استراتژی های معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟
افراد به منظور سرمایه‌گذاری در هر زمینه‌ای باید نسبت به ساز و کار و چهارچوب‌های آن بازار شناخت داشته باشند. آموزش رکن اساسی هرگونه سرمایه‌گذاری محسوب می‌شود و افراد با مجهز بودن به آن می‌توانند موفق‌تر عمل کنند. بازار سرمایه یکی از بازارهای مهیج و سودآور در کشور است که افراد می‌توانند با تزریق سرمایه خود به این بازار کسب درآمد کنند. در بازار بورس انواع و اقسام روش‌های معامله وجود دارد که هر شخص با فراگرفتن آنها و چیدن استراتژی معاملاتی بورسی موفق می‌تواند معاملات یا خرید و فروش سهام را آغاز کند. یکی از انواع معاملات در بازار بورس، معاملات الگوریتمی است. در این مقاله قصد داریم بگوییم معاملات الگوریتمی در بورس چیست و به صورت مفصل به جزئیات و چهارچوب‌های این نوع از معامله در بورس بپردازیم.
منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟
معاملات الگوریتمی یکی از انواع معاملات بازار بورس است که مبنای آن بر اساس علوم برنامه‌نویسی است. در این روش تا حد زیادی از خطای انسانی و محاسباتی کاسته می‌شود. از معاملات الگوریتمی در بورس به عنوان معاملات دقیق هم یاد می‌شود. در نظر داشته باشید که معاملات الگوریتمی با نام الگو تریدینگ هم شناخته می‌شود که از مجموعه دانش برنامه‌نویسی برای استفاده از این روش می‌توان بهره برد. همانطور که اشاره کردیم در روش معاملات الگوریتمی خطای انسانی از بعد محاسباتی به حداقل رسیده و امکان کسب سود نیز بیشتر خواهد بود.
این نوع از معاملات در بورس بر مبنای برنامه‌نویسی و با استفاده از الگوهای ریاضی امکان‌پذیر است. بر اساس این اصل، به دلیل عدم دخالت هیجانات و احساسات سرمایه‌گذاران، بازار بیشتر به سمت نقدینگی می‌رود و رنگ و بوی معاملات بهتر حس می‌شود. همانطور که می‌دانید و در ابتدای مقاله هم اشاره کردیم، استراتژی‌های متنوعی برای فعالیت در بازار بورس وجود دارد که استراتژی معاملاتی الگو تریدینگ به دلیل پردازش دقیق کامپیوتری از جایگاه ویژه‌ای برخوردار است و افراد با کسب دانش مربوطه نسبت به این استراتژی می‌توانند به شکل بهتری در سرمایه‌گذاری‌های خود اقدام کنند.
معامله‌گر در معاملات الگوریتمی با تنظیمات مربوط به آن می‌تواند قیمت سهام را مانیتور کند و زمانی که وضعیت تعریف شده شناسایی شد، دستور خرید و فروش اعمال می‌شود. در این روش معامله‌گر زمان زیادی را برای بررسی بازار و مانیتور استراتژی های معاملات الگوریتمی قیمت سهم‌ها صرف نمی‌کند و تمامی فرآیندها طی یک برنامه‌نویسی مشخص به اجرا درمی‌آیند.
کسب سود بیشتر با معاملات الگوریتمی
هر شخص برای انجام معاملات در بازار بورس باید به مجموعه اطلاعات و دانش‌هایی تجهیز شده باشد که در غیر این صورت این فرآیند نتیجه جالبی نخواهد داشت. معامله‌گر با استفاده از استراتژی معاملاتی الگوریتمی، قادر است که نسبت به روش‌های دیگر سود بیشتری را کسب کند. در نظر داشته باشید که ساده‌ترین روش برای معامله، الگوی ترند یا بررسی روند تغییرات است. بر اساس این الگو معامله‌گر با ارزیابی تغییرات قیمتی در بازه زمانی مختلف تصمیم می‌گیرد که سهم را به پرتفوی خود اضافه کند یا برای فروش آن اقدام کند. در این روش ابتدایی شخص باید مدت زمان بیشتری را صرف بررسی و مشاهده قیمت‌های سهم‌های مختلف کند و همچنین اجازه میدهد که هیجانات و احساساتش در معاملات دخیل شود، اما همانطور که گفتیم در الگو تریدینگ استراتژی های معاملات الگوریتمی استراتژی های معاملات الگوریتمی معیار اصلی معامله‌گر بر اساس برنامه‌نویسی است، هیجانات و احساسات در آن دخیل نمی‌شود و در نهایت می‌تواند کسب سود بیشتری از این استراتژی معاملاتی برای خود داشته باشد.
مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟
تا این بخش از مقاله تا حدودی با مزایای این نوع از معاملات در بورس آشنا شدیم. به منظور بررسی دقیق‌تر سایر مزایای این نوع از معاملات در بازار بورس به موارد زیر دقت کنید:
- انجام معاملات در بهترین شرایط قیمتی استراتژی های معاملات الگوریتمی سهم
- اعمال سریع‌تر دستورهای قیمتی در خرید و فروش سهام
- زمان‌بندی دقیق معاملات و جلوگیری از تغییرات آنی قسمت سهم
- کاهش زیاد ریسک‌های محاسباتی توسط انسان
- لحاظ نشدن دو عامل احساس و هیجان در فرآیند معاملات و کسب سود بیشتر
- یافتن سهام مد نظر در کسری از ثانیه
معایب معاملات الگوریتمی چیست؟
- یکی از ارکان مهم در استفاده از روش الگوریتمی در معاملات، تسلط به بازار بورس و داشتن دانش نسبت به نحوه معاملات در این بازار است. از همین جهت این روش به هیچ عنوان برای افراد مبتدی مناسب نیست.
- در صورتی که شما در بازار بورس به عنوان یک معامله‌گر فعال و موفق شناخته شده باشید اما توانایی ورود اطلاعات و کدنویسی صحیح را در فرآیند معاملات الگوریتمی رعایت نکنید، به نتیجه دلخواه خود دست پیدا نمی‌کنید. پس برای استفاده از روش الگوریتمی شما باید در زمینه معاملات و علوم برنامه‌نویسی و کامپیوتر، دانش کافی را داشته باشید.
- در نظر داشته باشید برای استفاده از روش الگوریتمی در معاملات بورس، باید به اینترنت خوب که احتمال قطعی ندارد دسترسی داشته و از این موضوع مطمئن باشید. اطلاعاتی که شما در این کدنویسی وارد می‌کنید بنا به چهارچوب تعریف شده، به صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی می‌شود. حال اگر ارتباط سیستم با اینترنت قطع شود، نتیجه متفاوتی از این فرآیند برای شما حاصل خواهد شد.
- این باور به غلط میان معامله‌گران وجود دارد که افرادی که با روش الگوریتمی به معاملات خود رسیدگی می‌کنند، نیازی به رصد بازار ندارند. در صورتی که این باور به کل اشتباه است و شما به عنوان یک معامله‌گر باید از زوایای مختلف نسبت به رصد بازار تمرکز داشته باشید.
به صورت کلی به این نکته توجه داشته باشید که اگر اطلاعات شما به صورت درست به سیستم وارد شود در نهایت پروسه معاملات شما به بهترین شکل ممکن استراتژی های معاملات الگوریتمی مورد ارزیابی قرار می‌گیرد و به نتیجه دلخواه خود می‌رسید و از همین روش ممکن است به سودهای کلانی در بازار بورس دست پیدا کنید. تمامی این‌ها به این شرط است که شما یک استراتژی معاملاتی را به شکل صحیح در کامپیوتر به شکل کدنویسی تعریف کنید. در غیر این صورت ممکن است به هر نتیجه‌ای غیر از نتیجه دلخواه خود برسید که البته در این حالت ممکن است سرمایه شما در فرآیند انجام شده با ضرر و زیان مواجه شود.
بررسی استراتژی معاملات الگوریتمی
هر استراتژی معاملاتی در بورس نیازمند یک سری فرصت‌های مشخص به منظور عملکرد خوب است که در این بخش به رایج‌ترین استراتژی‌های الگوریتمی اشاره می‌کنیم:
استراتژی‌های پیرو روند یا ترند فالویینگ: متداول‌ترین استراتژی‌های الگو تریدینگ در میانگین حرکت (طریقه محاسبه فرمول میانگین متحرک ساده) ، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکالی مرتبط، از روند پیروی می‌کنند. این مراحل از ساده‌ترین انواع استراتژی‌های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتمی است و به نوعی در این روش هیچ‌گونه پیش‌بینی قیمتی انجام نمی‌شود. استفاده از میانگین‌های حرکت 50 و 200 روز از استراتژی‌های پرطرفدار در استراتژی‌های ترند فالویینگ به شمار می‌روند.
آربیتراژ در معاملات الگوریتمی: همانطور که می‌دانید خرید سهم در قیمت پایین و به فروش رساندن آن در قیمت‌های بالاتر، موقعیت آربیتراژ را به وجود می‌آورد. اجرای یک الگوریتم برای شناسایی این تغییرات قیمت و پوزیشن‌گیری‌های کارا باعث ایجاد فرصت‌های معاملاتی سودده سرمایه‌گذاری در بورس می‌شود.
رنج یا محدوده معاملاتی: استراتژی محدوده معاملاتی در معاملات الگوریتمی یعنی قیمت‌های بالا و پایین دارای یک پدیده موقت هستند و به صورت دوره‌ای به قیمت‌های میانگین خود باز خواهند گشت. شناسایی و تعیین محدوده قیمت و اجرای یک الگوریتم معاملاتی مبتنی بر آن، به معامله‌گران این اجازه را میدهد تا در قیمت‌های داخل و خارج از رنج تعیین شده به طور خودکار پوزیشن‌گیری کنند.
درصد حجم: در این استراتژی تا زمان تکمیل شدن سفارش معاملات، این الگوریتم با توجه به نسبت مشارکت تعیین می‌شود و با توجه به حجم معامله شده، سفارش‌ها را با درصد مشخصی از حجم بازار ارسال می‌کند. وقتی قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر رسید، این میزان مشارکت افزایش یا کاهش داده می‌شود.
