تجارت الگو: ماهیت آن، استراتژی‌ها و ریسک‌های معاملاتی

در حال حاضر، بیشتر عملیات در صرافی ها با استفاده از ربات های خاصی انجام می شود که الگوریتم های مختلفی در آنها تعبیه شده است. این تاکتیک تجارت الگوریتمی نامیده می شود. این روند دهه های اخیر است که بازار را از بسیاری جهات تغییر داده است.

تجارت الگوریتمی چیست؟

شکل اصلی معاملات الگوریتمی، معاملات HFT است. نکته این است که معامله را فورا تکمیل کنید. به عبارت دیگر، این نوع از مزیت اصلی خود – سرعت استفاده می کند. تجارت الگوریتمی دو تعریف اصلی دارد:

• تجارت الگو. یک سیستم خودکار که می تواند بدون معامله گر در یک الگوریتم معین معامله کند. این سیستم برای ایجاد سود مستقیم از طریق تحلیل خودکار بازار و باز کردن موقعیت ها ضروری است. به این الگوریتم «ربات معامله گر» یا «مشاور» نیز می گویند.
• معاملات الگوریتمی اجرای سفارش های بزرگ در بازار زمانی که به صورت خودکار به قطعات تقسیم شده و به تدریج طبق قوانین مشخص شده باز می شوند. این سیستم برای تسهیل کار دستی معامله گران هنگام انجام معاملات استفاده می شود. به عنوان مثال، اگر شما وظیفه دارید 100 هزار سهم بخرید و باید به طور همزمان برای 1 تا 3 سهم موقعیت باز کنید، بدون اینکه در خوراک سفارش جلب توجه کنید.

تجارت الگوریتمی ساده شده، اتوماسیون عملیات روزانه انجام شده توسط معامله گران برای کاهش زمان لازم برای تجزیه و تحلیل اطلاعات سهام، محاسبه مدل های ریاضی و اجرای معاملات است. این سیستم همچنین نقش عامل انسانی را در عملکرد بازار حذف می کند (احساسات، حدس و گمان، “شهود معامله گر”)، که گاهی اوقات حتی سودآوری امیدوار کننده ترین استراتژی را نفی می کند.

تاریخچه ظهور تجارت الگوریتمی

سال 1971 نقطه شروع معاملات الگوریتمی در نظر گرفته می شود (همزمان با اولین سیستم معاملاتی خودکار NASDAQ ظاهر شد). در سال 1998، کمیسیون اوراق بهادار ایالات متحده (SEC) به طور رسمی مجوز استفاده از پلتفرم های تجارت الکترونیک را صادر کرد. سپس رقابت واقعی فناوری های پیشرفته آغاز شد. لحظات مهم زیر در توسعه تجارت الگوریتمی که شایان ذکر است:

• اوایل دهه 2000. تراکنش های خودکار تنها در چند ثانیه انجام شد. سهم بازار ربات ها کمتر از 10 درصد بود.
• سال 2009. سرعت اجرای برنامه ها چندین بار کاهش یافت و به چند میلی ثانیه رسید. سهم دستیاران فروش به شدت به 60 درصد افزایش یافت.
• 2012 و پس از آن. غیرقابل پیش بینی بودن رویدادها در صرافی ها منجر به تعداد زیادی خطا در الگوریتم های سفت و سخت اکثر نرم افزارها شده است. این امر منجر به کاهش حجم معاملات خودکار به 50 درصد از کل شد. فناوری هوش مصنوعی در حال توسعه و معرفی است.

تجارت با فرکانس بالا هنوز هم امروز مطرح است. بسیاری از عملیات معمول (به عنوان مثال، مقیاس بندی بازار) به طور خودکار انجام می شود، که به طور قابل توجهی از بار معامله گران می کاهد. با این حال، ماشین هنوز نتوانسته است به طور کامل جایگزین عقل زنده و شهود انسانی شود. این امر به ویژه زمانی صادق است که نوسانات بورس به دلیل انتشار اخبار مهم اقتصادی بین المللی به شدت افزایش می یابد. اتکا به روبات ها در این دوره به شدت ممنوع است.

