معاملات الگوريتمي چيست؟


معاملات الگوریتمی چیست؟ – نسیم خبر

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.چرا معاملات الگوریتمی؟بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال معاملات الگوريتمي چيست؟ و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمیفرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمیمزایا معاملات الگوریتمی:معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.کاهش هزینه‌های معاملهبررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازارکاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.استراتژی های معاملات الگوریتمیهر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:استراتژی ‌های دنباله روی ترندهارایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.فرصت‌ های آربیتراژآربیتراژ (معاملات الگوريتمي چيست؟ Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.توازن مجدد صندوق شاخصصندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.ربات معاملاتی چیست؟در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.توسعه استراتژی های الگوریتمیاولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمولچند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.الزامات فنی برای معاملات الگوریتمیبه کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.معاملات الگوریتمی چیست؟1 / 1

معاملات الگوريتمي چيست؟

معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه

آیا تا این لحظه واژه معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه اندازی شد، سرعت پردازش در رایانه‌ها به شکل امروزی نبود و این بازارها به وجود آنها وابسته نبود. بنابراین در آن زمان معاملات به صورت دستی و حضوری و بطور سنتی انجام می‌شد. هر شخصی برای خرید یا فروش سهام در بازار بورس ایران باید خود را به خیابان حافظ می‌رساند تا اولا از روی تابلو قیمت‌های به روز شده را ببیند و سپس برای خرید یا فروش سهم خود لازم بود فرم‌های مربوطه را پر می‌کرد.

امروزه اما به لطف پیشرفت در سیستم‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و در دسترس بودن اینترنت، در حالی که در خانه یا محل کار خود در حال نوشیدن یک چای گرم هستید تنها با وارد شدن به سایت کارگزاری خود و با زدن معاملات الگوريتمي چيست؟ یک دکمه می‌توانید سهام خود را خریداری یا بفروش برسانید.

اما در حال حاضر نرم افزارها و سخت افزارهای رایانه‌ای، کار را برای ما از این هم راحت‌تر کرده‌اند. دکمه‌ای را که معامله‌گر بدون استراتژی خاصی برای خرید یا فروش سهم خود با هر حالت روحی و روانی می‌زند نیز رایانه عهده دار آن است و معاملات را بدور از هیچ استرس روحی و روانی و با توجه به استراتژی معاملاتی می‌خرد و یا می‌فروشد.

حال کمی فراتر می رویم می‌خواهیم معاملات هوشمندانه‌تر انجام شود مثلا اول شرایط بازار را بسنجد و بعد میزان سرمایه را چک کند و سپس وارد معامله شود، به این گونه معاملات که هوشمندی خاصی دارند، معاملات الگوریتمی می‌گویند.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را بیان کنیم، به هر نوع معامله هوشمندانه که به صورت خودکار توسط رایانه برنامه‌ریزی شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند که این کار نیز با زبان پایتون قابل دسترسی خواهد بود.

به عبارت دیگر معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده ‌شده، در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند، معاملات الگوریتمی می‌گویند. بسیاری از الگوریتم‌های موفق، مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند که دقت و سرعت بالایی دارند.

مزایای معاملات الگوریتمی

از مهم‌ترین مزایا و محاسن استفاده از الگوریتم و دانش کامپیوتر در معاملات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

شناسایی سهام (یا انواع دیگر دارایی) مناسب سرمایه‌گذاری در سریع‌ترین زمان ممکن و قبل از تغییرات چشمگیر

انتخاب بهترین نقطه ورود و خروج به یک دارایی

رصد و بررسی هم‌زمان تمامی بازار به‌صورت خودکار

به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت سفارش خرید و فروش

استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلفی که در ذهن دارید! یعنی اگر استراتژی معاملاتی مد نظرتان را در سال‌های گذشته انجام می‌دادید چند درصد سود کسب می‌کردید و آیا استراتژی مناسبی بوده یا خیر؟!

علم داده در بازارهای مالی


علم داده در بازارهای مالی

در چند سال اخیر توجه به علم داده و اهمیت آن در بازارهای مالی به طرز چشمگیری در بین شرکت‌های فعال در بازارهای مالی کشور افزایش یافته است. با این حال تا رسیدن به نقطه مطلوب فاصله زیادی وجود دارد. بسیاری از شرکت‌های سرمایه گذاری، سبدگردان ها، کارگزاری ها، بانک ها و بیمه ها به صورت سنتی به انجام امور محوله می پردازند و از موهبت علم داده در تکمیل و تسریع وظایف معاملات الگوريتمي چيست؟ فعلی و ایجاد فرصت های کسب و کاری جدید توسط علم داده آگاهی لازم را ندارند.

علاوه بر معاملات الگوریتمی که به آن پرداختیم از علم داده برای مدیریت خودکار ریسک، کشف تقلب ها، تجزیه و تحلیل مصرف کننده ها و بررسی رفتار آنها، مبحث قیمت گذاری، توسعه محصول و . نیز استفاده می‌شود.

کلان داده چیست

کلان داده (Big Data) اصطلاحی است که برای توصیف داده هایی به کار می رود که با سرعت زیاد، در حجم بالا و تنوع گسترده تولید می‌شوند. تجزیه و تحلیل این داده ها با روش های سنتی و دستی قابل اجرا نیست. یکی از ابزارهایی که برای تحلیل کلان داده استفاده می شود استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است.

زبان برنامه نویسی پایتون در بازارهای مالی برای تحلیل بیگ دیتا استفاده زیادی دارد. پایتون با تجزیه و تحلیل داده های خام می‌تواند آنها را به اطلاعات مفیدی تبدیل کند که برای تصمیم گیری بهتر و به حداکثر رساندن خروجی کسب وکار اهمیت بسزایی دارند.

پایتون در بازارهای مالی

پایتون ( Python ) یک زبان برنامه‌نویسی چند هدفِ و متن باز است. این زبان به دلیل فلسفه‌ی وجودی آن یعنی «خوانایی و سادگی» طی گذشت حدود 30 سال که از طراحی آن گذشته توانسته محبوبیت زیادی کسب کند. در عین حال این زبان یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر دنیا به حساب می‌آید.

کتابخانه‌های متنوع پایتون به همراه جامعه برنامه‌نویسان گسترده این زبان، همواره پایتون را در رده‌های نخست محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی قرار داده است. این زبان در طیف وسیعی از موضوعات همچون طراحی وب‌سایت، امنیت و شبکه، هوش‌مصنوعی، دیتاساینس، ریزپردازنده‌ها و . مورد اقبال فراوان قرار گرفته است.

نیاز به دانستن این زبان محدود به رشته‌های مهندسی نرم‌افزار نمی‌شود، بلکه متخصصین رشته‌های دیگر چون پزشکی، اقتصاد، علوم انسانی، مدیریت مالی و. نیز آشنایی با این زبان را نیاز خواهند داشت، چراکه در دنیای امروز با کلان داده ها ( Big Data ) سروکار داریم؛ تحلیل دقیق و به موقع کلان داده ها در صنعت مالی می تواند کمک شایانی برای تحلیلگران و کارشناسان این حوزه به حساب آید.

معاملات الگوریتمی با آسان بورس

با پیشرفت تکنولوژی، معامله‌گران بازارهای 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 الگوريتمي چيست؟ 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 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.

استراتژی معاملاتی

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 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.

معاملات الگوریتمی و تاثیر آن بر بازار سرمایه

«امید موسوی» کارشناس حوزه معاملات الگوریتمی با ارسال نوشتاری به خبرگزاری بازار دیدگاه خود را درباره تاثیر معاملات الگوریتمی بر بازار سرمایه بیان کرده است.

امید موسوی*؛ بازار : در ابتدا به توضیحی درباره معاملات الگوریتمی و انواع آن می پردازیم:

معاملات الگوریتمی چیست؟

ارایه راهکارهایی هوشمند و بهینه برای بهتر معامله کردن. کاهش استرس و هیجان معاملات الگوريتمي چيست؟ سرمایه‌گذار، افزایش دقت و سرعت معاملاتش، سود بیشتر و ضرر کمتر، امنیت بیشتر اطلاعات معاملات، کاهش هزینه‌های معاملاتی و در یک کلمه افزایش کیفیت سرمایه‌گذاری هدف اصلی استفاده از کامپیوتر و ماشین در برای کمک به خودمان در معاملات است.

انواع معاملات الگوریتمی چیست؟

الگوریتم ها را می‌توان از منظر کاربرد به ۴ سطح اصلی تقسیم کرد :

الف) الگوریتم‌های مانیتورینگ: این دسته از الگوریتم‌ها برای رصد کل بازار یا سهام استفاده می‌شود. قبل از اینکه سهامی را بخریم نیاز است از وضعیت کلی بازار خبر داشته باشیم که بتوانیم تصمیم به سرمایه‌گذاری بگیریم. به طور مثال، نرخ ورود و خروج پول هوشمند به بازار، نوسانات نرخ بهره بانکی و بین بانکی، نوسانات P/E بازار، تغییرات نرخ‌های جهانی، تغییرات قیمت فلزات یا نفت و . است. ماشین به سادگی می‌تواند مجموعه‌ای از شرایط را مانیتور کند و در صورت تغییر معنادار به ما اطلاع رسانی کند.

ب) الگوریتم های سیگنال و مشاوره‌ای (به عنوان مثال تحلیل ریسک پورتفو، فیلترنویسی و کمک به پیدا کردن سهام با ویژگی خاص، هات لیست، اندیکاتورهای هوشمند و . ). هدف از این دسته الگوریتم‌ها دادن سیگنال اولیه برای خرید و فروش است. بدیهی است که این سیگنال‌ها می‌تواند در مرحله بعدی توسط استراتژی ما به دقت پایش شوند و در صورتی که شرایط استراتژی ما را دارا بودند وارد معامله شویم.

ج) الگوریتم های اجرای معاملات: پس از انتخاب سهام مرحله بعدی، خرید و فروش با دقت بالا، به دور از هیجان و با قیمت مناسب است. الگوریتم‌های اجرای معاملات به ما کمک می کنند که تصمیماتمان را هوشمندانه، سریع و راحت در بازار اجرا کنیم. مثلا گذاشتن حد سود و حد معاملات الگوريتمي چيست؟ ضرر، یا گذاشتن سفارشات شرطی و یا خرد کردن سفارش با هدف کاهش تاثیر در بازار و خرید با قیمت پایین‌تر و فروش با قیمت بالاتر.

د) الگوریتم‌های بازارگردانی: این الگوریتم‌ها در جهت افزایش نقدشوندگی، کاهش هزینه معاملات، کاهش نوسانات، افزایش حجم و تعداد معاملات و نهایتا افزایش منافع سرمایه‌گذاران و معامله‌گران خرد استفاده می‌شوند. بازارگردان معمولا سهامداران عمده، ناشرین و صندوق‌هایی هستند که در جهت افزایش نقدشوندگی سهم با هدف افزایش توجه صحیح بازار به سهم و کاهش هزینه سرمایه‌گذاران اقدام به خرید و فروش می‌کنند. این فعالیت به طور معمول زیان‌ده یا با سود کم همراه است و وظیفه‌ای به عهده سهامدار عمده در جهت بهبود وضعیت معاملات سهم است.

مزایا و معایب آن؟

بزرگ‌ترین مزیت اینکه در بلندمدت عمق بازار را زیاد می‌کند، هر ابزاری مشتری خود را دارد و افزایش ابزارها باعث می‌شود بازار بزرگ شود و موارد دلخواه هر شخص در اختیارش باشد مثلا الگوریتم برای کسانی مناسب است که از دانشگاه فارغ التحصیل می‌شوند و می‌خواهند در بازار تحلیل تکنیکال و روانشناسی بازار را کار کنند و استراتژی معاملاتی داشته باشند، معاملات آنلاین برای افرادی مناسب است که خرید و فروش و در کل معامله می‌کنند و معاملات آفلاین برای حقوقی‌ها مناسب است بنابراین الگوریتم ابزاری است که بازار را بزرگ و فعالان آن را بیشتر می‌کند و هر ابزاری که بتواند افراد درگیر در بازار را بیشتر کند به نفع بازار است و عده‌ای که تمایل ندارند با سیستم قبلی کار کنند را وارد بازار می‌کند، مزیت دوم اینکه نقدشوندگی ایجاد می‌کند، یکی از مهمترین کاربردهای الگوریتم این است که بتواند معامله بیشتری از طرف بازارگردان‌ها انجام دهد و معامله بیشتر یعنی عمق بیشتر بازار، جلوگیری از ایجاد هیجانی صف خرید و فروش، نوسانات کمتر و . . مزیت آخر این است که سود بیشتر برای کسی باشد که به جای اینکه براساس هیجانات معامله کند از ماشین کمک می‌گیرد و این باعث می‌شود در بلند مدت سود بیشتری کسب کند طبیعتا در بازار منفی الگوریتم نمی‌تواند سود کند اما اینکه در بازار منفی کمتر از بازار ضرر و در بازار مثبت بیشتر از بازار سود کند به این معنا است که موفق عمل کرده است .

مهمترین عیب الگوریتم هزینه سرمایه‌گذاری بالای آن است یعنی اگر شخصی قصد راه‌اندازی الگوریتم را داشته باشد باید حدود ۲ تا ۵ میلیارد تومان برای راه‌اندازی سیستمی عادی هزینه کند و برای سیستم حرفه‌ای باید بیش از ۲۰ میلیارد تومان هزینه کند بنابراین هزینه سرمایه اولیه بسیار بالایی می‌خواهد به همین دلیل فقط حقوقی‌ها و یا شرکت‌های بزرگ می‌توانند داشته باشند البته شرکت ما برای انجام چنین کاری راه‌اندازی شده است و سرویس ارائه می‌کنیم، در دسترس همه افراد است و هزینه آن را از کارگزاری دریافت می‌کنیم. از جمله دیگر معایب آن این است که بازار شناخت خوبی نسبت به معاملات الگوریتمی ندارد و این باعث شده است که معاملات الگوريتمي چيست؟ برداشت‌ها از این نوع معاملات متفاوت باشد یعنی فرهنگ‌سازی نشده است که الگوریتم چه کاری انجام خواهد داد، چه مزایایی دارد و . که لازم به ذکر است الگوریتم با همان قوانین و مقررات سامانه آنلاین کار می‌کند یعنی بیشتر از سه سفارش در ثانیه نمی‌تواند داشته باشد و کلیه قوانین بر آن حاکم است و نمی‌تواند تخلفی انجام دهد.

تاثیر الگوریتم بر بازار سرمایه

در بورس نزدک، بیش از ۲۶۰ شرکت مجوز بازارگردانی الگوریتمی دارند و مقالات متعددی از جمله مقاله وکتارمن در سال ۲۰۰۷ به سادگی اثبات می‌کنند که مثلا بازارگردانی الگوریتمی از ایجاد شوک‌ها و تنش‌های هیجانی در بازار جلوگیری می‌کند. در تمامی بازارهای برتر بورس دنیا حداقل یک بازارگردان الگوریتمی روی هر سهم فعال است.

برخی از نتایج بکارگیری معاملات الگوریتمی برای سهامداران و سرمایه‌گذاران خرد و مردم به معاملات الگوريتمي چيست؟ شرح ذیل است:

- هزینه کمتر معاملاتی برای سرمایه‌گذاران (تعداد سفارشات زیاد در سمت عرضه و تقاضا باعث می‌شود هر وقت که اراده کنیم برای فروش، سفارشی باشد که به آن بفروشیم).

- افزایش حجم معاملاتی و نقدشوندگی (هر چه حجم معاملات یک سهم بیشتر باشد امکان دستکاری در قیمت کمتر است و این باعث تحلیل‌پذیری بیشتر می‌شود).

- نوسان پذیری کمتر (نوسان‌های زیاد معمولا در سهام کم‌معاملات و توسط سفته بازان اتفاق می‌افتد).

- افزایش عمق بازار (هر چه عمق بازار بیشتر شود، تحلیل‌ها بهتر جواب می‌دهند و زندگی در بازار راحت‌تر است).

- روند منطقی حرکت سهم و عدم دستکاری در قیمت به سادگی

- حداقل شدن تاخیر در اجرای سفارشات (همیشه سفارشاتی برای پاسخ به سفارش ما هستند و نباید ساعت‌ها منتظر شویم که یکی از ما بخرد یا به ما بفروشد)

یک سوال اساسی از خود بپرسیم: به نظر شما مردم از آمدن اسنپ ضرر کردند؟ قیمت کمتر از ۳ سال پیش، راحتی بیشتر، شفافیت بیشتر، سادگی استفاده و تکنولوژی و الگوریتم باعث دسترسی بیشتر مردم به اطلاعات با کیفیت و واقعی می‌شود.رویکرد معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران، همواره حمایت از بازار و تعمیق آن بوده است.

در حال حاضر مشکل بازار معاملات الگوریتمی است؟

مشکل بازار نقدینگی است و الگوریتم ابزاری است که شخص می‌تواند تلفنی، آنلاین، الگوریتمی و آفلاین معامله کند بنابراین روش‌های مختلفی برای معامله کردن وجود دارد و طبیعتا همه این روش‌ها تفکر سرمایه‌گذار را اجرا می‌کنند و مشکل اصلی بازار این است که دیگر کسی نیست که سهم خریداری کند و نسبت به آن بدبین هستند همچنین عدم قطعیت‌هایی وجود دارد مانند اینکه مشخص نیست قرار است توافق صورت گیرد یا خیر و این موارد باعث می‌شود افراد ترجیح دهند سرمایه خود را در بانک یا بازار دیگری که می‌توانند سود حداقلی اما بدون ریسک دریافت کنند، سرمایه‌گذاری کنند تا زمانی که تکلیف این عدم قطعیت مشخص شود بنابراین نمی‌توان گفت که الگوریتم خوب است یا بد بلکه ابزاری همیشگی است که در روزهای مثبت و منفی بازار است و برای هر شخصی که می‌خواهد راحت‌تر، کم هزینه‌تر و با سود بیشتری کار کند خوب است .

۳ عامل مهم وضعیت فعلی بازار ایران

۱) وضعیت برجام که در صورتی که با دنیا تعامل کنیم طبیعتا انتظار رشد در صنایع ریالی در کوتاه مدت و کلیه صنایع در بلند مدت خواهیم داشت و در صورتی که همچنان تحریم‌ها پابرجا بمانند احتمالا صنایع صادراتی رشد خواهند داشت.

۲) بودجه که سال‌های قبل زودتر تصویب و قابل تحلیل بود اما هنوز نمی‌دانیم استراتژی دولت برای تامین کسری بودجه چیست؟ از چه صنایعی حمایت می‌کند؟یا دست در جیب چه صنایعی می‌کند؟

۳) جنگ روسیه و اوکراین، طبیعتا ما یک کشور خام فروشیم و به همین دلیل جنگ روسیه که باعث افزایش قیمت برخی کامودیتی‌ها شده و این تقریبا سود و رونق۷۰٪ شرکت‌های بازار سرمایه ما را بیشتر می‌کند.

طبیعتا اثر هر سه عامل همزمان باید بررسی شوند و شاید بهتر باشد در حال حاضر پولمان را در صندوق‌های درآمد ثابت نگهداریم تا کمی تکلیف ابهامات روشن‌تر شود.

*امید موسوی؛ مدیر عامل و بنیان گذار شرکت تحلیلگر امید؛ اولین شرکت ارائه دهنده زیرساخت ها و نرم افزار های الگوریتمی در ایران

معاملات الگوریتمی و تاثیرات آن در بازارهای مالی

در تعریف معاملات الگوریتمی یا خودکار گفته می‌شود: «معاملات الگوريتمي چيست؟ استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان»؛ به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» (Algorithmic Trading) هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار است.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است معاملات الگوريتمي چيست؟ و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

مهارت های اولیه لازم برای شروع معاملات الگوریتمی و ساخت یک ربات معامله گر چیست

– مهارت بالای ریاضیات و آمار در زمینه تحلیل داده

– مهارت خوب برنامه نویسی(با کمک گرفتن یک برنامه نویس)

– توانایی تفکر و تصمیم گیری در اتفاقات با احتمالات مختلف

– حس و تجربه شناخت رفتار بازار

اگر شما موارد بالا را دارید با یک پشت کار خوب می توانید بعد از دو یا سه سال یک معامله‌گر الگوریتمی حرفه‌ای باشید البته هر شخصی می تواند بسته به توانایی هایش در این پروسه سریعتر و یا کندتر باشد.

الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی در کدام قسمت معامله‌گری قرار دارد؟

یک فرایند کامل معامله‌گری را می‌توان به قسمت‌های زیر تقسیم کرد:

۱- دانش و اطلاعات معامله‌گری (معاملات الگوريتمي چيست؟ روش)

۲- انتخاب بازار

۳- انتخاب محصول

۴- مدیریت ریسک و سرمایه

۵- ورود به موقعیت معاملاتی

۶- مدیریت معاملات باز

الگو تریدینگ فقط در مورد اول (دانش و اطلاعات معامله‌گری (روش)) نمی‌تواند به شما کمک کند، خوب نباید هم توقع داشت که الگو تریدینگ به‌جای ما یاد بگیرد. ولی در بقیه موارد ۲ تا ۶ می‌تواند کمک بسیار بزرگی به معامله گران بکند.

معاملات

انواع معاملات الگوریتمی

این نوع معاملات در انواع مختلف و در فعالیت‌های سرمایه‌گذاری گوناگون مورد استفاده قرار می‌گیرد ازجمله:

سرمایه‌گذاری‌های میان‌مدت و بلندمدت

دلیل مخالفت سازمان بورس با معاملات الگوریتمی:

واحد نظارت سازمان بورس در اطلاعیه‌ای با هدف حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا در بازار و نظارت بر ورود سفارشات و معاملات استفاده از معاملات الگوریتمی و تقسیم سفارشات توسط کلیه مشتریان برخط در بورس اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران را ممنوع کرد.

معایب معاملات الگوریتمی:

*پیاده‌سازی دقیق

برای اینکه بتوانید بهترین جواب را از معاملات الگوریتمی بگیرید، باید برنامه خود را بسیار دقیق پیاده‌سازی کنید. ما همیشه کامپیوتر را به موجودی کم‌هوش ولی دقیق تشبیه می‌کنیم. برای این موجود کم‌هوش همه‌چیز را باید با دقت فراوان تعریف کرد در غیر این صورت معاملات ما بسیار با خطا روبرو می‌شود.

*سخت‌افزار

باید سخت‌افزار قوی داشته باشید تا بتوانید مسائل پر محاسبه بهینه‌سازی را حل کنید.

*خطا در بهینه‌سازی

باید با پارامترهای بهینه‌سازی آشنایی کامل داشته باشید تا در تحلیل رفتار گذشته استراتژی به بیراهه نروید. بسیاری از کسانی که به‌تازگی با معاملات الگوریتمی آشنا می‌شوند، فکر می‌کنند اگر استراتژی درگذشته خوب جواب دهد در آینده هم مانند گذشته خوب جواب خواهد داد. درصورتی‌که لزوماً این‌طور نیست و استراتژی به‌صورت مدام نیاز به بهینه‌سازی دارد.

*کیفیت پایین داده (تأثیر اهرم در خطا)

یکی از موارد مهم در معاملات الگوریتمی، بررسی کیفیت داده برای اجرای استراتژی معاملاتی در گذشته است. واقعیت این است که ورودی استراتژی معاملاتی ما برای بک تست، داده‌های ذخیره‌شده است. اگر این داده‌ها کیفیت نداشته باشند نتیجه‌ای که از بک تست می‌گیریم به‌هیچ‌عنوان قابل استناد نیست.

برای اینکه بتوانیم به خروجی بک تست استناد کنیم باید حتماً داده‌های مورداستفاده ما باکیفیت باشند. در متا تریدر ابزاری به نام استراتژی تستر وجود دارد که صحت داده‌های گذشته را با عددی بین ۰ تا ۱۰۰، نمایش می‌دهد.

*Over fit

یکی از بزرگ‌ترین خطاهایی که الگو تریدرها، خصوصاً کسانی که به‌تازگی وارد این حوزه شده‌اند، انجام می‌دهند، بهینه‌سازی بیش‌ازحد استراتژی معاملاتی است. این موضوع زمانی رخ می‌دهد که معامله‌گر بدون توجه به ماهیت پارامترهای ورودی، به دنبال یافتن بهترین مقدار برای پارامترهای ورودی است به‌گونه‌ای که بیشترین سود را در بک تست بدهد. وقتی ما مسئله را بیش‌ازحد دقیق می‌کنیم، احتمال اینکه استراتژی در آینده مانند گذشته کارکند

را بسیار پایین می‌آوریم زیرا بازارها تغییر می‌کنند و استراتژی فقط برای بازه محدودی در گذشته تنظیم‌شده است.

*یکی از تهدید‌های معاملات الگوریتمی که حتی پیش از ورودشان به بازار توسط برخی کارشناسان هشدار داده شده بود، افزایش نوسانات بازار است. چراکه این ربات‌ها سهامدار بلندمدت نیستند و با تحلیل تکنیکال نقاط ورود و خروج به یک نماد را شناسایی می‌کنند. این موضوع باعث می‌شود ربات‌ها به دنبال سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت باشند و بعد از کسب سود مورد نظر سهام را بفروشند.

در برخی موارد که معاملات الگوریتمی دست به نوسان‌گیری می‌زنند، ممکن است فعالیت آن‌ها مانع رشد بازار شود. چراکه اغلب آن‌ها بر اساس بازار‌های جهانی تربیت شده‌اند.

در آن بازار‌ها سود دو سه درصدی در یک هفته می‌تواند بازدهی ایده‌آلی باشد، در حالی که در بازار پرنوسانی مثل بورس تهران چنین نوساناتی چندان چشمگیر نیست. ربات‌ها بعد از خرید سهام و کسب تنها چند درصد بازدهی دکمه فروش را فعال می‌کنند و از سهم خارج می‌شوند. این اتفاق در مدت اخیر برای بورس خیلی گران تمام شده.

* برخی از سیگنال‌های موجود در بازار موجب شد تا الگوریتم‌ها دومینووار سیگنال فروش تولید کردند و همین امر شاید موجب توقف استفاده از آن ها توسط نهاد ناظر شده بود.

* الگوریتم به دلیل اینکه در دسترس عموم و اشخاص حقیقی قرار ندارد منصفانه نیست و انحصار الگوریتم شرایط نابرابری در معاملات ایجاد می‌کند. اینکه یک عده بتوانند از ابزاری استفاده کنند که در اختیار بقیه نیست نوعی رانت محسوب می‌شود. فعالیت الگوریتم‌ها در بازار یا باید متوقف شود و یا اینکه در اختیار عموم قرار گیرد.

* سختی طراحی استراتژی با توجه به کارمزد بالا

کارمزد بالای معاملات در بازار ایران باعـث سـخت شدن طراحی یک الگوریتم معاملاتی می شـود کـه امیـد اسـت در آینـده بـا تـدابیر سازمانهای نظارتی و کارگزاران این عدد حداقل ۳ برابر کوچکتر شود.

* خرید تجهیزات اولیه

خرید ابزارهای اولیه ای مانند یک ارتباط اینترنتی قابل اعتمـاد ، یک سیستم دسکتاپ قدرتمندتر و یا یک سرور و یا حتی برنامه ریزی راه حل های موازی برای اعتماد بیشتر به سیستم طراحی شده از معایب دیگر این روش است.

دانش برنامه نویسی و علمی معمولاً برای نوشتن یک استراتژی الگوریتمی ، دانستن مفاهیمی همچـون ، هاستینگ ، داکرایز کردن و موازیسازی ، SPOF ، پردازش جریانی ، سیسـتم هـای رویداد محـور ، پایدارسازی در خطاها ، پیش بینی پذیری از بازار ، دانش عمیق برنامه نویسی شیءگرا و سیستمهای بک تست از نیازهای اصلی است.

آزادشدن معاملات الگوریتمی:

محسن خدابخش مدیر وقت نظارت بر بورس‌های سازمان بورس و اوراق بهادار در نامه‌ای در مورد معاملات الگوریتمی در بورس اوراق بهادار و فرابورس ایران خطاب به شرکت‌های کارگزاری اعلام کرد: پیرو اطلاعیه مورخ اول مهرماه سال ۱۳۹۸ که در آن عدم امکان انجام معاملات الگوریتمی تأکید شده بود، هم اکنون به اطلاع می‌رسد، ارائه خدمات معاملات الگوریتمی توسط مؤسسات دارای مجوز از سازمان بورس به شرط رعایت ۸ مورد بلامانع است.

۱- رعایت مفاد الزامات معاملات الگوریتمی پیوست بند ۱۰ صورت جلسه مورخ ۷ بهمن ۹۸، همچنین مصوب هیئت مدیره سازمان بورس و اوراق بهادار

۲- ارائه زیرساخت نظارتی سامانه مورد استفاده به سازمان بورس و اوراق بهادار شرکت بورس و شرکت فرابورس ایران

۳- عدم استفاده از الگوریتم‌های ناقض قوانین و مقررات بازار سرمایه و دستورالعمل انضباطی کارگزاران

۴- اخذ تأییدیه قابلیت‌های عملیاتی کسب و کار سامانه معاملات الگوریتمی از شرکت بورس اوراق بهادار

۵- اخذ قابلیت‌های عملیاتی کسب و کار سامانه معاملات الگوریتمی از شرکت فرابورس ایران

۶- اخذ تأییدیه الزامات سامانه معاملات الگوریتمی از شرکت مدیریت فناوری بورس تهران

۷- اخذ تأییدیه الزامات امنیتی در سطح زیرساخت و سامانه الگوریتمی از مرکز نظارت بر امنیت بازار سرمایه

۸- ارائه لاگ‌ها و گزارش‌های دوره‌ای از عملکرد سیستم به مرکز نظارت بر امنیت اطلاعات بازار سرمایه است.

معاملات

مزایا :

* انجام معاملات با بهترین قیمت ممکن.

* خریدوفروش سهام در سریع‌ترین زمان.

* انجام معاملات قبل از تغییرات چشمگیر.

* کاهش هزینه‌ معاملات.

* بررسی هم‌زمان شرایط به‌صورت خودکار.

* به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت خریدوفروش.

* استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلف.

* هزینه کمتر معاملاتی برای سرمایه‌گذاران (تعداد سفارشات زیاد در سمت عرضه و تقاضا باعث می‌شود هر وقت که اراده کنیم برای فروش، سفارشی باشد که به آن بفروشیم).

* افزایش حجم معاملاتی و نقدشوندگی (هر چه حجم معاملات یک سهم بیشتر باشد امکان دستکاری در قیمت کمتر است و این باعث تحلیل‌پذیری بیشتر می‌شود).

* نوسان پذیری کمتر (نوسان‌های زیاد معمولا در سهام کم‌ معاملات و توسط سفته بازان اتفاق می‌افتد).

* افزایش عمق بازار (هر چه عمق بازار بیشتر شود، تحلیل‌ها بهتر جواب می‌دهند و زندگی در بازار راحت‌تر است).

* روند منطقی حرکت سهم و عدم دستکاری در قیمت به سادگی.

* حداقل شدن تاخیر در اجرای سفارشات (همیشه سفارشاتی برای پاسخ به سفارش ما هستند و نباید ساعت‌ها منتظر شویم که یکی از ما بخرد یا به ما بفروشد).

* برخی نگران شفاف‌سازی در بازار هستند، چرا که معاملات الگوریتمی به افراد کمک می‌کنند که به درستی بازار را رصد کنند و سیگنال‌های درستی از بازار دریافت کنند و در این شرایط دیگر سراغ کانال‌های تلگرامی بی‌نام و نشان نمی‌روند تا از طریق آنها تصمیم گیری کنند.

* برخی از معاملات الگوریتمی قابل شناسایی و تشخیص نیستند. ولی در هر حال، الگوریتم ها جزیی از بازار خواهند بود و نسل جدید با برخورداری از تکنولوژی و دانش کامپیوتر، این گروه از معاملات را به بازار وارد خواهند کرد، اما باید ابزارهای نظارتی دقیقی را به کار گیریم. در واقع نمیتوان بدون برخورداری از ابزارهای نظارتی دقیق، بازار را مدیریت کرد. با توسعه بازار و ورود نقدینگی بیشتر، سیستم های نظارتی نیز باید به روز شود.

* مدیریت تعداد کدهای زیاد با حجم کم، مدیریت یک کد با حجم بالا مانند شرکتهای بزرگ سرمایه گذاری و صندوق های سرمایه گذاری، استفاده ناشران یا صندوق های بازارگردانی از الگوریتم برای ایجاد نقدشوندگی در بازار و استفاده توسط سهامداران حقیقی مهمترین کارکردهای معاملات الگوریتمی است. همچنین معاملات الگوریتمی میتواند به چرخش و مدیریت سبد، سبدگردان ها کمک کند.

* توانایی‌های اکسپرت نویس نسبت به معامله گران سنتی

* بررسی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر استراتژی‌های معاملاتی

* با استفاده از الگو تریدینگ، به‌سرعت می‌توانید استراتژی معاملاتی خود را در گذشته بررسی کنید و برای استفاده از آن تصمیم بگیرید.

* بررسی چندین بازار و امکان سودآوری در چندین بازار

* شما به‌راحتی می‌توانید استراتژی خود را در بازارهای و برای محصولات مختلف بررسی کنید.

کلام آخر

زمانی که تکنولوژی در ریزترین مسایل اجتماعی و اقتصادی وارد شده، بازار سرمایه نیز نمی تواند از آن روی گردان باشد. نگاهی به بازارهای سرمایه گذاری دنیا نشان می دهد که ورود نقدینگی با حجم بسیار بالا ، توسعه این بازارها را به دنبال داشت. کاربران مختلف، صندوق های بازارگردانی و سبدگردان ها و در مجموع حقوقی ها مخاطب و کاربر اصلی معاملات الگوریتمی هستند.

اما نباید این شائبه پیش آید که سرمایه گذاران خرد، نقشی در این زمینه ندارند. معتقدم راه اندازی معاملات الگوریتمی برای سهامداران خرد از واجبات است، اما شرایط، ضوابط و مقررات خاصی برای راه اندازی آن لازم است. قطعاً افزایش حجم معالات، رشد نقدشوندگی و افزایش ارزش معاملات از مهمترین نتایج استفاده از معاملات الگوریتمی خواهد بود.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.