تاریخچه معاملات الگوریتمی

معاملات فرکانس بالا (hft) را با نام معاملات سرعت بالا یا معاملات پرسرعت هم می‌شناسند.

در مورد بورس در ویکی تابناک بیشتر بخوانید

به گزارش بورس تابناک در جریان معاملات بورس اوراق بهادار. در بورس اوراق بهادار معامله قرار گرفته است همچنین بررسی. قابل معامله در بورس تهران به ارزش 637هزار و 132میلیارد. قرار گرفته است شاخص کل نیز که معاملات امسال بورس .

به گزارش بورس تابناک در جریان معاملات دیروز بازار سرمایه. روز گذشته باطل شد به گفته مدیرعامل بورس تهران این.

به گزارش بورس تابناک این روزها با نوسان های شاخص. بورس اوراق بهادار که عمدتا نیز نزولی است این پرسش. کند یکی از عوامل تعیین کننده در تحولات بورس تهران. ای آنچه که امروز به نوسان بازار بورس دامن می.

99 صف نشینی برای خرید این نمادها در خزان بورس . بانک ها در بورس غیرقانونی است ارزش روز سهام دارا. دوم ۷مهرماه راه حل کارشناسی برای بازگشت تعادل به بورس . در سایت نبض بورس قرار گرفته است .

روزانه در سایت "نبض بورس " گزید ه ای از آخرین. از گزیده خبرهای امروز « نبض بورس » را با کلیک. صف نشینی برای خرید این نمادها در خزان بورس تهران. در بورس غیرقانونی است راه حل کارشناسی برای بازگشت تعادل.

درحالیکه مدیر عامل بورس تهران از ابلاغ مصوبه لغو ممنوعیت. سرمایه گذاری بانک ها در بورس خبر داده است دبیر. موانع تولید نمی توانند در بورس فعالیت کنند و تنها. بورس اقدام حمایتی شورای عالی بورس از بازار سرمایه در.

به گزارش بورس تابناک محسن عباسی با اشاره به تصمیم. شرکت بورس مبنی بر تعطیل شدن نوسان گیری در تالار. بورس نیست اما لغو این ممنوعیت به بازار کمک شایانی. و مطالعه در خصوص بورس و ریسک و نوسانات آن.

به گزارش بورس تابناک محمد جواد فرهانیان مدیر برنامه ریزی. و توسعه شرکت سپرده گذاری مرکزی گفت شورای عالی بورس . سهام عدالت نیز در شورای عالی بورس حل شد و. ۳۶ شرکت استانی به مرور وارد بورس می شوند و.

515 هزار و 930 واحدی آرام گرفت به گزارش بورس . تابناک به نقل از نبض بورس سقوط 3 5 درصدی. یافت منبع نبض بورس .

بورس و بیمه مرکزی جمهوری اسلامی ایران برگزار شد بر. بورس و اوراق بهادار در مجمع عمومی فوق العاده صاحبان.

افسانه ای شاخص کل خبری نیست به گزارش بورس تابناک. سازمان بورس تصمیماتی برای بازگشت تعادل به بازار سرمایه در. نمونه علی صحرایی مدیرعامل بورس تهران درباره تصمیم جدید مبنی. می کردند مدیرعامل شرکت بورس اوراق بهادار تهران گفت بر.

اطلاعات منتشر شده از سوی بورس اوراق بهادار تهران نشان. حجم معاملات بورس را به خودشان اختصاص داده اند حضور.

به گزارش بورس تابناک جزییات آمار و اطلاعات منتشر شده. از سوی بورس تهران حاکی از آن است که بانک. حجم معاملات بورس را به خودشان اختصاص داده اند ۲. شرکتی که بیشترین ارزش معاملات بورس را بدست آوده اند.

به گزارش بورس تابناک علیرضا تاج بر با اشاره به. جذابیتی برای سرمایه گذاری در بورس میان سرمایه گذاران ایجاد. سمت دولت ایجاد شد حرف های ضد و نقیض بورس . را نزولی کرد تاج بر به اصلاح شاخص بورس اشاره.

شاخص کل بورس روز یکشنبه مورخه 6 مهرماه 1399 در. گزارش بورس تابناک امروز مورخه 7 مهرماه سال جاری در. که می تواند برای بورس بازان مهم باشد -آقا بابایی. اختیار صندوق تثبیت قرار بگیرد -محمود گودرزی معاون شرکت بورس .

مهر 99 تحلیل کارشناسی از تصمیم جدید بورس ی ها ارزش. امروز 6 مهر 99 آیا فعالیت بانک ها در بورس . تورم زاست در سایت نبض بورس قرار گرفته است .

روزانه در سایت "نبض بورس " گزید ه ای از آخرین. از گزیده خبرهای امروز « نبض بورس » را با کلیک. 6 مهر 99 پیش بینی بورس فردا 7 مهر 99. تحلیل کارشناسی از تصمیم جدید بورس ی ها ارزش روز سهام.

کنیم پیش بینی بورس برای معاملات فردا اصلاح مصوبه میزان. گذاری بانک ها در بورس مرغداران از جوجه ریزی واهمه. سمت بورس است که در این رابطه باید با وزارت. سال دارند بخواهد داوطلبانه خود را بازنشسته کنند بورس دوباره.

به گزارش بورس تابناک محمد لاهوتی با انتشار پیامی در. هستند پیشنهاد مجلس در خصوص بورس ی شدن خودرو یک ایده.

عصرمالی

اعلام کرد به منظور ایجاد امکان افزایش سرعت معاملات و. همچنین کاهش بار ترافیکی سامانه معاملات ی فرابورس ایران حداکثر تعداد. اوراق بهاداری که طی هر سفارش در سامانه معاملات فرابورس. افزایش یافته و از جلسه معاملات ی دوشنبه مورخ ۱۸ فروردین.

معاملات برخط برای شرکت های کارگزاری تسهیل شده است گفت. دستور العمل جدید معاملات برخط در تاریخ ۶ شهریور ۱۳۹۸. راه اندازی زیرساخت اختصاصی سامانه معاملات بر خط oms به. صدور تأییدیه زیرساخت و سامانه معاملات برخط oms در دستور.

اینکه قطعی اینترنت بر انجام معاملات آنلاین بورس تاثیری ندارد. مطرح کردند که سرور سامانه های معاملات آنلاین بورس برخی. تبع آن معامله گران نتوانستند معاملات خود را انجام دهند. ویژه سامانه های معاملات برخط باید در داخل کشور میزبانی.

ویژه سرمایه گذاران خرد از ورود به معاملات در این. دارد این قطعی اینترنت معاملات برخط را با چالش مواجه. این است که از معاملات پرریسک پرهیز کنند و رفتار.

دوره معاملات ی قراردادهای اختیار معامله خرید و فروش بر روی. می شود در ادامه این اطلاعیه آمده است معاملات مربوط. از طریق کارگزارانی که مجوز معاملات برخط در این بازار.

هم اکنون به نسبت معاملات بازار تعداد ۱۰۸ کارگزاری بورس. کانون کارگزاران بورس و اوراق بهادار در مورد کارمزد معاملات . برخط گفت هر معامله ای چه برخط و چه از.

بورس وجود دارد زیرا هم اکنون به نسبت معاملات بازار. بهادار در مورد کارمزد معاملات برخط گفت هر معامله ای. چه برخط و چه از طریق کارگزاری انجام شود تمام.

موثر حضور دارند قرار است که در این بازار معاملات . ارز بر اساس نرخ پایه پیشنهادی در سیستم معاملات ی برخط . از نرخ های پایانی معاملات روز گذشته تعیین شود رییس. کشف نرخ واقعی ارز ایجاد شفافیت در معاملات تسریع فرآیند.

افزار معاملات راهکاری برای جلوگیری از ارسال سفارش های بدون. هسته معاملات توسط معامله گران شرکت های کارگزاری ارسال می. ریسک بر روی سامانه معاملات ی نامک از یکسال و نیم. معاملات برخط مشتریان است اصولا خرید برای یک مشتری نمی.

معاملات می شود مدیرعامل شرکت بورس اوراق بهادار همچنین به. اظهار داشت معاملات برخط در مقایسه با پارسال کاهشی 16. درصدی داشته و ارزش معاملات اوراق بدهی رشدی 171 درصدی. را تجربه کرده است در عین حال دفعات معاملات نیز.

کارگزار قبل از ارسال سفارش خرید مشتریان به هسته معاملات . که همانند سامانه معاملات برخط مشتریان است اصولا خرید برای. شود بروزرسانی اطلاعات مانده مالی مشتریان طی ساعت معاملات نیز. بهادار با اشاره به اینکه ارسال سفارشات به هسته معاملات .

توسط ۱۸۰۰ ایستگاه معاملات ی و ۲۱ تالار منطقه ای مورد. معاملات برخط نقدشوندگی بازار را افزایش داده است و نشان. برابری ارزش معاملات در بورس تهران وی با اشاره به. افزایش ارزش معاملات گفت ارزش کل معاملات از ۲۱ هزار.

آخرین تحولات در معاملات برخط باخبر شده و از آن. سهام عضویت سهام در isco عرضه نفت کاهش تسویه معاملات . از سه روز به دور انتشار صورت های مالی معاملات .

آمار نشان می دهد سهم معاملات برخط از معاملات نرمال. معاملات آنلاین فعال بوده اند بر اساس این گزارش بیش. از 34 درصد از کل معاملات الکترونیکی در 5 کارگزاری. معاملات بیش از 62 هزار میلیارد ریال خرید و فروش.

فوق گفت طی روز سه شنبه رکورد جدیدی در معاملات . سقف بی سابقه ای را در تاریخچه معاملات این بازار. رکورد معاملات ی در بازار قراردادهای اختیار معامله بورس اوراق بهادار. رکورد اخیر خود قلۀ جدیدی را در معاملات روزانه به.تاریخچه معاملات الگوریتمی

بورس تهران اعلام کرد دوره معاملات ی قراردادهای اختیار معامله خرید. بازار مشتقه بورس تهران آغاز می شود معاملات مربوط به. این قراردادها تنها به صورت برخط بوده و صرفاً از. طریق کارگزارانی که مجوز معاملات برخط در این بازار را.

زمینه نحوه انجام معاملات اشاره کرد و افزود بورس تهران. ریزساختارها نظارت بر بازار و ارتقای سامانه ها ایجاد معاملات . برخط بازارگردانی ایجاد تالارهای منطقه ای و ایستگاه های معاملات ی. و ایجاد معاملات الگوریتمی اقدام کرده است که می تواند.

منتخب این بانک دارد مجموع معاملات برخط و حضوری انجام. سفارش خرید و فروش و معاملات برخط را برای فعالان.

نخستین دوره مسابقات معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران از تاریخ. این معاملات در بستر معاملات برخط کارگزاری بانک پاسارگاد و.

مسابقه گفت نخستین دوره مسابقات معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران. با حضور ۲۰تیم و در بستر معاملات برخط کارگزاری بانک. معاملات الگوریتمی افزود در حال حاضر بازار سرمایه با بهره‎گیری. معاملات الگوریتمی از الگوهای سنتی عبور و به سمت رفتارهای.

نظارت بر معاملات بازنگری دوره ای در سازوکار خرید تقویت. های معاملات ی سرمایه گذاران خارجی وضعیت بودجه و ضعف سیستم. یا فروش افزایش ریسک پذیری در فرآیندهای معاملات ی استفاده بی. ناشران معامله گران روزانه و سرمایه گذاران آنی ظهور معاملات .

فروشگاه

تشریح و تحلیل صورت های مالی بانک – مبنایی برای تصمیم گیری سهامداران

صورت سود و زیان بانک‌ها محاسبه بهای تمام شده پول ترازنامه بانک‌ها تشریح ریسک‌های بانک جنبه‌های مهم تحلیل عملکرد بانک‌ها رتبه‌بندی بانک‌ها بر اساس کملز برخی از موارد مهم در اساسنامه نمونه بانک‌های غیردولتی

تشکیل سبد سهام به روش وارن بافت

اصول سرمایه‌گذاری وارن بافت چک لیست کاوش سهام مدیریت سرمایه

تشکیل و مدیریت سبد بهینه دارایی های ریسکی – سهام، ارز، طلا – به روش هری مارکوینز

معرفی و مقدمات لازم مشخصات مجموعه فرصت‌های سرمایه‌گذاری در دارایی‌های ریسکی استخراج سبدهای بهینه کارا ساختار ماتریس کوواریانس بازده دارایی‌های ریسکی و روش‌های سریع برای استخراج ساده آن روش‌های محاسباتی ساده جهت یافتن مرز کارا و سبد بهینه سرمایه‌گذار مدل.

تصمیم گیری در مسائل مالی با رویکرد خلق ارزش در سازمان ها دکتر محمد اسماعیل فدائی نژاد دکتر سید جلال صادقی شریف

تصمیم گیری در مسائل مالی با رویکرد خلق ارزش در سازمان ها با توسعه هرچه بیشتر بازارهای مالی (بازار پول + بازار سرمایه) در سال های اخیر ، نیاز مدیران ارشد و مدیران اجرایی به دانش مالی به طور گسترده.

تصمیم گیری و سرمایه گذاری استراتژیک در شرایط عدم اطمینان – با تمرکز بر سرمایه گذاری در بورس

مروری بر سرمایه گذاری در شرایط عدم اطمینان بورس و سرمایه گذاری در بورس شرایط عدم اطمینان و ریسک سرمایه گذاری ریسک نظریه ها و مباحث سرمایه گذاری استراتژیک در شرایط عدم اطمینان نتیجه گیری و ارائه مدلی جهت سرمایه.

تصور عصر پساتوسعه

تصویرسازی مجدد شهر

دانلود 20 صفحه ابتدای کتاب

تفکر سریع و کند

دو سیستم: بخش اول به عناصر اصلی رویکرد دوسیستمی در قضاوت و انتخاب می پردازد و تفاوت میان عملکرد خودکار سیستم ۱ و عملکرد کنترل شدە سیستم ۲ را شرح می‌دهد؛ همچنین نشان می‌دهد حافظە تداعی‌گر - که همان هستە.

تقلا چگونه استراتژی چابک در کوتاه ترین زمان برند قدرتمند می سازد

تکنولوژی معاملات الگوریتمی – راهکارهای جدید در بازار سرمایه ایران

معرفی معاملات الگوریتمی هر آنچه در مورد معاملات الگوریتمی باید بدانیم معرفی انواع معاملات الگوریتمی معرفی نرم افزارها و ابزارهای هوشمند در معاملات الگوریتمی استراتژی‌های معاملاتی مدیریت ریسک و سرمایه برنامه نویسی سیستم‌های معاملاتی بازارگردانی خودکار در بورس تهران آینده.

تکنولوژی معاملات الگوریتمی پیشرفته – راهکارهای جدید در بازار سرمایه ایران

معرفی معاملات الگوریتمی مقدمه معاملات الگوریتمی آماده‌سازی زیر ساخت ساخت یک استراتژی منابع ایده‌ها و داده‌های مالی بررسی اولویت‌ها و محدودیت‌ها یک الگوریتم معاملاتی نمونه‌ای از یک استراتژی واقعی معاملاتی در بازار سرمایه ایران اجرای موفق بک‌تست سیستم‌های معاملاتی خودکار.

کاربرد علم داده در امور مالی

تردیدی نیست که کلان داده (Big Data) اقتصاد ما را متحول کرده است. شاید بهترین نمونه این تحول در بخش مالی جهان اتفاق افتاده باشد. به عنوان یکی از اولین صنایعی که کلان داده را به طور کامل پذیرفته است، امور مالی از تحول دیجیتال برای تبدیل نیرو به قدرت استفاده کرده است.

اکنون از قیمت‌گذاری خودکار گرفته تا بانکداری آنلاین شخصی، همه چیز ارائه می‌گردد. در قلب این همه تغییر نیز دانشمندان کلان داده و داده قرار دارند. به احترام این جادوگران شگفت‌انگیز، بیایید ۹ استفاده برتر علم داده را در صنعت مالی بررسی کنیم.

۱- بینش بازار سهام در زمان حال

نقش داده‌ها در بازار سهام همیشه مهم بوده است، حتی قبل از عصر دیجیتال. از نظر تاریخی، پیگیری سهام خرید و فروش به معنای تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته با دست بود. این روش به سرمایه‌گذاران اجازه می‌داد تا بهترین تصمیمات ممکن را بگیرند، اما یک رویکرد ناقص بود.

این روش نوسانات بازار را در نظر نگرفت، به این معنی که معامله‌گران فقط می‌توانند از داده‌هایی که به صورت دستی ردیابی و اندازه‌گیری شده‌اند، همراه با شهود شخصی استفاده کنند. جای تعجب نیست که تصمیمات بد سرمایه‌گذاری با استفاده از داده‌های منسوخ، چندان غیرمعمول نبود.

امروزه، با استفاده از پیشرفت‌های فناوری، دانشمندان داده‌های مالی (با تمام اهداف عملی) این تأخیر داده‌ها را ریشه‌کن کرده و جریان دائمی بینش در زمان حال را برای ما فراهم کرده‌اند. با استفاده از خطوط انتقال داده پویا، معامله‌گران می‌توانند به اطلاعات بازار سهام در زمان وقوع دسترسی پیدا کنند.

با ردیابی معاملات در زمان حال، آن‌ها می‌توانند تصمیمات بسیار هوشمندانه‌تری در مورد خرید و فروش سهام بگیرند که حاشیه خطا را بسیار کاهش می‌دهد.

۲- معاملات الگوریتمی

هدف از معاملات بازار سهام تاریخچه معاملات الگوریتمی خرید سهام با قیمت پایین، قبل از فروش با سود است. این مورد شامل استفاده از روند گذشته و حال بازار است تا بفهمید کدام سهام احتمال افزایش یا کاهش قیمت دارد. برای به حداکثر رساندن سود، معامله‌گران بورس باید سریع وارد شوند و قبل از رقبا سهام خود را خریداری کرده و بفروشند.

این کار قبلاً به صورت دستی انجام می‌شد؛ اما با ورود کلان داده و بینش‌های زمان حال، این روند تغییر شکل داده است. نتیجه بینش‌های لحظه‌ای توانایی (و نیاز) معامله بسیار سریع‌تر است. سرانجام، سرعت معامله از آنچه انسان می‌توانست مدیریت کند، پیشی گرفت.

معاملات الگوریتمی وارد بازی شد. دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و داده‌های موجود، یک نوع معامله کاملاً جدید ایجاد کرده‌اند: معامله با تناوب بالا (HFQ). از آنجا که روند کار کاملاً خودکار است، خرید و فروش می‌تواند با سرعت برق اتفاق بیافتد.

در واقع، الگوریتم‌های مورد استفاده به قدری باورنکردنی سریع هستند که منجر به روشی جدید در بازار شده‌اند. این مورد به عنوان “مکان مشترک” (Co-location) شناخته می‌شود؛ یعنی قرار دادن رایانه در مراکز داده تا آنجا که از نظر جسمی ممکن است به بورس بازار سهام نزدیک باشد (اغلب در همان محل). این کار فقط کسری از ثانیه زمان انجام معامله را کاهش می‌دهد، اما این کسر ثانیه سرمایه‌گذاران را از رقبا جلو می‌اندازد. باورنکردنی است!

۳- مدیریت ریسک خودکار

مدیریت ریسک مالی به معنی محافظت از سازمان‌ها در برابر تهدیدات احتمالی است. تهدیدات می‌تواند دامنه وسیعی داشته باشد و شامل مواردی مانند ریسک اعتباری (به عنوان مثال “آیا این مشتری پرداخت کارت خود را به طور پیش‌فرض انجام می‌دهد؟”) و ریسک بازار (به عنوان مثال “آیا حباب مسکن می‌ترکد؟”) می‌شود. انواع دیگر شامل ریسک تورم، ریسک قانونی و غیره است. اساساً، هر چیزی که ممکن است بر عملکرد یا سود موسسه مالی تأثیر منفی بگذارد، می‌تواند یک ریسک تلقی شود.

مدیریت ریسک شامل سه وظیفه است: تشخیص ریسک‌ها، نظارت بر آن‌ها، و اولویت‌بندی اینکه با کدام ریسک‌ها باید با فوریت بیشتری برخورد گردد. این امر ممکن است ساده به نظر برسد، اما وقتی همه عوامل ریسک و نحوه تلاقی آن‌ها را در نظر بگیرید، به سرعت پیچیده تاریخچه معاملات الگوریتمی می‌شود. انجام صحیح آن می‌تواند تفاوت بین موفقیت و تباهی مالی را رقم بزند. بنابراین جای تعجب نیست که دانشمندان داده نقش اساسی در حل این مشکلات دارند و برای این کار از یادگیری ماشین استفاده کرده‌اند.

با خودکارسازی شناسایی، نظارت و اولویت‌بندی ریسک، الگوریتم‌های یادگیری ماشین دامنه خطاهای انسانی را به حداقل می‌رسانند. آن‌ها همچنین طیف گسترده‌ای از منابع مختلف داده (از داده‌های مالی گرفته تا داده‌های بازار و رسانه‌های اجتماعی مشتری) را در نظر می‌گیرند و تأثیر این منابع مختلف بر یکدیگر را اندازه‌گیری می‌کنند.

انجام صحیح این روند، به یک هنر تبدیل شده است. برای مثال، شرکت‌های کارت اعتباری با استفاده از نرم‌افزار خودکار مدیریت ریسک اکنون می‌توانند قابلیت اطمینان مشتری بالقوه را به طور دقیق تعیین کنند، حتی اگر زمینه مالی جامع مشتری را نداشته باشند.

یک مزیت این الگوریتم‌ها این است که هرچه رشد می‌کنند، بهبود می‌یابند. مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و پذیره‌نویسی هوشمند می‌تواند ارتباطاتی ایجاد کند که بشر به تنهایی هرگز آن را پیدا نمی‌کند. این قدرت یادگیری ماشین است. در حالی که این رویکردها در صنعت مالی نسبتاً جدید هستند، اما پتانسیل آن‌ها برای آینده بسیار زیاد است.

۴- کشف تقلب و جعل

کلاهبرداری مالی اشکال مختلفی دارد؛ از جمله جعل کارت‌های اعتباری، ادعاهای بیمه‌ای متورم و جرایم سازمان‌یافته. جلوگیری از وقوع کلاهبرداری برای هر موسسه مالی حیاتی است. این مورد فقط شامل به حداقل رساندن خسارات مالی نیست، بلکه در مورد اعتماد است. بانک‌ها مسئولیت اطمینان از امنیت مشتریان خود را دارند.

باز هم تجزیه و تحلیل در زمان واقعی به کمک شما می‌آید. با استفاده از داده‌کاوی و هوش مصنوعی، دانشمندان داده می‌توانند ناهنجاری‌ها یا الگوهای غیرمعمول را در صورت بروز تشخیص دهند. سپس الگوریتم‌هایی که به طور خاص طراحی شده‌اند، موسسه را از رفتار ناهنجار آگاه و به طور خودکار فعالیت مشکوک را مسدود می‌کنند.

بارزترین نمونه آن کلاهبرداری در کارت اعتباری است. به عنوان مثال، اگر کارت شما در یک مکان غیرمعمول مورد استفاده قرار گیرد یا برداشت به شکلی انجام شود که معمولاً توسط کلاهبرداران انجام می‌گردد، شرکت کارت اعتباری می‌تواند کارت را مسدود کرده و به شما اطلاع دهد که مشکلی پیش آمده است.

در حالی که تشخیص این نوع رفتارهای بیرونی برای افرادی مانند من و شما مفید است، تشخیص جعل بسیار فراتر می‌رود. یادگیری ماشین همچنین می‌تواند الگوهای گسترده‌تری از رفتار ناهنجار را تشخیص دهد، به عنوان مثال سازمان‌های مختلفی که به طور هم‌زمان هک می‌شوند. این مورد می‌تواند به بانک‌ها کمک کند تا حملات سایبری و جرایم سازمان‌یافته را شناسایی کنند و میلیون‌ها نفر را نجات دهند.

۵- تجزیه و تحلیل مصرف‌کننده

برای هر بانک یا ارائه‌دهنده خدمات مالی، درک رفتار مشتری جهت تصمیم‌گیری صحیح حیاتی است. همانطور که احتمالا حدس می‌زنید، بهترین راه برای درک مشتری از طریق داده‌های آن‌ها است. دانشمندان داده‌های مالی به طور فزاینده‌ای از تقسیم بازار (تجزیه مشتری به جمعیت‌شناسی دانه‌ای) برای ایجاد نمایه‌های بسیار پیچیده استفاده می‌کنند.

با ترکیب منابع مختلف داده و استفاده از اطلاعات جمعیتی مانند سن و موقعیت جغرافیایی، بانک‌ها، شرکت‌های بیمه، صندوق‌های بازنشستگی و شرکت‌های کارت اعتباری می‌توانند بینش بسیار دقیقی داشته باشند.

با استفاده از این بینش‌ها، آن‌ها می‌توانند بازاریابی مستقیم و رویکرد مدیریت ارتباط با مشتری را بر این اساس مطابقت دهند. این ممکن است شامل استفاده از داده‌ها برای فروش محصولات خاص یا بهبود خدمات مشتری باشد.

تجزیه و تحلیل مشتری همچنین به سازمان‌ها امکان می‌دهد آنچه را به عنوان “ارزش طول عمر مشتری” شناخته می‌شود، یعنی معیار تعیین سود خالص مشتری در تمام تعاملات گذشته، حال و آینده با سازمان را تعیین کنند. اگر این مقدار بالا باشد، می‌توانید مطمئن باشید که از مشتریان به خوبی مراقبت می‌شود!

۶- خدمات شخصی‌سازی‌شده

قبل از ظهور اینترنت، مردم مجبور بودند عملیات بانکی خود را به صورت فیزیکی انجام دهند. به نظر می‌رسد چنین چیزی با توجه به استانداردهای امروز کاملاً ناکارآمد باشد، اما این بدان معناست که مردم مدیر بانک خود را می‌شناختند.

با این حال، همانطور که تجربه مشتری به صورت آنلاین تغییر مکان می‌یابد، این رابطه بسیار معاملاتی‌تر می‌شود. تماس شخصی از بین رفته است. چگونگی شخصی‌سازی و مرتبط ماندن در عصر دیجیتال برای بانک‌ها از دیرباز مشکل بوده است. اما یک بار دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها به کمک شما می‌آیند!

مشتری خوشحال برای کسب و کار خوب است و به همین دلیل خدمات شخصی‌سازی‌شده بر مراقبت از مشتری تمرکز می‌کنند. همانطور که اگر تا به حال از بانکداری آنلاین استفاده کرده‌اید می‌دانید، تعداد زیادی سرویس شخصی در دسترس است و این‌ها توسط داده‌ها هدایت می‌شوند. آن‌ها را می‌توان به سه نوع تقسیم کرد.

اولین مورد شخصی‌سازی نسخه‌ای است. این مورد از داده‌ها و ترجیحات برگزیده مشتری در گذشته برای پیش‌بینی نیازهای آن‌ها استفاده می‌کند. به طور کلی توسط الگوریتم‌های مبتنی بر قانون هدایت می‌شود که به تعاملات مشتری پاسخ می‌دهند.

نوع دوم شخصی‌سازی در زمان واقعی است. این مورد به اطلاعات قبلی و فعلی متکی است تا تجربه مشتری را در هنگام وقوع (برای مثال اگر در هنگام انجام معامله آنلاین، کالا یا خدماتی به شما پیشنهاد می‌شود) تنظیم کنید.

نوع نهایی، شخصی‌سازی یادگیری ماشین است. اگرچه این یک مفهوم نسبتاً جدید می‌باشد، اما در حال حاضر دارای پتانسیل جالب توجهی است. یک مثال عالی، نرم‌افزار wallet.AI است که از مشخصات مالی و سابقه معاملات شما استفاده کرده و به عنوان مشاور شخصی در هزینه‌های روزانه شما عمل می‌کند.

۷- قیمت‌گذاری و بهینه‌سازی درآمد

بهینه‌سازی قیمت‌گذاری توانایی شکل دادن قیمت‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌گذاری بر اساس زمینه‌ای است که مشتری با آن روبرو می‌شود. بیشتر بانک‌ها و ارائه‌دهندگان بیمه تیم‌های فروش بزرگی دارند و شبکه‌های پیچیده‌ای از محصولات و خدمات مختلف را ارائه می‌دهند.

اگر آن‌ها به طور جداگانه کار کنند، اغلب می‌توانند از محصولات موجود در جای دیگر کسب و کار بی‌اطلاع باشند. از آنجا که آن‌ها معمولاً توسط خط پایین هدایت می‌شوند، برای تیم‌های فروش آسان است که به جای بینش داده‌شده به تجربیات شخصی خود بپردازند.

دانشمندان داده‌های مالی با استفاده از داده‌های مختلف از منابعی مانند نظرسنجی‌ها، قیمت‌گذاری محصولات گذشته و تاریخچه فروش، می‌توانند به سودآوری و صرفه‌جویی در وقت و نیرو برای این تیم‌های فروش کمک کنند.

این امر در عمل چگونه اتفاق می‌افتد؟ تجزیه و تحلیل پیشرفته یادگیری ماشین می‌تواند آزمایشات مختلفی را انجام دهد (به عنوان مثال بسته‌بندی خدمات با هم یا فروش آن‌ها به صورت جداگانه) به تیم‌ها اجازه می‌دهد استراتژی‌های هوشمندانه‌تری ایجاد کنند.

دانشمندان داده‌های مالی همچنین اطمینان حاصل می‌کنند که این الگوریتم‌ها به طور موثر با سیستم‌های سازمان ادغام می‌شوند و در صورت لزوم داده‌ها را برای اتوماسیون بیشتر فرآیند ترسیم می‌کنند. این بدان معنی است که فروشندگان می‌توانند فروش را به بهترین وجه انجام دهند.

اگرچه بهینه‌سازی قیمت ممکن است بدبینانه به نظر برسد، اما در نهایت به مشتری آنچه می‌خواهد (ارزش خوب) را می‌دهد و سود را برای شرکت به حداکثر می‌رساند.

۸- توسعه محصول

یکی از سریع‌ترین موارد استفاده در حال رشد از علم داده در صنعت مالی، از طریق ارائه‌دهندگان fintech (فناوری مالی) است. این منطقه نوپا در صنعت که در سال‌های اخیر به تازگی ظهور کرده، به سرعت توانسته است از سرعت کند رشد تغییریافته در سازمان‌های مالی بزرگ‌تر و سختگیرانه (مانند بانک‌های قدیمی) بهره ببرد.

شرکت‌های فناوری مالی ‌ با سرعت بسیار بالاتری از آنچه سازمان‌های جهانی قادر به مدیریت آن هستند، نوآوری‌های هیجان‌انگیزی را ارائه می‌دهند.

در حالی که بسیاری از ارائه‌دهندگان فناوری مالی بانک‌های دیجیتال را راه‌اندازی کرده‌اند، برخی دیگر قبل از فروش این موارد، روی مناطق خاصی از فناوری تمرکز می‌کنند. بلاکچین و ارز رمزنگاری‌شده، سیستم‌عامل‌های پرداخت تلفن همراه، برنامه‌های معامله مبتنی بر تجزیه و تحلیل، نرم‌افزار وام‌دهی و محصولات بیمه‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی تنها چند نمونه از فناوری مالی هستند که توسط علم داده هدایت می‌شوند.

۹- مدیریت عمومی داده‌ها

همانطور که گفته شد، موسسات مالی به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی دارند. این داده‌ها از منابع گسترده‌ای به دست می‌آیند: تعاملات تلفن همراه، داده‌های رسانه‌های اجتماعی، معاملات نقدی، گزارش‌های بازار و … . علاوه بر غول‌های رسانه‌های اجتماعی، بخش مالی بیش از هر صنعت دیگر به داده‌های ما دسترسی دارد. با استفاده صحیح از این معدن‌های تاریخچه معاملات الگوریتمی طلا، داده‌ها می‌توانند اطلاعات مالی بی‌نظیری در اختیار شما قرار دهند. اما مهار صحیح این داده‌ها نیمی از چالش است.

در حالی که اکثر این داده‌ها دیجیتالی هستند، اکثر آن‌ها فاقد هرگونه ساختار می‌باشند. با داشتن داده‌های زمان واقعی که به طور مداوم در جریان هستند، ایجاد نظم در این هرج و مرج بسیار دشوار است.

مدیریت داده در امور مالی به تیم‌هایی متشکل از متخصصان داده احتیاج دارد که بتوانند انبارهای داده را بسازند، داده‌ها را استخراج کرده، پیچیدگی‌های صنعت را درک کنند و همه این کارها را در حالی انجام دهند که رویکردهای جدیدی برای کار با آن ایجاد می‌کنند. مهندسین داده و معماران داده (که خود داده‌ها را مدیریت می‌کنند) برای مدیریت موثر داده‌های مالی حیاتی هستند.

جمع‌بندی

در این مقاله، ما ۹ کاربرد برتر علم داده را در بخش مالی بررسی کردیم. همانطور که یاد گرفتیم، تکنیک‌های آماری دقیق و فناوری‌های مدرن به طور فزاینده‌ای صنعت مالی را دگرگون کرده‌اند؛ و این کار را ادامه خواهند داد.

کاروکسب دوره‌های آموزشی متنوعی را در حوزه‌های تحلیل کسب‌وکار، هوش تجاری، مدیریت فرایند، مدیریت پروژه، مدیریت تاریخچه معاملات الگوریتمی چابک و . برگزار می‌کند. جهت آشنایی با دوره‌های آموزشی کاروکسب از تقویم دوره‌های آموزشی بازدید نمایید.

معاملات فرکانس بالا (HFT)؛ انجام معاملات متعدد در کسری از ثانیه

معامله‌گران می‌دانند که سرعت چه فاکتور مهمی در بازارهای مالی است. البته بستگی به این دارد که با چه دیدی می‌خواهید معامله کنید. قطعا معامله‌گران نوسانی برای‌شان مهم است که بتوانند دقیقا در نقطه‌ای که مدنظرشان است وارد سهمی شوند که از قبل آن را رصد کرده‌اند. الگوریتم‌ها و ربات‌ها توانستند این نیاز را برآورده کنند. به این ترتیب کم کم پای معاملات فرکانس بالا HFT به بازار بورس و سایر بازارهای مالی باز شد. معاملات بسامد بالا نوعی از معاملات الگوریتمی به شمار می‌روند که به کمک آن‌ها می‌توان در کسری از ثانیه حجم بالایی از معاملات را پردازش و اجرا کرد. این یک توضیح بسیار کوتاه است که بیان می‌کند معاملات HFT چیست اما در ادامه این مقاله از اخبار بورس تلاش کرده‌ایم این نوع معاملات را به صورت عمیق‌تری مورد بررسی قرار دهیم.

فهرست مطالب با دسترسی سریع

معاملات فرکانس بالا (hft) چیست؟

معاملات فرکانس بالا، بسامد بالا تاریخچه معاملات الگوریتمی یا High Frequency Trading به اختصار با نام HFT شناخته می‌شوند. برای اینکه با این معاملات بیشتر آشنا شویم، اول از همه لازم است که کمی با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی آشنا بشویم. معاملات الگوریتمی به معاملاتی گفته می‌شود که در آن، از یک سری برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌شود که بر اساس الگوریتم‌های از پیش تعیین شده می‌توانند فعالیت کنند. یعنی شخص معامله‌گر، اول از همه استراتژی معاملاتی خودش را پیدا می‌کند. سپس به کمک الگوریتم‌نویسی، آن را به زبانی قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل می‌کند. این توضیحات به شکل خیلی کوتاه و جزئی اساس کار معاملات الگوریتمی را نشان می‌دهند.

حالا بر همین اساس می‌توانیم راحت‌تر بفهمیم که معاملات فرکانس بالا یا hft چیست. معاملات با بسامد بالا شکلی از معاملات الگوریتمی است که می‌توان به کمک آن‌ها، تعداد زیادی سفارش را آن هم در زمانی بسیار بسیار کوتاه پردازش کرد. قطعا این کار از عهده‌ی انسان خارج است. پس به همین خاطر است که پای کامپیوتر و الگوریتم‌ها به میان می‌آید.

معاملات فرکانس بالا (hft) را با نام معاملات سرعت بالا یا معاملات پرسرعت هم می‌شناسند.

لازمه‌ی انجام معاملات بسامد بالا، استفاده از داده‌های مالی با فرکانس بالاست که این امکان را فراهم می‌کند که بتوانیم در کسری از ثانیه پردازش‌های هم‌زمان داشته باشیم. در معاملات الگوریتمی، با الگوریتم‌های پیچیده‌ای سروکار داریم که می‌توانند بازارهای مختلف را با توجه به شرایط حاکم بر همان بسترها تحلیل کنند. این همان کاری است که یک معامله‌گر هر چقدر هم که حرفه‌ای باشد باز هم از انجام آن عاجز است.

سرورهای معاملات با فرکانس بالا در جاهایی مستقر هستند که کامپیوترهای کارگزاری ها و بروکرها هم همان‌جا هستند. این مسئله باعث می‌شود که معامله‌گران نهادی و تمام مخاطبان و کاربران این معاملات، قیمت سهام را زودتر از سرمایه گذاران معمولی ببینند. البته این اختلاف حتی کمتر از یک ثانیه است ولی در معاملات الگوریتمی همین زمان کوتاه هم ارزشمند است.

تاریخچه معاملات بسامد بالا

اولین باری که بحث معاملات فرکانس بالا در دنیا مطرح شد، به سال ۱۹۹۸ برمی‌گردد. یعنی زمانی که پای ابزار الکترونیک به بورس ایالات متحده آمریکا باز شد و این امر قانونی اعلام شد. البته سال‌ها قبل از آن، شخصی به اسم استیو سوانسون (Steve Swanson) با ایجاد یک میز معاملاتی خودکار، در مورد چنین معاملاتی صحبت کرده بود. با گذشت زمان، افراد بیشتری به این معاملات روی آوردند. طوری که آمار نشان می‌دهد در سال ۲۰۰۹ معاملات فرکانس بالا بیشتر از نیمی از معاملات را در بازار بورس آمریکا به خود اختصاص دادند.

اما اگر بخواهیم دقیق‌تر به این مسئله نگاه کنیم، قبل از سال ۲۰۰۵ بود که طی مقررات و قوانین جدید SEC، تقسیم‌بندی بازار در دستور کار قرار گرفت و همین مسئله معاملات بسامد بالا را بیشتر از قبل سر زبان‌ها انداخت. در نتیجه‌ی این تمرکززدایی معامله‌گران آربیتراژ به دنبال راهی بودند تا بتوانند از سایر بازارها هم سود به دست بیاورند. پس می‌شود گفت که تولد واقعی و اوج رونق و شکوفایی این معاملات به همین برهه‌ی زمانی برمی‌گردد.

اما در طی بحران مالی سال ۲۰۰۸، تابستان داغ بازار معاملات فرکانس بالا به پایان رسید و زمستان سرد آغاز شد. دلیل این اتفاق هم دو مسئله‌ی مهم بود. اول اینکه هزینه‌‌ی تهیه‌ی تجهیزات و زیرساخت‌ها زیاد بود؛ آن هم در شرایطی که در آن بحران سودها کم و کم‌تر می‌شدند. به جز این، پلتفرم‌های معاملاتی جدیدی هم به وجود آمدند و مقررات مربوط به معاملات بسامد بالا هم سفت‌ و سخت‌تر شد. این قوانین و محدودیت‌ها هم کم کم باعث شد نگاه‌ها از این سبک معاملاتی برداشته شود و در آن برهه کمتر کسی سراغ آن می‌رفت.

ویژگی معاملات فرکانس بالا

• سرعت بسیار بالا
• استفاده از تکنولوژی‌های بسیار پیشرفته
• انجام معاملات هم‌زمان
• هزینه بالا برای تهیه‌ی تجهیزات
• مناسب برای سرمایه گذاران نهادی، صندوق‌های تامینی و بانک‌های سرمایه‌گذاری
• استفاده از ربات‌ها و الگوریتم‌ها برای اجرای خودکار معاملات
• پردازش تعداد انبوهی از سفارشات
• بسته شدن سفارش‌ها کمی پس از ارسال
• تعداد معاملات بالا با سودهای کم
• استفاده از سرویس‌های مکان‌مشترک با صرافی‌ها و کارگزاری‌های بورس برای کاهش تاخیر شبکه

می‌بینید که این ویژگی‌ها هم می‌توانند مثبت باشند و هم می‌توانند در دسته‌ی معایب قرار بگیرند.

مزایای معاملات HFT (بسامد بالا)

مزایایی که معاملات hft با خودشان می‌آورند آن‌قدر جذاب هستند که معامله‌گران را مجاب کنند از این شیوه استفاده کنند. چند مورد از مهم‌ترین مزایای این معاملات را در پایین بخوانید:

• کاهش هزینه تراکنش‌ها
• کاهش اشتباهات به دلیل دقت کامپیوترها و ابزارهای هوشمند
• فراهم کردن امکان کسب سود در زمان‌های کوتاه
• تمرکز معامله‌گران بر استراتژی معاملاتی مطلوب‌شان به دلیل عدم نیاز به رصد مداوم بازار
• افزایش نقدینگی
• حذف واسطه‌ها و ارسال مستقیم سفارش‌ها
• ورود و خروج به معاملات با سرعت بالا
• بهبود وضعیت بازار به دلیل ایجاد جریان نقدینگی ثابت
• از بین رفتن اسپرد خرید و فروش
• بهره‌گیری از معاملات آربیتراژ
• افزایش حجم معاملات
• تحلیل بازارها در کمترین زمان ممکن

معایب معاملات HFT (بسامد بالا)

• یکی از بزرگ‌ترین نقدهایی که از این معاملات می‌شود مربوط به سقوط ناگهانی قیمت سهام در سال ۲۰۱۰ است که به واقعه‌ی Flash Crash معروف است. در این سال بود که در یک روز شاخص میانگین صنعتی داوجونز افت شدیدی را تجربه کرد. خیلی از منتقدان مدعی بودند که معاملات با فرکانس بالا باعث سقوط تریلیون دلاری بورس در آن سال شد. چرا که نوسانات بسیار شدید و بزرگ ناشی از معاملات hft این بازارها را متلاطم کرد. سرانجام بررسی‌ها نشان دادند که یک معامله‌گر با استفاده از یک الگوریتم توانسته بود سفارش‌های اشتباهی را وارد سیستم کند و ربات‌ های HFT را دور بزند.
• عدم دخالت نیروی انسانی در معاملات بسامد بالا باعث می‌شود که ورود به سهم یا خروج از آن در زمانی بسیار کوتاه اتفاق بیفتد. همین مسئله نوسان‌های شدیدی را به وجود می‌آورد که می‌تواند بازار را تحت تاثیر قرار بدهد. به جز سقوط سال ۲۰۱۰، موارد تاریخچه معاملات الگوریتمی زیاد دیگری هم در بازارهای مختلف به وجود آمد که بیشتر کارشناسان آن‌ها را ناشی از معاملات الگوریتمی و فرکانس بالا می‌دانستند.
• مشکل بزرگ دیگر به نقدینگی مربوط است. درست است که این معاملات می‌توانند نقدینگی را افزایش بدهند، اما به همان سرعت هم می‌توانند نقدینگی را از بازار خارج کنند.
• عیب دیگر هم اینکه این معاملات برای همه قابل اجرا نیست و تنها ارگان‌های بزرگ می‌توانند از آن استفاده کنند.
• درست است که کامپیوترها خطای انسانی را کاهش می‌دهند، ولی اگر خود کامپیوترها با مشکل و خطا مواجه شوند چه می‌شود؟
• از معاملات با فرکانس بالا می‌توان برای دستکاری قیمت‌ها هم استفاده کرد.
• معاملات فرکانس بالا ممکن است در بلندمدت این معاملات باعث بی‌اعتمادی سرمایه‌گذاران به بازار شود که یک فاکتور منفی برای بورس به شمار می‌رود. این معاملات از دید منتقدان بازارهای مالی را به بستری غیرعادلانه تبدیل می‌کنند که قدرت را در اختیار بزرگان قرار می‌دهد و سرمایه‌گذاران خرد را از گردونه‌ی رقابت خارج می‌کند.

چه کسانی از معاملات hft استفاده می‌کنند؟

این معاملات معمولا تنها برای سازمان‌های بزرگ قابل استفاده است. چرا که سرمایه‌گذاران و معامله‌گران عادی عموما سیستم‌های قدرتمند و بودجه‌های کلانی ندارند که بخواهند این الگوریتم‌ها را اجرا کنند. بعید است که شرکت‌های کوچک بخواهند هزینه‌های هنگفتی کنند و به این معاملات رو بیاورند.

اگر بخواهیم کاربران و استفاده‌کنندگان سیستم های معاملات فرکانس بالا را دسته‌بندی کنیم، باید به گروه‌های زیر اشاره کنیم:

• شرکت‌های بازرگانی مستقل
• صندوق‌های تامین سرمایه
• بانک‌های بزرگ
• شرکت‌های وابسته به کارگزاران
• معامله‌گران آربیتراژ که با استفاده از عدم تعادل میان عرضه و تقاضا در بازارهای مختلف سود می‌کنند

بررسی تکنولوژی hft در بورس و سایر بازارهای مالی

اگر تکنولوژی را از معاملات فرکانس بالا بگیریم، در حقیقت مرگ آن را رقم زده‌ایم. سرمایه‌های عظیمی که قرار است طی معاملات متعدد جابجا شوند به پشتوانه‌های کامپیوتری و ربات های hft نیازمند هستند. الگوریتم‌هایی که در بازارهای گسترده‌ای مثل بورس نیویورک استفاده می‌شوند، این قابلیت را دارند که در هر ثانیه حجم زیادی از سفارش‌های ثبت شده را پردازش و اجرا کنند.

از آن‌جا که در این معاملات، الگوریتم‌ها وظیفه دارند هم‌زمان بازارهای مختلف را رصد کنند و اطلاعات را به سرعت تحلیل کنند، سرعت در این میان نقشی پررنگ دارد. پس تکنولوژی به کار رفته در معاملات فرکانس بالا علاوه بر سیستم‌های کامپیوتری قدرت‌مند، به سخت‌افزارهایی سریع هم نیاز دارد که بتواند تمام نیازهای موجود را در آن واحد برطرف کند. اگر حجم معاملات بالا در زمانی بسیار سریع پردازش و اجرا نشود، دیگر فایده‌ای نخواهد داشت.

معاملات فرکانس بالا چطور می‌توانند روی بازار اثر بگذارند؟

معاملات فرکانس بالا در کم کردن اختلاف میان قیمت خرید و فروش اثر غیرقابل انکاری دارند. با توجه به داده‌هایی که از معاملات hft وجود دارد، می‌توانیم به یک نکته‌ی مهم دست پیدا کنیم. آن هم اینکه میان اختلاف قیمت خرید و فروش و حجم معاملات در این روش، رابطه‌ی معکوسی وجود دارد. یعنی هرچه معاملات فرکانس بالا بیشتر شوند، اختلاف قیمت خرید و فروش کم می‌شود و برعکس.

گفتیم که یکی از ویژگی‌های این معاملات، تزریق نقدینگی به بازار است. این مسئله خودش می‌تواند منجر به افزایش حجم معاملات شود و از این طریق روی بازار اثر بگذارد. در معاملات فرکانس بالا، تعداد معاملات زیاد است. از هر معامله سود کمی به دست می‌آید اما این سودها جمع می‌شوند و در کنار هم مبلغ قابل توجهی خواهند شد. همین مسئله محبوبیت این معاملات را بالا می‌برد که نتیجه‌ی آن افزایش حجم معاملات است که می‌تواند بازار را تکان بدهد.

جمع بندی

معاملات فرکانس بالا (hft) یا بسامد بالا به آن دسته از معاملاتی گفته می‌شود که در زمان بسیار کوتاهی و در تعداد زیادی انجام می‌شوند. این معاملات زیرمجموعه‌ی معاملات الگوریتمی هستند که برای انجام آن‌ها به داده‌های مالی با فرکانس بالا و البته تکنولوژی و ربات های تریدر پیشرفته نیاز است. سرعت در این معاملات حرف اول را می‌زند. به همین خاطر است که این معاملات می‌توانند باعث نوسان‌های زیادی در بازار بشوند. نقد عمده‌ای که به این معاملات وارد است این است که به دلیل هزینه‌بر بودن، افراد عادی و سهامداران خرد نمی‌توانند از آن استفاده کنند و این مسئله عادلانه بودن این بازار را زیر سوال می‌برد.

سوالات متداول با پاسخ های کوتاه

نوعی از معاملات الگوریتمی است که به کمک ربات های تریدر انجام می‌شود. در این معاملات، تعداد زیادی سفارش در کسری از ثانیه پردازش و اجرا می‌شوند.

استفاده از سخت‌افزارهای قوی، ربات ها و الگوریتم‌های قدرتمند، سرعت بالا، نیاز به داده‌های مالی بازارهای مختلف.

مزایا: عدم دخالت انسان و حذف خطای انسانی، کاهش هزینه‌ی تراکنش‌ها، کسب سود در زمان‌های کوتاه، کاهش اسپرد خرید و فروش، افزایش حجم معاملات، تزریق نقدینگی به بازار
معایب: ریسک وجود خطا در کدها، الگوریتم ها و ربات های hft، نوسان‌های شدید، عدم دسترسی عموم معامله‌گران به این شیوه،‌ هزینه‌ی بالا، از بین بردن عدالت و برابری در بازار، امکان دستکاری قیمت‌ها به کمک این معاملات

افزایش نوسان‌های شدید می‌تواند بازار را با خطر سقوط‌های ناگهانی مواجه کند که تاکنون هم در تاریخ اتفاق افتاده است. هم‌چنین افزایش نقدینگی موجب افزایش حجم معاملات می‌شود که این مسئله روی بازار اثر می‌گذارد.