امروزه، معاملات الگوریتمی به‌سرعت در حال رشد هستند؛ بنابراین افراد بسیاری تمایل به یادگیری و استفاده از الگوریتم‌ها جهت اجرای معاملات خود در بازار سرمایه دارند. معمولا آن‌ها در مسیر معامله‌گر الگوریتمی شدن با سوالات زیر روبه‌رو می‌شوند:

 موفقیت در این حوزه به چه دانش و مهارت‌هایی نیاز دارد؟

 برای معامله‌گر الگوریتمی شدن چه اقداماتی باید انجام داد؟ 

ما در این مقاله به‌دنبال پاسخ این سوالات هستیم تا بتوانیم راهنما مناسبی برای فعالان بازارهای مالی باشیم.

مهارت‌های اساسی برای یک معامله‌گر الگوریتمی

در زیر به ۷ دانش و مهارت مهم که نیاز است هر معامله‌گر الگوریتمی به آن‌ها مسلط باشد، اشاره کرده‌ایم:

مهارت‌های کمی

دانش کلی ریاضیات که شامل دانش آمار، مدل‌های ریاضی و متدهای تحقیقات آماری هستند، توانایی کمی شما را مدیریت می‌کند. مهارت‌های کمی، محدود به کار کردن با اعداد نیست؛ بلکه شما باید توانایی پیدا کردن مدل‌های مناسب برای تعریف احتمالات، محاسبه حرکات قیمت دارایی‌ها و تحلیل ویژگی‌های آماری داده‌های بازار را داشته باشید.

 با توجه به حجم زیاد داده‌های دردسترس، این مهارت‌ها بازوی اجرایی و محاسباتی شما را قوی می‌کنند. همچنین، برای عقب نماندن از تغییرات بازار نیاز است تا به‌طور مداوم این مهارت‌ها را بهبود دهیم. 

دانش برنامه‌نویسی

کدنویسی یا برنامه‌نویسی یکی دیگر از مهارت‌های کلیدی است. برخلاف تصورات، برنامه‌نویسی فقط یک ضرورت جهت خودکار کردن یک استراتژی معاملاتی نیست، بلکه در بسیاری از مراحل معاملات مورد نیاز است. به‌عبارت دیگر، یک معامله‌گر الگوریتمی از برنامه‌نویسی برای اعتبار‌سنجی فرضیه استراتژی، مدل‌سازی، بک تست و اجرا استفاده می‌کند.

در سال ۲۰۱۸، پایتون به محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در بازارهای مالی تبدیل شد.

شناخت بازارهای مالی

هر نوع روش معاملاتی نیاز به درک و دانش روشن از بازارهای مالی دارد. اگر مفاهیم بازارهای مالی یا به‌طور کلی معاملات را درک نکنید، تمام مهارت‌های کمی و مهارت‌های برنامه‌نویسی بی‌فایده هستند. 

در واقع، برای درک نوسانات قیمت در هر نوع دارایی که قصد سرمایه‌گذاری آن را دارید، به شناخت اصطلاحات اساسی نیازمند هستید.

توانایی حل مسئله

بازار سرمایه، بستر مناسبی است که به شما کمک می‌کند تا توانایی‌های حل مسئله خود را تقویت کنید.

برای ارائه ایده‌های معاملاتی و مدل‌‎سازی آن‌ها، این مهارت بسیار حیاتی است؛ استراتژی‌های مدل‌سازی می‌توانند گاهی پیچیده باشند که مهارت‌های قوی حل مسئله به ارائه راه‌حل‌ها و چارچوب‌های بصری کمک می‌کند.

مدیریت داده

دسترسی به داده‌های با کیفیت برای هر معامله‌گری دارای اهمیت است. 

در حالی که منابع اطلاعاتی بسیاری برای داده‌های قیمت روزانه وجود دارد؛ اما دسترسی به داده‌های به‌روز می‌تواند محدود شود. 

 از مهم‌ترین وظایف یک معامله‌گر، تشخیص داده‌ها، ساختار یکنواخت آن با پایگاه داده (مانند تبدیل اعداد صحیح، اعشار شناور و غیره) و سپس استفاده از آن برای شناسایی الگوها، ایجاد و بهینه‌سازی استراتژی‌ها است. 

