معاملات الگوریتمی چیست؟
اگر کمی با بازار های مالی آشنا باشید قطعا اسم معاملات الگوریتمی به گوش تان خورده است و احتمالا برای شما این سوال پیش می آید که معاملات الگوریتمی چیست؟ در واقع در معاملات الگوریتمی که به آن معاملات خودکار گفته می شود، از یک برنامه با مجموعه ای از دستورالعمل ها که برای انجام معاملات تعریف شده اند، استفاده می شود. معاملات الگوریتمی از نظر تئوری به دلیل سرعت و فرکانس بالا که برای یک انسان معامله گر غیرممکن است می تواند سود کسب کند.
در ادامه پاسخ به این که معاملات الگوریتمی چیست؟ و یا این که چگونگی کارکرد این نوع معاملات می توانیم بگوییم در این نوع از معاملات انسان حذف و ماشین به جای انسان وارد معاملات شده و به دلیل نداشتن ضعف های انسان مانند احساسات و… همچنین سرعت بالای ماشین ها در معاملات باعث کسب سود می شوند. ابزارهایی که برای ساخت معاملات الگوریتمی استفاده می شود متاتریدر 4 و پنح هستند که باید گار با آن ها را به خوبی یاد گرفته باشد، در نتیجه پیشنهاد می کنیم حتما دوره آموزش mql رایگان را از دست ندهید.
در کل مفهوم معاملات الگوریتمی استفاده از برنامه رایانه ای که مجموعه ای از دستورالعمل های تعریف شده یا الگوریتم ها را برای انجام معاملات دنبال می کند، می باشد. این روش امکان بهره برداری و بهره مند شدن از سرعت و فرکانس بالا برای بهره مندی از فرصت های سودآور معاملاتی را فراهم می کند که برای یک انسان معامله گر می توان گفت که غیرممکن است.
مجموعه دستورالعمل ها براساس زمان، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی دیگر تعیین می شوند. معاملات الگوریتمی با کنترل دقیق و بدون تأثیر عواطف انسانی بر فعالیت های معاملاتی، باعث اداره سیستماتیک و با نقدینگی بیشتر می شود.
در عمل معامله الگوریتمی چیست؟
همان‌طور که گفتیم معاملات الگوریتمی از سرعت و دقت بهتری نسبت به انسان بهره می برند و همین دلیل باعث شده که در بازار های مالی مانند فارکس و ارز های دیجیتال از این معاملات استفاده شود، در ادامه با ذکر یک مثال این موضوع را به شما توضیح خواهیم داد. قطعا می دانید که یک معامله گر از معیار های ساده ای برای معاملات استفاده میکند مانند:
- هنگامی که میانگین متحرک 50 روزه از میانگین 200 روزه بالاتر رفت، 50 سهم از یک سهام را خریداری کند و هنگامی که این میانگین از 200 روزه آن پایین تر رفته مقدار سهام خریداری شده را بفروشد.
همین معیار ساده وقتی تبدیل به یک الگوریتم شود، ماشین به صورت خودکار ارزش سهام مورد نظر را کنترل و وقتی به مقدار مورد نظر رسید سفارش خرید و یا فروش را در زمان دقیق ثبت کرده و معامله گر نیازی به صرف زمان برای نظارت بر چارت و تغییرات ندارد.
مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی به عنوان یک ابزار قدرتمند در دنیای مالی شناخته می شوند که از طریق بهره گیری از تکنولوژی و روش های خودکار، به بهبود عملکرد و بهره‌وری در معاملات مالی کمک می کنند. در کل معاملات الگوریتمی دارای مزایای زیر است:
- کاهش هزینه معامله: به واسطه اجرای دقیق و سریع معاملات، هزینه های معامله به‌طور قابل توجهی کاهش می یابد.
- نبودن احساسات و عواطف انسان در معاملات: اگر با بازار های مالی مانند فارکس و ارز دیجیتال کمی آشنا باشید، می دانید که هنگام یک معامله احساسات مختلفی باعث تاثیر روی عملکرد معامله گر و نوع معامله او می شوند. یکی از بزرگترین و بهترین مزیت های معاملات الگوریتمی این است که احساسات و عواطف انسان در آن نقش ندارند و بدون دخالت آن ها تصمیم گیری و معاملات را انجام می دهد.
- افزایش سرعت و دقت: معاملات الگوریتمی با سرعت بالا و دقت زیاد انجام می شوند، که این امکان را فراهم می کند تا در شرایط بازار متغیر به سرعت واکنش نشان دهند.
- تنوع در استراتژی ها: این سیستماتیکی امکان اجرای استراتژی های متنوع را فراهم می کند، که به سرمایه گذاران امکان تعدیل و
متناسب سازی با شرایط بازار را می دهد. - آزمون و تحلیل دقیق: با استفاده از داده های موجود در زمان واقعی، معاملات الگوریتمی قابلیت آزمون و تحلیل دقیق را فراهم می کنند تا استراتژی ها به بهترین شکل ممکن بهینه سازی شوند.
- کم شدن درصد خطا: خطاهای دستی و انسانی هنگام انجام معاملات یکی از بزرگترین مشکلات در بازار های مالی است. این خطاها گاه باعث از دست رفتن مقداری و یا کل سرمایه معامله گر می شوند. از آن جا که در معاملات الگوریتمی معاملات به صورت خودکار انجام می شوند زمان باز شدن معاملات دقیق است و از تغییرات قیمت هنگام باز شدن معامله جلوگیری می شود . احتمال خطا در این معاملات صفر است.
امروزه بیشتر معاملات الگویی به صورت معاملات با فرکانس بالا (HFT) انجام می شود. این رویکرد سعی در سریع ترین اجرای تعداد زیادی سفارش در چندین بازار دارد و بر اساس دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده، سرمایه گذاری می کند. معاملات الگوریتمی در انواع مختلف فعالیت های سرمایه گذاری و معاملات مورد استفاده قرار می گیرد، از جمله می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- سرمایه‌گذاران بلندمدت یا بنگاه های خرید، مانند صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری، شرکت های بیمه.
- معامله گران و فروشندگان کوتاه مدت، مانند سازندگان بازار، دلالان و داوران.
- معامله گران سیستماتیک، از جمله پیروان روند، صندوق های پرچین یا معامله گران جفت.
روش معاملات الگوریتمی چیست؟
به روش های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله گران نسبت به ارائه یک رویکرد سیستماتیک تر در مدیریت معاملات می پردازد. این سیستماتیکی به کمک الگوریتم های خودکار، فرصت‌های معاملاتی را به صورت خودکار تشخیص داده و آن ها را انجام می دهد.
استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟
استراتژی های معاملات الگوریتمی از فرصت های خاصی برای بهبود درآمد یا کاهش هزینه بهره مندند. در پاسخ استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ در زیر استراتژی معاملات الگوریتمی متداول که در فعالیت های معاملاتی مورد استفاده قرار می گیرند، ذکر کرده ایم:
- استراتژی های دنبال کننده روند: این استراتژی ها از روندهای میانگین متحرک، شکست کانال، حرکات سطح قیمت و شاخص های فنی برای انجام معاملات الگوریتمی استفاده می کنند. با پیش‌بینی قیمت، معاملات بر اساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می شوند، که این اجرای آن ها از طریق الگوریتم ها بدون نیاز به پیچیدگی تحلیل پیش‌بینی انجام می شود.
- فرصت های آربیتراژ: استفاده از اختلاف قیمت بین دو بازار برای خرید با قیمت کمتر و فروش با قیمت بالاتر به عنوان آربیتراژ. این فرصت ها توسط الگوریتم ها برای شناسایی اختلافات قیمت و انجام سفارشات به صورت کارآمد ایجاد می شوند.
- توازن مجدد صندوق شاخص: استفاده از دوره های متعادل سازی مجدد صندوق شاخص بر اساس شاخص های معیار مربوط به خود. معاملات الگوریتمی این فرصت های سودآور را برای معامله گران ایجاد می کنند.
- استراتژی های مبتنی بر مدل ریاضی: استفاده از مدل های ریاضی برای معامله با ترکیبی از گزینه ها و امنیت اساسی. به‌عنوان مثال، استراتژی معاملات خنثی دلتا موقعیت های مختلف با دلتای مثبت و منفی نسبی را جبران می کند.
- دامنه معاملات (میانگین بازگشت): استفاده از پدیده موقتی که قیمت های یک دارایی به متوسط خود باز می گردند. شناسایی و تعریف دامنه قیمت و اجرای الگوریتم های معاملاتی بر اساس آن برای انجام معاملات.
- حجم متوسط وزنی (VWAP): شکستن یک سفارش بزرگ و عرضه قطعات کوچک تر به بازار با توجه به پروفایل حجم تاریخی. هدف اجرای سفارش نزدیک به میانگین قیمت وزنی (VWAP) است.
- زمان متوسط وزنی (TWAP): شکستن یک سفارش بزرگ و عرضه قطعات کوچک تر به بازار در بازه های زمانی مشخص. هدف اجرای سفارش نزدیک به متوسط قیمت بین زمان شروع و پایان است.
