معاملات با فرکانس بالا


می‌توان استدلال کرد که ترید با فرکانس بالا در واقع از ثبات نسبی که این عمل به وجود می آورد، سود می برند.

بایدها و نبایدهای ترید با فرکانس بالا

ترید با فرکانس بالا چیست؟

ترید با فرکانس بالا (زمانی که یک تریدر به میزان بالایی ترید انجام می‌دهد به این نوع ترید، ترید با فرکانس بالا گفته می‌شود.) روشی است که تریدر با استفاده از نرم افزارها و الگوریتم های تخصصی، کامپیوترهای قوی، دسترسی به اینترنت پرسرعت و داده های به روز بازار استفاده می‌کند تا از تمام رقبایش پیشی بگیرد و با استفاده از استراتژی مخصوص خود ترید انجام می‌دهد.

ترید با فرکانس بالا که به اصطلاح به آن (HFT) گفته می‌شود، سیستمی است که در آن الگوریتم ها و نرم افزارها تریدهای متعدد را در چند ثانیه انجام می دهند و مزایایی را در اختیار تریدرها می‌گذارد که تریدرهایی که به روش عادی معامله انجام می‌دهند نمی‌توانند به این مزایا دست پیدا کنند.

ترید با فرکانس بالا مدت‌ها قبل از ارزهای دیجیتال وجود داشته و اعتقاد بر این است که در بازار دارایی‌های خاص ۸۰٪ از حجم تریدها را تشکیل می دهند. با این حال، هر چه قدر سرمایه گذاران نهادی بیشتر و بیشتر به این مسئله توجه نمودند ترید با تعداد بالای خرید و فروش به عامل مهمی در جهان دارایی های غیر متمرکز تبدیل خواهد شد.

اصل پشت بیشتر استراتژی های ترید با فرکانس بالا به این شکل است: افرادی که این استراتژی‌ها را اجرا می‌کنند باید از اولین کسانی باشند که ترید با فرکانس بالا را انجام می دهند. به عنوان مثال تنها کسری از ثانیه طول می‌کشد تا یک ترید سودآور به ترید بی سود تبدیل شود.

این نوع ترید شامل برخی تکنیک های خاص است که تریدرها از آنها استفاده می کنند تا کمی جلوتر از رقبا پیش روند. ترید با فرکانس بالا مطمئناً می تواند جدیدترین و قدرتمندترین تجهیزات را شامل شود، اما همچنین نیاز به ایجاد روش‌های بسیار هوشمندانه برای کار در داخل متغیرهای جزئی موجود در بازار و بهره برداری از آنها در چرخش های میلی ثانیه‌ای دارد.

تکنیک ها و استراتژی ها می تواند شامل تجمیع، بازار سازی، داوری، پینگ و تجارت مبتنی بر اخبار باشد. هر گزینه با هزینه و مزایایی همراه است و همه استراتژی ها بسته به شرایط بازار همیشه در دسترس تریدرها نیست. البته هنوز بحث هایی وجود دارد که آیا ایجاد یک شرایط بازی نامساوی اخلاقی است یا خیر.

مطمئناً، برخی از این استراتژی ها در بازارهای سنتی غیرقانونی هستند. درست است که کریپتو کارنسی هنوز در مرحله‌ی Wild West(به این معنا که هنوز قوانین زیادی برای این نوع ترید کردن تعریف نشده است.) است، اما این به سرعت در حال تغییر است و تریدرها قبل از ترید کردن بر روی ارزهای دیجیتال باید از قوانین کشورشان آگاه باشند.

ترید با فرکانس بالا به برخی تکنیک های خاص تبدیل شده است که این نوع معامله گران از آنها استفاده می کنند تا کمی جلوتر از رقابت پیش بروند.

جابه‌جایی چیست؟

جابجایی یا Colocation عبارت است از عملکرد قرار دادن سرور معاملاتی به صورت فیزیکی نزدیک به مرکز داده های مبادله (تا حد ممکن) برای به حداقل رساندن تاخیر در انتقال داده‌های بازار.

در اکسچنج‌های(exchanges) منظم، هر کاربر مستعد خطرات مرتبط با تاخیر در ارتباطات است. برای اکثر تریدهای خرده فروش، این تاخیرهای جزئی در پردازش تأثیر چندانی نخواهد داشت؛ اما برای ترید با فرکانس بالا تغییرات قیمت در میلی ثانیه هم می‌تواند همه چیز باشد. یک راه واضح برای دسترسی سریع‌تر به اطلاعات داشتن تسهیلات آخرین مدل است اما روش دیگر قرار دادن سرور ترید خود نزدیک به مرکز داده،به صورت فیزیکی است که امکان اکسچنج (exchange) انتخابی را به شما می‌دهد. در بعضی موارد، کاربران به معنای واقعی کلمه اقدام به ایجاد فروشگاهی در اطراف دیتاسنتر یک صرافی می‌کنند تا به این صورت در کوتاه‌ترین زمان ممکن به اطلاعات صرافی دسترسی پیدا کنند.

غالباً، این صرافی‌ها سرورهای خصوصی را برای علاقه مندان در محل ارائه می دهند. مشتریان حتی می‌توانند ارتباط مستقیمی با سرور اصلی داشته باشند و افرادی که این گزینه را پیاده سازی می‌کنند باید از طریق اینترنت به آن متصل شوند که این امر تاخیر در انتقال را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. این عمل جابجایی نامیده می شود و می‌تواند به راحتی وقت کافی را برای انتقال داده در اختیار افراد بگذارد تا به هر کسی که از آن استفاده می کند، نتیجه ای معنادار بدهد.

هم اکنون در زمینه ارزهای دیجیتال، برخی صرافی‌ها وجود دارد که این نوع جابه‌جایی را ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، صرافی‌هایی مانند HitBTC، Gemini و ErisX بیش از یک معاملات با فرکانس بالا سال است که خدمات جابجایی را در اختیار مشتریان قرار می دهند.

معمولا از روش جابه جایی بنگاه‌هایی که به لحاظ فیزیکی به مراکز داده نزدیک نیستند برای ترید با فرکانس بالا استفاده می‌کنند. به طور کلی، استراتژی جابجایی برای این نوع ترید (ترید با فرکانس بالا) استفاده می‌شود.

بازارسازی چیست؟

بازارسازی یک استراتژی مشترک در دنیای تجارت است. شرایطی است که تریدر با منابع کافی، هم پیشنهاد خرید و هم پیشنهاد فروش را به همان بازار ارائه می‌دهد و نقدینگی را تأمین می‌کند و سود را به طور مؤثر بر اساس نقدینگی گسترش می‌دهد.

بازارسازی در معاملات منظم معمولاً توسط بنگاه‌های بزرگ ارائه می شود و عموماً برای حفظ نقدینگی کافی بازارهای مهم به عنوان یک عمل مثبت تلقی می‌شود. با ارائه سفارشات فراوان در هر دو طرف، سازندگان اطمینان می‌دهند که سایر مشتریان همیشه می توانند وجوه خود را جابه‌جا کنند. معمولاً با یک یا چند بازاریاب بازار قراردادهای عمده وجود دارد و این عمل معمولاً برای کل سیستم سالم است.

در حال حاضر تعداد کمی از شرکت‌ها وجود دارند که این خدمات را برای ارزهای دیجیتال در بازار ارائه می دهند. با این حال سازندگان بازار ترید با فرکانس بالا اغلب بنگاه‌های خصوصی کوچکتری هستند که هیچگونه قراردادی با بورس ندارند. آنها به صورت روزانه در حال افزایش عملکرد بهبود یافته خود هستند تا اطمینان حاصل کنند که این پیشنهادات همیشگی است .

داوری چیست؟

داوری عمل یکسان سازی اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار است. گاهی اوقات، قیمت یک واحد دارایی در صرافی‌های مختلف مغایرت دارد. عمل شناسایی و بهره برداری از این اختلافات منبع سود مشترک در بین تجار است.

این فرصت‌ها حتی بیشتر در ارزهای دیجیتال به دلیل افزایش نوسانات اتفاق می‌افتد اما به سرعت توسط نیروهای منظم بازار از بین می روند، زیرا همه تریدرها باید به این فرصت‌ها دسترسی داشته باشند. با این حال، تریدرهای این نوع ترید می‌توانند ابتدا از این موقعیت‌ها استفاده و از آنها بهره برداری نمایند. آنها با استفاده از نرم افزاری طراحی شده برای شناسایی این اختلافات در زمان واقعی، می‌توانند صدها بار سریع‌تر از یک تاجر معمولی، خرید و یا فروش انجام دهند.

روش‌های مختلفی برای استفاده از استراتژی داوری وجود دارد، اما همه اینها در ابتدا شامل تغییر مکان در بازار و پرش از روی آن می‌شوند.

ترید بافرکانس بالا روشی است که شامل نرم افزارها و الگوریتم های تخصصی، کامپیوترهای قوی، دسترسی به اینترنت پرسرعت و داده های به روز در بازار است تا با این روش از همه رقابت ها پیشی بگیرد و امکان استراتژی های منحصر به فرد ممکن باشد.

پینگ چیست؟

پینگ فرایندی است که در آن کاربران ترید با فرکانس بالا از سری سفارشات کوچک‌تر که خیلی سریع ساخته شده‌اند برای شکار سفارشات بزرگتر که تقسیم شده‌اند استفاده می‌کنند تا تاثیر زیادی بر قیمت بازار نگذارد.

این روش در اصل طیف وسیعی از قیمت‌ها را با استفاده از سفارشات کوچک آزمایش می‌کند تا از دامنه بالا و پایینی که یک محرک بزرگ برای فروش خود استفاده می‌کند بهره بگیرند. از آنجا که آیتم های تشخیص این سفارشات در الگوریتم‌های رمزگذاری شده‌اند، آنها می‌توانند فرصت‌ها را برای چندین بار در ثانیه شکار کنند و سپس این نرم افزار می‌تواند از سرعت بالاتر خود برای خرید دارایی بلافاصله در انتهای پایین آن محدوده استفاده کند و در انتهای آن به طعمه بفروشد و سود خالص خود را کسب نمایند.

مسلماً، این روش بیشتر از جابه‌جایی‌های بزرگ تغذیه می شود و اغلب در مکان‌هایی معروف به استخرهای تاریک استفاده می‌شود. استخرهای تاریک یا صرافی‌های خصوصی انجمن‌هایی هستند که لیست سفارش خود را در زمان واقعی گزارش نمی دهند . قوانین معمولاً خواستار انتشار اطلاعات معامله هستند، اما تاخیر می‌تواند به اندازه ای باشد تا کاربران موسسات بزرگ قادر به انجام تریدهای بزرگشان بدون تاثیر فوری در بازار باشند.

با این حال، این سیستم ها در ابتدا توسط تریدرهایی که به تعداد زیاد ترید انجام می‌دهند، از بین می‌رود زیرا این نوع تریدرها می توانند از تکنیک « pinging» برای خرج کردن و تجارت با سایر کاربران استخر تاریک استفاده کنند. این موضوع می‌تواند سود تریدرهایی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش ندارند و مزایای استفاده از یک استخر تاریک را تضعیف می کند را کاهش دهد.

ترید مبتنی بر اخبار چیست؟

ترید مبتنی بر اخبار صرفاً عمل خرید یا فروش بر اساس اخبار منتشر شده درباره دارایی‌های بازار است. بیشتر تریدرها از اخبار برای اطلاع از استراتژی معاملاتی خود استفاده می نمایند.

برای اکثر افراد این اخبار، زمینه بازی منطقی است زیرا عموم مردم باید در همین زمان به این اطلاعات دسترسی پیدا کنند. استفاده از اطلاعاتی که هنوز منتشر نشده است تجارت داخلی تلقی می‌شود و عموماً غیرقانونی است، اگرچه هنوز هم شایع است.

راهی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش برای تجارت مبتنی بر اخبار انجام می‌دهد این است که می‌تواند از نرم افزارهای مدرن برای تجزیه و تحلیل اخبار در ثانیه بعد از منتشر شدن، استفاده کند و سپس فوراً شروع به تنظیم سفارشات در پاسخ به این اخبار کند.

این نرم افزار به اندازه کافی هوشمند است، نه تنها دارایی مورد بحث قرار گرفته را می‌تواند تشخیص دهد بلکه مثبت و یا منفی بودن اخبار را نیز می‌تواند دریابد.

این نرم افزار می تواند به تریدرهای بزرگ کمک کند تا داستان را پردازش کنند، تصمیم بگیرند و در برابر اتفاقاتی که افتاده عمل کنند.

ترید با فرکانس بالا برای بازار ارزهای دیجیتال خوب است یا بد؟

ترید با فرکانس بالا برای بازار ارزهای دیجیتال خوب است یا بد؟

برخی تصور می کنند که عمل ترید با تعداد بالای خرید و فروش مزیت آشکار و ناعادلانه ای را به تریدرهایی که وسیله تصویب آن را دارند، می‌دهد. با این حال، حامیان این نوع ترید احساس می‌کنند که این عمل به نقدینگی و ثبات در بازار ارزهای دیجیتال کمک می‌کند.

همان‌طور که بیان شد، ترید با فرکانس بالا قطعاً زمین بازی را برای هر کسی که در آن مشارکت نداشته باشد، نابرابر می‌کند. یک تاجر سنتی هرگز نمی‌تواند امیدوار باشد که با همان استراتژی های سنتی موفق شود، زیرا آنها هرگز نمی‌توانند با سرعت یک تاجر با روش ترید با تعداد بالای خرید و فروش مطابقت داشته باشند.

این به طور موثری اکثریت قریب به اتفاق سرمایه گذاران خرده فروش را در ردیف پایین‌تر قرار می‌دهد کسانی که دارایی های غیر متمرکز را به عنوان ابزاری برای تجسم مجدد پول میبینند، احساس می‌کنند این شکل دیگری از نخبه گرایی است که باعث آلودگی بازار آزاد می شود این موضوع. یکی دیگر از خطرهای موجود در بازارهای افزایش احتمالی نوسانات و قرار گرفتن در معرض تغییرات است.

اساساً، طبیعت الگوریتمی و سرعت خام سیستم های ترید با تعداد بالای خرید و فروش بدان معنی است که در برخی مواقع اوضاع بازار می‌تواند در عرض چند ثانیه باعث فروش عمده شود. این مسئله باعث افزایش ریسک در بازار می‌شود که می‌تواند ناخواسته به تریدرها آسیب برساند. طرفداران ترید با فرکانس بالا رویکرد دیگری دارند. آنها معتقد هستند که از آنجا که از این نوع ترید برای اضافه کردن نقدینگی بیشتر در صرافی ها استفاده می‌کنند، تریدرهای معمولی به احتمال زیاد سفارشات مناسب را پیدا می‌کنند و پول خود را سریع جابه‌جا می‌کنند.

همچنین، کارآیی کشف قیمت‌ها بهبود می‌یابد که می‌بایست دامنه گسترش پیشنهادات و درخواست ها را محکم‌تر کند و در واقع فرصت‌های کلی داوری را کاهش می‌دهد.

می‌توان استدلال کرد که ترید با فرکانس بالا در واقع از ثبات نسبی که این عمل به وجود می آورد، سود می برند.

کدام شرکت‌ها ترید با فرکانس بالا را برای ارزهای دیجیتال ارائه می‌دهند؟

در حالی که هنوز در مراحل ابتدایی است، چند شرکت ترید با تعداد بالای خرید و فروش سنتی شروع به ارائه دارایی های دیجیتال به مشتریان خود کردند. حداقل یک مبادله ارزهای دیجیتال ابزارهایی را که برای شروع کار لازم دارند، در اختیار کاربران قرار می دهد.

در سال‌های اخیر، چندین شرکت ترید با فرکانس بالای سنتی در دارایی های غیرمتمرکز درگیر شده‌اند. بزرگترین شرکت کامبرلند ماین، شرکت تابعه شرکت مستقر در شیکاگو DRW است. سایر شرکت‌های نهادی که درگیر آن هستند عبارتند از: تجارت پرش، تجارت بازرگانی DV و بازرگانی Hehmeyer.

در حال حاضر، برای بسیاری ازصرافی‌های ارزهای دیجیتال ابزاری مناسبی برای ترید با تعداد بالای خرید و فروش وجود ندارد. گزینه‌های مختلفی وجود دارد که کاربران می‌توانند به آن مراجعه نمایند. همانطور که گفته شد، صرافی‌هایی مانند Gemini و ErisX امکان جابه‌جایی را فراهم می‌کنند، اما سایرین مانند Coinbase و HitBTC جابه‌جایی و همچنین ابزارهای خاصی را برای معامله گران با فرکانس بالا فراهم می‌کنند.

با داشتن API هایی مانند FIX و Streaming، این سایت‌ها اطمینان می‌دهند که سرعت اجرای ترید فقط به تأخیر شبکه بستگی دارد که عموماً کمتر از ۱ میلی ثانیه است. با ترکیبی از نرم افزار قدرتمند با میزبانی سایت، کاربران به طور بالقوه هر آنچه را که لازم است برای آزمایش استراتژی‌های کلی که در اینجا ذکر شده است را دارند.

همچنین کمک می‌کند تا برخی از این صرافی‌ها حالت ترید آزمایشی را ارائه دهند، در آنجا کاربران می‌توانند آزمایشات خود را با همان داده های بازار واقعی اما بدون خطر از دست داد کوین به طور واقعی تنظیم و اجرا کنند.

با توجه به اینکه بیشتر گزینه‌های دیگر بنگاه‌های اقتصادی سنتی هستند، استفاده از صرافی دارایی دیجیتالی واقعی ممکن است برای علاقه‌مندان به ارزهای دیجیتال جذاب معاملات با فرکانس بالا باشد. در حالی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش ممکن است برای همه نباشد، اما قطعاً می‌تواند تکنیک‌های جدیدی را ارائه دهد که معامله گران فناوری و پرماجرا ممکن است از آن لذت ببرند.

استفاده از صرافی دارایی دیجیتالی واقعی ممکن است برای علاقه مندان به ارزهای دیجیتال جذاب باشد. در حالی که ترید با فرکانس بالا ممکن است برای همه نباشد،

درست است که با تکامل فضای ارزهای دیجیتال، دانستن و به روز کردن مقررات ضروری است. با این حال، بعید است که ترید با تعداد بالای خرید و فروش به عنوان یک اصل کلی به زودی از بین برود. چیزهای بیشتری برای یادگیری وجود دارد، اما با ابزار و تکنیک های مناسب، هر کسی شانس استفاده از این روش را دارد.

یکی از بهترین تیم‌ها برای مشاوره سرمایه‌گذاری کریپتوکارنسی تیم بینوست است

به طور کلی اگر به دلیل نوسانات ارزها تصمیم به سرمایه گذاری ارز دیجیتال دارید. قبل از هرکاری باید با یک تیم مشاوره‌ی حرفه‌ای مشورت داشته باشید، یکی از بهترین تیم‌ها برای مشاوره سرمایه‌گذاری ارز دیجیتال تیم بینوست است این تیم می‌تواند به شما کمک کند تا پرسودترین خرید ارزهای دیجیتال را داشته باشید.

بررسی تاثیر معاملات الگوریتمی بر بازار سرمایه

در چند سال گذشته بازارهای مالی دستخوش تحولات گسترده ای در زمینه فناوری های کامپیوتری شدند. سهم معاملات آنلاین به صورت نمایی رشد کرده و سرعت انجام معاملات در واحد زمان به طور غیرقابل باوری در حال افزایش است. فراخور این پیشرفت ها معامله گران نیاز به ابزارها و روش های نوینی برای عکس العمل سریع به تغییرات لحظه ای بازارها داشتند. کلیه این ابزارها و روش ها نهایتا به اجرای هر چه هوشمند تر معاملات و استفاده بیشتر از قدرت پردازش کامپیوترها در خرید و فروش منجر میشد.

معاملات هوشمند در بازارهای مالی دنیا با نام معاملات الگوریتمی شناخته میشود. در بیشتر بازارهای مالی دنیا بلافاصله پس از ورود معاملات الگوریتمی پیشرفت محسوسی در حجم معاملات صورت گرفته است. جذابیت معاملات الگوریتمی آنقدر برای بازار محسوس شد که در حال حاضر بیش از 85 درصد معاملات بورس های پیشرفته دنیا از طریق اینگونه معاملات اجرا میشود. درایران هم چند سالی است که این معاملات وارد بازار سرمایه شده است.
در این مقاله صحبت های آقای محسن رحمتی، قائم مقام گروه مالی کاریزما و عضو هیات مدیره فرابورس تهران در خصوص معاملات الگوریتمی را می خوانیم.

انواع معاملات الگوریتیمی (algorithmic trading)

ایشان در مورد انواع معاملات الگوریتیمی اینطور بیان نمودند که الگوریتم تریدینگ به انواع معاملات هوشمند و موارد استفاده از هوش مصنوعی و ماشینی در بحث معاملات گفته میشود که به چند شاخه تقسیم میشوند. در یک تقسیم بندی کلی از این مفهوم دو شاخه اصلی را میتوان نام برد:

  1. استفاده از این الگوریتم ها برای معامله بهتر (الگوریتم های معاملاتی): معاملات بهتر به معنای معاملات سریعتر و امکان عکس العمل با دقت بالاتری نسبت به رویداد ها است. این دسته شامل دسته ای از الگوریتم ها هستند که وظیفه اجرای سفارش هایی را دارند به گونه ای که کمترین اثرگذاری بر بازار ( market impact ) را ایجاد کند. به عنوان مثال اگر شما بخواهید 1 میلیون از سهمی را در بازار خریداری کنید، طبیعتا این سفارش خرید در حالت معمول تاثیری بر دیگر سفارش ها خواهد گذاشت. این دسته از الگوریتم ها برای این منظور تعبیه شده اند که وظیفه آنها این است که کمترین اثر منفی بر بازار را بگذارند.
    این الگوریتم ها انواع مختلفی در زیرمجموعه خود دارد که هدف اصلی آنها در نهایت انجام معامله است. برای مثال یک نوع الگوریتم در این دسته قرار دارد به نام الگوریتم های پیاده سازی استراتژی (strategy implementation) که الگوریتم هایی هستند که دستورهای خاصی به آنها داده میشود و این الگوریتم ها موظف هستند براساس داده های منظمی که از سمت بازار به آنها داده میشود، این دستورهای ساده را اجرا کنند. بازارگردان ها در بخش هایی از وظایفشان شامل این دسته میشوند.
  2. استفاده از این الگوریتم ها برای پیش بینی قیمت و پیش بینی بازار: در این دسته مباحث هوش مصنوعی خیلی پررنگ تر میشود و مفاهیمی چون machine learning و deep learning کاربردهای فراوانی دارد. تفاوت این گروه از الگوریتم ها با دسته قبل در این است که در الگوریتم های معاملاتی، الگوریتم ها خودشان تصمیم گیری نمیکردند و اگر این کار را میکردند تصمیمات مبتنی بر دستورهایی بود که به آنها داده میشد که در واقع پیش بینی ای صورت نمیگرفت و فقط وظیفه اجرا را برعهده داشت. اما در دسته دوم این الگوریتم ها مانند یک تحلیلگر خبره باید بازار را پیش بینی کند و میدانیم که پیش بینی هیچوقت قطعی نیست. این الگوریتم ها با سنجیدن تمام پارامترها و احتمالات ممکن تصمیم میگیرد که معامله ای صورت بگیرد یا خیر.

برای اطلاع از market impact به این اپیزود گوش کنید: جداسازی بازارهای عمده و خرد - قسمت بیست و سوم پادکست کاریزما

طبیعتا شاخه دوم از الگوریتم ها بسیار پیچیده تر است که در دنیا توسط صندوق های بسیار بزرگ مورد استفاده قرار میگیرند. با قرار دادن این دو دسته از الگوریتم ها در کنار یکدیگر دلیلی واضح در مورد رشد این الگوریتم ها به ما میدهد که آن مزیت کامپوتر در پردازش حجم اطلاعات بالا و عکس العمل سریع نسبت به انسان است.

این موضوع که الگوریتم تریدینگ در نهایت منجر شود که بازار بهتری را شاهد باشیم به قوانین و مقرراتی که برای این حوزه تدوین میشود، بستگی دارد. معامله گرهای الگوریتمی نیز شبیه معامله گران انسانی هستند با مزایایی خیلی خاص. همانطور که معامله گران انسانی میتواند دستگاری قیمتی انجام دهد که سایر فعالین بازار را گمراه کند، معامله گران الگوریتمی هم قادر به انجام این کار هستند و مسلم است که معامله گران الگوریتمی ابزارهای بهتری و قوی تری برای این منظور دارند. نکته ای که مهم است این است که قوانین مشخصی برای کارکرد ها و عملیات اینگونه از معامله گران وجود داشته باشد. اگر بتوانیم در چارچوب قوانین بخش های صدمه زننده آن را کنترل کنیم و از آنها برای گردش معاملات، نقدشوندگی بهتر و تصمیم گیری های بهتر و بهینه ای استفاده شود، میتواند منجر به حرکت به سمت کارایی بازار شود.

موانع پیش روی الگوریتم تریدینگ در ایران

در بازار ایران بیشتر از الگوریتم های معاملاتی استفاده میشود. موانعی که پیش روی این تکنولوژی در ایران وجود دارد شامل موارد زیر است:

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

به گزارش شهر بورس، در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

  1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
  2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

  1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
  2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
  3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
  4. کاهش هزینه‌های معامله
  5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
  6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
  7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
  8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

  • سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
  • سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های معاملات با فرکانس بالا سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

  1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
  2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
  3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
  4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
  5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

  • دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
  • اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.
  • دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
  • توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
  • داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

  1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
  2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
  3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، معاملات با فرکانس بالا یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید معاملات با فرکانس بالا متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

همه چیز درباره مبادلات Dark Pools و فرکانس بالا | High-Frequency Trading & Dark Pools

همه چیز درباره مبادلات Dark Pools و فرکانس بالا

بازارهای مالی تغییر می کند و به سرعت هم تغییر می کنند. فناوری نوین شیوه داد و ستد ابزارهای مالی را متحول کرده است. امروزه درگیر شدن در فرآیند معاملات بسیار پیچیده تر از قبل شده است. تجارت خودکار در حال حاضر در همه جا وجود دارد. هیچ قدمی به عقب نیست. به همین دلیل است که اطلاع از واقعیت های جدید در بازارهای مالی بیشترین اهمیت را دارد.

تجارت با فرکانس بالا و Dark Pools

این دوره شما را از طریق مبادلات با فرکانس بالا راهنمایی می کند – داغ ترین موضوع در بازارهای مالی در حال حاضر. فناوری پیشرفته و انقلابی در حال تغییر شکل بازارهای مالی است که قبلاً هرگز دیده نشده بود. آگاهی از ویژگی های آن تنها راه برای همگام شدن با سرعت این واقعیت های جدید است.

اهمیت آگاه بودن

بخش مالی یک محیط همیشه در حال تحول است. این مجموعه از ویدیو ها تمام اطلاعات مورد نیاز در مورد آخرین و مهمترین جنبه های توسعه آنها را در اختیار شما قرار می دهد:

  • تجارت با فرکانس بالا – فناوری، ویژگی ها و استراتژی ها
  • Dark Pools – هدف اصلی و اهمیت ساختاری آنها برای بازارهای مدرن

همه چیز درباره مبادلات Dark Pools و فرکانس بالا

پس از گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود دانش پیشرفته ای را در مورد مبحث مبادلات با فرکانس بالا نشان دهید و به اندازه کافی برای تصمیم گیری صحیح سرمایه گذاری مطلع شوید.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.