اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ

تاریخچه هش ریت در بیتکوین

یادگیری عمیق یا Deep Learning چیست؟

یادگیری عمیق یا Deep Learning که البته خیلی ها ترجیح میدن از واژه دیپ لرنینگ استفاده کنن، تلاش می‌کنه نحوه یادگیری دانش توسط انسان رو تقلید کنه. یادگیری عمیق یک جزء مهم از علم داده به حساب میاد که آمار و مدلسازی تخمینی رو شامل میشه.

یادگیری عمیق برای کاربردهایی مثل جمع ‌آوری، تحلیل و تفسیر مجموعه‌ وسیعی از داده ها ایده آله و به دانشمندان داده کمک می کنه تا فرآیندها رو سریع تر و آسون تر پیش ببرن.

یادگیری عمیق در واقع نوعی از تکنولوژی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستش که در ساده ترین حالت، میشه اونو به عنوان روشی برای خودکارسازی تحلیل های پیش بینی کننده در نظر گرفت. الگوریتم های رایج در یادگیری ماشین خطی هستن، اما الگوریتم های یادگیری عمیق به صورت سلسله مراتبی پشته سازی شدن و پیچیدگی و مفهوم عمیق تری دارن.

برای درک بهتر یادگیری عمیق، کودک خردسالی رو در نظر بگیرین که اولین کلمه ای که یاد گرفته «گل» هستش. کودک با اشاره به اجسام مختلف و گفتن کلمه «گل» می‌تونه یاد بگیره که گل چیه و چی نیست. اگر اشاره کودک درست باشه، والدینش میگن «درسته، این گله» و در غیر اینصورت میگن «نه، این گل نیست».

همزمان با اشاره کودک به اجسام مختلف، اون می‌تونه با ویژگی هایی که یک گل داره بیشتر آشنا بشه. در واقع کودک بدون اینکه حتی اطلاع داشته باشه، داره یک مفهوم پیچیده، یعنی «گل» رو ساده سازی می‌کنه.

هر بار که کودک یک مفهوم جدید و ساده تر از یک مفهوم کلی و پیچیده رو یاد می‌گیره یک لایه اطلاعاتی در مغزش تشکیل میشه. با افزایش این لایه ها، در نهایت سلسله مراتبی شامل لایه هایی از مفاهیمی با درجه سختی و پیچیدگی متفاوت ایجاد میشه که مفهوم «گل» رو برای کودک قابل فهم می‌کنه. بنابراین، در یادگیری عمیق، به دست آوردن دانش با استفاده از مثال انجام میشه.

• یادگیری عمیق چطور کار می کند؟
• چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟
• آشنایی با متدهای یادگیری عمیق
• چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق
• مثال هایی از به کارگیری یادگیری عمیق در حوزه های مختلف

یادگیری عمیق چطور کار می کند؟

برنامه های کامپیوتری که از یادگیری عمیق استفاده می کنن در واقع از فرآیندی مشابه با فرآیند یادگیری مفهوم «گل» در مثال بالا بهره می برن. هر الگوریتم در سلسله مراتب با بررسی غیرخطی داده ورودی اش، از دانشی که کسب کرده برای ساخت یک مدل آماری به عنوان خروجی استفاده می کنه.

این کار اونقدر تکرار میشه تا خروجی به سطح رضایت بخشی از دقت رسیده باشه. تعداد لایه هایی که داده ها در اونها پردازش میشن معمولا اونقدر زیاده که با واژه Deep تناسب داره. در تکنولوژی رایج یادگیری ماشین، فرآیند یادگیری تحت نظارت انجام میشه. برنامه نویس خیلی دقیق و مشخص نکات لازم رو در اختیار کامپیوتر قرار میده. اینطوری کامپیوتر میتونه تصمیم بگیره که آیا یک تصویر حاوی گل هست یا نه.

این فرآیند زمان بر و پیچیده تحت عنوان استخراج ویژگی ها شناخته میشه و نرخ موفقیت کامپیوتر دقیقا به توانایی برنامه نویس برای تعیین یک مجموعه ویژگی برای یک مفهوم (مثلا گل) بستگی داره. مزیت یادگیری عمیق اینه که برنامه بدون نیاز به نظارت، ویژگی ها رو خودش می سازه. یادگیری بدون نظارت نه تنها سریع تره بلکه معمولا دقت خیلی بالاتری هم داره.

در وهله اول مقداری داده آموزشی در اختیار برنامه کامپیوتری قرار می گیره که عموما شامل مجموعه ای از تصاویر هستش که توسط انسان نشانه گذاری شدن. مثلا تصاویری که با مفهوم گل نشانه گذاری شدن و تصاویری که فاقد متا تگ گل هستن. برنامه با استفاده از اطلاعات دریافتی از داده آموزشی، یک مجموعه ویژگی رو برای مفهوم گل می سازه و یک مدل پیش بینی کننده رو ایجاد می کنه.

در این مثال، کامپیوتر ممکنه در اولین مرحله به دنبال یک گیاه با گلبرگ بگرده و هر تصویری که دارای این المان ها بود رو با عنوان تصویر حاوی گل دسته بندی کنه. نکته مهم اینه که برنامه از نشانه گذاری هایی که انسان مشخص کرده خبر نداره. در واقع برنامه با بررسی الگوهای پیکسلی در یک داده دیجیتال، به دنبال المان های مذکور میگرده.

با بررسی تصویرهای بیشتر، پیچیدگی و دقت مدل پیش بینی کننده افزایش پیدا می کنه. برخلاف کودکی که بالاتر به عنوان مثال فرض شد، برنامه به چند هفته یا حتی ماه نیاز نداره تا مفهوم «گل» رو درک کنه. در واقع الگوریتم های Deep Learning با استفاده از یک مجموعه آموزشی این قابلیت رو دارن تا میلیون ها تصویر رو دسته بندی کنن و تمام تصاویری که در اونها گل وجود داره رو در عرض چند دقیقه مشخص کنن.

برای اینکه به سطح اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ رضایت بخشی از دقت برسیم، برنامه های یادگیری عمیق باید به داده های آموزشی وسیع و قدرت پردازشی بالا دسترسی داشته باشن. هیچ کدام از این دو نیازمندی تا پیش از ظهور ابر داده (Big Data) و پردازش ابری در دسترس برنامه نویسان قرار نداشت.

برنامه نویسی الگوریتم های یادگیری عمیق میتونه با استفاده از خروجی تکرار شونده خودش، مدل های آماری پیچیده تری رو بسازه. به همین دلیل این الگوریتم ها امکان ساخت مدل های پیش بینی کننده دقیق با استفاده از داده های وسیع نشانه گذاری و ساختاربندی نشده رو ارائه میدن. با توجه به اینکه حضور اینترنت اشیاء (IoT) هر روز در زندگی ما پررنگ تر میشه، تکنولوژی یادگیری عمیق از اهمیت زیادی برخورداره. علت اینه که اکثر داده هایی که توسط انسان و ماشین ها تولید میشن نشانه گذاری و ساختاربندی نشده هستن.

چرا یادگیری عمیق اهمیت دارد؟

یادگیری عمیق در حال حاضر یکی از مهمترین تکنولوژی هایی هستش که در ماشین های خودران استفاده میشه. این تکنولوژی امکان تشخیص یک تابلوی توقف یا درک تفاوت یک عابر پیاده از یک چراغ برق رو برای ماشین میسر می کنه.

دستگاه های مصرفی مثل گوشی های هوشمند، تبلت ها، تلویزیون ها و بلندگوها هم با استفاده از این تکنولوژی قابلیت کنترل صوتی رو در دسترس کاربران خودشون قرار میدن.

در یادگیری عمیق، یک مدل کامپیوتری به صورت مستقیم از طریق تصاویر، متن یا صدا یاد می گیره تا چطور طبقه بندی ها رو انجام بده. مدل های Deep Learning میتونن دقت فوق العاده بالایی داشته باشن و حتی در برخی سناریوها عملکردی بهتر از انسان رو نشون بدن.

این مدل ها با استفاده از مجموعه های وسیعی از داده های نشانه گذاری شده/نشده و معماری های شبکه عصبی با لایه های بسیار زیاد، آموزش داده میشن. به کارگیری یادگیری عمیق در صنایع مختلف مزایای زیادی رو به همراه داره. در حوزه ای کامرس (تجارت الکترونیک) یا کسب و کارهایی که خدماتشون رو آنلاین ارائه میدن، امکان شناخت نیازها، علایق و رفتارهای خرید مشتریان وجود داره.

کسب و کارها میتونن با ثبت و تفسیر احساسات و نظرات مشتریان، بهترین راهکارها و پیشنهادها رو به کاربران خودشون ارائه بدن و اینطوری روابط و ارتباطات بهتری داشته باشن. با استفاده از ابر داده و توانمندی های تحلیلی و تفسیری یادگیری عمیق، امکان پیش بینی ترندها و نیازها و در نتیجه ارائه گزینه های متناسب و پاسخ های شخصی سازی شده میسر میشه.

با استفاده از یادگیری عمیق میشه توانایی پیش بینی و دفاع از خود رو در حوزه امنیت سایبری ایجاد کرد. بهره وری بیشتر و کارایی بهتر با بهبود زمان های پاسخگویی میسر میشه.

بدون شک هوش مصنوعی و یادگیری عمیق انقلاب های بعدی در حوزه تکنولوزی هستن و در آینده ای نزدیک، با استفاده از آنها دستاوردهای چشمگیری رو کسب می کنیم.

آشنایی با متدهای یادگیری عمیق

برای ساخت مدل های یادگیری عمیق قدرتمند، متد های مختلفی مورد استفاده قرار می گیره. این تکنیک ها شامل کاهش نرخ یادگیری، انتقال یادگیری، آموزش از ابتدا و Dropout میشه.

کاهش نرخ یادگیری

نرخ یادگیری یک فراپارامتر (عاملی که پیش از فرآیند یادگیری، سیستم یا شرایطی رو برای عملکرد سیستم تعریف می کنه) هستش که اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ کنترل می کنه هر بار که وزن مدل تغییر می کنه، برای پاسخ به خطای تخمین زده شده، مدل چقدر تغییر رو تجربه می کنه.

نرخ های یادگیری بسیار بالا ممکنه به فرآیندهای آموزشی ناپایدار یا یادگیری مجموعه ای غیر ایده آل از وزنه ها منتهی بشه. از سمت دیگه، نرخ های یادگیری خیلی کم ممکنه باعث ایجاد یک فرآیند آموزشی طولانی بشه که پتانسیل گیر کردن رو داره.

در متد کاهش نرخ یادگیری که به اون بازپخت نرخ یادگیری یا نرخ های یادگیری تطبیقی هم میگن، فرآیند تطبیق نرخ یادگیری برای افزایش عملکرد و کاهش زمان آموزش هستش. ساده ترین و رایج ترین انطباق های نرخ یادگیری در طول آموزش شامل تکنیک هایی برای کاهش نرخ یادگیری در طول زمان هستش.

انتقال یادگیری

این فرآیند شامل تکمیل یک مدل از قبل آموزش دیده هستش. در این متد به یک رابط برای اجزای داخلی یک شبکه از قبل طراحی شده نیاز داریم. ابتدا، کاربران داده های جدید حاوی طبقه بندی هایی که تا پیش از این ناشناخته بودن رو در اختیار شبکه موجود قرار میدن. وقتی که تنظیمات لازم برای شبکه انجام شد، وظایف جدید رو میشه با توانمندی های توسعه یافته شبکه برای دسته بندی جزئی تر انجام داد.

مزیت متد انتقال یادگیری اینه که نسبت به روش های دیگه به داده های خیلی کمتری نیاز داره و در نتیجه، زمان محاسبه را به دقیقه یا ساعت کاهش میده.

آموزش از ابتدا

این روش به یک توسعه دهنده نیاز داره که مجموعه داده های نشانه گذاشته شده وسیعی رو جمع آوری و یک معماری شبکه رو پیکربندی کنه. این شبکه باید بتونه ویژگی ها و مدل ها رو از طریق مجموعه داده های آماده شده، یاد بگیره. این تکنیک برای کاربردهایی که نیازمند خروجی شامل تعداد بسیار زیادی دسته بندی هستن و به ویژه برای کاربردهای جدید خیلی مناسبه.

اما به طور کلی از این روش به صورت رایج استفاده نمیشه، چرا که به مقادیر داده زیادی نیاز داره و به همین دلیل آموزش شبکه ممکنه روزها یا حتی هفته ها طول بکشه.

تکنیک Dropout

در این روش سعی بر این هستش تا در طول آموزش با حذف تصادفی واحدها و اتصالات آنها از شبکه عصبی، مشکل تناسب بیش از حد در شبکه هایی با مقادیر زیادی از پارامترها برطرف بشه. ثابت شده که متد Dropout میتونه با وظایف یادگیری نظارت شده در بخش هایی مثل تشخیص گفتار، دسته بندی سند و زیست شناسی محاسباتی، عملکرد شبکه های عصبی رو بهبود بده.

تو سال 2022 فروش خوب کافی نیست، باید عالی باشید.

تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

همونطوری که گفته شد، یادگیری عمیق در واقع بخشی از تکنولوژی یادگیری ماشینه که از نظر روش حل مساله متفاوت به حساب میاد. در یادگیری ماشین، یک فرد خبره باید در فرآیندی تحت عنوان استخراج ویژگی، اکثر ویژگی های مورد نظر رو شناسایی کنه. اما در سمت دیگر، الگوریتم‌های یادگیری عمیق به صورت فزاینده ویژگی‌های مورد نظر رو درک می کنن و به همین دلیل نیازی به وجود یک نیروی خبره انسانی نیست.

در واقع به همین دلیل آموزش الگوریتم های یادگیری عمیق به مراتب بیشتر از الگوریتم‌های یادگیری ماشین طول میکشه. برای مثال، ممکنه با صرف چند ثانیه تا نهایتا چند ساعت بتونیم یک مدل یادگیری ماشین کارآمد رو برای پاسخگویی به مساله تعیین شده آماده کنیم. اما آماده سازی و آموزش مدل یادگیری عمیق گاهی تا چند هفته زمان می بره.

اما وقتی موقع تست مدل میرسه، اوضاع برعکس میشه. تست الگوریتم‌های یادگیری عمیق زمان به مراتب کمتری نسبت به الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارن. علاوه بر این، هر چقدر مجموعه داده آموزشی مدل یادگیری ماشین حجیم تر بشه، زمان لازم برای تست به طور محسوسی بالاتر میره.

بر خلاف یادگیری عمیق، برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین نیازی به تجهیزات پرهزینه و پردازشگرهای گرافیکی بالارده نیست. بسیاری از دانشمندان داده، حداقل در حال حاضر یادگیری ماشین رو به یادگیری عمیق ترجیح میدن. دلیل این انتخاب قابلیت تفسیر بهتر یا توانایی درک راه حل ها هستش. الگوریتم های یادگیری ماشینی همچنین مواقعی که داده ها کوچک هستن ترجیح داده میشن. اما در شرایطی مثل تشخیص گفتار و NLP (پردازش زبان طبیعی) که حجم داده ها وسیعه و هیچ نیروی انسانی برای درک یا شناسایی ویژگی ها وجود نداره، یادگیری عمیق به یادگیری ماشین ترجیح داده میشه.

چالش ها و محدودیت های یادگیری عمیق

شاید بزرگترین محدودیت مدل های یادگیری عمیق ضرورت یادگیری از طریق مشاهده باشه. این یعنی مدل ها فقط به چیزی که از طریق داده‌های آموزشی یاد گرفتن اکتفا می‌کنن. اگر کاربری یک مجموعه کوچک از داده داشته باشه یا داده از منبع مشخصی باشه که لزوما در مفهوم کلی تر مناسب کاربرد مورد نظر نیست، مدل‌ها نمیتونن اون داده‌ها رو تعمیم بدن و در نتیجه عملکردشون پیرامون داده‌های آموزشی محدود میشه.

سوگیری های شناختی یکی دیگر از مشکلات اصلی و مهم مدل‌های یادگیری عمیق هستش. اگر یک مدل با داده ای آموزش ببینه که حاوی سوگیری بوده، در نتیجه پیش بینی های خروجی هم با سوگیری همراه هستش. برای برنامه نویسان یادگیری عمیق، این یکی از مشکلات آزاردهندس، چرا که مدل ها یاد می‌گیرن به ازای هر تغییر کوچکی، اجزای اطلاعاتی رو از همدیگه جدا کنن.

اغلب اوقات، عواملی که مدل با استفاده از اون اطلاعات رو از هم جدا می‌کنه برای برنامه نویس کاملا شفاف نیست. مثلا، مدلی که صورت رو تشخیص میده ممکنه خصوصیات چهره افراد رو بر اساس نژاد و جنسیت بررسی کنه، اما برنامه نویس از این موضوع اطلاع نداره.

نرخ یادگیری یکی دیگر از چالش های اصلی در مدل های یادگیری عمیق هستش. اگر نرخ خیلی بالا باشه، مدل خیلی سریع همگرا میشه و در نتیجه خروجی ایده آلی رو ارائه نمیده. در سمت مقابل، اگر نرخ خیلی پایین باشه، فرآیند دسته بندی داده ها ممکنه دچار اختلال بشه و دستیابی به یک راهکار حتی سخت از حالت قبل باشه.

نیازمندی های سخت افزاری برای مدل های یادگیری عمیق می‌تونه محدودیت هایی رو ایجاد کنه. واحدهای پردازش گرافیک چند هسته ای و سایر واحدهای پردازشی قدرتمند برای بهبود کارایی و کاهش زمان لازم برای ارائه خروجی ضروری هستن. طبیعتا تهیه این تجهیزات به هزینه بالایی نیاز داره. از سایر قطعات سخت افزاری مورد نیاز برای بهره گیری مناسب از یادگیری عمیق میشه به حافظه رم سریع، هارد دیسک یا اس اس دی اشاره کرد.

از دیگر محدودیت‌ها و چالش‌های یادگیری عمیق میشه به موارد زیر اشاره کرد:

یادگیری عمیق به حجم زیادی از داده نیاز داره. علاوه بر این، مدل های دقیق و قدرتمندتر به پارامترهای بیشتری نیاز دارن که طبیعتا اونها هم داده های مختص خودشون رو می‌خوان. پس از آموزش، مدل های یادگیری عمیق بی انعطاف میشن و نمیتونن وظایف رو به صورت مالتی تسکینگ انجام بدن. اونها میتونن راه حل های بهینه و دقیق رو فقط برای یک مشکل مشخص ارائه بدن. حتی حل یک مشکل مشابه نیازمند آموزش مجدد سیستم هستش.

هر کاربردی که به منطق نیاز داره (مثل برنامه نویسی یا استفاده از شیوه های علمی)، برنامه ریزی بلند مدت و دستکاری داده های الگوریتمی، کاملا فراتر از تکنیک های فعلی یادگیری عمیقه و حتی با استفاده از مجموعه های وسیع داده امکان پذیر نیستن.

استخدام معاملات الگوریتمی

چرا معاملات الگوریتمی؟بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمیمزایای انجام معاملات به روش الگوریتمیاستراتژی های معاملات الگوریتمیاستراتژی ‌های دنباله روی ترندهافرصت‌ های آربیتراژتوازن مجدد صندوق شاخصربات معاملاتی چیست؟توسعه استراتژی های الگوریتمیفراتر از الگوریتم های معاملاتی معمولبیشتر 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 یاف. khanesarmaye19)Published: : 9 s

معاملات الگوریتمی. فرصت است یا تهدید.

معاملات الگوریتمی. فرصت است یا تهدید. ۰۳ آبان ۱۴۰۰ – ۰۹:۰۰. ارسال نظر. متولیان بازار سرمایه معاملات بازار را زیر ذره بین گذاشته اند تا مشخص شود کدام سفارشات. دستی و کدام سفارشات با الگوریتم ثبت شده است

معاملات الگوریتمی چیست؟ به زبان ساده (+ فیلم آموزش .

معاملات الگوریتمی چیست؟درک الگو تریدینگ با یک مثال سادهمراحل عملکرد معاملات الگوریتمیوظایف معاملات الگوریتمیطبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمیاستراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتیپیش‌نیازهای فنی برای معاملات الگوریتمیکاربرد هوش مصنوعی در الگو ترندینگمزایای استفاده از معاملات الگوریتمیمعایب استفاده از معاملات الگوریتمیدر تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «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 ر. blog.faradars(38)Published: : 16 s

استخدام معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟ چه امکاناتی در اختیار .

· معاملات الگوریتمی. شیوه ی جدید (البته ی برای ما جدید می باشد!!) از انجام معاملات است که کلیه معاملات به صورت کاملا خودکار و بر اساس الگوریتم طراحی شده توسط شما. انجام می شود

آموزش درس معاملات الگوریتمی – مکتبخونه.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم. به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.به عنوان یک نمونه ساده. حد سود و ضرر یک الگوریتم Category: برنامه نویسی و IT-M58k, هوش مصنوعی-M233k

معاملات الگوریتمی چیست و چرا باید به آن اهمیت داد؟.

· حال شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات. اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. در صورتی که تمام این فرآیند اتوماتیک باشد. تبریک! شما نه تنها یک ماشین چاپ پول دارید. که می‌توانید آن را در طبقه الگوریتم‌های position trading این نوشته طبقه‌بندی کنید

استخدام معاملات الگوریتمی

استخدام توسعه‌دهنده و پشتیبان معاملات الگوریتمی در شرکت .

شرکت توسعه الگوریتم توسن. فعال در حوزه هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی. افراد را با شرایط زیر استخدام برای توسعه و پشتیبانی یک پروژه مربوط به معاملات الگوریتمی استخدام می‌کند: 1-خلاقیت و درک منطق الگوریتم. نیاز اساسی Posted on: November 28

این مطلب در سایت ویکی پاوه نوشته شده است.

استخدام کارشناس مدل سازی مالی و معاملات الگوریتمی در .

· استخدام پردازش اطلاعات مالی پارت شرکت پردازش اطلاعات مالی پارت جهت تکمیل کادر خود در استان‌ خراسان رضوی از افراد واجد شرایط زیر دعوت به همکاری می‌نماید

آگهی های استخدام شرکت تحلیلگر امید جابینجا.

کارشناس ارشد معاملات (منقضی شده) تحلیلگر امید Omid Analyzer; تهران. تهران قرارداد تمام‌وقت (برای مشاهده حقوق وارد شوید)

استخدام معاملات الگوریتمی

دعوت به همکاری در حوزه معاملات الگوریتمی آسان استخدام.

استخدام مدرک زیردیپلم; استخدام مدرک دیپلم; استخدام مدرک فوق دیپلم; استخدام مدرک لیسانس; استخدام مدرک فوق لیسانس; استخدام مدرک دکتری; استخدام مدرک فوق دکتری

معاملات الگوریتمی – آموزش های تخصصی صنعتی شریف.

آگهی استخدام; تماس با ما. درخواست همکاری(تدریس) درخواست همکاری(اجرایی) انتقادات و پیشنهادات

معاملات الگوریتمی در بورس چیست و برای چه کسانی مناسب است .

· در این مطلب آموزشی قصد داریم تا بگوییم معاملات الگوریتمی در بورس به چه صورت است و کاربردها و نحوه استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی مختلف چگونه است و نرم افزار معاملات الگوریتمی چه کمکی میتواند در افزایش سودسازی ما در بازارهای مالی مختلف داشته باشد

استخدام معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی – کارگزاری بانک آینده شرکت کارگزاری .

معاملات الگوریتمی می‌توانند در قسمت‌های مختلف روند معاملات قرار گیرند. به این معنی که با توجه به وظایفشان که در بالا گفته شد می‌توانند در هر یک از مراحل ذکر شده کار خود را آغاز کنند

الگوریتم‌های بورس‌باز جای انسان‌ها را می‌گیرند؟.

معاملات الگوریتمی برای همه به صرفه نیست. آسایش تشریح کرد: به علت اینکه معاملات الگوریتمی از نوسانات کوچک بازار سود کسب می‌کنند برای بسیاری از افراد صرفه اقتصادی ندارد‌ و این ابزار برای تمام افراد با هر سطح دانش مالی و استراتژی معاملاتی مناسب نیست

ثبت‌نام آنلاین مشتری کارگزاری شرکت داده پردازان تدبیر .

ارتباط سامانه سجام با این سامانه جهت تایید اطلاعات هویتی. صرفه جویی در هزینه ایجاد شعبه جدید کارگزاری. دریافت کد معاملات برخط بدون نیاز به حضور در کارگزاری. ارتباط با سامانه بک آفیس کارگزاری جهت ثبت مشتری پس از تایید پذیرش کارگزاری

چگونه الگوریتم خودکار معاملاتی خود را بنویسید؟ – دانش نامه .

همیشه می‌خواستید یک معامله‌گر الگوریتمی با توانایی کد نویسی یک ربات معامله‌گر خودکار باشید؟. بااین‌حال با اطلاعات غلط و گمراه‌کننده و دروغین یک‌شبه ناامید شدید؟. خب لوکاس لئو. طراح دوره معاملاتی الگوریتم .

شرایط انجام معاملات الگوریتمی در بورس تغییر کرد شهرآرانیوز.

منبع: فارس. عضو شوید: آخرین اخبار کشور را در این صفحه اینستاگرام دنبال کنید. لینک کوتاه: shrr/000Gne. 0. گزارش خطا. برچسب ها: معاملات بورسی بورس اوراق بهادار تهران بازار سرمایه. بازدید از صفحه اول ارسال به دوستان نسخه چاپی خبرنامه

ساخت الگوریتم‌های معاملاتی – دانش نامه مالی سامان.

اگر تصمیم به توسعه الگوریتم معاملاتی دارید. مراقب محدودیت‌های زمانی. بازار و مالی باشید که ممکن است بر روی استراتژی شما تأثیر بگذارند. یک استراتژی را به یک قاعده مبتنی بر قانون تبدیل کنید که می‌تواند به‌راحتی کد نویسی شود و .

معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی در بازار ارزهای .

· معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) که به معاملات خودکار نیز شناخته می‌شود. یک برنامه کامپیوتری است که بر اساس دستورالعمل‌هایی که از قبل تعیین شده. معاملات در بازار ارزهای دیجیتال را انجام می‌دهد. در واقع این نوع معاملات توسط یک برنامه کامپیوتری انجام می‌شود و برای انجام ترید

شاخص RSI چیست و چگونه از آن در تحلیل تکنیکال استفاده کنیم؟

تازه‌واردان دنیای خرید و فروش ارزهای دیجیتال بیشتر اوقات در اولین نگاه به خطوط و شاخص‌های عجیب‌وغریب نمودارها، سردرگم و کلافه می‌شوند. برای خود من هم داستان به همین صورت بود. در ابتدا این حوزه برای من گیج‌کننده به نظر می‌رسید و فهمیدن آن بسیار دشوار بود تا اینکه متوجه شدم ساخته‌های ذهنی من از دنیای ارزهای دیجیتال و تحلیل تکنیکال صحیح نبوده است.

برای اینکه این موضوع را اثبات کنم، برخی مفاهیم خرید و فروش ارز دیجیتال را که طی این مسیر یاد گرفتم، با شکستن به تعاریف و اجزای کوچکتر به شما توضیح خواهم داد. امیدوارم که بتوانم در این مطلب برخی از اسرار تریدینگ را برای شما فاش کنم. در ادامه یکی از مهمترین شاخص‌های تکنیکال به نام قدرت نسبی (RSI) را توضیح داده و پس از آشنایی با آن، چند نکته طلایی برای به کار گیری آن‌ در معاملاتتان را آموزش خواهیم داد.

شاخص قدرت نسبی (RSI) چیست؟

وظیفه اصلی RSI این است که به شما درباره بیش از حد فروخته شدن یا بیش از حد خریده شدن یک دارایی ارزشمند اطلاع دهد. از هر پلتفرمی که برای دنبال کردن بازار استفاده می‌کنید، باید گزینه‌ای جهت افزودن این شاخص به نمودارتان داشته باشید.

جهت اضافه کردن شاخص RSI به نمودار در تریدینگ ویو، باید از گزینه اندیکاتورها در بخش Built-ins آن را انتخاب کنید

دلایل زیادی وجود دارند که RSI را به یک تکیه‌گاه مطمئن برای تریدرها تبدیل کرده‌ است. زمانی که RSI در حدود ۷۰ درصد ماکزیمم مقدار خود قرار گیرد (یعنی در اعداد ۷۰ به بالا) در منطقه اشباع خرید قرار می‌گیرد. یعنی اینکه دارایی بیش از حد خریداری شده و احتمال کاهش قیمت آن زیاد است.

زمانی که RSI در مقادیر کمتر از ۳۰ قرار بگیرد، منطقه اشباع فروش را نشان خواهد داد. یعنی اینکه دارایی بیش از حد فروخته شده و زمان مناسبی برای خرید کردن به وجود آورده است.

این اعداد برای برخی تریدرها متفاوت است. مثلا عده‌ای از ترکیب ۳۳ و ۶۶ درصد استفاده می‌کنند، برخی معامله‌گران نیز اعداد ۲۰ و ۸۰ درصد را به کار می‌گیرند. اما این کمترین چیزی است که از RSI می‌توان دریافت کرد. ساده بود، نه؟ خب به همین سادگی‌ها هم نیست و نباید بدون توجه از کنارش رد شویم.

چگونه از RSI استفاده کنیم؟

شاخص RSI به شما کمک می‌کند تا درباره اینکه در قیمت خوبی اقدام به خرید کرده‌اید یا نه، قضاوت بهتری داشته باشید. اما این شاخص همه چیز را به شما نمی‌گوید. اینکه شاخص RSI در منطقه اشباع خرید یا اشباع فروش قرار گرفته باشد، الزماً به این معنا نیست که حتما صعود یا سقوط خواهد کرد. هیچ تضمینی دراین باره وجود ندارد.

نتایج شاخص قدرت نسبی باید با اندیکاتورهای دیگر ترکیب شود تا به شما کمک می‌کند، بازگشت روندهای محتمل را شناسایی کنید. ترید کردن بر اساس یک اندیکاتور تقریباً دیوانگی محض است. روش هوشمندانه آن است که مهارت‌هایتان را پیرامون چند اندیکاتور اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ و اطلاعات مختلف گردآوری کنید تا به تصویر بزرگتری از آنچه در بازار می‌گذرد، دست یابید.

شاخص RSI تنها یکی از چند ابزاری است که می‌تواند به شما در پایش بازار کمک کند. استفاده از آن در استراتژی‌هایتان به فهمیدن نقاط مناسب خرید یا فروش کمک می‌کند. RSI روش فوق‌العاده‌ای است تا بدانید که آیا در زمان مناسبی وارد شده‌اید یا قصد خارج شدن دارید.

تشریح با یک مثال

هرچند شاخص RSI را می‌توان در هر بازاری از بازار سهام گرفته تا بازار مبادلات ارز خارجی استفاده کرد، اما برای توضیح استفاده آن از یک مثال استفاده می‌کنیم. با آغاز روند صعودی بازار ارزهای دیجیتال، بهتر است یکی از توکن‌ها را برای نمایش چگونگی کار کردن شاخص RSI انتخاب کنیم. بر اساس توییت یکی از تریدرهای توییتر که احترام زیادی برایش قائل هستم، توکن هایوترمینال (HVN) را برای آموزش شاخص RSI استفاده کرده‌ام. بیایید به وضعیت نمودار نگاه جزئی‌تری بیاندازیم و شرایط این توکن را ارزیابی کنیم. نمودار زیر قیمت جفت‌ارز HVN در برابر BTC را برای بازه زمانی ۵ روزه نمایش می‌دهد.

این نمودار تغییرات قیمت را به همراه حجم معاملات و شاخص RSI در زیر نمودار قیمت (نوسانگر نارنجی رنگ) نشان می‌دهد. بر اساس این نمودار در تایم‌فریم ۵ دقیقه‌ای، مقیاس سمت راست RSI که از ۰ تا ۱۰۰ درجه‌بندی شده، در بازه زمانی مذکور ۴ بار به سطح اشباع خرید یا همان ۷۰ رسیده است. رسیدن شاخص RSI به این سطح زمان مناسبی را برای فروش اعلام کرده است. در طرف مقابل شاخص قدرت نسبی ۲ بار به منطقه اشباع فروش یا همان ۳۰ رسیده که در واقع زمان مناسبی را در این مواقع برای خرید کردن نشان داده است.

عملکرد شاخص RSI تا چه اندازه درست بود؟

در تاریخ ۴ آوریل شاخص RSI تا حدود ۲۰ درصد نیز پایین آمد که یک سیگنال قوی از فروش بیش از حد این توکن را نشان می‌دهد. این باعث شد تا موقعیت مناسبی برای خرید این توکن در آن زمان به وجود آید. سیگنال دیگری که از این شاخص می‌شد گرفت، در تاریخ ۷ آوریل و با رسیدن آن به حدود ۷۵ درصد بود. در این حالت، توکن HVN وارد شرایط اشباع خرید شده بود اما چند ساعت بعدی را مشغول تثبیت قیمت و حرکات افقی شد.

هر چند پس از گذشت چند ساعت (حدود ۶ ساعت)، ریزش قیمت اتفاق افتاد. در این نمودار شاخص RSI روش مناسبی برای اعلام نقاط خرید و فروش بود.

با این حال RSI به تنهایی یک اندیکاتور کاملا مطمئن نیست و نباید به تنهایی بر اساس آن اقدام به خرید و فروش کرد. مانند تمامی تریدرهای تشنه اطلاعات دیگر، شاید شما هم هم‌اکنون علاقه‌مند شده باشید تا درباره این توکن تحقیقات بیشتری انجام دهید و وضعیت آن را بسنجید.

در این مورد خاص با بررسی رویدادهای مربوط به HVN می‌توان به همکاری آن با یک باشگاه بسکتبال و مهم‌تر از همه ایجاد میزهای فرا بورس در چند روز گذشته اشاره کرد.

استفاده از تحلیل فاندامنتال قطعا به کارتان خواهد آمد، اما استفاده از شاخص RSI به صورت‌های دیگر نیز امکان‌پذیر است. این شاخص به شما کمک خواهد کرد تا به نوعی از «حرارت» دارایی که دارید، با خبر شوید.

در ادامه سه کاربرد دیگر از این شاخص را که شما را در استفاده از آن به یک حرفه‌ای تبدیل می‌کند، معرفی خواهیم کرد:

۱. واگرایی RSI

همانطور که بحث شد، رویکرد خرید در مواقعی که یک توکن یا دارایی بیش از حد فروخته شده و همچنین فروش در مواقعی که بیش از حد خریداری شده، به نظر مناسب می‌رسد. اما از آنجا که طبیعت بازارهای مالی می‌تواند به یک باره پرنوسان شود، به احتمال زیاد این سیگنال‌ها نیز قدرت و اعتبار خود را در این شرایط از دست می‌دهند.

می‌خواهید محتاطانه‌تر از قبل در این شرایط عمل کنید؟

روشی به نام پیدا کردن «واگرایی» (Divergence) وجود دارد که به شما در این راه کمک می‌کند. همانطور که از نام خود عبارت نیز برمی‌آید، واگرایی شاخص RSI به معنی دنبال نکردن شرایط بازار است.

واگرایی زمانی به دردتان می‌خورد که روند RSI در جهت مخالف حرکت قیمت‌ها باشد. در این حالت فرصت بالقوه‌‌ای برای تغییر روند در قیمت‌ها می‌تواند پدیدار شود. استفاده از واگرایی‌ها نیازمند آن است که حداقل یکی از فرازها یا نشیب‌های به وجود آمده در RSI در منطقه اشباع خرید یا اشباع فروش قرار گیرد.

واگرایی در صورتی تشکیل می‌شود که قله‌های ایجاد شده در قیمت و RSI نسبت به قله‌های قبلی خودشان در سطوحی بالاتر یا پایین‌تر قرار گیرند.

واگرایی تشکیل شده در نموار NEO/BTC در تایم فریم ۴ ساعته

برای مثال همانطور که در نمودار نئو که مربوط به اواخر ماه نوامبر سال گذشته است دیده می‌شود، بین RSI و قیمت یک واگرایی مشاهده می‌شود. قیمت‌ در این نمودار کف پایین‌تری را ثبت کرده است اما قدرت فروشندگان به حدی نبوده که شاخص RSI کف پایین‌تری ثبت کند. از این جهت خط روندی که از هر کدام یک به دست آمده بر خلاف جهت دیگری است. پس از یک حرکت افقی چند روزه، قیمت‌ها افزایش پیدا کرده‌ و واگرایی تایید شده است. از واگرایی در بازار صعودی برای پیدا کردن نقطه احتمالی فروش نیز می‌توان استفاده کرد.

تقاطع خط میانی

در حقیقت شاخص RSI قدرت خریداران و فروشندگان را نسبت به هم می‌سنجد. نقاط اکسترمم (بیشینه و کمینه) تنها نقاطی نیستند که با پیدا کردن روند‌ در خرید و فروش به شما کمک کنند. خرید کردن در مواقعی که RSI به شدت پایین است و یا فروختن در مواقعی که RSI به شدت بالاست، تنها کاربرد این شاخص نیست.

برخی اوقات این شاخص در محدوده میانی نوسان می‌کند.

در این زمان بهتر است که توجه خود را به محدوده وسط نوسانگر یعنی حدود ۴۰ تا ۶۰ جلب کنید. در این محدوده نیز می‌توان نزاع بین خریداران و فروشندگان را مشاهده کرد. چرا RSI را برای زمانی که از خط ۵۰ عبور می‌کند، مورد استفاده قرار ندهیم؟ یک مثال از این کاربرد RSI در زیر آمده است:

استفاده از خط ۵۰ درصد در شاخص RSI

همانطور که در نمودار نیز مشخص شده، عبور RSI از خط ۵۰ به سمت بالا، در ۵ آوریل اتفاق افتاد. پس از آن قیمت تا ۱۲ ساعت حرکت افقی از خود نشان داده و سپس به سمت اهداف بالاتر اوج گرفت. آیا یک ارتباط همیشگی بین خط ۵۰ از شاخص RSI و قیمت وجود دارد؟ نه، اما می‌توان از این کاربرد قدرتمند RSI هم در تحلیل‌های خود استفاده کرد.

تغییر پارامترها به ۲۰ و ۸۰

معامله‌گران همیشه به دنبال آن هستند که سیگنال‌های واضح و مشخصی از نمودارها و شاخص‌ها دریافت کنند. یکی از اقداماتی که در جهت افزایش کیفیت تحلیل‌ها صورت می‌گیرد، تغییر پارامترهای شاخص RSI و تبدیل سطوح ۳۰ و ۷۰ به سطوح ۲۰ و ۸۰ است.

هر چند با انجام این کار برخی از فرصت‌های خرید یا فروش را از دست می‌دهید (چرا که پارامترهای شما سخت‌گیرانه‌تر عمل می‌کنند)، اما سیگنال‌هایی که از اندیکاتور دریافت می‌شوند ضریب اطمینان بالایی خواهند داشت.

به همان مثال قبلی توکن HVN برگردیم. در تاریخ ۴ آوریل شاخص RSI به زیر ۲۰ سقوط کرد. در آن زمان حرکات قیمت پیش از افزایش یافتن برای مدتی به صورت افقی دنبال شد. این نمودار مثال خوبی از سیگنال‌های قابل اطمینان‌تر RSI زیر ۲۰ است.

اگر اندکی شانس بیاورید، تحلیلتان هم جواب خواهد داد. استفاده از اندیکاتور قدرت نسبی حین خرید و فروش، استراتژی‌هایتان را قدرتمندتر می‌سازد. خبر خوب این است که می‌توانید این روش را در هر بازار (نه فقط بازار ارزهای دیجیتال) به کار گیرید.

فراموش نکنید که امتحان کردن و آزمودن ابزارهای مختلف، بهترین راه برای افزایش مهارت‌هایتان در تحلیل بازارهای مالی است. اگر شما نیز به طریق دیگری از این ابزار تحلیل استفاده می‌کنید، آن را در دیدگاه‌ها با کاربران دیگر به اشتراک بگذارید.

برای یادگیری کاربردهای RSI در کنار سایر اندیکاتورها و استراتژی‌های مرتبط می‌توانید در دوره اطلس ارزدیجیتال شرکت کنید و ویدیوهای آموزشی را با پشتیبانی اساتید مجرب این دوره دریافت کنید.

هش ریت (Hash Rate) چیست؟

هش ریت (Hashrate)، توان محاسباتی است که برای استخراج یا پردازش تراکنش ها در یک بلاکچین اثبات کار مورد استفاده قرار می گیرد.

هش ریت (Hashrate) به توان محاسباتی گفته می شود که برای استخراج یا پردازش تراکنش ها در یک بلاکچین اثبات کار مورد استفاده قرار می گیرد. از جمله بلاکچین های اثبات کار که از هش ریت استفاده می کنند می توان به بیت کوین و اتریوم اشاره کرد.

آنچه در این مطلب می خوانیم ☜

ویدئوی معرفی هش ریت

هش چیست؟

هش، یک کد شامل عدد و حروف با اندازه ثابت است که به جای کلمات و اطلاعاتی با هر اندازه استفاده می شود. پروژه های رمز ارز از الگوریتم های هش مختلف برای ایجاد انواع کدها استفاده می کنند. این الگوریتم ها همچون دستگاه های سازنده لغات تصادفی هستند.

قبل از آنکه اطلاعات تراکنش ها بتوانند به بلاک جدید در زنجیره اضافه شوند، ماینرها به رقابت با یکدیگر می پردازند. آنها تلاش می کنند تا با استفاده از کامپیوتر خود یک عدد را حدس بزنند. به بیان دقیق تر، ماینرها تلاش می کنند تا یک هش را ایجاد کنند که پایین تر یا برابر با ارزش عددی هش “هدف” باشد. آنان برای این منظور به تغییر مقدار “نانس” (nonce) می پردازند. نانس همان عددی است که ماینرها به دنبال یافتن آن هستند. هر گاه نانس تغییر کرد، یک هش کاملاً جدید ایجاد می گردد. این فرایند درست شبیه به یک سیستم بلیط بخت آزمایی است که در آن هر هش جدید یک بلیط خاص با اعداد خاص است.

از آنجا که هر هش تولیدی کاملاً تصادفی و غیر قابل حدس است، پس میلیون ها حدس (هش) وجود خواهد داشت. پس از کشف هش هدف، ماینر برنده می تواند بلاک بعدی را کامل کند و آن را به بلاکچین اضافه کند. پس از انجام این کار، پاداش بلاک از کوین های تازه استخراج شده به ماینر مورد نظر اهدا خواهد شد. بخشی از پاداش نیز به واسطه کارمزد تراکنش های موجود در بلاک تأمین می شود.

تأمین امنیت بلاکچین

افزودن یک بلاک به بلاکچین، به معنای تأیید همه تراکنش های موجود در آن است. هر گاه یک بلاک جدید به بلاک های قبلی در زنجیره بلاکچین اضافه گردد، تراکنش های قبلی نیز دوباره تأیید می شوند. به همین دلیل، ایجاد تغییر در بلاکچین مرتباً غیر ممکن می شود.

در اکثر بلاکچین های اثبات کار، پاداش بلاک دستخوش فرایند هاوینگ (halving) یا همان نصف شدن” می شود. بدین ترتیب، میزان عرضه حاصل از استخراج کوین به صورت تدریجی و طبق برنامه کاهش می یابد. در بیت کوین، پاداش ایجاد بلاک به ازای هر 210 هزار بلاک (یا تقریباً هر چهار سال) نصف می گردد. تا 2021، هر ماینر به ازای ایجاد هر بلاک جدید 6.25 BTC دریافت می کرد.

فرایند بعدی هاوینگ بیت کوین در سال 2024 رخ خواهد داد. در آن زمان، پاداش بلاک های جدید به 3.125 BTC خواهد رسید. ارز دیجیتال دش (Dash) یکی دیگر از رمز ارزهایی است که از فرایند کاهش پاداش بلاک خود استفاده می کند. پاداش بلاک در این شبکه پس از هر 210240 بلاک به مقدار 7.14 درصد کاهش می یابد. لایت کوین (Litecoin) نیز همچون بیت کوین به نصف کردن پاداش ایجاد بلاک می پردازد. در شبکه لایت کوین، پاداش ها پس از هر 840 هزار بلاک نصف می گردند.

اهمیت هش ریت

هش ریت یک معیار مهم در ارزیابی قدرت یک شبکه بلاکچین (امنیت شبکه) است. هر چه دستگاه های بیشتری توسط ماینرهای وفادار شبکه برای کشف بلاک بعدی مورد استفاده قرار گیرند، هش ریت نیز بالاتر می رود. بدین ترتیب، افراد خاطی و هکرها سخت تر می توانند به شبکه نفوذ کنند.

برای مثال، حمله 51 درصدی زمانی رخ می دهد که یک فرد یا گروه بتواند دستگاه های کافی برای استخراج حداقل 51 درصد از هش ریت یک بلاکچین را خریداری یا اجاره کند. از آنجا که بلاکچین ها نیاز به اعتماد طرفین نداشته و تنها پایبند به قانون “بلندترین زنجیره، درست ترین زنجیره” هستند، پس این فرد در این صورت می تواند تراکنش های همه بلاک های پیشین زنجیره را نیز دستکاری کند. با دستکاری و تغییر تراکنش ها، اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ احتمالاً “دو بار خرج کردن” (double spend) نیز انجام شود. در نتیجه، یکپارچگی بلاکچین کاملاً از بین خواهد رفت.

پس کاهش هش ریت به معنای کمتر شدن هزینه انجام یک حمله 51 درصدی خواهد بود. بدین ترتیب، بلاکچین در برابر این حملات آسیب پذیر می شود.

هش ریت بیت کوین

در هنگام نگارش این مقاله، هش ریت بیت کوین برابر با 89 EH/s (اگزا هش بر ثانیه) بوده است. هر اگزا هش برابر با کوینتیلیون (1 با هجده صفر به توان 2) می باشد.

سختی استخراج (mining difficulty) چیست؟

سختی استخراج به میزان دشواری پیش روی ماینرها برای تولید هشی گفته می شود که پایین تر از هش هدف باشد. این کار با استفاده از کاهش ارزش عددی سرتیتر بلاک هش شده به دست می آید.

برای مثال، در تعیین سختی شبکه بیت کوین از یک مقدار داخلی استفاده می شود که با 1 آغاز می گردد. مقدار یک به معنای ساده ترین سطح در نظر گرفته می شود. سپس این مقدار، بسته به تعداد ماینرهای رقابت کننده در شبکه، بالا یا پایین می رود. این عدد در هر 2016 بلاک (حدوداً هر دو هفته) به صورت اتوماتیک تنظیم می گردد. تا ابتدای سال 2021، این رقم برای شبکه بیت کوین برابر با 13912524048946 بود.

هدف این است که بلاک ها هر 10 دقیقه توسط ماینرها به دست بیایند. بنابراین اگر ماینرها بتوانند بلاک ها را در زمانی کمتر از 10 دقیقه پردازش (حل) کنند، سختی استخراج بالاتر می رود. اما اگر ماینرها در زمانی بیش از 10 دقیقه به استخراج بیت کوین بپردازند، سختی استخراج پایین می آید.

هر چه ماینرهای بیشتری آنلاین باشند، هش ریت بیشتری تولید خواهد شد. این یعنی حدس های بیشتری در حال تولید می باشند. هر چه حدس های بیشتری زده شود، احتمال بیشتری وجود دارد که هش درست سریعتر کشف شود. از آنجا که بلاکچین ها به گونه ای طراحی شده اند که بلاک های جدید را با نرخی منطقی به زنجیره اضافه کنند، پس این میزان سختی پس از چند تعداد بلاک معین به صورت اتوماتیک تنظیم می شود.

نحوه محاسبه هش ریت

هیچ راهی برای تعیین هش ریت دقیق بیت کوین وجود ندارد، اما می توان این مقدار را تخمین زد. هش ریت را می توان بر حسب میزان دشواری استخراج به دست آورد.

اگرچه این روش محاسبه به نظر معقول می آید، اما بسیاری معتقدند که نمی تواند چندان دقیق عمل کند. صرافی ارز دیجیتال کراکن (Kraken) اخیراً راهی را پیشنهاد داده است که می تواند با خطای کمتر از 5 درصد به تعیین هش ریت یک شبکه بپردازد.

دلیل بالا رفتن هش ریت بیت کوین

روز به روز ماینرهای بیشتری به رقابت بر سر استخراج بیت کوین های جدید می پردازند. طبعاً رقابت بیشتر به منزله هش ریت بالاتر است.

تاریخچه هش ریت در بیتکوین

دلیل هجوم بالای ماینرها به بیت کوین را نیز باید در پتانسیل قیمتی وسوسه برانگیز این ارز دیجیتال یافت. افزایش تقاضا برای بیت کوین (به عنوان یک دارایی کمیاب) منجر به افزایش ارزش آن می شود. بدین ترتیب، ماینرها با هدف کسب سود به این عرصه وارد می شوند.

افزایش تعداد ماینرهای بیت کوین منجر به افزایش سختی استخراج آن می شود. در نتیجه، هش ریت بالاتر می رود.

معاملات الگوریتمی یا اتوماتیک در بازارهای مالی

هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند. نوشته معاملات الگوریتمی.

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «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 برنامه‌نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

در دنیا یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است. شرکت‌های بزرگی در دنیا از جمله Black Rock در آمریکا و CITADEL و General trading در انگلیس به عنوان رهبران سرمایه‌گذاری الگوریتمی و شرکت‌هایی از جمله Quantopian و Numerai با دیدگاه‌های متفاوت در حال تلاش برای رهبری هوش مصنوعی یا به طور ساده‌تر، معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند. اما معاملات الگوریتمی چیست و چرا باید به آن اهمیت داد؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان یک نمونه ساده، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

حدود سود و ضرر و الگوریتم‌های از این دست در طیف الگوریتم‌های معاملاتی در ابتدای طیف و در سمت الگوریتم‌های پایه‌ای و بسیار ساده قرار می‌‎گیرند؛ به نحوی که در سمت دیگر طیف، یک الگوریتم معاملاتی است که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بازرسی، ارزیابی و به کمک داده‌های بنیادی و تکنیکال، تحلیل کرده سپس فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی به هر نماد، خرید در نقطه درست و فروش در نقطه درست و شناسایی سود ضمن رعایت ریسک تعریف شده را به صورت خودکار انجام می‌دهد. ترسناک شد اما واقعی است. در حال حاضر الگوریتم‌هایی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت اتوماتیک انجام می‌دهند.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که در نوشته‌های بعد به آنها بیشتر خواهیم پرداخت، صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را نیز انتخاب کرده است (البته ممکن است تمام این تحلیل‌ها را اشتباه کرده باشد و معامله او به ضرر منجر شود.) از این نقطه، تحلیلگر صرفا می‌خواهد مقداری از وجوه خود را به سهام تبدیل کند و مساله او اجرای معامله است. مثلا با اعداد و ارقام بازار سرمایه ایران، فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. واضحا نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار Market Impact می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیان‌بار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و لذا قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند. لذا یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آنها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد، لذا Market Impact کاهش می‌یابد.

این دسته از الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ای ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود. این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آنها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مثل RSI، MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد که به صورت آماری ثابت شده است در بلندمدت سودآوری بیش از میانگین بازار ندارند.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این دسته از الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آنها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند. مثلا فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نمادهای همگروه این سهم را بفروشید / خریداری کنید. یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا دائما پیغام‌های ناظر بازار مربوط به نمادهای پورتفوی خود را دنبال کنید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات monitoring بهینه داشته باشید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند. لازم به ذکر است در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود. مثلا فرض کنید استراتژی شما فروش به صف خرید در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی position trading می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت‌های پایین‌تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد. همچنین الگوریتم‌های دیگری نیز در این طبقه وجود دارند که خریدوفروش هر نماد در آنها به طور متوسط بیش از چند هفته زمان می‌برد. تفاوت الگوریتم‌های position trading با دسته‌های قبل، تشخیص نقاط ورود و خروج با احتمال بالا است. در واقع فرض کنید شما از الگوریتم‌های monitoring استفاده و ۱۰ نماد انتخاب کرده‌اید، به کمک مجموعه‌ای از الگوریتم‌های سیگنال‌دهی به این نتیجه رسیده‌اید که سهم X می‌تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه دهد. حال شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. در صورتی که تمام این فرآیند اتوماتیک باشد، تبریک! شما نه تنها یک ماشین چاپ پول دارید، که می‌توانید آن را در طبقه الگوریتم‌های position trading این نوشته طبقه‌بندی کنید.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

این دسته از الگوریتم‌ها بنا به تعریف سایت investopedia باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آنها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند. در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند که برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی‌نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارزها Forex نیز بسیار پرکاربرد است اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان به دلیل پرداخت کارمزد همراه است. الگوریتم‌های آربیتراژ معمولا در این طبقه قرار می‌گیرند.

«واقعا» باید به موضوع اهمیت دهیم؟

بخواهیم یا نخواهیم، ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند. منطقا به دلیل مزایای کامپیوتر نسبت به انسان، در حوزه سرعتِ تحلیل، سرعت اجرای دستورات و تصمیم‌گیری، عدم خستگی و عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی نمی‌توان امیدوار بود در این موج، جایی برای روش‌های سنتی باقی بماند.

اما آیا در آینده هیچ جایی برای انسان در بازارهای مالی نخواهد بود؟ پاسخ به این سوال نیز منفی است. در حال حاضر از نظر حجم معاملات (تعداد)، معاملات الگوریتمی بیش از ۸۵% از کل معاملات بازار سرمایه آمریکاست و این موضوع به معنی قبضه یک بازار ۵۲ تریلیون دلاری توسط الگوریتم‌های معاملاتی است اما آن ۱۵% باقی مانده هنوز به سایر روش‌ها تحلیل و معامله می‌کنند.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت ‌سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های مدیریت سرمایه در کل دنیا تبدیل شده است و تا سال ۲۰۱۷ در حدود ۷٫۴۳ تریلیون دلار سرمایه تحت مدیریت دارد.

این شرکت ۷۰ دفتر در ۳۰ کشور دنیا و از بیش از ۱۰۰ کشور دنیا، مشتری دارد.

به دلیل قدرت زیاد و وسعت این مجموعه و سهم وسیعی که از دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

از ویژگی‌های این مجموعه که باعث شده در صدر فهرست بهترین شرکت‌‌های ‌سرمایه‌گذاری دنیا قرار بگیرد می‌توان به توسعه فوق‌العاده معاملات الگوریتمی و توسعه هوش مصنوعی بسیار عالی است که کمک فراوانی برای ورود به بهترین فرصت‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان این شرکت میکند .

General trade golding:

یکی از جوان‌ترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشدهای سرمایه در طول یک‌سال گذشته نیز بوده شرکت جنرال تریدینگ است که مقر اصلی آن در لندن و در قلب مرکز تجاری لندن قرار دارد. شرکت جنرال تریدینگ از همان ابتدا سعی در توسعه و بهبود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است. به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق‌العاده پیشرفته‌ای که شرکت j4capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سودده در بازارهای مالی برسد. بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر ۲۰۱۹ شروع شده که در بازه ۹ ماهه به حدود ۱۰۰۰% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه معاملات الگوریتمی بوده است. بر همین اساس با مجوزی که در ماه جون ۲۰۲۰ از همین کمیسیون دریافت کرد شروع به فعالیت و جذب سرمایه از حدود ۱۰۰ کشور دنیا گرفته است.

بسیاری از تحلیلگران سنتی بازار لندن با دیده تردید به این شرکت و توانایی‌هایش می نگرند ولی بسیاری دیگر معتقدند که فرصت ایجاد شده توسط این شرکت برای سرمایه‌گذاری بسیار عالی و منحصر به‌فرد است و حتی عده‌ای معتقدند که توانایی کسب سود این شرکت در اوج بحران کرونا گواهی محکم بر موفقیت این شرکت در راه آینده است.

بسیاری از مشاوران سرمایه‌گذاری در لندن به این موضوع اشاره میکنند که شروع جذب سرمایه این شرکت فرصتی بینظیر در زمان فعلی است چون معتقدند در زمان فعلی که سرمایه شرکت یک میلیارد پوند است توانایی کسب سود توسط این شرکت فوق‌العاده بیشتر از زمانی خواهد بود که سرمایه آن به ۱۰۰ میلیارد پوند برسد (هدف جذب اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ سرمایه این شرکت برای ۳ سال آینده).

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه معاملات الگوریتمی شرکت سیتادل است که در سال ۱۹۹۰ تشکیل شده است و از سال ۲۰۰۸ به بعد تمرکز خود را بر روی معاملات الگوریتمی قرار داده است و با توسعه ی سیستم‌های معاملاتی انحصاری در حال بهره‌گیری از آنها است. دفتر اصلی این شرکت نیز همانند جنرال تریدینگ در شهر لندن قرار دارد که بر اساس اعلام کمیسیون معاملات لندن در سال ۲۰۱۹ حدود ۳۰ میلیارد سرمایه را تحت مدیریت خود داشته است.

سیتادل در اصل یک شرکت هدج فاند است و برای مدیریت ریسک سرمایه‌ها از روشهای بسیار متنوعی استفاده میکند تفاوت عمده الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازارهای مختلف است. به همین میزان سوددهی آنها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

معاملات الگوریتمی موضوعی بسیار فراگیر در بازارهای مالی است که شرکت‌های بسیار زیادی سودای حضور در آن را دارند. با گسترش روزافزون اینترنت و همچنین پیدایش بازارهای مالی متفاوت در جهان (مانند ارزهای دیجیتال که تا ۱۰ سال قبل اصلا وجود نداشتند) و از طرفی تغییر رفتارهای سریع بازارهای مالی تحلیل مداوم و کارآمد بازارها توسط انسان‌ها روز به روز سخت‌تر خواهد شد. موضوعی که در بازار سرمایه ایران نیز به شدت مورد نیاز است و باید به شدت مورد توجه قرار بگیرد. امیدواریم که از طرفی مسئولان بازار بورس ایران و همچنین کارگزاری‌ها توجه ویژه‌ای به این مهم داشته باشند.