فارکس در افغانستان

تجارت الگوریتمی

انسان‌شناسی‌ یا آنتروپولوژی (به انگلیسی: anthropology) بخشی از علوم اجتماعی است و علم گسترده در خصوص توضیح ابعاد وجودی انسان است، که حوزهٔ گسترده‌ای از فرهنگ تا تاریخ تکامل انسان را در برمی‌گیرد.

دانلود ترجمه مقاله تاثیر تجارت الگوریتمی بر نقدینگی بازار

تاثیر تجارت الگوریتمی بر نقدینگی بازار: شواهدی از اعلامیه های درآمدی در بورس اوراق بهادار ایتالیا

The effect of algorithmic trading on market liquidity: Evidence around earnings announcements on Borsa Italiana

  تاجران الگوریتمی؛ نقدینگی بازار؛ اعلامیه های درآمدی

سفارش پاورپوینت این مقاله

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

1. مقدمه 2. جزئیات سازمانی 3. داده ها و روش 4. نتایج 5. بررسی های بیشتر و تست های دقیق تر 6. نتیجه گیری

چکیده – این مقاله به بررسی تاثیر تجارت الگوریتمی (AT) بر نقدینگی بازار حول دوره های عدم تقارن اطلاعاتی پرداخته است، زمانی که جریان نقدینگی بیشترین ارزش را دارا است. ما پیاده سازی سرویس های میزبانی مجاور در بورس اوراق بهادار ایتالیا را که انتظار می رود باعث افزایش AT شود، به منظور بررسی رفتار نقدینگی پیرامون اعلامیه های سود در دوره های پیش و پس از AT شناسایی کرده ایم. مطابق با پژوهش های قبلی، دریافته ایم که پیرو اطلاعیه های درآمدی در دوره های پیش از AT، تقاضا افزایش یافته و عمق بازار تنزل می کند. با این حال، در دوره های پس از AT، با این که الگویی مشابه را در مورد گسترش تقاضا می یابیم، هیچ گونه شواهدی در زمینه افت چشم گیر در عمق بازار را مشاهده نمی کنیم. همچنین شرکت هایی را می یابیم که بیشترین افزایش را در دوره های پیش و پس از AT تجربه کرده و به دنبال اعلامیه های درآمد، گسترش تقاضای پایین تر و عمق بیشتری را نشان می دهند. ما نتیجه می گیریم که AT می تواند نقدینگی بازار را با افزایش انعطاف پذیری بازارها پیرامون دوره های عدم تقارن اطلاعاتی بالاتر مخصوصا حول اعلامیه های نقدینگی، بهبود بخشد.

This paper examines the impact of algorithmic trading (AT) on market liquidity around periods of high information asymmetry when available liquidity is more valuable. We identify the implementation of proximity hosting services by Borsa Italiana, that are expected to increase AT, in order to examine the behaviour of liquidity around earnings announcements in pre- and post-AT periods. Consistent with previous research, we find that bid-ask spreads widen and market depth falls following earnings announcements in the pre-AT تجارت الگوریتمی period. However, in the post-AT period, while we find a similar pattern in bid-ask spreads, we find no evidence of a significant fall in market depth. We also find firms that experience the largest increase in AT from pre- to post-AT periods, exhibit lower bid-ask spreads and greater depth following earnings announcements. We conclude that AT improves market liquidity by increasing the resiliency of markets around periods of high information asymmetry, specifically around earnings announcements.

