تفاوت الگوتریدینگ و اتوتریدینگ

الگوتریدینگ و اتوتریدینگ - آرادفین

مقدمه

احتمالاً این روزها با این دو کلمه روبرو شده‌اید و از خود پرسیده‌اید که آیا این دو مفهوم واقعاً با یکدیگر تفاوتی دارند؟ یا شاید حتی تصور کرده باشید که این دو دقیقاً یکی هستند و فقط نامشان متفاوت است!

نگران نباشید! در این مقاله قصد داریم به معرفی این دو مفهوم بپردازیم و تفاوت‌های اساسی و بنیادی بین آن‌ها را به‌صورت کامل و شفاف برای شما توضیح دهیم تا ابهامات شما برطرف شود.

اتوتریدینگ

اتوتریدینگ یا AutoTrading از ترکیب دو کلمه‌ی Auto (به معنای خودکار) و Trade (به معنای معامله کردن) تشکیل شده است و در واقع به معنای خودکارسازی معاملات است. این مفهوم، ساده و کاربردی به نظر می‌رسد: برنامه‌نویسی یک استراتژی معاملاتی و تبدیل آن به رباتی که بدون نیاز به دخالت مستقیم ما، معاملات را انجام دهد. هدف اصلی این روش، حذف نیاز به نظارت دائمی بر نمودارها و جلوگیری از دخالت احساسات انسانی در معاملات است.

جالب است بدانید که اکثر افراد (حدود 85 درصد) فعال در حوزه برنامه‌نویسی مالی در سراسر جهان از اتوتریدینگ استفاده می‌کنند. حتی بسیاری از کسانی که ادعای الگوتریدینگ دارند، در حقیقت همان اتوتریدینگ را انجام می‌دهند. این امر نشان می‌دهد که تمایز این دو مفهوم برای بسیاری هنوز روشن نیست.

اتوتریدینگ به زبان ساده: اتوتریدینگ یعنی شما استراتژی معاملاتی‌ای که یا خودتان طراحی کرده‌اید یا از جایی الهام گرفته‌اید را برنامه‌نویسی کنید و به یک ربات تبدیل کنید. این ربات معاملات را بر اساس استراتژی شما و بدون دخالت هیجانات انسانی انجام می‌دهد. این فرآیند می‌تواند جایگزین معاملات دستی طاقت‌فرسا باشد و در ظاهر راه‌حلی ساده و هوشمندانه به نظر می‌رسد. اما سؤال اساسی اینجاست: آیا واقعاً صرفاً خودکارسازی معاملات کلید موفقیت در بازارهای مالی است؟

بیشتر بخوانید:   آیا معاملات الگوریتمی واقعا کار می کند؟

یک سؤال تأمل‌برانگیز: آیا خودکار کردن استراتژی کافی 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؟

حالا فرض کنید که بعد از این تلاش طولانی، ربات معاملاتی خود را ساخته‌اید و پس از مدتی متوجه می‌شوید که استراتژی یا ربات شما عملکرد مناسبی ندارد و حتی ضرر می‌کند. این تجربه می‌تواند ناامیدکننده باشد و نشان می‌دهد که صرفاً اتوماتیک کردن معاملات نمی‌تواند مشکل را حل کند. جایگزین‌های بسیار ساده‌تر و کم‌هزینه‌تری برای این روش وجود دارد.

مسئله اصلی: استراتژی معاملاتی سودده

اگر به مسئله کمی عمیق‌تر نگاه کنید، متوجه می‌شوید که سؤال مهم‌تر از خودکار یا دستی بودن معاملات، پیدا کردن یک استراتژی معاملاتی سودده است. اگر استراتژی شما واقعاً سودده باشد، آیا اهمیت دارد که آن را دستی اجرا کنید یا به ربات بسپارید؟ آیا نیاز است سال‌ها برای ساخت ربات وقت بگذارید یا می‌توانید با روش‌های ساده‌تر به همان نتیجه برسید؟

اینجاست که مفهوم الگوتریدینگ وارد می‌شود. الگوتریدینگ، برخلاف اتوتریدینگ، تنها به خودکار کردن یک استراتژی معاملاتی محدود نمی‌شود. این علم به تحلیل داده‌ها، طراحی مدل‌های پیچیده، بهینه‌سازی استراتژی‌ها و استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی و بهره‌برداری از فرصت‌های معاملاتی می‌پردازد. در واقع، الگوتریدینگ فراتر از اجرای معاملات است و بر ایجاد و اصلاح استراتژی‌هایی متمرکز است که می‌توانند در شرایط متغیر بازار عملکرد مناسبی داشته باشند.

بیشتر بخوانید:   معاملات الگوریتمی در بورس تهران + روش های اجرا

در ادامه، با علم الگوتریدینگ و تفاوت‌های بنیادین آن با اتوتریدینگ بیشتر آشنا خواهیم شد تا این دو مفهوم را به‌صورت دقیق و روشن درک کنید.

الگوتریدینگ یا معاملات الگوریتمی

الگوتریدینگ به زبان ساده به معنای استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری پیشرفته برای یافتن استراتژی‌های معاملاتی سودده است. این الگوریتم‌ها با سرعت و دقت بالا می‌توانند داده‌های گسترده‌ی بازارهای مالی را تجزیه‌وتحلیل کنند و ابزارهای ریاضی مختلف را به‌صورت هم‌زمان ترکیب کنند. به کمک این روش، حتی داده‌های مربوط به دهه‌های گذشته (تا ۳۰ سال قبل) به‌صورت لحظه‌به‌لحظه و بدون خطا بررسی می‌شوند تا استراتژی‌هایی کشف شوند که به‌طور معمول از توانایی‌های انسان خارج است.

لازم به ذکر است که یادگیری الگوتریدینگ و به‌کارگیری آن در معاملات، مستلزم دانش گسترده‌ای است. این دانش شامل برنامه‌نویسی، ریاضیات پیشرفته، آمار و احتمال، علم داده و هوش مصنوعی است. این علوم به‌صورت ترکیبی در طراحی و توسعه الگوریتم‌ها استفاده می‌شوند تا بتوانند به‌طور مداوم به دنبال کشف استراتژی‌های معاملاتی سودده باشند. اگر علاقه‌مندید در این مسیر قدم بردارید، منابع مختلفی از جمله آموزش معاملات الگوریتمی با پایتون می‌توانند نقطه شروعی مناسب برای یادگیری اصول و مهارت‌های این حوزه باشند.

گروه مالی آرادفین نیز با سرمایه‌گذاری در این زمینه و توسعه الگوریتم‌های پیشرفته، توانسته است در سال‌های اخیر جایگاه برجسته‌ای کسب کند. این گروه نه‌تنها در ایران، بلکه در سطح بین‌المللی نیز توانسته است دستاوردهای ارزشمندی را ثبت کند و در دنیای معاملات الگوریتمی به یکی از شرکت‌های پیشرو تبدیل شود.

مطلع شدن از پست های جدید

می‌خواهم اولین نفری باشم که از پست‌هایی که در آرادفین منتشر می‌شود، آگاه شوم.

2 Responses

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *