معاملات الگوریتمی چیست؟

• ناشناس بودن: معاملات خودکار هستند و سفارشات توسط رایانه‌ها و شبکه‌ها در سراسر پلتفرم‌ها پردازش می‌شوند. این اتوماسیون به این معنی است که سفارشات مانند گذشته در کف معاملات به صورت علنی در معرض دید یا بحث قرار نمی‌گیرند. علاوه بر این، برخی از الگوریتم‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که معاملات عمده پخش می‌شوند تا معاملات بزرگ پنهان شوند، که می‌تواند طرف‌های درگیر در بخش‌های کوچکتر را فاش کند.
• تست پسرو و تحقیق: قبل از استفاده در معاملات دنیای واقعی، الگوریتم‌ها می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی تست پسرو و آموزش شوند تا اثربخشی آن‌ها بررسی شود و خطر زیان‌های بالقوه کاهش یابد. محققان همچنین می‌توانند با استفاده از چنین سیستم‌هایی برای آزمایش فرضیه‌ها در سناریوهای مالی متنوع، دانش را در حوزه مالی گسترده‌تر افزایش دهند. بسیاری از مطالعات عمده با استفاده از چنین رویکردهای الگوریتمی انجام شده است.
• تصمیم‌گیری عاری از احساسات: معاملات الگوریتمی احساسات و عوامل روانشناختی را از تصمیم‌گیری در معاملات حذف می‌کند، که می‌تواند منجر به رویکردی منظم‌تر شود.
• کنترل بیشتر: اگرچه ممکن است در نگاه اول اینطور به نظر نرسد، با توجه به نیاز به واگذاری وظایف معاملاتی مختلف به سیستم‌های خودکار، معامله‌گران می‌توانند همه چیز را از مکان‌های معاملاتی تا جزئیات خاص سفارش مانند قیمت، تعداد سهام و زمان‌بندی تصمیم بگیرند و سپس سرعت معاملات را بر اساس اهداف مشتری یا صندوق و شرایط فعلی بازار تنظیم کنند. کاربران همچنین می‌توانند سفارشات را تقریباً فوراً اصلاح یا لغو کنند.
• نشت اطلاعات کمتر: از آنجایی که کارگزاران اطلاعات دقیقی در مورد سفارشات یا قصد معاملاتی سرمایه‌گذار دریافت نمی‌کنند، خطر نشت اطلاعات کاهش می‌یابد. به عنوان مثال، معامله‌گرانی که سکیوریتی می‌خرند، تنها نیاز دارند تا نیازها و دستورالعمل‌های معاملاتی خود را از طریق انتخاب و تنظیم پارامترهای الگوریتم ارتباط دهند.
• دسترسی به بازار: معاملات الگوریتمی از طریق شبکه‌های پرسرعت، دسترسی سریع‌تر به بازارها و بورس‌ها را فراهم می‌کند. علاوه بر این، مشتریانی که این سیستم‌های پیشرفته را ندارند، اکنون می‌توانند از مزایایی مانند هم‌مکان‌سازی و اتصالات کم‌تأخیر بهره‌مند شوند.
• پتانسیل افزایش شفافیت: در حالی که الگوریتم‌های جعبه سیاه مسائل مربوط به فرآیندهای مبهم را مطرح کرده‌اند، زمانی که جزئیات عملیاتی برای الگوریتم‌های اجرایی از قبل به اشتراک گذاشته می‌شود، سرمایه‌گذاران دقیقاً می‌دانند که سهام آن‌ها چگونه در بازار معامله خواهد شد.
• دقت: معاملات الگوریتمی امکان اجرای سفارشات را در شرایط بسیار مشخص فراهم می‌کند و در عین حال احتمال خطای انسانی را کاهش می‌دهد.
• سرعت و کارایی: ضمنی در همه مزایای فوق، نحوه‌ای است که الگوریتم‌های مالی می‌توانند سفارشات را بسیار سریع‌تر از انسان‌ها اجرا کنند و به معامله‌گران اجازه می‌دهند تا سریع‌تر از فرصت‌های بازار بهره‌برداری کنند.

معایب

معاملات الگوریتمی محدودیت‌های خود را دارد، هم برای معامله‌گران فردی و هم در مورد عوارض جانبی برای سایر معامله‌گران و کل بازار:

• خودرضایی: معامله‌گران ممکن است بیش از حد به الگوریتم‌های آشنا متکی شوند و صرف نظر از تغییر شرایط بازار از آن‌ها استفاده کنند.
• پیچیدگی: اصطلاحاتی که همراه با فناوری مورد استفاده وجود دارد، در حال حاضر وجود دارد، اما تعداد زیادی از الگوریتم‌های موجود به آن اضافه شده است، که گاهی اوقات با نام‌های غیرinformative گرفته شده از نقل قول‌های فیلم یا ضربات طنز، که می‌تواند آن را غرق‌کننده کند. شرکت‌های بزرگ ممکن است با کارگزاران متعددی کار کنند که هر کدام طیف وسیعی از الگوریتم‌ها را ارائه می‌دهند و بر پیچیدگی می‌افزایند.
• خطرات انطباق: چشم‌انداز نظارتی در حال تکامل برای معاملات خودکار می‌تواند چالش‌هایی ایجاد کند که نیاز به نظارت و به‌روزرسانی مداوم دارد.
• هزینه: ایجاد و اجرای سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی هزینه‌ای است که همه شرکت‌ها نمی‌توانند آن را تحمل کنند و همچنین هزینه‌های جاری برای قدرت شبکه، سخت‌افزار و برنامه‌های کاربردی وجود دارد.
• بهینه شده از نظر تاریخی: خطر ایجاد الگوریتم‌های پیچیده‌ای وجود دارد که با داده‌های تاریخی مطابقت دارند اما در شرایط بازار واقعی شکست می‌خورند.
• عدم نقدینگی: یکی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی این است که می‌تواند باعث شود نقدینگی به سرعت از بین برود. گفته می‌شود معاملات الگوریتمی عامل اصلی از بین رفتن نقدینگی در بازارهای ارز پس از قطع ارتباط فرانک سوئیس با یورو در سال ۲۰۱۵ بوده است.
• سختی در مواجهه با رویدادها: الگوریتم‌ها دقیقاً همانطور که برنامه‌ریزی شده‌اند اجرا می‌شوند، که می‌تواند در طول رویدادهای بازار که برای رسیدگی به آن‌ها طراحی نشده‌اند، مشکل‌ساز باشد و منجر به عملکرد ضعیف‌تر و افزایش هزینه‌ها شود.
• چالش‌های کشف قیمت: تغییر از متخصصان سنتی و سازندگان بازار به معاملات مبتنی بر الگوریتم، کشف قیمت را پیچیده کرده است، به ویژه در ابتدای بازار. در حالی که الگوریتم‌ها به طور کارآمد اطلاعات قیمت را برای استراتژی‌سازی گنجانده‌اند، آن‌ها می‌توانند به سرعت در تعیین ارزش بازار عادلانه یک سکیوریتی با مشکل مواجه شوند.
• ریسک سیستمیک: این موضوع به طور گسترده بین تنظیم‌گران و نمایندگان سیاسی از زمان شروع این نوع معاملات مورد بحث قرار گرفته است. به عنوان مثال، نگرانی وجود دارد که استفاده گسترده از الگوریتم‌های مشابه می‌تواند ریسک سیستمیک و نوسانات بازار را افزایش دهد، همانطور که در رویدادهایی مانند سقوط‌های سریع دیده می‌شود. به عنوان مثال، در ۶ مه ۲۰۱۰، میانگین صنعتی داوجونز، همراه با سایر شاخص‌ها، سقوط ناگهانی و شدیدی داشت و قبل از بازگشت سریع، ۱۰۰۰ امتیاز کاهش یافت. این سقوط در ابتدا توسط یک سفارش فروش بزرگ در بازار آتی تحریک شد و باعث ایجاد موجی از معاملات با فرکانس بالا شد.
• وابستگی فناوری: وابستگی به سیستم‌های رایانه‌ای به این معنی است که خرابی‌ها، مشکلات اتصال و خرابی‌های سیستم می‌توانند منجر به ضررهای قابل توجه یا فرصت‌های از دست رفته شوند.

چگونه در معاملات الگوریتمی شروع کنم؟

برای شروع معاملات الگوریتمی، باید برنامه‌نویسی (C++، جاوا و پایتون معمولاً استفاده می‌شوند) را یاد بگیرید، بازارهای مالی را درک کنید و یک استراتژی معاملاتی ایجاد یا انتخاب کنید. سپس، استراتژی خود را با استفاده از داده‌های تاریخی تست پسرو کنید. پس از رضایت، آن را از طریق یک کارگزاری که از معاملات الگوریتمی پشتیبانی می‌کند، پیاده‌سازی کنید. همچنین پلتفرم‌های منبع باز وجود دارد که در آن معامله‌گران و برنامه‌نویسان نرم‌افزار را به اشتراک می‌گذارند و برای مبتدیان بحث و مشاوره دارند.

برای معاملات الگوریتمی به چه مقدار پول نیاز دارم؟

مقدار پولی که برای معاملات الگوریتمی نیاز است می‌تواند بسته به استراتژی استفاده شده، کارگزاری انتخاب شده و بازارهای معامله شده، بسیار متفاوت باشد.

معاملات با فرکانس بالا چگونه با معاملات الگوریتمی متفاوت است؟

HFT در واقع نوعی معاملات الگوریتمی است و با سرعت بسیار بالا و تعداد زیادی از تراکنش‌ها مشخص می‌شود. از شبکه‌های پرسرعت و رایانه، همراه با الگوریتم‌های جعبه سیاه، برای معامله اوراق بهادار با سرعت بسیار بالا استفاده می‌کند. معاملات می‌تواند در یک میلیونیم ثانیه انجام شود.

نتیجه گیری

بدون شک، معاملات الگوریتمی می‌تواند مزایای مختلفی مانند سرعت، کارایی و بی‌طرفی در تصمیم‌گیری‌های معاملاتی ارائه دهد. می‌تواند نقاط ورود و خروج را خودکار کند، خطر خطای انسانی را کاهش دهد و از نشت اطلاعات جلوگیری کند. با این حال، خطرات قابل توجهی نیز دارد: به فناوری پیچیده‌ای متکی است که می‌تواند دچار نقص فنی یا هک شود و مع