الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش

MBA

استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی است، به‌طورکلی استفاده از برنامه‌ها و الگوریتم‌های کامپیوتری برای گرفتن تصمیمات هوشمندانه و بهینه در ارسال و ویرایش سفارش‌های معاملاتی را معاملات الگوریتمی‌ می‌گویند. این نوع از معاملات بدون دخالت انسان و توسط کامپیوتر انجام می‌شود.

معاملات الگوریتمی چه کمکی به معامله گران می کند؟

اهالی فن می‌دانند که امروزه بازار سرمایه ایران با مشکلات زیرساختی، رفتارهای هیجانی و ریسک‌ها و عدم قطعیت‌های برخواسته از وضعیت سیاسی و اقتصادی جامعه روبرو است و ارتباط دادن همه‌ی این مشکلات با معاملات الگوریتمی تقلیل موضوع و پاک کردن صورت مسئله است. ضمن‌آنکه به‌وجود آوردن چنین جو مسمومی موجب ایجاد بار روانی و ترس در سرمایه‌گذاران می‌شود که خود اثر سوء بر عرضه و تقاضا خواهد داشت.

پیش نیاز های فنی برای معاملات الگوریتمی

• در حال حاضر نیاز است که الگوریتم‌ها بر اساس استراتژی‌ها و دسته‌بندی‌های گفته شده توسط برنامه‌های کامپیوتری طراحی شوند. در این فرایند یک نرم‌افزار یا ربات معامله‌گر ساخته می‌شود که به معاملات و سفارشات دسترسی دارد و آن‌ها را براساس الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده به طور خودکار مدیریت می‌کند. این فرایند جهت عملی شدن نیازمند موارد زیر است:
• مسلط بودن به زبان برنامه‌نویسی جهت نوشتن برنامه استراتژی معاملات یا به کارگیری یک متخصص برنامه نویسی و یا تهیه نرم‌افزار معاملاتی
• ارتباط با شبکه و دسترسی به پلتفرم معاملات جهت پوزیشن‌گیری مناسب و انجام سفارشات توسط متخصص
• دسترسی داشتن به اطلاعات و دیتای بازار سرمایه به این منظور که بتوان آن‌ها را در اختیار الگوریتم برای انجام وظایف تعریف‌شده‌اش قرار داد.
• ایجاد زیرساخت لازم برای انجام پیش تست روی سیستم برنامه ریزی شده پیش از ورود به بازار واقعی
• ساختن اطلاعات تاریخی لازم و دیتای شرایط بازار در گذشته بسته به استراتژی اجرا شده در الگوریتم برای تست کردن آن

استفاده از معاملات الگوریتمی چه مزایایی را نسبت به سایر روش‌ها دارد؟

فعالان بازار سرمایه در طول روز، ساعت‌ها وقت صرف رصد بازار و یافتن سیگنال‌های مناسب می‌کنند. که این کار با گسترش بازار و بالا رفتن تعداد نمادها سخت‌تر و زمان‌برتر خواهد شد. اما الگوریتم‌ها این کار را باسرعت و دقت بیشتر از طریق زیر نظر گرفتن کل بازار و نمادهای آن به صورت همزمان انجام می‌دهند. در بازارهای جهانی که به صورت ۲۴ ساعته فعال هستند الگوریتمیک ترندینگ نیاز مستمر رصد بازار از سوی معامله‌گر را نیز از بین می‌برد. بر همین اساس انجام معاملات نیز توسط الگوریتم‌ها درست و دقیق زمان‌بندی می‌شوند و سفارشات با سرعت بیشتر صورت می‌گیرند. نتیجه‌ این سرعت جلوگیری از تغییرات آنی قیمت هم می‌تواند باشد. همچنین با بالا رفتن سرعت ورود به معاملات یا خروج از آن‌ها، ضرر مالی ناشی از تاخیر در ثبت سفارش‌ها به حد چشمگیری کاهش می‌یابد. باید در نظر گرفت سرعت کامپیوتر در انجام چنین کارهایی از سرعت انسان بسیار بیشتر است.

می دانیم که از عوامل موفقیت یک فعال در بازار سرمایه تعهد به استراتژی است. اما در تصمیم‌گیری‌های انسانی، عدم کنترل و غلبه بر الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش احساسات در بیشتر موارد منجر به اشتباهات جبران ناپذیر در بازار سرمایه شده و این تعهد را زیر سوال برده است. استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی این ریسک را تا حد امکان پایین آورده و با حذف مداخلات احساسی تعهد به استراتژی‌ را به بیشترین میزان می‌رساند. همچنین دیگر خطاهای انسانی که در انجام دستی معاملات اتفاق می‌افتد و بسیار هم مرسوم است نیز به کمک معاملات الگوریتمی به حداقل ممکن خود می‌رسد. بنابرابن الگوریتم ها علاوه بر سرعت بخشیدن، درصد دقت معاملات را هم بالا می‌برند و سفارشات در این روش سریع‌تر و دقیق‌تر از حالت دستی و سنتی انجام می‌شود.

