معاملات الگوریتمی

۵ استراتژی برای خرید و فروش سهام با استفاده از الگو تریدینگ

الگو تریدینگ یک روش معامله است که در آن دستورات توسط نرم‌افزارها به تنهایی با استراتژی‌ها یا روش‌های از پیش تعریف شده اجرا می‌شوند. امروزه معاملات الگوریتمی مورد توجه معامله‌گران و سرمایه‌گذاران قرار گرفته است. زیرا به نسبت معاملات دستی، دخالت انسان و خطای معاملاتی کمتر رخ می‌دهد. در واقع این معاملات با استفاده از فناوری روز، پیاده‌سازی می‌شوند.

 الگوریتم به طور گسترده‌ای توسط بانک‌های سرمایه‌گذاری، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک و صندوق‌های پوشش ریسک استفاده می‌شود که ممکن است نیاز به گسترش اجرای یک سفارش بزرگ‌تر یا انجام معاملات خیلی سریع برای معامله‌گران انسانی را داشته باشند.

در این مقاله به معرفی ۵ استراتژی برای خرید و فروش سهام با استفاده از الگو تریدینگ می‌پردازیم.

شناسایی روند به کمک الگو تریدینگ(Trend Identification)

استراتژی‌های الگو تریدینگ می‌توانند به شما در شناسایی روند یا شناسایی زودهنگام تغییر روند کمک کنند. این استراتژی‌ها بر اساس قیمت، حجم، حمایت و مقاومت یا هر مفهموم دیگری که برای سرمایه‌گذار قابل فهم و قابل اعتماد است، تدوین می‌شوند. از آنجایی که الگو تریدینگ از فناوری و داده‌ها استفاده می‌کند، شانس بیشتری را جهت تشخیص روند مناسب دارد. همچنین برای یک سرمایه‌گذار غیرممکن است که بخش بزرگی از داده‌ها را تحلیل کند و در مدت زمان کوتاهی براساس آن‌ها عمل کند.

 الگوریتم امکان استفاده همزمان از استراتژی‌های مختلف و تصمیم‌‎گیری در مورد نتیجه خالص همه استراتژی‌ها را فراهم می‌کند.

 به عنوان مثال , یک سرمایه‌گذار می‌تواند ۲۰ استراتژی مختلف را روی یک سهام واحد پیاده‌سازی کند. از این ۲۰ سهم، ۱۴ سهم سیگنال خرید و ۶ سهم سیگنال فروش را نشان می‌دهند . در نهایت، سیستم به صورت خودکار سهام را خریداری می‌کند; زیرا اکثریت استراتژی‌ها، سیگنال خرید را نشان می‌دهند.

استراتژی های دلتا خنثی (Delta Neutral Strategies)

دلتا به معنای تغییر در قیمت مشتق با توجه به تغییر در قیمت دارایی اصلی است. دلتا خنثی به معنای استفاده از موقعیت‌های چندگانه برای تعادل دلتاهای مثبت و منفی است. حرکات‌بازار هیچ تاثیری بر پرتفوی که دلتا خنثی است، ندارند. یک پورتفولیوی دلتا، واکنش به حرکت‌های بازار را برای یک محدوده مشخص تعیین می‌کند تا تغییر خالص موقعیت را به صفر برساند. 

مدیریت استراتژی‌های دلتا خنثی  به صورت دستی غیرممکن است. حرکت مداوم یک دارایی آن را حتی سخت‌تر می‌کند. از طریق الگوریتم‌ها به راحتی می‌توانید دلتای موقعیت خود را مدیریت کنید؛ چرا که به صورت خودکار توسط سیستم محاسبه می‌شود و شما هر لحظه در مورد پورتفولیو یا موقعیت فعلی خود به روز می شوید.

پوزیشن سایز (Position Sizing)

یکی از مهم‌ترین جنبه‌های معاملات، مدیریت موقعیت است. یکی از تفاوت‎های کلیدی بین یک سرمایه‌گذار معمولی و یک سرمایه‌گذار خوب این است که او چقدر در مدیریت موقعیت خود در شرایط مختلف عملکرد بهتری دارد. الگو تریدینگ این کار را آسان‌تر کرده است؛ زیرا کامپیوترها هیچ احساسی ندارند و تعیین موقعیت بر اساس دستورات از پیش تعریف شده در سیستم خواهد بود.

اصلاح حد ضرر با الگو تریدینگ (Stop Loss Modification)

بسیار مهم است که در بازار بورس،  از سود خود محافظت کنید و پورتفولیوهای خود را به شیوه درست مدیریت کنید. یکی از بهترین روش‌ها اصلاح حد ضرر است. از آنجا که بازارها غیرقابل پیش‌بینی هستند و مدیریت پورتفولیوهای بزرگ بسیار دشوار است؛ الگوریتم‌ها راه‌حل‌های آسانی برای مدیریت ریسک در اختیار شما قرار می‌دهند. سیستم‌ها می‌توانند با استراتژی‌هایی که باعث توقف زیان در حرکت سهام در پورتفولیو می‌شوند، سازگار شوند. این حد ضرر می‌تواند براساس تکنیک‌های فنی مختلف، جابجایی قیمت و… باشد.

اگر یک معامله‌گر نوسانی هستید و در هر موقعیت ۳ درصد ضرر می‌کنید و تغییرات زیان را روی حرکت مثبت در سهام هر ۳ درصد متوقف می‌کنید. قیمت یک سهم خاص ۱۰۰ تومان و حد ضرر فعلی ۹۷ تومان است. با افزایش قیمت سهام به ۱۰۳ تومان، حد ضرر  به ۱۰۰ تومان تغییر می‌کند. این فرآیند نیز به همین شکل ادامه پیدا خواهد کرد. با الگوریتم می‌توانید مقادیر بیشتری معامله کنید؛ زیرا ریسک به طور خودکار توسط یک سیستم از پیش تعریف شده مدیریت می‌شود.

اسکالپینگ (Scalping)

اسکالپینگ یک استراتژی است که در آن معامله‌گران یک سهم یا کالای خاص را در یک بازه زمانی ثابت خرید‌و‌فروش می‌کنند. 

دو نوع مدل اسکالپینگ وجود دارد:

  •  رو به جلو 
  • معکوس

 اگر معامله‌گر زمانی که بازار صعودی است، خرید کند، به عنوان اسکالپینگ رو به جلو شناخته می‌شود و اگر خریدار در زمان افول بازار خرید کند، به عنوان اسکالپینگ معکوس شناخته می‌شود.

3 ماه پیش

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.