استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی

معاملات لحظه‌ای بر اساس این منطق استوار هستند که اگر یک روند از پیش غالب در بازار قابل رؤیت است، پس این روند همچنان ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که سیگنال‌هایی شروع شوند که نشان دهند این روند به پایان رسیده است. ایده معاملات لحظه‌ای این است که اگر یک ارز دیجیتال مشخص در طول زمان زیادی، برای مثال چندین ماه در یک مسیر حرکت کند، پس می‌توانیم با خیال راحت فرض کنیم که این روند ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که داده‌ها شروع به نشان دادن وضعیت دیگری کنند. برای همین برنامه می‌شود خرید کردن با هر افت و قفل کردن سود در هر رشد؛ یا برعکس اگر برنامه فروش باشد. به حتم معامله‌گران لازم است از اینکه چه زمانی یک بازار نشانه‌های واژگونی روند را نشان می‌دهد آگاه استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی باشند. در غیر این صورت این استراتژی به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد.

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم نوشته مهندس مجید عبدالحمیدی

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم روش‌های شناسایی سهام ارزنده در بورس، بنیادی، تکنیکال و تابلوخوانی است نوشته‌ی مهندس مجید الحمیدی.

در فصل‌های ابتدایی کتاب مقدماتی از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) مطرح شده است. و برخی از الگوریتم‌های مطرح، معرفی شده‌اند. در فصل‌های نهایی کتاب برخی از استراتژی‌های کاربردی بیان شده است. همچنین مطالبی در زمینه مدیریت ریسک و سرمایه بیان شده است. با توسعه پیشرفت های تکنولوژیک در حوزه برنامه های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس ها در سراسر جهان قرار گرفته است. استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

این روش، طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه یافته رایج ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. امروزه، معاملات الگوریتمی به عنوان آخرین روش داد و ستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می شوند و بازار ما نیز به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد. اما فقط با فرهنگ سازی می توانیم به فراگیر شدن ابزارهایی مانند معاملات الگوریتمی کمک کنیم. استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

این کتاب به تحلیل چگونگی انجام معاملات، انتخاب سهام و تشکیل پرتفوی و تحلیل آتی با استفاده از معاملات الگوریتمی پرداخته اس ت. استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

آشنایی با معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading)

معاملات الگوریتمی به عنوان یکی از برنامه‌های آینده بازار سرمایه ایران مورد توجه قرار گرفته است. در همین راستا شرکت‌ها و استارت‌آپ‌های زیادی بوجود آمده‌اند که برای خودکارسازی معاملات امکانات زیادی را ارائه می‌کنند.

این در حالی است که در اغلب بازارهای مالی بین‌المللی، هوش مصنوعی (AL) و یادگیری ماشین (Machine Learning) از جایگاه ویژه‌ای برخوردار می‌باشند. شرکت‌های بزرگ آمریکایی نظیر CITADEL ،Quantopian ،Black Rock و Numerai به عنوان پیشتازان عرصه سرمایه‌گذاری الگوریتمی بازارهای مالی شناخته می‌شوند. اما معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردهایی دارند؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) چیست؟

به زبان ساده معاملات الگوریتمی به هر استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی نوع معامله خودکار (شامل معاملات فرکانس بالا (HFT) یا معاملات معمولی) گفته می‌شود که در آن ربات‌های معامله‌گر با استراتژی معاملاتی گوناگونی طراحی می‌شوند. معاملات الگوریتمی که معاملات اتوماتیک، معاملات بلک باکس یا الگو تریدینگ نیز نامیده می شود، از زبان‌های برنامه نویسی خاص همراه با مجموعه دستورات تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می کند. به عنوان مثال، در یک معامله الگوریتمی، با رسیدن قیمت به اعداد مشخصی، دستور خرید یا فروش بصورت خودکار اعمال می‌شود و در واقع حد سود و ضرر یک الگوریتم تعیین می‌گردد. آیا کارایی معاملات الگوریتمی تنها شامل این موارد می‌باشد؟ قطعا خیر.

الگوریتم‌های این چنینی در زمره الگوریتم‌های معاملاتی پایه‌ای و بسیار ساده قرار می‌‎گیرند؛ چراکه الگوریتم‌های معاملاتی بسیار پیشرفته‌ای وجود دارند که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بررسی و ارزیابی می‌کنند و با در نظر گرفتن عوامل تکنیکال و بنیادی نسبت به انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی و خرید و فروش در نقطه مناسب بصورت کاملا اتوماتیک اقدام می‌کنند. ماجرا ترسناک شد اما این موضوع واقعیت دارد. در حال حاضر الگوریتم‌های معاملاتی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت خودکار و هوشمند انجام می‌دهند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه‌ای از دستورالعمل های از پیش تعریف شده بر اساس پارامترهایی نظیر زمان بندی، قیمت یا هر مدل ریاضی دیگری بصورت خودکار اجرا می‌شوند. فارغ از فرصت‌های زیادی که تریدرها برای کسب سود بدست می‌آورند، الگو تریدینگ با جلوگیری از تاثیر احساسات انسانی، بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می برد و معاملات را به روش اصولی انجام می‌دهد.

بطور کلی معاملات الگوریتمی از لحاظ عملکرد به پنج نوع اصلی تقسیم می‌شوند:

• الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات
• الگوریتم‌های سیگنال‌دهی
• الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار
• الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد
• الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد

الگوریتم‌های معاملاتی اجرا کننده دستورات

این نوع از الگوریتم‌های معاملاتی، صرفا به عنوان دستیار تریدرها و برای اجرای دستورات معاملاتی آن‌ها طراحی شده‌اند. در واقع معامله‌گر، نماد و نقاط ورود و خروج مورد نظر خودش را انتخاب می‌کند (هرچند به اشتباه) و سایر مراحل انجام معامله از قبیل گذاشتن حدضرر، تقسیم سرمایه و خرید و فروش پله‌ای توسط ربات معامله‌گر (اکسپرت) اجرا می‌شود.

برای روشن شدن این موضوع فرض کنید که شما قصد دارید تا به میزان ۶ میلیارد تومان سهام یک شرکت پتروشیمی در بورس ایران را خریداری کنید. بر اساس نوع مارکت و حجم بازار واضح است که نمی‌توان یک سفارش با حجم ۶ میلیارد تومانی را در بازار ثبت کرد، چرا که گذاشتن چنین سفارش سنگینی باعث تاثیرگذاری بر بازار یا اصطلاحا Market Impact می‌شود.

