بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

معاملات الگوریتمی چیست؟

پس از پیشرفت‌های بسیار عظیمی که در تکنولوژی اتفاق افتاد، نفوذ تکنولوژی در تمام صنایع و عرصه‌های اقتصادی دیده شد و پس از گذشت سال‌ها، اکنون کوچک‌ترین اجزای زندگی روزمره انسان نیز با تکنولوژی درگیر شده است. بازارهای مالی نیز از این پیشرفت مستثنی نبودند و پس از برنامه نویسی برنامه‌های تحلیلی و سامانه‌های معاملاتی آنلاین، ورود تکنولوژی به بازارهای مالی بیش از پیش بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس مورد استقبال سرمایه گذاران و کارگزاران قرار گرفت. استفاده از ابزارهای گوناگون جهت کسب سود از بازارهای مالی سبب شد تا برنامه نویسان اقدام به طراحی سیستم‌هایی کنند که به صورت اتوماتیک اقدام به انجام معاملات کند. این سیستم‌های خودکار معاملات را معاملات الگوریتمی می‌گویند و در این مطلب قصد داریم معاملات الگوریتمی را بیشتر بشناسیم و با نحوه عمل این سیستم‌های معاملاتی آشنا شویم.

الگوریتم چیست؟

الگوریتم‌ها گروهی بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس از دستورالعمل‌هایی هستند که جهت حل مسئله‌ی مورد نظر تعریف شده‌اند. این دستورالعمل‌ها معمولاً به توالی مشخص و به ترتیب خاصی اجرا می‌شوند. هر الگوریتم باید از یک سری اجزای مشخص تشکیل شده باشد تا بتواند به درستی اجرا شود. اجزای هر الگوریتم به صورت زیر است:

ورودی و خروجی: باید اطلاعاتی را به عنوان ورودی مشخص کنیم تا برنامه ما آن‌ها را طبق دستورالعمل‌های مشخص، پردازش کند و سپس نتیجه یا نتایج حاصل را به صورت خروجی ارائه دهد.

قطعیت: دستورهای ارائه شده باید با دقت و بدون ابهام در عملیات باشند تا به طور صحیح قابل اجرا باشند.

محدودیت: هر الگوریتم باید شامل یک آغاز و یک خاتمه‌ی مشخص شده باشد. این مجموعه دستورالعمل‌ها باید در زمان مناسبی اتمام یابد و دوره‌ی پردازش اطلاعات معقول باشد.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

همان گونه که در تعریف الگوریتم گفته شد، الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌هایی است که بدون دخالت انسان به پردازش و حل مسئله می‌پردازد. معاملات الگوریتمی نیز دستورالعمل‌های مشخص جهت ورود و خروج از معاملات در بازارهای مالی به کمک سیستم‌های رایانه‌ای می‌باشد.

معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ (Algo Trading) به کمک زبان‌های برنامه نویسی نوشته شده و دستورالعمل‌ها و مراحل اجرایی آن توسط متخصصین تعیین می‌شود. می‌توان پارامترهای گوناگونی را جهت بررسی به وسیله الگوریتم مشخص کرد و سپس بر اساس حجم‌ها و زمان‌بندی تعریف شده معاملات را به انجام برسانند. از آنجایی که فرآیند بررسی و یافتن نقاط ورود و خروج بر اساس برنامه‌های از پیش تعیین شده توسط سیستم‌های رایانه‌ای انجام می‌پذیرد، احساسات انسان که می‌تواند در نتایج معاملات تأثیر منفی داشته باشد، از معاملات حذف می‌شود.

نحوه عملکرد الگوریتم‌های معاملاتی چیست؟

انجام معاملات توسط الگوریتم‌ها نیازمند فرآیندی است تا بتوانند استراتژی‌های تعریف شده را به درستی اجرا کنند:

• در مرحله‌ی اول نیاز است این الگوریتم به رصد نمودارهای موجود بپردازد تا بتواند فرصت‌های مختلف به وجود آمده در نمودارهای گوناگون را، طبق استراتژی مشخص شده شناسایی کند. به دلیل تعدد فرصت‌های معاملاتی و همچنین اهمیت تعیین مناطق صحیح ورود و خروج این بخش از فرآیند، از اهمیت بالایی برخوردار است.
• در مرحله‌ی دوم و پس از شناسایی فرصت ورود بر اساس استراتژی، نوبت به باز کردن معامله (پوزیشن گیری) می‌رسد، اما قبل از کلیک بر روی خرید یا فروش لازم است تا مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک معامله بررسی شود. طبق مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک مشخص شده برای رایانه، حجم معاملات تعیین می‌شود.
• در مرحله‌ی سوم معامله انجام می‌شود و منتظر فرصت‌های معاملاتی بعدی می‌ماند.
• مرحله‌ی چهارم بررسی و مدیریت معاملات (پوزیشن) باز می‌باشد که باید در خصوص زمان بسته شدن و نقاط خروج بررسی‌های لازم انجام گیرد.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

استفاده از معاملات الگوریتمی مزایای بسیار زیادی را به همراه دارد که هر روزه با پیشرفت‌های بیشتر در معاملات الگوریتمی و هوشمند شدن این سیستم‌ها، بر مزیت‌های آن افزوده می‌شود. در ادامه به مهم‌ترین مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی اشاره می‌کنیم.

1. امکان بررسی و تحلیل شرایط نمودارهای متعدد در زمان کوتاه

2. ثبت سفارشات و انجام معاملات با دقت و سرعت بالا

3. حداقل شدن دخالت احساسات انسانی در معامله گری و کاهش تصمیمات هیجانی

4. کاهش خطاهای محاسباتی و مقداری هنگام ثبت سفارشات

5. ثبت سریع سفارش و انجام معامله قبل از تغییرات بالای قیمت

6. امکان بررسی نتایج معاملات بر اساس استراتژی معاملاتی طبق داده‌های آپدیت شده (به روز) در بازار

7. صرفه جویی در زمان معامله گران

انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس نحوه عملکرد کدام است؟

الگوریتم‌های معاملاتی می‌توانند در بخش‌های گوناگون معامله گری به کمک سرمایه گذاران بیایند. افراد مختلف بر اساس نیازهای خود اقدام به استفاده از این الگوریتم‌ها در یک بخش از فرآیند معامله خود می‌کنند و یا از ابتدا تا پایان این فرآیند را برعهده‌ی الگوریتم‌های معاملاتی می‌گذارند تا طبق استراتژی تعریف شده معاملات آن‌ها را پیش ببرد.

این الگوریتم‌ها وابسته به اینکه در کجای فرآیند معامله گری قرار می‌گیرند، به پنج دسته تقسیم می‌شوند.

1. الگوریتم‌های انجام معاملات

وظیفه‌ی اصلی این دسته از الگوریتم‌ها تقسیم کردن سفارشات بزرگ به سفارش‌های کوچک‌تر می‌باشد. این عمل جهت جلوگیری از به وجود آمدن مشکلات در بازارهای کم حجم و یا سهم‌های کوچک می‌باشد. در الگوریتم‌های انجام معاملات باید نقاط خرید و بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس فروش و نماد مورد نظر از سوی معامله گر به سیستم داده شود و سپس طبق دستورالعمل‌های موجود به انجام معامله بپردازد.

2. الگوریتم‌های سیگنال دهنده

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی با صادر کردن سیگنال‌های خرید و فروش می‌توانند تحلیلگران را در دستیابی به سود بیشتر یاری رسانند. اما تنها با استفاده از سیگنال‌های این الگوریتم‌ها نمی‌توان انتظار سودهای بسیار بالا را داشت، بلکه این الگوریتم‌ها صرفاً سیگنال‌های خرید و فروش اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال را برای سرمایه گذاران مخابره می‌کنند. برای مثال می‌توانید لیست تمام سهم‌هایی که اندیکاتور RSI در آن‌ها سیگنال خرید داده را در چند ثانیه مشاهده کنید. برای دریافت سیگنال‌های معاملاتی از سایر اندیکاتورهای پرکاربرد بورسی مانند اندیکاتور مکدی (MACD) ، استوکاستیک (Stochastic)، CCI، ایچیموکو (Ichimoku) و سایر اندیکاتورها نیز می‌توان از این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی استفاده کرد.

3. الگوریتم‌های مانیتورینگ یا فیلتر کننده

الگوریتم‌های مانیتورینگ وظیفه جستجو کردن در میان سهم‌های گوناگون و یافتن سهم‌هایی با پارامترهای موردنظر سرمایه گذاران را برعهده دارند. برای مثال هنگامی که خبر افزایش نرخ دلار در سامانه نیما منتشر می‌شود، سرمایه گذاران بسیاری به دنبال لیست سهم‌هایی هستند که صادرات محور می‌باشند و از طریق افزایش نرخ دلار نیما سودآوری آن‌ها افزایش می‌یابد. با تعریف پارامترهای موردنظر خود می‌توانید سهم‌هایی با ویژگی‌های خاص را به‌سرعت پیدا کنید.

4. الگوریتم‌های کم بسامد (Position Trading)

دستورالعمل‌هایی که در الگوریتم‌های کم بسامد تعریف می‌شود، جهت انجام معاملاتی با دیدگاه بلند مدت است. این الگوریتم جهت استفاده در بازار ایران بسیار کاربردی می‌باشد. اما تعریف سرمایه گذاری بلند مدت در میان تحلیلگران بنیادی، تکنیکال و استفاده کنندگان از الگو تریدینگ‌ها بسیار متفاوت می‌باشد. در معاملات الگوریتمی به معاملاتی با طول بیش از یک ساعت، معاملات بلند مدت اطلاق می‌شود در صورتی که احتمالاً قبل از گفتن این مطلب، احتمالاً در ذهن شما حداقل بازه‌ی زمانی چندین ماهه برای اصطلاح سرمایه گذاری بلند مدت نقش بسته بود.

5. الگوریتم‌های پر بسامد (High Frequence Trading)

این نوع از الگوریتم‌ها در بازار ایران و بسیاری از بازارهای مالی دیگر که از قوانین خاصی پیروی می‌کنند بسیار کم کاربرد است. الگوریتم‌های پر بسامد به انجام معاملات در زمان بسیار کوتاه (میانگین پنج دهم ثانیه) می‌پردازند و هدف از ایجاد آن‌ها کسب سودهای اندک اما پر تعداد می‌باشد. این نوع از کسب بازده از بازارهای مالی که مالیات و کارمزد ثابت دریافت نمی‌کنند کاربردی است و در بازاری مانند بورس تهران، به دلیل دریافت کارمزد و مالیات ثابت این روش سبب زیان معامله گران می‌شود.

بهترین استراتژی‌های معاملاتی با کمک الگوریتم‌ها کدام است؟

استراتژی‌های گوناگونی برای استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی وجود دارد اما برخی از این استراتژی‌ها از محبوبیت و کاربرد بیشتری نزد معامله گران برخوردار هستند که در این بخش به معرفی این استراتژی‌های می‌پردازیم.

استراتژی دنبال کننده‌ی روند (Trend Following)

ابتدایی‌ترین و ساده‌ترین استراتژی که می‌توان با کمک الگوریتم‌های معاملاتی اجرا کرد، استراتژی دنبال کننده‌ی روند می‌باشد. این استراتژی بر اساس بررسی روندهای موجود در اندیکاتورها و تغییرات سطح قیمت هستند و با ساده‌ترین اجزا قابل اجرا است.

موقعیت‌های معامله آربیتراژی

تعریف این استراتژی با دانستن مفهوم آربیتراژ بسیار ساده می‌باشد لذا در ابتدا مفهوم آربیتراژ را بررسی می‌کنیم. آربیتراژ یعنی "کسب سود از طریق اختلاف قیمت یک کالای مشخص در دو بازار مختلف". ساده‌ترین آربیتراژی را که می‌توان در ایران مثال زد، میزان اختلاف قیمت سکه‌های تمام بهار آزادی تحویل یک‌ روزه بورس کالا با قیمت سکه تمام بهار آزادی در بازار آزاد می‌باشد.

الگوریتم‌های این دسته با بررسی قیمت‌ها در بازارهای گوناگون می‌توانند این فرصت‌ها را شنایی کرده و با معامله آن کالا به کسب سود از محل این اختلاف قیمت می‌پردازد.

نزدیک شدن قیمت به میانگین قیمت

یکی از فرض‌های ابتدایی تحلیل که میان سرمایه گذاران دیده می‌شود این است که قیمت همواره تمایل دارد تا در نزدیکی میانگین قیمت حرکت کند و زمانی که فاصله‌ی میانگین قیمت و نمودار قیمت زیاد می‌شود، قیمت مجدداً به سمت میانگین باز می‌گردد. این استراتژی با درنظرگرفتن این موضوع، اقدام به معاملاتی می‌کند که قیمت در کف و سقف از میانگین فاصله گرفته است. چندین استراتژی گوناگون بر اساس این مفهوم طراحی شده‌اند که همگی آن‌ها از میانگین‌های گوناگون مانند میانگین ساده، میانگین موزون و میانگین نمایی در دوره‌های زمانی مختلف استفاده می‌کنند.

برای معاملات الگوریتمی چه پیش نیازهای فنی لازم است؟

پس از آشنایی با نحوه عملکرد معاملات الگوریتمی، لازم است تا با استفاده از برنامه نویسی بتوانیم الگوریتم مورد نظر خود را طراحی کنیم. در صورت نداشتن تخصص در این زمینه، می‌توانیم از متخصصان برنامه نویسی جهت نهایی سازی الگوریتم‌های معاملاتی مورد نظر کمک بگیریم. در ادامه به پیش نیازهایی که برای طراحی الگوریتم‌ها نیاز است اشاره می‌کنیم:

1. تخصص در زمینه‌ی برنامه نویسی جهت پیاده سازی استراتژی معاملاتی در الگوریتم
2. دسترسی به اینترنت و سامانه معاملات آنلاین جهت دریافت، رصد و تحلیل اطلاعات
3. ارتباط با سامانه معاملات جهت انجام معاملات و پوزیشن گیری
4. قابلیت امتحان کردن برنامه نوشته شده بر اساس گذشته بازار جهت بررسی نتایج عملکرد استراتژی (Back Test)

با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی چقدر می‌توانیم سود کسب کنیم؟

میزان سودهای کسب شده با کمک الگو تریدینگ می‌تواند وابسته به استراتژی‌های معاملاتی که در برنامه نویسی الگوریتم‌ها اعمال می‌شود و نوع الگوریتم معاملاتی استفاده شده، متفاوت است. همچنین استفاده از معاملات الگوریتمی می‌تواند در بازارهای گوناگون نتایج بسیار متفاوتی داشته باشد. برای مشاهده میزان سودی که از طریق الگوریتم نوشته شده به دست می‌آید، باید با بک تست گرفتن از استراتژی طراحی شده در بازار مالی موردنظر، به جواب برسیم.

آیا تمام استراتژی های تحلیل تکنیکال را می‌توانیم با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی اجرا کنیم؟

در صورت داشتن تخصص کافی و صرف وقت و تلاش می‌توانید از تمامی ابزارهای تحلیل تکنیکال در معاملات الگوریتمی استفاده کنید. اما نحوه بررسی و تحلیل نمودارهای قیمت در بازارهای مالی توسط افراد گوناگون متفاوت است. همان‌طور که در فرض‌های اولیه تحلیل تکنیکال بیان می‌شود، ممکن است در شرایط یکسان معاملاتی، نظر یک نفر رشد بیشتر سهم باشد و اقدام به خرید سهم کند و بلعکس در همان لحظه سرمایه گذار دیگری تحلیلش از شرایط سهم، ریزش قیمت باشد و اقدام به فروش کند.

از این رو استفاده از تحلیل‌هایی مانند خط روند، امواج الیوت، الگوهای هارمونیک و سایر ابزارها می‌تواند در نظر افراد گوناگون متفاوت باشد. به همین دلیل است که در معاملات الگوریتمی بیشتر از اندیکاتورها جهت یافتن نقاط ورود و خروج معاملات استفاده می‌شود.

آیا می‌توان از معاملات الگوریتمی در بازار ایران استفاده کرد؟

معاملات الگوریتمی را در تمام بازارهای مالی می‌توان استفاده کرد و با کمک آن کسب سود کرد. نکته‌ای که توجه به آن ضروری است، طراحی استراتژی معاملاتی و پیاده سازی الگوریتم‌ها در برنامه نویسی، متناسب با بازار مورد نظر است. برای مثال اگر از یک الگوریتم معاملاتی برای بازار بورس ایران استفاده می‌کنید، ممکن است این الگوریتم در بازار رمز ارزها نتواند نتایج مطلوبی را داشته باشد.

سخن نهایی

ما در عصری پر شتاب زندگی می‌کنیم که باید همواره خود را با تغییر و تحولات جهان سازگار کنیم و از این تغییرات در جهت پیشرفت بهره بگیریم. بیش از 85% معاملات در بازارهای مالی آمریکا با استفاده از معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ انجام می‌شود که نشان از جایگاه ویژه این ابزار و دانش نزد معامله گران حرفه‌ای دنیا دارد. در این مطلب هرآنچه را جهت آشنایی اولیه با فرآیند معاملات الگوریتمی و نحوه اجرای آن نیاز بود را توضیح دادیم تا علاقه‌مندان به این موضوع بتوانند در ادامه بیشتر به فعالیت در این حوزه بپردازند.

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

آیا تا این لحظه واژه معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه اندازی شد، سرعت بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس پردازش در رایانه‌ها به شکل امروزی نبود و این بازارها به وجود آنها وابسته نبود. بنابراین در آن زمان معاملات به صورت دستی و حضوری و بطور سنتی انجام می‌شد. هر شخصی برای خرید یا فروش سهام در بازار بورس ایران باید خود را به خیابان حافظ می‌رساند تا اولا از روی تابلو قیمت‌های به روز شده را ببیند و سپس برای خرید یا فروش سهم خود لازم بود فرم‌های مربوطه را پر می‌کرد.

امروزه اما به لطف پیشرفت در سیستم‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و در دسترس بودن اینترنت، در حالی که در خانه یا محل کار خود در حال نوشیدن یک چای گرم هستید تنها با وارد شدن به سایت کارگزاری خود و با زدن یک دکمه می‌توانید سهام خود را خریداری یا بفروش برسانید.

اما در حال حاضر نرم افزارها و سخت افزارهای رایانه‌ای، کار را برای ما از این هم راحت‌تر کرده‌اند. دکمه‌ای را که معامله‌گر بدون استراتژی خاصی برای خرید یا فروش سهم خود با هر حالت روحی و روانی می‌زند نیز رایانه عهده دار آن است و معاملات را بدور از هیچ استرس روحی و روانی و با توجه به استراتژی معاملاتی می‌خرد و یا می‌فروشد.

حال کمی فراتر می رویم می‌خواهیم معاملات هوشمندانه‌تر انجام شود مثلا اول شرایط بازار را بسنجد و بعد میزان سرمایه را چک کند و سپس وارد معامله شود، به این گونه معاملات که هوشمندی خاصی دارند، معاملات الگوریتمی می‌گویند.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را بیان کنیم، به هر نوع معامله هوشمندانه که به صورت خودکار توسط رایانه برنامه‌ریزی شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند که این کار نیز با زبان پایتون قابل دسترسی خواهد بود.

به عبارت دیگر معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده ‌شده، در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند، معاملات الگوریتمی می‌گویند. بسیاری از الگوریتم‌های موفق، مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند که دقت و سرعت بالایی دارند.

مزایای معاملات الگوریتمی

از مهم‌ترین مزایا و محاسن استفاده از الگوریتم و دانش کامپیوتر در معاملات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

شناسایی سهام (یا انواع دیگر دارایی) مناسب سرمایه‌گذاری در سریع‌ترین زمان ممکن و قبل از تغییرات چشمگیر

انتخاب بهترین نقطه ورود و خروج به یک دارایی

رصد و بررسی هم‌زمان تمامی بازار به‌صورت خودکار

به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت سفارش خرید و فروش

استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلفی که در ذهن دارید! یعنی اگر استراتژی معاملاتی مد نظرتان را در سال‌های گذشته انجام می‌دادید چند درصد سود کسب می‌کردید و آیا استراتژی مناسبی بوده یا خیر؟!

علم داده در بازارهای مالی

در چند سال اخیر توجه به علم داده و اهمیت آن در بازارهای مالی به طرز چشمگیری در بین شرکت‌های فعال در بازارهای مالی کشور افزایش یافته است. با این حال تا رسیدن به نقطه مطلوب فاصله زیادی وجود دارد. بسیاری از شرکت‌های سرمایه گذاری، سبدگردان ها، کارگزاری ها، بانک ها و بیمه ها به صورت سنتی به انجام امور محوله می پردازند و از موهبت علم داده در تکمیل و تسریع وظایف فعلی و ایجاد فرصت های کسب و کاری جدید توسط علم داده آگاهی لازم را ندارند.

علاوه بر معاملات الگوریتمی که به آن پرداختیم از علم داده برای مدیریت خودکار ریسک، کشف تقلب ها، تجزیه و تحلیل مصرف کننده ها و بررسی رفتار آنها، مبحث قیمت گذاری، توسعه محصول و . نیز استفاده می‌شود.

کلان داده (Big Data) اصطلاحی است که برای توصیف داده هایی به کار می رود که با سرعت زیاد، در حجم بالا و تنوع گسترده تولید می‌شوند. تجزیه و تحلیل این داده ها با روش های سنتی و دستی قابل اجرا نیست. یکی از ابزارهایی که برای تحلیل کلان داده استفاده می شود استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است.

زبان برنامه نویسی پایتون در بازارهای مالی برای تحلیل بیگ دیتا استفاده زیادی دارد. پایتون با تجزیه و تحلیل داده های خام می‌تواند آنها را به اطلاعات مفیدی تبدیل کند که برای تصمیم گیری بهتر و به حداکثر رساندن خروجی کسب وکار اهمیت بسزایی دارند.

پایتون در بازارهای مالی

پایتون ( Python ) یک زبان برنامه‌نویسی چند هدفِ و متن باز است. این زبان به دلیل فلسفه‌ی وجودی آن یعنی «خوانایی و سادگی» طی گذشت حدود 30 سال که از طراحی آن گذشته توانسته محبوبیت زیادی کسب کند. در عین حال این زبان یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر دنیا به حساب می‌آید.

کتابخانه‌های متنوع پایتون به همراه جامعه برنامه‌نویسان گسترده این زبان، همواره پایتون را در رده‌های نخست محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی قرار داده است. این زبان در طیف وسیعی از موضوعات همچون طراحی وب‌سایت، امنیت و شبکه، هوش‌مصنوعی، دیتاساینس، ریزپردازنده‌ها و . مورد اقبال فراوان قرار گرفته است.

نیاز به دانستن این زبان محدود به رشته‌های مهندسی نرم‌افزار نمی‌شود، بلکه متخصصین رشته‌های دیگر چون پزشکی، اقتصاد، علوم انسانی، مدیریت مالی و. نیز آشنایی با این زبان را نیاز خواهند داشت، چراکه در دنیای امروز با کلان داده ها ( Big Data ) سروکار داریم؛ تحلیل دقیق و به موقع کلان داده ها در صنعت مالی می تواند کمک شایانی برای تحلیلگران و کارشناسان این حوزه به حساب آید.

معاملات الگوریتمی (algo trading) در بورس چیست؟

شاید بتوان واژه معاملات الگوریتمی را نزدیک ترین معادل سازی فارسی شده عبارت الگوتریدینگ بیان نمود. همان طوری که از نام آن انتظار می رود در معاملات الگوریتمی از الگوریتم های محاسباتی بسیار پیچیده ریاضیاتی که انسان از محاسبات ساده ترین آن ها باز خواهد ماند، به همراه هوش مصنوعی برای پردازش معاملات استفاده می شود. این الگوریتم ها با توجه به گذشته، بازار را بصورت خودکار تجزیه و تحلیل می کند و با هوش مصنوعی که در اختیار دارند سعی در پیدا کردن و پیش بینی بهترین نقاط ورودی و خروجی به همراه میزان حجم برای آن می نماید.

بدون شک همان طوی که می دانید برای انجام معاملات که بر اساس الگوتریدینگ می باشد شما نیازمند یک کامپیوتر متصل به اینترنت می باشید که سیستم معاملاتی خود را به آن متصل نمایید و این اتصال می تواند مستقیم و یا به واسطه کارگزاری نیز انجام شود.

معاملات الگوریتمی یکی از بارزترین مصادیق استفاده از هوش مصنوعی در بازار بورس است. شیوه انجام این معادلات به این گونه است که فرد بر اساس شیوه‌های معاملاتی‌ اش، الگوی مختص خود را در اختیار رایانه قرار می‌دهد و به این ترتیب رایانه می‌تواند سهام مناسب را پیدا و خریداری کند.

اگر قصد دارید به عنوان یک معامله‌گر حرفه‌ای در بازار بورس دوام بیاورید بهتر است مفاهیم مرتبط با هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی را نیز فرا بگیرید. در غیر این صورت تا چند وقت دیگر حوزه فعالیت شما از یک معامله‌گر به یک نظاره‌گر تغییر پیدا می‌کند! چرا که احتمال دارد در آینده‌ای نه چندان دور استفاده از این موارد در بازارهای مالی چنان رایج شود که افرادی که با آن آشنایی ندارند به هیچ‌وجه نتوانند در این بازارها فعالیتی داشته باشند و از طریق آن کسب سود کنند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستورهای تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می کند. آموزش بورس به این روش می تواند با سرعت سود ایجاد کند به طوریکه به وسیله انسان غیرممکن است.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی می باشد. جدا از فرصت های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می برد و معاملات به روش اصولی انجام می پذیرد.

اگر علاقه مند هستید پیشنهاد میشود دیگر مقاله ما در زمینه آموزش معاملات آلگوریتمی را بخوانید.

مزایای معاملات الگوریتمی (الگو تریدینگ)

آموزش بورس به روش الگو تریدینگ مزیت های زیر را فراهم می کند :

• معاملات در بهترین قیمت ها اجرا می شوند
• دستورهای معاملاتی سریع و دقیق می باشند (شانس بالایی در اجرای دستورات در سطح مورد مطلوب وجود دارد)
• معاملات به طور صحیح زمان بندی می شوند و از تغییرات آنی قیمت به سرعت جلوگیری می شود
• قیمت های معاملاتی کاهش می یابد
• بررسی های اتوماتیک شبیه سازی شده در چندین موقعیت بازار
• کاهش ریسک اشتباهات دستی زمان انجام معاملات
• ااز الگو تریدینگ با استفاده از داده های ریل تایم و تاریخی موجود می توان بک تست گرفت تا ببینیم آیا در استراتژی معاملاتی موفقیت آمیز است.
• بر اساس فاکتور های احساسات و روانشناسی احتمال اشتباهات انسانی را کاهش می دهد.

امروزه بیشتر معامله گران الگو تریدینگ (HFT) یا معاملات به صورت فرکانس بالا هستند یعنی (High- Frequency Trading). در این روش تریدر ها تلاش می کنند با سرعت زیاد تعداد زیادی از سفارش های موجود در چندین بازار را بر اساس پارامتر های از پیش برنامه ریزی شده معامله کنند.

فرصت های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی

خرید سهام در قیمت های پایین تر در یک بازار و همزمان فروش آن در قیمت های بالاتر در یک بازار دیگر، تغییرات قیمت به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ را فراهم می کند. اجرای یک الگوریتم برای شناسایی این تغییرات قیمت و پوزیشن گیری های کارا باعث ایجاد فرصت های معاملاتی سود ده سرمایه گذاری در بورس می شود.

درصد حجم (POV)

تا زمان تکمیل شدن سفارش معاملات، این الگوریتم با توجه به نسبت مشارکت تعیین شده و با توجه به حجم معامله شده سفارشات را با درصد مشخصی از حجم بازار ارسال می کند. وقتی قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر رسیدند، این میزان مشارکت افزایش یا کاهش داده می شود.

رنج یا محدوده معاملاتی (میانگین بازگشت)

استراتژی میانگین بازگشت در معاملات الگوریتمی یعنی قیمت های بالا و پایین دارایی یک پدیده موقت می باشند و به صورت دوره ای به قیمت های میانگین خود برمی گردد. شناسایی و تعیین محدوده قیمت و اجرای یک الگوریتم معاملاتی مبتنی بر آن به معامله گران این اجازه را می دهد تا در قیمت های داخل و خارج از رنج تعیین شده به طور اتوماتیک پوزیشن گیری کند.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

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

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

نتیجه گیری نهایی درمورد استفاده از الگوتریدینگ

همانطور که بیان شد الگوتریدینگ انقلاب بزرگی را در این بازار های مالی ایجاد نموده است. روشی که در الگوتریدینگ با استفاده و با توجه به ابزار هایی که در اختیارتان قرار می دهد، باعث افزایش نتیجه کاملا عالی و افزایش بهینه تر داد و ستد خواهد شد. بنابراین شما باید، استفاده از الگوتریدینگ را در معاملات خود کاملا جدی بگیرید و آمادگی های لازم را برای استفاده از چنین سیستمی هایی داشته باشید.

این نکته را در نظر داشته باشید که دنیای آینده ای که نه چندان دور خواهد بود، دنیای معاملات کاملا متکی به الگوریتم ها خواهد بود که در حال حاظر به الگوتریدینگ معروف است و بسیار نیز هوشمند خواهند بود.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
4. کاهش هزینه‌های معامله
5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

• سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
• سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
• اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس تجاری برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
• توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

آیا تا این لحظه واژه معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه اندازی شد، سرعت پردازش در رایانه‌ها به شکل امروزی نبود و این بازارها به وجود آنها وابسته نبود. بنابراین در آن زمان معاملات به صورت دستی و حضوری و بطور سنتی انجام می‌شد. هر شخصی برای خرید یا فروش سهام در بازار بورس ایران باید خود را به خیابان حافظ می‌رساند تا اولا از روی تابلو قیمت‌های به روز شده را ببیند و سپس برای خرید یا فروش سهم خود لازم بود فرم‌های مربوطه را پر می‌کرد.

امروزه اما به لطف پیشرفت در سیستم‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و در دسترس بودن اینترنت، در حالی که در خانه یا محل کار خود در حال نوشیدن یک چای گرم هستید تنها با وارد شدن به سایت کارگزاری خود و با زدن یک دکمه می‌توانید سهام خود را خریداری یا بفروش برسانید.

اما در حال حاضر نرم افزارها و سخت افزارهای رایانه‌ای، کار را برای ما از این هم راحت‌تر کرده‌اند. دکمه‌ای را که معامله‌گر بدون استراتژی خاصی برای خرید یا فروش سهم خود با هر حالت روحی و روانی می‌زند نیز رایانه عهده دار آن است و معاملات را بدور از هیچ استرس روحی و روانی و با توجه به استراتژی معاملاتی می‌خرد و یا می‌فروشد.

حال کمی فراتر می رویم می‌خواهیم معاملات هوشمندانه‌تر انجام شود مثلا اول شرایط بازار را بسنجد و بعد میزان سرمایه را چک کند و سپس وارد معامله شود، به این گونه معاملات که هوشمندی خاصی دارند، معاملات الگوریتمی می‌گویند.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را بیان کنیم، به هر نوع معامله هوشمندانه که به صورت خودکار توسط رایانه برنامه‌ریزی شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند که این کار نیز با زبان پایتون قابل دسترسی خواهد بود.

به عبارت دیگر معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده ‌شده، در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند، معاملات الگوریتمی می‌گویند. بسیاری از الگوریتم‌های موفق، مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند که دقت و سرعت بالایی دارند.

مزایای معاملات الگوریتمی

از مهم‌ترین مزایا و محاسن استفاده از الگوریتم و دانش کامپیوتر در معاملات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

شناسایی سهام (یا انواع دیگر دارایی) مناسب سرمایه‌گذاری در سریع‌ترین زمان ممکن و قبل از تغییرات چشمگیر

انتخاب بهترین نقطه ورود و خروج به یک دارایی

رصد و بررسی هم‌زمان تمامی بازار به‌صورت خودکار

به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت سفارش خرید و فروش

استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلفی که در ذهن دارید! یعنی اگر استراتژی معاملاتی مد نظرتان را در سال‌های گذشته انجام می‌دادید چند درصد سود کسب می‌کردید و آیا استراتژی مناسبی بوده یا خیر؟!

علم داده در بازارهای مالی

در چند سال اخیر توجه به علم داده و اهمیت آن در بازارهای مالی به طرز چشمگیری در بین شرکت‌های فعال در بازارهای مالی کشور افزایش یافته است. با این حال تا رسیدن به نقطه مطلوب فاصله زیادی وجود دارد. بسیاری از شرکت‌های سرمایه گذاری، سبدگردان ها، کارگزاری ها، بانک ها و بیمه ها به صورت سنتی به انجام امور محوله می پردازند و از موهبت علم داده در تکمیل و تسریع وظایف فعلی و ایجاد فرصت های کسب و کاری جدید توسط علم داده آگاهی لازم را ندارند.

علاوه بر معاملات الگوریتمی که به آن پرداختیم از علم داده برای مدیریت خودکار ریسک، کشف تقلب ها، تجزیه و تحلیل مصرف کننده ها و بررسی رفتار آنها، مبحث قیمت گذاری، توسعه محصول و . نیز استفاده می‌شود.

کلان داده (Big Data) اصطلاحی است که برای توصیف داده هایی به کار می رود که با سرعت زیاد، در حجم بالا و تنوع گسترده تولید می‌شوند. تجزیه و تحلیل این داده ها با روش های سنتی و دستی قابل اجرا نیست. یکی از ابزارهایی که برای تحلیل کلان داده استفاده می شود استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است.

زبان برنامه نویسی پایتون در بازارهای مالی برای تحلیل بیگ دیتا استفاده زیادی دارد. پایتون با تجزیه و تحلیل داده های خام می‌تواند آنها را به اطلاعات مفیدی تبدیل کند که برای تصمیم گیری بهتر و به حداکثر رساندن خروجی کسب وکار اهمیت بسزایی دارند.

پایتون در بازارهای مالی

پایتون ( Python ) یک زبان برنامه‌نویسی چند هدفِ و متن باز است. این زبان به دلیل فلسفه‌ی وجودی آن یعنی «خوانایی و سادگی» طی گذشت حدود 30 سال که از طراحی آن گذشته توانسته محبوبیت زیادی کسب کند. در عین حال این زبان یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر دنیا به حساب می‌آید.

کتابخانه‌های متنوع پایتون به همراه جامعه برنامه‌نویسان گسترده این زبان، همواره پایتون را در رده‌های نخست محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی قرار داده است. این زبان در طیف وسیعی از موضوعات همچون طراحی وب‌سایت، امنیت و شبکه، هوش‌مصنوعی، دیتاساینس، ریزپردازنده‌ها و . مورد اقبال فراوان قرار گرفته است.

نیاز به دانستن این زبان محدود به رشته‌های مهندسی نرم‌افزار نمی‌شود، بلکه متخصصین رشته‌های دیگر چون پزشکی، اقتصاد، علوم انسانی، مدیریت مالی و. نیز آشنایی با این زبان را نیاز خواهند داشت، چراکه در دنیای امروز با کلان داده ها ( Big Data ) سروکار داریم؛ تحلیل دقیق و به موقع کلان داده ها در صنعت مالی می تواند کمک شایانی برای تحلیلگران و کارشناسان این حوزه به حساب آید.