منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

مراحل طراحی استراتژی معاملاتی در بورس

بسیاری از فرآیندهای معامله یا به نوعی هر آن چه که در بازار سرمایه اجرا می‌کنید، با استراتژی معاملاتی ارتباط دارند. اگر شما تمایل دارید وارد بازار شوید یا در آن خرید‌و‌فروش کنید نیاز است تا با این مفهوم آشنا شوید.

ما قصد داریم مروری بر استراتژی معاملاتی در بورس داشته باشیم و به گام‌های طراحی استراتژی معاملاتی اشاره کنیم تا سریع‌تر و راحت‌تر راه خود را در بازار بیابید و سود مطلوبی به‌دست بیاورید.

استراتژی معاملاتی چیست؟

در بازارهای مالی یک تعریف از استراتژی معاملاتی وجود دارد: “حذف احساسات از ترید کردن و پایبند بودن به قوانین مشخص تا رسیدن بـه هـدف مطلوب”

‎یعنی شما برای هر رفتاری در بازار، عکس‌العملی خواهید داشت و این عکس‌العمل تصمیم لحظه‌ای شما نیست، بلکه تصمیمی است که ساعت‌ها به آن فکر و بارها آن را تجربه کرده‌اید.منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

‎استراتژی معاملاتی یک علم نیست، بلکه استفاده از روش درست با ابزارهای درست، در زمان و مکان مناسب است که می‌تواند به نتایج حیرت‌آور منتهی شود.

پس ما هم در بازار نیاز به یک استراتژی داریم که باید توسط خودمان طراحی و ایجاد شود. شایان ذکر است، طراحی یک استراتژی بسیار مهم است. شاید بسیاری از معامله‌گرها با خود فکر کنند که استراتژی معاملاتی‌شان در ذهن‌شان طی سالیان متمادی شکل گرفته است، اما پیاده‌سازی این استراتژی و تست‌های مکرر، مانع بروز مشکلات جدی و زیان‌های احتمالی در آینده خواهد شد. بدون استراتژی، کسب بازده مداوم در بازار غیرممکن است. استراتژی معاملاتی یک ابزار بسیار مهم در موفقیت یک معامله‌گر است.

‎استراتژی‌های معاملاتی، مجموعه قوانین ساده‌ای هستند که معامله‌گران از آن‌ها برای تعیین زمان و قیمت ورود به یک معامله و قیمت و زمان خروج از یک سهم یا بازار استفاده می‌کنند، توسعه و استفاده از استراتژی‌های معاملاتی می‌تواند در کسب بازده مداوم و ریسک منطقی، به معامله‌گران کمک کند.

در موقعیتی ایده‌آل، معامله‌گران بایستی همانند یک ربات رفتار کنند، و معاملات را به‌صورت سیستماتیک و بدون وارد کردن احساسات، انجام دهند. هر چه معاملات یک معامله‌گر رفتارهای هیجانی و تعصب و احساسات کمتری داشته باشد، بازدهی در بلندمدت بیشتر خواهد بود. از طرفی رعایت قوانین مدیریت ریسک و سرمایه نیز امری ضروری است که معمولا بیش از ۸۰ درصد معامله‌گران به آن بی‌توجه هستند و یا فقط در برخی موارد آن را رعایت می‌کنند.

داشتن یک استراتژی معاملاتی، ذهن معامله‌گر را از آشفتگی خارج می‌کند و لازم نیست دائم به‌دنبال روش‌های جدید و با پرس‌وجو از افراد متعدد باشد، در هر لحظه از معامله می‌داند که چرا خریده است و قرار است در آینده چه عکس‌العملی نشان دهد.

در مرحله اول با شناسایی نقاط ضعف سیستم و بهبود آن‌ها، درصد معاملات ناموفق کاهش خواهد یافت. در مرحله بعدی با اعمال شرایط جدید می‌توان به درصد معاملات موفق نیز افزود.

‎پس از اینکه شما استراتژی‌تان را پیاده کردید می‌توانید نقاط ضعف آن را توسط روش‌های مختلف، مشخص کنید؛ به‌عنوان مثال، از بین بیشتر معاملات ناموفق یک ویژگی مشترک پیدا می‌کنید! کافی است این ویژگی را به استراتژی معاملاتی خود اضافه کنید؛ به مرور استراتژی شما قوی و مستحکم خواهد شد.

مراحل ساخت یک استراتژی معاملاتی

ابتدا با نوشتن یک استراتژی ساده شروع کنید که شامل حداقل موارد باشد. به مرور این استراتژی را با روش‌های بسیار ساده مانند روانشناسی بازار، خط روندها، كانال‌هـا، عرضه و تقاضا، پرایس اکشن و … تجهیز می‌کنید.

گام اول: انتخاب نوع استراتژی معاملاتی

‎ابتدا باید مشخص کنید که استراتژی کلی شما چیست؟ به‌صورت کلی می‌توان استراتژی‌ها را به ۴ دسته زیر تقسیم کرد.

نوسان گیری (Scalping Trading Strategy)

معمولا معامله‌گرهای حقیقی که تعداد معاملات بالایی (صدها تا هزاران) در روز انجـام می‌دهند، هدف‌شان کسب سود اندک در هر معامله و انجام معاملات زیاد است. خریدوفروش سهمی در بازه کمتر از ۱۰ ساعت (در دنیا این عدد کمتر از چند ثانیه است!»، که در آن‌ها معمولا معامله‌گر به سودهای کمتر از ۱۰ درصد بسنده می‌کند.

‎۷ مرحله مهم و اساسی در نوسان‌گیری از یک سهم به شرح زیر می‌باشد:

مرحله اول: اولین و مهم‌ترین مرحله، انتخاب سهام مناسب نوسان است. روش‌های استاندارد متعددی برای این کار وجود دارد که به برخی از آن‌ها اشاره می‌کنیم. گره‌های منفی، صف‌های فروش، سهام صعودی، اخبار کدال نظیر افزایش سرمایه‌ها، اردرهای روی تابلو و موارد زیاد تکنیکالی نظیر اسیلاتورها، کندل‌ها، خطوط روند، حمایت و مقاومت در تایم‌های زیر روزانه و غیره.

مرحله دوم: پیش بینی بازه نوسان سهم

مرحله سوم: انتخاب حجم مناسب با توجه به مدیریت ریسک و سرمایه

مرحله چهارم: چک کردن وضعیت سفارش‌گذاری روی تابلو معاملات در پیش گشایش (ساعت ۸:۳۰ تا ۹ صبح)

مرحله پنجم: تعیین نحوه سفارش‌گذاری برای خرید (شامل حجم، تعداد، قیمت و زمان وارد کردن سفارش‌ها به سیستم)

مرحله ششم: اجازه به پیشروی سهم در جهت شود و آنالیز تابلو سهم پس از سفارش‌گذاری

مرحله هفتم: تعیین حد سود و ضرر معامله

مرحله هشتم: سفارش‌گذاری برای فروش (شامل حجم، تعداد، قیمت و زمان وارد کردن سفارش‌ها به سیستم)

مرحله نهم: تعیین نقطه سربه سری و یا بریک ایون برای سهم

روانشناسی بازار (Momentum Trading Strategy)

در این نوع استراتژی، معامله‌گر هیچ تحلیلی جهت پیدا کردن سهم مناسب انجام نمی‌دهد. در حقیقت معاملات و توجه خود را معطوف به سهامی می‌کند که مورد توجه بازار است. این توجه از راه‌های مختلف قابل شناسایی است.

• سهامی که بیشترین حجم معامله را در روز داشته‌اند.
• ‎سهامی که در قسمت پربیننده سایت بورس تهران آمده‌اند.
• ‎سهامی که بیشترین نظرات در شبکه‌های اجتماعی را به خود اختصاص داده‌اند!
• سهامی که اخبار داغ و حساسی دارند!

