ما هو التداول الخوارزمي وكيف يعمل؟

الجوانب الرئيسية

• التداول الخوارزمي يستخدم الخوارزميات الحاسوبية لأتمتة شراء وبيع الأدوات المالية وفقًا لمعايير محددة مسبقًا.

• من بين الاستراتيجيات المستخدمة في التداول الآلي هي متوسط السعر المرجح بالحجم (VWAP)، ومتوسط السعر المرجح بالوقت (TWAP)، ونسبة الحجم (POV).

• على الرغم من أنها تزيد الكفاءة وتلغي التحيز العاطفي في التداول، إلا أنها تواجه أيضًا تحديات مثل التعقيد الفني ومخاطر فشل النظام.

المقدمة

غالبًا ما تتداخل العواطف في اتخاذ قرارات عقلانية في التداول. يقدم التداول الآلي حلاً من خلال أتمتة العملية. في هذه المقالة، سنستكشف تعريفه، وكيفية عمله، ومزاياه، وقيوده.

ما هو التداول الخوارزمي؟

يتضمن التداول الخوارزمي استخدام الخوارزميات الحاسوبية لإنشاء وتنفيذ أوامر الشراء والبيع في الأسواق المالية. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل بيانات السوق وتنفيذ العمليات بناءً على قواعد وشروط محددة وضعها المتداول. الهدف هو جعل التداول أكثر كفاءة وإزالة التحيز العاطفي الذي قد يؤثر سلبًا على النتائج.

كيف يعمل التداول الخوارزمي؟

هناك طرق متنوعة لتنفيذ التداول الخوارزمي، وليست جميعها فعالة أو ناجحة. ومع ذلك، كوسيلة للإيضاح، سنناقش بعض الأمثلة البسيطة التي يمكن أن تعمل كنقطة انطلاق وتوفر مفاهيم أساسية حول كيفية عملها في الممارسة العملية.

تحديد الاستراتيجية

الخطوة الأولى هي تحديد استراتيجية للتداول. يمكن أن تستند هذه الاستراتيجيات إلى عوامل مختلفة، مثل تحركات الأسعار أو الأنماط الفنية. على سبيل المثال، قد تكون استراتيجية بسيطة هي الشراء عندما تنخفض الأسعار بنسبة 5% والبيع عندما ترتفع بنسبة 5%.

برمجة الخوارزميات

الخطوة التالية هي تحويل هذه الاستراتيجية إلى خوارزمية حاسوبية. تتضمن العملية ترميز القواعد والظروف في برنامج يمكنه مراقبة السوق وتنفيذ العمليات تلقائيًا.

بايثون هي لغة برمجة شائعة لهذا الغرض بسبب بساطتها وتوفر مكتبات قوية. إليك مثال توضيحي حول كيفية ترميز خوارزمية تداول بسيطة بلغة بايثون للتداول بالبيتكوين:

هذا الرمز يستخدم مكتبة yfinance لتنزيل بيانات تاريخية عن البيتكوين (BTC-USD) ومكتبة pandas لمعالجة البيانات. يتم تحديد استراتيجيات التداول من خلال إنشاء إشارات شراء وبيع بناءً على تحركات الأسعار. على وجه التحديد، يقوم هذا الخوارزم بإنشاء إشارة شراء عندما ينخفض السعر بنسبة 5% مقارنة بسعر الإغلاق لليوم السابق وإشارة بيع عندما يرتفع السعر بنسبة 5% من سعر الإغلاق لليوم السابق. تقوم الدالة execute_strategy بالتكرار عبر البيانات، ثم تطبع أمر شراء أو بيع بناءً على الإشارة.

اختبار العودة

قبل الإطلاق، ستمر الخوارزمية بعملية اختبار رجعي باستخدام بيانات السوق التاريخية لمعرفة كيف تصرفت في الماضي. يساعد ذلك على تحسين الاستراتيجية وزيادة فعاليتها.

إليك مثال على كيفية إجراء اختبار الظهر للاستراتيجية السابقة:

هذا الرمز يحاكي شراء وبيع البيتكوين بناءً على الإشارات التي يولدها خوارزمية لتتبع الأرصدة على مر الزمن. تقوم وظيفة backtest بتهيئة رصيد الحساب، وتكرار البيانات لتنفيذ أوامر الشراء والبيع، وتطبع الأرصدة الأولية والنهائية. تساعد هذه الوظيفة في تقييم الأداء السابق لاستراتيجية.

تنفيذ

بمجرد اختباره بشكل مناسب، يمكن للخوارزمية الاتصال بمنصة تداول أو بورصة لتنفيذ العمليات. ستراقب الخوارزميات السوق باستمرار. عندما تحدد فرصة تداول تلبي معاييرها، ستقوم الخوارزمية تلقائيًا بوضع عملية.

