اگر نام معاملات الگوریتمی را به تازگی با آن مواجه شده اید و به دنبال این هستید تا بدانید در حقیقت معاملات الگوریتمی بورس به چه معنا می باشند باید گفت به زبان ساده این معاملات یک سری محاسبه  های عددی و ریاضی می باشند که در بازار بورس انجام می شوند. با سایت ایران بورس همراه باشید.
معاملات الگوریتمی که به عنوان معاملات الگوریتمی یا معاملات جعبه سیاه نیز شناخته می شود، روشی برای انجام معاملات بازار سهام با استفاده از برنامه های رایانه ای است. این برنامه ها داده های بازار را با استفاده از الگوریتم های ریاضی تجزیه و تحلیل می کنند و معاملات را بر اساس قوانین و شرایط از پیش تعیین شده انجام می دهند. معاملات الگوریتمی امکان اجرای سریع تر و کارآمد تر تجارت و همچنین امکان انجام معاملات بر اساس حجم وسیع داده ها و شرایط پیچیده را فراهم می کند. با این حال، ممکن است ریسک بیشتری داشته باشد زیرا معاملات بر اساس مدل های پیچیده ریاضی است که ممکن است تاثیر رویدادهای پیش بینی نشده یا شرایط بازار را در نظر نگیرد. علاوه بر این، استفاده از الگوریتم ها ممکن است نوسانات بازار و نگرانی های نقدینگی را افزایش دهد.

معاملات الگوریتمی چیست ؟

معاملات الگوریتمی که به عنوان الگوریتم بورس نیز شناخته می شوند، توسط برنامه های کامپیوتری با استفاده از الگوریتم های ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و اجرای معاملات بر اساس قوانین و شرایط از پیش تعیین شده، اجرا می شوند. این الگوریتم ها برای شناسایی الگوها و روندهای بازار و اجرای معاملات بر اساس آن طراحی شده اند. معاملات با فرکانس بالا، آربیتراژ و مدیریت سبد سهام برخی از اهدافی هستند که می توان از معاملات الگوریتمی برای آنها استفاده کرد. علاوه بر این، می توان از آنها برای مسیریابی سفارش، مدیریت ریسک و انطباق استفاده کرد. معاملات الگوریتمی معمولاً سریع‌تر و کارآمدتر از معاملات انسانی هستند و همچنین می‌توانند در مقیاس بزرگ با درجه دقت بالایی اجرا شوند. معاملات الگوریتمی علاوه بر اینکه پیچیده تر از معاملات انجام شده توسط انسان است، ممکن است تأثیر به سزایی با توجه به عمل کرد بروی قیمت سهام بگذارند.

به طور خاص، معاملات الگوریتمی توسط یک برنامه کامپیوتری با استفاده از مجموعه ای از قوانین و الگوریتم های از پیش برنامه ریزی شده برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و اجرای معاملات انجام می شود. این قوانین و الگوریتم ها بر اساس اطلاعات قیمت گذشته، شاخص های فنی، شرایط بازار و ورودی داده های اضافی هستند. معاملات الگوریتمی را می توان برای انواع مختلف تجارت استفاده کرد، از جمله تجارت با فرکانس بالا، که از الگوریتم هایی برای اجرای معاملات با سرعت بسیار بالا و در مقیاس بزرگ استفاده می کند. معاملات جعبه سیاه نوع دیگری از معاملات الگوریتمی است که از الگوریتم های غیر شفاف برای انجام معاملات بدون اطلاع معامله گر استفاده می کند. مسیریابی سفارش که در آن الگوریتم سفارش را با بهترین قیمت به صرافی ارسال می کند، یکی دیگر از کاربردهای معاملات الگوریتمی است. این باعث کاهش هزینه تجارت می شود.

در سال‌های اخیر، تجارت الگوریتمی به دلیل پیشرفت‌های فناوری که دسترسی و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها را آسان‌تر کرده است، محبوبیت زیادی پیدا کرده است. با این حال، می‌تواند اثرات منفی مانند افزایش نوسانات بازار و نگرانی‌های نقدینگی و همچنین احتمال دستکاری به دلیل معاملات با فرکانس بالا و عدم شفافیت داشته باشد. هنگام استفاده از معاملات الگوریتمی، آگاهی از خطرات و به کارگیری استراتژی های مدیریت ریسک مناسب برای معامله گران ضروری است.

انواع الگوریتم بورس

انواع الگوریتم هایی که در بورس استفاده می شوند را در اینجا مورد بررسی قرار خواهیم داد. چندین استراتژی معاملاتی الگوریتمی متداول توسط معامله گران اجرا می شوند، وجود دارد که برخی از آنها عبارتند از:

High-Frequency Trading (HFT) الگوریتم

تجارت با فرکانس بالا (HFT) نوعی تجارت الگوریتمی است که در آن برنامه های کامپیوتری معاملات را با سرعت بسیار بالا، در مقیاس بزرگ و با دقت بالایی انجام می دهند. الگوریتم های HFT برای انجام معاملات در میلی ثانیه یا حتی میکروثانیه طراحی شده اند و می توانند مقادیر زیادی از داده های بازار را در زمان واقعی پردازش کنند. این الگوریتم‌ها معمولاً توسط صندوق‌های تامینی و شرکت‌های سرمایه‌گذاری برای سرمایه‌گذاری بر روی «فرصت‌های آربیتراژ» یا تفاوت‌های قیمتی کوچک در بازار استفاده می‌شوند.

یکی از ویژگی های تعیین کننده معاملات با فرکانس بالا، استفاده از فناوری با تاخیر کم است که زمان رسیدن یک سفارش به بورس را کاهش می دهد و در نتیجه احتمال معامله سودآور را افزایش می دهد. برای پیش‌بینی حرکات بازار، الگوریتم‌های HFT از تکنیک‌های تحلیل داده‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین و مدل‌های پیچیده ریاضی استفاده می‌کنند.

HFT علاوه بر مزایای بالقوه، خطراتی را برای بازار به همراه دارد. از آنجایی که الگوریتم‌های HFT در میلی‌ثانیه یا حتی میکروثانیه معامله می‌کنند، می‌توانند تعداد زیادی معامله را در مدت زمان کوتاهی ایجاد کنند. این می تواند حجم و سرعت معاملات را افزایش دهد و در نتیجه نوسانات بازار را به ویژه در زمان استرس تشدید کند. علاوه بر این، الگوریتم‌های HFT می‌توانند باعث ایجاد «flash crashes» شوند که می‌تواند منجر به ضررهای قابل توجهی برای معامله‌گران ناآماده شود.

