برای سال‌های طولانی معاملات در بازارهای سرمایه به شکل فیزیکی و دستی صورت می‌گرفت. در روش‌های سنتی معاملات توسط واسطه‌ها حمایت می‌شدند. کسانی که معاملات را بین مشارکت کننده‌گان بازار تنظیم می‌کردند.
اما با افزایش ظروف سرمایه بازارها، ادامه کار به روش سنتی سخت شد. نیاز بود تا پای تکنولوژی به میان آید و کامپیوتر به جای افراد عمل کند. بنابراین نیاز به معاملات الگوریتمی احساس شد. هوش‌مصنوعی در خدمت این معاملات قرار گرفت و شرکت‌های بزرگی مانند سیاتدل (CITADEL) و بلک‌راک (Black Rock) در ایالات متحده آمریکا مدیریت عمل در این زمینه را در دست گرفتند. پس از آن این معاملات در سطح جهان قدم به قدم رواج یافت.
معاملات الگوریتمی چیست؟
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 برنامه نویسی در کامپیوتر و مجموعه‌ای از دستورهای مشخص شده در کنار هم برای انجام معاملات استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها که می‌توانند بیش از یکی باشند، برای انجام معاملات بررسی‌های لازم را از جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم روی سفارشات و بازار انجام داده و تصمیم می‌گیرند. این امر کمک می‌کند تا بازار سرمایه به روشی اصولی‌تر و به دور از دخالت احساسات انسانی پیش رود که یکی از نتایج آن بالارفتن نقدینگی در بازار است.
درک الگو تریدینگ با یک مثال ساده :
برنامه کامپیوتری در حوزه معاملات الگوریتمی یا الگو تریدینگ با استفاده از دستورالعملهای معاملاتی مانند این نوشته می‌شود: معامله‌گری با بررسی متحرک ۱۲ روزه و ۳۴ روزه یک شرکت تصمیم به خرید سهام آن می‌گیرد، در زمانی که متحرک ۱۲روزه آن بالاتر از ۳۴ روزه‌اش است. این معامله‌گر سهام خریداری شده‌اش را در زمانی که متحرک ۱۲ روزه پایین‌تر از متحرک ۳۴ روزه قرار بگیرد می‌فروشد. همین استراتژی ساده زمانی که در قالب معاملات الگوریتمی و زبان برنامه‌نویسی قرار می‌گیرد به طور خودکار سهام موجود در بازار و متحرک‌های آن‌ها را در بازه‌های زمانی مشخص شده بررسی می‌کند و با تشخیص به موقع بر اساس دستورالعملهای داده شده، خرید و فروش‌ها و معاملات را به پیش می‌برد.
مراحل عملکرد معاملات الگوریتمی
نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه بازیگر اصلی وابسته است. مطابقت دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها که فرمت اطلاعات موجود در بازار را به فرمت سیستم در اختیار معامله‌گر تبدیل می‌کند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر می‌گذارد انجام می‌شود. موتور پیشرفته پردازش ماوقع که مغز متفکر الگوریتم معاملاتی ما است. در این مرحله الگوریتم برنامه‌ریزی شده بر اساس استراتژی تعریف شده‌اش شرایط را پردازش می‌کند، محاسبات آماری و مقایسه داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند. در مرحله بعد سفارش‌ها توسط الگوریتم به بازار سرمایه ارسال می‌شوند، اما زمانی این مرحله اجرا می‌شود که زبان الگوریتم بر اساس زبان مبنای بازار سرمایه کد نویسی شده و قابل درک باشد.
معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل استراتژی مشخص شدهشان ۴ وظیفه به عهده دارند:
• بر اساس استراتژی تعریف شده در برنامه‌ریزی‌شان، بازار را کامل رصد کرده و سهام و محصولات مختلف را بررسی کنند، تا فرصت‌های معاملاتی را به موقع و درست تشخیص دهند.
