انواع الگوریتم‌های معاملاتی

دوره پایتون مقدماتی و پیشرفته معاملات الگوریتمی در پایتون علی رئوفی

دوره معاملات الگوریتمی در پایتون

برای کسب اطلاعات بیشتر از دوره پایتون به صورت آنلاین به ایدی تلگرامی www.t.me/abedizohreh پیام دهید.

در انبار موجود نمی باشد

توضیحات

دوره جامع پایتون و کاربردهای آن در اقتصاد و مالی

دوره معاملات الگوریتمی در پایتون (آنلاین + دریافت ویدئو مادام العمر)

دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی – مقدماتی

دوره یادگیری ماشینی در پایتون کاربرد آن در اقتصاد و مالی

اگر شک دارید که در دوره پایتون و کاربردهای آن در اقتصاد و مالی شرکت کنید متن زیر را بخوانید:

امروزه بازارهای #مالی در حال پوست‌اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از ۸۵ درصد از معاملات بازارهای مالی به صورت #معاملات_الگوریتمی انجام می‌شوند (معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که به وسیله کامپیوتر و بدون دخالت انسان انواع الگوریتم‌های معاملاتی و با دقت بالا انجام می‌شوند). عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار زیادی از داده‌های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از داده‌ها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش انواع الگوریتم‌های معاملاتی و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است. از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و #هوش_مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است.

موسسات مالی این روزها، با به کارگیری هوش مصنوعی به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های #پایتون در حوزه #یادگیری_ماشینی (یادگیری ماشینی: روش‌هایی که به کامپیوتر کمک می‌کند تا بتواند تصمیم‌های مناسب را اتخاذ کند) و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه‌نویسی است که سادگی برنامه‌نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پایتون یک زبان بسیار قدرتمند در #تحلیل_داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و پکیج‌های قدرتمندی در این زمینه در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه‌ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می‌کند.

دوره حاضر جامع‌ترین دوره پایتون و کاربرد آن در #اقتصاد و بازارهای مالی است که تاکید آن بر یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی است. این دوره در ۷۲ ساعت و در سه سطح مقدماتی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی تهیه شده است.
برای شرکت در این دوره کاربردی و دریافت ویدیٔوهای آن می توانید به دایرکت پیج اینستاگرامی استاد دوره (علی رئوفی) مراجعه نمایید یا در تلگرام به ایدی زیر پیام دهید:
t.me/abedizohreh

این آموزش با این فرض تهیه شده است که مخاطب هیچ دانش و تجربه قبلی در زمینه برنامه‌نویسی نداشته و در طول آموزش با این زبان آشنا می‌شود. این آموزش با تشریح مبانی نظری در حوزه مالی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی، مثال‌های عملی متنوعی نیز در رابطه با بازارهای مالی ارایٔه خواهد کرد.

برای ثبت نام، در #دایرکت پیام ارسال بفرمایید

مدرس دوره، علی ریٔوفی، دکتری اقتصاد مالی و #اقتصادسنجی از دانشگاه علامه طباطبایی است که مقالات متعددی را در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های معتبر بین‌المللی به چاپ رسانده است. ایشان به زبان برنامه نویسی #متلب (MATLAB) و R و Mql5 نیز مسلط است و دوره‌های متعددی را در این زمینه با همکاری دانشگاه‌ها و نهادهای مالی برگزار نموده است.

عنوان دوره: دوره آنلاین معاملات الگوریتمی با پایتون (همراه با آموزش صفر تا صد پایتون) + دوره پایتون مقدماتی و یادگیری ماشینی

طول دوره: 72 ساعت

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی (صفحه در گوگل اسکولار)/ (صفحه در ریسرچ گیت)

جامع ترین دوره معاملات الگوریتمی در ایران

دوره پایتون مقدماتی و پیشرفته معاملات الگوریتمی در پایتون علی رئوفی

امکان برگزاری دوره برای نهادهای مالی

سرفصل های دوره پایتون صفر تا صد (مقدماتی/ یادگیری ماشینی/ معاملات الگوریتمی):

دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- مقدماتی

• درس صفر: کلیات (آشنایی با زبان‌ها برنامه‌نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
• درس یکم: آشنایی با پایتون (تاریخچه پایتون، ویژگی‌های پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه‌های پایتون، نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط‌های توسعه و…)
• درس دوم: انواع داده‌‌‌ها (اعداد، رشته، لیست، Tuple، دیکشنری، Set و تبدیل داده‌ها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
• درس سوم: انواع عملگرها در پایتون (محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای و…، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
• درس چهارم: ساختارهای تصمیم: دستورات شرطی (ساختار if، else…if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
• درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه‌ها (ساختار for و while، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
• درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال‌هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
• درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
• درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده‌های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی‌ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبتسگی)
• درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
• درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
• درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
• درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
  • ورود داده‌های مالی از منابع معتبر google finance، yahoo finance، world Bank و…
  • انتقال فایل داده از اکسل، R و سایر نرم‌افزارهای مرتبط با مالی
  • انواع ترسیم‌های کاربردی در داده‌های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و ….)
  • انواع محاسبات مقدماتی در مالی (محاسبه بازده و بازده تجمعی، سنجه‌های ریسک، رگرسیون و…)
  • حل تمرین و رفع اشکال

  دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- یادگیری ماشینی

  • درس یکم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
    • تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
    • انواع الگوریتم های یادگیری (با نظارت و بدون نظارت(
    • مقدمه ای بر یادگیری با نظارت
    • مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت
    • انواع داده (اسمی، ترتیبی، عددی)
    • شاخص‌های آماری داده (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار، چارک و…)
    • نمایش گرافیکی توصیف‌های آماری (نمودار میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و…)
    • وابستگی (Correlation)
    • ویژگی های اسمی – باینری
    • عدم شباهت برای داده های عددی
    • معیار کسینوس برای شباهت
    • معیارهای کیفیت داده
    • اعمال پیش پردازش (پاک سازی داده، ترکیب و تجمیع، کاهش داده و….)
    • نحوه رسیدگی به داده‌های گم شده
    • داده نویز
    • هموار سازی داده‌ها
    • استراتژی‌های کاهش داده‌ها
    • رگرسیون خطی (تک متغیره، چند متغیره)
    • نکاتی در رابطه با رگرسیون خطی چند متغیره
    • رگرسیون خطی (تعداد داده‌های آموزشی و تعمیم‌پذیری(
    • انواع خطا
    • بیش پردازش (Overfitting) و روش‌های اجتناب از آن
    • مرز تصمیم خطی و غیرخطی
    • تابع هزینه
    • الگوریتم گرادیان کاهشی در رگرسیون لجستیک
    • کلاس‌بندی با چند کلاس (یکی در برابر بقیه(
    • تنظیم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
    • بایاس و واریانس (Bias & Variance)
    • معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
    • نورون‌های مصنوعی
    • شبکه عصبی پرسپترون چند لایه (MLP)
    • مثال
      • پیش‌بینی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
      • کلاس‌بندی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
      • مقدمه ای بر بردار
      • ماشین بردار پشتیبان
      • محاسبه اندازه حاشیه
      • بردارهای پشتیبان
      • مساله بهینه‌سازی حداکثر کردن اندازه حاشیه
      • مزایا و معایب SVM
      • چند مثال برای درخت تصمیم
      • الگوریتم های ساختن درخت تصمیم
      • بررسی چند مثال
      • بیش برازش ناشی از نویز
      • هرس کردن (Pruning)
      • مزایا و معایب درخت تصمیم
      • معرفی KNN با چند مثال
      • الگوریتم KNN
      • تکنیک‌های Instance-Based
      • مرز تصمیم – دیاگرام Voronoi
      • تاثیر اندازه K در مرز تصمیم
      • معیارهای شباهت
      • استفاده از معیار شباهت کسینوس
      • تاثیر معیار شباهت در مرز تصمیم
      • استراتژی انتخاب K
      • استفاده از KNN برای پیشگویی عددی
      • استفاده از K-D Tree
      • مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
      • روش فیلتر
      • معیار Mutual information
      • روش دسته‌بندی Wrapper
      • استراتژی های جستجو
      • آزمون آماری t
      • انتخاب ویژگی با الگوریتم‌های فراابتکاری
      • مقدمه‌ای بر تقلیل ابعاد
      • تقلیل ابعاد و کاربردهای آن
      • تجسم داده‌ها
      • مقایسه استخراج ویژگی (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
      • بررسی چندین مثال برای استخراج ویژگی با روش PCA
      • انتخاب K مناسب
      • کرنل PCA
      • مقایسه آموزش با نظارت با آموزش بدون نظارت
      • کاربردهای خوشه‌بندی
      • خوشه‌بندی افرازی
      • توضیح روش K-means به همراه چند مثال ساده
      • مشکل بهینه محلی
      • انتخاب کلاسترها (روش آرنجی(
      • نقاط قوت و ضعف روش K-means
      • خوشه بندی سلسله مراتبی (تجمعی و تقسیمی(
      • نمودار دندروگرام (Dendrogram)
      • انتخاب تعداد کلاسترها
      • داده پرت – نویز
      • انواع داده‌های پرت
        • سراسری
        • جمعی
        • زمینه‌ای

        دوره پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی- معاملات الگوریتمی

        معاملات هوشمند ارزهای دیجیتال(معاملات الگوریتمی)

        

        بازار ارز های دیجیتال هیچ ساعتی از شبانه روز تعطیل نمی‌شود و هر ثانیه در این بازار ارزشی فراتر از حد تصور دارد، در تک تک لحظات بیست و چهار ساعته شبانه روز میلیون‌ها دلار از سرمایه تریدرها لیکوئید می‌شود یا سود زیادی از این معاملات بدست می‌آورند. اینجاست که ربات‌های کد نویسی شده می‌توانند با کمترین خطا بیست و چهار ساعته در حال تحلیل چارت‌ها باشند و با الگوریتم‌ها، اندیکاتورها و اسیلاتورها چارت را تحلیل کنند و با API ها سفارشات خرید یا فروش را در صرافی‌ها ثبت کنند.

        به طور کلی استفاده از کدها و برنامه‌های کامپیوتری برای ورود به سفارش‌های معاملاتی بدون دخالت انسان «معاملات الگوریتمی» (Algorithmic Trading) نامیده می‌شود. این الگوریتم‌ها بسته به سطح معاملات می توانند شامل یک دستور ساده یا چندین دستور پیچیده باشند و جنبه‌های گوناگونی مانند زمان‌بندی، قیمت و حجم سفارشات و حتی در موارد پیچیده‌تر عواطف و احساسات و اطلاعات فاندامنتال را مورد تحلیل قرار دهند و با کمترین خطا یک استراتژی کامل معاملاتی را اجرا کنند.

        پیشنیازهای دوره آموزش معاملات الگوریتمی

        • آشنایی مقدماتی با زبان برنامه نویسی پایتون (پکیج رایگان جهاد دانشگاهی صنعتی شریف)
        • آشنایی با مفاهیم پایه بازار ارزهای دیجیتال (دوره آموزشی ورود به بازار ارزهای دیجیتال)
        • آشنایی با تحلیل تکنیکال کلاسیک و الگوهای کندلی

        دوره آموزش معاملات الگوریتمی برای چه کسانی مناسب می باشد؟

        • اساتید و دانشجویان رشته‌های اقتصاد و مدیریت
        • تریدرها و تحلیل‌گران و فعالان بازارهای مالی
        • مشاورین مالی و سرمایه‌گذاری
        • علاقه‌مندان به بازارهای مالی
        • فعالان بازار که وقت کمی برای معامله دارند
        • علاقه‌مندان به اشتغال یا تحقیق در حوزه فین تک (Financial Technology یا FinTech)

        محوریت موضوعی دوره معاملات هوشمند ارزهای دیجیتال

        دوره آموزش الگوریتم تریدینگ برای تمام علاقمندان و فعالین بازارهای مالی اعم از بورس ایران و بین الملل(فارکس)، صنایع بانکداری، بیمه، کارگزاری‌، صندوق‌های سرمایه‌گذاری و سبدگردانی و تمامی افراد شامل دانشجویان و فارغ التحصیلانی که به دنبال کسب تخصص هستند مناسب می‌باشد. اما تمرکز اصلی این دوره بر داده‌های بازار ارزهای دیجیتال است و داده‌های این بازار مورد تشریح و تدریس قرار می‌گیرد.

        دانش‌پذیران در دوره آموزشی معاملات الگوریتمی آموزش می‌بینند که چطور با زبان برنامه نویسی پایتون ربات‌های معامله گر بسازند و با استفاده از داده‌های بازارهای مالی و اتصال اتوماتیک به صرافی‌ها کسب درآمد کنند. همچنین برای یادگیری تخصصی زبان پایتون می‌توانند در دوره آموزش پایتون جهاد دانشگاهی شریف شرکت کنند.

        خرید کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم

        کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم توسط مهندس مجید عبدالحمیدی نوشته شده و انتشارات آراد کتاب آن را چاپ کرده است.

        در این کتاب، به انواع استراتژی ها و دیدگاه های مختلف در بازار بورس پرداخته و هریک از آن ها را نقد و بررسیکرده ایم.

        از طرف دیگر، شاید بسیاری از ما فقط نامی از معاملات الگوریتمی شنیده باشیم و چیز زیادی در مورد آن ندانیم. با این همه، زمانی که بحث الگوریتم به میان می آید، مفاهیمی را به یاد می آوریم که با کامپیوتر مرتبط هستند.

        معاملات الگوریتمی بر انواع الگوریتم‌های معاملاتی اساس الگوهایی انجام می شود که به کمک کامپیوتر تعریف می شوند؛ اما این معاملات می توانند به صورت خودکار و یا نیمه خودکار انجام شوند.

        درباره کتاب

        در اولین فصل از کتاب استراتژی های معاملاتی با طعم الگوریتم، در ابتدا به معرفی انواع سرمایه گذارانی پرداخته ایم که در بازارهای مالی مشارکت می کنند، زیرا همین بازیگران بازار هستند که قیمت ها را شکل می دهند؛ بنابراین، شناخت آن ها اهمیت بسیار زیادی دارد.

        در ادامه توضیحاتی در مورد انواع بازارهای مالی مرسوم در ایران و جهان ارائه کرده ایم. نکته قابل توجه این است که در برخی بازارهای مالی محدودیت هایی برای فعالان بازار در نظر گرفته می شود.

        فصلی نوین برای رهبری معاملات

        

        مدتی است که معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار در بازار سرمایه ایران به عنوان یکی از روندهای آتی بازار سرمایه خودنمایی می‌کند.

        در دنیا نیز یادگیری ماشین یا به طور کلی‌تر، هوش مصنوعی در حال عرض اندام در بازارهای مالی است. شرکت‌های بزرگی در دنیا از جمله CITADEL و Black Rock رهبران سرمایه‌گذاری الگوریتمی محسوب می‌شوند و شرکت‌هایی همچون Quantopian و Numerai با دیدگاه‌هایی متفاوت در حال تلاش برای رهبری معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی هستند.

        آمار ارائه شده در مورد استفاده از الگوریتم‌ها و راهبردهای الگوریتمی در دنیا و بورس‌های پیشرفته، امیدبخش بوده و نشان می‌دهد که در بیش از ۸۰ درصد حجم کل معاملات از آنها استفاده می‌شده است. بنابراین کسانی که با مفاهیم معاملات الگوریتمی آشنایی ندارند، در آینده‌ای نزدیک، دیگر توانایی آن را نخواهند داشت که فعالیت‌های خود را در بازارهای مالی به راحتی ادامه دهند.

        در واقع با توسعه پیشرفت‌های تکنولوژیک در حوزه برنامه‌های معاملاتی و بازارهای مالی، معاملات الگوریتمی مورد اقبال و پذیرش بورس‌ها در سراسر جهان قرار گرفته است. این روش طی یک دهه گذشته در بازارهای توسعه‌یافته رایج‌ترین شیوه معاملاتی بوده و در کشورهای در حال توسعه نیز به سرعت در حال گسترش است. معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص‌ شده چهار وظیفه کلی را دنبال می‌کند؛ رصد و تحلیل کل بازار به‌ صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن، ثبت سفارش‌ها و انواع الگوریتم‌های معاملاتی پوزیشن‌گیری با توجه به استراتژی موردنظر، مدیریت پوزیشن باز و تصمیم به موقع برای حذف و ویرایش و همچنین مدیریت ریسک و سرمایه. به طور کلی هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هر یک از این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند.

        گاهی هم این چهار مورد به صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به ‌کار گرفته می‌شود که در این‌ صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند. معاملات الگوریتمی نباید محدود به قشر خاصی از فعالان بازار سرمایه باشد و باید با حفظ و رعایت استانداردها و پایبندی به قوانین سازمان برای تمامی افراد اعم از حقیقی و حقوقی قابل استفاده باشد. در حال حاضر الگوریتم اجرای معاملات بیشترین استفاده را در بازارهای داخلی دارد، این نوع الگوریتم‌ها فقط برای مدیریت سفارش‌گذاری و اجرای معاملات به‌ کار گرفته می‌شوند و اثر خرید و فروش را در بازار به کمترین حد ممکن خود می‌رسانند.

