معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان»؛ به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» (Algorithmic Trading) هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار است.

درک الگو تریدینگ با یک مثال ساده

برنامه‌ کامپیوتری در حوزه معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ با استفاده از دستور‌العمل‌های معاملاتی مانند این نوشته می‌شود: معامله‌گری با بررسی متحرک ۱۲ روزه و ۳۴ روزه‌ یک شرکت تصمیم به خرید سهام آن می‌گیرد، در زمانی که متحرک ۱۲روزه‌ آن بالاتر از ۳۴ روزه‌اش است. این معامله‌گر سهام خریداری شده‌اش را در زمانی که متحرک ۱۲ روزه پایین‌تر از متحرک ۳۴ روزه قرار بگیرد می‌فروشد.

همین استراتژی‌ ساده زمانی که در قالب معاملات الگوریتمی و زبان برنامه‌نویسی قرار می‌گیرد به طور خودکار سهام موجود در بازار و متحرک‌های آن‌ها را در بازه‌های زمانی مشخص شده بررسی می‌کند و با تشخیص به موقع بر اساس دستورالعمل‌های داده شده، خرید و فروش‌ها و معاملات را به پیش می‌برد.

مراحل عملکرد معاملات الگوریتمی

نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه بازیگر اصلی وابسته است.

مطابقت دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه‌ داده‌ها که فرمت اطلاعات موجود در بازار را به فرمت سیستم در اختیار معامله‌گر تبدیل می‌کند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر می‌گذارد انجام می‌شود.

موتور پیشرفته پردازش ماوقع که مغز متفکر الگوریتم معاملاتی ما است. در این مرحله الگوریتم برنامه‌ریزی شده بر اساس استراتژی تعریف شده‌اش شرایط را پردازش می‌کند، محاسبات آماری و مقایسه‌ داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند.

در مرحله‌ بعد سفارش‌ها توسط الگوریتم به بازار سرمایه ارسال می‌شوند، اما زمانی این مرحله اجرا می‌شود که زبان الگوریتم بر اساس زبان مبنای بازار سرمایه کد نویسی شده و قابل درک باشد.

وظایف معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل استراتژی مشخص شده‌‌شان ۴ وظیفه به عهده دارند:

• بر اساس استراتژی تعریف شده در برنامه‌ریزی‌شان، بازار را کامل رصد کرده و سهام و محصولات مختلف را بررسی کنند، تا فرصت‌های معاملاتی را به موقع و درست تشخیص دهند.
• در مرحله‌ی بعد پوزیشن‌گیری کنند.
• پوزیشن‌های بازشده را مدیریت کنند.
• در فرایند معامله (با توجه به دستورالعمل‌های تعریف شده‌‌‌‌شان) مدیریت ریسک و سرمایه‌‌گذاری را بر عهده بگیرند.

این چهار مرحله گاهی تماما به صورت خودکار و توسط ربات‌ها (ربات معامله‌گر) انجام می‌شود که معاملات «تماما خودکار» را در بر می‌گرد و گاهی در برخی بخش‌ها سلیقه و نظر انسانی دخیل می‌شود که در آن صورت معاملات «نیمه خودکار» عنوان می‌شوند.

پیش‌نیازهای فنی برای معاملات الگوریتمی

اکنون نیاز است که الگوریتم‌ها بر اساس این استراتژی‌ها و دسته‌بندی‌های گفته شده توسط برنامه‌های کامپیوتری طراحی شوند. طی این فرایند یک نرم‌افزار یا ربات معامله‌گر ساخته می‌شود که به معاملات و سفارشات دسترسی دارد و آن‌ها را براساس الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده به طور خودکار مدیریت می‌کند. عملی کردن این فرایند نیازمند موارد زیر است:

• تسلط به زبان برنامه‌نویسی برای نوشتن برنامه استراتژی معاملات یا به کارگیری یک متخصص برنامه نویسی و یا تهیه نرم‌افزار معاملاتی
• ارتباط با شبکه و دسترسی به پلتفرم معاملات به منظور پوزیشن‌گیری مناسب و انجام سفارشات توسط متخصص
• دسترسی به اطلاعات و دیتای بازار سرمایه تا بتوان آن‌ها را در اختیار الگوریتم برای انجام وظایف تعریف‌شده‌اش قرار داد.
• ایجاد زیرساخت لازم برای انجام پیش تست روی سیستم برنامه ریزی شده پیش از ورود به بازار واقعی
• فراهم کردن اطلاعات تاریخی لازم و دیتای شرایط بازار در گذشته بسته به استراتژی اجرا شده در الگوریتم برای تست کردن آن

مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی

۱-صرفه‌جویی در زمان

فعالان بازار سرمایه روزانه ساعت‌ها وقت صرف رصد بازار و یافتن سیگنال‌های مناسب می‌کنند. که این کار با گسترش بازار و بالا رفتن تعداد نمادها سخت‌تر و زمان‌برتر خواهد شد. اما الگوریتم‌ها اینکار را باسرعت و دقت بیشتر از طریق زیر نظر گرفتن کل بازار و نمادهای آن به صورت همزمان انجام می‌دهند.

در بازارهای جهانی که به صورت ۲۴ ساعته فعال هستند الگوریتمیک ترندینگ نیاز مستمر رصد بازار از سوی معامله‌گر را نیز از بین می‌برد. بر همین اساس انجام معاملات نیز توسط الگوریتم‌ها درست و دقیق زمان‌بندی می‌شوند و سفارشات با سرعت بیشتر صورت می‌گیرند.

نتیجه‌ این سرعت جلوگیری از تغییرات آنی قیمت هم می‌تواند باشد. همچنین با بالا رفتن سرعت ورود به معاملات یا خروج از آن‌ها، ضرر مالی ناشی از تاخیر در ثبت سفارش‌ها به حد چشمگیری کاهش می‌یابد. باید در نظر گرفت سرعت کامپیوتر در انجام چنین کارهایی از سرعت انسان بسیار بیشتر است.

۲-کنترل احساسات در مدیریت معاملات

پیش‌تر گفتیم که از عوامل موفقیت یک فعال در بازار سرمایه تعهد به استراتژی است. اما در تصمیم‌گیری‌های انسانی، عدم کنترل و غلبه بر احساسات بارها منجر به اشتباهات جبران ناپذیر در بازار سرمایه شده و این تعهد را زیر سوال برده است.

استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی 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 سفارشات در این روش سریع‌تر و دقیق‌تر از حالت دستی و سنتی انجام می‌شود

۳-کاهش تخلفات در بازار

تخلفات معمولا توسط انسان‌ها انجام می‌شوند و ماشین قادر به تخلف نیست. بنابراین استفاده از معاملات خودکار که بدون دخالت انسان انجام می‌شود آمار تخلفات را در بازار سرمایه تا حد زیادی کاهش می‌دهد. یکی از دلایل میل بازارهای جهانی به سوی معاملات الگوریتمی همین موضوع مهم است.

۴-کاهش هزینه

معاملات الگوریتمی تنها هزینه پیاده‌سازی و خدمات مرتبط با آن‌ها را برای معامله‌گر به همراه دارند و سرمایه‌گذار موظف به پرداخت کارمزد تحقیقات تحلیلی به هیچ کارگزاری نیست.

۵-اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده

از آنجا که الگوریتم‌های معاملاتی توسط کامپیوترها انجام می‌شوند قادر به پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده و استفاده از چند استراتژی به صورت همزمان هستند. آنچه در روش‌های دستی شاید غیر ممکن یا بسیار دور از تحقق باشد.

۶-قابلیت پیش‌ تست

معاملات الگوریتمی را می‌توان با کمک اطلاعات و داده‌های تاریخی بازار در شرایط مشابه، آزمایش کرد و معامله‌گر می‌تواند به کمک این پیش تست ریسک سرمایه‌گذاری‌اش را کاهش دهد. با پیش تست می‌توان به نکاتی مانند میزان سود، میزان ضرر، متوسط میزان سود به ضرر و تعداد معاملات در محدوده‌ی زمانی آزمایش شده دست یافت.

معایب استفاده از معاملات الگوریتمی

۱-دقت پایین در کد نویسی

یک ربات معامله‌گر (اکسپرت) توسط انسان برنامه‌ریزی می‌شود. درواقع کامپیوتر چیزی را اجرا می‌کند که به آن دستور داده شده است. حال اگر در ثبت این دستورات (کدنویسی) دقت لازم صورت نگیرد، این ربات می‌تواند تمام معادلات را برهم زده و استراتژی‌ها را اشتباه پیاده کند. این اشتباه ممکن است منجر به خسارات بزرگ و کوچک شود.

۲-نواقص فنی و مکانیکی

پیش‌تر گفتیم که از الزامات پیاده کردن معاملات الگوریتمی دسترسی به شبکه اطلاعات بازار است. این دسترسی از طریق اینترنت صورت می‌گیرد، تصور کنید حین انجام معاملات برق یا اینترنت قطع شود. این قطعی ممکن است منجر به عدم اجرای کامل استراتژی الگوریتم شده و در نتیجه زیان‌بار بودن معاملات برای معامله‌گر را به دنبال داشته باشد. بنابراین هر خرابی فیزیکی که مانع علکرد کامل الگوریتم شود می‌توان در این دسته معایب قرار داد. برای کاهش احتمال بروز این مشکلات مانیتورینگ و نظارت فردی بر سیستم توصیه می‌شود.

۳-اشتباهات در پی ‌تست

بک تست به طور خلاصه نوعی آزمایش بر اساس گذشته برای پیش‌بینی آینده در موقعیت‌های مشابه است. همین جمله می‌تواند نشان دهد که درصد خطایی اجتناب‌ناپذیر در بک‌تست‌ها وجود دارد. این درصد خطا، هرچند ناچیز، ممکن است اتفاق افتد و در این صورت تمام معادلات برهم خورده و پیش‌بینی‌ها محقق نشود. برای رفع این مشکل، بهینه‌سازی مداوم سیستم بر اساس خطاهای بک‌تست و همچنین شرایط روز بازار و آپدیت اطلاعات آن انجام می‌شود.