چکیده: تشدید در علوم کامپیوتر و فن آوری های ارتباطی فرصت های جدیدی را برای بهبود یا گسترش برنامه ها ایجاد کرده است. تحولات اخیر جایی برای استراتژی های جدید تجارت ایجاد کرده است. اصلاحات هم در سطح تصمیم گیری سرمایه گذاری و هم در سطح اجرای سفارش به کانون توجه رسیده است. در این مقاله تأکید بر این سؤال "تجارت آلگو چیست؟"این هدف این است که درک خواننده از دلیل (های) تجارت الگوریتمی را ارائه دهد. همچنین از طریق دستی به اتوماسیون تغییر می دهد. به عنوان یک خواننده ، شما می دانید که استراتژی های مختلف تجارت Algo که توسط شرکت های سرمایه گذاری امروز استفاده می شود.
چه و چرا تجارت الگوریتمی
در تجارت ، اجرای سفارشات بزرگ به دلیل تأثیر قوی در بازار و ریسک زیاد سیگنالینگ دشوارتر است. یکی از راه های غلبه بر این مشکل ، تقسیم ترتیب فله و توزیع اجرای با گذشت زمان است. این هزینه های معاملات ضمنی مرتبط یا تجارت را با استفاده از الگوریتم ها به حداقل می رساند. وقتی در مورد "الگوریتم ها" بحث می کنیم ، مهمترین ذکر جیم سیمونز است - مردی که بازار را حل کرده است.
"برنامه ای با استفاده از اتوماسیون برای اجرای یک استراتژی اجرای سفارش ، تجارت ALGO را تعریف می کند.(همچنین تجارت خودکار ، تجارت جعبه سیاه یا تجارت ALGO نامیده می شود) ". از نظر فنی ، از چندین الگوریتم ریاضی برای تعیین معاملات استفاده می کند که محاسبه آنها در داده های فعلی بازار است و سفارشات را در بازارهای مالی ارسال و اجرا می کند. به این ترتیب ، رایانه به طور سیستماتیک تصمیم به اجرای هر معامله ، آزاد کردن معامله از همه تأثیرات عاطفی انسان (ترس ، حرص و آز و غیره) و کمک به ما در غلبه بر تصمیمات مالی رفتاری می کند.
فرکانس معاملات (HFT ، MFT ، LFT)
با سفر به گذشته ، تا اواخر دهه 1980 و 1990 نمیلادی تجارت الگوریتمی (اجرای کاملاً الکترونیکی مبادله) در بخش های تجاری پولی و بازارهای مالی آغاز شد. تا سال 1998 ، کمیسیون بورس و اوراق بهادار ایالات متحده (SEC) معاملات الکترونیکی را تصویب کرد و آنها را برای تجارت با فرکانس بالا مکانیزه (HFT) آماده کرد. همچنین ، از آنجا که HFT گزینه ای برای اجرای مبادلات چندین بار (تقریباً 1000) سریعتر از یک انسان داشت ، گسترده شد.
معاملات با فرکانس بالا (HFT) نوعی تبادل رایانه ای است که شفاف سازی آن را خواهیم دید. تجارت الگوریتمی با وجود مفهوم اجرای تجارت ، درجات مختلفی از فرکانس ها (سرعت) وجود دارد که در آن در بورس اوراق بهادار فعالیت می کند.
اکنون ، سطح خاصی از سرعت وجود دارد که تجارت در آن صورت می گیرد. سود حاصل از هر ثانیه با این سرعت تصمیم می گیرد. در اینجا توضیح سه نوع تجارت بر اساس فرکانس یا سرعت آنها آورده شده است.
