معاملات الگوریتمی چیست؟ بررسی جامع ترید ماشینی با Algorithmic Trading

بازارهای مالی، به ویژه ارزهای دیجیتال، هرگز نمی‌خوابند. زمانی که پس از ساعت‌ها خیره شدن به چارت‌ها با چشمانی خسته سیستم را خاموش می‌کنید، دقیقا همان لحظه‌ای است که یک نوسان بزرگ رخ می‌دهد و شما فرصت طلایی ورود را از دست می‌دهید؛ یا بدتر از آن، در لحظات حساس بازار، ترس و طمع باعث می‌شود دستتان روی دکمه اشتباه برود و تمام تحلیل‌هایتان بی‌اثر شود. در این مقاله، نحوه کارکرد واقعی ترید ماشینی را بررسی می‌کنیم و به شما نشان می‌دهیم چطور می‌توانید با شناخت استراتژی‌ها، مدیریت ریسک‌ها و یادگیری مراحل ساخت یک ربات شخصی، معاملات خود را از سلطه احساسات و خستگی خارج کنید.

معاملات الگوریتمی چیست و چه تفاوتی با ترید دستی دارد؟

برای ورود به دنیای بازارهای مالی، روش‌های مختلفی وجود دارد. برخی ترجیح می‌دهند تمام کارها را خودشان انجام دهند و برخی دیگر، کار را به کدهای کامپیوتری می‌سپارند. در این بخش، می‌خواهیم به زبان ساده ببینیم وقتی از الگوریتم‌ها صحبت می‌کنیم، دقیقا منظورمان چیست و این روش چه تفاوتی با روش‌های سنتی دارد.

مفهوم معاملات الگوریتمی به زبان ساده

معاملات الگوریتمی یا همان الگوریتمیک تریدینگ، به زبان خیلی ساده یعنی استفاده از یک برنامه‌ی کامپیوتری برای انجام خرید و فروش در بازار.

فرض کنید می‌خواهید یک کیک بپزید و یک ربات هوشمند در خانه‌ی خود دارید. شما دستورالعمل دقیق را به این ربات می‌دهید. دقیقا چقدر آرد نیاز است، فر باید روی چه دمایی تنظیم شود و کیک چند دقیقه باید بپزد. ربات هم بدون هیچ اشتباه و تغییری، دقیقا همان کاری را می‌کند که شما خواسته‌اید.

در دنیای معامله‌گری هم دقیقا همین اتفاق می‌افتد. شما به عنوان یک تریدر، مجموعه‌ای از قوانین مشخص را به یک نرم‌افزار می‌دهید. این قوانین می‌توانند شامل قیمت ورود به معامله، زمان خرید یا حجم معامله (مقدار سرمایه‌ای که در یک خرید یا فروش درگیر می‌شود) باشند. نرم‌افزار بر اساس این دستورات، بازار را به صورت شبانه‌روزی بررسی می‌کند و به محض این‌که شرایط بازار با قوانین شما هم‌خوانی پیدا کرد، بدون نیاز به تایید مجدد شما، معامله را انجام می‌دهد. به این مجموعه‌ی قوانین که به زبان کامپیوتر نوشته شده‌اند، الگوریتم می‌گویند.

مقایسه ترید دستی و ترید ماشینی

احتمالا تا اینجا متوجه شده‌اید که واگذاری کارها به یک ماشین، تفاوت‌های بزرگی با انجام کارها توسط انسان دارد. وقتی شما به صورت دستی ترید می‌کنید، باید ساعت‌ها پای نمودارها بنشینید، اخبار را دنبال کنید و با چشمان خودتان منتظر فرصت مناسب بمانید. اما در ترید ماشینی، سیستم به جای شما بیدار می‌ماند.

بیایید برای درک بهتر این موضوع، تفاوت‌های اصلی این دو روش را در قالب چند نکته‌ی کلیدی بررسی کنیم:

• مدیریت احساسات: بزرگ‌ترین دشمن یک معامله‌گر، احساسات اوست. در ترید دستی، ترس از ضرر یا طمع برای سود بیشتر، می‌تواند باعث شود تا استراتژی خود را فراموش کنید. اما یک ربات هیچ احساسی ندارد و اگر قرار باشد روی یک قیمت خاص معامله را ببندد، بدون هیچ تردیدی این کار را می‌کند.
• سرعت پردازش: انسان‌ها برای دیدن یک موقعیت، تصمیم‌گیری و در نهایت کلیک کردن روی دکمه‌ی خرید، به زمان نیاز دارند. در حالی که یک الگوریتم می‌تواند در کسری از ثانیه، بازار را تحلیل کرده و اردر (درخواست خرید یا فروش دارایی در صرافی) را ثبت کند.
• تحلیل داده‌ها: چشم و ذهن انسان نهایتا می‌تواند دو یا سه نمودار را به صورت همزمان بررسی کند. اما یک برنامه‌ی کامپیوتری قادر است در یک لحظه، هزاران داده‌ی مختلف را از بازارهای گوناگون رصد و تحلیل کند.

برای مرور سریع‌تر، می‌توانید تفاوت‌های اصلی این دو روش را در جدول زیر مشاهده کنید:

ویژگی اصلی	ترید دستی (انجام توسط انسان)	ترید ماشینی (معاملات الگوریتمی)
سرعت اجرا	کند (وابسته به واکنش فیزیکی انسان)	بسیار بالا (در حد کسری از ثانیه)
تاثیر احساسات	بسیار بالا (ترس، طمع و استرس)	کاملا صفر (فقط اجرای منطق و ریاضی)
قدرت تحلیل	محدود (بررسی چند نمودار به صورت همزمان)	نامحدود (پردازش همزمان هزاران داده)
نیاز به حضور	زیاد (نیاز به پیگیری مداوم بازار)	کم (سیستم به صورت خودکار کار می‌کند)
خطای انسانی	بالا (احتمال اشتباه در وارد کردن اعداد)	بسیار پایین (در صورت برنامه‌نویسی درست)

این جدول به خوبی نشان می‌دهد که چرا بسیاری از معامله‌گران حرفه‌ای در دنیای رمزارز و بورس، به سمت استفاده از کامپیوترها و کدهای برنامه‌نویسی حرکت کرده‌اند تا دقت و سرعت کار خود را به بالاترین سطح ممکن برسانند.

معامله الگوریتمی چگونه انجام میشود؟ نحوه عملکرد تریدر ماشینی

برای درک بهتر عملکرد یک ربات معامله‌گر، تصور کنید یک نگهبان بسیار هوشیار و خستگی‌ناپذیر استخدام کرده‌اید که وظیفه‌ی او، مراقبت از سرمایه‌ی شما در بازارهای مالی است. این نگهبان نه می‌خوابد، نه غذا می‌خورد و نه دچار ترس و استرس می‌شود؛ بلکه فقط بر اساس دستورات دقیقی که به او داده‌اید عمل می‌کند. یک برنامه‌ی کامپیوتری برای انجام معاملات الگوریتمی، معمولا یک مسیر چهار مرحله‌ای را طی می‌کند که در ادامه هر کدام را به زبانی ساده بررسی می‌کنیم.

رصد بازار و پردازش داده‌ها در کسری از ثانیه

اولین قدم برای هر معامله‌ای، پیدا کردن فرصت مناسب است. در روش دستی، شما مجبورید نمودارهای مختلف را یکی‌یکی باز کنید و قیمت‌ها را زیر نظر بگیرید. اما ماشین‌ها این کار را متفاوت انجام می‌دهند. یک الگوریتم می‌تواند در کسری از ثانیه، قیمت صدها ارز دیجیتال یا سهام مختلف را به صورت همزمان بررسی کند.

این برنامه‌ها داده‌های بازار را بر اساس شروطی که شما تعیین کرده‌اید، فیلتر می‌کنند. به عنوان مثال، می‌توانید به ربات دستور دهید فقط ارزهایی را پیدا کند که قیمت آن‌ها در ۲۴ ساعت گذشته بیش از ۵ درصد رشد داشته است. نرم‌افزار با پردازش حجم عظیمی از اطلاعات، نمودارها و اندیکاتورها (ابزارهای ریاضی و محاسباتی که به پیش‌بینی روند قیمت کمک می‌کنند)، در یک چشم به هم زدن تمام بازار را اسکن می‌کند تا دقیقا همان چیزی را بیابد که شما به دنبال آن هستید.

ثبت سفارش و ورود خودکار به معامله

وقتی ربات در مرحله‌ی قبل، فرصت مناسب را پیدا کرد، نوبت به اقدام می‌رسد. یکی از بزرگ‌ترین مشکلات انسان‌ها در هنگام ترید، تردید در لحظه‌ی ورود است. گاهی قیمت به نقطه‌ی ایده‌آل می‌رسد، اما تریدر به دلیل ترس از ریزش بیشتر، دکمه‌ی خرید را نمی‌زند و فرصت از دست می‌رود.

ماشین‌ها اما هیچ درنگی ندارند. به محض این‌که شرایط بازار با کدهای برنامه‌نویسی‌شده تطابق پیدا کند، الگوریتم به صورت خودکار یک اردر (سفارش یا درخواست رسمی خرید و فروش که به صرافی ارسال می‌شود) ثبت می‌کند. این کار به قدری سریع انجام می‌شود که انسان حتی فرصت پلک زدن هم پیدا نمی‌کند. این سرعت بالا باعث می‌شود تا شما در بهترین نقطه‌ی ورود (قیمتی که در آن معامله آغاز می‌شود) وارد بازار شوید.

مدیریت پوزیشن‌های باز و اعمال تغییرات لحظه‌ای

کار الگوریتم با خرید یک دارایی تمام نمی‌شود. وقتی شما وارد یک معامله می‌شوید، اصطلاحا یک پوزیشن (وضعیت باز یک معامله در بازار که هنوز با سود یا ضرر بسته نشده است) دارید. حالا بازار ممکن است هر لحظه تغییر مسیر دهد.

ربات‌ها در این مرحله به صورت مداوم وضعیت معامله‌ی باز شما را رصد می‌کنند. اگر قیمت‌ها طبق پیش‌بینی بالا بروند، الگوریتم می‌تواند با توجه به دستورات شما، شرایط را مدیریت کند. مثلا می‌تواند بخشی از سود را ذخیره کند یا نقطه‌ی خروج را متناسب با رشد قیمت، تغییر دهد تا اگر بازار ناگهان برگشت، شما سود خود را از دست ندهید. این انعطاف‌پذیری و پیگیری مداوم، یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های ترید ماشینی است.

مدیریت سرمایه، تعیین حد ضرر و کنترل دقیق ریسک

حتی بهترین استراتژی‌های جهان هم گاهی با شکست مواجه می‌شوند؛ به همین دلیل، مهم‌ترین وظیفه‌ی یک الگوریتم معاملاتی، محافظت از پول شماست. ماشین‌ها برای این کار از قوانین مدیریت سرمایه پیروی می‌کنند. یک ربات استاندارد، اقدامات زیر را بدون هیچ خطایی انجام می‌دهد:

• تعیین دقیق حجم معامله: ربات محاسبه می‌کند که در هر معامله، دقیقا چه مقدار از کل سرمایه‌ی شما باید درگیر شود تا در صورت شکست، آسیب جدی نبینید.
• تنظیم حد ضرر: الگوریتم بلافاصله پس از ورود به معامله، حد ضرر (قیمت مشخصی که اگر بازار به آن رسید، معامله فورا بسته می‌شود تا از ضرر بیشتر جلوگیری شود) را فعال می‌کند.
• تنظیم حد سود: ربات همچنین حد سود (نقطه‌ای که با رسیدن قیمت به آن، معامله با موفقیت بسته شده و سود به حساب شما واریز می‌شود) را مشخص می‌کند تا درگیر طمع نشود.

انسان‌ها معمولا در هنگام ضرر، به امید برگشت قیمت، حد ضرر خود را جابه‌جا می‌کنند و این کار به نابودی سرمایه منجر می‌شود. اما ماشین‌ها کاملا بی‌رحمانه و دقیق عمل می‌کنند؛ اگر قیمت به محدوده‌ی خطر برسد، بدون معطلی معامله را می‌بندند تا بخش اصلی سرمایه‌ی شما برای معاملات بعدی در امان بماند.

مزایا و معایب استفاده از Algo Trading در بازارهای مالی

همان‌طور که در بخش‌های قبل دیدیم، سپردن کارها به یک برنامه‌ی کامپیوتری می‌تواند بسیار جذاب به نظر برسد. اما در دنیای سرمایه‌گذاری، هیچ ابزار جادویی و بدون نقصی وجود ندارد. ترید ماشینی هم دقیقا مثل راندن یک ماشین مسابقه‌ای بسیار سریع است؛ این ماشین می‌تواند شما را در زمان کوتاهی به مقصد برساند، اما اگر مراقب نباشید و به درستی از آن استفاده نکنید، احتمال تصادف‌های مرگبار هم وجود دارد. در این بخش می‌خواهیم به شکل واقع‌بینانه، روی سکه‌ی الگوریتم‌ها را برگردانیم و هم جنبه‌های مثبت و هم خطرات پنهان آن‌ها را با هم بررسی کنیم.

چرا تریدرها به سراغ الگوریتم‌ها می‌روند؟

شاید برای شما هم این سوال پیش آمده باشد که چرا معامله‌گران حرفه‌ای، به جای تکیه بر تجربه و مهارت خودشان، ترجیح می‌دهند کنترل سرمایه‌ی خود را به دست کدهای کامپیوتری بسپارند. دلیل این موضوع، برتری‌های ذاتی ماشین‌ها نسبت به انسان‌ها در پردازش اطلاعات است. بیایید چند مورد از جذاب‌ترین ویژگی‌های این روش را با هم مرور کنیم:

• سرعت بی‌رقیب در اجرای معاملات: در بازارهای مالی، گاهی فقط چند ثانیه تاخیر می‌تواند تفاوت بین یک سود شیرین و یک ضرر سنگین باشد. الگوریتم‌ها به محض دیدن موقعیت مناسب، سفارشات را در کسری از ثانیه ثبت می‌کنند؛ سرعتی که هیچ انسانی قادر به رقابت با آن نیست.
• حذف کامل هیجانات روانی: انسان‌ها درگیر احساساتی مثل ترس و طمع می‌شوند. یکی از رایج‌ترین این احساسات، فومو یا FOMO (ترس از دست دادن فرصت که باعث می‌شود فرد در قیمت‌های بسیار بالا و به صورت هیجانی خرید کند) است. یک ربات معامله‌گر هیچ احساسی ندارد، دچار فومو نمی‌شود و فقط بر اساس منطق و ریاضیات از پیش تعیین شده عمل می‌کند.
• پایش همزمان ده‌ها بازار: یک انسان نهایتا می‌تواند تمرکز خود را روی چند نمودار محدود نگه دارد، اما یک الگوریتم به راحتی می‌تواند قیمت‌ها و تغییرات هزاران ارز دیجیتال یا سهام مختلف را در یک لحظه بررسی کند تا هیچ فرصت طلایی و پنهانی از چشم شما دور نماند.
• فعالیت شبانه‌روزی و بدون خستگی: برخلاف شما که به خواب، استراحت و تفریح نیاز دارید، یک ربات می‌تواند ۲۴ ساعت شبانه‌روز و ۷ روز هفته، بدون ذره‌ای افت کیفیت، بازار را زیر نظر داشته باشد.

خطرات و چالش‌های پنهان معاملات الگوریتمی

با وجود تمام مزایای گفته شده، استفاده از الگوریتم‌ها همیشه یک مسیر هموار و بدون خطر نیست. بسیاری از افراد تازه‌کار فکر می‌کنند با راه‌اندازی یک ربات، دیگر فقط باید بنشینند و سودهای خود را بشمارند! اما واقعیت چیز دیگری است. ربات‌ها محدودیت‌ها و ریسک‌هایی دارند که اگر با آن‌ها آشنا نباشید، ممکن است تمام سرمایه‌ی شما را به خطر بیندازند:

• ریسک‌های فنی و قطع ارتباط سرور: ربات شما برای کار کردن، به یک اتصال اینترنتی پایدار و قوی نیاز دارد. اگر در وسط یک معامله‌ی مهم، اینترنت قطع شود یا اختلالی در API (رابط برنامه‌نویسی که اجازه می‌دهد ربات شما با سایت صرافی ارتباط برقرار کرده و دستورات را ارسال کند) به وجود بیاید، ربات نمی‌تواند حد ضرر را فعال کند و سرمایه‌ی شما بی‌دفاع رها می‌شود. به همین دلیل حرفه‌ای‌ها معمولا از سرورهای مجازی همیشه روشن استفاده می‌کنند، اما باز هم احتمال قطعی صفر نیست.
• وابستگی مطلق به داده‌ها در برابر اخبار ناگهانی: الگوریتم‌ها فقط اعداد و ارقام گذشته را می‌فهمند. آن‌ها نمی‌توانند اخبار سیاسی، توییت‌های افراد مشهور یا جنگ‌های ناگهانی را تحلیل کنند. اگر یک خبر به شدت منفی در بازار منتشر شود که همه را به فروش ترغیب کند، ربات شما همچنان طبق فرمول‌های ریاضی قبلی عمل می‌کند و متوجه بحران نمی‌شود. این یعنی در زمان اتفاقات غیرقابل پیش‌بینی، ربات‌ها به شدت آسیب‌پذیر هستند.
• خطاهای کدنویسی: در نهایت، این الگوریتم‌ها توسط انسان‌ها نوشته می‌شوند. یک اشتباه کوچک در نوشتن کدها یا وارد کردن یک عدد اشتباه در بخش مدیریت ریسک، می‌تواند باعث شود ربات در عرض چند دقیقه به صورت مسلسل‌وار وارد معاملات اشتباه شده و حساب شما را صفر کند.

درک این خطرات به ما یادآوری می‌کند که الگوریتم‌ها قرار نیست جایگزین دانش و هوشیاری ما شوند، بلکه آن‌ها دستیاران پرقدرتی هستند که همواره به نظارت دقیق ما نیاز دارند.

دسته‌بندی انواع استراتژی‌ها در معاملات الگوریتمی

حالا که متوجه شدیم ربات‌ها چگونه کار می‌کنند، سوال مهمی پیش می‌آید: این برنامه‌های کامپیوتری از کجا می‌دانند چه زمانی باید بخرند و چه زمانی بفروشند؟ پاسخ این است که ربات‌ها مغز متفکر ندارند، بلکه از استراتژی‌ها (نقشه‌ی راه و مجموعه‌ای از قوانین مشخص برای رسیدن به سود) پیروی می‌کنند.

درست مثل یک خودروی خودران که به یک نقشه و مسیریاب نیاز دارد تا به مقصد برسد، در دنیای معاملات الگوریتمی هم استراتژی‌های مختلفی وجود دارد که هر کدام برای هدف خاصی طراحی شده‌اند. الگوریتم‌ها بر اساس نوع داده‌هایی که دریافت می‌کنند و هدفی که برنامه‌نویس برای آن‌ها تعیین کرده است، به چند دسته‌ی اصلی تقسیم می‌شوند. بیایید با جذاب‌ترین و معروف‌ترین آن‌ها آشنا شویم.

استراتژی‌های مبتنی بر روند و اندیکاتورهای تکنیکال

ساده‌ترین و رایج‌ترین روش برای آموزش یک ربات، استفاده از روند بازار است. حتما شنیده‌اید که معامله‌گران می‌گویند روند، دوست شماست! در این روش، الگوریتم به دنبال موج‌های صعودی یا نزولی می‌گردد تا سوار آن‌ها شود.

برای این کار، ربات‌ها از اندیکاتورهای تکنیکال (ابزارهای محاسباتی و نموداری که رفتار گذشته‌ی قیمت را نشان می‌دهند تا جهت آینده را حدس بزنیم) استفاده می‌کنند. مثلا شما به ربات دستور می‌دهید: هر زمان که میانگین قیمت در ۵۰ روز گذشته، بالاتر از میانگین قیمت در ۲۰۰ روز گذشته رفت، شروع به خرید کن. این نوع استراتژی بسیار سرراست است و نیازی به پیش‌بینی‌های پیچیده‌ی آینده ندارد؛ فقط کافی است ماشین، مسیر حرکت فعلی بازار را تشخیص دهد و با آن همراه شود.

استراتژی آربیتراژ و سودگیری از اختلاف قیمت در صرافی‌ها

این استراتژی یکی از محبوب‌ترین روش‌های کسب سود است که ریسک بسیار پایینی دارد. آربیتراژ (خرید یک دارایی در یک بازار با قیمت کمتر و فروش فوری آن در بازار دیگر با قیمت بیشتر) کاملا بر پایه‌ی سرعت و دقت ماشین‌ها کار می‌کند.

تصور کنید قیمت بیت کوین در صرافی الف ۵۰ هزار دلار و در صرافی ب ۵۰ هزار و پنجاه دلار است. اگر شما بخواهید این کار را به صورت دستی انجام دهید، تا بخواهید در صرافی اول خرید کنید و دارایی را به صرافی دوم انتقال دهید، قیمت‌ها تغییر کرده‌اند و فرصت از بین رفته است. اما یک ربات آربیتراژ می‌تواند این اختلاف قیمت را در کسری از ثانیه پیدا کند، از صرافی ارزان‌تر بخرد و فورا در صرافی گران‌تر بفروشد. انسان‌ها هرگز نمی‌توانند در اجرای این استراتژی با کامپیوترها رقابت کنند.

الگوریتم‌های آماری و ریاضی‌محور برای پیش‌بینی بازار

برخی از الگوریتم‌ها بسیار پیچیده‌تر از بررسی یک روند ساده هستند و مانند یک دانشمند علم آمار عمل می‌کنند. این برنامه‌ها، داده‌های تاریخی و الگوهای قیمت را در سال‌های گذشته بررسی می‌کنند تا حرکت‌های آینده را پیش‌بینی کنند؛ درست مثل کارشناس هواشناسی که با بررسی داده‌های گذشته، احتمال بارش باران در روزهای آینده را پیش‌بینی می‌کند.

