با توسعه فناوری مدرن، عملاً هر شرکتی اکنون برای تعیین میزان مؤثر بودن تجارت به کدهای منطقی تکیه می کند. برای دستیابی به نتایج مورد نظر، الگوریتم ها از داده های کاربر، داده های تاریخی و مجموعه ای از دستورالعمل های از پیش تعیین شده استفاده می کنند.
به عنوان مثال، شرکت های سرمایه گذاری مشترک از الگوریتمی استفاده می کنند تا مبلغ از پیش تعیین شده را از حساب بانکی ماهانه شما برای SIP دریافت کنند.
با این حال، سپردهگذاران و کارگزاران سهام تنها نهادهایی نیستند که از الگوریتمها استفاده میکنند. سرمایه گذاران به طور فعال از الگوریتم هایی برای کاهش اشتباهات انسانی و افزایش احتمال سود معاملاتی استفاده می کنند.
معاملات الگوریتمی چیست؟
در معاملات الگوریتمی، یک معامله توسط یک برنامه رایانه ای انجام می شود که به مجموعه ای از قوانین از پیش تعیین شده پایبند است. از نظر تئوری، این معامله می تواند سودهایی را با سرعت و فرکانس تولید کند که فراتر از توانایی های یک تاجر انسانی است.
دستورالعمل های مشخص شده می تواند بر اساس یک مدل ریاضی، زمان، قیمت، مقدار یا عوامل دیگر باشد. تجارت الگو علاوه بر ایجاد چشم اندازهای سود برای معامله گر، نقدینگی بازار را افزایش می دهد و با به حداقل رساندن تأثیر احساسات انسانی، معاملات را سازماندهی می کند.
آغاز تجارت الگوریتمی در هند
بخشنامه تاریخی SEBI (هیئت بورس و اوراق بهادار هند) در سال 2008 اعلام کرد که هند اکنون می تواند بازارهای خود را به تجارت الگوریتمی گسترش دهد. در نتیجه، برنامه دسترسی مستقیم به بازار (DMA) آغاز شد.
به لطف مجوز DMA، کارگزاران اجازه داشتند فناوری خود را به مشتریان غیر خرده فروشی ارائه دهند. چنین مشتریانی مجاز به اجرای تراکنش ها با استفاده از نرم افزارهای مبتنی بر الگوریتم بودند.
بنابراین، تجارت الگوریتمی برای اولین بار بدون دخالت انسان در هند انجام شد.
مزایای تجارت الگوریتمی
معاملات الگوریتمی مزایای زیادی دارد، به ویژه زمانی که معاملات با بیشترین سرعت ممکن انجام شوند.
برخی از مزایای اصلی معاملات الگوریتم شامل موارد زیر است:
احساسات انسانی را از بین می برد
یکی از مزایای اصلی تجارت الگوریتمی، ظرفیت آن در حذف احساسات انسانی از فعالیت های معاملاتی است. این به این دلیل است که اقدامات معاملاتی بر اساس مجموعه ای از دستورالعمل ها مشخص و پیش بینی می شوند.
برخلاف تجارت خودکار، تجارت انسانی مستعد احساساتی است که می تواند منجر به قضاوت های تجاری غیرمنطقی شود. در مقابل، معاملات الگوی بیشتر بر اساس معاملات کامپیوتری یا خودکار بدون دخالت انسان است.
بنابراین، به عنوان مثال، برای جلوگیری از احساسات، معاملات الگوریتم به طور مداوم به معامله گران توصیه می کند که بیش از حد توان خود ریسک نکنند.
دقت
دقت و دقت برای دستیابی به موفقیت در تجارت آلگو ضروری است. به طور معمول، اگر انسان ها مشارکت کنند، پتانسیل زیادی برای شکست در تجارت الگو وجود خواهد داشت.
معاملات الگوریتمی، با این حال، از یک کامپیوتر برای انجام معاملات طبق مجموعه ای از دستورالعمل ها استفاده می کند، که خطر اشتباه را کاهش می دهد.
بنابراین، برنامهریزی برای انتخابهای معاملاتی دقیق پیشنهاد میشود که باعث افزایش و ارتقای دقت معاملات میشود.
تجارت های متعدد را اداره می کند
یک تراکنش الگوریتمی کانالی را برای معامله گران باز می کند تا با حفظ دقت و سرعت، چندین معامله را انجام دهند. امکان کسب درآمد بیشتر را بیشتر می کند.
سرعت تراکنش به لطف توسعه فناوری و نوآوری بهتر به سرعت افزایش یافته است.
قابلیت بک تست
معامله گران باید بررسی کنند که کدام اجزای سیستم معاملاتی آنها ناقص است و باید تغییرات سریع را برای جلوگیری از ضررهای بیش از حد پیشنهاد دهند. با معاملات الگوریتم، معامله گران می توانند معاملات خود را بک تست کنید با استفاده از داده های تاریخی و مقایسه آن با آخرین داده ها.
این روش برای تعیین اینکه آیا نتایج تراکنش ثابت خواهند ماند یا خیر توصیه می شود.
تجارت با فرکانس بالا
تجارت با فرکانس بالا (HFT) یک رویکرد منحصر به فرد برای معاملات الگوریتمی است که از رایانه های بسیار مؤثر و قدرتمند برای انجام معاملات مطابق با فرکانس بالا با قوانین از پیش تعیین شده استفاده می کند.
علاوه بر این، اتخاذ الگوریتم های پیچیده امکان پردازش بسیار سریع این تراکنش ها را فراهم می کند. گردش معاملات معمولاً برای کاربران سیستم معاملاتی با فرکانس بالا بیشتر از سایر سیستم ها است. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی علاوه بر گردش مالی زیاد، نسبت های تجاری بالایی نیز دارد.
افزایش حجم بازار
معامله گران اکنون این شانس استثنایی را دارند که پلتفرم های معاملاتی خود را به لطف تجارت الگوریتمی متنوع کنند. افراد و مشاغلی که تجارت می کنند می توانند به طور موثر و سریع حجم عظیمی از سهام را مبادله کنند.
این بدان معناست که فعالان بازار ممکن است به معامله گران اجازه دهند تعداد زیادی سهام را خریداری کنند، فوراً آنها را بفروشند و از گردش مالی بالا سود ببرند.
آیا تجارت الگوریتمی قانونی است؟
بله، تجارت الگوریتمی قانونی است!
هیچ قانون یا مقرراتی استفاده از الگوریتم های معاملاتی را محدود نمی کند.
SEBI چارچوب نظارتی را برای تضمین امنیت معاملات الگوریتمی، حفاظت از منافع سرمایه گذاران عادی و توقف هرگونه دستکاری احتمالی بازار ایجاد کرد.
برخی از سرمایه گذاران می توانند استدلال کنند که این نوع معاملات باعث ایجاد یک محیط تجاری ناعادلانه می شود که به بازارها آسیب می زند.
با این حال، به هیچ وجه غیرقانونی نیست!
تریدر الگوریتمی از چه زبان برنامه نویسی استفاده می کند؟
C++ یک زبان برنامه نویسی محبوب در میان معامله گران الگوریتمی است زیرا در پردازش مقادیر زیادی داده بسیار موثر است.
زبان قابل مدیریت تر، مانند پایتون، ممکن است برای متخصصان مالی که مایل به شروع برنامه نویسی هستند، نسبت به C یا C++ که هر دو پیچیده تر و چالش برانگیزتر هستند، انتخاب بهتری باشد.
چگونه تجارت الگوریتمی را یاد بگیریم؟
درک هر گونه مواد آموزشی آنلاین برای تجارت الگوریتمی ممکن است چالش برانگیز باشد. اگر به درستی به فرآیند یادگیری خود نزدیک شوید، هیچ کس نمی تواند شما را از موفقیت در تجارت آلگو باز دارد.
در اینجا مراحلی وجود دارد که هر معامله گر الگوریتمی جاه طلبی باید روی آنها کار کند:
آنالیز کمی
در تجزیه و تحلیل کمی (کوانت) الگوها پیدا می شوند و مدل هایی برای دسترسی به آنها ایجاد می شود. بنابراین این مدل ها برای پیش بینی حرکت قیمت اوراق بهادار اعمال می شوند.
شناخت بازار مالی
از آنجایی که ذهن انسان به طور طبیعی برای یادگیری از طریق مشاهده طراحی شده است، منطقی است که صرف زمان برای مطالعه نمودار، درک فرد از بازار مالی را بهبود می بخشد.
بنابراین اگر می خواهید یک الگوریتم ایجاد کنید، باید این اطلاعات را داشته باشید.
مهارت های برنامه نویسی
مرحله بعدی انتقال به حوزه پیچیده تر معاملات الگوریتمی پس از تسلط بر اصول است. اگر هرگز برنامهای را جمعآوری نکردهاید، مهارتهای برنامهنویسی را تسلط دارید.
اگرچه آنقدرها هم که تصور می کنید سخت نیست، اما بیشتر افراد این جزء یادگیری معاملات الگوریتمی را چالش برانگیزترین می دانند. با این حال، ممکن است بدون توجه به تکنیکی که قصد اجرای آن را دارید، برای اجرای طرح معاملاتی خود به یک برنامه نویس نیاز داشته باشید.
یک برنامه نویس کوانت باید دانش کاملی از C++، جاوا و پایتون داشته باشد و بهترین راه برای یادگیری برنامه نویسی، انجام آن است.
الزامات فنی تجارت الگوریتم؟
آخرین مرحله در تجارت الگوریتمی این است که الگوریتم را با استفاده از یک برنامه کامپیوتری پس از تست بکآزمایی عملی کنید.
با این حال، بخش دشوار ادغام رویکرد تعیین شده در یک برنامه کامپیوتری است که می تواند به یک حساب تجاری دسترسی داشته باشد و سفارشات را بپذیرد.
پیش نیازهای معاملات الگوریتمی به شرح زیر است:
- می توانید یک توسعه دهنده استخدام کنید یا از یک سیستم معاملاتی آماده برای یادگیری مهارت های برنامه نویسی کامپیوتری ضروری برای توسعه استراتژی معاملاتی استفاده کنید.
- دسترسی به پلتفرم های معاملاتی و قابلیت های شبکه ای برای ثبت سفارش.
- با توجه به پیچیدگی قوانین پیادهسازی شده در الگوریتم، دادههای تاریخی در دسترس برای بکآزمایی وجود دارد.
چگونه تجارت الگوریتمی را در هند شروع کنیم؟
اگر می خواهید تجارت مبتنی بر الگوریتم را در هند شروع کنید، چند مرحله وجود دارد که باید آنها را در نظر بگیرید:
دانش مالی
برای انجام معاملات الگوریتمی باید دانش بازار مالی را داشته باشید. به همین دلیل است که برای پیشی گرفتن از رقبا در هر بازاری باید مزیتی مبتنی بر دانش داشته باشید یا بسازید.
برنامه نویسی
درک یک برنامه منبع باز مانند پایتون یا R برای این سطح مفید است.
میتوانید به کتابخانههای رایگانی که به هر دوی این زبانها در دسترس هستند، دسترسی کامل داشته باشید و طرح خود را به مجموعهای از عبارات منطقی ترجمه کنید.
انتخاب یک کارگزار و بستر مناسب
بسیار مهم است که قبل از شروع یک مطالعه کامل انجام دهید، زیرا کل تلاش شما باید منطقی باشد.
بالاخره هزینه های سربار در نظر گرفته می شود!
علاوه بر این، اطمینان حاصل کنید که فقط برای آنچه که برای اجرای موثر رویکرد خود نیاز دارید، پرداخت می کنید. به عبارت دیگر هزینه های تجارت را پایین و عملیات را چابک نگه دارید.
رفتن به روی هوا و مدیریت ریسک
وقتی از الگوریتم خود راضی هستید، اجازه دهید در بازارهای واقعی کار کند. برای مدیریت موثر ریسک ها، از توقف ضرر، محدودیت ها و نظارت بر کسری Var/Expected استفاده کنید.
مراقب تغییرات ساختاری یا تغییر رژیم در اقتصاد یا صنعت بزرگتر باشید. در چنین مواردی، ممکن است برنامه شما نیاز به تعدیل داشته باشد یا به طور کامل کنار گذاشته شود.
با این حال، به خاطر داشته باشید که هر روش دارای طول عمر و محدودیت های محدودی است!
به توسعه مهارت های پیشرفته و به روز رسانی دانش خود ادامه دهید
بهترین سرمایه گذاری، همانطور که می گویند، در خود شخص است. به دنبال بهبود و تجدید توانایی های فنی و دانش مورد نیاز برای عمل بر روی آن داده ها و درک باشید.
استراتژی های معاملات الگوریتمی
هر الگوریتمی استراتژی معاملاتی باید فرصتی سودآور داشته باشد که بتواند درآمدها را افزایش دهد یا هزینه های پیدا شده را کاهش دهد.
روشهای معاملاتی معمولی که در معاملات خودکار به کار میروند، به شرح زیر است:
استراتژی های دنبال کننده روند
محبوبترین تکنیکهای معاملاتی الگوریتمی بر تغییرات سطح قیمت، روند میانگین متحرک، شکست کانالها و سایر شاخصهای فنی مرتبط متکی هستند.
از آنجایی که این تکنیکها نیازی به پیشبینی یا پیشبینی قیمت ندارند، سادهترین و سریعترین روشها برای اجرا با استفاده از معاملات الگوریتمی هستند.
بدون پرداختن به پیچیدگیهای تحلیل پیشبینیکننده، معاملات بر اساس فراوانی الگوهای خوب آغاز میشوند که به سادگی از طریق الگوریتمها اعمال میشوند.
فرصت های آربیتراژ
تفاوت قیمت را می توان به عنوان سود بدون ریسک یا آربیتراژ با خرید سهام دو بورسیه با قیمت پایین تر در یک بازار و انتشار همزمان آن با قیمت بالاتر در بازار دیگر استفاده کرد.
از آنجایی که بین سهام و محصولات آتی تفاوت قیمت وجود دارد، می توان همین رویه را تکرار کرد. فرصتهای سودآور با پیادهسازی الگوریتمی برای یافتن این شکافهای قیمتی و اجرای مؤثر سفارشها ممکن میشود.
تجدید تعادل صندوق شاخص
صندوقهای شاخص زمانهایی را برای تعادل مجدد تعیین کردهاند تا داراییهای خود را با شاخصهای معیار خاص خود مطابقت دهند.
این فرصت های تجاری سودآوری را برای معامله گران الگوریتمی ایجاد می کند، که از معاملات پیش بینی شده سود می برند که بر اساس تعداد سهام در صندوق فهرست، بازدهی بین 20 تا 80 واحد پایه را درست قبل از تعادل مجدد صندوق شاخص ارائه دهید.
برای اجرای سریع و بهترین قیمت ها، چنین معاملاتی با استفاده از الگوریتم های معاملاتی الگوریتمی آغاز شده اند.
استراتژی تجدید نظر میانگین
ایده پشت روش بازگشت میانگین این است که مقادیر بالا و پایین یک دارایی پدیدههای چرخهای هستند که به طور منظم به مقدار میانگین خود (مقدار متوسط) باز میگردند.
زمانی که قیمت یک دارایی با شناسایی، تعریف و استفاده از الگوریتمی بر اساس آن محدوده وارد یا خارج می شود، می توان معاملات را خودکار کرد.
استراتژی قیمت میانگین وزنی حجم
تکنیک قیمتگذاری میانگین وزندار حجمی، سفارشهای بزرگ را به قطعات کوچکتر و بهصورت پویا تقسیم میکند که با استفاده از پروفایلهای حجم قبلی که مختص سهام هستند، به بازار عرضه میشوند.
سفارش باید نزدیک به میانگین قیمت وزنی حجمی (VWAP) اجرا شود.
استراتژی قیمت میانگین وزنی زمان
تکنیک قیمتگذاری میانگین وزندار زمانی، یک تراکنش بزرگ را با استفاده از شکافهای زمانی منظم بین زمان شروع و پایان تقسیم میکند. بخش های کوچکتر و به صورت پویا از تراکنش را به بازار عرضه می کند.
هدف این است که با اجرای سفارش با قیمت متوسط یا در حدود قیمت بین زمان شروع و پایان، تأثیر بازار را به حداقل برسانیم.
درصد استراتژی حجم
این الگوریتم سفارشات جزئی را با نسبت مشارکت مشخص شده و حجم معامله در صرافی ها را تا تکمیل سفارش ادامه می دهد.
هنگامی که قیمت سهام از سطوح تعریف شده توسط کاربر فراتر می رود، "استراتژی گام" مربوطه این سطح مشارکت را افزایش یا کاهش می دهد، بنابراین سفارشات را در نسبتی که کاربر تعریف می کند از حجم بازار ارسال می کند.
اجرای استراتژی کمبود
با معامله در بازار بلادرنگ، رویکرد کمبود پیاده سازی به دنبال کاهش هزینه های اجرای سفارش است و در عین حال از هزینه فرصت ناشی از تکمیل دیرهنگام نیز بهره می برد.
هنگامی که قیمت سهام به طور مثبت افزایش یابد، استراتژی نرخ مشارکت مطلوب را افزایش می دهد. برعکس، زمانی که قیمت سهام منفی شود، کاهش می یابد.
مقررات مربوط به تجارت الگوریتمی در هند
هر سال، SEBI قوانینی را تدوین می کند که معامله گران و واسطه ها باید از آنها پیروی کنند تا صنعت تجارت امن و تحت کنترل ریسک باشد.
با تجارت الگوریتمی، مدیریت ریسک ضروری است.
به همین دلیل، بازارها به شرکتی نیاز دارند تا قبل از اینکه بازارها بتوانند هر الگوریتمی را تأیید کنند، اگر بخواهد با استفاده از معاملات الگوریتمی معامله کند، چندین بررسی سخت را انجام دهد.
این آزمایشها تعداد سفارشهایی را که در هر ثانیه ارسال میشوند، بالاترین ارزش سفارشی که میتوان انجام داد و بیشترین مقداری که میتوان در یک روز معاملاتی معین مبادله کرد را در نظر میگیرد.
نتیجه
معاملات الگوریتمی به شما این امکان را می دهد که سودآوری خود را هنگام معامله بر روی آن افزایش دهید بازار سهام. با این حال، خرابی سیستم، اختلال در اتصال به اینترنت و دستورالعمل های الگوریتمی نادرست برخی از خطرات مرتبط با این فناوری هستند.
بنابراین، شما باید تجربه تجارت در بازار سهام را با استفاده از آن داشته باشید تجزیه و تحلیل فنی ابزارها قبل از شروع تجارت الگوریتمی
همچنین، معاملهگر حرفهای بودن به صبر، تحقیقات بازار، الگوریتمهای کدنویسی، آزمون بکآزمایی استراتژی و انعطافپذیری نیاز دارد.
پاسخ دهید