چکیده : معاملات کمی که یک استراتژی معاملاتی فارکس است، به استفاده از الگوریتم‌های پیچیده کامپیوتری و نرم‌افزارهای تخصصی در فرآیند معاملات بورس اشاره دارد.
در این مقاله، ما به بررسی دقیق و جامعی از تحلیل‌های کمی و معاملات کمی به عنوان استراتژی معاملاتی فارکس خواهیم پرداخت. شما همچنین با مفهوم این نوع معامله آشنا خواهید شد و داده‌های تاریخی مهم و مرتبط با آن را بررسی خواهید کرد.
این مقاله به شما کمک می‌کند تا با ماهیت و نحوه کار در معاملات کمی آشنا شوید، بررسی خواهیم کرد که در این نوع معاملات از چه نوع نرم‌افزارهایی استفاده می‌شود و کدام استراتژی‌های معاملاتی کمی بیشترین بازدهی را دارند.
آشنایی با مفهوم معاملات کمی
معاملات کمی (Quantitative Trading) یا (Quant Trading) به استفاده از الگوریتم‌های پیچیده کامپیوتری و نرم‌افزارهای تخصصی در فرآیند معاملات بورس اشاره دارد. این شیوه معاملاتی عمدتاً در معاملات با فرکانس بالا، معاملات الگوریتمی، استراتژی‌های آربیتراژ و معاملات خودکار به کار گرفته می‌شود.
در معاملات کمی، معامله‌گران نقش کمتری در تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای دارند و تمرکز بیشتری بر جنبه‌های علم داده‌ها و برنامه‌نویسی دارند. در واقع، معامله‌گر کمی وظیفه شناسایی الگوهای آماری و حرکتی در داده‌های بازار را دارد و از این داده‌ها برای توسعه برنامه‌های معاملاتی خودکار استفاده می‌کند.
یکی از مثال‌های مربوط به استراتژی Quant Trading، استفاده از داده‌های آب و هوایی است. در این مثال، متخصصان هواشناسی با استفاده از داده‌های کمی مانند فشار اتمسفر، دما و سرعت باد، پیش‌بینی‌های دقیقی از وضعیت آب و هوا ارائه می‌دهند. به همین ترتیب، معامله‌گران کمی نیز با استفاده از داده‌ها و قوانین مشابه به تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازار می‌پردازند.
معامله‌گران کمی چگونه کار می کنند
هدف اصلی یک معامله‌گر کمی شناسایی الگوهای آماری در بازه‌های زمانی مشخص است که با استفاده از عملکردهای متعدد و بر اساس عوامل گوناگون توصیف می‌شوند.
این الگوها شامل تحلیل‌های تکنیکال و بنیادی، بررسی همبستگی‌ها، تحلیل‌های طیفی و موارد دیگر هستند. معامله‌گر کمی با استفاده از چندین داده ورودی و الگوریتم‌های ریاضی، یک مدل معاملاتی را توسعه می‌دهد که هدف آن تحلیل کلیه فرصت‌های معاملاتی برای یافتن بهترین گزینه‌ها از میان آنها است.
ویژگی های برجسته معاملات کمی
جامعه معامله‌گران کمی، این رویکرد را به عنوان مرحله بعدی در تکامل تحلیل بازار می‌بینند، که دارای ویژگی های کلیدی زیر است:
- قابلیت انعطاف و گسترش
معامله‌گران سنتی معمولا از ۵ تا ۷ ابزار تحلیلی به صورت هم‌زمان استفاده می‌کنند که شامل ابزارهای ساده تحلیلی مانند رصد روند بازار یا تقاطع میانگین‌های متحرک است.
در حالی که معامله کمی می‌تواند شامل تعداد نامحدودی از استراتژی‌های معاملاتی و داده‌های ورودی باشد که از روش‌های ریاضیاتی کلاسیک گرفته تا تحلیل‌های رفتاری را شامل می‌شوند. محدودیت‌های مربوط به نیروی محاسباتی در دنیای امروز که حتی سرمایه‌گذاران خرد نیز به ده‌ها ابزار تحلیلی دسترسی دارند، کاهش یافته‌اند.
- فرصت‌های نامحدود برای تنوع‌بخشی
معاملات کمی برای هر نوع بازاری مناسب است. در معاملات بورس، توزیع بهینه سرمایه به عنوان مهمترین عنصر کاهش ریسک محسوب می‌شود.
- کمینه‌سازی خطاها
آربیتراژ آماری به استفاده از داده‌های بسیار دقیقی نیاز دارد. برای شناسایی یک الگوی الگوریتمی و انجام پیش‌بینی مبتنی بر آن، کامپیوترها با صدها پارامتر مختلف کار می‌کنند و دقت آنها به ده‌ها هزار واحد می‌رسد، که این امر امکان کاهش خطاهای محاسباتی را به حداقل می‌رساند.
- سرعت در تصمیم‌گیری
قدرت محاسباتی بالا امکان تصمیم‌گیری سریع معاملاتی را فراهم می‌آورد که این موضوع در انجام معامله در کوتاه‌ترین بازه‌های زمانی اهمیت بسیاری دارد.
بررسی شکل گیری Quant Trading
معامله کمی، که به شکل گسترده بر پایه تحلیل‌های ریاضی قرار دارد، از مدل‌های پیش‌بینی کننده برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی فارکس استفاده می‌کند. در این فرآیند، دانش برنامه‌نویسی در زبان‌هایی نظیر C++, C#, MATLAB, R و Python برای توسعه، آزمایش و تنظیم الگوریتم‌ها حیاتی است. الگوریتم‌های پیشرفته معمولاً بر پایه شبکه‌های عصبی ماشینی طراحی می‌شوند که توانایی‌های فراتر از الگوریتم‌های معمولی دارند.
معاملات کمی معمولاً بر اساس یک سری مراحل مشخص پیش می‌روند:
- انتخاب یک بازه زمانی معین؛
- انتخاب داده‌های خاص (مانند قیمت باز و بسته شدن، سطوح پایین و بالا، و غیره)؛
- تعیین روش‌های الگوریتمی بر اساس داده‌های گردآوری شده؛
- تحلیل تایم‌فریم انتخابی بر اساس معیارهای تعیین شده؛
- اتخاذ تصمیم معاملاتی بر اساس تحلیل‌های انجام شده.
مثلاً در یک معامله ساده، فرض کنید قیمت سهم در ابتدای معامله ۵ دلار است که در طول روز به ۵.۸۲ دلار و سپس به ۶.۵۲ دلار می‌رسد، اما پس از بسته شدن معاملات به ۴.۶۲ دلار کاهش می‌یابد. در اینجا، اندیکاتور MACD می‌تواند نشان‌دهنده وضعیت‌های بیش‌خریداری و بیش‌فروخته شده باشد. یک مدل ریاضی ساده می‌تواند شامل پارامترهایی مانند زمان فعلی، قیمت‌های خرید و فروش، قیمت باز شدن، نقاط کف و اوج، جهت‌گیری فعلی قیمت و داده‌های اندیکاتور MACD باشد.
معاملات با فرکانس بالا امکان تجزیه و تحلیل ده‌ها یا صدها پارامتر را در مدت زمان بسیار کوتاهی فراهم می‌کنند. معاملات کمی، الگوهای بازار را به صورت خودکار شناسایی کرده، روش‌های تحلیل موثری را انتخاب می‌کنند و بر اساس این تحلیل‌ها پیش‌بینی‌های احتمالی ارائه می‌دهند.
در این سیستم، معامله‌گران کمی به جای تکیه بر اندیکاتورهای سنتی، مستقیماً با مدل‌های ریاضی پیچیده‌ای کار می‌کنند که نقاط ورود و خروج از بازار، حرکات شاخص‌ها، روندهای ثابت، اسپردها و امکان کاهش تراکنش‌ها را مشخص می‌کنند.
با این حال، تنظیم دقیق الگوریتم‌ها نمی‌تواند کاملاً به ماشین‌ها سپرده شود. معامله‌گران کمی با تلاش مداوم سعی در درک پیش‌بینی‌های انجام شده توسط الگوریتم‌ها دارند.آنها با آزمایش گسترده روی استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مختلف، به بهینه‌سازی نرم‌افزارها می‌پردازند، در حالی که هدف کاهش هزینه‌های معاملاتی و بهبود عملیات است. این فرآیند شامل شناسایی و رفع خطاهای سیستمی است و تنها پس از تنظیم و بهینه‌سازی کامل، معاملات مالی می‌توانند بدون نیاز به حضور فیزیکی معامله‌گر انجام شوند.
بررسی مزایا و معایب معاملات کمی
Quant Trading که یکی از استراتژی های معاملاتی فارکس بشمار می رود، دارای مزایا و معایب مختص به خود است که مهمترین آن ها عبارت اند از:
مزایا:
- امکانات ویژه‌ای برای گسترش تنوع در ابزارهای مالی و مدیریت ریسک‌ها وجود دارد.
- با استفاده از توزیع بهینه سرمایه، می‌توان به کارایی بالایی دست یافت.
- محدودیت اصلی در اجرای تحلیل‌های کمی، توانایی‌های محاسباتی موجود است.
- این امکان وجود دارد که تمام فرآیندهای مربوط به ورود و خروج از معاملات را به صورت خودکار انجام دهید.