استفاده از “dark pools” یا مکان های معاملاتی خارج از بورس، که به معامله گران HFT اجازه می دهد تا سفارش های بزرگ را بدون افشای جزئیات تجارت برای عموم انجام دهند، می تواند برای کشف قیمت مشکل ساز باشد و می تواند منجر به دستکاری بازار شود.

همچنین، HFT برای معامله‌گران سنتی خطرناک است، زیرا الگوریتم‌های آن می‌توانند به سرعت معاملات آن‌ها را شناسایی کرده و به آن‌ها پاسخ دهند، و کسب درآمد از معاملات را برای آن‌ها سخت می‌کند.

تأثیر معاملات با فرکانس بالا بر ساختار بازار جنبه دیگری از این پدیده است. الگوریتم‌های HFT بر دسترسی سریع و قابل اعتماد به داده‌های بازار تکیه می‌کنند که به زیرساخت‌های تخصصی و خدمات هم‌مکانی برای عملکرد مؤثر آنها نیاز دارد. این می تواند منجر به تمرکز فعالیت های تجاری در مکان های خاص شود که می تواند رقابت را کاهش دهد و هزینه ها را برای سایر فعالان بازار افزایش دهد.

علاوه بر این، HFT پتانسیل کاهش تعداد بازارسازان را دارد که به طور سنتی مسئول تامین نقدینگی بازار هستند. ماهیت پرسرعت و حجم بالای HFT اغلب بازارسازان را به استفاده از آن سوق میدهد.

علاوه بر این، HFT می‌تواند خطر «algorithmic herd behavior» را افزایش دهد، که زمانی رخ می‌دهد که الگوریتم‌های متعددی که به طور مشابه عمل می‌کنند باعث نوسانات شدید و ناگهانی قیمت در بازار می‌شوند. این می تواند منجر به بی ثباتی بازار و افزایش نوسانات شود.

استفاده از الگوریتم های اختصاصی و data یکی دیگر از جنبه های مهم HFT است. شرکت‌های HFT معمولاً الگوریتم‌هایی را به کار می‌گیرند که برای سایر فعالان بازار قابل دسترسی نیست و به آنها مزیت رقابتی می‌دهد. علاوه بر این، شرکت‌های HFT اغلب به داده‌های سریع‌تر و دقیق‌تر از سایر شرکت‌کنندگان در بازار دسترسی دارند، که می‌تواند به آنها مزیتی بدهد.

یکی دیگر از جنبه های HFT تاثیر آن بر ریزساختار بازار است. الگوریتم‌های HFT می‌توانند تعداد زیادی سفارش کوچک تولید کنند و تجارت را برای سایر فعالان بازار به چالش بکشند. علاوه بر این، الگوریتم‌های HFT می‌توانند باعث «جعل» و «لایه‌بندی» شوند، که شیوه‌های دستکاری شامل قرار دادن سفارش‌ها به قصد لغو آن‌ها هستند. این می تواند عملکرد عادی بازار را مختل کند و منجر به افزایش نوسانات شود.

علاوه بر این، HFT می تواند بر روند کشف قیمت تأثیر بگذارد. الگوریتم‌های HFT می‌توانند به سرعت تغییرات بازار را شناسایی کرده و به آن پاسخ دهند، که می‌تواند باعث نوسان سریع قیمت‌ها شود و تعیین ارزش واقعی یک اوراق بهادار را برای سایر فعالان بازار دشوار کند.

تجارت با فرکانس بالا (HFT) نوعی تجارت الگوریتمی است که از برنامه های رایانه ای برای انجام معاملات با سرعت بسیار بالا، در مقیاس بزرگ و با درجه دقت بالا استفاده می کند. HFT می تواند نقدینگی را تامین کند و کارایی بازار را افزایش دهد، اما خطراتی مانند افزایش نوسانات بازار، کاهش نقدینگی و امکان دستکاری را نیز به همراه دارد. HFT بر ساختار بازار، بازارسازان سنتی، ریزساختار بازار و رویه کشف قیمت تأثیر می گذارد. تنظیم‌کننده‌ها بر فعالیت‌ها نظارت می‌کنند و قوانین و مقرراتی را برای محدود کردن استفاده از معاملات با فرکانس بالا (HFT) و همچنین برای افزایش شفافیت و نظارت بر بازار اجرا می‌کنند.

الگوریتم آربیتراژ آماری StatArb

آربیتراژ آماری (StatArb) نوعی معامله الگوریتمی است که از مدل های ریاضی برای شناسایی و سود بردن از تفاوت قیمت بین اوراق بهادار مختلف استفاده می کند. این استراتژی شامل خرید و فروش یک جفت اوراق بهادار است که گمان می رود قیمت نسبی آنها نادرست است. هدف سود بردن از تفاوت قیمت است.

الگوریتم‌های StatArb با استفاده از تکنیک‌های آماری مانند تحلیل همبستگی، تحلیل رگرسیون و تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی، جفت‌هایی از اوراق بهادار را با قیمت نادرست شناسایی می‌کنند. برای پیش‌بینی حرکات قیمت در آینده، این الگوریتم‌ها همچنین از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی استفاده می‌کنند.

آربیتراژ آماری در بسیاری از بازارها از جمله سهام، معاملات آتی، ارزها و اختیار معامله قابل استفاده است. همچنین برای مقیاس‌های زمانی مختلف مانند روزانه، روزانه و هفتگی قابل استفاده است.

آربیتراژ آماری یک استراتژی کم ریسک است زیرا شامل خرید و فروش یک جفت اوراق بهادار به جای یک اوراق بهادار است و در نتیجه ریسک را در چندین اوراق بهادار پخش می کند. با این حال، ذکر این نکته ضروری است که خطر یک رویداد در سطح بازار که می تواند به طور همزمان بر همه اوراق بهادار تأثیر بگذارد، همچنان وجود دارد و می تواند منجر به زیان های قابل توجهی شود.

