تعریف معاملات الگوریتمی و کاربرد آن

در ابتدا لازم است یک تعریف اولیه و خلاصه برای معاملات الگوریتمی یا همان Algorithmic Trading ارائه کرد و آن استفاده از محاسبات ساده یا پیچیده ریاضی برای انجام یک فعالیت خاص می باشد که در بازار مالی با همراهی آن با تکنولوژی هوش مصنوعی می تواند به عنوان ابزار کاربردی در جهت پردازش اطلاعات بازار و ارائه بهترین شیوه معاملات مورد استفاده قرار گیرد . عبارت معاملات الگوریتمی با عبارت الگوتریدینگ(Algo trading) که ممکن است تاکنون زیاد به گوشتان خورده باشد در یک گروه قرار می گیرد .یکی دیگر از تعاریف ارائه شده برای معاملات الگوریتمی ، معامله خودکار است که در آن یک برنامه کامپیوتری بدون دخالت انسان اقدام به تحلیل و اجرای معامله در بازار می نماید. برای درک بهتر این موضوع و جلوگیری از خطای تعریف بالا که معاملات الگوریتمی را با معامله خودکار مترادف می داند بهتر است در دو بخش معرفی انواع معاملات الگوریتمی و کاربرد آن در هر مرحله از یک معامله بپردازیم .انواع معاملات الگوریتمیبطورکلی می توانیم معاملات الگوریتمی را به سه بخش اصلی زیر طبقه بندی کنیم :- الگوریتم های اجرا محور- الگوریتم های تحلیل محور- الگوریتم های استراتژی محورهمانطور که در بالا به آن اشاره کردیم مترادف قرار دادن معاملات الگوریتمی با معامله خودکار تعریفی اشتباه از این عبارت است و این مورد را با تقسیم بندی بالا بهتر می توانیم شرح دهیم .الگوریتم های اجرا محوریکی از انواع الگوریتم های معاملاتی ، الگوریتم اجرای معاملات است که در آن ثبت دستور معامله توسط الگوریتم و بر اساس اطلاعاتی که از قبل به آن داده شده صورت می پذیرد . ممکن است الگوریتم اجرای معامله تنها در راستای بهینه سازی یک معامله با حجم بالا مورد استفاده قرار گیرد ، مشابه کاری که بازارگردان ها و یا یک کاربر حقوقی در بازار انجام میدهد . در واقع الگوریتم های معاملاتی با رویکرد اجرا، سعی در شکستن سفارشات و تبدیل آن ها از یک سفارش حجیم به سفارش استاندارد دارد تا از تاثیرات مخرب یک سفارش با حجم بالا در بازار جلوگیری نماید .الگوریتم های اجرا محور در واقع به عنوان بخش پایانی یک معامله مورد استفاده قرار می گیرند ، لذا ممکن است در فرآیند تحلیل بازار نیز در صورت نیاز معامله گر ، این بخش از الگوریتم نیز به روند معامله اضافه گردد و به الگوریتم اجازه دهد پس از تحلیل بازار و رسیدن به نقطه مورد نظر سفارش مذکور را بدون تایید مجدد به ثبت برساند .الگوریتم های تحلیل محوربا توجه به تنوع بازارهای مالی و تغییر روند محسوس معاملات در بازارهای مختلف ، با اصطلاحاتی مانند الگوریتم های سیگنال ، بهترین نقاط ورود و خروج با الگو تریدینگ و یا مانیتورینگ لحظه ای چند بازار در کنار هم آشنا شده باشید . در واقع همه این موارد اشاره به حضور پر رنگ استفاده از برنامه های کامپیوتری برای پردازش داده های موجود در بازار مالی دارد ، چرا که حجم وسیع داده ها و در کنار آن خطاهای انسانی موجود و کمبود زمان استفاده از این الگوریتم ها و محاسبات را الزام آور نموده است .برای شرح بیشتر ، با یک مثال ادامه می دهیم . معامله گران در بازارهای مالی در دو بخش تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال اقدام به بررسی بازارهای مالی مد نظر خود می نمایند و پس از پیدا کردن بهترین نماد یا سهم برای ورود به بازار دست به کار می شوند . معامله گرانی که بیشتر به سمت تحلیل تکنیکال متمایل هستند می توانند از صدها ابزار تحلیل تکنیکال که در اختیارشان قرار دارد برای تحلیل استفاده کنند ، اما استفاده صحیح از هر یک از این ابزارها نیازمند دانش کافی و آموزش می باشد که چه بسا زمان و هزینه بسیار زیادی را به معامله گر تحمیل می نماید . الگورتیم های سیگنال دهی و اسکن بازار می تواند به معامله گر کمک کند تا اطلاعات چند بازار را بصورت همزمان مورد پردازش قرار دهد ، با استفاده از ابزارهای مختلف تحلیل تکنیکال مانند اندیکاتورها و اوسیلاتورهای مختلف که به الگوریتم معرفی می شود بهنیه ترین نقاط ورود یا خروج در یک نماد یا سهم را در بازار مربوطه پیدا کند تا معامله گر با کمترین خطای احساسی در بازار به معامله بپردازد .شاید اصطلاح الگوریتم مانیتورینگ هم به گوشتان خورده باشد که ما در این مقاله ، این الگوریتم را نیز در الگوریتم تحلیل محور طبقه بندی کردیم که در آن اطلاعات بازار توسط الگوریتم های پایش یا مانیتورینگ مورد بررسی قرار می گیرد . به عنوان مثال شما علاقه مندید که کلیه صورت های مالی و یا پیام های ناظر ارائه شده در یک گروه خاصی از صنعت را سریعا و در زمان انتشار دریافت کنید که در اینجا الگوریتم های پایش می توانند به شما در مدیریت این اطلاعات کمک شایانی بکنند . ممکن است در دیگر متون ارائه شده در این زمینه ، این نوع از الگوریتم در گروه جدا گانه ای طبقه بندی و شرح داده شود .الگوریتم های استراتژی محوربطور کلی در بازار مالی معمولا کسانی موفق هستند که سعی می کنند همواره از یک استراتژی مناسب و اصولی برای معاملات خود پیروی کنند . حال با توجه به اینکه معامله گران دیگر تنها در بازار های سنتی فعال نیستند و برای حضور همزمان در بازارهای مختلف نیاز به دستیار معاملاتی دارند استفاده از استراتژی بیش از پیش ضروری می نماید و الگوریتم های معاملاتی به این نیاز با رویکرد استفاده از تکنولوژی پاسخ داده است . شما می توانید به عنوان یک تحلیلگر تکنیکال و با ترکیب تعدادی از ابزارها (اندیکاتورها ، اوسیلاتورها ، امواج الیوت ، خطوط فیبوناچی و ...) و استفاده از محاسبات ریاضی برای خود یک استراتژی روند محور ، معامله گر روزانه ، آربیتراژ ، معامله گری سوئینگ، اسکالپ تریدینگ و ... بسازید و بر روی بازار دلخواه خود آن را فعال سازی کنید .برخی از استراتژی های آشنایی که می توان از آن ها نام برد ، عبارتند از :- استراتژی میانگین موزون حجم قیمت- استراتژی میانگین موزون زمان قیمت- برگشت قیمت از سطح حمایت و مقاومت- معامله در خلاف جهت روند- پرایس اکشن- معامله در رنج- پوزیشن تریدینگ- معامله گری روزانه- معامله گری اسکالپ- ...یکی از مزایای استفاده از استراتژی های الگوریتم های معاملاتی قابلیت تست این استراتژی ها و پیدا کردن نرخ بازده هر استراتژی متناسب با بازار مورد استفاده است ، تا معامله گر نیازی نباشد هر استراتژی را به صورت واقعی چندین مرتبه تست نماید که این خود می تواند منجر به از دست رفتن سرمایه معامله گر شود . در واقع الگوریتم های معاملاتی با پردازش اطلاعات گذشته بازار و با تکیه بر ابزارها و محاسبات ریاضی مورد استفاده در هر استراتژی به تحلیل حرکت بازار می پردازد و خروجی مورد نظر را به معامله گر نمایش می دهد . اگر معامله گر بخواهد می تواند معامله خودکار را نیز فعال سازی نماید تا پس از دریافت بهینه ترین نقاط به معامله وارد و یا از آن خارج شود ."معاملات الگوریتمی قرار نیست به ما بگوید چقدر سود کسب می کنیم ، قرار است به ما کمک کند تا دقیق تر و با خطای کمتر معامله کنیم"یکی از سوالاتی که ممکن است برای شما پیش بیاید ، کاربرد معاملات الگوریتمی در بورس ایران است . بله از معاملات الگوریتمی در بازار بورس ایران هم می توان استفاده نمود . یکی از عمومی ترین موارد استفاده از معاملات الگوریتمی در بازار بورس را در بخش الگوریتم های اجرا محور شرح دادیم ، و آن استفاده کاربران حقوقی و بازارگردان ها برای شکستن معاملات با حجم بالا به معاملات کوچکتر برای جلوگیری از بهم ریختن بازار است. اما بطور کلی در بخش های الگوریتم های تحلیل محور و الگوریتم های ساخت استراتژی در بازار بورس ایران نیز می توان استفاده کرد اما به دلیل وجود محدودیت های قانونی امکان اجرای خودکار سفارشات برای کاربران حقیقی در بازار بورس ایران فراهم نیست و تنها می توانند از الگوریتم ها برای پیدا کردن بهترین و بهینه ترین صنایع ، سهام و به عبارت کلی فرصت های معاملاتی بهره ببرند. یک نکته حائز اهمیت که نباید در استفاده از معاملات الگوریتمی فراموش کرد ، مناسب نبودن این ابزار برای کاربران تازه وارد است .یکی از روش هایی که هم اکنون در برخی از نهادهای مالی مورد استفاده قرار می گیرد سبدگردانی الگوریتمی است . قاعدتا مدیریت سبد تعداد زیادی از مشتریان کار ساده ای نیست و در صورت بروز خطاهای انسانی ممکن است هزینه های بسیار زیادی را به همراه داشته باشد ، لذا سبدگردان ها می کوشند با استفاده از ابزارهای الگوریتمی به بهتر شدن کیفیت سود حاصله و مدیریت ریسک سبدهای تحت پشتیبانی خود بپردازند و بتوانند مدیریت اختصاصی مناسبی برای تعداد زیادی از مشتریان را فراهم کنند .در مجموع برخی از مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی را می توان به شرح موارد ذیل عنوان نمود :- به حداقل رسیدن احتمال خطای دستی و احساسی در زمان معامله- انجام معامله در بهترین قیمت خرید و یا فروش- بالا رفتن سرعت معامله- کاهش هزینه معاملات- بررسی چندین بازار به صورت همزمان- قابلیت بهینه سازی استراتژی ها بر اساس بک تست های انجام شده- مدیریت ریسک و سرمایه- سرعت در انتخاب استراتژی مناسب- کاهش تخلفات در بازار- امکان بکارگیری استراتژی های پیچیده- افزایش حجم معاملات و بالا رفتن امکان نقدینگیبصورت کلی می توانیم اهمیت معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ در روند یک معامله را به 4 بخش اصلی تقسیم بندی کنیم :- تحلیل و پردازش اطلاعات بازار- پیدا کردن بهینه ترین فرصت های معامله متناسب با استراتژی های تعریف شده- ثبت سفارش (در صورت خودکار بودن الگوریتم)، در صورت نیمه خودکار بودن الگوریتم این بخش توسط معامله گر صورت می پذیرد- مدیریت سفارشکاربرد هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمیشاید ساده ترین و مستقیم ترین تعریفی که می توان از کاربرد هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی به کار برد ، تبدیل یک سیستم معاملاتی صرف به یک سیستم هوشمند باشد که نه تنها توانایی رصد داده ها و پردازش آن ها را دارد بلکه می تواند یک برآورد جدید نیز به شما ارائه کند . در واقع نگاه عمیقی که با بکار گیری هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی از بازار رخ می دهد می تواند منجر به آینده نگری در بازار گردد .دو تا از معروف ترین الگوریتم های هوش مصنوعی که تاکنون در بازارهای مالی مورد استفاده قرار گرفته اند، الگوریتم تصادفی و الگوریتم ژنتیک است.در الگوریتم های تصادفی ابزارهای مختلف تحلیل تکنیکال متناسب با نیازهای معامله گر مانند بازه زمانی یا حتی درصد سود و زیان ، باهم ترکیب و مورد تست قرار می گیرد . و پس از بررسی در حالت های مختلف بازار کاربر می تواند بهنیه ترین استراتژی را که منجر به کسب خواسته های او شده را ذخیره نموده و در معاملات واقعی بکار گیرد .در الگوریتم ژنتیک شما می توانید ، استراتژی های بدست آمده از الگوریتم های تصادفی را بصورت داده در بستر هوش مصنوعی قرار دهید و سپس استراتژی ها دو به دو باهم ترکیب و بررسی می شوند و از دل آن ها یک استراتژی جدید منتج می شود . در واقع شما می توانید با استفاده از الگوریتم تصادفی سودآور ترین استراتژی ها را بسازید و با الگوریتم ژنتیک این استراتژی ها را با هم ترکیب کرده و در نهایت به یک استراتژی بهینه ترین دست پیدا نمایید .بطور کلی شما با ترکیب معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی می توانید استراتژی های جدید و بهینه بسازید ، تست کنید و سپس وارد معامله شوید و اینگونه در وقت و سرمایه خود صرف جویی کنید .کلام آخر :استفاده از معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی چیزی انکار ناپذیر در بازارهای مالی است و نمی توان حضور پررنگ آن را نادیده گرفت . اما آنچه بسیار اهمیت دارد توجه به جزئیات ضروری یک معامله الگوریتمی باکیفیت است . مواردی از جمله :- دقت در اجرای دستورات کد نویسی- دسترسی به اطلاعات صحیح بازار- داشتن سیستم فنی قوی- عدم اتکای صرف به خروجی بک تست و بهینه سازی مداوم- پیش بینی های لازم برای اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم های معاملاتی