با گذاشتن سفارش ۶ میلیاردی، معامله‌گران ‌و بازیگران سهم با مشاهده سفارش شما در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و در نتیجه قیمت پیش از اینکه شما بتوانید سهام را خریداری کنید، رشد می‌کند. برهمین اساس یک الگوریتم معاملاتی مورد نیاز است تا سفارش شما را به سفارش‌های کوچک و حجم‌های متفاوت تقسیم کند و تاثیرگذاری بر بازار را کاهش دهد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی، دیتا و اطلاعات بیشتری در اختیار معامله‌گران قرار می‌دهند و موجب می‌شوند که فرآیند انتخاب و تصمیم‌گیری تریدر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی بالاتری در معاملات خود کسب کند. این نوع از الگوریتم‌های معاملاتی باید در کنار عوامل تحلیلی دیگر مورد استفاده قرار گیرند و به خودی خود سودآور نیستند. تمامی اندیکاتورهای رایج تحلیل تکنیکال از جمله RSI ،MacD ،MA یا Ichimoku در طیف الگوریتم‌های سیگنال‌دهی قرار می‌گیرند که به صورت آماری ثابت شده است در بلندمدت سودآوری بیش از میانگین بازار ندارند!

الگوریتم‌های پایش بازار

الگوریتم‌های پایش بازار (monitoring algorithm) به نوعی زیر مجموعه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی محسوب می‌شوند. این نوع از الگوریتم‌ها وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را بصورت دقیق بر عهده دارند. با استفاده از الگوریتم‌های پایش بازار قادر خواهید بود که با اعمال فیلتر و جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات مانیتورینگ بهینه انجام دهید.

به عنوان مثال اگر می‌خواهید که با باز شدن نماد یک سهم، در یک بازه زمانی کوتاه مدت تمامی نمادهای همگروه این سهم را مورد بررسی و خرید و فروش قرار دهید، یا قصد دارید تا در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید، از این الگوریتم استفاده می‌کنید.

الگوریتم‌های ترید بلند مدت یا position trading

الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ با شرایط فعلی بورس ایران هماهنگی زیادی دارند و یک استراتژی ترکیبی از ترید و سرمایه گذاری به شمار می‌روند. در حوزه معاملات الگوریتمی به هر معامله‌ای که بیش از یک ساعت بطول بیانجامد، معامله بلندمدت گفته می‌شود. با ذکر این نکته فرض کنید که استراتژی معاملاتی شما فروش در صف خرید در صورت عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است.

بر همین اساس یک الگوریتم معاملاتی پوزیشن تریدینگ (position trading) می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط مورد نظر شما، به صورت اتوماتیک دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت‌های پایین‌تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد.

الگوریتم‌های position trading نسبت به دیگر الگوریتم‌های ذکر شده قابلیت‌های بیشتری ارائه می‌کنند و می‌توانند نقاط ورود و خروج را با دقت بالاتری تشخیص دهند. فرض کنید شما از الگوریتم‌های monitoring استفاده می‌کنید و بدین وسیله ۱۰ نماد مناسب را انتخاب کرده‌اید، به کمک الگوریتم‌های سیگنال‌دهی بازار را پایش کرده و به این نتیجه رسیده‌اید که سهم A می‌تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه کند.

حال شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. اگر تمامی این فرآیند بصورت اتوماتیک انجام شود، می‌توان گفت که شما به یک ماشین چاپ پول دست یافته‌اید که در زمره الگوریتم‌های position trading طبقه‌بندی می‌شود.

الگوریتم‌های فرکانس بالا (HFT)

الگوریتم‌های فرکانس بالا (High Frequency Trading) در مدت زمان بسیار بسیار کوتاهی، در حدود ۰.۵ ثانیه تعداد زیادی از سفارشات خرید و فروش را اجرا می‌کنند. در بازار‌های سرمایه بین‌المللی، اغلب به حجم و ارزش معاملات شما هیچ کاری ندارند، بلکه در ازای هر معامله‌ای که انجام می‌دهید کارمزد ثابتی از شما دریافت می‌کنند.

سوال اساسی این است که اگر میزان سرمایه شما به مقدار قابل توجهی برسد، درصد کارمزد بروکرها به سمت صفر میل می‌کند؟ بله… شاید روزی برسد که ارزش معامله‌ شما آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود!

این نوع از معاملات در بورس‌های بزرگ جهان نظیر NASDAQ و NYSE به وفور مشاهده می‌شود و معمولا در بازار فارکس (Forex) و جفت ارزهای خاص بسیار پرکاربرد است. اما متاسفانه به دلیل ساختار غیراصولی میزان کارمزد کارگزاری‌ها در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان همراه است.لازم به ذکر است که الگوریتم‌های آربیتراژ در گروه الگوریتم‌های فرکانس بالا قرار می‌گیرند.

اهمیت استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

امروزه استفاده از معاملات الگوریتمی به عنوان یک مزیت رقابتی در میان شرکت‌های سرمایه‌گذاری فعال در بازارهای مالی دنیا محسوب می‌شود و سبب شده تا شرکت‌هایی که از این نوع معاملات بهره می‌برند، در مدت زمان کوتاهی بتوانند شرکت‌های قدیمی را تماما از بازار خارج کنند. به دلیل قدرت بالای پردازش کامپیوترها نسبت به انسان، در حوزه سرعتِ تحلیل، سرعت اجرای دستورات و تصمیم‌گیری، عدم خستگی و عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی، می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده‌ای نه چندان دور، جایی برای روش‌های سنتی ترید باقی نخواهد ماند.

اما شاید از خود بپرسید که واقعا انسان هیچ جایگاهی در آینده بازارهای مالی نخواهد داشت؟ نمی‌توان گفت که دیگر هیچ استفاده ای از انسان نخواهد شد. بر اساس بررسی‌های انجام شده، معاملات الگوریتمی از نظر حجم معاملات (تعداد) بیش از ۸۵ درصد از کل معاملات بورس را آمریکا تشکیل می‌دهد و این امر به معنی سلطه الگوریتم‌های معاملاتی بر یک بازار ۵۳ تریلیون دلاری است. ۱۵ درصد باقی مانده به سایر تریدرها و روش‌های معاملاتی مربوط می‌شود.

بنابراین می‌توان گفت که کامپیوترها و الگوریتم‌های خاص معاملاتی توانسته‌اند در بازارهای مالی امروزی خلاقیت و نوآوری زیادی ایجاد کنند و بازدهی بالاتری در کسب سود نسبت به انسان داشته باشند. در واقع این ۱۵ درصد، بهترین تریدرها و تحلیلگران دنیا هستند که هنوز توسط الگوریتم‌های معاملاتی از بازار بیرون نشده‌اند و چه بسا این ۱۵ درصد، طراح و اجرا کننده آن ۸۵ درصد الگوریتم‌های معاملاتی باشند! پس باید دید که آیا می‌خواهیم با این موج تکنولوژیک جدید همراه باشیم یا آن را نادیده بگیریم؟

استراتژی ترید الگوریتمی چیست؟ چه کاربردها و انواعی دارد؟

استراتژی ترید الگوریتمی (Algorithmic trading) به دنبال حذف عامل انسانی و جایگزینی آن با استراتژی‌های از پیش طراحی شده و مبتنی بر آمار است که می‌تواند 24 ساعت روز و 7 روز هفته توسط کامپیوترها با حداقلی از نظارت پیگیری شود. کامپیوترها می‌توانند چندین مزیت بر انسان‌های معامله‌گر داشته باشند. اول اینکه آنها می‌توانند بدون خواب در تمام طول روز و همه روزها فعال باقی بمانند. آنها همچنین می‌توانند با دقت داده‌ها را تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه واکنش نشان دهند. علاوه بر اینها، آنها هرگز احساس را در تصمیم‌های خود دخالت نمی‌دهند. به این دلایل، بسیاری از سرمایه‌گذاران مدت‌ها است که متوجه شده‌اند ماشین‌ها می‌توانند معامله‌گرانی عالی باشند، با این شرط که از استراتژی مناسب استفاده کنند.

