وبینار آشنایی با معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال
معامله کردن در بازار رمزارزها می‌تواند با استفاده از برنامه‌نویسی در کامپیوتر و به صورت تمام اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک انجام پذیرد. در این شیوه کامپیوتر بر اساس الگوریتمی که به آن توسط کاربر داده شده است در بازار مالی جستجو میکند و تمامی فرصتهای معاملاتی پیش رو را رصد و مورد ارزیابی قرار میدهد. این ابزار فقط مختص یک بازار سرمایه‌گذاری خاص نیست بلکه در تمامی بازارهای مالی همچون بازار کریپتوکارنسی‌ها، بازار بورس و بازار آتی کالا کاربرد دارد.
در این مقاله می‌خوانید:
سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ چیست؟
سرمایه‌گذاری کمی (سرمایه‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌گذاری سیستماتیک نیز شناخته میشود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده میکند. به عنوان مثال میتوان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.
مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل میکنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آنها متفاوت و قابل بحث است. مدل‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می‌شوند، استراتژیهای کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار میگیرند.
معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟
همانطور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می‌باشد که فرصتهای سرمایه‌گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی میکند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود میکند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصتهای معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌باشد. نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آنها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:
- یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار استراتژی های الگوریتم های معاملاتی معامله‌گر قرار میگیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار میدهد، صورت میگیرد.
- موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب میشود. در این بخش بر اساس استراتژی که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌ریزی میشود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار میدهد. محاسبات آماری و مقایسه داده‌های تاریخی لازم را انجام میدهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری میگیرد و آن را اجرا میکند.
- در مرحله آخر الگوریتم سفارش‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال میکند و این کار زمانی اجرایی میشود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.
تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی
هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان استراتژی های الگوریتم های معاملاتی آغازگر جنبش سرمایه‌گذاری کمی شناخته میشود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد میشود که مدل‌های ریاضی را میتوان در سرمایه‌گذاری به کار برد.
تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و استراتژی های الگوریتم های معاملاتی آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران سرمایه‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده میکنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده‌های کیفی ویژگی است که نمی‌توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.
بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل‌های نرم‌افزاری به سرمایه‌گذاران کمک میکند تا فرصتهای سرمایه‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.
ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)
مهم‌ترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می‌باشد. با خودکارسازی معاملات می‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌ترین بررسی‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌های روش‌های کمی، کاهش هزینه‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه‌نویسی نرم‌افزاری می‌توانید هزینه‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.
انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ
به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:
الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌های دارایی‌ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده میکند. سرمایه‌گذارانی که از این استراتژی پیروی میکنند، عموماً فرض میکنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز می‌گردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.
سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (Factor-Based Investing)
سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده میشود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته میشود که بازده سهام بر مبنای آنها بررسی میشود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.
دنبال کردن روند (Trend Following)
وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی میشود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی‌هایی است که توسط سرمایه‌گذاران استفاده میشود. این استراتژی شامل الگوریتم‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت میکنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و الگوها و شاخص‌های بازار برای تصمیمگیری استفاده میکنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژیهای معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین میشود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری میکنند تا واکنش‌های افراد را پیشبینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش‌ها، پست‌های اجتماعی، ویدئوها، پست‌های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌گذاران از این استراتژی برای پیشبینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده میکنند.
استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)استراتژی های الگوریتم های معاملاتی
آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره میگیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژیهای تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده میکند.
دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت
یکی از مهم‌ترین دانش‌ها برای سرمایه‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژیهای معاملاتی به زبان برنامه‌نویسی به کار برده میشود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرمهای مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌یابد و از این طریق میتوان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.
