براي سال‌هاي طولاني معاملات در بازارهاي سرمايه به شكل فيزيكي و دستي صورت مي‌گرفت. در روش‌هاي سنتي معاملات توسط واسطه‌ها حمايت مي‌شدند. كساني كه معاملات را بين مشاركت كننده‌گان بازار تنظيم مي‌كردند.
اما با افزايش ظروف سرمايه بازارها، ادامه كار به روش سنتي سخت شد. نياز بود تا پاي تكنولوژي به ميان آيد و كامپيوتر به جاي افراد عمل كند. بنابراين نياز به معاملات الگوريتمي احساس شد. هوش‌مصنوعي در خدمت اين معاملات قرار گرفت و شركت‌هاي بزرگي مانند سياتدل (CITADEL) و بلك‌راك (Black Rock) در ايالات متحده آمريكا مديريت عمل در اين زمينه را در دست گرفتند. پس از آن اين معاملات در سطح جهان قدم به قدم رواج يافت.
معاملات الگوريتمي چيست؟
در تعريف معاملات الگوريتمي يا معاملات خودكار گفته مي‌شود: « استفاده از برنامه‌هاي كامپيوتري براي ورود به سفارش‌هاي معاملاتي بدون دخالت انسان »؛ به بيان ديگر، اين الگوريتم‌ها كه بلك‌باكس يا « اَلگو تريدينگ (Algorithmic Trading) » هم ناميده مي‌شوند، از زبان برنامه نويسي در كامپيوتر و مجموعه‌اي از دستورهاي مشخص شده در كنار هم براي انجام معاملات استفاده مي‌كنند. اين الگوريتم‌ها كه مي‌توانند بيش از يكي باشند، براي انجام معاملات بررسي‌هاي لازم را از جنبه‌هاي گوناگوني مانند زمان‌بندي، قيمت و حجم روي سفارشات و بازار انجام داده و تصميم مي‌گيرند. اين امر كمك مي‌كند تا بازار سرمايه به روشي اصولي‌تر و به دور از دخالت احساسات انساني پيش رود كه يكي از نتايج آن بالارفتن نقدينگي در بازار است.
درك الگو تريدينگ با يك مثال ساده :
برنامه كامپيوتري در حوزه معاملات الگوريتمي يا الگو تريدينگ با استفاده از دستورالعملهاي معاملاتي مانند اين نوشته مي‌شود: معامله‌گري با بررسي متحرك ۱۲ روزه و ۳۴ روزه يك شركت تصميم به خريد سهام آن مي‌گيرد، در زماني كه متحرك ۱۲روزه آن بالاتر از ۳۴ روزه‌اش است. اين معامله‌گر سهام خريداري شده‌اش را در زماني كه متحرك ۱۲ روزه پايين‌تر از متحرك ۳۴ روزه قرار بگيرد مي‌فروشد. همين استراتژي ساده زماني كه در قالب معاملات الگوريتمي و زبان برنامه‌نويسي قرار مي‌گيرد به طور خودكار سهام موجود در بازار و متحرك‌هاي آن‌ها را در بازه‌هاي زماني مشخص شده بررسي مي‌كند و با تشخيص به موقع بر اساس دستورالعملهاي داده شده، خريد و فروش‌ها و معاملات را به پيش مي‌برد.
مراحل عملكرد معاملات الگوريتمي
نتيجه مطلوب از معاملات الگوريتمي نياز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوريتمي به حضور ثابت و بي‌نقص سه بازيگر اصلي وابسته است. مطابقت دهنده‌هاي بازار يا منبع تغذيه داده‌ها كه فرمت اطلاعات موجود در بازار را به فرمت سيستم در اختيار معامله‌گر تبديل مي‌كند. اين كار از طريق رابط برنامه‌نويسي(API) كه بازار معاملاتي در اختيار معامله‌گر مي‌گذارد انجام مي‌شود. موتور پيشرفته پردازش ماوقع كه مغز متفكر الگوريتم معاملاتي ما است. در اين مرحله الگوريتم برنامه‌ريزي شده بر اساس استراتژي تعريف شده‌اش شرايط را پردازش مي‌كند، محاسبات آماري و مقايسه داده‌هاي تاريخي لازم را انجام مي‌دهد و در نهايت تصميم به سفارش‌گيري مي‌گيرد و آن را اجرا مي‌كند. در مرحله بعد سفارش‌ها توسط الگوريتم به بازار سرمايه ارسال مي‌شوند، اما زماني اين مرحله اجرا مي‌شود كه زبان الگوريتم بر اساس زبان مبناي بازار سرمايه كد نويسي شده و قابل درك باشد.
معاملات الگوريتمي براي انجام درست و كامل استراتژي مشخص شدهشان ۴ وظيفه به عهده دارند:
• بر اساس استراتژي تعريف شده در برنامه‌ريزي‌شان، بازار را كامل رصد كرده و سهام و محصولات مختلف را بررسي كنند، تا فرصت‌هاي معاملاتي را به موقع و درست تشخيص دهند.
• در مرحله‌ي بعد پوزيشن‌گيري كنند.
• پوزيشن‌هاي بازشده را مديريت كنند.
• در فرايند معامله (با توجه به دستورالعملهاي تعريف شدهشان) مديريت ريسك و سرمايهگذاري را بر عهده بگيرند.
اين چهار مرحله گاهي تماما به صورت خودكار و توسط ربات‌ها (ربات معامله‌گر) انجام مي‌شود كه معاملات «تماما خودكار» را در بر مي‌گرد و گاهي در برخي بخش‌ها سليقه و نظر انساني دخيل مي‌شود كه در آن صورت معاملات «نيمه خودكار» عنوان مي‌شوند.
طبقه‌بندي عملكردي معاملات الگوريتمي:
معاملات الگوريتمي مي‌توانند در قسمت‌هاي مختلف روند معاملات قرار گيرند. به اين معني كه با توجه به وظايفشان كه در بالا گفته شد مي‌توانند در هر يك از مراحل ذكر شده كار خود را آغاز كنند. بر اين اساس در يك طبقه‌بندي قرار مي‌گيرند كه طبقه‌بندي عملكردي معاملات الگوريتمي محسوب مي‌شود.
الگوريتم‌هاي اجراي معاملات:
اين دسته از الگوريتم‌ها صرفا وظيفه دارند دستورات معاملاتي تحليلگر را اجرا كنند. يعني حتي نقطه آغاز و پايان و نماد مورد نظر نيز از سوي تحليلگر انتخاب شده است و الگوريتم تنها موظف است وجه معامله‌گر را به سهم تبديل كند يا سهم را به وجه و معامله را صورت دهد.
به عنوان مثال يك معامله‌گر حقوقي در بازار ايران مانند صندوق‌هاي سرمايهگذاري مشترك يا يك معامله‌گر حقيقي با حجم بالايي از سرمايه تصميم دارد ۱۰ ميليارد تومان سهام شركت پالايش نفت تهران را در محدوده قيمتي مشخص خريداري كند. به طور قطع اگر همه حجم سرمايه را يكباره وارد كند و درخواست خريد سهام مورد نظرش را يك‌جا بدهد باعث بالا رفتن فشار خريد و درنتيجه افزايش قيمت سهام مورد نظرش مي‌شود و امكان خريد اين سهام در محدوده قيمتي تعيين شده فراهم نمي‌شود. الگوريتم‌هاي معاملاتي با شكستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادي سفارش‌هاي كوچكتر با حجم‌هاي مختلف در آورده و در بازه‌هاي زماني مشخص معاملات مد نظر تحليلگر را انجام مي‌دهند.
الگوريتم‌هاي سيگنال‌دهي
اين الگوريتم‌ها به تنهايي سودآور نيستند بلكه به تحليلگر اطلاعات بيشتري از شرايط بازار ارائه مي‌كنند و به او در بهبود روند تحليل و تصمم‌گيري و در نتيجه معاملاتش كمك مي‌كنند كه حاصلش افزايش سود دهي معامله‌گر يا تحليلگر است. اين الگوريتم‌ها زماني بهترين بازده را براي تحليلگر دارند كه به صورت مجموعه‌اي و گروهي يا در كنار ديگر ابزارهاي تحليل مورد استفاده قرار گيرند. انديكاتورهاي تحليل تكنيكال مانند RSI يا Ichimoku از جمله الگوريتم‌هاي سيگنال‌دهي هستند كه در حال حاضر در بازار ايران مورد استفاده قرار مي‌گيرند.
