استراتژی های معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی، تهدیدها و فرصتها

معاملات الگوریتمی، روشی برای اجرای سفارش ها با استفاده از دستورهای معاملاتی از پیش برنامه ریزی شده با استفاده از اطلاعاتی از قبیل زمانبندی، قیمت یا حجم معاملات است. این نوع از معاملات به این دلیل توسعه یافته اند تا از مزایای سرعت و پردازش اطلاعات ناشی از رایانه ها در مقایسه با افراد معامله گر بهره مند شوند. رایج ترین الگوریتم ها عبارتند از درصد حجم معاملات، قیمت میانگین موزون حجمی، قیمت میانگین موزون زمانی، و …. در واقع به جای انسان یک یا چند الگوریتم، در انتخاب و اعمال این سفارش‌ها (از جنبه­های مختلف همانند زمانبندی، قیمت یا حجم آن) تصمیم می­گیرند.

سابقه استفاده از رایانه برای ثبت سفارشات در بازارهای مالی به دهه ۷۰ میلادی و بورس نیویورک در ایالات متحده باز می­گردد. معامله­گری از طریق رایانه ( با کمک برنامه های نرم افزاری) در خلال سال­های دهه هشتاد قرن گذشته میلادی توسعه بیشتری یافت و نهایتا در دهه ۹۰ همه­گیر شد. این نوع معاملات به شکل گسترده توسط تامین سرمایه ها، صندوق های بازنشستگی، صندوق های سرمایه گذاری، و صندوق های پوششی که نیاز به اجرای تعداد زیادی سفارش یا انجام سفارش ها با سرعت بسیار بالا دارند که ممکن است از عهده معامله گران بشری خارج شود استفاده می شود. تحقیقی در سال ۲۰۱۶ نشان داد که بیش از ۸۰درصد از معاملات بازار فارکس توسط الگوریتم ها به جای انسان ها اجرا شده است.

معاملات الگوریتمی با عنوان سیستم های معاملاتی خودکار نیز شناخته می شوند. این سیستم ها دارای راهبردهای معاملاتی از قبیل معامله گری جعبه سیاه، و معامله گری کمی نیز می شوند که شدیدا به فرمول های ریاضی پیچیده و برنامه های رایانه ای سریع وابسته هستند. این قبیل سیستم ها، راهبردهایی شامل بازارسازی، دامنه سازی بین بازارها، آربیتراژ، سفته بازی در قالب روش هایی از قبیل دنبال کردن روند را به کار می گیرند. بخشی خیلی زیادی از این الگوریتم ها در گروه معاملات با بسامد بالا (HFT) قرار می گیرند، که با گردش بالا و نسبت های بالای سفارش به معاملات شناخته می شوند.

معاملات با بسامد بالا از رایانه هایی استفاده می کنند که برای انجام سفارش، بر مبنای اطلاعاتی که به شکل داده وارد می شود، قبل از اینکه بشر توان درک این اطلاعات را داشته باشد، تحلیل و اقدام به معامله می کند. معاملات الگوریتمی و معاملات با بسامد بالا، به تغییرات شدید در ریزساختارهای بازار سرمایه منتهی شده اند که هدف غایی آن افزایش نقدشوندگی بازار است.

۵ زمینه اصلی برای استفاده سهامداران از معاملات الگوریتمی و مهم‌ترین دستاورد

کارشناس بازار سرمایه ، پنج زمینه اصلی برای استفاده سهامداران از رویه معاملات الگوریتمی همراه با مهم‌ترین دستاورد استفاده از این ابزار را اعلام کرد.

به گزارش پایگاه خبری بورس پرس، امید موسوی موسس و مدیرعامل شرکت الگوریتمی تحلیلگر امید با انتشار مطلبی با عنوان مدل‌سازی در ۵ گام در دنیای اقتصاد اعلام کرد: اغلب برای معامله‌گران تازه‌وارد، پیدا کردن راهنمایی‌های منصفانه در شروع کار سخت است. در نتیجه منابع و مباحث کلیدی برای شروع کار مانند فوت و فن معاملات، استراتژی‌های معاملاتی، ریزساختارهای بازار(market microstructure) و حتی موقعیت‌های شغلی در شرکت‌های بورسی بسیار ارزشمند است.

می‌توان پنج زمینه اصلی برای قدم‌گذاشتن در مسیر معامله‌گر الگوریتمی برشمرد:

1- اقتصاد کلان : باید درک صحیحی از روابط بین بازار و چگونگی تاثیر سیاست‌های پولی، نرخ‌های سود و رشد اقتصادی داشته باشید. آشنایی با مبانی معاملاتی در بازارهای مختلف از سهام، کالا، اوراق و … در هر بازار توسعه یافته یا درحال توسعه‌ای ضروری است. به‌خصوص درحال‌حاضر که بازارها و معاملات کاملا در ارتباط با یکدیگر هستند، فهم درستی از این مسائل جهت تصور و ساخت سیستم‌های معاملاتی بسیار اهمیت دارد. نداشتن درک صحیحی از اقتصاد کلان و روابط بین بازارها، دلیل عمده‌ای است که بسیاری از معامله‌گران نوسان‌گیر، پول خود را در جنگیدن با بازار از دست داده‌اند.

2- استفاده یک روش معاملاتی: یک معامله‌گر نیاز به چارچوبی برای تفکر در مورد حرکات قیمت و فهم جریان مداوم تغییرات قیمت در طول بازارها دارد و چیزی که در ابتدا مهم است، داشتن یک استراتژی معاملاتی است استراتژی های معاملات الگوریتمی تا نداشتن آن! مثلا استفاده از پرایس اکشن و آشنایی با آن به‌عنوان یک روش معاملاتی، بهتر است تا اینکه بدون دانستن حتی یک استراتژی بخواهیم معامله‌گر الگوریتمی شویم!

معامله‌گران از انواع تئوری‌های اساسی و فنی استفاده می‌کنند. در معاملات الگوریتمی، تئوری‌های ریزساختار بازار (theories of market microstructure)، بازارهای حراج دوطرفه(double auction markets)، مالی رفتاری (behavioral finance)، روان‌شناسی معاملات، الگوهای معاملاتی، پروفایل‌های بازار (market profiles)، ارزش نسبی(relative valuation) و … به تنهایی یا با استفاده از سایر روش‌ها استفاده می‌شوند.

3- رصد کردن (فیلتر کردن و مشاهده): هوشمندانه‌ترین کار در خصوص یادگیری نحوه معاملات این است که برای مدتی طولانی بازارها قبل از انجام معامله‌، رصد و تماشا شود . از اولین ابزارها برای این کار فیلترهایی است که در سایت TSE می‌توان نوشت.

مشاهده نه فقط قیمت بلکه حجم، رفتار ارکان بازار، اقدامات بین بازاری(inter-market action) و اندازه‌گیری آنها کمک می‌کند تا دینامیک شکست مقاومت و حمایت، نقاط بازگشتی بازار و روندها تشخیص داده شود .

4- بهینه بودن برنامه نویسی : با توجه به اینکه فرصت‌های مشابه در بازار توسط افراد مختلف جست‌وجو می‌شود، روشی که یک الگوریتم یا استراتژی برنامه‌نویسی و اجرا می‌شود، بسیار مهم است. به‌ویژه در مواردی که سود مورد نظر را می‌توان از چند تیک معاملاتی زودتر اندازه گرفت. بنابراین استراتژی های معاملات الگوریتمی زمان و سرعت ارسال سفارش‌ها به بازار بسیار ضروری می‌شود. کدها باید توانایی کنترل هر نوع شرایط بازار را داشته باشند و مراقب وقایع پرریسک باشند.

5- یادگیری ماشین : یادگیری ماشین ، مهم‌ترین بخش از فهرست مهارت‌های مورد نیاز یک تحلیلگر الگوریتمی است. اکثر استراتژی‌های تکنیکال، عددی یا بنیادی که در معاملات استفاده می‌شوند، می‌توانند اتوماتیک و بهینه شوند.

مهم‌ترین دستاورد استفاده از ابزارهای معاملاتی

حال با توجه به این پنج‌ مورد باید عنوان کرد که سرعت و دقت بیشتر، افزایش امنیت معاملاتی، کنترل ریسک بهتر و کاهش هزینه‌های معاملاتی و افزایش نقدشوندگی، مهم‌ترین دستاورد استفاده از ابزارهای معاملاتی در بازار سرمایه است. تمامی موارد اعلامی نهایتا منجر به افزایش کیفیت معاملات خواهد شد. بازاری را فرض کنید که بدون دامنه نوسان و هیچ صف فروش و خریدی نخواهید دید! پیش‌فرض برداشتن دامنه نوسان حجم بالای معاملات است که یکی از قوی‌ترین ابزارهای آن در دنیا معاملات الگوریتمی است.

معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه

قابلیت‌های تکنولوژیکی نظیر توان پردازشی و امکان خودکارسازی فرآیندها، انجام هرگونه فعالیت مالی، بانکی و سرمایه‌گذاری را به صورت کاراتر و خودکار ممکن ساخته است. معاملات الگوریتمی، روند رو به رشدی در ارائه خدمات فناورانه مالی و سرمایه‌گذاری است که به صورت انجام فرآیند سرمایه‌گذاری و معاملات بورسی به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی تعریف می‌شود. تنظیم و مشخص نمودن حد ضرر و سود برای یک الگوریتم ساده (مثلاً داشتن حداقل 25 درصد سود برای انجام یک معامله در بورس) که به صورت خودکار و بدون دخالت انسانی اجرا می‌شود، مثال ساده‌ای از معاملات الگوریتمی است. چنین الگوریتمی می‌تواند حداقل سه پارامتر قیمت، زمان و حجم معاملات را بر مبنای یک مدل ریاضی کنترل و بر اساس آن تصمیم بگیرد معامله یا معاملاتی را انجام دهد یا خیر.

به‌طورکلی، هدف از به‌کارگیری این فناوری و درواقع مزیت و ارزش پیشنهادی به مشتریان چنین سامانه‌ای، دستیابی به دقت، سرعت و بازدهی بالاتر در فرآیند سرمایه‌گذاری و معاملات بورسی است. علاوه بر این‌ها، مزایای دیگری که می‌توان برای معاملات الگوریتمی در نظر گرفت به ترتیب زیر است:

• انجام معاملات با بهترین قیمت ممکن
• امکان انجام معاملات به صورت بلادرنگ و دقیق
• امکان انجام معاملات با کمترین تأثیرپذیری از تغییرات شدید قیمت‌ها (به دلیل آنی بودن)
• کاهش هزینه تراکنش‌ها (به دلیل انجام ماشینی تراکنش و حذف یا کاهش دخالت انسانی)
• امکان بررسی هم‌زمان پارامترها و عوامل متعدد اثرگذار بر بازار
• کاهش ریسک خطاهای انسانی و حذف تصمیمات احساسی و متأثر از عوامل روانی
• امکان آزمودن الگوریتم‌ها با داده‌های گذشته و انتخاب استراتژی مناسب بر مبنای آن

پیشینه معاملات الگوریتمی که با عناوین دیگری نظیر معاملات خودکار و معاملات بِلَک باکس نیز شناخته می‌شوند را می‌توان حدود نیم‌قرن پیش و دهه هفتاد میلادی با معرفی سیستمهای معاملات کامپیوتری در ایالات‌متحده دانست که در بازار بورس نیویورک، درخواست‌های فروش را با دخالت انسانی کمتر در اختیار خریداران قرار می‌داد. این روند طی دهه‌های اخیر تا الکترونیکی شدن کامل بورس ادامه یافت تا جایی که در سال 2010، حدود 60 درصد و در سال اخیر نیز تا حدود 90 درصد خریدوفروش‌های بورس ایالات‌متحده به صورت خودکار و بر مبنای معاملات الگوریتمی انجام شده است.

آغاز این نوع معاملات در کشور از سال 94 با حدود تنها 5 صدم درصد بوده است که استراتژی های معاملات الگوریتمی این میزان در سال 97 به حدود 1.2 درصد از کل معاملات بورس رسیده است. در مقایسه با میزان رشد حجم معاملات آنلاین بورس در فاصله زمانی 96 تا 97 که حدود 38 درصد بوده است، معاملات الگوریتمی رشد دو برابری داشته است.

