فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
بسیاری از ما، از جمله سرمایه گذاران، بیش از هر زمان دیگری به رایانه و فناوری وابسته شده ایم. با کمک معاملات الگوریتمی، تعداد فزاینده ای از سرمایه گذاران از شرایط بهینه بازار برای ثروتمندتر شدن استفاده می کنند.
معاملات الگوریتمی که اغلب به عنوان معاملات الگوریتمی شناخته می شود، نوعی از معاملات سهام است که از مدل ها و فرمول های پیچیده ریاضی برای انجام تراکنش های مالی با سرعت بالا و خودکار استفاده می کند.
هدف آن کمک به سرمایه گذاران در اجرای هر چه سریعتر استراتژی های مالی خاص برای به حداکثر رساندن بازده است. در حالی که تجارت الگوریتمی مزایای قابل توجهی دارد، خطرات خاصی نیز وجود دارد که باید در نظر گرفت.
برای یافتن همه چیزهایی که باید در مورد تجارت الگوریتم بدانید، ادامه مطلب را بخوانید.
تجارت الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی یک تکنیک معاملاتی است که از ابزارهای پیچیده ریاضی برای کمک به معامله گران در تصمیم گیری معاملات در بازارهای مالی استفاده می کند. نیاز به مشارکت یک تاجر انسانی در این نوع سیستم حداقل است که منجر به تصمیم گیری بسیار سریع می شود. این به الگوریتم اجازه میدهد تا از شانسهای سودآوری که در بازار به وجود میآیند، بسیار قبل از اینکه یک تاجر انسانی بتواند آنها را ببیند، سرمایهگذاری کند.
از آنجایی که سرمایه گذاران نهادی بزرگ در تعداد زیادی سهام معامله می کنند، از معاملات الگوریتمی استفاده گسترده ای می کنند. همچنین به عنوان تجارت الگو، تجارت جعبه سیاه و سایر عناوین مشابه شناخته می شود و به شدت به فناوری وابسته است. در چند سال گذشته محبوبیت آن افزایش یافته است.
تجارت الگوریتمی (همچنین به عنوان تجارت الگوریتمی شناخته می شود) عمل استفاده از مدل های ریاضی کامپیوتری برای اجرای سفارشات بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده بدون استفاده از تعامل انسانی است. تجارت الگوریتمی ابتدا توسط سازمان های مالی بزرگ مانند بانک های سرمایه گذاری پذیرفته شد، اما اخیراً در دسترس معامله گران عادی قرار گرفته است.
تاریخچه
در اواخر دهه 1980 و 1990، بازارهای مالی با اجرای کاملاً الکترونیکی و شبکه های ارتباط الکترونیکی قابل مقایسه ظهور کردند. در ایالات متحده، اعشاری کردن، که حداقل اندازه تیک را از 1/16 دلار (0.0625 دلار آمریکا) به 0.01 دلار آمریکا برای هر سهم کاهش داد، ممکن است با تغییر ساختار بازار با ایجاد تفاوت های کوچکتر بین قیمت پیشنهادی و پیشنهادی، تجارت الگوریتمی را تشویق کرده باشد. بازارسازان مزیت تجاری و افزایش نقدینگی بازار.
تا سال 1998، کمیسیون بورس و اوراق بهادار (SEC) ایالات متحده (ایالات متحده) اجازه مبادلات الکترونیکی را می داد و در را برای معاملات کامپیوتری با فرکانس بالا هموار می کرد. HFT می تواند تراکنش ها را 1000 برابر سریعتر از یک شخص انجام دهد. از آن زمان، تجارت با فرکانس بالا (HFT) محبوبیت خود را افزایش داده است.
چگونه کار می کند؟
روش یا مجموعه ای از قوانین مشخص که برای انجام یک فرآیند معین است، الگوریتم نامیده می شود. معاملات الگوریتمی از برنامه های کامپیوتری برای اجرای معاملات با نرخ و حجم بالا بسته به مجموعه ای از پارامترهای از پیش تعریف شده مانند قیمت سهام و شرایط بازار استفاده می کند.
برای مثال، یک معاملهگر ممکن است از معاملات الگوریتمی برای اجرای سریع سفارشها استفاده کند، زمانی که یک سهام خاص به قیمت مشخصی رسید یا به زیر آن رسید. بر اساس چنین شرایطی، الگوریتم ممکن است تصمیم بگیرد که چه تعداد سهام را بخرد یا بفروشد. هر زمان که برنامه ای وجود داشته باشد، معامله گر می تواند بنشیند و استراحت کند و بداند که معاملات به صورت خودکار پس از برآورده شدن معیارهای از پیش تعریف شده انجام می شود.
استراتژی های معاملاتی الگوریتمی
استراتژی های معاملاتی الگوریتمی چندین روش برای انجام سودآورترین معاملات الگوریتمی هستند. اگرچه هر استراتژی متمایز است، مکانیسم انجام معاملات Algo ثابت است. هر مسیر به گونه ای ساخته شده است که جریان های داده های بازار واقعی را از صرافی دریافت می کند و سپس با استفاده از یک بلوک از پیش تعریف شده از قوانین یا منطق، یک سفارش تجاری ایجاد می کند. سفارش معامله شامل تمام ویژگی ها مانند مرتب سازی، سمت و مقدار است.
هر استراتژی به شیوه ای از پیش تعیین شده عمل می کند تا اجرای دقیق الگوریتم ها را برای معامله گر ارائه دهد. برای درک بهتر، فهرست روش های رایج زیر و توضیحات آنها را بررسی کنید:
- استراتژی های آربیتراژ
- استراتژی های آماری
- استراتژی های بازارسازی
- استراتژی های معاملاتی مبتنی بر احساسات
- استراتژی های مومنتوم
- فراگیری ماشین استراتژی های معامله
استراتژی های آربیتراژ
این رویکرد مستلزم بهره گیری از قیمت گذاری نادرست یک ابزار مالی یا دارایی در دو بازار مجزا است. دارایی که در یک بازار با یک قیمت معامله می شود اما در بازار دیگر با قیمت قابل ملاحظه ای بیشتر معامله می شود، نمونه ای از استراتژی آربیتراژ است. در نتیجه، اگر کالایی را با قیمت پایینتری خریداری کرده باشید، اکنون میتوانید آن را با قیمت بالاتری در بازار بفروشید.
به این ترتیب، بدون ریسک کردن، با سود به پایان خواهید رسید. در نتیجه، این سناریویی است که در آن معاملات متعددی را روی یک دارایی به طور همزمان برای کسب سود انجام میدهید، بدون اینکه خطری به دلیل اختلاف قیمتها مرتبط باشد.
استراتژی های آماری
تکنیک های آربیتراژ آماری، که بر اساس فرضیه بازگشت میانگین هستند، معمولاً به صورت جفت استفاده می شوند. چنین روش هایی سود حاصل از قیمت گذاری نادرست آماری یک یا چند دارایی بر اساس ارزش پیش بینی شده را پیش بینی می کنند.
معاملات جفتی نمونه ای از آربیتراژ آماری است که در آن به نسبت یا اسپرد بین قیمت دو سهم یکپارچه نگاه می کنیم. اگر ارزش اسپرد از محدوده پیشبینیشده فراتر رفت، سهامی را خریداری میکنید که عملکرد ضعیفی داشته است و با این باور که اسپرد به سطح معمول خود باز میگردد، سهامی را که برتری داشته است، میفروشید. آربیتراژ آماری ممکن است با صدها یا بیشتر سهام در پرتفوی خود عمل کند که بر اساس متغیرهای مختلف دستهبندی میشوند و میتوانند هم از نظر تحلیل و هم در اجرا کاملاً خودکار شوند.
استراتژی های بازارسازی
این تکنیک به افزایش نقدینگی بازار کمک می کند. یک بازارساز، که اغلب یک موسسه بزرگ است، حجم عظیمی از سفارشات معاملاتی خرید و فروش را امکان پذیر می کند. دلیل منطقی بودن بازارسازان به عنوان مؤسسات اصلی به این دلیل است که تعداد زیادی اوراق بهادار درگیر هستند. در نتیجه، یک واسطه فردی ممکن است نتواند حجم لازم را تسهیل کند.
در طی این فرآیند، بازارسازان سهام مجموعه خاصی از شرکت ها را خریداری و می فروشند. کار هر بازارساز شامل نمایش قیمت خرید و فروش برای تعداد مشخصی از سهام است. وقتی خریدار سفارشی می دهد، بازارساز آن را با فروش سهام از موجودی خود انجام می دهد. در نتیجه، بازارهای مالی نقد باقی می مانند و خرید و فروش را برای سرمایه گذاران و معامله گران ساده تر می کند. این نشان دهنده اهمیت بازارسازان در تضمین تجارت کافی است.
استراتژی های معاملاتی مبتنی بر احساسات
یک تکنیک معاملاتی احساسات، موقعیتهایی را در بازار بر اساس اینکه بازار تحت سلطه گاوها یا خرسها است، میگیرد. این تکنیک معاملاتی ممکن است مبتنی بر حرکت باشد، به این معنی که اگر بازار صعودی باشد، ما بالا سرمایه گذاری می کنیم و بالا می فروشیم، یا برعکس اگر بازار نزولی است.
تکنیک معاملات احساسات حتی ممکن است برعکس یا معکوس کننده باشد، یعنی مخالف احساسات بازار باشد. نتیجهای برعکس از این تصور است که وقتی رفتار جمعیت خاصی در رابطه با امنیت وجود دارد، منجر به قیمتگذاری نادرست قابل بهرهبرداری میشود (افزایش قیمتگذاری بیش از حد در حال حاضر رایج در اوراق بهادار) و اینکه یک گاو بزرگ با کاهش قیمت اوراق بهادار به دلیل اصلاحات یا بدعتها به دنبال دارد. برعکس
استراتژی های مومنتوم
این روش ها با تحلیل روند بازار از نوسانات بازار سود می برند. در نتیجه برای سودآوری سرمایه گذاری سهام، اقدام به خرید بالا و فروش بالا می کند. وقتی صحبت از سرمایه گذاری ارزشی به میان می آید، هر زمان که از سرمایه گذاری منحرف شد، سعی می کند به میانگین یا میانگین بازگردد.
سرمایهگذاری مومنتوم در این دوره اتفاق میافتد، زیرا قبل از ظهور بازگشت میانگین رخ میدهد. Momentum به دلیل تعداد بالای قضاوت های احساسی انجام شده توسط سایر معامله گران در بازار عمل می کند در حالی که قیمت ها از میانگین انحراف دارند. در نتیجه، منفعت به دلیل تعصبات رفتاری و خطاهای احساسی دیگران رخ می دهد.
نکته مهم در اینجا این است که روندها می توانند به سرعت سودهای حرکتی را معکوس کرده و از بین ببرند و این روش ها را بسیار بی ثبات می کند. در نتیجه، تنظیم مناسب خرید و فروش برای جلوگیری از ضرر بسیار مهم است. این امر ممکن است از طریق استفاده از استراتژیهای مدیریت ریسک مناسب که میتوانند به درستی بر سرمایهگذاری نظارت کرده و اقداماتی را برای محافظت در برابر حرکت بد قیمت انجام دهند، انجام شود.
استراتژی های تجارت یادگیری ماشینی
فراگیری ماشین به مطالعه الگوریتم ها و مجموعه خاصی از الگوها اشاره دارد که سیستم های کامپیوتری برای انتخاب معاملات بر اساس داده های بازار استفاده می کنند. این اصطلاح از علم "تشخیص الگو" مشتق شده است و بر این واقعیت تأکید دارد که رایانه ها بدون آموزش صریح یاد می گیرند.
توجه داشته باشید که انسان ها نرم افزار را ایجاد/راه اندازی اولیه می کنند و سپس به هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) در طول زمان خود را بهبود بخشد. در نتیجه مشارکت انسان همیشه ضروری است. مزیت در اینجا این است که مدلهای مبتنی بر یادگیری ماشین، مقادیر عظیمی از دادهها را با سرعتهای بالا ارزیابی میکنند و درگیر خود-بهبودی میشوند.
الزامات فنی
اجرای این رویکرد با استفاده از یک برنامه کامپیوتری، و به دنبال آن آزمون پسانداز، آخرین مرحله در معاملات الگوریتمی است (آزمایش الگوریتم در دورههای تاریخی عملکرد گذشته بازار سهام برای دیدن اینکه آیا استفاده از آن سودآور بوده است).
هدف، تبدیل روش توصیف شده به یک عملیات خودکار یکپارچه است که شامل دسترسی به یک حساب معاملاتی است که در آن ممکن است سفارشات انجام شود. برای تجارت الگوریتمی باید شرایط زیر رعایت شود:
- توسعه دهندگان استخدام شده یا نرم افزارهای معاملاتی آماده همگی گزینه هایی برای ایجاد طرح معاملاتی مورد نیاز هستند.
- دسترسی به جریانهای دادههای بازار، که الگوریتم آنها را برای شانس بالقوه سفارشدهی نظارت میکند.
- دسترسی به سیستم های معاملاتی و اتصالات اینترنتی برای ثبت سفارش.
- قابلیت و زیرساخت برای تست بک تست سیستم پس از ایجاد قبل از تولید در مبادلات واقعی.
- بر اساس پیچیدگی قواعد الگوریتم، داده های تاریخی برای بک تست در دسترس هستند.
برترین پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی
1. AlgoTrader
فناوری بلاک چین بازارهای مالی و نیازهای مشتری را متحول می کند. پلتفرم معاملاتی درجه سازمانی آنها به بانکها، صندوقهای اختیاری و کمی امکان میدهد تا پتانسیل کامل داراییهای دیجیتال و رمزنگاری را درک کنند.
آنها با یکپارچه سازی نقدینگی از طریق اتصالات اجرایی در سطح بازار، بهترین اجرا را برای مشتریان شما فراهم می کنند. AlgoTrader رهبر بازار در زیرساختهای تجاری و اجرایی سازمانی، و همچنین مدیریت سبد داراییهای دیجیتال و سنتی است، به لطف رابطهای یکپارچه با ارائهدهندگان اصلی و اصلی بانکداری.
2. کوانتز
Kuants اولین و تنها فناوری مالی هند است پلت فرم معاملات سهام، توسعه و اتوماسیون استراتژی های تجارت و سرمایه گذاری را برای مشتریان فردی و سازمانی فراهم می کند.
Kuants یک سیستم بک تست کامل برای توسعه استراتژی های معاملاتی با کلیک های آسان و ساختار مبتنی بر بیان ارائه می دهد که به معامله گران سهام و سرمایه گذاران اجازه می دهد تا در عرض چند دقیقه روش های معاملاتی را ایجاد و پیاده سازی کنند.
3. آلگوبول ها
ارائه دهنده یک پلت فرم معاملاتی که معاملات الگوریتمی کاملاً خودکار و همچنین اطلاعات آماده برای استفاده بازار سهام را ارائه می دهد. فناوری این شرکت معاملات الگوریتمی سیستماتیک را با اتوماسیون کامل و بدون دخالت اپراتور ارائه میکند و به استراتژیستها و معاملهگران اجازه میدهد تا معاملات خودکار بیعلاقه را انجام دهند.
مزایا
- افزایش سرعت: یکی از مزیت های عمده تریدینگ الگوریتم افزایش سرعت آن است. الگوریتم ها قادرند طیف وسیعی از ویژگی ها و شاخص های فنی را در کسری از ثانیه تجزیه و تحلیل کنند و تراکنش را به صورت آنی انجام دهند. سرعت افزایش یافته بسیار ضروری است زیرا نوسانات قیمت ممکن است به محض وقوع توسط معامله گران تحت تاثیر قرار گیرد.
- افزایش دقت: یکی دیگر از مزیت های مهم تریدینگ الگو این است که کمتر به تعامل انسانی نیاز دارد. این به طور قابل توجهی احتمال اشتباه را کاهش می دهد. الگوریتمها تأیید و بررسی میشوند و خطاهای انسانی تأثیری بر آنها ندارد. ممکن است یک معامله گر اشتباه کند و شاخص های فنی را به اشتباه ارزیابی کند. اما در شرایط ایده آل، الگوریتم های کامپیوتری چنین خطاهایی را مرتکب نمی شوند. در نتیجه معاملات دقیقاً انجام می شود.
- کاهش هزینه: معاملات Algo امکان انجام معاملات زیاد در مدت زمان کوتاه را فراهم می کند. در نتیجه معاملات متعددی انجام می شود و هزینه های مبادله کاهش می یابد.
- اتوماسیون فرآیند انتخاب دارایی: به طور کلی، انتخاب دارایی، اجرای سفارش و ورود و خروج با کمک معاملات الگوی سیستماتیک تر می شود. این به یک روش گام به گام برای اجرای دستورالعمل ها تبدیل می شود. به همین دلیل تجارت بسیار عینی تر و ساده تر می شود.
- قابلیت بک تست: الگوریتم های جدید در ابتدا با استفاده از داده های تاریخی بک تست می شوند. این به تعیین اینکه آیا طرح موثر خواهد بود یا خیر کمک می کند. استراتژی ممکن است بر اساس نتایج بک تست تغییر و تنظیم شود تا نیازهای معامله گر را برآورده کند. این رویکرد قابل اجرا است و همه قوانین مطلق هستند و قابل تفسیر نیستند.
منفی
- وابستگی به تکنولوژی: عیب اصلی تجارت الگوریتم اتکای آن به فناوری است. در بسیاری از موقعیت ها، سفارشات معاملاتی به جای سرور، در رایانه ذخیره می شوند. این بدان معناست که اگر اتصال اینترنت قطع شود، سفارش اجرا نخواهد شد. این کل مفهوم تجارت الگو را تضعیف می کند. در چنین مواردی، معاملهگران شانس خود را از دست میدهند و ریسک از دست دادن پول را دارند. مشکلات سیستمی قابل توجهی در تجارت الگوریتم وجود دارد که ممکن است منجر به سقوط فلش عظیم کل بازار شود.
- منابع مورد نیاز: در حالی که معاملات الگوی به کاهش هزینه های تراکنش کمک می کند، مقدار قابل توجهی هزینه را نیز اضافه می کند. معاملهگران باید به منابع پیشرفته مجهز شوند، به سرور دسترسی داشته باشند و الگوریتمهایی با استفاده از فناوریهای گران قیمت بسازند. هزینه قابل توجه دیگر هزینه فید داده ها است که به تدوین استراتژی های روزانه کمک می کند.
- درک فرآیند برنامه نویسی: تجارت الگوریتم نیاز به توسعه الگوریتم ها توسط معامله گران دارد. همه سرمایه گذاران از نظر فنی باهوش نیستند. در نتیجه، آنها ممکن است نیاز داشته باشند یا فرآیندهای جدیدی را یاد بگیرند یا فردی را استخدام کنند. به دلیل نیاز به دانش فنی، تجارت الگوریتم برای عموم بسیار پیچیده است.
- الگوریتم ها عمر بسیار کوتاهی دارند: تقریباً 98 درصد از الگوریتم ها طول عمر بسیار کوتاهی دارند. آنها تا زمانی که مناسب باشند کار می کنند، سپس به طور ناگهانی در بازاری که به سرعت در حال تغییر است، کار نمی کنند. در نتیجه باید تعمیر یا بازسازی شوند. توسعه الگوریتم و استراتژی یک فرآیند مستمر است که شامل نظارت مداوم، بهبود و اختراع مجدد است.
- نیاز به نظارت مداوم: تصویر ایده آل از معاملات الگوریتم این است که الگوریتم ها از قبل برنامه ریزی شده اند و معامله گر ممکن است برای مدت طولانی از رایانه خود دور باشد. به هر حال، این چنین نیست . تاجر باید همچنان سیستم را برای هرگونه مشکل مکانیکی مانند اتصالات، قطع برق و غیره بررسی کند.
نتیجه
تجارت آلگو یک بخش بسیار رقابتی است که فناوری نقش مهمی در آن ایفا می کند. فعالیت معاملاتی با کمک سیستم معاملاتی الگوریتمی سریعتر افزایش می یابد. با این حال، کاملاً به فناوری وابسته است.
در حالی که چندین مزیت دارد، معایبی نیز در بازی وجود دارد. قبل از انتخاب در مورد خرید و فروش ابزارهای مالی، بهتر است تکنیک های معاملاتی الگو را با تصمیم گیری انسانی ترکیب کنید.
پاسخ دهید