‎این دسته از استراتژی‌های معاملاتی بسیار پرریسک هستند

تکنیکال (Technical Trading Strategy)

استراتژی‌هایی که بر مبنای نمودار و رفتار گذشته سهام است. این نوع استراتژی‌ها در بازارهای جهانی بسیار رایج است. معامله‌گرهایی که از استراتژی‌های تکنیکال استفاده می‌کنند، معتقدند همه اطلاعات مهم بازار در قیمت‌ها و حجم معاملات منعکس شده و اگر بخشی از اطلاعات خود را در قیمت نشان نمی‌دهد، عملا برای فعالان بازار ارزش ندارد.

بنیادی ( Fundamental Trading Strategy)

‎طرفداران استراتژی‌های بنیادی معتقدند که «قیمت در بلندمدت بـه سـوی ارزش ذاتی میل می‌کند.» بنابراین هرگاه در فرآیند ارزش‌گذاری بنیادی سهام، فاصله یا شکافی بین ارزش و قیمت روز ملاحظه کنند از این مسئله برای نتیجه‌گیری در مورد ارزندگی یا عدم ارزندگی و متعاقب آن خرید یا فروش سهام استفاده می‌کنند.

‎گام دوم: تعیین قوانین معاملاتی

از اولین گام‌های طراحی یک استراتژی معاملاتی، ایجاد قوانینی است که سیستم‌تان با آن اجرا خواهد شد، بایستی دو قانون اصلی برای هر استراتژی معاملاتی وجود داشته باشد:

‎۱. قیمت و زمان خرید: مشخص کردن اینکه چه زمانی و در چه قیمتی خرید یک سهم را انجام می‌دهید. ممکن است استراتژی شما بر مبنای تکنیکال فاندامنتال، تابلوخوانی، شنیده‌ها و شایعات بازار و یا ترکیبی از این موارد باشـد. لازم است همه موارد را روی کاغذ بنویسید و سعی کنید هر عاملی که باعث خریدتان می‌شود را لیست کنید.

‎۲، قیمت و زمان فروش: مشخص کردن اینکه چه زمانی می‌خواهید در موقعیت فروش قرار بگیرید.

مثالی از یک استراتژی

‎۱. خرید: زمانی که میانگین متحرک MA سی روزه بیشتر از میانگین متحرک ۶۰ روزه شود (کراس صعودی)

‎۲. فروش: زمانی که میانگین متحرک ۳۰ روز کمتر از میانگین متحرک ۶۰ روزه شـود (کراس نزولی)

این سیستم مورد مثال، بر مبنای میانگین متحرک ۳۰ و ۶۰ روزه، خریدوفروش می‌کند.

‎گام سوم: تعیین ابزارهای مورد نیاز استراتژی معاملاتی

پیاده‌سازی هر استراتژی نیاز به ابزارهایی دارد که لازم است در این گام تمامی ابزارها را لیست کنیم برای مثال استراتژی بالا، این ابزارها را نیاز دارد:

• نرم افزاری برای محاسبه میانگین متحرک با مووینگ اوریج سهام
• نرم افزاری جهت اسکن کل سهام بازار و جستجوی کراس نزولی با صعودی

‎گام چهارم: اضافه کردن عملیات منطقی

‎حال کافی است شرط‌های لازم را برنامه‌نویسی کنیم. در حقیقت در این مرحله شرط‌های گام دوم کد‌نویسی می‌شوند.

در زیر مثال‌هایی به‌منظور کمک به فهم این موضوع آورده شده است:

• اگر (30)MA به بیش از (60)MA برسد آنگاه خرید انجام شود.
• اگر (30)MA کمتر از (60)MA شـود در حالی که حجم بیش از (‎(۲۰،۰۰۰ باشد، آنگاه فروش انجام شود.
• اگر (20)RSI برابر با ۵۰ شد، آنگاه خرید انجام شود.

‎بنابراین، برای مثال استفاده شده، لیست ساده‌ی زیر را داریم:

• اگر (30)MA بیش از (60)MA شد، آنگاه خرید انجام شود.
• اگر (30)MA کمتر از (60)MA شد، آنگاه فروش انجام شود.
• اگر معامله به منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ۱۰ درصد سود وارد شد، فروش انجام شود.
• ‎اگر معامله به ۴ درصد ضرر وارد شد، فروش انجام شود.