        تحلیل داده‌ها، پس از پردازش، برای این الگوریتم‌ها ارسال می‌شود و آنها براساس داده‌های موجود برای اردرگذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده اقدام می‌کنند. نحوه سفارش‌گذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم می‌تواند به ‌صورت دستی انجام گیرد و الگوریتم فقط موظف به اجرای آنهاست. یکی از انواع الگوریتم‌های معاملاتی با شکستن سفارش موردنظر آن را به صورت تعدادی سفارش‌های کوچک‌تر با حجم‌های مختلف در آورده و در بازه‌های زمانی مشخص معاملات موردنظر تحلیلگر را انجام می‌دهد.

        معاملات الگوریتمی چیست و چرا متوقف شد؟

        

        در پی نوسانات پی در پی و روند کاهشی بازار سهام، برخی از کارشناسان معاملات الگوریتمی را هدف قرار دادند و معتقد بودند با توجه به شرایط فعلی این دسته از معاملات باید متوقف شود که سرانجام خبر توقف آن توسط مدیر نظارت بر بورس‌ها اعلام شد.

        به گزارش صدای بورس ، معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار عبارت است از: 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.

        معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردی دارد؟

        این معاملات کمک می‌کنند تا برای افراد تجار فرصت‌هایی با بازدهی و سود بیشتر فراهم شود. همین طور با درک اثرات مربوط به عواطف انسانی که تأثیر عمده‌ای به شکل سیستماتیک بر اقدامات تجاری معاملات می‌گذارد، نیز کاربرد فراوانی دارد.

        معاملات الگوریتمی با حذف کردن عامل انسانی و جایگزین نمودن یک چیدمان استراتژی‌های مبتنی بر یک سری از اطلاعات از پیش آماده شده که این توانایی را دارد تا به طور دقیق یک استراتژی کارا بر طبق 7 روز هفته را بچیند. این استراتژی‌ها به کمک کامپیوترها در طول روز نظارت و سپس اجرا می‌شوند.سیستم‌های کامپیوتری مزایای شگرفی نسبت به افراد برای بازار فراهم می‌کنند، پس می‌توان به این مورد اشاره داشت که در طول روز بدون نیاز به خواب و خوراک، فعال هستند و کار می‌کنند.

        به همین خاطر هم چندین سال پیاپی است که معامله‌گران به جای تحلیل داده‌ها توسط خودشان از کامپیوترها کمک می‌گیرند، چرا که بدون معطلی و در میلی ثانیه جوابگوی آن‌ها هستند. همین طور این سیستم‌ها احساسات را در تصمیم‌گیری خودشان فاکتور می‌گیرند و یک استراتژی صحیح و دقیق را به کار می‌برند. مطالعه مقاله "انواع الگو های هارمونیک" را توصیه می کنیم.

        

        مزایای روش معاملات الگوریتمی

        این مزایا در روش تجارت الگوریتمی عبارت‌اند از:

        1. انجام معاملات با قیمت مناسب‌تر
        2. ثبت سفارشات سریع و دقیق انجام می‌شود.
        3. معاملات قبل از این که تغییرات ارزشی حایز اهمیتی رخ بدهد، انجام می‌پذیرد.
        4. معامله از نظر هزینه کاهش پیدا می‌کند.
        5. بررسی نمودن اتوماتیک در مواقع گوناگون بازار
        6. این معاملات را می‌شود در زمان درست طبق داده‌های دریافت شده مجدداً آزمایش کرد و دید که آیا ارزش این را دارد تا به عنوان یک استراتژی ثابت و مناسب و همین طور هوشمندانه مورد بررسی قرار بگیرد یا خیر.
        7. از احتمال این که خطاهای گوناگونی از سوی معامله‌کنندگان فعال در بازار رخ بدهد، تا حد قابل قبولی کم می‌کند.

        اغلب معاملات این چنینی که در بازار انجام می‌شوند، دارای فرکانس بالایی هستند که در تلاش‌اند تا تعداد انبوهی از سفارشات را با سرعت زیاد در چند بازار مختلف با معیارهای گوناگون و بر طبق دستورالعمل‌هایی که از پیش برنامه‌ریزی شده است، به درستی و با دقت کامل ثبت کنند.

        معاملات الگوریتمی در مدل‌های گوناگون، نظیر خرید و فروش و فعالیت‌های مختلف برای سرمایه گذاری بهره‌برداری می‌شوند که برای مثال می‌شود به موارد ذیل اشاره داشت:

        زمانی که سهام‌داران عمده‌ای نظیر صندوق‌های بازنشستگی، شرکت‌های بیمه یا صندوق‌ های سرمایه گذاری این تمایل را دارند تا برای سرمایه گذاری کوتاه مدت یا بلند مدتی که در پیش دارند و می‌خواهند تا از سرمایه گذاری‌های غیرپیوسته و پرحجم که روی ارزش بازاری سهم تأثیر جدی می‌گذارد، جلوگیری کنند از این روش کمک می‌گیرند.

        شرکای طرف فروش و همین طور سرمایه گذاران کوتاه مدت، کارگزاری‌ها با عنوان سازندگان بازار و داوران هم از پوینت مثبت معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر موارد بیان شده، این قبیل از معاملات الگوریتمی شرایط را برای نقدینگی فروشندگان در بازار فراهم می‌کند.

        استراتژی‌ های مربوط به معاملات الگوریتمی

        منظور از این استراتژی‌ها در اصل نوعی معامله خودکار است که بتواند به نوعی در کاهش هزینه و بهبود درآمد، سودآور باشد. در این بخش به چند استراتژی عمده در بازار اشاره می‌کنیم:

        • استراتژی پیروی از ترند ها

        یکی از رایج‌ترین استراتژی‌ها است که درباره معاملات الگوریتمی برای سنجش پارادایم‌هایی نظیر تغییرات سطح قیمت، شکست کانال، میانگین متحرک و دیگر شاخص‌های مرتبط با این مدل به کار گرفته می‌شود. اینها در اصل جزو راحت‌ترین و ساده‌ترین روش‌هایی هستند که در معاملات الگوریتمی مورد استفاده قرار می‌گیرند، به این دلیل که از ویژگی تحلیل و پیش‌بینی قدرت برخوردار نیستند. برای آشنایی با تحلیل های بورسی مطالعه مقاله "انواع تحلیل بورس" را پیشنهاد می کنیم.

        

        این معاملات بر طبق وقوع الگوهای مطلوب شروع می‌شوند به این دلیل که اجرای این قبیل روندها از راه الگوریتم‌های معاملاتی بدون این که وارد یک سری از پیچیدگی‌های تحلیل برای پیش‌بینی شود، به سادگی و آسانی قابل اجرا است. معامله‌گرانی در بازار به دنبال این هستند تا از ترندها دنباله روی کنند، از میانگین متحرک بین 50 تا 200 روز تحت عنوان یک استراتژی انواع الگوریتم‌های معاملاتی معمول یاد می‌کنند.

        • فرصت‌ های آربی تراژ

        این اصطلاح در اصل به معنای کسب سود از بازار بدون ریسک از طریق تفاوت قیمت موجود بین دو بازار متمایز است. به عبارت دیگر شما سهامی را در بازار خریداری می‌کنید، و همان سهم را در بازاری دیگر که سهم را دارید با قیمت بیشتر به فروش می‌رسانید، در نتیجه از این اختلاف قیمت به نوعی سود می‌کنید. به همین خاطر این سود فاقد ریسک را در بازار معاملات الگوریتمی آربی تراژ می‌نامند.

        عملکرد مشابه به این را می‌توان در ابزارهای آتی داشت که در اصل به این دلیل است که در هر بازه‌ای از زمان می‌شود این عملیات را اجرایی کرد.

        نرم افزار ربات معاملاتی چیست؟

        در ابتدایی‌ترین سطحی که بخواهیم، تعریفی دقیق از آن را ارائه دهیم باید بگوییم: یک کد رایانه‌ای است که می‌تواند سیگنال‌های مربوط به خرید و فروش را تولید و اجرا کند. این ربات برای این که بتواند از کارایی مناسبی برخوردار باشد، بایستی تا به طور منظم و دقیق الگوها و روندهای موجود در بازار را شناسایی کند تا سودآوری داشته باشد.

        بسیاری از معامله‌گران حرفه‌ای در بازار برای انجام معاملات الگوریتمی پیچیده از این ربات‌ها کمک می‌گیرند تا به صورت منظم و دقیق در بازار به خرید و فروش بپردازند.