تخلفات معمولا به وسیله انسان‌ها انجام می‌شوند و ماشین قادر به تخلف نیست. بنابراین استفاده از معاملات خودکار که بدون دخالت انسان انجام می‌شود آمار تخلفات را در بازار سرمایه تا حد زیادی کاهش می‌دهد. این موضوع مهم یکی از دلایل میل بازارهای جهانی به سوی معاملات الگوریتمی است.

به دلیل اینکه الگوریتم‌های معاملاتی به وسیله کامپیوترها انجام می‌شوند، توانایی پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده و استفاده از چند استراتژی به صورت همزمان را دارند. چیزی که در روش‌های دستی شاید غیر ممکن یا بسیار دور از تحقق باشد.

معاملات الگوریتمی را می‌توان با کمک اطلاعات و داده‌های تاریخی بازار در شرایط مشابه، آزمایش نمود و معامله‌گر می‌تواند از طریق این پیش تست، ریسک سرمایه‌گذاری‌اش را کاهش دهد. از طریق پیش تست می‌توان به نکاتی مانند میزان سود، میزان ضرر، متوسط میزان سود به ضرر و تعداد معاملات در محدوده‌ی زمانی آزمایش شده دست یافت.

وظایف معاملات الگوریتمی

یکی از نکاتی که وجود دارد این است که این گونه معامله های الگوریتمی برای انجام درست و کامل استراتژی و راه مشخص شده و طراحی شده برای آن ها در حقیقت چهار وظیفه مشخص و هدف اصلی را بر عهده دارند:

انتخاب بهترین فرصت های معاملاتی و رصد بازارهای معاملاتی

یکی از وظایف این گونه معاملات این است که بر اساس راه و روشی که برای آن ها در برنامه ریزی و طراحی داخلی شان تعریف شده است بازار را به طور کامل رصد و بررسی کنند و همچنین سهام و محصولات مختلف را مورد بررسی قرار دهند تا به کمک این بررسی بتوانند فرصت‌ های معاملاتی را به موقع و درست تشخیص دهند.

انتخاب بهترین فرصت های معاملاتی

پوزیشن گیری و کنترل و مدیریت ریسک

در مرحله بعد وظیفه دیگر این الگوریتم‌ ها این است که پوزیشن گیری کنند و همچنین در کنار آن پوزیشن های باز شده را مدیریت و کنترل کنند. یکی دیگر از ویژگی ها و وظایف آن ها این الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش است که طبق برنامه ریزی که در طراحی آن ها شده است در فرایند معامله مدیریت ریسک و سرمایه‌ گذاری را بر عهده بگیرند.در مرحله‌ی بعد پوزیشن‌گیری کنند.

پوزیشن گیری و کنترل و مدیریت ریسک

گاهی این مراحل تماما به صورت خودکار و توسط ربات‌ها (ربات معامله‌گر) انجام می‌شوند که معاملات «تماما خودکار» را در بر می‌گیرد و گاهی در برخی بخش‌ها سلیقه و نظر انسانی دخیل می‌شود که در این حالت معاملات «نیمه خودکار» عنوان می‌شوند.

الگوریتم‌های اجرای معاملات

وظیفه این دسته از الگوریتم‌ها اجرای دستورات معاملاتی تحلیل‌گر می باشد. در واقع حتی نقطه آغاز و پایان و نماد مورد نظر نیز از طرف تحلیل‌گر انتخاب شده است و الگوریتم تنها وظیفه دارد وجه معامله‌گر را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله را صورت دهد.

کاربرد هوش مصنوعی در الگو ترندینگ

استفاده از هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را از یک نرم‌افزار تحلیل‌گر ساده‌ و قدیمی‌ داده‌ها به یک سیستم هوشمند تبدیل می‌کند که قابلیت تحلیل داده‌ها از طریق دستیابی به یک بینش جدید را دارد و بر اساس آن معاملات را انجام می دهد. بستر بسیار محدودی در بازارهای مالی، چه از نظر قیمتی و چه از نظر خروجی اندیکاتورهای تکنیکال، بهترین فضا برای بکارگیری تکنیک‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود. اساس کار الگو تریدینگ اطلاعات و تحلیل آن‌ها است و هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل و بررسی بهتر و عمیق‌تر این اطلاعات کمک کند و نسبت به ارزش‌ها و سهام موجود در بازار بینشی عمیق پیدا کند. بینشی که به تحلیل‌های دراز مدت و دیدهای آینده‌نگر منجر می‌شود.

معاملات الگوریتمی در دوره MBA بازارهای مالی موسسه ویژگان

همان طور مشاهده می شود امروزه افراد زیادی به دنبال فعالیت حرفه ای در بازار های مالی می باشند و می خواهید در این بازار با سرمایه گذاری و خرید و فروش سهام سرمایه اولیه خود را افزایش دهند. آموزش معاملات الگوریتمی در دوره MBA بازارهای مالی موسسه ویژگان به همراهی اساتید مجرب در این حوزه، نیز به همین منظور طراحی شده اند و به علاقمندان این مارکت ها کمک می کند تا بتوانید این گونه اصطلاحات و آموزش ها را یاد بگیرید و از آن ها به منظور انجام معامله های تخصصی و سودده در بازار های مالی مثل بازار بورس و کریپتو و جفت ارزها استفاده کنید تا میزان زیان شما به کم ترین حد ممکن خود برسد.

