معرفی الگوریتم استراتژیک معاملاتی

استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم، روش های شناسایی سهام ارزنده در بورس، بنیادی، تکنیکال و تابلوخوانی اثر مهندس مجید عبدالحمیدی، در 8 فصل نگاشته شده است. در فصل‌های ابتدایی کتاب مقدماتی از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) مطرح شده است. و برخی از الگوریتم‌های مطرح، معرفی شده‌اند. در فصل‌های نهایی کتاب برخی از استراتژی‌های کاربردی بیان شده است. همچنین مطالبی در زمینه مدیریت ریسک و سرمایه بیان شده است.

با توسعه پیشرفت های تکنولوژیک در حوزه برنامه های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش، طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه یافته رایج ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. امروزه، معاملات الگوریتمی به عنوان آخرین روش داد و ستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می شوند و بازار ما نیز به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد. اما فقط با فرهنگ سازی می توانیم به فراگیر شدن ابزارهایی مانند معاملات الگوریتمی کمک کنیم.

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم به تحلیل چگونگی انجام معاملات، انتخاب سهام و تشکیل پرتفوی و تحلیل آتی با استفاده از معاملات الگوریتمی پرداخته است.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی، طراحی استراتژی

در شروع به طور خلاصه باید گفت که در این دوره یاد میگیریم ” کِی بخریم ” و ” کِی بفروشیم ” و چگونه ریسک معاملاتی و ضرر خود را با کدنویسی “حداقل” کنیم.

در این دوره چارت معاملات سهام در پایتون رسم شده و اندیکاتورهای MACD, RSI , Moving Average, Stocastic, Bollinger Band را پیاده سازی کرده و سیستم های معاملاتی خودکار مبتی بر هر کدام از این اندیکاتور ها را خواهیم آموخت. سپس در پایان هر فصل می آموزیم که کدام استراتژِ معاملاتی بیشترین بازدهی را دارد.

با این آموزش از 95 درصد معامله گران بازار جلوتر باشید…

• تعداد دانشجو: ۲۸
• مدت زمان : ۰۹:۳۰:۵۱

متخصص در حوزه های معاملات الگوریتمی در پایتون- ماشین لرنینگ در تحلیل داده های مالی و . با 8 سال سابقه . (مشاهده رزومه)

مشاوره می خوام!

در صورتی که برای تهیه این دوره آموزشی و دریافت مسیر یادگیری ویژه خود به مشاوره نیاز دارید، درخواست مشاوره خود را از طریق دکمه زیر ثبت کنید.

قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

• تحلیل تکنیکال با پایتون
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD
• و .

سرفصل های دوره

مقدمه و معرفی دوره

جلسه اول: مقدمه و معرفی

جلسه دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

جلسه معرفی الگوریتم استراتژیک معاملاتی سوم: نصب و راه اندازی پایتون

تحلیل تکنیکال با پایتون

جلسه چهارم: نصب پکیج های مورد نیاز

جلسه پنجم: استخراج داده های مالی

جلسه ششم: رسم چارت خطی ساده

جلسه هفتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای

جلسه هشتم: رسم چارت کندل استیک

جلسه نهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) و خطوط حمایتی و مقاومتی در چارت

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

جلسه دهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

جلسه یازدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

جلسه دوازدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

جلسه سیزدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

جلسه چهاردهم: معرفی اندیکاتور EMA

جلسه پانزدهم: : استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

جلسه شانزدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

جلسه هفدهم: معرفی اندیکاتور MACD

جلسه هجدهم: رسم MACD در چارت پایتون

جلسه نوزدهم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

جلسه بیستم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

جلسه بیست و یکم: معرفی اندیکاتور RSI

جلسه بیست و دوم: رسم RSI در چارت پایتون

جلسه بیست و سوم: استراتژی پوزیشن معاملاتی با RSI

جلسه بیست و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی ترکیبی RSI و MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هفتم: معرفی اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هشتم: استراتژی پوزیشن گیری معاملاتی با استفاده از Stochastic

