استراتژی های معاملات الگوریتمی

دانلود رایگان کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی (PDF)

دانلود کتاب ساخت و استقرار سیستم ها و استراتژی های معاملات الگوریتمی

ویژگی های کلیدی

قدرت تجارت الگوریتمی در بازارهای مالی را با مثالهای واقعی درک کنید؟

با الگوریتم هایی که برای انجام معاملات الگوریتمی استفاده می شوند ، بلند شوید و بدوید

بیاموزید که رباتهای تجاری الگوریتمی خود را بسازید که نیازی به دخالت انسان ندارند

توضیحات کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی

اکنون در مورد تجارت الگوریتمی ، کسب امتیاز قابل توجه نسبت به رقبا از نظر سرعت و کارایی دشوارتر از همیشه است. با تکیه بر سیگنال های پیچیده تجارت ، مدل ها و استراتژی های پیش بینی کننده می توانند همه تفاوت را ایجاد کنند. این کتاب شما را از طریق این جنبه ها راهنمایی می کند ، و به شما اطلاعاتی در مورد نحوه فعالیت مدرن بازارهای تجارت الکترونیکی و شرکت کنندگان می دهد.

شما با مقدمه ای در تجارت الگوریتمی شروع به تنظیم محیط مورد نیاز برای استراتژی های معاملات الگوریتمی انجام وظایف در کتاب خواهید کرد.

شما اجزای اصلی یک تجارت الگوریتمی و جنبه هایی را که باید قبل از شروع یک پروژه تجاری خودکار در نظر بگیرید ، کشف خواهید کرد. در مرحله بعدی ، شما بر طراحی ، ساخت و بهره برداری از اجزای مورد نیاز برای توسعه یک تجارت الگوریتمی عملی و سودآور تمرکز خواهید کرد.

بعداً ، شما می آموزید که چگونه سیگنالها و استراتژیهای معاملاتی کمی تولید می شود ، و همچنین استراتژیهای پیچیده تجارت مانند استراتژیهای نوسانات ، استراتژیهای آزادی اقتصادی و آربیتراژ آماری را پیاده سازی و تحلیل می کنید. سرانجام ، شما یک ربات استراتژی های معاملات الگوریتمی معاملاتی را از ابتدا با استفاده از الگوریتم های ساخته شده در بخش های قبلی ایجاد خواهید کرد.

در پایان این کتاب ، شما کاملاً با بازارهای تجارت الکترونیکی آشنا خواهید بود و یاد گرفته اید که استراتژی های تجارت الگوریتمی را در بازارهای زنده اجرا ، ارزیابی و به طور ایمن به کار بگیرید.

چکیده ای از کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی

• اجزای سیستم ها و استراتژی های معاملات الگوریتمی مدرن را درک می کنید
• با استفاده از پایتون ، یادگیری ماشین را در سیگنالها و استراتژیهای معاملات الگوریتمی اعمال کنید.
• ایجاد ، تجسم و تجزیه و تحلیل استراتژی های معاملات بر اساس میانگین برگشت ، روند ، انتشار اقتصادی و موارد دیگر برای استراتژی های معاملاتی پایتون ، سیستم مدیریت ریسک را کمیت و کمیت کنید
• برای اجرای استراتژی های تجارت شبیه سازی شده برای بهبود عملکرد ربات معاملاتی خود ، یک back tester بسازید
• برای حفظ و بهبود سودآوری ، استراتژی های معاملاتی را در بازار زنده مستقر و در آن گنجانید

سرفصل های کتاب تکنولوژی معاملات الگوریتمی

• مبانی تجارت الگوریتمی
• رمزگشایی بازارها با تجزیه و تحلیل فنی
• پیش بینی بازارها با یادگیری اساسی ماشین
• استراتژی های تجارت کلاسیک
• استراتژیهای الگوریتمی پیچیده
• مدیریت خطر استراتژی های الگوریتمی
• ساخت سیستم تجارت در پایتون
• اتصال به مبادلات تجاری
• ایجاد Backtester در پایتون
• سازگار شدن با فعالان بازار و تغییر بازارهای مالی

این کتاب برای چه کسانی است

این کتاب برای مهندسان نرم افزار ، بازرگانان مالی ، تحلیل گران داده و کارآفرینان است. هر کسی که می خواهد تجارت الگوریتمی را شروع کند و نحوه کار آن را بفهمد و یادگیری مولفه های یک سیستم معاملاتی ، پروتکل ها و الگوریتم های مورد نیاز برای تجارت جعبه سیاه و جعبه خاکستری ، و تکنیک های ایجاد یک تجارت کاملاً خودکار و سودآور برای تجارت نیز این کتاب را مفید می داند…

