حدود 30 سال پیش، بازار فارکس بیشتر با معاملات تلفنی و سرمایه‌گذاران بزرگ شناخته می‌شد. اطلاعات قیمت شفاف نبود و تفاوت‌های زیادی بین معاملات کارگزاران و مشتریان وجود داشت. اما امروزه، با پیشرفت چشمگیر فناوری، این بازار تغییرات زیادی کرده است. اکنون معاملات به‌راحتی و به‌سرعت از طریق اینترنت انجام شده و امکان ورود ساده و آسان‌تر به بازار را برای معامله‌گران خرد فراهم کرده است. 

یکی از این تحولات بزرگ، معاملات الگوریتمی است که به آن “سیستم‌های جعبه سیاه” نیز گفته می‌شود. این نوع معاملات که به کمک الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری انجام می‌شوند، سرعت و دقت فرایندهای معاملاتی را به میزان قابل توجهی افزایش داده‌اند. با این حال معاملات الگوریتمی، چالش‌ها و ریسک‌هایی نیز دارند. در این مقاله از خان بورس به بررسی معاملات الگوریتمی فارکس و کاربردهای آن به زبان ساده پرداخته، سپس مزایا و معایب آن را تحلیل خواهیم کرد.

نکات کلیدی

• در دهه 1990، بازار فارکس اولین بار در وال استریت به معاملات دیجیتال و آنلاین روی آورد.
• با گسترش ترید آنلاین، اکنون افراد عادی هم می‌توانند وارد بازار فارکس شوند.
• امروزه افراد می‌توانند از برنامه‌های الگوریتمی برای انجام معاملات خودکار استفاده کنند.
• معاملات الگوریتمی با وجود سرعت و دقت بالاتر، ریسک‌هایی نیز دارند.
• این نوع معاملات برای جلوگیری از بروز مشکلات به نظارت نیاز دارند.

معاملات الگوریتمی چیست؟

به زبان ساده، معاملات الگوریتمی به معنی انجام معاملات به طور خودکار توسط برنامه‌های کامپیوتری است. این الگوریتم‌ها با اجرای مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های مشخص، فرصت‌های خرید و فروش را شناسایی کرده و معامله را بدون نیاز به دخالت انسان انجام می‌دهند. بسیاری از این الگوریتم‌ها حتی قادرند مدیریت سرمایه و استراتژی خروج از معامله را نیز به‌صورت خودکار اجرا کنند.

تصور کنید یک ربات هوشمند را تنظیم کرده‌اید تا به‌جای شما معامله کند و شما تنها کافی‌ست نظاره‌گر عملکرد آن بوده و نتیجه را ببینید! شاید این ایده کمی شبیه فیلم‌های علمی تخیلی به نظر برسد، اما جالب است بدانید که معاملات الگوریتمی از 20 سال پیش در بازارهای مالی استفاده شده و روز به روز پیشرفت بیشتری می‌کنند.

مثالی از معاملات الگوریتمی

بیایید یک مثال ساده از معاملات الگوریتمی را بررسی کنیم. فرض کنید شما الگوریتمی نوشته‌اید که هر زمان میانگین متحرک 75 روزه سهام شرکت XYZ از میانگین 200 روزه آن بالاتر رود، 100 سهم از این شرکت را بخرد. چنین وضعیتی در تحلیل تکنیکال به‌عنوان “تقاطع صعودی (Bullish Crossover)” شناخته شده و معمولاً نشان‌دهنده روند صعودی قیمت است. الگوریتم شما دو میانگین فوق را همیشه بررسی می‌کند و در صورت وقوع این شرایط، به‌صورت خودکار خرید را انجام می‌دهد. بدین صورت، شما نیازی به نگاه کردن مداوم به بازار ندارید و معاملات به‌ طور دقیق و بدون دخالت احساسات انجام می‌شود.

معاملات الگوریتمی در بازار فارکس

در بازار فارکس، معاملات الگوریتمی نقشی کلیدی در کاهش زمان و هزینه‌ها دارند. در واقع الگوریتم‌ها به‌طور خودکار، دستورات معاملاتی را طبق شرایط مشخصی مانند زمان یا قیمت اجرا می‌کنند و همین مسئله سبب تسریع معاملات و دقت بیش‌تر آن‌ها می‌شود.

به نقل از Investopedia: 

Some banks program algorithms to reduce their risk exposure. The algorithms may be used to sell a particular currency to match a customer’s trade purchased by their bank in order to maintain a constant quantity of that particular currency. This allows the bank to maintain a pre-specified level of risk exposure for holding that currency.

