الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند
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، الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند 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 (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 الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند 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 الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند 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.
الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند
> Thematic Articles > > View article
در سال‌های اخیر با رشد و توسعه فناوری‌های نوین به ویژه هوش مصنوعی شاهد تحولاتی عظیم در بازارهای مالی هستیم.
از جمله این تحولات میتوان به استقبال گسترده سرمایه‌گذاران حقیقی و حقوقی از سیستم‌های معاملاتی هوشمند اشاره کرد.
سیستم‌های معاملاتی هوشمند به صورت خودکار داده‌ها را از مراکز مختلف گردآوری کرده، با استفاده از انواع تکنیک‌های نوین از جمله انواع مدل‌های هوش مصنوعی اقدام به پردازش اطلاعات و پیشبینی قیمت یا کشف سیگنال معاملات میکنند.
سپس بر اساس این پیش‌بینی‌ها، سفارش‌های خرید یا فروش خود را به سامانه معاملات ارسال میکنند.
معامله‌گران با کمک چنین سیستم‌هایی به طیف وسیعی از مدل‌ها و الگوریتم‌ها برای سرمایه‌گذاری دسترسی دارند و می‌توانند بر اساس نیاز خود، سیستم‌های هوشمند معاملاتی خاصی را طراحی کنند.
آنها پس از طراحی اولیه به سادگی می‌توانند عملکرد سیستم معاملاتی خود را با استفاده از داده‌های تاریخی ارزیابی کرده و بر اساس نتایج حاصل از آن اقدام به بهینه‌سازی تنظیمات مورد نیاز کنند.
این سیستم‌ها با کمک تکنیک‌های هوش مصنوعی قادرند، کلان داده‌های (Big Data) ایجاد شده در بازارها را با سرعت بسیار بالایی (در حد ثانیه) پردازش کرده و بر اساس آنها به‌صورت خودکار تصمیم‌سازی کنند. در این مرحله میتوان عملکرد کلی سیستم معاملات را نیز به صورت آنی مورد ارزیابی قرار داد.
علاوه بر این شرایط بحرانی بازار بدون دخالت انسان و به صورت هوشمند توسط این سیستم‌ها تشخیص داده شده و اقدامات مورد نیاز برای مدیریت آن به صورت خودکار انجام میشود.
این ویژگی‌ها منجر به محبوبیت بالای چنین سیستم‌های هوشمندی شده است.
معاملاتی که توسط چنین سیستم‌هایی در بازارهای مالی انجام میشود با عنوان معاملات الگوریتمی یا معاملات کامپیوتری شناخته میشود.
بر اساس آخرین آمار منتشره، در سال ۲۰۲۱ میلادی حدود ۷۵ درصد از کل حجم معاملات دنیا به این نوع از معاملات اختصاص داشته است.
البته باید به این نکته توجه کرد که تمام معاملات الگوریتمی در بازه‌های زمانی کوتاه مدت انجام نمی‌شوند.
برای نمونه، ممکن است معامله‌گری، سیستمی طراحی کند که تنها در بازه‌های هفتگی یا ماهانه اقدام به بررسی شرایط کرده و تعدیلات مورد نیاز را انجام دهد.
با این وجود، بخش قابل توجهی از معاملات این سیستم‌ها در فواصل زمانی بسیار کوتاه مدت و با سرعت بالا انجام میشود.
در چنین شرایطی، مدیریت بازار و ارائه خدمات به سرمایه‌گذاران با استفاده از روش‌های سنتی امکان‌پذیر نیست.
به همین دلیل بورس‌ها، کارگزاران و مشاوران سرمایه‌گذاری، همراه با سایرین، اقدام به استفاده از هوش مصنوعی برای ایفای وظایف خود در بازار کرده‌اند.
در ادامه چهار مورد از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه شرح داده شده است:
• بازارگردانی هوشمند: با توجه به افزایش تعداد و سرعت سفارش‌هایی که توسط این سیستم‌ها به سامانه معاملات ارسال می‌شوند، دیگر امکان ثبت سفارش‌ها به صورت دستی برای بازارگردانی امکان‌پذیر نیست.
در این راستا شرکت‌های متعددی اقدام به طراحی انواع الگوریتم‌های هوشمند بازارگردانی کرده‌اند.
• سامانه‌های هوشمند نظارت بر بازار و کشف دستکاری: اشخاصی که قصد دستکاری یا انجام تخلف در بازار را دارند، امروزه به انواع تکنیک‌ها و الگوریتم‌های هوشمند دسترسی الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند دارند که با استفاده از آنها می‌توانند به صورت غیرقانونی کسب درآمد کنند.
نکته قابل توجه این است که رصد فعالیت معاملاتی این اشخاص دیگر با استفاده از سیستم‌های سنتی و دستی امکان‌پذیر نیست.
به همین دلیل نهادهای ناظر نیز برای انجام وظایف خود مجبور به استفاده از فناوری‌های هوشمند و به‌روز هستند.
علاوه بر این با استفاده از این فناوری‌ها، نظارت بر قوانین و مقررات فعالان بازار همچون مقررات مربوط به الزامات افشا اطلاعات ناشران، کارگزاران، مشاوران سرمایه‌گذاری و سایر فعالان نیز به صورت هوشمند انجام میشود.
• ربات‌های ارائه‌دهنده خدمات به مشتریان: امروزه با استفاده از ربات‌های هوشمند، خدمات متنوعی به مشتریان داده میشود.
برخی از این خدمات که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند شامل احراز هویت دیجیتال، اعتبارسنجی و اعطای خودکار اعتبار، مشاوره سرمایه گذاری خودکار، ارائه انواع سبدهای سهام پیشنهادی (مانند سبد سهام به هدف ردگیری شاخص)، کشف سیگنال معاملات و امثال آن است.
• مدیریت ریسک خودکار: در سال ۲۰۱۰ میلادی شخصی الگوریتمی طراحی کرد که با کمک آن اقدام به انجام معاملات پرتعداد در فواصل زمانی بسیار کوتاه (در حد میلی ثانیه) برای کاهش قیمت یک سهم کرد.
به محض دستکاری قیمت این سهم و شروع ریزش قیمت آن، سایر الگوریتم‌های موجود در بازار نیز فوراً به این اقدام عکس العمل نشان دادند و اقدام به فروش آن سهم کردند.
ریزش سریع این سهم، فوراً به سایر بازار تسری پیدا کرد و بورسهای ایالات متحده امریکا با بحرانی با نام Flash Crash مواجه شدند.
در این بحران در کمتر از ۱۰ دقیقه شاخص صنعتی داو جونز ۹ درصد افت کرد.
در این مدت ارزش بازار بورسهای امریکا حدود یک تریلیون دلار کاهش یافت. به علت ساختگی بودن این بحران، بازار فوراً به روند صعودی تغییر وضعیت داد.
تنها پس از گذشت تنها ۳۶ دقیقه، از شروع بحران، بازار توانست بیش از ۷۰ درصد ریزش را جبران کند و به مقادیر قبلی شاخص نزدیک شود.
این مساله نشان داد مدیریت ریسک خودکار از دو منظر دارای اهمیت است.
اولاً ناظر بازار باید مجهز به سیستم‌های خودکار کنترل نوسان در بازار باشد تا بتواند بدون دخالت انسان و در سریع‌ترین زمان ممکن با انجام اقدامات مورد نیاز از بروز چنین وقایعی جلوگیری کند.
ثانیاً سیستم‌های معاملاتی هوشمند باید به سازوکار مدیریت ریسک هوشمندی تجهیز شوند که علاوه بر مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری، توان تشخیص دستکاری‌ها و نوسانات ساختگی را دارا باشد.
کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی محدود به این موارد نیست و روزانه شاهد ارائه خدمتی نوین با استفاده از هوش مصنوعی در بازارها هستیم.
با توجه به وجود فضای رقابتی در بازار سرمایه ایران، انتظار می‌رود در آینده نزدیک شاهد ارائه خدمات مبتنی بر این فناوری‌های نوین توسط فعالان بازار سرمایه باشیم.
الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند
تحلیلگر امید پیشرو در توسعه تکنولوژی‌های معاملاتی در بازار سرمایه ایران
🌐 https://omid.ir
راه های ارتباطی:
🌐 www.omid.ir
📞 02178349000
About
Platform
🔔 الگوریتم های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی
🔹الگوریتم همراه بازار
🏷 این الگوریتم بخشی از سفارش معامله گر را انجام و بخشی از آن را به همراه بازار به صورت تصادفی اجرا می کند. مثلا 30 درصد حجم سفارش را در لحظه ارسال انجام و 70 درصد مابقی را به همراه بازار حرکت می کند و در زمان ها و قیمت های متفاوت اقدام به معامله می کند. در حقیقت، با جابه جا شدن سفارش های خرید و فروش، الگوریتم نیز سفارش های معامله گر را جابه جا می کند تا بتواند در قیمت های مناسب تری خرید انجام دهد.