معایب:
- داده‌های قدیمی همیشه مفید نیستند و دسترسی به اطلاعات داخلی خاصی مانند داده‌های مربوط به فعالیت‌های تجاری برای سرمایه‌گذاران فردی محدود است.
- حتی صندوق‌های سرمایه‌گذاری بزرگ نیز نمی‌توانند به تمام اطلاعات دسترسی داشته باشند و برخی از معاملات آنها با زیان انجام می‌شود.
- کسب دانش تخصصی لازم پیچیده است و نیاز به مهارت‌های تحلیلی و برنامه‌نویسی ریاضی دارد.
- معامله‌گران کمی باید با داده‌های بزرگ و پردازش ابری کار کنند، در حالی که فایل‌های CSV و برچسب‌ها در گذشته مفیدتر بودند.
معاملات الگوریتمی (سنتی) و کمی چه تفاوت هایی دارند
شاید ابهاماتی در مورد تفاوت‌های بین معاملات کمی و الگوریتمی وجود داشته باشد. در حقیقت، هر دو نوع معامله‌گر، چه کمی و چه الگوریتمی، در یک فضای مشترک فعالیت می‌کنند.
معامله کمی به ساخت مدل‌های ریاضی برای تحلیل فارکس ، یافتن ابزارهای معاملاتی مناسب، و شناسایی استراتژی‌های معاملاتی متکی است. در مقابل، معامله‌گر الگوریتمی بر ایجاد الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به توزیع بهینه سرمایه و افزایش سود بدون نیاز به دخالت انسانی می‌پردازد.
معاملات کمی از تحلیل‌های سنتی فاندامنتال و تکنیکال فاصله می‌گیرند، در حالی که معامله‌گران الگوریتمی از تحلیل تکنیکال برای تولید استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌کنند.در این نوع از معاملات فارکس از ابزارهای مالی متنوع‌تر و داده‌های بازاری بیشتری بهره‌برداری می‌شود. این نوع معاملات امکان استفاده از حداکثر داده‌های موجود برای جستجوی الگوهای قیمتی را فراهم می‌آورد.
ترکیب روش‌های معاملاتی الگوریتمی و کمی می‌تواند بسیار مؤثر باشد، که معاملات آربیتراژ نمونه‌ای برجسته از آن است. معاملات آربیتراژ از نوسانات در بازارهای دیسنترالیزه (غیرمتمرکز) بهره میبرد. در این نوع معاملات، فرصت‌های سودآور از تفاوت‌های قیمتی یک دارایی در بازارهای مختلف شناسایی می‌شود.
این نوع معاملات، که از جمله معاملات با فرکانس بالا هستند، به بررسی سریع و دقیق چندین بازار مختلف نیاز دارند. این فراتر از توانایی‌های انسانی است و نیازمند به کارگیری روش‌های معاملاتی الگوریتمی است.در عین حال، استفاده از روش‌های کمی برای تشخیص الگوها در پلتفرم‌های مختلف معاملاتی کمک شایانی به شناسایی فرصت‌های آربیتراژ می‌کند، به طوری که به معامله‌گر اجازه می‌دهد تا نسبت به دیگران یک گام جلوتر باشد.
معامله کمی به این معنی است که موقعیت‌های معاملاتی در شرایط خاص باز می‌شوند و توسط ربات‌های معاملاتی مدیریت می‌شوند. معامله‌گران کمی مدل‌هایی را توسعه می‌دهند که فرصت‌های معاملاتی را با انعطاف بیشتری بررسی می‌کنند و تنها به طور غیرمستقیم به شرایط باز کردن معامله که توسط الگوریتم‌های کلاسیک تعیین می‌شوند، وابسته‌اند.
معرفی تکنیک های کاربردی در معاملات کمی
در زمینه معاملات کمی، تکنیک ها و استراتژی های مختلفی وجود دارند که معامله‌گران از آنها برای تصمیم‌گیری در بازارهای مالی استفاده می‌کنند. در زیر، چهار تکنیک اصلی در مورد معاملات کمی تشریح شده‌اند:
- بازگشت به میانگین (Mean Reversion)
این راهبرد بر اساس اصولی به نام “بازگشت به میانگین” عمل می‌کند. در این راهبرد، معامله‌گران تصور می‌کنند که قیمت‌ها به میانگین تاریخی خود باز می‌گردند. به عبارت دیگر، اگر قیمت یک دارایی به طور غیرعادی بالا یا پایین رفته باشد، احتمال بازگشت به میانگین وجود دارد، و معامله‌گران سعی می‌کنند از این بازگشت بهره‌برداری کنند.
در چه شرایطی وارد معامله شویم:
در این استراتژی معاملاتی، قیمت ابتدا از میانگین متحرک خود دور می‌شود. سپس، با استفاده از اندیکاتور مکدی (MACD) ، شاهد بازگشت شاخص بازار به سمت میانگین متحرک خود هستیم. معامله در همین جهت باز می‌شود و تا زمانی که قیمت به میانگین متحرک خود برسد، ادامه می‌یابد.
