در معاملات الگوریتمی، که به نام سیستم‌های معاملاتی خودکار یا معاملات الگویی هم مشهورند، این امکان وجود دارد که معامله‌گران با تعیین یک الگوریتم حاوی قوانین خاص برای ورود یا خروج از بازار، معاملات خود را با استفاده از رایانه انجام دهند. این سیستم‌ها با تکنولوژی پیشرفته و الگوریتم‌های محاسباتی متقدم، امکان اجرای سریع و بهینه معاملات را برای معامله‌گران به ارمغان می‌آورند.
در ادامه انواع معاملات الگوریتمی را به طور کامل توضیح خواهیم داد:
یکی از استفاده‌های مهمی که می‌توان از الگوریتم‌ها و معاملات الگوریتمی بهره برد، آربیتراژ است. به عنوان مثال، فرض کنید قیمت بیت کوین در یک صرافی کمتر از صرافی دیگر می‌باشد. بهترین راه برای بهره‌مندی از این وضعیت این است که بیت کوین را از صرافی‌ای که قیمت کمتری دارد خریداری کرده و سپس آن را در صرافی‌ای که قیمت بالاتری دارد بفروشید. البته این عملیات برای انسان زمان‌بر است و احتمال دارد در لحظه خرید، قیمت در دو صرافی یکسان شود. اما الگوریتم‌های معاملاتی با سرعت بسیار بالا و بدون نیاز به دخالت انسانی، می‌توانند این فرآیند را به طور اتوماتیک انجام دهند.
یک فرد به تنهایی نمی‌تواند تمام بازارهای مالی را بررسی کرده و به دنبال موقعیت‌های معاملاتی بگردد. این الگوریتم‌ها با سرعت بالا و دقت مناسب، وظیفه بررسی و پایش بازارهای هدف را به عهده می‌گیرند. این ابزارهای الگوریتمی با کارایی برتر خود می‌توانند به طور مداوم بازار را رصد کرده و به دنبال فرصت‌های معاملاتی باشند، که این امر برای یک فرد به تنهایی امکان‌پذیر نیست.
الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده ارتقاء یافته، یک گام بیشتر در جهت پیشرفت معاملات مالی هستند. این الگوریتم‌ها، علاوه بر بررسی گسترده بازارها، بر اساس سیستم‌هایی که در کد برنامه‌نویسی آنها تعبیه شده، سیگنال‌های خرید و فروش را برای معامله‌گران ارائه می‌دهند. این سیگنال‌ها به معامله‌گران کمک می‌کنند تا با بررسی تعدادی از آنها، تصمیم به ورود یا عدم ورود به معامله بگیرند. به این ترتیب، الگوریتم‌های سیگنال‌دهنده با ارائه راهنمایی دقیق‌تر به معامله‌گران، ابزاری کارآمدتر برای حضور در بازارهای مالی ارائه می‌دهند.
الگوریتم‌های تریدینگ، که به عنوان ربات‌های معامله‌گری نیز شناخته می‌شوند، از جمله ابزارهای پیشرفته در دنیای مالی هستند که بسیاری از افراد با نام آنها آشنا هستند. این الگوریتم‌ها، علاوه بر بررسی و فیلتر کردن ارزهای دیجیتال یا سهم‌ها، آنها را تجزیه و تحلیل کرده و به صورت خودکار به پوزیشن‌های خرید یا فروش وارد می‌شوند. این ربات‌ها به دلیل این که خود تصمیم به وارد شدن یا نشدن به معامله را می‌گیرند، دارای ریسک بالاتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها هستند. این ویژگی باعث می‌شود که الگوریتم‌های تریدینگ به عنوان یک ابزار پرقدرت و همچنین پرریسک شناخته شوند.
الگوریتم‌های معاملاتی برخی از مسئولیت‌های مهم را انجام می‌دهند، از جمله مدیریت سرمایه و نظارت بر معاملات باز افراد، این الگوریتم‌ها اصلی‌ترین هدف خود را در کاهش ریسک و افزایش سود معاملات باز تحلیل‌گران مشخص کرده‌اند. این ابزارهای مدیریتی با استفاده از تحلیل دقیق و سریع، سعی در بهینه‌سازی نقاط قوت و ضعف معاملات افراد دارند تا به نتایج بهتری برسند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌های معاملاتی یک نقش بسیار مهم در بهبود عملکرد و عملکرد معاملات باز افراد دارند و به عنوان ابزاری کلیدی در مدیریت سرمایه شناخته می‌شوند.
الگوریتم هایی که براساس داده گیری هستند به دو نوع تقسیم می شوند:
الگوریتم های با فرکانس پایین
الگوریتم‌های معاملاتی که در فرآیند داده‌گیری از سرعت کمی برخوردارند، به عنوان الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس پایین شناخته می‌شوند. این الگوریتم‌ها، به دلیل اینکه دوره‌های داده‌گیری آنها با فاصله زمانی بیشتری صورت می‌پذیرد، برای انجام معاملات با مدت زمان بلند یا متوسط بهترین عملکرد را ارائه می‌دهند.الگوریتم های با فرکانس بالا
الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس بالا ، به الگوریتم‌هایی اطلاق می‌شود که فاصله دریافت داده‌ها در آنها بسیار کوتاه است و این الگوریتم‌ها با سرعت بسیار بالا داده‌های جدید را دریافت می‌کنند. این ابزارها به دلیل سرعت فوق‌العاده خود، برای معاملات کوتاه مدت به خوبی عمل می‌کنند. الگوریتم‌های با فرکانس بالا قابلیت باز کردن چندین معامله جدید در یک ثانیه را دارند و این ویژگی باعث می‌شود که در محیط‌های بازار پویا به بهترین شکل عمل کنند.
ادامه مطلب رو در وبلاگ ارز هشت مشاهده کنید.
