آموزش مقدماتی فارکس

معاملات الگوریتمی در بورس چیست

معاملات الگوریتمی چیست؟ / چرا معاملات الگوریتمی ممنوع شد؟

در معاملات الگوریتمی در بورس، کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده می شود، جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند. به این الگوریتم ها بلک باکس نیز گفته می شود.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا به عبارت دیگر معاملات خودکار که الگوتریدینگ نیز نامیده می شود، یعنی استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان است. با پیشرفته شدن بازار های مالی و زیاد شدن تعداد معاملات نیاز جدیدی مثل نیاز به ابزارهای معاملاتی هوشمند و خودکار بیشتر احساس شد. از این رو ابزاری که به کمک سرمایه گذارن آمد ابزاز معاملاتی الگوریتمی بود.
در معاملات الگوریتمی در بورس، کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده می شود، جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند. به این الگوریتم ها بلک باکس نیز گفته می شود.

معاملات الگوریتمی چرا متوقف شد؟

در پی نوسانات پی در پی و روند کاهشی بازار سهام ، برخی از کارشناسان معاملات الگوریتمی را هدف قرار دادند و معتقد بودند با توجه به شرایط فعلی این دسته از خرید وفروش ها باید متوقف شود که سرانجام خبر توقف آن توسط مدیر نظارت بر بورس‌ها اعلام شد.

آشنایی با استراتژی معاملاتی و کاربردهای آن

سوالات گوناگونی که میتوان در مورد این موضوع مطرح کرد و ذهن را درگیر خواهد نمود از این قبیل سوالات می باشد.
-زمانی که معامله ای صورت می پذیرد، این معاملات چه هدفی داشته و با چه ساختاری شکل گرفته است؟
-روش معامله چگونه بوده است؟
-چرا این نوع معامله انتخاب شده است.
تمام این سوالات، در استراتژی معاملاتی پاسخ داده می شوند.
استراتژی معاملاتی به این معنی است که از الگوها و روشهایی استفاده شود که بتوان جهت پیش بینی آینده معامله تصمیم گرفت. از جمله این استراتژی ها می توان به استراتژی بهره مندی از روند یا الگوی کانال اشاره نمود. اما در حال حاضر بهترین استراتژی معاملاتی بر پایه معاملات الگوریتمی طراحی و اجرا می شود زیرا پردازش کامپیوتری در کنار پردازش مغز انسان به تصمیم دقیق منتهی خواهد شد.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می تواند در نقطه ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکرد های آن طبقه بندی کنیم، می توانیم دسته بندی زیر را معرفی کنیم:

– الگوریتم های اجرای معاملات:

الگوریتم های معاملاتی صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده اند. یعنی معامله گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را انتخاب می کند.
فرض کنید یک معامله گر می خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. به طور واضح نمی توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار می شود که معمولا برای معامله گر زیانبار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت های بالاتر اقدام به خرید می کنند و قیمت قبل از اینکه معامله گر سهام را خریداری کند، رشد می کند؛به همین دلیل یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش های کوچک در حجم های متفاوت و اجرای آن ها در بازه های زمانی متفاوت دارد.

– الگوریتم های سیگنال دهی:

این الگوریتم ها معمولا به معامله گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه ارائه می کنند و باعث می شوند فرآیند تصمیم گیری تحلیلگر یا معامله گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود.
این دسته از الگوریتم های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه ای از آن ها به طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل های دیگر، نقش افزایش بهره وری را بازی کرد.
به عنوان مثال فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نماد های هم گروه این سهم را بفروشید یا خریداری کنید یا مثلا می خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت های مالی تعدادی از نماد های خاص از آن مطلع شوید.
یا در موارد حرفه ای تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم های پایش بازار می توانید با
جست وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات پایش بازار را انجام دهید.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این دسته از الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آنها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند. مثلا فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نمادهای همگروه این سهم را بفروشید / خریداری کنید.
یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا دائما پیغام‌های ناظر بازار مربوط به نمادهای پورتفوی معاملات الگوریتمی در بورس چیست خود را دنبال کنید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط
مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار عملیات مانیتورینگ بهینه داشته باشید.

