تحلیل بنیادی

طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی

در شروع به طور خلاصه باید گفت که در این دوره یاد میگیریم ” کِی بخریم ” و ” کِی بفروشیم ” و چگونه ریسک معاملاتی و ضرر خود را با کدنویسی “حداقل” کنیم.

در این دوره چارت معاملات سهام در پایتون رسم شده و اندیکاتورهای MACD, RSI , Moving Average, Stocastic, Bollinger Band را پیاده سازی کرده و سیستم های معاملاتی خودکار مبتی بر هر کدام از این اندیکاتور ها را خواهیم آموخت. سپس در پایان هر فصل می آموزیم که کدام استراتژِ معاملاتی بیشترین بازدهی را دارد.

با این آموزش از 95 درصد معامله گران بازار جلوتر باشید…

متخصص در حوزه های معاملات الگوریتمی در پایتون- ماشین لرنینگ در تحلیل داده های مالی و . با 8 سال سابقه . (مشاهده رزومه)

قراره تو این دوره چی یاد بگیرم؟

  • تحلیل تکنیکال با پایتون
  • طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA
  • طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA
  • طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD
  • و .

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار به استفاده از کامپیوتر برای ورود به پوزیشن های معاملاتی بدون دخالت معامله گر گفته می شود. زمانی که معامله گران با استفاده از کدنویسی ها و هوش مصنوعی, سیستمی را طراحی می کنند که بر طبق آن کامپیوتر تصمیم به خرید و فروش بگیرد, الگوتریدینگ (Algo Trading) در حال رخ دادن است. در این دوره آموزشی به معاملات الگوریتمی با پایتون در بازارهای مالی خواهیم پرداخت.

سرفصل های دوره معاملات الگوریتمی با پایتون

فصل اول: مقدمه و معرفی دوره

درس اول: مقدمه و معرفی

درس دوم: آنچه در این دوره خواهیم آموخت

درس سوم: نصب و راه اندازی پایتون

فصل دوم: تحلیل تکنیکال با پایتون

درس چهارم :نصب پکیج های مورد نیاز

درس پنجم: استخراج داده های مالی

درس ششم: طراحی چارت

درس هفتم: رسم چارت خطی ساده

درس هشتم: رسم چارت های پویا و حرفه ای با نمایش تمامی اطلاعات

درس نهم: رسم چارت کندل استیک

درس دهم: رسم چارت حجمی

درس یازدهم: رسم اندیکاتور مووینگ اورج (SMA) در چارت

درس دوازدهم: رسم خطوط حمایتی و مقاوتی در چارت

فصل سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس سیزدهم: معرفی اندیکاتور

درس چهاردهم: استراتژی خرید و نگه داری (Buy and Hold)

درس پانزدهم: استراتژی کراس (Crossover) با دو SMA

در شانزدهم: یافتن بهترین استراتژی کراس با بهترین مقدار SMA برای هر دارایی

درس هفدهم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از SMA

درس هجدهم: افزودن هزینه معاملاتی به استراتژی

فصل چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس نوزدهم: معرفی اندیکاتور

درس بیستم: استراتژی کراس (Crossover) با دو EMA

درس بیست و یکم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از EMA

درس بیست و دوم: استراتژی کراس EMA از SMA

درس بیست و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی استراتژی کراس EMA از SMA

فصل پنجم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور MACD

درس بیست و چهارم: معرفی اندیکاتور

درس بیست و پنج: رسم MACD در چارت پایتون

درس بیست و ششم: استراتژی پوزیشن معاملات با MACD

درس بیست و هفتم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از MACD

درس بیست و هشتم: واگرایی در MACD

فصل ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از اندیکاتور RSI

درس بیست و نهم: معرفی اندیکاتور RSI

درس سی ام: رسم RSI در چارت پایتون

درس سی و یکم: استراتژی معاملاتی با RSI

درس سی و دوم: گرفتن پوزیشن معاملاتی با RSI

درس سی و سوم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از RSI

فصل هفتم: استراتژی استفاده همزمان از RSI و MACD

درس سی وچهارم: معرفی

درس سی و پنجم: استراتژی ترکیبی RSI و MACD

درس سی و ششم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی ااستراتژی ترکیبی RSI و MACD

