استراتژی در معاملات چیست؟

در شکل بالا ستاپی از ترکیب خط و سطح مهم و همینطور پترن هارمونیک را میبینید و معامله گر منتظر تریگر در محدوده مورد نظر میباشد.

استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)

به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.

رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.

حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.

استراتژی های اصلی کدامند؟

فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ​​، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.

بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.

به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.

یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.

معاملات تکانه ای چیست؟

معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشود ، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.

به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

بازگشت متوسط ​​به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت ​​قیمت متوسط ​​برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.

به عنوان مثال ، یک شکل خاص از این حالت برگشت انحراف استاندارد نامیده می شود ، و توسط شاخصی به نام باندهای بولینگر اندازه گیری می شود. اساساً ، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی اقدام قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می رود ، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود ، زیاد است.

البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت متوسط ​​می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.

آربیتراژ چیست؟

داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.

گاهی اوقات همان محصول ، مانند یک کالا یا ارز ، می تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور ، معاملات الگوریتمی می تواند برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف ایجاد شود.

این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.

یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.

به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:

معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ​​، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.

باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.

از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.

مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟

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 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 استراتژی در معاملات چیست؟ 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 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 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 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.

استراتژی فارکس چیست؟ بهترین استراتژی فارکس 2022

یکی از بزرگترین دغدغه معامله‌گران فارکس در ابتدا ورود به بازارجهانی ارز، داشتن بهترین استراتژی فارکس می‌باشد که به باور این معامله‌گران، داشتن بهترین استراتژی باعث موفقیت آنها در بازار فارکس خواهد شد. قطعا داشتن یک استراتژی قدرتمند در بازار Forex کمک کننده خواهد بود و درصد موفقیت شما را در بازار فارکس افزایش خواهد داد، اما نکات دیگری نیز در موفقیت معامله گران در این بازار، موثر خواهد بود که در ادامه به این نکات اشاره خواهیم کرد.

استراتژی فارکس چیست؟

استراتژی معاملاتی در فارکس سیستم و روشی است که به معامله گر تعیین می‌کند که چه زمانی یک جفت ارز را خرید و بفروشد. در یک استراتژی فارکس معمولا انواع روش ها و سبک های معاملاتی قرار گرفته و با ترکیب یک یا چند روش استراتژی معاملاتی شکل می‌گیرد. البته یک معامله گر فارکس در استراتژی خود مسائل روانشناسی معامله گری را نیز در نظر گرفته و با استفاده از مدیریت سرمایه در فارکس استراتژی فارکس خود را طراحی می‌کند.

بهترین استراتژی در بازار فارکس

یکی از مهمترین نکاتی که در انتخاب بهترین استراتژی در بازار فارکس باید به آن توجه داشته باشید این است که انتخاب بهترین استراتژی برای هر فرد متفاوت بوده و این انتخاب بیشتر نوع معاملات و روحیات شما بستگی دارد. هر فردی در بازارهای مالی دیدگاه مخصوص به خود را دارد و نمی‌توان تمامی افراد را از نظر روحیات و طرز فکر در معامله گری در یک دسته بندی قرار دارد. اما نکته مهم در مورد انتخاب بهترین استراتژی برای بازار جهانی ارز این است که شما باید آموزش استراتژی فارکس می‌توانید استراتژی دلخواه خود را زودتر پیدا کنید.

در اینجا ما چندین استراتژی مختلف را برای شما کاربران عزیزان معرفی می‌کنیم، اما نکته ای که مهم است، حتما بر اساس سبک و روحیات خود برای معامله گری در بازار فارکس، استراتژی خود را انتخاب کنید. هر استراتژی که از سوی شما انتخاب شود، ممکن از ترکیب چند استراتژی و روش تحلیل در بازار فارکس ساخته شود و نکته مهم نیز این است که شما بر اساس نیاز و شخصیت خود توانسته اید به یک استراتژی خوب بر اساس شخصیت معامله گری خود دست پیدا کنید.