معاملات با فرکانس بالا (HFT)
معاملات با فرکانس بالا اساساً منجر به معاملات پر سرعت می شود. به سادگی ، اجرای تعداد زیادی از سفارشات در کسری از ثانیه صورت می گیرد. در نتیجه ، تجارت اوراق بهادار هر میلی ثانیه در بازار نوسان امکان پذیر است و آن را بسیار سودآور می کند. استراتژی HFT برای اولین بار توسط Renaissance Technologies LLC موفق شد. این یک صندوق پرچین آمریکایی است و جزء موفق ترین صندوق های محافظت در جهان است. رنسانس ریشه های خود را در سال 1982 توسط ‘مردی که بازار را حل کرد: جیمز سیمون‘.
تأخیر HFT
از آنجا که تأخیر برای سرعت معاملات پاسخگو است ، HFT یک عمل تجارت با تأخیر کم است که دلالت بر این دارد که مبادله یا تجارت بسیار سریعتر از واکنش متضاد در پاسخ به رویدادهای بازار برای گسترش سودآوری اتفاق می افتد.
در بازار سرمایه ، کم تأخیر استفاده از تجارت الگوریتمی برای پاسخ به رویدادهای بازار سریعتر از مخالفت برای گسترش سود مبادلات است. به عنوان مثال ، هر زمان که استراتژی های داوری را اجرا می کرد ، فرصتی برای "ARB" بازار ممکن است قبل از دستیابی به برابری ، خود را برای چند میلی ثانیه معرفی کند. آنچه که به عنوان "کم" تصور می شود ، متعاقباً نسبی است ، علاوه بر این ، یک پیشگویی غیرقابل اجتناب است.
انجمن ها و سازمان های بی شماری از کلمات "تأخیر فوق العاده کم" برای به تصویر کشیدن تأخیر در زیر یک میلی ثانیه استفاده می کنند. با این حال ، این یک تعریف در حال توسعه است ، با اندازه گیری زمان "کم" ، همیشه منقبض شده است. تعداد زیادی از عناصر تخصصی زمان لازم را برای شناسایی یک فرصت و به طور مؤثر از آن شانس می گیرند. بنگاههای اشغال شده با معاملات تاخیر کم مایل به کمک و دارایی های چشمگیر برای سرعت بخشیدن به نوآوری معاملات خود هستند زیرا این افزودنی می تواند قابل توجه باشد.
حقایق جالب در مورد تجارت با فرکانس بالا
- شرکت های HFT سازندگان بازار هستند و نقدینگی را به بازار ارائه می دهند ، که دارای نوسانات کمتری است و کمک می کند تا پیشنهاد دهندگان باریک برای تجارت و سرمایه گذاری ارزان تر برای سایر شرکت کنندگان در بازار سرمایه گذاری کنند.
- HFT شهرت خود را در نتیجه صرافی هایی که مشوق های غول پیکر را برای سازمان ها و بنگاه ها ارائه می دهند ، کاهش داد تا نقدینگی را در مواظب اضافه کند.
- در ایالات متحده و سایر کشورهای توسعه یافته ، HFT 70 ٪+ از سهام را تشکیل می دهد ، و در هند ، HFT 33 ٪+ از بخش مالی خود را تشکیل می دهد و به سرعت در حال رشد است.
- وجوه با فرکانس بالا در سال 2007 و 2008 و مقیاس بندی گسترده از سال 2014 به ویژه محبوبیت پیدا کرد. در اینجا نمودار تجزیه و تحلیل با Google Trends وجود دارد ، که نشان می دهد حجم خبری پیرامون HFT در آوریل 2014 به سطح قابل ملاحظه ای بالاتر از گذشته رسیده است.
معاملات فرکانس متوسط (MFT)
سیستم های معاملاتی با فرکانس متوسط شامل تمام تمرینات مبادله ای هستند که نیازی به معاینه ریزساختار بازار از یک طرف ندارند و در کل به طرف مقابل متکی هستند. تضاد اصلی تجارت با فرکانس بالا ظرفیت تجزیه و تحلیل اقدامات عظیم داده ها با استفاده از محاسبات پیچیده و الگوریتم ها است. در اصل ، MFT چند دقیقه تا یک روز طول می کشد تا تجارت را انجام دهد. در نتیجه ، نسبت به HFT معتدل تر است. تأخیر بالاتری نسبت به HFT دارد.