جلسه بیست و نهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stochastic

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی ام: معرفی اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی و یکم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

جلسه سی و دوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

جلسه سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار به استفاده از کامپیوتر برای ورود به پوزیشن های معاملاتی بدون دخالت معامله گر گفته می شود. زمانی که معامله گران با استفاده از کدنویسی ها و هوش مصنوعی, سیستمی را طراحی می کنند که بر طبق آن کامپیوتر تصمیم به خرید و فروش بگیرد, الگوتریدینگ (Algo Trading) در حال رخ دادن است. در این دوره آموزشی به معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.

در آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون خواهیم آموخت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی پایتون برای معامله گران در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

سرفصل های دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

فصل اول: مقدمه و معرفی دوره

درس اول: مقدمه و معرفی

درس دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

درس سوم: نصب و راه اندازی پایتون

فصل دوم: تحلیل تکنیکال با پایتون

درس چهارم :نصب پکیج های مورد نیاز

درس پنجم: استخراج داده های مالی

درس ششم: طراحی چارت

درس هفتم: رسم چارت خطی ساده

درس هشتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای با نمایش تمامی اطلاعات

درس نهم: رسم چارت کندل استیک

درس دهم: رسم چارت حجمی

درس یازدهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) در چارت

درس دوازدهم: رسم خطوط حمایتی و مقاوتی در چارت

فصل سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس سیزدهم: معرفی اندیکاتور

درس چهاردهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

درس پانزدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

در شانزدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

درس هفدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس هجدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

فصل چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس نوزدهم: معرفی اندیکاتور

درس بیستم: استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

درس بیست و یکم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس بیست و دوم: استراتژی کراس EMA از SMA

درس بیست و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی کراس EMA از SMA

فصل پنجم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

درس بیست و چهارم: معرفی اندیکاتور

درس بیست و پنج: رسم MACD در چارت پایتون

درس بیست و ششم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

درس بیست و هفتم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

درس بیست و هشتم: واگرایی در MACD

فصل ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

درس بیست و نهم: معرفی اندیکاتور RSI

درس سی ام: رسم RSI در چارت پایتون

درس سی و یکم: استراتژی معاملاتی با RSI

درس سی و دوم: گرفتن پوزیشن معاملاتی با RSI

درس سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

فصل هفتم: استراتژی استفاده همزمان از RSI و MACD

درس سی وچهارم: معرفی

درس سی و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

درس سی و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی ااستراتژی ترکیبی RSI و MACD

فصل هشتم: اسیلاتور Stocastic

درس سی و هفتم: معرفی اسیلاتور

درس سی وهشتم: رسم Stocastic در چارت

درس سی و نهم: استراتژی معاملاتی با استفاده از Stocastic

درس چهلم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stocastic

فصل نهم: اندیکاتور Bollinger Band

درس چهل و یکم: معرفی اندیکاتور

درس چهل و دوم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

درس چهل و سوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

درس چهل و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معرفی دوره ی بعد

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون چه بازار گاری دارد؟

• با استفاده از این آموزش توانایی معامله گری بهتر از 95 درصد معامله گران بازار پیدا می کنیم.
• می توان دانش لازم برای استخدام در شرکت های معامله گری ساده و الگوریتمی را کسب کنیم و با مفاهیم آشنا شویم.
• با این آموزش می توانید خودتان مدیر کسب و کار خودتان باشید. سیگنال های معاملاتی به دیگر ارائه دهید, یک تحلیل گر خبره باشید و زود تر از بقیه از سیگنال های بازار خبردار شوید. چون شما مجهز به ابزار “سیگنال گیری خودکار” هستید.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای تمامی مردم عادی , دانشجویان یا فارغ التحصیلانی که در بازارهای سهام یا مالی دیگر فعال هستند , مناسب و واجب است.

برای تمامی تحلیل گران مالی, تحلیلگران تکنیکال و فاندامنتال , معامله گران بازارهای فارکس , کریپتو و … مناسب است.

پیش نیاز های این دوره

در این دوره نیاز به دانش پایه و مقدماتی از پایتون را داریم با این حال بخش اعظمی از مطالب در دوره بیان می شود. اما اگر میخواهید پایتون را بهتر یادبگیرید می‌توانید از دوره های مربوط به آموزش پایتون دانشجویار استفاده کنید

نیاز به آگاهی از اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band به صورت مقدماتی. که برای این مورد می‌توانید از وبسایت freecodecamp استفاده کنید.

نرم افزارهای استفاده شده در این آموزش:

نرم افزار پایتون نسخه 3.9

مزیت این دوره نسبت به سایر دوره های مشابه

از آنجا که دوره های زیادی برای آموزش این استراتژی ها وجود ندارد و یا اینکه به قیمت گزاف و میلیونی فروخته می شوند, دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون دانشجویار یک دوره بسیار غنی, خالی از توضیحات تئوری اضافی و زمان بر و حوصله سربر می باشد که با یک قیمت بسیار معقول در خدمت تمامی مردم , دانشجویان و فارغ التحصیلان قرار گرفته است.

در معاملات الگوریتمی کامپیوتر می تواند از یک استراتژی یا چند استراتژی هم زمان بهره گیرد و با بررسی زمان, حجم, قیمت, اندیکاتور ها, اسیلاتورها, حد سود و حد ضرر و… تصمیم گیری های لازم در خصوص ورود به یک معامله, جهت معامله, نگه داری و بستن موقعیت معامله را اتخاذ کند.

لذا مشاهده می کنیم که با پیشرفت بازارهای مالی و افزایش تعداد دارایی های مالی نظیر سهام, کامودیتی ها, ارزها, اوراق بدهی, اوراق مشتقه, رمزارزها (Crypto currencies) و … توانایی انسان برای رقابت با کامپیوترها روز به روز کمتر و کمتر می شود. این موضوع در آمار های بازار سهام آمریکا هویدا می شود که نزدیک 60 تا 75 درصد از کل معاملات سهام, توسط سیستم های الگوریتمیک در حال پیاده سازی است.

بخشی از معاملات الگوریتمی که الگوریتم های سیگنال دهی نام گذاری شده اند, وظیفه طراحی سیستم هایی را دارند که با بررسی اطلاعات مختلف از بازار, سیگنال های معاملاتی را به کاربر و کامپیوتر اعلان نماید. این الگوریتمی ها با استفاده اندیکاتور هایی نظیر RSI , MACD , Moving average , Stocastic و …. و مقایسه اینها با یکدیگر تلاش برای دریافت سیگنال های معاملاتی دارند.

با علم به توضیحات فوق , در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون تلاش می شود تا با کد نویسی سیستم های معاملاتی مبتی بر هر کدام از اندیکاتور های مذکور و ترکیب آن ها با یکدیگر, سیستم معاملاتی را پیدا نمود که بیشترین بازدهی را برای هر دارایی مالی دارد. به بیان واضح تر با استفاده از این دوره شما یاد خواهید گرفت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون ابتدا به بیان مقدمه و مطالب ضروری پرداخته می شود. سپس طریقه رسم یک چارت حرفه ای در پایتون را می آموزیم و اندیکاتور های مختلف را بر روی چارت , پیاده سازی می کنیم. خواهیم آموخت که چگونه با استفاده از پایتون و کدنویسی خطوط حمایت و مقاومت رسم کنیم بدون دخالت دستی. سپس در فصول مختلف سیستم های خودکار معاملاتی الگوریتمی و سیگنال دهی مبتنی بر اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band طراحی می شود و خواهیم آموخت که با ترکیب هر کدام از این استراتژی ها با هم چه سودی کسب خواهیم کرد

همچنین با تماشای دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون , حتی اگر دانشی در حد “صفر” از کدنویسی پایتون دارید, خواهید آموخت که چگونه کدنویسی کنید و با بسیاری از پکیج ها و متدهای این نرم افزار آشنا خواهید شد.

چنانچه در مورد دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون هرگونه سوال، انتقاد و یا پیشنهادی دارید می‌توانید از طریق همین صفحه در بخش دیدگاه‌ها مطرح کنید تا در کوتاهترین زمان پاسخ مناسب دریافت کنید.آ

معاملات الگوریتمی چیست؟

در این مقاله می خواهیم روش هایی را به شما معرفی کنیم که خودمان با استفاده از آنها استراتژی های سودمند تجارت الگوریتمی را شناسایی می کنیم. هدف امروز ما درک دقیق نحوه درک، ارزیابی و انتخاب چنین سیستم هایی است. با درک این نوع سیستم ها می توان پرسودترین سرمایه گذاری در بورس را آغاز کرد، در ادامه با ما همراه باشید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی فرایندی برای اجرای سفارشات با استفاده از دستورالعمل های معاملاتی خودکار و از پیش برنامه ریزی شده برای حساب کردن متغیرهایی مانند قیمت، زمان و حجم است. الگوریتم مجموعه ای از جهت حل مسئله است. الگوریتم های رایانه با گذشت زمان بخشهای کوچکی از سفارش کامل را به بازار می فرستند.

معاملات الگوریتمی در بازار بورس

معاملات الگوریتمی برای تصمیم گیری در مورد خرید یا فروش اوراق بهادار مالی در بورس از فرمول های پیچیده، همراه با مدل های ریاضی و نظارت انسانی استفاده می کند.

معامله گران الگوریتمی اغلب از فناوری تجارت با فرکانس بالا استفاده می کنند، که می تواند یک شرکت را قادر به انجام ده ها هزار معامله در ثانیه کند.

معاملات الگوریتمی می تواند در شرایط مختلفی از جمله اجرای سفارش، آربیتراژ و استراتژی های معاملات روند مورد استفاده قرار گیرد.

به عباراتی دیگر:

معاملات الگوریتمی استفاده از الگوریتم های مبتنی بر فرآیند و قوانین برای به کارگیری استراتژی های اجرای معاملات است.

از اوایل دهه 1980 محبوبیت قابل توجهی پیدا کرده و توسط سرمایه گذاران نهادی و بنگاه های تجاری بزرگ برای اهداف مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.

تاریخچه معاملات الگوریتمی

استفاده از الگوریتم ها در معاملات پس از ورود سیستم های معاملات رایانه ای در بازارهای مالی آمریکا طی دهه 1970 افزایش یافت.

نویسنده مایکل لوئیس هنگام انتشار پرفروش ترین کتاب فلش پسران، که به ثبت زندگی بازرگانان و کارآفرینان وال استریت می پردازد، به ایجاد شرکت هایی که برای تعریف ساختار تجارت الکترونیکی در این کشور کمک کردند، تجارت با فرکانس بالا و الگوریتمی را به گوش مردم رساند.

تجارت خود را با الگوریتم انجام دهید

در سالهای اخیر، روال تجارت الگوریتمی انجام شده توسط خودتان رواج یافته است. این کار با گسترش اینترنت پرسرعت و توسعه کامپیوترها همیشه سریعتر با قیمت های نسبتاً ارزان امکان پذیر شده است. تحولات جدید در هوش مصنوعی ، برنامه نویسان رایانه را قادر می سازد تا برنامه هایی را توسعه دهند که می توانند خود را از طریق یک فرایند تکرار شونده به نام یادگیری عمیق بهبود بخشند.

