معامله الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

افراد به منظور سرمایه‌گذاری در هر زمینه‌ای باید نسبت به ساز و کار و چهارچوب‌های آن بازار شناخت داشته باشند. آموزش رکن اساسی هرگونه سرمایه‌گذاری محسوب می‌شود و افراد با مجهز بودن به آن می‌توانند موفق‌تر عمل کنند. بازار سرمایه یکی از بازارهای مهیج و سودآور در کشور است که افراد می‌توانند با تزریق سرمایه خود به این بازار کسب درآمد کنند. در بازار بورس انواع و اقسام روش‌های معامله وجود دارد که هر شخص با فراگرفتن آن‌ها و چیدن استراتژی معاملاتی بورسی موفق می‌تواند معاملات یا خرید و فروش سهام را آغاز کند. یکی از انواع معاملات در بازار بورس، معاملات الگوریتمی است. در این مقاله قصد داریم بگوییم معاملات الگوریتمی در بورس چیست و به صورت مفصل به جزئیات و چهارچوب‌های این نوع از معامله در بورس بپردازیم.

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

معاملات الگوریتمی یکی از انواع معاملات بازار بورس است که مبنای آن بر اساس علوم برنامه‌نویسی است. در این روش تا حد زیادی از خطای انسانی و محاسباتی کاسته می‌شود. از معاملات الگوریتمی در بورس به عنوان معاملات دقیق هم یاد می‌شود. در نظر داشته باشید که معاملات الگوریتمی با نام الگو تریدینگ هم شناخته می‌شود که از مجموعه دانش برنامه‌نویسی برای استفاده از این روش می‌توان بهره برد. همان‌طور که اشاره کردیم در روش معاملات الگوریتمی خطای انسانی از بعد محاسباتی به حداقل رسیده و امکان کسب سود نیز بیشتر خواهد بود.

این نوع از معاملات در بورس بر مبنای برنامه‌نویسی و با استفاده از الگوهای ریاضی امکان‌پذیر است. بر اساس این اصل، به دلیل عدم دخالت هیجانات و احساسات سرمایه‌گذاران، بازار بیشتر به سمت نقدینگی می‌رود و رنگ و بوی معاملات بهتر حس می‌شود. همان‌طور که می‌دانید و در ابتدای مقاله هم اشاره کردیم، استراتژی‌های متنوعی برای فعالیت در بازار بورس وجود دارد که استراتژی معاملاتی الگو تریدینگ به دلیل پردازش دقیق کامپیوتری از جایگاه ویژه‌ای برخوردار است و افراد با کسب دانش مربوطه نسبت به این استراتژی می‌توانند به شکل بهتری در سرمایه‌گذاری‌های خود اقدام کنند.

معامله‌گر در معاملات الگوریتمی با تنظیمات مربوط به آن می‌تواند قیمت سهام را مانیتور کند و زمانی که وضعیت تعریف شده شناسایی شد، دستور خرید و فروش اعمال می‌شود. در این روش معامله‌گر زمان زیادی را برای بررسی بازار و مانیتور قیمت سهم‌ها صرف نمی‌کند و تمامی فرآیندها طی یک برنامه‌نویسی مشخص به اجرا درمی‌آیند.

کسب سود بیشتر با معاملات الگوریتمی

هر شخص برای انجام معاملات در بازار بورس باید به مجموعه اطلاعات و دانش‌هایی تجهیز شده باشد که در غیر این صورت این فرآیند نتیجه جالبی نخواهد داشت. معامله‌گر با استفاده از استراتژی معاملاتی الگوریتمی، قادر است که نسبت به روش‌های دیگر سود بیشتری را کسب کند. در نظر داشته باشید که ساده‌ترین روش برای معامله، الگوی ترند یا بررسی روند تغییرات است. بر اساس این الگو معامله‌گر با ارزیابی تغییرات قیمتی در بازه زمانی مختلف تصمیم می‌گیرد که سهم را به پرتفوی خود اضافه کند یا برای فروش آن اقدام کند. در این روش ابتدایی شخص باید مدت ‌زمان بیشتری را صرف بررسی و مشاهده قیمت‌های سهم‌های مختلف کند و همچنین اجازه می‌دهد که هیجانات و احساساتش در معاملات دخیل شود، اما همان‌طور که گفتیم در الگو تریدینگ معیار اصلی معامله‌گر بر اساس برنامه‌نویسی است، هیجانات و احساسات در آن دخیل نمی‌شود و در نهایت می‌تواند کسب سود بیشتری از این استراتژی معاملاتی برای خود داشته باشد.

مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟

تا این بخش از مقاله تا حدودی با مزایای این نوع از معاملات در بورس آشنا شدیم. به منظور بررسی دقیق‌تر سایر مزایای این نوع از معاملات در بازار بورس به موارد زیر دقت کنید:

• انجام معاملات در بهترین شرایط قیمتی سهم
• اعمال سریع‌تر دستورهای قیمتی در خرید و فروش سهام
• زمان‌بندی دقیق معاملات و جلوگیری از تغییرات آنی قسمت سهم
• کاهش زیاد ریسک‌های محاسباتی توسط انسان
• لحاظ نشدن دو عامل احساس و هیجان در فرآیند معاملات و کسب سود بیشتر
• یافتن سهام مد نظر در کسری از ثانیه

معایب معاملات الگوریتمی چیست؟

1. یکی از ارکان مهم در استفاده از روش الگوریتمی در معاملات، تسلط به بازار بورس و داشتن دانش نسبت به نحوه معاملات در این بازار است. از همین جهت این روش به ‌هیچ ‌عنوان برای افراد مبتدی مناسب نیست.
2. در صورتی که شما در بازار بورس به عنوان یک معامله‌گر فعال و موفق شناخته شده باشید اما توانایی ورود اطلاعات و کدنویسی صحیح را در فرآیند معاملات الگوریتمی رعایت نکنید، به نتیجه دلخواه خود دست پیدا نمی‌کنید. پس برای استفاده از روش الگوریتمی شما باید در زمینه معاملات و علوم برنامه‌نویسی و کامپیوتر، دانش کافی را داشته باشید.
3. در نظر داشته باشید برای استفاده از روش الگوریتمی در معاملات بورس، باید به اینترنت خوب که احتمال قطعی ندارد دسترسی داشته و از این موضوع مطمئن باشید. اطلاعاتی که شما در این کدنویسی وارد می‌کنید بنا به چهارچوب تعریف شده، به صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی می‌شود. حال اگر ارتباط سیستم با اینترنت قطع شود، نتیجه متفاوتی از این فرآیند برای شما حاصل خواهد شد.
4. این باور به غلط میان معامله‌گران وجود دارد که افرادی که با روش الگوریتمی به معاملات خود رسیدگی می‌کنند، نیازی به رصد بازار ندارند. در صورتی که این باور به کل اشتباه است و شما به عنوان یک معامله‌گر باید از زوایای مختلف نسبت به رصد بازار تمرکز داشته باشید.

به صورت کلی به این نکته توجه داشته باشید که اگر اطلاعات شما به صورت درست به سیستم وارد شود در نهایت پروسه معاملات شما به بهترین شکل ممکن مورد ارزیابی قرار می‌گیرد و به نتیجه دلخواه خود می‌رسید و از همین روش ممکن است به سودهای کلانی در بازار بورس دست پیدا کنید. تمامی این‌ها به این شرط است که شما یک استراتژی معاملاتی را به شکل صحیح در کامپیوتر به شکل کدنویسی تعریف کنید. در غیر این صورت ممکن است به هر نتیجه‌ای غیر از نتیجه دلخواه خود برسید که البته در این حالت ممکن است سرمایه شما در فرآیند انجام شده با ضرر و زیان مواجه شود.

بررسی استراتژی معاملات الگوریتمی

هر استراتژی معاملاتی در بورس نیازمند یک سری فرصت‌های مشخص به منظور عملکرد خوب است که در این بخش به رایج‌ترین استراتژی‌های الگوریتمی اشاره می‌کنیم:

استراتژی‌های پیرو روند یا ترند فالویینگ: متداول‌ترین استراتژی‌های الگو تریدینگ در میانگین حرکت (طریقه محاسبه فرمول میانگین متحرک ساده) ، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکالی مرتبط، از روند پیروی می‌کنند. این مراحل از ساده‌ترین انواع استراتژی‌های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتمی است و به نوعی در این روش هیچ‌گونه پیش‌بینی قیمتی انجام نمی‌شود. استفاده از میانگین‌های حرکت 50 و 200 روز از استراتژی‌های پرطرفدار در استراتژی‌های ترند فالویینگ به شمار می‌روند.

آربیتراژ در معاملات الگوریتمی: همان‌طور که می‌دانید خرید سهم در قیمت پایین و به فروش رساندن آن در قیمت‌های بالاتر، موقعیت آربیتراژ را به وجود می‌آورد. اجرای یک الگوریتم برای شناسایی این تغییرات قیمت و پوزیشن‌گیری‌های کارا باعث ایجاد فرصت‌های معاملاتی سودده سرمایه‌گذاری در بورس می‌شود.

رنج یا محدوده معاملاتی: استراتژی محدوده معاملاتی در معاملات الگوریتمی یعنی قیمت‌های بالا و پایین دارای یک پدیده موقت هستند و به صورت دوره‌ای به قیمت‌های میانگین خود باز خواهند گشت. شناسایی و تعیین محدوده قیمت و اجرای یک الگوریتم معاملاتی مبتنی بر آن، به معامله‌گران این اجازه را می‌دهد تا در قیمت‌های داخل و خارج از رنج تعیین شده به طور خودکار پوزیشن‌گیری کنند.

