امیدبلاگ

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.

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.