با کسب مهارت‌های لازم جهت اجرای معاملات الگوریتمی، افراد می‌توانند در زمان، تلاش و هزینه خود صرفه‌جویی کنند.
در جدول زیر به برخی از تفاوت‌های معاملات الگوریتمی و معاملات غیرالگوریتمی اشاره کرده‌ایم:
با توجه به مزایای یادگیری معاملات الگوریتمی، در این مقاله به مشکلات رایج معامله‌گران و راه‌حل آن‌ها اشاره خواهیم کرد، همچنین به سوالات متداول در این حوزه پاسخ می‌دهیم.
مشکلات رایج و راه‌حل آن‌ها
الگوریتم‌ها تقریبا در تمام مراحل اجرای معاملات از ورود به بازار تا خروج از آن بسیار سودمند هستند. در ادامه، برخی از سناریوها را به اشتراک می‌گذاریم تا به شما یک نمای کلی از مشکلات و راه‌حل‌هایی که یک معامله‌گر با آن مواجه است، ارائه دهیم.
مشکل اول: یک سناریوی بازار نزولی
این سناریو می‌تواند از یک اتفاق مورد انتظار باشد، مانند کاهش اعتماد سرمایه‌گذاران به بازار به دلیل انتصاب یک فرد نامطلوب در قدرت؛ یا یک اتفاق غیر منتظره مانند حادثه هسته‌ای فوکوشیما در سال ۲۰۱۱ که در آن به‌صورت ناگهانی شاخص Nikkei ۲۲۵ سقوط کرد و در منطقه آسیا و اقیانوسیه و اروپا نیز گسترش یافت.
راه‌حل: ایجاد پارامترهای مشخص شده
در یک سناریوی بازار نزولی، معاملات الگوریتمی با توجه به تغییرات روند، معاملات را اجرا می‌کنند. به‌عنوان مثال، در یک موقعیت نزولی ناگهانی مانند ویروس کرونا، می‌توان به الگوریتم‌ها دستور داد تا زمانی که ارزش اوراق بهادار شما به‌طور ناگهانی کاهش یافت، با سرعت عمل کنند تا از بازار خارج شوند.
همچنین با قرار دادن حد ضرر، می توان به الگوریتم‌ها دستور داد که اثر روند نزولی را به حداقل برسانند و شما را از متحمل شدن ضرر نجات دهند.
به‌محض اینکه کرونا همه‌گیر شد، بازارهای مالی شاهد روند نزولی بودند. در این موقعیت، معامله‌گران الگوریتمی نسبت به سایر معامله‌گران بهتر عمل کردند؛ زیرا الگوریتم‌های آن‌ها در کسری از ثانیه معامله می‌کردند تا در صورت لزوم از بازار خارج شوند.
معاملات الگوریتمی در کالاها، اوراق قرضه، مشتقات و غیره به تنوع بخشیدن به پرتفوی نیز کمک می‌کنند.
مشکل دوم: نوسانات قیمت‌ها در معاملات روزانه
با‌وجود‌اینکه چندین فرصت مناسب معامله در طول روز وجود دارد اما مشکل تعیین بهترین فرصت معامله است. در معاملات روزانه، نوسانات بی‌شماری در قیمت‌ها وجود دارد؛ حتی در روزهای معینی نوسانات بیش از حد معمول است.
راه‌حل: یافتن بهترین فرصت برای ورود به بازار و خروج از آن
اگر در زمان بازار از نوسانات جزئی قیمت اوراق بهادار بهره می‌برید، معاملات الگوریتمی می‌تواند برای ورود و خروج از بازار در بهترین فرصت عمل کنند.
در معاملات روزانه، هدف اصلی به دست آوردن سودآورترین فرصت‌ها در بازارهای مالی در طول روز است. از آنجایی که الگوریتم‌ها سریع عمل می کنند و می‌توانند حداکثر معاملات را در کسری از ثانیه انجام دهند، معاملات الگوریتمی بهترین گزینه هستند.
مشکل سوم: کجا سرمایه‌گذاری کنیم؟
معامله در بازارهای مالی باید هوشمندانه و پس از پیش‌بینی عواقب اجرا شود. سرمایه‌گذاری وجوه خود فقط در بازار سهام یا فقط در اوراق قرضه ممکن است به شما برای یافتن بهترین معاملات کمک نکند. سوال این است که کجا سرمایه گذاری کنیم؟
راه‌حل: پوشش ریسک
پوشش ریسک یک راهکار مدیریت ریسک در بازارهای مالی است که با اتخاذ موضع مخالف در یک دارایی مرتبط، به جبران ضرر کمک می‌کند. پوشش ریسک شامل سرمایه‌گذاری در مشتقات و قراردادهای آتی می‌باشد.
الگوریتم‌ها به سرعت عمل می‌کنند و به شما کمک می‌کنند که امن‌ترین گزینه سرمایه‌گذاری را برای وجوه خود پیدا کنید. بدین ترتیب اجرای پوشش ریسک سریع و دقیق‌تر از معامله دستی انجام می‌شود.
مشکل چهارم: کدام استراتژی معاملاتی را انتخاب کنیم؟
استراتژی معاملاتی جهت تصمیم‌گیری نهایی طراحی می‌شود. ایجاد استراتژی مناسب برای اجرای بهترین معاملات بسیار ضروری است. اگر با توجه به وضعیت بازار، استراتژی معاملاتی ایجاد نشود، معامله‌گر به نتایج مورد انتظار خود دست نخواهد یافت.
راه‌حل: اجرای استراتژی معاملاتی مناسب
استراتژی‌های معاملاتی، حداکثر دقت را در طول اجرای معامله ارائه می‌دهند و موجب کاهش ریسک می‌شوند. اگر یک استراتژی معاملاتی به درستی طراحی و اجرا شود، به معامله‌گر کمک می‌کند.
مشکل پنجم: چگونه می‌توان از اثربخشی استراتژی معاملاتی مطمئن شد؟
قبل از اجرای یک استراتژی معاملاتی در بازار واقعی، نیازمند اثبات اثربخشی آن هستیم. بدون آگاهی از عواقب احتمالی استراتژی، ممکن است سرمایه‌های زیادی از دست بروند.
راه‌حل: بک‌تست
با معاملات الگوریتمی، بک‌تست استراتژی بر اساس داده‌های تاریخی به راحتی انجام می‌شود. بک‌تست کردن استراتژی، یکی از بخش‌های مهم تدوین استراتژی است؛ زیرا به شما در خصوص توانایی استراتژی معاملاتی ایده می‌دهد. درصورتی‌که نتایج بک‌تست مطلوب نبود، می‌توانیم استراتژی را رها کرده و سرمایه‌‌ای که در صورت اعمال استراتژی بدون انجام بک‌تست ممکن بود از دست برود، را حفظ کنیم.
مشکل ششم: پرش مستقیم به بازار
شروع مستقیم معامله در بازار ممکن است منجر به برخی از نتایج نامطلوب مانند از دست دادن سرمایه شود. مشکل زمانی بروز می‌کند که معامله‌گر در اجرای معامله تجربه نداشته باشد و به عنوان یک مبتدی در حوزه معاملاتی شناخته شود.
راه‌حل: معامله کاغذی
اگرچه معاملات الگوریتمی کاملا به الگوریتم‌ها وابسته هستند و نیاز به ویژگی‌های انسانی بسیار کمتر است، اما ایجاد استراتژی‌های معاملاتی برای اجرا مستلزم دخالت انسان است؛ مداخله انسانی به این معنی است که احتمال وقوع خطا وجود دارد که ممکن است منجر به از دست دادن یک بخش یا کل سرمایه شود. با کمک معاملات کاغذی، نیازی به معامله با پول واقعی در بازار ندارید. در عوض، شما با پول مجازی معامله خواهید کرد. اگر مبتدی هستید و نمی‌خواهید سرمایه واقعی را در بازارهای مالی به خطر بیندازید، معاملات کاغذی می‌تواند برای شما مفید باشد.
سوالات متداول در خصوص معاملات الگوریتمی
آیا معاملات الگوریتمی بر احساسات غلبه می کنند؟
تنها کاری که یک الگوریتم انجام می‌دهد این است که دستورالعمل‌های تعیین شده توسط یک انسان را اجرا کند و زمانی که بازار در نوسان است تصمیمات منطقی بگیرد. بنابراین، شما بر اساس احساساتی مانند ترس، حرص و طمع، ناامیدی و غیره تصمیم‌گیری نمی‌کنید؛ اما معامله‌گر باید معامله را تنها پس از بک‌تست استراتژی معاملاتی و اطمینان از کارایی آن اجرا کند. به‌این‌ترتیب عواطف انسان به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد. با این حال، در حین نزول و همچنین اوج، یک معامله‌گر الگوریتمی باید احساسات را کنترل کند و فقط باید بر بک‌تست (منطق) تکیه کند و نه بر ترس (در حین کاهش) و هیجان (در زمان اوج).
معاملات الگوریتمی به چه میزان از مداخله انسانی نیاز دارند؟
الگوریتم‌ها توسط انسان جهت رصد کردن هم‌زمان تمام بازارهای مالی به‌منظور یافتن بهترین فرصت‌های معاملاتی طراحی می‌شوند. سپس، الگوریتم‌ها وارد بازار می‌شوند و در بهترین زمان از بازار خارج می‌شوند. بنابراین، اجرای معاملات الگوریتمی نباید به مداخله انسانی زیادی نیاز داشته باشد، به جز ایجاد الگوریتم و بررسی هرگونه نقص فنی که به ندرت اتفاق می‌افتد. همچنین، یک معامله‌گر باید دسترسی لازم جهت خروج دستی از معاملات در صورت بروز یک وضعیت پیش‌بینی‌نشده مانند ویروس کرونا را داشته باشد.
چگونه یادگیری ماشین به معاملات الگوریتمی کمک می‌کند؟
یادگیری ماشین، زمینه‌ای است مرتبط با سیستم برنامه‌نویسی که با تجربه خود را بهبود می‌بخشد. در یادگیری ماشینی، دخالت انسان بسیار کم است و زمانی که کامپیوتر / الگوریتم با دستورهای تنظیم‌شده برنامه‌ریزی می‌شود، این الگو را یاد می‌گیرد و هر بار تقلید می‌کند.
یادگیری ماشین توسط شرکت‌های معاملاتی برای موارد زیر استفاده می‌شوند:
تجزیه‌و‌تحلیل روندهای تاریخی بازار با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ
تعیین صحت یک استراتژی
تعیین مجموعه بهینه پارامترهای استراتژی
پیش‌بینی معامله
الگوریتم ها چگونه معامله می کنند؟
الگوریتم‌ها چیزی جز یک سری دستورالعمل‌های برنامه‌ریزی‌شده نیستند که سیستم را به شیوه‌ای خاص هدایت می‌کنند. به‌عنوان مثال، اگر می‌خواهید در بازار سهام سرمایه‌گذاری کنید و ۱۰۰ سهم را از صندوق سرمایه SPDR S & P ۵۰۰ انتخاب کنید، شما باید از مراحل ذکر شده پیروی کنید.
سخن پایانی
الگوریتم‌ها (مجموعه دستورالعمل‌ها) به شما کمک می‌کنند تا با حداکثر دقت معامله کنید. همچنین، معاملات الگوریتمی باعث صرفه‌جویی در زمان، تلاش و سرمایه در بازارهای مالی می‌شوند. از این رو، با دانش، تجربه و پشتکار مناسب، آن‌ها می‌توانند چراغ مسیر تاریک سرمایه‌گذاری باشند.