طرحها
بررسی طرح شما
معاملات الگوریتمی چیست و چطور ریسک معاملات را کاهش می دهند؟
دنیای تجارت آنقدر گسترده شده است که هر روز شاهد یک پدیده جدید در این حوزه هستیم. معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) یا الگوتریدینگ یکی از جدیدترین روش های تریدر کردن در بازارهای مالی است که در آن از کدنویسی برای انجام معاملات خودکار استفاده می شود. به طوری که دیگر تصمیم گیری برای خرید یا فروش یک دارایی، نه توسط انسان، بلکه از طریق یک برنامه کامپیوتری صورت می گیرد.
اگر شما هم جزء کسانی هستید که می خواهید از بازار بورس، ارزهای دیجیتال، فارکس و... سود بیشتری به دست آورید، وقت آن رسیده است تا با مفهوم الگوریتم های معاملاتی آشنا شوید. البته قبل از سرمایه گذاری با این روش، بهتر است با مزایا و ریسک های آن نیز آشنا شوید. به هر حال الگوتریدینگ به دانش تحلیلی، مهارت فنی و درک دقیق از بازار نیاز دارد تا به سود منجر شود. در ادامه با این مقاله از مجله دونگی همراه شوید تا به طور مفصل بگوییم معاملات الگوریتمی چطور عمل می کنند و چه مزایا و معایبی دارند.
فهرست مطالب:
- معاملات الگوریتمی چیست؟ (Algorithmic Trading)
- تاریخچه و روند رشد الگوتریدینگ در دنیا
- انواع الگوریتم های معاملاتی
- ریسک در معاملات الگوریتمی
- کدنویسی و ساخت الگوریتم معاملاتی چگونه است؟
- چه ابزارهایی برای اجرای معاملات الگوریتمی وجود دارد؟
- نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
- چرا معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی پیشرفته دنیا جایگاه ویژه ای دارند؟
- سرمایه گذاری در دونگی
- جمع بندی
معاملات الگوریتمی چیست؟ (Algorithmic Trading)
الگوتریدینگ یا همان ربات تریدر به کاربرد برنامه های کامپیوتری و الگوریتم ها به منظور انجام معاملات در بازارهای مالی گفته می شود. به طوری که خرید یا فروش هر نوع دارایی به شکل خودکار و براساس مجموعه ای قوانین از پیش تعیین شده صورت می گیرد.
در الگوریتم های معاملاتی دیگر این سرمایه گذار نیست که برای خرید/فروش تصمیم می گیرد، بلکه دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده یا الگوریتم ها وارد عمل می شوند و به شکل خودکار معاملات را انجام می دهند. این الگوریتم ها با سرعت و تکرار بیشتر (نسبت به تریدرهای انسانی) انجام معاملات را برعهده می گیرند.
چند نکته کلیدی در رابطه با این نوع معامله هوشمند وجود دارد:
- Algorithmic trading برنامه نویسی رایانه ای و بازارهای مالی را در لحظات دقیق با هم ترکیب می کند.
- در این روش احساسات از معاملات حذف و سفارشات فوراً ثبت می شوند؛ در نتیجه هزینه های معاملات کاهش می یابد.
- برای شروع این روش، باید به کامپیوتر، شبکه، دانش بازار مالی و قابلیت های کدنویسی دسترسی داشته باشید.
تاریخچه و روند رشد الگوتریدینگ در دنیا
در وب سایت Quantified Strategies مقاله ای با عنوان « تاریخچه معاملات الگوریتمی » منتشر شده است که به خوبی سیر تکامل الگوریتم معاملاتی را نشان می دهد. قبل از اینکه معامله الگوریتمی محبوبیت پیدا کند، رویدادهای زیادی در بازارهای مالی رخ داد تا راه را برای ورود آن هموار کند. مهم ترین حوادث تاریخی و روند شکل گیری الگوتریدینگ عبارت بودند از:
در سال 1949 اولین صندوق معاملاتی مبتنی بر قانون در کشور ایالات متحده آمریکا توسط ریچارد دونچیان (Richard Donchian) شکل گرفت. در این صندوق کالاهای عمومی در بازارهای آتی معامله می شد و بنابراین اولین بازار مالی بود که در آن مجموعه ای از قوانین از پیش تعیین شده برای تولید سیگنال های خرید و فروش واقعی معاملات استفاده شد.
در سال 1950 نیز هری مکس مارکوویتز (Harry Max Markowitz) مدل مارکوییتز را به بازارهای مالی معرفی کرد که در آن محاسبات مالی در بازار سهام به روش MPT (مخفف Modern Portfolio Theory به معنای متنوع سازی سبد سرمایه گذاری) انجام می شد تا بیشترین سود و کمترین ریسک را داشته باشد.
در سال 1960 نیز اولین معامله آربیتراژ با استفاده از کامپیوتر انجام شد. حتی با معرفی رایانه های شخصی در اواخر دهه 1970 و اوایل دهه 1980، بسیاری از برنامه های مالی محاسباتی توسعه یافتند و روش های پردازش سیگنال نیز رایج شدند.