یکی از معروف‌ترین مدل‌ها در این بخش، استفاده از ایده‌ی بازگشت به میانگین (فرضیه‌ای که می‌گوید قیمت‌ها پس از یک رشد یا ریزش شدید و هیجانی، دوباره به میانگین تاریخی و طبیعی خود برمی‌گردند) است. الگوریتم با محاسبات پیچیده‌ی ریاضی متوجه می‌شود که قیمت یک ارز دیجیتال بیش از حد از مسیر طبیعی خود منحرف شده است، بنابراین پیش‌بینی می‌کند که قیمت به زودی اصلاح می‌شود و بر همین اساس وارد معامله می‌شود.

الگوریتم‌های اجرای معامله برای کاهش هزینه‌های معاملاتی نهنگ‌ها

شاید فکر کنید تمام ربات‌ها برای پیدا کردن نقطه‌ی ورود و کسب سود از نوسانات ساخته شده‌اند، اما این‌طور نیست. دسته‌ای از الگوریتم‌ها فقط برای این طراحی شده‌اند که سفارش‌های بسیار بزرگ را به بهترین و ارزان‌ترین شکل ممکن در بازار اجرا کنند. این ربات‌ها بیشتر توسط نهنگ‌ها (سرمایه‌گذاران بسیار بزرگی که حجم پول آن‌ها می‌تواند به تنهایی جهت کل بازار را تغییر دهد) استفاده می‌شوند.

فرض کنید یک نهنگ می‌خواهد هزار بیت کوین بخرد. اگر او تمام این درخواست را یک‌جا ثبت کند، به دلیل حجم بالای تقاضا، قیمت بیت کوین ناگهان به شدت بالا می‌رود. در نتیجه، او مجبور می‌شود بخش زیادی از خریدهایش را در قیمت‌های بسیار گران‌تر انجام دهد. به این اتفاق تلخ، اسلیپیج (لغزش یا تفاوت بین قیمت مورد انتظار ما و قیمتی که معامله واقعا در آن انجام می‌شود) می‌گویند. برای حل این مشکل، الگوریتم‌های اجرایی وارد عمل می‌شوند:

• آن‌ها سفارش غول‌پیکر نهنگ را به صدها سفارش کوچک‌تر خرد می‌کنند.
• این سفارش‌های کوچک را در فواصل زمانی مختلف و با حوصله‌ی زیاد در بازار پخش می‌کنند.
• با این کار، خرید بزرگ بدون این‌که کسی در بازار متوجه شود و باعث نوسان قیمت گردد، با کمترین هزینه‌ی ممکن انجام می‌شود.

کاربرد Algorithmic Trading در بازارهای مختلف

اکنون که با شیوه‌ی کار ربات‌ها و استراتژی‌های آن‌ها آشنا شدیم، وقت آن است که ببینیم این دستیاران هوشمند در دنیای واقعی و در بازارهای مختلف چگونه عمل می‌کنند. بازارهای مالی شبیه به زمین‌های بازی متفاوتی هستند؛ برخی پر از هیجان و بدون توقف‌اند و برخی دیگر قوانین و زمان‌بندی‌های سخت‌گیرانه‌تری دارند. الگوریتم‌ها به قدری انعطاف‌پذیرند که می‌توانند خود را با شرایط هر بازاری تطبیق دهند. در ادامه بررسی می‌کنیم که این برنامه‌ها در دو مورد از محبوب‌ترین بازارهای مالی یعنی ارزهای دیجیتال و بورس چه نقشی ایفا می‌کنند.

نقش معاملات الگوریتمی در بازار پر نوسان ارزهای دیجیتال

دنیای رمزارزها هرگز نمی‌خوابد. این بازار ۲۴ ساعته و هفت روز هفته باز است و هیچ تعطیلاتی در آن وجود ندارد. برای یک معامله‌گر انسانی، این موضوع می‌تواند به شدت خسته‌کننده باشد، زیرا ممکن است در ساعت سه نیمه‌شب، زمانی که او در خواب عمیق است، قیمت بیت کوین به صورت ناگهانی تغییر کند و او فرصت‌های مهمی را از دست بدهد. دقیقا همین ویژگی باعث شده است تا ارزهای دیجیتال به بهشتی برای ربات‌های معامله‌گر تبدیل شوند.

علاوه بر فعالیت شبانه‌روزی، بازار کریپتو دارای ویژگی نوسان‌پذیری (تغییرات شدید و سریع قیمت یک دارایی در یک بازه‌ی زمانی کوتاه) بسیار بالایی است. ماشین‌ها با سرعت پردازش خیره‌کننده‌ی خود، می‌توانند از این نوسانات سریع نهایت استفاده را ببرند. اما ربات ما چگونه به صرافی متصل می‌شود تا این خرید و فروش‌ها را انجام دهد؟

صرافی‌های ارز دیجیتال برای حل این مشکل، ابزاری به نام API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن که شبیه به یک پل ارتباطی امن است و به ربات اجازه می‌دهد بدون نیاز به دریافت رمز عبور شما، مستقیما به حسابتان وصل شده و فقط دستورات خرید و فروش را اجرا کند) را در اختیار کاربران قرار می‌دهند. شما به راحتی می‌توانید کلید API حساب خود را به نرم‌افزار معاملاتی متصل کنید تا ربات با دسترسی محدود و امن، کار خود را شروع کند.

جایگاه معاملات الگوریتمی در بورس و بازار سهام

برخلاف بازار ارزهای دیجیتال، بازار بورس و سهام (چه در ایران و چه در بورس‌های جهانی مانند وال استریت) دارای ساعت کاری مشخصی است؛ مثلا صبح‌ها باز می‌شود و عصرها به کار خود پایان می‌دهد. همچنین در این بازارها معمولا تعطیلات آخر هفته وجود دارد. با این حال، الگوریتم‌ها در این بازار هم حضور بسیار پررنگی دارند، اما جنس فعالیت آن‌ها کمی متفاوت است.

در بازار سهام، علاوه بر معامله‌گران خرد، پای سرمایه‌گذاران نهادی (بانک‌ها، صندوق‌های بازنشستگی و شرکت‌های سرمایه‌گذاری بزرگی که با پول‌های کلان و میلیارد دلاری معامله می‌کنند) نیز در میان است. این نهادهای بزرگ برای مدیریت سرمایه‌ی عظیم خود به شدت به معاملات الگوریتمی وابسته‌اند. دو کاربرد اصلی الگوریتم‌ها در بازار سهام عبارتند از:

• مدیریت سفارش‌های بزرگ: همان‌طور که در بخش قبل اشاره کردیم، شرکت‌های بزرگ برای خرید حجم بالایی از سهام یک کارخانه، از الگوریتم‌ها استفاده می‌کنند تا این خرید به صورت خرد و آرام انجام شود و تعادل قیمت در بازار به هم نریزد.
• بهره‌گیری از نقدشوندگی بالا: بازارهای سهام جهانی دارای نقدشوندگی (سرعت و راحتی تبدیل یک دارایی به پول نقد بدون این‌که تاثیر بزرگی روی قیمت آن گذاشته شود) بسیار بالایی هستند. ربات‌ها از این نقدشوندگی استفاده می‌کنند تا روزانه هزاران معامله‌ی کوچک و سریع انجام دهند و در پایان ساعت کاری بازار، سودهای اندک اما متعددی را جمع‌آوری کنند.

بنابراین، چه در بازار بی‌توقف و پرنوسان رمزارزها و چه در بازار قانون‌مند و عظیم سهام، الگوریتم‌ها به ابزاری جدایی‌ناپذیر برای کسب سود و مدیریت ریسک تبدیل شده‌اند.

پیوند معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی؛ آینده‌ی ترید چگونه خواهد بود؟

تا به اینجای مقاله، دیدیم که الگوریتم‌های سنتی چقدر دقیق و سریع هستند. اما این دستیاران ماشینی یک نقطه‌ی ضعف بزرگ دارند: آن‌ها فقط کارهایی را انجام می‌دهند که از قبل به آن‌ها آموزش داده شده است. اگر شرایط بازار به طور ناگهانی عوض شود و بحرانی رخ دهد، یک ربات سنتی نمی‌تواند استراتژی خود را تغییر دهد و ممکن است به اشتباهات خود ادامه دهد. در این نقطه است که پای هوش مصنوعی (تکنولوژی پیشرفته‌ای که به کامپیوترها قدرت تفکر، تحلیل و تصمیم‌گیری شبیه به مغز انسان را می‌دهد) به میان می‌آید تا قوانین بازی را به طور کامل تغییر دهد.

ترکیب معاملات الگوریتمی با هوش مصنوعی، شبیه به ارتقای یک قطار روی ریل به یک خودروی هوشمند خودران است. قطار فقط می‌تواند در یک مسیر خطی و از پیش تعیین شده حرکت کند، اما خودروی خودران موانع را می‌بیند، مسیرهای جایگزین پیدا می‌کند و از تجربه‌های خود درس می‌گیرد. این قابلیت فوق‌العاده به لطف فناوری یادگیری ماشین (بخش مهمی از هوش مصنوعی که در آن، سیستم بدون نیاز به برنامه‌نویسی مجدد و تنها با بررسی داده‌ها و اشتباهات گذشته، عملکرد خود را به صورت خودکار بهبود می‌بخشد) امکان‌پذیر شده است. ورود این فناوری‌های نوین به دنیای رمزارز و بازارهای مالی، آینده‌ی معامله‌گری را با تغییرات شگفت‌انگیزی روبه‌رو خواهد کرد:

• تطبیق‌پذیری خودکار با شرایط جدید: در گذشته، اگر بازار از یک روند صعودی وارد یک دوره‌ی رکود طولانی می‌شد، برنامه‌نویس باید کدهای ربات را به صورت دستی تغییر می‌داد. اما ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تشخیص تغییر رفتار بازار، استراتژی و فرمول‌های خود را در لحظه به‌روزرسانی کنند تا از ضررهای سنگین جلوگیری شود.
• درک اخبار و تحلیل احساسات بازار: یکی از بزرگ‌ترین مشکلات الگوریتم‌های قدیمی، ناتوانی در خواندن اخبار بود. امروزه هوش مصنوعی با استفاده از قابلیت تحلیل احساسات (بررسی و خواندن متن اخبار، مقالات و پست‌های شبکه‌های اجتماعی برای تشخیص میزان ترس، طمع یا امیدواری سرمایه‌گذاران) می‌تواند تاثیر یک رویداد سیاسی یا اقتصادی را در کسری از ثانیه درک کرده و قبل از دیگران وارد معامله شود.
• کشف الگوهای پنهان قیمتی: ذهن انسان و حتی ابزارهای سنتی تحلیل تکنیکال، تنها قادر به درک الگوهای محدودی روی نمودارها هستند. در مقابل، یک سیستم هوشمند می‌تواند با بررسی همزمان میلیاردها داده‌ی مختلف از سراسر جهان، الگوهای قیمتی بسیار پیچیده‌ای را کشف کند که به چشم هیچ انسانی نمی‌آیند.

البته باید به این نکته‌ی کلیدی توجه داشته باشیم که هوش مصنوعی یک دکمه‌ی جادویی برای ثروتمند شدن نیست. بازارهای مالی همیشه پر از اتفاقات غیرقابل پیش‌بینی هستند و حتی هوشمندترین کامپیوترها هم می‌توانند دچار خطا شوند. با این وجود، پیوند الگوریتم‌های سریع با ذهن‌های مصنوعی انعطاف‌پذیر، قطعا آینده‌ی درخشانی را برای تریدرها رقم خواهد زد؛ آینده‌ای که در آن زحمت خیره شدن به نمودارها به پایان می‌رسد و نقش انسان‌ها بیشتر به نظارت و مدیریت این ابزارهای هوشمند تبدیل خواهد شد.

آموزش ساخت یک الگوریتم معاملاتی شخصی

شاید با خواندن بخش‌های قبل تصور کرده باشید که ساخت یک ربات معامله‌گر، کاری است که فقط از عهده‌ی نوابغ کامپیوتر برمی‌آید. اما واقعیت این است که اگر مسیر درست را بشناسید، این کار بیشتر شبیه به ساختن یک ساختمان است؛ ابتدا به یک نقشه‌ی دقیق نیاز دارید، سپس باید مصالح را آماده کنید و در نهایت آجرها را روی هم بچینید. در این بخش، می‌خواهیم پنج گام اصلی برای خلق دستیار هوشمند و شخصی شما را به زبانی ساده مرور کنیم.

تعیین هدف و مشخص کردن قواعد استراتژی معاملاتی

قبل از نوشتن حتی یک خط کد، شما باید دقیقا بدانید که از ربات خود چه می‌خواهید. این مرحله دقیقا مانند نوشتن دستور پخت یک غذا است. نمی‌توانید به ربات بگویید برو و برای من سود بیاور؛ بلکه باید قوانین کاملا شفافی برای او تعیین کنید. شما باید به عنوان طراح، به سوالات زیر پاسخ دقیق بدهید:

• در چه شرایطی و با دیدن چه نشانه‌ای ربات باید یک ارز دیجیتال را بخرد؟
• در چه قیمتی باید با سود از معامله خارج شود؟
• اگر بازار برخلاف پیش‌بینی حرکت کرد، حد ضرر چقدر باشد؟

هرچقدر این قواعد را شفاف‌تر و دقیق‌تر بنویسید، ماشین در اجرای آن‌ها موفق‌تر خواهد بود و کمتر دچار سردرگمی می‌شود.

انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب مانند پایتون

حالا که نقشه‌ی راه شما آماده است، باید آن را به زبانی ترجمه کنید که کامپیوتر متوجه شود. زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای این کار وجود دارند، اما پایتون بدون شک بهترین انتخاب برای شروع است.

پایتون زبانی بسیار روان و خوانا است و از همه مهم‌تر، دارای کتابخانه‌های مالی (مجموعه‌ای از کدهای آماده که توسط دیگران نوشته شده و کار شما را برای محاسبات پیچیده بسیار راحت و سریع می‌کند) فوق‌العاده‌ای است که مسیر را برای تحلیل داده‌های بازار هموار می‌سازند. با یادگیری مفاهیم پایه‌ی این زبان، می‌توانید استراتژی خود را به کدهای قابل اجرا تبدیل کنید.

بک تست گرفتن از الگوریتم با داده‌های تاریخی بازار

پس از این‌که کدهای ربات نوشته شد، اصلا نباید آن را مستقیما وارد بازار واقعی کنید. ابتدا باید از ابزاری به نام بک تست (آزمایش استراتژی روی قیمت‌ها و اتفاقات گذشته‌ی بازار برای بررسی میزان سوددهی آن) استفاده کنید.

در این مرحله، شما ربات خود را در ماشین زمان می‌گذارید و مثلا به او می‌گویید: اگر در یک سال گذشته روی بیت کوین فعال بودی، بر اساس این استراتژی چقدر سود یا ضرر می‌کردی؟ این کار به شما نشان می‌دهد که آیا ایده‌ی شما در دنیای واقعی هم کار می‌کند یا فقط روی کاغذ جذاب است.

رفع باگ‌ها، بهینه‌سازی و اجرای آزمایشی روی حساب دمو

وقتی نتایج بک تست را مشاهده کردید، به احتمال زیاد متوجه می‌شوید که ربات شما در بخش‌هایی دچار اشتباه شده است. در این مرحله باید باگ‌ها (خطاهای نرم‌افزاری پنهانی که باعث می‌شوند سیستم رفتار اشتباهی نشان دهد یا متوقف شود) را پیدا کرده و برطرف کنید.

پس از اصلاح کدها، نوبت به پیپر تریدینگ (معامله در شرایط کاملا واقعی بازار اما با استفاده از پول مجازی و تستی) می‌رسد. شما ربات را به یک حساب دمو متصل می‌کنید تا برای چند هفته، عملکرد آن را در بازار زنده‌ی امروز بسنجید، بدون این‌که حتی یک ریال از سرمایه‌ی شما در خطر باشد.

اتصال به بازار واقعی و تست استراتژی با سرمایه لایو

وقتی ربات شما توانست در حساب دمو سودآوری پایدار و مطمئنی از خود نشان دهد، زمان ورود به میدان مسابقه فرا می‌رسد. در این گام، شما از طریق تنظیمات صرافی، دسترسی‌های لازم را به ربات می‌دهید تا با سرمایه‌ی واقعی شروع به کار کند.

توصیه‌ی طلایی در این مرحله این است که کار را با حجم بسیار کوچکی از سرمایه‌ی خود شروع کنید. رفتار بازار در شرایط واقعی ممکن است تفاوت‌های ظریفی با حساب‌های آزمایشی داشته باشد. با سرمایه‌ی کم شروع کنید، عملکرد دستیار هوشمند خود را به دقت زیر نظر بگیرید و هر زمان که از ثبات و دقت آن کاملا مطمئن شدید، به مرور بودجه‌ی معاملات را افزایش دهید.

نگاهی به تاریخچه و اتفاقات بزرگ معاملات الگوریتمی

شاید تصور کنید سپردن سرمایه به دست کامپیوترها پدیده‌ای کاملا تازه و محصول پیدایش دنیای رمزارزهاست؛ اما واقعیت این است که این مسیر پرماجرا، چندین دهه قبل آغاز شده است. الگوریتم‌ها در طول تاریخ پیدایش خود، روزهای پرفرازونشیبی را پشت سر گذاشته‌اند؛ از ساختن ثروت‌های افسانه‌ای برای برخی نوابغ ریاضی گرفته تا ایجاد آشوب‌های چند دقیقه‌ای در بازارهای مالی جهان. در این بخش، سفری کوتاه به گذشته خواهیم داشت تا ببینیم این ماشین‌ها از کجا کار خود را شروع کردند و چه درس‌های بزرگی برای ما دارند.

معاملات الگوریتمی از چه زمانی وارد بازارهای مالی شد؟

اگر فیلم‌های قدیمی بازارهای مالی را دیده باشید، حتما معامله‌گرانی را به یاد می‌آورید که در یک سالن بزرگ دور هم جمع شده بودند و با فریاد زدن و تکان دادن برگه‌های کاغذی با یکدیگر معامله می‌کردند. این سیستم سنتی تا دهه‌ی ۱۹۷۰ میلادی پابرجا بود، تا این‌که برای نخستین بار فناوری‌های کامپیوتری وارد تالار بورس نیویورک شدند.

نقطه‌ی عطف ماجرا در سال ۱۹۷۶ اتفاق افتاد؛ جایی که سیستمی برای ارسال الکترونیکی سفارش‌ها معرفی شد تا فرآیند ثبت درخواست‌ها را سریع‌تر کند. با فرا رسیدن دهه‌های ۱۹۸۰ و ۱۹۹۰ میلادی و ورود کامپیوترهای شخصی، مفهومی به نام ترید برنامه‌ریزی‌شده (ارسال خودکار دسته‌ای از سفارش‌های خرید و فروش به سیستم معاملات بر اساس فرمول‌های از پیش تعیین‌شده) گسترش پیدا کرد. به تدریج با اختراع اینترنت پرسرعت و حذف فیزیکی سالن‌های معامله، کدهای کامپیوتری جای انسان‌ها را پشت سیستم‌ها گرفتند؛ تا جایی که امروزه بیش از ۷۰ درصد معاملات بورس‌های بزرگ جهان و بخش عمده‌ی معاملات رمزارزها، توسط ربات‌ها انجام می‌شود.

مرور معروف‌ترین سودهای نجومی و شکست‌های تاریخی ربات‌ها

تاریخ معاملات الگوریتمی، درست شبیه به یک فیلم سینمایی جذاب، سرشار از پیروزی‌های باورنکردنی و اشتباهات فاجعه‌بار است. این مثال‌های واقعی به ما یادآوری می‌کنند که هوش ماشینی اگر به درستی هدایت شود چه قدرتی دارد و اگر کنترل آن از دست برود چه خطراتی ایجاد می‌کند:

• موفقیت شگفت‌انگیز جیم سیمونز و صندوق مدالیون: یکی از درخشان‌ترین نمونه‌های موفقیت ترید ماشینی، صندوق سرمایه‌گذاری مدالیون است که توسط جیم سیمونز، ریاضی‌دان برجسته‌ی آمریکایی تأسیس شد. او به جای استخدام معامله‌گران سنتی، از دانشمندان آمار و فیزیکدانان دعوت کرد تا الگوهای پنهان بازار را به زبان ریاضی بنویسند. این الگوریتم‌ها طی چندین دهه توانستند یکی از پایدارترین و بالاترین سودهای تاریخ بازارهای مالی را با دقت محاسباتی خلق کنند.
• سقوط ناگهانی می ۲۰۱۰ (The 2010 Flash Crash): در روز ۶ می سال ۲۰۱۰، در عرض تنها چند دقیقه، شاخص اصلی بازار سهام آمریکا نزدیک به ۱۰۰۰ واحد سقوط کرد و حدود یک تریلیون دلار ارزش بازار ناپدید شد! علت این اتفاق، فعال شدن زنجیره‌ای از الگوریتم‌های معاملاتی بود که در واکنش به یک سفارش بزرگ، به صورت خودکار شروع به فروش وحشت‌زده کردند. به این پدیده‌ی خطرناک، فلش کرش (سقوط ناگهانی و بسیار شدید قیمت‌ها در چند دقیقه به دلیل اجرای زنجیره‌ای دستورات فروش خودکار) می‌گویند؛ هرچند بازار دقایقی بعد دوباره بخش زیادی از این افت را جبران کرد، اما این حادثه آسیب‌پذیری سیستم‌های خودکار را به نمایش گذاشت.
• خسارت ۴۴۰ میلیون دلاری شرکت نایت کپیتال: در سال ۲۰۱۲، شرکت مالی بزرگ نایت کپیتال در اثر یک اشتباه انسانی در نصب نرم‌افزار، الگوریتمی ناقص را فعال کرد. این ربات تنها در مدت ۴۵ دقیقه میلیون‌ها معامله‌ی اشتباه با قیمت‌های زیان‌ده انجام داد و ۴۴۰ میلیون دلار ضرر روی دست شرکت گذاشت؛ فاجعه‌ای که شرکت را در آستانه‌ی ورشکستگی قرار داد.

بررسی این رویدادها پیام بسیار مهمی برای هر تریدر دارد، الگوریتم‌ها ابزارهایی فوق‌العاده سریع و قدرتمند هستند، اما همواره مانند تیغی دو لبه عمل می‌کنند که مهارت، احتیاط و نظارت مداوم انسانی را می‌طلبند.