مزایای معامله گری الگوریتمی

قبل از هر چیز لازم است بدانید که متاسفانه استفاده از این روش در بازار بورس ایران در حال حاضر مجاز نیست. البته تا چندی پیش معاملات الگوریتمی در بورس ایران نیز انجام می‌شد، اما از آن جایی که در برهه‌ای از زمان باعث برهم خوردن تعادل بازار (میزان عرضه و تقاضا) شد، سازمان بورس و اوراق بهادار طی ابلاغیه‌ای استفاده از الگوهای الگوریتمی را در بازارهای بورس و فرابورس برای تمامی افراد حقیقی و حقوقی ممنوع اعلام کرد. با توجه به این که معاملات در سطح جهان به سمت الگوریتمی شدن پیش می‌رود و شرکت‌های زیادی در ایران روی ابزارهای معاملات الگوریتمی کار می‌کنند، احتمالا تا چندی دیگر با وضع قوانین جدید برای استفاده از ربات‌ها، این روش مجاز خواهد شد.

مزایای معامله گری الگوریتمی

چکیده: سودآوری و سرمایه‌گذاری در بازار بورس، نقش سازنده ای در رونق اقتصادی و ایجاد بستر مناسب شغلی و رفاهی در جامعه دارد. از طرفی بازار بورس و سرمایه، پر نوسان بوده و قابل پیش بینی نیست. بنابراین، ارائه راهکارها و تکنیک هایی که ریسک سرمایه‌گذاری در بازار بورس را کاهش داده و در مقابل سودآوری را افزایش دهند مهم و ضروری محسوب می شود. در بازار سهام از قوانین تجاری برای کسب سود بیشتر استفاده می شود اما این به تنهایی کافی نیست و باید برای بازدهی بالا در بازار بورس از ترکیب استراتژی-های مختلف و مناسب بهره برد. در تحقیق پیش رو، سعی شده است یک استراتژی مبتنی بر عملکرد الگوریتم خفاش ارائه شود. استراتژی پیشنهادی با نام SMBAT بر پایه تئوری آشوب بوده و با ترکیب آن با الگوریتم خفاش سعی کردیم از مزایای هر دو در کسب بازدهی از بازار بورس استفاده کنیم. در ادبیات موضوع، استفاده از الگوریتم ژنتیک و pso رایج بوده و ما در این تحقیق الگوریتم pso را به منظور مقایسه نتایج دو الگوریتم بکار برده ایم. در سایر رویکردهای معاملاتی، تنها از یک بخش از اطلاعات برای کسب نتیجه استفاده می شود و این باعث می شود درصد خطا و کاهش سود بالا رود. در صورتی که بتوانیم از مزایای چندین رویکرد در معامله‌گری در بورس استفاده کنیم می توانیم بازدهی را دوچندان کنیم. در رویکرد پیشنهادی، سعی داریم از الگوریتم خفاش، برای تعیین بهینه ترین وزن های خرید و فروش با هدف به حداکثر رساندن سود استفاده کنیم. به ازای هر سهم، یک آرایه 11 بعدی از بهینه ترین وزن ها ارائه شده و یک استراتژی خرید و فروش بر اساس سود پیشنهاد می شود تا وزن ها در طول زمان بروز شوند. برای تعیین بهترین وزن ها، از الگوریتم خفاش در بلند مدت برای کسب سود استفاده کردیم. وزن های خرد و فروش به ازای سهام، با هر اجرای الگوریتم بروز شده و وزن های مناسب تری برای کسب سود از خرید و فروش پیشنهاد می شود تا با برقراری شرط پایان بهینه ترین وزن خرید و فروش به ازای سهام پیشنهاد شود. با توجه به اینکه، تعداد قوانین برای معامله‌گری و کسب سود زیاد می باشد ما سه شرط را در الگوریتم برای کسب سود لحاظ کردیم. مجموعه داده‌ها به صورت داده‌های range, up-trend و down-up-range برای سهام مختلف بورس اوراق بهادار تهران می باشد. نتایج نشان داد که استراتژی پیشنهادی توانست در مقایسه با الگوریتم ترکیبی pso با توجه به ریسک بالای سرمایه‌گذاری سود بالاتری نیز کسب کند. با محاسبه صحت، الگوریتم مقدار 76% را کسب کرد و با دقت 83% موفق شد F-score تقریبأ 76% درصد را به خود اختصاص دهد.

