سیگنال یا ربات معامله گر

ساخت ربات معامله گر رمزارز با استفاده از اسیلاتور استوکستیک — پیاده سازی در پایتون

در مطالب گذشته مجله فرادرس، به ساخت ربات معامله‌گر با استفاده از میانگین متحرک ساده (Simple Moving Average | SMA) و تقسیم مجموعه داده پرداختیم. در این مطلب، قصد داریم یک ربات معامله‌گر با استفاده از اسیلاتور استوکستیک (Stochastic Oscillator) می‌پردازیم که یک اندیکاتور (Indicator) نوسانگر است.

اسیلاتور استوکستیک

این اندیکاتور موقعیت قیمت فعلی نسبت به بیشترین و کمترین قیمت مشاهده شده در L دوره گذشته را نشان می‌دهد. برای محاسبه خط K خواهیم داشت:

خط K همواره عددی بین 0 و 100 است. اعداد بین 0 تا 30 نشان‌دهنده بیش‌فروش (Oversold) است و انتظار صعود قیمت را در آینده داریم. اعداد بین 70 تا 100 نیز نشان‌دهنده بیش‌خرید (Overbought) است و انتظار نزول قیمت را در آینده داریم.

سپس، یک خط D به صورت میانگین متحرک ساده 3 روزه از روی K محاسبه می‌شود:

به خط K استوکستیک سریع (Fast Stochastic) و به خط D استوکستیک آرام (Slow Stochastic) گفته می‌شود.

تقاطع خط K با خط D به سمت بالا، سیگنال برای خرید می‌باشد و برعکس آن، تقاطع خط K با خط D به سمت پایین، سیگنال برای فروش است.

به این ترتیب، اختلاف خط K و خط D می‌تواند معیار مناسبی به عنوان سیگنال باشد:

$$ Signal _ t = K_t-D_t $$

برای پیاده‌سازی ربات، وارد محیط برنامه‌نویسی پایتون می‌شویم و کتابخانه‌های مورد نیاز را فراخوانی می‌کنیم:

این کتابخانه‌ها در کدنویسی به ترتیب برای موارد زیر استفاده خواهند شد:

1. محاسبات برداری (Vectorized Calculation) و استفاده از آرایه‌ها (Array)
2. کار با دیتافریم‌ها (Dataframe)
3. دریافت آنلاین (Online) مجموعه داده مربوط به تاریخچه قیمتی (Historical Price) نمادها
4. رسم نمودار قیمت، سیگنال و نقاط خرید و فروش ربات

حال تنظیمات مربوط به Randomness و Style را اعمال می‌کنیم:

پیاده‌سازی کلاس

یک کلاس مربوط به ربات ایجاد می‌کنیم:

این کلاس شامل 8 متد (Method) خواهد بود.

پیاده‌سازی متد سازنده

با توجه به اینکه طول پنجره محاسبه خط K به صورت دقیق معلوم نیست، باید بهینه‌سازی شود. به همین دلیل، حد بالا و پایین طول پنجره خط K، به همراه طول میانگین متحرک مربوط به خط D و در نهایت نسبت اندازه مجموعه داده آموزش (Train Dataset) به کل مجموعه داده در ورودی متن سازنده دریافت خواهند شد:

حال موارد دریافت‌شده را در شی (Object) که با نام self می‌شناسیم، ذخیره می‌کنیم:

به این ترتیب، کد این متد کامل می‌شود.

پیاده‌سازی متد دریافت داده

این متد در ورودی اسم نماد، تاریخ شروع داده و تاریخ اتمام داده را دریافت می‌کند:

حال ورودی‌های دریافت‌شده را ذخیره و سپس مجموعه داده را با استفاده از کتابخانه Pandas Datareader دریافت می‌کنیم:

دو ستون Volume و Adj Close مورد نیاز نبوده و آن‌ها را حذف می‌کنیم:

به این ترتیب، مجموعه داده به راحتی دریافت و در شی ذخیره می‌شود.

برای یادگیری برنامه‌نویسی با زبان پایتون، پیشنهاد می‌کنیم به مجموعه آموزش‌های مقدماتی تا پیشرفته پایتون فرادرس مراجعه کنید که لینک آن در ادامه آورده شده است.

• برای مشاهده مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی پایتون (Python) — مقدماتی تا پیشرفته+ اینجا کلیک کنید.

پیاده‌سازی متد پردازش داده

این متد عملیاتی روی مجموعه داده خام (Raw Dataset) انجام می‌دهد و آن را به شکل قابل استفاده درمی‌آورد. با توجه به اینکه نیاز داریم تا تمامی Lهای بین$$L_\min$$ و$$L_\max$$ را بررسی کنیم، باید با استفاده از یک حلقه، برای تمامی Lها اندیکاتور را محاسبه کنیم:

حال دو ستون LL و HH را با استفاده از متدهای rolling, min, max محاسبه می‌کنیم:

حال می‌توانیم خط K، خط D و سیگنال نهایی را محاسبه کنیم:

سپس ستون‌های اضافی را حذف می‌کنیم:

به این ترتیب، برای هر L خط سیگنال محاسبه و به دیتافریم افزوده می‌شود.