فروشگاه بورس کتاب

با استفاده از روش‌های زیر می‌توانید این استراتژی های معاملات الگوریتمی صفحه را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

شناسه محصول: smastegobad دسته: استراتژی‌های معاملاتی, کتاب‌های سرمایه‌گذاری, معاملات الگوریتمی Brand: آراد کتاب

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم روش‌های شناسایی سهام ارزنده در بورس (بنیادی، تکنیکال و تابلوخوانی)

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم اثر مهندس مجید عبدالحمیدی، در ۸ فصل نگاشته شده است. در فصل‌های ابتدایی مقدماتی از معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) مطرح شده است. و برخی از الگوریتم‌های مطرح، معرفی شده‌اند. در فصل‌های نهایی برخی از استراتژی‌های کاربردی بیان شده است. همچنین مطالبی در زمینه مدیریت ریسک و سرمایه بیان شده است.

کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم به تحلیل چگونگی انجام معاملات، انتخاب سهام و تشکیل پرتفوی و تحلیل آتی با استفاده از معاملات الگوریتمی پرداخته است.

بخشی از مقدمه کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

مدتی است که معاملات الگوریتمی (معاملات خودکار) در بازار سرمایه ایران به عنوان یکی از روندهای آتی بازار سرمایه خودنمایی می‌کنند. شرکت‌های استارتاپی و غیر استارتاپی بسیاری فعالیت خود را در این حوزه شروع کرده‌اند. و ادعاهای جالب و غریبی مطرح می‌کنند. در دنیا نیز یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است.

با توسعه پیشرفت‌های تکنولوژیک در حوزه برنامه‌های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس‌ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش، طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه یافته رایج‌ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. امروزه، معاملات الگوریتمی به عنوان آخرین روش دادوستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می‌شوند. و بازار ما نیز به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد؛ اما فقط با فرهنگ‌سازی می‌توانیم به فراگیرشدن ابزارهایی مانند معاملات الگوریتمی کمک کنیم.

یکی از مهم‌ترین فاکتورهای هر معامله‌گر حرفه‌ای، داشتن یکی از انواع استراتژی در بورس است. فردی که استراتژی و برنامه مشخصی برای معاملات خود داشته باشد، کمتر دچار ضروزیان می‌شود؛ همیشه از اشتباهات خود درس می‌گیرد و هر بار هم استراتژی خود را بهبود می‌بخشد.
‌
در این کتاب به انواع استراتژی‌ها و دیدگاه‌های مختلف در بازار بورس پرداخته و هر یک از آنها را نقد و بررسی کرده‌است. معاملات الگوریتمی براساس الگوهایی انجام می‌شود که به کمک کامپیوتر تعریف می‌شوند؛ اما این معاملات می‌توانند با‌صورت خودکار یا نیمه‌خودکار انجام شوند. در هردوحالت، برنامه‌ای که در اختیار کامپیوتر قرار می‌گیرد، ساخته و پرداخته دست بشر است. همین امر مشخص می‌کند که معامله‌گران به‌صورت کاملا هدفمند از این معاملات استفاده می‌کنند.

سرفصل مطالب کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

فصل اول: مبانی بازارهای مالی ایران و جهان

فصل دوم: مبانی معاملات الگوریتمی

فصل سوم: بازار گردانی الگوریتمی (خودکار) در بورس

فصل چهارم: طبقه‌بندی عملکرد الگوریتم‌های معاملاتی

فصل پنجم: موارد مورد نیاز برای ساخت الگوریتم

فصل ششم: طبقه‌بندی استراتژی‌های معاملاتی

فصل هفتم: استراتژی‌های معاملاتی

فصل هشتم: مدیریت ریسک و ثروت

مشخصات کتاب

نویسنده: مجید عبدالحمیدی
تعداد صفحات: ۲۴۲
قطع: وزیری
نوع جلد: شومیز
نوبت چاپ: اول، ۱۴۰۰
شابک: ۹۷۸۶۰۰۱۸۶۵۱۳۸
قیمت: ۹۸۵۰۰ تومان
ناشر: نشر آراد

استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)

به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.

رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.

حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.

استراتژی های اصلی کدامند؟

فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ​​، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.

بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.

به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.

یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.

معاملات تکانه ای چیست؟

معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشود ، استراتژی های معاملات الگوریتمی این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.

به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

بازگشت متوسط ​​به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت ​​قیمت متوسط ​​برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.

به عنوان مثال ، یک شکل خاص از این حالت برگشت انحراف استاندارد نامیده می شود ، و توسط شاخصی به نام باندهای بولینگر اندازه گیری می شود. اساساً ، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی اقدام قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می رود ، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود ، زیاد است.

البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت متوسط ​​می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.

آربیتراژ چیست؟

داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.

گاهی اوقات همان محصول ، مانند یک کالا یا ارز ، می تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور ، معاملات الگوریتمی می تواند برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف ایجاد شود.

این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.

یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.

به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:

معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ​​، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.

باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.

از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.

مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی

استراتژی معاملاتی، یک برنامه دقیق برای تجزیه‌و‌تحلیل شرایط بازار و تصمیم‌گیری در خصوص سرمایه‌گذاری است. این نوع استراتژی، شامل بهترین روش‌ها برای تخمین نوسانات قیمت و قوانین ورود و خروج از معامله است.

به‌عبارت دیگر، معامله‌گر می‌بایست ابتدا برنامه‌ریزی لازم برای تدوین یک استراتژی معاملاتی را انجام دهد و سپس بر اساس آن عمل کند.

روش های ایجاد استراتژی های معاملاتی

چهار روش اصلی برای طراحی استراتژی معاملاتی وجود دارد:

تحلیل تکنیکال

این تحلیل، روشی برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی با مطالعه روندها و الگوهای موجود در نمودارهای قیمت است.
این روش فرض می‌کند که از قبل تمام اطلاعات مربوط به سهام (اخبار، عوامل بنیادی، احساسات و غیره) در قیمت فعلی آن در نظر گرفته شده است؛ بنابراین، بر روندهای فعلی قیمت، حجم و تخمین نوسانات آتی قیمت تمرکز می‌کند.

تحلیل بنیادی

از تحلیل بنیادی، برای تخمین ارزش ذاتی یک سهم استفاده می‌کنند که با مطالعه صنعت، اقتصاد و عوامل بنیادی شرکت انجام می‌شود.

ارزش ذاتی به عنوان ارزش واقعی سهم‌ها در نظر گرفته می‌شود. با مقایسه ارزش ذاتی با قیمت فعلی، یک دارایی، کم ارزش یا با ارزش بیش از حد در‌نظر گرفته می‌شود؛ سهام کم ارزش خریداری شده و سهام با ارزش بیش از حد فروخته خواهد شد.

تحلیل کمی

این روش از طراحی استراتژی، روشی برای پیش‌بینی قیمت‌های سهام با کمک مدل‌های ریاضی و تکنیک‌های آماری است. تحلیل‌گران کمی، قیمت و روند سهام را برای یافتن فرصت‌های معاملاتی ارزیابی می‌کنند.

یادگیری ماشینی

این شیوه، به‌معنای توانایی یادگیری یک ماشین حتی بدون برنامه‌نویسی است. یادگیری ماشین بر اساس الگوریتم‌هایی است که الگوهای موجود در داده‌ها را شناسایی کرده و اقدامات برنامه را بر اساس آن تنظیم می‌کند.

انواع استراتژی‌ معاملات الگوریتمی

معروف‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی به چند دسته تقسیم می‌شوند:

• بازگشت به میانگین
• میانگین موزون حجم قیمت (Volume Weighted Average Price)
• میانگین موزون زمان قیمت (Time Weighted Average Price)
• درصد حجمی
• استراتژی‌های دنباله‌روی روند (Trend Following Strategies)
• فرصت‌های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی
• میزان لغزش از هدف اجرا (Implementation Shortfall)

استراتژی بازگشت به میانگین

این استراتژی مانند فنری به متغیر مورد‌نظر وصل است. هر چه بیشتر از میانگین خود به سمت پایین یا بالا فاصله می‌گیرد، بیشتر آن را به سمت خود می‌کشد. در واقع بازگشت به میانگین، نظریه‌ای است که نشان می‌دهد شاخص‌های مختلف اقتصادی به‌مرور زمان تمایل دارند به میانگین گذشته خود بازگردند.

اگر این استراتژی را در پیش‌‎بینی فروش استفاده کنیم، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که هر‌گاه فروش از میانگین دوره‌های گذشته بالاتر برود مجددا به میانگین خود نزدیک شود و بالعکس.

