مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی

لنس بگز Lance Beggs معامله گر حرفه ای فوق العاده خوب و محترمی می باشد که درک خوبی از مباحث مهم پرایس اکشن از جمله: تجزیه و تحلیل تکنیکال، پرایس اکشن ساختار بازار، مدیریت ریسک و سرمایه، ترکیب مناطق با احتمال زیاد برای خرید و فروش و روانشناسی معامله گری را داشته و به همین کیفیت آن ها را به شاگردان خود و در محصولاتش ارائه می‌دهد.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتو تریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب این نوع معاملات چیست؟ تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آن‌ها را شکار کنید.

خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه این‌ها زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.

الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آن‌ها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک می‌کند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.

منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال می‌کند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری می‌کند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آن‌ها زیر 30 است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار می‌کند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص‌ شده چهار وظیفه کلی دارند:

• رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
• ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
• مدیریت پوزیشن
• مدیریت ریسک و سرمایه

هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.

طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

الگوریتم‌ معاملاتی یا الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.

الگوریتم‌های اجرای معاملات

این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آن‌ها براساس داده‌های موجود اقدام به اردر‌گذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آن‌ها است.

به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه 100 میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر 100 میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همان‌طور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهم‌ترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.

الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همان‌طور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.

بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آن‌ها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.

الگوریتم‌های تریدینگ

الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز می‌کند.

این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.

الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.

این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.

الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همان‌طور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.

به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آن‌ها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.

نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.

درحقیقت معاملات الگوریتمی هم مثل دراختیار داشتن اینترنت یا دانش شکافتن اتم است. خوب یا بد بودن آن بستگی به نوع دیدگاه و نحوه استفاده ما از این ابزار دارد. دقیقا همان‌طور که از شکافتن اتم در علوم پزشکی استفاده شد، اما با همان دانش بمب اتم هم تولید کرده‌اند.

اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای 90% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای این‌که بتوانند جای ما در بازارهای مالی مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.

انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

استراتژی‌های Trend Following

استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همان‌طور که از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.

اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتور‌ها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.

استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت 1000 تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت 800 تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت 800 تومان خریده و تمام آن را به قیمت 1000 تومان به شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.

در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیتکوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.

استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و. ) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آن‌ها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آن‌ها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و. ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.

به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ 1 دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید.

دوحالت وجود دارد:

اگر ‌برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه 2 دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، 4 دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها 3 دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (4دلار). این‌بار اگر برنده باشید، 8 دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها 7 دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + 1 دلار برنده می‌شوید.

طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.

استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از این‌که استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.

استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.

الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

به‌نظر شما استفاده از ابزار معاملات الگوریتمی در بازار بورس خوب است یا بد؟

معاملات الگوریتمی

آموزش گام به گام ثبت نام در سامانه امیدپلاس

امید‌پلاس، اولین ارائه‌دهنده معاملات الگوریتمی به معامله‌گران حقیقی است. این سامانه علاوه بر رابط کاربری صمیمانه‌تر و زیبا‌تر، امکانات متنوعی مانند الگوریتم‌های اجرای معاملات، هات‌لیست‌ها و واچ‌لیست‌ها و … را ارائه می‌دهد تا افراد حقیقی نیز بتوانند در سریع‌ترین زمان استراتژی‌های خود را اجرا کنند.
ما در این مقاله به شما کمک می‌کنیم تا با نحوه ثبت نام و استفاده از الگوریتم‌های ارائه شده توسط شرکت تحلیلگر امید برای فعالیت در بازار سرمایه آشنا شوید.

هر آنچه از معاملات الگوریتمی فارکس باید بدانید

اگر یک معامله‌گر مبتدی هستید بعید است که معاملات الگوریتمی جزو اولین چیزهایی باشد که به ذهن شما خطور می‌کند؛ اما معاملات الگوریتمی یک بخش بسیار مهم در معاملات است.
معاملات الگوریتمی فارکس یا معاملات با الگوریتم، فرآیند اجرای معاملات با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای تحلیل داده‌ها و اجرای سفارش‌ها در بازار فارکس است. معامله‌گران الگوریتمی بر روش‌های کمی مانند تحلیل تکنیکال برای تصمیم‌گیری خود تکیه می‌کنند.
در این مقاله قصد داریم به طور دقیق بررسی کنیم که معاملات الگوریتمی فارکس چیست و چگونه کار می‌کند، مزایا و ریسک معاملات الگوریتمی فارکس چیست و همچنین برخی از استراتژی‌های رایج معاملات الگوریتمی فارکس را معرفی خواهیم کرد.

۵ استراتژی برای خرید و فروش سهام با استفاده از الگو تریدینگ

الگو تریدینگ یک روش معامله است که در آن دستورات توسط نرم‌افزارها به تنهایی با استراتژی‌ها یا روش‌های از پیش تعریف شده اجرا می‌شوند. امروزه معاملات الگوریتمی مورد توجه معامله‌گران و سرمایه‌گذاران قرار گرفته است. زیرا به نسبت معاملات دستی، دخالت انسان و خطای معاملاتی کمتر رخ می‌دهد. در واقع این معاملات با استفاده از فناوری روز، پیاده‌سازی می‌شوند.

الگوریتم های معاملاتی برای کارمندان

همانطور که می‌دانید استراتژی‌های معاملاتی بسیاری وجود دارند که نیاز به رصد بازار در زمان معامله دارند و الگوریتم‌های معاملاتی برای شرایط مختلف و بازارهای متفاوت ایجاد شده‌اند؛ اگر شما فردی توانمندی در تحلیل بازار هستید اما زمان کافی برای رصد معاملات را ندارید، پنل امید پلاس می‌تواند در این مورد به کمک شما بیاید.

معاملات الگوریتمی چگونه به مدیران صندوق ها کمک می کند؟

مدیر، رکن اجرایی صندوق‌‌ و متخصص در بازار سرمایه است؛ می‌توان گفت مدیر صندوق باید این توانمندی را داشته باشد که تصمیمات مهمی مانند خرید‌‌و‌‌فروش را در زمان مناسب و با روشی مناسب، اتخاذ کند و در راستای درآمدزایی برای مدیریت صندوق، سودآوری برای دارندگان واحد سرمایه‌گذاری صندوق و تامین منافع سازمانی و مشتریان بکوشد.
در این مقاله به بررسی مزیت‌های استفاده از الگوریتم اجرای سفارشات توسط مدیران صندوق‌ها، خواهیم پرداخت.

مفاهیم کلی در دنیای الگو تریدینگ

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت های پرسودی که برای معامله گر دارد، با درک و تحلیل تاثیرات مربوط به عواطف انسانی، فعالیت خرید و فروش را به نحو سیستماتیک تری انجام می دهد. به همین دلیل، مدت ها است که بسیاری از سرمایه گذاران دنیا درک کرده اند که ماشین ها می توانند معامله گران دقیقی باشند، با توجه به اینکه آن ها در عین حال از استراتژی های معامله گر نیز پیروی می کنند.
در این مقاله به بررسی مفاهیم پایه ای و کلی دنیا معاملات الگوریتمی پرداخته ایم.

آیا معاملات الگوریتمی جایگزین معامله گران خواهند شد؟

اگرچه معاملات الگوریتمی به کمک بسیار کمی از انسان نیاز دارد، اما پاسخ به این سوال یک خیر ساده است! به این دلیل که معاملات الگوریتمی نمی‌تواند به طور کامل عملکردهای دستی در معاملات مانند ایجاد استراتژی‌های معاملاتی با افکار محتاطانه جهت اطمینان از ثبات بهتر در بازارهای مالی را حذف کند. در حال حاضر و حتی در آینده، سیستم‌ها قطعاً به مداخله انسانی برای معاملات الگوریتمی نیاز خواهند داشت.
در این مقاله به طور مفصل به وظایف معاملات الگوریتمی و جایگزینی آن با معامله‌گران خواهیم پرداخت.

الگوریتم آربیتراژور اوراق تحلیلگر امید

معاملات آربیتراژ یک گزینه عالی برای معامله‌گرانی است که قصد اجرای معاملات با سودآوری بالا و ریسک کم دارند و به معنای خرید‌و‌فروش دو دارایی مرتبط در دو بازار متفاوت است که اختلاف قیمت یا نرخ بین بازارها را به سودهای کم‌ریسک تبدیل کند.
در این مقاله به بررسی آربیتراژ و معرفی الگوریتم های آربیتراژور خواهیم پرداخت.

الگوریتم انتخاب سهام در بورس

الگوریتم‌های سیگنال یا انتخاب سهم بر اساس استراتژی‌های از پیش‌تعیین‌شده، به سرمایه‌گذار، سهم مناسب را معرفی می‌کنند. در واقع ربات‌های انتخاب سهام برای استفاده در بخش دوم چرخه سرمایه‌گذاری طراحی می‌شوند.

گزارش جامع از وضعیت بازار معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی، از زمان تحولات گسترده در فناوری‌های کامپیوتری، رشد سهم معاملات آنلاین و افزایش سرعت انجام معاملات، تبدیل به بحثی داغ و مطرح در میان معامله‌گران شده است. از زمان ورود این فناوری به بازارهای مالی پیشرفت بی‌نظیری در حجم معاملات دیده شده است.
معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ توجه سرمایه‌گذاران را به حدی جلب کرده است که در حال حاضر بیش از ۸۵ درصد معاملات بورس‌های پیشرفته در دنیا از طریق آن اجرا می‌شود؛ معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه ایران نیز ورود کرده است.

Copyright © 2022 امید بلاگ . All rights reserved. Theme Spacious by ThemeGrill. Powered by: WordPress .

آشنایی با سامانه معاملات الگوریتمی | الگوتریدینگ

بازارهای مالی قدمتی بسیار طولانی‌تر از فناوری اطلاعات و کامپیوترها دارند. با این وجود ورود کامپیوترها به حوزه مالی، تاثیرات قابل‌توجهی را در این زمینه از خود به جا گذا‌شته است. از نخستین تحولاتی که فناوری اطلاعات در بازار سرمایه ایجاد کرد، افزودن قابلیت ثبت و نگهداری اطلاعات به صورت جامع و یکپارچه بود. در قدم بعدی، اکنون که اطلاعات، آمار و ارقام به‌صورت یکپارچه در یک مرکز داد‌ه جمع شد‌ه‌اند، قابلیت پردازش و تحلیل داده را پیدا می‌کنند. به کمک این پردازش،‌ می‌توان کاربردهای متنوعی را برای این عرصه ببینیم . این سیستم پردازش اطلاعات تا جایی می‌تواند پیش‌روی کند که یک سیستم هوشمند یا نیمه هوشمند در خصوص معامله‌گری می‌تواند شکل بگیرد! دقیقا همان مفهومی که برای دانستن آن شما اینجا هستید. در این مطلب از آکادمی مزدکس شما را با مفهوم الگوتریدینگ یا همان سامانه معاملات الگوریتمی کاملا آشنا می‌کنیم.

الگوتریدینگ چیست؟

معاملات الگوریتمی را می‌توانیم یک معادل مناسب در زبان فارسی برای واژگان Algo Trading یا Algorithmic Trading بدانیم. یک معامله را زمانی می‌توان بر پایه یک الگوریتم دانست که بخشی یا تمامی روند تصمیم‌سازی در آن به طور خودکار انجام پذیرد. در این روند مراحل تحلیل بازار، یافتن فرصت‌های تجاری و انجام معا‌مله می‌تواند به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی صورت پذیرد. در حالتی دیگر، این موارد توسط الگوریتم‌ها شناسایی شوند و برای تکمیل نهایی نیاز به تایید از سمت انسان د‌ا‌شته باشند.

مثالی از معاملات الگوتریدینگ

سامانه معاملات الگوریتمی طیف وسیعی از انواع معاملات را می‌تواند شامل شود. از ساده‌ترین تصمیم‌گیری‌های بلندمدت در بازار تا تصمیم‌های بسیار پیچید‌ه در چندین لحظه؛ هر کدام از این فرایندها کاربردهای منحصربه‌فرد خود را دارند. از ساده‌ترین معاملات الگوریتمی می‌توان به نمونه‌هایی اشار‌ه کرد که برنامه‌های تنظیم‌شد‌ه از سوی افراد یا نهادهای واسط، میانگین قیمتی یا شاخص‌های از پیش تعیین شد‌ه‌ای را با یکدیگر مقایسه می‌کنند و مبتنی بر قیاس به عمل آمد‌ه، مقدار مشخصی از یک ارز یا سهم را معامله می‌‌کنند.

در حالت کلی هر معامله الگوریتمی را می‌توان شامل ابزارهای اصلی و ابزارهای فرعی دانست که متناسب با پیچیدگی در طراحی آن الگوریتم، شیوه و تعداد ابزار به‌کارگرفته شد‌ه می‌تواند متغیر باشد. از اصلی‌ترین ابزارهای به‌کارگرفته‌شده در معاملات الگوریتمی، می‌توان به دریافت داده‌ها، تحلیل و محاسبه،‌بررسی شرایط و اجرای دستورالعمل اشاره کرد. هم‌چنین یک الگوتریدینگ می‌تواند شامل ابزارهایی فرعی همچون ابزارهای مدیریت ریسک، ابزارهای مدیریت پورتفولیو، ابزارهای کنترل و ذخیره‌سازی داده‌ها و تحلیل‌ها و پیگیری‌های پس از معامله باشد.

با انواع الگوتریدینگ آشنا شوید

اگر چه عمر چندانی از پیدایش معاملات الگوریتمی نمی‌گذرد، انواع مختلفی از این سازوکارها به‌وجود آمد‌ه‌اند. با این حال ساختار به‌کار گرفته‌شده در مدل‌های مختلف، به طور صد در صدی یکسان نیست و هم‌چنین عنوانی که برای هر کدام بیان می‌شود نیز می‌تواند با عبارت‌های متعددی از سوی افراد مختلف نام‌گذاری شد‌ه باشد. برخی از مدل‌های معاملات الگوریتمی عبارتند از:

تحلیل‌های تکنیکال

تحلیل‌های تکنیکال (Technical Analysis) به مجموعه‌ای از تحلیل‌ها و پیش‌بینی‌های قیمتی می‌گویند که با بررسی قیمت‌ها و حجم‌های معاملاتی در گذ‌شته، سعی در تحلیل روندهای آتی و آنچه قرار است در آینده رقم بخورد دارند و عقید‌ه دارند که الگوهای قیمتی نیز همواره در حال تکرار شوندگی هستند.

معاملات مقداری

معاملات مقداری (Quantitative Trading) نیز می‌توانند تا حد زیادی شباهت به مدل تحلیل‌های تکنیکال داشته باشد. این معاملات بر پایه چند مدل ریاضی و آماری از رفتار بازار ساخته‌شده‌اند. از مهم‌ترین زیرمجموعه‌های معاملات مقداری می‌توان به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اشاره کرد.

معاملات سریع

معاملات سریع (High Frequency Trading or HFT) به معاملاتی که در یک میلیونم ثانیه رخ می‌دهند، گفته می‌شود. طبیعتا چنین معاملاتی بدون کمک کامپیوترها و الگوریتم‌ها امکان‌پذیر نیست و تنها دریافت یک داد‌ه مشخص می‌تواند منجر به نهایی شدن یک معامله شود.

برای موفقیت در الگوتریدینگ باید چه کنیم؟

مشکلات سامانه معاملات الگوریتمی را بشناسید

با وجود تمامی مزیت‌ها و ویژگی‌های نام‌برد‌ه شد‌ه از معاملات الگوریتمی، هر پدید‌ه‌ای معایب منحصربه‌فرد خود را نیز دارد و نمی‌توان از چالش‌هایی که ممکن است توسط الگوتریدینگ برای معامله‌گران و کاربران ایجاد شود چشم‌پوشی کرد. از مهم‌ترین چالش‌هایی که ممکن است در این حوزه با آن مواجه شویم عبارتند از:

• مهارت‌هایی که شما را به تسلط لازم در حوز‌ه معاملات الگوریتمی می‌رسانند به راحتی قابل دسترس نیستند و شما برای دستیابی به چنین دانشی، نیازمند گذاشتن وقت و انرژی کافی در این حو‌ز‌ه هستید. در حالت دیگر نیز نیازمند حضور فرد یا گروهی دیگر از افراد هستیم که به این دانش دسترسی داشته باشند که این عامل خود نیازمند صرف هزینه و انرژی خواهد بود.
• از جمله زیرساخت‌های لازم برای پیاده‌سازی فرایندها در معاملات الگوریتمی، می‌توان به برق اضطراری و اتصال دائم شبکه اینترنت اشاره کرد. با این وجود دسترسی به فضای ابری بخشی از چالش را برطرف می‌کند.
• الگوتریدینگ ریسک‌های عملیاتی مختص به خود را دارد و اگر به هر دلیلی سرور الگوتریدینگ خراب یا خاموش شود، پیامدهای جبران ناپذیری را می‌تواند به دنبال داشته باشد.

جمع‌بندی

اتخاذ یک شیوه معاملاتی صحیح و مناسب برای هر فرد، بایستی به‌گو‌نه‌ای طراحی شود که هر شخص بتواند نهایت بهر‌‌ه را از سیاست‌های به‌کار گرفته شده ببرد و معاملاتی با کم‌ترین ریسک‌های اجرایی و عملیاتی را د‌اشته باشد. در فازهای ابتدایی ممکن است برقراری یک سامانه معاملات الگوریتمی معاملات الگوریتمی هزینه و انرژی بسیار مضاعفی را به دنبال داشته باشند اما تبدیل یک فرایند انسانی به یک اتوماسیون، به طور یقین می‌تواند در بلند مدت نتایج اثربخشی را در سبد دارایی‌های ما بر جای بگذارد.

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 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 مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی توسعه دهندگان و آشنایی آنها با کارآیی بازار دارد. ربات تریدر های ساده برای معامله گران 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 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 مفاهیم پایه معامله گری الگوریتمی 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 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.

پرایس اکشن RTM چیست؟

پرایس اکشن RTM یکی از انواع پرایس اکشن هاست که می تواند به تریدر یا معامله گر در جهت کسب سود بیشتر کمک بزرگی کند، سرمایه گذاران بزرگ بازار ارزهای دیجیتال ( کریپتوکارنسی - cryptocurrency) از روش پرایس اکشن به میزان زیادی برای معاملات خود استفاده می کنند، این روش بدون استفاده از هیچ اندیکاتوری و تنها با استفاده از فاکتور قیمت و گذشته مسیر کوین یا توکن مورد نظر صورت می گیرد، به همین خاطر این روش یکی از محبوب ترین روش های تحلیل است؛ توجه داشته باشید سبک های تکنیکال در تمامی بازارهای مالی موجود، مورد استفاده قرار می گیرد.

آشنایی با پرایس اکشن

تحلیل در بازارهای مالی بر دو نوع تحلیل تکنیکال و تحلیل فاندامنتال تمرکز دارد، تحلیل تکنیکال بر موضوعات، شناخت کندل و همچنین پیاده سازی استراتژی ها معاملاتی سروکار دارد. همچنین دیگر تحلیل بازار ارزهای دیجیتال یعنی تحلیل فاندامنتال با اخبارهای بازار سیگنال های خرید یا فروش را به معامله گران می دهد، قابل ذکر است که یکی از مهم ترین بخش های بلاک چین نیز تحلیل درون زنجیره ای است. پرایس اکشن یکی از تحلیل های تکنیکال است که با توجه به مهم ترین فاکتور خود یعنی قیمت، سیگنال های خرید یا فروش را به سرمایه گذاران می دهد، این تحلیل انواع مختلفی دارد که در جدول زیر آنها را مشاهده می کنید.

انواع پرایس اکشن های موجود در بازار ارزهای دیجیتال

پرایس اکشن مدل RTM

پرایس اکشن مدل ال بروکس

پرایس اکشن مدل Woods

پرایس اکشن مدل Lance

فلگ لیمیت مهم ترین بخش RTM

پرایس اکشن RTM مخفف اسم شخص خاصی نیست، برای مثال پرایس ال بروکس به احترام این شخص نام گذاری شده است اما RTM مخفف (Read The Market) است. معنی این سه کلمه این است که شما با این روش می توانید مارکت یا همان بازارهای مالی را بخوانید، جوابی که در نهایت شما با آموزش دیدن این سبک بدست می آورید این است که قیمت چه هدفی دارد؟ الان کجاست؟ از کجا آمده است و به کجا خواهد رفت؟ این ها تماما از دل فلگ ها و دقیق تر از آن، در دل اف ال هاست (FL)، چرا که سفارش های اصلی در این بخش از بازار بارگذاری می شوند. برای فهم راحت تر که چرا به این مناطق اف ال یا فلگ لیمیت می گویند بهتر است تنها چند دقیقه به تصویر بالا با دقت فراوان نگاه کنید، شاید تنها چیزی که برای خواندن ساختار مارکت نیاز داشته باشید همین باشد.

