معامله الگوریتمی چیست؟

الگوریتم می‌گوید که چه اتفاقی در چه زمانی و تحت چه شرایطی رخ دهد یا ندهد.

سبدگردانی الگوریتمی چیست ؟

سبدگردانی یا مدیریت پرتفوی علم نظارت بر سرمایه‌گذاری‌های یک مشتری ، شرکت یا موسسه است. شرکت‌های سبدگردان متشکل از کارشناسان و خبرگان حوزه مالی و اقتصادی هستند. این شرکت‌ها سعی در ارائه بالاترین و بهترین بازدهی برای سرمایه‌گذارانی که سرمایه خود را در اختیار این شرکت‌‌ها قرار می‌دهند معامله الگوریتمی چیست؟ ، دارند. مشتریان شرکت‌های سبدگردان کسانی هستند که دانش‌های مالی و اقتصادی لازم و کافی را ندارند. بنابراین شیوه و استراتژی سرمایه‌گذاری خود را بر عهده شرکت‌های سبدگردان قرار می‌دهند.

شرکت‌های سبدگردان چگونه مشتریان خود را دسته بندی می کنند ؟

شرکت‌های سبدگردان مشتریان خود را براساس پرسشنامه‌های ریسک در طبقات مختلفی از ریسک پذیری تقسیم بندی می‌کنند. که معمولا به دسته‌های ریسک‌پذیر ، ریسک‌گریز و بی‌تفاوت نسبت به ریسک تقسیم می‌شوند. سپس با توجه به این دسته‌بندی ، برای هر دسته از مشتریان یک سری دارایی‌ها را سرمایه گذاری کرده و در برهه‌های مختلف خرید و فروش انجام می‌دهند.

مهمترین چالش شرکت‌های سبدگردان چیست ؟

هدف شرکت‌ سبدگردان داشتن بالاترین بازدهی برای هر طبقه از سرمایه‌گذاران خود است. اما مهمترین چالش این شرکت‌ها عدم توانایی در برقراری توازن در بین سبدهای سرمایه گذاری یا پرتفوی سرمایه‌گذاران در یک طبقه است. به‌عبارتی پرتفوی‌های سرمایه گذاران در یک طبقه را نمی‌توانند یکسان کنند.

دلایل اصلی چالش‌های شرکت‌‌های سبدگردان چیست ؟

• نقص در اجرای معاملات
• عدم همزمانی سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاران و در نتیجه عدم تشکیل پرتفوی مشابه
• افشای اطلاعات مابین مدیر سبد و معامله‌گر و در نتیجه نخریدن سهم خاص برای سرمایه‌گذار
• تاثیرات قیمتی (price impact) برخلاف منافع شرکت سبدگردان به علت حجم زیاد سفارشات در تابلو و واکنش بازار

و مواردی از این دست باشد.

سبدگردانی الگوریتمی چه کمکی به شرکت‌های سبدگران می‌کند ؟

مخاطبان سبدگردانی الگوریتمی ما شرکت‌‌های سبدگردانی هستند. در سبدگردانی الگوریتمی از دانش و تکنولوژی روز و برای مدیریت یکپارچه و بهینه کردن سبدهای مشتریان اقدام می‌شود.
در سبدگردانی الگوریتمی به شرکت‌های سبدگردان کمک می‌شود تا بتوانند مدیریت بهینه روی دارایی‌های سرمایه گذاران داشته باشند. به طریقی که سفارشات ، معاملات و خرید و فروش‌هایی که برای سرمایه گذاران انجام می‌شود به صورت اتوماتیک باشد از فواید این محصول می‌توان به موارد زیر اشاره کرد :

• تمام بازار برای شناسایی بهترین زمان برای خرید و فروش رصد لحظه‌ای شود
• صرفه جویی در زمان
• دقت بیشتر در معاملات با کاهش اشتباهات مبتنی بر هیجانات و احساسات
• پویاتر شدن فرآیند معاملات
• حذف و کم اثر کردن تاثیرات قیمتی price impact
• بالا بردن بازدهی سرمایه‌گذاری هر مشتری در هر طبقه ریسک پذیری
• اجرای معاملات شرکت‌های سبدگردانی در بهینه‌ترین و بهترین شکل

سبدگردانی الگوریتمی راهی برای تخصیص بهینه‌ی منابع سبدگردان‌ها

عدم جابجایی به‌هنگامِ منابع مالی بازارهای مختلف ، در بزنگاه‌های دقیق و در زمان درست از اصلی ترین معضلات سبدگردان‌هاست. عدم تخصیص منابع در دسترس مثل سهام ، گواهی سپرده کالایی (زعفران ، سکه و … ) ، صندوق‌های سهامی و درآمدثابت و همچنین اوراق مشارکت و درآمدثابت بین طبقات معامله الگوریتمی چیست؟ سرمایه گذاران از مشکلات اصلی و همیشگی سبدگردان‌هاست.
توزیع دارایی‌ها بین صنایع مختلف به عنوان مثال جابجایی از صنعت خودرو به صنعت پتروشیمی یا غیره با توجه به پارامترهای بازار به صورت اصولی ، منظم و با بیشترین بهره‌وری از توانایی و مهارت‌‌های اصلی سبدگردان است. لیکن این امر با معضلی که ذکر شد یعنی عدم جابجایی به‌موقع در تقابل است.
سبدگردانی الگوریتمی اما در راستای حل این مشکل و برای جابجایی به موقع بهترین گزینه ممکن است. این راه‌حل در اجرای معاملات و شیفت (جابجایی) دقیق و درست بین طبقات مختلف دارایی ، همچنین بین صنایع مختلف بورسی با توجه به استراتژی و گروه‌های مدنظر سرمایه‌گذار به مدد می‌آید.

سبدگردان برای مدیریت سبد خود با توجه به اهداف قیمتی که برای آن سهم‌های پرتفوی خود تعیین کرده است و با تعیین حد سود و ضرر ، برای وارد شدن یا خارج شدن پلکانی ، می توانند با شرایط مدنظر در الگوریتم سبدگردانی الگوریتمی این فرآیند را بهینه‌تر مدیریت کنند. تمام تغییرات قیمتی و حجمی در سبدگردان الگوریتمی کاوش درنظر گرفته شده است.

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

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

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

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

استراتژی های اصلی کدامند؟

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

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

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

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

معاملات تکانه ای چیست؟

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

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

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

یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.

به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

بازگشت متوسط ​​به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت ​​قیمت متوسط ​​برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.

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

البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت متوسط ​​می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.

آربیتراژ چیست؟

داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.

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

این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از معامله الگوریتمی چیست؟ پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.

یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.

به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:

معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ​​، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.

باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.

از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل معامله الگوریتمی چیست؟ شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.

مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟

الگوریتمیک تریدینگ چیست؟ و طراحی اپلیکیشن یا طراحی سایتی برای الگوریتمیک تریدینگ چطور انجام می‌شود؟

الگوریتمیک تریدینگ یا معاملات الگوریتمی عبارتیست که احتمالا زیاد آن را شنیده اید، به خصوص اگر در حوزه بازار سرمایه بورس یا ترید رمز ارز فعالیت داشته اید. زمانی که بحث الگوریتم و محاسبات ماشینی به میان می‌آید، المان احساس، حدس یا گمان حذف می‌شود و کل قضاوت معامله بر عهده کامپیوتر قرار می‌گیرد. کامپیوتر با الگویی از پیش تعیین شده فرایندهایی که قبلا فرد ناچار بود خود تک به تک انجام دهد به صورت خودکار پیاده سازی می‌کند. از سویی سرعت و دقت معاملات بیشتر می‌شود ولی از سوی دیگر نیاز به داده‌های دقیق تر و به روز‌تر هم بیشتر می‌شود.

این مقاله از جهت پیشنهاد به استفاده از الگوریتم خاص یا پلتفرم معامله‌گری خاصی نوشته نشده است و صرفا هدف آگاهی رسانی و بررسی این ابزار فنی از جنبه تکنیکال و توسعه را دارد.

یک تاریخچه از معاملات الگوریتمی

تاریخچه الگوریتمیک تریدینگ با داستان‌های زیادی شروع می‌شود، شاید از فردی که اولین بار از کبوتر برای انتقال اطلاعات مالی استفاده کرد، شاید از ساموئل مورس که مفهوم تلگراف را ممکن کرد. شاید از اولین فردی که نمایشگر بورس را اختراع کرد یا شاید از زمانی که NASDAQ ایجاد شد. ولی معمول‌ترین شروع برای این فرم معاملاتی از زمانی بیان می‌شود که بورس نیویورک برای اولین بار سیستم Order Turnaround Designated یا دات را معرفی و سپس در سال ۱۹۸۴ ورژن به‌روزتری یعنی SuperDOT را عرضه کرد.

از آن زمان به بعد بود که به همت فعالان بازار بورس معاملات الگوریتمی اتومات و شبکه های الکترونیکی زیرساخت برای دریافت داده‌های به‌روز معرفی و هرروز بهبود داده شدند.

بر اساس یک آمار اخیر درصد افراد فعالی در بورس که ۸۰درصد یا بیشتر از پورتفولیو سهامی خود را از طریق الگوریتمیک تریدینگ معامله می‌کنند، از رقم ۱۰.۹۸٪ سال ۲۰۲۰ به ۲۰.۷۵٪ در سال ۲۰۲۱ رسید. این آمار نشان‌دهنده این است که افزایش اطلاعات در این حوزه چه رشد سریعی دارد و حضور افرادی که به دنبال هوشمندسازی معاملاتشان در در بازارهای بورسی هستند چه قدر افزایش پیدا کرده است.

البته الگورتمیک تریدینگ صرفا محدود به بازار بورس نیست و امروزه در بازارهای معامله رمرارز که سرعت تغییر داده بالایی دارد نیز بسیار محبوب شده است.

الگوریتمیک تریدینگ دقیقا چیست؟

الگورتمیک تریدینگ که با نام های دیگری مانند Automated Trading (معامله اتوماسیون شده)، ‌Black-box trading یا معاملات الگوریتمی شناخته می‌شود از برنامه‌های کامپیوتری که مجموعه‌ای دستورات پیش‌فرض برایشان تعریف شده است استفاده می‌کنند تا بتوانند سفارشاتی برای یک معامله را ثبت کنند. این معامله اتومات از این جهت که سرعت و تناوبی فراتر از سرعت انسانی دارد حاشیه سود بیش‌تری را ممکن می‌کند.

دستورات پیش فرض این معاملات بر اساس زمان، قیمت، تعداد و یا هر مدل ریاضی مرسوم دیگری می‌تواند باشد.

یک مثال ساده

الگوریتم تعیین شده توسط کاربر این دستور را به سامانه می‌دهد که در صورت عبور سهام میانگین حرکت ۵۰ روزه سهام از میانگین حرکت ۱۰۰ روزه آن بیشتر شده بود و از حد قیمت میانگین ۵ دلار پایین آمده بود اردر خرید سهام را بگذارد.

در صورت افزایش حد معامله الگوریتمی چیست؟ قیمت میانگین همین سهام بعد از میانگین حرکت ۱۰۰ روزه نسبت به میانگین خرید قبلی، اردر فروش را ثبت کند.

با استفاده از این دو دستورالعمل، برنامه کامپیوتری به صورت هوشمند قیمت سهام را در بازه‌های قبل و بعد از سفارش چک می‌کند و در صورتی که معیار مد نظر کاربر دیده شد اردر را ثبت می‌کند. با کمک این برنامه نرم افزاری فرد دیگر لازم نیست خودش دائم پشت سیستم و درحال چک کردن قیمت‌ها و حرکت چارت‌ها باشد، درگیر هیجانات در ثبت دستورات خرید و فروش شود و یا سرعت پایین اینترنت در یک لحظه منجر به از دست دادن یک فرصت بی نظیر برای سود بیشتر شود.

این فرایند از یک فرایند برنامه نویسی شده پیروی می کند که به عنوان الگوریتم شناخته می‌شود.

الگوریتم می‌گوید که چه اتفاقی در چه زمانی و تحت چه شرایطی رخ دهد یا ندهد.

استراتژی‌های الگوریتمیک تریدینگ

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی بر اساس فرصت‌های شناسایی شده که منجر به کاهش هزینه یا افزایش سود می شوند طراحی می‌شوند.

برخی از استراتژی‌های متداول:

برای مثال استراتژی Trend-following، یکی از معمول‌ترین استراتژی‌ها معاملات الگوریتمی است که ترند‌ها در میانگین متحرک Moving Average، شکست کانال Channel Breakout، تغییرات سطح قیمت و سایر شاخص‌های تکنیکال را در نظر می‌گیرد. این استراتژی پیش بینی قیمت نمی‌کند و در واقع الگوریتم به دنبال سهام‌های مطلوب یا محبوب در بازار می‌گردد و بر اساس آن اردر خرید را ثبت می‌کند.

معاملات آربیتراژ Arbitrageهم احتمالا نام آشنایی برایتان باشد و در این حالت الگوریتم به دنبال سهام‌هایی که در دو پلتفرم مجزا با قیمت‌های متفاوت ثبت شده اند می‌گردد. در بازاری که سهام قیمت کمتری دارد آن را می‌خرد و در بازاری که قیمت بیشتر دارد سهام را می‌فروشد.

مزایای الگوریتمیک تریدینگ

حذف دخالت احساسات و هیجانات انسانی

همان‌طور که پیش‌تر گفتیم، زمانی که قدرت تصمیم گیری بر اساس داده‌های مشخص و معیار‌های قابل اندازه گیری به یک برنامه کامپیوتری داده می‌شود، این برنامه (در این‌جا الگوریتم معامله) قابلیت تصمیم گیری هوشمند را دارد. تصور کنید که ناگهان خبر رشد یک سهام را به شما داده اند، در اینجا هیجان ناشی از خبر مثبتی که به شما رسیده باعث ثبت یک سفارش خرید هیجانی می‌شود. چیزی که شما نمی دانید این است که این خبر علاوه بر شما ممکن است به هزاران نفر دیگر هم رسیده باشد و شبکه‌ای جهت رشد بی‌پشتوانه یک سهام ایجاد شده باشد. سهام برای چند روز در وضعیتی مناسب است ولی بعد از مدتی شروع به سقوط می‌کند، ولی شما که به منبع خبر اعتماد دارید منتظر می‌مانید تا تغییری ایجاد شود، تنها زمانی متوجه اشتباه محاسباتی خود می‌شوید که ضرر به وجود آمده بیش از توان پورتفولیو شما است. این یک تصمیم احساسی و بدون پشتوانه اطلاعات منسجم بوده که هیچ وقت یک الگوریتم کامپیوتری آن را مرتکب نمی‌شد.

ایجاد نظم در معاملات

معاملات ثبت شده توسط الگوریتم‌ها و بات‌های معامله که از داده‌ها و Indicator‌ها استفاده می‌کنند، منطق و پشتوانه داده‌های Historical را به همراه دارد. چنین سفارشاتی نظمی قابل پیگیری دارند و تنها زمانی منجر به اختلال در بازار سرمایه می‌شوند که Indicator‌های کلی آن بازار سرمایه خطایی محاسباتی داشته اند. این اتفاق در مقابل تعداد بیشتر سفارشات منظم ثبت شده در بازار ناچیز است و همچنان به عنوان یکی از مزایای اصلی معاملات الگوریتمی شناخته می‌شود.

افزایش سرعت ثبت سفارش

الگوریتم‌ها از ترند‌ها و داده‌هایی استفاده می‌کنند که نقاط مشخص ورود و خروج را تثبیت شده نمایش می دهند. به محض وقوع یک نقطه خاص الگوریتم به صورت هوشمند شناسایی میکند که سفارشی باید ثبت شود و دیگر مسائلی مانند سرعت به مراتب پایین تر انسان از ماشین، اختلالات سیستمی مانند اینترنت یا در دسترس نبود یک کامپیوتر دیگر برای الگوریتمی که مستقیم با API خود صرافی در ارتباط است مطرح نیست.

چطور سامانه انلاینی برای الگوریتمیک تریدینگ داشته باشیم؟

الگوریتمیک تریدینگ یک عضو حیاتی برای تمامی سامانه‌های معاملاتی است و با افزایش مطلوبیت این استراتژی‌های هوشمندسازی برای کاربرانی که علاقه‌مند به معاملات تکنیکال هستند، داشتن یک صرافی رمزارز یا سامانه تریدینگ بدون این امکان، شانس بقای سامانه در بازار رقابت را کم‌رنگ می‌کند.

برای این که صرافی امکان ارائه این خدمت به کاربرانش را داشته باشد به یک واسط نرم افزاری یا API نیاز است.

اگر علاقه دارید در مورد API‌ها و کاربرد آن‌ها بیشتر بدانید این‌جا را مطالعه کنید.

خیلی ساده و خلاصه، API سرور وب‌سایت یا سامانه شما مقدور می‌کند که به به درخواست‌های فردی که قصد برقراری ارتباط با سرور دارد، پاسخ دهد.

فرض کنید فردی قصد اجرای معاملات الگوریتمیک بر اساس Trend-Following را داشته باشد، در این حالت الگوریتم نیاز به اردرهای قبلی یک سهام و حجم آن‌ها دارد. این اطلاعات در دیتابیس سامانه شما ذخیره شده است و الگوریتم با اتصال به API امن قرار گرفته بر روی سرور شما می‌تواند این سفارشات را با توجه به محدودیت‌هایی که شما قرار داده اید دریافت کند. منظور از محدودیت این است که اگر سرور قرار باشد به میلیون‌ها درخواست پاسخ دهد، مدیریت این درخواست‌ها، چک کردن امنیت درخواست و یا احراز هویت سامانه درخواست کننده برای سامانه سنگین است. پس شما یک معامله الگوریتمی چیست؟ محدودیت یا LIMIT بر روی تعداد درخواستی که یک بات می‌تواند در ساعت بفرستد قرار می‌دهید.

علاوه بر تامین امنیت سامانه شما، این سیاست‌های امنیتی یک لایه مدیریت بر رویداد‌های بازار سرمایه نیز هستند.

پس یکی ‌از کارهایی که توسعه دهنده در طراحی سامانه تریدینگ یا صرافی رمزارز شما انجام می دهد، پیاده سازی یک زیرساخت استاندارد برای طراحی API است. این API به طور انحصاری برای صرافی یا سامانه تریدینگ طراحی می‌شود و امکان استفاده از آن برای سامانه‌ای دیگر وجود ندارد.

هر API مستندات مشخصی برای استفاده افراد (منظور افرادی با دانش فنی و برنامه نویسی که توانمندی پیاده‌سازی اصولی دستورات را دارند است) دارد. با استفاده از دستورات مشخص شده در این مستندات، یک پرتوکل مشخص برای الگوریتمیک تریدینگ تنظیم می‌شود.

مثالی شفاف تر از API لازم برای الگوریتمیک تریدینگ

صرافی رمز ارز شما کاربری دارد که قصد استفاده از الگوریتمیک تریدینگ برای بهتر کردن معاملات خود دارد.

مرحله اول Token:

برای این که این فرد بتواند به دیتای موجود در سیستم صرافی دسترسی پیدا کند به او یک کد اختصاصی یا Token می‌دهید. این توکن مثل یک کارت شناسایی و جهت احراز هویت کاربر عمل می‌کند. برای امنیت بیشتر سامانه، توکن را بر اساس روز محدود می‌کنید. کاربر برای ۱۵ روز یک توکن فعال دارد و اگر قصد استفاده مجدد از API بعد از ۱۵ روز را داشت باید درخواست دیگری ثبت کند.

مرحله دوم User Agent:

شما یک توکن برای دسترسی به سامانه دارید ولی هرروز هزاران بات یا همان الگوریتم‌ها قصد دسترسی به سامانه را دارند. پس هر بات باید نام اختصاصی مطابق الگویی از پیش تعیین شده نیز داشته باشد. این کار علاوه بر بهبود تامین پشتیبانی برای بات‌ها، عیب‌یابی‌های آینده سامانه را نیز ممکن می‌کند

مرحله سوم Rules:

هر سامانه‌ای که درخواست‌هایی از خارج دریافت می‌کند ملزم به تدوین و تنظیم مجموعه‌ای از دستور‌العمل‌ها برای سامانه است. این دستورالعمل‌ها بر اساس نیازهای صرافی یا سامانه تریدینگ و با توجه به کاربران و نیازهای آن‌ها تدوین‌ می‌شود.
به عنوان مثال محدودیتی که برای فعال بودن یک توکن وجود دارد، یا نوع دستوراتی که الگوریتم به صورت همزمان می‌تواند درخواست کند در این دستور‌العملها تعیین می‌شود.

مرحله چهارم طراحی API و اتصال آن به دیتا:

در نهایت معماری API، نوع ارسال درخواست‌ها، پارامتر‌های ورودی و خروجی برای API تعیین می‌شود و API قابل استفاده است.

اهمیت مدیریت درخواست‌ها و تعیین پیش فرض پارامتر‌های ورودی و خروجی در سامانه آن‌جاست که حفظ یکپارچگی بین درخواست‌های ارسالی به سرور و ورودی‌های خروجی از آن مدیریت داده‌های سامانه را ممکن می‌کند.

تصور کنید که یک بات درخواست دیتای لیست معاملات ۱۰ روز گذشته را دارد، شما پیش فرضی تعیین کرده اید که فرد درخواست خود را به صورت (نام نماد- روزشروع- ماه شروع- روز پایان-ماه پایان) ارسال کند. و شما نیز تنها به هر ۱۵ درخواست ورودی از بات در دقیقه پاسخ می‌دهید. ولی بات درخواستی به صورت (روز و ماه شروع- روز و ماه پایان-شماره نماد در سامانه) ارسال می‌کند و در یک دقیقه بعد ۲۰ درخواست دیگر برای پریود های زمانی متفاوت نیز ارسال می‌کند.

اگر چند بات با همین فرمت نامنظم درخواست ارسال کنند، سرور شما مانند کارمندی می‌شود که از شدت پیچیدگی درخواست‌های دریافتی قابلیت پاسخگویی منسجم ندارد.

مرحله پنجم امکان ثبت سفارشات ورود و خروج:

بخشی از کار بات تصمیم گیری بر روی یک سهام یا ارز دیجیتال است، بخش دیگر کار بات که در این سناریو برای کاربر نهایی اهمیت بیشتری هم دارد، ثبت سفارش آنی یا Real-Time است.

پس API باید راه‌حلی برای اتصال بات به بازار مانند یک فرد واقعی را ایجاد کند. ثبت سفارش نیز مانند یک درخواست است. بر اساس سیاست تدوین شده در صرافی یا سامانه تریدینگ، یک کد مشخص برای ثبت درخواست وجود دارد. بات این درخواست را به API می‌فرستد، درصورتی که پارامتر‌های مد نظر API در درخواست وجود داشته باشد، نوع درخواست شناسایی شده و سفارش ورود یا خروج به سهم ثبت می‌شود.

در این بین باید یک لایه بررسی برای درخواست‌های ثبت سفارش در نظر گرفته شود که امنیت درخواست ورودی، ممکن بودن آن و یا موجود بودن درخواست را بر اساس دیتای موجود در سامانه چک کرده و مقادیر دقیق را برگرداند. در عین حال API باید بتواند سبد سهامی یا والت فرد را نیز آپدیت کرده و گزارش آن‌را در سامانه ثبت کند.

این مراحل یک خلاصه بسیار ساده شده از فرایند کاری یک API برای معاملات الگوریتمی بود، به طبع فرایند پیاده‌سازی و طراحی چنین سیستمی نیازمند مطالعات جزئی تر و تدوین استراتژی‌های متعدد از سمت سرور و سامانه و نحوه ارتباط آن‌ها با کاربر است.

جمع بندی نهایی

الگوریتمیک تریدینگ موضوع بسیار گسترده ای است و این مقاله صرفا به معرفی بخش کوچکی از آن پرداخت. هدف نمایش اهمیت این فیچر در سامانه‌های معامله ارز دیجیتال بود. در صورتی که هدف سرمایه‌ گذاری بر توسعه یک صرافی ارز دیجیتال را دارید در نظر داشته باشید که برای جذب کاربران حرفه‌ای به پلتفرم و رفع نیازهای این کاربران داشتن این امکان در صرافی اهمیت بالایی دارد. در این زمینه تیم نوژن می‌تواند به شما مشاوره نرم افزاری لازم را ارائه دهد و یا پروژه توسعه صرافی رمز را از ابتدا بر عهده گرفته و آن را توسعه دهد.

اگر دوست دارید در خصوص طراحی صرافی ارز دیجیتال مطالعه بیشتری داشته باشید اینجا، اینجا و اینجا را ببینید.

معامله الگوریتمی چیست؟

مشاوره رایگان

برای دریافت مشاوره در مورد چگونگی عضویت در صندوق و شرایط سبد های مختلف کافیست عدد 2 را به سامانه زیر پیامک کنید.

• 02191004770
• [email protected]
• تهران، خیابان بهشتی، پلاک 436، طبقه 4، واحد 15

خانه / سرمایه گذاری و بورس / منظور از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) در بورس چیست؟

منظور از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) در بورس چیست؟

طبق مصوبه جدید سازمان بورس معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار تا اطلاع ثانوی تخلف محسوب می شود اما معاملات الگوریتمی چیست؟ در تعریف معاملات الگوریتمی در بورس به زبان ساده می توان گفت معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که توسط الگوریتم ها و برنامه های کامپیوتری انجام می شوند نه انسان ها. به عبارت دیگر این الگوریتم ها قادرند زمان بندی، قیمت و حجم سفارشات را زیر نظر گرفته و بر اساس آن معامله کنند. در ادامه درباره الگوریتم نویسی در بورس و مزایا و معایب معاملات الگوریتمی بورس بیشتر توضیح خواهیم داد.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟ (Algorithmic trading)

با توسعه روز افزون بازارهای مالی و افزایش سرعت معاملات، نیازهای جدیدی همچون نیاز به ابزارهای معاملاتی هوشمند و خودکار و ربات‌های سریع (جهت رصد سریع به موقع بازار) بیشتر احساس خواهد شد. یکی از نوآوری هایی که در معاملات بازار سرمایه به کمک سرمایه گذاران آمده است ابزار معاملات الگوریتمی است.

به معامله خودکار در بازار بورس با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک معامله الگوریتمی گفته می شود. در معاملات الگوریتمی در بورس کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده‌شده در بازار (ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند. به این الگوریتم ها بلک باکس نیز گفته می شود.

در معاملات الگوریتمی بورس فرد معامله گر نقطه ورود و خروج به سهم مورد نظر را تعریف می کند و برنامه بر اساس آن عمل می کند یکی از کاربردهای معاملات الگوریتمی در بورس شکستن سفارش ها است. به مثال زیر توجه کنید:

فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام بخرد امکان ثبت چنین سفارشی به دلیل محدودیت حجمی سفارش در بازار امکان پذیر نیست زیرا باعث تاثیرگذاری منفی بر بازار می‌شود . در چنین مواردی یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آن‌ها در بازه‌های زمانی متفاوت را با سرعت بالایی انجام می دهد.

آیا معاملات الگوریتمیک برای بازار بورس ایران مناسب است؟

۸۵ درصد معاملات در بورس آمریکا توسط الگوریتم‌های معاملاتی انجام می شود ایران نیز جزو اولین کشورهایی است که مسابقات الگوریتمی را برگزار کرده است. به نظر می رسد این روش معامله به مرور جایگزین روش سنتی معامله در بورس خواهد شد.

تکنولوژی معاملات الگوریتمی ابزاری است که می‌تواند برای همه بازارهای مالی مورداستفاده قرار بگیرد. مانند بازار بورس، بازار آتی کالا (زعفران، زیره، و …)

از آنجایی که معاملات الگوریتم یک ابزار است و یک روش و استراتژی معامله نیست برای تازه واردان توصیه نمی شود و تنها برای افرادی که با تحلیل تکنیکال و بنیادی آشنایی دارند توصیه می شود.

معاملات الگوریتمی چگونه عمل می کنند؟

معالات الگوریتمی بر اساس برنامه ای که با توجه به استراتژی معاملاتی شما نوشته شده است انجام می شود. الگوریتم به معنی انجام دستورات به صورت مرحله به مرحله می باشد. معاملات الگوریتمی، روشی در معامله‌گری است که از کامپیوتر برای تحلیل و معامله‌گری استفاده می‌شود. در شکل زیر می بینید که معاملات الگوریتمی چگونه کار می کند:

نکته: توجه کنید ربات های معامله گر یا اکسپرت ها باید همیشه استراتژی را برای شرایط جدید بازار بهینه کنند تا شما بتوانید معامله الگوریتمی چیست؟ از سود بازار بهره مند شوید و اگر به این نکته توجه نکنید استفاده از معاملات الگوریتمی همیشه خوب نیست.

استفاده از معاملات الگوریتمی نیاز به داشتن پیش شرط هایی به شرح زیر است:

• باید به یک زبان برنامه نویسی برای الگوریتم نویسی در بورس مسلط باشید در غیر این صورت نرم افزار معاملات الگوریتمی را تهیه کنید.
• باید به اطلاعات و دیتای بازار سرمایه دسترسی داشت تا بتوان آن‌ها را در اختیار الگوریتم قرار داد.
• ایجاد زیرساخت لازم برای انجام پیش تست روی سیستم برنامه ریزی شده پیش از ورود به بازار واقعی
• فراهم کردن اطلاعات تاریخی لازم و دیتای شرایط بازار در گذشته بسته به استراتژی اجرا شده در الگوریتم برای تست کردن آن

مزایای معاملات الگوریتمی در بورس

• یکی از مزایای معاملات الگوریتمی در معاملات بورسی این است که کار را ساده تر کرده و میزان خطا را کاهش می دهد.
• شما می توانید با استفاده از معاملات الگوریتمی از استراتژی معاملاتی خود تست بگیرید.
• سرعت بالا در سفارش گذاری دارند و قادرند معاملات شما را در قیمت مورد نظر انجام دهند.
• دقت انجام معاملات افزایش می یابد.
• معاملات الگوریتمی در بورس قادر به پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده و استفاده از چند استراتژی به صورت همزمان هستند.
• همچنین می تواند زمان یافتن سهم مورد نظر برای معامله گر را کاهش دهد.
• معاملات الگوریتمی در بورس کمک می‌کند تا بازار از احساسات انسانی دور شود و نقدینگی در بازار افزایش یابد.
• معاملات الگوریتمی به ما در انتخاب بازار، انتخاب محصول، مدیریت ریسک و سرمایه، ورود به موقعیت معاملاتی و مدیریت معاملات باز کمک می کند.
• در معاملات الگوریتمی امکان پیش تست وجود دارد معامله الگوریتمی چیست؟ و می توان مواردی مانند میزان سود و میزان ضرر را با توجه به شرایط مشابه بازار سنجید وریسک سرمایه گذاری را کاهش داد.
• امکان تحلیل مقدار زیادی اطلاعات و انتخاب بهترین نتیجه از بین میلیون‌ها راه ممکن را فراهم می کند.
• عدم خستگی و توانایی انجام کارهای تکراری

انواع معاملات الگوریتمی در بورس

• الگوریتم های تهاجمی:

الگوریتم های تهاجمی برپایه تکمیل سفارشات با اضطرار بالا طراحی شده اند.

• الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

مانند اندیکاتورهای RSI، MacD، MA یا Ichimoku

• الگوریتم های انفعالی:

الگوریتم های انفعالی در بازه های زمانی طولانی معامله می کنند و تحت تاثیر تغییرات شرایط بازار هستند اما برعکس الگوریتم های تهاجمی حالت اضطراری ندارند.

• الگوریتم های سفارشات در گردش
• الگوریتم‌های مانیتورینگ
• الگوریتم‌های کم بسامد و پربسامد
• الگوریتم های اثر محور
• الگوریتم های هزینه محور
• الگوریتم های فرصت طلبانه

معایب معاملات الگوریتمی معامله الگوریتمی چیست؟ در بورس

سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است. به نظر میرسد یکی از معایب استفاده از معاملات الگوریتمی بورس برهم زدن تعادل بین عرضه و تقاضا می باشد. در ادامه به برخی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی در بورس اشاره می کنیم:

۱. چنانچه فردی که اقدام به الگوریتم نویسی می کند آشنایی کافی به آن نداشته باشد و یا شرایط بازار را به خوبی نشناسد می تواند باعث متحمل شدن ضررهای بسیاری در بورس شود. بنابراین داشتن تجربه و تبحر در کدنویسی بسیار مهم است.

۲. مکانیزم عمل معاملات الگوریتمی بر اساس اطلاعات بازار است این الگوریتم ها اطلاعات را به صورت لحظه ای از بازار دریافت می کنند و در صورت مطابقت اطلاعات دریافتی با دستورالعمل های الگوریتم ان ها را اجرا می کنند. حال فرض کنید در حین اجرای الگوریتم اینترنت قطع شود!!

۳. در صورتی که اطلاعات به درستی آپدیت نشود و بهینه سازی بر اساس خطاهای بک تست و شرایط روز بازار انجام نگیرد معادلات بر هم خورده و پیش بینی ها درست از آب درنمی آید.

در شکل زیر مشاهده می کنید که انجام معاملات الگوریتمی در بورس در حال افزایش است و پیش بینی می شود که به زودی جایگزین معاملات سنتی شود.

روند رشد معاملات الگوریتمی از ۲۰۰۳ تا ۲۰۱۲

Compatible data.

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipis scing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

enim ad minim veniam quis nostrud exercita ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat.

• Pina & Associates Insurance
• Payment at Contingency
• Amount of Payment

Two Most-Cited Reason

Consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore dolore magna aliqua. enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex commodo consequat. duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate.

معاملات الگوریتمی چیست؟

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پر بسامد (High Frequency trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می گویند.

0 پاسخ به "معاملات الگوریتمی چیست؟"

ارسال یک پیام لغو پاسخ

جستجو در سایت

آموزش های رایگان

آموزش رایگان بورس – قسمت اول

آموزش رایگان بورس – قسمت سی و چهارم

صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک

سهام جایزه

حد ضرر چیست؟

دوره های برگزیده

آخرین های VIP

• نخبگان سرمایه
• اساتید مجرب
• پشتیبانی حرفه ای
• آموزش های کاربردی
• کد معاملاتی

درباره ما

بنیاد علمی آموزشی تدبیر با بیش از 2دهه فعالیت آموزشی، آموزش‎های نوین کاربردی و مهارتی را در زمینه‌های مدیریتی، مالی، سرمایه‌گذاری، بازار کار و… برگزار می‌نماید. در راستای اعتلای دانش و توانمندسازی آحاد جامعه، سعی کرده‌ایم بالاترین کیفیت خدمات آموزشی را بر بسترهای نوین فناوری اطلاعات ارائه نماییم تا گامی در جهت عدالت آموزشی و بهره‌مندی همگان از دانش روز، برداریم.