بررسی الزامات فنی معاملات الگوریتمی
انجام معاملات الگوریتمی، الزاماتی وجود دارد که در این بخش به آنها اشاره می‌کنیم:
- قابلیت اتصال به شبکه و پلتفرم‌های معاملاتی به منظور پوزیشن‌گیری
- امکان دسترسی به اطلاعات و دادههای بازار که به واسطه یک سری الگوریتم‌ها مورد ارزیابی قرار می‌گیرند.
- امکان تست گرفتن از سیستم قبل از اجرای فرآیند مد نظر در بازارهای واقعی
- با توجه به پیچیدگی‌های موجود در علم برنامه‌نویسی، نسبت به انتشار نرم‌افزار معاملاتی مخصوص اقدام شود.
سخن آخر
در این مقاله از زوایای گوناگون معاملات الگوریتمی را بررسی کردیم و به استراتژی‌های متداول در این نوع از معاملات اشاره کردیم. همانطور که خواندید روش‌های متنوعی از معاملات در بازار بورس وجود دارد که هر کدام مزایای خاص خود را دارد به شرطی که شما دانش مربوط به آنها را کسب کرده باشید. در این میان معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ یکی از انواع معاملات در بورس است که به دلیل سیستمی بودن آن و نبود خطاهای انسانی، می‌توان به سود بیشتری دست یافت. البته برای استفاده از این استراتژی معاملاتی در بورس باید دانش‌های مربوط به آن را کسب کنید و بعد معاملات خود را بر این اساس اجرا کنید. این نوع از معاملات دارای مزیت‌های بیشتری است که به شرط تسلط به آن می‌توانید عملکرد بهتری در سرمایه‌گذاری خود داشته باشید.
ویدیو آموزشی معاملات الگوریتمی در بورس
سری آموزش ویدئویی مبانی معاملات الگوریتمی تلاش می‌کند با نقد روش‌های سنتی طراحی استراتژی، مباحثی را در زمینه معاملات الگوریتمی به مخاطبان عرضه کند که کاملا تازه و منحصر به فرد هستند.
در این مجموعه، مهندس مهدی صفایی ضمن بررسی دلایل عدم موفقیت اکثر معامله‌گران، به معرفی تکنیک‌ها و نرم‌افزارهای تخصصی هوش مصنوعی در زمینه طراحی و تست پیشرفته استراتژی‌های معاملاتی می‌پردازد.
مقدمه ای از آموزش ویدیویی معاملات الگوریتمی
دلایل شکست معامله‌گران در معاملات الگوریتمی
دلایل شکست معامله‌گران – اکتفا کردن صرف به تحلیل‌های سنتی، دیر یا زود به شکست معامله‌گران و زیان آنان خواهد انجامید. در این ویدئوی آموزشی، دلایل ناکارآمدی روش‌های تحلیلی سنتی مطرح میشوند.
• آموزش ناکافی
آموزش‌های مرتبط با تحلیل و معامله‌گری در بازارهای سرمایه در ایران به شدت سنتی هستند. در نتیجه، افراد پس از دریافت آموزش‌های ناقص و ناکافی، وارد بازار میشوند و عمدتا با زیان از بازار خارج میشوند.
• ناکارآمدی تحلیل تکنیکال
چالش اساسی تحلیل تکنیکال، یکی از فرض‌های بنیادین آن، یعنی تکرار تاریخ است. بر خلاف این فرض، بازار گذشته خود را همواره تکرار نمی‌کند. همین امر، طراحی استراتژی کارآمد و قابل اتکا را بر اساس گذشته نمودار، با چالش جدی مواجه می‌سازد.
• ناکارآمدی تحلیل بنیادی و روانشناسی معاملات
تحلیل‌های بنیادی و روانشناسی معاملات، کیفی هستند. در نتیجه توانایی شناسایی نقاط ورود و خروج و در نتیجه طراحی استراتژی معاملاتی را ندارند.
• تاثیرات روانی بر معاملات
ذهن و معاملات، در فرایندی دو طرفه بر یک دیگر تاثیر می‌گذارند. یک معامله‌گر با عادات نادرست معاملاتی نمی‌تواند نتیجه مثبتی استراتژی های معاملات الگوریتمی از معاملات خود بگیرد. از سوی دیگر، وقوع چند معامله سودده یا زیان‌ده پیاپی، ذهن و روان معامله‌گر را در هم ریخته و مانع از تمرکز او بر سیستم معاملاتی‌اش می‌شود.
آشفتگی بازار و مدیریت ریسک
یکی از مسائلی که فعالان بازارهای سرمایه باید آن را به درستی درک کنند، آشفتگی بازار (Chaos کامل بازار) و مبحث مدیریت ریسک است. معامله‌گران سال‌ها وقت صرف می‌کنند تا بتوانند رابطه‌ای را کشف کنند که نشان دهد روند حرکت بازار چگونه است. این در حالی است که بازار، از هیچ رابطه مشخصی پیروی نمی‌کند.
مدیریت ریسک
یکی از اشتباهات رایج معامله‌گران، عدم توجه به مبحث مدیریت ریسک است. همان گونه که در این ویدئو نمایش داده می‌شود، عدم توجه به میزان ریسک و مدیریت سرمایه در یک بازار با ریسک ۵۰-۵۰ نهایتا منجر به صفر شدن حساب معاملاتی می‌شود.
از این رو، می‌بایست به مبحث مدیریت ریسک و نگه داشتن ریسک معاملات خود در حد ۱ تا ۲ درصد و یا نهایتا ۵ درصد پایبند باشید.
در صورت تمایل می‌توانید با مراجعه به صفحه مدیریت ریسک، از این ابزار استفاده کرده و احتمال صفر شدن حساب خود را بر حسب میزان ریسک، محاسبه کنید.
طراحی دستی استراتژی معاملاتی
یکی از روش‌های طراحی استراتژی معاملاتی ، طراحی دستی است. به این ترتیب که تحلیل‌گر، با مرور گذشته قیمت و بررسی ترکیب‌های مختلفی از اندیکاتورها و الگوهای شمعی و قیمتی، تلاش می‌کند محدوده‌های مناسب خرید و فروش را شناسایی کرده و بر اساس آنها، به یک سیستم معاملاتی برسد.
استفاده از برنامه متاتریدر به عنوان یکی از متداول‌ترین ابزارهای تحلیل و معامله‌گری، مشکلاتی در این زمینه به همراه دارد. از جمله این مشکلات می‌توان به وجود و نمایش حرکت آینده قیمت، خطا در تشخیص سیگنال اندیکاتورها، عدم شبیه‌سازی گذشته بازار و… اشاره کرد.
در این ویدئوی آموزشی، مختصرا به قابلیت‌های نرم افزار بورس تستر پرداخته می‌شود. نرم‌افزار بورس‌تستر یک شبیه‌سازی قوی گذشته بازار است و به شما این امکان را میدهد تا به نزدیک‌ترین حالت ممکن، گذشته بازار را شبیه‌سازی کرده و تجربه‌ای بسیار نزدیک به شرایط تحلیل و معامله‌گری در بازار واقعی را به دست بیاورید.
در قیاس با متاتریدر، بورس‌تستر نرم‌افزاری به مراتب قدرت‌مندتر برای طراحی دستی استراتژی‌های معاملاتی به شمار می‌رود.
دلایل عدم کارایی استراتژی‌های معاملاتی
پس از طراحی هر استراتژی معاملاتی ضرورت دارد که آن استراتژی را روی گذشته بازار مورد آزمون یا بک تست قرار دهیم. اولین انتظار ما از یک استراتژی معاملاتی سودده، کسب سود مناسب توسط آن استراتژی در گذشته بازار است.
اما مساله اینجاست که سودده بودن یک استراتژی معاملاتی در گذشته بازار به معنای سودده بودن آن در آینده نخواهد بود. اینجاست که دانش و تخصص انجام بک تست و تست استحکام اهمیت پیدا می‌کند.
• ایراد در طراحی استراتژی معاملاتی
ایراد در طراحی استراتژی معاملاتی می‌تواند در سطوح مختلف و به دلایل مختلف رخ دهد. به عنوان مثلا، اگر کسی بر اساس اعداد رند بخواهد روی نمودارهای تعدیل‌شده برای نمادهای بورس اوراق بهادار تهران استراتژی معاملاتی پیدا کند، دچار خطا در طراحی استراتژی شده است.
زیرا قیمت‌های واقعی در گذشته، با آنچه در نمودار تعدیل شده دیده می‌شود تفاوت دارد. خطای دیگر می‌تواند شناسایی نادرست سیگنال‌های معاملاتی باشد. به عنوان مثلا در جایی که هنوز میانگین‌های متحرک از هم عبور نکرده‌اند، بر اثر خطای دید، سیگنال معاملاتی استنباط شود.
• ایراد در استحکام استراتژی
اساسا به استناد سودده بودن یک استراتژی معاملاتی در گذشته بازار نمی‌توان حکم به سودده بودن آن در آینده داد. برای بررسی این مساله، نیازمند انجام تست استحکام هستیم.
در تست استحکام، با اعمال تغییرات در پارامترهای استراتژی و در قیمت و مشخصات گذشته بازار، استراتژی را پیش از مواجه شدن با شرایط دشوار، با شرایط مشابه آن مواجه می‌کنیم تا از سودده ماندن آن اطمینان بیشتری حاصل کنیم.
• ایراد در بک‌تست استراتژی معاملاتی
پارامترهایی در انجام بک تست وجود دارند که عدم توجه به آنها، نتایج غیر کاربردی برای ما به ارمغان خواهد آورد. به عنوان مثال، آن گونه که در ویدئو مورد بحث قرار گرفته است، تست‌های بسیاری در متاتریدر وجود دارند که در مدلینگ با کیفیت ۹۰ درصد، یک نمودار سوددهی عالی را به نمایش می‌گذارند در حالی که در تست با مدلینگ دقیق کاملا زیان‌ده ظاهر میشوند.
طراحی استراتژی با هوش مصنوعی
شاخص های مهم بک تست
این شاخص ها نتایج تست آماری استراتژی را نمایش میدهند.
گزینه هایی مثل نرخ سود به زیان – حداکثر زیان – نرخ شارپ و موارد دیگر که هر کدام یک فرمولی دارند و بر اساس یک سیستمی محاسبه میشوند و این شاخص ها به شما نشان میدهد که نتایج استراتژی از لحاظ سودآوری و ریسک یعنی بیشتر مبتنی بر این هستند که میزان سود استراتژی و میزان ریسک این استراتژی برای بدست آوردن آن سود در نظر گرفته را به شما نشان بدهند.
همینطور نشان بدهند که در طول زمان که نحوه عملکرد این استراتژی به چه صورت بوده است. در واقع گیج هایی هستند که به ما میگویند که این استراتژی نسبت به استراتژی دیگر چه قابلیت ها و چه نقطه ضعف هایی دارد. دانستن این شاخص ها به نحو صحیح بسیار مهم است.
سبد استراتژی در معاملات الگوریتمی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی
از میان الگوریتم های هوش مصنوعی که در معاملات به کار می‌روند دو الگوریتم اصلی است که بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد: که یکی از آنها الگوریتم تصادفی (رندم) است و دیگری الگوریتم ژنتیک (وراثتی).
الگوریتم تصادفی
در ارتباط با الگوریتم تصادفی، باید این توضیح را خدمتتان ارائه کرد که این الگوریتم یک استخر (Pull) را از اندیکاتورها، اسیلاتورها، پرایس اکشن‌ها، کندل استیک‌ها و دیگر گزینه‌های تکنیکال و روابط منطقی که بین آنها است را در نظر می‌گیرد.
با توجه به اینکه روابط منطقی درست را باید در آنها لحاظ کند باید نتیجه‌گیری‌هایی را دارا باشد که بر اساس آن میزان سود ما و نتایجی که میخواهیم را نشان دهد تا متوجه شویم که استراتژی می‌تواند در آن شرایط خواسته شده عمل کند. بنابراین، کامپیوتر حالات مختلفی را از ترکیب اندیکاتورها، اسیلاتورها و موارد تکنیکال دیگر را به صورت استراتژی های معاملات الگوریتمی منطقی باهم در نظر می‌گیرد و آنها را باهم مخلوط می‌کند تا به یک استراتژی می‌رسد
اگر آن استراتژی شرایط خواسته شده ما را از لحاظ سود آوری و ریسک کم داشت آن را جزءاستراتژی‌های دلخواه ما قرار میدهد و اگر آن شرایط را نداشت از آن استراتژی صرف نظر می‌کند و یک ترکیب تصادفی دیگر را ایجاد می‌کند و همینطور این کار را ادامه میدهد و می‌تواند در زمان بسیار کمی میلیاردها حالت مختلف را چک کند. ترکیب‌های خاصی که از این طریق بوجود می‌آید شاید هیچ وقت به مغز کسی خطور نکند که یک همچین ترکیبی می‌توانست در استراتژی‌ها استفاده کند و در بازار سرمایه به کار برد.
این قابلیت و قدرت بسیار بالایی در طراحی استراتژی در بازارهای مالی به ما میدهد.
الگوریتم ژنتیک
همانطور که عرض کردیم، الگوریتم دیگری که وجود دارد الگوریتم ژنتیک است.
این الگوریتم در ابتدای کار، بر اساس الگوریتم رندم یک تعدادی استراتژی ایجاد می‌کند و آن را به عنوان جمعیت در نظر می‌گیرد و بعد با ترکیب ضربدری از این استراتژی‌ها، استراتژی‌های جدیدی ایجاد می‌کند که به صورت پدر و فرزندی عمل می‌کنند.
ترکیباتی که به صورت پدر و فرزندی به وجود می‌آیند اگر خاصیت بهتری از والدین خود داشته باشند استراتژی‌های والد را کنار گذاشته و استراتژی‌های فرزند را که بهتر هستند در نظر می‌گیرد و همینطور این‌ها را با استراتژی‌ها دیگر ترکیب می‌کند و ترکیب میلیاردها حالت مختلف را به همین صورت شاخه‌ای ادامه میدهد و هربار استراتژی‌های بهتر را با استراتژی‌های دیگر ترکیب می‌کند تا به یک نتیجه خیلی خوب برسد.
این سیستمی است که طبیعت عمل می‌کند و در واقع رفتار ژنتیک برای رسیدن به ژن‌های بهتر به همین صورت است.
استراتژی معاملات الگوریتمی و راه‌های شناسایی بهترین استراتژی
در این مقاله قصد داریم شما را با روش‌های شناسایی استراتژی‌های معاملات الگوریتمی سودآور آشنا کنیم و به این موضوع می‌پردازیم که در شناسایی استراتژی‌ها، هم ترجیحات شخصی و هم عملکرد استراتژی باید موردتوجه قرار گیرند. همچنین چگونگی تعیین نوع و کمیت دادههای تاریخی، نحوه ارزیابی بی‌طرفانه یک استراتژی معاملات الگوریتمی و نحوه پیشبرد به سمت مرحله بک تست و پیاده‌سازی استراتژی مورد بررسی قرار خواهد گرفت.
شناسایی ترجیحات شخصی برای یافتن استراتژی معاملات الگوریتمی
تجارت الگوریتمی به درجه قابل‌توجهی از نظم و صبر به‌خصوص زمانی که به یک الگوریتم اجازه می‌دهید معاملات شما را انجام دهد، نیاز دارد. بسیاری از استراتژی‌ها نشان داده‌اند که می‌توانند با یک تداخل ساده، به راحتی از بین بروند. پس در هنگام اجرای استراتژی معاملات الگوریتمی، لازم است که هیچ‌گونه دخالتی نداشته باشید. نکته بعدی ترجیحات زمانی شما است. آیا شغل شما به‌صورت تمام‌وقت است یا پاره‌وقت؟ محدودیت‌های زمانی شما، روش‌شناسی استراتژی را تعیین می‌کنند . به‌عنوان‌مثال برای کسانی که به‌صورت تمام‌وقت مشغول به کار هستند، یک استراتژی میان‌روزی ممکن است مناسب نباشد. درحالی‌که برای آن دسته از شما که زمان زیاد یا مهارت‌هایی برای خودکارسازی استراتژی خود دارید، یک استراتژی فنی‌تر تجارت با فرکانس بالا مناسب‌تر است. درواقع برای حفظ یک سبد سودآور، لازم است همواره تحقیقات مستمری در مورد استراتژی‌های معاملاتی خود انجام دهید. همچنین باید سرمایه تجاری حداقلی خود را در نظر بگیرید. مهارت برنامه‌نویسی نیز عامل مهم دیگری در ایجاد یک استراتژی معاملات الگوریتمی خودکار است. داشتن دانش در یک زبان برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند تا خودتان ذخیره‌سازی داده‌ها، موتور بک تست و سیستم اجرا را ایجاد کنید. به‌طورکلی باید از خود بپرسید که تجارت الگوریتمی را با چه هدفی دنبال می‌کنید؟ آیا امیدوار هستید تا از حساب معاملاتی خود درآمد کسب کنید؟ یا به سود سرمایه بلندمدت خود علاقه‌مندید و می‌توانید بدون نیاز به برداشت وجوه، تجارت کنید؟ وابستگی درآمدی، فراوانی استراتژی شمارا تعیین می‌کند. برداشت‌های منظم درآمد به استراتژی معاملاتی با فرکانس بالاتر و نوسانات کمتر نیاز دارد، درحالی‌که معامله‌گران با چشم‌انداز بلندمدت می‌توانند فرکانس معاملات آرام‌تری را انتخاب کنند. درنهایت، با این تصور که در مدت‌زمان کوتاهی بسیار ثروتمند شوید، فریب نخورید! استراتژی معاملات الگوریتمی، یک طرح سریع برای ثروتمند شدن نیست.
منبع یابی استراتژی معاملات الگوریتمی
ما به دنبال ایجاد یک رویکرد روشمند برای منبع یابی، ارزیابی و اجرای استراتژی‌هایی هستیم که با آنها برخورد می‌کنیم. در درجه اول، باید مراقب سوگیری‌های شناختی باشیم و اجازه ندهیم بر روش تصمیم‌گیری ما تأثیر بگذارد. سوگیری می‌تواند ترجیح دادن یک نوع دارایی مانند طلا بر دیگری باشد. درواقع انتخاب دارایی باید بر اساس ملاحظات دیگری مانند محدودیت‌های سرمایه، کارمزد کارگزاری و قابلیت‌های اهرمی صورت گیرد. در مرحله بعدی باید با مفهوم استراتژی معاملات الگوریتمی آشنا شوید. در این زمینه کتاب‌های معتبری وجود دارند که طیف وسیعی از ایده‌های سرراست را ارائه می‌کنند. سپس برای یافتن استراتژی‌های پیچیده‌تر، به انجمن‌ها و وبلاگ‌های تجاری سری بزنید. پس از کسب تجربه در ارزیابی استراتژی‌های ساده‌تر، وقت آن است که به پیشنهادات علمی پیچیده‌تر نگاهی بیندازید. به این منظور باید به برخی از مجلات مالی دانشگاهی دسترسی پیدا کنید. نقطه‌ضعف استراتژی‌های دانشگاهی این است که اغلب قدیمی و با دادههای تاریخی مبهم هستند. پس از انتخاب استراتژی، ضروری است که آن را تا جاییکه می‌توانید تکرار کرده و آن را بک تست کنید. به‌طورکلی برای شکل‌گیری استراتژی‌های کمی استراتژی های معاملات الگوریتمی خود، بهتر است در یک یا چند دسته از موارد زیر تخصص پیدا کنید:
نظریه ریزساختار بازار
این نظریه به‌ویژه برای استراتژی‌های با فرکانس بالاتر استفاده می‌شود و به این معنی است که بازارهای مختلف، محدودیت‌هایی درزمینه فناوری، مقررات، شرکت‌کنندگان در بازار و غیره دارند که همگی پذیرای بهره‌برداری از طریق استراتژی‌های خاص هستند.
ساختار صندوق
صندوق‌های سرمایه‌گذاری ادغام‌شده مانند صندوق‌های بازنشستگی، مشارکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی (صندوق‌های تأمینی)، مشاوران تجارت کالا و صندوق‌های متقابل به دلیل مقررات سنگین و هم ذخایر بزرگ سرمایه محدود شده‌اند. بنابراین رفتارهای پایدار می‌توانند توسط افراد زیرک مورد سوءاستفاده قرار گیرند.
استراتژی معاملات الگوریتمی: یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی 
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سال‌های اخیر در بازارهای مالی رایج‌تر شده‌اند. طبقه‌بندی کننده‌ها، تطبیق کننده‌های غیرخطی توابع (شبکه‌های عصبی) و روتین‌های بهینه‌سازی (الگوریتم‌های ژنتیک) همگی برای پیش‌بینی مسیرهای دارایی یا بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی استفاده میشوند. با نظارت بر این منابع به‌صورت هفتگی یا حتی روزانه، فهرستی از استراتژی‌ها را دریافت کنید و بخش بزرگی از این استراتژی‌ها را رد کنید تا اتلاف وقت و منابع خود را در مورد استراتژی‌هایی که احتمالاً سودآور نیستند، به حداقل رسانده و به استراتژی معاملات الگوریتمی ایده‌ال خود دست یابید.
ارزیابی استراتژی معاملات الگوریتمی
آیا شما واقعاً استراتژی را درک می‌کنید؟آیا می‌توانید استراتژی را به‌طور مختصر توضیح دهید؟ آیا استراتژی در واقعیت پایه خوب و محکمی دارد؟ آیا استراتژی بر قوانین پیچیده آماری یا ریاضی تکیه دارد؟ پرسش‌های مطرح‌شده نمونه‌ای از سؤالاتی هستند که در هنگام ارزیابی روش‌های معاملاتی جدید، باید دائماً به آنها فکر کنید. در این قسمت فهرستی از معیارهایی که یک استراتژی معاملات الگوریتمی جدید باید بر اساس آنها قضاوت شود، به‌صورت خلاصه آورده شده است:
روش‌شناسی
مبتنی بر شناخت تکنیک‌های استراتژی است که تا چه میزان قابل‌درک است، چه طیفی از پارامترها را معرفی می‌کند و یا چقدر در برابر مقررات جدید بالقوه بازارهای مالی مقاومت خواهد کرد؟
نسبت شارپ
این نسبت مقیاسی برای سنجش نسبت پاداش به ریسک استراتژی را مشخص می‌کند. میزان نوسانات به‌شدت با ریسک استراتژی مرتبط هستند. به‌طور طبیعی، ما باید دوره و فرکانسی را تعیین کنیم که این بازده‌ها و نوسانات ( انحراف معیار) در آن اندازه‌گیری میشوند.
استراتژی معاملات الگوریتمی: اهرم
آیا برای ایجاد بازده، استفاده از قراردادهای اهرمی در استراتژی ضروری است؟ قراردادهای اهرمی می‌توانند دارای نوسانات سنگین را تحمیل کنند. آیا سرمایه تجاری و تحمل چنین نوسانی رادارید؟
فرکانس
حداکثر افت سرمایه
میزان حداکثری باید مشخص شود و تعیین کنید که چه درصدی از افت را برای چه دوره زمانی می‌توانید متحمل شوید. علاوه بر مواردی که گفته شد، بردوباخت یا میانگین سود و زیان، میزان ظرفیت و نقدینگی استراتژی و معیارهای عملکرد که استراتژی‌ها با آنها اندازه‌گیری میشوند نیز باید موردتوجه قرار گیرند. همچنین باید استراتژی‌ها را با کمترین پارامتر ممکن هدف قرار دهید و مطمئن شوید که دادههای کافی برای آزمایش استراتژی معاملات الگوریتمی خود دارید. اکنون می‌توان استراتژی‌هایی باقی‌مانده را مورد آزمایش قرار داد. بااین‌حال لازم است معیار دادههای تاریخی موجود نیز موردبررسی قرارگرفته و برای رد نهایی استراتژی در نظر گرفته شود.
به دست آوردن دادههای تاریخی برای استراتژی معاملات الگوریتمی
امروزه هر دو طرف خرید (صندوق) و فروش (بانک‌های سرمایه‌گذاری) زیرساخت‌های فنی قوی برای ذخیره‌سازی دادههای تاریخی سرمایه‌گذاری دارند. به‌منظور دسترسی به این داده‌ها باید با نحوه ذخیره‌سازی آنها آشنا شوید. به دست آوردن دادههای تاریخی شامل بررسی انواعی از دادههای بنیادین، دادههای خبری، داده قیمت دارایی، ابزارهای مالی، فرکانس، معیارها و فناوری می‌شود. دادههای بنیادی، دادههای مربوط به روندهای اقتصاد کلان، مانند نرخ‌های بهره، ارقام تورم، اقدامات شرکت‌ها و غیره هستند، درحالی‌که دادههای خبری اغلب ماهیت کیفی داشته و مقالات، پست‌های وبلاگ، توییت و غیره را شامل میشوند. دادههای مربوط به سهام، اوراق قرضه، کالاها و قیمت ارز در طبقه قیمت دارایی قرار می‌گیرند و ویژگی‌ها و پارامترهای متفاوتی دارند. بنابراین یک ساختار پایگاه داده متناسب برای همه وجود ندارد. درنتیجه برای طراحی و اجرای ساختارهای پایگاه داده برای ابزارهای مالی مختلف، باید دقت زیادی شود. همچنین توجه به فرکانس و معیارها نیز ضروری است. درنهایت دادههای فوق را باید در رایانه شخصی خود یا از طریق سرورهای اینترنتی ذخیره کنید. محصولاتی مانند خدمات وب آمازون در سال‌های اخیر این کار را ساده‌تر و ارزان‌تر کرده‌اند. همچنین بسیاری از استراتژی های معاملات الگوریتمی پلتفرم‌های بک تست می‌توانند داده‌ها را به‌صورت خودکار برای شما فراهم کنند تا شما صرفاً بر روی اجرای استراتژی معاملات الگوریتمی تمرکز کنید. اما فراموش نکنید که برای دستیابی به روشی مؤثر، همچنان به تخصص فنی قابل‌توجهی نیاز دارید.
استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)
معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.
رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون استراتژی های معاملات الگوریتمی احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.
اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.
استراتژی های اولیه چیست؟
فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .
اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.
معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.
معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟
مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.
ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.
همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل استراتژی های معاملات الگوریتمی استراتژی های معاملات الگوریتمی کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.
یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.
به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.
بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟
بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.
حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.
به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.
البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.
شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.
آربیتراژ (arbitrage) چیست؟
آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.
بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.
این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.
استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.
الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.
یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.
یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.
توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.
تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟
تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.
معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.
به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.
از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟
وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.
سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.
این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.
مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.
استراتژی های معاملات الگوریتمی
چکیده: امروزه با گسترش سیستمهای اطلاعاتی و افزایش سهولت در معاملات آنلاین، سرعت معاملات در بازارهای مالی نیز افزایش یافته و طبیعت بازارهای مالی، تصمیم‌گیری برای اتخاذ موقعیت‌های خرید و یا فروش را برای معامله گران دشوار ساخته است. ازاین‌رو نیاز است تا دادههای معاملاتی بورس با سرعت بالاتری تحلیل شوند و درنهایت به تصمیمی مناسب و سودآور تبدیل شوند. در حال حاضر یکی از برنامه‌های پیش روی سازمان بورس اوراق بهادار، راه‌اندازی و توسعه معاملات الگوریتمی و معاملات با بسامد بالا است. سیستم معاملات زوجی نیز نوعی از معاملات الگوریتمی می‌باشد. این سیستم یکی از قدیمی‌ترین سیستمهای معاملات الگوریتمی می‌باشد کارایی و سودآوری آن در بسیاری از پژوهش‌هایی که تاکنون در بازارهای مالی مختلف صورت گرفته است، اثبات و نشان داده شده است. مهم ترین اصل در معاملات زوجی وجود روابط تعادلی بلندمدت یا همان خاصیت بازگشت به میانگین است. در این پژوهش با محاسبه بازده حاصل از این استراتژی و بازده حاصل از استراتژی منفعل مبتنی بر شاخص و نسبت شارپ عملکرد معاملات زوجی را با رویکرد هم انباشتگی در بورس و اوراق بهادار تهران با عملکرد استراتژی منفعل مقایسه می‌کنیم. نتایج نشان میدهند که استفاده از این سیستم به عنوان یک سیستم معاملاتی خنثی نسبت به تغییرات و روندهای بازار، بازدهی چشمگیری نسبت به بازدهی سیستم مبتنی بر شاخص در مدت مشابه دارد.
#معاملات الگوریتمی #معاملات جفتی #استراتژی منفعل #بازگشت به میانگی محل نگهداری: کتابخانه مرکزی دانشگاه صنعتی شاهرود
یادداشت: حقوق مادی و معنوی متعلق به دانشگاه صنعتی شاهرود می باشد.
تعداد بازدید کننده:
[کلیدواژه ها: انتگرال پذیر نخستین بازگشت، بازیافت پذیر نخستین بازگشت، انتگرال پذیر لبگ، توابع اندازه پذیر، تقریباً عمومی بازیافت پذیر]
[کلیدواژه ها: بازوی ماهر، استراتژی کنترل گشتاور، استراتژی کنترل ولتاژ، کنترل مقاوم غیرخطی، الگوریتم بهینه سازی پرندگان]
[کلیدواژه ها: ربات، موتور سنکرون مغناطیس دائم، استراتژی کنترل ولتاژ، استراتژی کنترل گشتاور، خطی-سازی فیدبکی، کنترل فازی، کنترل برداری میدان، کنترل مستقیم گشتاور]
[کلیدواژه ها: کنترل تکراری گسسته بهینه مقاوم، کنترل درجه دو خطی گسسته، استراتژی کنترل ولتاژ، استراتژی کنترل گشتاور، بازوی رباتیک الکتریکی، کنترل تأخیر زمانی مقاوم، الگوریتم بهینه سازی پرندگان]
[کلیدواژه ها: بازوی ماهر ربات، استراتژی کنترل گشتاور، استراتژی کنترل ولتاژ، عدم قطعیت، کنترل فازی تطبیقی]
[کلیدواژه ها: استراتژی بازاریابی، انتخاب استراتژی بازاریابی، سیستمهای پویا، بازاریابی آنلاین، فروشگاه اینترنتی]
