صفحه اصلی > علم داده و هوش مصنوعی : معاملات الگوریتمی یا الگوریتم تریدینگ در بازار بورس |‌ جای پای هوش مصنوعی در بازار سرمایه

معاملات الگوریتمی یا الگوریتم تریدینگ در بازار بورس |‌ جای پای هوش مصنوعی در بازار سرمایه

معاملات الگوریتمی در بازار سرمایه و بورس

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.

معادلات الگوریتمی در بازار سرمایه
معادلات الگوریتمی

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.

الگو تریدینگ
معادلات الگوریتمی در بازار سرمایه

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.

نمونه گزارش دیتاک از بازارهای سرمایه بر اساس بیگ دیتای شبکه‌های اجتماعی:
مقایسه بازارهای سرمایه گذاری از نگاه افکار عمومی

 

چرا از معاملات الگوریتمی استفاده کنیم؟

  • با استفاده از معاملات الگوریتمی کاربر معاملات خود را 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 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.

  • الگوریتم خودکار:

اگر سیستم شما خودکار باشد همه مراحل معاملات را خودش انجام می‌دهد. از ورودی تا خروجی و مدیریت همگی بر عهده آن خواهد بود.

  • الگوریتم نیمه خودکار:

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.

  • استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک

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.

بیشتر بخوانید: تمرکز هوش مصنوعی بر ایجاد عملکرد انسانی | ترندهای برتر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰

 

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” class=”” 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.

[button color=”red” size=”big” link=”https://dataak.com/%D8%A7%D8%B1%D8%AA%D8%A8%D8%A7%D8%B7-%D8%A8%D8%A7-%D8%AF%DB%8C%D8%AA%D8%A7%DA%A9/” icon=”” target=”true” nofollow=”false”]تماس با کارشناسان دیتاک[/button][/box]

 

من پانتـه‌آ پایـدار کارشناس ارشد مهندسی آی تی در گرایش کسب و کار الکترونیکی هستم. علاقمند به هر فناوری و تکنیک جدیدی در حوزه آی‌تی و هر چه به این حوزه کمک می‌کند. به تحقیق و پژوهش و تولید محتوا در زمینه دنیای دیجیتال و آی تی مشغولم.
مقالات مرتبط

گزارش دیتاک از صنعت لوازم خانگی در ایران

کلان‌داده شبکه اجتماعی درباره نگرش ایرانیان به برندهای لوازم خانگی ایرانی و…

چگونه از سوشال لیسنینگ در مدیریت بحران روابط عمومی استفاده کنیم؟

مدیریت بحران یکی از کارکردهای حیاتی در حوزه روابط عمومی به شمار می‌رود. در دنیای امروز، با گسترش رسانه‌های اجتماعی و سرعت بالای انتشار اطلاعات، تشخیص و مدیریت بحران‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. یکی از ابزارهای کلیدی در این زمینه، سوشال لیسنینگ (رصد اجتماعی) است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به سرعت به بحران‌ها واکنش نشان دهند و از هزینه‌های ناشی از آنها بکاهند. در این مقاله با تمرکز بر سامانه دیتاک به بررسی چگونگی استفاده از سوشال لیسنینگ برای مدیریت بحران روابط عمومی خواهیم پرداخت.

دیدگاهتان را بنویسید