مسیر یادگیری معاملات الگوریتمی
دانستن معاملات الگوریتمی به کاهش ریسک و مدیریت سرمایه صحیح، صرفهجویی در زمان و نظم و انضباط بیشتر در معاملات از طریق اجرای دقیق دستورات از پیش تعیینشده برای ورود و خروج کمک میکند.
برای ثبت نام در دوره معاملات الگوریتمی – Algorithmic Trading یا الگوتریدینگ با زبان برنامهنویسی پایتون – Python همین الان کلیک کنید.
سلسله مقالات پیشنهادی معاملات الگوریتمی
کلینیک اقتصاد
معاملات الگوریتمی (که به آن معاملات خودکار، معاملات جعبه سیاه یا الگوتریدینگ نیز میگویند) به انجام معامله با استفاده از یک برنامهی کامپیوتری که مجموعهای از دستورالعملهای تعریف شده (یک الگوریتم) را دنبال میکند، میپردازد. از لحاظ تئوری، این نوع از معامله قادر به کسب سود در سرعت و تواتری است که انجام آن برای یک انسان غیرممکن است.
مقالهای از Investopedia
مترجم: سمانه کریمی
بک تستینگ یک روش کلی برای این است که ببینیم در زمان پس از رویداد، یک استراتژی یا مدل چقدر خوب میتوانست عمل کند. این روش با استفاده از دادههای تاریخی قابلیت اجرایی شدن یک استراتژی معاملاتی را از طریق کشف نحوه انجام آن ارزیابی میکند. در صورتی که پیشآزمون جواب بدهد، معاملهگران و تحلیلگران ممکن است از بهکارگیری آن در آینده اطمینان حاصل کنند.
مقالهای از Investopedia
مترجم: سمانه کریمی
معاملات فرکانس بالا (High-Frequency Trading) که به عنوان HFT نیز شناخته میشود، یک روش معاملاتی است که از یک نرم افزار کامپیوتری قدرتمند برای انجام تعداد زیادی از سفارشها در کسری از ثانیه، استفاده میکند.
این معاملات از الگوریتمهای پیچیده برای تحلیل بازارهای متعدد و اجرای سفارشها بر اساس شرایط بازار استفاده میکند. به طور معمول، معاملهگرانی که امکان اجرای معاملات را با بالاترین سرعت دارند، سود بیشتری در مقایسه با معاملهگرانی که سرعت اجرای پایینتری دارند، کسب میکنند.
مقالهای از Investopedia
مترجم: سمانه کریمی
الگوریتم مجموعهای از دستورالعملها برای حل یک مسأله یا انجام یک کار است. دستور پخت، یک مثال رایج برای الگوریتم است که شامل دستوالعملهای خاصی برای تهیه غذا یا خوراک میباشد. تمامی دستگاههای رایانهای از الگوریتمها در قالب رویههای سختافزاری و نرمافزاری برای انجام عملکردهای خود، استفاده میکنند.
مقالهای از Investopedia
مترجم: سمانه کریمی
یک شبکهی عصبی (Neural Network) مجموعهای از الگوریتم ها است که سعی دارد روابط بین مجموعهای از دادهها را، از طریق فرآیندی که نحوهی عملکرد مغز انسان را تقلید میکند، تشخیص دهد. از این منظر، شبکههای عصبی به سیستمی از نورونها (Neurons)، اعم از ارگانیک یا مصنوعی اشاره دارند.
شبکههای عصبی میتوانند با ورودیهای متغیر سازگار شوند. بنابراین، شبکه بدون نیاز به طراحی مجدد معیارهای خروجی، بهترین نتیجهی ممکن را تولید میکند. محبوبیت مفهوم شبکههای عصبی که ریشه در هوش مصنوعی دارد، در توسعه سیستمهای معاملاتی به سرعت در حال افزایش است.
مقالهای از Investopedia
مترجم: سمانه کریمی
منطق فازی یک رویکرد در شناخت متغیرها است که محاسبه چندین مقدار حقیقی را از طریق یک متغیر ممکن میسازد. منطق فازی تلاش میکند تا نتایج دقیقی از استدلالهای نامعین و نامحدود از دادههای اکتشافی را به دست آورد.
منطق فازی برای حل مسائل طراحی شده است تا با در نظر گرفتن تمام اطلاعات موجود و با توجه به ورودیها، بهترین تصمیم ممکن را اتخاذ نماید.
معاملات کمی (Quantitative trading) به استفاده از مدلها و الگوریتمهای ریاضی پیشرفته برای تصمیمگیری در معاملات اشاره دارد. این مدلها حجم وسیعی از دادهها را تجزیهوتحلیل میکنند. قیمت و حجم معاملات عامل مهمی در شناسایی فرصتهای سودآور در بازارها میباشند.
این مقاله با هدف ارائه یک نمای کلی آموزشی از معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ شامل تعاریف، سیر تاریخی، مزایا، محدودیتها، مسیر یادگیری و سایر نکات مهم است.
کلینیک اقتصاد از سوی دکتر علی سعدوندی با هدف ارتقای سطح دانش اقتصاد، سرمایهگذاری، مالی و بانکداری تشکیل شده است. در این کلینیک، اساتید و کارشناسان زبده در عرصه های مدیریت بانکی، تحلیل اقتصاد کلان، سیاستگذاری اقتصادی، منتورینگ استارتآپها و سرمایهگذاری داخلی و بینالمللی دور هم گرد آمده اند تا خدمات ویژه مشاوره و آموزشی ارائه دهند.
کلینیک اقتصاد مفتخر است که در سه سال اخیر بیش از ۴۵۰ ساعت دوره بهروز و جامع به جامعه فارسی زبانان داخل و خارج از ایران در بالاترین استانداردها تقدیم کرده است.
چیزی را از دست ندهید، ثبت نام کرده و در جریان اخبار قرار گیرید
WhatsApp us