برای نمونه، یکی از شرکت‌های داخلی که به تازگی در این بازار ورود کرده است، پلتفرمی برای طراحی استراتژی معاملاتی در بازارهای سرمایه ایجاد کرده است. این استراتژی های معاملات الگوریتمی پلتفرم به معامله‌گران بازار سرمایه کمک می‌کند تا روش، راه‌حل و استراتژی خود را به صورت کاملاً بصری و بدون نیاز به کدنویسی و فقط با چیدن و اتصال تعدادی بلاک طراحی کنند. این پلتفرم، آزمودن و متعاقب آن بهینه‌سازی استراتژی طراحی‌شده را با داده‌های گذشته ممکن ساخته است. پس از طراحی، آزمون و بهینه‌سازی استراتژی روی داده‌های تست از سوی کاربر، کافی است با اتصال به کارگزاری به‌صورت خودکار بر مبنای استراتژی طراحی‌شده در بازار واقعی معامله کند. طی چند سال اخیر، با ورود شرکت‌های نوپای بیشتر در زمینه ارائه خدمات معاملات الگوریتمی و برگزاری برخی دوره‌های رقابتی این نوع معاملات در بازار سرمایه زیر نظر نهاد رگولاتوری، پیش‌بینی می‌شود طی سال‌های آتی حجم معاملات انجام شده بر مبنای معاملات الگوریتمی افزایش قابل‌ملاحظه‌ای داشته و بازار آن در کشور رونق بیشتری یابد. نهاد رگولاتوری نیز رویکرد ورود و مداخله مستقیم در بازار را در پیش گرفته است تا بتواند با مقررات گذاری این حوزه بر فعالیت فعالان بازار کنترل و نظارت داشته باشد.

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

این نوع الگوریتم ها روی بازارهای متنوعی از جمله سهام، اوراق بدهی، ارز و همچنین مشتقات فعال می شوند.

از این نوع الگوریتم های معاملاتی برای توسعه استراتژی ‌های معاملاتی و همچنین بهینه کردن آن ها نیز استفاده می شود. با بالا رفتن سرعت و همچنین دفعات معاملات انجام شده الگوریتم‌ های فضای معاملاتی کاراتر را ایجاد می کنند، در این صورت هزینه معاملاتی پایین می آید.

برخی از معاملات الگوریتمی از قبیل زیر است:

• Black Box Trading
• Automated Trading
• Algorithmic Trading
• Robo Trading

برای استفاده از معاملات الگوریتمی سرمایه‌ گذار ابتدا باید استراتژی معاملاتی خود را بر حسب روابط ریاضی و کمی مشخص نماید.

معاملات الگوریتمی در سرتا سر استراتژی های معاملات الگوریتمی دنیا بسیار رایج است و در حال حاضر آمار استفاده از الگوریتم ها در بازارهای دنیا را می توان مرز ۹۰٪ دانست.

در این مقاله قصد داریم تا نکات مهمی را در مورد الگوریتم های معاملاتی در بورس در اختیارتان قرار دهیم. همچنین اگر می خواهید در مورد برخی نرم افزار های معاملاتی اطلاعاتی به دست آورید می توانید مطالب قبلی سایت را مطالعه کنید.

دسته بندی الگوریتم معاملاتی

در سطح های مختلف معاملات بورس می توان از معاملات الگوریتمی استفاده کرد.

الگوریتم‌ سیگنال‌ دهی

لازم به ذکر است که استفاده از این نوع الگوریتم ها به تنهایی سودی ندارد تنها شرایطی را فراهم می کند تا تحلیل گر اطلاعات بیشتری از بازار به دست آورد، همچنین تحلیل گر را در مرحله تصمیم گیری کمک می کند و باعث می شود تا سود بیشتری در معاملاتش به دست آورد.

این نوع الگوریتم‌ها هنگامی که به روش مجموعه ای و یا گروهی مورد استفاده قرار گیرند امکان بازدهی بیشتری را برای تحلیل گر فراهم می کنند.

در بازار ایران ازاندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند RSI یا Ichimoku استفاده می شود که این نوع اندیکتاتور ها جزو الگوریتم های سیگنال دهی هستند.

الگوریتم‌ اجرای معاملات

از این دسته الگوریتم ها برای اجرای معاملات تحلیل گر استفاده می شود. در این مرحله نقطه شروع و اتمام و همچنین نماد مورد نظر نیز از طرف تحلیل ‌گر انتخاب شده و الگوریتم در این جا وظیفه دارد تا وجه سرمایه گزار و معامله کننده را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله انجام گیرد.

مثلا یک معامله‌ کننده حقوقی در بازار ایران مانند صندوق ‌های سرمایه ‌گذاری مشترک یا یک معامله‌ گر حقیقی با میزان بالایی از سرمایه قصد دارد ۱۰ میلیارد تومان سهام شرکت پالایش نفت تهران را در محدوده قیمتی مشخص بخرد.

در این صورت اگر همه‌ مقدار سرمایه را یک جا وارد کند و به یک باره درخواست سهام مورد نظر را بدهد، موجب می شود تا فشار خرید بالا رود و سهام مورد نظر گران تر می شود و از این رو دیگر نمی تواند سهام مورد نظرش را بخرد.

الگوریتم های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌ های کوچکتر با حجم‌ های مختلف در آورده و در بازه‌ های زمانی مشخص معاملات مد نظر تحلیل گر را انجام می‌دهند.

الگوریتم‌ مانیتورینگ

از این نوع الگوریتم ها برای پایش بازار و همچنین مانیتورینگ استفاده می شود از این رو به آن ها الگوریتم های پایش نیز می گویند.

برای پایش قسمت یا بخشی از بازار می توان از این نوع الگوریتم ها استفاده کرد. از این رو می توان نمادهای هم‌ گروه یک سهم در زمان باز شدنش را مورد بررسی قرار داد، یا پایش صورت‌های مالی برخی نمادها در زمان اعلام اطلاعیه‌ آن ‌ها است.

الگوریتم‌ پوزیشن تریدینگ

به منظور نگهداری طولانی مدت از این نوع الگوریتم ها برای خرید و فروش استفاده می شود. از این رو می توان متوجه شد که الگوریتم های پوزیشن تریدینگ برای بازار ایران بسیار مناسب هستند.

به این نوع الگوریتم ها، الگوریتم های کم بسامد نیز می گویند.

به این شکل است که مثلا در استراتژی معاملات یک معامله ‌گر به منظور خریدن سهام در صف فروش و بعد فروش آن در صف خرید می باشد.

این روند به صورت خودکار توسط الگوریتم پوزیشن تریدینگ انجام می گیرد. در حقیقت الگوریتم‌ کم بسامد از یک مجموعه شامل سه دسته بالا که اشاره کردیم ساخته شده است که تمام وظایف سه دسته را انجام می دهد.

الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ

تنها در صورتی الگوریتم‌ هایی را در دسته‌ ی پر بسامد یا High Frequency Trading در وبسایت اینوستوپدیا (INVESTOPEDIA) استراتژی های معاملات الگوریتمی قرار می گیرد که بتواند فروش سهمی خریداری شده است را در زمان پنج دهم ثانیه داشته باشد.

از این رو معاملات های فرکونسی تریدینگ را به عنوان دوپینگ معاملات در الگوریتم ها می شناسند. با استفاده از این نوع الگوریتم ‌ها می توان برای به دست آوردن سود کم ولی تعداد بالا هزاران معامله را در کوتاه ترین زمان با بالا ترین سرعت انجام داد.

به دلیل جمع شدن این سود ها با تعداد بالا همان هدف نهایی در بازار سرمایه به دست می آید. این نوع معاملات که به طور کامل با سرمایه ‌گذاری و معاملات سنتی متضاد هم روزانه انجام می گیرند.

یکی از نکات مهمی که باید مورد توجه قرار دهید این است که این نوع الگوریتم های پر بسامد در داخل ایران خیلی کارامد نیستند و بیشتر در بازار های خارجی مورد استفاده قرار می گیرند.

از این رو معامله کننده ها و سرمایه گزاران در این بازرها امکان اجرای درصد مالیاتی را با کمترین میزان دارند در صورتی که از این نوع الگوریتم ها و همچنین معاملاتی که سود استراتژی های معاملات الگوریتمی کم اما تعداد سود ها بالا می باشد، استفاده کنند.

همانطور که می دانید شرکت توشن ارائه دهنده بهترین سرور مجازی بورس است. برای داشتن اینترنتی پر سرعت و دسترسی راحت تر به بازار بورس می توانید از سرور مجازی های ما با پلن های مختلف استفاده کنید.

در معاملات الگوریتمی، نرم‌افزارها برای ثبت و اجرای سفارش‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را اجرا می‌کنند. الگوریتم‌ها بر اساس قیمت، زمان استراتژی های معاملات الگوریتمی و حجم معاملات را سیستماتیک کرده و در دنیای ارزهای دیجیتال بسیار پرطرفدار هستند.

در این مطلب نگاهی به مفهوم معاملات الگوریتمی خواهیم داشت.

مرور کلی معاملات الگوریتمی

در دنیای معاملات سنتی، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه گذاری مشترک، شرکت‌های بیمه و سایر موسسات بزرگ در حال نبردی بی پایان با زمان، سرعت، حجم و قیمت هستند. میدان نبرد این موسسات NYSET، نزدک و سایر بازارهای بزرگ است و سربازهای آنها جعبه‌های سیاهی هستند که معاملات فرکانس بالا (HFT) را اجرا می‌کنند که یک نسخه پیشرفته تر از معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.

اما چرا بازارهای سنتی به جای معاملات الگوریتمی از HFT استفاده می‌کنند؟

ارزش بازار 44 تریلیون دلاری بازارهای سنتی نسبت به ارزش بازار 300 میلیارد دلاری بازار ارزهای دیجیتال بسیار بیشتر است. در طی ساعات معاملاتی هزاران تراکنش کوچک در بورس‌های بزرگ اجرا می‌شود.

جای تعجب نیست که در چنین دنیای پررقابتی موسسات بزرگ که میلیون‌ها دلار در بازار بورس سرمایه گذاری می‌کنند به دنبال ابزارهای قدرتمندی باشند که باعث پیشی گرفتن آنها در بازار شود.

در بازار بورس سنتی هر یک میکروثانیه اهمیت زیادی دارد چون این بازارها چندان پرنوسان نیستند و فقط می‌توانید در بازه‌های زمانی کوتاه و با چند معامله کوچک کسب درآمد کنید.

ماشین‌های قدرتمند معاملاتی با حداقل تاخیر دیتا (بدون تاخیر زمانی) را اجرا می‌کنند و تعداد زیادی سفارش را با سرعت بالا در بازارهای مختلف ثبت می‌کنند.

اما در بازار تازه کار ارزهای دیجیتال حجم معاملات بسیار کمتر از بازار سنتی است در نتیجه نیاز چندانی به معاملات فرکانس بالا حس نمی شود.

اما چطور می‌توانیم از سایر فعالان بازار ارزهای دیجیتال پیشی بگیریم؟ برای پاسخ دادن به این سوال می‌توان از مفهوم معاملات الگوریتمی استفاده کرد که مفهومی نسبتاً عظیم‌تر و قدیمی تر از HFT است.

هنگام استفاده از یک نرم‌افزار خاص که به آن ربات algo trading (یا معامله الگوریتمی) هم گفته می‌شود، معامله گران می‌توانند از متغیرهای زمان، قیمت و حجم برای پردازش داده و استراتژی های معاملات الگوریتمی پیشی گرفتن از سایر معامله گران استفاده کنند.

این رویکرد در تقابل با بازارهای سنتی است که در آن جعبه‌های سیاه با هم مقابله می‌کنند و انسان‌ها در این مقابله نقشی ندارند.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال عموماً ریشه در بازارهای سنتی دارند.

برای هر کدام از استراتژی‌هایی که در ادامه ذکر می‌شوند، می‌توانید از یک نرم‌افزار معاملات الگوریتمی مجزا استفاده کنید.

در حوزه ارزهای دیجیتال این نرم‌افزارها معمولاً ربات‌هایی هستند که سریع تر از انسان‌ها عمل می‌کنند.

در بازارهای سنتی، شرکت‌های معاملاتی بزرگ مثل صندوق‌های پوششی و بانک‌های سرمایه گذاری اغلب نرم‌افزار خودشان را طراحی کرده و مراکز معاملاتی با دیتای ویژه و یک میز پشتیبانی دارند.

در ادامه طرز کار این الگوریتم‌ها در حوزه سنتی و همچنین ارزهای دیجیتال را بررسی می‌کنیم.

استراتژی‌های دنبال کردن روند

این روش هم برای بازار سنتی و هم حوزه ارزهای دیجیتال آسان ترین روش است چون شامل هیچ گونه پیش بینی بازاری نیست.

معاملات معمولاً بر اساس اندیکاتورهای تکنیکالی اجرا می‌شوند که می‌توانند پس از رسیدن به سطوحی خاص منجر به فعال شدن سفارش‌ها شوند.

مثلاً این ربات‌ها می‌توانند از میانگین متحرک 50 و 200 روزه، خط روند، الگوهای نمودار یا اندیکاتورهای مومنتوم استفاده کنند.

نکته‌ای که باید حین استفاده از این استراتژی در نظر داشته باشید این است که این استراتژی مبتنی بر تحلیل تکنیکال است و بهتر است برای استفاده از یک ربات کریپتو رباتی را انتخاب کنید که دارای اندیکاتورهای مطلوب باشد.

استراتژی آربیتراژ

استراتژی‌های آربیتراژ انواع مختلفی دارند از استراتژی های معاملات الگوریتمی جمله آربیتراژ آماری، مثلثی، بین بازاری و بین دارایی‌ها.

همه این استراتژی‌ها در هر دو بازار مورد نظر ما قابل استفاده هستند اما با بازار بورس و آتی بهتر کار می‌کنند چون معمولاً تفاوت قیمت در چنین دارایی‌هایی بیشتر مشاهده می‌شود.

ربات‌های آربیتراژ امروزی نسبت به دوره قبل از سال 2017 کمتر موفق هستند چون در حال حاضر تفاوت قیمت در اکسچنج‌ها به اندازه قبل نیست و می‌توان توسط الگوریتم‌ها از تفاوت قیمت موجود در بازارهای ناکارآمد ارزهای دیجیتال استفاده کرد تا یک کوین با قیمت کمتر خریداری شده و همزمان با قیمت بالاتر فروخته شود.

برای دستیابی به سودهای چند برابری لازم است معاملات با سرعت بالایی اجرا شوند چون ممکن است تفاوت قیمت‌ها بیشتر از چند ثانیه دوام نداشته باشند و اینجاست که ربات آربیتراتژ کریپتو وارد عمل می‌شود.

بازارسازی یا بازار گردانی

اگر با مفهوم اسپرید آشنایی داشته باشید اطلاع دارید که این مفهوم متشکل از قیمت‌های درخواستی و پیشنهادی است.

معامله کردن بر اساس این استراتژی به شما کمک می‌کند تا از تفاوت بین قیمت‌های درخواستی و پیشنهادی به نفع خودتان استفاده کنید.

در بازارهای سنتی معمولاً این استراتژی توسط موسسات بزرگ پیاده سازی می‌شود در نتیجه اتوماسیون این استراتژی توسط کاربران معمولی تقریباً غیرممکن است.

اما در بازار کریپتو اجرای این استراتژی ممکن است. هدف این ربات‌ها فروش با بالاترین قیمت و در حداکثر تعداد دفعات ممکن است.

ربات بازار گردان هر روز اسپرید بازارها را بررسی می‌کند و سفارشاتی با قیمتی متفاوت با آنچه وجود دارد ثبت می‌کند – در نتیجه با این اقدام بازارسازی انجام می‌دهد.

جمع بندی

معاملات الگوریتمی یا algo trading معمولاً توسط معامله گران ارزهای دیجیتال برای دستیابی به برتری رقابتی نسبت به دیگران از نظر زمان، قیمت و حجم مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در بازارهای سنتی معاملات الگوریتمی بیشتر تبدیل به معاملات فرکانس بالا شده‌اند که سرعت گراتر هستند.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی مهم در بازار ارزهای دیجیتال شامل دنبال کردن روند بازار، آربیتراژ و بازار سازی هستند البته مدل‌های مختلف دیگری هم وجود دارند.

هنگام انتخاب یک ربات ارز دیجیتال برای خودتان باید به سطح تجربه خودتان از کار با اکسچنج‌های مختلف، تحلیل تکنیکال و معاملات توجه داشته باشید.