مزایا و معایب تجارت الگوریتمی

مزایای الگوریتم تمام معایب تجارت دستی است. یک فرد به راحتی تحت تأثیر احساسات قرار می گیرد، اما روبات ها اینطور نیستند. ربات کاملاً طبق الگوریتم معامله می کند. اگر معامله در آینده بتواند سودآور باشد، ربات آن را برای شما خواهد آورد. همچنین، فرد همیشه قادر به تمرکز کامل روی اعمال خود نیست و هر از گاهی نیاز به استراحت دارد. ربات ها چنین معایبی ندارند. اما آنها خود را دارند و از جمله آنها:

• به دلیل رعایت دقیق الگوریتم ها، ربات نمی تواند با شرایط متغیر بازار سازگار شود.
• پیچیدگی خود تجارت الگوریتمی و الزامات بالا برای آماده سازی؛
• خطاهای الگوریتم های معرفی شده که خود ربات قادر به تشخیص آنها نیست (البته این قبلاً یک عامل انسانی است ، اما شخص می تواند اشتباهات خود را تشخیص داده و اصلاح کند ، اما ربات ها هنوز نمی توانند این کار را انجام دهند).

شما نباید ربات های معامله گر را تنها راه ممکن برای کسب درآمد از معاملات در نظر بگیرید، زیرا سودآوری تجارت خودکار و تجارت دستی در 30 سال گذشته تقریباً یکسان شده است.

ماهیت تجارت الگوریتمی

معامله‌گران Algo (که معامله‌گران کوانتومی نیز نامیده می‌شوند) تنها از نظریه احتمال قرار گرفتن قیمت‌ها در محدوده مورد نیاز استفاده می‌کنند. محاسبه بر اساس سری قیمت قبلی یا چندین ابزار مالی است. قوانین با تغییر رفتار بازار تغییر خواهند کرد.
معامله گران الگوریتمی همیشه به دنبال ناکارآمدی بازار، الگوهای مظنه مکرر در تاریخ و توانایی محاسبه مظنه های تکراری آینده هستند. بنابراین، ماهیت تجارت الگوریتمی در قوانین انتخاب موقعیت های باز و گروه های روبات ها نهفته است. انتخاب می تواند باشد:

• کتابچه راهنمای کاربر – پیاده سازی توسط محقق بر اساس مدل های ریاضی و فیزیکی انجام می شود.
• خودکار – برای شمارش انبوه قوانین و آزمایشات در برنامه ضروری است.
• ژنتیکی – در اینجا قوانین توسط برنامه ای ایجاد می شود که دارای عناصر هوش مصنوعی است.

سایر ایده ها و آرمان شهرها در مورد تجارت الگوریتمی تخیلی هستند. حتی ربات ها نمی توانند آینده را با ضمانت 100% “پیش بینی” کنند. بازار نمی تواند آنقدر ناکارآمد باشد که مجموعه قوانینی وجود داشته باشد که در هر زمان و هر مکان برای ربات ها اعمال شود. شرکت‌های سرمایه‌گذاری بزرگ با استفاده از الگوریتم‌ها (به عنوان مثال Renessaince Technology، Citadel، Virtu) صدها گروه (خانواده) روبات‌های تجاری دارند که هزاران ابزار را پوشش می‌دهند. این روش، که تنوع الگوریتم ها است، است که برای آنها سود روزانه به ارمغان می آورد.

انواع الگوریتم

الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل های واضح است که برای انجام یک کار خاص طراحی شده است. در بازار مالی، الگوریتم های کاربران توسط کامپیوتر اجرا می شود. برای ایجاد مجموعه ای از قوانین، از داده های قیمت، حجم و زمان اجرای تراکنش های آتی استفاده خواهد شد. معاملات الگو در بازار بورس و ارز به چهار نوع اصلی تقسیم می شود:

• آماری. این روش مبتنی بر تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از سری های زمانی تاریخی برای شناسایی فرصت های معاملاتی است.
• خودکار. هدف از این استراتژی ایجاد قوانینی است که به فعالان بازار اجازه می دهد تا ریسک معاملات را کاهش دهند.
• اجرایی. این روش برای انجام وظایف خاص مربوط به باز و بسته شدن سفارشات تجاری طراحی شده است.
• سر راست. هدف این فناوری به حداکثر رساندن سرعت دسترسی به بازار و کاهش هزینه ورود و اتصال معامله‌گران الگوریتمی به پایانه معاملاتی است.

تجارت الگوریتمی فرکانس بالا را می توان به عنوان یک منطقه جداگانه برای معاملات مکانیزه متمایز کرد. ویژگی اصلی این دسته، فرکانس بالای ایجاد سفارش است: تراکنش ها در میلی ثانیه انجام می شوند. این رویکرد می تواند مزایای زیادی را به همراه داشته باشد، اما خطرات خاصی را نیز به همراه دارد.

تجارت خودکار: روبات ها و مشاوران

در سال 1997، توشار چاند، تحلیلگر، در کتاب خود فراتر از تحلیل تکنیکال (که در اصل فراتر از تحلیل تکنیکال نامیده می شد)، برای اولین بار یک سیستم تجارت مکانیکی (MTS) را توصیف کرد. این سیستم ربات معاملاتی یا مشاور ارز نامیده می شود. اینها ماژول های نرم افزاری هستند که بازار را رصد می کنند، دستورات تجاری را صادر می کنند و اجرای این سفارش ها را کنترل می کنند. دو نوع برنامه تجارت ربات وجود دارد:

• خودکار “از” و “به” – آنها قادر به تصمیم گیری مستقل مستقل در تجارت هستند.
• با دادن سیگنال به معامله گر برای باز کردن معامله به صورت دستی، آنها خودشان سفارشی ارسال نمی کنند.

در مورد معاملات الگوریتمی، تنها نوع 1 ربات یا مشاور در نظر گرفته می شود و “فوق العاده وظیفه” آن اجرای آن دسته از استراتژی هایی است که هنگام معامله دستی امکان پذیر نیست.

صندوق برابری Renaissance Institutiona بزرگترین صندوق خصوصی است که از معاملات الگوریتمی استفاده می کند. در ایالات متحده توسط Renaissance Technologies LLC که در سال 1982 توسط جیمز هریس سیمونز تأسیس شد، افتتاح شد. فایننشال تایمز بعداً سیمونز را باهوش ترین میلیاردر نامید.

ربات های تجاری چگونه ایجاد می شوند؟

ربات های مورد استفاده برای معاملات الگوریتمی در بورس، برنامه های کامپیوتری تخصصی هستند. توسعه آنها، اول از همه، با ظهور یک برنامه روشن از تمام وظایفی که روبات ها انجام خواهند داد، از جمله استراتژی ها، آغاز می شود. چالش پیش روی برنامه نویس معامله گر ایجاد الگوریتمی است که دانش و ترجیحات شخصی او را در نظر می گیرد. البته، لازم است که از قبل تمام تفاوت های ظریف سیستمی که معاملات را خودکار می کند، به وضوح درک کنید. بنابراین، برای معامله گران تازه کار توصیه نمی شود که الگوریتم TC را به تنهایی ایجاد کنند. برای پیاده سازی فنی ربات های معامله گر، باید حداقل یک زبان برنامه نویسی را بدانید. برای نوشتن برنامه از mql4، Python، C#، C ++، Java، R، MathLab استفاده کنید.
توانایی برنامه ریزی به معامله گران مزایای زیادی می دهد:

• توانایی ایجاد پایگاه داده؛
• سیستم های راه اندازی و آزمایش؛
• تجزیه و تحلیل استراتژی های فرکانس بالا؛
• به سرعت خطاها را برطرف کنید

کتابخانه ها و پروژه های متن باز بسیار مفیدی برای هر زبان وجود دارد. یکی از بزرگترین پروژه های معاملاتی الگوریتمی QuantLib است که در C ++ ایجاد شده است. اگر برای استفاده از الگوریتم های فرکانس بالا نیاز به اتصال مستقیم به Currenex، LMAX، Integral یا سایر ارائه دهندگان نقدینگی دارید، باید مهارت های نوشتن API های اتصال جاوا را به دست آورید. در غیاب مهارت های برنامه نویسی، می توان از برنامه های معاملاتی الگوریتمی ویژه برای ایجاد سیستم های معاملاتی مکانیکی ساده استفاده کرد. نمونه هایی از این پلتفرم ها:

• TSLab;
• WhelthLab;
• متاتریدر؛
• S # .Studio;
• نمودارهای چندگانه؛
• ایستگاه تجارت.

