اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ

SMA = میانگین متحرک ساده. EMA = میانگین متحرک نمایی

اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ

کسب درآمد و موقعیت های شغلی با پایتون!

امروزه بازارهای #مالی در حال پوست‌اندازی و ورود به دنیای جدید هستند. بیش از ۸۵ درصد از معاملات بازارهای مالی به صورت #معاملات_الگوریتمی انجام می‌شوند (معاملات الگوریتمی معاملاتی هستند که به وسیله کامپیوتر و بدون دخالت انسان و با دقت بالا انجام می‌شوند). عوامل و محرکه این قضیه، تولید حجم بسیار زیادی از داده‌های مالی در لحظه است که تحلیل این حجم از داده‌ها در زمانی کوتاه، نیاز به سرعت پردازش و توان محاسباتی بالایی دارد که از عهده یک فرد یا گروهی از افراد خارج است. از این رو استفاده از محاسبات کامپیوتری و #هوش_مصنوعی در بازارهای مالی روز به روز در حال گسترش است. موسسات مالی این روزها، با به کارگیری هوش مصنوعی به دنبال بهبود عملکردشان در تجارت و سرمایه گذاری هستند. با توجه به توانمندی‌های #پایتون در حوزه #یادگیری_ماشینی (یادگیری ماشینی: روش‌هایی که به کامپیوتر کمک می‌کند تا بتواند تصمیم‌های مناسب را اتخاذ کند) و نیازمندی‌های امروز بازارهای مالی، پایتون بهترین زبان و اکوسیستم برای تحلیل داده‌های مالی است. پایتون یک زبان قدرتمند برنامه‌نویسی است که سادگی برنامه‌نویسی در آن دلیل اقبال گسترده عمومی به این زبان بوده است. همچنین پایتون یک زبان بسیار قدرتمند در #تحلیل_داده و هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است و پکیج‌های قدرتمندی در این زمینه در پایتون نوشته شده است که کار در این زمینه‌ها با پایتون را بسیار راحت و لذت بخش می‌کند.

دوره حاضر جامع‌ترین دوره پایتون و کاربرد آن در #اقتصاد و بازارهای مالی است که تاکید آن بر یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی است. این دوره در ۷۲ ساعت و در سه سطح مقدماتی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی تهیه شده است.

این آموزش با این فرض تهیه شده است که مخاطب هیچ دانش و تجربه قبلی در زمینه برنامه‌نویسی نداشته و در طول آموزش با این زبان آشنا می‌شود. این آموزش با تشریح مبانی نظری در حوزه مالی، یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی، مثال‌های عملی متنوعی نیز در رابطه با بازارهای مالی ارائه خواهد کرد.

برای ثبت نام، در #دایرکت پیام ارسال بفرمایید

مدرس دوره، علی رئوفی، دکتری اقتصاد مالی و #اقتصادسنجی از دانشگاه علامه طباطبایی است که مقالات متعددی را در زمینه پیش‌بینی بازارهای مالی در ژورنال‌های معتبر بین‌المللی به چاپ رسانده است. ایشان به زبان برنامه نویسی #متلب (MATLAB) و R و Mql5 نیز مسلط است و دوره‌های متعددی را در این زمینه با همکاری دانشگاه‌ها و نهادهای مالی برگزار نموده است.

عنوان دوره: دوره آنلاین معاملات الگوریتمی با پایتون (همراه با آموزش صفر تا صد پایتون)

مدرس: علی رئوفی- دکتری اقتصاد مالی از دانشگاه علامه طباطبایی ( صفحه در گوگل اسکولار )/ (صفحه در ریسرچ گیت )

جامع ترین دوره معاملات الگوریتمی در ایران

امکان برگزاری دوره برای نهادهای مالی

سرفصل های دوره صفر تا صد پایتون و کاربرد آن در اقتصاد و مالی + الگوریتم تریدینگ

دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- مقدماتی

• درس صفر: کلیات (آشنایی با زبان‌ها برنامه‌نویسی و محبوبیت آنها، آشنایی اجمالی بر الگوریتم و فلوچارت، اهمیت پایتون در بازارهای مالی)
• درس یکم: آشنایی با پایتون (تاریخچه پایتون، ویژگی‌های پایتون، کاربردهای پایتون، نسخه‌های پایتون، نصب پایتون، آشنایی با محیط پایتون و محیط‌های توسعه و. )
• درس دوم: انواع داده‌‌‌ها (اعداد، رشته، لیست، Tuple ، دیکشنری، Set و تبدیل داده‌ها) ارائه کاربردهای آن در اقتصاد و مالی
• درس سوم: انواع عملگرها در پایتون (محاسباتی، منطقی، مقایسه‌ای و. ، تقدم عملگرها) و بررسی کاربرد آن در اقتصاد و مالی
• درس چهارم: ساختارهای تصمیم: دستورات شرطی (ساختار if ، else…if و ساختار شرطی تو در تو) و ارائه مثال در حوزه مالی
• درس پنجم: ساختارهای تصمیم: حلقه‌ها (ساختار for و while ، ساختار حلقه تو در تو، دستورات کنترلی در حلقه) و ارائه مثال در حوزه مالی
• درس ششم: ایجاد تابع (مزیت استفاده از تابع، انواع توابع، توابع بازگشتی صدا زدن تابع، تست توابع) و ارائه مثال‌هایی از کاربرد آن در حوزه مالی
• درس هفتم: فایل (باز کردن فایل، خواندن فایل، نوشتن در فایل، بستن فایل، حذف فایل)
• درس هشتم: کاربرد مقدماتی پایتون (توابع ریاضی، اعداد تصادفی، ورود داده‌های مالی به پایتون، محاسبه بازده دارایی‌ها، محاسبه ریسک، تحلیل همبتسگی)
• درس نهم: آشنایی با کتابخانه numpy برای انجام محاسبات عددی در حوزه مالی
• درس دهم: آشنایی با کتابخانه Pandas برای مدیریت و ترسیم داده‌های مالی
• درس یازدهم: آشنایی با کتابخانه matplotlib و seaborn برای ترسیم داده‌های مالی
• درس دوازدهم: کاربردهای متنوع در حوزه مالی
  • ورود داده‌های مالی از منابع معتبر google finance ، yahoo finance ، world Bank و.
  • انتقال فایل داده از اکسل، R و سایر نرم‌افزارهای مرتبط با مالی
  • انواع ترسیم‌های کاربردی در داده‌های مالی (نمودارهای سری زمانی، نمودارهای همبستگی، هیستوگرام و . )
  • انواع محاسبات مقدماتی در مالی (محاسبه بازده و بازده تجمعی، سنجه‌های ریسک، رگرسیون و. )
  • حل تمرین و رفع اشکال

  دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- یادگیری ماشینی

  • درس یکم: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
    • تعریف یادگیری ماشین و کاربردهای آن
    • انواع الگوریتم های یادگیری (با نظارت و بدون نظارت (
    • مقدمه ای بر یادگیری با نظارت
    • مقدمه ای بر یادگیری بدون نظارت
    • انواع داده (اسمی، ترتیبی، عددی)
    • شاخص‌های آماری داده (میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار، چارک و. )
    • نمایش گرافیکی توصیف‌های آماری (نمودار میله‌ای، هیستوگرام، پراکندگی، باکس پلات و. )
    • وابستگی (Correlation)
    • ویژگی های اسمی – باینری
    • عدم شباهت برای داده های عددی
    • معیار کسینوس برای شباهت
    • معیارهای کیفیت داده
    • اعمال پیش پردازش (پاک سازی داده، ترکیب و تجمیع، کاهش داده و. )
    • نحوه رسیدگی به داده‌های گم شده
    • داده نویز
    • هموار سازی داده‌ها
    • استراتژی‌های کاهش داده‌ها
    • رگرسیون خطی (تک متغیره، چند متغیره)
    • نکاتی در رابطه با رگرسیون خطی چند متغیره
    • رگرسیون خطی (تعداد داده‌های آموزشی و تعمیم‌پذیری (
    • انواع خطا
    • بیش پردازش (Overfitting) و روش‌های اجتناب از آن
    • مرز تصمیم خطی و غیرخطی
    • تابع هزینه
    • الگوریتم گرادیان کاهشی در رگرسیون لجستیک
    • کلاس‌بندی با چند کلاس (یکی در برابر بقیه (
    • تنظیم رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
    • بایاس و واریانس (Bias & Variance)
    • معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
    • نورون‌های مصنوعی
    • شبکه عصبی پرسپترون چند لایه ( MLP )
    • مثال
      • پیش‌بینی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
      • کلاس‌بندی داده‌های مالی با شبکه عصبی مصنوعی
      • مقدمه ای بر بردار
      • ماشین بردار پشتیبان
      • محاسبه اندازه حاشیه
      • بردارهای پشتیبان
      • مساله بهینه‌سازی حداکثر کردن اندازه حاشیه
      • مزایا و معایب SVM
      • چند مثال برای درخت تصمیم
      • الگوریتم های ساختن درخت تصمیم
      • بررسی چند مثال
      • بیش برازش ناشی از نویز
      • هرس کردن (Pruning)
      • مزایا و معایب درخت تصمیم
      • معرفی KNN با چند مثال
      • الگوریتم KNN
      • تکنیک‌های Instance-Based
      • مرز تصمیم – دیاگرام Voronoi
      • تاثیر اندازه K در مرز تصمیم
      اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ
      • معیارهای شباهت
      • استفاده از معیار شباهت کسینوس
      • تاثیر معیار شباهت در مرز تصمیم
      • استراتژی انتخاب K
      • استفاده از KNN برای پیشگویی عددی
      • استفاده از K-D Tree
      • مقدمه ای بر انتخاب ویژگی
      • روش فیلتر
      • معیار Mutual information
      • روش دسته‌بندی Wrapper
      • استراتژی های جستجو
      • آزمون آماری t
      • انتخاب ویژگی با الگوریتم‌های فراابتکاری
      • مقدمه‌ای بر تقلیل ابعاد
      • تقلیل ابعاد و کاربردهای آن
      • تجسم داده‌ها
      • مقایسه استخراج ویژگی (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
      • بررسی چندین مثال برای استخراج ویژگی با روش PCA
      • انتخاب K مناسب
      • کرنل PCA
      • مقایسه آموزش با نظارت با آموزش بدون نظارت
      • کاربردهای خوشه‌بندی
      • خوشه‌بندی افرازی
      • توضیح روش K-means به همراه چند مثال ساده
      • مشکل بهینه محلی
      • انتخاب کلاسترها (روش آرنجی (
      • نقاط قوت و ضعف روش K-means
      • خوشه بندی سلسله مراتبی (تجمعی و تقسیمی (
      • نمودار دندروگرام (Dendrogram)
      • انتخاب تعداد کلاسترها
      • داده پرت – نویز
      • انواع داده‌های پرت
        • سراسری
        • جمعی
        • زمینه‌ای

        دوره کاربرد پایتون در اقتصاد و مالی- معاملات الگوریتمی

        ⚠️ زمان این کارزار به پایان رسیده است. می‌توانید کارزارهای زیر را حمایت و امضا کنید:

