بهترین و مطمئن ترین کارگزاران

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

بهینه‎سازی استراتژی معاملات زوجی با استفاده از روش یادگیری تقویتی، با به‌کارگیری دیتاهای درون‎روزی در بورس اوراق بهادار تهران

هدف: معاملات زوجی از معروف‎ترین و قدیمی‎ترین سیستم‎های معاملات الگوریتمی است که کارایی و سودآوری آن در بسیاری از پژوهش‎هایی که تاکنون در بازارهای مالی مختلف صورت گرفته است، اثبات و نشان داده شده است. مهم‎ترین اصل در معاملات زوجی، وجود روابط تعادلی بلندمدت یا همان خاصیت بازگشت به میانگین است. از طرفی در سال‎های اخیر تحقیقات شایان ‌توجهی روی معاملات الگوریتمی با استفاده از یادگیری ماشین صورت گرفته است.
روش: در این پژوهش از روش یادگیری تقویتی که برای مدل‎سازی و بهینه‎سازی مسائل با انواع مختلف روابط بلندمدت مناسب است، به‎منظور انتخاب آستانه‎های معاملاتی و پنجره‎های زمانی مناسب با هدف ماکزیمم‎سازی بازده و مینیمم‎سازی ریسک‎های منفی در معاملات زوجی با رویکرد هم‎انباشتگی استفاده شده است. پژوهش حاضر با به‌کارگیری ترکیبی از روش یادگیری تقویتی و رویکرد هم‎انباشتگی در معاملات زوجی اجرا شده است.
یافتهها: نتایج آزمایش روی دیتاهای درون‎روزی زوج سهام‎ منتخب، نشان می‎دهد که استفاده از روش یادگیری تقویتی در طراحی سیستم معاملات در معاملات زوجی نسبت به کارهای قبلی انجام‌شده، برتری چشمگیری دارد.
نتیجه­گیری: استراتژی معاملات زوجی با الگوریتم پیشنهادی می‎تواند به‎عنوان استراتژی بازار خنثی در تمامی شرایط بازار اعم از رونق و رکود توسط سرمایه‎گذاران و معامله‎گران حقیقی و حقوقی استفاده شود. همچنین می­توان در نظر گرفتن هزینه‎های معاملاتی در انجام معاملات در استراتژی معاملات زوجی را به‎عنوان موضعی برای پژوهش‎های آتی پیشنهاد کرد.

کلیدواژه‌ها

  • معاملات زوجی
  • یادگیری تقویتی
  • هم‎انباشتگی
  • نسبت سورتینو
  • فرایند بازگشت به میانگین

20.1001.1.10248153.1398.21.1.2.7

موضوعات

  • 53. شبکه‌های عصبی؛ یادگیری ماشینی و موضوعات مرتبط؛ سایر مدل‌های داده‌کاوی

عنوان مقاله [English]

Paired Trading Strategy Optimization Using the Reinforcement Learning Method: Intraday Data of Tehran Stock Exchange

نویسندگان [English]

  • Saeid Fallahpour 1
  • Hasan Hakimian 2

1 Assistant Prof., Department of Financial Management, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran

2 MSc. Student, Department of Financial Engineering, Faculty of Management, University of Tehran, Tehran, Iran

Objective: Paired trading is among the most well-known and oldest algorithmic trading systems. The efficiency and profitability of this system have been demonstrated in many studies conducted so far in financial markets. Paired trading is principally based on long-run equilibrium relationships or reverting to the mean characteristic. In recent years, a large number of studies have been conducted on algorithmic trading using machine learning.
Methods: In this research, the reinforcement learning method - an appropriate method for modeling and optimizing problems involving different long-run relationships - was used in order to select appropriate trading thresholds and time windows for the purpose of maximizing efficiency and minimizing negative risks in paired trading through adopting the co-integration approach. Results are obtained by applying a combination of reinforcement learning method and co-integration approach in paired trading.
Results: Empirical results based on the intraday dataof paired stocks showed that the reinforcement learning method used to design trading systems in paired trading had significant advantages over the other methods in previous works.
Conclusion: A pair trading strategy with the proposed algorithm can be used as a neutral market strategy in all market conditions, including prosperity and recession, by investors and individual and institutionaltraders.Also, for future research, it is possible to consider transaction costs in a pair trading strategy.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Co-integration
  • Mean-Reverting Process
  • Pairs Trading
  • Reinforcement Learning
  • Sortino Ratio

مراجع

Bertram, W., (2010). Analytic solutions for optimal statistical arbitrage trading. Physica A, 2010, 389(11), 2234–2243.

Dai, M., Zhang, Q., & Zhu, Q. J. (2010). Trend following trading under a regime switching model. SIAM Journal on Financial Mathematics, 1(1), 780-810.

Engle, R. F., and Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.

Gao, X., & Chan, L. (2000). An algorithm for trading and portfolio management using Q-learning and sharpe ratio maximization. In Proceedings of the international conference on neural information processing (pp. 832-837).

Gatev, E., Goetzmann, W. N., and Rouwenhorst, K. G. (2006). Pairs trading: Performance of a relative-value arbitrage rule. Review of Financial Studies, 19(3), 797-827.

Granger, C. W. (1981). Some properties of time series data and their use in econometric model specification. Journal of econometrics, 16(1), 121-130.

Guo, X., & Zhang, Q. (2005). Optimal selling rules in a regime switching model. IEEE Transactions on Automatic Control, 50, 1450–1455.

Hillebrand, E. (2003). A mean-reversion theory of stock-market crashes. Journal of Finance, 41, 591-601.

Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of economic dynamics and control, 12(2), 231-254.

Lee, J. W., Park, J., Lee, J., & Hong, E. (2007). A multiagent approach to Q-learning for daily stock trading. Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, 37(6), 864-877.

Moody, J., and Saffell, M. (2001). Learning to trade via direct reinforcement. IEEE Transactions on Neural Networks, 12(4), 875–889.

Vidyamurthy, G. (2004). Pairs Trading: quantitative methods and analysis (Vol. 217). John Wiley & Sons.

Won Lee, J. (2001). Stock price prediction using reinforcement learning. In Industrial Electronics, 2001. Proceedings. ISIE 2001. IEEE International Symposium on (Vol. 1, pp. 690-695). IEEE.

Zeng, Z., & Lee, C. G. (2014). Pairs trading: optimal thresholds and profitability. Quantitative Finance, 14(11), 1881-1893.

Zhang, Q. (2001). Stock trading: An optimal selling rule. SIAM Journal on Control and Optimization, 40(1), 64-87.

معاملات فرکانس بالا (HFT) چیست؟

Commodity

معاملات فرکانس بالا (HFT) نوعی معامله الگوریتمی است که شامل تراکنش تعداد زیادی سفارش در کسری از ثانیه است. HFT از داده های مالی با فرکانس بالا و ابزارهای پیشرفته تجارت الکترونیکی، برای تحلیل بازارها و اجرای تعداد زیادی سفارشات در بازه های زمانی کوتاه استفاده می کند.

تریدر های فرکانس بالا با سرعت وارد معاملات و از آنها خارج می شوند و هدف از این کار این است که همیشه سودهای اندکی به دست می آورند و به مرور زمان سود قابل توجهی جمع می کنند. به طور معمول الگوریتم هایی که سرعت اجرای بیشتری دارند نسبت به الگوریتم هایی با سرعت اجرای کندتر برتری دارند.

HFT می تواند شرایط بازار را بهبود ببخشد زیرا یک جریان ثابت نقدینگی فراهم می کند و به طور بالقوه شکاف قیمت پیشنهادی خرید و فروش را از بین می برد. با توجه به این تأثیر مثبت در بازار، برخی صرافی ها با ارائه تخفیف یا کاهش کارمزد ها برای ارائه دهندگان HFT، این نوع معامله را تشویق می کنند.

از طرف دیگر HFT می تواند نوسان بازارها را به میزان قابل توجهی افزایش دهد زیرا الگوریتم ها در هزارم ثانیه و بدون هیچ گونه تعامل انسانی تصمیم می گیرند.

HFT همچنین یک روش معامله بحث برانگیز است زیرا نقدینگی ارائه شده می تواند به سرعت ظاهر شود و از بین برود و مانع از آن می شود که سایر معامله کننده ها از این مزیت استفاده کنند.

تخمین زده می شود که الگوریتم های HFT مسئول منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ میزان قابل توجهی از حجم معاملات در بازارهای جهانی هستند. به دلیل پیچیدگی این الگوریتم ها معمولا تنها سازمان های بزرگ مالی به این روش معاملاتی دسترسی دارند.

معاملات الگوریتمی در بورس (ربات)

معاملات الگوریتمی در بورس (ربات)

ساعد نیوز:منظور از الگوتریدینگ یا همان معاملات الگوریتمی استفاده از یک سیستم معاملاتی برای تصمیم‌گیری در مورد معاملاتی است که در بازار مالی انجام می‌دهیم. معاملات الگوریتمی با استفاده از فرمول‌های ریاضی پیشرفته و الگوریتم‌های مختلف انجام می‌شود که در آن دخالت انسان به حداقل می‌رسد و تصمیم‌گیری در آن به سرعت انجام می‌شود.

منظور از الگوتریدینگ یا همان معاملات الگوریتمی استفاده از یک سیستم معاملاتی برای تصمیم گیری در مورد معاملاتی است که در بازار مالی انجام می دهیم. معاملات الگوریتمی با استفاده از فرمول های ریاضی پیشرفته و الگوریتم های مختلف انجام می شود که در آن دخالت انسان به حداقل می رسد و تصمیم گیری در آن به سرعت انجام می شود. یکی از ویژگی های الگوتریدینگ آن است که سیستم می تواند تمام فرصت های سودآوری موجود در بازار را شناسایی و بررسی کند و آن را به معامله گر پیشنهاد دهد.

درالگوتریدینگ از برنامه ها و نرم افزارهای رایانه ای استفاده می شود تا سرعت تجارت بالا برود و در زمان کمی می توان داده های زیادی را بر اساس معیارهای مختلف از پیش تعیین شده بررسی کرد. الگوریتم هایی که برای الگوتریدینگ استفاده می شوند می توانند بر اساس اصول متفاوتی تعریف شوند. بر این اساس معامله گران می توانند از الگورتیم های مختلفی استفاده کنند و پس از آن داد و ستد به صورت خودکار توسط خود سیستم و ربات معامله گر انجام می شود.

در واقع در الگوتریدینگ از یک برنامه کامپیوتری که به سیستم معاملاتی متصل است استفاده می کنیم تا آن برنامه عملا به جای ما معامله و خرید و فروش سهام را انجام دهد. این نوع برنامه ها به طور کلی چند گام را برای انجام معامله استفاده می کند. اول داده های موجود را دریافت می کند. سپس به آنالیز و محاسبه این داده ها می پردازند، سپس شرایط را با استفاده از ابزار تحلیل و بررسی می کند و در نهایت دستور مناسب را برای معامله اجرا می کند.

تصویر

اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه بندی کنیم، می توانیم دسته بندی زیر را معرفی کنیم:

  1. الگوریتم های معاملاتی اجرای معاملات: این دسته از الگوریتم های معاملاتی که در نوشته های بعد به آنها بیشتر خواهیم پرداخت، صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده اند. یعنی معامله گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را نیز انتخاب کرده است (البته ممکن است تمام این تحلیل ها را اشتباه کرده باشد و معامله او به ضرر منجر شود.) از این نقطه، تحلیلگر صرفا می خواهد 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 معامله گر می خواهد ۵ میلیارد تومان سهام ایران خودرو خریداری کند. واضحا نمی توان یک سفارش به ارزش ۵ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار (Market Impact) می شود که معمولا برای معامله گر زیانبار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت های بالاتر اقدام به خرید می کنند و لذا قیمت قبل از اینکه معامله گر سهام را خریداری کند، رشد می کند. لذا یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش های کوچک در حجم های متفاوت و اجرای آنها در بازه های زمانی متفاوت دارد، لذا Market Impact کاهش می یابد.
  2. الگوریتم های سیگنال دهی: این دسته از الگوریتم ها معمولا به معامله گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه ای ارائه می کنند و باعث می شوند فرآیند تصمیم گیری تحلیلگر یا معامله گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود. این دسته از الگوریتم های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه ای از آنها به طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل های دیگر، نقش افزایش بهره وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم های سیگنال دهی می توان 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.
  3. الگوریتم های مانیتورینگ یا پایش بازار: این دسته از الگوریتم ها که به نوعی می توان آنها را در طبقه الگوریتم های سیگنال دهی 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 می خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا دائما پیغام های ناظر بازار مربوط به نمادهای پورتفوی خود را دنبال کنید. یا در موارد حرفه ای تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم های پایش بازار می توانید با جست وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات monitoring بهینه داشته باشید.
  4. الگوریتم های position trading یا کم بسامد: این دسته از الگوریتم های معاملاتی که با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می پردازند. لازم به ذکر است در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می شود. مثلا فرض کنید استراتژی شما فروش به صف خرید در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت های پایین تر است. یک الگوریتم معاملاتی position trading می تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط پیش بینی شده شما، به صورت خودکار دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت های پایین تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد. همچنین الگوریتم های دیگری نیز در این طبقه وجود دارند که خریدوفروش هر نماد در آنها به طور متوسط بیش از چند هفته زمان می برد. تفاوت الگوریتم های position trading با دسته های قبل، تشخیص نقاط ورود و خروج با احتمال بالا است. در واقع فرض کنید شما از الگوریتم های monitoring استفاده و ۱۰ نماد انتخاب کرده اید، به کمک مجموعه ای از الگوریتم های سیگنال دهی به این نتیجه رسیده اید که سهم X می تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه دهد. حال شما به کمک الگوریتم های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده اید. در صورتی که تمام این فرآیند اتوماتیک باشد، تبریک! شما نه تنها یک ماشین چاپ پول دارید، که می توانید آن را در طبقه الگوریتم های position trading این نوشته طبقه بندی کنید.
  5. الگوریتم هایHFT یا پر بسامد(High Frequency Trading): این دسته از الگوریتم ها بنا به تعریف سایت investopedia باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آنها کمتر از پنج دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند. در بازار سرمایه بین الملل، کارگزاری های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند که برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله تان 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 منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ایران، استفاده از آن معمولا با زیان به دلیل پرداخت کارمزد همراه است. الگوریتم های آربیتراژ معمولا در این طبقه قرار می گیرند.

مزایای به کارگیری معاملات الگوریتمی چیست؟

سرعت عمل موردنیاز و حجم انبوه اطلاعات بازار و روند تغییرات، نیاز به سازوکار تصمیم ساز هوشمند براساس تجزیه و تحلیل تخصصی داده ها است. سیستم های معاملات خودکار الگوریتمی محصول این نیاز بازارهای حرفه ای در دنیا بوده که در بازار سرمایه کشور نیز معرفی شده است. دسترسی مستقیم بازارگردان به سامانه معاملات در راستای کاهش هزینه های معاملاتی از طریق کاهش شکاف قیمتی خرید و فروش و تثبیت نقدینگی در بازار سرمایه خواهد بود. همچنین به منظور بهره گیری از انجام معاملات با سرعت بالا، حذف خطا و هیجانات انسانی، محاسبه دقیق و درج قیمت و حجم براساس استراتژی های معاملاتی در نمادهای مختلف به صورت آنی، استفاده از مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم اجتناب ناپذیر است. به عبارت دیگر، امروزه در فرآیند سفارش گیری دیگر انسان دخالت نداشته و سیستم معاملات الگوریتم این فعالیت را برعهده گرفته است. بر این اساس بین قیمت، حجم و زمان شروطی گذاشته می شود که نرم افزار هوشمند می تواند کار انسان را انجام دهد. جمع آوری سریع و خودکار اطلاعات لحظه ای و تصمیم سازی خودکار و سریع از دیگر مزایای این سازوکار است. تشخیص ریسک های موجود در بازار، محاسبه ریسک قبل از انجام معاملات و اعمال دستورالعمل های دقیق در کنترل معاملات برای توقف زیان از جمله جذابیت های معاملات الگوریتمی محسوب می شود.

شرکت های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

شرکت بلک راک، یک شرکت مدیریت سرمایه گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه گذاری شد. بلک راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت های 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 دارایی ها و فعالیت های اقتصادی دارد، بلک راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام گذاری شده است.از ویژگی های این مجموعه که باعث شده در صدر فهرست بهترین شرکت های سرمایه گذاری دنیا قرار بگیرد می توان به توسعه فوق العاده معاملات الگوریتمی و توسعه هوش مصنوعی بسیار عالی است که کمک فراوانی برای ورود به بهترین فرصت های سرمایه گذاری به مشتریان این شرکت میکند.

General trade golding:

یکی از جوان ترین شرکت های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشدهای سرمایه در طول یک سال 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 سیستم های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است. به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق العاده پیشرفته ای 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 روش های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه ای 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 شرکت های 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 توانایی هایش می نگرند ولی بسیاری دیگر معتقدند که فرصت ایجاد شده توسط این شرکت برای سرمایه گذاری بسیار عالی و منحصر به فرد است و حتی عده ای معتقدند که توانایی کسب سود این شرکت در اوج بحران کرونا گواهی محکم بر موفقیت این شرکت در راه آینده است.

بسیاری از مشاوران سرمایه گذاری 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 فوق العاده 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 شرکت های 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 سیستم های معاملاتی انحصاری در حال بهره گیری 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 سرمایه ها از روشهای بسیار متنوعی استفاده میکند تفاوت عمده الگوریتم های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم های 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.

نرم افزارهای معاملات الگوریتمی بورس

یکی از نرم افزارهای برتری که در معاملات الگوریتمی بورس مورد استفاده قرار می گیرد، اس بی می باشد. نرم افزار بورس اس بی استراتژی های معاملاتی را به صورت کاملا پیشرفته تحلیل می کند. به گونه ای که می تواند درک بالایی از معاملات را در اختیار کاربران قرار دهد. همچنین برنامه ای است که در تحلیل تکنیکال به کار گرفته می شود. در این نرم افزار، ابزارهای مختلفی می توانند طراحی هایی را انجام دهند که شامل تغییر موقعیت های متفاوت است. همچنین اگر شما استراتژی خاصی را در ذهن دارید و قصد دارید آن را با جزئیات دقیق و کاملی مشاهده کنید، می توانید از این نرم افزار بهره ببرید و آن را تبدیل به اکسپرت نمایید.

حل معادلات بازار سرمایه با معاملات الگوریتمی

توسعه ابزارهای نوین مالی و رشد بازار سرمایه، نیازمند ورود ابزارهای هوشمند جهت برخورداری از افزایش کیفیت معاملات خواهد بود. معاملات الگوریتمی فرایندی است که تعداد اندکی از فعالان بازار سرمایه کشور از مزایا و ادبیات آن آگاهی دارند. در خصوص مزایا و ویژگی‌های این نوع معاملات با علیرضا پاکدین تحلیلگر بازارهای مالی گفت‌وگویی انجام داده‌ایم.

حل معادلات بازار سرمایه با معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی چیست؟

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 ریسک اخذ می‌کند. معاملات الگوریتمی کاربرد گسترده‌ای در شرکت‌های تامین سرمایه، صندوق‌های بازنشستگی و صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک دارد.

مسیر ظهور معاملات الگوریتمی چگونه بوده است؟

معاملات الگوریتمی در راستای توسعه بازار سرمایه معرفی شده است. در سال‌های اخیر تعدادی از بازیگران عملیاتی بازار همانند شرکت‌های IT ارائه دهنده نرم‌افزارهای کاربردی و زیرساخت در بازار سرمایه ظهور کردند که موجب تقویت ساختار الکترونیکی بازار سرمایه کشور شد. این امر منجر به هدایت فعالان بازار سرمایه به سمت زیرساخت‌های نرم‌افزاری و جلب حمایت از تشکیل شرکت‌های نرم‌افزاری در بازار شد. بورس اوراق بهادار به سامانه معاملاتی ATOS مجهز و پس از آن به راه‌اندازی معاملات آنلاین سهام در بازار نقدی شد. در پی تشکیل شورای راهبری ICT در بازار سرمایه، ICT Master Plan تدوین و معاملات آنلاین قراردادهای آتی سهام و کالا راه‌اندازی شده است. همزمان محصولات نرم‌افزارهای Back Office شامل: Online Trading، Web Site، Technical Analysis، Call Center، IME-CO، CRM، Mobile VAS و. معرفی و توسعه یافتند و شیوه انجام معاملات برای دسترسی به ATOS به واسطه OMS با دسترسی مستقیم صورت پذیرفت. این شیوه به کارایی عملیاتی بازار سرمایه کشور کمک کرد. در تمامی فرایندهایی که اشاره شد، بازیگران بازار سرمایه، نیاز به سرعت عمل بالا، حجم انبوه اطلاعات بازار و روند تغییرات را درک کردند که منجر به شکل‌گیری معاملات الگوریتمی شد.

هدف از طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی در کشور چه بوده است؟

بازیگران فعال بازار سرمایه همواره نگاه متمایز و کیفی به این بازار داشته‌اند در این راستا به منظور ارتقای کیفیت بازارگردانی با هدف نزدیک شدن بازار سرمایه کشور با کلاس جهانی برای انجام فعالیتِ بازارگردانی اقدام به طراحی و پیاده‌سازی معاملات الگوریتمی کردند. بازارگردان شخص حقوقی موضوع بند ۱۵ ماده ۱ قانون بازار اوراق بهادار است کـه بـا مجـوز سازمان بورس و اوراق بهادار ابزارهای مالی معینی را بازارگردانی می‌کند. به عبارت دیگر بازارگردان به کارگزار یا معامله‌گری گفته می‌شود که با اخذ مجوز لازم و با تعهد به افزایش نقدشوندگی و تنظیم عرضه و تقاضای اوراق بهادار معین و تحدید دامنه نوسان قیمت، به داد و ستد آن اوراق می‌پردازد. این نهادِ بازار سرمایه همواره به عنوان بهترین مرجع اطلاعاتی اوراق بهادار در دنیا عمل می‌کند و با محدود کردن دامنه نوسان، به خرید و فروش اوراق روی می‌آورد. اگر چه بازارگردانی یک فعالیت حرفه‌ای محسوب می‌شود و تخصص و دانش کافی از الزامات این حرفه است، ولی اقداماتی که منجر به چابکی فعالیت و سرعت در معاملات کمک می‌کند حائز اهمیت بوده است. همواره بازارگردان به دادوستد پول و دارایی مالی در بازار سرمایه کمک و به افزایش قدرت نقدشوندگی در کنار عرضه و تقاضای اوراق بهادار، کنترل قیمت ورقه بهادار در یک محدوده معین و جلوگیری از نوسانات شدید قیمتی اقدام می‌کند.

مزایای به کارگیری معاملات الگوریتمی چیست؟

سرعت عمل موردنیاز و حجم انبوه اطلاعات بازار و روند تغییرات، نیاز به سازوکار تصمیم‌ساز هوشمند براساس تجزیه و تحلیل تخصصی داده‌ها است. سیستم‌های معاملات خودکار الگوریتمی محصول این نیاز بازارهای حرفه‌ای در دنیا بوده که در بازار سرمایه کشور نیز معرفی شده است. دسترسی مستقیم بازارگردان به سامانه معاملات در راستای کاهش هزینه‌های معاملاتی از طریق کاهش شکاف قیمتی خرید و فروش و تثبیت نقدینگی در بازار سرمایه خواهد بود. همچنین به منظور بهره‌گیری از انجام معاملات با سرعت بالا، حذف خطا و هیجانات انسانی، محاسبه دقیق و درج قیمت و حجم براساس استراتژی‌های معاملاتی در نمادهای مختلف به صورت آنی، استفاده از مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم اجتناب‌ناپذیر است. به عبارت دیگر، امروزه در فرآیند سفارش‌گیری دیگر انسان دخالت نداشته و سیستم معاملات الگوریتم این فعالیت را برعهده گرفته است. بر این اساس بین قیمت، حجم و زمان شروطی گذاشته می‌شود که نرم‌افزار هوشمند می‌تواند کار انسان را انجام دهد. جمع‌آوری سریع و خودکار اطلاعات لحظه‌ای و تصمیم‌سازی خودکار و سریع از دیگر مزایای این سازوکار است. تشخیص ریسک‌های موجود در بازار، محاسبه ریسک قبل از انجام معاملات و اعمال دستورالعمل‌های دقیق در کنترل معاملات برای توقف زیان از جمله جذابیت‌های معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.

معاملات الگوریتمی در بورس‌های دنیا چگونه است؟

در بورس‌های دنیا سیستم معاملات الگوریتم ۸۰ درصد معاملات را به خود اختصاص داده است. از الزامات بورس‌های توسعه یافته برای اعطای مجوز فعالیت بازارگردانی به نهادهای مالی متقاضی در انواع مختلف ابزارهای مالی، در اختیار داشتن مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم است. یکی از دلایل ایجاد این الزام استفاده از این سیستم الگوریتمی به منظور کاهش هزینه‌های بازارگردانی با استفاده از به کارگیری استراتژی‌های معاملاتی و افزایش سودآوری است. سازوکار بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم براساس حراج و کاملا خودکار شامل مظنه‌های الگوریتمی بازارگردان‌های منتخب و سایر اعضا است. حفظ نظم و منصفانه‌بودن فرایند اجرا در بازار، بهبود قیمت‌ها، تطبیق سفارشات ورودی و حداقل کردن تأخیر در اجرای سفارشات از وظایف تعریف شده بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم است. برخی از انواع استراتژی‌هایی که در معاملات الگوریتمیِ بورس‌های توسعه یافته استفاده شده است شامل: Trend Following، Mean Reversion، Arbitrage، News Reading، Human Sentiment، Scalping، HFT و Iceberg است. در حال حاضر، استفاده از مکانیزم بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم در اوراق بهادار بدهی و اسناد خزانه اسلامی در بازار سرمایه کشورمان مجاز بوده و بیش از ۲ سال بازارگردانی مبتنی بر سیستم الگوریتم سابقه دارد.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا