کوانت تریدینگ دقیقاً چیست؟ رویکردی علمی و کمّی در بازارهای مالی

 

مقدمه

 

در دنیای پیچیده و پرشتاب بازارهای مالی امروزی، روش‌های سنتی تحلیل و تصمیم‌گیری ممکن است دیگر به تنهایی کافی نباشند. یکی از رویکردهای نوین و کارآمد که توجه بسیاری را به خود جلب کرده، سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ است. اما دقیقا کوانت تریدینگ چیست و چرا اهمیت دارد؟ در این مقاله به بررسی جامع این مفهوم می‌پردازیم.

اگر با مشاهده ویدئو راحت‌ترید، ویدئوی زیر را نگاه کنید.

 

 

اگر با متن راحت‌ترید، به خواندن ادامه بدید!

 

تعریف کوانت تریدینگ

 

کوانت تریدینگ (Quantitative Trading) را می‌توان به زبان ساده اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری بر اساس روش‌های تحلیل کمّی تعریف کرد. این حوزه از متدهای ریاضی و آماری در تحلیل سرمایه‌گذاری و ترید استفاده می‌کند. در واقع، مانند هر صنعت دیگری، کار در کوانت تریدینگ به دو بخش اصلی تقسیم می‌شود: تحلیل و طراحی (تدوین و طراحی) و اجرا. بخش کوانت تریدینگ مربوط به مرحله تدوین و طراحی است که در آن استراتژی‌ها و مدل‌ها شکل می‌گیرند.

اجرای این استراتژی‌ها می‌تواند به صورت دستی یا با استفاده از ربات‌های تمام خودکار (معاملات الگوریتمی) صورت پذیرد، که بخش اجرا مستقل از بخش تحلیل و طراحی است. همچنین، کوانت تریدینگ شامل انواع روش‌های کمی و نرم‌افزاری برای خودکارسازی بخشی از فرآیند یا استراتژی ترید است.

 

قلب کوانت تریدینگ: دید و تفکر کمّی

 

چیزی که در سرمایه‌گذاری کوانت از اهمیت حیاتی برخوردار است، دید و تفکر کمّی است. این به معنای کنار گذاشتن نسبیت و مفاهیم نسبی و توجه صرف به کمیت و معیارهای کمی است. معیارهای کیفی مانند “ریسک کم”، “سود خوب”، “بازار پرریسک” یا حتی عباراتی کلی مثل “کم” یا “زیاد” در این رویکرد جایگاهی ندارند. برای داشتن ترید موفق، چه دستی و چه خودکار، باید این مفاهیم کیفی را کنار گذاشته و با عددها کار کرد. دلیل اصلی این امر این است که کامپیوترها مفاهیم کمی و کیفی را متوجه نمی‌شوند، بلکه تنها با عدد سروکار دارند و عدد را می‌فهمند.

 

کمی کردن مفاهیم کیفی

 

برای درک بهتر، بیایید ببینیم چگونه می‌توان مفاهیم کیفی را کمی کرد:

ریسک کم: می‌توان آن را با انحراف معیار بازدهی‌های کندلی در یک بازه زمانی مشخص (مثلاً 30 یا 100 کندل گذشته) تعریف کرد. به عنوان مثال، می‌توان گفت ریسک کم یعنی انحراف معیار بازدهی کمتر از نیم درصد باشد. این کمی‌سازی امکان مقایسه ریسک دو استراتژی یا دو نماد (مانند مقایسه ریسک اتریوم و بیتکوین بر اساس انحراف معیار بازدهی آن‌ها) را فراهم می‌کند.

سود خوب: می‌توان آن را به صورت پوشش دادن تمام هزینه‌های جاری و کارمزدها و همچنین ایجاد آلفای مثبت (سود اضافی فراتر از پوشش هزینه‌ها) تعریف کرد. هزینه‌ها شامل موارد مستقیم (فی ترید، اسلیپیج در مارکت اردرها) و غیرمستقیم (مانند هزینه VPS برای الگوتریدینگ) می‌شوند.

