مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی

در الگوریتم اثبات تاریخچه (PoH)، داده‌های جدید با افزودن هش داده‌ها به وضعیت ایجاد شده قبلی در دنباله (Sequence) ایجاد می‌شوند. در زمان اضافه کردن ورودی جدید به تابع، مقدار خروجی مورد انتظار در آینده به شکلی غیرقابل پیش‌بینی تغییر خواهد کرد. هنوز امکان پردازش تابع Poof of History به شکل موازی وجود ندارد. بنابراین تا زمانی که مقدار هش اولیه SHA-256 تصادفی یا محرمانه باشد، ایجاد یک مقدار ورودی که هش مورد نظر را ایجاد می کند یا ایجاد یک تاریخچه جایگزین با همان هش‌ها، عملا غیرممکن است. در الگوریتم اثبات تاریخ می‌توان ثابت کرد که مقدار زمان مشخصی میان دو تراکنش (عملیات) انجام شده است، همچین می‌توان ثابت کرد که داده‌ها پیش از ذخیره شدن، ایجاد شده‌اند.

معاملات الگوریتمیک فارکس

همانطور که از نام اینگونه از معاملات مشخص است، معاملات الگوریتمی شامل اجرای معاملات فارکس به طور خودکار توسط دستورالعمل‌های از پیش تعیین شده است.
متغیرهای این نوع معاملات شامل قیمت، زمان و حجم مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی است.

معاملات الگوریتمی از کلمه «الگوریتم» مشتق شده است که به عنوان مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها برای حل یک مسئله در مدت زمان محدود تعریف می‌شود.
الگوریتم‌های تعریف شده برای معاملات الگوریتمیک از فرمول‌های پیچیده‌ای تشکیل شده است.
این الگوریتم‌ها با ترکیب مسائل ریاضی و بینش‌های احساسی در زمینه خرید و فروش تصمیم گیری می‌کنند.

معاملات الگوریتمی به وسیله تکنولوژی معاملاتی با فرکانس بالا انجام می‌شود، در این صورت معامله‌گران فارکس می‌توانند ده‌ها هزار تراکنش در ثانیه انجام دهند.
جدا از اجرای سفارش، از معاملات الگوریتمی می‌توان برای اجرای معاملات و همچنین استراتژی‌های معاملاتی آربیتراژ و روند استفاده کرد.

مزایا و ریسک معاملات الگوریتمی

مزایا

کاهش تلاش معامله‌گران

بازار فارکس یک بازار 24 ساعته است اما هیچ معامله‌گری نمی‌تواند در تمام طول روز معامله کند.
این در حالی است که یک ربات معامله‌گر به راحتی می‌تواند تمام طول روز معامله کند.
ربات‌ها می‌توانند در هر ساعت شبانه روز معامله کنند و در این صورت موجبات سود شما را نیز فراهم آورند.مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی

از بین رفتن احساسات

معامله‌گران در معاملات با احساسات خود دست و پنجه نرم می‌کنند.
عمل کردن بر اساس احساسات می‌تواند روند معاملات شما را مختل کند.
این در حالی است که انجام دادن معاملات به صورت الگوریتمیک به دور از احساسات خواهد بود.
این فرایند به صورت خودکار و بر اساس قوانین تعیین شده انجام می‌شود.

فرصت‌های گسترده‌تر

یک معامله‌گر نمی‌تواند با ابزارهای معاملاتی مختلف و جفت ارزها به صورت همزمان کار کند.
افراد در بازار فارکس نهایتا می‌توانند با 1-2 اوراق بهادار و ابزارهای تکنیکال محدود کار کنند در حالی که در معاملات الگوریتمیک وضعیت کاملا متفاوت است.
توجه داشته باشید که تعداد دارایی‌های قابل استفاده در معامله و ابزارهای تکنولوژیکی هیچ محدودیتی ندارد و همین امر باعث ایجاد فرصت‌های بیشمار معاملاتی می‌شود.

معایب

اگرچه معاملات الگوریتمیک مزایایی دارند اما در زیر به برخی معایب آنها نیز اشاره می‌کنیم:

• یک الگوریتم به تنهایی نمی‌تواند خود را بازخوانی کند.
  استراتژی‌ها در یک دوره معین می‌توانند بسیار خوب عمل کنند اما در صورت وقوع اتفاق غیر منتظره‌ای با شکست مواجه می‌شوند.
• بازار فارکس با استفاده از آنالیز فاندامنتال و تکنیکال کار می‌کند اما استراتژی‌ها فقط بر اساس آنالیز تکنیکال ساخته شده‌اند.
  بنابراین، انتشار اخبار اقتصادی مهم در بازار نمی‌تواند تاثیری بر استراتژی‌ها داشته باشد.
• دستیابی به یک استراتژی ثابت و قابل اعتماد آسان نیست، براساس آمار تنها حدود 10-15٪ از الگوریتم‌ها ارزش استفاده کردن دارند.
  در نتیجه می‌‌توان گفت که برای ایجاد یک استراتژی مناسب به کار سخت و تلاشی مداوم نیاز دارید.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمیک

شما می‌توانید یک استراتژی معاملاتی مناسب و سودآور را در صورت داشتن پایه‌های قوی طراحی کنید.
برخی از استراتژی‌ها قبلاً توسط برنامه‌نویسان پیاده‌سازی شده‌اند و بیشترین استفاده را برای معاملات الگوریتمیک دارند.

استراتژی دنبال کردن روند

میانگین متحرک، برک اوت در کانال و سایر اندیکاتورهای معاملاتی تکنیکال در معاملات روند استفاده می‌شوند.
باید گفت که اغلب استراتژی‌‌های معاملاتی الگوریتمیک بر اساس اندیکاتورها پایه سازی می‌شود.
توجه داشته باشید که تدوین این استراتژی‌های معاملاتی بسیار ساده است زیرا برای تهیه آنها به تحلیل بازار نیازی ندارید.

در این الگوریتم‌ها، معاملات بر اساس روند موجود و بدون استفاده از هیچ تحلیلی انجام می‌شود.
به عنوان مثال، میانگین متحرک 50 روزه و میانگین متحرک 200 روزه از جمله استراتژی‌های معروف در دنبال کردن روند هستند.

استراتژی آربیتراژ

آربیتراژ درباره عدم تعادل قیمت در بازارهای مختلف و تولید سرمایه از آنها است.
در این استراتژی، شما یک ارز را که به صورت دوگانه لیست شده است با قیمت پایین‌تری در یک بازار می‌خرید و همزمان با فروش آن در بازار دیگر، سود یا آربیتراژ بدون ریسک ارائه می‌کنید.

استراتژی آربیتراژ الگوریتمی محبوب برای معامله جفت ارز است، که بر اساس تفاوت بین دو دارایی از آن استفاده می‌شود.
در معاملات فارکس، انجام معاملات با استفاده از جفت ارزها بر اساس خرید یک ارز و فروش ارز مقابل انجام می‌شود.

استراتژی احساسی الگوریتمی

این استراتژی بر اساس اخباری طراحی شده است که سیگنال‌هایی را (خرید یا فروش) در مورد چگونگی تبدیل داده‌ها به شما ارائه می‌دهد.
علاوه بر این، الگوریتم‌ها به گونه‌ای نوشته شده‌اند که حتی می‌توانند با تجزیه و تحلیل احساسات عمومی بازار از داده‌های توییتر، سیگنال‌هایی را ارائه دهند.
این استراتژی الگوریتمی برخلاف استراتژی روند است و تلاش می‌کند تا حرکت قیمت را در آینده بر اساس احساسات فعلی بازار تحلیل کند.

استراتژی الگوریتمی بازگشت میانگین

معمولا بازارها یکی از این سه حالت را تجربه می‌کنند:

باید گفت که در 80٪ مواقع بازارها در حالت خنثی هستند به همین دلیل استراتژی‌ها بر همین اساس تعریف می‌شوند.
در یک بازار خنثی قیمت به سمت مقدار میانگین حرکت می‌کند.
بنابراین می‌توان گفت که الگوریتم‌ها به گونه‌ای برنامه‌ریزی شدند که از قیمت‌های گذشته برای شناسایی میانگین قیمت یک اوراق بهادار استفاده کنند.
معمولا معاملات بر اساس این پیش فرض انجام می‌شود که بازار به سمت سطوح از پیش تعیین شده باز خواهد گشت.

الگوریتم‌های حداقل هزینه اجرا

حداقل هزینه اجرا عبارت است از تفاوت قیمت مورد نظر خریدار یا فروشنده و قیمت نهایی که پس از پرداخت کمیسیون، پرداختی و سایر هزینه‌ها در نظر گرفته می‌شود.
این استراتژی برای کاهش هزینه اجرای یک سفارش از طریق معامله در بازار زمان حقیقی، ایجاد شده است.

با چنین رویکردی می‌‌توانید به دلیل تاخیر در اجرا، هزینه‌‌های کمتری پرداخت کنید.
در این استراتژی، نرخ مشارکت هدفمند به گونه‌ای تنظیم می‌شود که در صورت افزایش قیمت‌ها، افزایش یابد و با کاهش قیمت‌ها، نزولی شود.

مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی

سالیان درازی است که معاملات در بازارهای مالی مانند بورس یا فارکس انجام می‌شود و بسیاری از سرمایه‌گذاران بزرگ در این بازارها به فعالیت مشغول‌اند. از سال 1398، با همه گیری ویروس کرونا در جهان، بسیاری از مردم در جای‌جای دنیا، از جمله کشور ایران، به دلیل تعطیلی کسب‌وکارهای اصلی خود، به معاملات در بازارهای بورس و رمزارز علاقه‌مند شدند.

سود حاصل از این بازارها در نگاه اول بسیار جذاب است، اما باید در نظر داشت که پاداش بزرگ‌تر، مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی با خطرپذیری (ریسک) بزرگ‌تری نیز همراه است. این ریسک، برای افراد عادی که وارد بازار می‌شوند، حتی بیشتر نیز هست. امروزه فقط انسان‌ها نیستند که در این بازارها با انسان‌های دیگری معامله می‌کنند، بلکه ماشین‌ها نیز با انسان رقابت می‌کنند. ماشین‌ها، هم از لحاظ سرعت، انجام محاسبات و معاملات در بازار و هم از نظر تحلیل داده و پیش‌بینی آینده، از انسان قوی‌ترند؛ اما جای نگرانی نیست! چرا که با گسترش برنامه‌های متن باز، ابزارهای برنامه‌نویسی، اینترنت و محاسبات ابری، افراد معمولی نیز می‌توانند همانند شرکت‌های بزرگ، الگوریتم‌های معاملاتی خود را پیاده‌ کنند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

قبل از آن که معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، نخست باید بدانیم که هدف از معاملات در بازارهای مالی همانند بورس یا رمزارز چیست. معامله‌گری در بازارهای مالی یک فعالیت اقتصادی بسیار مهم است. معامله‌گری در سیستم اقتصادی باعث می‌شود که نقدینگیِ بلا‌استفاده وارد بازار شود و هر زمان که‌ نیاز بود، دوباره بتوان پول نقد را بازیابی کرد. همچنین معامله‌گری اجازه می‌دهد که پول در بازارهای مختلف دست به دست شود و دارایی‌های مختلف با هم مبادله شوند.

