بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

ارایه سیستم معاملات الگوریتمی برای قرارداد آتی سکه طلا مبتنی بر داده‌های درون-روزی

امروزه با فراگیر شدن معاملات آنلاین و الگوریتمی، نیاز است تا داده‌های معاملاتی بازارهای مالی با سرعت بالاتری تحلیل و به تصمیمی سودآور تبدیل شوند. هدف این مقاله توسعه یک سیستم معاملات خودکار و الگوریتمی بر روی قرارداد آتی سکه طلای بورس کالای ایران است. با توجه به این که تحلیل تکنیکال برای بازارهای دو طرفه (موقعیت خرید و فروش) مناسب است، از سیگنال 8 ابزار تکنیکال برای سیستم معاملاتی استفاده شده است. به منظور ایجاد سیستم معاملاتی نیز از الگوریتم MOPSO با هدف بهینه‌سازی دو تابع بازدهی و ارزش در معرض خطر شرطی (CVaR) بهره گرفته‌ایم. همچنین برای تکمیل سیستم مدیریت ریسک، حد سود و حد ضرر بهینه برای قرارداد آتی تعیین شده است. نتایج نشان می‌دهد که سیستم معاملاتی طراحی شده نسبت بازدهی به ریسک مطلوب‌تری نسبت به دیگر استراتژی‌های رقیب مانند خرید و نگهداری و فروش و نگهداری دارد. همچنین چارچوب زمانی 30 دقیقه برای طراحی سیستم‌های معاملاتی بر روی قرارداد آتی سکه طلا مناسب به نظر می‌رسد.

کلیدواژه‌ها

• معاملات الگوریتمی
• قرارداد آتی سکه طلا
• تحلیل تکنیکال
• ارزش در معرض خطر شرطی

عنوان مقاله [English]

Algorithmic Trading System for future contract of gold coin based on intra-day data

نویسندگان [English]

• Mohammad Ali Rastegar 1
• Amin Sedaghatipour 2

1 Assistant professor of industrial and systems engineering faculty, Tarbiat Modares university (Corresponding Author)

Today, with the prevalence of online trading and algorithmic trading, it is required that the trading data of financial markets be analyzed faster and become profitable decision. The purpose of this paper is to develop an automated and algorithmic trading system on gold coin future contracts in Iran Mercantile Exchange. According to the suitableness of technical analysis for two-sided markets (long and short position), 8 technical tool signals has been used for trading system. In order to develop the trading system, MOPSO algorithm is used with the aim of optimizing the efficiency function and Conditional Value at Risk (CVaR). Besides for completing the risk management system, optimized take profit and stop loss has been specified for future contract. The results show that the designed trading system has a more favorable ratio of return to risk than other competitor strategies such as buy & hold and sell & hold. Also the time frame of 30 minutes seems appropriate for designing a trading system based on gold futures contract.

کلیدواژه‌ها [English]

• Algorithmic trading
• Gold coin future contract
• Technical Analysis
• Conditional Value at Risk

مراجع

* راعی, ر., هنردوست, ا., سلیمانی, ی.؛ تاتایی, پ., 1393. اثر سررسید، حجم معامله و تعداد موقعیت‌های باز بر نوسانات قیمت قرارداد آتی سکه طلا. دانش سرمایه‌گذاری, 1(9), pp. 169-186.

* عباسی, ا., عاکفی, ح.؛ ادیب مهر, ش. ا., 1394. تنظیم پارامتر اندیکاتور های تحلیل تکنیکال با استفاده از بهینه سازی چندهدفه گروه ذرات و سیستم استنتاج تطبیقی فازی عصبی. فصلنامه علمی پژوهشی دانش سرمایه گذاری, pp. 111-134.

* فلاح پور, س.؛ حکیمیان, ح. , 1395. بررسی عملکرد سیستم معاملات زوجی در بورس اوراق بهادار تهران: رویکرد هم انباشتگی و بررسی نسبت سورتینو. مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار, 8(30), pp.1-17.‎

* فکاری سردهایی, ب., میرزاپور, ا., صیامی, ع.؛ کجوری, م., 1392. بررسی ارتباط قیمت بازار آتی و نقدی سکه طلای ایران. دانش مالی تحلیل اوراق بهادار, 7(22), pp.93-107.‎

* علی احمدی, س.؛ احمدلو, م. ,1390. پیش بینی قیمت قراردادهای آتی سکه طلا با استفاده از مدل آریما در بورس کالای ایران. مجله دانش مالی تحلیل اوراق بهادار, 5(9) , pp.61-74.‎

* دستپاک, م.؛ 1394. ارائه مدل معاملاتی با تکرار بالا در بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه علمی پژوهشی دانش سرمایه گذاری, 4(16) , . pp. 89-109

* Babaei, S., Sepehri, M.M. and Babaei, E., 2015. Multi-objective portfolio optimization considering the dependence structure of asset returns. European Journal of Operational Research, 244(2), pp.525-539.

* Chen, Y. and Wang, X., 2015. A hybrid stock trading system using genetic network programming and mean conditional value-at-risk. European Journal of Operational Research, بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس 240(3), pp.861-871.

* de la Fuente, D., Garrido, A., Laviada, J. and Gómez, A., 2006, July. Genetic algorithms to optimise the time to make stock market investment. In Proceedings of the 8th annual conference on Genetic and evolutionary computation (pp. 1857-1858). ACM.

* Esfahanipour, A. and Mousavi, S., 2011. A genetic programming model to generate risk-adjusted technical trading rules in stock markets. Expert Systems with Applications, 38(7), pp.8438-8445.

* Fernández Rodríguez, F., González-Martel, C. and Sosvilla Rivero, S., 2001. Optimisation of technical rules by genetic algorithms: Evidence from the madrid stock market.

* Fukumoto, R. and Kita, H., 2001, October. Designing trading agents for an artificial market with a multi-objective genetic algorithm. In Proceedings of the Fourth International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications (p. 226). IEEE Computer Society.

* Lin, L., Cao, L., Wang, J. and Zhang, C., 2004. The applications of genetic algorithms in stock market data mining optimization. WIT Transactions on Information and Communication Technologies, 33.

* Liu, X., An, H., Wang, L. and Jia, X., 2017. An integrated approach to optimize moving average rules in the EUA futures market based on particle swarm optimization and genetic algorithms. Applied Energy, 185, pp.1778-1787.

* Lubnau, T. and Todorova, N., 2015. Trading on mean-reversion in energy futures markets. Energy Economics, 51, pp.312-319.

* Lwin, K.T., Qu, R. and MacCarthy, B.L., 2017. Mean-VaR Portfolio Optimization: A Nonparametric Approach. European Journal of Operational Research.

* Majhi, B. and Anish, C.M., 2015. Multiobjective optimization based adaptive models with fuzzy decision making for stock market forecasting. Neurocomputing, 167, pp.502-511.

* Ng, W.W., Liang, X.L., Li, J., Yeung, D.S. and Chan, P.P., 2014. LG-Trader: Stock trading decision support based on feature selection by weighted localized generalization error model. Neurocomputing, 146, pp.104-112.

* Skabar, A. and Cloete, I., 2002. Neural networks, financial trading and the efficient markets hypothesis. Australian Computer Science Communications, 24(1), pp.241-249.

* Vajda, V., 2014. Could a Trader Using Only “Old” Technical Indicator be Successful at the Forex Market?. Procedia Economics and Finance, 15, pp.318-325.

* Wang, L., An, H., Liu, X. and Huang, X., 2016. Selecting dynamic moving average trading rules in the crude oil futures market using a genetic approach. Applied Energy, 162, pp.1608-1618.

* Wiles, P.S. and Enke, D., 2015. Optimizing MACD parameters via genetic algorithms for soybean futures. Procedia Computer Science, 61, pp.85-91.

* Xu, Q., Zhou, Y., Jiang, C., Yu, K. and Niu, X., 2016. A large CVaR-based portfolio selection model with weight constraints. Economic Modelling, 59, pp.436-447.

* Zhu, H., Wang, Y., Wang, K. and Chen, Y., 2011. Particle Swarm Optimization (PSO) for the constrained portfolio optimization problem. Expert Systems with Applications, 38(8), pp.10161-10169.

منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستور های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است.

جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم:

به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.

به عنوان مثال:

حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد.

معاملات الگوریتمی عمدتا توسط سرمایه گذاران بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس نهادی و کارگزاران بزرگ برای کاهش هزینه های مربوط به تجارت مورد استفاده قرار می گیرد.

طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای اندازه های بزرگ که ممکن است تا 10٪ از حجم کل معاملات را شامل شود، سودمند است.

به طور معمول سازندگان بازار از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می کنند.

معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و راحت سفارشات را فراهم می کند و آن را برای مبادلات جذاب می کند.

به نوبه خود، این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه گذاران می توانند به سرعت سودهای حاصل از تغییرات اندک در قیمت را ثبت کنند.

معاملات الگوریتمی با استفاده از کدهای رایانه ای و تجزیه و تحلیل نمودار با توجه به پارامترهای تعیین شده مانند حرکات قیمت یا نوسانات، وارد معاملات می شوند.

هنگامی که شرایط فعلی بازار با معیارهای از پیش تعیین شده مطابقت دارد، الگوریتم های معاملاتی می توانند سفارش خرید یا فروش را از طرف شما انجام دهند.

معاملات الگوریتمی چیست

روال معاملات بورس به این صورت است که معامله‌گران در بازارهای مالی به شکل فردی و بر پایه فرآیند ساخت و مدیریت راهبردهای مالی اقدام به معامله می‌کنند اما این مدل با الگوریتم‌های معاملاتی تغییر کرد. معامله‌گران در بازارهای مالی در گذشته به فرآیند ساخت و مدیریت راهبردهای مالی می‌پرداختند. در واقع در جایگاه‌های مشخصی با تعدادی صفحه نمایش باز می‌نشستند و به اطلاعات بی‌درنگی که مرتبا نیز در حال تغییر بود خیره می‌شدند و تصمیم به معامله می‌گرفتند.
معامله‌گران در این روش با پیگیری دستی تحلیل‌ها و الگوها به این نتیجه می‌رسیدند که چه وقت و کجا سفارش خرید و فروش را در سامانه‌های معاملاتی وارد کنند. سپس با مدیریت این سفارش‌ها بررسی می‌کردند که آیا اهداف اولیه از آن معامله به دست آمده است یا خیر؟در حالی که همچنان این شیوه مرسوم است و کاربرد دارد اما امکان خطا در بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس تحلیل و تصمیم‌گیری در این روش به دلایلی چون تغییرات بی‌درنگ اطلاعات بازار، سرعت پایین پردازش اطلاعات، تکیه بر دانش فردی معامله‌گر و مواردی از این دست بالاست.اما در حوزه معاملات الگوریتمی، انجام معاملات به کامپیوترها، نرم‌افزارها و به طور مشخص به الگورتیم‌ها محول می‌شود. «الگوریتم» توصیف‌کننده دنباله‌ای از گام‌ها برای انجام معاملات توسط کامپیوتر است.بر همین اساس معاملات الگوریتمی، به «algo trading» و «معاملات جعبه سیاه» نیز مشهور است. سیستم معاملاتی است که از مدل‌ها و فرمول‌های پیچیده و پیشرفته ریاضیات، به منظور تصمیم‌گیری سریع و انجام سریع معامله در بازارهای مالی استفاده می‌کند. معاملات الگوریتمی شامل به کارگیری برنامه‌های کامپیوتری سریع و الگوریتم‌های پیچیده با هدف ساخت و شناسایی استراتژی‌های معاملاتی و کسب بازده حداکثری است. بعضی از استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و معاملاتی مانند آربیتراژ، اسپردینگ بین بازاری، بازارگردانی و نوسان‌گیری، می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی بهبود یابند.پلتفرم‌های الکترونیکی می‌توانند به طور کامل، استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و معاملاتی را اجرا کنند. به همین ترتیب، الگوریتم‌ها قادرند دستورات معاملاتی را تحت شرایط خاص قیمت، حجم معاملات و زمان اجرا کنند.به دلیل اینکه مقدار سهام زیادی، روزانه توسط سرمایه‌گذاران حقوقی خریداری می‌شود، آنها بیشترین استفاده را از معاملات الگوریتمی دارند. الگوریتم‌های پیچیده، به این سرمایه‌گذاران اجازه می‌دهند که بدون اینکه تغییر چشمگیری در قیمت سهم و به تبع آن افزایش هزینه‌های خرید ایجاد شود، سهام‌شان را با بهترین قیمت ممکن خریداری کنند. از استراتژی‌های محبوب می‌توان به آربیتراژ، معامله قبل از توازن مجدد صندوق شاخصی، بازگشت به میانگین و نوسان‌گیری اشاره کرد که در ادامه، نحوه بهینه‌سازی این استراتژی‌ها توسط الگوریتم‌ها، توضیح داده خواهد شد.به کسب سود به دلیل اختلاف قیمت یک سهم در دو بازار مختلف، آربیتراژ می‌گویند. آربیتراژ، بیشتر در بازارهای بین‌المللی انجام می‌شود. برای مثال، شرکت‌هایی هستند که می‌توانند از مواد اولیه یا نیروی کار ارزان‌تر دیگر کشورها سود کسب کنند. این شرکت‌ها قادرند هزینه‌ها را کاهش و به تبع آن، سود را افزایش دهند. مثالی دیگر اینکه فرض کنید قیمت خودرو در کارخانه ۲۰ میلیون تومان و در نمایندگی ۲۱ میلیون تومان است. فردی که توانایی این را دارد که خودرو را از کارخانه بخرد و با قیمت نمایندگی بفروشد، در واقع به اندازه یک میلیون تومان از آربیتراژ معامله سود برده است.آربیتراژ همچنین می‌تواند در معامله قراردادهای آتی S&P و سهام S&P500 به کار گرفته شود. وجود اختلاف قیمت در قراردادهای آتی S&P و سهام S&P500 امری شایع است و زمانی این اتفاق می‌افتد که سهامی در بازارهای NASDAQ و NYSE معامله شود و قیمت آن نسبت به قراردادهای آتی S&P یا بیشتر باشد یا کمتر. اینجاست که فرصتی برای آربیتراژ فراهم شده است.معاملات الگوریتمی پرتواتر، می‌توانند این حرکت قیمت‌ها را ردیابی کنند و به محض یافتن اختلاف قیمت، نهایت استفاده را از این فرصت ببرند. پس‌اندازهای بازنشستگی اکثرا در صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک، سرمایه‌گذاری می‌شوند. صندوق‌های شاخصی شرکت‌های سرمایه‌گذاری مشترک، دائما طوری تنظیم می‌شوند که دارایی‌های پایه صندوق را براساس قیمت‌های جدید بازار به‌روزرسانی کنند. قبل از اینکه چنین توازن مجددی رخ دهد، دستورات معاملاتی از پیش برنامه‌نویسی شده، توسط استراتژی‌های معاملات الگوریتمی اعمال می‌شوند که می‌توانند سود را از سرمایه‌گذاران به معامله‌گران الگوریتمی انتقال دهند. بازگشت به میانگین، یک روش ریاضی است که میانگین متحرک بیشترین و کمترین قیمت سهام را در یک دوره محاسبه می‌کند. این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی، فرض می‌کنند که همواره قیمت‌ها به میانگین بازمی‌گردند. معاملات الگوریتمی، این میانگین را محاسبه کرده و از سود بالقوه نهفته در این جابه‌جایی قیمت سهام، بهره می‌برند، چه اینکه قیمت در حال دور شدن از قیمت میانگین باشد و یا اینکه به سمت آن حرکت کند. به عنوان مثال، اگر سهمی از میانگین ۲۰۰روزه خود بسیار پایین‌تر باشد، این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی این سهم را خریداری می‌کنند، با این امید که قیمت به میانگین بازگردد. نوسان‌گیرها از معاملات سریع و متناوب در یک روز روی تفاوت مظنه خرید و فروش، سود کسب می‌کنند. در این استراتژی، حرکات قیمت باید کمتر از اسپرد ورقه بهادار باشد. این حرکات، در یک دقیقه یا کمتر رخ می‌دهند، بنابراین به دلیل نیاز به تصمیم‌گیری سریع، می‌توانند به وسیله فرمول‌های معاملات الگوریتمی بهینه شوند. دیگر استراتژی‌ها مانند کاهش هزینه‌های معاملاتی و دیگر استراتژی‌های مرتبط با بازار غیرشفاف نیز به وسیله معاملات الگوریتمی قابل بهینه‌سازی هستند. یادآور می‌شود همزمان با برگزاری نمایشگاه بین‌المللی بورس، بانک و فرصت‌های سرمایه‌گذاری کیش کارگاه آموزشی معرفی معاملات الگوریتمی و الزامات آن برگزار می‌شود. آموزش این کارگاه را مطهره مروج مدیر فناوری اطلاعات سازمان بورس و اوراق بهادار و امید موسوی مدیرعامل شرکت الگوریتم تحلیلگر امید به عهده خواهند داشت.

معادلات الگوریتمی و هوش مصنوعی در بورس

ساعد نیوز: معادلات الگوریتمی و هوش مصنوعی جایگاه بالایی را در معاملات بورسی پیدا کرده اند. به گونه ای که قابلیت این را دارند تا بتواند هزاران داده را در یک جا بررسی و پردازش کنند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

با پیشرفت روز افزون تکنولوژی شاهد ایجاد موارد گسترده تری هستیم. تکنولوژی توانسته تاثیر خود را بر روی هر چیزی بگذارد که بازار بورس و معاملات نیز از این قاعده مستثنی نیستند. به خاطر این تکنولوژی های برتر معامله گران نیز ترجیح می دهند تا در بازارهای مالی خود نیز از فناوری های متعدد بهره مند شوند. الگوریتم ها همان تکنولوژی هایی هستند که در بازارهای سرمایه وظیفه انجام معاملات را بر عهده گرفته اند. به نوعی می توان الگوریتم ها بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس نوعی دستیار برای این سهام داران به حساب آورد.
معاملات الگوریتمی ربات های معامله گر مختلفی را به خود اختصاص داده اند که از استراتژی های متعددی بهره مند می شوند. هر الگوریتم یک سیگنال ورود، سیگنال خروج، حد سود و در نهایت حد ضرر را دارد. هر چقدر این الگوریتم ها و ربات ها به صورت پیشرفته تری طراحی شده باشند، موارد گسترده تری در آن ها وجود دارند. مدیریت ریسک و مدیریت سرمایه نمونه ای از این موارد هستند. هدف از این طراحی ها این است تا ربات ها مانند یک متخصص در معاملات و بازارهای مختلف عمل کنند.

مزایا و امتیازات معادلات الگوریتمی

• در زمان صرفه جویی بسیاری می شود.
• در مدیریت معاملات احساسات کنترل می شوند.
• سرعت معاملات افزایش پیدا می کنند.

هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی بورس

در معاملات الگوریتمی بورس هوش مصنوعی کاربرد بسیار زیادی را پیدا کرده است و دو نوع از الگوریتم ها مورد استفاده قرار می گیرند. این دو نوع الگوریتم به صورت زیر هستند:

الگوریتم تصادفی

در الگوریتم تصادفی بیشترین ابزاری که مورد استفاده قرار می گیرد مربوط به تکنیکال هستند. این ابزارها با یک دیگر ترکیب می شوند تا بتوانند یک استراتژی را به وجود بیاورند. بعد از ایجاد، این استراتژی ها باید مورد بک تست قرار گرفته شوند. البته کاربر نیز باید در این الگوریتم کارهایی را به انجام برساند. بدین صورت شرایط مطوبی که دارد را به سیستم ارائه دهد.

الگوریتم ژنتیک

برای اینکه بتوانید با سرعت بالاتری به استراتژی های سود آور دست یابید، الگوریتم ژنتیک مناسب ترین گزینه پیش روی شماست. البته برای بهره بردن از این الگوریتم نیاز است تا در ابتدا با استفاده از الگوریتم تصادفی داده هایی که در استراتژی اولیه وجود دارند را به عنوان یک جمعیت اولیه برای استراتژی ها طراحی می کنند.
حال استراتژی های که به وجود می آیند باید به صورت دو به دو با یک دیگر ترکیب شوند. نتیجه ای که از این ترکیب ها حاصل می شوند، استراتژی های جدید هستند. در این مرحله باید بررسی هایی انجام گیرد. بدین صورت که تحلیل کنند تا بدانند کدام استراتژی عملکرد و نتیجه بهتری را از خود نشان می دهند. هر بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس کدام از این استراتژی هایی که بهتر نتیجه دهند، در عرصه باقی می مانند و نتیجه ضعیف تر از چرخه حذف خواهد شد.
در هر مرحله ای همین کار تکرار می شود و استراتژی های جدیدتر باقی می مانند. البته با مرور زمان احتمال اینکه استراتژی ها شباهت زیادی به یک دیگر داشته باشند بالاست و همین مورد یک ضعف به حساب می آید.

کاربرد هوش مصنوعی در بورس

هوش مصنوعی در بورس کاربردهای مختلفی را پیدا کرده است. از جمله:

• هوش مصنوعی قابلیت این را دارد تا بر بازار نظارت مستقیم داشته باشد و از این طریق با سرعت بالا بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس به تجزیه و تحلیل آمارهای موجود بپردازد.
• این تکنولوژی فرآیندی اتوماتیک و خودکار را دارد. از این رو می تواند می تواند دقت بالاتری برای معاملات از خود نشان دهد.
• با استفاده از داده هایی که در گذشته بوده اند، می تواند روندی که در پیش رو است را پیش بینی کند.
• با استفاده از معاملات الگوریتمی قادر به در دست داشتن استراتژی های معاملاتی است.
• تغییرات زمان واقعی بازار موردی است که در هوش مصنوعی وجود دارد.

با وجود تمام این ویژگی ها می توان اینگونه برآورد کرد که برخورداری از هوش مصنوعی می تواند برای کاربران امتیازات بسیاری را به همراه داشته باشد. از آن جایی که در بورس سهام در تعداد بسیار بالایی وجود دارد و هر فرد عادی قادر به تجزیه و تحلیل آن نیست، هوش مصنوعی با بهره گیری از تکنولوژی خود تحلیل وسیعی از این سهام ها را بر عهده می گیرد. از این رو معامله گران راحت تر می توانند فرآیند خرید و فروش خود را به انجام برسانند و به نوعی معامله های بهتری را داشته باشند.

هوش مصنوعی در بورس و نحوه تحلیل سهام

بدون شک یکی از به روزترین روش هایی که می توان از آن برای انجام معاملات به انجام رساند، استفاده از هوش مصنوعی در بورس است و کاربردهای بسیاری را نیز دارد. این تکنولوژی با شبیه سازی کردن رفتارهای انسان به این فرآیندها می پردازد و دقت بالاتری را برای انجام کارها از خود به نمایش می گذارد.
هوش مصنوعی از جمله مواردی بوده است که توانسته به معامله گران کمک بزرگی را کند. با استفاده از این فناوری برتر می توان اطلاعات مختلفی را جمع آوری کرد و یک پاسخ مناسب به آن ها دارد. حال آن دسته از شرکت های سرمایه گذاری که با سهام و بورس در ارتباط هستند از نرم افزارهایی استفاده می کنند که بر اساس هوش مصنوعی طراحی شده اند. برای اینکه این ابزار بتواند به پردازش سهام بپردازد، از دو روش تحلیل تکنیکال و تکنیک بنیادی بهره می برد.

تاثیر هوش مصنوعی بر احساسات معامله گران

یکی از چندین کاربرد هوش مصنوعی تاثیر بر احساسات معامله گران است. یک ربات که در معاملات مورد استفاده قرار می گیرد می تواند تمامی داده ها را جمع آوری کند و با اطلاعاتی که در رابطه با خرید و فروش معاملات دارند، شروع به پیش بینی احساسات معامله گران می کنند.

ربات معاملاتی بورس

با استفاده از ربات معاملاتی بورس می توان میلیون ها داده را در Real Time جمع آوری کرد و به نوعی سرعت کار را بالا برد. استفاده از این ربات ها در هر زمینه ای آنقدر افزایش داشته که می تواند جایگزین همیشگی برای انسان ها در زمینه فعالیت های مختلف باشند. این ربات قابلیت این را دارد تا بتواند کلاهبرداری های مختلف را شناسایی کند و معاملاتی را به انجام برساند که از ویژگی قاعده مند بهره مند هستند.

نقش ربات معمالاتی در مدیریت هزینه

ربات معاملاتی بورس می تواند هزینه های را مدیریت کند. این بدان معناست که یک روند مقرون به صرفه را با خود به همراه دارد. البته بهتر است این نکته نیز ذکر شود که اگر قصد استفاده از این ربات های پیشرفته را دارید باید تحقیق های گسترده ای را در رابطه با آن ها به انجام برسانید. ولی تمام این تحقیقات و هزینه هایی که برای آن باید پرداخت کنید، جبران خواهد شد. دلیل مقرون به صرفه بودن این است که شما نیازی به پرداخت حقوق به صورت ماهیانه ندارید. تنها هزینه ای که باید برنامه ریزی های لازم را برای آن داشته باشید به تعمیر و نگهداری آن ها مربوط می شود.
این ربات های معاملاتی از قدرت بسیار بالایی برخوردار بوده اند و اگر در طراحی آن ها تمام المان و پارامترهای مختلف در نظر گرفته شوند، دانش انسان ها را به طرز عجیبی افزایش می دهد. یک ربات معاملاتی بدون اینکه خستگی ای با خود داشته باشد می تواند در بازار بورس بدون وقفه به کار کردن بپردازد. به همین دلیل اگر از معاملات دستی استفاده می کنید، بهترین راهکار این است تا این ربات ها را جایگزین این روش کنید. از آنجایی که بازدهی هوش مصنوعی بسیار بالاست، می تواند به صورت 24 ساعته کار کند. بدون اینکه در عملکرد او تاثیرگذار باشد.

نرم افزارهای معاملات الگوریتمی بورس

یکی از نرم افزارهای برتری که در معاملات الگوریتمی بورس مورد استفاده قرار می گیرد، اس بی می باشد. نرم افزار بورس اس بی استراتژی های معاملاتی را به صورت کاملا پیشرفته تحلیل می کند. به گونه ای که می تواند درک بالایی از معاملات را در اختیار کاربران قرار دهد. همچنین برنامه ای است که در تحلیل تکنیکال به کار گرفته می شود. در این نرم افزار، ابزارهای مختلفی می توانند طراحی هایی را انجام دهند که شامل تغییر موقعیت های متفاوت است. همچنین اگر شما استراتژی خاصی را در ذهن دارید و قصد دارید آن را با جزئیات دقیق و کاملی مشاهده کنید، می توانید از این نرم افزار بهره ببرید و آن را تبدیل به اکسپرت نمایید.

معاملات الگوریتمی و کاربرد آن در بازار سرمایه

معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است.

اگر بخواهیم معاملات الگوریتمی را به زبان ساده و خلاصه تعریف کنیم، باید بگوییم معاملات الگوریتمی در واقع استفاده از کامپیوتر برای انجام معاملات در یک بازار سرمایه مانند بورس است؛ اما اینکه این امر چگونه ممکن است، در ادامه به‌طور مفصل درباره آن خواهیم گفت.

همه ما نیاز داریم تا پس‌انداز نقدی خود را درجایی سرمایه‌گذاری کنیم که رونق بیشتر داشته باشد تا سود بالاتر و مطمئن‌تری نصیب ما شود. بازارهایی مانند بورس ایران، بازار آتی کالا (زعفران، زیره، پسته) بازارهای جهانی و کریپتو کارنسی‌ها و… ازجمله آن‌ها است. در بسیاری از تصمیمات مالی توسط انسان، عوامل مختلفی دخیل هستند که موجب می‌شود خطاها زیادتر شده و نتایج به‌دست‌آمده نیز تحت تأثیر این خطاها قرار گیرد. شکست و ناکامی در بازارهای مالی می‌تواند دلایل مختلفی داشته باشد. ازجمله این دلایل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

آموزش ناصحیح و یا ناکافی: همان‌طور که میدانید برای موفقیت در خریدوفروش‌های بازار سرمایه در ابتدا نیاز به دانش تخصصی و پس‌ازآن نیاز به تجربه کافی داریم. آموزش‌ها در بازارهای مالی ایران بسیار سنتی هستند و در بسیاری از موارد به‌صورت ناصحیح ارائه می‌شوند.

ناکارآمدی تحلیل‌ها: اتخاذ استراتژی صحیح و تحلیل آن، همیشه از مشکل‌ترین و پیچیده‌ترین اساس فعالیت در بازار است. معمولاً در این مبحث خطاهای انسانی زیادی دیده می‌شود. در حالیکه استفاده از آمار و داده‌ها می‌تواند در تحلیل درست شرایط و تبیین استراتژی صحیح بسیار مؤثر باشد.

تأثیرات روانی بر تصمیمات خریدوفروش‌ها: تأثیر معاملات پیشین و یا تأثیر عادات ناصحیح فرد معامله‌گر بر اتخاذ تصمیم صحیح برای خریدوفروش گریزناپذیر است. برای مثال چند معامله زیان ده یا سود ده اخیر، به‌طورقطع می‌تواند بر تصمیم بعدی شما تأثیر زیادی بگذارد.

در بازار سرمایه و بورس نیز این شرایط برقرار است. تصمیمات انسانی برای خریدوفروش سهم، ممکن است تحت تأثیر شرایط به شکل درستی انجام نگیرد. در این موارد ابزارهای معاملاتی هوشمند و استفاده از کامپیوتر و محاسبات غیرانسانی می‌تواند ما را به نتایج ایده آل نزدیک‌تر کند، استفاده از معاملات الگوریتمی این قابلیت را ایجاد می‌کند که خریدوفروش به شکل خودکار انجام گیرد. در ادامه به‌طور کامل سازوکار و کاربرد آن را شرح خواهیم داد.

معاملات الگوریتمی چیست؟ و چگونه از آن در خریدوفروش سهم استفاده می‌شود؟

همان‌طور که گفته شد استفاده از کامپیوتر و معاملات الگوریتمی می‌تواند ریسک معامله را کم کند و برحسب برنامه‌ای از پیش تعیین‌شده خرید و یا فروش سهم در بازار را انجام دهد. استفاده از این نوع معاملات به شکل یک ابزار به فعالین بازارهای مالی کمک خواهد کرد و بیشتر توسط افراد زبده و فعال بازار استفاده می‌شود و افراد مبتدی از آن استفاده نمی‌کنند. درواقع در معاملات الگوریتمی ربات‌هایی هستند که از قبل با هدف و استراتژی خاص برنامه‌ریزی و طراحی می‌شوند. درواقع برای هر ربات سیگنال ورود، سیگنال خروج، حد سود و حد ضرر مشخص تعریف می‌شود. البته این برنامه‌ریزی مربوط به ساده‌ترین نوع ربات‌ها است. در انواع بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس پیشرفته امکان مدیریت سرمایه و ریسک‌پذیری نیز در برنامه‌ریزی ربات لحاظ می‌شود؛ بنابراین به زبان ساده زمانی که سود یا ضرر هر سهم به میزان تعیین‌شده برسد، سهام به‌طور خودکار فروخته خواهد شد. در این نوع معامله انسان به‌عنوان تصمیم‌گیرنده به‌طور مستقیم هیچ دخالتی نخواهد داشت و تنها می‌تواند از بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس طریق استراتژی تعیین‌شده برای ربات بر خریدوفروش دخالت داشته باشد.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

استفاده بهینه از زمان: افراد حرفه‌ای ساعات طولانی را صرف خریدوفروش سهم در معاملات و بازارهای مالی می‌کنند. رصد تعداد بالای نمادها در هر روز می‌تواند بسیار زمان‌بر باشد. در حالیکه ربات‌ها می‌توانند به‌صورت آنی به‌جای ما تصمیم بگیرند.

عدم اتخاذ تصمیمات احساسی: به‌طورقطع ربات‌ها تصمیمات را تنها به‌واسطه برنامه و کدی که در اختیار آن‌ها قرار داده‌شده اتخاذ می‌کنند. در مقابل، تصمیمات انسانی اغلب با توجه به شرایط و احساسات و در لحظه گرفته می‌شود.

سرعت‌بالای معاملات: در بسیاری از موارد لحظه‌ای درنگ در خروج یا ورود به معامله، ضرر زیادی را به فرد وارد می‌کند. معاملات از طریق ربات‌ها، آنی و در لحظه انجام خواهد شد. ازاین‌رو به‌محض عبور ارزش سهم از حد تعیین‌شده برای ربات، معامله انجام می‌شود.

کاربرد معاملات الگوریتمی

حجم بالای کار و تفحص دقیق برای میزان سود و زیان هر سهم، می‌تواند اثرات سویی بر تصمیمات بگذارد. درواقع طراحی‌ها برای معاملات الگوریتمی رصد بازار را آسان‌تر، انتخاب سهام را کم ریسک تر، اجرای تصمیم برای ورود و یا خروج به معامله را آسان‌تر و کنترل ریسک را باکیفیت بیشتری به انجام می‌رساند. معاملات الگوریتمی می‌توانند تأثیر بالایی در کارایی بازارهای مالی داشته باشند. این نوع از معاملات می‌توانند نوسانات بازار را به‌شدت کاهش داده و به قیمت‌گذاری‌ها ثبات بیشتری ببخشند.

به‌طورکلی استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی در چهار بخش، کاربرد وسیع‌تری دارند:

استفاده از ربات در خریدوفروش سهام بسیار پرکاربرد است. با استفاده از این ربات‌ها می‌توان در حداقل وقت، بر اساس استراتژی که از قبل در نظر گرفته‌شده به خریدوفروش سهم پرداخت. از این طریق علاوه بر کاهش هزینه‌های بازار گردانی، می‌توان ریسک کمتری را به فعالین بازار تحمیل کرد.

استفاده از معاملات الگوریتمی برای بازار گردانی اوراق بسیار پرکاربرد است و باعث می‌شود نقد شوندگی درآمد ثابت بیشتر شود. این الگوریتم‌ها قادرند سفارش‌ها بالایی را بررسی کرده و با توجه به شرایط اقدام به خریدوفروش آن کنند. شرایطی چون نرخ بهره و تورم را می‌توان در آن‌ها برنامه‌ریزی کرد تا با توجه به آن تصمیم خود را اتخاذ کنند. ازاین‌رو در صورت مساعد بودن شرایط می‌توانید تعداد بالایی از اوراق را خریداری نمایید. کارایی بالاتر و عملکرد سریع‌تر از دو مزیت اصلی استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش اوراق است.

استفاده از معاملات الگوریتمی در خریدوفروش صندوق‌های معامله‌ای کاربرد زیادی دارد. تعیین استراتژی در ای اف تی و نتایج حاصل از آن با توجه به نوع بازار به‌صورت صعودی و نزولی و خنثی خواهد بود.

همان‌طور که می‌دانید آربیتراژ درواقع به سود حاصل از تفاوت قیمت در دو بازار مختلف گفته می‌شود. سرعتِ ‌بالا و قدرت تحلیل قوی باعث می‌شود در آربیتراژ سود بسیار خوبی کسب شود. معاملات الگوریتمی به‌خوبی می‌توانند در این بازار سود بالایی نصیب شما کنند؛ زیرا سرعتِ بالا در عملکرد و همچنین قدرت تحلیل بر اساس برنامه از پیش تعیین‌شده، می‌تواند معاملات را به‌طور موفقیت‌آمیزتری به انجام برساند.

برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریق امکان‌پذیر است؟

توسعه بازارهای مالی باعث شده است که نیاز به معاملات هوشمند و خودکار بیش‌ازپیش احساس شود. همان‌طور که گفته شد در معاملات اتوماتیک یا الگوریتمی، با برنامه‌ریزی ربات‌ها قادر خواهیم بود بدون دخالت انسان به خریدوفروش سهم در بازارهای معاملاتی بپردازیم؛ اما شاید از خود بپرسید که برنامه‌ریزی ربات‌ها از چه طریقی و با چه زبانی انجام می‌گیرد؟ آیا امکان آموزش آن نیز وجود دارد. در ادامه برای پاسخ به این سؤالات همراه ما باشید.

برای برنامه‌ریزی ربات‌ها نیاز به یادگیری دانش یک زبان برنامه‌نویسی خاص است. یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی ربات‌های معاملاتی mql نام دارد. درواقع mql یک‌زبان برنامه‌نویسی است که قابلیت اجرای اسکریپ در متاتریدر را دارند. MQL5 درواقع مخفف MetaQuotes Language 5 است که توسط شرکت MetaQuotes Software Corp ارائه‌شده است. با توجه به رونق این روزهای بازارهای مالی مانند بورس، استفاده از ربات‌ها در انجام معاملات بسیار بیشتر از قبل شده است. آموزش MQL5 می‌تواند به شما کمک کند ایده خود را به‌طور خاص بر الگوریتم ربات پیاده‌سازی کنید. ازاین‌رو اگر به دنبال یادگیری این زبان برنامه‌نویسی هستید پکیج های آموزش MQL5، میداس سرمایه مرجعی معتبر است که به شما کمک می‌کند این زبان برنامه‌نویسی را به‌صورت پایه‌ای بیاموزید.

از ویژگی‌های زبان MQL5

• این زبان شباهت‌هایی با جاوا و C++ دارد و می‌تواند برنامه‌های نوشته‌شده از زبان‌های دیگر را بپذیرد.
• ازنظر سرعت برنامه‌نویسی بسیار بالا است.
• کتابخانه بسیار گسترده‌ای در پایگاه کد خود دارد.

جمع‌بندی

ربات‌های معاملاتی که بر اساس الگوریتم‌ها و کدهای برنامه‌ریزی‌شده عمل می‌کنند، می‌توانند با سرعت زیادتری اقدام به خریدوفروش سهم کنند. این کدها قادرند هزینه‌های بازار گردانی را کاهش داده و بر ثبات قیمت‌های بازار تأثیر زیادی بگذارند؛ اما درهرصورت برای ورود در بازارهای مالی و کسب سود بیشتر، در کنار دانش و استفاده از علم روز، تجربه و ریسک‌پذیری نیز تأثیر زیادی دارند؛ زیرا ربات‌ها صرفاً بر اساس کد دستور ما عمل می‌کنند؛ اما تلفیق هم‌زمان تجربه و استفاده از علم روز می‌تواند نتایج بسیار خوبی را برای شما به‌عنوان یک شخص فعال در بازار به ارمغان بیاورد.