زمان زیادی را بر روی خود سرمایه گذاری کنید، یکی از مسیرهایی که به شما در این امر مهم کمک می کند، تحلیل تکنیکال است که در این مقاله به معرفی ستاپ های ICT می پردازیم، قابل ذکر است که پرایس اکشن ICT هدف خود را ردیابی نهنگ ها و سهامداران بزرگ دنیا در بازارهای مالی گذاشته است .

پرایس اکشن ICT

پرایس اکشن به معنای فعالیت و تحرکات قیمت است و همچنین تمامی سبک های پرایس اکشن در دسته تحلیل تکنیکال قرار می گیرد، بنیان‌گذار و مدرس سبک معاملاتی پرایس اکشن ICT، مایکل هادلستون (Michael Huddleston) است. مایکل هادلستون بیش از 30 سال سابقه معاملاتی دارد و تاکنون توانسته بیش از 55 هزار دانشجو را آموزش دهد. مایکل هادلستون خود شاگرد لری ویلیامز بوده و سبک پرایس اکشن ICT را زمانی کشف می ‌کند که مشغول همکاری با بانک های بزرگ و ترید برای آن ها بوده است. او از این طریق متوجه نوع عملکرد الگوریتمی معاملات بانک‌ ها می ‌شود و به واسطه مهندسی معکوس، به روش معاملاتی آن‌ ها پی می ‌برد. پس از این اکتشاف هوشمندانه، مایکل هادلستون سبک پرایس اکشن ICT را اختراع می‌ کند.

مبانی پایه پرایس اکشن ICT

مبانی پایه پرایس اکشن ICT

قبل از اینکه ستاپ های ICT را بشناسید باید ساختار را بدانید؛ در حرکت های بازار شما باید بتوانید روند قیمت را شناسایی کنید، حال با شناسایی روند به معامله در جهت روند می پردازید، این به معنی آن است که اگر تشخیص دادید روند صعودی است، معاملات لانگ یا خرید را می گیرید، به طور کلی حرکت قیمت 3 نوع است، صعودی، نزولی، رنج یا ساید این سه حرکت قیمت است که شما با آن ها برای به سود رسیدن سر و کله می زنید، بعد از یک حرکت مومنتوم (پر قدرت)، حرکت بعدی رنج است، در اینجا بازار تصمیم می گیرد حرکت بعدی باز هم صعودی باشد یا این بار خلاف روند قبلی اش مسیر را ادامه دهد، حال با اصطلاح سبک ICT آشنا شویم؛ به حرکت مومنتوم رو به بالا یا رو به پایین را اکسپنشن می گویند و به حرکت اصلاحی بعد از آن ریتریسمنت می گویند.

BMS در پرایس اکشن ICT چیست؟

BMS در پرایس اکشن ICT چیست

در روند صعودی، قیمت سقف و کف های بالاتر از هم می زند و به نظر خریداران احترام می گذارد که به آن ناحیه تقاضا نیز می گوییم. طبیعتا ادامه روند صعودی به شرط شکسته شدن سطوح و کشف قله های جدید ادامه پیدا می کند. در روندهای نزولی قاعدتا کف ها و سقف های پایین تر از هم ایجاد می شود که در این مرحله قیمت به نظر فروشندگان احترام می گذارد که به آن محدوده عرضه می گوییم. ادامه روند نزولی منوط بر شکسته شدن کف قبلی است.

استاپ هانت از ستاپ های ICT

استاپ هانت از ستاپ های ICT

تمام تحرکات مبانی معاملات روزانه بازار نقدینگی است، هرجا که نقدینگی زیاد باشد، قیمت میل به آنجا پیدا می کند، نقدینگی همان استاپ های تریدر یا معامله گران بازارهای مالی است، معامله گران استاپ خود را کجا می گذارند؟ معمولا شما به عنوان یک معامله گر استاپ خود را پشت سر یک قله برای سود گرفتن از ریزش ها و پشت سر یک کف برای سود گرفتن از بالا رفتن بازار قرار می دهید، حال خود به جای بازارگردان یا مارکت میکر بگذارید، آیا دوست ندارید اول برای جمع آوری نقدینگی استاپ ها را بزنید و سپس به مسیر خود ادامه بدهید؟ درست است این همان روش میان مارکت میکرهاست، دقت داشته باشید که مارکت میکر و بزرگان بازار با همدیگر هستند، چرا که ضرر دیگری مساوی است با ضرر کردن خودشان!