تجارت کم فرکانس (LFT)
معاملات با فرکانس پایین کمترین نوع تجارت است و معمولاً در یک روز تا دو هفته انجام می شود. زمان تأخیر در LFT بسیار بیشتر از HFT و MFT است.
استراتژی های تجارت الگوریتمی
اکنون می توانیم نتیجه بگیریم که تجارت الگوریتمی نیاز به استراتژی هایی برای تصمیم گیری سودمند دارد ، استراتژی های تجارت Algo چندین نوع ایده برای هدایت سودآورترین تجارت الگوریتمی هستند. ایده برای تدوین مسیر به روشی منحصر به فرد است. این کار با بازیابی اطلاعات واقعی بازار از تجارت آغاز می شود. با استفاده از بخش از پیش تعیین شده قوانین یا دلیل ، درخواست معاملاتی ایجاد می کند. استراتژی های معاملات Algo نقش مهمی در تصمیم گیری سودآور دارند.
شیوه ای از پیش تعریف شده وجود دارد که در آن هر استراتژی تجارت ALGO برای تهیه معامله گر با اجرای غیرقابل استفاده از الگوریتم ها کار می کند. در اینجا توضیحات مربوط به محبوب ترین استراتژی های تجارت Algo آورده شده است:
استراتژی های ساخت بازار
این استراتژی تجارت Algo به طور کلی توسط سازندگان بازار ، که به طور کلی مؤسسات بزرگ یا بنگاه هستند ، استفاده می شود. سازندگان بازار سفارشات تجارت را در مقیاس کلان برای خرید و فروش تسهیل می کنند. دلیل بزرگ بودن آنها این است که تعداد زیادی از اوراق بهادار در همین مورد دخیل هستند. این استراتژی به تزریق نقدینگی به بازارها کمک می کند.
در این فرایند ، سازندگان بازار در وضعیت فعلی بازار با بهترین پیشنهاد خریداری می کنند و برای تعداد مشخصی از اوراق بهادار در بهترین نقل قول می فروشند. هنگامی که یک خریدار سفارش می دهد ، سازنده بازار پیشنهادات را از موجودی خود می فروشد و درخواست را تمام می کند. پس از آن ، نقدینگی را در بخش های تجاری پولی تضمین می کند ، و آن را برای پشتیبانان مالی درست به عنوان تجارت فروشندگان ساده می کند. این خلاصه می شود که سازندگان بازار برای تجارت کافی بسیار مهم هستند. نکته مهم این است که اگرچه سازندگان بازار مطابق سناریوی فعلی بازار خریداری و می فروشند ، اما در صورت نوسانات شدید از تجارت خودداری می کنند.
استراتژی های حرکت
هنگامی که ما استراتژی تجارت ALGO خود را بر اساس روند بازار موجود پایه گذاری می کنیم و از آمار استفاده می کنیم تا مشخص کنیم که آیا روند موجود ادامه خواهد یافت یا سودآوری را بر این اساس افزایش نمی دهد ، به آن استراتژی حرکت گفته می شود. در این استراتژی معاملاتی ALGO ، معامله گران به دنبال سودآوری و سودآوری سهام هستند. حال یک سوال پیش می آید- چرا این حرکت کار می کند؟
این کار می کند زیرا معامله گران و سرمایه گذاران در هنگام انحراف از میانگین ، تعداد زیادی از تصمیمات عاطفی را نشان می دهند. در نتیجه ، برخی از سرمایه گذاران هوشمند به دلیل تعصبات رفتاری و اشتباهات عاطفی دیگران دستاورد می کنند.
با این حال ، این بادام زمینی نیست زیرا در مقایسه با بیشتر استراتژی های دیگر و تلاش برای سرمایه گذاری در نوسانات بازار ، نوسانات بیشتری دارد. برای جلوگیری از تلفات در مواقع تصادفات شدید ، به تنوع مربوط و تکنیک های مدیریت ریسک کامل نیاز دارد.