استراتژی های رایگان بازار فارکس

در بخش آموزش رایگان فارکس آکادمی مجیدی راد، برخی از بهترین استراتژی های فارکس رایگان برای شما دانشجویان عزیز بازار فارکس آماده شده است. این بخش با توجه به رسالت آموزش این آکادمی در مبحث آموزش فارکس در ایران، آموزش های فوق العاده ای را در زمینه فارکس برای شما آماده کرده است که این آموزش ها برای انتخاب بهترین استراتژی در بازار فارکس به شما کمک خواهد کرد.

بهترین استراتژی پرایس اکشن در فارکس

پرایس اکشن به عنوان یکی از بهترین روش های تحلیل در بازارهای مالی شناخته می‌شود که وابستگی شما را تا حد زیادی به ابزارها مانند اندیکاتور ها کم خواهد کرد. پرایس اکشن جز محبوب ترین روش های تحلیل تکنیکال بوده که به معامله گر کمک می‌کند تا استراتژی در معاملات چیست؟ با استفاده از اطلاعاتی که نمودار جفت ارزها و یا سهام قرار دارد، تحلیل های خود را انجام دهد. به کمک پرایس اکشن می‌توانید بهترین استراتژی های معاملاتی را برای خود طراحی کنید که درصد موفقیت شما را در فارکس به طور چشمگیری افزایش خواهد داد.

آکادمی مجیدی راد به عنوان یکی از آموزشگاه ها معتبر در زمینه آموزش پرایس اکشن در ایران، بهترین استراتژی های فارکس بر پایه پرایس اکشن را به دانشجویان خود ارائه می‌دهد که در دوره آموزش پرایس اکشن این استراتژی در معاملات چیست؟ آکادمی، تمامی مباحث تخصصی پرایس اکشن به دانشجویان آموزش داده شده و با تمرینات و مربی متخصص در زمینه پرایس اکشن، دانشجویان به استراتژی قدرتمندی برای فعالیت در فارکس دست پیدا خواهند کرد.

بهترین استراتژی فارکس بدون ریسک

قطعا بهترین استراتژی بدون ریسک وجود خارجی ندارد. در بازارهای مالی همیشه ریسک در معاملات وجود دارد و دلیل آن هم این است که هیچ استراتژی در فارکس به صورت 100 درصد برای شما سود آور نیست.معمولا افراد تازه کار در بازار فارکس با شنیدن این جمله دچار دلسردی شده و گاها دیگر در این بازار ارز معامله ای نمی‌کنند. دلیل این باور در معامله گران تازه کار، عدم تسلط به روانشناسی معامله گری و نداشتن مدیریت سرمایه در بازار فارکس است.

کسب مهارت روانشناسی معامله گری در بازار فارکس به شما کمک می‌کند تا با احساسات و ترس و طمع در این بازار مقابله کنید. اگر تجربه معامله در بازار فارکس را داشته باشید، معمولا تحلیل درستی از روند بازار داشته اید، اما به دلیل وجود ترس و یا طمع در معاملات خود، اشتباه از معاملات خود خارج شده اید. معمولا دلیل این ضرر و زیان داشتن یک استراتژی اشتباه نیست و دلیل اصلی آن وجود همین رفتارهای اشتباه در روانشناسی معامله گری شما می‌باشد.

شاید برای شما جالب باشد که روانشناسی معامله گری و مدیریت سرمایه بیش از 70 درصد در موفقیت شما نقش دارند و دلیل آن هم در بالا گفته شد.پس مشخص است که اگر دارای بهترین استراتژی در بازار فارکس نیز باشید، دلیلی بر موفقیت صد در صدی شما در بازار فارکس وجود ندارد. اما باید در انتخاب استراتژی نیز در بازار فارکس تلاش کنید که آکادمی مجیدی راد به صورت کامل در بخش روانشناسی معامله گری و مدیریت سرمایه و انتخاب استراتژی معامله به شما کمک خواهد کرد.

شاید بارها واژه ی استراتژی به گوش شما خورده است! اگر به تازگی وارد بازار معاملات مالی شده اید و هنوز با مفهوم این واژه آشنایی ندارید، خواندن این مقاله برای شما مفید خواهد بود.

