الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش

نکته مهم: ما قصد نداریم این گونه معاملات را تایید کنیم و یا سودآوری ان ها را برای کاربران تضمین نماییم. هدف ما تنها آگاهی بخشی به کاربران در ارتباط با ویژگی های این گونه مبادلات و مزایای احتمالی آن ها می باشد.

معاملات الگوریتمی در بورس

الگوریتم مجموعه دستورالعمل‎هایی است که برای انجام یک کار خاص، طراحی‌شده است. الگوریتم می‌تواند یک فرآیند ساده مانند ضرب یک عدد در دو، یا یک عملیات پیچیده مثل استفاده از الگوریتم برای معاملات باشد.
یکی از کاربردهایی که در آن می‌توان به کمک الگوریتم‌ها به نتایج دلخواه رسید، استفاده از الگوریتم‌ها در معاملات و بخصوص معاملات بورس است.معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار چند وقتی است که در بازار سرمایه ایران به عنوان یکی از روندهای آتی بازار سرمایه خودنمایی می‌کنند. شرکت‌های استارت‌آپی و غیر استارت‌آپی بسیاری در این حوزه شروع به فعالیت کرده‌اند و ادعاهای جالب و غریبی مطرح می‌کنند.

در دنیا نیز یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است. شرکت‌های بزرگی در دنیا از جمله CITADEL و Black Rock در آمریکا به عنوان رهبران سرمایه‌گذاری الگوریتمی و شرکت‌هایی از جمله Quantopian و Numerai با دیدگاه‌های متفاوت در حال تلاش برای رهبری هوش مصنوعی یا به طور ساده‌تر، معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند.

معاملات الگوریتمی چیست:

تعریف معاملات الگوریتمی یعنی انجام معامله به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار توسط کامپیوتر و بر مبنای الگوریتمی که برای آن نوشته شده است. در این روش، معامله‌گر با توجه به استراتژی خود برنامه‌ای را تعریف می‌کند، ربات به جست‌وجوی بهترین فرصت معاملاتی بر حسب آن الگو می‌پردازد و در کسری از ثانیه معامله را انجام می‌دهد.

به معاملات الگوریتمی معاملات خودکار هم گفته می‌شود به این معنا که استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان، به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا اَلگو تریدینگ هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار 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.

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

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

1. رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
2. ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
3. مدیریت پوزیشن
4. 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.

طبقه بندی معاملات الگوریتمی:

معاملات الگوریتمی می‌توانند در قسمت‌های مختلف روند معاملات قرار گیرند. به این معنی که با توجه به وظایفشان که در بالا گفته شد می‌توانند در هر یک از مراحل ذکر شده کار خود را آغاز کنند. بر این اساس در یک طبقه‌بندی قرار می‌گیرند که طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.

الگوریتم‌های اجرای معاملات:

این دسته از الگوریتم‌ها صرفا وظیفه دارند دستورات معاملاتی تحلیل‌گر را اجرا کنند. یعنی حتی نقطه آغاز و پایان و نماد مورد نظر نیز از سوی تحلیل‌گر انتخاب شده است و الگوریتم تنها موظف است وجه معامله‌گر را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله را صورت دهد.به عنوان مثال یک معامله‌گر حقوقی در بازار ایران مانند صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک یا یک معامله‌گر حقیقی با حجم بالایی از سرمایه تصمیم دارد ۱۰ میلیارد تومان سهام شرکت پالایش نفت تهران را در محدوده قیمتی مشخص خریداری کند. به طور قطع اگر همه‌ حجم سرمایه را یکباره وارد کند و درخواست خرید سهام مورد نظرش را یک‌جا بدهد باعث بالا رفتن فشار خرید و درنتیجه افزایش قیمت سهام مورد نظرش می‌شود و امکان خرید این سهام در محدوده‌ قیمتی تعیین شده فراهم نمی‌شود.الگوریتم‌های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌های کوچکتر با حجم‌های مختلف در آورده و در بازه‌های زمانی مشخص معاملات مد نظر تحلیلگر را انجام می‌دهند.

لگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

این الگوریتم‌ها به تنهایی سودآور نیستند بلکه به تحلیلگر اطلاعات بیشتری از شرایط بازار ارائه می‌کنند و به او در بهبود روند تحلیل و تصممی‌گیری و در نتیجه معاملاتش کمک می‌کنند که حاصلش افزایش سوددهی معامله‌گر یا تحلیل‌گر است.این الگوریتم‌ها زمانی بهترین بازده را برای تحلیل‌گر دارند که به صورت مجموعه‌ای و گروهی یا در کنار دیگر ابزارهای تحلیل مورد استفاده قرار گیرند.

الگوریتم‌های مانیتورینگ:

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 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 داشته باشیم.

الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ:

الگوریتم‌هایی که وظیفه‌ خرید و فروش سهام برای نگهداری طولانی مدت را به عهده دارند. با این تعریف در می‌یابیم که این گروه از الگوریتم‌ها با شرایط بازار ایران بسیار همخوانی دارند. این الگوریتم‌ها که الگوریتم‌های کم‌بسامد هم نامیده می‌شوند اینطور عمل می‌کنند که برای مثال استراتژی معاملات یک معامله‌گر خرید سهام در صف فروش و سپس فروش آن در صف خرید است.در واقع برنامه‌ی معامله‌گر نوسان‌گیری روزانه است. در این زمان الگوریتم کم بسامد که بر اساس این استراتژی برنامه‌ریزی شده است به مجرد رسیدن صف فروش به شرایط از پیش تعیین شده دستور دیکته شده را انجام می‌دهد و در قیمت‌های بالاتر‌ که باز برایش مشخص شده عمل فروش را صورت می‌دهد.تمام این روند ذکر شده به صورت خودکار توسط این الگوریتم انجام می‌شود. در واقع الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ مجوعه‌ سه دستهی ذکر شده در بالا کنار یکدیگر هستند. این الگوریتم تمام وظایف سه دسته‌ی دیگر را باهم انجام می‌دهد.

الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ (HFT):

این دسته از الگوریتم‌ها بنا به تعریف سایت investopedia باید 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. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارزها (Forex) نیز بسیار پرکاربرد است اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان به دلیل پرداخت کارمزد همراه است. الگوریتم‌های آربیتراژ معمولا در این طبقه قرار می‌گیرند.

معایب معاملات الگوریتمی در بورس:

۱. 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.

۲. 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.

۳. 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.

معاملات الگوریتمی در رمزارزها و کسب سود از آن

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

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) چیست؟

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

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

انواع معاملات الگوریتمی

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

1. الگوریتم معاملاتی اجرا کننده دستور

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

1. الگوریتم سیگنال دهی

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

1. الگوریتم monitoring یا پایش بازار

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

1. الگوریتم position trading یا کم بسامد

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

1. الگوریتم HFT یا پر بسامد

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

برای معاملات الگوریتمی به چه چیزی نیاز داریم؟

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

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

استفاده از معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارد؟

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

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

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

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

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

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

محدودیت های استفاده از معاملات الگوریتمی

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

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

استراتژی های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی

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

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

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

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

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

سخن پایانی

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

معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی در بازار ارزهای دیجیتال دارد؟

معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) که به معاملات خودکار نیز شناخته می‌شود، یک برنامه کامپیوتری است که بر اساس دستورالعمل‌هایی که از قبل تعیین شده، معاملات در بازار ارزهای دیجیتال را انجام می‌دهد. در واقع این نوع معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش انجام می‌شود و برای انجام ترید نیازی به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. همچنین سرعت پردازش بالای کامپیوتر در مقایسه با انسان، این روش را بسیار کارآمدتر و عموما پرسودتر از ترید توسط انسان کرده است. این مقاله را به آموزش این نوع معاملات اختصاص داده‌ایم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

همه ما – حتی کسانی که تاکنون برنامه‌نویسی نکرده‌اند – می‌دانیم که کامپیوترها و سیستم‌های کامپیوتری برای انجام هرکاری نیاز به برنامه دارند. اما برنامه نویسی معمولا با نوشتن برنامه آغاز نمی‌شود. قبل از نوشتن برنامه لازم است گام به گام، کارهایی را که باید برنامه انجام دهد، تعریف کنیم. به این تعریف گام به گام یک عملیات، طراحی الگوریتم یا Algorithm گفته می‌شود. در مورد روش معاملات الگوریتمی نیز به تعریف یک سلسله شرایطی مانند، زمان، قیمت، حجم و… برای انجام معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری نیاز داریم. معمولا برای پیاده‌سازی این شرایط و تفهیم این شرایط به زبان کامپیوتر، از کدنویسی و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی رایج، استفاده می‌کنیم. مشخصه بارز معاملات الگوریتمی این الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش است که انسان در انجام معاملات نقشی ندارد و تمام مراحل یک ترید، اعم از تحلیل بازار، تعیین نقطه ورود، تعیین مقدار سرمایه درگیر در هر معامله، حد سود و حد ضرر توسط برنامه کامپیوتری انجام می‌شود. در این روش، تریدر به طور مستقیم در بازار حضور ندارد اما در صورتی که از روش مناسبی استفاده کند، برنامه ترید او، برای او کسب ثروت خواهد کرد.

ذکر یک مثال ساده برای تبیین Algorithmic Trading

برای درک بهتر از این روش معاملاتی، یک مثال بسیار ساده از معاملات الگوریتمی می‌زنیم. اندیکاتور میانگین متحرک جزو اندیکاتورهای بسیار ساده در تحلیل تکنیکال است. یکی از روش‌های انجام ترید با استفاده از این اندیکاتور، استفاده از دو اندیکاتور ۵۰ و ۲۰۰ روزه است. مطابق قوانین این اندیکاتور، درصورتی که میانگین متحرک ۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه را به سمت بالا بشکند، سیگنال خرید صادر شده و هنگامی که میانگین متحرک ۵۰ روزه در زیر میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار بگیرد، سیگنال فروش صادر می‌شود. اگر تریدری بخواهد با استفاده از این اندیکاتور، معاملات خودکار انجام دهد، باید همین دو شرط را به زبان کامپیوتر پیاده‌سازی کند. پس ما احتیاج به یک برنامه کامپیوتری داریم که دو اندیکاتور میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را برای تمامی ارزهای دیجیتال محاسبه کند. هر زمان و در هر نموداری، اگر میانگین متحرک ۵۰ روزه بالاتر از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار گرفت، در همان لحظه اقدام به خرید آن دارایی دیجیتال کرده و زمانی که برعکس آن اتفاق افتاد، از بازار خارج شده و دارایی خریداری شده را به فروش برساند. به همین ترتیب بر اساس شرایطی که برای برنامه تعیین شده، اگر موقعیتی برای ورود بوجود آمد، برنامه به صورت خودکار معامله را آغاز می‌کند. با استفاده از چنین برنامه‌ای نیاز به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. این نوع معاملات که تماما توسط کامپیوتر انجام می‌شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

استفاده از این روش برای انجام معاملات و ترید در بازار ارزهای دیجیتال مزایای زیر را به همراه دارد:

• انجام سفارش خرید و فروش به صورت خودکار و توسط برنامه صورت خواهد گرفت، بنابراین همواره سفارش‌ها در بهترین قیمت انجام می‌شود.
• زمان، در این روش معنایی ندارد. در تمام ساعات شبانه‌روز به محض برقرار شدن شرایط ورود، معامله انجام خواهد شد.
• امکان بررسی و ارزیابی چندین نماد مختلف در یک لحظه وجود دارد. انجام تحلیل همزمان نمودار قیمت چند دارایی دیجیتال توسط انسان غیرممکن است.
• با استفاده از این روش، احتمال وقوع خطای انسانی در زمان انجام معاملات به دلیل خستگی یا بی دقتی، به صفر می‌رسد. خطا در یک برنامه کامپیوتری، غیرممکن است.
• یکی از مزایای مسلم این روش، آزمودن و صحت‌سنجی آن با استفاده از اطلاعات گذشته است. با انجام این کار می‌توان ایرادهای موجود در این روش را شناسایی و رفع کرد.
• حرفه‌ای‌ترین تریدرها و معامله‌گران هم در مواقعی تصمیمات احساسی گرفته و احساساتشان بر منطق معاملاتیشان غلبه می‌کند و این اتفاق منجر به زیان آنها می‌شود. اما برای یک برنامه کامپیوتری، احساسات مفهومی ندارد و تمام کارها مطابق الگوریتم انجام خواهد شد.

استراتژی‌های Algorithmic Trading

معاملات الگوریتمی مختص استفاده از اندیکاتورها و ترکیب شدن آنها نیست بلکه در تعریف عام آن هرجایی در بازارهای مالی که موقعیتی برای کسب سود فراهم است، این روش وارد می‌شود. در ادامه به برخی از استراتژی‌های رایج در انجام این معاملات اشاره خواهیم کرد.

استراتژی‌های دنبال‌کننده روند

یکی از رایج‌ترین استراتژی‌های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی ، شناسایی روند و همراه شدن با روند بازار است. این شناسایی روند با استفاده از اندیکاتورهای رایج در تحلیل تکنیکال انجام می‌شود. این استراتژی، یکی از ساده‌ترین استراتژی‌ها در میان دیگر روش‌ها است. زیرا این استراتژی، نیازی به پیش‌بینی قیمت در آینده ندارد و صرفا با روند فعلی بازار همراه خواهد شد. استفاده از میانگین متحرک ۵۰ روزه و ۲۰۰ روزه که در ابتدای این مقاله اشاره شد، جزو این دسته تقسیم‌بندی می‌شود.

فرصت‌های آربیتراژ

این فرصت زمانی ایجاد می‌شود که یک دارایی دیجیتال، در دو (یا بیشتر) صرافی مختلف معامله شود و قیمت آن در یکی از این صرافی‌ها کمتر از دیگر صرافی‌ها باشد. در چنین شرایطی می‌تواند این دارایی دیجیتال را در صرافی که قیمت پایین‌تری دارد، خریداری کرد و با انتقال به صرافی دیگر، در قیمت بالاتری به فروش رساند. این الگوریتم باید اختلاف میان قیمت یک دارایی واحد در بازارهای مختلف را رصد کند و در صورت یافتن یک دارایی که شرایط آربیتراژ را دارد، به صورت مداوم معاملات را بر روی همان دارایی انجام دهد. تا زمانی که این اختلاف قیمت وجود داشته باشد، این الگوریتم، معاملات را به سرعت انجام می‌دهد و به محض برطرف شدن اختلاف قیمتی، این معامله بسته خواهد شد. به دلیل آنکه این معاملات به سرعت انجام می‌شود ممکن است صدها یا هزاران معامله را بر روی یک دارایی انجام شود که در مجموع سود قابل توجهی را به ارمغان خواهد آورد. البته معاملات آربیتراژ توسط انسان نیز قابل انجام است؛ اما استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت و دقت و تعداد معاملات را بسیار افزایش خواهد داد که در نهایت سود بالاتری را برای تریدر به ارمغان می‌آورد.

زمان بازتنظیم شاخص‌ها

در بازارهای مالی شاخص‌های زیادی وجود دارد که معدل و میانگین وضعیت یک گروه خاص و یا بخش خاصی از بازار را نمایش می‌دهد. برای مثال، شاخص دیفای در بازار ارزهای دیجیتال، نماینده رفتار چند پروژه دیفای مطرح در بازار ارزهای رمزنگاری شده است. عدد این شاخص، میانگینی از قیمت ارزهای دیجیتال موجود در حوزه دیفای است. این شاخص معمولا در بازه‌های زمانی مشخصی و با توجه به تغییرات قیمتی دارایی‌های پشتوانه خود، بازتنظیم می‌شوند. در زمانی که تغییرات قیمتی شدیدی در قیمت پروژه‌های دیفای اتفاق می‌افتد، این شاخص به سرعت تغییر نخواهد کرد و طبیعتا با یک اختلاف زمانی تغییرات در آن اعمال خواهد شد. این زمان فرصت مناسبی برای ورود معاملات الگوریتمی است. در چنین شرایطی نیز می‌توان از تاخیر در محاسبه مجدد شاخص‌ها برای کسب سود استفاده کرد.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی

مدل‌های ریاضی اثبات شده، مثل استراتژی معاملاتی Delta-neutral، که امکان انجام معامله بر روی ابزارهای اختیار معامله و معاملات مشتقه را با استفاده از روش‌های ریاضی فراهم کرده است. در این روش اختلاف قیمت بین معاملات مشتقه یک دارایی با قیمت دارایی اصلی در بازار اسپات رصد می‌شود و در صورتی که بر اساس استراتژی، شرایط برای باز کردن پوزیشن لانگ یا شورت فراهم باشد، به صورت خودکار سفارش‌ها فعال خواهد شد. در این روش گاهی سود حاصل از یک معامله زیر یک درصد است اما به دلیل آنکه این معاملات توسط برنامه و به صورت خودکار انجام می‌شود، تعداد معاملات انجام شده بالاست و در نهایت مجموع سودهای حاصل از این معاملات الگوریتمی ، عدد قابل توجهی خواهد بود.

استراتژی Mean reversion

این استراتژی معاملات الگوریتمی بر اساس نظریه بازگشت به میانگین طراحی شده است. در این استراتژی، بالاترین و پایین‌ترین قیمت یک دارایی در یک بازه زمانی مشخص، یک اتفاق مقطعی در بازار تلقی می‌شود که به صورت طبیعی در بازار رقم می‌خورد و معمولا قیمت، به مقدار میانگین خود بازمی‌گردد (البته این مورد براساس احتمالات است و رفتار چرخه‌ای بازار معمولا چنین شرایطی را بوجود خواهد آورد). شناسایی و تعریف یک بازه قیمتی و طراحی یک الگوریتم براساس آن، به برنامه معاملاتی این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار معاملات را انجام دهد. زمانی که قیمت از بازه قیمتی تعریف شده در الگوریتم تجاوز کند، شرایط برای باز کردن پوزیشن معاملاتی فراهم می‌شود. در چنین شرایطی، نقطه خروج از این معامله، بازگشت قیمت به میانگین بازه تعیین شده است.

استراتژی‌های مورد استفاده در ترید دارایی‌های دیجیتال و دیگر دارایی‌ها بسیار گسترده‌اند. اما ویژگی یکسان در تمامی آنها، داشتن یک الگوریتم و دستورالعمل برای شرایط یک معامله و انجام آن توسط یک برنامه کامپیوتری و به صورت خودکار است. این الگوریتم و استراتژی بسیار متنوع است و هر تریدر بر اساس تحقیقات و تجربیات شخصی خود آن را تعریف می‌کند. سپس ربات‌های معاملاتی این استراتژی را در بازار پیاده می‌کنند. در ادامه این مقاله احتیاجات فنی برای داشتن یک معامله الگوریتمی را معرفی خواهیم کرد.

