معامله کردن در بازار رمزارزها می‌تواند با استفاده از برنامه‌نویسی در کامپیوتر و به صورت تمام اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک انجام پذیرد. در این شیوه کامپیوتر بر اساس الگوریتمی که به آن توسط کاربر داده شده است در بازار مالی جستجو میکند و تمامی فرصتهای معاملاتی پیش رو را رصد و مورد ارزیابی قرار میدهد. این ابزار فقط مختص یک بازار سرمایه‌گذاری خاص نیست بلکه در تمامی بازارهای مالی همچون بازار کریپتوکارنسی‌ها، بازار بورس و بازار آتی کالا کاربرد دارد.
- فهرست مطالب پنهان کردن
سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ چیست؟
سرمایه‌گذاری کمی (سرمایه‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌گذاری سیستماتیک نیز شناخته میشود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده میکند. به عنوان مثال میتوان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.
مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل میکنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آنها متفاوت و قابل بحث است. مدل‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می‌شوند، استراتژیهای کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار میگیرند.
معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟
همانطور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می‌باشد که فرصتهای سرمایه‌گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی میکند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود میکند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصتهای معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌باشد. نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آنها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:
- یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار معامله‌گر قرار میگیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار میدهد، صورت میگیرد.
- موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب میشود. در این بخش بر اساس استراتژی که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌ریزی میشود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار میدهد. محاسبات آماری و مقایسه داده‌های تاریخی لازم را انجام میدهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری میگیرد و آن را اجرا میکند.
- در مرحله آخر الگوریتم سفارش‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال میکند و این کار زمانی اجرایی میشود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.
تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی
هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان آغازگر جنبش سرمایه‌گذاری کمی شناخته میشود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد میشود که مدل‌های ریاضی را میتوان در سرمایه‌گذاری به کار برد.
تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران سرمایه‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده میکنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده‌های کیفی ویژگی است که نمی‌توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.
بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل‌های نرم‌افزاری به سرمایه‌گذاران کمک میکند تا فرصتهای سرمایه‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.
ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)
مهم‌ترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می‌باشد. با خودکارسازی معاملات می‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌ترین بررسی‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌های روش‌های کمی، کاهش هزینه‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه‌نویسی نرم‌افزاری می‌توانید هزینه‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.
انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ
به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:
الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌های دارایی‌ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده میکند. سرمایه‌گذارانی که از این استراتژی پیروی میکنند، عموماً فرض میکنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز می‌گردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.
سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (Factor-Based Investing)
سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده میشود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته میشود که بازده سهام بر مبنای آنها بررسی میشود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.
دنبال کردن روند (Trend Following)
وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی میشود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی‌هایی است که توسط سرمایه‌گذاران استفاده میشود. این استراتژی شامل الگوریتم‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت میکنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و الگوها و شاخص‌های بازار برای تصمیمگیری استفاده میکنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژیهای معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین میشود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری میکنند تا واکنش‌های افراد را پیشبینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش‌ها، پست‌های اجتماعی، ویدئوها، پست‌های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌گذاران از این استراتژی برای پیشبینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده میکنند.
استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)
آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره میگیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژیهای تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده میکند.
دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت
یکی از مهم‌ترین دانش‌ها برای سرمایه‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژیهای معاملاتی به زبان برنامه‌نویسی به کار برده میشود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌یابد و از این طریق میتوان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.
