معاملات الگوریتمی چیست؟ 📈| آموزش معاملات الگوریتمی در سریع ترین زمان !

معاملات الگوریتمی

اگر می‌خواهید با معاملات الگوریتمی آشنا شوید، توصیه می‌کنم فیلم زیر را ببینید.

مواردی در که در این ویدئو بیان می‌شود:

آنچه در این مقاله می خوانید

معاملات الگوریتمی چیست و برای چه کسانی مناسب است؟

معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک است که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده‌شده در بازار (ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند.

اصولاً معاملات الگوریتمی یک ابزار است برای معامله گران و به بازار مورد استفاده ارتباطی ندارد و می‌تواند برای همه بازارهای مالی مورداستفاده قرار گیرد. بازارهایی مانند بورس ایران، بازار آتی کالا (زعفران، زیره، پسته) بازارهای جهانی و کریپتو کارنسی‌ها.

این ابزار برای کسانی کاربرد دارد که با معامله‌گری و روش‌های معامله‌گری و یا آموزش MQL5 آشنا هستند و برای معامله کردن خود استراتژی معاملاتی دارند. این ابزار مناسب تازه‌واردان به بازار نیست.

 

با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی چقدر می‌توانم سود کسب کنم؟

یکی از سؤال‌های پرتکراری که در طول سال‌های تدریس و معامله‌گری از من پرسیده می‌شود این سؤال است. قبل از اینکه پاسخ این سؤال را بدهم اجازه بدهید از آقای انیشتین نقل‌قولی بگویم

با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی چقدر می‌توانم سود کسب کنم؟

این جمله را بسیار دوست دارم زیرا بیان می‌کند که حتی اگر برای سؤال نادرست، پاسخ درست را هم بیابیم، باز به نتیجه مطلوب نرسیده‌ایم. در الگو تریدینگ سؤال درست این نیست که چقدر سود می‌توانم به دست بیاورم، زیرا اصولاً معاملات الگوریتمی یک استراتژی معاملاتی نیست. بلکه ابزاری است که به معامله‌گر کمک می‌کند دقیق‌تر و کم خطاتر معامله کند. پس می‌توان سؤال درست را این‌گونه پرسید که:” الگو تریدینگ چه چیزی به توانایی‌های معاملاتی فعلی من اضافه می‌کند که با آن بتوانم بهتر معامله کنم؟”

پاسخ این سؤال را در ادامه مقاله خواهم داد.

 

آیا نمونه موفق الگوتریدی یا معاملات الگوریتمی هست که توانسته باشد با این روش سود کسب کند؟

در وب‌سایت mql5.com در قسمت Signals می‌توانید کسانی را ببینید که اجازه می‌دهند معاملات آن‌ها به‌صورت سیگنال در وب‌سایت منتشر شود. بعضی از این سیگنال‌ها رایگان هستند و بعضی از آن‌ها پولی.

وقتی شما به سایت mql5.com اجازه می‌دهید که گزارش معاملات شما را در سایتش منتشر کند، خود وب‌سایت گزارش کاملی از سود و زیان معاملات شما در وب‌سایت قرار می‌دهد و همین گزارش‌ها است که به خریداران امکان می‌دهد تا بین فروشندگان مختلف، بهترین آن‌ها را انتخاب کنند. ضمن اینکه به ‌هیچ ‌عنوان فروشنده نمی‌تواند در این گزارش‌ها دست ببرد و کاملاً سیستمی تهیه می‌شوند.

در آنجا می‌بینید افرادی را که کاملاً به‌ صورت الگوریتمی معامله می‌کنند و سودهای خیلی خوبی هم کسب می‌کنند. در عکس زیر تصویر یکی از آن‌ها را برای شما قرار داده‌ام.

آیا نمونه موفق الگوتریدی یا معاملات الگوریتمی هست که توانسته باشد با این روش سود کسب کند؟

با کلیک کردن بر روی نام هرکدام از این معامله گران، گزارش کامل معاملات آن‌ها نمایش داده می‌شود. ضمن اینکه میزانی را که هرکدام از معاملات الگوریتمی برای معاملات خود استفاده می‌کنند را به‌صورت درصد نمایش داده‌شده است.

 

توانایی‌های اکسپرت نویس نسبت به معامله گران سنتی

  • بررسی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر استراتژی‌های معاملاتی

با استفاده از الگو تریدینگ، به‌سرعت می‌توانید استراتژی معاملاتی خود را در گذشته بررسی کنید و برای استفاده از آن تصمیم بگیرید.

  • بررسی چندین بازار و امکان سودآوری در چندین بازار

شما به‌راحتی می‌توانید استراتژی خود را در بازارهای و برای محصولات مختلف بررسی کنید.

  • امکان بهینه‌سازی استراتژی برای هر محصول به‌تنهایی

شما می‌توانید پارامترهای ورودی مسئله خود را برای هر محصول بررسی کنید و بهترین آن‌ها را برای معاملات خود استفاده کنید. کاری که معامله گران سنتی یا نمی‌توانند و یا اگر بتوانند برای آن‌ها بسیار سخت‌گیر و با خطا همراه خواهد بود.

  • امکان بهره‌برداری از چندین استراتژی برای موقعیت‌های مختلف بازار

بازارها باهم متفاوت هستند بعضی وقت‌ها بازار در رنج است و بعضی مواقع در روند. شما به‌عنوان یک معامله‌گر حرفه‌ای باید بتوانید استراتژی مناسب را برای هرکدام از این موارد پیدا کنید.

  • طراحی اسکرینر برای ورود دقیق و سریع به بازار

شما می‌توانید با بررسی شرایط ورود و خروج به معامله در کل بازار، نرم‌افزاری طراحی کنید که این موقعیت‌ها را به شما اعلام کند و با این روش وقت زیادی از شما صرفه‌جویی می‌شود ضمن اینکه دقت بسیار بالاتری هم دارید.

  •  روش حل سیستمی مسائل به صورت حرفه ای

منظور از حل مسائل با روش سیستمی این است که مسائل را طوری حل کنیم که امکان خطا در آن به کمترین مقدار ممکن برسد. بگذارید مثالی بزنم. فرض کنید ساعت ۳ بعدازظهر است و شما در منزل هستید و می‌خواهید برای صرف شام به منزل یکی از دوستان خود بروید. همین موقع دوست شما تماس می‌گیرد و می‌گوید وقتی آمدی فلان کتاب را هم با خودت بیار. برای اینکه این موضوع را فراموش نکنید چه می‌کنید؟ آیا آن را به حافظه خود می‌سپارید؟ آیا یادآور موبایل تنظیم می‌کنید؟

یک‌راه بسیار مطمئن این است که همان موقع سوییچ ماشین خود را بین کتاب موردنظر قرار دهید. موقع بیرون رفتن حتماً باید سوییچ ماشین خود را بردارید که حتماً کتاب را هم می‌بینید و با خود می‌برید. این یک نمونه ساده از حل مسائل به روش سیستمی است که احتمال خطا را بسیار کاهش می‌دهد.

یکی از سخت‌ترین و مهم‌ترین مسائل معامله‌گری، مدیریت ریسک و سرمایه است. شاید جزییات آن سخت نباشد ولی اجرای آن سخت است و تفاوت اصلی یک معامله‌گر حرفه‌ای و غیرحرفه‌ای هم در اجرای دقیق همین موارد است. با دانستن الگو تریدینگ، می‌توانیم اجرای دقیق ایتم‌های مدیریت ریسک و سرمایه را به کامپیوتر بسپاریم و به قولی آن را به‌صورت سیستمی حل کنیم.