الگوریتم‌هایی که بر اساس این استراتژی طراحی می‌شوند، با توجه به محدوده قیمت تعریف شده‌ای که در اختیارشان قرار دارد، سفارشات مناسب را در زمان‌هایی که قیمت سهم به این محدوده نزدیک یا از آن دور می‌شود، ثبت می‌کنند.

میانگین موزون حجم قیمت(VWAP)

میانگین موزون حجم قیمت (VWAP)، یک استراتژی معاملاتی است که توسط معامله‌گران مورد استفاده قرار می‌گیرد و میانگین قیمت‌های معامله شده‌ سهم را در طول یک روز معاملاتی بر اساس حجم معاملات نشان می‌دهد.

در این استراتژی، الگوریتم‌‌ها از داده‌های فعلی و گذشته حجم معاملات به عنوان شاخصی برای تعیین نحوه تقسیم کردن معاملات بزرگ به معاملات کوچک استفاده می‌کنند.

میانگین موزون زمان قیمت (TWAP)

این استراتژی معاملاتی، میانگین وزنی یک سهم (TWAP) را بر اساس معیار زمان مورد بررسی و محاسبه قرار می‌دهد و سفارش اصلی را در بازه زمانی مورد‌نظر معامله‌گر به سفارشات کوچک‌تر تقسیم می‌کند.

معامله‌گر معمولا زمانی از این الگوریتم استفاده می‌کند که زمان اجرای سفارش از اهمیت بالاتر نسبت به قیمت و حجم آن برخوردار باشد.

درصد حجمی

درصد حجمی، یک استراتژی معاملاتی ساده است که مقدار سفارش را به‌عنوان درصد حجم معاملات سهام در یک بازه زمانی معین اجرا می‌کند. این الگوریتم با توجه به حجم معاملات سهم، اقدام به خرید‌و‌فروش می‌کند.

این استراتژی با هدف اجرای سفارشات بزرگتر بدون تاثیر بیش از حد بر قیمت بازار، طراحی شده است.

استراتژی‌های دنباله‌روی روند (TFS)

دنباله‌روی روند، یک استراتژی معاملاتی است که به‌دنبال کسب سود از طریق تجزیه‌و‌تحلیل حرکت دارایی در یک روند خاص است. هنگامی که قیمت در یک جهت کلی مانند بالا یا پایین حرکت می‌کند، به آن روند می‌گویند.

در این استراتژی، معامله‌گران زمانی وارد موقعیت خرید می‌شوند که یک اوراق بهادار روند صعودی داشته باشد؛ به همین ترتیب، ممکن است زمانی که دارایی روند پایین‌تری دارد، وارد یک موقعیت فروش شوند.

فرصت‌های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی

آربیتراژ به کسب سود از طریق تفاوت قیمت در دو بازار متفاوت گفته می‌شود. به این معنی که سهام موجود در دو بازار را به قیمت پایین‌تر در یکی خریداری کرده و به قیمت بالاتر در دیگری به فروش برسانیم، به این اختلاف قیمت آربیتراژ می‌گویند.

الگوریتم‌هایی که با این استراتژی طراحی می‌شوند، این فرصت‌های آربیتراژ را شناسایی می‌کنند و با موقعیت‌یابی مناسب و کارآمد از این فرصت سودآور و بدون ریسک استفاده می‌کنند.

میزان لغزش از هدف اجرا (IS)

استراتژی معاملات الگوریتمی پیچیده‌تر، کسری اجرا و پیاده‌سازی (IS) است. این استراتژی، تفاوت بین قیمت در هنگام تصمیم‌گیری برای خرید یا فروش با قیمت پس از رسیدگی به تمام کمیسیون‌ها، هزینه‌ها و مالیات است.

این استراتژی به معامله‌گران کمک می‌کند تا هزینه‌های معاملاتی را ارزیابی کنند و آن‌ها را به حداقل برسانند. اگر بازارها از روند خاصی پیروی کنند، IS در مقایسه با VWAP عملکرد بهتری دارد.

تحلیلگر امید، اولین و بزرگترین ارائه دهنده زیرساخت های معاملات الگوریتمی در ایران آماده خدمت رسانی به شما می باشد.

استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم – روش های شناسایی سهام ارزنده در بورس – بنیادی، تکنیکالی و تابلوخوانی

با توسعه پیشرفت های تکنولوژیک در حوزه برنامه های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش، طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه یافته رایج ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. امروزه، معاملات الگوریتمی به عنوان آخرین روش دادوستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می شوند و بازار ما نیز به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد؛ اما فقط با فرهنگ سازی می توانیم به فراگیرشدن ابزارهایی مانند معاملات الگوریتمی کمک کنیم.

شرکت های بزرگی در دنیا از جمله CITADEL و Black Rock در آمریکا رهبران سرمایه گذاری الگوریتمی محسوب می شوند و همچنین، شرکت هایی از جمله Quantopian و Numerai با دیدگاه هایی متفاوت در حال تلاش برای رهبری هوش مصنوعی یا به طور ساده تر، معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند. آمار ارائه شده در مورد استفاده از الگوریتم ها و راهبردهای الگوریتمی در دنیا و بورس های پیشرفته، امیدبخش بوده و نشان می دهد که در بیش 80 درصد حجم کل معاملات از آنها استفاده می شده است! بنابراین، کسانی که با مفاهیم معاملات الگوریتمی آشنایی ندارند، در آینده ای نزدیک، دیگر توانایی آن را نخواهند داشت که فعالیت های خود را در بازارهای مالی به راحتی ادامه دهند.

سال ها است که افراد مختلف در انواع بازارها مشغول به فعالیت و کسب درآمد هستند. بازار سرمایه نیز یکی از این بازارها است که پتانسیل خوبی برای کسب سود دارد. بازار سرمایه میان تامین کنندگان سرمایه مانند سرمایه گذاران حقیقی و حقوقی و متقاضیان سرمایه مثل شرکت ها، دولت یا اشخاص، ارتباط ایجاد کرده و خریدوفروش اوراق مالکیت و اوراق بدهی را ممکن می سازد. به طور کلی، بازار سرمایه به سه گروه کالا، ارز و اوراق بهادار تقسیم می شود. از طرف دیگر، افراد حاضر در یک جامعه همواره به دنبال افزایش ثروت خود هستند؛ بنابراین، به بررسی فرصت های پیش رو می پردازند تا بتوانند رفاه و آسایش اقتصادی خود را افزایش دهند.

در تمام جوامع، بورس، ابزاری مفید و جذاب استراتژی های معاملات الگوریتمی در جهت رسیدن به این اهداف محسوب می شود.

در ایران نیز این موضوع صادق بوده و به تدریج افراد حاضر در جامعه به اهمیت این موضوع بیش از پیش پی می برند. زمانی که وارد دنیای بورس می شویم، تنوع موضوعاتی را مشاهده می کنیم که برای ورود به این زیر بخش ها به آموزش نیاز داریم. پس در گام اول باید آموزش های پایه ای برای سهامداری، تحلیل و کسب سود بیشتر فرا گرفته شود. مهم ترین بخش تحلیل چگونگی انجام معاملات، انتخاب سهام و تشکیل پرتفوی و تحلیل آتی است.

علوم و دانش های بورس نظیر؛ تابلوخوانی، تحلیل تکنیکال، تحلیل بنیادی، فیلترنویسی، و روانشناسی معامله، دانش هایی هستند که می توانند نگاه بورسی ما را به شدت تغییر دهند. یکی از مهم ترین فاکتورهای هر معامله گر حرفه ای، داشتن یکی از انواع استراتژی در بورس است. فردی که استراتژی و برنامه مشخصی برای معاملات خود داشته باشد، کمتر دچار ضرروزیان می شود؛ همیشه، از اشتباهات خود درس می گیرد و هر بار هم استراتژی خود را بهبود می بخشد.

در این کتاب، به انواع استراتژی ها و دیدگاه های مختلف در بازار بورس پرداخته و هر یک از آن ها را نقد و بررسی کرده ایم. از طرف دیگر، شاید بسیاری از ما فقط نامی از معاملات الگوریتمی شنیده باشیم و چیز زیادی در مورد آن ندانیم. با این همه، زمانی که بحث الگوریتم به میان می آید، مفاهیمی را به یاد می آوریم که با کامپیوتر مرتبط هستند. معاملات الگوریتمی براساس الگوهایی انجام می شود که به کمک کامپیوتر تعریف می شوند؛ اما این معاملات می توانند به صورت خودکار یا نیمه خودکار انجام شوند. در هر دو حالت، برنامه ای که در اختیار کامپیوتر قرار می گیرد، ساخته و پرداخته دست بشر است. همین امر مشخص می کند که معامله گران به صورت کاملا هدفمند از این معاملات استفاده می کنند.