استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی


کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم نشر آراد کتاب چاپ 1400

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم اثر مجید عبدالحمیدی می باشد. این کتاب را انتشارات آراد کتاب منتشر کرده است.

سال ها است که افراد مختلف در انواع بازارها مشغول به فعالیت و کسب درآمد هستند. بازار سرمایه نیز یکی از این بازارها است که پتانسیل خوبی برای کسب سود دارد.

بازار سرمایه میان تأمین کنندگان سرمایه مانند سرمایه گذاران حقیقی و حقوقی و متقاضیان سرمایه مثل شرکت ها، دولت یا اشخاص، ارتباط ایجاد کرده و خرید و فروش اوراق مالکیت و اوراق بدهی را ممکن می سازد.

بخشی از کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

هدف اصلی یک بازار، کنار هم قرار دادن خریداران و فروشندگان است. از آنجایی که عرضه و تقاضا همیشه متعادل نیست، بیشتر بازارهای دنیا به واسطه گرانی مانند کرگزارانو بازارگردانان نیاز دارند، تا به کمک آن ها انجام معاملات برایشان آسان تر شود.

بازارهای مالی بازارهایی هستند که در آن ها ابزارهای مالی نظیر سهام، اوراق قرضه، ارز و مشتقات مبادله می شوند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

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 چیست؟

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.

تاریخچه معاملات الگوریتمی

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، استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی 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:

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

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؟

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

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.

استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم (روش های شناسایی سهام ارزنده در بورس بنیادی، تکنیکال و تابلوخوانی) نوشته مجید عبدالحمیدی , توسط انتشارات آراد به چاپ رسیده است.
موضوع کتاب: بورس و سهام ، بازار سرمایه، سرمایه گذاری, مبانی معاملات الگوریتمی

معرفی مباحث کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

  1. مبانی بازارهای مالی ایران و جهان
  2. مبانی معاملات الگوریتمی
  3. بازارگردانی الگوریتمی (خودکار) در بورس
  4. طبقهبندی عملکرد الگوریتمهای معاملاتی
  5. موارد مورد نیاز برای ساخت الگوریتم
  6. طبقه بندی استراتژی های معاملاتی
  7. استراتژی های معاملاتی
  8. مدیریت ریسک و ثروت

1000 پرسش 10 آزمون مدیریت سرمایه گذاری و ریسک

اصول و مبانی سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار

اصول و مبانی سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار

اقتصاد پول و بانکداری

انتخاب سهام برتر به روش تحلیل بنیادی

بازارهای پولی و مالی بین‌ المللی کد 1138

بانکداری الکترونیکی کد 1058

پول ارز و بانکداری کد394

جدید ترین کالا ها

یک نت عاشقانه با صدای بورس

یک معامله خوب

یک ساتوشی

یافتن موقعیت های سودآور با امواج الیوت

هنرمندانه معامله کنید

130,000 تومان 117,000 تومان

هنر ورود و خروج در بازارهای مالی

هنر معامله با چنگال اندروز

هنر معامله

Modal Header

Some text in the modal.

فروشگاه اینترنتی آژانس بوک، بررسی، انتخاب و خرید آنلاین

آژانس بوک به عنوان یکی از قدیمی‌ترین فروشگاه های اینترنتی کتاب با بیش از یک دهه تجربه، با پایبندی به سه اصل، پرداخت در محل ویژه تهران، تضمین اصل‌بودن کتاب و همچنین مطابقت قیمت فروش با قیمت درج شده در کتاب موفق شده ایم که نظر مشتریان محترم را جلب نماییم امیدواریم با تلاش بیشتر ما و استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی همچنین راهنمایی شما عزیزان بتوانیم بیشتر در این حوزه فعالیت کنیم. به محض ورود به سایت آژانس بوک با دنیایی از کتاب در حوزه های مختلف رو به رو خواهید شد و حتی در صورت نبودن کتابی در سایت می توانید از طریق سفارش آسان استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی و یا از طریق تماس با شماره 02166408000 سفارش خود را ثبت نمایید. . مشاهده بیشتر

میدان انقلاب، ضلع جنوب شرقی میدان-پلاک 7، فروشگاه بانک کتاب ( سفارش تلفنی کتاب)

LogoPatternic

روش TWAP از آنجایی که از یک الگوی قدیمی برای فروش یک سفارش بزرگ پیروی می کند، روش ساده تری است. در این استراتژِی، معامله گر سعی میکند سفارش را در سطح قیمتی VWAP یا بهتر اجرا کند. روش VWAP یک الگوریتم پیچیده تر است که سعی می کند سفارش را بدون اثر در قیمت بازار اجرا کند. استفاده از روش VWAP ساده می تواند به راحتی آشکار و ردیابی شود، به همین دلیل ما با تغییر و تنظیم پارامترهای الگوریتم، شناسایی آن را در بازار دشوار می کنیم. دو پارامتر ساده برای تنظیم، اندازه هر سفارش و زمان بین سفارش ها می باشد.

کسری اجرا و پیاده سازی (IS)

یک استراتژی معاملات الگوریتمی پیچیده تر، کسری اجرا و پیاده سازی (IS) است. IS هزینه مربوط به معامله بلوک های اوراق بهادار را به هزینه های ضمنی و آشکار تقسیم می کند. یک مزیت عمده IS این است که به راحتی VWAP نمی تواند توسط معامله گران ردیابی و دستکاری شود. همچنین هزینه معاملات را به اجزای تشکیل دهنده آن تقسیم می کند و به مدیران سرمایه گذاری و معامله گران کمک می کند تا هزینه های معاملاتی را ارزیابی کنند تا آنها را به حداقل برسانند. علاوه بر این، امکان انتخاب بین اجرای سریع سفارش یا کمترین اثر بر قیمت بازار را برای مدیر سرمایه گذاری فراهم می کند. اگر بازارها روند خاصی داشته باشند ، IS در مقایسه با VWAP عملکرد بهتری را ارائه می دهد.

کدام روش بهتر است؟

در بیشتر موارد استراتژی ‌های الگوریتم‌ های معاملاتی ، هنگام معامله سفارشات کوچک در بازارهای کارآمد، VWAP یک روش قابل اعتمادتر برای پیاده سازی است. از طرف دیگر، یک معامله گر ممکن است برای بلوک های بزرگتر از استراتژی TWAP استفاده کند. از طریق این استراتژی، از آنجا که انعطاف پذیری و درجه آزادی بیشتری وجود دارد، معامله گران ممکن است سفارشات با اندازه های مختلف را در بازار قرار دهند. در پترنیک، ما وضعیت بازار و ماهیت معاملات بلوکی را تجزیه و تحلیل می کنیم تا بهترین روش را با توجه به نیازهای مشتریان خود انتخاب کنیم.

Logo



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.