الجوانب الرئيسية:

• التداول الآلي يستخدم خوارزميات الكمبيوتر لتنفيذ الصفقات مع الأدوات المالية بشكل مستقل وفقًا للمعايير المحددة.

• الاستراتيجيات الشائعة تشمل سعر متوسط الوزن حسب الحجم (VWAP)، سعر متوسط الوزن حسب الوقت (TWAP) ونسبة من الحجم (POV).

• على الرغم من زيادة الكفاءة وإزالة العامل العاطفي، فإن التجارة الآلية مرتبطة بصعوبات فنية ومخاطر الأعطال النظامية.

مقدمة في التجارة الآلية

المشاعر غالباً ما تعيق اتخاذ قرارات عقلانية في التداول. تقدم التجارة الآلية حلاً لهذه المشكلة من خلال أتمتة عملية التداول. دعونا نتناول بمزيد من التفصيل ما هي التجارة الآلية، وكيف تعمل، فضلاً عن مزاياها وقيودها.

جوهر التجارة الآلية

التداول الآلي يعني استخدام خوارزميات الكمبيوتر لتشكيل وتنفيذ الأوامر للشراء والبيع في الأسواق المالية. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل البيانات السوقية وتقوم بإجراء العمليات بناءً على قواعد وشروط محددة يحددها المتداول. الهدف هو زيادة كفاءة التداول واستبعاد العنصر العاطفي الذي يمكن أن يؤثر سلبًا على النتائج.

آلية عمل التجارة الآلية

توجد العديد من الأساليب لتنفيذ التجارة الآلية، وليس جميعها بنفس الفعالية. لتوضيح ذلك، دعونا نناقش بعض الأمثلة النموذجية التي يمكن أن تكون نقطة انطلاق لفهم مبادئ عملها.

تطوير الاستراتيجية

الخطوة الأولى في التداول الآلي هي تحديد استراتيجية التداول. يمكن أن تكون هذه الاستراتيجية قائمة على عوامل مختلفة، مثل ديناميات الأسعار أو الأنماط الفنية. على سبيل المثال، يمكن أن تكون الاستراتيجية بسيطة: الشراء عند انخفاض السعر بنسبة 5% والبيع عند ارتفاعه بنسبة 5%.

التنفيذ البرمجي

الخطوة التالية هي تحويل الاستراتيجية إلى خوارزمية حاسوبية. وهذا يتطلب ترميز القواعد والشروط في برنامج قادر على تتبع الوضع السوقي وإجراء الصفقات تلقائيًا.

بايثون هي لغة برمجة شائعة لهذه الأغراض بفضل بساطتها ومكتباتها القوية. لنقدم مثالاً على الشكل الذي قد يبدو عليه خوارزمية تداول بسيطة على بايثون لتداول العملات الرقمية:

بايثون استيراد yfinance كـ yf استيراد pandas كـ pd

ديف get_btc_data(): BTC = YF. Ticker("BTC-USD") البيانات = BTC.history(period = "1mo") إرجاع البيانات

ديف generate_signals(data): 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 ارجع البيانات

def تنفيذ_الاستراتيجية(data): لكل فهرس، صف في بيانات.iterrows(): إذا كانت الصف['الإشارة'] == 1: print(f"شراء BTC في {row['Close']} في {index}") elif row['Signal'] == -1: print(f"بيع BTC عند {row['Close']} إلى {index}")

btc_data = get_btc_data() الإشارات = توليد_الإشارات(بيانات_البتكوين) تنفيذ_استراتيجية(إشارات)

اختبار على البيانات التاريخية

قبل تشغيل الخوارزمية، يتم اختبارها على بيانات السوق التاريخية لتقييم فعاليتها في الماضي. يساعد ذلك في تحسين الاستراتيجية وزيادة فعاليتها.

مثال على إجراء الاختبار العكسي للاستراتيجية المذكورة أعلاه:

بايثون def backtest(data ، initial_balance = 10000): الرصيد = الرصيد الابتدائي btc_holdings = 0

لكل فهرس، صف في البيانات.iterrows():
    إذا كانت الصف['إشارة'] == 1 والرصيد > 0:
        btc_to_buy = الرصيد / الصف['الإغلاق']
        btc_holdings += btc_to_buy
        الرصيد = 0
        print(f"شراء {btc_to_buy:.6f} BTC في {row['Close']} في {index}")
    elif row['Signal'] == -1 و btc_holdings > 0:
        الرصيد += ممتلكات البيتكوين * الصف['الإغلاق']
        print(f"بيع {btc_holdings:.6f} BTC في {row['Close']} في {index}")
        btc_holdings = 0

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

اختبار سابق(إشارات)

التنفيذ

بعد اختبار دقيق، يمكن دمج الخوارزمية مع منصة التداول لتنفيذ الصفقات. تقوم الخوارزمية بتحليل السوق باستمرار وتجري العمليات تلقائيًا عند تلبية الشروط المحددة.

تقدم العديد من المنصات واجهات برمجة التطبيقات (، مما يسمح للخوارزميات بالتفاعل مع السوق برمجيًا. إليك مثال على كيفية تقديم أمر سوق باستخدام واجهة برمجة التطبيقات Gate:

بايثون من Gate_api استيراد ApiClient, تكوين, SpotApi, طلب

تهيئة عميل API

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

وضع أمر السوق

الأمر = Order)amount = '0.001' ، currency_pair = 'BTC_USDT' ، الجانب = 'شراء' ، النوع = 'السوق'( جرب: الاستجابة = spot_api.create_order)order( print)f"تم وضع الطلب: {response}"( باستثناء GateApiException على النحو التالي: print)f"خطأ في تقديم الطلب: {ex}"(

) مراقبة

بعد تشغيل الخوارزمية، يلزم مراقبة أدائها باستمرار لضمان عملها بشكل صحيح. قد يكون من الضروري تعديل المعلمات اعتمادًا على تغييرات ظروف السوق أو مؤشرات الأداء.

يمكن أن يشمل ذلك آلية لتسجيل إجراءات الخوارزمية ومؤشرات الأداء. مثال على إضافة تسجيل إلى الخوارزمية:

بايثون استيراد السجل

logging.basicConfig###filename='trading.log', level=logging.INFO, format='٪(asctime(s - ٪)message(s', datefmt='٪d-٪b-٪y ٪H:٪M:٪S')

def تنفيذ_الاستراتيجية)data(: لكل فهرس، صف في البيانات.iterrows)(: إذا كانت الصف['الإشارة'] == 1: logging.info)f"شراء BTC في {row['Close']} في {index}"( elif row['Signal'] == -1: logging.info)f"بيع BTC في {row['Close']} في {index}"(

تنفيذ_الاستراتيجية)الإشارات(

استراتيجيات التداول الآلي

دعونا نلقي نظرة على بعض المؤشرات التي يمكن أن تكون مفيدة عند تطوير استراتيجيات التداول الآلي.

) السعر المتوسط المرجح بالحجم ###VWAP(

VWAP – مؤشر يُستخدم في الاستراتيجيات التي تهدف إلى تنفيذ الأوامر بأقرب ما يكون من السعر المتوسط ​​الموزون بالحجم. يساعد ذلك في تقليل تأثير الأوامر الكبيرة على السعر السوقي.

) السعر المتوسط المرجح بالوقت ###TWAP(

تستند استراتيجية TWAP إلى VWAP، لكنها تركز على توزيع الصفقات بالتساوي عبر الزمن، بدلاً من وزنها حسب الحجم. الهدف هو تقليل تأثير الطلبات الكبيرة على سعر السوق من خلال توزيعها على مدى الزمن.

) نسبة الحجم ###POV(

وجهة نظر (POV) تفترض تنفيذ الصفقات بناءً على نسبة محددة من إجمالي حجم السوق. على سبيل المثال، يمكن ضبط الخوارزمية لإجراء العمليات التي تمثل 10% من إجمالي حجم السوق لفترة معينة. هذه الاستراتيجية تكيّف سرعة التنفيذ مع النشاط السوقي لتقليل التأثير على السوق.

مزايا التجارة الآلية

) كفاءة متزايدة

التداول الآلي قادر على تنفيذ الأوامر بسرعة عالية، وغالبًا في غضون مللي ثانية، مما يسمح بالاستفادة حتى من التقلبات السوقية الطفيفة.

استبعاد العامل العاطفي

تعمل الخوارزميات بناءً على قواعد محددة مسبقًا ولا تتأثر بالعواطف مثل الخوف من الفقدان أو الجشع. هذا يقلل من مخاطر اتخاذ قرارات متهورة قد تؤثر سلبًا على نتائج التداول.

قيود التداول الآلي

الصعوبة الفنية

يتطلب تطوير ودعم خوارزميات التداول معرفة تقنية في مجالات البرمجة والأسواق المالية. يمكن أن يمثل هذا تحديًا للعديد من المتداولين.

مخاطر الأعطال النظامية

تتعرض أنظمة التداول الآلي لمشكلات تقنية، بما في ذلك الأخطاء البرمجية، ومشكلات الاتصال، والأعطال المادية. إذا لم يتم إدارتها بشكل صحيح، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر مالية كبيرة.

الخاتمة

تتضمن التجارة الآلية استخدام برامج الكمبيوتر لإجراء الصفقات تلقائيًا بناءً على قواعد ومعايير محددة مسبقًا. على الرغم من عدد من المزايا، مثل زيادة الكفاءة واستبعاد العامل العاطفي، إلا أنها تواجه أيضًا بعض التعقيدات، بما في ذلك التعقيد الفني ومخاطر الأعطال النظامية.