گام پنجم: بایدها و نبایدها

‎حتما جدولی از بایدها و نبایدهای خریدوفروش برای خود ایجاد کنید. سپس مجموعه امتیازات منفی و مثبت یک سهم را با هم مقایسه کنید. این عمل به کاهش خطاهای استراتژی شما کمک خواهد کرد.

‎ گام ششم: تعیین حد سود و ضرر

حد ضرر، مشخص کردن زمان با قیمتی که شما شناسایی ضرر می‌کنید و از معامله خارج می‌شوید. حد ضرر می‌تواند زمانی یا قیمتی باشد.

حد سود: ممکن است شما یک حد سود ثابت برای معاملات خود داشته باشید. فرضا با حد سود ۱۰ درصدی همیشه سهام خود را به فروش می‌رسانید، حتی اگر سهم شرایط فروش استراتژی شما را نداشته باشد.

‎برای مثال ساده ای که در بالا ذکر شد می‌توان این موارد را به شکل زیر تعیین کرد:

‎حد ضرر: ۴۰ درصد پایین‌تر از قیمت میانگین خرید

‎حد سود: ۱۰ درصد بالاتر از قیمت میانگین خرید

‎گام هفتم: گرفتن سیگنال و انجام معاملات مجازی

‎در این گام شما منتظر می‌مانید که سیستم معاملاتی‌تان سیگنال‌های خود را صادر کند و به همراه سیستم معامله روی کاغذ (منظور معامله به صورت مجازی است)، می‌پردازید.

گام هشتم: تست و بهینه سازی

‎این مرحله یک مرحله اساسی و تاثیرگذار است. بهینه‌سازی حرفه‌ای می‌تواند یک استراتژی کاملا معمولی را متحول کند.

گام نهم: انجام معاملات در بازار واقعی

‎در مرحله نهایی، استراتژی خود را در بازار واقعی بکار می‌گیرید و از کسب سود لذت می‌برید!

سخن پایانی

در این مقاله به بررسی استراتژی معاملاتی پرداختیم و پی بردیم که چگونه می‌توان استراتژی معاملاتی سودمندی را طراحی کرد. ورود به بازار سرمایه بدون داشتن درک مناسب در خصوص استراتژی معاملاتی می‌تواند برای شما خطرآفرین باشد و ممکن است سرمایه‌های خود را در این راه از دست بدهید.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید.

به گزارش پایگاه 598، سهامداران بازار سرمایه همچون سایر سرمایه گذاران پیش از سرمایه گذاری باید مجموعه ای از آموزش ها را فرا بگیرند. این روزها فعالیت در بورس بیش از هر زمان دیگری به دغدغه گروهی از افراد تبدیل شده است، به همین دلیل قصد داریم شما را با یکی از مفاهیم بازار سرمایه آشنا کنیم.

امروز (چهارشنبه، دوم مهرماه) سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است.

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستورهای تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان مثال، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های اجرای معاملات:

الگوریتم‌های معاملاتی صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را انتخاب می کند.

فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. به طور واضح نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیانبار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند؛به همین دلیل یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آن‌ها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

این الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود.

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آن‌ها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مثل RSI، MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آن‌ها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند.

به عنوان مثال فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نمادهای هم گروه این سهم را بفروشید یا خریداری کنید یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات پایش بازار را انجام دهید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد:

الگوریتم‌های کم بسامد معاملاتی با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند.

در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود.

مثلا فرض کنید استراتژی شما قصد فروش سهام در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی کم بسامد می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید یا فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید یا فروش نماد را انجام دهد.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

الگوریتم های پر بسامد باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آن‌ها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند.

در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند اما برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان 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 ایران، استفاده از آن معمولا به دلیل کارمزد بالا با زیان همراه است.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود، ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های 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 دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

General trade golding:

یکی از جوانترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشدهای سرمایه در طول یکسال 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 سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است.

به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق العاده پیشرفته‌ای که شرکت j ۴ capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه‌ی هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سود ده در بازارهای مالی برسد.

بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر ۲۰۱۹ شروع شده که در بازه‌ی ۹ ماهه به حدود ۱۰۰۰% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه‌ی 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 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 سرمایه‌ی آن به ۱۰۰ میلیارد پوند برسد.

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه‌ی 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 توسعه‌ی سیستم‌های 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 سرمایه‌ها از روش‌های بسیار متنوعی استفاده می‌کند تفاوت عمده‌ی الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازارهای مختلف است. به همین میزان سود دهی آن‌ها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

شرحی بر معاملات کمی (در ستایش معاملات کمی)

همگام با پیشرفت تکنولوژی، توسعه و بهبود استراتژی‌­های معاملاتی هم تسهیل شد. ارنست چان یک خدمت واقعی را برای معامله‌­گران حال و آینده با شرح مختصری در مورد مزایای بی­شمار و همچنین برخی معایب تکنیک­‌های معاملاتی کمی (عددی) اجرا شده ارائه داد.

پیتر بوریش [1] ، رئیس و مدیر عامل، شرکت معاملات کامپیوتر

دکتر ارنست چان، یک چارچوب بهینه برای توسعه استراتژی، اعتبار سنجی، مدیریت ریسک، دانش برنامه­‌نویسی، و اجرای سیستم زمان واقعی به­‌منظور توسعه و اجرای یک کسب و کار معاملات الگوریتمی را گام به گام در معاملات کمی تهیه کرد.

یاسر انوار [2] ، معامله­‌گر

معاملات کمی برای افراد همواره چالش برانگیز و یک دنیای پر رمز و راز بوده است. در این کتاب راهنمای فوق­العاده، دکتر ارنست، بخش‌­های مهم و لازم برای انجام یک معاملات خودکار را که بسیار سخت بوده، با زبانی ساده معرفی کرده است.

پوساریو ام. اینجارجیولا [3] ، مدیر ارشد فنی شرکت آلفاست [4]

این کتاب بینش ارزشمندی در مورد چگونگی ایجاد یک ساختار ساده برای معاملات الگوریتمی فراهم می­‌کند. همچنین تجربیات گسترده دکتر چان را برای معامله­‌گران مشتاق در دسترس قرار می­دهد.

رامون کومینز [5] ، سرمایه­‌گذار خصوصی

در بسیاری از کتاب­‌ها و مقالات که در زمینه معاملات کمی مطالعه داشته­‌ام، بسیاری از آن­ها مفید نبوده و نویسندگان آن­ها دانش واقعی و هیچ چیز جدیدی در این زمینه نداشته­‌اند، این هم شاید به‌­دلیل ترس از دست دادن اسرار معاملاتی است. اما دکتر ارنست چان اطلاعات جذاب و مفیدی در رابطه با معاملات کمی داشته و آن­ها را در این کتاب با دیگران به اشتراک گذاشته است. دکتر چان مطالب زیاد و جذاب همراه با جزئیات را با روشی روشن و مفهومی برای افراد تازه­‌کار و حرف‌ه­ای در کتاب معرفی کرده است.

معاملات الگوریتمی و ربات های تریدر

تریدر های بازارهای مالی سنتی مثل کارمندهای ادارات ساعت کار مشخصی برای فعالیت دارند و در همان زمان مشخص نوسانات محدودی را تجربه می کنند و در این زمان مشخص می‌توانند معاملات خود را مدیریت کنند. این دقیقاً نقطه نقطه تفاوتی است میان بازار های سنتی و بازار رمزارز ها که در تمامی ساعات شبانه‌روز فعال است و تعطیلی ندارد. تریدرهای ارز دیجیتال برای مدیریت معاملات خود باید تمام طول روز را پای چارت باشند تا بتوانند معاملاتی با حداکثر سود و کم‌ترین ضرر انجام دهند. ربات ارز دیجیتال به این منظور به‌وجود آمده است که تریدرها بتوانند با کمک آن‌ها سرمایه‌گذاری خود را با اطمینان بیشتری انجام دهند

