مشکلات معامله الگوریتمی

• امکان تعریف استراتژی معاملات شرطی به صورت گرافیکی بدون نیاز به برنامه‌نویسی
• امکان ویرایش کد استراتژی به منظور افزودن قابلیت‌ها
• ارتباط با APIهای مختلف شرکت‌های تأمین کننده از جمله داتکس و صحرا
• امکان برقراری شرط های مختلف
• بر اساس اطلاعات لحظه ای بازار شامل؛ قیمت، حجم، مظنه، زمان معامله
• بر اساس اطلاعات بنیادی سهم شامل؛ حجم مبنا، تعداد سهام و خریدار حقیقی / حقوقی
• بر اساس فراوانی های: لحظه ای یا فواصل زمانی تعریف شده
• بر اساس انواع معیار؛ قیمت پایانی، بهترین قیمت روز، درصد نسبت به قیمت قبلی، حجم معامله روز، حجم آخرین معامله، فاصله زمانی معاملات و …
• پیاده سازی دستورالعمل های سازمان و شرکت بورس و فرابورس در خصوص فرآیند بازارگردانی شامل؛
• امکان معامله انواع اوراق فهرست شده و قابل معامله
• خرید و یا فروش همه و یا بخشی از سفارشات در صف
• خرید و یا فروش مقدار مشخص از یک سهم
• ارسال سفارشات در محدوده قیمتی و یا درصدی از آن در روز جاری
• کنترل حجم سفارشات انباشته
• کنترل تعداد و حجم سفارشات ارسالی به هسته
• نمایش عملکرد سیستم به صورت لحظه ای شامل؛
• تعداد معاملات به تفکیک خرید و فروش
• سود یا زمان معاملات در لحظه و تجمعی
• حجم معاملات به تفکیک خرید و فروش
• توزیع سود و زیان معاملات
• روند قیمت های معاملاتی، قیمت های پیشنهادی خرید و فروش
• میزان کارمزد معاملات انجام شده
• امکان تعریف و پیاده سازی انواع استراتژی های معاملاتی شامل؛
• انواع شاخص های تحلیل تکنیکال بر روی اطلاعات لحظه ای بازار
• استراتژی های کاربر تعریف
• امکان شبیه سازی و بک تست انواع استراتژی ها
• سیستم مدیریت ریسک به صورت لحظه ای

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی، طراحی استراتژی

در شروع به طور خلاصه باید گفت که در این دوره یاد میگیریم ” کِی بخریم ” و ” کِی بفروشیم ” و چگونه ریسک معاملاتی و ضرر خود را با کدنویسی “حداقل” کنیم.

در این دوره چارت معاملات سهام در پایتون رسم شده و اندیکاتورهای MACD, RSI , Moving Average, Stocastic, Bollinger Band را پیاده سازی کرده و سیستم های معاملاتی خودکار مبتی مشکلات معامله الگوریتمی بر هر کدام از این اندیکاتور ها را خواهیم آموخت. سپس در پایان هر فصل می آموزیم که کدام استراتژِ معاملاتی بیشترین بازدهی را دارد.

با این آموزش از 95 درصد معامله گران بازار جلوتر باشید…

• تعداد دانشجو: ۲۶
• مدت زمان : ۱۰ ساعت
• تاریخ انتشار: ۱۰ مرداد ۱۴۰۱

متخصص در حوزه های معاملات الگوریتمی در پایتون- ماشین لرنینگ در تحلیل داده های مالی و . با 8 سال سابقه . (مشاهده رزومه)

قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

• تحلیل تکنیکال با پایتون
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA
• طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD
• و .

سرفصل های دوره

مقدمه و معرفی دوره

جلسه اول: مقدمه و معرفی

جلسه دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

جلسه سوم: نصب و راه اندازی پایتون

تحلیل تکنیکال با پایتون

جلسه چهارم: نصب پکیج های مورد نیاز

جلسه پنجم: استخراج داده های مالی

جلسه ششم: رسم چارت خطی ساده

جلسه هفتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای

جلسه هشتم: رسم چارت کندل استیک

جلسه نهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) و خطوط حمایتی و مقاومتی در چارت

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

جلسه دهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

جلسه یازدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

جلسه دوازدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

جلسه سیزدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

جلسه چهاردهم: معرفی اندیکاتور EMA

جلسه پانزدهم: : استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

جلسه شانزدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

جلسه هفدهم: معرفی اندیکاتور MACD

جلسه هجدهم: رسم MACD در چارت پایتون

جلسه نوزدهم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

جلسه بیستم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

جلسه بیست و یکم: معرفی اندیکاتور RSI

جلسه بیست و دوم: رسم RSI در چارت پایتون

جلسه بیست و سوم: استراتژی پوزیشن معاملاتی با RSI

جلسه بیست و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

جلسه بیست و مشکلات معامله الگوریتمی ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی ترکیبی RSI و MACD

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هفتم: معرفی اندیکاتور Stochastic

جلسه بیست و هشتم: استراتژی پوزیشن گیری معاملاتی با استفاده از Stochastic

جلسه بیست و نهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stochastic

طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی ام: معرفی اندیکاتور Bollinger Band

جلسه سی و یکم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

جلسه سی و دوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

جلسه سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار به استفاده از کامپیوتر برای ورود به پوزیشن های معاملاتی بدون دخالت معامله گر گفته می شود. زمانی که معامله گران با استفاده از کدنویسی ها و هوش مصنوعی, سیستمی را طراحی می کنند که بر طبق آن کامپیوتر تصمیم به خرید و فروش بگیرد, الگوتریدینگ (Algo Trading) در حال رخ دادن است. در این دوره آموزشی به معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.

در آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون خواهیم آموخت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی پایتون برای معامله گران در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

سرفصل های دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

فصل اول: مقدمه و معرفی دوره

درس اول: مقدمه و معرفی

درس دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

درس سوم: نصب و راه اندازی پایتون

فصل دوم: تحلیل تکنیکال با پایتون

درس چهارم :نصب پکیج های مورد نیاز

درس پنجم: استخراج مشکلات معامله الگوریتمی مشکلات معامله الگوریتمی داده های مالی

درس ششم: طراحی چارت

درس هفتم: رسم چارت خطی ساده

درس هشتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای با نمایش تمامی اطلاعات

درس نهم: رسم چارت کندل استیک

درس دهم: رسم چارت حجمی

درس یازدهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) در چارت

درس دوازدهم: رسم خطوط حمایتی و مقاوتی در چارت

فصل سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس سیزدهم: معرفی اندیکاتور

درس چهاردهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

درس پانزدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

در شانزدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

درس هفدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس هجدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

فصل چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس نوزدهم: معرفی اندیکاتور

درس بیستم: استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

درس بیست و یکم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس بیست و دوم: استراتژی کراس EMA از SMA

درس بیست و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی کراس EMA از SMA

فصل پنجم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

درس بیست و چهارم: معرفی اندیکاتور

درس بیست و پنج: رسم MACD در چارت پایتون

درس بیست و ششم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

درس بیست و هفتم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

درس بیست و هشتم: واگرایی در MACD

فصل ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

درس بیست و نهم: معرفی اندیکاتور RSI

درس سی ام: رسم RSI در چارت پایتون

درس سی و یکم: استراتژی معاملاتی با RSI

درس سی و دوم: گرفتن پوزیشن معاملاتی با RSI

درس سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

فصل هفتم: استراتژی استفاده همزمان از RSI و MACD

درس سی وچهارم: معرفی

درس سی و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

درس سی و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی ااستراتژی ترکیبی RSI و MACD

فصل هشتم: اسیلاتور Stocastic

درس سی و هفتم: معرفی اسیلاتور

درس سی وهشتم: رسم Stocastic در چارت

درس سی و نهم: استراتژی معاملاتی با استفاده از Stocastic

درس چهلم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stocastic

فصل نهم: اندیکاتور Bollinger Band

درس چهل و یکم: معرفی اندیکاتور

درس چهل و دوم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

درس چهل و سوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

درس چهل و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معرفی دوره ی بعد

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون چه بازار گاری دارد؟

• با استفاده از این آموزش توانایی معامله گری بهتر از 95 درصد معامله گران بازار پیدا می کنیم.
• می توان دانش لازم برای استخدام در شرکت های معامله گری ساده و الگوریتمی را کسب کنیم و با مفاهیم آشنا شویم.
• با این آموزش می توانید خودتان مدیر کسب و کار خودتان باشید. سیگنال های معاملاتی به دیگر ارائه دهید, یک تحلیل گر خبره باشید و زود تر از بقیه از سیگنال های بازار خبردار شوید. چون مشکلات معامله الگوریتمی شما مجهز به ابزار “سیگنال گیری خودکار” هستید.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای تمامی مردم عادی , دانشجویان یا فارغ التحصیلانی که در بازارهای سهام یا مالی دیگر فعال هستند , مناسب و واجب است.

برای تمامی تحلیل گران مالی, تحلیلگران تکنیکال و فاندامنتال , معامله گران بازارهای فارکس , کریپتو و … مناسب است.

پیش نیاز های این دوره

در این دوره نیاز به دانش پایه و مقدماتی از پایتون را داریم با این حال بخش اعظمی از مطالب در دوره بیان می شود. اما اگر میخواهید پایتون را بهتر یادبگیرید می‌توانید از دوره های مربوط به آموزش پایتون دانشجویار استفاده کنید

نیاز به آگاهی از اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band به صورت مقدماتی. که برای این مورد می‌توانید از وبسایت freecodecamp استفاده کنید.

نرم افزارهای استفاده شده در این آموزش:

نرم افزار پایتون نسخه 3.9

مزیت این دوره نسبت به سایر دوره های مشابه

از آنجا که دوره های زیادی برای آموزش این استراتژی ها وجود ندارد و یا اینکه به قیمت گزاف و میلیونی فروخته می شوند, دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون دانشجویار یک دوره بسیار غنی, خالی از توضیحات تئوری اضافی و زمان بر و حوصله سربر می باشد که با یک قیمت بسیار معقول در خدمت تمامی مردم , دانشجویان و فارغ التحصیلان قرار گرفته است.

