آیا تا این لحظه واژه معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه اندازی شد، سرعت پردازش در رایانه‌ها به شکل امروزی نبود و این بازارها به وجود آنها وابسته نبود. بنابراین در آن زمان معاملات به صورت دستی و حضوری و بطور سنتی انجام می‌شد. هر شخصی برای خرید یا فروش سهام در بازار بورس ایران باید خود را به خیابان حافظ می‌رساند تا اولا از روی تابلو قیمت‌های به روز شده را ببیند و سپس برای خرید یا فروش سهم خود لازم بود فرم‌های مربوطه را پر می‌کرد.
امروزه اما به لطف پیشرفت در سیستم‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری و در دسترس بودن اینترنت، در حالی که در خانه یا محل کار خود در حال نوشیدن یک چای گرم هستید تنها با وارد شدن به سایت کارگزاری خود و با زدن یک دکمه می‌توانید سهام خود را خریداری یا بفروش برسانید.
اما در حال حاضر نرم افزارها و سخت افزارهای رایانه‌ای، کار را برای ما از این هم راحت‌تر کرده‌اند. دکمه‌ای را که معامله‌گر بدون استراتژی خاصی برای خرید یا فروش سهم خود با هر حالت روحی و روانی می‌زند نیز رایانه عهده دار آن است و معاملات را بدور از هیچ استرس روحی و روانی و با توجه به استراتژی معاملاتی می‌خرد و یا می‌فروشد.
حال کمی فراتر می رویم می‌خواهیم معاملات هوشمندانه‌تر انجام شود مثلا اول شرایط بازار را بسنجد و بعد میزان سرمایه را چک کند و سپس وارد معامله شود، به این گونه معاملات که هوشمندی خاصی دارند، معاملات الگوریتمی می‌گویند.
اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را بیان کنیم، به هر نوع معامله هوشمندانه که به صورت خودکار توسط رایانه برنامه‌ریزی شود را معاملات الگوریتمی می‌گویند که این کار نیز با زبان پایتون قابل دسترسی خواهد بود.
به عبارت دیگر معامله کردن در بازار با استفاده از کامپیوتر به‌صورت تمام اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک که در آن کامپیوتر با استفاده از الگوریتمی که به آن داده شده، در بازار(ها) جستجو می‌کند و فرصت‌های معاملاتی را شکار می‌کند، معاملات الگوریتمی می‌گویند. بسیاری از الگوریتم‌های موفق، مبتنی بر هوش مصنوعی عمل می‌کنند که دقت و سرعت بالایی دارند.
مزایای معاملات الگوریتمی
از مهم‌ترین مزایا و محاسن استفاده از الگوریتم و دانش کامپیوتر در معاملات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
شناسایی سهام (یا انواع دیگر دارایی) مناسب سرمایه‌گذاری در سریع‌ترین زمان ممکن و قبل از تغییرات چشمگیر
انتخاب بهترین نقطه ورود و خروج به یک دارایی
رصد و بررسی هم‌زمان تمامی بازار به‌صورت خودکار
به حداقل رسیدن احتمال خطاهای دستی در ثبت سفارش خرید و فروش
استفاده از داده‌های واقعی برای بررسی درستی استراتژی‌های مختلفی که در ذهن دارید! یعنی اگر استراتژی معاملاتی مد نظرتان را در سال‌های گذشته انجام می‌دادید چند درصد سود کسب می‌کردید و آیا استراتژی مناسبی بوده یا خیر؟!
آمــادگـی آزمـون تــحلیلگــــری
علم داده در بازارهای مالی
در چند سال اخیر توجه به علم داده و اهمیت آن در بازارهای مالی به طرز چشمگیری در بین شرکت‌های فعال در بازارهای مالی کشور افزایش یافته است. با این حال تا رسیدن به نقطه مطلوب فاصله زیادی وجود دارد. بسیاری از شرکت‌های سرمایه گذاری، سبدگردان ها، کارگزاری ها، بانک ها و بیمه ها به صورت سنتی به انجام امور محوله می پردازند و از موهبت علم داده در تکمیل و تسریع وظایف فعلی و ایجاد فرصت های کسب و کاری جدید توسط علم داده آگاهی لازم را ندارند.
علاوه بر معاملات الگوریتمی که به آن پرداختیم از علم داده برای مدیریت خودکار ریسک، کشف تقلب ها، تجزیه و تحلیل مصرف کننده ها و بررسی رفتار آنها، مبحث قیمت گذاری، توسعه محصول و ... نیز استفاده می‌شود.
کلان داده چیست؟
کلان داده (Big Data) اصطلاحی است که برای توصیف داده هایی به کار می رود که با سرعت زیاد، در حجم بالا و تنوع گسترده تولید می‌شوند. تجزیه و تحلیل این داده ها با روش های سنتی و دستی قابل اجرا نیست. یکی از ابزارهایی که برای تحلیل کلان داده استفاده می شود استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون است.
زبان برنامه نویسی پایتون در بازارهای مالی برای تحلیل بیگ دیتا استفاده زیادی دارد. پایتون با تجزیه و تحلیل داده های خام می‌تواند آنها را به اطلاعات مفیدی تبدیل کند که برای تصمیم گیری بهتر و به حداکثر رساندن خروجی کسب وکار اهمیت بسزایی دارند.
پایتون در بازارهای مالی
پایتون (Python) یک زبان برنامه‌نویسی چند هدفِ و متن باز است. این زبان به دلیل فلسفه‌ی وجودی آن یعنی «خوانایی و سادگی» طی گذشت حدود 30 سال که از طراحی آن گذشته توانسته محبوبیت زیادی کسب کند. در عین حال این زبان یکی از قدرتمندترین زبان‌های برنامه‌نویسی حال حاضر دنیا به حساب می‌آید.
کتابخانه‌های متنوع پایتون به همراه جامعه برنامه‌نویسان گسترده این زبان، همواره پایتون را در رده‌های نخست محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی قرار داده است. این زبان در طیف وسیعی از موضوعات همچون طراحی وب‌سایت، امنیت و شبکه، هوش‌مصنوعی، دیتاساینس، ریزپردازنده‌ها و ... مورد اقبال فراوان قرار گرفته است.
نیاز به دانستن این زبان محدود به رشته‌های مهندسی نرم‌افزار نمی‌شود، بلکه متخصصین رشته‌های دیگر چون پزشکی، اقتصاد، علوم انسانی، مدیریت مالی و.... نیز آشنایی با این زبان را نیاز خواهند داشت، چراکه در دنیای امروز با کلان داده ها (Big Data) سروکار داریم؛ تحلیل دقیق و به موقع کلان داده ها در صنعت مالی می تواند کمک شایانی برای تحلیلگران و کارشناسان این حوزه به حساب آید.
.gif)
.png)
.png)
.png)
.png)
ارتباط با ادمین تلگرام