علم تجارت آلگو: انواع، ربات‌های کار و استراتژی‌ها 2024

اقتصاد مدرن بدون بورس و بورس قابل تصور نیست. به تجارت در این سایت ها،
تجارت می گویند . معامله گران فعالانه از امکانات فناوری رایانه برای تسهیل انجام تجارت خود استفاده می کنند. تجارت با استفاده از مدل های ریاضی و فناوری رایانه را تجارت الگوریتمی می گویند. این مقاله در مورد این نوع معاملات در بازارهای مالی، انواع آن، روش های مورد استفاده، مزایا و معایب، نرم افزار مورد استفاده صحبت می کند.

تجارت الگوریتمی چیست (تجارت الگوریتمی)

اصطلاح تجارت الگوریتمی یا تجارت الگوریتمی دو معنی دارد. در حالت اول این کلمه به معنای روشی برای اجرای یک سفارش بزرگ در بازار است که بر اساس آن طبق قوانین خاصی به تدریج باز می شود و به طور خودکار به چندین زیر سفارش تقسیم می شود که قیمت و حجم خاص خود را دارند. هر سفارش برای اجرا به بازار ارسال می شود. هدف از این فناوری این است که معامله‌گران را برای انجام معاملات بزرگ که باید به کمترین میزان ممکن انجام شوند، آسان‌تر کند. به عنوان مثال، شما نیاز به خرید 200000 سهم دارید و هر موقعیت شامل 4 سهم در یک زمان است.
معنای دوم این کلمه سیستمی است که سفارشات را طبق یک الگوریتم داده شده بدون مشارکت معامله گر باز می کند. الگوریتم ها به منظور کسب سود مستقیم از تجزیه و تحلیل خودکار بازار تنظیم شده اند. به این سیستم ها ”
ربات معامله گر ” نیز می گویند . معاملات الگوریتمی و معاملات الگوریتمی در صرافی ها از جمله صرافی های ارز دیجیتال و فارکس استفاده می شود.

ماهیت تجارت الگوریتمی چیست؟

تجارت الگو شامل جمع آوری داده ها در مورد یک دارایی خاص بر اساس تاریخچه توسعه آن، انتخاب الگوریتم ها برای تراکنش ها و ربات های معاملاتی مناسب است. برای تعیین قیمت، تئوری احتمال اعمال می شود، کاستی های بازار و احتمال تکرار آنها در آینده مشخص می شود. سه نوع انتخاب وجود دارد. با رویکرد دستی، متخصص فرمول های ریاضی و مدل های فیزیکی را اعمال می کند. رویکرد ژنتیکی شامل توسعه قوانین توسط سیستم های کامپیوتری و هوش مصنوعی است. خودکار توسط یک برنامه کامپیوتری خاص تولید می شود که مجموعه ای از قوانین را پردازش کرده و آنها را آزمایش می کند.

چه نوع معاملات الگوریتمی وجود دارد؟

تجارت الگوریتمی در چندین حوزه اصلی اجرا می شود:

1. تجزیه و تحلیل فنی . استفاده از ناکارآمدی بازار و شناسایی روندهای جاری از طریق تحلیل ریاضی و فیزیکی کلاسیک.
2. بازارسازی . این روش نقدینگی بازار را حفظ می کند. بازارسازان با ارضای تقاضا، از جمله در مقابل سود، توسط مبادله پاداش دریافت می کنند. این استراتژی مبتنی بر حسابداری و جریان سریع اطلاعات از بازار است.
3. در حال اجرا از جلو . تجزیه و تحلیل حجم سفارشات بر اساس ابزار و انتخاب بزرگترین آنها. این استراتژی بر این اساس استوار است که یک سفارش بزرگ قیمت بالایی خواهد داشت و سفارشات پیشخوان زیادی را جذب خواهد کرد. الگوریتم‌ها نوار را تجزیه و تحلیل می‌کنند و داده‌های کتاب را سفارش می‌دهند و سعی می‌کنند حرکات را در طول تراکنش‌های بزرگ سریع‌تر از سایر شرکت‌کنندگان اصلاح کنند.
4. تجارت جفت و سبد . دو یا چند ابزار با یک همبستگی بالا، اما نه یک به یک، همبستگی دارند. انحراف یکی از سازها از دوره داده شده به این معنی است که احتمال بازگشت آن به گروه خود بیشتر است. تعیین همبستگی به ایجاد یک تجارت سودآور کمک می کند.
5. داوری . این روش مبتنی بر مقایسه دارایی ها با پویایی قیمت مشابه است. این شباهت گاهی اوقات به دلیل عوامل مختلف نقض می شود. ماهیت آربیتراژ فروش دارایی گرانتر و خرید دارایی ارزانتر است. در نتیجه، دارایی‌ها از نظر قیمت یکسان می‌شوند و دارایی ارزان‌تر در قیمت افزایش می‌یابد. سیستم های معاملاتی الگوریتمی تغییرات قیمت را در بازار تشخیص می دهند و معاملات آربیتراژ سودآور انجام می دهند.

   

6. معاملات نوسان . یک نوع معامله پیچیده که شامل خرید گزینه های مختلف است. معامله گر انتظار دارد که نوسانات سهام در هنگام فروش افزایش و هنگام خرید کاهش یابد. این نوع تجارت به ظرفیت تجهیزات قابل توجه و متخصصان واجد شرایط نیاز دارد.

استراتژی های کاری در معاملات الگوریتمی، کل حقیقت در مورد تجارت ربات: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

تجارت الگوریتمی چه زمانی و چگونه به عنوان یک پدیده ظاهر شد

معاملات الگوریتمی در اوایل دهه 1970 با ایجاد NASDAQ، اولین صرافی که از تجارت کامپیوتری استفاده می کرد، توسعه یافت. در آن روزها تجارت الگوریتمی فقط برای سرمایه گذاران بزرگ در دسترس بود، مردم عادی به چنین فناوری دسترسی نداشتند. در آن زمان کامپیوترها کامل نبودند و در سال 1987 یک خطای سخت افزاری رخ داد که منجر به فروپاشی بازار آمریکا شد. در سال 1998، SEC – کمیسیون اوراق بهادار ایالات متحده به طور رسمی اجازه استفاده از سیستم عامل های تجارت الکترونیکی را داد. امسال را باید تاریخ ظهور معاملات الگوریتمی به شکل مدرن آن دانست.

در اوایل دهه 2000، تراکنش‌ها با استفاده از رایانه در چند ثانیه انجام می‌شد. اما سهم روبات ها در بازار کمتر از 90 درصد بود. تا سال 2009، سفارشات در صرافی ها در میلی ثانیه تکمیل می شد و
ربات های معامله گر 60 درصد از تراکنش ها را انجام می دادند. پس از سال 2012، وضعیت تغییر کرده است. غیرقابل پیش بینی بودن بازار منجر به شکست در نرم افزار موجود در آن زمان شد. درصد معاملات انجام شده به صورت خودکار به 50 درصد از کل کاهش یافته است. به منظور جلوگیری از اشتباهات، توسعه و پیاده سازی هوش مصنوعی آغاز شده است.

تجارت الگوریتمی چه تفاوتی با تجارت الگوریتمی دارد؟

با وجود شباهت ظاهری مفاهیم، ​​باید بین مفاهیم «تجارت الگوریتمی» و «تجارت الگوریتمی» تمایز قائل شد. در مورد اول، روش اجرای یک سفارش بزرگ با تقسیم آن به قطعات و سپس ارسال آن بر اساس قوانین خاص، تلویحا است و در مورد دوم، از سیستم خودکاری صحبت می‌کنند که بدون معامله‌گر سفارش‌ها را طبق یک معین ایجاد می‌کند. الگوریتم الگوریتم ها در معاملات الگوریتمی برای ساده سازی اجرای تراکنش های بزرگ توسط یک معامله گر استفاده می شود. در معاملات الگوریتمی از آنها برای تجزیه و تحلیل بازار و باز کردن موقعیت ها برای افزایش درآمد استفاده می شود.

چه نرم افزاری برای معاملات الگوریتمی مناسب است؟

از آنجایی که تجارت الگوریتمی شامل استفاده از فناوری رایانه است، باید نرم افزار مناسب را انتخاب کنید. ربات معامله گر ابزار اصلی برای تمرین معاملات خودکار است. شما می توانید آن را خودتان با استفاده از
زبان های برنامه نویسی توسعه دهید یا از پلتفرم برای ایجاد آن استفاده کنید.

قبل از انجام معاملات الگوریتمی چه نکاتی را باید به خاطر بسپارید؟

ابتدا لازم به ذکر است که یک معامله گر الگوبرداری باید بتواند برنامه نویسی کند، زیرا با تسلط بر این مهارت می توان به اکثر پلتفرم ها مسلط شد. زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای معاملات الگوریتمی باید با تمام پلتفرم ها و الگوریتم های در حال توسعه سازگار باشد. مناسب ترین زبان برنامه نویسی سی شارپ (سی شارپ) است. در پلتفرم هایی مانند TSLab، StockSharp، WealthLab استفاده می شود. بدون دانستن زبان برنامه نویسی، 2 برنامه آخر باید برای چندین ماه تسلط داشته باشند.

TSLab یکی از محبوب ترین برنامه ها برای اجرای الگوریتم ربات ها است.

بستری برای ایجاد، آزمایش و راه اندازی
ربات ها و سیستم های تجاری. شامل یک ویرایشگر بصری راحت در قالب مکعب است که به شما امکان می دهد بدون دانستن زبان برنامه نویسی یک ربات توسعه دهید. می توانید الگوریتم معاملاتی مورد نظر را از روی مکعب ها جمع آوری کنید. تاریخچه ابزارهای معاملاتی جمع آوری شده توسط برنامه به شما امکان می دهد خطاهای موجود در اسکریپت ها را پیدا کرده و تصحیح کنید، در حالی که ابزارهای تحلیل تکنیکال به شما کمک می کنند تا یک راه حل منحصر به فرد ایجاد کنید.

نصب و راه اندازی

برای نصب پلتفرم، باید نصب کننده را از وب سایت رسمی دانلود کنید. در صفحه دانلود آمده است که این برنامه فقط روی نسخه های 64 بیتی ویندوز کار می کند. پس از دانلود فایل نصب را باز کنید. قبل از نصب، از شما می خواهد که آخرین نسخه .NET Framework و Visual C++ Redistributable Studio را نصب کنید.

اگر نسخه های لازم این برنامه ها در دسترس نیست، باید آنها را نصب کنید. این پلت فرم بدون آنها کار نخواهد کرد. اگر آخرین نسخه این برنامه ها موجود باشد، پنجره شروع نصب کننده باز می شود. بیایید روی “بعدی” کلیک کنیم.
ما با شرایط توافق نامه مجوز موافقت می کنیم و مسیری را انتخاب می کنیم که برنامه در آن نصب شود.

سپس باید مجوز نصب را بدهید و منتظر بمانید تا کامل شود.
پس از اتمام نصب، پنجره مربوطه باز می شود. بعد از نصب می توانید برنامه را اجرا کنید.

آموزش تجارت الگوریتمی در TSLab

راه اندازی تامین کننده

برای راه اندازی و آزمایش یک ربات معامله گر، باید تاریخچه ای از مظنه ها داشته باشید. برای دریافت تاریخچه نقل قول ها، باید یک ارائه دهنده داده راه اندازی کنید. در منوی “داده ها”، مورد “تامین کنندگان” را انتخاب کنید.
یک برگه خالی فروشنده باز می شود. ما باید روی دکمه “افزودن” کلیک کنیم. در کادر محاوره‌ای که باز می‌شود، «داده‌های تاریخی» را انتخاب کنید. در این مرحله باید نوع داده را برای نقل قول ها انتخاب کنید. در این حالت یک فایل متنی با مظنه با گام قیمت 0.01 انتخاب می شود. فایل مورد نیاز را از مخزن دانلود کنید.

فایل 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip را دانلود کنید. پس از دانلود، فایل را در پوشه دانلود پیدا کنید و آن را از آرشیو استخراج کنید. ما به TSLab برمی گردیم و مورد “Suppliers” را در منوی “Data” انتخاب می کنیم.
پنجره مربوطه باز خواهد شد. شما باید بر روی دکمه “افزودن” کلیک کنید.
پنجره Add Supplier باز می شود. در آن، مورد “داده های تاریخی” را انتخاب کنید و سپس روی “بعدی” کلیک کنید.
در پنجره بعدی نام و نوع داده ارائه دهنده را مشخص کنید. نام را روی TextData و نوع داده را روی Text Files قرار دهید. ما “بعدی” را فشار می دهیم.
مسیر تامین کننده را انتخاب کنید. مسیر پیش فرض C:ProgramDataTSlabTSLab 2.1ProvidersText است. با کلیک روی … در نوار مسیر می توانید مسیر دیگری را مشخص کنید. مسیر فایل خود را تنظیم می کنیم و پس از آن پارامترها را تنظیم می کنیم: 1. تعداد ارقام اعشار 2 است. 2. مرحله قیمت اگر کمتر از 1 باشد به طور خودکار تعیین می شود. فایلی با گام 0.01 و مشخص کردن 1. ورود به تنظیمات، یک مرحله 0.1 را انتخاب می کند،
دکمه “بعدی” را فشار دهید. در پنجره Providers، ارائه دهنده داده TextData قابل مشاهده خواهد بود.

ایجاد یک اسکریپت

پلتفرم TSLab به شما امکان می دهد الگوریتم های معاملاتی را توسعه دهید، ربات های تجاری – نمایندگان را آزمایش و ایجاد کنید. اما قبل از ایجاد یک الگوریتم معاملاتی، باید یک اسکریپت برای آن بنویسید. برای انجام این کار، “Lab” را در منو انتخاب کنید. “اسکریپت ها” را از لیست کشویی انتخاب کنید.
یک کادر محاوره ای باز می شود که در آن روی “ایجاد جدید” کلیک می کنیم. در پنجره دوم، نام اسکریپت را وارد کرده و روی “OK” کلیک کنید.
برای ویرایش روی اسکریپت ایجاد شده روی دکمه سمت چپ ماوس دوبار کلیک کنید. ما یک ویرایشگر اسکریپت بصری را خواهیم دید.

بلوک مستطیلی آبی “ابزار معامله شده” است. مستطیل خاکستری “جلد 1” – تعداد عملیات با گزینه ها یا قراردادهای آتی برای یک دوره زمانی مشخص. بلوک “بستن” قیمت بسته شدن نوار را نشان می دهد. بلوک “گراف پانل” پانل مربوطه را ایجاد می کند.
کلیک راست. از منوی کشویی “Properties” را انتخاب کنید. تب Script را انتخاب کنید.
غیرفعال کردن “استفاده تاریخ از”. برگه “منابع” و در آن – ابزار را انتخاب کنید. روی این فیلد کلیک کنید. پنجره “انتخاب اوراق بهادار” باز می شود، که در آن باید ارائه دهنده داده TextData را انتخاب کنید و ابزار را مشخص کنید – نقل قول های فایل متنی 1.rand.quote.step=0.01_1m. برای تایید روی “OK” کلیک کنید.

پس از انتخاب ابزار، یک برگه با تصویر نمودار و کتیبه “بارگیری” در بالای پنجره ظاهر می شود. پس از پردازش داده ها، نام ابزار انتخاب شده در این تب ظاهر می شود – 1.rand.quote.step=0.01_1m

پس از بارگیری داده ها، روی “ذخیره و اجرا” کلیک کنید.
این اسکریپت برای نمایش ساز روی نمودار طراحی شده است. در نهایت یک برگه نمودار باز می شود. الگوریتم های معاملاتی و عوامل معاملاتی نیز به روشی مشابه تنظیم می شوند. همانطور که می بینید، معاملات الگوریتمی با کمک TSLab تقریبا برای همه در دسترس است و نیازی به آموزش قبلی ندارد. مزیت اصلی TSLab این است که هر کاربری می تواند پس از 2-3 روز مطالعه پلت فرم شروع به کامپایل ربات های معاملاتی کند. این توسط ویرایشگر بصری تسهیل می شود. با کمک ویرایشگر، تفکر لازم در معاملات الگوریتمی را خواهید آموخت. TSLab از زبان C# پشتیبانی می کند، برنامه نویسی بیشتر در این پلتفرم را می توان با استفاده از TSLab API ادامه داد. با این حال، غوطه ور شدن بیشتر در معاملات الگوریتمی بهتر است با برنامه های پیچیده تر ادامه یابد.

سهام شارپ

Stocksharp کتابخانه ای از روبات های تجاری است که به زبان سی شارپ نوشته شده است. ربات های معامله گر در محیط برنامه نویسی ویژوال استودیو کامپایل می شوند. بنابراین، قبل از نوشتن یک ربات با استفاده از این منبع، باید حداقل شش ماه وقت صرف یادگیری یک زبان برنامه نویسی کنید. همه نمی توانند مطالعه را تا پایان کامل کنند. با این حال، استفاده از این پلت فرم در عمل کاملاً توجیه شده است.

WealthLab

WealthLab پلتفرم دیگری برای آزمایش و توسعه ربات‌ها و سیستم‌های تجاری از Fidelity است. دو نسخه از این برنامه وجود دارد: Pro برای شهروندان ایالات متحده با حساب Fidelity، و Developer برای همه افراد دیگر. WealthLab به شما امکان می دهد از ابزارهای تحلیل تکنیکال در توسعه ربات ها استفاده کنید، سیگنال هایی را برای ورود و بستن معامله دریافت کنید و آنها را به ترمینال منتقل کنید. اگر یک معامله گر نمی داند چگونه برنامه ریزی کند، می تواند از یک دستیار (جادوگر) استفاده کند. این پلتفرم مبتنی بر زبان های برنامه نویسی سی شارپ و پاسکال است. این پلتفرم نمودارها را به صورت بخش ها، کندل های ژاپنی، نمودارهای خطی و غیره ترسیم می کند.
عملکرد اصلی برنامه بهینه سازی و آزمایش استراتژی ها بر اساس داده های تاریخی است. WealthLab را می توان نه به سرعت TSLab، بلکه در عرض 2 ماه یاد گرفت. زبان برنامه نویسی داخلی فرصت های خوبی در ایجاد استراتژی های تجاری سودآور می دهد. یک معامله گر می تواند پلتفرم را با بسته نرم افزاری Quik پیوند دهد، که امکان ثبت سفارشات را به صورت آفلاین فراهم می کند.

چه استراتژی هایی برای معاملات الگوریتمی استفاده می شود؟

برای تجارت با استفاده از الگوریتم ها برای به دست آوردن نتایج ملموس، باید به استراتژی طراحی شده برای یک موقعیت خاص پایبند باشید.

1. استراتژی سوداگرانه هدف آن دستیابی به مطلوب ترین قیمت برای ورود به معامله برای سود بعدی است. عمدتا توسط تاجران خصوصی استفاده می شود.
2. داده کاوی . یافتن الگوهای جدید برای الگوریتم های جدید بیشتر داده ها در مورد این استراتژی قبل از آزمایش جمع آوری می شوند. اطلاعات با تنظیمات دستی جستجو می شود.
3. TWAP قیمت میانگین وزن شده با زمان است. باز کردن سفارشات در بازه های زمانی مساوی با بهترین قیمت پیشنهادی و پیشنهادی.
4. VWAP – قیمت متوسط ​​وزنی حجمی. باز کردن موقعیت در قسمت های مساوی با حجم یکسان برای مدت زمان معین و قیمت هایی که از مقدار متوسط ​​بیشتر نباشد.
5. استراتژی اجرا استراتژی که برای به دست آوردن یک دارایی با قیمت متوسط ​​موزون در حجم زیاد استفاده می شود. عمدتا توسط کارگزاران و صندوق های تامینی استفاده می شود.

نحوه جلوگیری از ضرر هنگام انجام معاملات الگوریتمی، مدیریت ریسک

این یک اشتباه بزرگ است که باور کنیم یک معامله گر الگوریتمی فقط باید یک ربات معامله گر بسازد. همه خطرات باید پیشگیری و از بین بروند. قطع برق، اتصال به اینترنت و خطا در محاسبات و برنامه نویسی می تواند منجر به زیان های قابل توجهی شود و شما را به طور کامل از درآمد محروم کند.

سرور زیرساختی که در آن معاملات الگوریتمی انجام می‌شود ممکن است ناگهان از کار بیفتد یا سیستم عامل روی آن راه‌اندازی مجدد شود. برای از بین بردن مشکلات سرور، می توانید یک سرور اجاره کنید یا سرور خود را افزایش دهید. اگر این در دسترس نیست، باید سروری را از یک ارائه دهنده پایدار با اتصال خوب انتخاب کنید. سیستم باید حداقل حاشیه توان 40-50٪ داشته باشد. مشکلات اتصال همیشه به طور غیر منتظره اتفاق می افتد. می توانید اتصال را به گونه ای پیکربندی کنید که صرافی پس از قطع شدن اتصال، موقعیت های خود را ببندد. خرابی بسته های داده از طریق الگوریتم های ردیابی WatchDog ردیابی می شود. استراتژی های معاملاتی مورد استفاده در معاملات ناقص هستند و ترکیب آنها می تواند به پیامدهای کاملاً متفاوتی منجر شود. در برنامه ها، ممکن است خطاهای API ایجاد شود.ممکن است قیمت، حجم، ارزش لات ها به اشتباه نمایش داده شود. همچنین، معاملات را می توان در تعطیلات آخر هفته یا تعطیلات انجام داد، استراتژی معاملاتی یا محدودیت های حساب نقض می شود.

برای رفع این خطاها، نظارت و تجزیه و تحلیل سفارشات و محدودیت های استراتژی های معاملاتی به منظور حذف پارامترهای اشتباه ضروری است.

لازم است در صورت بروز شرایط اضطراری مراتب را سریعاً از طریق پیامک، ایمیل، پیام رسان و سایر راه های ارتباطی به اطلاع کلیه علاقمندان برسانید. ثبت هر شکست در لاگ ها ضروری است تا از تکرار آن در آینده جلوگیری شود. نحوه ایجاد درآمد غیرفعال با تجارت الگوریتمی: https://youtu.be/UeUANvatDdo

تجارت الگو: مزایا و معایب

ربات‌های تجاری تحت تأثیر عوامل «انسانی» نیستند که می‌تواند بر کار آنها تأثیر بگذارد: خستگی، شکست‌های عاطفی و موارد دیگر. این مزیت اصلی تجارت الگوریتمی است. الگوریتم ها از یک برنامه کاملاً تعریف شده پیروی می کنند و هرگز از آن منحرف نمی شوند. تجارت آلگو دارای معایبی است. اینها به ویژه شامل عدم دسترسی به اطلاعات در مورد این نوع تجارت در حوزه عمومی است. یک معامله گر الگوریتمی باید در برنامه نویسی مهارت داشته باشد، که برای اکثر متخصصان مالی بسیار دشوار است. اگر بازار تغییر کند، باید الگوریتم را کاملاً تغییر دهید. در نوشتن یک ربات معامله گر می توان اشتباهی مرتکب شد که کل الگوریتم را به مسیر اشتباه هدایت می کند و این امر منجر به از دست رفتن سرمایه می شود.
معاملات الگوریتمی نوع نسبتاً پیچیده ای از معاملات مبادله ای است که نه تنها در تجارت، بلکه در ریاضیات و برنامه نویسی نیز به دانش نیاز دارد. لازم است نه تنها بتوان الگوریتم مورد نظر را ایجاد کرد، بلکه از مشکلات اتصال، خطا در الگوریتم ها و کد برنامه نیز جلوگیری کرد. قبل از اینکه تصمیم به معامله در این راه بگیرید، باید به دقت فکر کنید. با این وجود، با تسلط بر آن و به کارگیری صحیح آن در عمل، تاجر افزایش قابل توجهی در درآمد دریافت می کند و کار خود را آسان می کند.