معاملات الگوریتمی

اکثر ارزهای دیجیتال مانند بیتکوین دارای ارزش نسبی و قابل تغییری هستند و این می‌تواند باعث عدم پایداری در معاملات و نگرانی‌ها در مورد ناپایداری ارزش آنها شود. استیبل کوین الگوریتمی با استفاده از الگوریتم‌های متنوع و مکانیزم‌های خاصی سعی می‌کند تا ارزش خود را ثابت نگه دارد.

برخی از الگوریتم‌ها و مکانیزم‌های استفاده شده در استیبل کوین‌های الگوریتمی عبارتند از:

۱. مکانیزم کالترالایزه (Collateralization): در این روش، ارزهای دیجیتال یا دارایی‌های دیگر به عنوان وثیقه برای استیبل کوین الگوریتمی استفاده می‌شوند. ارزش استیبل کوین با ارزش وثیقه مرتبط است و تغییرات در ارزش وثیقه ممکن است به تغییرات در ارزش استیبل کوین منجر شود.

۲. مکانیزم خرید و فروش (Buy and Sell Mechanism): در این روش، مکانیزم خرید و فروش استیبل کوین توسط یک الگوریتم تنظیم می‌شود. اگر ارزش استیبل کوین بالاتر از هدف ثابت باشد، الگوریتم خرید استیبل کوین را تنظیم می‌کند تا ارزش آن کاهش یابد. و اگر ارزش آن پایینتر از هدف ثابت باشد، الگوریتم فروش استیبل کوین را تنظیم می‌کند تا ارزش آن افزایش یابد.

۳. مکانیزم منحنی (Curve Mechanism): در این روش، یک منحنی خاص تعریف می‌شود که رابطه بین تقاضا و عرضه استیبل کوین را مشخص می‌کند. هر تغییر در تقاضا و عرضه استیبل کوین باعث تغییر در قیمت آن می‌شود و منحنی تلاش می‌کند تا این تغییرات را کنترل کند و به پایداری ارزش استیبل کوین کمک کند.

استیبل کوین‌های الگوریتمی می‌توانند استفاده‌های مختلفی در فضای دیجیتال داشد. برخی از کاربردهای استیبل کوین‌های الگوریتمی شامل معاملات تجاری، انتقال وجه بین کشورها، ذخیره سازی ارزش و پرداخت‌ها در بلاکچین و ایجاد سیستم‌های مالی دیجیتال پایدار می‌باشد.

مهمترین مثال استیبل کوین الگوریتمی، تتر (Tether) است که از مکانیزم کالترالایزه استفاده می‌کند و به دلار آمریکا مرتبط است. هدف تتر ایجاد یک استیبل کوین با ارزش یک به یک با دلار آمریکاست.

مهمترین نکته در مورد استیبل کوین‌های الگوریتمی این است که عملکرد و پایداری آنها به طراحی الگوریتم و مکانیزم‌های استفاده شده بستگی دارد. همچنین، این نوع ارزها همچنان با چالش‌ها و ریسک‌هایی همچون امنیت، شفافیت و قابلیت اعتماد مواجه هستند که باید به طور جدی مدیریت شوند.






# استیبل کوین الگوریتمی چه نوع سرمایه‌ای است؟






یکی از مزایای حضور در بازار ارزهای دیجیتال غیر متمرکز بودن سرمایه و تاثیر ناپذیری ارزش آن از یک سازمان و یک ارگان خصوصی است؛ به این صورت که قیمت رمزارز غالبا با توجه به میزان عرضه و تقاضا تعیین می‌شود؛ اما در میان ارزهای این بازار، استیبل کوین‌ها یا همان ارزهای پایدار، یک نوع دارایی و یا توکنی از کریپتو هستند که با پشتیبانی دارایی‌هایی خاص نظیر ارزهای فیات مثل دلار، یورو و غیره و حتی فلزاتی مانند طلا دارای ارزش و قیمتی ثابت هستند.

استیبل کوین الگوریتمی نیز نوع خاصی از این سرمایه است که با وجود ثابت ماندن ارزش آن در بازار ارزهای دیجیتال، از روش دیگری برای این کار بهره می‌گیرد. ارزش استیبل کوین الگوریتمی به هیچ نوع دارایی خارجی وابسته نیست و این ارز به نوعی مانند دیگر رمزارزهای غیر متمرکز در بازار به حیات خود ادامه می‌دهد.

در واقع استیبل کوین الگوریتمی بر پایه یک سری الگوریتم خاص عمل می‌کند که عملکرد افزایش و کاهش عرضه توکن‌های این نوع دارایی را در بازار به نسبت حرکت کاربران، تعیین و کنترل می‌کند. به عبارت ساده‌تر، همانطور که خرید و فروش معامله‌گران در بازار می‌تواند محرک قوی برای بالا یا پایین بردن ارزش یک رمزارز به حساب بیاید، میزان تقاضا برای استیبل کوین‌های الگوریتمی می‌تواند با تاثیرگذاری بر روی الگوریتم آنها، میزان عرضه استییبل کوین را دستکاری کرده و قیمت آن را ثابت نگه دارد؛ بدون اینکه استیبل کوین به هیچ نوع دارایی خارجی نظیر ارز فیات یا فلزات گرانبها متکی باشد.