در معاملات الگوریتمی کامپیوتر می تواند از یک استراتژی یا چند استراتژی هم زمان بهره گیرد و با بررسی زمان, حجم, قیمت, اندیکاتور ها, اسیلاتورها, حد سود و حد ضرر و… تصمیم گیری های لازم در خصوص ورود به یک معامله, جهت معامله, نگه داری و بستن موقعیت معامله را اتخاذ کند.

لذا مشاهده می کنیم که با پیشرفت بازارهای مالی و افزایش تعداد دارایی های مالی نظیر سهام, کامودیتی ها, ارزها, اوراق بدهی, اوراق مشتقه, رمزارزها (Crypto currencies) و … توانایی انسان برای رقابت با کامپیوترها روز به روز کمتر و کمتر می شود. این موضوع در آمار های بازار سهام آمریکا هویدا می شود که نزدیک 60 تا 75 درصد از کل معاملات سهام, توسط سیستم های الگوریتمیک در حال پیاده سازی است.

بخشی از معاملات الگوریتمی که الگوریتم های سیگنال دهی نام گذاری شده اند, وظیفه طراحی سیستم هایی را دارند که با بررسی اطلاعات مختلف از بازار, سیگنال های معاملاتی را به کاربر و کامپیوتر اعلان نماید. این الگوریتمی ها با استفاده اندیکاتور هایی نظیر RSI , MACD , Moving average , Stocastic و …. و مقایسه اینها با یکدیگر تلاش برای دریافت سیگنال های معاملاتی دارند.

با علم به توضیحات فوق , در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون تلاش می شود تا با کد نویسی سیستم های معاملاتی مبتی بر هر کدام از اندیکاتور های مذکور و ترکیب آن ها با یکدیگر, سیستم معاملاتی را پیدا نمود که بیشترین بازدهی را برای هر دارایی مالی دارد. به بیان واضح تر با استفاده از این دوره شما یاد خواهید گرفت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

در دوره معاملات الگوریتمی با پایتون ابتدا به بیان مقدمه و مطالب ضروری پرداخته می شود. سپس طریقه رسم یک چارت حرفه ای در پایتون را می آموزیم و اندیکاتور های مختلف را بر روی چارت , پیاده سازی می کنیم. خواهیم آموخت که چگونه با استفاده از پایتون و کدنویسی خطوط حمایت و مقاومت رسم کنیم بدون دخالت دستی. سپس در فصول مختلف سیستم های خودکار معاملاتی الگوریتمی و سیگنال دهی مبتنی بر اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band طراحی می شود مشکلات معامله الگوریتمی و خواهیم آموخت که با ترکیب هر کدام از این استراتژی ها با هم چه سودی کسب خواهیم کرد

همچنین با تماشای دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون , حتی اگر دانشی در حد “صفر” از کدنویسی پایتون دارید, خواهید آموخت که چگونه کدنویسی کنید و با بسیاری از پکیج ها و متدهای این نرم افزار آشنا خواهید شد.

چنانچه در مورد دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون هرگونه سوال، انتقاد و یا پیشنهادی دارید می‌توانید از طریق همین صفحه در بخش دیدگاه‌ها مطرح کنید تا در کوتاهترین زمان پاسخ مناسب دریافت کنید.آ

معاملات الگوریتمی ، غلبه بر خطای انسانی

معاملات در بازارهای سرمایه سراسر دنیا از ابتدای شکل‌گیری تا چند سال گذشته، به شکل حضوری و سنتی انجام می‌شد. اما زمانی که بازارهای سرمایه نیز به اندازه سایر بازارها مورد اقبال مردم قرار گرفتند، ادامه کار به صورت سنتی با مشکل مواجه شد. در این زمان بود که تکنولوژی به کمک این بازار شتافت و افراد را از حضور در محل بورس‌ها بی‌نیاز کرد. امور مربوط به ثبت‌نام و دریافت کد معاملاتی، انجام معاملات، انتشار اخبار و وقایع مرتبط با بورس و … از جمله مواردی بود که به صورت آنلاین درآمد. اما افزایش اندازه بازار سرمایه، ورود شرکت‌های بیشتر به بورس، ابداع ابزارهای معاملاتی جدید، افزایش تعداد سرمایه‌گذاران و …، موجب شد که تنها آنلاین بودن این موارد کفایت نکند و تکنولوژی‌های جدیدتری نیز نیاز باشد. بنابراین مانند هر حوزه دیگری، هوش‌مصنوعی و زیرمجموعه آن، یعنی الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا معاملات الگوریتمی در خدمت بازار سرمایه قرار گرفتند.

هوش مصنوعی در خدمت معاملات

هوش مصنوعی در مقابل هوش طبیعی انسان‌ها قرار می‌گیرد و به هوشمندی ابزارهای تکنولوژیک اطلاق می‌شود. سامانه‌های مجهز به هوش مصنوعی، واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی دارند. این سیستم‌ها قابلیت درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای فکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آن‌ها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسائل را دارند. در این راستا، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا معاملات الگوریتمی که از تکنولوژی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه هستند که به‌ منظور پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی آشکار، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

الگوریتم، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ است که به ترتیب خاصی اجرا می‌شود و به صورت گام‌به‌گام مسئله‌ای را حل می‌کند. معاملات الگوریتم در بستر بازار سرمایه، روشی در معامله‌گری است که از کامپیوتر برای تحلیل و معامله‌گری استفاده می‌شود. معاملات الگوریتمی به مشکلات معامله الگوریتمی زبان ساده، هر نوع معامله خودکار پربسامد یا کم بسامد هستند که در یک پیوستار ساده تا پیچیده قرار می‌گیرند.

در یک نمونه ساده، معامله الگوریتمی می‌تواند در قالب حد سود و ضرر انجام شود؛ یعنی با رسیدن قیمت به یک حد تعریف شده، دستور خرید یا فروش به صورت خودکار صادر می‌شود. اما در سوی پیچیده‌تر، یک الگوریتم معاملاتی بدون دخالت انسان، تمام نمادها را به کمک داده‌های بنیادی و تکنیکال بررسی و ارزیابی می‌کند. سپس فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی به هر نماد، خرید در نقطه درست و فروش در نقطه مناسب و شناسایی سود ضمن رعایت ریسک تعریف شده را انجام می‌دهد که به این حالت سیستم تمام خودکار گفته می‌شود. آنچه در معاملات الگوریتمی اهمیت دارد، مزایای کامپیوتر نسبت به انسان است. با وجود سرعت تحلیل و سرعت اجرای دستورات بالا، تصمیم‌گیری سریع، عدم خستگی، عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی، در آینده نزدیک معاملات سنتی جایگاهی در بازار سرمایه نخواهند داشت.

مراحل عملکرد معاملات الگوریتمی

معامله‌گری فرایندی است که به دانش و اطلاعات اولیه برای انتخاب محصول، ورود به موقعیت معاملاتی، مدیریت معاملات باز و مدیریت ریسک و سرمایه نیاز دارد. در معاملات الگوریتمی می‌توان به کمک یک نرم‌افزار معاملات الگوریتمی معتبر یا یک ربات معامله‌گر، این موارد را انجام داد. الگوریتم‌ها بر اساس استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و توسط برنامه‌های کامپیوتری طراحی می‌شوند. طی این فرایند یک نرم‌افزار یا ربات معامله‌گر ساخته می‌شود که به معاملات و سفارشات دسترسی دارد و آن‌ها را براساس الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده به صورت خودکار مدیریت می‌کند.

مانند هر روش تکنولوژیک دیگری، نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی نیز به فراهم آوردن زیرساخت‌های آن‌ها وابسته است که موارد زیر را در بر می‌گیرد:

مطابقت دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه‌ داده‌ها که فرمت اطلاعات موجود در بازار را به فرمت سیستم در اختیار معامله‌گر تبدیل می‌کند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر می‌گذارد، انجام می‌شود.

موتور پیشرفته پردازش که مغز متفکر الگوریتم معاملاتی است. در این مرحله الگوریتم برنامه‌ریزی شده بر اساس استراتژی تعریف شده‌اش شرایط را پردازش می‌کند، محاسبات آماری و مقایسه‌ داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند.

در مرحله‌ بعد سفارش‌ها توسط الگوریتم به بازار سرمایه ارسال می‌شوند، اما زمانی این مرحله اجرا می‌شود که زبان الگوریتم بر اساس زبان مبنای بازار سرمایه کد نویسی شده و قابل درک باشد.

مزایای معاملات الگوریتمی

صرفه‌جویی در زمان:

فعالان بازار سرمایه به صورت روزانه یا ماهانه وقت زیادی را جهت رصد بازار و یافتن سیگنال‌های مناسب صرف می‌کنند. با گسترش بازار بورس و افزایش تعداد نمادهای بورسی، رصد همزمان نمادهای بسیار زیاد بورسی، کاری بسیار دشوار است که یک نفر تنهایی قادر به انجام دقیق آن نیست. الگوریتم‌ها تمام نمادهای بازار را زیر نظر دارند، بررسی و تحلیل می‌کنند تا به محض صدور سیگنال مناسب سفارش‌گذاری را انجام دهند.

کنترل احساسات در مدیریت معاملات:

بسیاری از خطاهای معاملاتی فعالان بازار به علت ناتوانی در مدیریت هیجانات اتفاق می‎‌افتد. معاملات الگوریتمی به معامله‌گر کمک می‌کند که تصمیمات احساسی اتخاذ نکرده و به استراتژی خود پایبند باشد که این امر در بازار ایران به شدت مورد نیاز است.

افزایش سرعت معاملات:

معامله‌گران حرفه‌ای معمولا این تجربه را دارند که شانس ورود به یک موقعیت ایده‌آل سرمایه‌گذاری را به سرعت از دست بدهند. گاهی نیز نتوانسته‌اند از یک موقعیت به موقع خارج شوند و دچار زیان شده‌اند. از مهمترین مزایای معاملات الگوریتمی سرعت ورود و خروج از معاملات است که به معامله‌گر کمک می‌کند تا از ضررهای احتمالی تاخیر در ثبت سفارش جلوگیری کند.

بررسی استراتژی‌های معاملاتی:

با استفاده از الگو تریدینگ، به‌سرعت می‌توانید استراتژی معاملاتی خود را در گذشته بررسی کنید و برای استفاده مجدد از آن تصمیم بگیرید.

بهینه‌سازی استراتژی برای هر محصول به‌تنهایی:

شما می‌توانید پارامترهای ورودی مسئله خود را برای هر محصول بررسی و بهترین آن‌ها را برای معاملات خود انتخاب کنید.

روش حل سیستمی مسائل به صورت حرفه‌ای:

یکی از سخت‌ترین و مهم‌ترین مسائل معامله‌گری، مدیریت ریسک و سرمایه است. شاید جزییات آن سخت نباشد، اما اجرای آن سخت است و تفاوت اصلی یک معامله‌گر حرفه‌ای و غیرحرفه‌ای نیز در اجرای دقیق همین موارد مشخص می‌شود. با استفاده از معاملات الگوریتمی، می‌توانید اجرای دقیق مدیریت ریسک و سرمایه را به کامپیوتر بسپارید.

جایگاه معاملات الگوریتمی در ایران

با توسعه پیشرفت‌های تکنولوژیک در حوزه برنامه‌های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس‌ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش در طول یک دهه گذشته در بازارهای توسعه‌یافته رایج‌ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. به طوریکه بیش از ۸۵ درصد از کل معاملات بازار سرمایه آمریکا با استفاده از معاملات الگوریتمی انجام می‌شود. معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار در ایران نیز چند وقتی است که به عنوان یکی از روندهای آتی بازار سرمایه خودنمایی می‌کند. هرچند این معاملات هنوز جایگاه اصلی خود را در بازار پیدا نکرده‌ است، اما راه گریزی از پذیرش این ابزار وجود ندارد و می‌تواند پیش‌بینی کرد که تا چند سال آینده، بیش از ۵۰ درصد معاملات تبدیل به معاملات الگوریتمی شود که نیازهای جدیدی را در بازار ایجاد می‌کند. در این راستا، شرکت مشاور سرمایه‌گذاری ارزش پرداز آریان، نرم‌افزار معاملات الگوریتمی خود را با نام تجاری سامانه بازارگردانی خودکار آیکو را جهت انجام تولید کرده است. آیکو امکان انجام عملیات بازارگردانی را برای نهادهای مالی مانند شرکت‌های تامین سرمایه، کارگزاری‌ها و سایر بازارگردان‌ها فراهم می سازد.

ویژگیها و قابلیت ها :

• امکان تعریف استراتژی معاملات شرطی به صورت گرافیکی بدون نیاز به برنامه‌نویسی
• امکان ویرایش کد استراتژی به منظور افزودن قابلیت‌ها
• ارتباط با APIهای مختلف شرکت‌های تأمین کننده از جمله داتکس و صحرا
• امکان برقراری شرط های مختلف
• بر اساس اطلاعات لحظه ای بازار شامل؛ قیمت، حجم، مظنه، زمان معامله
• بر اساس اطلاعات بنیادی سهم شامل؛ حجم مبنا، تعداد سهام و خریدار حقیقی / حقوقی
• بر اساس فراوانی های: لحظه ای یا فواصل زمانی تعریف شده
• بر اساس انواع معیار؛ قیمت پایانی، بهترین قیمت روز، درصد نسبت به قیمت قبلی، حجم معامله روز، حجم آخرین معامله، فاصله زمانی معاملات و …
• پیاده سازی دستورالعمل های سازمان و شرکت بورس و فرابورس در خصوص فرآیند بازارگردانی شامل؛
• امکان معامله انواع اوراق فهرست شده و قابل معامله
• خرید و یا فروش همه و یا بخشی از سفارشات در صف
• خرید و یا فروش مقدار مشخص از یک سهم
• ارسال سفارشات در محدوده قیمتی و یا درصدی از آن در روز جاری
• کنترل حجم سفارشات انباشته
• کنترل تعداد و حجم سفارشات ارسالی به هسته
• نمایش عملکرد سیستم به صورت لحظه ای شامل؛
• تعداد معاملات به تفکیک خرید و فروش
• سود یا زمان معاملات در لحظه و تجمعی
• حجم معاملات به تفکیک خرید و فروش
• توزیع سود و زیان معاملات
• روند قیمت های معاملاتی، قیمت های پیشنهادی خرید و فروش
• میزان کارمزد معاملات انجام شده
• امکان تعریف و پیاده سازی انواع استراتژی های معاملاتی شامل؛
• انواع شاخص های تحلیل تکنیکال بر روی اطلاعات لحظه ای بازار
• استراتژی های کاربر تعریف
• امکان شبیه سازی و بک تست انواع استراتژی ها
• سیستم مدیریت ریسک به صورت لحظه ای

مشکلات معامله الگوریتمی

سالیان درازی است که معاملات در بازارهای مالی مانند بورس یا فارکس انجام می‌شود و بسیاری از سرمایه‌گذاران بزرگ در این بازارها به فعالیت مشغول‌اند. از سال 1398، با همه گیری ویروس کرونا در جهان، بسیاری از مردم در جای‌جای دنیا، از جمله کشور ایران، به دلیل تعطیلی کسب‌وکارهای اصلی خود، به معاملات در بازارهای بورس و رمزارز علاقه‌مند شدند.

سود حاصل از این بازارها در نگاه اول بسیار جذاب است، اما باید در نظر داشت که پاداش بزرگ‌تر، با خطرپذیری (ریسک) بزرگ‌تری نیز همراه است. این ریسک، برای افراد عادی که وارد بازار می‌شوند، حتی بیشتر نیز هست. امروزه فقط انسان‌ها نیستند که در این بازارها با انسان‌های دیگری معامله می‌کنند، بلکه ماشین‌ها نیز با انسان رقابت می‌کنند. ماشین‌ها، هم از لحاظ سرعت، انجام محاسبات و معاملات در بازار و هم از نظر تحلیل داده و پیش‌بینی آینده، از انسان قوی‌ترند؛ اما جای نگرانی نیست! چرا که با گسترش برنامه‌های متن باز، ابزارهای برنامه‌نویسی، اینترنت و محاسبات ابری، افراد معمولی نیز مشکلات معامله الگوریتمی می‌توانند همانند شرکت‌های بزرگ، الگوریتم‌های معاملاتی خود را پیاده‌ کنند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

قبل از آن که معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، نخست باید بدانیم که هدف از معاملات در بازارهای مالی همانند بورس یا رمزارز چیست. معامله‌گری در بازارهای مالی یک فعالیت اقتصادی بسیار مهم است. معامله‌گری در سیستم اقتصادی باعث می‌شود که نقدینگیِ بلا‌استفاده وارد بازار شود و هر زمان که‌ نیاز بود، دوباره بتوان پول نقد را بازیابی کرد. همچنین معامله‌گری اجازه می‌دهد که پول در بازارهای مختلف دست به دست شود و دارایی‌های مختلف با هم مبادله شوند.

معاملات الگوریتمی دسته‌ای از معاملات در بازارهای مالی است که در آن‌ها یک برنامۀ کامپیوتری (یک الگوریتم)، خرید و فروش را انجام می‌دهد. معاملات الگوریتمی نام‌های دیگری مانند الگو-ترِیدینگ[1] و معاملات خودکار[2] نیز دارد. این معاملات، با توجه به سرعت رایانه‌ها در پردازش اطلاعات و ارسال درخواست‌ها، می‌تواند سود قابل توجه‌تری نسبت به معاملات انسان‌ها داشته باشد .

معاملات الگوریتمی بر پایه‌ مدل‌های ریاضی ساخته می‌شوند که استراتژی خرید و فروش را مشخص می‌کنند. در این مدل‌ها از کمیت‌هایی مانند زمان، قیمت، تغییرات قیمت و حجم معاملات استفاده می‌شود و بر اساس آن‌ها نحوۀ تصمیم‌گیری برای خرید یا فروش مشخص می‌شود.

مثالی ساده از معاملات الگوریتمی

فرض کنید یک معامله‌گر از این استراتژی برای خرید و فروش یک سهم استفاده می‌کند:

• زمانی که قیمت میانگین سهم در 30 روز گذشته از قیمت میانگین سهم در 90 روز گذشته بیشتر می‌شود، به مبلغ یک میلیون تومان از آن سهم می‌خرد.
• زمانی که قیمت میانگین سهم در 30 روز گذشته از قیمت میانگین سهم در 90 روز گذشته کمتر می‌شود، بخشی از سهام خود را می‌فروشد.

یک فرد معامله گر برای انجام این معامله باید روزانه سهام مورد نظر را بررسی کند و در ساعت مناسبی، با قیمت مناسب یک سفارش بدهد تا بتواند راهبرد (استراتژی) خود را عملی کند.

در معاملۀ الگوریتمی این دو دستورالعمل ساده در یک برنامه پیاده‌سازی می‌شوند و کامپیوتر به صورت خودکار قیمت‌ها را در روزهای مختلف نظارت می‌کند و میانگین قیمت را محاسبه می‌کند. زمانی که رویداد مورد انتظار در دستورالعمل رخ می‌دهد، کامپیوتر بلافاصله آن را شناسایی می‌کند و دستور خرید یا فروش را ارسال می‌کند. پس دیگر نیازی نیست که معامله‌گر خودش قیمت‌ها را لحظه به لحظه رصد کند و خرید و فروش را در زمان مناسب انجام دهد؛ بلکه تمام این کارها را الگوریتم کامپیوتری با دقت و سرعت انجام می‌دهد.

انواع معاملات الگوریتمی

بسیاری از معاملات الگوریتمی از نوع معاملات با فرکانس بالا[3] هستند. معاملات فرکانس بالا، دسته‌ای از معاملات هستند که در آن‌ها، با سرعت‌های بالا در بازارهای متعدد، تعداد زیادی سفارش داده می‌شود.

در الگوریتم‌های با فرکانس بالا، حتی اگر سود حاصل از خرید و فروش کم باشد، از آنجایی که تعداد سفارشات بالاست و تعداد معاملات انجام گرفته بسیار زیاد است، الگوریتم می‌تواند در مجموع سود قابل توجهی را به دست آورد.

لزوماً هر وقت در مورد معاملات الگوریتمی صحبت می‌شود، مقصود معاملات با فرکانس بالا نیست. بسته به استراتژی خرید و فروش، انواع معاملات الگوریتمی را می‌توان طراحی و پیاده‌سازی کرد.

وقتی دیواری کوتاه‌تر از الگوریتم نیست!

اگر بعضی فعالان بازار سرمایه به جای بهانه تراشی و دنبال مقصر گشتن برای توجیه دلایل عدم رشد بازار سرمایه و تخریب معاملات الگوریتمی، به فکر بررسی ریشه ای مشکلات این بازار و انجام اقدامات مثبتی برای بازگرداندن آرامش به بازار باشند، قطعاً نتایج مثبت تری حاصل خواهد شد.

به گزارش بورس نیوز این روزها برخی فعالان بازار سرمایه بابت معاملات الگوریتمی گلایه دارند و معتقدند معاملات الگوریتمی مجال رشد بازار سرمایه نمی دهد و سازمان بورس باید هرچه زودتر تدبیری برای متوقف کردن معاملات الگوریتمی بیندیشد!

معین زرین‌خط مدیر واحد معاملات الگوریتمی شرکت تحلیلگر امید در گفت‌وگو با بورس نیوز در این خصوص بیان کرد: با توجه به آن که معاملات الگوریتمی هنوز طرحی نوزاد در بازار سرمایه ماست و به لحاظ حجمی آنقدر زیاد نیست که بتواند روند بازار سرمایه را تحت تاثیر قرار دهد به نظر می‌رسد انتقادات مطرح شده در این خصوص بی‌پایه و اساس باشد.

وی افزود: معامله‌گران الگوریتمی، نه رسانه ای در اختیار دارند و نه نهادی حامی آنان است؛ بنابراین تخریب فعالانه این حوزه کار دشواری نیست. سازمان بورس و اوراق بهادار هم به این نکته واقف است که حجم معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه ما، حجم قابل توجهی نیست که بتواند روند بازار را تغییر دهد.

این کارشناس بازار سرمایه در ادامه گفت: برخی فعالان بازار سرمایه روی نماد خاصی فقط به این دلیل که معاملات در محدوده صفر تابلو انجام شده، ادعا می‌کنند که معاملات الگوریتمی صورت گرفته است. حال آنکه این موضوع فقط به خاطر تلاش برخی حقوقی ها برای حمایت از سهم روی صفر تابلو باشد. فراموش نکنید که معامله گران الگوریتمی هم همچون سایر معامله‌گران بازار سرمایه، باید کارمزد معاملات را پرداخت کنند و اصلاً منطقی نیست که ادعا کنیم معامله گران الگوریتمی برای ۱ درصد بازده، اقدام به معامله با الگوریتم و نوسان‌گیری از سهم‌ها می‌کند.

زرین‌خط در پایان تاکید کرد: اگر بعضی فعالان بازار سرمایه به جای بهانه تراشی و دنبال مقصر گشتن برای توجیه دلایل عدم رشد بازار سرمایه و تخریب معاملات الگوریتمی، به فکر بررسی ریشه ای مشکلات این بازار و انجام اقدامات مثبتی برای بازگرداندن آرامش به بازار باشند، قطعاً نتایج مثبت تری حاصل خواهد شد.

دامنه نوسان مشکل بازارسرمایه

بعد ازدعوت عامه مردم به بازار سرمایه ریزش سنگین بازار سرمایه که یکی از مهم‌ترین علت‌های دولت قبل و فروش حداکثری در سهام‌های مشکلات معامله الگوریتمی شاخص ساز و همچنین عدم حمایت مسوولان و دادن وعده‌های دروغ مثل حمایت در شاخص 1600 واحدی (شاخص آقای واعظی) و همچنین مشورت از عده‌ای که بازار سرمایه را عامل تورم می‌دانستند و از مرداد سال 1399 تا اکنون شاهد ریزش بین 50 تا 80 درصدی در اکثر سهام‌های بازار بودیم.

منابعی که می‌توانست جهت تامین منابع و گسترش بازار و شرکت‌ها و بالتبع افزایش اشتغال و تولید تاخالص ملی شود به بازار مسکن و خودرو کوچ کرد و باعث آرزو شدن خرید مسکن برای اکثریت مردم و بالتبع خرید خودرو برای جوانان شد و عدم برنامه‌ریزی درست وزیر اقتصاد که به نظر می‌رسد تمام برنامه‌های خود در زمان نمایندگی مجلس را فراموش کرده‌اند باعث ادامه ریزش در چند ماهه اخیر شده است.

بالتبع عده‌ای از کارشناسان به صورت تئوریک به این مقوله پرداخته‌اند که برداشتن یا افزایش دامنه نوسان باعث پویایی بازار می‌شود که با احترام به این بزرگواران به نظرم دوباره دچار دادن آدرس غلط شده‌ایم. در جدول ذیل به دامنه نوسان در کشورهای مختلف و مقایسه آن با بازار خود می‌پردازیم بر این اساس، بورس‌های تدوال، استانبول و هنگ‌کنگ دامنه نوسان پویا ندارند، اما در هر کدام از آنها، بازه‌ای برای دامنه نوسان ایستا تعیین‌ شده است. از طرف دیگر در بورس نیویورک، دامنه نوسان ایستا وجود ندارد. در این بورس با توجه به قیمت سهام، دامنه تعیین می‌شود.

برای سهام با قیمت بیش از سه دلار دامنه پنج درصد، بین ۷۵ سنت تا سه دلار دامنه ۲۰ درصد و کمتر از ۷۵ سنت دامنه برابر با حداقل ۷۵ درصد یا ۱۵ سنت در نظر گرفته شده می‌شود. در بورس‌های مادرید، قطر، مالزی و ژاپن، هر دو دامنه نوسان پویا و ایستا وجود دارد.

به عنوان مثال در بورس مادرید برای هر سهم بر اساس نوسان تاریخی دامنه ایستا و پویای مجزایی تعیین می‌شود. در بورس ژاپن نیز بر اساس قیمت سهم، دامنه ایستا و پویای متفاوتی برای هر سهم بر حسب ین، واحد پول این کشور، تعیین می‌شود. یعنی دامنه ایستا و پویا بر اساس قیمت هر سهم به ‌صورت واحدی از ین است و به صورت درصدی تعریف نمی‌شود.

اولا طبق بررسی‌های انجام‌ شده توسط فدراسیون جهانی بورس‌ها دو روش ایجاد دامنه نوسان یا توقف خودکار معاملات جهت ایجاد ثبات در بازار و جلوگیری از رفتارهای هیجانی و ضرر سهامداران خرد اعمال می‌شود.

که مولفه‌های اقتصادی و سیاسی هر کشور باید مشکلات معامله الگوریتمی سنجیده شود مثلا در جدول بالا کشورهایی مثل اسپانیا، ژاپن، ریسک‌های غیر سیستماتیک بسیار کمتری همچون (تحریم‌های ظالمانه - نتیجه مذاکرات - تنش موجود در خاورمیانه) وجود دارد. به‌ طور مثال همان طور که در آلمان در برخی از جاده‌ها محدودیت سرعت وجود ندارد، نمی‌توانیم به علت نبودن بستر مناسب (جاده‌های اصولی، خودروی باکیفیت و فرهنگ مشکلات معامله الگوریتمی رانندگی) ما هم بدون محدودیت سرعت در جاده‌ها تردد کنیم همان طور که مقایسه بازار چند تریلیون دلاری با بازار چند همتی اشتباه است.

ثانیا افزایش دامنه نوسان (به نظرم برداشتن آن کار کاملا اشتباه) کار خوبی است که در بدترین زمان ممکن (نبودن بازارگردان‌های مناسب و معاملات الگوریتمی) پیشنهاد شده شده است به ‌طور مثال با وجود معاملات الگوریتمی با پیشنهاد افزایش سه برابری دامنه نوسان و حجم مبنا بازارگردان به راحتی می‌تواند در یک سهام کوچک و با مبلغ پایین سهام را به محدوده صف خرید یعنی مثبت 15 برساند و چون پایانی سهم پر نمی‌شود عملا سهامداری که سهم را در صف خرید بخرد نقطه سر به سر آن 16.5 درصد می‌شود که در صورت عدم خرید بازار گردان در روز بعد و خوشبینانه باز شدن در محدوده صفر تابلو سهامدار خرد در یک روز بین 12 تا 16 درصد ضرر شناسایی می‌کند که باعث ایجاد ترس و رفتارهای هیجانی می‌شود. به نظرم پیشنهاد کانون کارگزاران به علت تضاد منابع بین کارگز و سهامداران و عدم منافع سهامداران خرد باعث افزایش سودآوری کارگزان و ضرر سهامداران خرد بیش از پیش احساس می‌شود.

هم‌اکنون بازار سرمایه در برهه‌ای از زمان است که جای هیچ اشتباهی وجود ندارد و در آخر توصیه می‌شود که اگر تصمیم به این کار گرفتید، پیشنهاد می‌شود به صورت بلندمدت اجرا شود. به‌ طور مثال هر سه ماه، دو درصد به افزایش دامنه نوسان اضافه شود که هم فعالان بازار با شرایط خود را وقف دهند و به یک‌ دفعه با تصمیمات ضرب‌الاجل باعث نابود آخرین منابع این قشر نشود. همچنین پیشنهاد می‌شود در حال حاضر این کار انجام نشود، در صورت انجام این کار به صورت تدریجی باشد.