استراتژی های معاملات الگوریتمی

چارت هفتگی بیت کوین از سال ۲۰۱۹

بک تست، آزمایش استراتژی‌های سود‌آور در ترید

بک تستینگ یا آزمایش مجدد ابزاری است که در مواجهه با یک بازار جدید و یا بررسی یک استراتژی‌ جدید مورد استفاده قرار می‌گیرد. در واقع با بک تستینگ، ایده یا استراتژی جدید فرد، پیش از اینکه وارد بخش واقعی و عملی شود؛ مورد آزمایش قرارگرفته از نتایج و میزان موفقیت آن اطمینان حاصل می‌شود.

نرم‌افزارهای بک تستینگ با شبیه‌سازی محیط واقعی یک بازار و با اختیار قرار دادن دارایی غیرواقعی، این امکان را برای شما مهیا می‌کنند که بدون دغدغه از دست دادن دارایی، به آزمون‌وخطای محیط و استراتژی منحصربه‌فرد خود بپردازید.

سرفصل‌های این آموزش

بک تستینگ یا آزمایش مجدد چیست؟

به‌طورکلی در امور مالی، بک تستینگ با کمک داده‌های تاریخی صورت می‌گیرد و میزان موفقیت استراتژی معاملاتی شما بر اساس این داده‌ها سنجیده می‌شود. به‌عبارت‌دیگر استراتژی روی داده‌های قیمتی گذشته مورد آزمایش قرار می‌گیرد. اگر نتایج خوبی به دست بیاید، معامله‌گر می‌تواند با اطمینان بیشتری نسبت به استراتژی خود آن را در یک محیط زنده و واقعی نیز مورد استفاده قرار دهد.

اما نتایج خوب در این زمینه به چه معناست؟ هدف اصلی ابزار بک تستینگ برآورد ریسک و سودآوری بالقوه یک استراتژی منحصربه‌فرد است؛ بنابراین بهینه‌سازی استراتژی سرمایه‌گذاری به کمک بازخوردهای آماری فراهم می‌شود.

نتیجه‌این بهسازی‌ها، به حداکثر رساندن سود بالقوه استراتژی است. همچنین اگر بک تستینگ به درستی انجام شود؛ می‌تواند حداقل این اطمینان را به معامله‌گر بدهد که استراتژی او در یک بستر معاملاتی واقعی قابل‌اجراست.

علاوه بر اینکه ابزار بک تستینگ برای یافتن استراتژی سود ده و عملی مناسب است، این ابزار می‌تواند به شناسایی یک استراتژی غیرقابل اجرا یا بسیار پر ریسک نیز کمک کند. اگر نتایج آزمایش غیر بهینه باشد، عاقلانه استراتژی های معاملات الگوریتمی است که ایده کنار گذاشته شود یا حداقل اصلاح شود. البته شرایط بازار نیز در زمان اجرای آزمایش مهم است و باید در نظر گرفته شود. به همین خاطر است که از یک بک تستینگ ثابت، در شرایط مختلف بازار، نتایج متفاوتی به دست می‌آید.

در سطوح حرفه‌ای‌تر، بک تستینگ استراتژی‌های معاملاتی یک اصل جدایی‌ناپذیر است، مخصوصاً اگر در مورد استراتژی‌های معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ (معاملات خودکار) صحبت کنیم.

نحوه عملکرد بک تستینگ چگونه است؟

اساس بک تستینگ بر این است که آنچه در گذشته کار کرده است ممکن است برای آینده نیز کار کند. البته تعیین این مسئله با قطعیت کامل امری مشکل است. چیزی که در شرایطی خاص از بازار سودآور است ممکن است در شرایطی دیگر با ضرر بسیار همراه باشد.

بک تستینگ با داده‌های گمراه‌کننده و خطا می‌تواند منجر به نتایج کم اعتبار شود؛ بنابراین یافتن یک نمونه خوب برای دوره بک تستینگ که مشابه شرایط فعلی بازار است نیز از اهمیت بسیاری برخوردار است. یافتن چنین نمونه‌ای می‌تواند چالش‌برانگیز باشد چرا که بازار همواره در حال تغییر است.

پیش از آزمایش یک استراتژی بهتر است مشخص شود که اساساً این استراتژی قرار است به چه نتیجه‌ای ختم شود؟ چه چیزی این استراتژی را موفق می‌کند؟ همین‌طور در جبهه مخالف، چه چیزی فرضیات شما را نقض می‌کند؟ اگر از قبل بر تمامی این موارد آگاهی داشته باشید؛ با دید بازتری شروع به معامله خواهید کرد.

در بک تستینگ باید هزینه‌های معاملات و کارمزدهای برداشت و پرداخت و یا هر هزینه اضافی برای استراتژی را مدنظر قرار بدهید. فراموش نکنید که نرم‌افراز بک تستینگ می‌تواند بسیار گران‌قیمت باشد، همان‌طور که دسترسی به داده‌های باکیفیت بازار نیز گران‌بها است.

نمونه‌ای از بک تستینگ

به خاطر داشته باشید که بک تستینگ، فقط آزمایش است. درست مثل تحلیل تکنیکال و نمودارها، هیچ تضمینی برای کارکرد و درستی آن وجود ندارد، حتی اگر بر اساس داده‌های تاریخی، نتایج عالی به دست بیاید.

نمونه آزمایش مجدد

برای این نمونه از یک استراتژی بسیار ساده بلندمدت برای بیت کوین استفاده می‌کنیم.

استراتژی ما به‌این‌ترتیب است:

بیت کوین را در اولین کندل پایانی هفتگی می‌خریم؛ بالاتر از میانگین متحرک ۲۰ هفته‌ای!

بیت کوین را در اولین کندل پایانی هفتگی می‌فروشیم؛ پایین‌تر از میانگین متحرک ۲۰ هفته‌ای!

این استراتژی تنها چند سیگنال در سال تولید می‌کند. بیاید نگاهی به چارت هفتگی بیت کوین از سال ۲۰۱۹ بیندازیم.

چارت هفتگی بیت کوین از سال ۲۰۱۹

این استراتژی پنج سیگنال در بازه زمانی محاسبه‌شده تولید کرده است:

خرید در ۴،۰۰۰ دلار

فروش در ۸۰۰۰ دلار

خرید در ۸،۵۰۰ دلار

فروش در ۸۰۰۰ دلار

خرید در ۹،۰۰۰ دلار

نتایج بک تستینگ حاکی از آن است که این استراتژی سودآور بوده است؛ اما آیا این مسئله به معنای تضمین این رویه است؟ البته که نه!

با توجه به این داده‌ها تنها می‌توان نتیجه گرفت که با مجموعه داده‌ای خاص، این استراتژی سودآوری خواهد بود و این نتیجه به سختی می‌تواند یک معیار برای درست بودن این استراتژی باشد.

از طرفی بازه زمانی مثال ما کمتر از دو سال است و برای بررسی و محک عملی یک استراتژی بهتر است حرکات قیمتی بیشتر و طولانی‌تری را در آزمایشمان وارد کنیم.

بااین‌حال این نتیجه به معنای یک شروع امیدوارکننده است. به نظر ایده اولیه استراتژی ما درست است و ممکن است با بهینه‌سازی بیشتر به یک استراتژی سرمایه‌گذاری سودآور تبدیل شود. بهتر است برای اطمینان از درستی سیگنال‌ها، معیارها و شاخص‌های تکنیکال بیشتری را در نظر بگیریم. همه این‌ها به ایده‌، چشم‌انداز زمانی سرمایه‌گذاری و تحمل ریسک ما بستگی دارد. پیشنهاد میکنیم مقاله مدیریت ریسک را مطالعه کنید.

بک تستینگ دستی یا خودکار؟

بک تستینگ دستی اساساً شامل بخش تجزیه‌وتحلیل نمودارها و داده‌های تاریخی است. پس‌ازاین مرحله است که نوبت به انجام معاملات بر اساس استراتژی می‌رسد. بک تستینگ خودکار هم با همین مراحل پیش می‌رود اما به جای واردکردن دستی مراحل، کدهای برنامه‌نویسی به‌صورت خودکار فرایند را انجام می‌دهند. (با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا نرم‌افزار تخصصی بک تستینگ).

بسیاری از تریدرها برای سنجش عملکرد یک استراتژی از برنامه‌های Excel spreadsheets یا Google بهره می‌برند. این اسناد مانند گزارش تست استراتژی عمل می‌کنند و ممکن است دارای انواع مختلفی از اطلاعات مانند پلتفرم معاملاتی، کلاس دارایی، دوره معاملات، تعداد معاملات با سود و با ضرر، نسبت شارپ، حداکثر افت، سود خالص و غیره باشند؛ اما نسبت شارپ و حداکثر افت قیمت به چه مفاهیمی اشاره دارند؟

به‌طور خلاصه، از نسبت شارپ برای ارزیابی احتمال بازگشت سرمایه یک استراتژی با توجه به میزان ریسک استفاده می‌شود. هرچه نسبت Sharpe عددی بزرگ‌تر باشد، سرمایه‌گذاری یا استراتژی تجارت نیز مناسب‌تر خواهد بود.

حداکثر افت قیمت نیز نشان‌دهنده لحظه‌ای است که استراتژی معاملاتی شما نسبت به آخرین اوج عملکرد مثبت خود، بدترین عملکرد را داشته است. (بیشترین درصد افت پورتفوی شما در دوره تجزیه تحلیل‌شده)

سخن پایانی

بسیاری از معامله‌گران و سرمایه‌گذاران سیستماتیک برای آزمودن استراتژی‌های خود تا حد زیادی به بک تستینگ وابسته‌اند. بک تستینگ یکی از ابزارهای اساسی هر معامله‌گر الگو تریدر یا معامله‌گر الگوریتمی است.

بااین‌حال تحلیل نتایج بک تستینگ می‌تواند کاری دشوار و چالش‌برانگیز باشد. به‌سادگی این امکان وجود دارد که تعصبات فرد در روش بک تستینگ مداخله کند. بک تستینگ به‌تنهایی نمی‌تواند یک استراتژی معاملاتی موفق را رقم بزند، اما به شما کمک می‌کند تا برخی ایده‌ها را آزمایش کنید و نبض بازار را در دست داشته باشید.

درآمد دلاری از معاملات الگوریتمی

زمان شروع وبینار: دوشنبه 19 اردیبهشت ساعت 11:01 صبح
زمان وبینار:2 ساعت
نوع برگزاری:وبینار، آنلاین
نوع دسترسی به وبینار: این وبینار ضبط نخواهد شد و فقط در صورت شرکت در آن به محتوای آن دسترسی خواهید داشت
جوایز و هدایا: به همه کسانی که در وبینار حضور خواهند داشت هدایای ارزشمندی اهدا خواهد شد.

این وبینار برای چه کسانی مفید است:

وبینار برای کسانی که با تحلیل تکنیکال در حد متوسطی آشنا هستند و قصد دارند سطح معامله‌گری خود را ارتقا دهند بسیار مفید است.

چطور بدون خطا، استراتژی معاملاتی خود را به ربات معامله‌گر هوشمند تبدیل کنیم

چگونه میتوانید در یک هفته، استراتژی معاملاتی خود را به ربات معامله گر تبدیل کنید و آن را در گذشته بازار تست کنید.

همین الان در وبینار رایگان ” درامد دلاری از ربات های معامله‌گر” شرکت کن تا تکنیکهای آن را به تو آموزش بدهم.

دراین وبینار به شما میگویم با یادگیری دانش تبدیل استراتژی معاملاتی به ربات، چه برتری هایی نسبت به معامله گران سنتی پیدا خواهی کرد

داستان من و دوستم!!

وبینار معرفی وبینار درامد دلاری از ربات های معامله‌گر

تعریف معامله‌گر الگوریتمی: معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک است که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده‌شده در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند.

15 سؤالی که در این وبینار به آن‌ها پاسخ می‌دهم

15 سوال مهم در باره معاملات الگوریتمی

1. تفاوت‌های مهم معامله‌گر الگوریتمی و معامله‌گر سنتی

2. راه‌های درآمدزایی از طریق معاملات الگوریتمی

3. بررسی نمونه‌های موفق معامله‌گران الگوریتمی( ازجمله ربات معامله‌گر خودم)

4. معاملات الگوریتمی برای چه بازارهایی مناسب و قابل‌استفاده است

5. با معاملات الگوریتمی استراتژی های معاملات الگوریتمی چقدر می‌توانم سود کسب کنم؟

6. معاملات الگوریتمی در کدام قسمت معامله‌گری قرار دارد؟

7. آیا معاملات الگوریتمی در بورس ایران و رمز ارز کاربردی دارد؟

8. چه نوع استراتژی‌های معاملاتی با این روش قابل پیاده‌سازی است؟

9. چه پیش‌نیازی برای انجام این کار نیاز دارم؟

10. بعد از چه مدت به توانایی کافی برای تبدیل استراتژی‌های معاملاتی به ربات را به دست می‌آورم؟

11. آیا خرید اکسپرت ها یا ربات های هوشمند معامله‌گر که گذشته خوبی داشته، گزینه مناسبی هست؟

12. آیا می‌توانم سفارش طراحی ربات و اکسپرت را برون‌سپاری کنم؟

13. بهینه سازی چیست و چرا معامله گر سنتی قادر به بهینه سازی استراتژی نیست!

14. آیا باید برنامه نویسی یاد بگیرم؟

15. چقدر سرمایه نیاز دارم؟

هدیه میداس سرمایه به کسانی که در وبینار به‌صورت آنلاین حضور پیدا می‌کنند

درباره مدرس

کارشناسی رشته کامپیوتر سخت‌افزار دانشگاه امیرکبیر، کارشناسی ارشد مدیریت سیستم و بهره‌وری، دانشجوی دکتری مدیریت بازرگانی دانشگاه تهران
فعالیت‌های فعلی:
مدیر شرکت میداس سرمایه
مدرس و مشاور سرمایه‌گذاری شرکت میداس سرمایه
مشاور معامله‌گری و سرمایه‌گذاری در بازارهای جهانی با روش الگوریتمیک تریدیگ
تجربیات کاری و سوابق حرفه‌ای:
نویسنده و مترجم چندین عنوان کتاب
مدیر شرکت نرم‌افزاری مروا
مشاور شرکت گلرنگ
یا معاملات الگوریتمی طراحی و پیاده‌سازی چندین سیستم اتوماتیک معامله‌گری
طراحی روش اختصاصی تست اکسپرت‌های پیچیده
متخصص بهینه‌سازی و دقیق کردن اکسپرت‌های معاملاتی
انجام پژوهش‌های فنی و اقتصادی
کد نویسی بیش از ۱۰۰ اکسپرت اجراشده در بازار واقعی
تألیف پایان‌نامه مقطع کارشناسی ارشد با موضوع CRM111
فعالیت در بازار بورس اوراق بهادار و نهادهای مالی خارجی به‌عنوان معامله‌گر مستقل ۱۳۸۵ تاکنون
مدیرعامل، سخنران و مدرس شرکت میداس سرمایه
برگزاری همایش‌ها و سمینارها و کارگاه‌ها درزمینه آموزش mql5 تحلیل تکنیکال و فاندامنتال و تکنوفاندامنتال بازار بورس ایران و جهان
مشاور مالی و سرمایه‌گذاری در بازار ایران و جهانی
نگارش مقالات و تحلیل‌های تکنوفاندامنتال اونس طلای جهانی، سهام و آتی سکه در سایت‌های مرتبط بازار بورس و هفته‌نامه اطلاعات بورس

پلتفرم اجرای سفارشات الگوریتمی

این محصول سفارشات خرید و فروش شما را به صورت خودکار و بهینه (با توجه به استراتژی شما) انجام می‌دهد. به این صورت دیگر نیاز نیست نگران نوسانات عرضه و تقاضا باشید، استراتژی خود را انتخاب کرده و خرید و فروش را به کامپیوتر بسپارید؛ و زمان گران بهای خود را صرف کار اصلی خود کنید.

“فراموش نکنید الگوریتم ها دقیقتر از انسان ها هستند”

از آنجا که بسته به استراتژی مورد نظر معامله گر و هدف معامله گر از خرید یا فروش، نحوه ارسال سفارشات می‌تواند متفاوت بوده، تهاجمی و غیر تهاجمی و یا سریع و کند باشد، الگوریتم معامله‌گر باید بتواند استراتژی های مختلف معامله‌گران را در عمل اجرا کند.

تیم روندالگو بدین منظور ۵ استراتژی اجرای سفارشات خرید و فروش را توسعه داده است که کاربران بنابر موقعیت و هدف خود از خرید و فروش می‌توانند به فراخور نیاز خود از آنها برای انجام معاملات استفاده کنند.

این استراتژی ها عبارتند از:

چرا معامله الگوریتمی

بازارهای مالی به شکل امروزی خود سالهای سال است که جایگاه خود را در اقتصاد و جامعه بشری یافته‌اند. از زمانی که این بازارها به صورت ساختار یافته و قانونمند درآمده‌اند شیوه های معامله در بازار نیز تکامل یافته‌اند. در ابتدا معاملات به صورت کاغذی انجام می‌گرفت. با پیشرفت تکنولوژی در دهه های اخیر پلتفرمهای کامپیوتری و آنلاین مسئولیت گرفتن سفارشات خرید و فروش از خریداران و فروشندگان و انجام معاملات را به عهده گرفته‌اند.

کامپیوترها اگرچه کمک بزرگی به کارایی بازار کردند، اما همچنان یک نقطه ضعف داشتند و آن ارسال سفارش توسط انسان بود. انسانها به دلیل ماهیت وجودیشان از خطا مبرا نیستند و در هنگام ارسال سفارشات خرید و فروش اشتباهاتی می‌کنند که باعث کم شدن سود معاملات می‌شود.

اشتباهات انسانی در معاملات کوچک ممکن است به چشم نیاید اما در معاملاتی که در ابعاد بزرگ انجام می‌شوند، اشتباهات معامله‌گر می‌تواند قیمت تمام شده خرید و فروش را تا چندین درصد جا به جا کند که می‌تواند رقم‌‌های بزرگی حتی برای سرمایه‌گذاران نهادی باشد. از این رو بیش از ۱۰ سال است که در بازارهای مالی جهان ماشین ها جای انسانها را در معاملات گرفته‌اند. طبق آخرین آمار بیش از ۸۰% معاملات در بازار بورس آمریکا و بازار فارکس توسط ماشین‌ها انجام می‌شود.

ما در روندالگو با طراحی و توسعه پلتفرم معاملات الگوریتمی، انجام و ارسال سفارشات خرید و فروش را به ماشین سپرده ایم و از این طریق نقش انسان و خطاهای انسانی در انجام سفارشات را حذف کرده‌ایم. حذف خطای انسانی از معاملات و سپردن آن به ماشین می‌تواند بازدهی معامله‌گران را تا چندین درصد بهبود بخشد.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست و برای چه کسانی مناسب است؟

معامله کردن در بازار سرمایه با استفاده از کامپیوتر به‌ صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک را معاملات الگوریتمی در بورس می نامند که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده ‌شده در بازار جستجو می‌ کند و فرصت ‌های معاملاتی را شکار می ‌کند. معمولا معاملات الگوریتمی یک ابزار است برای معامله گران و به بازار مورد استفاده ارتباطی ندارد و می ‌تواند برای همه بازارهای مالی استفاده شود. معاملات الگوریتمی در بورس ایران ، بورس کالا ، بازارهای جهانی و ارزهای دیجیتال کاربرد بسیاری دارد ولی معامله گران کمتر با آن آشنایی دارند. در این مطلب آموزشی قصد داریم تا بگوییم معاملات الگوریتمی در بورس به چه صورت است و کاربردها و نحوه استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی مختلف چگونه است و نرم افزار معاملات الگوریتمی چه کمکی میتواند در افزایش سودسازی ما در بازارهای مالی مختلف داشته باشد.

معاملات الگوریتمی در بورس

هم اکنون در عصری زندگی می‌ کنیم که تکنولوژی تا ریز‌ترین قسمت ‌های زندگی فردی و اجتماعی انسان را فرا گرفته است و اجتناب از آن امکان نا‌پذیر است. از جمله بازارهایی که چند سالی می ‌شود به اجتناب ‌ناپذیر بودن این حقیقت رسیده اند بازارهای مالی هستند. ورود بازار سرمایه به عصر تکنولوژی با معاملات الگوریتمی اتفاق افتاد. برای سال ‌های طولانی معاملات در بازارهای سرمایه به صورت فیزیکی و دستی انجام می شد. در روش ‌های سنتی معاملات به وسیله واسطه‌ ها مورد حمایت قرار می گرفتند.

درصورتی که تمایل دارید تا از خدمات ۲۵ درصد تخفیف کارمزد در بورس، مشاوره خرید، آموزش های رایگان بورسی و … بهره مند شوید میتوانید از طریق لینک زیر اقدام به ثبت نام نمایید.

افرادی که معاملات را میان مشارکت ‌گننده‌ های بازار تنظیم می‌ کردند، ولی با افزایش ظروف سرمایه بازارها، ادامه کار به روش سنتی دشوار تر از پیش شد. در واقع احتیاج بود تا پای تکنولوژی به این موضوع باز شود و کامپیوتر به جای افراد عمل کند، لذا احتیاج به معاملات الگوریتمی بیشتر از همیشه احساس می شد. هوش ‌مصنوعی در خدمت این معاملات قرار گرفت و شرکت ‌های بزرگی مثل؛ سیتادل و بلک ‌راک ‌‌در ایالات متحده آمریکا مدیریت عمل در این زمینه را در دست گرفتند. پس از آن این معاملات در سطح جهان قدم به قدم مرسوم شد و به این جایگاهی که در حال حاضر دارد، رسید.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار می گویند؛ استفاده از برنامه ‌های کامپیوتری برای ورود به سفارشات معاملاتی بدون دخالت انسان به بیان دیگر، این الگوریتم ‌ها که بلک ‌باکس یا اَلگو تریدینگ هم نامیده می ‌شوند، از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات بهره می گیرند.

این الگوریتم‌ ها که می ‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌ های لازم را از جنبه‌ های مختلفی مثل؛ زمان ‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌ گیرند. این امر کمک خواهد کرد تا بازار سرمایه به روشی اصولی ‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار خواهد بود.

درک الگو تریدینگ با یک مثال ساده

برنامه‌ کامپیوتری در حوزه معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ با استفاده از دستور‌العمل ‌های معاملاتی مثل این نوشته می ‌شود: معامله ‌گری با بررسی متحرک ۱۲ روزه و ۳۴ روزه‌ یک شرکت برای خرید سهام آن تصمیم گیری خواهد کرد، در زمانی که متحرک ۱۲روزه‌ آن بالاتر از ۳۴ روزه‌ آن باشد. این معامله‌ گر سهام خریداری شده ‌خود را در زمانی که متحرک ۱۲ روزه پایین ‌تر از متحرک ۳۴ روزه قرار بگیرد به فروش می رساند.

همین استراتژی‌ ساده وقتی که در قالب معاملات الگوریتمی و زبان برنامه‌ نویسی قرار می ‌گیرد، به صورت خودکار سهام موجود در بازار و متحرک‌ های آن‌ ها را در بازه ‌های زمانی مشخص شده مورد بررسی قرار می دهد و با تشخیص به موقع طبق دستورالعمل ‌های داده شده، خرید و فروش‌ ها و معاملات را انجام خواهد داد.

مراحل عملکرد معاملات الگوریتمی

نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی به ایجاد بستر آن ‌ها احتیاج دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی ‌نقص سه بازیگر اصلی بستگی دارد. مطابقت دهنده ‌های بازار یا منبع تغذیه‌ اطلاعات که فرمت اطلاعات موجود در بازار را به فرمت سیستم در اختیار معامله‌ گر تبدیل می‌ کند. این کار به وسیله رابط برنامه ‌نویسی که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر می ‌گذارد، صورت می پذیرد.

در این مرحله الگوریتم برنامه‌ ریزی شده طبق استراتژی تعریف شده ‌خود، شرایط را پردازش خواهد کرد و محاسبات آماری و مقایسه‌ داده ‌های تاریخی لازم را انجام خواهد داد و در نهایت تصمیم به سفارش‌ گیری می ‌گیرد و آن را اجرا خواهد کرد. در مرحله‌ پس سفارش ‌ها به وسیله الگوریتم به بورس فرستاده می شوند، ولی وقتی این مرحله اجرا می‌ شود که زبان الگوریتم طبق زبان مبنای بازار سرمایه کد نویسی شده و قابل درک باشد.

توانایی ‌های اکسپرت نویس در مقابل معامله گر سنتی

• بررسی چندین بازار و امکان سودآوری در چندین بازار : به سادی خواهید توانست استراتژی خود را در بازارهای و برای محصولات مختلف مورد بررسی قرار دهید.
• امکان بهینه‌سازی استراتژی برای هر محصول به‌تنهایی : شما همچنین می توانید پارامترهای ورودی مسئله خود را برای هر محصول بررسی نمایید و بهترین آن‌ ها را برای معاملات خود به کار ببرید. کاری که معامله گران سنتی یا نمی‌ توانند و یا اگر بتوانند برای آن ‌ها بسیار سخت ‌و احتمالا با خطا همراه است.
• طراحی اسکرینر برای ورود دقیق و سریع به بازار : شما می‌ توانید با بررسی شرایط ورود و خروج به معامله در کل بازار، نرم‌افزاری طراحی کنید که این موقعیت‌ ها را به شما اعلام کند و گفتنی است که با این روش وقت زیادی از شما صرفه‌ جویی خواهد شد و دقت هم افزایش چشم گیری خواهد داشت.
• امکان بهره‌برداری از چندین استراتژی برای موقعیت‌های مختلف بازار : بازارها با یک دیگر فرق می کنند، گاها بازار در رنج است و گاها هم در روند و شما به ‌عنوان یک معامله‌ گر حرفه ‌ای باید بتوانید استراتژی مناسب را برای هرکدام از این موارد بیابید.
• بررسی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر استراتژی‌های معاملاتی : با استفاده از الگو تریدینگ، سریعا می توانید استراتژی معاملاتی خود را در گذشته بررسی کنید و برای استفاده از آن تصمیم گیری نمایید.

فرآیند کامل معامله ‌گری از طریق الگو تریدینگ

1. انتخاب بازار
2. انتخاب محصول
3. مدیریت معاملات باز
4. مدیریت ریسک و سرمایه
5. ورود به موقعیت معاملاتی
6. دانش و اطلاعات معامله‌ گری

نکته : الگو تریدینگ تنها در مورد آخر نمی ‌تواند به شما کمک کند، خوب نباید هم توقع داشت که الگو تریدینگ به‌ جای ما یاد بگیرد، اما در بقیه موارد ۱ تا ۵ می ‌توان روی کمک الگو تریدینگ به صورت کامل حساب کرد.

۱۰ مزیت استفاده از معاملات الگوریتمی

1. درآمد ریالی مناسب
2. سرعت در انتخاب استراتژی معاملاتی
3. معاملات در بهترین قیمت ها اجرا می شوند
4. کاهش ریسک اشتباهات دستی زمان انجام معاملات
5. کسب درآمد بسیار جذاب دلاری توسط فروش و اجاره اکسپرت
6. بررسی های اتوماتیک شبیه سازی شده در چندین موقعیت بازار
7. طبق فاکتور های احساسات و روانشناسی، از اشتباهات انسانی می کاهد
8. معاملات به طور صحیح زمان بندی می شوند و از تغییرات آنی قیمت به سرعت جلوگیری به عمل می آید
9. دستورهای معاملاتی سریع و دقیق هستند و در حقیقت شانس بالایی در اجرای دستورات در سطح مورد مطلوب وجود دارد
10. از الگو تریدینگ با استفاده از داده های ریل تایم و تاریخی موجود می توان بک تست گرفت تا ببینیم آیا در استراتژی معاملاتی موفقیت آمیز است

استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی

در بازارهای سنتی همیشه فرد موفق کسی بوده که از یک استراتژی معاملاتی مناسب و اصولی برخوردار و به آن متعهد است. الگوریتم ‌های معاملاتی نیز که قرار است به جای افراد تصمیم بگیرند، احتیاج به این استراتژی دارند. استراتژی ‌ها برای الگوریتم‌ ها به چند دسته تقسیم بندی می شوند؛

• درصد حجمی
• بازگشت به میانگین
• میانگین موزون زمان قیمت
• میانگین موزون حجم قیمت
• کسری اجرا در کنار پیاده‌ سازی
• فرصت ‌های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی
• استراتژی ‌های دنباله ‌روی روند یا ترند فالوئینگ
• معامله پیش از توازن دوره ‌ای صندوق ‌های شاخصی

نکات مهم در مورد معاملات الگوریتمی

• سخت ‌افزار : بایستی سخت ‌افزار قوی داشته باشید تا بتوانید مسائل پر محاسبه بهینه‌ سازی را حل نمایید.
• پیاده ‌سازی دقیق : به این منظور که بتوانید بهترین جواب را از معاملات الگوریتمی دریافت کنید، باید برنامه خود را با دقت زیادی پیاده ‌سازی نمایید. همواره کامپیوتر خود را به موجودی کم ‌هوش اما دقیق تشبیه کنید و در نظر داشته باشید که برای این موجود کم‌ هوش همه ‌چیز را باید با دقت فراوان تعریف کرد در غیر این صورت معاملاتتان بسیار مداوم با خطا مواجه خواهد شد.
• کیفیت داده پایین : یکی از موارد حائز اهمیت در معاملات الگوریتمی، بررسی کیفیت داده برای اجرای استراتژی معاملاتی در گذشته می باشد. در واقع ورودی استراتژی معاملاتی ما برای بک تست، داده‌ های ذخیره‌ شده است و چنانچه این داده ‌ها کیفیت نداشته باشند، نتیجه ‌ای که از بک تست می ‌گیریم به هیچ وجه قابل استناد نخواهد بود. به این منظور که بتوانیم به خروجی بک تست استناد کنیم باید حتما داده‌ های مورد استفاده ما باکیفیت باشند.
• خطا در بهینه‌ سازی : بایستی با پارامترهای بهینه ‌سازی آشنایی کامل داشته باشید تا در تحلیل رفتار گذشته استراتژی دچار اشتباهی نشویم. بسیاری از افرادی که اخیرا با معاملات الگوریتمی آشنا می ‌شوند، بر این باورند که اگر استراتژی در گذشته خوب جواب دهد در آینده هم مانند گذشته خوب جواب خواهد داد و این در حالی است که الزاما این‌ طور نیست و استراتژی به‌ طول مدام به بهینه‌ سازی احتیاج خواهد داشت.

با الگو تریدینگ میتوان همه موارد را در تحلیل تکنیکال پیاده سازی کرد؟

بله با تلاش بسیار قادرید تمام موارد را با الگوتریدینگ به ‌صورت کد درآورید، اما موضوع اصلی اینجاست که در برخی از موارد در تحلیل تکنیکال، بین هر دو معامله ‌گر اختلاف ‌نظر وجود دارد. مواردی مانند؛ واگرایی ، خط روند ، امواج الیوت ، الگوهای هارمونیک و تحلیل اخبار سیاسی و اقتصادی و تأثیر آن بر روند قیمت جزو این دسته از موارد هستند. سوال بعدی که مطرح میشود این است که یک استراتژی یا چند استراتژی؟ پیش از اینکه پاسخ این سؤال را بدهم ابتدا به تعریف مفهوم correlation بین محصول‌ ها و استراتژی ‌ها و تأثیر آن‌ ها بر معامله‌ گری خواهیم پرداخت. ضریب همبستگی ابزاری آماری برای تعیین نوع و درجه رابطه یک متغیر استراتژی های معاملات الگوریتمی کمی با متغیر کمی دیگر است. ضریب همبستگی، یکی از معیارهای پرکاربرد در تعیین همبستگی دو متغیر به حساب می آید.

میتوان گفت که ضریب همبستگی شدت رابطه و همچنین نوع رابطه را بیان میکند. این ضریب بین ۱ الی ۱- است و در صورت عدم وجود رابطه بین دو متغیر، برابر ۰ است. زمانی که ما در سبد خود چند محصول را داریم باید از ضریب همبستگی بین این دو محصول اطلاع داشته باشیم. اگر ۲ محصولی داریم که ضریب همبستگی آن‌ ها نزدیک به ۱ است، یعنی با افزایش قیمت یکی از آن‌ ها، قیمت دیگری نیز افزایش می یابد و این مسئله ریسک سبد ما را افزایش می ‌دهد، به این خاطر که این دو محصول هم ‌زمان باهم در سود یا زیان می ‌روند. همچنین اگر ما چند استراتژی معاملاتی داشته باشیم نیز مسئله مانند بالا است و استراتژی‌ ها باهم در سود یا زیان می‌روند. زیرا باید محصولات و استراتژی‌ های ما همبستگی نزدیک به ۰ داشته باشند و سوددهی یا زیان دهی یکی به دیگری ربطی نداشته باشد.

وظیفه معاملات الگوریتمی

1. با جستجو در سهم ‌ها و محصولات مختلف، طبق استراتژی معاملاتی که برای آن تعریف کردیم، فرصت ‌های معاملاتی را تشخیص دهد.
2. بعد از تشخیص اقدام به پوزیشن گیری نماید.
3. مدیریت پوزیشن ‌های بازشده را بر عهده گیرد.
4. بر کل فرایند معامله، با توجه به سیستم تعریف‌ شده، مدیریت ریسک و سرمایه‌ ای را انجام دهد.

نکته : در نظر داشته باشید در صورتی که هر ۴ مرحله در یک زمان انجام دهید به آن سیستم ‌های کاملا خودکار می گویند و در صورتی ‌که تنها از چند عامل با توجه به سلیقه خودمان استفاده کنیم، به آن سیستم‌ های نیمه ‌خودکار گفته می شود.

الزامات فنی معاملات الگوریتمی

اجرای الگوریتم با استفاده از زبان برنامه نویسی یک مولفه نهایی در معاملات اکسپرت به شمار می رود. چالش در اینجا تبدیل استراتژی مشخص شده به فرآیند یکپارچه کامپیوتری است که به حساب معاملاتی دسترسی دارد. موارد زیر الزاماتی برای معاملات الگوریتمی می باشد :

• توانایی بک تست گرفتن از سیستم قبل از شروع کار در بازار های واقعی
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم های معاملاتی برای پوزیشن گیری
• بسته به پیچیدگی های قوانین اجرا شده در الگوریتم، داده های تاریخی جهت بک تست گرفتن فراهم باشد
• دسترسی به داده های بازار که توسط الگوریتم مورد نظارت قرار می گیرد تا سفارشات معاملاتی را انجام دهد
• علم برنامه نویسی برای اجرای استراتژی های معاملاتی، استخدام برنامه نویس یا نرم افزار های معاملاتی از پیش ساخته شده

خلاصه مطلب و کلام آخر

در پاسخ به این سوال که معاملات الگوریتمی چیست باید گفت؛ مجموعه‌ ای از دستورالعمل ‌ها است که به ترتیب خاصی به اجرا در می آیند و مسئله ‌ای را حل می‌ کنند. به بیانی دیگر یک الگوریتم معاملاتی، روشی مرحله مرحله برای حل مسئله و تشخیص سهام مناسب برای ورود است. معاملات الگوریتمی ، روشی در معامله ‌گری است که از کامپیوتر برای تحلیل و معامله ‌گری به کار می رود.

در پاسخ به این سوال که الگو ریتمیک تریدینگ برای بازار ایران کاربرد دارد یا خیر باید گفت؛ الگو ریتمیک تریدینگ برای هر بازاری میتواند کاربرد داشته باشد. اغلب این سؤال از آنجایی مطرح می‌ شود که چون نمی ‌توان در بازارهای بورس ایران با اکسپرت به ‌صورت آنلاین معاملات را باز و مدیریت کرد، پس الگو تریدینگ در بازار ایران کاربردی ندارد، ولی باید در نظر داشته باشید که در الگو تریدنگ باز کردن، بستن و مدیریت معامله باز، شاید ۲۰ درصد از کل کار به حساب می آید و ۸۰ درصد، تحلیل درست و دقیق از بازار و زمان ورود و خروج محسوب می شود.

در پاسخ به این سوال که وظیفه معاملات الگوریتمی در بورس و دیگر بازارهای مالی چیست باید گفت؛ با جستجو در سهم‌ ها و محصولات مختلف، طبق استراتژی معاملاتی که برای آن تعریف کردیم، فرصت‌ های معاملاتی را تشخیص دهد. پس از تشخیص اقدام به پوزیشن گیری نماید. مدیریت پوزیشن‌ های بازشده را بر عهده گیرد. بر کل فرایند معامله، با توجه به سیستم تعریف‌ شده، مدیریت ریسک و سرمایه‌ ای را در دستور کار داشته باشد.

در پاسخ به این سوال که معاملات الگوریتمی برای استفاده در کدام بازار بیشتر توصیه میشود باید گفت؛ الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی ابزاری برای معامله گر است و نوع بازار در آن هیچ گونه اهمیتی ندارد.

برای سرمایه گذاری در بورس و بازارهای مالی بد نیست شرایط استفاده از معاملات الگوریتمی را هم سنجید، شاید بتواند کمک مناسبی را به شما عزیزان داشته باشد.

امیدوارم از این مقاله آموزشی نهایت استفاده رو برده باشید.

هر گونه سوال یا ابهامی در خصوص معاملات الگوریتمی در بورس دارید و یا اگر تجربه ای در معاملات الگوریتمی داشتید، حتما در بخش دیدگاه ها بنویسید.

معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی در بازار ارزهای دیجیتال دارد؟

معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) که به معاملات خودکار نیز شناخته می‌شود، یک برنامه کامپیوتری است که بر اساس دستورالعمل‌هایی که از قبل تعیین شده، معاملات در بازار ارزهای دیجیتال را انجام می‌دهد. در واقع این نوع معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری انجام می‌شود و برای انجام ترید نیازی به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. همچنین سرعت پردازش بالای کامپیوتر در مقایسه با انسان، این روش را بسیار کارآمدتر و عموما پرسودتر از ترید توسط انسان کرده است. این مقاله را به آموزش این نوع معاملات اختصاص داده‌ایم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

همه ما – حتی کسانی که تاکنون برنامه‌نویسی نکرده‌اند – می‌دانیم که کامپیوترها و سیستم‌های کامپیوتری برای انجام هرکاری نیاز به برنامه دارند. اما برنامه نویسی معمولا با نوشتن برنامه آغاز نمی‌شود. قبل از نوشتن برنامه لازم است گام به گام، کارهایی را که باید برنامه انجام دهد، تعریف کنیم. به این تعریف گام به گام یک عملیات، طراحی الگوریتم یا Algorithm گفته می‌شود. در مورد روش معاملات الگوریتمی نیز به تعریف یک سلسله شرایطی مانند، زمان، قیمت، حجم و… برای انجام معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری نیاز داریم. معمولا برای پیاده‌سازی این شرایط و تفهیم این شرایط به زبان کامپیوتر، از کدنویسی و استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی رایج، استفاده می‌کنیم. مشخصه بارز معاملات الگوریتمی این است که انسان در انجام معاملات نقشی ندارد و تمام مراحل یک ترید، اعم از تحلیل بازار، تعیین نقطه ورود، تعیین مقدار سرمایه درگیر در هر معامله، حد سود و حد ضرر توسط برنامه کامپیوتری انجام می‌شود. در این روش، تریدر به طور مستقیم در بازار حضور ندارد اما در صورتی که از روش مناسبی استفاده کند، برنامه ترید او، برای او کسب ثروت خواهد کرد.

ذکر یک مثال ساده برای تبیین Algorithmic Trading

برای درک بهتر از این روش معاملاتی، یک مثال بسیار ساده از معاملات الگوریتمی می‌زنیم. اندیکاتور میانگین متحرک جزو اندیکاتورهای بسیار ساده در تحلیل تکنیکال است. یکی از روش‌های انجام ترید با استفاده از این اندیکاتور، استفاده از دو اندیکاتور ۵۰ و ۲۰۰ روزه است. مطابق قوانین این اندیکاتور، درصورتی که میانگین متحرک ۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه را به سمت بالا بشکند، سیگنال خرید صادر شده و هنگامی که میانگین متحرک ۵۰ روزه در زیر میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار بگیرد، سیگنال فروش صادر می‌شود. اگر تریدری بخواهد با استفاده از این اندیکاتور، معاملات خودکار انجام دهد، باید همین دو شرط را به زبان کامپیوتر پیاده‌سازی کند. پس ما احتیاج به یک برنامه کامپیوتری داریم که دو اندیکاتور میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را برای تمامی ارزهای دیجیتال محاسبه کند. هر زمان و در هر نموداری، اگر میانگین متحرک ۵۰ روزه بالاتر از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه قرار گرفت، در همان لحظه اقدام به خرید آن دارایی دیجیتال کرده و زمانی که برعکس آن اتفاق افتاد، از بازار خارج شده و دارایی خریداری شده را به فروش برساند. به همین ترتیب بر اساس شرایطی که برای برنامه تعیین شده، اگر موقعیتی برای ورود بوجود آمد، برنامه به صورت خودکار معامله را آغاز می‌کند. با استفاده از چنین برنامه‌ای نیاز به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. این نوع معاملات که تماما توسط کامپیوتر انجام می‌شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

استفاده از این روش برای انجام معاملات و ترید در بازار ارزهای دیجیتال مزایای زیر را به همراه دارد:

• انجام سفارش خرید و فروش به صورت خودکار و توسط برنامه صورت خواهد گرفت، بنابراین همواره سفارش‌ها در بهترین قیمت انجام می‌شود.
• زمان، در این روش معنایی ندارد. در تمام ساعات شبانه‌روز به محض برقرار شدن شرایط ورود، معامله انجام خواهد شد.
• امکان بررسی و ارزیابی چندین نماد مختلف در یک لحظه وجود دارد. انجام تحلیل همزمان نمودار قیمت چند دارایی دیجیتال توسط انسان غیرممکن است.
• با استفاده از این روش، احتمال وقوع خطای انسانی در زمان انجام معاملات به دلیل خستگی یا بی دقتی، به صفر می‌رسد. خطا در یک برنامه کامپیوتری، غیرممکن است.
• یکی از مزایای مسلم این روش، آزمودن و صحت‌سنجی آن با استفاده از اطلاعات گذشته است. با انجام این کار می‌توان ایرادهای موجود در این روش را شناسایی و رفع کرد.
• حرفه‌ای‌ترین تریدرها و معامله‌گران هم در مواقعی تصمیمات احساسی گرفته و احساساتشان بر منطق معاملاتیشان غلبه می‌کند و این اتفاق منجر به زیان آنها می‌شود. اما برای یک برنامه کامپیوتری، احساسات مفهومی ندارد و تمام کارها مطابق الگوریتم انجام خواهد شد.

استراتژی‌های Algorithmic Trading

معاملات الگوریتمی مختص استفاده از اندیکاتورها و ترکیب شدن آنها نیست بلکه در تعریف عام آن هرجایی در بازارهای مالی که موقعیتی برای کسب سود فراهم است، این روش وارد می‌شود. در ادامه به برخی از استراتژی‌های رایج در انجام این معاملات اشاره خواهیم کرد.

استراتژی‌های دنبال‌کننده روند

یکی از رایج‌ترین استراتژی‌های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی ، شناسایی روند و همراه شدن با روند بازار است. این شناسایی روند با استفاده از اندیکاتورهای رایج در تحلیل تکنیکال انجام می‌شود. این استراتژی، یکی از ساده‌ترین استراتژی‌ها در میان دیگر روش‌ها است. زیرا این استراتژی، نیازی به پیش‌بینی قیمت در آینده ندارد و صرفا با روند فعلی بازار همراه خواهد شد. استفاده از میانگین متحرک ۵۰ روزه و ۲۰۰ روزه که در ابتدای این مقاله اشاره شد، جزو این دسته تقسیم‌بندی می‌شود.

فرصت‌های آربیتراژ

این فرصت زمانی ایجاد می‌شود که یک دارایی دیجیتال، در دو (یا بیشتر) صرافی مختلف معامله شود و قیمت آن در یکی از این صرافی‌ها کمتر از دیگر صرافی‌ها باشد. در چنین شرایطی می‌تواند این دارایی دیجیتال را در صرافی که قیمت پایین‌تری دارد، خریداری کرد و با انتقال به صرافی دیگر، در قیمت بالاتری به فروش رساند. این الگوریتم باید اختلاف میان قیمت یک دارایی واحد در بازارهای مختلف را رصد کند و در صورت یافتن یک دارایی که شرایط آربیتراژ را دارد، به صورت مداوم معاملات را بر روی همان دارایی انجام دهد. تا زمانی که این اختلاف قیمت وجود داشته باشد، این الگوریتم، معاملات را به سرعت انجام می‌دهد و به محض برطرف شدن اختلاف قیمتی، این معامله بسته خواهد شد. به دلیل آنکه این معاملات به سرعت انجام می‌شود ممکن است صدها یا هزاران معامله را بر روی یک دارایی انجام شود که در مجموع سود قابل توجهی را به ارمغان خواهد آورد. البته معاملات آربیتراژ توسط انسان نیز قابل انجام است؛ اما استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت و دقت و تعداد معاملات را بسیار افزایش خواهد داد که در نهایت سود بالاتری را برای تریدر به ارمغان می‌آورد.

زمان بازتنظیم شاخص‌ها

در بازارهای مالی شاخص‌های زیادی وجود دارد که معدل و میانگین وضعیت یک گروه خاص و یا بخش خاصی از بازار را نمایش می‌دهد. برای مثال، شاخص دیفای در بازار ارزهای دیجیتال، نماینده رفتار چند پروژه دیفای مطرح در بازار ارزهای رمزنگاری شده است. عدد این شاخص، میانگینی از قیمت ارزهای دیجیتال موجود در حوزه دیفای است. این شاخص معمولا در بازه‌های زمانی مشخصی و با توجه به تغییرات قیمتی دارایی‌های پشتوانه خود، بازتنظیم می‌شوند. در زمانی که تغییرات قیمتی شدیدی در قیمت پروژه‌های دیفای اتفاق می‌افتد، این شاخص به سرعت تغییر نخواهد کرد و طبیعتا با یک اختلاف زمانی تغییرات در آن اعمال خواهد شد. این زمان فرصت مناسبی برای ورود معاملات الگوریتمی است. در چنین شرایطی نیز می‌توان از تاخیر در محاسبه مجدد شاخص‌ها برای کسب سود استفاده کرد.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی

مدل‌های ریاضی اثبات شده، مثل استراتژی معاملاتی Delta-neutral، که امکان انجام معامله بر روی ابزارهای اختیار معامله و معاملات مشتقه را با استفاده از روش‌های ریاضی فراهم کرده است. در این روش اختلاف قیمت بین معاملات مشتقه یک دارایی با قیمت دارایی اصلی در بازار اسپات رصد می‌شود و در صورتی که بر اساس استراتژی، شرایط برای باز کردن پوزیشن لانگ یا شورت فراهم باشد، به صورت خودکار سفارش‌ها فعال خواهد شد. در این روش گاهی سود حاصل از یک معامله زیر یک درصد است اما به دلیل آنکه این معاملات توسط برنامه و به صورت خودکار انجام می‌شود، تعداد معاملات انجام شده بالاست و در نهایت مجموع سودهای حاصل از این معاملات الگوریتمی ، عدد قابل توجهی خواهد بود.

استراتژی Mean reversion

این استراتژی معاملات الگوریتمی بر اساس نظریه بازگشت به میانگین طراحی شده است. در این استراتژی، بالاترین و پایین‌ترین قیمت یک دارایی در یک بازه زمانی مشخص، یک اتفاق مقطعی در بازار تلقی می‌شود که به صورت طبیعی در بازار رقم می‌خورد و معمولا قیمت، به مقدار میانگین خود بازمی‌گردد (البته این مورد براساس احتمالات است و رفتار چرخه‌ای بازار معمولا چنین شرایطی را بوجود خواهد آورد). شناسایی و تعریف یک بازه قیمتی و طراحی یک الگوریتم براساس آن، به برنامه معاملاتی این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار معاملات را انجام دهد. زمانی که قیمت از بازه قیمتی تعریف شده در الگوریتم تجاوز کند، شرایط برای باز کردن پوزیشن معاملاتی فراهم می‌شود. در چنین شرایطی، نقطه خروج از این معامله، بازگشت قیمت به میانگین بازه تعیین شده است.

استراتژی‌های مورد استفاده در ترید دارایی‌های دیجیتال و دیگر دارایی‌ها بسیار گسترده‌اند. اما ویژگی یکسان در تمامی آنها، داشتن یک الگوریتم و دستورالعمل برای شرایط یک معامله و انجام آن توسط یک برنامه کامپیوتری و به صورت خودکار است. این الگوریتم و استراتژی بسیار متنوع است و هر تریدر بر اساس تحقیقات و تجربیات شخصی خود آن را تعریف می‌کند. سپس ربات‌های معاملاتی این استراتژی را در بازار پیاده می‌کنند. در ادامه این مقاله احتیاجات فنی برای داشتن یک معامله الگوریتمی را معرفی خواهیم کرد.

الزامات فنی برای یک Algorithmic trading

اجرای معاملات الگوریتمی با استفاده از برنامه کامپیوتری بخش نهایی در یک طرح‌ریزی یک الگوریتم است. صحت‌سنجی این الگوریتم که اصطلاحا Backtesting گفته می‌شود، یکی دیگر از مولفه‌های ضروری در طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی است. اما بخش مهم، تعریف روش معامله به زبان کامپیوتر است. در واقع پیاده‌سازی آنچه در ذهن معامله‌گر است به زبان قابل فهم برای کامپیوتر یکی از مراحل اصلی در طراحی یک الگوریتم معاملاتی است. انجام این کار نیازمند داشتن دانش فنی در حوزه‌های زیر است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر برای کدنویسی و معرفی استراتژی معاملاتی به کامپیوتر. یا خود تریدر باید این دانش را کسب کند یا برای پیاده‌سازی شرایط لازم برای انجام معاملات الگوریتمی ، از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد.
• اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی به منظور انجام معاملات، مانند صرافی بایننس یا هر پلتفرم معاملاتی دیگر در بازار ارزهای دیجیتال که امکان انجام معاملات الگوریتمی در آن وجود دارد.
• دسترسی به اطلاعات بازار؛ الگوریتم طراحی شده باید به اطلاعات بازار اعم از قیمت، حجم، تاریخ معاملات و هر گونه اطلاعات دیگری که الگوریتم به آن نیاز دارد، دسترسی داشته باشد.
• سیستم معاملاتی باید امکان صحت‌سنجی و بک تست را داشته باشد تا پیش از انجام معاملات واقعی، صحت الگوریتم و استراتژی آن ارزیابی شود. این کار ریسک از دست رفتن سرمایه در معاملات الگوریتمی را به میزان زیادی کاهش خواهد داد.

به این لیست می‌توان موارد بیشتری اضافه کرد اما نکات مهم در پیاده سازی یک استراتژی برای انجام معاملات الگوریتمی شامل موارد فوق می‌شود. در ادامه برای فهم بهتر این روش معاملاتی یک مثال واقعی از یک معاملات الگوریتمی را دنبال می‌کنیم.

یک مثال واقعی از معاملات الگوریتمی

شرکت نفت شل رویال در دو بازار سهام آمستردام هلند و بازار سهام لندن لیست بوده و معاملات آن در این دو بازار سهام انجام می‌شود. استراتژی معاملات الگوریتمی پیاده‌سازی شده در بازار این سهام، آربیتراژ است. با استفاده از این الگوریتم، هر زمان فرصت آربیتراژ در سهام این شرکت بوجود آید، معاملات به صورت خودکار انجام خواهد شد.

قیمت سهام این شرکت در بازار سهام آمستردام به یورو محاسبه می‌شود، در حالی که قیمت سهام آن در بازار سهام لندن، به پوند محاسبه می‌شود. در واقع سهام این شرکت دارای دو قیمت مختلف به یورو و پوند است. با توجه به اختلاف ساعت آغاز کار بازار سهام در کشورهای مختلف، معاملات سهام این شرکت در بازار بورس اوراق بهادار آمستردام یک ساعت زودتر از بازار سهام لندن آغاز می‌شود. می‌توان قیمت سهام این شرکت در این دو بازار را رصد کرد تا هر زمان اختلاف قیمتی در آنها مشاهده شد، معاملات آربیتراژ به صورت خودکار انجام شود. برای انجام این کار به موار زیر احتیاج است:

• استفاده از یک کامپیوتر که قیمت سهام را در دو بازار رصد کند.
• دریافت اطلاعات قیمت از بازار سهام لندن و آمستردام
• استفاده از یک پلتفرم انتشار قیمت ارزها در بازار فارکس، که نسبت قیمت پوند به یورو را محاسبه کند.
• استفاده از یک پلتفرم معاملاتی برای انجام معاملات
• استفاده از تاریخچه معاملاتی برای صحت‌سنجی کار الگوریتم

این برنامه کامپیوتری باید مراحل زیر را انجام دهد:

• دریافت قیمت سهام شرکت نفت رویال در دو بازار سهام
• اطلاع از قیمت لحظه‌ای نسبت پوند به یورو در بازار فارکس
• محاسبه اختلاف قیمت در دو بازار سهام و مقایسه آن با استفاده از نسبت پوند به یورو و محاسبه کارمزد انجام معاملات. در صورتی که اختلاف میان آنها، قابل توجه بود، الگوریتم معامله فعال شود و سهام در بازاری که قیمت کمتری دارد، خریداری شود و در بازار سهام دیگر که قیمت سهام بالاتر است به فروش برسد.
• اگر اختلاف قیمت همچنان وجود داشت، معامله مجددا انجام شود. این سلسله معاملات تا زمانی که اختلاف قیمت وجود دارد، به دفعات ادامه یابد. در صورت یکسان شدن قیمت در دو بازار، معاملات متوقف شود.

کسب سود به همین سادگی و راحتی! هرچند دست‌یابی به یک الگوریتم معاملاتی سودده، به هیچ عنوان کار ساده‌ای نیست. ذکر یک نکته ضروری است؛ زمانی که شما بتوانید معاملات الگوریتمی را در یک بازار انجام دهید، به طور حتم دیگران نیز این کار را خواهند کرد. لذا معاملات الگوریتمی از نوسانات قیمت در صدم ثانیه و حتی هزارم ثانیه، استفاده خواهد کرد. طراحی یک الگوریتم معاملاتی برای چنین وضعیتی، تجربه و دانش بسیار بالایی نیاز دارد.

سخن پایانی

همانطور که سود حاصل از چنین معاملاتی بالاست، ریسک انجام Algorithmic trading نیز بالاست. احتمالا کسب درآمد در ساعتی که خواب هستید و یا در تفریح هستید، بسیار جذاب است. اما معاملات الگوریتمی علاوه بر دانش بالا، مسائل دیگری نیز به همراه دارد. قطعی اینترنت، تاخیر در انجام سفارشات توسط صرافی به دلیل مشکلات احتمالی در سرور یا شلوغی شبکه و… و از همه مهمتر بروز اشکال در الگوریتم و وجود نقص و ایراد در کدهای برنامه معاملاتی شما می‌تواند ضررهای جبران ناپذیری به بار بیاورد. هر برنامه معاملاتی خودکار نیاز به اصلاح و رفع ایراد دارد که به طور مداوم باید بررسی شود. گاهی کد برنامه معاملاتی خوکار آنچنان پیچیده است که برای اصلاح آن باید صاحب استراتژی دانش فنی بالایی در زمینه علوم کامپیوتر داشته باشد. به همه این موارد دانش فنی از تحلیل بازار، تحلیل تکینکال، تحلیل فاندامنتال و شناخت دقیق و عمیق بازار را اضافه کنید.