حوزه استراتژی ترید الگوریتمی به همین روش تکامل یافته است. این استراتژی با معامله‌کردن کامپیوترها در بازارهای سنتی شروع شد، سپس ظهور ارزهای دیجیتال و صرافی‌های 7/24 این فعالیت را به سطحی جدید رساند. این در حدی است که به نظر می‌رسد معاملات خودکار و ارزهای دیجیتال اصلاً برای هم درست شده‌اند. این درست است که کاربران همچنان باید روی استراتژی‌های خودشان کار کنند، اما وقتی به درستی این استراتژی تعریف شود، این تکنیک‌ها به معامله‌گران کمک می‌کند تا دست خود را از بازی بیرون کشیده و اجازه بدهند ریاضی این کار را انجام بدهد.

استراتژی‌های اولیه چیستند؟

فلسفه اصلی پشت استراتژی ترید الگوریتمی شامل استفاده از نرم‌افزار برای به دست آوردن فرصت‌های سودآور و پریدن روی آنها سریع‌تر از چیزی است که یک انسان بتواند انجام دهد. شایع‌ترین عمل‌ها در این زمینه شامل معاملات لحظه‌ای، برگشت‌ بزرگ، آربیتراژ گرفتن و مجموعه‌ای از استراتژی‌های ماشین لرنینگ می‌شود.

بیشتر مواردِ استراتژی ترید الگوریتمی، شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار را در مرکز توجه خود قرار می‌دهند. معاملات لحظه‌ای به دنبال پیگیری روندهای فعلی است؛ برگشت‌های بزرگ به دنبال تفاوت‌های آماری در بازار می‌گردد؛ آربیتراژگیری به دنبال تفاوت نقاط قیمت در صرافی‌های آنلاین مختلف است؛ و استراتژی ماشین لرنینگ به دنبال خودکارسازی فلسفه‌های پیشرفته‌تر یا پیوند دادن چندین روش با هم می‌گردد. هیچ یک از اینها ضمانتی ساده برای سود بردن ایجاد نمی‌کنند، و معامله‌گران مجبور هستند بفهمند که چه زمانی و کجا باید از الگوریتم درست، یا «بات» (bot) مناسب استفاده کنند.

در کل، ربات‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی بازار، مورد امتحان قرار می‌گیرند؛ به این کار امتحان گرفتن پشتی (backtesting) گفته می‌شود. این به کاربران اجازه می‌دهد از استراتژی خود در بازار واقعی که برنامه‌اش را دارند استفاده کنند، اما این کار را با تغییراتی که در گذشته ایجاد شده شروع نمایند.

یکی از ریسک‌های این کار می‌تواند «جا دادن بیش از حد» باشد؛ و زمانی اتفاق می‌افتد که یک ربات با داده‌های تاریخی که ضرورتاً شرایط فعلی را بازتاب نمی‌دهند انباشته شود و به این ترتیب به یک استراتژی برسد که در تولید واقعی شکست می‌خورد. یک مثال خیلی ساده از این موقعیت می‌تواند زمانی باشد که یک ربات را با داده‌های یک بازار گاوی طراحی و امتحان کنید، و سپس از آن در یک بازار خرسی استفاده نمایید. بدیهی است که با این کار، نمی‌توانید آن بازدهی را که انتظار داشتید به دست بیاورید.

معاملات لحظه‌ای چیست؟

معاملات لحظه‌ای بر اساس این منطق استوار هستند که اگر یک روند از پیش غالب در بازار قابل رؤیت است، پس این روند همچنان ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که سیگنال‌هایی شروع شوند که نشان دهند این روند به پایان رسیده است. ایده معاملات لحظه‌ای این است که اگر یک ارز دیجیتال مشخص در طول زمان زیادی، برای مثال چندین ماه در یک مسیر حرکت کند، پس می‌توانیم با خیال راحت فرض کنیم که این روند ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که داده‌ها شروع به نشان دادن وضعیت دیگری کنند. برای همین برنامه می‌شود خرید کردن با هر افت و قفل کردن سود در هر رشد؛ یا برعکس اگر برنامه فروش باشد. به حتم معامله‌گران لازم است از اینکه چه زمانی یک بازار نشانه‌های واژگونی روند را نشان می‌دهد آگاه باشند. در غیر این صورت این استراتژی به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد.

لازم به توجه است که معامله‌گران نباید استراتژی‌هایی تعیین کنند که در پایین و بالا شدن‌های واقعی، خرید و فروش انجام دهند؛ بلکه باید سود را قفل کرده و در سطح‌هایی که امن در نظر گرفته می‌شوند، خرید انجام دهند. استراتژی ترید الگوریتمی برای این منظور عالی است، و کاربران می‌توانند به سادگی درصدی را که با آن راحت هستند تعیین کنند و اجازه بدهند باقی کارها توسط کد انجام شود. اما این تکنیک به خودی خود می‌تواند بی‌تأثیر باشد؛ اگر یک بازار به حاشیه حرکت کند یا در حدی نوسان داشته باشد که یک روند شفاف در آن ظهور نکند.

میانگین‌های متحرک و استراتژی ترید الگوریتمی

یکی از نشانگرهای عالی برای مشاهده روندها، میانگین‌های متحرک هستند. درست همان‌طور که به نظر می‌رسد، یک میانگین متحرک، خطی روی یک نمودار قیمت است که میانگین قیمت برای یک ارز دیجیتال را بر اساس تعداد معینی از روزها (یا ساعت‌ها، هفته‌ها، ماه‌ها و الی آخر) مشخص می‌کند. اغلب تعداد 50، 100، یا 200 روز مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ اما استراتژی‌های مختلف برای انجام پیش‌بینی‌های معاملاتی به دنبال دوره‌های زمانی مختلفی می‌گردند.

در مجموع، زمانی یک روند قدرتمند در نظر گرفته می‌شود که به خوبی بالا یا پایین یک میانگین متحرک قرار بگیرد؛ و هنگامی ضعیف است که به خط میانگین متحرک نزدیک شده یا آن را قطع کند. علاوه بر این، میانگین‌های متحرکی که بر اساس دوره‌های زمانی طولانی‌تر شکل گرفته باشند، در مجموع وزن بیشتری از میانگین‌های متحرکی دارند که، برای مثال، شاهد 100 ساعت اخیر تغییرات قیمت یا چارچوب زمانی مشابهی باشند.

