شاید نام معاملات الگوریتمی یا ربات معامله گر ارز دیجیتال به گوشتون خورده باشه. نمی‌شه انکار کرد که یکی از بزرگترین کمک‌هایی که سیستم‌های کامپیوتری به دنیای معامله‌گری کردن، همین معاملات الگوریتمی هست.
در این مقاله می‌خوایم بررسی کنیم که معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال چه معاملاتی هستن، چطور کار میکنن، تاریخچشون چی بوده، مزایا و معایب استفاده از این روش‌ها چی هست و خیلی نکات دیگه.
معاملات الگوریتمی (که بهش معاملات خودکار، معاملات با جعبه سیاه یا الگوتریدینگ هم می‌گن) از یه برنامه کامپیوتری استفاده میکنه که یه سری دستورالعمل مشخص (الگوریتم) رو دنبال میکنه تا معامله‌ای انجام بده. این معامله میتونه به طور تئوری سودهایی با سرعت و تعداد دفعاتی ایجاد کنه که برای یه تریدر انسانی امکان‌پذیر نیست.
این دستورالعمل‌ها معمولاً براساس زمان‌بندی، قیمت، مقدار یا هر مدل ریاضی دیگه‌ای تنظیم میشن. علاوه بر فرصت‌های سود برای معامله گر، معامله الگوریتمی، اثرگذاری احساسات انسانی رو از ترید از بین میبره بنابراین بازارها رو نقدتر میکنه.
فهرست مطالب
- 1 پادکست خلاصه مقاله معاملات الگوریتمی:
- 2 مثال از معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال
- 3 مزایا و معایب معامله الگوریتمی ارز دیجیتال
- 4 استراتژی های معاملات الگوریتمی
- 5 چگونگی انجام معامله الگوریتمی
- 6 معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی
- 7 آموزش معاملات الگوریتمی بورس
- 8 معروف ترین های معاملات الگوریتمی
- 9 تاریخچه
- 10 نتیجه گیری
استراتژی‌های رایج معامله الگوریتمی ارز دیجیتال:
- دنبال‌کننده روند
- آربیتراژ
- بازتنظیم صندوق‌های شاخص
- مدل‌های ریاضی و استراتژی‌های مختلف
پادکست خلاصه مقاله معاملات الگوریتمی:
| مزایا | معایب |
| اجرای بهترین قیمت‌ها. | نیاز به سرعت بالا برای جلوگیری از ضرر. |
| تاخیر کم | اتفاقات پیش‌بینی‌نشده که باعث ضرر می‌شوند. |
| هزینه‌های تراکنش کمتر | وابستگی به تکنولوژی. |
| بررسی خودکار بازار | معاملات بزرگ می‌توانند بازار را تحت تاثیر قرار دهند. |
| عدم وجود خطای انسانی | قوانین پیچیده. |
| بازگشت به داده‌های گذشته | هزینه‌های بالای سرمایه |
| محدودیت در سفارشی‌سازی | |
| نادیده گرفتن عوامل کیفی. |
مثال از معاملات الگوریتمی ارز دیجیتال
فرض کن که ارز دیجیتال اتریوم (ETH) همزمان در دو تا صرافی معروف معامله میشه:
حالا فرض کن یه ربات تریدر ساختیم که بتونه به‌صورت همزمان قیمت‌ها رو در هر دو صرافی چک کنه و اگه اختلاف قیمت خوبی بینشون دید، یه معامله آربیتراژی بزنه.
🎯 سناریو:
تو لحظه‌ای خاص، قیمت اتریوم تو Binance هست: $3,000
ولی همون لحظه، تو Kraken داره با قیمت: $3,030
معامله‌گر انسانی شاید این اختلاف ۳۰ دلاری رو نبینه یا دیر واکنش نشون بده، ولی یه ربات معامله‌گر الگوریتمی فوراً وارد عمل میشه.
🤖 عملکرد الگوریتم به این شکله:
- بلافاصله 10 ETH رو از Binance می‌خره با قیمت 3,000 دلار.
- همزمان 10 ETH رو تو Kraken با قیمت 3,030 دلار می‌فروشه.
- سود خالص = 10 × (3030 – 3000) = 300 دلار
- این کار فقط در چند ثانیه انجام میشه، اونم بدون دخالت انسانی!
📋 نکات جالب این الگوریتم:
همیشه بازارهای مختلف رو اسکن میکنه (مثل Binance، Kraken، KuCoin و …)
- با API به بهترین صرافی های ارز دیجیتال خارجی وصله و داده‌ها رو لحظه‌ای می‌گیره
- به محض دیدن فرصت، بدون معطلی سفارش‌ها رو اجرا میکنه
- میتونه توی چند بازار مختلف همزمان فعالیت کنه
📉 چالش‌هایی که باید حواست باشه:
- کارمزد انتقال و ترید: ممکنه سودت رو بخورن!
- زمان انتقال بین صرافی‌ها: اگه آنی نباشه، فرصت از دست میره
- ریسک فریز حساب یا KYC: مخصوصاً برای کاربرای ایرانی
مزایا و معایب معامله الگوریتمی ارز دیجیتال
مزایا
معاملات الگوریتمی مزایای زیر رو داره:
- تاخیر کم: سفارشات خرید و فروش خیلی سریع و دقیق انجام میشن (احتمال زیادی وجود داره که معاملات دقیقا در سطح مورد نظر انجام بشن). برای جلوگیری از تغییرات قیمتی بزرگ، زمان‌بندی تریدها کاملا درست و سریع انجام میشه.
- عدم وجود خطای انسانی: خطر اشتباهات دستی یا اشتباهات زمانی که معاملات انجام میشن خیلی کم میشه. همچنین، احساسات انسانی و تاثیرات روانی تریدرها رو از بین میبره.
- بازگشت به داده‌های گذشته: میشه سیستم‌های الگوریتمی رو با دیتای تاریخی و دیتای لحظه‌ای چک کرد تا متوجه شیم آیا استراتژی معاملاتی سودآور هست یا خیر.
- هزینه‌های تراکنش کمتر.
- بررسی همزمان شرایط مختلف بازار به صورت خودکار.
- اجرای بهترین قیمت‌ها
معایب
اما برای معاملات الگوریتمی چند تا معایب هم وجود داره:
- تاخیر (Latency) : معاملات الگوریتمی به سرعت اجرا و تاخیر کم نیاز داره. اگر معامله سریع انجام نشه، ممکنه فرصت‌ها از دست برن یا ضرر بشه.
- رویدادهای سیاه: (Black Swan Events) معاملات الگوریتمی معمولا بر اساس داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی کار میکنن. اما ممکنه رویدادهای پیش‌بینی نشده و غیرمنتظره‌ای به نام “رویدادهای سیاه” اتفاق بیفته که باعث ضرر بشه.
- وابستگی به تکنولوژی: این معاملات به تکنولوژی وابسته هستن، از جمله برنامه‌های کامپیوتری و اینترنت پرسرعت. اگه مشکلی پیش بیاد یا تکنولوژی دچار اختلال بشه، ممکنه فرآیند معاملاتی بهم بریزه و ضرر بشه.
- تاثیر بازار: معاملات الگوریتمی بزرگ می‌تونن تاثیر زیادی روی قیمت‌ها بذارند که باعث ضرر برای تریدرهایی بشه که نتونن معاملات خودشون رو با این تغییرات تنظیم کنن. بعضی وقت‌ها هم گفته میشه که این نوع معاملات باعث نوسانات زیاد در بازار میشه و حتی منجر به “ریزش‌های ناگهانی” میشه.
- مقررات: الگوریتم معاملاتی تحت نظارت و مقررات خاصی قرار دارن که ممکنه پیچیده و زمان‌بر باشه تا رعایت بشه.
- هزینه‌های بالای سرمایه: توسعه سیستم های الگوریتمی ممکنه خیلی هزینه بر باشه.
- محدودیت در سفارشی‌سازی: سیستم‌های معاملات الگوریتمی بر اساس قوانین و دستورالعمل‌های از پیش تعریف شده عمل میکنن، که این ممکنه باعث بشه تریدرها نتونن دقیقاً مطابق نیازها یا سلیقه خودشون معاملات رو تنظیم کنن.
- عدم استفاده از قضاوت انسانی: این سیستم‌ها فقط به داده‌های تاریخی و مدل‌های ریاضی تکیه دارن، بدون در نظر گرفتن عوامل کیفی و ذهنی که می‌تونن روی حرکت‌های بازار تاثیر بذارند. این به این معنیه که امکان داره معامله گرهایی که به حس خودشون اعتماد دارن، با این سیستم‌ها به مشکل بخورن.
استراتژی های معاملات الگوریتمی
هر استراتژی برای معاملات الگوریتمی به یه فرصت شناسایی‌شده نیاز داره که از نظر سودآوری یا کاهش هزینه‌ها به‌صرفه باشه. اینجا چند تا از استراتژی‌های رایج که در معاملات الگوریتمی استفاده میشن رو بررسی می‌کنیم:
استراتژی‌های دنبال‌کننده روند
مشهورترین استراتژی‌های الگوریتمی، روندهایی هستن که در میانگین‌های متحرک، شکستن کانال‌ها، حرکت‌های سطح قیمت و شاخص‌های فنی مشابه دنبال میکنن. این‌ها ساده‌ترین و راحت‌ترین استراتژی‌ها برای پیاده‌سازی از طریق معاملات الگوریتمی هستن چون نیاز به پیش‌بینی یا پیش‌بینی قیمت‌ها ندارن. معامله ها بر پایه وقوع روندهای مطلوب اجرا میشن که اجرای اونا با الگوریتم‌ها آسونه و نیازی به سختی تحلیل پیش‌بینی نداره. استفاده از میانگین‌های متحرک 50 روزه و 200 روزه یکی از استراتژی‌های معروف در این زمینه‌ست.
فرصت‌های آربیتراژ
خرید یک سهم دوگانه با قیمت کمتر در یک بازار و فروش همون سهم در یک بازار دیگه ولی با قیمت بالاتر، اختلاف قیمت رو به عنوان سود بدون ریسک (یا آربیتراژ) به همراه میاره. این عملیات میتونه برای سهام در مقابل ابزارهای آتی هم تکرار بشه چون گاهی تفاوت قیمت‌ها وجود داره. با استفاده از یه الگوریتم برای شناسایی این تفاوت‌های قیمت و ثبت سفارش‌ها به طور کارآمد، فرصت‌های سودآور ایجاد میشه.
بازتنظیم صندوق‌های شاخص
صندوق‌های شاخص یه دوره‌های خاص برای بازتنظیم دارایی‌هاشون دارن تا اون‌ها رو به شاخص‌های مرجع خودشون نزدیک کنن.
این بازتنظیم میتونه ایجاد کننده فرصت‌های سودآوری برای معامله گرهای الگوریتمی باشه که از تریدهای مورد انتظار بهره میبرن که ممکنه ۲۰_۸۰ واحد پایه سود داشته باشه، بستگی به تعداد سهام در صندوق شاخص، دقیقا پیش از بازتنظیم صندوق شاخص داره. این معاملات از طریق سیستم‌های الگوریتمی برای اجرای به موقع و بهترین قیمت‌ها انجام میشن.
