معاملات الگوریتمی اخیراً ۵۰ ساله شد؛ این موضوع این سوال را ایجاد می‌کند که میزان سودآوری معاملات الگوریتمی چقدر است و آیا باید از آن استفاده کنیم یا خیر؟

میزان سودآوری معاملات الگوریتمی

مفهوم معاملات الگوریتمی اولین بار در اوایل دهه ۱۹۷۰، پس از ایجاد ریزپردازنده، مورد توجه قرار گرفت. طی این ۵۰ سال معاملات الگوریتمی به سرعت مورد استقبال معامله‌گران قرار گرفته است؛ به طوری که اکنون حدود ۸۰ درصد معاملات روزانه بازار سهام توسط الگوریتم‌ها اجرا می‌شود. علاوه بر این، یک مطالعه اخیرا نشان داد که ۹۲ درصد معاملات فارکس از طریق الگوریتم‌های معاملاتی انجام می‌شود.

در طول پنج دهه گذشته، معاملات الگوریتمی بیشتر برای سرمایه‌گذاران مسلط به تکنولوژی (افرادی با پیشینه‌ای در امور مالی کمی، علوم داده یا مهندسی نرم‌افزار) و معامله‌گران نهادی جذاب بوده است. اما امروزه ابزارهای زیادی برای حمایت از معامله‌گران عادی وجود دارد. از لحاظ تئوری، هنگام راه‌اندازی سیستم معاملات الگوریتمی، فرآیند سرمایه‌گذاری نباید خیلی تغییر کند.

برای تصمیم‌گیری در مورد سهام و محدوده قیمت قابل قبول برای خرید/فروش سهام، همچنان باید از ترکیبی از ابزارهای سرمایه‌گذاری و تجزیه و تحلیل استفاده کنید. سپس، سیستم معاملات الگوریتمی را می‌توان برای دریافت ورودی شما و انجام یک معامله (یا یک سری معاملات) با قیمت، زمان و مقدار بهینه پیاده‌سازی کرد. الگو تریدینگ تضمین می‌کند که منطق بر احساسات انسانی ارجحیت دارد. با این کار، دیگر نیازی نیست که سرمایه‌گذاران قیمت‌های بازار را دنبال کنند و معاملات را به صورت دستی انجام دهند.

در طول این سال‌ها، تحلیلگران کمی، دانشمندان داده و مهندسان نرم‌افزار، معاملات الگوریتمی را ساده کرده‌اند و در حال حاضر بسیاری از ابزارهای معاملات الگوریتمی برای سرمایه‌گذاران در دسترس است. برای استفاده از این روش سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی لازم نیست یک موسسه مالی یا متخصص فناوری باشید.

محبوبیت و گستردگی در دسترس بودن معاملات الگوریتمی روز به روز در حال افزایش است اما آیا سیستم‌های الگو تریدینگ تنها برای موسسات مالی و صندوق‌های سرمایه‌گذاری سودآور هستند یا یک ابزار قابل اعتماد برای استراتژی‌های روزمره سرمایه‌گذاران هم محسوب می‌شوند؟ ما قصد داریم از تعریف سودآوری Investopedia برای پاسخ به این سؤالات استفاده کنیم.

 Investopedia سودآوری را اینگونه تعریف می‌کند:

اندازه‌گیری کارایی و در نهایت موفقیت یا شکست آن. توانایی یک کسب و کار برای ایجاد بازگشت سرمایه بر اساس منابع خود در مقایسه با یک سرمایه‌گذاری جایگزین. 

ما می‌توانیم سودآوری سرمایه‌گذاری الگوریتمی را با ساده‌سازی این تعریف به دست آوریم:

• کارایی: آیا فرآیند سرمایه‌گذاری یک نهاد را کارآمدتر می‌کند و آیا می‌تواند در آینده یک استراتژی کارآمد باقی بماند؟
• موفقیت: آیا می‌توان آن را به روشی قابل اعتماد در استراتژی‌های سرمایه‌گذاری موسسات مالی و سرمایه‌گذاران عادی قرار داد؟ آیا این روش به بازدهی بالاتری نسبت به روش‌های سنتی اجرای معاملات منجر می‌شود، یعنی آیا الگوریتم همیشه بهتر از انسان عمل می‌کند؟

کارایی در اجرای معاملات

در تئوری، معاملات الگوریتمی بسیار برتر از روش جایگزین آن (اجرای دستی معاملات) است. ثبت دستی معاملات می‌تواند زمان‌بر و مستعد اشتباه باشد و باعث شود سرمایه‌گذاران برای سهام مبلغ بیشتری پرداخت کنند. 

معاملات الگوریتمی به رایانه‌ها اجازه می‌دهد تا معاملات را برای سرمایه‌گذاران با سرعت بالا انجام دهند. آنها به طور مداوم شرایط بازار را بررسی می‌کنند و شانس بسیار کمی برای شکست دارند. هرچند تا این زمان، بیشتر توسط مؤسسات مالی استفاده و اجرا شده است، نه سرمایه‌گذاران عادی. این واقعیت از نظر تاریخی ناشی از این دو دلیل است:

• اجرای مداوم سیستم‌های معاملات الگوریتمی قدرت محاسباتی قابل توجهی را می‌طلبد.
• آنها برای طراحی و پیاده‌سازی به سطحی از تخصص فنی نیاز دارند.

با این حال، چیزهای زیادی در ۵۰ سال گذشته تغییر کرده‌اند و آنچه زمانی دیوار بزرگی بود، اکنون ممکن است تنها مانع کوچکی باشد. همزمان با رشد فزاینده قدرت محاسباتی با کاهش خطی هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها، معاملات الگوریتمی در حال تبدیل شدن به یک ابزار در دسترس و ارزان برای فرآیندهای سرمایه‌گذاری معامله‌گران عادی است.

برای درک این موضوع که چرا قدرت محاسباتی در طول ۵۰ سال گذشته کم‌تر شده است، نگاهی به قانون مور بیندازید:

این اصل که می‌توان انتظار داشت سرعت و توانایی کامپیوترها هر دو سال یکبار دو برابر شود. (قانون مور)

در نمودار زیر می‌بینیم که کامپیوترهای ما ۵۰ میلیون برابر بیشتر از ۵۰ سال پیش ترانزیستور دارند؛ حتی با نگاهی به سال ۲۰۰۰ کامپیوترهای ما اکنون ۱۰۰ برابر سریع‌تر از ۲۰ سال پیش هستند. 

به دلیل این جهش‌های عظیم در قدرت پردازش، معاملات الگوریتمی به یک گزینه واقعی برای سرمایه‌گذاران عادی تبدیل شده است. اکنون، رایانه‌های شخصی و لپ‌تاپ‌های ما به راحتی می‌توانند فرآیندهای لازم را برای خودکارسازی فرآیند اجرای معاملات اجرا کنند. در کنار سهولت استفاده، انجام محاسبات انبوه نیز بسیار ارزانتر شده است. در نمودار زیر می‌بینیم که تعداد محاسباتی که می‌توانید در ثانیه در هر ۱۰۰۰ دلار انجام دهید از ۱۰ در سال ۱۹۷۰ به نزدیک ۱۰,۰۰۰,۰۰۰,۰۰۰ در سال ۲۰۱۰ افزایش یافته است.

قدرت محاسباتی تنها پیشرفت تکنولوژیکی نیست که به سود معامله‌گران الگوریتمی است. ذخیره‌سازی داده‌ها به اندازه قدرت محاسباتی تأثیرگذار است. فقط در چهل سال گذشته ما شاهد افزایش خطی ثابتی در سطح ذخیره‌سازی داده‌هایمان بوده‌ایم.

این تغییر تکاملی در فناوری زمانی آشکار می‌شود که شما به اولین دستگاه ذخیره‌سازی اطلاعات IBM (پنج مگابایت) در سال ۱۹۵۶ و کارت میکرو SD مدرن (۱۲۸ گیگابایت) در کنار یکدیگر نگاه کنید. سرمایه‌گذاران عادی اکنون فضای زیادی در رایانه‌های شخصی خود برای اجرای معاملات الگوریتمی دارند.

در گذشته‌ای نه چندان دور، فقط شرکت‌های بزرگ می‌توانستند از معاملات الگوریتمی برای بهر‌ه‌برداری از نوسانات جزئی قیمت استفاده کنند. موضوع دیگر این نیست؛ اکنون سرمایه‌گذاران عادی به قدرت محاسباتی و ذخیره داده‌های لازم برای اجرای موفقیت‌آمیز معاملات الگوریتمی دسترسی دارند. پیش‌بینی می‌شود که این پیشرفت‌های فناوری در آینده ادامه خواهد داشت. معاملات الگوریتمی یک فرآیند مطمئن و کارآمد است که همه (نه فقط موسسات مالی) باید در فرآیندهای سرمایه‌گذاری روزمره خود از آن استفاده کنند.

موفقیت و اجرا

انتظار می‌رود بازار برای طراحی فرآیندهای معاملات الگوریتمی در ۵ سال آینده رشد قابل توجهی داشته باشد. بر اساس این گزارش توسط Technavio، “بازار معاملات الگوریتمی پتانسیل رشد ۳.۷۹ میلیارد دلاری را در طی سال‌های ۲۰۲۱ تا ۲۰۲۵ دارد و شتاب رشد بازار با CAGR ۵.۹۸٪ تسریع خواهد شد.” معاملات الگوریتمی در حال حاضر بر روش‌های سنتی اجرای معاملات تسلط دارد. این امر به دلیل رشد مورد انتظار آن و همچنین این واقعیت که ۸۰ درصد معاملات روزانه بازار سهام توسط برنامه‌های رایانه‌ای انجام می‌شود مشهود است.

معاملات الگوریتمی، سرمایه‌گذار را از استرس تلاش جهت زمان‌بندی درست معامله رها می‌کند. با انجام معاملات در زمان مناسب، به سرمایه‌گذار اجازه می‌دهد تا ریسک کمتری را تحمل کند. علاوه بر این، این برنامه‌ها می‌توانند یک تراکنش را به یک سری خرید تقسیم کنند تا ریسک بیشتری را کاهش دهند. این کاری است که انجام آن برای انسان بسیار زمان‌بر است.