حال نیاز داریم تا قیمت اولین فرصت خرید در روز مربوط را محاسبه کنیم:

با توجه به اینکه برخی ستون‌ها برای برخی سیگنال یا ربات معامله گر سطرها از مجموعه داده، مقدار Nan یا Not a Number به خود می‌گیرند، باید آن‌ها را حذف کنیم. بنابراین، خواهیم داشت:

حال می‌توانیم اندازه نهایی مجموعه داده را محاسبه و سپس مجموعه داده را به دو قسمت آموزش (Train) و آزمایش (Test) تقسیم می‌کنیم:

به این ترتیب، این تابع سیگنال‌های مورد نیاز را محاسبه، به دیتافریم اضافه و در نهایت مجموعه داده آموزش و آزمایش را ایجاد می‌کند.

پیاده‌سازی متد معامله

این متد در ورودی دیتافریم مربوط به مجموعه داده و طول پنجره اندیکاتور را دریافت می‌کند:

سپس، اندازه دیتافریم ورودی را محاسبه و آرایه‌های مورد نیاز برای ذخیره تاریخچه را ایجاد می‌کنیم:

حال، سرمایه اولیه و سهام اولیه را تعیین می‌کنیم:

سپس، به ازای هر روز از مجموعه داده، قیمت اولین فرصت خرید و سیگنال روز مربوطه را محاسبه می‌کنیم:

حال می‌توانیم فرایند تصمیم‌گیری ربات را پیاده‌سازی کنیم. تصمیم‌گیری ربات در شرایط مختلف به شکل زیر خواهد بود:

Signal	Signal=0	Signal>0
Sell	Hold	Hold	Share>0
Hold	Hold	Buy	Share=0

به این ترتیب، با پیاده‌سازی دو شرط منتهی به خرید و فروش، روند کامل خواهد بود:

حال می‌توانیم تاریخچه و میانگین درصد سود روزانه را محاسبه و در خروجی متد برگردانیم:

به این ترتیب، این متد کامل می‌شود.

پیاده‌سازی متد آموزش ربات

فرایند آموزش مدل، شامل تعیین بهترین مقدار L برای ربات است. طی این فرایند، به ازای هر L عملیات مربوط به معامله در مجموعه داده آموزش انجام و میانگین درصد سود روزانه ذخیره می‌شود.

ابتدا تمامی مقادیر L را محاسبه می‌کنیم و یک لیست خالی برای ذخیره میانگین درصد سود روزانه ایجاد می‌کنیم:

حال با استفاده از یک حلقه، به ازای هر L تابع Trade فراخوانی و میانگین درصد سود روزانه به لیست Rs اضافه می‌کنیم:

پس از اتمام حلقه، لیست Rs را به آرایه Numpy تبدیل می‌کنیم، سپس بیشترین میانگین درصد سود حاصل و بهترین L را ذخیره می‌کنیم و خروجی را نمایش می‌دهیم:

به این ترتیب، این متد بهترین L را برای ربات انتخاب و در شی ذخیره می‌کند.

تا به اینجا، 5 متد اصلی و مهم کلاس پیاده‌سازی شد. 3 متد بعدی مربوط به مصورسازی (Visualization) ربات هستند.

پیاده‌سازی متد رسم نمودار Return-L

این نمودار رابطه بین میانگین درصد سود روزانه با طول پنجره خط K را نشان می‌دهد. برای رسم این نمودار از دو آرایه Ls و Rs استفاده می‌کنیم:

به این ترتیب، نمودار رسم شده و بهترین حالت مشخص می‌شود. این نمودار تنها با توجه به مجوعه داده آموزش رسم شده است.

پیاده‌سازی متد رسم نمودار Price-Time و Value-Time

این متد در ورودی مجموعه داده مورد نظر را دریافت خواهد کرد و سپس متد Trade روی آن اجرا خواهد شد:

حال می‌توانیم با استفاده از subplot در یک نمودار قیمت و میانگین سود حاصل را رسم کنیم. در نمودار دیگر نیز عملکرد ربات را نمایش می‌دهیم:

به این ترتیب، با استفاده از این متد می‌توانیم برای مجموعه داده آموزش و آزمایش عملکرد ربات را در کنار عملکرد نماد رسم کنیم.

پیاده‌سازی متد رسم سیگنال

این متد، نمودار قیمت، نقاط ورود و خروج از نماد را به همراه نمودار سیگنال در زیر آن رسم می‌کند:

به این ترتیب، هر 8 متد مورد نیاز برای کلاس stcBot پیاده‌سازی شد. حال می‌توانیم از کلاس ایجادشده استفاده کنیم.

استفاده از کلاس

حال یک شی از کلاس ایجاد می‌کنیم:

سپس، مجموعه داده را دریافت می‌کنیم و پردازش‌های مورد نیاز را انجام می‌دهیم:

سپس، مدل را آموزش می‌دهیم:

که پس از اتمام آن، نتیجه به شکل زیر برگردانده می‌شود:

به این ترتیب، مشاهده می‌کنیم که مقدار L=80 به عنوان بهترین طول پنجره استوکستیک سریع انتخاب شده است. در نتیجه استفاده از این طول پنجره، میانگین درصد سود روزانه برابر با 0.2914 % حاصل شده که مناسب است. باید توجه داشته که این سود تنها نشان‌دهنده عملکرد روی مجموعه داده آموزش است.

حال می‌توانیم نمودار Return-L را رسم کنیم:

که شکل زیر را خواهیم داشت.