## استیبل کوین الگوریتمی چگونه عمل می‌کند؟






استیبل کوین الگوریتمی با استفاده از الگوریتم‌ها و مکانیزم‌های خاصی سعی می‌کند تا ارزش خود را ثابت نگه دارد. عملکرد استیبل کوین‌های الگوریتمی ممکن است بسته به طراحی و مکانیزم‌های مورد استفاده متفاوت باشد، اما در کل عملکرد آنها به صورت زیر است:

۱. تعیین هدف استیبلیت: در ابتدا، برای استیبل کوین الگوریتمی یک هدف استیبلیت تعیین می‌شود. این هدف معمولاً ارزش یک به یک با یک ارز دیگر (مثلاً دلار آمریکا) است. با این تعیین هدف، استیبل کوین سعی می‌کند تا همواره به این هدف نزدیک شود.

۲. مکانیزم کالترالایزه (Collateralization): یکی از مکانیزم‌های استفاده شده در استیبل کوین‌های الگوریتمی، استفاده از وثیقه یا دارایی‌های دیگر است. این دارایی‌ها به عنوان وثیقه برای استیبل کوین استفاده می‌شوند و ارزش استیبل کوین با ارزش وثیقه مرتبط است. اگر ارزش استیبل کوین کاهش یابد، ممکن است از وثیقه برای خرید استیبل کوین استفاده شود تا ارزش آن افزایش یابد و برعکس.

۳. مکانیزم خرید و فروش (Buy and Sell Mechanism): مکانیزم خرید و فروش نیز در استیبل کوین‌های الگوریتمی استفاده می‌شود. اگر ارزش استیبل کوین بالاتر از هدف ثابت باشد، الگوریتم خرید استیبل کوین را تنظیم می‌کند تا ارزش آن کاهش یابد. و اگر ارزش آن پایینتر از هدف ثابت باشد، الگوریتم فروش استیبل کوین را تنظیم می‌کند تا ارزش آن افزایش یابد. این معاملات خرید و فروش ممکن است توسط الگوریتم‌های خودکار انجام شوند.

۴. مکانیزم منحنی (Curve Mechanism): در برخی استیبل کوین‌های الگوریتمی، یک منحنی خاص تعریف می‌شود که رابطه بین تقاضا و عرضه استیبل کوینرا تنظیم می‌کند. این منحنی ممکن است تعیین کننده قیمت استیبل کوین باشد و در صورت تغییرات قیمت بیش از حد، تقاضا و عرضه را تنظیم کند تا ارزش استیبل کوین به هدف استیبلیت نزدیک شود.

در کل، استیبل کوین‌های الگوریتمی با استفاده از مکانیزم‌های خاصی مانند وثیقه، مکانیزم خرید و فروش، و منحنی، سعی می‌کنند تا ارزش خود را ثابت نگه دارند و به هدف استیبلیت خود نزدیک شوند. این الگوریتم‌ها معمولاً در استیبل کوین‌هایی مانند Tether (USDT) و USD Coin (USDC) استفاده می‌شوند.






### مقایسه استیبل کوین الگوریتمی با استیبل کوین معمولی





استیبل کوین‌های الگوریتمی و استیبل کوین‌های معمولی هر دو به هدف استیبلیت ارزش پیوسته می‌کنند، اما با استفاده از روش‌ها و مکانیزم‌های متفاوتی عمل می‌کنند. در ادامه، مقایسه‌ای از این دو راهکار ارائه می‌دهم:

استیبل کوین معمولی:
- وثیقه: استیبل کوین‌های معمولی معمولاً بر اساس وثیقه‌های فیزیکی یا دارایی‌های دیجیتال مانند ارزهای قابل قبول، سهام یا محصولات معدنی صادر می‌شوند. این وثیقه‌ها به عنوان پشتوانه برای استیبل کوین استفاده می‌شوند و در صورت نیاز ممکن است توسط صادرکننده خریداری یا فروش شوند.
- تنظیمات دستی: در استیبل کوین‌های معمولی، تنظیمات و مکانیزم‌ها معمولاً توسط تیم صادرکننده و مدیریت شرکت تعیین می‌شوند. این شرکت‌ها مسئول تعیین نرخ تبدیل و اجرای سیاست‌های استیبلیت هستند. تصمیمات مربوط به افزایش یا کاهش ارزش استیبل کوین توسط تیم مدیریت اتخاذ می‌شود.

استیبل کوین الگوریتمی:
- مکانیزم خودکار: استیبل کوین‌های الگوریتمی از الگوریتم‌ها و مکانیزم‌های خودکار برای تنظیم استیبلیت استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها معمولاً محاسبات ریاضی و قوانین خاصی را برای تعیین نرخ تبادل و اعمال تغییرات در عرضه و تقاضا استفاده می‌کنند.
- عدم وابستگی به وثیقه: استیبل کوین‌های الگوریتمی عموماً به وثیقه خاصی وابسته نیستند و معمولاً بدون نیاز به وثیقه خاصی صادر می‌شوند. ارزش استیبل کوین‌های الگوریتمی توسط مکانیزم‌های خودکار تنظیم می‌شود.
- شفافیت: استیبل کوین‌های الگوریتمی معمولاً شفافیت بیشتری در مورد عملکرد و نحوه تنظیمات خود دارند. بسیاری از استیبل کوین‌های الگوریتمی اطلاعات مربوط به مکانیزم‌ها و الگوریتم‌های خود را در دسترس عموم قرار می‌دهند.

به طور کلیاستیبل کوین‌های الگوریتمی و استیبل کوین‌های معمولی هر دو به هدف استیبلیت ارزش پیوسته می‌کنند، اما با استفاده از روش‌ها و مکانیزم‌های متفاوتی عمل می‌کنند. در ادامه، مقایسه‌ای از این دو راهکار ارائه می‌دهم:

استیبل کوین معمولی:
- وثیقه: استیبل کوین‌های معمولی معمولاً بر اساس وثیقه‌های فیزیکی یا دارایی‌های دیجیتال مانند ارزهای قابل قبول، سهام یا محصولات معدنی صادر می‌شوند. این وثیقه‌ها به عنوان پشتوانه برای استیبل کوین استفاده می‌شوند و در صورت نیاز ممکن است توسط صادرکننده خریداری یا فروش شوند.
- تنظیمات دستی: در استیبل کوین‌های معمولی، تنظیمات و مکانیزم‌ها معمولاً توسط تیم صادرکننده و مدیریت شرکت تعیین می‌شوند. این شرکت‌ها مسئول تعیین نرخ تبدیل و اجرای سیاست‌های استیبلیت هستند. تصمیمات مربوط به افزایش یا کاهش ارزش استیبل کوین توسط تیم مدیریت اتخاذ می‌شود.

استیبل کوین الگوریتمی:
- مکانیزم خودکار: استیبل کوین‌های الگوریتمی از الگوریتم‌ها و مکانیزم‌های خودکار برای تنظیم استیبلیت استفاده می‌کنند. این الگوریتم‌ها معمولاً محاسبات ریاضی و قوانین خاصی را برای تعیین نرخ تبادل و اعمال تغییرات در عرضه و تقاضا استفاده می‌کنند.
- عدم وابستگی به وثیقه: استیبل کوین‌های الگوریتمی عموماً به وثیقه خاصی وابسته نیستند و معمولاً بدون نیاز به وثیقه خاصی صادر می‌شوند. ارزش استیبل کوین‌های الگوریتمی توسط مکانیزم‌های خودکار تنظیم می‌شود.
- شفافیت: استیبل کوین‌های الگوریتمی معمولاً شفافیت بیشتری در مورد عملکرد و نحوه تنظیمات خود دارند. بسیاری از استیبل کوین‌های الگوریتمی اطلاعات مربوط به مکانیزم‌ها و الگوریتم‌های خود را در دسترس عموم قرار می‌دهند.








### ویژگی‌های جذاب و متفاوت استیبل کوین‌ الگوریتمی










- تنظیم میزان عرضه: استیبل کوین‌ الگوریتمی به طور کاملا خودکار و تنظیم شده میزان عرضه توکن خود را بر اساس شرایط بازار تنظیم می‌کند تا ارزش ثابت، مثلاً یک دلار، خود را نگه دارد.
- عملکرد بدون وثیقه: استیبل کوین‌‌های الگوریتمی بدون پشتوانه مستقیم یک دارایی فیزیکی کار می‌کنند و با وثیقه یا بدون وثیقه در ثبات قیمت نقش دارد.
- تعاملات توکن: Algorithmic Stablecoin اغلب با توکن‌ها یا دارایی‌های دیگر در اکوسیستم خود (به عنوان مثال، توکن های حاکمیتی) تعامل دارد تا از طریق مکانیسم‌هایی مانند آربیتراژ، ثبات قیمت را حفظ کنند.
- وابستگی به بازار: پایداری استیبل کوین‌‌های الگوریتمی به شدت به تقاضای بازار و اثربخشی الگوریتم‌های زیربنایی بستگی دارد.
- فرصت‌های آربیتراژ: معامله‌گران می‌توانند از اختلاف قیمت بین استیبل کوین و توکن‌های وابسته به آن برای تثبیت ارزش استیبل کوین و در نتیجه فرصت‌های آربیتراژ استفاده کنند.


large_Algorithmic-Stablecoin.jpg

medium_Algorithmic-Stablecoin.jpg

small_Algorithmic-Stablecoin.jpg

thumbnail_Algorithmic-Stablecoin.jpg

Algorithmic-Stablecoin.jpg

استیبل کوین الگوریتمی یک نوع ارز دیجیتال است که با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی و مکانیزم‌های خاصی طراحی شده است تا ارزش ثابتی داشته باشد. هدف اصلی این نوع ارزها ارائه یک واحد پایدار برای معاملات در فضای دیجیتال است.

استیبل کوین الگوریتمی (Algorithmic Stablecoin) چیست؟

در این روش، تصمیم‌گیری درباره زمان و قیمت خرید و فروش سهام یا سایر اوراق بهادار توسط نرم‌افزارها و کامپیوترها انجام می‌شود، به جای تصمیم‌گیری توسط انسان.