سخن پایانی و جمع‌بندی

با توجه به آنچه گفته شد معاملات الگوریتمی در سرتاسر جهان، از آمریکا و اروپا تا هند و چین و سنگاپور درحال خارج کردن کامل معاملات سنتی و همچنین شرکت‌هایی که با این روش‌ها عمل می‌کنند از بازارهای این کشورها می باشند. رقابت میان شرکت‌های سرمایه‌گذاری برای استفاده از این روش‌های مدرن افزایش یافته و معاملات الگوریتمی جزء جدایی ناپذیر بازارهای سرمایه شده‌اند.

مزایای ذکر شده برای معاملات الگوریتمی و اکسپرت (مزیت کامپیوتر بر انسان) از قبیل سرعت تحلیل، تصمیم‌گیری و اجرای دستور و عدم خستگی به مرور زمان جایی برای معاملات سنتی در بازار باقی نمی‌گذارد.

در آینده نقش انسان در بازارهای جهانی تنها به خلاقیت و ایجاد نوآوری در استراتژی‌ها و روش‌های جدید معاملات محدود می‌شود نه رصد بازار و انجام معاملات، به این دلیل که کامپیوترها هنوز نتوانسته‌اند خلاق‌تر از بشر عمل کنند.

اگرچه در آخر این انسان است که کامپیوترها را برنامه‌ریزی می‌کند. از آنجایی که در آینده خلاقیت‌های انسانی در نوشتن و صدور الگوریتم‌های پیچیده‌تر نقش بسازایی دارند، بنابراین برای حضور فعال در بازارهای سرمایه‌ آتی یا باید میان استفاده کنندگان از معاملات الگوریتمی باشیم یا میان طراحان آن‌ها که در هر دو صورت آموختن هرچه بیشتر در این زمینه، از ملزومات حضور موثر در بازارهای آینده است.

معاملات الگوریتمی Algoritmic Trading؛ تجربه معامله بدون مرز

زمان برای هیچ‌کس منتظر نمی‌ماند و بازارهای مالی تفاوتی با هم ندارند، به‌ویژه وقتی صحبت از دنیای غیرقابل پیش‌بینی ارزهای دیجیتال می‌شود. به همین دلیل وجود یک استراتژی معاملاتی ایمن و قابل اعتماد ضرورت دارد. برخلاف بازار بورس، معاملات ارزهای دیجیتال هرگز متوقف نمی‌شوند و ردیابی نوسانات بازار، کاهش خطا، کنترل ریسک و انجام معاملات در ۲۴ ساعت شبانه‌روز، ۷ روز هفته و ۳۶۵ روز سال برای معامله‌گران عملاً غیرممکن است.

البته، مگر اینکه شما یک نیروی کمکی داشته باشید، در اینجا معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) وارد بازار کریپتو می‌شوند. معامله الگوریتمی ارز دیجیتال یک برنامه کامپیوتری هستند که بر اساس دستورالعمل‌های از قبل تعیین شده، معاملات را در بازار کریپتو انجام می‌دهند. برای انجام ترید این برنامه‌ها نیازی به حضور تریدر ندارند و همچنین سرعت بالای پردازش کامپیوتر در مقایسه با انسان، سود بیشتری را برای کاربر دارد. اگر می‌خواهید بدانید معاملات الگوریتمی چیست و چه مزایایی دارد، تا انتهای این نوشتار با والکس همراه شوید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا الگوریتم نیز گفته می‌شود، از یک برنامه کامپیوتری استفاده می‌کنند که از مجموعه‌ای دستورالعمل تعریف شده برای انجام معاملات ارز دیجیتال پیروی می‌کند. این نوع معاملات در تئوری می‌تواند سودهای نجومی را برای کاربر کسب کند. مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده برای این نوع معاملات بر اساس زمان، قیمت و مقدار و یک مدل ریاضی معین می‌شود. جدا از فرصت‌هایی که برای کسب سود معامله‌گران استفاده می‌کند، معاملات الگوریتمی به دلیل نبود هیجانات انسانی معاملات را سیستماتیک‌تر کنترل می‌کنند.

برای طراحی یک الگوریتم معاملاتی نیاز به تعریف یک سلسله شرایطی مانند زمان، قیمت و حجم برای انجام معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری داریم. برای پیاده‌سازی این شرایط و مفهوم آن به زبان قابل فهم کامپیوتر، از کدنویسی و زبان‌های رایج برنامه‌نویسی استفاده می‌شود. مشخصه بارز معاملات الگوریتمی این است که انسان در انجام این معاملات هیچ نقشی ندارند و تمام مراحل ترید نظیر تحلیل بازار، تعیین نقطه ورود، حد ضرر و سود و تعیین مقدار سرمایه برای ورود به معامله توسط این الگوریتم انجام می‌شود. در این روش، معامله‌گران به‌صورت مستقیم در بازار حضور ندارند و با تعیین یک برنامه خوب برای ربات معامله‌ گر ارز دیجیتال می‌توانند کسب ثروت کنند.

نمونه ای از یک معامله الگوریتمی ارز دیجیتال

برای درک بهتر معاملات الگوریتمی یک مثال ساده را با هم بررسی می‌کنیم. اندیکاتور میانگین متحرک یکی از ابزارهای ساده و کاربردی در تحلیل تکنیکال است. مطابق قوانین این اندیکاتور، زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه را به سمت بالا بشکند، وقت خرید ارز دیجیتال است. در مقابل زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه در زیر میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار بگیرد، وقت فروش رمزارز است. چنانچه یک معامله‌گر بخواهد با استفاده از این اندیکاتور، معاملات خود را انجام دهد باید این دو شرط را به زبان برنامه‌نویسی کامپیوتر پیاده‌سازی کند.

به همین ترتیب بر اساس شرایطی که برای برنامه تعین می‌کنید، اگر موقعیتی برای ورود به وجود آمد، برنامه به‌صورت خودکار معامله را شروع می‌کند. با کمک این برنامه دیگر نیازی به حضور تریدر در بازار نیست و این نوع معاملات کاملاً توسط کامپیوتر انجام می‌شود.

معرفی استراتژی‌ های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معاملات الگوریتمی نیاز به یک فرصت شناسایی دارند تا از نظر میزان سودآوری و مؤثر بودن بررسی شوند. تمامی این استراتژی‌ها از طریق معامله با API صرافی‌های معتبر انجام می‌شوند. استراتژی‌های رایج مورد استفاده در معاملات کریپتو عبارت‌اند از:

استراتژی های پیروی از روند

یکی از محبوب‌ترین استراتژی‌ها، شناسایی روند و همراه شدن با روند بازار کریپتو است. شناسایی روند با کمک اندیکاتورهای رایج در تحلیل تکنیکال انجام می‌شود. در این روش به پیش‌بینی قیمت در آینده نیازی نیست و فقط با روند فعلی بازار همراه خواهد شد. استفاده از میانگین متحرک ۲۰۰ و ۵۰ روزه در این دسته قرار می‌گیرد.

فرصت های آربیتراژ

برخی مواقع ممکن است ارزش یک دارایی دیجیتالی که در دو صرافی معامله می‌شود در یک صرافی‌ بیشتر از دیگر صرافی باشد. در چنین شرایطی می‌توانید ارز دیجیتال را در صرافی که قیمت پایین‌تری دارد بخرید و با انتقال به صرافی دیگر، با قیمت بالاتری بفروشید. این الگوریتم می‌تواند اختلاف میان قیمت یک دارایی واحد در بازارهای مختلف را شناسایی کند و در صورت یافتن یک موقعیت مناسب، معامله را به‌سرعت انجام دهد. البته معاملات آربیتراژ توسط انسان نیز قابل انجام است، اما با استفاده از معاملات الگوریتمی با سرعت، دقت و تعداد معاملات بیشتری انجام می‌شود که در نهایت سود بالاتری را برای معامله‌گر خواهد داشت.

زمان باز تنظیم شاخص ها

در بازارهای مالی شاخص‌های زیادی وجود دارند که معدل و میانگین وضعیت یک گروه و یا بخش خاصی از بازار را نمایش می‌دهد. این شاخص‌ها معمولاً در بازه زمانی‌های مشخص و همچنین با توجه به تغییرات قیمتی دارایی‌های پشتوانه خود باز تنظیم می‌شوند. در مواقعی که تغییر قیمتی شدیدی در بازار اتفاق بیفتد، این شاخص تغییر می‌کند و با یک اختلاف زمانی تغییرات در آن اعمال می‌شوند. این زمان بهترین فرصت برای ورود معاملات الگوریتمی است. از تأخیر در محاسبه مجدد شاخص‌ها می‌توان برای کسب سود بهره برد.

استراتژی های مبتنی بر مدل ریاضی

در این روش با استفاده از مدل‌های ریاضی اثبات شده، اختلاف قیمت بین معاملات مشتقه یک دارایی با قیمت دارایی اصلی در بازار اسپات بررسی می‌شود. چنانچه بر اساس استراتژی شرایط برای باز کردن پوزیشن لانگ یا شورت فراهم باشد سفارش خودکار فعال می‌شود. در این استراتژی گاهی مواقع سود معاملات زیر ۱ درصد است؛ اما به دلیل اینکه تعداد معاملات انجام شده بالاست، در نهایت مجموع سودهای حاصل از این الگوریتم عدد قابل‌توجهی خواهد بود.

بازگشت میانگین

این استراتژی بر اساس نظریه بازگشت به میانگین طراحی می‌شود. در این روش بالاترین و پایین‌ترین قیمت یک دارایی در بازه زمانی مشخص، یک اتفاق مقطعی در بازار شمرده می‌شود که به‌صورت طبیعی در بازار رقم می‌خورد. شناسایی و تعریف یک بازه قیمتی و طراحی یک الگوریتم بر اساس آن، این امکان را فراهم می‌کند تا به‌صورت خودکار معاملات ارز دیجیتال انجام شوند. زمانی که قیمت ارز دیجیتال از این بازه قیمتی رد شود، شرایط برای باز کردن پوزیشن معاملاتی فراهم می‌شود. در واقع نقطه خروج از این معامله، بازگشت قیمت به میانگین بازه تعین می‌شود.

مزایای استفاده از معامله الگوریتمی ارز دیجیتال

استفاده از این روش‌ها برای معاملات ارز دیجیتال مزایای زیادی را به همراه دارد.

• معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شوند.
• ثبت سفارش معاملات فوری و دقیق انجام می‌شود.
• معاملات به‌درستی و با زمان‌بندی تعیین می‌شوند تا از تغییرات قیمتی جلوگیری شود.
• کاهش هزینه‌های معاملاتی
• بررسی خودکار در شرایط چندگانه بازار به‌صورت هم‌زمان
• کاهش میزان خطر خطاهای انسانی هنگام انجام معاملات

چگونه می‌توانیم یک معامله الگوریتمی ارز دیجیتال را اجرایی کنیم؟

اجرایی کردن یک معامله الگوریتمی با کمک برنامه‌های کامپیوتری، آخرین بخش از طرح‌ریزی یک الگوریتم است. صحت سنجی الگوریتم “Backtesting” یکی از مؤلفه‌های ضروری در طراحی و اجرای معاملات است. بخش مهم بعدی، تعریف روش معامله به زبان کامپیوتر است. در حقیقت پیاده‌سازی آنچه در ذهن معامله‌گر وجود دارد به زبان قابل‌فهم رایانه نیازمند دانش فنی در حوزه‌های مختلف است.

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر جهت کدنویسی و معرفی استراتژی معاملاتی به کامپیوتر
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی به‌منظور انجام معاملات
• دسترسی به اطلاعات درست و به‌روز بازار

معاملات الگوریتمی؛ راه کار موثر یا دردسر؟

در این مقاله از والکس به بررسی معاملات الگوریتمی و همچنین معرفی کاربرد آن پرداختیم. همان‌طور که سود حاصل استفاده از چنین روش‌هایی بالاست، ریسک انجام آن نیز بالا است. البته که کسب درآمد در ساعاتی که خواب هستید و یا مشغول تفریح هستید، بسیار جذاب است، اما این نکته را باید بدانید که استفاده از این روش علاوه بر دانش بالا، مسائل و مشکلات دیگری را به همراه دارد. قطعی اینترنت، تأخیر در انجام سفارشات توسط صرافی و از همه مهم‌تر اشکال در روند کار الگوریتم از جمله مشکلات استفاده از معاملات الگوریتمی است. اگر قصد استفاده از این روش سرمایه‌گذاری را دارید بهتر است تحقیق و بررسی بیشتری را روی آن انجام دهید.

آیا تابه‌حال توانسته‌ای از معاملات الگوریتمی سود کسب کنید؟ تجربه خود را با ما در میان بگذارید.

معاملات الگوریتمی (algo trading) در بورس چیست؟

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

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

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

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

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستورهای تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می 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 (الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش High- Frequency Trading). در این روش تریدر ها تلاش می کنند با سرعت زیاد تعداد زیادی از سفارش های موجود در چندین بازار را بر اساس پارامتر های از پیش برنامه ریزی شده معامله کنند.

فرصت های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی

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

درصد حجم (POV)

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

رنج یا محدوده معاملاتی (میانگین بازگشت)

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

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

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

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

نتیجه گیری نهایی درمورد استفاده از الگوتریدینگ

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

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی، طراحی استراتژی

در شروع به طور خلاصه باید گفت که در این دوره یاد میگیریم ” کِی بخریم ” و ” کِی بفروشیم ” و چگونه ریسک معاملاتی و ضرر خود را با کدنویسی “حداقل” کنیم.

در این دوره چارت معاملات سهام در پایتون رسم شده و اندیکاتورهای MACD, RSI , Moving Average, Stocastic, Bollinger Band را پیاده سازی کرده و سیستم های معاملاتی خودکار مبتی بر هر کدام از این اندیکاتور ها را خواهیم آموخت. سپس در پایان هر فصل می آموزیم که کدام استراتژِ معاملاتی بیشترین بازدهی را دارد.

با این آموزش از 95 درصد معامله گران بازار جلوتر باشید…

• تعداد دانشجو: ۲۸
• مدت زمان : ۰۹:۳۰:۵۱

متخصص در حوزه های معاملات الگوریتمی در پایتون- ماشین لرنینگ در تحلیل داده های مالی و . با 8 سال سابقه . (مشاهده رزومه)

مشاوره می خوام!

در صورتی که برای تهیه این دوره آموزشی و دریافت مسیر یادگیری ویژه خود به مشاوره نیاز دارید، درخواست مشاوره خود را از طریق دکمه زیر ثبت کنید.

قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

• تحلیل تکنیکال با پایتون
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD
• و .

