ربات های الگوریتمی چیست؟

ربات های الگوریتمی چیست؟

راهنمای دوره آموزش معاملات الگوریتمی (اتوتریدر)

معاملات الگوریتمی چیست؟ شرحی بر تاریخچه معاملات الگوریتمی

تشریح استراتژی های معاملاتی قطع میانگین متحرک

تشریح انواع استراتژی های معاملاتی

تشریح بخش های مختلف ATA و طراحی استراتژی های انحصاری

فیلترنویسی چیست؟ و معرفی بخش فیلترنویسی در سایت تریدینگ ویو

تشریح فیلترنویسی پیشرفته و انواع آن

تشریح پلتفرم معاملاتی HTS (بخش اول)

تشریح پلتفرم معاملاتی HTS (بخش دوم)

اطلاعات تماس:

دفتر مرکزی: تهران، فاز 4 اندیشه، خیابان توحید شمالی، مجتمع تجاری-اداری ارغوان، طبقه دوم اداری، واحد 158

تلفن تماس: 02128426280

درباره شرکت پیشرو آساک:

شرکت فن آوران اطلاعات و ارتباطات پیشرو آساک (مسئولیت محدود) به شماره ثبت 4327، به عنوان شرکت خلاق معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری در زمینه فناوری های مالی (فین تک) و همچنین سرمایه گذاری در بازارهای مالی داخلی و خارجی به صورت کاملا تخصصی و حرفه ای به ارائه محصولات، مشاوره ها و دوره های آموزشی می پردازد.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

به گزارش شهر بورس، در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر ربات های الگوریتمی چیست؟ استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
4. کاهش هزینه‌های معامله
5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی ربات های الگوریتمی چیست؟ در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

• سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
• سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این ربات های الگوریتمی چیست؟ کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
• اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
• توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در ربات های الگوریتمی چیست؟ بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا معاملات اتوماتیک چند وقتی است که در بازار سرمایه ایران به عنوان یکی از جریان‌های آتی بازار سرمایه خودنمایی می‌کنند. با گسترش روزافزون بازارهای مالی و افزایش سرعت معاملات، نیازهای جدیدی مانند نیاز به ابزارهای معاملاتی هوشمند و خودکار و ربات تریدر های سریع بیشتر احساس می‌شود.

یکی از نوآوری‌هایی که در معاملات بازار به کمک سرمایه‌گذاران آمده است ابزار معاملات الگوریتمی است. به معامله خودکار در بازار بورس از طریق کامپیوتر به صورت اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک معامله الگوریتمی می‌گویند.

در ربات های الگوریتمی چیست؟ معاملات الگوریتمی در بورس کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده شده در بازار موارد مناسب برای انجام معامله را بررسی کرده و فرصت‎ های معاملاتی را صید می‌کند.

به این نوع الگوریتم‌ها «بلک باکس» یا الگو «تریدینگ» نیز می‌گویند. در این روش از زبان برنامه نویسی در کامپوتر و مجموعه‌ای از دستورهای تعیین شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌شود.

این الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های مختلفی از جمله زمان‎بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم ‌بگیرند. این دلیل کمک می‌کند تا بازار سرمایه به شیوه اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش برود و یکی از نتایج آن بالا رفتن نقدینگی در بازار است.

معاملات الگوریتمی چگونه عمل می‌کنند؟

معاملات الگوریتمی طبق برنامه‌ای که برحسب استراتژی معاملاتی شما نوشته شده است صورت می‌گیرد. الگوریتم به معنای انجام دستورات به شکل مرحله به مرحله است. معاملات الگوریتمی، شیوه‌ای در معامله‌گری است که از کامپیوتر برای تحلیل و معامله‌گری استفاده می‌شود. به کارگیری این الگوریتم نیاز به داشتن شرط‌های زیر است.

• بایستی به یک زبان برنامه نویسی برای الگوریتم‌نویسی در بورس تسلط داشته باشید در غیر این صورت نرم افزار آن را تهیه نمایید. بایستی به اطلاعات و داده‌های بازار سرمایه دسترسی داشته باشید تا بتوانید آن‌ها را در اختیار الگوریتم قرار دهید.
• ایجاد زیر ساخت لازم برای انجام پیش‌تست روی سیستم برنامه‌ریزی شده قبل از ورود به بازار واقعی
• فراهم‌کردن اطلاعات تاریخی لازم و دیتای شرایط بازار در گذشته برای تست‌کردن الگوریتم به استراتژی اجرا شده بستگی دارد.

وظایف معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی برای انجام استراتژی تعیین شده به شکل درست و کامل، 4 کار را باید انجام دهد:

1. طبق استراتژی تعریف شده در برنامه‌ریزی آن‌ها، بازار را به صورت کامل رصد کرده و سهام و محصولات متعدد را بررسی نمایند تا فرصت‌های معاملاتی را به موقع و درست شناسایی کنند.
2. در مرحله بعد پوزیشن‌گیری نمایند.
3. پوزیش‌های باز شده را مدیریت نمایند.
4. با توجه به دستورالعمل‌های تعریف شده در فرآیند معامله، مدیریت ریسک و سرمایه‌ گذاری را به عهده بگیرند.

این 4 مرحله گاهی اوقات تماما به صورت خودکار و از طریق ربات‌ها صورت گرفته و معاملات را در برمی‌گیرند. گاهی اوقات در برخی بخش‌ها سلیقه و نظر انسانی دخالت داده می‌شود که در آن صورت معاملات نیمه خودکار عنوان می‌شوند.

طبقه ‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی قادر هستند در بخش‌های مختلف جریان معاملات قرار گیرند. همان‌طور که در بالا به وظایف‌ آن‌ها اشاره کردیم می‌توانند در هر یک از مراحل مذکور کار خود را شروع کنند. بنابراین در یک طبقه‌بندی قرار می‌گیرند که طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی به شمار می‌رود.

همچنین بخوانید : معاملات بلوکی چیست؟

الگوریتم‌ های اجرای معاملات

این نوع از الگوریتم‌ها صرفا مکلف‌ هستند دستورات معاملاتی تحلیل‌گر را اجرا نمایند. یعنی حتی نقطه شروع و پایان و نماد مورد نظر نیز از سمت تحلیل‌گر انتخاب شده است و الگوریتم‌ها تنها مکلف هستند وجه معامله‌گر را به سهم تبدیل کنند یا سهم را به پول و معامله را صورت دهند.

به عنوان نمونه یک معامله‌گر حقوقی در بازاری مانند صندوق‌ سرمایه‌گذاری مشترک یا یک معامله‌گر حقیقی با حجم بالایی از سرمایه تصمیم دارد 20 میلیارد سهام یک شرکت را در محدوده قیمتی معین خریداری کند.

به طور حتم چنان‌چه تمام حجم سرمایه را یک باره وارد کند و درخواست خرید سهام مورد نظر خود را یک جا بدهد موجب افزایش فشار خرید و در نتیجه افزایش قیمت سهام مورد نظر خود می شود و امکان خرید این سهام در محدوده قیمت تعیین شده میسر نمی‌شود.

الگوریتم‌های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به شکل تعدادی سفارش کوچکتر و با ظرفیت‌های متعدد درآورده و در بازه‌های زمانی معین معاملات مد نظر تحلیلگر را انجام می‌دهند.

الگوریتم ‌های سیگنال‌ دهی

این نوع الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به سودآوری نیستند بلکه به تحلیلگر اطلاعات بیشتری از شرایط بازار عرضه می‌کنند و به او در بهبود ربات های الگوریتمی چیست؟ جریان تحلیل و تصمیم‌گیری و در نتیجه معاملات خود کمک می‌کنند که حاصل آن بالا رفتن سوددهی معامله‌گر یا تحلیل‌گر است.

این الگوریتم‌ها وقتی بهترین بازده را برای تحلیل‌گر دارند که به شکل مجموعه‌ای و گروهی یا در کنار دیگر ابزارهای تحلیل به کار گرفته شوند. اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال همچون RSI یا ICHIMOKUاز جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هستند که امروزه در بازار ایران به کار گرفته می شوند.

الگوریتم‌ های مانیتورینگ

الگوریتم‌های مانیتورینگ الگوریتم‌هایی هستند که وظیفه مانیتورینگ و پایش بازار را به عهده دارند و به الگوریتم‌های پایش نیز شناخته شده‌اند. این نوع الگوریتم‌ها پایش را در حوزه‌های مورد نظر که برای خود تعیین شده، در کل یا بخشی از بازار انجام می‌دهند.

این جست‌وجوها می‌توانند شامل بررسی، تشخیص و شناسایی نمادهای هم‌گروه یک سهم در هنگام باز شدن نماد آن یا پایش صورت‌های مالی برخی نمادها در زمان اعلام اطلاعیه آن‌ها باشد.

الگوریتم‌ های پوزیشن تریدینگ

این نوع الگوریتم‌ها وظیفه خریدوفروش سهام برای نگهداری طولانی مدت را برعهده دارند. این الگوریتم با شرایط بازار ایران بسیار همخوانی دارد. به این الگوریتم‌ها که الگوریتم‌های کم بسامد نیز گفته می‌شوند.

این الگوریتم این طور عمل می‌کند که به عنوان مثال استراتژی معاملات یک معامله‌گر برای صف خرید و فروش را انجام می‌دهد. در حقیقت برنامه‌ معامله‌گر نوسان‌گیری روزانه است.

در این هنگام الگوریتم کم‌بسامد که طبق استراتژی، برنامه‌ریزی شده است به مجرد رسیدن صف فروش به شرایط از پیش مشخص شده دستور دیکته شده را انجام می‌دهد و در قیمت‌های بالاتر که باز برای خود تعیین شده عمل فروش را انجام می‌دهد. تمام این جریان ذکر شده به شکل خودکار از طریق این الگوریتم صورت می‌گیرد.

در حقیقت در الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ سه دسته‌‌ ذکر شده در بالا را کنار هم‌دیگر هستند. این الگوریتم تمام وظایف سه دسته‌ دیگر را با هم انجام می‌دهند.

الگوریتم ‌های پر بسامد یا الگوریتم های فریکونسی تریدینگ

وب‌ سایت «اینوستوپدیا» تنها الگوریتم‌هایی را در گروه پر بسامد یا High Frequency Trading قرار می‌دهد که قابلیت فروش سهام خریداری شده را فقط در فاصله‌ پنج‌دهم ثانیه داشته باشد. اغلب معاملات پر بسامد را دوپینگ معاملات الگوریتمی می‌دانند.

از طریق این الگوریتم‎ ها اجرای هزاران معامله در کمترین زمان ممکن و بیشترین سرعت به منظور دریافت سود کم ولی به تعداد زیاد انجام می‌گیرد. در نتیجه سودهای حاصل از این معاملات پرتعداد در نهایت همان سود بسیاری است که همیشه هدف آخر در بازار سرمایه به شمار می‌رود.

این معاملات که کاملا در تضاد با سرمایه‌گذاری و معاملات سنتی قرار دارند روزانه صورت می‌گیرند. البته الگوریتم‌های پربسامد به اندازه‌ای که در بازارهای خارج از ایران طرفدار دارند در ایران کاربرد ندارند. چرا که در بازارهای خارجی مالیات برحسب سود هر معامله به صورت تساعدی در تناسب با میزان سود معامله‌گر از او دریافت می‌شود.