بسیار هستند افرادی که علیرغم داشتن آموزشهای کافی، شناخت ابزارهای مختلف و آشنایی خوب با مفاهیم اساسی معامله گری و . ، نمی توانند سود مد نظر خود را از بازار بگیرند. این افراد اگر بخواهند برآوردی از عملکرد خود در بازه ی زمانی بلندمدت داشته باشند، بیشتر ضرر کرده اند تا سود. این مسئله در نتیجه ی نداشتن استراتژی صحیح است.

استراتژی (strategy) به معنای نقشه ی مقابله است. وقتی وارد بازار می شویم در حقیقت وارد یک نبرد شده ایم که سلاح ما فقط داده هایی است که از بازار بدست می آوریم. در صورتی که در یک نبرد استراتژی مناسبی نداشته باشیم و از دیتای بازار درست استفاده نکنیم، قطعا شکست خواهیم خورد. پس قبل از ورود به معامله باید بدانیم کجا و بر چه اساسی باید وارد شویم، و برای خروج در صورت کسب سود یا در صورت ضرر باید کجا و بر چه اساسی خارج شویم تا ضرر بیشتری از لحاظ مالی و زمانی متحمل نشویم. البته این تصمیمات باید قبل از انجام یک معامله صورت گیرد چرا که بعد از ورود به بازار دیگر کنترل سرمایه ی شما نه در دست شما که در دست بازار است.

یک استراتژی خوب چه ویژگیهایی دارد؟

در نوشتن یک استراتژی کارآمد، باید تمام قوانین را در نظر بگیریم و از اقدامات شتابزده پرهیز کنیم. استراتژی در حقیقت نقشه ی راه برای یک معامله گر است و باید برای هر معامله گری، چه حرفه ای چه تازه کار کاملا ساده و قابل فهم باشد؛ زیرا هر چقدر ساده تر به بازار نگاه کنیم سود بیشتری کسب خواهیم کرد. استفاده ی زیاد از اندیکاتورها، اوسیلاتورها، فیلترها و ابزارهای مختلف روی نمودار فقط باعث گیجی و سردرگمی بیشتر ما خواهد شد و در نهایت چیزی جز ضرر عاید ما نخواهد کرد. هر چقدر یک استراتژی ساده تر و قابل فهم تر باشد همان قدر بیشتر و بهتر به ما سود می دهد. بهترین حالت این است که چند روش کاربردی را بلد باشیم و در نهایت روشی را که به نظر خودمان برای ما سودمند تر است بکار بگیریم.

نباید استراتژی را با تحلیل تکنیکال یکی بدانیم. با تحلیل تکنیکال می توانیم نقطه ی ورود و خروج و حد سود و حد ضرر خود را مشخص کنیم ولی در استراتژی باید علاوه بر داشتن مهارت در تحلیل تکنیکال در روانشناسی بازار و مدیریت ریسک هم مهارت کافی داشته باشیم.

مدیریت ریسک و سرمایه چه اهمیتی در معاملات دارد؟

چهار رکن اصلی بازارهای مالی عبارتند از تحلیل تکنیکال، تحلیل فاندامنتال، روانشناسی بازار و مدیریت ریسک و سرمایه که مدیریت سرمایه از اهمیت بالاتری نسبت به بقیه برخوردار است؛ زیرا باعث تقویت استراتژی شده، استراتژی و تحلیل تکنیکال ضعیف را پوشش می دهد و پس از یک بازه ی زمانی معامله گر را به سوددهی می رساند.

استراتژی ها به دو دسته تقسیم می شوند: دسته ی اول استراتژی هایی هستند که winning ratio یشان بالاست و دسته ی دوم استراتژی هایی که risk to reward بالایی دارند.

winning ratio یعنی درصد برد معاملات. برای بدست آوردن این عدد تعداد معاملات برنده را تقسیم بر کل معاملات کرده، نتیجه را در صد ضرب می کنند. risk to reward که به اختصار به آن R/R می گویند نسبت سود یک معامله به میزان ریسکی ست که آن معامله برای شما داشته است.

رابطه ی بین این دو آیتم در نمودار زیر آمده است:

این دو استراتژی را نمی توان هیچگاه به موازات یکدیگر بکار برد چرا که از لحاظ مفهومی این دو در جهات مخالف حرکت می کنند.