سرانجام در سال 1965، بورس نیویورک هم وارد عمل شد و سیستم گزارش معاملات بورس و سیستم داده های بازار را برای ارائه نقل قول های خودکار راه اندازی کرد.
شروع معاملات ماشینی از وال استریت
در ادامه مقاله «تاریخچه معاملات الگوریتمی» آمده است که:
«وال استریت یکی از معروف ترین بازارهای مالی آمریکا و دنیاست که سیستم معاملاتی Instinet را در سال 1967 راه اندازی کرد. جروم ام. پاستیلنیک (Herbert R. Behrens) و هربرت آر. بهرنز (Herbert R. Behrens)، قدیمی ترین شبکه ارتباطات الکترونیکی را در این بازار ایجاد کردند.
با وجود Instinet دیگر سرمایه گذاران می توانستند اوراق بهادار را به طور مستقیم و در یک سیستم الکترونیکی با هم معامله کنند. در واقع اینستینت به رقیب بزرگی برای بورس نیویورک تبدیل شد.»
گسترش استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی مدرن
در ابتدای مقاله «تاریخچه معاملات الگوریتمی»، در وب سایت Quantified Strategies به گسترش استفاده از معاملات خودکار نیز اشاره شده است. طبق آنچه که در این مقاله آمده است:
معاملات الگوریتمی از ابتدای قرن بیستم مورد توجه معامله گران حقیقی و حقوقی قرار گرفتند. به طوری که یک مطالعه در سال 2019 نشان داد حدود 92٪ از معاملات در بازار فارکس توسط الگوریتم های معاملاتی انجام می شود. این نتایج از کم رنگ شدن نقش تریدرهای انسانی خبر می داد.
حتی گفته می شود اکثر بانک های سرمایه گذاری، صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری مشترک و صندوق های پوشش ریسک نیز از انواع الگوریتم های معاملاتی برای خرید و فروش های خود استفاده می کنند.
همچنین وب سایت Fortune Business Insights هم مقاله ای تحت عنوان « حجم بازار معاملات الگوریتمی » منتشر شده است که به خوبی دلایل رایج شدن معاملات الگوریتمی را نشان می دهد. در این مقاله آمده است:
دو دلیل باعث رایج شدن الگوریتم های معاملاتی شد:
- دلیل اول: همه گیری کووید-19 تأثیر مثبتی بر بازار جهانی بر جای گذاشت
- دلیل دوم: ورود هوش مصنوعی به بازار (در ادامه مطلب به تفصیل به نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی می پردازیم)
چرا معاملات الگوریتمی اهمیت دارد؟
این روش انجام معاملات باعث افزایش سرعت، کارایی و دقت در خرید و فروش در بازارهای مالی مدرن شده است. به همین دلیل شاهد رشد انواع معامله های الگوریتمی هستیم. در زیر دلایل اهمیت این روش تریدینگ را به طور جداگانه توضیح داده ایم.
افزایش سرعت و کارایی معاملات
معامله گران همواره به دنبال راه هایی بوده اند که بتوانند داده های بازار را با سرعت بیشتری تجزیه و تحلیل کنند. حالا Algorithmic Trading همین فرصت را در اختیارشان قرار داده است تا سریع تر از تریدرهای رقیب و از فرصت های زودگذر استفاده کنند.
ناگفته نماند وقتی سرعت خرید و فروش بالا می رود، طبیعی است که شاهد افزایش حجم معاملات نیز باشیم. به هر حال الگوریتم ها می توانند حجم بسیار بیشتری از معاملات را به طور همزمان مدیریت کنند. در نهایت فعالیت و نقدینگی بیشتر بازار را نیز به همراه دارند.
بهبود کارایی بازار
از دیگر دلایل اهمیت این روش انجام معاملات باید به بهبود کارایی بازار اشاره کنیم که خود را به اشکال زیر نشان می دهد:
- افزایش نقدینگی در بازار و کاهش اختلاف قیمت خرید و فروش
- کاهش هزینه های معاملات
- کشف قیمت پیشرفته با تجزیه و تحلیل داده ها
حذف احساسات و سوگیری های انسانی
می دانید که بسیاری از معامله گران به دلیل دخالت هیجاناتی مثل ترس و طمع اغلب ضرر می کنند. اما در الگوریتم معاملاتی دیگر هیچ احساساتی دخالت ندارند و در نتیجه تصمیمات کاملاً منطقی گرفته می شوند. به دنبال این امر شاهد کاهش خطاهای انسانی در زمان معامله نیز هستیم.
مدیریت ریسک پیشرفته
برای تمامی تریدرها در همه بازارهای مالی، کاهش ریسک سرمایه گذاری اهمیت زیادی دارد. حال آنکه Algorithmic Trading می تواند با استفاده از داده های تاریخی، عملکردها را ارزیابی و نقاط ضعف را شناسایی کند.
