تفاوت اتوتریدینگ و الگوتریدینگ

شما به احتمال زیاد با دو اصطلاح روبرو شده اید که به نظر می رسد بصورت مشابه، شما را به تعجب می اندازد که آیا آنها واقعاً متمایز هستند یا فقط با نام های مختلف شناخته شده اند. اتوتریدینگ و الگوتریدینگ! نگران نباشید، شما تنها نیستید.

این مقاله با هدف روشن کردن مفاهیم، روشن کردن تفاوت های اساسی آنها و برطرف کردن هرگونه سردرگمی که ممکن است داشته باشید بیان میشود. ما هر مفهوم را تجزیه می کنیم و آنها را به روشی ساده و شفاف توضیح می دهیم.

اتوتریدینگ

Autotrading ترکیبی از دو مفهوم است: اتوماسیون و ترید. در هسته اصلی آن، شامل خودکار معاملات است. این ایده ساده و عملی به نظر می رسد: شما یک استراتژی معاملاتی را تدوین می کنید و آن را به یک سیستم روباتیک تبدیل می کنید که ترید را به طور مستقل اجرا می کند و نیاز به مداخله مستقیم را از بین می برد. هدف اصلی اتوتریدینگ حذف ضرورت نظارت مداوم نمودارها و به حداقل رساندن تأثیر احساسات انسانی در تصمیمات ترید است.

جالب است بدانید که در سطح جهان، حدود 85 ٪ از افراد درگیر در برنامه نویسی مالی در واقع همین کار اتوماتیک تریدینگ را انجام می دهند. حتی بسیاری از کسانی که ادعا می کنند در حال انجام معاملات الگوریتمی هستند، اساساً همان تحلیل تحلیل خودکار را انجام می دهند. این نشان می دهد که تفاوت بین این دو مفهوم هنوز توسط بسیاری به خوبی درک نشده است.

اتوتریدینگ به زبان ساده: اتوتریدینگ شامل طراحی یا برنامه نویسی یک ربات است که معاملات را بر اساس یک استراتژی از پیش تعریف شده، عاری از احساسات انسانی انجام می دهد. این به طور بالقوه می تواند جایگزین کار خسته کننده و سخت معاملات دستی شود و به نظر می رسد یک راه حل ساده و هوشمند است. با این حال، سؤال اساسی باقی مانده است: آیا این فقط وسیله ای برای خودکارسازی معاملات در بازارهای مالی است؟

آیا اتوتریدینگ راه حل نهایی است؟

تصور کنید استراتژی معاملاتی سوددهی دارید. آیا بهتر نیست دو نفر بدون دانش تخصصی را با حقوق پایین استخدام کنید و از آن‌ها بخواهید که دقیقاً طبق استراتژی شما عمل کنند؟ یا حتی خودتان وقت بگذارید و دستی معامله کنید؟ آیا این راه‌حل ساده‌تر و کم‌هزینه‌تر نیست نسبت به اینکه سال‌ها برای یادگیری برنامه‌نویسی و ساخت یک ربات معاملاتی زمان و انرژی صرف کنید؟

تصور کنید که شما زمان و تلاش قابل توجهی را برای توسعه یک ربات طلا سرمایه گذاری کرده اید، فقط برای اینکه بدانید عملکرد آن زیر مجموعه است و در واقع باعث ضرر شما شده است. این می تواند یک تجربه ناامید کننده باشد، و این نکته را برجسته می کند که اتوتریدینگ یک راه حل جادویی نیست. خوشبختانه، اغلب گزینه های ساده تر و مقرون به صرفه تر وجود دارد که باید در نظر بگیرند.

آیا اتوتریدینگ سودده است؟

اگر به این مسئله عمیق تر بپردازید، متوجه خواهید شد که مهمترین چیز در یافتن یک استراتژی ترید سودآور است، که بسیار مهمتر از این است که معاملات به صورت خودکار یا دستی انجام شود. سوال واقعی این است که، اگر استراتژی شما واقعاً سودآور است، آیا مهم است که آن را به صورت دستی اجرا کنید یا از ربات استفاده کنید؟ علاوه بر این، آیا باید سالها طول بکشد تا یک ربات ایجاد شود، یا می توانید با روش های ساده تر به همان نتایج دست یابید؟

این جایی است که مفهوم معاملات الگوریتمی وارد می شود. برخلاف اتوماسیون، مدل سازی فراتر از اجرای یک استراتژی معاملاتی است. این شامل تجزیه و تحلیل داده ها، طراحی مدل های پیچیده، بهینه سازی استراتژی ها و استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی و سرمایه گذاری در فرصت های ترید است. در اصل، مدل سازی بر ایجاد و پالایش استراتژی هایی که می توانند در شرایط پویا بازار سازگار و عملکرد خوبی داشته باشند، تمرکز می کند، نه اینکه فقط به اتمام اجرای معاملات بپردازید.

در ادامه، ما با علم مدل سازی و تفاوت های اساسی آن با کالبد شکافی بیشتر آشنا خواهیم شد و به ما این امکان را می دهد تا این دو مفهوم را به روشنی و جامع درک کنیم.

معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ

الگوتریدینگ از اصطلاحات ساده به معنای بکارگیری الگوریتم های رایانه ای پیشرفته برای شناسایی استراتژی های ترید پرسود است. این الگوریتم ها، که با سرعت و دقت بالای آنها مشخص می شوند، می توانند به سرعت مقادیر گسترده ای از داده های بازار مالی را تجزیه و تحلیل کرده و چندین ابزار ریاضی را به طور همزمان ادغام کنند. این رویکرد، بررسی داده های تاریخی را که چندین دهه است، تا سال قبل، به شیوه ای سریع و دقیق، امکان پذیر می کند و از استراتژی هایی که غالباً توانایی های انسانی را نادیده می گیرند، کشف می کند.

شایان ذکر است که تسلط بر مدل سازی و استفاده از آن در معاملات، طیف گسترده ای از دانش را می طلبد. این شامل برنامه نویسی، ریاضیات پیشرفته، آمار، احتمال، علوم داده و هوش مصنوعی است. این رشته ها در طراحی و توسعه الگوریتم هایی که به طور سیستماتیک می توانند استراتژی های معاملاتی سودآور را شناسایی و دنبال کنند بسیار مهم هستند. برای کسانی که علاقه مند به پیگیری این مسیر هستند، منابع مختلفی از جمله معاملات الگوریتمی با پایتون وجود دارد که می تواند به عنوان پایه ای محکم برای یادگیری اصول و مهارت های مورد نیاز در این زمینه باشد.

گروه مالی آرادفین در سالهای اخیر از طریق سرمایه گذاری خود در الگوریتم های پیشرفته، برجستگی قابل توجهی کسب کرده است. این گروه نه تنها در ایران بلکه در سطح جهان نیز به دستاوردهای قابل توجهی رسیده است و خود را به عنوان یک بازیگر پیشرو در دنیای ترید الگوریتمی معرفی کرده است. با ما همراه باشید!