در نمودار مورد بررسی، خط آبی نمایانگر زمان مناسب برای ورود به معامله فروش هنگام بسته شدن یک کندل قرمز بزرگ است، که این موقعیت توسط وضعیت اشباع خرید که توسط اندیکاتور RSI نشان داده می‌شود، تأیید می‌گردد. خط قرمز، حد ضرر را در بالاترین نقطه داخلی تعیین می‌کند، در حالی که خط سبز، حد سود را در نقطه پیوت نزدیک به EMA مشخص می‌کند.
- آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage)
این راهبرد بر مبنای تحلیل آماری داده‌های بازار و ارتباطات آماری بین دارایی‌ها عمل می‌کند. معامله‌گران تلاش می‌کنند تفاوت‌های آماری در رفتار دارایی‌ها را شناسایی کرده و از آنها به عنوان فرصت‌های معاملاتی استفاده کنند.
- شناسایی سوگیری رفتاری (Behavioral Bias)
در این راهبرد، معامله‌گران تلاش می‌کنند نقشه رفتاری سرمایه‌گذاران و تاثیر آن بر بازار را شناسایی کنند. این راهبرد بر پایه ایده‌ای از تعاملات انسانی در بازارهای مالی و تمایلات رفتاری سرمایه‌گذاران برای ایجاد سوگیری در قیمت‌ها عمل می‌کند.
- دنبال کردن روند (Trend Following)
در این راهبرد، معامله‌گران سعی می‌کنند با تشخیص و دنبال کردن روندهای قیمتی مثبت یا منفی، به سود برسند. به عبارت دیگر، آنها وقتی قیمت یک دارایی در حال افزایش است، خرید می‌کنند، و وقتی در حال کاهش است، فروش می‌کنند.
- معامله بر اساس قواعد صندوق‌های قابل معامله در بورس (Exchange-Traded Fund Trading)
در این رویکرد، معامله‌گران از صندوق‌های قابل معامله (ETFs) به عنوان دارایی‌های معاملاتی استفاده می‌کنند. ETFها نمایانگر پایه‌های مختلفی از بازارها، صنعت‌ها یا دارایی‌ها هستند و معامله‌گران با تحلیل ETFها و تغییرات در آنها، به عنوان یک فرصت معاملاتی عمل می‌کنند.
- شناسایی الگوی الگوریتمی (Algorithmic Pattern Recognition):
این رویکرد بر مبنای شناسایی الگوهای معاملاتی در داده‌های بازار و تاریخی عمل می‌کند. معامله‌گران با استفاده از الگوریتم‌های مختلفی الگوهایی نظیر الگوهای کندل استیک (Candlestick Patterns)، الگوهای قیمتی و حجمی و… را شناسایی کرده و به عنوان سیگنال‌های معاملاتی از آنها بهره‌برداری می‌کنند.
به این ترتیب، معامله‌گران دسترسی به انواع مختلفی از راهبردها و ابزارها برای تصمیم‌گیری در بازار دارند و می‌توانند استراتژی‌های متنوعی بر اساس نیاز و شرایط بازار انتخاب کنند.
کلام آخر
تلاش برای خلق یک سیستم معاملاتی کارآمد در دنیای معامله کمی، نمونه‌ای از کوشش برای دستیابی به درآمد پایدار در برابر رقابت فزاینده میان معامله‌گران است. در این زمینه، نمونه‌های برجسته‌ای مانند عملکرد صندوق Medallion Fund وجود دارد که نشان می‌دهد چگونه معاملات کمی می‌تواند به مدت دهه‌ها به طور مداوم سودآور باشد.
با این حال، نباید فراموش کرد که استراتژی‌های معاملاتی کمی همیشه تضمینی برای کسب سود نیستند. تنها تعداد انگشت‌شماری از معامله‌گران کمی می‌توانند در این زمینه به عنوان حرفه‌ای شناخته شوند. مهمترین جنبه‌ی این بحث، پیچیدگی روش‌های معاملاتی نیست، بلکه تمرکز بر استفاده از ابزارهای آماری و ریاضی پیچیده با استفاده از سیستم‌های معاملاتی قدرتمند است.
همچنین، در سال‌های اخیر، شاهد موفقیت استراتژی‌های معاملاتی فارکس در بازارهای پرریسک بوده‌ایم. از سوی دیگر، رشد معاملات اجتماعی فرصت‌های جدیدی را برای معامله‌گران تازه‌کار فراهم کرده است که می‌توانند با کپی کردن استراتژی‌های کمی مشابه با معامله‌گران حرفه‌ای به موفقیت دست یابند.”