دو نوع اصلی آربیتراژ آماری وجود دارد: تجارت جفتی و استراتژی های خنثی بازار. برای تجارت جفتی، باید دو اوراق بهادار را پیدا کنید که در گذشته با هم حرکت کرده اند و یکی را بخرید و دیگری را کوتاه بفروشید. هدف کسب درآمد از تغییر کوتاه مدت از همبستگی تاریخی و تفاوت قیمت است. از سوی دیگر، استراتژی‌های خنثی بازار، شامل خرید و فروش یک سبد اوراق بهادار به‌گونه‌ای است که تأثیری بر قرار گرفتن در معرض کلی پرتفوی بازار نداشته باشد. هدف کسب درآمد از مشکلات قیمت گذاری در سبد است.

آربیتراژ آماری یک استراتژی پیچیده و پیچیده است که به دانش عمیق بازارهای مالی، مدل‌های ریاضی و آماری و مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته نیاز دارد. همچنین این حوزه به سرعت در حال توسعه است، با تکنیک‌ها و مدل‌های جدید همیشه در حال توسعه است، بنابراین معامله‌گران برای موفقیت باید از آخرین پیشرفت‌ها مطلع باشند.

استفاده از هزینه های مبادله یک عنصر حیاتی در آربیتراژ آماری است. این استراتژی اغلب شامل اجرای تعداد زیادی معاملات است که می‌تواند منجر به هزینه‌های مبادله قابل توجهی شود، مانند کمیسیون، لغزش، و اسپرد عرضه و تقاضا. این هزینه‌ها می‌توانند باعث کاهش سود و کاهش سودآوری استراتژی شوند. برای مقابله با این، معامله‌گران می‌توانند از الگوریتم‌هایی استفاده کنند که برای کاهش هزینه‌های تراکنش طراحی شده‌اند، مانند مسیریابی هوشمند سفارش و اجرای الگوریتمی.

علاوه بر این، موفقیت آربیتراژ آماری منوط به در دسترس بودن داده‌های با کیفیت بالا و ظرفیت پردازش سریع آن است. این استراتژی بر تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های تاریخی و پیش بینی نوسانات قیمت در آینده متکی است. این امر مستلزم دسترسی به داده های با کیفیت بالا و توانایی پردازش سریع و دقیق آن است.

آربیتراژ آماری علاوه بر این به منابع محاسباتی قابل توجهی مانند کامپیوترهای قدرتمند و شبکه های پرسرعت نیاز دارد. مدل‌ها و الگوریتم‌های پیچیده ریاضی، و همچنین پردازش حجم عظیمی از داده‌ها در زمان واقعی، این منابع را ضروری می‌سازد.

خلاصه، StatArb نوعی تجارت الگوریتمی است که از مدل های ریاضی برای یافتن و بهره گیری از تفاوت قیمت بین اوراق بهادار مختلف استفاده می کند. این یک استراتژی پیچیده است که نیاز به درک عمیق از بازارهای مالی، مدل های ریاضی و آماری و مهارت های برنامه نویسی پیشرفته دارد. همچنین به استراتژی های قوی برای مدیریت ریسک، استفاده از اهرم و توانایی پایین نگه داشتن هزینه های تراکنش تا حد امکان نیاز دارد. موفقیت استراتژی همچنین به دسترسی به داده های خوب، توانایی پردازش سریع آنها و داشتن منابع محاسباتی زیاد بستگی دارد.

الگوریتم بازگشت میانگین

بازگشت میانگین یک نوع استراتژی معاملاتی الگوریتمی است که بر این فرض استوار است که قیمت اوراق بهادار به مرور زمان به میانگین تاریخی یا قیمت “میانگین” خود باز می گردد. این استراتژی مبتنی بر این تصور است که قیمت‌های بازار مالی تمایل به انحراف از میانگین‌های تاریخی خود دارند، اما در نهایت به آنها باز می‌گردند.

الگوریتم‌های بازگشت میانگین از مدل‌های ریاضی برای شناسایی معاملات اوراق بهادار در قیمت‌هایی به‌طور قابل‌توجهی بالاتر یا کمتر از میانگین‌های تاریخی استفاده می‌کنند. سپس الگوریتم‌ها اوراق بهادار کم‌ارزش‌شده را خریداری می‌کنند و اوراق بهادار کوتاه‌مدت بیش‌ارزش‌گذاری شده را با این انتظار می‌فروشند که قیمت‌ها در نهایت به میانگین‌های تاریخی خود بازگردد و در نتیجه سود حاصل شود.

الگوریتم‌های بازگشت میانگین را می‌توان در بازارهای مختلفی از جمله سهام، معاملات آتی، ارزها و گزینه‌ها پیاده‌سازی کرد. آنها همچنین می توانند در بازه های زمانی مختلف از جمله روزانه، روزانه و هفتگی استفاده شوند.

انتخاب میانگین تاریخی یا «نقطه بازگشت» یکی از مهم ترین عوامل در معاملات میانگین برگشت است. میانگین متحرک ساده، میانگین متحرک نمایی و قیمت میانه نقاط بازگشت رایج هستند. انتخاب نقطه بازگشت می تواند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد استراتژی داشته باشد.

استفاده از نوسانات و اندیکاتورهای های مبتنی بر نوسان به معنای بازگشت بسیار مهم است. روند بازگشت میانگین می تواند به طور قابل توجهی تحت تأثیر نوسان باشد، و شاخص های نوسان مانند باندهای بولینگر و میانگین محدوده واقعی را می توان برای شناسایی زمانی که یک اوراق بهادار بیش از حد خرید شده یا بیش از حد فروخته شده است، استفاده کرد.

علاوه بر این، استراتژی‌های بازگشت میانگین اغلب از تعدادی شاخص اضافی مانند اندیکاتور قدرت نسبی (RSI) و اندیکاتور استوکاستیک استفاده می‌کنند تا سطوح خرید یا فروش بیش از حد یک اوراق بهادار را تعیین کنند و بر این اساس معاملات را آغاز کنند.

بازگشت میانگین یک استراتژی مالی کمی رایج است، اما محدودیت های خود را دارد. فرض اینکه بازارها کارآمد هستند و قیمت ها به طور معمول توزیع می شوند، که همیشه اینطور نیست، یکی از محدودیت های اصلی آن است. به‌علاوه، اجرای بازگردانی میانگین در عمل می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا نیازمند دسترسی به مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی، داده‌های پرسرعت و منابع محاسباتی قدرتمند است.

بازگشت میانگین نوعی استراتژی معاملاتی الگوریتمی است که بر این فرض استوار است که قیمت اوراق بهادار در طول زمان به میانگین تاریخی یا قیمت “میانگین” خود باز می گردد. این استراتژی بر این مفهوم استوار است که قیمت ها در بازارهای مالی تمایل به انحراف از میانگین های تاریخی خود دارند، اما در نهایت به آنها باز می گردند. الگوریتم‌های بازگشت میانگین را می‌توان در چندین بازار و بازه‌های زمانی اعمال کرد و به عنوان یک استراتژی معاملاتی کم ریسک در نظر گرفته می‌شود. با این حال، درک کاملی از بازارهای مالی، مدل های ریاضی و آماری، و مهارت های برنامه نویسی پیشرفته مورد نیاز است.

الگوریتم پیروی از روند Trend algo

الگوریتم پیروی از روند، استفاده از برنامه های رایانه ای برای تشخیص خودکار و پیگیری روندهای بازار است. این ممکن است شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بازار، شناسایی الگوهای قیمت یا روندها و سپس اجرای معاملات بر اساس این الگوها باشد. معاملات الگوریتمی پیرو روند به دنبال سود بردن از حرکات بازار با خرید دارایی هایی با افزایش قیمت و فروش دارایی هایی با کاهش قیمت است. کراس اوورهای میانگین متحرک و شاخص قدرت نسبی نمونه هایی از استراتژی های محبوب هستند.

به طور معمول، معاملات الگوریتمی مبتنی بر روند، از شاخص های فنی و مدل های ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و تعیین روند استفاده می کند. این شاخص‌ها و مدل‌ها می‌توانند شامل میانگین‌های متحرک، شاخص قدرت نسبی و شاخص‌های حرکت و غیره باشند. پس از شناسایی یک روند، الگوریتم معاملات را بر اساس روند شناسایی شده اجرا می کند. به عنوان مثال، اگر الگوریتم روند صعودی قیمت یک دارایی خاص را تشخیص دهد، ممکن است برای آن دارایی سفارش خرید بدهد. با این حال، اگر روند نزولی را تشخیص دهد، ممکن است سفارش فروش بدهد.

یکی از مزایای اصلی تجارت الگوریتمی پیروی از روند این است که می تواند بسیار خودکار باشد و به معامله گران امکان می دهد معاملات را بر اساس روند بازار به سرعت و کارآمد انجام دهند. علاوه بر این، می توان از آن برای تجارت طیف گسترده ای از ابزارهای مالی مانند سهام، اوراق قرضه، کالاها و ارزها استفاده کرد. با این حال، توجه به این نکته ضروری است که الگوریتم‌های دنبال‌کننده روند کامل نیستند و می‌توانند سیگنال‌های نادرستی تولید کنند که منجر به ضرر می‌شود. معامله گران همچنین باید از تکنیک های مدیریت ریسک مانند حد ضرر و حد سود برای محدود کردن زیان خود استفاده کنند.

Execution Algos الگوریتم‌های اجرایی

الگوریتم‌های اجرا که به نام مسیریاب‌های سفارش هوشمند یا سیستم‌های اجرای معاملات الگوریتمی نیز شناخته می‌شوند، برای اجرای خودکار معاملات بر اساس مجموعه‌ای از قوانین و شرایط از پیش تعریف‌شده استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها را می‌توان برای انجام معاملات در بسیاری از بازارهای مالی، از جمله سهام، آتی، گزینه‌ها و ارزها مورد استفاده قرار داد.

تعدادی الگوریتم اجرایی مختلفی وجود دارد، از جمله:

1. الگوریتم‌های بازارساز: هدف این الگوریتم‌ها این است که با قرار دادن قیمت‌های پیشنهادی و درخواستی و انجام معاملات با بهترین قیمت، بازار را نقد کند.
2. الگوریتم‌های TWAP (قیمت میانگین وزنی): این الگوریتم‌ها برای اجرای یک سفارش بزرگ در یک بازه زمانی مشخص به منظور به حداقل رساندن تأثیر بازار و کاهش خطر لغزش طراحی شده‌اند.
3. الگوریتم های VWAP (Volume-Weighted Average Price): این الگوریتم ها برای اجرای یک سفارش بزرگ با میانگین قیمت حجمی در یک دوره زمانی مشخص طراحی شده اند.
4. الگوریتم‌های POV (درصد حجم): هدف این الگوریتم‌ها اجرای یک سفارش بزرگ با مشارکت در درصد مشخصی از حجم بازار است.
5. الگوریتم‌های پیاده‌سازی کوتاه مدت: هدف این الگوریتم‌ها اجرای معاملات تا حد امکان نزدیک به قیمت معیار و در عین حال به حداقل رساندن تأثیر بازار و لغزش است.

الگوریتم‌های اجرا می‌توانند برای معامله‌گرانی که باید معاملات بزرگ را به سرعت و کارآمد انجام دهند و در عین حال تأثیر و ریسک بازار را به حداقل می‌رسانند، مفید باشد. با این حال، توجه به این نکته ضروری است که شرایط بازار مانند نوسانات و نقدینگی می‌تواند بر عملکرد الگوریتم‌های اجرایی تأثیر بگذارد.

معاملات الگوریتمی بهینه سازی پورتفولیو

استفاده از برنامه ها و الگوریتم های کامپیوتری برای بهینه سازی ترکیب سبد دارایی های مالی به عنوان معاملات الگوریتمی بهینه سازی پورتفولیو شناخته می شود. این ممکن است شامل تجزیه و تحلیل داده های بازار و تعیین تخصیص بهینه دارایی باشد که بالاترین بازده مورد انتظار را برای سطح معینی از ریسک به همراه خواهد داشت.

انواع مختلفی از الگوریتم های بهینه سازی پورتفولیو وجود دارد، از جمله:

1. الگوریتم بهینه سازی میانگین واریانس (MVO): این الگوریتم سبد را بر اساس بازده مورد انتظار و نوسانات پرتفوی (انحراف استاندارد) بهینه می کند.
2. الگوریتم Black-Litterman: این الگوریتم با ترکیب دیدگاه های سرمایه گذار و بازار، سبد را بهینه می کند.
3. الگوریتم برابری ریسک: این الگوریتم دارایی ها را بر اساس سهم ریسک به جای بازده مورد انتظارشان تخصیص می دهد.
4. الگوریتم حداکثر تنوع: هدف این الگوریتم به حداکثر رساندن تنوع پرتفوی از طریق تخصیص دارایی ها به گونه ای است که پورتفولیو کمترین همبستگی ممکن را در بین دارایی های تشکیل دهنده خود داشته باشد.

