فردای اقتصاد: با پررنگ شدن کریپتوکارنسی در دنیا، معاملات و کسب سود از تغییرات رمزارزها در بین بسیاری از افراد محبوبیت یافت. بسیاری از افراد در این حوزه به عنوان تریدر در حال فعالیت هستند. این نوع فعالیت از گذشته در بازارهای مالی و بورس وجود داشت. به مرور زمان تریدرها دست به ابداع روش‌های نوین معاملاتی زدند تا بتوانند سود خود را تضمین کنند و کم کم با پیشرفت تکنولوژی این معاملات به تقریب بالاتری از اطمینان دست یافتند. معاملات الگوریتمی امروزه در اغلب بازارهای مالی از جمله کریپتوکارنسی مورد استفاده است. سوالی که مطرح می‌شود این است که آیا این نوع معاملات کاملا سودده هستند و چه مشکلاتی را ممکن است ایجاد کنند؟
معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی فرآیندی برای اجرای سفارش‌ها با استفاده از دستورالعمل‌های معاملاتی خودکار و از پیش برنامه‌ریزی شده برای محاسبه متغیرهایی مانند قیمت، زمان و حجم است. الگوریتم مجموعه‌ای از مسیرهای مختلف برای حل یک مسئله است. الگوریتم‌های کامپیوتری نسبت‌های کوچکی از یک سفارش کامل را به مرور زمان انجام می‌دهند.
معاملات الگوریتمی از فرمول‌های پیچیده همراه با مدل‌های ریاضی و نظارت انسانی برای تصمیم گیری برای خرید یا فروش اوراق بهادار مالی در بورس و یا کریپتوکارنسی استفاده می‌کنند. معامله‌گران الگوریتمی اغلب از فناوری معاملاتی با فرکانس بالا استفاده می‌کنند، که می‌تواند شرکت را قادر سازد ده‌ها هزار معامله در ثانیه انجام دهد. معاملات الگوریتمی را می‌توان در موقعیت‌های مختلف از جمله اجرای سفارش، آربیتراژ و استراتژی‌های معاملاتی استفاده کرد.
آشنایی با معاملات الگوریتمی
استفاده از الگوریتم‌ها در معاملات پس از معرفی سیستم‌های معاملاتی کامپیوتری در بازارهای مالی آمریکا در طول دهه ۱۹۷۰ افزایش یافت. در سال ۱۹۷۶، بورس نیویورک سیستم سفارشات تعیین شده (DOT) را معرفی کرد.
در دهه‌های بعد، صرافی‌ها توانایی‌های خود را برای پذیرش تجارت الکترونیکی افزایش دادند و تا سال ۲۰۰۹، بیش از ۶۰ درصد از کل معاملات در ایالات متحده توسط رایانه‌ها انجام شد.
مایکل لوئیس، نویسنده، تجارت الگوریتمی با فرکانس بالا، استدلال می‌کرد که شرکت‌ها درگیر مسابقه تسلیحاتی برای ساختن رایانه‌های سریع‌تر بودند که می‌توانستند با صرافی‌ها سریع‌تر ارتباط برقرار کنند، تا با استفاده از انواع سفارش‌هایی که به ضرر سرمایه‌گذاران متوسط باشد، از رقبا با سرعت بیشتری بهره‌مند شوند.
تجارت الگوریتمی خودتان انجام دهید
در سال‌های اخیر، عمل معاملات الگوریتمی خودت انجام بده، فراگیر شده است. برای مثال، صندوق‌های تامینی مانند Quantopian، الگوریتم‌های جمعی از برنامه‌نویسان آماتور را که برای نوشتن سودآورترین کد رقابت می‌کنند، جمع‌آوری می‌کنند. این عمل با گسترش اینترنت پرسرعت و توسعه رایانه‌های سریع‌تر با قیمت‌های نسبتاً ارزان امکان‌پذیر شده است. پلتفرم‌هایی مانند Quantiacs به منظور خدمت به معامله گران روزانه که می‌خواهند قدرت خود را در معاملات الگوریتمی امتحان کنند، ایجاد شده‌اند.
یکی دیگر از فناوری‌های نوظهور در وال استریت، یادگیری ماشینی است. پیشرفت‌های جدید در هوش مصنوعی به برنامه‌نویسان این امکان را داده است که برنامه‌هایی را توسعه دهند که می‌توانند خود را از طریق یک فرآیند تکراری به نام یادگیری عمیق بهبود بخشند. معامله گران در حال توسعه الگوریتم‌هایی هستند که برای سودآوری بیشتر به یادگیری عمیق متکی هستند.
مزایا و معایب تجارت الگوریتمی
معاملات الگوریتمی عمدتاً توسط سرمایه‌گذاران نهادی و کارگزاری‌های بزرگ برای کاهش هزینه‌های مرتبط با معاملات استفاده می‌شود. طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای سفارشات بزرگ که ممکن است ۱۰ درصد از حجم کل معاملات را تشکیل دهند، سودمند است. به طور معمول بازارسازان از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می‌کنند.
معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریع‌تر و آسان‌تر سفارش‌ها را فراهم می‌کند و آن را برای صرافی‌ها جذاب می‌کند. به نوبه خود، این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه‌گذاران می‌توانند به سرعت سود خود را از تغییرات کوچک در قیمت رزرو کنند. استراتژی معاملاتی اسکالپینگ معمولاً از الگوریتم‌هایی شامل خرید و فروش سریع استفاده می‌کنند و از این طریق از افزایش کوچک قیمت‌ها منتفع می‌شوند.
سرعت اجرای سفارش که در شرایط عادی مزیتی محسوب می‌شود، زمانی که چندین دستور به طور همزمان و بدون دخالت انسان اجرا شوند، می‌تواند مشکل ساز شود. مطرح می‌شود که سقوط فلش در سال ۲۰۱۰ به دلیل معاملات الگوریتمی بوده است.
فلش کرش (Flash Crash) برای اولین بار در 6 می 2010 در ایالات متحده رخ داد. معامله 4.1 میلیارد دلاری در بورس اوراق بهادار نیویورک (NYSE) منجر به از دست رفتن هزار واحدی شاخص داوجونز شد اما در حدود ۱۵ دقیقه داوجونز مجددا به ارزش قبلی خود بازگشت. به طور کلی فلش کرش به سناریویی اشاره دارد که در آن قیمت اوراق قرضه، سهام یا کالاها به طور ناگهانی سقوط می کند اما به سرعت بهبود می یابد. در این حالت بازار به طور ناگهانی سقوط می‌کند اما قیمت‌ها تقریباً بلافاصله مجدداً افزایش می‌یابند.
یکی دیگر از معایب معاملات الگوریتمی این است که نقدینگی که از طریق سفارشات خرید و فروش سریع ایجاد می‌شود، می‌تواند در یک لحظه ناپدید شود و شانس سودآوری معامله‌گران از تغییرات قیمت را از بین ببرد. همچنین می‌تواند منجر به از دست دادن آنی نقدینگی شود.
تبادل نظر