الگوريتم‌هاي مانيتورينگ
الگوريتم‌هايي هستند كه وظيفه مانيتورينگ و پايش بازار را برعهده دارند و به الگوريتم‌هاي پايش نيز معروفند. اين الگوريتم‌ها پايش را در زمينه‌هاي مورد نظر كه براي‌شان مشخص شده، در كل يا بخشي از بازار انجام مي‌دهند. اين بررسي‌ها مي‌توانند شامل بررسي تشخيص و شناسايي نمادهاي هم‌گروه يك سهم در زمان باز شدن نماد آن باشد، يا پايش صورت‌هاي مالي برخي نمادها در زمان اعلام اطلاعيه آن‌ها.
الگوريتم‌هاي پوزيشن تريدينگ
الگوريتم‌هايي كه وظيفه خريد و فروش سهام براي نگهداري طولاني مدت را به عهده دارند. با اين تعريف در مي‌يابيم كه اين گروه از الگوريتم‌ها با شرايط بازار ايران بسيار همخواني دارند. اين الگوريتم‌ها كه الگوريتم‌هاي كم بسامد هم ناميده مي‌شوند اينطور عمل مي‌كنند كه براي مثال استراتژي معاملات يك معامله‌گر خريد سهام در صف فروش و سپس فروش آن در صف خريد است. در واقع برنامه‌ي معامله‌گر نوسان‌گيري روزانه است. در اين زمان الگوريتم كم بسامد كه بر اساس اين استراتژي برنامه‌ريزي شده است به مجرد رسيدن صف فروش به شرايط از پيش تعيين شده دستور ديكته شده را انجام مي‌دهد و در قيمت‌هاي بالاتر كه باز برايش مشخص شده عمل فروش را صورت مي‌دهد.
تمام اين روند ذكر شده به صورت خودكار توسط اين الگوريتم انجام مي‌شود. در واقع الگوريتم‌هاي پوزيشن تريدينگ مجوعه سه دسته اي ذكر شده در بالا كنار يكديگر هستند. اين الگوريتم تمام وظايف سه دسته‌ي ديگر را باهم انجام مي‌دهد.
الگوريتم‌هاي پر بسامد يا هاي فريكونسي تريدينگ (HFT)
وبسايت «اينوستوپديا» (INVESTOPEDIA) تنها الگوريتم‌هايي را در دسته‌ي پر بسامد يا High Frequency Trading قرار مي‌دهد كه توانايي فروش سهم خريداري شده در تنها فاصله‌ي زماني پنج دهم ثانيه را داشته باشند. معمولا معاملات پر بسامد را دوپينگ معاملات الگوريتمي مي‌دانند. توسط اين الگوريتم‌ها اجراي هزاران معامله در كمترين زمان و بيشترين سرعت انجام مي‌شود با هدف دريافت سود كم اما به تعداد زياد. نتيجه تجمع سودهاي حاصل از اين معاملات پرتعداد در نهايت همان سود زيادي است كه همواره هدف نهايي در بازار سرمايه محسوب مي‌شود. اين معاملات كه كاملا در تضاد با سرمايهگذاري و معاملات سنتي هستند روزانه انجام مي‌شوند.
البته الگوريتم‌هاي پر بسامد به اندازه‌اي كه در بازارهاي خارج از ايران پر طرفدار هستند در ايران كاربرد ندارند. چرا كه در بازارهاي خارجي ماليات بر اساس سود هر معامله به شكل تساعدي در تناسب با ميزان سود معامله‌گر از او دريافت مي‌شود.
بنابراين معامله‌گران در اين بازرها به كمك اين الگوريتم و معاملات كم سود اما پر تعداد حاصل از آن مي‌توانند درصد ماليات خود را به كمترين ميزان ممكن برسانند. اما با توجه به ساختار كارمزد و ماليات معاملات در ايران، گاهي ممكن است اين الگوريتم‌ها حتي با ضرر همراه شوند.
استراتژي‌هاي الگوريتم‌هاي معاملاتي
در بازارهاي سنتي همواره فرد موفق كسي بوده كه از يك استراتژي معاملاتي (فرماندهي و رهبري معاملات و سرمايه) مناسب و اصولي برخوردار و به آن متعهد است. الگوريتم‌هاي معاملاتي نيز كه قرار است به جاي افراد تصميم بگيرند نياز به اين استراتژي دارند. استراتژي‌ها براي الگوريتم‌ها به چند دسته تقسيم مي‌شوند.
