استراتژی تجارت فارکس

اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ

آگاهی از دوره‌های بیشتر در پیج اینستاگرامی https://www.instagram.com/raoofi_sahm دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ

بک تست و تست پیش رو ؛ اهمیت همبستگی

معامله‌گرانی که علاقه‌مند به تجربه یک ایده معاملاتی در یک بازار زنده هستند، اغلب به‌اشتباه به‌طور کامل بر نتایج بک تست برای تعیین سودآوری سیستم اعتماد می‌کنند. درحالی‌که بک تست گرفتن می‌تواند اطلاعات ارزشمندی به معامله گران ارائه دهد، این اغلب گمراه کننده است و این بخشی از فرایند ارزشیابی می‌باشد. تست برون نمونه و تست عملکرد پیش رو تأیید بیشتری در مورد اثربخشی سیستم ارائه می‌دهد و می‌تواند رنگ واقعی سیستم را، قبل از کار با پول واقعی نشان دهد. همبستگی خوب بین نتایج بک تست٬ تست برون نمونه و تست عملکرد پیش رو برای تعیین پایداری سیستم معاملاتی حیاتی است.

مبانی بک تست گرفتن

بک تست اشاره به استفاده از یک سیستم معاملاتی روی داده‌های تاریخی برای بررسی عملکرد آن در طول مدت مشخص شده انجام می‌شود. بسیاری از پلتفرم‌های معاملاتی امروزی از بک تست گرفتن پشتیبانی می‌کنند. معامله گران می‌توانند ایده‌های خود را با چند کلیک ساده تست کنند و بینشی در خصوص کارآیی یک ایده بدون به خطر انداختن پول خود در یک حساب معاملاتی بدست آورند. بک تست گرفتن می‌تواند ایده های ساده مانند چگونگی عملکرد تقاطع میانگین متحرک روی داده‌های تاریخی یا سیستم‌های پیچیده‌تر با ورودی‌های و نقاط ورود متنوع را ارزیابی نماید.

تا زمانی که یک ایده بتواند به اندازه کافی ارزیابی شود این می‌تواند بک تست شود. برخی از معامله گران و سرمایه گذاران ممکن است به دنبال یک برنامه نویس خبره برای توسعه این ایده به شکل قابل تست باشند. به طور معمول این شامل یک برنامه نویس برای کدنویسی ایده را به زبان اختصاصی مورد استفاده توسط پلت فرم معاملاتی می‌باشد. برنامه نویس می‌تواند متغیرهای ورودی تعریف شده توسط کاربر را تعریف کند که به معامله گر اجازه می‌دهد تا “سیستم” را ارتقا دهد. یک مثال از این می‌تواند در سیستم تقاطع میانگین متحرک ساده ذکر شده در بالا باشد: معامله گر قادر خواهد بود که طول دو میانگین متحرک استفاده شده در سیستم را وارد یا تغییر دهد. معامله گر می‌تواند برای تعیین اینکه چه طولی از میانگین متحرک بهترین نتیجه را در داده‌های تاریخی خواهد داشت بک تست انجام دهد.

مطالعات بهینه سازی

بسیاری از پلتفرم‌های تجاری نیز مطالعات بهینه سازی را اجازه می‌دهند. این امر مستلزم وارد کردن یک محدوده برای ورودی مشخص و اجازه دادن به کامپیوتر برای “انجام ریاضی” جهت کشف کردن اینکه که کدام ورودی بهترین عملکرد را دارد می‌باشد. بهینه سازی چند متغیره می‌تواند عملیات ریاضی را برای دو یا چند متغیر اجرا نماید تا سطوحی از آنها با هم برای حصول بهترین نتیجه مشخص شود. به عنوان مثال، معامله گران می‌توانند به این برنامه بگویند کدام ورودی‌هایی را که آنها می‌خواهند در استراتژی خود اضافه کنند. سپس داده‌ها با توجه به داده‌های تاریخی آزمایش شده، به وزن ایده آل آنها بهینه می‌شوند.

بک تست می‌تواند هیجان انگیز باشد در حالی که یک سیستم غیرسودمند اغلب می‌تواند بطور جادویی با چند مرحله بهینه‌سازی به یک ماشین پول ساز تبدیل شود. متاسفانه، بهینه سازی سیستم برای رسیدن به بالاترین میزان سودآوری تاریخی، اغلب منجر به سیستمی می‌شود که در معاملات واقعی ضعیف عمل می‌کند. بهینه سازی بیش از حد سیستم‌هایی را ایجاد می‌کند که تنها بر روی کاغذ خوب ظاهر می‌شوند.

برازش منحنی استفاده از تجزیه و تحلیل بهینه سازی برای ایجاد بیشترین تعداد معاملات برنده با بزرگترین سود بر روی داده‌های تاریخی مورد استفاده در دوره آزمون می‌باشد. اگر چه این در نتایج بک تست گیری مؤثر به نظر می‌رسد، برازش منحنی به سیستم‌های غیر قابل اعتماد منجر می‌شود، زیرا نتایج به طور خاص فقط برای داده‌های خاص و دوره زمانی مشخص طراحی شده است.

بک تست گیری و بهینه اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ سازی مزایای زیادی را به یک معامله گر ارائه می‌کند، اما این تنها بخشی از روند در ارزیابی سیستم معاملاتی بالقوه است. گام بعدی معامله گر این است که سیستم را روی داده‌های تاریخی که در مرحله اولیه بک تست گیری استفاده نشده است، اعمال کند.

داده‌های درون نمونه در مقابل برون نمونه

هنگام تست یک ایده در مورد داده‌های تاریخی، ذخیره یک دوره زمانی از اطلاعات تاریخی برای آزمایش مفید است. داده‌های تاریخی اولیه که ایده روی آنها تست و بهینه شده است، به عنوان داده‌های درون نمونه در نظر گرفته می‌شود. مجموعه داده‌ای که معکوس شده است به عنوان داده‌های برون نمونه شناخته می‌شود. این تنظیمات بخش مهمی از فرایند ارزیابی است زیرا راهی را برای تست ایده در داده‌هایی که جزء مدل بهینه سازی نیست، فراهم می‌کند. در نتیجه، این ایده به هیچ وجه تحت تأثیر داده‌های برون داده تاثیری نخواهد بود و معامله گران قادر خواهند بود تا چگونگی عملکرد سیستم در داده‌های جدید را تعیین کنند. یعنی در تجارت واقعی.

معامله گران می‌توانند قبل از شروع هر گونه بک تست یا بهینه سازی، درصدی از داده‌های تاریخی را که برای آزمایش برون نمونه ذخیره شده‌اند، کنار بگذارند. یک روش این است تقسیم داده‌های تاریخی به سه بخش و در نظر گرفتن یک سوم آن را برای استفاده در آزمایش برون نمونه می‌باشد. برای آزمایش اولیه و بهینه سازی فقط داده‌های درون نمونه باید استفاده شوند. شکل ۱ یک خط زمانی را نشان می‌دهد که در آن یک سوم داده‌های تاریخی برای آزمایش برون نمونه رزرو شده است و دو سوم برای آزمایش درون نمونه مورد استفاده قرار می‌گیرد. اگر چه شکل ۱ داده‌های برون نمونه را در ابتدای تست نشان می‌دهد، روش‌های معمولی، قسمت بخش برون نمونه را بلافاصله قبل از قسمت عملکرد پیش رو در نظر می‌گیرند.

بک تست و تست پیش رو ؛ اهمیت همبستگی

بک تست و تست پیش رو

هنگامی که یک سیستم معاملاتی با استفاده از داده‌های درون نمونه توسعه یافته است، آماده استفاده روی داده‌های برون نمونه می‌باشد. معامله گران می‌توانند نتایج عملکرد درون نمونه و برون نمونه را ارزیابی و مقایسه کنند.

همبستگی به شباهت بین عملکرد و روند کلی دو مجموعه داده اشاره دارد. معیارهای همبستگی را می‌توان در ارزیابی گزارش‌های عملکرد استراتژی ایجاد شده در طول دوره آزمایشی استفاده نمود. (یکی ویژگی که اکثر پلتفرم‌های تجاری ارائه می‌دهند). هرچه همبستگی بین دو طرف قوی‌تر باشد، احتمال اینکه یک سیستم در آزمایش‌های عملکرد پیش رو و معامله زنده بهتر عمل کند بیشتر است. شکل ۲ دو سیستم مختلف را نشان می‌دهد که در نمونه‌های درون نمونه مورد آزمایش قرار گرفته و بهینه شده‌اند و سپس روی داده‌های برون نمونه اعمال می‌شوند. نمودار در سمت چپ سیستمی را نشان می‌دهد که روی داده‌های درون نمونه آزمایش و بهینه سازی شده است سپس روی داده‌های برون نمونه استفاده شده است. نمودار سمت چپ سیستمی را نشان می‌دهد که بطور آشکار روی درون نمونه خوب عمل اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ می‌کند ولی به طور کامل در داده‌های برون نمونه شکست خورده است. نمودار سمت راست یک سیستم را نشان می‌دهد که در داده‌های درون و برون نمونه به خوبی عمل می‌نماید.

بک تست و تست پیش رو ؛ اهمیت همبستگی

بک تست و تست پیش رو

اگر بین آزمون‌های درون نمونه و برون نمونه، مثل نمودار چپ در شکل ۲، همبستگی کمی وجود دارد، احتمالاً سیستم بیش از حد بهینه شده و در معامله زنده خوب عمل نمی‌کند. اگر رابطه‌ای قوی در عملکرد وجود داشته باشد، همانطور که در نمودار سمت راست شکل ۲ دیده می‌شود، مرحله بعدی ارزیابی شامل یک نوع تست اضافی از نمونه است که به عنوان تست عملکرد پیش رو شناخته می‌شود.

مبانی تست عملکرد پیش رو

تست عملکرد پیش رو، همچنین به عنوان تجارت کاغذ شناخته می‌شود، به معامله گران مجموعه‌ای دیگر از داده‌های برون نمونه برای ارزیابی یک سیستم ارائه می‌کند. تست عملکرد پیشرو یک شبیه سازی از معاملات واقعی است و شامل پیگیری منطق سیستم در یک بازار زنده است. این نیز به عنوان معامله کاغذ نامیده می‌شود چونکه تمام معاملات تنها بر روی کاغذ اجرا می‌شود؛ یعنی ورود و خروج‌های معامله به همراه هر گونه سود یا زیان سیستم ثبت شده است، اما معاملات واقعی انجام نمی‌شود. یک جنبه مهم تست عملکرد پیشرو است که دقیقاً منطق سیستم را دنبال کند. در غیر اینصورت، ارزیابی این گام فرآیند، اگر نه غیر ممکن بلکه مشکل می‌شود. معامله گران باید در مورد هر یک از ورود و خروج‌های تجاری صادق باشند. اگر معامله مطابق منطق سیستم اتفاق بیفتد، باید مستند و ارزیابی شود.