به این ترتیب، مشاهده می‌کنیم که این استراتژی به ازای تمامی Lها سودده است. همچنین، کمترین و بیشترین میانگین درصد سود روزانه به ترتیب مربوط به L=2 و L=80 است. توجه داشته باشید که L=41 نیز اختلاف ناچیزی با L=80 دارد. نکته مهم دیگر که باید به آن توجه کرد، اهمیت Ld است. طول میانگین متحرک ساده مربوط به خط D در سیگنال حاصل اثرگذار است، به همین دلیل با تغییر Ld نمودار فوق نیز تغییر خواهد کرد.

حال می‌توانیم نمودار مربوط به قیمت در مقابل ارزش پرتفوی را نیز رسم کنیم:

که دو نمودار حاصل خواهد شد. نمودار اول به‌صورت زیر است.

نمودار بعدی به‌شکل زیر است.

به این ترتیب، مشاهده می‌کنیم که ربات روی مجموعه داده آموزش به میانگین درصد سود روزانه 0.2915 % رسیده که نسبت به رسد خود نماد اندکی بهتر است. روی مجموعه داده آزمایش نیز ربات به میانگین درصد سود روزانه 0.1201 % رسیده است که شاید در نگاه اول مناسب نباشد، اما با در نظر گرفتن عملکرد نماد در مجموعه داده آزمایش، می‌توان به این نتیجه رسید که ربات با توجه به شرایط موجود، عملکرد مناسب خود را حفظ کرده است. اگر نسبت میانگین درصد سود روزانه ربات با به میانگین درصد سود نماد حساب کنیم، خواهیم داشت:

به این ترتیب، عملکرد مثبت ربات قابل مشاهده است.

حال، آخرین نمودار که برای سیگنال و نقاط خرید و فروش هست را رسم می‌کنیم:

که در نتیجه آن، شکل‌های زیر را خواهیم داشت. نمودار اول به صورت زیر است.

نمودار دوم نیز در ادامه آورده شده است.

با توجه به استفاده از روش سیگنال‌گیری به کمک میانگین متحرک، سیگنال‌های فراوانی از اندیکاتور دریافت می‌شود که در نتیجه آن معاملات با فرکانس بالاتری انجام می‌شوند.

نکته مهم دیگری که باید به آن پرداخت، نرخ بُرد (Win Rate) است. این معیار نشان‌دهنده نسبت تعداد معاملات برنده به کل معاملات است. برای محاسبه این معیار می‌توانیم یک تابع ایجاد کنیم که در ورودی دیکشنری مربوط به نقاط خرید و نقاط فروش را دریافت می‌کند:

حال، یک متغیر برای ذخیره تعداد معاملات و تعداد معاملات موفق سیگنال یا ربات معامله گر ایجاد می‌کنیم:

اکنون یک حلقه ایجاد می‌کنیم و تعداد معاملات را به‌روز (Update) می‌کنیم:

در نهایت نیز نسبت را محاسبه می‌کنیم و برمی‌گردانیم:

بدین صورت، این تابع کامل می‌شود. این تابع را در انتهای متد Trade استفاده می‌کنیم:

به این ترتیب، این متد در هر بار اجرا، نرخ بُرد را نیز برخواهد گرداند. توجه داشته باشید که به دلیل تغییر در خروجی‌های متد Trade باید در مواردی که این متد فراخوانی شده، اصلاحاتی انجام شود تا شاهد بروز خطا در کد نباشم.

اکنون برای دریافت نرخ بُرد می‌توانیم بنویسیم:

پس از اجرا خواهیم داشت:

به این ترتیب، مشاهده می‌کنیم که نرخ بُرد معاملات کم است و در مجموعه داده آزمایش کمتر نیز شده که به دلیل ضعیف شدن روند صعودی است. دلیل اصلی کم بودن نرخ بُرد، فرکانس بالای معاملات است. با اینکه ربات سود خوبی از معاملات گرفته است، ولی اغلب معاملات با ضرر بسته شده‌اند. بنابراین، می‌توان با راحتی متوجه شد که اغلب معاملاتی که با شکست روبه‌رو شده‌اند، ضررهای کوچکی داشته‌اند.

می‌توان تنظیم L را با استفاده از نرخ بُرد نیز انجام داد، اما باید توجه داشته که ممکن است به اندازه میانگین درصد سود روزانه کاربردی نباشد.

جمع‌بندی

در این مطلب توانستیم یک ربات معامله‌گر بر پایه اسیلاتور استوکستیک ایجاد کنیم و نتایج آن را به شکل نمودار و اعداد نشان دهیم. برای مطالعه بیشتر در این باره، می‌توان موارد زیر را بررسی کرد:

1. اندیکاتور استوکستیک RSI (Stochastic RSI) چیست و چه مزایایی دارد؟
2. چگونه از انجام معاملات فراوان توسط ربات جلوگیری کنیم؟
3. چرا پیاده‌سازی متدهای رسم نمودار به شکل متد، می‌تواند بهتر از پیاده‌سازی آن‌ها به شکل تابع باشد؟
4. کد ربات را به‌گونه‌ای تغییر دهید که علاوه بر بهینه‌سازی، مقدار را نیز بهینه کند.
5. تابع بهینه‌ساز Brute را از کتابخانه Scipy مطالعه کرده و شباهت آن به فرایند پیاده‌سازی شده در برنامه را بیابید.