تمامی چارت پر شده است از این شکل، در ابتدا به دنبال یک منطقه ای باشید که درگیری بین خریدار و فروشنده شروع شده باشد، این همان بیس است که یکی از ساختار های بعد از دراپ یا رالی به وجود می آید، اتفاقی که می افتد این است که در این ناحیه بیس، یکی از خریدارها یا فروشندگان پیروز خواهند شد و قیمت به سمت شخصی میل پیدا می کند که برنده این نبرد باشد. می توان اینگونه برداشت کرد که این جایزه آن هاست اما باید گفت که قیمت قبل از حرکتش اعلام می کند که به کدام سمت خواهد رفت و این اعلام با اینگلف صورت می گیرد، اینگلف به معنای نفوذ بوده و با کندل اینگلف یا پوشاننده کاملا متفاوت است.

نفوذ به خارج از محدوده شما به این معنی است که دیگر چیزی جلوی راه قیمت را در آینده نخواهد گرفت، پس از این بیس یک رالی یا دراپ داریم که در عکس بالا چون این بازی را خریداران برده اند، رالی قیمت که همان POLE است هدیه به خریداران است، حال بعد از این پاداش، جنگی دوباره بین خریداران و فروشندگان رخ می دهد، به نظر شما جایزه این جنگ دوباره چیست؟ قطعا که همیشه هدف و جایزه این جدال میان این دو گروه یک حرکت شارپ و قوی است، این را می توان همان غنیمت جنگی دانست، لذا این جنگ دوباره نیز نقش همان بیس را بازی خواهد کرد؛ منطقه ای که در آن بالاخره پیروز می شوند نیز فلگ لیمیت یعنی محدوده پرچم نام دارد؛ تمام حرکت قیمت از قبل با اینگلف (ENG) به نمایش در می آید.

مباحث مهم پرایس اکشن RTM

شاید می توان گفت که بزرگترین مبحث مهم پرایس اکشن RTM فلگ لیمیت هاست، فلگ لیمیت ها ناحیه ای هستند که سفارش های مارکت میکر از آن جا شروع می شود، جایی که باید تصمیم گیری کنند حرکت قیمت نیز در حوالی این محدودهاست، نام این مناطق تصمیم گیری دیسیژن پوینت یا به اختصار DP است؛ اما برای فهم بیشتر باید گفت که پایه اول آموزش RTM این است که ابتدا از اف تی آر شروع کنید، چرا که بیس آر تی ام همان عرضه و تقاضاست، تنها این سبک پیشرفته شده است.

مقایسه پرایس اکشن مدل RTM با پرایس اکشن مدل Lance

هنگامی که معامله‌ گران بازار با استفاده از اندیکاتورها و الگوهای کلاسیک تحلیل های خود را پیش می بردند و اکثر مواقع با ضرر از بازار مالی خارج می شدند، شخصی به نام ایف (If Myante) متوجه شد که موسسات و بانک‌ ها برای بدست آوردن پول معامله گران خرد (کوچک و کم سرمایه)، با دستکاری و ایجاد ترفندهایی بر روی نمودار پیشروی بازار سرمایه قصد فریب دادن این دسته از سرمایه گذاران را دارند. تصمیم گرفت تا یک آکادمی تاسیس کند و با بررسی دقیق نمودار تمام این فریب‌ها را کشف کند؛ تلاش چندین ساله وی برای کشف راز بازار و تحرکات قیمت سبک قدرتمندی از پرایس اکشن را بوجود آورد که نامش RTM است.

نوع دیگری از پرایس اکشن، پرایس اکشن ال بروکس است، به علت بهینه بودن این روش تکنیکال، ال بروکس توانسته است طرفداران زیادی را به سمت خود جذب کند.

ستاپ های ال بروکس یکی از کامل ترین در پرایس اکشن است.

جهت آشنایی با پرایس اکشن و تحلیل نمودارها می توانید دوره پرایس اکشن را تهیه کنید.

(لنس بگز) یکی از معامله گران حرفه ای بازار جهانی است، وی فعالیت اصلی خود را در بازار فارکس انجام می داد و در بازارهای دیگری همچون معاملات آتی نیز فعالیت می کرد. این معامله گر با نوشتن کتاب پرایس اکشن لنس بگز و ارائه دوره های آموزشی پرایس اکشن خود کمک بزرگی به معامله گران این بازارها کرده و افراد زیادی به روش او معاملات خود را انجام می‌دهند. آقای لنس بگز با ارائه این کتاب سعی کرده است تا تمامی مباحث مربوط به استراتژی پرایس اکشن را در آن ارائه دهد.

لنس بگز Lance Beggs معامله گر حرفه ای فوق العاده خوب و محترمی می باشد که درک خوبی از مباحث مهم پرایس اکشن از جمله: تجزیه و تحلیل تکنیکال، پرایس اکشن ساختار بازار، مدیریت ریسک و سرمایه، ترکیب مناطق با احتمال زیاد برای خرید و فروش و روانشناسی معامله گری را داشته و به همین کیفیت آن ها را به شاگردان خود و در محصولاتش ارائه می‌دهد.

ستاپ های معاملاتی پرایس اکشن Lance

ستاپ‌ های معاملاتی بازار ارزهای دیجیتال با شناسایی ضعف در حرکت فعلی قیمت به دست‌ می‌آید. فرصت‌های معاملاتی در محدوده سطوح حمایت و مقاومت در تایم فریم معاملاتی و تایم فریم بالاتر مشخص می‌شوند.

ستاپ های معاملاتی لنس بگز

ستاپ تست حمایت و مقاومت

ستاپ شکست ناموفق

ستاپ پولبک بعد از شکست

ستاپ پولبک ساده در روند

ستاپ پولبک پیچیده در روند

ستاپ تست حمایت و مقاومت (TST)

ستاپ حمایت و مقاومت در شرایطی ایجاد می شود که قیمت توانایی عبور از این دو محدوده را ندارد لذا زمانی که قیمت در عبور از این محدوده ها ناتوان باشد، این سطوح حفظ خواهند شد. احتمال موفقیت این معامله در شرایطی بالاتر است که قیمت به مقاومت های تایم فریم بالاتر واکنش نشان دهد.

ستاپ شکست ناموفق (BOF)

همان طور که در تصویر بالا مشخص است، قیمت پس از رسیدن به محدوده حمایت و مقاومت به آن نفوذ کرده و از آن عبور کرده است اما قیمت، توانایی ادامه حرکت موفقیت آمیز خود را ندارد و مجدد به داخل محدوده باز می گردد. مفهوم این ستاپ این است که تریدرها یا معامله گران بازار ارزهای دیجیتال هنگام شکست قیمت وارد معامله شده اند، لذا بازار توانایی کافی برای ادامه مسیر را ندارد؛ عدم توانایی ادامه مسیر سبب می‌شود معامله‌ گران ذکر شده به دام بیوفتند و خروج آن‌ ها سبب فشار بیشتر در جهت مخالف شکست خواهد شد.

ستاپ پولبک بعد از شکست (BPB)

در این مدل، قیمت پس از عبور از محدوده حمایت و مقاومت، یک پولبک ضعیف را ایجاد می کند، این نشان دهنده ضعف در مسیر پولبک و قدرت حرکت در مسیر جدید است. نکته قابل توجه برای کاربران حوزه ارزهای دیجیتال، بررسی کردن حرکت مسیر است تا نشانه های ضعف را مشاهده کند.

در صورت مشاهده ضعف در پولبک بعد از شکست به دنبال ستاپ معاملاتی BPB باشید. برای ورود به معامله در هر یک از ستاپ‌ها می‌بایست نسبت مناسب ریسک به ریوارد و تریگر ورود خصوصا در محدوده قیمت‌های عمده‌‍ فروشی LWP فراهم باشد.

ستاپ پولبک ساده در روند (BP)

قابل توجه ترین و مهم ترین نکته تحلیل حرکات قیمتی در بازار ارزهای دیجیتال این است که بازار همواره در جهت قدرت و خلاف جهت ضعف حرکت می‌کند. معامله گران بزرگ از این پولبک‌ های ضعیف برای یافتن معامله‌ گرانی که به اشتباه در خلاف جهت روند وارد شده‌اند و خروج آن‌ها حرکت در مسیر روند اصلی را تقویت می‌کند، استفاده می‌کنند.

تحلیل کندل به کندل حرکات قیمت کمک می‌کند تا زمان پایان پولبک‌ ها را شناسایی کنیم. یکی از نواحی که احتمال اتمام پولبک‌ها را تقویت می‌کند، کف و سقف نوسان پیشین می‌باشد.

در شکل بالا توجه به کف و سقف نوسان‌ های پیشین که احتمال بیشتری برای اتمام پولبک‌ها را نمایان می‌کند، نشان داده شده است.

ستاپ پولبک پیچیده در روند (CPB)

در این ستاپ ورود به معامله بعد از تحقق پولبک‌های پیچیده اتفاق می افتد چرا که این ستاپ متشکل از چندین نوسان و یا اصلاح زمانی و فرسایشی بوده است. با مشاهده ضعف در این اصلاح پیچیده می‌توان به دنبال ستاپ معاملاتی CPB‌ بود. وقوع PBهای ناموفق که تاکنون قیمت در جهت روند حرکت نکرده، می‌تواند سبب فرصت CPB شود.

ستاپ CPB فرصت‌های معاملاتی قوی‌تر، مطمئن‌تر و با سود بیشتری نسبت به ستاپ‌های PB ایجاد می‌نماید.

ستاپ های پرایس اکشن مدل RTM

ستاپ های پرایس اکشن مدل RTM

QM

Diamond

Can Can

QM در پرایس اکشن RTM

یکی از قدرتمندترین الگوریتم ها در پرایس اکشن RTM، ستاپ QM است، این الگوریتم با عرضه و تقاضا سرمایه گذاران بازار ارزهای دیجیتال سروکار دارد. در این الگو QM روند صعودی ابتدا قیمت، یک قله ساخته و سپس یک کف می سازد. قیمت دوباره بالا رفته و قله بالاتری می سازد و مجدد برگشته و کفی پایین تر از قبل را می سازد. در این حالت محدوده بین دو قله زون QM ما خواهد بود؛ اما می توان این نقطه ورود را بهینه کنید. از نظر تحلیل تکنیکال، الگوی سر و شانه یک نمودار پیش‌ بینی‌ کننده است که معمولاً نشان ‌دهنده روند چرخشی است که در آن بازار از صعودی به نزولی یا بالعکس تغییر می‌ کند.

این الگو مدت هاست که به عنوان یک الگوی قابل اعتماد که معکوس روند را پیش بینی می کند، مورد استقبال قرار گرفته است. قبل از ادامه، مهم است که به خاطر داشته باشید که الگوی سر و شانه تقریباً هرگز کامل نیست، به این معنی که احتمالاً نوسانات قیمتی اندکی در بین شانه‌ ها و سر وجود خواهد داشت و شکل‌ گیری الگو به ندرت در ظاهر آن کاملاً شکل می‌گیرد. از سوی دیگر شناخت مفهوم ناحیه مقاومت و حمایت بسیار مهم است؛ اما باید گفت که الگوی QM همان الگوی تکنیکالی سر و شانه است، با این تفاوت که نقطه ورود و همچنین ریسک به ریوارد بهتری را به شما هدیه می دهد.

Diamond در پرایس اکشن RTM

این الگو زمانی تشکیل می شود که الگو QM در نمودار چارت شکست خورده باشد. این الگو به الگو الماس نیز معروف است چرا که با وصل کردن قله (HH) به قله بالاتر یعنی قله (HHH) و سپس وصل کردن این خطوط به کف پایین تر (LL) یک الماس تشکیل می شود؛ الگو Diamond زمانی شکل می گیرد که fail ،QM شده باشد (قیمت آن را اینگلف کند)؛ در الگو الماس چهار اینگلف رخ می دهد و بدین ترتیب استاپ 4 دسته از تریدرهای اصلی بازار زده می شود و نقدینگی ایجاد می شود.

Can Can در پرایس اکشن RTM

نواحی Can Can در روش پرایس اکشن RTM به زون هایی گفته می شود که انتظار واکنش های تند قیمت در آنجا زیاد است چرا که گره های اصلی قیمت در این زون ها دیده می شود؛ ابتدا قیمت یک DBD می سازد، که بیس آن یک Authentic zone است، این بیس یک زون عرضه است و شما به عنوان تریدر باید انتظار بازگشت قیمت را داشته باشید؛ لازم به ذکر است که برعکس این موضوع نیز صادق است.