 

الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی در کدام قسمت معامله‌گری قرار دارد؟

یک فرایند کامل معامله‌گری را می‌توان به قسمت‌های زیر تقسیم کرد:

  1. دانش و اطلاعات معامله‌گری (روش)
  2. انتخاب بازار
  3. انتخاب محصول
  4. مدیریت ریسک و سرمایه
  5. ورود به موقعیت معاملاتی
  6. مدیریت معاملات باز

الگو تریدینگ فقط در مورد اول (دانش و اطلاعات معامله‌گری (روش)) نمی‌تواند به شما کمک کند، خوب نباید هم توقع داشت که الگو تریدینگ به‌جای ما یاد بگیرد. ولی در بقیه موارد ۲ تا ۶ می‌تواند کمک بسیار بزرگی به معامله گران بکند.

 

 

توانایی‌های پول‌سازی که  بعد از یادگیری الگو تریدینگ به دست می‌آورید…

  1. سرعت در انتخاب استراتژی معاملاتی
  2. درآمد ریالی مناسب
  3. کسب درآمد بسیار جذاب دلاری از طریق فروش و اجاره اکسپرت

 

 

واقعیت‌هایی که در مورد الگو تریدینگ باید بدانیم:

  • پیاده‌سازی دقیق

برای اینکه بتوانید بهترین جواب را از معاملات الگوریتمی بگیرید، باید برنامه خود را بسیار دقیق پیاده‌سازی کنید. من همیشه کامپیوتر را به موجودی کم‌هوش ولی دقیق تشبیه می‌کنم. برای این موجود کم‌هوش همه‌چیز را باید با دقت فراوان تعریف کرد در غیر این صورت معاملات ما بسیار با خطا روبرو می‌شود.

  • سخت‌افزار

باید سخت‌افزار قوی داشته باشید تا بتوانید مسائل پر محاسبه بهینه‌سازی را حل کنید.

  • خطا در بهینه‌سازی

باید با پارامترهای بهینه‌سازی آشنایی کامل داشته باشید تا در تحلیل رفتار گذشته استراتژی به بیراهه نروید. بسیاری از کسانی که به‌تازگی با معاملات الگوریتمی آشنا می‌شوند، فکر می‌کنند اگر استراتژی درگذشته خوب جواب دهد در آینده هم مانند گذشته خوب جواب خواهد داد. درصورتی‌که لزوماً این‌طور نیست و استراتژی به‌صورت مدام نیاز به بهینه‌سازی دارد.

  • کیفیت داده پایین (تأثیر اهرم در خطا)

یکی از موارد مهم در معاملات الگوریتمی، بررسی کیفیت داده برای اجرای استراتژی معاملاتی در گذشته است. واقعیت این است که ورودی استراتژی معاملاتی ما برای بک تست، داده‌های ذخیره‌شده است. اگر این داده‌ها کیفیت نداشته باشند نتیجه‌ای که از بک تست می‌گیریم به‌هیچ‌عنوان قابل استناد نیست. برای اینکه بتوانیم به خروجی بک تست استناد کنیم باید حتماً داده‌های مورداستفاده ما باکیفیت باشند. در متا تریدر ابزاری به نام استراتژی تستر وجود دارد به صحت داده‌های گذشته را با عددی بین ۰ تا ۱۰۰، نمایش می‌دهد. عکس زیر خروجی تست یک استراتژی در متا تریدر ۵ و در گذشته است و می‌بینیم که صحت داده‌ها در آن ۱۰۰ درصد است.

کیفیت داده پایین (تأثیر اهرم در خطا)

در عکس زیر همان استراتژی در متا تریدر ۴ و با شرایط مشابه تست گرفته‌شده. می‌بینیم که در اینجا کیفیت داده حدود ۴۲ درصد است که بسیار پایین است. وقتی کیفیت داده در این حد پایین باشد، هر نتیجه‌ای که به دست بیاید غیرقابل استناد خواهد بود.

کیفیت داده پایین (تأثیر اهرم در خطا)

 

  • Over fit

یکی از بزرگ‌ترین خطاهایی که الگو تریدرها، خصوصاً کسانی که به‌تازگی وارد این حوزه شده‌اند، انجام می‌دهند، بهینه‌سازی بیش‌ازحد استراتژی معاملاتی است. این موضوع زمانی رخ می‌دهد که معامله‌گر بدون توجه به ماهیت پارامترهای ورودی، به دنبال یافتن بهترین مقدار برای پارامترهای ورودی است به‌گونه‌ای که بیشترین سود را در بک تست بدهد. وقتی ما مسئله را بیش‌ازحد دقیق می‌کنیم، احتمال اینکه استراتژی در آینده مانند گذشته کار کند را بسیار پایین می‌آوریم زیرا بازارها تغییر می‌کنند و استراتژی فقط برای بازه محدودی در گذشته تنظیم‌شده است.

 

آیا تمام موارد در تحلیل تکنیکال را می‌توانم با الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی پیاده کنم؟

بله با سعی زیاد می‌توانید تمام موارد را با الگوتریدینگ به‌صورت کد درآورید ولی مسئله این است (ازنظر من) در بعضی از موارد در تحلیل تکنیکال، بین هر دو معامله‌گر اختلاف‌نظر وجود دارد. مواردی مانند:

 

  • خط روند
  • واگرایی
  • امواج الیوت
  • الگوهای هارمونیک
  • تحلیل اخبار (سیاسی و اقتصادی) و تأثیر آن بر روند قیمت

یک استراتژی یا چند استراتژی؟

قبل از اینکه پاسخ این سؤال را بدهم ابتدا به تعریف مفهوم correlation بین محصول‌ها و استراتژی‌ها و تأثیر آن‌ها بر معامله‌گری می‌پردازم.

ضریب همبستگی ابزاری آماری برای تعیین نوع و درجه رابطه یک متغیر کمی با متغیر کمی دیگر است. ضریب همبستگی، یکی از معیارهای مورداستفاده در تعیین همبستگی دو متغیر است. ضریب همبستگی شدت رابطه و همچنین نوع رابطه (مستقیم یا معکوس) را نشان می‌دهد. این ضریب بین ۱ تا ۱- است و در صورت عدم وجود رابطه بین دو متغیر، برابر صفر است. (ویکی پدیا)

 

وقتی ما در سبد خود چند محصول را داریم باید از ضریب همبستگی بین این دو محصول آگاه باشیم. اگر ۲ محصولی داریم که ضریب همبستگی آن‌ها نزدیک به یک است، یعنی با افزایش قیمت یکی از آن‌ها، قیمت دیگری نیز افزایش پیدا می‌کند و این مسئله ریسک سبد ما را افزایش می‌دهد چون این دو محصول هم‌زمان باهم در سود یا زیان می‌روند.

همچنین اگر ما چند استراتژی معاملاتی داشته باشیم نیز مسئله مانند بالا است و استراتژی‌ها باهم در سود یا زیان می‌روند. به همین علت باید محصولات و استراتژی‌های ما همبستگی نزدیک به صفر داشته باشند و سوددهی یا زیان دهی یکی به دیگری ربطی نداشته باشد.

یک استراتژی یا چند استراتژی؟

با شکل بالا دقت کنید، بااینکه این دو نمودار مربوط به ۲ محصول مختلف است ولی نمودار آن‌ها بسیار شبیه هم هستند.

در شکل زیر ۱ محصول را می‌بینید که در زمان‌های مختلف:

یک استراتژی یا چند استراتژی؟
یک استراتژی یا چند استراتژی به کمک معاملات الگوریتمی

 

خط‌های آبی، همبستگی منفی و خط‌های مشکی همبستگی مثبت برای یک محصول و در زمان‌های مختلف را نشان می‌دهد.

 

بهینه‌سازی چیست؟

بهینه‌سازی ریاضی یا برنامه‌ریزی ریاضی در ریاضیات، اقتصاد، مدیریت به برگزیدن بهترین عضو از یک مجموعه از اعضای دست‌یافتنی اشاره می‌کند. در ساده‌ترین شکل تلاش می‌شود که با گزینش نظام‌مند داده‌ها از یک مجموعه قابل‌دستیابی و محاسبه مقدار یک تابع حقیقی مقدار بیشینه و کمینه آن به دست آید. (ویکی پدیا)

 

در استراتژی‌های معاملاتی حتی در ساده‌ترین حالت، تعداد زیادی جواب برای مسئله وجود دارد. فرض کنید استراتژی معاملاتی ما تشکیل‌شده است از یک اندیکاتور macd و یک اندیکاتور rsi.

همان‌طور که در شکل می‌بینید macd 4 پارامتر ورودی دارد. فرض کنید در حالت ساده هرکدام از این ۴ پارامتر ۷ حالت مختلف به خود بگیرند.

که درمجموع ۷*۷*۷*۷=۲۴۰۱ حالت به وجودمی آید.

بهینه‌سازی چیست؟

این هم شکل ورودی‌های اندیکاتور rsi

بهینه‌سازی چیست؟

این اندیکاتور هم ۲ ورودی دارد با فرض اینکه هرکدام ۷ حالت مختلف به خود بگیرند تعداد حالات ۷*۷=۴۹ حالت مختلف را خواهد داشت.

مجموع پارامترهای ورودی اندیکاتورهای macd و rsi

۴۹*۲۴۰۱=۱۱۷۶۴۹ حالت خواهد شد. حال اگر ما بخواهیم بفهمیم که استراتژی ما در بازه زمانی مشخصی، با کدام‌یک از این حالت‌ها بیشترین سود را خواهد داشت، باید ۱۱۷۶۴۹ بار استراتژی را درگذشته چک کنیم تا بتوانیم بهترین جواب را به دست بیاوریم. کاملاً مشخص است این کار یک کارِ دستی و بدون استفاده از کامپیوتر نیست و باید حتماً از کامپیوتر کمک بگیریم که هم سریع‌تر و هم دقیق‌تر بتوانیم این کار را انجام دهیم.

 

 

  • آیا خرید اکسپرت ها یا ربات‌های هوشمند معامله‌گر که گذشته خوبی داشته، گزینه مناسبی هست؟

هیچ استراتژی نیست که همیشه جواب خوبی در بازار داشته باشد. استراتژی‌های معاملاتی به‌صورت دائمی نیاز به بهینه‌سازی دارند. پس اگر می‌خواهید ربات معامله‌گری را بخرید که بتوانید با آن‌ها سود کنید باید مطمئن باشید فروشنده، همیشه استراتژی را برای شرایط جدید بازار بهینه می‌کند.

  • چطور می‌توانم یک “ربات خوب” را از یک “ربات بد” تشخیص دهم؟

برای انجام این کار دو مورد را باید بدانید:

اول: دقیقاً بدانید استراتژی معاملاتی چگونه معامله می‌کند و از تمام جزییات آن باخبر باشید

دوم: مهارت بهینه‌سازی را بدانید

  • آیا می‌توانم سفارش طراحی ربات و اکسپرت را برون‌سپاری کنم؟

فقط درصورتی‌که خودتان به‌صورت کامل بهینه‌سازی را بدانید.

 

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

 

هوش مصنوعی به انگلیسی: Artificial Intelligence که گاهی اوقات هوش ماشینی نامیده می‌شود، به هوشمندی نشان داده‌شده توسط ماشین‌ها در شرایط مختلف اطلاق می‌شود که در مقابل هوش طبیعی در انسان‌ها قرار دارد. به‌عبارت‌دیگر هوش مصنوعی به سامانه‌هایی گفته می‌شود که می‌توانند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی ازجمله درک شرایط پیچیده، شبیه‌سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آن‌ها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسائل را داشته باشند.[۲] بیشتر نوشته‌ها و مقاله‌های مربوط به هوش مصنوعی،[۳] آن را به‌عنوان (دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند) تعریف کرده‌اند.

هوش مصنوعی را باید گستره پهناور تلاقی و ملاقات بسیاری از دانش‌ها، علوم و فنون قدیم و جدید دانست. ریشه‌ها و ایده‌های اصلی آن را باید در فلسفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، بازارهای مالی، روان‌شناسی، عصب‌شناسی، فیزیولوژی، تئوری کنترل، احتمالات و بهینه‌سازی جستجو کرد و کاربردهای گوناگون و فراوانی در علوم رایانه، علوم مهندسی، علوم زیست‌شناسی و پزشکی، علوم اجتماعی و بسیاری از علوم دیگر دارد.

 

یک «عامل هوشمند» است که با شناخت محیط اطراف خود، شانس موفقیت خود را پس از تحلیل و بررسی افزایش می‌دهد. جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ استفاده نمود، آن را «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف کرده است.

 

یادگیری ماشین، مطالعه‌ی علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری مورداستفاده‌ی دستگاه‌های کامپیوتری است که بجای استفاده از دستورالعمل‌های واضح از الگوها و استنباط برای انجام وظایف سود می‌برند.

به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا معاملات الگوریتمی یک مدل ریاضی بر اساس داده‌های نمونه یا “داده‌های آموزش “ به‌منظور پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه‌ریزی آشکار، ایجاد می‌کنند.

شما احتمالاً چندین بار در روز از یادگیری ماشین استفاده می‌کنید، حتی بدون آنکه بدانید. هر بار که شما یک جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ انجام می‌دهید، یادگیری ماشینی انجام می‌شود چراکه نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده است. هنگامی‌که فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل دوستان و تصاویر شمارا می‌شناسد، این هم یادگیری ماشین است. هر بار که ایمیل خود را چک می‌کنید و فیلتر هرزنامه شمارا از داشتن مجدد هزاران هرزنامه خلاص می‌کند نیز به همین دلیل است که رایانه‌ی شما آموخته است که هرزنامه‌ را از غیر هرزنامه تشخیص دهد. این همان یادگیری ماشین است. این علمی است که باعث می‌شود رایانه‌ها بدون نیاز به یک برنامه صریح در مورد یک موضوع خاص یاد بگیرند.(ویکی پدیا)

 

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گسترش بسیار سریعی در اکثر صنایع داشته است و بازارهای مالی نیز از این موضوع بی‌بهره نبوده‌اند. یادگیری این دو مقوله کمک بسیار مؤثری به معامله گران بازارهای مالی می‌کند و بین کسی که با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معامله می‌کند و کسی که از این موضوع بی‌اطلاع است بسیار زیاد است. به نظر من در بازارهای بزرگ جهانی به‌زودی معامله گران خرد و سنتی حریف کامپیوترهای پرقدرت نخواهند شد و از صحنه رقابت حذف خواهند شد.

برخی سوالات رایج کاربران

با جستجو در سهم‌ها و محصولات مختلف، بر اساس استراتژی معاملاتی که برای آن تعریف کردیم، فرصت‌های معاملاتی را تشخیص دهد. پس از تشخیص اقدام به پوزیشن گیری کند. مدیریت پوزیشن‌های بازشده را بر عهده گیرد. بر کل فرایند معامله، با توجه به سیستم تعریف‌شده، مدیریت ریسک و سرمایه‌ای را انجام دهد.

الگو تریدینگ یا معاملات الگوریتمی ابزاری برای معامله گر است و نوع بازار در آن مهم نیست.

الگوریتمیک تریدینگ برای هر بازاری کاربرد دارد. معمولاً این سؤال از آنجایی مطرح می‌شود که چون نمی‌توان در بازارهای بورس ایران با اکسپرت به‌صورت آنلاین معاملات را باز و مدیریت کرد، پس الگو تریدینگ در بازار ایران کاربردی ندارد. در الگو تریدنگ باز کردن، بستن و مدیریت معامله باز، شاید ۲۰ درصد از کل کار است؛ و ۸۰ درصد، تحلیل درست و دقیق از بازار و زمان ورود و خروج است.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این سایت از اکیسمت برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بیاموزید که چگونه اطلاعات دیدگاه های شما پردازش می‌شوند.