در معاملات الگوریتمی، Algorithmic Trading، از یک الگوریتم کامپیوتری برای یافتن موقعیت‌های سرمایه‌گذاری در بازار سهام و انجام امور خرید و فروش استفاده می‌شود. این الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از قواعد منطقی و متناظر با بازار سهام هستند که با استفاده از قدرت یادگیری و پردازش ماشین به دنبال استخراج سود از بازار سهام‌اند.
این نوع از معامله در بازار سهام، از ویژگی سرعت و دقت بالای کامپیوترها به نفع معامله‌گر استفاده می‌کند. با این حال، هیچ تضمینی وجود ندارد که سهم انتخابی و زمان انجام معامله توسط الگوریتم به نتیجه‌ای سودآور منجر شود.
مجموعه دستورالعمل‌های الگوریتم مسئول بررسی زمان‌بندی ورود و خروج، قیمت سهام، میزان سهام و طراحی مدل‌های ریاضی در تشیخص بهینگی و آینده وضعیت نمودار هستند. علاوه بر فوایدی که برای معامله‌گران دارد، با حذف عامل احساس از جریان تراکنش‌ها، معاملات الگوریتمی باعث افزایش نقدینگی و ساختارمندی منظم‌تر و سیستماتیک در جریان معامله‌ها می‌شوند.
معاملات الگوریتمی یا Algorithmic Trading چگونه عمل می‌کند؟
Algorithmic Trading به معنی تحلیل کلان‌داده‌ها و تصمیم‌گیری هوشمند متناظر با این تحلیل‌ها است. حجم زیادی از داده‌ها توسط هوش مصنوعی تجزیه‌وتحلیل می‌شوند تا هرآنچه درباره یک سهم نیاز است بررسی و بهترین تصمیم متناظر اتخاذ گردد.
در قلب این سیستم تجزیه‌وتحلیل یک ساختار ریاضی قرار دارد که یادگیری ماشین نامیده می‌شود. یادگیری ماشین خود مجموعه‌ای از قواعد آزموده شده و ریاضیاتی است که با دریافت داده، روندها را تشخیص و تفکیک می‌کند.
یک مثال ساده
فرض کنید شما در بازار بورس ایران معامله می‌کنید و به دنبال خرید یک سهم از میان مجموعه‌ای از سهام یک صنعت هستید. به الگوریتم خود، که درواقع یک اپلیکیشن نصب‌شده بر روی موبایل است، دستور می‌دهید که هرگاه قیمت یکی از این سهام از میانگین حرکتی ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، حجم مشخصی از آن را بخرد.
حال فرض کنید که شما کمی معادلات الگوریتمی خود را پیچیده‌تر می‌سازید و قاعده دیگری را اضافه می‌کنید. برای مثال، به الگوریتم دستور می‌دهید که در صورت عبور حجم معاملات از یک عدد مشخص برای بازه زمانی خاصی، با حفظ شرط بالا، سهم هدف را برای شما بخرد.
این قواعد و دستورات دیگری که از تحلیل خود الگوریتم نتیجه می‌شوند، تمام آنچه باید در معاملات الگوریتمی سنجیده شوند را در برمی‌گیرند. درنهایت، هدف از استفاده از Algorithmic Trading کاهش خطا و تأثیر احساس انسان در تحلیل بازار و معامله در آن است.
مزایا و معایب استفاده از معاملات الگوریتمی
مزایای زیر شاخص‌ترین ویژگی‌های مثبت برای Algorithmic Trading هستند:
- شما می‌توانید عملکرد الگوریتم را با استفاده از تاریخچه سهام بسنجید و در صورت تشخیص درست روندهای قبلی، تصمیم به استفاده یا عدم استفاده از آن بگیرید.
- وقتی ماشین تصمیم‌گیرنده باشد، خطای انسانی از روند معاملات حذف و تصمیم‌نهایی محصول استدلال و بررسی بدون احساسات کامپیوتر است.
- با استفاده از معاملات الگوریتمی می‌توانید هم‌زمان در چندین بازار و در چندین سهم مدنظر به معامله بپردازید.
- شما می‌توانید عملکرد الگوریتم را به گونه‌ای تنظیم کنید که کمترین میزان پرداخت حق تراکنش را در مجموع معاملات نتیجه دهد.
- با توضیح کمال و مطلوبیت اعلاء به برنامه معادلات الگوریتمی، شما تنها در بهترین وضعیت بازار وارد معاملات می‌شوید.
- زمان‌بندی درست، شاید این بهترین ویژگی از معاملات الگوریتمی باشد، چراکه سرعت الگوریتم در اتخاذ تصمیم کمتر از یک نانو ثانیه است.
معایب استفاده از رویکرد معاملات الگوریتمی
- برنامه این الگوریتم‌ها چیزی نیستند جز مدل‌های ریاضیاتی که هدف‌شان تشخیص روند و پیش‌بینی آینده است. بنابراین، فاکتور ذهنی و منطق انسانی تأثیر شاخصی در تصمیم‌گیری ندارد و هرآنچه به معامله ختم می‌شود، توسط یک منطق ۰ و ۱ اتخاذ شده است.
- برای توسعه چنین برنامه‌ای، به صرف هزینه و زمان زیادی نیاز خواهید داشت. الگوریتم‌هایی که به‌صورت رایگان یا با قیمت کمی عرضه می‌شوند، هرگز دقت کافی را ندارند و اختصاصی برای یک بازار و صنعت خاص تولید نمی‌شوند.
- استفاده از معاملات الگوریتمی در برخی از کشورها غیرقانونی یا با محدودیت‌هایی همراه است و شما نمی‌توانید از تمام قابلیت‌های آن‌ها بهره بگیرید.
- یکی از بدترین اتفاقاتی که ممکن است رخ دهد و الگوریتم‌ها نتوانند آن را تشخیص دهند، حوادث فاجعه‌بار و رکودهای اقتصادی ناگهانی است. Algorithmic Trading وابستگی شدیدی به داده‌های تاریخی دارند؛ ازطرفی، وقایع فاجعه‌بار به‌ندرت اتفاق می‌افتند و تشخیص و پیش‌بینی آن‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی تقریبا غیرممکن است.
- استفاده بیش‌از اندازه از این الگوریتم‌ها توسط تعداد زیادی از معامله‌گران، باعث ایجاد رکود در بازار یا حتی سقوط‌های شدید می‌شود.
سفارش‌گذاری در مقیاس‌های کلان
یکی از شیوه‌های استفاده نادرست، و گاها غیرقانونی، از الگوریتم‌های معامله‌گر، ایجاد تعداد بسیاری از سفارش‌ها در قیمت‌های مختلف و در حجم‌های زیاد است. این نوع سفارش‌گذاری باعث ایجاد اختلال در روند طبیعی بازار و کنترل سهم توسط شخص یا گروه خاصی می‌شود.
انواع مختلف استراتژی‌های معاملات الگوریتمی
با استفاده از قدرت بالا در پردازش، سرعت اجرا و زمان‌بندی دقیق، می‌توان استراتژی‌های مختلفی در استفاده از الگوریتم‌ها و شیوه مداخله آن‌ها در معاملات را استفاده کرد. انواع زیر، شاخص‌ترین استراتژی‌های معامله‌گری هستند که در معاملات الگوریتمی اتخاذ می‌شوند.
استراتژی پیروی از روند
متداول‌ترین استراتژی در Algorithmic Trading استفاده از شاخص‌هایی چون میانگین متحرک، شکسته‌شدن کانال‌ها، حرکات سطح قیمت و حجم‌ها و سایر اندیکاتورهای طراحی‌شده برای سنجش رفتار سهام است. تعریف الگوریتم‌ها و دستورالعمل‌های آن‌ها براساس این اندیکاتورها آسان‌ترین شیوه در استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری برای تشخیص روند آتی و انجام خرید و فروش سهام است.
فرصت‌های آربیتراژی
خرید یک سهم از بازار شماره ۱ و فروش بی‌وقفه همان سهم در بازار شماره ۲، اما با قیمت بالاتر، یک فرصت آربیتراژ در بازار آن سهم است. با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند و سریع، می‌توان فرصت‌های آربیتراژی را تشخیص و در زمان بهینه از آن‌ها بهره گرفت.
تشخیص بازه قیمتی و رفتار بلندمدت سهام
در بسیاری از سهام، روند افزایش و کاهش یک کانال مشخص و بازه زمانی خاصی را شامل می‌شود. می‌توان با طراحی یک الگوریتم ریاضی، و استفاده از معاملات لگاریتمی، این‌گونه سهام را پیدا کرد و با شناسایی رفتار و نقطه مطلوب در ورود و خروج، به صورت بلندمدت از آن‌ها سود گرفت.
تعریف روند
برای سرمایه‌گذارانی که قدرت مانور مالی بالایی دارند، معاملات انتگرالی می‌توانند نقش طراحان جریان و تغییر دهندگان روندهای لحظه‌ای را بازی کنند. در این استراتژی، سفارش‌ها در قیمت‌ها و حجم‌های متنوعی تعریف می‌شوند تا با ایجاد صف‌های خرید و فروش، روندی را برای دریافت سود به سهم اعمال کرد.
استراتژی سفارش‌های درصدی
در این نوع استراتژی، یک مجموعه از دستورات به صورت پکیج‌های جداگانه به هوش مصنوعی واگذار می‌شود. هر پکیج، آستانه قیمت و درصدی از ورود و خروج را مشخص می‌کند. از این‌طریق، معامله‌گر به صورت پله‌ای وارد و به صورت پله‌ای از سهم خارج می‌شود. هدف، دریافت سود از طریق تصمیم به ورود در پایین‌ترین قیمت‌ها و خروج در سلسله‌ای از بالاترین قیمت‌ها است.
برای تولید الگوریتم‌های معامله‌گر به چه چیزهایی نیاز دارید؟
اصلی‌ترین مولفه از سیستم Algorithmic Trading ، توانایی شما در تبدیل منطق به زبان کامپیوتر در دنیای معاملات بازار سهام است. به‌عبارتی، شما باید آنقدر به زبان کامپیوتر آشنا باشید که بتوانید رده بالایی از دستورات و روندها را در بهینه‌ترین حالت محاسباتی برای آن توضیح دهید تا امکان خطای حاصل از فهم اشتباه کامپیوتر به صفر برسد.
موارد زیر مهم‌ترین ابزارها برای انجام معاملات الگوریتمی هستند:
- دانش برنامه‌نویسی برای تبدیل استراتژی‌ها به زبان کامپیوتر و خودکارسازی فرایندها
- اینترنت سریع برای انجام معاملاتی که توسط الگوریتم تشخیص داده شده‌اند
- ارتباط بهینه الگوریتم با پایگاه داده به‌منظور برداشت لحظه‌ای داده‌ها و تحلیل و تصمیم‌گیری درباره آن‌ها
- امکان آزمون الگوریتم پس از طراحی آن با داده‌های واقعی
- بررسی قوانین موجود در استفاده یا عدم استفاده از معاملات الگوریتمی در بازار هدف
زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده در Algorithmic Trading
ازآنجاکه این الگوریتم قرار است حجم بالایی از داده را با سرعت بالا پردازش کند، C++ یک زبان برنامه‌نویسی مطلوب برای نوشتن برنامه‌های معامله‌گر است. با این حال، C و C++ دو زبان برنامه‌نویسی پیچیده هستند که امکان یادگیری آن برای هر کسی مهیا نیست. پایتون یک گزینه جایگزین است که سریع‌تر آموخته می‌شود و کارایی مشابهی دارد.
به‌طور خلاصه، در معاملات الگوریتمی قدرت پردازش کامپیوتر با اصول بازار سهام و مدل‌های ریاضی ترکیب می‌شوند تا تصمیم‌گیری در خرید و فروش سهام به صورت خودکار انجام گیرد. با وجود کارایی بالایی که دارند، برای طراحی و استفاده از آن‌ها به دانش بالایی نیز نیاز است. درنهایت، ترکیبی از دانش برنامه‌نویسی و پارامترهای بازار سهام برای استفاده از این الگوریتم‌های حیاتی است.
