معامله الگوریتمی

معاملات لحظه‌ای بر اساس این منطق استوار هستند که اگر یک روند از پیش غالب در بازار قابل رؤیت است، پس این روند همچنان ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که سیگنال‌هایی شروع شوند که نشان دهند این روند به پایان رسیده است. ایده معاملات لحظه‌ای این است که اگر یک ارز دیجیتال مشخص در طول زمان زیادی، برای مثال چندین ماه در یک مسیر حرکت کند، پس می‌توانیم با خیال راحت فرض کنیم که این روند ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که داده‌ها شروع معامله الگوریتمی به نشان دادن وضعیت دیگری کنند. برای همین برنامه می‌شود خرید کردن با هر افت و قفل کردن سود در هر رشد؛ یا برعکس اگر برنامه فروش باشد. به حتم معامله‌گران لازم است از اینکه چه زمانی یک بازار نشانه‌های واژگونی روند را نشان می‌دهد آگاه باشند. در غیر این صورت این استراتژی به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد.

استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)

به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.

رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.

حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.

استراتژی های اصلی کدامند؟

فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ​​، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.

بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.

به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.

یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.

معاملات تکانه ای چیست؟

معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند 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 ، معامله الگوریتمی 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 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؟

معاملات الگوریتمی و کاربرد آن در بازار سرمایه

معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است.

اگر بخواهیم معاملات الگوریتمی را به زبان ساده و خلاصه تعریف کنیم، باید بگوییم معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است؛ اما اینکه این امر چگونه ممکن است، در ادامه به‌طور مفصل درباره آن خواهیم گفت.

همه ما نیاز داریم تا پس‌انداز نقدی خود را درجایی سرمایه‌گذاری کنیم که رونق بیشتر داشته باشد تا سود بالاتر و مطمئن‌تری نصیب ما شود. بازارهایی مانند بورس ایران، بازار آتی کالا (زعفران، زیره، پسته) بازارهای جهانی و کریپتو کارنسی‌ها و… ازجمله آن‌ها است. در بسیاری از تصمیمات مالی توسط انسان، عوامل مختلفی دخیل هستند که موجب می‌شود خطاها زیادتر شده و نتایج به‌دست‌آمده نیز تحت تأثیر این خطاها قرار گیرد. شکست و ناکامی در بازارهای مالی می‌تواند دلایل مختلفی داشته باشد. ازجمله این دلایل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

آموزش ناصحیح و یا ناکافی: همان‌طور که میدانید برای موفقیت در خریدوفروش‌های بازار سرمایه در ابتدا نیاز به دانش تخصصی و پس‌ازآن نیاز به تجربه کافی داریم. آموزش‌ها در بازارهای مالی ایران بسیار سنتی هستند و در بسیاری از موارد به‌صورت ناصحیح ارائه می‌شوند.

ناکارآمدی تحلیل‌ها: اتخاذ استراتژی صحیح و تحلیل آن، همیشه از مشکل‌ترین و پیچیده‌ترین اساس فعالیت در بازار است. معمولاً در این مبحث خطاهای انسانی زیادی دیده می‌شود. در حالیکه استفاده از آمار و داده‌ها می‌تواند در تحلیل درست شرایط و تبیین استراتژی صحیح بسیار مؤثر باشد.

تأثیرات روانی بر تصمیمات خریدوفروش‌ها: تأثیر معاملات پیشین و یا تأثیر عادات ناصحیح فرد معامله‌گر بر اتخاذ تصمیم صحیح برای خریدوفروش گریزناپذیر است. برای مثال چند معامله زیان ده معامله الگوریتمی یا سود ده اخیر، به‌طورقطع می‌تواند بر تصمیم بعدی شما تأثیر زیادی بگذارد.

در بازار سرمایه و بورس نیز این شرایط برقرار است. تصمیمات انسانی برای خریدوفروش سهم، ممکن است تحت تأثیر شرایط به شکل درستی انجام نگیرد. در این موارد ابزارهای معاملاتی هوشمند و استفاده از کامپیوتر و محاسبات غیرانسانی می‌تواند ما را به نتایج ایده آل نزدیک‌تر کند، استفاده از معاملات الگوریتمی این قابلیت را ایجاد می‌کند که خریدوفروش به شکل خودکار انجام گیرد. در ادامه به‌طور کامل سازوکار و کاربرد آن را شرح خواهیم داد.

معاملات الگوریتمی چیست؟ و چگونه از آن در خریدوفروش سهم استفاده می‌شود؟

همان‌طور که گفته شد استفاده از کامپیوتر و معاملات الگوریتمی می‌تواند ریسک معامله را کم کند و برحسب برنامه‌ای از پیش تعیین‌شده خرید و یا فروش سهم در بازار را انجام دهد. استفاده از این نوع معاملات به شکل یک ابزار به فعالین بازارهای مالی کمک خواهد کرد و بیشتر توسط افراد زبده و فعال بازار استفاده می‌شود و افراد مبتدی از آن استفاده نمی‌کنند. درواقع در معاملات الگوریتمی ربات‌هایی هستند که از قبل با هدف و استراتژی خاص برنامه‌ریزی و طراحی می‌شوند. درواقع برای هر ربات سیگنال ورود، سیگنال خروج، حد سود و حد ضرر مشخص تعریف می‌شود. البته این برنامه‌ریزی مربوط به ساده‌ترین نوع ربات‌ها است. در انواع پیشرفته امکان مدیریت سرمایه و ریسک‌پذیری نیز در برنامه‌ریزی ربات لحاظ می‌شود؛ بنابراین به زبان ساده زمانی که سود یا ضرر هر سهم به میزان تعیین‌شده برسد، سهام به‌طور خودکار فروخته خواهد شد. در این نوع معامله انسان به‌عنوان تصمیم‌گیرنده به‌طور مستقیم هیچ دخالتی نخواهد داشت و تنها می‌تواند از طریق استراتژی تعیین‌شده برای ربات بر خریدوفروش دخالت داشته باشد.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