برخی از بانک‌ها الگوریتم‌ها را برای کاهش ریسک استفاده می‌کنند. به این صورت که وقتی مشتری ارزی از بانک می‌خرد، بانک برای کاهش ریسک نگه داشتن آن ارز، به‌طور همزمان همان ارز را می‌فروشد. این کار با استفاده از الگوریتم‌ها به‌طور خودکار و سریع انجام می‌شود تا بانک ریسک کمتری متحمل شود.

معاملات الگوریتمی علاوه بر افزایش سرعت و کارایی بازار، به معامله‌گران این امکان را می‌دهند که فرصت‌های آربیتراژ (تفاوت قیمت‌ها بین بازارهای مختلف) را پیدا کرده و از آن‌ها استفاده کنند. به‌عنوان مثال ارز را از یک بازار خریده و با قیمت بالاتر در بازاری دیگر بفروشند.

همچنین معاملات الگوریتمی در مدیریت ریسک نیز کاربرد گسترده‌ای دارند. الگوریتم‌ها می‌توانند به‌طور خودکار از دو روش اصلیِ قراردادهای اسپات و گزینه‌های ارزی به منظور پوشش ریسک (هجینگ) استفاده کنند. قراردادهای اسپات شامل خرید و فروش فوری ارزها شده و به معامله‌گران این امکان را می‌دهد که از نوسانات کوتاه‌مدت قیمت‌ها بهره ببرند. در مقابل، گزینه‌های ارزی امکان خرید یا فروش ارز در آینده با قیمت مشخص را فراهم می‌کنند و از این طریق تغییرات قیمت را پیش‌بینی کرده و ریسک را کاهش می‌دهند.

با بهره‌گیری از دو روش ذکر شده، الگوریتم‌های معاملاتی به معامله‌گران در گرفتن بهترین تصمیمات به صورت خودکار، کاهش ریسک معاملات و شناسایی فرصت‌های سودآور مانند آربیتراژ کمک شایانی می‌کنند. از طرفی این قابلیت برای معامله‌گران با فرکانس بالا (HFT) نیز از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است، چرا که این معامله‌گران برای موفقیت نیاز دارند در زمان بسیار کوتاهی (در حد میلی ثانیه) داده‌ها را پردازش کرده و تصمیم‌گیری کنند. الگوریتم‌ها این کار را با سرعت و دقتی که از توان انسان خارج است، انجام می‌دهند.

معاملات الگوریتمی به دلیل مزایایی که ذکر شد در بازار فارکس بسیار محبوب شده‌اند. معامله‌گرانی که توانایی و منابع لازم برای تبدیل استراتژی‌های معاملاتی خود به الگوریتم‌های کامپیوتری را دارند، از آن‌ها برای اجرای سریع و دقیق معاملات خود استفاده می‌کنند.

به نقل از Babypips: 

As Robopip always boasts, machines are capable of doing complex calculations in microseconds while humans usually take hours or even days to finish such tasks.

Robopip همیشه می‌گوید: ماشین‌ها می‌توانند محاسبات پیچیده را در عرض چند میلی‌ثانیه انجام دهند، در حالی که انجام همین محاسبات برای انسان‌ها ممکن است ساعت‌ها یا حتی روزها طول بکشد.

انواع معاملات الگوریتمی فارکس

الگوریتم‌ها مجموعه‌ای از قوانینی هستند که برای انجام یک کار مشخص طراحی می‌شوند. در معاملات مالی، این الگوریتم‌ها توسط کامپیوتر اجرا شده و عواملی مانند زمان، قیمت و حجم معاملات را مشخص می‌کنند.

معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی معمولاً به چهار نوع اصلی تقسیم می‌شوند:

1. الگوریتم آماری (Statistical Algorithms): این الگوریتم‌ها از داده‌های گذشته بازار برای پیش‌بینی روند‌های آینده قیمت استفاده می‌کنند. در واقع با تحلیل دقیق اطلاعات تاریخی و شناسایی الگوهای موجود، به معامله‌گران کمک می‌کنند تا نقاط ورود و خروج بهینه برای معاملات خود را پیدا کنند. به عبارت ساده‌تر، هدف الگوریتم‌های آماری این است که با استفاده از محاسبات پیچیده، بهترین فرصت‌های معاملاتی را از دل داده‌ها استخراج کرده و نوسانات قیمت را پیش‌بینی کنند.
2. الگوریتم هجینگ (Auto-Hedging): این الگوریتم‌ها برای کاهش ریسک به‌طور خودکار عمل می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، اگر یک موقعیت معاملاتی باز باشد و بازار به سمت مخالف حرکت کند، این الگوریتم می‌تواند به‌طور خودکار یک موقعیت محافظتی باز کند تا از ضرر جلوگیری شود.
3. الگوریتم اجرای خودکار معاملات (Algorithmic execution): هدف این الگوریتم‌ها انجام معاملات به‌طور خودکار و طبق هدف‌های مشخص شده است. این هدف‌ها می‌توانند شامل کاهش تاثیرات منفی بر بازار یا انجام سریع و به‌موقع معاملات باشند. این الگوریتم‌ها تلاش دارند تا با سرعت بالا و کمترین اثر بر قیمت‌ها، بهترین نتیجه ممکن را در معاملات به دست آورده و فرایندهای تجاری را بهینه کنند.
4. الگوریتم دسترسی مستقیم به بازار (Direct Market Access): الگوریتم ذکر شده امکان دسترسی سریع و با هزینه کمتر به پلتفرم‌های معاملاتی مختلف را فراهم می‌آورد. این الگوریتم‌ها به معامله‌گران اجازه می‌دهند که به‌طور موثرتر و سریع‌تر به بازارهای مختلف وارد شده و معاملات خود را انجام دهند.

یکی از زیرمجموعه‌های معاملات الگوریتمی، معاملات با فرکانس بالا (HFT) است که با نرخ و سرعت بسیار بالا در اجرای دستورات معاملاتی شناخته می‌شود. معاملات با فرکانس بالا می‌تواند مزایای قابل توجهی برای معامله‌گران به همراه داشته باشد، از جمله توانایی انجام معاملات در مقیاس میلی‌ثانیه به هنگام تغییرات کوچک قیمت. با این حال، این نوع معاملات در بازارهای پرنوسان فارکس خطرات خاص خود را نیز به همراه دارد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی فارکس

در معاملات الگوریتمی، استراتژی‌های مختلفی برای خرید و فروش وجود دارد که می‌توانند به‌صورت ترکیبی نیز استفاده شوند. در ادامه به بررسی 8 استراتژی معاملات الگوریتمی می‌پردازیم:

1. استراتژی پیروی از روند (Trend-following): یکی از ساده‌ترین استراتژی‌هاست که به دنبال روند بازار حرکت می‌کند. بدین صورت که وقتی بازار در حال صعود است خرید کرده و وقتی در حال نزول است، می‌فروشد. این تصمیمات براساس اندیکاتورهای تکنیکال گرفته می‌شوند، مثل تحلیل روندهای قبلی.
2. بازگشت به میانگین (Mean reversion): استراتژی ذکر شده بر این اساس عمل می‌کند که بازارها حدود 80% مواقع در یک محدوده مشخص حرکت می‌کنند. یعنی قیمت‌ها بعد از بالا و پایین رفتن، معمولاً به میانگین قبلی خود بازمی‌گردند. الگوریتم‌هایی که از این استراتژی استفاده می‌کنند، قیمت‌های گذشته را بررسی و میانگین آن‌ها را محاسبه می‌کنند. سپس زمانی که قیمت از این میانگین فاصله می‌گیرد، الگوریتم پیش‌بینی می‌کند که قیمت دوباره به آن میانگین بازخواهد گشت و بر همین اساس اقدام به خرید یا فروش می‌کند.
3. نیوز تریدینگ (News-based): تا به حال تلاش کرده‌اید با توجه به اخبار معامله کنید؟ این استراتژی دقیقاً همین کار را برای شما انجام می‌دهد! در واقع در این استراتژی، الگوریتم به طور خودکار اخبار را تحلیل کرده و بر اساس آن تصمیم به خرید یا فروش می‌گیرد. این اخبار ممکن است از منابع مختلفی مثل گزارش‌های اقتصادی یا تحولات جهانی باشد.
4. تحلیل سنتیمنتال (Market sentiment): در این استراتژی، الگوریتم‌ها از تحلیل احساسات بازار برای پیش‌بینی نقاط سقف و کف استفاده می‌کنند. الگوریتم‌ها ممکن است به گزارش‌هایی مثل COT نگاه کرده یا حتی از شبکه‌های اجتماعی برای درک احساسات عمومی بازار و شناسایی نقاط قوت و ضعف آن استفاده کنند.
5. آربیتراژ (Arbitrage): آربیتراژ یکی از استراتژی‌های پیچیده‌ در معاملات الگوریتمی است. در این روش، سیستم الگوریتمی به دنبال اختلاف قیمت یک دارایی در بازارهای مختلف گشته و از این تفاوت برای کسب سود استفاده می‌کند. در بازار فارکس، این اختلاف قیمت معمولاً بسیار ناچیز است (در حد چند میکرو پیپ)، بنابراین برای به‌دست آوردن سود قابل توجه، باید حجم بالایی معامله کرد. از روش‌های رایج در این دسته، می‌توان به آربیتراژ مثلثی اشاره کرد که شامل معامله هم‌زمان روی دو جفت‌ارز و یک ارز واسطه بین آن‌هاست تا از اختلاف قیمت بین این سه ارز سود کسب شود.
6. معاملات فرکانس بالا (High-frequency trading): همان‌طور که از نامش پیداست، در این استراتژی، الگوریتم‌های معاملاتی با سرعت بسیار بالا کار می‌کنند. سیگنال‌های خرید و فروش را در عرض میلی‌ثانیه اجرا کرده و معاملات را به سرعت می‌بندد. این الگوریتم‌ها معمولاً از آربیتراژ یا اسکالپینگ برای سود بردن از نوسانات کوچک قیمت استفاده می‌کنند.
7. کوه یخ (Iceberging): در این استراتژی، موسسات بزرگ مالی به جای اینکه یک معامله بزرگ انجام دهند، آن را به معاملات کوچکتر تقسیم کرده و این معاملات را در زمان‌های مختلف یا با بروکرهای مختلف انجام می‌دهند. این کار باعث می‌شود که دیگران متوجه معامله بزرگ آن‌ها نشوند.
8. مخفی کاری (Stealth): اگر فکر می‌کنید استراتژی کوه یخ زیرکانه است، پس باید بدانید که استراتژی مخفی کاری حرفه‌ای‌تر عمل می‌کند! چون استراتژی کوه یخ به مرور زمان شناخته شد، برخی معامله‌گران پیشرفته الگوریتم‌هایی طراحی کردند که می‌توانند سفارش‌های کوچک‌تر را به گونه‌ای ارسال کنند که هیچ‌کس متوجه نشود که یک تریدر بزرگ در بازار حضور دارد. 

تمامی این استراتژی‌ها به دانش و تخصص در زمینه برنامه‌نویسی و تحلیل بازار نیاز دارند. معمولاً تحلیل‌گران کمی که زبان‌های برنامه‌نویسی را آموزش دیده‌اند این الگوریتم‌ها را طراحی می‌کنند. اما این موضوع به معنای عدم توانایی شما برای شروع با استراتژی‌های ساده‌تر نیست. اگر تجربه کمی در بازار دارید، می‌توانید از استراتژی‌های ابتدایی استفاده و به تدریج به استراتژی‌های پیچیده‌تر بروید.

ریسک‌های معاملات الگوریتمی فارکس

با اینکه معاملات الگوریتمی سرعت و دقت معاملات را بالا می‌برند، اما می‌توانند مشکلاتی هم ایجاد کنند. یکی از این مشکلات، نابرابری بین معامله‌گران است. چراکه برخی از شرکت‌ها و بانک‌های بزرگ به فناوری‌های پیشرفته‌ای دسترسی دارند که به آن‌ها اجازه می‌دهد اطلاعات را سریع‌تر دریافت کرده و معاملات را در کمتر از یک ثانیه انجام دهند. در مقابل، معامله‌گران عادی این امکانات را ندارند و همین موضوع می‌تواند به عدم تعادل در بازار و کاهش نقدینگی منجر شود.

از طرفی الگوریتم‌ها طبق شرایط مشخصی برنامه‌ریزی شده‌اند و اگر بازار به‌طور ناگهانی تغییر کند، ممکن است واکنش درستی نشان ندهند. نمونه‌ای از این مشکل در 6 می 2010 در بازار سهام آمریکا رخ داد. در آن روز، شاخص داوجونز در عرض چند دقیقه بیش از 1000 واحد سقوط کرد و سپس دوباره به حالت عادی برگشت. بررسی‌ها نشان داد که الگوریتم‌های معاملاتی به‌طور همزمان شروع به فروش کرده و باعث افت شدید قیمت‌ها شده بودند. هرچند بازار بعد از مدتی اصلاح شد، اما این اتفاق نشان داد که معاملات الگوریتمی ممکن است در شرایط خاص، بی‌ثباتی شدیدی ایجاد کنند.

در بازار فارکس نیز امکان وقوع چنین خطری وجود دارد. زیرا اگر بازار دچار نوسان شدید شود و تعداد زیادی از الگوریتم‌ها هم‌زمان متوقف شوند، ممکن است نقدینگی کاهش یافته و قیمت‌ها به‌شدت تغییر کنند. این وضعیت می‌تواند معامله‌گران را غافلگیر و ریسک معاملات را بالا ببرد. به همین دلیل، لازم است که معامله‌گران و ناظران بازار در شرایط بحرانی، معاملات الگوریتمی را کنترل و از نوسانات شدید جلوگیری کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی فارکس در یک کلام

آشنایی با معاملات الگوریتمی فارکس با خان بورس

معاملات الگوریتمی در فارکس سرعت، دقت و کارایی خرید و فروش را افزایش داده و امکان اجرای خودکار استراتژی‌های متنوع را فراهم می‌کنند. با وجود مزایای فراوان، این روش چالش‌هایی مانند وابستگی به فناوری و نوسانات ناگهانی نیز دارد. به همین دلیل برای موفقیت در زمینه معاملات الگوریتمی، یادگیری مداوم و مدیریت ریسک ضروری است. در مقاله‌ای که خواندید تلاش کردیم شما را با اصول و کاربردهای معاملات الگوریتمی آشنا کنیم. امیدواریم این اطلاعات برایتان مفید بوده و به شما کمک کند تا در مسیر معاملات خود تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید.

سؤالات متداول

1.الگوریتم‌ها چگونه به معامله‌گران فارکس کمک می‌کنند؟

سیستم‌های کامپیوتری و الگوریتم‌ها سبب انجام خودکار معاملات می‌شوند. این موضوع نه‌تنها باعث افزایش سرعت انجام معاملات می‌شود، بلکه تاثیر احساسات انسانی را کاهش داده و امکان تحلیل داده‌های گذشته برای یافتن الگوهای سودآور را فراهم می‌کند.

2.چگونه می‌توان قبل از استفاده، یک الگوریتم معاملاتی را آزمایش کرد؟

بسیاری از پلتفرم‌های فارکس امکان ایجاد حساب آزمایشی (دمو) را فراهم می‌کنند که به شما اجازه می‌دهد استراتژی خود را بدون ریسک کردن سرمایه واقعی امتحان کنید. همچنین، می‌توان از بک‌تستینگ (آزمایش استراتژی بر اساس داده‌های تاریخی) برای بررسی عملکرد الگوریتم استفاده کرد.

3.آیا معاملات با فرکانس بالا (HFT) با معاملات الگوریتمی متفاوت است؟

بله. در واقع معاملات با فرکانس بالا (HFT) نوعی از معاملات الگوریتمی است که تمرکز اصلی آن روی سرعت بسیار بالا و انجام تعداد زیادی معامله در زمان بسیار کوتاه است. در HFT، معاملات در کسری از ثانیه (حتی میلیونیوم ثانیه) انجام شده و برای این کار از شبکه‌های پیشرفته و الگوریتم‌های پیچیده استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، HFT یکی از زیرمجموعه‌های معاملات الگوریتمی است که سرعت و حجم بالای معاملات در آن اولویت دارد.

4.برای شروع معاملات الگوریتمی فارکس به چه میزان سرمایه نیاز است؟

مقدار سرمایه مورد نیاز برای شروع معاملات الگوریتمی در بازار فارکس به استراتژی مورد استفاده، نوع کارگزاری و حجم معاملات بستگی دارد. برای برخی استراتژی‌ها ممکن است به سرمایه‌گذاری قابل توجهی نیاز باشد، در حالی که استراتژی‌های ساده‌تر می‌توانند با سرمایه کمتر نیز قابل اجرا باشند.

5.چطور یک الگوریتم معاملاتی فارکس بسازیم؟

برای ساخت یک الگوریتم معاملاتی فارکس، ابتدا باید استراتژی خود را آماده کرده و پارامترهای آن را مشخص کنید. سپس دو راه دارید:

1. برنامه‌نویسی الگوریتم با زبان مخصوص پلتفرم مورد نظر.
2. استفاده از سازندگانی مثل System Creator یا MQL5 Wizard که به شما این امکان را می‌دهند بدون نیاز به کدنویسی، الگوریتم خود را بسازید.