چگونه می توان استراتژی های معاملات الگوریتمی را توسعه داد؟

فراگیری استراتژی های معاملات الگوریتمی یک فرصت استثنایی برای کسب درآمدهای بسیار بزرگ است و از آنجایی که عده ی کثیری از مردم همواره به دنبال کشف ایده هایی نو جهت افزایش دارایی های خود هستند، تصمیم گرفتند تا شغل های روزانه ی خود را رها کرده و وارد دنیای شگفت انگیز معاملات سهام در بورس شوند.

در گذشته به آن صورت فرصت فعالیت جدی در این حیطه وجود نداشت زیرا نرم افزارهای قدرتمند اجرای معاملات در دسترس نبود و همین طور دوره های پیشرفته ی آموزش بورس نیز مانند عصر حاضر برگزار نمیشد، در نتیجه مردم از علم و اطلاعات کافی برخوردار نبودند.

بسیاری از مردم در مقیاس بزرگ و کوچک، سود کسب کرده و یا از دست داده اند. درواقع فعالیت آن ها به مانند یک بانک دار ثروتمند بود که از یک شغل برتر و بدون علم کافی وارد معاملات بورس شده و در یک مدت اندک سرمایه های خود را ازدست داده، و قطعاً این اتفاق یک دلیل دارد و آن نداشتن استراتژی های معاملات الگوریتمی پیشرفته در روند بازار است.

داستان های مشابه زیادی در این باب وجود دارد، اما شما به عنوان یک تریدر، باید نحوه ی استفاده از هوش مصنوعی در بورس و همچنین استفاده از استراتژی های مناسب را جهت جلوگیری از این چنین ضررهای هنگفت، در دستور کار خود قرار دهید.

باید بگوییم که صدها استراتژی وجود دارد که هر کدام برای مدت زمان طولانی آزمایش و اثبات شده اند. بنابراین به عنوان یک تریدر باید بتوانید استراتژی های کاربردی را پیدا کرده و از آن ها در بازارهای مختلف استفاده کنید.

در این مقاله ما شما را با معاملات الگوریتمی آشنا می کنیم و همین طور جزئیات بسیار متنوعی را در مورد چگونگی توسعه ی استراتژی معاملات، با شما در میان خواهیم گذاشت.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی ، مفهومی است که شما با استفاده از یکسری کدهای مختلف، اندیکاتورهای تکنیکال خود را با آن منطبق می کنید. در گذشته معاملات الگوریتمی اصطلاحاً شکارگاه افرادی بود که دارای تجربه و مهارت برنامه نویسی بالایی بودند. اما امروزه هر کسی به واسطه ی مجموعه ای از فنون کاربردی قادر به توسعه ی الگوریتم های خود و اجرای آن ها با استفاده از یک استراتژی drag و drop ساده است.

استراتژی drag & drop روشی است که شما ابزارهای قبلاً توسعه یافته را به ترتیب از طریق آن drag می کنید. بعد از اینکه ابزارهای الگوریتمی خود را توسعه دادید ، می توانید آن ها را در زمان حضور یا عدم حضور خود مستقر کنید. شما همچنین می توانید الگوریتم هایی را ایجاد کنید، تا زمانی که انتظارات معاملاتی شما برآورده شد، به شما هشدار دهد.

مولفه های اصلی توسعه ی استراتژی های معاملات الگوریتمی

برای توسعه ی استراتژی های معاملات الگوریتمی خوب، به تعدادی از موارد بخصوص نیاز است. اول اینکه شما به اندیکاتور احتیاج دارید. ایده ی اصلی این است که وقتی برخی معیارهای اندیکاتورهای تکنیکال برآورده شد، اقدام کنیم.

اندیکاتورهای معاملات روز:

اندیکاتورهای تکنیکال زیادی وجود دارد که می توانید از آن ها در معاملات الگوریتمی استفاده کنید، با این حال توصیه می کنیم که فقط چند اندیکاتور خاص را که در آن هم تجربه و هم تسلط کافی را بدست آورده اید با یکدیگر ترکیب کنید. لذا موارد ذیل را پیشنهاد می کنیم :

• میانگین متحرک (moving average)
• پارابولیک سار (parabolic sar)
• استوکاستیک (Stochastic)
• اندیکاتور RSI
• اندیکاتور RVI

با داشتن این مجموعه از اندیکاتورها در یک مسیر واحد و درست قرار خواهید گرفت.

ورودی ها، متغییرها، و برخی از مسائل ریاضی:

معمولاً چهار نوع ورودی موجود است، که شامل رشته، عدد صحیح، بولین (Bolean) و تعداد است. بعد متغیرها را داریم، معمولاً متغیرهای متناظر متنوعی برای هر نوع داده وجود دارد، این نوع داده ها عبارتند از : بولین، تعداد، متن و زمان تاریخ. این متغیرها به الگوریتم ها می گویند که چه کاری را در چه زمانی انجام دهند.

جنبه های مهم بعدی ویژگی های ریاضیاتی است که شامل +، – و = در میان سایر موارد می باشد. نکته آخر اینکه بحث Logic یا منطق بسیار مهم است، آن ها عبارتند از And و Or، به عنوان مثال هنگامی که مقدار RSI برابر 29 و مقدار Stochastic برابر 28 باشد، می توانید معاملات الگوریتمی را به سمت خرید هدایت کنید. در اینجا این فرصت را دارید که از هر دو استفاده کنید.

انجام عملیات Backtesting روی استراتژی های معاملات الگوریتمی

یکی از مهم ترین جنبه های توسعه ی ابزار، برای گنجاندن آن در استراتژی های معاملات الگوریتمی ، تعیین زمان است. برای یک تریدر، استفاده از مقادیر طولانی مدت مانند میانگین متحرک 200 روزه ، کاری اشتباه است. واقعیت امر، در این حالت مسیر درستی طی نمی شود، لذا شما باید از یک بازه ی زمانی کوتاه مدت در توسعه ی برنامه های خود استفاده کنید.

بعد از اینکه Expert Advisor (اصطلاح دیگری برای الگوریتم ها) خود را توسعه دادید، مهم ترین کاری که باید در حوضه ی معاملات الگوریتمی انجام دهید، عملیات Backtesting است. اگر این کار را انجام نداده اید مطمئن باشید که موفق نخواهید شد. بک تستینگ به شما این امکان را می دهد تا الگوریتم های خود را به گذشته برگردانید و ببینید که عملکرد آن چقدر خوب است.

اگر به هر نحوی متوجه شدید که معاملات الگوریتمی شما عملکرد خوبی نداشته است، احتمال دارد که در آینده نیز به خوبی کار نکند، لذا همواره لازم است که روندهای خود را مورد بررسی قرار دهید.

3 مرحله برای تقویت استراتژی های الگوتریدینگ

درک تجزيه و تحلیل تکنیکال، بنیادی و احساسی:

اول شما باید یک درک اساسی از تحلیل تکنیکال، بنیادی و اساسی در معاملات الگوریتمی داشته باشید، با داشتن درک خوب در این باره، موقعیت بهتری برای اجرای برنامه های خود خواهید داشت. ایجاد این الگوریتم ها بدون داشتن دانش کافی در مورد این سه فاکتور عملاً غیر ممکن است. زیرا شما نمی‌توانید از اندیکاتورهایی که قبلاً ذکر شد، به درستی استفاده کنید.

داشتن درک کافی از اصول برنامه نویسی:

شما باید بهترین کار را جهت یادگیری اصول برنامه نویسی انجام دهید، (ایده آل ترین آن زبان پایتون است). این زبان به شما کمک می کند تا فرمول های ریاضی را بسیار بهتر از عملیات drag & drop در فرآیند معاملات خود انجام دهید.

معاملات الگوریتمی خود را ایجاد و تست کنید:

پس از ایجاد الگوریتم ها، باید آن ها را برای چندین ماه تست کنید. همان طور که گفتیم، استفاده از مدل ها بدون صرف وقت جهت تست آن ها، امری خطرناک در اجرای معاملات الگوریتمی خواهد بود. به این دلیل است که شما یک مدل یا الگوریتم می خواهید که به ابعاد مختلف بازار پاسخ دهد.