الگوریتم تجارت

امروزه هر دو طرف خرید (صندوق) و فروش (بانک‌های سرمایه‌گذاری) زیرساخت‌های فنی قوی برای ذخیره‌سازی داده‌های تاریخی سرمایه‌گذاری دارند. به‌منظور دسترسی به این داده‌ها باید با نحوه ذخیره‌سازی آن‌‌ها آشنا شوید. به دست ‌آوردن داده‌های تاریخی شامل بررسی انواعی از داده‌‌های بنیادین، داده‌های خبری، داده قیمت دارایی، ابزارهای مالی، فرکانس، معیارها و فناوری می‌شود. داده‌های بنیادی، داده‌های مربوط به روندهای اقتصاد کلان، مانند نرخ‌های بهره، ارقام تورم، اقدامات شرکت‌ها و غیره هستند، درحالی‌که داده‌های خبری اغلب ماهیت کیفی داشته و مقالات، پست‌های وبلاگ، توییت و غیره را شامل می‌شوند. داده‌های مربوط به سهام، اوراق قرضه، کالاها و قیمت ارز در طبقه قیمت دارایی قرار می‌گیرند و ویژگی‌ها و پارامترهای متفاوتی دارند. بنابراین یک ساختار پایگاه داده متناسب برای همه وجود ندارد. درنتیجه برای طراحی و اجرای ساختارهای پایگاه داده برای ابزارهای مالی مختلف، باید دقت زیادی شود. همچنین توجه به فرکانس و معیارها نیز ضروری است. درنهایت داده‌های فوق را باید در رایانه شخصی خود یا از طریق سرورهای اینترنتی ذخیره کنید. محصولاتی مانند خدمات وب آمازون در سال‌های اخیر این کار را ساده‌تر و ارزان‌تر کرده‌اند. همچنین بسیاری از پلتفرم‌های بک‌ تست می‌توانند داده‌ها را به‌صورت خودکار برای شما فراهم کنند تا شما صرفاً بر روی اجرای استراتژی معاملات الگوریتمی تمرکز کنید. اما فراموش نکنید که برای دستیابی به روشی مؤثر، همچنان به تخصص فنی قابل‌توجهی نیاز دارید.

استراتژی معاملات الگوریتمی و راه‌های شناسایی بهترین استراتژی

در این مقاله قصد داریم شما را با روش‌های شناسایی استراتژی‌های‌ معاملات الگوریتمی سودآور آشنا کنیم و به این موضوع می‌پردازیم که در شناسایی استراتژی‌ها، هم ترجیحات شخصی و هم عملکرد استراتژی باید مورد‌توجه قرار گیرند. همچنین چگونگی تعیین نوع و کمیت داده‌های تاریخی، نحوه ارزیابی بی‌طرفانه یک استراتژی‌ معاملات الگوریتمی و نحوه پیشبرد به سمت مرحله بک تست و پیاده‌سازی استراتژی مورد بررسی قرار خواهد گرفت.

شناسایی ترجیحات شخصی برای یافتن استراتژی‌ معاملات الگوریتمی

تجارت الگوریتمی به درجه قابل‌توجهی از نظم و صبر به‌خصوص زمانی که به یک الگوریتم اجازه می‌دهید معاملات شما را انجام دهد، نیاز دارد. بسیاری از استراتژی‌ها نشان داده‌اند که می‌توانند با یک تداخل ساده، به راحتی از بین بروند. پس در هنگام اجرای استراتژی‌ معاملات الگوریتمی، لازم است که هیچ‌گونه دخالتی نداشته باشید. نکته بعدی ترجیحات زمانی شما است. آیا شغل شما به‌صورت تمام‌وقت است یا پاره‌وقت؟ محدودیت‌های زمانی شما، روش‌شناسی استراتژی را تعیین می‌کنند . به‌عنوان‌مثال برای کسانی که به‌صورت تمام‌وقت مشغول به کار هستند، یک استراتژی میان‌روزی ممکن است مناسب نباشد. درحالی‌که برای آن دسته از شما که زمان زیاد یا مهارت‌هایی برای خودکارسازی استراتژی خود دارید، یک استراتژی فنی‌تر تجارت با فرکانس بالا مناسب‌تر است. درواقع برای حفظ یک سبد سودآور، لازم است همواره تحقیقات مستمری در مورد استراتژی‌های معاملاتی خود انجام دهید. همچنین باید سرمایه تجاری حداقلی خود را در نظر بگیرید. مهارت برنامه‌نویسی نیز عامل مهم دیگری در ایجاد یک استراتژی‌ معاملات الگوریتمی خودکار است. داشتن دانش در یک زبان برنامه‌نویسی به شما کمک می‌کند تا خودتان ذخیره‌سازی داده‌ها، موتور بک تست و سیستم اجرا را ایجاد کنید. به‌طورکلی باید از خود بپرسید که تجارت الگوریتمی را با چه هدفی دنبال می‌کنید؟ آیا امیدوار هستید تا از حساب معاملاتی خود درآمد کسب کنید؟ یا به سود سرمایه بلندمدت خود علاقه‌مندید و می‌توانید بدون نیاز به برداشت وجوه، تجارت کنید؟ وابستگی درآمدی، فراوانی استراتژی شمارا تعیین می‌کند. برداشت‌های منظم درآمد به استراتژی معاملاتی با فرکانس بالاتر و نوسانات کمتر نیاز دارد، درحالی‌که معامله‌گران با چشم‌انداز بلندمدت می‌توانند فرکانس معاملات آرام‌تری را انتخاب کنند. درنهایت، با این تصور که در مدت‌زمان کوتاهی بسیار ثروتمند شوید، فریب نخورید! استراتژی‌ معاملات الگوریتمی، یک طرح سریع برای ثروتمند شدن نیست.

منبع یابی استراتژی‌ معاملات الگوریتمی

ما به دنبال ایجاد یک رویکرد روشمند برای منبع یابی، ارزیابی و اجرای استراتژی‌هایی هستیم که با آن‌ها برخورد می‌کنیم. در درجه اول، باید مراقب سوگیری‌های شناختی باشیم و اجازه ندهیم بر روش تصمیم‌گیری ما تأثیر بگذارد. سوگیری‌ می‌تواند ترجیح دادن یک نوع دارایی مانند طلا بر دیگری باشد. درواقع انتخاب دارایی باید بر اساس ملاحظات دیگری مانند محدودیت‌های سرمایه، کارمزد کارگزاری و قابلیت‌های اهرمی صورت گیرد. در مرحله بعدی باید با مفهوم استراتژی‌ معاملات الگوریتمی آشنا شوید. در این زمینه کتاب‌های معتبری وجود دارند که طیف وسیعی از ایده‌های سرراست‌ را ارائه می‌کنند. سپس برای یافتن استراتژی‌های پیچیده‌تر، به انجمن‌ها و وبلاگ‌های تجاری سری بزنید. پس از کسب تجربه در ارزیابی استراتژی‌های ساده‌تر، وقت آن است که به پیشنهادات علمی پیچیده‌تر نگاهی بیندازید. به این منظور باید به برخی از مجلات مالی دانشگاهی دسترسی پیدا کنید. نقطه‌ضعف استراتژی‌های دانشگاهی این است که اغلب قدیمی و با داده‌های تاریخی مبهم هستند. پس از انتخاب استراتژی، ضروری است که آن را تا جاییکه می‌توانید تکرار کرده و آن را بک تست کنید. به‌طورکلی برای شکل‌گیری استراتژی‌های کمی خود، بهتر است در یک یا چند دسته از موارد زیر تخصص پیدا کنید:

نظریه ریزساختار بازار

این نظریه به‌ویژه برای استراتژی‌های با فرکانس بالاتر استفاده می‌شود و به این معنی است که بازارهای مختلف، محدودیت‌هایی درزمینه فناوری، مقررات، شرکت‌کنندگان در بازار و غیره دارند که همگی پذیرای بهره‌برداری از طریق استراتژی‌های خاص هستند.

ساختار صندوق

صندوق‌های سرمایه‌گذاری ادغام‌شده مانند صندوق‌های بازنشستگی، مشارکت‌های سرمایه‌گذاری خصوصی (صندوق‌های تأمینی)، مشاوران تجارت کالا و صندوق‌های متقابل به دلیل مقررات سنگین و هم ذخایر بزرگ سرمایه‌ محدود شده‌اند. بنابراین رفتارهای پایدار می‌توانند توسط افراد زیرک مورد سوءاستفاده قرار گیرند.

استراتژی‌ معاملات الگوریتمی: یادگیری ماشین یا هوش مصنوعی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در سال‌های اخیر در بازارهای مالی رایج‌تر شده‌اند. طبقه‌بندی کننده‌ها، تطبیق کننده‌های غیرخطی توابع (شبکه‌های عصبی) و روتین‌های بهینه‌سازی (الگوریتم‌های ژنتیک) همگی برای پیش‌بینی مسیرهای دارایی یا بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی استفاده می‌شوند. با نظارت بر این منابع به‌صورت هفتگی یا حتی روزانه، فهرستی از استراتژی‌ها را دریافت کنید و بخش بزرگی از این استراتژی‌ها را رد کنید تا اتلاف وقت و منابع خود را در مورد استراتژی‌هایی که احتمالاً سودآور نیستند، به حداقل رسانده و به استراتژی معاملات الگوریتمی ایده‌ال خود دست یابید.

ارزیابی استراتژی معاملات الگوریتمی

آیا شما واقعاً استراتژی را درک می‌کنید؟آیا می‌توانید استراتژی را به‌طور مختصر توضیح دهید؟ آیا استراتژی در واقعیت پایه خوب و محکمی دارد؟ آیا استراتژی بر قوانین پیچیده آماری یا ریاضی تکیه دارد؟ پرسش‌های مطرح‌شده نمونه‌ای از سؤالاتی هستند که در هنگام ارزیابی روش‌های معاملاتی جدید، باید دائماً به آن‌ها فکر کنید. در این قسمت فهرستی از معیارهایی که یک استراتژی معاملات الگوریتمی جدید باید بر اساس آن‌ها قضاوت شود، به‌صورت خلاصه آورده شده است:

روش‌شناسی

مبتنی بر شناخت تکنیک‌های استراتژی است که تا چه میزان قابل‌درک است، چه طیفی از پارامترها را معرفی می‌کند و یا چقدر در برابر مقررات جدید بالقوه بازارهای مالی مقاومت خواهد کرد؟

نسبت شارپ

این نسبت مقیاسی برای سنجش نسبت پاداش به ریسک استراتژی را مشخص می‌کند. میزان نوسانات به‌شدت با ریسک استراتژی مرتبط هستند. به‌طور طبیعی، ما باید دوره و فرکانسی را تعیین کنیم که این بازده‌ها و نوسانات ( انحراف معیار) در آن اندازه‌گیری می‌شوند.

استراتژی‌ معاملات الگوریتمی: اهرم

آیا برای ایجاد بازده، استفاده از قراردادهای اهرمی در استراتژی ضروری است؟ قراردادهای اهرمی می‌توانند دارای نوسانات سنگین را تحمیل کنند. آیا سرمایه تجاری و تحمل چنین نوسانی رادارید؟

فرکانس

حداکثر افت سرمایه

میزان حداکثری باید مشخص شود و تعیین کنید که چه درصدی از افت را برای چه دوره زمانی می‌توانید متحمل شوید. علاوه بر مواردی که گفته شد، بردوباخت یا میانگین سود و زیان، میزان ظرفیت و نقدینگی استراتژی و معیارهای عملکرد که استراتژی‌ها با آن‌ها اندازه‌گیری می‌شوند نیز باید موردتوجه قرار گیرند. همچنین باید استراتژی‌ها را با کمترین پارامتر ممکن هدف قرار دهید و مطمئن شوید که داده‌های کافی برای آزمایش استراتژی‌ معاملات الگوریتمی خود دارید. اکنون می‌توان استراتژی‌هایی باقی‌مانده را مورد آزمایش قرار داد. بااین‌حال لازم است معیار داده‌های تاریخی موجود نیز موردبررسی قرارگرفته و برای رد نهایی استراتژی در نظر گرفته شود.

به دست آوردن داده‌های تاریخی برای استراتژی معاملات الگوریتمی

امروزه هر دو طرف خرید (صندوق) و فروش (بانک‌های سرمایه‌گذاری) زیرساخت‌های فنی قوی برای ذخیره‌سازی داده‌های تاریخی سرمایه‌گذاری دارند. به‌منظور دسترسی به این داده‌ها باید با نحوه ذخیره‌سازی آن‌‌ها آشنا شوید. به دست ‌آوردن داده‌های تاریخی شامل بررسی انواعی از داده‌‌های بنیادین، داده‌های خبری، داده قیمت دارایی، ابزارهای مالی، فرکانس، معیارها و فناوری می‌شود. داده‌های بنیادی، داده‌های مربوط به روندهای اقتصاد کلان، مانند نرخ‌های بهره، ارقام تورم، اقدامات شرکت‌ها و غیره هستند، درحالی‌که داده‌های خبری اغلب ماهیت کیفی داشته و مقالات، پست‌های وبلاگ، توییت و غیره را شامل می‌شوند. داده‌های مربوط به سهام، اوراق قرضه، کالاها و قیمت ارز در طبقه قیمت دارایی قرار می‌گیرند و ویژگی‌ها و پارامترهای متفاوتی دارند. بنابراین یک ساختار پایگاه داده متناسب برای همه وجود ندارد. درنتیجه برای طراحی و اجرای ساختارهای پایگاه داده برای ابزارهای مالی مختلف، باید دقت زیادی شود. همچنین توجه به فرکانس و معیارها نیز ضروری است. درنهایت داده‌های فوق را باید در رایانه شخصی خود یا از طریق سرورهای اینترنتی ذخیره کنید. محصولاتی مانند خدمات وب آمازون در سال‌های اخیر این کار را ساده‌تر و ارزان‌تر کرده‌اند. همچنین بسیاری از پلتفرم‌های بک‌ تست می‌توانند داده‌ها را به‌صورت خودکار برای شما فراهم کنند تا شما صرفاً بر روی اجرای استراتژی معاملات الگوریتمی تمرکز کنید. اما فراموش نکنید که برای دستیابی به روشی مؤثر، همچنان به تخصص فنی قابل‌توجهی نیاز دارید.

آینده تجارت جهانی در دستان هوش مصنوعی

نازنین افتخار : هوش مصنوعی در آستانه بروز یک انقلاب جدید و پر رونق در تکنولوژی است. در اکثر شرکت‌های بزرگ تصمیم‌گیری در مورد همه چیز از معرفی محصول تا تجربه کاربری، شخصی‌سازی خدمات برای کاربران و هدایت رفتارهای کاربر در محصول همه زیر سایه این فناوری منطبق بر داده است.

شرکت معتبر مشاوره مدیریت مک‌کینزی، تخمین زده که در دهه پیش رو هوش مصنوعی قابلیت اضافه کردن ۱۳ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی را دارد. همین عدد کافی است تا شرکت‌ها در تمام اکوسیستم جهانی فناوری در تلاش باشند که محصولات یا ساختار مدیریت محصولات خود را منطبق بر هوش مصنوعی ارائه دهند و بهینه کنند. هوش مصنوعی شاخه‌ای از علوم رایانه است که با هدف شبیه‌سازی هوش انسانی برای کامپیوتر، تلاش دارد ماشین‌های هوشمندی تولید کند که وظایفی که به هوش انسانی یادگیری، استدلال و درک نیاز دارد، انجام ‌دهد.

عباس شاه صفی، مدیر ارشد توسعه کسب‌وکار شرکت تابان آتی پرداز(تاپ) در این خصوص به «دنیای‌اقتصاد» می‌گوید:‌ ظهور فناوری، بزرگ‌ترین چالش نیست، بلکه فرهنگ استفاده از آن چالش‌برانگیز است.

سهم اندک هوش مصنوعی در اکوسیستم کسب‌وکار

مدیر ارشد توسعه کسب‌وکار تاپ در پاسخ به این پرسش که فضای کسب و کار فناورانه ایران چقدر از این قابلیت استفاده می‌کند، می‌گوید: هوش مصنوعی شکل تجارت جهان را دگرگون کرده است، درحالی که ما هنوز نتوانستیم این مهم را به درستی درک کنیم. این همان حلقه مفقوده‌ای است که نبود آن در تصمیم‌سازی سبب شده است مدیران یا تصمیم نگیرند یا خیلی دیر تصمیم بگیرند. دو، سه شرکتی که اقدامات محدودی در این زمینه پیاده‌ کرده‌اند نیز هنوز در ابتدای راه هستند. هرچند استفاده از این واژه به سان کلمه هوشمند؛ نقل دورهمی‌های فناورانه یا صفحه معرفی شرکت‌هاست.

وی در ادامه می‌افزاید: طبق نظرسنجی مک‌کینزی از هزاران مدیر و کار با صدها مشتری، شکل سازمان در ساختار مدیریتی و به خصوص موانع فرهنگی بزرگ‌ترین مانع رشد شرکت‌ها در استفاده از هوش مصنوعی است. به عقیده من این موضوع به دلیل این است که هرچه اتکا به داده افزایش پیدا می‌کند، در مقابل قدرت تصمیم‌گیری مدیران در کسب‌وکارها به ویژه کسب و کارهای سنتی کاهش پیدا می‌کند. به این معنی که اعضای تیم از ذهنیت‌های سنتی مانند اتکا به تصمیم‌گیری از بالا به پایین به شدت دور می‌شوند و این شاید خلاف جهان‌بینی مدیران ایرانی باشد. به عقیده مک‌کینزی یکی از بزرگ‌ترین اشتباهاتی که مدیران در این دوره گذار به آن دچار هستند نگاه به تکنولوژی هوش مصنوعی در قالب یک افزونه و با بازدهی سریع است. عطش بازدهی سریع در غالب اکوسیستم ایران، گریبان کسب‌وکارها را گرفته است. از طرفی نگاه به استفاده از این فناوری در تعداد زیادی از شرکت‌ها بسیار محدود است. از طرف دیگر فناوری‌های پیشرفته و نیروهای کاربلد به همان اندازه مهم هستند که فرهنگ، ساختار و روش‌شناسی عملکردی شرکت‌ها، آماده پذیرش این تکنولوژی موثر در تصمیم‌گیری باشد.

افزایش کارآیی با ورود تیم‌های چند تخصصی

این کارشناس توسعه کسب‌وکار در رابطه با افزایش کارآیی شرکت‌ها متاثر از هوش مصنوعی، این‌گونه توضیح می‌دهد هوش مصنوعی زمانی بیشترین تاثیر را در تیم دارد که توسط یک تیم با چند تخصص و به اصطلاح cross-functional، با انبوهی از مهارت‌‎ها و دیدگاه‌ها ترکیب شود. بهره بردن همزمان از افراد عملیاتی و تجاری در کنار تحلیلگران داده و توسعه‌دهندگان این ارزش را برای تیم به دنبال خواهد داشت که نه از روی حدس و گمان یا به دنبال روش‌های معمول و رقابت بلکه از مسیر داده به سود کسب و کار بیندیشند. این رویکرد و استفاده از ظرفیت تیم‌های ترکیبی، علاوه بر اشتراک حجم زیادی از دانش و آگاهی با کل تیم مستقیما روی خروجی محصول تاثیر دارد؛ چون محصولی خلق می‌شود که از بررسی اطلاعات عملکردی و رفتاری قبلی کاربران و با اتکا به دانش چندوجهی برآمده است.

وی همچنین درباره اهمیت توجه به اعتماد به داده و تصمیم‌گیری، اضافه می‌کند:‌ در غالب سازمان‌ها و بعد از پیاده‌سازی این الگو، تصمیم‌گیری‌های از بالا به پایین و قضاوت‌های شهودی و حسی، جای خود را به الگوریتم‌هایی خواهد داد که با اعتماد سازمان به پاسخ‌های بهتری دست پیدا خواهیم کرد؛ پاسخ‌هایی که بهتر از آنچه انسان یا ماشین قرار بود به تنهایی بگیرند. این پاسخ‌ها در همه حال باعث ارائه محصول بهتری خواهد شد. نقطه حیاتی اجرای عملیات، اما آنجا است که اعضای تیم مجبور نباشند برای تایید و مشاوره مجدد به بالاترین سطح سازمان مراجعه کنند. این نقطه مرگ اثربخشی هوش مصنوعی، در سازمان خواهد بود. همان‌طور که مک‌کینزی نیز صراحتا اعلام می‌کند هنگامی که در شرکت‌های فناورانه، فرآیندهای تصمیم‌گیری منطبق بر هوش مصنوعی جایگزین یک روش سنتی پیچیده برای برنامه‌ریزی محصول شد، کارآیی و خروجی به طرز چشمگیری در سازمان بهبود یافت. به این ترتیب که سیستم‌های جدید با استفاده از یک الگوریتم ابتدا صدها میلیون گزینه را به میلیون‎ها حالت تقسیم کرده، سپس یک الگوریتم دیگر را برای جمع‌آوری و تقلیل میلیون‌ها حالت به صدها شکل و در نهایت انطباق آنها با رفتار کاربر ارائه می‌دهند. تحلیلگران با تجربه بدون نیاز به دریافت اطلاعات از مدیران ارشد، تخصص خود را برای تصمیم‌گیری نهایی با پشتیبانی داده‌ها به کار گرفته‌اند. آنها این ابزار را به آسانی پذیرفته‌اند و به خروجی آن اعتماد کرده‌اند؛ زیرا آنها به تعیین پارامترها و محدودیت‌های هوش مصنوعی کمک می‌کردند و می‌دانستند که خودشان در نهایت از تجمیع این اطلاعات، سود خواهند برد.

مدیران آماده مواجهه با هوش مصنوعی باشند

مدیر ارشد توسعه کسب‌وکار تاپ در آخر به مدیرانی که نگران شکست در برابر قدرت گرفتن هوش مصنوعی هستند، چنین توصیه می‌کند: به عقیده مک‌کینزی(شرکت مشاوره مدیریت) ما شاهد شکست‌های پی‌در‌پی ناشی از عدم درک بنیادی از هوش مصنوعی در میان مدیران ارشد در سراسر جهان هستیم. از همین رو رهبران و مدیران سازمان ابتدا باید خود را آماده کنند و این ذهنیت را پرورش دهند که یک ایده به‌سان یک نیروی خوب باید فرصت داشته باشد تا پخته شود. محصول نیز به کمک این فناوری می‌تواند ضمن آزمون، یادگیری و ایجاد چرخه یادگیری مبتنی بر بازخورد و اصطلاحا دو حلقه‌ای، از اشتباهات به عنوان منبع اکتشافات، دوباره استفاده کنند تا ترس از شکست کاهش بیاید. دریافت بازخورد زودهنگام از کاربر به کمک این تکنولوژی و استفاده از آن در نسخه بعدی، به شرکت‌ها امکان می‌دهد قبل از اینکه به چالش‌های پرهزینه روبه‌رو شوند، مسائل جزئی را اصلاح کنند. توسعه سریع‌تر خواهد شد و تیم‌های کوچک هوش مصنوعی را قادر می سازد تا در عرض چند هفته حداقل محصولات مناسب تولید کنند، اما چنین تغییر اساسی به راحتی صورت نمی‌گیرد. این تغییر نیازمند مدیرانی است برای آماده‌سازی، ایجاد انگیزه و تجهیز نیروی کار برای ایجاد یک تیم داده محور.

موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی

در ادامه تعدادی موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی برای شما آورده شده است که الگوریتم تجارت می تواند به شما در انتخاب موضوع پژوهشی خود در مقاطع کارشناسی، کارشناسی ارشد و حتی رساله دکتری کمک کند.

عناوین پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی

1. مدلی برای تحلیل رفتار مشتریان الکترونیک طب سنتی با استفاده از الگوریتم داده کاوی به منظور بهبود مدیریت ارتباط با مشتری(مطالعه موردی:عسل درمانی)
2. ارائة چارچوبی برای سنجش آمادگی الکترونیکی و اقدام برای تجارت الکترونیک در شرکت تولیدی لباس پارمیس
3. چالش های آمادگی الکترونیکی جهت پذیرش تجارت الکترونیک بنگاه به بنگاه در میان بنگاه های استان خوزستان
4. امکان سنجی استقرار تجارت الکترونیکی در کسب و کارهای کوچک و متوسط صنعت گردشگری فرهنگی
5. چارچوبی مطمئن برای ارزیابی قابلیت اطمینان در عرضه محصولات خودروسازی مبتنی برشناخت وآنالیز مشتریان به کمک وب سایت های تجارت الکترونیکی
6. بررسی تاثیرکمیت هدیه درفرایندآزمایش رایگان برای جذب مشتری جدید درعرصه تجارت الکترونیک مطالعه موردی سایت عکس پرینت
7. مطالعه تحلیلی مدل تجارت الکترونیکی برای ایجاد مفهوم حفظ مشتری (مطالعه موردی jazkala.ir)
8. استخراج عوامل الگوریتم تجارت مؤثر بر پذیرش تجارت الکترونیک در شرکت های خودروسازی مطالعه موردی شرکت سایپا دیزل
9. تاثیر ابعاد فرهنگ ملی بر اعتماد مصرف کننده در تجارت الکترونیک (مورد مطالعه؛ مشتریان سایت زنبیل)

موضوعات پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی

1. بررسی و بهینه یابی CMS های کد باز تجارت الکترونیکی با استفاده از شاخص های استاندارد ارزیابی
2. مروری بر سیستم های پیشنهاددهنده مبتنی بر زمینه با کاربرد در تجارت الکترونیک و طراحی سیستم پیشنهاد دهنده نوین
3. ارتباط میان تجربه در استفاده از اینترنت و تأثیر آن بر میزان اعتماد به تجارت الکترونیک
4. تکنیکی برای مدلسازی فضای همکاری تجارت الکترونیکی بین سازمانی مبتنی بر شریک سوم قابل اعتماد
5. بهبود مدیریت ارتباط با مشتری به منظور افزایش اعتماد در کسب وکار با استفاده از روش الگوریتم درخت تصمیم در شرکت های نمایندگی محصولات در ایران
6. طراحی مدل سنجش تمایل دانشجویان تجارت الکترونیک جهت پذیرش تجارت سیار با رویکرد مدل معادلات ساختاری
7. بررسی تاثیر کیفیت خدمات تجارت الکترونیک بر چابکی سازمانی کارکنان اداره کل بنادر و دریانوردی استان بوشهر
8. بررسی رابطه شاخص های اعتمادسازی، گرایش ملی گرایانه و تعلقات دینی فروشندگان الکترونیکی با گرایش به پرداخت مالیات در استان گلستان
9. معرفی رایانش ابری سیار و بررسی مشکلات، چالش ها و کاربردهای آن در کسب وکارهای امروزی
10. شناسایی و اولویت بندی عوامل مؤثر بر اعتماد دریافت کنندگان پیامک های تبلیغاتی از طریق تلفن همراه

عنوان پژوهشی ارشد تجارت الکترونیکی

1. تاثیر استراتژی های بازاریابی بر قصد خرید مشتریان با میانجی گری ریسک ادراک شده و اعتماد مشتریان: مورد مطالعه: مشتریان فروشگاه اینترنتی بامیلو
2. بررسی تاثیر ویژگیهای جمعیت شناختی مشتریان برتمایل به خریداینترنتی کالاهای گران قیمت با روش پرداخت هزینه قبل از ارسال کالا
3. بررسی ارزیابی آمادگی تجارت الکترونیکی کشور با استفاده از رویکردCID و بررسی سیاست های حمایتی اشتغال و کارآفرینی دولت
4. طرح مدل یکپارچه سازی تایید هویت، به کمک شاخص بیومتریک و RFID جهت شرکت در تعاملات الکترونیکی
5. ارائه چارچوبی پیشنهادی به کمک اینترنت اشیاء و محاسبات ابری در تجارت الکترونیک برای معلولین
6. بررسی کارامدی بازاریابی اینترنتی در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
7. بررسی عوامل موثربربکارگیری تجارت الکترونیک درکسب وکارهای کوچک و متوسط مطالعه موردی شرکت های کوچک شهر تهران
8. عوامل موثر بر پذیرش تجارت الکترونیک با توجه به نقش میانجی رضایت مشتری ( موردی مطالعه : مصرف کنندگان لوازم آرایشی بهداشتی در سطح شهرستان کوهدشت )
9. تجزیه تحلیل حضور آنلاین و تجارت الکترونیک در زمین های گلف با استفاده از اجرای استراتژی های بازاریابی الگوریتم تجارت وبسایت در جهانگردی ورزشی
10. بررسی موانع توسعه بیمه الکترونیک در شرکت سهامی بیمه ایران در استان مازندران با استفاده از روش AHP

موضوع پیشنهادی پايان نامه ارشد تجارت الکترونیکی

1. شخصی سازی سیستم های پیشنهاددهنده مشارکتی با استفاده از تکنیکهای داده کاوی در تجارت الکترونیک
2. بررسی مبانی استفاده از فرآیندهای داده کاوی و سیستم های هوش تجاری در تحلیل داده های کلان اقتصادی
3. ایجاد یک استراتژی یکپارچه در تجارت الکترونیک و پیاده سازی استراتژی های تجارت الکترونیک در ایران
4. نقش عوامل كیفیت اطلاعات و اعتماد بر موفقیت بازاریابی رابطه مند در تجارت الكترونیك
5. بررسی نقش آموزش های الکترونیکی در ایجاد اشتغال پایدار(مطالعه موردی: دانشگاه علمی کاربردی کازرون)
6. بررسی عوامل موثر در طراحی کاتالوگهای الکترونیکی موجود درسایتهای وب تجارت الکترونیک
7. بررسی و شناسایی مشخصه های اصلی ارزیابی وب سایت های گردشگری و سنجش آنها بااستفاده ازمدل TOWS مطالعه موردی وب سایت های مجموعه هتلهای بین المللی پارسیان
8. شناسایی و رتبه بندی موانع پذیرش و توسعه بانکداری الکترونیکی (مطالعه موردی : بانک های دولتی اصفهان)
9. بررسی رابطه بهبود ابعاد آرگونومیک محیط کار و عملکرد کارکنانمطالعه موردی: مرکز توسعه تجارت الکترونیکی ایران
10. ارتقاء سطح آمادگی الکترونیکی از طریق شناخت مدل های آمادگی و بلوغ الکترونیکی در صنعت بیمه

کلیدواژه های مرتبط با این موضوع بخش اول

آنتولوژیهای کسب وکار، شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران، وب سایت تجارت الکترونیک بامیلو.، شهر الکترونیکی، MCC، هزینه عملیاتی، داده کاوی، مشارکت، بانک قرض الحسنه رسالت، تجارت سیار، صنعت پوشاک، ویژگیهای جمعیت شناختی، مدیریت ارتباط با مشتری، فناوری اطلاعات و ارتباطات، موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی، بهبود ابعاد محیط کاری، فرهنگ، کسب و کارهای کوچک، گرایش بازار، بانکداری الکترونیک، زیر ساحت های سخت افزاری، مجموعه هتل های بین المللی پارسیان، محاسبات ابری، بازارالکترونیک، ریسک ادراک شده، معلولین، مدیریت الکترونیکی ارتباط با مشتری، تایید هویت، درخت تصمیم، سیستم های بین سازمانی، رضایتمندی، مرکز توسعه تجارت الکترونیکی، مدل معادلات ساختاری، سیستمهای پیشنهاددهنده، کسب و کار الکترونیک، ارزیابی آمادگی، فیلترینگ محتوا، آمادگی الکترونیک، اعتماد مصرف کننده، و OLAM، الگوریتم مشارکتی

رایانش ابری، آموزش الکترونیکی، وفاداری، اشتغال، سیستم ERP، آگاه از زمینه، تجارت الکترونیک، سیستم های پیشنهاد دهنده، CMS، مدیریت استراتژیک، اشتغال پایدار، تعلقات دینی، Open Source، تمایل به خرید، لوازم آرایشی بهداشتی، اعتماد مشتریان، اعتماد، بازاریابی رابطه مند، موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی، منابع مالی، سیاست های بازگشت، تجارت الکترونیکی، محاسبات سیار، تعامل انسان باکامپیوتر، اعتماد سازی، فروش عملیاتی، اولویت بندی عوامل موثر، فرهنگ ملی، هوش تجاری، صنعت بیمه.، موسسات آموزشی، تکنیک های کاهش تصور مخاطره، مدل SWOT، ابزار و خدمات، آزمایش رایگان، وبسایت، بیمه الکترونیک، ارزیابی آمادگی الکترونیکی، عملکرد کارکنان، کیفیت خدمات تجارت الکترونیک، نوآوری

کلیدواژه های مرتبط با این موضوع بخش دوم

نگهداری، شریک سوم، فروشگا ه ها ی الکترونیک ی، قصد خرید، شخصی سازی، مدل آر.اف.ام، اینترنت اشیاء، کاتالوگ الکترونیک، پایگاه داده متمرکز، موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی، متدولوژی فضای همکاری، آمادگی الکترونیکی، شبکه پتری رنگی، زیرساخت های تجارت الکترونیک.، قابلیت دسترسی، پیامک های تبلیغاتی، شرکت های کوچک و متوسط، پذیرش تجارت الکترونیک، فضای همکاری بین سازمانی، بازاریابی، فناوری ارتباطات و اطلاعات، فرآیندهای کسب وکار، فیلترینگ مشارکتی، گردشگری ورزشی، عملکرد مالی، جذب مشتری جدید، تجارت الکترونیک بنگاه با بنگاه، شاخص بیومتریک، تجزیه و تحلیل محتوای وبسایت، زیر ساخت تجارت الکترونیکی، RFID، چابکی سازمانی، مشتریان وفاداری، پذیرش تجارت سیار، فن آوری اطلاعات، زنبیل، توسعه، کوهدشت، نوآوری سازمان، تصور مخاطره، زمین های گلف

گرایش ملی گرایانه، موضوع پایان نامه ارشد تجارت الکترونیکی، اعتمادپذیری فنی، ارگونومی، استراتژی های بازاریابی، قابلیت اطمینان

باتوجه به اینکه اکثر این موضوعات از مقالات فارسی داخلی مانند سایت سیویلیکا گرفته شده، پیشنهاد می شود برای انتخاب موضوع پایان نامه خود از جدیدترین مقالات ISI استفاده کنید. لازم به ذکر است برای انتخاب یک موضوع مناسب و غیر تکراری بهتر است کلیدواژه های مرتبط با این موضوع که در بالا آورده شده را حتما مطالعه بفرمایید و همچنین بیش از 100 موضوع جدید مرتبط با موضوع جدید پایان نامه تجارت الکترونیک و موضوع پایان نامه دکتری تجارت الکترونیک را از دست ندهید!

موضوعات درج شده در این پست به صورت ماشینی تولید شده و ممکن است دارای خطا باشد. به منظور انتخاب موضوع پایان نامه مبتنی بر جدیدترین مقالات سال ۲۰۲۱ با ما تماس بگیرید.

الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA چیست؟ | راهکار رفع مشکل مقیاس پذیری بلاکچین

الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA یا Proof of Authority چیست؟ در این مقاله می خواهیم تا اطلاعاتی در ارتباط با الگوریتم گواه اثبات اعتبار و نحوه عملکرد، مزایا و محدودیت های آن در اختیار شما قرار دهیم. همانطور که می دانید دنیای ارزهای دیجیتال بسیار وسیع است و هر کدام از ارزهای دیجیتال از الگوریتم خاصی در ساختار خود استفاده می نمایند. اگر آشنایی در ارتباط با ارزهای دیجیتال داشته باشید، حتما تا به حال نام معروف ترین الگوریتم ها به نام اثبات سهام PoS و یا اثبات کار الگوریتم تجارت PoW را شنیده اید. علاوه بر این الگوریتم ها، الگوریتم های دیگری همچون الگوریتم گواه اثبات اعتبار یا PoA وجود دارد. اما بیاید ببینیم دلیل پیدایش این الگوریتم چیست؟ بسیاری از رمزارزها همچون بیت کوین که از الگوریتم اثبات کار یا PoW استفاده می نمایند همواره با مشکلاتی از جمله مقیاس پذیری مواجه هستند. به همین دلیل الگوریتم اجماع دیگری با نام الگوریتم اثبات اعتبار به وجود امد که سعی در افزایش مقیاس پذیری دارد. در ادامه شما به طور کامل با این الگوریتم آشنا خواهید شد.

گواه اثبات اعتبار PoA چیست؟

همانطور که در مقدمه این مقاله گفتیم الگوریتم اثبات اعتبار PoA نسبت به الگوریتم های اجماع PoW و PoS جدیدتر است. این الگوریتم در سال 2017 به عنوان راه حلی برای بلاکچین های مبتنی بر اتریوم توسط Gavin Wood، بنیانگذار و CTO سابق اتریوم پیشنهاد شد.

PoA سازوکار اجماعی است که برای تولید بلوک به اعتبارسنج های شناخته شده و معتبر اعتماد می کند و بنابراین قدرت محاسباتی شبکه را تامین می کند. الگوریتم اثبات اعتبار تراکنش های سریعتر را با استفاده از الگوریتم تحمل خطای بیزانس BFT امکان پذیر می کند.

PoA نوعی از سازوکار اجماع است که برای شرکت ها یا سازمان های خصوصی که می خواهند زنجیره های خود را بسازند و اساسا ماهیتی بسته دارند و نیازی به مشارکت کاربران عادی ندارند، مورد استفاده قرار می گیرد. شبکه ای که از الگوریتم PoA استفاده می نماید، نیازی به استخراج ندارد.

اگر بخواهیم به عبارت دیگر به تعریف این الگوریتم بپردازیم می توان گفت، الگوریتم اثبات اعتبار PoA یک روش اجماعی است که به تعداد کمی از اجزای بلاکچین این قدرت را می دهد تا معاملات و تعاملات با شبکه را تایید کنند و آن را به روز کنند. در واقع در این الگوریتم یک یا چند ماشین اعتبارسنج وظیفه تولید هر بلاک جدید از تراکنش ها را که در بلاکچین گنجانده می شود، دارند. در الگوریتم اجماع PoA بلاکچین ها توسط نودهای اعتبارسنجی محافظت می شوند که قابل اعتماد هستند. این مدل الگوریتم بر اساس تعداد محدودی اعتبارسنج بلوک است و همین امر آن را به یک سیستم مقیاس پذیر تبدیل می کند.

در ادامه مطالب شما می توانید با نحوه عملکرد این الگوریتم آشنا شوید.

عملکرد الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA چگونه است؟

در این الگوریتم اعتبارسنج ها نرم افزاری را برای قرار دادن تراکنش ها در بلاک ها اجرا می الگوریتم تجارت کنند. این فرآیند به صورت خودکار انجام می شود و به تایید کنندگان برای نظارت دائمی بر رایانه های خود نیازی نیست.

برای انتخاب شدن به عنوان اعتبارسنج، کاربر باید سه شرط اساسی را رعایت کند:

1. هویت باید به طور رسمی در شبکه تایید شود.
2. به دست آوردن حق انتخاب به عنوان اعتبارسنجی که مجاز به تایید بلوک های به دست آمده و ارزیابی شده باشد.
3. باید در بررسی ها و روش های تاسیس اختیارات سازگاری کامل وجود داشته باشد.با الگوریتم PoA، افراد حق تبدیل شدن به اعتبارسنج را پیدا می کنند، بنابراین انگیزه ای برای حفظ موقعیتی که دریافت کرده اند دارا می باشند.

پس از بررسی عملکرد الگوریتم گواه اثبات اعتبار وقت آن رسیده است تا با هم به بررسی مزایای این الگوریتم بپردازیم.

مزایای الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA

علاوه بر کاهش مقدار توان لازم برای نگهداری شبکه، الگوریتم PoA روند اعتبارسنجی را ساده می کند. این الگوریتم اجماع همچنین دارای یک سری مزایا است که باید مورد توجه قرار گیرد.

1.در این الگوریتم نیازی به سخت افزار پیشرفته نیست.

الگوریتم اجماع PoW برای حل مسائل پیچیده ریاضی برای اعتبار سنجی بلوک ها نیاز به سخت افزار با کارایی بالا دارد. در مقابل، الگوریتم PoA برای اطمینان از اتصال دائمی بین نودها نیازی به حل معماها ندارد. بنابراین، اعتبارسنجان برای حفظ شبکه به تجهیزات خاصی احتیاج ندارند.

2.نرخ معاملات بهبود یافته

الگوریتم PoA سرعت اعتبارسنجی معاملات را افزایش می دهد. بلوک ها بر اساس تعداد اعتبارسنج ها تولید می شوند، بنابراین نرخ معامله بالاتری نسبت به PoW و یا PoS دارند.

3.تحمل حملات 51%

قرار است اجماع PoA حتی بیشتر از اجماع PoW در برابر حملات مقاوم باشد. این به این دلیل است که شبکه نمی تواند توسط کاربری که موفق به تولید 51% قدرت محاسباتی می شود، به خطر بیافتد. کنترل بیش از 51% از اجزایی که مستقیما به هم وصل نیستند دشوارتر از آن است. بعلاوه، نودها از قبل احراز هویت می شوند و اگر یکی از انها در دسترس نباشد، شبکه می تواند ان را از روند اعتبارسنجی خارج کند.

علاوه بر مزایایی که برای این الگوریتم در این قسمت از مقاله ذکر شد، در مقابل الگوریتم PoA دارای معایبی نیز می باشد.

معایب الگوریتم اثبات اعتبار PoA

از جمله معایبی که این الگوریتم نسبت به دیگر الگوریتم های استفاده شده در ساختار رمزارزها دارد می توان به موارد زیر اشاره کرد.

1. این الگوریتم در مقایسه با دیگر الگوریتم ها غیرمتمرکز نیست، به همین دلیل این الگوریتم درتلاش است تا کارایی سیستم های متمرکز را افزایش دهد.
2. با توجه به اینکه الگوریتم PoA از توان پردازش عملیاتی بالایی برخور دار است و امکان حذف و یا سانسور در آنها وجود دارد می توان گفت این ماهیت در تضادی با رمزارزها و سیستم بلاکچین است و جزئی از معایب این الگوریتم به شمار می رود.
3. از دیگر مشکلاتی که این الگوریتم دارا می باشد می توان به قابل مشاهده بودن هویت اعتبارسنجان الگوریتم برای همه اشاره کرد. به دلیل مشخص بودن هویت اعتبار سنج ها برای دیگران، بلاکچین نیز می تواند به راحتی دستکاری شود.

تفاوت الگوریتم اثبات اعتبار PoA و اثبات سهام PoS

بسیاری از افراد الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA را نسخه ی گسترش یافته و بهبود یافته الگوریتم اثبات سهام یا PoS می پندارند و فکر می کنند تنها تفاوت این دو الگوریتم استفاده از هویت به جای استفاده از کوین است. اما در واقع این طور نیست.

الگوریتم اثبات اعتبار به دلیل توان بالایی که دارد می تواند برای حفظ حریم خصوصی در بلاکچین مورد استفاده قرار گیرد و یکی از برتری های این الگوریتم نسبت به الگوریتم اثبات سهام است. و به دلیل اینکه بلاکچین ها از یک ماهیت غیرمتمرکز برخوردار هستند، الگوریتم اثبات سهام نمی تواند برای برخی از کسب و کارها مناسب باشد.

چرا الگوریتم اثبات اعتبار PoA از الگوریتم اثبات کار PoW برتر است؟

الگوریتم اجماع PoW یا همان الگوریتم استفاده شده در بیت کوین قابل اعتمادترین و ایمن ترین تا به امروز است. با این حال، مقیاس پذیر نیست. بیت کوین و همچنین سایر بلاکچین های مبتنی بر PoW دارای عملکرد انجام تراکنش در ثانیه یا TPS هستند.

این محدودیت مشروط به این است که بیت کوین به شبکه توزیع شده ای از نودها متکی باشد که باید به توافق برسند و در مورد وضعیت فعلی بلاکچین توافق کنند. این بدان معناست که قبل از تایید بلوک تراکنش جدید، باید توسط اکثر نودهای شبکه تایید شود. بنابراین، جنبه عدم تمرکز بیت کوین نه تنها یک سیستم اقتصادی مطمئن و قابل اعتماد را فراهم می کند بلکه پتانسیل آن را برای استفاده گسترده تر محدود می کند.

به طور کلی همانطور که گفتیم، الگوریتم PoA محدود به تعدادی اعتبارسنج بلوک می باشد و این امر باعث شده است تا این سیستم مقیاس پذیر واقع شود و یکی از برتری های این الگوریتم نسبت به الگوریتم اثبات کار به شمار رود.

کلام آخر الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA

به طور کلی شما می توانید با خواندن این مقاله با الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA آشنا شوید. ایده این الگوریتم مربوط به سال 2017 می باشد. در این الگوریتم به تعداد کمی از اجزای بلاکچین این امکان داده می شود تا معاملات انجام شده را تایید نمایند. در الگوریتم گواه اثبات اعتبار، بلاکچین ها توسط نودهای اعتبارسنج محافظت می شوند.

لازم به ذکر است که این الگوریتم تفاوت هایی را با الگوریتم شناخته شده PoS دارد. همچنین رمزارزهایی که از این الگوریتم استفاده می نمایند قابلیت استخراج ندارند. یکی از تفاوت هایی که الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA با الگوریتم گواه اثبات کار PoW دارد این است که مقیاس پذیر تر می باشد. امید است که با خواندن این مقاله بتوانید اطلاعات کاملی را در ارتباط با الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA دریافت نمایید.

ممنون از اینکه تا پایان مقاله “الگوریتم گواه اثبات اعتبار PoA چیست؟” همراه ما بودید.

استراتژی های معاملات الگوریتمی چیست؟ (ترید با ربات ها)

به نظر می رسد تجارت و معاملات الگوریتمی عامل انسانی را حذف می کند و در عوض از استراتژی های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می کند که می توانند 24/7 ساعت و توسط کامپیوترها با کمترین نظارت اجرا شوند.

رایانه ها و ربات ها می توانند مزایای متعددی نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار ، آنها می توانند کل روز ، هر روز بدون وقفه فعال بمانند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه ای نیز پاسخ دهند. علاوه بر این ، ربات ها هرگز احساسات را در تصمیم گیری های خود فاکتور نمی گیرند. به همین دلیل ، مدت هاست که بسیاری از سرمایه گذاران فهمیده اند که ربات ها می توانند معامله های عالی داشته باشند و از استراتژی های صحیح استفاده کنند.

حوزه تجارت با معاملات الگوریتمی به این ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با معاملات رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و مبادلات 24/7 این روش را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات اتوماتیک و ارزهای رمزپایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی های خاص خود را انجام دهند ، اما اگر به درستی اعمال شود ، این تکنیک ها می توانند به معامله گران کمک کنند تا معاملات خود را به ربات های هوشمند بسپارند.

استراتژی های اصلی کدامند؟

فلسفه اصلی بیشتر معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای شناسایی فرصت های سودآور و پذیرش سریعتر از آن است که یک انسان بتواند از آن استفاده کند. متداول ترین روش ها معاملات حرکت ، معکوس کردن متوسط ​​، آربیتراژ و انواع استراتژی های یادگیری رباتی است.

بیشتر استراتژی های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار است. معاملات اسپات به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و هم چنین میانگین برگشت به دنبال واگرایی آماری در بازار است. آربیتراژ برای تفاوت در قیمت های اسپات در صرافی های مختلف جستجو می کند. و استراتژی های یادگیری هوشمند سعی می کنند فلسفه های پیچیده تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور هم زمان ادغام کنند. هیچ یک از این موارد تضمین ساده ای برای سود نیست و معامله گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا “ربات” را کی و کجا پیاده سازی کنند.

به طور کلی ، ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش می شوند ، که به آنها آزمایش مجدد می گویند. این به کاربران اجازه می دهد تا استراتژی خود را در بازار واقعی که قصد دارند آن را آزاد کنند ، اما با حرکات ثابت شده از گذشته امتحان کنند. برخی از خطرات در انجام این کار می تواند شامل “نصب بیش از حد” باشد – این زمانی است که یک ربات در اطراف داده های تاریخی ابداع می شود که واقعاً شرایط فعلی را منعکس نمی کند و منجر به استراتژی ای می شود که در واقع تولید نمی شود.

یک مثال بسیار ساده اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک قیمت ماشین و تست کنید اما شروع به کار آن در بازار ارزهای دیجیتال باشد. بدیهی است که بازدهی را که انتظار داشتید با معاملات الگوریتمی مشاهده نخواهید کرد.

معاملات تکانه ای چیست؟

معاملات شتاب بر اساس این منطق استوار است که اگر روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده است ، آن روند به طور معقولانه حداقل تا زمانی که سیگنال های پایان خود شروع شود ادامه خواهد داشت.

ایده در مورد معاملات الگوریتمی لرزشی این است که اگر دارایی خاصی مثلاً برای چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، با اطمینان می توانیم این روند را ادامه دهیم ، حداقل تا زمانی که داده ها خلاف آن را نشان دهند. بنابراین ، برنامه خرید در هر افت قیمت و قفل کردن سود در هر پامپ یا برعکس در صورت کوتاه شدن است. البته ، معامله گران باید از این موضوع آگاه باشند که بازار نشانه هایی از روند معکوس را نشان می دهد ، در غیر این صورت همین استراتژی می تواند بسیار سریع شروع به ضرر کردن شما کند.

همچنین باید توجه داشت که معامله گران نباید استراتژی هایی را تنظیم كنند كه سعی در خرید و فروش در پایین ترین سطح یا افت های واقعی باشد یا به اصطلاح “گرفتن چاقو” نامیده می شود ، بلكه باید سود خود را قفل كنند و در سطوح قابل اطمینان خرید كنند. معاملات الگوریتمی برای این ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند به سادگی درصدی را که با آن احساس راحتی میکنند تعیین کنند. اگر یک بازار به یک طرف حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشود ، این روش به خودی خود می تواند بی تأثیر باشد.

یک شاخص عالی برای تماشای روندها ، میانگین متحرک است. دقیقاً همانطور که به نظر می رسد ، میانگین متحرک خطی است بر روی نمودار قیمت که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از x مقدار روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و …) نشان می دهد. اغلب ، مقادیری مانند 50 ، 100 یا 200 استفاده می شود ، اما استراتژی های مختلف برای پیش بینی معاملات خود ، دوره های زمانی مختلف را بررسی می کنند.

به طور کلی ، یک روند هنگامی که کاملاً بالاتر یا کمتر از یک میانگین متحرک باقی بماند ، قوی تلقی می شود – و هنگام نزدیک شدن یا عبور از خط MA ، ضعیف است. بعلاوه ، به کارشناسی ارشد مبتنی بر دوره های طولانی تر وزن بسیار بیشتری نسبت به دوره ای که فقط مثلاً 100 ساعت گذشته یا یک بازه زمانی مشابه را تماشا می کند ، داده می شود.

برگشت متوسط در معاملات الگوریتمی ​​چیست؟

بازگشت متوسط ​​به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت یک دارایی باید به سمت ​​قیمت متوسط ​​برگردد. انحراف شدید از این قیمت به معنی خرید بیش از حد یا فروش بیش از حد و احتمال تغییر قیمت است.

حتی برای ارزی مانند بیت کوین ( BTC ) ، که واقعاً فقط در بازار بزرگ بوده است ، می تواند اوج یا پایین آمدن قابل توجهی داشته باشد که از مسیری که قیمت در طول تاریخ دنبال می کرده است دور شود. در بیشتر مواقع ، دیری نمی گذرد که بازارها به سمت این میانگین قیمت برگردند. با مشاهده میانگین های بلند مدت ، معاملات الگوریتمی می توانند با اطمینان معامله کنند که انحرافات گسترده از این قیمت ها طولانی نیست و سفارشات معاملاتی را بر این اساس تنظیم می کنند.

به عنوان مثال ، یک شکل خاص از این حالت برگشت انحراف استاندارد نامیده می شود ، و توسط شاخصی به نام باندهای بولینگر اندازه گیری می شود. اساساً ، این باندها به عنوان محدودیت های بالا و پایین بر روی انحراف از میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی اقدام قیمت به سمت یکی از این افراط ها پیش می رود ، احتمال اینکه یک چرخش به سمت مرکز به زودی انجام شود ، زیاد است.

البته ، یکی از بزرگترین خطرات در اینجا این است که معاملات الگوریتمی نمی تواند تغییرات اساسی را حساب کند. اگر بازاری به دلیل نقص دارایی اساسی در حال خراب شدن باشد ، ممکن است قیمت هرگز بهبود نیابد – یا حداقل به سرعت انجام نشود. این باز هم جایی است که معامله گران باید شرایط خاصی را که الگوریتم هایشان نمی توانند ببینند کنترل و حساب کنند.

شکل دیگری از بازگشت متوسط ​​می تواند در چندین دارایی رخ دهد و استفاده از این روش معامله جفت نامیده می شود. دو دارایی به طور سنتی با هم ارتباط دارند. یعنی وقتی یکی بالا یا پایین می رود ، از نظر آماری دیگری نیز همین کار را می کند. می توان با معاملات الگوریتمی ایجاد کرد تا یکی از این دارایی ها را تحت نظر داشته باشد تا حرکتی انجام شود ، سپس معامله ای را بر اساس احتمال اینکه کالای دیگر به زودی دنبال خواهد کرد ، انجام دهد. چارچوب های زمانی برای این اختلافات گاهی اوقات می تواند کوتاه باشد و ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر کند.

آربیتراژ چیست؟

داوری استراتژی ای است که از اختلاف قیمت موجود در دارایی های مختلف در بازارهای مختلف بهره می برد.

گاهی اوقات همان محصول ، مانند یک کالا یا ارز ، می تواند به طور موقت در صرافی های مختلف قیمت های متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی برای سودآوری برای آن دسته از افراد سریع باشد که بتوانند قبل از تعادل بین این بازارها معامله کنند. برای این منظور ، معاملات الگوریتمی می تواند برای تماشای دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و باز کردن معاملات به محض یافتن اختلاف ایجاد شود.

این تکنیک بیش از حد پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریعتر پاسخ دهند ، نسبت به آنهایی که سرعت کمتری دارند ، تفاوت دارند. این یک استراتژی است که معاملات الگوریتمی با فرکانس بالا قطعاً از یک مزیت قابل توجه برخوردار است ، زیرا دقیقاً سوداگران با استفاده از این شرایط بازار باعث از بین رفتن شکاف قیمت ها می شوند.

استراتژی های یادگیری ماشینی یا رباتی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میخواهد تجارت و معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی برساند. نه تنها می توان استراتژیهای پیشرفته تری را در زمان واقعی به کار گرفت و از آنها اقتباس کرد بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی مقاله های خبری می تواند راه های بیشتری را برای دستیابی به بینش ویژه در مورد جنبش های بازار فراهم کند.

الگوریتم ها از قبل می توانند تصمیمات پیچیده ای بگیرند و آنها را طبق استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده اتخاذ کنند ، اما با یادگیری ماشین یا ربات، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه واقعاً کار می کند به روز کنند. به جای منطق “اگر / یا پس از” ، یک الگوریتم ML می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کند و معاملات الگوریتمی بعدی را براساس بالاترین بازده اصلاح کند. در حالی که آنها هنوز کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معناست که معامله گران می توانند به ربات خود ایمان داشته باشند حتی وقتی شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه تکامل می یابد.

یک نوع محبوب استراتژی ML ، استراتژی ساده نیز نام دارد. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری براساس آمار و احتمالات قبلی معاملات انجام می دهند.

به عنوان مثال ، داده های بازار تاریخی نشان می دهد که بیت کوین پس از سه روز متوالی قرمز ، 70٪ افزایش می یابد. یک الگوریتم ساده می بیند که سه روز گذشته همه رو به کاهش بوده و به صورت خودکار بر اساس احتمال افزایش امروز سفارش می دهد. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و تنظیم پارامترهای مربوط به مواردی مانند نسبت ریسک و پاداش به عهده هر معامله گر خواهد بود ، اما اگر از تعادل راضی باشید ، می توانید با حداقل تداخل آن را اجرا کنید.

یکی دیگر از مزایای ML این است که ربات ها در معاملات الگوریتمی قادر الگوریتم تجارت به خواندن و تفسیر گزارش های خبری هستند. با اسکن کردن کلمات کلیدی و خط کشی استراتژی های مناسب ، این نوع ربات ها می توانند در عرض چند ثانیه با انتشار اخبار مثبت یا منفی معامله کنند. بدیهی است که این موارد دقیقاً به اندازه منطقی که در آنها وجود دارد دقیق خواهند بود – و بنابراین اجرای آنها مشکل است – اما در صورت راه اندازی صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این لبه برش شاخه جدیدی در معاملات الگوریتمی خودکار است. بنابراین ، ربات هایی که برای کار با این روش طراحی شده اند ممکن است دشوارتر باشند ، دسترسی به آنها هزینه بیشتری دارد یا به راحتی از برخی تکنیک های آزمایش شده با زمان کمتر قابل پیش بینی هستند.

تعقیب سفارش با معاملات الگوریتمی چیست؟

تعقیب سفارش ، نوعی تماشای سفارشات معین ، بسیار زیاد و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض است که این امر منجر به حرکت بیشتر قیمت خواهد شد… معاملات الگوریتمی:

معمولاً ، پیش بینی سفارش بزرگ از بازیکن اصلی ، به نوعی به اطلاعات داخلی احتیاج دارد و تجارت با این دانش معمولاً غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران با فرکانس بالا راه های قانونی برای تراشیدن داده ها از مجامع تجاری بدون نسخه “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع تالارهای معاملات الگوریتمی مجبور نیستند اطلاعات سفارشات خود را مانند یک صرافی در زمان واقعی ارسال کنند و بنابراین حرکت آنها تأثیر تاخیری در بازار دارد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریعتر از معامله گران متوسط ​​، کاربران این روش می توانند برتری جدی نسبت به افرادی که این کار را ندارند ، داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک دستور فروش گسترده در یک استخر اجرا می شود. این به شما می گوید به زودی وقتی این داده ها در بقیه بازار ارسال شود ، فروشندگان کوچکتر احتمالاً با سفارشات خودشان پاسخ خواهند داد. از آنجا که پیش بینی این امر وجود دارد ، می توانید از موج جلوتر بروید و در زمره اولین کسانی باشید که به فروش می رسانند ، این بدان معناست که با سرد شدن افت قیمت می توانید به راحتی دوباره خرید کنید.

باز هم ، تا زمانی که داده ها از طریق کانال های صحیح جمع آوری می شوند ، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران در با استفاده از معاملات الگوریتمی این روش را برای انتخاب خود انتخاب کرده اند.

از کجا می توانم تجارت و معاملات الگوریتمی را با ارز رمزپایه شروع کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که الگوریتم های تجاری متنوعی را ارائه می دهند ، سپس می توانید به تبادل دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

خدمات کاملاً محدودی وجود دارد که می تواند شما را به سرعت با معاملات الگوریتمی تنظیم کند. سایتهایی مانند TradeSanta ، Bitsgap و Cryptohopper همه انواع مختلفی از حساب را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از رایگان تا گران قیمت باشند. برای مبتدیان ، یک حساب رایگان به طور کلی گزینه های زیادی برای شروع به شما ارائه می دهد ، اما اگر به دنبال حرفه ای شدن باشید حساب های پولی می تواند بسیار مفید باشد.

این سایت ها به طور کلی آموزش و سایر مطالب را ارائه می دهند تا بتوانید در زمینه یافتن ربات ها و استراتژی های مناسب برای شما آموزش ببینید. اگرچه هر سرویس با هر صرافی سازگار نیست ، اما خواهید دید که اکثر این محصولات تقریباً از همه بزرگترین و محبوب ترین صرافی ها پشتیبانی می کنند. حتی برخی از آنها تبلیغات ویژه ای برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک سیستم عامل خاص دارند ، بنابراین کاربران باید گزینه های زیادی برای انتخاب داشته باشند.

مسلماً تکنیک ها و خدمات بیشتری وجود دارد که می توانید آنها را کشف کنید ، اما این راهنما باید اصول اولیه لازم برای رفتن به آنجا و شروع کردن را با تجارت و معاملات الگوریتمی به شما ارائه دهد. آهسته پیش بروید و هر آنچه را که می توانید بیاموزید و طولی نمی کشد که تصمیم می گیرید که آیا یک استراتژی خودکار برای شما مناسب است؟