الگوریتم ها (ALGOS)

الگوریتم ها (ALGO) مجموعه ای از دستورالعمل ها هستند که برای انجام یک کار خاص معرفی شده اند. الگوریتم ها برای تولید خودکار تجارت برای ایجاد سود در فرکانس غیرممکن برای یک معامله گر انسانی معرفی می شوند. این فرایند به عنوان تجارت الگوریتمی گفته می شود و قوانینی را بر اساس قیمت گذاری ، کمیت ، زمان بندی و سایر مدلهای ریاضی تعیین می کند. سایر تغییرات معاملات الگوریتمی شامل معاملات خودکار و تجارت جعبه سیاه است.

تجارت الگوریتمی تأثیر انسانی (عاطفی) بر فعالیتهای تجاری را رد می کند. استفاده از الگوریتم های پیشرفته در بین سرمایه گذاران نهادی مانند بانک های سرمایه گذاری ، صندوق های بازنشستگی و صندوق های پرچین به دلیل حجم زیاد سهام که روزانه تجارت می کنند ، رایج است. این امکان را به آنها می دهد تا بدون تأثیر قابل توجهی در قیمت سهام ، بهترین قیمت ممکن را با حداقل هزینه دریافت کنند.

استراتژی های تجارت الگوریتمی

هر استراتژی خوبی برای تجارت الگوریتم باید با هدف بهبود درآمدهای معاملاتی و کاهش هزینه های تجارت انجام شود. محبوب ترین استراتژی ها داوری ، بازپرداخت صندوق شاخص ، میانگین برگشت و زمان بندی بازار است. استراتژی های دیگر ، کاهش هزینه ، کاهش هزینه معاملات و معاملات جفت است.

صندوق شاخص دوباره تعادل

پرتفوی صندوق های شاخص صندوق های متقابل مانند حساب های بازنشستگی فردی و صندوق های بازنشستگی به طور مرتب تنظیم می شود تا قیمت های جدید دارایی های اساسی صندوق را منعکس کند."تعادل مجدد" فرصت هایی را برای معامله گران الگوریتمی ایجاد می کند که بسته به تعداد سهام موجود در صندوق شاخص ، از معاملات مورد انتظار سرمایه گذاری می کنند. معاملات توسط سیستم های تجارت الگوریتمی انجام می شود تا بهترین قیمت ها ، هزینه های پایین و نتایج به موقع را فراهم کند.

الگوس و داوری

Arbitrage عملی است که از اختلافات گاه به گاه قیمت بازار کوچک استفاده می کند که در قیمت بازار یک امنیت ایجاد می شود که در دو مبادله مختلف معامله می شود. خرید سهام دو لیست با تخفیف در بازار A و فروش آن با حق بیمه در بازار B فرصتی برای داوری بدون ریسک برای سودآوری فراهم می کند.

این عمل را می توان در تجارت قراردادهای آتی S& P 500 و سهام S& P 500 اعمال کرد زیرا رایج است که دیفرانسیل های قیمت جزئی بین قیمت آتی و قیمت کل سهام اصلی واقعی ایجاد شود. هنگامی که این اتفاق می افتد ، اوراق بهادار تجارت در NASDAQ و NYSE یا جلوتر از معاملات آتی S& P که در بازار CME معامله می شود ، جلوتر می شوند و یک فرصت داوری ایجاد می کنند.

برای اینکه داوری رخ دهد ، باید سه شرط را برآورده کند. اول ، همان دارایی ها نباید با همان قیمت در همه بازارها تجارت کنند. دوم ، دو دارایی با همان جریان نقدی نباید با همان قیمت تجارت کنند. سرانجام ، دارایی با قیمت شناخته شده در آینده نباید امروز با قیمت آینده تجارت کند و با نرخ بهره بدون ریسک تخفیف می یابد.

داوری فقط با اوراق بهادار و محصولات مالی به صورت الکترونیکی امکان پذیر است. همچنین ، معاملات باید به طور همزمان انجام شود تا در معرض خطر بازار یا احتمال تغییر قیمت یک بازار قبل از اتمام هر دو معاملات به حداقل برسد.

معکوس میانگین

میانگین برگشت یک روش ریاضی است که در سرمایه گذاری سهام مورد استفاده قرار می گیرد و میانگین قیمت های بالا و پایین سهام را محاسبه می کند. این شامل شناسایی محدوده معاملات برای سهام و محاسبه قیمت متوسط آن با استفاده از تکنیک های تحلیلی است. هنگامی که قیمت فعلی بازار از قیمت متوسط عقب مانده است ، سهام جذاب است ، به امید افزایش قیمت.

از طرف دیگر ، هنگامی که قیمت های فعلی بازار فراتر از قیمت متوسط است ، سهام نامطلوب در نظر گرفته می شود زیرا سرمایه گذاران انتظار دارند قیمت سقوط کند و به سمت متوسط قیمت برگردد. انحراف استاندارد از قیمت های اخیر سهام اغلب به عنوان شاخص خرید یا فروش استفاده می شود. تجارت در اطراف میانگین برگشت ، استفاده متداول از Algos است.

زمان بندی

استراتژی هایی که برای تولید آلفا طراحی شده است ، استراتژی های زمان بندی بازار در نظر گرفته می شوند و از روشی استفاده می کنند که شامل آزمایش زنده ، پشتی و آزمایش های رو به جلو است. Backtesting اولین مرحله از زمان بندی بازار است و شامل شبیه سازی معاملات فرضی از طریق یک دوره داده در نمونه است.

مرحله بعدی انجام بهینه سازی برای به دست آوردن بهینه ترین نتایج است. مرحله دوم زمان بندی بازار آزمایش رو به جلو است و شامل اجرای الگوریتم ها از طریق داده های نمونه برای اطمینان از عملکرد آن در انتظارات پشتی است.

مرحله آخر آزمایش زنده است و به یک توسعه دهنده نیاز دارد تا معاملات زنده را با مدل های آزمایش شده و رو به جلو مقایسه کند.

مزایای تجارت الگوریتمی

در زیر مزایای مختلفی برای اجازه دادن به رایانه برای نظارت و اجرای معاملات زنده وجود دارد:

1. احساسات را به حداقل می رساند و به مهار سبقت کمک می کند

یکی از مزایای معاملات الگوریتم ، امکان به حداقل رساندن احساسات در طول فرآیند تجارت است زیرا معاملات محدود به مجموعه ای از دستورالعمل های از پیش تعریف شده است. تجارت بشر مستعد ابتلا به احساسات مانند ترس و حرص و آز است که ممکن است منجر به تصمیم گیری ضعیف شود. از طریق معاملات خودکار ، معامله گران زمان آسانی را به برنامه می رسانند.

خودکار سازی این روند همچنین به مهار غلبه بر این کمک می کند ، جایی که برخی از معامله گران ممکن است در هر فرصتی که می گیرند خریداری و بفروشند و احتمال خطاهای ناشی از انسان را کاهش می دهد.

2. قوام را فراهم می کند

تجارت با الگوریتم ها (ALGO) همچنین به دستیابی به قوام کمک می کند. بزرگترین چالش در فرایند تجارت ، برنامه ریزی تجارت و تجارت است. عدم رعایت همه قوانین احتمالاً هر فرصتی برای معامله گر را تغییر می دهد ، حتی اگر برنامه معاملاتی بتواند سودآور باشد.

اگرچه ضرر و زیان بخشی از تجارت است ، اما معامله گران انسانی ممکن است پس از تحمل دو یا چند ضرر متوالی ناامید شوند و نتوانند به تجارت بعدی حرکت کنند. معامله گر با سقوط در میانه راه ، هرگونه شانس پیروزی در دورهای دیگر تجارت را از بین می برد. تجارت خودکار به دستیابی به ثبات ، تجارت طبق برنامه و افزایش شانس پیروزی کمک می کند.

3. سریع سفارشات مبتنی بر معیارها را ایجاد می کند

در معاملات ، هر تعداد دوم و سرعت تجارت الگوریتمی آن را به گزینه ای مطلوب برای سرمایه گذاری تبدیل می کند. رایانه ها بلافاصله به تغییر شرایط بازار پاسخ می دهند و به محض رعایت معیارها ، به تولید سفارشات کمک می کنند ، بسیار سریعتر از هر شخص می تواند تغییر در بازار را تشخیص دهد و به صورت دستی سفارشات معاملاتی را وارد کند.

همچنین ، بیرون رفتن یا خیلی زود یا دیر هنگام می تواند تفاوت زیادی در معاملات روز ایجاد کند و خودکار کردن این روند به درمان اشتباهات مستعد انسان کمک می کند.

معایب تجارت الگوریتمی

مانند سایر فرآیندهای مکانیکی ، تجارت الگوریتمی یک فرآیند پیشرفته است و مستعد خرابی است.

1. شکست های فناوری

مشکلات اتصال به اینترنت ، تلفات برق و تصادفات رایانه ای می تواند منجر به سفارشات نادرست ، سفارشات تکراری و حتی سفارشات مفقود شده شود که ممکن است به بازار ارسال نشود.

2. تفاوت بین استراتژی و نتایج واقعی

همچنین ، می توان بین معاملات ایجاد شده توسط استراتژی تجارت و نتایج واقعی سیستم های معاملاتی خودکار تفاوت ایجاد کرد. برای جلوگیری از خرابی مکانیکی ، سیستم های معاملاتی خودکار باید در همه زمان ها کنترل شوند.

3. خطر بهینه سازی بیش از حد

معامله گرانی که برای بهینه سازی سیستم های خود از تکنیک های پشتی استفاده می کنند ممکن است سیستمهایی را ایجاد کنند که روی کاغذ خوب به نظر برسند اما در یک بازار زنده نتوانند عملکرد خود را انجام دهند. این مشکل ممکن است به دلیل بهینه سازی بیش از حد رخ دهد ، جایی که معامله گران یک منحنی بیش از حد ایجاد می کنند که یک برنامه معاملاتی را تولید می کند که با دقت به رفتار قیمت قبلی بازار متناسب است اما در بازارهای زنده و فعلی غیرقابل اعتماد است.

برخی از معامله گران تصور می کنند که یک برنامه معاملاتی باید 100 ٪ معاملات سودآور را ایجاد کند بدون اینکه فضای لازم برای پیش بینی ها را فراهم کند.

صندوق پرچین Bridgewater

Bridgewater Associates بزرگترین صندوق پرچین در سطح جهان است و دارای بیش از 160 میلیارد دلار دارایی تحت مدیریت است. از یک آغاز فروتنانه ، بنیانگذار ری دالیو ثروت قابل توجهی را ایجاد کرد اما پس از پیش بینی اشتباه پیش بینی رکود بازار در سال 1982 ، این شرکت را تقریباً انحلال کرد.

این شکست اما ، ری دالیو را وادار کرد تا تفکر خود را دوباره ارزیابی کند. وی سرانجام استراتژی صندوق خالص آلفا را از این رویدادها تهیه کرد ، که عمدتا یک صندوق ALGO است و یکی از اصلی ترین کمک های موفقیت Bridgewater است.

در حقیقت ، این استراتژی چنان موفقیت آمیز کار کرده است که دالیو اکنون در مورد تهیه یک برنامه هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) صحبت می کند تا این شرکت را صرفاً بر اساس روشهای الگوریتمی به کار رفته توسط آلفای خالص اداره کند.

بیشتر بدانید

CFI برنامه صدور گواهینامه بازارهای سرمایه و اوراق بهادار (CMSA) را برای کسانی که به دنبال شغل خود به سطح بعدی هستند ، ارائه می دهد. برای ادامه یادگیری و پیشبرد شغل خود ، منابع زیر مفید خواهد بود:

• طبقه تجاری
• سفارشات تجاری
• سازوکارهای تجاری
• زمان سفارش تجارت
• به تمام منابع مدیریت ثروت مراجعه کنید

• این مقاله را به اشتراک بگذارید