الزامات فنی برای یک Algorithmic trading

اجرای معاملات الگوریتمی با استفاده از برنامه کامپیوتری بخش نهایی در یک طرح‌ریزی یک الگوریتم است. صحت‌سنجی این الگوریتم که اصطلاحا Backtesting گفته می‌شود، یکی دیگر از مولفه‌های ضروری در طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی است. اما بخش مهم، تعریف روش معامله به زبان کامپیوتر است. در واقع پیاده‌سازی آنچه در ذهن معامله‌گر است به زبان قابل فهم برای کامپیوتر یکی از مراحل اصلی در طراحی یک الگوریتم معاملاتی است. انجام این کار نیازمند داشتن دانش فنی در حوزه‌های زیر است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر برای کدنویسی و معرفی استراتژی معاملاتی به کامپیوتر. یا خود تریدر باید این دانش را کسب کند یا برای پیاده‌سازی شرایط لازم برای انجام معاملات الگوریتمی ، از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد.
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی به منظور انجام معاملات، مانند صرافی بایننس یا هر پلتفرم معاملاتی دیگر در بازار ارزهای دیجیتال که امکان انجام معاملات الگوریتمی در آن وجود دارد.
• دسترسی به اطلاعات بازار؛ الگوریتم طراحی شده باید به اطلاعات بازار اعم از قیمت، حجم، تاریخ معاملات و هر گونه اطلاعات دیگری که الگوریتم به آن نیاز دارد، دسترسی داشته باشد.
• سیستم معاملاتی باید امکان صحت‌سنجی و بک تست را داشته باشد تا پیش از انجام معاملات واقعی، صحت الگوریتم و استراتژی آن ارزیابی شود. این کار ریسک از دست رفتن سرمایه در معاملات الگوریتمی را به میزان زیادی کاهش خواهد داد.

به این لیست می‌توان موارد بیشتری اضافه کرد اما نکات مهم در پیاده سازی یک استراتژی برای انجام معاملات الگوریتمی شامل موارد فوق می‌شود. در ادامه برای فهم بهتر این روش معاملاتی الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش یک مثال واقعی از یک معاملات الگوریتمی را دنبال می‌کنیم.

یک مثال واقعی از معاملات الگوریتمی

شرکت نفت شل رویال در دو بازار سهام آمستردام هلند و بازار سهام لندن لیست بوده و معاملات آن در این دو بازار سهام انجام می‌شود. استراتژی معاملات الگوریتمی پیاده‌سازی شده در بازار این سهام، آربیتراژ است. با استفاده از این الگوریتم، هر زمان فرصت آربیتراژ در سهام این شرکت بوجود آید، معاملات به صورت خودکار انجام خواهد شد.

قیمت سهام این شرکت در بازار سهام آمستردام به یورو محاسبه می‌شود، در حالی که قیمت سهام آن در بازار سهام لندن، به پوند محاسبه می‌شود. در واقع سهام این شرکت دارای دو قیمت مختلف به یورو و پوند است. با توجه به اختلاف ساعت آغاز کار بازار سهام در کشورهای مختلف، معاملات سهام این شرکت در بازار بورس اوراق بهادار آمستردام یک ساعت زودتر از بازار سهام لندن آغاز می‌شود. می‌توان قیمت سهام این شرکت در این دو بازار را رصد کرد تا هر زمان اختلاف قیمتی در آنها مشاهده شد، معاملات آربیتراژ به صورت خودکار انجام شود. برای انجام این کار به موار زیر احتیاج است:

• استفاده از یک کامپیوتر که قیمت سهام را در دو بازار رصد کند.
• دریافت اطلاعات قیمت از بازار سهام لندن و آمستردام
• استفاده از یک پلتفرم انتشار قیمت ارزها در بازار فارکس، که نسبت قیمت پوند به یورو را محاسبه کند.
• استفاده از یک پلتفرم معاملاتی برای انجام معاملات
• استفاده از تاریخچه معاملاتی برای صحت‌سنجی کار الگوریتم

این برنامه کامپیوتری باید مراحل زیر را انجام دهد:

• دریافت قیمت سهام شرکت نفت رویال در دو بازار سهام
• اطلاع از قیمت لحظه‌ای نسبت پوند به یورو در بازار فارکس
• محاسبه اختلاف قیمت در دو بازار سهام و مقایسه آن با استفاده از نسبت پوند به یورو و محاسبه کارمزد انجام معاملات. در صورتی که اختلاف میان آنها، قابل توجه بود، الگوریتم معامله فعال شود و سهام در بازاری که قیمت کمتری دارد، خریداری شود و در بازار سهام دیگر که قیمت سهام بالاتر است به فروش برسد.
• اگر اختلاف قیمت همچنان وجود داشت، معامله مجددا انجام شود. این سلسله معاملات تا زمانی که اختلاف قیمت وجود دارد، به دفعات ادامه یابد. در صورت یکسان شدن قیمت در دو بازار، معاملات متوقف شود.

کسب سود به همین سادگی و راحتی! هرچند دست‌یابی به یک الگوریتم معاملاتی سودده، به هیچ عنوان کار ساده‌ای نیست. ذکر یک نکته ضروری است؛ زمانی که شما بتوانید معاملات الگوریتمی را در یک بازار انجام دهید، به طور حتم دیگران نیز این کار را خواهند کرد. لذا معاملات الگوریتمی از نوسانات قیمت در صدم ثانیه و حتی هزارم ثانیه، استفاده خواهد کرد. طراحی یک الگوریتم معاملاتی برای چنین وضعیتی، تجربه و دانش بسیار بالایی نیاز دارد.

سخن پایانی

همانطور که سود حاصل از چنین معاملاتی بالاست، ریسک انجام Algorithmic trading نیز بالاست. احتمالا کسب درآمد در ساعتی که خواب هستید و یا در تفریح هستید، بسیار جذاب است. اما معاملات الگوریتمی علاوه بر دانش بالا، مسائل دیگری نیز به همراه دارد. قطعی اینترنت، تاخیر در انجام سفارشات توسط صرافی به دلیل مشکلات احتمالی در سرور یا شلوغی شبکه و… و از همه مهمتر بروز اشکال در الگوریتم و وجود نقص و ایراد در کدهای برنامه معاملاتی شما می‌تواند ضررهای جبران ناپذیری به بار بیاورد. هر برنامه معاملاتی خودکار نیاز به اصلاح و رفع ایراد دارد که به طور مداوم باید بررسی شود. گاهی کد برنامه معاملاتی خوکار آنچنان پیچیده است که برای اصلاح آن باید صاحب استراتژی دانش فنی بالایی در زمینه علوم کامپیوتر داشته باشد. به همه این موارد دانش فنی از تحلیل بازار، تحلیل تکینکال، تحلیل فاندامنتال و شناخت دقیق و عمیق بازار را اضافه کنید.

معاملات الگوریتمی

آیا می دانید که معاملات الگوریتمی چیست و چه اهمیتی دارد؟ معاملات الگوریتمی که با نام معاملات خودکار نیز شناخته می شوند از یک برنامه کامپیوتری برای ترید استفاده می نمایند که دستورات موجود در یک الگوریتم را برای انجام ترید دنبال می کند.

وجه متمایز معاملات الگوریتمی با معاملاتی که توسط انسان ها انجام می شود در سرعت بسیار بالای انجام این الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش گونه معاملات با استفاده از برنامه نویسی و اجرای خودکار الگوریتم ها می باشد که در بعضی از موارد قابل مقایسه با سرعت انجام معاملات توسط انسان و سودی که از معاملات دستی به دست می آید نخواهد بود و به همین دلیل برای بسیاری از سرمایه گذاران از اهمیت برخوردار است.

در این گونه تریدینگ مجموعه ای از دستورالعمل های ریاضی و منطقی هستند که مدل ریاضی معامله الگوریتمی را مشخص می کنند و مولفه هایی مانند زمان و قیمت یا حجم مبادلات از مهم ترین فاکتورها در تعیین ویژگی های مدل مربوطه خواهند بود.

در این مقاله، بیت نوین به عنوان یکی از صرافی های برتر در کشور قصد دارد شما را با مشخصات و چگونگی انجام این معاملات آشنا کند تا بهتر به ماهیت این گونه تریدینگ پی برده و تصور بهتری در ارتباط با این که معامله الگوریتمی چیست و در چه استراتژی هایی امکان استفاده از آن وجود دارد به دست آورید.

معامله الگوریتمی چیست

معامله الگوریتمی نوعی از ترید است که در آن سعی می شود با استفاده از برنامه نویسی کامپیوتری و بدون دخالت انسان نسبت به انجام معامله تصمیم گیری های لازم صورت پذیرد و به همین دلیل نقش احساسات انسان ها در این گونه مبادلات کمتر می شود.

این امر باعث خواهد شد که در نهایت انجام معاملات نظام مند شده و فعالیت ها به حالت سیستمی در آید.

نکته مهم: ما قصد نداریم این گونه معاملات را تایید کنیم و یا سودآوری ان ها را برای کاربران تضمین نماییم. هدف ما تنها آگاهی بخشی به کاربران در ارتباط با ویژگی های این گونه مبادلات و مزایای احتمالی آن ها می باشد.

مثال تجربی از معاملات الگوریتمی چیست

فرض کنید که شما قصد داشته باشید وقتی قیمت یک ارز دیجیتال مانند بیت کوین از یک محدوده ای پایین تر رفت به طور خودکار حجم خاصی از بیت کوین را خریداری کنید و در زمانی که قیمت خرید بیت کوین از یک عدد خاصی بیشتر شد حجم خاصی از بیت کوین های خود را در یک صرافی به فروش برسانید.

در این حالت می توانید از معامله الگوریتمی برای تعیین حجم بیت کوین و چگونگی فروش آن استفاده کنید. این مثال ساده ای از استفاده از معاملات الگوریتمی می باشد که در خرید و فروش بیت کوین می توان از آن بهره برد.

البته برای سایر ارزهای دیجیتال مانند اتریوم ، پولکادات ، دوج کوین ، ارز شیبا اینو ، ارز تتر ، ریپل و ارز سولانا یا سایر دارایی ها نیز می توانید از این مدل های ریاضی برای معامله استفاده کنید.

علاوه بر این توجه داشته باشید که الگوریتم های شما می توانند بسیار پیچیده تر باشند و برای مثال بر مبنای استفاده از تحلیل تکنیکال ارز دیجیتال کار کنند و یا با توجه به پرایس اکشن و یا مووینگ اوریج یا سایر مولفه ها اقدام به انجام مبادلات بنماید.

لازم به ذکر است که استفاده از پنل معاملات الگوریتمی تنها برای خرید و فروش ارزهای دیجیتال نمی باشد و در بازارهای مالی دیگر مانند فارکس و بازار بورس و فرابورس هم ممکن است بتواند از آموزش معاملات الگوریتمی برای بهره بردن از ظرفیت های این روش برای خرید و فروش سهام و یا خرید و فروش ارزهای رایج مانند دلار و یورو با ثبت سفارش خودکار بهره مند شد.

همچنین در نظر داشته باشید که می توانید تمام ارز های مهم و محبوب را در بیت نوین خریداری نمایید یکی از این موارد خرید ارز وینک می باشد که به سادگی با بهترین قیمت می توانید به خرید این ارز بپردازید.

اگر نیاز به آموزش کامل خطوط حمایت و مقاوت نیز دارید می توانید مقاله خطوط حمایت و مقاومت را نیز مطالعه نمایید.

نحوه کار معامله الگوریتمی چیست

در مثال بالا دیدید که به راحتی با مشاهده قیمت لحظه ای بیت کوین (و مقایسه آن با قیمت مدنظر شما برای خرید یا فروش بیت کوین)، الگوریتم می تواند به راحتی تصمیم گیری کند که موقع خرید با فروش بیت کوین رسیده است یا خیر.

اگر مدل ریاضی شما پیچیده تر باشد، الگوریتم مبتنی بر یک مقایسه ساده ریاضی نیست و پیچیده تر می شود.

برای مثال ممکن است که در معامله نیاز به مقایسه مووینگ اوریج moving average باشد. یا این که خطوط حمایت و مقاومت متعددی برای تصمیم گیری در هر حالت در نظر گرفته شده باشد.

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 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 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 الگوریتم معاملاتی برای پوزیشن فروش 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؟