🔹الگوریتم های محاسبه نقدشوندگی
🏷 این الگوریتم نقدشوندگی یک سهم خاص را محاسبه و در محاسبه حجم خرید یا فروش سهم به معامله گر کمک می کند. به این صورت که در ابتدا چندین سفارش کوچک با قیمت های متفاوت به بازار ارسال می کند و پاسخ را دریافت و تجزیه و تحلیل می کند.
🔹 الگوریتم های معکوس
🏷 معامله گران زیادی هستند که به دلیل عدم توانایی ایجاد یک سیستم معاملاتی که بتواند در بلند مدت سود کند، به دنبال سیستم هایی می گردند که در بلند مدت زیان ده باشند. سپس سعی می کنند تا منطق الگوریتم را معکوس کرده و طبق آن معامله کنند. به عبارت ساده تر، هر معامله ای که سیستم معاملاتی پیشنهاد خرید داد را می فروشند و بر عکس، معامله ای که سیستم پیشنهاد فروش داد را می خرند.
✔️ نکته قابل توجه این است که یکی از واضح ترین دلایل، فاصله بین قیمت های سفارش خرید و فروش است. در یک سهم قیمت خرید و فروش مظنه های برتر، به خصوص در بازار بورس تهران، فاصله زیادی دارند و معکوس کردن الگوریتم به گرفتن نتایج دلخواه منجر نخواهد شد.
🔔 الگوریتم های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی
🔹الگوریتم های متوالی
🏷 این الگوریتم ها، مجموعه قوانینی هستند که به صورت متوالی اجرا می شوند. اجرای متوالی این الگوریتم ها بار پردازشی را بسیار کاهش می دهد. به طور مثال، ابتدا الگوریتم چک می کند که حجم معامله در سهم خاور به 10 میلیون برسد، سپس شروع به فروش از سهم خودرو خواهد کرد. ترتیب و توالی در درجه اول اهمیت در این نوع الگوریتم ها است.
🔹الگوریتم های چرخه ای
🏷 این الگوریتم ها، از ساختارهای تکراری مانند "اگر . آنگاه"، "انجام بده در صورتی که. " پیروی می کنند و این کار را بارها تکرار می کنند. به عنوان مثال، معامله گری قصد دارد هر بار که سهم خودرو به قیمت 160 تومان رسید، شروع به خرید کند و تا 10 میلیون سهم زیر این قیمت خرید کند و مجددا با نزدیک شدن قیمت به 185 تومان شروع به فروش کند. این کار می تواند توسط این الگوریتم بارها تکرار شود.
🔹 الگوریتم همبستگی
🏷 این الگوریتم همبستگی بین سهم های مختلف را بررسی می کند و سهامی را که ارتباط قوی و همبستگی شدید بین جابه جایی قیمت شان وجود دارد، پیدا می کند. سعی الگوریتم بر این است در مواقعی که هرگونه انحرافی از مدل همبستگی بین این دو سهم ایجاد می شود، وارد عمل شود و از این اختلاف کسب سود کند.
🔔 استفاده از معاملات مجازی
🔅 مهم ترین گام در ایجاد یک الگوریتم معاملاتی، تست آن است. وقتی یک استراتژی معاملاتی کدنویسی شد، هرگز قبل از تست، شروع به انجام معاملات واقعی نکنید.
🏷 تست الگوریتم به معنی آن است که الگوریتم بر اساس قیمت های تاریخی اجرا شود و عملکرد آن در مورد هزاران معامله بررسی شود. اگر الگوریتم بر اساس قیمت های تاریخی، سودآور است و آمارهای به دست آمده از الگوریتم از قبیل حداکثر افت سرمایه، نرخ برد یا احتمال زیان، با میزان ریسک پذیری شما منطبق است، می توانید با ایجاد یک حساب کاربری موقت، الگوریتم را در شرایط واقعی نیز مورد آزمایش قرار دهید. این مرحله نیز باید صدها معامله خروجی ایجاد کند تا بتوان عملکرد الگوریتم را در شرایط واقعی نیز تحلیل کرد.
🏷 اگر الگوریتم با قیمت های تاریخی و همچنین در معامله با یک حساب کاربری موقت، سودآور بود، با دقت نظر و احتیاط، استفاده از آن در معاملات واقعی را شروع کنید.
🔹 شرایط معاملات واقعی با معاملات بر مبنای داده های تاریخی یا حتی معاملات با حساب کاربری موقت متفاوت است چرا که سفارشات تولید شده بر اساس الگوریتم واقعا بر بازار اثر می گذارند و در صورتی که حجم زیاد خرید یا فروش معامله شود، می تواند باعث لغزش قیمت به سمت بالا یا پایین شوند. تا وقتی که از صحت عملکرد الگوریتم در معاملات واقعی مطمئن نشده اید، نظارت بر عملکرد الگوریتم را متوقف نکنید.
🔔 نظارت مداوم بر الگوریتم‌های معاملاتی
🏷 تا زمانی که الگوریتم در چهارچوب پارامترهای آماری تعیین شده عمل میکند، نیازی به بازنگری ندارد. الگوریتم‌ها از مزیت انجام معامله بدون دخالت دادن احساسات، سود می برند، اما معامله‌کننده ای که به صورت مداوم در الگوریتم دست می‌برد، این قابلیت را بی‌اثر میکند.
🏷 البته الگوریتم تا حدی به توجه هم نیاز دارد، بدین معنا که عملکرد الگوریتم را هر از گاهی می‌بایست بررسی نمایید و اگر شرایط بازار به حدی تغییر پیدا کرد که الگوریتم دیگر سودآور نبود، باید در آن بازنگری و تغییراتی اعمال شود.
🏷 الگوریتم‌های معاملاتی، برنامه‌هایی نیستند که پس از اجرا تا ابد بدون هیچ نقصی به کار خود ادامه دهند و شما را یک شبه پولدار کنند. در واقع، معاملات الگوریتمی می‌توانند به اندازه معاملات دستی نیازمند تلاش و توجه باشند.
🏷 اگر می‌خواهید یک الگوریتم معاملاتی بسازید، باید به محدودیت‌های زمانی، مالی و بازاری که ممکن است بر آن تاثیر بگذارند نیز توجه کنید و بر این مبنا برنامه‌ریزی کنید.
🔹 برای شروع می‌توانید استراتژی معاملاتی فعلی خود را به یک استراتژی قانونمند تبدیل کنید تا به آسانی قابل کدنویسی شود یا یکی از روش عددی موجود که قبلا آزمایش شده را استفاده کنید.
🔹 سپس مرحله تست را با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی انجام دهید. اگر الگوریتم از این مراحل با موفقیت عبور کرد، می‌توانید از آن برای معاملات واقعی استفاده کنید و در موارد لزوم، تغییرات لازم را روی آن اعمال نمایید.
🔹 اما مراقب باشید وقتی که تصمیم به اجرای الگوریتم گرفتید، به صورت مقطعی و بر اساس احساسات، در عملیات آن دست نبرید.
🔔 استراتژی معاملاتی چیست؟
🏷 ریشه کلمه استراتژی از واژه یونانی استراتگوس گرفته شده است که به معنای فرماندهی و رهبری است. در جنگ های یونان باستان، فرمانده برای سربازان خود برنامه مشخصی را تعریف و تعیین می‌کرد که با جزئیات دقیق تمام اتفاقات ممکن در جنگ را پیشبینی کرده بود و در صورت رخ دادن هر اتفاقی، برنامه‌ای از پیش تعیین شده اجرا می‌شد.الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند
🏷 یک سرمایه گذار حرفه ای نیز می بایست همیشه برای هر یک از رفتارهای بازار، برنامه مشخص و از پیش تعیین شده‌ای داشته باشد و از این آمادگی برخوردار باشد تا بازار هر گونه رفتار غیرقابل پیشبینی را از خود نشان دهد و این مفهوم چیزی نیست جز برخوردار بودن سرمایه گذار از عامل مهمی به نام استراتژی.
🏷 استراتژی معاملاتی، در واقع، در حوزه های مالی کاربرد داشته و یک برنامه ثابت برای دستیابی به سودآوری در بازار است. این استراتژی ها برای سنجش عینی بودن، سازگاری، اعتبارسنجی و قابلیت اطمینان استفاده می شوند. اصطلاح استراتژی معاملاتی می تواند به طور خلاصه به هر طرح ثابت برای معامله یک ابزار مالی اطلاق شود.
🏷 به طور کلی این اصطلاح در معاملات کامپیوتری استفاده می شود، جایی که این استراتژی ها به عنوان یک برنامه کامپیوتری برای معاملات خودکار اجرا می شوند.
🏷 هر استراتژی معاملاتی باید دارایی های قابل معامله، نقاط ورود و خروج و قوانین مدیریت پول را تعریف کند. مدیریت نامناسب پول می تواند باعث ایجاد یک استراتژی سودآور بالقوه و یا غیر سود آور شود.
🏷 سالانه افراد زیادی وارد بازار سرمایه می‌شوند و طبق آمار حدود ۹۰% افراد با از دست‌دادن بخش قابل توجهی از سرمایه خود، از بازار خارج می‌شوند. اما رمز موفقیت اقلیت بازار چیست؟ پاسخ سوال فوق در یک کلمه خلاصه میشود و آن هم استراتژی معاملاتی است
حمایت هوشمند از بازار سرمایه توسط معاملات الگوریتمی
شرکت دانش بنیان تحلیلگر امید به عنوان اولین و بزگترین شرکت معاملات الگوریتمی بازار سرمایه، بر خود واجب می‌داند تا با ارایه اطلاعات دقیق و شفاف جهت تنویر افکار عمومی و اطمینان خاطر سهامداران مبنی بر اراده حمایت جدی از بورس از سوی اشخاص حقوقی فعال در بازار سرمایه، موجبات رفع ابهامات احتمالی که به هر ترتیبی موجب ایجاد فضای منفی و نگرانی سهامداران می شود را فراهم کند.
مشتریان تحلیلگر امید از طریق صندوق‌های تحت مدیریت یا از محل سهام خزانه یا سهامدار عمده طی دوره زمانی مذکور نسبت به بازارگردانی و حمایت شرکت‌های مختلف بورسی و فرابورسی در اندازه‌های مختلف به‌لحاظ ارزش بازار اقدام کرده است. ارزش بازار مجموع این سهام فقط در یکی از صندوق‌های بازارگردانی مرتبط با هلدینگ خلیج فارس، بالغ بر 620 هزار میلیارد تومان است که بیش از ده درصد از ارزش بازار بورس است. شایان ذکر است که مدیران این هلدینگ، با ذکاوت تمام، همواره به هر شکلی در این مدت فقط و فقط رویکرد حمایتی داشته‌اند و از انواع ابزارها و الگوریتم‌های این مجموعه برای حمایت بهتر بازار بهره برده‌اند.
رویکرد شرکت تحلیلگر امید بعنوان پیشرو در تکنولوژی معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران، همواره حمایت از بازار و تعمیق آن بوده است و در راستای فرهنگ‌سازی استفاده از تکنولوژی معاملات الگوریتمی قدم برداشته است. مثالی از این اقدامات می‌تواند جلسات متعدد با مدیران سازمان و شرکت‌های بورس و فرابورس و شرکت‌های سرمایه‌گذاری و هلدینگ‌ها در این مدت باشد که در دوران اصلاح بازار به صورت همه جانبه و با حداکثر توان از تمامی الگوریتم‌ها در جهت افزایش نقدشوندگی و حمایت از بازار استفاده کرده‌اند. گواه این ادعا این است که در بازارهای منفی اخیر، که درجه نقدشوندگی به شدت افت کرده بود، الگوریتم‌های حمایتی بازارگردان‌ها فعال بوده و حجم خرید آنها بیشتر از فروش بوده است؛ برای مثال 18 شهریور که اکثر نمادها در صف فروش بودند و حجم معاملات کمتر از ۲۰۰۰ میلیارد تومان بود، الگوریتم‌های معاملاتی بیش از ۲ درصد معاملات را به عهده داشتند؛ گفتنی است که نماد پارس با استفاده از بازار گردانی الگوریتمی، بر خلاف روند منفی بازار، حجم معاملات خود را افزایش داده و قابلیت نقدشوندگی خود را در مقایسه با دیگر نماد ها حفظ کرده است.
درصد معاملات الگوریتمی در یک نماد به ارزش بازار بالای ۱۰۰ هزار میلیارد تومان (پارس)
۲/۶/۱۳۹۹
۱۳ ٪
۱۱/۶/۱۳۹۹
۲۶ ٪
۱۲/۶/۱۳۹۹ الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند
۲۲ ٪
۱۶/۶/۱۳۹۹
۱۰ ٪
۱۸/۶/۱۳۹۹
۶۰ ٪
۲۲/۶/۱۳۹۹
۹ ٪
۲۳/۶/۱۳۹۹
۵/۶ ٪
۲۴/۶/۱۳۹۹
۷ ٪
۲۵/۶/۱۳۹۹
۶ ٪
۲۶/۶/۱۳۹۹
۱۹ ٪
۲۹/۶/۱۳۹۹
۱۳ ٪
در بازار بورس نزدیک به ۵۰۰ شرکت مجوز بازارگردانی روی سهام را دارند و مقالات متعددی از جمله مقاله وکتارمن در سال ۲۰۰۷ به سادگی اثبات میکنند که بازارگردانی الگوریتمی از ایجاد شوک‌ها و تنش‌های هیجانی در بازار جلوگیری میکند. در تمامی بازارهای برتر بورس دنیا حداقل یک بازارگردان الگوریتمی روی هر سهم فعال است. عجیب است که برخی از فعالان بازار سرمایه، الگوریتم را باعث منفی شدن بازار می‌دانند. خوشبختانه شرکت‌های بورس و فرابورس بازارگردانی را از هفته پیش برای تمامی سهام بازار سرمایه الزامی کردند و این قدم بزرگی برای کنترل هیجان‌های مثبت و منفی بازار است.
ایجاد بازاری منصفانه و پیوسته مهم‌ترین وظیفه یک الگوریتم معاملاتی در عملیات بازارگردانی است که در این زمینه این شرکت ادعا میکند الگوریتم‌های منحصر بفردی را در اختیار دارد. این الگوریتم‌ها این امکان را به ناشر یا سهامدار عمده میدهد که با منابع محدود، اثر چندین برابری در نقدشوندگی سهام و کنترل هیجانات داشته باشد. برای مثال در یکی از سهم‌ها با منابع ۵۰ میلیارد ریالی در یک ماه گذشته، این الگوریتم بیش از ۳۰ میلیارد تومان خرید داشته است.
برخی از نتایج بکارگیری معاملات الگوریتمی برای سهامداران خرد به شرح ذیل است:
- هزینه کمتر معاملاتی برای سرمایه‌گذاران
- بهبود فرآیند‌های کشف قیمت و قیمت‌گذاری
- افزایش حجم معاملاتی و نقدشوندگی
- نوسان پذیری کمتر
- افزایش عمق بازار
- روند منطقی حرکت سهم و عدم دستکاری در قیمت به سادگی
- حداقل شدن تاخیر در اجرای سفارشات
تحلیلگر امید، اولین شرکتی است که در بازار سرمایه ایران مجوز بازارگردانی الگوریتمی را از سازمان بورس و اوراق بهادار برای صندوق‌ها و نهادهای مختلف مالی اخذ کرده است؛ در نتیجه تمام سفارشاتی که از طریق الگوریتم‌های امید به هسته معاملات ارسال میشود از جانب سازمان محترم بورس، رصد و در صورت مشاهده هر گونه تخلفی، تذکر داده میشود. ممکن است بعضی افراد به صورت غیرقانونی و بدون مجوز از الگوریتم‌ها استفاده کنند که ممکن است ریسک‌هایی را برای بازار سرمایه ایجاد کنند.
در پایان با توجه به نقش پررنگی که اینگونه معاملات در نقدشوندگی و روان بودن بازار ایفا میکنند، انتظار می‌رود تحلیلگران و اساتید بازار سرمایه در راستای فرهنگ‌سازی و آگاهی بیشتر مردم بیش از پیش قدم بردارند . این شرکت به صورت جدی آماده است که ابزارها و الگوریتم‌های خود را در اختیار صندوق‌ها، نهادهای مالی و ناشران جهت بازارگردانی هوشمند سهام قرار دهد و قطعا افزایش نقدشوندگی و کاهش هیجان سهام را پس از راه‌اندازی تضمین میکند.
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 الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند 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 الگوریتم‌های معاملاتی هوشمند 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
دیدگاه شما