معاملات الگوریتمی فرآیند استفاده از کامپیوترها برای معامله است. سرعت و فرکانسی که از طریق معاملات الگوریتمی امکان‌پذیر است، قابل مقایسه با عملکرد انسان‌ها نیست. به زبان ساده، الگو تریدینگ به معنای تعریف مرحله به مرحله مجموعه عملیاتی است که باید انجام شود و معامله به معنای خرید و فروش می‌باشد. در معاملات دستی، معامله‌گران داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند، تجزیه و تحلیل می‌کنند و درخواست خرید یا فروش می‌دهند. اما آن‌ها اغلب محدود به کارهایی بودند که می‌توانستند در اکسل انجام دهند؛ بنابراین، در الگو تریدینگ می‌توانیم همین فرآیند را با کمک دیتا ساینس و دادن دستورالعمل به ماشین اجرا کنیم. برای اینکه فرآیند سریع‌تر و دقیق‌تر شود، علم داده راهی را به معامله‌گران ارایه می‌دهد که منابع جدید و معنی‌دار داده‌ها را در مقیاس و در زمان واقعی ترکیب کنند و خودکارسازی این فرآیندها امکان بهبود بیشتر در قابلیت استفاده مجدد و بهره‌وری را ایجاد می‌کند. در این مقاله قصد داریم به موضوع دیتا ساینس و معاملات الگوریتمی بپردازیم.

مدل مفهومی معاملات الگوریتمی

علم داده را می‌توان قبل از تجزیه و تحلیل معامله و همچنین بعد از تجزیه و تحلیل معاملات در معاملات الگوریتمی استفاده کرد.

این نمودار، توضیح می‌دهد که چگونه بخش تحلیل داده به همراه الگوریتم‌ها می‌توانند وارد ماشین شوند تا خروجی مورد نظر را اجرا کند.

می توانیم مراحل را به صورت زیر تقسیم کنیم:

قبل از تجزیه و تحلیل معامله

جمع آوری داده ها

داده‌ها از منابع مختلف جمع آوری می‌شوند. جدا از ترکیب داده‌ها از منابع مختلف، یکی از بزرگترین مزایای دیتا ساینس در شیوه‌های معاملاتی، تکرارپذیری است. به سرعت و با اطمینان می‌توان اطلاعاتی را استخراج کرد که حتی سخت‌کوش‌ترین معامله‌گران نیز قادر به یافتن آن‌ها نخواهند بود.

پاکسازی داده ها

 فرآیند اصلاح یا حذف داده‌های غلط، خراب، فرمت اشتباه، تکراری یا ناقص در یک مجموعه داده را پاکسازی داده می‌گویند. این فرآیند باید اجرا شود تا ناخالصی‌ها تاثیری بر مرحله مدل‌سازی نداشته باشند.

تحلیل اکتشافی داده

 داده‌ها برای بررسی بیشتر تجزیه و تحلیل می‌شوند؛ بنابراین ما می‌توانیم بینش بیشتری از داده‌ها به دست آوریم و شاید بتوانیم یک الگوی جالب در آن پیدا کنیم. اکنون این مهمترین مرحله قبل از مدل‌سازی است. می‌توانیم تعدادی از عوامل مختلف و همبستگی آن‌ها بر قیمت ابزاری که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم را پیدا کنیم و تنها آن عواملی را می توانیم در مدل بگنجانیم که بر قیمت ابزار ما تاثیر می‌گذارند.

مدل سازی

مدل‌سازی، گام مهمی است؛ زیرا داده‌های پاکسازی شده تغذیه می‌شوند و ما می‌توانیم از آن خروجی بگیریم. (تعدادی از الگوریتم‌ها را می‌توان برای پیش‌بینی قیمت مانند شبکه عصبی، درخت تصمیم‌گیری و غیره استفاده کرد)

اجرا

 مولفه اجرا، مسئول انجام معاملاتی است که مدل مشخص می‌کند.

بعد از تجزیه و تحلیل معامله

 در نهایت، مدل به موقع بررسی می شود تا کاستی‌ها در آن تعدیل شود. این مرحله شامل اندازه‌گیری موفقیت، مقایسه نتایج برای باز تعریف استراتژی‌های سرمایه‌گذاری و بهبود مدل‌های الگوریتمی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین است.

سخن پایانی

تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی قیمت موضوع کوچکی برای بحث نیست؛ زیرا هر مرحله به خودی خود موضوع بحث است. در مقاله دیتا ساینس و معاملات الگوریتمی تنها مروری بر نقش علم داده در معاملات است که ما آن را به زبان ساده بیان کرده‌ایم.