این روزها برای معامله و سرمایه گذاری از انواع استراتژی‌های مختلف استفاده می‌شود. استراتژی ترید الگوریتمی (Algorithmic trading) که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا الگوریتم هم گفته می‌شود، یکی از راه‌هایی است که ترید یا مبادله از طریق آن انجام می‌شود و روش رایجی به حساب می‌آید. این استراتژی از یک برنامه کامپیوتری استفاده می‌کند که از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده و یک الگوریتم برای انجام معامله پیروی می‌کند. این نوع تجارت می‌تواند سودهایی را با سرعت و فرکانسی که برای یک تاجر انسانی غیرممکن است، ایجاد کند.
معرفی استراتژی ترید الگوریتمی
به طور کلی استراتژی ترید الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله‌گر، الگوی معاملات با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بر فعالیت‌های تجاری، بازارها را نقدشونده‌تر و معاملات را سیستماتیک‌تر می‌کند. تجارت الگوریتمی به معاملات خودکار اشاره دارد که در آن سرمایه‌گذاران و معامله‌گران در صورت تطابق معیارها طبق دستورالعمل‌های رایانه‌ای، وارد معاملات شده و یا از آن خارج می‌شوند. این سیستم‌ها با دستورالعمل‌هایی کدگذاری شده‌اند تا معاملات را به صورت خودکار و بدون دخالت انسان انجام دهند. این باعث صرفه جویی در زمان برای سرمایه گذارانی می‌شود که به دلیل زمان اجرای سریع، می‌توانند معاملات بیشتری را انجام دهند.
ویژگیهای استراتژی ترید الگوریتمی
با گسترش یافتن دنیای بلاک چین و ارزهای دیجیتال، روز به روز روش‌های مختلف و بهتری برای ترید و مبادله ایجاد می‌شود تا سرمایه‌دارها و تحلیلگرها بتوانند از مسیرهای مختلفی به شناسایی بازار و مرحلهی به دست آوردن سود دست پیدا کنند. یکی از این روش‌ها که اتفاقا پرطرفدار هم است، استراتژی ترید الگوریتمی نام دارد. مانند بسیاری دیگر از استراتژی‌ها، این مفهوم هم دارای ویژگیهای خاص خودش است که در ادامه آنها را توضیح می‌دهیم.
- استراتژی ترید الگوریتمی به گونه‌ای عمل می‌کند که برنامه نویسی کامپیوتری و بازارهای مالی را برای انجام معاملات در لحظه‌های دقیق ترکیب کند.
- معاملات الگوریتمی تلاش می‌کند تا احساسات را از معاملات حذف کند، کارآمدترین اجرای یک معامله را تضمین می‌کند، سفارش‌ها را فورا انجام می‌دهد و ممکن است کارمزد معاملات را کاهش دهد.
- استراتژی‌های معاملاتی رایج شامل استراتژی‌های پیروی از روند، فرصت‌های آربیتراژ و تعادل مجدد صندوق‌های شاخص است.
- معاملات الگوریتمی بر اساس حجم معاملات (قیمت میانگین وزنی حجمی) یا گذر زمان (قیمت میانگین وزنی زمان) انجام می‌شود.
- برای شروع تجارت الگوریتمی باید دسترسی به کامپیوتر، دسترسی به شبکه، دانش بازار مالی و قابلیت کدنویسی داشته باشید.
استراتژی ترید الگوریتمی چگونه کار می‌کند؟
زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر می‌رود، توصیه می‌شود ۵۰ سهم از سهام را بخرید. (میانگین متحرک، میانگین نقاط داده گذشته است که نوسانات روزانه قیمت را هموار کرده و در نتیجه روندها را مشخص می‌کند.) زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه کمتر شود، سهام را بفروشید. با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار قیمت سهام و شاخص‌های میانگین متحرک را کنترل می‌کند و در صورت تحقق شرایط تعریف شده، سفارش خرید و فروش را انجام می‌دهد. در نهایت، معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای زنده یا قرار دادن سفارشات به صورت دستی ندارد. استراتژی ترید الگوریتمی این کار را به طور خودکار با شناسایی صحیح فرصت معاملاتی انجام می‌دهد.
مزیت‌های استراتژی ترید الگوریتمی
- بهترین اجرا: معاملات در بلاک چین اغلب با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
- تأخیر کم: ثبت سفارش معاملات فوری و دقیق بوده و احتمال اجرا در سطوح مورد نظر زیاد است. معاملات به درستی و فوری زمان بندی می‌شوند تا از تغییرات قابل توجه قیمت جلوگیری شود.
- کاهش هزینه‌های معاملاتی
- بررسی خودکار همزمان در شرایط چندگانه بازار
- بدون خطای انسانی: کاهش خطرهای دستی یا اشتباهات هنگام انجام معاملات. تمایل به تحت تاثیر قرار گرفتن توسط عوامل عاطفی و روانی.
- بک تست: Algo-trading را می‌توان با استفاده از داده‌های تاریخی و بلادرنگ موجود برای بررسی این که آیا یک استراتژی معاملاتی قابل دوام است، بک تست کرد.
برای کسب اطلاعات در زمینه دوره دکس تریدینگ، بر روی لینک کلیک کنید.
معایب استراتژی ترید الگوریتمی
- تاخیر: معاملات الگوریتمی متکی بر سرعت و اجرای سریع است. اگر یک معامله به اندازه کافی سریع اجرا نشود، ممکن است منجر به از دست رفتن فرصت‌ها یا ضرر شود.
- رویدادهای قو سیاه: معاملات الگوریتمی بر داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی برای پیش بینی حرکات بازار آتی متکی است. با این حال، اختلالات پیش بینی نشده بازار معروف به رویدادهای قو سیاه، ممکن است رخ دهد که می‌تواند منجر به ضرر برای معامله‌گران الگوریتمی شود.
- وابستگی به فناوری: تجارت الگوریتمی متکی بر فناوری است؛ از جمله برنامه‌های کامپیوتری و اتصالات اینترنتی پرسرعت. اگر مشکلات فنی یا خرابی در این موارد وجود داشته باشد، می‌تواند روند معاملات را مختل کند و منجر به ضرر شود.
- تاثیر بازار: معاملات الگوریتمی بزرگ قادر است تاثیر قابل توجهی بر قیمت‌های بازار داشته باشد که می‌تواند برای معامله‌گرانی که قادر به تعدیل معاملات خود در پاسخ به این تغییرات نیستند، ضرر داشته باشد. استراتژی ترید الگوریتمی همچنین در مواقعی مشکوک به افزایش نوسانات بازار است که حتی باعث به اصطلاح خرابی فلش می‌شود.
- مقررات: ترید الگوریتمی تابع الزامات و نظارت‌های مختلفی است که رعایت آنها می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد.
- هزینه‌های سرمایه بالا: توسعه و پیاده سازی سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی می‌تواند پرهزینه باشد و معامله‌گران ممکن است نیاز به پرداخت هزینه‌های مداوم برای نرم افزار و فید داده داشته باشند.
- سفارشی‌سازی محدود: سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی مبتنی بر قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعریف‌شده هستند که می‌توانند توانایی معامله‌گران را برای سفارشی‌سازی معاملات خود برای برآوردن نیازها یا ترجیحات خاص خود محدود کنند.
- عدم قضاوت انسانی: تجارت الگوریتمی بر مدل‌های ریاضی و داده‌های تاریخی متکی است. به این معنی که عوامل ذهنی و کیفی را که می‌توانند بر حرکات بازار تاثیر بگذارند، در نظر نمی‌گیرند. این فقدان قضاوت انسانی می‌تواند برای معامله‌گرانی که رویکرد شهودی یا غریزی بیشتری را برای معامله ترجیح می‌دهند، یک نقطه ضعف باشد.
برای کسب اطلاعات در زمینه آموزش ارز دیجیتال، بر روی لینک کلیک کنید.
مقیاس‌های زمانی استراتژی ترید الگوریتمی
بخش عمده‌ای از تریدهای امروزی، استراتژی معامله با فرکانس بالا (HFT) است که تلاش می‌کند بر روی قرار دادن تعداد زیادی سفارش با سرعت بالا در بازارهای مختلف و پارامترهای تصمیم‌گیری متعدد بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، سرمایه گذاری کند. استراتژی ترید الگوریتمی در بسیاری از اشکال تجارت و فعالیت‌های سرمایه گذاری استفاده می‌شود از جمله:
سرمایه‌گذاران میان‌مدت تا بلندمدت یا شرکت‌های طرف خرید: صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری متقابل، شرکت‌های بیمه - زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و با حجم بالا بر قیمت‌های سهام تاثیر بگذارند، از الگوی معاملاتی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند.
معامله‌گران کوتاه‌مدت و شرکت‌کنندگان طرف فروش: بازارسازان مانند کارگزاری ها، سفته‌بازان و آربیترها از اجرای خودکار تجارت سود می‌برند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.
معامله‌گران سیستماتیک: پیروان روند، صندوق‌های تامینی یا معامله‌گران جفت (یک استراتژی معاملاتی خنثی از بازار که یک موقعیت طولانی را با یک موقعیت کوتاه در یک جفت ابزار بسیار همبسته مانند دو سهام، صندوق‌های سرمایه‌گذاری قابل معامله در بورس (ETF) یا ارز مطابقت می‌دهد) - برنامه‌ریزی قوانین معاملاتی خود را بسیار کارآمدتر می‌دانند و اجازه می‌دهند برنامه به طور خودکار معامله کند.
باید بدانید که استراتژی ترید الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری برای معاملات فعال ارائه می‌دهد.
انواع استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی
هر استراتژی برای تجارت الگوریتمی نیاز به یک فرصت شناسایی شده دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. استراتژی‌های تجاری رایج مورد استفاده در معاملات عبارتند از:
استراتژی‌های پیروی از روند
متداول‌ترین استراتژی ترید الگوریتمی از روندهای میانگین متحرک، شکست کانال‌ها، حرکات سطح قیمت و شاخص های فنی مرتبط پیروی می‌کنند. اینها ساده‌ترین استراتژی‌ها برای پیاده سازی از طریق معاملات الگوریتمی هستند؛ زیرا این استراتژی‌ها شامل هیچگونه پیش بینی قیمت نیستند. معاملات بر اساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند که پیاده‌سازی آنها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل و پیش بینی، آسان و ساده است. استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه یک استراتژی متداول برای دنبال کردن روند به حساب می‌آید.
فرصت‌های آربیتراژ
خرید سهام دو بورسیه با قیمت پایین‌تر در یک بازار و فروش هم زمان آن با قیمت بالاتر در بازار دیگر، تفاوت قیمت را به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ ارائه می‌دهد. همان عملیات را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی تکرار کرد؛ زیرا تفاوت‌های قیمتی هرازگاهی وجود دارد. پیاده‌سازی الگوریتمی برای شناسایی چنین تفاوت‌های قیمتی و قرار دادن سفارش‌ها به‌طور کارآمد، فرصت‌های سودآوری را فراهم می‌کند.
تجدید تعادل صندوق شاخص
صندوق‌های شاخص دوره‌هایی را برای تعادل مجدد تعریف کرده‌اند تا دارایی های خود را با شاخص های معیار مربوطه خود برابر کنند. این فرصت‌ها، سودآوری را برای معامله‌گران الگوریتمی ایجاد می‌کند که روی معاملات مورد انتظاری که سودی بین ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه ارائه می‌کنند. (بسته به تعداد سهام صندوق شاخص درست قبل از تعادل مجدد صندوق شاخص، سرمایه‌گذاری می‌کنند.) چنین معاملاتی از طریق سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی برای اجرای به موقع و بهترین قیمت ها آغاز می‌شود.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی
مدل‌های ریاضی اثبات‌شده مانند استراتژی معاملاتی خنثی دلتا، امکان معامله بر روی ترکیبی از گزینه‌ها و امنیت اساسی را فراهم می‌کنند. (دلتا خنثی یک استراتژی متشکل از موقعیت‌های متعدد با تعدیل دلتاهای مثبت و منفی است - نسبتی که تغییر قیمت یک دارایی را که معمولا یک اوراق بهادار قابل بازار است، با تغییر متناظر در قیمت مشتق آن مقایسه می‌کند - به طوری که دلتای کلی دارایی‌های مورد نظر به صفر برسد.)
محدوده معاملاتی (بازگشت میانگین)
استراتژی بازگشت میانگین بر این مفهوم استوار است که قیمت‌های بالا و پایین دارایی یک پدیده موقتی بوده و به صورت دوره‌ای به میانگین ارزش خود (ارزش متوسط) باز می‌گردد. شناسایی و تعریف یک محدوده قیمت و پیاده سازی الگوریتم بر اساس آن به معاملات اجازه می‌دهد تا زمانی که قیمت یک دارایی از محدوده تعریف شده خود خارج می‌شود، معاملات به طور خودکار انجام شود.
قیمت میانگین وزنی حجمی (VWAP)
استراتژی قیمت میانگین وزنی حجمی، یک سفارش بزرگ را تجزیه کرده و با استفاده از پروفایل‌های حجم تاریخی خاص سهام، قطعات کوچکتر سفارش را به صورت پویا و تعیین شده به بازار عرضه می‌کند. هدف این است که سفارش را نزدیک به قیمت میانگین وزنی حجمی (VWAP) اجرا کنیم.
قیمت میانگین موزون زمانی (TWAP)
استراتژی قیمت میانگین وزن شده با زمان، یک سفارش بزرگ را تجزیه کرده و با استفاده از بازه‌های زمانی مساوی بین زمان شروع و پایان، قطعات کوچکتر تعیین شده به صورت پویا را به بازار عرضه می‌کند. هدف این است که سفارش را نزدیک به میانگین قیمت بین زمان شروع و پایان اجرا کنیم و در نتیجه تاثیر بازار را به حداقل برسانیم.
درصد حجم (POV)
تا زمانی که سفارش معامله به طور کامل پر نشود، این الگوریتم به ارسال سفارش‌های جزئی با توجه به نسبت مشارکت تعریف شده و با توجه به حجم معامله در بازارها ادامه می‌دهد. استراتژی گام‌ها، مربوط سفارش‌ها را با درصدی از حجم بازار که توسط کاربر تعریف شده ارسال می‌کند و زمانی که قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر می‌رسد، این نرخ مشارکت را افزایش یا کاهش می‌دهد.
کمبود پیاده سازی
هدف استراتژی کمبود پیاده سازی، به حداقل رساندن هزینه اجرای یک سفارش از طریق داد و ستد خارج از بازار بلادرنگ، در نتیجه صرفه جویی در هزینه سفارش و بهره مندی از هزینه فرصت اجرای تاخیری است. این استراتژی نرخ مشارکت هدفمند را زمانی که قیمت سهام حرکت می‌کند، افزایش می‌دهد و زمانی که قیمت سهام حرکت نامطلوب دارد، آن را کاهش می‌دهد.
فراتر از الگوریتم‌های معاملاتی معمول
چند مدل خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که سعی می‌کنند اتفاقات را در طرف دیگر شناسایی کنند. این الگوریتم‌های sniffing که برای مثال توسط یک بازارساز طرف فروش استفاده می‌شود، دارای هوش داخلی برای شناسایی وجود هر الگوریتم در سمت خرید یک سفارش بزرگ هستند. چنین تشخیصی از طریق الگوریتم‌ها به بازارساز کمک می‌کند تا فرصت‌های سفارش بزرگ را شناسایی کند و آنها را قادر می‌سازد تا با پر کردن سفارش‌ها با قیمت بالاتر، سود ببرند. به طور کلی عمل پیشروی می‌تواند بسته به شرایط، غیرقانونی تلقی شده و توسط سازمان تنظیم مقررات صنعت مالی (FINRA) تنظیم می‌شود.
الزامات فنی برای استراتژی ترید الگوریتمی
پیاده‌سازی الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای، بخش نهایی معاملات الگوریتمی به حساب می‌آید که همراه با آزمون بک تست است. (آزمایش الگوریتم در دوره‌های تاریخی عملکرد گذشته بازار سهام برای دیدن این که آیا استفاده از آن سودآور بوده است یا خیر). چالش این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنیم که به یک حساب تجاری برای ثبت سفارش دسترسی دارد. الزامات تجارت الگوریتمی به شرح زیر است:
- دانش برنامه نویسی کامپیوتر برای برنامه ریزی استراتژی معاملاتی مورد نیاز، برنامه نویسان استخدام شده یا نرم افزارهای تجاری از پیش ساخته شده.
- اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی برای ثبت سفارش.
- دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم برای فرصت‌های سفارش‌دهی نظارت می‌شوند.
- توانایی و زیرساخت برای آزمایش بک تست سیستم پس از ساخته شدن قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
- داده‌های تاریخی موجود برای بک تست بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.
آیا استراتژی ترید الگوریتمی قانونی است؟
بله، استراتژی ترید الگوریتمی قانونی است. هیچ قانونی وجود ندارد که استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی را محدود کند. برخی از سرمایه‌گذاران ممکن است با این استراتژی مخالفت کنند و عقیده داشته باشند که این نوع معاملات یک محیط تجاری ناعادلانه ایجاد می‌کند و بر بازارها تاثیر منفی می‌گذارد. با این حال، هیچ چیز غیرقانونی در مورد آن وجود ندارد.
چگونه تجارت الگوریتمی را یاد بگیرم؟
معاملات الگوریتمی به شدت بر تحلیل کمی یا مدل سازی کمی متکی است. از آن جایی که در بازار سهام سرمایه گذاری خواهید کرد، به دانش تجاری یا تجربه در بازارهای مالی نیاز دارید؛ زیرا تجارت الگوریتمی اغلب به فناوری و رایانه‌ها متکی است، احتمالا به پس‌زمینه کدنویسی یا برنامه‌نویسی تکیه خواهید کرد.
معامله‌گران استراتژی ترید الگوریتمی از چه زبان برنامه نویسی استفاده می‌کنند؟
از آنجایی که ++C در پردازش حجم بالای داده بسیار کارآمد است، یک انتخاب برنامه‌نویسی محبوب در میان معامله‌گران الگوریتمی به شمار می‌آید. با این حال، C و ++C هر دو زبان‌های پیچیده و دشواری هستند. بنابراین متخصصان مالی که به دنبال ورود به برنامه‌نویسی هستند، ممکن است برای انتقال به زبان قابل مدیریت‌تری، پایتون را انتخاب کنند.
آیا می‌توانید با تجارت الگوریتمی درآمد کسب کنید؟
بله، کسب درآمد از طریق استراتژی ترید الگوریتمی امکان پذیر است. معاملات الگوریتمی می‌تواند رویکرد سیستماتیک و منظم‌تری را برای معامله ارائه دهد که می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا معاملات را با کارایی بیشتری نسبت به یک معامله‌گر انسانی شناسایی و اجرا کنند. استراتژی ترید الگوریتمی همچنین می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا معاملات را با بهترین قیمت ممکن انجام دهند و از تاثیر احساسات انسانی بر تصمیمات معاملاتی جلوگیری کنند.
با این حال، توجه به این نکته مهم است که معاملات الگوریتمی مانند هر شکل دیگری از معاملات دارای خطرات و عدم قطعیت بوده و معامله‌گران ممکن است حتی با یک سیستم معاملاتی الگوریتمی ضرر کنند. علاوه بر این، توسعه و پیاده سازی یک استراتژی ترید الگوریتمی اغلب بسیار پرهزینه است و آن را از دسترس بیشتر معامله‌گران عادی دور نگه می‌دارد. معامله‌گران ممکن است نیاز به پرداخت هزینه‌های مداوم برای نرم افزار و فید داده داشته باشند. لازم به ذکر است که مانند هر شکلی از سرمایه گذاری، مهم است که قبل از هر تصمیمی، ریسک‌ها و مزایای بالقوه را به دقت تحقیق و درک کنید.
نظر بدهید