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.

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.

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.

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.

با افزایش سرعت و قدرت سیستم‌های معاملاتی، شیوه جدیدی از معاملات با نام معاملات با فرکانس بالا متولد شد. آن‌ها به بهبود نقدینگی بازار را کمک می‌کنند؛ اما می‌توانند منجر به ریسک‌های خاص شوند که مهم‌ترین آن تقویت ریسک سیستمیک است.
در ادامه به بررسی معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا و ریسک‌های آن می‌پردازیم.

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 این مسیر 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.

ایده ساخت نرم‌افزارهای کامپیوتری جهت اجرای استراتژی‌های معاملاتی، امروزه به یک رویکرد معاملاتی ایده‌آل تبدیل شده‌ است و معاملات الگوریتمی بر بازارهای مالی تسلط پیدا کرده‌اند.
امروزه به دلیل سودآوری معاملات الگوریتمی، کشورها در تلاش هستند که حجم بیشتری از معاملات خود را توسط الگوریتم‌ها اجرا کنند. اما با توجه به پارامترهای مختلف در بازارهای مالی جهان، حجم معاملاتی که توسط الگوریتم‌ها اجرا می‌شوند، متفاوت است.
در ادامه به بررسی روند رشد معاملات الگوریتمی در کشورهای مختلف می‌پردازیم.