معاملات با بسامد بالا چیست؟


می‌توان استدلال کرد که ترید با فرکانس بالا در واقع از ثبات نسبی که این عمل به وجود می آورد، سود می برند.

بایدها و نبایدهای ترید با فرکانس بالا

ترید با فرکانس بالا چیست؟

ترید با فرکانس بالا (زمانی که یک تریدر به میزان بالایی ترید انجام می‌دهد به این نوع ترید، ترید با فرکانس بالا گفته می‌شود.) روشی است که تریدر با استفاده از نرم افزارها و الگوریتم های تخصصی، کامپیوترهای قوی، دسترسی به اینترنت پرسرعت و داده های به روز بازار استفاده می‌کند تا از تمام رقبایش پیشی بگیرد و با استفاده از استراتژی مخصوص خود ترید انجام می‌دهد.

ترید با فرکانس بالا که به اصطلاح به آن (HFT) گفته می‌شود، سیستمی است که در آن الگوریتم ها و نرم افزارها تریدهای متعدد را در چند ثانیه انجام می دهند و مزایایی را در اختیار تریدرها می‌گذارد که تریدرهایی که به روش عادی معامله انجام می‌دهند نمی‌توانند به این مزایا دست پیدا کنند.

ترید با فرکانس بالا مدت‌ها قبل از ارزهای دیجیتال وجود داشته و اعتقاد بر این است که در بازار دارایی‌های خاص ۸۰٪ از حجم تریدها را تشکیل می دهند. با این حال، هر چه قدر سرمایه گذاران نهادی بیشتر و بیشتر به این مسئله توجه نمودند ترید با تعداد بالای خرید و فروش به عامل مهمی در جهان دارایی های غیر متمرکز تبدیل خواهد شد.

اصل پشت بیشتر استراتژی های ترید با فرکانس بالا به این شکل است: افرادی که این استراتژی‌ها را اجرا می‌کنند باید از اولین کسانی باشند که ترید با فرکانس بالا را انجام می دهند. به عنوان مثال تنها کسری از ثانیه طول می‌کشد تا یک ترید سودآور به ترید بی سود تبدیل شود.

این نوع ترید شامل برخی تکنیک های خاص است که تریدرها از آنها استفاده می کنند تا کمی جلوتر از رقبا پیش روند. ترید با فرکانس بالا مطمئناً می تواند جدیدترین و قدرتمندترین تجهیزات را شامل شود، اما همچنین نیاز به ایجاد روش‌های بسیار هوشمندانه برای کار در داخل متغیرهای جزئی موجود در بازار و بهره برداری از آنها در چرخش های میلی ثانیه‌ای دارد.

تکنیک ها و استراتژی ها می تواند شامل تجمیع، بازار سازی، داوری، پینگ و تجارت مبتنی بر اخبار باشد. هر گزینه با هزینه و مزایایی همراه است و همه استراتژی ها بسته به شرایط بازار همیشه در دسترس تریدرها نیست. البته هنوز بحث هایی وجود دارد که آیا ایجاد یک شرایط بازی نامساوی اخلاقی است یا خیر.

مطمئناً، برخی از این استراتژی ها در بازارهای سنتی غیرقانونی هستند. درست است که کریپتو کارنسی هنوز در مرحله‌ی Wild West(به این معنا که هنوز قوانین زیادی برای این نوع ترید کردن تعریف نشده است.) است، اما این به سرعت در حال تغییر است و تریدرها قبل از ترید کردن بر روی ارزهای دیجیتال باید از قوانین کشورشان آگاه باشند.

ترید با فرکانس بالا به برخی تکنیک های خاص تبدیل شده است که این نوع معامله گران از آنها استفاده می کنند تا کمی جلوتر از رقابت پیش بروند.

جابه‌جایی چیست؟

جابجایی یا Colocation عبارت است از عملکرد قرار دادن سرور معاملاتی به صورت فیزیکی نزدیک به مرکز داده های مبادله (تا حد ممکن) برای به حداقل رساندن تاخیر در انتقال داده‌های بازار.

در اکسچنج‌های(exchanges) منظم، هر کاربر مستعد خطرات مرتبط با تاخیر در ارتباطات است. برای اکثر تریدهای خرده فروش، این تاخیرهای جزئی در پردازش تأثیر چندانی نخواهد داشت؛ اما برای ترید با فرکانس بالا تغییرات قیمت در میلی ثانیه هم می‌تواند همه چیز باشد. یک راه واضح برای دسترسی سریع‌تر به اطلاعات داشتن تسهیلات آخرین مدل است اما روش دیگر قرار دادن سرور ترید خود نزدیک به مرکز داده،به صورت فیزیکی است معاملات با بسامد بالا چیست؟ که امکان اکسچنج (exchange) انتخابی را به شما می‌دهد. در بعضی موارد، کاربران به معنای واقعی کلمه اقدام به ایجاد فروشگاهی در اطراف دیتاسنتر یک صرافی می‌کنند تا به این صورت در کوتاه‌ترین زمان ممکن به اطلاعات صرافی دسترسی پیدا کنند.

غالباً، این صرافی‌ها سرورهای خصوصی را برای علاقه مندان در محل ارائه می دهند. مشتریان حتی می‌توانند ارتباط مستقیمی با سرور اصلی داشته باشند و افرادی که این گزینه را پیاده سازی می‌کنند باید از طریق اینترنت به آن متصل شوند که این امر تاخیر در انتقال را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. این عمل جابجایی نامیده می شود و می‌تواند به راحتی وقت کافی را برای انتقال داده در اختیار افراد بگذارد تا به هر کسی که از آن استفاده می کند، نتیجه ای معنادار بدهد.

هم اکنون در زمینه ارزهای دیجیتال، برخی صرافی‌ها وجود دارد که این نوع جابه‌جایی را ارائه می‌دهند. به عنوان مثال، صرافی‌هایی مانند HitBTC، Gemini و ErisX بیش از یک سال است که خدمات جابجایی را در اختیار مشتریان قرار می دهند.

