معاملات الگوریتمی کاربرد بسیاری هم در بورس ایران و هم در ارز دیجیتال دارد. بنابراین اگر تمایل به حضور در بورس دارید ثبت نام در کارگزاری آگاه، و برای فعالیت در حوزه ارز دیجیتال (کریپتو کارنسی) ثبت نام صرافی والکس را پیشنهاد می کنیم.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتو تریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب این نوع معاملات چیست؟ تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آنها را شکار کنید.
خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه اینها زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.
الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آنها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک می‌کند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.
معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟
هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.
منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.
پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی
نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.
مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها
این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.
موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی
این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال می‌کند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری می‌کند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آنها زیر 30 است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.
ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها
در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار می‌کند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.
الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟
معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص شده چهار وظیفه کلی دارند:
- رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
- ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
- مدیریت پوزیشن
- مدیریت ریسک و سرمایه
هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.
طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی
الگوریتم معاملاتی یا الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.
الگوریتم‌های اجرای معاملات
این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آنها براساس داده‌های موجود اقدام به اردرگذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آنها است.
به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه 100 میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر 100 میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهی
الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همانطور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهمترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.
الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده
این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همانطور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.
بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آنها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.
الگوریتم‌های تریدینگ
الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز می‌کند.
این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.
الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)
منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.
این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.
الگوریتم‌های پربسامد (HFT)
الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همانطور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.
به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آنها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.
نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.
درحقیقت معاملات الگوریتمی هم مثل دراختیار داشتن اینترنت یا دانش شکافتن اتم است. خوب یا بد بودن آن بستگی به نوع دیدگاه و نحوه استفاده ما از این ابزار دارد. دقیقا همانطور که از شکافتن اتم در علوم پزشکی استفاده شد، اما با همان دانش بمب اتم هم تولید کرده‌اند.
اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها
الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای 90% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای اینکه بتوانند جای ما در بازارهای مالی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.
انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی
استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:
استراتژی‌های Trend Following
استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همانطور که از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.
اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتور‌ها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.
استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)
به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت 1000 تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت 800 تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت 800 تومان خریده و تمام آن را به قیمت 1000 تومان به شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.
در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیتکوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.
استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی
در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و. ) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آنها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آنها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی
استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و. ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.
به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ 1 دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید.
دوحالت وجود دارد:
اگر برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه 2 دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، 4 دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها 3 دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (4دلار). این‌بار اگر برنده باشید، 8 دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها 7 دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آنقدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + 1 دلار برنده می‌شوید.
طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.
استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از اینکه استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.
استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم
ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.
الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.
مزایا و معایب معاملات الگوریتمی
به‌نظر شما استفاده از ابزار معاملات الگوریتمی در بازار بورس خوب است یا بد؟
درباره معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟/ چرا انجام معاملات الگوریتمی در بورس ایران ممنوع شد؟
معامله الگوریتمی به نوعی از معامله می گویند که در آن فرآیند خرید و فروش به وسیله یک ربات برنامه نویسی شده به صورت خودکار یا نیمه خودکار انجام می‌شود.
همانطور که در مقاله آموزشی قبلی درباره استراتژی معاملاتی اشاره شد، معامله گرهای حرفه ای برای انجام معاملات خود یک سیاست یا استراتژی معاملاتی تعیین می کنند و در آخرین مرحله تعیین استراتژی معاملاتی بخشی به نام آزمون و خطای استراتژی وجود داشت؛ در این بخش تصمیم داریم راه و روش آزمون و خطا و پیاده سازی استراتژی معاملاتی را توضیح دهیم.
یکی از راه‌های پیاده سازی استراتژی معاملاتی در بازار سرمایه انجام معامله از طریق الگوریتم‌ها است. درواقع معامله گرهای حرفه ای در بازار سرمایه برای استفاده از استراتژی معاملاتی خود آن را از طریق برنامه نویسی به الگوریتم تبدیل کرده و الگوریتم ها هستند که به جای معامله گر با پیاده سازی استراتژی معاملاتی، خرید و فروش ها را انجام می دهند. به معامله ای که به صورت خودکار توسط ربات یا کامپیوتر انجام گیرد معامله الگوریتمی می‌گویند.
