انواع استراتژی های تجارت الگوریتمی

در دنیای امروز ، هنر تجارت به سطح کاملاً جدیدی تکامل یافته است و تجارت در بازارها هرگز رقابتی تر نبوده است. با ظهور تجارت الگوریتمی ، رایانه های ما اکنون می توانند به ما کمک کنند تا سیگنال های معاملاتی و مدیریت تجارت را بهتر اندازه گیری کنیم. در این پست ، ما به استراتژی های مختلف تجارت الگوریتمی شیرجه می زنیم تا به شما در انتخاب مناسب برای سبک تجارت خود کمک کنیم.

استراتژی های الگوریتمی برای تجارت چیست؟

یک استراتژی تجارت الگوریتمی یک رویکرد سیستماتیک برای تجارت در بازارهای مالی است که از الگوریتم های رایانه ای برای اجرای معاملات با حداقل مداخله انسانی استفاده می کند. این استراتژی ها برای شناسایی و سرمایه گذاری در فرصت های مختلف بازار با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها ، شناخت الگوهای و تصمیم گیری بر اساس قوانین از پیش تعیین شده طراحی شده اند. این سیستم های تجاری مکانیکی در بسیاری از موارد توسط نرم افزار رایانه قابل اجرا نیست.

هدف اصلی یک استراتژی تجارت الگوریتمی دستیابی به اجرای بهتر و بهبود کارآیی در مقایسه با روشهای تجاری سنتی است که با استفاده از نظرات و پیش بینی ها بر تصمیم گیری انسان حساب می شود. این استراتژی ها با اتوماسیون فرایند تجارت می توانند خطاهای انسانی و تعصبات عاطفی را به حداقل برسانند و زمان لازم برای تجزیه و تحلیل و واکنش به حرکات بازار را کاهش دهند. استراتژی های تجارت الگوریتمی را می توان متناسب با سبک های مختلف معاملات ، سطح تحمل ریسک و اهداف سرمایه گذاری سفارشی کرد.

یک استراتژی تجارت الگوریتمی به طور معمول شامل چندین مؤلفه مانند:

ورودی داده ها: این الگوریتم به داده های تاریخی و در زمان واقعی از منابع مختلف از جمله قیمت بازار ، حجم ، فیدهای خبری و شاخص های مالی متکی است.

تولید سیگنال: این الگوریتم داده های ورودی را پردازش می کند و شرایط یا الگوهای بازار را که فرصت های تجارت را نشان می دهد ، شناسایی می کند.

مدیریت ریسک: این استراتژی شامل قوانین مدیریت ریسک برای محافظت از سرمایه معاملات است ، مانند تنظیم سفارشات متوقف کردن متوقف یا اندازه موقعیت بر اساس پارامترهای از پیش تعریف شده ریسک.

اجرای: هنگامی که الگوریتم یک سیگنال تجاری معتبر را شناسایی کرد و از بررسی های مدیریت ریسک عبور کرد ، با ارسال سفارشات به بازار ، تجارت را بطور خودکار انجام می دهد.

نظارت بر عملکرد: الگوریتم به طور مداوم نظارت و ارزیابی عملکرد آن ، تنظیم پارامترها یا قوانین آن برای بهبود اثربخشی آن است.

استراتژی های معاملات الگوریتمی می توانند بر اساس اصول اساسی ، مانند پیروی از روند ، میانگین برگشت ، داوری و ساخت بازار ، به طور گسترده طبقه بندی شوند. هر یک از این استراتژی ها دارای مزایا و چالش های منحصر به فرد هستند و معامله گران باید با دقت انتخابی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با اهداف تجاری خود ، درک بازار و اشتهای ریسک مطابقت داشته باشد.

نمونه هایی از استراتژی های الگوریتمی چیست؟

تسلط بر هنر تجارت: یک کام.

لطفا JavaScript را فعال کنید

1. معکوس میانگین
2. بازار ساز
3. تجارت مبتنی بر احساسات
4. تجارت جفت
5. گزینه های فروش
6. داوری آماری
7. تکانه
8. روند زیر

1. میانگین برگشت

بیایید با میانگین برگشت ، همه چیز را شروع کنیم. این استراتژی بر این عقیده ساخته شده است که بازار در چرخه ها حرکت می کند و قیمت ها همیشه به میانگین آنها برمی گردند. بنابراین ، اگر قیمت سهام از میانگین خود دور شود ، الگوریتم این ناهنجاری را مشخص می کند و معاملات را بر این اساس قرار می دهد. به عنوان مثال ، تصور کنید که یک سهام با 100 دلار معامله می شود در حالی که میانگین تاریخی آن 90 دلار است. این الگوریتم پیش بینی می کند که قیمت به 90 دلار بازگردد و یک موقعیت کوتاه را اجرا کند. این روش می تواند در بازارهای پایدار با نوسانات کم بسیار مؤثر باشد.

2. سازنده بازار

یک سازنده بازار یک موسسه مالی ، فردی یا یک شرکت تجاری است که به طور فعال در خرید و فروش اوراق بهادار مانند سهام ، اوراق قرضه یا مشتقات برای اطمینان از نقدینگی در بازار شرکت می کند. آنها این کار را با استناد مداوم هر دو خرید (پیشنهاد) و فروش (درخواست) برای یک ابزار مالی خاص انجام می دهند ، و به طور مؤثر تجارت صاف و کارآمد را برای سایر شرکت کنندگان در بازار تسهیل می کنند.

نقش اصلی یک سازنده بازار ایجاد یک بازار پایدار و منظم با محدود کردن شکاف بین پیشنهاد و درخواست قیمت ها ، معروف به گسترش پیشنهاد است. این گسترش نشان دهنده تفاوت بین بالاترین قیمتی است که یک خریدار مایل به پرداخت دارایی است و کمترین قیمتی که یک فروشنده مایل به پذیرش آن است. سازندگان بازار با خرید با قیمت پیشنهاد و فروش با قیمت درخواست ، از این گسترش سود می برند.

سازندگان بازار نقش مهمی در حفظ نقدینگی در بازارهای مالی دارند. آنها جریان مداوم سفارشات خرید و فروش را فراهم می کنند ، اطمینان از اینکه یک طرف مقابل همیشه برای کسانی که می خواهند تجارت کنند در دسترس است. این به نوبه خود باعث افزایش کارایی بازار می شود ، نوسانات قیمت را کاهش می دهد و امکان کشف قیمت مناسب را فراهم می کند.

در ازای این خدمات ضروری، به سازندگان بازار اغلب مزایای خاصی داده می شود، مانند کاهش هزینه های معاملاتی یا دسترسی به اطلاعات ممتاز در مورد جریان سفارش. با این حال، آنها همچنین خطر نگهداری موجودی را متحمل می شوند و ممکن است در صورت حرکت بازار بر خلاف موقعیت آنها متحمل ضرر شوند.

بازارسازان می توانند از استراتژی های الگوریتمی خود استفاده کنند. سازندگان بازار الگوریتمی می توانند استراتژی خود را با سرعتی بسیار سریع اجرا کنند، اسپردهای سودآور را شناسایی کرده و در یک چشم به هم زدن سفارشات را ثبت کنند. یک مثال می تواند الگوریتمی باشد که سفارش خرید را با قیمت 99. 90 دلار و سفارش فروش 100. 00 دلاری را انجام می دهد و از اسپرد 0. 10 دلار سود می برد. آنها اسپرد را برای سودهای قابل تکرار کار می کنند. لبه آنها در سرعت و حجم نهفته است.

3. تجارت مبتنی بر احساسات

در ادامه، بیایید تجارت مبتنی بر احساسات را مورد بحث قرار دهیم. این استراتژی بر تجزیه و تحلیل احساسات بازار از اخبار، رسانه های اجتماعی یا منابع دیگر متکی است. سپس الگوریتم بر اساس حال و هوای حاکم بر بازار معامله می کند. به عنوان مثال، اگر اخبار بسیار مثبتی در مورد یک شرکت وجود داشته باشد، الگوریتم ممکن است برای مدت طولانی روی سهام آن کار کند و افزایش قیمت را به دلیل احساسات مطلوب پیش بینی کند. این استراتژی می تواند قدرتمند باشد، اما خطر تحت تأثیر قرار گرفتن اطلاعات نادرست یا تغییرات ناگهانی احساسات را نیز در پی دارد. برخی از برنامه های نرم افزاری اکنون احساسات را در رسانه های اجتماعی کنترل می کنند و معاملات را بر اساس پارامترهای حجم پیام ها و احساسات اساسی آن پیام ها انجام می دهند.

4. تجارت جفت

اکنون، بیایید تجارت جفتی را بررسی کنیم. در این رویکرد، دو دارایی با همبستگی تاریخی به طور همزمان معامله می شوند، که الگوریتم در یکی طولانی و از سوی دیگر کوتاه است. ایده این است که از واگرایی موقت در همبستگی آنها سود ببریم. فرض کنید دو شرکت فناوری، A و B، معمولاً با هم حرکت می کنند. اگر سهام شرکت A به طور ناگهانی افزایش یابد در حالی که سهام B راکد بماند، الگوریتم A کوتاه می شود و روی B طولانی می شود، شرط بندی قیمت آنها در نهایت همگرا می شود.

5. گزینه های فروش

پنجمین لیست ما گزینه های فروش است. در این استراتژی، الگوریتم گزینه های گران قیمت را شناسایی کرده و با هدف سود بردن از زوال زمانی گزینه ها، آنها را به فروش می رساند. نکته کلیدی در اینجا یافتن گزینه هایی با نوسانات ضمنی بالا است که آنها را گران تر می کند. به عنوان مثال، یک الگوریتم ممکن است یک گزینه تماس را با قیمت 5 دلار با نوسانات ضمنی بالا شناسایی و بفروشد. اگر قیمت سهام آنطور که انتظار می رود افزایش پیدا نکند، ارزش گزینه به دلیل زوال زمانی کاهش می یابد و به الگوریتم اجازه می دهد آن را با قیمت پایین تری دوباره خریداری کند و از تفاوت سود کسب کند.

6. آربیتراژ آماری

در مرحله بعدی ، ما داوری آماری داریم. این استراتژی از ناکارآمدی قیمت گذاری موقت بین ابزارهای مالی مرتبط مانند سهام ، اوراق قرضه یا مشتقات استفاده می کند. این الگوریتم این اختلافات را مشخص می کند و معاملات را برای سودآوری از همگرایی نهایی خود انجام می دهد. به عنوان مثال ، اگر این الگوریتم اختلاف موقت بین سهام یک شرکت و قرارداد آتی مربوطه را تشخیص دهد ، می تواند به مدت طولانی به دارایی کم ارزش و کوتاه در مورد ارزش افزوده بپردازد ، و به عنوان همگرایی قیمت آنها سود می برد.

7. حرکت

حرکت هفتمین استراتژی ما برای بحث است. این رویکرد در مورد سوار شدن به یک سهام روند یا موج دارایی است. این الگوریتم دارایی ها را با حرکات قیمت قوی در یک جهت خاص مشخص می کند و به سمت خود می رود و هدف آن سودآوری از ادامه حرکت است. به عنوان مثال ، اگر سهام به طور مداوم برای چند روز افزایش یابد ، ممکن است الگوریتم طولانی شود و انتظار دارد روند صعودی همچنان ادامه داشته باشد. با این حال ، این استراتژی با خطر معکوس ناگهانی یا فرسودگی روند همراه است ، بنابراین احتیاط توصیه می شود.

8. روند زیر

در آخر ، بیایید به روند زیر بپردازیم. این استراتژی تا حدودی شبیه به حرکت است اما به جای حرکات قیمت کوتاه مدت بر شناسایی و پیروی از روندهای بلند مدت متمرکز است. این الگوریتم به طور معمول از میانگین های متحرک ، خطوط یا شاخص های دیگر برای تعیین جهت بازار یا دارایی استفاده می کند. به عنوان مثال ، اگر سهام در دوره معاملاتی خود در روند صعودی مداوم قرار داشته باشد ، ممکن است الگوریتم طولانی شود ، شرط بندی می کند که روند ادامه خواهد یافت. این رویکرد می تواند در بازارهای گاو نر یا خرس قوی بسیار سودآور باشد اما ممکن است در شرایط جانبی یا شرایط ناچیز مبارزه کند.

غذای اصلی

• میانگین برگشت ، از ناهنجاری های قیمت سود می برد و به میانگین های تاریخی باز می گردد.
• سازندگان بازار نقدینگی و سود حاصل از گسترش پیشنهادات را ارائه می دهند.
• تجارت مبتنی بر احساسات به تجزیه و تحلیل روحیه بازار متکی است.
• معاملات معاملاتی از واگرایی موقت در دارایی های همبسته سوء استفاده می کنند.
• فروش گزینه ها سود حاصل از پوسیدگی زمان گزینه های گران قیمت.
• داوری آماری از ناکارآمدی قیمت گذاری بین ابزارهای مالی مرتبط استفاده می کند.
• حرکت بر روی موج حرکت حرکات قیمت کوتاه مدت متمرکز است.
• روند زیر روندهای بلند مدت بازار را شناسایی و دنبال می کند.

نتیجه

در پایان ، استراتژی های تجارت الگوریتمی می تواند روشی خارق العاده برای تقویت رویکرد تجارت شما باشد ، زیرا آنها قدرت فناوری را برای ایجاد سیگنال ها و مدیریت معاملات برای نسبت های خوب ریسک/پاداش مهار می کنند. از میانگین برگشت به روند زیر ، هر استراتژی فرصت ها و خطرات منحصر به فرد را ارائه می دهد. برای موفقیت ، درک اصول اساسی بسیار مهم است و یکی را انتخاب کنید که با سبک معاملاتی و تحمل ریسک شما بهتر باشد. بنابراین ، این استراتژی ها را کاوش کنید و ببینید که آیا تجارت الگوریتمی متناسب با روش تجارت شما است یا خیر.