برای اینکه به زبان ساده تری به شرح این مفهوم بپردازیم لازم است ابتدا کمی راجع به سبد سرمایه صحبت کنیم. همانطور که در بازار سنتی نیز سرمایه گذاری های امن و کم ریسک مانند املاک و طلا و اوراق قرضه داریم (که البته با اینکه احتمال ضرر در آنها بسیار کم است ولی هیچگاه صفر نیست)، در بازار کریپتو کارنسی نیز سه نوع سبد داریم: سبد کم ریسک (مثل بیت کوین و اتریوم)، سبد با ریسک متوسط و سبد پرریسک (رمزارزهای جدید). هرچقدر بیشتر ریسک کنیم و از منطقه ی امن خود دورتر شویم، به همان نسبت سود بیشتری خواهیم داشت و به همان نسبت احتمال ضرر نیز بالاتر می رود. در نتیجه نباید کل سرمایه مان را داخل سبد پرریسک قرار دهیم، چرا که ممکن است با یک معامله ی اشتباه تمام دارایی خود را از دست بدهیم. از طرفی اگر همه ی سرمایه مان را در سبد کم ریسک قرار دهیم احتمال اینکه سود خوبی از بازار بدست بیاوریم بسیار پایین می آید. پس باید بین سبد پرریسک و کم ریسکمان تعادلی ایجاد کنیم و نسبت معقولی را بین میزان ریسک و میزان سودمان رعایت کنیم.

هرچقدر سرمایه ی اولیه ی ما بیشتر باشد باید سبد کم ریسکتری را انتخاب کنیم و باید فقط یک قسمت از سرمایه مان را وارد سبد پرریسک کنیم. در سرمایه گذاری روی سبدهای پرریسک باید میزان سرمایه گذاری به قدری باشد که در صورت ضرر کردن، آن میزان ضرر ضربه ی زیادی به سرمایه ی کلی ما نزند و باز هم بتوانیم در بازار باقی بمانیم. این مسئله را هم در نظر داشته باشیم که هرچند استراتژی در معاملات چیست؟ در صورت برد در معامله ی پر ریسک سود خیلی بالایی عاید ما خواهد شد ولی هیجان زیاد و یا کمالگرایی افراطی فقط برای ما ضرر بیشتری در پی خواهد داشت و باعث خواهد شد سرمایه ی خود را در بازار از دست بدهیم. مدیریت سرمایه رمز ماندگاری یک معامله گر در بازارهای مالی است و جلوی اقدامات هیجانی و شکست معامله گر را در بازار می گیرد.

روانشناسی بازار یعنی چه؟

یک معامله گر باید بتواند احساسات خود را در بازار مدیریت کند. تعداد افرادی که به خاطر ترس از باخت و از دست دادن سرمایه وارد بازارهای مالی نمی شوند بسیار زیاد است. یعنی ترس مانع از حرکت و ورود آنها به این بازار می شود. البته ترس تا جایی که منطقی باشد هیچ ایرادی ندارد و حتی ضامن سلامتی و نشانه ی داشتن عقل و منطق سالم است؛ ولی معامله گری را تصور کنید که به خاطر ترس از ضرر وارد بسیاری از معاملات که می توانست او را به سود سرشاری برساند نمی شود.

در نقطه ی مقابل معامله گری را تصور کنید که بدون بررسی های لازم و بی مهابا روی نمادهای مختلف سرمایه گذاری می کند. همانطور که حدس می زنید نتیجه ی اینگونه معاملات چیزی جز ضررهای پی در پی و در نتیجه از دست دادن کل سرمایه و حذف از بازار نیست.

یک استراتژی خوب به ما کمک می کند که احساسات خود را مدیریت کنیم و بین ترس افراطی و بی پروایی مفرط تعادلی ایجاد کنیم تا با حجم سرمایه ی مناسب و در زمان مناسب وارد پوزیشن شویم، از بازگشت قیمت نترسیم و در تا رسیدن به حد سود مناسب در معامله بمانیم یا در صورت ضرر بدون داشتن امید واهی به بالا رفتن قیمت، در حد ضرر معقول از معامله خارج شویم.