برگشت بزرگ چیست؟

برگشت بزرگ به این واقعیت ارجاع دارد که از لحاظ آماری، قیمت یک ارز دیجیتال باید متمایل به بازگشت به سمت قیمت میانگین تاریخی باشد.

انحراف بیش از حد از این قیمت، به شرایط خرید یا فروش بیش از حد و احتمال یک برگشت قیمت اشاره دارد.

حتی برای چیزی مثل بیت ‌کوین، که تا به حال فقط در بازار خرسی بوده، ممکن است رشد و افت‌های عمده‌ای اتفاق بیفتد که از خط سیر قیمتی که از لحاظ تاریخی دنبال شده، منحرف شود. معمولاً بازارها قبل از اینکه وارد مسیری جدید شوند، به این روند باز می‌گردند. با مشاهده میانگین‌های بلندمدت، استراتژی ترید الگوریتمی با اطمینان به این شرط‌بندی می‌رسد که انحرافات عمده از این قیمت‌ها استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی به احتمال زیاد دوام چندانی ندارد و با توجه به این سفارش معامله ایجاد می‌کند.

برای مثال، به یکی از این فرم‌های خاص برگشت انحرافی استاندارد گفته می‌شود، و از طریق یک اندیکاتور شناسایی می‌شود که به آن بولینگر بندز (Bollinger Bands) می‌گویند. در اصل، این بندها به عنوان حدود بالایی و پایینی انحرافات از میانگین متحرک مرکزی عمل می‌کنند. هنگامی که تغییر قیمت به سمت این غایت‌ها حرکت کند، احتمال زیادی وجود دارد که یک برگشت به سمت مرکز به زودی اتفاق می‌افتد.

به حتم یکی از بزرگ‌ترین ریسک‌هایی که در استفاده از استراتژی ترید الگوریتمی وجود دارد این است که آنها نمی‌توانند تغییرات فاندامنتال را محاسبه کنند. اگر یک بازار به واسطه جریان‌های زیرین یک ارز دیجیتال سقوط کند، آن وقت این احتمال وجود دارد که قیمت هرگز بازگشتی نداشته باشد؛ یا حداقل به این راحتی نداشته باشد. این یکی از مواردی است که معامله‌گران باید خودشان شرایط خاصی که الگوریتم نمی‌تواند ببیند را رصد کرده و مورد محاسبه قرار دهند.

کاربرد برگشت بزرگ

شکل دیگری از کاربرد برگشت بزرگ ممکن است در بین چندین ارز دیجیتال اتفاق بیفتد. به استفاده از این تکنیک، معامله جفت‌ها (pairs trading) گفته می‌شود. فرض کنیم که دو ارز دیجیتال به شکل سنتی با هم نسبت دارند. یعنی وقتی یکی از آنها بالا یا پایین می‌رود، از لحاظ آماری، برای دیگری هم همین اتفاق می‌افتد. می‌توان از یک استراتژی ترید الگوریتمی برای مشاهده تغییر در یکی از این ارزهای دیجیتال استفاده کرد، سپس بر اساس احتمال تغییر قیمت، روی ارز دیجیتال دیگر معامله کرد. چارچوب زمانی این تغییرات، خیلی وقت‌ها کوتاه است؛ که باعث می‌شود ماهیت خودکار این استراتژی‌ها از ارزش بیشتری برخوردار شود.

آربیتراژگیری چیست؟

آربیتراژگیری به یک استراتژی ترید الگوریتمی گفته می‌شود که از مزیت تفاوت قیمت یک ارز دیجیتال در چندین بازار سود می‌برد. گاهی یک محصول مثل ارز دیجیتال یا یک کالا، به شکل موقت قیمت‌های متفاوتی در صرافی‌های متفاوت پیدا می‌کند. این فرصتی عالی را برای سود بردن آنهایی ایجاد می‌کند که به قدر کافی سریع هستند که بتوانند بین این بازارها قبل از اینکه قیمت متوازن شود معامله کنند. برای این هدف، یک استراتژی ترید الگوریتمی را می‌توان توسعه داد تا ارزهای دیجیتال مختلف را در بازارهای متفاوت مشاهده کند و به محض دیدن تفاوت، معامله انجام دهد.

این تکنیک به هیچ وجه پیچیده نیست؛ اما معامله‌گرانی که بتوانند سریع‌تر از همه واکنش نشان بدهند، برتری آشکاری نسبت به آنهایی که کندتر هستند دارند. در این استراتژی، معاملات پرتکرار مزیتی قابل توجه است؛ چراکه این معامله‌گران هستند که از مزیت این شرایط بازار که منجر به شکاف قیمتی می‌شود بهره می‌برند.

استراتژی‌های ماشین لرنینگ کدام هستند؟

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به پیش بردن استراتژی ترید الگوریتمی تا سطوح جدید کمک می‌کنند. بعضی وقت‌ها فقط نباید از استراتژی‌های پیشرفته‌تر استفاده کرد بلکه باید از تکنیک‌های جدید مثل پردازش زبان‌های طبیعی برای تحلیل مقالات اخبار هم استفاده کرد؛ که منجر به باز شدن راه‌های جدید برای دریافت نگرش خاص به تغییرات قیمت بازار می‌شوند.

الگوریتم‌ها به حتم می‌توانند تصمیم‌های پیچیده بگیرند و مطابق داده‌ها و استراتژی‌های از پیش تعیین شده آنها را اجرا کنند؛ اما با ماشین لرنینگ، این استراتژی‌ها می‌توانند خودشان را بر اساس چیزی که واقعا کار کند، آپدیت کنند. به جای منطق «اگر/ بعد»، یک الگوریتم ماشین لرنینگ می‌تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را بر اساس بیشترین سودها اصلاح کند. اگرچه برای تنظیم آنها نیز به کارهای زیادی نیاز است، اما این یعنی معامله‌گران حتی اگر شرایط بازار به وضعیتی فراتر از پارامترهای اولیه برسد، می‌توانند به ربات‌های خود باور داشته باشند.

استراتژی‌های محبوب ماشین لرنینگ

یک نوع محبوب از استراتژی ماشین لرنینگ تحت عنوان نیو بایس (naïve Bayes) شناخته می‌شود. در این تکنیک، الگوریتم یادگیری، معاملاتی را بر اساس آمار و احتمالات گذشته انجام می‌دهد. برای مثال، داده‌های تاریخی بازار نشان می‌دهد که بیت‌ کوین بعد از سه روز متوالی قرمز بودن، تا 70% رشد می‌کند. یک الگوریتم نیو بایس می‌بیند که در سه روز گذشته قیمت فقط پایین بوده و به شکل خودکار روی احتمال افزایش قیمت امروز، سفارش معامله می‌دهد. این سیستم‌ها به خوبی قابل اختصاصی‌شدن هستند؛ و این دیگر بر عهده معامله‌گر است که پارامترهای خودش را برای چیزهایی مثل ریسک و ضریب پاداش تعیین کند. اما همین که به یک سود خوشحال‌کننده برسید، دیگر می‌توانید با حداقل دخالت اجازه بدهید الگوریتم کار خودش را بکند.