در نتیجه معامله‌گران در این بازارها به کمک این الگوریتم و معاملات کم سود ولی پرتعداد حاصل از آن می‌توانند درصد مالیات خود را به کمترین میزان ممکن برسانند. ولی با توجه به ساختار کارمزد و مالیات معاملات در ایران، گاهی ممکن است این الگوریتم‌ها با ضرر همراه شوند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

به گزارش شهر بورس، در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها ربات های الگوریتمی چیست؟ و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
4. کاهش هزینه‌های معامله
5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

• سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از ربات های الگوریتمی چیست؟ معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
• سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت ربات های الگوریتمی چیست؟ به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی ربات های الگوریتمی چیست؟ که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.ربات های الگوریتمی چیست؟

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
• اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
• توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل ربات های الگوریتمی چیست؟ از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.

کاربرد API در ربات های تریدر و معاملات الگوریتمی چیست؟

رابط برنامه نویسی (API) مجموعه ای از کد برنامه نویسی است که داده ها را جستوجو می کند ، پاسخ ها را تحلیل کرده و دستورالعمل ها را بین یک سیستم عامل نرم افزاری ارسال می کند. از API ها به طور گسترده در ارائه خدمات برنامه نویسی نرم افزار استفاده می شود.

به زبانی ساده تر شما اگر بخواهید یک اتومبیل را طراحی کنید، دیگر لازم به ساخت لامپ و یا چرخ ندارید!! زیرا لامپ و چرخ چندین سال پیش کشف شده و توسعه یافته اند و شما نیازی به ساختن دوباره ی آنها ندارید و فقط کافی است از آنها استفاده کنید…. در واقع API ها هم به همین شکل عمل میکنند و شما لازم نیست بسیاری از ویژگی های نرم افزارتان را دوباره کد نویسی کنید و از کد های از قبل آماده شده توسط شرکت ها و یا برنامه های محبوب استفاده میکنید.

API ها به دلیل سهولت در انجام کار ها بسیار محبوب شده اند ، شرکت هایی مانند Facebook ، Amazon ، SalesForce و… API های خود را طراحی کرده اند که به بقیه ی شرکت ها اجازه می دهد بدون نیاز به استفاده از اکوسیستم اصلی برنامه به برخی از خدمات و ویژگی ها دسترسی داشته باشند. این پارادایم جدید منجر به پیشرفت چشمگیر و رشد صنعت برنامه نویسی شد و برخی از کارشناسان آن را “اقتصاد API” می نامند.

(برای آشنایی بیشتر با برنامه نویسان mql ما به شما خواندن مقاله ی استخدام برنامه نویسان mql 4 و طراحان اکسپرت فارکس را پیشنهاد میکنیم 🙂 )

کاربرد API در برنامه نویسی MQL و ربات های تریدر

در حوزه بازارهای مالی و معاملات ، می توان از یک API برای ایجاد ارتباط بین مجموعه ای از الگوریتم های معاملات خودکار و پلتفرم کارگزاری با هدف به دست آوردن قیمت های واقعی و داده های قیمت گذاری یا انجام معاملات الکترونیکی استفاده کرد.

با ظهور سیستم های معاملاتی اتوماتیک، API ها محبوبیت بیشتری پیدا کرده اند. در گذشته ، تریدر های خرده فروش مجبور می شدند فرصت های معاملاتی را در یک برنامه به صورت دستی بررسی کنند و به طور جداگانه در کارگزاری خود معاملات را ثبت کنند.

اکنون بسیاری از کارگزاری ها API هایی را ارائه می دهند. این امر به تریدر ها این امکان را می دهد که نرم افزار معاملاتی خود را مستقیماً به حساب کارگزاری متصل کنند تا داده های بازار مانند نمودار ، قیمت ، زمان و… را مشاهده کنند. معامله گران حتی می توانند برنامه های خود را با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون توسعه دهند و معاملات را با استفاده از API کارگزار انجام دهند.

(ما در مقاله ی چگونه اندیکاتور بسازیم؟ آموزش ساخت اندیکاتور مطالب جالبی را برای یادگیری بیشتر شما جمع آوری کرده ایم، در صورت تمایل میتوانید یک نگاهی به آن بیاندازید 🙂 )

API در برنامه نویسی MQL و ربات های بورس و معاملات الگوریتمی

بسیاری از تریدر ها از نرم افزار های معاملاتی فارکس که برای داده های قیمت گذاری و توانایی انجام معاملات نیاز به دسترسی به API های کارگزار دارند ، استفاده می کنند. به عنوان مثال ، MetaTrader یکی از محبوب ترین برنامه های معاملات ارزی (فارکس) است. این پلتفرم معاملاتی برای اطمینان از قیمت گذاری در زمان واقعی و انجام معاملات نیاز به دسترسی API دارد.

تعداد بسیار زیادی از تریدر ها با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و MQL ربات های تریدر شخصی خود را توسعه می دهند. به همین دلیل به روشی برای دسترسی به داده ها مانند نمودار ، قیمت ، زمان و… نیاز دارند.

با وجود مزایای بسیار زیاد API ، خطرات زیادی هم وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. بیشتر API ها به صورت رایگان در اختیار مشتریان کارگزاری قرار می گیرند. اما مواردی وجود دارد که ممکن است باعث شود تریدر هزینه ای اضافی را پرداخت کند.

برنامه نویسان و تریدر ها همچنین باید از هرگونه محدودیت API ، از جمله خرابی ها و عدم دسترسی، که می تواند تأثیر قابل توجهی در نتایج معاملات داشته باشد آگاه باشند.

همچنین استفاده از API های عمومی باعث میشود هکر ها و کرکر های نرم افزار، توانایی بیشتری نسبت به کرک کردن و دور زدن برنامه ی شما داشته باشند. زیرا API های عمومی اگر باگی داشته باشند به سرعت در سطح اینترنت پخش میشود. همچنین به دلیل عمومی بودن ، افراد زیادی روی آنها کار میکنند و به راحتی باگ های آن قابل انتشار است. البته این مورد هم بااستفاده از روش های امنیت نرم افزار مانند packer ها و obfuscate قابل حل شدن است.

(ما در مقاله ی معرفی 10 تا از برترین ربات های تریدر و اکسپرت فارکس در جهان مطالب جالبی را برای یادگیری بیشتر شما جمع آوری کرده ایم، در صورت تمایل میتوانید یک نگاهی به آن بیاندازید 🙂 )

API های کارگزاری ها و بروکر ها

مشهورترین کارگزارانی که از دسترسی API در بازارهای سهام و آتی پشتیبانی می کنند شامل TradeStation ، TDAmeritrade و InteractiveBrokers هستند. اما بسیاری از کارگزاران کوچکتر با گذشت زمان خود را در این زمینه داده توسعه داده اند.

بسیاری از کارگزاری ها دسترسی آنلاین را به API های خود ارائه می دهند ، توسعه دهندگان می توانند بطور دقیق نحوه احراز هویت با API ، داده هایی را که برای ثبت سفارش لازم است ، نحوه ثبت سفارش از طریق API و سایر جزئیات تکنیکالی را بدانند.

برخی از کارگزاری ها کتابخانه هایی(کتابخانه یا اصطلاحا لایبری Library به مجموعه ای از توابع ، الگوریتم ها و API ها گفته میشود که برای دسترسی سریع تر در اختیار عموم گذاشته میشود) را به زبان های برنامه نویسی مختلف ارائه می دهند تا دسترسی به API آنها آسان تر شود.

به عنوان مثال ، یک کارگزاری ممکن است یک کتابخانه پایتون را منتشر کرده باشد؛ که مجموعه ای از توابع و الگوریتم ها، با روش های مختلف برای استفاده و فراخوانی برای انجام معاملات به جای نوشتن دوباره آنها را به کاربرانش ارائه بدهد. این امر می تواند به تسریع در توسعه سیستم عامل ها و پلت فرم های معاملاتی کمک بسزایی بکند و توسعه ی آنها توسط بقیه شرکت ها هزینه ی کم تری را برای کار گذاری رقم بزند.