بسیاری از کارشناسان و شرکت‌های مالی در طول سال‌ها، به‌دنبال استفاده از روشی سامانمند و دقیق و به‌دور از احساسات انسان، جهت معامله در بازارهای مالی بوده‌اند. معاملات الگوریتمی روشی است که در آن سفارش‌ها با استفاده از دستورالعمل‌های معاملاتی از قبل برنامه نویسی شده با احتساب متغیرهایی همچون زمان، قیمت و حجم معامله، ثبت می‌شوند. در این مقاله، می‌خواهیم با این روش جدید معامله بیشتر آشنا شده و از مزایا و معایب و کاربردهای آن، بیشتر مطلع شویم. با ما همراه باشید.
منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) ، یک روش خودکار معاملاتی است که سرمایه‌گذاران و معامله گران با این روش و در صورتی که معیارهای آنها بر اساس دستورالعمل‌های از قبل برنامه نویسی شده برآورده شود، وارد معامله شده و یا از آن خارج می‌شوند. سیستم‌ها با دستورالعمل‌هایی کدنویسی می‌شوند که معاملات را به‌طور خودکار بدون دخالت انسان انجام دهند. این روش سبب صرفه‌جویی در زمان برای سرمایه گذارانی می‌شود که می‌خواهند معاملات بسیار بیشتری را با زمان کمتر انجام دهند.
معاملات الگوریتمی چگونه کار می‌کنند؟
معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) که با نام algo trading نیز شناخته می‌شود، یک تکنیک پیشرفته است که بر اساس کدنویسی پیشرفته و فرمول‌ها عمل کرده و مبتنی بر یک مدل ریاضی است. این فرآیند بر خلاف روش‌های معمول ترید، کاملاً خودکار است.
برنامه نویسان، کدهایی متناسب با استراتژی‌های معاملاتی خود را برنامه نویسی می‌کنند تا این کدها، تصمیمات مناسب را بر اساس وضعیت بازار بگیرند. مدل‌ها و الگوریتم‌های ریاضی به‌نحوی ساخته می‌شوند که سیستم‌های رایانه‌ای بتوانند موقعیت‌های بازار را به بهترین نحو، ارزیابی کنند. به‌طور مثال، معامله‌گران بر اساس تحلیل خودکار الگوریتم‌ها، به معامله وارد شده و یا از آن خارج می‌شوند.
بسیاری از سرمایه‌گذاران در روش اسکلپینگ، از معاملات الگوریتمی به‌دلیل امکان خرید و فروش سریع دارایی‌ها جهت کسب سودهای آنی استفاده می‌کنند. در نتیجه، معامله‌گران می‌توانند در چندین ترید در طول روز وارد شده و با اجرای سریع تریدها، به سودهای مناسبی برسند.
مزایا و معایب معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی ، همانند تمامی روش‌های معامله در بازارهای مالی، دارای مزایا و معایبی است که در این قسمت بررسی می‌کنیم.
مزایای معاملات الگوریتمی
مهم‌ترین مزایای معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) عبارتند از:
- بهترین شیوه اجرای معامله: معاملات غالباً با بهترین قیمت ممکن، انجام می‌شوند.
- تأخیر کم: می‌توان به‌سرعت و دقت کامل، سفارش معامله را ثبت کرد (احتمال اجرا در سطوح مورد نظر وجود دارد). زمان بندی معاملات به‌درستی و در سریع‌ترین زمان ممکن جهت اجتناب از تغییرات شدید قیمت، تعیین می‌شود.
- کاهش هزینه‌های تراکنش
- ارزیابی‌های خودکار و همزمان در شرایط مختلف بازار
- عدم وجود خطای انسانی: معاملات الگوریتمی سبب کاهش ریسک خطاهای دستی یا اشتباهات احتمالی در زمان ثبت سفارش می‌شوند. همچنین احساسات و عوامل روان‌شناختی مؤثر در معاملات تریدرها، تأثیری در معاملات الگوریتمی ندارند.
- بک تست گیری: می‌توان از معاملات الگوریتمی با استفاده از داده‌های گذشته و حال جهت بررسی کارکرد و اثربخشی الگوریتم‌ها، بک تست گرفت تا تأثیر ریسک‌ها و زیان‌های احتمالی به حداقل برسد.
- گمنامی: در معاملات الگوریتمی، تریدها به‌صورت خودکار توسط رایانه و شبکه در پلتفرم‌های مختلف انجام‌می‌شود. در این فرآیند خودکار، سفارشات و جزئیات آنها افشا نشده و امکان تشخیص هویت معامله‌گر وجود ندارد.
- کنترل بیشتر: معامله گران می‌توانند با استفاده از معاملات الگوریتمی، در مورد تمامی جزئیات اعم از شیوه معامله، قیمت، مقدار سهم و زمان بندی تصمیم گیری کرده و سرعت معامله را بر اساس اهداف خود و شرایط بازار، تنظیم کنند. همچنین کاربران می‌توانند سفارش‌های خود را به‌صورت تقریباً آنی، لغو یا اصلاح کنند.
- دقت بالا: ترید با معاملات الگوریتمی سبب از بین رفتن احتمال هر گونه خطای انسانی می‌شود.
- دسترسی به بازار: معاملات الگوریتمی، امکان دسترسی سریع‌تر به بازارها و صرافی‌ها را با شبکه‌های پرسرعت فراهم می‌کنند. همچنین، کاربران می‌توانند از مزیت‌هایی همچون هم مکانی (co-location) و ارتباطات با تأخیر کم، بهره ببرند.
معایب معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی ، معایبی دارند که عبارتند از:
- رویدادهای قوی سیاه (Black Swan): معاملات الگوریتمی ، مبتنی بر داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی جهت پیش بینی حرکات آینده بازار هستند. با وجود این، احتمال وقوع اختلالات پیش بینی نشده بازار که با نام رویدادهای قوی سیاه (Black Swan Events) شناخته می‌شوند، وجود داشته که می‌توانند موجب زیان‌های شدید برای تریدرهای الگوریتمی شوند.
- وابستگی به فناوری: معاملات الگوریتمی متکی به فناوری از جمله برنامه‌های رایانه‌ای و اتصال به اینترنت پرسرعت هستند. در صورت بروز هر گونه مسئله فنی، ممکن است فرآیند معامله دچار اختلال شده و معامله‌گران، متضرر شوند.
- تأثیر بر بازار: تریدهای الگوریتمی بزرگ می‌توانند تأثیر معناداری بر قیمت‌های بازار داشته باشند و موجب زیان تریدرهایی شوند که نمی‌توانند معاملات خود را بر حسب این تغییرات، تنظیم کنند. همچنین معامله الگوریتمی موجب افزایش نوسانات بازار شده و در نهایت منجر به سقوط آنی (flash crashes) می‌شوند.
- قانون‌گذاری: معامله الگوریتمی در معرض انواع الزامات و نظارت‌های قانونی قرار داشته که اجرای آنها، پیچیده و زمان‌بر خواهد بود.
- هزینه هنگفت سرمایه: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های معاملات الگوریتمی پرهزینه است و ممکن است تریدرها نتوانند هزینه‌های نرم‌افزار و فیدهای داده مورد نیاز برای طراحی و اجرای الگوریتم‌ها را پرداخت کنند.
- سفارشی سازی محدود: سیستم‌های معاملات الگوریتمی مبتنی بر قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعریف شده بوده و ممکن است موجب محدود شدن توانایی تریدرها جهت سفارشی سازی تریدرها و برآورده کردن نیازهای آنها شوند.
- فقدان قضاوت انسان: معاملات الگوریتمی مبتنی بر مدل‌های ریاضی و داده‌های تاریخی هستند، یعنی عوامل کیفی و درونی تأثیر گذار بر حرکات بازار را در نظر نمی‌گیرند. می‌توان این فقدان قضاوت انسان را به‌عنوان یک عیب برای تریدرهایی تلقی کرد که ترجیح می‌دهند از یک رویکرد غریزی و حسی برای معامله استفاده‌کنند.
استراتژی‌های معاملات الگوریتمی
هر استراتژی معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) باید موجب دستیابی به فرصتی سودآور شود.
رایج‌ترین استراتژی‌هایی که می‌توان در معاملات الگوریتمی استفاده‌کرد، عبارتند از:
استراتژی پیروی از خط روند
رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) ، استفاده از روندهای میانگین متحرک، شکسته شدن کانال، حرکات سطح قیمت و اندیکاتور مرتبط هستند. این استراتژی‌ها، ساده‌ترین استراتژی‌ها جهت استفاده در معامله الگوریتمی است، زیرا در این استراتژی‌ها هیچ‌گونه پیش بینی نسبت به قیمت انجام نمی‌شود. معاملات با دنبال کردن روندهای مورد نظر آغاز می‌شود. استفاده از میانگین‌های متحرک ۵۰ روزه و ۲۰۰ روزه، یک استراتژی مشهور در پیروی از روند است.
آربیتراژ
خرید یک سهم یا دارایی با قیمت کمتر در یک بازار و فروش آن با قیمت بالاتر در بازار دیگر، سود بدون ریسک یا آربیتراژ نامیده می‌شود. پیاده‌سازی یک الگوریتم به‌منظور شناسایی این اختلاف قیمت‌ها و سفارش‌گذاری مناسب، سبب دستیابی به فرصت‌های سودآور می‌شود.
استراتژی‌های مدل محور ریاضی
مدل‌های اثبات شده ریاضی‌مانند استراتژی معاملاتی دلتا خنثی، امکان معامله تلفیقی از معاملات آپشن و دارایی پایه را می‌دهند (دلتا خنثی، یک استراتژی پورتفوی شامل چندین پوزیشن با معادل سازی دلتاهای مثبت و منفی است).
معاملات محدوده نوسان (بازگشت به میانگین)
استراتژی بازگشت به میانگین، مبتنی بر مفهومی است که طی آن، قیمت‌های بالا و پایین یک دارایی، موقتی هستند و به‌صورت مقطعی، به مقدار میانگین خود باز می‌گردند (مقدار میانگین). شناسایی و تعریف محدوده نوسان قیمت و پیاده‌سازی الگوریتم بر پایه آن، موجب می‌شود تا معاملات به‌طور خودکار هنگامی که قیمت یک دارایی خارج از محدوده تعریف شده شکسته می‌شود، اجرا شوند.
درصد حجم (POV)
این الگوریتم تا زمانی که سفارش معامله به‌طور کامل تکمیل شود، همچنان سفارش‌های جزئی را بر اساس نسبت مشارکت تعریف شده و بر اساس حجم معامله شده در بازارها، ارسال می‌کند. استراتژی پله‌ای، سفارش‌ها را بر اساس درصد تعریف شده معامله‌گر نسبت به حجم بازارها ارسال کرده و این نسبت مشارکت را هنگامی که قیمت سهم به سطح تعریف شده کاربر می‌رسد، افزایش یا کاهش می‌دهد.
استراتژی کمبود پیاده‌سازی
هدف از استراتژی کمبود پیاده‌سازی (Implementation shortfall)، حداقل کردن هزینه اجرای یک سفارش با معامله آنی در بازار و صرفه‌جویی در هزینه سفارش و بهره بردن از هزینه فرصت اجرا است. این استراتژی هنگامی نرخ مشارکت هدف را افزایش می‌دهد که قیمت سهم در جهت مطلوب حرکت کند و از طرفی هنگامی این نرخ را کاهش می‌دهد که قیمت در جهت عکس پیش بینی معامله‌گر، حرکت کند.
معاملات الگوریتمی در کریپتو
نوسان‌های بالای ارزهای دیجیتال و سود سرشار تریدرها با بهره گیری از معاملات الگوریتمی موجب شده است تا این روش یکی از بهترین ابزارها در دنیای کریپتو محسوب شود. سرعت و کارایی، معامله بدون احساس از دست دادن (FOMO)، پایش ۲۴ ساعته بازار در هفت روز هفته و بک‌تست‌گیری جهت ارزیابی نتایج، تنها بخشی از مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی در بازار ارز دیجیتال محسوب می‌شوند.
بسیاری از الگوریتم‌ها و ربات‌های معاملاتی، کارایی مطلوبی در بازار کریپتو داشته‌اند. از جمله این ربات‌های معاملاتی، می‌توان به گانبات (Gunbut)، HaasOnline، ترالیتی (Trality)، ترید سانتا (TradeSanta)، کریپتوهاپر (Cryptohopper)، شریمپی (Shrimpy) اشاره کرد.
کلام پایانی
در معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) ، تلفیقی از نرم افزارهای کامپیوتری و استراتژی‌های بازار مالی جهت ورود به خروج از معاملات بر اساس کدهای برنامه نویسی شده، استفاده می‌شوند. معامله‌گران سرمایه‌گذاران می‌توانند زمان باز و بسته شدن معاملات خود را تعیین کنند. همچنین آنها می‌توانند از سیستم‌های پیشرفته به‌همراه این الگوریتم‌ها جهت انجام معاملات پرتکرار استفاده‌کنند. با وجود طیف گسترده‌ای از استراتژی‌های مورد استفاده معامله‌گران، امروزه معاملات الگوریتمی به‌طور گسترده در بازارهای مالی استفاده می‌شود.
سوالات متداول
آیا معاملات الگوریتمی قانونی است؟
بله معاملات الگوریتمی قانونی هستند. هیچ قانونی در مورد محدودیت استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی وجود ندارد. ممکن است برخی سرمایه‌گذاران معتقد باشند که این نوع معامله، سبب ایجاد یک محیط معاملاتی غیر منصفانه شده که تأثیر منفی بر بازارها می‌گذارد. اما هیچ محدودیت قانونی در مورد این روش وجود ندارد.
آیا معاملات الگوریتمی پول‌ساز هستند؟
بله، می‌توان با معاملات الگوریتمی، به کسب درآمد فکر کرد. معاملات الگوریتمی رویکرد سامانمند و منظم تری را برای معامله ایجاد کرده و تریدرها می‌توانند تریدها را با کارایی بیشترین نسبت به سایر تریدرها، شناسایی و اجرا کنند.
تریدرهای الگوریتمی از چه زبانی برای نوشتن الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند؟
از آنجایی که این روش کارایی بالایی در پردازش حجم انبوهی از داده‌ها دارد، زبان C++ انتخاب مناسبی از نگاه بسیاری از معامله‌گران الگوریتمی محسوب‌می‌شود. با این حال، C یا C++ هر دو جزو زبان‌های برنامه نویسی پیچیده و دشوار محسوب می‌شوند، بنابراین بسیاری از کارشناسان مالی ترجیح می‌دهند از سایر زبان‌ها از جمله پایتون استفاده‌کنند.
چه الزاماتی برای معامله الگوریتمی وجود دارند؟
اصلی‌ترین الزامات معاملات الگوریتمی عبارتند از:
۱- داشتن دانش برنامه نویسی رایانه‌ای جهت برنامه نویسی استراتژی معاملاتی
۲- اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی جهت سفارش‌گذاری
۳- دسترسی به فیدهای داده که توسط الگوریتم برای شناخت فرصت‌های سفارش‌گذاری، پایش خواهند شد. ۴-
امکان و زیرساخت لازم جهت بکتست گیری سیستم
۴- داده‌های گذشته جهت بک‌تست‌گیری با توجه به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم
