معاملات با فرکانس بالا

آنها ممکنه دستورالعمل های خاصی رو برای این معاملات ارائه بدن یا اونهارو با استفاده از الگوریتم های معاملاتی با فرکانس بالا تنظیم کنن.

آیا معاملات با فرکانس بالا تجزیه و تحلیل فنی و کارایی بازار را تحت تاثیر قرار می دهد؟ و اگر چنین است، چگونه؟

هزینه ترجمه مقاله بر اساس تعداد کلمات مقاله انگلیسی محاسبه می شود.

این مقاله تقریباً شامل 14841 کلمه می باشد.

هزینه ترجمه مقاله توسط مترجمان با تجربه، طبق جدول زیر محاسبه می شود:

شرح	تعرفه ترجمه	زمان تحویل	جمع هزینه
ترجمه تخصصی - سرعت عادی	هر کلمه 90 تومان	20 روز بعد از پرداخت	1,335,690 تومان
ترجمه تخصصی - سرعت فوری	هر کلمه 180 تومان	10 روز بعد از پرداخت	2,671,380 تومان

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , Volume 28, January 2014, Pages 131–157

چکیده انگلیسی

In this paper we investigate how high frequency trading affects technical analysis and market efficiency in the foreign exchange (FX) market by using a special adaptive form of the Strongly Typed Genetic Programming (STGP)-based learning algorithm. We use this approach for real one-minute high frequency data of the most traded currency pairs worldwide: EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD, AUD/USD, USD/CHF, and USD/CAD. The STGP performance is compared with that of parametric and non-parametric models and validated by two formal empirical tests. We perform in-sample and out-of-sample comparisons between all models on the basis of forecast performance and investment return. Furthermore, our paper shows the relative strength of these models with respect to the actual trading profit generated by their forecasts. Empirical experiments suggest that the STGP forecasting technique significantly outperforms the traditional econometric models. We find evidence that the excess returns are both statistically and economically significant, even when appropriate transaction costs are taken into account. We also find evidence that HFT has a beneficial role in the price discovery process.

مقدمه انگلیسی

The extensive use of technical trading rules by currency market practitioners has long been a puzzle for academics. On the one hand, as Cheung and Chinn (2001) and Gehrig and Menkhoff (2003) note up to 40 per cent of foreign exchange (FX) traders worldwide rely on technical analysis as their main trading tool. On the other hand the Efficient Market Hypothesis (Fama, 1970) suggests that in a market with vast trading volume and virtually non-existent private information about fundamentals, such as the foreign exchange (FX) market (turnover of 2000 billion US dollars per day; BIS, 2005), trading rules based on historical price information should not yield excess profits to traders. Most academic studies related to technical trading in the FX market are inconsistent with real-life practice because they largely limit their trading strategies to daily data observations (Brabazon and O’Neil, 2004, Qi and Wu, 2002 and Reitz and Taylor, 2006). However, nearly all FX traders who use technical analysis operate at a high frequency (Gomber et al., 2011, Ahlstedt and Villysson, 2012 and Guo, 2012). In addition more than 75 per cent of FX trading has been shown to take place within a single day (BIS, 1996), and that the applicability of technical analysis increases with the frequency of trading (Taylor and Allen, 1992). While some empirical studies of daily FX data report the existence of significant profits (Martin, 2001, Mathur et al., 2001 and Saacke, 2002), some other studies demonstrate the contrary (Levich and Thomas, 1993, Lee and Mathur, 1996 and Lee et al., 2001). Studies on the profitability of intra-daily technical analysis also do not convey a clear picture. Some authors report significant net profits (Gencay et al., 2002 and Gencay et al., 2003), whereas others find technical trading to be unprofitable even at these high frequencies (Cucio et al., 1997, Osler, 2000 and Neely and Weller, 2003). Moreover, studies on FX technical trading profitability typically fail to account for transaction costs, trading rule optimisation over time, out-of-sample verification, and data snooping issues (Park and Irwin, 2007). So far, our discussion has focused on the relationship between high frequency trading (henceforth HFT) and technical analysis. However, the question could be reversed and the معاملات با فرکانس بالا impact of HFT on the market's quality can also be investigated. Some empirical and theoretical studies suggest that HFT improves market liquidity, reduces trading costs in the form of narrower bid-ask spreads, and makes stock prices more efficient (Jones, 2013). On the other hand, the empirical evidence is somewhat mixed and there are theoretical arguments that HFT can have negative effects. The speed of trading could put slower moving market participants at a disadvantage, leading to adverse selection and reduced market quality. Chordia et al. (2013) argue that buy-side investors could struggle to trade large positions, and their speed disadvantage reduces their ability to supply liquidity leading to increased costs. Chaboud et al. (2010) provides evidence that computer trades are more highly correlated with each other than human trades, indicating that strategies generated by machines are not as diverse as those developed by humans. There is also a possibility of an unproductive arms race developing with HFT institutions competing to be fastest (Jones, 2013). The substantial investments in computer and communication power necessary to reduce latency in trading poses the question of whether HFT adds value overall (Chordia et al., 2013). Given the lack of conclusive evidence on its impact policymakers around the world are still debating whether to introduce limits on HFT or even to completely ban it. Academic studies to date have mainly analysed stocks particularly the 120-stock NASDAQ HFT dataset. We contribute to this debate by examining the FX market where the ability to observe all trading in our experiments allows us to investigate the impact of HFT bid and ask orders on market quality. In this study, we implement a special adaptive form of Genetic Programming (GP), called Strongly Typed Genetic Programming (STGP). The advantage of STGP over the conventional Genetic Programming (GP) used in most previous studies is that STGP evaluates the fitness of agents through a dynamic fitness function which processes the most recent quotes of the six currency pairs in our experiment, rather than a re-execution of the same trading rules. Despite the voluminous literature on the topic, no other study has combined implementing the STGP technique, one-minute high frequency data, and a substantial number of artificial agents, which enables us to develop of a wider variety of trading rules. The presence of 10,000 artificial agents in our experiment results in increased forecasting model stability and lower sensitivity to random factors. To summarise, the contributions of this study are as follows. Firstly, we investigate the efficiency of currency markets by analysing the profitability of technical trading rules at the frequency at which this trading actually takes place in the real world. Secondly, we take into account all the issues identified in the literature as potentially affecting the reliability of trading results and inference based on them: transaction costs, allowing agents to learn from their experience, evaluating the profitability of rules based on their predictive power rather than in-sample fit, and avoiding data-snooping biases by allowing all potential rules and their combinations to be traded on and evaluated by agents. Thirdly, we are the first to apply the STGP technique to analyse the impact of HFT on market quality, taking into account the market structure. The remainder of this paper is organised as follows: Section 2 presents the background and a review of the literature in the field; Section 3 discusses the experimental design; Section 4 presents the forecasting methodology used in the analysis; Section 5 discusses the empirical results and the paper concludes and suggests avenues for further research in Section 6.

نتیجه گیری انگلیسی

Due to its recent emergence the HFT discussion is not yet supported by a great deal of solid academic research (Chordia et al., 2013). This paper contributes to the discussion by providing appropriate empirical evidence from the FX market about the profitability of HFT strategies based on one-minute historical data and their implications for market quality. We develop an intraday technical trading strategy using the STGP form of Genetic Programming for six of the most traded currency pairs and find evidence of HFT predictability and profitability after taking into account appropriate transaction costs. The STGP technique outperformed ex-ante traditional econometric معاملات با فرکانس بالا forecasting models. The ability to observe all trading activities in our experiments enabled the investigation of the impact of HFT bid and ask orders on market quality. We find evidence that HFT enhances the efficiency of prices and play a positive role in the price discovery process by trading in the direction of permanent price changes and in the opposite direction to transitory pricing errors. However, the fact that HFTask orders are positively associated with pricing errors could have implications for manipulative trading strategies, inappropriate risk management practices or adverse order selection. We think that further investigation is needed to examine the specifics reasons for this positive association. The debate as to whether HFT is beneficial or harmful to market efficiency is likely to continue long into the future and there are a number of important moral and practical issues involved. Hansbrouck and Saar (2013) found that some HFT algorithms need only 2–3 ms to identify the arrival of an order, analyse it, and generate an order. This very high operational speed prevents human traders from appropriately observing the limit order book, indicating that market dynamics might be dominated entirely by the interplay between trading algorithms. Initially, there is the possibility of mistakes or unforeseen problems in the complex trading algorithms driving HFT. It is an open question as to whether HFT firms have the appropriate mechanisms in place for signing off their complex trading algorithms and allowing proper engagement of senior management in this. Unfortunately regulatory bodies do not have the resources or experience to investigate the code in HFT algorithms creating conditions for moral hazard. Secondly, substantial funds are being spent on computer systems and very high-speed data connections that may have little social value. For example in 2010, more than $300 million were spent on 800 miles of fibre optic cable laid between the Chicago Mercantile Exchange and the NYSE in order to shave three milliseconds off of trading times (Gennet, 2012). Thirdly HFT may be severely disadvantaging some investors. HFT imposes difficulties for investors such as pension funds seeking to purchase large معاملات با فرکانس بالا blocks of financial instruments, because HFT software can detect and front-runs the order. Individuals and even large traditional investors have restricted access to the same type of trading equipment as HFT. HFT could potentially create negative externalities on other market participants due to continuous generation of submissions and cancellations of limit orders that increases the need for costly equipment updates and worsens market regulation (Gai et al., 2012). Nowadays, investors are cautious about the possibility of having their traders detected and headed off by high frequency traders. This is the reason why traditional investors allocate their orders in ‘dark pools’. ‘Dark pools’ are off-exchange trading platforms administrated by brokers where financial instruments are executed anonymously and the prices are not announced in advance. According to the recent UK Foresight report (2012), two-thirds of investors went into ‘dark pool’ transactions, tripling their market share in the last few years to 3.3% of the total trading volume. Trading in ‘dark pools’ is having several negative consequences, such as: increased expenses which affect the transparency of the market by imposing price obstacles for the other investors. The ASIC report (2013) suggests that HFT performed in off-market ‘dark pools’ are adversely affecting the quality of asset price information and widening the bid-ask spread for several assets. Finally, financial markets exist for the benefit of society by allowing funds to be raised and directed to the most productive ends. Society can benefit only when the market reveals the true value of an investment though its market price. However, HFT algorithms do not explicitly take into account the intrinsic value of an investment, they are only concerned about what happens to the price in the next few seconds. This short term approach may limit the social benefits of HFT. Even if in the short term HFT seems to increase market efficiency, the long term effects on ability of markets to allocate funds are unclear. Our empirical findings are one step towards a better understanding of the underlying principles of HFT and its implications for market structure and performance although given the complexity and importance of this area much more research is needed. There are several interesting research directions to pursue. It would be very interesting to use data collected at very short intervals even down to ones measured in milliseconds to get a better feel for the conditioned faced by the faster HFT. Another research agenda is to investigate whether HFTs have different impacts on different trader populations and types of trader by constructing markets composed of different number and types of artificial traders. This can be investigated in a systematic way looking at the numerous potential differences between traders (e.g. wealth, intelligence, speed of processing news etc.) and trader populations.

13 نوع تریدر در بازار ارزهای دیجیتال را بشناسید

13 نوع تریدر در بازار ارزهای دیجیتال را بشناسید؛ معامله گران ممکنه از طرف خود،مشاغل یا افراد دیگه کار کنن.آنها سهام و سایر دارایی های مالی خود رو در تلاش برای کسب سود معامله میکنن.با این حال،هر معامله گر اهداف منحصر بفردی داره و ممکنه از تکنیک های معاملاتی مختلفی برای دستیابی به اونها استفاده کنه.

مثل هر فعالیت دیگه ای که ممکنه هر کدوممون در طول زندگی انجام بدیم،نحوه سرمایه گذاری در بازار های ارزدیجیتال هم به سلیقه و خصوصیات اخلاقی سرمایه گذار بستگی داره.بعضی معاملات با فرکانس بالا افراد زمان کافی برای معامله و بررسی روزانه ندارن و ترجیح میدن بصورت بلند مدت سرمایه گذاری کنن؛

در مقابل یه عده هم صبر نمیکنن و ترجیح میدن با استفاده از استراتژی های خاص در عرض چند روز به سوددهی برسن.در این مقاله میخواییم چنینی افرادی رو بررسی کنیم و ببینیم انواع تریدر ها کدوم هستن و چه سبکی دارن.

تریدر کیست؟

در ابتدا بهتره تفاوت بین تریدر و سرمایه گذار رو بدونیم چون برخی جاها این دو واژه بصورت مترادف به کار میره ولی درواقع تفاوت ظریفی بینشون وجود داره.

سرمایه گذار به کسی گفته میشه که با هدف طولانی مدت یک دارایی رو خریداری کرده و تا مدت ها قصد فروشش رو نداره.ولی تریدر ها با هدف کسب سود از اختلاف قیمت یه دارایی اقدام به خرید و فروش آن در زمان کوتاه میکنن.

فرض کنید کسی معاملات با فرکانس بالا مقداری بیت کوین خریداری کنه و تا چندین سال بهش دست نزنه در واقع این فرد روی بیت کوین سرمایه گذاری کرده ولی اگر همین فرد بعد از خرید بیت کوین و پس از گذشت مدت نسبتا کوتاهی در قیمت بالاتر اون رو بفروشه و بعد از پایین اومدن قیمت دوباره بیت کوین خریداری کنه این شخص تریدر نامیده میشه.

انواع تریدر

تریدر ها انواع مختلفی دارن که عوامل مختلفی در طبقه بندی اونها تاثیر گذاره.معمولا در حالت کلی تریدرهارو به چند قسمت طبقه بندی میکنن که در ادامه بررسی خواهیم کرد.

1. تریدر فاندامنتال:

اولین تریدر در مقاله 13 نوع تریدر در بازار ارزهای دیجیتال را بشناسید تریدر فاندامنتال هستش.یک تریدر فاندامنتال رویداد های خاص شرکت رو تجزیه و تحلیل میکنه تا تصمیم بگیره که اون سهام رو بخره یا نه و اینکه چه زمانی ممکنه برای خرید سودمندتر باشه.

آنها براساس منطق و حقایق تصمیم میگیرن و معمولا بجای روش های معاملاتی کوتاه مدت بر استراتژی های بلندمدت یا خرید و نگه داری تمرکز میکنن

2. تریدر تکنیکال:

این نوع تریدر ها از نمودارها،گراف ها و سایر ابزارها برای بررسی داده های تاریخی استفاده میکنن.اونها به دنیال نشانه های بالقوه ای هستن که میتونه زمان خوبی رو برای خرید و فروش داراییی نشون بده.

تریدرهای تکنیکال(فنی)تصمیمات خودشون رو براساس گذشته و نه رویدادهای کنونی قرار میدن چون معتقدند که تاریخ تکرار میشه.

3. تریدر نوسان گیر:

تریدری هست که معمولا فاصله زمانی بین خرید و فروش دارایی اش از یک روز بیشتر و از یک ماه کمتره.در واقع این تریدر میتونه سهام یک شرکت یا ارز دیجیتال رو خریداری کنه و بعد از یکی دو هفته که قیمتش افزایش داشت اون رو بفروشه.

سپس دوباره چند روز تا چند هفته صبر کنه تا در موقعیت خرید خوب دیگری وارد معامله بشه. این نوع تریدر ها معمولا با هدف کسب سود از از موج های مختلف نوسانی که چند روز تا چند هفته ادامه پیدا میکنه وارد معامله میشن.

4. تریدر روزانه:

تریدر روزانه مشهورترین تریدر هست. یک تریدر روزانه در عرض یک روز وارد معامله شده و در زمان مناسب هم از اون خارج میشه.

به عبارت دیگه تریدر های روزانه سعی میکنن از تغییرات قیمتی یک دارایی در همان روز کسب سود کنن.برای مثال سهام شرکت ممکنه صبح یک قیمت و عصر قیمت دیگه ای باشه.اما علیرغم سوددهی بالایی که این تریدرها دارن،فشار و استرس زیادی رو مجبورن تحمل کن.

5. اسکالپر یا تریدر ریزه خوار:

به تریدری گفته میشه که ممکنه در طول روز چندین بار وارد معامله بشه و از اون خارج بشه.این تریدر ها کاری با تغییرات قیمتی بزرگ ندارن و سعی میکنن از تغییرات قیمتی کوچک ولی با دفعات زیاد کسب سود کنن.

تریدر های اسکالپر تمایل زیادی به نگه داری دارایی خود به مدت طولانی ندارن و حتی ممکنه در عرض ثانیه دارایی خود را خریده و بفروشن.این تریدر در صورت اینکه یه نقطه ضعف در بازار های مالی مثل ارزدیجیتال پیدا کنه میتونه سودهای کلانی به دست بیاره.

اگرچه سود دریافتی او در معاملات پایینه ولی بخاطر تعدد خرید و فروشی که داره این سود ها روی هم جمع شده و درنهایت مبلغ قابل توجهی میشن.

6. مارکت تایمرز:

تایمرهای بازار تلاش میکنن تا مشخص کنن که یک اوراق بهادار خاص در کدوم جهت در بازار حرکت میکنه و تلاش میکنه تا از این حرکت سود ببره.آنها معمولا از داده های اقتصادی و یا سایر شاخص های فنی برای پیش بینی های خودشون استفاده میکنن.

زمان بندی بازار اغلب با تلاش های تجاری کوتاه مدت رایج تره چون پیش بینی حرکت بلند مدت بازارها دشوارتره.

7. تریدر آربیتراژ:

این نوع تریدر تلاش میکنه از تفاوت قیمت گذاری ابزارهای مشابه در اشکال یا بازارهای مختلف یا اشتباهات عمومی قیمت گذاری با خرید و فروش دارایی بطور همزمان سود ببره.

با این حال،پیشرفت های فناوری اکنون سرمایه گذاری در قیمت گذاری نادرست رو دشوارتر میکنه چون ممکنه شرکت ها به سرعت متوجه اشتباه شده و اون رو تصحیح کنن.

8. تریدر مومنتوم:

در ادامه مقاله 13 نوع تریدر در بازار ارزهای دیجیتال را بشناسید نوبت میرسه به تریدرمومنتوم؛یک تریدر مومنتوم سهامی رو جستجو و خریداری میکنه که به طور قابل توجهی در یک جهت حرکت میکنن.آنها سعی میکنن از شتاب افزایش ناگهانی سرمایه گذاری کنن.

معاملات مومنتوم بسته به سرعت حرکت سهام یا تغییر جهت حرکت ممکنه در عرض چند ساعت یا طی چند روز اتفاق بیفته.

9. تریدر موقعیت:

این نوع تریدر بر روند های اقتصاد کلان و پتانسیل رشد دارایی ها تمرکز میکنه.آنها روند های بازار و روند های اقتصاد کلان رو دنبال میکنن تا مشخص کنن که کدوم دارایی ها به نظر اونها بیشتر در طول زمان افزایش پیدا میکنه.

تریدر های موقعیت برای سودهای بلند مدت تلاش میکنن و برخی از معاملات اونها ممکنه در طول هفته ها،ماه ها و سال ها بسته به زمانیکه باارزش ترین گزینه ها برای دارایی های آنها رخ میده،انجام بشه.

10. تریدر درون روزی

این تریدر مشابه تریدر روزانه هست چون آنها تمام موقعیت هارو در طول روز میبندن و هیچ یک رو در طول شب باز نمیذارن.آنها معمولا زمان باز کوتاه تری رو دارن و معاملات مکرر بیشتری نسبت به تریدرهای روزانه انجام میدن.

تریدرهای روزانه اغلب از تجزیه و تحلیل فنی و شاخص ها استفاده میکنن و ممکنه در خرید و فروش ابزارهایی که فقط در ساعات کاری استاندارد در دسترس هستند تخصص داشته باشن.

11. تریدر پرایس اکشن:

این نوع تریدر معیارهای تحلیل بنیادی رو نادیده میگیره و بر معاملات فنی تمرکز میکنه.آنها حرکت قیمت یک دارایی خاص رو در یک دوره معین ترسیم میکنن و براساس حرکات قیمت و فعالیت های کلی بازار،تصمیمات ذهنی درمورد خرید و فروش میگیرند.معاملات پرایس اکشن برای همه دارایی ها کار میکنه و برای سایر روش خاص تحلیل تکنیکال مفیده و عموما برای کسانیکه به دنبال معاملات کوتاه مدت هستن محبوب هست.

12. تریدر الگوریتمی

آنها از برنامه های کامپیوتری برای انجام معاملات با بهترین قیمت ها استفاده میکنن.

آنها ممکنه دستورالعمل های خاصی رو برای این معاملات ارائه بدن یا اونهارو با استفاده از الگوریتم های معاملاتی با فرکانس بالا تنظیم کنن.

در حالیکه معاملات الگوریتمی به درک عالی از نمودار های فنی و فناوری نیاز داره،ممکنه برای تریدر هایی که به دنبال انجام معاملات در هر زمانی از روز و در هر بازه زمانی هستند،مفید باشه.

13. تریدر رویداد محور:

این تریدر اخبار جهان و به ویژه رویدادهای سیاسی و اقتصادی رو رصد میکنه تا از اون برای تصمیم گیری های تجاری خود استفاده کنه.

آنها این رویداد هارو تجزیه و تحلیل میکنن و از دیگر ابزارهای تحلیل بنیادی برای اطلاع رسانی تصمیمات خود استفاده میکنن.به این امید که از هرگونه افزایش احتمالی ناشی از رویداد های مهم جهانی بهره مند بشن.معاملات مبتنی بر رویداد ممکنه برای سودهای کوتاه مدت و بلندمدت موثر باشه.

حال که با انواع تریدر آشنا شدیم بهتره مهارت های لازم برای این حرفه رو بدونیم تا با دید بهتر و اطلاعات بیشتری این حرفه رو دنبال کنیم:

مهارت های لازم برای تریدرها

• سازگاری

سازگاری به توانایی تغییر روش ها یا برنامه ها براساس شرایط متغیر اشاره داره.برای تریدر ها ضروریه که بتونن خودشونو با شرایط متغیر بازار وفق بدن.

• تفکر تحلیلی

مهارت های تحلیلی از تریدرها در ارزیابی اطلاعات برای تعیین تصمیماتی که باید بگیرن حمایت میکنه.این ممکنه شامل تجزیه و تحلیل بازار برای شناسایی روند ها یا بررسی فعالیت های قبلی باشه.

• مهارت های تصمیم گیری

این مهارت به تریدرها کمک میکنه تا تصمیم بگیرن کدوم تجارت رو دنبال کنند.برای تریدرها مهمه که در تصمیمات خود مطمئن باشن و بدونن که کدوم معاملات ممکنه برای اونها سودمندتر باشه.

• مهارت های عددی

این مهارت تریدرها رو قادر میکنه تا از ریاضیات برای درک و حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنن.این مهارت ها شامل توابع پایه ریاضی و تمرینات پیچیده تره.

• مدیریت ریسک

مدیریت ریسک به توانایی تعیین اقداماتی برای کاهش خطرات ناشی از معاملات مربوط میشه. این مهارت برای کمک به تریدرها برای جلوگیری از انجام معاملات بد و تجربه ضررهای مالی بسایر مهمه.

نکاتی برای انتخاب سبک ترید

• برنامه خودتون رو درنظر بگیرین:به این فکر کنین که میخوایین چقدر زمان به معاملات خود اختصاص بدین و چه زمانی از روز رو پیش بینی میکنین که معاملات خود رو تکمیل کنید.بسیاری از استراتژی های معاملاتی نیاز به نظارت دقیق و تعامل منظم دارن بنابراین مهمه که روشی رو انتخاب کنین که با برنامه شما همسو باشه.

• تمایل خود را برای ریسک کردن بسنجین:درنظر بگیرین که آیا تمایل بیشتری به انجام معاملات پرخطر دارین یا خیر.برخی از روش ها شامل سطوح بالایی از ریسک هستن بنابراین ضروریه روشی رو انتخاب کنین که با اون راحت باشین و توانایی ایجاد یه استراتژی مدیریت ریسک رو داشته باشین.

• تجربه خود را مرور کنین:به این فکر کنین که چقد با شیوه های معاملاتی راحت هستین. برخی از معاملات به دانش فنی بیشتری نیاز دارن بنابراین مهمه که نوعی رو انتخاب کنین که دانش لازم برای تکمیلش رو داشته باشین.

• به نوع درآمدی که میخوایین فکر کنین:در نظر بگیرین که بیشتر به سودهای کوتاه مدت علاقه دارین یا بلند مدت.اکثر انواع معاملات،یکی رو بر دیگری ترجیح میدن بنابراین مهمه روشی رو انتخاب کنین که با ترجیحات سرمایه گذاری شما همسو باشه.

کلام پایانی

ترید ارزهای دیجیتال به معنی خرید و فروش معاملات با فرکانس بالا و کسب درآمد از طریق خرید با قیمت پایین و فروش با قیمت های بالاتر اونهاست.کارشناسان براساس استراتژی های مورد استفاده در ترید،خرید و فروش ارز دیجیتال رو به روش های مختلفی طبقه بندی کردن،که در بالا توضیح داده شد.

به طور کلی بهتره هر شخص ابتدا استراتژی مناسب با روحیاتش رو انتخاب و سپس به ترید بپردازه.تریدرهای فعال میتونن یک یا چند استراتژی رو به کار بگیرن. بنابراین قبل از تصمیم گیری درمورد کاربرد و ترکیب این استراتژی ها بهتره خطرات و هزینه های مربوط به هرکدوم رو دقیق بررسی کنیم.

معاملات بلک باکس Trading Black Box

در عرصه معاملات فعال، طیف گسترده‌ای از شرکت ‌کنندگان برای سودآوری و دستیابی به اهداف مالی تلاش می ‌کنند. افرادی که در سرتاسر جهان در حال معامله سهام، معاملات آتی یا ارز هستند، استراتژی‌ های بی ‌نهایتی را به صورت روزانه اجرا می ‌کنند. یکی از این رویکردها، در بازار با عنوان معاملات بلک باکس یا همان جعبه سیاه شناخته می شود.

معاملات بلک باکس، روشی مبتنی بر قوانین و کاملاً خودکار برای درگیر شدن در بازارهای مالی است. اصطلاح “بلک باکس” به ماهیت اختصاصی سیستم یا استراتژی حاکم بر عملکرد آن اشاره دارد. به برنامه ‌های معاملاتی بلک باکس، سیستم‌ های “کمیتی”، “اتوماتیک” یا “الگوریتمی” نیز گفته می شود.

علاوه بر این، این برنامه ها اغلب از تحلیل ابر داده ها استفاده می‌ کنند و نقش مهمی در بسیاری از رشته ها از جمله معاملات با فرکانس بالا (HFT) دارند.

همانطور که تکنولوژی تکامل یافته است، سیستم های بلک باکس نیز برای عمده مردم قابل دستیابی شده اند. دیگر نیازی نیست که یک شرکت کننده بزرگ سازمانی باشید تا بتوانید به یک متخصص بدل شوید، چرا که معامله گران خرده ‌فروشی نیز گزینه‌ های متعددی را در اختیار دارند.

سیستم های معاملاتی بلک باکس چگونه عمل می کنند؟

مشخصات دقیق یک سیستم معاملاتی بلک باکس معمولاً محرمانه است. خطوط کدنویسی پیچیده، عملیاتی را تعریف می کند که توسط قوانین و دستورالعمل های معاملاتی خاص اداره می شود. به طور خلاصه، هر سیستم منحصر به فرد و اختصاصی است و از نظارت عموم محافظت می گردد.

هر معاملات با فرکانس بالا سیستم بلک باکس با یک استراتژی معاملاتی شروع می شود. سپس این استراتژی به زبان برنامه نویسی کامپیوتری ترجمه شده، در یک پلتفرم معاملاتی نرم افزاری ادغام شده و به بازار متصل می گردد. با این حال، مهم نیست که کد چقدر پیچیده یا پلتفرم چقدر قوی باشد، یک سیستم بلک باکس، دارای عملکرد محلی برای سه حوزه استاندارد معاملات است:

تولید سیگنال

مطابق با مجموعه مشخصی از پارامترهای تحلیلی، بلک باکس، بازار یا بازارهای انتخاب شده را برای فرصت های معاملاتی اِسکن می کند.
پس از برآورده شدن معیارهای تعریف شده، یک نقطه ورود به بازار یا “سیگنال” ایجاد می شود.
هر سیگنال یک اعلان برای سیستم خودکار به منظور ورود به یک بازار خاص است.
سیگنال ها بر اساس طیف گسترده ای از روش ها تولید می شوند که چند مورد از رایج ترین آنها:

• اسیلاتورهای مومنتوم
• نقاط معکوس بازار
• یا پروتکل های تعقیب کننده ترند هستند.

اجرای معاملات

پس از ایجاد یک سیگنال، بلک باکس به طور خودکار سفارشات را مطابق با پارامترهای تعریف شده در بازار قرار می دهد.
در صورتی که یک دستور ورودی اجرا شود، پوزیشن تازه باز شده توسط چارچوب خودکار سیستم مدیریت می شود.
قوانین مشخصی بر مکان و نوع سفارش ارائه شده در بازار، از جمله حد ضرر و اهداف سود، حاکم است.

استراتژی ‌های مدیریت معاملات بی‌ شماری به کار گرفته شده ‌اند که چند نمونه از آن‌ها عبارتند از:

• تریلینگ استاپ
• اسکالپینگ
• اسکیلینگ یا همان مقیاس ‌بندی

مدیریت ریسک

مفاد مدیریت ریسک به طور منظم در ترکیب سیستم معاملات بلک باکس گنجانده شده است. همراستایی ریسک با سود بر اساس trade-by-trade یا ایکوئیتی حساب معاملاتی، روش اصلی کنترل سطوح قرار گرفتن در معرض بازار است.

بهینه سازی پورتفولیو یا همان سبد، اندازه پوزیشن و استراتژی های هجینگ ممکن است بر عملیات معاملاتی اعمال شوند.

مزایا و معایب بلک باکس

در دهه گذشته، افزایش شیوه های معاملات بلک باکس موضوعی پرطرفدار بوده است. مخالفان معاملات بلک باکس معتقدند که اتوماسیون معاملاتی گسترده در خدمت تضعیف یکپارچگی بازارهای مالی است. آن ها در این راستا به سه مورد زیر اشاره می نمایند:

افزایش نوسانات

استفاده از استراتژی های خودکار که بلافاصله تعداد زیادی سفارش را در بازار قرار می دهد، می تواند نوسانات دوره ای را افزایش دهد.
افزایش ناگهانی جریان سفارش می تواند سرعت پرایس اکشن را افزایش دهد، بنابراین ریسک پذیری را تقویت نموده و شرایط بازار را آشفته نماید.

احتمال ریسک

واکنش‌ های زنجیره ‌ای منفی یا “Flash Crash” اغلب به شیوه‌های معاملاتی بلک باکس نسبت داده می ‌شوند. سقوط ناگهانی ​​میانگین صنعتی Dow Jones در آگوست 2015 عمدتاً به دلیل الگوریتم‌ های حرکتی مورد استفاده معامله‌ گران بلک باکس بود.

معایب رقابتی

گزینه‌ های با تاخیر بسیار کم برای دسترسی به بازار، معمولاً با عنوان ایجادکننده زمین بازی ناهموار ذکر می ‌شوند.
دسترسی مستقیم به بازار و هم ‌مکانی سرور، اغلب به ‌عنوان امتیاز مشارکت ‌کنندگان با قابلیت‌ های پیچیده بلک باکس در نظر گرفته می ‌شوند.

طرفداران استدلال می کنند که بازارها و شرکت کنندگان از معاملات سیستم های خودکار سود می برند. معمولاً در دفاع از این موضوع به نکات زیر اشاره می شود:

کارایی

سطوح بالاتر مشارکت در بازار، فرآیند کشف قیمت را بهینه می کند. با فراوانی معامله‌ گران و سرمایه ‌گذاران که با یکدیگر تعامل دارند، معاملات مداوم به احتمال زیاد منعکس کننده فرضیه بازار کارآمد است.

نقدینگی

افزایش حجم معاملات، عمق بازار بیشتر را تضمین می کند. اسلیپیج کمتر، اسپرد کمتر عرضه/تقاضا و سهولت بیشتر ورود/خروج بازار بهبود یافته است. این امر به معامله گران امکان می دهد تا اقتصادی تر وارد بازارها شوند.

صلاحیت معامله گر

مزیت اصلی استفاده از سیستم های بلک باکس، کاهش عنصر انسانی در معاملات فعال است. از طریق اتخاذ رویکردی بدون دخالت لحظه ای فرد، خطاهای مرتبط با مداخله انسانی حذف می ‌شوند. معاملات هیجانی و تاخیرهای از سمت مشتری کاهش یافته، در حالی که دقت در اجرا ارتقا می یابد.

خلاصه‌ مطالب

با پیشرفت فناوری، نقشی که سیستم‌های بلک باکس خودکار در بازار ایفا می‌ کنند، افزایش می ‌یابد. مطالعات اخیر، حجم معاملات خودکار فارکس را 83% از حجم معاملات روزانه تخمین می ‌زند. سرمایه گذاران سازمانی بزرگ، میلیاردها دلار در فناوری های الگوریتمی و کم تأخیر پیاده سازی شده توسط بلک باکس، سرمایه گذاری کرده اند.

معامله گران خرده ‌فروشی نیز به جمع تمرین ‌کنندگان بلک باکس می ‌پیوندند. سیستم های از پیش ساخته شده، به راحتی به صورت آنلاین برای خرید یا اجاره در دسترس هستند و بسیاری از آنها قیمت مناسبی دارند. علاوه بر این پلتفرم های معاملاتی، گزینه های برنامه نویسی سفارشی را نیز برای توسعه سیستم خودکار ارائه می دهند.

این مقاله توسط بروکر AMarkets تهیه و تنظیم شده است. برای آشنایی با این بروکر پست معرفی بروکر AMarkets را مطالعه نمایید.

اهمیت سرعت تراکنش در صرافی ارز دیجیتال

سرعت تراکنش صرافی یکی از عوامل کلیدی برای کسب درآمد از کریپتو است. صرافی‌هایی که سرعت بالایی دارند بستری مناسب برای تریدرها محسوب می‌شوند. قیمت ارزهای دیجیتال دائماً در حال نوسان است. بنابراین سود حاصل از فروش دارایی در این لحظه نسبت به چند دقیقه دیگر ممکن است کمتر یا بیشتر باشد. برای درک بهتر اهمیت سرعت تراکنش در صرافی و شناخت راهکارهای بهبود این پارامتر با ما همراه باشید.

تاخیر چیست و چه تأثیری بر سرعت تراکنش صرافی دارد؟

تاخیر (latency) فاصله ایجادشده در سرعت انتقال داده‌ها است. این پارامتر برای معامله‌گران آنلاین اهمیت زیادی دارد؛ زیرا می‌تواند روی سود حاصل از خرید و فروش رمزارز تأثیر بگذارد.

در دنیای ارزهای دیجیتال تاخیر عاملی تعیین‌کننده است. تاخیر زیاد سبب کاهش سرعت تراکنش صرافی خواهد شد و تاخیر کم نشانه‌ای از سرعت بالای پردازش معاملات است. با پیشرفت تکنولوژی، شاهد تلاش تیم‌های توسعه جهت افزایش سرعت صرافی بوده‌ایم.

معامله‌گران آنلاین می‌خواهند مطمئن شوند که پردازش سفارش‌ها بلافاصله پس از تأیید نهایی صورت می‌گیرد. هرچه این تأخیر بیشتر باشد، ممکن است قیمت دارایی مورد معامله بیشتر تغییر کند. این موضوع روی استراتژی‌ها و نتایج برنامه‌های معاملاتی اثرگذار خواهد بود.

برای به حداقل رساندن این مشکل، صرافی‌های آنلاین تلاش می‌کنند با استفاده از آخرین فناوری‌ها کمترین زمان تاخیر ممکن را ارائه دهند. در حالی که این چالش در سیستم‌های معاملاتی سنتی همیشه وجود داشته اما تأثیر آن روی کریپتوکارنسی بسیار بیشتر است و از همین نظر اهمیت بیشتری دارد.

اهمیت سرعت تراکنش در صرافی ارز دیجیتال

در دنیای بی‌ثبات ارزهای دیجیتال، سرعت تراکنش صرافی اهمیت بسیار زیادی دارد؛ زیرا قیمت‌ها ممکن است در عرض چند ثانیه تغییر کنند. علاوه بر این، سرعت بالای نقل و انتقال دارایی‌های سازمانی برای پلتفرم‌های رمزارزی امری ضروری به حساب می‌آید.

نوسانات و تغییرات لحظه‌ای بخشی از ماهیت ارزهای دیجیتال است. همچنین همیشه هیجانات و موج‌های احساسی زیادی در این بازار وجود دارد. تنها چند ثانیه اختلاف ممکن است تفاوت‌های زیادی در ارقام معامله ایجاد کند. تریدرها می‌خواهند از قطعی شدن معاملات در سریع‌ترین زمان ممکن اطمینان پیدا کنند تا بتوانند استراتژی‌های خود را نهایی سازند.

از دیگر چالش‌های مربوط به سرعت صرافی می‌توان به تفاوت‌های مدت تاخیر بین پلتفرم‌ها اشاره کرد. یک صرافی ممکن است زیرساخت باکیفیت و سرعت بالایی داشته باشد اما صرافی دیگری تراکنش‌ها را در مدت طولانی‌تری پردازش کند. معامله‌گران بسیاری با چندین پلتفرم رمزارزی تعامل دارند. افرادی که از طریق آربیتراژ (arbitrage) درآمد به دست می‌آورند، به دنبال کسب سود از اختلاف قیمت در پلتفرم‌های مختلف هستند. فرصت‌های مربوط به اختلاف قیمت‌ها زیاد دوام نمی‌آورند و تأخیر در پردازش تراکنش، شانس کسب درآمد را از بین می‌برد.

این چالش‌ها فقط برای تریدرهای شخصی و خُرد دردسر ایجاد نمی‌کند. امروزه شرکت‌ها و اشخاص حقوقی نیز فعالیت زیادی در حوزه کریپتوکارنسی دارند. معاملات مربوط به این کاربران معمولاً حجم بالایی دارد و از طرفی باید به سرعت پردازش شوند. روزبه‌روز نیز به تعداد شرکت‌های علاقه‌مند به سرمایه‌گذاری در حوزه کریپتو افزوده می‌شود. بنابراین پلتفرم‌های معاملاتی باید بتوانند نیازهای این مشتریان را برطرف کنند و تاخیر در پردازش تراکنش‌های بزرگ را نیز به حداقل برسانند.

در حال حاضر از تکنیک‌های الگوریتمی و برنامه‌های خودکار برای پردازش تراکنش‌ها در حوزه دارایی‌های دیجیتال استفاده می‌شود. در واقع معاملات توسط کامپیوترهایی انجام می‌شود که برای پیروی از استراتژی‌های خاص برنامه‌ریزی شده‌اند.

ترید با فرکانس بالا چیست؟

ترید با فرکانس بالا (HFT) یا معاملات بسیار سریع، اصطلاحی است که برای معاملات با فرکانس بالا برنامه‌های خودکار و الگوریتم‌های معاملاتی و پردازشی استفاده می‌شود. این ربات‌ها در عرض چند میلی‌ثانیه به فرصت‌ها و سفارش‌هایی که در بازار ایجاد می‌شوند واکنش نشان می‌دهند و معاملات را پردازش می‌کنند.

استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای ترید خودکار در دنیای کریپتو اتفاق جدیدی نیست. معمولاً کار با این برنامه‌ها و ربات‌ها نیز پیچیدگی خاصی ندارد. صرافی‌های ارز دیجیتال به صورت 24 ساعته و 7 روز در هفته فعال هستند. بنابراین معامله‌گران به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهند همه فرصت‌ها را شناسایی و در هر لحظه برای ثبت سفارش و کسب سود اقدام کنند. البته تریدرها باید مطمئن شوند که ربات‌ها با استراتژی‌های مناسبی برای انجام معامله اقدام می‌کنند و در صورت تغییر شرایط بازار می‌توانند تصمیمات جدیدی بگیرند.

علاوه بر خودکار بودن، برنامه‌های معاملاتی الگوریتمی قادرند تراکنش‌های زیادی را در هر ثانیه انجام دهند. سود حاصل از هر تراکنش ناچیز است اما با تکرار مداوم این معاملات، سود نهایی چشمگیر خواهد بود. در این میان، سرعت اتصال صرافی به شبکه اهمیت بسیار زیادی دارد. تأخیر در ارتباطات شبکه‌ای و اینترنتی باعث از دست رفتن فرصت‌ها و کاهش بهره‌وری برنامه‌های معاملاتی الگوریتمی خواهد شد.

از طرفی بازارهای رمزارزی به شدت رقابتی شده‌اند. یک سیستم HFT خوب باید از سایر سیستم‌های HFT سریع‌تر باشد. در غیر این صورت کسب سود کمی سخت خواهد بود.

معامله‌گران به دنبال راه‌هایی برای دستیابی به بهترین سرعت تراکنش صرافی هستند تا بتوانند از رقبای خود پیشی بگیرند. در حال حاضر بهترین راه برای دستیابی به چنین هدفی، سرویسی به نام کولوکیشن (colocation) است.

کولوکیشن یا سرورهای محلی به شرکت‌ها این امکان را می‌دهند تا سخت‌افزارهای شبکه را در محل شرکت و در نزدیکی سیستم‌های کامپیوتری به صورت فیزیکی مستقر کنند. در این حالت ارتباط به صورت مستقیم برقرار می‌شود و شاهد افزایش سرعت در انتقال داده خواهیم بود. بدین ترتیب معضلات مربوط به تأخیر در سرعت اینترنت و انتقال داده تا حد زیادی از بین خواهد رفت.

معامله‌گر چگونه می‌تواند بالاترین سرعت تراکنش را تجربه کند؟

کریپتوکارنسی بازاری جوان محسوب می‌شود. با این حال صرافی‌های زیادی توانسته‌اند معضل تاخیر در پردازش تراکنش‌ها را حل کنند.

برای معامله‌گران خرد، سرعت تراکنش صرافی باید بسیار بالا باشد. این موضوع سبب جذب کاربران و سرمایه‌گذاران بیشتری خواهد شد. صرافی‌های بزرگ چنین قابلیتی دارند اما صرافی‌های کوچک‌تر قادر به ارائه سرعت‌های بالا نیستند. البته این به معنای عدم کارایی صرافی‌های کوچک نیست. در بسیاری از مواقع کاربران و تریدرها نیازی به سرعت بالا در انجام تراکنش ندارند و اولویت‌های دیگری را برای انتخاب صرافی بررسی می‌کنند.

کسانی که به طور روزانه ترید می‌کنند و از HFT‌ها بهره می‌گیرند، باید به سراغ صرافی‌هایی با سرعت بالا بروند. این صرافی‌ها اغلب از خدمات کولوکیشن استفاده می‌کنند. بیت فینکس (Bitfinex)، جمینی (Gemini) و هیت‌بی‌تی‌سی (HitBTC) از جمله این صرافی‌ها هستند. خود معامله‌گر نیز باید از اینترنت پرسرعت استفاده کند تا تأخیری در انتقال داده به صرافی رخ ندهد.

برخی از فعالان کریپتو معتقدند که HFT‌ها برتری ناعادلانه‌ای ایجاد می‌کنند. این افراد اعتقاد دارند که تغییرات سریع، بخشی از ذات این بازار است و اتفاقاً سبب برتری حرفه‌ای خواهد شد. در نتیجه، استفاده از ربات‌ها و برنامه‌های ترید این نظم را بر هم خواهد زد.

سخن پایانی

از راهکارهای زیادی برای افزایش سرعت تراکنش صرافی استفاده می‌شود. اینترنت‌های پرسرعت، سرورهای مجازی، سرورهای فیزیکی، کولوکیشن، ربات‌های تریدر، برنامه‌های معاملاتی HFT و … تنها بخشی از راهکارهای فعالان این حوزه برای کسب سود بیشتر و پیشی گرفتن از رقبا است.

