انواع مختلف معامله های الگوریتمی

انواع مختلف معامله های الگوریتمی

راهنمای دوره آموزش معاملات الگوریتمی (اتوتریدر)

معاملات الگوریتمی چیست؟ شرحی بر تاریخچه معاملات الگوریتمی

تشریح استراتژی های معاملاتی قطع میانگین متحرک

تشریح انواع استراتژی های معاملاتی

تشریح بخش های مختلف ATA و طراحی استراتژی های انحصاری

فیلترنویسی چیست؟ و معرفی بخش فیلترنویسی در سایت تریدینگ ویو

تشریح فیلترنویسی پیشرفته و انواع آن

تشریح پلتفرم معاملاتی HTS (بخش اول)

تشریح پلتفرم معاملاتی HTS (بخش دوم)

اطلاعات تماس:

دفتر مرکزی: تهران، فاز 4 اندیشه، خیابان توحید شمالی، مجتمع تجاری-اداری ارغوان، طبقه دوم اداری، واحد 158

تلفن تماس: 02128426280

درباره شرکت پیشرو آساک:

شرکت فن آوران اطلاعات و ارتباطات پیشرو آساک (مسئولیت محدود) به شماره ثبت 4327، به عنوان شرکت خلاق معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری در زمینه فناوری های مالی (فین تک) و همچنین سرمایه گذاری در بازارهای مالی داخلی و خارجی به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای به ارائه محصولات، مشاوره ها و دوره های آموزشی می پردازد.

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 انواع مختلف معامله های الگوریتمی 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 انواع مختلف معامله های الگوریتمی 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 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 انواع مختلف معامله های الگوریتمی ؟
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 با آسان بورس

با پیشرفت تکنولوژی، معامله‌گران بازارهای انواع مختلف معامله های الگوریتمی مالی هم به استفاده از تکنولوژی گرایش پیدا کردند. این روزها الگوریتمها یا رباتهای معامله‌گر وظیفه انجام معاملات بسیاری فعالین بازار رو بر عهده دارند و به عنوان یک دستیار در خدمتشون هستند. در واقع الگوریتمها به فعالین بازار کمک می‌کنند تا وقت کمتری رو برای بازار صرف کنند و همچنین با سرعت بیشتری معامله کنند. همچنین معاملات الگوریتمی در کنترل احساسات و جلوگیری از تصمیمات خارج از چارچوب استراتژی معاملاتی نقش پر رنگی دارند.
در پلتفرم آسان بورس همه چیز محیا هست انواع مختلف معامله های الگوریتمی تا علاقه‌مندان به معاملات الگورتیمی، در کمترین زمان ربات معامله‌گر خوشون رو بسازند، بدون اینکه نیاز باشه حتی یک خط هم کدنویسی کنند.بعد از اینکه استراتژی معاملاتی مدنظرتون رو نوشتید می‌تونید به ربات خود دستور بدید که مدیریت معاملات شما رو به عهده بگیره و کلیه دستورات شما رو مو به مو اجرا کنه.

سیستم دریافت نوتیفیکیشن

به طور معمول هر یک از فعالین بازار سرمایه، ده‌ها و یا صدها نماد را در لیست بررسی خود دارند و برای هر کدوم یک سناریوی مشخص تعریف کردند. همچنین روزانه لیستشون رو بررسی می‌کنن تا اگر اتفاق مورد نظرشون رخ داده باشه تصمیمات معاملاتیشون رو اتخاذ کنند.
حالا تصور کنید که فردی حدودا 30 تا نماد رو در لیست خودش داره و برای هر کدوم یک سناریوی مشخص تعریف کرده و متغیرهایی هم برای هر سناریو تعریف کرده؛ احتمال اینکه به مرور زمان برخی از تعاریف فراموش شوند و یا با هم قاطی بشن بسیار زیاد هست. از طرف دیگه تصور کنید برای هر نماد فقط 2 دقیقه انواع مختلف معامله های الگوریتمی در روز وقت صرف بشه، مجموع این دقایق در یک ماه و در یکسال عددی بسیار بزرگ میشه که می‌تونسته به صرف کارهای دیگه بشه.
سیستم نوتیفیکیشن آسان بورس به صورت تمام وقت مثل یک دستیار در خدمت شماست و طبق دستوراتی که تعریف می‌کنید، لیست سهام مد نظر شما رو رصد می‌کنه و به محض وقوع اتفاق مورد انتظار، از طریق پیام رسانهای مختلف شما رو در جریان قرار می‌ده.

مفهوم معاملات الگوریتمی و قدم گذاشتن در این مسیر

آیا تا کنون می‌دانستید که معاملات الگوریتمی در بیش از ۸۰ درصد معاملات دنیا در بازارهای مالی کاربرد دارند؟ و آیا می‌دانستید که از ۵ هج فاند بزرگ دنیا، ۴ مورد، تخصصی روی معاملات الگوریتمی کار می‌کنند؟ با ما همراه باشید تا مفهوم معاملات الگوریتمی را کامل درک کنید.

این ۴ مورد عبارت‌اَند از:

که نزدیک ۱۶۰ میلیارد دلار سرمایه را مدیریت می‌کند. با سرمایه‌ای در حدود ۸۰ میلیارد دلار. با ۸۰ میلیارد دلار سرمایه. و ۵۰ میلیارد دلار سرمایه‌ای که در اختیار دارد.

علاوه بر این‌ها، استفاده از الگوریتم‌ها در معاملات، روزبه‌روز بیشتر و بیشتر می‌شود. اگر شما می‌خواهید سوار قطار معاملات الگوریتمی شوید، هیچ زمانی بهتر از الان نیست!

اما تفاوت این معاملات با معاملات اختیاری یا همان معاملات دستی، در چه چیزهایی است؟

معاملات الگوریتمی در برابر روش سنتی

در مفهوم معاملات الگوریتمی داریم که این معاملات ۱۰۰ درصد ماشینی هستند. از این رو، نسبت به روش سنتی، برتری کامل دارند. هیچ احساسی در کار نیست. و این دقیقاً نقطه ضعف معاملات دستی است. انسان‌ها اغلب بر اساس احساسات انواع مختلف معامله های الگوریتمی و حالت‌های روحی خود تصمیم می‌گیرند. این موضوع ۱۰۰ درصد هنگام معامله در فارکس یا هر بازار دیگری، تاثیرگذار است.

نکته‌ی بعدی رصد بازار است. ربات‌ها می‌توانند همیشه؛ بدون خستگی بازارها را رصد کنند. اما آیا شما می‌توانید دائماً پای کامپیوتر باشید؟ قطعاً خیر. به‌خصوص تریدرهای تازه‌کار (Retail Traders) که حتی نمی‌دانند چگونه باید بازار را رصد کنند!

موضوع مهم بعدی، بک‌تست است. شما می‌توانید استراتژِی‌های خود را روی داده‌های تاریخچۀ بازار بک‌تست بگیرید. در حالی در معاملات دستی، چنین چیزی تقریباً میسر نیست. اگر هم باشد، به‌خوبی معاملات الگوریتمی نیست.

تصمیم‌گیری در معاملات الگوریتمی

یکی از مواردی که هرگز نمی‌توان آن را انکار کرد، موضوع تصمیم‌گیری در معاملات الگوریتمی است. انسان‌ها در شرایط مختلف تصمیم‌های مختلفی را، بسته به شرایط پیش‌آمده، اتخاذ می‌کنند. حتی اگر بارها در موقعیت یکسان قرار بگیرند، باز هم ممکن است تصمیم‌های مختلفی داشته باشند. پس ابداً نمی‌توان از نحوۀ تصمیم‌گیری افراد مطمئن بود.

اما از آنجایی که ربات‌های معاملاتی هیچ‌ نوع احساسی ندارند، پس، به منطقی‌ترین شکل ممکن تصمیم می‌گیرند. فرقی نمی‌کند چند بار آن‌ها را بر سر دو راهی خرید یا فروش بگذارید. مطمئن باشید ربات‌ها هر بار همان تصمیم—یعنی درست‌ترین تصمیم، مطابق با الگوریتم‌شان—را اجرا می‌کنند. در مفهوم معاملات الگوریتمی چیزی به‌عنوان احساس تعریف نشده است.

وقتی صحبت بر سر معامله‌ کردن است، قطعاً آخرین چیزی که نیاز داریم، احساسات است.

آیا انسان‌ها در برابر ربات‌ها برتری دارند؟

قطعاً معاملات الگوریتمی گزینه‌ی نهایی نیستند. خوب بودن یک ربات (Expert Advisor) به کدنویسی خوب آن بستگی دارد. و خوب بودن معاملات یک فرد، به دانش و مهارت‌های معاملاتی بالای آن فرد وابسته است. در مقام مقایسه، می‌توان گفت یک تریدر می‌تواند از ربات‌های بد، بهتر معامله کند. البته برعکس این هم صادق است. شما باید معیار مقایسه‌ی خود را مشخص کنید.

توضیحی مختصر از معاملات الگوریتمی

وقتی دربارۀ «معاملات الگوریتمی و مفهوم آن» صحبت می‌کنیم، خیلی ساده، منظور ما همان الگوریتم‌هایی است که شما برای معامله کردن در بازارهای مالی، طراحی می‌کنید. بله، دقیقاً خود شما… شما یا هر کس دیگری می‌توانید الگوریتم معاملاتی بنویسید.

معاملات الگوریتمی مختص سازمان‌های بزرگ با الگوریتم‌های بسیار پیچیدۀ میلیون‌ دلاری و تیم‌های حرفه‌ای نیست. هر کسی می‌تواند برای اهداف خودش، الگوریتم بنویسد.

بنابراین، مفاهیمی مثل HFT را از ذهن خود بیرون کنید؛ زیرا HFT کار تریدرهای عادی نیست، و عملاً در برابر موسسات مالی و هزینه‌های میلیونی‌ آن‌ها، شانسی در HFT نخواهید داشت. پس وقتی صحبت از الگوریتم می‌شود، منظور طراحی رباتی است که به‌جای شما معامله کند و در واقع شما دیگر نیازی به خرید و فروش دستی نداشته باشید. این ربات حداقل، بهتر و دقیق‌تر از شما در بازار کار می‌کند.

اما اجازه بدهید مثالی از نحوۀ عملکرد ربات‌های معاملاتی و الگوریتم‌شان را با هم بررسی کنیم.

برای داشتن یک الگوریتم که بتواند به‌جای ما معامله کند، باید یک سری شرط‌ها و قوانین را رعایت کنیم. مثلاً می‌گوییم:

اگر قیمت ABC، مووینگ اَوریج ۳۰ روزه‌ی خود را به سمت بالا قطع کرد، آنگاه الگوریتم باید اقدام به خرید کند.

اما اگر برعکس این شرایط اتفاق اُفتاد، یعنی اگر قیمت ABC، مووینگ اَوریج ۳۰ روزه‌ی خود را به سمت پایین قطع کرد، آنگاه الگوریتم باید بفروشد.

البته این مثال بسیار ساده بود، و قطعاً با این الگوریتم نمی‌توان در بازارهای مالی معامله کرد. اما مثال بسیار خوبی بود از اینکه یک الگوریتم چطور عمل می‌کند.

اما اگر قیمت ABC انواع مختلف معامله های الگوریتمی مانند مثال ما رفتار کند، چه اتفاقی خواهد اُفتاد؟

هر بار که، مانند تصویر زیر، ABC خط سیاه رنگ یا همان خط قیمت را به سمت بالا قطع می‌کند، الگوریتم خرید انجام می‌دهد، و هر بار عکس این قضیه باشد، الگوریتم فروش را در دستور کار خواهد داشت. همانطور که می‌بینید، این الگوریتم قطعاً سودده نیست. اما مهم نیست. فهمیدن عملکرد الگوریتم تنها هدف این مثال است.

معاملات الگوریتمی چه بخش‌هایی دارند؟

این نوع معاملات، اساساً از دو بخش تشکیل شده‌اند. بخش اول، معامله کردن انواع مختلف معامله های الگوریتمی و بحث مالی است. و بخش دوم برنامه‌نویسی و علم داده را شامل می‌شود. بنابراین، الگو-تریدر باید این دو حوزه را خوب بشناسد و مفهوم معاملات الگوریتمی را کامل درک کند.

هرچه بیشتر در این دو حوزه اطلاعات داشته باشید، از سایرین یک قدم جلوتر هستید. اما بیایید این دو بخش را دقیق‌تر بررسی کنیم.

معامله کردن و اُمور مالی

همانطور که گفتیم، باید بر تمام مباحث این بخش مسلط شوید. حداقل مفاهیم مورد نیاز برای تسلط بر بخش اول معاملات الگوریتمی عبارت‌اَند از:

1. مسلط بودن بر مفاهیم پایه
2. تسلط بر بحث عرضه و تقاضا
3. انواع دارایی‌ها (سهام، بازار آپشن، بازار آتی، فارکس، …)
4. خرید و فروش در بازارهای مالی
5. ۵) تفاوت قیمت ‌Bid و Ask
6. اهمیت نقدینگی
7. معاملات مارجین
8. مدیریت ریسک
9. انواع معاملات

شاید در نگاه اول کمی سنگین باشد. اما برای اینکه در معاملات الگوریتمی موفق باشید، باید این موارد را کامل مسلط شوید. حتی برای ترید کردن به شیوۀ دستی هم باید این موارد را تا حد زیادی بدانید.

برنامه‌نویسی و علم داده

بخش دوم معاملات الگوریتمی، برنامه‌نویسی و علم داده است. اولین قدم در این حوزه، برنامه‌نویس شدن است! متاسفیم! راهی برای دور زدن این مورد نیست. اما برنامه‌نویسی و دانستن آن در هر شرایطی همیشه به نفع شماست.

اما چه زبانی را باید یاد بگیریم؟ پایتون.

زبان برنامه‌نویسی پایتون، قطعاً بهترین زبان برای معاملات الگوریتمی است. یادگیری آن هم چندان سخت نیست. در پلتفرم‌های معاملات الگوریتمی این زبان بسیار به کار می‌آید. البته جایگزین‌هایی هم برای این زبان هست. از جمله زبان‌های R، یا ++C و جاوا و حتی #C و غیره.

به محض تسلط بر یک زبان، یادگیری زبان‌های دیگر بسیار ساده‌تر خواهد بود. اما در کنار زبان باید علم داده را نیز بلد باشید. این مبحث بسیار ضروری است. زیرا باید الگوریتم‌ خود را با داده‌های تاریخچۀ بازار—داده‌هایی با حجم‌های بسیار بالا—تست کنید.

یکی از بهترین پایگاه‌ها برای یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی و سایر علوم، Udemy (یودِمی) است. این وب‌سایت تقریباً تمام دوره‌های مورد نیاز با عناوین بسیار گسترده را دارد.

قدم بعدی چیست؟

بعد از تسلط بر دو بخش بسیار مهم در معاملات الگوریتمی، باید الگوریتم خود را توسعه دهید. برای ساخت و توسعۀ یک الگوریتم، ۱۰ مرحله را برای شما آماده کرده‌ایم تا خلاصه‌وار روند کار را شرح دهیم.

1. ایده: شما باید ایده‌‌ای برای الگوریتم خود داشته باشید. در واقع الگوریتم‌ شما باید جای خالی چیزی را در بازار پر کند. در واقع باید یک استراتژی برای معامله کردن بچینید.
2. کد نویسی: قسمت دوم، تبدیل استراتژی به کد است. بدین ترتیب، کامپیوتر، حرف شما را می‌فهمد.
3. بک‌تست: بعد از کد نویسی، باید الگوریتم آماده‌شده را روی داده‌های تاریخچۀ بازار تست کنید.
4. بهینه‌سازی: همواره باید استراتژی خود را بهینه‌سازی کنید تا کیفیت آن حفظ شود.
5. ایمنی: در این مرحله باید حد ضرر، حد سود و سایر موارد احتیاطی را در استراتژی خود تعیین کنید. همچنین اضافه کردن مدیریت ریسک به استراتژی ضروری است.
6. تست و بهینه‌سازی: مجدد استراتژی خود را تست و بهینه‌سازی کنید. این دو مورد هرگز تمام نمی‌شوند.
7. شبیه‌سازی: مرحله‌ی هفتم، شبیه‌سازی استراتژی در بازار است، البته بدون اینکه پول واقعی در کار باشد. بدین ترتیب اگر استراتژی شما بیش از حد بهینه‌سازی شده باشد یا مشکلی داشته باشد، در این مرحله مشخص می‌شود.
8. شروع با سرعت کم: اگر از نتایج الگوریتم و استراتژی خود راضی هستید، می‌توانید با سرمایۀ کم و سرعت پایین، کار خود را جدی شروع کنید.
9. افزایش مقیاس: اگر همه‌چیز راضی‌کننده بود، می‌توانید کم‌کم افزایش سرمایه دهید و در مقیاس بزرگتر کار کنید.
10. بهینه‌سازی و رصد: با افزایش سرمایه، و جدی‌تر شدن کار، باید همواره استراتژی خود را برای شرایط مختلف بهینه‌سازی کنید. در معاملات الگوریتمی، اگرچه تمام کارها خودکار انجام می‌شود، اما باز هم باید استراتژی را رصد کنید.

گاهی ممکن است اکسپرت‌های شما کاری را انجام دهند که به ضرر شما تمام می‌شود و شما متوجه این اتفاق نشوید. برای همین، رصد دائمی استراتژی‌ها ضروری است. البته، قبل از اینکه کار کردن با پول واقعی را آغاز کنید، حتماً باید تمام ایرادات و اصطلاحاً باگ‌های استراتژی را کاملاً برطرف کنید تا در آینده دچار مشکل نشوید.

نتیجه‌گیری

مفهوم معاملات الگوریتمی و نقش مهم این معاملات در بازارهای امروزی را نمی‌توان نادیده گرفت. هرچه جلوتر می‌رویم، این معاملات بیشتر و بیشتر طرفدار پیدا می‌کنند. اما برای یادگیری و تسلط بر این حوزه، علاوه بر تسلط بر مفاهیم ابتدایی بازارهای مالی، بایستی، به‌طور خلاصه، ۴ مرحله را طی کنید: ۱) درک معاملات الگوریتمی و نحوۀ اجرا شدن این معاملات. ۲) تسلط بر تمام زوایای جهان معاملات و بازارهای مالی. ۳) یادگیری برنامه‌نویسی و علم داده. و ۴) طراحی و توسعۀ الگوریتم‌های معاملاتی خودتان.

خوشبختانه در این مطلب با شمارۀ ۱ یعنی درک معاملات الگوریتمی تا حد زیادی آشنا شدید. پس، تنها ۳ قدم دیگر باقی مانده است. برای این سه قدم، می‌توانید به وب‌سایت Udemy مراجعه کنید. دوره‌های مختلفی، از صفر تا صد، وجود دارند که می‌توانید به راحتی تمام مباحث مورد نیاز را یاد بگیرید.

اگر دانش برنامه‌نویسی ندارید، باید ابتدا کمی در این حوزه کار کنید و سپس سراغ معاملات الگوریتمی بروید. نگران نباشید، مسیری که در این مطلب گفتیم، بسیار میسر ساده‌ای است. شما فقط به اراده و کمی زمان نیاز دارید تا تبدیل به یکی از بهترین الگو-تریدرها شوید.

معاملات الگوریتمی در رمزارزها و کسب سود از آن

معاملات الگوریتمی یا خودکار نوعی از معاملات در بازار ارزهای دیجیتال هستند که منجر به سود بیشتر و ریسک کمتر برای معامله گر می شوند. در ادامه با ما همراه باشید تا با معاملات الگوریتمی و نحوه کسب سود با استفاده از آن بیشتر آشنا شوید.

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) چیست؟

معاملات انواع مختلف معامله های الگوریتمی الگوریتمی نرم افزار رایانه ای یا ربات معامله گری است که بر مبنای دستورات از پیش تعیین شده به نام الگوریتم در معاملات شرکت می کند و بدون نیاز به حضور معامله گر به ترید می پردازد. در معاملات الگوریتمی فاکتورهایی مانند حجم معامله، قیمت، زمان و… به صورت کد در نرم افزار کدنویسی می شود و بر اساس این کدها نرم افزار معاملات را به صورت اتوماتیک انجام می دهد.

ویژگی مهم و کلیدی معاملات الگوریتمی این است که معامله گر هیچ نقشی در انجام آن ندارد و کلیه مراحل آن توسط نرم افزار کامپیوتری و زبان های برنامه نویسی انجام می گیرد. این مراحل شامل تحلیل روند بازار، تعیین حد سود و ضرر، تعیین نقطه ورود و خروج و … می باشد. انجام معاملات توسط نرم افزار کامپیوتری از این رو حائز اهمیت است که سرعت عمل و پردازش سیستم های رایانه ای از انسان بیشتر است و دخالت عوامل و عواطف انسانی در ان به حداقل می رسد. در واقع این روش به دلیل عدم حضور معامله گر بسیار کارآمد و سودمند است.