در این روش از تکنیک های پیشرفته مدیریت ریسک (مانند تعیین سفارش های حد ضرر و محدودیت های اندازه موقعیت) استفاده می شود تا میزان ریسک به حداقل برسد.
افزایش دسترسی سرمایه گذاران خرد به بازار
از آنجا که در این روش موانع کمتری برای ورود سرمایه گذاران خرد به منابع و پلتفرم های معاملات الگوریتمی وجود دارد، پس آن ها هم می توانند به راحتی در استراتژی های معاملاتی پیچیده شرکت کنند.
انواع الگوریتم های معاملاتی
تقسیم بندی که از این روش مدرن معاملاتی می شود، بسیار متنوع است. اما برای معرفی کامل انواع آن به سراغ وب سایت Wright رفته ایم که در یک مقاله با عنوان « انواع مختلف الگوریتم تریدینگ چیست؟ » این الگوریتم ها را به چندین نوع تقسیم می کند.
الگوریتم های مبتنی بر آربیتراژ (اختلاف قیمت)
آربیتراژ یک استراتژی جذاب برای انجام معامله الگوریتمی است که از ناکارآمدی قیمت گذاری نسبی بین هزاران پلتفرم مالی، بهره برداری می کند. معامله گران هم با کمک این نوع معامله الگوریتمی می توانند با خرید همزمان اوراق بهادار کم ارزش و فروش اوراق بهادار با ارزش، از واگرایی های موقت قیمت، به نفع خودشان سود ببرند.
الگوریتم های مبتنی بر تحلیل تکنیکال
این الگوریتم بر پایه داده های گذشته بازار مانند قیمت، حجم، و اندیکاتورها عمل می کند و سعی دارد الگوهای تکرارشونده را شناسایی و از آن ها برای پیش بینی حرکات آینده بازار استفاده کند. اجزای اصلی یک الگوریتم معاملاتی تحلیل تکنیکال عبارتند از:
- داده های ورودی (شامل قیمت باز، بسته، بالا، پایین، حجم معاملات و...)
- اندیکاتورها و ابزارها (مانند RSI، MACD، میانگین متحرک ها و...)
- قوانین ورود برای انجام معاملات
- قوانین خروج و شرایط بستن معامله
- مدیریت سرمایه برای تعیین حجم پوزیشن، استفاده از استاپ لاس و تریلینگ استاپ
الگوریتم های بازارساز (Market Making)
یکی دیگر از مهم ترین انواع الگوریتم های معاملاتی در بازارهای مالی الگوریتم های معاملاتی بازارساز هستند که هدف آن ها ایجاد نقدشوندگی و کسب سود از اسپرد خرید و فروش است. در واقع این الگوریتم ها برای پیش بینی جهت حرکت قیمت کاربرد دارند. الگوریتم های بازارساز با ارائه قیمت های خرید و فروش به صورت مداوم، نقدشوندگی بازار را افزایش می دهند. گفتنی است که سود آن ها از تفاوت قیمت خرید و فروش به دست می آید.
الگوریتم های اجرای سفارش (Execution Algorithms)
این الگوریتم ها با هدف اجرای مؤثر و بهینه ی یک سفارش بزرگ در بازار ایجاد می شوند. به عبارت دیگر، سرمایه گذاران با کمک الگوریتم های اجرای سفارش می توانند هزینه های معاملاتی (مانند لغزش قیمت یا اسلیپیج) را به حداقل برسانند. همچنین این الگوریتم ها تاثیر روی بازار را نیز کم می کنند و در نهایت سفارش در بازه زمانی مشخص و با کمترین ریسک انجام می شود.
استراتژی ترند محور
در این روش، جهت ترندهای تثبیت شده بازار شناسایی و معامله می شوند. سیستم های معاملاتی الگوریتمی که از این استراتژی استفاده می کنند، برای شناسایی ترند غالب بازار، به شاخص های فنی و الگوهای قیمت متکی هستند.
وقتی یک ترند تأیید می شود، این سیستم ها سیگنال های خرید را برای ورود به موقعیت ها و حرکت در مسیر ترند تولید می کنند. برعکس، زمانی که ترند نشانه هایی از معکوس شدن را نشان می دهد، سیگنال های فروش برای خروج از موقعیت ها تولید می شوند. الگوریتم های ترند محور با شرایط متغیر بازار سازگار می شوند تا تریدرها بتوانند از ترندهای پایدار بازار سود ببرند و در دوره های پرتلاطم بازار، ضررها را به حداقل برسانند.
استراتژی سرمایه گذاری مومنتوم
یکی دیگر از انواع سیستم های الگوریتم های معاملاتی، مومنتوم نام دارد که فرصت های خوبی برای ورود سرمایه گذاران در ترندهای صعودی کوتاه مدت فراهم می کند. این نوع الگوتریدینگ گاهی ساده و گاهی دشوار انجام می شود. با کمک این نوع معاملات کدنویسی شده، سرمایه گذار می تواند سیستم های مومنتوم را به صورت هفتگی، ماهانه، فصلی یا حتی سالانه متعادل کند.
معاملات فرکانس بالا (HFT)
در این استراتژی تعداد زیادی معامله در بازه های زمانی فوق العاده کوتاه انجام می شوند که اغلب در حد میلی ثانیه یا حتی میکروثانیه هستند. این استراتژی که به آن پربسامد هم می گویند، با استفاده از سیستم های محاسباتی پیشرفته، اتصالات بسیار سریع و الگوریتم های قدرتمند، از اختلافات کوچک قیمت و فرصت های زودگذر بهره برداری می کند. البته برای اجرای این نوع معاملات الگوریتمی باید از سرورهای قدرتمند با کارایی بالا استفاده شود.
سرمایه گذاری مبتنی بر عامل
یکی دیگر از انواع الگوریتم های معاملاتی سرمایه گذاری مبتنی بر عامل نام دارد. این روش معامله الگوریتمی در بورس استفاده می شود که سرمایه گذاران اوراق بهادار را براساس ویژگی های خاصی (محرک های بازده) شناسایی و انتخاب می کنند. به عبارت دیگر، سرمایه گذار به سراغ سهامی می رود که کمتر از ارزش واقعی، قیمت گذاری شده اند.
مزایای معاملات الگوریتمی
این نوع معاملات با مزایای متعددی همراه هستند. در بالاتر به دلایل اهمیت کاربرد روزافزون الگوریتم های معاملات پرداختیم و در آنجا تا حدودی با مزایای این روش تریدینگ نیز آشنا شدید. البته در زیر به طور کامل تری مزایای آن ارائه شده است:
- داشتن سرعت و کارایی بالا در پردازش اطلاعات
- کاهش خطای انسانی و تضمین مطابقت معامله با استراتژی برنامه ریزی شده
- قابلیت آزمایش الگوریتم ها قبل از استقرار
- کاهش هزینه های معاملات بزرگ
- جلوگیری از دخالت احساسات در تصمیم گیری ها برای خرید یا فروش
- قابلیت رصد همزمان چندین شاخص در بازارهای مختلف
- تسهیل خرید و فروش و در نتیجه افزایش نقدینگی بازار
- امکان اجرای الگوریتم های بسیار پیچیده
- تصمیم گیری مبتنی بر قوانین از پیش تعریف شده و در نتیجه کاهش انحراف از برنامه معاملاتی
ریسک در معاملات الگوریتمی
با این حال نباید فکر کنید که الگوریتم معاملاتی بدون ریسک و چالش است و هر تریدری که اراده کند، می تواند با این روش به سود برسد. مهم ترین چالش های پیش روی این فناوری عبارتند از:
- احتمال خرابی های فنی از جمله خطاهای کدنویسی در معاملات بورس (یا سایر بازارها) و مشکلات سرور
- ریسک سرعت (کندی حتی در کسری از ثانیه) و نوسان بازار
- وابستگی شدید به فناوری و زیرساخت فنی و نیاز به اینترنت پرسرعت
- بهینه سازی بیش از حد الگوریتم ها و در نتیجه عملکرد ضعیف آن ها در دنیای واقعی
- ناتوانی الگوریتم های معاملاتی در بازارهای با نقدینگی کم
- مشکلات نظارتی و احتمال بروز خطا در صورت عدم مداخله انسانی
- بالا بودن هزینه های راه اندازی و نگهداری سیستم معامله الگوریتمی
- احتمال دستکاری بازار
- طول عمر کوتاه برخی از الگوریتم ها
- فهم دشوار سیستم های معاملات الگوریتمی برای معامله گران مبتدی
تفاوت الگوتریدینگ با ترید دستی چیست؟
برای بررسی ساده تر تفاوت معامله الگوریتمی در بورس با معاملات دستی، آن ها را در قالب یک جدول با همدیگر مقایسه کرده ایم.
| ویژگی | معاملات الگوریتمی | معاملات دستی |
| سرعت اجرا | بسیار بالا (در حد میلی ثانیه) | وابسته به واکنش فردی و بسیار کندتر از معاملات ماشینی |
| احساسات انسانی | حذف کامل احساسات (ترس، طمع و شک) | دخالت احساسات (ترس و طمع) در تصمیم گیری و احتمال ضرر |
| میزان خطای انسانی | پایین (در صورت پیاده سازی درست) | بسیار بالا، به ویژه در زمان فشارهای روانی یا زمان های حساس |
| انعطاف پذیری لحظه ای | محدود به کد از پیش نوشته شده | امکان تغییر سریع تصمیم ها بر اساس شهود یا اخبار |
| مقیاس پذیری | بالا – امکان اجرای هم زمان روی صدها نماد یا بازار | پایین – تمرکز محدود به تعداد کمی نماد در لحظه |
| نیاز به دانش فنی | بالا (نیاز به دانش برنامه نویسی، مدل سازی و تحلیل داده) | متوسط (نیاز به دانش تحلیل تکنیکال/فاندامنتال و روانشناسی بازار) |
| زمان مورد نیاز برای معامله | کم، بعد از طراحی و تست الگوریتم | زیاد و نیازمند به پایش مداوم بازار |
| ریسک اجرای ناقص دستورات | پایین، البته در صورت اجرای صحیح الگوریتم | بالا، ممکن است به دلیل تأخیر، دستور ناقص اجرا شود |
| بک تست و آزمون پذیری | بسیار دقیق و قابل تکرار برای داده های گذشته | سخت یا غیرممکن، چون به تصمیمات ذهنی بستگی دارد |
| هزینه اولیه | بالا (نیاز به هزینه های توسعه، زیرساخت و تحلیل داده) | پایین تر |
به طور کلی باید اشاره کنیم که معاملات الگوریتمی برای افراد زیر مناسب است:
- کسانی که دانش برنامه نویسی و تحلیل داده دارند.
