آغاز فعالیت بازار فارکس، همراه با ثبت تلفن سفارش‌ها، اطلاعات مبهم در قیمت و تمایز قابل مشاهده‌ای بین معامله‌گران و تمرکز پایین بازار، همراه بود. پیشرفت‌های تکنولوژی بر بازار فارکس نیز تاثیر گذاشت و تحولات بسیاری را در این بازار ایجاد کرد.

معاملات سریع از طریق اینترنت، ورود گسترده‌تر معامله‌گران خرد، شفافیت بیشتر در قیمت و دسترسی به قیمت لحظه‌ای، از دستاوردهایی بود که فناوری‌های جدید در بازار فارکس ایجاد کردند. یکی دیگر از تغییرات بزرگ در بازار فارکس، ورود معاملات الگوریتمی به این بازار است. این روش می‌تواند به بهبود عملکرد معاملات فارکس منجر شود اما باید توجه داشت که خطراتی نیز به همراه دارد.

آشنایی به اصول اولیه معاملات الگوریتمی، مفاهیم و اصطلاحات آن و ریسک ذاتی این روش، می‌تواند در پیشرفت فعالیت در بازار فارکس کمک بسیار بزرگی باشد. به‌همین دلیل در این مقاله به بررسی معاملات الگوریتمی می‌پردازیم و با ویژگی‌های این روش آشنا می‌شویم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی فرایندی است که برای اجرای سفارش‌ها با استفاده از دستورالعمل‌های معاملاتی خودکار و از پیش برنامه‌ریزی شده برای محاسبه متغیرهایی از جمله قیمت، زمان و حجم استفاده می‌شود. الگوریتم مجموعه از راه حل‌ها را برای حل یک مسئله ارائه می‌دهد.

در معاملات الگوریتمی از فرمول‌های پیچیده همراه با مدل‌های ریاضی با نظارت انسانی، برای انجام معاملات در بازار‌های مالی استفاده می‌شود. سرعت معاملات الگوریتمی به حدی بالاست که معامله‌گر را قادر می‌سازد ده‌ها هزار معامله را در زمانی کوتاه انجام دهد. این معاملات در هر بخش از فرایند معاملاتی، مانند اجرای سفارش، آربیتراژ و استراتژی‌های معاملاتی روند قابل استفاده هستند. البته باید توجه داشت که بروکر فارکس قابلیت پذیرش سفارشات الگوریتمی را از طریق پلتفرم های بروز داشته باشد.

آشنایی با معاملات الگوریتمی

پس از معرفی سیستم‌های کامپیوتری، در طول دهه ۱۹۷۰ استفاده از الگوریتم‌ها در بازارهای مالی آمریکا افزایش یافت. در سال ۱۹۷۶، بورس نیویورک، سیستم DOT را برای مسیریابی سفارش‌ها، به متخصصان بورس معرفی کرد.

در دهه‌های بعدی، برورکرها ظرفیت پذیرش مبادلات الکترونیک خود را افزایش دادند و تا سال ۲۰۰۹ بیش از ۶۰ درصد از کل معاملات در امریکا، با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری انجام می‌شد.

استفاده از معاملات الگوریتم با سرعت بالا، با انتشار کتاب Flash Boys توسط مایکل لوئیس، به نمایش درآمد. در این کتاب زندگی تاجران و کارآفرینان وال استریت که به ایجاد ساختار تجارت الکترونیک در امریکا وارد شده بود، به رشته تحریر درآمد و مورد استقبال عموم قرار گرفتم. این کتاب به موضوع رقابت شرکت‌هایی می‌پردازد که با هدف افزایش سرعت سیستم‌های کامپیوتری فعالیت می‌کردند تا بتوانند در زمانی کمتر با بروکرها مرتبط شده و سفارشات بیشتری را که به نفع خودشان از زودتر در بروکر ثبت کنند.

مبانی معاملات الگوریتمی

یک الگوریتم در اصل مجموعه‌ای از قوانین خاص تعریف شده است که برای تکمیل یک فعالیت مشخص طراحی می‌شود. در بازارهای مالی، الگوریتم‌ها توسط کاربر تعریف می‌شود و کامپیوتر با در نظر گرفتم قوانین تعریف شده در الگوریتم مثل زمان، قیمت یا سایر مقیاس‌های تعریف شده برای ثبت معاملات، آنها را اجرا می‌کند.

در بازار‌های مالی به انواع مختلفی از معاملات الگوریتمی می‌توان دسترس داشت. به‌طور کلی تمامی این الگوریتم‌ها به چهار موضوع اصلی می‌پردازند.