معاملات الگوریتمی دسته‌ای از معاملات در بازارهای مالی است که در آن‌ها یک برنامۀ کامپیوتری (یک الگوریتم)، خرید و فروش را انجام می‌دهد. معاملات الگوریتمی نام‌های دیگری مانند الگو-ترِیدینگ[1] و معاملات خودکار[2] نیز دارد. این معاملات، با توجه به سرعت رایانه‌ها در پردازش اطلاعات و ارسال درخواست‌ها، می‌تواند سود قابل توجه‌تری نسبت به معاملات انسان‌ها داشته باشد .

معاملات الگوریتمی بر پایه‌ مدل‌های ریاضی ساخته می‌شوند که استراتژی خرید و فروش را مشخص می‌کنند. در این مدل‌ها از کمیت‌هایی مانند زمان، قیمت، تغییرات قیمت و حجم معاملات استفاده می‌شود و بر اساس آن‌ها نحوۀ تصمیم‌گیری برای خرید یا فروش مشخص می‌شود.

مثالی ساده از معاملات الگوریتمی

فرض کنید یک معامله‌گر از این استراتژی برای خرید و فروش یک سهم استفاده می‌کند:

• زمانی که قیمت میانگین سهم در 30 روز گذشته از قیمت میانگین سهم در 90 روز گذشته بیشتر می‌شود، به مبلغ یک میلیون تومان از آن سهم می‌خرد.
• زمانی که قیمت میانگین سهم در 30 روز گذشته از قیمت میانگین سهم در 90 روز گذشته کمتر می‌شود، بخشی از سهام خود را می‌فروشد.

یک فرد معامله گر برای انجام این معامله باید روزانه سهام مورد نظر را بررسی کند و در ساعت مناسبی، با قیمت مناسب یک سفارش بدهد تا بتواند راهبرد (استراتژی) خود را عملی کند.

در معاملۀ الگوریتمی این دو دستورالعمل ساده در یک برنامه پیاده‌سازی می‌شوند و کامپیوتر به صورت خودکار قیمت‌ها را در روزهای مختلف نظارت می‌کند و میانگین قیمت را محاسبه می‌کند. زمانی که رویداد مورد انتظار در دستورالعمل رخ می‌دهد، کامپیوتر بلافاصله آن را شناسایی می‌کند و دستور خرید یا فروش را ارسال می‌کند. پس دیگر نیازی نیست که معامله‌گر خودش قیمت‌ها را لحظه به لحظه رصد کند و خرید و فروش را در زمان مناسب انجام دهد؛ بلکه تمام این کارها را الگوریتم کامپیوتری با دقت و سرعت انجام می‌دهد.

انواع معاملات الگوریتمی

بسیاری از معاملات الگوریتمی از نوع معاملات با فرکانس بالا[3] هستند. معاملات فرکانس بالا، دسته‌ای از معاملات هستند که در آن‌ها، با سرعت‌های بالا در بازارهای متعدد، تعداد زیادی سفارش داده می‌شود.

در الگوریتم‌های با فرکانس بالا، حتی اگر سود حاصل از خرید و فروش کم باشد، از آنجایی که تعداد سفارشات بالاست و تعداد معاملات انجام گرفته بسیار زیاد است، الگوریتم می‌تواند در مجموع سود قابل توجهی را به دست آورد.

لزوماً هر وقت در مورد معاملات الگوریتمی صحبت می‌شود، مقصود معاملات با فرکانس بالا نیست. بسته به استراتژی خرید و فروش، انواع معاملات الگوریتمی را می‌توان طراحی و پیاده‌سازی کرد.

آموزش معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال در پایتون

با گسترش بازارهای مالی و فراگیر شدن معاملات دارایی های مختلف در بین مردم، روش های نوین معامله گری به تدریج وارد عرصه معاملات شدند.

در سال های اخیر، استفاده از الگوریتم های پیچیده و قدرتمند در معاملات بازارهای مالی بسیار گسترش پیدا کرده است و شاهد پیشرفت چشمگیری در طراحی الگوریتم های معاملاتی بوده ایم. ویژگی مهم معاملات الگوریتمی، دقت و سرعت بالای آن، در تشخیص موقعیت مناسب برای انجام معاملات می باشد.

برای نوشتن یک الگوریتم معاملاتی، زبان های برنامه‌نویسی مختلفی می‌توانند در کنار هم به‌کار گرفته شوند. یکی از گزینه های مناسب برای طراحی یک الگوریتم معاملاتی، استفاده از زبان پایتون می‌باشد.

یکی از ویژگی های زبان پایتون، سادگی کار با داده‌ها در این زبان است. همچنین، وجود تعداد زیادی از کتابخانه های قدرتمند و رایگان در این زبان، موجب شده است تا بتوان تقریبا هرکاری را با این زبان انجام داد.

یکی از حوزه‌هایی که بکارگیری زبان پایتون در آن بسیار مورد توجه قرار گرفته است، حوزه مربوط به بازارهای مالی و کار با داده های مالی است.

در این دوره با استفاده از زبان محبوب پایتون و همچنین با بررسی متد های مختلف تحلیل مالی، تلاش می‌کنیم تا چندین استراتژی معاملاتی را، در بازار های مالی مختلف و به‌طور خاص، بازار رمزارزها پیاده سازی کنیم و با پیاده سازی ساختاری برای سنجش عملکرد استراتژی ها (Backtesting)، میزان بازدهی هرکدام از این استراتژی ها را مشخص کنیم.

همچنین علاوه بر بررسی استراتژی‌های رایج در تحلیل داده های مالی، با معرفی ابزار های مستقل و قدرتمند دیگری از زبان پایتون، قدرت تحلیل ها را بالاتر برده و مواردی مانند تحلیل روانی (Sentiment Analysis) بازار رمزارزها را نیز در قالب پروژه‌هایی در دوره، بررسی خواهیم کرد.

این دوره در قالب 6 فصل مجزا آماده شده و در هر فصل، قسمتی از مهارت های مورد نیاز برای طراحی و پیاده سازی الگوریتم های معاملاتی خودکار، به تفکیک بیان شده است.

مثال ها و پروژه های این دوره برای رمزارزها طراحی شده اما مباحث تدریس شده در این دوره، همچون الگوریتم های معاملاتی پیاده سازی شده، در بازارهای های مالی دیگر، همانند بازار سهام نیز قابل پیاده سازی می‌باشند.

برای توضیحات بیشتر در رابطه با این دوره و مشاهده برخی پروژه های انجام شده در این دوره، لطفا ویدئوی معرفی دوره را مشاهده نمایید.

پیش نیاز: تسلط نسبی بر زبان پایتون و آشنایی اولیه با کتابخانه‌های pandas, matplotlib و numpy

ربات تریدر یا ربات معامله‌گر ارزهای دیجیتال چیست؟

ربات‌ تریدر یک ابزار نرم افزاری است که به شما کمک می کند معاملات خود را بدون درگیری ذهنی، وقت گذاری زیاد و عملیات دستی، به صورت اتوماتیک انجام دهید. اشخاص زیادی که وارد عرصه معامله گری می شوند ایده ربات‌ تریدر یا Trader Bot را در حکم ابزاری می پندارند که می تواند آنها را ثروتمند کند. برای آنکه بدانیم ربات تریدر میتواند ایده فوق‌العاده‌ای برای ثروتمند شدن باشد، در ادامه مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی این مقاله ارز دیجیتال اساس ایجاد ربات تریدر و نحوه کار با آن توضیح داده می ‌شود.
ربات‌ تریدر یا ربات‌ معامله‌گر، اپلیکیشنی است که تریدرها بایستی تنظیم آن را به گونه ای انجام دهند که خرید و فروش ارز و یا دارایی را بدون نیاز به حضور فیزیکی شخص تریدر به صورت اتوماتیک به انجام رساند. اپلیکیشن هایی که ربات‌ تریدر را تولید می کنند از الگوریتم های برنامه ریزی شده جهت مشخص کردن روند بازار و تعیین زمان آغاز ترید استفاده می نمایند.

ویدیو هر آن چیزی که باید در مورد ربات تریدر ارزهای دیجیتال بدانید

ویدیو از ربات های تریدر استفاده نکنید!

تاریخچه استفاده از ربات تریدر چیست؟

مفهوم سیستم تریدر خودکار، اولین بار توسط ریچارد دونچیان در سال 1949 زمانی که وی از مجموعه قوانینی برای خرید و فروش وجوه استفاده کرد مطرح شد. سپس، در دهه 1980، مفهوم ترید مبتنی بر الگوریتم هنگامی رایج شد که تریدرهای مشهوری مانند جان هنری شروع به استفاده از چنین استراتژی هایی کردند. در در گذشته برای معاملات سهام و فارکس از ربات‌ تریدر استفاده می شد و چند سالی است که به بازار ارزهای رمزنگاری هم وارد شده است. در بازارهای سنتی بالا و پایین رفتن قیمت‌ در یک روز به طور معمول حداکثر پنج درصد می باشد، ولی در حوزه ارزهای رمزنگاری نوسانات قیمت ممکن است در یک ‌روز به پنجاه درصد متجاوز شود. بنابراین ریسک در این بازار بسیار زیاد است و نیاز به نظارت بیشتری دارد.

امکانات تریدرهای معامله گر چیست؟

اپلیکیشن های ربات‌ تریدر این امکان را برای تریدرها به وجود می آورد که در تمام ساعات ‌روز بدون آنکه با دستگاه خود روند معامله را تعقیب کنند، بتوانند از شرایط طلایی معاملات برخوردار شوند. برخی از ربات تریدرها به صورت رایگان در اینترنت قرار داده شده اند و برخی از آنها متناسب با شرایطی که تریدر از آنها انتظار دارند ممکن است هزینه بالایی داشته باشند. میزان کارآیی، سطح تحلیل‌ ها و تعداد سفارشات عواملی هستند که ویژگی های یک ربات تریدر را تعیین می کنند.
توجه داشته باشید که ربات‌ تریدر های رایگان ممکن است کارآیی لازم را نداشته و حتی منجر به ضرر در معامله شوند. تریدرهای مجرب از ربات تریدر ‌هایی که برنامه نویسان کارآزموده به صورت اختصاصی برای آنها تهیه می کنند، استفاده می نمایند.
این ربات ها قادرند که معاملات را بر پایه متغیرهای ورودی تریدرها تریگر کنند. همچنین امکان دارد که از معاملات معامله گران ماهر کپی گرفته و کارآیی آنها را مورد استفاده قرار دهند.

ربات تریدر ‌ها چگونه برنامه ریزی می شوند؟

تریدرهای با تجربه برای انجام معامله، بازار را تحلیل می‌کنند. از آنجا که برنامه ریزی ربات ها بر پایه الگوریتم هایی که به وسیله برنامه نویسان نوشته می شوند انجام می گردد بنابراین موفق شدن آنها بستگی به میزان تبحر توسعه دهندگان و آشنایی آنها با کارآیی بازار دارد. ربات تریدر های ساده برای معامله گران مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی ماهر کارآیی ندارد زیرا باعث محدود شدن آنها می گردد.
ربات تریدر ‌ها قادر نیستند در هنگام خرید پیش‌بینی کنند و فقط طبق اندیکاتور‌های تکنیکال کار خود را به انجام می رسانند. فرض کنید برای ربات برنامه ریزی شده با رفتن شاخص RSI به زیر ۳۰ خرید ارز را انجام دهد. حال اگر اندیکاتور انتخابی نشانگر یک موقعیت خرید باشد، ربات طبق برنامه، خرید را انجام می دهد. اگر ربات را با یک تریدر متبحر ارتباط دهید او از کار آنها کپی کرده و از این روش که کپی تریدینگ نامیده می شود، معامله را انجام می دهد.
در هنگام فروش وقتی از سوددهی ارز اطمینان یافتید باید موقعیت فروش را فعال نمایید توجه داشته باشید که در زمان سقوط بازار بایستی توقف ضرر یا Stop Loss قرار داد که از ضرر بیش از حد جلوگیری شود. گذاشتن توقف ضرر برای آن است که با پایین رفتن قیمت در حد مشخصی، به صورت اتوماتیک فروش انجام شود و از ضرر جبران ناپذیر جلوگیری گردد.

مزایای ربات تریدر چیست؟

مزایای ربات معامله گر عبارتند از:

• ربات قادر است به واسطه اندیکاتور‌های حرفه ای موقعیت های جدید را پیدا کند.
• همزمان با یافتن موقعیت می تواند سرمایه‌گذاری های انجام گرفته را بررسی کند.
• چیزی که جلوی فروش یا خرید به هنگام را می گیرد، احساسات و طمع است که ربات ‌ها درگیر آن نمی شوند.
• برخی از ربات تریدر‌ها می توانند تحلیل های پیچیده فاندامنتال را بر اساس اخبار و رویدادهای واقعی بازار، برای معاملات خود در نظر بگیرند. در بازار بیت کوین ETF همواره یکی از فاکتورهای قیمت صعودی بیت کوین محسوب میشود. بنابراین وقتی ربات ها با خبر پذیرش ETF مواجه می شوند، معامله بیت کوین را انجام می دهند.
  مثالی در این مورد آن است که در تاریخ ۱ آوریل ۲۰۱۹، قیمت بیت کوین رشد ناگهانی بالاتر از ۳۰ درصد پیدا کرد. آن روز به خاطر دروغ آوریل، خبر وجود ETF مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی بیت کوین در روزنامه ها منتشر شد. پس از آن، قیمت افزایش یافت. تعداد زیادی از تحلیلگران این ایده را داشتند که به خاطر این خبر و تحلیل احساساتی، ربات ‌های زیادی اقدام به معاملات‌ خرید کرده و همین کار باعث افزایش قیمت شد.

کارآیی API در ربات تریدر چیست؟

جهت به کار بردن ربات، لازم است که بین ربات و صرافی که با آن کار می‌کنید، اتصال برقرار کنید. در اغلب رباتها، برای این اتصال، لازم است کلید API را از صرافی دریافت کرده و در اختیار ربات بگذارید تا بتواند به حساب شما دستیابی داشته باشد. پس از آن امکان مشخص کردن زمان های خرید یا فروش ارزی که انتخاب کرده‌اید برای ربات به وجود می آید.
به رابط اتصال ربات و صرافی API گفته می شود که علامت اختصاری Application Programming Interface می باشد و می توان آن را رابط برنامه نویسی اپلیکیشن دانست. نقش API برای یک برنامه نرم افزاری، مانند رابطی برای گرفتن و فرستادن اطلاعات است. به عنوان نمونه، یک ربات تریدر توسط API، سفارشی را برای خریداری بیت کوین در صرافی درج می کند، و یا با رسیدن بیت کوین به قیمت تعیین شده، سفارش فروش آن را درج می نماید. پس، API مانند اینترفیس ربات تریدر و صرافی عمل می کند.

وظایف اصلی ربات تریدر چیست؟

به کارگیری ربات تریدر گذشته از آنکه قانونی است بیشتر صرافی ها هم از وجود آنها بهره می برند. حجم کم معاملات بازار نه برای تریدرها مناسب است و نه سود مناسبی عاید صرافی می شود. بنابراین انجام گرفتن معاملات زیاد در این بازارها یک سودمندی محسوب می شود. از این رو صرافی های ارزهای رمزنگاری به مشترکین خود مجوز به کار گرفتن رابط API را می‌دهند. بنابراین تریدرها می توانند داده های مد نظر خود شامل قیمت لحظه ای، حجم معاملات، میزان دارایی در گردش صرافی، بهترین قیمت خرید، بهترین قیمت فروش و آخرین قیمت را از صرافی بگیرند. سپس با استفاده از این اطلاعات با حساب کاربری خود و به واسطه نرم افزارهای معاملاتی، خرید و فروش خود را انجام دهند. این نرم افزارها که توسط API در صرافی به معامله می پردازند همان ربات تریدر ها می باشند.
انواع بات تریدر یا ربات معامله گر سه وظیفه اصلی شامل تولید سیگنال، بررسی ریسک، و انجام معامله را برعهده دارند.

منظور از تولید سیگنال توسط ربات چیست؟

جهت تولید سیگنال لازم است حرکت بازار پیش بینی شود. یک ربات تریدر در این مرحله بر پایه اطلاعات موجود و الگوریتم های تعریف شده، داده های بازار را بررسی نموده و سیگنال هایی را برای خریداری یا فروش تولید می کند. بعضی از ربات تریدر ها این توانایی را دارند که گروهی از شاخص ها را با هم ترکیب نموده و مبتنی بر آنها سیگنال معاملات خرید و فروش را تولید ‌کنند. طبق تجربه، دیده شده که این روش ریسک بسیار زیادی دارد. توصیه میشود اینگونه ربات ها را به کار نگیرید.

ربات چگونه به بررسی ریسک می پردازد؟

برای آنکه یک ربات معامله گر پیشرفته تر داشته باشیم باید از مرحله قبلی فراتر رفته و بررسی ریسک سیگنال را هم انجام دهد. در مرحله وارسی ریسک میزان سرمایه ای که در ترید وارد خواهد شد، تعیین می گردد. به این معنا که چه میزان از سرمایه بهتر است وارد معامله شود. آیا خرید به صورت پلکانی و طی چند مرحله سوددهی بهتری دارد، یا آنکه کل مبلغ خرید طی یک مرحله انجام گیرد. مواردی از این قبیل در این مرحله بررسی می شود.

ربات معامله گر زمان انجام معامله را از کجا تشخیص می دهد؟

پس از آنکه در اولین مرحله سیگنال تولید گردید. در دومین مرحله بررسی میزان ریسک معامله مورد توجه قرار می گیرد. با اتمام دو مرحله قبل، زمان انجام معامله فرا می رسد. طی این مرحله و بر پایه برنامه هایی که از پیش تعریف شده، ربات تریدر به خرید و یا فروش یک ارز رمزنگاری می پردازد.

آیا کار ربات تریدر‌ها قابل اعتماد است؟

باید گفت استفاده از یک ربات ضمانت سود قطعی نیست و ممکن است ضرری برای معامله شما به همراه داشته باشد. در حال حاضر، ربات‌ تریدر ها قادر به رقابت با خرد انسانی نیستند ولی اگر بخواهید ربات‌ ها را به کار برید، لازم است با سرمایه کم آزمایش کنید.
حتما رباتی که قابل اطمینان بوده و خطاهای برنامه نویسی نداشته باشد و همیشه به روز باشد را انتخاب کنید. ربات‌ ها باید توأم با خصوصیاتی باشند که از ریزش سرمایه کاربران جلوگیری کنند.
در برخی موارد ربات هایی که ایمن معرفی ‌شده اند در اصل از طرف مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی کلاهبردارانی تولید شده اند که در صدد سرقت سرمایه معامله گران بوده‌اند. توصیه می شود از رباتی استفاده کنید که صحت کار آن را دیده اید. به هر حال، امکان ریسک در معامله با استفاده از ربات هم وجود دارد.
معامله‌ گران مشهور بر این باورند که برای داشتن یک درآمد ثابت از راه ترید، نباید همه کارها را به دوش ربات تریدرها انداخت، استفاده از گزینه ها و روش ‌های تحلیلی کمک کننده هستند ولی همه کاره نیستند. اینکه ربات ها با استفاده از هوش مصنوعی امکان یادگیری را به دست اورده اند، کمک قابل توجهی به توسعه و پیشرفت ربات تریدرها کرده ولی هنوز هوش و ادراک انسانی بالاتر است.
در حال حاضر ربات تریدرها نمی توانند تهدید های بزرگ علیه بازار رزهای رمزنگاری را تشخیص دهند و به تنهایی تصمیمات درست بگیرند. اگر همه معامله گران هم بخواهند از یک الگوریتم در ربات تریدرها استفاده نمایند، آنگاه سوددهی برای آنها امکان پذیر نخواهد بود.

الگوریتم اثبات تاریخ (Proof of History) چیست؟

الگوریتم‌های اجماع، سازوکاری هستن که ارزهای دیجیتال برای ایمن کردن شبکه بلاک چین و دفتر کل توزیع شده از آن استفاده می‌کنند. هزاران رمز ارز امروزی از طیف گسترده‌ای از ارزهای دیجیتال استفاده می‌کنند که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند. البته، بسیاری از این ارزهای دیجیتال مبتنی بر چند الگوریتم شناخته شده مانند اثبات کار (PoW) یا اثبات سهام (PoS) هستند. آناتولی یاکوونکو (Anatoly Yakovenko)، بنیانگذار سولانا، یک مکانیسم اجماع منحصربفرد برای شبکه Solana طراحی کرده است که با نام الگوریتم اثبات تاریخ (Proof of History) نام دارد.

به لطف این الگوریتم اجماع PoH، ارزش ارز دیجیتال سولانا (SOL) در یک سال گذشته بیش از ۱۱,۰۰۰ درصد افزایش یافته است. بسیاری از متخصصان حوزه بلاک چین، الگوریتم Proof of History سولانا را رقیب جدی Proof of Stake در اتریوم ۲.۰ می‌دانند. اما آیا اثبات تاریخ می تواند الگوریتم اجماع آینده باشد؟ در این مقاله، ما الگوریتم اثبات تاریخچه، نحوه کار و مزایا و معایب آن را بررسی می‌کنیم.

