بازار سرمایه یکی از بازارهایی است که با نوسان داشتن، پویا و غیرخطی بودن شناخته می‌شود. همانطور که می‌دانید، پیش‌بینی دقیق قیمت سهم بستگی به عوامل خرد و کلان متعددی دارد؛ اما داده‌های زیادی برای پیدا کردن الگوها وجود دارند؛ بنابراین، تحلیلگران زیادی به بررسی تکنیک‌های تحلیلی برای شناسایی روندهای بازار می‌پردازند. در این مقاله سعی می‌کنیم به این سوال پاسخ دهیم که چگونه از الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی قیمت سهام استفاده کنیم؟
ماشین لرنینگ (ML) بخش مالی را متحول می‌کند؛ زیرا تعداد زیادی از کسب‌و‌کارها شروع به پذیرش فناوری ماشین لرنینگ برای خودکارسازی فرآیندها، افزایش بهره‌وری و بهبود تصمیم‌گیری کرده‌اند.
بانک‌ها، فین‌تک‌ها، کارگزاران بیمه و سایر شرکت‌هایی که خدمات مالی ارائه می‌دهند، از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ برای پیش‌بینی ریسک مالی، خودکارسازی وظایف تکراری و دریافت آنی راهنمایی سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند.
مؤسسات مالی حجم وسیعی از داده‌های پیچیده را مدیریت می‌کنند و سناریو برای ماشین لرنینگ تنظیم می‌کنند که نیازمند مجموعه داده‌های بزرگی است تا ماشین‌ها از آن‌ها یاد بگیرند.
در این مقاله به معرفی کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی خواهیم پرداخت.
ممکن است بارها جمله “با احساسات خود معامله نکنید” را شنیده باشید.
وقتی صحبت از سرمایه گذاری می شود، نمی‌توان از تأثیر احساسات چشم‌پوشی کرد. این عامل یکی از سخت‌ترین موانع برای دستیابی به معاملات موفق است.
معامله کردن بر اساس غرایز و احساسات می‌تواند تاثیر منفی در بازدهی داشته باشد. احساساتی که ممکن است افراد در هنگام معامله داشته باشند عبارت است از: ترس، طمع، خشم، ناامیدی، هیجان، پشیمانی واحساس جاماندگی از بازار.
افراد موفق در بازارهای مالی کسانی هستند که از استراتژی مناسب پیروی می کنند؛ به این معنا که مسیر مشخصی را پیدا می کنند و براساس آن معاملات خود را اجرا می کنند. استراتژی های زیادی در بازار وجود دارند که یکی از مهمترین آن ها، استراتژی مومنتوم است که پایه چند استراتژی مهم دیگر در بازار سرمایه است.
استراتژی مومنتوم، یک پارادایم معاملاتی کوتاه مدت محبوب است که شامل شناسایی تغییر در قیمت دارایی و سپس گرفتن موقعیت در جهت تغییر قیمت، با این انتظار است که قیمت به حرکت در آن جهت ادامه دهد.
در این مقاله به بررسی دقیق تر استراتژی مومنتوم در بازار مالی خواهیم پرداخت.
براساس احساسات خود معامله نکنید. این یکی از اولین قواعدی است که یک معامله گر باید بداند؛ زیرا تمام احساساتی که با آن رو به رو می شوید مانند پشیمانی، طمع، رضایت یا ناامیدی می تواند بر روند کلی بازار تاثیر گذار باشد و خط روند معاملات بازار، کاهش و افزایش زیادی را تجربه کند.
برای کمتر کردن هیجانات بازار و جلوگیری از تصمیمات اشتباه بهتر است از ماشین ها کمک بگیریم. در این مقاله بررسی خواهیم کرد که چطور ماشین ها می توانند به ما کمک کنند تا تصمیمات اشتباه نگیریم.
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:
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.
در سال‌های اخیر، گسترش زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و پیشرفت روش‌های مهندسی داده، محبوبیت و قابلیت دسترسی به روش‌های معاملات الگوریتمی را در موسسات مالی افزایش داده است.
در این مقاله به معرفی انواع مختلف معاملات الگوریتمی در دنیا پرداخته خواهد شد. شناخت این الگوریتم‌ها به درک بهتر کاربردهای مختلف معاملات الگوریتمی کمک خواهد کرد.
انواع مختلفی از الگوریتم‌های معاملاتی وجود دارند که هر‌کدام از آن‌ها اهداف و کارکردهای متفاوتی در معاملات بورسی دارند؛ به همین دلیل می‌توان آن‌ها را براساس اهداف و عملکردشان دسته‌بندی نمود.