فصل هشتم: اسیلاتور Stocastic

درس سی و هفتم: معرفی اسیلاتور

درس سی وهشتم: رسم Stocastic در چارت

درس سی و نهم: استراتژی معاملاتی با استفاده از Stocastic

درس چهلم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Stocastic

فصل نهم: اندیکاتور Bollinger Band

درس چهل و یکم: معرفی اندیکاتور

درس چهل و دوم: رسم Bollinger Band بر روی چارت

درس چهل و سوم: استراتژی معاملاتی با Bollinger Band

درس چهل و چهارم: طراحی سیستم معاملات الگوریتمی با استفاده از Bollinger Band

معرفی دوره ی بعد

در آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون خواهیم آموخت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی پایتون برای معامله گران در 3 دقیقه قابل فهم است!طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی

2-چه مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون چه بازار گاری دارد؟

  • با استفاده از این آموزش توانایی معامله گری بهتر از 95 درصد معامله گران بازار پیدا می کنیم.
  • می توان دانش لازم برای استخدام در شرکت های معامله گری ساده و الگوریتمی را کسب کنیم و با مفاهیم آشنا شویم.
  • با این آموزش می توانید خودتان مدیر کسب و کار خودتان باشید. سیگنال های معاملاتی به دیگر ارائه دهید, یک تحلیل گر خبره باشید و زود تر از بقیه از سیگنال های بازار خبردار شوید. چون شما مجهز به ابزار “سیگنال گیری خودکار” هستید.

آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای تمامی مردم عادی , دانشجویان یا فارغ التحصیلانی که در بازارهای سهام یا مالی دیگر فعال هستند , مناسب و واجب است.

برای تمامی تحلیل گران مالی, تحلیلگران تکنیکال و فاندامنتال , معامله گران بازارهای فارکس , کریپتو و … مناسب است.

پیش نیاز های این دوره

در این دوره نیاز به دانش پایه و مقدماتی از پایتون را داریم با این حال بخش اعظمی از مطالب در دوره بیان می شود. اما اگر میخواهید پایتون را بهتر یادبگیرید می‌توانید از دوره های مربوط به آموزش پایتون دانشجویار استفاده کنید

نیاز به آگاهی از اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band به صورت مقدماتی. که برای این مورد می‌توانید از وبسایت freecodecamp استفاده کنید.

نرم افزارهای استفاده شده در این آموزش:

نرم افزار پایتون نسخه 3.9

مزیت این دوره نسبت به سایر دوره های مشابه

از آنجا که دوره های زیادی برای آموزش این استراتژی ها وجود ندارد و یا اینکه به قیمت گزاف و میلیونی فروخته می شوند, دوره آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون دانشجویار یک دوره بسیار غنی, خالی از توضیحات تئوری اضافی و زمان بر و حوصله سربر می باشد که با یک قیمت بسیار معقول در خدمت تمامی مردم , دانشجویان و فارغ التحصیلان قرار گرفته است.

در معاملات الگوریتمی کامپیوتر می تواند از یک استراتژی یا چند استراتژی هم زمان بهره گیرد و با بررسی زمان, حجم, قیمت, اندیکاتور ها, اسیلاتورها, حد سود و حد ضرر و… تصمیم گیری های لازم در خصوص ورود به یک معامله, جهت معامله, نگه داری و بستن موقعیت معامله را اتخاذ کند.

لذا مشاهده می کنیم که با پیشرفت بازارهای مالی و افزایش تعداد دارایی های مالی نظیر سهام, کامودیتی ها, ارزها, اوراق بدهی, اوراق مشتقه, رمزارزها (Crypto currencies) و … توانایی انسان برای رقابت با کامپیوترها روز به روز کمتر و کمتر می شود. این موضوع در آمار های بازار سهام آمریکا هویدا می شود که نزدیک 60 تا 75 درصد از کل معاملات سهام, توسط سیستم های الگوریتمیک در حال پیاده سازی است.

بخشی از معاملات الگوریتمی که الگوریتم های سیگنال دهی نام گذاری شده اند, وظیفه طراحی سیستم هایی را دارند که با بررسی اطلاعات مختلف از بازار, سیگنال های معاملاتی را به کاربر و کامپیوتر اعلان نماید. این الگوریتمی ها با استفاده اندیکاتور هایی نظیر RSI , MACD , Moving average , Stocastic و …. و مقایسه اینها با یکدیگر تلاش برای دریافت سیگنال های معاملاتی دارند.