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌ها و مطالب زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

ربات های فارکس

در ادامه مجموعه مقالات آموزش فارکس، امروز به معرفی ربات های فارکسی و خطرات موجود نهفته در آنها خواهیم پرداخت.

کلاهبرداری ها در زمینه ربات های فارکس شامل اکسپرت و سیستم های معاملاتی خودکار می شوند.

ربات فارکس چیست؟

در دنیای فارکس، «ربات» برنامه‌ای است که بی برو برگرد از سیگنال‌های تکنیکال جهت ورود به معاملات استفاده می‌کند و به انسان اجازه می‌دهد در یک آلاچیق در لب ساحل بخوابد در حالی که ربات برای او کسب «درآمد» می‌کند.

با فشردن یک دکمه، ربات فارکس به طور دایم اجرا می شود و با استفاده از سیگنال های حاصل از الگوریتم های ریاضی اعمال شده (با توجه به گذشته قیمت) اقدام به باز و بسته کردن پوزیشن می کند.

به عبارت دیگر، آنها سیستم های مکانیکی را بصورت خودکار بر روی رایانه اجرا می کنند، چه کاربر جلوی رایانه خود باشد و چه نباشد.

مشکل این است که روبات‌های فارکس و ساختار فکری و محاسباتی از پیش سیم‌کشی شده آن‌ها کفاف شرایط متغیر بازار را نمی دهند.

رفتار بازار پویا است و دائماً در یک منحنی بی نهایت متشکل از سه حالت حرکت می کند: بالا، پایین یا ساید.

بیشتر ربات ها برای همه شرایط و محیط ها برنامه ریزی نشده اند و قادر نیستند تغییر در محیط معاملاتی را تشخیص دهند. در نتیجه، ضرر وجود دارد و اگر به دقت تحت رصد قرار نگرفته یا مدیریت نشوند، می‌توانند بسیار سنگین هم باشند.

حال، کلاهبرداری، خودِ ربات فارکس نیست، بلکه نحوه جذب مشتری صاحبان آنهاست. کلاهبرداران فارکس اغلب سعی می‌کنند این ربات‌ها و سیستم‌های خودکار را در نقش «نقشه گنج» معاملات فارکس بفروشند و به شما وعده می دهند که می توانید از هفته آینده سرکار نروید چون با این ربات ها بار خود را می بندید!

و با قیمت های “انسانی” که نه سیخ بسوزد و نه کباب از 1 میلیون تومن تا چند ده میلیون تومن آنها را می فروشند.

یا خدا!! با فقط 1 میلیون تومن؟؟ امکان پولدار شدن هست؟؟؟ مفففففته!

باشه. بسه. حالا همکاری کنید و گوش دهید.

اگر سازنده ربات درآمد کلانی با استفاده از این سیستم کسب می کند، چرا سعی می کند آن را بفروشد و سود آن را با شما قسمت کند؟

و چرا فقط 1 میلیون تومن؟! یک میلیون تومن پول یک وعده شام به همراه خانواده تان در یک رستوران است!

تنها سود واقعی این افراد کلاهبردار، درآمد حاصل از فروش ربات فارکسی ایکس 625 آنهاست.

فرد کلاهبردار سعی می‌کند شما را با دیتای قبلی و گزارش‌های بک تست شیفته آن کند.

دمش گرم..حساب رو دو برابر کرده!

چندین بار تست شده!! قطعا کار می کنه. و قیمت آن هم فقط 1 میلیون تومنه!! پول یک هدفون ادیفایر!

باشه. بسه. باز هم لطف کنید همکاری کنید و گوش کنید.

قطعا، شاید بسیار سودآور به نظر برسد. با این حال، در بازار فارکس هیچ چیزی ثبات ندارد. شرایط بازار همیشه در حال تغییر است. در یک بازار متغیر، گذشته بازار تأثیر چندانی بر آینده بازار ندارد.

ما نمی توانیم بطور قطع بگوییم که آنچه در گذشته اتفاق افتاده است در آینده نیز تکرار خواهد شد. متغیرهای زیادی وجود دارند که باید آنها را در نظر گرفت.

به علاوه، شما نمی دانید! شاید نتایج رباتی که این کلاهبرداران به شما نشان می دهند ساختگی باشد. کافیست اعداد تصادفی را داخل یک فایل اکسل پیست کنند. بسیاری از مردم زحمت بررسی صحت آنها را به خود نمی دهند.

تا زمانی که یک معامله گر و نیز یک برنامه‌نویس ماهر نشده اید، به ربات‌ها و سیستم‌های خودکار نزدیک هم نشوید.

معامله گران مبتدی چیزی از معاملات یا رفتار بازار فارکس نمی دانند، بنابراین نمی دانند که ربات چگونه کار می کند، برای چه محیط هایی مناسب تر است، یا چگونه می توان سیستم را اصلاح یا میزان کنند.

بهتر است ابتدا یاد بگیرید که چگونه می توانید بطور مستمر و با ثبات اقدام به معامله زدن کنید و بعد به این فکر باشید که به یک برنامه یا نرم افزار اجازه دهید چنین کاری را برای شما انجام دهد.

اینطور فکر کنید: آیا پول حاصل از دسترنج خود را به یک فرد کاملاً غریبه می دهید (که کله اش هم بوی قرمه سبزی می دهد!) تا بدون اینکه بداند دارد چه می کند با پول شما سرمایه گذاری و معامله کند؟

ربات‌های فارکسی می‌توانند ابزاری عالی باشند، اما بیایید واقع گرا باشیم! هیییییچ ربات بی نقص و کاملی وجود ندارد که در همه محیط‌ها و شرایط بازار همیشه بتواند جواب دهد.