الگوریتم‌ خبری

الگوریتم‌های معاملاتی مبتنی بر خبر، برنامه‌های رایانه‌ای هستند که مقالات خبری و سایر اطلاعات در دسترس عموم را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و تکنیک‌های یادگیری ماشین به منظور تولید سیگنال‌های تجاری تجزیه و تحلیل می‌کنند. به طور معمول، این الگوریتم‌ها مقالات خبری، انتشارات مطبوعاتی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر داده‌های در دسترس عموم را برای تعیین روند و احساسات بازار تجزیه و تحلیل می‌کنند. سپس می توانند از این داده ها برای تولید سیگنال های خرید یا فروش برای یک ابزار مالی خاص استفاده کنند.

در زیر نمونه هایی از الگوریتم های معاملاتی مبتنی بر اخبار آورده شده است:

1. الگوریتم‌های تحلیل احساسات: این الگوریتم‌ها از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل متن و استخراج داده‌های مربوط به احساسات، مانند مثبت، منفی یا خنثی استفاده می‌کنند.
2. الگوریتم‌های رویداد محور: این الگوریتم‌ها از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین برای شناسایی رویدادها یا شرایط خاصی که ممکن است بر بازار تأثیر بگذارد، استفاده می‌کنند.
3. الگوریتم‌های بازارسازی مبتنی بر اخبار: این الگوریتم‌ها از مقالات خبری و سایر داده‌های در دسترس عموم و خصوصی برای ارسال قیمت‌های پیشنهادی و درخواستی و اجرای معاملات با بهترین قیمت موجود استفاده می‌کنند.

الگوریتم‌های اهدافی بر اساس اخبار می‌توانند برای سرمایه‌گذاری‌هایی که می‌خواهند با شناسایی بازار و روندهای اولیه، رقابتی کسب‌وکار، مفید باشند. با این حال، توجه داشته باشید که الگوریتم‌های شناختی بر روی اخبار ممکن است همیشه دقیق نباشند، به‌ویژه زمانی که سعی کنید برای بازار پیش‌بینی کنید. علاوه بر این، مقالات خبری ممکن است مغرضانه باشد و در نتیجه همراه‌های نادرست به وجود آید.

الگوریتم‌های AI فارکس یادگیری ماشینی

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی نوعی تجارت الگوریتمی هستند که به دنبال الگوهایی در داده‌ها می‌گردند و با استفاده از روش‌های آماری و محاسباتی، حرکات آتی بازار را پیش‌بینی می‌کنند. مقادیر زیادی از داده‌های بازار مانند قیمت‌های تاریخی و حجم معاملات را می‌توان با این الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و روندهایی که می‌توان برای تولید سیگنال‌های تجاری استفاده کرد، تجزیه و تحلیل کرد.

در معاملات الگوریتمی، انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می شود، از جمله:

1. الگوریتم های یادگیری نظارت شده: این الگوریتم ها بر روی مجموعه داده ای آموزش داده می شوند که در آن متغیر خروجی یا هدف مشخص است. آنها از الگوریتم هایی مانند رگرسیون خطی، جنگل تصادفی، SVM و شبکه عصبی تشکیل شده اند.
2. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت: این الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها یا ساختارها در یک مجموعه داده زمانی که متغیر خروجی یا هدف ناشناخته است استفاده می‌شود. آنها شامل K-means، خوشه‌بندی سلسله مراتبی، و الگوریتم‌های تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی هستند.
3. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی: این الگوریتم‌ها در فرآیندهای تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند و از بازخورد یا پاداش‌ها یاد می‌گیرند. از جمله آنها می توان به یادگیری Q، SARSA و DDPG اشاره کرد.
4. الگوریتم‌های یادگیری عمیق: این الگوریتم‌ها زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین هستند و بر روی شبکه‌های عصبی چند لایه پایه‌گذاری شده‌اند. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه‌های عصبی تکراری (RNN) و شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلندمدت مثال‌هایی هستند (LSTM).

معامله‌گرانی که می‌خواهند با شناسایی الگوها و روندهایی در بازار که برای انسان‌ها آشکار نیست، مزیتی کسب کنند، می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره ببرند. قابل توجه است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز می‌توانند تحت تأثیر بیش‌برازش قرار بگیرند، پدیده‌ای که در آن الگوریتم بیش از حد به داده‌های آموزشی وابسته می‌شود و ممکن است به خوبی به داده‌های جدید تعمیم نکند. علاوه بر این، کیفیت داده های ورودی برای عملکرد الگوریتم ضروری است.

معاملات الگوریتمی در ایران

در سال‌های اخیر، بازار سهام ایران، که با نام بورس اوراق بهادار تهران (TSE) نیز شناخته می‌شود، به سرعت رشد کرده و به یکی از بزرگترین بازارهای خاورمیانه تبدیل شده است. در تلاش برای جذب سرمایه‌گذاران بین‌المللی بیشتر و معامله‌گران الگوریتمی، بورس ایران زیرساخت‌ها و مقررات خود را مدرن‌سازی کرده است.

استفاده از این گونه معامله ها کمک می‌ کند تا بازار سرمایه به روشی کاملا اصولی تر و به شیوه و روشی که به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود انجام شود که به این صورت نتیجه آن باعث می شود تا نتایج این معاملات باعث بالا رفتن و افزایش نقدینگی در بازار شود.

در حقیقت الگوریتم طراحی شده برای این گونه معامله ها به گونه می باشد که با تشخیص به موقع بر اساس دستور العمل هایی که به آن داده شده است عمل خرید و فروش‌ های سرمایه ای و معاملات را کنترل می کند و به پیش می‌ برد.

با این حال، معاملات الگوریتمی در بورس ایران با موانعی مواجه است. سال ها تحریم های اقتصادی متعدد دسترسی کشور را به بازارهای بین المللی و خدمات مالی محدود کرده است. علاوه بر این، TSE فاقد اطلاعات باز و قابل اعتماد است.

علاوه بر موانعی که قبلا ذکر شد، عوامل دیگری نیز ممکن است معاملات الگوریتمی در بورس ایران را دشوارتر کند. یکی از این عوامل عدم ثبات اقتصادی در ایران است. تورم بالا و کاهش ارزش ریال، پیش بینی حرکت بازار در کشور را برای معامله گران دشوار کرده است. علاوه بر این، بورس اوراق بهادار از حجم معاملات نسبتاً پایینی در مقایسه با سایر بورس‌های بزرگ برخوردار است، که انجام معاملات بزرگ بدون تأثیر قابل توجهی بر بازار را برای معامله‌گران الگوریتمی دشوار می‌کند.

عدم دسترسی به خدمات مالی بین المللی یکی دیگر از موانع مهم معامله گران الگوریتمی در بورس ایران است. بسیاری از بانک‌ها و مؤسسات مالی بین‌المللی در نتیجه تحریم‌ها قادر به ارائه خدمات به مشتریان ایرانی نیستند و دسترسی به بازار را برای تجار دشوار می‌کند.

شایان ذکر است، بورس ایران برای نوسازی زیرساخت‌ها و مقررات بازار خود تلاش کرده است تا سرمایه‌گذاران بین‌المللی و معامله‌گران الگوریتمی بیشتری را جذب کند. در سال‌های اخیر، TSE قوانین و فناوری‌های جدیدی را برای افزایش شفافیت و کارایی بازار خود به کار گرفته است. به عنوان مثال، در سال 2018، بورس اوراق بهادار تهران(TSE) یک پلت فرم معاملاتی جدید را بر اساس جدیدترین فناوری ها و استانداردهای بین المللی معرفی کرد که معاملات سریعتر و کارآمدتر را امکان پذیر می کند. علاوه بر این، بورس اوراق بهادار در تلاش است تا با ارائه اطلاعات کاملتر و دقیق تر در مورد شرکت های پذیرفته شده در بورس، سطح شفافیت را افزایش دهد.

با وجود این تلاش‌ها، بورس ایران هنوز باید تعدادی از موانع را برطرف کند تا به مقصد مطلوب‌تری برای معامله‌گران الگوریتمی تبدیل شود. به عنوان مثال، فقدان داده های قابل اعتماد و عدم وجود یک سیستم نظارتی مدرن بر بازار همچنان مشکلات مهمی هستند که باید به آنها رسیدگی شود. علاوه بر این، نیاز به برنامه های آموزشی و آموزشی بیشتر برای معامله گران الگوریتمی موجود در بازار و همچنین همکاری و همکاری بین المللی بیشتر برای ارتقای سطح تخصص بازار وجود دارد.

به دلیل تحریم ها، عدم دسترسی به خدمات مالی بین المللی و ریسک های اقتصادی و سیاسی، معاملات الگوریتمی در بازار سهام ایران می تواند چالش برانگیز باشد. با این حال، برخی از معامله گران الگوریتمی استراتژی های معاملاتی بازار سودآوری را کشف کرده اند. قبل از انجام معاملات الگوریتمی در بورس اوراق بهادار ایران، داشتن شناخت کامل از بازار، ریسک ها و کلیه قوانین و مقررات قابل اجرا ضروری است. بورس ایران در حال تلاش برای بهبود زیرساخت ها و مقررات بازار به منظور جذب سرمایه گذاران بین المللی بیشتر و معامله گران الگوریتمی است، اما کار زیادی باقی مانده است.

آموزش معاملات الگوریتمی

فرآیند یادگیری معاملات الگوریتمی می‌تواند پیچیده و دشوار باشد، اما می‌تواند سودآور نیز باشد. مراحل زیر ممکن است به شما در یادگیری معاملات الگوریتمی کمک کند:

به خاطر داشته باشید که کسب مهارت در معاملات الگوریتمی فرآیندی است که زمان و کار می خواهد. ممکن است بخواهید برای یک دوره یا برنامه در یک کلاس یا سازمان معتبر ثبت نام کنید تا یک شروع خوب و یک جهت مشخص داشته باشید.

انواع مختلف معامله های الگوریتمی

انواع مختلف معامله های الگوریتمی در بالاتر در قسمت انواع الگوریتم بورس آورده شده. پس از این که دانستیم در حقیقت معاملاتی با این روش و راه چگونه می باشند باید گفت این گونه معامله ها نیز انواع و شیوه های مختلفی دارند و الگوریتم های مختلفی طراحی و ساخته شده اند که کار های متفاوتی را می توانند در خصوص معاملات بورسی انجام دهند.

نمونه ای از این گونه الگوریتم ها به گونه ای طراحی شده اند که در آن ها تمامی ویژگی های معامله و خرید و فروش یعنی حتی نقطه آغاز و پایان و نماد مورد نظر از سوی تحلیل‌ گر بازار بورس در معامله انتخاب شده است و الگوریتم تنها موظف است وجه مورد نظر شخصی را که در حال معامله می باشد  به سهم تبدیل کند یا بر عکس آن سهم را به وجه تبدیل کند و معامله را انجام دهد.

نمونه ی دیگری نیز از این گونه الگوریتم ها وجود دارند که در اصطلاح به آن ها الگوریتم های سیگنال دهی می گویند که نشان داده می شود که این گونه الگوریتم ها به تنهایی نه تنها بسیار سود آور و مفید خواهند بود بلکه ویژگی های دیگری را نیز شامل می شوند.

حاصل استفاده از این گونه الگوریتم ها این است که در نهایت برای شخص معامله گر باعث که افزایش سود دهی و در نتیجه افزایش سرمایه اولیه آن را به همراه خواهند داشت. قابل به ذکر می باشد که این الگوریتم‌ ها به گونه ای طراحی شده اند که زمانی بهترین بازده را برای تحلیل‌ گر خواهند داشت که به صورت مجموعه‌ ای و گروهی یا در کنار دیگر ابزار های تحلیل از آن ها استفاده شود.

• از شما می خواهیم مقاله رازهای معاملات بورسی را مطالعه کنید.

معاملات در بازار بورس ایران

از آن جایی که انجام معامله در بازار بورس و اوراق بهادار ایران امروزه بسیار مورد توجه و علاقه قرار گرفته است و افراد زیادی در حامعه تمایل به این را دارند که سرمایه خود را در این بازار قرار دهند پس دانستن یک سری اصطلاحات خاص همانند معاملات الگوریتمی کارگزاری برای اشخاص قابل توجه و ضروری می باشد.

در ابتدا باید گفت شما باید بدانید در بازار بورس چگونه معامله انجام دهید و چگونه سهام خود را خرید و فروش کنید چرا که اطلاعات شما در این باره بسیار مهم می باشد و اگر شما این کار را به درستی انجام ندهید ممکن است دچار ضرر و زیان زیادی شوید.

همان طور که می دانید شما در بازار بورس و اوراق بهادار اگر سهمی را خریداری کنید جز سهام داران آن شرکت به حساب خواهید آمد و در سود و زیانی که شرکت متوجه آن خواهد شد شریک خواهید بود.

به زبان ساده تر این به آن معنا است که اگر شما سهم شرکتی را خریداری کردید و سهام آن شرکت دچار سود شد شما نیز سود خواهید کرد و اگر سهام آن شرکت دچار ضرر و زیان شود شما نیز دچار ضرر و زیان با کاهش قیمت سهام خود خواهید شد.

در نتیجه بهترین راه این است که شما برنامه ای برای خود طراحی کنید تا در آن به راحتی طبق یک برنامه خاص و معین به خرید و فروش سهام خود در بازار بورس مشغول شوید و تحت تاثیر هیجانات احتمالی بازار قرار نگیرید.

همچنین قابل به ذکر است که به همین منظور سامانه معاملات الگوریتمی طراحی شده است که شما به کمک آن ها می توانید به دور از هیجانات و احساسات انسانی نسبت به نزول و صعود سهم ها در بازار بورس تصمیم گیری مناسب را انجام دهید.

در حقیقت این گونه برنامه ها به شما یک روند خاص را نشان می دهد تا به کمک آن بتوانید یک معامله و خرید و فروش مناسبی را انجام دهید و به آن میزان سود مناسبی که می خواهید دست پیدا کنید.

این گونه برنامه ها طرحی را برای شما برنامه ریزی می کند تا مشخص شود شما در چه بازه زمانی و با چه محاسباتی به راحتی می توانید به میزان سود مورد نیاز و مورد توجه خود برسید بدون این که نگران این باشید که با تغییرات بازار دچار چه ضرر و زیانی خواهید شد.

پنل معاملات الگوریتمی

پنل معاملاتی برای معاملات الگوریتمی مجموعه ای از ابزارها و توابع است که معامله گران را قادر می سازد تا استراتژی های معاملاتی الگوریتمی را توسعه دهند، آزمایش کنند و اجرا کنند. معمولاً دارای یک رابط کاربر پسند است که معامله گران را قادر می سازد تا به سرعت به داده های بازار، شاخص ها و سایر ابزارهای مورد نیاز برای توسعه و اجرای استراتژی های معاملاتی الگوریتمی دسترسی داشته باشند.

ویژگی های پنل معاملاتی الگوریتمی معمولی عبارتند از:

1. بک تست: توانایی بررسی عملکرد یک استراتژی معاملاتی با استفاده از داده های تاریخی بازار.
2. بهینه سازی استراتژی: تنظیم و اصلاح یک استراتژی معاملاتی برای افزایش عملکرد آن.
3. مدیریت سفارش: ظرفیت مدیریت و اجرای معاملات، از جمله تنظیم دستورات حد ضرر و سود.
4. مدیریت ریسک مستلزم ظرفیت نظارت و مدیریت ریسک، از جمله توانایی تعیین اندازه موقعیت و تنوع بخشیدن به یک سبد است.
5. اجرای خودکار: امکان انجام معاملات به صورت خودکار بر اساس قوانین و شرایط از پیش تعریف شده.
6. داده‌ها و تحلیل‌های بی‌درنگ: دسترسی به داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های بازار در زمان واقعی، معامله‌گران را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
7. الگوریتم ها و اندیکاتورها: کتابخانه ای از الگوریتم ها و شاخص های از پیش ساخته شده، مانند میانگین های متحرک و شاخص قدرت نسبی، که معامله گران می توانند برای ایجاد و اجرای استراتژی های خود از آنها استفاده کنند.

معامله گرانی که می خواهند استراتژی های معاملاتی خود را خودکار کنند و از روندها و الگوهای بازار استفاده کنند، می توانند از پانل های معاملاتی الگوریتمی بهره مند شوند. با این حال، ذکر این نکته ضروری است که تجارت الگوریتمی مجموعه ای از ریسک ها را به همراه دارد و معامله گران باید از تکنیک های مدیریت ریسک استفاده کرده و استراتژی های خود را قبل از اجرای آنها در معاملات زنده به طور کامل آزمایش کنند.

انواع پنل معاملاتی الگوریتمی

پنل های معاملاتی الگوریتمی متنوعی وجود دارد که هر کدام مجموعه ای از قابلیت ها و ویژگی های خاص خود را دارند. از رایج ترین انواع آن عبارتند از:

1. پلتفرم های معاملات الگوریتمی خرده : این پانل های معاملاتی الگوریتمی هستند که برای سرمایه گذاران و معامله گران فردی طراحی شده اند. به طور معمول، آنها یک رابط کاربر پسند، یک کتابخانه گسترده از الگوریتم‌ها و شاخص‌های از پیش ساخته شده و قابلیت‌های بک تست ارائه می‌کنند.
2. پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی حرفه ای: این پنل های معاملاتی الگوریتمی هستند که برای سرمایه گذاران نهادی و معامله گران حرفه ای طراحی شده اند. به طور معمول، آنها قابلیت های پیشرفته ای مانند داده ها و تجزیه و تحلیل بلادرنگ، اجرای کم تأخیر و ظرفیت مدیریت حجم زیادی از داده ها را ارائه می دهند.
3. پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی مبتنی بر ابر: این پنل‌های معاملاتی الگوریتمی هستند که بر روی یک زیرساخت مبتنی بر ابر میزبانی می‌شوند و به معامله‌گران اجازه می‌دهند از هر مکان متصل به اینترنت به پلتفرم دسترسی داشته باشند. این نوع از پلتفرم معاملاتی، سازگاری و مقیاس پذیری را برای معامله گران فراهم می کند تا حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنند و معاملات را با سرعت بیشتری انجام دهند.
4. پلتفرم‌های معاملاتی الگوریتمی ارائه‌شده توسط کارگزار: این پنل‌های معاملاتی الگوریتمی هستند که معمولاً توسط شرکت‌های کارگزاری ارائه می‌شوند و در زیرساخت معاملاتی شرکت ادغام می‌شوند. آنها اغلب دسترسی مستقیم به دفترچه سفارشات شرکت کارگزاری و امکان انجام معاملات مستقیم از طریق پلتفرم را فراهم می کنند.
5. پلتفرم های معاملاتی الگوریتمی خودساخته: این پنل های معاملاتی الگوریتمی هستند که از ابتدا توسط معامله گران یا شرکت های تجاری ایجاد می شوند. به طور معمول، آنها به مهارت های برنامه نویسی پیشرفته و دانش عمیق بازار نیاز دارند، اما آنها بیشترین انعطاف پذیری و گزینه های سفارشی سازی را ارائه می دهند.

همه این پنل های معاملاتی الگوریتمی مزایا و معایب خاص خود را دارند و نیازبه تجربه و مهارت های فنی معامله گری دارند.

بازار بورس و اوراق شامل چه تغییراتی می شود؟

همان طور که می دانید بازار بورس و اوراق بهادار روزانه شامل تغییرات مختلفی می شود که گاهی با افزایش و صعود سهام و گاهی با کاهش و نذول آن ها همراه می باشد. این گونه الگوریتم ها به شما کمک می کنند تا یک برنامه ریزی و روش دقیق و مناسب برای خود داشته باشید تا بدون نگرانی و توجه به هیجانات بازاری کم ترین ضرر ممکن را به دست آورید.

چرا که می دانید بسیاری از افراد بوده اند که بلافاصله تحت تاثیر هیجانات بازار قرار گرفته اند و دچار زیان زیادی نیز نسبت به سرمایه خود در بازار بورس شده اند افراد زیادی هستند که به هنگام مشاهده کردن کاهش و نزول سهام خود به سرعت به دنبال فروش سهام خود هستند و قطعا دچار ضرر قابل توجهی نیز به دلیل این بی ثباتی خواهند شد.

اما معامله هایی که توسط الگوریتم طراحی می شوند در حقیقت به دور از هر گونه هیجانات انسانی هستند و به همین دلیل نیز می باشد که به شما کمک می کند تا نتیجه بهتری در بازار سرمایه و بورس به دست آورید.

معاملات الگوریتمی مکتب خونه

همان طور مشاهده می شود امروزه افراد زیادی در جامعه هستند که به دنبال حضور در بازار بورس می باشند و می خواهید در این بازار با سرمایه گذاری و خرید و فروش سهام سرمایه اولیه خود را افزایش دهند.

از همین جهت نیز برخی به دنبال این هستند که از افرادی که تجربه و اطلاعات کافی را در این زمینه دارا می باشند کمک بگیرند اما برخی دیگر نیز به دنبال این هستد که بتواند خودشان اصطلاحات خاص این بازار و روش انجام معاملات خاص و تکنیک های خاص حضور موفق در این بازار را یاد بگیرند.

سایت های مختلفی نیز به همین منظور طراحی شده اند که با آموزش های مختلفی که اغلب به صورت ویدئوی نیز می باشد به صورت دقیق به شما کمک می کنند تا بتوانید این گونه اصطلاحات و آموزش ها را یاد بگیرید و از آن ها به منظور انجام معامله های درست و مناسب در بازار بورس و اوراق بهادار استفاده کنید تا میزان زیان شما به کم ترین حد ممکن خود برسد.

معاملات الگوریتمی با پایتون

پایتون یک انتخاب محبوب در بین معامله گران برای تجارت الگوریتمی است، زیرا یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و انعطاف پذیر است که برای تجزیه و تحلیل داده ها و معاملات کمی مناسب است. از جمله مزایای استفاده از پایتون برای معاملات الگوریتمی می توان به موارد زیر اشاره کرد:

• پایتون دارای اکوسیستم بزرگی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌هایی است که برای تجارت الگوریتمی مفید هستند، از جمله NumPy، Pandas، و scikit-learn برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده‌ها، و همچنین PyAlgoTrade و Backtrader برای بک‌تست و اجرای استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی.
• قابلیت یادگیری و استفاده آسان: سینتکس ساده پایتون آن را برای معامله گران با حداقل تجربه برنامه نویسی یا بدون تجربه در دسترس قرار می دهد.
• عملکرد بالا: پایتون یک زبان با کارایی بالا است که می تواند حجم زیادی از داده ها و معاملات را در زمان واقعی مدیریت کند.
• جامعه بزرگی از توسعه دهندگان و معامله گران وجود دارد که از پایتون برای تجارت الگوریتمی استفاده می کنند و در نتیجه منابع و آموزش های آنلاین فراوانی به دست می آید.

برای شروع تجارت الگوریتمی با پایتون، معامله گران ابتدا باید اصول زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های معاملات الگوریتمی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn را بیاموزند. آنها همچنین باید استراتژی های معاملاتی الگوریتمی مختلف و مفاهیم و تئوری های اساسی مانند تحلیل تکنیکال، آربیتراژ آماری و یادگیری ماشین را مطالعه کنند.

زمانی که معامله‌گران درک کاملی از اصول اولیه داشته باشند، می‌توانند استراتژی‌های جدید را آزمایش کرده و آنها را مورد آزمایش قرار دهند. فریمورک های بک تست شامل PyAlgoTrade و Backtrader هستند. این چارچوب‌ها به معامله‌گران اجازه می‌دهد تا استراتژی‌های خود را با داده‌های تاریخی بازار آزمایش کنند و عملکرد خود را با معیارهایی مانند سود و زیان، بازده تعدیل‌شده با ریسک و کاهش ارزش ارزیابی کنند.

پس از توسعه و آزمایش یک استراتژی معاملاتی، معامله‌گران می‌توانند از کتابخانه‌های اجرایی مانند ccxt، pyfolio و pybacktest برای اتصال به بازارهای زنده و اجرای خودکار معاملات استفاده کنند. این کتابخانه ها یک رابط بصری برای اتصال به صرافی های متعدد و اجرای معاملات با استفاده از الگوریتم ها و استراتژی های از پیش تعریف شده ارائه می کنند.

در نتیجه، تجارت الگوریتمی با پایتون یک روش قوی و همه کاره است که معامله‌گران را قادر می‌سازد تا الگوریتم‌ها و استراتژی‌های سفارشی خود را توسعه و پیاده‌سازی کنند. این نیاز به درک کاملی از زبان برنامه‌نویسی پایتون، کتابخانه‌هایی که معمولاً برای تجارت الگوریتمی استفاده می‌شوند، و همچنین مفاهیم و تئوری‌های زیربنای استراتژی‌های مختلف تجارت الگوریتمی است.

سوالات متداول