یکی دیگر از منافع ماشین لرنینگ، قابلیت ماشین‌ها در خواندن و تحلیل گزارش‌های خبری است.

با اسکن کردن کلمات کلیدی و داشتن استراتژی‌های مناسب، این دسته از ربات‌ها می‌توانند ظرف چند ثانیه پس از انتشار یک خبر مثبت یا منفی که تأثیر در بازار دارد، معامله انجام دهند.

بدیهی است که آنها همان‌ قدر می‌توانند دقیق باشند که منطقی که بر اساس آن کار می‌کنند دقیق باشد؛ اما باز هم هنگامی که به درستی به کار برده شوند، مزایای زیادی نسبت به معامله‌گران دیگر دارند.

بهتر است توجه داشته باشید که این مزیت، برتری یک شاخه جدید در معاملات خودکار است. برای همین ربات‌هایی که برای این نحوه از کار طراحی شده باشند، سخت‌تر پیدا شده، قیمت بیشتری برای دسترسی دارند و اینکه ممکن است پیش‌بینی ضعیف‌تری از تکنیک‌هایی که بیشتر آزموده و امتحان شده‌اند داشته باشند.

تعقیب سفارش چیست؟

تعقیب سفارش (Order chasing) شامل عمل مشاهده بازار برای یافتن بعضی سفارش‌های خاص و خیلی بزرگ، و تلاش برای حرکت در جهت آنها با این فرض است که این شرایط به تغییر قیمت بیشتر منجر می‌شود. معمولاً قادر به پیش‌بینی بودن یک سفارش بزرگ از طرف یک بازیگر عمده در بازار، نیاز به انواعی از اطلاعات داخلی دارد؛ و معامله کردن با چنین دانشی، عموماً غیرقانونی است. اما به هر حال بعضی از معامله‌گران پرتکرار، راه‌های قانونی را برای بیرون کشیدن این اطلاعات از فاروم‌های معاملاتی که تحت عنوان «استخرهای تاریک» شناخته می‌شوند، پیدا کرده‌اند. این دسته از فاروم‌های معاملاتی مجبور نیستند داده‌های سفارش خود را مانند یک صرافی به شکل همزمان وارد کنند؛ بنابراین تغییرات آنها تأثیری با وقفه روی بازار می‌گذارد. با جمع کردن و به‌کارگیری این داده‌ها به صورتی سریع‌تر از معامله‌گر متوسط، کاربرانی که از این تکنیک‌ها استفاده می‌کنند مزیت‌هایی جدی بر دیگران دارند.

سخن پایانی

چندین وبسایت وجود دارد که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های معاملاتی را ارائه می‌دهند. بعداً می‌توانید آنها را به صرافی ارز دیجیتال مورد نظر خود متصل کنید. خدماتی وجود دارند که می‌توانند به سرعت الگوریتم معاملاتی شما را تنظیم کنند. سایت‌هایی مثل تریدسانتا (TradeSanta)، بیتس‌گپ (Bitsgap) و کریپتوهاپر (Cryptohopper) همه چندین نوع حساب ارائه می‌دهند که از رایگان تا حساب‌های گران‌ قیمت را در بر می‌گیرند؛ این قیمت‌ها بر اساس ابزارهای در دسترس آنها تعیین می‌شود. برای تازه‌کارها، در مجموع یک حساب رایگان، مجموعه‌ای از گزینه‌ها را برای شروع ارائه می‌دهد. اما اگر قصد دارید که در این زمینه یک حرفه‌ای شوید، حساب‌های پولی خیلی برای شما مفید هستند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

در عصر حاضر می‌توان ردپای هوش مصنوعی را در تمام کارها و مشاغل پیدا کرد. هوش مصنوعی این امکان را به انسان می‌دهد تا ضمن برخورداری از بهترین خدماتی که ربات‌ها و سیستم‌های هوشمند انجام می‌دهند، تنها نظاره‌گر فعالیت آن‌ها باشند. تکنولوژی‌های هوشمند به دنیای تریدینگ و معاملات نیز راه پیدا کرده‌اند؛ به طوری که در حال حاضر، معاملات الگوریتمی در بورس کشورهای آمریکایی و اروپایی یک مزیت رقابتی جدی محسوب می‌شود. معاملات الگوریتمی، همان جلوه‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند معاملات در بازارهای مالی را مدیریت کنند. اگر به بحث شیرین اجرای چنین الگوریتم‌هایی در بورس علاقه‌مند هستید، این مطلب را تا انتها مطالعه فرمایید.

معاملات الگوریتمی چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟

معاملات الگوریتمی یا «Algorithmic Trading» به مجموعه دستورالعمل‌هایی گفته می‌شود که به‌صورت خودکار، عمل خرید و فروش در بازارها را هدایت می‌کنند. برای مثال می‌توان به معاملات الگوریتمی در بورس اشاره کرد که در آن کلیه تحلیل‌ها، زمان ورود و خروج و حتی تعیین سطح و مقدار معاملات نیز توسط ربات‌ها و دستورالعمل‌های هوشمند اجرا می‌شوند.

معاملات الگوریتمی بورس به دو شیوه‌ی اتوماتیک و گاهاً نیمه اتوماتیک انجام می‌شود. در بازارهای بزرگ بورس جهان مانند بورس نیویورک، بیش از ۸۰ درصد معاملات به‌صورت خودکار انجام می‌شود، اما استفاده از معاملات الگوریتمی بورس تهران گستردگی زیادی ندارد و گاهاً توسط سازمان بورس برای متعادل سازی عرضه و تقاضا، ممنوع اعلام می‌شود. این در حالی استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی است که ایران جزو اولین کشورهایی است که اقدام به برگزاری مسابقات الگوریتمی کرده است. پس می‌توان امیدوار بود که تا چند سال آینده، درصد معاملات الگوریتمی در بورس تهران نیز ارتقای قابل توجهی را تجربه کند.

شیوه عملکرد معاملات الگوریتمی در بورس چگونه است؟

انواع الگوریتم‌ بورس یک سری دستورات مشخص هستند که به کمک زبان‌های برنامه‌نویسی ایجاد شده و برای اجرا در پلتفرم‌های معاملاتی تعبیه استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی می‌شوند. این دستورات برای اجرای هر عملیاتی از پیش تعیین شده و دقیقاً کاری را انجام می‌دهند که برای آن برنامه‌ریزی شده‌اند.