استراتژی های الگوریتم های معاملاتی
تحلیلگر امید پیشرو در توسعه تکنولوژی‌های معاملاتی در بازار سرمایه ایران
🌐 https://omid.ir
راه های ارتباطی:
🌐 www.omid.ir
📞 02178349000
About
Platform
🔔 الگوریتم های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی
🔹الگوریتم همراه بازار
🏷 این الگوریتم بخشی از سفارش معامله گر را انجام و بخشی از آن را به همراه بازار به صورت تصادفی اجرا می کند. مثلا 30 درصد حجم سفارش را در لحظه ارسال انجام و 70 درصد مابقی را به همراه بازار حرکت می کند و در زمان ها و قیمت های متفاوت اقدام به معامله می کند. در حقیقت، با جابه جا شدن سفارش های خرید و فروش، الگوریتم نیز سفارش های معامله گر را جابه جا می کند تا بتواند در قیمت های مناسب تری خرید انجام دهد.
🔹الگوریتم های محاسبه نقدشوندگی
🏷 این الگوریتم نقدشوندگی یک سهم خاص را محاسبه و در محاسبه حجم خرید یا فروش سهم به معامله گر کمک می کند. به این صورت که در ابتدا چندین سفارش کوچک با قیمت های متفاوت به بازار ارسال می کند و پاسخ را دریافت و تجزیه و تحلیل می کند.
🔹 الگوریتم های معکوس
🏷 معامله گران زیادی هستند که به دلیل عدم توانایی ایجاد یک سیستم معاملاتی که بتواند در بلند مدت سود کند، به دنبال سیستم هایی می گردند که در بلند مدت زیان ده باشند. سپس سعی می کنند تا منطق الگوریتم را معکوس کرده و طبق آن معامله کنند. به عبارت ساده تر، هر معامله ای که سیستم معاملاتی پیشنهاد خرید داد را می فروشند و بر عکس، معامله ای که سیستم پیشنهاد فروش داد را می خرند.
✔️ نکته قابل توجه این است که یکی از واضح ترین دلایل، فاصله بین قیمت های سفارش خرید و فروش است. در یک سهم قیمت خرید و فروش مظنه های برتر، به خصوص در بازار بورس تهران، فاصله زیادی دارند و معکوس کردن الگوریتم به گرفتن نتایج دلخواه منجر نخواهد شد.
🔔 الگوریتم های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی
🔹الگوریتم های متوالی
🏷 این الگوریتم ها، مجموعه قوانینی هستند که به صورت متوالی اجرا می شوند. اجرای متوالی این الگوریتم ها بار پردازشی را بسیار کاهش می دهد. به طور مثال، ابتدا الگوریتم چک می کند که حجم معامله در سهم خاور به 10 میلیون برسد، سپس شروع به فروش از سهم خودرو خواهد کرد. ترتیب و توالی در درجه اول اهمیت در این نوع الگوریتم ها است.
🔹الگوریتم های چرخه ای
🏷 این الگوریتم ها، از ساختارهای تکراری مانند "اگر . آنگاه"، "انجام بده در صورتی که. " پیروی می کنند و این کار را بارها تکرار می کنند. به عنوان مثال، معامله گری قصد دارد هر بار که سهم خودرو به قیمت 160 تومان رسید، شروع به خرید کند و تا 10 میلیون سهم زیر این قیمت خرید کند و مجددا با نزدیک شدن قیمت به 185 تومان شروع به فروش کند. این کار می تواند توسط این الگوریتم بارها تکرار شود.
🔹 الگوریتم همبستگی
🏷 این الگوریتم همبستگی بین سهم های مختلف را بررسی می کند و سهامی را که ارتباط قوی و همبستگی شدید بین جابه جایی قیمت شان وجود دارد، پیدا می کند. سعی الگوریتم بر این است در مواقعی که هرگونه انحرافی از مدل همبستگی بین این دو سهم ایجاد می شود، وارد عمل شود و از این اختلاف کسب سود کند.
🔔 استفاده از معاملات مجازی
🔅 مهم ترین گام در ایجاد یک الگوریتم معاملاتی، تست آن است. وقتی یک استراتژی معاملاتی کدنویسی شد، هرگز قبل از تست، شروع به انجام معاملات واقعی نکنید.