الگوریتم های کم بسامد یا position trading

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند. لازم به ذکر است در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود
مثلا فرض کنید استراتژی شما قصد فروش سهام در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی کم بسامد می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید یا فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید یا فروش نماد را انجام دهد

الگوریتم های پر بسامد یا HFT (high frequency trading)

این دسته از الگوریتم‌هاباید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آنها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند.
در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند که برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود

مزایای معاملات الگوریتمی در بورس

یکی از مزایای معاملات الگوریتمی در معاملات بورسی این است که کار را ساده تر کرده و میزان خطا را کاهش می دهد

شما می توانید با استفاده از معاملات الگوریتمی از استراتژی معاملاتی خود تست بگیرید

سرعت بالا در سفارش گذاری دارند و قادرند معاملات شما را در قیمت مورد نظر انجام دهند

دقت انجام معاملات افزایش می یابد

معاملات الگوریتمی در بورس قادر به پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده و استفاده از چند استراتژی به صورت همزمان هستند

همچنین می تواند زمان یافتن سهم مورد نظر برای معامله گر را کاهش دهد

معاملات الگوریتمی در بورس کمک می‌کند تا بازار از احساسات انسانی دور شود و نقدینگی در بازار افزایش یابد

معاملات الگوریتمی به ما در انتخاب بازار، انتخاب محصول، مدیریت ریسک و سرمایه، ورود به موقعیت معاملاتی معاملات الگوریتمی در بورس چیست و مدیریت معاملات باز کمک می کند

در معاملات الگوریتمی امکان پیش تست وجود دارد و می توان مواردی مانند میزان سود و میزان ضرر را با توجه به شرایط مشابه بازار سنجید وریسک سرمایه گذاری را کاهش داد

امکان تحلیل مقدار زیادی اطلاعات و انتخاب بهترین نتیجه از بین میلیون‌ها راه ممکن را فراهم می کند

عدم خستگی و توانایی انجام کارهای تکراری

معایب معاملات الگوریتمی در بورس

سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است. به نظر میرسد یکی از معایب استفاده از معاملات الگوریتمی بورس برهم زدن تعادل بین عرضه و تقاضا می باشد. در ادامه به برخی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی در بورس اشاره می کنیم

1- چنانچه فردی که اقدام به الگوریتم نویسی می کند آشنایی کافی به آن نداشته باشد و یا شرایط بازار را به خوبی نشناسد می تواند باعث متحمل شدن ضررهای بسیاری در بورس شود. بنابراین داشتن تجربه و تبحر در کدنویسی بسیار مهم است.

2- مکانیزم عمل معاملات الگوریتمی بر اساس اطلاعات بازار است این الگوریتم ها اطلاعات را به صورت لحظه ای از بازار دریافت می کنند و در صورت مطابقت اطلاعات دریافتی با دستورالعمل های الگوریتم ان ها را اجرا می کنند. حال فرض کنید در حین اجرای الگوریتم اینترنت قطع شود.

3- در صورتی که اطلاعات به درستی آپدیت نشود و بهینه سازی بر اساس خطاهای بک تست و شرایط روز بازار انجام نگیرد معادلات بر هم خورده و پیش بینی ها درست از آب درنمی آید.

آشنایی با معاملات الگوریتمی

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.

