الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟

اقتصاد

اثبات سهام (Proof of Stake) چیست و چرا آینده ارزهای دیجیتال است؟

اثبات سهام (Proof of Stake) یکی از چندین روش اجماع انواع ارزهای دیجیتال است. این فرایند اجماع در مقابل اثبات کار قرار دارد و در مقایسه با آن مزایا و معایبی دارد. ارزها دیجیتال مهمی از این فرایند اجماع بهره می‌برند و بسیاری از کارشناسان این حوزه فرایند گواه اثبات سهام را دارای آینده‌ای بسیار روشن می‌دانند. در ادامه با صرافی ارز دیجیتال رمزینکس همراه باشید. در بخش نظرات هم می‌توانید پرسش‌های خود را با ما و دیگر کاربران در میان بگذارید.

اثبات سهام (Proof of Stake) چیست؟

اثبات سهام (PoS) در مقابل اثبات کار قرار دارد. این فرایند اجماع یکی از روش‌های حفظ امنیت شبکه است و جلوگیری از چاپ سکه‌های اضافی توسط کاربران است.

در حال حاضر دو تا از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های جهان، اتریوم و بیت کوین و چند ارز دیجیتال برجسته دیگر هم از روش دیگری به نام اثبات کار (proof-of-work) اما اتریوم به زودی به منظور مقیاس‌پذیری بیشتر و کاهش مصرف انرژی و برق، الگوریتم اجماع خود را از اثبات کار (PoW) به اثبات سهام تغییر دهد.

اثبات کار و اثبات سهام هر دو الگوریتم‌های اجماع نامیده می‌شوند که بلاک‌چین و شبکه از طریق آن امنیت شبکه را حفظ می‌کند. این الگوریتم از دوباره خرج کردن (double spending) رمز ارزها توسط برخی کاربران جلوگیری می‌کند.

تاریخچه اثبات سهام

گره‌ها یا نودها (nodes) در شبکه‌های الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ بلاک‌چین غیرمتمرکز قرار دارند و در این میان هیچ مرجعی وجود ندارد که در مورد صحت یا معتبر بودن اطلاعات تصمیم بگیرد و سپس آن‌ها را به پایگاه داده اضافه کند.

از همین رو الگوریتم‌های اجماع اثبات سهام و اثبات کار ایجاد شدند. اثبات سهام در بلاک‌چین به مکانیسم خاصی اشاره دارد که برای تصمیم گیری در مورد اینکه چه کسی می‌تواند بلاک‌های جدید را در بلاک‌چین اضافه و اعتبارسنجی کند، استفاده می‌شود.

مفهوم اثبات سهام توسط اسکات نادال (Scott Nadal) و سانی کینگ (Sunny King) در سال ۲۰۱۲ ارائه شد و اولین بار توسط بلاک‌چین پیرکوین (Peercoin) در سال ۲۰۱۳ به تصویب رسید.

اثبات سهام به سرعت طرفداران خود را به دست آورد و پس از پیرکوین، ان‌اکس‌تی (Nxt) و بلک کوین (Blackcoin) هم این الگوریتم اجماع را به بلاک‌چین خود اضافه کردند.

مدتی بعد اشکال مختلفی از اثبات سهام هم ایجاد شدند، از جمله اثبات سهام محول شده (delegated-proof-of-stake) و اثبات سهام اجاره شده (leased-proof-of-stake) که در حال حاضر تعدادی از پروژه‌های بزرگ بلاک‌چین مانند پولکادات (Polkadot)، کاردانو (Cardano) و تزوس (Tezos) از آن‌ها استفاده می‌کنند.

چرا الگوریتم گواه اثبات سهام لازم است؟

یکی از مهم‌ترین دلایل استفاده از این الگوریتم‌ها جلوگیری از دوباره خرج کردن است. در سیستم‌های مالی متمرکز مدیریت و کنترل این موارد بسیار راحت است اما در ارزهای دیجیتال غیرمتمرکز چون هیچ نهاد و مرکزی وجود ندارد مدیریت بر این موارد خیلی دشوار است.

در این پلتفرم‌های غیرمتمرکز به جای اینکه یک نهاد متمرکز به تمام پرونده‌ها رسیدگی کند، هزاران کاربر در سراسر دنیا با اجرای نرم‌افزارهای مخصوص این کار را انجام می‌دهند. این کاربران که گره نامیده می‌شوند از رعایت قوانین شبکه توسط سایر کاربران اطمینان حاصل می‌کنند.

اما این کاربران را که هر کدام در گوشه‌ای از جهان قرار دارند نمی‌توان به راحتی هماهنگ کرد بنابراین برای این کاری که آن‌ها برای شبکه انجام می‌دهند جوایزی در قالب توکن بومی شبکه در نظر گرفته شده است.

گواه اثبات سهام چگونه کار می‌کند؟

در بلاک‌چین‌های اثبات سهام، کاربران به مقدار دلخواه سهام یا سرمایه به شبکه پرداخت می‌کنند و با توجه به سهامی که به شبکه سپرده‌اند می‌توانند در اثبات سهام شرکت کنند و بلاک‌های جدید را به شبکه اضافه کنند. در این شبکه‌ها به شرکت‌کنندگان، اعتبارسنج (validators) یا بیکر (bakers) می‌گویند.

لازم به ذکر است که سهامی که کاربران به شبکه سپرده‌اند قابل بازگشت است و هر موقع که بخواهند می‌توانند وجوه خود را از شبکه پس بگیرند.

در حالی که در الگوریتم اجماع اثبات کار، ماینرها برای یافتن بلاک جدید با یکدیگر رقابت می‌کنند، در اثبات سهام اعتبارسنج‌ها به صورت تصادفی یا بر اساس الگوریتمی که از پیش تعیین شده است انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، هرچه سهام یک اعتبارسنج در شبکه بیشتر باشد، شانس بیشتری برای انتخاب دارد.

اعتبارسنج انتخاب شده یک بلاک را پیشنهاد می‌کند و در صورت موافقت اعتبارسنجان دیگر، بلاک جدید به شبکه اضافه می‌شود و اعتبارسنج‌ها پاداش استخراج بلاک را در قالب توکن بومی شبکه مورد نظر دریافت می‌کنند.

چه پروژه‌هایی از اثبات سهام استفاده می‌کنند؟

پیش‌تر اشاره کردیم که الگوریتم اجماع اتریوم که دومین ارز دیجیتال برجسته جهان است به زودی به اثبات سهام تغییر پیدا خواهد کرد.

بلاک‌چین‌های اثبات سهام هنوز هم آن‌چنان که باید موفق نشده‌اند اما به مرور زمان با بالا رفتن ارزش توکن‌های آن‌ها و اشغال موقعیت‌های ۱۰ پلتفرم برتر جهان از نظر سرمایه بازار، طرفداران زیادی پیدا کردند.

کارادانو یکی از پلتفرم‌هایی است که از الگوریتم اثبات سهام استفاده می‌کند. این شبکه روی اوروبروس (Ouroboros) کار می‌کند که یک نوع اثبات سهام محول شده است. ارز دیجیتال پولکادات هم از مکانیسمی به نام اثبات سهام نامزد شده (nominated proof of stake) استفاده می‌کند که در آن تمامی دارندگان توکن‌های پولکادات می‌توانند به اعتبارسنج‌ها رای داده و آن‌ها را انتخاب کنند.

ظهور بلاک‌چین‌های اثبات سهام، به خصوص اثبات سهام محول شده، استراتژی‌های جدیدی را در این صنعت توسعه داده است تا صاحبان ارزهای دیجیتال از طریق آن بتوانند رمز ارزهایی را که در کیف پول‌ها خوابانده‌اند به کار بگیرند و از طریق آن‌ها درآمد کسب کنند. این فرایند استیکینگ نامیده می شود. در مقاله

اثبات سهام هنوز هم یک فناوری جدید به شمار می‌رود و به عنوان یک جایگزین کم مصرف و جدید برای اثبات کار، به سرعت رو به رشد است. اینکه این الگوریتم در آینده خواهد توانست در پروژه‌های برجسته استفاده شود و یا اینکه چه مقدار در این زمینه موفق خواهد شد به امکانات امنیتی، مقیاس‌گذاری و غیرمتمرکز بودن آن بستگی دارد.

خطر حمله به شبکه در اثبات سهام

می‌دانید که بیت کوین از الگوریتم اجماع اثبات کار استفاده می‌کند و به همین دلیل امکان حمله «تراژدی همدارها-Tragedy of Commons» در این شبکه بالا است.

تراژدی همدارها زمانی در آینده ممکن است روی دهد که تعداد ماینرهای بیت کوین به دلیل پاداش استخراج پایین، کاهش بیابند. چندین سال بعد به دلیل هالوینگ مداوم شبکه بیت کوین، پاداش استخراج بلاک به حد ناچیزی خواهد رسید و در آن زمان تنها کارمزدی که ماینرها دریافت خواهند کرد از هزینه انجام معاملات خواهد بود که آن هم به مرور زمان به دلیل ترجیح کاربران به پرداخت هزینه کمتر برای معاملات خود، به طرز شدید کاهش پیدا خواهد کرد.

با کاهش پاداش استخراج، تعداد ماینرهای شبکه هم کمتر از تعداد مورد نیاز برای استخراج سکه‌ها خواهد بود و علاوه بر این شبکه در معرض حمله‌های ۵۱ درصدی قرار می‌گیرد. حمله ۵۱ درصدی زمانی روی می‌دهد که یک ماینر یا استخر استخراج ۵۱ درصد از قدرت محاسباتی شبکه را کنترل کرده و در حالی که تراکنش‌های دیگران در شبکه را بی اعتبار می‌کند، بلاک‌های جعلی معاملاتی برای خود ایجاد می‌کند.

اما در بلاک‌چین‌های اثبات کار مهاجم یا مهاجمین برای انجام حمله ۵۱ درصدی باید ۵۱ درصد از کل توکن‌های شبکه را بدست آورند.

به دست آوردن ۵۱ درصد از یک ارز دیجیتال معتبر کار دشوار و گرانی است و حتی اگر کاربری موفق به کسب این مقدار رمز ارز شود، این حمله نفع و مزیتی برای او به همراه نخواهد داشت.

آیا اثبات سهام بی خطر است؟

کارشناسان بازار ارزهای دیجیتال معتقدند که خطر تبدیل شدن به انحصار چند تایی یا الیگوپولی (oligopoly)، بلاک‌چین‌های اثبات سهام را تهدید می‌کند.

اگرچه بلاک‌چین‌ها غیرمتمرکز هستند و هیچ اشخاصی آن‌ها را کنترل نمی‌کنند اما کارشناسان نگران این هستند که اثبات سهام ناخواسته بلاک‌چین‌ها را به سمت کنترل متمرکز سوق دهد چرا که در این شبکه‌ها کاربرانی که بیشترین میزان توکن را دارند قدرت بیشتری در این سیستم خواهند داشت.

اثبات کار در مقابل اثبات سهام

بسیاری معتقدند الگویتم اثبات کار معایب زیادی دارد. با متمرکز شدن استخراج بیت کوین برخی از گروه‌ها قدرت بیشتری از آنچه که باید دارند و استخراج بیت کوین در حال حاضر حداقل به اندازه کل کشور سوئیس انرژی مصرف می‌کند؛ البته ناگفته نماند سیستم‌های مالی سنتی هم برق زیادی مصرف می‌کنند.

سامانه معاملات الگوریتمی

سفری به آیکوانت. بخش آموزش سامانه iQuant ابزارها. داده‌ها و محتواهای آموزشی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا به شما در طراحی و توسعه استراتژی معاملاتی کمک کند. همچنین بخش آموزش iQuant به منظور کمک به شما .

سامانه معاملات الگوریتمی ارزش پرداز آریان آیکو.

سامانه معاملات الگوریتمی. اجرای الگوریتم‌ها به صورت ابری بدون نیاز به نصب نرم‌افزار یا داشتن امکانات سخت‌افزاری خاص انجام می‌شود. هر کاربر می‌تواند الگوریتم‌های متنوع و متعددی در وضعیت واقعی یا پس‌آزمایی داشته باشد. اجرای الگوریتم‌ها به صورت ابری بدون نیاز به نصب نرم

مسابقه معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران.

معاملات الگوریتمی. در بازارهای مالی الکترونیکی به معنای استفاده از برنامه‌های کامپیوتری و ماشین به جای انسان. برای ورود سفارش‌های معاملاتی است. در واقع به جای انسان یک یا چند الگوریتم. در الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ انتخاب و اعمال این سفارش‌ها (از جنبه­ های مختلف همانند زمانبندی. قیمت یا حجم آن

جدیدترین‌های «سامانه معاملات الگوریتمی شرکت».

به گزارش بورس تابناک. احسان طباطبایی گفت: در تمامی بورس‌های توسعه یافته دنیا. به علت کثرت سرمایه‌

آپارات سامانه معاملات الگوریتمی آیکوانت.

سامانه معاملات الگوریتمی آیکوانت. دنبال کردن. 35 دنبال‌ کننده. 1.8 هزار بازدید ویدیو. خانه. همه ویدیوها. لیست پخش. درباره کانال. 5:33

امکان انجام معاملات الگوریتمی در سامانه معاملاتی کارگزاری .

یک پاسخ به “امکان انجام معاملات الگوریتمی در سامانه معاملاتی کارگزاری آگاه وجود دارد؟” Agah گفت: ۳ تیر ۱۳۹۶ در ۶:۲۱ ب٫ظ

معاملات الگوریتمی چیست؟ به زبان ساده (+ فیلم آموزش .

معاملات الگوریتمی چیست؟درک الگو تریدینگ با یک مثال سادهمراحل عملکرد معاملات الگوریتمیوظایف معاملات الگوریتمیطبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمیاستراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتیپیش‌نیازهای فنی برای معاملات الگوریتمیکاربرد هوش مصنوعی در الگو ترندینگمزایای استفاده از معاملات الگوریتمیمعایب استفاده از معاملات الگوریتمیدر تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان»؛ به بیان دیگر. این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» (Algorithmic Trading) هم نامیده می‌شوند. از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند. برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی. قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و ب. blog.faradars(38): 105 6

معاملات الگوریتمی شرکت داده پردازان تدبیر سرمایه (داتکس).

معاملات الگوریتمی. در بازارهای مالی الکترونیکی به معنای استفاده از برنامه های کامپیوتری و ماشین به جای انسان. برای ورود سفارش های معاملاتی است. در واقع به جای انسان یک یا چند الگوریتم. در انتخاب و اعمال این سفار شها (از جنبه های مختلف همانند زمانبندی. قیمت یا حجم آن) تصمیم

ایمان بیاوریم به آغاز فصل نو / معاملات الگوریتمی تلفیقی از .

006 · به گفته مروج. سیستم معاملات الگوریتمی از سه بخش اصلی تشکیل شده است؛ در بخش نخست دیتای سفارش‌ها. معاملات. عوامل بنیادی و اخبار قرار می‌گیرد. بخش دوم نیز شامل موتور پیشرفته است و در نهایت نیز بخش آخر را ارسال سفارش‌ها به هسته معاملات تشکیل می‌دهد

ارائه‌دهنده نرم افزارهای معاملات بر خط بورس شرکت داده .

داتکس برای کارگزاری ها سامانه معاملات بر خط (OMS) را ارائه نموده است که خدمتی جامع و چند وجهی است برای ارائه خدمات بهتر به مشتریان کارگزاری. بخش های مدیریتی این سامانه این امکان را به شما می دهد تا در فرآیندی کاملاً اختصاصی شده. مدیریت همه .

معاملات الگوریتمی . غلبه بر خطای انسانی – ارزش پرداز آریان.

109 · جایگاه معاملات الگوریتمی در ایران با توسعه پیشرفت‌های تکنولوژیک در حوزه برنامه‌های معاملاتی و بازارهای مالی. معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس‌ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش در طول یک دهه گذشته در بازارهای توسعه‌یافته رایج‌ترین شیوه معاملاتی .

معاملات الگوریتمی را سازمان آزاد کرد! – تجارت‌نیوز.

سامانه آنلاین گروهی الگوریتمی؛ ویژه صندوق‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری با هدف بهبود دقت اجرای معاملات و کاهش تاثیر در بازار (این سامانه باعث گردش بیشتر صندوق‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری و ایجاد نقدشوندگی بیشتر در بازار به نفع سهامداران خرد می‌گردد)

حل معادلات بازار سرمایه با معاملات الگوریتمی.

معاملات الگوریتمی چیست؟مسیر ظهور معاملات الگوریتمی چگونه بوده است؟هدف از طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی در کشور چه بوده است؟مزایای به کارگیری معاملات الگوریتمی چیست؟معاملات الگوریتمی در بورس‌های دنیا چگونه است؟معاملات الگوریتمی یا Algorithmic Trading در بازارهای مالی به معنای استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود سفارش‌های معاملاتی است. یک یا چند الگوریتم در انتخاب و اعمال این سفارش‌ها از جنبه‌های مختلف مانند زمان‌بندی. قیمت یا حجم بدون دخالت انسان تصمیم‌گیری و اجرا می‌شود. معاملات الگوریتمی حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش و از تکنیک‌های پیشرفته ریاضی جهت یافتن بهترین الگو استفاده می‌کند. پیش‌بینی‌ها و تصمیمات بر پایه مدل و تئوری احتمالات ایجاد می‌شود. این نوع معاملات یک حوزه میان رشته‌ای است که بر بینش محاسباتی. ریاضیات مالی. روش‌های عددی و شبیه‌سازی کامپیوتری تکیه و تصمیماتی به منظور مدیریت ریس. donya-e-eqtesad

به زبان ساده: معاملات الگوریتمی چیست؟ – اقتصاد برتر.

209 · معاملات الگوریتمی چیست؟ در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان»؛ به بیان دیگر. این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا

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

208 · 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 6

معرفی سامانه‌ای هوشمند و بر خط در معاملات الگوریتمی.

مدیرعامل یک شرکت دانش بنیان گفت: فعالان حوزه مالی از طریق سامانه آیکوانت می‌توانند استراتژی‌های مالی و معاملاتی خود را طراحی کنند

صدور مجوز انجام معاملات الگوریتمی وبلاگ خانه معاملات .

اطلاعیه شماره ۱۲۱/۱۲۲۴۰۹ مورخ ۱۳۹۶/۰۷/۰۱ در خصوص عدم امکان انجام معاملات الگوریتمی. . به اطلاع می رساند ارائه خدمات معاملات الگوریتمی توسط موسسات دارای مجوز از این سازمان به شرط رعایت تمامی

معاملات الگوریتمی چیست و چرا باید به آن اهمیت داد؟.

201 · معاملات الگوریتمی چیست؟. اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم. به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به

سامانه آنلاین صندوق های سرمایه گذاری – جویش پایگاه .

معاملات الگوریتمی. چرا استفاده از الگوریتم در معاملات؟ بازارگردانی. بازار گردانی سهام; بازار گردانی اوراق با درآمد ثابت; سامانه آنلاین صندوق های سرمایه گذاری; زیر ساخت معاملات الگوریتمی; بلاگ

معاملات الگوریتمی در بورس آزاد شد – تجارت‌نیوز.

معاملات الگوریتمی در بازارهای جهانی. علاوه بر معامله‌گران حرفه‌ای و شرکت‌های بزرگ. معامله‌گران خرد و افراد حقیقی نیز می‌توانند معاملات خود در بورس را با استفاده از الگوریتم‌ها انجام دهند لی این امکان برای اشخاص حقیقی هنوز در ایران وجود ندارد زیرا ظرفیت پایین هسته

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.

اقتصاد

ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند.

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان» ؛ به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» ( Algorithmic Trading ) هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه‌نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

در دنیا یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است. شرکت‌های بزرگی در دنیا از جمله Black Rock در آمریکا و CITADEL و General trading در انگلیس به عنوان رهبران سرمایه‌گذاری الگوریتمی و شرکت‌هایی از جمله Quantopian و Numerai با دیدگاه‌های متفاوت در حال تلاش برای رهبری هوش مصنوعی یا به طور ساده‌تر، معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند. اما معاملات الگوریتمی چیست و چرا باید به آن اهمیت داد؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان یک نمونه ساده، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

حدود سود و ضرر و الگوریتم‌های از این دست در طیف الگوریتم‌های معاملاتی در ابتدای طیف و در سمت الگوریتم‌های پایه‌ای و بسیار ساده قرار می‌‎گیرند؛ به نحوی که در سمت دیگر طیف، یک الگوریتم معاملاتی است که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بازرسی، ارزیابی و به کمک داده‌های بنیادی و تکنیکال، تحلیل کرده سپس فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی به هر نماد، خرید در نقطه درست و فروش در نقطه درست و شناسایی سود ضمن رعایت ریسک تعریف شده را به صورت خودکار انجام می‌دهد. ترسناک شد اما واقعی است. در حال حاضر الگوریتم‌هایی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت اتوماتیک انجام می‌دهند.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که در نوشته‌های بعد به آنها بیشتر خواهیم پرداخت، صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را نیز انتخاب کرده است (البته ممکن است تمام این تحلیل‌ها را اشتباه کرده باشد و معامله او به ضرر منجر شود.) از این نقطه، تحلیلگر صرفا می‌خواهد مقداری از وجوه خود را به سهام تبدیل کند و مساله او اجرای معامله است. مثلا با اعداد و ارقام بازار سرمایه ایران، فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. واضحا نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار Market Impact می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیان‌بار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و لذا قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند. لذا یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آنها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد، لذا Market Impact کاهش می‌یابد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

این دسته از الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ای ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود. این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آنها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مثل RSI، MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد که به صورت آماری ثابت شده است در بلندمدت سودآوری بیش از میانگین بازار ندارند.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این دسته از الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آنها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند. مثلا فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نمادهای همگروه این سهم را بفروشید / خریداری کنید. یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا دائما پیغام‌های ناظر بازار مربوط به نمادهای پورتفوی خود را دنبال کنید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وا��)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات monitoring بهینه داشته باشید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند. لازم به ذکر است در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ می‌شود. مثلا فرض کنید استراتژی شما فروش به صف خرید در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی position trading می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت‌های پایین‌تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد. همچنین الگوریتم‌های دیگری نیز در این طبقه وجود دارند که خریدوفروش هر نماد در آنها به طور متوسط بیش از چند هفته زمان می‌برد. تفاوت الگوریتم‌های position trading با دسته‌های قبل، تشخیص نقاط ورود و خروج با احتمال بالا است. در واقع فرض کنید شما از الگوریتم‌های monitoring استفاده و ۱۰ نماد انتخاب کرده‌اید، به کمک مجموعه‌ای از الگوریتم‌های سیگنال‌دهی به این نتیجه رسیده‌اید که سهم X می‌تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه دهد. حال الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. در صورتی که تمام این فرآیند اتوماتیک باشد، تبریک! شما نه تنها یک ماشین چاپ پول دارید، که می‌توانید آن را در طبقه الگوریتم‌های position trading این نوشته طبقه‌بندی کنید.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

این دسته از الگوریتم‌ها بنا به تعریف سایت investopedia باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آنها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند. در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند که برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی‌نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارزها Forex نیز بسیار پرکاربرد است اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان به دلیل پرداخت کارمزد همراه است. الگوریتم‌های آربیتراژ معمولا در این طبقه قرار می‌گیرند.

«واقعا» باید به موضوع اهمیت دهیم؟

بخواهیم یا نخواهیم، ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند. منطقا به دلیل مزایای کامپیوتر نسبت به انسان، در حوزه سرعتِ تحلیل، سرعت اجرای دستورات و تصمیم‌گیری، عدم خستگی و عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی نمی‌توان امیدوار بود در این موج، جایی برای روش‌های سنتی باقی بماند.

اما آیا در آینده هیچ جایی برای انسان در بازارهای مالی نخواهد بود؟ پاسخ به این سوال نیز منفی است. در حال حاضر از نظر حجم معاملات (تعداد)، معاملات الگوریتمی بیش از ۸۵% از کل معاملات بازار سرمایه آمریکاست و این موضوع به معنی قبضه یک بازار ۵۲ تریلیون دلاری توسط الگوریتم‌های معاملاتی است اما آن ۱۵% باقی مانده هنوز به سایر روش‌ها تحلیل و معامله می‌کنند.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت ‌سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های مدیریت سرمایه در کل دنیا تبدیل شده است و تا سال ۲۰۱۷ در حدود ۷٫۴۳ تریلیون دلار سرمایه تحت مدیریت دارد.

این شرکت ۷۰ دفتر در ۳۰ کشور دنیا و از بیش از ۱۰۰ کشور دنیا، مشتری دارد.

به دلیل قدرت زیاد و وسعت این مجموعه و سهم وسیعی که از دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

از ویژگی‌های این مجموعه که باعث شده در صدر فهرست بهترین شرکت‌‌های ‌سرمایه‌گذاری دنیا قرار بگیرد می‌توان به توسعه فوق‌العاده معاملات الگوریتمی و توسعه هوش مصنوعی بسیار عالی است که کمک فراوانی برای ورود به بهترین فرصت‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان این شرکت میکند.

General trade golding:

یکی از جوان‌ترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشدهای سرمایه در طول یک‌سال گذشته نیز بوده شرکت جنرال تریدینگ است که مقر اصلی آن در لندن و در قلب مرکز تجاری لندن قرار دارد. شرکت جنرال تریدینگ از همان ابتدا سعی در توسعه و بهبود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است. به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق‌العاده پیشرفته‌ای که شرکت j۴capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سودده در بازارهای مالی برسد. بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر ۲۰۱۹ شروع شده که در بازه ۹ ماهه به حدود ۱۰۰۰% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه معاملات الگوریتمی بوده است. بر همین اساس با مجوزی که در ماه جون ۲۰۲۰ از همین کمیسیون دریافت کرد شروع به فعالیت و جذب سرمایه از حدود ۱۰۰ کشور دنیا گرفته است.

بسیاری از تحلیلگران سنتی بازار لندن با دیده تردید به این شرکت و توانایی‌هایش می نگرند ولی بسیاری دیگر معتقدند که فرصت ایجاد شده توسط این شرکت برای سرمایه‌گذاری بسیار عالی و منحصر به‌فرد است و حتی عده‌ای معتقدند که توانایی کسب سود این شرکت در اوج بحران کرونا گواهی محکم بر موفقیت این شرکت در راه آینده است.

بسیاری از مشاوران سرمایه‌گذاری در لندن به این موضوع اشاره میکنند که شروع جذب سرمایه این شرکت فرصتی بینظیر در زمان فعلی است چون معتقدند در زمان فعلی که سرمایه شرکت یک میلیارد پوند است توانایی کسب سود توسط این شرکت فوق‌العاده بیشتر از زمانی خواهد بود که سرمایه آن به ۱۰۰ میلیارد پوند برسد (هدف جذب سرمایه این شرکت برای ۳ سال آینده).

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه معاملات الگوریتمی شرکت سیتادل است که در سال ۱۹۹۰ تشکیل شده است و از سال ۲۰۰۸ به بعد تمرکز خود را بر روی معاملات الگوریتمی قرار داده است و با توسعه ی سیستم‌های معاملاتی انحصاری در حال بهره‌گیری از آنها است. دفتر اصلی این شرکت نیز همانند جنرال تریدینگ در شهر لندن قرار دارد که بر اساس اعلام کمیسیون معاملات لندن در سال ۲۰۱۹ حدود ۳۰ میلیارد سرمایه را تحت مدیریت خود داشته است.

سیتادل در اصل یک شرکت هدج فاند است و برای مدیریت ریسک سرمایه‌ها از روشهای بسیار متنوعی استفاده میکند تفاوت عمده الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازارهای مختلف است. به همین میزان سوددهی آنها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

معاملات الگوریتمی موضوعی بسیار فراگیر در بازارهای مالی است که شرکت‌های بسیار زیادی سودای حضور در آن را دارند. با گسترش روزافزون اینترنت و همچنین پیدایش بازارهای مالی متفاوت در جهان (مانند ارزهای دیجیتال که تا ۱۰ سال قبل اصلا وجود نداشتند) و از طرفی تغییر رفتارهای سریع بازارهای مالی تحلیل مداوم و کارآمد بازارها توسط انسان‌ها روز به روز سخت‌تر خواهد شد. موضوعی که در بازار سرمایه ایران نیز به شدت مورد نیاز است و باید به شدت مورد توجه قرار بگیرد. امیدواریم که از طرفی مسئولان بازار بورس ایران و همچنین کارگزاری‌ها توجه ویژه‌ای به این مهم داشته باشند.

بهترین کتاب ها درباره معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی

الگوریتم، قدم‌های لازم برای به نتیجه رساندن یک فرایند یا مجموعه‌ای از قوانین به منظور محاسبه یک راه‌حل برای یک مسئله یا یک هدف است. معمولاً الگوریتم‌ها با استفاده از کامپیوتر نوشته می‌شوند.

معامله‌ گری الگوریتمی یک روش تعریف‌شده و مشخص است که معمولاً با استفاده از دستورات معاملاتی خودکار و از پیش برنامه‌ریزی شده، ورود و خروج از معامله را انجام می‌دهد. این ورود و خروج‌ها با استفاده از متغیرهایی مانند تایم فریم، قیمت، پویایی (نوسانی) و حجم بطور مکرر انجام می‌شود. این نوع معامله(معاملات الگوریتمی) با افزایش قدرت و سرعت کامپیوترها در ۳۵ سال گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند. معامله گری الگوریتمی برای بهینه‌سازی و سودآوری از اجرا و تشخیص سریع نقاط ورود به معامله، با استفاده از پردازش مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی و قیمت‌های لحظه‌ای با کامپیوترها برای غلبه بر معامله‌گران انسانی ایجاد شده است.

اگر شما علاقه مند به مطالعه در رابطه با معاملات الگوریتمی هستید، کتاب‌های زیادی در این زمینه موجود است. معاملات الگوریتمی دارای شاخه‌ها و کاربردهای گسترده‌ای می‌باشند. استفاده از نرم‌افزار برای بک‌تست گرفتن، کدنویسی سیستم‌های معاملاتی پیچیده‌تر با الهام از الگوهای تکراری، بررسی الگوها در تایم‌فریم‌های مختلف و الگوهای فصلی چند نمونه از این کاربردها هستند. برتری دیگری که معامله‌گران الگوریتمی می توانند نسبت به انسان داشته باشند سرعت در اجرا، اجرای مکانیکی و حذف احساسات و خودخواهی در تصمیم‌گیری و قدرت محاسباتی بالا برای شناسایی نسبت‌های ریسک به ریوارد عالی در داده‌های تاریخی قیمت در بازارهای متنوع است.

طی مقاله‌ای که روز گذشته در سایت درج شد مقایسه‌ای بین معاملات الگوریتمی و معامله گران خرد انجام شد و به این مسئله پرداخته شد که در دنیایی که ربات‌ها کم‌کم دارند جای انسانها را در پیچیده‌ترین مشاغل می‌گیرند آیا جایی برای رقابت ما معامله‌گران با این ربات‌های پیشرفته باقی مانده است. متن مذکور را در لینک زیر مطالعه کنید:
معامله گران الگوریتمی در مقابل معامله ‌گران خرد: آیا می­‌توان در دنیای ربات های معامله گر رقابت کرد؟

در صورتی‌ که شما علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد معاملات الگوریتمی هستید، در زیر لیستی از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی در سایت آمازون بر اساس فروش، رتبه بندی، بررسی‌ها و محبوبیت نویسنده ارائه شده است. بسیاری از موانع برای ورود به این حوزه در سال ۲۰۲۰ برداشته شده است و اغلب معامله‌گران می‌توانند هریک تا حدی با شروع استفاده از رایانه، داده‌های تاریخی قیمت، بک‌تست گرفتن و سرعت اجرا برتری نسبی در معاملات خودشان کسب کنند.

• پیشرفت‌هایی در یادگیری ماشین در حوزه مالی. نویسنده: مارکوس لوپز
  Advances in Financial Machine Learning by Marcos Lopez

• پایتون برای امور مالی: تسلط بر داده های مبتنی بر امور مالی. نویسنده: یووس هیلپیش
  Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance by Yves Hilpisch

• معاملات الگوریتمی: استراتژی‌های برنده شدن و منطق آنها. نویسنده: ارنی چان
  Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale by Ernie Chan

• معاملات الگوریتمی و DMA: مقدمه ای برای استراتژی های معامله دسترسی مستقیم. نویسنده بری جانسون
  Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson

• معامله‌گری تکامل یافته است: هرکسی می تواند استراتژی های معامله‌گری قاتل را در پایتون ایجاد کند. نویسنده: آندرس کلنوو
  Trading Evolved: Anyone can Build Killer Trading Strategies in Python by Andreas Clenow

• ساخت سیستمهای معاملاتی برنده الگوریتمی + وب‌سایت: سفر یک معامله‌گر. نویسنده: کوین جی داوی
  Building Winning Algorithmic Trading Systems, + Website: A Trader’s Journey by Kevin J. Davey

• درون جعبه سیاه: راهنمایی ساده برای معاملات کمی و با فرکانس بالا. نویسنده: ریشی کی نارانگ
  Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading by Rishi K. Narang

• مقدمه‌ای بر معامله‌گری الگوریتمی: چگونه معامله‌گران خرد می‌توانند با موفقیت رقابت کنند. نویسنده: کووین جی داوی
  Introduction To Algo Trading: How Retail Traders Can Successfully Compete by Kevin J. Davey

• معاملات کمی: چگونه سیستم معاملات الگوریتمی خود را بسازیم. نویسنده: ارنی چان
  Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernie Chan

• معاملات الگوریتمی و با تعداد بالا. نویسنده: آلوارو کارتی
  Algorithmic and High-Frequency Trading by Álvaro Cartea

• معاملات ماشینی: به کارگیری الگوریتم‌های رایانه‌ای برای تسخیر بازارها
  Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets by Ernest P. Chan

• یادگیری عملی معاملات الگوریتمی. نویسنده: استفان جانسن
  Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading by Stefan Jansen

در بازار ایران هیچ یک از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی موجود در این لیست ترجمه نشده‌اند. تنها یک کتاب در مورد معاملات الگوریتمی به نام “تکنولوژی معاملات الگوریتمی” به زبان فارسی وجود دارد که فارسی تالیف شده است.

آشنایی با معاملات الگوریتمی

تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.

نحوه معاملات نیز در گذر زمان تغییرات زیادی کرده‌اند. به‌عنوان مثال این که حجم سرمایه شما چقدر باشد، در نحوه معاملات شما تاثیر مستقیم دارد. از طرفی با بزرگ‌تر شدن بازار و افزایش تعداد سهم‌ها، ذهن انسان به‌دلیل محدودیت‌هایی که دارد نمی‌تواند همه بازار را همزمان زیر نظر بگیرد. از این رو تکنولوژی هوش مصنوعی و الگو تریدینگ نیز وارد معاملات در بازارهای مالی شد. آیا شما هم دوست داشتید که یک ربات جای شما می‌نشست و بازار را زیر نظر می‌گرفت و جای شما تصمیم می‌گرفت و معامله می‌کرد؟ امروز می‌خواهیم کمی راجع به همین موضوع صحبت کنیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتوتریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب استفاده از این نوع معاملات چیست؟ انواع الگوریتم‌ها کدامند؟ اگر می‌خواهید به جواب سوالات فوق برسید، تا آخر این مقاله را با دقت مطالعه کنید.

تعریف معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آن‌ها را شکار کنید.

خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه این‌ها زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.

الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آن‌ها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک می‌کند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.

منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال می‌کند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری می‌کند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آن‌ها زیر ۳۰ است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار می‌کند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص‌ شده چهار وظیفه کلی دارند:

• • رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
  • مدیریت پوزیشن
  • مدیریت ریسک و سرمایه

  هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.

  طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

  الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.

  الگوریتم‌های اجرای معاملات

  این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آن‌ها براساس داده‌های موجود اقدام به اردر‌گذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آن‌ها است.

  به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه ۱۰۰ میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر ۱۰۰ میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.

  الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

  الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همان‌طور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهم‌ترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.

  الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

  این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همان‌طور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.

  بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آن‌ها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.

  الگوریتم‌های تریدینگ

  الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز می‌کند.

  این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.

  الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

  منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.

  این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.

  الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

  الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همان‌طور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.

  به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آن‌ها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.

  نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.

  اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

  الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای ۹۰% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای این‌که بتوانند جای ما در بازارهای مالی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.

  انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

  استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

  استراتژی‌های Trend Following

  استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همان‌طور که الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.

  اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتور‌ها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.

  استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

  به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت ۱۰۰۰ تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت ۸۰۰ تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت ۸۰۰ تومان خریده و تمام آن را به قیمت ۱۰۰۰ تومان به الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.

  در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیت‌کوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.

  استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

  در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و…) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آن‌ها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آن‌ها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.

  استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

  استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و… ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.

  به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ ۱ دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید. دوحالت وجود دارد:

  اگر ‌برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه ۲ دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، ۴ دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها ۳ دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (۴دلار). این‌بار اگر برنده باشید، ۸ دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها ۷ دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + ۱ دلار برنده می‌شوید.

  طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.

  استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از این‌که استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.

  استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

  ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.

  الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.