الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟
معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟
افراد به منظور سرمایه‌گذاری در هر زمینه‌ای باید نسبت به ساز و کار و چهارچوب‌های آن بازار شناخت داشته باشند. آموزش رکن اساسی هرگونه سرمایه‌گذاری محسوب می‌شود و افراد با مجهز بودن به آن می‌توانند موفق‌تر عمل کنند. بازار سرمایه یکی از بازارهای مهیج و سودآور در کشور است که افراد می‌توانند با تزریق سرمایه خود به این بازار کسب درآمد کنند. در بازار بورس انواع و اقسام روشهای معامله وجود دارد که هر شخص با فراگرفتن آن‌ها و چیدن استراتژی معاملاتی بورسی موفق می‌تواند معاملات یا خرید و فروش سهام را آغاز کند. یکی از انواع معاملات در بازار بورس، معاملات الگوریتمی است. در این مقاله قصد داریم بگوییم معاملات الگوریتمی در بورس چیست و به صورت مفصل به جزئیات و چهارچوب‌های این نوع از معامله در بورس بپردازیم.
منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟
معاملات الگوریتمی یکی از انواع معاملات بازار بورس است که مبنای آن بر اساس علوم برنامه‌نویسی است. در این روش تا حد زیادی از خطای انسانی و محاسباتی کاسته می‌شود. از معاملات الگوریتمی در بورس به عنوان معاملات دقیق هم یاد می‌شود. در نظر داشته باشید که معاملات الگوریتمی با نام الگو تریدینگ هم شناخته می‌شود که از مجموعه دانش برنامه‌نویسی برای استفاده از این روش می‌توان بهره برد. همانطور که اشاره کردیم در روش معاملات الگوریتمی خطای انسانی از بعد محاسباتی به حداقل رسیده و امکان کسب سود نیز بیشتر خواهد بود.
این نوع از معاملات در بورس بر مبنای برنامه‌نویسی و با استفاده از الگوهای ریاضی امکان‌پذیر است. بر اساس این اصل، به دلیل عدم دخالت هیجانات و احساسات سرمایه‌گذاران، بازار بیشتر به سمت نقدینگی می‌رود و رنگ و بوی معاملات بهتر حس می‌شود. همانطور که می‌دانید و در ابتدای مقاله هم اشاره کردیم، استراتژی‌های متنوعی برای فعالیت در الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ بازار بورس وجود دارد که استراتژی معاملاتی الگو تریدینگ به دلیل پردازش دقیق کامپیوتری از جایگاه ویژه‌ای برخوردار است و افراد با کسب دانش مربوطه نسبت به این استراتژی می‌توانند به شکل بهتری در سرمایه‌گذاری‌های خود اقدام کنند.
معامله‌گر در معاملات الگوریتمی با تنظیمات مربوط به آن می‌تواند قیمت سهام را مانیتور کند و زمانی که وضعیت تعریف شده الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ شناسایی شد، دستور خرید و فروش اعمال می‌شود. در این روش معامله‌گر زمان زیادی را برای بررسی بازار و مانیتور قیمت سهم‌ها صرف نمی‌کند و تمامی فرآیندها طی یک برنامه‌نویسی مشخص به اجرا درمی‌آیند.
کسب سود بیشتر با معاملات الگوریتمی
هر شخص برای انجام معاملات در بازار بورس باید به مجموعه اطلاعات و دانش‌هایی تجهیز شده باشد که در غیر این صورت این فرآیند نتیجه جالبی نخواهد داشت. معامله‌گر با استفاده از استراتژی معاملاتی الگوریتمی، قادر است که نسبت به روشهای دیگر سود بیشتری را کسب کند. در نظر داشته باشید که ساده‌ترین روش برای معامله، الگوی ترند یا بررسی روند تغییرات است. بر اساس این الگو معامله‌گر با ارزیابی تغییرات قیمتی در بازه زمانی مختلف تصمیم می‌گیرد که سهم را به پرتفوی خود اضافه کند یا برای فروش آن اقدام کند. در این روش ابتدایی شخص باید مدت زمان بیشتری را صرف بررسی و مشاهده قیمت‌های سهم‌های مختلف کند و همچنین اجازه می‌دهد که هیجانات و احساساتش در معاملات دخیل شود، اما همانطور که گفتیم در الگو تریدینگ معیار اصلی معامله‌گر بر اساس برنامه‌نویسی است، هیجانات و احساسات در آن دخیل نمی‌شود و در نهایت می‌تواند کسب سود بیشتری از این استراتژی معاملاتی برای خود داشته باشد.
مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟
تا این بخش از مقاله تا حدودی با مزایای این نوع از معاملات در بورس آشنا شدیم. به منظور بررسی دقیق‌تر سایر مزایای این نوع از معاملات در بازار بورس به موارد زیر دقت کنید:
- انجام معاملات در بهترین شرایط قیمتی سهم
- اعمال سریع‌تر دستورهای قیمتی در خرید و فروش سهام
- زمان‌بندی دقیق معاملات و جلوگیری از تغییرات آنی قسمت سهم
- کاهش زیاد ریسک‌های محاسباتی توسط انسان
- لحاظ نشدن دو عامل احساس و هیجان در فرآیند معاملات و کسب سود بیشتر
- یافتن سهام مد نظر در کسری از ثانیه
معایب معاملات الگوریتمی چیست؟
- یکی از ارکان مهم در استفاده از روش الگوریتمی در معاملات، تسلط به بازار بورس و داشتن دانش نسبت به نحوه معاملات در این بازار است. از همین جهت این روش به هیچ عنوان برای افراد مبتدی مناسب نیست.
- در صورتی که شما در بازار بورس به عنوان یک معامله‌گر فعال و موفق شناخته شده باشید اما توانایی ورود اطلاعات و کدنویسی صحیح را در فرآیند معاملات الگوریتمی رعایت نکنید، به نتیجه دلخواه خود دست پیدا نمی‌کنید. پس برای استفاده از روش الگوریتمی شما باید در زمینه معاملات و علوم برنامه‌نویسی و کامپیوتر، دانش کافی را داشته باشید.
- در نظر داشته باشید برای استفاده از روش الگوریتمی در معاملات بورس، باید به اینترنت خوب که احتمال قطعی ندارد دسترسی داشته و از این موضوع مطمئن باشید. اطلاعاتی که شما در این کدنویسی وارد می‌کنید بنا به چهارچوب تعریف شده، به صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی می‌شود. حال اگر ارتباط سیستم با اینترنت قطع شود، نتیجه متفاوتی از این فرآیند برای شما حاصل خواهد شد.
- این باور به غلط میان معامله‌گران وجود دارد که افرادی که با روش الگوریتمی به معاملات خود رسیدگی می‌کنند، نیازی به رصد بازار ندارند. در صورتی که این باور به کل اشتباه است و شما به عنوان یک معامله‌گر باید از زوایای مختلف نسبت به رصد بازار تمرکز داشته باشید.
به صورت کلی به این نکته توجه داشته باشید که اگر اطلاعات شما به صورت درست به سیستم وارد شود در نهایت پروسه معاملات شما به بهترین شکل ممکن مورد ارزیابی قرار می‌گیرد و به نتیجه دلخواه خود می‌رسید و از همین روش ممکن است به سودهای کلانی در بازار بورس دست پیدا کنید. تمامی این‌ها به این شرط است که شما یک استراتژی معاملاتی را به شکل صحیح در کامپیوتر به شکل کدنویسی تعریف کنید. در غیر این صورت ممکن است به هر نتیجه‌ای غیر از نتیجه دلخواه خود برسید که البته در این حالت ممکن است سرمایه شما در فرآیند انجام شده با ضرر و زیان مواجه شود.