معمولا از روش جابه جایی بنگاه‌هایی که به لحاظ فیزیکی به مراکز داده نزدیک نیستند برای ترید با فرکانس بالا استفاده می‌کنند. به طور کلی، استراتژی جابجایی برای این نوع ترید (ترید با فرکانس بالا) استفاده می‌شود.

بازارسازی چیست؟

بازارسازی یک استراتژی مشترک در دنیای تجارت است. شرایطی است که تریدر با منابع کافی، هم پیشنهاد خرید و هم پیشنهاد فروش را به همان بازار ارائه می‌دهد و نقدینگی را تأمین می‌کند و سود را به طور مؤثر بر اساس نقدینگی گسترش می‌دهد.

بازارسازی در معاملات منظم معمولاً توسط بنگاه‌های بزرگ ارائه می شود و عموماً برای حفظ نقدینگی کافی بازارهای مهم به عنوان یک عمل مثبت تلقی می‌شود. با ارائه سفارشات فراوان در هر دو طرف، سازندگان اطمینان می‌دهند که سایر مشتریان همیشه می توانند وجوه خود را جابه‌جا کنند. معمولاً با یک یا چند بازاریاب بازار قراردادهای عمده وجود دارد و این عمل معمولاً برای کل سیستم سالم است.

در حال حاضر تعداد کمی از شرکت‌ها وجود دارند که این خدمات را برای ارزهای دیجیتال در بازار ارائه می دهند. با این حال سازندگان بازار ترید با فرکانس بالا اغلب بنگاه‌های خصوصی کوچکتری هستند که هیچگونه قراردادی با بورس ندارند. آنها به صورت روزانه در حال افزایش عملکرد بهبود یافته خود هستند تا اطمینان حاصل کنند که این پیشنهادات همیشگی است .

داوری چیست؟

داوری عمل یکسان سازی اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار است. گاهی اوقات، قیمت یک واحد دارایی در صرافی‌های مختلف مغایرت دارد. عمل شناسایی و بهره برداری از این اختلافات منبع سود مشترک در بین تجار است.

این فرصت‌ها حتی بیشتر در ارزهای دیجیتال به دلیل افزایش نوسانات اتفاق می‌افتد اما به سرعت توسط نیروهای منظم بازار از بین می روند، زیرا همه تریدرها باید به این فرصت‌ها دسترسی داشته باشند. با این حال، تریدرهای این نوع ترید می‌توانند ابتدا از این موقعیت‌ها استفاده و از آنها بهره برداری نمایند. آنها با استفاده از نرم افزاری طراحی شده برای شناسایی این اختلافات در زمان واقعی، می‌توانند صدها بار سریع‌تر از یک تاجر معمولی، خرید و یا فروش انجام دهند.

روش‌های مختلفی برای استفاده از استراتژی داوری وجود دارد، اما همه اینها در ابتدا شامل تغییر مکان در بازار و پرش از روی آن می‌شوند.

ترید بافرکانس بالا روشی است که شامل نرم افزارها و الگوریتم های تخصصی، کامپیوترهای قوی، دسترسی به اینترنت پرسرعت و داده های به روز در بازار است تا با این روش از همه رقابت ها پیشی بگیرد و امکان استراتژی های منحصر به فرد ممکن باشد.

پینگ چیست؟

پینگ فرایندی است که در آن کاربران ترید با فرکانس بالا از سری سفارشات کوچک‌تر که خیلی سریع ساخته شده‌اند برای شکار سفارشات بزرگتر که تقسیم شده‌اند استفاده می‌کنند تا تاثیر زیادی بر قیمت بازار نگذارد.

این روش در اصل طیف وسیعی از قیمت‌ها را با استفاده از سفارشات کوچک آزمایش می‌کند تا از دامنه بالا و پایینی که یک محرک بزرگ برای فروش خود استفاده می‌کند بهره بگیرند. از آنجا که آیتم های تشخیص این سفارشات در الگوریتم‌های رمزگذاری شده‌اند، آنها می‌توانند فرصت‌ها را برای چندین بار در ثانیه شکار کنند و سپس این نرم افزار می‌تواند از سرعت بالاتر خود برای خرید دارایی بلافاصله در انتهای پایین آن محدوده استفاده کند و در انتهای آن به طعمه بفروشد و سود خالص خود را کسب نمایند.

مسلماً، این روش بیشتر از جابه‌جایی‌های بزرگ تغذیه می شود و اغلب در مکان‌هایی معروف به استخرهای تاریک استفاده می‌شود. استخرهای تاریک یا صرافی‌های خصوصی انجمن‌هایی هستند که لیست سفارش خود را در زمان واقعی گزارش نمی دهند . قوانین معمولاً خواستار انتشار اطلاعات معامله هستند، اما تاخیر می‌تواند به اندازه ای باشد تا کاربران موسسات بزرگ قادر به انجام تریدهای بزرگشان بدون تاثیر فوری در بازار باشند.

با این حال، این سیستم ها در ابتدا توسط تریدرهایی که به تعداد زیاد ترید انجام می‌دهند، از بین می‌رود زیرا این نوع تریدرها می توانند از تکنیک « pinging» برای خرج کردن و تجارت با سایر کاربران استخر تاریک استفاده کنند. این موضوع می‌تواند سود تریدرهایی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش ندارند و مزایای استفاده از یک استخر تاریک را تضعیف می کند را کاهش دهد.

ترید مبتنی بر اخبار چیست؟

ترید مبتنی بر اخبار صرفاً عمل خرید یا فروش بر اساس اخبار منتشر شده درباره دارایی‌های بازار است. بیشتر تریدرها از اخبار برای اطلاع از استراتژی معاملاتی خود استفاده می نمایند.

