اگرچه الگو تریدینگ به کمک بسیار کمی از انسان نیاز دارد، اما پاسخ به این سوال یک خیر ساده است! به این دلیل که معاملات الگوریتمی نمی‌تواند به طور کامل عملکردهای دستی در معاملات مانند ایجاد استراتژی‌های معاملاتی با افکار محتاطانه جهت اطمینان از ثبات بهتر در بازارهای مالی را حذف کند. در حال حاضر و حتی در آینده، سیستم‌ها قطعاً به مداخله انسانی برای معاملات الگوریتمی نیاز خواهند داشت.
در این مقاله به طور مفصل به وظایف معاملات الگوریتمی و جایگزینی آن با معامله‌گران خواهیم پرداخت.
در گذشته، سرمایه‌گذاران در جایگاه های مشخصی (تالارهای بورس) می‌نشستند و در حالی که جلوی رویشان تعدادی صفحه نمایش وجود داشت، به اطلاعاتی که مرتبا در حال تغییر بود خیره می‌شدند. با پیگیری دستی تحلیل‌ها و الگوها که گاها لازم می‌شد در کاغذ با دست نوشته شود، معامله‌گران به این نتیجه می‌رسیدند که چه وقت و کجا سفارش‌های خرید و فروش خود را در سامانه معاملاتی وارد کنند.
در حقیقت آن‌ها، الگوریتم‌هایی از انتخاب سهام را درک می‌کردند اما تمامی مراحل به صورت دستی انجام می‌شد. در حال حاضر این شیوه همچنان رایج است و کاربرد دارد و می‌توان گفت هنوز بخش قابل توجهی از معاملات با این روش انجام می‌شود، اما موارد زیر عواملی هستند که امکان خطا در تحلیل و تصمیم‌گیری روش‌های فعلی را بیشتر نمایان می‌سازد:
تغییرات بی‌درنگ اطلاعات بازار ( نرخ معاملات در بعضی از بازارهای مالی بیش از صدها میلیون معامله در ثانیه است)
در چند سال گذشته، بازارهای مالی دستخوش تحولات گسترده‌ای در زمینه فناوری‌های کامپیوتری شده‌اند. سهم معاملات آنلاین به صورت نمایی رشد کرده و سرعت انجام معاملات در واحد زمان، به صورت غیر قابل باوری در حال افزایش است.
فراخور این پیشرفت‌ها، معامله‌گران نیاز به ابزارها و روش های نوینی برای عکس العمل سریع به بازارها را داشتند.
کلیه این ابزارها و روش‌ها نهایتا منجر به اجرای هرچه هوشمندتر معاملات و استفاده بیشتر از قدرت پردازش کامپیوترها در خرید و فروش می‌شوند؛ معاملات هوشمند در بازارهای مالی دنیا با نام معاملات الگوریتمی شناخته می‌شوند.
وظایف معاملات الگوریتمی عبارت است از:
ورودی این الگوریتم‌ها یک یا چند متغیر است که می‌تواند شامل ریز معاملات لحظه‌ای سهام، سفارشات خرید و فروش در بازار (عمق بازار)، داده‌های سابقه معاملاتی سهام، اطلاعات بنیادین، اخبار بازار سرمایه و بسیاری از اطلاعات دیگر باشد.
نکته حائز اهمیت این است که ورود هر گونه اطلاعاتی باید به صورتی کمی و عددی باشد. در صورت استفاده از اخبار باید این اخبار کمی سازی شوند. به عنوان مثال تاثیر مثبت یا منفی اخبار را می‌توان با شاخص صفر تا صد دسته‌بندی کرد تا برای سیستم قابل درک باشد.
با توجه به گستره پهناور تکنیک‌ها و پارامترهای ورودی، اغلب برای ایجاد و بهینه‌سازی سیستم‌های معاملاتی هوشمند از تکنیک‌های هوش مصنوعی، همچون استدلال مبتنی بر کامپیوتر، داده‌کاوی و الگوریتم ژنتیک استفاده می‌کنند.
معاملات الگوریتمی یک نگرانی بزرگ برای تنظیم کننده‌های بازار هستند؛ به گونه‌ای که در ۶ می ۲۰۱۰ شاخص صنعت داوجونز حدود ۵۰۰ واحد در ۵ دقیقه سقوط کرد و باعث شد تا ۶۰۰ بیلیون در ارزش بازار سهام شرکت‌های امریکایی از دست برود. این اتفاق آسیب‌پذیری بالقوه معاملات الگوریتمی و ریسک پذیری آن را آشکار کرد.
بنابراین پاسخ بیشتر فعالان بازار به این سوال که آیا الگوریتم‌ها و معاملات الگوریتمی جایگزین معامله‌گران خواهند شد، منفی است. الگوریتم‌ها و معاملات الگوریتمی، معامله‌گران را بهره‌ورتر خواهند کرد ولی جایگزین معامله‌گران نخواهند شد.
در حقیقت، معامله‌گران الگوریتم‌ها را طراحی می‌کنند و برنامه آن‌ها را اجرا می‌کند. الگوریتم‌های معاملاتی، سبکی جدید در انجام معاملات هستند و از این رو، بحث و موضوعی مجزا از معاملات نیست.
به‌رغم مزایای روشن معاملات الگوریتمی، تصور جایگزینی معامله‌گر انسانی با معاملات الگوریتمی یک اشتباه بزرگ است. بلکه باید معاملات الگوریتمی را گام منطقی بعدی در فرآیند معاملات الکترونیکی در نظر گرفت. بنابراین، ربات‌ها یکی از مهم‌ترین گزینه‌های اجرایی برای معامله‌گران امروزی خواهند بود. با رشد و هوشمندتر شدن معاملات الکترونیکی، برخی موقعیتهای سرمایه‌گذاری حذف خواهند شد. در هر حال با اقبال بیش از پیش معاملات الگوریتمی و پذیرش آن در بازار، ما شاهد ظهور نسل جدیدی از معامله‌گران خواهیم بود که نقش مشاوران اجرایی را بازی می‌کنند.