#الگوریتم معامله‌گر بورس #الگوریتم خفاش #سرمایه‌گذاری در بورس #هوش مصنوعی #بهینه‌سازی محل نگهداری: کتابخانه مرکزی دانشگاه صنعتی شاهرود
یادداشت: حقوق مادی و معنوی متعلق به دانشگاه صنعتی شاهرود می باشد.
تعداد بازدید کننده:

[کلیدواژه ها: اختیار معامله ی آسیایی، اختیار معامله ی توان، فرآیند براونی کسری، قیمت گذاری اختیار معامله]

[کلیدواژه ها: شرکت های قابل واگذاری، سرمایه گذاری، محیط رقابتی، تکنیک های ابتکاری، الگوریتم شکار هوشمندانه ی خفاش، تکنیک های تصمیم گیری چند معیاره، تکنیک طراحی مبتنی بر بدیهیات، الگوریتم تخصیص پایدار، شرکت های شکارچی و طعمه.]

[کلیدواژه ها: چابکی سازمانی، سرمایه فکری، تسهیم دانش، استراتژی قوی، طرح های سازگار،هویت و رهبری مشترک، قابلیت ارزش آفرینی، سرمایه انسانی، سرمایه ساختاری، سرمایه رابطه ای، ابعاد تسهیم دانش، کارکنان بانک صادرات استان اصفهان]

[کلیدواژه ها: سرمایه اجتماعی، سرمایه شناختی، سرمایه رابطه ای، سرمایه ساختاری، انتقال تکنولوژی، عملکرد رقابتی]

[کلیدواژه ها: مدیریت و بهینه سازی پورتفوی (سبد سهام)، تئوری مدرن پورتفوی، بهینه سازی ابتکاری و تکاملی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ترکیبی ژنتیک و نلدر-مید، الگوریتم گروه ذرات (PSO)، الگوریتم رقابت استعماری، خبرگان بورس، تازه کارهای بورس.]

[کلیدواژه ها: رفتار توده وار، سرمایه گذاران نهادی، سرمایه گذاران فردی، معامله با بازخورد مثبت، بازار بی ثبات، بازده غیرعادی]

[کلیدواژه ها: عیب یابی سازه های فضاکار، الگوریتم بهینه سازی خفاش، الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات، انرژی کرنشی مودال، شدت و مکان خرابی]

[کلیدواژه ها: قیمت گذاری، پخش بار، مصرف کننده، انتقال، قیمت گذاری نهایی، قیمت گذاری مسیر قرارداد، قیمت گذاری مگاوات مایل مبتنی بر پخش بار، تخصیص فلو، ترانزیت]

معاملات الگوریتمی در رمزارزها و کسب سود از آن

معاملات الگوریتمی یا خودکار نوعی از معاملات در بازار ارزهای دیجیتال هستند که منجر به سود بیشتر و ریسک کمتر برای معامله گر می شوند. در ادامه با ما همراه باشید تا با معاملات الگوریتمی و نحوه کسب سود با استفاده از آن بیشتر آشنا شوید.

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) چیست؟

معاملات الگوریتمی نرم افزار رایانه ای یا ربات معامله گری است که بر مبنای دستورات از پیش تعیین شده به نام الگوریتم در معاملات شرکت می کند و بدون نیاز به حضور معامله گر به ترید می پردازد. در معاملات الگوریتمی فاکتورهایی مانند حجم معامله، قیمت، زمان و… به صورت کد در نرم افزار کدنویسی می شود و بر اساس این کدها نرم افزار معاملات را به صورت اتوماتیک انجام می دهد.

ویژگی مهم و کلیدی معاملات الگوریتمی این است که معامله گر هیچ نقشی در انجام آن ندارد و کلیه مراحل آن توسط نرم افزار کامپیوتری و زبان های برنامه نویسی انجام می گیرد. این مراحل شامل تحلیل روند بازار، تعیین حد سود و ضرر، تعیین نقطه ورود و خروج و … می باشد. انجام معاملات توسط نرم افزار کامپیوتری از این رو حائز اهمیت است که سرعت عمل و پردازش سیستم های رایانه ای از انسان بیشتر است و دخالت عوامل و عواطف انسانی در ان به حداقل می رسد. در واقع این روش به دلیل عدم حضور معامله گر بسیار کارآمد و سودمند است.