درصد حجم: در این استراتژی تا زمان تکمیل شدن سفارش معاملات، این الگوریتم با توجه به نسبت مشارکت تعیین می‌شود و با توجه به حجم معامله شده، سفارش‌ها را با درصد مشخصی از حجم بازار ارسال می‌کند. وقتی قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر رسید، این میزان مشارکت افزایش یا کاهش داده می‌شود.

بررسی الزامات فنی معاملات الگوریتمی

انجام معاملات الگوریتمی، الزاماتی وجود دارد که در این بخش به آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• قابلیت اتصال به شبکه و پلتفرم‌های معاملاتی به منظور پوزیشن‌گیری
• امکان دسترسی به اطلاعات و داده‌های بازار که به واسطه یک سری الگوریتم‌ها مورد ارزیابی قرار می‌گیرند.
• امکان تست گرفتن از سیستم قبل از اجرای فرآیند مد نظر در بازارهای واقعی
• با توجه به پیچیدگی‌های موجود در علم برنامه‌نویسی، نسبت به انتشار نرم‌افزار معاملاتی مخصوص اقدام شود.

سخن آخر

در این مقاله از زوایای گوناگون معاملات الگوریتمی را بررسی کردیم و به استراتژی‌های متداول در این نوع از معاملات اشاره کردیم. همان‌طور که خواندید روش‌های متنوعی از معاملات در بازار بورس وجود دارد که هر کدام مزایای خاص خود را دارد به شرطی که شما دانش مربوط به آن‌ها را کسب کرده باشید. در این میان معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ یکی از انواع معاملات در بورس است که به دلیل سیستمی بودن آن و نبود خطاهای انسانی، می‌توان به سود بیشتری دست یافت. البته برای استفاده از این استراتژی معاملاتی در بورس باید دانش‌های مربوط به آن را کسب کنید و معامله الگوریتمی چیست؟ بعد معاملات خود را بر این اساس اجرا کنید. این نوع از معاملات دارای مزیت‌های بیشتری است که به شرط تسلط به آن می‌توانید عملکرد بهتری در سرمایه‌گذاری خود داشته باشید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

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

معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

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

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

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

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

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

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

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

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

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

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

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

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

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

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

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

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

طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

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

الگوریتم‌های اجرای معاملات

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

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

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

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

الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

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

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

الگوریتم‌های تریدینگ

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

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

الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

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

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

الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

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

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

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

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

اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

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

انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

استراتژی‌های Trend Following

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

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

استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

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

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

استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

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

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

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

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

دوحالت وجود دارد:

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

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

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

استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

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

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

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

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

معاملات الگوریتمی (algo trading) در بورس چیست؟

شاید معامله الگوریتمی چیست؟ 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 معامله الگوریتمی چیست؟ 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 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 معامله الگوریتمی چیست؟ 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 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.

معاملات الگوریتمی چیست؟

پس از پیشرفت‌های بسیار عظیمی که در تکنولوژی اتفاق افتاد، نفوذ تکنولوژی در تمام صنایع و عرصه‌های اقتصادی دیده شد و پس از گذشت سال‌ها، اکنون کوچک‌ترین اجزای زندگی روزمره انسان نیز با تکنولوژی درگیر شده است. بازارهای مالی نیز از این پیشرفت مستثنی نبودند و پس از برنامه نویسی برنامه‌های تحلیلی و سامانه‌های معاملاتی آنلاین، ورود تکنولوژی به بازارهای مالی بیش از پیش مورد استقبال سرمایه گذاران و کارگزاران قرار گرفت. استفاده از ابزارهای گوناگون جهت کسب سود از بازارهای مالی سبب شد تا برنامه نویسان اقدام به طراحی سیستم‌هایی کنند که به صورت اتوماتیک اقدام به انجام معاملات کند. این سیستم‌های خودکار معاملات را معاملات الگوریتمی می‌گویند و در این مطلب قصد داریم معاملات الگوریتمی را بیشتر بشناسیم و با نحوه عمل این سیستم‌های معاملاتی آشنا شویم.

الگوریتم چیست؟

الگوریتم‌ها گروهی از دستورالعمل‌هایی هستند که جهت حل مسئله‌ی مورد نظر تعریف شده‌اند. این دستورالعمل‌ها معمولاً به توالی مشخص و به ترتیب خاصی اجرا می‌شوند. هر الگوریتم باید از یک سری اجزای مشخص تشکیل شده باشد تا بتواند به درستی اجرا شود. اجزای هر الگوریتم به صورت زیر است:

ورودی و خروجی: باید اطلاعاتی را به عنوان ورودی مشخص کنیم تا برنامه ما آن‌ها را طبق دستورالعمل‌های مشخص، پردازش کند و سپس نتیجه یا نتایج حاصل را به صورت خروجی ارائه دهد.

قطعیت: دستورهای ارائه شده باید با دقت و بدون ابهام در عملیات باشند تا به طور صحیح قابل اجرا باشند.

محدودیت: هر الگوریتم باید شامل یک آغاز و یک خاتمه‌ی مشخص شده باشد. این مجموعه دستورالعمل‌ها باید در زمان مناسبی اتمام یابد و دوره‌ی پردازش اطلاعات معقول باشد.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

همان گونه که در تعریف الگوریتم گفته شد، الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌هایی است که بدون دخالت انسان به پردازش و حل مسئله می‌پردازد. معاملات الگوریتمی نیز دستورالعمل‌های مشخص جهت ورود و خروج از معاملات در بازارهای مالی به کمک سیستم‌های رایانه‌ای می‌باشد.

معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ (Algo Trading) به کمک زبان‌های برنامه نویسی نوشته شده و دستورالعمل‌ها و مراحل اجرایی آن توسط متخصصین تعیین می‌شود. می‌توان پارامترهای گوناگونی را جهت بررسی به وسیله الگوریتم مشخص کرد و سپس بر اساس حجم‌ها و زمان‌بندی تعریف شده معاملات را به انجام برسانند. از آنجایی که فرآیند بررسی و یافتن نقاط ورود و خروج بر اساس برنامه‌های از پیش تعیین شده توسط سیستم‌های رایانه‌ای انجام می‌پذیرد، احساسات انسان که می‌تواند در نتایج معاملات تأثیر منفی داشته باشد، از معاملات حذف می‌شود.

نحوه عملکرد الگوریتم‌های معاملاتی چیست؟

انجام معاملات توسط الگوریتم‌ها نیازمند فرآیندی است تا بتوانند استراتژی‌های تعریف شده را به درستی اجرا کنند:

• در مرحله‌ی اول نیاز است این الگوریتم به رصد نمودارهای موجود بپردازد تا بتواند فرصت‌های مختلف به وجود آمده در نمودارهای گوناگون را، طبق استراتژی مشخص شده شناسایی کند. به دلیل تعدد فرصت‌های معاملاتی و همچنین اهمیت تعیین مناطق صحیح ورود و خروج این بخش از فرآیند، از اهمیت بالایی برخوردار است.
• در مرحله‌ی دوم و پس از شناسایی فرصت ورود بر اساس استراتژی، نوبت به باز کردن معامله (پوزیشن گیری) می‌رسد، اما قبل از کلیک بر روی خرید یا فروش لازم است تا مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک معامله بررسی شود. طبق مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک مشخص شده برای رایانه، حجم معاملات تعیین می‌شود.
• در مرحله‌ی سوم معامله انجام می‌شود و منتظر فرصت‌های معاملاتی بعدی می‌ماند.
• مرحله‌ی چهارم بررسی و مدیریت معاملات (پوزیشن) باز می‌باشد که باید در خصوص زمان بسته شدن و نقاط خروج بررسی‌های لازم انجام گیرد.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

استفاده از معاملات الگوریتمی مزایای بسیار زیادی را به همراه دارد که هر روزه با پیشرفت‌های بیشتر در معاملات الگوریتمی و هوشمند شدن این سیستم‌ها، بر مزیت‌های آن افزوده می‌شود. در ادامه به مهم‌ترین مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی اشاره می‌کنیم.

1. امکان بررسی و تحلیل شرایط نمودارهای متعدد در زمان کوتاه

2. ثبت سفارشات و انجام معاملات با دقت و سرعت بالا

3. حداقل شدن دخالت احساسات انسانی در معامله گری و کاهش تصمیمات هیجانی

4. کاهش خطاهای محاسباتی و مقداری هنگام ثبت سفارشات

5. ثبت سریع سفارش و انجام معامله قبل از تغییرات بالای قیمت

6. امکان بررسی نتایج معاملات بر اساس استراتژی معاملاتی طبق داده‌های آپدیت شده (به روز) در بازار

7. صرفه جویی در زمان معامله گران

انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس نحوه عملکرد کدام است؟

الگوریتم‌های معاملاتی می‌توانند در بخش‌های گوناگون معامله گری به کمک سرمایه گذاران بیایند. افراد مختلف بر اساس نیازهای خود اقدام به استفاده از این الگوریتم‌ها در یک بخش از فرآیند معامله خود می‌کنند و یا از ابتدا تا پایان این فرآیند را برعهده‌ی الگوریتم‌های معاملاتی می‌گذارند تا طبق استراتژی تعریف شده معاملات آن‌ها را پیش ببرد.

این الگوریتم‌ها وابسته به اینکه در کجای فرآیند معامله گری قرار می‌گیرند، به پنج دسته تقسیم می‌شوند.

1. الگوریتم‌های انجام معاملات

وظیفه‌ی اصلی این دسته از الگوریتم‌ها تقسیم کردن سفارشات بزرگ به سفارش‌های کوچک‌تر می‌باشد. این عمل جهت جلوگیری از به وجود معامله الگوریتمی چیست؟ معامله الگوریتمی چیست؟ آمدن مشکلات در بازارهای کم حجم و یا سهم‌های کوچک می‌باشد. در الگوریتم‌های انجام معاملات باید نقاط خرید و فروش و نماد مورد نظر از سوی معامله گر به سیستم داده شود و سپس طبق دستورالعمل‌های موجود به انجام معامله بپردازد.

2. الگوریتم‌های سیگنال دهنده

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی با صادر کردن سیگنال‌های خرید و فروش می‌توانند تحلیلگران را در دستیابی به سود بیشتر یاری رسانند. اما تنها با استفاده از سیگنال‌های این الگوریتم‌ها نمی‌توان انتظار سودهای بسیار بالا را داشت، بلکه این الگوریتم‌ها صرفاً سیگنال‌های خرید و فروش اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال را برای سرمایه گذاران مخابره می‌کنند. برای مثال می‌توانید لیست تمام سهم‌هایی که اندیکاتور RSI در آن‌ها سیگنال خرید داده را در چند ثانیه مشاهده کنید. برای دریافت سیگنال‌های معاملاتی از سایر اندیکاتورهای پرکاربرد بورسی مانند اندیکاتور مکدی (MACD) ، استوکاستیک (Stochastic)، CCI، ایچیموکو (Ichimoku) و سایر اندیکاتورها نیز می‌توان از این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی استفاده کرد.

3. الگوریتم‌های مانیتورینگ یا فیلتر کننده

الگوریتم‌های مانیتورینگ وظیفه جستجو کردن در میان سهم‌های گوناگون و یافتن سهم‌هایی با پارامترهای موردنظر سرمایه گذاران را برعهده دارند. برای مثال هنگامی که خبر افزایش نرخ دلار در سامانه نیما منتشر می‌شود، سرمایه گذاران بسیاری به دنبال لیست سهم‌هایی هستند که صادرات محور می‌باشند و از طریق افزایش نرخ دلار نیما سودآوری آن‌ها افزایش می‌یابد. با تعریف پارامترهای موردنظر خود می‌توانید سهم‌هایی با ویژگی‌های خاص را به‌سرعت پیدا کنید.

4. الگوریتم‌های کم بسامد (Position Trading)

دستورالعمل‌هایی که در الگوریتم‌های کم بسامد تعریف می‌شود، جهت انجام معاملاتی با دیدگاه بلند مدت است. این الگوریتم جهت استفاده در بازار ایران بسیار کاربردی می‌باشد. اما تعریف سرمایه گذاری بلند مدت در میان تحلیلگران بنیادی، تکنیکال و استفاده کنندگان از الگو تریدینگ‌ها بسیار متفاوت می‌باشد. در معاملات الگوریتمی به معاملاتی با طول بیش از یک ساعت، معاملات بلند مدت اطلاق می‌شود در صورتی که احتمالاً قبل از گفتن این مطلب، احتمالاً در ذهن شما حداقل بازه‌ی زمانی چندین ماهه برای اصطلاح سرمایه گذاری بلند مدت نقش بسته بود.

5. الگوریتم‌های پر بسامد (High Frequence Trading)

این نوع از الگوریتم‌ها در بازار ایران و بسیاری از بازارهای مالی دیگر که از قوانین خاصی پیروی می‌کنند بسیار کم کاربرد است. الگوریتم‌های پر بسامد به انجام معاملات در زمان بسیار کوتاه (میانگین پنج دهم ثانیه) می‌پردازند و هدف از ایجاد آن‌ها کسب سودهای اندک اما پر تعداد می‌باشد. این نوع از کسب بازده از بازارهای مالی که مالیات و کارمزد ثابت دریافت نمی‌کنند کاربردی است و در بازاری مانند بورس تهران، به دلیل دریافت کارمزد و مالیات ثابت این روش سبب زیان معامله گران می‌شود.

بهترین استراتژی‌های معاملاتی با کمک الگوریتم‌ها کدام است؟

استراتژی‌های گوناگونی برای استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی وجود دارد اما برخی از این استراتژی‌ها از محبوبیت و کاربرد بیشتری نزد معامله گران برخوردار هستند که در این بخش به معرفی این استراتژی‌های می‌پردازیم.

استراتژی دنبال کننده‌ی روند (Trend Following)

ابتدایی‌ترین و ساده‌ترین استراتژی که می‌توان با کمک الگوریتم‌های معاملاتی اجرا کرد، استراتژی دنبال کننده‌ی روند می‌باشد. این استراتژی بر اساس بررسی روندهای موجود در اندیکاتورها و تغییرات سطح قیمت هستند و با ساده‌ترین اجزا قابل اجرا است.

موقعیت‌های معامله آربیتراژی

تعریف این استراتژی با دانستن مفهوم آربیتراژ بسیار ساده می‌باشد لذا در ابتدا مفهوم آربیتراژ را بررسی می‌کنیم. آربیتراژ یعنی "کسب سود از طریق اختلاف قیمت یک کالای مشخص در دو بازار مختلف". ساده‌ترین آربیتراژی را که می‌توان در ایران مثال زد، میزان اختلاف قیمت سکه‌های تمام بهار آزادی تحویل یک‌ روزه بورس کالا با قیمت سکه تمام بهار آزادی در بازار آزاد می‌باشد.

الگوریتم‌های این دسته با بررسی قیمت‌ها در بازارهای گوناگون می‌توانند این فرصت‌ها را شنایی کرده و با معامله آن کالا به کسب سود از محل این اختلاف قیمت می‌پردازد.

نزدیک شدن قیمت به میانگین قیمت

یکی از فرض‌های ابتدایی تحلیل که میان سرمایه گذاران دیده می‌شود این است که قیمت همواره تمایل دارد تا در نزدیکی میانگین قیمت حرکت کند و زمانی که فاصله‌ی میانگین قیمت و نمودار قیمت زیاد می‌شود، قیمت مجدداً به سمت میانگین باز می‌گردد. این استراتژی با درنظرگرفتن این موضوع، اقدام به معاملاتی می‌کند که قیمت در کف و سقف از میانگین فاصله گرفته است. چندین استراتژی گوناگون بر اساس این مفهوم طراحی شده‌اند که همگی آن‌ها از میانگین‌های گوناگون مانند میانگین ساده، میانگین موزون و میانگین نمایی در دوره‌های زمانی مختلف استفاده می‌کنند.

برای معاملات الگوریتمی چه پیش نیازهای فنی لازم است؟

پس از آشنایی با نحوه عملکرد معاملات الگوریتمی، لازم است تا با استفاده از برنامه نویسی بتوانیم الگوریتم مورد نظر خود را طراحی کنیم. در صورت نداشتن تخصص در این زمینه، می‌توانیم از متخصصان برنامه نویسی جهت نهایی سازی الگوریتم‌های معاملاتی مورد نظر کمک بگیریم. در ادامه به پیش نیازهایی که برای طراحی الگوریتم‌ها نیاز است اشاره می‌کنیم:

1. تخصص در زمینه‌ی برنامه نویسی جهت پیاده سازی استراتژی معاملاتی در الگوریتم
2. دسترسی به اینترنت و سامانه معاملات آنلاین جهت دریافت، رصد و تحلیل اطلاعات
3. ارتباط با سامانه معاملات جهت انجام معاملات و پوزیشن گیری
4. قابلیت امتحان کردن برنامه نوشته شده بر اساس گذشته بازار جهت بررسی نتایج عملکرد استراتژی (Back Test)

با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی چقدر می‌توانیم سود کسب کنیم؟

میزان سودهای کسب شده با کمک الگو تریدینگ می‌تواند وابسته به استراتژی‌های معاملاتی که در برنامه نویسی الگوریتم‌ها اعمال می‌شود و نوع الگوریتم معاملاتی استفاده شده، متفاوت است. همچنین استفاده از معاملات الگوریتمی می‌تواند در بازارهای گوناگون نتایج بسیار متفاوتی داشته باشد. برای مشاهده میزان سودی که از طریق الگوریتم نوشته شده به دست می‌آید، باید با بک تست گرفتن از استراتژی طراحی شده در بازار مالی موردنظر، به جواب برسیم.

آیا تمام استراتژی های تحلیل تکنیکال را می‌توانیم با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی اجرا کنیم؟

در صورت داشتن تخصص کافی و صرف وقت و تلاش می‌توانید از تمامی ابزارهای تحلیل تکنیکال در معاملات الگوریتمی استفاده کنید. اما نحوه بررسی و تحلیل نمودارهای قیمت در بازارهای مالی توسط افراد گوناگون متفاوت است. همان‌طور که در فرض‌های اولیه تحلیل تکنیکال بیان می‌شود، ممکن است در شرایط یکسان معاملاتی، نظر یک نفر رشد بیشتر سهم باشد و اقدام به خرید سهم کند و بلعکس در همان لحظه سرمایه گذار دیگری تحلیلش از شرایط سهم، ریزش قیمت باشد و اقدام به فروش کند.

از این رو استفاده از تحلیل‌هایی مانند خط روند، امواج الیوت، الگوهای هارمونیک و سایر ابزارها می‌تواند در نظر افراد گوناگون متفاوت باشد. به همین دلیل است که در معاملات الگوریتمی بیشتر از اندیکاتورها جهت یافتن نقاط ورود و خروج معاملات استفاده می‌شود.

آیا می‌توان از معاملات الگوریتمی در بازار ایران استفاده کرد؟

معاملات الگوریتمی را در تمام بازارهای مالی می‌توان استفاده کرد و با کمک آن کسب سود کرد. نکته‌ای که توجه به آن ضروری است، طراحی استراتژی معاملاتی و پیاده سازی الگوریتم‌ها در برنامه نویسی، متناسب با بازار مورد نظر است. برای مثال اگر از یک الگوریتم معاملاتی برای بازار بورس ایران استفاده می‌کنید، ممکن است این الگوریتم در بازار رمز ارزها معامله الگوریتمی چیست؟ نتواند نتایج مطلوبی را داشته باشد.

سخن نهایی

ما در عصری پر شتاب زندگی می‌کنیم که باید همواره خود را با تغییر و تحولات جهان سازگار کنیم و از این تغییرات در جهت پیشرفت بهره بگیریم. بیش از 85% معاملات در بازارهای مالی آمریکا با استفاده از معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ انجام می‌شود که نشان از جایگاه ویژه این ابزار و دانش نزد معامله گران حرفه‌ای دنیا دارد. در این مطلب هرآنچه را جهت آشنایی اولیه با فرآیند معاملات الگوریتمی و نحوه اجرای آن نیاز بود را توضیح دادیم تا علاقه‌مندان به این موضوع بتوانند در ادامه بیشتر به فعالیت در این حوزه بپردازند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

در این مقاله می خواهیم روش هایی را به شما معرفی کنیم که خودمان با استفاده از آنها استراتژی های سودمند تجارت الگوریتمی را شناسایی می کنیم. هدف امروز ما درک دقیق نحوه درک، ارزیابی و انتخاب چنین سیستم هایی است. با درک این نوع سیستم ها می توان پرسودترین سرمایه گذاری در بورس را آغاز کرد، در ادامه با ما همراه باشید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی فرایندی برای اجرای سفارشات با استفاده از دستورالعمل های معاملاتی خودکار و از پیش برنامه ریزی شده برای حساب کردن متغیرهایی مانند قیمت، زمان و حجم است. الگوریتم مجموعه ای از جهت حل مسئله است. الگوریتم های رایانه با گذشت زمان بخشهای کوچکی از سفارش کامل را به بازار می فرستند.

معاملات الگوریتمی در بازار بورس

معاملات الگوریتمی برای تصمیم گیری در مورد خرید یا فروش اوراق بهادار مالی در بورس از فرمول های پیچیده، همراه با مدل های ریاضی و نظارت انسانی استفاده می کند.

معامله گران الگوریتمی اغلب از فناوری تجارت با فرکانس بالا استفاده می کنند، که می تواند یک شرکت را قادر به انجام ده ها هزار معامله در ثانیه کند.

معاملات الگوریتمی می تواند در شرایط مختلفی از جمله اجرای سفارش، آربیتراژ و استراتژی های معاملات روند مورد استفاده قرار گیرد.

به عباراتی دیگر:

معاملات الگوریتمی استفاده از الگوریتم های مبتنی بر فرآیند و قوانین برای به کارگیری استراتژی های اجرای معاملات است.

از اوایل دهه 1980 محبوبیت قابل توجهی پیدا کرده و توسط سرمایه گذاران نهادی و بنگاه های تجاری بزرگ برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.

تاریخچه معاملات الگوریتمی

استفاده از الگوریتم ها در معاملات پس از ورود سیستم های معاملات رایانه ای در بازارهای مالی آمریکا طی دهه 1970 افزایش یافت.

نویسنده مایکل لوئیس هنگام انتشار پرفروش ترین کتاب فلش پسران، که به ثبت زندگی بازرگانان و کارآفرینان وال استریت می پردازد، به ایجاد شرکت هایی که برای تعریف ساختار تجارت الکترونیکی در این کشور کمک کردند، تجارت با فرکانس بالا و الگوریتمی را به گوش مردم رساند.

تجارت خود را با الگوریتم انجام دهید

در سالهای اخیر، روال تجارت الگوریتمی انجام شده توسط خودتان رواج یافته است. این کار با گسترش اینترنت پرسرعت و توسعه کامپیوترها همیشه سریعتر با قیمت های نسبتاً ارزان امکان پذیر شده است. تحولات جدید در هوش مصنوعی ، برنامه نویسان رایانه را قادر می سازد تا برنامه هایی را توسعه دهند که می توانند خود را از طریق یک فرایند تکرار شونده به نام یادگیری عمیق بهبود بخشند.

معامله گران در حال توسعه الگوریتم هایی هستند که برای سودآوری بیشتر خود برای سرمایه گذاری در بورس از آن استفاده کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی عمدتا توسط سرمایه گذاران نهادی و کارگزاران بزرگ برای کاهش هزینه های مربوط به تجارت مورد استفاده قرار می گیرد.

طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای اندازه های بزرگ که ممکن است تا 10٪ از حجم کل معاملات را شامل شود، سودمند است. به طور معمول سازندگان بازار از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می کنند.

معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و راحت سفارشات را فراهم می کند و آن را برای مبادلات جذاب می کند. به نوبه خود، این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه گذاران می توانند به سرعت سودهای حاصل از تغییرات اندک در قیمت را ثبت کنند.

معاملات الگوریتمی با استفاده از کدهای رایانه ای و تجزیه و تحلیل نمودار با توجه به پارامترهای تعیین شده مانند حرکات قیمت یا نوسانات، وارد معاملات می شوند.

هنگامی که شرایط فعلی بازار با معیارهای از پیش تعیین شده مطابقت دارد ، الگوریتم های معاملاتی می توانند سفارش خرید یا فروش را از طرف شما انجام دهند.

آیا می دانید بیش از 80 درصد حرکت در بازار سهام ایالات متحده و بازار فارکس توسط ربات های معاملات الگوریتمی مبتنی بر ماشین انجام می شود؟

خوشبختانه، با پیشرفتهای چشمگیر در فناوری، استراتژیهای معاملات الگوریتمی اکنون برای همه بازارهای بزرگ و برای همه معامله گران قابل دسترسی است و فقط از یكی از دلایل محبوبیت این نوع تجارت است.

در این راهنما شما استراتژی های معاملاتی را یاد خواهید گرفت:

استراتژی های متعادل سازی مجدد شاخص

اکثر صندوق های بازنشستگی و حساب های بازنشستگی اغلب به طور گسترده در صندوق های سرمایه گذاری، سرمایه گذاری می کنند.

این نوع استراتژی دامنه معامله گران الگوریتمی است زیرا معاملات طی چند ثانیه انجام می شوند تا بهترین قیمت ها را بدست آورند. اکثر سیستم عامل های تجارت خرده فروشی نیز از این نوع استراتژی معاملات پشتیبانی نمی کنند و بیشتر برای صندوق های تامینی معاملاتی کمی که در این نوع معاملات با فرکانس بالا تخصص دارند ، تهیه شده است.

استراتژی های معاملات آربیتراژ با فرکانس بالا

این استراتژی به روشی برای یافتن فرصت در اختلاف قیمت بین دو یا چند بازار اشاره دارد. و می تواند زمانی اتفاق بیفتد که یک بازار در صرافی های مختلف معامله شود. به عنوان مثال، قیمت بیت کوین اغلب می تواند بین مبادلات مختلف ارز رمزنگاری شده متفاوت باشد.

تأمین ایده های معاملات الگوریتمی

علی رغم تصورات رایج، واقعاً یافتن استراتژی های سودآوری تجارت در حوزه عمومی بسیار ساده است. ایده های معاملات هرگز به راحتی در دسترس نیستند. مجلات مالی دانشگاهی، سرورهای قبل از چاپ، وبلاگ های معاملاتی، انجمن های تجاری، مجلات معاملات هفتگی و متون تخصصی هزاران استراتژی معاملاتی را ارائه می دهند که می توانید ایده های خود را بر اساس آنها بنا کنید.

ارزیابی استراتژی های معاملاتی

روش شناسی

آیا حرکت استراتژی مبتنی بر علم و بر پایه دانش است؟ آیا این روش ها مقدار قابل توجهی از پارامترها را که ممکن است منجر به سوگیری بهینه سازی شود، معرفی می کنند؟

نسبت شارپ

نسبت شارپ از نظر ابتکاری، پاداش / ریسک استراتژی را مشخص می کند. این مقدار تعیین می کند که برای سطح نوسانات تحمل شده توسط منحنی ارزش سهام چه میزان بازده می توانید بدست آورید. به طور طبیعی، همه ما باید دوره و فرکانسی را که این بازده ها و نوسانات (به عنوان مثال انحراف استاندارد) اندازه گیری می شوند، تعیین کنیم.

برای مثال، یک استراتژی فرکانس بالاتر به میزان نمونه گیری بیشتر از انحراف استاندارد، اما به یک دوره زمانی کلی کوتاه تر نیاز دارد.

اهرم نیرو

آیا این استراتژی برای سودآوری نیاز به اهرم قابل توجهی دارد؟ آیا این استراتژی برای بازده نیاز به استفاده از قراردادهای مشتقه اهرمی (معاملات آتی، اختیارات، مبادله) دارد؟

برد / ضرر، سود متوسط / ضرر

استراتژی ها از نظر ویژگی های برد / باخت و میانگین سود / ضرر متفاوت خواهند بود. حتی اگر تعداد معاملات بازنده بیشتر از تعداد معاملات برنده باشد، می توان استراتژی بسیار سودآوری داشت.

برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه، می توانید به بخش آموزش کامل حرفه ای سرمایه گذاری در بورس وب سایت مراجعه کنید.