معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی به فرایند خرید‌و‌فروش در بازارهای مالی با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری اطلاق می‌شود که می‌توانند کاملاً خودکار عمل کنند یا با نظارت محدود انسان انجام شوند. این نوع معاملات که به «تجارت بلک‌باکس» یا «الگوتریدینگ» نیز معروف هستند، بر اساس دستورات مشخصی که به زبان برنامه‌نویسی نوشته شده‌اند، عمل می‌کنند.
در این سیستم، الگوریتم‌های مختلفی طراحی می‌شوند که هریک هدف خاصی را دنبال می‌کنند. برای مثال، می‌توان با استفاده از تحلیل تکنیکال شرایط لازم برای انجام معاملات را تعیین کرد. این الگوریتم‌ها توانایی پردازش اطلاعات از جنبه‌های مختلفی نظیر زمان، قیمت و حجم معاملات را دارند و تصمیمات خود را بر اساس این داده‌ها اتخاذ می‌کنند. علاوه بر تحلیل تکنیکال، معاملات الگوریتمی می‌توانند از تحلیل فاندامنتال یا حتی الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی نیز بهره ببرند.
ممکن است این سؤال برایتان ایجاد شود که مزایای معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟ این شیوه معامله به‌دلیل سرعت و دقت بالا، امکان کسب سودهایی را فراهم می‌آورد که دستیابی به آن‌ها به‌صورت دستی و بدون استفاده از فناوری برای معامله‌گران انسانی دشوار است. همچنین، معاملات الگوریتمی موجب کاهش تأثیر احساسات انسانی در تصمیم‌گیری‌ها می‌شود که به جلوگیری از رفتارهای هیجانی نظیر ترس یا طمع کمک می‌کند. از دیگر مزایای این سیستم می‌توان به کاهش هزینه‌های معاملاتی و افزایش نقدینگی در بازار اشاره کرد که نتیجه انجام سریع و کارآمد معاملات است.

مزایای معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی دارای مزایای متعددی است که در ادامه به مهم‌ترین مزایای معاملات الگوریتمی اشاره می‌کنیم:

• حذف دخالت احساسات

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های معامله‌گران، کنترل احساسات در فرایند تصمیم‌گیری است. غلبه بر هیجانات ممکن است به اتخاذ تصمیمات نادرست و زیان‌های مالی منجر شود. در مقابل، معاملات الگوریتمی بر اساس قوانین از پیش تعیین‌شده عمل می‌کنند و به این ترتیب، احساسات انسانی از فرایند حذف می‌شوند.

• صرفه‌جویی در زمان

معامله‌گران به‌طور معمول زمان زیادی را صرف رصد بازار و شناسایی سهام مناسب می‌کنند. اما الگوریتم‌ها می‌توانند اطلاعات را با سرعت و دقت بیشتری پردازش کنند و در نتیجه زمان تحلیل و بررسی بازار به طور قابل‌توجهی کاهش یابد.

• کاهش خطاهای انسانی

اشتباهات در ثبت سفارشات یکی از مشکلات رایج در معاملات دستی است. با استفاده از الگوریتم‌ها، این خطر به حداقل می‌رسد، زیرا تمامی پارامترها به‌طور خودکار و دقیق تعیین می‌شوند.

• افزایش سرعت ثبت سفارشات

در محیط‌های معاملاتی سریع، نیاز به سرعت بالا در ثبت سفارشات وجود دارد. الگوریتم‌ها این قابلیت را دارند که به سرعت و با دقت چندین سفارش را ارسال کنند که این امر در معاملات بورس بسیار حائز اهمیت است.

• امکان بک‌تست

بک‌تست به‌معنای آزمایش استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از داده‌های تاریخی است. این امکان به معامله‌گران این فرصت را می‌دهد که بهترین استراتژی را بر اساس عملکرد گذشته شناسایی کنند.

• کاهش هزینه‌ها و تخلفات

معاملات الگوریتمی نیاز به پرداخت کارمزدهای اضافی به کارگزاری‌ها ندارند و همچنین با حذف دخالت انسان در معاملات، تخلفات نیز کاهش می‌یابد.

معایب معاملات الگوریتمی

با وجود مزایای فراوان، معاملات الگوریتمی دارای معایبی نیز هستند که باید به آن‌ها توجه شود:

• دقت پایین در کدنویسی

کدنویسی نادرست یا وجود خطاهای منطقی در طراحی الگوریتم می‌تواند منجر به اجرای استراتژی‌های اشتباه شود. این موضوع ممکن است خسارات مالی جدی برای معامله‌گر به همراه داشته باشد. به همین دلیل، تست و بررسی دقیق کدها پیش از اجرا امری حیاتی است. استفاده از ابزارهای تست و بررسی کیفیت کد می‌تواند به کاهش این مشکل کمک کند.

• احتمال وقوع نواقص فنی

عملکرد معاملات الگوریتمی به زیرساخت‌های فنی پایدار وابسته است. قطع برق، اختلال در اینترنت، یا خرابی سرورهای مورد استفاده می‌تواند اجرای معاملات را مختل کند و منجر به زیان شود. برای کاهش این ریسک، معامله‌گران باید از زیرساخت‌های قابل اعتماد و سیستم‌های پشتیبان استفاده کنند و همچنین نظارت مستمر بر عملکرد سیستم‌ها داشته باشند.

• وقوع خطا در بک تست

بک‌تست‌ها ابزار مفیدی برای ارزیابی عملکرد گذشته استراتژی‌های معاملاتی هستند، اما نمی‌توانند کاملاً دقیق باشند. خطاهایی مانند استفاده از داده‌های ناکافی، کیفیت پایین داده‌ها، یا تطبیق بیش از حد (Overfitting) می‌توانند باعث نتایج نادرست شوند. این مشکلات ممکن است منجر به عملکرد ضعیف استراتژی در بازار واقعی شوند. استفاده از داده‌های با کیفیت، انجام آزمایش‌های بیشتر با داده‌های جدیدتر، و بهینه‌سازی مداوم می‌تواند به کاهش این ریسک کمک کند.

انواع الگوریتم‌ها در معاملات الگوریتمی

الگوریتم به‌معنای یک مجموعه دستورالعمل برای انجام یک کار مشخص است. در زمینه معاملات الگوریتمی، می‌توان آن را به‌عنوان مراحل مشخصی برای اجرای سفارشات در نظر گرفت. به‌همین‌دلیل، الگوریتم‌ها تنوع بالایی دارند و هر یک به‌دنبال هدف خاصی با‌توجه‌به ترکیب متغیرهای مختلف هستند.

طبقه‌بندی الگوریتم‌ها معمولاً بر اساس اهداف سرمایه‌گذار انجام می‌شود و می‌توان آن‌ها را به سه دسته اصلی تقسیم کرد:

1. الگوریتم‌های اثر محور: این دسته از الگوریتم‌ها تلاش می‌کنند تا تأثیر کلی بر بازار را به حداقل برسانند. برای این منظور، سفارش‌های بزرگ به چندین سفارش کوچک‌تر تقسیم می‌شوند و به تدریج در بازار ارسال می‌گردند. نمونه‌های معروف این الگوریتم‌ها شامل VWAP(میانگین موزون حجمی قیمت)، TWAP (میانگین موزون زمانی قیمت) و POV (درصد حجمی) هستند.
2. الگوریتم‌های هزینه‌محور: هدف این الگوریتم‌ها کاهش هزینه کلی معاملات است. آن‌ها عواملی چون تأثیر بازار و ریسک زمانی را مدنظر قرار می‌دهند. در واقع، این الگوریتم‌ها به‌دنبال دستیابی به بهترین قیمت و کمترین ریسک در زمان انجام معامله هستند. نمونه‌های این دسته شامل الگوریتم‌های حداقل هزینه اجرا و کمبود تطبیقی می‌شوند.
3. الگوریتم‌های فرصت‌یاب: این الگوریتم‌ها به شناسایی الگوها و روندهای بازار می‌پردازند تا از نوسانات قیمت بهره‌برداری کنند. هدف آن‌ها کسب سود با استفاده از استراتژی‌های هوشمند مالی است که بر اساس داده‌های واقعی شکل می‌گیرد. الگوریتم‌های درون خطی قیمت و معاملات جفتی از جمله نمونه‌های این دسته هستند.

همچنین انواع الگوریتم‌های معاملاتی اصلی و کلیدی دیگری نیز وجود دارند که نیازهای مختلف معامله‌گران را برآورده می‌کنند و هرکدام در نوع خود نقشی خاص در مدیریت و بهینه‌سازی معاملات ایفا می‌کنند.

1. الگوریتم‌های اجرای معاملات: این الگوریتم‌ها برای مدیریت خودکار سفارشات حجیم بدون ایجاد نوسانات قیمتی و اختلال در صف‌های معاملاتی به‌کار‌می‌روند. در معاملات الگوریتمی آن‌ها امکان ارسال سریع و بهینه سفارش‌ها، ثبت سفارش در بهترین مظنه و مدیریت ریسک از طریق تعیین حد سود‌و‌ضرر را فراهم می‌کنند و به‌ویژه در معاملات با حجم بالا بسیار مؤثرند و مانع از‌دست‌رفتن فرصت‌های معاملاتی می‌شوند.
2. الگوریتم‌های بازارگردانی: این دسته از الگوریتم‌ها، ابزارهایی کارآمد برای بازارگردانان سهام و صندوق‌ها هستند که با افزایش گردش نقدینگی و حجم معاملات، ثبات بیشتری به بازار می‌بخشند. الگوریتم‌های بازارگردانی امکان خودکارسازی فرایندهای مختلف بازارگردانی را فراهم می‌کنند، از جمله افزایش نقدشوندگی دارایی‌ها و مدیریت ریسک. این الگوریتم‌ها برای طیف گسترده‌ای از دارایی‌ها نظیر سهام، صندوق‌های ETFو انواع دارایی‌های بورسی قابل‌استفاده هستند.
3. الگوریتم‌های مدیریت پرتفوی: این الگوریتم‌ها با کاهش خطاهای انسانی و خودکارسازی مدیریت دارایی‌ها به سرمایه‌گذاران کمک می‌کنند تا بهینه‌ترین ترکیب دارایی‌ها را در سبد خود حفظ کنند. امکان تبدیل سریع دارایی، حفظ نسبت دارایی‌ها در شرایط مختلف و استفاده از روش‌های نوین مثل کپی‌تریدینگ برای مدیریت سایر سبدهای سرمایه‌گذاری، از جمله مزایای این الگوریتم‌ها است که کارایی مدیریت سبد را افزایش می‌دهند.
4. مدیریت رویدادهای بازار: در مواجهه با تحولات سریع بازار، این الگوریتم‌ها به معامله‌گران امکان تعریف و ثبت رویدادهای مهم و اخطار به‌موقع در صورت وقوع آن‌ها را می‌دهند. به این ترتیب، از طریق سامانه‌های مدیریت هوشمند، معامله‌گران می‌توانند به‌سرعت نسبت‌به تغییرات بازار واکنش نشان داده و به‌موقع تصمیمات لازم را بگیرند.
5. الگوریتم‌های ارسال سیگنال: این الگوریتم‌ها براساس داده‌های تحلیلی برنامه‌ریزی می‌شوند و به محض رخداد شرایط خاصی، سیگنال‌های معاملاتی ارسال می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، در‌صورتی‌که شاخص RSI یک سهم از تراز مشخصی عبور کند، این الگوریتم سیگنال لازم را به معامله‌گر ارسال می‌کند و حتی می‌تواند به‌صورت خودکار در بازارهای بین‌المللی وارد عمل شود.

آشنایی با استراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتی

در دنیای سرمایه‌گذاری، الگوریتم‌های معاملاتی یا ربات‌های خرید‌و‌فروش نقش مهمی دارند. این الگوریتم‌ها به برنامه‌های خاصی گفته می‌شوند که با هدف انجام معاملات به‌طور خودکار، برای دستیابی به سود طراحی شده‌اند. در ادامه، با استراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتی رایج آشنا می‌شوید.

·         استراتژی‌های دنباله‌روی روند (ترند فالوئینگ)

این نوع استراتژی، الگوریتم را وادار به خرید یا فروش بر اساس جهت حرکت بازار می‌کند. به زبان ساده، در این دسته از معاملات الگوریتمی؛ اگر بازار رو‌به‌بالا باشد، الگوریتم خرید می‌کند و اگر روند نزولی باشد، فروش انجام می‌دهد. به این روش، “دنبال کردن روند” می‌گویند.

·         فرصت‌های آربیتراژ یا کسب سود از اختلاف قیمت

آربیتراژ یعنی خرید یک دارایی از بازاری با قیمت پایین‌تر و فروش آن در بازاری دیگر با قیمت بالاتر. این الگوریتم‌ها به دنبال شناسایی این نوع اختلافات قیمتی هستند تا بدون ریسک و با سرعت سود کنند.

·         معاملات پیش از توازن صندوق‌های شاخصی

صندوق‌های شاخصی که بر اساس شاخص بازار سرمایه‌گذاری می‌کنند، دارایی‌های خود را هرچند وقت یک بار مطابق نرخ‌های جدید به‌روز می‌کنند. الگوریتم‌ها می‌توانند از این تغییرات زمان‌بندی‌شده برای کسب سود استفاده کنند.

·         استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی

برخی الگوریتم‌ها بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت‌شده کار می‌کنند که به تحلیل دقیق داده‌ها کمک می‌کند. به این ترتیب، معاملات به‌صورت حساب‌شده و با دقت انجام می‌شود.

·         مفهوم بازگشت به میانگین

این استراتژی فرض می‌کند که قیمت دارایی‌ها به سمت میانگین حرکت می‌کند. زمانی که قیمت خیلی بالاتر یا پایین‌تر از میانگین شود، الگوریتم‌ها اقدام به خرید یا فروش می‌کنند.

·         میانگین موزون حجم قیمت (VWAP)

این روش به میانگین قیمت معامله‌ها بر اساس حجم توجه دارد و به معامله‌گران کمک می‌کند تصمیمات دقیق‌تری بگیرند. در این استراتژی، یک معامله بزرگ به سفارش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شود تا تأثیر منفی کمتری بر بازار داشته باشد.

·         میانگین موزون زمان قیمت (TWAP)

در این روش از معاملات الگوریتمی، معامله به بازه‌های زمانی مشخص تقسیم می‌شود تا تأثیر حجم بالای معامله بر قیمت دارایی کاهش یابد و به بازار فشار وارد نشود.

·         درصد حجمی (POV)

این استراتژی از یک درصد مشخص از کل حجم معاملات بازار برای سفارشات استفاده می‌کند تا الگوریتم بدون تغییر چشمگیر در بازار، سفارشات خود را به‌آرامی اجرا کند.

·         کسری اجرا و پیاده‌سازی (Implementation Shortfall)

این استراتژی به معامله‌گر کمک می‌کند تا در نوسانات قیمت، میزان مشارکت در معاملات را تنظیم کند و به این ترتیب، نتایج بهتری کسب کند.

نحوه‌ی عملکرد الگوریتم‌های معاملاتی

الگوریتم‌های معاملاتی برای اجرای صحیح استراتژی‌های خود نیازمند یک فرایند مشخص هستند:

1. شناسایی فرصت‌ها: در ابتدا، الگوریتم به بررسی و رصد نمودارها می‌پردازد تا بتواند فرصت‌های معاملاتی مختلف را شناسایی کند. این مرحله به‌دلیل وجود گزینه‌های متعدد و حساسیت در تعیین نقاط ورود و خروج اهمیت ویژه‌ای دارد.
2. پوزیشن‌گیری: پس از شناسایی فرصتی برای ورود، زمان باز کردن معامله فرامی‌رسد. اما پیش از اقدام به خرید یا فروش، لازم است مدیریت سرمایه و ریسک بررسی شود تا حجم مناسب معاملات تعیین گردد.
3. انجام معامله: معامله انجام می‌شود و الگوریتم منتظر فرصت‌های آتی خواهد بود. یکی از مزایای الگوریتم‌های معاملاتی این است که قادرند چندین موقعیت معاملاتی را به‌طور هم‌زمان و به بهترین نحو مدیریت کنند.
4. مدیریت پوزیشن‌های باز: در این مرحله، بررسی و مدیریت وضعیت معاملات باز انجام می‌شود. زمان بسته شدن و نقاط خروج نیز باید مورد تحلیل قرار گیرد.
5. تعیین نقاط خروج: در نهایت، نقاط خروج بر اساس استراتژی و شرایط مشخص شده تعیین می‌شود و حجم سفارشات متناسب با این شرایط به سیستم ارسال می‌گردد.

مراحل عملکرد معاملات الگوریتمی

برای دستیابی به نتایج مطلوب از معاملات الگوریتمی، وجود یک بستر مناسب ضروری است که شامل سه عنصر کلیدی است:

• منابع داده: این بخش مسئول تبدیل اطلاعات بازار به فرمت قابل‌استفاده برای الگوریتم‌ها است. این تبدیل معمولاً از طریق رابط برنامه‌نویسی (API) انجام می‌شود.
• موتور پردازش: این بخش مغز متفکر الگوریتم است که بر اساس استراتژی تعریف شده، شرایط بازار را پردازش کرده، محاسبات آماری و مقایسه داده‌های تاریخی را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به اجرای سفارش می‌گیرد.
• ارسال سفارشات: در نهایت، سفارش‌ها به بازار سرمایه ارسال می‌شوند. این مرحله زمانی انجام می‌شود که کد الگوریتم با زبان مبنای بازار سازگار بوده و قابل‌درک باشد.

سوالات متداول