معاملات الگوریتمی: راهکار هوشمند در دنیای مالی
در دنیای پرتنش و نوسانات بازارهای مالی، تلاش برای یافتن راهکارهای هوشمندانه به منظور بهینه‌سازی معاملات، به ترقی به یک سطح جدیدی از هوش و توانایی کامپیوترها انجامیده است. معاملات الگوریتمی، به شکلی هوشمندانه و با بهره‌گیری از تحلیل دقیق داده‌ها، به ما راهی نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با گام‌های دقیق و سریع، جهان پیچیده و پویای بازارهای مالی را شناسایی و درک کرد.
تعریف معاملات الگوریتمی: یک رویکرد نوین در بازارهای مالی
- الگوریتم: مفهوم الگوریتم به معنای یک مجموعه ساختارمند از دستورات با ترتیب مشخص است که به‌منظور انجام یک وظیفه خاص طراحی شده است. این موضوع در حوزه علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی به شدت مورد توجه قرار دارد. در کنار این، یکی از عملیات پرتکرار و روزانه در بازارهای مالی، معاملات سهام و قراردادهای مختلف است. حال اگر اینگونه معاملات با استفاده از شرایط معینی، به صورت یک الگوریتم به زبان برنامه‌نویسی انجام گیرد، این نوع معاملات را "معاملات الگوریتمی" می‌نامیم.
- معاملات الگوریتمی: معاملات الگوریتمی نوعی از معاملات مبتنی بر برنامه‌نویسی است که با استفاده از الگوریتم‌های خاص به زبان برنامه‌نویسی انجام می‌شود. این الگوریتم‌ها مبتنی بر محاسبات کامپیوتری عمیق بوده و از داده‌های مرتبط با سهام به عنوان ورودی برای تحلیل و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. این داده‌ها شامل تاریخچه قیمت، حجم معاملات، و سایر اطلاعات تابلوی سهم می‌شوند. همچنین، این داده‌ها می‌توانند با اطلاعات بنیادی مانند سودآوری شرکت و اطلاعات مالی ترکیب شوند.
مراحل انجام معاملات الگوریتمی:
- تجمیع اطلاعات و ارائه به الگوریتم: در این مرحله، اطلاعات مورد نیاز برای انجام معاملات، جمع‌آوری شده و به الگوریتم طراحی شده به عنوان ورودی ارائه می‌شود. این بخش از معاملات الگوریتمی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. ایجاد یک پایگاه داده با ساختار نظام‌مند و با اطلاعات صحیح، باعث افزایش چشمگیر درصد موفقیت معاملات الگوریتمی می‌گردد. ساختن پایگاه داده‌ای جامع که حاوی اطلاعات مرتبط به سهم‌های مختلف باشد، امکان تدوین استراتژی‌های معاملاتی مختلف را فراهم می‌کند و امکان آزمون آن‌ها بر روی داده‌های گذشته را سهل می‌کند.
- انجام محاسبات بر اساس الگوریتم: در این مرحله، پردازشگر کامپیوتر با استفاده از الگوریتم طراحی شده، محاسبات مورد نیاز را انجام می‌دهد. این محاسبات به منظور شناسایی فرصت‌های ورود و خروج از معاملات صورت می‌گیرد. استراتژی معاملاتی تدوین شده نیز نحوه انجام این محاسبات و ترتیب آن‌ها را مشخص می‌کند.
- تعیین حجم معامله: در این مرحله، میزان حجم مورد نیاز برای ورود یا خروج از معامله مشخص می‌شود. این تعیین بر اساس مدیریت ریسک و سرمایه انجام می‌شود و به صورت الگوریتمی تنظیم شده است. این مرحله به کمک برنامه‌نویسی به‌صورت الگوریتمی انجام می‌شود و اهمیت زیادی در مدیریت مخاطره و حفظ سرمایه دارد.
- اجرای معامله: معامله به صورت عملیاتی انجام می‌شود. در این مرحله، نحوه تقسیم حجم و قیمت در بازه‌های زمانی مختلف در نظر گرفته می‌شود. این مرحله اجرایی بر مبنای الگوریتم و استراتژی تدوین شده صورت می‌پذیرد.
- پایش و مدیریت بازار: در این مرحله، وضعیت بازار به‌منظور شناسایی نقاط خروج از معامله پایش می‌شود. استراتژی‌های مدیریت معاملات نیز در این مرحله بر اساس الگوریتم‌ها اجرا می‌شوند. این پایش با هدف بهینه‌سازی نتایج معاملات و تعیین زمان مناسب برای خروج از موقعیت‌ها انجام می‌شود.
الگوریتم‌های معاملاتی:
- الگوریتم‌های انجام معاملات: طراحی شده‌اند تا سفارشات بزرگ را به سفارشات کوچکتر تقسیم کنند و از تأثیرگذاری زیاد در بازار جلوگیری کنند.
- الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده: بر اساس شروط تعیین شده، سیگنال‌های خرید و فروش صادر می‌کنند. ممکن است بر اساس اندیکاتورهای تکنیکال یا تحلیل‌های مدلسازی ریاضی عمل کنند.
- الگوریتم‌های پایش و مانیتورینگ: شرایط مشخصی را در سهم‌ها بررسی کرده و در صورت برقرار بودن، سهم مورد نظر را اعلام می‌کنند.
- الگوریتم‌های کم بسامد: برای معاملات بلندمدت مورد استفاده قرار می‌گیرند. زیرا انجام معاملات کوتاه مدت و پر بسامد نیاز به بازاری با نقد شوندگی بالا و عمق زیاد دارد که بازار سهام ایران هنوز به این بلوغ نرسیده است. تنظیمات مرتبط با ریسک و پاداش باعث می‌شوند تا تعداد معاملات کمتری انجام شود.
- الگوریتم‌های پربسامد: مخصوص بازارهای عمیق با نقدشوندگی بالا هستند. تعداد زیادی معاملات را در مدت زمان کوتاه انجام می‌دهند، اما سود انتظاری از هر معامله کم است .این تعداد زیاد معاملات، سود کم را جبران می‌کند.
این دسته‌بندی‌ها به تفکیک بر اساس هدف اصلی الگوریتم‌های معاملاتی صورت گرفته است. هر الگوریتم ممکن است با توجه به موقعیت بازار و تغییرات شرایط، ترکیبی از این انواع الگوریتم‌ها را به کار ببرد.
مزایای معاملات الگوریتمی:
- آنالیز و تحلیل سریع: الگوریتم‌ها قادر به سریع و دقیق آنالیز و تحلیل شرایط سهم‌ها در زمان کوتاه هستند و به تصمیم‌گیری سریع در بازار کمک می‌کنند.
- سرعت و دقت بالا: ثبت سفارشات و انجام معاملات با سرعت بالا صورت می‌پذیرد که این امر می‌تواند از دقت و اثربخشی معاملات اطمینان بخشد.
- کاهش اثرات احساسات: معاملات الگوریتمی باعث حداقل شدن دخالت احساسات و عوامل روانی انسان در معامله‌گری می‌شوند، که به کاهش تصمیمات احساسی و هیجانی کمک می‌کند.
- کاهش خطاهای محاسباتی: الگوریتم‌ها با استفاده از محاسبات دقیق و خطاهای کمتر، اشکال محاسباتی را به حداقل می‌رسانند.
- ثبت سریع سفارشات: قابلیت ثبت سفارشات و انجام معامله قبل از تغییرات زیاد در قیمت، امکان بهره‌مندی از شرایط مطلوب را ارائه می‌دهد.
- تحلیل استراتژی با داده‌های به‌روز: این الگوریتم‌ها امکان تحلیل استراتژی‌ها را بر اساس داده‌های جدید و به‌روز در بازار فراهم می‌کنند.
- صرفه‌جویی در زمان معامله‌گران: به دلیل سرعت و دقت، معامله‌گران از زمان خود به‌صرفه‌تر استفاده می‌کنند.
- ارزیابی بر اساس داده‌های تاریخی (بک‌تست): امکان تدوین بستر ارزیابی بر روی داده‌های تاریخی (بک‌تست) و سنجش مقاومت استراتژی در بازارهای مختلف.
معایب معاملات الگوریتمی:
- دقت پایین در کد نویسی: دقت پایین در نوشتن کد الگوریتم‌ها ممکن است باعث بروز خطا و مشکلات پی در پی شود.
- بروز اشتباه در ارزیابی داده‌های گذشته (بک‌تست): امکان بروز اشتباه در ارزیابی داده‌های گذشته (بک‌تست) و نتیجه‌گیری غلط از آن‌ها وجود دارد.
- بروز نواقص فنی: ممکن است به دلیل مشکلات فنی مانند قطع اتصال به صورت لحظه‌ای، سفارشات به درستی ارسال نشوند.
- وابستگی به فناوری: الگوریتم‌ها بر فناوری متکی‌اند و وابسته به عملکرد صحیح سیستم‌های کامپیوتری هستند.
- پیچیدگی تنظیمات: تنظیم و پیکربندی صحیح الگوریتم‌ها نیاز به مهارت و دانش فنی دارد و ممکن است پیچیده باشد.
- تأخیر در تصمیم‌گیری: الگوریتم‌ها ممکن است در تصمیم‌گیری به تأخیر بخورند و نتوانند با سرعت تغییرات بازار هماهنگ شوند.
همواره لازم است در انتخاب و استفاده از معاملات الگوریتمی، مزایا و معایب آن به دقت مورد بررسی قرار گیرد و با شرایط بازار و اهداف معامله‌گران هماهنگ شود.
جمع بندی:
در نتیجه، معاملات الگوریتمی با ایجاد فرصت‌ها و چشم‌اندازهای جدید در بازارهای مالی، نقش بسیار مهمی را ایفا می‌کنند. این تکنولوژی با حذف عواطف انسانی، کاهش هزینه‌ها و بهبود نقدشوندگی، به سرمایه‌گذاران امکان می‌دهد به صورت هوشمندانه‌تر و کارآمدتر در بازارهای پویا عمل کنند. به نظر می‌رسد که در آینده، توسعه و بهینه‌سازی معاملات الگوریتمی باعث ایجاد بازارهایی عدالت‌محورتر و با کارایی بالاتر خواهد شد.
سوالات متداول
