ترید الگوریتمی، از گذشته‌های دور تا به امروز، در بازارهای سرمایه‌گذاری نظیر ارز دیجیتال، فارکس و غیره، همواره از ربات معامله‌گر یا تریدر استفاده می‌شده است. اما اکنون حدود ۸۰ درصد بازار سهام را این ربات‌ها اداره می‌کنند. استفاده از ربات‌ها مدتی است که وارد بازار ارز دیجیتال شده‌اند و به دلیل سهولت کاربری، محبوبیت یافته‌اند. در بازارهای سنتی مالی، ساعات مشخصی برای معامله وجود دارد؛ نوسانات محدود است و تریدرها می‌توانند معاملات را مدیریت کنند. اما بازار ارز دیجیتال در تمام ساعات شبانه‌روز فعال است و تعطیلی ندارد.
معامله‌گران باید در تمام طول شبانه‌روز پای سیستم باشند تا بتوانند حداکثر سود و کمترین زیان را کسب کنند. حضور ۲۴ ساعته انسان غیرممکن است، پس ربات‌ها به کمک می‌آیند و به عنوان دستیار معاملاتی عمل می‌کنند. در ادامه این مقاله به بررسی ترید الگوریتمی و استفاده از ربات‌ها در بازارهای مالی می‌پردازیم.
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی به معاملاتی اطلاق می‌شود که در آن کامپیوترها به جای انسان‌ها اقدام به معامله در بازارهای مالی می‌کنند. در این نوع معاملات، یک سامانه پردازشی پیشرفته بر اساس الگوریتم تعریف شده، تصمیم‌گیری‌های لازم برای ورود به موقعیت‌های معاملاتی، مدیریت سرمایه، ثبت سفارش و بررسی بازار را انجام می‌دهد.
نکته‌ای که باید به آن توجه کرد این است که ربات‌های معامله‌گر زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی محسوب می‌شوند. به بیان دیگر، معاملات الگوریتمی حوزه‌ای وسیع‌تر را در بر می‌گیرد. الگوریتم‌ها فقط برای کسب سود مورد استفاده قرار نمی‌گیرند، بلکه برخی شرکت‌ها از آن‌ها برای نظارت بر بازار، مدیریت سرمایه، کاهش ریسک معاملات و غیره بهره می‌برند.
تاریخچه معاملات الگوریتمی
اولین استفاده ثبت شده از کامپیوتر برای آربیتراژ، به اوایل دهه 1960 باز می‌گردد. در آن زمان اد تورپ و مایکل گودکین که مدیران یک صندوق پوشش ریسک بودند، از کامپیوتر برای آربیتراژ استفاده کردند. البته پیش از آن، خانواده روتشیلد نیز از کبوترهای نامه‌بر برای دریافت اطلاعات قیمت و انجام آربیتراژ بهره می‌بردند.
همچنین، در اوایل دهه 1960 دو سیستم کامپیوتری به نام‌های Quotron I و Ultronics با هدف نمایش قیمت‌های بازار راه‌اندازی شدند. در سال 1965 نیز سیستم MDS در بورس نیویورک برای نمایش لحظه‌ای قیمت سهام راه‌اندازی گردید.
اگرچه این سیستم‌ها الگوریتمیک به مفهوم امروزی نبودند، ولی گام مهمی در جهت اتوماسیون و الگوریتمی کردن معاملات برداشته‌اند. بنابراین می‌توان گفت ریشه‌های معاملات الگوریتمی به دهه 1960 برمی‌گردد، هرچند کاربرد الگوریتم‌ها در دهه‌های بعد گسترش فزاینده‌ای یافت.
مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی
به کارگیری معاملات الگوریتمی مزایای بسیاری به همراه دارد که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به نکات زیر اشاره نمود:
صرفه جویی در زمان
استفاده از معاملات الگوریتمی موجب ذخیره زمان ارزشمند معامله‌گران می‌شود. با بهره‌گیری از این روش، دیگر نیازی نیست فردی به طور مداوم در تلاش برای یافتن فرصت‌های معاملاتی و مدیریت آن‌ها باشد.
پایش همه‌جانبه بازارها
به‌کارگیری الگوریتم‌ها برای انجام معاملات، امکان نظارت و بررسی همزمان تمامی بازارهای مالی مورد نظر را فراهم می‌کند. بدون استفاده از الگوریتم‌ها، چنین پایش گسترده‌ای عملاً غیرممکن خواهد بود.