سرفصل های دوره

مقدمه و معرفی دوره

جلسه اول: مقدمه و معرفی

جلسه دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

جلسه سوم: نصب و راه اندازی پایتون

تحلیل تکنیکال با پایتون

جلسه چهارم: نصب پکیج های مورد نیاز

جلسه پنجم: استخراج داده های مالی

جلسه ششم: رسم چارت خطی ساده

جلسه هفتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای

جلسه هشتم: رسم چارت کندل استیک

جلسه نهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) و خطوط حمایتی و مقاومتی در چارت

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

جلسه دهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

جلسه یازدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

جلسه دوازدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

جلسه سیزدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

جلسه چهاردهم: معرفی اندیکاتور EMA

جلسه پانزدهم: : استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

جلسه شانزدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

جلسه هفدهم: معرفی اندیکاتور MACD

جلسه هجدهم: رسم MACD در چارت پایتون

جلسه نوزدهم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

جلسه بیستم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

جلسه بیست و یکم: معرفی اندیکاتور RSI

جلسه بیست و دوم: رسم RSI در چارت پایتون

جلسه بیست و سوم: استراتژی پوزیشن معاملاتی با RSI

جلسه بیست و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی ترکیبی RSI و MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هفتم: معرفی اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هشتم: استراتژی پوزیشن گیری معاملاتی با استفاده از Stochastic

جلسه بیست و نهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stochastic

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی ام: معرفی اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی و یکم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

جلسه سی و دوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

جلسه سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار به استفاده از کامپیوتر برای ورود به پوزیشن های معاملاتی بدون دخالت معامله گر گفته می شود. زمانی که معامله گران با استفاده از کدنویسی ها و هوش مصنوعی, سیستمی را طراحی می کنند که بر طبق آن کامپیوتر تصمیم به خرید و فروش بگیرد, الگوتریدینگ (Algo Trading) در حال رخ دادن است. در این دوره آموزشی به معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.

در آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون خواهیم آموخت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی پایتون برای معامله گران در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

سرفصل های دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

فصل اول: مقدمه و معرفی دوره

درس اول: مقدمه و معرفی

درس دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

درس سوم: نصب و راه اندازی پایتون

فصل دوم: تحلیل تکنیکال با پایتون

درس چهارم :نصب پکیج های مورد نیاز

درس پنجم: استخراج داده های مالی

درس ششم: طراحی چارت

درس هفتم: رسم چارت خطی ساده

درس هشتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای با نمایش تمامی اطلاعات

درس نهم: رسم چارت کندل استیک

درس دهم: رسم چارت حجمی

درس یازدهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) در چارت

درس دوازدهم: رسم خطوط حمایتی و مقاوتی در چارت

فصل سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس سیزدهم: معرفی اندیکاتور

درس چهاردهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

درس پانزدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

در شانزدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

درس هفدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس هجدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

فصل چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس نوزدهم: معرفی اندیکاتور

درس بیستم: استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

درس بیست و یکم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس بیست و دوم: استراتژی کراس EMA از SMA

درس بیست و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی کراس EMA از SMA

فصل پنجم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

درس بیست و چهارم: معرفی اندیکاتور

درس بیست و پنج: رسم MACD در چارت پایتون

درس بیست و ششم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

درس بیست و هفتم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

درس بیست و هشتم: واگرایی در MACD

فصل ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

درس بیست و نهم: معرفی اندیکاتور RSI

درس سی ام: رسم RSI در چارت پایتون

درس سی و یکم: استراتژی معاملاتی با RSI

درس سی و دوم: گرفتن پوزیشن معاملاتی با RSI

درس سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

فصل هفتم: استراتژی استفاده همزمان از RSI و MACD

درس سی وچهارم: معرفی

درس سی و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

درس سی و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی ااستراتژی ترکیبی RSI و MACD

فصل هشتم: اسیلاتور Stocastic

درس سی و هفتم: معرفی اسیلاتور

درس سی وهشتم: رسم Stocastic در چارت

درس سی و نهم: استراتژی معاملاتی با استفاده از Stocastic

درس چهلم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stocastic

فصل نهم: اندیکاتور Bollinger Band

درس چهل و یکم: معرفی اندیکاتور

درس چهل و دوم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

درس چهل و سوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

درس چهل و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معرفی دوره ی بعد

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون چه بازار گاری دارد؟

• با استفاده از این آموزش توانایی معامله گری بهتر از 95 درصد معامله گران بازار پیدا می کنیم.
• می توان دانش لازم برای استخدام در شرکت های معامله گری ساده و الگوریتمی را کسب کنیم و با مفاهیم آشنا شویم.
• با این آموزش الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش می توانید خودتان مدیر کسب و کار خودتان باشید. سیگنال های معاملاتی به دیگر ارائه دهید, یک تحلیل گر خبره باشید و زود تر از بقیه از سیگنال های بازار خبردار شوید. چون شما مجهز به ابزار “سیگنال گیری خودکار” هستید.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای تمامی مردم عادی , دانشجویان یا فارغ التحصیلانی که در بازارهای سهام یا مالی دیگر فعال هستند , مناسب و واجب است.

برای تمامی تحلیل گران مالی, تحلیلگران تکنیکال و فاندامنتال , معامله گران بازارهای فارکس , کریپتو و … مناسب است.

پیش نیاز های این دوره

در این دوره نیاز به دانش پایه و مقدماتی از پایتون را داریم با این حال بخش اعظمی از مطالب در دوره بیان می شود. اما اگر میخواهید پایتون را بهتر یادبگیرید می‌توانید از دوره های مربوط به آموزش پایتون دانشجویار استفاده کنید

نیاز به آگاهی از اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band به صورت مقدماتی. که برای این مورد می‌توانید از وبسایت freecodecamp استفاده کنید.

نرم افزارهای استفاده شده در این آموزش:

نرم افزار پایتون نسخه 3.9

مزیت این دوره نسبت به سایر دوره های مشابه

از آنجا که دوره های زیادی برای آموزش این استراتژی ها وجود ندارد و یا اینکه به قیمت گزاف و میلیونی فروخته می شوند, دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون دانشجویار یک دوره بسیار غنی, خالی از توضیحات تئوری اضافی و زمان بر و حوصله سربر می باشد که با یک قیمت بسیار معقول در خدمت تمامی مردم , دانشجویان و فارغ التحصیلان قرار گرفته است.

در معاملات الگوریتمی کامپیوتر می تواند از یک استراتژی یا چند استراتژی هم زمان بهره گیرد و با بررسی زمان, حجم, قیمت, اندیکاتور ها, اسیلاتورها, حد سود و حد ضرر و… تصمیم گیری های لازم در خصوص ورود به یک معامله, جهت معامله, نگه داری و بستن موقعیت معامله را اتخاذ کند.

لذا مشاهده می کنیم که با پیشرفت بازارهای مالی و افزایش تعداد دارایی های مالی نظیر سهام, کامودیتی ها, ارزها, اوراق بدهی, اوراق مشتقه, رمزارزها (Crypto currencies) و … توانایی انسان برای رقابت با کامپیوترها روز به روز کمتر و کمتر می شود. این موضوع در آمار های بازار سهام آمریکا هویدا می شود که نزدیک 60 تا 75 درصد از کل معاملات سهام, توسط سیستم های الگوریتمیک در حال پیاده سازی است.

بخشی از معاملات الگوریتمی که الگوریتم های سیگنال دهی نام گذاری شده اند, وظیفه طراحی سیستم هایی را دارند که با بررسی اطلاعات مختلف از بازار, سیگنال های معاملاتی را به کاربر و کامپیوتر اعلان نماید. این الگوریتمی ها با استفاده اندیکاتور هایی نظیر RSI , MACD , Moving average , Stocastic و …. و مقایسه اینها با یکدیگر تلاش برای دریافت سیگنال های معاملاتی دارند.

با علم به توضیحات فوق , در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون تلاش می شود تا با کد نویسی سیستم های معاملاتی مبتی بر هر کدام از اندیکاتور های مذکور و ترکیب آن ها با یکدیگر, سیستم معاملاتی را پیدا نمود که بیشترین الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش بازدهی را برای هر دارایی مالی دارد. به بیان واضح تر با استفاده از این دوره شما یاد خواهید گرفت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون ابتدا به بیان مقدمه و مطالب ضروری پرداخته می شود. سپس طریقه رسم یک چارت حرفه ای در پایتون را می آموزیم و اندیکاتور های مختلف را بر روی چارت , پیاده سازی می کنیم. خواهیم آموخت که چگونه با استفاده از پایتون و کدنویسی خطوط حمایت و مقاومت رسم کنیم بدون دخالت دستی. سپس در فصول مختلف سیستم های خودکار معاملاتی الگوریتمی و سیگنال دهی مبتنی بر اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band طراحی می شود و خواهیم آموخت که با ترکیب هر کدام از این استراتژی ها با هم چه سودی کسب خواهیم کرد

همچنین با تماشای دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون , حتی اگر دانشی در حد “صفر” از کدنویسی پایتون دارید, خواهید آموخت که چگونه کدنویسی کنید و با بسیاری از پکیج ها و متدهای این نرم افزار آشنا خواهید شد.

چنانچه در مورد دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون هرگونه سوال، انتقاد و یا پیشنهادی دارید می‌توانید از طریق همین صفحه در بخش دیدگاه‌ها مطرح کنید تا در کوتاهترین زمان پاسخ مناسب دریافت کنید.آ

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

این نوع الگوریتم ها روی بازارهای متنوعی از جمله سهام، اوراق بدهی، ارز و همچنین مشتقات فعال می شوند.

از این نوع الگوریتم های معاملاتی برای توسعه استراتژی ‌های معاملاتی و همچنین بهینه کردن آن ها نیز استفاده می شود. با بالا رفتن سرعت و همچنین دفعات معاملات انجام شده الگوریتم‌ های فضای معاملاتی کاراتر را ایجاد می کنند، در این صورت هزینه معاملاتی پایین می آید.

برخی از معاملات الگوریتمی از قبیل زیر است:

• Black Box Trading
• Automated Trading
• Algorithmic Trading
• Robo Trading

برای استفاده از معاملات الگوریتمی سرمایه‌ گذار ابتدا باید استراتژی معاملاتی خود را بر حسب روابط ریاضی و کمی مشخص نماید.

معاملات الگوریتمی در سرتا سر دنیا بسیار رایج است و در حال حاضر آمار استفاده از الگوریتم ها در بازارهای دنیا را می توان مرز ۹۰٪ دانست.

در این مقاله قصد داریم تا نکات مهمی را در مورد الگوریتم های معاملاتی در بورس در اختیارتان قرار دهیم. همچنین اگر می خواهید در مورد برخی نرم افزار های معاملاتی اطلاعاتی به دست آورید می توانید مطالب قبلی سایت را مطالعه کنید.

دسته بندی الگوریتم معاملاتی

در سطح های مختلف معاملات بورس می توان از معاملات الگوریتمی استفاده کرد.

الگوریتم‌ سیگنال‌ دهی

لازم به ذکر است که استفاده از این نوع الگوریتم ها به تنهایی سودی ندارد تنها شرایطی را فراهم می کند تا تحلیل گر اطلاعات بیشتری از بازار به دست آورد، همچنین تحلیل گر را در مرحله تصمیم گیری کمک می کند و باعث می شود تا سود بیشتری در معاملاتش به دست آورد.

این نوع الگوریتم‌ها هنگامی که به روش مجموعه ای و یا گروهی مورد استفاده قرار گیرند امکان بازدهی بیشتری را برای تحلیل گر فراهم می کنند.

در بازار ایران ازاندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند RSI یا Ichimoku استفاده می شود که این نوع اندیکتاتور ها جزو الگوریتم های سیگنال دهی هستند.

الگوریتم‌ اجرای معاملات

از این دسته الگوریتم ها برای اجرای معاملات تحلیل گر استفاده می شود. در این مرحله نقطه شروع و اتمام و همچنین نماد مورد نظر نیز از طرف تحلیل ‌گر انتخاب شده و الگوریتم در این جا وظیفه دارد تا وجه سرمایه گزار و معامله کننده را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله انجام گیرد.

مثلا یک معامله‌ کننده حقوقی در بازار ایران مانند صندوق ‌های سرمایه ‌گذاری مشترک یا یک معامله‌ گر حقیقی با میزان بالایی از سرمایه قصد دارد ۱۰ میلیارد تومان سهام شرکت پالایش نفت تهران را در محدوده قیمتی مشخص بخرد.

در این صورت اگر همه‌ مقدار سرمایه را یک جا وارد کند و به یک باره درخواست سهام مورد نظر را بدهد، موجب می شود تا فشار خرید بالا رود و سهام مورد نظر گران تر می شود و از این رو دیگر نمی تواند سهام مورد نظرش را بخرد.

الگوریتم های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌ های کوچکتر با حجم‌ های مختلف در آورده و در بازه‌ های زمانی مشخص معاملات مد نظر تحلیل گر را انجام می‌دهند.

الگوریتم‌ مانیتورینگ

از این نوع الگوریتم ها برای پایش بازار و همچنین مانیتورینگ استفاده می شود از این رو به آن ها الگوریتم های پایش نیز می گویند.

برای پایش قسمت یا بخشی از بازار می توان از این نوع الگوریتم ها استفاده کرد. از این رو می توان نمادهای هم‌ گروه یک سهم در زمان باز شدنش را مورد بررسی قرار داد، یا پایش صورت‌های مالی برخی نمادها در زمان اعلام اطلاعیه‌ آن ‌ها است.

الگوریتم‌ پوزیشن تریدینگ

به منظور نگهداری طولانی مدت از این نوع الگوریتم ها برای خرید و فروش استفاده می شود. از این رو می توان متوجه شد که الگوریتم های پوزیشن تریدینگ برای بازار ایران بسیار مناسب هستند.

به این نوع الگوریتم ها، الگوریتم های کم بسامد نیز می گویند.

به این شکل است که مثلا در استراتژی معاملات یک معامله ‌گر به منظور خریدن سهام در صف فروش و بعد فروش آن در صف خرید می باشد.

این روند به صورت خودکار توسط الگوریتم پوزیشن تریدینگ انجام می گیرد. در حقیقت الگوریتم‌ کم بسامد از یک مجموعه شامل سه دسته بالا که اشاره کردیم ساخته شده است که تمام وظایف سه دسته را انجام می دهد.

الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ

تنها در صورتی الگوریتم‌ هایی را در دسته‌ ی پر بسامد یا High Frequency Trading در وبسایت اینوستوپدیا (INVESTOPEDIA) قرار می گیرد که بتواند فروش سهمی خریداری شده است را در زمان پنج دهم ثانیه داشته باشد.

از این رو معاملات های فرکونسی تریدینگ را به عنوان دوپینگ معاملات در الگوریتم ها می شناسند. با استفاده از این نوع الگوریتم ‌ها می توان برای به دست آوردن سود کم ولی تعداد بالا هزاران معامله را در کوتاه ترین زمان با بالا ترین سرعت انجام داد.

به دلیل جمع شدن این سود ها با تعداد بالا همان هدف نهایی در بازار سرمایه به دست می آید. این نوع معاملات که به طور کامل با سرمایه ‌گذاری و معاملات سنتی متضاد هم روزانه انجام می گیرند.

یکی از نکات مهمی که باید مورد توجه قرار دهید این است که این نوع الگوریتم های پر بسامد در داخل ایران خیلی کارامد نیستند و بیشتر در بازار های خارجی مورد استفاده قرار می گیرند.

از این رو معامله کننده ها و سرمایه گزاران در این بازرها امکان اجرای درصد مالیاتی را با کمترین میزان دارند در صورتی که از این نوع الگوریتم ها و همچنین معاملاتی که سود کم اما تعداد سود ها بالا می باشد، استفاده کنند.

همانطور که می دانید شرکت توشن ارائه دهنده بهترین سرور مجازی بورس است. برای داشتن اینترنتی پر سرعت و دسترسی راحت تر به بازار بورس می توانید از سرور مجازی های ما با پلن های مختلف استفاده کنید.