🏷 تست الگوریتم به معنی آن است که الگوریتم بر اساس قیمت های تاریخی اجرا شود و عملکرد آن در مورد هزاران معامله بررسی شود. اگر الگوریتم بر اساس قیمت های تاریخی، سودآور است و آمارهای به دست آمده از الگوریتم از قبیل حداکثر افت سرمایه، نرخ برد یا احتمال زیان، با میزان ریسک پذیری شما منطبق است، می توانید با ایجاد یک حساب کاربری موقت، الگوریتم را در شرایط واقعی نیز مورد آزمایش قرار دهید. این مرحله نیز باید صدها معامله خروجی ایجاد کند تا بتوان عملکرد الگوریتم را در شرایط واقعی نیز تحلیل کرد.
🏷 اگر الگوریتم با قیمت های تاریخی و همچنین در معامله با یک حساب کاربری موقت، سودآور بود، با دقت نظر و احتیاط، استفاده از آن در معاملات واقعی را شروع کنید.
🔹 شرایط معاملات واقعی با معاملات بر مبنای داده های تاریخی یا حتی معاملات با حساب کاربری موقت متفاوت است چرا که سفارشات تولید شده بر اساس الگوریتم واقعا بر بازار اثر می گذارند و در صورتی که حجم زیاد خرید یا فروش معامله شود، می تواند باعث لغزش قیمت به سمت بالا یا پایین شوند. تا وقتی که از صحت عملکرد الگوریتم در معاملات واقعی مطمئن نشده اید، نظارت بر عملکرد الگوریتم را متوقف نکنید.
🔔 نظارت مداوم بر الگوریتم‌های معاملاتی
🏷 تا زمانی که الگوریتم در چهارچوب پارامترهای آماری تعیین شده عمل میکند، نیازی به بازنگری ندارد. الگوریتم‌ها از مزیت انجام معامله بدون دخالت دادن احساسات، سود می برند، اما معامله‌کننده ای که به صورت مداوم در الگوریتم دست می‌برد، این قابلیت را بی‌اثر میکند.
🏷 البته الگوریتم تا حدی به توجه هم نیاز دارد، بدین معنا که عملکرد الگوریتم را هر از گاهی می‌بایست بررسی نمایید و اگر شرایط بازار به حدی تغییر پیدا کرد که الگوریتم دیگر سودآور نبود، باید در آن بازنگری و تغییراتی اعمال شود.
🏷 الگوریتم‌های معاملاتی، برنامه‌هایی نیستند که پس از اجرا تا ابد بدون هیچ نقصی به کار خود ادامه دهند و شما را یک شبه پولدار کنند. در واقع، معاملات الگوریتمی می‌توانند به اندازه معاملات دستی نیازمند تلاش و توجه باشند.
🏷 اگر می‌خواهید یک الگوریتم معاملاتی بسازید، باید به محدودیت‌های زمانی، مالی و بازاری که ممکن است بر آن تاثیر بگذارند نیز توجه کنید و بر این مبنا برنامه‌ریزی کنید.
🔹 برای شروع می‌توانید استراتژی معاملاتی فعلی خود را به یک استراتژی قانونمند تبدیل کنید تا به آسانی قابل کدنویسی شود یا یکی از روش عددی موجود که قبلا آزمایش شده را استفاده کنید.
🔹 سپس مرحله تست را با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی انجام دهید. اگر الگوریتم از این مراحل با موفقیت عبور کرد، می‌توانید از آن برای معاملات واقعی استفاده کنید و در موارد لزوم، تغییرات لازم را روی آن اعمال نمایید.
🔹 اما مراقب باشید وقتی که تصمیم به اجرای الگوریتم گرفتید، به صورت مقطعی و بر اساس احساسات، در عملیات آن دست نبرید.
🔔 استراتژی معاملاتی چیست؟
🏷 ریشه کلمه استراتژی از واژه یونانی استراتگوس گرفته شده است که به معنای فرماندهی و رهبری است. در جنگ های یونان باستان، فرمانده برای سربازان خود برنامه مشخصی را تعریف و تعیین می‌کرد که با جزئیات دقیق تمام اتفاقات ممکن در جنگ را پیشبینی کرده بود و در صورت رخ دادن هر اتفاقی، برنامه‌ای از پیش تعیین شده اجرا می‌شد.
🏷 یک سرمایه گذار حرفه ای نیز می بایست همیشه برای هر یک از رفتارهای بازار، برنامه مشخص و از پیش تعیین شده‌ای داشته باشد و از این آمادگی برخوردار باشد تا بازار هر گونه رفتار غیرقابل پیشبینی را از خود نشان دهد و این مفهوم چیزی نیست جز برخوردار بودن سرمایه گذار از عامل مهمی به نام استراتژی.
🏷 استراتژی معاملاتی، در واقع، در حوزه های مالی کاربرد داشته و یک برنامه ثابت برای دستیابی به سودآوری در بازار است. این استراتژی ها برای سنجش عینی بودن، سازگاری، اعتبارسنجی و قابلیت اطمینان استفاده می شوند. اصطلاح استراتژی معاملاتی می تواند به طور خلاصه به هر طرح ثابت برای معامله یک ابزار مالی اطلاق شود.
🏷 به طور کلی این اصطلاح در معاملات کامپیوتری استفاده می شود، جایی که این استراتژی ها به عنوان یک برنامه کامپیوتری برای معاملات خودکار اجرا می شوند.
🏷 هر استراتژی معاملاتی باید دارایی های قابل معامله، نقاط ورود و خروج و قوانین مدیریت پول را تعریف کند. مدیریت نامناسب پول می تواند باعث ایجاد یک استراتژی سودآور بالقوه و یا غیر سود آور شود.
🏷 سالانه افراد زیادی وارد بازار سرمایه می‌شوند و طبق آمار حدود ۹۰% افراد با از دست‌دادن بخش قابل توجهی از سرمایه خود، از بازار خارج می‌شوند. اما رمز موفقیت اقلیت بازار چیست؟ پاسخ سوال فوق در یک کلمه خلاصه میشود و آن هم استراتژی معاملاتی است
پلتفرم اجرای سفارشات الگوریتمی
این محصول سفارشات خرید و فروش شما را به صورت خودکار و بهینه (با توجه به استراتژی شما) انجام میدهد. به این صورت دیگر نیاز نیست نگران نوسانات عرضه و تقاضا باشید، استراتژی خود را انتخاب کرده و خرید و فروش را به کامپیوتر بسپارید؛ و زمان گران بهای خود را صرف کار اصلی خود کنید.
“فراموش نکنید الگوریتم ها دقیقتر از انسان ها هستند”
از آنجا که بسته به استراتژی مورد نظر معامله گر و هدف معامله گر از خرید یا فروش، نحوه ارسال سفارشات می‌تواند متفاوت بوده، تهاجمی و غیر تهاجمی و یا سریع و کند باشد، الگوریتم معامله‌گر باید بتواند استراتژی های مختلف معامله‌گران را در عمل اجرا کند.
تیم روندالگو بدین منظور ۵ استراتژی اجرای سفارشات خرید و فروش را توسعه داده است که کاربران بنابر موقعیت و هدف خود از خرید و فروش می‌توانند به فراخور نیاز خود از آنها برای انجام معاملات استفاده کنند.
این استراتژی ها عبارتند از:
چرا معامله الگوریتمی
بازارهای مالی به شکل امروزی خود سالهای سال است که جایگاه خود را در اقتصاد و جامعه بشری یافته‌اند. از زمانی که این بازارها به صورت ساختار یافته و قانونمند درآمده‌اند شیوه های معامله در بازار نیز تکامل یافته‌اند. در ابتدا معاملات به صورت کاغذی انجام می‌گرفت. با پیشرفت تکنولوژی در دهه های اخیر پلتفرمهای کامپیوتری و آنلاین مسئولیت گرفتن سفارشات خرید و فروش از خریداران و فروشندگان و انجام معاملات را به عهده گرفته‌اند.
کامپیوترها اگرچه کمک بزرگی به کارایی بازار کردند، اما همچنان یک نقطه ضعف داشتند و آن ارسال سفارش توسط انسان بود. انسانها به دلیل ماهیت وجودیشان از خطا مبرا نیستند و در هنگام ارسال سفارشات خرید و فروش اشتباهاتی میکنند که باعث کم شدن سود معاملات میشود.
اشتباهات انسانی در معاملات کوچک ممکن است به چشم نیاید اما در معاملاتی که در ابعاد بزرگ انجام می‌شوند، اشتباهات معامله‌گر می‌تواند قیمت تمام شده خرید و فروش را تا چندین درصد جا به جا کند که می‌تواند رقم‌‌های بزرگی حتی برای سرمایه‌گذاران نهادی باشد. از این رو بیش از ۱۰ سال است که در بازارهای مالی جهان ماشین ها جای انسانها را در معاملات گرفته‌اند. طبق آخرین آمار بیش از ۸۰% معاملات در بازار بورس آمریکا و بازار فارکس توسط ماشین‌ها انجام میشود.
ما در روندالگو با طراحی و توسعه پلتفرم معاملات الگوریتمی، انجام و ارسال سفارشات خرید و فروش را به ماشین سپرده ایم و از این طریق نقش انسان و خطاهای انسانی در انجام سفارشات را حذف کرده‌ایم. حذف خطای انسانی از معاملات و سپردن آن به ماشین می‌تواند بازدهی معامله‌گران را تا چندین درصد بهبود بخشد.
معاملات الگوریتمی
اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد ( High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان یک نمونه ساده، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام میدهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم میشود؟ پاسخ قطعا خیر است. حدود سود و ضرر و الگوریتم‌های از این دست در طیف الگوریتم‌های معاملاتی در ابتدای طیف و در سمت الگوریتم‌های پایه‌ای و بسیار ساده قرار می گیرند؛ به نحوی که در سمت دیگر طیف، یک الگوریتم معاملاتی است که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بازرسی، ارزیابی و به کمک داده‌های بنیادی و تکنیکال، تحلیل کرده سپس فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی به هر نماد، خرید در نقطه درست و فروش در نقطه درست و شناسایی سود ضمن رعایت ریسک تعریف شده را به صورت خودکار انجام میدهد. ترسناک شد اما واقعی است. در حال حاضر الگوریتم‌هایی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت اتوماتیک انجام می‌دهند. پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه‌بندی کنیم.
***در جلسه‌ی 2 از دقیقه 23:17 تا 27:30 مشکل صوتی وجود دارد***
***در جلسه‌ی 8 از دقیقه 53:23 تا 73:43 مشکل صوتی وجود دارد***
سرفصل‌های دوره معاملات الگوریتمی
21:25 ساعت (شامل 21:25 ساعت محتوای آموزشی)
نظرات (3 نظر)
دوست عزیز این دوره های مکتب خونه هم برای کلاس های ضبط شده کلاس درس دانشجویان فوق لیسانس در دانشگاه شریف هست ربطی هم به مدیریت مالی نداره . بسیار عالی بود مرسی از مکتب خانه بابت این دوره مفید
سلام 👋 شاید ب عنوان یه کلاس دانشگاهی در حد فوق لیسانس خوب باشه، اما حتی ب درد یه دانشجوی لیسانس مدیریت مالی هم نمیخوره، چ برسه ب سایر مردم جامعه و یا حتی سایر رشته ها
سوالات پرتکرار
ما همواره تلاش کرده‌ایم که دروس را به طور کامل ضبط نماییم و در اختیار شما دوستان قرار دهیم. اما گاهی برخی ناهماهنگی ها سبب می شود که یک یا تعدادی از جلسات یک درس ضبط نشود. توضیح این گونه نواقص در توضیح درس ها آمده است.
در صورتی که با هر گونه مشکلی رو به رو شدید می توانید از طریق صفحه ارتباط با ما به ما اطلاع دهید تا ما سریعا مشکل را پیگیری و برطرف نماییم.
دکتر حمیدرضا آرین تحصیلات متوسطه خود را در دبیرستان البرز گذارند و سپس برای دوره کارشناسی استراتژی های الگوریتم های معاملاتی راهی دانشگاه صنعتی شریف گردید. پس از اخذ مدرک کارشناسی‌ارشد در ریاضیات محض از همان دانشگاه، در دوره دکترای دانشگاه تورنتو با بورسیه کامل پذیرفته شد. وی در دانشگاه تورنتو دروس خود را با نمرات اول (وکامل) گذراند و بنابر قوانین دانشگاه از امتحان جامع دکترا معاف گردید. پس از اخذ دکترای مهندسی مالی از دانشگاه تورنتو، از سال ۲۰۰۹ تا سال ۲۰۱۷ با ارتقا درجه به عنوان مدیر ارشد ریسک بازار سرمایه در رویال بانک کانادا در تورنتو و مرکز مالی جهانی نیویورک به‌‌کار پرداخت. هم‌زمان با کار در بازار کانادا و آمریکا، دکترآرین به‌عنوان استاد مدعو مدیریت مالی در دانشگاه رایرسون نیز به تدریس پرداخت و استارتاپ موفق مارتینگل را در کانادا برپا نمود. ضمنا ایشان دارای معتبرترین مدارک حرفه‌ای در زمینه مالی، مانند چارتر مشاور ارشد مالی ( CFA )، وچارتر مدیریت ریسک مالی ( FRM ) می‌باشند. در دانشگاه‌های تورنتو، رایرسون و صنعتی شریف دروس مدیریت ریسک، اصول بانکداری، مهندسی مالی، ریاضیات مالی، اصول بازار انرژی و مدیریت سرمایه‌گذاری را تدریس نموده و در کنفرانس‌های بین‌المللی و کارگاه‌های آموزشی علوم مالی در سراسر جهان از جمله تهران، لندن، نیویورک، تورنتو، بارسلون و بوداپست در مورد تجربیاتش در بازارهای مالی سخنرانی داشته است. وی از سال ۲۰۰۶ تاکنون عضو پیوسته در لابراتوآر ریسک دانشگاه تورنتو ( RiskLab Toronto ) بوده و مدل فعلی لابراتوآر ریسک خاتم بر اساس پیشنهادات ایشان از تجربیات لابراتوآر ریسک تورنتو در سال ۱۳۹۷، در تهران بنا گردیده است.
استراتژی های الگوریتم های معاملاتی
You are using an outdated browser. Please upgrade your browser to improve your experience.
دوره جامع
معـامـلات الـگوریـتمـی
بـا پـایـتـون
باقی مانده تا شروع دوره
همراه با پشتیبانی
بررسی فعالیت دانشپذیران و ارائه برنامه و تمرین
معرفی معاملات الگوریتمی با پایتون
امروزه بازار های مالی در حال پوست اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از 85 درصد از حجم معاملات بازار های مالی به صورت الگوریتمی انجام می شوند. شاید عوامل و محرکه این قضیه تولید حجم بسیار بالایی از داده های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از داده ها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است .
از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و هوش مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است. موسسات مالی این روزها، با به کارگیری یادگیری ماشین به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی های پایتون بهترین زبان واکوسیستم برای تحلیل داده های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه نویسی استکه سادگی برنامه نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پکیج های قدرتمندی در زمینه امور مالی و مدیریت سرمایه گذاری در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می نماید.
مشخصات دوره
این دوره در دو بخش مقدماتی و پیشرفته برگزار می شود
بخش مقدماتی
کاربرد پایتون در بازارهای مالی
درس صفر: کلیات ( آشنایی با زبان ها برنامه نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
درس یکم: آشنایی با پایتون ( تاریخچه پایتون، ویژگی های پایتون، کاربردهای پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه های پایتون،نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط های توسعه و …)
درس دوم: انواع داده ها( اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Setو تبدیل داده ها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
درس سوم: انواع عملگرها در پایتون ( محاسباتی ، منطقی، مقایسه ای و …، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
درس چهارم: دستورات شرطی (ساختار else…if، if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
درس هشتم:کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبستگی)
درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
- ورود داده های مالی از منابع معتبر wordgoogle finance، yahoo finance، world Bank و…
- انواع ترسیم های کاربردی در داده های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و …)
- انواع محاسبات مقدماتی در مالی (محاسبه بازده و بازده تجمعی سنجه های ریسک، رگرسیون و …)
- حل تمرین و رفع اشکال
بخش پیشرفته
معاملات الگوریتمی
درس یکم: کلیات
- آشنایی با معاملات الگوریتمی
- آشنایی با کتابخانه های با اهمیت در معاملات الگوریتمی (pandas, matplotlib,statsmodels, TaLib, NumPy, SciPy)
- آشنایی با پلتفر های محبوب معاملات الگوریتمی
درس دوم: مدیریت و پیش پردازش داده ها
- فراخوانی داده از پایگاه های داده معتبر (کار با APIها) در بورس ایران و بازارهای جهانی
- پالایش و پیش پردازش داده ها (محاسبات بازده، حذف نویز، تحلیل همبستگی و …)
- ترسیم انواعنمودارهای مفید ( سری زمانی، پراکندگی، نمودار شمعی و…)
- وب اسکراپینگ (Web Scraping)
درس سوم: آشنایی با انواع استراتژی های معاملاتی الگوریتم
- استراتژی های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال
- استراتژی های معاملاتی مبتنی بر همبستگی خطی
- استراتژی های معاملاتی مبتنی برفیلترنویسی
- استراتژی های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین (شبکه عصبی مصنوعی، clustering)
درس چهارم: بررسی کارایی استراتژی ها (Startegy Testing)
- گرفتن بک تست (Back testing) برای بررسی میزان موفقیت الگوریتم
- برنامه نویسی شی گرا برای گرفتن بک تست
- فروارد تستینگ ( Forward Testing) برای بررسی میزان موفقیت الگوریتم ها
- بررسی کارایی الگوریتم به صورت زنده ( Live Testing) در معاملات آنلاین
مشخصات دوره
شنبه ها
ساعت ۱۶ تا ۱۹
۱۷ جلسه
حضوری و آنلاین
قیمت دوره ۵/۸۰۰/۰۰۰ تومان ۴/۹۰۰/۰۰۰ تومان
استاد دوره:
دکتر علی رئوفی
• دکتری اقتصاد مالی و اقتصاد سنجی از دانشگاه علامه طباطبایی
• پژوهشگر ارشد پژوهشکده دنیای اقتصاد
• پژوهشگر ارشد پژوهشکده امور اقتصادی
• مشاور سرمایه گذاری در شرکت راه اندازی و بهره برداری صنایع نفت (ایکو)
• مدرس دانشگاه (علامه، ارشاد دماوند، چمران اهواز و…)
• همکار پژوهشی با سازمان بورس اوراق بهادار تهران
• همکاری با مرکز مالی ایران، کارگزاری اقتصاد بیدار، کانون کارگزاران ایران
دوره جامع معـامـلات الـگوریـتمـی بـا پـایـتـون
باقی مانده تا شروع دوره
سطح مقدماتی: دوره کاربرد پایتون در بازارهای مالی
درس صفر: کلیات ( آشنایی با زبان ها برنامه نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
درس یکم: آشنایی با پایتون ( تاریخچه پایتون، ویژگی های پایتون، کاربردهای پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه های پایتون،نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط های توسعه و …)
درس دوم: انواع داده ها( اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Setو تبدیل داده ها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
درس سوم: انواع عملگرها در پایتون ( محاسباتی ، منطقی، مقایسه ای و …، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
درس چهارم: دستورات شرطی (ساختار else…if، if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبستگی)
درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
دیدگاه شما