معاملات الگوریتمی، زاویه دیگر برای نگاه به بازار معاملاتی

متین میراخوری، توسعه دهنده پروژه بلاکچین و بات با ارسال یادداشتی به «عصربانک» نوشت: بازارهای مالی همیشه مرا مجذوب خود کرده‌اند. پویایی محض، جریان بی‌وقفه و تعقیب بی‌امان سود، دنیایی است که شبیه هیچ کجای دیگر نیست؛ اما آنچه در دهه‌های اخیر بیشتر مورد توجه قرار گرفته، انقلاب  آرام اما عمیقی است که در پشت صحنه در حال وقوع است؛ ظهور معاملات الگوریتمی. دیگر فقط انسان‌ها نیستند که معامله می‌کنند؛ بلکه برنامه‌های کامپیوتری پیچیده، با سرعت و دقت بی‌نظیر، ساختار چشم‌انداز مالی ما را شکل می‌دهند.

صعود الگوریتمی؛ سرعت، دقت و کمی دوری از احساسات

هسته معاملات الگوریتمی، استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای اجرای خودکار معاملات بدون دخالت مستقیم انسان است. آن‌ها را به عنوان سیستم‌های «جعبه سیاه» در نظر بگیرید که بر اساس دستورالعمل‌های خاص و زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحلیل جنبه‌های مختلفی مانند زمان‌بندی، قیمت، و حجم عمل می‌کنند و سپس بر اساس آن تحلیل، تصمیم‌گیری می‌کنند.

بزرگترین مزیت آن را می‌توان سرعت و دقت بی‌نظیرش دانست؛ این سیستم‌ها می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده، الگوهای تکراری بازار را شناسایی کنند که تشخیص آن‌ها برای هر معامله‌گر انسانی غیرممکن است. آن‌ها معاملات را با سرعت برق‌آسا انجام می‌دهند و فوراً به تغییرات بازار واکنش نشان می‌دهند.

این فقط در مورد کارایی نیست؛ بلکه در مورد آوردن رویکردی منظم‌تر به بازارهای سرمایه است، عاری از سوگیری‌های احساسی که اغلب می‌توانند منجر به اشتباهات پرهزینه شوند. حذف عامل هیجان انسانی، ریسک ناشی از تصمیم‌گیری‌های احساسی را کاهش داده و پایبندی به استراتژی‌های معاملاتی را به حداکثر می‌رساند. علاوه بر این، نقدینگی بازار را نیز افزایش می‌دهد.

با این حال، این کارایی باورنکردنی، یک روی دیگر نیز دارد. در حالی که معاملات الگوریتمی به طور بنیادین کارایی، سرعت و نقدینگی بازار را با حذف سوگیری‌های احساسی انسانی افزایش می‌دهد، به طور همزمان ریسک‌های سیستمی جدیدی را نیز معرفی می‌کند. ما در مورد افزایش نوسانات بازار و پتانسیل بروز «فلش کرش» (Flash Crash) صحبت می‌کنیم. این پدیده به دلیل ماهیت عملیات پرسرعت و به هم پیوسته الگوریتم‌ها رخ می‌دهد.

به عبارت دیگر، پیگیری اجرای بهینه معاملات می‌تواند به طور متناقضی به لحظاتی از شکنندگی بازار و اختلالات سیستمی پیش‌بینی نشده منجر شود. این امر نشان‌دهنده یک دوگانگی حیاتی است؛ مکانیسم‌هایی که برای افزایش کارایی و ثبات بازار طراحی شده‌اند، می‌توانند تحت شرایط خاص (مانند واکنش‌های سریع و زنجیره‌ای الگوریتمی یا رویدادهای غیرمنتظره “قوی سیاه”) به بی‌ثباتی قابل توجهی دامن بزنند.

این وضعیت نشان می‌دهد که سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی درحالی که برای کارایی در سطح خرد (اجرای تک تک معاملات) بهینه شده‌اند، می‌توانند رفتارهای نوظهور و غیرخطی را در سطح کلان از خود نشان دهند. پیوستگی و سرعت این الگوریتم‌ها ممکن است حلقه‌های بازخورد مثبتی ایجاد کند که حرکات بازار را تقویت کرده و به نوسانات سریع قیمت یا اختلالات ناگهانی بازار منجر شود. این یک تنش اساسی بین کارایی در سطح خرد و ثبات در سطح کلان در بازارهای بسیار خودکار را برجسته می‌سازد.

بازارسازی با دقت بالا؛ هنر نقدینگی

یکی از حوزه‌هایی که الگوریتم‌ها واقعاً در آن می‌درخشند، «بازارسازی با دقت بالا» است. بازارسازان، نهادهای مالی هستند که به طور فعال قیمت‌های خرید (Bid) و فروش (Ask) را برای یک دارایی قابل معامله ارائه می‌دهند. هدف اصلی آن‌ها کسب سود از تفاوت بین این دو قیمت، که «اسپرد خرید و فروش» (Bid-Ask Spread) نامیده می‌شود، است و در عین حال نقدینگی لازم را برای بازار فراهم می‌کنند. آن‌ها موجودی بزرگی از اوراق بهادار خاص را نگهداری می‌کنند و به طور مداوم آماده خرید از فروشندگان و فروش به خریداران هستند.

درآمد آن‌ها مستقیماً از همین اسپرد حاصل می‌شود؛ این تفاوت قیمتی، ریسک نگهداری موجودی و ارائه نقدینگی را جبران می‌کند. بازارسازان نقش حیاتی در بازارهای مالی با کاهش نوسانات قیمت، تسهیل معاملات و اطمینان از کارایی بازار ایفا می‌کنند. با آماده بودن برای خرید و فروش در هر زمان، آن‌ها به سایر شرکت‌کنندگان امکان معامله بدون تأخیر قابل توجه را می‌دهند و با جذب عدم تعادل عرضه و تقاضا، نوسانات قیمت را هموار می‌کنند. این باعث می‌شود بازار پایدارتر و قابل پیش‌بینی‌تر شود، زیرا بدون بازارسازان، سفارشات بزرگ خرید یا فروش می‌توانند منجر به نوسانات شدید قیمت شوند.

یک زیرمجموعه کلیدی از این، معاملات پربسامد (HFT) است. HFT نوعی از معاملات الگوریتمی است که با سرعت‌های بسیار بالا، نرخ گردش مالی زیاد و نسبت بالای سفارش به معامله مشخص می‌شود. شرکت‌های HFT به شدت از داده‌های مالی با فرکانس بالا و ابزارهای معاملاتی الکترونیکی بهره می‌برند و بسیاری از آن‌ها کسب‌وکار خود را به عنوان “بازارسازی” تعریف می‌کنند. این استراتژی شامل قرار دادن سفارشات محدود برای فروش (عرضه) یا خرید (تقاضا) به منظور کسب سود از اسپرد خرید و فروش است. آن‌ها اساساً طرف مقابل را برای سفارشات بازار ورودی فراهم می‌کنند.

رقابت فزاینده بین ارائه‌دهندگان نقدینگی، از جمله شرکت‌های HFT، منجر به کاهش اسپرد مؤثر بازار و در نتیجه کاهش هزینه‌های غیرمستقیم برای سرمایه‌گذاران نهایی شده است. این رقابت، همراه با کارمزدهای پایین (تخفیف برای مظنه‌هایی که منجر به اجرا می‌شوند) و سیستم‌های سریع، محیطی ایده‌آل برای بازارسازی HFT ایجاد می‌کند. لازم به ذکر است که هرچند ابهامی وجود دارد، اما SEC HFT را زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی می‌داند.

موفقیت استراتژی‌های HFT عمدتاً ناشی از توانایی آن‌ها در پردازش همزمان حجم عظیمی از اطلاعات است که معامله‌گران انسانی قادر به انجام آن نیستند. این استراتژی‌ها اغلب شامل مدل‌سازی دقیق ریزساختار بازار هدف و تکنیک‌های کنترل تصادفی هستند.

برای دستیابی به این دقت بالا، سیستم‌های HFT به شدت به تأخیر کم—کمتر از ۱۰ میلی‌ثانیه—متکی هستند. این امر از طریق شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری، پردازش تمام‌سخت‌افزاری داده‌های بازار، و پروتکل‌های ارتباطی پرسرعت مانند اترنت ۱۰ گیگابیتی یا PCI Express حاصل می‌شود. برخی شرکت‌ها از تراشه‌های FPGA (Field-Programmable Gate Array) و ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) برای پردازش داده با سرعت زیر میکروثانیه استفاده می‌کنند که امکان پردازش سفارشی و پرسرعت داده را برای کاربردهای HFT فراهم می‌کند. این زیرساخت پیشرفته به سیستم‌های HFT مبتنی بر هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کرده و تصمیمات بسیار سریع بگیرند و از ناکارآمدی‌های بازار سریع‌تر از سیستم‌های سنتی بهره‌برداری کنند.

در اینجا به برخی از استراتژی‌ها و مکانیسم‌های خاصی که این دقت بالا را هدایت می‌کنند، اشاره می‌کنم:

– تقسیم سفارشات (Order Splitting): الگوریتم‌های اجرایی، سفارشات بزرگ را به سفارشات کوچک‌تر با اندازه‌های متفاوت تقسیم می‌کنند و در بازه‌های زمانی مشخص انجام می‌دهند تا از افزایش ناگهانی قیمت جلوگیری شود و تأثیر بازار به حداقل برسد. هدف این است که سفارش نزدیک به میانگین قیمت بین زمان شروع و پایان اجرا شود.

– آربیتراژ آماری (Statistical Arbitrage): این استراتژی شامل شناسایی انحرافات جزئی از تعادل بازار و بهره‌برداری از آن‌ها برای کسب سود است. این شامل استفاده از مدل‌های پیچیده با چندین اوراق بهادار است و می‌تواند در تمام دسته‌های دارایی اعمال شود. فرصت‌های آربیتراژ در معاملات الگوریتمی به معنای کسب سود از طریق اختلاف قیمت در دو بازار مختلف است. همچنین آربیتراژ بین صرافی‌های غیرمتمرکز (DEXs) در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) نمونه‌ای از این فرصت‌هاست.

– استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی: الگوریتم‌ها بر اساس مدل‌های ریاضی اثبات‌شده مانند میانگین موزون حجم قیمت (VWAP) و میانگین موزون زمان قیمت (TWAP) برنامه‌ریزی می‌شوند. این استراتژی‌ها سفارشات را بر مبنای میانگین موزون حجم دارایی (اطلاعات تاریخی و لحظه‌ای) و در بازه‌های زمانی معین تقسیم و اجرا می‌کنند تا تأثیر سرمایه بزرگتر در بازار به حداقل برسد.

– الگوریتم‌های دنباله‌روی روند (Trend Following Algorithms): این‌ها ساده‌ترین استراتژی‌ها هستند که نیاز به پیچیدگی‌های پیش‌بینی قیمتی یا تحلیل‌های پیشگویانه ندارند. آن‌ها تنها میانگین‌های متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و اندیکاتورهای تکنیکالی مربوط را دنبال می‌کنند و سپس بر اساس نتایج به دست آمده معاملات را صورت می‌دهند.

– شناسایی ناهنجاری/ تقلب (Anomaly/Fraud Detection): سیستم‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای غیرعادی را شناسایی کرده و تقلب‌های احتمالی را به سرعت تشخیص و جلوگیری کنند. این ابزارها با کاهش هشدارهای کاذب، کارایی و اثربخشی نظارت بر ریسک و تقلب را افزایش می‌دهند.

پیگیری بی‌وقفه “دقت بالا” در بازارسازی، به ویژه از طریق HFT، اساساً توسط یک رقابت فناورانه فزاینده برای دستیابی به تأخیر فوق‌العاده پایین هدایت می‌شود. این وابستگی عمیق به سخت‌افزارهای پیشرفته، بهینه‌سازی شبکه و نزدیکی فیزیکی به مراکز مبادلات، به معنای نیاز به سرمایه‌گذاری‌های کلان برای ایجاد و نگهداری نرم‌افزار و سخت‌افزار است.

این امر به طور ناخواسته موانع ورود قابل توجهی را برای شرکت‌کنندگان کوچک‌تر در بازار ایجاد می‌کند. در نتیجه، این نابرابری فناورانه، در حالی که نقدینگی و کارایی کلی بازار را افزایش می‌دهد، نگرانی‌های اخلاقی و انصاف قابل توجهی را در مورد دسترسی نابرابر به فرصت‌های بازار ایجاد می‌کند. این وضعیت می‌تواند منجر به تمرکز قدرت و سودآوری در میان تعداد محدودی از شرکت‌های برتر از نظر فناوری شود. این بدان معناست که هرچند HFT به نفع کل بازار با کاهش اسپرد و افزایش نقدینگی عمل می‌کند، اما ساختار ذاتی آن ممکن است قدرت بازار و سودآوری را در میان چند شرکت پیشرفته از نظر فناوری متمرکز کند و سوالاتی را در مورد عدالت و دسترسی برای همه شرکت‌کنندگان در بازار مطرح سازد.

گوی بلورین؛ مدل‌های پیش‌بینی و منابع داده

دقت الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده به شدت به در دسترس بودن داده‌های کامل و صحیح بستگی دارد. داده‌های ناقص، نویزی یا اشتباه می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های غلط یا نامطمئن شوند. بنابراین، کیفیت (صحت، کامل بودن، سازگاری، به‌موقع بودن) و سرعت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. حتی تأخیرهای کوچک در دریافت داده‌ها می‌توانند منجر به از دست رفتن فرصت‌ها یا زیان شوند.

در اینجا انواع داده‌های کلیدی که من در مورد آن‌ها صحبت می‌کنم، آمده است:

– داده‌های قیمتی (Price Data): این شامل قیمت‌های فعلی خرید و فروش، اطلاعات تاریخی قیمت، سقف و کف روزانه، و حرکات قیمت در بازه‌های زمانی مختلف است. داده‌های قیمتی اساس بسیاری از استراتژی‌های معاملاتی و تکنیک‌های تحلیل تکنیکال را تشکیل می‌دهند.

– داده‌های حجمی (Volume Data): اطلاعات مربوط به تعداد سهام یا قراردادهای معامله شده در یک دوره خاص. این داده‌ها برای درک نقدینگی بازار و شناسایی روندها و برگشت‌های احتمالی قیمت حیاتی هستند، زیرا حجم بالا اغلب نشان‌دهنده علاقه قوی به یک دارایی و تأییدکننده حرکات قیمت است.

– داده‌های دفتر سفارشات (Order Book Data) و عمق بازار (Market Depth): لیست لحظه‌ای سفارشات خرید و فروش و حجم سفارشات در سطوح قیمتی مختلف. این داده‌ها بینش‌های ارزشمندی در مورد عمق و نقدینگی بازار ارائه می‌دهند و برای استراتژی‌های HFT و اجرای سفارشات بزرگ با حداقل تأثیر بر بازار بسیار مفیدند.

– داده‌های بنیادی (Fundamental Data): این شامل صورت‌های مالی، شاخص‌های اقتصادی کلان و اطلاعات خاص شرکت‌ها (مانند گزارش‌های درآمدی) است. این داده‌ها، اگرچه گاهی در استراتژی‌های کوتاه‌مدت نادیده گرفته می‌شوند، اما می‌توانند برای رویکردهای الگوریتمی بلندمدت‌تر، زمینه مهمی را فراهم کنند.

– داده‌های جایگزین (Alternative Data): منابع اطلاعاتی غیرمتعارف و غیرمالی مانند داده‌های شبکه‌های اجتماعی (توییتر، ردیت)، اخبار، داده‌های ماهواره‌ای (برای رصد فعالیت‌های اقتصادی)، فعالیت کیف پول‌های بزرگ (در رمزارزها) و حتی داده‌های آب‌وهوا. این داده‌ها بینش‌های منحصربه‌فردی فراتر از معیارهای مالی معمول ارائه می‌دهند و می‌توانند سیگنال‌های پیشرو برای پیش‌بینی حرکات بازار ارائه دهند. این نوع داده‌ها به دلیل رقابت شدید در بازار، برای دستیابی به مزیت رقابتی و تولید “آلفا” (بازده مازاد) حیاتی هستند.

برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی، یادگیری ماشین (ML) گزینه اصلی من است. الگوریتم‌های ML الگوهای آماری را در داده‌های موجود بدون برنامه‌نویسی صریح یاد می‌گیرند. در بازارهای مالی، ML می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های سری زمانی مانند قیمت سهام، نرخ ارز و نرخ بهره را تحلیل کند تا الگوها و روندهای پنهان را کشف کند و برای تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت ریسک مورد استفاده قرار گیرد.

مدل‌های ML رایج عبارتند از:

– مدل‌های آماری سنتی: مانند خودرگرسیو (AR)، میانگین متحرک (MA)، یا مدل‌های ترکیبی (ARIMA)، که در پیش‌بینی روند بازار سهام مؤثر هستند و برای تحلیل الگوهای دوره‌ای و روندی در داده‌های سری زمانی مالی استفاده می‌شوند. این مدل‌ها در شناسایی روابط خطی در داده‌ها کارآمد هستند.

– یادگیری عمیق (DL): مدل‌هایی مانند شبکه‌های حافظه بلندمدت کوتاه (LSTM) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) به دلیل توانایی‌شان در مدیریت روابط غیرخطی و داده‌های با ابعاد بالا، به طور گسترده‌ای برای پیش‌بینی روند بازار سهام استفاده می‌شوند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را از حجم عظیمی از داده‌های بازار بیاموزند که برای انسان قابل تشخیص نیستند. مکانیسم توجه می‌تواند با اختصاص وزن به ویژگی‌های ورودی مهم، دقت LSTM را افزایش دهد.

– یادگیری تقویتی (RL): الگوریتم‌های RL با شبیه‌سازی میلیون‌ها محیط معاملاتی، می‌توانند استراتژی‌های معاملاتی بهینه را برای حداکثر کردن بازده و حداقل کردن هزینه‌های تراکنش بیاموزند. این مدل‌ها به صورت پویا با شرایط متغیر بازار سازگار می‌شوند و برای بهینه‌سازی اجرای سفارشات، مانند مسیریابی هوشمند سفارشات و بازارسازی، بسیار مؤثرند. مدل‌های DQN برای تصمیم‌گیری‌های گسسته و PPO برای تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای در HFT استفاده می‌شوند.

– مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models): برخی تحقیقات نشان می‌دهند که مدل‌های ترکیبی (که یادگیری عمیق را با مدل‌های آماری ترکیب می‌کنند) می‌توانند عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های سنتی یا حتی LSTM خالص در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی داشته باشند. این مدل‌ها از نقاط قوت هر دو رویکرد بهره می‌برند.

– مدل‌های نظارت شده (Supervised) و بدون نظارت (Unsupervised): مدل‌های نظارت شده با داده‌های برچسب‌دار کار می‌کنند (مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم) و برای پیش‌بینی خروجی‌های مشخص استفاده می‌شوند. مدل‌های بدون نظارت با داده‌های بدون برچسب (مانند K-means، خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی) برای شناسایی الگوها و ساختارها در داده‌ها به کار می‌روند.

اندازه‌گیری موفقیت؛ معیارهای عملکرد من

ارزیابی عملکرد استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی فرآیندی چندوجهی است که شامل تحلیل‌های ریاضی، آماری و مالی می‌شود. نظارت، تطبیق و پالایش مداوم برای حفظ کارایی استراتژی در شرایط پویای بازار ضروری است.

در اینجا معیارهای کلیدی که من بر اساس آن‌ها زندگی می‌کنم، آمده است:

– نسبت شارپ (Sharpe Ratio): این معیار بازده تعدیل شده با ریسک را نشان می‌دهد. با کسر نرخ بدون ریسک از بازده مورد انتظار استراتژی و تقسیم آن بر انحراف معیار بازده استراتژی محاسبه می‌شود. نسبت شارپ بالاتر به معنای بازده بهتر به ازای هر واحد ریسک است و برای مقایسه عملکرد استراتژی‌ها استفاده می‌شود.

– حداکثر افت سرمایه (Maximum Drawdown): این معیار بزرگترین کاهش ارزش تجربه شده توسط یک استراتژی یا سبد سرمایه‌گذاری را از اوج تا کف در یک دوره خاص اندازه‌گیری می‌کند. این معیار ریسک نزولی را در شرایط نامساعد بازار مشخص می‌کند و دیدگاهی واضح از بدترین سناریوی فرسایش سرمایه ارائه می‌دهد.

– نرخ برد (Win Rate): این نشان‌دهنده درصد معاملات موفق یا سودآور نسبت به کل معاملات انجام شده در یک بازه زمانی مشخص است. نرخ برد بالا به معنای نسبت بیشتری از معاملات سودآور است، اما باید در کنار سایر معیارها مانند میانگین سود/زیان و سودآوری کلی ارزیابی شود، زیرا نرخ برد بالا به تنهایی سودآوری را تضمین نمی‌کند.

– فاکتور سود (Profit Factor): این معیار اثربخشی یک استراتژی معاملاتی را با اندازه‌گیری نسبت سود ناخالص به زیان ناخالص در یک دوره مشخص ارزیابی می‌کند. فاکتور سود بالای یک نشان‌دهنده سودآوری است، در حالی که فاکتور زیر یک به معنای زیان‌ده بودن استراتژی است.

– میانگین معامله (Average Trade): با تقسیم کل سود یا زیان تولید شده توسط استراتژی بر تعداد کل معاملات انجام شده به دست می‌آید. این معیار بینش‌هایی در مورد سودآوری در سطح هر معامله ارائه می‌دهد.

– بازگشت سرمایه (ROI): این معیار سودآوری یک استراتژی معاملاتی را در یک دوره معین اندازه‌گیری می‌کند و نشان می‌دهد که چه مقدار بازده نسبت به سرمایه‌گذاری اولیه تولید شده است.

-نسبت سورتینو (Sortino Ratio): شبیه نسبت شارپ است، اما تنها بر نوسانات نزولی (ریسک منفی) تمرکز می‌کند و نوسانات مثبت را در نظر نمی‌گیرد. این معیار برای سرمایه‌گذاران ریسک‌گریز که می‌خواهند عملکرد استراتژی را در شرایط نامساعد بازار درک کنند، حیاتی است.

من همچنین به شدت به بک‌تستینگ (Backtesting) تکیه می‌کنم. استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی را می‌توان با استفاده از اطلاعات و داده‌های تاریخی بازار در شرایط مشابه آزمایش کرد تا عملکرد بالقوه آن‌ها ارزیابی شود و ریسک سرمایه‌گذاری کاهش یابد. با این حال، بک‌تست‌ها دارای درصد خطای اجتناب‌ناپذیری هستند که نیازمند بهینه‌سازی مداوم سیستم است. این امر به دلیل تغییر مداوم شرایط بازار و نیاز به به‌روزرسانی اطلاعات الگوریتم‌ها برای حفظ کارایی آن‌ها است.

دقت و کارایی مدل‌های پیش‌بینی به شدت به کیفیت، کامل بودن و به‌موقع بودن داده‌های ورودی بستگی دارد. داده‌های نادرست یا ناقص ناگزیر منجر به پیش‌بینی‌های نادرست و استراتژی‌های زیان‌بار می‌شوند. این یک رابطه علت و معلولی مستقیم است: اطلاعات بی‌کیفیت، خروجی بی‌کیفیت تولید می‌کند. علاوه بر این، معیارهای ارزیابی عملکرد (مانند نسبت شارپ، حداکثر افت سرمایه و نرخ برد) صرفاً اندازه‌گیری‌های غیرفعال از عملکرد گذشته نیستند.

نتایج نشان می‌دهد که بک‌تست‌ها دارای درصد خطای اجتناب‌ناپذیری هستند و نیاز به بهینه‌سازی مداوم دارند. این امر نشان‌دهنده آن است که فرآیند از یک مسیر خطی (داده -> الگوریتم -> پیش‌بینی) به یک چرخه پیوسته و تکراری تبدیل می‌شود. در این چرخه، عملکرد ضعیف یا خطاهای شناسایی شده، نیازمند بازخورد هستند؛ الگوریتم‌ها “نیاز به نظارت، بازبینی و به‌روزرسانی مداوم” دارند که اغلب شامل “به‌روزرسانی اطلاعات” و “بازآموزی” مدل‌ها است.

بنابراین دستیابی و حفظ “دقت بالا” و “برآورد آینده” قابل اعتماد در معاملات الگوریتمی، یک تنظیم یک‌باره نیست، بلکه یک فرآیند پویا و مستمر است. شرکت‌ها باید نه تنها در توسعه اولیه الگوریتم‌ها، بلکه در خطوط لوله داده قوی و لحظه‌ای، و متدولوژی‌های توسعه چابک برای مدل‌سازی سرمایه‌گذاری کنند. این بدان معناست که بهبود مستمر و انطباق با تغییرات بازار، جزء لاینفک موفقیت در این حوزه است.

افق آینده؛ هوش مصنوعی، کوانتوم و داده‌های غیرمتعارف

معاملات الگوریتمی به سرعت در حال تکامل است و فناوری‌های نوظهور مرزهای آن را بازتعریف می‌کنند. آینده این حوزه نه فقط در خودکارسازی قوانین ثابت، بلکه در ساخت سیستم‌هایی است که قادر به یادگیری، انطباق و درک عمیق‌تری از پویایی بازار هستند.

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تأثیرات قابل توجهی در بازارهای مالی داشته‌اند و امروزه به عنوان یک عامل مهم در این حوزه شناخته می‌شوند. تغییرات زیادی که ربات‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی برای ترید در این حوزه ایجاد کرده‌اند، به بهبود سرعت، دقت و بهره‌وری در تصمیم‌گیری‌های مالی کمک کرده و باعث کاهش سطح پیچیدگی در بازارهای مالی شده است.

– شناسایی الگو و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: هوش مصنوعی به الگوریتم‌ها این امکان را می‌دهد که الگوهای پیچیده را از حجم عظیمی از داده‌های بازار بیاموزند که برای انسان قابل تشخیص نیستند. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNNs) می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های مالی را تحلیل و تفسیر کنند، درست مانند پردازش داده‌های تصویری، که به معامله‌گران امکان می‌دهد الگوها و روندهای پیچیده‌ای را شناسایی کنند که در غیر این صورت برای انسان دشوار است.

– تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): الگوریتم‌های موفق آینده به داده‌های منحصربه‌فرد دسترسی خواهند داشت. تحلیل احساسات با پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی (مانند توییتر و ردیت) و اخبار، نبض و جو روانی بازار را اندازه‌گیری کرده و آن را به یک ورودی قابل اندازه‌گیری برای استراتژی‌ها تبدیل می‌کند. ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) متون را تحلیل می‌کنند تا احساسات عمومی در مورد سهام، کالاها یا بازار را درک کنند و پیش‌بینی کنند که این احساسات چگونه ممکن است بر حرکات بازار تأثیر بگذارند.

– سیستم‌های خودآموز و یادگیری تقویتی: مدل‌های یادگیری عمیق تقویتی به ربات‌ها اجازه می‌دهند تا به صورت پویا و از طریق آزمون و خطا، استراتژی‌های خود را در پاسخ به شرایط متغیر بازار بهینه کنند. این به معنای توسعه الگوریتم‌هایی است که نه تنها قوانین را اجرا می‌کنند، بلکه خودشان استراتژی‌های جدیدی را کشف می‌کنند و به طور خودکار پارامترهای خود را برای بهینه‌سازی بازده تنظیم می‌کنند.

– مدیریت ریسک و بهینه‌سازی: هوش مصنوعی می‌تواند برای تحلیل و مدیریت ریسک‌های مالی با استفاده از مدل‌های پیشرفته و شبیه‌سازی‌های مختلف استفاده شود. مدل‌های هوش مصنوعی الگوهایی را که نشان‌دهنده ریسک‌های بالقوه هستند (مانند نوسانات غیرعادی بازار) تشخیص می‌دهند و می‌توانند به طور خودکار استراتژی‌های معاملاتی را برای به حداقل رساندن زیان تنظیم کنند.

در ادامه، محاسبات کوانتومی آماده است تا همه چیز را حتی بیشتر متحول کند. با قدرت پردازشی بی‌نظیر خود، قادر به حل مسائل بهینه‌سازی و مدیریت ریسک در مقیاسی خواهد بود که امروزه غیرقابل تصور است.

– افزایش سرعت و کارایی: کامپیوترهای کوانتومی به دلیل قدرت پردازش موازی می‌توانند مسائل محاسباتی خاصی را بسیار سریع‌تر از الگوریتم‌های همتای کلاسیک خود حل کنند. این می‌تواند منجر به “شتاب کوانتومی” در الگوریتم‌های یادگیری ماشین شود. در HFT، محاسبات کوانتومی می‌تواند تأخیر را کاهش داده و معاملات را بهینه کند.

– مدل‌سازی ریسک دقیق‌تر: الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند محاسبات “ارزش در معرض ریسک” (VaR) را متحول کنند و به موسسات مالی اجازه دهند تا مجموعه‌های داده عظیم و مدل‌های پیچیده را در زمان واقعی پردازش کنند. این امر منجر به ارزیابی‌های دقیق‌تر ریسک، تست استرس قوی‌تر و استراتژی‌های کاهش ریسک محکم‌تر می‌شود.

– بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری: محاسبات کوانتومی می‌تواند به بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری کمک کند. به عنوان مثال، یک بانک با استفاده از فناوری کوانتومی D-Wave توانست هزاران سناریوی ممکن را بررسی کرده و کسب‌وکارهای در معرض خطر مالی را شناسایی کند.

– تشخیص تقلب سریع‌تر: در حالی که الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی برای شناسایی الگوهای تقلب به کار می‌روند، محاسبات کوانتومی پتانسیل افزایش سرعت و دقت را دارد. بانک Intesa Sanpaolo ایتالیا در حال بررسی یادگیری ماشین کوانتومی برای بهبود تشخیص تقلب است و مدل کوانتومی آن‌ها در شناسایی تقلب و دستیابی به دقت و کارایی بهتر با ویژگی‌های داده کمتر، از روش‌های سنتی پیشی گرفته است.

معامله‌گران الگوریتمی نیز توجه بیشتری به داده‌های جایگزین نشان می‌دهند. این شامل منابع اطلاعاتی غیرمعمول مانند تصاویر ماهواره‌ای (برای رصد فعالیت‌های اقتصادی)، داده‌های شبکه‌های اجتماعی، استفاده از کارت‌های اعتباری و فعالیت‌های اینترنتی است. این منابع، بینش‌هایی فراتر از معیارهای مالی معمول ارائه می‌دهند و می‌توانند سیگنال‌های پیشرو برای پیش‌بینی حرکات بازار ارائه دهند.

به عنوان مثال رصد هوایی فروشگاه‌های خرده‌فروشی و تعداد خودروهای پارک شده می‌تواند به تعیین پتانسیل درآمد فروشگاه کمک کند. داده‌های آب‌وهوا نیز می‌توانند برای تحلیل قیمت کالاهای کشاورزی و تأثیر بر بازار آتی غلات و دام استفاده شوند. این داده‌های غیرمتعارف، به معامله‌گران امکان می‌دهند تا فرصت‌هایی را کشف کنند که با داده‌های عادی غیرممکن بود. بازار داده‌های جایگزین پیش‌بینی می‌شود که از سال ۲۰۲۴ تا ۲۰۳۰ با نرخ سالانه ۵۰.۶ درصد رشد کند.

در نهایت، امور مالی غیرمتمرکز (DeFi)، با ایجاد بازارهای باز، شفاف و ۲۴ ساعته بر بستر بلاک چین، زمین بازی جدیدی برای استراتژی‌های خودکار فراهم کرده است. این شامل آربیتراژ بین صرافی‌های غیرمتمرکز (DEXs) و ییلد فارمینگ است. این محیط جدید، فرصت‌های منحصربه‌فردی را برای الگوریتم‌های معاملاتی ایجاد می‌کند تا از ناکارآمدی‌های قیمتی در پلتفرم‌های مختلف بهره‌برداری کنند و بازدهی را از طریق مکانیسم‌های خودکار به حداکثر برسانند.

موانع و آنچه در ادامه می‌آید

با وجود مزایای فراوان، استفاده از الگوریتم‌های معاملاتی پیشرفته با چالش‌ها، محدودیت‌ها و ریسک‌های متعددی همراه است که نیازمند توجه دقیق هستند.

چالش‌های فنی

– وابستگی به داده کامل و صحیح: بسیاری از الگوریتم‌ها در برابر داده‌های ناقص، نویزی یا اشتباه عملکرد ضعیفی دارند. داده‌های ناکافی منجر به تصمیم‌گیری‌های غلط یا نامطمئن می‌شود. دقت و کارایی الگوریتم‌ها به شدت به کیفیت و سرعت داده‌های ورودی وابسته است.

– مقیاس‌پذیری ضعیف در پروژه‌های بزرگ: الگوریتم‌های پیچیده (مانند جنگل تصادفی یا شبکه‌های عصبی عمیق) برای داده‌های کلان و سازمان‌های بزرگ، نیازمند قدرت پردازش و منابع بسیار بالایی هستند.

– مصرف منابع زیاد (محاسبات و انرژی): اجرا و آموزش مدل‌های تصمیم‌گیری پیشرفته (به‌خصوص یادگیری عمیق) زمان‌بر و انرژی‌بر است. این امر می‌تواند هزینه‌های عملیاتی بالایی را به همراه داشته باشد.

– نواقص فنی و مکانیکی: قطعی برق یا اینترنت حین انجام معاملات ممکن است منجر به عدم اجرای کامل استراتژی الگوریتم و زیان‌بار بودن معاملات شود. هر خرابی فیزیکی که مانع عملکرد کامل الگوریتم شود نیز در این دسته قرار می‌گیرد.

مسائل اخلاقی و اجتماعی

– شفافیت پایین (Black Box): بسیاری از الگوریتم‌های تصمیم‌گیری مدرن، مخصوصاً مدل‌های یادگیری عمیق، توضیح منطق تصمیم‌گیری‌شان برای کاربر، مدیر یا حتی قانون‌گذار بسیار دشوار است. این عدم شفافیت، شناسایی و رفع خطاها را دشوار می‌سازد.

– سوگیری داده و تولید نتایج غیرمنصفانه: اگر داده‌های آموزشی متعصب یا ناقص باشند، مدل‌ها نیز تصمیم‌های مغرضانه و ناعادلانه خواهند گرفت. این امر می‌تواند منجر به تصمیمات غیرمنصفانه در بازار یا حتی تبعیض شود.

– نبود قضاوت انسانی در زمان واقعی: الگوریتم‌ها فاقد توانایی قضاوت انسانی در لحظه هستند. این می‌تواند در مواجهه با رویدادهای غیرمنتظره (“قوی سیاه”) که در داده‌های تاریخی منعکس نشده‌اند، منجر به زیان‌های قابل توجهی شود.

– تأثیر بر بازار و افزایش نوسانات: معاملات الگوریتمی می‌تواند اثر قابل توجهی بر قیمت‌ها در بازار گذاشته و موجب زیان معامله‌گرانی شود که قادر به تطبیق معاملات خود در پاسخ به تغییرات قیمتی مذکور نیستند. همچنین، الگوتریدینگ در برخی مواقع مشکوک به افزایش نوسانات بازار است که حتی منجر به سقوط آنی بازار می‌شود.

ریسک‌های امنیتی

– حملات نفوذی (Adversarial Attacks): الگوریتم‌ها در مقابل حملات جبهه‌سازی آسیب‌پذیرند و ممکن است با تغییرات کوچک، خروجی کاملاً اشتباه دهند. این حملات می‌توانند سیستم را فریب داده و مخاطرات امنیتی جدی ایجاد کنند.

– امنیت سایبری: نگرانی‌های امنیت سایبری یکی از چالش‌های کلیدی در استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مالی است. حفاظت از داده‌های حساس مالی در برابر تهدیدات سایبری، امری حیاتی است.

محیط نظارتی و نیاز به چارچوب‌های قانونی

– انطباق مقرراتی: معاملات الگوریتمی مشمول الزامات و نظارت‌های نظارتی مختلفی است که می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد. شفاف نبودن منطق تصمیم‌گیری، تشخیص خطا یا بررسی مسئولیت‌پذیری، کار انطباق با قوانین (مانند GDPR) را سخت می‌کند.

– خلاءهای نظارتی: ریسک مدل‌ها، مسائل حریم خصوصی و خلاءهای نظارتی به عنوان معایب برجسته در کاربرد هوش مصنوعی در صنعت مالی مطرح هستند. نیاز به تحقیقات بیشتری است تا جهش‌های تکنولوژیک، قانونی، اجتماعی و اقتصادی در سیستم‌های مالی شناخته شوند.

– ابهام در تعریف: ابهام در تعریف معاملات الگوریتمی، به ویژه در تمایز آن از HFT، چالش‌هایی را برای قانون‌گذاری و نظارت دقیق ایجاد می‌کند.

آینده معاملات الگوریتمی روشن و پر از فرصت است، اما موفقیت مستلزم رویکردی جامع است که هم بر نوآوری‌های فناورانه و هم بر ملاحظات اخلاقی و نظارتی تمرکز کند. با مدیریت صحیح این چالش‌ها، معاملات الگوریتمی می‌تواند به ابزاری قدرتمند برای افزایش کارایی، نقدینگی و ثبات در بازارهای مالی جهانی تبدیل شود.

به عنوان کسی که عمیقاً در این فضا فعالیت می‌کند، معتقدم سرمایه‌گذاری مستمر در تحقیق و توسعه برای بهره‌برداری از پتانسیل کامل هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی کلید موفقیت است. ما باید بر کیفیت و مدیریت داده‌ها تأکید کنیم و از صحت، کامل بودن و به‌موقع بودن داده‌ها اطمینان حاصل کنیم – که پایه و اساس هر الگوریتم معاملاتی موفق است. توسعه چارچوب‌های نظارتی پویا که همگام با پیشرفت‌های فناوری حرکت کنند نیز بسیار مهم است، تا ساختارهای قانونی انعطاف‌پذیری برای رسیدگی به مسائل شفافیت، انصاف و ریسک‌های سیستمی ایجاد شود.

سرمایه‌گذاری در آموزش تخصصی و توسعه منابع انسانی برای پر کردن شکاف تخصصی که دانش مالی را با مهارت‌های برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی ترکیب می‌کند، ضروری است. در نهایت، ترویج شفافیت و مسئولیت‌پذیری در عملکرد الگوریتم‌ها و تعریف روشن مسئولیت‌ها در صورت بروز خطا برای حفظ اعتماد عمومی به بازارهای مالی حیاتی است. این یک زمان هیجان‌انگیز برای فعالیت در این حوزه است و من مشتاق دیدن آن هستم که ببینم این فناوری‌های باورنکردنی ما را به کجا خواهند برد!