انواع الگوریتم‌های معاملاتی

کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی (ویرایش دوم)

تکنولوژی معاملات الگوریتمی
راهکارهای جدید در بازار سرمایه

معاملات الگوريتمی، يكي از راهكارهاي بسيار عالي براي عملياتي كردن ايده‌ها، روش‌ها و راهبردهاي معاملاتي است.

وجود فرصت‌های آربيتراژی ميان بازارها و ابزارهاي مالي، همواره يكي از جذابیت‌های بازارهاي مالي بوده است و فعالان بازار سرمايه همواره تلاش کرده‌اند كه از اين فرصت‌های آربيتراژي، سود بدون ريسك كسب كنند.

كاربرد ديگری كه در بازار سرمايه ايران براي تكنولوژي معاملات الگوريتمی قابل تصور است، به‌کارگیری آن در عمليات بازارگردانی است.

به‌موجب دستورالعمل بازارگردانی اوراق بهادار، بازارگردان موظف است به‌طور دائمي مظنه‌هاي خریدوفروش ورقه بهادار را در قالب سفارش‌های انباشته در دامنه مظنه محدود وارد سامانه معاملاتی كند و به‌محض انجام معاملات و كم شدن حجم سفارش انباشته، سفارش‌های جديدي را وارد سامانه معاملات نمايد.

سرعت عمل بازارگردان در تشخيص جهت بازار و تعيين مظنه‌های خریدوفروش برگ برنده وي در كسب سود از محل بازارگردانی است.

به‌خصوص در مورد اوراق قابل معامله در بازار بدهي كه قيمت آن‌ها صرفاً تابع نرخ سود بدون ريسك و ساختار زماني نرخ سود است و قيمت آن‌ها كمتر تابع قیمت‌های جهاني فلزات و محصولات نفتي و پتروشيمي است، الگوریتم‌های ساده‌اي نيز می‌توانند عمليات بازارگرداني را به‌صورت ماشيني و به بهترين نحو انجام دهند.

الگوریتم‌های ارائه شده در اين كتاب با كمك نرم‌افزارهای معاملات الگوريتمی معرفي شده، می‌توانند به توسعه عمليات بازارگرداني و نهایتاً افزايش نقدشوندگي اين اوراق‌ در بازار كمك شايانی بنمايند.

پیشرفت های اخیر در حوزه سامانه های الکترونیکی معاملات و تجهیز بازارهای بورس به سامانه ثبت الکترونیکی سفارش ها از یک سو و رقابت روزافزون فعالان بازار سرمایه از سوی دیگر ، استفاده از تکنولوژی معاملات الگوریتمی و راهکارهای جدید انتخاب سهام مناسب ، را به ضرورتی انکار ناپذیر تبدیل کرده است.
شما هم متوجه شده اید که سرعت معاملات و نوسانات بازار بسیار بیشتر از قبل شده است و دیگر به راحتی نمی توان با تحلیل های دستی به منایج مطلوب رسید.
در کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی به مطالب زیر پرداخته می شود:
- معرفی تکنولوژی معاملات الگوریتمی و مزایای استفاده از آن
- پیشینه تاریخی و نحوه ی رشد معاملات الگوریتمی در دنیا
- الگوریتم های پرکاربرد و اجرایی از معاملات الگوریتمی
- آشنایی با HFT (بیش از یک میلیارد معامله در ثانیه)
- معرفی ۸ ابزار هوشمند در بازار سرمایه ایران جهت رصد سریع بازار
- ساخت استراتژی معاملاتی هوشمند در ۹ گام
- انواع روش های مدیریت ریسک و سرمایه
- نحوه محاسبه حد ضرر با چندین روش استاندارد
- آموزش برنامه نویسی یک سیستم معاملات هوشمند
- آموزش فیلتر نویسی در سایت بورس تهران
- معرفی زیرساخت ارائه شده بازار گردانی الگوریتمی در بازار بورس تهران

فصل اول - معرفی معاملات الگوریتمی
فصل دوم - هر آنچه در مورد معاملات الگوریتمی باید بدانیم
فصل سوم- معرفی انواع معاملات الگوریتمی
فصل چهارم - معرفی نرم افزارها و ابزارهای هوشمند در معاملات الگوریتمی
فصل پنجم - استراتژی های معاملاتی
فصل ششم : مدیریت ریسک و سرمایه
فصل هفتم : برنامه نویسی سیستم های معاملاتی
فصل هشتم - آینده معاملات الگوریتمی

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 انواع الگوریتم‌های معاملاتی 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 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 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 انواع الگوریتم‌های معاملاتی 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؟

معامله الگوریتمی چیست ؟ ____ مولفه های اصلی و نمونه هایی از معاملات الگوریتمی

معامله الگوریتمی چیست؟ مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی کدامند؟ آیا با نمونه معاملات الگوریتمی آشنا هستید ؟ مزایا و معایب و محدودیت‌های این معامله چیست؟ در این مقاله از مجله هم‌رویش، پاسخ این پرسش‌ها را خواهید یافت.

معامله الگوریتمی چیست ؟ ​

معامله الگوریتمی (Algorithmic trading) که به آن معامله الگو یا (Algo-trading) نیز گفته می‌شود، نوعی از معامله خودکار است. این نوع معامله با اتکا به پلتفرم‌های خودکار انجام می‌شود. با استفاده از ابزارهای پیشرفته ریاضی و برنامه‌نویسی کامپیوتری استراتژی معامله به صورت یک الگوریتم طراحی و کدنویسی می‌شود. سپس این برنامه توسط یک ربات در پلتفرمی (یک نرم افزار) که واسط شما و بازارهای مالی (توسط کارگزار) است اجرا می‌شود.

پس یک ربات معامله‌گر (که به آن اکسپرت به انگلیسی Expert هم می‌گویند) از یک مدل ریاضی یا الگوریتم یا مجموعه دستورالعمل‌های استاندارد تشکیل می‌شود که به صورت کد در قلب آن نوشته شده‌اند. این ربات به جای شما شبانه روز بیدار است و خرید یا فروش در بازارهای مالی را تسهیل می‌کند. به کمک این ربات‌ها تجارت بدون دخالت انسان میسر می‌شود و انسان می‌تواند زمان بیشتری را به تحلیل استراتژی خود و رفع نواقص آن بپردازد.

هم رویش منتشر کرده است:

مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی

1- الگوریتم

یک الگوریتم را می‌توان به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها تعریف کرد که برای انجام وظایف، از توابع خاصی استفاده می‌کنند. همچنین می‌توان الگوریتم را برای مقابله با موقعیت‌های خاص حل مساله توسعه داد. این امر به سهولت پردازش داده و شناسایی روندها کمک می‌کند. ​

2- برنامه کامپیوتری و پلت‌فرم‌های معامله‌ای خودکار

پلت­فرم‌های معامله‌ای خودکار زمینه‌ای را برای اجرای الگوریتم توسعه‌یافته توسط برنامه نویسان فراهم می‌کنند. دراین یک پلت‌فرم‌ها، برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شوند، در نتیجه‌ی آن سفارشات خرید و فروش دربازارهای مالی تسهیل می‌شود. همچنین این پلت‌فرم‌ها قبل از استقرا الگوریتم‌ها، در تست بازگشتی آنها کمک کننده هستند.​ ​

3- تحلیل تكنیكال (Technical Analysis)

تحلیل تكنیكال شامل مطالعه و تجزیه و تحلیل روندحرکت قیمت اوراق بهادار در بازارهای مالی است. برای این کار چندین روش وجود دارد، مانند میانگین متحرک ۱۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه، میانگین متحرک نمایی دوگانه، نوسانگرهای تصادفی، که به پیش بینی روند قیمت‌ها، برای یک اوراق بهادار خاص کمک می‌کند.

روش‌های تحلیل تكنیكال را می‌توان به عنوان یک الگوریتم توسعه داد. آن‌ها می‌توانند، به نوبه خود، به یک برنامه کامپیوتری تبدیل شوند که سپس می‌توانند در بازارهای مالی مستقر شوند تا عملکرد تجاری را خودکار کنند. ​

4- تست بازگشتی (Back Testing)

​​​​​​​​ تست بازگشتی، فرایند آزمایش الگوریتم و بررسی اینکه آیا استراتژی مورد نظر، نتایج مورد انتظار معامله‌گر را ارائه می‌دهد یا خیر، که شامل آزمایش استراتژی توسعه یافته توسط برنامه نویس بر روی داده‌های تاریخی بازار است.

تست بازشگتی به معامله‌گر اجازه می‌دهد تا مشکلاتی را که ممکن بود در صورت استفاده از این استراتژی در معاملات بازار زنده ایجاد شود، را شناسایی کند.

نمونه معاملات الگوریتمی

​​​​​​​​فرض کنید یک صندوق سرمایه‌گذاری یک مدل کمّی را توسعه داده‌است. آن‌ها یک برنامه کامپیوتری توسعه داده‌اند که این مدل را در بازار مالی بکار می‌گیرد. برنامه کامپیوتری وضعیت بازار را به صورت پویا ارزیابی می‌کند و در نتیجه، استراتژی مصون‌سازی (ریسک پذیری) را در راستای احساسات بازار اجرا می‌کند. ​

• فرض کنید یک معامله گر از معیار معاملاتی پیروی می‌کند که هر زمان قیمت سهام بیشتر از میانگین متحرک نمایی دو گانه است و روند صعودی دارد، 100 سهم خریداری می‌کند. ​
• به طور همزمان، زمانی که قیمت سهام کم‌تر از میانگین متحرک نمایی دو‌گانه است، سفارش فروش می‌دهد. ​
• معامله‌گر می‌تواند یک برنامه‌نویس کامپیوتر‌ی را استخدام کند که بتواند مفهوم میانگین متحرک نمایی دوگانه را درک کند. ​

هم رویش منتشر کرده است:

• برنامه‌نویس می‌تواند یک کد کامپیوتری ایجاد کند که دو دستورالعمل بالا را انجام می‌دهد. ​
• برنامه کامپیوتری می‌تواند آنقدر پویا باشد که بتواند قیمت‌های زنده بازارهای مالی را کنترل کند و به نوبه خود، دستورالعمل‌های بالا را راه‌اندازی (اعمال-فعال) کند. ​
• برنامه کامپیوتری یا الگوریتم باعث صرفه‌جویی در زمان معامله‌گر برای ورود به پلت فرم‌های تجاری، نظارت بر قیمت‌ها، و سپس قرار دادن سفارشات تجاری می‌شود. ​

کاربرد عملی

• سقوط ناگهانی سال 2010 را می‌توان به عنوان نمونه‌ای از معامله الگوریتمی در نظر گرفت. در این بحران، سفارشات فروش اوراق بهادار سریع بود. همچنین خروج سریع از سفارشات تجاری برای اوراق بهادار وجود داشت و معاملات پرنوسان بودند. ​
• مقامات نظارتی بعداً قطع کننده‌هایی (محدودیت‌هایی) را قرار دادند تا از وقوع مجدد چنین خراب‌کاری در بازارهای مالی جلوگیری شود. آن‌ها همچنین مانع از دسترسی مستقیم معامله الگوریتمی به صرافی‌ها شدند. ​

مزایا:

• ​​​​​​​​معامله الگوریتمی به کاهش هزینه‌های معامله کمک می‌کند.
• معامله بدون نیاز به دخالت انسان در سیستم قرار می‌گیرند.
• آنها معاملات خود را بدون هیچ گونه حب و بغض و جانبداری انجام می‌دهند.
• انجام سفارشات در معامله الگوریتمی سریع و با بهترین قیمت ممکن اتفاق می‌افتد.
• همچنین به زمان‌بندی کامل بازار کمک می‌کند.
• به پردازش سفارشات بزرگ به شیوه‌ای موثر و سریع‌تر کمک می‌کند. ​

معایب:

• ​​​​​​​​مقامات نظارتی همیشه قطع کننده‌هایی را نصب می‌کنند، که عملکرد معامله الگوریتمی را محدود می‌کند.
• نقدینگی فراهم‌شده توسط معامله‌گران الگوریتمی می‌تواند تقریبا در یک لحظه یا چند ثانیه از دست برود.
• سرعت اجرای معامله الگوریتمی می‌تواند بر معاملات و تسویه حساب‌های زنده تأثیر منفی بگذارد، که این امر عملکرد سکوها و بازارهای مالی را بیشتر محدود می‌کند.
• برای مقامات نظارتی دشوار است که بین معاملات انجام شده توسط انسان و معاملاتی که توسط یک الگوریتم انجام می‌شود تمایز قائل شوند. از این رو، وقتی مشکوک می‌شوند که معاملات از طریق معامله الگوریتمی انجام می‌شوند، تعداد شرکت کنندگان در بازار را افزایش می‌دهند.
• اگر معامله الگوریتمی، تحت نظارت نباشند، می‌توانند نوسانات غیر ضروری در بازارهای مالی را آغاز کند. ​

محدودیت‌ها:

• ​​​​​​​​طراحی این الگوریتم‌ها می‌تواند بسیار پیچیده و چالش برانگیز باشد.
• از آنجا که رویكرد طراحی این الگوریتم‌ها علمی است، برای معامله‌گران سنتی یادگیری چنین روشی و اعمال چنین الگوریتمی در معاملات روزانه دشوار است.
• توسعه الگوریتم‌ها عموما شامل توسعه مدل‌های پیش‌بینی و کمّی است. اگر چنین مدل‌هایی تست بازگشتی نشوند، می‌توانند خسارات زیادی را برای معامله‌گران سنتی که ممکن است آن‌ها را بدون تست مجدد به کار گیرند، ایجاد کنند. ​
• یک الگوریتم نمی تواند قضاوت ذهنی را که در بازارهای مالی وجود دارد، نادیده بگیرد و بر آن تأثیر بگذارد.

نکات مهم معامله الگوریتمی

از برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کند. ​
• قبل از انجام معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی، همیشه توصیه می‌شود که استراتژی خود را تست مجدد کنید.
• این الگوریتم‌ها به وسیله شبکه‌ای از سرمایه داران و سرمایه گذاران نهادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• بسیاری از سرمایه گذاران سازمانی برای ایجاد یک کد کوچک (برنامه کامپیوتری-اسکریپت) که باعث افزایش سود‌ دهی سرمایه‌های آنها می‌شود، به برنامه نویسان پاداش می‌دهند.

سخن پایانی

معامله الگوریتمی مکانیزمی است که خرید و فروش سهام را در بازارهای مالی با استفاده از الگوریتمی که بوسیله‌ی برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شود، تسهیل می‌کند. کد یک معیار معاملاتی توسعه داده می‌شود و در پلتفرم‌های خودکار برای انجام معاملات در بازارهای مالی قرار می‌گیرد. اجرای معامله الگوریتمی بسیار سریع است و می‌تواند موجب سقوط بالقوه در بازارهای مالی شود. ​

برای نظارت بر چنین معاملاتی، مقامات نظارتی محدودیت‌هایی را در بخش‌های بحرانی ایجاد می‌كنند. صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سرمایه گذاران نهادی، کاربران اصلی معاملات الگوریتمی هستند زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا در یک مکان، سفارشات بزرگ تجاری را به آسانی انجام دهند. الگوریتم‌ها در ابداع راهبردهای تجاری مانند اتخاذ مواضع بلند مدت و کوتاه مدت برای رسیدگی سیستماتیک به مبالغ انبوه با یك روش دقیق، كمك كننده هستند.

کلیدواژگان

معامله الگوریتمی چیست – معامله الگوریتمی – معامله الگوریتمی یعنی چه – الگوریتم معاملاتی – معاملات الگوریتمی چیست – معاملات الگوریتمی در بورس چیست – نرم افزار معاملات الگوریتمی – ربات معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی یعنی چه – معاملات الگوریتم – معاملات الگوریتمی بورس چیست – نمونه معاملات الگوریتمی – نمونه معامله الگوریتمی – نمونه هایی از معاملات الگوریتمی – نمونه هایی از معامله الگوریتمی – مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی – مولفه معامله الگوریتمی – مولفه معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی – معامله الگوریتمی – معاملات الگوریتمی بورس – معاملات الگوریتمی بورس ایران – معاملات الگوریتمی در بورس ایران

معاملات الگوریتمی، روش جدید معامله در بازار سرمایه ایران

بسیاری از ما در حال حاضر بیش از هر زمان دیگری به رایانه و فناوری تکیه می‌کنیم و سرمایه‌گذاران نیز از این قاعده مستثنی نیستند. به لطف معاملات الگوریتمی، تعداد زیادی از سرمایه‌گذاران از شرایط بهینه بازار استفاده می‌کنند تا به میزان قابل توجهی ثروتمندتر شوند.

معاملات الگوریتمی که به نام الگو تریدینگ نیز شناخته می‌شوند⸵ روشی برای معاملات سهام است که از مدل‌ها و فرمول‌های پیچیده ریاضی برای شروع تراکنش‌های مالی با سرعت بالا و خودکار استفاده می‌کند.

هدف معاملات الگوریتمی کمک به سرمایه‌گذاران برای اجرای استراتژی‌های مالی خاص در سریع‌ترین زمان ممکن برای به دست آوردن سود بیشتر است. همانطور که الگو تریدینگ دارای مزایای زیادی است، ریسک و معایبی نیز دارد که در ادامه این مقاله خواهید خواند.

معاملات الگوریتمی چگونه کار می کنند؟

الگوریتم یک فرآیند یا مجموعه‌ای از قوانین تعریف شده است که برای انجام یک فرآیند خاص طراحی شده است. معاملات الگوریتمی از برنامه‌های کامپیوتری برای معامله با سرعت و حجم بالا بر اساس تعدادی معیار از پیش تعیین شده مانند قیمت سهام و شرایط خاص بازار استفاده می‌کند. به‌عنوان مثال، یک معامله‌گر ممکن است از معاملات الگوریتمی برای اجرای سریع سفارشات زمانی که یک سهام خاص به یک قیمت خاص می‌رسد یا به زیر آن می‌رسد، استفاده کند. الگوریتم ممکن است بر اساس چنین شرایطی تعیین کند که چه تعداد سهام خرید یا فروش شود. هنگامی که یک برنامه راه‌اندازی شد، آن معامله‌گر می‌تواند عقب بنشیند، استراحت کند و بداند که معاملات به صورت خودکار پس از برآورده شدن آن شرایط از پیش تعیین شده انجام می‌شود.

مزایای معاملات الگوریتمی

یکی از مزیت‌های اصلی معاملات الگوریتمی این است که فرآیند معاملات را خودکار می‌کند و تضمین می‌کند که سفارش‌ها در شرایطی که به‌عنوان شرایط خرید یا فروش بهینه تلقی می‌شوند، اجرا شوند. از آنجایی که سفارش‌ها فورا ثبت می‌شوند، سرمایه‌گذاران می‌توانند مطمئن باشند که فرصت‌های کلیدی را از دست نخواهند داد. در مقابل، سفارشات دستی نمی‌توانند به تقلید از سرعت معاملات الگوریتمی نزدیک شوند. علاوه بر این، از آنجا که همه چیز به طور خودکار توسط رایانه انجام می‌شود، خطای انسانی عملاً از معادله خارج می‌شود (البته با فرض اینکه الگوریتم به درستی توسعه یافته است).

علاوه بر این، معاملات الگوریتمی اغلب هزینه‌های تراکنش را محدود یا کاهش می‌دهد، بنابراین به سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهد حتی بیشتر از سود خود را حفظ کنند. در نهایت، معاملات الگوریتمی خطرات تصمیم‌گیری بر پایه احساسات به جای منطق را، که سرمایه‌گذاران انجام می‌دهند، از بین می‌برد.

معایب الگو تریدینگ

یکی از معایب عمده الگو تریدینگ این است که یک اشتباه ساده می‌تواند به سرعت به یک فاجعه بزرگ تبدیل شود. تصمیم اشتباه یک معامله‌گر هنگام معامله می‌تواند باعث ضرر و از دست دادن پول شود، اما وقتی الگوریتم معیوب دارید، نتایج می‌تواند کاملاً فاجعه‌بار باشد. به این دلیل که یک الگوریتم واحد می‌تواند صدها تراکنش را در عرض چند دقیقه راه‌اندازی کند و اگر مشکلی پیش بیاید، میلیاردها سرمایه در همان بازه زمانی از دست می‌رود.

تاکنون، حادثه “سقوط سریع” به دفعات متعدد در بازارهای جهانی به دلیل مشکلات معاملات الگوریتمی رخ داده است. به عنوان مثال، معاملات الگوریتمی عامل سقوط سریع در سال ۲۰۱۰ بود، که منجر به سقوط شاخص‌های سهام ایالات متحده شد (اگرچه آن‌ها در عرض یک ساعت دوباره بازگشتند). الگو تریدینگ نیز با نوسانات قابل‌توجه بازار مرتبط است. در حالی که اقدامات کنترل کیفیت می‌تواند به جلوگیری از ضررهای ناشی از الگوریتم‌های تعریف نشده یا کدگذاری شده کمک کند، سرمایه‌گذاران باید از خطرات کنار گذاشتن کنترل و اجازه دادن به رایانه‌ها برای انجام همه کارها آگاه باشند.

الزامات فنی برای الگو تریدینگ

پیاده‌سازی الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای مرحله نهایی معاملات الگوریتمی است که همراه با بک‌تست است. (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته بازار سهام برای دیدن اینکه آیا استفاده از آن سودآور بوده است). چالش این است که استراتژی مشخص‌شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنیم که به یک حساب معاملاتی برای ثبت سفارش دسترسی دارد. شرایط زیر برای معاملات الگوریتمی وجود دارد:

• دانش برنامه نویسی کامپیوتر برای برنامه‌ریزی استراتژی معاملاتی مورد نیاز، کسی که برنامه‌نویسی بلد باشد یا نرم‌افزارهای تجاری از پیش ساخته شده.
• دسترسی به پلتفرم های معاملاتی برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم برای فرصت‌های سفارش‌دهی نظارت می‌شوند.
• توانایی و زیرساخت برای بک‌تست گرفتن از سیستم پس از ساخته شدن، قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم، داده‌های تاریخی موجود برای بک‌تست.

سخن پایانی

معاملات الگوریتمی، نرم‌افزارهای کامپیوتری و بازارهای مالی را برای باز و بسته کردن معاملات بر اساس کد برنامه ریزی شده گرد هم می‌آورد. سرمایه‌گذاران و معامله‌گران می‌توانند زمان باز یا بسته‌شدن معاملات را تعیین کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند از قدرت محاسباتی برای انجام معاملات با فرکانس بالا استفاده کنند. با انواع استراتژی‌هایی که معامله‌گران می‌توانند استفاده کنند، امروزه معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی رایج است. برای شروع پیشنهاد می‌کنیم، با سخت‌افزار کامپیوتر، مهارت‌های برنامه‌نویسی و تجربه بازار مالی آشنا شوید و یا در موسسه یا شرکتی که این خدمات را ارائه می‌دهد حساب معاملاتی باز کنید. شرکت تحلیلگر امید یکی از معدود سازمان‌هایی است که در ایران در زمینه معاملات الگوریتمی فعالیت می‌‎کند. برای آشنایی با بیشتر با الگو تریدینگ می‌توانید به وب‌سایت و مقالات وبلاگ این سازمان مراجعه کنید.

هر آنچه باید درباره معاملات الگوریتمی بدانید | نوسان گیری زیر سر معاملات الگوریتمی است؟

این روزها دوباره موضوع معاملات الگوریتمی و نقش آن در نوسان بازار مطرح شده است. بسیاری معتقدند که این نوع معاملات موجب شده است تا بازار نتواند رشد کند. در گفتگو با امید موسوی مدیرعامل گروه مالی امید، شرکتی که ۷ سال در این حوزه فعالیت می کند به بررسی نقش معاملات الگوریتمی در بازار پرداخته ایم.

به گزارش نبض بورس، این روزها دوباره موضوع معاملات الگوریتمی و رقابت نابرابر انسان با ربات در بازار سرمایه مطرح شده است. برخی معتقدند که معاملات الگوریتمی موجب شده است تا بازار با نوسان رو به رو شود و عده ای که به هر دلیلی به این امکانات دسترسی دارند می توانند سود خوبی را از بازار بگیرند و باقی هم با اُفت انواع الگوریتم‌های معاملاتی بازار متضرر شده اند.

به تازگی هم نامه ای از سوی رئیس سازمان بورس منتشر شد تا همگان از جمله افراد حقیقی هم بتوانند از معاملات الگوریتمی استفاده کنند.

این مسئله موجب شد تا با امید موسوی مدیر عامل گروه مالی امید گفتگویی را در این زمینه داشته باشیم. این شرکت یکی از شرکت هایی است که معاملات الگوریتمی را طراحی و اجرا می کند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

امید موسوی در پاسخ به این پرسش گفت: ارایه راهکارهایی هوشمند و بهینه برای بهتر معامله کردن می باشد. کاهش استرس و هیجان سرمایه‌گذار، افزایش دقت و سرعت معاملاتش، سود بیشتر و ضرر کمتر، امنیت بیشتر اطلاعات معاملات، کاهش هزینه‌های معاملاتی و در یک کلمه افزایش کیفیت سرمایه‌گذاری هدف اصلی استفاده از کامپیوتر و ماشین در برای کمک به خودمان در معاملات است.

انواع معاملات الگوریتمی چیست؟

مدیر عامل گروه مالی امید در پاسخ به این پرسش اظهار داشت: الگوریتم ها را می‌توان از منظر کاربرد به ۴ سطح اصلی تقسیم کرد:

الف) الگوریتم‌های مانیتورینگ: این دسته از الگوریتم‌ها برای رصد کل بازار یا سهام استفاده می‌شوند. قبل از اینکه سهامی را بخریم نیاز است از وضعیت کلی بازار خبر داشته باشیم که بتوانیم تصمیم به سرمایه‌گذاری بگیریم. به طور مثال، نرخ ورود و خروج پول هوشمند به بازار، نوسانات نرخ بهره بانکی و بین بانکی، نوسانات P/E بازار، تغییرات نرخ‌های جهانی، تغییرات قیمت فلزات یا نفت و . است. ماشین به سادگی می‌تواند مجموعه‌ای از شرایط را مانیتور کند و در صورت تغییر معنادار به ما اطلاع رسانی کند.

ب) الگوریتم های سیگنال و مشاوره‌ای: (به عنوان مثال تحلیل ریسک پورتفو، فیلترنویسی و کمک به پیدا کردن سهام با ویژگی خاص، هات انواع الگوریتم‌های معاملاتی لیست، اندیکاتورهای هوشمند و . ). هدف از این دسته الگوریتم‌ها دادن سیگنال اولیه برای خرید و فروش است. بدیهی است که این سیگنال‌ها می‌تواند در مرحله بعدی توسط استراتژی ما به دقت پایش شوند و در صورتی که شرایط استراتژی ما را دارا بودند وارد معامله شویم.

ج) الگوریتم های اجرای معاملات: پس از انتخاب سهام مرحله بعدی، خرید و فروش با دقت بالا، به دور از هیجان و با قیمت مناسب است. الگوریتم‌های اجرای معاملات به ما کمک می کنند که تصمیمات‌مان را هوشمندانه، سریع و راحت در بازار اجرا کنیم. مثلا گذاشتن حد سود و حد ضرر، یا گذاشتن سفارشات شرطی و یا خرد کردن سفارش با هدف کاهش تاثیر در بازار و خرید با قیمت پایین‌تر و فروش با قیمت بالاتر.

د) الگوریتم‌های بازارگردانی: این الگوریتم‌ها در جهت افزایش نقدشوندگی، کاهش اسپرد و هزینه معاملات، کاهش نوسانات، افزایش حجم و تعداد معاملات و نهایتا افزایش منافع سرمایه‌گذاران و معامله‌گران خرد استفاده می‌شوند. بازارگردان معمولا سهامداران عمده، ناشرین و صندوق‌هایی هستند که در جهت افزایش نقدشوندگی سهم با هدف افزایش توجه صحیح بازار به سهم و کاهش هزینه سرمایه‌گذاران اقدام به خرید و فروش می‌کنند. این فعالیت به طور معمول زیان‌ده یا با سود کم همراه است و وظیفه‌ای به عهده سهامدار عمده در جهت بهبود وضعیت معاملات سهم است.

مابقی انواع معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه ایران کاربردی ندارند.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

سرعت عمل بالا در تحلیل و بررسی بازار: الگوریتم می‌تواند کل بازار و سهام و شرایط اقتصاد کلان و کدال و . را براحتی و بدون فوت وقت هنگامی که ما در حال صبحانه خوردن هستیم برای ما پردازش و آماده کند. البته در ایران به دلیل ممنوعیت کمتر از ۳ سفارش در ثانیه، از امکان معاملات با سرعت بالای الگوریتم‌ها نمی‌توان تا اطلاع ثانوی استفاده کرد و فقط از امکان تحلیل با سرعت بالا می‌توان بهره برد.

حذف احساسات و عواطف انسانی: معامله گران خیلی از دارایی‌شان را به علت احساساتشان از دست می‌دهند. ما نسبت به ترس و اضطراب‌های ناگهانی واکنش نشان می‌دهیم. ممکن است سریع معامله کنیم که گاهی اوقات این تصمیم درستی است و گاهی اوقات خیر. اما بحثی که مشخص است ترس به تنهایی نباید دلیلی بر فروختن باشد. یک الگوریتم هرگز به خاطر ترس این تصمیم را نخواهد گرفت!

امکان گرفتن تست و بهینه‌سازی: به عبارت دیگر به عنوان یک سرمایه‌گذار می‌توانیم الگوریتم خود را بر روی بازار در گذشته تست کنیم و مشاهده کنیم با استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب می کردیم و یا کجاها مشکل برای‌مان پیش می‌آمد! بنابراین این امکان فراهم می‌شود که استراتژی را بهینه کنیم تا نتایج بهتری در کسب کنیم.

اکثر استراتژی ها به راحتی مقیاس پذیرند: اگر شما بتوانید ۵۰ میلیون تومان در سال با استفاده از معاملات الگوریتمی بدست آورید، از لحاظ تئوری می‌توانید با دو برابر کردن حجم سفارشات خود در سال ۱۰۰ انواع الگوریتم‌های معاملاتی میلیون تومان بدست آورید! البته ضرر شما نیز در سال دوبرابر خواهد شد و افزایش حجم سفارش بیش از حد مشخص می‌تواند باعث ضعیف‌تر شدن عملکرد شما شود. معمولا وقتی یک استراتژی از ذهن شما روی کاغذ می‌آید و امکان ماشینی شدن پیدا می‌کند مقیاس‌پذیر هم هست.

افزودن تمرکز فکری معامله­ گران: یک سیستم معاملات هوشمند، هیجانات را از ما می‌گیرد و مشغولیت فکری و کاری ما را کم می‌کند. این امر موجب می‌شود روی بهینه‌سازی و بهبود استراتژی‌های خود و مدیریت سرمایه‌مان برای سود با کیفیت‌تر تمرکز کنیم.

کمک به شکل گیری بازار کارا: به دلیل افزایش حجم معاملات در بازار، نقدشوندگی بازار بیشتر می‌شود و دستکاری در قیمت‌ها سخت‌تر شده و در حقیقت بازار نسبت به تحلیل‌ها کاراتر عمل خواهد کرد. انتظار می‌رود بعد از حضور معاملات الگوریتمی بازار شفاف‌تر، عمیق‌تر و کاراتر باشد. مثلا تحلیل تکنیکال باید بهتر پاسخگو باشد یا دستکاری برای عده‌ای خاص روی یک سهم به شدت سخت شود.

معایب استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

این کارشناس بازار سرمایه و معاملات الگوریتمی در پاسخ به این پرسش خبرنگار نبض بورس گفت:

الف) اگر سیستم به طور مناسبی آماده نشده باشد و بخوبی مورد تست و آزمایش قرار نگرفته باشد، می تواند موجب ضرر برای سرمایه‌گذار شود. بنابراین توصیه می‌شود در این زمینه از شرکت‌های صاحب‌نام و محصولات بسیار تست شده و قدیمی‌تر استفاده شود تا یک محصول استارت‌آپی جدید!

ب) گاهی اوقات، غیرممکن است که قوانین قطعی را در قالب کد درآورد، که آن، توسعه و بهبود سیستم معاملاتی هوشمند را مشکل می کند. به عنوان مثال آوردن اخبار یا تحلیل های پیچیده فاندمنتال در قالب الگوریتم مشکل است.

ج) در سال‌های اخیر توجه دانشمندان ممتاز علمی را در امریکا به ویژه دانشجویان ریاضی، آمار، کامپیوتر، فیزیک و دیگر رشته‌های مرتبط با این صنعت که اغلب به خاطر کسب درآمد و گاها به خاطر چالش‌انگیزی می‌باشد را به خود جلب کرده است و می‌گویند جلوی رشد علمی این دانشمندان را گرفته است! چون می‌خواهند پول در بیاورند!

د) اگر برای همه نباشد موجب نابرابری در دسترسی به بازار می‌شود. بهتر است در فاصله ۲ سال از حضورش در بازار برای همه در دسترس باشد.

ه) برای فعال شدن کامل نیاز به تراکنش و سرعت بالا دارد که فعلا با قوانین موجود در بازار سرمایه‌ ایران امکانش نیست. همچنین مشکلات محدود کننده‌ای مثل دامنه نوسان، شناور کم، یک طرفه بودن بازار و عمق کم بازار باعث از بین رفتن صرفه استفاده از الگوریتم‌هاست.

و) هزینه سرمایه‌ای بالایی دارد. معمولا برای راه‌اندازی و استفاده از این نوع معاملات هزینه بسیار بالای زیرساخت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری و تیم هوش مصنوعی و برنامه‌نویس نیاز است.

معاملات الگوریتمی برای کیست؟

پاسخ: تا کنون فقط بازارگردان‌ها، سبدگردان‌ها و مشتریان بزرگ کارگزاری‌ها امکان استفاده از این نوع معاملات را داشتند اما به تازگی ما سرویس ویژه حقیقی‌های بازار را طراحی کردیم و تا نیمه آبان ۱۴۰۰ ان‌شالله برای اولین بار الگوریتم در دسترس همگان قرار خواهد گرفت.

نوسان‌گیری زیر سر معاملات الگوریتمی است؟

پاسخ: با دامنه نوسان فعلی و میزان کارمزد بالایی که در بازار سرمایه ایران داریم خیال باطل است که الگوریتمی در ایران وجود دارد که می‌تواند نوسان‌گیری کند. حداقل بنده به عنوان مدیرعامل شرکتی که بیش از ۷ سال است در این حوزه فعالیت رسمی می‌کنم، چنین الگوریتمی را تابحال ندیدم! ببینید معمولا بازار وقتی کوچک می‌شود نوسانش بیشتر می‌شود، هیجانش بیشتر می‌شود، دستکاری قیمت بیشتر می‌شود و . دلیل بی رمقی بازار این است که خریدار قوی نیست نه اینکه نوسان‌گیر زیاد است!

معمولا در انسان میلی وجود دارد که هر چیزی را که نمی‌فهمیم چرا بگیم “کار خودشان است” توهم توطئه‌ای که معمولا برای این است که به خودمان بگوییم نه تو اشتباه نکردی، تقصیر تو نیست، آن‌ها دارند سرت کلاه می‌گذارند. فرار از پذیرش مسولیت تحلیل و سرمایه‌گذاری خودمان. سازمان بورس به عنوان نهاد ناظر، اکثر کارکردهای الگوریتم‌ها که حتی امکان کمی برای سواستفاده داشته را ممنوع کرده است. به عنوان مثال ممنوع کردن سرخطی و ممنوعیت ارسال بیش از ۳ سفارش در ثانیه از این نمونه‌ها هستند. بنابراین شائبه هماهنگی الگوریتم‌ها و ایجاد صف‌های هماهنگ و . همه توهم توطئه هستند و سرعت بالای بازار به دلیل بزرگ شدن بازار است.