• به‌دنبال فرصت‌های سود‌آور معاملاتی بر اساس تجزیه و تحلیل‌های آماری داده‌های سری زمانی و تاریخ هستند.
• مجموعه قوانین از پیش تعریف شده‌ای را برای کاهش ریسک معاملاتی، اجرا می‌کنند.
• با هدف اجرای یک هدف از پیش تعیین شده مانند کاهش تاثیر بازار، یا اجرای سریع معاملات، استفاده می‌شوند.
• دسترسی مستقیم به بازار، سرعت بهینه و هزینه‌های کمتر معاملاتی را برای معامله‌گران توصیف می‌کند.

معاملات الگوریتمی خودتان را انجام دهید!

با رواج معاملات الگوریتمی، در سال‌های اخیر، پلتفرم‌های مختلف مثل صندوق‌ Quantopian، فعالیتی رقابتی را طراحی کرد که بتواند منبعی از الگوریتم‌ها را از برنامه‌نویسان آماتور و حرفه‌ای جمع‌آوری کند. در این طرح افراد مختلف با انگیزه دریافت پاداش، به نوشتن سودآورترین الگوریتم‌ها در بازار مالی تشویق می‌شدند. این عمل با گسترش اینترنت پرسرعت و توسعه کامپیوترهای با پردازشگر‌های پرسرعت و قیمت‌های نسبتا پایین، برای همگان امکان پذیر شد.

یادگیری ماشینی، از دیگر فناوری‌های نوظهور در وال استریت است. پیشرفت‌های جدید در هوش مصنوعی به برنامه‌نویسان کامپیوتری این امکان را داده است که برنامه‌هایی را توسعه دهند که می‌توانند خود را از طریق یک فرآیند تکراری به نام یادگیری عمیق بهبود بخشند. معامله‌گران در حال توسعه الگوریتم‌هایی هستند که برای سودآوری بیشتر به یادگیری عمیق متکی هستند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

معاملات الگوریتمی عمدتاً توسط سرمایه‌گذاران نهادی و بروکرهای بزرگ، به‌منظور کاهش هزینه‌های مرتبط با معاملات استفاده می‌شود. طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به‌ویژه برای سفارشات بزرگ که به‌طور متوسط ۱۰ درصد از حجم کل معاملات را تشکیل دهند، سودمند است.

به‌طور معمول بازارسازان از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می‌کنند.

معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و آسان‌تر سفارش‌ها را فراهم می‌کند، که ویژگی جذابی برای بروکر‌هاست. این بدان معنی است که معامله‌گران و سرمایه‌گذاران می‌توانند به‌سرعت سود خود را از تغییرات کوچک در قیمت دریافت کنند. استراتژی معاملاتی اسکالپینگ معمولاً از این الگوریتم‌ها استفاده می‌کند، زیرا شامل خرید و فروش سریع اوراق بهادار با تغییرات کوچک در قیمت‌ها است.

سرعت اجرای سفارش که در شرایط عادی مزیت محسوب می‌شود، زمانی که چندین دستور به‌طور همزمان و بدون دخالت انسان اجرا شوند، می‌تواند مشکل‌ساز شود.

یکی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی این است که نقدینگی که از طریق سفارشات خرید و فروش سریع ایجاد می‌شود، می‌تواند در یک لحظه از بین برود و شانس سودآوری معامله‌گران از تغییرات قیمت را از بین ببرد. همچنین می‌تواند منجر به از دست دادن آنی نقدینگی شود. تحقیقات نشان داده است که معاملات الگوریتمی عامل اصلی از دست دادن نقدینگی در بازارهای ارز پس از جدایی فرانک سوئیس از اتحادیه اروپا در سال ۲۰۱۵ بوده است.

پیشرفت فناوری و استفاده از تکنولوژی‌های روز بازارهای مالی را به‌شدت متحول کرده است. معامله‌گران با استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی این امکان را می‌یابند که از کوچکترین نوسانات بازار نیز به نفع خود استفاده کنند. در این روش، معاملات بر‌اساس قوانین و شاخص‌های از پیش تعیین شده که توسط معامله‌گر برای نرم‌افزارها و سیستم‌های کامپیوتری تعریف می‌شود، به‌طور خودکار با برقرار بودن شرایط، اجرا شود.

سرعت بالاتر و هزینه کمتر از جمله ویژگی‌هایی است که این روش را برای معامله‌گران جذاب کرده است. اما باید توجه داشت که این روش مانند سایر روش‌های مورد استفاده در بازار‌های مالی، به‌طور قطع سودآور نیست و ممکن است گاهی ضررهای هنگفتی نیز به معامله‌گر تحمیل شود. در این مقاله با معاملات الگوریتمی آشنا شدیم و نحوه عملکرد این معادلات را بررسی کردیم.