با علم به توضیحات فوق , در دوره معاملات طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی الگوریتمی با پایتون تلاش می شود تا با کد نویسی سیستم های معاملاتی مبتی بر هر کدام از اندیکاتور های مذکور و ترکیب آن ها با یکدیگر, سیستم معاملاتی را پیدا نمود که بیشترین بازدهی را برای هر دارایی مالی دارد. به بیان واضح تر با استفاده از این دوره شما یاد خواهید گرفت:

1-برای چه سهامی چه میانگین متحرک هایی بهترین عملکرد را دارد. به عنوان مثال برای سهام شپنا آیا مووینگ 50 مناسب است یا مووینگ 60. این کار با کدنویسی در 3 دقیقه قابل فهم است!

2-چه طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی مقادیری برای اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band انتخاب کنیم که بیشترین بازده را داشته باشیم. این موضوع برای تمامی سهام های موجود قابل پیاده سازی است.

3-استراتژی های معاملاتی مبتنی بر Bollinger Band , RSI , MACD , Moving average , stocastic را یاد میگیریم و با نرم افزار پایتون می آموزیم که چگونه خرید و فروش انجام دهیم.

4-چگونه در پایتون چارت رسم کنیم و تمامی اندیکاتور ها را در چارت پیاده سازی کنیم.

5- می آموزیم که چگونه با استفاده از کدنویسی, نقاط حمایتی و مقاومتی را برای هر سهام رسم کنیم بدون دخالت دستی!

6- یاد خواهیم گرفت که بر روی داده های گذشته استراتژی های فوق را پیاده سازی کنیم و میزان بازده استراتژی های معاملاتی خود را با میزان استراتژی خرید و نگه داری مقایسه کنیم و سود را به حداکثر برسانیم.

در طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی دوره معاملات الگوریتمی با پایتون ابتدا به بیان مقدمه و مطالب ضروری پرداخته می شود. سپس طریقه رسم یک چارت حرفه ای در پایتون را می آموزیم و اندیکاتور های مختلف را بر روی چارت , پیاده سازی می کنیم. خواهیم آموخت که چگونه با استفاده از پایتون و کدنویسی خطوط حمایت و مقاومت رسم کنیم بدون دخالت دستی. سپس در فصول مختلف سیستم های خودکار معاملاتی الگوریتمی و سیگنال دهی مبتنی بر اندیکاتور های RSI , MACD , Stocastic, Bollinger Band طراحی می شود و خواهیم آموخت که با ترکیب هر کدام از این استراتژی ها با هم چه سودی کسب خواهیم کرد

همچنین با تماشای دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون , حتی اگر دانشی در حد “صفر” از کدنویسی پایتون دارید, خواهید آموخت که چگونه کدنویسی کنید و با بسیاری از پکیج ها و متدهای این نرم افزار آشنا خواهید شد.

چنانچه در مورد دوره آموزشی معاملات الگوریتمی با پایتون هرگونه سوال، انتقاد و یا پیشنهادی دارید می‌توانید از طریق همین صفحه در بخش دیدگاه‌ها مطرح کنید تا در کوتاهترین زمان پاسخ مناسب دریافت کنید.آ

پلتفرمی برای طراحی استراتژی‌ معاملات "بورس"

می متالز - "آسان بورس" بدون نیاز به دانش برنامه نویسی، برای فعالان بازار سرمایه شرایطی را فراهم کرده تا افراد بتوانند بدون یک خط کدنویسی، انواع فلیتر‌ها و استراتژی‌های معاملاتی را طراحی کنند.

به گزارش می متالز، حمیدرضا رمضانی تحلیل گر ارشد" آسان بورس " در معرفی حوزه فعالیت این استارت آپ گفت: در حوزه ارائه خدمات به فعالین بازار سرمایه پلتفرمی طراحی شده تا بخشی از نیاز‌ها به حوزه برنامه نویسی رفع شود.


وی ادامه داد: افراد فعال در بازارسرمایه برای فعالیت حرفه ای‌تر نیازمند برنامه نویسی بوده که " آسان بورس " در محیطی visual (تصویری) ابزار‌های تکنیکال و فاندامنتال را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد.


تحلیل گر ارشد "آسان بورس" به عدم نیاز به دانش برنامه نویسی فعالان بازار سرمایه اشاره داشت و اظهار کرد: افراد می‌توانند بدون یک خط کدنویسی، انواع فلیتر‌ها و استراتژی‌های معاملاتی را طراحی کنند.