نحوه معاملات نیز در گذر زمان تغییرات زیادی کرده‌اند. به‌عنوان مثال این که حجم سرمایه شما چقدر باشد، در نحوه معاملات شما تاثیر مستقیم دارد. از طرفی با بزرگ‌تر شدن بازار و افزایش تعداد سهم‌ها، ذهن انسان به‌دلیل محدودیت‌هایی که دارد نمی‌تواند همه بازار را همزمان زیر نظر بگیرد. از این رو تکنولوژی هوش مصنوعی و الگو تریدینگ نیز وارد معاملات در بازارهای مالی شد. آیا شما هم دوست داشتید که یک ربات جای شما می‌نشست و بازار را زیر نظر می‌گرفت و جای شما تصمیم می‌گرفت و معامله می‌کرد؟ امروز می‌خواهیم کمی راجع به همین موضوع صحبت کنیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتوتریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب استفاده از این نوع معاملات چیست؟ انواع الگوریتم‌ها کدامند؟ اگر می‌خواهید به جواب سوالات فوق برسید، تا آخر این مقاله را با دقت مطالعه کنید.

تعریف معاملات الگوریتمی

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 معاملات الگوریتمی در بورس چیست 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 ۳۰ است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

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

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

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

    • رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
    • 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

    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 ۱۰۰ میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر ۱۰۰ 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 معاملات الگوریتمی در بورس چیست به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.

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

    الگوریتم‌های تریدینگ

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

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

    الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

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

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

    الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

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

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

    نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این 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.

    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 ۹۰% 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 ۱۰۰۰ تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت ۸۰۰ تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت ۸۰۰ تومان خریده و تمام آن را به قیمت ۱۰۰۰ 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 ۱ 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 ۲ دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، ۴ دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها ۳ دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره معاملات الگوریتمی در بورس چیست همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (۴دلار). این‌بار اگر برنده باشید، ۸ دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها ۷ دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + ۱ دلار برنده می‌شوید.

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

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

    استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

    ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس 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.

    معاملات الگوریتمی چیست

    روال معاملات بورس به این صورت است که معامله‌گران در بازارهای مالی به شکل فردی و بر پایه فرآیند ساخت و مدیریت راهبردهای مالی اقدام به معامله می‌کنند اما این مدل با الگوریتم‌های معاملاتی تغییر کرد. معامله‌گران در بازارهای مالی در گذشته به فرآیند ساخت و مدیریت راهبردهای مالی می‌پرداختند. در واقع در جایگاه‌های مشخصی با تعدادی صفحه نمایش باز می‌نشستند و به اطلاعات بی‌درنگی که مرتبا نیز در حال تغییر بود خیره می‌شدند و تصمیم به معامله می‌گرفتند.
    معامله‌گران در این روش با پیگیری دستی تحلیل‌ها و الگوها به این نتیجه می‌رسیدند که چه وقت و کجا سفارش خرید و فروش را در سامانه‌های معاملاتی وارد کنند. سپس با مدیریت این سفارش‌ها بررسی می‌کردند که آیا اهداف اولیه از آن معامله به دست آمده است یا خیر؟در حالی که همچنان این شیوه مرسوم است و کاربرد دارد اما امکان خطا در تحلیل و تصمیم‌گیری در این روش به دلایلی چون تغییرات بی‌درنگ اطلاعات بازار، سرعت پایین پردازش اطلاعات، تکیه بر دانش فردی معامله‌گر و مواردی از این دست بالاست.اما در حوزه معاملات الگوریتمی، انجام معاملات به کامپیوترها، نرم‌افزارها و به طور مشخص به الگورتیم‌ها محول می‌شود. «الگوریتم» توصیف‌کننده دنباله‌ای از گام‌ها برای انجام معاملات توسط کامپیوتر است.بر همین اساس معاملات الگوریتمی، به «algo trading» و «معاملات جعبه سیاه» نیز مشهور است. سیستم معاملاتی است که از مدل‌ها و فرمول‌های پیچیده و پیشرفته ریاضیات، به منظور تصمیم‌گیری سریع و انجام سریع معامله در بازارهای مالی استفاده می‌کند. معاملات الگوریتمی شامل به کارگیری برنامه‌های کامپیوتری سریع و الگوریتم‌های پیچیده با هدف ساخت و شناسایی استراتژی‌های معاملاتی و کسب بازده حداکثری است. بعضی از استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و معاملاتی مانند معاملات الگوریتمی در بورس چیست آربیتراژ، اسپردینگ بین بازاری، بازارگردانی و نوسان‌گیری، می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی بهبود یابند.پلتفرم‌های الکترونیکی می‌توانند به طور کامل، استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و معاملاتی را اجرا کنند. به همین ترتیب، الگوریتم‌ها قادرند دستورات معاملاتی را تحت شرایط خاص قیمت، حجم معاملات و زمان اجرا کنند.به دلیل اینکه مقدار سهام زیادی، روزانه توسط سرمایه‌گذاران حقوقی خریداری می‌شود، آنها بیشترین استفاده را از معاملات الگوریتمی دارند. الگوریتم‌های پیچیده، به این سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهند که بدون اینکه تغییر چشمگیری در قیمت سهم و به تبع آن افزایش هزینه‌های خرید ایجاد شود، سهام‌شان را با بهترین قیمت ممکن خریداری کنند. از استراتژی‌های محبوب می‌توان به آربیتراژ، معامله قبل از توازن مجدد صندوق شاخصی، بازگشت به میانگین و نوسان‌گیری اشاره کرد که در ادامه، نحوه بهینه‌سازی این استراتژی‌ها توسط الگوریتم‌ها، توضیح داده خواهد شد.به کسب سود به دلیل اختلاف قیمت یک سهم در دو بازار مختلف، آربیتراژ می‌گویند. آربیتراژ، بیشتر در بازارهای بین‌المللی انجام می‌شود. برای مثال، شرکت‌هایی هستند که می‌توانند از مواد اولیه یا نیروی کار ارزان‌تر دیگر کشورها سود کسب کنند. این شرکت‌ها قادرند هزینه‌ها را کاهش و به تبع آن، سود را افزایش دهند. مثالی دیگر اینکه فرض کنید قیمت خودرو در کارخانه ۲۰ میلیون تومان و در نمایندگی ۲۱ میلیون تومان است. فردی که توانایی این را دارد که خودرو را از کارخانه بخرد و با قیمت نمایندگی بفروشد، در واقع به اندازه یک میلیون تومان از آربیتراژ معامله سود برده است.آربیتراژ همچنین می‌تواند در معامله قراردادهای آتی S&P و سهام S&P500 به کار گرفته شود. وجود اختلاف قیمت در قراردادهای آتی S&P و سهام S&P500 امری شایع است و زمانی این اتفاق می‌افتد که سهامی در بازارهای NASDAQ و NYSE معامله شود و قیمت آن نسبت به قراردادهای آتی S&P یا بیشتر باشد یا کمتر. اینجاست که فرصتی برای آربیتراژ فراهم شده است.معاملات الگوریتمی پرتواتر، می‌توانند این حرکت قیمت‌ها را ردیابی کنند و به محض یافتن اختلاف قیمت، نهایت استفاده را از این فرصت ببرند. پس‌اندازهای بازنشستگی اکثرا در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک، سرمایه‌گذاری می‌شوند. صندوق‌های شاخصی شرکت‌های سرمایه‌گذاری مشترک، دائما طوری تنظیم می‌شوند که دارایی‌های پایه صندوق را براساس قیمت‌های جدید بازار به‌روزرسانی کنند. قبل از اینکه چنین توازن مجددی رخ دهد، دستورات معاملاتی از پیش برنامه‌نویسی شده، توسط استراتژی‌های معاملات الگوریتمی اعمال می‌شوند که می‌توانند سود را از سرمایه‌گذاران به معامله‌گران الگوریتمی انتقال دهند. بازگشت به میانگین، یک روش ریاضی است که میانگین متحرک بیشترین و کمترین قیمت سهام را در یک دوره محاسبه می‌کند. این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی، فرض می‌کنند که همواره قیمت‌ها به میانگین بازمی‌گردند. معاملات الگوریتمی، این میانگین را محاسبه کرده و از سود بالقوه نهفته در این جابه‌جایی قیمت سهام، بهره می‌برند، چه اینکه قیمت در حال دور شدن از قیمت میانگین باشد و یا اینکه به سمت آن حرکت کند. به عنوان مثال، اگر سهمی از میانگین ۲۰۰روزه خود بسیار پایین‌تر باشد، این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی این سهم را خریداری می‌کنند، با این امید که قیمت به میانگین بازگردد. نوسان‌گیرها از معاملات سریع و متناوب در یک روز روی تفاوت مظنه خرید و فروش، سود کسب می‌کنند. در این استراتژی، حرکات قیمت باید کمتر از اسپرد ورقه بهادار باشد. این حرکات، در یک دقیقه یا کمتر رخ می‌دهند، بنابراین به دلیل نیاز به تصمیم‌گیری سریع، می‌توانند به وسیله فرمول‌های معاملات الگوریتمی بهینه شوند. دیگر استراتژی‌ها مانند کاهش هزینه‌های معاملاتی و دیگر استراتژی‌های مرتبط با بازار غیرشفاف نیز به وسیله معاملات الگوریتمی قابل بهینه‌سازی هستند. یادآور می‌شود همزمان با برگزاری نمایشگاه بین‌المللی بورس، بانک و فرصت‌های سرمایه‌گذاری کیش کارگاه آموزشی معرفی معاملات الگوریتمی و الزامات آن برگزار می‌شود. آموزش این کارگاه را مطهره مروج مدیر فناوری اطلاعات سازمان بورس و اوراق بهادار و امید موسوی مدیرعامل شرکت الگوریتم تحلیلگر امید به عهده خواهند داشت.

    معاملات الگوریتمی چیست؟ آموزش کامل تصویری

    معاملات الگوریتمی چیست؟ آموزش کامل تصویری

    معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملاتی خودکار، تجارت به شیوه جعبه سیاه یا معاملات الگویی خم نامیده میگردد. در این شکل از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای بهره گرفته میشود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های ذکر شده (الگوریتم) را جهت انجام معاملات به کار می‌گیرد.

    در تعریف‌های مخصوص به تجارت و علوم اقتصادی اینگونه تعریف شده که این شکل از معامله قادر است با سرعت و فرکانس سود بدست بیاورد که برای انسان صورت دادن آن کاملاً غیرممکن خواهد بود.

    از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

    معاملات الگوریتمی علاوه بر موقعیت پرسودی که جهت فرد تجارت‌کننده به ارمغان میاورد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به شیوه سیستماتیک‌ تری صورت خواهد داد. به نظر میاید تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف خواهد کرد و در عوض از استراتژی‌های بر پایه آمار از قبل تعیین شده پیروی خواهد کرد که قادر هستند هفت روز هفته ساعت و بوسیله کامپیوترها با کمترنی نظارت اجرا گردند.

    معاملات الگوریتمی چیست؟

    رایانه‌ها قادر هستند مزایای فراوانی نسبت به معامله‌گران انسانی بوجود بیاورند. برای نخستین بار، آنها قادر هستند تمام روز، بدون خواب، فعالیت داشته باشند.

    آن‌ها علاوه بر این قادر هستند اطلاعات را به صورت دقیق تجزیه و تحلیل نمایند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هیچوقت احساسات را در موقعیت های حساسا خود فاکتور نمی‌گیرند.

    به همین سبب ، مدت‌هاست که خیلی از سرمایه‌گذاران به این باور رسیده اند که ماشین‌آلات قادر هستند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های درست و بجا استفاده خواهند کرد.

    چرا معاملات الگوریتمی؟

    اغلب استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی موقعیت ها در بازار مطابق با آمار میباشد. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از فرایند های کنونی میباشد و استراتژی‌های یادگیری ماشینی در تلاش هستند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به شکل خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به شکل همزمان پیاده کنند.

    هیچ کدام از این موارد تضمین حقیقی جهت سودآوری نخواهد بود و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا استفاده نمایند. زمینه تجارت الگوریتمی نیز به همین صورت تکامل پیدا کرده است. در حالی که این فعالیت با تجارت رایانه در بازارهای سنتی شروع گردید، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این روند را به سطح تازه ای رسانده است.

    تا حدودی به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه جهت یکدیگر بوجود آمده باشند. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های مخصوص خود را صورت بدهند، ولی اگر به درستی اعمال گردد، این تکنیک‌ها قادر هستند به بازرگانان کمک داشه باشند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را جلو ببرد.

    بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

    تصور کنید که یک شخص جهت انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی داشته باشد:

    1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته میباشد که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر خواهد کرد و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص میگردند.)
    2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر برود.

    با بهره از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به شکل خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل خواهد کرد و در شکل تناسب شرایط تعریف گردیده، سفارشات خرید و فروش را به انجام میرساند.

    شخص معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به شکل دستی نخواهد داشت. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی موقعیت های مناسب معامله به شکل خودکار این فعالیت را صورت می‌دهد.

    مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

    مزایا معاملات الگوریتمی:

    1. معاملات با مناسب ترین قیمت ممکن صورت میگیرد.
    2. ثبت سفارش در این شکل معاملات دقیق و سریع خواهد بود. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه خیلی محتمل میباشد.)
    3. خیلی اهمیت دارد که معاملات پیش از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر صورت بگیرند که به شیوه الگوریتمی امری امکان پذیر میباشد.
    4. کم شدن هزینه‌های معامله
    5. بررسی خودکار همزمان در موقعیت های مختلف بازار
    6. کم شدن انواع خطاهای دستی در زمان انجام معاملات.
    7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با بهره از اطلاعات موجود در زمان حقیقی و درست مورد آزمایش دوباره قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این گونه از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری محسوب کرد و یا خیر.
    8. از احتمال وقوع خطاهای فراوان بوسیله معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی کمتر میکند.

    اغلب معاملات الگوریتمی که اکنون انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) میباشند که سعی می‌کند تعداد فراوانی سفارش را با سرعت بیشتر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه مطابق با دستورالعمل‌های از قبل برنامه‌ریزی شده، ثبت نماید.

    معاملات الگوریتمی در صورت های گوناگون معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد بهره قرار می‌گیرد از قبیل:

    • سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی جهت خرید سهام در مقادیر بالا استفاده می‌کنند، هنگامی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر گذار باشند.
    • سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار استفاده میکنند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ساخت نقدینگی کافی جهت فروشندگان در بازار کمک خواهد کرد.

    معاملات الگوریتمی نسبت به شیوه های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم خواهد کرد.

    استراتژی های معاملات الگوریتمی

    هر استراتژی جهت معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به موقعیتی مشخص خواهد داشت که از لحاظ بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی مشهور را بررسی خواهیم کرد:

    استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

    مشهور ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در خصوص میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و سایر شاخص‌های فنی مرتبط مورد بهره قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ ترین و آسان‌ ترین استراتژی‌هایی میباشند که قادر هستند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا گردند ، چراکه این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

    معاملات مطابق با وقوع روندهای منسب شروع می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها فاقد وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده خواهد بود. اشخاصی که دنباله‌ روی ترندها میباشند بهره از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی مشهور در دستور کار خود قرار خواهند داد.

    فرصت‌ های آربیتراژ

    آربیتراژ (Arbitrage) به معنی دریافت سودی فاقد ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف میباشد ، یعنی شما سهامی را از یک فهرست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بیشتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود بدست میاورید؛ ما این سود فاقد ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان جهت سهام در برابر ابزارهای آتی داشت؛ چراکه اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود خواهد داشت.

    اجرای یک الگوریتم معین به جهت شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، موقعیت های سودآوری را بدست خواهد آورد.

    توازن مجدد صندوق شاخص

    صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

    این شکل معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی در بورس چیست معاملات الگوریتمی در بورس چیست معاملات الگوریتمی جهت اجرای به موقع و شناسایی منسب قیمت‌ها آغاز میگردد.

    ربات معاملاتی چیست؟

    در ساده ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای میباشد که قدرت تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را خواهد داشت.

    اجزای اصلی اینگونه رباتی شامل قوانین ورود به سیستم میباشد که زمان خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج بیان میکند که چه هنگامی موقعیت کنونی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک نمایید.

    معاملات الگوریتمی چیست؟

    جهت داشتن سودآوری، ربات میبایست کارآیی بازار را به شکل منظم و مداوم شناسایی نماید.

    توسعه استراتژی های الگوریتمی

    نخستین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در بعضی از قابلیت های اصلی میباشد که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

    علاوه بر این مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید مطابق با شیبوه های آماری صحیح باشد.

    در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات معاملات الگوریتمی در بورس چیست شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

    استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های دشوار جهت بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی خواهند کرد و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار جهت تولید یک استراتژی کافی نخواهد بود.

    به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

    با در نظر گرفتن موارد بالا ، انواع گوناگونی از استراتژی‌ها جهت آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود خواهد داشت.

    استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) استفاده میکنند:

    1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان نمونه، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
    2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان نمونه، با بهره از اطلاعات درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
    3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان نمونه، همبستگی یا ادغام مشترک)
    4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان نمونه، میانگین متحرک)
    5. ریزساختار بازار (به عنوان نمونه آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

    فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

    چند نوع بخصوص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در سوی دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای نمونه از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم جهت شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در طرف ثبت یک سفارش بزرگ خواهد بود.

    چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

    این کار بعضی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته خواهد شد.

    الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

    به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

    چالش اصلی این میباشد که استراتژی شناسایی شده را به یک دستور کامپیوتری یکپارچه تبدیل نمایید که جهت ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی میباشد :

    • دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری جهت برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید ولی علاقه مند به انجام معاملات الگوریتمی میباشید ، پیشنهاد میکنیم برنامه‌نویسانی را جهت این کار استخدام نمایید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی بهرمند گردید.
    • اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری جهت ثبت سفارش.
    • دسترسی به فیدهای اطلاعات بازار که بوسیله الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل میگردند.
    • قدرت و همچنین داشتن زیرساخت‌های بخصوص در مواقع نیاز به کنترل سیستم پیش از اینکه در بازارهای حقیقی فعال گردد.
    • اطلاعات پیشین موجود جهت آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

    برنامه رایانه‌ای مورد بهره شما باید موارد زیر را به انجام برساند:

    1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
    2. با بهره از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
    3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

    اگر سفارشات به دلخواه انجام گردند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

    شاید به نظر ساده و آسان باشد، ولی با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نخواهد بود. به خاطر داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار موفق شود معامله‌ای انجام دهد، دیگر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز قادر هستند این کار را انجام دهند.

    در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

    خطرات و چالش‌های اضافی نظیر ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی میان سفارشات و اجرا و از همه اصلی تر الگوریتم‌های ناقص وجود نخواهد داشت.

    هر چه الگوریتم پیچیده‌تر طراحی گردد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری پیش از عملی شدن لازم خواهد داشت.

    بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

    بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

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

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

    برخی از معاملات الگوریتمی از قبیل زیر است:

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

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

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

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

    دسته بندی الگوریتم معاملاتی

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

    الگوریتم‌ سیگنال‌ دهی

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

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

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

    الگوریتم‌ اجرای معاملات

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

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

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

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

    الگوریتم‌ مانیتورینگ

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

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

    الگوریتم

    الگوریتم‌ پوزیشن تریدینگ

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

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

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

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

    الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ

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

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

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

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

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

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

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا