در این مقاله شما با تمام جنبه های تحلیل کمی و معاملات کمی (Quantitative Trading) آشنا خواهید شد؛ ما سعی می کنیم به طور مختصر این جنبه ها را برای شما بازگو کنیم. همچنین با شرایط این معامله آشنا شده و داده های تاریخی مرتبط با آن را مطالعه خواهید کرد. در این مقاله شیوه کار با معامله کمی به شما آموزش داده شده و نرم افزارهای معاملاتی نیز معرفی می شود.
معامله کمی چیست؟
یک معامله گر هنگام انجام معامله کمی (Quantitative Trading) باید از الگوریتم های کامپیوتری و نرم افزارهای خاص استفاده کند در غیر این صورت نمی تواند این معامله را انجام دهد. معامله کمی به صورت گسترده در مقیاس فردی و نهادی برای انجام معاملات با بسامد بالا، معاملات الگوریتمی، آربیتراژ و معاملات خودکار مورد استفاده قرار می گیرد.
معاملات کمی تفاوت های بسیار زیادی با معاملات عادی دارد؛ برای مثال خود معامله گر در معاملات کمی، در معامله مشارکت مستقیم ندارد؛ در حالی که در معاملات عادی اینگونه نیست. در معامله کمی، معامله گر باید با داده ها و علم برنامه نویسی فعالیت کند، به بیان دیگر معامله گر کمی باید الگوهای آماری و الگوهای حرکتی شاخص در یک ابزار معاملاتی را مشخص کند. از این داده ها در مرحله ی بعدی در نرم افزار برنامه نویسی ای در جهت انجام دادن معاملات خودکار استفاده می شود.
ساده ترین مثال برای معاملات کمی روش های پیش بینی وضعیت آب و هواست. متخصصان هواشناسی توسط داده های کمی مرتبط با فشار اتمسفری، دما و سرعت باد راهنمایی می شوند. متخصص هواشناسی با توجه به قوانین تغییر آب و هوا می تواند پیش بینی هایی نسبتا دقیق را بر اساس داده های مذکور ارائه کند، معامله گر کمی نیز به همین شکل فعالیت می کند.
چرا باید از معامله کمی استفاده کنیم؟
معامله کمی سهام یک تحول بعدی در تحلیل بازار به شمار می رود که معامله گران آن را به عنوان یک تحول در نظر می گیرند. این تکنیک مزیت های بسیار زیادی دارد که در ادامه به معرفی این مزیت ها می پردازیم.
مقیاس پذیری
معامله گران بازارهای مالی معمولا از بیش از 5 تا 7 ابزار تحلیلی به شکل همزمان استفاده نمی کنند و همه این ابزارها را به کار نمی گیرند. مواردی که شامل ساده ترین ابزارهای تحلیلی در خصوص دنبال کردن روند یا ابزارهای مرتبط با تقاطع میانگین های حرکتی می شود، بر اساس فرض معاملات با بسامد بالا می تواند شامل تعدادی نامحدود از راهبردهای معاملاتی و داده های ورودی مثل روش های محاسباتی کلاسیک ریاضی و یا سوگیری های رفتاری باشد. تنها محدودیتی که در این میان وجود دارد در مورد میزان نیروی محاسباتی است اما امروزه حتی سرمایه گذاران خرد هم با دسترسی با ده ها ابزار تحلیلی توانسته اند به تحلیل کمی دست پیدا کنند.
فرصت های نامحدود برای متنوع سازی
بهتر است بدانید که تحلیل کمی را می توان برای هر بازاری مناسب شمرد؛ برای مثال در معاملات مبادله ای در بورس می توان توزیع بهینه سرمایه را مهمترین جنبه کاهش ریسک دانست زیرا با استفاده از این تکنیک می توان به طرز چشمگیری ریسک را کاهش داد.
حداقل میزان خطا
معامله گران در آربیتراژ آماری باید از داده های بسیار دقیق استفاده کنند. برای شناسایی یک الگوی الگوریتمی و انجام یک پیش بینی بر اساس آن، یک کامپیوتر با صدها پارامتر مختلف و با دقتی تا ده ها هزار واحد (گاهی وقت ها حتی بیشتر) کار می کند و به همین دلیل، امکان کاهش دادن خطاهای محاسباتی به یک سطح حداقل وجود دارد.
سرعت اتخاذ تصمیم
به طور کلی در استفاده از این تکنیک، سرعت تصمیم گیری معامله گران افزایش می یابد. محاسبه با عملکرد قوی، امکان اتخاذ تصمیم معاملاتی سریع را می دهد؛ این موضوع به طور خاص به هنگام انجام معامله در کوتاه ترین تایم فریم ها مهم است زیرا در این نوع معاملات میزان سرعت تصمیم گیری معامله گر، بسیار مهم و حیاتی است.
ما چه زمانی به معامله کمی نیاز داریم؟
امروزه با افزایش میزان معامله گران در بازارهای مالی و همچنین محبوبیت معاملات در بازار بورس، کارسازی تحلیل کلاسیک دستی به شدت کاهش یافته است. همین امر موجب شده است که صندوق های پوشش ریسک به سوی معاملات کمی روی بیاورند زیرا معاملات کلاسیک در این بازه زمانی کارساز نیست.
شاید برای شما این سوال پیش آید که چه زمانی انجام معامله کمی لازم است؟ در قدم اول باید بدانید که این معامله برای معامله گری مناسب است که قصد دارد سبد معاملاتی خود را متنوع کند. در این صورت او باید از معامله کمی بهره گیرد زیرا در معاملات سنتی و دستی معامله گر می تواند حداکثر چند ده ابزار معاملاتی را دنبال و معامله کند در حالی که در معاملات کمی اینگونه نیست. همچنین، ساز و کار اجرای خودکار معاملات به معامله گر این امکان را می دهد که به صورت هم زمان، چندین راهبرد معاملاتی را عملیاتی کند.
سیستم های معاملاتی کمی به چه صورت است؟
یک راهبرد معاملاتی کمی، یک سیستم کامل برای شناسایی و اجرا کردن فرصت های معاملاتی است. به طور معمول راهبرد معاملاتی را می توان به 4 زیر سیستم دسته بندی کرد در قسمت پایین تقسیم بندی را شرح می دهیم:
شناسایی راهبرد معاملاتی: شناسایی سیستم معاملاتی و تحلیل ویژگی های عملیات معاملاتی.
تست پیشین راهبرد معاملاتی: تست کردن الگوریتم داده های تاریخی، تحلیل سطح سوددهی و حذف خطاهای سیستمی برای کاهش دادن ریسک از دست دادن پول.
سیستم اجرایی: همزمان سازی الگوریتم با نرم افزار معاملاتی و حساب کارگزاری
مدیریت ریسک: تخصیص سرمایه، حسابداری برای به حداقل رساندن هزینه های تراکنش، پیش بینی ها، ریسک ها و غیره.
معرفی راهبردهای معاملاتی کمی
در این بخش قصد داریم چند راهبر پایه در معاملات کمی معرفی کنیم، این شش راهبرد را معامله گران کمی توصیف کرده اند.
- راهبرد پایه بازگشت به میانگین (Mean reversion)
- راهبر دنبال کردن روند
- راهبرد آربیتراژ آماری
- راهبرد پایه در معاملات کمی شناسایی الگوی الگوریتمی
- راهبرد شناسایی سوگیری رفتاری (Behavioral Bias) در معاملات کمی
- راهبرد معاملاتی کمی معامله بر اساس قواعد صندوق های قابل معامله در بورس
مزایا و معایب معاملات کمی
مزایا: در معاملات کمی معامله گر می تواند فرصت های فوق العاده برای متنوع سازی ابزارهای مالی و ریسک ها به دست آورد؛ در حالی که در معاملات سنتی و دستی اینگونه نیست.
همچنین توزیع سرمایه بهینه نیز در معاملات کمی رخ می دهد، از دیگر مزایای معاملات کمی می توان به این اشاره کرد که در معاملات کمی مقیاس انجام شدن تحلیل کمی تنها توسط قدرت محاسباتی محدود می شود. همچنین معامله گر در معاملات کمی می تواند تمامی فرآیندها که شامل ورود به معامله و خروج از آن می شود را اتوماتیک کند.
معایب: در معاملات کمی اینطور نیست که داده های قدیمی همواره کارآمدی داشته باشند و امکان دستیابی به اطلاعات درونی ای مثل اطلاعات مرتبط با فعالیت های شرکت برای معامله گران شخصی محدود است؛ حتی صندوق های مالی بزرگ هم نمی توانند تمامی اطلاعات را داشته باشند و بسیاری از معاملات آن ها با ضرر بسته می شود.
در معاملات کمی معامله گر به دانش تخصصی زیادی احتیاج دارد که به دست آوردن این دانش بسیار سخت است. برای مثال در روش های کمی معامله گر نیازمند دانش تحلیلی ریاضی و برنامه نویسی است.
در معاملات کمی شرایط سخت برای قدرت محاسباتی وجود دارد، معامله گران کمی با کلان داده ها (Big Data) و پردازش ابری کار می کنند. فایل های Cvc و لیبل ها فقط در گذشته کارایی داشتند.
نظر بدهید