برای مثال، یک الگوریتم بورس را تصور کنید که برای زمان ورود به یک معامله طراحی شده. حالا اگر طبق برنامه‌ای که برای آن مشخص کرده‌ایم، نرخ سهام مورد نظر به حد قابل قبول برای ورود برسد، الگوریتم به صورت خودکار آن معامله را استارت زده و مقدار سهام موردنظر ما را خریداری می‌کند. الگوریتم خروج از معامله و فروش سهام در بورس نیز دستورالعمل مختص به خود را دارد. البته می‌توان عملکرد الگوریتم‌ها را هم به صورت تک برنامه‌ای و هم به‌صورت مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های برای انجام فعالیت‌های بیشتر نیز طراحی کرد.

نکته قابل توجه در عملکرد پلتفرم معاملات الگوریتمی این است که الگوریتم‌ها باید همیشه در حالت آپدیت قرار داشته و براساس آخرین متدها و استرتژی‌های بازار تعیین شوند، در غیر این‌صورت استفاده از این معاملات خودکار برای معامله در بورس به صرفه نخواهد بود!

برترین ویژگی‌های معاملات الگوریتمی چیست؟

قطعاً استفاده از سامانه معاملات الگوریتمی بورس و دیگر بازارها، مزایای زیادی دارد که در اینجا برخی از مهم‌ترین آن‌ها را به‌صورت زیر بیان می‌کنیم:

• کاهش خطا
  الگوریتم‌ها ضمن ساده‌سازی روند معامله، با توجه به دستوری که دارند، میزان خطا در معاملات را نیز بشدت کاهش می‌دهند.
• سرعت بالا
  این دستورات به محض رسیدن به شرایطی که برایشان تعیین شده اجرا می‌شوند و همین باعث می‌شود تا معاملات دقیقاً در زمان موردنظر باز یا بسته شوند.
• عدم دخیل شدن احساسات
  معاملات عادی بازار همیشه با درصد بالایی از احساسات انسانی مانند حرص، طمع و ترس همراه است. این احساسات در الگوریتم‌ها دخیل نیستند و می‌توانند به منطقی‌ترین شیوه ممکن عمل کنند.
• عدم ایجاد خستگی و فشار
  تحلیل‌گران پس از بررسی بازار، دچار خستگی و بی‌حالی می‌شوند که این مورد در معاملات خودکار وجود ندارد. در واقع دستوراتی که به کمک کامپیوترها اجرا می‌شوند، می‌توانند بدون خستگی و فشار، تا جاییکه برایشان تعریف شده کاری را بارهای بار تکرار کنند.

علاوه بر مزایایی که عنوان شد، امکان تست کردن بازار در شرایط آزمایشی قبل از ورود به معاملات واقعی در الگوریتم‌ها وجود دارد و همچنین این دستورالعمل‌ها در زمینه‌ی مدیریت ریسک، مدیریت سرمایه، انتخاب بازار و انتخاب نوع معامله نیز نقش بسزایی دارند.

مشکلات معاملات الگوریتمی کدامند؟

معاملات الگوریتمی بورس، علی‌رغم مزایایی که دارد، با مشکلات معدوی نیز روبرو شده‌اند که این مشکلات به قرار زیر هستند:

• الگوریتم‌های معاملاتی درصورت که به صورت گسترده توسط افراد زیادی اجرا شوند، تعادل عرضه و تقاضای بازار را بر هم می‌زنند.
• این الگوریتم‌ها به دلیل اینکه به صورت مستقیم و لحظه‌ای اطلاعات بزار را دریافت کرده و آن را با دستورالعمل خود مقایسه می‌کنند، در صورت قطع شدن ارتباط اینترنتی، ممکن است مشکلاتی در اجرای آن‌ها پیش بیاید.
• اگر الگوریتم‌های معاملاتی با توجه به اطلاعات و دانش کافی در مورد بازار نوشته نشوند، استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی ممکن است به جای ایجاد سود، زیان‌های بسیاری را برای استفاده کنندگان و کل بازار ایجاد نمایند.

انواع معاملات الگوریتمی

با توجه به شرایط خاص هر استراتژی معاملاتی، الگوریتم‌های متفاوتی نیز وجود دارند که هریک از آن‌ها در نوع خاصی از معاملات مورد استفاده قرار می‌گیرند. به صورت کلی می‌توان رایج‌ترین معاملات الگوریتمی را به‌صورت زیر بررسی کرد:

الگوریتم‌های اجرایی

این نوع از دستورات، صرفاً براساس استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی داده‌های تحلیلگر عمل می‌کند. یعنی فرد هر تحلیل – درست یا نادرست – را تعیین کند، الگویتم‌های اجرایی آن را پیاده‌سازی می‌کنند. این دستورات می‌توانند شامل اطلاعات مربوط به یک نماد بورسی یا زمان ورود و خروج از یک معامله باشند. در این صورت هرگاه وضعیت بازار با شرایط تعیین شده‌ی تحلیلگر در الگوریتم تطابق داشته باشد، دستورات بلافاصله اجرا می‌شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند در استراتژی‌های معاملاتی استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی متنوعی مورد استفاده قرار بگیرند.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی‌

دستورالعمل‌های سیگنال‌دهی به تحلیلگر اطلاعات بیشتری در مورد وضعیت بازار ارائه می‌دهند تا تحلیلگر بتواند به وسیله‌ی آن اطلاعات، تصمیمات بهتری بگیرد. در این‌صورت خود الگوریتم‌های سیگنال‌دهی سودآور نیستند و تنها بازدهی معاملات را افزایش می‌دهند. از جمله این الگوریتم‌ها می‌توان انواع اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند MacD، MA، Ichimoku یا RSI را نام برد.

الگویتم‌های مانیتورینگ

معامله‌گران به کمک الگوریتم‌های پایش بازار یا «Monitoring» می‌توانند شرایط موردنظر خود را به صورت اختصاصی بررسی کنند. برای مثال، اگر فردی بخواهد به محض باز شدن یک نماد، سهام آن را بخرد یا بفروشد، می‌تواند وظیفه‌ی این بررسی را به الگوریتم‌های مانیتورینگ بسپارد. همچنین در بررسی اطلاعیه صورت‌های مالی، رصد پیغام‌های ناظر بازار و تغییر نرخ بهره شرکت‌ها، از این نوع دستورالعمل استفاده می‌شود که در صورت کلی می‌توان آن را نیز یکی از انواع الگوریتم‌های سیگنال‌دهی محسوب کرد.

الگوریتم‌های کم ‌بسامد

دستورالعمل‌های کم‌بسامد یا «Position Trading» برای باز کردن معاملات بلندمدت مورد استفاده قرار می‌گیرند. در واقع هر معامله‌ای که برای بیشتر از یک ساعت در نظر گرفته شود، معامله بلندمدت محسوب شده و می‌توان آن را به کمک الگوریتم‌ها کم‌بساند مدیریت کرد. بنابراین با رسیدن سهام موردنظر یک تحلیلگر به صف خرید یا فروش، استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی این الگرویتم‌ها می‌توانند اقدام به خرید یا فروش آن سهام کنند.

الگوریتم‌های پُر بسامد

دستورالعمل‌های پُربسامد یا «High Frequency Trading» که اختصاراً به آن‌ها دستورات HFT هم گفته می‌شود، در معاملات بسیار کوتاه – زیر پنج دهم ثانیه – مورد استفاده قرار می‌گیرند و با توجه به نرخ کارمزد در بازارهای مالی مختلف، سود و زیان‌های متفاوتی را نیز به بار می‌‌آورند. اگرچه این نوع از الگوریتم‌ها برخی از بازارهای جهانی را قبضه کرده‌اند، اما در بورس تهران بازدهی خاصی ندارد. الگوریتم‌های آربیتراژ (تعیین زمان ورود و خروج معاملات) در گروه الگوریتم‌های اچ‌اِف‌تی قرار می‌گیرند.

الگوریتم نویسی در بورس

سامانه معاملات الگوریتمی بورس به کمک توانایی کدنویسی انسان ایجاد می‌شود. در واقع می‌توان پلتفرم معاملات الگوریتمی را حاصل نبوغ انسان‌ها در تریدینگ به حساب آورد. انواع الگوریتم بورس به درک از این بازار بستگی دارد. اگر شما توانایی کدنویسی دارید، اما درک درستی از وضعیت بازار ندارید، نمی‌توانید الگوریتم‌ها مناسبی را طراحی کرده و به مرحله‌ی اجرا در آورید.

بنابراین کسی که می‌خواهد الگوریتم‌های اختصاصی خود را بنویسد، باید بر دو مورد زیر تسلط کامل داشته باشد:

• باید به دانش برنامه‌نویسی با یکی از زبان‌های مورد استفاده در طراحی متاتریدر (برترین نرم افزار معاملاتی) آشنایی داشته باشید.
• با وضعیت، شیوه معامله و همچینن انواع استراتژی‌های معاملاتی در بازار مورد نظر خود آشنا باشید تا بتوانید دستورات درستی را در کدنویسی خود لحاظ کنید.

امیدواریم با خواندن این مقاله قدم‌های بعدی را برای آموزش بورس جدی‌تر بردارید تا بتوانید در این بازار مالی موفقیت‌های فراوانی به دست آورید.

معاملات الگوریتمی و کاربرد آن در بازار سرمایه

معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است.

اگر بخواهیم معاملات الگوریتمی را به زبان ساده و خلاصه تعریف کنیم، باید بگوییم معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است؛ اما اینکه این امر چگونه ممکن است، در ادامه به‌طور مفصل درباره آن خواهیم گفت.

همه ما نیاز داریم تا پس‌انداز نقدی خود را درجایی سرمایه‌گذاری کنیم که رونق بیشتر داشته باشد تا سود بالاتر و مطمئن‌تری نصیب ما شود. بازارهایی مانند بورس ایران، بازار آتی کالا (زعفران، زیره، پسته) بازارهای جهانی و کریپتو کارنسی‌ها و… ازجمله آن‌ها است. در بسیاری از تصمیمات مالی توسط انسان، عوامل مختلفی دخیل هستند که موجب می‌شود خطاها زیادتر شده و نتایج به‌دست‌آمده نیز تحت تأثیر این خطاها قرار گیرد. شکست و ناکامی در بازارهای مالی می‌تواند دلایل مختلفی داشته باشد. ازجمله این دلایل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

آموزش ناصحیح و یا ناکافی: همان‌طور که میدانید برای موفقیت در خریدوفروش‌های بازار سرمایه در ابتدا نیاز به دانش تخصصی و پس‌ازآن نیاز به تجربه کافی داریم. آموزش‌ها در بازارهای مالی ایران بسیار سنتی هستند و در بسیاری از موارد به‌صورت ناصحیح ارائه می‌شوند.

ناکارآمدی تحلیل‌ها: اتخاذ استراتژی صحیح و تحلیل آن، همیشه از مشکل‌ترین و پیچیده‌ترین اساس فعالیت در بازار است. معمولاً در این مبحث خطاهای انسانی زیادی دیده می‌شود. در حالیکه استفاده از آمار و داده‌ها می‌تواند در تحلیل درست شرایط و تبیین استراتژی صحیح بسیار مؤثر باشد.

تأثیرات روانی بر تصمیمات خریدوفروش‌ها: تأثیر معاملات پیشین و یا تأثیر عادات ناصحیح فرد معامله‌گر بر اتخاذ تصمیم صحیح برای خریدوفروش گریزناپذیر است. برای مثال چند معامله زیان ده استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی یا سود ده اخیر، به‌طورقطع می‌تواند بر تصمیم بعدی شما تأثیر زیادی بگذارد.

در بازار سرمایه و بورس نیز این شرایط برقرار است. تصمیمات انسانی برای خریدوفروش سهم، ممکن است تحت تأثیر شرایط به شکل درستی انجام نگیرد. در این موارد ابزارهای معاملاتی هوشمند و استفاده از کامپیوتر و محاسبات غیرانسانی می‌تواند ما را به نتایج ایده آل نزدیک‌تر کند، استفاده از معاملات الگوریتمی این قابلیت را ایجاد می‌کند که خریدوفروش به شکل خودکار انجام گیرد. در ادامه به‌طور کامل سازوکار و کاربرد آن را شرح خواهیم داد.

معاملات الگوریتمی چیست؟ و چگونه از آن در خریدوفروش سهم استفاده می‌شود؟

همان‌طور که گفته شد استفاده از کامپیوتر و معاملات الگوریتمی می‌تواند ریسک معامله را کم کند و برحسب برنامه‌ای از پیش تعیین‌شده خرید و یا فروش سهم در بازار را انجام دهد. استفاده از این نوع معاملات به شکل یک ابزار به فعالین بازارهای مالی کمک خواهد کرد و بیشتر توسط افراد زبده و فعال بازار استفاده می‌شود و افراد مبتدی از آن استفاده نمی‌کنند. درواقع در معاملات الگوریتمی ربات‌هایی هستند که از قبل با هدف و استراتژی خاص برنامه‌ریزی و طراحی می‌شوند. درواقع برای هر ربات سیگنال ورود، سیگنال خروج، حد سود و حد ضرر مشخص تعریف می‌شود. البته این برنامه‌ریزی مربوط به ساده‌ترین نوع ربات‌ها است. در انواع پیشرفته امکان مدیریت سرمایه و ریسک‌پذیری نیز در برنامه‌ریزی ربات لحاظ می‌شود؛ بنابراین به زبان ساده زمانی که سود یا ضرر هر سهم به میزان تعیین‌شده برسد، سهام به‌طور خودکار فروخته خواهد شد. در این نوع معامله انسان به‌عنوان تصمیم‌گیرنده به‌طور مستقیم هیچ دخالتی نخواهد داشت و تنها می‌تواند از طریق استراتژی تعیین‌شده برای ربات بر خریدوفروش دخالت داشته باشد.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

استفاده بهینه از زمان: افراد حرفه‌ای ساعات طولانی را صرف خریدوفروش سهم در معاملات و بازارهای مالی می‌کنند. رصد تعداد بالای نمادها در هر روز می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد. در حالیکه ربات‌ها می‌توانند به‌صورت آنی به‌جای ما تصمیم بگیرند.

عدم اتخاذ تصمیمات احساسی: به‌طورقطع ربات‌ها تصمیمات را تنها به‌واسطه برنامه و کدی که در اختیار آن‌ها قرار داده‌شده اتخاذ می‌کنند. در مقابل، تصمیمات انسانی اغلب با توجه به شرایط و احساسات و در لحظه گرفته می‌شود.

سرعت‌بالای معاملات: در بسیاری از موارد لحظه‌ای درنگ در خروج یا ورود به معامله، ضرر زیادی را به فرد وارد می‌کند. معاملات از طریق ربات‌ها، آنی و در لحظه انجام خواهد شد. ازاین‌رو به‌محض عبور ارزش سهم از حد تعیین‌شده برای ربات، معامله انجام می‌شود.

کاربرد معاملات الگوریتمی

حجم بالای کار و تفحص دقیق برای میزان سود و زیان هر سهم، می‌تواند اثرات سویی بر تصمیمات بگذارد. درواقع طراحی‌ها برای معاملات الگوریتمی رصد بازار را آسان‌تر، انتخاب سهام را کم ریسک تر، اجرای تصمیم برای ورود و یا خروج به معامله را آسان‌تر و کنترل ریسک را باکیفیت بیشتری به انجام می‌رساند. معاملات الگوریتمی می‌توانند تأثیر بالایی در کارایی بازارهای مالی داشته باشند. این نوع از معاملات می‌توانند نوسانات بازار را به‌شدت کاهش داده و به قیمت‌گذاری‌ها ثبات بیشتری ببخشند.

به‌طورکلی استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی در چهار بخش، کاربرد وسیع‌تری دارند:

استفاده از ربات در خریدوفروش سهام بسیار پرکاربرد است. با استفاده از این ربات‌ها می‌توان در حداقل وقت، بر اساس استراتژی که از قبل در نظر گرفته‌شده به خریدوفروش سهم پرداخت. از این طریق علاوه بر کاهش هزینه‌های بازار گردانی، می‌توان ریسک کمتری را به فعالین بازار تحمیل کرد.

استفاده از معاملات الگوریتمی برای بازار گردانی اوراق بسیار پرکاربرد است و باعث می‌شود نقد شوندگی درآمد ثابت بیشتر شود. این الگوریتم‌ها قادرند سفارش‌ها بالایی را بررسی کرده و با توجه به شرایط اقدام به خریدوفروش آن کنند. شرایطی چون نرخ بهره و تورم را می‌توان در آن‌ها برنامه‌ریزی کرد تا با توجه به آن تصمیم خود را اتخاذ کنند. ازاین‌رو در صورت مساعد بودن شرایط می‌توانید تعداد بالایی از اوراق را خریداری نمایید. کارایی بالاتر و عملکرد سریع‌تر از دو مزیت اصلی استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش اوراق است.

استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش صندوق‌های معامله‌ای کاربرد زیادی دارد. تعیین استراتژی در ای اف تی و نتایج حاصل از آن با توجه به نوع بازار به‌صورت صعودی و نزولی و خنثی خواهد بود.

همان‌طور استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی که می‌دانید آربیتراژ درواقع به سود حاصل از تفاوت قیمت در دو بازار مختلف گفته می‌شود. سرعتِ ‌بالا و قدرت تحلیل قوی باعث می‌شود در آربیتراژ سود بسیار خوبی کسب شود. معاملات الگوریتمی به‌خوبی می‌توانند در این بازار سود بالایی نصیب شما کنند؛ زیرا سرعتِ بالا در عملکرد و همچنین قدرت تحلیل بر اساس برنامه از پیش تعیین‌شده، می‌تواند معاملات را به‌طور موفقیت‌آمیزتری به انجام برساند.

برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریق امکان‌پذیر است؟

توسعه بازارهای مالی باعث شده است که نیاز به معاملات هوشمند و خودکار بیش‌ازپیش احساس شود. همان‌طور که گفته شد در معاملات اتوماتیک یا الگوریتمی، با برنامه‌ریزی ربات‌ها قادر خواهیم بود بدون دخالت انسان به خریدوفروش سهم در بازارهای معاملاتی بپردازیم؛ اما شاید از خود بپرسید که برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریقی و با چه زبانی انجام می‌گیرد؟ آیا امکان آموزش آن نیز وجود دارد. در ادامه برای پاسخ به این سؤالات همراه ما باشید.

برای برنامه‌ریزی ربات‌ها نیاز به یادگیری دانش یک زبان برنامه‌نویسی خاص است. یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی ربات‌های معاملاتی mql نام دارد. درواقع mql یک‌زبان برنامه‌نویسی است که قابلیت اجرای اسکریپ در متاتریدر را دارند. MQL5 درواقع مخفف MetaQuotes Language 5 است که توسط شرکت MetaQuotes Software Corp ارائه‌شده است. با توجه به رونق این روزهای بازارهای مالی مانند بورس، استفاده از ربات‌ها در انجام معاملات بسیار بیشتر از قبل شده است. آموزش MQL5 می‌تواند به شما کمک کند ایده خود را به‌طور خاص بر الگوریتم ربات پیاده‌سازی کنید. ازاین‌رو اگر به دنبال یادگیری این زبان برنامه‌نویسی هستید پکیج های آموزش MQL5، میداس سرمایه مرجعی معتبر است که به شما کمک می‌کند این زبان برنامه‌نویسی را به‌صورت پایه‌ای بیاموزید.

از ویژگی‌های زبان MQL5

• این زبان شباهت‌هایی با جاوا و C++ دارد و می‌تواند برنامه‌های نوشته‌شده از زبان‌های دیگر را بپذیرد.
• ازنظر سرعت برنامه‌نویسی بسیار بالا است.
• کتابخانه بسیار گسترده‌ای در پایگاه کد خود دارد.

جمع‌بندی

ربات‌های معاملاتی که بر اساس الگوریتم‌ها و کدهای برنامه‌ریزی‌شده عمل می‌کنند، می‌توانند با سرعت زیادتری اقدام به خریدوفروش سهم کنند. این کدها قادرند هزینه‌های بازار گردانی را کاهش داده و بر ثبات قیمت‌های بازار تأثیر زیادی بگذارند؛ اما درهرصورت برای ورود در بازارهای مالی و کسب سود بیشتر، در کنار دانش و استفاده از علم روز، تجربه و ریسک‌پذیری نیز تأثیر زیادی دارند؛ زیرا ربات‌ها صرفاً بر اساس کد دستور ما عمل می‌کنند؛ اما تلفیق هم‌زمان تجربه و استفاده از علم روز می‌تواند نتایج بسیار خوبی را برای شما به‌عنوان یک شخص فعال در بازار به ارمغان بیاورد.