- تریدرهایی که به دنبال معاملات پرتکرار یا با حجم بالا هستند.
- معامله گرانی که می خواهند احساسات انسانی را از تصمیم گیری های خود حذف کنند.
- اما معاملات دستی را برای افراد زیر پیشنهاد می دهیم:
- کسانی که می خواهند بازار را به صورت شهودی تحلیل کنند.
- معامله گرانی که به دنبال معاملات با تعداد کمتر اما برای بازه های زمانی بلندمدت هستند.
کدنویسی و ساخت الگوریتم معاملاتی چگونه است؟
برای ساخت Algorithmic trading باید با چند زبان برنامه نویسی آشنا باشید و مراحل اجرای یک استراتژی معاملات الگوریتمی را هم بدانید. به همین دلیل در ادامه به آن ها پرداخته ایم.
چگونه یک استراتژی معاملاتی الگوریتمی طراحی کنیم؟
ساختن این الگوریتم ها به درک عمیقی از بازارهای مالی نیاز دارد. ضمن اینکه باید مهارت های فنی مورد نیاز را هم داشته باشید. البته این کار خیلی دشوار نیست و اگر طبق مراحل زیر پیش بروید، می توانید برای خودتان الگوریتم بسازید.
مرحله 1 - تعریف استراتژی
در ابتدا یک الگوریتم و استراتژی آن را مشخص کنید. همچنین باید نوع معاملاتی که قصد انجام آن را دارید، مشخص کنید. آیا به دنبال انجام معاملات کوتاه مدت هستید یا بیشتر روی موقعیت های بلندمدت تمرکز دارید؟ در بالاتر انواع الگوریتم های معاملاتی و کاربردهای آن ها را مشخص کردیم که می توانید در این مرحله از اطلاعات آن ها استفاده کنید.
مرحله 2 - انتخاب بازار
در این مرحله کلاس دارایی و بازار خود را مشخص کنید. فارکس، ارزهای دیجیتال، سهام و... جزء همین بازارها هستند که هر یک از آن ها بر نحوه ساخت و اصلاح الگوریتم شما تأثیر می گذارند. به یاد داشته باشید درک عمیق از بازاری که با آن کار می کنید، اهمیت زیادی دارد. به هر حال بازارهای مختلف رفتارها و عوامل ریسک منحصربه فرد خودشان را دارند.
مرحله 3 - تعیین قوانین ورود و خروج
در این مرحله باید نقاط ورود و خروج واضح برای هر الگوریتم را نیز مشخص کنید. برای این کار بهتر است از شاخص های فنی (مانند شاخص قدرت نسبی (RSI)) استفاده کنید.
به عنوان مثال، فرض کنید الگوریتم خود را طوری برنامه ریزی کرده اید که وقتی قیمت یک سهام از میانگین متحرک 50 روزه خود بالاتر رفت، فوراً آن را بخرید. حالا وقتی از میانگین متحرک 200 روزه خود پایین می آید، آن را بفروشید.
مرحله 4 - تست الگوریتم
هنوز کار تمام نشده است و باید الگوریتم انتخاب شده را تست کنید. پس باید الگوریتم بر روی داده های تاریخی اجرا شود تا ببینید در گذشته چطور عمل کرده است. بک تست به راحتی اثربخشی یک استراتژی را نشان می دهد. پس قبل از اینکه خود را به گودال بیندازید و بازنده یک بازار مالی باشید، می توانید نقاط ضعف الگوریتم را به راحتی شناسایی کنید.
فقط به خاطر داشته باشید که در زمان بک تست حتماً از یک مجموعه داده بزرگ برای در نظر گرفتن شرایط مختلف بازار، مانند بازارهای صعودی، بازارهای نزولی و دوره های نوسانات بالا استفاده کنید.
مرحله 5 - بهینه سازی و اصلاح
در قدم بعدی باید مناطق ورود و خروج به معامله را بشناسید و سپس در صورت نیاز، آن ها را اصلاح کنید. به این معنا که قوانین ورود و خروج از معامله را تغییر دهید و یا پارامترهای ریسک و بهینه سازی اندازه موقعیت ها را تنظیم کنید. در واقع در این مرحله به دنبال بهبود عملکرد الگوریتم هستید تا از مشکلات احتمالی جلوگیری کند.
مرحله 6 - پیاده سازی مدیریت ریسک
کنترل ریسک یکی دیگر از مراحل حیاتی برای هر استراتژی معاملاتی است. پس برای محافظت از سرمایه خود و به حداقل رساندن ضرر، اقدامات حفاظتی مانند سفارش های حد ضرر، اندازه موقعیت و حداکثر محدودیت افت سرمایه را هم انجام دهید.
برای مثال الگوریتم خود را طوری برنامه ریزی کنید که اگر ضرر از 2٪ موجودی حساب بیشتر شد یا اگر قیمت دارایی از سطح خاصی پایین تر آمد، موقعیت را ببندد.
مرحله 7 - اجرای الگوریتم در بازارهای زنده
حالا وقت آن رسیده است تا الگوریتم معاملاتی را در بازارهای زنده اجرا کنید. اما نباید به یکباره با همه دارایی خود وارد میدان شوید و فقط باید با حجم محدودی از سرمایه، معاملات کوچک را شروع کنید تا ببینید الگوریتم در زمان واقعی چطور کار می کند. با همه این توصیفات باید به یاد داشته باشید که نوسانات بازار می تواند روی الگوریتم تاثیر بگذارد.
زبان های برنامه نویسی رایج
برای ساخت الگوریتم و اجرای معاملات ماشینی باید با چند زبان برنامه نویسی هم آشنایی کافی داشته باشید. در زیر به چند زبان رایج و کاربرد آن ها اشاره کرده ایم:
- زبان Python (پایتون): از این زبان برای استراتژی های تحلیلی و الگوریتم های هوشمند استفاده می شود.
- زبان MQL4 / MQL5: این زبان برای بازار فارکس و CFD کاربرد دارد.
- زبان Pine Script: این زبان را می توانید برای توسعه و اشتراک گذاری اندیکاتورها به کار ببرید.
- زبان های C++، C#و Java: از این دو زبان می توانید برای شرکت های مالی بزرگ یا الگوریتم های با سرعت بالا استفاده کنید.
آشنایی با سامانه معاملات خودکار در بورس ایران
چندین سامانه معاملات خودکار در بازار بورس ایران وجود دارد که برخی برای نهادهای حقوقی و برخی هم برای اشخاص حقیقی کاربرد دارند. این سامانه ها عبارتند از:
- سامانه معاملات الگوریتمی سازمان بورس (ATS): برای نهادها و اشخاص حقوقی دارای مجوز
- API کارگزاری ها (برای مثال کارگزاری مفید، آگاه، فارابی و پارس تک)
مهارت های لازم برای انجام معاملات الگوریتمی
هر کسی که بخواهد به وادی ساخت الگوریتم های معاملاتی قدم بگذارد، باید مهارت های زیر را داشته باشد:
- دانش تحلیل تکنیکال و فاندامنتال بازار برای طراحی منطق الگوریتم و تحلیل بازار
- آشنایی با مفاهیم ریاضی و آماری برای ساخت، بهینه سازی و تست الگوریتم ها
- توانایی برنامه نویسی و کار با دیتا
- مدیریت ریسک و سرمایه (تعیین حجم معامله، استفاده از حد ضرر و سود و توانایی محاسبه نسبت سود به زیان)
چه ابزارهایی برای اجرای معاملات الگوریتمی وجود دارد؟
برای اجرای سفارشات با الگوریتم های معاملاتی شما به ابزارهای داخلی، خارجی و حتی ابزارهای تست دسترسی دارید که در زیر هر یک را معرفی کرده ایم.
نرم افزارهای ایرانی اجرای الگو تریدینگ
خوشبختانه برای معاملات الگوریتمی در بورس ایران می توانید از تعداد زیادی پلتفرم استفاده کنید. این سیستم ها براساس کاربرد برای اشخاص حقیقی و حقوقی به دو دسته تقسیم می شوند:
ابزارهای مناسب برای نهادهای حقوقی عبارتند از:
- صحرا
- ایزی تریدر مفید
- آساتریدر آگاه
- رهاورد 365
- دانا الگوریتم
- فناپ تک
- اما ابزارهای مناسب برای تریدرهای حقیقی عبارتند از:
- اکسل + VBA / Python
- TradingView + هشدارها (Alerts)
- AutoHotKey / Macro Recorder
پلتفرم های بین المللی اجرای الگوریتم
این نرم افزارها نیز عبارتند از:
- پلتفرم MetaTrader 4 / 5 برای بازار فارکس و CFD
- نرم افزار TradingView برای بازار سهام، فارکس و کریپتوها
- نرم افزار QuantConnect برای سهام، فارکس و ارز دیجیتال
ابزارهای تست استراتژی و تحلیل دیتا
این ابزارها را نیز می توانید برای تست استراتژی و تحلیل داده های خود استفاده کنید:
- اندیکاتور ایچیموکو (Ichimoku)
- اندیکاتور میانگین متحرک
- اندیکاتور مکدی (MACD)
- اندیکاتور RSI
- اندیکاتور ADX
- اندیکاتور استوکاستیک (Stochastic)
- خطوط روند
نقش هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
در وب سایت ION یک مقاله با عنوان « هوش مصنوعی در حال متحول کردن معاملات الگوریتمی است » منتشر شده است که تاثیرات AI در معاملات الگوریتمی را اینطور بررسی می کند:
الگوریتم های معاملاتی بیش از هر زمان دیگری در حال افزایش هستند و در بین سرمایه گذاران حرفه ای و خرد استفاده می شوند. حتی تعداد زیادی از کارگزاری های آنلاین نیز از این فناوری استفاده می کنند.
