تجارت الگوریتمی چیست؟

استفاده از معاملات کمی مدل ها و الگوریتم های ریاضی به طور گسترده به تصمیم گیری معاملاتی اشاره دارد. این مدل ها حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند. قیمت و حجم صدا معاملات عامل مهمی در شناسایی فرصت های سودآور در بازارها هستند. این مقاله با هدف ارائه یک مرور آموزشی از معاملات الگوریتمی یا آلگوتریدینگ درگیر است تعاریف، دوره تاریخی، مزایای، محدودیت ها، مسیر مطالعه و نکات مهم دیگر

تاریخچه تجارت الگوریتمی

تجارت الگوریتمی یک مسیر شغلی منحصر به فرد و هیجان انگیز است که افراد زیادی را به خود جذب کرده است. ایده استفاده از الگوریتم های پیچیده و برنامه های کامپیوتری معامله در بازارهای مالی می تواند هم از نظر ذهنی چالش برانگیز و هم از نظر مالی سودآور باشد.

سیر تاریخی تراکنش های الگوریتمی را می توان در پیدایش شبکه های متقاطع یافت که هدف آنها مطابقت سفارشات داخل دلال ها یا صرافی ها بود. آنها منطق قیمت و قابلیت های سفارش هوشمند را در الگوریتم های جستجوی نقدینگی ادغام کردند.

در گذشته، معاملات الگوریتمی فقط برای منابع مالی و دیگر سرمایه گذاران نهادی در دسترس بودند، اما پیشرفت های تکنولوژیکی هزینه استفاده از آنها را کاهش داده است خرده فروشان شما همچنین به تراکنش های الگوریتمی دسترسی خواهید داشت. بسیاری در جهان کارگزاران آنلاین پلتفرم های معاملاتی اکنون الگوریتم هایی را ارائه می دهند که معامله گران می توانند از آنها استفاده کنند.

چگونه تجارت الگوریتمی را شروع کنیم؟

در مقایسه با اکثر مشاغل کوچک، معاملات خودکار بسیار مقیاس پذیر است. یعنی می توان با یک سرمایه گذاری اولیه کوچک شروع کرد و با افزایش سود به تدریج سرمایه گذاری خود را گسترش داد. این مقیاس پذیری یکی از بزرگترین مزیت های algotrading است.

سودآوری استراتژی ها و زمان مناسب اجرا

تا زمانی که استراتژی شما سودآور باشد، می توانید سود مناسبی داشته باشید. با این حال، مهم است که به یاد داشته باشید که معاملات الگوریتمی میانبری برای ثروتمند شدن نیست. شما باید درک درستی از مدیریت ریسک و مدیریت سرمایه شما باید بتوانید در بازارهای مالی حضور داشته باشید. با توجه به ماهیت این گونه تراکنش ها، تراکنش های جعبه سیاه نوعی تراکنش نسبتاً خودکار هستند.

درجه اتوماسیون به پیچیدگی استراتژی بستگی دارد. زمان مناسب برای انجام این نوع معامله است. در صبح این قبل از باز شدن بازار است. برای دریافت و پردازش آخرین داده های تاریخیبا خواندن اخبار شرکت که در صفحه هشدارهای شما ظاهر می شود و ثبت سفارشات روز، باید برنامه های مختلفی را اجرا کنید.

راه اندازی تراکنش های خودکار

پس از آماده‌سازی سفارش‌های مختلف قبل از باز شدن بازار، باید برنامه‌ای برای اجرای خودکار سفارش‌ها در طول روز تنظیم شود. سود احتمالی برای پیچیدگی، مقیاس پذیری و مدیریت ریسک بستگی به استراتژی مورد استفاده دارد. یکی از مزیت های اصلی معاملات کمی این است که همیشه نیاز به حضور فیزیکی اپراتور ندارد، اما مانند هر سرمایه گذاری دیگری می تواند با مجموعه ای از ریسک ها همراه باشد.

مدیریت ریسک در معاملات الگوریتمی

مدیریت ریسک برای اطمینان از اینکه همه سرمایه‌گذاری‌ها از بین نمی‌روند، حیاتی است. یکی از رایج ترین اشتباهاتی که معامله گران تازه کار مرتکب می شوند استفاده از آن است اهرم این خیلی زیاده. استفاده بیش از حد برای دستیابی به سود بالاتر می تواند خطرناک باشد. مدیریت ریسک شامل تنظیم قوانینی است که بر میزان سرمایه تخصیص یافته به هر تراکنش، میزان اهرم استفاده شده و زمان بندی نظارت می کند. دارم میام داخل و خارج شوید تراکنش ها را رصد و کنترل می کند. همچنین a یک سبد متنوع به حداقل رساندن ریسک از دست دادن سرمایه بسیار مهم است.

در ادامه مطلب آموزش معاملات الگوریتمی شایان ذکر است که این معاملات می توانند سودآور باشند، اما همانطور که قبلا در رابطه با معاملات کمی اشاره شد، این نوع معاملات دارای ریسک های قابل توجهی هستند که یکی از آنها این است که اگر الگوریتم به درستی طراحی نشود یا بازار رفتار غیرمنتظره ای داشته باشد. ضرر – زیان می توان به چیزهای زیادی دست یافت.

تجارت کمی و معاملات الگوریتمی

تجارت کمی و تجارت الگوریتمی دو مفهوم مرتبط اما متفاوت در دنیای مالی هستند.

تجارت کمی نوعی معامله است که برای شناسایی فرصت های معاملاتی بر اساس آن استفاده می شود مدل های ریاضی و تجزیه و تحلیل های آماری این شامل استفاده از الگوریتم های پیچیده ریاضی و برنامه های کامپیوتری برای تجزیه و تحلیل مجموعه است اطلاعات عالی و تصمیم گیری بر اساس آنهاست. هدف از معاملات کمی شناسایی فرصت های معاملاتی است تو داری برنده میشی و عملکرد به سرعت و کارآمد آنها هستند.

از سوی دیگر از معاملات الگوریتمی استفاده می شود برنامه های کامپیوتری یا الگوریتم ها به اتوماسیون تصمیمات معاملاتی اشاره دارد. الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده های بازار و تولید سیگنال های معاملاتی از آنها برای تصمیم گیری استفاده می شود خرید می کند یا فروش معاملات الگوریتمی را می توان در انواع استراتژی ها از جمله تجارت کمی، معاملات با فرکانس بالا و سایر الگوهای معاملاتی خودکار استفاده کرد.

تفاوت بین تجارت الگوریتمی و تجارت کمی

به طور خلاصه، تجارت کمی یک اصطلاح گسترده است که شامل رویکردهای مختلف تجارت با تاکید بر آنالیز کمی است، در حالی که تجارت الگوریتمی به طور خاص به استفاده از الگوریتم های کامپیوتری اشاره دارد تصمیمات فروش را خودکار کنید اشاره دارد.

تجارت الگوریتمی در چند دهه گذشته به طور فزاینده ای در بازارهای مالی محبوب شده است. این رویکرد شامل استفاده از برنامه های کامپیوتری برای اجرای خودکار معاملات بر اساس آن است قوانین و الگوریتم های از پیش تعیین شده F. چند نکته کلیدی وجود دارد که باید در مورد معاملات الگوریتمی به خاطر داشت:

  • در این نوع معاملات سرعت این یک عامل بسیار مهم است. یکی از مزایای اصلی معاملات الگوریتمی، امکان انجام معاملات با سرعت بسیار بالا است. این برنامه ها می توانند به سرعت داده های بازار را تجزیه و تحلیل کنند و بر اساس این فرآیندها تصمیم گیری کنند و به معامله گران اجازه دهند نوسانات قیمت مزیت – فایده – سود – منفعت.
  • طراحی الگوریتم های معاملاتی موثر نیازمند دانش عمیق علمی است مالی و کامپیوتر F. بازرگانان باید قادر به نوشتن کد پیچیده ای باشند که بتواند مقادیر زیادی از داده ها را تفسیر کند.

تا این را بهتر بدانیم تجارت الگوریتمی چیست؟ این می تواند یک شغل عالی برای کسانی باشد که تجربه دارند برنامه نويسي آنها نیز از تحلیل داده ها آنها خوشحال می شوند

مزایای تجارت الگوریتمی

این معاملات سرعت و بهره وری قابلیت تحویل را افزایش می دهد و تاخیرهای ناشی از پردازش دستی را به حداقل می رساند. این مزیت به ویژه در بازارهایی که تجارت در میلی ثانیه می تواند تفاوت قابل توجهی ایجاد کند بسیار مهم است. تجارت الگوریتمی با دسترسی همزمان به چندین بازار نقدینگی افزایش می یابد و منجر به بهبود می شود کشف قیمت خواهد بود

علاوه بر این، تجارت الگوریتمی با خودکارسازی اجرای تجارت و کاهش تأثیر گسترش می یابد و لیز خوردن (صفحه خواب)، کارمزد تراکنش و اثر احساسات تراکنش را حذف می کند.

محدودیت ها

با این حال، معاملات الگوریتمی بدون محدودیت نیست. مشکلات از نظر فنی پسندیدن خرابی سیستمقطع ارتباط می تواند منجر شود معاملات بد یا عملیات را مختل کند. نوسانات بازار این یک چالش دیگر است، زیرا نوسانات شدید قیمت می تواند منجر به نتایج نامطلوب در هنگام اجرای سفارشات بر اساس الگوریتم های از پیش تعریف شده شود.

همچنین الگوریتم ها قابل ترکیب نیستند قضاوت انسان و سازگاری با شرایط پیش بینی نشده

تنظیم معاملات الگوریتمی

با فراگیر شدن استفاده از تجارت الگوریتمی، قانونگذاران در کشورهای مختلف به طور فزاینده ای نگران خطرات بالقوه برای ثبات مالی بودند. برگزار کننده برخی از کشورها مقرراتی را هدف قرار داده اند نظارت و حد آنها تأثیر معاملات الگوریتمی را بر بازارها اعمال کردند. با وجود خطرات و چالش های نظارتی مرتبط با تجارت الگوریتمی، بسیاری از کارشناسان معتقدند که این رویکرد در سال های آینده همچنان محبوبیت خود را به دست خواهد آورد.

از آنجایی که پیشرفت های تکنولوژی منجر به سهولت بیشتر در معاملات می شود، می توان انتظار داشت که شاهد نوآوری های بیشتری در این فضا باشیم.

گسترش و استفاده از معاملات الگوریتمی، بازارهای مالی را متحول کرده است. این تراکنش ها، در حالی که با ریسک همراه هستند، می توانند سودهای بالقوه ای برای کسانی داشته باشند که با زیر و بم آنها آشنا هستند.

روش یادگیری معاملات الگوریتمی

موفقیت در معاملات الگوریتمی نیازمند یک مسیر یادگیری ساختاریافته است. معامله گران مشتاق باید مراحل زیر را در نظر بگیرند:

  • درک درستی از بازارهای مالی، از جمله بازار سهام، اوراق قرضه با درآمد ثابت، معاملات آتی و معاملات گزینه ها
  • ملاقات ساختار بازار، انواع سفارشات و ساختار تجارت
  • مهارت های برنامه نویسی را با یادگیری زبان هایی مانند پایتون، درجه سانتی گراد++ یا آر
  • آشنایی با تکنیک ها تحلیل آماری و فقدان درگیر است تجزیه و تحلیل سری زمانی، مدل های رگرسیون و نظریه های احتمال
  • برای اجاره مدیریت ریسک و مدیریت سرمایه هنگام اجرای تراکنش های الگوریتمی
  • تست معکوس استفاده از داده های تاریخی، تجارت روی کاغذ و در نهایت اجرای استراتژی های پیاده سازی شده در محیط زنده

در کلینیک اقتصادی با تولید محتوای علمی به روز در مورد معاملات الگوریتمی و موضوعات مختلف آن از جمله بک تست یا پیش آزمون، تجارت با فرکانس بالا، شبکه های عصبی، الگوریتم و موضوعات دیگر، سعی داریم شما را بهتر و بیشتر با این نوع معاملات آشنا کنیم.

مطالب مرتبط