معاملات الگوریتمی، تهدیدها و فرصتها
معاملات الگوریتمی، روشی برای اجرای سفارش ها با استفاده از دستورهای معاملاتی از پیش برنامه ریزی شده با استفاده از اطلاعاتی از قبیل زمانبندی، قیمت یا حجم معاملات است. این نوع از معاملات به این دلیل توسعه یافته اند تا از مزایای سرعت و پردازش اطلاعات ناشی از رایانه ها در مقایسه با افراد معامله گر بهره مند شوند. رایج ترین الگوریتم ها عبارتند از درصد حجم معاملات، قیمت میانگین موزون حجمی، قیمت میانگین موزون زمانی، و …. در واقع به جای انسان یک یا چند الگوریتم، در انتخاب و اعمال این سفارش‌ها (از جنبههای مختلف همانند زمانبندی، قیمت یا حجم آن) تصمیم میگیرند.
سابقه استفاده از رایانه برای ثبت سفارشات در بازارهای مالی به دهه ۷۰ میلادی و بورس نیویورک در ایالات متحده باز میگردد. معاملهگری از طریق رایانه ( با کمک برنامه های نرم افزاری) در خلال سالهای دهه هشتاد قرن گذشته میلادی توسعه بیشتری یافت و نهایتا در دهه ۹۰ همهگیر شد. این نوع معاملات به شکل گسترده توسط تامین سرمایه ها، صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری، و صندوق های پوششی که نیاز به اجرای تعداد زیادی سفارش یا انجام سفارش ها با سرعت بسیار بالا دارند که ممکن است از عهده معامله گران بشری خارج شود استفاده می شود. تحقیقی در سال ۲۰۱۶ نشان داد که بیش از ۸۰درصد از معاملات بازار فارکس توسط الگوریتم ها به جای انسان ها اجرا شده است.
معاملات الگوریتمی با عنوان سیستم های معاملاتی خودکار نیز شناخته می شوند. این سیستم ها دارای راهبردهای معاملاتی از قبیل معامله گری جعبه سیاه، و معامله گری کمی نیز می شوند که شدیدا به فرمول های ریاضی پیچیده و برنامه های رایانه ای سریع وابسته هستند. این قبیل سیستم ها، راهبردهایی شامل بازارسازی، دامنه سازی بین بازارها، آربیتراژ، سفته بازی در قالب روش هایی از قبیل دنبال کردن روند را به کار می گیرند. بخشی خیلی زیادی از این الگوریتم ها در گروه معاملات با بسامد بالا (HFT) قرار می گیرند، که با گردش بالا و نسبت های بالای سفارش به معاملات شناخته می شوند.
معاملات با بسامد بالا از رایانه هایی استفاده می کنند که برای انجام سفارش، بر مبنای اطلاعاتی که به شکل داده وارد می شود، قبل از اینکه بشر توان درک این اطلاعات را داشته باشد، تحلیل و اقدام به معامله می کند. معاملات الگوریتمی و معاملات با بسامد بالا، به تغییرات شدید در ریزساختارهای بازار سرمایه منتهی شده اند که هدف غایی آن افزایش نقدشوندگی بازار است.
الگوریتم‌های اجرای معاملات
سرعت و پیچیدگی معاملات در بازارهای مالی نیاز به استفاده از ابزارهای هوشمند را افزایش داده است. در این راستا یکی از مفیدترین ابزارهای مالی به کارگیری معاملات الگوریتمی یا خودکار است که به منظور استفاده بهتر سرمایه گذاران از فرصت های بازارهای سرمایه گذاری ایجاد و راه اندازی شده است.
برخی از خدمات سایت، از جمله مشاهده متن مطالب سالهای گذشته روزنامه‌های عضو، تنها به مشترکان سایت ارایه میشود.
شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 700,000ريال را پرداخت کنید.
همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب از مجلات عضو و دسترسی نامحدود به مطالب روزنامه‌ها نیز برای شما فعال خواهد شد!
پرداخت از طریق درگاه بانکی معتبر با هریک از کارت‌های بانکی ایرانی انجام خواهد شد.
پرداخت با کارت‌های اعتباری بین‌المللی از طریق PayPal نیز برای کاربران خارج از کشور امکان‌پذیر است.
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!
الگوریتم‌های اجرای معاملات
در این مقاله می‌خوانید:
سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ چیست؟
سرمایه‌گذاری کمی (سرمایه‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌گذاری سیستماتیک نیز شناخته میشود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده میکند. به عنوان مثال میتوان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.
مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل میکنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آنها متفاوت و قابل بحث است. مدل‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می‌شوند، استراتژیهای کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار میگیرند.
معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟
همانطور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می‌باشد که فرصتهای سرمایه‌گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی میکند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود میکند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصتهای معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌باشد. نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آنها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:
- یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار معامله‌گر قرار میگیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار میدهد، صورت میگیرد.
- موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب میشود. در این بخش بر اساس استراتژی که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌ریزی میشود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار میدهد. محاسبات آماری و مقایسه داده‌های تاریخی لازم را انجام میدهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری میگیرد و آن را اجرا میکند.
- در مرحله آخر الگوریتم سفارش‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال میکند و این کار زمانی اجرایی میشود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.
تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی
هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان آغازگر جنبش سرمایه‌گذاری کمی شناخته میشود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد میشود که مدل‌های ریاضی را میتوان در سرمایه‌گذاری به کار برد.
تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران سرمایه‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده میکنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده‌های کیفی ویژگی است که نمی‌توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.
بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل‌های نرم‌افزاری به سرمایه‌گذاران کمک میکند تا فرصتهای سرمایه‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.
ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)
مهمترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می‌باشد. با خودکارسازی معاملات می‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌ترین بررسی‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌های روش‌های کمی، کاهش هزینه‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه‌نویسی نرم‌افزاری می‌توانید هزینه‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.
انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ
به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:
الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌های دارایی‌ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده میکند. سرمایه‌گذارانی که از این استراتژی پیروی میکنند، عموماً فرض میکنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز میگردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.
سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (الگوریتم‌های اجرای معاملات Factor-Based Investing)
سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده میشود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته میشود که بازده سهام بر مبنای آنها بررسی میشود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.
دنبال کردن روند (Trend Following)
وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی میشود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی‌هایی است که توسط سرمایه‌گذاران استفاده میشود. این استراتژی شامل الگوریتم‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت میکنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و الگوها و شاخص‌های بازار برای تصمیمگیری استفاده میکنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژیهای معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین میشود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری میکنند تا واکنش‌های افراد را پیشبینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش‌ها، پست‌های اجتماعی، ویدئوها، پست‌های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌گذاران از این استراتژی برای پیشبینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده میکنند.
استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)
آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره میگیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژیهای تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده میکند.
دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت
یکی از مهمترین دانش‌ها برای سرمایه‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژیهای معاملاتی به زبان برنامه‌نویسی به کار برده میشود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌یابد و از این طریق میتوان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.
مهمترین دلیل محبوبیت الگوریتم تریدینگ ناشناس ماندن معاملات است / خلاصه‌ای از دومین کارگاه ولث‌تک در دانشگاه تربیت مدرس
دومین کارگاه حوزه ولث‌تک با عنوان “الگوریتم تریدینگ” توسط حامد حدادی مدیرعامل کوانت‌کن برگزار شد. سری کارگاه‌های ولث‌تک پنجشنبه ۱۴ شهریور در دانشگاه تربیت مدرس برگزار شده بود.
بخش دوم کارگاه‌های ولث‌تک با معرفی سهم و نحوه خرید و فروش سهام آغاز شد و اینکه برای سودآور بودن این خرید و فروش‌ها به یک تحلیل و استراتژی و یک سری دیتاها نیاز است. برای دسترسی به این دیتاها، حدادی به سایتهایی مانند کدال و TSE اشاره کرد.
بعد از این صبحت‌ها، به الگوریتم تریدینگ و همینطور دلایل استقبال از این معاملات اشاره شد که مهمترین دلیلش ناشناس ماندن معاملات است. به گفته حدادی دیگر دلایل محبوب بودن این معاملات الگوریتمی افزایش بهره‌وری، کاهش تاثیر بازار، افزایش سرعت، کاهش هزینه‌ها و سادگی عنوان کرد.
همین معاملات الگوریتمی دسته‌بندی‌های مختلفی دارند که در این کارگاه به معرفی انواع آن پرداخته شد.
اولین نوع الگوریتم‌های اجرای معاملات است و ازجمله این الگوریتم‌ها میتوان به TWAP و VWAP اشاره کرد.
حدادی در این قسمت اردرهای مختلفی ازجمله limit order, market order, fill or kill, all or nothing, stop order, pegged order و iceberg را معرفی کرد.
دسته بعدی این الگوریتم‌ها، الگوریتم‌های سیگنال‌دهی مانند HFT است.
دسته position trading هم از دیگر بخش‌بندی‌های الگوریتم‌ها است که شامل الگوریتم‌های تحلیل تکنیکال، بنیادی، روانشناسی، تحلیل آماری یا ریاضی و الگوریتم‌های آربیتراژ است.
پس از اشاره به انواع بازار مانند بازار سهام، باز آتی، اختیار معامله، فارکس و fixed income، به معاملات الگوریتمی موجود در ایران اشاره کرد.
به گفته حدادی در بخش الگوریتم‌های اجرای معاملات، iceberg, limit order, market order و stop order در ایران وجود دارد. همچنین در بخش الگوریتم‌های معاملاتی هم الگوریتم‌های بازگردانی، بازار بدهی و سیگنال‌دهی ساده در ایران در جریان است.
به گفته حدادی مدل‌های کنترلی موجود در بازار ایران شامل بازارگردانی است و الگوریتم‌های بهینه‌سازی نیز شامل سه بخش بهینه‌سازی سبد معاملات بر مبنای ریسک، بهینه‌سازی سبد براساس ردیابی شاخص و افزایش حجم معاملات ضمن دریافت بازده مشخص میشود.
روش‌های تحلیل سهام و پیشبینی قیمت
در این بخش از ارائه حدادی در سری کارگاه‌های ولث‌تک، به روش‌های تحلیل سهام اشاره شد. ازجمله این روش‌ها میتوان به تحلیل تکنیکال، تحلیل بنیادی و تحلیل آماری و ریاضی اشاره کرد.
حدادی در توضیح این روش‌ها گفت: «تحلیل بنیادی به بررسی صورت‌های مالی شرکت‌ها می‌پردازد و ابزار تحلیلش هم نرم‌افزار اکسل است. در روش تحلیل آماری و ریاضی نیز به هر سهم به چشم یک موجود تحت بررسی آمار نگاه میشود و بیشتر به دنبال نوشتن معادلات ریاضی با امید ریاضی سودآور است.»
در پایان این بخش از کارگاه‌های ولث‌تک، حدادی قبل از اینکه به معرفی کسب‌وکار خودش یعنی کوانت‌کن بپردازد، اشاره‌ای به روند رشد معاملات الگوریتمی طی سالهای مختلف در دنیا داشت و رشد این الگوریتم‌ها در بخش‌های مختلف را بررسی کرد.
استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)
به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.
رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.
حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.
استراتژی های اصلی کدامند؟
فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.
بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.
به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.
یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.
معاملات تکانه ای چیست؟
معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.
ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.
همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند الگوریتم‌های اجرای معاملات مشخصی ایجاد نشود ، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.
یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.
به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.
برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی چیست؟
بازگشت متوسط به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت قیمت متوسط برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.
حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.
به عنوان مثال ، یک شکل خاص از این حالت برگشت انحراف استاندارد نامیده می شود ، و توسط شاخصی به نام باندهای بولینگر اندازه گیری می شود. اساساً ، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی اقدام قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می رود ، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود ، زیاد است.
البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.
شکل دیگری از بازگشت متوسط می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.
آربیتراژ چیست؟
داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.
گاهی اوقات همان محصول ، مانند یک کالا یا ارز ، می تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور ، معاملات الگوریتمی می تواند برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف ایجاد شود.
این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.
استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.
الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین الگوریتم‌های اجرای معاملات یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.
یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.
به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.
یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.
توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.
تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟
تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:
معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.
به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.
باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.
از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟
وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.
خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.
این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.
مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟
دیدگاه شما