اهمیت سرعت تراکنش در صرافی شاید برای یک سرمایه‌گذار و هولدر بیت کوین اهمیت چندانی نداشته باشد اما تریدرهایی که روزانه بیش از ۱۰ تراکنش انجام می‌دهند، میزان درآمد خود را تابعی از سرعت پردازش داده‌ها در پلتفرم‌های معاملاتی می‌دانند.

بهترین کتاب ها درباره معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی

الگوریتم، قدم‌های لازم برای به نتیجه رساندن یک فرایند یا مجموعه‌ای از قوانین به منظور محاسبه یک راه‌حل برای یک مسئله یا یک هدف است. معمولاً الگوریتم‌ها با استفاده از کامپیوتر نوشته می‌شوند.

معامله‌ گری الگوریتمی یک روش تعریف‌شده و مشخص است که معمولاً با استفاده از دستورات معاملاتی خودکار و از پیش برنامه‌ریزی شده، ورود و خروج از معامله را انجام می‌دهد. این ورود و خروج‌ها با استفاده از متغیرهایی مانند تایم فریم، قیمت، پویایی (نوسانی) و حجم بطور مکرر انجام می‌شود. این نوع معامله(معاملات الگوریتمی) با افزایش قدرت و سرعت کامپیوترها در ۳۵ سال گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند. معامله گری الگوریتمی برای بهینه‌سازی و سودآوری از اجرا و تشخیص سریع نقاط ورود به معامله، با استفاده از پردازش مقادیر زیادی از داده‌های تاریخی و قیمت‌های لحظه‌ای با کامپیوترها برای غلبه بر معامله‌گران انسانی ایجاد شده است.

اگر شما علاقه مند به مطالعه در رابطه با معاملات الگوریتمی هستید، کتاب‌های زیادی در این زمینه موجود است. معاملات الگوریتمی دارای شاخه‌ها و کاربردهای گسترده‌ای می‌باشند. استفاده از نرم‌افزار برای بک‌تست گرفتن، کدنویسی سیستم‌های معاملاتی پیچیده‌تر با الهام از الگوهای تکراری، بررسی الگوها در تایم‌فریم‌های مختلف و الگوهای فصلی چند نمونه از این کاربردها هستند. برتری دیگری که معامله‌گران الگوریتمی می توانند نسبت به انسان داشته باشند سرعت در اجرا، اجرای مکانیکی و حذف احساسات و خودخواهی در تصمیم‌گیری و قدرت محاسباتی بالا برای شناسایی نسبت‌های ریسک به ریوارد عالی در داده‌های تاریخی قیمت در بازارهای متنوع است.

طی مقاله‌ای که روز گذشته در سایت درج شد مقایسه‌ای بین معاملات الگوریتمی و معامله گران خرد انجام شد و به این مسئله پرداخته شد که در دنیایی که ربات‌ها کم‌کم دارند جای انسانها را در پیچیده‌ترین مشاغل می‌گیرند آیا جایی برای رقابت ما معامله‌گران با این ربات‌های پیشرفته باقی مانده است. متن مذکور را در لینک زیر مطالعه کنید:
معامله گران الگوریتمی در مقابل معامله ‌گران خرد: آیا می­‌توان در دنیای ربات های معامله گر رقابت کرد؟

در صورتی‌ که شما علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد معاملات الگوریتمی هستید، در زیر لیستی از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی در سایت آمازون بر اساس فروش، رتبه بندی، بررسی‌ها و محبوبیت نویسنده ارائه شده است. بسیاری از موانع برای ورود به این حوزه در سال ۲۰۲۰ برداشته شده است و اغلب معامله‌گران می‌توانند هریک تا حدی با شروع استفاده از رایانه، داده‌های تاریخی قیمت، بک‌تست گرفتن و سرعت اجرا برتری نسبی در معاملات خودشان کسب کنند.

• پیشرفت‌هایی در یادگیری ماشین در حوزه مالی. نویسنده: مارکوس لوپز
  Advances in Financial Machine Learning by Marcos Lopez

• پایتون برای امور مالی: تسلط بر داده های مبتنی بر امور مالی. نویسنده: یووس هیلپیش
  Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance by Yves Hilpisch

• معاملات الگوریتمی: استراتژی‌های برنده شدن و منطق آنها. نویسنده: ارنی چان
  Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale by Ernie Chan

• معاملات الگوریتمی و DMA: مقدمه ای برای استراتژی های معامله دسترسی مستقیم. نویسنده بری جانسون
  Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies by Barry Johnson

• معامله‌گری تکامل یافته است: هرکسی می تواند استراتژی های معامله‌گری قاتل را در پایتون ایجاد کند. نویسنده: آندرس کلنوو
  Trading Evolved: Anyone can Build Killer Trading Strategies in Python by Andreas Clenow

• ساخت سیستمهای معاملاتی برنده الگوریتمی + وب‌سایت: سفر یک معامله‌گر. نویسنده: کوین جی داوی
  Building Winning Algorithmic Trading Systems, + Website: A Trader’s Journey by Kevin J. Davey

• درون جعبه سیاه: راهنمایی ساده برای معاملات کمی و با فرکانس بالا. نویسنده: ریشی کی نارانگ
  Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading by Rishi K. Narang

• مقدمه‌ای بر معامله‌گری الگوریتمی: چگونه معامله‌گران خرد می‌توانند با موفقیت رقابت کنند. نویسنده: کووین جی داوی
  Introduction To Algo Trading: How Retail Traders Can Successfully Compete by Kevin J. Davey

• معاملات کمی: چگونه سیستم معاملات الگوریتمی خود را بسازیم. نویسنده: ارنی چان
  Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business by Ernie Chan

• معاملات الگوریتمی و با تعداد بالا. نویسنده: آلوارو کارتی
  Algorithmic and High-Frequency Trading by Álvaro Cartea

• معاملات ماشینی: به کارگیری معاملات با فرکانس بالا الگوریتم‌های رایانه‌ای برای تسخیر بازارها
  Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets by Ernest P. Chan

• یادگیری عملی معاملات الگوریتمی. نویسنده: استفان جانسن
  Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading by Stefan Jansen

در بازار ایران هیچ یک از بهترین کتاب های معاملات الگوریتمی موجود در این لیست ترجمه نشده‌اند. تنها یک کتاب در مورد معاملات الگوریتمی به نام “تکنولوژی معاملات الگوریتمی” به زبان فارسی وجود دارد که فارسی تالیف شده است.