استفاده بهینه از زمان: افراد حرفه‌ای ساعات طولانی را صرف خریدوفروش سهم در معاملات و بازارهای مالی می‌کنند. رصد تعداد بالای نمادها در هر روز می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد. در حالیکه ربات‌ها می‌توانند به‌صورت آنی به‌جای ما تصمیم بگیرند.

عدم اتخاذ تصمیمات احساسی: به‌طورقطع ربات‌ها تصمیمات را تنها به‌واسطه برنامه و کدی که در اختیار آن‌ها قرار داده‌شده اتخاذ می‌کنند. در مقابل، تصمیمات انسانی اغلب با توجه به شرایط و احساسات و در لحظه گرفته می‌شود.

سرعت‌بالای معاملات: در بسیاری از موارد لحظه‌ای درنگ در خروج یا ورود به معامله، ضرر زیادی را به فرد وارد می‌کند. معاملات از طریق ربات‌ها، آنی و در لحظه انجام خواهد شد. ازاین‌رو به‌محض عبور ارزش سهم از حد تعیین‌شده برای ربات، معامله انجام می‌شود.

کاربرد معاملات الگوریتمی

حجم بالای کار و تفحص دقیق برای میزان سود و زیان هر سهم، می‌تواند اثرات سویی بر تصمیمات بگذارد. درواقع طراحی‌ها برای معاملات الگوریتمی رصد بازار را آسان‌تر، انتخاب سهام را کم ریسک تر، اجرای تصمیم برای ورود و یا خروج به معامله را آسان‌تر و کنترل ریسک را باکیفیت بیشتری به انجام می‌رساند. معاملات الگوریتمی می‌توانند تأثیر بالایی در کارایی بازارهای مالی داشته باشند. این نوع از معاملات می‌توانند نوسانات بازار را به‌شدت کاهش داده و به قیمت‌گذاری‌ها ثبات بیشتری ببخشند.

به‌طورکلی استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی در چهار بخش، کاربرد وسیع‌تری دارند:

استفاده از ربات در خریدوفروش سهام بسیار پرکاربرد است. با استفاده از این ربات‌ها می‌توان در حداقل وقت، بر اساس استراتژی که از قبل در نظر گرفته‌شده به خریدوفروش سهم پرداخت. از این طریق علاوه بر کاهش هزینه‌های بازار گردانی، می‌توان ریسک کمتری را به فعالین بازار تحمیل کرد.

استفاده از معاملات الگوریتمی برای بازار گردانی اوراق بسیار پرکاربرد است و باعث می‌شود نقد شوندگی درآمد ثابت بیشتر شود. این الگوریتم‌ها قادرند سفارش‌ها بالایی را بررسی کرده و با توجه به شرایط اقدام به خریدوفروش آن کنند. شرایطی چون نرخ بهره و تورم را می‌توان در آن‌ها برنامه‌ریزی کرد تا با توجه به آن تصمیم خود را اتخاذ کنند. ازاین‌رو در صورت مساعد بودن شرایط می‌توانید تعداد بالایی از اوراق را خریداری نمایید. کارایی بالاتر و عملکرد سریع‌تر از دو مزیت اصلی استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش اوراق است.

استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش صندوق‌های معامله‌ای کاربرد زیادی دارد. تعیین استراتژی در ای اف تی و نتایج حاصل از آن با توجه به نوع بازار به‌صورت صعودی و نزولی و خنثی خواهد بود.

همان‌طور که می‌دانید آربیتراژ درواقع به سود حاصل از تفاوت قیمت در دو بازار مختلف گفته می‌شود. سرعتِ ‌بالا و قدرت تحلیل قوی باعث می‌شود در آربیتراژ سود بسیار خوبی کسب شود. معاملات الگوریتمی به‌خوبی می‌توانند در این بازار سود بالایی نصیب شما کنند؛ زیرا سرعتِ بالا در عملکرد و همچنین قدرت تحلیل بر اساس برنامه از پیش تعیین‌شده، می‌تواند معاملات را به‌طور موفقیت‌آمیزتری به انجام برساند.

برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریق امکان‌پذیر است؟

توسعه بازارهای مالی باعث شده است که نیاز به معاملات هوشمند و خودکار بیش‌ازپیش احساس شود. همان‌طور که گفته شد در معاملات اتوماتیک یا الگوریتمی، با برنامه‌ریزی ربات‌ها قادر خواهیم بود بدون دخالت انسان به خریدوفروش سهم در بازارهای معاملاتی بپردازیم؛ اما شاید از خود بپرسید که برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریقی و با چه زبانی انجام می‌گیرد؟ آیا امکان آموزش آن نیز وجود دارد. در ادامه برای پاسخ به این سؤالات همراه ما باشید.

