تجارت الگوریتمی: چیست و چگونه یاد بگیریم

اکثر معامله گران یا سرمایه گذاران در بازار مالی رویای داشتن سیستمی را دارند که به طور خودکار بدون نیاز به انجام کار دیگری در تجارت معامله می کند. در حالی که چنین سیستمی واقعا وجود ندارد معاملات الگوریتمی بسیار نزدیک است.

بر اساس یک گزارش اخیر بازار جهانی الگوریتمی بازار به ارزش 10.3 هزار دلار در سال 2018 پیش بینی شده است تا شاهد یک رشد رشد 10% بیش از یک پیش بینی دوره (2022-2027). تقاضا برای یک سیستم سریع و قابل اعتماد و سودمند پیشگام رشد تجارت الگوریتمی است.

با این حال, با وجود در دسترس بودن مواد مختلف, یک مبتدی با پس زمینه غیر فنی ممکن است بسیار دشوار به دنبال یک رویکرد سیستماتیک برای یادگیری تجارت الگوریتمی. برخی از بهترین راه برای یادگیری معاملات الگوریتمی وجود دارد, اما قبل از پس, نگاهی به برخی از چیزهای اساسی شما باید بدانید:

تجارت الگوریتمی است?

تجارت الگوریتمی, همچنین به عنوان تجارت خودکار یا الگوریتم شناخته شده, شامل استفاده از یک کامپیوتر برای اجرای معاملات بر اساس پارامترهای تعریف شده به صورت خودکار. همه چیز در تجارت الگوریتم مبتنی بر داده است و شما می توانید کارهای دیگری را انجام دهید در حالی که رایانه شما از سفارشات شما مراقبت می کند.

معامله گران الگوریتم از یک تکنولوژی با فرکانس بالا استفاده می کنند تا شرکت های تجاری بتوانند تعداد زیادی از معاملات را در هر ثانیه انجام دهند. با این حال, با وجود اینکه خودکار, تجارت خودکار هنوز هم شامل نوعی از مداخله انسان از زمان به زمان برای اطمینان از این است که هنوز هم کار به طور موثر.

تفاوت بین تجارت الگوریتمی, تجارت خودکار, و تجارت کمی

اکثر معامله گران فکر می کنم که تجارت الگوریتم, تجارت خودکار, و تجارت کمی همان معنی, اما این درست نیست.

تجارت خودکار همانطور که از نامش پیداست به این معنی است که همه کارها به صورت خودکار انجام می شود. این شامل استفاده از رایانه برای ایجاد و اجرای خودکار سفارشات است. در عمل, این است که به سادگی خودکار فرایند تجارت کتابچه راهنمای کاربر انسان.

معاملات الگوریتمی از الگوریتمی پیروی می کند تا معاملات را مطابق با برخی از استراتژی های معاملاتی اساسی انجام دهد که هنوز هم می تواند به صورت دستی با دست انسان کار کند. تجارت خودکار یک گام به جلو برای اتوماسیون کل روند معاملات است.

از سوی دیگر تجارت کمی که به عنوان تجارت کوانتس یا کوانتس نیز شناخته می شود شامل استفاده از مدل های ریاضی و اماری و برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل و اجرای سفارشات است.

یکی از تفاوت های عمده بین تجارت الگوریتم و تجارت کوانتز این است که تجارت کمی از دارایی های داده و مدل های ریاضی زیادی استفاده می کند. در مقابل, تجارت متکی بیشتر در تجزیه و تحلیل فنی.

تجارت الگوریتمی چگونه سود است?

بر خلاف روش تجارت سنتی, تجارت الگوریتمی زمان صرف شده در حال مشاهده و تجزیه و تحلیل بازار را کاهش می دهد, در نتیجه اجازه می دهد معامله گران به تمرکز بر روی جنبه های دیگر زندگی خود را.

الگوریتم های معاملاتی 92 درصد از معاملات فارکس را تشکیل می دهند و اگر با مدیریت ریسک مناسب و یک برنامه تجاری خوب اجرا شوند می توانند بسیار سودمند باشند.

شروع کار با معاملات الگوریتمی

بسیاری از منابع در یادگیری تجارت الگوریتمی اینترنتی ممکن است مشکل به هضم. هنوز, اگر شما فرایند یادگیری خود را به طور سیستماتیک, سپس هیچ کس نمی تواند شما را از موفقیت در تجارت الگوریتم متوقف.

در اینجا سه مرحله وجود دارد که هر معامله گر مشتاق باید برای یادگیری معاملات الگوریتمی تمرکز کند.

#1. درک مناطق اصلی تجارت الگوریتمی

تجارت الگوریتمی چند وجهی است. از این رو, درک صحیح از مناطق اصلی یکی از اولین گام برای ایجاد یک الگوریتم برنده است.

مناطق اصلی تجارت الگوریتمی عبارتند از:

تحلیل کمی

تجزیه و تحلیل کمی شامل شناسایی الگوها و ساخت مدل ها برای دسترسی به این الگوها است. سپس از مدل های تولید شده برای پیش بینی حرکت قیمت اوراق بهادار استفاده می شود. اگر شما یک معامله گر فنی و یا مبتنی بر بنیادی, شما ممکن است برای شروع به فکر کردن در مورد تجزیه و تحلیل کمی.

دانش بازارهای مالی

طبیعتا ذهن انسان برای یادگیری با مشاهده طراحی شده است و تحقیقات نشان داده است که صرف وقت برای مشاهده نمودار باعث افزایش دانش فرد در مورد بازار مالی می شود. این دانش بسیار مهم است اگر شما قصد ساخت یک الگوریتم مبتنی بر فنی.

حتی اگر شما یک حرفه ای در تجزیه و تحلیل فنی, اطمینان حاصل شود شما مهارت های تجزیه و تحلیل فنی خود را به روز رسانی از زمان به زمان. درک کامل از جنبه های زیر منحنی یادگیری معاملات الگوریتمی شما را کاهش می دهد.

• انواع ابزارهای معاملاتی
• استراتژی های معاملاتی
• مدیریت ریسک مناسب
• مدل های قیمت گذاری.

مهارت های برنامه نویسی

پس از یادگیری اصول اولیه, گام بعدی این است که حرکت به جنبه های پیشرفته تر از تجارت الگوریتمی. اگر قبلا هرگز کدی را کامپایل نکرده اید زمان یادگیری مهارت های برنامه نویسی فرا رسیده است.

اکثر مردم این جنبه را در یادگیری معاملات الگوریتمی سخت ترین می دانند اما به همان اندازه که فکر می کنید پیچیده نیست. هر استراتژی که شما قصد دارید به طور خودکار, شما نیاز به یک برنامه نویس برای پیاده سازی استراتژی تجاری خود را.

دانش صحیح در مورد سی پلاس پلاس/جاوا / پایتون برای یک توسعه دهنده کوانتومی ضروری است و بهترین راه برای یادگیری در مورد برنامه نویسی تمرین است.

در میان چندین زبان برنامه نویسی اکثر معامله گران ترجیح می دهند از پایتون استفاده کنند و ابزارها و سیستم عامل های مختلفی برای تجارت الگوریتمی وجود دارد که به شما امکان می دهد الگوریتم معاملاتی خود را ایجاد کنید.

#2. تبدیل شدن به یک حرفه ای در تجارت الگوریتم

پس از درک جنبه های اصلی تجارت الگوریتم, نکته بعدی این است که در نظر گرفتن راه های مختلف برای افزایش بیشتر دانش حرفه ای خود را در این حوزه.

جالب است بدانید که می توانید در تجارت الگویی نیز حرفه ای ایجاد کنید.

شروع کار با کتاب

برخی از جنبه های تجارت الگوریتم نیاز به درجه ای از دانش ریاضی و ارقام دارد که ممکن است برای مبتدیان دشوار باشد. یادگیری از طریق کتاب ممکن است برای همه مناسب نباشد اما کتابهای معاملاتی الگوریتمی رویکردی ساده برای یادگیری مفاهیم تجارت خودکار دارند.

در حالی که بسیاری از کتاب های خوب در استراتژی های معاملاتی الگوریتم های مختلف است که شما می توانید در نگاه وجود دارد, لازم است برای جلوگیری از مفاهیم پیچیده ریاضی تا اصول اولیه قابل درک هستند.

به عنوان مثال کتاب" گزینه ها و مشتقات " نوشته جان سی هال کتاب بسیار خوبی برای مبتدیان محسوب می شود.

هنگامی که شما را در درک اصول اولیه, شما می توانید شروع به توسعه استراتژی تجاری خود را, شناخته شده به عنوان مدل تجاری الفا. تجارت الگوریتمی توسط ارنست چان و تجارت و مبادلات توسط لری هریس بحث در مورد سیستم های تجاری و نحوه پیاده سازی.

منابع رایگان

علاوه بر بهترین کتاب در تجارت الگوهای, شما همچنین می توانید استفاده از منابع مختلف رایگان در دسترس مانند را:

• وبینارهای اینترنتی
• ویدیوهای یوتیوب
• به دنبال وبلاگ هایی در مورد تجارت الگویی مانند وبلاگ تخصصی بینش جایی که می توانید هر چیزی را در مورد تجارت الگویی یاد بگیرید.
• همچنین می توانید دوره های رایگان را در سیستم عامل های یادگیری الکترونیکی بگذرانید.

اگرچه مبتدیان می توانند با این منابع رایگان شروع کنند اما لازم است توجه داشته باشید که برخی از این منابع کاستی های خود را دارند. به عنوان مثال سیستم عامل هایی مانند دوره های بارگذاری از احزاب 3 که به این معنی است که کیفیت می تواند متفاوت باشد. برای اطلاعات بیشتر این بررسی را بررسی کنید.

برای مثال کتابهای الگوریتمی ممکن است تجربه تجارت دست اول را به شما ندهند و دوره های رایگان ممکن است دانش محدودی در این زمینه داشته باشند.

از حرفه ای ها بیاموزید

یادگیری از یک متخصص یا یک متخصص متخصص یکی از سریع ترین راه ها برای یادگیری هر مهارتی است. تجارت الگوریتم شامل استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون است. بنابراین لازم است برای یادگیری از یک متخصص به طوری که شما می توانید با متخصص در حالی که تمرین استراتژی های خود را در کنار تعامل می شود.

برو برای برنامه های ام اف

بیشتر دانشجویانی که می خواهند در زمینه تجارت الگوریتم تحقیق کنند برای برنامه های ام اف ای می روند. با این حال, اگر هدف این است که پول, لازم است را به یک مسیر شغلی بیشتر با گرفتن در حوزه تجارت الگوریتمی قرار داده شده می شود.

اکثر برنامه های مفاهیم ریاضی یک مرور کلی از مفاهیم ریاضی می دهند و سودمند است که از تجربه دیگران یاد بگیرید زمانی که تصمیم می گیرید برای دوره های خود درخواست دهید.

علاوه بر این, برنامه های ام اف همچنین به شما فرصت های مختلف برای درخواست شغل حتی زمانی که شما هنوز هم در حال یادگیری را.

#3. بیشتر بیاموزید و در محل کار تمرین کنید

پس از قرار گرفتن در دامنه تجارت الگوریتم, شما می توانید شروع به اجرای دانش خود را در تجارت الگوریتم در بازارهای زنده برای شرکت شما. همچنین می توانید فرایندهای دیگری را برای افزودن به زنجیره گردش کار خود بیاموزید زیرا اکثر شرکت ها از رویکردهای مختلفی برای تجارت خودکار استفاده می کنند.

برای مثال یک شرکت معاملاتی با استراتژی پنهان پایین ممکن است بر روی سی پلاس پلاس بنا شود در حالی که یک شرکت دیگر ممکن است فقط از پایتون استفاده کند. لازم است که درک کنیم که چگونه هر دو کار می کنند.

با کلمات ظریف به یادگیری و تمرین در محل کار ادامه دهید. یادگیری هرگز متوقف نمی شود.

دامنه تجارت الگوریتم نامحدود است.

با این حال, یادگیری تجارت الگوریتمی نیاز به دانش از مناطق تجارت اصلی و درجاتی از مهارت های برنامه نویسی. لازم نیست فنی باشد.

با دنبال کردن فرایند یادگیری صحیح می توانید بر این دامنه به اصطلاح "دشوار" مسلط شوید. تمرین مداوم چیزهایی که یاد گرفته اید برای کسب تسلط در صنعت تجارت ضروری است.