این ربات‌ها به معامله‌گران کمک می‌کنند تا در لحظاتی که امکان دسترسی به بازار را ندارند و از سیستم خارج شده‌اند، فرصت‌های معاملاتی مناسب را از دست ندهند. به‌طور کلی ربات معامله‌ گر ارز دیجیتال یک دستیار معاملاتی است که می‌تواند ۲۴ ساعته خرید و فروش ارز دیجیتال انجام دهد.

ربات های تریدر یا معامله‌گر را قبل‌تر در بازار فارکس و سهام استفاده می شدند و در حال حاضر ۸۰ درصد بازار سهام را این ربات ها می چرخانند اما دلیل اصلی استفاده از این ربات ها در بازار فارکس محدودیت زمانی نبود بلکه تفکر استراتژیکی که از دید وارن بافت عامل ثروت بود می گفت حتی در خواب هم پول در بیاورید و دقت بالای کامپیوتر نسبت به انسان عواملی بودند تا تریدر ها و حتی بنیاد های سرمایه گذاری به سمت معاملات الگوریتمی بروند.

این ربات‌ها مدتی است به بازار ارز دیجیتال نیز راه پیدا کرده‌اند و تریدرهای این بازار برای سهولت کار و ترید ارز دیجیتال با سود بیشتر و ریسک کمتر از ربات ارز دیجیتال به‌عنوان یک دستیار هوشمند استفاده می‌کنند.

نحوه کارکرد ربات های تریدر در بازار ارز دیجیتال

ربات تریدر با توجه به الگوریتم‌هایی که سازنده‌ی آن برنامه نویسی می کند به دور از تصمیمات احساسی و هیجانی معامله انجام می‌دهند و به‌طور دقیق بر اساس تحلیل‌های تکنیکال و تصمیمات داده محور پیش می‌رود. البته دیدگاه نویسندگان الگوریتم ربات‌ها نیز از اهمیت بالایی در درصد موفقیت معاملات این ربات ها دارد و اگر شاخص‌ها به‌درستی برای ربات تعیین نشود، روند اشتباه توسط ربات متوقف نخواهد شد. پس دقت تعیین شاخص در این نرم‌افزارها بسیار مهم است.

برخی ربات‌ها علاوه بر قابلیت خرید و فروش، می‌توانند قیمت‌ها و روند بازار را پیش‌بینی کنند. توسعه‌دهندگان برای این ربات‌ها طوری کدنویسی می‌کنند که قابلیت تحلیل بازار و پیش‌بینی قیمت را نیز داشته باشند. ‌آن‌ها با افزودن یک الگوریتم اندیکاتور این امکان را برای نرم‌افزار فراهم می‌کنند. در این شرایط ربات مانند انسان با‌توجه به اخبار روز و نوسانات بازار خرید و فروش می‌کند حتی در درجات پیشرفته تر با یادگیری ماشین ربات ها با گذر زمان ربات از خطا هایی که انجام داده یاد خواهد گرفت و دقیقتر خواهد شد.

انواع ربات‎ ارز دیجیتال

ربات‌های معامله‌گر زیادی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها برای ترید ارز دیجیتال استفاده کرد. دو نمونه از ربات ارز دیجیتال عبارتند از:

ربات تریدر آربیتراژ:

یکی از معروف‌ترین آن‌ها ربات آربیتراژ است. در دنیای غیر متمرکز این ربات‌ قیمت‌ها را در صرافی‌های مختلف بررسی می‌کند و بر اساس تغییرات معاملات را انجام می‌دهد. با توجه به اینکه نوسان قیمت در صرافی‌های ارز دیجیتال می‌تواند زیاد باشد و کار کرد این ربات ها به این شکل است که یک رمز ارزی را در صرافی Aبه قیمت x می خرد و در صرافی Bبه قیمت x+yمی فروشد که از این معامله y دلار سود می کند

ربات وام دهی ارز دیجیتال:

این ربات به معامله‌گران ارزهای دیجیتال این امکان را می‌دهد تا به سایر تریدرها وام دهند و آن را بعد از گذشت مدت زمان معینی با سود دریافت کنند این ربات ها بیشتر در صرافی ها و بنیاد های مالی مورد استفاده قرار می گیرد.

ربات ترند:

یکی دیگر از انواع ربات ارز دیجیتال، ربات ترند است. این ربات با مشاهده رشد قیمت یک ارز مخصوص با توجه به الگو های تحلیل تکنیکال و فاندامنتال، یک سفارش خرید در آن ارز باز می‌کند و با حد سود و ضرر مشخص شده معامله را پایان می دهد.

تفاوت‌های ربات‌ ارز دیجیتال با انسان

ربات‌ ارز دیجیتال هنگام انجام معاملات در مقایسه با انسان دارای برخی تفاوت‌های مهم است که عبارتند از:

سرعت: ربات‌ها مانند مغز انسان ظرفیت محدودی برای پردازش اطلاعات ندارند و در زمانی کوتاه می‌توانند حجم بالایی از داده‌ها را پردازش کنند.

احساس: ربات ارز دیجیتال درگیر هیجان، ترس یا طمع نمی‌شود. این در حالی است که انسان‌ها بیشتر وقت‌ها از روی احساس معامله می‌کنند. اما ربات‌ها طبق الگوریتم‌های مشخص شده و هوش مصنوعی به انجام معاملات می‌پردازند.

ظرفیت پردازش: یک ربات به آسانی می‌تواند چند گیگابایت اطلاعات را در کسری از ثانیه پردازش کند. اما مغز هیچ انسانی قادر به پردازش این حجم اطلاعات در زمان کوتاه نخواهد بود.

زمان معامله: بازار کریپتو خاموشی ندارد و در تمام ساعات شبانه‌روز فعال است. ۲۴ ساعته معامله انجام دادن برای انسان دور از منطق و عقل است. اما ربات ارز دیجیتال به منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ آسانی در تمام طول شبانه‌روز می‌توانند بدون وقفه خرید و فروش انجام دهند.

ربات های معروف ترید ارز دیجیتال

در حال حاضر تعداد زیادی ربات ارز دیجیتال به بازار معرفی شده است که معامله‌گران برای کسب سود بیشتر از آن‌ها استفاده می‌کنند اما برخی از معروف‌ترین آن‌ها عبارتند از:

معاملات الگوریتمی بورس چیست و چقدر در کسب سود موثر است؟

سهامداران بازار سرمایه همچون سایر سرمایه گذاران پیش از سرمایه گذاری باید مجموعه ای از آموزش ها را فرا بگیرند. این روزها فعالیت در بورس بیش از هر زمان دیگری به دغدغه گروهی از افراد تبدیل شده است، به همین دلیل قصد داریم شما را با یکی از مفاهیم بازار سرمایه آشنا کنیم.

امروز (چهارشنبه، دوم مهرماه) سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است.

معاملات الگوریتمی بورس چیست؟

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستور‌های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان»؛ به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» (Algorithmic Trading) هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار است.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان مثال، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی در کدام قسمت معامله‌گری قرار دارد؟

یک فرایند کامل معامله‌گری را می‌توان به قسمت‌های زیر تقسیم کرد:

1. دانش و اطلاعات معامله‌گری (روش)
2. انتخاب بازار
3. انتخاب محصول
4. مدیریت ریسک و سرمایه
5. ورود به موقعیت معاملاتی
6. مدیریت معاملات باز

الگو تریدینگ فقط در مورد اول (دانش و اطلاعات معامله‌گری (روش)) نمی‌تواند به شما کمک کند، خوب نباید هم توقع داشت که الگو تریدینگ به‌جای ما یاد بگیرد. ولی در بقیه موارد ۲ تا ۶ می‌تواند کمک بسیار بزرگی به معامله گران بکند.