بررسی استراتژی معاملات الگوریتمی
هر استراتژی معاملاتی در بورس نیازمند یک سری فرصت‌های مشخص به منظور عملکرد خوب است که در این بخش به رایج‌ترین استراتژی‌های الگوریتمی اشاره می‌کنیم:
استراتژی‌های پیرو روند یا ترند فالویینگ: متداول‌ترین استراتژی‌های الگو تریدینگ در میانگین حرکت (طریقه محاسبه فرمول میانگین متحرک ساده) ، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکالی مرتبط، از روند پیروی می‌کنند. این مراحل از ساده‌ترین انواع استراتژی‌های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتمی است و به نوعی در این روش هیچ‌گونه پیش‌بینی قیمتی انجام نمی‌شود. استفاده از میانگین‌های حرکت 50 و 200 روز از استراتژی‌های پرطرفدار در استراتژی‌های ترند فالویینگ به شمار می‌روند.
آربیتراژ در معاملات الگوریتمی: همانطور که می‌دانید خرید سهم در قیمت پایین و به فروش رساندن آن در قیمت‌های بالاتر، موقعیت آربیتراژ را به وجود می‌آورد. اجرای یک الگوریتم برای شناسایی این تغییرات قیمت و پوزیشن‌گیری‌های کارا باعث ایجاد فرصت‌های معاملاتی سودده سرمایه‌گذاری در بورس می‌شود.
رنج یا محدوده معاملاتی: استراتژی محدوده معاملاتی در معاملات الگوریتمی یعنی قیمت‌های بالا و پایین دارای یک پدیده موقت هستند و به صورت دوره‌ای به قیمت‌های میانگین خود باز خواهند گشت. شناسایی و تعیین محدوده قیمت و اجرای یک الگوریتم معاملاتی مبتنی بر آن، به معامله‌گران این اجازه را می‌دهد تا در قیمت‌های داخل و خارج از رنج تعیین شده به طور خودکار پوزیشن‌گیری کنند.
درصد حجم: در این استراتژی تا زمان تکمیل شدن سفارش معاملات، این الگوریتم با توجه به نسبت مشارکت تعیین می‌شود و با توجه به حجم معامله شده، سفارش‌ها را با درصد مشخصی از حجم بازار ارسال میکند. وقتی قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر رسید، این میزان مشارکت افزایش یا کاهش داده می‌شود.
بررسی الزامات فنی معاملات الگوریتمی
انجام معاملات الگوریتمی، الزاماتی وجود دارد که در این بخش به آن‌ها اشاره می‌کنیم:
- قابلیت اتصال به شبکه و پلتفرم‌های معاملاتی به منظور پوزیشن‌گیری
- امکان دسترسی به اطلاعات و داده‌های بازار که به واسطه یک سری الگوریتم‌ها مورد ارزیابی قرار می‌گیرند.
- امکان تست گرفتن از سیستم قبل از اجرای فرآیند مد نظر در بازارهای واقعی
- با توجه به پیچیدگی‌های موجود در علم برنامه‌نویسی، نسبت به انتشار نرم‌افزار معاملاتی مخصوص اقدام شود.
سخن آخر
در این مقاله از زوایای گوناگون معاملات الگوریتمی را بررسی کردیم و به استراتژی‌های متداول در این نوع از معاملات اشاره کردیم. همانطور که خواندید روشهای متنوعی از معاملات در بازار الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ بورس وجود دارد که هر کدام مزایای خاص خود را دارد به شرطی که شما دانش مربوط به آن‌ها را کسب کرده باشید. در این میان معاملات الگوریتمی یا همان الگو تریدینگ یکی از انواع معاملات در بورس است که به دلیل سیستمی بودن آن و نبود خطاهای انسانی، می‌توان به سود بیشتری دست یافت. البته برای استفاده از این استراتژی معاملاتی در بورس باید دانش‌های مربوط به آن را کسب کنید و بعد معاملات خود را بر این اساس اجرا کنید. این نوع از معاملات دارای مزیت‌های بیشتری است که به شرط تسلط به آن می‌توانید عملکرد بهتری در سرمایه‌گذاری خود داشته باشید.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتو تریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب این نوع معاملات چیست؟ تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آن‌ها را شکار کنید.
خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه این‌ها زیرمجموعه‌ای الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.
الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آن‌ها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک میکند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.
معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟
هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.
منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.
پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی
نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.
مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها
این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.
موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی
این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال میکند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری میکند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آن‌ها زیر 30 است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.
ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها
در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار میکند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.
الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟
معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص شده چهار وظیفه کلی دارند:
- رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
- ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
- مدیریت پوزیشن
- مدیریت ریسک و سرمایه
هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.
طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی
الگوریتم معاملاتی یا الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.
الگوریتم‌های اجرای معاملات
این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آن‌ها براساس داده‌های موجود اقدام به اردرگذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آن‌ها است.
به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه 100 میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر 100 میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهی
الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همانطور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهم‌ترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.
الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده
این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همانطور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.
بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آن‌ها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.
الگوریتم‌های تریدینگ
الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز میکند.
این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.
الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)
منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.
این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.
الگوریتم‌های پربسامد (HFT)
الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همانطور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.
به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آن‌ها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.
نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.
درحقیقت معاملات الگوریتمی هم مثل دراختیار داشتن اینترنت یا دانش شکافتن اتم است. خوب یا بد بودن آن بستگی به نوع دیدگاه و نحوه استفاده ما از این ابزار دارد. دقیقا همانطور که از شکافتن اتم در علوم پزشکی استفاده شد، اما با همان دانش بمب اتم هم تولید کرده‌اند.
اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها
الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای 90% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای اینکه بتوانند جای ما در بازارهای مالی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.
انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی
استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:
استراتژی‌های Trend Following
استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همانطور که از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.
اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتورها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.
استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)
به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت 1000 تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت 800 تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت 800 تومان خریده و تمام آن را به قیمت 1000 تومان به شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.
در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیتکوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.
استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی
در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و. ) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آن‌ها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آن‌ها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی
استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و. ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.
به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ 1 دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید.
دوحالت وجود دارد:
اگر برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه 2 دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، 4 دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها 3 دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (4دلار). این‌بار اگر برنده باشید، 8 دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها 7 دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا میکند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + 1 دلار برنده می‌شوید.
طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.
استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از اینکه استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.
استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم
ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.
الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.
مزایا و معایب معاملات الگوریتمی
به‌نظر شما استفاده از ابزار معاملات الگوریتمی در بازار بورس خوب است یا بد؟
معاملات الگوریتمی یا الگوریتم تریدینگ در بازار بورس | جای پای هوش مصنوعی در بازار سرمایه
دنیای امروز ما بر پایه دنیای دیجیتال می‌‌چرخد و هر روز بیشتر از پیش نیاز به کامپیوتر و دنیای دیجیتال ایجاد و احساس می‌شود. بازارهای مالی و سرمایه نیز از این موضوع مستثنی نیستند. در گذشته هر نوع معاملات در بازار سرمایه بصورت دستی و سنتی انجام می‌شد، ولی این روش با حجم معاملات و کاربران امروز امری سخت، زمان‌بر و پرهزینه است. با این وجود باز هم دست نیاز به سوی کامپیوتر و تکنولوژی دراز شده و همین باعث بوجود آمدن معاملات الگوریتمی شد.
معادلات الگوریتمی
هر بخشی که تکنولوژی وارد آن می‌شود، هوش مصنوعی نیز در پس آن خواهد آمد. مخصوصا در سیستم‌های مالی و بازارهای سرمایه نیاز شدیدی به هوش مصنوعی در کنار تکنولوژی وجود دارد. در واقع وظیفه معاملات الگوریتمی ورود به سفارشات معاملاتی بدون دخالت انسان است. در این راستا از مجموعه‌ای از کدهای برنامه نویسی شده با کمک هوش مصنوعی برای انجام معاملات بازار سرمایه استفاده می‌شود. همین امر باعث فراگیر شدن و رشد بازار سرمایه در جهان شده است.
در بیانی علمی‌تر معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه که به نام اَلگو تریدینگ نیز معرفی شده‌اند، تمام نمادها را ارزیابی میکند و با استفاده از داده‌های بنیادی و تکنیکال، آن‌ها را تحلیل میکند. در نهایت به صورت خودکار فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی، خرید و فروش در نقطه بهینه را انجام می‌دهد. همچنین شناسایی سود ضمن رعایت ریسک را برعهده دارد.
در این بخش قصد داریم از معاملات الگوریتمی، وظایف الگوریتم تریدینگ، استفاده از الگوریتم تریدینگ و معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه جهانی و بازار سرمایه ایران و همچنین کاربرد استفاده از الگوریتم تریدینگ در بازارهای مالی الکترونیک بگوییم.
تعریفی از معاملات الگوریتمی
همانطور که می‌دانید الگوریتم‌ها از در کنار هم قرار گرفتن چند دستورالعمل شکل می‌گیرند، مسائل را حل می‌کنند و یا مسئله‌ای را قدم به قدم پیش می‌برند. استفاده از سیستم‌های هوشمند مثل رایانه برای معامله و تحلیل بازار سرمایه و دیگر بازارهای پول‌ساز الگوریتم تریدینگ یا معاملات الگوریتمی نامیده می‌شود.
الگوریتم‌ها و معاملات الگوریتمی به طور کلی از چهار بخش تشکیل می‌شوند:
- سیگنال ورودی
- سیگنال خروجی
- حد سود
- حد ضرر
با توجه به آپشن‌ها و پیشرفته بودن الگوریتم‌ها می‌توان از آن استفاده‌های متفاوتی کرد. مثلا یکی از مواردی که در فعالیت بازار سرمایه به دردتان خواهد خورد مدیریت سرمایه است که برخی از الگوریتم‌های معاملاتی این کار را انجام می‌دهند. در واقع اینجا ربات‌ها هستند که در جایگاه یک متخصص معاملات الگوریتمی را حل می‌کنند و در بازار سرمایه فعالیت دارند.
چرا از معاملات الگوریتمی استفاده کنیم؟
- با استفاده از معاملات الگوریتمی کاربر معاملات خود را براساس سود و منطق کنترل میکند، نه حدس و احساس
- استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت‌تان در بازار سرمایه را چند برابر میکند.
- زمان کمتری را صرف خواهید کرد. زمان یکی از فاکتورهای موفقیت و رقابت در بازارهاست، چه دیجیتال و چه بازار بورس. اگر بتوانید از زمان خود به خوبی و بهینه استفاده کنید مسلما سود بیشتری نیز کسب خواهید کرد.
معاملات الگوریتمی چه کاری انجام می‌دهد؟
در معاملات الگوریتمی، سیستم با توجه به هدفی که برای معاملات خود در الگوریتم تعریف کردید به دنبال فرصت‌های سودده می‌گردد و سهم‌ها و محصولات پربازده را برای کاربر پیدا میکند. سپس وقتی سهم‌ها و محصولات مناسب را پیدا کرد، پوزیشن گیری مناسب را به کاربر ارائه می‌دهد.
همچنین پوزیشن‌های باز شده را مدیریت میکند و با توجه به سیستمی که برای الگوریتم تعریف کردید در فرآیند معامله دخالت میکند و مدیریت ریسک و سرمایه را نیز برعهده می‌گیرد.
الگوریتم تریدینگ خودکار و نیمه خودکار
الگوریتم‌هایی که تمام این ویژگی‌های فوق را دارند به عنوان سیستمی خودکار هستند که به آن‌ها عنوان اکسپرت نیز اطلاق می‌شود و اگر فقط از تعداد بخصوصی از این موارد پشتیبانی کنند، نیمه خودکار شناخته می‌شوند.
اگر سیستم شما خودکار باشد همه مراحل معاملات را خودش انجام می‌دهد. از ورودی تا خروجی و مدیریت همگی بر عهده آن خواهد بود.
اگر بخواهیم حجم گسترده‌ای از قیمت‌ها، معاملات و محصولات موجود در بازار را مورد بررسی و تحلیل قرار دهیم از این الگوریتم استفاده می‌کنیم. بنابراین معاملات را دستی انجام می‌دهیم، پس سیستم ما نیمه خودکار است که از آن به عنوان سیستم مکانیزه تصمیم یار نیز یاد می‌شود.
کاربری که از این سیستم استفاده میکند به اطلاعات مهمی از بازار بورس همچون حجم معاملات، اخبارهای روز اقتصادی، اخبارها و تحولات تازه سیاسی و قیمت و مقایسه آن با اندیکاتورها احتیاج دارد.
چه بخواهید و چه نخواهید ناچارا مجبور می‌شوید بخشی از اینکار را به الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ سیستم خود بسپارید. تصور کنید بخواهید تمام محصولات از تمام شرکت‌های فعال در بازار سرمایه را مورد تحلیل و بررسی قرار دهید، چه زمان زیادی باید صرف کنید و چقدر اینکار سخت خواهد بود.
جای پای هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
امروز برای انجام معاملات الگوریتمی حتما به هوش مصنوعی احتیاج خواهید داشت. به طور کلی به دو صورت می‌توانید از معاملات الگوریتمی در معاملات خود استفاده کنید:
- با استفاده از الگوریتم‌های تصادفی
در روش الگوریتم تصادفی چند ابزار و دستورالعمل در کنار هم یک هدف را تعریف می‌کنند. پس از اینکه هدف‌ها توسط ساماندهی الگوریتم تعیین شد می‌توان از آن استفاده کرد. البته در این روش شما نیز باید فعالیت‌هایی داشته باشید تا بتوانید به نتیجه مورد نظرتان دست یابید.
اگر اهداف شما بسیار سودآور هستند و نمی‌خواهید خیلی محدود کار کنید، سراغ الگوریتم‌های ژنتیک بروید. ابتدا باید از چند الگوریتم تصادفی استفاده کنید. آن‌ها را با یکدیگر ترکیب کنید و در نهایت به اهداف پیچیده‌تری که می‌خواهید برسید. در این حالت الگوریتم‌ها به صورت خودکار تحلیل می‌کنند که کدام هدف در حال حاضر برای شما سود ده‌تر خواهد بود.
جالب است بدانید که در این چرخه الگوریتم خود به حذف اهداف ضعیف‌تر می‌پردازد و نیاز به دخالت کاربر نیست. این چرخه تمام نمی‌شود و همینطور به ترتیب بهترین اهداف باقی می‌مانند.
هوش مصنوعی در بازار سرمایه و بورس
اگر بخواهید در بازار سرمایه و بورس به صورت حرفه‌ای فعالیت کنید، بی شک استفاده از هوش مصنوعی به شما در رسیدن به هدف بسیار کمک خواهد کرد.
- استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل سهام دقت کاربر را افزایش می‌دهد.
- با توجه به رفتارهای انسانی شبیه سازی شده و عملکرد بهتری نیز از خود نشان می‌دهد.
- می‌توانید با استفاده از آن اطلاعات گسترده‌تر و جامع‌تری بدست آورید.
بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و سایت‌های خبری را در یک بستر به صورت کامل و جامع در سامانه دیتاک در اختیار داشته باشید و از آن برای بهبود کسب و کار خود در هر صنعتی استفاده کنید.
الگوتریدینگ یا معاملات الگوریتمی چیست؟
چند سالی است که معاملات الگوریتمی یا همان الگوتریدینگ مورد توجه معامله‌گران و فعالان بازار سرمایه قرار گرفته است. بسیاری از فعالان بازار بین‌المللی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و الگوتریدینگ برای انجام معاملات استفاده می‌کنند. چند سالی می‌شود که استارتاپ‌هایی در آمریکا در زمینه معاملات الگوریتمی تاسیس شدند و امروزه به غول‌های بزرگ بازارهای مالی تبدیل شده‌اند. به نظر می‌رسد که معاملات الگوریتمی بسیار مهم‌تر از یک پدیده صرفا جدید باشد. به همین دلیل در این مقاله قصد داریم تا در مورد الگوتریدینگ صحبت کنیم و ببینیم هوش مصنوعی چه کاربردهایی در معاملات هوشمند دارد. در ادامه با ما همراه باشید.
الگوتریدینگ یا معاملات الگوریتمی چیست؟
منظور از الگوتریدینگ یا همان معاملات الگوریتمی استفاده از یک سیستم معاملاتی برای تصمیم‌گیری در مورد معاملاتی است که در بازار مالی انجام می‌دهیم. معاملات الگوریتمی با استفاده از فرمول‌های ریاضی پیشرفته و الگوریتم‌های مختلف انجام می‌شود که در آن دخالت انسان به حداقل می‌رسد و تصمیم‌گیری در آن به سرعت انجام می‌شود. یکی از ویژگی‌های الگوتریدینگ آن است که سیستم می‌تواند تمام فرصت‌های سودآوری موجود در بازار را شناسایی و بررسی کند و آن را به معامله‌گر پیشنهاد دهد.
درالگوتریدینگ از برنامه‌ها و نرم افزارهای رایانه‌ای استفاده می‌شود تا سرعت تجارت بالا برود و در زمان کمی می‌توان داده‌های زیادی را بر اساس معیارهای مختلف از پیش تعیین شده بررسی کرد. الگوریتم‌هایی که برای الگوتریدینگ استفاده می‌شوند می‌توانند بر اساس اصول متفاوتی تعریف شوند. بر این اساس معامله‌گران می‌توانند از الگورتیم‌های مختلفی استفاده کنند و پس از آن داد و ستد به صورت خودکار توسط خود سیستم و ربات معامله‌گر انجام می‌شود.
در واقع در الگوتریدینگ از یک برنامه کامپیوتری که به سیستم معاملاتی متصل است استفاده می‌کنیم تا آن برنامه عملا به جای ما معامله و خرید و فروش سهام را انجام دهد. این نوع برنامه‌ها به طور کلی چند گام را برای انجام معامله استفاده میکند. اول داده‌های موجود را دریافت میکند. سپس به آنالیز و محاسبه این داده‌ها می‌پردازند، سپس شرایط را با استفاده از ابزار تحلیل و بررسی میکند و در نهایت دستور مناسب را برای معامله اجرا میکند.
مزایای الگوتریدینگ در معاملات بازار مالی
مهم‌ترین مزیت الگوتریدینگ اتوماسیون روند معاملات است. مزیت دیگر الگوتریدینگ توانایی بررسی و تحلیل داده‌های زیاد در زمان کوتاه و خرید و فروش و معامله بر اساس تحلیل همین داده‌ها است. به این ترتیب می‌توان از میزان سود دهی معامله و یا نتیجه‌ی معامله تا حد زیادی اطمینان پیدا کرد. از طرف دیگر به دلیل تحلیل حجم زیادی از داده‌های فرد معامله‌گر می‌تواند فرصت‌های بسیاری را بررسی کند و از بین این فرصت‌ها بهترین را برای معامله انتخاب کند. از مزایای دیگر الگوتریدینگ آن است که چون تقریبا همه‌ی معاملات توسط کامپیوتر و برنامه انجام می‌شود، خطای انسانی تا حد زیادی کاهش می‌یابد و از این طریق میزان ضرری که به دلیل خطای فرد ایجاد می‌شد، عملا از بین می‌رود.
یکی دیگر از بزرگ‌ترین مزایای الگوتریدینگ جلوگیری از اقدام‌هایی در معاملات است که بر اثر احساسات و به دور از منطق انجام می‌شود که این نوع اقدامات یکی از بزرگ‌ترین آفات و مشکلات سرمایه‌گذاری است. تا به حال مشاهده کرده‌ایم که در اثر بروز این رفتارهای احساسی بازار معاملات دچار چه ضرر و زیان‌هایی شده است. در نهایت از دیگر مزایای الگوتریدینگ آن است که چون معمولا هزینه معاملات را کاهش می‌دهد، این مسئله به سرمایه‌گذاران کمک میکند تا سود بیشتری داشته باشند.
انواع الگوریتم‌های الگوتریدینگ
معاملات الگوریتمی از الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ الگوریتم‌های متفاوتی برای انجام معاملات استفاده میکند. عمده این الگوریتم‌ها معمولا در پنج دسته قرار می‌گیرند که عبارتند از:
- الگوریتم‌های معاملاتی برای انجام معاملات
- الگوریتم‌های سیگنال دهی
- الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار
- الگوریتم‌های کم بسامد
- الگوریتم‌های پر بسامد
استفاده از داده در الگوتریدینگ
اساس کارکرد الگوتریدینگ داده‌هایی است که در آن تحلیل و بررسی می‌شوند تا از این طریق معاملات به درستی انجام شوند. لذا برای بهره‌مندی از الگوتریدینگ در بازار سرمایه نیاز به داده‌های مطمئن و درست داریم. سرمایه‌گذاری در مبحث جمع‌آوری داده و استفاده از منابع داده درست در الگوتریدینگ بسیار اهمیت دارد.
کاربرد هوش مصنوعی در الگوتریدینگ
همان طور که گفته شد اساس کار الگوتریدینگ داده و تحلیل این داده‌ها است. استفاده از هوش مصنوعی در الگوتریدینگ به بررسی و آنالیز بهتر داده‌ها و بدست آوردن بینش عمیقی نسبت به سهام و ارزش‌های موجود در بازار مالی کمک میکند. هم چنین هوش مصنوعی به سبب هوشمندی که دارد می‌تواند به داشتن دیدی آینده نگر و تحلیلی دراز مدت برای فعالیت‌های آینده کمک کند. در واقع استفاده از هوش مصنوعی در الگوتریدینگ کمک میکند تا معاملات هوشمندتر انجام شود و داده‌ها فقط از طریق یک نرم افزار ساده تحلیل نشوند، بلکه یک سیستم هوشمند که می‌تواند از تحلیل این داده‌ها بینش مناسبی را بدست آورد، به خرید و فروش و انجام معامله بپردازد.
برای مطالعه بیشتر در زمینه هوش مصنوعی و کاربردهای آن به بلاگ عامر اندیش مراجعه کنید.
دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ
در دوره الگوریتم تریدینگ یاد میگیرید چگونه با استفاده از برنامه نویسی، پیاده سازی استراتژی های تریدینگ ارزهای دیجیتال را به صورت کاملا خودکار اجرا نمایید.
معرفی دوره
چگونه استراتژی های الگوریتم تریدینگ سودآور را به سرعت شناسایی کنید؟
- بدون از دست دادن پول در استراتژی های غیراثربخش
- بدون نیاز به ارزیابی تعداد زیادی از متغیرهای انواع استراتژی ها
- بدون نیاز به دانش بالای برنامه نویسی، تکنولوژی، مالی یا ریاضیات
دوره الگوریتم تریدینگ، به این منظور طراحی شده که نحوه تدوین سریع استراتژی های الگوریتمیک تریدینگ به علاقه مندان را آموزش دهیم تا به صورت لایو در بازارها به خرید و فروش بپردازند. بهترین مزیت، اتوماتیک بودن همه چیز است!
"الگوریتم تریدینگ تصمیم گیری احساسی را حذف نموده، خطاهای رایج معاملات دستی الگوریتمیک‌تریدینگ چیست؟ را ندارد و موجب صرفه جویی در زمان شما خواهد شد."
در این دوره چه چیزی یاد میگیرید؟
- استفاده از پایتون برای خودکار کردن خرید و فروش های ارز دیجیتال
- اجرای تحلیل تکنیکال و فاندامنتال به صورت خودکار
- بهینه سازی استراتژی جهت شناسایی بهترین پارامترهای قابل استفاده
- اتصال به چندین صرافی ارز دیجیتال
- استفاده از داده های قبلی و بک تست استراتژی
- اجرای استراتژی به صورت شبیه سازی شده یا لایو
- نحوه فعالیت در یک محیط مجازی
- کدنویسی انواع استراتژی ها
- بک تست استراتژی ها جهت بررسی عملکرد گذشته آن
- بهینه سازی استراتژی ها جهت تعیین بهترین پارامترهای سود و ریسک
پیش نیازهای این دوره چیست؟
دانش مقدماتی در زمینه برنامه نویسی و خرید و فروش ارزهای دیجیتال کفایت میکند.