• در مرحله‌ی بعد پوزیشن‌گیری کنند.
• پوزیشن‌های بازشده را مدیریت کنند.
• در فرایند معامله (با توجه به دستورالعملهای تعریف شدهشان) مدیریت ریسک و سرمایهگذاری را بر عهده بگیرند.
این چهار مرحله گاهی تماما به صورت خودکار و توسط ربات‌ها (ربات معامله‌گر) انجام می‌شود که معاملات «تماما خودکار» را در بر می‌گرد و گاهی در برخی بخش‌ها سلیقه و نظر انسانی دخیل می‌شود که در آن صورت معاملات «نیمه خودکار» عنوان می‌شوند.
طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی:
معاملات الگوریتمی می‌توانند در قسمت‌های مختلف روند معاملات قرار گیرند. به این معنی که با توجه به وظایفشان که در بالا گفته شد می‌توانند در هر یک از مراحل ذکر شده کار خود را آغاز کنند. بر این اساس در یک طبقه‌بندی قرار می‌گیرند که طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.
الگوریتم‌های اجرای معاملات:
این دسته از الگوریتم‌ها صرفا وظیفه دارند دستورات معاملاتی تحلیلگر را اجرا کنند. یعنی حتی نقطه آغاز و پایان و نماد مورد نظر نیز از سوی تحلیلگر انتخاب شده است و الگوریتم تنها موظف است وجه معامله‌گر را به سهم تبدیل کند یا سهم را به وجه و معامله را صورت دهد.
به عنوان مثال یک معامله‌گر حقوقی در بازار ایران مانند صندوق‌های سرمایهگذاری مشترک یا یک معامله‌گر حقیقی با حجم بالایی از سرمایه تصمیم دارد ۱۰ میلیارد تومان سهام شرکت پالایش نفت تهران را در محدوده قیمتی مشخص خریداری کند. به طور قطع اگر همه حجم سرمایه را یکباره وارد کند و درخواست خرید سهام مورد نظرش را یک‌جا بدهد باعث بالا رفتن فشار خرید و درنتیجه افزایش قیمت سهام مورد نظرش می‌شود و امکان خرید این سهام در محدوده قیمتی تعیین شده فراهم نمی‌شود. الگوریتم‌های معاملاتی با شکستن سفارش مورد نظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌های کوچکتر با حجم‌های مختلف در آورده و در بازه‌های زمانی مشخص معاملات مد نظر تحلیلگر را انجام می‌دهند.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهی
این الگوریتم‌ها به تنهایی سودآور نیستند بلکه به تحلیلگر اطلاعات بیشتری از شرایط بازار ارائه می‌کنند و به او در بهبود روند تحلیل و تصمم‌گیری و در نتیجه معاملاتش کمک می‌کنند که حاصلش افزایش سود دهی معامله‌گر یا تحلیلگر است. این الگوریتم‌ها زمانی بهترین بازده را برای تحلیلگر دارند که به صورت مجموعه‌ای و گروهی یا در کنار دیگر ابزارهای تحلیل مورد استفاده قرار گیرند. اندیکاتورهای تحلیل تکنیکال مانند RSI یا Ichimoku از جمله الگوریتم‌های سیگنال‌دهی هستند که در حال حاضر در بازار ایران مورد استفاده قرار می‌گیرند.
الگوریتم‌های مانیتورینگ
الگوریتم‌هایی هستند که وظیفه مانیتورینگ و پایش بازار را برعهده دارند و به الگوریتم‌های پایش نیز معروفند. این الگوریتم‌ها پایش را در زمینه‌های مورد نظر که برای‌شان مشخص شده، در کل یا بخشی از بازار انجام می‌دهند. این بررسی‌ها می‌توانند شامل بررسی تشخیص و شناسایی نمادهای هم‌گروه یک سهم در زمان باز شدن نماد آن باشد، یا پایش صورت‌های مالی برخی نمادها در زمان اعلام اطلاعیه آن‌ها.
الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ
الگوریتم‌هایی که وظیفه خرید و فروش سهام برای نگهداری طولانی مدت را به عهده دارند. با این تعریف در می‌یابیم که این گروه از الگوریتم‌ها با شرایط بازار ایران بسیار همخوانی دارند. این الگوریتم‌ها که الگوریتم‌های کم بسامد هم نامیده می‌شوند اینطور عمل می‌کنند که برای مثال استراتژی معاملات یک معامله‌گر خرید سهام در صف فروش و سپس فروش آن در صف خرید است. در واقع برنامه‌ی معامله‌گر نوسان‌گیری روزانه است. در این زمان الگوریتم کم بسامد که بر اساس این استراتژی برنامه‌ریزی شده است به مجرد رسیدن صف فروش به شرایط از پیش تعیین شده دستور دیکته شده را انجام می‌دهد و در قیمت‌های بالاتر که باز برایش مشخص شده عمل فروش را صورت می‌دهد.
تمام این روند ذکر شده به صورت خودکار توسط این الگوریتم انجام می‌شود. در واقع الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ مجوعه سه دسته ای ذکر شده در بالا کنار یکدیگر هستند. این الگوریتم تمام وظایف سه دسته‌ی دیگر را باهم انجام می‌دهد.
الگوریتم‌های پر بسامد یا های فریکونسی تریدینگ (HFT)
وبسایت «اینوستوپدیا» (INVESTOPEDIA) تنها الگوریتم‌هایی را در دسته‌ی پر بسامد یا High Frequency Trading قرار می‌دهد که توانایی فروش سهم خریداری شده در تنها فاصله‌ی زمانی پنج دهم ثانیه را داشته باشند. معمولا معاملات پر بسامد را دوپینگ معاملات الگوریتمی می‌دانند. توسط این الگوریتم‌ها اجرای هزاران معامله در کمترین زمان و بیشترین سرعت انجام می‌شود با هدف دریافت سود کم اما به تعداد زیاد. نتیجه تجمع سودهای حاصل از این معاملات پرتعداد در نهایت همان سود زیادی است که همواره هدف نهایی در بازار سرمایه محسوب می‌شود. این معاملات که کاملا در تضاد با سرمایهگذاری و معاملات سنتی هستند روزانه انجام می‌شوند.
البته الگوریتم‌های پر بسامد به اندازه‌ای که در بازارهای خارج از ایران پر طرفدار هستند در ایران کاربرد ندارند. چرا که در بازارهای خارجی مالیات بر اساس سود هر معامله به شکل تساعدی در تناسب با میزان سود معامله‌گر از او دریافت می‌شود.
بنابراین معامله‌گران در این بازرها به کمک این الگوریتم و معاملات کم سود اما پر تعداد حاصل از آن می‌توانند درصد مالیات خود را به کمترین میزان ممکن برسانند. اما با توجه به ساختار کارمزد و مالیات معاملات در ایران، گاهی ممکن است این الگوریتم‌ها حتی با ضرر همراه شوند.
استراتژی‌های الگوریتم‌های معاملاتی
در بازارهای سنتی همواره فرد موفق کسی بوده که از یک استراتژی معاملاتی (فرماندهی و رهبری معاملات و سرمایه) مناسب و اصولی برخوردار و به آن متعهد است. الگوریتم‌های معاملاتی نیز که قرار است به جای افراد تصمیم بگیرند نیاز به این استراتژی دارند. استراتژی‌ها برای الگوریتم‌ها به چند دسته تقسیم می‌شوند.
استراتژی‌های دنباله‌روی روند یا ترند فالوئینگ
این استراتژی‌ها ساده‌ترین استراتژی‌هایی هستند که از طریق الگوریتم‌ها اجرا می‌شوند چرا که نیاز به پیچیدگی‌های پیش‌بینی قیمتی و تحلیل‌های پیشگویانه ندارند و تنها در میانگین‌های متحرک شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکالی مربوط را دنبال و از روند آن‌ها پیروی می‌کنند. سپس بر اساس نتایج به دست آمده معاملات را صورت می‌دهند.
فرصت‌های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی
شاید لازم باشد ابتدا تعریف مختصری از آربیتراژ داشته باشیم. «کسب سود از طریق اختلاف قیمت در دو بازار مختلف» را آربیتراژ می‌گویند. به این معنی که سهام موجود در دو بازار را به قیمت پایین‌تر در یکی خریداری کرده و به قیمت بالاتر در دیگری به فروش برسانیم. این تفاوت قیمت، سود بدون ریسک یا آربیتراژ است. الگوریتم‌هایی که با این استراتژی برنامه‌ریزی می‌شوند فرصت‌های آربیتراژ یا همان اختلاف قیمت‌ها را شناسایی می‌کنند و با پوزیشن‌گیری مناسب و کارآمد از این فرصت‌های سودده بدون ریسک نهایت استفاده را می‌برند.
معامله پیش از توازن دوره‌ای صندوق‌های شاخصی
این صندوق‌ها نوعی از صندوق‌های سرمایهگذاری هستند که به یکی از شاخص‌های سرمایه‌ی بازار نزدیک می‌شوند و از آن پیروی می‌کنند. این صندوق‌ها در ایران معمولا خود را به شاخص بورس نزدیک می‌کنند. صندوق‌های شاخصی دارایی‌های خود را براساس نرخ‌های جدید بازار به روز رسانی می‌کنند. این کار که در دوره‌های مشخصی انجام می‌شود فرصت خوبی برای معاملات الگوریتمی است. الگوریتم برنامه‌ریزی شده براساس این توازن‌ها و دوره‌های آن‌ها پیش از هر توازن معاملاتی را طبق دستور انجام می‌دهد و سود را از سرمایه‌گذار به معامله‌گر منتقل می‌کند. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده بر اساس این استراتژی معامله‌های دستوری را در بهترین زمان و قیمت انجام می‌دهند.
استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی
استراتژی‌های متعددی بر اساس مدل‌های ریاضی اثبات شده در بازار وجود دارند. مانند استراتژی دلتا خنثی و استراتژی تحلیل پوششی داده‌ها. الگوریتم‌های معاملاتی این دسته براساس این استراتژی‌ها و مدل‌های ریاضی اثبات‌شده برنامه‌ریزی می‌شوند.
بازگشت به میانگین
ایده بازگشت به میانگین در بازار بورس بر این اساس است که یک سهم یا دارایی میانگینی بین بیشترین و کمترین قیمت خود در بازار دارد و در زمان‌هایی که در سقف یا کف قیمت است تمایل به بازگشت به این میانگین در آن دیده می‌شود. میانگین‌های قیمت یک سهم در بازه‌های زمانی مختلف محاسبه می‌شود. الگوریتم‌هایی که بر اساس این استراتژی برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده قیمتی شناسایی و تعریف شده‌ای که در اختیارشان قرار دارد در زمان‌هایی که قیمت سهم به این محدوده نزدیک یا از آن دور می‌شود (به آن وارد یا از آن خارج می‌شود) سفارشات مناسب را صورت می‌دهند.
میانگین موزون حجم قیمت (Volume Weighted Average Price)
میانگین موزون حجم یک سهم یا دارایی (VWAP)، میانگین قیمت‌های معامله شده‌ی سهم در طول یک روز معاملاتی بر اساس حجم معاملات است. VWAP یک ابزار معاملاتی است که معمولا توسط معامله‌گران به عنوان یک مقیاس و مبنا برای تصمیم‌گیری نسبت خرید به فروش یک سهم مورد استفاده قرار می‌گیرد. در این استراتژی یک معامله‌ی بزرگ به معاملات کوچکتر تقسیم می‌شود و بر مبنای میانگین موزون حجم دارایی (اطلاعات تاریخی و اطلاعات لحظه‌ای دارایی و بازار) نوع، قیمت و اندازهی این سفارش‌های کوچکتر محاسبه و تعیین می‌شود. معاملات الگوریتمی با این استراتژی سهام را پایین‌تر از VWAP خریداری می‌کنند و بالاتر از آن می‌فروشند.