انواع معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی مفهومی کلی برای تمام معاملاتی است که توسط نرم افزار کامپیوتری و یا ربات های معامله گر انجام می شود اما معاملات الگوریتمی بر اساس عملکرد خود به پنج دسته قابل تقسیم هستند که عبارتند از:

1. الگوریتم معاملاتی اجرا کننده دستور

در این دسته از الگوریتم ها تریدر نماد معاملاتی و زمان بندی ورود و خروج به بازار را وارد نرم افزار می کند. پس از آن سایر مراحل اعم از تعیین حد ضرر ، مراحل خرید و حجم معاملاتی توسط ربات معامله گر انجام می شود.

1. الگوریتم سیگنال دهی

در این الگوریتم داده ها و اطلاعات بسیاری در اختیار معامله گر قرار داده می شود و روش های مختلف و سودآور را به او معرفی می کند تا معاملات خود را با بازده بالاتری انجام دهد. البته باید بدانید که این الگوریتم ها باید در کنار دیگر ابزارهای تحلیل مورد استفاده قرار گیرند و به تنهایی کافی نیستند.

1. الگوریتم monitoring یا پایش بازار

با استفاده از این الگوریتم در معاملات، تریدر می تواند چشم انداز بهتری از بازار داشته باشد. در این الگوریتم معامله گر با اعمال فیلتر و وارد کردن شرایط مورد انتظار خود نظارت بهتری بر معاملات و روند آنها خواهد داشت.

1. الگوریتم position trading یا کم بسامد

این الگوریتم که بیشتر در معاملات بلند مدت کاربرد دارد استراتژی ترکیبی از معامله و سرمایه گذاری است. به این صورت که پس از رسیدن معامله به شرایط مورد نظر معامله گر به صورت خودکار دستور خرید یا فروش را انجام می دهد و قدرت تشخیص بالایی در نقاط ورود و خروج دارد.

1. الگوریتم HFT یا پر بسامد

الگوریتم فرکانس بالا بر خلاف الگوریتم کم بسامد در معاملات کوتاه مدت و در زمان بسیاری کم کاربرد دارند. این الگوریتم ها در مدت زمان کم سفارشات خرید و فروش را اجرا می کنند و ممکن است این زمان گاهی کمتر از یک ثانیه طول بکشد.

برای معاملات الگوریتمی به چه چیزی نیاز داریم؟

برای بهره مندی از معاملات الگوریتمی معامله گر باید از برخی ابزارها و مولفه ها را فراهم نماید. این مولفه ها عبارتند از:

• آشنایی با روند و دیتای بازار
• امکان آزمایش و ارزیابی استراتژی
• آشنایی با برنامه نویسی
• دسترسی به شبکه و پلتفرم های معاملاتی

استفاده از معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارد؟

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی از محبوبیت بالایی برخوردارند و بسیاری از تریدرها برای معاملات خود از آنها بهره مند می شوند. اما دلیل این محبوبیت چیست؟ یکی از مهمترین عواملی که معاملات الگوریتمی طرفداران بسیاری دارند، مزایایی است که در اختیار معامله گر قرار می دهند. در این بخش به برخی از مزیت های این معاملات خواهیم پرداخت.

معاملات خودکار: مهمترین ویژگی و مزیت این روش معاملاتی، انجام سفارش های خرید و فروش به صورت خودکار است. در این معاملات به سبب پردازش رایانه ای، معاملات کاملا هوشمندتر و سریع در بهترین قیمت تر پردازش می شوند.

مدیریت آسان: در معاملات الگوریتمی امکان مدیریت چند رمز ارز مختلف به طور همزمان وجود دارد همچنین معامله گر می تواند شرایط مورد نظر را برای رمز ارزهای متعدد وارد کرده تا در زمان مناسب ورود انجام گیرد.

بدون خطای انسانی: در معاملات الگوریتمی احساساتی مانند فومو و یا حرص و طمع در این ربات ها وجود ندارد که معامله را تحت تاثیر قرار دهد. همچنین به دلیل پردازش معاملات توسط کامپیوترها احتمال خطای انسانی بسیار پایین است.

زمان: در معاملات الگوریتمی با وارد کردن شرایط لازم دیگر معامله گر نیازی به انجام کارهای دیگر ندارد و معامله پس از فراهم شدن شرایط در هر ساعت از شبانه روز انجام می گیرد.

هوشمند بودن: نرم افزارهای معامله کر نیازی به تجربه و آزمون و خطا ندارند و به طور هوشمند به تجزیه و تحلیل روند بازار می پردازند. این ربات ها از بهترین راه های ممکن برای به حداکثر رساندن سود معامله استفاده می کنند.

محدودیت های استفاده از معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی در کنار مزایای خود ممکن است ریسک ها و محدودیت هایی نیز به همراه داشته باشند. برای شرکت در این معاملات سیستم معامله گر باید همواره به اینترنت متصل باشد و در صورت قطعی اینترنت و یا مشکلات سرویس ممکن است در روند معاملات اختلال وارد شده و دارایی های شما از دست برود.

از طرفی ایراد و وجود باگ در کدهای وارد شده در برنامه ممکن است شما انواع مختلف معامله های الگوریتمی را متحمل ضررهای جبران ناپذیری کند. بنابراین معامله گر باید دانش بسیاری در زمینه برنامه نویسی داشته باشد تا بتواند کدهای بی نقصی را به نرم افزار ارائه نماید.

استراتژی های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی

در معاملات الگوریتمی از استراتژی های مختلفی برای بازدهی بیشتر معاملات استفاده می شود. در این بخش به برخی از سودمند ترین استراتژی های مورد استفاده در این معاملات خواهیم پرداخت.

آربیتراژ: آربیتراژ که در مقالات پیشین به طور مفصل به آن پرداختیم به معنای کسب سود از اختلاف قیمت در دو بازار معاملاتی مختلف است. ربات های معامله گر الگوریتمی می توانند با رصد بازار ارز دیجیتال را در بازاری که قیمت کمتری دارد خریداری کرده و سپس آن را در بازار دیگر با قیمت بالاتری به فروش برسانند.

دنبال کننده روند یا ترند فالوینگ: این استراتژی یکی از متداولترین استراتژی های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی است. در این روش با بهره مندی از شاخص های تحلیل تکنیکال روند بازار شناسایی شده و سپس طبق روند فعلی بازار معامله انجام می شود.

تنظیم مجدد شاخص ها یا بازارسازی: شاخص های موجود در بازار ارزهای دیجیتال در دوره های زمانی تعیین شده ای بر اثر تغییرات قیمت شدید باز تنظیم می شوند. زمانی که سرعت تغییر در قیمت زیاد باشد تنظیم مجدد شاخص ها اندکی زمان بر خواهد بود که این شرایط زمان مناسبی برای ورود به بازار است و نرم افزار از این تاخیر در بازتنظیم شاخص برای ورود به بازار و کسب سود استفاده می کند.

بازگشت به میانگین: در این روش معاملاتی بازه بین بیشترین و کمترین قیمت نماد در نظر گرفته می شود و طبق آن یک الگوریتم مشخص بازگشت به میانگین طراحی می شود. سپس با استفاده از این الگوریتم معامله به صورت خودکار معامله انجام می شود و اگر از بازه تعیین شده قیمت کمتر و یا بیشتر شود یک پوزیشن معاملاتی جدید ایجاد می شود.

سخن پایانی

معاملات الگوریتمی نوعی از معاملات در بازار ارزهای دیجیتال هستند که در آنها با استفاده از زبان برنامه نویسی کامپیوتر معاملات به طور خودکار انجام می شوند. در این معاملات، تریدر تنها باید شرایط مورد انتظار خود را به زبان کامپیوتر وارد کند و سپس منتظر اجرای آن باشد. در این معاملات تریدر برای پیاده سازی خواسته های خود در نرم افزار باید با دانش برنامه نویسی آشنایی داشته باشد. لازم به ذکر است این معاملات در عین سودمندی می توانند ریسک بالایی نیز به همراه داشته باشند بنابراین پیش از استفاده از این روش معاملاتی باید در زمینه کامپیوتر، برنامه نویسی و تحلیل معاملات داشته باشید.