معاملات الگوریتمی بازار سهام

بازارهای سهام و مشتقات فرصت‌های فراوانی را برای سیستم‌های خودکار فراهم می‌کنند، اما معاملات الگوریتمی در میان صندوق‌های بزرگ بیشتر از سرمایه‌گذاران خصوصی رایج است. انواع مختلفی از معاملات الگوریتمی در بازار سهام وجود دارد:

• سیستمی مبتنی بر تحلیل تکنیکال طراحی شده برای استفاده از ناکارآمدی های بازار و شاخص های متعدد برای شناسایی روندها، حرکات بازار. اغلب، این استراتژی با هدف کسب سود از روش های تحلیل تکنیکال کلاسیک است.
• تجارت جفت و بسکتبال. این سیستم از نسبت دو یا چند ابزار (یکی از آنها “راهنما” است، یعنی ابتدا تغییراتی در آن ایجاد می شود و سپس ساز دوم و بعدی کشیده می شود) با درصد نسبتاً بالایی، اما نه برابر 1 استفاده می کند. ساز از مسیر داده شده منحرف می شود، احتمالاً به گروه خود باز خواهد گشت. با ردیابی این انحراف، الگوریتم می تواند معامله کند و برای مالک سود ایجاد کند.
• بازارسازی. این استراتژی دیگری است که هدف آن حفظ نقدینگی بازار است. به طوری که در هر زمان یک معامله گر خصوصی یا صندوق تامینی می تواند یک ابزار معاملاتی را خریداری یا بفروشد. بازارسازان حتی می توانند از سود خود برای تامین تقاضای ابزارهای مختلف استفاده کنند و از بورس سود ببرند. اما این مانع استفاده از استراتژی های خاص بر اساس ترافیک سریع و داده های بازار نمی شود.
• در حال اجرا از جلو. در چارچوب چنین سیستمی از ابزارهایی برای تحلیل حجم تراکنش ها و شناسایی سفارش های بزرگ استفاده می شود. این الگوریتم در نظر می‌گیرد که سفارش‌های بزرگ قیمت را نگه می‌دارند و باعث می‌شوند معاملات مخالف در جهت مخالف ظاهر شوند. با توجه به سرعت تجزیه و تحلیل داده‌های بازار در دفترچه‌های سفارش و فیدها، آنها با نوسانات مواجه می‌شوند، سعی می‌کنند عملکرد بهتری از سایر شرکت‌کنندگان داشته باشند و در هنگام پر کردن سفارش‌های بسیار بزرگ، نوسانات کمی را می‌پذیرند.
• داوری. این یک معامله با استفاده از ابزارهای مالی است که همبستگی بین آنها نزدیک به یک است. به عنوان یک قاعده، چنین ابزارهایی کمترین انحراف را دارند. این سیستم تغییرات قیمت را برای ابزارهای مرتبط نظارت می کند و معاملات آربیتراژی را انجام می دهد که قیمت ها را یکسان می کند. مثال: 2 نوع مختلف از سهام یک شرکت گرفته شده است که به طور همزمان با همبستگی 100% تغییر می کنند. یا همان سهام گرفته می شود اما در بازارهای مختلف. در یک مبادله، کمی زودتر از دیگری افزایش / کاهش می یابد. با “گرفتن” این لحظه در 1، می توانید معاملات را در 2 باز کنید.
• معامله بر اساس نوسانات این سخت ترین نوع معامله است که بر اساس خرید انواع مختلف گزینه ها و انتظار افزایش نوسانات یک ابزار خاص است. این تجارت الگوریتمی به قدرت محاسباتی زیاد و تیمی از متخصصان نیاز دارد. در اینجا، بهترین ذهن‌ها ابزارهای مختلف را تجزیه و تحلیل می‌کنند و پیش‌بینی می‌کنند که کدام یک از آنها ممکن است نوسانات را افزایش دهد. آنها مکانیسم های تجزیه و تحلیل خود را در ربات ها قرار می دهند و گزینه هایی را برای این ابزار در زمان مناسب خریداری می کنند.

ریسک های معاملات الگوریتمی

تأثیر تجارت الگوریتمی در زمان های اخیر به طور قابل توجهی افزایش یافته است. به طور طبیعی، روش‌های معاملاتی جدید دارای ریسک‌هایی هستند که قبلاً انتظار نمی‌رفت. معاملات HFT به ویژه مملو از خطراتی هستند که باید در نظر گرفته شوند.
خطرناک ترین چیز هنگام کار با الگوریتم ها:

• دستکاری قیمت می‌توانید الگوریتم‌ها را سفارشی کنید تا مستقیماً بر ابزارهای فردی تأثیر بگذارد. عواقب در اینجا می تواند بسیار خطرناک باشد. در سال 2013، در اولین روز معاملات در بازار جهانی BATS، افت واقعی ارزش اوراق بهادار این شرکت رخ داد. تنها در 10 ثانیه، قیمت از 15 دلار به تنها چند سنت کاهش یافت. دلیل آن فعالیت رباتی بود که عمداً برای کاهش قیمت سهام برنامه ریزی شده بود. این سیاست می تواند سایر شرکت کنندگان را گمراه کند و وضعیت در بورس را به شدت مخدوش کند.
• خروج سرمایه در گردش. اگر بازار تحت استرس باشد، شرکت‌کنندگانی که از روبات‌ها استفاده می‌کنند، معاملات را متوقف می‌کنند. از آنجایی که بیشتر سفارش‌ها از مشاوران خودرو می‌آیند، جریانی جهانی وجود دارد که بلافاصله همه قیمت‌ها را از بین می‌برد. عواقب چنین “نوسان” مبادله ای می تواند بسیار جدی باشد. علاوه بر این، خروج نقدینگی باعث وحشت گسترده می شود که وضعیت دشوار را تشدید می کند.
• نوسانات به شدت افزایش یافته است. گاهی اوقات نوسانات غیر ضروری در ارزش دارایی ها در تمام بازارهای جهان وجود دارد. این می تواند افزایش شدید قیمت ها یا سقوط فاجعه بار باشد. به این وضعیت سقوط فلش ​​می گویند. اغلب دلیل نوسانات رفتار ربات های با فرکانس بالا است، زیرا سهم آنها از تعداد کل شرکت کنندگان در بازار بسیار زیاد است.
• افزایش هزینه ها. تعداد زیادی از مشاوران مکانیک نیاز به بهبود مستمر توانایی های فنی خود دارند. در نتیجه سیاست تعرفه تغییر می کند که البته برای تجار خوب نیست.
• ریسک عملیاتی. تعداد زیادی از سفارشات دریافتی به طور همزمان می توانند سرورهای با ظرفیت بسیار زیاد را بارگیری کنند. بنابراین، گاهی اوقات در دوره اوج معاملات فعال، سیستم از کار می افتد، تمام جریان های سرمایه به حالت تعلیق در می آیند و شرکت کنندگان متحمل زیان زیادی می شوند.
• سطح قابل پیش بینی بازار کاهش می یابد. ربات ها تاثیر قابل توجهی بر قیمت معاملات دارند. این امر دقت پیش‌بینی را کاهش می‌دهد و پایه‌های تحلیل اساسی را تضعیف می‌کند. همچنین، کمک‌های خودکار قیمت‌های خوب را از تاجران سنتی سرقت می‌کنند.

ربات ها به تدریج شرکت کنندگان عادی بازار را بی اعتبار می کنند و این منجر به رد کامل عملیات دستی در آینده می شود. این وضعیت موقعیت سیستم الگوریتم ها را تقویت می کند که منجر به افزایش خطرات مرتبط با آنها می شود.

معاملات الگوریتمی فارکس

رشد الگوریتمی معاملات ارز تا حد زیادی به دلیل اتوماسیون فرآیندها و کاهش زمان انجام معاملات ارزی با استفاده از الگوریتم های نرم افزاری است. این نیز هزینه های عملیاتی را کاهش می دهد. فارکس عمدتاً از ربات ها بر اساس روش های تحلیل تکنیکال استفاده می کند. و از آنجایی که رایج ترین ترمینال پلتفرم متاتریدر است، زبان برنامه نویسی MQL ارائه شده توسط توسعه دهندگان پلتفرم به رایج ترین روش برای نوشتن روبات تبدیل شده است.

تجارت کمی

تجارت کمی جهت تجارت است که هدف آن تشکیل مدلی است که پویایی دارایی های مالی مختلف را توصیف می کند و به شما امکان می دهد پیش بینی های دقیق انجام دهید. معامله گران کمی، که به عنوان معامله گران کوانتومی نیز شناخته می شوند، معمولاً متخصصانی با تحصیلات عالی در زمینه خود هستند: اقتصاددانان، ریاضیدانان، برنامه نویسان. برای تبدیل شدن به یک معامله گر کوانتومی، حداقل باید مبانی آمار ریاضی و اقتصاد سنجی را بدانید.

تجارت الگوریتمی فرکانس بالا / تجارت HFT

این رایج ترین شکل معاملات خودکار است. یکی از ویژگی های این روش این است که تراکنش ها را می توان با سرعت بالا در ابزارهای مختلف انجام داد که در آن چرخه ایجاد / بسته شدن موقعیت ها در عرض یک ثانیه تکمیل می شود.

تراکنش های HFT از مزیت اصلی رایانه ها نسبت به انسان ها – سرعت فوق العاده بالا – بهره می برند.

اعتقاد بر این است که نویسنده این ایده استفان سونسون است که به همراه D. Whitcomb و D. Hawkes اولین میز معاملات خودکار جهان را در سال 1989 (میز معاملات خودکار) ایجاد کردند. اگرچه توسعه رسمی فناوری تنها در سال 1998 آغاز شد، زمانی که استفاده از پلتفرم های الکترونیکی در مبادلات آمریکایی تصویب شد.

اصول اولیه تجارت HFT

این تجارت بر اساس نهنگ های زیر است:

• استفاده از سیستم های با تکنولوژی بالا دوره اجرای موقعیت ها را در سطح 1-3 میلی ثانیه نگه می دارد.
• سود حاصل از تغییرات خرد در قیمت ها و حاشیه سود؛
• انجام معاملات با سرعت بالا در مقیاس بزرگ و کسب سود در پایین ترین سطح واقعی که گاهی کمتر از یک سنت است (پتانسیل HFT چندین برابر استراتژی های سنتی است).
• استفاده از انواع معاملات داوری؛
• معاملات به شدت در طول روز معاملات انجام می شود، حجم معاملات برای هر جلسه می تواند به ده ها هزار نفر برسد.

استراتژی های معاملاتی با فرکانس بالا

در اینجا می توان از هر استراتژی معاملاتی الگوریتمی استفاده کرد، اما در عین حال با سرعتی فراتر از دسترس انسان معامله کرد. برای مثال چند استراتژی HFT آورده شده است:

• شناسایی استخرهای با نقدینگی بالا. هدف این فناوری تشخیص سفارشات پنهان (“تاریک”) یا انبوه با باز کردن تراکنش های آزمایشی کوچک است. هدف مبارزه با حرکت قوی ایجاد شده توسط استخرهای حجمی است.
• ایجاد بازار الکترونیک در فرآیند افزایش نقدینگی در بازار، سود از طریق معاملات درون اسپرد محقق می شود. معمولاً هنگام معامله در بورس، اسپرد افزایش می یابد. اگر بازارساز مشتریانی نداشته باشد که بتوانند تعادل را حفظ کنند، معامله گران با فرکانس بالا باید از سرمایه خود برای بستن عرضه و تقاضای ابزار استفاده کنند. صرافی ها و ECN ها تخفیف هایی را در هزینه های عملیاتی به عنوان پاداش ارائه می دهند.
• در حال اجرا از جلو. این نام به معنای “دویدن به جلو” ترجمه می شود. این استراتژی مبتنی بر تجزیه و تحلیل سفارشات خرید و فروش فعلی، نقدینگی دارایی و میانگین سود باز است. ماهیت این روش تشخیص سفارش های بزرگ و قرار دادن سفارش های کوچک خود با قیمت کمی بالاتر است. پس از اجرای دستور، الگوریتم از احتمال بالای نوسانات در نقل قول ها حول یک سفارش بزرگ دیگر استفاده می کند تا یک سفارش بالاتر دیگر را قرار دهد.
• داوری معوق این استراتژی از دسترسی فعال به داده های سهام از طریق نزدیکی جغرافیایی به سرورها یا دستیابی به اتصالات مستقیم گران قیمت به سایت های اصلی بهره می برد. اغلب توسط معامله گرانی که به تنظیم کننده های ارز خارجی متکی هستند استفاده می شود.
• داوری آماری این روش معاملات با فرکانس بالا مبتنی بر شناسایی ارتباط ابزارهای مختلف بین پلتفرم‌ها یا اشکال مربوط به دارایی‌ها (آتی برای جفت ارزها و طرف مقابل، مشتقات و سهام آنها) است. این معاملات معمولاً توسط بانک های خصوصی، صندوق های سرمایه گذاری و سایر نمایندگی های مجاز انجام می شود.

عملیات با فرکانس بالا در حجم های خرد انجام می شود که با تعداد زیادی تراکنش جبران می شود. در این صورت سود و زیان بلافاصله ثبت می شود.

بررسی برنامه ها برای معامله گران الگوریتمی

یک نرم افزار کوچک برای تجارت الگوریتمی و برنامه نویسی ربات استفاده می شود:

• TSLab. نرم افزار C# ساخت روسیه. سازگار با اکثر کارگزاران ارز و بورس. به لطف بلوک دیاگرام ویژه، رابط کاربری نسبتاً ساده و یادگیری آسانی دارد. شما می توانید از این برنامه به صورت رایگان برای تست و بهینه سازی سیستم استفاده کنید، اما برای تراکنش های واقعی نیاز به خرید اشتراک دارید.
• WealthLab. برنامه ای که برای توسعه الگوریتم ها در سی شارپ استفاده می شود. با کمک آن می توانید از کتابخانه Wealth Script برای نوشتن نرم افزار معاملاتی الگوریتمی استفاده کنید که فرآیند کدنویسی را بسیار ساده می کند. همچنین می توانید نقل قول های منابع مختلف را به برنامه متصل کنید. علاوه بر بک تست، معاملات واقعی نیز می تواند در بازار مالی انجام شود.
• آر استودیو. برنامه پیشرفته تر برای کوانتا (برای مبتدیان مناسب نیست). این نرم افزار چندین زبان را ترکیب می کند که یکی از آنها از زبان R اختصاصی برای پردازش داده ها و سری های زمانی استفاده می کند. الگوریتم‌ها و رابط‌ها در اینجا ایجاد می‌شوند، آزمایش‌ها انجام می‌شوند، بهینه‌سازی، آمار و سایر داده‌ها قابل دستیابی است. R Studio رایگان است، اما بسیار جدی است. این برنامه از کتابخانه های داخلی مختلف، آزمایش کننده ها، مدل ها و غیره استفاده می کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

آلگوتریدینگ دارای استراتژی های زیر است:

• TWAP. این الگوریتم مرتباً سفارشات را با بهترین قیمت پیشنهادی یا درخواستی باز می کند.
• استراتژی اجرا  این الگوریتم نیاز به خرید بزرگ دارایی ها با قیمت های میانگین وزنی دارد که معمولاً توسط شرکت کنندگان بزرگ (صندوق های تامینی و کارگزاران) استفاده می شود.
• VWAP. این الگوریتم برای باز کردن موقعیت ها در قسمت مساوی از یک حجم معین برای یک دوره زمانی مشخص استفاده می شود و قیمت نباید از میانگین وزنی قیمت در هنگام راه اندازی بیشتر باشد.
• داده کاوی. این جستجو برای الگوهای جدید برای الگوریتم های جدید است. قبل از شروع آزمون، بیش از 75 درصد از تاریخ های استخراج برای جمع آوری داده ها بود. نتایج جستجو فقط به روش های حرفه ای و دقیق بستگی دارد. خود جستجو به صورت دستی با استفاده از الگوریتم های مختلف پیکربندی می شود.
• کوه یخ. برای سفارش هایی استفاده می شود که تعداد کل آنها از مقدار مشخص شده در پارامترها تجاوز نمی کند. در بسیاری از صرافی ها، این الگوریتم در هسته سیستم تعبیه شده است و به شما امکان می دهد حجم را در پارامترهای سفارش مشخص کنید.
• استراتژی سوداگرانه این مدل استاندارد برای معامله گرانی است که به دنبال بهترین قیمت ممکن برای تجارت با آن به منظور ایجاد سودهای بعدی هستند.

آموزش و کتاب در مورد تجارت الگوریتمی

شما چنین دانشی را در محافل مدرسه نخواهید داشت. این منطقه بسیار باریک و خاص است. جدا کردن مطالعات واقعاً قابل اعتماد در اینجا دشوار است، اما برای خلاصه کردن، دانش کلیدی زیر برای شرکت در تجارت الگوریتمی مورد نیاز است:

• مدل های ریاضی و اقتصادی؛
• زبان های برنامه نویسی – Python، С ++، MQL4 (برای فارکس)؛
• اطلاعاتی در مورد قراردادهای مبادله و ویژگی های ابزارها (گزینه ها، قراردادهای آتی و غیره).

شما باید به طور عمده به تنهایی به این جهت مسلط شوید. برای مطالعه ادبیات آموزشی در این زمینه می توانید کتاب های زیر را در نظر بگیرید:

• تجارت کوانتومی و تجارت الگوریتمی – ارنست چن;
• تجارت الگوریتمی و دسترسی مستقیم به مبادله – بری جانسن.
• “روش ها و الگوریتم های ریاضیات مالی” – Luu Yu-Dau.
• “درون جعبه سیاه” – Rishi K. Narang;
• تجارت و مبادلات: ریزساختار بازار برای پزشکان – لری هریس.

سازنده ترین فرآیند یادگیری این است که با یادگیری اصول معاملات سهام و تحلیل تکنیکال و سپس خرید کتاب های معاملات الگوریتمی شروع کنید. همچنین لازم به ذکر است که اکثر نشریات حرفه ای فقط به زبان انگلیسی یافت می شوند.

علاوه بر کتاب‌های دارای تعصب، خواندن هر گونه ادبیات موجود در بازار نیز مفید خواهد بود.

افسانه های معروف در مورد تجارت الگوریتمی

بسیاری از مردم بر این باورند که استفاده از تجارت ربات تنها می تواند سودآور باشد و معامله گران اصلاً نیازی به انجام کاری ندارند. البته که نه. نظارت بر ربات، بهینه سازی و کنترل آن همیشه ضروری است تا خطا و خرابی رخ ندهد. برخی از مردم فکر می کنند که ربات ها نمی توانند پول در بیاورند. اینها افرادی هستند که به احتمال زیاد قبلاً با ربات های بی کیفیتی که توسط کلاهبرداران برای معاملات ارزی فروخته می شوند روبرو شده اند. ربات های باکیفیتی در تجارت ارز وجود دارند که می توانند درآمد کسب کنند. اما هیچ کس آنها را نمی فروشد، زیرا آنها از قبل پول خوبی آورده اند. معاملات در بورس پتانسیل زیادی برای کسب درآمد دارد. تجارت الگوریتمی یک پیشرفت واقعی در زمینه سرمایه گذاری است. ربات ها تقریباً تمام کارهای روزمره را انجام می دهند که قبلاً زمان زیادی می برد.