الگوتریدینگ در کاربردهای مختلفی مانند بازارهای سهام، بازارهای ارز، بازارهای سرمایه و بازارهای دیگر استفاده می‌شود. این روش معمولاً بر اساس تحلیل داده‌های بازار، شرایط فنیکال و سیگنال‌های خرید و فروش تعیین می‌شود.

با استفاده از الگوریتم‌ها و قواعد مشخص، الگوتریدینگ قادر است با سرعت بالا و دقت بیشتری به تصمیم‌گیری درباره خرید و فروش اوراق بهادار بپردازد. الگوریتم‌های مورد استفاده در الگوتریدینگ می‌توانند بر اساس اصول مختلفی مانند تحلیل تکنیکال، تحلیل سیگنال، مدل‌سازی آماری و سایر فاکتورها طراحی شوند.

از مزایای الگوتریدینگ می‌توان به سرعت بالا، قدرت تحلیلی بیشتر، حجم بالای معاملات و حذف عوامل انسانی مانند احساسات و ترکیب در تصمیم‌گیری اشاره کرد. با این حال، الگوتریدینگ همچنین مستلزم دانش و تخصص فنی، دسترسی به داده‌های بازار و ریسک‌مدیریت مناسب است.



## چرا الگوتریدینگ مهم است؟


الگوتریدینگ به عنوان یک روش خودکار و مبتنی بر الگوریتم برای خرید و فروش اوراق بهادار، اهمیت زیادی در بازارهای مالی دارد. در زیر توضیحاتی درباره اهمیت الگوتریدینگ آمده است:

1. سرعت و دقت: الگوتریدینگ به کمک کامپیوترها و نرم‌افزارهای پیشرفته، قادر است به صورت فوری و با سرعت بالا تصمیمات خرید و فروش را انجام دهد. این امر می‌تواند به کاهش زمان واکنش و دستیابی به فرصت‌های معاملاتی در لحظه کمک کند. همچنین، الگوتریدینگ به دلیل عدم وجود عوامل انسانی مانند تردید، احساسات و ترکیب در تصمیم‌گیری، دقت بیشتری نسبت به تصمیمات انسانی دارد.

2. تحلیل دقیق: الگوتریدینگ با استفاده از الگوریتم‌ها و قواعد مشخص، قادر است به صورت خودکار داده‌های بازار را تحلیل کند و الگوها، تغییرات و سیگنال‌های خرید و فروش را شناسایی کند. این تحلیل دقیق می‌تواند به افزایش سودآوری و کاهش ریسک معاملات کمک کند.

3. حجم بالای معاملات: با استفاده از الگوتریدینگ، می‌توان حجم بالایی از معاملات را به صورت خودکار و در زمان کوتاه انجام داد. این امر به کاهش هزینه‌ها و بهبود نرخ اجرا کمک می‌کند. همچنین، الگوتریدینگ قادر است به صورت همزمان در چندین بازار و اوراق بهادار فعالیت کند.

4. امکان بهره‌برداری از فرصت‌های کوتاه‌مدت: با توجه به سرعت بالا و قدرت تحلیلی الگوتریدینگ، می‌توان به بهره‌برداری از فرصت‌های کوتاه‌مدت در بازارهای مالی پرداخت. الگوتریدینگ می‌تواند به تشخیص الگوهای معاملاتی مانند اختلافات قیمتی و نرخ تغییر قیمت کمک کند و از فرصت‌های سودآور بهره‌برداری نماید.

5. امکان پیش‌بینی و مدیریت ریسک: الگوتریدینگ با تحلیل دقیق داده‌های بازار و ارزیابی شرایط فنیکال، قادر است به پیش‌بینی تغییرات بازار و ریسک‌های مربوطه بپردازد. این امکان پیشبینی و مدیریت ریسک می‌تواند به کاهش خطرات و زیان‌های مالی در معاملات کمک کند.

با توجه به موارد فوق، الگوتریدینگ به عنوان یک روش خودکار و مبتنی بر الگوریتم، می‌تواند بهبود عملکرد و سودآوری معاملات در بازارهای مالی را ایجاد کند. با استفاده از الگوتریدینگ، تصمیم‌گیری بر اساس ارقام و داده‌های آماری می‌شود و عوامل انسانی که ممکن است باعث تصمیمات نادرست یا تحت تأثیر احساسات قرار بگیرند، حذف می‌شوند.



## الگوتریدینگ چگونه کار می‌کند؟

الگوتریدینگ بر اساس الگوریتم‌ها و قواعدی که برای خرید و فروش اوراق بهادار تعیین می‌شوند، عمل می‌کند. در این روش، نرم‌افزارها و کامپیوترها با تحلیل داده‌های بازار و شرایط فنیکال، تصمیمات خرید و فروش را به صورت خودکار و بر اساس آنالیز ریاضی اتخاذ می‌کنند. 

مراحل کلی کارکرد الگوتریدینگ به صورت زیر است:

1. جمع‌آوری داده: در این مرحله، داده‌های بازار مانند قیمت‌ها، حجم معاملات، اخبار مالی و سایر اطلاعات مربوط به اوراق بهادار جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها ممکن است از منابع متنوعی مانند تجارت الکترونیکی، بورس‌ها، صفحات وب و منابع خبری دریافت شوند.

2. پیش‌پردازش داده: در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده پیش‌پردازش می‌شوند. این شامل تمیزکاری داده، تبدیل داده‌ها به فرمت قابل استفاده و حذف داده‌های نامعتبر یا ناقص است.

3. طراحی الگوریتم و قواعد: در این مرحله، الگوریتم‌ها و قواعد مشخصی برای تصمیم‌گیری درباره خرید و فروش اوراق بهادار طراحی می‌شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند بر اساس تحلیل تکنیکال، مدل‌سازی آماری، تحلیل سیگنال و سایر معیارها و فاکتورها طراحی شوند.

4. اجرای الگوریتم: در این مرحله، الگوریتم‌ها و قواعد طراحی شده بر روی داده‌های بازار اجرا می‌شوند. نرم‌افزارها و کامپیوترها به صورت خودکار تحلیل می‌کنند، الگوها و سیگنال‌های خرید و فروش را شناسایی می‌کنند و تصمیمات معاملاتی را اتخاذ می‌کنند. این شامل تعیین زمان خرید و فروش، تعیین حجم معاملات و میزان سودآوری است.

5. اجرای معاملات: بعد از اتخاذ تصمیمات معاملاتی توسط الگوریتم‌ها، معاملات به صورت خودکار و بر اساس دستورات تعیین شده انجام می‌شوند. این ممکن است شامل ارسال دستور خرید یا فروش به بورس یا سایرپلتفرم‌های معاملاتی باشد.

6. مانیتورینگ و به‌روزرسانی: بعد از اجرای معاملات، عملکرد و عملیات بازار و سبدهای معاملاتی مورد مانیتورینگ قرار می‌گیرد. در صورت نیاز، الگوریتم‌ها و قواعد ممکن است به‌روزرسانی شوند و تصمیمات معاملاتی براساس شرایط جدید اتخاذ گردند.

الگوتریدینگ به صورت مداوم و به صورت خودکار این مراحل را تکرار می‌کند و بر اساس تحلیل داده‌ها و قواعد تعیین شده، تصمیمات خرید و فروش اوراق بهادار را انجام می‌دهد. الگوتریدینگ به دلیل سرعت بالا، دقت تحلیل، امکان پیش‌بینی و مدیریت ریسک به عنوان یک روش محبوب در بازارهای مالی محسوب می‌شود.

## تفاوت بین معاملات الگوریتمی و خودکار چیست؟



معاملات الگوریتمی و خودکار دو روش مختلف در اجرای معاملات در بازارهای مالی هستند. در ادامه، تفاوت‌های اصلی بین این دو روش را توضیح می‌دهم:

1. الگوریتمی (Algorithmic Trading):
معاملات الگوریتمی به استفاده از الگوریتم‌ها و قواعد مشخصی برای تصمیم‌گیری در معاملات می‌پردازند. در این روش، تصمیمات خرید و فروش براساس آلگوریتم‌های پیچیده‌ای اتخاذ می‌شوند که بر اساس تحلیل داده‌ها، شاخص‌ها، مدل‌های ریاضی و فنیکال تعیین می‌شوند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌ها در اینجا وظیفه تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری معاملاتی را بر عهده دارند. اجرای معاملات الگوریتمی می‌تواند به صورت خودکار یا نیمه‌خودکار باشد.

2. خودکار (Automated Trading):
معاملات خودکار به استفاده از نرم‌افزارها و سیستم‌های کامپیوتری برای اجرای معاملات می‌پردازند. در این روش، نرم‌افزارها و کامپیوترها به صورت خودکار تصمیمات خرید و فروش را بر اساس قواعد و استراتژی‌های مشخصی که توسط تجار مالی تعیین می‌شود، انجام می‌دهند. این سیستم‌ها قادرند به صورت پیوسته و به طور خودکار بازار را مانیتور کنند، الگوها و سیگنال‌های خرید و فروش را شناسایی کنند و معاملات را انجام دهند. معاملات خودکار می‌تواند بر اساس الگوریتمی باشد، اما نه همه معاملات الگوریتمی به صورت خودکار انجام می‌شوند.

بنابراین، تفاوت اصلی بین معاملات الگوریتمی و خودکار در نحوه تصمیم‌گیری و اجرای معاملات است. در معاملات الگوریتمی، الگوریتم‌ها و قواعد تصمیم‌گیری معاملاتی تعیین کننده هستند، در حالی که در معاملات خودکار، نرم‌افزارها و سیستم‌های کامپیوتری بر اساس قواعد و استراتژی‌های تجار مالی عمل می‌کنند.

large_AlgoTrading.jpg

medium_AlgoTrading.jpg

small_AlgoTrading.jpg

thumbnail_AlgoTrading.jpg

AlgoTrading.jpg

الگوتریدینگ (Algo Trading) ‌یا ترید الگوریتمی به استفاده از برنامه‌های کامپیوتری و الگوریتم‌های ریاضی برای خودکار کردن خرید و فروش ارزهای دیجیتال اشاره دارد.

الگوریتمی یا الگوتریدینگ (Algorithmic Trading) به عملیات خرید و فروش اوراق بهادار با استفاده از الگوریتم‌های ریاضی و قواعد مشخص می‌گویند. 

الگوتریدینگ (Algo Trading) چیست؟

توسط یک برنامه کامپیوتری انجام می‌شود و برای انجام ترید نیازی به حضور تریدر در بازار نخواهد بود. همچنین سرعت پردازش بالای کامپیوتر در مقایسه با انسان، این روش را بسیار کارآمدتر و عموما پرسودتر از ترید توسط انسان کرده است.
بازار ارزهای دیجیتال نوعی بازار نوپا و نوظهور هست که شما برای فعالیت در این بازار ابتدا باید آموزش های لازم رو فرا بگیرین و با انواع اصطلاحات و مفاهیم رایج در بازار آشنا بشین. یکی از این اصطلاحات نیز معاملات الگوریتمی هست که شما با استفاده از این استراتژی دیگه نیاز نیست همیشه پشت چارت قیمتی ارزهای دیجیتال بشین و نوسانات قیمتی رو تجزیه و تحلیل کنین.
اگه در بازار ارزهای دیجیتال فعالیت داشته باشین، احتمالا اسم معاملات الگوریتمی رو شنیدین و خواستین تا اطلاعاتی در مورد این مفهوم به دست بیارین و شاید این سوال واسه شما هم پیش اومده باشه که معاملات الگوریتمی چیست؟ ما می تونیم در پاسخ به این سوال بگیم که استراتژی معاملات الگوریتمی به دنبال حذف عامل انسانی و جایگزینی اون با استراتژی های از قبل طراحی شده و مبتنی بر آمار هست که می تونه 24 ساعت و 7 روز هفته توسط کامپیوترها با حداقلی از نظارت پیگیری بشه. کامپیوترها می تونن چندین مزیت بر انسان های معامله گر داشته باشن. استراتژی معاملات الگوریتمی با معامله کردن کامپیوترها در بازارهای سنتی شروع شد و با ظهور ارزهای دیجیتال و صرافی ها این فعالیت به سطح جدیدی رسید خیلی رایج شدن.
 استراتژی معاملات الگوریتمی که به ترید خودکار هم معروف هستن، نوعی برنامه کامپیوتری هست که بر اساس دستورالعمل هایی که از قبل مشخص شده، معاملات رو در بازار ارزهای دیجیتال انجام میدن و سود زیادی به ارمغان می رسونن. در اصل این نوع معاملات توسط یه برنامه کامپیوتری انجام میشه و برای انجام معاملات نیازی به حضور معامله گر یا تریدر در بازار نیست. همچنین سرعت پردازش بالای کامپیوتر در مقایسه با انسان، این روش رو خیلی کارآمدتر و پرسودتر از معاملات توسط انسان کرده. توجه داشته باشین که الگوریتم مجموعه دستورالعمل هایی هست که برای انجام یه کار خاص طراحی شدن.

## مزایای معاملات الگوریتمی چیست؟
معاملات الگوریتمی نوعی از ترید ارز دیجیتال هست که در اون تلاش میشه تا با استفاده از برنامه نویسی کامپیوتری و بدون دخالت انسان نسبت به انجام معامله تصمیم گیری های لازم صورت می گیره و به همین دلیل نقش احساسات انسان ها در اینجور مبادلات کمتر میشه. معاملات الگوریتمی مزایای زیادی به همراه دارن که همین موضوع باعث میشه تا محبوبیت زیادی به دست بیاره.
 یکی از مزایای معاملات الگوریتمی این هست که در زمان صرفه جویی می کنه. با استفاده از الگوریتم های معاملاتی می تونیم همیشه بازار رو زیر نظر داشته باشیم و همه قسمت های اون رو پوشش بدیم. به این ترتیب، زمان خیلی زیادی رو برای خودمون ذخیره می کنیم.
•    یکی دیگه از مزایای معاملات الگوریتمی این هست که احساسات بازار رو کنترل می کنه. به عبارت دیگه، با استفاده از استراتژی ترید الگوریتمی هیچ احساسی وجود نداره که سرمایه شما رو در معرض خطر قرار بده و باعث بشه تا سرمایتون رو از دست بدین.
•    یکی دیگه از مزایای معاملات الگوریتمی این هست که در هزینه ها صرفه جویی می کنه. برای اجرای الگوریتم های معاملاتی فقط به هزینه ساخت و زمانی که صرف ساخت اون می کنین، نیاز دارین.
•    حجم معاملات و افزایش دقت هم یکی دیگه از مزایای معاملات الگوریتمی هست که باعث میشه تا این استراتژی مورد استقبال تریدرها و معامله گران زیادی قرار بگیره.
## استراتژی‌های Algorithmic Trading
معاملات الگوریتمی مختص استفاده از اندیکاتورها و ترکیب شدن آنها نیست بلکه در تعریف عام آن هرجایی در بازارهای مالی که موقعیتی برای کسب سود فراهم است، این روش وارد می‌شود. در ادامه به برخی از استراتژی‌های رایج در انجام این معاملات اشاره خواهیم کرد.

استراتژی‌های دنبال‌کننده روند
یکی از رایج‌ترین استراتژی‌های مورد استفاده در معاملات الگوریتمی ، شناسایی روند و همراه شدن با روند بازار است. این شناسایی روند با استفاده از اندیکاتورهای رایج در تحلیل تکنیکال انجام می‌شود. این استراتژی، یکی از ساده‌ترین استراتژی‌ها در میان دیگر روش‌ها است. زیرا این استراتژی، نیازی به پیش‌بینی قیمت در آینده ندارد و صرفا با روند فعلی بازار همراه خواهد شد.
فرصت‌های آربیتراژ
این فرصت زمانی ایجاد می‌شود که یک دارایی دیجیتال، در دو (یا بیشتر) صرافی مختلف معامله شود و قیمت آن در یکی از این صرافی‌ها کمتر از دیگر صرافی‌ها باشد. در چنین شرایطی می‌تواند این دارایی دیجیتال را در صرافی که قیمت پایین‌تری دارد، خریداری کرد و با انتقال به صرافی دیگر، در قیمت بالاتری به فروش رساند. این الگوریتم باید اختلاف میان قیمت یک دارایی واحد در بازارهای مختلف را رصد کند و در صورت یافتن یک دارایی که شرایط آربیتراژ را دارد، به صورت مداوم معاملات را بر روی همان دارایی انجام دهد. تا زمانی که این اختلاف قیمت وجود داشته باشد، این الگوریتم، معاملات را به سرعت انجام می‌دهد و به محض برطرف شدن اختلاف قیمتی، این معامله بسته خواهد شد. به دلیل آنکه این معاملات به سرعت انجام می‌شود ممکن است صدها یا هزاران معامله را بر روی یک دارایی انجام شود که در مجموع سود قابل توجهی را به ارمغان خواهد آورد. البته معاملات آربیتراژ توسط انسان نیز قابل انجام است؛ اما استفاده از معاملات الگوریتمی سرعت و دقت و تعداد معاملات را بسیار افزایش خواهد داد که در نهایت سود بالاتری را برای تریدر به ارمغان می‌آورد.
زمان بازتنظیم شاخص‌ها
در بازارهای مالی شاخص‌های زیادی وجود دارد که معدل و میانگین وضعیت یک گروه خاص و یا بخش خاصی از بازار را نمایش می‌دهد. برای مثال، شاخص دیفای در بازار ارزهای دیجیتال، نماینده رفتار چند پروژه دیفای مطرح در بازار ارزهای رمزنگاری شده است. عدد این شاخص، میانگینی از قیمت ارزهای دیجیتال موجود در حوزه دیفای است. این شاخص معمولا در بازه‌های زمانی مشخصی و با توجه به تغییرات قیمتی دارایی‌های پشتوانه خود، بازتنظیم می‌شوند. در زمانی که تغییرات قیمتی شدیدی در قیمت پروژه‌های دیفای اتفاق می‌افتد، این شاخص به سرعت تغییر نخواهد کرد و طبیعتا با یک اختلاف زمانی تغییرات در آن اعمال خواهد شد. این زمان فرصت مناسبی برای ورود معاملات الگوریتمی است. در چنین شرایطی نیز می‌توان از تاخیر در محاسبه مجدد شاخص‌ها برای کسب سود استفاده کرد.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل‌های ریاضی
مدل‌های ریاضی اثبات شده، مثل استراتژی معاملاتی Delta-neutral، که امکان انجام معامله بر روی ابزارهای اختیار معامله و معاملات مشتقه را با استفاده از روش‌های ریاضی فراهم کرده است. در این روش اختلاف قیمت بین معاملات مشتقه یک دارایی با قیمت دارایی اصلی در بازار اسپات رصد می‌شود و در صورتی که بر اساس استراتژی، شرایط برای باز کردن پوزیشن لانگ یا شورت فراهم باشد، به صورت خودکار سفارش‌ها فعال خواهد شد. در این روش گاهی سود حاصل از یک معامله زیر یک درصد است اما به دلیل آنکه این معاملات توسط برنامه و به صورت خودکار انجام می‌شود، تعداد معاملات انجام شده بالاست و در نهایت مجموع سودهای حاصل از این معاملات الگوریتمی ، عدد قابل توجهی خواهد بود.

استراتژی Mean reversion
این استراتژی معاملات الگوریتمی بر اساس نظریه بازگشت به میانگین طراحی شده است. در این استراتژی، بالاترین و پایین‌ترین قیمت یک دارایی در یک بازه زمانی مشخص، یک اتفاق مقطعی در بازار تلقی می‌شود که به صورت طبیعی در بازار رقم می‌خورد و معمولا قیمت، به مقدار میانگین خود بازمی‌گردد (البته این مورد براساس احتمالات است و رفتار چرخه‌ای بازار معمولا چنین شرایطی را بوجود خواهد آورد). شناسایی و تعریف یک بازه قیمتی و طراحی یک الگوریتم براساس آن، به برنامه معاملاتی این امکان را می‌دهد تا به صورت خودکار معاملات را انجام دهد. زمانی که قیمت از بازه قیمتی تعریف شده در الگوریتم تجاوز کند، شرایط برای باز کردن پوزیشن معاملاتی فراهم می‌شود. در چنین شرایطی، نقطه خروج از این معامله، بازگشت قیمت به میانگین بازه تعیین شده است.

استراتژی‌های مورد استفاده در ترید دارایی‌های دیجیتال و دیگر دارایی‌ها بسیار گسترده‌اند. اما ویژگی یکسان در تمامی آنها، داشتن یک الگوریتم و دستورالعمل برای شرایط یک معامله و انجام آن توسط یک برنامه کامپیوتری و به صورت خودکار است. این الگوریتم و استراتژی بسیار متنوع است و هر تریدر بر اساس تحقیقات و تجربیات شخصی خود آن را تعریف می‌کند. سپس ربات‌های معاملاتی این استراتژی را در بازار پیاده می‌کنند.

الزامات فنی برای یک Algorithmic trading
اجرای معاملات الگوریتمی با استفاده از برنامه کامپیوتری بخش نهایی در یک طرح‌ریزی یک الگوریتم است. صحت‌سنجی این الگوریتم که اصطلاحا Backtesting گفته می‌شود، یکی دیگر از مولفه‌های ضروری در طراحی و اجرای معاملات الگوریتمی است. اما بخش مهم، تعریف روش معامله به زبان کامپیوتر است. در واقع پیاده‌سازی آنچه در ذهن معامله‌گر است به زبان قابل فهم برای کامپیوتر یکی از مراحل اصلی در طراحی یک الگوریتم معاملاتی است. انجام این کار نیازمند داشتن دانش فنی در حوزه‌های زیر است:

دانش برنامه‌نویسی کامپیوتر  برای کدنویسی و معرفی استراتژی معاملاتی به کامپیوتر. یا خود تریدر باید این دانش را کسب کند یا برای پیاده‌سازی شرایط لازم برای انجام معاملات الگوریتمی ، از یک برنامه‌نویس کمک بگیرد.
اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌های معاملاتی به منظور انجام معاملات، مانند صرافی بایننس یا هر پلتفرم معاملاتی دیگر در بازار ارزهای دیجیتال که امکان انجام معاملات الگوریتمی در آن وجود دارد.
دسترسی به اطلاعات بازار؛ الگوریتم طراحی شده باید به اطلاعات بازار اعم از قیمت، حجم، تاریخ معاملات و هر گونه اطلاعات دیگری که الگوریتم به آن نیاز دارد، دسترسی داشته باشد.
سیستم معاملاتی باید امکان صحت‌سنجی و بک تست را داشته باشد تا پیش از انجام معاملات واقعی، صحت الگوریتم و استراتژی آن ارزیابی شود. این کار ریسک از دست رفتن سرمایه در معاملات الگوریتمی را به میزان زیادی کاهش خواهد داد.

همانطور که سود حاصل از چنین معاملاتی بالاست، ریسک انجام Algorithmic trading نیز بالاست. احتمالا کسب درآمد در ساعتی که خواب هستید و یا در تفریح هستید، بسیار جذاب است. اما معاملات الگوریتمی علاوه بر دانش بالا، مسائل دیگری نیز به همراه دارد. قطعی اینترنت، تاخیر در انجام سفارشات توسط صرافی به دلیل مشکلات احتمالی در سرور یا شلوغی شبکه و… و از همه مهمتر بروز اشکال در الگوریتم و وجود نقص و ایراد در کدهای برنامه معاملاتی شما می‌تواند ضررهای جبران ناپذیری به بار بیاورد. هر برنامه معاملاتی خودکار نیاز به اصلاح و رفع ایراد دارد که به طور مداوم باید بررسی شود. گاهی کد برنامه معاملاتی خوکار آنچنان پیچیده است که برای اصلاح آن باید صاحب استراتژی دانش فنی بالایی در زمینه علوم کامپیوتر داشته باشد. به همه این موارد دانش فنی از تحلیل بازار، تحلیل تکینکال، تحلیل فاندامنتال و شناخت دقیق و عمیق بازار را اضافه کنید.

medium_Untitled-1.jpg

small_Untitled-1.jpg

thumbnail_Untitled-1.jpg

Untitled-1.jpg

الگوریتم هایی که در معاملات ارز دیجیتال از اون ها استفاده می کنیم، ممکنه بیش از یکی باشن و مجموعه و یا ترکیبی از چند الگوریتم باشن که به یه الگوریتم واحد تبدیل شدن. همچنین الگوریتم ها می تونن موارد خیلی زیادی رو بررسی کنند. الگوریتم های معاملاتی مختلفی در

معاملات الگوریتمی (Algoritmic Trading) که به معاملات خودکار نیز شناخته می‌شود، یک برنامه کامپیوتری است که بر اساس دستورالعمل‌هایی که از قبل تعیین شده، معاملات در بازار ارزهای دیجیتال را انجام می‌دهد. در واقع این نوع معاملات

# معاملات الگوریتمی