استراتژی های داوری
این استراتژی یک روش سرمایه گذاری است که در آن یک سرمایه گذار همه در حالی که یک ابزار مالی یا دارایی در بازارهای مختلف را معامله می کند تا از یک کنتراست ارزش یا سوءاستفاده استفاده کند و یک مزیت ایجاد کند. در حالی که اختلاف قیمت معمولاً اندک و زودگذر است ، در صورت افزایش حجم زیاد ، سود می تواند بسیار زیاد باشد. این استراتژی شامل هیچ ریسکی نیست زیرا شما چندین تجارت را به طور همزمان با یک دارایی انجام می دهید تا سود را رزرو کنید. این استراتژی محور است زیرا ناکارآمدی های قیمت گذاری در رویدادهای شرکت ها مانند ورشکستگی ، کسب ، ادغام و غیره اتفاق می افتد. استراتژی داوری معمولاً توسط صندوق های تامینی و معامله گران اختصاصی اعمال می شود.
اکنون ، از آنجا که این سوءاستفاده در قیمت ها فقط برای مدت زمان کوتاهی وجود دارد زیرا قیمت ها در بازار به سرعت تنظیم می شوند ، چنین آهنگ هایی با استفاده از ماشین های خودکار و عملیات آماری آسان تر می شوند. بنابراین داوری آماری به شدت به مدل های رایانه و تجزیه و تحلیل متکی است و یکی از دقیق ترین رویکردهای سرمایه گذاری محسوب می شود.
استراتژی های یادگیری ماشین
در استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها و الگوها مطالعاتی هستند که رایانه‌ها برای تجارت مطابق با داده‌های بازار دنبال می‌کنند. این استراتژی از الگوریتم‌هایی برای پیش‌بینی محدوده تغییرات ارزش بسیار گذرا در یک بازه قطعی خاص استفاده می‌کند. مزیت استفاده از هوش مصنوعی (AI) این است که مردم برنامه‌نویسی زیربنایی را تقویت می‌کنند و خود هوش مصنوعی این مدل را تقویت می‌کند و بعد از مدتی آن را توسعه می‌دهد.
دارایی های بی شماری وجود دارد که به مدل های کامپیوتری کار شده توسط محققان اطلاعات و کمیت ها بستگی دارد، اما معمولاً ثابت هستند. به عنوان مثال، آنها با بازار تغییر نمی کنند. مدل‌های معاملاتی یادگیری ماشینی از نظر زمانی بسیار کارآمد هستند، زیرا می‌توانند بسیاری از داده‌ها را با سرعت بالا تجزیه کنند و خود را از طریق تجزیه و تحلیل بهبود بخشند. مدل‌های هوش مصنوعی در دسترس هستند که تکنیک‌های درجه بالایی دارند، از جمله محاسبات تکاملی و یادگیری عمیق که می‌تواند در هزاران ماشین اجرا شود.
چرا سرمایه گذاران خرده فروشی/HNI باید تجارت الگوریتمی انجام دهند؟
خوب، این واقعیت که سرمایه‌گذاران خرده‌فروش و HNI (افراد با ارزش خالص بالا) کسانی هستند که برای مدتی طولانی از تجارت الگوریتمی محروم بودند. به هر حال، در حال حاضر، سرمایه‌گذاران خرد به تجارت الگوریتمی علاقه نشان می‌دهند زیرا برخی سازمان‌ها و کارگزاران انقلابی مانند TD Ameritrade از سرمایه‌گذاران خرده‌فروش/HNI حمایت می‌کنند.
جالب است که سرمایه گذاران خرد باید این را درک کنند تا وارد دنیای تجارت الگوریتم شوند. آنها باید اطلاعات درستی در مورد سفته بازی، سرمایه گذاری و معاملات الگوریتمی داشته باشند. اگرچه، شرکت نکردن در معاملات الگوریتمی ممکن است بر سرمایه‌گذاران خرد تأثیر بگذارد، زیرا معامله‌گران الگوریتمی ممکن است نسبت به معامله‌گران دستی در بازار مزیت داشته باشند. در بازارهای مالی، تجارت آلگو مزایای مختلفی را همراهی می کند.
مزایای Algo Trading برای سرمایه گذاران خرد و HNI
افزایش سرعت اجرا
توضیح اساسی این است که فرض کنید شما در حال معامله تکنیکی هستید که برای شما مفید است. شما باید به اندازه کافی برای سرعت بخشیدن به اجرا برای انجام معاملات سودآور به سرعت آماده باشید. در معاملات، درست زمانی سودآور می شوید که موفقیت های شما بدبختی های شما را جبران کند. این نیز برای نشان دادن تلاش ها و هزینه های شما کافی است. معاملات الگوریتمی روشی برای انجام همین کار است.
تصمیمات معاملاتی
به طور سنتی، ما شاهد بوده‌ایم که سرمایه‌گذاران خرده‌فروشی بر اساس «احساس درونی» خود در مورد آینده بازار معامله می‌کنند و در نتیجه تصمیماتی را تحت تأثیر احساسات اتخاذ می‌کنند. این "احساس درونی" منطقی نیست و آنها را مجبور به تصمیم گیری های مالی رفتاری می کند و اغلب معامله گران را در معرض ضررهای سنگین قرار می دهد. معاملات الگوریتمی از قوانین ورود و خروج از پیش تعیین شده پیروی می کند که از چنین تصمیمات تجاری هیجانی و در نتیجه ضررهای قابل اجتناب جلوگیری می کند.
دسترسی به بازار
یکی از دلایل اصلی که تجارت الگوریتمی برجستگی پیدا کرده است این است که به معامله گران/سرمایه گذاران اجازه می دهد تا تکنیک ها را به صورت کمی جمع آوری کنند. علاوه بر این، از راهبردهای نمایشی برای داشتن گزینه ای برای نظارت بر ریسک ها استفاده می کند. این امر به آنها قدرت بیشتری می دهد تا ابزارهایی را معامله کنند، به عنوان مثال، گزینه ها و مشتقات، که عموماً برای بازیگران خرده فروشی/HNI غیرقابل پیش بینی هستند.
حذف نظارت مداوم بر بازار
در معاملات الگوریتم نظارت بر بازار، تصمیم گیری و اجرای معاملات توسط الگوریتم ها قابل انجام است. در نتیجه، نیازی به نظارت مداوم بر بازار در ساعات معاملاتی نیست.
تجزیه و تحلیل کمی در زمان واقعی
با استفاده از الگوریتم ها ، ما می توانیم با استفاده از داده های گذشته ، تجزیه و تحلیل کمی در زمان واقعی انجام دهیم تا به معامله گران در نمایشگاه استراتژی در مورد سود و از دست دادن کمک کنیم ، دقیقاً مانند برخی از آمار عملکردی شناخته شده مانند نسبت شارپ ، آلفا ، بتا و غیره. ظرفیت پشتی و ارزیابی بازده استراتژی از خطر ، به بازرگانان کمک می کند تا قبل از اجرای استراتژی در بازارهای مالی زنده ، در یک آب و هوای بازآفرینی خود در یک آب و هوای بازسازی شده به دست آورند.
آینده تجارت الگوریتمی
هند به دلیل اصلاحاتی که طی چند سال گذشته مشاهده شده است ، فرصتی مناسب برای تجارت الگوریتمی می دهد. این به دلیل عوامل مختلفی مانند دفاتر جمع آوری و فناوری پیشرفته مدرن در هر دو مبادله قابل توجه است. چارچوب فرمان سفارش زرنگ و دانا ؛و بورس اوراق بهادار خوب و مایع. شکل زیر آینده احتمالی بازار جهانی تجارت Algo را نشان می دهد:
سیستم عامل های برتر تجارت Algo در هند
هند شاهد افزایش تقاضا برای سیستم عامل های تجارت ALGO است که برای استفاده طولانی مدت مناسب برای درک و قابل اعتماد هستند. در بخش زیر سیستم عامل های مختلف تجارت Algo با ویژگی های متمایز ذکر شده است.
پیش بینی
این یک بستر معاملاتی ALGO خودکار پویا و همه کاره است که Symphony Fintech برای تجارت تقریباً در تمام کلاس های دارایی توسعه می دهد.
سه حالت ارائه شده (i) آموزش زنده ، (ب) آموزش کاغذ و (iii) پشتی است.
Presto تعداد زیادی از API ها را دارد که با صرافی های هند در ارتباط است. گزینه ها برای API با دسترسی در جاوا ، C#خالص و در HTML تغییر می یابد. علیرغم این واقعیت که توسط سرمایه گذاران نهادی مورد استفاده قرار می گیرد ، در بین بازرگانان خرده فروشی/HNI نیز برجسته می شود. هزینه مجوز محصول برای عضویت سالانه روپیه است. 25،000 با انتخاب حساب های تک و چند تغییر دهنده.
اودین
این یک بستر معاملاتی چند بخش و چند بخش جلو تجارت ALGO است. اودین با ویژگی های دوگانه خود نقش یک سیستم مدیریت ریسک را نیز ایفا می کند. این بستر معاملاتی Algo توسط 63 قمر ساخته شده است و سیستم مدیریت سفارش (OMS) ، مدیریت ریسک و ادغام API شخص ثالث را ارائه می دهد.
لانه Omnesys
این یک پلت فرم تبادل الگوریتمی درجه یک است که برای اجرای چند تکنیک مانند تجارت سبد ، برش سفارش ، گسترش 2L و 3L مناسب است. این بستر معاملاتی Algo در فعالیت خود بسیار سازگار است و واسطه ها را درگیر می کند تا در کلاس های مختلف منابع مانند سهام ، مشتقات ، ارز و کالاها مبادله کنند. علیرغم این واقعیت که از نظر دستگاه های آن بسیار شگفت انگیز است ، اما در بیشتر موارد با در نظر گرفتن نمایندگی های نهادی و متعاقباً توسط کارگزاران خرده فروشی مورد استفاده قرار نمی گیرد.
علم الگونومیک
این یک بستر معاملاتی ALGO است که به سرمایه گذاران نهادی یا بانک های سرمایه گذاری و سرمایه گذاران انفرادی متناسب است. بستر معاملاتی Algo توسط NSEIT ساخته شده است که یک شرکت تابعه NSE (بورس اوراق بهادار ملی) است. ادعا می کند که تأخیر فوق العاده ای را به کاربران خود ، ارگونومی ارائه می دهد و پشتیبانی از کلیه کلاس های بازار را شامل می شود که شامل حقوق صاحبان سهام ، مشتقات و مشتقات ارزی است.
فایده غیرقابل انکار این است که یک سرمایه گذار خرده فروشی می تواند استراتژی های معاملاتی ALGO خود را در آب و هوای دیگری ایجاد کند ، با این حال ، از API فروشندگان برای درخواست های زنده در بازار استفاده می کند. به طور همزمان ، باید هزینه های مربوط به استفاده از API را دقیقاً به عنوان خرابی کلی در نظر بگیرید ، با فرض هرگونه استفاده از API.
بازار خواستار یک بستر تجاری مربوط به زمان معاصر است که می تواند پیچیدگی ALGO های وابسته به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) را برطرف کند. دریافت ML چارچوب هایی را برای کمک به فرآیندهای اجرا توانمند می کند. توصیه می کند که ALGO ها از آن استفاده کنند و پارامترهای خاص مناسب برای یک هدف معین. ALGOS به عنوان شرکت کنندگان در بازار تلاش می کند تا رویکردهای بهتری را برای اتوماسیون فرایندهای کاری خود ردیابی کند.