حتی شرکت ها و صندوق هایی که معامله‌گران الگوریتمی در وال استریت از آنها استفاده می کنند نیز ممکن است ضرر کنند، و تازه دکترهای ریاضیات و مهندسان مالی، برنامه ها و سیستم های آنها را طراحی کرده اند!

ربات معامله گر فارکس

ربات معامله گر فارکس بر اساس الگوریتم خاص و به طور مستقل معاملات افراد را مدیریت می‌کند. هدف این ربات‌ها بهبود کارایی معاملات است. معامله‌گرانی که به دنبال فرصت برای افزایش بازدهی سرمایه خود در بازارهای مالی هستند، ربات‌های معامله‌گر فارکس را انتخاب می‌کنند. استفاده از ربات این امکان را به معامله‌گران می‌دهد تا از اشتباهات معمولی ناشی از بی‌توجهی جلوگیری کنند. به عبارتی این ربات‌ها احساسات انسانی مانند ترس، هیجان، خستگی و… ندارند و بر اساس الگوریتم معامله می‌کنند.

یکی از مزایای استفاده از این ربات این است که می‌تواند به صورت شبانه روزی بازار را بررسی کند و در بهترین زمان به ثبت سفارشات خرید و فروش ارز بپردازد. اکثر افراد ربات‌های معامله‌‌گر را به دلیل سرعت و دقت در تجزیه و تحلیل بازار و ثبت سفارشات ترجیح می‌دهند. مزیت دیگر این ربات توانایی کار بر روی چندین معامله به طور همزمان است. خرید و فروش ارز و اطلاع رسانی درباره فرصت‌های مختلف معاملاتی از جمله کارهایی است که این ربات‌ها انجام می‌دهند. این ربات‌ها مطابق تنظیمات پیش فرض یا انتظارات کاربر معاملات را پیگیری می‌کنند. نکته قابل توجه این است که ربات معامله‌گر تا زمانی که کامپیوتر اشخاص روشن باشد کار می‌کند.

انتخاب ربات معامله‌ گر

معمولا دو نوع ربات معامله گر فارکس به صورت خودکار و نیمه خودکار وجود دارد. ربات‌های خودکار برای افرادی مناسب است که تمایل دارند در طی شبانه روز معامله کنند و توانایی نظارت و کنترل مداوم بازار را ندارند. ربات‌های نیمه خودکار به معامله‌گرانی که کاملا به ربات اعتماد ندارند پیشنهاد می‌شود. هزینه بالای ربات به معنای کیفیت بی عیب و نقص آن نیست و تا حد امکان به امکانات ربات دقت کنید. ویژگی‌هایی که در هنگام انتخاب و استفاده از ربات معامله‌گر باید به آن‌ها توجه کرد عبارتند از: تعداد عملیات، سود و زیان متوالی، سود سیگنال یا ربات معامله گر متوسط و نرخ معاملات سودآور. این موضوع مهم است که بدانید یک ربات معامله گر فارکس طی یک دوره زمانی مشخص چه تعداد معامله متوالی را با سود یا ضرر انجام می‌دهد.

ربات تریدر یا معامله گر ارز دیجیتال

برای دریافت و استفاده از خدمات از فارکس اکشن میتوان پس از اخذ مشاوره و دریافت راهکار نسبت به عقد قرارداد و یا ثبت سفارش اقدام نمایید.

مراجعه حضوری صرفا بمنظور عقد قراداد امکان پذیر بوده و از پذیرش و پاسخگویی حضوری بدون هماهنگی قبلی ، با توجه به حجم بالای مراجعان معذور هستیم .

دفاتر مدیریت فارکس اکشن در کشور ایران واقع در استان تهران خیابان نلسون ماندلا واقع شماره تماس این مجموعه —————- میباشد .

فارکس اکشن با توجه به ماهیت بین المللی خود به کلیه متقاضیان در سایر کشورها و گویش ها خدمات ارائه میکند .

نرخ و تعرفه خدمات فارکس اکشن پس از تعین دقیق نیاز متقاضی مشخص میشود .

در فارکس اکشن کلیه امور بازار سرمایه در سطح بین الملل انجام میپذیرد ، این امور شامل مشاوره تخصصی ، سیگنال ، کپی ترید ، افتتاح حساب بروکر ، آموزش آنلاین و آفلاین ، طراحی سیستم معاملاتی ، ربات فارکس و ارز دیجیتال ، ثبت نام در ازمون ، مشاوره حرفه ای و … میباشد .

بمنظور همکاری با فارکس اکشن میتوانید از طریق فرم همکاری درخواست خود را ثبت نمایید .

فارکس اکشن هم اکنون در 3 کشور دفاتر رسمی ایجاد نموده که از جمله آنها عبارتند از امارات ، ایران ، ترکیه

اتوتریدر یا ربات تریدر چیست؟ Trader Bot چه کاری انجام می دهد؟

امروزه با رشد چشمگیر سرمایه‌گذاران حوزه ارزهای دیجیتال و گسترش نوآوری‌های مالی در این عرصه، باردیگر دانش و فناوری‌های نوین به‌کمک ما آمده‌اند تا سرعت نقل‌وانتقالات مالی و معاملاتمان را افزایش دهیم.

ارزهای دیجیتال دارایی‌های ریسک پذیری هستند و برخلاف برخی از بازارهای سنتی، معاملات در ارزهای دیجیتال به ساعات خاصی محدود نشده و معامله‌گران ممکن است نتوانند واکنش سریع و درستی دربرابر تغییرات قیمت و بازوبسته‌کردن معاملات خود نشان دهند؛ بنابراین ربات‌ تریدر یا ربات‌ معامله‌گر ارزهای دیجیتال به‌وجود آمده‌ است تا به کمک سرمایه‌گذاران برود. این ربات‌ها تبادلات مالی را به‌طور خودکار انجام و به کاربر اجازه می‌دهند به‌جای صرف وقت زیاد و رصد مداوم بازار، روی مسائل دیگری تمرکز کند.

تاریخچه استفاده از ربات تریدر

مفهوم سیستم ترید خودکار اولین بار توسط ریچارد دونچیان در سال 1949 زمانی که او از مجموعه قوانینی برای خرید و فروش وجوه استفاده کرد مطرح شد. سپس در دهه 1980 مفهوم ترید مبتنی بر الگوریتم، هنگامی رایج شد که تریدرهای مشهوری مانند جان هنری شروع به استفاده از چنین استراتژی هایی کردند. در گذشته برای معاملات سهام و فارکس از ربات‌ تریدر استفاده می‌شد و چند سالی است که به بازار ارزهای دیجیتال هم وارد شده است. در بازارهای سنتی بالا و پایین رفتن قیمت‌ در یک روز به طور معمول حداکثر پنج درصد می‌باشد ولی در حوزه ارزهای دیجیتال نوسانات قیمت ممکن است در یک ‌روز به پنجاه درصد نیز برسد. بنابراین ریسک در این بازار بسیار زیاد است و نیاز به نظارت زیادی دارد. ربات تریدر نرم افزاری است که خرید و فروش ارزهای دیجیتال مانند بیت کوین را انجام می‌دهد و ربات به صرافی های رمز ارز مانند بایننس متصل می‌شود.

ربات تریدر یک نرم‌افزار کامپیوتری است که به صورت خودکار معاملات را انجام می‌دهد. این ربات بر اساس برنامه‌ای که از قبل طرح‌ریزی شده چنین کاری را انجام می‌دهد. ربات تریدر اطلاعات مورد نیاز خود را از صرافی‌ها و از طریق API دریافت می‌کند و در همه بازارهای مالی از جمله بازار ارزهای دیجیتال، فارکس و بورس مورد استفاده قرار می‌گیرد. ربات بایننس و باینری بیت کوین از ربات های مشهور در بازار رمز ارز ها است.

ربات تریدر در ارزهای دیجیتال

ربات‌های معامله گر ابتدا در بازار فارکس و بازار سهام و کالا مورد استفاده قرار گرفتند. با ظهور بازار ارزهای دیجیتال، ابزارهای معاملاتی موجود در بازارهای سنتی وارد این بازار نیز شدند و یکی از این ابزارها ربات تریدر است. معامله گران به کمک این دستیار معاملاتی به راحتی می‌توانند در هر لحظه از فرصت‌های خرید و فروش مطلع شده و سود زیادی را کسب کنند. البته داشتن یک ربات تریدر به معنای سودآوری نیست. برای داشتن یک ربات تریدر موفق عوامل زیادی را باید رعایت کرد. برای معرفی این ابزار معاملاتی، ابتدا باید بدانیم که ربات معامله گر دیتا و اطلاعات قیمت ارزهای دیجیتال را چگونه دریافت می‌کند؟ پس در گام اول به معرفی API می‌پردازیم.

API چیست؟

ای پی آی مخفف (Application Programming Interface) بوده که ترجمه تحت‌الفظی آن «رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن» است. در واقع API رابطی برای دریافت و ارسال اطلاعات است. برای مثال یک ربات تریدر از طریق API سفارش خرید بیت کوین را در صرافی ثبت کرده و با رسیدن بیت کوین به قیمت مشخص سفارش فروش آن را ثبت می‌کند. به طور خلاصه، API رابط میان ربات تریدر و صرافی شما خواهد بود.

کارایی اتوتریدرها

تقریبا تمامی صرافی ارزهای دیجیتال به کاربران خود اجازه استفاده از API را می‌دهند. به واسطه آن شما قادر هستید اطلاعات مورد نیاز خود را (قیمت، حجم معاملات و … ) از صرافی دریافت کرده و در مقابل از طریق اکانت معاملاتی خود و توسط ربات تریدر خرید و فروش انجام دهید. برنامه‌های خودکار که به واسطه API اقدام به معامله در یک صرافی می‌کنند را ربات تریدر نام‌گذاری می‌کنند. اکثر ربات های تریدر سه کار اساسی تولید سیگنال، بررسی ریسک و انجام معامله را انجام می‌دهند.

برنامه‌ریزی ربات های تریدر

تریدرهای با تجربه برای انجام معامله بازار را تحلیل می‌کنند. از آنجا که برنامه ریزی ربات ها بر پایه الگوریتم‌هایی که به وسیله برنامه نویسان نوشته می‌شوند انجام می‌گردد بنابراین موفق شدن آنها بستگی به میزان تبحر توسعه دهندگان و آشنایی آنها با کارآیی بازار دارد. ربات تریدر‌های ساده برای معامله گران ماهر کارآیی ندارد زیرا باعث محدود شدن آنها می‌گردد.
ربات تریدر ‌ها قادر نیستند در هنگام خرید پیش‌بینی کنند و فقط طبق اندیکاتور‌های تکنیکال کار خود را به انجام می‌رسانند. فرض کنید برای ربات برنامه ریزی شده با رفتن شاخص RSI به زیر ۳۰ خرید ارز را انجام دهد. حال اگر اندیکاتور انتخابی نشانگر یک موقعیت خرید باشد، ربات طبق برنامه خرید را انجام می‌دهد. اگر ربات را با یک تریدر متبحر ارتباط دهید او از کار آنها کپی کرده و از این روش که کپی تریدینگ نامیده می‎شود، معامله را انجام می‌دهد.
در هنگام فروش وقتی از سوددهی ارز اطمینان یافتید باید موقعیت فروش را فعال نمایید توجه داشته باشید که در زمان سقوط بازار بایستی توقف ضرر یا (Stop Loss) قرار داد که از ضرر بیش از حد جلوگیری شود. گذاشتن توقف ضرر برای آن است که با پایین رفتن قیمت تا حد مشخص شده به صورت اتوماتیک فروش انجام شود و از ضرر جبران ناپذیر جلوگیری گردد.

تولید سیگنال

در این مرحله پیش بینی بازار صورت می‌گیرد. یک ربات معامله گر در این مرحله است که بر اساس داده‌های موجود و الگوریتم تعریف شده اطلاعات را بررسی کرده و سیگنال خرید یا فروش صادر می‌کند. برخی از ربات های تریدر مجموعه‌ای از اندیکاتورها را ترکیب کرده و بر اساس آن سیگنال خرید و فروش صادر می‌کنند.

بررسی ریسک

وقتی یک ربات معامله‌گر از مرحله اول عبور می‌کند به سراغ بررسی ریسک سیگنال می‌رود. در این مرحله مقدار سرمایه‌ای که وارد معامله خواهد شد، تعیین می‌شود. مشخص می‌شود که با تمام سرمایه وارد معامله شود یا بخشی از سرمایه را درگیر این معامله کند.

انجام معامله

در مرحله اول سیگنال صادر شد و در مرحله دوم مدیریت ریسک معامله مورد بررسی قرار گرفت. حالا زمان انجام معامله است. در این مرحله بر اساس برنامه از قبل تعریف شده، ربات اقدام به خرید و فروش یک ارز دیجیتال خواهد کرد.

ربات تریدر از نظرقانونی

نه تنها استفاده از ربات تریدر قانونی است بلکه بسیاری از صرافی ها از این اتفاق استقبال می‌کنند. عمق پایین بازار برای هیچ تریدری مناسب نیست، به همین دلیل انجام معاملات زیاد در چنین بازارهایی یک مزیت به حساب می‌آید. یکی از ویژگی‌های ربات تریدر انجام معاملات زیاد در روز است. در مورد بازار ارزهای دیجیتال عموما این معاملات در بازار بیت کوین صورت می‌گیرد. وابستگی شدید آلت کوین‌ها به نوسانات قیمت بیت‌کوین، باعث شده تا عمده ربات‌ها در بازار بیت کوین فعال باشند.

تفاوت میان انسان و ربات

در این بخش می‌خواهیم دلیل استفاده از یک ربات تریدر را مطرح کنیم. چرا معامله‌گران به سمت استفاده از ربات تریدر رفته اند و استفاده از آن چه مزایایی دارد. در ادامه به مهمترین دلایل اشاره خواهیم کرد.

• زمان معاملات: یک ربات معامله گر در 24 ساعت روز و 7 روز هفته معاملات را بدون وقفه انجام می‌دهد. اما انسان نیاز به استراحت و خواب دارد. از این نظر یک انسان ممکن است فرصت های زیادی را از دست بدهد. در حالی که ربات مدام از آن فرصت ها استفاده کرده و معامله خواهد کرد.
• سرعت: ربات تریدر سرعت پردازش بسیار بالاتری نسبت به مغز انسان داشته و در مدت زمان کوتاهی داده‌های بسیار زیادی را بررسی می‌کند. مغز انسان در پردازش اطلاعات محدودیت دارد. اما کامپیوتر در مقایسه با انسان ظرفیت بسیاری بالاتری دارد.
• احساسات: مورد بعدی ورود احساسات به معامله است. ترس و طمع برای ربات معنایی ندارد. آنها همواره کاری را که برنامه ریزی شده‌اند، انجام می‌دهند. اما احساساتی همچون ترس و طمع جزو جدایی ناپذیر در یک انسان است. وجود این احساسات ممکن است تصمیماتی غلطی را به همراه داشته باشد.
• پردازش داده‌ها: یک ربات معامله گر می‌تواند چندین گیگابایت اطلاعات را در کسری از ثانیه پردازش کند. اما مغز انسان در این زمینه محدودیت های قابل توجهی دارد.

در نتیجه استفاده از یک ربات تریدر مزیت های غیرقابل انکاری دارد که انسان‌ها از انجام آن ناتوان هستند. این به معنی برتری هر ربات تریدر از انسان نیست. اینکه معاملات شما توسط یک الگوریتم یا برنامه کامپیوتری انجام شود الزاما به این معنی نیست که بهتر از شما این کار را انجام خواهد داد. این ربات ها همان کاری را انجام می‌دهند که قبلا برای آن برنامه ریزی شده‌اند. پس نکته مهم در سوددهی یک ربات تریدر، داشتن استراتژی مناسب معاملاتی است.

ربات‌های معاملاتی ارزهای دیجیتال بسیار منعطف و تنظیم‌شدنی هستند. شما می‌توانید الگوریتم ربات را براساس برنامه‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت یا کوتاه‌مدت تنظیم کنید. درادامه، برخی از ربات‌های محبوب موجود در حوزه ارزهای دیجیتال را معرفی می‌کنیم.

انواع اتو تریدرها

ربات‌های معامله براساس ترند بازار

همان‌طور‌که از نام این ربات پیداست، ابزاری مناسب برای معاملات روند یا ترند (Trend) به‌حساب می‌آید. این نوع از ربات‌ها حرکت قیمت دارایی خاصی را پیش از اجرای سفارش خرید یا فروش در نظر می‌گیرند. اگر روند نشان‌دهنده افزایش قیمت باشد، ربات موقعیت خرید را باز می‌کند و به‌طور مشابه هنگامی که روند کاهش قیمت را نشان دهد، ربات موقعیت فروش را باز می‌کند.

ربات‌های وام‌دهنده

این ربات‌ها به شما امکان می‌دهند ارزهای دیجیتال را به‌عنوان وام به معامله‌گران قرض دهید؛ البته باید توجه کنید که این وام‌ها با بهره بازگردانده می‌شوند. ربات‌های وام‌دهنده کمک می‌کنند فرایند وام‌دهی را به‌طور خودکار انجام دهید و زمان کمتری را برای جست‌وجوی نرخ‌های مختلف بهره صرف کنید.

ربات‌های بازارساز

ربات‌های بازارساز سفارش‌های سریع خریدوفروش را انجام می‌دهند. به‌عنوان مثال اگر X با ۱ دلار معامله می‌شود، ربات یک سفارش خرید به قیمت ۰.۹۹ دلار و یک سفارش فروش به قیمت ۱.۰۱ دلار ثبت می‌کند. اگر هر دو سفارش تأیید شوند کاربر ۰.۰۲ دلار سود کرده است. این نوع از ربات‌ها یکی از ربات‌های برتر ترید محسوب می‌شوند.

ربات‌های معاملاتی الگوریتمی

ربات‌های الگوریتمی درحقیقت برنامه‌های کدمحوری هستند که می‌توانند سیگنال‌های خریدوفروش را در بازار تولید و اجرا کنند. اجزای اصلی این ربات‌ها قوانینی را دربر می‌گیرند که زمان خرید یا فروش را نشان می‌دهند. ربات‌های یادشده شاخص‌های متعددی مانند زمان بستن موقعیت و تعیین اندازه سفارش و تخصیص پورتفو را در خود جای داده‌اند.

ربات‌های اتوماسیون پورتفو

این ربات‌ها به‌جای انجام معاملات فعال به‌طور ویژه‌ روی ایجاد و حفظ پورتفو کاربران متمرکزند. کاربران به‌منظور خودکار‌سازی فرایندهای متداول و خسته‌کننده از چنین ربات‌هایی استفاده می‌کنند. برای مثال تصور کنید که ربات اتوماسیون پورتفو شاخصی دارد که سبدی از ۲۰ کوین برتر را بر‌اساس ارزش بازار باید تشکیل دهد. هنگامی که قیمت ارز دیجیتال نوسان می‌کند، ربات به‌طور خودکار با فروش دارایی‌هایی که عملکردشان ضعیف است، سبد مالی سرمایه‌گذار را متعادل‌سازی می‌کنند.

ربات‌های تحلیل تکنیکال

ربات‌های تحلیل تکنیکال ازجمله ربات‌های محبوب‌ و پرکاربرد بازار و بهترین دوست معامله‌گران محافظه‌کار هستند. این ربات‌ها از اندیکاتورها و سیگنال‌ها برای پیش‌بینی تغییرات قیمت در آینده و کسب سود استفاده می‌کنند.

جمع بندی

ربات‌های معاملاتی روزبه‌روز در حال پیشرفت هستند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیز به ربات‌های معاملاتی کمک می‌کنند دائماً تکامل پیدا کنند اما هنوز راه طولانی تا شکست‌دادن توانایی انسان در این عرصه وجود دارد. داشتن یک ربات تریدر می‌تواند مزایای زیادی داشته باشد و سیستم معاملاتی شما را متحول کند. انجام تعداد زیاد معاملات در روز، بررسی تعداد زیادی ارز دیجیتال و تحلیل آن‌ها از جمله این مزایا هستند. داشتن یک ربات تریدر در صورتی که از استراتژی صحیحی پیروی کند، می‌تواند موفقیت زیادی را به ارمغان بیاورد. یک ربات تریدر موفق ثمره سال‌ها تلاش و تجربه یک تریدر موفق است. در بازار ارزهای دیجیتال ربات‌های تریدر زیادی وجود دارند و قیمت برخی از این ربات‌ها در چندصد دلار در ماه می‌رسد. توصیه می‌شود در انتخاب این ربات‌ها بسیار محتاطانه عمل کنید.