مهمترین بخش استفاده از معاملات الگوریتمی داشتن استراتژی معاملاتی و تسلط بر روی بازار سرمایه است و همچنین برای تبدیل استراتژی به الگوریتم باید به یک زبان برنامه نویسی تسلط کافی داشته باشید.
برای انجام معاملات الگوریتمی باید چه کرد؟
معاملات در بازارجهانی به سمت الگوریتمی شدن حرکت می کند و در بورس ایران هم بسیاری از شرکت های سرمایه گذاری و معامله گران از الگوریتم ها برای معاملات خود استفاده می کنند. نکته مهمی که در معاملات الگوریتمی وجود دارد این است که باید با زبان برنامه نویسی به صورت کامل و دقیق تمامی استراتژی معاملاتی را به الگوریتم تبدیل کرده تا خطایی در معامله صورت نگیرد زیرا کامپیوتر دارای درک نیست و فرمول‌های داده شده به آن، با بالاترین سرعت ممکن اجرا خواهد شد.
پس از نوشتن برنامه معاملات الگوریتمی مورد نظر باید معامله گر این برنامه را با استفاده از نرم افزارهای معاملاتی مورد آزمایش قراردهد تا خطاهای آن را قبل از انجام هر معامله ای تصحیح کند. دو موضوعی که معامله گرها باید هنگام آزمایش رباتی که معاملات الگوریتمی آن ها را انجام می دهد به آن توجه کنند این است که رفتار الگوریتم را در برابر رفتار امروز بازار بسنجند و همچنین خروجی های معاملاتی الگوریتم را در بازه‌های زمانی مختلف مورد سنجش قرار دهند.
اما باید ذکر کرد که طبق بخشنامه سازمان بورس و اوراق بهادار در تاریخ ۲ مهر ۹۹ هرگونه انجام معامله الگوریتمی در بازار سرمایه ایران ممنوع اعلام شد که مهمترین دلیل ممنوعیت آن کاهش شدید شاخص بورس و ایجاد صف‌های فروش پرحجم در سهام شرکت ها بود که با توجه به خودکار بودن ثبت درخواست های فروش، به جهت کنترل شرایط بازار هرگونه انجام معاملات الگوریتمی تا اطلاع ثانوی ممنوع اعلام شد.
معایب معاملات الگوریتمی
هر روش معاملاتی در بازار سرمایه معایب و مزایای دارد و هیچ روشی عاری از خطا نیست؛ معاملات الگوریتمی هم از این ماجرا مستثنی نخواهد بود. مزایا و معایب معامله با استفاده از الگوریتم به شرح زیر است:
در معاملات الگوریتمی سرعت معامله با دقت بسیار زیادی بالاست و در کسری از ثانیه ثبت می شود، سهامی که مطابق با الگوریتم است به سرعت پیدا شده، ارزیابی و معامله خواهد شد.در کمترین زمان ممکن داده های زیادی مورد ارزیابی قرار می گیرد، میزان سود و ضرر از قبل مشخص بوده و این موضوع باعث حفظ سرمایه و کنترل ریسک معاملاتی می شود، خستگی ذهنی تاثیری بر روی این معامله ندارد، قبل از هرکاری می توان آن را مورد آزمایش قرار داد و خطاهای آن را تصحیح کرد.
اما یکی از معایب اصلی آن این است که باید اینترنت پرسرعت و بدون قعطی داشت و دومین عیب این نوع معامله تسلط زیاد داشتن بر روی بازار و زبان برنامه نویسی است زیرا دائما باید این الگوریتم های به روزرسانی شده و تغییر کنند که برای اینکار نیاز به تخصص داریم.
استیضاح معاملات الگوریتمی در ملاصدرا
در نشست فعالان بازار سرمایه با معاون نظارت بر بورس ها مشکلات عدیده ایجاد شده توسط معاملات الگوریتمی و اعتراضات نسبت به انحصار و عدم نظارت بر این ابزار مؤثر مطرح شد. همچنین فعالان بازار از مشکلات پیش روی بازارگردانان گفتند تا در تصمیم هیئت مدیره بورس تهران بتوانند اثری مثبت داشته باشند.
به گزارش اکوایران، روز گذشته مورخ 16 مهرماه نشستی در ساختمان ملاصدرا به مدیریت رضا عیوض‌لو، معاون نظارت بر بورس‌ها و ناشران سازمان بورس برگزار شد. در این جلسه که عنوان آن معاملات الگوریتمی و بازارگردانی بود، تعدادی از فعالان بازار سرمایه مهمان آن بودند. معاملات الگوریتمی در ماه‌های اخیر خبر ساز بوده و پیش بینی می‌شد که هرچه سریع تر جلسه ای برای شنیدن نظرات موافق و مخالف و همچنین انتقادات وارد به این بحث از سمت سازمان بورس برگزار شود تا در مورد بستر مورد نیاز این ابزار جدید بحث شود و نیازهای بازار سرمایه در این زمینه مرتفع گردد.
معاملات الگوریتمی در بورس تهران هنوز به شکل اصلی و کامل اجرایی نشده است. در واقع معاملات الگوریتمی به معاملاتی گفته می شود که سرمایه در اختیار هوش مصنوعی قرار می گیرد و این هوش مصنوعی یا همان ربات، نمادی را که با توجه به کدهای خود مناسب برای معامله می‌داند انتخاب می کند و طبق تشخیص برنامه در آن به معامله می‌پردازد. البته معاملات الگوریتمی انواع زیادی دارد که در بورس تهران تنها الگوریتم اجرایی معاملات به صورت قانونی اجرایی شده است. نحوه کار این الگوریتم اجرایی نیز به این شکل است که تمام اطلاعات معامله را شخص معامله گر به ابزار الگوریتم اجرایی می دهد و تنها از سرعت این ربات برای اجرا و مدل سازیی درخواست های خرید و فروش استفاده می‌کند. اولین مجوز معاملات الگوریتمی بورس تهران در سال 95 صادر شده و در همان سال بر روی اوراق شهرداری مشهد، بازارگردانی به وسیله معاملات الگوریتمی تست شده است. آیین نامه این ابزار در بهمن ماه سال 98 به تصویب رسید و در سال 99 برای اولین بار به طور رسمی اجرایی شد اما به دلیل اعتراض فعالان بازار سرمایه به این ابزار، سازمان بورس معاملات الگوریتمی را 8 ماه متوقف کرد.
استدلال های موافق و مخالف معاملات الگوریتمی
سازمان بورس تهران این نشست را برای هم اندیشی فعالان بازار سرمایه در جهت توسعه و نظامند کردن این ابزار برگزار کرد اما دل پر فعالان بازار سرمایه باعث شد تا نظرات موافقان ادامه این رویه، به گوش نرسد. اصلی ترین نقطه اشتراک منتقدان به رویکرد فعلی سازمان بورس در برابر این ابزار انحصار آن بود. فعالان بازار معتقدند که الگوریتم اجرایی باعث ایجاد زیان های زیادی شده است. از سمتی سهامداران خرد که به سختی در حال صبر کردن و سهامداری در این بازار کم سود هستند هر روزه شاهد نوسان گیری پر سود افرادی اند که به این ابزار دسترسی دارند و از طرف دیگر این ابزار توانسته است قوانین بازار سرمایه را نقض کند و حتی نظارتی نیز بر آن صورت نمی گیرد به شکلی که اگر یک کد معمولی مشابه این الگوریتم معامله کند به سرعت از طرف ناظران بورس بررسی می شود. الگوریتم‌های اجرایی نشان داده‌اند که می توانند به بازار جهت دهند و باعث مثبت و منفی شدن و حرکت قیمت سهام‌ها شوند و حتی می توانند قبل از صف شدن یک نماد امکان معامله را برای فرد دارای ابزار ایجاد کند. از دیگر انتقادات وارده به این الگوریتم ها می توان به عدم تست و شبیه سازی استاندارد آنها قبل از اجرایی شدن اشاره کرد و فعالان بازار معتقدند در شرایطی که بازار به وسیله دامنه نوسان و حجم مبنا و از طرفی سیاست گذاری‌های دولت و بانک مرکزی محدود شده است و رکود شدیدی نیز در معاملات دیده می شود؛ باید سازو کاری ایجاد کرد که در شرایط بحرانی این چنین این ابزار را متوقف کند یا فعالیت آن را محدود سازد همان طور که در بورس های جهانی این کار انجام می شود.
دیگر منظری که می‌توان به آن نگاه کرد نظر موافقان معاملات الگوریتمی بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس است. در نظرات مخالف دیده می شد که با کلیت معاملات الگوریتمی و این ابزار جدید مخالفتی مطرح نبود و اصل مخالفت ها در اجرای نادرست آن بود. بازار بورس و اوراق بهادار تهران در این روز ها با مشکل نقدینگی وعمق کم بازار و رکود مواجه است که معاملات الگوریتمی در صورت اجرایی شدن به شکل استاندارد می تواند روند بازارگردانی را بهبود بخشد و کمک شایانی برای این بازار با اهمیت باشد.
در انتهای جلسه مقرر شد تا معاون نظارت بر بورس‌ها و ناشران سازمان بورس موارد مطرح شده را به هیئت مدیره سازمان بورس انتقال دهد و تصمیمی در ارتباط با فعالیت معاملات الگوریتمی گرفته شود. مسئله‌ای که هنوز بسته نشده این است که آیا در رکود این روز های بازار سرمایه امکان اصلاح نحوه فعالیت معاملات الگوریتمی یا بستر سازی مناسب برای آن و حتی از بین بردن انحصار این ابزار وجود دارد؛ یا بهتر بود فعالیت این ابزار مؤثر بر معاملات، که از اندک اعتماد باقی مانده در بین سهامداران خرد به بازار بورس می کاهد، متوقف شود؟
بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس
معاملات الگوریتمی (Algorithm Trading) چیست؟
- معاملات الگوریتمی چیست و چگونه می توانیم از آن ها استفاده کنیم؟
- معامله های الگوریتمی بورس چگونه است؟
- تاثیر معاملات الگوریتمی بر بازار سرمایه چیست؟
اینها سوالاتی هستند که در این صفحه از آموزش بورس وبسایت آکادمی کسب و کار اینترنتی کلید موفقیت می خواهیم به پاسخ آنها دست یابیم. پس تا انتهای این مطلب همراه باشید.
خرید سهام یک شرکت در گذشته به گونه‌ای بوده که نیاز به کاغذ بازی‌های فراوان و چند نفر نیروی متخصص به عنوان واسط داشت، اما اکنون شرایط به گونه‌ای پیش رفته است که با یک گوشی موبایل و دسترسی به اینترنت می توانید سهام هر شرکت بورسی را با هر مبلغی بخرید یا بفروشید.
تکنولوژی باعث تغییرات زیادی در معامله‌گری شده است که یکی از آن تغییرات ظهور پدیده‌ای به عنوان معاملات الگوریتمی است.
معاملات الگوریتمی (Algorithm Trading) چیست؟
یعنی خرید و فروش، بدون دخالت انسان و تنها به وسیله هوش مصنوعی.
آیا می دانید که بیشترین معاملات الگوریتمی توسط سبدگردان ها و صندوق های سرمایه‌گذاری انجام می شود.
معاملات الگوریتمی با استفاده از مجموعه دستوراتی که از قبل توسط یک متخصص به کامپیوتر داده شده است می تواند در زمان مطلوب سفارش خرید را ارسال کند. این الگوریتم ها که ممکن است بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه، اصولی تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش برود که یکی از نتایج آن بالا رفتن نقدینگی در بازار است.
نتیجه استفاده از معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:
- کاهش ریسک معاملات برای سرمایه‌گذاران
این معاملات باعث افزایش تقاضا می شود، و هر زمان قصد فروش بود سفارشی برای خرید وجود خواهد داشت.
هر چه حجم معاملات سهمی بیشتر باشد امکان دستکاری در قیمت کمتر می شود که باعث تحلیل پذیری بیشتر می شود.
هر چه عمق بازار بیشتر شود، تحلیل‌های سهم بهتر جواب می دهند و بیشتر قابل اتکا هستند.
همیشه سفارشاتی برای پاسخ به سفارش ما هستند، نباید ساعت‌ها منتظر شویم که یکی از ما بخرد یا به ما بفروشد.
معاملات الگوریتمی کاربرد بسیاری هم در بورس ایران و هم در ارز دیجیتال دارد. بنابراین اگر تمایل به حضور در بورس دارید ثبت نام در کارگزاری آگاه، و برای فعالیت در حوزه ارز دیجیتال (کریپتو کارنسی) ثبت نام صرافی والکس را پیشنهاد می کنیم.
معامله الگوریتمی چیست ؟ ____ مولفه های اصلی و نمونه هایی از معاملات الگوریتمی
معامله الگوریتمی چیست؟ مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی کدامند؟ آیا با نمونه معاملات الگوریتمی آشنا هستید ؟ مزایا و معایب و محدودیت‌های این معامله چیست؟ در این مقاله از مجله هم‌رویش، پاسخ این پرسش‌ها را خواهید یافت.
معامله الگوریتمی چیست ؟
معامله الگوریتمی (Algorithmic trading) که به آن معامله الگو یا (Algo-trading) نیز گفته می‌شود، نوعی از معامله خودکار است. این نوع معامله با اتکا به پلتفرمهای خودکار انجام می‌شود. با استفاده از ابزارهای پیشرفته ریاضی و برنامه‌نویسی کامپیوتری استراتژی معامله به صورت یک الگوریتم طراحی و کدنویسی می‌شود. سپس این برنامه توسط یک ربات در پلتفرمی (یک نرم افزار) که واسط شما و بازارهای مالی (توسط کارگزار) است اجرا می‌شود.
پس یک ربات معامله‌گر (که به آن اکسپرت به انگلیسی Expert هم می‌گویند) از یک مدل ریاضی یا الگوریتم یا مجموعه دستورالعمل‌های استاندارد تشکیل می‌شود که به صورت کد در قلب آن نوشته شده‌اند. این ربات به جای شما شبانه روز بیدار است و خرید یا فروش در بازارهای مالی را تسهیل می‌کند. به کمک این ربات‌ها تجارت بدون دخالت انسان میسر می‌شود و انسان می‌تواند زمان بیشتری را به تحلیل استراتژی خود و رفع نواقص آن بپردازد.
هم رویش منتشر کرده است:
مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی
1- الگوریتم
یک الگوریتم را می‌توان به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها تعریف کرد که برای انجام وظایف، از توابع خاصی استفاده می‌کنند. همچنین می‌توان الگوریتم را برای مقابله با موقعیت‌های خاص حل مساله توسعه داد. این امر به سهولت پردازش داده و شناسایی روندها کمک می‌کند.
2- برنامه کامپیوتری و پلتفرمهای معامله‌ای خودکار
پلتفرمهای معامله‌ای خودکار زمینه‌ای را برای اجرای الگوریتم توسعه‌یافته توسط برنامه نویسان فراهم می‌کنند. دراین یک پلت‌فرم‌ها، برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شوند، در نتیجه‌ی آن سفارشات خرید و فروش دربازارهای مالی تسهیل می‌شود. همچنین این پلت‌فرم‌ها قبل از استقرا الگوریتم‌ها، در تست بازگشتی آنها کمک کننده هستند.
3- تحلیل تكنیكال (Technical Analysis)
تحلیل تكنیكال شامل مطالعه و تجزیه و تحلیل روندحرکت قیمت اوراق بهادار در بازارهای مالی است. برای این کار چندین روش وجود دارد، مانند میانگین متحرک ۱۵۰ روزه، میانگین متحرک ۲۰۰ روزه، میانگین متحرک نمایی دوگانه، نوسانگرهای تصادفی، که به پیش بینی روند قیمت‌ها، برای یک اوراق بهادار خاص کمک می‌کند.
روش‌های تحلیل تكنیكال را می‌توان به عنوان یک الگوریتم توسعه داد. آنها می‌توانند، به نوبه خود، به یک برنامه کامپیوتری تبدیل شوند که سپس می‌توانند در بازارهای مالی مستقر شوند تا عملکرد تجاری را خودکار کنند.
4- تست بازگشتی (Back Testing)
تست بازگشتی، فرایند آزمایش الگوریتم و بررسی اینکه آیا استراتژی مورد نظر، نتایج مورد انتظار معامله‌گر را ارائه می‌دهد یا خیر، که شامل آزمایش استراتژی توسعه یافته توسط برنامه نویس بر روی داده‌های تاریخی بازار است.
تست بازشگتی به معامله‌گر اجازه می‌دهد تا مشکلاتی را که ممکن بود در صورت استفاده از این استراتژی در معاملات بازار زنده ایجاد شود، را شناسایی کند.
نمونه معاملات الگوریتمی
فرض کنید یک صندوق سرمایه‌گذاری یک مدل کمّی را توسعه داده‌است. آنها یک برنامه کامپیوتری توسعه داده‌اند که این مدل را در بازار مالی بکار می‌گیرد. برنامه کامپیوتری وضعیت بازار را به صورت پویا ارزیابی می‌کند و در نتیجه، استراتژی مصون‌سازی (ریسک پذیری) را در راستای احساسات بازار اجرا می‌کند.
- فرض کنید یک معامله گر از معیار معاملاتی پیروی می‌کند که هر زمان قیمت سهام بیشتر از میانگین متحرک نمایی دو گانه است و روند صعودی دارد، 100 سهم خریداری می‌کند.
- به طور همزمان، زمانی که قیمت سهام کمتر از میانگین متحرک نمایی دوگانه است، سفارش فروش می‌دهد.
- معامله‌گر می‌تواند یک برنامه‌نویس کامپیوتری را استخدام کند که بتواند مفهوم میانگین متحرک نمایی دوگانه را درک کند.
هم رویش منتشر کرده است:
- برنامه‌نویس می‌تواند یک کد کامپیوتری ایجاد کند که دو دستورالعمل بالا را انجام می‌دهد.
- برنامه کامپیوتری می‌تواند آنقدر پویا باشد که بتواند قیمت‌های زنده بازارهای مالی را کنترل کند و به نوبه خود، دستورالعمل‌های بالا را راه‌اندازی (اعمال-فعال) کند.
- برنامه کامپیوتری یا الگوریتم باعث صرفه‌جویی در زمان معامله‌گر برای ورود به پلت فرم‌های تجاری، نظارت بر قیمت‌ها، و سپس قرار دادن سفارشات تجاری می‌شود.
کاربرد عملی
- سقوط ناگهانی سال 2010 را می‌توان به عنوان نمونه‌ای از معامله الگوریتمی در نظر گرفت. در این بحران، سفارشات فروش اوراق بهادار سریع بود. همچنین خروج سریع از سفارشات تجاری برای اوراق بهادار وجود داشت و معاملات پرنوسان بودند.
- مقامات نظارتی بعداً قطع کننده‌هایی (محدودیت‌هایی) را قرار دادند تا از وقوع مجدد چنین خراب‌کاری در بازارهای مالی جلوگیری شود. آنها همچنین مانع از دسترسی مستقیم معامله الگوریتمی به صرافی‌ها شدند.
مزایا:
- معامله الگوریتمی به کاهش هزینه‌های معامله کمک می‌کند.
- معامله بدون نیاز به دخالت انسان در سیستم قرار می‌گیرند.
- آنها معاملات خود را بدون هیچ گونه حب و بغض و جانبداری انجام می‌دهند.
- انجام سفارشات در معامله الگوریتمی سریع و با بهترین قیمت ممکن اتفاق می‌افتد.
- همچنین به زمان‌بندی کامل بازار کمک می‌کند.
- به پردازش سفارشات بزرگ به شیوه‌ای موثر و سریع‌تر کمک می‌کند.
معایب:
- مقامات نظارتی همیشه قطع کننده‌هایی را نصب می‌کنند، که عملکرد معامله الگوریتمی را محدود می‌کند.
- نقدینگی فراهم‌شده توسط معامله‌گران الگوریتمی می‌تواند تقریبا در یک لحظه یا چند ثانیه از دست برود.
- سرعت اجرای معامله الگوریتمی می‌تواند بر معاملات و تسویه حساب‌های زنده تأثیر منفی بگذارد، که این امر عملکرد سکوها و بازارهای مالی را بیشتر محدود می‌کند.
