نواندیشان | بهترین سایت علمی آموزشی کشور
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی (که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا معاملات الگوریتمی نیز گفته می‌شود) از یک برنامه کامپیوتری استفاده می‌کند که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف‌شده (یک الگوریتم) را برای انجام یک معامله دنبال می‌کند. این معامله، در تئوری، می‌تواند سودهایی را با سرعت و فرکانسی ایجاد کند که برای یک معامله‌گر انسانی غیرممکن است.
مجموعه‌های دستورالعمل‌های تعریف‌شده بر اساس زمان‌بندی، قیمت، مقدار یا هر مدل ریاضی است. علاوه بر فرصت‌های سودآوری برای معامله‌گر، معاملات الگوریتمی با حذف تاثیر احساسات انسانی بر فعالیت‌های معاملاتی، بازارها را نقدشونده‌تر و معاملات را سیستماتیک‌تر می‌کند.
نکات کلیدی:
- معاملات الگوریتمی برنامه‌نویسی کامپیوتری و بازارهای مالی را برای اجرای معاملات در لحظات دقیق ترکیب می‌کند.
- معاملات الگوریتمی تلاش می‌کند احساسات را از معاملات حذف کند، اجرای کارآمدترین معامله را تضمین می‌کند، سفارش‌ها را فورا ثبت می‌کند و ممکن است هزینه‌های معاملاتی را کاهش دهد.
- استراتژی‌های معاملاتی رایج شامل استراتژی‌های دنبال‌کننده روند، فرصت‌های آربیتراژ و تعدیل تراز صندوق‌های شاخص است.
- معاملات الگوریتمی بر اساس حجم معاملات (میانگین قیمت وزنی حجمی) یا گذر زمان (میانگین قیمت وزنی زمانی) نیز اجرا می‌شود.
- برای شروع معاملات الگوریتمی، باید دسترسی به رایانه، دسترسی به شبکه، دانش بازار مالی و قابلیت‌های کدنویسی داشته باشید.
معاملات الگوریتمی چگونه کار می‌کند؟
فرض کنید یک معامله‌گر از این معیارهای معاملاتی ساده پیروی می‌کند:
- زمانی که میانگین متحرک 50 روزه یک سهام از میانگین متحرک 200 روزه آن فراتر رفت، 50 سهم از آن سهام را بخرید. (میانگین متحرک، میانگینی از نقاط داده‌های گذشته است که نوسانات روزانه قیمت را هموار می‌کند و در نتیجه روندها را شناسایی می‌کند.)
- زمانی که میانگین متحرک 50 روزه سهام از میانگین متحرک 200 روزه آن پایین‌تر رفت، سهام را بفروشید.
با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار قیمت سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را نظارت می‌کند و زمانی که شرایط تعریف‌شده برآورده می‌شوند، سفارش‌های خرید و فروش را ثبت می‌کند. معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای زنده یا ثبت دستی سفارش‌ها ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی این کار را به طور خودکار با شناسایی صحیح فرصت معاملاتی انجام می‌دهد.
مزایا و معایب معاملات الگوریتمی
مزایا
معاملات الگوریتمی مزایای زیر را ارائه می‌دهد:
- بهترین اجرا: معاملات اغلب با بهترین قیمت‌های ممکن اجرا می‌شوند.
- تاخیر کم: ثبت سفارش معاملات فوری و دقیق است (احتمال اجرای بالا در سطوح مطلوب وجود دارد). معاملات به درستی و فورا زمان‌بندی می‌شوند تا از تغییرات قابل توجه قیمت جلوگیری شود.
- کاهش هزینه‌های تراکنش.
- بررسی خودکار همزمان شرایط متعدد بازار.
- عدم خطای انسانی: کاهش خطر خطاهای دستی یا اشتباهات هنگام ثبت معاملات. همچنین تمایل معامله‌گران انسانی به تحت تاثیر قرار گرفتن عوامل احساسی و روانی را از بین می‌برد.
- آزمون گذشته (بک‌تست): معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های تاریخی و لحظه‌ای موجود، آزمون گذشته کرد تا مشخص شود که آیا یک استراتژی معاملاتی قابل اجرا است یا خیر.
معایب
معاملات الگوریتمی نیز دارای چندین نقطه ضعف یا معایب است که باید در نظر گرفته شوند:
- تاخیر: معاملات الگوریتمی به سرعت اجرای بالا و تاخیر کم متکی است، که تاخیر در اجرای یک معامله است. اگر یک معامله به اندازه کافی سریع اجرا نشود، ممکن است منجر به از دست دادن فرصت‌ها یا ضرر شود.
- رویدادهای قوی سیاه (Black Swan): معاملات الگوریتمی برای پیش‌بینی حرکات آینده بازار به داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی متکی است. با این حال، اختلالات پیش‌بینی‌نشده بازار، معروف به رویدادهای قوی سیاه، می‌توانند رخ دهند، که می‌تواند منجر به ضرر برای معامله‌گران الگوریتمی شود.
- وابستگی به فناوری: معاملات الگوریتمی به فناوری، از جمله برنامه‌های کامپیوتری و اتصالات اینترنت پرسرعت، متکی است. اگر مشکلات یا خرابی‌های فنی وجود داشته باشد، می‌تواند روند معاملات را مختل کند و منجر به ضرر شود.
- تاثیر بازار: معاملات الگوریتمی بزرگ می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر قیمت‌های بازار داشته باشد، که می‌تواند منجر به ضرر برای معامله‌گرانی شود که قادر به تنظیم معاملات خود در پاسخ به این تغییرات نیستند. همچنین گمان می‌رود که معاملات الگوریتمی گاهی اوقات باعث افزایش نوسانات بازار می‌شود، حتی منجر به به اصطلاح “سقوط‌های ناگهانی” می‌شود.
- مقررات: معاملات الگوریتمی مشمول الزامات و نظارت‌های نظارتی مختلفی است که می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد.
- هزینه‌های سرمایه بالا: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های معاملات الگوریتمی می‌تواند پرهزینه باشد و معامله‌گران ممکن است نیاز به پرداخت هزینه‌های مستمر برای نرم‌افزار و فیدهای داده داشته باشند.
- سفارشی‌سازی محدود: سیستم‌های معاملات الگوریتمی بر اساس قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعیین‌شده هستند، که می‌تواند توانایی معامله‌گران را برای سفارشی‌سازی معاملات خود برای برآورده کردن نیازها یا ترجیحات خاص خود محدود کند.
- فقدان قضاوت انسانی: معاملات الگوریتمی به مدل‌های ریاضی و داده‌های تاریخی متکی است، که به این معنی است که عوامل ذهنی و کیفی که می‌توانند بر حرکات بازار تأثیر بگذارند را در نظر نمی‌گیرد. این فقدان قضاوت انسانی می‌تواند برای معامله‌گرانی که رویکردی شهودی یا غریزی‌تر به معاملات را ترجیح می‌دهند، یک نقطه ضعف باشد.
کتاب‌های مربوط به الگوریتمیک تریدینگ
در ادامه برخی از بهترین کتاب‌ها برای یادگیری الگوریتمیک تریدینگ برای شما گلچین شده است. این کتاب‌ها را می‌توانید از وبسایت فقط کتاب دریافت کنید.
1. کتاب Machine Learning for Algorithmic Trading
از یادگیری ماشین برای طراحی و آزمون گذشته (بک‌تست) استراتژی‌های معاملاتی خودکار برای بازارهای واقعی با استفاده از pandas، TA-Lib، scikit-learn، LightGBM، SpaCy، Gensim، TensorFlow 2، Zipline، backtrader، Alphalens و pyfolio استفاده کنید.
ویژگی‌های کلیدی:
- الگوریتم‌های یادگیری ماشین را که زیربنای استراتژی‌های معاملاتی خودکار هستند، طراحی، آموزش و ارزیابی کنید.
- یک فرآیند تحقیق و توسعه استراتژی برای اعمال مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در تصمیمات معاملاتی ایجاد کنید.
- از پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق برای استخراج سیگنال‌های قابل معامله از داده‌های بازار و داده‌های جایگزین استفاده کنید.
توضیحات کتاب:
رشد انفجاری داده‌های دیجیتال، تقاضا برای تخصص در استراتژی‌های معاملاتی که از یادگیری ماشین (ML) استفاده می‌کنند را افزایش داده است. این ویرایش دوم بازبینی و گسترش یافته، شما را قادر می‌سازد تا مدل‌های پیچیده یادگیری نظارت‌شده، نظارت‌نشده و تقویتی را بسازید و ارزیابی کنید.
این کتاب یادگیری ماشین سرتاسری را برای گردش کار معاملاتی، از ایده و مهندسی ویژگی تا بهینه‌سازی مدل، طراحی استراتژی و آزمون گذشته معرفی می‌کند. این موضوع را با استفاده از مثال‌هایی از مدل‌های خطی و مجموعه‌های مبتنی بر درخت تا تکنیک‌های یادگیری عمیق از تحقیقات پیشرفته نشان می‌دهد.
این ویرایش نشان می‌دهد که چگونه با داده‌های بازار، بنیادی و جایگزین، مانند داده‌های تیک، میله‌های دقیقه‌ای و روزانه، پرونده‌های SEC، رونوشت‌های تماس‌های درآمدی، اخبار مالی یا تصاویر ماهواره‌ای برای تولید سیگنال‌های قابل معامله کار کنید.
نحوه مهندسی ویژگی‌های مالی یا عوامل آلفا را نشان می‌دهد که یک مدل ML را قادر می‌سازد تا بازدهی داده‌های قیمت را برای سهام و ETFهای ایالات متحده و بین‌المللی پیش‌بینی کند. همچنین نحوه ارزیابی محتوای سیگنال ویژگی‌های جدید با استفاده از مقادیر Alphalens و SHAP را نشان می‌دهد و یک ضمیمه جدید با بیش از صد مثال عامل آلفا را شامل می‌شود.
در پایان، شما در ترجمه پیش‌بینی‌های مدل ML به یک استراتژی معاملاتی که در افق‌های روزانه یا درون روزی عمل می‌کند و در ارزیابی عملکرد آن مهارت خواهید داشت.
2. کتاب TradeStation EasyLanguage for Algorithmic Trading
با کمک موارد عملی و ابزارهای معاملاتی جامع برای تجزیه و تحلیل، نظارت و معامله در بازارهای مالی اصلی، بینش‌های حرفه‌ای در مورد معاملات الگوریتمی کسب کنید.
ویژگی‌های کلیدی:
- یاد بگیرید چگونه از TradeStation EasyLanguage برای معاملات الگوریتمی استفاده کنید.
- ابزارهای معاملاتی الگوریتمی واقعی را در سهام، معاملات آتی و فارکس کاوش کنید.
- معاملات فنی را با رویکردی ترکیبی که شامل یادگیری ماشین است، تقویت کنید.
توضیحات کتاب:
با انقلاب هوش مصنوعی در بازارهای مالی، هر معامله‌گری به زودی از طریق کتابخانه‌ها و مجموعه‌داده‌های پایتون رایگان به مدل‌های هوش مصنوعی دسترسی آسان پیدا خواهد کرد، و همه آنها معاملات مشابهی را انجام می‌دهند! این رفتار قیمت‌ها و حجم معاملات را تغییر می‌دهد، و به طور بالقوه مجموعه‌داده‌های آینده را تغییر می‌دهد، که منجر به سرمایه‌گذاری‌های سنگین شرکت‌های بزرگ در فناوری، داده‌های بزرگ و تیم‌های متخصص می‌شود.
با این حال، معامله‌گران فردی نیازی به ترسیدن ندارند زیرا این پویایی هر زمان که فناوری‌های جدید وارد بازار معاملات شده‌اند، قبلاً دیده شده است. این کتاب که توسط یک توسعه‌دهنده معاملات الگوریتمی کمی با بیش از 15 سال تجربه در صنعت مالی نوشته شده است، با اتخاذ یک رویکرد منطقی به معاملات الگوریتمی، شما را پایه‌گذاری می‌کند، جایی که EasyLanguage، مجموعه‌داده‌ها، نمودارها و هوش مصنوعی ابزارهایی برای سفر شما به سوی تسلط بر بازارها هستند.
هوش انسانی منحصر به فرد شما در پیمایش و درک پیچیدگی‌های بازار، در حالی که قلمرو بینش‌های سازمانی را کاوش می‌کنید، ارزشمند باقی می‌ماند، و اشتهای شما را برای یادگیری کاربردهای واقعی معاملات الگوریتمی از دیدگاه سازمانی برآورده می‌کند.
در پایان این کتاب، می‌توانید با اطمینان TradeStation EasyLanguage را برای معاملات الگوریتمی اعمال کنید، یادگیری ماشین را برای اصلاح استراتژی‌های خود ادغام کنید و یک رویکرد شخصی‌سازی‌شده برای پیمایش مطمئن بازارهای مالی ایجاد کنید.
3. کتاب Python for Algorithmic Trading Cookbook
قدرت کتابخانه‌های پایتون را برای تبدیل داده‌های بازار مالی که به صورت رایگان در دسترس هستند به استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی و استقرار آنها در یک محیط معاملاتی زنده مهار کنید.
ویژگی‌های کلیدی:
- از دستورالعمل‌های عملی پایتون برای کسب، تجسم و ذخیره داده‌های بازار برای تحقیقات بازار پیروی کنید.
- با استفاده از تکنیک‌های حرفه‌ای، استراتژی‌های معاملاتی را طراحی، آزمون گذشته (بک‌تست) و عملکرد آنها را ارزیابی کنید.
- استراتژی‌های معاملاتی ساخته شده در پایتون را با اتصال API در یک محیط معاملاتی زنده مستقر کنید.
توضیحات کتاب:
کشف کنید که چگونه پایتون با تخصص بی‌نظیر و بینش‌های عملی جیسون استریپل، بنیانگذار PyQuant News و یک متخصص باتجربه با تجربه جهانی در معاملات و مدیریت ریسک، معاملات الگوریتمی را برای افراد غیرحرفه‌ای در دسترس قرار داده است. این کتاب شما را از اصول اولیه مالی کمی و کسب داده‌ها تا مراحل پیشرفته آزمون گذشته و معاملات زنده راهنمایی می‌کند.
دستورالعمل‌های دقیق به شما کمک می‌کند تا از SDK پیشرفته OpenBB برای جمع‌آوری داده‌های رایگان موجود برای سهام، آپشن‌ها و معاملات آتی استفاده کنید و محیط تحقیقاتی خود را با استفاده از تکنیک‌های ذخیره‌سازی سریع مانند SQLite، HDF5 و ArcticDB بسازید.
این کتاب به شما نشان می‌دهد که چگونه از SciPy و statsmodels برای شناسایی عوامل آلفا و پوشش ریسک و ساخت عوامل مومنتوم و میانگین بازگشتی استفاده کنید. شما پارامترهای استراتژی را با بهینه‌سازی گام به جلو با استفاده از vectorbt بهینه می‌کنید و یک آزمون گذشته آماده تولید با استفاده از Zipline Reloaded می‌سازید.
با اجرای تمام آنچه آموخته‌اید، استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی خود را در یک محیط معاملاتی زنده با استفاده از API Interactive Brokers تنظیم و مستقر می‌کنید، که به شما امکان می‌دهد داده‌های سطح تیک را پخش کنید، سفارش‌ها را ارسال کنید و جزئیات پورتفولیو را بازیابی کنید.
در پایان این کتاب معاملات الگوریتمی، شما نه تنها مفاهیم اساسی را درک خواهید کرد، بلکه مهارت‌های عملی مورد نیاز برای پیاده‌سازی و اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده با استفاده از پایتون را نیز به دست خواهید آورد.
4. کتاب Python for Finance and Algorithmic trading
این کتاب مزایای مدیریت پورتفولیو، آمار و یادگیری ماشین را که در معاملات زنده با MetaTrader™ 5 اعمال می‌شوند، ارائه می‌دهد.
نسخه دوم به ما امکان داده است تا برخی از نکات فصل‌های موجود را اصلاح کنیم، اما به ویژه 3 فصل جدید بر اساس بازخوردهای شما از نسخه اول اضافه کنیم. بنابراین مفتخرم که 3 فصل جدید را به شما ارائه دهم: “روش‌های پیشرفته آزمون گذشته (بک‌تست)”، “مهندسی ویژگی‌ها و هدف” و “از هیچ تا یک ربات معاملاتی زنده”.
- تکنیک‌های مدیریت پورتفولیو را بیاموزید و نحوه پیاده‌سازی معیار بهینه‌سازی خود را فرا بگیرید.
- نحوه آزمون گذشته یک استراتژی با استفاده از با ارزش‌ترین معیارها در معاملات را بیاموزید.
- داده‌ها را از کارگزار خود وارد کنید تا تا حد امکان به بازار نزدیک باشید.
- آربیتراژ آماری را از طریق استراتژی‌های معاملات جفتی بیاموزید.
- پیش‌بینی‌های بازار را با استفاده از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل سری‌های زمانی ایجاد کنید.
- نحوه یافتن بهترین حد سود، حد ضرر و اهرم برای استراتژی‌های خود را بیاموزید.
- استراتژی‌های معاملاتی را با استفاده از مدیریت پورتفولیو ترکیب کنید تا استحکام استراتژی‌ها را افزایش دهید.
- الگوریتم پایتون خود را به MetaTrader 5 خود متصل کنید و آن را با یک حساب معاملاتی آزمایشی یا زنده اجرا کنید.
- در صورت تمایل به معاملات دستی، از تمام کدهای موجود در کتاب برای معاملات زنده یا غربالگر استفاده کنید.
منبع:
- تارنمای Investopedia
نواندیشان تابع قوانین جاری کشور جمهوری اسلامی ایران در زمینه حقوق مولفین و ناشرین است، چنانچه نسبت به محتوای این صفحه صاحب حق نشر هستید و درخواست حذف آن را دارد، خواهشمند است از طریق این لینک به ما اطلاع دهید.
