0
02149153000 داخلی(135)

آشنایی با معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال

معامله کردن در بازار رمزارزها می‌تواند با استفاده از برنامه‌نویسی در کامپیوتر و به ‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک انجام پذیرد. در این شیوه کامپیوتر بر اساس الگوریتمی که به آن توسط کاربر داده شده است در بازار مالی جستجو می­‌کند و تمامی فرصت­‌های معاملاتی پیش رو را رصد و مورد ارزیابی قرار می­دهد. این ابزار فقط مختص یک بازار سرمایه­‌گذاری خاص نیست بلکه در تمامی بازارهای مالی همچون بازار کریپتوکارنسی­‌ها، بازار بورس و بازار آتی کالا کاربرد دارد.

 

سرمایه­‌گذاری کمی (سرمایه­‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌­گذاری سیستماتیک نیز شناخته می­شود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم­‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌­ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده می­کند. به عنوان مثال می­‌توان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.

مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل می­کنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آن­ها متفاوت و قابل بحث است. مدل­‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می­‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می­‌شوند، استراتژی­‌های کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار می­گیرند.

 

  • معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟

همان­طور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می­‌باشد که فرصت­‌های سرمایه‌­گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی می­کند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود می­کند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم­‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصت­های معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌­باشد. نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:

  • یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده­‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌­نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه­‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار معامله‌گر قرار می­گیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار می­دهد، صورت می­‌گیرد.
  • موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب می‌­شود. در این بخش بر اساس استراتژی­ که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌­ریزی می­شود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار می­‌دهد. محاسبات آماری و مقایسه‌ داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند.
  • در مرحله‌ آخر الگوریتم سفارش­‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال می­کند و این کار زمانی اجرایی می­شود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.

 

  • تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی

هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان آغازگر جنبش سرمایه‌­گذاری کمی شناخته می­‌شود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت­‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد می‌­شود که مدل‌­های ریاضی را می­توان در سرمایه­‌گذاری به کار برد.

تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران­ سرمایه­‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده می‌­کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده­‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده­‌های کیفی ویژگی است که نمی‌­توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.

بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل­‌های نرم‌افزاری به سرمایه­‌گذاران کمک می­‌کند تا فرصت­‌های سرمایه­‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.

  • ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)

مهم‌ترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می­‌باشد. با خودکارسازی معاملات می­‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌­ترین بررسی­‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌­های روش­‌های کمی، کاهش هزینه­‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه­‌نویسی نرم‌افزاری می‌­توانید هزینه­‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک­‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.

 

  • انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ

به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:

  • الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)

الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌­های دارایی‌­ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده می­‌کند. سرمایه­‌گذارانی که از این استراتژی پیروی می‌­کنند، عموماً فرض می­‌کنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز می­‌گردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.

  • سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (Factor-Based Investing)

سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده می‌شود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته می‌شود که بازده سهام بر مبنای آن‌ها بررسی می‌شود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.

  • دنبال کردن روند (Trend Following)

وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی می‌شود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی­‌هایی است که توسط سرمایه­‌گذاران استفاده می‌­شود. این استراتژی شامل الگوریتم­‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت می­‌کنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و الگوها و شاخص­‌های بازار برای تصمیم­گیری استفاده می‌­کنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌­ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژی­های معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.

  • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین می‌شود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری می‌کنند تا واکنش‌های افراد را پیش‌بینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده­‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش­‌ها، پست‌­های اجتماعی، ویدئوها، پست‌­های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌­گذاران از این استراتژی برای پیش‌‌بینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده می‌­کنند.

  • استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره می‌گیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژی‌های تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده می‌کند.

  • دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت

یکی از مهم‌ترین دانش­‌ها برای سرمایه­‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌­نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژی­‌های معاملاتی به زبان برنامه‌­نویسی به کار برده می‌­شود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می­‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌­نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌­های مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌­های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش­‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌­یابد و از این طریق می­‌توان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

شروع گفتگو
چطور میتونم کمکتون کنم؟
ما معمولا کمتر از 5 دقیقه پاسخگو هستیم