معاملات الگوریتمی چیست انواع ربات های معامله گری

معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) چیست؟

 در معاملات الگوریتمی (که به آن معامله خودکار، معامله جعبه سیاه یا الگو تریدینگ نیز می گویند) از یک برنامه رایانه ای استفاده می کند که از مجموعه ای از دستورالعمل های تعریف شده (یک الگوریتم) برای انجام معامله پیروی می کند. معامله در حالت تئوری، می تواند سودهایی را با سرعتی که برای یک تاجر انسانی غیر ممکن است، ایجاد کند.

معامله خودکار مجموعه دستورالعمل های تعریف شده بر اساس زمان، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله‌گر، معاملات الگوریتمی با رد کردن تأثیر احساسات انسانی بر فعالیت‌های تجاری، بازارها را نقدپذیرتر و معاملات را سیستماتیک‌تر می‌کند.

 مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

 معاملات الگوریتمی عمدتاً توسط سرمایه گذاران نهادی و کارگزاری های بزرگ برای کاهش هزینه های مرتبط با معاملات استفاده می شود. بر اساس تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای سفارشات بزرگ که ممکن است 10 درصد از حجم کل معاملات را تشکیل دهند، سودمند است.

اجرای سریع و راحت

معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و آسان تر سفارش ها را فراهم می کند و آن را برای صرافی ها جذاب می کند. این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه گذاران می توانند به سرعت سود خود را از تغییرات کوچک در قیمت ذخیره کنند. در استراتژی های معاملاتی اسکالپینگ معمولاً از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند، زیرا شامل خرید و فروش سریع اوراق بهادار و دارایی های مختلف و کسب سودآوری از تحرکات کوچک را شامل میشود..

سرعت اجرای سفارش که در شرایط عادی مزیتی محسوب می شود، زمانی که چندین دستور به طور همزمان و بدون دخالت انسان اجرا شوند، می تواند مشکل ساز شود. سقوط فلش ​​در سال 2010 به دلیل معاملات الگوریتمی شناخته شده است. 

معاملات الگوریتمی؛ یک دستور اشتباه محکوم به نابودی

یکی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی این است که نقدینگی که از طریق سفارشات خرید و فروش سریع ایجاد می‌شود، می‌تواند در یک لحظه ناپدید شود و شانس سودآوری معامله‌گران از تغییرات قیمت را از بین ببرد. همچنین می تواند منجر به از دست دادن آنی نقدینگی شود. تحقیقات نشان داده است که معاملات الگوریتمی عامل مهمی در از دست دادن نقدینگی در بازارهای ارز پس از اتفاقات حول فرانک سوئیس در سال 2015 بوده است.

استراتژی های معاملاتی الگوریتمی

هر استراتژی برای تجارت الگوریتمی نیاز به یک فرصت شناسایی شده دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. استراتژی‌های تجاری رایج مورد استفاده در معاملات الگوی زیر عبارتند از:

استراتژی های پیروی از روند(Trend-Following Strategies)

متداول ترین استراتژی های معاملاتی الگوریتمی از روندهای میانگین متحرک، شکست کانال ها، حرکات بر روی سطوح مختلف قیمت و شاخص های فنی(اندیکاتور و اسیلاتور ها) مرتبط پیروی می کنند. اینها ساده ترین و آسان ترین استراتژی ها برای پیاده سازی از طریق معاملات الگوریتمی هستند زیرا این استراتژی ها شامل هیچ گونه پیش بینی یا پیشگویی قیمت نمی شوند. معاملات بر اساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می شوند که پیاده سازی آنها از طریق الگوریتم ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل پیش بینی آسان و ساده است. استفاده از میانگین متحرک 50 و 200 روزه یک استراتژی متداول برای دنبال کردن روند است.

فرصت های آربیتراژ(Arbitrage Opportunities)

آربیتراژ در واقع خرید از یک بازار و فروش همزمان در بازار دیگر می باشد که تفاوت قیمتی را شامل میشود. مثلا یک ارز دیجیتال را از یک صرافی با قیمت پایین تر(گاهی چند سنت تا چند دلار تفاوت وجود دارد) خریده و با ارسال به صرافی دیگر آن را به فروش برسانید. خرید سهام دو بورسیه با قیمت پایین تر در یک بازار و فروش همزمان آن با قیمت بالاتر در بازار دیگر تفاوت قیمت را به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ ارائه می دهد. همان عملیات را می توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی تکرار کرد، زیرا تفاوت های قیمتی هر از گاهی وجود دارد. پیاده‌سازی الگوریتمی برای شناسایی چنین تفاوت‌های قیمتی و قرار دادن سفارش‌ها به‌طور کارآمد فرصت‌های سودآوری را فراهم می‌کند.

کمبود پیاده سازی(Implementation Shortfall)

 هدف استراتژی کمبود پیاده سازی، به حداقل رساندن هزینه اجرای یک سفارش از طریق داد و ستد خارج از بازار ریل تایم (real-time)، در نتیجه صرفه جویی در هزینه سفارش است. این استراتژی نرخ مشارکت هدفمند را زمانی که قیمت سهام حرکت می کند افزایش می دهد و در صورت حرکت نامطلوب، هزینه را کاهش می دهد.

محدوده معاملاتی (Trading Range) ؛ حرکات خنثی

استراتژی بازگشت میانگین بر این مفهوم استوار است که قیمت های بالا و پایین یک دارایی پدیده ای موقتی است که به صورت دوره ای به میانگین ارزش خود (ارزش متوسط) باز می گردد. شناسایی و تعریف یک محدوده قیمت و پیاده سازی الگوریتم بر اساس آن به معاملات اجازه می دهد تا زمانی که قیمت یک دارایی از محدوده تعریف شده خود خارج می شود، معاملات به طور خودکار انجام شود.

آیا معاملات الگوریتمی قانونی است؟

 بله، تجارت الگوریتمی قانونی است. هیچ قانون یا مقرراتی وجود ندارد که استفاده از الگوریتم های معاملاتی را محدود کند. برخی از سرمایه گذاران ممکن است مخالفت کنند که این نوع معاملات یک محیط تجاری ناعادلانه ایجاد می کند که بر بازارها تأثیر منفی می گذارد. با این حال، هیچ چیز غیرقانونی در مورد آن وجود ندارد.

چگونه تجارت الگوریتمی را یاد بگیریم؟

 معاملات الگوریتمی به شدت بر تحلیل کمی یا مدل سازی کمی متکی است. از آنجایی که در بازار سهام سرمایه گذاری خواهید کرد، به دانش تجاری یا تجربه در بازارهای مالی نیاز دارید. در نهایت، از آنجایی که تجارت الگوریتمی اغلب به فناوری و رایانه‌ها متکی است، احتمالاً به پس‌زمینه کدنویسی یا برنامه‌نویسی تکیه خواهید کرد.

معامله گران الگوریتمی از چه زبان برنامه نویسی استفاده می کنند؟

از آنجایی که C++ (C Plus Plus) در پردازش حجم بالای داده بسیار کارآمد است، یک انتخاب برنامه‌نویسی محبوب در میان معامله‌گران الگوریتمی است. با این حال، زبان های C یا C++ هر دو زبان‌های پیچیده‌ و دشواری هستند، بنابراین متخصصان مالی که به دنبال ورود به برنامه‌نویسی هستند، ممکن است برای انتقال اطلاعات، به زبان قابل مدیریت‌تری مانند پایتون روی آورند.

سخن آخر

 معاملات خوکار؛ نرم افزارهای کامپیوتری و بازارهای مالی را برای باز و بسته کردن معاملات بر اساس کد برنامه ریزی شده گرد هم می آورد. سرمایه گذاران و معامله گران می توانند زمان باز یا بسته شدن معاملات را تعیین کنند. آنها همچنین می توانند از قدرت محاسباتی برای انجام معاملات با تعداد بالا استفاده کنند. با انواع استراتژی هایی که معامله گران می توانند استفاده کنند، امروزه معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی رایج است. برای شروع، با مهارت های برنامه نویسی و تجربه بازار مالی آماده شوید.

همچنین، افزایش تقاضا برای کاهش هزینه های مبادله، تقاضا برای معاملات الگوریتمی را افزایش می دهد. با این حال، توانایی های ناکافی ارزیابی ریسک ممکن است تا حدی مانع رشد در بازار شود. از سوی دیگر انتظار می‌رود ظهور هوش مصنوعی و الگوریتم‌ها در خدمات مالی فرصت‌های سودآوری را برای رشد بازار در دوره پیش‌بینی فراهم کند.