انواع معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی مفهومی کلی برای تمام معاملاتی است که توسط نرم افزار کامپیوتری و یا ربات های معامله گر انجام می شود اما معاملات الگوریتمی بر اساس عملکرد خود به پنج دسته قابل تقسیم هستند که عبارتند از:

1. الگوریتم معاملاتی اجرا کننده دستور

در این دسته از الگوریتم ها تریدر نماد معاملاتی و زمان بندی ورود و خروج به بازار را وارد نرم افزار می کند. پس از آن سایر مراحل اعم از تعیین حد ضرر ، مراحل خرید و حجم معاملاتی توسط ربات معامله گر انجام می شود.

1. الگوریتم سیگنال دهی

در این الگوریتم داده ها و اطلاعات بسیاری در اختیار معامله گر قرار داده می شود و روش های مختلف و سودآور را به او مزایای معامله گری الگوریتمی معرفی می کند تا معاملات خود را با بازده بالاتری انجام دهد. البته باید بدانید که این الگوریتم ها باید در کنار دیگر ابزارهای تحلیل مورد استفاده قرار گیرند و به تنهایی کافی نیستند.

1. الگوریتم monitoring یا پایش بازار

با استفاده از این الگوریتم در معاملات، تریدر می تواند چشم انداز بهتری از بازار داشته باشد. در این الگوریتم معامله گر با اعمال فیلتر و وارد کردن شرایط مورد انتظار خود نظارت بهتری بر معاملات و روند آنها خواهد داشت.

1. الگوریتم position trading یا کم بسامد

این الگوریتم که بیشتر در معاملات بلند مدت کاربرد دارد استراتژی ترکیبی از معامله و سرمایه گذاری است. به این صورت که پس از رسیدن معامله به شرایط مورد نظر معامله گر به صورت خودکار دستور خرید یا فروش را انجام می دهد و قدرت تشخیص بالایی در نقاط ورود و خروج دارد.

1. الگوریتم HFT یا پر بسامد

الگوریتم فرکانس بالا بر خلاف الگوریتم کم بسامد در معاملات کوتاه مدت و در زمان بسیاری کم کاربرد دارند. این الگوریتم ها در مدت زمان کم سفارشات خرید و فروش را اجرا می کنند و ممکن است این زمان گاهی کمتر از یک ثانیه طول بکشد.

برای معاملات الگوریتمی به چه چیزی نیاز داریم؟

برای بهره مندی از معاملات الگوریتمی معامله گر باید از برخی ابزارها و مولفه ها را فراهم نماید. این مولفه ها عبارتند از:

• آشنایی با روند و دیتای بازار
• امکان آزمایش و ارزیابی استراتژی
• آشنایی با برنامه نویسی
• دسترسی به شبکه و پلتفرم های معاملاتی

استفاده از معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارد؟

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی از محبوبیت بالایی برخوردارند و بسیاری از تریدرها برای معاملات خود از آنها بهره مند می شوند. اما دلیل این محبوبیت چیست؟ یکی از مهمترین عواملی که معاملات الگوریتمی طرفداران بسیاری دارند، مزایایی است که در اختیار معامله گر قرار می دهند. در این بخش به برخی از مزیت های این معاملات خواهیم پرداخت.

معاملات خودکار: مهمترین ویژگی و مزیت این روش معاملاتی، انجام سفارش های خرید و فروش به صورت خودکار است. در این معاملات به سبب پردازش رایانه ای، معاملات کاملا هوشمندتر و سریع در بهترین قیمت تر پردازش می شوند.

مدیریت آسان: در معاملات الگوریتمی امکان مدیریت چند رمز ارز مختلف به طور همزمان وجود دارد همچنین معامله گر می تواند شرایط مورد نظر را برای رمز ارزهای متعدد وارد کرده تا در زمان مناسب ورود انجام گیرد.

بدون خطای انسانی: در معاملات الگوریتمی احساساتی مانند فومو و یا حرص و طمع در این ربات ها وجود ندارد که معامله را تحت تاثیر قرار دهد. همچنین به دلیل پردازش معاملات توسط کامپیوترها احتمال خطای انسانی بسیار پایین است.

زمان: در معاملات الگوریتمی با وارد کردن شرایط لازم دیگر معامله گر نیازی به انجام کارهای دیگر ندارد و معامله پس از فراهم شدن شرایط در هر ساعت از شبانه روز انجام می گیرد.

هوشمند بودن: نرم افزارهای معامله کر نیازی به تجربه و آزمون و خطا ندارند و به طور هوشمند به تجزیه و تحلیل روند بازار می پردازند. این ربات ها از بهترین راه های ممکن برای به حداکثر رساندن سود معامله استفاده می کنند.

محدودیت های استفاده از معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی در کنار مزایای خود ممکن است ریسک ها و محدودیت هایی نیز به همراه داشته باشند. برای شرکت در این معاملات سیستم معامله گر باید همواره به اینترنت متصل باشد و در صورت قطعی اینترنت و یا مشکلات سرویس ممکن است در روند معاملات اختلال وارد شده و دارایی های شما از دست برود.

از طرفی ایراد و وجود باگ در کدهای وارد شده در برنامه ممکن است شما را متحمل ضررهای جبران ناپذیری کند. بنابراین معامله گر باید دانش بسیاری در زمینه برنامه نویسی داشته باشد تا بتواند کدهای بی نقصی را به نرم افزار ارائه نماید.

استراتژی های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی

در معاملات الگوریتمی از استراتژی های مختلفی برای بازدهی بیشتر معاملات استفاده می شود. در این بخش به برخی از سودمند ترین استراتژی های مورد استفاده در این معاملات خواهیم پرداخت.

آربیتراژ: آربیتراژ که در مقالات پیشین به طور مفصل به آن پرداختیم به معنای کسب سود از اختلاف قیمت در دو بازار معاملاتی مختلف است. ربات های معامله گر الگوریتمی می توانند با رصد بازار ارز دیجیتال را در بازاری که قیمت کمتری دارد خریداری کرده و سپس آن را در بازار دیگر با قیمت بالاتری به فروش برسانند.

دنبال کننده روند یا ترند فالوینگ: این استراتژی یکی از متداولترین استراتژی های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی است. در این روش با بهره مندی از شاخص های تحلیل تکنیکال روند بازار شناسایی شده و سپس طبق روند فعلی بازار معامله انجام می شود.

تنظیم مجدد شاخص ها یا بازارسازی: شاخص های موجود در بازار ارزهای دیجیتال در دوره های زمانی تعیین شده ای بر اثر تغییرات قیمت شدید باز تنظیم می شوند. زمانی که سرعت تغییر در قیمت زیاد باشد تنظیم مجدد شاخص ها اندکی زمان بر خواهد بود که این شرایط زمان مناسبی برای ورود به بازار است و نرم افزار از این تاخیر در بازتنظیم شاخص برای ورود به بازار و کسب سود استفاده می کند.

بازگشت به میانگین: در این روش معاملاتی بازه بین بیشترین و کمترین قیمت نماد در نظر گرفته می شود و طبق آن یک الگوریتم مشخص بازگشت به میانگین طراحی می شود. سپس با استفاده از این الگوریتم معامله به صورت خودکار معامله انجام می شود و اگر از بازه تعیین شده قیمت کمتر و یا بیشتر شود یک پوزیشن معاملاتی جدید ایجاد می شود.

سخن پایانی

معاملات الگوریتمی نوعی از معاملات در بازار ارزهای دیجیتال هستند که در آنها با استفاده از زبان برنامه نویسی کامپیوتر معاملات به طور خودکار انجام می شوند. در این معاملات، تریدر تنها باید شرایط مورد انتظار خود را به زبان کامپیوتر وارد کند و سپس منتظر اجرای آن باشد. در این معاملات تریدر برای پیاده سازی خواسته های خود در نرم افزار باید با دانش برنامه نویسی آشنایی داشته باشد. لازم به ذکر است این معاملات در عین سودمندی می توانند ریسک بالایی نیز به همراه داشته باشند بنابراین پیش از استفاده از این روش معاملاتی باید در زمینه کامپیوتر، برنامه نویسی و تحلیل معاملات داشته باشید.

