معامله الگوریتمی چیست؟

در معاملات الگوریتمی، نرم‌افزارها برای ثبت و اجرای سفارش‌ها مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها را اجرا می‌کنند. الگوریتم‌ها بر اساس قیمت، زمان و حجم معاملات را سیستماتیک کرده و در دنیای ارزهای دیجیتال بسیار پرطرفدار هستند.

در این مطلب نگاهی به مفهوم معاملات الگوریتمی خواهیم داشت.

مرور کلی معاملات الگوریتمی

در دنیای معاملات سنتی، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه گذاری مشترک، شرکت‌های بیمه و سایر موسسات بزرگ در حال نبردی بی پایان با زمان، سرعت، حجم و قیمت هستند. میدان نبرد این موسسات NYSET، نزدک و سایر بازارهای بزرگ است و سربازهای آنها جعبه‌های سیاهی هستند که معاملات فرکانس بالا (HFT) را اجرا می‌کنند که یک نسخه پیشرفته تر از معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.

اما چرا بازارهای سنتی به جای معاملات الگوریتمی از HFT استفاده می‌کنند؟

ارزش بازار 44 تریلیون دلاری بازارهای سنتی نسبت به ارزش بازار 300 میلیارد دلاری بازار ارزهای دیجیتال بسیار بیشتر است. در طی ساعات معاملاتی هزاران تراکنش کوچک در بورس‌های بزرگ اجرا می‌شود.

جای تعجب نیست که در چنین دنیای پررقابتی موسسات بزرگ که میلیون‌ها دلار در بازار بورس سرمایه گذاری می‌کنند به دنبال ابزارهای قدرتمندی باشند که باعث پیشی گرفتن آنها در بازار شود.

در بازار بورس سنتی هر یک میکروثانیه اهمیت زیادی دارد چون این بازارها چندان پرنوسان نیستند و فقط می‌توانید در بازه‌های زمانی کوتاه و با چند معامله کوچک کسب درآمد کنید.

ماشین‌های قدرتمند معاملاتی با حداقل تاخیر دیتا (بدون تاخیر زمانی) را اجرا می‌کنند و تعداد زیادی سفارش را با سرعت بالا در بازارهای مختلف ثبت می‌کنند.

اما در بازار تازه کار ارزهای دیجیتال حجم معاملات بسیار کمتر از بازار سنتی است در نتیجه نیاز چندانی به معاملات فرکانس بالا حس نمی شود.

اما چطور می‌توانیم از سایر فعالان بازار ارزهای دیجیتال پیشی بگیریم؟ برای پاسخ دادن به این سوال می‌توان از مفهوم معاملات الگوریتمی استفاده کرد که مفهومی نسبتاً عظیم‌تر و قدیمی تر از HFT است.

هنگام استفاده از یک نرم‌افزار خاص که به آن ربات algo trading (یا معامله الگوریتمی) هم گفته می‌شود، معامله گران می‌توانند از متغیرهای زمان، قیمت و حجم برای پردازش داده و پیشی گرفتن از سایر معامله گران استفاده کنند.

این رویکرد در تقابل با بازارهای سنتی است که در آن جعبه‌های سیاه با هم مقابله می‌کنند و انسان‌ها در این مقابله نقشی ندارند.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال عموماً ریشه در بازارهای سنتی دارند.

برای هر کدام از استراتژی‌هایی که در ادامه ذکر می‌شوند، می‌توانید از یک نرم‌افزار معاملات الگوریتمی مجزا استفاده کنید.

در حوزه ارزهای دیجیتال این نرم‌افزارها معمولاً ربات‌هایی هستند که سریع تر از انسان‌ها عمل می‌کنند.

در بازارهای سنتی، شرکت‌های معاملاتی بزرگ مثل صندوق‌های پوششی و بانک‌های سرمایه گذاری اغلب نرم‌افزار خودشان را طراحی کرده و مراکز معاملاتی با دیتای ویژه و یک میز پشتیبانی دارند.

در ادامه طرز کار این الگوریتم‌ها در حوزه سنتی و همچنین ارزهای دیجیتال را بررسی می‌کنیم.

استراتژی‌های دنبال کردن روند

این روش هم برای بازار سنتی و هم حوزه ارزهای دیجیتال آسان ترین روش است چون شامل هیچ گونه پیش بینی بازاری نیست.

معاملات معمولاً بر اساس اندیکاتورهای تکنیکالی اجرا می‌شوند که می‌توانند پس از رسیدن به سطوحی خاص منجر به فعال شدن سفارش‌ها شوند.

مثلاً این ربات‌ها می‌توانند از میانگین متحرک 50 و 200 روزه، خط روند، الگوهای نمودار یا اندیکاتورهای مومنتوم استفاده کنند.

نکته‌ای که باید حین استفاده از این استراتژی در نظر داشته باشید این است که این استراتژی مبتنی بر تحلیل تکنیکال است و بهتر است برای استفاده از یک ربات کریپتو رباتی را انتخاب کنید که دارای اندیکاتورهای مطلوب باشد.

استراتژی آربیتراژ

استراتژی‌های آربیتراژ انواع مختلفی دارند از جمله آربیتراژ آماری، مثلثی، بین بازاری و بین دارایی‌ها.

همه این استراتژی‌ها در هر دو بازار مورد نظر ما قابل استفاده هستند اما با بازار بورس و آتی بهتر کار می‌کنند چون معمولاً تفاوت قیمت در چنین دارایی‌هایی بیشتر مشاهده می‌شود.

ربات‌های آربیتراژ امروزی نسبت به دوره قبل از سال 2017 کمتر موفق هستند چون در حال حاضر تفاوت قیمت در اکسچنج‌ها به اندازه قبل نیست و می‌توان توسط الگوریتم‌ها از تفاوت قیمت موجود در بازارهای ناکارآمد ارزهای دیجیتال استفاده کرد تا یک کوین با قیمت کمتر خریداری شده و همزمان با قیمت بالاتر فروخته شود.

برای دستیابی به سودهای چند برابری لازم است معاملات با سرعت بالایی اجرا شوند چون ممکن است تفاوت قیمت‌ها بیشتر از چند ثانیه دوام نداشته باشند و اینجاست که ربات آربیتراتژ کریپتو وارد عمل می‌شود.

بازارسازی یا بازار گردانی

اگر با مفهوم اسپرید آشنایی داشته باشید اطلاع دارید که این مفهوم متشکل از قیمت‌های درخواستی و پیشنهادی است.

معامله کردن بر اساس این استراتژی به شما کمک می‌کند تا از تفاوت بین قیمت‌های درخواستی و پیشنهادی به نفع خودتان استفاده کنید.

در بازارهای سنتی معمولاً این استراتژی توسط موسسات بزرگ پیاده سازی می‌شود در نتیجه اتوماسیون این استراتژی توسط کاربران معمولی تقریباً غیرممکن است.

اما در بازار کریپتو اجرای این استراتژی ممکن است. هدف این ربات‌ها فروش با بالاترین قیمت و در حداکثر تعداد دفعات ممکن است.

ربات بازار گردان هر روز اسپرید بازارها را بررسی می‌کند و سفارشاتی با قیمتی متفاوت با آنچه وجود دارد ثبت می‌کند – در نتیجه با این اقدام بازارسازی انجام می‌دهد.

جمع بندی

معاملات الگوریتمی یا algo trading معمولاً توسط معامله گران ارزهای دیجیتال برای دستیابی به برتری رقابتی نسبت به دیگران از نظر زمان، قیمت و حجم مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در بازارهای سنتی معاملات الگوریتمی بیشتر تبدیل به معاملات فرکانس بالا شده‌اند که سرعت گراتر هستند.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی مهم در بازار ارزهای دیجیتال شامل دنبال کردن روند بازار، آربیتراژ و بازار سازی هستند البته مدل‌های مختلف دیگری هم وجود دارند.

هنگام انتخاب یک ربات ارز دیجیتال برای خودتان باید به سطح تجربه خودتان از کار با اکسچنج‌های مختلف، تحلیل تکنیکال و معاملات توجه داشته باشید.

آشنایی با معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading)

معاملات الگوریتمی به عنوان یکی از برنامه‌های آینده بازار سرمایه ایران مورد توجه قرار گرفته است. در همین راستا شرکت‌ها و استارت‌آپ‌های زیادی بوجود آمده‌اند که برای خودکارسازی معاملات امکانات زیادی را ارائه می‌کنند.

این در حالی است که در اغلب بازارهای مالی بین‌المللی، هوش مصنوعی (AL) و یادگیری ماشین (Machine Learning) از جایگاه ویژه‌ای برخوردار می‌باشند. شرکت‌های بزرگ آمریکایی نظیر CITADEL ،Quantopian ،Black Rock و Numerai به عنوان پیشتازان عرصه سرمایه‌گذاری الگوریتمی بازارهای مالی شناخته می‌شوند. اما معاملات الگوریتمی چیست و چه کاربردهایی دارند؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic trading) چیست؟

به زبان ساده معاملات الگوریتمی به هر نوع معامله خودکار (شامل معاملات فرکانس بالا (HFT) یا معاملات معمولی) گفته می‌شود که در آن ربات‌های معامله‌گر با استراتژی معاملاتی گوناگونی طراحی می‌شوند. معاملات الگوریتمی که معاملات اتوماتیک، معاملات بلک باکس یا الگو تریدینگ نیز نامیده می شود، از زبان‌های برنامه نویسی خاص همراه با مجموعه دستورات تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می کند. به عنوان مثال، در یک معامله الگوریتمی، با رسیدن قیمت به اعداد مشخصی، دستور خرید یا فروش بصورت خودکار اعمال می‌شود و در واقع حد سود و ضرر یک الگوریتم تعیین می‌گردد. آیا کارایی معاملات الگوریتمی تنها شامل این موارد می‌باشد؟ قطعا خیر.

الگوریتم‌های این چنینی در زمره الگوریتم‌های معاملاتی پایه‌ای و بسیار ساده قرار می‌‎گیرند؛ چراکه الگوریتم‌های معاملاتی بسیار پیشرفته‌ای وجود دارند که بدون دخالت انسان تمام نمادها را بررسی و ارزیابی می‌کنند و با در نظر گرفتن عوامل تکنیکال و بنیادی نسبت به انتخاب سبد سهام، تخصیص دارایی و خرید و فروش در نقطه مناسب بصورت کاملا اتوماتیک اقدام می‌کنند. ماجرا ترسناک شد اما این موضوع واقعیت دارد. در حال حاضر الگوریتم‌های معاملاتی در دنیا وجود دارند که تمام این زنجیره را به صورت خودکار و هوشمند انجام می‌دهند.

در معاملات الگوریتمی مجموعه‌ای از دستورالعمل های از پیش تعریف شده بر اساس پارامترهایی نظیر زمان بندی، قیمت یا هر مدل ریاضی دیگری بصورت خودکار اجرا می‌شوند. فارغ از فرصت‌های زیادی که تریدرها برای کسب سود بدست می‌آورند، معامله الگوریتمی چیست؟ الگو تریدینگ با جلوگیری از تاثیر احساسات انسانی، بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می برد و معاملات را به روش اصولی انجام می‌دهد.

بطور کلی معاملات الگوریتمی از لحاظ عملکرد به پنج نوع اصلی تقسیم می‌شوند:

• الگوریتم‌های معاملاتی اجرای معاملات
• الگوریتم‌های سیگنال‌دهی
• الگوریتم‌های مانیتورینگ یا پایش بازار
• الگوریتم‌های position trading یا کم بسامد
• الگوریتم‌های HFT یا پر بسامد

الگوریتم‌های معاملاتی اجرا کننده دستورات

این نوع از الگوریتم‌های معاملاتی، صرفا به عنوان دستیار تریدرها و برای اجرای دستورات معاملاتی آن‌ها طراحی شده‌اند. در واقع معامله‌گر، نماد و نقاط ورود و خروج مورد نظر خودش را انتخاب می‌کند (هرچند به اشتباه) و سایر مراحل انجام معامله از قبیل گذاشتن حدضرر، تقسیم سرمایه و خرید و فروش پله‌ای توسط ربات معامله‌گر (اکسپرت) اجرا می‌شود.

برای روشن شدن این موضوع فرض کنید که شما قصد دارید تا به میزان ۶ میلیارد تومان سهام یک شرکت پتروشیمی در بورس ایران را خریداری کنید. بر اساس نوع مارکت و حجم بازار واضح است که نمی‌توان یک سفارش با حجم ۶ میلیارد تومانی را در بازار ثبت کرد، چرا که گذاشتن چنین سفارش سنگینی باعث تاثیرگذاری بر بازار یا اصطلاحا Market Impact می‌شود.

با گذاشتن سفارش ۶ میلیاردی، معامله‌گران ‌و بازیگران سهم با مشاهده سفارش شما در قیمت‌های بالاتر اقدام به خرید می‌کنند و در نتیجه قیمت پیش از اینکه شما بتوانید سهام را خریداری کنید، رشد می‌کند. برهمین اساس یک الگوریتم معاملاتی مورد نیاز است تا سفارش شما را به سفارش‌های کوچک و حجم‌های متفاوت تقسیم کند و تاثیرگذاری بر بازار را کاهش دهد.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی، دیتا و اطلاعات بیشتری در اختیار معامله‌گران قرار می‌دهند و موجب می‌شوند که فرآیند انتخاب و تصمیم‌گیری تریدر بهبود یافته و در نتیجه بازدهی بالاتری در معاملات خود کسب کند. این نوع از الگوریتم‌های معاملاتی باید در کنار عوامل تحلیلی دیگر مورد استفاده قرار گیرند و به خودی خود سودآور نیستند. تمامی اندیکاتورهای رایج تحلیل تکنیکال از جمله RSI ،MacD ،MA یا Ichimoku در طیف الگوریتم‌های سیگنال‌دهی قرار می‌گیرند که به صورت آماری ثابت شده است در بلندمدت سودآوری بیش از میانگین بازار ندارند!

الگوریتم‌های پایش بازار

الگوریتم‌های پایش بازار (monitoring algorithm) به نوعی زیر مجموعه الگوریتم‌های سیگنال‌دهی محسوب می‌شوند. این نوع از الگوریتم‌ها وظیفه پایش و مانیتور کردن بازار را بصورت دقیق بر عهده دارند. با استفاده از الگوریتم‌های پایش بازار قادر خواهید بود که با اعمال فیلتر و جست‌وجوی شرایط مورد نظر خود بر روی همه یا بخشی از بازار، عملیات مانیتورینگ بهینه انجام دهید.

به عنوان مثال اگر می‌خواهید که با باز شدن نماد یک سهم، در یک بازه زمانی کوتاه مدت تمامی نمادهای همگروه این سهم را مورد بررسی و خرید و فروش قرار دهید، یا قصد دارید تا در حالت کاهش نرخ بهره (وام)، شرکت‌هایی که کمترین مقدار وام را در حساب خود دارند شناسایی کنید، از این الگوریتم استفاده می‌کنید.

الگوریتم‌های ترید بلند مدت یا position trading

الگوریتم‌های پوزیشن تریدینگ با شرایط فعلی بورس ایران هماهنگی زیادی دارند و یک استراتژی ترکیبی از ترید و سرمایه گذاری به شمار می‌روند. در حوزه معاملات الگوریتمی به هر معامله‌ای که بیش از یک ساعت بطول بیانجامد، معامله بلندمدت گفته می‌شود. با ذکر این نکته فرض کنید که استراتژی معاملاتی شما فروش در صف خرید در صورت عرضه شدن صف و خرید در قیمت‌های پایین‌تر است.

بر همین اساس یک الگوریتم معاملاتی پوزیشن تریدینگ (position trading) می‌تواند به محض رسیدن حجم صف خرید / فروش به شرایط مورد نظر شما، به صورت اتوماتیک دستور خرید / فروش نماد را انجام دهد و در قیمت‌های پایین‌تر که احتمالا رسیدن به آن بیش از چند دقیقه زمان خواهد برد، دستور معکوس را انجام دهد.

الگوریتم‌های position trading نسبت به دیگر الگوریتم‌های ذکر شده قابلیت‌های بیشتری ارائه می‌کنند و می‌توانند نقاط ورود و خروج را با دقت بالاتری تشخیص دهند. فرض کنید شما از الگوریتم‌های monitoring استفاده می‌کنید و بدین وسیله ۱۰ نماد مناسب را انتخاب کرده‌اید، به کمک الگوریتم‌های سیگنال‌دهی بازار را پایش کرده و به این نتیجه رسیده‌اید که سهم A می‌تواند به شما بازدهی ۱۰ درصدی در مدت زمان یک الی دو هفته ارائه کند.

حال شما به کمک الگوریتم‌های اجرای معاملات، اقدام به معامله این سهم کرده‌اید. اگر تمامی این فرآیند بصورت اتوماتیک انجام شود، می‌توان گفت که شما به یک ماشین چاپ پول دست یافته‌اید که در زمره الگوریتم‌های position trading طبقه‌بندی می‌شود.

الگوریتم‌های فرکانس بالا (HFT)

الگوریتم‌های فرکانس بالا (High Frequency Trading) در مدت زمان بسیار بسیار کوتاهی، در حدود ۰.۵ ثانیه تعداد زیادی از سفارشات خرید و فروش را اجرا می‌کنند. در بازار‌های سرمایه بین‌المللی، اغلب به حجم و ارزش معاملات شما هیچ کاری ندارند، بلکه در ازای هر معامله‌ای که انجام می‌دهید کارمزد ثابتی از شما دریافت می‌کنند.

سوال اساسی این است که اگر میزان سرمایه شما به مقدار قابل توجهی برسد، درصد کارمزد بروکرها به سمت صفر میل می‌کند؟ بله… شاید روزی برسد که ارزش معامله‌ شما آنقدر زیاد باشد که در صورت رشد رقم چهارم بعد از ممیز به اندازه یک واحد، کارمزد معاملاتی شما پرداخت شود!

این نوع از معاملات در بورس‌های بزرگ جهان نظیر NASDAQ معامله الگوریتمی چیست؟ و NYSE به وفور مشاهده می‌شود و معمولا در بازار فارکس (Forex) و جفت ارزهای خاص بسیار پرکاربرد است. اما متاسفانه به دلیل ساختار غیراصولی میزان کارمزد کارگزاری‌ها در ایران، استفاده از آن معمولا با زیان همراه است.لازم به ذکر است که الگوریتم‌های آربیتراژ در گروه الگوریتم‌های فرکانس بالا قرار می‌گیرند.

اهمیت استفاده از معاملات الگوریتمی چیست؟

امروزه استفاده از معاملات الگوریتمی به عنوان یک مزیت رقابتی در میان شرکت‌های سرمایه‌گذاری فعال در بازارهای مالی دنیا محسوب می‌شود و سبب شده تا شرکت‌هایی که از این نوع معاملات بهره می‌برند، در مدت زمان کوتاهی بتوانند شرکت‌های قدیمی را تماما از بازار خارج کنند. به دلیل قدرت بالای پردازش کامپیوترها نسبت به انسان، در حوزه سرعتِ تحلیل، سرعت اجرای دستورات و تصمیم‌گیری، عدم خستگی و عدم خطا و همچنین عدم تاثیر احساسات بر معامله و استراتژی، می‌توان پیش‌بینی کرد که در آینده‌ای نه چندان دور، جایی برای روش‌های سنتی ترید باقی نخواهد ماند.

اما شاید از خود بپرسید که واقعا انسان هیچ جایگاهی در آینده بازارهای مالی نخواهد داشت؟ نمی‌توان گفت که دیگر هیچ استفاده ای از انسان نخواهد شد. بر اساس بررسی‌های انجام شده، معاملات الگوریتمی از نظر حجم معاملات (تعداد) بیش از ۸۵ درصد از کل معاملات بورس را آمریکا تشکیل می‌دهد و این امر به معنی سلطه الگوریتم‌های معاملاتی بر یک بازار ۵۳ تریلیون دلاری است. ۱۵ درصد باقی مانده به سایر تریدرها و روش‌های معاملاتی مربوط می‌شود.

بنابراین می‌توان گفت که کامپیوترها و الگوریتم‌های خاص معاملاتی توانسته‌اند در بازارهای مالی امروزی خلاقیت و نوآوری زیادی ایجاد کنند و بازدهی بالاتری در کسب سود نسبت به انسان داشته باشند. در واقع این ۱۵ درصد، بهترین تریدرها و تحلیلگران دنیا هستند که هنوز توسط الگوریتم‌های معاملاتی از بازار بیرون نشده‌اند و چه بسا این ۱۵ درصد، طراح و اجرا کننده آن ۸۵ درصد الگوریتم‌های معاملاتی باشند! پس باید دید که آیا می‌خواهیم با این موج تکنولوژیک جدید همراه باشیم یا آن را نادیده بگیریم؟

معاملات الگوریتمی در بورس ممنوع شد

به گزارش آگاه پرس، محسن خدابخش مدیر نظارت بر بورس، در اطلاعیه ای معاملات الگوریتمی در بورس را تا اطلاع ثانوی ممنوع کرد.

منظور از «معاملات الگوریتمی» چیست؟

معاملات الگوریتمی در حقیقت یک ابزار در بازارهای مالی محسوب می‌شوند؛ ابزاری که شرکت‌های سرمایه‌گذاری در سراسر جهان از آن استفاده می‌کنند و در مدت کوتاهی توانسته است روش‌های سنّتی را از میدان به در کند. معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار را می‌توان این گونه تعریف کرد: «انجام معامله در بازار با استفاده از برنامه‌ های کامپیوتری، به ‌صورت خودکار یا نیمه خودکار. در این روش، کامپیوتر با استفاده از الگوریتم‌های ویژه، بازار را رصد و فرصت های معاملاتی را پیدا می‌کند.»

در معاملات الگوریتمی یا اَلگو تریدینگ (Algorithmic Trading)، مجموعه‌ای از دستورهای مشخص به کامپیوترها داده می‌شود و آن‌ها با استفاده از این دستورات معاملات را انجام می‌دهند. همان گونهکه اشاره شد، الگو تریدینگ یک ابزار است و نه یک استراتژی؛ در بازارهای مختلف می‌توان از آن استفاده کرد. برای مثال بورس، آتی کالا، و بازارهای جهانی مثل کریپتو و… .

مراحل کار معاملات الگوریتمی به شرح زیر است:

• جست‌وجو در سهم‌های مختلف، بر اساس استراتژی تعریف‌شده و پیدا کردن فرصت‌های معاملاتی؛
• پوزیشن‌گیری؛
• مدیریت پوزیشن‌های بازشده؛
• مدیریت ریسک و سرمایه با توجه به فاکتورهایی که در سیستم تعریف شده است.

ممکن است تمامی این مراحل به صورت خودکار انجام شوند یا بخشی از آن‌ها را نیروی انسانی به عهده گیرد. حتی در شرایطی هم که اجازه باز و بسته کردن موقعیت خرید و فروش به صورت خودکار وجود ندارد، تحلیل‌های الگوریتمی می‌تواند برای معامله‌گران مفید باشد.

این ابزار نسبت به نیروی انسانی، تحلیل‌های بسیار پیچیده‌تری‌ انجام می‌دهد. حجم عظیمی از داده‌ها را در لحظه برسی می‌کند و شرایط مختلف و استراتژی‌های متنوع را در نظر می‌گیرد. با استفاده از معاملات الگوریتمی، معامله‌گران می‌توانند بسیار سریع‌تر وارد موقعیت معاملاتی شوند یا از آن خروج کنند.

لازم به ذکر است که الگو تریدینگ را بیشتر شرکت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند و مناسب افراد حرفه‌ای و باسابقه است و برای استفاده از آن باید دوره آموزش MQL5 را گذرانده باشید. معامله‌گرانِ تازه‌کار و آموزش‌ندیده بهتر است سراغ این ابزار نروند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی معامله الگوریتمی چیست؟ که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود معامله الگوریتمی چیست؟ دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

دوره مربیگری پرایس اکشن به سبک ICT توسط مایکل هادلستون

دوره منتور شیپ پرایس اکشن به سبک ICT مایکل هادلستون (Michael Huddleston) بنیان‌گذار پرایس اکشن در سبک آی سی تی (ICT) می باشد. مایکل سالها در مؤسسات مالی و بانک‌ ها فعالیت داشته و از تحلیل گران آنها بوده است. لذا توانسته رفتارهای این بانک‌ها و مؤ. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی دستیار معامله گری اطلس (ATA)

امروزه یکی از دغدغه های اصلی معامله گران در تمامی بازار های مالی از دست دادن فرصت های کسب سود و احساس جا ماندن از بازار است. به همین دلیل است که معامله گری شغلی پر استرس محسوب شده و در بلند مدت معامله گران را دچار عوارضی همچون مشکلات جسمی و روحی. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی تورم و معامله گری در فارکس توسط مهدی متین

چرا مجموعه آموزشی “تورم و معامله‌گری در فارکس” ؟ احتمالا طی دو سال گذشته، کلمه تورم را از زبان اعضای بانک مرکزی و تحلیلگران فارکس شنیده‌اید، در اوایل بحران کرونا تورم شدیدا افت کرد ولی دوسال پس از آن ینی 2021 و2022، به بالاترین میزان. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی اقتصاد کلان کاربردی در بازارهای جهانی با علی اسلامی

اقتصاد کلان چیست؟ یکی از حوزه های بسیار مهم و پرکاربرد در علم اقتصاد، ارزیابی عملکرد اقتصاد در سطح کلان می باشد. اساسی ترین مباحثی که این حوزه را تشکیل می دهند عبارتند از: تولید ناخالص داخلی و رشد اقتصادی، سطح اشتغال و بیکاری، ثبات قیمت معامله الگوریتمی چیست؟ ها و تور. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی مفاهیم مدیریت سرمایه در بازارهای مالی با کمیل آزادیان

مدیریت سرمایه چیست؟ مدیریت سرمایه دانش و مهارت سرمایه‌گذاری یا معامله در بازار‌های مالی با ریسک کنترل شده به منظور کسب حد اکثر بازدهی ، یا جلوگیری از هدر رفت اصل سرمایه است. استراتژی مدیریت‌ سرمایه‌ کاملا شخصی است اما اصولی دارد که رکن اصلی تما. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی ارزهای دیجیتال و بلاکچین توسط نیکا پورمند

مقدمه ای بر ارزهای دیجیتال دنیای ارز دیجیتال و بلاکچین فقط مختص بازارهای مالی نمی‌شوند که دید و نگاهمان به آن فقط مالی و پولی باشد. دنیایی که در موردش در این مجموعه آموزشی صحبت می‌شود به زودی میتواند کیفیت زندگی و حتی ارتباط‌ هایمان رو چه از نظر. بیشتر بدانید

کتاب صوتی ۴۵ سال در وال استریت با ترجمه همایون فرزانه

مشخصات کتاب نویسنده: ویلیام دلبرت گن ترجمه و صداگذاری: همایون فرزانه نوع کتاب : زبان اصلی تعداد صفحه: ۱۴۸ سخن مترجم : ترجمه این کتاب اولین تجربه من برای ترجمه یک کتاب کامل بودش و امیداورم که استفاده بکنید و لذت ببرید همون طور که من استفاده کردم. بیشتر بدانید

فیلم آشنایی با مفاهیم بورس تهران توسط سعید نجفی

در این مجموعه اموزشی به تشریح مفاهیم اصلی بورس تهران پرداخته شده. از آشنایی با بورس گرفته تا نحوه ثبت نام در سجام و اشنایی با افزایش سرمایه شرکت ها و هر آنچیزی که برای علاقه مندان بورس می تواند مفید واقع شود جلسه ۱ : مقدمه و تاریخچه بورس ۷ دقیقه. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی تحلیل تکنیکال مقدماتی توسط محمد رضوانی

تحلیل کردن به چه معناست؟ بررسی بازار برای رسیدن به هدف مشخص را تحلیل می‌گویند. افراد فعال در بازارهای مالی هدفشان از تحلیل بازار کسب سود است، به بیان ساده تر معامله گران بازار را با استفاده از ابزاری که در اختیار دارند، بررسی می کنند و به نتیجه. بیشتر بدانید

فیلم آموزش ایچیموکو توسط محمد رسول اسفندیاری

چرا باید ایچیموکو را یاد بگیریم ؟ ایچیموکو یک سیستم کامل تحلیل‌گری میباشد که به صورت اندیکاتور بر روی چارت قابل مشاهده است و‌ به ساده ترین روش ممکن اطلاعات مفیدی از حرکات احتمالی قیمت در آینده را به ما میدهد و نویزهای چارت را برای ما فیلتر میکند. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی استفاده از خطوط پیووت توسط علی نورانی

سطوح پیووت چیست؟ خطوط پیووت سطوحی هستند که از طریق محاسبات ریاضی بر روی داده های قبلی بدست می آیند و احتمال ایجاد حمایت ها و مقاومت های قیمتی روی این سطوح وجود دارد. این سطوح بر اساس داده های روزانه، هفتگی و ماهانه قابل محاسبه هستند. انواع سطوح. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی بازار آتی کالای ایران توسط نیما کرامت و علیرضا شوشتری

تاریخچه بازار آتی اولین معامله ی آتی به روش جدید در سال 1865 و در بورس شیکاگو،بر روی غلات انجام شد.در ایران نیز نخستین معاملات قرارداد آتی در بورس کالای ایران بر روی شمش طلای یک اونسی پذیرفته شد.اما با آغاز معاملات آتی سکه در آذر ماه سال 87،تقری. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی پرایس اکشن سبک اسمارت مانی

برای اولین بار در دنیای معامله گری این آقای ریچارد وایکاف بود که بر اساس اصول اقتصاد و اصول علوم اجتماعی پرایس اکشن را مطرح کرد. بعد از آن بود که این روش بسط و پیشروی پیدا کرد و تئوری های بیشتر و کامل تری به آن اضافه و تعریف شد. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی امواج الیوت پیشرفته با رضا خوش اندام

آیا الیوت به همین اکتفا کرد؟ نه ، الیوت علاوه بر جهت روند به رفتار امواج قیمت در طول روند توجه داشت به طوری که او تلاش کرد مکان های پراحتمال پایان و آغاز امواج را شناسایی و طبقه بندی کند. بیشتر بدانید

فیلم آموزشی موج شماری امواج الیوت توسط علی بهاری

امواج بازیگر واژه ای عجیب که‌‌ ایام زیادی را به آن فکر کردم! به اینکه این امواج هستند که بازی می کنند و روند را می سازند یا این بازیگران هستند که امواج را می سازند و روند تشکیل می شود. بیشتر بدانید

سیستم معاملاتی، ابزار موفقیت یک معامله گر با محمود حسینی

نظم و انضباط همان ارتباطات قدرتمند بین اجرای سازنده سیستم معاملاتی هستند که بدون آن هیچ عنصری از سیستم با هم ارتباط نمی گیرند و نمی توانند با هم و در کنارهم کار کنند و موفقیت یک معامله گر را تضمین نمایند. بیشتر بدانید