بازار پرریسک: می‌توان آن را با هم‌بستگی بالا (مثلاً بالای 0.65) در بازدهی نمادهای مختلف بازار تعریف کرد. به بیان شهودی، این یعنی در آن بازار تمام نمادها با هم حرکت می‌کنند؛ یا همه صعودی هستند یا همه نزولی. بازار کریپتو مثالی از چنین بازاری است که در آن هنگام رشد، همه نمادها بالا می‌روند و هنگام سقوط، همه منفی می‌شوند. این وضعیت ریسک بالایی دارد زیرا انتخاب نماد خاص تفاوت چندانی در نتیجه ایجاد نمی‌کند.

 

رویکرد علمی حل مسئله (Scientific Method): یک پیش‌نیاز مهم

 

در کنار دید کمی، رویکرد علمی حل مسئله یکی از مهم‌ترین ارکان کوانت تریدینگ است. تمام دستاوردهای علم در همه زمینه‌ها فقط و فقط از طریق این رویکرد حاصل شده است. ویژگی اصلی این متد، امکان شروع از یک نقطه مشخص و حرکت گام به گام با دقت مطلوب است. این روش تکراری و اصطلاحاً افزایشی (Progressive) است؛ یعنی می‌توان یک قدم ساده برداشت و آن را مرحله به مرحله بهبود بخشید.

نکته بسیار مهم این است که دید کمی پیش‌نیاز استفاده از متد علمی است. متد علمی به خودی خود یک متد کمی است. در آزمایش‌های علمی، شما با اعداد سر و کار دارید؛ مثلاً مقدار مشخصی ویروس در حجم مشخصی خون. نمی‌توان گفت “کمی ویروس بریزید در مشتی خون”؛ این رویکرد در علم جواب نمی‌دهد. بنابراین، برای استفاده مؤثر از متد علمی در تحلیل بازار، نیاز به تفکر و دید کمّی دارید.

 

مزایای سرمایه‌گذاری کوانت

 

سرمایه‌گذاری کوانت مزایای قابل توجهی دارد:

دید کمی و رویکرد علمی حل مسئله: این مورد مهم‌ترین مزیت است و 80 درصد از مزایای این روش را تشکیل می‌دهد. این دیدگاه امکان صحبت کردن و تعامل آسان با کامپیوتر را فراهم می‌کند، چرا که کامپیوتر فقط عدد و رقم می‌فهمد. هر چیزی را که بتوان کمی کرد، می‌توان به کامپیوتر سپرد تا انجام دهد.

ارزیابی تاریخی دقیق و سریع استراتژی‌ها: با کمک کامپیوتر می‌توان عملکرد یک استراتژی را در بازه‌های زمانی طولانی در گذشته به شکل دقیق و سریع بررسی کرد. انجام این کار به صورت دستی، حتی با ژورنال‌نویسی کامل، بسیار زمان‌بر و ناکارآمد است (مثلاً بررسی 4 سال دیتای ساعته یک نماد به صورت دستی ممکن است ماه‌ها طول بکشد).

امکان مقایسه استراتژی‌های مختلف: وقتی می‌توان نتایج تست تاریخی استراتژی‌های مختلف را به سرعت و دقت به دست آورد، مقایسه عملکرد آن‌ها با یکدیگر بسیار آسان می‌شود. این در ترید کیفی به دلیل نبود ارزیابی دقیق تاریخی دشوار است.

قابلیت بالقوه پوشش و تحلیل کل نمادها و بازارهای موجود: سرمایه‌گذاری کوانت به شما این امکان را می‌دهد که به طور بالقوه تمام نمادها و بازارهای قابل دسترس را تحلیل کنید. البته این قابلیت بالقوه است و چالش‌هایی مانند در دسترس نبودن دیتای تمیز و کافی (مانند بازار املاک ایران) یا ممنوعیت دسترسی به دیتا به دلیل تحریم‌ها (مانند عدم امکان استفاده ایرانیان از بروکرهایی مانند Interactive Brokers برای دسترسی به بازارهای سهام بین‌المللی) وجود دارد. با این حال، امکان تحلیل در این مقیاس وسیع فراتر از توانایی انسان یا حتی گروهی از انسان‌هاست.

 

چالش‌های سرمایه‌گذاری کوانت

 

علیرغم مزایای فراوان، کوانت تریدینگ چالش‌هایی نیز دارد:

به دست آوردن دید کمی و رویکرد علمی: به طور متناقض، بزرگترین مزیت این روش، بزرگترین چالش آن نیز محسوب می‌شود. این چالش به این دلیل است که با فطرت و خلقت انسان سازگاری ندارد. طبیعت انسان به سمت پذیرش مفاهیم کیفی (سود خوب، ریسک کم) متمایل است، در حالی که کامپیوتر این مفاهیم را نمی‌فهمد. ایجاد این ذهنیت کمی برخلاف فطرت، چالش‌برانگیز است اما کاملاً ارزش زحمتش را دارد.

ریاضیات و زیرمجموعه‌های آن (آمار، احتمال، یادگیری آماری): آشنایی و تسلط بر این حوزه‌ها برای بسیاری یک چالش است، به خصوص کسانی که علاقه زیادی به ریاضیات ندارند. اما اگر ترید و سرمایه‌گذاری شغل شماست، یادگیری و استفاده از این ابزارها یک ضرورت است و باید پذیرفته شود. مانند مکانیک خودرو که باید کثیفی و بوی روغن را بپذیرد، یک کوانت تریدر نیز باید ملزومات ریاضیاتی کار را بپذیرد.

آشنایی با زبان برنامه‌نویسی یا ابزار تحلیلی مناسب: حتی در بخش تحلیل و طراحی (قبل از اجرای تمام خودکار)، برای تست ایده‌ها و فهماندن آن‌ها به کامپیوتر، نیاز به ابزارهای تحلیلی یا زبان‌های برنامه‌نویسی دارید. ایده‌های ذهنی استراتژی باید تست شوند و این نیاز به ابزار دارد. پایتون و R گزینه‌های مناسبی برای زبان برنامه‌نویسی هستند، و ابزارهایی مانند اکسل و متلب نیز می‌توانند کاربرد داشته باشند.

فضای رازآلود و فوق‌العاده رقابتی و کمبود منابع آموزشی کاربردی: این فضا تا حدی رازآلود و بسیار رقابتی است. کمبود منابع آموزشی کاربردی نیز یک چالش است. در واقع، بخش عمده کار (80 درصد) در اجرای دقیق و با انضباط قواعد و دیسیپلین‌هاست، نه لزوماً در ایده‌های فوق‌العاده پیچیده. پنهان کردن مفاهیم پایه مانند انحراف معیار دلیلی ندارد، چرا که چالش اصلی در اجرا است. استراتژی‌های ساده و سودآور وجود دارند، اما بدون اجرا نتایج ارزیابی آن‌ها به پول تبدیل نمی‌شود. وبسایت‌هایی مانند “سرمایه‌گذار کوانت” با هدف کنار زدن این فضای رازآلود و ارائه منابع کاربردی ایجاد شده‌اند.

 

جمع‌بندی

 

سرمایه‌گذاری کوانت یک رویکرد قدرتمند و علمی برای فعالیت در بازارهای مالی است که بر پایه تحلیل کمی و استفاده از ابزارهای ریاضیاتی و محاسباتی بنا شده است. پذیرش و توسعه دید کمی و استفاده از رویکرد علمی مهم‌ترین پیش‌نیاز و بزرگترین مزیت این حوزه است. این روش امکان ارزیابی و مقایسه دقیق و سریع استراتژی‌ها در مقیاس وسیع را فراهم می‌کند. با این حال، چالش‌هایی نظیر نیاز به تسلط بر ریاضیات و برنامه‌نویسی و غلبه بر تمایلات طبیعی انسان به سمت تفکر کیفی نیز وجود دارد. در نهایت، موفقیت در کوانت تریدینگ، مانند بسیاری از حوزه‌های دیگر، تا حد زیادی به انضباط و کیفیت اجرا وابسته است.

 

⭐️ محتوای این مطلب از دوره آموزشی مبانی و مفاهیم کوانت تریدینگ و الگوتریدینگ اقتباس شده است. ⭐️