- برای مقامات نظارتی دشوار است که بین معاملات انجام شده توسط انسان و معاملاتی که توسط یک الگوریتم انجام می‌شود تمایز قائل شوند. از این رو، وقتی مشکوک می‌شوند که معاملات از طریق معامله الگوریتمی انجام می‌شوند، تعداد شرکت کنندگان در بازار را افزایش می‌دهند.
- اگر معامله الگوریتمی، تحت نظارت نباشند، می‌توانند نوسانات غیر ضروری در بازارهای مالی را آغاز کند.
محدودیت‌ها:
- طراحی این الگوریتم‌ها می‌تواند بسیار پیچیده و چالش برانگیز باشد.
- از آنجا که رویكرد طراحی این الگوریتم‌ها علمی است، برای معامله‌گران سنتی یادگیری چنین روشی و اعمال چنین الگوریتمی در معاملات روزانه دشوار است.
- توسعه الگوریتم‌ها عموما شامل توسعه مدل‌های پیش‌بینی و کمّی است. اگر چنین مدل‌هایی تست بازگشتی نشوند، می‌توانند خسارات بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس زیادی را برای معامله‌گران سنتی که ممکن است آنها را بدون تست مجدد به کار گیرند، ایجاد کنند.
- یک الگوریتم نمی تواند قضاوت ذهنی را که در بازارهای مالی وجود دارد، نادیده بگیرد و بر آن تأثیر بگذارد.
نکات مهم معامله الگوریتمی
-
از برنامه‌های کامپیوتری استفاده می‌کند.
- قبل از انجام معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی، همیشه توصیه می‌شود که استراتژی خود را تست مجدد کنید.
- این الگوریتم‌ها به وسیله شبکه‌ای از سرمایه داران و سرمایه گذاران نهادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
- بسیاری از سرمایه گذاران سازمانی برای ایجاد یک کد کوچک (برنامه کامپیوتری-اسکریپت) که باعث افزایش سود دهی سرمایه‌های آنها می‌شود، به برنامه نویسان پاداش می‌دهند.
سخن پایانی
معامله الگوریتمی مکانیزمی است که خرید و فروش سهام را در بازارهای مالی با استفاده از الگوریتمی که بوسیله‌ی برنامه‌های کامپیوتری اجرا می‌شود، تسهیل می‌کند. کد یک معیار معاملاتی توسعه داده می‌شود و در پلتفرمهای خودکار برای انجام معاملات در بازارهای مالی قرار می‌گیرد. اجرای معامله الگوریتمی بسیار سریع است و می‌تواند موجب سقوط بالقوه در بازارهای مالی شود.
برای نظارت بر چنین معاملاتی، مقامات نظارتی محدودیت‌هایی را در بخش‌های بحرانی ایجاد می‌كنند. صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سرمایه گذاران نهادی، کاربران اصلی معاملات الگوریتمی هستند زیرا به آنها کمک می‌کند تا در یک مکان، سفارشات بزرگ تجاری را به آسانی انجام دهند. الگوریتم‌ها در ابداع راهبردهای تجاری مانند اتخاذ مواضع بلند مدت و کوتاه مدت برای رسیدگی سیستماتیک به مبالغ انبوه با یك روش دقیق، كمك كننده هستند.
کلیدواژگان
معامله الگوریتمی چیست – معامله الگوریتمی – معامله الگوریتمی یعنی چه – الگوریتم معاملاتی – معاملات الگوریتمی چیست – معاملات الگوریتمی در بورس چیست – نرم افزار معاملات الگوریتمی – ربات معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی یعنی چه – معاملات الگوریتم – معاملات الگوریتمی بورس چیست – نمونه معاملات الگوریتمی – نمونه معامله الگوریتمی – نمونه هایی از معاملات الگوریتمی – نمونه هایی از معامله الگوریتمی – مولفه‌های اصلی معامله الگوریتمی – مولفه معامله الگوریتمی – مولفه معاملات الگوریتمی – معاملات الگوریتمی – معامله الگوریتمی – معاملات الگوریتمی بورس – معاملات الگوریتمی بورس ایران – معاملات الگوریتمی در بورس ایران
دیدگاه شما