سرعت بالای اجرا در ترید الگوریتمی
در دنیای امروز، سرعت از اهمیت بسزایی برخوردار است. یک معامله‌گر انسانی برای تصمیم‌گیری و اجرای معامله‌ای زمان قابل توجهی را صرف می‌کند، در حالی که الگوریتم‌های معاملاتی می‌توانند این کار را در کسری از ثانیه انجام دهند. علاوه بر این، یک الگوریتم در عرض یک ثانیه قادر است چندین معامله را باز و بسته کند که این امر خارج از توانایی یک انسان است و باید از ربات‌ها کمک گرفت.
حذف عوامل عاطفی از معامله
یکی از دلایل اصلی شکست معامله‌گران انسانی، دخالت احساسات در تصمیم‌گیری‌های معاملاتی است. استفاده از الگوریتم‌ها، معامله را از عوامل عاطفی خالص می‌کند. الگوریتم‌ها بر اساس منطق و محاسبات ریاضی عمل می‌کنند و تحت تأثیر عواطف قرار نمی‌گیرند.
معایب استفاده از معاملات الگوریتمی
استفاده از معاملات الگوریتمی علی‌رغم مزایای فراوان، معایب و محدودیت‌هایی نیز به همراه دارد که برخی از مهم‌ترین آن‌ها عبارتند از:
احتمال وقوع خطا در کدنویسی الگوریتم
یکی از مشکلات رایج در معاملات الگوریتمی، بروز خطا در کد نویسی الگوریتم است که می‌تواند منجر به ضرر و زیان سنگینی گردد. وجود ایراد در الگوریتم معاملاتی، امکان ضرر دیدن سرمایه و حتی از دست رفتن تمام آن را به همراه دارد.
وابستگی شدید به داده‌ها
بیشتر روش‌های تحلیلی بر پایه داده‌ها استوار هستند. در حالی که معامله‌گران انسانی علاوه بر داده‌ها، می‌توانند احساسات سایر معامله‌گران و شرایط بازار را نیز درک کنند. اما الگوریتم‌ها فقط بر اساس داده‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند و این امر می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری اشتباه و در نتیجه ضرر و زیان شود.
احتمال ایجاد نوسانات شدید و بی‌ثباتی بازار
یکی دیگر از معایب استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی، امکان بروز نوسانات و بی‌ثباتی شدید در بازار در صورت خروج ناگهانی آن‌ها از بازار است. چنانچه الگوریتم‌ها به طور همزمان از بازار خارج شوند، می‌توانند باعث ایجاد نوسانات شدید و عدم ثبات در بازار گردند.
انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس کاربرد
الگوریتم‌های معاملاتی صرفاً محدود به ربات‌های معامله‌گر نمی‌شوند، بلکه کاربردهای گسترده‌تری دارند. الگوریتم‌های معاملاتی را می‌توان بر اساس کارکردها و وظایفشان به چند دسته تقسیم کرد:
الگوریتم‌های آربیتراژ
یکی از کاربردهای مهم الگوریتم‌ها، انجام آربیتراژ است. به عنوان مثال، فرض کنید قیمت بیت‌کوین در صرافی اول 28000 دلار و در صرافی دوم 28500 دلار باشد. بهترین روش برای کسب سود این است که از صرافی اول خرید کرده و در صرافی دوم بفروشیم. انجام این کار برای انسان زمانبر است و ممکن است تا زمان خرید، قیمت‌ها نزدیک شوند. اما الگوریتم‌های معاملاتی به سرعت می‌توانند این آربیتراژ را انجام دهند و سود کسب کنند.
الگوریتم‌های پایش
برخی الگوریتم‌های معاملاتی با هدف پایش و فیلتر کردن سهام یا ارزهای دیجیتال در بازار طراحی می‌شوند. یک فرد نمی‌تواند به تنهایی تمام بازارها را پایش کند. این الگوریتم‌ها با سرعت و دقت بالا، وظیفه بررسی و پایش بازار هدف را برعهده گرفته و موقعیت‌های معاملاتی را شناسایی می‌کنند.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده
این الگوریتم‌ها نسبت به الگوریتم‌های پایش، پیشرفته‌تر هستند. علاوه بر پایش بازار، بر اساس منطق برنامه‌نویسی شده، سیگنال‌های خرید یا فروش را برای معامله‌گران صادر می‌کنند. معامله‌گران با بررسی این سیگنال‌ها می‌توانند تصمیم بگیرند که وارد معامله شوند یا خیر.
الگوریتم‌های تریدینگ
این الگوریتم‌ها، همان ربات‌های معروف معامله‌گر هستند. آن‌ها علاوه بر پایش و فیلتر کردن ارزها یا سهام، آن‌ها را تحلیل کرده و خود به صورت خودکار وارد موقعیت‌های خرید یا فروش می‌شوند. از آنجا که خود تصمیم به معامله می‌گیرند، ریسک بالاتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها دارند.
الگوریتم‌های مدیریت سرمایه
برخی الگوریتم‌ها با هدف مدیریت سرمایه و نظارت بر معاملات باز طراحی می‌شوند. هدف اصلی این الگوریتم‌ها کاهش ریسک و افزایش سودآوری معاملات باز است.
همان‌طور که مشاهده می‌کنید، معاملات الگوریتمی صرفاً محدود به خرید و فروش نیستند و می‌توان از آن‌ها در تمامی مراحل یک معامله استفاده نمود.
انواع الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس داده‌گیری
الگوریتم‌های معاملاتی را می‌توان از منظرهای مختلفی طبقه‌بندی کرد. یکی از مهم‌ترین طبقه‌بندی‌ها، بر اساس سرعت دریافت و پردازش داده‌هاست که شامل دو دسته الگوریتم است:
الگوریتم‌های با فرکانس پایین (LFT)
این الگوریتم‌ها با سرعت کمتری داده‌ها را دریافت و پردازش می‌کنند. به دلیل فاصله زمانی بیشتر بین دوره‌های دریافت داده، این الگوریتم‌ها برای معاملات بلندمدت و میان‌مدت مناسب هستند. در مقایسه با الگوریتم‌های با فرکانس بالا، سرعت پایین‌تری نیز دارند.
الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس بالا (HFT)
الگوریتم‌هایی هستند که در آن‌ها دریافت داده‌ها با فاصله زمانی بسیار کوتاه انجام می‌شود و الگوریتم به سرعت داده‌های تازه را دریافت و پردازش می‌کند. به دلیل سرعت بالای پردازش، این الگوریتم‌ها مناسب معاملات کوتاه مدت و استفاده از فرصت‌های موقتی بازار هستند و می‌توانند در طول یک ثانیه چندین معامله جدید انجام دهند. سرعت عمل بالای HFTها باعث می‌شود آن‌ها بتوانند کوچک‌ترین تغییرات قیمت را تشخیص داده و بلافاصله وارد معامله شوند؛ لذا این الگوریتم‌ها ابزار مناسبی برای استفاده از معاملات تکنیکی و اسکلپینگ هستند.
معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین عواملی است که می‌تواند معاملات الگوریتمی را متحول کند.
الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند حجم عظیمی از داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل کرده و بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند عواملی مانند اخبار، رویدادها و حتی احساسات عمومی بازار را نیز در نظر بگیرند.
با پیشرفت هوش مصنوعی، الگوریتم‌های پیچیده‌تری برای تریدینگ خودکار ایجاد خواهد شد که توانایی بسیار بالاتری نسبت به تحلیلگران انسانی در تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوهای بازار خواهند داشت.
انتظار می‌رود هوش مصنوعی یک انقلاب در حوزه معاملات الگوریتمی ایجاد کند و کار را برای تحلیلگران دستی بسیار دشوار نماید.
معاملات الگوریتمی در بورس
معاملات الگوریتمی در بورس ایران مدتی ممنوع شده است، اما این موضوع موقتی به نظر می‌رسد:
در بورس ایران همانند سایر بازارهای مالی جهان، الگوریتمیک تریدینگ وجود داشته است.
با این حال، به دلیل عمق کم بازار، نبود زیرساخت‌های لازم و برهم خوردن نظم بازار، این نوع معاملات ممنوع شده است.
اما انتظار می‌رود این ممنوعیت موقت باشد، چرا که بازار سرمایه باید همگام با پیشرفت‌های تکنولوژیک دنیا حرکت کند.
