معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات کمی (Quantitative trading) به استفاده از مدل‌ها و الگوریتم‌های ریاضی پیشرفته برای تصمیم‌گیری در معاملات اشاره دارد. این مدل‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. قیمت و حجم معاملات عامل مهمی در شناسایی فرصت‌های سودآور در بازارها می‌باشند. این مقاله با هدف ارائه یک نمای کلی آموزشی از معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ شامل تعاریف، سیر تاریخی، مزایا، محدودیت‌ها، مسیر یادگیری و سایر نکات مهم است.

تاریخچه معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی یک مسیر شغلی منحصربه‌فرد و هیجان‌انگیز می‌باشد که افراد زیادی را به خود جذب کرده است. ایده استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و برنامه‌های کامپیوتری برای انجام معاملات در بازارهای مالی می‌تواند هم از نظر ذهنی همراه با چالش و هم از نظر مالی سودآور باشد.

سیر تاریخی معاملات الگوریتمی را در پیدایش شبکه‌های متقاطع (crossing networks) می‌توان یافت که هدف آن تطبیق سفارش‌ها در داخل کارگزاری‌ها یا صرافی‌ها بود. آن‌ها منطق قیمت‌گذاری و قابلیت‌های سفارش هوشمند را در الگوریتم‌های Liquidity Seeking ادغام کردند.

در گذشته معاملات الگوریتمی فقط برای صندوق‌ها و سایر سرمایه‌گذاران نهادی در دسترس بود، اما پیشرفت‌های فناوری باعث شد که هزینه‌ی استفاده از آن‌ها کاهش یابد و معامله‌گران خرد نیز به معاملات الگوریتیم دسترسی پیدا کنند. در دنیا بسیاری از کارگزاری‌های آنلاین اکنون پلتفرم‌های معاملات الگوریتمی را ارائه می‌دهند که معامله‌گران می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند.

چگونه معاملات الگوریتمی را شروع کنیم؟

در مقایسه با اکثر مشاغل کوچک، معاملات خودکار بسیار مقیاس‌پذیر است. یعنی این امکان وجود دارد که با یک سرمایه‌گذاری اولیه کوچک شروع کنید و با افزایش سود به تدریج سرمایه‌گذاری خود را گسترش دهید. این مقیاس پذیری یکی از بزرگترین مزیت های الگوتریدینگ است.

سودآوری استراتژی‌ها و زمان مناسب اجرا

تا زمانی که استراتژی شما سودآور باشد، می‌توانید سود مناسبی کسب کنید. با این حال، یادآوری این نکته ضروری است که معاملات الگوریتمی یک مسیر میانبر برای ثروتمند شدن نیست. شما باید درک صحیحی از مدیریت ریسک و مدیریت سرمایه داشته باشید تا بتوانید در بازارهای مالی حضور داشته باشید. با توجه به ماهیت این‌گونه از معاملات، معاملات جعبه سیاه یک نوع از معامله‌ی نسبتا خودکار است.

درجه خودکارسازی به پیچیدگی‌های استراتژی بستگی دارد. زمان مناسبی که می‌توان این نوع از معاملات را می‌توان اجرا کرد، صبح قبل از باز شدن بازار است. برای دریافت و پردازش آخرین داده‌های تاریخی، خواندن اخبار شرکتی که در صفحه هشدار شما نمایش داده می‌شود و ثبت سفارشات آن روز، باید برنامه‌های مختلفی را اجرا کرد.

راه‌اندازی معاملات خودکار

پس از آماده‌سازی سفارش‌های مختلف قبل از باز شدن بازار، باید برنامه‌ای را راه‌اندازی کرد که به‌طور خودکار سفارشات را در طول روز اجرا کند. سود احتمالی به پیچیدگی، مقیاس‌پذیری و مدیریت ریسک استراتژی استفاده شده بستگی دارد. یکی از مزیت‌های اصلی معاملات کمی این است که الزاما همیشه به حضور فیزیکی اپراتور نیاز ندارند با این حال، مانند هر سرمایه‌گذاری دیگری، با مجموعه ای از ریسک‌ها می‌تواند همراه باشد.

مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی

مدیریت ریسک برای اطمینان از اینکه تمام سرمایه‌گذاری از بین نمی‌رود بسیار مهم است. یکی از رایج‌ترین اشتباهات معامله‌گران تازه کار، استفاده از اهرم بیش از حد است. اهرم بیش از حد برای رسیدن به سود بیشتر می‌تواند خطرناک باشد. مدیریت ریسک شامل تنظیم قواعدی است که بر میزان سرمایه‌ای که به هر معامله اختصاص داده می‌شود، میزان اهرمی که استفاده می‌شود و زمان ورود و خروج از معاملات نظارت و کنترل دارد. همچنین حفظ یک سبد متنوع برای به‌حداقل‌رساندن خطر از دست دادن سرمایه بسیار مهم است.

در ادامه آموزش معاملات الگوریتمی ذکر این نکته ضرروری است که این معاملات می‌تواند سودآور باشد، اما همانطور که پیش از این در ارتباط با معاملات کمی اشاره شد این نوع از معاملات ریسک‌های مهمی دارند، یکی از آن‌ها این است که اگر الگوریتم به درستی طراحی نشده باشد یا بازار رفتار غیرمنتظره‌ای از خود نشان دهد، زیان بسیاری ممکن است حاصل شود.

معاملات کمی و معاملات الگوریتمی

معاملات کمی و معاملات الگوریتمی دو مفهوم مرتبط اما متمایز در دنیای مالی هستند.

معاملات کمی نوعی معامله است که برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی بر مبنای مدل‌های ریاضی و تحلیل‌های آماری تکیه دارد. این شامل استفاده از الگوریتم‌های پیچیده ریاضی و برنامه‌های کامپیوتری برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم‌گیری بر اساس آن‌ها می‌باشد. هدف از معاملات کمی شناسایی فرصت‌های معاملاتی سودآور و اجرای سریع و کارآمد آن‌هاست.

از سوی دیگر، معاملات الگوریتمی به استفاده از برنامه‌های کامپیوتری یا الگوریتم‌ها برای خودکارسازی تصمیمات معاملاتی اشاره دارد. الگوریتم‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بازار و تولید سیگنال‌های معاملاتی استفاده می‌شوند که از آن‌ها برای تصمیم‌گیری خرید یا فروش استفاده می‌شود. معاملات الگوریتمی را می‌توان استراتژی‌های مختلفی از جمله Quantitative Trading ، High-frequency و سایر مدل‌های معاملات خودکار استفاده کرد.

تفاوت معاملات الگوریتمی و معاملات کمی

به‌طور خلاصه، معامله‌گری کمی یک اصطلاح گسترده است که شامل رویکردهای مختلف برای معاملات با تاکید بر تجزیه‌وتحلیل کمی است، درحالی‌که معاملات الگوریتمی به‌طور خاص به استفاده از الگوریتم‌های رایانه‌ای برای خودکار کردن تصمیمات معاملاتی اشاره دارد.

معاملات الگوریتمی در چند دهه گذشته به طور فزاینده‌ای در بازارهای مالی محبوب شده‌اند. این رویکرد شامل استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای اجرای خودکار معاملات بر اساس قوانین و الگوریتم‌های از پیش تعیین‌شده است. در ارتباط با معاملات الگوریتمی چند نکته کلیدی وجود دارد که باید در نظر گرفت:

• در این نوع از معاملات سرعت عامل بسیار مهمی است. یکی از مزایای اصلی معاملات الگوریتمی، توانایی انجام معاملات با سرعت بسیار بالا می‌باشد. این برنامه‌ها می‌توانند به‌سرعت داده‌های بازار را تجزیه‌وتحلیل کنند و بر اساس آن پردازش‌ها تصمیم بگیرند و به معامله‌گران این امکان را بدهند که از نوسانات قیمت‌ها بهره‌مند شوند.
• طراحی الگوریتم‌های معاملاتی موثر مستلزم دانش گسترده‌ای از علوم مالی و کامپیوتر است. معامله‌گران باید بتوانند کدهای پیچیده‌ای بنویسند که بتواند حجم زیادی از داده‌ها را تفسیر کند.

 دانستن بهتر این‌که معاملات الگوریتمی چیست؟ می‌تواند یک مسیر شغلی عالی برای کسانی باشد که تجربه برنامه‌نویسی دارند و از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها لذت می‌برند.

مزایای معاملات الگوریتمی

این معاملات سرعت و کارایی را ارائه افزایش می‌دهد و تاخیرهای ناشی از انجام دستی را به حداقل می‌رساند. این مزیت به‌ویژه در بازارهایی که انجام معاملات در میلی‌ثانیه می‌تواند تفاوت مهمی ایجاد کند، بسیار اهمیت دارد. معاملات الگوریتمی با دسترسی همزمان به چند بازار نقدینگی را افزایش می‌دهد و منجر به بهبود کشف قیمت می‌شود.

علاوه‌براین، معاملات الگوریتمی با خودکار کردن اجرای معاملات و کاهش تأثیر اسپردها و لغزش (Sleepage)، هزینه‌های تراکنش را کاهش می‌دهد و اثر احساسات در معامله را حذف می‌کند.

محدودیت‌ها

بااین‌حال، معاملات الگوریتمی بدون محدودیت نیست. مشکلات فنی مانند خرابی سیستم، اختلال در اتصال می‌تواند منجر به معاملات اشتباه یا اختلال در عملیات شود. نوسانات بازار چالش دیگری را ایجاد می‌کند، زیرا تغییرات شدید قیمت می‌تواند نتایج نامطلوبی را هنگام اجرای سفارشات بر اساس الگوریتم‌های از پیش تعریف‌شده ایجاد کند.

علاوه‌براین، الگوریتم‌ها فاقد توانایی ترکیب قضاوت انسانی و انطباق با شرایط پیش‌بینی‌نشده می‌باشند.

تنظیم‌گری معاملات الگوریتمی

با فراگیرشدن استفاده از معاملات الگوریتمی، قانون‌گذاران کشورهای مختلف به‌طور فزاینده‌ای نگران خطرات بالقوه آن برای ثبات مالی بودند در نتیجه تنظیم‌گر برخی از کشورها مقرراتی را با هدف نظارت و محدودکردن تاثیر معاملات الگوریتمی بر بازارها اعمال کردند. علیرغم خطرات و چالش‌های نظارتی مرتبط با معاملات الگوریتمی، بسیاری از کارشناسان معتقدند که این رویکرد در سال‌های آینده همچنان به محبوبیت خود ادامه خواهد داد.

از آنجایی که پیشرفت تکنولوژی منجر به سهولت بیشتر در انجام معاملات می‌شود، می‌توان انتظار داشت که شاهد نوآوری‌های بیشتری در این فضا باشیم.

رواج و استفاده از معاملات الگوریتمی بازارهای مالی را متحول کرده است. این معاملات درحالی‌که با ریسک همراه است، می‌تواند سودهای بالقوه برای کسانی که آشنایی کافی با پیچیدگی‌های آن دارند داشته باشد.

مسیر یادگیری معاملات الگوریتمی

موفقیت در معاملات الگوریتمی نیازمند یک مسیر یادگیری ساختاریافته است. معامله‌گران مشتاق باید مراحل زیر را در نظر بگیرند:

• درک درست بازارهای مالی شامل بازار سهام، اوراق درآمد ثابت، معاملات آتی و اختیار معامله
• آشنایی با ساختار بازار، انواع سفارشات و ساختار معاملات
• توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی با یادگیری زبان‌هایی مانند Python، C++ یا R
• آشنایی با تکنیک‌های تحلیل آماری و کمی شامل تحلیل سری‌های زمانی، مدل‌های رگرسیون و نظریه‌های احتمالات
• به‌کارگرفتن مدیریت ریسک و مدیریت سرمایه در اجرای معاملات الگوریتمی
• بک تست با استفاده از داده‌های تاریخی، معاملات کاغذی و در نهایت اجرای استراتژی‌های پیاده‌سازی‌شده در محیط زنده

در کلینیک اقتصاد ما با تولید محتوای به‌‌روز علمی درباره معاملات الگوریتمی و مباحث مختلف آن از جمله بک تست یا پیش‌آزمون، معاملات فرکانس بالا، شبکه عصبی، الگوریتم و موضوعات دیگر، تلاش می‌کنیم تا شما را بهتر و بیشتر با این نوع از معاملات آشنا کنیم.