هرمس کپیتال

هرمس کپیتال، رتبه نخست مسابقات معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران در هر دو بخش بازار سهام و بدهی، شرکت دانش‌بنیان نوع یک می‌باشد، که از سال ۱۳۹۷ فعالیت خود را با نام شرکت سرمایه گستر هرمس(سهامی خاص)، در زمینه‌ی معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی (بدهی و سهام) آغاز نمود. هسته اولیه هرمس کپیتال در اواسط دهه ۹۰ در دانشکده مدیریت و اقتصاد شریف با هدف ارائه راهکارهای الگوریتمی و تکنولوژی محور در حوزه مدیریت دارایی شکل گرفت و هم اکنون بیش از 70 نفر از جوانان با استعداد دانش آموخته دانشگاه های برتر تهران در آن مشغول به فعالیت هستند. در حال حاضر هرمس کپیتال با بهره‌گیری از چهار تیم اصلی و هفت شرکت، در زمینه‌های گوناگون در حال فعالیت و ارزش‌آفرینیست. این تیم ها عبارتند از، تیم تحلیل داده و هوش مصنوعی، تیم طراحی و اجرای الگوریتم‌، تیم تحلیل و سرمایه‌گذاری، و تیم سرمایه‌گذاری خصوصی. همچنین شرکت های زیر مجموعه هرمس کپیتال عبارتند از، توسعه صنایع و معادن هرمس، مرکز هوش مصنوعی هرمس، رشد و توسعه تجارت هرمس، گروه مشاوران هرمس، نوین برچسب هرمس و دیجی ماینر، در ایران و شرکت بازرگانی آلتار در قرقیزستان.

1394

دانشکده مدیریت و اقتصاد شریف

شکل‌گیری هسته اولیه هرمس

کسب مقام اول استارتاپ های برتر

توسط کانون کارگزاران بورس اوراق بهادار

کسب مقام اول

در هر دو دوره مسابقات الگوریتمی در هر دو بخش بازار سهام و بدهی

استارتاپ برتر

کسب عنوان استارتاپ برتر فین استارز

1397

تولد هرمس کپیتال

با نام شرکت سرمایه گستر هرمس

دانش بنیان نوع یک

ارزیابی شده به عنوان شرکت دانش بنیان نوع یک

تولد زیر مجموعه های هرمس کپیتال

  • * توسعه صنایع و معادن هرمس
  • * توسعه و رشد تجارت هرمس
  • * مرکز هوش مصنوعی هرمس
  • * گروه مشاوران هرمس (HCG)
  • تجارت الگوریتمی
  • * نوین برچسب هرمس(پروژه بخش سرمایه گذاری خصوصی هرمس کپیتال)
  • * دیجی ماینر

افتخارات هرمس کپیتال

رتبه نخست مسابقات معاملات الگوریتمی بازار سرمایه ایران

(در هر دو بخش بازار سهام و بدهی)

شرکت ها و پروژه های هرمس کپیتال

توسعه معادن و صنایع هرمس

فعالیت اصلی این شرکت خرید و یا مشارکت در معادن کوچک و متوسط مواد فلزی با تمرکز بر عناصر مس و طلا است و همچنین احداث و بهره‌برداری از واحدهای صنعتی جهت فرآوری مواد معدنی خام تولید شده و تولید مواد معدنی خام با هدف تأمین پایدار خوراک واحد‌های فرآوری

توسعه و رشد تجارت هرمس

هدف اصلی شرکت توسعه و رشد تجارت هرمس، توسعه گستره سرمایه‌گذاری هرمس کپیتال به فراسوی مرزها، انجام عملیات بازرگانی تخصصی و ارائه خدمات تجاری در قالب تاسیس دفتر در کشورهای همسایه است.

مرکز هوش مصنوعی هرمس

مرکز هوش مصنوعی هرمس بازوی فناوری های نوین هرمس کپیتال می باشد که با بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به توسعه راهکارهای نرم افزاری در حوزه فینتک می پردازد.

گروه مشاوران هرمس

بازوی مشاوره مدیریت و توسعه کسب و کار هرمس کپیتال با برند گروه مشاوران هرمس. فقط محدود به مشاوره نیست و همانند شرکت های برتر مشاوره کسب و کار بین المللی در امر جاری سازی مشاوره ها و اجرای آنها نیز مشارکت می کند. HCG در تک تک مراحل اجرای مشاوره ها، در کنار شرکت ها خواهد بود. مزیت اصلی HCG بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل ها می باشد.

نوین برچسب هرمس

نوین برچسب هرمس، تولید کننده انواع کاغذهای پشت چسبدار به صورت رول، شیت و دایکات شده.

دیجی ماینر

دیجی ماینر در کوتاه‌ترین زمان ممکن و به شیوه‌ای شفاف و مطمئن، سرمایه‌گذاری قانونی در استخراج بیت کوین را برای شما تسهیل می‌کند.

سرمایه گذاری خصوصی هرمس کپیتال

سرمایه گذاری خصوصی اصطلاحی است که به سرمایه‌گذاری در فرصت‌های خارج از بازار سرمایه گفته می‌شود. تیم سرمایه‌گذاری خصوصی شرکت هرمس، به دنبال شناسایی فرصت‌های جذاب سرمایه‌گذاری و برنامه‌ریزی جهت اجرا و ارائه آن‌ها به صاحبان سرمایه است. در صورتی که سرمایه‌گذاران به سرمایه گذاری در طرح یا طرح‌های ارائه شده علاقه مند شوند، این واحد، صفر تا صد اجرای طرح سرمایه‌گذاری را بر عهده خواهد گرفت. هرمس به منظور بررسی دقیق و کارشناسانه طرح‌ها علاوه بر تأسیس شرکت‌های تخصصی معدنی و بازرگانی، اقدام به ایجاد هسته‌های تخصصی و بکارگیری مشاوران با تجربه در حوزه‌های مختلف نموده‌است. همچنین به منظور کاهش ریسک‌های عملیاتی طرح‌های تأییدشده، هرمس از شبکه‌ای از پیمانکاران تخصصی و مورد اعتماد استفاده می‌کند. مزیت هرمس در شناسایی طرح های سرمایه‌گذاری در اختیار داشتن نیروهای فارغ التحصیل از برترین دانشگاه‌های کشور و با سابقه فعالیت در حوزه خدمات مالی و فنی و مهندسی و همچنین طراحی مدل‌های سرمایه‌گذاری با هدف انتفاع حداکثری سرمایه‌گذاران است. هرمس با اعتقاد به تیم تحلیلی و اجرایی خود، منافع خود را در بازدهی‌های آینده طرح‌های سرمایه‌گذاری تعریف می‌کند.

هرمس با حداکثر جزئیات فرصت‌های کسب سود را برای سرمایه‌گذاران علاقه مند ارائه می‌کند و در صورتی که فرصت ارائه شده برای سرمایه‌گذاران جذاب باشد، به نمایندگی از سرمایه‌گذار آن را عملیاتی می‌کند. انتفاع هرمس صرفا در بازدهی‌های آتی طرح‌ها تعریف می‌شود.

تیم های هرمس کپیتال

تیم مدیریت سهام و اوراق بهادار هرمس کپیتال

تیم بازار سرمایه‌ی سرمایه‌‎گستر هرمس متشکل از نخبگان مالی و اقتصادی دانشگاه‌های تراز اول کشور هستند که از طرفی به صورت مداوم در حال بررسی ارزش ذاتی شرکت‌های بورسی هستند و از طرف دیگر به رصد پیوسته‌ی وضعیت بازار به منظور مدیریت دارایی‌های هرمس و سهامداران عمده‌ی شرکت در بازار سرمایه می پردازند.

تیم سرمایه گذاری خصوصی (خارج از بازار بورس) هرمس کپیتال

سرمایه‌گذاری خصوصی به تأمین‌مالی شرکت‌ها و پروژه‌های سرمایه‌گذاری خارج از بازار بورس گفته می‌شود. تیم سرمایه‌گذاری خصوصی هرمس به کمک خبرگان حوزه‌ی مالی، کسب وکار و اقتصاد سعی در کشف بهترین فرصت‌های سرمایه‌گذاری و معرفی آن به سرمایه‌گذاران بزرگ در ایران دارد. این تیم در تمامی فرآیند جستجو، تامین مالی و اجرای پروژه حضور داشته و سعی در بهینه کردن این موارد دارد.

تیم طراحی و اجرای الگوریتم هرمس کپیتال

این تیم که متشکل از دانشجویان و دانش آموختگان نخبه دانشگاه های برتر تهران است، در حال حاضر در زمینه الگوریتم‌های اجرای معاملات، الگوریتم‌های بازارگردانی و الگوریتم‌های آربیتراژور فعال است.

تیم تحلیل داده و هوش مصنوعی هرمس کپیتال

این تیم که متشکل از دانشجویان و دانش آموختگان نخبه دانشگاه های برتر تهران است، در حال حاضر در حوزه‌های مختلف پیش‌بینی در حال فعالیت هستند. (پیش‌بینی روند بازارها، تحلیل داده‌های کسب‌وکار در راستای بهبود فرآیند‌ها و بهینه‌سازی آن و تحلیل داده‌های حوزه‌ی بازار سهام و بیمه).

Statistically sound machine learning for algorithmic trading of financial instruments

عنوان فارسی: آموخته های آماری ماشین های هوشمند برای تجارت الگوریتمی ابزارهای مالی
سال: 2013
ویرایش: 1.20
زبان: انگلیسی
تعداد صفحه (نسخه چاپی - نسخه الکترونیکی): 542-542
شابک: 148950771X,9781489507716
نوع فایل: DJVU دانلود نرم افزار مطالعه
حجم: 6.93 مگابایت

دانلود این کتاب

افزودن خلاصه فارسی

خلاصه کتاب و اطلاعات بیشتر

This book serves two purposes. First, it teaches the importance of using sophisticated yet accessible statistical methods to evaluate a trading system before it is put to real-world use. In order to accommodate readers having limited mathematical background, these techniques are illustrated with step-by-step examples using actual market data, and all examples are explained in plain language. Second, this book shows how the free program TSSB (Trading System Synthesis & Boosting) can be used to develop and test trading systems. The machine learning and statistical algorithms available in TSSB go far beyond those available in other off-the-shelf development software. Intelligent use of these state-of-the-art techniques greatly improves the likelihood of obtaining a trading system whose impressive backtest results continue when the system is put to use in a trading account. Among other things, this book will teach the reader how to: • Estimate future performance with rigorous algorithms • Evaluate the influence of good luck in backtests • Detect overfitting before deploying your system • Estimate performance bias due to model fitting and selection of seemingly superior systems • Use state-of-the-art ensembles of models to form consensus trade decisions • Build optimal portfolios of trading systems and rigorously test their expected performance • Search thousands of markets to find subsets that are especially predictable • Create trading systems that specialize in specific market regimes such as trending/flat or high/low volatility More information on the TSSB program can be found at TSSBsoftware.com.

کتاب های مرتبط

Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financ. David Aronson

Statistical arbitrage: Algorithmic trading insights and techniques

عنوان فارسی: آربیتراژ آماری: بینش تجارت الگوریتمی و تکنیک های
ناشر: Wiley
سال: 2007
زبان: انگلیسی
تعداد صفحه (نسخه چاپی - نسخه الکترونیکی): 257-257
شابک: 0470138440, 9780470138441, 9780470175460
نوع فایل: PDF دانلود نرم افزار مطالعه
حجم: 1.00 مگابایت

دانلود این کتاب

افزودن خلاصه فارسی

خلاصه کتاب و اطلاعات بیشتر

While statistical arbitrage has faced some tough times?as markets experienced dramatic changes in dynamics beginning in 2000?new developments in algorithmic trading have allowed it to rise from the ashes of that fire. Based on the results of author Andrew Pole?s own research and experience running a statistical arbitrage hedge fund for eight years?in partnership with a group whose own history stretches back to the dawn of what was first called pairs trading?this unique guide provides detailed insights into the nuances of a proven investment strategy. Filled with in-depth insights and expert advice, Statistical Arbitrage contains comprehensive analysis that will appeal to both investors looking for an overview of this discipline, as well as quants looking for critical insights into modeling, risk management, and implementation of the strategy.

گزارش اشکال ⚠

درباره نویسنده

انسان‌شناسی‌ یا آنتروپولوژی (به انگلیسی: anthropology) بخشی از علوم اجتماعی است و علم گسترده در خصوص تجارت الگوریتمی توضیح ابعاد وجودی انسان است، که حوزهٔ گسترده‌ای از فرهنگ تا تاریخ تکامل انسان را در برمی‌گیرد.

کتاب های مرتبط

Statistical Arbitrage: Algorithmic Trading Insights and Techniques (Wi. Andrew Pole , 2007

تاریخچه و مدرنیته تجارت الگوریتمی

شست 1

تجارت الگوریتمی تاریخچه نسبتاً جالبی دارد. این ممکن است امروزه رایج باشد، اما این صنعت برای پیچیده و مقرون به صرفه شدن مجبور به غلبه بر موانع بسیاری شده است. تجارت الگو در دهه 1970 آغاز شد، زمانی که بورس اوراق بهادار نیویورک (NISE) اولین سیستم سفارش الکترونیکی خود را راه اندازی کرد، سیستم چرخش سفارش تعیین شده (DOT). این امر به سرمایه گذاران از نقاط دور امکان می دهد تا سفارشات خود را برای کارشناسانی که در بورس کار می کنند ارسال کنند تا آنها را برآورده کنند.

بعداً، در دهه 1980، NISE سیستم سفارش الکترونیکی به روز شده “SuperDOT” را راه اندازی کرد. سایر بورس‌ها سیستم‌های سفارش الکترونیکی مشابهی را راه‌اندازی کرده‌اند و بخش معاملات الگوریتمی را که امروز می‌شناسیم، ایجاد کرده‌اند. با گذشت زمان، پیشرفت های جامع در صنعت منجر به موفقیت بزرگ آن شده است.

بیایید عمیق‌تر به تاریخچه تجارت الگوریتمی و چگونگی توسعه آن در بخش مدرنی که اکنون داریم بپردازیم. قبل از شروع، بیایید توضیح دهیم که تجارت الگوریتمی چیست.

تجارت الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی بر اساس دستورالعمل های از پیش برنامه ریزی شده با در نظر گرفتن متغیرهایی مانند زمان، قیمت و حجم است. یک معامله گر انسانی معمولی بر اساس روحیه و تحلیل فعلی خود معاملات انجام می دهد. از سوی دیگر، معاملات الگوریتمی به دستورالعمل های رایانه ای بستگی دارد که از قبل برای انجام معاملات برنامه ریزی شده اند.

در اینجا یک مثال معمولی از معاملات الگوریتمی آورده شده است:

  • در صورتی که قیمت سهام شرکت الف به زیر 100 دلار برسد، 10000 سهم بخرید. به ازای هر 10 درصد افزایش بالای 100 دلار، 100 سهم دیگر بخرید.

در مثال بالا، معامله‌گر به رایانه دستور داد که اگر قیمت سهام شرکت A به زیر سطح معینی رسید، فوراً تعداد معینی از سهام شرکت A را خریداری کند. علاوه بر این، اگر قیمت سهم تا درصد مشخصی بالاتر از سطح تعیین شده افزایش یابد، تعداد دقیق سهام اضافی را خریداری کنید.

جذابیت تجارت الگوریتمی این است که می توانید با سرعتی که برای انسان غیرممکن است معامله کنید. از طرف دیگر رایانه ها سریع هستند و می توان آنها را طوری برنامه ریزی کرد که در کوتاه ترین زمان ممکن از فرصت های معاملاتی سودآور استفاده کنند.

تاریخچه تجارت الگوریتمی

خاستگاه بازار سهام

اولین بورس اوراق بهادار مدرن در سال 1600 در آمستردام (جمهوری هلند) آغاز شد. شرکت هند شرقی هلند، یک شرکت افسانه ای، اولین شرکت عمومی بود و برای مدت قابل توجهی تنها شرکت سهامی عام باقی ماند.

با معرفی سهام به راحتی قابل انتقال، عموم مردم شروع به خرید یا فروش آنها از یکدیگر کردند. اندکی بعد، آنها فقط سهام خام را خریداری نکردند. در عوض، مردم مشتقات پیچیده ای مانند قراردادهای آتی، اختیار معامله و شرایط را معرفی کرده اند.

در سال 1680، جمهوری هلند (سلف هلند) از قبل دارای یک بازار سهام فعال مانند امروز بود. این امر به تبدیل منطقه به مرکز مالی غالب در آن زمان کمک کرد.

ریشه های تجارت الگوریتمی

در دهه 1900، بازار سهام عملکردی در سطح جهانی توسعه یافته بود. همین سیستم به سایر دارایی ها مانند کالاها، ارزها، فلزات گرانبها و غیره نیز تعمیم داده شده است. آمریکا در آن زمان بزرگترین بورس اوراق بهادار را داشت و هنوز هم دارد.

در روزهای قبل، کلیه فعالیت های معاملاتی توسط کارگزاران اختصاصی که در بورس فعالیت می کردند انجام می شد. اگر می خواستید سهام بخرید یا بفروشید، باید با کارگزار خود تماس بگیرید و او را مجبور کنید این کار را برای شما انجام دهد. این مناسب ترین سیستم نبود، اما با توجه به فناوری های موجود در آن زمان، به خوبی کار می کرد.

با این حال، همه چیز در دهه 1970 تغییر کرد. در سال 1976، بورس اوراق بهادار نیویورک (NISE) سیستم سفارش الکترونیکی “گردش سفارش تعیین شده (DOT)” را توسعه داد. معامله گران را قادر می سازد تا سفارشات خود را به صورت الکترونیکی برای کارشناسان شاغل در بورس ارسال کنند تا آنها را اجرا کنند. این سیستم بسیار سریعتر و راحت تر از برقراری تماس با کارگزاران بود. با این حال، اگرچه به سرمایه گذاران اجازه می داد تا کارگزاران سهام را دور بزنند، اما تجارت «الکترونیکی» نبود، زیرا کارشناسان باید آنها را به صورت دستی پر می کردند.

دهه هشتاد پیشرفت های بیشتری را به همراه داشت. در سال 1984، NISE یک سیستم معاملاتی پیشرفته تر SuperDOT را منتشر کرد. کاربران را قادر می ساخت تا سفارشات خود را از طریق سامانه وارد کنند که بلافاصله به دست کارشناسان اجرا رسید. بر این اساس، امکان مبادله همزمان تا 100000 سهم در مقایسه با محدودیت 100 سهمی از سیستم DOT را فراهم کرد.

در سال 1984، بورس NASDAQ همچنین سیستم معاملات الکترونیکی خود را به نام Small Order Execution System (SOES) منتشر کرد که امکان اجرای خودکار سفارشات تا 1000 سهم را فراهم کرد.

تجارت الکترونیک شروع به فرسایش کرد و جای خود را به تجارت آنلاین در دهه 1990 داد. کارگزاران سنتی مانند چارلز شواب و فیدلیتی با ایجاد پلتفرم های آنلاین برای تجارت مشتریان خود به دنبال استفاده از پدیده جدید اینترنتی هستند. علاوه بر این، برخی از شرکت‌های کارگزاری مانند ETrade و Ameritrade با تمرکز اصلی بر تجارت آنلاین ظهور کرده‌اند.

با ظهور تجارت الکترونیک و آنلاین، تجارت الگوریتمی به وجود آمد. از آنجایی که معامله گران اکنون می توانستند سهام سفارش دهند و آنها را به طور خودکار پر کنند، برنامه های رایانه ای را برای انجام برخی وظایف بر اساس شرایط از پیش تعیین شده نوشتند. این عمل توسط شبکه‌های ارتباطات الکترونیکی (ECN) کمک می‌شود، که به‌طور خودکار سفارش‌های خرید را با سفارش‌های فروش مربوطه تطبیق می‌دهند. علاوه بر این، مردم اکنون می‌توانند پس از ساعات کاری سنتی تجارت کنند.

به دهه 2000 برگردید و تجارت الگوریتمی در همه جا فراگیر شده است. در نتیجه، Algo-trading اکنون بسیاری از فعالیت های تجاری جهانی را انجام می دهد. طبق اطلاعات Mordor Intelligence، حدود 60 تا 73 درصد از معاملات سهام در بازارهای ایالات متحده را به خود اختصاص داده است. 60 درصد در اروپا و 45 درصد در منطقه آسیا و اقیانوسیه است.

تجارت الگوریتمی مدرن

تجارت الگوریتمی در دنیای مدرن پیچیده تر، اما راحت تر شده است. ما اکنون پلتفرم‌هایی داریم که به خرده‌فروشان اجازه می‌دهد تا دارایی‌هایی به ارزش میلیون‌ها دلار را از طریق رایانه‌هایشان خریداری کنند. شما می توانید در یک قاره باشید و املاک فهرست شده را در قاره دیگری معامله کنید. واقعاً شگفت انگیز است که چگونه این صنعت در مدت زمان نسبتاً کوتاهی توسعه یافته است.

پلتفرم‌های مختلف به تسهیل تجارت الگوریتمی آسان در عصر ما کمک می‌کنند: MetaTrader 5 استاندارد صنعت در اینجا است. اینها پلتفرم هایی هستند که به کاربران امکان می دهند به سرعت و به راحتی برنامه های معاملاتی خودکار را طراحی و پیاده سازی کنند. برای تبدیل شدن به یک معامله گر الگوریتمی مولد به چنین پلتفرمی نیاز دارید.

الزامات تجارت الگوریتمی مدرن

برای تبدیل شدن به یک معامله گر الگوریتمی مدرن، الزامات خاصی وجود دارد. که شامل:

مهارت های برنامه نویسی کامپیوتر

معاملات الگوریتمی شامل ایجاد دستورالعمل های معاملاتی از پیش تعریف شده است که کامپیوتر باید از آنها پیروی کند. بنابراین برای نوشتن این دستورالعمل ها باید زبان کامپیوتر را بدانید. زبان های برنامه نویسی مدرن مناسب برای تجارت الگوریتمی عبارتند از C ++، جاوا و پایتون.

اگر فکر می کنید برای برنامه نویسی کامپیوتری ساخته نشده اید، ناامید نشوید. می توانید توسعه دهندگان حرفه ای را استخدام کنید تا الگوریتم های تجاری مفهومی خود را به کد تبدیل کنند. همچنین، بازارهای آنلاینی وجود دارد که در آن می‌توانید استراتژی‌های معاملاتی ساخته شده توسط متخصصان را بخرید و از آنها تقلید کنید، به عنوان مثال. بازار MKL5.communiti.

تست زیرساخت

شما فقط دستورالعمل های معاملاتی خودکار را نمی نویسید و آنها را بدون آزمایش در بازار عرضه نمی کنید. شما باید الگوریتم های خود را آزمایش کنید تا بدانید در دنیای واقعی چگونه رفتار خواهند کرد.

دو نوع اصلی آزمایش وجود دارد. تست برگشتی و تست رو به جلو. آزمون برگشتی شامل آزمایش با داده های تاریخی بازار است و پیش آزمون با داده های بازار زمان واقعی است. بسیاری از پلتفرم‌های معاملاتی ویژگی‌های آزمایشی جامع را ارائه می‌دهند، به عنوان مثال. متاتریدر پنجمین تستر استراتژی معاملاتی.

اتصال شبکه

در معاملات الگوریتمی، هر میلی ثانیه اهمیت دارد. بنابراین، داشتن شبکه ای که در سریع ترین زمان ممکن به بازارهای جهانی متصل شود، مفید خواهد بود.

پلت فرم معاملاتی

انتخاب پلت فرم معاملاتی مناسب برای معاملات الگوریتمی بسیار مهم است. برخی از پلتفرم‌ها ممکن است ویژگی‌های مناسبی برای تجارت الگوریتمی کارآمد نداشته باشند و باید از آنها اجتناب کنید.

مزایای تجارت الگوریتمی

تجارت الگوریتمی مزایای مختلفی نسبت به قاچاق انسان دارد، از جمله:

  • هزینه های تراکنش کمتر
  • دقت بهبود یافته
  • کاهش احتمال خطاهای دستی
  • با بهترین قیمت ممکن معامله کنید

تجارت الگوریتمی بسیار بزرگ است، اما همچنان در سراسر جهان در حال افزایش است. طبق تحقیقات بازار متفقین، انتظار می‌رود بازار تجارت الگوریتمی جهانی تا سال 2028 به 31 میلیارد دلار در مقایسه با 12 میلیارد دلار در سال 2020 رشد کند. پس چرا سوار کشتی نمی‌شویم و بر این موج رشد سوار نمی‌شویم؟

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا