معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی در بورس دارد؟

معاملات الگوریتمی چیست؟ چه مزایایی دارند؟ نحوه‌ی عملکرد و پیاده سازی آن‌ها به چه صورت است؟ این سوالات برای سرمایه‌گذارانی که قصد دارند از معاملات الگوریتمی استفاده کنند حائز اهمیت هستند. در این مقاله قصد داریم به بررسی این سوالات پرتکرار بپردازیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) نوعی معامله‌ی خودکار در بازار مالی هستند. برای انجام این معاملات، ابتدا دستوراتی به کامپیوتر داده می‌شود که بتواند بدون دخالت انسان در بازار مالی معاملاتی را بر اساس استراتژی معامله‌گر انجام دهد. برای اینکه معاملات خودکار صورت بگیرد، باید ابزار واسطه‌‌ای بین بازار مالی و استراتژی معامله‌گر وجود داشته باشد. این ابزار اکسپرت (expert) است. اکسپرت ابزار هوشمندی است که بر اساس دستورات و الگوریتم‌های خاصی که به آن داده شده است، معاملات را در بازار انجام می‌دهد.

تاریخچه‌ی معاملات الگوریتمی

اولین بار معاملات الگوریتمی در دهه‌ی 1970 شروع شدند. اما با رشد سیستم‌های هوشمند، گسترش اینترنت و دسترسی فراوان به داده‌ها دردهه‌ی 1990، استفاده از معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی گسترش یافت. اما امروزه به دلیل معرفی هوش مصنوعی، انجام معاملات الگوریتمی بیش از پیش در میان معامله‌گران بازارهای مالی اهمیت یافته است. چون هوش مصنوعی توانایی بالایی در بررسی داده‌های بزرگ است.

نحوه عملکرد الگوریتم های معالاتی به چه صورتی است؟

عملکرد الگوریتم معاملاتی باید بگونه‌ای باشد که بتواند تئوری که در ذهن معامله‌گر است را به درستی اجرا کند. برای انجام درست این امر مهم اکسپرت معاملاتی پنج مرحله‌ی زیر را به ترتیب انجام می‌دهد.

مرحله‌ی اول؛ در اولین مرحله الگوریتم تعیین شده باید بتواند بر اساس استراتژی معامله‌گر، نمودار قیمت در بازار را بررسی و رصد کند. در این مرحله الگوریتم معاملاتی سطوح حمایت و مقاومت و الگوهای کلاسیک و هارمونیک را تحلیل می‌کند تا بتواند فرصت معاملاتی را شناسایی کند.

مرحله‌ی دوم؛ در مرحله‌ی دوم اکسپرت معاملاتی بر اساس بررسی‌هایی که انجام داده است، فرصت معاملاتی را تشخیص می‌دهد و بر اساس استراتژی حجم ورود به معامله را تعیین می‌کند.

مرحله‌ی سوم؛ در مرحله‌ی سوم نوبت به ورود به معامله می‌شود. در این مرحله اکسپرت معاملاتی فرصتی را که تشخیص داده است، فعال می‌کند.

مرحله‌ی چهارم؛ در این مرحله‌ الگوریتم نقطه خروج و بسته شدن معامله را بررسی می‌کند تا بتواند با سود مناسب از موقعیت معامله خارج شود.

مرحله‌ی پنجم؛ در این مرحله الگوریتم کار خود را در بازار به پایان می‌رساند و از موقعیت معامله خارج می‌شود.

معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارند؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر افراد مبتدی برای معامله‌گران حرفه‌ای نیز می‌تواند مزایایی زیادی داشته باشند.

حذف احساسات انسانی

معامله‌گران بازارهای مالی معمولا یک استراتژی تست شده دارند. اما زمانی که این استراتژی در یک معامله شکست می‌خورد، معامله‌گران از لحاظ روانی دچار مشکل می‌شوند و ممکن است دیگر به استراتژی خود پایبند نباشند. اما معاملات الگوریتمی احساسات در آن نقشی ندارد و همواره بر اساس الگویی که به آن آموزش داده شده است، عمل می‌کند.

بررسی سریع و بدون فوت وقت

معامله‌گران بازار مالی برای بررسی چارت قیمت بر اساس استراتژی که بک تست گرفته شده، ممکن است زمان زیادی را صرف کنند. به همین دلیل در این زمان ممکن است موقعیت معاملاتی مناسب از دست برود. اما الگوریتم، در کسری از ثانیه بازار را بررسی و موقعیت‌ معاملاتی را تشخیص می‌دهد.

سرعت بالا در ثبت سفارش و باز کردن معامله

معامله‌گرانی که اسکلپر هستند، سرعت در انجام معامله برای آن‌ها حیاتی است. چون میزان سود و ضرری که دارند بسیار اندک است. از این رو اگر نتوانند به سرعت وارد معامله شوند عملا موقعیت معاملاتی را از دست می‌دهند. اما اکسپرت معاملاتی در لحظه وارد معامله می‌شود.

از بین رفتن خطای انسانی

خطای انسانی ممکن است در معاملات بازارهای مالی ضررهای زیادی را متوجه سرمایه‌گذاران کند. در برخی مواقع امکان دارد که سرمایه‌گذاران حجم معاملاتی مناسب را رعایت نکنند. اما اکسپرت معاملاتی دقیقا بر اساس استراتژی معامله‌گر حجم معاملات را تنظیم می‌کند و هرگز دچار اشتباه نمی‌شود.

انواع الگوریتم های معاملاتی

الگوریتم‌های بازارگردانی سهام و صندوق

بازار گردان‌ها و صندوق های سرمایه گذاری، حجم بالایی از سرمایه را در اختیار دارند. این اشخاص حقوقی برای اینکه بتوانند به درستی حجم سفارشات خرید و فروش را مدیریت کنند از الگوریتم‌های معاملاتی استفاده می‌کنند. چون در این صندوق‌ها حجم سفارش خرید و فروش بالا است، یک فرد حقیقی ممکن است نتواند به درستی عمل کند. اما الگوریتم معاملاتی در صندوق‌ها و بازارگردانی‌ها بگونه‌ای عمل می‌کند که در عین حفظ نقد شوندگی تمام سفارشات را مدیریت کند.

الگوریتم‌های مدیریت پورتفو

بازار مالی بصورت چشمگیری توسعه پیدا کرده است. از این رو الگوریتم‌های معاملاتی به مدیران کمک می‌کنند تا بر اساس شرایط از پیش تعیین شده، دارایی‌های موجود در سبد سرمایه‌گذاری را مدیریت کنند و از این طریق علاوه بر از بین بردن خطاهای انسانی و محاسباتی، هزینه‌های مدیریت دارایی خود را نیز کاهش دهند.

الگوریتم‌های اجرای معاملات

انجام معاملات در حجم بالا باعث برهم‌خوردن تعادل در بازار می‌شود. زیرا در تابلو بازار هرگاه حجم خرید یا فروش بالایی بصورت یکباره ثبت شود، سرمایه‌گذاران دچار ترس می‌شوند. از این رو برای انجام معاملات در حجم بالا، از الگوریتم اجرای معاملات استفاده می‌شود. این الگوریتم بدون اینکه تاثیر معناداری بر بازار داشته باشد معاملات را انجام می‌دهد.

الگوریتم های سیگنال دهی

این الگوریتم‌ها براساس داده‌های تحلیلی برنامه‌ریزی شده‌اند. به عنوان مثال فرض کنید الگوریتم معاملاتی دارید که بر اساس یکی از الگوهای کلاسیک همانند مثلث عمل می‌کند. هرگاه در بازار چنین الگویی تشکیل شود الگوریتم معاملاتی به سرمایه‌گذار آلارم می‌دهد. در این حالت معامله‌گر تصمیم می‌گیرد که وارد معامله شود یا خیر.

مدیریت رویدادهای بازار

بازار مالی تا حد زیادی به اخبار سیاسی و اقتصادی وابسته است. یعنی انتشار اخبار ممکن است باعث شود بازارها در یک بازه زمانی کوتاه مدت نوسانات قیمتی زیادی را تجربه کنند. اما سرمایه‌گذاران بنا به دلایلی احتمال دارد از انتشار چنین اخبار و اطلاعیه‌هایی بی‌خبر باشند. الگوریتم‌های مدیریت رویدادهای بازار بگونه‌ای تنظیم شده‌اند که در کمترین زمان ممکن انتشار اخبار و اطلاعیه‌ها به سرمایه‌گذاران اطلاع رسانی می‌کند.

الگوریتم‌های فرصت‌طلب (opportunistic)

الگوریتم‌های فرصت ‌طلب همیشه به دنبال فرصت‌های بازار هستند. این نوع الگوریتم‌ها از الگوها و روندها برای یافتن شانس‌های سودآور در بازار استفاده می‌کنند و به دنبال انجام حرکات هوشمندانه بر اساس داده‌های واقعی و شرایط بازار هستند. به عنوان مثال، می‌توان به الگوریتم‌های نقدشونده محور (Liquidity-driven) اشاره کرد.

الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ (HFT)

الگوریتم‌های پربسامد یا های فریکونسی (HTF) جزو الگوریتم‌هایی است که در بازه زمانی بسیار کوتاه در حد پنج دهم ثانیه عمل می‌کنند. این مدل از الگوریتم‌های معاملاتی هدف از آن‌ها این است که تعداد بسیار زیادی معامله در یک بازه زمانی بسیار کوتاه با سود خیلی اندک انجام دهند. برای افرادی که خارج از کشور هستند چنین معاملاتی از لحاظ اقتصادی به‌صرفه است. چون مالیاتی که از سود معاملات گرفته می‌شود پله‌ای تعیین می‌شود. اما در ایران این‌گونه نیست. چون کارمزد معاملاتی می‌تواند بخش زیادی از سود را از بین ببرد.

الگوریتم‌های هزینه محور (Cost-driven)

الگوریتم‌های هزینه محور (Cost-driven)هدف خاصی را دنبال می‌کنند. عده‌ای از سرمایه‌گذاران و معامله‌گران بازارهای مالی به دنبال کاهش هزینه‌ی تراکنش‌های مالی هستند. الگوریتم‌های هزینه محور بر اساس حجم معاملات، نقدینگی و تاثیر بازار؛ معاملات را زمانی انجام می‌دهند که هزینه‌ی تراکنش‌ها کاهش پیدا کند. این کار باعث افزایش سود معاملات در بازار می‌شود.

الگوریتم‌های اثر محور (Impact-driven)

هدف الگوریتم‌های اثر محور (Impact-driven)، ایجاد کمترین تاثیر ممکن بر بازار است. این الگوریتم‌ها سفارش‌های بزرگ را به سفارش‌های کوچک‌تر تقسیم و در طول زمان آن‌ها را مبادله می‌کنند تا از تاثیر بیش از حد بر قیمت‌ها جلوگیری کنند.

مراحل پیاده سازی الگوریتم معاملاتی

ساخت و پیاده سازی یک الگوریتم معاملاتی پنج مرحله دارد.

تعیین استراتژی معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی معمولا بر اساس روند، کانال، اسپایک یا اسکلپ تعریف می‌شوند. در نتیجه اولین مرحله برای ساخت الگوریتم معاملاتی، انتخاب استراتژی است. البته سرمایه‌گذاران باید از قبل استراتژی خود را بصورت تئوری تست کرده باشند و نتیجه‌ی آن‌ را بداند.

تعریف قوانین ورود و خروج

بعد از انتخاب استراتژی که معامله‌گر از لحاظ تئوری آن را تست کرده باشد، نوبت به تعریف قوانین ورود و خروج به معامله است. هر استراتژی که تعریف می‌شود بدون تعیین نقطه‌ی ورود و خروج مناسب، ناقص است. به همین دلیل معامله‌گر باید به درستی نقطه‌ی ورود و خروج معامله در استراتژی خود را بصورت روشن مشخص کند.

انتخاب زبان برنامه نویسی

بعد از انتخاب استراتژی و تعیین نقاط ورود و خروج، باید زبان برنامه‌ نویسی مناسب برای ساخت الگوریتم انتخاب شود. البته انتخاب زبان برنامه نویسی کار سختی نیست چون همه‌‌ی زبان‌های برنامه نویسی توانایی این کار را دارند.

کدنویسی استراتژی

مرحله‌ی چهارم کدنویسی اکسپرت معاملاتی است. کد نویسی بر اساس استراتژی و نقاط ورود و خروج از معامله است. یعنی برنامه‌نویسان الگوریمی را برنامه ریزی می‌کنند که هرگاه در بازار چنین اتفاقی افتاد بی درنگ معامله اجرا می‌شود.

تست و بهینه‌سازی استراتژی

بعد از ساخت اکسپرت معاملاتی باید آن را در بازار آزمایش کرد. اگر الگوریتم بر اساس استراتژیی معاملاتی عمل کرد، معامله‌گران از آن برای انجام معاملات روزانه استفاده می‌کنند. در غیر این صورت الگوریتم ساخته شده باید مورد بازبینی قرار بگیرد.

روندها و تحولات آینده

اهمیت استفاده از الگوریتم برای انجام معاملات در بازارهای مالی بر کسی پوشیده نیست. به همین دلیل معامله‌گران همیشه به دنبال رشد و توسعه‌ی آن هستند. با ظهور هوش مصنوعی در بازار، کار برای انجام معاملات الگوریتمی ساده‌تر شده است. چون هوش مصنوعی می‌تواند در انتخاب استراتژی، کد نویسی و آزمایش الگوریتم به سرمایه‌گذاران کمک فراوانی بکند.

الگوریتم‌هایی که در حال حاضر از آن استفاده می‌شوند، تقریبا تک بعدی هستند. یعنی فقط از یک استراتژی خاص استفاده می‌کنند. اما با ظهور هوش مصنوعی، در آینده ممکن است استراتژی‌های ترکیبی نیز به الگوریتم‌ها اضافه شوند. استراتژی‌های ترکیبی به معنی این اکسپرت تنها بر یک الگوی کلاسیک تمرکز ندارد بلکه ممکن است از الگو‌های هارمونیک و اندیکاتورها نیز استفاده کند.