العناصر الأساسية

• التداول الخوارزمي يستفيد من برامج الكمبيوتر لأتمتة معاملات الأدوات المالية بناءً على معايير مسبقة.

• تشمل الأساليب الشائعة للتداول الخوارزمي سعر المتوسط المرجح بالحجم (VWAP)، سعر المتوسط المرجح بالوقت (TWAP)، ونسبة الحجم (POV).

• بينما يعزز التداول الخوارزمي من كفاءة التداول ويزيل التحيز العاطفي، فإنه يواجه عقبات مثل التعقيد التقني وإمكانية حدوث أعطال في النظام.

نظرة عامة

غالبًا ما تتأثر قرارات التداول بالعوامل العاطفية. يقدم التداول الخوارزمي حلاً من خلال أتمتة عملية التداول. تتناول هذه المقالة مفهوم التداول الخوارزمي وآليات عمله ومزاياه وعيوبه.

تعريف التداول الخوارزمي

يشمل التداول الخوارزمي تطبيق الخوارزميات الحاسوبية لإنشاء وتنفيذ أوامر الشراء والبيع في الأسواق المالية. تقوم هذه الخوارزميات بفحص بيانات السوق وتنفيذ التداولات بناءً على قواعد وشروط محددة يضعها المتداول. الهدف الرئيسي هو تعزيز كفاءة التداول والقضاء على التحيزات العاطفية التي يمكن أن تؤثر سلبًا على نتائج التداول.

آلية التشغيل للتداول الخوارزمي

هناك طرق مختلفة للتداول الخوارزمي، وليس كلها فعالة أو ناجحة بنفس القدر. للتوضيح، سنستعرض بعض الأمثلة الأساسية التي يمكن أن تخدم كنقاط انطلاق وتوفر فهمًا أساسيًا لتطبيقها العملي.

صياغة الاستراتيجية

الخطوة الأولى في التداول الخوارزمي هي صياغة استراتيجية تداول. يمكن أن تكون هذه الاستراتيجية مبنية على عوامل مختلفة، مثل تحركات الأسعار أو الأنماط الفنية. على سبيل المثال، قد تتضمن استراتيجية تداول بسيطة الشراء عندما تنخفض الأسعار بنسبة 5% والبيع عندما ترتفع بنسبة 5%.

ترميز الخوارزمية

تتضمن الخطوة التالية ترجمة هذه الاستراتيجية إلى خوارزمية حاسوبية. يتطلب ذلك ترميز القواعد والشروط في برنامج قادر على مراقبة السوق وتنفيذ الصفقات تلقائيًا.

تعتبر بايثون لغة برمجة مفضلة لهذا الغرض بسبب بساطتها وتوافر مكتبات قوية. إليك مثال توضيحي عن كيفية برمجة خوارزمية تداول أساسية للعملات المشفرة باستخدام بايثون:

بايثون استيراد yfinance كـ yf استيراد pandas كـ pd

تعريف توليد_الإشارات(بيانات): data['Signal'] = 0 data.loc[data['Close'] < data['Close'].shift(1) * 0.95, 'Signal'] = 1 data.loc[data['Close'] > data['Close'].shift(1) * 1.05, 'Signal'] = -1 أعد البيانات

def تنفيذ_الاستراتيجية(data): بالنسبة لأنا في range(1 ، len(data)): إذا كانت البيانات['الإشارة'].iloc[i] == 1: print(f"أمر الشراء في {data['Close'].iloc[i]}") elif data['Signal'].iloc[i] == -1: print(f"أمر البيع عند {data['Close'].iloc[i]}")

استرجاع البيانات التاريخية

crypto_data = yf.download('BTC-USD', start='2023-01-01', end='2023-12-31')

توليد الإشارات

crypto_data = generate_signals(crypto_data)

تنفيذ الاستراتيجية

نفذ_الاستراتيجية(بيانات_التشفير)

اختبار الأداء

قبل إطلاق الخوارزمية، تخضع لاختبار رجعي باستخدام بيانات السوق التاريخية لتقييم أدائها السابق. يساعد ذلك في تحسين الاستراتيجية وزيادة فعاليتها.

إليك مثال على كيفية اختبار الاستراتيجية المذكورة أعلاه:

بايثون def backtest(data ، initial_balance = 10000): الرصيد = الرصيد الأولي الموضع = 0

بالنسبة لأنا في range(1 ، len(data)):
    إذا كانت البيانات['الإشارة'].iloc[i] == 1 ورصيد > 0:
        المركز = الرصيد / البيانات['إغلاق'].iloc[i]
        الرصيد = 0
    elif data['Signal'].iloc[i] == -1 والموضع > 0:
        الرصيد = المركز * البيانات['إغلاق'].iloc[i]
        الموضع = 0

الرصيد النهائي = الرصيد + المركز * البيانات['الإغلاق'].iloc[-1]
print(f"الرصيد الأولي: ${initial_balance}")
print(f"الرصيد النهائي: ${final_balance:.2f}")

تشغيل اختبار العودة

اختبار رجعي ( بيانات التشفير )

التنفيذ

بمجرد أن يتم اختبار الخوارزمية بنجاح، يمكن توصيلها بمنصة تداول أو بورصة لتنفيذ الصفقات. تراقب الخوارزمية السوق باستمرار وتدخل تلقائيًا في صفقة عندما تحدد فرصة تلبي معاييرها.

تقدم العديد من المنصات واجهات برمجة التطبيقات ( واجهات برمجة التطبيقات ) التي تسمح للخوارزميات بالتفاعل مع السوق برمجيًا. إليك مثال على كيفية إدخال أمر سوق باستخدام واجهة برمجة تطبيقات تبادل العملات الرقمية:

بايثون من Gate_api استيراد ApiClient, تكوين, SpotApi, طلب

تكوين عميل API

config = Configuration(key='YOUR_API_KEY', secret='YOUR_API_SECRET') العميل = ApiClient(config) spot_api = SpotApi(client)

قم بإجراء أمر شراء بسعر السوق

حاول: الأمر = Order(amount = '0.001' ، currency_pair = 'BTC_USDT' ، الجانب = 'شراء' ، النوع = 'السوق') النتيجة = spot_api.create_order(order) print(f"تم تقديم الطلب: {result}") ما عدا الاستثناء كـ e: print(f"حدث خطأ: {e}")

مراقبة

بعد أن يتم تشغيل الخوارزمية، تحتاج إلى مراقبة مستمرة لضمان عملها كما هو متوقع. قد تكون التعديلات ضرورية بناءً على التغيرات في ظروف السوق أو مقاييس الأداء.

قد يتضمن ذلك آليات لتسجيل إجراءات الخوارزمية وقياسات الأداء للمراجعة. إليك مثال على كيفية إضافة سجلات إلى الخوارزمية:

بايثون استيراد السجل

إعداد تسجيل الدخول

logging.basicConfig(filename='trading.log', level=logging.INFO, format='%(تاريخ ووقت)s - %(رسالة)s')

def تنفيذ_الاستراتيجية(data): للـ i في النطاق(1، len(data)): إذا كانت البيانات['الإشارة'].iloc[i] == 1: logging.info(f"شراء أمر في {data['Close'].iloc[i]}") elif data['Signal'].iloc[i] == -1: logging.info(f"أمر بيع في {data['Close'].iloc[i]}")

تنفيذ الاستراتيجية مع تسجيل

نفذ_الاستراتيجية(بيانات_التشفير)

استراتيجيات التداول الخوارزمية

فيما يلي بعض الأمثلة على المؤشرات التي قد تكون مفيدة في استراتيجيات التداول الخوارزمية.

السعر المتوسط المرجح بالحجم (VWAP)

VWAP هو مؤشر يُستخدم في استراتيجيات التداول التي تهدف إلى تنفيذ الأوامر بالقرب من السعر المتوسط المرجح بالحجم. تتضمن الاستراتيجية تقسيم الطلب الإجمالي إلى أجزاء أصغر وتنفيذها على مدى فترة محددة، بهدف مطابقة السعر المتوسط المرجح بالحجم في السوق.

السعر المتوسط المرجح بالزمن (TWAP)

استراتيجية TWAP مشابهة لاستراتيجية VWAP، لكنها تركز على تنفيذ الصفقات بشكل متساوٍ على مدار فترة معينة بدلاً من وزنها حسب الحجم. تهدف هذه الاستراتيجية إلى تقليل تأثير الطلبات الكبيرة على سعر السوق من خلال توزيعها على مدى الزمن.

نسبة الحجم (POV)

وجهة نظر تتضمن تنفيذ الصفقات بناءً على نسبة محددة مسبقًا من حجم السوق. على سبيل المثال، قد يهدف خوارزمية إلى تنفيذ صفقات تمثل 10% من إجمالي حجم السوق خلال فترة زمنية محددة. تعدل هذه الاستراتيجية معدل التنفيذ بناءً على نشاط السوق لتقليل تأثير السوق.

مزايا التداول الخوارزمي

كفاءة محسّنة

يمكن للتداول الخوارزمي تنفيذ الأوامر بسرعات عالية، غالبًا في غضون مللي ثانية، مما يسمح للمتداولين بالاستفادة حتى من التحركات الصغيرة في السوق.

تداول خالٍ من العواطف

تعمل الخوارزميات استنادًا إلى قواعد محددة مسبقًا ولا تتأثر بالعواطف، مثل الخوف من فقدان الفرصة أو الجشع. يمكن أن يقلل هذا من خطر اتخاذ قرارات متهورة قد تؤثر سلبًا على نتائج التداول.

تحديات التداول الخوارزمي

التعقيد الفني

يتطلب تطوير وصيانة خوارزميات التداول خبرة تقنية في كل من البرمجة والأسواق المالية. يمكن أن تكون هذه عقبة أمام العديد من المتداولين.

ثغرات النظام

تكون أنظمة التداول الخوارزمية عرضة لمشاكل تقنية مثل أخطاء البرمجيات، ومشاكل الاتصال، وأعطال الأجهزة. يمكن أن تؤدي هذه إلى خسائر مالية كبيرة إذا لم تُدار بشكل صحيح.

الأفكار النهائية

تستخدم التجارة الخوارزمية برامج الكمبيوتر لتنفيذ الصفقات تلقائيًا بناءً على قواعد ومعايير محددة مسبقًا. وبينما تقدم فوائد عديدة، مثل زيادة الكفاءة والتجارة الخالية من العواطف، إلا أنها تقدم أيضًا تحديات، بما في ذلك التعقيد الفني ومخاطر فشل النظام.