معاملات الگوريتمي چيست؟

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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

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

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

کسب سود بیشتر با معاملات الگوریتمی

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

مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

معایب معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

بررسی استراتژی معاملات الگوریتمی

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

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

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

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

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

بررسی الزامات فنی معاملات الگوریتمی

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

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

سخن آخر

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

معاملات الگوریتمی چیست؟

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

معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

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

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

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

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

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

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

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

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

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

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

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

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

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

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

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

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

طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

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

الگوریتم‌های اجرای معاملات

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

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

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

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

الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

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

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

الگوریتم‌های تریدینگ

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

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

الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

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

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

الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

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

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

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

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

اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

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

انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

استراتژی‌های Trend Following

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

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

استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

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

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

استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

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

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

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

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

دوحالت وجود دارد:

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

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

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

استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

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

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

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

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

معاملات الگوریتمی (algo trading) در بورس چیست؟

شاید 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 (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.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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

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

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

کسب سود بیشتر با معاملات الگوریتمی

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

مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

معایب معاملات الگوریتمی چیست؟

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

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

بررسی استراتژی معاملات الگوریتمی

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

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

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

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

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

بررسی الزامات فنی معاملات الگوریتمی

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

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

سخن آخر

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

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 معاملات الگوريتمي چيست؟ ؟ 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 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 – 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