الگوریتم‌ها در عصر امروز بسیار سودمند هستند و با تصمیم‌گیری سریع و دقیق، معامله‌گری را آسان کرده‌اند، به‌طوری که معامله‌گران اجرا معاملات توسط الگوریتم‌ها را به معاملات دستی ترجیح می‌دهند؛ بنابراین، صحبت از تماشا فیلم با موضوع الگو تریدینگ می‌تواند برای آن‌ها بسیار لذت‌بخش باشد.
این مقاله شما را با مجموعه‌ای از ده فیلم در خصوص معاملات الگوریتمی آشنا می‌کند.
امروزه، پیشرفت تکنولوژی منجر به ظهور الگوریتم‌ها در بازارهای مالی جهان شد؛ به‌طوری که معاملات الگوریتمی به‌زعم سرعت، قابل اعتماد بودن و خستگی‌ناپذیر بودن، دنیا را تسخیر کرده‌اند. طبق گزارش اکونومیک تایمز، حدود ۷۵ درصد از معاملات در سطح جهانی به‌صورت خودکار انجام می‌شوند و معاملات الگوریتمی سهم عمده ای از آن را دارند.
معاملات الگوریتمی مجبور به اثبات پتانسیل خود برای کسب جایگاهی در معاملات در سراسر جهان و رفع موانع بسیاری برای به‌دست آوردن مقبولیت از سوی جهان شده‌است. این امر تا حد زیادی ناشی از این واقعیت است که مردم تمایل به پذیرش آسان فن‌آوری‌های جدید دارند؛ به ویژه آن‌هایی که کار را خودکار خواهند کرد و استفاده از نیروی انسانی را از بین خواهند برد.
در سطح جهان ۷۵۸ شرکت در حوزه معاملات الگوریتمی وجود دارد؛ ما در این مقاله بزرگ‌ترین آن‌ها را به‌صورت مختصر معرفی خواهیم کرد:
اگر می‌خواهید فرهنگ یک کشور خاصی را بررسی کنید، باید زبان آن کشور را یاد بگیرید؛ این موضوع در خصوص معاملات الگوریتمی نیز صدق می‌کند. اما کدام زبان برنامه‌نویسی برای این نوع معامله مناسب است؟ علاوه‌بر‌این شما نمی‌توانید همه زبان‌ها را به‌صورت هم‌زمان بیاموزید؛ بنابراین به ناچار باید با یک عامل مثل هزینه، عملکرد، انعطاف‌پذیری، ماژولار و دیگر پارامترهای مختلف، استراتژی معاملاتی را شروع کنید.
تعدادی زبان برنامه‌نویسی وجود دارد که یک معامله‌گر می‌تواند از بین آن‌ها انتخاب کند:
C++
C#
جاوا
R
پایتون
در بین آن‌ها پایتون، در جوامع مدیریت دارایی و بانک‌های سرمایه‌گذاری در دنیا مقبولیت بیشتری کسب کرده است. پایتون، زبان برنامه‌نویسی سطح بالایی است و برای توسعه سریع طراحی شده است. این زبان دارای کتابخانه‌های گسترده برای هر وظیفه محاسباتی است.
در این مقاله به بررسی دقیق زبان برنامه‌نویسی پایتون و کاربرد آن در معاملات الگوریتمی می‌پردازیم.
بک تست گرفتن، فرایند سنجش عملکرد یک استراتژی معاملاتی یا الگوریتم با استفاده از داده‌های دوره‌های گذشته می‌باشد. در واقع به جای اینکه معامله‌گـر بـرای سنجش عملکرد استراتژی، آن را بر روی داده‌های فعلی بسنجد، می‌تواند استراتژی یا الگوریتم خود را براساس داده‌های گذشته، شبیه‌سازی کند.
بک تست، به دانش در چندین حوزه از جمله روانشناسی، ریاضیات، آمار، توسعه نرم‌افزار و زیرساخت‌های ریل‌تایم نیاز دارد. به بیان ساده، با بک‌تست، الگوریتم شما با استفاده از داده‌های مالی گذشته اجـرا می‌شود، که می‌تواند منجر به مجموعه‌ای از سیگنال‌های معاملاتی شـود. هر معامله دارای سود یا زیان مشخص است. تجمیع این سود یا زیان در طول بک تست باعث سـود و زیان کل می‌شود که به P & L یا PnL معروف است.
در این مقاله ابتدا با تعریف بک تست آغاز می‌کنیم و سپس اصول و نحوه اجرای آن را توضیح خواهیم داد.
داشتن تجربه موفق در الگو تریدینگ نیازمند کسب دانش لازم، پشتکار و آزمون و خطا است؛ بنابراین اگر نکات افراد با‌تجربه در این حوزه را مورد توجه قرار دهید، می‌توانید سریع‌تر دانش عملی را بیاموزید.
به‌عنوان یک مبتدی در حوزه الگو تریدینگ، کسب دانش عملی جهت اجرای معاملات مطلوب، بسیار حیاتی است.
در این مقاله، قصد داریم به نکاتی که متخصصان این حوزه در خصوص الگو تریدینگ پیشنهاد می‌دهند، اشاره کنیم.
معاملات الگوریتمی، مکانیزم معاملاتی بسیار پیشرفته و پیچیده‌ای است که از کدها و مدل‌های پیچیده ریاضی برای تصمیم‌گیری و معاملات سریع در بازارهای مالی استفاده می‌کند.
بر اساس گزارش تکنوویو، انتظار می‌رود که معاملات الگوریتمی در آینده با CAGR ۱۰.۳٪، در سطح جهانی رشد کنند. بنابراین، کارگزاری‌ها و موسسات سرمایه‌گذاری در حال ساخت پلتفرم‌های الگوریتم فناوری برای رقابت در بازار جهانی هستند. این معاملات علاوه بر سودآوری، اطلاعاتی از بازار را ارائه می‌دهند که برای تصمیم‌گیری‌های بلندمدت معاملات مفید هستند.
هیچ قانون خاصی برای توسعه الگوریتم‌ها وجود ندارد، آن‌ها مانند طبیعت در حال تکامل هستند؛ هرچند آن‌ها مزایای زیادی دارند، در عین حال با ریسک و خطراتی نیز همراه هستند که در ادامه به بررسی آن‌ها می‌پردازیم.
هر چند الگو تریدینگ روش معاملاتی آسانی نیست ولی آنقدر سخت نیست که از این رویکرد بترسید و از مزایای آن بی‌بهره بمانید. پس از یادگیری مفاهیم الگو تریدینگ، می‌توانید استراتژی سرمایه‌گذاری خود را با آن همسو کنید.
در این مقاله به بررسی چگونگی غلبه بر ترس از معاملات الگوریتمی می‌پردازیم.
سبدگردانی در بورس چه مزایایی دارد؟
سبدگردانی، یکی از روش‌های غیرمستقیم سرمایه‌گذاری در بورس است. افرادی که وقت و دانش کافی در رابطه با بررسی بازار را ندارند، از این روش برای ورود به بازار سرمایه استفاده می‌کنند. در واقع سبدگردانی، مهارت انتخاب و مدیریت بر گروهی از دارایی‌ها است که اهداف بلندمدت و تحمل ریسک یک مشتری را برآورده می‌کند. به سبدگردانی مدیریت پرتفوی نیز گفته می‌شود.
سبدگردان، شخص حقوقی است که تحت قراردادی مشخص به‌منظور کسب سود به اجرای معامله سهام و اوراق بهادار برای سرمایه‌گذار می‌پردازد.
در ادامه به بررسی دقیق‌تر مفهوم سبدگردانی و مزایای آن می‌پردازیم.
پیشرفت‌های اخیر در حوزه‌ی سامانه‌های الکترونیکی معاملات و تجهیز بازارهای بورس به سامانه ثبت الکترونیکی سفارش‌ها از یک سو و رقابت روزافزون فعالان بازار سرمایه از سوی دیگر، استفاده از معاملات الگوریتمی و الگوریتم‌های معاملاتی را به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل کرده است.
آمار ارائه‌شده در خصوص الگوریتم‌های معاملاتی، از رشد درصد حجم کل معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی جهان تا سطح ۹۳ درصد حکایت دارد. یافته‌هـا، حاکی از آن است که معاملات الگوریتمی نقدشوندگی سهام را بهبود می‌بخشد و سرعت و حجم ارسال سفارشات بـه سیستم معاملات را چندین برابر می‌کند.
در این مقاله به بررسی آینده معاملات الگوریتمی و چالش‌های پیش‌روی آن می‌پردازیم.
بسیاری از فرآیندهای معامله یا به نوعی هر آن چه که در بازار سرمایه اجرا می‌کنید، با استراتژی معاملاتی ارتباط دارند. اگر شما تمایل دارید وارد بازار شوید یا در آن خرید‌و‌فروش کنید نیاز است تا با این مفهوم آشنا شوید.
ما قصد داریم مروری بر استراتژی معاملاتی در بورس داشته باشیم و به گام‌های طراحی استراتژی معاملاتی اشاره کنیم تا سریع‌تر و راحت‌تر راه خود را در بازار بیابید و سود مطلوبی به‌دست بیاورید