الگوریتم‌­های معاملاتی هوشمند

🏷 تا زمانی که الگوریتم در چهارچوب پارامترهای آماری تعیین شده عمل می‌کند، نیازی به بازنگری ندارد. الگوریتم‌ها از مزیت انجام معامله بدون دخالت دادن احساسات، سود می برند، اما معامله‌کننده ای که به صورت مداوم در الگوریتم دست می‌برد، این قابلیت را بی‌اثر می‌کند.

🏷 البته الگوریتم تا حدی به توجه هم نیاز دارد، بدین معنا که عملکرد الگوریتم را هر از گاهی می‌بایست بررسی نمایید و اگر شرایط بازار به حدی تغییر پیدا کرد که الگوریتم دیگر سودآور نبود، باید در آن بازنگری و تغییراتی اعمال شود.

🏷 الگوریتم‌های معاملاتی، برنامه‌هایی نیستند که پس از اجرا تا ابد بدون هیچ نقصی به کار خود ادامه دهند و شما را یک شبه پولدار کنند. در واقع، معاملات الگوریتمی می‌توانند به اندازه معاملات دستی نیازمند تلاش و توجه باشند.

🏷 اگر می‌خواهید یک الگوریتم معاملاتی بسازید، باید به محدودیت‌های زمانی، مالی و بازاری که ممکن است بر آن تاثیر بگذارند نیز توجه کنید و بر این مبنا برنامه‌ریزی کنید.

🔹 برای شروع می‌توانید استراتژی معاملاتی فعلی خود را به یک استراتژی قانونمند تبدیل کنید تا به آسانی قابل کدنویسی شود یا یکی از روش عددی موجود که قبلا آزمایش شده را استفاده کنید.

🔹 سپس مرحله تست را با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی انجام دهید. اگر الگوریتم از این مراحل با موفقیت عبور کرد، می‌توانید از آن برای معاملات واقعی استفاده کنید و در موارد لزوم، تغییرات لازم را روی آن اعمال نمایید.

🔹 اما مراقب باشید وقتی که تصمیم به اجرای الگوریتم گرفتید، به صورت مقطعی و بر اساس احساسات، در عملیات آن دست نبرید.

🔔 استراتژی معاملاتی چیست؟

🏷 ریشه کلمه استراتژی از واژه یونانی استراتگوس گرفته شده است که به معنای فرماندهی و رهبری است. در جنگ های یونان باستان، فرمانده برای سربازان خود برنامه مشخصی را تعریف و تعیین می‌کرد که با جزئیات دقیق تمام اتفاقات ممکن در جنگ را پیش‌بینی کرده بود و در صورت رخ دادن هر اتفاقی، برنامه‌ای از پیش تعیین شده اجرا می‌شد.

🏷 یک سرمایه گذار حرفه ای نیز می بایست همیشه برای هر یک از رفتارهای بازار، برنامه مشخص و از پیش تعیین شده‌ای داشته باشد و از این آمادگی برخوردار باشد تا بازار هر گونه رفتار غیرقابل پیش‌بینی را از خود نشان دهد و این مفهوم چیزی نیست جز برخوردار بودن سرمایه گذار از عامل مهمی به نام استراتژی.

🏷 استراتژی معاملاتی، در واقع، در حوزه های مالی کاربرد داشته و یک برنامه ثابت برای دستیابی به سودآوری در بازار است. این استراتژی ها برای سنجش عینی بودن، سازگاری، اعتبارسنجی و قابلیت اطمینان استفاده می شوند. اصطلاح استراتژی معاملاتی می تواند به طور خلاصه به هر طرح ثابت برای معامله یک ابزار مالی اطلاق شود.

🏷 به طور کلی این اصطلاح در معاملات کامپیوتری استفاده می شود، جایی که این استراتژی ها به عنوان یک برنامه کامپیوتری برای معاملات خودکار اجرا می شوند.

🏷 هر استراتژی معاملاتی باید دارایی های قابل معامله، نقاط ورود و خروج و قوانین مدیریت پول را تعریف کند. مدیریت نامناسب پول می تواند باعث ایجاد یک استراتژی سودآور بالقوه و یا غیر سود آور شود.

🏷 سالانه افراد زیادی وارد بازار سرمایه می‌شوند و طبق آمار حدود ۹۰% افراد با از دست‌دادن بخش قابل توجهی از سرمایه خود، از بازار خارج می‌شوند. اما رمز موفقیت اقلیت بازار چیست؟ پاسخ سوال فوق در یک کلمه خلاصه می‌شود و آن هم استراتژی معاملاتی است

معامله الگوریتمی چیست ؟ ____ مولفه های اصلی و نمونه هایی از معاملات الگوریتمی

معامله الگوریتمی چیست؟ مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی کدامند؟ آیا با نمونه معاملات الگوریتمی آشنا هستید ؟ مزایا و معایب و محدودیت‌های این معامله چیست؟ در این مقاله از مجله هم‌رویش، پاسخ این پرسش‌ها را خواهید یافت.

معامله الگوریتمی چیست ؟ ​

معامله الگوریتمی (Algorithmic trading) که به آن معامله الگو یا (Algo-trading) نیز گفته می‌شود، نوعی از معامله خودکار است. این نوع معامله با اتکا به پلتفرم‌های خودکار انجام می‌شود. با استفاده از ابزارهای پیشرفته ریاضی و برنامه‌نویسی کامپیوتری استراتژی معامله به صورت یک الگوریتم طراحی و کدنویسی می‌شود. سپس این برنامه توسط یک ربات در پلتفرمی (یک نرم افزار) که واسط شما و بازارهای مالی (توسط کارگزار) است اجرا می‌شود.

پس یک ربات معامله‌گر (که به آن اکسپرت به انگلیسی Expert هم می‌گویند) از یک مدل ریاضی یا الگوریتم یا مجموعه دستورالعمل‌های استاندارد تشکیل می‌شود که به صورت کد در قلب آن نوشته شده‌اند. این ربات به جای شما شبانه روز بیدار است و خرید یا فروش در بازارهای مالی را تسهیل می‌کند. به کمک این ربات‌ها تجارت بدون دخالت انسان میسر می‌شود و انسان می‌تواند زمان بیشتری را به تحلیل استراتژی خود و رفع نواقص آن بپردازد.

هم رویش منتشر کرده است:

مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی

1- الگوریتم

یک الگوریتم را می‌توان به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها تعریف کرد که برای انجام وظایف، از توابع خاصی استفاده می‌کنند. همچنین می‌توان الگوریتم را برای مقابله با موقعیت‌های خاص حل مساله توسعه داد. این امر به سهولت پردازش داده و شناسایی روندها کمک می‌کند. ​

2- برنامه کامپیوتری و پلت‌فرم‌های معامله‌ای خودکار

پلت­فرم‌های معامله‌ای خودکار زمینه‌ای را برای اجرای الگوریتم توسعه‌یافته توسط برنامه نویسان فراهم می‌کنند. دراین یک پلت‌فرم‌ها، برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شوند، در نتیجه‌ی آن سفارشات خرید و فروش دربازارهای مالی تسهیل می‌شود. همچنین این پلت‌فرم‌ها قبل از استقرا الگوریتم‌ها، در تست بازگشتی آنها کمک کننده هستند.​ ​

3- تحلیل تكنیكال (Technical Analysis)

تحلیل تكنیكال شامل مطالعه و تجزیه و تحلیل روندحرکت قیمت اوراق بهادار در بازارهای مالی است. برای این کار چندین روش وجود دارد، مانند میانگین متحرک ۱۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه، میانگین متحرک نمایی دوگانه، نوسانگرهای تصادفی، که به پیش بینی روند قیمت‌ها، برای یک اوراق بهادار خاص کمک می‌کند.

روش‌های تحلیل تكنیكال را می‌توان به عنوان یک الگوریتم توسعه داد. آن‌ها می‌توانند، به نوبه خود، به یک برنامه کامپیوتری تبدیل شوند که سپس می‌توانند در بازارهای مالی مستقر شوند تا عملکرد تجاری را خودکار کنند. ​

4- تست بازگشتی (Back Testing)

​​​​​​​​ تست بازگشتی، فرایند آزمایش الگوریتم و بررسی اینکه آیا استراتژی مورد نظر، نتایج مورد انتظار معامله‌گر را ارائه می‌دهد یا خیر، که شامل آزمایش استراتژی توسعه یافته توسط برنامه نویس بر روی داده‌های تاریخی بازار است.

تست بازشگتی به معامله‌گر اجازه می‌دهد تا مشکلاتی را که ممکن بود در صورت استفاده از این استراتژی در معاملات بازار زنده ایجاد شود، را شناسایی کند.

نمونه معاملات الگوریتمی

​​​​​​​​فرض کنید یک صندوق سرمایه‌گذاری یک مدل کمّی را توسعه داده‌است. آن‌ها یک برنامه کامپیوتری توسعه داده‌اند که این مدل را در بازار مالی بکار می‌گیرد. برنامه کامپیوتری وضعیت بازار را به صورت پویا ارزیابی می‌کند و در نتیجه، استراتژی مصون‌سازی (ریسک پذیری) را در راستای احساسات بازار اجرا می‌کند. ​

• فرض کنید یک معامله گر از معیار معاملاتی پیروی می‌کند که هر زمان قیمت سهام بیشتر از میانگین متحرک نمایی دو گانه است و روند صعودی دارد، 100 سهم خریداری می‌کند. ​
• به طور همزمان، زمانی که قیمت سهام کم‌تر از میانگین متحرک نمایی دو‌گانه است، سفارش فروش می‌دهد. ​
• معامله‌گر می‌تواند یک برنامه‌نویس کامپیوتر‌ی را استخدام کند که بتواند مفهوم میانگین متحرک نمایی دوگانه را درک کند. ​

هم رویش منتشر کرده است:

• برنامه‌نویس می‌تواند یک کد کامپیوتری ایجاد کند که دو دستورالعمل بالا را انجام می‌دهد. ​
• برنامه کامپیوتری می‌تواند آنقدر پویا باشد که بتواند قیمت‌های زنده بازارهای مالی را کنترل کند و به نوبه خود، دستورالعمل‌های بالا را راه‌اندازی (اعمال-فعال) کند. ​
• برنامه کامپیوتری یا الگوریتم باعث صرفه‌جویی در زمان معامله‌گر برای ورود به پلت فرم‌های تجاری، نظارت بر قیمت‌ها، و سپس قرار دادن سفارشات تجاری می‌شود. ​

کاربرد عملی

• سقوط ناگهانی سال 2010 را می‌توان به عنوان نمونه‌ای از معامله الگوریتمی در نظر گرفت. در این بحران، سفارشات فروش اوراق بهادار سریع بود. همچنین الگوریتم‌­های معاملاتی هوشمند خروج سریع از سفارشات تجاری برای اوراق بهادار وجود داشت و معاملات پرنوسان بودند. ​
• مقامات نظارتی بعداً قطع کننده‌هایی (محدودیت‌هایی) را قرار دادند تا از وقوع مجدد چنین خراب‌کاری در بازارهای مالی جلوگیری شود. آن‌ها همچنین مانع از دسترسی مستقیم معامله الگوریتمی به صرافی‌ها شدند. ​

مزایا:

• ​​​​​​​​معامله الگوریتمی به کاهش هزینه‌های معامله کمک می‌کند.
• معامله بدون نیاز به دخالت انسان در سیستم قرار می‌گیرند.
• آنها معاملات خود را بدون هیچ گونه حب و بغض و جانبداری انجام می‌دهند.
• انجام سفارشات در معامله الگوریتمی سریع و با بهترین قیمت ممکن اتفاق می‌افتد.
• همچنین به زمان‌بندی کامل بازار کمک می‌کند.
• به پردازش سفارشات بزرگ به شیوه‌ای موثر و سریع‌تر کمک می‌کند. ​

معایب:

• ​​​​​​​​مقامات نظارتی همیشه قطع کننده‌هایی را نصب می‌کنند، که عملکرد معامله الگوریتمی را محدود می‌کند.
• نقدینگی فراهم‌شده توسط معامله‌گران الگوریتمی می‌تواند تقریبا در یک لحظه یا چند ثانیه از دست برود.
• سرعت اجرای معامله الگوریتمی می‌تواند بر معاملات و تسویه حساب‌های زنده تأثیر منفی بگذارد، که این امر عملکرد سکوها و بازارهای مالی را بیشتر محدود می‌کند.
• برای مقامات نظارتی دشوار است که بین معاملات انجام شده توسط انسان و معاملاتی که توسط یک الگوریتم انجام می‌شود تمایز قائل شوند. از این رو، وقتی مشکوک می‌شوند که معاملات از طریق معامله الگوریتمی انجام می‌شوند، تعداد شرکت کنندگان در بازار را افزایش می‌دهند.
• اگر معامله الگوریتمی، تحت نظارت نباشند، می‌توانند نوسانات غیر ضروری در بازارهای مالی را آغاز کند. ​

محدودیت‌ها:

• ​​​​​​​​طراحی این الگوریتم‌ها می‌تواند بسیار پیچیده و چالش برانگیز باشد.
• از آنجا که رویكرد طراحی این الگوریتم‌ها علمی است، برای معامله‌گران سنتی یادگیری چنین روشی و اعمال چنین الگوریتمی در معاملات روزانه دشوار است.
• توسعه الگوریتم‌ها عموما شامل توسعه مدل‌های پیش‌بینی و کمّی است. اگر چنین مدل‌هایی تست بازگشتی نشوند، می‌توانند خسارات زیادی را برای معامله‌گران سنتی که ممکن است آن‌ها را بدون تست مجدد به کار گیرند، ایجاد کنند. ​
• یک الگوریتم نمی تواند قضاوت ذهنی را که در بازارهای مالی وجود دارد، نادیده بگیرد و بر آن تأثیر بگذارد.

نکات مهم معامله الگوریتمی

از برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کند. ​
• قبل از انجام معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی، همیشه توصیه می‌شود که استراتژی خود را تست مجدد کنید.
• این الگوریتم‌ها به وسیله شبکه‌ای از سرمایه داران و سرمایه گذاران نهادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• بسیاری از سرمایه گذاران سازمانی برای ایجاد یک کد کوچک (برنامه کامپیوتری-اسکریپت) که باعث افزایش سود‌ دهی سرمایه‌های آنها می‌شود، به برنامه نویسان پاداش می‌دهند.

سخن پایانی

معامله الگوریتمی مکانیزمی است که خرید و فروش سهام را در بازارهای مالی با استفاده از الگوریتمی که بوسیله‌ی برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شود، تسهیل می‌کند. کد یک معیار معاملاتی توسعه داده می‌شود و در پلتفرم‌های خودکار برای انجام معاملات در بازارهای مالی قرار می‌گیرد. اجرای معامله الگوریتمی بسیار سریع است و می‌تواند موجب سقوط بالقوه در بازارهای مالی شود. ​

برای نظارت بر چنین معاملاتی، مقامات نظارتی محدودیت‌هایی را در بخش‌های بحرانی ایجاد می‌كنند. صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سرمایه گذاران نهادی، کاربران اصلی معاملات الگوریتمی هستند زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا در یک مکان، سفارشات بزرگ تجاری را به آسانی انجام دهند. الگوریتم‌ها در ابداع راهبردهای تجاری مانند اتخاذ مواضع بلند مدت و کوتاه مدت برای رسیدگی سیستماتیک به مبالغ انبوه با یك روش دقیق، كمك كننده هستند.

کلیدواژگان

معامله الگوریتمی چیست – معامله الگوریتمی – معامله الگوریتمی یعنی چه – الگوریتم معاملاتی – معاملات الگوریتمی چیست الگوریتم‌­های معاملاتی هوشمند – معاملات الگوریتمی در بورس چیست – نرم افزار معاملات الگوریتمی – ربات معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی یعنی چه – معاملات الگوریتم – معاملات الگوریتمی بورس چیست – نمونه معاملات الگوریتمی – نمونه معامله الگوریتمی – نمونه هایی از معاملات الگوریتمی – نمونه هایی از معامله الگوریتمی – مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی – مولفه معامله الگوریتمی – مولفه معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی – معامله الگوریتمی – معاملات الگوریتمی بورس – معاملات الگوریتمی بورس ایران – معاملات الگوریتمی در بورس ایران

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

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

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

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

استراتژی های اصلی کدامند؟

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

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

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

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

معاملات تکانه ای چیست؟

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

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

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

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

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

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

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

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

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

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

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

آربیتراژ چیست؟

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

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

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

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

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

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

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

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

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

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

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

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

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

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

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

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

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

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

تاثیر معاملات الگوریتمی روی بورس

به گزارش منیبان، چند وقتی می‌شود که معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه اجرایی شده است. اکنون بسیاری از فعالان بازار سرمایه نسبت به معاملات اعتراض دارند و می‌گویند عامل نزول بازار همین معاملات هستند.

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.

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.

در اصل معاملات الگوریتمی ارایه راهکارهایی هوشمند و بهینه برای بهتر معامله کردن هستند. این معاملات کاهش استرس و هیجان سرمایه‌گذار، افزایش دقت و سرعت معاملاتش، سود بیشتر و ضرر کمتر، امنیت بیشتر اطلاعات معاملات، کاهش هزینه‌های معاملاتی را در پی دارد.

یکی از مهم‌ترین مزایای معاملات الگوریتمی افزایش عمیق بازار است. الگوریتم ابزاری است که بازار را بزرگ و فعالان آن را بیشتر می‌کند و هر ابزاری که بتواند افراد درگیر در بازار را بیشتر کند به نفع بازار است و نوعی بازار سرمایه را توسعه می‌دهد.

مزیت دوم اینکه نقدشوندگی ایجاد می‌کند، یکی از مهمترین کاربردهای الگوریتم این است که بتواند معامله بیشتری از طرف بازارگردان‌ها انجام دهد و معامله بیشتر یعنی عمق بیشتر بازار، جلوگیری از ایجاد هیجانی صف خرید و فروش، نوسانات کمتر و امثال این موادر است.

این مزیت باعث می‌شود که سهامداران به جای استفاده از هیجانات با ماشین معامله کنند و سود بیشتری کسب کنند. طبیعتا در بازار منفی الگوریتم نمی‌تواند سود کند. اما اینکه در بازار منفی کمتر از بازار ضرر و در بازار مثبت بیشتر از بازار سود کند به این معنا است که موفق عمل کرده است.

مهمترین عیب الگوریتم هزینه سرمایه‌گذاری بالای آن است. یعنی اگر شخصی قصد راه‌اندازی الگوریتم را داشته باشد باید حدود ۲ تا ۵ میلیارد تومان برای راه‌اندازی سیستمی عادی هزینه الگوریتم‌­های معاملاتی هوشمند کند و برای سیستم حرفه‌ای باید بیش از ۲۰ میلیارد تومان هزینه کند.

از سوی دیگر بازار شناخت خوبی نسبت به معاملات الگوریتمی ندارد و این باعث شده است که برداشت‌ها از این نوع معاملات متفاوت باشد. یعنی فرهنگ‌سازی نشده است که الگوریتم چه کاری انجام خواهد داد، چه مزایایی دارد و … که لازم به ذکر است الگوریتم با همان قوانین و مقررات سامانه آنلاین کار می‌کند یعنی بیشتر از سه سفارش در ثانیه نمی‌تواند داشته باشد و کلیه قوانین بر آن حاکم است و نمی‌تواند تخلفی انجام دهد.

الگوریتم به بازار زیان می‌زند؟

برخی از کارشناسان عقیده دارند که از الگوریتم‌ها به درستی استفاده نمی‌شود و عامل ریزش بازار نیز همین معاملات الگوریتمی هستند. این کارشناسان عقیده دارند که الگوریتم‌ها در حالت طبیعی به نفع بازار سرمایه هستند اما با استفاده نادرست در این روزها به بازار زیان می‌زند.

از سوی دیگر برخی از کارشناسان می‌گویند معاملات الگوریتمی تتها برای سود عده‌ای طراحی شده و زیان سهامداران معمول بازار است. اما نکته مهم اینجاست که مشکل بازار نبود نقدینگی است و در این شرایط استفاده نابه‌جا از هر ابزاری به بازار ضربه می‌زند.