استراتژی معاملات الگوریتمی و راه‌های شناسایی بهترین استراتژی

در این مقاله قصد داریم شما را با روش‌های شناسایی استراتژی‌های‌ معاملات الگوریتمی سودآور آشنا کنیم و به این موضوع می‌پردازیم که در شناسایی استراتژی‌ها، هم ترجیحات شخصی و هم عملکرد استراتژی باید مورد‌توجه قرار گیرند. همچنین چگونگی تعیین نوع و کمیت داده‌های تاریخی، نحوه ارزیابی بی‌طرفانه یک استراتژی‌ معاملات الگوریتمی و نحوه پیشبرد به سمت مرحله بک تست و پیاده‌سازی استراتژی مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

شناسایی ترجیحات شخصی برای یافتن استراتژی‌ معاملات الگوریتمی

تجارت الگوریتمی به درجه قابل‌توجهی از نظم و صبر به‌خصوص زمانی که به یک الگوریتم اجازه می‌دهید معاملات شما را انجام دهد، نیاز دارد. بسیاری از استراتژی‌ها نشان داده‌اند که می‌توانند با یک تداخل ساده، به راحتی از بین بروند. پس در هنگام اجرای استراتژی‌ معاملات الگوریتمی، لازم است که هیچ‌گونه دخالتی نداشته باشید. نکته بعدی ترجیحات زمانی شما است. آیا شغل شما به‌صورت تمام‌وقت است یا پاره‌وقت؟ محدودیت‌های زمانی شما، روش‌شناسی استراتژی را تعیین می‌کنند . به‌عنوان‌مثال برای کسانی که به‌صورت تمام‌وقت مشغول به کار هستند، یک استراتژی میان‌روزی ممکن است مناسب نباشد. درحالی‌که برای آن دسته از شما که زمان زیاد یا مهارت‌هایی برای خودکارسازی استراتژی خود دارید، یک استراتژی فنی‌تر تجارت با فرکانس بالا مناسب‌تر است. درواقع برای حفظ یک سبد سودآور، لازم است همواره تحقیقات مستمری در مورد استراتژی‌های معاملاتی خود انجام دهید. همچنین باید سرمایه تجاری حداقلی خود را در نظر بگیرید. مهارت برنامه‌نویسی نیز عامل مهم دیگری در ایجاد یک استراتژی‌ معاملات الگوریتمی خودکار است. داشتن دانش در یک زبان برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند تا خودتان ذخیره‌سازی داده‌ها، موتور بک تست و سیستم اجرا را ایجاد کنید. به‌طورکلی باید از خود بپرسید که تجارت الگوریتمی را با چه هدفی دنبال می‌کنید؟ آیا امیدوار هستید تا از حساب معاملاتی خود درآمد کسب کنید؟ یا به سود سرمایه بلندمدت خود علاقه‌مندید و می‌توانید بدون نیاز به برداشت وجوه، تجارت کنید؟ وابستگی درآمدی، فراوانی استراتژی شمارا تعیین می‌کند. برداشت‌های منظم درآمد به استراتژی معاملاتی با فرکانس بالاتر و نوسانات کمتر نیاز دارد، درحالی‌که معامله‌گران با چشم‌انداز بلندمدت می‌توانند فرکانس معاملات آرام‌تری را انتخاب کنند. درنهایت، با این تصور که در مدت‌زمان کوتاهی بسیار ثروتمند شوید، فریب نخورید! استراتژی‌ معاملات الگوریتمی، یک طرح سریع برای ثروتمند شدن نیست.

منبع یابی استراتژی‌ معاملات الگوریتمی

ما به دنبال ایجاد یک رویکرد روشمند برای منبع یابی، ارزیابی و اجرای استراتژی‌هایی هستیم که با آن‌ها برخورد می‌کنیم. در درجه اول، باید مراقب سوگیری‌های شناختی باشیم و اجازه ندهیم بر روش تصمیم‌گیری ما تأثیر بگذارد. سوگیری‌ می‌تواند ترجیح دادن یک نوع دارایی مانند طلا بر دیگری باشد. درواقع انتخاب دارایی باید بر اساس ملاحظات دیگری مانند محدودیت‌های سرمایه، کارمزد کارگزاری و قابلیت‌های اهرمی صورت گیرد. در مرحله بعدی باید با مفهوم استراتژی‌ معاملات الگوریتمی آشنا شوید. در این زمینه کتاب‌های معتبری وجود دارند که طیف وسیعی از ایده‌های سرراست‌ را ارائه می‌کنند. سپس برای یافتن استراتژی‌های پیچیده‌تر، به انجمن‌ها و وبلاگ‌های تجاری سری بزنید. پس از کسب تجربه در ارزیابی استراتژی‌های ساده‌تر، وقت آن است که به پیشنهادات علمی پیچیده‌تر نگاهی بیندازید. به این منظور باید به برخی از مجلات مالی دانشگاهی دسترسی پیدا کنید. نقطه‌ضعف استراتژی‌های دانشگاهی این است که اغلب قدیمی و با داده‌های تاریخی مبهم هستند. پس از انتخاب استراتژی، ضروری است که آن را تا جاییکه می‌توانید تکرار کرده و آن را بک تست کنید. به‌طورکلی برای شکل‌گیری استراتژی‌های کمی خود، بهتر است در یک یا چند دسته از موارد زیر تخصص پیدا کنید:

نظریه ریزساختار بازار

این نظریه به‌ویژه برای استراتژی‌های با فرکانس بالاتر استفاده می‌شود و به این معنی است که بازارهای مختلف، محدودیت‌هایی درزمینه فناوری، مقررات، شرکت‌کنندگان در بازار و  غیره دارند که همگی  پذیرای بهره‌برداری از طریق استراتژی‌های خاص هستند.

ساختار صندوق

صندوق‌های سرمایه‌گذاری ادغام‌شده مانند صندوق‌های بازنشستگی، مشارکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی (صندوق‌های تأمینی)، مشاوران تجارت کالا و صندوق‌های متقابل به دلیل مقررات سنگین و هم ذخایر بزرگ سرمایه‌ محدود شده‌اند. بنابراین رفتارهای پایدار می‌توانند توسط افراد زیرک مورد سوءاستفاده قرار گیرند.

استراتژی‌ معاملات الگوریتمی: یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سال‌های اخیر در بازارهای مالی رایج‌تر شده‌اند. طبقه‌بندی کننده‌ها، تطبیق کننده‌های غیرخطی توابع (شبکه‌های عصبی) و روتین‌های بهینه‌سازی (الگوریتم‌های ژنتیک) همگی برای پیش‌بینی مسیرهای دارایی یا بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌شوند. با نظارت بر این منابع به‌صورت هفتگی یا حتی روزانه، فهرستی از استراتژی‌ها را دریافت کنید و بخش بزرگی از این استراتژی‌ها را رد کنید تا اتلاف وقت و منابع خود را در مورد استراتژی‌هایی که احتمالاً سودآور نیستند، به حداقل رسانده و به استراتژی معاملات الگوریتمی ایده‌ال خود دست یابید.

ارزیابی استراتژی معاملات الگوریتمی

آیا شما واقعاً استراتژی را درک می‌کنید؟آیا می‌توانید استراتژی را به‌طور مختصر توضیح دهید؟ آیا استراتژی در واقعیت پایه خوب و محکمی دارد؟ آیا استراتژی بر قوانین پیچیده آماری یا ریاضی تکیه دارد؟ پرسش‌های مطرح‌شده نمونه‌ای از سؤالاتی هستند که در هنگام ارزیابی روش‌های معاملاتی جدید، باید دائماً به آن‌ها فکر کنید. در این قسمت فهرستی از معیارهایی که یک استراتژی معاملات الگوریتمی جدید باید بر اساس آن‌ها قضاوت شود، به‌صورت خلاصه آورده شده است:

روش‌شناسی

مبتنی بر شناخت تکنیک‌های استراتژی است که تا چه میزان قابل‌درک است، چه طیفی  از پارامترها را معرفی می‌کند و یا چقدر در برابر مقررات جدید بالقوه بازارهای مالی مقاومت خواهد کرد؟

نسبت شارپ

این نسبت مقیاسی برای سنجش نسبت پاداش به ریسک استراتژی را مشخص می‌کند. میزان نوسانات به‌شدت با ریسک استراتژی مرتبط هستند. به‌طور طبیعی، ما باید دوره و فرکانسی را تعیین کنیم که این بازده‌ها و نوسانات ( انحراف معیار) در آن اندازه‌گیری می‌شوند.

استراتژی‌ معاملات الگوریتمی: اهرم

آیا برای ایجاد بازده، استفاده از قراردادهای اهرمی در استراتژی ضروری است؟ قراردادهای اهرمی می‌توانند دارای نوسانات سنگین را تحمیل کنند. آیا سرمایه تجاری و تحمل چنین نوسانی رادارید؟

فرکانس

استراتژی‌های با فرکانس بالاتر نیاز به سرمایه بیشتری دارند و پیچیده‌تر و سخت‌تر اجرا می‌شوند.

حداکثر افت سرمایه

میزان حداکثری باید مشخص شود و تعیین کنید که چه درصدی از افت را برای چه دوره زمانی می‌توانید متحمل شوید. علاوه بر مواردی که گفته شد، بردوباخت یا میانگین سود و زیان، میزان ظرفیت و نقدینگی استراتژی و معیارهای عملکرد که استراتژی‌ها با آن‌ها اندازه‌گیری می‌شوند نیز باید موردتوجه قرار گیرند. همچنین باید استراتژی‌ها را با کمترین پارامتر ممکن هدف قرار دهید و مطمئن شوید که داده‌های کافی برای آزمایش استراتژی‌ معاملات الگوریتمی خود دارید. اکنون می‌توان استراتژی‌هایی باقی‌مانده را مورد آزمایش قرار داد. بااین‌حال لازم است معیار داده‌های تاریخی موجود نیز موردبررسی قرارگرفته و برای رد نهایی استراتژی در نظر گرفته شود.

به دست آوردن داده‌های تاریخی برای استراتژی معاملات الگوریتمی

امروزه هر دو طرف خرید (صندوق) و فروش (بانک‌های سرمایه‌گذاری) زیرساخت‌های فنی قوی برای ذخیره‌سازی داده‌های تاریخی سرمایه‌گذاری دارند. به‌منظور دسترسی به این داده‌ها باید با نحوه ذخیره‌سازی آن‌‌ها آشنا شوید. به دست ‌آوردن داده‌های تاریخی شامل بررسی انواعی از داده‌‌های بنیادین، داده‌های خبری، داده قیمت دارایی، ابزارهای مالی، فرکانس، معیارها و فناوری می‌شود. داده‌های بنیادی، داده‌های مربوط به روندهای اقتصاد کلان، مانند نرخ‌های بهره، ارقام تورم، اقدامات شرکت‌ها و غیره هستند، درحالی‌که داده‌های خبری اغلب ماهیت کیفی داشته و مقالات، پست‌های وبلاگ، توییت و غیره را شامل می‌شوند. داده‌های مربوط به سهام، اوراق قرضه، کالاها و قیمت ارز در طبقه قیمت دارایی قرار می‌گیرند و ویژگی‌ها و پارامترهای متفاوتی دارند. بنابراین یک ساختار پایگاه داده متناسب برای همه وجود ندارد. درنتیجه برای طراحی و اجرای ساختارهای پایگاه داده برای ابزارهای مالی مختلف، باید دقت زیادی شود. همچنین توجه به فرکانس و معیارها نیز ضروری است. درنهایت داده‌های فوق را باید در رایانه شخصی خود یا از طریق سرورهای اینترنتی ذخیره کنید. محصولاتی مانند خدمات وب آمازون در سال‌های اخیر این کار را ساده‌تر و ارزان‌تر کرده‌اند. همچنین بسیاری از پلتفرم‌های بک‌ تست می‌توانند داده‌ها را به‌صورت خودکار برای شما فراهم کنند تا شما صرفاً بر روی اجرای استراتژی معاملات الگوریتمی تمرکز کنید. اما فراموش نکنید که برای دستیابی به روشی مؤثر، همچنان به تخصص فنی قابل‌توجهی نیاز دارید.