برای برنامه‌ریزی ربات‌ها نیاز به یادگیری دانش یک زبان برنامه‌نویسی خاص است. یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی ربات‌های معاملاتی mql نام دارد. درواقع mql یک‌زبان برنامه‌نویسی است که قابلیت اجرای اسکریپ در متاتریدر را دارند. MQL5 درواقع مخفف MetaQuotes Language 5 است که توسط شرکت MetaQuotes Software Corp ارائه‌شده است. با توجه به رونق این روزهای بازارهای مالی مانند بورس، استفاده از ربات‌ها در انجام معاملات بسیار بیشتر از قبل شده است. آموزش MQL5 می‌تواند به شما کمک کند ایده خود را به‌طور خاص بر الگوریتم ربات پیاده‌سازی کنید. ازاین‌رو اگر به دنبال یادگیری این زبان برنامه‌نویسی هستید پکیج های آموزش MQL5، میداس سرمایه مرجعی معتبر است که به شما کمک می‌کند این زبان برنامه‌نویسی را به‌صورت پایه‌ای بیاموزید.

از ویژگی‌های زبان MQL5

• این زبان شباهت‌هایی با جاوا و C++ دارد و می‌تواند برنامه‌های نوشته‌شده از زبان‌های دیگر را بپذیرد.
• ازنظر سرعت برنامه‌نویسی بسیار بالا است.
• کتابخانه بسیار گسترده‌ای در پایگاه کد خود دارد.

جمع‌بندی

ربات‌های معاملاتی که بر اساس الگوریتم‌ها و کدهای برنامه‌ریزی‌شده عمل می‌کنند، می‌توانند با سرعت زیادتری اقدام به خریدوفروش سهم کنند. این کدها قادرند هزینه‌های بازار گردانی را کاهش داده و بر ثبات قیمت‌های بازار تأثیر زیادی بگذارند؛ اما درهرصورت برای ورود در بازارهای مالی و کسب سود بیشتر، در کنار دانش و استفاده از علم روز، تجربه و ریسک‌پذیری نیز تأثیر زیادی دارند؛ زیرا ربات‌ها صرفاً بر اساس کد دستور ما عمل می‌کنند؛ اما تلفیق هم‌زمان تجربه و معامله الگوریتمی استفاده از علم روز می‌تواند نتایج بسیار خوبی را برای شما به‌عنوان یک شخص فعال در بازار به ارمغان بیاورد.

استراتژی ترید الگوریتمی چیست؟ چه کاربردها و انواعی دارد؟

استراتژی ترید الگوریتمی (Algorithmic trading) به دنبال حذف عامل انسانی و جایگزینی آن با استراتژی‌های از پیش طراحی شده و مبتنی بر آمار است که می‌تواند 24 ساعت روز و 7 روز هفته توسط کامپیوترها با حداقلی از نظارت پیگیری شود. کامپیوترها می‌توانند چندین مزیت بر انسان‌های معامله‌گر داشته باشند. اول اینکه آنها می‌توانند بدون خواب در تمام طول روز و همه روزها فعال باقی بمانند. آنها همچنین می‌توانند با دقت داده‌ها را تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه واکنش نشان دهند. علاوه بر اینها، آنها هرگز احساس را در تصمیم‌های خود دخالت نمی‌دهند. به این دلایل، بسیاری از سرمایه‌گذاران مدت‌ها است که متوجه شده‌اند ماشین‌ها می‌توانند معامله‌گرانی عالی باشند، با این شرط که از استراتژی مناسب استفاده کنند.

حوزه استراتژی ترید الگوریتمی به همین روش تکامل یافته است. این استراتژی با معامله‌کردن کامپیوترها در بازارهای سنتی شروع شد، سپس ظهور ارزهای دیجیتال و صرافی‌های 7/24 این فعالیت را به سطحی جدید رساند. این در حدی است که به نظر می‌رسد معاملات خودکار و ارزهای دیجیتال اصلاً برای هم درست شده‌اند. این درست است که کاربران همچنان باید روی استراتژی‌های خودشان کار کنند، اما وقتی به درستی این استراتژی تعریف شود، این تکنیک‌ها به معامله‌گران کمک می‌کند تا دست خود را از بازی بیرون کشیده و اجازه بدهند ریاضی این کار را انجام بدهد.

استراتژی‌های اولیه چیستند؟

فلسفه اصلی پشت استراتژی ترید الگوریتمی شامل استفاده از نرم‌افزار برای به دست آوردن فرصت‌های سودآور و پریدن روی آنها سریع‌تر از چیزی است که یک انسان بتواند انجام دهد. شایع‌ترین عمل‌ها در این زمینه شامل معاملات لحظه‌ای، برگشت‌ بزرگ، آربیتراژ گرفتن و مجموعه‌ای از استراتژی‌های ماشین لرنینگ می‌شود.

بیشتر مواردِ استراتژی ترید الگوریتمی، شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار را در مرکز توجه خود قرار می‌دهند. معاملات لحظه‌ای به دنبال پیگیری روندهای فعلی است؛ برگشت‌های بزرگ به دنبال تفاوت‌های آماری در بازار می‌گردد؛ آربیتراژگیری به دنبال تفاوت نقاط قیمت در صرافی‌های آنلاین مختلف است؛ و استراتژی ماشین لرنینگ به دنبال خودکارسازی فلسفه‌های پیشرفته‌تر یا پیوند دادن چندین روش با هم می‌گردد. هیچ یک از اینها ضمانتی ساده برای سود بردن ایجاد نمی‌کنند، و معامله‌گران مجبور هستند بفهمند که چه زمانی و کجا باید از الگوریتم درست، یا «بات» (bot) مناسب استفاده کنند.