بسیاری از کارگزاران یک حساب معاملاتی شبیه سازی شده را ارائه می‌دهند که می‌توان معاملات را انجام داد و سود و زیان مربوطه محاسبه نمود. با استفاده از یک حساب معاملاتی شبیه سازی می‌تواند فضای نیمه واقع گرایانه ای ایجاد نمود که در آن معامله عملی انجام و ارزیابی سیستم ایجاد می‌شود.

شکل ۲ نیز نتایج تست عملکرد پیش رو در دو سیستم را نشان می‌دهد. باز هم، سیستم نمایش داده شده در نمودار چپ، بر اساس آزمایش اولیه خوب عمل نمی‌کند. اما سیستم نمایش داده شده در نمودار راست، همچنان به خوبی در تمام مراحل، از جمله آزمایش عملکرد پیشرو ادامه می‌یابد. یک سیستم که نتایج مثبت با همبستگی خوب بین آزمون درون نمونه، برون نمونه و عملکرد پیش رو نشان می‌دهد اماده اجرا در بازار زنده می‌باشد.

مطلب آخر

بک تست گرفتن یک ابزار ارزشمند در اکثر پلتفرمهای تجاری اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ است. تقسیم داده‌های تاریخی به مجموعه‌های چندگانه برای ارائه آزمون درون نمونه و برون نمونه می‌تواند به معامله گران یک ابزار عملی و کارآمد برای ارزیابی یک ایده و سیستم معاملاتی ارائه نماید. از آنجایی که اکثر معامله گران روشهای بهینه سازی را در بک تست گرفتن به کار می‌گیرند، ارزیابی، سیستم بر روی داده‌های پاک، برای تعیین پایداری آن، امری مهم می‌باشد. ادامه آزمایش برون نمونه با تست عملکرد پیش رو یک لایه ایمنی دیگر را قبل از قرار دادن سیستم در بازار پرریسک واقعی فراهم می‌کند. نتایج مثبت و همبستگی خوب بین بک تست درون نمونه و برون نمونه و آزمایش عملکرد پیش رو احتمال اینکه یک سیستم در معامله واقعی خوب عمل کند را افزایش می‌دهد.چنین قابلیتی در متاتریدر 5 تعریف شده است و می توان بر اساس مقاله بالا در متا تریدر 5 عمل نمود.

با نشر مطالب سایت جهان بورس Jahanbourse با ذکر اسم منبع،ما در جهت فرهنگ سازی الگوریتم تریدینگ باری فرمایید.

مزایای معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه و جایگاه ایران میان رقبا

مزایای معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه و جایگاه ایران میان رقبا

در چند سال اخیر استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی، رونق چشمگیری پیدا کرده است به طوری که بر اساس اطلاعات موجود بیش از 50 درصد معاملات در بورس ایالات متحده آمریکا با این روش انجام می شود؛ استفاده از معاملات الگوریتمی چنان در دنیای امروز اهمیت یافته که توجهات بسیاری را به خود جلب کرده است.

به گزارش خبرنگار ایمنا؛ پس از اثبات مزایای بازارهای مالی برای اقتصاد کشورها، این بخش به یکی از مهمترین مامن سرمایه‌ها تبدیل شد. به مرور با گسترده شدن بازارهای مالی و فعالیت بیشتر و بیشتر سرمایه‌گذاران به منظور کسب بازدهی بیشتر، روش‌های سرمایه‌گذاری در بازار توسعه یافته و شیوه‌های تازه‌ای برای سرمایه‌گذاری پدید آمد. با گسترش علوم رایانه و توسعه الگوریتم‌ها و کشف مزایای هوش مصنوعی، صفحه‌ای جدید در کتاب معاملات بازارهای مالی گشوده شد.

به دنبال آن متخصصان علوم رایانه و بازارهای مالی گرد هم آمدند و با ساخت الگوریتم‌های معاملاتی که با هدف جایگزین شدن با معامله‌گران انسانی پدید آمد، معاملات در بازار شیوه جدیدی به خود گرفت و به دلیل مزایای مهمی که استفاده از این روش به همراه داشت به سرعت توجه‌ها را به خود جلب کرد.

در تعریف این نوع معاملات باید گفت به طور کلی، هر نوع معامله خودکار فارغ از تعداد دستورهای ارسالی به سامانه معاملاتی، معامله الگوریتمی محسوب می‌شود. در این بخش، الگوریتم‌ها با بررسی و تحلیل داده‌های موجود، مستقیماً به خرید و فروش سهام می‌پردازند. در حال حاضر برخی از الگوریتم‌های موجود در بازار سرمایه قادر به انجام تمامی امور از صفر تا صد است.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. این طیف را بر اساس عملکرد می‌توان به الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات، الگوریتم‌های سیگنال‌دهی، الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار، الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد و الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد (High Frequency Trading) تقسیم بندی کرد.

به دلیل اهمیت زمان و توانایی این برنامه‌ها در کسب سود بدون الزام وجود توجه کامل انسانی، این نوع از معاملات به سرعت مورد توجه قرار گرفت. از میان انواع معاملات الگوریتمی که بیان شد، معاملات فرکانس بالا از محبوبیت بیشتری در بورس‌های پیشرفته دنیا مانند بورس نیویورک یا نزدک برخوردار است. اما در ایران از انجام چنین معاملاتی به دلیل ایجاد اختلال در سامانه معاملاتی جلوگیری می‌شد.

اما این مهم به ویژه در سال‌های اخیر در ایران مورد توجه مسئولان مربوطه از جمله سازمان بورس و اوراق بهادار قرار گرفت، به گونه‌ای که برگزاری مسابقات معاملات الگوریتمی در کشور با هدف توسعه اینگونه معاملات در دستور کار قرار گرفته و مدیریت آن به شرکت اطلاع‌رسانی و خدمات بورس واگذار شد. در همین راستا گفتگویی با یاسر فلاح، مدیر روابط عمومی و امور بین‌الملل سازمان بورس و اوراق بهادار و مدیرعامل شرکت اطلاع رسانی و خدمات بورس داشتیم که در ادامه می‌خوانید:

ورود هوش مصنوعی به معاملات چه مزایایی دارد و چرا کشورهای توسعه یافته به گسترش آن در حوزه‌های مالی توجه دارند؟

از ابتدای آغاز فعالیت بورس نحوه معاملات سهام به صورت خرید و فروش فردی بوده است اما گسترش تکنولوژی‌های نوین به ویژه علوم رایانه‌ای و ورود آن به علوم مالی به ویژه در بازار سرمایه باعث شد از چندین سال گذشته شیوه جدیدی از معاملات با عنوان معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی رواج پیدا کند. در واقع یک استراتژی معاملاتی مالی توسط متخصصان علوم رایانه‌ای به یک الگوریتم معاملاتی تبدیل می‌شود. پس از تبدیل این استراتژی به الگوریتم، نقش معامله‌گری فرد حذف شده و رایانه به جای شخص به معامله می‌پردازد.

ورود هوش مصنوعی به معاملات مزایای قابل توجهی دارد. به طور کلی استفاده از هوش مصنوعی به جای انسان باعث می‌شود سرعت انجام معاملات افزایش پیدا کند. همچنین باعث می‌شود دقت در انجام معاملات به شدت افزایش پیدا کرده و بالتبع احتمال بروز خطا نیز کاهش یابد.

علاوه بر این با استفاده از این فناوری، تخلفات در بازار نیز به صفر میل می‌کند. از آن‌جا که در معاملات الگوریتمی، سفارشات توسط یک ماشین ثبت می‌شود امکان انجام تخلفات نیز تقریباً به سمت صفر حرکت می‌کند، به همین دلایل بورس‌های مطرح جهان نیز به این سمت حرکت کرده‌اند.

یکی از پدیده‌های بد بازار سهام که هم‌اکنون نیز با آن مواجه هستیم، صف نشینی است. در واقع صف نشینی بدین معنی است که افرادی با انتشار سیگنال، دیگران را ترغیب به خرید یا فروش یک سهم می‌کنند؛ مسئله‌ای که وجود معاملات الگوریتمی از بروز آن جلوگیری می‌کند. همچنین زمانی که یک الگوریتم مناسب نوشته می‌شود، تهیه کنندگان علاوه بر استفاده و کسب سود در بازار سرمایه می‌توانند با فروش آن به دیگران، تجارت جدیدی انجام دهند.

در جهان امروز و در بازارهای معتبر دنیا اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ نظیر بورس‌های ایالات متحده آمریکا، معاملات الگوریتمی رونق خاصی پیدا کرده و بخشی از معاملات با این روش انجام می‌شود. در ایران نیز تقریباً از دو سال گذشته، سازمان بورس و اوراق بهادار انجام معاملات الگوریتمی را بلا مانع دانست. به دنبال اعلام این موضوع، معاملات الگوریتمی در بازار سهام ایران نیز آغاز شد اما هنوز تعداد چنین معاملاتی کم است.

به همین دلیل شرکت اطلاع رسانی و خدمات بورس به عنوان بازوی آموزشی و فرهنگ سازی بازار سرمایه ایران به این حوزه وارد شده و به منظور بیان اهمیت معاملات الگوریتمی در کشور، از سال گذشته مسابقات معاملات الگوریتمی را به صورت سالانه در کشور برگزار می‌کند. این رقابت هیچ محدودیتی نداشته و همه می‌توانند در آن شرکت کنند؛ امیدواریم که با این کار بتوانیم بازار سهام را علمی‌تر، تحلیلی‌تر و به روزتر به پیش بریم. استفاده از معاملات الگوریتمی فرصتی است که باید به دلیل مزایای آن به درستی مورد استفاده قرار گیرد.

چرا انجام معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا یا اصطلاحاً معاملات HFT در بورس ایران ممنوع است؟

باید توجه داشت که متأسفانه معاملات HFT هنوز در بورس ایران قابلیت اجرا ندارد؛ انجام این نوع داد و ستد در بازار سرمایه می‌تواند در سیستم معاملاتی بورس کشور اختلال ایجاد کند، از این سو، سازمان بورس مانع از فعالیت اینگونه معاملات می‌شود.

در حال حاضر ضریب نفوذ معاملات الگوریتمی در بورس ایران چقدر بوده و این مقدار در بورس‌های توسعه یافته و پیشرفته جهانی مانند بورس نیویورک چقدر است؟

بر اساس آخرین آمار در دسترس، ضریب نفوذ معاملات الگوریتمی در بورس ایالات متحده بیش از ۵۰ درصد بوده و این بدین معنی است که بیش از ۵۰ درصد معاملات در این بورس‌ها، از طریق الگوریتم‌ها انجام می‌شود. حال از آنجا که این عدد در دیگر کشورها مانند کشورهای توسعه یافته اروپایی و آسیایی نیز بالاست می‌توان نتیجه گرفت که تمایل معامله گران به استفاده از معاملات الگوریتمی قابل توجه است زیرا زمان و سرعت عمل دو عامل مهم در این کشورها به شمار می‌رود.