برای اکثر افراد این اخبار، زمینه بازی منطقی است زیرا عموم مردم باید در همین زمان به این اطلاعات دسترسی پیدا کنند. استفاده از اطلاعاتی که هنوز منتشر نشده است تجارت داخلی تلقی می‌شود و عموماً غیرقانونی است، اگرچه هنوز هم شایع است.

راهی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش برای تجارت مبتنی بر اخبار انجام می‌دهد این است که می‌تواند از نرم افزارهای مدرن برای تجزیه و تحلیل اخبار در ثانیه بعد از منتشر شدن، استفاده کند و سپس فوراً شروع به تنظیم سفارشات در پاسخ به این اخبار کند.

این نرم افزار به اندازه کافی هوشمند است، نه تنها دارایی مورد بحث قرار گرفته را می‌تواند تشخیص دهد بلکه مثبت و یا منفی بودن اخبار را نیز می‌تواند دریابد.

این نرم افزار می تواند به تریدرهای بزرگ کمک کند تا داستان را پردازش کنند، تصمیم بگیرند و در برابر اتفاقاتی که افتاده عمل کنند.

ترید با فرکانس بالا برای بازار ارزهای دیجیتال خوب است یا بد؟

ترید با فرکانس بالا برای بازار ارزهای دیجیتال خوب است یا بد؟

برخی تصور می کنند که عمل ترید با تعداد بالای خرید و فروش مزیت آشکار و ناعادلانه ای را به تریدرهایی که وسیله تصویب آن را دارند، می‌دهد. با این حال، حامیان این نوع ترید احساس می‌کنند که این عمل به نقدینگی و ثبات در بازار ارزهای دیجیتال کمک می‌کند.

همان‌طور که بیان شد، ترید با فرکانس بالا قطعاً زمین بازی را برای هر کسی که در آن مشارکت نداشته باشد، نابرابر می‌کند. یک تاجر سنتی هرگز نمی‌تواند امیدوار باشد که با همان استراتژی های سنتی موفق شود، زیرا آنها هرگز نمی‌توانند با سرعت یک تاجر با روش ترید با تعداد بالای خرید و فروش مطابقت داشته باشند.

این به طور موثری اکثریت قریب به اتفاق سرمایه گذاران خرده فروش را در ردیف پایین‌تر قرار می‌دهد کسانی که دارایی های غیر متمرکز را به عنوان ابزاری برای تجسم مجدد پول میبینند، احساس می‌کنند این شکل دیگری از نخبه گرایی است که باعث آلودگی بازار آزاد می شود این موضوع. یکی دیگر از خطرهای موجود در بازارهای افزایش احتمالی نوسانات و قرار گرفتن در معرض تغییرات است.

اساساً، طبیعت الگوریتمی و سرعت خام سیستم های ترید با تعداد بالای خرید و فروش بدان معنی است که در برخی مواقع اوضاع بازار می‌تواند در عرض چند ثانیه باعث فروش عمده شود. این مسئله باعث افزایش ریسک در بازار می‌شود که می‌تواند ناخواسته به تریدرها آسیب برساند. طرفداران ترید با فرکانس بالا رویکرد دیگری دارند. آنها معتقد هستند که از آنجا که از این نوع ترید برای اضافه کردن نقدینگی بیشتر در صرافی ها استفاده می‌کنند، تریدرهای معمولی به احتمال زیاد سفارشات مناسب را پیدا می‌کنند و پول خود را سریع جابه‌جا می‌کنند.

همچنین، کارآیی کشف قیمت‌ها بهبود می‌یابد که می‌بایست دامنه گسترش پیشنهادات و درخواست ها را محکم‌تر کند و در واقع فرصت‌های کلی داوری را کاهش می‌دهد.

می‌توان استدلال کرد که ترید با فرکانس بالا در واقع از ثبات نسبی که این عمل به وجود می آورد، سود می برند.

کدام شرکت‌ها ترید با فرکانس بالا را برای ارزهای دیجیتال ارائه می‌دهند؟

در حالی که هنوز در مراحل ابتدایی است، چند شرکت ترید با تعداد بالای خرید و فروش سنتی شروع به ارائه دارایی های دیجیتال به مشتریان خود کردند. حداقل یک مبادله ارزهای دیجیتال ابزارهایی را که برای شروع کار لازم دارند، در اختیار کاربران قرار می دهد.

در سال‌های اخیر، چندین شرکت ترید با فرکانس بالای سنتی در دارایی های غیرمتمرکز درگیر شده‌اند. بزرگترین شرکت کامبرلند ماین، شرکت تابعه شرکت مستقر در شیکاگو DRW است. سایر شرکت‌های نهادی که درگیر آن هستند عبارتند از: تجارت پرش، تجارت بازرگانی DV و بازرگانی Hehmeyer.

در حال حاضر، برای بسیاری ازصرافی‌های ارزهای دیجیتال ابزاری مناسبی برای ترید با تعداد بالای خرید و فروش وجود ندارد. گزینه‌های مختلفی وجود دارد که کاربران می‌توانند به آن مراجعه نمایند. همانطور که گفته شد، صرافی‌هایی مانند Gemini و ErisX امکان جابه‌جایی را فراهم می‌کنند، اما سایرین مانند Coinbase و HitBTC جابه‌جایی و همچنین ابزارهای خاصی را برای معامله گران با فرکانس بالا فراهم می‌کنند.

با داشتن API هایی مانند FIX و Streaming، این سایت‌ها اطمینان می‌دهند که سرعت اجرای ترید فقط به تأخیر شبکه بستگی دارد که عموماً کمتر از ۱ میلی ثانیه است. با ترکیبی از نرم افزار قدرتمند با میزبانی سایت، کاربران به طور بالقوه هر آنچه را که لازم است برای آزمایش استراتژی‌های کلی که در اینجا ذکر شده است را دارند.

همچنین کمک می‌کند تا برخی از این صرافی‌ها حالت ترید آزمایشی را ارائه دهند، در آنجا کاربران می‌توانند آزمایشات خود را با همان داده های بازار واقعی اما بدون خطر از دست داد کوین به طور واقعی تنظیم و اجرا کنند.

با توجه به اینکه بیشتر گزینه‌های دیگر بنگاه‌های اقتصادی سنتی هستند، استفاده از صرافی دارایی دیجیتالی واقعی ممکن است برای علاقه‌مندان به ارزهای دیجیتال جذاب باشد. در حالی که ترید با تعداد بالای خرید و فروش ممکن است برای همه نباشد، اما قطعاً می‌تواند تکنیک‌های جدیدی را ارائه دهد که معامله گران فناوری و پرماجرا ممکن است از آن لذت ببرند.

استفاده از صرافی دارایی دیجیتالی واقعی ممکن است برای علاقه مندان به ارزهای دیجیتال جذاب باشد. در حالی که ترید با فرکانس بالا ممکن است برای همه نباشد،

درست است که با تکامل فضای ارزهای دیجیتال، دانستن و به روز کردن مقررات ضروری است. با این حال، بعید است که ترید با تعداد بالای خرید و فروش به عنوان یک اصل کلی به زودی از بین برود. چیزهای بیشتری برای یادگیری وجود دارد، اما با ابزار و تکنیک های مناسب، هر کسی شانس استفاده از این روش را دارد.

یکی از بهترین تیم‌ها برای مشاوره سرمایه‌گذاری کریپتوکارنسی تیم بینوست است

به طور کلی اگر به دلیل نوسانات ارزها تصمیم به سرمایه گذاری ارز دیجیتال دارید. قبل از هرکاری باید با یک تیم مشاوره‌ی حرفه‌ای مشورت داشته باشید، یکی از بهترین تیم‌ها برای مشاوره سرمایه‌گذاری ارز دیجیتال تیم بینوست است این تیم می‌تواند به شما کمک کند تا پرسودترین خرید ارزهای دیجیتال را داشته باشید.

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی روش‌های متنوع برنامه نویسی برای انجام معاملات دقیق در بورس است در این روش معاملات خطای محاسباتی و دخالت انسانی به حداقل خواهد رسید.

منظور از معاملات الگوریتمی چیست؟

سهامداران بازار سرمایه همچون سایر سرمایه گذاران پیش از سرمایه گذاری باید مجموعه ای از آموزش ها را فرا بگیرند. این روزها فعالیت در بورس بیش از هر زمان دیگری به دغدغه گروهی از افراد تبدیل شده است، به همین دلیل قصد داریم شما را با یکی از مفاهیم بازار سرمایه آشنا کنیم.

امروز (چهارشنبه، دوم مهرماه) سازمان بورس و اوراق بهادار با دستور ابلاغیه ای اعلام کرد: استفاده از الگوهای الگوریتمی و تقسیم سفارشات برخط در بورس و اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران برای تمامی اشخاص اعم از حقوقی ها و حقیقی ها به منظور حفظ شرایط تعادل عرضه و تقاضا تا اطلاع ثانوی ممنوع است.

معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستور‌های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است. جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان مثال، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکرد‌های آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های اجرای معاملات:

الگوریتم‌های معاملاتی صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را انتخاب می کند.

فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. به طور واضح نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیانبار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند؛به همین دلیل معاملات با بسامد بالا چیست؟ یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آن‌ها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

این الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود.

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آن‌ها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتور‌های تحلیل تکنیکال مثل RSI، معاملات با بسامد بالا چیست؟ MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آن‌ها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند.

به عنوان مثال فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نماد‌های هم گروه این سهم را بفروشید یا خریداری کنید یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نماد‌های خاص از آن مطلع شوید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات پایش بازار را انجام دهید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد:

الگوریتم‌های کم بسامد معاملاتی با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند.

در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود.

مثلا فرض کنید استراتژی شما قصد فروش سهام در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی کم بسامد می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید یا فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید یا فروش نماد را انجام دهد.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

الگوریتم های پر بسامد باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آن‌ها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند.

در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند اما برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارز‌ها Forex نیز بسیار پرکاربرد است، اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا به دلیل کارمزد بالا با زیان همراه است.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

Black Rock:

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود، ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های مدیریت سرمایه در کل دنیا تبدیل شده است و تا سال ۲۰۱۷ در حدود ۷.۴۳ تریلیون دلار سرمایه تحت مدیریت دارد. این شرکت ۷۰ دفتر در ۳۰ کشور دنیا و از بیش از ۱۰۰ کشور دنیا، مشتری دارد.

به دلیل قدرت زیاد و وسعت این مجموعه و سهم وسیعی که از دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

General trade golding:

یکی از جوانترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشد‌های سرمایه در طول یکسال گذشته نیز بوده شرکت جنرال تریدینگ است که مقر اصلی آن در لندن و در قلب مرکز تجاری لندن قرار دارد. شرکت جنرال تریدینگ از همان ابتدا سعی در توسعه و بهبود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است.

به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق العاده پیشرفته‌ای که شرکت j ۴ capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه‌ی هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سود ده در بازار‌های مالی برسد.

بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر ۲۰۱۹ شروع شده که در بازه‌ی ۹ ماهه به حدود ۱۰۰۰% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه‌ی معاملات الگوریتمی بوده است. بر همین اساس با مجوزی که در ماه جون ۲۰۲۰ از همین کمیسیون دریافت کرد شروع به فعالیت و جذب سرمایه از حدود ۱۰۰ کشور دنیا گرفته است.

بسیاری از مشاوران سرمایه گذاری در لندن به این موضوع اشاره میکنند که شروع جذب سرمایه این شرکت فرصتی بینظیر در زمان فعلی است، چون معتقدند در زمان فعلی که سرمایه شرکت یک میلیارد پوند است توانایی کسب سود توسط این شرکت فوق العاده بیشتر از زمانی خواهد بود که سرمایه‌ی آن به ۱۰۰ میلیارد پوند برسد.

