کسمعاملات فارکس در افغانستان

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

استراتژی های معاملات الگوریتمی

استراتژی معاملات الگوریتمی

به نظر می‌رسد معامله های الگوریتمی عوامل انسانی را حذف و در عوض استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده هستند که می‌توانند در ۷/۲۴ بوسیله ی کامپیوتر با حداقل نظارت، اجرا شوند. کامپیوتر ها می‌توانند مزایای بیشتری را از تریدرهای انسانی ارائه دهند. برای نمونه، آنها می‌توانند در کل روز فعال باشند بدون اینکه بخوابند. همچنین می‌توانند داده را دقیقاً تحلیل کنند و پاسخ نوسانات را در هزارم ثانیه بدهند. به علاوه، آنها عواطف و احساسات را درگیر تصمیماتشان نمی‌کنند. به همین دلیل بسیاری از سرمایه گذاران در دراز مدت به این پی بردند که کامپیوتر ها با استفاده از استراتژی های صحیح، می‌توانند تریدرهای بهتری باشند.

به این ترتیب، حوزه ی معامله های الگوریتمی اینگونه تکامل یافته است. در حالی که کار با کامپیوترهای معامله گر در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی های دیجیتال و ۷/۲۴ صرافی ها، این روش را به سطح جدیدی رساندند.

تقریباً به نظر می‌رسد که معامله ی خودکار و ارز دیجیتال برای یکدیگر ساخته شده اند. این درست است که کاربران هنوز مجبورند استراتژی های خاص خود را انجام دهند. اگر این تکنیک ها به درستی اعمال شوند، به تریدرها کمک می‌کند تا دخالت خود در چرخه را بردارند تا معادلات ریاضی کار خود را انجام دهند.

استراتژی های اولیه چه هستند؟

فلسفه ی اصلی بیشتر معامله های الگوریتمی حول استفاده از نرم افزار برای ردیابی و شناسایی فرصت های سودآور و جهش، سریع تر از توانایی های انسانی است. متداول ترین روش ها: معامله های حرکت، معکوس کردن، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری ماشین است.

بطور کلی، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می‌شوند که اصطلاحاً به آنها “بک تست” می‌گویند که اجازه می‌دهد کاربران استراتژی های خود را در بازار واقعی که قصد دارند در آنجا استراتژی ها را با همان حرکت های قبلی اجرا کنند، آزمایش کنند. بعضی از خطرات در انجام اینکار شامل ” نصب بیش از حد یا Overfitting” می‌شود و زمانی اتفاق می‌افتد که ربات ها در اطراف داده های تاریخی بوجود می آیند و شرایط واقعی را تداعی نمی‌کنند. بنابراین منجر به استراتژی های می‌شوند که در واقع ساخته نمی‌شوند. یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های بازار گاو طراحی و آزمایش کنید اما شروع به کار آن در بازار خرس کنید. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید مشاهده نخواهید کرد.

معامله ی مومنتوم (Momentum Trading) چیست؟

معامله های مومنتوم بر این اصل هستند که اگر عمده گرایش ها در بازار کنونی قابل مشاهده است، پس این گرایش بطور معقولانه تا زمانی که سیگنال های پایانی را آغاز کنند، ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات مومنتوم این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد، با اطمینان می‌توانیم این روند را ادامه دهیم، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین خرید در هر سقوط و سود گرفتن بعد از هر پامپ یا برعکس، در صورت شورت کردن نیاز است. البته، تریدرها باید از این موضوع آگاه باشند که بازارنشانه هایی از روند معکوس را نشان می‌دهد، در غیر این صورت همین استراتژی می‌تواند خیلی سریع شروع به چرخش کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا اتفاقات واقعی باشد یا “catching the knife” نامیده می‌شود، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این امر ایده آل است، زیرا کاربران می‌توانند به سادگی درصدی را که با آن راحت تر هستند، تعیین کنند و اجازه دهند کد بقیه ی آنرا انجام دهد. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند واضحی به وجود نیاید، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک اندیکاتور عالی برای تماشای روندها، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می‌رسد، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت، هفته، ماه و غیره) نشان می‌دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰، ۱۰۰ یا ۲۰۰ استفاده می‌شود، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معامله خود، در بازه های زمانی مختلف بررسی می‌کنند.

به طور کلی، یک روند زمانی که بسیار بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند، قوی قلمداد می‌شود و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA، ضعیف است. علاوه بر این، MA به طور کلی بر اساس دوره های زمانی طولانی تر، سنگینی بیشتری نسبت به دوره ای دارد که فقط مثلاً ۱۰۰ ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می‌کند.

برگشت مجدد به چه معناست؟

برگشت مجدد به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری، قیمت یک دارایی باید به سمت قیمت متوسط برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای چیزی مانند بیت کوین (BTC) که واقعاً فقط در بازار خرس بوده است، می‌تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال کرده دور شود. در بیشتر مواقع، زمان زیادی نمی‌گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت، الگوریتم ها می‌توانند با اطمینان شرط بندی کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات تجاری را بر این اساس تنظیم می‌کنند.

به عنوان مثال، یک شکل خاص از این حالت برگشت، انحراف استاندارد نامیده می‌شود، و توسط اندیکاتوری به نام بولینگرباند اندازه گیری می‌شود. اساساً، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می‌کنند. وقتی قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می‌رود، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود، زیاد است.

البته، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که الگوریتم نمی‌تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد. جایی که تریدرها باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی‌توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت مجدد می‌تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. بگذارید بگوییم، دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می‌رود، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می‌کند. می‌توان یک الگوریتم ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تماشا کند تا حرکتی انجام دهد، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

الگوریتم می‌تواند برای مشاهده ی یکی از دارایی ها که باعث حرکت می‌شود، ساخته شود، جایی که معامله بر اساس احتمال اینکه کالای دیگری به زودی آنرا دنبال می‌کند. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

آربیتراژ چیست؟

آربیتراژ استراتژی است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می‌برد.

گاهی اوقات همان محصول، مانند یک کالا یا ارز، می‌تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می‌تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور، الگوریتمی برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف می‌تواند، ایجاد شود.

این تکنیک خیلی پیچیده نیست، اما معامله گرانی که سریعتر پاسخ می‌دهند، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که در آن، معامله با بسامد بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است، زیرا دقیقاً استفاده از این شرایط بازار، باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می‌شود.

استراتژی های ماشین یادگیری چیست؟

ماشین یادگیری و هوش مصنوعی می‌خواهد معامله های الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می‌توان استراتژی های پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و با آنها سازگار شد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می‌تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می‌توانند از قبل تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اجرا کنند، اما با ماشین یادگیری، این استراتژی ها می‌توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً كار می‌كند به روز كنند. به جای منطق ” if/then “، یک الگوریتم ماشین یادگیری می‌تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می‌دهند، این بدان معناست که تریدرها می‌توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند، حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می‌یابد.

یکی از انواع محبوب استراتژی ماشین یادگیری، naive Bayes نامیده می‌شود. در این تکنیک، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات ساخته می‌شوند. به عنوان مثال، داده های بازار تاریخی نشان می‌دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز، ۷۰٪ افزایش می‌یابد. یک الگوریتم ساده Bayes می‌بیند که سه روز گذشته همه کاهش یافته اند و به طور خودکار سفارش را بر اساس احتمال افزایش امروز صادر می‌کنند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر تریدر خواهد بود، اما اگر از تعادل راضی باشید، می‌توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ماشین یادگیری این است که ماشین ها قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب، این نوع ربات ها می‌توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود و بنابراین اجرای آنها بسیار مشکل است. اما در صورت راه اندازی صحیح، نسبت به سایر تریدرها برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه، شاخه جدیدی در معاملات خودکار است. بنابراین یافتن ربات هایی که به این روش کار می‌کنند ممکن است دشوارتر باشد، دسترسی به آنها هزینه بیشتری داشته باشد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از تماشای سفارشات خاص، بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد.

معمولاً، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال، برخی از معامله گران با بسامد بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه استخر تاریک پیدا کرده اند. این نوع بازارهای تجاری مجبور نیستند که اطلاعات سفارش خود را در زمان واقعی مانند صرافی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تأخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از یک تریدر متوسط، کاربران این روش می‌توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند، داشته باشند.

به عنوان مثال‌، می‌بینید که یک دستور فروش گسترده در استخر تاریک اجرا می‌شود. این به شما می‌گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال می‌شود، فروشندگان کوچکتر بسیاری احتمالاً با سفارشات خود پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد، می‌توانید جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می‌رسانند، این بدان معناست که با افت قیمت، می‌توانید به راحتی دوباره خرید کنید. باز هم، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می‌شوند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از تریدرهای الگوریتمی این روش را انتخاب کرده اند.

معامله ی الگوریتمی با ارز دیجیتال را از کجا شروع کنم؟

وبسایت های زیادی وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می‌دهند، سپس می‌توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می‌تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ،Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می‌دهند که بسته به اینکه چه ابزاری در دسترس است، می‌تواند رایگان یا با هزینه باشد. برای مبتدیان، به طور کلی یک حساب رایگان، گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می‌دهد، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می‌دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. در حالی که هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست، خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می‌کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص دارند، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند. مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می‌توانید آنها را بیابید، اما این راهنما باید اصول لازم برای خرید معامله های الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می‌توانید را بیاموزید. طولی نمی‌کشد که تصمیم می‌گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است یا خیر.

پوشک بچه به صورت عمده در قیمت های بنگلادش امروز nyse y nyse

بزرگترین بازار‌های بورس دنیا - بورس های معتبر . - پوشک بچه به صورت عمده در قیمت های بنگلادش امروز nyse y nyse ,2022-5-1 · بازار بورس هنگ کنگ – Hong Kong Stock Exchange. بورس لندن – London Stock Exchange. بورس اروپا – Euronext. بورس شنژن – Shenzhen Stock Exchange. بورس تورنتو – Toronto Stock Exchange. بورس آلمان – Deutsche Boerse. همانطور که در رتبه بندی مشاهده می . شناخت و استفاده از روندها (ترند) در تحلیل بازار . تقسیم بندی روندها (ترندها) از لحاظ جهت حرکت. روندها دارای سه جهت کلی می باشند ۱: روند صعودی ۲:روند نزولی ۳:روند خنثی. ۱: در روند صعودی قیمت بیشتر از آنکه تمایل به تضعیف داشته باشد تمایل به تقویت و .

فروخته شدن NFT کریپتوپانک به قیمت 3.2 میلیون دلار

2022-4-14 · در ماه فوریه (بهمن 1400)، یک NFT کریپتوپانک کمیاب به قیمت 23.7 میلیون دلار توسط مدیر عامل چین (Chain)، دی پک تاپلیال (Deepak Thapliyal) خریداری شد. این پروژه مبتنی بر اتریوم در سال 2017 (1396) راه اندازی شد، زمانی که .

دامنه نوسان قیمت در بازار بورس - مدرسه تحلیل

2022-1-23 · دامنه نوسان در بازار بورس ایران به دلیل کمبود آگاهی های مالی، آشفتگی‌های قیمت و حساسیت بازار به شایعات و هیجانات ایجاد شده تا از ضرر و زیان سهام داران خرد و افراد مبتدی و کم تجربه و همچنین .

با محرک‌های امروز بازارها آشنا شوید - 24 مه - پرو .

2022-5-24 · اسنپ‌چت (NYSE:SNAP) با انتشار سیگنال سود که باعث ایجاد ترس در سهام رسانه‌های اجتماعی می‌شود، یک رالی موقت را از بین می‌برد.بازارهای سهام چین پس از نگاهی دوباره به برنامه های محرک دولت، دوباره در فاز نزولی قرار گرفتند .

تجزیه و تحلیل تکنیکال نفت خام ایالات متحده، طلا .

2022-4-4 · تا زمانی که قیمت در زیر این منطقه معامله می‌شود، روند به صورت کاهشی باقی خواهد ماند. ایده‌های معاملاتی EURUSD برای امروز: طبق الگو در منطقه 1.1133 - 1.1075، بفروشید. حد سود: 1.1029، منطقه تارگت، 1.0992 - 1.0973.

قیمت سهام بوئینگ آمریکا پس از سقوط هواپیما در .

2020-1-11 · هر سهم شرکت هواپیما سازی بوئینگ در ۱۰ ژانویه ۲۰۱۹ میلادی یعنی تقریبا یک سال پیش از حادثه سقوط این هواپیما بر فراز آسمان تهران، ۳۵۲ دلار و ۶۱ سنت بود که پس از گذشت یک سال و در روز سقوط، این عدد .

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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 به دلیل کارمزد بالا با زیان همراه است.

بزرگترین و با ارزش ترین شرکت های دنیا در سال ۲۰۲۲

2020-8-3 · آمازون – Amazon. تسلا – Tesla. متا (فیسبوک) – Meta. ان ویدیا – NVIDIA. برکشایر هاتاوی – Berkshire Hathaway. Taiwan Semiconductor Manufacturing. علی بابا – Alibaba. بزرگترین و با ارزش ترین شرکت های دنیا در سال ۲۰۲۲. یک شرکت ممکن است .

ایالات متحده آمریکا - شبکه اطلاع رسانی طلا و ارز

مشاهده شاخص های اقتصادی ایالات متحده آمریکا همراه با پیش بینی، در کنار چکیده ای از اطلاعات زنده بازارهای ایالات متحده آمریکا شامل بازار بورس، سهام، کالاها، ارز، اوراق و..

معرفی سه شاخص اصلی بورس آمریکا | نزدک، S&P 500 و .

شاخص سهام نزدک (NASDAQ Composite) شاخص سهام نزدک شامل تمام شرکت‌هایی می‌شود که در بورس سهام نزدک لیست شده‌اند.شاخص سهام نزدک به همراه شاخص‌های داوجونز (Dow Jones) و S&P 500 سه شاخص مهم و …

تجزیه و تحلیل تکنیکال نفت خام ایالات متحده، طلا .

2022-4-1 · در صورت موفقیت، معاملات فروش یورو را با تارگتی در منطقه تارگت پایین‌تر، 1.0992 - 1.0973، باز کنید. اگر در نتیجه‌ی معاملات امروز، قیمت به سطح 1.1088 بازگشت، از روز دوشنبه، به دنبال معاملات جدید خرید یورو با تارگتی در سقف 31 مارس .

اخبار ارزهای دیجیتال در نگاه رسام ماینر - رسام .

2021-4-16 · گروه رسام ماينر پس از 4 سال فعالیت در زمینه استخراج ارزهای دیجیتال در سال 99 با گسترش این صنعت در کشورمان تصمیم گرفت با اتکا به تجربه گروه متخصصین خود در این زمینه مجموعه خدمات خود را به صورت متمرکز در سایت در .

آموزش تحلیل تکنیکال – قیمت و زمان - مجموعه .

در روزنامه ها و سایت های اقتصادی و تحلیلی معمولاً از بالاترین و پایین ترین قیمت سخن به میان آورده می شود که در واقع این تغییرات نسبت به زمان یا تاریخ می باشد مثلاً گفته می شود امروز شاخص کل بورس تهرآن از بالاترین سطح .

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

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 به دلیل کارمزد بالا با زیان همراه است.

«دوشنبه سیاه» سرآغاز قدرت‌گیری «نزدک» - چشم بورس

به گزارش پایگاه خبری بازار سرمایه (سنا)، بورس نزدک (NASDAQ)، مخفف عبارت National Association of Securities Dealers Automated Quotation system (سامانه اعلام قیمت خودکار انجمن ملی معامله گران اوراق بهادار)، بزرگ‌ترین سیستم الکترونیکی جهان برای معامله .

نمایش مظنه ­های عمق بازار در سامانه معاملاتی .

با توجه به این مزایا نمایش مظنه­های عمق بازار یکی از مواردی است که می‌تواند به شفافیت و کارایی بیشتر بازار .

استقبال از ETF ارز‌های دیجیتال

2 天前 · ETF‌های ارزهای دیجیتال در کانادا. OSC در ۱۲ فوریه ۲۰۲۱ (بهمن‌‌‌ماه ۱۳۹۹) راه‌‌‌اندازی اولین ETF بیت‌کوین در کانادا را تایید کرد. این امر باعث شد تا تنها یک‌هفته بعد، صندوق ETF BTCC با مدیریت Purpose .

نزدک | هر آنچه باید از شاخص Nasdaq در معاملات بدانید

2022-5-2 · بر اساس گزارش موسسه مالی شرکتی، شاخص Nasdaq برای اولین بار در ژوئیه ۱۹۹۵ از مرز ۱۰۰۰ عبور کرد، در سال‌های بعد افزایش یافت و در مارس ۲۰۰۰ به بیش از ۵۰۰۰ واحد رسید؛ سپس …

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید. الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید. الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

دامنه نوسان قیمت در بازار بورس - مدرسه تحلیل

2022-1-23 · دامنه نوسان در بازار بورس ایران به دلیل کمبود آگاهی های مالی، آشفتگی‌های قیمت و حساسیت بازار به شایعات و هیجانات ایجاد شده تا از ضرر و زیان سهام داران خرد و افراد مبتدی و کم تجربه و همچنین .

۵ نکته که پیش از شروع بازار سهام باید بدانید .

2022-5-26 · فیلم ۱۵ دقیقه-موفقیت مالی در ترید پخش ویدئوها کلیپ آموزشی وبینار های هفتگی تحلیل بیت کوین . لطفا پاسخ را به عدد انگلیسی وارد کنید: شش + 5 = مرا به خاطر داشته باش رمز عبور را فراموش .

تجزیه و تحلیل تکنیکال نفت خام ایالات متحده، طلا .

پیش بینی قیمت طلا برای امروز: تحلیل XAUUSD طلا در کوتاه-مدت به روند صعودی خود ادامه می‌دهد. پس از گذر ناموفق از منطقه تارگت [1865 - 1858]، قیمت تا ناحیه‌ای از منطقه اضافی [1850 - 1849] اصلاح شد.

khabarban

2021-12-2 · قدرت‌های غربی با محکوم کردن خشونت روز انتخابات در بنگلادش به ذکر شماری از دیگر تخلفات .

تجزیه و تحلیل تکنیکال نفت خام ایالات متحده، طلا .

پیش بینی قیمت طلا برای امروز: تحلیل XAUUSD طلا در کوتاه-مدت به روند صعودی خود ادامه می‌دهد. پس از گذر ناموفق از منطقه تارگت [1865 - 1858]، قیمت تا ناحیه‌ای از منطقه اضافی [1850 - 1849] اصلاح شد.

تجزیه و تحلیل تکنیکال نفت خام ایالات متحده، طلا .

پیش بینی قیمت طلا برای امروز: تحلیل XAUUSD طلا در کوتاه-مدت به روند صعودی خود ادامه می‌دهد. پس از گذر ناموفق از منطقه تارگت [1865 - 1858]، قیمت تا ناحیه‌ای از منطقه اضافی [1850 - 1849] اصلاح شد.

ورود شرکت‌های سرمایه‌گذاری به بازار بیت کوین .

2020-11-16 · ممکن است ورود شرکت‌هایی مانند Square، MicroStrategy و Stone Ridge مسیر را برای بیت کوین باز کند و برای دیگرانی که قصد ادامه این راه را دارند اطمینان خاطر باشد. اکتبر زمان غافلگیری است. در ۸ اکتبر، دقیقا به .

دلیل ممنوعیت معاملات الگوریتمی دربازاربورس چه بود؟

ربات‌هایی که دست به معاملات الگوریتمی می‌زنند، سهامدار بلندمدت نیستند و با تحلیل تکنیکال نقاط ورود و خروج به یک نماد را شناسایی می‌کنند. این موضوع باعث می‌شود ربات‌ها به دنبال سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت باشند و بعد از کسب سود مورد نظر سهام را بفروشند. در برخی موارد که معاملات الگوریتمی دست به نوسان‌گیری می‌زنند، ممکن است فعالیت آن‌ها مانع رشد بازار شود. چراکه اغلب آن‌ها بر اساس بازار‌های جهانی تربیت شده‌اند

دلیل ممنوعیت معاملات الگوریتمی دربازاربورس چه بود؟

معاملات الگوریتمی در بورس اگرچه ممنوع شده، اما از همان زمان انتشار خبر همه دست به‌کار شده‌اند تا با جستجو در گوگل بفهمند الگوریتم چیست و معاملات الگوریتمی چطوری و توسط چه کسانی رقم می‌خورده است. این دسته معاملات منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ تقریبا از دو سال پیش سروکله‌شان در بورس پیدا شد. زمانی که هوش مصنوعی یا همان ربات‌ها در اولین دوره مسابقات معاملات الگوریتمی اجازه فعالیت در بازار سرمایه را پیدا کردند و بر اساس قواعدی که به آن‌ها آموزش داده شده بود، به خرید و فروش سهام پرداختند. حالا آن‌ها به‌عنوان یکی از مقصر‌های اصلی رفتار غیرعادی در بازار شناخته می‌شوند و جلوی فعالیت آن‌ها گرفته شده است. البته ممنوعیت فعلی موقتی است و ممکن است با تغییر شرایط شاهد بازگشت معاملات الگوریتمی باشیم.

مداخله سازمان بورس به نفع سهامداران خرد

ممنوعیت معاملات الگوریتمی باعث می‌شود دیگر هیچکس نتواند چند سفارش با مبلغ کمتر از ۵۰۰ هزار تومان ارسال کند و جلوی تقسیم سفارش‌های فروش گرفته شود. دو سه روز پیش از این تصمیم برخی فعالان بورس اتفاقات روز‌های اخیر بازار را گردن معاملات الگوریتمی انداختند و اعتقاد داشتند ربات‌ها باعث ایجاد رِنج منفی می‌شوند. رِنج منفی در اصطلاح بورس‌باز‌ها به معاملاتی گفته می‌شود که در چند ثانیه با حجم بسیار بالا انجام می‌شوند و یک نماد را از صف خرید به صف فروش می‌کشانند. چنین اتفاقی عموما برای نماد‌هایی می‌افتد که حجم معاملات کمی دارند یا صف آن‌ها چندان پرحجم نیست. مدیریت نظارت بر بورس‌ها در واکنش به همین موضوع، به شرکت‌های کارگزاری اعلام کرد دسترسی مشتریانی که امکان انجام معاملات الگوریتمی را دارند، تا اطلاع ثانوی غیرفعال شود. همچنین تقسیم سفارشات به هر روشی در سمت فروش ممنوع است.

در اطلاعیه‌ای جداگانه کارگزاری‌ها به مشتریانشان اعلام کرده‌اند که بر اساس ابلاغیه شرکت بورس تهران، ارسال سفارش فروش با ارزش کمتر از ۵۰۰ هزار تومان تخلف محسوب می‌شود. در صورتی که کل ارزش دارایی مشتری در یک نماد کمتر از ۵۰۰ هزار تومان باشد، صرفا می‌تواند یک سفارش فروش و به ارزش کل دارایی ارسال کند. در غیر این صورت مشمول تخلف معاملاتی خواهد شد. با این حساب اگر دارایی‌تان در یک نماد کمتر از ۵۰۰ هزار تومان باشد صرفا یک بار می‌توانید کل سهامتان را بفروشید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

شاید باورش سخت باشد، اما نصف معاملات بورس آمریکا را ربات‌ها انجام می‌دهند. منظورمان منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ربات‌هایی که پای سیستم نشسته‌اند و خرید و فروش می‌کنند نیست، منظور هوش مصنوعی است که بر اساس آموزش‌هایی که دیده، دست به معامله سهام می‌زند. از نظر نحوه عملکرد، ربات‌های معاملات الگوریتمی به چند دسته تقسیم می‌شوند. بعضی از آن‌ها حکم هشدار را دارند. برای مثال اینطور آموزش دیده‌اند که وقتی تحلیل تکنیکال یک سهم خبر از ارزندگی آن داد و سیگنال خرید داشت، آن را به صاحبشان اطلاع می‌دهند. برخی دیگر ربات‌های معامله‌گر هستند که بدون دستور اپراتور دست به خرید و فروش بر اساس سیگنال‌های تحلیل تکنیکال می‌زنند.

در این بین گروه از معاملات الگوریتمی با در نظر گرفتن توانی که در تغییر روند بازار دارند معامله و نوسان‌گیری می‌کنند. بعضی دیگر در زمینه آربیتراژ فعال هستند. برای مثال زمانی که اختلاف زیادی بین قیمت پیشنهادی خرید و فروش به وجود می‌آید، آن‌ها وارد عمل می‌شوند تا از این اختلاف سود کسب کنند. برای همین به طور کلی صرفا بر اساس اطلاعات تابلو و قواعد ریاضی تصمیم به خرید و فروش می‌‎گیرند و تنها هدفشان کسب بازدهی بیشتر است. باید توجه داشته باشید که اپراتور‌ها بر اساس دستورالعمل سازمان بورس اجازه ایجاد تغییر در الگوریتم‌ها را ندارند و فعالیت ربات‌ها بدون دخالت انسان و صرفا بر اساس قواعدی که از پیش تعیین شده و به تایید سازمان بورس رسیده است، خواهد بود.

معاملات الگوریتمی در بورس کشور‌های توسعه یافته برای خودشان برو بیا دارند، اما عمرشان در بازار ایران به بیشتر از دو سال نمی‌کشد. تقریبا از سال ۹۷ معاملات الگوریتمی پا به بازار سرمایه گذاشتند. آن هم توسط خود سازمان بورس با مسابقه‌ای که بین برنامه‌نویس‌ها برای معاملات الگوریتمی برگزار شد. بعد از پایان دومین دوره مسابقه معاملات الگوریتمی، یعنی تقریبا بهمن‌ماه ۹۸ شرایط برای ربات‌ها جدی‌تر شد و گفته می‌شود کارگزاری‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری برای کسب بازدهی بیشتر سراغ معاملات الگوریتمی رفته‌اند. بر اساس آخرین اطلاعات، یاسر فلاح، مدیر سابق روابط عمومی سازمان بورس در پایان بهمن‌ماه سال گذشته گفته حدود هشت درصد از معاملات بورس توسط معاملات الگوریتمی انجام می‌شود. این عدد احتمالا تا زمان خبر ممنوعیت معاملات الگوریتمی افزایش پیدا کرده باشد.

هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی چیزی درباره اتفاقات پیرامونشان نمی‌دانند. اگر یک روز کارخانه‌ای اعلام ورشکستی کند، شرکتی قرارداد جدید امضا کند یا قیمت فروش محصولات یک شرکت افزایش پیدا کند، ربات‌ها متوجه نخواهند شد. آن‌ها احساس ندارد و شرایط روز بازار را درک نمی‌کنند. نمی‌دانند زمانی که همه چشم انتظار حقوقی‌ها و سهامداران عمده برای حمایت از بازار هستند نباید دست به فروش بزنند. شاید همین جمله آخر برای ممنوعیت فعالیت معاملات الگوریتمی کافی باشد.

یکی از تهدید‌های معاملات الگوریتمی که حتی پیش از ورودشان به بازار توسط برخی کارشناسان هشدار داده شده بود، افزایش نوسانات بازار است. چراکه این ربات‌ها سهامدار بلندمدت نیستند و با تحلیل تکنیکال نقاط ورود و خروج به یک نماد را شناسایی می‌کنند. این موضوع باعث می‌شود ربات‌ها به دنبال سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت باشند و بعد از کسب سود مورد نظر سهام را بفروشند. در برخی موارد که معاملات الگوریتمی دست به نوسان‌گیری می‌زنند، ممکن است فعالیت آن‌ها مانع رشد بازار شود. چراکه اغلب آن‌ها بر اساس بازار‌های جهانی تربیت شده‌اند. در آن بازار‌ها سود دو سه درصدی در یک هفته می‌تواند بازدهی ایده‌آلی باشد، در حالی که در بازار پرنوسانی مثل بورس تهران چنین نوساناتی چندان چشمگیر نیست. ربات‌ها بعد از خرید سهام و کسب تنها چند درصد بازدهی دکمه فروش را فعال می‌کنند و از سهم خارج می‌شوند. این اتفاق در مدت اخیر برای بورس خیلی گران تمام شده.

در یک ماه گذشته دست کم چهار مرتبه شاخص بورس نسبت به مقاومت‌های مختلف واکنش نشان داده و بعد از توقف ریزش به مدار صعودی برگشته است، اما در کمتر از چند روز دوباره فشار فروش افزایش پیدا کرده و روند بازار منفی شده. برخی این اتفاقات را حاصل رفتار هیجانی تازه‌وارد‌های بورس می‌دانند، اما بعضی دیگر اعتقاد دارند حتی تازه‌وارد‌ها هم در چنین بازاری فروشنده نیستند و انگشت اتهام را به سمت معاملات الگوریتمی نشانه می‌روند. حالا با توقف فعالیت ربات‌ها باید ببینیم آیا تلاش‌ها برای بازگشت روند صعودی نتیجه می‌دهد یا معاملات الگوریتمی صرفا قربانی یک سوتفاهم شده‌اند؟ در صورتی که این اتفاق بیافتد، می‌توانیم بگوییم اطلاعیه جدید سازمان بورس به سود سرمایه‌گذار‌های خرد تمام خواهد شد.

چه‌کسانی از معاملات الگوریتمی استفاده می‌کنند؟

شرکت‌های مشاوره سرمایه‌گذاری، سبدگردان‌ها، صندوق‌ها و. مشتری اصلی معاملات الگوریتمی هستند. البته بعضی سرمایه‌گذار‌های بزرگ حقیقی هم سراغ ربات‌های معامله‌گر می‌روند. زمانی را در نظر بگیرید که شما پولتان را به شرکت‌های سبدگردانی می‌سپارید تا برایتان سهام خرید و فروش کنند.

بعضی از این شرکت‌ها علاوه بر تحلیل‌گران و کارشناسانی که دارند، بخشی از دارایی شما را به نوسان‌گیری با معاملات الگوریتمی برای کسب بازدهی بیشتر می‌سپارند. با توقف دسترسی معاملات الگوریتمی، احتمالا دیگر شرکت‌های بزرگ نتوانند مثل گذشته دست به نوسان‌گیری بزنند و این موضوع در بازدهی سرمایه‌گذاری آن‌ها تاثیرگذار خواهد بود.

نظر مخالفان ممنوعیت معاملات الگوریتمی

کارشناسان نظرات مختلفی درباره ممنوعیت معاملات الگوریتمی دارند. بعضی از آن‌ها این تصمیم را به نفع بازار می‌دانند، اما بعضی دیگر اعتقاد دارند چنین تصمیمی نمی‌تواند تاثیری در روند بازار داشته باشد. چراکه ربات‌ها عامل ریزش بازار نیستند. یکی از آن‌ها می‌گوید روزی سهام عدالت مقصر منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ ریزش بازار شناخته می‌شود، فروش آن را ممنوع می‌کنند. یک روز دیگر حقوقی‌ها عامل ریزش معرفی می‌شوند، معاملاتشان را باطل می‌کنند. حالا هم نوبت به معاملات الگوریتمی رسیده تا همه تقصیر‌ها را گردن آن بیاندازیم. برخی اعتقاد دارند معاملات الگوریتمی نه‌تن‌ها در ریزش بازار نقشی ندارد، بلکه به عنوان ابزاری برای کاهش ریسک معاملات استفاده می‌شود.

آن‌ها می‌گویند مخالفت با معاملات الگوریتمی درست مثل جلوگیری از فعالیت استارتاپ‌ها است و مخالفان فناوری، معاملات الگوریتمی را متوقف کرده‌اند. بعضی دیگر می‌گویند چطور تا همین چند ماه پیش موقع برگزاری لیگ و مسابقات، مسئولان درباره مزایای معاملات الگوریتمی سخنرانی می‌کردند و از بازدهی ۳۴ درصدی در شش هفته از زمستان ۹۸ می‌گفتند و حالا این معاملات را مقصر ریزش می‌دانند؟ مخالفان تصمیم سازمان بورس می‌گویند این ممنوعیت نمی‌تواند تاثیری در بازگشت روند صعودی به بازار داشته باشد و صرفا محدود کردن فعالیت شرکت‌های سرمایه‌گذاری و همچنین کاهش بازدهی آن‌ها را در پی خواهد داشت.

صندوق‌ پوشش ریسک الگوریتمی چیست؟

صندوق های پوشش ریسک از دهه ۱۹۵۰ در بازارهای مالی منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ جهانی شروع به فعالیت کردند. در آغاز فعالیت این صندوق ها، ‌هدف آن‌ها پوشش ریسک سرمایه گذاری در بازارهای نزولی بود. اما با گذشت زمان و با توجه به نوع خاص فعالیت این صندوق ها، در مدت کوتاهی توانستد سرمایه های بسیار بالایی را جذب کنند. بدین‌گونه، امروزه حضور صندوق های پوشش ریسک در دنیا بسیار چشمگیر است.

صندوق های پوشش ریسک نهادهای مالی از جمله شرکت‌های سرمایه گذاری یا مدیریت سرمایه هستند که سرمایه گذاران خاصی با سرمایه‌های بسیار بالا را جذب می‌کنند. مدیریت این صندوق ها، سرمایه‌های جمع آوری شده را در ابزارهای گوناگونی سرمایه گذاری می‌کنند و در ازای سود کسب شده، حق مدیریت و پاداش دریافت می‌کنند. مدیران صندوق های پوشش ریسک بسیار حرفه‌ای هستند و از تکنیک‌های ریاضی، استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته، روش‌های پیچیده و سفته‌بازی جهت تحلیل و سرمایه گذاری استفاده می‌کنند.

با توجه به این که این صندوق ها، ابزارها و دارایی های مالی پرریسک و متنوعی را مد نظر قرار می‌دهند، بازدهی کسب شده در این صندوق ها نیز نسبت به سایر اوراق بهادار و صندوق ها بسیار بیشتر است. شاید بتوان گفت که اولین هدف این صندوق ها، تلاش برای کاهش ریسک است اما هدف اصلی همه صندوق های پوشش ریسک، کسب بیشترین سود برای سرمایه گذاران هم در شرایط رونق و رشد بازار و هم در شرایط رکود است.

تفاوت صندوق پوشش ریسک با صندوق‌های دیگر

به طور معمول صندوق‌های پوشش ریسک برخلاف صندوق‌های دیگر توسط نهادها تضمین نمی‌شوند.

سرمایه گذاران صندوق پوشش ریسک باید اعتبارات خاصی را داشته باشند. (مثل ‌مقدار معینی از نقدینگی سیال)

بسیاری از صندق‌های معمول از استراتژی خرید یک طرفه استفاده می‌کنند و معاملات فروش در آنها جایی ندارد.( البته در بازار ایران این مساله موضوعیت ندارد.)

ساختار درآمدی صندوق‌های پوشش ریسک

صندوق‌های پوشش ریسک هم هزینه‌های مدیریتی هم هزینه‌های بهره‌وری صندوق را از کاربر دریافت می‌کند. کارمزد مدیریتی ۱ الی ۲ درصد از سرمایه تحت مدیریت و کارمزد بهره‌وری نزدیک به ۲۰ درصد از سود ساخته شده می‌باشد. مشخصه اصلی صندوق‌های پوشش ریسک همان کارمزد بهره‌وری آن‌ها است و همین مساله برای مدیران صندوق یک عامل انگیزشی برای ساختن سود بیشتر است. این در حالی است که صندوق‌های سرمایه‌گذاری تنها کارمزد مدیریتی را از سرمایه گذار دریافت می‌کنند.

صندوق پوشش ریسک کمی چیست؟

صندوق پوشش ریسک کمی صندوق‌هایی هستند که برای پیاده سازی تصمیم‌های معاملاتی وابسته به الگوریتم‌ها و استراتژی‌های سیستمی می‌باشند. صندوق‌های کمی می‌توانند بر روی انواع گوناگون سبدها (‌سهام، مشتقات، درآمد ثابت، فارکس و کومودیتی‌ها) اقدام به سرمایه گذاری کنند آن‌هم با استفاده از تصمیم‌های کامپیوتر نه دخالت مستقیم. به عبارت دیگر سیستم‌های معاملاتی الگوریتم محور، قوانین معامله اتوماتیک را به جای معامله‌گران سنتی به کار می‌گیرد. البته هر دو رویکرد می‌توانند با هم ادغام شوند ولی تقریبا تمامی صندوق‌های پوشش ریسک در درجه اول، یا الگوریتمی عمل می‌کنند یا غیر الگوریتمی.

در ادامه بحث از صندوق غیر الگوریتمی با نام صندوق پوشش ریسک بنیادی یاد می‌کنیم. در حقیقت منظور ما از این نام‌گذاری این است که سبک سرمایه گذاری این صندوق‌ها بر اساس مشاهدات بنیادی‌ای است که تلاش می‌کنند پیشبینی کنند که اوراق بهادار بالای ارزش واقعی خود معامله می‌شود یا زیر قیمت ارزش واقعی.

لازم به ذکر است که هم صندوق‌های بنیادی هم صندوق‌های کمی از اطلاعات بنیادی استفاده می‌کنند، اطلاعاتی از قبیل داده‌های اقتصادی، داده‌های حسابداری و مالی و اطلاعاتی دیگر از قبیل داده‌های آماری، داده‌های دولتی و داده‌های عرضه و تقاضا در صنعت. اما تفاوت اصلی آنالیز کمی به نوع استفاده از این داده‌ها برمی‌گردد. آنالیزهای کمی بالغ ده یا حتی صد نوع از داده را به کار می‌گیرد تا یک خروجی بگیرد (قاعده‌ای برای خرید و یا فروش یک سبد دارایی)‌؛ این داده‌ها سپس برای شناخت موقعیت‌های معاملاتی استفاده می‌شوند. این اطلاعات از سر‌ی‌های زمانی(‌مثلا داده‌ی ده ساله بازده بر اساس زمان یا رشد اقتصادی) یا داده‌های مقطعی(مثلا نرخ P/E یک شرکت یا صنعت)‌ استخراج می‌شوند.

همچنین صندوق های کمی به ندرت از آنالیز‌های کلان، مثل سیاست‌های پولی و تاثیری که بر بازار دارد، استفاده می‌کند. برای آنالیز کمی داده‌ها باید بصورت دقیق قابل اندازه گیری باشند بنابراین داده های کیفی به طور مستقیم در آنالیز کمی جایی ندارد.

مدل‌های معاملات الگوریتمی

صندوق‌های کمی مدل‌های ریاضیاتی پیچیده‌ای را برای پیشبینی فرصت‌هیا معاملاتی توسعه می دهند، معمولا به این فرم که در کدام سبد دارایی بازده خوبی پیشبینی می‌شود و باید معامله خرید در آن انجام شود و در کدام سبد دارایی بازده منفی پیشبینی می‌شود و باید در آن معامله فروش انجام شود. همانطور که قدرت محاسباتی کامپیوترها در دهه های گذشته افزایش چشم‌گیری داشته تکنیک‌های مدل سازی‌های پیشرفته‌تر هم برای مدل‌های مالی ایجاد شده است، مثل بهینه‌سازی، مدل‌های پیش‌گو، شبکه‌های عصبی و شکل‌های دیگری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین(یادگیری ماشینی از داده‌های پیشین برای پیش بینی اتفاقات آینده).

مدل‌سازی مبتنی بر عوامل (Factor-Based Modeling) ‌یکی از راهبرد کلاسیک مدل‌سازی صندوق‌های کمی است. در این مدل عوامل پیش‌بینی کننده( متغیرهای مستقل) مثل P/E یا نرخ تورم یا نرخ بیکاری برای پیشبینی متغیرهای دیگر موردنظر(‌متغیرهای مستقل) مثل تغییر قیمت سهام استفاده می‌شوند. مدل‌های عاملی می‌توانند هم از عوامل از قبل اندازه‌گیری شده مثل شاخص‌ها استفاده کنند هم میتوانند از متغیرهایی استفاده کنند که توصیف صریحی ندارند و پس از محاسبات ریاضی به دست می‌آیند مثل Principal Component Analysis (PCA).

به طور کلی یک مدل تلاش می‌کند مقدار بازده R را بر پایه F یا همان فاکتورها طیق فرمول زیر پیش‌بینی کند:

Rit = α + βiλ + βiFt + σiεit

که در آن Rit که نماگر سود انباشه سبد I در زمان t می‌باشد و F، فاکتور استفاده شده با میانگین صفر و انحراف معیار σ^2F می‌باشد.

واضح است که یک مدل می‌تواند چند فاکتور برای پیش بینی سود داشته باشد.

فاکتورهای یک مدل می توانند چیزهای مختلفی مثل جریان نقدینگی، نسبت فروش به قیمت، P/E و یا هر نماگر بنیادی یا تکنیکی دیگری باشند. برای صندوق‌های درآمد ثابت فاکتورها بیشتر وابسته به نماگرهای کلان اقتصادی هستند.

مدل ها می‌توانند بر اساس معیارهایی خاص به زیرگروه‌هایی تقسیم شوند یا می‌توانند فاکتورهایی حاصل از رابطه بین چند فاکتور مختلف (F1*F2) داشته باشند. یا حتی متغیرهایی ساختگی(‌ مثلا D1 می‌تواند متغیری ساختگی باشد در صورتی که حجم یک شرکت بزرگتر از مقدار خاصی باشد.) همچنین نیازی به خطی بودن فاکتورها نداریم. متغیرها با درجات بالاتر هم می‌توانند کنار متغیرهای خطی مورد استفاده قرار گیرند.

به یاد داشته باشید که فاکتورهای مدلسازی هم در پیشبینی‌های سود و هم در اهداف مدل‌سازی ریسک مورد استفاده قرار می‌گیرند.

همچنین این نکته باید مورد توجه باشد که مدلسازی پیش بینی سود یک سبد دارایی توسط راهبردهای الگوریتمی هم مانند دیگر راهبردها شامل ریسک‌ می‌باشد. به طور مثال در به کاربردن داده‌های تاریخی برای اندازه گیری رابطه بین فاکتورها و سود ممکن است این رابطه در ادامه برقرار نشود. این مساله همچنین در رابطه‌های غیر خطی هم برقرار است. همچنین موضاعات دیگری مثل نقص در داده‌های گذشته هم می‌تواند پیشبینی را تحت تاثیر قرار دهد. برای همین راهبردهای کلاسیکی مثل راهبرد مبتنی بر فاکتور در وفق پذیری با شرایط جدید بازارها اندکی ناکارا به نظر می‌رسد. همانطور که سال ۲۰۰۸ در بسیاری از صندوق‌های پوشش ریسک شاهد این اتفاق بودیم اتفاقی که باعث شد صندوق‌ها معاملات باز منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ خود را کاهش دهند و میزان ضرر ان‌ها به تبع این اتفاق زیاد شد و این اتفاق در آینده هم برای آن‌ها مشکل ساز شد.

آشنایی با معاملات الگوریتمی بورس

معاملات الگوریتمی بورس مفهومی جذاب و کاربردی است. اگر در این مورد اطلاعات زیادی ندارید و یا علاقه دارید که بیشتر در این خصوص آگاه شوید، این نوید را به شما می‌دهیم که در ادامه، مباحث مرتبط با این مفهوم را بیان خواهیم کرد.

بررسی معاملات الگوریتمی بورس

بررسی معاملات الگوریتمی بورس

مقدمه

اسم الگوریتم و معاملات الگوریتمی بورس که می‌آید، متوجه می‌شویم که پای تکنولوژی در میان است. به این ترتیب می‌توانیم حدس بزنیم که قرار است از چه چیزی صحبت کنیم. تکنولوژی در همه‌ی ابعاد روزمره و عادی زندگی بشر هم رخنه کرده است؛ چه برسد به بازارهای مالی. همین امر است که منجر به ظهور نرم‌افزار معاملات الگوریتمی شده است. اصلا بعید نیست که چند وقت دیگر این سبک معاملات همه‌ی بازار را فرا بگیرد. اصلا به همین دلیل است که این‌قدر بر یادگیری مفاهیم نوین و جدید در بازارهای مالی تاکید می‌شود.

روزگاری را به یاد بیاورید که با اینترنت‌ دایال‌آپ به شبکه‌ی جهانی متصل می‌شدیم. اگر قرار بود هم‌چنان در آن روزگار باقی بمانیم، اکنون برای مطالعه‌ی همین مطلب هم باید مدت زیادی صبر می‌کردید تا بارگذاری شود! اما به مدد تکنولوژی از آن روزگاران گذشتیم.

بازار بورس نیز چنین است. قطعا در آن سال‌های اولیه‌ی راه‌اندازی این بازار، معاملات حضوری انجام می‌شدند. کم‌کم و با گذشت زمان، ابزارهای مختلفی به این بازار افزوده شد تا این‌که امروز شاهد آن هستیم که منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ مفهومی به نام معاملات الگوریتمی بورس به وجود آمده است و جهان را درگیر خود کرده است. آیا در سال‌های دور، کسی می‌توانست به این امر فکر کند که روزی کامپیوتر جای انسان را حتی در مباحث معاملاتی و بازارهای مالی بگیرد؟ بشر در آن زمان‌ها ذهنیتی داشت که حاکی از ناتوانی هوش مصنوعی در برابر هوش انسانی بود. هرچند هم‌اکنون هم هوش انسان برتر از هوش سیستم است. اما اگر کمی به پیشرفت‌های سالیان اخیر توجه کنیم، در می‌یابیم که دیگر هیچ‌ چیز غیرمحتملی در این جهان وجود ندارد. با همین تفکر به آینده‌ای نه چندان دور بیندیشید که ربات‌ها به جای انسان در تالارهای بورس رفت‌وآمد می‌کنند! با این تفاسیر حال که صحبت‌هایی از معاملات الگوریتمی با پایتون و ورود هوش مصنوعی به بازارهای مالی می‌شنویم دیگر نباید تعجب کنیم.

معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

معامله در بورس به کمک الگوریتم‌های کامپیوتری

معامله در بورس به کمک الگوریتم‌های کامپیوتری

حال بهتر است بدون پرداختن به مسئله‌ی دیگر، به مفهوم معاملات الگوریتمی بورس بپردازیم. اگر کسی از شما بپرسد که معاملات الگوریتمی در بورس چیست چه پاسخی خواهید داد؟ به طور کلی منظور آن است که مبنای این معاملات بر اساس الگوریتم‌های کامپیوتری است. این معاملات می‌توانند به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار انجام شوند. نام دیگر این معاملات، الگو تریدینگ است که در سال‌های اخیر در کشور ما بسیار مورد توجه قرار گرفته است.

در معاملات الگوریتمی بورس مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها و فرامین وجود دارد که بر اساس معیارهای مختلفی طراحی و تنظیم شده‌اند. در واقع این دستورها به کمک زبان‌های برنامه‌نویسی به ماشین منتقل می‌شوند.

بشر اکنون تا حدود زیادی به آرزوهای خویش رسیده است. اگر بخواهیم ساده‌تر به این موضوع بپردازیم می‌توانیم بگوییم که اکنون به کمک انواع نرم‌افزار معاملات الگوریتمی و زبان‌های برنامه‌نویسی انسان می‌تواند هرچه را که در ذهن خود دارد، به فرمتی تبدیل کند که برای کامپیوتر قابل فهم باشد. در واقع دستوراتی که در معاملات الگوریتمی وجود دارند، برآیندی از ذهنیت و استراتژی‌های معامله‌گران هستند. با همین چند خط می‌توان دریافت که برخورداری از استراتژی صحیح تا چه میزان در این امر اثرگذار است.

بر اساس تعریف‌های که در پاسخ به پرسش معاملات الگوریتمی در بورس چیست ارائه می‌شود، می‌توان طیف گسترده‌ای از معاملات را در این دسته جای داد. اجازه دهید مثالی بزنیم. فرض کنید که برای تشخیص نقاط ورود به یک سهم، از یک اندیکاتور خاص استفاده می‌کنید. این اندیکاتور بر اساس معیارهایی که از پیش برای آن در نظر گرفته شده است، می‌تواند به طور خودکار موقعیت‌های خرید مناسب را تشخیص دهد. واضح است که این ابزار با توجه به آن‌چه از آن خواسته می‌شود می‌تواند پاسخی را برای کاربر ارائه کند.

پس به طور کلی زمانی که معاملاتی به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار و توسط الگوریتم‌های از پیش‌تعیین‌شده انجام می‌شود، با معاملات الگوریتمی بورس سروکار داریم.

بحث و جدل بر سر معاملات الگوریتمی بورس

موافقان و مخالفان معاملات الگوریتمی بورس

موافقان و مخالفان معاملات الگوریتمی بورس

آن‌چه که اکنون بسیار موردتوجه است این است که بحث و جدل‌های فراوانی بر سر این شیوه‌ی معاملاتی وجود دارد. برخی معتقدند که با استفاده از معاملات الگوریتمی بورس نمی‌توان به موفقیت رسید. استدلال این افراد این است که هوش مصنوعی قابلیت اصلاح و تصمیم‌گیری خودکار ندارد. تنها طبق آن‌چه که برنامه‌ریزی شده است عمل می‌کند. در واقع ایرادی که از دید این افراد به معاملات الگوریتمی بورس وارد است این است که این الگوهای زاییده‌ی ذهن و دست بشر هرگز نمی‌توانند انسان را به موفقیت برسانند. این افراد هم‌چنین معتقدند در صورتی که در طراحی الگوریتم این معاملات دقت نشود و همه‌ی جوانب سنجیده نشود، نه تنها سودی نصیب معامله‌گران نمی شود، بلکه زیان‌های سنگینی نیز در پی خواهد بود.

اما منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ نقطه‌ی مقابل افرادی هستند که طرفدار تکنولوژی هستند. این افراد می‌پذیرند که احتمال خطا در نرم افزار معاملات الگوریتمی اصلا دور از ذهن نیست. اما می‌توان نرم‌افزار را اصلاح کرد. این افراد معتقد هستند حتی انسان هم با همه‌ی قدرت تفکر و هوش، اشتباه می‌کند و از این اشتباهات درس می‌گیرد. بر همین اساس ربات‌های معاملاتی را هم می‌توان اصلاح و بازبینی کرد. بسیاری از افرادی که از معاملات الگوریتمی بهره می‌برند، ابتدا در مراحل پیش‌تست ایراد کار خود را مشاهده و آن را برطرف می‌کنند. به این ترتیب با خیال آسوده‌تری از این الگوریتم‌ها در معاملات واقعی استفاده می‌کنند.

اگر بخواهیم به عنوان منتقدی بی‌طرف به استدلال این دو گروه نگاه کنیم، صادقانه باید نظر هر دو را بپذیریم. اما به هر حال نمی‌توانیم منکر این شویم که دیر یا زود باید به معاملات الگوریتمی بورس روی بیاوریم. نمی‌توانیم با همان شیوه‌های سنتی پیش برویم و از دنیا عقب بمانیم. بازارهای مالی همگی به سمت استفاده از شیوه‌های نوین و به‌روز می‌روند. اگر قرار است منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟ در این بازارها حرفی برای گفتن داشته باشیم، باید به جای مقاومت و مخالفت، آن را بپذیریم و به نفع خود از آن استفاده کنیم.

لزوم تعیین استراتژی معاملاتی

لزوم تعیین استراتژی معاملاتی

نقش استراتژی معاملاتی در معاملات الگوریتمی

اما پیش‌تر و در سطرهای قبلی اشاره کردیم که معاملات الگوریتمی بورس بر اساس استراتژی‌های افراد عمل می‌کنند. این جمله به آن معناست که اساس و پایه‌ی این الگوریتم‌ها، نگرش‌های مالی و راهبردهای مختلف افراد است. زمانی که شما به عنوان یک معامله‌گر حتی خود نیز نمی‌دانید که باید چه شیوه‌ای را در پیش بگیرید، چگونه می‌توانید این شیوه‌ی نامعلوم را در قالب معاملات الگوریتمی اجرا کنید؟ در آن صورت با چه فرامینی می‌خواهید ماشین را تغذیه کنید؟

پس به راحتی مشخص است که تعیین استراتژی معاملاتی پیش‌نیاز این معاملات است. زمانی که قصد داریم معاملات الگوریتمی با پایتون را طراحی کنیم حتما باید بدانیم که دقیقا چه خروجی را مدنظر داریم. در صورتی که استراتژی معاملاتی را به درستی پیاده کنیم، قطعا پاسخ‌های خوبی را خواهیم گرفت. در واقع اگر واقعا به دنبال فرصت‌های معاملاتی بهینه هستیم، باید از همان آغاز مسیر خود را مشخص کنیم.

آشنایی با نرم افزار معاملات الگوریتمی

اما برای آن‌که بتوانیم استراتژی و دیدگاه‌های معاملاتی خود را به درستی پیاده کنیم، به یک بستر نرم‌افزاری هم نیاز داریم. نرم افزار معاملات الگوریتمی فرصتی را برای ما ایجاد می‌کند با بهره‌گیری از زبان‌ها و ابزارهای برنامه‌نویسی، الگوریتم خود را پیاده‌سازی کنیم. این نرم‌افزارها به معامله‌گران اجازه می‌دهند با دانشی اندک از برنامه‌نویسی وارد این دنیای پیچیده شوند. یکی از زبان‌های رایج برای نوشتن اندیکاتورها و ابزارهای معاملاتی خودکار MQL است. این زبان در بازارهای مالی کاربرد فراوانی دارد و می‌توان به کمک آن استراتژی‌های مختلف را پیاده کرد. علاوه بر این زبان، با استفاده از کدهای پایتون نیز می‌توان نرم افزار معاملات الگوریتمی را پیاده‌سازی کرد. اکنون محیط‌های برنامه‌نویسی تحت وب به زبان پایتون برای کاربران ایرانی طراحی شده است. به این ترتیب می‌توان به آسانی از این بستر بهره برد و از معاملات الگوریتمی با پایتون در بازار سهام استفاده کرد.

بسترها و نرم‌ افزار معاملات الگوریتمی

بسترها و نرم‌ افزار معاملات الگوریتمی

البته برخی از انواع نرم افزار معاملات الگوریتمی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که ادعا می‌کنند نیازی به دانش کدنویسی ندارند. اما از آن‌جایی که الگوریتم‌نویسی و قدرت تجزیه و تحلیل خود یکی از پایه‌های اصلی کار است نمی‌توان گفت که نیازی به کدنویسی نیست. مسائل مربوط به معاملات الگوریتمی قابل یادگیری است؛ ولی هرگز گمان نکنید که به آسانی می‌توان به آن‌ها دست یافت. اصلا یکی از دلایلی که برخی از افراد در مقابل استفاده از این شیوه‌ی معاملاتی واکنش‌های مثبتی نشان نمی‌دهند دقیقا به همین دلیل است که با کدنویسی و یا حتی کامپیوتر چندان آشنایی ندارند.

اکنون که بازار معاملات الگوریتمی با پایتون داغ است، بهتر است که بهترین ابزار را در این زمینه پیدا کنید و استراتژی خود را پیاده کنید. نتایج شگفت‌انگیز این معاملات قطعا شما را مجاب می‌کند که هرچه بیشتر برای یادگیری و استفاده از ابزارهای مرتبط با فناوری در بازارهای مالی و به خصوص بازار بورس تلاش کنید.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی بورس

حال که دریافتیم معاملات الگوریتمی در بورس چیست و این‌همه از لزوم و اهمیت آن صحبت کردیم، شاید برخی این سوال را از خود پرسیده باشند که در کنار این‌همه مزیت چه معایبی در این شیوه‌ی معاملاتی وجود دارد. برای آن‌که بتوانیم جانب انصاف را رعایت کنیم، این موارد را در کنار هم و در نگاهی اجمالی بررسی می‌کنیم. اجازه دهید ابتدا مزایای معاملات الگوریتمی بورس را بررسی کنیم و در ادامه به معایب آن بپردازیم.

مزایای معاملات الگوریتمی

  • این امکان وجود دارد که در مراحل پیش‌تست بتوانیم عملکرد الگوریتم‌های نوشته‌شده با نرم افزار معاملات الگوریتمی را بسنجیم. به این ترتیب احتمال خطا کاهش پیدا می‌کند و نتایج محتمل در دسترس‌تر خواهند بود.
  • به کمک این شیوه می‌توان میزان زیادی از اطلاعات را بررسی کرد؛ عملی که انسان از انجام آن عاجز است. هم‌چنین به این امر هم دقت کنید که این پردازش اطلاعاتی در چه زمان کوتاهی انجام می‌شود. مثلا اگر انسان بخواهد چند نماد را بررسی کند مدت زیادی طول می‌کشد. حال آن‌که انجام این کار از طریق معاملات الگوریتمی بورس در زمانی بسیار کوتاه انجام می‌شود.
  • دخیل کردن احساسات در تصمیم‌های مالی همیشه نتایج نامطلوبی به همراه دارد. اما الگوریتم به این دلیل که فاقد احساسات است کار خود را بر اساس الگوهای از پیش تعریف‌شده انجام می‌دهد.

معایب معاملات الگوریتمی

معایب معاملات الگوریتمی

بررسی نقاط قوت و ضعف معاملات الگوریتمی

  • درست است که نرم‌افزارهای کامپیوتری بر اساس منطق عمل می‌کنند، اما این منطق، منطق بشری است و آسیب‌پذیر است. اگر استراتژی معاملاتی با منطقی اشتباه پایه‌ریزی شده باشد، قطعا نباید توقع نتایج خارق‌العاده‌ای از معاملات الگوریتمی بورس داشته باشیم.
  • ممکن است فرد استراتژی صحیحی داشته باشد اما در پیاده‌سازی آن به درستی عمل نکند و این امر منجر به آزمون و خطاهای فراوانی شود.
  • استفاده از این شیوه‌ی معاملاتی نیازمند دانش و آشنایی هر چند اندک با کدنویسی است. اگر از آن دسته افرادی هستید که با تکنولوژی ارتباط چندان خوبی ندارید، نمی‌توانید با این شیوه‌ها کنار بیایید.
  • کامپیوتر بدون ورودی صحیح نمی‌تواند خروجی موثری تولید کند. شاید شما زمانی دست به معامله‌ای می‌زنید ولی درست قبل از آن‌که بخواهید آن را قطعی کنید متوجه می‌شوید که جایی اشتباه کرده‌اید و می‌توانید همان لحظه استراتژی خود را تغییر دهید. نرم افزار معاملات الگوریتمی چنین قدرتی ندارد و برای اصلاح و تغییر به شما و دانش شما نیاز دارد.
  • پیاده‌سازی و اجرای معاملات الگوریتمی بورس نیازمند تجهیزات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری موردنیاز است. در حالی‌که اگر قرار باشد خودتان به صورت شخصی اقدام به معامله کنید، با یک گوشی تلفن همراه هم می‌توانید به همان روش همیشگی کار خود را پیش ببرید.

معاملات الگوریتمی در بورس ایران

در بازار ایران انجام معاملات به کمک الگوریتم‌ در مدت زمان محدودی ممنوع بود . اما با این‌همه، انتظار آن می‌رود که به زودی شاهد یک شروع قدرت‌مند در زمینه‌ی معاملات الگوریتمی بورس باشیم. کارشناسان بازار بورس همواره معتقدند که بازار بورس ایران نیز باید با جهان همگام شود و به سمت الگوریتمی شدن پیش برود.

کلام پایانی

در این مقاله کوشیدیم در پاسخ به پرسش معاملات الگوریتمی در بورس چیست مسائل و موارد زیادی را مطرح و بررسی کنیم. سپس به مزایا و معایب این شیوه‌ی معاملاتی پرداختیم و از اهمیت آن سخن گفتیم. اگر قصد دارید در بازارهای مالی ماندگار شوید، نمی‌توانید از این مطلب غافل شوید که همواره باید در حال یادگیری باشید. هرگز نباید گمان کرد که یادگیری تنها مختص افراد تازه‌وارد به این بازارهاست. چه بسا تازه‌واردها به دلیل ناآشنایی با بافت و بستر این بازارها، همواره به دنبال کسب اطلاعات و دانش جدید بروند و از افراد مجرب هم پیشی بگیرند.

داشتن تجربه فاکتور بسیار مهمی در بازار بورس است. گسترش تکنولوژی و ظهور مواردی نظیر معاملات الگوریتمی با پایتون نشان داد که می‌توان این تجربه را به کمک نر‌م‌افزارهای معاملاتی و در قالب فرامین مختلف در اختیار کامپیوتر قرار داد و به این ترتیب از خطاهای سهوی انسانی جلوگیری کرد و به سودهای کلانی دست یافت.

درباره مدیریت سایت

از کوچیکی علاقه زیادی به کامپیوتر داشتم و از همون موقع دوست داشتم کارای جالبی باهاش انجام بدم و نه فقط بازی کنم پس خلاصه بگم یه برنامه نویس شدم

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

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

برو به دکمه بالا