میانگین موزون زمان قیمت (Time Weighted Average Price)
میانگین موزون یا وزن‌دار زمان، میانگین وزنی یک سهم یا دارایی (TWAP) را بر اساس معیار زمان بررسی و محاسبه می‌کند. در این استراتژی الگوریتم برنامه‌ریزی شده مجدد یک معامله بزرگ را به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌کند. سپس یک محدوده زمانی مشخص برای آغاز و پایان دادن این معاملات مشخص می‌شود. الگوریتم سفارش‌های کوچک شده را در بازه‌های زمانی معین که در محدوده زمانی اولیه مشخص شده‌اند روانه بازار می‌کند. این کار موجب می‌شود تاثیر سرمایه بزرگتر در بازار به حداقل میزان ممکن برسد.
درصد حجمی
هدف از این استراتژی که همان (PERCENTAGE OF VOLUME) یا POV است ماندن معامله‌گر زیر نمودار است. به این ترتیب که معامله‌گر سفارشات خود را با درصدی پایین نسبت به حجم کلی معاملات یک دارایی به انجام می‌رساند تا معاملاتش به چشم نیامده و تاثیری بر روند بازار نگذارد. الگوریتم برنامه‌ریزی شده با استراتژی درصد حجمی، به ارسال سفارشات جزئی ادامه می‌دهد و زمانی کار را متوقف می‌کند که سفارش به طور کامل انجام شود. در اصل این الگورتیم این معاملات را تا رسیدن به حجم کلی سفارش که با توجه به حجم معاملات دارایی برایش مشخص شده است، ادامه خواهد داد.
کسری اجرا و پیاده‌سازی (Implementation Shortfall)
در این استراتژی نرخ مشارکت در معاملات یک دارایی مشخص می‌شود و الگوریتم برنامه‌ریزی شده با آن، این نرخ را در محدوده مشخصش با توجه به حرکت مطلوب یا نامطلوب قیمت سهام افزایش یا کاهش می‌دهد.
پیش‌نیازهای فنی
برای معاملات الگوریتمی
اکنون نیاز است که الگوریتم‌ها بر اساس این استراتژی‌ها و دسته‌بندی‌های گفته شده توسط برنامه‌های کامپیوتری طراحی شوند. طی این فرایند یک نرم‌افزار یا ربات معامله‌گر ساخته می‌شود که به معاملات و سفارشات دسترسی دارد و آن‌ها را براساس الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده به طور خودکار مدیریت می‌کند. عملی کردن این فرایند نیازمند موارد زیر است:
• تسلط به زبان برنامه‌نویسی برای نوشتن برنامه استراتژی معاملات یا به کارگیری یک متخصص برنامه نویسی و یا تهیه نرم‌افزار معاملاتی
• ارتباط با شبکه و دسترسی به پلتفرم معاملات به منظور پوزیشن‌گیری مناسب و انجام سفارشات توسط متخصص
• دسترسی به اطلاعات و دیتای بازار سرمایه تا بتوان آن‌ها را در اختیار الگوریتم برای انجام وظایف تعریف‌شده‌اش قرار داد.
• ایجاد زیرساخت لازم برای انجام پیش تست روی سیستم برنامه ریزی شده پیش از ورود به بازار واقعی
• فراهم کردن اطلاعات تاریخی لازم و دیتای شرایط بازار در گذشته بسته به استراتژی اجرا شده در الگوریتم برای تست کردن آن
کاربرد هوش مصنوعی در الگو ترندینگ
استفاده از هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را از یک نرم‌افزر تحلیلگر ساده و پیش پا افتاده داده‌ها به یک سیستم هوشمند تبدیل می‌کند که قابلیت دارد از طریق تحلیل داده‌ها به یک بینش جدید دست یافته و بر اساس آن معاملات را انجام دهد.
بستر کاملا کمی در بازارهای مالی، چه از نظر قیمتی و چه از نظر خروجی اندیکاتورهای تکنیکال، بهترین فضا برای بکارگیری تکنیک‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود. اساس کار الگو تریدینگ اطلاعات و تحلیل آن‌ها است و هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل و بررسی بهتر و عمیق‌تر این اطلاعات کمک کند و نسبت به ارزش‌ها و سهام موجود در بازار بینشی عمیق پیدا کند. بینشی که به تحلیل‌های دراز مدت و دیدهای آینده‌نگر منجر می‌شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی که تا کنون در بازرهای مالی مورد استفاده قرار گرفته‌اند به دو دسته‌ی الگوریتم تصادفی و الگوریتم ژنتیک تقسیم می‌شوند.
الگوریتم‌های تصادفی
در این روش روش‌ها و ابزارهای مختلف تکنیکال با هم ترکیب شده و به یک استراتژی واحد تبدیل می‌شوند. سپس این استراتژی واحد مورد آزمایش و بک‌تست قرار می‌گیرد. برای مثال معامله‌گر یا کاربر شرایط ایده‌آل و مورد پذیرش خود را از از یک بازه زمانی با مشخص کردن حداقل سود و حداکثر ضرر مشخص می‌کند.
سپس سیستم با در نظر گرفتن این اطلاعات و داده‌های دیگر در زمان مشخص شده توسط کاربر، تمام ابزارهایی که در اختیارش قرار دارند (مانند اندیکاتورهای تکنیکال، اسلایتورها، اندیکاتورهای بر اساس مبتنی بر قیمت و کندل استیک‌ها) ترکیب می‌کنند و براساس آن‌ها بازار را در حالت‌های متفاوت بررسی می‌نماید و زمانی که به نتیجه تعیین شده از سوی کاربر رسید عملکرد استراتژی که منجر به آن نتیجه شد را ذخیره و ارائه می‌کند.
الگوریتم‌های ژنتیک
در این روش استراتژی‌های سودآور سریع‌تر از روش قبلی به دست می‌آید. چرا که استراتژی‌های به دست آمده از الگوریتم تصادفی به صورت داده به هوش مصنوعی داده می‌شود و سپس سیستم آن‌ها را بررسی کرده و استرتژی‌هایی مرتبط با یکدیگر را دو به دو باهم ترکیب می‌کند و به یک استراتژی جدید می‌رسد.
در واقع در این بررسی معین می‌شود که شرایط اولیه مشخص شده از سوی کاربر را استراتژی‌های تولید شده توسط الگوریتم تصادفی به دست آورده و یا استراتژی‌های اولیه داده شده به آن. سپس استراتژی موثر را نگه داشته و دیگری را حذف می‌کند. بنابراین استراتژی‌های سودآور سریع‌تر به دست می‌آیند اما احتمال مشابه بودن آن‌ها بسیار زیاد است.
نقش کاربر در استفاده از هوش مصنوعی در طراحی استراتژی‌های جدید و سودآور، بک تست و تایید نهایی آن‌ها است. این آزمایش‌ها به نوعی تضمین عملکرد هوش مصنوعی و بررسی استحکام استراتژی‌های تولیدی است.
مزایای استفاده از معاملات الگوریتمی
اما شاید بعد از بحث مفصل درباره معاملات الگوریتمی، اکنون این سئوال برای شما مطرح شده باشد که بهره‌گیری از این شیوه چه مزایایی را نسبت به سایر روش‌ها دارد؟ در ادامه تلاش خواهیم کرد به این پرسش شما به شکلی کامل پاسخ دهیم.
صرفه جویی در زمان
فعالان بازار سرمایه روزانه ساعت‌ها وقت صرف رصد بازار و یافتن سیگنال‌های مناسب می‌کنند. که این کار با گسترش بازار و بالا رفتن تعداد نمادها سخت‌تر و زمان‌برتر خواهد شد. اما الگوریتم‌ها اینکار را باسرعت و دقت بیشتر از طریق زیر نظر گرفتن کل بازار و نمادهای آن به صورت همزمان انجام می‌دهند. در بازارهای جهانی که به صورت ۲۴ ساعته فعال هستند الگوریتمیک ترندینگ نیاز مستمر رصد بازار از سوی معامله‌گر را نیز از بین می‌برد. بر همین اساس انجام معاملات نیز توسط الگوریتم‌ها درست و دقیق زمان‌بندی می‌شوند و سفارشات با سرعت بیشتر صورت می‌گیرند. نتیجه این سرعت جلوگیری از تغییرات آنی قیمت هم می‌تواند باشد. همچنین با بالا رفتن سرعت ورود به معاملات یا خروج از آن‌ها، ضرر مالی ناشی از تاخیر در ثبت سفارش‌ها به حد چشمگیری کاهش می‌یابد. باید در نظر گرفت سرعت کامپیوتر در انجام چنین کارهایی از سرعت انسان بسیار بیشتر است.
کنترل احساسات در مدیریت معاملات
پیش‌تر گفتیم که از عوامل موفقیت یک فعال در بازار سرمایه تعهد به استراتژی است. اما در تصمیم‌گیری‌های انسانی، عدم کنترل و غلبه بر احساسات بارها منجر به اشتباهات جبران ناپذیر در بازار سرمایه شده و این تعهد را زیر سوال برده است. استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی این ریسک را تا حد امکان پایین آورده و با حذف مداخلات احساسی تعهد به استراتژی را به بیشترین میزان می‌رساند. همچنین خطاهای دیگر انسانی که در انجام دستی معاملات اتفاق می‌افتد و بسیار هم مرسوم است نیز به کمک معاملات الگوریتمی به حداقل ممکن خود می‌رسد.
پس علاوه بر سرعت بخشیدن، الگوریتم‌ها درصد دقت معاملات را هم بالا می‌برند و سفارشات در این روش سریع‌تر و دقیق‌تر از حالت دستی و سنتی انجام می‌شود.
کاهش تخلفات در بازار
تخلفات معمولا توسط انسان‌ها انجام می‌شوند و ماشین قادر به تخلف نیست. بنابراین استفاده از معاملات خودکار که بدون دخالت انسان انجام می‌شود آمار تخلفات را در بازار سرمایه تا حد زیادی کاهش می‌دهد. یکی از دلایل میل بازارهای جهانی به سوی معاملات الگوریتمی همین موضوع مهم است.
کاهش هزینه
معاملات الگوریتمی تنها هزینه پیاده‌سازی و خدمات مرتبط با آن‌ها را برای معامله‌گر به همراه دارند و سرمایه‌گذار موظف به پرداخت کارمزد تحقیقات تحلیلی به هیچ کارگزاری نیست.
اجرای استراتژی‌های معاملاتی پیچیده
از آنجا که الگوریتم‌های معاملاتی توسط کامپیوترها انجام می‌شوند قادر به پیاده‌سازی استراتژی‌های پیچیده و استفاده از چند استراتژی به صورت همزمان هستند. آنچه در روش‌های دستی شاید غیر ممکن یا بسیار دور از تحقق باشد.
قابلیت پیش تست
معاملات الگوریتمی را می‌توان با کمک اطلاعات و داده‌های تاریخی بازار در شرایط مشابه، آزمایش کرد و معامله‌گر می‌تواند به کمک این پیش تست ریسک سرمایه‌گذاری‌اش را کاهش دهد. با پیش تست می‌توان به نکاتی مانند میزان سود، میزان ضرر، متوسط میزان سود به ضرر و تعداد معاملات در محدوده‌ی زمانی آزمایش شده دست یافت.