CITADEL:

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه‌ی معاملات الگوریتمی شرکت سیتادل است که در سال ۱۹۹۰ تشکیل شده است و از سال ۲۰۰۸ به بعد تمرکز خود را بر روی معاملات الگوریتمی قرار داده است و با توسعه‌ی سیستم‌های معاملاتی انحصاری در حال بهره گیری از آن‌ها است. دفتر اصلی این شرکت نیز همانند جنرال تریدینگ در شهر لندن قرار دارد که بر اساس اعلام کمیسیون معاملات لندن در سال ۲۰۱۹ حدود ۳۰ میلیارد سرمایه را تحت مدیریت خود داشته است.

سیتادل در اصل یک شرکت هدج فاند است و برای مدیریت ریسک سرمایه‌ها از روش‌های بسیار متنوعی استفاده می‌کند تفاوت عمده‌ی الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازار‌های مختلف است. به همین میزان سود دهی آن‌ها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی چیست؟

اقتصاد

ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند.

در تعریف معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار گفته می‌شود: «استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان» ؛ به بیان دیگر، این الگوریتم‌ها که بلک‌باکس یا «اَلگو تریدینگ» ( Algorithmic Trading ) هم نامیده می‌شوند، از زبان برنامه‌نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند.

در دنیا یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است. شرکت‌های بزرگی در دنیا از جمله Black Rock در آمریکا و CITADEL و General trading در انگلیس به عنوان رهبران سرمایه‌گذاری الگوریتمی و شرکت‌هایی از جمله Quantopian و Numerai با دیدگاه‌های متفاوت در حال تلاش برای رهبری هوش مصنوعی یا به طور ساده‌تر، معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند. اما معاملات الگوریتمی چیست و چرا باید به آن اهمیت داد؟

معاملات الگوریتمی چیست؟

اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم، به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند. به عنوان یک نمونه ساده، حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد. اما آیا معاملات الگوریتمی به همین موارد ختم می‌شود؟ پاسخ قطعا خیر است.

حدود سود و ضرر و الگوریتم‌های از این دست در طیف الگوریتم‌های معاملاتی در ابتدای طیف و در سمت الگوریتم‌های پایه‌ای و بسیار ساده قرار می‌‎گیرند؛ به نحوی که در سمت دیگر طیف، یک الگوریتم معاملاتی است که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بازرسی، ارزیابی و به کمک داده‌های بنیادی و تکنیکال، تحلیل کرده سپس فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی به هر نماد، خرید در نقطه درست و فروش در نقطه درست و شناسایی سود ضمن رعایت ریسک تعریف شده را به صورت خودکار انجام می‌دهد. ترسناک شد اما واقعی است. در حال حاضر الگوریتم‌هایی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت اتوماتیک انجام می‌دهند.

پس به طور ساده، هر معامله خودکار می‌تواند در نقطه‌ای از طیف معاملات الگوریتمی قرار گیرد. اگر بخواهیم این طیف را بر اساس عملکردهای آن طبقه‌بندی کنیم، می‌توانیم دسته‌بندی زیر را معرفی کنیم:

الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که در نوشته‌های بعد به آنها بیشتر خواهیم پرداخت، صرفا برای اجرای دستورات معاملاتی تحلیلگر طراحی شده‌اند. یعنی معامله‌گر، نماد مورد نظر و نقطه ورود / خروج را نیز انتخاب کرده است (البته ممکن است تمام این تحلیل‌ها را اشتباه کرده باشد و معامله او به ضرر منجر شود.) از این نقطه، تحلیلگر صرفا می‌خواهد مقداری از وجوه خود را به سهام تبدیل کند و مساله او اجرای معامله است. مثلا با اعداد و ارقام بازار سرمایه ایران، فرض کنید یک معامله‌گر می‌خواهد ۱۰۰ میلیارد تومان سهام فولاد خریداری کند. واضحا نمی‌توان یک سفارش به ارزش ۱۰۰ میلیارد تومان در بازار ثبت کرد، این موضوع باعث تاثیرگذاری بر بازار Market Impact می‌شود که معمولا برای معامله‌گر زیان‌بار است، زیرا افراد با مشاهده سفارش او در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و لذا قیمت قبل از اینکه معامله‌گر سهام را خریداری کند، رشد می‌کند. لذا یک الگوریتم معاملاتی وظیفه شکستن سفارش به سفارش‌های کوچک در حجم‌های متفاوت و اجرای آنها در بازه‌های زمانی متفاوت دارد، لذا Market Impact کاهش می‌یابد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی:

این دسته از الگوریتم‌ها معمولا به معامله‌گر یا تحلیلگر، دیتای اضافه‌ای ارائه می‌کنند و باعث می‌شوند فرآیند تصمیم‌گیری تحلیلگر یا معامله‌گر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی او بهتر شود. این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی معمولا به خودی خود سودآور نیستند و باید با مجموعه‌ای از آنها به‌طور همزمان کار یا صرفا در کنار تحلیل‌های دیگر، نقش افزایش بهره‌وری را بازی کرد. از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی می‌توان به تمام اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مثل RSI، MacD، MA یا Ichimoku اشاره کرد که به صورت آماری ثابت شده است در بلندمدت سودآوری بیش از میانگین بازار ندارند.

الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار:

این دسته از الگوریتم‌ها که به نوعی می‌توان آنها را در طبقه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هم قرار داد، وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را دارند. مثلا فرض کنید قصد دارید با باز شدن نماد یک سهم، برای بازه کوتاهی نمادهای همگروه این سهم را بفروشید / خریداری کنید. یا مثلا می‌خواهید به محض ارسال شدن اطلاعیه صورت‌های مالی تعدادی از نمادهای خاص از آن مطلع شوید. یا دائما پیغام‌های ناظر بازار مربوط به نمادهای پورتفوی خود را دنبال کنید. یا در موارد حرفه‌ای‌تر، قصد دارید در حالت کاهش نرخ بهره (وا��)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید. به کمک الگوریتم‌های پایش بازار می‌توانید با جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات monitoring بهینه داشته باشید.

الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد:

این دسته از الگوریتم‌های معاملاتی که با شرایط فعلی بازار سرمایه ایران تطابق بسیاری دارند به خرید یا فروش سهم به منظور نگهداری بلندمدت می‌پردازند. لازم به ذکر است در حوزه معاملات الگوریتمی به هر فرآیند که زمانی بیش از یک ساعت داشته باشد، بلندمدت گفته می‌شود. مثلا فرض کنید استراتژی شما فروش به صف خرید در شرایط عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است. یک الگوریتم معاملاتی position trading می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط پیش‌بینی‌شده شما، به صورت خودکار دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت‌های پایین‌تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد. همچنین الگوریتم‌های دیگری نیز در این طبقه وجود دارند که خریدوفروش هر نماد در آنها به طور متوسط بیش از چند هفته زمان می‌برد. تفاوت الگوریتم‌های position trading با دسته‌های قبل، تشخیص نقاط ورود و خروج با احتمال بالا است. در واقع فرض کنید شما از الگوریتم‌های monitoring استفاده و ۱۰ نماد انتخاب کرده‌اید، به کمک مجموعه‌ای از الگوریتم‌های سیگنال‌دهی به این نتیجه رسیده‌اید که سهم X می‌تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه دهد. حال شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. در صورتی که تمام این فرآیند اتوماتیک باشد، تبریک! شما نه تنها یک ماشین چاپ پول دارید، که می‌توانید آن را در طبقه الگوریتم‌های position trading این نوشته طبقه‌بندی کنید.

الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد High Frequency Trading:

این دسته از الگوریتم‌ها بنا به تعریف سایت investopedia باید به طور متوسط مدت زمان خرید تا فروش دارایی خریداری شده آنها کمتر از پنج‌دهم ثانیه باشد تا در این طبقه قرار گیرند. در بازار سرمایه بین‌الملل، کارگزاری‌های بسیاری هستند که به ارزش معامله شما هیچ کاری ندارند که برعکس به ازای هر معامله از شما کارمزد ثابتی دریافت می‌کنند. حال اگر ارزش سرمایه شما به سمت بی‌نهایت میل کند، درصد کارمزد معامله به سمت صفر میل می‌کند. مثلا شما ممکن است ارزش معامله‌تان آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود. این دسته از معاملات که بازار NASDAQ و NYSE را قبضه کرده است، معمولا در جفت ارزها Forex نیز بسیار پرکاربرد است اما به دلیل ساختار کارمزد در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان به دلیل پرداخت کارمزد همراه است. الگوریتم‌های آربیتراژ معمولا در این طبقه قرار می‌گیرند.

«واقعا» باید به موضوع اهمیت دهیم؟

بخواهیم یا نخواهیم، ابزار معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی سراسر دنیا، از آمریکا تا اتحادیه اروپا، از چین تا هند و سنگاپور چنان مزیت رقابتی برای شرکت‌های سرمایه‌گذاری ایجاد کرد که توانستند در بازه زمانی کوتاهی شرکت‌های سنتی را تماما از بازار بیرون کنند. منطقا به دلیل مزایای کامپیوتر نسبت به انسان، در حوزه سرعتِ تحلیل، سرعت اجرای دستورات و تصمیم‌گیری، عدم خستگی و عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی نمی‌توان امیدوار بود در این موج، جایی برای روش‌های سنتی باقی بماند.

اما آیا در آینده هیچ جایی برای انسان در بازارهای مالی نخواهد بود؟ پاسخ به این سوال نیز منفی است. در حال حاضر از نظر حجم معاملات (تعداد)، معاملات الگوریتمی بیش از ۸۵% از کل معاملات بازار سرمایه آمریکاست و این موضوع به معنی قبضه یک بازار ۵۲ تریلیون دلاری توسط الگوریتم‌های معاملاتی است اما آن ۱۵% باقی مانده هنوز به سایر روش‌ها تحلیل و معامله می‌کنند.

شرکت‌های پیشرو در زمینه معاملات الگوریتمی:

شرکت بلک‌راک، یک شرکت مدیریت ‌سرمایه‌گذاری جهانی آمریکایی است که در شهر نیویورک سیتی قرار دارد.

این شرکت در سال ۱۹۸۸ پایه‌گذاری شد. بلک‌راک، در آغاز یک شرکت مدیریت سرمایه و صندوق درآمد ثابت بود ولی امروزه به یکی از بزرگترین شرکت‌های مدیریت سرمایه در کل دنیا تبدیل شده است و تا معاملات با بسامد بالا چیست؟ سال ۲۰۱۷ در حدود ۷٫۴۳ تریلیون دلار سرمایه تحت مدیریت دارد.

این شرکت ۷۰ دفتر در ۳۰ کشور دنیا و از بیش از ۱۰۰ کشور دنیا، مشتری دارد.

به دلیل قدرت زیاد و وسعت این مجموعه و سهم وسیعی که از دارایی‌ها و فعالیت‌های اقتصادی دارد، بلک‌راک بزرگترین «بانک سایه» دنیا نام‌گذاری شده است.

از ویژگی‌های این مجموعه که باعث شده در صدر فهرست بهترین شرکت‌‌های ‌سرمایه‌گذاری دنیا قرار بگیرد می‌توان به توسعه فوق‌العاده معاملات الگوریتمی و توسعه هوش مصنوعی بسیار عالی است که کمک فراوانی برای ورود به بهترین فرصت‌های سرمایه‌گذاری به مشتریان این شرکت میکند.

General trade golding:

یکی از جوان‌ترین شرکت‌های مالی جهان که اتفاقا دارای یکی از بیشترین رشدهای سرمایه در طول یک‌سال گذشته نیز بوده شرکت جنرال تریدینگ است که مقر اصلی آن در لندن و در قلب مرکز تجاری لندن قرار دارد. شرکت جنرال تریدینگ از همان ابتدا سعی در توسعه و بهبود سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی و با استفاده از هوش مصنوعی بسیار پیشرفته داشته است. به همین منظور علاوه بر طراحی الگوریتم‌های معاملاتی کاملا اختصاصی مربوط به خود، از هوش مصنوعی فوق‌العاده پیشرفته‌ای که شرکت j۴capital طراحی کرده است کمک گرفت و با همکاری این شرکت که خود نیز ورود به بازار معاملات بر پایه هوش مصنوعی را شروع کرده است توانست به روش‌های منحصر بفرد و کاملا مخفیانه‌ای در جهت معاملات بسیار سودده در بازارهای مالی برسد. بر اساس گزارش و تایید کمیسیون معاملات لندن معاملات واقعی این شرکت از اکتبر ۲۰۱۹ شروع شده که در بازه ۹ ماهه به حدود ۱۰۰۰% سود رسیده است که بیشترین سود در بین تمامی شرکت‌های سنتی و یا بر پایه معاملات الگوریتمی بوده است. بر همین اساس با مجوزی که در ماه جون ۲۰۲۰ از همین کمیسیون دریافت کرد شروع به فعالیت و جذب سرمایه از حدود ۱۰۰ کشور دنیا گرفته است.

بسیاری از تحلیلگران سنتی بازار لندن با دیده تردید به این شرکت و توانایی‌هایش می نگرند ولی بسیاری دیگر معتقدند که فرصت ایجاد شده توسط این شرکت برای سرمایه‌گذاری بسیار عالی و منحصر به‌فرد است و حتی عده‌ای معتقدند که توانایی کسب سود این شرکت در اوج بحران کرونا گواهی محکم بر موفقیت این شرکت در راه آینده است.

بسیاری از مشاوران سرمایه‌گذاری در لندن به این موضوع اشاره میکنند که شروع جذب سرمایه این شرکت فرصتی بینظیر در زمان فعلی است چون معتقدند در زمان فعلی که سرمایه شرکت یک میلیارد پوند است توانایی کسب سود توسط این شرکت فوق‌العاده بیشتر از زمانی خواهد بود که سرمایه آن به ۱۰۰ میلیارد پوند برسد (هدف جذب سرمایه این شرکت برای ۳ سال آینده).

یکی دیگر از شرکت‌های بسیار فعال در حوزه معاملات الگوریتمی شرکت سیتادل است که در سال ۱۹۹۰ تشکیل شده است و از سال ۲۰۰۸ به بعد تمرکز خود را بر روی معاملات الگوریتمی قرار داده است و با توسعه ی سیستم‌های معاملاتی انحصاری در حال بهره‌گیری از آنها است. دفتر اصلی این شرکت نیز همانند جنرال تریدینگ در شهر لندن قرار دارد که بر اساس اعلام کمیسیون معاملات لندن در سال ۲۰۱۹ حدود ۳۰ میلیارد سرمایه را تحت مدیریت خود داشته است.

سیتادل در اصل یک شرکت هدج فاند است و برای مدیریت ریسک سرمایه‌ها از روشهای بسیار متنوعی استفاده میکند تفاوت عمده الگوریتم‌های این شرکت با جنرال تریدینگ در تمرکز آن بر کاهش ریسک است در حالی که تمرکز الگوریتم‌های جنرال تریدینگ بر افزایش سود و حضور فعال در بازارهای مختلف است. به همین میزان سوددهی آنها زیاد قابل مقایسه نیست و همچنین مشتریان بسیار متفاوتی دارند.

معاملات الگوریتمی موضوعی بسیار فراگیر در بازارهای مالی است که شرکت‌های بسیار زیادی سودای حضور در آن را دارند. با گسترش روزافزون اینترنت و همچنین پیدایش بازارهای مالی متفاوت در جهان (مانند ارزهای دیجیتال که تا ۱۰ سال قبل اصلا وجود نداشتند) و از طرفی تغییر رفتارهای سریع بازارهای مالی تحلیل مداوم و کارآمد بازارها توسط انسان‌ها روز به روز سخت‌تر خواهد شد. موضوعی که در بازار سرمایه ایران نیز به شدت مورد نیاز است و باید به شدت مورد توجه قرار بگیرد. امیدواریم که از طرفی مسئولان بازار بورس ایران و همچنین کارگزاری‌ها توجه ویژه‌ای به این مهم داشته باشند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران معاملات با بسامد بالا چیست؟ باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار معاملات با بسامد بالا چیست؟ استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به معاملات با بسامد بالا چیست؟ نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

بررسی الگوریتم های معاملاتی بورس

این نوع الگوریتم ها روی بازارهای متنوعی از جمله سهام، اوراق بدهی، ارز و همچنین مشتقات فعال می شوند.

از این نوع الگوریتم های معاملاتی برای توسعه استراتژی ‌های معاملاتی و همچنین بهینه کردن آن ها نیز استفاده می شود. با بالا رفتن سرعت و همچنین دفعات معاملات انجام شده الگوریتم‌ های فضای معاملاتی کاراتر را ایجاد می کنند، در این صورت هزینه معاملاتی پایین می آید.

برخی از معاملات الگوریتمی از قبیل زیر است:

  • Black Box Trading
  • Automated Trading
  • Algorithmic Trading
  • Robo Trading

برای استفاده از معاملات الگوریتمی سرمایه‌ گذار ابتدا باید استراتژی معاملاتی خود را بر حسب روابط ریاضی و کمی مشخص نماید.

معاملات الگوریتمی در سرتا سر دنیا بسیار رایج است و در حال حاضر آمار استفاده از الگوریتم ها در بازارهای دنیا را می توان مرز ۹۰٪ دانست.

در این مقاله قصد داریم تا نکات مهمی را در مورد الگوریتم های معاملاتی در بورس در اختیارتان قرار دهیم. همچنین اگر می خواهید در مورد برخی نرم افزار های معاملاتی اطلاعاتی به دست آورید می توانید مطالب قبلی سایت را مطالعه کنید.

دسته بندی الگوریتم معاملاتی

در سطح های مختلف معاملات بورس می توان از معاملات الگوریتمی استفاده کرد.

الگوریتم‌ سیگنال‌ دهی

لازم به ذکر است که استفاده از این نوع الگوریتم ها به تنهایی سودی ندارد تنها شرایطی را فراهم می کند تا تحلیل گر اطلاعات بیشتری از بازار به دست آورد، همچنین تحلیل گر را در مرحله تصمیم گیری کمک می کند و باعث می شود تا سود بیشتری در معاملاتش به دست آورد.

این نوع الگوریتم‌ها هنگامی که به روش مجموعه ای و یا گروهی مورد استفاده قرار گیرند امکان بازدهی بیشتری را برای تحلیل گر فراهم می کنند.

در بازار ایران ازاندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند RSI یا Ichimoku استفاده می شود که این نوع اندیکتاتور ها جزو الگوریتم های سیگنال دهی هستند.

الگوریتم‌ اجرای معاملات

از این دسته الگوریتم ها برای اجرای معاملات تحلیل گر استفاده می شود. در این مرحله نقطه شروع و اتمام و همچنین نماد مورد نظر نیز از طرف تحلیل ‌گر انتخاب شده و الگوریتم در این جا وظیفه دارد تا وجه سرمایه گزار و معامله کننده را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله انجام گیرد.

مثلا یک معامله‌ کننده حقوقی در بازار ایران مانند صندوق ‌های سرمایه ‌گذاری مشترک یا یک معامله‌ گر حقیقی با میزان بالایی از سرمایه قصد دارد ۱۰ میلیارد تومان سهام شرکت پالایش نفت تهران را در محدوده قیمتی مشخص بخرد.

در این صورت اگر همه‌ مقدار سرمایه را یک جا وارد کند و به یک باره درخواست سهام مورد نظر را بدهد، موجب می شود تا فشار خرید بالا رود و سهام مورد نظر گران تر می شود و از این رو دیگر نمی تواند سهام مورد نظرش را بخرد.

الگوریتم های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌ های کوچکتر با حجم‌ های مختلف در آورده و در بازه‌ های زمانی مشخص معاملات مد نظر تحلیل گر را انجام می‌دهند.

الگوریتم‌ مانیتورینگ

از این نوع الگوریتم ها برای پایش بازار و همچنین مانیتورینگ استفاده می شود از این رو به آن ها الگوریتم های پایش نیز می گویند.

برای پایش قسمت یا بخشی از بازار می توان از این نوع الگوریتم ها استفاده کرد. از این رو می توان نمادهای هم‌ گروه یک سهم در زمان باز شدنش را مورد بررسی قرار داد، یا پایش صورت‌های مالی برخی نمادها در زمان اعلام اطلاعیه‌ آن ‌ها است.

الگوریتم

الگوریتم‌ پوزیشن تریدینگ

به منظور نگهداری طولانی مدت از این نوع الگوریتم ها برای خرید و فروش استفاده می شود. از این رو می توان متوجه شد که الگوریتم های پوزیشن تریدینگ برای بازار ایران بسیار مناسب هستند.

به این نوع الگوریتم ها، الگوریتم های کم بسامد نیز می گویند.

به این شکل است که مثلا در استراتژی معاملات یک معامله ‌گر به منظور خریدن سهام در صف فروش و بعد فروش آن در صف خرید می باشد.

این روند به صورت خودکار توسط الگوریتم پوزیشن تریدینگ انجام می گیرد. در حقیقت الگوریتم‌ کم بسامد از یک مجموعه شامل سه دسته بالا که اشاره کردیم ساخته شده است که تمام وظایف سه دسته را انجام می دهد.

الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ

تنها در صورتی الگوریتم‌ هایی را در دسته‌ ی پر بسامد یا High Frequency Trading در وبسایت اینوستوپدیا (INVESTOPEDIA) قرار می گیرد که بتواند فروش سهمی خریداری شده است را در زمان پنج دهم ثانیه داشته باشد.

از این رو معاملات های فرکونسی تریدینگ را به عنوان دوپینگ معاملات در الگوریتم ها می شناسند. با استفاده از این نوع الگوریتم ‌ها می توان برای به دست آوردن سود کم ولی تعداد بالا هزاران معامله را در کوتاه ترین زمان با بالا ترین سرعت انجام داد.

به دلیل جمع شدن این سود ها با تعداد بالا همان هدف نهایی در بازار سرمایه به دست می آید. این نوع معاملات که به طور کامل با سرمایه ‌گذاری و معاملات سنتی متضاد هم روزانه انجام می گیرند.

یکی از نکات مهمی که باید مورد توجه قرار دهید این است که این نوع الگوریتم های پر بسامد در داخل ایران خیلی کارامد نیستند و بیشتر در بازار های خارجی مورد استفاده قرار می گیرند.

از این رو معامله کننده ها و سرمایه گزاران در این بازرها امکان اجرای درصد مالیاتی را با کمترین میزان دارند در صورتی که از این نوع الگوریتم ها و همچنین معاملاتی که سود کم اما تعداد سود ها بالا می باشد، استفاده کنند.

همانطور که می دانید شرکت توشن ارائه دهنده بهترین سرور مجازی بورس است. برای داشتن اینترنتی پر سرعت و دسترسی راحت تر به بازار بورس می توانید از سرور مجازی های ما با پلن های مختلف استفاده کنید.



اشتراک گذاری

دیدگاه شما

اولین دیدگاه را شما ارسال نمایید.