وی افزود: در بحث استراتژی برای دریافت یک تست یا حتی طراحی ربات‌های معاملاتی سرویسی ارائه شده که شخص بدون برنامه نویسی استراتژی‌های مختلف معاملاتی را طراحی و کارشناسی کرده و از ۱۸ سال داده گذشته بازارسرمایه Backtest (پیشینه) دریافت کند.


رمضانی در توضیح دغدغه‌های حوزه استارتاپی خاطر نشان کرد: از ابتدای تاسیس استارتاپ‌ها همواره با مشکلاتی درگیر بوده و عمده این مشکلات "مالی " هستند.


وی ادامه داد: مشکلات مالی در ۹۰ درصد مواقع یک استارت آپ را شکست می‌دهد، تیم "آسان بورس"نیز در مدت زمان فعالیت خود با این موضوع دست و پنجه نرم می‌کرد.

مسائل مالی و عدم حمایت مشکل اصلی استارت آپ ها

تحلیل گر ارشد "آسان بورس" مشکلات اصلی حال حاضر استارتاپ‌ها را " مسائل مالی " و " عدم حمایت مسئولین " عنوان کرد و گفت: همیشه تنها صحبت از اشتغال زایی، کارآفرینی و حمایت از استارتاپ‌ها وجود دارد، اما در عمل چیزی به چشم نمی‌خورد، بنابراین لازم است در صورت تشویق، حمایت نیز صورت گیرد چرا که کشور‌های توسعه یافته با این مسائل اقتصاد خود را دگرگون کرده اند.


رمضانی در پاسخ به این سوال که " آیا استارت آپ آسان بورس به سازمان بورس و اوراق بهادار معرفی شده یا خیر " اظهار داشت: حوزه فعالیت این استارت آپ " معاملات الگوریتمی "بوده و در حال حاضر مذاکراتی صورت گرفته و تا حدودی پاسخ‌های مثبتی نیز دریافت شده، اما صحبت‌ها همچنان ادامه داشته و امید می‌رود که سازمان بورس مشتاق به حمایت از این استارت آپ باشد چرا که در خصوص معاملات الگوریتمی مسئولین این سازمان اشارات زیادی داشته اند.


وی در پایان افزود: امیدوار هستیم که از "آسان بورس" حمایت شود چرا که پلتفری تاثیرگذار بر کیفیت معاملات فعالین بازار سرمایه خواهد بود.

معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه

قابلیت‌های تکنولوژیکی نظیر توان پردازشی و امکان خودکارسازی فرآیندها، انجام هرگونه فعالیت مالی، بانکی و سرمایه‌گذاری را به صورت کاراتر و خودکار ممکن ساخته طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی است. معاملات الگوریتمی، روند رو به رشدی در ارائه خدمات فناورانه مالی و سرمایه‌گذاری است که به صورت انجام فرآیند سرمایه‌گذاری و معاملات بورسی به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی تعریف می‌شود. تنظیم و مشخص نمودن حد ضرر و سود برای یک الگوریتم ساده (مثلاً داشتن حداقل 25 درصد سود برای انجام یک معامله در بورس) که به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی اجرا می‌شود، مثال ساده‌ای از معاملات الگوریتمی است. چنین الگوریتمی می‌تواند حداقل سه پارامتر قیمت، زمان و حجم معاملات را بر مبنای یک مدل ریاضی کنترل و بر اساس آن تصمیم بگیرد معامله یا معاملاتی را انجام دهد یا خیر.

به‌طورکلی، هدف از به‌کارگیری این فناوری و درواقع مزیت و ارزش پیشنهادی به مشتریان چنین سامانه‌ای، دستیابی به دقت، سرعت و بازدهی بالاتر در فرآیند سرمایه‌گذاری و معاملات بورسی است. علاوه بر این‌ها، مزایای دیگری که می‌توان برای معاملات الگوریتمی در نظر گرفت به ترتیب زیر است:

  • انجام معاملات با بهترین قیمت ممکن
  • امکان انجام معاملات به صورت بلادرنگ و دقیق
  • امکان انجام معاملات با کمترین تأثیرپذیری از تغییرات شدید قیمت‌ها (به دلیل آنی بودن)
  • کاهش هزینه تراکنش‌ها (به دلیل انجام ماشینی تراکنش و حذف یا کاهش دخالت انسانی)
  • امکان بررسی هم‌زمان پارامترها و عوامل متعدد اثرگذار بر بازار
  • کاهش ریسک خطاهای انسانی و حذف تصمیمات احساسی و متأثر از عوامل روانی
  • امکان آزمودن الگوریتم‌ها با داده‌های گذشته و انتخاب استراتژی مناسب بر مبنای آن

پیشینه معاملات الگوریتمی که با عناوین دیگری نظیر معاملات خودکار و معاملات بِلَک باکس نیز شناخته می‌شوند را می‌توان حدود نیم‌قرن پیش و دهه هفتاد میلادی با معرفی سیستمهای معاملات کامپیوتری در ایالات‌متحده دانست که در بازار بورس نیویورک، درخواست‌های فروش را با دخالت انسانی کمتر در اختیار خریداران قرار می‌داد. این روند طی دهه‌های اخیر تا الکترونیکی شدن کامل بورس ادامه یافت تا جایی که در سال 2010، حدود 60 درصد و در سال اخیر نیز تا حدود 90 درصد خریدوفروش‌های بورس ایالات‌متحده به صورت خودکار و بر مبنای معاملات الگوریتمی انجام شده است.

آغاز این نوع معاملات در کشور از سال 94 با حدود تنها 5 صدم درصد بوده است که این میزان در سال 97 به حدود 1.2 درصد از کل معاملات بورس رسیده است. در مقایسه با میزان رشد حجم معاملات آنلاین بورس در فاصله زمانی 96 تا 97 که حدود 38 درصد بوده است، معاملات الگوریتمی رشد دو برابری داشته است.

برای نمونه، یکی از شرکت‌های داخلی که به تازگی در این بازار ورود کرده است، پلتفرمی برای طراحی استراتژی معاملاتی در بازارهای سرمایه ایجاد کرده است. این پلتفرم به معامله‌گران بازار سرمایه کمک می‌کند تا روش، راه‌حل و استراتژی خود را به صورت کاملاً بصری و بدون نیاز به کدنویسی و فقط با چیدن و اتصال تعدادی بلاک طراحی کنند. این پلتفرم، آزمودن و متعاقب آن بهینه‌سازی استراتژی طراحی‌شده را با داده‌های گذشته ممکن ساخته است. پس از طراحی، آزمون و بهینه‌سازی استراتژی روی داده‌های تست از سوی کاربر، کافی است با اتصال به کارگزاری به‌صورت خودکار بر مبنای استراتژی طراحی‌شده در بازار واقعی معامله کند. طی چند سال اخیر، با ورود شرکت‌های نوپای بیشتر در زمینه ارائه خدمات معاملات الگوریتمی و برگزاری برخی دوره‌های رقابتی این نوع معاملات در بازار سرمایه زیر نظر نهاد رگولاتوری، پیش‌بینی می‌شود طی سال‌های آتی حجم معاملات انجام شده بر مبنای معاملات الگوریتمی افزایش قابل‌ملاحظه‌ای داشته و بازار آن در کشور رونق بیشتری یابد. نهاد رگولاتوری نیز رویکرد ورود و مداخله مستقیم در بازار را در پیش گرفته است تا بتواند با مقررات گذاری این حوزه بر فعالیت فعالان بازار کنترل و نظارت داشته باشد.

عناوین مرتبط:

پایتون برای امور مالی؛ بیش از 50 دستورالعمل برای استفاده از کتابخانه های مدرن پایتون در تحلیل داده های مالی

