معاملات Quantitative تنها مختص به معامله‌گران نهادهای مالی نیست، معامله‌گران جزء هم به از این روش بهره می‌برند. هرچند که زبان برنامه‌نویسی درصورتی‌که بخواهید یک الگوریتم جدید توسعه دهید پیشنهاد می‌شود، اما این امر همیشه نیاز نیست. برنامه و خدماتی وجود دارند که بتوانید استراتژی معاملاتی موردنظر خودتان را در آن به‌صورت کد کامپیوتری بنویسید. کد تولیدشده توسط برنامه به پلت فرم معاملاتی متصل و معاملات شما شروع می‌شود. اما پیش از اینکه همه این موارد شروع شود، کسانی که می‌خواهند معامله‌گر الگوریتمی شوند باید از مراحل زیادی بگذرند، اینکه چه چیزهای برای تولید برنامه می‌خواهند و چگونه می‌توانند برنامه را بنویسند.

بازه زمانی و محدودیت‌ها

درحالی‌که یک الگوریتم خوب می‌تواند به‌صورت خودکار اجرا شود، برخی از نظارت‌های انسانی بر عملکرد الگوریتم توصیه می‌شود. بنابراین‌یک تایم فریم و فرکانس معاملاتی تعیین کنید که توانایی پایش آن رادارید. اگر شما یک کار تمام‌وقت دارید و الگوریتم شما طوری طراحی‌شده است که در طول یک روز ۱۰۰ معامله در دقیقه انجام دهد آن‌هم زمانی که شما سرکار هستید، ممکن است خیلی ایدئال نباشد. ممکن است بخواهید یک تایم فریم کوتاه برای معاملات خود انتخاب کنید و فرکانس معاملاتی کمتری داشته باشید تا بتوانید بر آن کنترل داشته باشید. (همچنین بخوانید؛ چگونه الگوریتم خودکار معاملاتی خود را بنویسید؟)

سودآوری در مرحله آزمایش الگوریتم به این معنی نیست که همیشه این روند را ادامه خواهد داد. گاهی اوقات ممکن است در صورت تغییر نتیجه، الگوریتم شما نیازمند بازنگری جامع در ساختارش باشد. این ‌یک تعهد زمانی است که هر معامله‌گر الگوریتمی باید آن را قبول کند.

محدودیت‌های مالی نیز یک موضوع دیگر است. کمسیون‌ها با افزایش فرکانس معاملات، به‌سرعت بیشتر می‌شوند، پس مطمئن شوید که یک کارگزار با هزینه‌های کمسیون پایین انتخاب کرده‌اید و اینکه پتانسیل بالقوه سود می‌تواند این کمسیون‌ها را پرداخت کند. همچنین باید سرمایه اولیه را در نظر بگیرید. بازارها و ابزارهای مالی مختلف نیازمند سرمایه اولیه متفاوتی هستند. اگر یک معامله‌گر روزانه هستید به سرمایه اولیه بیشتری نیاز پیدا خواهید کرد، اما معامله‌گران آتی و فارکس با سرمایه کمتری می‌توانند شروع کنند.

محدودیت بازار یک موضوع دیگر است. هر بازاری برای معاملات الگوریتمی مناسب نیست. پیشنهاد می‌شود برای این نوع معامله، بازارهای سهام، ETF و فارکس را مدنظر خود قرار دهید. منبع: گروه مشاوران مالی سامان

توسعه یا تنظیم دقیق یک استراتژی

زمانی که محدودیت‌های مالی و زمانی شناسایی شد، می‌توان شروع به برنامه‌ریزی طراحی استراتژی کرد و یا استراتژی فعلی را به‌خوبی تنظیم کرد. شما ممکن است یک استراتژی که به‌صورت دستی ورودی‌های را وارد کنید داشته باشید، اما آیا به‌درستی کد نویسی شده است؟ اگر استراتژی شما ذهنی است و بر اساس منطق و قاعده نیست، برنامه‌نویسی آن ممکن است بسیار دشوار باشد. استراتژی‌های قانونمند برای کد نویسی مطلوب‌تر هستند-استراتژی هایی با ورودی حد ضرر، حد سود و اهداف قیمتی و اندازه‌گیری داده‌های قیمتی.

ازآنجاکه استراتژی‌های مبتنی بر منطق به‌راحتی کپی و آزمون می‌شوند، تعداد زیادی از آن‌ها به‌طور رایگان در سطح اینترنت قرار دارد و اگر ایده‌ای برای توسعه استراتژی خود ندارید می‌توانید از آن‌ها استفاده کنید. Quantpedia یکی از این منابع است که مقاله و نتایج معاملاتی را برای روش‌های معاملاتی الگوریتمی منتشر می‌کند. قوانین مشخص‌شده می‌توانند کدگذاری شوند و سپس برای سودآوری بر روی‌داده‌های قیمتی گذشته، آزمون شوند. کدگذاری الگوریتم یک مهارت برنامه‌نویسی است که اگر این مهارت را ندارید باید به یک برنامه‌نویس مراجعه کنید.

آزمون الگوریتم معاملاتی

هنگامی‌که یک استراتژی معاملاتی کد نویسی شده است، نباید قبل از آزمایش وارد سرمایه‌گذاری با پول واقعی شود. آزمون شامل اجرا کردن الگوریتم بر روی‌داده‌های تاریخی قیمتی است و عملکرد الگوریتم را بر روی هزاران معامله بررسی می‌کند. اگر مرحله آزمون بر روی‌داده‌های تاریخی سودآور باشد و نتایج با دامنه ریسک شما (مانند؛ حداکثر ریزش، نسبت پیروزی، ریسک از بین رفتن سرمایه) بر روی یک حساب دمو مطابقت داشته باشد، می‌توانید از آن در دنیای واقعی استفاده کنید. بازهم تأکید می‌کنیم که الگوریتم باید روی صدها معامله آزمون شود.

اگر الگوریتم بر روی‌داده‌های تاریخی حساب دمو و داده‌های به‌روز حساب واقعی سودآور بود، بازهم باید به‌طور بصری آن را کنترل کنید. شرایط واقعی با شرایط آزمون حساب دمو متفاوت است، چراکه دستورات استراتژی در دنیای واقعی تأثیر می‌گذارند و شرایط را تغییر می‌دهند. تا زمانی که الگوریتم به‌خوبی کار می‌کند بهتر است آن را به‌صورت چشمی پایش کنید. منبع: گروه مشاوران مالی سامان

تعمیر و نگهداری مداوم

تا زمانی که نتایج عملکرد الگوریتم مناسب بودند، با ساختار آن کاری نداشته باشید. الگوریتم‌ها بدون در نظر گرفتن احساست به سود می‌رسند اما معامله‌گران با دخیل کردن احساساتشان سود خود را کاهش می‌دهند. الگوریتم‌ها نیازمند توجه هستند. عملکرد بازار و الگوریتم را مشاهده و درصورتی‌که سودآوری آن کاهش یافت شروع به بهینه کردن تنظیمات کنید.

جمع‌بندی

معامله الگوریتمی یک تلاش یک‌شبه نیست که شما را ثروتمند کند و یا بخواهید از آن غافل شوید. درواقع این روش درست مانند روش سنتی می‌تواند دستی باشد. اگر تصمیم به توسعه الگوریتم معاملاتی دارید، مراقب محدودیت‌های زمانی، بازار و مالی باشید که ممکن است بر روی استراتژی شما تأثیر بگذارند. یک استراتژی را به یک قاعده مبتنی بر قانون تبدیل کنید که می‌تواند به‌راحتی کد نویسی شود و یا یک روشی که قبلاً نوشته‌شده است را آزمون کنید. سپس مرحله آزمون خود را با استفاده از داده‌های تاریخی و جاری اجرا کنید. اگر نتیجه آزمون رضایت‌بخش بود آن را وارد سرمایه‌گذاری‌هایتان کنید. در صورت لزوم الگوریتم را تنظیم کنید ولی اگر عملکرد آن بهینه بود نیازی به تنظیم مجدد نیست.