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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

مفهوم یادگیری ماشین به معنای توانایی یک برنامه کامپیوتری برای یادگرفتن از و انطباق یافتن با دادههای جدید بدون دخالت انسان است. یادگیری ماشین شاخهای از هوش مصنوعی (AI) است که الگوریتمهای داخلی یک کامپیوتر را بدون توجه به تغییرات اقتصاد جهانی بهروز نگه میدارد.