استراتژي‌هاي دنباله‌روي روند يا ترند فالوئينگ
اين استراتژي‌ها ساده‌ترين استراتژي‌هايي هستند كه از طريق الگوريتم‌ها اجرا مي‌شوند چرا كه نياز به پيچيدگي‌هاي پيش‌بيني قيمتي و تحليل‌هاي پيشگويانه ندارند و تنها در ميانگين‌هاي متحرك شكست كانال، تغييرات سطح قيمت و انديكاتورهاي تكنيكالي مربوط را دنبال و از روند آن‌ها پيروي مي‌كنند. سپس بر اساس نتايج به دست آمده معاملات را صورت مي‌دهند.
فرصت‌هاي آربيتراژ در معاملات الگوريتمي
شايد لازم باشد ابتدا تعريف مختصري از آربيتراژ داشته باشيم. «كسب سود از طريق اختلاف قيمت در دو بازار مختلف» را آربيتراژ مي‌گويند. به اين معني كه سهام موجود در دو بازار را به قيمت پايين‌تر در يكي خريداري كرده و به قيمت بالاتر در ديگري به فروش برسانيم. اين تفاوت قيمت، سود بدون ريسك يا آربيتراژ است. الگوريتم‌هايي كه با اين استراتژي برنامه‌ريزي مي‌شوند فرصت‌هاي آربيتراژ يا همان اختلاف قيمت‌ها را شناسايي مي‌كنند و با پوزيشن‌گيري مناسب و كارآمد از اين فرصت‌هاي سودده بدون ريسك نهايت استفاده را مي‌برند.
معامله پيش از توازن دوره‌اي صندوق‌هاي شاخصي
اين صندوق‌ها نوعي از صندوق‌هاي سرمايهگذاري هستند كه به يكي از شاخص‌هاي سرمايه‌ي بازار نزديك مي‌شوند و از آن پيروي مي‌كنند. اين صندوق‌ها در ايران معمولا خود را به شاخص بورس نزديك مي‌كنند. صندوق‌هاي شاخصي دارايي‌هاي خود را براساس نرخ‌هاي جديد بازار به روز رساني مي‌كنند. اين كار كه در دوره‌هاي مشخصي انجام مي‌شود فرصت خوبي براي معاملات الگوريتمي است. الگوريتم برنامه‌ريزي شده براساس اين توازن‌ها و دوره‌هاي آن‌ها پيش از هر توازن معاملاتي را طبق دستور انجام مي‌دهد و سود را از سرمايه‌گذار به معامله‌گر منتقل مي‌كند. الگوريتم‌هاي برنامه‌ريزي شده بر اساس اين استراتژي معامله‌هاي دستوري را در بهترين زمان و قيمت انجام مي‌دهند.
استراتژي‌هاي مبتني بر مدل‌هاي رياضي
استراتژي‌هاي متعددي بر اساس مدل‌هاي رياضي اثبات شده در بازار وجود دارند. مانند استراتژي دلتا خنثي و استراتژي تحليل پوششي داده‌ها. الگوريتم‌هاي معاملاتي اين دسته براساس اين استراتژي‌ها و مدل‌هاي رياضي اثبات‌شده برنامه‌ريزي مي‌شوند.
بازگشت به ميانگين
ايده بازگشت به ميانگين در بازار بورس بر اين اساس است كه يك سهم يا دارايي ميانگيني بين بيشترين و كمترين قيمت خود در بازار دارد و در زمان‌هايي كه در سقف يا كف قيمت است تمايل به بازگشت به اين ميانگين در آن ديده مي‌شود. ميانگين‌هاي قيمت يك سهم در بازه‌هاي زماني مختلف محاسبه مي‌شود. الگوريتم‌هايي كه بر اساس اين استراتژي برنامه‌ريزي مي‌شوند، بر اساس محدوده قيمتي شناسايي و تعريف شده‌اي كه در اختيارشان قرار دارد در زمان‌هايي كه قيمت سهم به اين محدوده نزديك يا از آن دور مي‌شود (به آن وارد يا از آن خارج مي‌شود) سفارشات مناسب را صورت مي‌دهند.
ميانگين موزون حجم قيمت (Volume Weighted Average Price)
ميانگين موزون حجم يك سهم يا دارايي (VWAP)، ميانگين قيمت‌هاي معامله شده‌ي سهم در طول يك روز معاملاتي بر اساس حجم معاملات است. VWAP يك ابزار معاملاتي است كه معمولا توسط معامله‌گران به عنوان يك مقياس و مبنا براي تصميم‌گيري نسبت خريد به فروش يك سهم مورد استفاده قرار مي‌گيرد. در اين استراتژي يك معامله‌ي بزرگ به معاملات كوچكتر تقسيم مي‌شود و بر مبناي ميانگين موزون حجم دارايي (اطلاعات تاريخي و اطلاعات لحظه‌اي دارايي و بازار) نوع، قيمت و اندازهي اين سفارش‌هاي كوچكتر محاسبه و تعيين مي‌شود. معاملات الگوريتمي با اين استراتژي سهام را پايين‌تر از VWAP خريداري مي‌كنند و بالاتر از آن مي‌فروشند.
ميانگين موزون زمان قيمت (Time Weighted Average Price)
ميانگين موزون يا وزن‌دار زمان، ميانگين وزني يك سهم يا دارايي (TWAP) را بر اساس معيار زمان بررسي و محاسبه مي‌كند. در اين استراتژي الگوريتم برنامه‌ريزي شده مجدد يك معامله بزرگ را به بخش‌هاي كوچكتر تقسيم مي‌كند. سپس يك محدوده زماني مشخص براي آغاز و پايان دادن اين معاملات مشخص مي‌شود. الگوريتم سفارش‌هاي كوچك شده را در بازه‌هاي زماني معين كه در محدوده زماني اوليه مشخص شده‌اند روانه بازار مي‌كند. اين كار موجب مي‌شود تاثير سرمايه بزرگتر در بازار به حداقل ميزان ممكن برسد.
درصد حجمي
هدف از اين استراتژي كه همان (PERCENTAGE OF VOLUME) يا POV است ماندن معامله‌گر زير نمودار است. به اين ترتيب كه معامله‌گر سفارشات خود را با درصدي پايين نسبت به حجم كلي معاملات يك دارايي به انجام مي‌رساند تا معاملاتش به چشم نيامده و تاثيري بر روند بازار نگذارد. الگوريتم برنامه‌ريزي شده با استراتژي درصد حجمي، به ارسال سفارشات جزئي ادامه مي‌دهد و زماني كار را متوقف مي‌كند كه سفارش به طور كامل انجام شود. در اصل اين الگورتيم اين معاملات را تا رسيدن به حجم كلي سفارش كه با توجه به حجم معاملات دارايي برايش مشخص شده است، ادامه خواهد داد.
كسري اجرا و پياده‌سازي (Implementation Shortfall)
در اين استراتژي نرخ مشاركت در معاملات يك دارايي مشخص مي‌شود و الگوريتم برنامه‌ريزي شده با آن، اين نرخ را در محدوده مشخصش با توجه به حركت مطلوب يا نامطلوب قيمت سهام افزايش يا كاهش مي‌دهد.
پيش‌نيازهاي فني
براي معاملات الگوريتمي
اكنون نياز است كه الگوريتم‌ها بر اساس اين استراتژي‌ها و دسته‌بندي‌هاي گفته شده توسط برنامه‌هاي كامپيوتري طراحي شوند. طي اين فرايند يك نرم‌افزار يا ربات معامله‌گر ساخته مي‌شود كه به معاملات و سفارشات دسترسي دارد و آن‌ها را براساس الگوريتم‌هاي برنامه‌ريزي شده به طور خودكار مديريت مي‌كند. عملي كردن اين فرايند نيازمند موارد زير است:
• تسلط به زبان برنامه‌نويسي براي نوشتن برنامه استراتژي معاملات يا به كارگيري يك متخصص برنامه نويسي و يا تهيه نرم‌افزار معاملاتي
• ارتباط با شبكه و دسترسي به پلتفرم معاملات به منظور پوزيشن‌گيري مناسب و انجام سفارشات توسط متخصص
• دسترسي به اطلاعات و ديتاي بازار سرمايه تا بتوان آن‌ها را در اختيار الگوريتم براي انجام وظايف تعريف‌شده‌اش قرار داد.
• ايجاد زيرساخت لازم براي انجام پيش تست روي سيستم برنامه ريزي شده پيش از ورود به بازار واقعي
• فراهم كردن اطلاعات تاريخي لازم و ديتاي شرايط بازار در گذشته بسته به استراتژي اجرا شده در الگوريتم براي تست كردن آن
كاربرد هوش مصنوعي در الگو ترندينگ
استفاده از هوش مصنوعي معاملات الگوريتمي را از يك نرم‌افزر تحليلگر ساده و پيش پا افتاده داده‌ها به يك سيستم هوشمند تبديل مي‌كند كه قابليت دارد از طريق تحليل داده‌ها به يك بينش جديد دست يافته و بر اساس آن معاملات را انجام دهد.
بستر كاملا كمي در بازارهاي مالي، چه از نظر قيمتي و چه از نظر خروجي انديكاتورهاي تكنيكال، بهترين فضا براي بكارگيري تكنيك‌هاي هوش مصنوعي شناخته مي‌شود. اساس كار الگو تريدينگ اطلاعات و تحليل آن‌ها است و هوش مصنوعي مي‌تواند به تحليل و بررسي بهتر و عميق‌تر اين اطلاعات كمك كند و نسبت به ارزش‌ها و سهام موجود در بازار بينشي عميق پيدا كند. بينشي كه به تحليل‌هاي دراز مدت و ديدهاي آينده‌نگر منجر مي‌شود. الگوريتم‌هاي هوش مصنوعي كه تا كنون در بازرهاي مالي مورد استفاده قرار گرفته‌اند به دو دسته‌ي الگوريتم تصادفي و الگوريتم ژنتيك تقسيم مي‌شوند.
الگوريتم‌هاي تصادفي
در اين روش روش‌ها و ابزارهاي مختلف تكنيكال با هم تركيب شده و به يك استراتژي واحد تبديل مي‌شوند. سپس اين استراتژي واحد مورد آزمايش و بك‌تست قرار مي‌گيرد. براي مثال معامله‌گر يا كاربر شرايط ايده‌آل و مورد پذيرش خود را از از يك بازه زماني با مشخص كردن حداقل سود و حداكثر ضرر مشخص مي‌كند.
سپس سيستم با در نظر گرفتن اين اطلاعات و داده‌هاي ديگر در زمان مشخص شده توسط كاربر، تمام ابزارهايي كه در اختيارش قرار دارند (مانند انديكاتورهاي تكنيكال، اسلايتورها، انديكاتورهاي بر اساس مبتني بر قيمت و كندل استيك‌ها) تركيب مي‌كنند و براساس آن‌ها بازار را در حالت‌هاي متفاوت بررسي مي‌نمايد و زماني كه به نتيجه تعيين شده از سوي كاربر رسيد عملكرد استراتژي كه منجر به آن نتيجه شد را ذخيره و ارائه مي‌كند.
الگوريتم‌هاي ژنتيك
در اين روش استراتژي‌هاي سودآور سريع‌تر از روش قبلي به دست مي‌آيد. چرا كه استراتژي‌هاي به دست آمده از الگوريتم تصادفي به صورت داده به هوش مصنوعي داده مي‌شود و سپس سيستم آن‌ها را بررسي كرده و استرتژي‌هايي مرتبط با يكديگر را دو به دو باهم تركيب مي‌كند و به يك استراتژي جديد مي‌رسد.
در واقع در اين بررسي معين مي‌شود كه شرايط اوليه مشخص شده از سوي كاربر را استراتژي‌هاي توليد شده توسط الگوريتم تصادفي به دست آورده و يا استراتژي‌هاي اوليه داده شده به آن. سپس استراتژي موثر را نگه داشته و ديگري را حذف مي‌كند. بنابراين استراتژي‌هاي سودآور سريع‌تر به دست مي‌آيند اما احتمال مشابه بودن آن‌ها بسيار زياد است.
نقش كاربر در استفاده از هوش مصنوعي در طراحي استراتژي‌هاي جديد و سودآور، بك تست و تاييد نهايي آن‌ها است. اين آزمايش‌ها به نوعي تضمين عملكرد هوش مصنوعي و بررسي استحكام استراتژي‌هاي توليدي است.
مزاياي استفاده از معاملات الگوريتمي
اما شايد بعد از بحث مفصل درباره معاملات الگوريتمي، اكنون اين سئوال براي شما مطرح شده باشد كه بهره‌گيري از اين شيوه چه مزايايي را نسبت به ساير روش‌ها دارد؟ در ادامه تلاش خواهيم كرد به اين پرسش شما به شكلي كامل پاسخ دهيم.
صرفه جويي در زمان
فعالان بازار سرمايه روزانه ساعت‌ها وقت صرف رصد بازار و يافتن سيگنال‌هاي مناسب مي‌كنند. كه اين كار با گسترش بازار و بالا رفتن تعداد نمادها سخت‌تر و زمان‌برتر خواهد شد. اما الگوريتم‌ها اينكار را باسرعت و دقت بيشتر از طريق زير نظر گرفتن كل بازار و نمادهاي آن به صورت همزمان انجام مي‌دهند. در بازارهاي جهاني كه به صورت ۲۴ ساعته فعال هستند الگوريتميك ترندينگ نياز مستمر رصد بازار از سوي معامله‌گر را نيز از بين مي‌برد. بر همين اساس انجام معاملات نيز توسط الگوريتم‌ها درست و دقيق زمان‌بندي مي‌شوند و سفارشات با سرعت بيشتر صورت مي‌گيرند. نتيجه اين سرعت جلوگيري از تغييرات آني قيمت هم مي‌تواند باشد. همچنين با بالا رفتن سرعت ورود به معاملات يا خروج از آن‌ها، ضرر مالي ناشي از تاخير در ثبت سفارش‌ها به حد چشمگيري كاهش مي‌يابد. بايد در نظر گرفت سرعت كامپيوتر در انجام چنين كارهايي از سرعت انسان بسيار بيشتر است.
كنترل احساسات در مديريت معاملات
پيش‌تر گفتيم كه از عوامل موفقيت يك فعال در بازار سرمايه تعهد به استراتژي است. اما در تصميم‌گيري‌هاي انساني، عدم كنترل و غلبه بر احساسات بارها منجر به اشتباهات جبران ناپذير در بازار سرمايه شده و اين تعهد را زير سوال برده است. استفاده از الگوريتم‌هاي معاملاتي اين ريسك را تا حد امكان پايين آورده و با حذف مداخلات احساسي تعهد به استراتژي را به بيشترين ميزان مي‌رساند. همچنين خطاهاي ديگر انساني كه در انجام دستي معاملات اتفاق مي‌افتد و بسيار هم مرسوم است نيز به كمك معاملات الگوريتمي به حداقل ممكن خود مي‌رسد.
پس علاوه بر سرعت بخشيدن، الگوريتم‌ها درصد دقت معاملات را هم بالا مي‌برند و سفارشات در اين روش سريع‌تر و دقيق‌تر از حالت دستي و سنتي انجام مي‌شود.
كاهش تخلفات در بازار
تخلفات معمولا توسط انسان‌ها انجام مي‌شوند و ماشين قادر به تخلف نيست. بنابراين استفاده از معاملات خودكار كه بدون دخالت انسان انجام مي‌شود آمار تخلفات را در بازار سرمايه تا حد زيادي كاهش مي‌دهد. يكي از دلايل ميل بازارهاي جهاني به سوي معاملات الگوريتمي همين موضوع مهم است.
كاهش هزينه
معاملات الگوريتمي تنها هزينه پياده‌سازي و خدمات مرتبط با آن‌ها را براي معامله‌گر به همراه دارند و سرمايه‌گذار موظف به پرداخت كارمزد تحقيقات تحليلي به هيچ كارگزاري نيست.
اجراي استراتژي‌هاي معاملاتي پيچيده
از آنجا كه الگوريتم‌هاي معاملاتي توسط كامپيوترها انجام مي‌شوند قادر به پياده‌سازي استراتژي‌هاي پيچيده و استفاده از چند استراتژي به صورت همزمان هستند. آنچه در روش‌هاي دستي شايد غير ممكن يا بسيار دور از تحقق باشد.
قابليت پيش تست
معاملات الگوريتمي را مي‌توان با كمك اطلاعات و داده‌هاي تاريخي بازار در شرايط مشابه، آزمايش كرد و معامله‌گر مي‌تواند به كمك اين پيش تست ريسك سرمايه‌گذاري‌اش را كاهش دهد. با پيش تست مي‌توان به نكاتي مانند ميزان سود، ميزان ضرر، متوسط ميزان سود به ضرر و تعداد معاملات در محدوده‌ي زماني آزمايش شده دست يافت.