در کل، ربات‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی بازار، مورد امتحان قرار می‌گیرند؛ به این کار امتحان گرفتن پشتی (backtesting) گفته می‌شود. این به کاربران اجازه می‌دهد از استراتژی خود در بازار واقعی که برنامه‌اش را دارند استفاده کنند، اما این کار را با تغییراتی معامله الگوریتمی که در گذشته ایجاد شده شروع نمایند.

یکی از ریسک‌های این کار می‌تواند «جا دادن بیش از حد» باشد؛ و زمانی اتفاق می‌افتد که یک ربات با داده‌های تاریخی که ضرورتاً شرایط فعلی را بازتاب نمی‌دهند انباشته شود و به این ترتیب به یک استراتژی برسد که در تولید واقعی شکست می‌خورد. یک مثال خیلی ساده از این موقعیت می‌تواند زمانی باشد که یک ربات را با داده‌های یک بازار گاوی طراحی و امتحان کنید، و سپس از آن در یک بازار خرسی استفاده نمایید. بدیهی است که با این کار، نمی‌توانید آن بازدهی را که انتظار داشتید به دست بیاورید.

معاملات لحظه‌ای چیست؟

معاملات لحظه‌ای بر اساس این منطق استوار هستند که اگر یک روند از پیش غالب در بازار قابل رؤیت است، پس این روند همچنان ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که سیگنال‌هایی شروع شوند که نشان دهند این روند به پایان رسیده است. ایده معاملات لحظه‌ای این است که اگر یک ارز دیجیتال مشخص در طول زمان زیادی، برای مثال چندین ماه در یک مسیر حرکت کند، پس می‌توانیم با خیال راحت فرض کنیم که این روند ادامه پیدا می‌کند؛ حداقل تا زمانی که داده‌ها شروع به نشان دادن وضعیت دیگری کنند. برای همین برنامه می‌شود خرید کردن با هر افت و قفل کردن سود در هر رشد؛ یا برعکس اگر برنامه فروش باشد. به حتم معامله‌گران لازم است از اینکه چه زمانی یک بازار نشانه‌های واژگونی روند را نشان می‌دهد آگاه باشند. در غیر این صورت این استراتژی به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد.

لازم به توجه است که معامله‌گران نباید استراتژی‌هایی تعیین کنند که در پایین و بالا شدن‌های واقعی، خرید و فروش انجام دهند؛ بلکه باید سود را قفل کرده و در سطح‌هایی که امن در نظر گرفته می‌شوند، خرید انجام دهند. استراتژی ترید الگوریتمی برای این منظور عالی است، و کاربران می‌توانند به سادگی درصدی را که با آن راحت هستند تعیین کنند و اجازه بدهند باقی کارها توسط کد انجام شود. اما این تکنیک به خودی خود می‌تواند بی‌تأثیر باشد؛ اگر یک بازار به حاشیه حرکت کند یا در حدی نوسان داشته باشد که یک روند شفاف در آن ظهور نکند.

میانگین‌های متحرک و استراتژی ترید الگوریتمی

یکی از نشانگرهای عالی برای مشاهده روندها، میانگین‌های متحرک هستند. درست همان‌طور که به نظر می‌رسد، یک میانگین متحرک، خطی روی یک نمودار قیمت است که میانگین قیمت برای یک ارز دیجیتال را بر اساس تعداد معینی از روزها (یا ساعت‌ها، هفته‌ها، ماه‌ها و الی آخر) مشخص می‌کند. اغلب تعداد 50، 100، یا 200 روز مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ اما استراتژی‌های مختلف برای انجام پیش‌بینی‌های معاملاتی به دنبال دوره‌های زمانی مختلفی می‌گردند.

در مجموع، زمانی یک روند قدرتمند در نظر گرفته می‌شود که به خوبی بالا یا پایین یک میانگین متحرک قرار بگیرد؛ و هنگامی ضعیف است که به خط میانگین متحرک نزدیک شده یا آن را قطع کند. علاوه بر این، میانگین‌های متحرکی که بر اساس دوره‌های زمانی طولانی‌تر شکل گرفته باشند، در مجموع وزن بیشتری از میانگین‌های متحرکی دارند که، برای مثال، شاهد 100 ساعت اخیر تغییرات قیمت یا چارچوب زمانی مشابهی باشند.

برگشت بزرگ چیست؟

برگشت بزرگ به این واقعیت ارجاع دارد که از لحاظ آماری، قیمت یک ارز دیجیتال باید متمایل به بازگشت به سمت قیمت میانگین تاریخی باشد.

انحراف بیش از حد از این قیمت، به شرایط خرید یا فروش بیش از حد و احتمال یک برگشت قیمت اشاره دارد.

حتی برای چیزی مثل بیت ‌کوین، که تا به حال فقط در بازار خرسی بوده، ممکن است رشد و افت‌های عمده‌ای اتفاق بیفتد که از خط سیر قیمتی که از لحاظ تاریخی دنبال شده، منحرف شود. معمولاً بازارها قبل از اینکه وارد مسیری جدید شوند، به این روند باز می‌گردند. با مشاهده میانگین‌های بلندمدت، استراتژی ترید الگوریتمی با اطمینان به این شرط‌بندی می‌رسد که انحرافات عمده از این قیمت‌ها به احتمال زیاد دوام چندانی ندارد و با توجه به این سفارش معامله ایجاد می‌کند.

