شرکت دانش بنیان نیتبیکو، اولین شرکت دانش بنیان ایرانی در حوزه ارز دیجیتال با الگوتریدینگ و هوش مصنوعی است. در این پست اطلاعاتی دقیق راجع به الگوتریدینگ، ارائه شده است.
آدرس وب سایت نیتبیکو: www.nitbico.com
آدرس توییتر: www.twitter.com/nitbico
کانال تلگرام: https://t.me/airdrop_namira
اینستاگرام: www.instagram.com/nitbico
تجارت الگوریتمی (که به آن تجارت خودکار، تجارت جعبه سیاه یا الگوتریدینگ نیز می گویند) از یک برنامه رایانه ای استفاده می کند که از مجموعه ای از دستورالعمل های تعریف شده (یک الگوریتم) برای انجام معامله، پیروی می کند. تجارت، در تئوری، می تواند سودهایی را با سرعت و فرکانسی که برای یک تاجر انسانی غیرممکن است، ایجاد کند. الگوتریدینگ، مجموعه دستورالعمل های تعریف شده بر اساس زمان، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. الگوتریدینگ، جدا از فرصت های سود برای معامله گر، معاملات الگوی بازارها را نقدپذیرتر می کند و با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بر فعالیت های تجاری، معاملات را سیستماتیک تر می کند.
وقتی قفل گوشی خود را باز می کنید و هر برنامه ای را باز می کنید، بر اساس الگوریتم ها عمل می کند. آن چه انجام می دهید، آن چه می بینید، و نحوه سفارشی سازی برنامه برای مطابقت با ترجیحات شما، دلیل آن الگوریتم ها است. با ظهور فناوری های پیشرفته، تقریبا هر بخش، اثربخشی خود را بر این قطعه کد منطقی استوار می کند. الگوریتم ها از داده های کاربر، الگوهای گذشته و مجموعه ای از دستورالعمل های از پیش تعیین شده برای دستیابی به اهداف تعیین شده استفاده می کنند. به عنوان مثال، الگوریتمی توسط شرکت های صندوق سرمایه گذاری مشترک برای کسر مبلغ تعیین شده از حساب بانکی شما هر ماه به سمت یک SIP استفاده می شود. الگوریتم‌ها برای بازار مالی جدید نیستند، زیرا در سیستم تراکنش مجازی برای اطمینان از شفافیت تجارت، تجربه کاربر موثر و کاهش تاخیرها یا اشکالات استفاده می شوند. با این حال، استفاده از الگوریتم ها به سپرده گذاران یا کارگزاران بورس محدود نمی شود. سرمایه گذاران به طور فعال از الگوریتم ها برای جلوگیری از خطاهای انسانی و افزایش پتانسیل سود هنگام معامله استفاده می کنند. این فرآیند به عنوان تجارت الگوریتمی یا الگوتریدینگ شناخته می شود.
معامله الگوریتمی فرآیند استفاده از دستورالعمل های معاملاتی از پیش برنامه ریزی شده برای اجرای سفارشات معاملاتی با سرعت بالا در بازار مالی است. سرمایه گذاران و معامله گران از نرم افزار معاملاتی استفاده می کنند و دستورالعمل های معاملاتی را بر اساس زمان، حجم و قیمت به آن ارائه می دهند. هنگامی که دستورالعمل های تنظیم شده در بازار راه اندازی شد، نرم افزار معاملاتی دستورات تعیین شده توسط سرمایه گذار را اجرا می کند. به طور کلی، معاملات الگوریتمی توسط صندوق های سرمایه گذاری مشترک، صندوق های تامینی، شرکت های بیمه، بانک ها و غیره برای اجرای تعداد زیادی از معاملات با حجم بالا استفاده می شود که در غیر این صورت انجام آن برای انسان غیرممکن است.
فرض کنید یک معامله گر از این معیارهای تجاری ساده پیروی می کند:
- زمانی که میانگین متحرک 50 روزه آن از میانگین متحرک 200 روزه بالاتر می رود، 50 سهم از سهام را خریداری کنید. (میانگین متحرک میانگین نقاط داده گذشته است که نوسانات روزانه قیمت را هموار می کند و در نتیجه روندها را مشخص می کند.)
- زمانی که میانگین متحرک 50 روزه آن از میانگین متحرک 200 روزه کمتر شود، سهام آن را بفروشید.
با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار قیمت سهام (و شاخص های میانگین متحرک) را کنترل می کند و در صورت تحقق شرایط تعریف شده، سفارش خرید و فروش را انجام می دهد. معامله گر، دیگر نیازی به نظارت بر قیمت ها و نمودارهای زنده یا قرار دادن سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی این کار را به طور خودکار با شناسایی صحیح فرصت معاملاتی انجام می دهد.
مزایای الگوتریدینگ:
- معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می شود.
- ثبت سفارش معاملات فوری و دقیق است (احتمال اجرا در سطوح مورد نظر زیاد است).
- معاملات به درستی و فوری زمان بندی می شوند تا از تغییرات قابل توجه قیمت جلوگیری شود.
- کاهش هزینه های معاملاتی
- بررسی های خودکار همزمان در شرایط چندگانه بازار.
- کاهش خطر خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
- الگوتریدینگ را می توان با استفاده از داده های تاریخی و بلادرنگ موجود آزمایش کرد تا ببیند آیا یک استراتژی معاملاتی قابل دوام است یا خیر.
- بر اساس عوامل عاطفی و روانی احتمال اشتباه معامله گران انسانی را کاهش داد.
اکثر معاملات الگوهای امروزی، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند، که تلاش می کنند تا از قرار دادن تعداد زیادی سفارش با سرعت‌های بالا در بازارهای متعدد و پارامترهای تصمیم گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده، سرمایه گذاری کنند. الگوتریدینگ در بسیاری از اشکال تجارت و فعالیت های سرمایه گذاری استفاده می شود، از جمله:
- سرمایه گذاران میان مدت تا بلندمدت یا شرکت های طرف خرید – صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری مشترک، شرکت های بیمه – زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه گذاری های گسسته و با حجم بالا بر قیمت های سهام تاثیر بگذارند، از الکوتریدینگ برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می کنند.
- معامله گران کوتاه مدت و شرکت کنندگان طرف فروش – بازارسازان (مانند کارگزاری ها)، فیوچرز کاران و آربیتراژگران – از اجرای خودکار تجارت سود می‌برند. علاوه بر این، الگوتریدینگ به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می کند.
- معامله گران سیستماتیک – پیروان روند، صندوق های تامینی یا معامله گران جفت (یک استراتژی معاملاتی خنثی از بازار که یک موقعیت خرید و فروش در یک جفت ابزار بسیار همبسته مانند دو سهام، صندوق های قابل معامله در بورس (ETF) یا ارز مطابقت می دهد) – برنامه ریزی قوانین تجارت آن ها را بسیار کارآمدتر می کند و اجازه تجارت به صورت خودکار را فراهم می آورد.
معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ، نسبت به روش های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله گر، رویکرد سیستماتیک تری برای معاملات فعال ارائه می دهد.
استراتژی های الگوتریدینگ
هر استراتژی برای الگوتریدینگ نیاز به یک فرصت شناسایی شده دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. استراتژی های تجاری رایج مورد استفاده در الگوتریدینگ عبارتند از:
- استراتژی های پیروی از روند (Trend-following Strategies): متداول ترین استراتژی های معاملاتی الگوریتمی از روندهای میانگین متحرک، شکست کانال ها، حرکات سطح قیمت و شاخص های فنی مرتبط پیروی می کنند. این ها ساده ترین و کاربردی ترین استراتژی ها برای پیاده سازی از طریق الگوتریدینگ هستند، زیرا این استراتژی ها شامل هیچ گونه پیش بینی یا تخمین قیمت نیستند. معاملات بر اساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می شوند که پیاده سازی آن ها از طریق الگوریتم ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل پیش بینی، آسان و ساده است. استفاده از میانگین متحرک 50 و 200 روزه یک استراتژی متداول برای دنبال کردن روند است.
- فرصت های آربیتراژ (Arbitrage Opportunities): خرید سهام دو بورسیه با قیمت پایین تر در یک بازار و فروش همزمان آن با قیمت بالاتر در بازار دیگر تفاوت قیمت را به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ ارائه می دهد. همان عملیات را می توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی تکرار کرد، زیرا تفاوت قیمت ها هر از گاهی وجود دارد. پیاده سازی الگوریتمی برای شناسایی چنین تفاوت های قیمتی و قرار دادن سفارش ها به طور کارآمد، فرصت های سودآوری را فراهم می کند.
- تجدید توازن صندوق شاخص (Index Fund Rebalancing): صندوق های شاخص، دوره هایی را برای تعادل مجدد تعریف کرده اند تا دارایی های خود را با شاخص های معیار مربوطه خود برابر کنند. این امر، فرصت های سودآوری را برای معامله گران الگوریتمی ایجاد می کند که روی معاملات مورد انتظاری که سودی بین 20 تا 80 امتیاز ارائه می کنند، بسته به تعداد سهام صندوق شاخص درست قبل از تعادل مجدد صندوق شاخص، سرمایه گذاری می کنند. چنین معاملاتی از طریق سیستم های معاملاتی الگوریتمی برای اجرای به موقع و بهترین قیمت ها آغاز می شود.
- استراتژی های مبتنی بر مدل ریاضی (Mathematical Model-based Strategies): مدل های ریاضی اثبات شده، مانند استراتژی معاملاتی خنثی دلتا، امکان معامله بر روی ترکیبی از گزینه ها و امنیت اساسی را فراهم می کنند. (دلتا خنثی یک استراتژی پرتفوی متشکل از موقعیت های متعدد با جبران دلتاهای مثبت و منفی است – نسبتی که تغییر قیمت یک دارایی را که معمولا یک اوراق بهادار قابل بازار است، با تغییر قیمت مشتق مقایسه می کند – به طوری که کل دلتای دارایی های مورد نظر در مجموع صفر است.)
- محدوده معاملاتی یا بازگشت میانگین (Trading Range (Mean Reversion)): استراتژی بازگشت میانگین بر این مفهوم استوار است که قیمت های بالا و پایین یک دارایی یک پدیده موقتی است که به صورت دوره ای به میانگین ارزش خود (مقدار متوسط) باز می گردد. شناسایی و تعریف یک محدوده قیمت و پیاده سازی الگوریتم بر اساس آن به معاملات اجازه می دهد تا زمانی که قیمت یک دارایی از محدوده تعریف شده خود خارج می شود، معاملات به طور خودکار انجام شود.
- قیمت میانگین وزنی حجمی (Volume-weighted Average Price (VWAP)): استراتژی قیمت میانگین وزنی حجمی، یک سفارش بزرگ را تجزیه می کند و با استفاده از پروفایل های حجم تاریخی خاص سهام، قطعات کوچک تر سفارش را به صورت پویا و تعیین شده به بازار عرضه می کند. هدف این است که سفارش را نزدیک به قیمت میانگین وزنی حجمی (VWAP) اجرا کند.
- قیمت میانگین موزون زمانی (Time Weighted Average Price (TWAP)): استراتژی قیمت متوسط وزن‌دار زمانی، یک سفارش بزرگ را تجزیه می کند و با استفاده از شکاف های زمانی به طور مساوی بین زمان شروع و پایان، قطعات کوچک تری از سفارش را که به طور پویا تعیین شده است، به بازار عرضه می کند. هدف این است که سفارش را نزدیک به میانگین قیمت بین زمان شروع و پایان اجرا کند و در نتیجه تاثیر بازار را به حداقل برساند.
- درصد حجم (Percentage of Volume (POV)): تا زمانی که سفارش معامله به طور کامل پُر نشود، این الگوریتم به ارسال سفارش های جزئی با توجه به نسبت مشارکت تعریف شده و با توجه به حجم معامله در بازارها ادامه می دهد. «استراتژی گام ها» مربوطه سفارش ها را با درصدی از حجم بازار که توسط کاربر تعریف شده ارسال می کند و زمانی که قیمت سهام به سطوح تعریف شده توسط کاربر می رسد، این مورد نرخ مشارکت را افزایش یا کاهش می دهد.
- کمبود پیاده سازی (Implementation Shortfall): هدف استراتژی کمبود پیاده سازی، به حداقل رساندن هزینه اجرای یک سفارش از طریق داد و ستد خارج از بازار بلادرنگ، در نتیجه صرفه جویی در هزینه سفارش و بهره مندی از هزینه فرصت اجرای تاخیر است. این استراتژی نرخ مشارکت هدفمند را زمانی که قیمت سهام حرکت می کند، افزایش می دهد و زمانی که قیمت سهام حرکت نامطلوب داشته باشد، آن را کاهش می دهد.
- روش های خاص دیگر: چند کلاس خاص از الگوریتم ها وجود دارد که سعی می کنند “اتفاقات” را در طرف دیگر شناسایی کنند. این “الگوریتم های sniffing” – که برای مثال توسط یک بازارساز طرف فروش استفاده می شود – دارای هوش داخلی برای شناسایی وجود هر الگوریتم در سمت خرید یک سفارش بزرگ هستند. چنین تشخیصی از طریق الگوریتم ها به بازارساز کمک می کند تا فرصت های سفارش بزرگ را شناسایی کند و آن ها را قادر می سازد تا با پُر کردن سفارش ها با قیمت بالاتر، سود ببرند. این مورد گاهی اوقات به عنوان پیشرو در فناوری پیشرفته شناخته می شود. به طور کلی، عمل پیشروی بسته به شرایط می تواند غیرقانونی تلقی شود و به شدت توسط FINRA (مرجع تنظیم مقررات صنعت مالی) تنظیم می شود.
الزامات فنی برای الگوتریدینگ
پیاده سازی الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه ای، جزء نهایی معاملات الگوریتمی است که همراه با آزمون در مرحله نهایی است (آزمایش الگوریتم در دوره های تاریخی عملکرد گذشته بازار سهام برای دیدن این که آیا استفاده از آن سودآور بوده است). چالش این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل نمود که به یک حساب تجاری برای ثبت سفارش دسترسی دارد. شرایط زیر برای معاملات الگوریتمی وجود دارد:
- دانش برنامه نویسی کامپیوتر برای برنامه ریزی استراتژی معاملاتی مورد نیاز، برنامه نویسان استخدام شده یا نرم افزارهای تجاری از پیش ساخته شده.
- اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم های معاملاتی برای ثبت سفارش.
- دسترسی به فیدهای داده های بازار که توسط الگوریتم برای فرصت های سفارش دهی نظارت می شود.
- توانایی و زیرساخت برای تست بک تست سیستم پس از ساخته شدن قبل از این که در بازارهای واقعی فعال شود.
- بسته به پیچیدگی قوانین پیاده سازی شده در الگوریتم، داده های تاریخی موجود برای بک آزمایی.
یک نمونه الگوتریدینگ
رویال داچ شل (RDS) در بورس اوراق بهادار آمستردام (AEX) و بورس اوراق بهادار لندن (LSE) فهرست شده است. لینک: https://www.shell.com/investors/share-price-information.html
www.nn4e.com
nn4e@aol.com
شناسه تلگرام @nimanamira
09360703858
کانال تلگرام https://t.me/nn4enamira
کانال تام تام https://tt.me/nn4enamira
کانال تلپادو http://telepado.me/1/nn4enamira
اینستاگرام https://www.instagram.com/nn4enamira