همچنین بر اساس آخرین اطلاعات، در منطقه ما نیز حدود ۲۰ درصد از معاملات بورس استانبول که قرابت‌هایی با بورس ایران دارد، به روش الگوریتمی انجام می‌شود. با این وجود این عدد در بورس ایران بالا نبوده و به علت تازه بودن نیز آمار دقیقی از آن در دسترس نیست، اگرچه به نظر می‌رسد حوالی هشت درصد باشد. به منظور توسعه این عدد علاوه بر برگزاری مسابقه معاملات الگوریتمی، کارگزاران نیز باید با این مسئله آشنا شده و آن را یاد بگیرند؛ ایده استفاده از ماشین در معاملات به هیچ عنوان خام نیست و کاملاً بر اساس مطالعات است.

بر اساس اطلاعات در دسترس، در منطقه خاورمیانه و غرب آسیا کشورهای بسیاری در حال استفاده از این فناوری هستند. اگر این مسئله صحیح است آیا مسابقات معامله الگوریتمی نیز در این کشورها برگزار می‌شود؟

اگرچه معاملات الگوریتمی در بسیاری از کشورهای منطقه از جمله ترکیه، عربستان، کره، ژاپن، هندوستان و امارات وجود دارد اما بر اساس آخرین اطلاعات موجود، ایران پس از هند، دومین برگزار کننده مسابقات الگوریتمی در آسیا و اولین برگزار کننده در غرب آسیا و خاورمیانه به شمار می‌رود.

نکته قابل توجه درباره کشور هند این است که اگرچه ضریب نفوذ بازار سرمایه در آن بسیار پایین و حدود دو درصد است اما همین مقدار با احتساب جمعیت یک میلیاردی آن، دربرگیرنده حدود ۲۵ میلیون نفری است و معاملات الگوریتمی در آن با قوت در حال انجام است.

در ایران اما این عدد با توجه به جمعیت ۸۱ میلیون نفری آن، حدود ۱۳ میلیون نفر است. از این میان، حدود ۵۰۰ هزار نفر معامله‌گر روزانه، دو میلیون نفر معامله گران هفتگی و ماهانه، پنج میلیون نفر معامله گران سالانه و سه میلیون نفر نیز شامل افرادی می‌شود که در صندوق‌های سرمایه‌گذاری، اوراق تسهیلات مسکن و موارد مشابه سرمایه گذاری می‌کنند. مجموع این افراد نشان می‌دهد ضریب نفوذ بازار سرمایه در ایران حدود ۱۵ درصد است.

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

سرمایه گذاری هوشمند با معاملات الگوریتمی

توسعه دهنده بلاکچین و مشاور تکنولوژی


قواعد پیاده سازی استراتژی های الگوریتم تریدینگ موفق، اصول ارزیابی مدل الگوریتم تریدینگ، رفتار شناسی بازار مالی و بسیاری از مفاهیم کاربردی دیگر را فراگرفته تا در نهایت ارزش سرمایه گذاری در یک مدل تریدینگ مشخص را ارزیابی نمایید.

هر آنچه برای شروع معاملات الگوریتمی نیاز دارید از مفاهیم پایه تا پیشرفته به صورت کاربردی به شما آموزش میدهیم:دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

استفاده از الگوریتم تریدینگ یا معاملات الگوریتمی، سابقه ای طولانی دارد اما امروزه با پیشرفت های یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، رشد چشمگیری داشته است. به همین دلیل، میتوانید الگوهای سودآور و نقاط اثربخش بازار را بسیار بهتر از قبل شناسایی کنید و در حجم بسیار بالایی ترید کنید.

همچنین میتوانید به عنوان تریدر از الگوریتم تریدینگ برای انجام سریع سفارشات در مواقعی که قیمت بیشتر یا کمتر از حد مشخصی است، استفاده نمایید. الگوریتم تریدینگ به صورت خودکار، هر تعداد سهم را بر اساس معیار مدنظر شما خرید و فروش میکند.

شرکت دانش بنیان گیتی افروز،

توسعه دهنده پروژه های بلاک چین در کشور:

۰۴۴۳۳۳۸۸۱۷۵

۰۹۱۴۶۰۰۳۰۰۲

اجرای استراتژی های الگوریتمیک تریدینگ بسیار ساده است. کافیست ارزیابی استراتژی و پیش بینی میزان اثربخشی آن در بازار را یاد بگیرید که در این دوره به طور کامل آموزش میدهیم.

حدود ۷۰ الی ۸۰ درصددر بازار سهام ایالات متحده و بسیاری از بازارهای مالی توسعه یافته، حدود ۷۰ الی ۸۰ درصد حجم معاملات به صورت الگوریتمی انجام میشود.

معامله به روش الگوریتمی تا حد زیادی طراحی، تست و اجرای استراتژی ها را بهبود میبخشد.


3000000 تومان

با دانلود و نصب این اپلیکیشن میتوانید از تمامی خدمات آموزش مجازی ما در گوشی هوشمند خود بهره مند شوید.

معامله‌گری بازارهای مالی با روش الگوریتمیک تریدینگ

توسعه دهنده بلاکچین و مشاور تکنولوژی

دکترای تخصصی علوم اقتصاد مالی


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. دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

چگونه استراتژی های الگوریتم تریدینگ سودآور را به سرعت شناسایی کنید؟

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 را ندارد و موجب صرفه جویی در زمان شما خواهد شد.”

دانش مقدماتی در زمینه برنامه نویسی و خرید و فروش ارزهای دیجیتال کفایت میکند.

۰۴۴۳۳۳۸۸۱۷۵

۰۹۱۴۶۰۰۳۰۰۲


3000000 تومان

با دانلود و نصب این اپلیکیشن میتوانید از تمامی خدمات آموزش مجازی ما در گوشی هوشمند خود بهره مند شوید.

برای اجرای این برنامه لطفا جاوا اسکریپت دستگاه خود را فعال کنید

SQL برای دانشمند داده

پایتون برای دانشمند داده

جمع آوری داده های بورس

تحلیل تکنیکال با پایتون

تحلیل داده با یادگیری ماشین

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

طراحی استراتژی معاملات خودکار

پیاده سازی BI برای داده های مالی

مشاهده مسیر آموزشی به همراه پیش نیازها

خانه معاملات الگوریتمیاولین و تنها مرجع آموزش طراحی سیستم خودکار معاملات الگوریتمی

SQL برای دانشمند داده

پایتون برای دانشمند داده

جمع آوری داده های بورس

تحلیل تکنیکال با پایتون

تحلیل داده با یادگیری ماشین

طراحی استراتژی معاملات خودکار

پیاده سازی BI برای داده های مالی

مشاهده مسیر آموزشی به همراه پیش نیازها

در دوره های پایتون و SQL برنامه نویسی را از سطح مقدماتی تا پیشرفته فرا میگیرید. در این دوره ها سعی شده به همه نکاتی که در طراحی سیستم معاملاتی به آن نیاز دارید پرداخته شود

برای شروع شما به داده های بورس و اطلاعات شرکت ها نیاز دارید که طی دوره جمع آوری داده های بورس یک دیتابیس با اطلاعات ۲۰ سال اخیر به همراه اسکریپت بروز رسانی در اختیار شما قرار می گیرد. اما ممکن است بخواهید عوامل دیگری مثل آب و هوا، اخبار و … را هم در بررسی های خود درنظر بگیرید، در دوره وب اسکرپینگ نحوه خواندن اطلاعات از سایت های مختلف را هم یاد می گیرید

در این مرحله باید داده های خود را در قالب نمودار ترسیم کنید تا تصویر بهتری در طراحی استراتژی خود داشته باشید. برای این کار می توانید از بخش مصورسازی داد ها در دوره پایتون به منظور رسم سریع نمودار ها و یا از دوره BI جهت ایجاد یک داشبورد تحت وب با بروزرسانی خودکار جهت مشاهده تغییرات روزانه و مانیتورینگ داده ها استفاده نمایید.

در این مرحله باید تحلیل روی داده ها انجام شود و برای اینکار می توان از تحلیل تکنیکال ،تحلیل بنیادی (به کمک داده هایی که قبلا در دوره جمع آوری داده های بورس از شرکتها جمع آوری شده) و یا ماشین لرنینگ استفاده کنید تا در کسری از ثانیه وضعیت همه شرکت ها بررسی شود

و در مرحله آخر یک اسکریپت جهت تولید سیگنال خرید و فروش ایجاد میکنیم، سپس اسکریپت را بر روی داده های ۲۰ سال اخیر تست می کنیم (بک تست) تا وضعیت سود دهی آن مورد آزمایش قرار گیرد. در این مرحله درصورتی که از سود دهی آن راضی بودیم می توانیم مطابق سیگنال صادر شده اقدام به خرید و فروش واقعی کنیم.

در واقع بعد از اینکه شما موفق به ایجاد سیگنال شدید نباید متوقف شوید و فکر کنید این برنامه همیشه به همین صورت سودده خواهد بودبلکه باید هر روز دانش برنامه نویسی خود را افزایش دهید، داده های جدیدتری جمع آوری کرده و تحلیل های پیشرفته تری روی آن اعمال کنید و مجدد استراتژی خود را اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ تست کنید (چرخه BML)به همین دلیل است که انتهای تمام دوره ها باز است تا بصورت مستمر تکنیکهای جدید در قالب دروس به دوره ها اضافه شودبرای مشاهده لیست تمام دوره ها و پیش نیاز آنها می توانید مسیرآموزشی را مشاهده کنید

به گفته مجله Economic Times

%۷۵

معاملات در جهان

بصورت خودکار و الگوریتمی انجام می شود

مرجع آموزش طراحی سیستم خودکار معاملات الگوریتمی

1398-1400© تمامی حقوق برای خانه معاملات الگوریتمی محفوظ است.


کد تایید *


رمز عبور خود را فراموش کرده اید؟


کد تایید *


کد تایید *

پس از انقلاب صنعتی چهارم، مهمترین دارایی شرکت های فناور، داده هایی است که روزانه تولید و استفاده می شود. دلیل اینکه مجله کسب و کار هاروارد علم داده را جذاب ترین دانش سال 2021 نامیده است، اهمیت بالای داده در کسب و کارهای نوین امروز است.

صنایع مالی اعم از بورس، بانک و بیمه جزء به روزترین صنایعی هستند که علاوه بر حجم بالای اطلاعات ، با مبالغ بالای پول و سرمایه هم در تعامل هستند که این باعث افزایش بیش از پیش تحلیل داده ها در این صنعت شده است. نیاز به سرعت بسیار بالا در دریافت، پردازش و تحلیل داده ها و در نتیجه انتخاب تصمیم مناسب و در لحظه، باعث ایجاد شاخه ای معاملات در صنعت مالی به نام معاملات الگوریتمی شده است. در واقع معاملات الگورتیمی چیزی نیست جز کاربرد علم داده در فرآیندهای مالی.

در این دوره آموزشی، دانشجویان ضمن آشنایی با مفاهیم پایه علم داده، با استفاده از داده های واقعی بازارهای مالی داخلی و خارجی وارد دنیای علم داده و معاملات الگوریتیمی خواهند شد. دوره به گونه ای طراحی شده است که نیازی به پیش زمینه قبلی نیست و کلیه مباحث در دوره ارائه می شود. تنها شرط موفقیت در این دوره تلاش و تلاش است.

این دوره برای تمام علاقمندان و فعالین بازارهای مالی اعم از بورس ایران و بین الملل، نهادهای مالی نظیر صنایع بانکداری، بیمه، کارگزاری‌، صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سبدگردانی و تمامی افراد شامل دانشجویان و فارغ التحصیلانی که به دنبال کسب تخصص در لبه‌های دانش معامله‌گری می‎‌باشند، مناسب است.

دکترای اقتصاد و متخصص کاربرد علوم داده در Finance

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

بله گواهینامه مورد تایید وزارت علوم و با قابلیت ترجمه دریافت خواهید کرد.

دوره به نحوی طراحی شده است که همه پیش نیازها در دوره تدریس می شود.

بله، در دوره از اطلاعات بازار سرمایه ایران و داده های بین المللی استفاده می شود.

به دلیل محبوبیت و نیز سهولت و کاربردی بودن زبان پایتون، کلیه مثال های این دوره به زبان پایتون نوشته می شود.

خیر، کلیه مفاهیم بنیادی، در حین دوره تدریس می شود.

موفقیت در معاملات به عوامل مختلفی بستگی دارد. در این دوره دانش پیشنیاز معامله گران ارائه می شود اما استفاده از آنها صرفا با مسئولیت استفاده کننده است و تضمینی اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ در خصوص موفقیت داده نمی شود.

بله، در حال حاضر سازمان بورس و اوراق بهادار، انجام این معاملات را مجاز اعلام کرده است.

بله. هر جلسه تمرین های کلاس به دانشجویان داده می شوند و شما باید تا تاریخ تعیین شده، جواب ها را برای اساتید ارسال نمایید تا ایشان بررسی نمایند و ایرادات را رفع نمایید.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره درخواست مشاوره خود را ارسال کنید و یا با ما در تماس باشید.

در صورتی که نیاز به مشاوره دارید می توانید فرم را تکمیل نمایید و یا با ما در تماس باشید

دوره آنلاین بازاریابی داده محور (Data-Driven Marketing) بازاریابی داده محور (دیتا دریون مارکتینگ) رویکردی در بازاریابی است که با استفاده…

دوره پیشرفته علم داده با پایتون (Advanced Data Science) این دوره، مکملی بر دوره صد ساعته علم داده است که…

دوره آنلاین علم داده (DATA SCIENCE) علم داده (Data Science) شامل مجموعه‌ای از اصول، تعریف مسئله، الگوریتم‌ها و فرآیندها است…

دوره هوش تجاری (Business Intelligence) هوش تجاری در حال حاضر یکی از پرکاربردترین مفاهیم در دنیای کسب و کارهای ایرانی و…

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دیدگاه شما *

نام *

ایمیل *

ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم.

4,600,000 تومان

دکترای اقتصاد و متخصص کاربرد علوم داده در Finance

موسسه آموزش عالی آزاد توسعه برگزارکننده تخصصی دوره‌های آموزشی علوم داده (دیتا ساینس) در ایران می‌باشد و تا کنون بیش از 3000 نفر از دوره‌های علم داده فارغ التحصیل شده‌اند. همچنین گواهینامه‌های پایان دوره موسسه توسعه مورد تأیید وزارت علوم، تحقیقات و فناوری می‌باشد.


کد تایید *

ورود


کد تایید *


نام کاربری:


رمز عبور:


کسب درآمد و موقعیت های شغلی با پایتون!

امروزه بازارهای #مالی در حال پوست‌اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از ۸۵ درصد از معاملات بازارهای مالی به صورت #معاملات_الگوریتمی انجام می‌شوند (معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که به وسیله کامپیوتر و بدون دخالت انسان و با دقت بالا انجام می‌شوند). عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار زیادی از داده‌های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از داده‌ها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است. از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و #هوش_مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است. موسسات مالی این روزها، با به کارگیری هوش مصنوعی به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های #پایتون در حوزه #یادگیری_ماشینی (یادگیری ماشینی: روش‌هایی که به کامپیوتر کمک می‌کند تا بتواند تصمیم‌های مناسب را اتخاذ کند) و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه‌نویسی است که سادگی برنامه‌نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پایتون یک زبان بسیار قدرتمند در #تحلیل_داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و پکیج‌های قدرتمندی در این زمینه در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه‌ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می‌کند.دوره حاضر جامع‌ترین دوره پایتون و کاربرد آن در #اقتصاد و بازارهای مالی است که تاکید آن بر یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی است. این دوره در ۷۲ ساعت و در سه سطح مقدماتی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی تهیه شده است.این آموزش با این فرض تهیه شده است که مخاطب هیچ دانش و تجربه قبلی در زمینه برنامه‌نویسی نداشته و در طول آموزش با این زبان آشنا می‌شود. این آموزش با تشریح مبانی نظری در حوزه مالی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی، مثال‌های عملی متنوعی نیز در رابطه با بازارهای مالی ارائه خواهد کرد.برای ثبت نام، در #دایرکت پیام ارسال اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ بفرماییدمدرس دوره، علی رئوفی، دکتری اقتصاد مالی و #اقتصادسنجی از دانشگاه علامه طباطبایی است که مقالات متعددی را در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های معتبر بین‌المللی به چاپ رسانده است. ایشان به زبان برنامه نویسی #متلب (MATLAB) و R و Mql5 نیز مسلط است و دوره‌های متعددی را در این زمینه با همکاری دانشگاه‌ها و نهادهای مالی برگزار نموده است.

عنوان دوره: دوره آنلاین معاملات الگوریتمی با پایتون (همراه با آموزش صفر تا صد پایتون)

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی (صفحه در گوگل اسکولار)/ (صفحه در ریسرچ گیت)

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

امکان برگزاری دوره برای نهادهای مالی

دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- مقدماتی

دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- یادگیری ماشینی

دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- معاملات الگوریتمی

برای ثبت نام در این دوره آنلاین به ایدی تلگرامی www.t.me/abedizohreh پیام دهید.

دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

آگاهی از دوره‌های بیشتر در پیج اینستاگرامی https://www.instagram.com/raoofi_sahm دوره آنلاین الگوریتم تریدینگ

امضاهای دیجیتالی و اهمیت آن در تایید تراکنش | بیدارز

امضاهای دیجیتالی و اهمیت آن در تایید تراکنش | بیدارز

امضاهای دیجیتالی یکی از ویژگی­‎های اصلی بلاکچین به منظور امنیت بخشی و یکپارچگی داده‌ها هستند.

مشابه امضاهای دست نویس در دنیای واقعی، از امضاهای دیجیتالی برای ارتباط دادن یک نهاد یا شخص با اطلاعات دیجیتال استفاده می‌شود. برای درک نحوه ایجاد امضای دیجیتال، فرض کنید باب می‌خواهد یک سند امضا شده دیجیتالی را به آلیس ارسال کند.

برای نشان دادن این مثال، از یک سند که بایستی تائید شود، یک الگوریتم هشینگ، Digest یا خلاصه‌ای از محتوای سند، یک کلید عمومی، یک کلید خصوصی و الگوریتم‌های آن‌ها استفاده می­کنیم. باب دو کلید دارد که به شکل اعداد و کاراکترهای تصادفی ارائه می‌شوند.

یک کلید خصوصی و یک کلید عمومی

کلید خصوصی همیشه باید خصوصی باقی بماند؛ بنابراین برای اینکه باب یک سند را به صورت دیجیتالی برای آلیس امضا کند، باید کلید عمومی خود را با او به اشتراک بگذارد.

پس از آن آلیس بایستی صحت سند و امضا آن را تائید کند. زمانی که سندی ارسال می­شود، محتوای آن با استفاده از یک الگوریتم هش پردازش می‌گردد. این الگوریتم یک دنباله منحصر به فرد از اعداد و حروف به نام Digest ایجاد می‌کند. سپس Digest با استفاده از کلید خصوصی باب، رمزگذاری می‌شود که درنهایت امضای دیجیتالی سند را به عنوان خروجی مشخص می‌کند. امضای دیجیتالی ترکیبی از محتوای سند تصدیق شده و کلید خصوصی نویسنده است.

چگونگی تائید صحت سند

هرگونه تغییر در محتوای سند یا در کلید خصوصی باب، امضای متفاوتی را ایجاد می‌کند. بنابراین آلیس می‌تواند از سند امضای دیجیتالی آن در جهت معکوس روند فرآیند و تائید مشروعیت استفاده کند.

آلیس می‌تواند سند را از طریق همان الگوریتم هشی که قبلاً باب استفاده کرده بود، پردازش و Digest آن را ایجاد کند. اگر سند دست‌کاری نشده باشد، Digest کاملاً مشابه نمونه ارسالی خواهد بود. از طرفی همان‌طور که باب Digest را با کلید خصوصی خود برای ایجاد امضای دیجیتالی پردازش کرده است، آلیس می‌تواند امضای دیجیتال را با الگوریتم کلید عمومی باب رمزگشایی کرده تا به Digest برسد. در صورتی که امضا دست‌کاری نشده باشد، Digest دقیقاً یکسان خواهد بود.

درنهایت آلیس دو Digest خواهد داشت؛ یکی بر اساس امضای دیجیتالی و دیگری بر اساس محتوای سند. اگر این دو خلاصه با هم مطابقت داشته باشند، آلیس می‌تواند مطمئن میشود که پیام به هیچ عنوان تغییر نکرده است. بر اساس دلایل ذکر شده، امضاهای دیجیتال یکی از عناصر اصلی برای تأمین اطلاعات در بلاک چین بوده و تغییر ناپذیری را ضمانت می­کنند.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

اقتصاد

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.

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.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

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 اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ 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 (وا��)، 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 اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ 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 j۴capital 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 اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ 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 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 اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ 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.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا