[ad_1]
معاملات الگوریتمی چیست؟ – آموزین – آربی سیگنال
فناوری روزبهروز جنبههای بیشتری از زندگی ما را متحول میکند و بازارهای مالی هم از این قاعده مستثنا نیستند. در گذشتهای نهچندان دور حتی برای دریافت کد بورسی هم مجبور به مراجعه حضوری و تکمیل کردن فرمهای کاغذی بودیم؛ اما هماکنون، رباتها حتی بهجای ما گزینههای سرمایهگذاری را تحلیل، انتخاب و معامله میکنند! همانطور که میدانید، بسیاری از خطاهای سرمایهگذاری ناشی از دخالت احساسات ما در تصمیمگیری است. حال آنکه رباتها صرفا براساس برنامهای که به آنها داده شده، عمل میکنند و ما را از اینگونه خطاهای برنامهریزی نشده، در امان نگه میدارند. در این مقاله سعی داریم تغییراتی که فناوری هوش مصنوعی و به دنبال آن معاملات الگوریتمی در روند سبدگردانی در بورس یا مدیریت صندوق سهامی و بهطور کلی انجام معاملات در بازارهای مختلف ایجاد کرده است را بررسی کنیم.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار، به معاملاتی گفته میشود که با استفاده از برنامههای کامپیوتری و بدون دخالت انسان انجام میشوند. معاملات الگوریتمی که به Black-Box Trading یا Algo-Trading هم معروف هستند، طبق دستورات داده شده به آنها با زبان برنامهنویسی عمل میکنند. این الگوریتمها میتوانند تعداد مختلفی داشته باشند و عوامل متفاوتی نظیر زمانبندی، قیمت، حجم معاملات یا هر مدل ریاضی را در بر بگیرند. معامله از این طریق میتواند با توجه به سرعت و حجم بالا، سودهایی به دست آورد که دستیابی به آن بهصورت مستقیم توسط انسان دشوار خواهد بود.
تاریخچه معاملات الگوریتمی
الگوریتمهای معاملاتی برای اولین بار در دهه ۱۹۷۰ مورد استفاده قرار گرفتند اما با توجه به توسعه فناوری و قدرت پردازش کامپیوتر، در دهههای اخیر بهطور چشمگیری رشد کردهاند. در دهه ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ با حضور اینترنت، معاملات الگوریتمی مورد توجه ویژه قرار گرفت. از ابتدای قرن جدید میلادی با پیشرفت تکنولوژی و دسترسی به دادههای مالی با سرعت بیشتر، استفاده از معاملات الگوریتمی افزایش چشمگیری یافت. با توسعه دانش و ظهور هوش مصنوعی کاربرد این الگوریتمها در بازارهای مالی به شدت افزایش یافت تا جایی که تبدیل به یک ابزار حیاتی برای سرمایهگذاران و معاملهگران در سراسر دنیا شد.
به عبارتی میتوان گفت معاملات الگوریتمی جزء اولین زمینههای ظهور فناوری هوش مصنوعی در بازارهای مالی هستند؛ چراکه قبل از آن، معاملات به روشهای سنتی و بهصورت فیزیکی و دستی انجام میشد. با افزایش حجم و تعداد معاملات در بازارهای مالی، نیاز به تحولات اساسی و فناورانه در این بازار احساس شد. شرکتهایی نظیر سیتادل (CITADEL) و بلکراک (Black Rock) راهاندازی این پروژه و مدیریت آن را به عهده گرفتند و بعد از آن، معاملات الگوریتمی روزبهروز گسترش یافتند.
امروزه، حدود ۷۰ الی ۸۰ درصد از معاملات در بازارهای مالی آمریکا و سایر کشورها به صورت الگوریتمی انجام میشود. در کشور ایران نیز این نوع الگوریتمها با حضور سامانههای برخط معاملاتی بیش از پیش اهمیت یافتند.
برای درک بهتر نحوه عملکرد معاملات الگوریتمی به مثال زیر توجه کنید؛
- اگر صف خرید فروش خساپا به کمتر از ۱۰۰ هزار سهم رسید، سفارشی به میزان یک چهارم سهام موجود در پرتفوی را در سامانه ثبت کن.
- اگر قیمت نماد شبندر به بالاتر از ۱۰۰۰ تومان رسید، سفارشی به میزان ۱۰۰ هزار سهم از این شرکت را در ۱۰ قسمت مساوی و با اختلاف قیمت ۴ درصدی ارسال کن.
با این دو دستورالعمل ساده و مشخص، برنامه کامپیوتر بهصورت خودکار قیمت سهم و وضعیت شروط گفته شده را بررسی میکند و زمانی که شرایط گفته شده در دستورالعمل اتفاق افتاد، خرید یا فروش انجام میشود! در این شرایط، معاملهگر دیگر نیازی به زیر نظر گرفتن قیمتها و نمودارها و انجام خرید و فروش بهصورت دستی ندارد و سامانه معاملات الگوریتمی، این کار را با شناسایی موقعیتهای معامله، بهصورت خودکار و طبق خواسته شما انجام میدهد.
نحوه عملکرد الگوریتمهای معاملاتی چیست؟
انجام معاملات توسط الگوریتمها نیازمند فرآیندی است تا بتوانند استراتژیهای تعریف شده را به درستی اجرا کنند:
- در مرحلهی اول نیاز است این الگوریتم به رصد نمودارهای موجود بپردازد تا بتواند فرصتهای مختلف به وجود آمده در نمودارهای گوناگون را، طبق استراتژی مشخص شده شناسایی کند. به دلیل تعدد فرصتهای معاملاتی و همچنین حساسیت موجود در تعیین مناطق صحیح ورود و خروج، این بخش از فرآیند اهمیت بالایی دارد.
- در مرحلهی دوم و پس از شناسایی فرصت ورود بر اساس استراتژی، نوبت به باز کردن معامله (پوزیشنگیری) میرسد، اما قبل از کلیک بر روی خرید یا فروش لازم است تا مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک معامله بررسی شود. طبق مدیریت سرمایه و مدیریت ریسک مشخص شده برای سیستم، حجم معاملات تعیین میشود.
- در مرحلهی سوم معامله انجام میشود و منتظر فرصتهای معاملاتی بعدی میماند. توجه داشته باشید که برخلاف معاملات عادی به کمک الگوریتمهای معاملاتی در یک زمان واحد میتوان چندین موقعیت معاملاتی مختلف را به بهترین شکل مدیریت کرد.
- مرحلهی چهارم بررسی و مدیریت معاملات (پوزیشن) باز میباشد که باید در خصوص زمان بسته شدن و نقاط خروج بررسیهای لازم انجام گیرد.
- مرحلهی پنجم نیز تعیین نقاط خروج براساس استراتژی و شروط گفته شده است؛ که در این مرحله حجم سفارش نیز متناسب با شروط تعیین شده به سامانه ارسال میشود.
پیشنهاد مطالعه: نقش هوش مصنوعی در بازارهای مالی از زبان ChatGPT!
معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارد؟
همانطور که تا به اینجای کار متوجه شدید، الگوریتمهای معاملاتی فرایند انجام معاملات، مدیریت سفارشات، کاهش ریسک های مرتبط با خطای انسانی و کنترل احساسات و… را به بهترین شکل ممکن مدیریت میکنند. اگر میخواهید با نکات کنترل احساسات در سرمایهگذاری بیشتر آشنا شوید پبشنهاد میکنیم مقاله «5 نکته برای کنترل احساسات در سرمایهگذاری» را مطالعه کنید. در اینجا میخواهیم شما را با مهمترین مزایای معاملات الگوریتمی آشنا کنیم.
کوتاه شدن زمان تحلیل و بررسی بازار
یکی از بزرگترین دغدغههای معاملهگران، شناسایی سریع موقعیتهای معاملاتی است. به کمک الگوریتمهای معاملاتی میتوانید در کوتاهترین زمان ممكن بازار را رصد و گزینههای مناسب برای سرمایهگذاری را شناسایی کنید. از آنجایی که الگوریتمها دقیقا به دنبال شروط مشخص شده شما میگردند، بنابراین زمان تحلیل و بررسی بازار را به حداقل میرسانند.
از بین رفتن ریسک ثبت سفارش اشتباه
شاید برای شما پیش آمده باشد، که تصمیم به ثبت سفارش ۱۰ هزار سهم فولاد مبارکه داشته باشید، اما به دلیل خطای انسانی، به یکباره ۱۰۰ هزار سهم از این شرکت را سفارش دهید. الگوریتمهای معاملاتی به طور کلی این مشکل را نیز برطرف کردهاند و سفارشها را با نهایت دقت ارسال میکنند.
افزایش سرعت ثبت سفارش
شرکتهای سبدگردانی بورس برای اینکه بتوانند در کوتاهترین زمان ممکن سفارش مشتریان خود را ثبت کنند، از الگوریتمهای معاملاتی استفاده میکنند. این الگوریتمها به آنها کمک میکنند چندین سفارش مختلف را در کوتاهترین زمان ممکن ارسال کنند.
حذف عواطف انسانی در معاملات
حتی اگر تحلیلگر حرفهای بازار هم باشید، باز هم عواطف و احساسات روی معاملات شما تاثیر خواهد گذاشت. الگوریتمهای معاملاتی بزرگترین چالش معاملهگران که همان دخالت احساسات و عواطف آنها در معاملات است را برطرف میکند. الگوریتمهای معاملاتی تنها مطیع شروط و فرامین داده شده به خود هستند و به همین دلیل بدون داشتن چنین مشکلی، معاملات را با دقت بالایی انجام میدهند.
امکان انجام بک تست
بک تست در واقع بررسی استراتژیهای معاملاتی در زمانهای گذشته است. به کمک الگوریتمهای معاملاتی میتوان استراتژیهای معاملاتی مختلف را در نمودارهای قیمتی گذشته بهطور کامل مورد بررسی قرار داد و از این طریق بهترین استراتژی را شناسایی کرد. برای آشنایی با اهمیت این موضوع پیشنهاد میکنیم مقاله «اهمیت استراتژی معاملاتی برای موفقیت در بورس» را مطالعه کنید.
آشنایی با انواع الگوریتمهای معاملاتی
الگوریتمهای معاملاتی بر مبنای اهدافی که دنبال میکنند، انواع مختلفی دارند که در ادامه با انواع آنها نیز آشنا میشوید:
الگوریتمهای اجرای معاملات
مدیریت سفارشات در حجمهای بزرگ میتواند باعث نوسانات شدید قیمتی در بازار و افزایش هزینه معاملاتی شود. از طرف دیگر مدیریت حجم سفارشات به صورت دستی گاها منجر به از دست رفتن فرصتهای خوب معاملاتی و کاهش سودآوری میشود. به کمک الگوریتمهای اجرای معاملات میتوان به راحتی حجمهای بزرگ سفارشات را مدیریت کرد و به صورت خودکار و بدون به هم زدن صفهای خرید و فروش حجمهای بزرگی از سفارشات را ارسال کرد.
این دسته از الگوریتمهای معاملاتی میتوانند به سرعت فرصتهای معاملاتی را شکار کنند، به کمک تعیین حد سود و ضرر ریسک دارایی را مدیریت کنند، در بهترین مظنه قیمتی سفارش ثبت کنند و بدون بر هم زدن صفهای معاملاتی سفارشهای خود را به صورت هوشمند ارسال کنند.
الگوریتمهای بازارگردانی سهام و صندوق
بازارگردانان با افزایش گردش نقدینگی حجم معاملات را افزایش و عمق بازار را تقویت میکنند و مانع حضور قیمتهای نامتعارف در بازار میشوند. این موضوع به معاملهگران هم کمک میکند تا با اطمینان بیشتری در بازار سرمایه حضور یابند.
الگوریتمهای معاملاتی به بازارگردانهای سهام و صندوق کمک میکند تا کلیه فرآیندهای بازارگردانی خود را با رعایت قوانین و تعهدات بازار سرمایه در مقیاس بزرگ و با اطمینان و سرعت بالا خودکارسازی کنند. الگوریتمهای بازارگردانی باعث افزایش حجم معاملات، افزایش نقدشوندگی داراییها و همچنین مدیریت و کنترل ریسک میشوند. از این الگوریتمها میتوان علاوه بر سهام برای مدیریت سفارشات در همه صندوقهای ETF بازار، بورس کالا، صندوقهای اهرمی، صندوقهای سهامی و درآمد ثابت و هر نوع دارایی قابل معامله در بورس استفاده کرد.
الگوریتمهای مدیریت پرتفوی
با گسترش بازار سرمایه و افزایش نقدینگی و مقیاس و تنوع سبدهای سرمایهگذاری در آن، مدیریت سبد به کاری زمانبر و پرخطا تبدیل شده است. از همین جهت مشتریان به منظور مدیریت بهتر دارایی به ندرت تنوع سرمایهگذاری خود را افزایش میدهند.
الگوریتمهای معاملاتی به معاملهگران کمک میکنند تا بر اساس شرایط از پیش تعیین شده، اقدام به مدیریت داراییهای داخل سبد سرمایهگذاری خود به صورت خودکار کرده و از این طریق علاوه بر از بین بردن خطاهای انسانی و محاسباتی، هزینههای مدیریت دارایی خود را نیز کاهش دهند. به کمک این دسته از الگوریتمهای معاملاتی میتوان نسبت داراییها در پرتفوی را ثابت و در بهینهترین حالت ممکن نگه داشت، به راحتی و با سرعت بالا اقدام به تبدیل دارایی کرد و حتی سایر پرتفویهای سرمایهگذاری را در قالب کپیتریدینگ براساس سبد مبنا مدیریت کرد.
مدیریت رویدادهای بازار
با افزایش سرعت تبادل داراییها از طریق سامانههای برخط سرعت تحولات بازارهای مالی نیز افزایش یافته است. این تغییرات و نوسانات سریع از یکسو و از سوی دیگر عدم داشتن منابع و وقت کافی در راستای رصد بازار منجر به از دست رفتن فرصتهای سودآوری یا حتی گاهی افزایش هزینههای ناشی از عدم اطلاع از شرایط بحران در بازار میشود.
به کمک الگوریتمهای معاملاتی افراد میتوانند از طریق سرویسهای مدیریت هوشمند رویدادهای بازار اقدام به تعریف، ثبت و طراحی رویدادهای مختلف کنند تا در لحظه وقوع، از آن مطلع شوند و به این طریق معاملات خود را مدیریت کنند.
الگوریتمهای ارسال سیگنال
این الگوریتمها براساس دادههای تحلیلی برنامهریزی شدهاند. به عنوان مثال فرض کنید الگوریتمی معاملاتی دارید که بلافاصله بعد از شکست تراز ۳۰ اندیکاتور RSI به شما اطلاع میدهد که چنین شرطی در سهام شرکت فولاد مبارکه رخ داده است. حتی میتوان در بازارهای جهانی از این الگوریتمها برای انجام معاملات خودکار نیز استفاده کرد.
سخن پایانی
با پیشرفت تکنولوژی و ورود کامپیوترها به بازارهای مالی، انجام معاملات در این بازارها طی سالهای گذشته متحول شده است. به کمک الگوریتمهای معاملاتی میتوان انواع سفارشات را با دقت و سرعت بالایی اجرا کرد، موقعیتهای معاملاتی مناسب را از بین انبوه گزینههای سرمایهگذاری با سرعت بالایی شناسایی کرد و حتی از طریق همین الگوریتمها و با حذف خطاهای انسانی و محاسباتی، پرتفوی سرمایهگذاری مختلف با سرمایههای بسیار بالا مانند پرتفوی شرکتهای سبدگردانی یا صندوق سهامی و سایر صندوقها را نیز به راحتی مدیریت کرد.
[ad_2]
Source