Understand the fundamentals of algorithmic trading to apply algorithms to real market data and analyze the results of real-world trading strategies Key Features Understand the power of algorithmic trading in financial markets with real-world examples Get up and running with the algorithms used to carry out algorithmic trading Learn to build your own algorithmic trading robots which require no human intervention Book Description It's now harder than ever to get a significant edge over competitors in terms of speed and efficiency when it comes to algorithmic trading. Relying on sophisticated trading signals, predictive models طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی and strategies can make all the difference. This book will guide you through these aspects, giving you insights into how modern electronic trading markets and participants operate. You'll start with an introduction to algorithmic trading, along with setting up the environment required to perform طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی the tasks in the book. You'll explore the key components of an algorithmic trading business and aspects you'll need to take into account before starting an automated trading project. Next, you'll focus on designing, building and operating the components required for developing a practical and profitable algorithmic trading business. Later, you'll learn how quantitative trading signals and strategies are developed, and also implement and analyze sophisticated trading strategies such as volatility strategies, economic release strategies, and statistical arbitrage. Finally, you'll create a trading bot from scratch using the algorithms built in the previous sections. By the end of this book, you'll be well-versed with electronic trading markets and have learned to implement, evaluate and safely operate algorithmic trading strategies in live markets. What you will learn Understand the components of modern algorithmic trading systems and strategies Apply machine learning in algorithmic trading signals and strategies using Python Build, visualize and analyze trading strategies based on mean reversion, trend, economic releases and more Quantify and build a risk management system for Python trading strategies Build a backtester to run simulated trading strategies for improving the performance of your trading bot Deploy and incorporate trading strategies in the live market to maintain and improve profitability Who this book is for This book is for software engineers, financial traders, data analysts, and entrepreneurs. Anyone who wants to get started with algorithmic trading and understand how it works; and learn the components of a trading system, protocols and algorithms required for black box and gray box trading, and techniques for building a completely automated and profitable trading business will also find this book useful.

© 2009-2021
استفاده از مطالب این سایت فقط برای مقاصد غیرتجاری و با ذکر منبع بلامانع است.
کلیه حقوق سایت متعلق به بر بال‌های کتاب می‌باشد.

معاملات الگوریتمی؛ آینده داد و ستدهای پیشرفته

معاملات الگوریتمی؛ آینده داد و ستدهای پیشرفته

به گزارش پایگاه خبری تحلیلی رادار اقتصاد به نقل از سنا؛ مجید عبدالحمیدی کارشناس بازار سرمایه در خصوص ضرورت حضور معاملات الگوریتمی گفت: بازارسرمایه ایران در حال گذار از سیستم سنتی به سیستم هوشمند است. بر این اساس، ارکان بازارسرمایه نیز مانند کارگزاری‌ها، سرمایه‌گذاری‌ها و صندوق‌های سرمایه‌گذاری و شرکت‌های سبدگردان و مشاورسرمایه‌گذاری به زیرساخت‌ها و سیستم‌های معاملات الگوریتمی نیاز دارند تا بتوانند با سرعت عمل بالاتر در شناسایی و اجرای بهترین زمان برای معاملات در جهت کسب سود بهتر استفاده کنند. در این میان طراحی سیستم‌های هوشمند جهت کسب چنین بازده‌هایی ضروری به نظر می رسد.

عبدالحمیدی اضافه کرد: در حال حاضر، معاملات الگوریتمی آخرین روش داد و ستد در بازار سرمایه کشورهای پیشرفته محسوب می‌شود و بازار ما به تقویت این نوع معاملات نیاز دارد، اما آنچه اهمیت دارد این است که باید از طریق فرهنگ‌سازی به فراگیر شدن چنین ابزارهایی کمک کرد.

او تصریح کرد: معاملات الگوریتمی ابزاری آی‌تی محور است و اگر مسیر آن به درستی هدایت شود، به طور حتم به توسعه بازار سرمایه حتی در این شرایط کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی چه مزایایی دارد؟

نویسنده کتاب «استراتژی‌های معاملاتی با طعم الگوریتم» درباره مزایا و انتقادات از معاملات الگوریتمی در بازار هم گفت: در تعریف این نوع معاملات باید گفت به طور کلی، هر نوع معامله خودکار و نیمه خودکار فارغ از تعداد دستورهای ارسالی به سامانه معاملاتی، معامله الگوریتمی محسوب می‌شود. به طور کلی می‌توان مزایای معاملات الگوریتمی را در مواردی چون صرفه‌جویی در زمان، کاهش تخلفات در بازار، کنترل احساسات در مدیریت معاملات، کاهش هزینه، اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده، امکان «بک تست» یا پیش‌آزمایی خلاصه کرد.

عبدالحمیدی در توضیح این مزایا به موضوع صرفه‌جویی در زمان اشاره کرد و گفت: فعالان بازار سرمایه، ساعت‌ها زمان را صرف رصد بازار و یافتن سیگنال‌های مناسب می‌کنند، کاری که با گسترش بازار و بالا رفتن تعداد نمادها سخت‌تر و زمان‌برتر خواهد شد، اما الگوریتم‌ها، با در نظر گرفتن کل بازار و نمادهای آن به طور هم زمان، این کار را با طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی سرعت و دقت بیشتر انجام می‌دهند.

او افزود: در بازارهای جهانی که به طور ۲۴ ساعته فعال هستند، با استفاده از الگوریتمیک ترندینگ، دیگر نیازی نیست که معامله‌گر به طور مستمر بازار را رصد کند. بر همین اساس، انجام معاملات به کمک الگوریتم‌ها درست و طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی دقیق زمان‌بندی می‌شوند و سفارشات با سرعت بیشتر انجام می‌گیرند. نتیجه‌ این سرعت، جلوگیری از تغییرات آنی قیمت هم می‌تواند باشد.

این کارشناس بازارسرمایه بیان کرد: از طرفی با بالا رفتن سرعت ورود به معاملات یا خروج از آنها، ضرر مالی‌ای که از تاخیر در ثبت سفارش‌ها نشات میگیرد، به حد چشمگیری کاهش می‌یابد. باید در نظر بگیرید که سرعت کامپیوتر در انجام چنین کارهایی از سرعت انسان بسیار بیشتر است.

عبدالحمیدی، کاهش تخلفات در بازار را یکی دیگر از مزایای قابل توجه استفاده از معاملات الگوریتمی دانست و گفت: به طور معمول، این انسان‌ها هستند که تخلفات را مرتکب میشوند و ماشین قادر به تخلف نیست. بنابراین، استفاده از معاملات خودکار که بدون دخالت انسان انجام می‌شود، آمار تخلفات در بازار سرمایه را تا حد زیادی کاهش می‌دهد. یکی از دلایل میل بازارهای جهانی به سوی معاملات الگوریتمی نیز همین موضوع مهم است.

او ادامه داد: کنترل احساسات در مدیریت معاملات یکی دیگر از مواردی است که در معاملات الگوریتمی وجود دارد. در واقع تعهد به استراتژی، یکی از عوامل موفقیت فعالان در بازار سرمایه است؛ اما در تصمیم‌گیری‌های انسانی، کنترل نکردن احساسات بارها منجر به اشتباهات جبران ناپذیر در بازار سرمایه شده و این تعهد را زیر سوال برده است. استفاده از معاملات الگوریتمی این ریسک را تا حد امکان پایین آورده و با حذف مداخلات احساسی، تعهد به استراتژی‌ را به بیشترین میزان می‌رساند. همچنین، خطاهای دیگر انسانی که در انجام دستی معاملات اتفاق می‌افتد و بسیار هم مرسوم است نیز به کمک معاملات الگوریتمی به حداقل ممکن خود می‌رسد. پس، علاوه بر سرعت بخشیدن، الگوریتم‌ها درصد دقت معاملات را هم بالا می‌برند و در این روش، سفارشات سریع‌تر و دقیق‌تر از حالت دستی و سنتی انجام می‌شود.

این کارشناس بازارسرمایه با اشاره به امکان کاهش هزینه ها توسط معاملات الگوریتمی گفت: معاملات الگوریتمی فقط هزینه پیاده‌سازی و خدمات مرتبط با آن‌ها را برای معامله‌گر به همراه دارد و سرمایه‌گذار موظف به پرداخت کارمزد تحقیقات تحلیلی به هیچ کارگزاری نیست.

او افزود: از آنجا که الگوریتم‌های معاملاتی به کمک کامپیوترها انجام می‌شوند، می توانند استراتژی‌های پیچیدهای را پیاده‌سازی کرده و از چند استراتژی به صورت همزمان استفاده کنند. آنچه در روش‌های دستی شاید غیر ممکن یا بسیار دور از تحقق باشد.

عبدالحمیدی گفت: امکان بک‌تست (BackTest) یا پس‌آزمایی، نیز امکانی است که در معاملات الگوریتمی وجود دارد. در این روش می‌توان به بررسی عملکرد یک استراتژی معاملاتی با استفاده از داده‌های گذشته پرداخت. در واقع، بک‌تست به سرمایه‌گذار این امکان را می‌دهد تا استراتژی معاملاتی خود را با داده‌های تاریخی شبیه‌سازی کرده و پیش از درگیر کردن سرمایه و اجرای واقعی در بازار، ریسک و سودآوری آن را ارزیابی کند.

انتقادات پیرامون معاملات الگوریتمی
این کارشناس بازارسرمایه در خصوص انتقادات نسبت به معاملات الگوریتمی بیان کرد: واکنش‌ انسان‌ها نسبت به اطلاعات، تاثیر بسیار زیادی بر بازارها می گذارد و براین اساس همه این اطلاعات را نمی توان به‌طور سیستماتیک شناسایی و درک کرد؛ همچنین، فرآیندی که افراد مختلف اطلاعات را تحلیل می‌کنند نیز لزوماً نمی تواند سیستماتیک باشد.

او در توضیح بیشتر این موضوع گفت: آیا باید اخراج CEO یک شرکت را یک خبر خوب تلقی کنیم یا یک خبر بد؟ ممکن است یک معامله‌گر تصور کند که این اخراج، نشان‌دهنده بی‌ثباتی در بالاترین سطح شرکت بوده و در نتیجه، یک خبر فاجعه‌بار است و معامله‌گر دیگری معتقد باشد که این تصمیم درستی بوده و تسلط هیات مدیره بر امور شرکت را نشان می‌دهد. همانطور که می‌بینید، تصمیمات انسان‌ها به بازارها جهت می‌دهد و رفتار انسان‌ها را نمی‌توان مدلسازی کرد.

عبدالحمیدی افزود: در مورد این انتقاد نیز باید بدانید که بشر تاکنون بسیاری از فرایندهایی را خودکار کرده که پیشتر به طور دستی انجام می داده است. البته، هنوز هم کارهای بسیار زیادی هستند که خود انسان‌ها باید آنها را انجام دهند و قابل خودکارسازی نیستند؛ با این حال، همچنان فرایندهای بسیاری وجود دارند که انجام اتوماسیون آنها باصرفه‌تر از انجام دستی آنها است. این نوع فرآیندها، انجام معاملات را نیز در بر می‌گیرد. البته، در بهترین حالت، مدل‌های ریاضی می‌توانند دنیای واقعی را شبیه‌سازی کنند. در نتیجه، انتظار نداریم که مدل‌های الگوریتمی کامل و بدون نقص باشند.

او با اشاره به انتقادی دیگر در خصوص معاملات الگوریتمی تصریح کرد: برخی معتقدند که معاملات الگوریتمی موجب تشدید نوسانات بازار می شود، البته این انتقاد تا حدی صحیح است؛ زیرا بسیاری از مدیران مالی که مدیران الگوریتمی را هم در بر میگیرد، در معرض نوعی ریسک «مدلسازی» هستند که علت آن، مطرح کردن سوالات نادرست و استفاده از تکنیک های غلط است.

این کارشناس بازارسرمایه با اشاره به مثالی در این خصوص توضیح داد: برای مثال، روشی مانند VaR دارای فرضیات نادرست فراوانی درمورد بازار است و استفاده از آن می‌تواند منجر به نتایج نامطلوب شود. وظیفه کامپیوترها این نیست که مفروضات انسان ها را قضاوت کنند و این خطا کاملاً مربوط به قضاوت خود انسان است. معامله گران الگوریتمی نمی‌توانند رویدادهای غیرمعمول یا تغییرات ناگهانی در بازار را مدیریت کنند. شاید این معتبرترین انتقادی باشد که به معاملات الگوریتمی طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی طراحی استراتژی معاملات الگوریتمی وارد شده است. معامله‌گران الگوریتمی برای پیش‌بینی آینده، متکی بر داده‌های تاریخی هستند. به همین دلیل، این احتمال وجود دارد که در زمان‌هایی که تغییرات سریع و قابل توجهی در رفتار بازار رخ ‌دهد، آنها از آن آسیب ببینند.

عبدالحمیدی تاکید کرد: تاکید می‌کنم رویدادی برای معامله گران الگوریتمی مهم است که باعث تغییر جدی در شرایط بازار شود و بدون هشدار قبلی باشد. بحران سال ۲۰۰۸، ‌ شاید مهم‌ترین اتفاقی باشد که در تاریخ معاملات الگوریتمی رخ داده و چنین شرایطی را داشته است. در این دوره زمانی ۱۳ ماهه، معامله گران الگوریتمی با یک بحران نقدشوندگی جدی مواجه بودند. با این حال، در زمان به نسبت کوتاهی، بسیاری از معامله‌گران الگوریتمی، استراتژی‌های الگوریتمی خود را با این شرایط وفق دادند که همین امر هم منجر به عملکرد فوق‌العاده آنها در اواخر سال ۲۰۰۸ شد.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا