دسته بندی الگوریتم معاملاتی

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 دسته بندی الگوریتم معاملاتی 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 دسته بندی الگوریتم معاملاتی 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 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 دسته بندی الگوریتم معاملاتی 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.

❇️ معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ

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:

1-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 ۵ میلیارد تومان سهام ایران خودرو خریداری کند.

واضحا نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۵ 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.

2-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 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.

3-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.

4-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 خرید و فروش 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.

4-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 بی نهایت 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.

ابزارهای معامله الگوریتمی — ربات آماده یا کدنویسی؟

آیا با ابزارهای معامله الگوریتمی آشنا هستید؟ نرم افزار معاملات الگوریتمی چیست؟ برای معاملات الگوریتمی ربات آماده یا کدنویسی را ترجیح می‌دهید؟ این صفحه، مقاله سوم از آموزش معاملات الگوریتمی است. پیشنهاد می‌کنم در صورت ندیدن، دو قسمت قبلی این آموزش مفید را مشاهده کنید.

در صورتی که تمایل دارید بجای مطالعه مقاله فیلم آن را تماشا کنید، روی این لینک (+) و یا پخش کننده پایین کلیک کنید.

در صورتی که مطالعه متن را به تماشای فیلم ترجیح می‌دهید با ما در ادامه مقاله همراه باشید.

ابزارهای معامله الگوریتمی

ابزارهای معامله الگوریتمی را به 4 دسته تقسیم می‌کنیم:

• ابزارهای آماده
• پلتفرم‌های ساخت ابزار
• پلتفرم‌‌های کدنویسی ابزار
• وب‌سرویس‌های توسعه ابزار

ابزارهای آماده

تنها کافی است شما در گوگل ابزارهای معامله گر و یا خرید ابزارهای معامله را جستجو کنید. وبسایت‌هایی به شما نمایش داده می‌شود که به کمک آنها می‌توانید این ابزارها را خریداری کنید. برای توضیحات بیشتر پیشنهاد می‌کنم فیلم رایگان در این صفحه را مشاهده کنید.

پلتفرم‌های ساخت ابزار

نام‌هایی مثل SFB و یا آسان بورس در این دسته قرار می‌گیرند. این پلتفرم و یا نرم افزارها ممکن است دسکتاپی و یا تحت وب باشند.

هم رویش منتشر کرده است:

پلتفرم‌های کدنویسی ابزار

نرم افزار متاتریدر یکی از معروف ترین نرم افزارها به ویژه برای بازار فارکس است. متاتریدر یک نرم افزار جامع است. در متاتریدر هم معامله دستی و هم معامله خودکار انجام می‌شود. به تازگی متاتریدر 4 به متاتریدر 5 ارتقا پیدا کرده است. اما در حال حاضر نسخه چهارم متاتریدر نیز قابل استفاده است.

وب سرویس های توسعه ابزار

کارگزاری مثل BINANCE یک سری APIهایی را به کاربر می‌دهد. به عنوان مثال اگر یک نماد را ارسال کنیم، BINANCE قیمت بروز را در اختیار کاربر قرار می‌دهد.

انبوهی از این APIها وجود دارد که ما می‌توانیم با زبان‌های مختلف مثل پایتون، جاوا اسکریپت و یا هر نوع زبان دیگری این APIها را صدا کنیم و براساس آنچه به ما می‌دهد برنامه‌ای را بنویسیم که اجرا شود. برنامه‌ای که در اینجا نوشته می‌شود یک برنامه مستقل است.

جمع بندی

ابزارهایی وجود دارند که به کمک آنها می‌توانیم وارد دنیای الگوریتمی شویم و الگوریتمی معامله کنیم. در این مقاله 4 ابزار معرفی کردیم. متن این مقاله قابل مطالعه و فیلم آن قابل مشاهده است.

** محتوا و فیلم آپلود شده در ابتدای این صفحه در واقع درس سوم از فصل اول آموزش معامله الگوریتمی با پایتون است. برای دیدن فیلم معرفی این بسته آموزشی بر روی این لینک (+) و یا پخش کننده پایین کلیک کنید:

برای دریافت بسته کامل این آموزش بر روی لینک کلیک کنید(+).

کلیدواژگان

ابزارهای معامله الگوریتمی | ابزارهای معاملات الگوریتمی | ابزار معامله الگوریتمی | ربات آماده یا کدنویسی | کدنویسی یا ربات آماده | ربات یا کد نویسی | کدنویسی یا ربات | معامله الگوریتمی با پایتون | آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون | دوره معاملات الگوریتمی با پایتون | معاملات الگوریتمی بورس با پایتون | نرم افزار معاملات الگوریتمی | نرم افزار انجام معاملات الگوریتمی | نرم افزار معاملات الگوریتم

وبینار آشنایی با معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال

معامله کردن در بازار رمزارزها می‌تواند با استفاده از برنامه‌نویسی در کامپیوتر و به ‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک انجام پذیرد. در این شیوه کامپیوتر بر اساس الگوریتمی که به آن توسط کاربر داده شده است در بازار مالی جستجو می­‌کند و تمامی فرصت­‌های معاملاتی پیش رو را رصد و مورد ارزیابی قرار می­دهد. این ابزار فقط مختص یک بازار سرمایه­‌گذاری خاص نیست بلکه در تمامی بازارهای مالی همچون بازار کریپتوکارنسی­‌ها، بازار بورس و بازار آتی کالا کاربرد دارد.

در این مقاله می‌خوانید:

سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ چیست؟

سرمایه­‌گذاری کمی (سرمایه­‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌­گذاری سیستماتیک نیز شناخته می­شود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم­‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌­ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده می­کند. به عنوان مثال می­‌توان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.

مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل می­کنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آن­ها متفاوت و قابل بحث است. مدل­‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می­‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می­‌شوند، استراتژی­‌های کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار می­گیرند.

معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟

همان­طور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می­‌باشد که فرصت­‌های سرمایه‌­گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی می­کند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود می­کند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم­‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصت­های معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌­باشد. نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:

• یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده­‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌­نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه­‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار معامله‌گر قرار می­گیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار می­دهد، صورت می­‌گیرد.
• موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب می‌­شود. در این بخش بر اساس استراتژی­ که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌­ریزی می­شود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار می­‌دهد. محاسبات آماری و مقایسه‌ داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند.
• در مرحله‌ آخر الگوریتم سفارش­‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال می­کند و این کار زمانی اجرایی می­شود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.

تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی

هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان آغازگر جنبش سرمایه‌­گذاری کمی شناخته می­‌شود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت­‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد می‌­شود که مدل‌­های ریاضی را می­توان در سرمایه­‌گذاری به کار برد.

تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران­ سرمایه­‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده می‌­کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده­‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده­‌های کیفی ویژگی است که نمی‌­توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.

بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل­‌های نرم‌افزاری به سرمایه­‌گذاران کمک می­‌کند تا فرصت­‌های سرمایه­‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.

ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)

مهم‌ترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می­‌باشد. با خودکارسازی معاملات می­‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌­ترین بررسی­‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌­های روش­‌های کمی، کاهش هزینه­‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه­‌نویسی نرم‌افزاری می‌­توانید هزینه­‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک­‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.

انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ

به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:

الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)

الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌­های دارایی‌­ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده می­‌کند. سرمایه­‌گذارانی که از این استراتژی پیروی می‌­کنند، عموماً فرض می­‌کنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز می­‌گردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.

سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (Factor-Based Investing)

سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده می‌شود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته می‌شود که بازده سهام بر مبنای آن‌ها بررسی می‌شود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.

دنبال کردن روند (Trend Following)

وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی می‌شود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی­‌هایی است که توسط سرمایه­‌گذاران استفاده می‌­شود. این استراتژی شامل الگوریتم­‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت می­‌کنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و دسته بندی الگوریتم معاملاتی الگوها و شاخص­‌های بازار برای تصمیم­گیری استفاده می‌­کنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌­ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژی­های معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین می‌شود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری می‌کنند تا واکنش‌های افراد را پیش‌بینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده­‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش­‌ها، پست‌­های اجتماعی، ویدئوها، پست‌­های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌­گذاران از این استراتژی برای پیش‌‌بینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده می‌­کنند.

استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره می‌گیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژی‌های تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده می‌کند.

دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت

یکی از مهم‌ترین دانش­‌ها برای سرمایه­‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌­نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژی­‌های معاملاتی به زبان برنامه‌­نویسی به کار برده می‌­شود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می­‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌­نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌­های مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌­های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش­‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌­یابد و از این طریق می­‌توان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.

استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم، روش های شناسایی سهام ارزنده در بورس، بنیادی، تکنیکال و تابلوخوانی اثر مهندس مجید عبدالحمیدی، در 8 فصل نگاشته شده است. در فصل‌های ابتدایی کتاب مقدماتی از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) مطرح شده است. و برخی از الگوریتم‌های مطرح، معرفی شده‌اند. در فصل‌های نهایی کتاب برخی از استراتژی‌های کاربردی بیان شده است. همچنین مطالبی در زمینه مدیریت ریسک و سرمایه بیان شده است.

با توسعه پیشرفت های تکنولوژیک در حوزه برنامه های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش، طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه یافته رایج ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. امروزه، معاملات الگوریتمی به عنوان آخرین روش داد و ستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می شوند و بازار ما نیز به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد. اما فقط با فرهنگ سازی می توانیم به فراگیر شدن ابزارهایی مانند معاملات الگوریتمی کمک کنیم.

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم به تحلیل چگونگی انجام معاملات، انتخاب سهام و تشکیل پرتفوی و تحلیل آتی با استفاده از معاملات الگوریتمی پرداخته است.