معاملات الگوریتمی چیست؟ آشنایی با الگوریتم تریدینگ به زبان ساده

احتمالا تا به حال اسم ربات‌های تریدر یا الگوریتم‌های معاملاتی و یا معاملات الگوریتمی را شنیده‌اید. بدون اغراق می‌توان یکی از مهم‌ترین کمک‌هایی که سیستم‌های کامپیوتری به معامله‌گران و تحلیل‌گران کرده‌اند را معاملات الگوریتمی دانست. 

در این مقاله قصد داریم به بررسی معاملات الگوریتمی، تاریخچه آن، مزایا و معایب استفاده از معاملات الگوریتمی و … بپردازیم. پس اگر درباره بات‌های تریدر و روش کار آن‌ها کنجکاو هستید، با ما تا انتهای این مطلب همراه باشید.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی به معاملاتی گفته می‌شود که در آن کامپیوترها به جای انسان‌ها اقدام به معامله در بازارها‌ی مالی می‌کنند. در این نوع معامله، یک سیستم پردازشی قدرتمند بر اساس نوع معامله‌ای که برای آن کدنویسی شده است، تصمیمات لازم برای ورود به پوزیشن، مدیریت سرمایه، ثبت سفارش، بررسی بازار و … را می‌گیرد.

نکته قابل توجه این است که ربات تریدر زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند، به این معنی که Algorithmic Trading حوزه بزرگ‌تری را پوشش می‌دهد. الگوریتم‌ها فقط برای کسب سود در بازار استفاده نمی‌شود، برخی از شرکت‌ها برای رصد بازار، مدیریت سرمایه، کاهش ریسک معاملات و … از الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند.

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

استفاده از معاملات الگوریتمی مزایای زیادی دارد که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• صرفه‌جویی در زمان: استفاده از معاملات الگوریتمی باعث صرفه‌جویی در زمان معامله‌گران می‌شود. با کمک این متد، دیگر نیازی نیست که یک فرد تمام شبانه روز به دنبال یافتن موقعیت‌های معاملاتی و مدیریت آن‌ها باشد.

• بررسی تمام بازارها: استفاده از الگوریتم‌ها برای معاملات به شما این امکان را می‌دهد که تمام بازارهای مالی دلخواه خود را زیر نظر داشته باشد و بدون آن تقریبا این کار غیرممکن است.

• سرعت بالا: در دنیای جدید سرعت حرف اول را می‌زند. یک معامله‌گر از زمان تصمیم‌گرفتن تا انجام معامله زمان زیادی را صرف می‌کند، اما در معاملات الگوریتمی این زمان به کمتر از چند صدم ثانیه می‌رسد. علاوه این موضوع یک الگوریتم معاملاتی می‌تواند در یک ثانیه چندین معامله را باز و ببندد؛ اما این کار از توان یک معامله‌گر خارج است.

• معامله بدون دخالت احساسات: یکی از مهم‌ترین عواملی که باعث شکست معامله‌گران در بازار‌های مالی می‌شود دخالت احساسات در معامله است. استفاده از معاملات الگوریتمی این مشکل را حل کرده است و تمام معاملات بدون دخالت احساسات انجام می‌شود.

معایب استفاده از معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی در کنار مزایا، معایبی نیز دارد که از مهم‌ترین‌ آن‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

• امکان بروز خطا در کد برنامه‌نویسی: یکی از رایج‌ترین معایب معاملات الگوریتمی که می‌تواند باعث ضرر و زیاد زیادی شود، ایجاد خطا در کد برنامه‌نویسی الگوریتم است. وجود خطا در الگوریتمی که با آن اقدام به معامله می‌کنید، می‌تواند تمام سرمایه شما را از بین ببرد.

• وابستگی بسیار شدید به داده‌ها: اکثر روش‌های تحلیلی به داده‌ متکی هستند؛ اما معامله‌گران علاوه بر داده‌ها می‌توانند احساسات دیگر معامله‌گران و شرایط بازار را به‌صورت کامل درک کنند؛ اما این موضوع هنوز به‌صورت کامل در معاملات الگوریتمی قابل پیاده‌سازی نیست. ربات‌ها فقط بر اساس داده‌های موجود تصمیم‌گیری می‌کنند و این موضوع می‌تواند باعث خسارات غیر قابل جبرانی شود. 

انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس کاربرد

معاملات الگوریتمی صرفا به ربات‌های معامله‌گری که با کمک روش‌های تحلیلی، اقدام به خرید و فروش ارز دیجیتال یا سهام می‌کنند، محدود نمی‌شود. الگوریتم‌ها را می‌توان بر اساس وظایف و کاربردهای آنها به گروه‌های زیر دسته‌بندی کرد.

• الگوریتم‌های آربیتراژ: یکی از کاربردهای مهم الگوریتم‌ها و معاملات الگوریتمی انجام آربیتراژ است. فرض کنید بیت کوین در صرافی بایننس با قیمت ۲۸,۰۰۰ دلار و در صرافی بای بیت با قیمت ۲۸,۵۰۰ دلار در حال معامله است. حال بهترین راه برای کسب سود آن است که شما اقدام به خرید بیت کوین از صرافی بایننس کرده و آن را در صرافی بای بیت بفروشید. این کار برای یک انسان زمان‌بر است و ممکن است در زمانی که اقدام به خرید می‌کند، قیمت این دو صرافی به هم برسند، اما الگوریتم‌های معاملاتی به‌سرعت می‌توانند این کار را برای ما انجام دهند.

• الگوریتم‌های پایش: برخی از الگوریتم‌های موجود وظیفه بررسی و فیلتر کردن سهام یا ارزهای دیجیتال در مارکت را دارند. یک فرد نمی‌تواند، به‌تنهایی تمام بازار‌های مالی را بررسی و به دنبال موقعیت‌های معاملاتی باشد. این الگوریتم‌ها با سرعت و دقت بالایی وظیفه بررسی و پایش مارکت مورد نظر را بر عهده دارند.

• الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده: این الگوریتم‌‌ها کمی از الگوریتم‌های پایش پیشرفته‌تر هستند. الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده علاوه بر بررسی تمام بازارها بر اساس سیستمی که در کد برنامه‌نویسی آن قرار گفته است، سیگنال‌های خرید و یا فروشی را برای معامله‌گران صادر می‌کنند. معامله‌گران با بررسی تعدادی از این سیگنال‌ها تصمیم به وارد شدن یا نشدن به معامله را می‌گیرند.

• الگوریتم‌های تریدینگ: این الگوریتم‌ها همان ربات‌های معامله‌گری هستند که بسیاری از افراد اسم آن‌ها را شنیده‌اند. الگوریتم‌های تریدینگ علاوه بر بررسی و فیلترکردن ارزهای دیجیتال یا سهم‌های مختلف، آن‌ها را تحلیل و وارد پوزیشن‌های خرید یا فروش می‌شوند. این بات‌ها به‌واسطه آن که خود تصمیم به وارد شدن یا نشدن به معامله را می‌گیرند، دارای ریسک بالاتری نسبت به دیگر الگوریتم‌ها هستند.

• الگوریتم‌های مدیریت سرمایه: برخی از الگوریتم‌های معاملاتی وظیفه مدیریت سرمایه و رصد معاملات باز افراد را بر عهده دارند. وظیفه اصلی این الگوریتم‌ها کاهش ریسک و افزایش سود معاملات باز تحلیل‌گران است.

احتمالا متوجه شده‌اید که وظایف معاملات الگوریتمی فقط خرید و فروش نیست و می‌توان از این ابزارها در تمام مراحل انجام یک معامله استفاده کرد.

انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس داده‌گیری

در مورد انواع الگوریتم‌های معاملاتی با توجه به کاربردی که دارند، صحبت کردیم؛ اما می‌‌توان الگوریتم‌های معاملاتی را بر اساس سرعت داده‌گیری به دو نوع زیر تقسیم‌بندی کرد.

• الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس پایین (LFT): الگوریتم‌های معاملاتی که در آن سرعت داده‌گیری کم است، الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس پایین یا Low Frequency Trading می‌گویند. این الگوریتم‌های معاملاتی به دلیل این که دوره‌های داده‌گیری آن‌ها بافاصله زمانی بیشتری است، برای معاملات بلند مدت و یا میان‌مدت مناسب هستند.

• الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس بالا (HFT): به الگوریتم‌های معاملاتی که فاصله دریافت داده‌ها در آن بسیار نزدیک به هم است و الگوریتم با سرعت بالایی داده‌های جدید را دریافت می‌کند، الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس بالا یا High Frequency Trading می‌گویند. به‌واسطه سرعت بالا، این الگوریتم‌ها برای معاملات کوتاه مدت و اسکلپینگ بسیار مناسب هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند در ثانیه چندین معامله جدید باز کنند.

تاریخچه معاملات الگوریتمی

حال که در مورد معاملات الگوریتمی و انواع آن صحبت کردیم، بهتر است به سراغ تاریخچه الگوریتمیک تریدینگ برویم.

اولین آربیتراژ با استفاده از کامپیوترها: در دهه ۶۰ میلادی، اد تورپ (Ed Thorp) و مایکل گودکین (Michael Goodkin) که مدیران یک موسسه مالی پوشش ریسک (Hedge Fund) بودند، با هری مارکوویتز (Harry Markowitz) وارد همکاری شدند. این افراد از کامپیوترها برای آربیتراژ استفاده می‌کردند. البته این اولین آربیتراژ با کمک کامپیوتر بود، اما این سیستم پیش از آن نیز وجود داشته است. جالب است بدانید که در قرن هفدهم، خانواده روتشیلد (Rothschild Family) که یکی از ثروتمندترین و قدیمی‌ترین خانواده‌های فعال در حوزه بانکی هستند، از کبوترهای نامه‌بر برای دریافت اطلاعات قیمت و آربیتراژ استفاده می‌کردند.

راه‌اندازی Quotron I  وUltronics: در اوایل دهه ۶۰ میلادی دو سیستم کامپیوتری با نام‌های Quotron I و Ultronics برای نمایش قیمت راه‌اندازی شدند. در سال ۱۹۶۵ نیز سیستم MDS که مسئول نمایش اطلاعات قیمت بود در بورس نیویورک راه‌اندازی شد.

معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی که این روزها بسیار ترند شده است، یکی از تحولات اساسی در بازارهای مالی خواهد بود. با کمک هوش مصنوعی می‌توان یک الگوریتم برای معامله در بازارهای مالی ساخت که علاوه بر بررسی داده‌ها بتواند شرایط موجود، احساسات تحلیل‌گران و … را نیز بسنجد و بر اساس آن‌ها اقدام به معامله کند.

هوش مصنوعی می‌تواند، معاملات الگوریتمی را دگرگون کند و احتمالا با پیشرفت هوش مصنوعی و ایجاد الگوریتم‌های پیشرفته کار برای تحلیل‌گرانی که هنوز به صورت دستی اقدام به معامله می‌کنند، دشوار خواهد شد.

به نظر شما هوش مصنوعی می‌تواند جای تحلیل‌گران و معامله‌گران را بگیرد؟

معاملات الگوریتمی در بورس

در بورس ایران، مانند تمام بازارهای مالی دنیا، الگوریتمیک تریدینگ انجام می‌شد، اما به دلیل عمق کم بازار، نبود زیرساخت‌های مناسب، برهم‌خوردن نظم مارکت و عوامل دیگر، معاملات الگوریتمی در بازار بورس ایران برای مدتی ممنوع شده است. ممنوعیت این روش در بورس ما همیشگی نخواهد بود و این بازار خواه یا ناخواه باید با پیشرفت تکنولوژی حرکت کند، پس احتمالا در آینده نزدیک شاهد برداشته شدن این محدودیت‌ها خواهیم بود.

معاملات الگوریتمی در ارزهای دیجیتال

معاملات الگوریتمی در بازار ارزهای دیجیتال به دلیل غیر متمرکز بودن و قابل دسترس بودن این مارکت در ۲۴ ساعت شبانه‌روز، شدیدا فراگیر شده است. بسیاری از سازمان‌های فعال در بازار کریپتو به سمت معاملات الگوریتمی روی آورده‌اند. این سازمان‌ها از سیستم‌های کامپیوتری برای آربیتراژ، مدیریت سرمایه، پنهان‌کردن معاملات خود، خرید و فروش و … استفاده می‌کنند.

البته مارکت ارزهای دیجیتال به دلیل نوسانات زیادی که نسبت به بازار فارکس دارد از ریسک بیشتری برخوردار است. بسیاری از شرکت‌ها در زمان ریزش ارزهای دیجیتالی مانند لونا (LUNA)، اف‌تی‌تی (FTT) و … به دلیل استفاده از معاملات الگوریتمی دچار ضررهای سنگینی شده‌اند. اگر تمایل به ترید روزانه دارید و نمی‌دانید کدام رمزارز را انتخاب کنید می‌توانید با مطالعه مقاله بهترین ارزهای دیجیتال برای ترید روزانه به نتایج خوبی برسید.

مراحل ساخت یک الگوریتم برای الگوریتمیک تریدینگ

برای ساخت یک ربات تریدر یا یک الگوریتم معاملاتی باید مراحل زیر را طی کرد:

1. ابتدا باید هدف و کاربرد الگوریتم خود را مشخص کنید. یعنی الگوریتم معاملاتی شما قرار است چه کاری انجام دهد؟
2. آشنایی با اصول و قواعد حاکم بر بازارهای مالی
3. آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی برای نوشتن الگوریتم‌های معاملاتی
4. درک کامل از آمار و احتمالات
5. ایجاد یک استراتژی معاملاتی
6. پیاده‌سازی استراتژی معاملاتی با زبان برنامه‌نویسی مورد نظر
7. تست الگوریتم با داده‌های قبلی بازار
8. رفع مشکلات پس از تست انجام شده
9. تست الگوریتم با داده‌های لایو

تمام موارد بالا را باید برای ایجاد یک ربات تریدر پشت سر بگذارید تا به یک الگوریتم مناسب برای انجام معاملات الگوریتمی خود برسید.

معروف‌ترین سود و شکست‌ها با معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی به دلیل سرعت بالایی که در تشخیص موقعیت‌های معاملاتی دارد، می‌تواند باعث سود‌های بسیار جذاب و یا ضررهای ناخواسته زیادی شود. در ادامه چند مورد معروف از این سود و خسارت‌ها را مشاهده می‌کنید:

• کسب سود ۲ میلیون دلاری: در ۱۱ مارس ۲۰۲۳ یک مو بات (MEV BOT) متوجه عدم تعادل لیکوییدیتی در یک استخر نقدینگی شد و با دیپوزیت ۱.۴۱ دلار به این استخر توانست بیش از ۲ میلیون دلار توکن ۳CRV را از آن خارج کند. این معامله انجام شده در شبکه اتریوم باعث کسب سود بیش از ۱.۴۱ میلیون برابری شد.

• Flash Crash: در ۶ می سال ۲۰۱۰ بازار سهام آمریکا یک افت شدید قیمت را تجربه کرد و پس از چند دقیقه ارزش خود را دوباره به دست آورد. این ریزش شدید باعث ضررهای جبران‌ناپذیری برای شرکت‌هایی که از معاملات الگوریتمی استفاده می‌کردند، شد.

• Knight Capital: شرکت Knight Capital در سال ۲۰۱۲ اعلام کرد که به دلیل یک خطای برنامه‌نویسی، معاملاتی با ارزش بیش از ۷ میلیارد دلار را با قیمت اشتباهی انجام داده است و این ترید باعث ایجاد خسارت سنگینی برای این کمپانی شد.

جمع‌بندی

با پیشرفت روزافزون علم، افراد به دنبال افزایش سرعت و کارایی در تمام زمینه‌ها هستند. معامله‌گران و تحلیل‌گران بازارهای مالی نیز از این پیشرفت برای بهبود معاملات خود استفاده می‌کنند. شاید یکی از مهم‌ترین مزایای توسعه تکنولوژی در دنیای امور مالی را بتوان همین معاملات الگوریتمی دانست. در مقاله امروز در مورد سازوکار این نوع معاملات، مزایا و معایب آن‌ و بسیاری موارد دیگر صحبت کردیم. امیدواریم که از این مطلب استفاده لازم را برده باشید. اگر شما هم تجربه استفاده از ربات‌های ترید و معاملات الگوریتمی را دارید، خوشحال می‌شویم آن را با ما در میان بگذارید.