دوره معاملات الگوریتمی در پایتون
برای کسب اطلاعات بیشتر از دوره پایتون به صورت آنلاین به ایدی تلگرامی www.t.me/abedizohreh پیام دهید.
در انبار موجود نمی باشد
توضیحات
دوره جامع پایتون و کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
دوره معاملات الگوریتمی در پایتون (آنلاین + دریافت ویدئو مادام العمر)
دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی – مقدماتی
دوره یادگیری ماشینی در پایتون کاربرد آن در اقتصاد و مالی
اگر شک دارید که در دوره پایتون و کاربردهای آن در اقتصاد و مالی شرکت کنید متن زیر را بخوانید:
امروزه بازارهای #مالی در حال پوست‌اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از ۸۵ درصد از معاملات بازارهای مالی به صورت #معاملات_الگوریتمی انجام می‌شوند (معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که به وسیله کامپیوتر و بدون دخالت انسان و با دقت بالا انجام می‌شوند). عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار زیادی از داده‌های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از دادهها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است. از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و #هوش_مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است.
موسسات مالی این روزها، با به کارگیری هوش مصنوعی به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های #پایتون در حوزه #یادگیری_ماشینی (یادگیری ماشینی: روش‌هایی که به کامپیوتر کمک می‌کند تا بتواند تصمیم‌های مناسب را اتخاذ کند) و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه‌نویسی است که سادگی برنامه‌نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پایتون یک زبان بسیار قدرتمند در #تحلیل_داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و پکیج‌های قدرتمندی در این زمینه در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه‌ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می‌کند.
دوره حاضر جامع‌ترین دوره پایتون و کاربرد آن در #اقتصاد و بازارهای مالی است که تاکید آن بر یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی است. این دوره در ۷۲ ساعت و در سه سطح مقدماتی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی تهیه شده است.
برای شرکت در این دوره کاربردی و دریافت ویدیٔوهای آن می توانید به دایرکت پیج اینستاگرامی استاد دوره (علی رئوفی) مراجعه نمایید یا در تلگرام به ایدی زیر پیام دهید:
t.me/abedizohreh
این آموزش با این فرض تهیه شده است که مخاطب هیچ دانش و تجربه قبلی در زمینه برنامه‌نویسی نداشته و در طول آموزش با این زبان انواع الگوریتمهای معاملاتی آشنا می‌شود. این آموزش با تشریح مبانی نظری در حوزه مالی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی، مثال‌های عملی متنوعی نیز در رابطه با بازارهای مالی ارایٔه خواهد کرد.
برای ثبت نام، در #دایرکت پیام ارسال بفرمایید
مدرس دوره، علی ریٔوفی، دکتری اقتصاد مالی و #اقتصادسنجی از دانشگاه علامه طباطبایی است که مقالات متعددی را در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های معتبر بین‌المللی به چاپ رسانده است. ایشان به زبان برنامه نویسی #متلب (MATLAB) و R و Mql5 نیز مسلط است و دوره‌های متعددی را در این زمینه با همکاری دانشگاه‌ها و نهادهای مالی برگزار نموده است.
عنوان دوره: دوره آنلاین معاملات الگوریتمی با پایتون (همراه با آموزش صفر تا صد پایتون) + دوره پایتون مقدماتی و یادگیری ماشینی
طول دوره: 72 ساعت
مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی (صفحه در گوگل اسکولار)/ (صفحه در ریسرچ گیت)
جامع ترین دوره معاملات الگوریتمی در ایران
دوره پایتون مقدماتی و پیشرفته معاملات الگوریتمی در پایتون علی رئوفی
امکان برگزاری دوره برای نهادهای مالی
سرفصل های دوره پایتون صفر تا صد (مقدماتی/ یادگیری ماشینی/ معاملات الگوریتمی):
دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- مقدماتی
- درس صفر: کلیات (آشنایی با زبان‌ها برنامه‌نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
- درس یکم: آشنایی با پایتون (تاریخچه پایتون، ویژگی‌های پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه‌های پایتون، نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط‌های توسعه و…)
- درس دوم: انواع دادهها (اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Set و تبدیل دادهها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
- درس سوم: انواع عملگرها در پایتون (محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای و…، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
- درس چهارم: ساختارهای تصمیم: دستورات شرطی (ساختار if، else…if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه‌ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
- درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال‌هایی از کاربرد انواع الگوریتمهای معاملاتی انواع الگوریتمهای معاملاتی آن در حوزه مالی
- درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
- درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده‌های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی‌ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبتسگی)
- درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
- درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
- درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
- درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
- ورود داده‌های مالی از منابع معتبر google finance، yahoo finance، world Bank و…
- انتقال فایل داده از اکسل، R و سایر نرمافزارهای مرتبط با مالی
- انواع ترسیم‌های کاربردی در داده‌های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و ….)
- انواع محاسبات مقدماتی در مالی (محاسبه بازده و بازده تجمعی، سنجه‌های ریسک، رگرسیون و…)
- حل تمرین و رفع اشکال
دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- یادگیری ماشینی
- درس یکم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
- تعریف یادگیری ماشین و انواع الگوریتمهای معاملاتی کاربردهای آن
- انواع الگوریتم های یادگیری (با نظارت و بدون نظارت(
- مقدمه ای بر یادگیری با نظارت
- مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت
- انواع داده (اسمی، ترتیبی، عددی)
- شاخص‌های آماری داده (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار، چارک و…)
- نمایش گرافیکی توصیف‌های آماری (نمودار میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و…)
- وابستگی (Correlation)
- ویژگی های اسمی – باینری
- عدم شباهت برای داده های عددی
- معیار کسینوس برای شباهت
- معیارهای کیفیت داده
- اعمال پیش پردازش (پاک سازی داده، ترکیب و تجمیع، کاهش داده و….)
- نحوه رسیدگی به داده‌های گم شده
- داده نویز
- هموار سازی دادهها
- استراتژی‌های کاهش دادهها
- رگرسیون خطی (تک متغیره، چند متغیره)
- نکاتی در رابطه با رگرسیون خطی چند متغیره
- رگرسیون خطی (تعداد داده‌های آموزشی و تعمیم‌پذیری(
- انواع خطا
- بیش پردازش (Overfitting) و روش‌های اجتناب از آن
- مرز تصمیم خطی و غیرخطی
- تابع هزینه
- الگوریتم گرادیان کاهشی در رگرسیون لجستیک
- کلاس‌بندی با چند کلاس (یکی در برابر بقیه(
- تنظیم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
- بایاس و واریانس (Bias & Variance)
- معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
- نورون‌های مصنوعی
- شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
- مثال
- پیش‌بینی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
- کلاس‌بندی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
- مقدمه ای بر بردار
- ماشین بردار پشتیبان
- محاسبه اندازه حاشیه
- بردارهای پشتیبان
- مساله بهینه‌سازی حداکثر کردن اندازه حاشیه
- مزایا و معایب SVM
- چند مثال برای درخت تصمیم
- الگوریتم های ساختن درخت تصمیم
- بررسی چند مثال
- بیش برازش ناشی از نویز
- هرس کردن (Pruning)
- مزایا و معایب درخت تصمیم
- معرفی KNN با چند مثال
- الگوریتم KNN
- تکنیک‌های Instance-Based
- مرز تصمیم – دیاگرام Voronoi
- تاثیر اندازه K در مرز تصمیم
- معیارهای شباهت
- استفاده از معیار شباهت کسینوس
- تاثیر معیار شباهت در مرز تصمیم
- استراتژی انتخاب K
- استفاده از KNN برای پیشگویی عددی
- استفاده از K-D Tree
- مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
- روش فیلتر
- معیار Mutual information
- روش دسته‌بندی Wrapper
- استراتژی های جستجو
- آزمون آماری t
- انتخاب ویژگی با الگوریتمهای فراابتکاری
- مقدمه‌ای بر تقلیل ابعاد
- تقلیل ابعاد و کاربردهای آن
- تجسم دادهها
- مقایسه استخراج ویژگی (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
- بررسی چندین مثال برای استخراج ویژگی با روش PCA
- انتخاب K مناسب
- کرنل PCA
- مقایسه آموزش با نظارت با آموزش بدون نظارت
- کاربردهای خوشه‌بندی
- خوشه‌بندی افرازی
- توضیح روش K-means به همراه چند مثال ساده
- مشکل بهینه محلی
- انتخاب کلاسترها (روش آرنجی(
- نقاط قوت و ضعف روش K-means
- خوشه بندی سلسله مراتبی (تجمعی و تقسیمی(
- نمودار دندروگرام (Dendrogram)
- انتخاب تعداد کلاسترها
- داده پرت – نویز
- انواع داده‌های پرت
- سراسری
- جمعی
- زمینه‌ای
دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- معاملات الگوریتمی
بهترین کتاب ها درباره معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی
الگوریتم، قدم‌های لازم برای به نتیجه رساندن یک فرایند یا مجموعه‌ای از قوانین به منظور محاسبه یک راه‌حل برای یک مسئله یا یک هدف است. معمولاً الگوریتمها با استفاده از کامپیوتر نوشته می‌شوند.
معامله گری الگوریتمی یک روش تعریف‌شده و مشخص است که معمولاً با استفاده از دستورات معاملاتی خودکار و از پیش برنامه‌ریزی شده، ورود و خروج از معامله را انجام می‌دهد. این ورود و خروج‌ها با استفاده از متغیرهایی مانند تایم فریم، قیمت، پویایی (نوسانی) و حجم بطور مکرر انجام می‌شود. این نوع معامله(معاملات الگوریتمی) با افزایش قدرت و سرعت کامپیوترها در ۳۵ سال گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند. معامله گری الگوریتمی برای بهینه‌سازی و سودآوری از اجرا و تشخیص سریع نقاط ورود به معامله، با استفاده از پردازش مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی و قیمت‌های لحظه‌ای با کامپیوترها برای غلبه بر معامله‌گران انسانی ایجاد شده است.
اگر شما علاقه مند به مطالعه در رابطه با معاملات الگوریتمی هستید، کتاب‌های زیادی در این زمینه موجود است. معاملات الگوریتمی دارای شاخه‌ها و کاربردهای گسترده‌ای می‌باشند. استفاده از نرم‌افزار برای بک‌تست گرفتن، کدنویسی سیستمهای معاملاتی پیچیده‌تر با الهام از الگوهای تکراری، بررسی الگوها در تایم‌فریم‌های مختلف و الگوهای فصلی چند نمونه از این کاربردها هستند. برتری دیگری که معامله‌گران الگوریتمی می توانند نسبت به انسان داشته باشند سرعت در اجرا، اجرای مکانیکی و حذف احساسات و خودخواهی در تصمیم‌گیری و قدرت محاسباتی بالا برای شناسایی نسبت‌های ریسک به ریوارد عالی در داده‌های تاریخی قیمت در بازارهای متنوع است.
طی مقاله‌ای که روز گذشته در سایت درج شد مقایسه‌ای بین معاملات الگوریتمی و معامله گران خرد انجام شد و به این مسئله پرداخته شد که در دنیایی که ربات‌ها کم‌کم دارند جای انسانها را در پیچیده‌ترین مشاغل می‌گیرند آیا جایی برای رقابت ما معامله‌گران با این ربات‌های پیشرفته باقی مانده است. متن مذکور را در لینک زیر مطالعه کنید:
معامله گران الگوریتمی در مقابل معامله گران خرد: آیا می‌توان در دنیای ربات های معامله گر رقابت کرد؟در صورتی که شما علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد معاملات الگوریتمی هستید، در زیر لیستی از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی در سایت آمازون بر اساس فروش، رتبه بندی، بررسی‌ها و محبوبیت نویسنده ارائه شده است. بسیاری از موانع برای ورود به این حوزه در سال ۲۰۲۰ برداشته شده است و اغلب معامله‌گران می‌توانند هریک تا حدی با شروع استفاده از رایانه، داده‌های تاریخی قیمت، بک‌تست گرفتن و سرعت اجرا برتری نسبی در معاملات خودشان کسب کنند.
- پیشرفت‌هایی در یادگیری ماشین در حوزه مالی. نویسنده: مارکوس لوپز
Advances in Financial Machine Learning by Marcos Lopez
- پایتون برای امور مالی: تسلط بر داده های مبتنی بر امور مالی. نویسنده: یووس هیلپیش
Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance by Yves Hilpisch
- معاملات الگوریتمی: استراتژی‌های برنده شدن و منطق آنها. نویسنده: ارنی چان
Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale by Ernie Chan
- معاملات الگوریتمی و DMA: مقدمه ای برای استراتژی های معامله دسترسی مستقیم. نویسنده بری جانسون
Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson
- معاملهگری تکامل یافته است: هرکسی می تواند استراتژی های معاملهگری قاتل را در پایتون ایجاد کند. نویسنده: آندرس کلنوو
Trading Evolved: Anyone can Build Killer Trading Strategies in Python by Andreas Clenow
- ساخت سیستمهای معاملاتی برنده الگوریتمی + وب‌سایت: سفر یک معاملهگر. نویسنده: کوین جی داوی
Building Winning Algorithmic Trading Systems, + Website: A Trader’s Journey by Kevin J. Davey
- درون جعبه سیاه: راهنمایی ساده برای معاملات کمی و با فرکانس بالا. نویسنده: ریشی کی نارانگ
Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading by Rishi K. Narang
- مقدمه‌ای بر معاملهگری الگوریتمی: چگونه معامله‌گران خرد می‌توانند با موفقیت رقابت کنند. نویسنده: کووین جی داوی
Introduction To Algo Trading: How Retail Traders Can Successfully Compete by Kevin J. Davey
- معاملات کمی: چگونه سیستم معاملات الگوریتمی خود را بسازیم. نویسنده: ارنی چان
Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernie Chan
- معاملات الگوریتمی و با تعداد بالا. نویسنده: آلوارو کارتی
Algorithmic and High-Frequency Trading by Álvaro Cartea
- معاملات ماشینی: به کارگیری الگوریتمهای رایانهای برای تسخیر بازارها
Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets by Ernest P. Chan
- یادگیری عملی معاملات الگوریتمی. نویسنده: استفان جانسن
Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading by Stefan Jansen
در بازار ایران هیچ یک از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی موجود در این لیست ترجمه نشده‌اند. تنها یک کتاب در مورد معاملات الگوریتمی به نام “تکنولوژی معاملات الگوریتمی” به زبان فارسی وجود دارد که فارسی تالیف شده است.
3 روش معاملات الگوریتمی در بورس ایران و توصیه هایی به سازمان بورس
کارشناس بازارسرمایه با اعلام تاریخچه معاملات الگوریتمی درجهان، 3 روش مورد استفاده در بورس ایران و نقاظ ضعف را اعلام و توصیه هایی به سازمان بورس کرد.
به گزارش پایگاه خبری بورس پرس، ابراهیم سماوی با بیان مطلبی با عنوان الگوریتمها دلیلی برای منفی‌های بورس؟ در دنیای اقتصاد اعلام کرد: با پیشرفت علوم رایانهای در سال‌های اخیر، تسری این دانش کاربردی به بسیاری از حوزه‌‌‌‌‌‌‌ها مشاهده شد و بازارهای مالی نیز از این قاعده مستثنی نیستند. سابقه استفاده از یارانه برای ثبت‌سفارش‌‌‌‌‌‌‌های معاملاتی در بازارهای مالی مربوط به سال۱۹۷۰ در بورس نیویورک است.
معاملهگری با کمک نرمافزارهای رایانهای در دهه ۱۹۸۰ رشد پیدا کرد و دهه ۱۹۹۰ همه‌‌‌‌‌‌‌گیر شد. با دسترسی سرمایه‌‌‌‌‌‌‌گذاران به ثبت‌سفارش‌‌‌‌‌‌‌های به‌صورت بر خط و توسعه برنامه‌های معاملاتی در چند دهه اخیر، معاملات الگوریتمی که از آن به‌عنوان روبات‌ها یاد می‌شود در فرآیند خرید و فروش با سرعت و دقت بالاتر در ثبت‌سفارش‌‌‌‌‌‌‌ها و همچنین با قابلیت واکنش سریع به تغییرات بازار ملموس ایجاد شدند.
معاملات الگوریتمی نوع نوینی از معاملات هستند که با استفاده از نرمافزارهای رایانهای و بر اساس منطق مشخص‌شده‌‌‌‌‌‌‌ای بر اساس همان کدهای الگوریتمی در بازارهای مختلف به خرید و فروش می‌پردازند. شواهد حاکی از آن است که بیش از ۸۰ درصد از معاملات بازارهای مالی جهانی از بازار سرمایه تا بازار فارکس از بازار فلزات لندن تا رمزارزها به‌صورت الگوریتمی هستند.
سال ۲۰۰۱ میانگین زمان اجرای یک معامله الگوریتمی چند ثانیه بود اما تا سال ۲۰۱۰ به میلی‌‌‌‌‌‌‌ثانیه و انواع الگوریتمهای معاملاتی سال۲۰۱۲ به نانوثانیه رسید. معاملات الگوریتمی دارای راهبردهای معاملاتی از قبیل معاملهگری جعبه‌سیاه و معاملهگری کمی بوده که به فرمول‌‌‌‌‌‌‌های کمی ریاضی و نرمافزارهای مناسب جهت پیاده‌‌‌‌‌‌‌سازی وابسته است.
دو دسته کلی معاملات الگوریتمی شامل سیستم معاملات الگوریتمی با توانایی معامله‌کردن و دسته دوم سیستمی طراخی شده برای هشداردهی بدون انجام معامله است.
هدف اصلی سیستمهای معاملاتی الگوریتمی که قابلیت معاملهگری دارند، جایگزینی به‌جای معاملات دستی است که توسط انسانها انجام می‌شود. دانش مالی رفتاری ثابت کرده انسانها در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری لزوما عقلایی برخورد نمی‌کنند و احتمالا به دلیل تورش‌‌‌‌‌‌‌های رفتاری نهفته در هر فرد، تصمیمات سرمایه‌گذاری غیرعقلایی بگیرد که شواهد فراوانی برای آن وجود دارد.
علاوه بر آن برای معاملات الگوریتمی نسبت به معاملات دستی، مزایایی چون معامله در بهترین قیمت، ثبت سریع و دقیق سفارشها، تحلیل دادهها در حجم انبوه، کاهش هزینه و وقت، بررسی خودکار چندین‌نماد با هم، کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات و در نهایت جلوگیری از خطاهای متعدد انسانی که ریشه در عوامل روحی و روانی دارد. از سوی دیگر معاملات الگوریتمی، قابلیت خردکردن سفارشها با حجم بالا به تعدادی سفارش با حجم کوچک‌تر را می‌دهد.
در بازارهای مالی جهانی عمده معاملات الگوریتمی با صورت بالا یا پربسامد High Frequency Trading است که قابلیت ثبت چندین سفارش در چندین بازار را با سرعت میکرون‌ثانیه‌‌‌‌‌‌‌ای دارد و عموما برای یافتن فرصت آربیتراژ (بهره گرفتن از تفاوت قیمت بین دو یا چند بازار برای کسب سود) است. این راهبرد معاملاتی در تضاد با راهبرد سنتی موقعیت خرید و نگهداری است. زیرا فرصت آربیتراژ مدنظر این معاملات در پنجره‌‌‌‌‌‌‌های زمانی انواع الگوریتمهای معاملاتی بسیار کوتاه رخ می‌دهند.
بزرگ‌ترین ریسک معاملات پربسامد، توان واکنش فوری به بازار را دارند و در شرایط نابسامانی بازار، الگوریتمها شکاف بین قیمت پیشنهادی خرید و فروش را افزایش می‌دهند یا موقتا معاملات را متوقف می‌کنند که برخلاف انتظار، نقدشوندگی را کاهش می‌دهند.
در بازار سرمایه ایران با توجه به کندی و قطعی اطلاعات انتقالی از طریق وب‌سرویس API و همچنین ارزش معاملات بسیار پایین و کارمزد به نسبت بالا این دسته از الگوریتمهای پربسامد توجیه اقتصادی ندارند.
نوع دیگری از معاملات الگوریتمی قابل معامله از نوع کم‌بسامد هستند که بسیاری از شرایط سهم را در نظر می‌گیرند و متناسب با آن در زمان اقدام به خرید و فروش می‌کنند. ضمن اینکه این نوع الگوریتمها در بازار سرمایه ایران به دلیل عدم‌دسترسی همگان به API به‌صورت صحیح قابلیت پیاده‌‌‌‌‌‌‌سازی ندارند.
نوع دیگری از الگوریتمهای معاملهگر با بیشترین کاربرد در بورس ایران از نوع معاملات الگوریتمی بازارگردانی است. در این نوع از معاملات تعهدات بازارگردان در مورد فروش در صف خرید و خرید در صف‌فروش مطابق با قرارداد ناشر به‌صورت الگوریتمی و بدون دخالت انسانی صورت می‌گیرد.
هر چند که هدف و مزیت اصلی بازارگردانی افزایش نقدشوندگی است و ایفای تعهدات بازارگردانی همان مزایای ذکرشده برای سایر معاملات الگوریتمی را دارد اما بعضا ممکن است برخی از آنها به‌دنبال کسب سود از فاصله قیمتی مظنه خرید و فروش بازار باشند. از این‌رو می‌تواند کمی وضعیت سهم را جهت‌‌‌‌‌‌‌دار کند که این مهم قابلیت پایش توسط نهادهای ناظر را دارد.
با بررسی حجم معاملات الگوریتمی بازارگردان نسبت به حجم معاملات سهم به‌صورت کامل مشخص‌کننده توان جهت‌‌‌‌‌‌‌دهی این نوع از معاملات الگوریتمی در نماد خاص یا کلیت بازار است. یکی از ریسک‌های بازارگردانی الگوریتمی، ضعف رگولاتوری و تغییرات ناگهانی قوانین با ایجاد محدودیت است که منجر به تحمیل هزینه به بازارگردان‌ها جهت پیاده‌‌‌‌‌‌‌سازی روش دیگر می‌شود.
مهم‌ترین نکته در مورد معاملات الگوریتمی بررسی کارآیی راهبردی بوده که با توجه به تغییر شرایط بازار، نیاز به تغییرات جدید بر اساس شرایط داشته و به تبع آن نیازمند بازنگری مستمر است. در نهایت بازار سرمایه ایران بیش از پیش به سمت این نوع معاملات پیش خواهد رفت و به نهادهای ناظر توصیه می‌شود دسترسی همگان را به API به‌صورت عادلانه فراهم کرده تا از توزیع رانت جلوگیری شود و از تصمیمات خلق‌‌‌‌‌‌‌الساعه در مورد محدودیت یا تغییر شرایط معاملات الگوریتمی پرهیز کنند.
خرید کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم
کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم توسط مهندس مجید عبدالحمیدی نوشته شده و انتشارات آراد کتاب آن را چاپ کرده است.
در این کتاب، به انواع استراتژی ها و دیدگاه های مختلف در بازار بورس پرداخته و هریک از آن ها را نقد و بررسیکرده ایم.
از طرف دیگر، شاید بسیاری از ما فقط نامی از معاملات الگوریتمی شنیده باشیم و چیز زیادی در مورد آن ندانیم. با این همه، زمانی که بحث الگوریتم به میان می آید، مفاهیمی را به یاد می آوریم که با کامپیوتر مرتبط هستند.
معاملات الگوریتمی بر اساس الگوهایی انجام می شود که به کمک کامپیوتر تعریف می شوند؛ اما این معاملات می توانند به صورت خودکار و یا نیمه خودکار انجام شوند.
درباره کتاب
در اولین فصل از کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم، در ابتدا به معرفی انواع سرمایه گذارانی پرداخته ایم که در بازارهای مالی مشارکت می کنند، زیرا همین بازیگران بازار هستند که قیمت ها را شکل می دهند؛ بنابراین، شناخت آن ها اهمیت بسیار زیادی دارد.
در ادامه توضیحاتی در مورد انواع بازارهای مالی مرسوم در ایران و جهان ارائه کرده ایم. نکته قابل توجه این است که در برخی بازارهای مالی محدودیت هایی برای فعالان بازار در نظر گرفته می شود.
معاملات الگوریتمی یا الگوریتم تریدینگ در بازار بورس | جای پای هوش مصنوعی در بازار سرمایه
دنیای امروز ما بر پایه دنیای دیجیتال می‌‌چرخد و هر روز بیشتر از پیش نیاز به کامپیوتر و دنیای دیجیتال ایجاد و احساس می‌شود. بازارهای مالی و سرمایه نیز از این موضوع مستثنی نیستند. در گذشته هر نوع معاملات در بازار سرمایه بصورت دستی و سنتی انجام می‌شد، ولی این روش با حجم معاملات و کاربران امروز امری سخت، زمان‌بر و پرهزینه است. با این وجود باز هم دست نیاز به سوی کامپیوتر و تکنولوژی دراز شده و همین باعث بوجود آمدن معاملات الگوریتمی شد.
هر بخشی که تکنولوژی وارد آن می‌شود، هوش مصنوعی نیز در پس آن خواهد آمد. مخصوصا در سیستمهای مالی و بازارهای سرمایه نیاز شدیدی به هوش مصنوعی در کنار تکنولوژی وجود دارد. در واقع وظیفه معاملات الگوریتمی ورود به سفارشات معاملاتی بدون دخالت انسان است. در این راستا از مجموعه‌ای از کدهای برنامه نویسی شده با کمک هوش مصنوعی برای انجام معاملات بازار سرمایه استفاده می‌شود. همین امر باعث فراگیر شدن و رشد بازار سرمایه در جهان شده است.
در بیانی علمی‌تر معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه که به نام اَلگو تریدینگ نیز معرفی شده‌اند، تمام نمادها را ارزیابی می‌کند و با استفاده از داده‌های بنیادی و تکنیکال، آنها را تحلیل می‌کند. در نهایت به صورت خودکار فرآیند انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی، خرید و فروش در نقطه بهینه را انجام می‌دهد. همچنین شناسایی سود ضمن رعایت ریسک را برعهده دارد.
در این بخش قصد داریم از معاملات الگوریتمی، وظایف الگوریتم تریدینگ، استفاده از الگوریتم تریدینگ و معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه جهانی و بازار سرمایه ایران و همچنین کاربرد استفاده از الگوریتم تریدینگ در بازارهای مالی الکترونیک بگوییم.
تعریفی از معاملات الگوریتمی
همانطور که می‌دانید الگوریتمها از در کنار هم قرار گرفتن چند دستورالعمل شکل می‌گیرند، مسائل را حل می‌کنند و یا مسئله‌ای را قدم به قدم پیش می‌برند. استفاده از سیستمهای هوشمند مثل رایانه برای معامله و تحلیل بازار سرمایه و دیگر بازارهای پول‌ساز الگوریتم تریدینگ یا معاملات الگوریتمی نامیده می‌شود.
الگوریتمها و معاملات الگوریتمی به طور کلی از چهار بخش تشکیل می‌شوند:
- سیگنال ورودی
- سیگنال خروجی
- حد سود
- حد ضرر
با توجه به آپشن‌ها و پیشرفته بودن الگوریتمها می‌توان از آن استفاده‌های متفاوتی کرد. مثلا یکی از مواردی که در فعالیت بازار سرمایه به دردتان خواهد خورد مدیریت سرمایه است که برخی از الگوریتمهای معاملاتی این کار را انجام می‌دهند. در واقع اینجا ربات‌ها هستند که در جایگاه یک متخصص معاملات الگوریتمی را حل می‌کنند و در بازار سرمایه فعالیت دارند.
چرا از معاملات الگوریتمی استفاده کنیم؟
- با استفاده از معاملات الگوریتمی کاربر معاملات خود را انواع الگوریتمهای معاملاتی براساس سود و منطق کنترل می‌کند، نه حدس و احساس
- استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت‌تان در بازار سرمایه را چند برابر می‌کند.
- زمان کمتری را صرف خواهید کرد. زمان یکی از فاکتورهای موفقیت و رقابت در بازارهاست، چه دیجیتال و چه بازار بورس. اگر بتوانید از زمان خود به خوبی و بهینه استفاده کنید مسلما سود بیشتری نیز کسب خواهید کرد.
معاملات الگوریتمی چه کاری انجام می‌دهد؟
در معاملات الگوریتمی، سیستم با توجه به هدفی که برای معاملات خود در الگوریتم تعریف کردید به دنبال فرصت‌های سودده می‌گردد و سهم‌ها و محصولات پربازده را برای کاربر پیدا می‌کند. سپس وقتی سهم‌ها و محصولات مناسب را پیدا کرد، پوزیشن گیری مناسب را به کاربر ارائه می‌دهد.
همچنین پوزیشن‌های باز شده را مدیریت می‌کند و با توجه به سیستمی انواع الگوریتمهای معاملاتی که برای الگوریتم تعریف کردید در فرآیند معامله دخالت می‌کند و مدیریت ریسک و سرمایه را نیز برعهده می‌گیرد.
الگوریتم تریدینگ خودکار و نیمه خودکار
الگوریتم‌هایی که تمام این ویژگی‌های فوق را دارند به عنوان سیستمی خودکار هستند که به آنها عنوان اکسپرت نیز اطلاق می‌شود و اگر فقط از تعداد بخصوصی از این موارد پشتیبانی کنند، نیمه خودکار شناخته می‌شوند.
اگر سیستم شما خودکار باشد همه مراحل معاملات را خودش انجام می‌دهد. از ورودی تا خروجی و مدیریت همگی بر عهده آن خواهد بود.
اگر بخواهیم حجم گسترده‌ای از قیمت‌ها، معاملات و محصولات موجود در بازار را مورد بررسی و تحلیل قرار دهیم از این الگوریتم استفاده می‌کنیم. بنابراین معاملات را دستی انجام می‌دهیم، پس سیستم ما نیمه خودکار است که از آن به عنوان سیستم مکانیزه تصمیم یار نیز یاد می‌شود.
کاربری که از این سیستم استفاده می‌کند به اطلاعات مهمی از بازار بورس همچون حجم معاملات، اخبارهای روز اقتصادی، اخبارها و تحولات تازه سیاسی و قیمت و مقایسه آن با اندیکاتورها احتیاج دارد.
چه بخواهید و چه نخواهید ناچارا مجبور می‌شوید بخشی از اینکار را به سیستم خود بسپارید. تصور کنید بخواهید تمام محصولات از تمام شرکت‌های فعال در بازار سرمایه را مورد تحلیل و بررسی قرار دهید، چه زمان زیادی باید صرف کنید و چقدر اینکار سخت خواهد بود.
جای پای هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی
امروز برای انجام معاملات الگوریتمی حتما به هوش مصنوعی احتیاج خواهید داشت. به طور کلی به دو صورت می‌توانید از معاملات الگوریتمی در معاملات خود استفاده کنید:
- با استفاده از الگوریتمهای تصادفی
در روش الگوریتم تصادفی چند ابزار و دستورالعمل در کنار هم یک هدف را تعریف می‌کنند. پس از اینکه هدف‌ها توسط ساماندهی الگوریتم تعیین شد می‌توان از آن استفاده کرد. البته در این روش شما نیز باید فعالیت‌هایی داشته باشید تا بتوانید به نتیجه مورد نظرتان دست یابید.
اگر اهداف شما بسیار سودآور هستند و نمی‌خواهید خیلی محدود کار کنید، سراغ الگوریتمهای ژنتیک بروید. ابتدا باید از چند الگوریتم تصادفی استفاده کنید. آنها را با یکدیگر ترکیب کنید و در نهایت به اهداف پیچیده‌تری که می‌خواهید برسید. در این حالت الگوریتمها به صورت خودکار تحلیل می‌کنند که کدام هدف در حال حاضر برای شما سود ده‌تر خواهد بود.
جالب است بدانید که در این چرخه الگوریتم خود به حذف اهداف ضعیف‌تر می‌پردازد و نیاز به دخالت کاربر نیست. این چرخه تمام نمی‌شود و همینطور به ترتیب بهترین اهداف باقی می‌مانند.
هوش مصنوعی در بازار سرمایه و بورس
اگر بخواهید در بازار سرمایه و بورس به صورت حرفه‌ای فعالیت کنید، بی شک استفاده از هوش مصنوعی به شما در رسیدن به هدف بسیار کمک خواهد کرد.
- استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل سهام دقت کاربر را افزایش می‌دهد.
- با توجه به رفتارهای انسانی شبیه سازی شده و عملکرد بهتری نیز از خود نشان می‌دهد.
- می‌توانید با استفاده از آن اطلاعات گسترده‌تر و جامع‌تری بدست آورید.
[box type=”shadow” align=”aligncenter” width=”770″]بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی و سایت‌های خبری را در یک بستر به صورت کامل و جامع در سامانه دیتاک در اختیار داشته باشید و از آن برای بهبود کسب و کار خود در هر صنعتی استفاده کنید.
دیدگاه شما