معاملات الگوریتمی چیست؟ بهترین نرم افزار معاملات الگوریتمی بورس کدام است؟

درباره معاملات الگوریتمی چقدر اطلاعات دارید؟ به ‌نظر شما امروز می‌توان با تکیه بر کامپیوتر و هوش مصنوعی معامله ایجاد کرد و سود برد؟ در این مقاله همراه ما باشید چون قصد داریم به پدیده الگوتریدینگ بپردازیم که دقیقا چنین ادعایی دارد.

وظایف معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ وظیفه دارند که برای شما سودآوری کنند. اگر بخواهیم این موضوع را بیشتر باز کنیم وظیفه آنها رصد بازار، ثبت سفارش، مدیریت پوزیشن و در نهایت مدیریت ریسک و سرمایه است. این نوع از معاملات شکلی از استراتژی معاملاتی هستند.

در استراتژی معاملاتی شما یک برنامه و روش مشخص برای انجام معاملات خود دارید. این برنامه براساس معیار‌های مختلفی مانند بازه زمانی و مقدار ریسک تعیین می‌شود. در نوع الگوریتمی معاملات شما به‌صورت خودکار یا نیمه‌خودکار توسط سیستم‌های کامپیوتری و هوش مصنوعی انجام می‌شود.

این سیستم موقعیت مناسب را در بازار شناسایی می‌کند و براساس کد‌هایی که برایش برنامه‌نویسی کرده‌اند، معامله را باز خواهد کرد. الگوریتم‌های این سبک لزوما یک مورد نیستند. آن‌ها می‌توانند ترکیبی و بسیار پیچیده باشند. مهم‌ترین هدف این استراژی معاملاتی درگیرنکردن احساسات شما و انجام معاملات براساس اطلاعات موجود است.

یک مثال در مورد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که شخصی سرمایه خود را وارد بروکر یا کارگزاری خاصی کرده یا ادامه معاملات را به الگوریتم‌ها می‌سپارد. سیستم براساس سرمایه تریدر مدیریت ریسک و سرمایه را محاسبه می‌کند و فرصت‌های مختلف موجود در بازار را رصد خواهد کرد.

سپس اگر موقعیت مناسبی پیدا کند سفارش را ثبت می‌کند و آن را زیرنظر خواهد گرفت. با این سیستم، سرمایه‌گذار نیاز نیست به‌صورت مستقیم با معامله درگیر شود تا یک موقع با تصمیمی احساسی معامله‌ای را باز کند.

سرمایه‌گذار می‌تواند خود به برنامه‌نویسی مسلط شود و چنین الگوریتم‌هایی را برنامه‌ریزی کند یا از نرم‌افزار‌های مخصوص الگوتریدینگ کمک بگیرد.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی چیست؟

هر پدیده‌ای دارای جنبه‌های مثبت و منفی زیادی است. باید هر 2 سمت را بررسی کرد تا بتوان به یک نتیجه خوب رسید. پس در ادامه همراه ما باشید تا ابتدا مزایای این استراتژی معاملاتی و سپس مشکلات آن را بررسی کنیم.

مزایای معاملات الگوریتمی

تریدر‌ها معمولا با مشکل زمان روبه‌رو هستند. آن‌ها نمی‌توانند تمام وقت بازار را رصد کنند، درحالی‌که بهترین تریدر‌ها باید مدام در جریان تغییرات بازار قرار بگیرند. الگوتریدینگ این کار را برای آنها انجام می‌دهد و بازار را 24 ساعت زیرنظر می‌گیرد.

سیستم کامپیوتری احساس ندارد و تنها براساس منطق تصمیم می‌گیرد. این یک مزیت دیگر برای تریدر‌های الگوریتمی است. چنین سیستمی می‌تواند یک تریدر کامل برای شما باشد و مدیریت سبدگردانی را با دقت بالا انجام دهد.

با استفاده از این سیستم می‌توان معاملات پیچیده را با هزینه کم باز کرد و در بلند‌مدت نیز صرفه‌جویی در مخارج داشت. دقت و حجم معاملات ما بیشتر خواهد شد و می‌توانیم پیش از اجرای یک استراتژی آن را تست کنیم. با استفاده از این سیستم تخلف در بازار مالی کم می‌شود و صف‌های خرید و فروش کمتر ایجاد می‌شود.

معایب الگوتریدینگ

همواره در سیستم‌های کامپیوتری احتمال خطا و باگ وجود دارد. معاملات الگوریتمی نیز از این قاعده مستثنی نیستند و احتمال خطا در آن‌ها هست.

شما باید بتوانید در نقش یک تریدر استراتژی‌تان را به‌درستی به سیستم‌های کامپیوتری منتقل کنید، درغیراین‌صورت ربات نمی‌تواند تصمیم‌های درستی بگیرد. یک موضوع که برای الگوتریدینگ مانند شمشیری دولبه بوده بحث صف‌های خرید و فروش است.

همان‌طور که این سیستم می‌تواند از حجم این صف‌ها کم کند، می‌تواند صف‌های کاذب را نیز بیافریند. با این سیستم افرادی که قدرت زیادی در بازار دارند می‌توانند کنترل آن را بیش از پیش به‌عهده بگیرند و دستکاری‌هایی را انجام دهند.

انواع الگوریتم ها در معاملات الگوریتمی کدامند؟

الگوریتم یعنی مجموعه‌ای از دستور‌العمل‌ها برای انجام یک کار مشخص. در بحث معامله نیز همین تعریف صادق است.

الگوریتم‌های جدید خلاف الگوریتم‌های قدیمی که براساس چگونگی دسته‌بندی و ایجاد می‌شدند، براساس اهداف سرمایه‌گذاری تصمیم‌گیری خواهند کرد. با تکیه بر همین نکته انواع الگوریتم‌های معاملاتی را می‌توان به 3 مورد تقسیم کرد که عبارت‌اند از:

• الگوریتم‌های اثرمحور (Impact-driven): قصد دارند که اثر کلی بر بازار را به حداقل برسانند. الگوریتم‌های VWAP، TWAP، POV و Minimal impact در این دسته قرار دارند.
• الگوریتم‌های هزینه‌محور (Cost-driven): قصد دارند هزینه کلی معاملات را کاهش دهند. بهترین عملکرد و کمترین ریسک قیمتی. شامل الگوریتم‌های Implementation Shortfall، Adaptive Shortfall و Market On Close
• الگوریتم‌های فرصت‌یاب (opportunistic): قصد دارند از شرایط فعلی بازار بهترین منفعت را کسب کنند و شامل الگوریتم Price Inline، Liquidity-driven و Pair/Spread trading هستند.

پیش نیازهای فنی مورد نیاز برای معاملات الگوریتمی چیست؟

بهتر است پیش از شروع معاملات الگوریتمی کمی دانش برنامه‌نویسی داشته باشید. برای ثبت سفارش با این استراتژی معاملاتی باید نحوه اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری را بلد باشید.

باید بتوانید زیرساخت‌های خاص ایجاد کنید و برای کنترل سیستم از آنها بهره ببرید.

بخش زیادی از دانشی که نیاز دارید در علم داده و مدیریت آن خلاصه می‌شود. البته بسیاری از افراد از نرم‌افزار‌های پیش‌ساخته استفاده می‌کنند که به این پیش‌نیاز‌ها احتیاجی ندارد.

بهترین نرم افزار معاملات الگوریتمی چیست؟

اگر شما هم قصد دارید تا از نرم‌افزار‌های پیش‌ساخته برای معاملات خود استفاده کنید، بهترین گزینه نرم‌افزار معاملات الگوریتمی داهی است.

به کمک این نرم‌افزار می‌توانید مدیریت کارگزاری و سبدگردانی دقیق‌تر و موثرتری داشته باشید و از روش نوین الگوتریدینگ بیشترین استفاده را بکنید.

امکان بازارگردانی در این نرم‌افزار به 4 شیوه مختلف مهیا شده و شما می‌توانید امکانات مختلفی را براساس نیاز‌هایتان شخصی‌سازی کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر درباره داهی کافی‌است سری به وبسایت شرکت پردازش اطلاعات مالی مبنا بزنید.

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

به‌طور کلی این استراتژی معاملاتی مناسب سبد‌گردان‌ها، بازارگردان‌ها و معامله‌گران گروهی است. افرادی که جزء این دسته نیستند اما معاملات حجیم و گسترده‌ای دارند نیز می‌توانند از الگوتریدینگ استفاده کنند.

تنها هدف الگوتریدینگ کسب سود نیست. گاهی از این روش برای سیگنال‌گیری یا محدودکردن بازار استفاده می‌شود. با این تفاسیر هر شخصی می‌تواند برای فعالیت‌هایش در بازار‌های مالی از الگوتریدینگ و نرم‌افزار‌های پیش‌ساخته‌ای که آن را انجام می‌دهند استفاده کند.

جمع‌بندی

معاملات الگوریتمی یک استراتژی معاملاتی پرکاربرد و نوین هستند که با رشد هوش مصنوعی و کامپیوتر پیشرفت‌های زیادی کرده‌اند و مورد استفاده بسیاری از معامله‌گران قرار گرفته‌اند.

شما نیز اگر از فعالان بازار‌های مالی هستید می‌توانید از این استراتژی برای معاملات خود استفاده کنید. ممنونیم که تا انتهای مقاله همراه ما بودید.