معماری سیستم

شناخت داخلی یک سیستم معاملاتی الزامی است. یک معامله‌گر الگوریتمی باید در خصوص اجزای مختلف یک سیستم معاملاتی از جمله آداپتورها، موتور پردازش رویداد پیچیده (CEP) و غیره اطلاعات داشته باشد.

مدیریت ریسک

 یکی دیگر از مهارت‌های اساسی، مدیریت ریسک است. یک معامله‌گر همواره به‌دنبال کاهش ریسک بازار از طرق مختلف است. 

زمانی که مسئولیت اجرای معامله بر عهده ماشین‌ها است، می‌بایست با افزودن ابزارهای کنترل ریسک مناسب در استراتژی خود از آن مراقبت کنید.

اقدامات لازم برای معامله‌گر الگوریتمی شدن 

پنج زمینه اصلی که می‌توان برای قدم گذاشتن در مسیر معامله‌گر الگوریتمی شدن برشمرد، به شرح زیر است:

اقتصاد کلان

شما 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 غیره در هر بازار توسعه‌یافته یا در حال توسعه ضروری است. به‌خصوص در حال حاضر که بازارها و معاملات‌شان کاملا با یکدیگر مرتبط هستند، فهم درستی از این مسائل به‌منظور تصور و ساخت سیستم‌های معاملاتی بسیار اهمیت دارد. 

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؛ برای مثال استفاده از پرایس اکشن و آشنایی با آن، 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، بازارهای حراج دوطرفه، مالی رفتاری، روانشناسی معاملات، الگوهای معاملاتی، پروفایل‌های بازار، ارزش نسبی و غیره به‌تنهایی یا با استفاده از سایر روش‌ها استفاده می‌شوند.

رصد کردن (فیلتر کردن و مشاهده)

هوشمندانه‌ترین کار در خصوص یادگیری نحوه معاملات، رصد و مشاهده طولانی‌مدت بازارها قبل از اجرای معامله است. فیلترهایی که در سایت مدیریت فناوری بورس می‌توان نوشت، از اولین ابزارها برای رصد بازار است.

رصد قیمت، حجم، رفتار ارکان بازار، اقدامات بین بازاری و اندازه‌گیری آن‌ها به شما کمک می‌کند تا دینامیک شکست مقاومت و حمایت، نقاط بازگشتی و روندها را تشخیص دهید.

بهینه بودن الگوریتم طراحی شده

با‌توجه به اینکه فرصت‌‎های مشابه در بازار توسط افراد مختلف جست‌وجو می‌شود، روشی که یک الگوریتم یا استراتژی اجرا می‌شود بسیار مهم است.

زمان و سرعت ارسال سفارشات به بازار دارای اهمیت است؛ به‌ویژه در مواردی که بازار نوسانات زیادی دارد و به‌سرعت صف‌های خرید‌و‌فروش به یکدیگر تبدیل می‌گردند. بنابراین، کدها باید توانایی کنترل هر نوع شرایط بازار را داشته باشند و مراقب وقایع پر‌ریسک باشند.

داده کاوی

اکثر استراتژی‌های تکنیکال، کمی، خبری یا بنیادی که در معاملات استفاده می‌شوند، می‌توانند اتوماتیک و بهینه شوند. 

جهت بهینه‌سازی کدها، لازم است درک قوی از زبان برنامه‌نویسی‌ داشته باشید. همچنین، برای بهینه‌سازی استراتژی به درک مناسب از ویژگی‌های استراتژی و مدل داده‌کاوی نیاز دارید.

الگوریتم‌های داده‌کاوی، توانایی تشخیص هیجانات مهم در بازار را از طریق اخبار، حركات قیمت و غیره دارند. درنظر گرفتن چنین الگوریتم‌هایی باعث می‌شود شما به‌عنوان یک معامله‌گر نسبت به مابقی معامله‌گران مزیت رقابتی پیدا کنید.

سخن پایانی

ما به برخی از مهارت‌ها و عواملی که برای موفقیت در معاملات الگوریتمی ضروری بود، اشاره کرده‌ایم؛ اما اگر به این عوامل مسلط نیستید، به این معنی نیست که نمی‌توانید یک معامله‌گر الگوریتمی باشید. 

پیشنهاد ما این است که با یک مهارت شروع کنید و به انتخاب و اضافه کردن مهارت‌های بیشتر در طول زمان ادامه دهید. هر چه دانش بیشتری داشته باشید، احتمال موفقیت شما در بازار سرمایه بیشتر می‌شود.