فهرست محتوا
در عصر حاضر، فناوری وارد کوچک‌ترین بخش‌های زندگی فردی و اجتماعی انسان شده است و اجتناب از آن غیرممکن است. بازارهای مالی از جمله بازارهایی هستند که چندین سال است که به اجتناب‌ناپذیربودن این واقعیت پی برده‌اند. ورود بازار سرمایه به عصر فناوری با معاملات الگوریتمی اتفاق افتاد. در ادامه این مقاله به‌طور کامل با تمام ویژگی‌های این نوع معاملات آشنا می‌شوید.
تفاوت معاملات الگوریتمی و معاملات سنتی چیست؟
سال‌هاست که معاملات در بازار سرمایه به‌صورت فیزیکی و دستی انجام می‌شود. در روش‌های سنتی، معاملات توسط واسطه‌ها پشتیبانی می‌شدند. کسانی که معاملات بین فعالان بازار را ترتیب می‌دهند. اما با افزایش بازار سرمایه، ادامه کار به روش سنتی دشوار شد. لازم بود که از تکنولوژی استفاده شود و کامپیوترها به‌جای مردم کار کنند. بنابراین نیاز به معاملات الگوریتمی احساس شد. هوش مصنوعی در خدمت این نوع معاملات بود و شرکت‌های مختلفی، مدیریت عملیات در این زمینه را برعهده گرفتند. پس از آن، این معاملات مرحله به مرحله در سراسر جهان گسترش یافت.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات خودکار یا الگوریتمی، یعنی استفاده از برنامه‌های رایانه‌ای برای ورود سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان. به‌عبارت دیگر، این الگوریتم‌ها از زبان برنامه‌نویسی کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورات مشخص‌شده در کنار هم برای انجام تراکنش‌ها و معاملات استفاده می‌کنند.
این الگوریتم‌ها، بررسی‌های لازم را از جنبه‌های مختلف از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم سفارش‌ها و بازار انجام می‌دهند و برای انجام معاملات، تصمیم‌گیری می‌کنند. این امر به بازار سرمایه کمک می‌کند تا به‌صورت اساسی‌تر و به دور از تداخل احساسات انسانی پیش برود که یکی از نتایج آن افزایش نقدینگی در بازار است.
درک تراکنش‌های الگوریتمی با یک مثال
یک برنامه کامپیوتری در زمینه معاملات الگوریتمی، با استفاده از دستورالعمل‌های معاملاتی مانند این نوشته می‌شود: معامله‌گر با میانگین متحرک ساده 12روزه و 34روزه یک شرکت تصمیم می‌گیرد تا سهام را خریداری کند یا آن را بفروشد. سهام را زمانی خریداری می‌کند که میانگین متحرک 12روزه بالاتر از میانگین متحرک 34روزه باشد. زمانی نیز تصمیم به فروش می‌گیرد که میانگین متحرک 12روزه پایین‌تر از میانگین متحرک 34روزه باشد.
این استراتژی ساده وقتی در قالب زبان برنامه‌نویسی و معاملات الگوریتمی قرار می‌گیرد، به‌طور خودکار سهام موجود در بازار و حرکت آن‌ها را در بازه‌های زمانی مشخص‌شده بررسی می‌کند و با تشخیص به‌موقع بر اساس دستورالعمل‌های داده‌شده اقدام به خرید و فروش می‌کند.
عملکرد تراکنش‌های الگوریتمی
نتیجه مطلوب این تراکنش‌ها مستلزم ارائه پلتفرم آن‌ها است. یک پلتفرم معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص ۳ بازیگر اصلی بستگی دارد.
مطابقت‌دهنده‌های بازار یا جریان‌های داده‌ای، قالب اطلاعات موجود در بازار را به قالب سیستمی در دسترس معامله‌گر تبدیل می‌کند. این کار از طریق یک رابط برنامه‌نویسی (API) که بازار در اختیار معامله‌گر قرار می‌دهد، انجام می‌شود.
موتور پردازش که مغز متفکر الگوریتم معاملاتی است، نقش اصلی را در این معاملات دارد. در این مرحله الگوریتم برنامه‌ریزی شده بر اساس استراتژی داده‌ها، شرایط را پردازش می‌کند، محاسبات آماری را انجام می‌دهد و داده‌های تاریخی لازم را با هم مقایسه می‌کند و در نهایت تصمیم به ثبت سفارش و اجرای آن می‌گیرد.
در مرحله بعد، این الگوریتم سفارشات را به بازار سرمایه ارسال می‌کند اما این مرحله زمانی انجام می‌شود که زبان الگوریتم بر اساس زبان اصلی بازار سرمایه کدگذاری و درک شود.
وظایف معاملات الگوریتمی چیست؟
این معاملات ۴ وظیفه برای اجرای صحیح استراتژی‌ها برعهده دارند. در ادامه با این وظایف آشنا می‌شوید.
بر اساس استراتژی انتخاب‌شده در طرح معاملاتی، بازار را به‌طور کامل رصد می‌کند و به بررسی سهام و محصولات مختلف می‌پردازد تا فرصت‌های معاملاتی را به‌موقع و صحیح بشناسد.
- در مرحله بعد موقعیت معاملاتی باز می‌کند.
- موقعیت‌های معاملاتی را مدیریت می‌کند.
- مدیریت ریسک و سرمایه‌گذاری را در حین معامله، مطابق با دستورالعمل‌های خاص خود برعهده می‌گیرد.
انواع تراکنش‌های الگوریتمی بر اساس نوع عملکرد
معاملات الگوریتمی در بخش‌های مختلفی از فرآیند معاملاتی جای می‌گیرند. به این معنی که با توجه به وظایفی که ذکر شد، می‌توانند کار خود را در هر یک از مراحل ذکرشده آغاز کنند. بر این اساس، آن‌ها در یک طبقه‌بندی قرار می‌گیرند که در اصل، یک طبقه‌بندی عملکردی در نظر گرفته می‌شود. در ادامه با انواع آن‌ها آشنا می‌شوید.
الگوریتم‌های اجرای معاملات
این گروه از الگوریتم‌ها تنها مسئولیت اجرای دستورات معاملاتی تحلیل‌گر را برعهده دارند. یعنی حتی نقطه شروع و پایان و نماد مورد نظر توسط تحلیل‌گر انتخاب می‌شود و الگوریتم فقط برای تبدیل پول معامله‌گر به سهام یا سهم به پول و انجام معامله، به کمک معامله‌گر می‌آید.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده
این الگوریتم‌ها به‌خودی‌خود سودآور نیستند، اما اطلاعات بیشتری در مورد وضعیت بازار در اختیار تحلیل‌گر قرار می‌دهند و به او کمک می‌کنند تا تجزیه و تحلیل، تصمیم‌گیری و نتایج معاملاتی خود را بهبود ببخشد که منجر به افزایش سودآوری او می‌شود.
این الگوریتم‌ها زمانی که با دیگر ابزارهای تحلیلی استفاده می‌شوند، بهترین نتایج را برای تحلیل‌گر به ارمغان می‌آورند. اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند RSI یا Ichimoku الگوریتم‌های سیگنالی هستند که طرفداران زیادی دارند.
الگوریتم‌های مانیتورینگ
الگوریتم‌هایی وجود دارند که وظیفه نظارت بر بازار را برعهده دارند و به آن‌ها الگوریتم‌های ردیابی نیز می‌گویند. این الگوریتم‌ها در مناطق مشخص شده، در کل بازار یا بخشی از آن نظارت دارند. این الگوریتم‌ها ممکن است شامل تایید، شناخت و شناسایی گروهی از نمادهای سهام در زمان گشایش نمادها یا ردیابی وضعیت مالی برخی نمادها در زمان اعلام آن‌ها باشد.
الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ
این الگوها، کاربرد فراوانی در معاملات خودکار دارند. الگوریتم‌هایی که مسئول خرید و فروش یک دارایی مالی برای ذخیره‌سازی طولانی‌مدت هستند. این تعریف نشان می‌دهد که این گروه از الگوریتم‌ها برای معاملات بسیار مناسب هستند. این الگوریتم‌ها، الگوریتم‌های فرکانس پایین نیز نامیده می‌شوند. معامله‌گران می‌توانند مطابق با استراتژی خود، از بازار نوسان‌گیری یا در مواقع مناسب، اقدام به خرید یا فروش آن کنند.
این در واقع یک برنامه برای معامله‌گران نوسان‌گیر روزانه است. در این زمان، الگوریتم فرکانس پایین که بر اساس این استراتژی برنامه‌ریزی شده است، به محض رسیدن صف فروش به شرایط مشخص‌شده، دستور دیکته‌شده را اجرا می‌کند و با قیمت‌های بالاتری که برای آن تعیین شده به فروش اقدام می‌کند.
استراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتی
در بازارهای سنتی، یک فرد موفق همیشه کسی است که استراتژی معاملاتی صحیح و مبتنی بر اصول (سفارش و مدیریت معاملات و سرمایه) داشته‌باشد و به آن متعهد باشد. الگوریتم‌های معاملاتی که به‌جای معامله‌گران تصمیم بگیرند نیز به این استراتژی نیاز دارند. استراتژی‌های الگوریتم‌ها به چند دسته تقسیم می‌شوند که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌شود.
استراتژی‌های ترند فالوئینگ
این استراتژی‌ها، ساده‌ترین استراتژی‌هایی هستند که با الگوریتم‌ها پیاده‌سازی شده‌اند، زیرا به پیشگویی و پیش‌بینی‌های پیچیده نیاز ندارند و روند را به‌صورت خودکار، فقط در میانگین‌های متحرک شکست کانال‌ها، تغییرات سطح قیمت و شاخص‌های فنی مرتبط دنبال می‌کنند. سپس بسته به نتایج، معامله را شروع می‌کنند.
استفاده آربیتراژ در معاملات الگوریتمی
شاید ابتدا باید تعریف مختصری از این اصطلاح ارائه شود. آربیتراژ یعنی به دست‌آوردن سود از اختلاف قیمت موجود در دو بازار مالی. معامله‌گران در یکی از دو بازار سهام ورود و یک دارایی را با قیمت کمتری خریداری می‌کنند و در بازار دیگر با قیمت بالاتری همان دارایی را می‌فروشند.
این تفاوت قیمت، سود یا آربیتراژ بدون ریسک است. فرصت‌های قیمتی را می‌توان شناسایی کرد و این فرصت‌های سود بدون ریسک را می‌توان از طریق موقعیت‌یابی مناسب و کارآمد به حداکثر رساند.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی
چندین استراتژی در بازار وجود دارد که مبتنی بر مدل‌های ریاضی اثبات شده است. به‌عنوان مثال، استراتژی خنثی دلتا و استراتژی تحلیل پوشش ریسک از این نوع استراتژی شمرده می‌شوند. معاملات الگوریتمی موجود در این دسته بر اساس این استراتژی‌ها و مدل‌های ریاضی اثبات‌شده برنامه‌ریزی شده‌اند.
پیش‌نیازهای فنی برای تراکنش‌های الگوریتمی
اکنون الگوریتم‌ها باید بر اساس این استراتژی‌ها و دسته‌بندی‌های موجود، توسعه یابند. وظیفه طراحی و توسعه را کامپیوترها برعهده دارند. در طی این فرآیند یک نرم‌افزار یا ربات معامله‌گر ایجاد می‌شود که به تراکنش‌ها و سفارش‌ها دسترسی دارد و بر اساس الگوریتم‌های برنامه‌ریزی‌شده، به‌صورت خودکار آن‌ها را مدیریت می‌کند. یک معامله‌گر برای اجرای این فرآیند به موارد زیر نیاز دارد:
- داشتن دانش زبان برنامه‌نویسی برای نوشتن برنامه استراتژی معاملاتی یا استخدام یک کارشناس برنامه‌نویسی برای توسعه یک نرم‌افزار جهت انجام معاملات.
- ارتباط با شبکه و دسترسی به برنامه معاملاتی جهت موقعیت‌یابی و اجرای صحیح سفارشات توسط کارشناس مربوطه.
- دسترسی به اطلاعات و داده‌های بازار سرمایه جهت تغذیه به الگوریتمی که قرار است معاملات را انجام دهد.
- ایجاد زیرساخت‌های لازم برای تست‌های اولیه قبل از ورود به بازار واقعی.
مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی
پس از بحث مفصل در مورد این معاملات، اکنون ممکن است چنین سوالی برای شما پیش بیاید که مزایای استفاده از این روش نسبت به روش‌های دیگر چیست؟ در ادامه با مزایای این نوع معاملات آشنا می‌شوید.
صرفه‌جویی در زمان
فعالان بازار سرمایه هر روز ساعت‌ها بازار را رصد می‌کنند تا سیگنال‌های مربوطه را پیدا کنند. با گسترش بازار و افزایش تعداد توکن‌ها، این کار دشوارتر و زمان بر خواهد شد. اما الگوریتم‌ها این کار را سریع‌تر و دقیق‌تر انجام می‌دهند، در حالی که کل بازار و نمادهای آن را کنترل می‌کنند.
در بازارهای جهانی که 24 ساعت شبانه‌روز فعال هستند، روندهای الگوریتمی نیاز معامله‌گر به نظارت مستمر بازار را برطرف می‌کند. بر این اساس تراکنش‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها به درستی و دقیق زمان‌بندی می‌شوند و سفارش‌ها سریع‌تر اجرا می‌شوند. نتیجه این سرعت می‌تواند جلوگیری از تغییرات آنی قیمت باشد. همچنین هم‌زمان با افزایش سرعت ورود یا خروج از تراکنش، زیان مالی ناشی از تاخیر در ثبت سفارش به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد. باید در نظر داشت که سرعت کامپیوتر در انجام چنین کارهایی بسیار بیشتر از سرعت انسان است.
کاهش تخلفات در بازار
تخلفات معمولاً توسط انسان انجام می‌شود و ماشین‌ها قادر به ارتکاب تخلف نیستند. بنابراین استفاده از معاملات الگوریتمی که بدون دخالت انسان انجام می‌شود، میزان تخلفات در بازار سرمایه را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. یکی از دلایلی که باعث می‌شود بازارهای جهانی به سمت این نوع معاملات حرکت کنند، موضوعی حیاتی است.
قابلیت پیش‌‌تست
این نوع معاملات را می‌توان با داده‌ها و اطلاعات بازار، تحت شرایط مشابه آزمایش کرد و یک معامله‌گر می‌تواند ریسک سرمایه‌گذاری خود را از طریق این آزمایش اولیه کاهش دهد. با پیش آزمون، می توانند تخمین‌هایی مانند اندازه سود، اندازه زیان، میانگین سود به ضرر و تعداد معاملات در بازه زمانی آزمایش شده را دریافت کنند.
کاهش هزینه
یکی از دغدغه‌های معامله‌گر پرداخت کمیسیون و محاسبه کمیسیون در فارکس است.معاملات الگوریتمی فقط هزینه اجرا و خدمات مربوطه را برعهده معامله‌گر می‌گذارد و معامله‌گر ملزم به پرداخت هیچ‌گونه کمیسیون دیگری به هیچ کارگزاری نیست.
معایب استفاده از معاملات الگوریتمی
خطا در بک‌تست
بک‌تست روشی برای آزمایش استراتژی معاملاتی در گذشته است. همین جمله می‌تواند نشان‌دهنده درصد اجتناب‌ناپذیر بودن خطا هنگام آزمایش بر روی داده‌های تاریخی باشد. چنین درصدی از خطا اگرچه کم است اما می‌تواند رخ دهد که در این صورت تمام معادلات نقض می‌شود و پیش‌بینی‌ها محقق نمی‌شوند. بک‌تست معاملاتی را که در یک دوره زمانی با استفاده از داده‌های تاریخی رخ داده‌اند، شبیه‌سازی می‌کند.
نواقص فنی
یکی از الزامات تراکنش‌های الگوریتمی دسترسی به شبکه‌های اطلاعات بازار است. این دسترسی از طریق اینترنت است، تصور کنید هنگام انجام تراکنش، برق یا اینترنت قطع شود. چنین شکست‌هایی ممکن است منجر به عدم اجرای کامل استراتژی الگوریتمی شود و به‌طور بالقوه باعث از دست دادن معاملات توسط معامله‌گر شود. بنابراین، هر گونه خرابی فیزیکی که مانع از عملکرد کامل الگوریتم شود را می‌توان به چنین نقص‌هایی نسبت داد. نظارت و کنترل انفرادی سیستم‌ها برای کاهش احتمال بروز این مشکلات توصیه می‌شود.
دقت پایین در کد نویسی
یک ربات معامله‌گر (متخصص) توسط یک انسان برنامه‌ریزی شده است. در واقع کامپیوتر کاری را که به او گفته شده انجام می‌دهد. حال اگر هنگام نوشتن این دستورات (کدنویسی) توجه لازم صورت نگیرد، این ربات می‌تواند تمام معادلات را به هم بزند و استراتژی‌ها را به اشتباه اجرا کند. این اشتباه می‌تواند منجر به زیان‌های بزرگ و کوچک شود.
خدمات اوپوفایننس
اوپوفایننس کارگزاری آنلاینی است که خدمات معاملاتی متنوعی را ارائه می‌دهد. خدمات اوپوفایننس شامل معاملات الگوریتمی نیز است که در آن از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان استفاده می‌شود.
سخن پایانی
معاملات الگوریتمی در سراسر جهان، به‌طور کامل جایگزین معاملات سنتی شده است. بین شرکت‌های سرمایه‌گذاری، رقابت شدیدی در جریان است و همه آن‌ها سعی می‌کنند تا این نوع معاملات را جایگزین سبک‌های قدیمی کنند. امروزه معاملات خودکار به بخشی جدایی‌ناپذیر از بازار سرمایه تبدیل شده است.