برچسب زمانی؛ یک سیستم بدون نیاز به اعتماد

دنیای سیستم‌های متمرکز (Centralized) به شدت وابسته به مفهوم اعتماد است. در انجام هر تراکنش، کاربر نهایی باید امیدوار باشد که داده‌های دریافتی دستکاری نشده، واقعی و قابل اعتماد باشد. گسترش اینترنت و حرکت صنایع مختلف به سمت دیجیتالی شدن باعث شد تا توسعه سیستمی که بتواند جایگزین نیاز به اعتماد شود، اهمیت بسیاری کند. راه حل این مشکل، مفهوم برچسب زمانی (TimeStamp) بود که ساتوشی ناکاموتو از آن برای ایجاد شبکه بلاک چین بیت کوین استفاده کرد.

استفاده از مفهوم برچسب زمانی در فناوری بلاک چین به ما اجازه می‌دهد تا تمامی داده‌ها به شکل رمزنگاری شده، غیرقابل تغییر، ناشناس و غیرمتمرکز در یک دفتر کل عمومی ذخیره کنیم. در حقیقت، ساختار غیرمتمرکز و بدون نیاز به اعتماد شبکه‌های بلاک چین، جایگزین مناسبی برای سیستم‌های متمرکز مبتنی بر اعتماد هستند. مفهوم برچسب زمانی نسبتا ساده است: ایجاد یک اثر انگشت منحصر برای هر قطعه از داده، با استفاده از ورودی‌هایی مانند عنوان داده، خود داده و تاریخ.

این اثر انگشت منحصر به فرد به صورت یک عبارت هش ذخیره می‌شود و با تغییر داده‌های ورودی مقدار هش خروجی نیز تغییر می‌کند. برچسب زمانی وظیفه تعیین زمان دقیق استخراج و اعتبارسنجی بلاک‌ها در شبکه بلاک چین را برعهده دارد؛ این مقدار نشان دهنده ترتیب زمانی بلاک‌ها برحسب ساعت UTC یا Unix Time در شبکه بلاک چین است. TimeStamp توالی زمانی میان تمامی نودهای متصل به شبکه و زمان داخلی بلاک چین را تنظیم می‌کند. این کار از دستکاری در شبکه جلوگیری می‌کند، زیرا اجازه ثبت بلاک‌ها (تراکنش‌های) تکراری در آینده را نمی‌دهد.

اثبات تاریخ؛ الگوریتم بلاک چین برای همگام‌سازی زمان

الگوریتم اثبات تاریخ (Proof of History) بدون استفاده از مفهوم برچسب زمانی، ثابت می‌کند یک رویداد در لحظه‌ای خاص پس از یک رویداد اما پیش از رویداد دیگری رخ داده است. برای مثال، عکس گرفتن از جلد یک مجله، اثبات می‌کند که عکس پس از انتشار گرفته شده است. با استفاده از الگوریتم اثبات تاریخچه (PoH)، می‌‎توان رکوردی ایجاد کرد که نشان دهد رویداد خاصی در یک زمان خاص، قبل یا بعد از رویدادهای دیگر رخ داده است. در حقیقت، این کار را می‌توان بدون استفاده از برچسب زمانی یا سیستم‌های همگام‌سازی شخص ثالث انجام داد. مکانسیم اثبات تاریخ (PoH)، اولین بار برای استفاده در بلاک چین ارز دیجیتال سولانا (Solana) در سال ۲۰۱۷ ایجاد شد.

دانشگاه استنفورد در ژانویه سال بعد، پروتکل مشابهی را با نام Verifiable Delay Functions یا تابع VDF توسعه داد. اگر دقیق‌تر نگاه کنیم الگوریتم اثبات تاریخ نیز یک تابع VDF با فرکانس بالاست؛ به این معنی که تابع برای ارزیابی و تولید یک نتیجه منحصر به فرد و قابل اعتماد (که سپس منتشر می شود) نیاز به اجرا در چند مرحله متوالی دارد. شبکه بلاک چین سولانا، تابعی دارد که به جای استفاده از مقدار هش‌های از پیش تعیین شده از یک سیستم هش متوالی (Sequential Hashing System) استفاده می‌کند. در این سازوکار، خروجی تابع فعلی به ورودی تابع جدید تبدیل می‌شود. سپس، مقدار فعلی، وضعیت تابع و خروجی به صورت دوره‌ای ثبت می‌شود.

الگوریتم اثبات تاریخ چگونه کار می‌کند؟

در الگوریتم اثبات تاریخچه (PoH)، داده‌های جدید با افزودن هش داده‌ها به وضعیت ایجاد شده قبلی در دنباله (Sequence) ایجاد می‌شوند. در زمان اضافه کردن ورودی جدید به تابع، مقدار خروجی مورد انتظار در آینده به شکلی غیرقابل پیش‌بینی تغییر خواهد کرد. هنوز امکان پردازش تابع Poof of History به شکل موازی وجود ندارد. بنابراین تا زمانی که مقدار هش اولیه SHA-256 تصادفی یا محرمانه باشد، ایجاد یک مقدار ورودی که هش مورد نظر را ایجاد می کند یا ایجاد یک تاریخچه جایگزین با همان هش‌ها، عملا غیرممکن است. در الگوریتم اثبات تاریخ می‌توان ثابت کرد که مقدار زمان مشخصی میان دو تراکنش (عملیات) انجام شده است، همچین می‌توان ثابت کرد که داده‌ها پیش از ذخیره شدن، ایجاد شده‌اند.

در الگوریتم اثبات کار، ورودی‌های جدید ممکن است به رویدادهای گذشته ارجاع داده شوند. این ارجاع به گذشته (Backreference) را می‌توان به عنوان بخشی از پیام که دربردارنده امضا کاربر است، استفاده کرد؛ به این معنی که امکان تغییر داده‌های ورودی به تابع جدید بدون کلید خصوصی کاربر امکان پذیر نیست. برای مثال، عکس گرفتن از مجله با در درست گرفتن آن برابر است. در تصویر پایین، از آنجایی که پیام حاوی مقدار هش 0xdeadc0de است، می‌توان فهمید که پس از شماره ۵۱۰۱۴۴۸۰۶۹۱۲ ایجاد شده است. سپس از این پیام دوباره در تابع متوالی (Sequential Function) استفاده می‌شود. مثل ابتدا با روزنامه در دست عکس گرفته شود و روز بعد روزنامه عکس کاربر را درحالی که روزنامه را در دست گرفته است، منتشر کند.

الگوریتم PoH؛ نوآوری بلاک چین سولانا

بلاک چین سولانا (Solana) با ترکیب الگوریتم اثبات سهام (PoS) با اثبات تاریخچه (PoH) یک مکانیسم اجماع ترکیبی و منحصر به فرد ایجاد کرده است. مکانسیم Proof of History به سولانا امکان می‌دهد تا در کنار اینکه یک بلاک چین بسیار سریع باشد، همچنان امن و غیر متمرکز بماند. در شبکه سولانا همه تراکنش‌ها با استفاده از الگوریتم SHA-256 هش می‌شوند؛ در این تابع خروجی تولید شده منحصر به فرد و پیش‌‌بینی آن بسیار دشوار است. در حقیقت، سولانا خروجی یک تراکنش را می‌گیرد و از آن به عنوان ورودی برای هش بعدی استفاده می کند، در این مکانسیم توالی تراکنش‌ها به شکل خروجی هش ساخته می‌شود.

فرآیند هش کردن در الگوریتم اثبات تاریخ (PoH) یک زنجیره طولانی و ناگسستنی از تراکنش های هش شده ایجاد می کند. در این سازوکار، اعتبارسنج‌ها (Validator) بدون نیاز به استفاده از برچسب زمانی یک توالی شفاف و قابل تایید از تراکنش‌ها را به بلاک جدید اضافه می‌کنند. همچین، از آنجایی که هش کردن نیاز به زمان مشخصی برای انجام شدن دارد، اعتبار سنج‌ها می‌توانند بررسی کنند که برای ایجاد هر بلاک چقدر زمان گذشته است.

اثبات تاریخ: آینده و مشکلات

مکانیسم اثبات تاریخ (PoH) پتانسیل بسیار زیادی برای رشد و گسترش در آینده دارد، با این حال مانند هر الگوریتم اجماع دیگری اشکالاتی دارد. راه‌اندازی یک نود اعتبارسنج (Validator Node) در شبکه سولانا، نیازمند سخت افزاری قدرتمند است. این امر به میزان قابل توجهی، ماهیت غیر متمرکز (Decentralize) بلاک چین سولانا را محدود می‌کند. الگوریتم اثبات سهام (PoS) بسیار غیرمتمرکزتر است، زیرا هر کاربر با استفاده از یک کامپیوتر معمولی می‎تواند در فرایند اعتبارسنجی شرکت کند. مهم‌ترین مزیت بلاک چین سولانا، سرعت بالای پردازش تراکنش‌ها است. پروتکل Proof of History به این شبکه امکان می‌دهد تا ۶۵,۰۰۰ تراکنش را در ثانیه را پردازش کند.

اما این مزیت مهم استفاده از PoH، می‌تواند مشکلاتی را در آینده ایجاد کند. در این شبکه هر یک تراکنش حدود ۲۵۰ کیلوبایت است، در نتیجه حدود ۶۵,۰۰۰ تراکنش در ثانیه می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را ایجاد کند. تصور کنید که ۵۰,۰۰۰ تراکنش ۲۵۰ کیلوبایتی برابر ۱۲.۵ گیگابایت داده در ثانیه یا حدود ۴۰ پتابایت داده در سال است. با این وجود، الگوریتم اجماع اثبات تاریخچه (PoH) سریع‌تر و کارآمدتر از بسیاری از الگوریتم‌های دیگر است. رشد بیش از ۱۱,۰۰۰ درصدی قیمت ارز دیجیتال سولانا در یک سال گذشته و توسعه برنامه‎‌های کاربردی (dApps) نشان می‌‌دهد که سرمایه‌گذاران بسیاری به آینده اثبات تاریخ اطمینان دارند.

سوالات متداول

الگوریتم اثبات تاریخ چطور کار می‌کند؟

در الگوریتم اثبات تاریخچه (PoH)، داده‌های جدید با افزودن هش داده‌ها به وضعیت ایجاد شده قبلی در دنباله (Sequence) ایجاد می‌شوند و بدون نیاز به برچسب زمانی، تمامی داده‌ها ذخیره می‌شود.

اثبات تاریخ در کدام شبکه بلاک چینی اجرا می‌شود؟

شبکه سولانا اولین و مشهورترین شبکه‌ای است که در سال ۲۰۱۷ تاسیس شد و از الگوریتم اثبات تاریخ استفاده کرد.

نکته : توجه داشته باشید این مقاله صرفا با هدف راهنمایی و آشنایی نوشته شده و آکادمی ارز دیجیتال ارزتودی مسئولیتی در مقابل تصمیمات افراد یا عواقب مالی آن ندارد.