- درصد حجم (POV): ارسال سفارشات جزئی تا زمان پر شدن کامل سفارش معاملاتی. مرتبط کردن سفارشات با درصد حجم بازار و تنظیم مشارکت در صورت رسیدن قیمت به سطوح تعریف شده.
- استراتژی کمبود اجرا: به حداقل رساندن هزینه اجرای یک سفارش از طریق معامله در بازار واقعی. هدف افزایش یا کاهش نرخ مشارکت هنگام حرکت مثبت یا منفی قیمت سهام.
فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول
فراتر از الگوریتم های معاملاتی متداول، الگوریتم های استشمام به شناسایی “اتفاقات” در طرف دیگر می پردازند. این الگوریتم های استشمام، مورد استفاده توسط سازندگان بازار هستند که هوشمندی خاصی دارند و به شناسایی الگوریتم ها در خرید سفارشات بزرگ کمک می کند.
این ردیابی از طریق الگوریتم ها به سازنده بازار کمک می کند تا فرصت های بزرگ سفارش را شناسایی کرده و با پرکردن سفارشات با قیمت های بالاتر، از آن بهره مند شود. این ویژگی بعضاً با استفاده از تکنولوژی پیشرفته تر شناخته شده است. به طور کلی، عملی که برخی اوقات به عنوان پیشرفته تلقی می‌شود، توسط FINRA (سازمان تنظیم کننده صنعت مالی) با سختی مورد تشدید است.
چه الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی وجود دارد؟
اجرای الگوریتم نیازمند استفاده از یک برنامه رایانه ای آخرین مولفه معاملات الگوریتمی می باشد که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش الگوریتم مربوط به دوره های تاریخی عملکرد گذشته بازار سهام تا ببینید آیا استفاده از آن سودآور بوده است). چالش این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرایند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب معاملاتی دسترسی دارد. موارد زیر الزامات معاملات الگوریتمی است:
- دانش برنامه نویسی رایانه ای برای برنامه ریزی استراتژی معاملاتی.
- استخدام برنامه نویس یا نرم افزار معاملاتی از پیش ساخته.
- اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل های معاملاتی برای ثبت سفارش.
- دسترسی به فیدهای داده های بازار جهت کنترل موقعیت های ثبت سفارش.
- توانایی و زیرساخت های سیستم برای بازسازی قبل از فعال شدن در بازارهای واقعی.
- داده های تاریخی جهت آزمایش مجدد با توجه به پیچیدگی قوانین پیاده سازی شده در الگوریتم.
نمونه ای از معاملات الگوریتمی
برای مثال در بازارهای بورس اوراق بهادار آمستردام (AEX) و لندن (LSE)، که سهام Royal Dutch Shell (RDS) در آن ها فهرست شده است، می توان با ساخت یک الگوریتم فرصت های آربیتراژ را شناسایی کرد. در این سناریو، امکان معامله آربیتراژ بین دو بازار با ارزهای مختلف وجود دارد. برنامه‌ریزی شامل موارد زیر است:
- خواندن قیمت ورودی سهام RDS از هر دو بورس.
- تبدیل قیمت با استفاده از نرخ ارز موجود.
- قراردادن سفارش خرید در بازار با قیمت پایین تر و فروش در بازار با قیمت بالاتر در صورت ایجاد اختلاف قیمت کافی.
البته حتی با انجام معامله خرید، اگر معامله به دلیل تغییرات در قیمت در زمان ورود سفارش تغییر کند، معامله‌گر با مواجهه با موقعیت باز روبه‌رو می شود و استراتژی آربیتراژ ممکن است بی ارزش شود. در معاملات الگوریتمی، خطراتی همچون خرابی سیستم، خطاهای اتصال شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و الگوریتم‌های ناقص نیز وجود دارند که نیازمند مدیریت دقیق و تست های مکرر قبل از استفاده واقعی هستند.
در کل در پاسخ معاملات الگوریتمی چیست؟ و هر آن چه به آن مربوط است، باید بگوییم که معاملات الگوریتمی با فرآیند پیچیده ای همراه هستند که نیازمند نیروی محاسباتی، دانش فنی و مدیریت دقیق ریسک است. به ویژه، این الگوریتم ها در محیط بازارهای سریع و پویا می توانند برای سرمایه گذاران مزایای قابل توجهی به همراه داشته باشند. اما در عین حال، خطرات و چالش های مرتبط نیز باید به دقت مدیریت شوند.
پاسخ‌ها