بنابراین پیش‌بینی می‌شود در آینده نزدیک محدودیت‌های معاملات الگوریتمی در بورس ایران برداشته شود.
معاملات الگوریتمی در بازار ارزهای دیجیتال
معاملات الگوریتمی به شدت در بازار ارزهای دیجیتال رواج یافته است. دلیل اصلی آن، در دسترس بودن ۲۴ ساعته این بازار غیرمتمرکز است. بسیاری از سازمان‌ها از سیستم‌های الگوریتمی برای آربیتراژ، مدیریت سرمایه، پنهان‌سازی و انجام معاملات در بازار کریپتو استفاده می‌کنند.
البته نوسانات شدید قیمت در این بازار، ریسک بالاتری را به همراه دارد. بسیاری از شرکت‌ها در زمان ریزش ارزهایی مثل LUNA و FTT به دلیل اتکا بر الگوریتم‌های معاملاتی، متضرر شده‌اند. پس مدیریت ریسک، نکته‌ای حائز اهمیت در این حوزه است.
مراحل ساخت یک الگوریتم برای الگوریتمیک تریدینگ
طراحی و پیاده‌سازی یک الگوریتم مؤثر معاملاتی نیازمند گذراندن مراحل زیر است:
- تعریف هدف و کاربرد الگوریتم به طور دقیق و روشن
- مطالعه و درک عمیق قوانین و مقررات حاکم بر بازارهای مالی
- انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب و یادگیری مهارت‌های لازم در آن زبان
- فراگیری مفاهیم پایه و پیشرفته آمار و احتمالات و کاربرد آن در معاملات
- تدوین و توسعه استراتژی‌های معاملاتی هوشمندانه و بهینه
- پیاده‌سازی استراتژی طراحی شده به صورت بهینه با زبان برنامه‌نویسی
- آزمون و صحت‌سنجی الگوریتم با استفاده از داده‌های تاریخی
- بهبود و بهینه‌سازی الگوریتم پس از آزمون‌های اولیه
- اعتبارسنجی و آزمایش نهایی الگوریتم با داده‌های برخط
با گذر از این مراحل، الگوریتمی بهینه و کارآمد برای معاملات الگوریتمی حاصل می‌شود.
معروف‌ترین سود و شکست‌ها در معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی به دلیل سرعت بالا، هم می‌تواند موجب سودهای کلان شود و هم خسارت‌های جبران‌ناپذیر. چند نمونه مشهور از سود و زیان‌های ناشی از الگوریتم‌های معاملاتی:
- سال ۲۰۲۳، یک ربات معامله‌گر با سرمایه‌گذاری اندک در یک پلتفرم غیرمتمرکز، توانست بیش از ۲ میلیون دلار سود کسب کند. این معامله، سودی هزاران برابر نسبت به سرمایه اولیه به همراه داشت.
- سال ۲۰۱۰، یک ریزش ناگهانی قیمت در بازار سهام آمریکا رخ داد که به Flash Crash معروف شد. این اتفاق باعث ضررهای سنگینی برای شرکت‌های خودکار معاملاتی گردید.
- سال ۲۰۱۲، شرکت Knight Capital اعلام کرد بر اثر خطای برنامه‌نویسی، معاملات اشتباهی به ارزش بیش از ۷ میلیارد دلار انجام داده که منجر به ضرر فاحشی برای آن شده است.
جمع بندی
با پیشرفت فناوری، معامله‌گران و تحلیلگران بازارهای مالی نیز به دنبال بهره‌گیری از ابزارهای نوین به منظور افزایش سرعت و بهره‌وری معاملات خود هستند.
یکی از مهم‌ترین این ابزارها، معاملات الگوریتمی است که امروزه کاربرد فراوانی در بازارهای مالی پیدا کرده است. در این مقاله سعی شد تا مکانیسم عملکرد، مزایا و معایب این نوع معاملات و سایر جنبه‌های مرتبط مورد بررسی قرار گیرد.
امیدواریم مطالب ارائه شده بتواند دیدگاه مناسبی نسبت به معاملات الگوریتمی به خوانندگان محترم منتقل کند. همچنین از تمامی علاقه‌مندانی که تجربیاتی در زمینه کار با ربات‌های معامله‌گر دارند، دعوت می‌شود تا آن‌ها را با ما به اشتراک بگذارند.