معامله گران در حال توسعه الگوریتم هایی هستند که برای سودآوری بیشتر خود برای سرمایه گذاری در بورس از آن استفاده کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی عمدتا توسط سرمایه گذاران نهادی و کارگزاران بزرگ برای کاهش هزینه های مربوط به تجارت مورد استفاده قرار می گیرد.

طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای اندازه های بزرگ که ممکن است تا 10٪ از حجم کل معاملات را شامل شود، سودمند است. به طور معمول سازندگان بازار از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می کنند.

معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و راحت سفارشات را فراهم می کند و آن را برای مبادلات جذاب می کند. به نوبه خود، این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه گذاران می توانند به سرعت سودهای حاصل از تغییرات اندک در قیمت را ثبت کنند.

معاملات الگوریتمی با استفاده از کدهای رایانه ای و تجزیه و تحلیل نمودار با توجه به پارامترهای تعیین شده مانند حرکات قیمت یا نوسانات، وارد معاملات می شوند.

هنگامی که شرایط فعلی بازار با معیارهای از پیش تعیین شده مطابقت دارد ، الگوریتم های معاملاتی می توانند سفارش خرید یا فروش را از طرف شما انجام دهند.

آیا می دانید بیش از 80 درصد حرکت در بازار سهام ایالات متحده و بازار فارکس توسط ربات های معاملات الگوریتمی مبتنی بر ماشین انجام می شود؟

خوشبختانه، با پیشرفتهای چشمگیر در فناوری، استراتژیهای معاملات الگوریتمی اکنون برای همه بازارهای بزرگ و برای همه معامله گران قابل دسترسی است و فقط از یكی از دلایل محبوبیت این نوع تجارت است.

در این راهنما شما استراتژی های معاملاتی را یاد خواهید گرفت:

استراتژی های متعادل سازی مجدد شاخص

اکثر صندوق های بازنشستگی و حساب های بازنشستگی اغلب به طور گسترده در صندوق های سرمایه گذاری، سرمایه گذاری می کنند.

این نوع استراتژی دامنه معامله گران الگوریتمی است زیرا معاملات طی چند ثانیه انجام می شوند تا بهترین قیمت ها را بدست آورند. اکثر سیستم عامل های تجارت خرده فروشی نیز از این نوع استراتژی معاملات پشتیبانی نمی کنند و بیشتر برای صندوق های تامینی معاملاتی کمی که در این نوع معاملات با فرکانس بالا تخصص دارند ، تهیه شده است.

استراتژی های معاملات آربیتراژ با فرکانس بالا

این استراتژی به روشی برای یافتن فرصت در اختلاف قیمت بین دو یا چند بازار اشاره دارد. و می تواند زمانی اتفاق بیفتد که یک بازار در صرافی های مختلف معامله شود. به عنوان مثال، قیمت بیت کوین اغلب می تواند بین مبادلات مختلف ارز رمزنگاری شده متفاوت باشد.

تأمین ایده های معاملات الگوریتمی

علی رغم تصورات رایج، واقعاً یافتن استراتژی های سودآوری تجارت در حوزه عمومی بسیار ساده است. ایده های معاملات هرگز به راحتی در دسترس نیستند. مجلات مالی دانشگاهی، سرورهای قبل از چاپ، وبلاگ های معاملاتی، انجمن های تجاری، مجلات معاملات هفتگی و متون تخصصی هزاران استراتژی معاملاتی را ارائه می دهند که می توانید ایده های خود را بر اساس آنها بنا کنید.

ارزیابی استراتژی های معاملاتی

روش شناسی

آیا حرکت استراتژی مبتنی بر علم و بر پایه دانش است؟ آیا این روش ها مقدار قابل توجهی از پارامترها را که ممکن است منجر به سوگیری بهینه سازی شود، معرفی می کنند؟

نسبت شارپ

نسبت شارپ از نظر ابتکاری، پاداش / ریسک استراتژی را مشخص می کند. این مقدار تعیین می کند که برای سطح نوسانات تحمل شده توسط منحنی ارزش سهام چه میزان بازده می توانید بدست آورید. به طور طبیعی، همه ما باید دوره و فرکانسی را که این بازده ها و نوسانات (به عنوان مثال انحراف استاندارد) اندازه گیری می شوند، تعیین کنیم.

برای مثال، یک استراتژی فرکانس بالاتر به میزان نمونه گیری بیشتر از انحراف استاندارد، اما به یک دوره زمانی کلی کوتاه تر نیاز دارد.

اهرم نیرو

آیا این استراتژی برای سودآوری نیاز به اهرم قابل توجهی دارد؟ آیا این استراتژی برای بازده نیاز به استفاده از قراردادهای مشتقه اهرمی (معاملات آتی، اختیارات، مبادله) دارد؟

برد / ضرر، سود متوسط / ضرر

استراتژی ها از نظر ویژگی های برد / باخت و میانگین سود / ضرر متفاوت خواهند بود. حتی اگر تعداد معاملات بازنده بیشتر از تعداد معاملات برنده باشد، می توان استراتژی بسیار سودآوری داشت.

برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه، می توانید به بخش آموزش کامل حرفه ای سرمایه گذاری در بورس وب سایت مراجعه کنید.

تکنولوژی معاملات الگوریتمی

درباره کتاب :
آنچه در این کتاب فرا خواهید گرفت:
– معرفی تکنولوژی معاملات الگوریتمی و مزایای استفاده از آن
– پیشینه تاریخی و نحوه ی رشد معاملات الگوریتمی در دنیا
– الگوریتم های پرکاربرد و اجرایی از معاملات الگوریتمی
– آشنایی با HFT (بیش از یک میلیارد معامله در ثانیه)
– معرفی 8 ابزار هوشمند در بازار سرمایه ایران جهت رصد سریع بازار
– ساخت استراتژی معاملاتی هوشمند در 9 گام
– انواع روش های مدیریت ریسک و سرمایه
– نحوه محاسبه حد ضرر با چندین روش استاندارد
– آموزش برنامه نویسی یک سیستم معاملات هوشمند
– آموزش فیلتر نویسی در سایت بورس تهران
– معرفی زیرساخت ارائه شده بازار گردانی الگوریتمی در بازار بورس تهران

فهرست مطالب :

فصل اول – معرفی معاملات الگوریتمی
مقدمه
منشا معاملات الگوریتمی
تعاریف مختلف معاملات الگوریتمی
نحوه ی رشد معاملات الگوریتمی
مزایا و معایب یک سیستم معاملاتی هوشمند
چگونه سیستم های معاملاتی خودکار ساخته می شود؟

فصل دوم – هر آنچه در مورد معاملات الگوریتمی باید بدانیم

فصل سوم- معرفی انواع معاملات الگوریتمی
– الگوریتم های اجرای معاملات (Trade Execution Algorithms)
الگوریتم میانگین موزون حجم قیمت (VWAP)
الگوریتم میانگین موزون زمان قیمت (TWAP)
الگوریتم درصد حجمی (POV)
الگوریتم همراه بازار
الگوریتم های محاسبه ی نقد شوندگی
الگوریتم های معکوس
الگوریتم های متوالی
الگوریتم چرخه ای
الگوریتم همبستگی
– الگوریتم های سیگنال یاب (Strategy Implementation Algorithms)
معاملات سرعت بالا (High Frequency Trading)
الگوریتم های بازار گردانی (Electronic Market Making Algorithms)
الگوریتم های آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage Algorithms)
الگوریتم های شناسایی حجم

فصل چهارم – معرفی نرم افزارها و ابزارهای هوشمند در معاملات الگوریتمی
رویکرد اجرای معاملات الگوریتمی
چه نرم افزارهای معاملاتی از سیستم های معاملاتی خودکار پشتیبانی می کنند ؟
زیر ساخت های مورد نیاز در معاملات الگوریتمی
ابزارهای هوشمند جدید در بازار سرمایه ایران
فیلترها (Screeners)
نقشه بازار (Market Map)
گاوهای بازار(Bullish Stocks)
مظنه بازار (market Reports)
هات لیست ها (Hot Lists)
نرم افزار استراتژی ساز (Strategy Generator)
نرم افزار تست و بهینه سازی (Tester)
نرم افزار مدیریت ریسک و سرمایه (Risk Management)

فصل پنجم – استراتژی های معاملاتی
مقدمه
مراحل ساخت یک استراتژی معاملاتی
گام اول : انتخاب نوع استراتژی
نوسان گیری (Scalping Trading Strategy)
روان شناسی بازار (Momentum Trading Strategy)
تکنیکال (Technical Trading Strategy)
بنیادی (Fundamental Trading Strategy)
گام دوم : تعین قوانین معاملاتی
گام سوم : تعین ابزراهای مورد نیاز استراتژی
گام چهارم : اضافه کردن عملیات منطقی
گام پنجم : باید ها و نبایدها
گام ششم : تعین حد سود و ضرر
گام هفتم : گرفتن سیگنال و انجام معاملات مجازی
گام هشتم : تست و بهینه سازی
گام نهم : انجام معاملات در بازار واقعی
ضرر کردن در سهمی با بازدهی 800 درصدی
جایگاه روش های آماری و هوش مصنوعی در ایجاد یک استراتژی

فصل ششم : مدیریت ریسک و سرمایه
مقدمه
بررسی یک مثال
بایدها و نبایدهای استراتژی معاملاتی
مدیریت سرمایه به روش
شش پرسش مهم
شاخصی برای محاسبه ی عملکرد یک سیستم مهاملاتی
روش اول : محاسبه حداکثر حجم بر مبنای استراتژی معاملاتی
روش دوم : محاسبه حداکثر حجم بر مبنای نقد شوندگی سهم
روش سوم : محاسبه حداکثر حجم بر مبنای رابطه Kelly تصحیح شده
مفهوم حد ضرر در معامله
تعریف فنی حد و ضرر و ضرورت اجرای آن
عوامل موثر در حد ضرر
تعیین فنی قیمت حد ضرر
دسته اول؛ حد ضرر فیکس یا ثابت
دسته دوم؛ حد ضرر مکانیکال
دسته سوم؛حد ضرر تکنیکال و ترسیمی
نبایدها در مورد حد ضرر

فصل هفتم : برنامه نویسی سیستم های معاملاتی
مقدمه
فرایند برنامه نویسی یک الگوریتم
برنامه نویسی در سایت بورس تهران
آموزش نوشتن یک معرفی الگوریتم استراتژیک معاملاتی فیلتر
یک استراتژی ساده و قوی در فیلترها
رصد سریع بازار با فیلترها
چرا در برخی موارد فیلترها هیچ خروجی نشان نمی دهد؟
قالب های کُد نویسی
فیلتر نویسی با توابع
تابع چیست ؟
نوشتن توابع
بدنه ی کلی قالب کُدنویسی
پاسخ به چمد پرسش اساسی در مورد فیلتر نویسی
برنامه نویسی در متاتریدر
آشنایی با عملگرها
حلقه ها
شرط ها
ایجاد یک اندیکاتور یا اکسپرت
توابع خاص
یک اسکریپت ساده
برناکه نویسی در آمی بروکر

فصل هشتم – آینده معاملات الگوریتمی
چالش های پیش روی معاملات الگوریتمی در دنیا
آیا الگوریتم ها جایگزین معامله گران خواهند شد؟
افق دید معاملات در آینده به کجاست؟
خلاصه و نتیجه گیری

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
4. کاهش هزینه‌های معامله
5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

• سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
• سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی معرفی الگوریتم استراتژیک معاملاتی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
• اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
• توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.