واقعیت جالب
معاملات الگوریتمی به تریدرها این امکان رو می‌ده که معاملات با فرکانس بالا انجام بدن. قبلاً سرعت این معاملات بر اساس میلی‌ثانیه اندازه‌گیری می‌شد، ولی امروز ممکنه حتی بر اساس میکروثانیه یا نانوثانیه (میلیاردم ثانیه) اندازه‌گیری بشه.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی
مدل‌های ریاضی ثابت شده مانند استراتژی معاملات دلتا-نیوترال، میذاره که معامله روی ترکیبی از دارایی اصلی و آپشن‌ها اجرا شه. (دلتا-نیوترال یه استراتژی پورتفوی هست که شامل چند موقعیت با دلتاهای مثبت و منفی جبران‌کننده میشه، یعنی نسبتی که تغییر قیمت دارایی رو با تغییر قیمت مشتق‌شده اون مقایسه میکنه تا دلتاهای کلی پورتفوی صفر بشه.)
استراتژی محدوده معاملاتی (بازگشت به میانگین)
استراتژی بازگشت به میانگین بر این مفهوم پایه‌ریزی شده که قیمت‌های بالا و پایین یه دارایی یه پدیده موقتی هستن که به طور دوره‌ای به میانگین خودشون برمی‌گردن. شناسایی و تعریف یه محدوده قیمتی و پیاده‌سازی الگوریتم بر اساس اون، این امکان رو می‌ده که معاملات به طور خودکار زمانی که قیمت از محدوده خودش خارج میشه، انجام بشه.
استراتژی میانگین قیمت وزنی بر اساس زمان (TWAP)
استراتژی TWAP هم سفارشات بزرگ رو تقسیم میکنه و تکه‌های کوچیک‌تر رو در زمان‌های تعیین‌شده به بازار می‌فرسته. هدف اینه که سفارش نزدیک به قیمت میانگین بین زمان شروع و پایان انجام بشه تا تاثیر بازار کم بشه.
در ادامه از سایت investopedia در رابطه با یک استراتژی دیگه از معاملات الگوریتمی مطلبی آوردیم که به همراه ترجمه میخونیم:
Implementation Shortfall The implementation shortfall strategy aims at minimizing the execution cost of an order by trading off the real-time market, thereby saving on the cost of the order and benefiting from the opportunity cost of delayed execution. The strategy will increase the targeted participation rate when the stock price moves favorably and decrease it when the stock price moves adversely.
ترجمه:
استراتژی کمبود اجرا (Implementation Shortfall): هدف استراتژی کمبود اجرا اینه که هزینه انجام یک سفارش رو با انجام ترید خارج از بازار واقعی کاهش بده، بنابراین هزینه سفارش رو کم میکنه و از فرصت‌های هزینه‌ای که به خاطر تاخیر در اجرا ایجاد میشه، بهره میبره.این استراتژی نرخ مشارکت هدف رو وقتی قیمت سهام به نفع تریدر حرکت میکنه، افزایش می‌ده و وقتی قیمت برخلاف اون حرکت میکنه، کاهش می‌ده.
چگونگی انجام معامله الگوریتمی
فرض کن یک تریدر این معیارهای ساده رو برای خرید و فروش دنبال میکنه:
وقتی میانگین متحرک 50 روزه یه سهم از میانگین متحرک 200 روزه بالاتر رفت، 50 تا از اون سهم رو می‌خره.
زمانیکه میانگین متحرک 50 روزه از 200 روزه بیاد پایین‌تر،به فروش سهام میپردازه.
با استفاده از این دو دستور ساده، یه برنامه کامپیوتری خودکار قیمت سهام و همینطور میانگین‌های متحرک رو بررسی میکنه و وقتی شرایط درست باشه، خودش خرید و فروش رو انجام می‌ده. دیگه معامله گر به بررسی کردن قیمت‌ها یا وارد کردن دستی دستورات نیازی نداره. سیستم الگوریتمی این کارها رو خودش انجام می‌ده و درست فرصت‌های معامله رو شناسایی میکنه.
معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی کاربردهای زیادی داره. سیستم‌های معاملاتی که از AI (هوش مصنوعی) بهره میبرن می‌تونن خودکار سفارش‌ها رو بدون دخالت انسان انجام بدن. این الگوریتم‌ها می‌تونن به بهبود مدیریت نقدینگی و اجرای سفارشات بزرگ با کمترین تاثیر روی بازار کمک کنن، چون اندازه و مدت زمان سفارش رو به طور دینامیک و بر اساس شرایط بازار بهینه میکنن.
استفاده از AI برای تحلیل احساسات و شناسایی روندها و سیگنال‌های معاملاتی چیز جدیدی نیست، تریدرها دهه‌هاست که از این روش‌ها استفاده میکنن.
فرق بین معاملات الگوریتمی با هوش مصنوعی (AI)، بهره گیری از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) هست که موجب میشه الگوریتم‌ها نسبت به شرایط متغیر بازار با سرعت بیشتری واکنش داشته باشن.
معاملات الگوریتمی با AI مراحل مختلفی رو پشت سر گذاشته.
ابتدا تمرکز الگوریتم‌ها تنها روی سفارش‌های خرید و فروش ساده بود، بعدش الگوریتم‌هایی اومدن که قیمت‌گذاری دینامیک رو ممکن کردن و سپس برای شکستن سفارشات بزرگ الگوریتم‌های دیگه. الان هم استراتژی‌های معاملاتی به سمت استفاده از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی رفته که به بهینه‌سازی قرار دادن سفارشات برای کمترین تاثیر روی بازار کمک میکنه.
آموزش معاملات الگوریتمی بورس
در بورس ایران هم مثل همه بازارهای مالی دنیا، معاملات الگوریتمی انجام می‌شده، اما به دلیل:
- عمق کم بازار
- نبود زیرساخت‌های لازم
- و مشکلاتی مثل برهم‌خوردن نظم بازار
این نوع معاملات برای مدتی ممنوع شد. ولی این ممنوعیت دائمی نیست و این بازار باید با پیشرفت تکنولوژی جلو بره. پس، احتمال داره در آینده‌ای نزدیک، رفع این محدودیت‌ها رو بتونیم ببینیم.همچنین توصیه میکنم مقاله معاملات الگوریتمی در فارکس رو برای اطلاعات بیشتر مطالعه کنین.
معروف ترین های معاملات الگوریتمی
معامله الگوریتمی به دلیل سریع بودن در شناسایی پوزیشن های معاملاتی، میتونه سود بالا یا حتی ضرر زیادی به همراه داشته باشه. در اینجا چند نمونه معروف از این سودها و ضررها رو می‌بینید:
- سود ۲ میلیون دلاری: در تاریخ یازدهم مارس سال ۲۰۲۳، یه ربات معاملات الگوریتمی به اسم MEV BOT یک عدم تعادل در یک استخر نقدینگی رو متوجه شد. این ربات با ۱.۴۱ دلار دیپوزیت به استخر ورود کرد و تونست بیشتر از ۲ میلیون دلار توکن ۳CRV رو ازش بیرون بکشه.
- Flash Crash (سقوط ناگهانی): در سال ۲۰۱۰، بازار سهام در آمریکا یک کاهش خیلی شدید قیمت رو تجربه کرد و بعد از مدتی این افت برطرف شد و به حالت قبل برگشت. این افت ناگهانی، به شرکت‌هایی که از معاملات الگوریتمی بهره میبردن ضررها و خسارات خیلی زیادی وارد کرد.
- Knight Capital: در ۲۰۱۲، شرکت Knight Capital اعلام کرد که به خاطر یک خطا در برنامه‌نویسی، معاملاتی رو با ارزش بیشتر از هفت میلیارد دلار رو با قیمتی اشتباه اجرا کرده.همچنین توصیه میکنم مقاله بهترین ربات تریدر ارز دیجیتال رو هم برای اشنایی با ربات های تریدر مطالعه کنین.
تاریخچه
- اوایل دهه 1970 — سیستم DOT معرفی شد تا جریان سفارش‌ها رو در بازارهای مالی خودکار کنه و کارایی رو افزایش بده. این سیستم به طور مستقیم سفارش‌ها رو به متخصصین روی صحنه معاملاتی می‌فرستاد.
- 1984 — SuperDOT نسخه ارتقا یافته DOT بود که از نرم‌افزار یا سرویس آنلاین برای ثبت سفارشات استفاده می‌کرد.
- دهه 1990 — شبکه‌های ارتباطی الکترونیکی (ECNs) ساختار بازار رو تغییر دادن و معاملات الگوریتمی رو با کاهش تفاوت قیمت‌ها تشویق کردند.
- 1996 — الگوریتم‌های MGD و ZIP از IBM و HP از تریدرهای انسانی بهتر عمل کردن.
- 2005 — سیستم بازار ملی (Reg NMS) اجرای سفارشات بازار رو به صورت الکترونیکی اجباری کرد.
- 2006 — الگوریتم‌های برنامه‌ریزی خودکار. تا این سال یک‌سوم از سهام‌های اروپایی و آمریکایی به‌صورت الگوریتمی معامله می‌شد.
- سال 2009 — معاملات با فرکانس بالا (HFT) که از برنامه‌های سخت برای اجرای سفارش هایی با تعداد بالا در کوتاه ترین زمان ممکن بهره میبرد.
- 2010 — سقوط ناگهانی بازار (Flash Crash) که باعث کاهش شدید قیمت‌ها در مدت کوتاهی شد و سپس به سرعت بازیابی شد.
- 2010 تا الان — استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در معاملات الگوریتمی که به تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی قیمت‌ها برای کاهش ریسک و افزایش بازده کمک میکنه.
نتیجه گیری
معاملات الگوریتمی ترکیبی از بازارهای مالی و نرم‌افزار کامپیوتریه که بر اساس کدی که برنامه نویسی شده، تریدهارو میتونه باز و بسته کنه.
سرمایه‌گذاران و معامله گرها مشخص میکنن که چه زمانی قصد دارن معاملات باز یا بسته شه.سرمایه‌گذاران و تریدرها می‌تونن مشخص کنن که کی می‌خوان معاملات باز بشه یا بسته بشه. همچنین می‌تونن از قدرت پردازشی برای انجام معاملات با فرکانس بالا استفاده کنن.
با استراتژی‌های گوناگونی که معامله گرها می‌تونن بهره ببرن، امروز معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی بسیار رایج شده. برای شروع باید آماده بشی با سخت‌افزار کامپیوتری، مهارت‌های برنامه‌نویسی و تجربه در بازارهای مالی.
سوالات متداول
بله، معاملات الگوریتمی قانونیه. بعضی از سرمایه‌گذاران ممکنه بگن که این نوع معاملات یک محیط ناعادلانه ایجاد میکنه که به بازار آسیب می‌زنه، ولی در کل هیچ چیز غیرقانونی توش نیست.
معاملات الگوریتمی به شدت به تحلیل کمی و مدل‌سازی کمی بستگی داره. برای این که وارد این کار بشی، به دانش معامله‌گری و تجربه با بازارهای مالی نیاز داری. علاوه بر این، چون معاملات الگوریتمی بیشتر به تکنولوژی و کامپیوترها بستگی داره، احتمالاً به زمینه برنامه‌نویسی هم نیاز داری.
زبان C++ به دلیل کارایی بالا در پردازش حجم زیاد داده‌ها، یکی از انتخاب‌های محبوب بین تریدرهای الگوریتمی هست. اما چون C++ پیچیده است، اگه به عنوان یه حرفه‌ای مالی تازه می‌خوای وارد برنامه‌نویسی بشی، زبان‌هایی مثل Python می‌تونن گزینه مناسب‌تری باشن.