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 مزایای معامله گری الگوریتمی 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 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 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 معاملات الگوریتمی، معامله به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار توسط کامپیوتر و بر مبنای الگوریتمی که برای آن نوشته شده است انجام می‌شود. یکی از مواردی که سهامداران حرفه‌ای توجه ویژه‌ای به آن دارند، انتخاب استراتژی معاملاتی و مدیریت سبد سهام بر اساس آن است. داشتن استراتژی معاملاتی باعث می‌شود که سهام‌دار با دیدی جامع به اتفاقات بازار نگاه کند و در شرایط بحرانی با کنترل احساسات، تنها بر مبنای نتیجه تحلیل‌ها و استراتژی مذکور تصمیم بگیرد. تدوین استراتژی گام اول است اما نحوه اجرای استراتژی نیز بر نتیجه نهایی اثر می‌گذارد. افرادی که تجربه کافی و درک مناسبی از بازار دارند، می‌توانند برای اجرای استراتژی خود از معاملات الگوریتمی بهره بگیرند و بهترین فرصت‌های معاملاتی را پیدا کنند. اما منظور از «استراتژی معاملاتی» و «معاملات الگوریتمی» چیست؟ چگونه می‌توان از آن‌ها استفاده کرد؟ برای یافتن پاسخ این سوالات با ما همراه باشید.

استراتژی معاملاتی چیست؟

قبل از بررسی مفهوم معاملات الگوریتمی لازم است مختصری درباره استراتژی معاملاتی صحبت کنیم. استراتژی معاملاتی یعنی تعیین یک روش و برنامه خاص برای انجام معاملات؛ این برنامه با توجه به میزان ریسک‌پذیری، بازه زمانی مد نظر، اهداف سرمایه‌گذاری و… تعریف می‌شود. داشتن استراتژی معاملاتی فقط مربوط به بازار بورس نیست و معامله‌گران بازارهای ارز دیجیتال، فارکس و… هم برای مدیریت دارایی خود، طبق برنامه‌ای از پیش تعیین شده عمل می‌کنند. در بازار بورس و اوراق بهادار، معمولا استراتژی بر اساس تحلیل بنیادی و یا تحلیل تکنیکال و در بهترین حالت هر دوی این‌ها تعیین می‌شود.

از نظر تحلیلگران بنیادی، هر سهم با گذر زمان به ارزش واقعی خود باز می‌گردد و نوسان قیمت تاثیر چندانی بر ذات سهم نخواهد داشت و افراد با استراتژی معاملاتی بلندمدت با این دیدگاه به خرید و فروش سهام می‌پردازند. تحلیلگران تکنیکال معتقدند که روند قیمتی و حرکتی هر سهم، اطلاعات آن را فاش می‌کند. این مزایای معامله گری الگوریتمی افراد با استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال (نمودارهای ریاضی که بر حسب قیمت و حجم معاملات رسم می‌شوند) بهترین فرصت کسب سود و همچنین احتمال برگشت قیمت و یا تغییر روند حرکتی را پیش‌بینی می‌کنند و با استفاده از نتایج به دست آمده، می‌توانند استراتژی‌های مختلفی (مثلا کوتاه‌مدت یا میان‌مدت) را انتخاب کنند. بنابراین با یک برنامه‌ریزی صحیح، ما نیازمند جمع‌آوری اطلاعات، پردازش آن‌ها از طریق یک یا چند متد تحلیلی، بررسی خروجی و در نهایت اخذ تصمیم برای انتخاب استراتژی معاملاتی خود هستیم. البته بحث انتخاب استراتژی بسیار گسترده است و شاید بتوان ساعت‌ها راجع به آن صحبت کرد، اما تا این لحظه ما مفهوم و ضرورت استراتژی معاملاتی را متوجه شدیم و می‌توانیم درباره به کارگیری آن در معاملات الگوریتمی صحبت کنیم.

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یعنی انجام معامله به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار توسط کامپیوتر و بر مبنای الگوریتمی که برای آن نوشته شده است. در این روش، معامله‌گر با توجه به استراتژی خود برنامه‌ای را تعریف می‌کند، ربات به جست‌وجوی بهترین فرصت معاملاتی بر حسب آن الگو می‌پردازد و در کسری از ثانیه معامله را انجام می‌دهد. پس همانطور که متوجه شدید، برای استفاده از معاملات الگوریتمی داشتن استراتژی و تسلط به بازار الزامی است و در غیر این صورت نمی‌توان برنامه‌ای را برای ربات تعریف کرد. همچنین برای استفاده از ابزارهای معاملات الگوریتمی باید به یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی تسلط داشه باشید یا نرم‌افزار آماده معاملات الگوریتمی را تهیه کنید. علاوه بر آن، داشتن سخت‌افزار مناسب برای اجرای برنامه و تست آن ضروری است.

همانطور که می‌دانید در یک «الگوریتم»، دستورات مرحله به مرحله انجام می‌شوند؛ به عبارت دیگر کامپیوتر قدرت درک ندارد، فاقد ذهن انسانی است و تنها می‌تواند دستورات را در کمترین زمان با بالاترین دقت ممکن انجام دهد. بنابراین چیزی که ما از این ربات انتظار داریم، تحلیل بازار نیست، بلکه اجرای دستورات ما با دقت و سرعتی است که به صورت دستی نمی‌توانیم از عهده آن برآییم.

چگونه از معاملات الگوریتمی استفاده کنیم؟

قبل از هر چیز لازم است بدانید که متاسفانه استفاده از این روش در بازار بورس ایران در حال حاضر مجاز نیست. البته تا چندی پیش معاملات الگوریتمی در بورس ایران نیز انجام می‌شد، اما از آن جایی که در برهه‌ای از زمان باعث برهم خوردن تعادل بازار (میزان عرضه و تقاضا) شد، سازمان بورس و اوراق بهادار طی ابلاغیه‌ای استفاده از الگوهای الگوریتمی را در بازارهای بورس و فرابورس برای تمامی افراد حقیقی و حقوقی ممنوع اعلام کرد. با توجه به این که معاملات در سطح جهان به سمت الگوریتمی شدن پیش می‌رود و شرکت‌های زیادی در ایران روی ابزارهای معاملات الگوریتمی کار می‌کنند، احتمالا تا چندی دیگر با وضع قوانین جدید برای استفاده از ربات‌ها، این روش مجاز خواهد شد.

در معاملات الگوریتمی، شما ابتدا برنامه دقیق خود را پیاده‌سازی می‌کنید و با تعریف آن برای ربات، وارد مرحله تست می‌شوید تا خطاهای آن مشخص شود. دقت کنید که در مراحل اولیه، احتمال عدم وجود خطا بسیار ضعیف است چرا که کامپیوتر به خودی ‌خود توانایی تغییر الگو را در صورت لزوم ندارد. مجددا تاکید می‌شود که ربات مذکور تنها می‌تواند برنامه شما به صورت دقیق و با سرعت بالا اجرا کند و اگر خطایی در الگوی تعریف‌شده وجود داشته باشد، کامپیوتر توانایی لازم برای اصلاح آن را ندارد؛ بنابراین سعی کنید الگوی خود را با در نظر گرفتن تمامی جوانب تعریف کنید.

پس از گذشت مرحله تست و خطایابی، می‌توانید معاملات خود را آغاز کنید. در این مرحله لازم است که در بازه‌های زمانی مشخص، نتایج را بررسی و با یکدیگر مقایسه کنید. یک الگوی تعریف‌شده برای ربات نمی‌تواند همواره بهترین نتیجه را برای‌تان حاصل کند؛ چرا که آن الگو بر اساس شرایط خاصی از بازار تعریف شده است و ممکن است شرایط کنونی بازار متفاوت باشد.
بنابراین دو مورد را در نظر داشته باشید:

• اول بررسی خروجی‌ در بازه‌های زمانی مشخص و انجام بهینه‌سازی بر اساس نتایج خروجی‌ها
• دوم بهینه‌سازی الگوریتم بر اساس رفتار کنونی بازار

اگر این دو مورد را به صورت مکرر در معاملات الگوریتمی خود در نظر بگیرید، احتمالا این روش برای شما مناسب و سودده خواهد بود.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

این روش هم مانند تمامی روش‌های دیگر مزایا و معایبی دارد. معامله‌گران با آگاهی از آن‌ها و شناختی که نسبت به خود دارند، می‌توانند در مورد استفاده کردن از آن تصمیم بگیرند. در رابطه با مزایای روش معاملات الگوریتمی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• امکان انجام تست پس از پیاده‌سازی استراتژی معاملاتی، بررسی بازخورد و در صورت نیاز اصلاح آن
• مشخص شدن میزان سود و ضرر احتمالی در مراحل پیش‌تست و کاهش میزان ریسک به وسیله اعمال تغییرات و بهینه‌سازی
• سرعت و دقت بالا در انجام معاملات
• دخیل نبودن احساسات انسانی که موجب اخذ تصمیمات هیجانی و بر خلاف استراتژی انتخاب‌شده می‌شود.
• پیدا کردن سهام مد نظر در کسری از ثانیه
• تحلیل مقادیر زیادی از اطلاعات با چندین روش و در زمانی کم
• عدم تاثیرگذاری مواردی مانند خستگی ذهنی و خطای دید

اگرچه روش معاملات الگوریتمی در تمام دنیا و در بازارهای مختلف استفاده می‌شود و یکی از محبوب‌ترین روش‌ها است اما معایبی را نیز می‌توان برای آن در نظر گرفت:

• مهم‌ترین موضوع در استفاده از معاملات الگوریتمی میزان تسلط بر بازار سرمایه و همچنین تسلط نسبی بر کدنویسی یا استفاده از نرم‌افزارهای آماده است. این روش هرگز برای مبتدیان مناسب نیست و تنها زمانی کاربرد دارد که سرمایه‌گذار توانایی پیاده‌سازی استراتژی معاملاتی برای خود داشته باشد.
• حتی اگر شما یک سرمایه‌گذار قدر باشید، اما نتوانید استراتژی خود را به درستی به ربات منتقل کنید، نتیجه متفاوتی از آن چه انتظار دارید دریافت خواهید کرد. بنابراین برای استفاده از معاملات الگوریتمی شما باید در هر دو زمینه دانش کامپیوتر و بازار سرمایه به حد قابل قبولی رسیده باشید.
• دسترسی به سخت‌افزار مناسب این برنامه و البته اینترنت بدون قطعی نیز یکی دیگر از دشواری‌های این گونه معاملات است. وقتی الگوریتمی را برای برنامه تعریف می‌کنید، اطلاعات بازار در برنامه به صورت لحظه‌ای به روزرسانی می‌شود و سپس بر اساس آن الگوریتم، معامله صورت می‌گیرد؛ حال اگر به هر دلیلی مثل قطع شدن اینترنت یا کافی نبودن رم کامپیوتر و… اطلاعات با تاخیر دریافت شوند، قطعا الگوریتم نتیجه متفاوتی را به شما ارائه خواهد داد.
• گاهی افراد تصور می‌کنند که با استفاده از روش معاملات الگوریتمی، دیگر نیازی به رصد بازار و تحلیل آن نخواهند داشت! اما این تصور کاملا اشتباه است و شما باید به صورت مداوم نتایج و بازخورد برنامه را مرور، اصلاح و بهینه‌سازی کنید.

به صورت کلی توجه داشته باشید که اگر الگوریتم شما صحیح باشد و به بهترین شکل عمل کند، سرعت و دقت بالای این روش سود کلانی را نصیب‌تان خواهد کرد اما همین سرعت بالا، در صورت پیاده‌سازی یک الگوریتم نامناسب، می‌تواند ضرر هنگفتی را به بار بیاورد. بنابراین خوب بودن یا نبودن این روش تا حد زیادی وابسته به میزان دانش سرمایه‌گذار خواهد بود.

سخن آخر

معاملات الگوریتمی به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار انجام می‌گیرند. برای استفاده از این شیوه باید به نرم‌افزار و سخت‌افزارهای مناسب دسترسی داشته باشید؛ البته داشتن تخصص و تجربه در بورس نیز برای استفاده از معاملات الگوریتمی یک ضرورت محسوب می‌شود. در حقیقت، این گونه معاملات به هیچ وجه مناسب افراد تازه‌کار نیستند. این شیوه در تمامی بازارهای جهانی استفاده می‌شود و می‌توان ادعا کرد که تمامی معاملات حجم بالا با استفاده از ربات انجام می‌گیرند. در واقع این تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است و برنامه‌نویسان و تحلیل‌گران بسیاری ۱۰۰ درصد تمرکز خود را روی هوشمندسازی برنامه‌های معاملات الگوریتمی گذاشته‌اند. استفاده از این روش در بازار بورس ایران نیز رواج داشت اما در حال حاضر مجاز نیست. احتمالا در آینده و با وضع قوانین جدید، امکان استفاده از معاملات الگوریتمی برای فعالان بورس تهران نیز فراهم خواهد شد.

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

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

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

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

استراتژی های اصلی کدامند؟

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

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

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

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

معاملات تکانه ای چیست؟

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

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

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

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

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

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

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

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

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

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

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

آربیتراژ چیست؟

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

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

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

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

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

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

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

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

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

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

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

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

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

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

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

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

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

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