برای مثال، به یکی از این فرم‌های خاص برگشت انحرافی استاندارد گفته می‌شود، و از طریق یک اندیکاتور شناسایی می‌شود که به آن بولینگر بندز (Bollinger Bands) می‌گویند. در اصل، این بندها به عنوان حدود بالایی و پایینی انحرافات از میانگین متحرک مرکزی عمل می‌کنند. هنگامی که تغییر قیمت به سمت این غایت‌ها حرکت کند، احتمال زیادی وجود دارد که یک برگشت به سمت مرکز به زودی اتفاق می‌افتد.

به حتم یکی از بزرگ‌ترین ریسک‌هایی که در استفاده از استراتژی ترید الگوریتمی وجود دارد این است که آنها نمی‌توانند تغییرات فاندامنتال را محاسبه کنند. اگر یک بازار به واسطه جریان‌های زیرین یک ارز دیجیتال سقوط کند، آن وقت این احتمال وجود دارد که قیمت هرگز بازگشتی نداشته باشد؛ یا حداقل به این راحتی نداشته باشد. این یکی از مواردی است که معامله‌گران باید خودشان شرایط خاصی که الگوریتم نمی‌تواند ببیند را رصد کرده و مورد محاسبه قرار دهند.

کاربرد برگشت معامله الگوریتمی بزرگ

شکل دیگری از کاربرد برگشت بزرگ ممکن است در بین چندین ارز دیجیتال اتفاق بیفتد. به استفاده از این تکنیک، معامله جفت‌ها (pairs trading) گفته می‌شود. فرض کنیم که دو ارز دیجیتال به شکل سنتی با هم نسبت دارند. یعنی وقتی یکی از آنها بالا یا پایین می‌رود، از لحاظ آماری، برای دیگری هم همین اتفاق می‌افتد. می‌توان از یک استراتژی ترید الگوریتمی برای مشاهده تغییر در یکی از این ارزهای دیجیتال استفاده کرد، سپس بر اساس احتمال تغییر قیمت، روی ارز دیجیتال دیگر معامله کرد. چارچوب معامله الگوریتمی زمانی این تغییرات، خیلی وقت‌ها کوتاه است؛ که باعث می‌شود ماهیت خودکار این استراتژی‌ها از ارزش بیشتری برخوردار شود.

آربیتراژگیری چیست؟

آربیتراژگیری به یک استراتژی ترید الگوریتمی گفته می‌شود که از مزیت تفاوت قیمت یک ارز دیجیتال در چندین بازار سود می‌برد. گاهی یک محصول مثل ارز دیجیتال یا یک کالا، به شکل موقت قیمت‌های متفاوتی در صرافی‌های متفاوت پیدا می‌کند. این فرصتی عالی را برای سود بردن آنهایی ایجاد می‌کند که به قدر کافی سریع هستند که بتوانند بین این بازارها قبل از اینکه قیمت متوازن شود معامله کنند. برای این هدف، یک استراتژی ترید الگوریتمی را می‌توان توسعه داد تا ارزهای دیجیتال مختلف را در بازارهای متفاوت مشاهده کند و به محض دیدن تفاوت، معامله انجام دهد.

این تکنیک به هیچ وجه پیچیده نیست؛ اما معامله‌گرانی که بتوانند سریع‌تر از همه واکنش نشان بدهند، برتری آشکاری نسبت به آنهایی که کندتر هستند دارند. در این استراتژی، معاملات پرتکرار مزیتی قابل توجه است؛ چراکه این معامله‌گران هستند که از مزیت این شرایط بازار که منجر به شکاف قیمتی می‌شود بهره می‌برند.

استراتژی‌های ماشین لرنینگ کدام معامله الگوریتمی هستند؟

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به پیش بردن استراتژی ترید الگوریتمی تا سطوح جدید کمک می‌کنند. بعضی وقت‌ها فقط نباید از استراتژی‌های پیشرفته‌تر استفاده کرد بلکه باید از تکنیک‌های جدید مثل پردازش زبان‌های طبیعی برای تحلیل مقالات اخبار هم استفاده کرد؛ که منجر به باز شدن راه‌های جدید برای دریافت نگرش خاص به تغییرات قیمت بازار می‌شوند.

الگوریتم‌ها به حتم می‌توانند تصمیم‌های پیچیده بگیرند و مطابق داده‌ها و استراتژی‌های از پیش تعیین شده آنها را اجرا کنند؛ اما با ماشین لرنینگ، این استراتژی‌ها می‌توانند خودشان را بر اساس چیزی که واقعا کار کند، آپدیت کنند. به جای منطق «اگر/ بعد»، یک الگوریتم ماشین لرنینگ می‌تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را بر اساس بیشترین سودها اصلاح کند. اگرچه برای تنظیم آنها نیز به کارهای زیادی نیاز است، اما این یعنی معامله‌گران حتی اگر شرایط بازار به وضعیتی فراتر از پارامترهای اولیه برسد، می‌توانند به ربات‌های خود باور داشته باشند.

استراتژی‌های محبوب ماشین لرنینگ

یک نوع محبوب از استراتژی ماشین لرنینگ تحت عنوان نیو بایس (naïve Bayes) شناخته می‌شود. در این تکنیک، الگوریتم یادگیری، معاملاتی را بر اساس آمار و احتمالات گذشته انجام می‌دهد. برای مثال، داده‌های تاریخی بازار نشان می‌دهد که بیت‌ کوین بعد از سه روز متوالی قرمز بودن، تا 70% رشد می‌کند. یک الگوریتم نیو بایس می‌بیند که در سه روز گذشته قیمت فقط پایین بوده و به شکل خودکار روی احتمال افزایش قیمت امروز، سفارش معامله می‌دهد. این سیستم‌ها به خوبی قابل اختصاصی‌شدن هستند؛ و این دیگر بر عهده معامله‌گر است که پارامترهای خودش را برای چیزهایی مثل ریسک و ضریب پاداش تعیین کند. اما همین که به یک سود خوشحال‌کننده برسید، دیگر می‌توانید با حداقل دخالت اجازه بدهید الگوریتم کار خودش را بکند.

یکی دیگر از منافع ماشین لرنینگ، قابلیت ماشین‌ها در خواندن و تحلیل گزارش‌های خبری است.

با اسکن کردن کلمات کلیدی و داشتن استراتژی‌های مناسب، این دسته از ربات‌ها می‌توانند ظرف چند ثانیه پس از انتشار یک خبر مثبت یا منفی که تأثیر در بازار دارد، معامله انجام دهند.

بدیهی است که آنها همان‌ قدر می‌توانند دقیق باشند که منطقی که بر اساس آن کار می‌کنند دقیق باشد؛ اما باز هم هنگامی که به درستی به کار برده شوند، مزایای زیادی نسبت به معامله‌گران دیگر دارند.

بهتر است توجه داشته باشید که این مزیت، برتری یک شاخه جدید در معاملات خودکار است. برای همین ربات‌هایی که برای این نحوه از کار طراحی شده باشند، سخت‌تر پیدا شده، قیمت بیشتری برای دسترسی دارند و اینکه ممکن است پیش‌بینی ضعیف‌تری از تکنیک‌هایی که بیشتر آزموده و امتحان شده‌اند داشته باشند.

تعقیب سفارش چیست؟

تعقیب سفارش (Order chasing) شامل عمل مشاهده بازار برای یافتن بعضی سفارش‌های خاص و خیلی بزرگ، و تلاش برای حرکت در جهت آنها با این فرض است که این شرایط به تغییر قیمت بیشتر منجر می‌شود. معمولاً قادر به پیش‌بینی بودن یک سفارش بزرگ از طرف یک بازیگر عمده در بازار، نیاز به انواعی از اطلاعات داخلی دارد؛ و معامله کردن با چنین دانشی، عموماً غیرقانونی است. اما به هر حال بعضی از معامله‌گران پرتکرار، راه‌های قانونی را برای بیرون کشیدن این اطلاعات از فاروم‌های معاملاتی که تحت عنوان «استخرهای تاریک» شناخته می‌شوند، پیدا کرده‌اند. این دسته از فاروم‌های معاملاتی مجبور نیستند داده‌های سفارش خود را مانند یک صرافی به شکل همزمان وارد کنند؛ بنابراین تغییرات آنها تأثیری با وقفه روی بازار می‌گذارد. با جمع کردن و به‌کارگیری این داده‌ها به صورتی سریع‌تر از معامله‌گر متوسط، کاربرانی که از این تکنیک‌ها استفاده می‌کنند مزیت‌هایی جدی بر دیگران دارند.

سخن پایانی

چندین وبسایت وجود دارد که مجموعه‌ای از الگوریتم‌های معاملاتی را ارائه می‌دهند. بعداً می‌توانید آنها را به صرافی ارز دیجیتال مورد نظر خود متصل کنید. خدماتی وجود دارند که می‌توانند به سرعت الگوریتم معاملاتی شما را تنظیم کنند. سایت‌هایی مثل تریدسانتا (TradeSanta)، بیتس‌گپ (Bitsgap) و کریپتوهاپر (Cryptohopper) همه چندین نوع حساب ارائه می‌دهند که از رایگان تا حساب‌های گران‌ قیمت را در بر می‌گیرند؛ این قیمت‌ها بر اساس ابزارهای در دسترس آنها تعیین می‌شود. برای تازه‌کارها، در مجموع یک حساب رایگان، مجموعه‌ای از گزینه‌ها را برای شروع ارائه می‌دهد. اما اگر قصد دارید که در این زمینه یک حرفه‌ای شوید، حساب‌های پولی خیلی برای شما مفید هستند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

به نظر می‌رسد معامله های الگوریتمی عوامل انسانی را حذف و در عوض استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده هستند که می‌توانند در ۷/۲۴ بوسیله ی کامپیوتر با حداقل نظارت، اجرا شوند. کامپیوتر ها می‌توانند مزایای بیشتری را از تریدرهای انسانی ارائه دهند. برای نمونه، آنها می‌توانند در کل روز فعال باشند بدون اینکه بخوابند. همچنین می‌توانند داده را دقیقاً تحلیل کنند و پاسخ نوسانات را در هزارم ثانیه بدهند. به علاوه، آنها عواطف و احساسات را درگیر تصمیماتشان نمی‌کنند. به همین دلیل بسیاری از سرمایه گذاران در دراز مدت به این پی بردند که کامپیوتر ها با استفاده از استراتژی های صحیح، می‌توانند تریدرهای بهتری باشند.

به این ترتیب، حوزه ی معامله های الگوریتمی اینگونه تکامل یافته است. در حالی که کار با کامپیوترهای معامله گر در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی های دیجیتال و ۷/۲۴ صرافی ها، این روش را به سطح جدیدی رساندند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

تقریباً به نظر می‌رسد که معامله ی خودکار و ارز دیجیتال برای یکدیگر ساخته شده اند. این درست است که کاربران هنوز مجبورند استراتژی های خاص خود را انجام دهند. اگر این تکنیک ها به درستی اعمال شوند، به تریدرها کمک می‌کند تا دخالت خود در چرخه را بردارند تا معادلات ریاضی کار خود را انجام دهند.

استراتژی های اولیه چه هستند؟

فلسفه ی اصلی بیشتر معامله های الگوریتمی حول استفاده از نرم افزار برای ردیابی و شناسایی فرصت های سودآور و جهش، سریع تر از توانایی های انسانی است. متداول ترین روش ها: معامله های حرکت، معکوس کردن، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری ماشین است.

بطور کلی، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می‌شوند که اصطلاحاً به آنها “بک تست” می‌گویند که اجازه می‌دهد کاربران استراتژی های خود را در بازار واقعی که قصد دارند در آنجا استراتژی ها را با همان حرکت های قبلی اجرا کنند، آزمایش کنند. بعضی از خطرات در انجام اینکار شامل ” نصب بیش از حد یا Overfitting” می‌شود و زمانی اتفاق می‌افتد که ربات ها در اطراف داده های تاریخی بوجود می آیند و شرایط واقعی را تداعی نمی‌کنند. بنابراین منجر به استراتژی های می‌شوند که در واقع ساخته نمی‌شوند. یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های بازار گاو طراحی و آزمایش کنید اما شروع به کار آن در بازار خرس کنید. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید مشاهده نخواهید کرد.

معامله ی مومنتوم (Momentum Trading) چیست؟

معامله های مومنتوم بر این اصل هستند که اگر عمده گرایش ها در بازار کنونی قابل مشاهده است، پس این گرایش بطور معقولانه تا زمانی که سیگنال های پایانی را آغاز کنند، ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات مومنتوم این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد، با اطمینان می‌توانیم این روند را ادامه دهیم، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین خرید در هر سقوط و سود گرفتن بعد از هر پامپ یا برعکس، در صورت شورت کردن نیاز است. البته، تریدرها باید از این موضوع آگاه باشند که بازارنشانه هایی از روند معکوس را نشان می‌دهد، در غیر این صورت همین استراتژی می‌تواند خیلی سریع شروع به چرخش 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 اتفاقات واقعی باشد یا “catching the knife” نامیده می‌شود، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این امر ایده آل است، زیرا کاربران می‌توانند به سادگی درصدی را که با آن راحت تر هستند، تعیین کنند و اجازه دهند کد بقیه ی آنرا انجام دهد. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند واضحی به وجود نیاید، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک اندیکاتور عالی برای تماشای روندها، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می‌رسد، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت، هفته، ماه و غیره) نشان می‌دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰، ۱۰۰ یا ۲۰۰ استفاده می‌شود، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معامله خود، در بازه های زمانی مختلف بررسی می‌کنند.

به طور کلی، یک روند زمانی که بسیار بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند، قوی قلمداد می‌شود و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA، ضعیف است. علاوه بر این، MA به طور کلی بر اساس دوره های زمانی طولانی تر، سنگینی بیشتری نسبت به دوره ای دارد که فقط مثلاً ۱۰۰ ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می‌کند.

برگشت مجدد به چه معناست؟

برگشت مجدد 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 چیزی مانند بیت کوین (BTC) که واقعاً فقط در بازار خرس بوده است، می‌تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال کرده دور شود. در بیشتر مواقع، زمان زیادی نمی‌گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت، الگوریتم ها می‌توانند با اطمینان شرط بندی کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات تجاری را بر این اساس تنظیم می‌کنند.

به عنوان مثال، یک شکل خاص از این حالت برگشت، انحراف استاندارد نامیده می‌شود، و توسط اندیکاتوری به نام بولینگرباند اندازه گیری می‌شود. اساساً، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می‌کنند. وقتی قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می‌رود، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود، زیاد است.

البته، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که الگوریتم نمی‌تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد. جایی که تریدرها باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی‌توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت مجدد می‌تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. بگذارید بگوییم، دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می‌رود، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می‌کند. می‌توان یک الگوریتم ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تماشا کند تا حرکتی انجام دهد، 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 می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

الگوریتم می‌تواند برای مشاهده ی یکی از دارایی ها که باعث حرکت می‌شود، ساخته شود، جایی که معامله بر اساس احتمال اینکه کالای دیگری به زودی آنرا دنبال می‌کند. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت معامله الگوریتمی خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

آربیتراژ چیست؟

آربیتراژ استراتژی است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می‌برد.

گاهی اوقات همان محصول، مانند یک کالا یا ارز، می‌تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می‌تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور، الگوریتمی برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف می‌تواند، ایجاد شود.

این تکنیک خیلی پیچیده نیست، اما معامله گرانی که سریعتر پاسخ می‌دهند، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که در آن، معامله با بسامد بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است، زیرا دقیقاً استفاده از این شرایط بازار، باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می‌شود.

استراتژی های ماشین یادگیری چیست؟

ماشین یادگیری و هوش مصنوعی می‌خواهد معامله های الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می‌توان استراتژی های پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و با آنها سازگار شد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می‌تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می‌توانند از قبل تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اجرا کنند، اما با ماشین یادگیری، این استراتژی ها می‌توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً كار می‌كند به روز كنند. به جای منطق ” if/then “، یک الگوریتم ماشین یادگیری می‌تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می‌دهند، این بدان معناست که تریدرها می‌توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند، حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می‌یابد.

یکی از انواع محبوب استراتژی ماشین یادگیری، naive Bayes نامیده می‌شود. در این تکنیک، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات ساخته می‌شوند. به عنوان مثال، داده های بازار تاریخی نشان می‌دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز، ۷۰٪ افزایش می‌یابد. یک الگوریتم ساده Bayes می‌بیند که سه روز گذشته همه کاهش یافته اند و به طور خودکار سفارش را بر اساس احتمال افزایش امروز صادر می‌کنند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر تریدر خواهد بود، اما اگر از تعادل راضی باشید، می‌توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ماشین یادگیری این است که ماشین ها قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب، این نوع ربات ها می‌توانند 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 بسیار مشکل است. اما در صورت راه اندازی صحیح، نسبت به سایر تریدرها برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه، شاخه جدیدی در معاملات خودکار است. بنابراین یافتن ربات هایی که به این روش کار می‌کنند ممکن است دشوارتر باشد، دسترسی به آنها هزینه بیشتری داشته باشد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از تماشای سفارشات خاص، بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد.

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 بسامد بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه استخر تاریک پیدا کرده اند. این نوع بازارهای تجاری مجبور نیستند که اطلاعات سفارش خود را در زمان واقعی مانند صرافی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تأخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از یک تریدر متوسط، کاربران این روش می‌توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند، داشته باشند.

به عنوان مثال‌، می‌بینید که یک دستور فروش گسترده در استخر تاریک اجرا می‌شود. این به شما می‌گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال می‌شود، فروشندگان کوچکتر بسیاری احتمالاً با سفارشات خود پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد، می‌توانید جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می‌رسانند، این بدان معناست که با افت قیمت، می‌توانید به راحتی دوباره خرید کنید. باز هم، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می‌شوند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از تریدرهای الگوریتمی این روش را انتخاب کرده اند.

معامله ی الگوریتمی با ارز دیجیتال را از کجا شروع کنم؟

وبسایت های زیادی وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می‌دهند، سپس می‌توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می‌تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ،Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می‌دهند که بسته به اینکه چه ابزاری در دسترس است، می‌تواند رایگان یا با هزینه باشد. برای مبتدیان، به طور کلی یک حساب رایگان، گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می‌دهد، 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 می‌دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. در حالی که هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست، خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می‌کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص دارند، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند. مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می‌توانید آنها را بیابید، اما این راهنما باید اصول لازم برای خرید معامله های الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می‌توانید را بیاموزید. طولی نمی‌کشد که تصمیم می‌گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است یا خیر.

سامانه رصد بازار بورس با هوش مصنوعی

سرویس های بر پایه هوش مصنوعی لایو TSEبه شما قدرت رصد بورس مانند بزرگان بازار را می دهد.

نوتیفیکیشن هوشمند

دسترسی سریع به تحرکات عمیق بازار

با استفاده از هوش مصنوعی، خروجی کاربردی ترین و پیچیده ترین فیلترها و استراتژی های بورس با دقت بالا به صورت لحظه ای نشان داده می شود.

رصد بازار

تعیین زمان دقیق ورود و خروج به بازار

رصد لحظه ای و تاریخی مجموعه ابزارهایی برای پیش بینی آینده بورس، تعیین نقاط دقیق ورود و خروج به بازار، نوسانگیری و رصد جریانات نقدینگی است.

رصد صنایع

تعیین صنعت برتر جهت انتخاب سهم

شناسایی صنایع برتر بورس از نظر پول درشت، ورود و خروج پول حقیقی و حقوقی، چربش، هیجان، نمادهای مثبت و منفی، قدرت نسبی حقیقی و سرانه خرید و فروش حقیقی

دیده‌بان

مقایسه و تابلوخوانی نمادها در یک نگاه

امکان مقایسه، مرتب سازی و فیلتر کردن پارامترهای مهم تابلوخوانی سهام که در دیده بان بازار تی اس ای تی ام سی قادر به محاسبه آن نیستیم.

رصد نماد

تابلوخوانی پیشرفته سهم

آنالیز داده های سایت tsetmc و نمایش تاریخی و لحظه ای روند سرانه خریدار و فروشنده حقیقی، ورود پول حقیقی و پول درشت حقیقی، تحرکات سهامداران عمده به همراه نمودار تکنیکال

لایو تی اس ای (Live TSE) بستر هوشمند آنالیز اطلاعات بازار بورس است که با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی، تمامی تحرکات بازار بورس را به صورت لحظه ای و با سرعت بالا رصد می کند.

آخرین مطالب از بلاگ

گزارش بورس امروز؛ چهارشنبه، 20 مهر 1401

1401-07-20 مسعود اسماعیلی

گزارش بورس امروز؛ سه شنبه، 19 مهر 1401

1401-07-19 مسعود اسماعیلی

گزارش بورس امروز؛ دوشنبه، 18 مهر 1401

1401-07-18 مسعود اسماعیلی

گزارش بورس امروز؛ یکشنبه، 17 مهر 1401

1401-07-17 مسعود اسماعیلی

درباره ما

شرکت آریاسرمایه الگو سیستم فعال در حوزه معاملات الگوریتمی و نرم افزار های تخصصی بازار سرمایه توسط جمعی از کارشناسان باتجربه بازار سرمایه به همراه نخبگانی از دانشگاه های برتر ایران تشکیل شده است. هدف ما ترکیب علم و تجربه در تولید محصولات مرتبط با بازار سرمایه است.

با ما در تماس باشید:

کلیه حقوق متعلق به شرکت آریا سرمایه الگو سیستم است. بازنشر اطلاعات سایت با ذکر منبع، بلامانع است. (قوانین و مقررات)