تست یک استراتژی

بعد از ساخت استراتژی، مدیریت ریسک و سرمایه و روانشناسی بازار نوبت به گرفتن بک تست است. بک تست (back test) فرآیندی است که در آن معامله گر نحوه ی عملکرد یک استراتژی را در گذشته بررسی می کند. بک تست گرفتن با این فرض انجام می شود که یک استراتژی موفق در گذشته، در آینده هم می تواند سودآور باشد. بدین منظور معامله گر از تمامی قوانین استراتژی پیروی می کند تا از این طریق یک دید عینی نسبت به عملکرد استراتژی پیدا کند و آن استراتژی به دقیق ترین شکل ممکن تست شود. بک تست گرفتن یکی از مراحل مهم در بهینه سازی عملکرد در بازارهای مالی است. در نتیجه ی بک تست استراتژی به دقت توسط معامله گر ارزیابی شده، ذهنش به استراتژی و میزان سود و ضرر آن قبل از ورود به بازار واقعی عادت می کند.

برای این کار روی یک بازه ی زمانی خاص (شش ماهه، یک ساله، سه ساله و . ) با آن استراتژی رفتار نمادها و سهم های مورد نظرمان را روی نمودار بررسی می کنیم تا ببینیم این استراتژی در این بازه ی زمانی چقدر به ما سود و چقدر ضرر داده است. اگر یک استراتژی در یک بازه ی زمانی نسبتا طولانی سودآور باشد، می توانیم امیدوار باشیم که در آینده نیز همینطور خواهد بود. بک تست گرفتن به مهارت و دقت بالایی نیاز دارد و باید بازه ی زمانی مناسب و قابل تطبیق تری با شرایط فعلی بازار برای بک تست انتخاب شود.

دو نوع بک تست داریم: بک تست دستی و بک تست اتوماتیک.

در بک تست دستی نمودارها و داده های گذشته و میزان سود و زیان و سایر فاکتورهای مد نظرمان را به طور دستی تحلیل و گزارش می کنیم. در بک تست اتوماتیک تمام این فرآیندها به طور اتوماتیک توسط نرم افزارها و کد نویسی انجام می شود.

شکل زیر بک تست اتوماتیک با زبان pine script را نشان می دهد که قسمت آبی رنگ نشان دهنده ی میزان سود دهی استراتژی است.

برای تهیه ی گزارش از عملکرد یک استراتژی توسط بک تست، می توان از شیتهای اکسل و گوگل استفاده کرد. این گزارشات شامل اطلاعات مهمی از جمله پلتفرم معاملاتی، طبقه ی دارایی، دوره ی زمانی معامله، تعداد معاملات سود ده و زیان ده، نسبت شارپ، سود خالص و . می باشند.

برای اطمینان از کارایی یک استراتژی باید به میزان زیادی بک تست انجام داد. بعد از انجام بک تست های متعدد و تهیه ی گزارشات دقیق نوبت به تفسیر نتایج و ارزیابی استراتژی به دور از تعصبات می رسد.

وقتی یک استراتژی از مرحله ی بک تست نیز سربلند بیرون آمد باز هم نباید به یکباره تمام دارایی خود را با این استراتژی وارد بازار کنیم؛ زیرا ممکن است یک استراتژی در شرایط خاصی از بازار در گذشته، سود خوبی به داده باشد ولی در شرایط حال حاضر ضرر بدهد. بهتر است یک درصد پایینی از سرمایه مان را وارد بازار واقعی کنیم و این بار استراتژی مد نظرمان را در بازار واقعی ارزیابی کنیم؛ در هر مرحله سود و ضرر تمام پوزیشنهای خود را به دقت یادداشت کرده، وین ریت، میزان دقیق سود و افت سرمایه و . را محاسبه کنیم. همچنین باید هزینه های معاملات، واریز و برداشت و سایر هزینه های احتمالی را نیز در نظر بگیریم. سپس سعی کنیم نقاط ضعف استراتژی خود را برطرف کنیم و استراتژی خود را قبل از وارد شدن به معاملات بزرگ ارتقا ببخشیم.

همواره این نکته را در نظر داشته باشیم که بک تست گرفتن مانند هر تحلیل دیگر نموداری، با احتمالات سر و کار دارد و هیچ تضمینی وجود ندارد که نتایجی را که در بک تست بدست آورده ایم، در بازار واقعی نیز تجربه کنیم. بک تست گرفتن فقط یافتن تاییدی بر کارایی و اعتبار یک استراتژی در گذشته است و هیچ تضمینی از بازار آینده به ما نمی دهد و به همین دلیل است که همیشه باید مدیریت ریسک و سرمایه داشته باشیم.

در پایان این مقاله لازم است چند نکته ی مهم را مطرح کنیم:

هر استراتژی یک سیکل سوددهی و یک سیکل ضرردهی دارد و تمام استراتژی ها هم می توانند به ما سود دهند و هم حتما ضرر خواهند داشت چون کسی نمی تواند همیشه نقاط چرخش بازار را درست حدس بزند. وقتی یک استراتژی برای خود تعیین می کنیم باید به آن وفادار بمانیم و طبق آن وارد معاملات شویم. اگر یک استراتژی وین ریت خوبی داشته باشد قطعا در درازمدت به ما سود خوبی خواهد داد و برآیند یک دوره ی مالی مشخص می کند که روی سود هستیم یا ضرر. پس نباید دائما استراتژی های مختلف را با هم مقایسه کنیم و همواره در حال عوض کردن استراتژی مان و از این شاخه به آن شاخه پریدن باشیم. چیزی که برای ما باید مهم باشد برآیند آن استراتژی در یک دوره ی زمانی خاص است.

پس هیچگاه گمالگرا نباشیم چرا که کمالگرایی در معاملات مالی در نهایت باعث شکست ما خواهد شد و فراموش نکنیم که هیچ معامله گری تا بحال وجود نداشته که در معاملاتش فقط سود کرده باشد زیرا هیچ استراتژی ای وجود ندارد که فقط سود ده باشد و هیچگاه باعث ضرر نشود.

استراتژی در معاملات چیست؟

در این نوشته میخواهم توضیحی در مورد استراتژی معاملاتی و ستاپ معاملاتی ارائه دهم تا با این مفاهیم آشنا شویم.

ستاپ معاملاتی چیست؟
به کنار هم‌قرار دادن موارد مختلف ستاپ گفته میشود.
به فرض اگر شما برای معامله چند پارامتر را با هم ترکیب کنید در اصطلاح ستاپ چیده اید.

در شکل بالا ستاپی از ترکیب خط و سطح مهم و همینطور پترن هارمونیک را میبینید و معامله گر منتظر تریگر در محدوده مورد نظر میباشد.

در بازار های مالی بسیاری از معامله گران به دنبال چیدن ستاپ های کاربردی با احتمال موفقیت بالا هستند و این روش بدلیل کاربردی بودن در تمامی بازار ها و تایم فریم ها، روز به روز در بین فعالین بازار محبوبتر میشود.

استراتژی چیست؟
برنامه ای از پیش تعیین شده برای رسیدن به هدفی مشخص

به فرض استراتژی معاملاتی من این است که:
ستاپی شامل (روند ،ساختار و خطوط) طراحی کنم که بتواند ریسک به ریوارد بالای ۲ را برای من داشته باشد .
(اگر در این شرایط ذکر شده بتوانم نشانه ای از رفتار مناسب بازار در جهت ستاپ بگیرم وارد خواهم شد)

پس متوجه شدیم که ستاپ معاملاتی با استراتژی معاملاتی متفاوت است.

استراتژی که ذکر شد، استراتژی تکنیکی است و ما استراتژی های مدیریت سرمایه و ریسک و استراتژی کنترل روحیه(ظرفیت احساسی) هم داریم.

معامله گران حرفیه برای هر ۳ مورد استراتژی مشخص و شخصی دارند و از آن برنامه پیروی میکنند.

در صورت تخطی از استراتژی هم برنامه های تنبیهی و در اصطلاح (cool off) را برای خود مشخص کرده اند.(به فرض فاصله گرفتن از بازار برای مدتی مشخص)

دوست دارید مسیر پیشنهادی مجموعه tbba را دنبال کنید و با روش های معاملاتی دکتر‌ اندروز و تیموتی مورگ‌ آشنا شوید؟