آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

لازم به یادآوری است که بسیاری از الگوریتم های یادگیری ماشین شروع به تجارت سرمایه گذاری کردند.

تجارت الگوریتمی یا خودکار به معاملات مبتنی بر دستورالعمل های از پیش تعیین شده که به یک رایانه تغذیه می شوند اشاره دارد-رایانه ها برای اجرای خرید یا فروش سفارشات در پاسخ به داده های مختلف بازار برنامه ریزی شده اند. این یک استراتژی تجاری است که به طور گسترده در صنعت مالی اتخاذ شده و هنوز در حال رشد است. پیش بینی می شود بازار جهانی تجارت الگوریتمی تا سال 2024 به 18 میلیارد دلار برسد ، در مقایسه با 11 میلیارد دلار از سال 2019.

ظهور معاملات الگوریتمی همزمان با کاهش موانع دسترسی به اطلاعات و منابع محاسباتی است. معامله گران الگوریتمی می توانند رایانه ها را برای تشخیص اختلاف قیمت برنامه ریزی کرده و در میلی ثانیه روی آنها عمل کنند. ایده این است که از سرعت و قدرت پردازش رایانه ها برای تولید نتایج بهتر استفاده کنیم.

بسیاری از شرکت کنندگان در بازارهای جهانی از تجارت الگوریتمی - بانک ها ، صندوق های تامینی ، صندوق های متقابل ، شرکت های بیمه و حتی بازرگانان خرده فروشی استفاده می کنند. برای تجارت به صورت الگوریتمی ، سرمایه گذاران ابتدا باید الگوریتم های معاملاتی خود را توسعه یا خریداری کنند. آنها سپس آن را بر روی داده های تاریخی یا بازار زنده آزمایش می کنند تا از سودآوری آن اطمینان حاصل شود. پس از اعزام به صورت زنده ، این الگوریتم معاملات را بر اساس دستورالعمل ها قرار می دهد ، به عنوان مثال ، اگر حجم متوسط معاملات 30 روزه بالاتر از 2 میلیون باشد ، سهام شرکت A را خریداری کنید.

تجارت الگوریتمی می تواند سود قابل توجهی به همراه داشته باشد ، اما مانند هر استراتژی سرمایه گذاری خطرات قابل توجهی را به همراه دارد. اگر الگوریتم شما به خوبی طراحی نشده باشد یا شرایط بازار به طور ناگهانی تغییر کند ، می تواند منجر به خسارات شدید شود.

چگونه شرکت ها استراتژی سرمایه گذاری خود را با تجارت الگوریتمی خودکار می کنند

هنگامی که یک شرکت تصمیم به اتخاذ تجارت الگوریتمی گرفته است ، مراحل مختلفی برای دنبال کردن وجود دارد. آنها شامل:

1. واکشی داده ها
2. طراحی الگوریتم ها
3. آزمایش کردن
4. دسترسی به بازار
5. مرور
6. واکشی داده ها

داده های بازار و معاملات خودکار تفکیک ناپذیر است. برای اعتبارسنجی استراتژی تجارت خود ، آزمایش آن و اجرای آن در بازارهای زنده ، به داده ها نیاز دارید. خوشبختانه روشهای مختلفی برای به دست آوردن داده های مورد نیاز شما وجود دارد.

شما می توانید داده های بازار تاریخی را از یک پورتال مبادله یا مالی پرداخت کنید ، حتی اگر می تواند گران باشد. مبادلات همچنین معمولاً داده های بازار در زمان واقعی را با هزینه ارائه می دهند. در غیر این صورت ، می توانید آن را از کارگزار یا فروشندگان داده های خارجی خود دریافت کنید.

بسیاری از فروشندگان داده در بازار وجود دارند و برخی حتی مجموعه داده های قابل توجهی را به صورت رایگان ارائه می دهند. Google ، موتور جستجوی محبوب ، ابزاری را فراهم می کند که به شما امکان می دهد مجموعه داده ها را از سراسر وب جستجو کنید. به عنوان مثال ، شما می خواهید قیمت نفت خام را که سالها به عقب برگشته است بدانید. یک پرس و جو جستجوی ساده "قیمت نفت خام" نتایج را به همراه داشت: می توانید مشاهده کنید که Google به بیش از 100 مجموعه داده از قیمت نفت خام تاریخی مرتبط است. این امکان را به شما می دهد تا مجموعه داده ها را با استفاده از حقوق استفاده ، موضوع ، قالب بارگیری ، و در صورت رایگان یا پرداخت شده ، فیلتر کنید. این ابزار برای یافتن مجموعه داده ها برای آزمایش الگوریتم های خود مؤثر است.

راه دیگر برای به دست آوردن داده ها استفاده از ربات های خراش وب برای جمع آوری اطلاعات از وب سایت های مختلف است. رباتها برای ایجاد رایگان هستند و بسیار قابل تنظیم هستند ، اما برای انجام این کار به مهارت های برنامه نویسی کافی نیاز دارید. این گزینه برای افرادی که به مجموعه داده های غیر معمول نیاز دارند ایده آل است.

طراحی الگوریتم ها

وقتی مطمئن هستید که مجموعه داده ها را برای آزمایش الگوریتم مورد نظر خود تهیه کنید ، وقت آن است که شروع به توسعه آن کنید. ایجاد الگوریتم های معاملاتی نیاز به دانش عمیق در مورد بازارهای مالی در کنار مهارت های برنامه نویسی رایانه دارد. اگر می خواهید الگوریتم های تجاری عملی ایجاد کنید ، دانش ریاضی نیز ضروری است.

صندوق های پرچین ، صندوق های بیمه و ILK آنها اغلب تیم های کمی اختصاصی متشکل از افراد با مهارت های تحلیلی ماهر دارند. این افراد به استراتژی های تجارت الگوریتمی فکر می کنند و در کنار برنامه نویسان برای اجرای آنها کار می کنند. برخی ممکن است برنامه نویس باشند و برای اجرای استراتژی های خود نیازی به کمک خارجی ندارند.

برخی از شرکت ها منابع لازم برای استخدام یک تیم داخلی را برای توسعه الگوریتم های معاملاتی ندارند. دیگران ممکن است منابع را داشته باشند و انتخاب نکنند. در عوض ، آنها الگوریتم هایی را که توسط توسعه دهندگان شخص ثالث ساخته شده است خریداری می کنند.

بازارهای زیادی وجود دارد که در صورت عدم مهارت ساخت خود می توانید الگوریتم های معاملاتی را خریداری کنید. یک مثال بازار MQL5.community است ، جایی که می توانید بیش از 26،000 راه حل تجاری آماده ایجاد شده توسط کارشناسان را پیدا کنید. به همین ترتیب ، اگر یک الگوریتم معاملاتی برنامه ریزی شده و برای نوشتن کد به یک برنامه نویس نیاز دارید ، می توانید یکی از بیش از 1200 توسعه دهنده را از طریق بازار آزاد استخدام کنید.

اگر خودتان یک ربات تجاری را کدگذاری می کنید ، استفاده از زبان MQL5 عاقلانه خواهد بود. این زبان سطح بالا (بر اساس C ++) مجموعه ای از کارکردهای داخلی را برای مدیریت معاملات ارائه می دهد. شما می توانید از یک اسکریپت ساده برای اجرای اقدامات معاملاتی استفاده کنید (به عنوان مثال ، تمام سفارشات باز) را ببندید ، و شاخص های سفارشی برای تجزیه و تحلیل قیمت ارز و سهام وجود دارد.

آزمایش کردن

هنگامی که ربات تجاری بر اساس الگوریتم شما آماده شد ، ابتدا باید قبل از استقرار آن را آزمایش کنید. هدف این است که بدانید الگوریتم شما چگونه در بازارهای زنده اجرا خواهد کرد و هرگونه اشتباه را مشاهده می کند. اگر متوجه شدید که ربات تجارت شما در حین آزمایش ضرر می کند ، می توانید کد را مرور کنید تا ببینید چه اشتباهی رخ داده است. اگر مشکل از الگوریتم اساسی شما است ، می توانید آن را تنظیم کنید یا آن را ببندید و یک مورد جدید بسازید.

دو نوع آزمایش اصلی وجود دارد.

• Backtesting: آزمایش استراتژی معاملات خود بر روی داده های تاریخی برای دیدن اینکه چگونه می توانست در یک دوره خاص فراتر رود.
• آزمایش به جلو: آزمایش استراتژی خود در داده های بازار در زمان واقعی.

Backtesting اولین قدم برای تعیین اثربخشی الگوریتم تجارت شما است ، در حالی که آزمایش های رو به جلو شانس بیشتری برای ارزیابی صحت آن می دهد. آنها هر دو نقش مهمی در تدوین یک استراتژی موفق دارند بدون توجه به اینکه چه دارایی را تجارت می کنید (سهام ، اوراق قرضه ، کالاها و غیره).

شما می توانید از شبکه Cloud MQL5 برای انجام چندین پشتی به طور همزمان در پشت بیش از 41000 هسته CPU در سراسر جهان استفاده کنید. این هسته ها که توسط شبکه ای از کاربران شخصی در دسترس است ، به دلیل کاهش هزینه های زیرساختی ، مقرون به صرفه تر از یک ارائه دهنده ابر معمولی هستند. همچنین می توانید با اضافه کردن فضای CPU یدکی خود به شبکه ، درآمد کسب کنید.

دسترسی به بازار

اگر از نتایج آزمایش راضی هستید ، وقت آن است که الگوریتم خود را در بازارهای زنده مستقر کنید. نکته اصلی در اینجا یافتن بستر مناسب برای استقرار آن است. شما باید با یک بستر کارگزاری مستقر ارتباط برقرار کنید که به شما امکان می دهد انواع مختلف دارایی را مطابق با مشخصات الگوریتم خود خریداری یا بفروشید.

ملاحظات مهم هنگام انتخاب کارگزاری شما شامل موارد زیر است:

• اتصال به بازارها: انتظار نداشته باشید که مبادله ای به همه بازارهای جهانی دسترسی پیدا کند. به دنبال آنهایی باشید که به بازارهای خاصی که در آن تجارت می کنید متصل شوید. به عنوان مثال ، اگر می خواهید سهام و اوراق قرضه چینی را تجارت کنید ، انتخاب یک مبادله محلی به جای یک خارجی عاقلانه خواهد بود.
• سرعت: زمان در تجارت الگوریتمی بسیار مهم است - چند میلی ثانیه می تواند تعیین کند که آیا سود یا ضرر می کنید. بنابراین ، به دنبال سکویی باشید که بهترین سرعت ممکن را ارائه دهد.
• قابلیت اطمینان: شما یک کارگزار نمی خواهید که خرابی قابل توجهی را تجربه کند و باعث می شود پول خود را از دست بدهید. به دنبال مواردی باشید که ضمانت به روز 99. 99 ٪ را ارائه می دهند.

مرور

شما فقط الگوریتم خود را مستقر نمی کنید و آن را یک روز صدا می کنید. لازم است به طور مداوم عملکرد آن را مرور کنید تا ببینید آیا این نتایج مورد انتظار را به شما می دهد یا خیر. آیا سفارشات شما در سطح قیمت مورد نظر خود اجرا می شود؟آیا شرایط بازار تغییر کرده است که ضمانت تعدیل را دارد؟آیا عملکرد واقعی الگوریتم مطابق با نتایج آزمایش شده است؟اینها نمونه هایی از موارد حیاتی است که باید مراقب آنها باشید.

تجارت با فرکانس بالا

تجارت با فرکانس بالا رایج ترین شکل تجارت الگوریتمی است که شرکت های مالی امروز اتخاذ می کنند. این شامل استفاده از برنامه های رایانه ای پیشرفته برای معامله در مقادیر زیاد با سرعت بسیار بالا است. تخمین زده می شود که معاملات با فرکانس بالا 50 ٪ از حجم معاملات را در بازارهای سهام ایالات متحده و بین 24 تا 43 درصد در بازارهای سهام اروپا تشکیل می دهد.

سیستم های معاملاتی با فرکانس بالا از الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل بازارها استفاده می کنند ، روند کسری از ثانیه را تشخیص می دهند و روی آنها عمل می کنند. برای ورود به این بخش ، به رایانه های پر سرعت ، فیدهای داده در زمان واقعی و الگوریتم های معاملاتی نیاز دارید. همچنین ممکن است نیاز به اجاره سرورهایی که در حد امکان به سرورهای مبادله ای نزدیک می شوند ، برای کاهش تأخیرهای زمان ، اجاره کنند و آنها ارزان نمی آیند.

با گسترش دسترسی به اطلاعات و کاهش هزینه های محاسبات ابری ، تنظیم یک عملیات معاملاتی با فرکانس بالا آسانتر از همیشه شده است.

مزایای تجارت الگوریتمی

• معاملات به درستی به پایان رسیده و با بهترین قیمت ممکن اجرا می شوند. رایانه ها دارای تمرکز لیزر مانند هستند و می توانند در حال تغییر شرایط بازار به چند میلی ثانیه برای اجرای معاملات بر اساس دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده باشند.
• با تجارت الگوریتمی ، از خطرات خطاهای انسانی جلوگیری می کنید که می تواند خسارات قابل توجهی ایجاد کند.
• شما می توانید الگوریتم ها را در مورد داده های بازار تاریخی یا در زمان واقعی آزمایش کنید تا ببینید که آیا این یک استراتژی امکان پذیر قبل از استقرار آن است.

اگر فکر می کنید برای آن قطع شده اید ، می توانید تجارت الگوریتمی را اتخاذ کنید. در این مقاله یک مرور کلی از الزامات و چگونگی استفاده از آنها برای ایجاد یک عملیات تجاری خودکار موفق ارائه می شود.