آموزش جامع طراحی و ساخت ربات معامله‌گر خودکار در بازارهای مالی (از صفر تا صد)

امروزه افراد بسیاری علاقه‌مند به سرمایه‌گذاری در بازارهای بورس, فارکس و ارزهای دیجیتال هستند. اما روش‌های نوین و بهینه آغاز فعالیت در این بازار را نمی‌دانند.  ربات معامله‌گر خودکار یا الگوریتمی یکی از روش‌های معاملاتی جدید است که در بازارهای سرمایه‌ای جهان رونق زیادی یافته است. روشی جدید که طبق آمار 75 درصد معاملات امروز بازارهای مالی, بر طبق آن است. یکی از این مزایا نیز ربات معاملات خودکار، استفاده از روش‌های هوشمند و نوین است. مدتی است که هوش مصنوعی در بورسهای به صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. شرکت‌های بزرگی در جهان، که به عنوان غول‌های معاملات الگوریتمی شناخته می شوند. شرکت‌های زیر:

,Bridgewater associates (155 B$), AQR Capital Management (78 B$),AQR Capital Management (78 B$)

Renaissance Technologies (80 B$), Two Sigma investment (53 B$))

شرکت‌هایی هستند که با سرمایه‌های ذکر شده به‌صورت عظیم در حوزه معاملات الگوریتمی فعالیت می‌کنند. این شرکت‌های بزرگ معتقد هستند که با استفاده از روش ربات‌های معامله‌گری الگوریتمی می‌توان ساده‌تر از پیش اقدام به فعالیت‌های سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی نمود. پس ابتدا باید بدانیم معاملاتی که به‌صورت الگوریتمی باهوش مصنوعی هستند، در اصل چگونه کار می‌کنند.

هر نوع معامله‌ای که از طریق الگوریتم‌های خاص و استراتژی‌های مختلف صورت پذیرد، معاملات الگوریتمی نامیده می‌شود. به عنوان مثال ، زمانی که قیمت یک سهام و ارز فارکس یا کریپتو به اعداد خاصی می رسد، دستور خرید و فروش سهام به صورت خودکار صادر می‌شود. اما آیا می‌توان گفت ربات معاملات الگوریتمی تنها به همین عملکرد محدود است؟ پاسخ منفی است. تمامی الگوریتم هایی که میزان سود و ضرر یک معامله را بیان می نماید، در ابتدای طیف استفاده از الگوریتم ها، در اصل ساده و پایه ای می باشد. به این صورت که در بخشی دیگر از انجام معاملات، نوعی استراتژی معاملاتی  استفاده می کند که بدون نیاز به دخالت انسان می تواند تمامی موارد خرید و فروش سهام را بررسی، ارزیابی، و تحلیل نماید. سپس با انتخاب سبد سهام، و تخصیص دارایی مورد نیاز، اقدام به خرید سهام نماید.

در معاملات الگوریتمی احساسات وجود ندارد. به این معنا که اصلی‌ترین نقطه‌ضعف انسان‌ها در معامله‌گری که همان احساسی شدن در زمان خریدوفروش است را پوشش می‌دهد؛ لذا ربات معامله‌گر با دستورات دریافتی عمل می‌کند و دچار خطای انسانی نمی‌گردد. ربات‌های معامله‌گر خودکار دارای خاصیت بررسی چند صد دارایی مالی به‌صورت هم‌زمان هستند که محدودیت چشمگیر انسان در این حوزه را پوشش می‌دهند. همچنین از مزایای این ربات‌های معامله‌گر آزمایش هزاران استراتژی مختلف معامله‌گری و انتخاب بهترین استراتژی با بیشترین سود و کمترین ریسک است. کاری که برای انسان سال‌ها  زمان می‌برد.

یکی از ابعاد موجود در الگوریتم‌های معاملات خودکار برنامه‌ای برای دریافت داده‌ها است. در سیستم‌های مالی از این نرم‌افزار، برای خواندن قیمت‌ها استفاده می‌شود که در این دوره از دیتابیس‌های مالی معتبر استفاده می‌گردد. ازاین‌رو باید در ربات معاملات خودکار این برنامه را به پایگاه‌داده بازار متصل نماییم. از سوی دیگر ممکن است لازم به استفاده از برنامه‌ای پیچیده‌تر، جهت رصد هم‌زمان قیمت‌های بازار نیز احساس گردد. اجرای دستور معامله در ربات معاملات خودکار از جمله بخش‌های پیچیده دیگری به شمار می‌رود که لازم است در مورد آن اطلاعات بالایی داشته باشید که در این دوره به شما آموزش داده می‌شود. این بخش به‌شدت نیاز به برقراری روش‌های ارتباطی با کارگزاری و بازار دارد. از دیگر فعالیت‌هایی که در این بخش صورت می‌پذیرد، رهگیری معامله و مدیریت ارتباطات است. بدون شک برای کارکردن با چنین حجم بالایی از داده‌ها، نیاز به ابزاری در معاملات خودکار احساس می‌شود که قادر باشد داده‌ها را کنترل نماید. علاوه‌برآن قادر باشد در زمان لازم سرعت آنها را خوانده و اطلاعات جدید را به‌سرعت ذخیره نماید که در این دوره از متد‌های مختلفی برای این امر بهره گرفته می‌شود. همچنین از مدیریت ریسک نباید غافل شد. استفاده از ابزارهای مدیریت ریسک در ربات معاملات خودکار، می‌تواند به محاسبه اندازه و حجم سهام، ابزارهایی برای بررسی عملکرد و رفتار سیستم، میزان سرمایه و … اشاره نماید. وجود این برنامه‌ها در سیستم‌های الگو تریدینگ لازم و ضروری است که این مورد نیز به‌صورت کامل شرح داده  می‌شود

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل استراتژی مشخص‌شده‌شان ۴ وظیفه به عهده دارند:

1- بر اساس استراتژی تعریف شده در برنامه‌ریزی‌شان، بازار را کامل رصد کرده و سهام و محصولات مختلف را بررسی کنند، تا فرصت‌های معاملاتی را به‌موقع و درست تشخیص دهند.

2- در مرحله‌ی بعد پوزیشن‌گیری کنند.

3- پوزیشن‌های بازشده را مدیریت کنند.

4- در فرایند معامله (باتوجه‌به دستورالعمل‌های تعریف‌شده‌شان) مدیریت ریسک و سرمایه‌‌گذاری را بر عهده بگیرند.

در این دوره ابتدا به بررسی جامع از معاملات الگوریتمی و روش‌های موجود پرداخته می‌شود. در مرحله بعد استراتژی‌های مختلف معاملاتی طراحی شده و این استراتژی‌ها را با استفاده از پایتون به زبان ماشین نگارش می‌کنیم. در مرحله بعد استراتژی‌ها تست و بهینه می‌شوند. در مرحله بعد معاملات خودکار را بر روی داده‌های تاریخی انجام می‌دهیم تا بدانیم که استراتژی مورد بررسی, اگر درگذشته مورداستفاده قرار می‌گرفت چه عملکردی از خود نشان می‌داد و در مرحله آخر ربات معامله‌گر خودکار را به‌صورت زنده آزمایش می‌کنیم و عملکرد آن را مورد ارزیابی قرار می‌دهیم. در آخرین مرحله به‌صورت زنده در بازار فارکس با پول واقعی معاملات ربات را انجام می‌دهیم و عملکرد ربات را مشاهده می‌کنیم.

در این دوره دانشجویان تمامی مراحل را از ابتدا تا پایان به‌صورت دقیق آموزش خواهند دید و برای کسانی هم که دانش اندکی از پایتون یا مفاهیم مالی دارند مناسب است. مهارت‌هایی که دانشجویان در این دوره به آن دست پیدا می‌کنند:

• کدنویسی در پایتون و در محیط jupyter notebook
• طراحی استراتژی با پایتون
• ساخت ربات معامله‌گر 
• توانایی طراحی کلاس‌های مختلف و آشنایی با برنامه‌ریزی شیءگرا
• آشنایی با استراتژی‌های معامله‌گری با استفاده از ماشین لرنینگ

همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش ارزهای دیجیتال و آموزش برنامه نویسی به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.

آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون

اگر شما هم در بازارهای مالی فعالیت می‌کنید، احتمالا پس از مدتی به یک روش دقیق و مطمئن برای پردازش اطلاعات بازارهای مالی نیاز پیدا کرده‌اید. زبان پایتون یکی از گزینه‌های پیش روی شماست. زبان برنامه نویسی پایتون به دلیل سادگی، دسترسی راحت و مجموعه کتابخانه‌های قدرتمندش، به زبانی محبوب برای تحلیل و پردازش اطلاعات بازارهای مالی تبدیل شده است. به همین علت است که دوره آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون یکی از دوره‌های آموزشی مهم و پرفروش مکتب خونه است. در ادامه به بررسی ویژگی‌ها و سرفصل‌های این دوره می‌پردازیم.

معرفی جامع زبان پایتون

زبان پایتون (Python) یکی از زبان‌های بسیار محبوب در حوزه برنامه‌نویسی است. سیستم مبتنی بر داده MongoDB سیستمی است که با کتابخانه‌های پایتون ادغام شده و قابلیت‌های بهتری را به کاربران این زبان برنامه نویسی ارائه می‌دهد. بسیاری از افرادی که تصمیم به شروع یادگیری برنامه‌نویسی دارند، مسیر خود را از پایتون آغاز می‌کنند. یکی از دلایل معروف بودن پایتون این است که این زبان در عین سادگی، کاربردهای گسترده و متعددی دارد. پایتون در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها از جمله موارد زیر به کار می‌رود:

·         توسعه وب (Web development)

·         علم داده (Data science)

·         یادگیری ماشین (Machine learning)

·         اتوماسیون (Automation)

·         توسعه بازی (Game development)

·         محاسابات علمی (Scientific computing)

یکی دیگر از زمینه‌هایی که پایتون در آن کاربرد دارد، تحلیل بازارهای مالی است. در آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون یاد می‌گیرید که چطور از این قابلیت بهره ببرید. در ادامه این مطلب به بررسی کاربرد پایتون در مالی می‌پردازیم.

کاربرد زبان پایتون در تحلیل و پردازش اطلاعات بازارهای مالی

اگر کار کردن در بازارهای مالی، سهام و معاملات ارز دیجیتال شغل اصلی شماست، پس از گذراندن دوره‌های آموزش بازارهای مالی به سراغ آموزش رایگان پایتون و آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون خواهید رفت. اگر هنوز به طور دقیق نمی‌دانید که آموزش برنامه نویسی پایتون قرار است در کدام قسمت از تحلیل داده بهتان کمک کند، این قسمت برای شماست. در اینجا چند مورد از کاربردهای رایج پایتون در امور مالی و کتابخانه‌های استفاده‌شده برای هر یک را شرح می‌دهیم.

۱. جمع آوری داده:

شما با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas و yfinance می‌توانید اطلاعات تاریخی قیمت سهام، شاخص‌ها و سایر متغیرهای امور مالی را از منابع مختلف مانند Yahoo Finance و Quandl دریافت کنید. همچنین با استفاده از قابلیت وب کراپینگ می‌توانید برای استخراج داده‌های مالی از وب‌سایت‌ها و صفحات HTML از پایتون کمک بگیرید.

۲. تجزیه و تحلیل داده:

یکی دیگر از قابلیت‌های پایتون در استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و SciPy برای محاسبات عددی و تحلیل آماری داده‌هاست که در دوره آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون به آن اشاره خواهد شد. ایجاد شاخص‌های فنی و استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند talib و  PyQuantFinance هم با پایتون امکان‌پذیرند. قابلیتی که برای تریدرها بسیار کارآمد و مجبوب است تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Matplotlib و Seaborn برای بهینه‌سازی درک بصری از روندها و الگوهای بازار است.

۳. معاملات الگوریتمی:

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار با به‌کارگیری زبان پایتون ساده‌تر از همیشه‌اند. شما با شرکت در یک دوره پایتون مالی به این قابلیت‌ها دسترسی پیدا می‌کنید: اتصال به پلتفرم‌های معاملاتی آنلاین، ارسال سفارشات معاملاتی با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Alpaca و  IBPy، ایجاد و اجرای الگوریتم‌های معاملاتی خودکار بر اساس استراتژی‌های مبتنی بر داده، بهینه‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و غیره.

۴. مدل‌سازی مالی:

آخرین مورد از موارد کاربرد آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون که در این‌جا به آن اشاره می‌کنیم، مدل‌سازی است. شما با ایجاد مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی با استفاده از روش‌هایی مانند مدل‌سازی دیکنت و مدل‌سازی احتمالی می‌توانید تصمیمات مالی بهتری بگیرید و در نتیجه مسیر رشد خود را هموار کنید. ارزیابی ریسک و پیش‌بینی بازده با استفاده از تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین، و همچنین شبیه‌سازی سناریوهای مختلف بازار برای بررسی تأثیر عوامل مختلف بر روی عملکرد پورتفولیو از دیگر قابلیت‌هایی است که دوره پایتون مالی در اختیارتان قرار می‌دهد.

کتابخانه‌های محبوب در آموزش تجزیه و تحلیل داده های مالی با پایتون

علاوه بر کتابخانه‌های ذکر شده در قسمت بالا، پایتون کتابخانه‌های دیگری نیز دارد که برای امور مالی به کار می‌آیند، از جمله:

–          pandas-datareader برای دریافت داده‌های مالی از منابع مختلف

–          statsmodels برای مدل‌سازی آماری پیشرفته

–          machine learning libraries برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته

–          financial charting libraries برای ایجاد نمودارهای مالی تعاملی

کاربرد آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون برای شرکت‌ها و سازمان‌ها

آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون فقط برای استفاده فردی و تک‌نفره نیست؛ بلکه با دانلود آموزش مقدماتی پایتون، سازمان‌ها و شرکت‌ها هم می‌توانند از آن بهره ببرند. در این قسمت چند نمونه از نحوه استفاده شرکت‌ها و متخصصان امور مالی از پایتون را برای‌تان آورده‌ایم تا با کاربردهای فراگیر این زبان برنامه نویسی آشنا شوید.

–          شرکت‌های سرمایه‌گذاری از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌های بازار، توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و ایجاد مدل‌های ریسک استفاده می‌کنند.

–          بانک‌ها از پایتون برای تشخیص تقلب، مدیریت ریسک اعتباری و توسعه مدل‌های قیمت‌گذاری‌شان استفاده می‌کنند.

–          شرکت‌های بیمه از پایتون برای قیمت‌گذاری حق بیمه، ارزیابی ادعا و مدیریت ریسک استفاده می‌کنند.

–          معامله‌گران جمعی و گروهی از پایتون برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی خودکار، تجزیه و تحلیل داده‌های بازار و ایجاد نمودارهای معاملاتی استفاده می‌کنند.

آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون با مکتب خونه

ترکیب دانش مالی با مهارت‌های برنامه نویسی، شما را تبدیل به یک رقیب شکست‌ناپذیر در زمینه معاملات دیجیتال می‌کند. دوره آموزش تجزیه و تحلیل داده های مالی با پایتون را دقیقا به همین هدف برای‌تان مهیا کردیم. شما با ثبت‌نام در وب‌سایت مکتب خونه و گزینش دوره آموزش پردازش اطلاعات بازارهای مالی در پایتون، از پایه‌ای‌ترین نکات مثل آموزش نصب پایتون تا مفاهیم پیچیده دنیای بازارهای مالی را یاد می‌گیرید. پس از اجرای تمارین و پرسش و پاسخ با استاد دوره، می‌توانید از این‌که یادگیری عمیقی داشته‌اید مطمئن باشید. مسیر موفقیت را از همین امروز شروع کنید.