معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه ای استفاده می شود که مجموعه ای از دستورالعمل های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می گیرد.
در تعریف های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.
از معاملات الگوریتمی چه می دانید؟
معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت های پرسودی که برای فرد تجارت کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک تری انجام می دهد. به نظر می رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.
رایانه ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.
آن ها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند.
به همین دلیل، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ماشین آلات می توانند معامله گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی های صحیح استفاده می کنند.
چرا معاملات الگوریتمی؟
بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی های یادگیری ماشینی سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.
هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.
تقریباً به نظر می رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک ها می توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.
بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی
فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می کند:
- وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع تر می کند و در نتیجه ی آن روندها مشخص می شوند.)
- فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین تر باشد.
با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می کند.
فرد معامله گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می دهد.
مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی
مزایا معاملات الگوریتمی:
- معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می شود.
- ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
- بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
- کاهش هزینه های معامله
- بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
- کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
- معاملات الگوریتمی را می توان با استفاده از داده های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
- از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می کاهد.
بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده، ثبت کند.
معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت های متنوع سرمایه گذاری مورد استفاده قرار می گیرد از جمله:
- سرمایه گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری، شرکت های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می کنند، زمانی که نمی خواهند با سرمایه گذاری های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
- سرمایه گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره مند می شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می کند.
معاملات الگوریتمی نسبت به روش های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله گر، رویکرد سیستماتیک تری در معاملات فعال فراهم می کند.
استراتژی های معاملات الگوریتمی
هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می کنید:
استراتژی های دنباله روی ترندها
رایج ترین استراتژی های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می گیرند. اینها ساده ترین و آسان ترین استراتژی هایی هستند که می توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی ها پیش بینی قیمت انجام نمی دهند.
معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می شوند چرا که اجرای آن ها از طریق الگوریتم ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل و پیش بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می دهند.
فرصت های آربیتراژ
آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می کنید و همان سهام را هم زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می رسانید و از این اختلاف قیمت سود می کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می نامیم. همان عملکرد را می توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه ای از زمان در بازارها وجود دارد.
اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت های سودآوری را بدست می آورد.
توازن مجدد صندوق شاخص
صندوق های شاخص دوره های متعادل سازی مجددی را تعریف کرده اند تا منابع خود را با شاخص های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت های سودآوری را برای معامله گران روش الگوریتمی ایجاد می کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می کنند، سرمایه گذاری می کنند.
این گونه معاملات از طریق سیستم های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت ها آغاز می شود.
ربات معاملاتی چیست؟
در ابتدایی ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.
اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می دهد. قوانین خروج نشان می دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می کند را ترک کنید.
برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.
توسعه استراتژی های الگوریتمی
اولین گام در توسعه استراتژی های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.
هم چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش های آماری صحیح باشد.
در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی های مداوم بازار باشد.
استراتژی های معاملات الگوریتمی از مجموعه ای از دستورالعمل های سخت برای بهره گیری از رفتار بازار پیروی می کنند و وقوع یک باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.
به علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.
با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.
استراتژی هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن ها) بهره می برد:
- اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه ای یا تغییرات نرخ بهره)
- تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده های درآمد یا یادداشت های انتشار درآمد)
- تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
- تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
- ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت های تجاری)
فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول
چند نوع خاص از الگوریتم ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می افتند شناسایی می کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم ها استفاده می کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.
چنین ردیابی از طریق الگوریتم ها به معامله گر در یک بازار کمک می کند تا فرصت های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می آیند را شناسایی کند.
این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می شود.
الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی
به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره های گذشته ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه ی سودآوری آن).
چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:
- دانش برنامه نویسی کامپیوتری برای برنامه ریزی استراتژی های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می شود برنامه نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم افزارهای پیش ساخته معاملاتی استفاده کنید.
- اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل های تجاری برای ثبت سفارش.
- دسترسی به فیدهای داده های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت های ثبت سفارش کنترل می شوند.
- توانایی و همچنین داشتن زیرساخت های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
- داده های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده سازی شده در الگوریتم.
برنامه رایانه ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:
- فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
- با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
- اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.
اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.
شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه گذار بتواند معامله ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه ی تجارت در بازار نیز می توانند این کار را انجام دهند.
در نتیجه، قیمت ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی ارزش می کند.
خطرات و چالش های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم تر الگوریتم های ناقص وجود دارد.
هر چه الگوریتم پیچیده تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه تری قبل از عملی شدن لازم است.