تقدم العديد من المنصات واجهات برمجة التطبيقات ( APIs) التي تتيح للخوارزميات التفاعل مع السوق بطريقة برمجية. فيما يلي مثال على كيفية وضع أمر سوق باستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Gate:

هذا الرمز يستخدم مكتبة Gate للاتصال بواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Gate. يقوم بتهيئة العميل باستخدام مفتاح API وسر، ثم يضع أمر شراء سوقي لمبلغ محدد من البيتكوين (BTC) باستخدام USDT. سيتم طباعة استجابة واجهة برمجة التطبيقات، والتي تتضمن تفاصيل الأمر.

مراقبة

بمجرد أن يبدأ خوارزمية العمل، يتطلب الأمر مراقبة مستمرة لضمان عملها كما هو متوقع. قد تكون هناك حاجة لإجراء تعديلات بناءً على التغيرات في ظروف السوق أو مقاييس الأداء.

يمكن أن يتضمن هذا الرصد آليات تسجيل تسجل أفعال الخوارزمية ومقاييس الأداء لمراجعتها. إليك مثال على كيفية إضافة سجل إلى خوارزمية:

هذا الرمز يقوم بتكوين آلية تسجيل باستخدام مكتبة تسجيل بايثون. ينشئ ملف سجل يسمى trading.log، ثم يسجل إجراءات الشراء والبيع مع الطابع الزمني والسعر عند حدوث تلك الإجراءات. تساعد هذه السجلات في الحفاظ على تاريخ مفصل لجميع العمليات التي نفذها الخوارزمية لتسهيل تحليل الأداء وتشخيص المشكلات التي قد تنشأ.

استراتيجيات التداول الخوارزمية

فيما يلي أمثلة لبعض المؤشرات التي قد تكون مفيدة بشكل محتمل في استراتيجيات التداول الخوارزمية.

السعر المتوسط المرجح بالحجم (VWAP)

يعتبر VWAP مؤشراً يمكن استخدامه في استراتيجيات التداول التي تهدف إلى تنفيذ الطلبات بأقرب ما يمكن من السعر المتوسط المرجح بالحجم. الفكرة هي تقسيم الطلب الكلي إلى قطع صغيرة، ثم تنفيذها خلال فترة معينة بهدف مطابقتها مع السعر المتوسط المرجح بالحجم في السوق.

السعر المتوسط المرجح بالوقت (TWAP)

استراتيجية TWAP مشابهة لـ VWAP، لكنها تركز على تنفيذ العمليات بشكل متساوٍ على مدى فترة معينة بدلاً من وزنها حسب الحجم. تسعى هذه الاستراتيجية إلى تقليل تأثير الأوامر الكبيرة على أسعار السوق من خلال توزيعها على الزمن.

نسبة الحجم (POV)

تتضمن POV تنفيذ العمليات بناءً على نسبة محددة مسبقًا من حجم السوق. على سبيل المثال، قد يسعى خوارزمية إلى تنفيذ عمليات تمثل 10% من الحجم الكلي للسوق خلال فترة معينة. تقوم هذه الاستراتيجية بضبط معدلات التنفيذ وفقًا لنشاط السوق لتقليل التأثير عليه.

فوائد التداول الخوارزمي

الكفاءة

يمكن أن يقوم التداول الخوارزمي بتنفيذ الأوامر بسرعة عالية، وغالبًا في مللي ثانية، بحيث يمكن للمتداولين الاستفادة حتى من الحركات الصغيرة في السوق.

تجارة خالية من العواطف

تعمل الخوارزميات استنادًا إلى قواعد محددة مسبقًا ولا تتأثر بالعواطف، مثل الخوف من فقدان الفرصة أو الطمع. يمكن أن تقلل الخوارزميات من خطر القرارات الاندفاعية التي قد تؤثر سلبًا على نتائج التداول.

قيود التداول الخوارزمي

التعقيد الفني

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

أخطاء النظام

تكون أنظمة التداول الخوارزمية عرضة لمشاكل تقنية، مثل أخطاء البرمجيات، ومشاكل الاتصال، وأعطال الأجهزة. يمكن أن يتسبب هذه المشكلة في خسائر مالية كبيرة إذا لم تتم إدارتها بشكل صحيح.

الخاتمة

يتضمن التداول الآلي استخدام برامج الكمبيوتر لتنفيذ العمليات تلقائيًا استنادًا إلى قواعد ومعايير محددة مسبقًا. بينما يوفر عددًا من الفوائد، مثل الكفاءة العالية والتداول الخالي من العواطف، فإنه يواجه أيضًا تحديات، مثل التعقيد التقني ومخاطر تعطل النظام.