حواستان به سقف کندل های هفتگی قبل باشد، بیشتر معامله گران High کندل هفتگی قبل را یک مقاومت می دانند، اما بانک ها و بازارگردان ها می دانند که آنجا، جایست که نقدینگی وجود دارد، قیمت را به آنجا می کشانند تا حد ضرر معامله گران را فعال کنند و سپس قیمت را با فشار به پایین پرتاب کنند، این توضیح را در تصویر بالا می توانید ببینید، برای این ستاپ به تصویر زیر نگاهی بیاندازید، یکی از این مثال ها را در تایم پایین تر بررسی می کنیم!

اوردر بلاک ها را پیدا کنید!

آشنایی با ستاپ های ICT


همان طور که می دانید یکی از مهم ترین کارهایی که شما باید در پرایس اکشن ICT انجام بدهید، پیدا کردن اوردر بلاک است، به طور خلاصه، اوردر بلاک یک کندل قبل از حرکت با مومنتوم بالا وجود دارد که رنگی خلاف روند پر قدرت دارد، در صورت نبود این کندل ضعیف ترین کندل همرنگ ضعیف را به عنوان اوردر بلاک می توان در نظر گرفت، دو فلش بالا همان سقف های هفتگی است، یعنی کندل سمت راستی که یک فلش بالای سر خودش دارد، همان کندل هفتگی است که با استاپ هانت کردن سقف کندل هفتگی خودش، نقدینگی را جمع آوری کرده و به پایین سقوط کرده است، برای اینکه شما در این تله گرفتار نشوید، باید به تایم پایین بروید، در تصویر بالا از تایم هفتگی به تایم 4 ساعته آمدیم، کندلی قبل از ریزش هفته اول وجود دارد که رنگی مخالف دارد، این همان "اوردر بلاک" ماست و قیمت می تواند ابتدا خودش را به این محدوده برساند و سپس ریزش را انجام بدهد، باکس قرمز رنگ در تصویر اتصال دو سقف کندل هفتگی است و کادر زرد رنگ نیز محدوده اوردر بلاک است.

CHOCH از ستاپ های ICT

CHOCH از ستاپ های ICT

چنج آف کاراکتر یا به اصطلاح CHOCH به معنای تغییر ساختار در بازار است، شناخت CHOCH ها می تواند برای شما بسیار سودآور باشد، این تغییر ساختار در دو دسته ماژور یعنی بزرگ و مینور به معنای کوچک ساخته می شود، خب همان طور که در بحث تکنیکال می دانید ساختارهای بزرگ تر برای ما اعتبار بیشتری دارند، لذا ما می توانیم CHOCH های ماژور را برای ترید در نظر بگیریم!

خب همان طور که می دانید زمانی که قیمت سقف قبلی خود را رد می کند BMS یا همان BOS می سازد، این برای ما چه معنی دارد؟ زمانی که قیمت یک سقف را رد می کند، به معنای صعودی بودن روند است، سپس زمانی که قیمت به زیر BMS یا BOS آمد می توانیم با تشخیص اوردر بلاک وارد معاملات سود از بازار از مبانی معاملات روزانه بالا رفتن قیمت شویم، اگر در بازارهای سرمایه به صورت حرفه ای فعالیت کرده باشید، می دانید که شما می توانید با استفاده از اهرم های معاملاتی از ریزش بازار نیز کسب سود کنید، حال همیشه باید اوردر بلاک ها کار بکنند؟

در جواب این سوال باید بگوییم که هیچ چیز در بازار قطعیت نداشته و نمی توان گفت یک روش وجود دارد که 100 درصد کار کند اما می توان روش ها و سبک های تکنیکال را بهینه کرد و با ترکیب کردن آن ها را برای خود سودآورتر کرد! زمانی که اوردر بلاک شما رد شود، در واقع ساختار تغییر کرده است و ما به این عمل CHOCH می گوییم، چنج آف کاراکتری ماژور است که BOS را بشکند! اگر کفش شکسته شود و آن کف BOS نداشته باشد مطابق تصویر بالا، آن مینور است، برای همین ما برای ترید بهتر است از ماژور استفاده کنیم!

ترید با ستاپ ICT چنج آف کاراکتر (CHOCH)

ترید با ستاپ های ICT

CHOCH باید حتما به یک سطح برخورد کرده باشد، پس از اینکه اولین شرط ما به وقوع پیوست، می توانیم بقیه مراحل را پیش ببریم، توجه کنید آیا کفی که شکسته شده است، خاصیت BOS یا BMS دارد؟ درصورتی که این کف همچین خاصیتی داشته باشد برای ترید مناسب است، زمانی که قیمت بر می گردد، به دنبال یک اوردر بلاک باشید، تا شما نیز وارد فشار فروش شوید و با آن همراهی کنید، حد ضرر معامله شما نیز بالای اوردر بلاک خواهد بود، توجه داشته باشید که مدیریت ریسک و روانشناسی بازار یکی از مهم ترین فاکتورهایست که باید در معاملات شما لحاظ بشود.

مبانی باینری آپشن و اهمیت آن را بدانید

گزینه های باینری جهان باینری آپشن یک بازار معاملاتی جدید و یک روش عالی در میان بروکر فارکس به حساب می آید. گزینه های باینری یک روش بسیار قابل فهم و ساده و در عین حال اصولی برای انجام تجارت آنلاین می باشد و از جمله دلایلی که این روش بسیار زیاد مورد استفاده قرار می گیرد و در عین حال ساده است مشخص بودن مقدار سود و زیان در انجام معاملات به صورت بسیار اصولی و ساده در یک بازار فارکس مانند آلپاری می باشد. ما در این مقاله قصد داریم به موضوع گزینه های باینری بپردازیم پس از صورتی که می خواهید از کافی در مورد موضوع کسب نمایید این مقاله را مطالعه کنید:

broker - باینری آپشن

معرفی باینری آپشن و گزینه های باینری

معنای کلمه باینری برای یک تریدر در گزینه های باینری می باشد که معامله گران بعد از این که معامله پایان یافت یا موفق می گردند که سرمایه خود را به همراه سود از پیش تعیین شده است تمام و کمال کسب نمایند و یا اینکه هیچ چیزی به سمت آنها باز نمی گردد و حتی سرمایه ای که ارائه دادند نیز از دست می رود که این سرویس توسط بروکرهای فارکس در ایران نیز ارائه میشود. در واقع کلمه باینری به معنای ۰ و ۱ می باشد که در واقع بر همین اصلی که توضیح داده شد اشاره دارد. همچنین کلمه آپشن یا همان گزینه ها نیز در لغت به معنی اختیار بوده و آپشن به طرفین قرارداد این اختیار را می دهد تا یک کالا را با قیمت و ارزش مشخص از پیش تعیین شده است برای دوره زمانی مشخص و تعیین شده به فروش بگذارد و آن را بخرند. لازم است به این موضوع تاکید کنیم که صاحب کالا هیچ گونه تعهدی نسبت به خرید یا فروش در قیمت از پیش تعیین شده نداشته و فقط این اختیار و اجازه را دارد که در صورت تمایل معامله مورد نظر را انجام دهد به همین دلیل است که این گونه قراردادها به گزینه‌های باینری یا همان باینری آپشن معروف هستند.

روش کسب سود در باینری آپشن یا همان گزینه های باینری

در حالت کلی برای آن که در گزینه های باینری موفق شویم دو مبنای بله و خیر وجود دارد معنای این جمله این است که فردی که قرار است معامله را انجام دهد می تواند سود شرکت را در زمان مشخص پیش‌بینی نماید و یا از انجام این کار عاجز است چرا که زمان و تاریخ انقضا در معاملات فارکس گزینه های باینری از اهمیت بسیار زیادی برخوردار می باشند. چون در صورتی که فرد موفق شود پیش بینی کند در تاریخ و زمان مشخص شرکت مورد نظر به چه میزان سود می رسد علاوه بر مبلغ گذاشته و سود آن را دریافت می کند و سودی از پیش تعیین شده نیز دریافت می کند.

یادگیری ماشین و کاربرد آن در معاملات الگوریتمی

در سال‌های اخیر، تحول چشمگیری در تکنیک‌های مورد استفاده در بازارهای مالی جهانی روی داده است. تغییر و حرکت شایان توجه از روش‌های بنیادی به سمت روش‌های کمی موجب شده تا به‌کارگیری تکنیک‌های مختلف تحلیل داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌طور فزاینده برای تصمیم‌سازی و حتی تصمیم‌گیری در بازارهای مالی رایج شود. فعالان بازارهای مالی جهانی در به‌کارگیری روش‌های کمی، با بهره‌گیری از منابع داده نظیر قیمت روزانه، حجم مبادلات و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، خروجی‌های لازم را برای تصمیم‌گیری جهت معاملات و سرمایه گذاری به‌دست می‌آورند.

جهت اطلاع از آخرین دوره‌های درحال برگزاری و دریافت تخفیف زودهنگام اینجا کلیک کنید

یادگیری ماشین یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده است که ساخت یک مدل تحلیلی را خودکار می کند. این شاخه از هوش مصنوعی، مبتنی بر این ایده است که سیستم ها می توانند از داده ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و با مبانی معاملات روزانه کمترین مداخله انسانی تصمیم درست بگیرند.

به بیان ساده تر، یادگیری ماشین یک نوع هوش مصنوعی است که با استفاده از یک الگوریتم یا متد، الگو ها را از داده خام استخراج می کند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین این است که به سیستم های کامپیوتری این امکان را بدهد که بدون دخالت انسان و یا اینکه صراحتا برنامه ریزی شوند، از تجربه ها یاد بگیرند.

مبانی معاملات روز کریپتو پولونیکس

5 استراتژی محبوب معاملاتی روز کریپتو - آیا می توانم با Poloniex تجارت روزانه ارزهای دیجیتالی زندگی کنم

5 استراتژی محبوب معاملاتی مبانی معاملات روزانه روز کریپتو - آیا می توانم با Poloniex تجارت روزانه ارزهای دیجیتالی زندگی کنم

دسته محبوب

  • 66 بررسی Brokers
  • 47 پاداش
  • 66 ارز رمزنگاری شده

اخبار محبوب

 Binance Lite vs Professional: کدام حالت برای شما مناسب است؟

Binance Lite vs Professional: کدام حالت برای شما مناسب است؟

بررسی StormGain

بررسی StormGain

نحوه واریز و برداشت AUD در Binance از طریق وب و برنامه موبایل

نحوه واریز و برداشت AUD در Binance از طریق وب و برنامه موبایل

آخرین خبرها

بررسی BTCEX

بررسی BTCEX

نحوه ورود و شروع تجارت کریپتو در OKEx

نحوه ورود و شروع تجارت کریپتو در OKEx

نحوه دانلود و نصب اپلیکیشن OKEx برای تلفن همراه (اندروید، iOS)

نحوه دانلود و نصب اپلیکیشن OKEx برای تلفن همراه (اندروید، iOS)

DMCA.com Protection Status

این نشریه یک ارتباط بازاریابی است و به منزله مشاوره یا تحقیق در مورد سرمایه گذاری نیست. محتوای آن بیانگر دیدگاه های عمومی متخصصان ما است و شرایط شخصی ، تجربه سرمایه گذاری یا وضعیت مالی فعلی خوانندگان را در نظر نمی گیرد.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.