معاملات الگوریتمی صفر تا صد

معاملات الگوریتمی (که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا الگوتریدینگ نیز می‌گویند) به انجام معامله با استفاده از یک برنامه‌ی کامپیوتری که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (یک الگوریتم) را دنبال می‌کند، می‌پردازد.

تعریف

معاملات الگوریتمی (که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا الگوتریدینگ نیز می‌گویند) به انجام معامله با استفاده از یک برنامه‌ی کامپیوتری که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (یک الگوریتم) را دنبال می‌کند، می‌پردازد. از لحاظ تئوری، این نوع از معامله قادر به کسب سود در سرعت و تواتری است که انجام آن برای یک انسان غیرممکن است.

مجموعه‌ی دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان، قیمت، حجم و یا هر مدل ریاضی دیگر می‌باشد. الگوتریدینگ به غیر از فرصت‌های سود برای معامله‌گر، از طریق حذف اثر احساسات انسانی در فعالیت‌های معامله‌گری، بازارها را نقدپذیرتر و معاملات را سیستماتیک‌تر می‌کند.

نکات کلیدی

۱- معاملات الگوریتمی، برنامه‌نویسی کامپیوتری و بازارهای مالی را برای اجرای معاملات در لحظات دقیق ترکیب می‌کند.
۲- معاملات الگوریتمی سعی دارد معاملات را از احساسات عاری کند، از اجرای معاملات به کارآمدترین شکل ممکن اطمینان حاصل می‌کند و سفارش‌ها را در لحظه ثبت می‌کند و ممکن است کارمزد معاملات را نیز کاهش دهد.
۳- استراتژی‌های رایج معاملاتی شامل استراتژی‌های پیروی از روند، فرصت‌های آربیتراژی و تعادل مجدد پرتفوی (Rebalancing) صندوق‌های شاخصی می‌باشند.
۴- همچنین معاملات الگوریتمی بر مبنای حجم معاملات (میانگین وزنی حجمی قیمت) و یا گذر زمان (میانگین وزنی زمانی قیمت) انجام می‌شود.
۵- برای شروع این معاملات، باید دسترسی به رایانه، دسترسی به شبکه، دانش بازارهای مالی و توانایی برنامه‌نویسی داشته باشید.

معاملات الگوریتمی چگونه کار می‌کند

در ادامه مقاله جامع معاملات الگوریتمی چیست؟ به بررسی چگونگی کارکرد این معاملات می‌پردازیم.

فرض کنید یک معامله گر معیارهای زیر را دنبال می کند:

۱- خرید ۵۰ سهم، زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه سهام از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه‌ی آن بالاتر می‌رود. (میانگین متحرک، متوسط نقطه داده‌های گذشته است که نوسانات روزانه قیمت را هموار و در نتیجه روندها را مشخص می‌کند.)

۲- فروش سهام زمانی که قیمت از میانگین متحرک ۵۰ روزه پایین‌تر آید.

برنامه‌ی کامپیوتری با استفاده از همین دو دستورالعمل ساده، قیمت سهام و شاخص‌های میانگین متحرک را به طور خودکار رصد کرده و سفارش‌های خرید و فروش را زمانی که شرایط تعریف شده محقق شوند، ثبت می‌کند. معامله‌گر دیگر نیازی به رصد کردن قیمت‌های زنده سهام و نمودارها و یا ثبت دستی سفارشات ندارد. سیستم فوق این کار را به طور خودکار با شناسایی صحیح فرصت‌های معاملاتی تعریف شده انجام می‌دهد.

مزایا و معایب الگوتریدینگ

برای تفهیم و تعمیق چیستی مبانی معاملات الگوریتمی مزایا و معایب آن را بررسی می‌کنیم:

مزایا

الگوتریدینگ مزایای زیر را فراهم می کند:

۱- بهترین اجرا: معاملات اغلب در بهترین قیمت ممکن اجرا می‌شوند.
۲- تأخیر کم: ثبت سفارش معاملاتی سریع و دقیق است (شانس بالایی برای اجرای معامله در قیمت مورد نظر وجود دارد). معاملات به درستی و سریع زمانبندی می‌شوند تا از تغییرات قابل توجه قیمت جلوگیری شود.
۳- کاهش هزینه‌های تراکنش
۴- بررسی همزمان و خودکار شرایط متعدد در بازار
۵- عاری از خطای انسانی: کاهش ریسک خطاهای دستی یا اشتباه در ثبت معاملات همچنین تمایل معامله‌گران به تاثیرپذیری از احساسات یا عوامل روانشناختی را خنثی می‌کند.
۶- بک‌تستینگ یا پیش‌آزمون: در الگوتریدینگ می‌توان با استفاده از داده‌های تاریخی و داده‌های زمان واقعی (زنده) موجود، روی ماندگاری و پذیرش استراتژی معاملاتی، بک‌تست انجام داد.

معایب

علاوه بر این، چند اشکال یا نقطه ضعف در این گونه از معاملات وجود دارد که باید در نظر گرفت:

۱- تاخیر: معاملات الگوریتمی بر اجرای سریع و بدون تاخیر معاملات تکیه دارد. چنانچه یک معامله به اندازه کافی سریع اجرا نشود، ممکن است منجر به از دست رفتن فرصت‌ها یا زیان شود.
۲- رویدادهای قوی سیاه: معاملات الگوریتمی با تکیه بر داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی به پیش‌بینی روند آتی بازار می‌پردازد، اما، اختلالات پیش‌بینی نشده بازار، معروف به رویدادهای قوی سیاه، ممکن هست رخ دهند که می‌توانند موجب زیان معامله‌گران الگوریتمی شوند.
۳- وابستگی به فناوری: معاملات الگوریتمی بر پایه فناوری شامل برنامه‌های کامپیوتری و اینترنت پرسرعت استوار است. مشکلات و یا خرابی‌های فنی، می‌تواند فرایند معامله را با اخلال مواجه کرده و به زیان منجر شود.
۴- تاثیر بر بازار: معاملات الگوریتمی می‌تواند اثر قابل توجهی بر قیمت‌ها در بازار گذاشته و موجب زیان معامله‌گرانی شود که قادر به تطبیق معاملات خود در پاسخ به تغییرات قیمتی مذکور نمی‌باشند. همچنین در برخی مواقع الگوتریدینگ مشکوک به افزایش نوسانات بازار است که حتی منجر به سقوط آنی بازار می‌شود.
۵- مقررات: معاملات الگوریتمی تابع الزامات مقرراتی و نظارتی مختلفی است که رعایت آن‌ها می‌تواند پیچیده و زمان بر باشد.
۶- مخارج سرمایه‌ای بالا: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های معاملات الگوریتمی می‌تواند پرهزینه باشد و نیاز به پرداخت کارمزدهای مستمر توسط معامله‌گران در ازای برنامه‌ها و داده‌یابی (خوراک دهی داده) وجود داشته باشد.
۷- محدودیت در سفارشی‌سازی: سیستم‌های معاملات الگوریتمی مبتنی بر قوانین و دستورالعمل‌های از قبل تعریف شده هستند. این امر توانایی معامله‌گران در سفارشی‌سازی معاملات خود به منظور تامین نیازها و ترجیحات شخصی آن‌ها را محدود می‌کند.
۸- نبود قضاوت‌های انسانی: معاملات الگوریتمی بر مدل‌های ریاضی و داده‌های تاریخی تکیه می‌کند که به معنی در نظر نگرفتن عوامل ذهنی و کیفی اثرگذار بر بازار است. برای معامله‌گرانی که رویکردی شهودی‌تر و غریضی‌تر را در معاملات ترجیح می‌دهند، نبود قضاوت‌های انسانی یک کاستی به شمار می رود.

نقاط قوت و ضعف معاملات الگوریتمی

نقاط قوت

۱- تایید فوری سفارش
۲- امکان بالقوه‌ی معاملات با بهترین قیمت و کم‌ترین هزینه
۳- نبود خطای انسانی در اجرای معامله
۴- نبود تعصب ناشی از احساسات انسانی

نقاط ضعف

۱- نبود قضاوت انسانی در زمان واقعی (در لحظه)
۲- در برخی مواقع می‌تواند منجر به افزایش نوسانات یا بی‌ثباتی بازار شود
۳- مخارج سرمایه‌ای بالا برای ساخت و نگهداری نرم‌افزار و سخت‌افزار
۴- ممکن است تحت نظارت مضاعف مقرراتی قرار گیرد.

مقیاس‌های زمانی الگوتریدینگ

امروزه بخش اعظم معاملات الگوریتمی را معاملات فرکانس بالا (High-Frequency Trading) تشکیل می‌دهد که هدف آن بهره‌مندی و سودآوری از طریق تعداد زیادی از سفارش‌ها در سرعت‌های بالا در بازارهای متعدد و فراسنجه‌های تصمیم‌گیری متعدد مبتنی بر دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی‌شده است که در ادامه مقاله جامع آموزش رایگان معاملات الگوریتمی به گوناگونی آن می‌پردازیم:

الگوتریدینگ در انواع گوناگونی از معاملات و فعالیت‌های سرمایه‌گذاری به شرح زیر مورد استفاده قرار می‌گیرد:

۱- سرمایه‌گذاران میان‌مدت و بلندمدت و یا شرکت‌های طرف خرید – صندوق های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک، شرکت‌های بیمه – زمانی که نمی‌خواهند بواسطه‌ی سرمایه‌گذاری‌های گسسته و با حجم بالا قیمت سهام را تحت تاثیر قرار دهند، از الگوتریدینگ برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند.

۲- معامله‌گران کوتاه‌مدت و مشارکت‌کنندگان طرف فروش – بازارسازها (مانند کارگزاری‌ها)، سفته‌بازان و معامله‌گران آربیتراژی – از اجرای خودکار معاملات بهره می‌برند؛ بعلاوه، الگوتریدینگ به ایجاد نقدپذیری کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

۳- معامله‌گران سیستماتیک – دنبال‌کنندگان روند، صندوق‌های پوشش ریسک، معامله‌گران جفتی (یک استراتژی معاملاتی بازار خنثی که یک موقعیت خرید با یک موقعیت فروش در یک جفت ابزار مالی با همبستگی بالا مانند دو سهم، صندوق‌های قابل معامله (ETFs) یا ارزها را با هم تطبیق می‌دهد) – برنامه‌نویسی معاملات خود را کارآمدتر ارزیابی می‌کنند و اجازه می‌دهند که برنامه به طور خودکار معامله کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری برای معاملات ارائه می‌کند.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی

هرگونه استراتژی برای معاملات الگوریتمی نیاز به وجود یک فرصت شناسایی شده دارد که از نظر افزایش درآمدها یا کاهش هزینه سودآور باشد. استراتژی‌های معاملاتی رایج مورد استفاده در معاملات الگوریتمی عبارتند از:

استراتژی‌های پیرو روند

متداول‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از روندهای میانگین متحرک، شکست به بیرون از کانال، حرکات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکال مربوطه پیروی می‌کنند. این استراتژی‌ها از آسان‌ترین‌ها برای پیاده‌سازی از طریق معاملات الگوریتمی هستند چراکه هیچ‌گونه پیش‌بینی یا برآرود قیمت در آینده را شامل نمی‌شوند.

معاملات بر اساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند، که پیاده‌سازی آن‌ها بواسطه‌ی الگوریتم‌ها بدون درگیر شدن با پیچیدگی تحلیل پیشگویانه آسان و سر راست است.

استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه یک استراتژی محبوب دنبال کننده‌ی روند است.

فرصت‌های آربیتراژی

خرید سهامی که در دو بورس پذیرفته شده است، به قیمت پایین‌تر در یکی از بازارها و فروش همزمان آن به قیمت بالاتر در بازار دیگر، اختلاف قیمتی به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ ارائه می‌دهد.

همین عملیات را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی تکرار کرد چرا که شکاف‌های قیمتی هر از گاهی وجود دارند. پیاده‌سازی یک الگوریتم برای شناسایی این اختلاف قیمتی و ثبت سفارش به صورت کارآمد فرصت‌های سودآوری را فراهم می‌کند.

تعادل مجدد پرتفوی صندوق شاخصی

صندوق‌های شاخصی برای ایجاد تعادل مجدد جهت همسان‌سازی پرتفوی خود با شاخص‌های معیار مربوطه، دوره‌های زمانی تعریف کرده‌اند.

این امر درست قبل از تعدیل مجدد صندوق شاخصی، فرصت‌های سودآوری برای معامله‌گران الگوریتمی که روی معاملات مورد انتظار با ۲۰ تا ۸۰ صدم درصد سود بسته به تعداد سهام موجود در صندوق شاخصی سرمایه‌گذاری کرده‌اند، فراهم می‌کند.

معاملاتی از این قبیل برای انجام به موقع و در بهترین قیمت، از طریق سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی اجرا می‌شوند.

نکته آموزشی

معاملات الگوریتمی به معامله‌گران امکان انجام معاملات پرتعداد را می‌دهد. سابقاً، سرعت معاملات بسامد بالا بر حسب میلی ثانیه اندازه‌گیری می‌شد. امروزه، این معاملات بر حسب میکروثانیه یا نانوثانیه (یک میلیاردم ثانیه) اندازه‌گیری می‌شوند.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

مدل‌های ریاضی اثبات شده مانند استراتژی دلتا-خنثی امکان معامله بر روی ترکیبی از اوراق اختیار و دارایی‌های پایه این اوراق را فراهم می‌کنند. (دلتا-خنثی یک استراتژی پورتفولیو متشکل از موقعیت‌های چندگانه با دلتاهای مثبت و منفی خنثی کننده اثر یکدیگر می باشد – نسبتی که تغییر در قیمت یک دارایی را که معمولاً اوراق بهادار معامله‌پذیر است، با تغییر متناظر در قیمت اوراق مشتقه آن دارایی مقایسه می کند – به نحوی که مجموع دلتای کل دارایی‌های مورد نظر صفر است.)

محدوده معاملاتی (بازگشت به میانگین)

استراتژی بازگشت به میانگین بر این مفهوم استوار است که قیمت‌های بالا و پایین یک دارایی پدیده‌ای موقت است که به طور دوره‌ای به میانگین ارزش خود (ارزش میانگین) باز می‌گردند.

شناسایی و تعریف یک محدوده‌ی قیمت و پیاده‌سازی یک الگوریتم مبتنی بر آن این امکان را فراهم می‌کند در زمان‌هایی که قیمت دارایی از محدوده‌ی تعریف شده خارج یا به آن وارد می‌شود، معاملات به طور خودکار ثبت شوند.

میانگین وزنی حجمی قیمت (VWAP)

استراتژی میانگین وزنی حجمی قیمت، یک سفارش عمده را با استفاده از پروفایل حجم تاریخی مختص سهام به سفارش‌های کوچک‌تر که با پویایی تعیین شده‌اند، تقسیم و به بازار عرضه کند. هدف از این کار اجرای سفارش نزدیک به قیمت میانگین وزنی حجمی می‌باشد.

میانگین وزنی زمانی قیمت (TWAP)

استراتژی میانگین وزنی زمانی قیمت یک سفارش عمده را با استفاده از شکاف‌های زمانی تقسیم شده به طور مساوی بین زمان شروع و پایان، به سفارش‌های کوچک‌تر که با پویایی تعیین شده‌اند، تقسیم و به بازار عرضه می‌کند.
هدف از این کار اجرای سفارش نزدیک به قیمت میانگین بین زمان های شروع و پایان است تا به این ترتیب اثر بازار را به حداقل برساند.

درصد حجم (POV)

تا زمانی که سفارش معامله به طور کامل تکمیل نشده است، این الگوریتم به ارسال سفارش‌های خرد بر اساس نسبت مشارکت تعریف شده و با توجه به حجم معاملات در بازارها ادامه می‌دهد.

«استراتژی گام‌ها» سفارش‌ها را با درصدی از حجم بازار که توسط کابر تعریف شده‌اند ارسال می‌کند و زمانی که قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر می‌رسد، این نرخ مشارکت را افزایش یا کاهش می‌دهد.

کسری پیاده سازی

هدف استراتژی کسری پیاده‌سازی به حداقل رساندن هزینه اجرای یک سفارش از طریق معامله‌ی زمان واقعی بازار، در نتیجه صرفه‌جویی در هزینه سفارش و بهره‌مندی از هزینه فرصت اجرای تأخیری است. این استراتژی نرخ مشارکت هدف را زمانی که قیمت سهام در جهت مطلوب حرکت می‌کند افزایش و زمانی که قیمت سهام در جهت نامطلوب حرکت می‌کند، کاهش می‌دهد.

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند طبقه‌ی خاص از الگوریتم‌ها وجود دارند که در تلاش‌اند «رویدادهای» طرف دیگر را شناسایی کنند. این «الگوریتم‌های بویشگر» (sniffing algorithms) –که به طور مثال توسط یک بازارساز سمت فروش استفاده می شوند- دارای هوش درونی جهت شناسایی وجود هر نوع الگوریتم در طرف خرید یک سفارش بزرگ می‌باشند.

این شناسایی بواسطه‌ی الگوریتم‌ها به بازارساز کمک می‌کند تا فرصت‌های سفارشات بزرگ را شناسایی کرده و آن‌ها را قادر می‌سازد تا این سفارش‌ها را با قیمت‌های بالاتر پاسخ دهند. در برخی مواقع، این امر به عنوان یک فرانت رانینگ (پیشتازی) مبتنی بر فناوری پیشرفته به شمار می‌رود.

به طور کلی، عمل فرانت رانینگ می‌تواند بسته به شرایط، غیرقانونی محسوب شود و به شدت از سوی سازمان تنظیم مقررات صنعت مالی (FINRA) مقررات‌گذاری شود.

نکته سریع

یک مطالعه در سال ۲۰۱۸ توسط کمیسیون بورس و اوراق بهادر (SEC) اشاره کرد که «معاملات الکترونیکی و معاملات الگوریتمی هر دو به صورت گسترده و جزء مکمل عملیات بازار سرمایه‌ی ما می‌باشند.»
الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

پیاده‌سازی الگوریتم با استفاده از یک برنامه‌ی کامپیوتری، به همراه پیش‌آزمون (آزمایش الگوریتم روی دوره‌های تاریخی از عملکرد گذشته بازار سهام برای این‌که ببینیم آیا استفاده از آن الگوریتم در آن دوره‌ها می‌توانست سودآور باشد یا خیر.) بخش نهایی معاملات الگوریتمی است.

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه که به یک حساب معاملاتی جهت ثبت سفارش دسترسی دارد، تبدیل کنیم.

موارد زیر الزامات معاملات الگوریتمی است:

۱- دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر جهت برنامه‌نویسی استراتژی معاملاتی مورد نیاز، استخدام برنامه‌نویسان یا استفاده از نرم افزارهای معاملاتی از پیش نوشته‌شده
۲- اتصال به شبکه اینترنت و دسترسی به پلتفرم معاملاتی برای ثبت سفارش‌ها
۳- دسترسی به خوراک داده‌ای بازار که توسط الگوریتم برای فرصت‌های ثبت سفارش رصد می‌شود.
۴- توانایی و زیرساخت برای پیش‌آزمون (بک تست) سیستم بعد از ایجاد آن و قبل از فعال شدن آن در بازارهای واقعی
۵- داده‌های تاریخی موجود برای پیش‌آزمون (بک تست) بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

یک نمونه از معاملات الگوریتمی

شرکت رویال داچ شل (RDS)در بورس سهام آمستردام (AEX) و بورس سهام لندن (LSE) پذیرفته شده است. ما با ایجاد الگوریتمی که فرصت‌های آربیتراژی را شناسایی کند، شروع می‌کنیم. در اینجا چند مشاهده‌ی جالب وجود دارد:

۱- معاملات در AEX با یورو و در LSE با پوند استرلینگ بریتانیا انجام می‌شود.
۲- به دلیل اختلاف زمانی یک ساعته، AEX یک ساعت زودتر از LSE باز می‌شود و پس از آن به مدت چند ساعت معاملات در هر دو بورس به طور همزمان انجام می‌شود. پس از بسته شدن AEX، معاملات در LSE برای یک ساعت دیگر انجام می‌شود.

آیا می‌توانیم امکان معامله آربیتراژی روی سهام رویال داچ شل را که در دو بازار با دو ارز متفاوت پذیرفته شده است، را بررسی کنیم؟

الزامات:

۱- یک برنامه‌ی کامپیوتری که قادر به خواندن قیمت‌های جاری بازار باشد.
۲- خوراک داده‌ای قیمت از هر دو بازار LSE و AEX
۳- خوراک داده‌ای نرخ برابری GBP-EUR از فارکس
۴- قابلیت ثبت سفارش که بتواند سفارش را به بورس صحیح هدایت کند.
۵- توانایی بک تست (پیش‌آزمون) روی خوراک قیمت تاریخی

برنامه‌ی کامپیوتری باید موارد زیر را انجام دهد:

۱- خوراک داده‌ای قیمت سهام رویال داچ شل را از هر دو بازار بخواند.
۲- با استفاده از نرخ‌های ارز موجود، قیمت یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کند.
۳- در صورت وجود شکاف قیمتی که به اندازه کافی بزرگ باشد (پس از کسر هزینه‌های کارگزاری) و منجر به یک فرصت سودآور شود، برنامه باید سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر ثبت کند و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.
۴- اگر سفارش ها مطابق میل اجرا شوند، سود آربیتراژی به دنبال خواهند داشت.

ساده و آسان! با این حال، نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی چندان ساده نیست. به یاد داشته باشید که اگر یک سرمایه‌گذار بتواند یک معامله ایجاد شده توسط الگوریتم انجام دهد، سایر فعالین بازار نیز می‌توانند. در نتیجه، قیمت‌ها در میلی و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند.

در مثال بالا، اگر معامله‌ی خرید اجرا شود اما معامله‌ی فروش به دلیل تغییر قیمت‌ها در زمان ورود سفارش اجرا نشود، چه اتفاقی می‌افتد؟ معامله‌گر با یک موقعیت باز که استراتژی آربیتراژی را بی‌فایده می‌کند باقی می‌ماند.

ریسک‌ها و چالش‌های دیگری مانند خرابی سیستم، خطاهای اتصال شبکه، تأخیر زمانی بین سفارش معاملات و اجرا و مهم‌تر از همه، الگوریتم‌های معیوب وجود دارند. هرچه یک الگوریتم پیچیده‌تر باشد، قبل از عملیاتی شدن نیاز به بک تست (پیش آزمون) سخت‌گیرانه‌تری دارد.

برخی نکات مهم الگوتریدینگ

آیا معاملات الگوریتمی قانونی است؟

بله، معاملات الگوریتمی قانونی است. هیچ قانون یا قاعده‌ای برای محدود کردن استفاده از معاملات الگوریتمی وجود ندارد. برخی از سرمایه‌گذاران ممکن است اعتراض کنند که این نوع از معاملات یک محیط معاملاتی ناعادلانه ایجاد می‌کند که اثر سوء بر بازارها دارد. با این حال، مسئله‌ای غیرقانونی در مورد معاملات الگوریتمی وجود ندارد.

چگونه معاملات الگوریتمی را یاد بگیریم؟

معاملات الگوریتمی تا حد زیادی بر تحلیل کمی یا مدل‌سازی کیفی متکی است. از آنجایی که در بازار سهام می‌خواهید سرمایه‌گذاری کنید، به دانش معاملاتی یا تجربه در بازارهای مالی نیاز خواهید داشت. در نهایت، از آنجایی که معاملات الگوریتمی اغلب بر فناوری و رایانه‌ها تکیه دارد، احتمالاً به تجربه در کدنویسی یا برنامه‌نویسی متکی خواهید بود.

آیا می‌توانید از طریق معاملات الگوریتمی درآمد کسب کنید؟

بله، کسب درآمد از طریق معاملات الگوریتمی امکان‌پذیر است. معاملات الگوریتمی قادر است یک رویکرد سیستماتیک و نظام‌مند را در معاملات فراهم کند که به معامله‌گران در شناسایی و اجرای کارآمدتر معاملات در مقایسه با یک معامله‌گر کمک می‌کند.
بعلاوه، معاملات الگوریتمی می‌تواند به معامله‌گران در اجرای معاملات در بهترین قیمت ممکن کمک کند و از تأثیر احساسات انسانی بر تصمیم‌های معاملاتی جلوگیری کند.

با این حال، در نظر داشتن این نکته مهم است که الگوتریدینگ نیز دارای ریسک‌ها و عدم قطعیت‌های مشابه با هر نوع دیگری از معاملات است و معامله‌گران ممکن است حتی با یک سیستم معاملات الگوریتمی متحمل زیان شوند.

علاوه بر این، توسعه و پیاده‌سازی یک سیستم معاملات الگوریتمی اغلب بسیار پرهزینه است و در نتیجه برای بیشتر معامله‌گران عادی دور از دسترس است و معامله‌گران ممکن است نیاز به پرداخت هزینه‌های مداوم برای نرم‌افزار و خوراک داده‌ای داشته باشند.

مشابه هر نوع دیگری از سرمایه‌گذاری، مهم است که قبل از تصمیم‌گیری، ریسک‌ها و مزایای بالقوه را به دقت تحقیق و درک کنید.

معامله‌گران الگوریتمی از کدام زبان برنامه نویسی استفاده می‌کنند؟

C++ به دلیل کارآمدی بالا در پردازش حجم زیاد داده‌ها، یک انتخاب برنامه‌نویسی محبوب در بین معامله‌گران الگوریتمی است. با این وجود، C یا ++C هر دو زبان‌های پیچیده‌تر و دشوارتری هستند ، بنابراین انتقال به زبان قابل کنترل‌تری مانند پایتون برای متخصصان مالی که به دنبال ورود به حوزه برنامه‌نویسی هستند، مناسب‌تر است.

جمع‌بندی

معاملات الگوریتمی نرم‌افزارهای کامپیوتری و بازارهای مالی را برای باز کردن و بستن معاملات بر اساس کدهای برنامه‌نویسی شده گرد هم می‌آورد. سرمایه‌گذاران و معامله‌گران می‌توانند زمان باز و بسته شدن معاملات را تعیین کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند از قدرت محاسباتی جهت انجام معاملات در تعداد بالا استفاده کنند.

امروزه، معاملات الگوریتمی با توجه به تنوع استراتژی‌هایی که معامله‌گران می‌توانند استفاده کنند، در بازارهای مالی رایج است. برای شروع، خود را با سخت‌افزار کامپیوتری، مهارت‌های برنامه‌نویسی و تجربه در بازارهای مالی آماده کنید.

منبع: کلینیک اقتصاد

پایان/

۱۷ فروردین ۱۴۰۳ - ۱۸:۰۰
کد خبر: 29262

برچسب‌ها

اخبار مرتبط

نظر شما

شما در حال پاسخ به نظر «» هستید.
  • نظرات حاوی توهین و هرگونه نسبت ناروا به اشخاص حقیقی و حقوقی منتشر نمی‌شود.
  • نظراتی که غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط با خبر باشد منتشر نمی‌شود.
  • 3 + 10 =