استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟

به نظر می‌رسد معامله های الگوریتمی عوامل انسانی را حذف و در عوض استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده هستند که می‌توانند در ۷/۲۴ بوسیله ی کامپیوتر با حداقل نظارت، اجرا شوند. کامپیوتر ها می‌توانند مزایای بیشتری را از تریدرهای انسانی ارائه دهند. برای نمونه، آنها می‌توانند در کل روز فعال باشند بدون اینکه بخوابند. همچنین می‌توانند داده را دقیقاً تحلیل کنند و پاسخ نوسانات را در هزارم ثانیه بدهند. به علاوه، آنها عواطف و احساسات را درگیر تصمیماتشان نمی‌کنند. به همین دلیل بسیاری از سرمایه گذاران در دراز مدت به این پی بردند که کامپیوتر ها با استفاده از استراتژی های صحیح، می‌توانند تریدرهای بهتری باشند.

به این ترتیب، حوزه ی معامله های الگوریتمی اینگونه تکامل یافته است. در حالی که کار با کامپیوترهای معامله گر در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی های دیجیتال و ۷/۲۴ صرافی ها، این روش را به سطح جدیدی رساندند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

تقریباً به نظر می‌رسد که معامله ی خودکار و ارز دیجیتال برای یکدیگر ساخته شده اند. این درست است که کاربران هنوز مجبورند استراتژی های خاص خود را انجام دهند. اگر این تکنیک ها به درستی اعمال شوند، به تریدرها کمک می‌کند تا دخالت خود در چرخه را بردارند تا معادلات ریاضی کار خود را انجام دهند.

استراتژی های اولیه چه هستند؟

فلسفه ی اصلی بیشتر معامله های الگوریتمی حول استفاده از نرم افزار برای ردیابی و شناسایی فرصت های سودآور و جهش، سریع تر از توانایی های انسانی است. متداول ترین روش ها: معامله های حرکت، معکوس کردن، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری ماشین است.

بطور کلی، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می‌شوند که اصطلاحاً به آنها “بک تست” می‌گویند که اجازه می‌دهد کاربران استراتژی های خود را در بازار واقعی که قصد دارند در آنجا استراتژی ها را با همان حرکت های قبلی اجرا کنند، آزمایش کنند. بعضی از خطرات در انجام اینکار شامل ” نصب بیش از حد یا Overfitting” می‌شود و زمانی اتفاق می‌افتد که ربات ها در اطراف داده های تاریخی بوجود می آیند و شرایط واقعی را تداعی نمی‌کنند. بنابراین منجر به استراتژی های می‌شوند که در واقع ساخته نمی‌شوند. یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های بازار گاو طراحی و آزمایش کنید اما شروع به کار آن در بازار خرس کنید. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید مشاهده نخواهید کرد.

معامله ی مومنتوم (Momentum Trading) چیست؟

معامله های مومنتوم بر این اصل هستند که اگر عمده گرایش ها در بازار کنونی قابل مشاهده است، پس این گرایش بطور معقولانه تا زمانی که سیگنال های پایانی را آغاز کنند، ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات مومنتوم این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد، با اطمینان می‌توانیم این روند را ادامه دهیم، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین خرید در هر سقوط و سود گرفتن بعد از هر پامپ یا برعکس، در صورت شورت کردن نیاز است. البته، تریدرها باید از این موضوع آگاه باشند که بازارنشانه هایی از روند معکوس را نشان می‌دهد، در غیر این صورت همین استراتژی می‌تواند خیلی سریع شروع به چرخش کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم کنند که سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا اتفاقات واقعی باشد یا “catching the knife” نامیده می‌شود، بلکه باید سود خود را قفل کنند و در سطوح قابل اطمینان خرید کنند. معاملات الگوریتمی برای این امر ایده آل است، زیرا کاربران می‌توانند به سادگی درصدی را که با آن راحت تر هستند، تعیین کنند و اجازه دهند کد بقیه ی آنرا انجام دهد. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند واضحی به وجود نیاید، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک اندیکاتور عالی برای تماشای روندها، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می‌رسد، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت، هفته، ماه و غیره) نشان می‌دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰، ۱۰۰ یا ۲۰۰ استفاده می‌شود، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معامله خود، در بازه های زمانی مختلف بررسی می‌کنند.

به طور کلی، یک روند زمانی که بسیار بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند، قوی قلمداد می‌شود و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA، ضعیف است. علاوه بر این، MA به طور کلی بر اساس دوره های زمانی طولانی تر، سنگینی بیشتری نسبت به دوره ای دارد که فقط مثلاً ۱۰۰ ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می‌کند.

برگشت مجدد به چه معناست؟

برگشت مجدد به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری، قیمت یک دارایی باید به سمت قیمت متوسط برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای چیزی مانند بیت کوین (BTC) که واقعاً فقط در بازار خرس بوده است، می‌تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال کرده دور شود. در بیشتر مواقع، زمان زیادی نمی‌گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت، الگوریتم ها می‌توانند با اطمینان شرط بندی کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات تجاری را بر این اساس تنظیم می‌کنند.

به عنوان مثال، یک شکل خاص از این حالت برگشت، انحراف استاندارد نامیده می‌شود، و توسط اندیکاتوری به نام بولینگرباند اندازه گیری می‌شود. اساساً، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می‌کنند. وقتی قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می‌رود، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود، زیاد است.

البته، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که الگوریتم نمی‌تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد. جایی که تریدرها باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی‌توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت مجدد می‌تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. بگذارید بگوییم، دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می‌رود، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می‌کند. می‌توان یک الگوریتم ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تماشا کند تا حرکتی انجام دهد، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

الگوریتم می‌تواند برای مشاهده ی یکی از دارایی ها که باعث حرکت می‌شود، ساخته شود، جایی که معامله بر اساس احتمال اینکه کالای دیگری به زودی آنرا دنبال می‌کند. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می‌تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار با ارزش تر کند.

آربیتراژ چیست؟

آربیتراژ استراتژی است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می‌برد.

گاهی اوقات همان محصول، مانند یک کالا یا ارز، می‌تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می‌تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور، الگوریتمی برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف می‌تواند، ایجاد شود.

این تکنیک خیلی پیچیده نیست، اما معامله گرانی که سریعتر پاسخ می‌دهند، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که در آن، معامله با بسامد بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است، زیرا دقیقاً استفاده از این شرایط بازار، باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می‌شود.

استراتژی های ماشین یادگیری چیست؟

ماشین یادگیری و هوش مصنوعی می‌خواهد معامله های الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می‌توان استراتژی های پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و با آنها سازگار شد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می‌تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می‌توانند از قبل تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اجرا کنند، اما با ماشین یادگیری، این استراتژی ها می‌توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می‌کند به روز کنند. به جای منطق ” if/then “، یک الگوریتم ماشین یادگیری می‌تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می‌دهند، این بدان معناست که تریدرها می‌توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند، حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می‌یابد.

یکی از انواع محبوب استراتژی ماشین یادگیری، naive Bayes نامیده می‌شود. در این تکنیک، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات ساخته می‌شوند. به عنوان مثال، داده های بازار تاریخی نشان می‌دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز، ۷۰٪ افزایش می‌یابد. یک الگوریتم ساده Bayes می‌بیند که سه روز گذشته همه کاهش یافته اند و به طور خودکار سفارش را بر اساس احتمال افزایش امروز صادر می‌کنند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر تریدر خواهد بود، اما اگر از تعادل راضی باشید، می‌توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ماشین یادگیری این است که ماشین ها قادر به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب، این نوع ربات ها می‌توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود و بنابراین اجرای آنها بسیار مشکل است. اما در صورت راه اندازی صحیح، نسبت به سایر تریدرها برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه، شاخه جدیدی در معاملات خودکار است. بنابراین یافتن ربات هایی که به این روش کار می‌کنند ممکن است دشوارتر باشد، دسترسی به آنها هزینه بیشتری داشته باشد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از تماشای سفارشات خاص، بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد.

معمولاً، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال، برخی از معامله گران با بسامد بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه استخر تاریک پیدا کرده اند. این نوع بازارهای تجاری مجبور نیستند که اطلاعات سفارش خود را در زمان واقعی مانند صرافی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تأخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از یک تریدر متوسط، کاربران این روش می‌توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند، داشته باشند.

به عنوان مثال‌، می‌بینید که یک دستور فروش گسترده در استخر تاریک اجرا می‌شود. این به شما می‌گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال می‌شود، فروشندگان کوچکتر بسیاری احتمالاً با سفارشات خود پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد، می‌توانید جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می‌رسانند، این بدان معناست که با افت قیمت، می‌توانید به راحتی دوباره خرید کنید. باز هم، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می‌شوند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از تریدرهای الگوریتمی این روش را انتخاب کرده اند.

معامله ی الگوریتمی با ارز دیجیتال را از کجا شروع کنم؟

وبسایت های زیادی وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می‌دهند، سپس می‌توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می‌تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ،Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می‌دهند که بسته به اینکه چه ابزاری در دسترس است، می‌تواند رایگان یا با هزینه باشد. برای مبتدیان، به طور کلی یک حساب رایگان، گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می‌دهد، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می‌دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. در حالی که هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست، خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می‌کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص دارند، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند. مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می‌توانید آنها را بیابید، اما این راهنما باید اصول لازم برای خرید معامله های الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می‌توانید را بیاموزید. طولی نمی‌کشد که تصمیم می‌گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است یا خیر.