        درخواست تحقیق و تفحص در خصوص به‌کارگیری معاملات الگوریتمی و هوش مصنوعی در بورس

        جناب حجت الاسلام والمسلمین درویشیان
        ریاست محترم سازمان بازرسی کل کشور

        با سلام و صلوات بر محمد (ص) و آل محمد (ص) و سلام خدا بر شهیدان راه حق و شهدای هشت سال دفاع مقدس
        احتراماً با توجه به اهمیت بازار بورس و اوراق بهادار، به عنوان بستر اجرای سیاست‌های اصل ۴۴ قانون اساسی، جمعیت زیادی از مردم با نیت سرمایه‌گذاری در بورس و مشارکت در تولید و رونق اقتصادی کشور در شرایط تحریم، وارد این بازار شدند و برای حدود ۶۰ درصد جمعیت کشور کد بورسی صادر شده و درصد زیادی از جمعیت کشور را درگیر خود کرده است. لذا لزوم برقراری عدالت و شفافیت در این بازار بسیار بااهمیت و مورد توجه است؛ به‌طوریکه هرگونه عدم شفافیت در این بازار مالی می‌تواند زمینه‌ساز فساد و عدم اعتماد مردم به بازار سرمایه شود.
        از آنجاییکه به نظر می‌رسد از آغاز سال ۱۳۹۹ با تحلیل‌ها و رصدهای کارشناسان زبده، متخصص و جمعی از دلسوزان نظام مقدس جمهوری اسلامی که گزارش آن به صورت تخصصی به نهادهای ناظر ذیصلاح ارجاع داده شده است، معاملات الگوریتمی در بورس تهران استفاده اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ شده و قیمت‌ها دچار تغییرات لحظه‌ای و غیرطبیعی از تاریخ مذکور تا به امروز شده است که به دلیل پیچیدگی‌های فنی این سبک از معاملات، درخواست می‌شود که نحوه و چگونگی و علت استفاده از هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی در بازه زمانی مورد نظر نزد نهاد قانونی عادل و صادق بررسی شود. بنابراین خواهشمند است دستور فرمایید مشخصاً بررسی گردد آیا مفاد آیین‌نامه معاملات الگوریتمی، معاملات برخط مصوب تاریخ ۱۳۹۸/۱۱/۰۷ در این بازه زمانی صورت گرفته است یا خیر.
        از جنابعالی تقاضا داریم با استقرار یک تیم کارشناسی متخصص هوش مصنوعی (الگوریتم تریدینگ) در حوزه بازار سرمایه، در خصوص بررسی سوابق معاملاتی ثبت‌شده در سرور بورس از سال ۱۳۹۹ تا زمان فعلی جهت کشف تخلفات و تبانی‌های معاملاتی دراین بازار اقدام عاجل صورت گیرد. با بررسی و تحقیق و تفحص به صورت جامع، این پرونده و حرف و حدیث‌ها در رابطه با بورس برای یک بار با همت دستگاه قضا و مدیریت انقلابی جناب آقای حجت‌الاسلام والمسلمین اژه‌ای که ادامه‌دهنده مبارزات با فساد در دوره آیت‌الله رئیسی، رئیس‌جمهور محبوب و مردمی است، در تاریخ بسته شده و انشاءالله احدی نتواند مرتکب احیاناً بزه و مفسده و به‌هم‌ریختگی و تشویش بازار و سلب اعتماد مردم که حقیقتاً بالاترین نعمت از دیدگاه حضرت آقاست، گردد.
        علی هذا به عرض حضرتعالی می‌رساند این نامه توسط فرهیختگانی از جامعه ایثارگر از جمله فرزندان شهید، جانبازان، آزادگان و ایثارگران تنظیم شده است. از طرف دیگر نیز مردم که به دعوت دولت سابق به بورس دعوت شده‌اند، ملجاء و پناهی جز خداوند و دادخواهی دادگاه عدل نظام مقدس جمهوری اسلامی و اعتماد ایثارگران نداشته‌اند؛ لذا بحث نامه‌نگاری این نامه با ایثارگران مطرح شد که تا با نگارش نامه، به فضل الهی مشکلات و مصائبی که گذشته است حل گردد.
        در پایان با سخنی از بنیانگذار انقلاب، امام خمینی (ره)، آن مرد بزرگ که تاریخ را متأثر کرد و انقلاب مستضعفین را ایجاد نمود تا لرزه بر اندام مستکبرین و مفسدین بزند، به سخن خاتمه می‌دهیم:
        «نگذارید پیشکسوتان جهاد و شهادت در پیچ‌وخم زندگی روزمره خود، به فراموشی سپرده شوند.»

        منظور از معاملات الگوریتمی در بورس چیست؟

        

        معاملات الگوریتمی که با نام الگو تریدینگ نیز نامیده می‌شود از زبان برنامه نویسی همراه با مجموعه دستور های تعریف شده به نام الگوریتم برای معاملات استفاده می‌کند.

        در معاملات الگوریتمی مجموعه دستورالعمل‌های تعریف شده بر اساس زمان بندی، قیمت، کمیت یا هر مدل ریاضی است.

        جدا از فرصت‌های سود برای معامله گر، الگو تریدینگ با رد کردن تاثیر احساسات انسانی بازار را بیشتر به طرف نقدینگی می‌برد و معاملات به روش اصولی انجام می‌پذیرد.

        اگر بخواهیم به زبان ساده معاملات الگوریتمی را تعریف کنیم:

        به هر نوع معامله خودکار اعم از اینکه پربسامد (High Frequency Trading) یا کم بسامد باشد معاملات الگوریتمی می‌گویند.

        به عنوان مثال:

        حد سود و ضرر یک الگوریتم، معاملاتی است که با رسیدن قیمت به اعداد خاصی، دستور خرید یا فروش خودکار را انجام می‌دهد.

        معاملات الگوریتمی عمدتا توسط سرمایه گذاران نهادی و اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ کارگزاران بزرگ برای کاهش هزینه های مربوط به تجارت مورد استفاده قرار می گیرد.

        طبق تحقیقات، معاملات الگوریتمی به ویژه برای اندازه های بزرگ که ممکن است تا 10٪ از حجم کل معاملات را شامل شود، سودمند است.

        به طور معمول سازندگان بازار از معاملات الگوریتمی برای ایجاد نقدینگی استفاده می کنند.

        معاملات الگوریتمی همچنین امکان اجرای سریعتر و راحت سفارشات را فراهم می کند و آن را برای مبادلات جذاب می کند.

        به نوبه خود، این بدان معنی است که معامله گران و سرمایه گذاران می توانند به سرعت سودهای حاصل از تغییرات اندک در قیمت را ثبت کنند.

        معاملات الگوریتمی با استفاده از کدهای رایانه ای و تجزیه و تحلیل نمودار با توجه به پارامترهای تعیین شده مانند حرکات قیمت یا نوسانات، وارد معاملات می شوند.

        هنگامی که شرایط فعلی بازار با معیارهای از پیش تعیین شده مطابقت دارد، الگوریتم های معاملاتی می توانند سفارش خرید یا فروش را از طرف شما انجام دهند.

        الگوریتم اجماع اثبات سهام چیست؟ گواه Proof of Stake

        الگوریتم اجماع اثبات سهام یکی از روش‌های تأمین امنیت در بلاکچین است. وجود یک نهاد مرکزی در سیستم‌های متمرکز معایب بسیاری دارد، اما چند مزیت وجود این نهادها به اندازه‌ای مهم هستند که نمی‌توان آن‌ها را نادیده گرفت. تأمین امنیت و اطمینان از اعتبار تراکنش‌ها دو مورد از این مزیت‌های مهم هستند. در بلاکچین‌های غیرمتمرکز برای تأمین امنیت و اعتبار تراکنش‌هایی که در شبکه انجام می‌شود، به الگوریتم‌های اجماع نیاز داریم؛ آن‌ها انواع مختلفی دارند و هرکدام از آن‌ها به شیوه‌ای منحصر به فرد امنیت شبکه را تأمین می‌کنند.

        • 1) الگوریتم اجماع اثبات سهام چیست؟
        • 2) الگوریتم اثبات سهام در بلاکچین چطور کار می‌ کند؟
        • 3) امنیت الگوریتم اثبات سهام
        • 4) انواع الگوریتم اجماع اثبات سهام
        • 5) کدام یک از ارزهای دیجیتال اثبات سهام استفاده می‌ کنند؟
        • 6) مزایای استفاده از PoS
        • 7) معایب الگوریتم اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ گواه اثبات سهام
        • 8) مقایسه PoW و PoS
          • 8.1) توزیع درآمد عادلانه
          • 8.2) امنیت
          • 8.3) تمرکززدایی

          الگوریتم اجماع اثبات کار و اثبات سهام در بلاکچین، دو مورد از مشهورترین الگوریتم‌های اجماع هستند. در این مقاله قصد داریم بررسی کنیم اثبات سهام چطور کار می‌کند و چه تفاوتی با PoW دارد. اطلاعات این مقاله به زبان ساده نوشته شده است و برای درک آن‌ تنها کافی است با مفهوم بلاکچین و هش‌گذاری آشنا باشید.

          الگوریتم اجماع اثبات سهام چیست؟

          الگوریتم اثبات سهام (Proof of Stake) که به اختصار PoS نامیده می‌شود، یکی از روش‌های بلاکچین برای تایید اعتبار تراکنش‌‌هاست. در واقع با استفاده از این الگوریتم اجماع می‌توان نبودِ نهاد مرکزی برای تایید اعتبار را جبران کرد. الگوریتم PoS یک مکانیزم توافقی در بلاکچین است که برای اعتبارسنجی تراکنش‌های ارزهای دیجیتال در همان بلاکچین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

          

          در این الگوریتم اجماع افرادی که توکن بومی یک بلاکچین را خریداری می‌کنند، می‌توانند آن را سهام‌گذاری کنند. این افراد بخاطر سهمی که از بلاکچین خریداری کرده‌اند،‌ حق رأی به دست می‌آورند و می‌توانند تراکنش‌‌ها را تایید کنند. با تایید هر تراکنش، بلاک‌های جدیدی تشکیل و به شبکه بلاکچین اضافه می‌شود. اولین سهام‌گذاری که یک بلاک را تشکیل داده باشد، پاداش استخراج آن را دریافت می‌کند.

          الگوریتم اثبات سهام در بلاکچین چطور کار می‌ کند؟

          در یک شبکه بلاکچین نودهای مختلفی وجود دارند که هرکدام از آن‌ها وظیفه خاصی را انجام می‌دهند. در بلاکچین‌هایی که با الگوریتم اجماع یا گواه اثبات سهام کار می‌کنند،‌ نودهایی که توکن شبکه را خریداری و سهام‌گذاری کرده‌اند با نام اعتبارسنج (Validator) شناخته می‌شوند.

          هر تراکنش به یک نود اعتبارسنج نیاز دارد؛ اعتبارسنج‌ها به صورت تقریبا تصادفی انتخاب می‌شوند. استفاده از تقریبا در جمله قبل به این خاطر است که هرچه یک نود توکن‌های بیشتری سهام‌گذاری کرده باشد و مدت بیشتری سهام خود را در شبکه نگه داشته باشد، شانس بالاتری برای انتخاب به عنوان اعتبارسنج خواهد داشت.

          توکن‌هایی که نودهای اعتبارسنج در شبکه سهام‌گذاری (Staking) می‌کنند، به عنوان وثیقه کار می‌کنند. در واقع گرو گذاشتن این توکن‌ها نشان می‌دهد نود اعتبارسنج با صداقت عمل می‌کند و در غیر این صورت به عنوان جریمه، سهامش را به شبکه پرداخت خواهد کرد. بنابراین این توکن‌ها در طی زمانی که نود به عنوان اعتبارسنج در شبکه فعالیت دارد، قفل هستند و نمی‌توان آن‌ها را معامله کرد. البته اگر اعتبارسنج بخواهد، می‌تواند توکن‌هایش را برداشت کند و از فرایند تایید تراکنش‌های اثبات سهام خارج شود.

          

          بعد از اینکه یک نود اعتبارسنج توسط شبکه برای سنجش اعتبار یک تراکنش انتخاب شد، می‌تواند اعتبار آن تراکنش را با هش گذاری تایید کند. اگر تراکنش معتبر باشد، بلاک جدید به شبکه معرفی می‌شود. در صورتی که اعتبارسنج‌های دیگر هم آن را تایید کنند، بلاک به بلاکچین اضافه می‌شود و اعتبارسنج اصلی بخشی از کارمزد تراکنش را به عنوان پاداش دریافت خواهد کرد.

          فرایند تایید تراکنش در الگوریتم اثبات سهام با نام اعتبارسنجی شناخته می‌شود. در این روش از لفظ «استخراج» استفاده نمی‌کنیم.

          امنیت الگوریتم اثبات سهام

          در الگوریتم اجماع یا گواه اثبات سهام هم مانند گواه اثبات کار، تنها از طریق در مالکیت بیشتر از نصف شبکه می‌توان تغییرات مخرب در آن ایجاد کرد. امنیت بالای الگوریتم PoS دو علت مهم دارد. علت اول این است که نودهای اعتبارسنج توکن‌هایی را به عنوان وثیقه در بلاکچین قفل کرده‌اند، بنابراین اگر عملکرد نادرستی داشته باشند، سرمایه‌شان به صورت خودکار توسط شبکه ضبط می‌شود و دیگر به آن دسترسی نخواهند داشت. در اغلب موارد کارمزدی که تایید اعتبار یک تراکنش دریافت می‌کنند، خیلی کم‌تر از توکن‌هایی است که سهام‌گذاری کرده‌اند. بنابراین اینکه بخاطر یک تراکنش مخرب، سرمایه سهام‌گذاری‌شده خود را از دست بدهند، برایشان صرفه اقتصادی ندارد.

          

          اگر هم یک نهاد بخواهد در شبکه تغییراتی ایجاد کند، باید حداقل نیمی از توکن‌های شبکه را خریداری و سهام‌گذاری کند تا بتواند قدرت پردازش بلاکچین را در اختیار بگیرد. این کار به بودجه زیادی نیاز خواهد داشت، زیرا خارج کردن این حجم توکن از بازار باعث تورم و افزایش شدید قیمت خواهد شد. به همین دلیل حتی حمله ۵۱ درصد هم صرفه اقتصادی ندارد، مگر اینکه بلاکچینی کوچک باشد و توکن‌های محدودی در بازار داشته باشد.

          انواع الگوریتم اجماع اثبات سهام

          الگوریتم‌های اثبات سهام دارای سه مدل SPoS، LPoS و PoS هستند. فرایند کلی تایید تراکنش در هر سه روش یکسان است و تفاوت میان آن‌ها به سهام‌گذاری و نودهای اعتبارسنج برمی‌گردد.

          • الگوریتم اثبات سهام (PoS): این روش همان الگوریتم اجماعی است که در قسمت‌های قبل عملکرد آن را توضیح دادیم. افراد با خرید توکن و سهام‌گذاری آن وارد فرایند اعتبارسنجی تراکنش‌ها می‌شوند.
          • الگوریتم اجماع اثبات سهام نمایندگی شده (Delegated PoS): در این روش همه نودها به عنوان اعتبارسنج کار نمی‌‌کنند. سهام‌گذاران از میان نودهای مختلف چند نماینده را به عنوان نود اعتبارسنج انتخاب می‌کنند و سهام خود را به نود نماینده می‌دهند. نماینده تراکنش‌ها را تایید می‌‌کند و سود حاصل از آن بین او و نودهایی که به سهامشان را در اختیارش قرار داده‌اند، تقسیم خواهد شد.
          • الگوریتم اثبات سهام شناور (Liquid PoS): در این روش هر فرد می‌تواند تصمیم بگیرد سهامش را به نودهای نماینده بدهد یا خودش به عنوان نود اعتبارسنج در شبکه فعالیت داشته باشد. می‌توان گفت این روش ترکیبی از PoS و DPoS است. این دو روش مکمل یکدیگر هستند و در LPoS توانسته‌اند نقاط ضعف یکدیگر را پوشش بدهند.

          کدام یک از ارزهای دیجیتال اثبات سهام استفاده می‌ کنند؟

          گواه اثبات سهام الگوریتمی است که به تازگی توسط بلاکچین‌های مختلف استفاده می‌شود. این الگوریتم در هر بلاکچین با شرایط منحصر به فردی اجرا می‌شود. مثلا روند انتخاب نود اعتبارسنج در هرکدام از قوانین خاصی پیروی می‌کند.

          

          در ادامه به برخی از ارزهای دیجیتالی که از این الگوریتم اجماع استفاده می‌کنند، اشاره می‌کنیم:

          : این ارز دیجیتال از الگوریتم DPoS استفاده می‌کند. : اتریوم با راه‌اندازی ورژن دوم بلاکچین خود روش PoS را با PoW جایگزین می‌کند. : بلاکچین و ارز دیجیتال کاردانو هم از PoS بهره می‌برند.
          • Tezos: تزوس یکی از جدیدترین بلاکچین‌های جهان است که با مکانیزم PoS کار می‌کند.
          • Algorand: یک بلاکچین لایه دو است که تراکنش‌ها را با سرعت بالایی پردازش می‌کند و از الگوریتم اجماع اثبات سهام بهره می‌برد.

          مزایای استفاده از PoS

          • اعتبارسنج‌های الگوریتم اجماع اثبات سهام به سخت‌افزارهای پیشرفته نیاز ندارند. قدرت پردازش شبکه در بلاکچین‌های PoS از دستگاه‌های بیرونی تأمین نمی‌شود. بنابراین مصرف برق در آن‌ها زیاد نیست و با محیط زیست سازگاری دارد.
          • تراکنش‌های الگوریتم PoS در مدت زمان کوتاه‌تری نسبت به تراکنش‌های PoW پردازش می‌شوند و هزینه کم‌تری هم از کاربران دریافت می‌کنند. این الگوریتم به افزایش مقیاس‌پذیری بلاکچین کمک می‌کند.
          • هر تریدری می‌تواند در سهام‌گذاری مشارکت داشته باشد و نیازی به خرید دستگاه ماینر نخواهد داشت.

          معایب الگوریتم گواه اثبات سهام

          • درباره امنیت این شبکه از نظر تئوری چالش‌های بسیاری وجود دارد. با وجود اینکه هنوز سابقه‌ای برای حمله هکرها به بلاکچین‌های PoS ثبت نشده، اما برخی از کارشناسان بر این باورند که امنیت آن‌ها به اندازه بلاکچین‌های PoW نیست.
          • اعتبارسنج‌هایی که سهام زیادی خریداری کرده‌اند، می‌توانند روند تایید تراکنش‌ها را تحت تأثیر قرار بدهند.
          • در برخی از بلاکچین‌ها سهام‌گذاری باید برای مدت مشخصی در شبکه قفل شود. یعنی زمانی که یک نود قصد سهام‌گذاری و فعالیت به عنوان اعتبارسنج را داشته باشد، تا پیش از سررسیدن موعد تعیین شده، نمی‌تواند توکن‌هایش را برداشت کند و از فرایند اعتبارسنجی خارج شود.

          مقایسه PoW و PoS

          اثبات کار اولین الگوریتم اجماعی بود که ساتوشی ناکاماتو برای بیت کوین از آن استفاده کرد. در اثبات کار دستگاه‌هایی وجود دارد که قدرت پردازش خود را در اختیار شبکه قرار می‌‌دهند و با هش‌گذاری بلاک‌ها، آن‌ها را به بلاکچین اضافه می‌کنند و پاداش می‌گیرند. الگوریتم PoW به سخت‌افزارهای قدرتمند زیادی برای تایید تراکنش‌ها نیاز داشت، به همین دلیل برق زیادی مصرف می‌کرد و به محیط زیست آسیب می‌رساند. این موضوع به مرور زمان باعث اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ اعتراض مردم و جوامع مختلف به استخراج ارزهای دیجیتال شد.

          

          الگوریتم PoS به عنوان جایگزینی برای PoW ارائه شد تا مشکل مصرف برق را حل کند و با کم‌ترین میزان انرژی برای تایید تراکنش‌ها مورد استفاده قرار گرفت. مصرف برق پایین یکی از علت‌های محبوبیت این الگوریتم اجماع و کاربرد آن در بلاکچین‌های مختلف بود.

          در ادامه به سایر شباهت‌ها و تفاوت‌های دو الگوریتم می‌پردازیم و مقایسه PoW و PoS را از جوانب مختلف انجام خواهیم داد.

          توزیع درآمد عادلانه

          در بسیاری از بلاکچین‌هایی که از الگوریتم اجماع اثبات کار استفاده می‌کنند، توکن‌های جدید به ماینرها پاداش داده می‌شود؛ اما اعتبارسنج‌های اثبات سهام بخشی از کارمزد تراکنش را به عنوان پاداش دریافت می‌کنند. البته بلاکچین‌هایی مانند بیت کوین اعلام کرده‌اند بعد از استخراج همه ۲۱ میلیون کوین، کارمزد تراکنش را به عنوان پاداش به ماینرها خواهد داد.

          با وجود اینکه نودهای اعتبارسنج در بلاکچین‌های اثبات سهام نیازی به خرید سخت‌افزارهای گران قیمت ندارند، اما باز هم درآمد بیشتر به افرادی می‌رسد که بودجه بیشتری برای خرید سهام اختصاص می‌دهند. استخرهای سهام‌گذاری بزرگ شانس بیشتری برای انتخاب شدن به عنوان نود اعتبارسنج و تایید تراکنش خواهند داشت. به همین دلیل به نظر می‌رسد مشکلات توزیع درآمد ناعادلانه تا حدودی بین هر دو الگوریتم مشترک باشد.

          امنیت

          فرایند تایید تراکنش‌‌های بلاکچین باید غیرمتمرکز و توزیع شده باشد. یکی از علت‌های امنیت بالای الگوریتم اجماع این است که نودهای اعتبارسنج و ماینرها توزیع شده هستند و اکثر آن‌ها ترجیح می‌دهند عملکرد درستی داشته باشند تا پاداش بگیرند. بنابراین اگر کسی بخواهد در شبکه تغییرات منفی ایجاد کند یا تراکنش‌های تقلبی را تایید کند، باید بخش زیادی از قدرت شبکه را در اختیار بگیرد.

          

          وجود مزارع و استخرهای ماینینگ در الگوریتم اجماع اثبات کار در بلاکچین و استخرهای سهام‌گذاری در الگوریتم اجماع اثبات سهام، تا حدودی امنیت شبکه را تهدید می‌کند. با وجود اینکه حمله به بلاکچین‌ها و ایجاد مشکل در تایید تراکنش‌ها هزینه زیادی نیاز دارد، اما ممکن است برخی از نهادهای ثروتمند صرفا به قصد تخریب اعتماد مردم به بلاکچین‌ها این هزینه را تقبل کنند. البته احتمال بسیاری از حملات تنها به صورت تئوری وجود دارد و از نظر عملی احتمال وقوع آن‌ها بسیار کم است.

          تمرکززدایی

          یکی دیگر از چالش‌های وجود استخرهای ماینینگ و سهام‌گذاری برای تایید تراکنش‌‌های بلاکچین، متمرکز شدن فرایند استخراج و تایید اعتبار تراکنش‌هاست. در الگوریتم PoS، استخرهای سهام‌گذاری معمولا شانس بیشتری برای انتخاب شدن به عنوان نود اعتبارسنج دارند، زیرا هم سهم بیشتری در اختیار دارند و هم مدت زیادی است در شبکه فعال هستند. به همین دلیل اشخاصی که قصد خرید سهام یک بلاکچین را داشته باشند، به جای سهام‌گذاری مستقیم، توکن‌هایشان را در استخرها به اشتراک می‌گذارند و از استخرها سود می‌گیرند.

          

          در PoW هم چنین مشکلی وجود دارد. در حال حاضر دیگر کار با یک ماینر و در خانه صرفه اقتصادی ندارد. به همین دلیل افراد یا مزرعه ماینینگ راه‌اندازی می‌کنند یا وارد استخرهای ماینینگ می‌شوند تا شانس بیشتری برای کسب سود داشته باشند. در نتیجه بخش عمده قدرت پردازش شبکه در اختیار چند استخر قرار می‌گیرد.

          بلاکچین‌های مختلف روش‌های گوناگونی برای مقابله با متمرکز شدن فرایند اعتبارسنجی در نظر گرفته‌اند. به عنوان مثال برخی از آن‌ها پاداش کم‌تری به اعتبارسنج‌های استخرهای بزرگ می‌دهند تا سهام‌گذاران برای دریافت پاداش بیشتر به سمت استخرهای کوچک‌تر بروند. این روش‌ها تا حدودی مشکل را حل می‌کند، اما همچنان پاسخ صددرصدی برای حل این چالش نیست.

          کلام آخر

          در این مقاله به زبان ساده روش کار الگوریتم اجماع اثبات سهام را بررسی کردیم. اطلاعات ارائه شده در این مقاله برای درک کلی عملکرد این الگوریتم اجماع کاربرد دارد. اکنون شما می‌دانید تراکنش در یک بلاکچین PoS چگونه تایید می‌شود و کارمزدی که پرداخت می‌کنید، کجا هزینه می‌شود.

          بسیاری از تریدرها و سرمایه‌گذاران هنگام انتخاب بلاکچین و ارز دیجیتال برای سرمایه‌گذاری، به الگوریتم اجماع آن هم توجه دارند. PoS هنوز به صورت گسترده مورد استفاده قرار نگرفته است، اما انتظار می‌رود با راه‌اندازی اتریوم ۲.۰ پذیرش بیشتری به دست آورد و تریدرها از آن استقبال کنند.

          کارشناسان داموند اطلاعات بروز و کاربردی درباره بلاکچین و بازار ارزهای دیجیتال را از منابع معتبر جمع‌آوری می‌کنند و در مقالات مجله به کاربران ارائه می‌دهند. با مطالعه روزانه مجله داموند دانش خود را در زمینه ارزهای دیجیتال بروز نگه می‌دارید. تریدرهایی که با دانش معامله می‌کنند، شانس بیشتری برای دیدن فرصت‌های سودآور و استفاده از آن‌ها دارند.

          سوالات متداول

          • آیا اتریوم از الگوریتم گواه اثبات سهام استفاده می‌کند؟

          ورژن اول اتریوم که با نام اتریوم ۱.۰شناخته می‌شود، از الگوریتم اثبات کار استفاده می‌کند، اما ورژن دوم این بلاکچین که قرار است در سال ۲۰۲۲ راه‌اندازی شود، از اثبات سهام برای تایید تراکنش‌ها استفاده خواهد کرد.

          • الگوریتم اجماع اثبات کار بهتر است یا اثبات سهام؟

          کارشناسان بر این باورند اثبات کار امنیت بیشتری نسبت به اثبات سهام دارد، اما سرعت پردازش تراکنش‌ها در مکانیزم اثبات سهام بیشتر است. همچنین در بلاکچین‌های PoS کارمزد کم‌تری برای پردازش بلاک‌ها دریافت می‌شود و مصرف برق کم‌تری هم دارد.

          • آیا احتمال هک شدن بلاکچین‌هایی که از اثبات سهام استفاده می‌کنند وجود دارد؟

          تاکنون هیچ یک از بلاکچین‌های PoS هک نشده‌اند، اما نودهای فعال در این بلاکچین‌ها بارها و بارها مورد حمله قرار گرفته‌اند و این موضوع کاربران بلاکچین را نگران می‌کند.

          استراتژی اسکالپ تریدینگ چیست؟ آموزش نوسان گیری در ترید

          

          اسکالپ تریدینگ – Scalp Trading یکی از انواع استراتژی های معاملاتی در ترید ارزهای دیجیتال است. در این مطلب بهترین اندیکاتور و روش اسکالپینگ را آموزش می‌دهیم.

          ترید یکی از روش‌‌های کسب درآمد از ارزهای دیجیتال است و راه‌های مختلفی برای معامله رمز ارزها وجود دارد. یکی از روش‌های معاملاتی پرریسک در بازار ارزهای مجازی، اسکالپ تریدینگ – Scalp Trading یا همان نوسان گیری است.با توجه به اینکه یکی از ویژگی‌های تریدرها موفق، آشنایی کامل با انواع استراتژی های معاملاتی است، بر آن شدیم تا در این مقاله، به آموزش انواع استراتژی ها و بهترین اندیکاتورهای اسکالپ – Scalp در ترید ارزهای دیجیتال بپردازیم. اگر شما نیز علاقه‌مند به این موضوع هستید، در ادامه با ما همراه باشید.

          اسکالپ تریدینگ – Scalp Trading چیست؟

          با اینکه هدف تریدرها از تکنیک سوئینگ تریدینگ – Swing Trading کسب سود در بازه زمانی چند روز تا چند هفته است، اما هدف تریدرهای اسکالپ یا نوسان گیر، سود کردن هر چند جزیی در بازه‌ زمانی چند دقیقه تا چند ساعت است.

          در این روش، تریدر به صورت مداوم تغییرات و نوسانات ارزهای دیجیتال را دنبال می‌‌کند و با خرید و فروش‌های پر تعداد در مدت زمان کوتاه، به دنبال کسب سود است. از آن جایی که سود به دست آمده در هر معامله کم است، تریدرها با افزایش تعداد معاملات، سود نهایی خود را افزایش می‌دهند.

          مزایا و معایب استراتژی معاملاتی اسکالپ

          استراتژی اسکالپ از جمله استراتژی‌هایی است که می‌تواند سود بالایی را با خود به همراه داشته باشد و احتمال ضرر را در بازار ارزهای دیجیتال به حداقل برساند. از دیگر مزایای این روش معاملاتی، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

          • اسکالپینگ یک فرصت مناسب برای افرادی است که تمایلی به نگهداری بلند مدت دارایی‌ها ندارند.
          • معامله‌گران مبتدی می‌توانند پس از کسب دانش لازم در مورد استراتژی اسکالپ و نوسان گیری، برای افزایش مهارت و بدست آوردن سودهای کوچک، اسکالپینگ را انتخاب کنند.
          • به دلیل کوتاه بودن زمان معاملات، تریدر با ریسک کمتری مواجه است.

          اما مانند هر شیوه معاملاتی دیگر، معاملات Scalp نیز با برخی معایب همراه هستند، که معامله‌گران باید به آن‌ها نیز توجه داشته باشند. برخی از معایب ترید به روش اسکالپ به شرح زیر است:

          • افرادی که مهارت ریاضی بالا و سرعت عمل مناسب ندارند، در صورت معامله به روش اسکالپینگ ممکن است با شکست مواجه شوند.
          • استفاده از استراتژی اسکالپ برای انجام معاملات با استرس همراه است.
          • تریدر باید به صورت لحظه به لحظه قیمت‌ها را دنبال کند.

          ویژگی اسکالپرها – Scalper

          به معامله‌گرانی که با استفاده از استراتژی اسکالپ ترید می‌کنند، اسکالپر گفته می‌شود. یک اسکالپر نه تنها باید از مهارت و دانش کافی برخوردار باشد، بلکه باید زمان کافی برای ارزیابی و بررسی تغییرات بازار ارزهای دیجیتال نیز داشته باشد. به همین خاطر، این شیوه معاملاتی برای همه مناسب نیست وتنها به کسانی توصیه می‌شود که:

          • علاقه‌مند به هیجان هستند.
          • توانایی تصمیم گیری سریع را در لحظات حساس دارند.
          • می‌توانند زمان زیادی را پشت مانیتور برای بررسی نمودارها بگذرانند.

          همچنین توجه به این نکته بسیار مهم است که تریدرها برای کسب مهارت کافی در معامله‌گری به روش اسکالپینگ، نیازمند زمان هستند. بنابراین بهتر است افراد مبتدی در ابتدا از Scalping تنها برای افزایش سرمایه‌های خرد استفاده کنند.

          ساده ترین استراتژی های اسکالپ در ارزهای دیجیتال

          استراتژی اسکالپ در ارزهای دیجیتال مبتنی بر تحلیل تکنیکال است. یک اسکالپر باید بتواند از نوسانات جزیی بازار استفاده کند. هدف در این روش این است که فرد نوسان گیر، به هیچ وجه درگیر یک سرمایه‌گذاری نشود و صرفا از مزایای افزایش حجم معاملات استفاده کرده و با یک سود کم، از آن خارج شود.

          

          بسیاری از اسکالپرهای ارزهای دیجیتا،ل از نمودار پنج ثانیه‌ای در معاملات خود استفاده می‌کنند، تا تغییرات موجود را تا حد ممکن به صورت لحظه به لحظه بررسی نمایند. یک فرد نوسان گیر فعال، ممکن است در طول روز حدود 100 ترید انجام دهند.

          برای مثال، یک اسکالپر، ارز دیجیتال ریپل را در قیمت 30 دلار خریداری می‌کند و بعد از گذشت چند دقیقه و یا چند ساعت، آن را در قیمت 35 دلار می‌فروشد. سپس با پایین آمدن قیمت، دوباره آن را در قیمت 32 دلار خریداری کرده و در 34 دلار به فروش می‌رساند. بهترین راه برای مصون ماندن از ضررهای سنگین در استراتژی اسکالپینگ، نزدیک نگه داشتن حد ضرر – Stop Loss، نسبت به قیمت خریداری شده است.

          معاملات متعدد – High-Frequency Trading

          نوع دیگری از روش اسکالپ تریدینگ که شرکت‌های بزرگ در اغلب موارد از آن استفاده می‌کنند، معاملات متعدد است. روش تحلیل در معاملات متعدد، مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. یکی از مهم‌ترین مزایای بکارگیری این ربات‌ها جهت تحلیل بازار، سرعت بسیار زیاد اجرای آن‌ها است.

          خرید و فروش بیت کوین با استفاده از استراتژی اسکالپ

          با اینکه بیت کوین نوسانات شدیدی را در طول این چند سال اخیر تجربه کرده، اما بیشتر فعالان بازارهای ارزهای دیجیتال، BTC را به عنوان یک ارز با ثبات می‌شناسند، چراکه نوسانات بیت کوین در مقایسه با سایر آلت کوین‌های موجود در بازار، بسیار کمتر است.

          به همین دلیل میزان سودی که از خرید و فروش بیت کوین به روش معاملاتی اسکالپ و نوسان گیری بدست می‌آید، در بیشتر موارد کم است. اما با توجه به اینکه ارز دیجیتال بیت کوین نوسانات غیرقابل پیش بینی مانند سایر آلت کوین‌ها ندارد، میزان سود حاصله از این روش قابل اطمینان‌تر است.

          آیا استراتژی معاملاتی اسکالپ سود آور است؟

          اسکالپینگ یک استراتژی تجاری بسیار سود آور است که موفقیت در آن، به میزان مهارت تریدر بستگی دارد. معامله‌گری که تصمیم به استفاده از استراتژی اسکالپ در معاملات خود می‌گیرد، باید در مورد فاکتورهای موثر بازار ارزهای دیجیتال آگاهی کامل داشته و از تجربه کافی در تحلیل اخبار و آمارهای گذشته برخوردار باشد.

          از طرف دیگر، اسکالپرها باید توانایی پذیرش زیان در معاملات را هم داشته و برای خروج خود از بازار، یک برنامه مشخص داشته باشند. متاسفانه برخی افراد، زمانی که معامله وارد محدوده زیان‌دهی می‌شود، تحت تاثیر احساسات قرار گرفته و نمی‌توانند خود را برای خروج از بازار متقاعد کنند. همین امر باعث می‌شود که تریدر متحمل ضررهای مالی سنگینی شود.

          بهترین اندیکاتور استراتژی اسکالپ در ارزهای دیجیتال

          اندیکاتورها، اصلی‌ترین ابزار تحلیل تکنیکال هستند، که همواره مورد توجه تحلیل‌گران بازار ارزهای دیجیتال قرار گرفته‌اند. اندیکاتورها در واقع نمودارهای اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ کمکی هستند که با کمک توابع ریاضی ترسیم می‌شوند. هدف استفاده از اندیکاتورها تصمیم‌گیری بهتر و تشخیص فرصت‌های معاملاتی مناسب است. بعضی از بهترین اندیکاتورهای اسکالپ برای کسب سود در بازار ارزهای دیجیتال عبارتند از:

          شاخص قدرت نسبی – RSI

          یکی از اندیکاتورهای پرطرفدار در تحلیل تکنیکال، اندیکاتور RSI است. شاخص قدرت نسبی یک شاخص نسبتا آسان برای مبتدیان است، که می‌تواند به این افراد در شناسایی نقاط ورود و خروج کمک کند. اگر RSI بالای 70 باشد، عموما به این معنی است که دارایی مورد نظر بیش از حد خریداری شده، یعنی در منطقه اشباع خرید قرار دارد (Overbought) و قیمت آن به احتمال زیاد با کاهش همراه خواهد بود. اما زمانی که مثلا RSI زیر 30 باشد، یعنی این که دارایی مورد نظر بیش از حد فروخته شده است (منطقه اشباع فروش – Oversold) و احتمال افزایش قیمت آن زیاد است، بنابراین زمان مناسبی برای خرید است.

          

          حمایت و مقاومت – Support and Resistance

          سطوح حمایت و مقاومت، ارائه دهنده نقاط اتصال بسیار کلیدی هستند که در تحلیل تکنیکال، اهمیت بسیار بالایی دارند. سطح حمایت، از اتصال نقاط مینیمم بدست می‌آید. سطوح حمایت برای خریداران اهمیت فراوانی دارند، چراکه در این سطوح، میزان تقاضا بر میزان عرضه غلبه می‌کند و نتیجه این فزونی، افزایش قیمت است.

          

          اما سطح مقاومت، از اتصال نقاط ماکزیمم بدست می‌آید. زمانی که قیمت به سطوح مقاومت می‌رسد، میزان عرضه بر تقاضا افزایش پیدا کرده و در نتیجه، قیمت کاهش می‌یابد.

          میانگین متحرک یا مووینگ اوریج – Moving Average

          یکی از اندیکاتورهای بسیار مهمی که پایه بسیاری از ابزارهای معاملاتی را تشکیل می‌دهد، شاخص میانگین متحرک است. این اندیکاتور از قیمت به عنوان داده‌ استفاده می‌کند، تا اطلاعات آماری کاربردی را در اختیار تریدرها قرار دهد. این شاخص، بر اساس دوره زمانی تعریف شده، میانگینی از قیمت‌های گذشته ارز دیجیتال مورد نظر را محاسبه می‌کند.

          

          SMA = میانگین متحرک ساده. EMA = میانگین متحرک نمایی

          تکنیک‌های مهم در استراتژی معاملاتی اسکالپ

          اسکالپ در بازار ارزهای دیجیتال به عنوان سریع‌ترین روش معاملاتی برای کسب سود شناخته می‌شود. اما معامله‌گرانی که به این روش ترید می‌کنند، باید با تکنیک‌های مهم در اسکالپ و نوسان گیری آشنا باشند. برخی از این تکنیک‌ها عبارتند از:

          • برای ترید، ارزهای دیجیتال نقد شونده و لیکوئید را انتخاب کنند.
          • افراد مبتدی بهتر است در ابتدا تمام تمرکز خود را بر روی ترید تنها یک ارز دیجیتال قرار دهند (ترید چندین ارز دیجیتال به صورت همزمان به طور چشم‌گیری احتمال شکست را افزایش می‌دهد).
          • هر چه میزان نوسان یک ارز دیجیتال بیشتر باشد، آن رم ارز برای معاملات مناسب‌تر است. (البته توجه به اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ اهمیت استفاده از الگوریتم تریدینگ این نکته ضروری است که ارزهای با نوسان شدید نیز می‌توانند خطرناک باشند و باید در مورد آن‌ها با احتیاط عمل کرد).
          • همواره یک استراتژی خروج از معامله داشته باشند.
          • از اندیکاتورهای تکنیکال مناسب استفاده کنند.
          • با تمام سرمایه خود ترید نکنند.

          شبیه‌ ساز رایگان اسکالپ تریدینگ

          برنامه‌های زیادی وجود دارد که با استفاده از آن‌ها می‌توان بدون هیچ گونه ریسکی، خرید و فروش ارزهای دیجیتال با استفاده از روش اسکالپ را تجربه کرد. بیتس گپ (Bitsgap) یکی از سیستم‌های شبیه ساز معاملات اسکالپینگ با پول مجازی است. استفاده از این شبیه‌ساز به افراد مبتدی که به تازگی وارد بازار ارزهای دیجیتال شده‌اند، به شدت توصیه می‌شود.

          تفاوت اسکالپینگ با ترید روزانه – Day Trading

          معاملات روزانه به خرید و فروش ارزهای دیجیتال در یک روز معاملاتی گفته می‌شود. Scalping را می‌توان به عنوان زیر شاخه مجموعه معاملات روزانه در نظر گرفت، با این تفاوت که معاملات اسکالپینگ، گاهی اوقات ممکن است در بازه زمانی کمتر از دقیقه نیز بسته شوند.

          جمع بندی

          در این مقاله به معرفی استراتژی معاملاتی اسکالپ یا همان نوسان گیری پرداختیم. اسکالپینگ به عنوان یکی از استراتژی‌های بسیار موثر در بازار ارزهای دیجیتال شناخته می‌شود. با این حال بهتر است معامله‌گرانی به سراغ این روش بروند، که از مهارت و تجربه کافی برخوردار باشند. از نظر شما بهترین روش معاملاتی در بازار ارزهای دیجیتال چیست؟ آیا اسکالپ تریدینگ یک روش معاملاتی مناسب برای افراد مبتدی است؟ نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.