با تمامی مزایایی که Algorithmic trading به همراه دارد، با چالش های زیادی نیز مواجه است؛ به همین دلیل سرمایه گذاران باید با احتیاط از آن استفاده کنند. برای مثال در سال 2020 (با همه گیری کرونا)، 1 تریلیون دلار از سهام ایالات متحده در عرض چند دقیقه از بین رفت. بنابراین باید به شدت مراقب سرمایه های خود باشید و به طور کامل به این الگوریتم ها اعتماد نکنید.
مزایای هوش مصنوعی برای الگوتریدرینگ
در ادامه همین مقاله به مزایای ترکیب دو فناوری پرداخته شده است:
یکی از مهم ترین تأثیرات هوش مصنوعی در معاملات، در مرحله تصمیم گیری است. در روش های سنتی، معامله گران به شرایط بازار و احساسات خودشان متکی هستند، در حالی که در این روش، الگوریتم ها از تکنیک هایی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق استفاده می کنند تا داده های تاریخی، مقالات خبری، احساسات رسانه های اجتماعی و... را تجزیه و تحلیل کنند.
بنابراین الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند پیش بینی های آگاهانه تری در مورد حرکات آینده بازار ارائه دهند. در واقع هوش مصنوعی به این الگوریتم ها کمک کرده تا اطلاعات را در عرض چند میلی ثانیه پردازش کنند و معاملات را انجام دهند. همچنین در مدیریت کارآمد حجم زیادی از داده ها، تجزیه و تحلیل و اجرای سریع تر را امکان پذیر می کند.
چالش های ترکیب هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی
در مقاله «هوش مصنوعی در حال متحول کردن معاملات الگوریتمی است» به چالش های ادغام هوش مصنوعی در معامله الگوریتمی نیز پرداخته شده است:
برخی الگوریتم های معاملاتی هوش مصنوعی، پیچیده و مبهم هستند و نحوه تصمیم گیری براساس آنها دشوار است. به هر حال محاسبات در داخل "جعبه سیاه" قرار می گیرند که تفسیر آن ها به مهارت و دانش بالایی نیاز دارد. بنابراین اگر سرمایه گذاران قادر به تحلیل محاسبات نباشند، با مشکل مواجه می شوند.
همچنین سرعت بالا و وابستگی متقابل معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی باعث افزایش نوسان فعلی بازار می شود. زیرا اگر چندین الگوریتم به طور مشابه به یک رویداد بازار واکنش نشان دهند، می تواند باعث نوسانات سریع قیمت و سقوط ناگهانی بازار شود. با همه این چالش ها اما پیش بینی می شود استفاده از هوش مصنوعی در معاملات ماشینی در سال های آینده افزایش یابد.
چرا معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی پیشرفته دنیا جایگاه ویژه ای دارند؟
این فناوری در بازارهای مالی با پیشرفت های زیادی همراه بوده و به دلیل پیشرفت تکنولوژی، داشتن زیرساخت شفاف و ایجاد رقابت حرفه ای، حالا جایگاه قدرتمندی پیدا کرده است. همه این عوامل دست به دست هم داده تا الگوریتم ها جایگزین معاملات دستی شوند و حتی عملکرد بهتری نسبت به آن ها داشته باشند.
به طور کلی دلایل اهمیت و رشد این روش معامله در بازارهای مالی پیشرفته دنیا عبارتند از:
- داشتن زیرساخت های فنی و معاملاتی پیشرفته و دسترسی مستقیم به بازارها بدون واسطه انسان
- اجرای معاملات با کمترین تأخیر (در کسری از ثانیه)
- دسترسی به داده های دقیق و تحلیل رفتار سفارشات لحظه ای و نوسانات نقدینگی
- دارای چارچوب قانونی و نظارتی شفاف (مانند نهاد MiFID II در اروپا و Reg SCI در آمریکا) برای جلوگیری از دستکاری بازار
- ایجاد رقابت شدید و حرفه ای سازی بازارها
- دسترسی به پلتفرم ها و ابزارهای متن باز یا تجاری قوی
- محدودیت کمتر برای اجرای خودکار معاملات
آینده معامله الگوریتمی در بورس ایران
بازار بورس که برای بسیاری از سرمایه گذاران ایرانی اهمیت زیادی دارد، از این فناوری استفاده می کند. اما این بازار برای بهره برداری کامل از الگوریتم ها هنوز با چالش های زیادی مواجهه است. از جمله این مشکلات باید به موانع فنی و قانونی، نداشتن نیروی متخصص و عدم توسعه کامل پلتفرم های بومی اشاره کنیم.
با این حال اگر زیرساخت ها تقویت و قوانین شفافی برای نظارت بر الگوریتم های معاملاتی اجرا شود، می توان به سرنوشت آن در این بازار امیدوار بود. تاکنون الگوتریدینگ در بورس ایران با فرصت های زیادی همراه بوده است که عبارتند از:
- رشد تقاضا از سمت فعالان بازار (حقیقی و حقوقی)
- ورود نهادهای مالی به الگوتریدینگ (از جمله کارگزاری ها، صندوق های سرمایه گذاری و سبدگردان ها)
- توجه دانشگاه ها و مراکز تحقیقاتی به حوزه معاملات الگوریتمی
- اما مهم ترین ریسک های الگوریتم های معاملات برای بازار بورس ایران عبارتند از:
- ایجاد نوسان شدید در بازار به دلیل افزایش سرعت بالای معاملات
- پیچیدگی و ریسک های فنی (از جمله خطاهای برنامه نویسی، اختلالات سیستم و...)
- احتمال افزایش خطر کلاهبرداری و سوءاستفاده در معامله الگوریتمی در بورس
سرمایه گذاری در دونگی
دونگی یکی از اعضای گروه مالی فیروزه است که با مجوز شماره 98/5/108857 از فرابورس ایران، به عنوان یکی از مجریان کرادفاندینگ (تأمین مالی جمعی) فعالیت می کند.
این شرکت سرمایه مورد نیاز برای توسعه کسب و کارهای کوچک و متوسط و زود بازده را تأمین می کند. انتخاب پروژه های پیشنهاد شده این مجموعه، دیگر مشکلات و پیچیدگی های فنی معاملات الگوریتمی را ندارد و از سوی دیگر با ریسک کنترل شده ای همراه است.
شما می توانید در کنار ترید در بازارهای مالی با کمک الگوریتم ها، سرمایه گذاری در دونگی را هم در پرتفوی خود قرار دهید. مهم ترین مزایای سرمایه گذاری در دونگی عبارتند از:
- بالاتر بودن پیش بینی سود سالانه بیشتر از سود سپرده بانکی
- بدون نیاز به دانش یا مهارت
- کسب درآمد دوره ای
- کمک به رشد کسب و کارها
- بدون استرس و نگرانی بابت از دست رفتن اصل سرمایه به واسطه ضمانت نامه تعهد پرداخت
جمع بندی
ربات ها این روزها بخش زیادی از زندگی ما را اشغال و حالا جای خودشان را در بازارهای مالی نیز پیدا کرده اند. معاملات الگوریتمی یکی از جدیدترین روش ها برای حضور در انواع بازارها هستند که به کمک تریدرها آمده اند. در این فناوری، داده ها به طور دقیق و سریع تحلیل می شوند و تصمیم گیری نیز به شکل خودکار صورت می گیرد.
با این حال، الگوریتم های معاملاتی معایبی همچون امکان کلاهبرداری، افزایش نوسان قیمت ها و دستکاری بازار نیز را به دنبال دارند. از سوی دیگر معامله گران باید تخصص و مهارت کافی برای کار با این الگوریتم ها را داشته باشند. اما روش ساده تر برای سرمایه گذاری در کرادفاندینگ دونگی است که با ریسک کنترل شده ای همراه است. پس شما می توانید یک درآمد ثابت دوره ای برای خود بسازید. اگر به دنبال سرمایه گذاری هستید در صفحه "جذب سرمایه دونگی" ثبت نام کنید و منتظر مشاوره سرمایه گذاری از سوی کارشناسان ما بمانید.
سوالات متداول
بله، البته این روش به صورت محدود و تحت نظارت سازمان بورس مجاز است. در حال حاضر معامله گران حقیقی نمی توانند از آن استفاده کنند و فقط برخی نهادهای حقوقی دارای مجوز قادر به استفاده از آن هستند.
خیر، زیرا الگوتریدینگ ابزار بسیار قدرتمندی است که اگر به درستی فهمیده و مدیریت نشود، می تواند باعث زیان های سریع و سنگین شود.
اگر این فناوری بر پایه استراتژی های سالم و منطقی طراحی شده باشد و با حجم معقول اجرا شود، باعث افزایش نقدشوندگی و کاهش هزینه معاملات می شود. اما ارسال سفارشات بزرگ برای گمراه کردن سایر معامله گران و تغییر جهت قیمت ها، نوسان قیمت را افزایش می دهد.
سرمایه گذاری در طرح های دونگی
بهترین فرصت برای سرمایه گذاری در طرح های دونگی، دارای نماد از فرابورس ایران
صفحه طرح ها