معاملات شکاف چیست؟

طرح های توزیع

معاملات شکاف چیست؟

امروز به مقاله آموزشی روش وایکوف در معامله گری ارز دیجیتال میپردازیم. با ما همراه باشید.

روش وایکوف (Wyckoff) چیست؟

ریچارد دمیل وایکوف و همکارانش مجموعه ای ارزشمند از آزمایشات، شماتیک و قوانین را به عنوان روشی برای تجارت کارآمد و تجزیه و تحلیل بازار در طول دهه 1930 تدوین کردند که به عنوان “روش تجارت وایکوف” شناخته میشود. این روش توسط هنک پرودن در مقاله خود بیشتر توضیح داده شده است. کتابی با عنوان “سه مهارت تجارت برتر”. این روش عمدتاً شامل نمودارهای نقطه و رقم و قیمت برای تعیین حجم معاملات و سایر اطلاعات مرتبط برای تصمیم گیری آگاهانه است.

تجزیه و تحلیل وایکوف از محدوده های تجاری

یکی از دلایل اصلی استفاده از روش Wyckoff، بهبود موقعیت بازار با پیش بینی تغییرات قیمت آینده است، به ویژه در مواردی که نسبت ریسک/پاداش عمده ای درگیر باشد. محدوده معاملاتی (TRs) یکی دیگر از مفاهیم مورد استفاده در این روش است که برای تعیین مناطق تجمع و توزیع استفاده میشود.

اینها مناطقی هستند که قیمت ها بین نقاط بالا و پایین مشخص میشوند و تعادل نسبی بین تقاضا و عرضه وجود دارد. موسسات و معامله گران مختلف با تصمیم گیری در مورد خرید و فروش با استفاده از این محدوده ها خود را برای رشد بعدی آماده می نند. هم در فرآیند انباشت و هم توزیع، یک انسان/واسطه به طور فعال خرید و فروش میکند. این حجم یا میزان توزیع و انباشت حرکات بعدی را برای معامله گران آشکار میکند.

تکنیک های تحلیل بازار به روش Wyckoff

روش Wyckoff شامل یک فرآیند پنج مرحله ای برای تجزیه و تحلیل بازار و تصمیم گیری است. این مراحل عمدتا شامل موارد زیر است:

• تعیین موقعیت فعلی و روندهای آینده در بازار برای ایجاد یک استراتژی سودآور برای سرمایه گذاری. بیشتر شامل استفاده از نمودارهای میله ای و سابقه قیمت برای تجزیه و تحلیل شاخص بازار است.
• انتخاب دارایی ارزدیجیتال با توجه به روند فعلی بازار. اگر میخواهید سرمایه گذاری بلند مدت انجام دهید، عاقلانه، کوین/توکنی را انتخاب کنید که به نظر شما قوی تر از بقیه است.
• انتخاب پروژه های دیجیتال که مساوی یا حداقل بیش از اهداف باشد. در این مورد، پیشنهاد میشود آن دسته از دارایی هایی را که در حال انباشت یا تحت انباشت هستند انتخاب کنید.
• تعیین آن کوین/توکن هایی که آماده حرکت هستند. در این راستا، رتبه بندی دارایی ها به ترتیب مورد نظر شما مفیدتر خواهد بود. استفاده از نمودارهای نقطه و شکل و نمودارهای میله ای برای همه دارایی ها را ترجیح دهید. علاوه بر این، توصیه میشود از نه آزمون مهم ارائه شده توسط هنک پرودن در “سه مهارت تجارت برتر” استفاده کنید.
• به دارایی انتخابی خود کمی زمان دهید تا بازده مطلوبی را به شما ارائه دهد. توقف ضررها را کنار بگذارید و آرام باشید. در اینجا شما باید از نمودارهای قیمت برای مشاهدات بیشتر استفاده کنید.

قوانین روش Wyckoff

سه قانون اصلی روش وایکوف وجود دارد، یعنی:

• قانون عرضه و تقاضا
• قانون علت و معلول
• قانون تلاش در برابر نتیجه

قانون عرضه و تقاضا

قانون اول در روش Wyckoff، قانون عرضه و تقاضا، اساساً فرض میکند که در صورت افزایش تقاضا، قیمت ها افزایش مییابد. اما اگر تقاضا کمتر از عرضه باشد، قیمت ها کاهش مییابد. افزایش قیمت نشان میدهد که معامله گران بیشتری خرید میکنند و کاهش قیمت نشان میدهد که تعداد فروشندگان بیشتر از خریداران در بازار است.

روش Wyckoff شامل یک روش نمودار ساده برای تعیین اثرات علت است. به عبارت ساده، وایکوف تکنیک های مفیدی را برای نشان دادن اهداف معاملاتی در ابتدا بر اساس مدت زمان انباشت (جمع آوری کوین) و دوره های توزیع معرفی کرد. در نتیجه، یک معامله گر میتواند پس از خروج از دوره ای که انتظار میرود شکست قیمت متوقف شود (محدوده معاملاتی) و حجم حجم بازار را تعیین کند.

قانون علت و معلول

قانون علت و معلول فرض میکند که برخی رویدادها باعث تفاوت غیرتصادفی در عرضه و تقاضا میشوند. به عبارت دیگر، دوره توزیع منجر به روند نزولی میشود و دوره تجمع منجر به روند صعودی میشود. معامله گران از این فیلتر برای تعیین اهداف قیمت خود استفاده میکنند. این یکی از مهمترین قوانینی است که با روش Wyckoff توصیف شده است و به طور منظم در بازارهای مالی مورد استفاده قرار میگیرد.

به طور دقیق، قانون علت و معلول نشان میدهد که تقاضا بیشتر از عرضه است زیرا قیمت ها افزایش مییابد و نشان میدهد که مردم بیشتر کوین میخرند. از سوی دیگر، اگر تقاضا کمتر از عرضه باشد، قیمت ها کاهش مییابد که نشان میدهد افراد کمتری به آن محصول (کوین) علاقه مند هستند.

قانون تلاش در برابر نتیجه

قانون سوم در روش Wyckoff، قانون تلاش در برابر نتیجه، استدلال میکند که تفاوت بین قیمت و حجم نشان دهنده تنوع در روند بازار است. اگر بین حجم و عمل قیمت هماهنگی وجود داشته باشد، روند ادامه خواهد یافت. با این حال، اگر بین قیمت و حجم تفاوت وجود داشته باشد، روند بازار در نهایت متوقف میشود یا جهت خود را تغییر میدهد.

به عنوان مثال، بازار اتریوم پس از یک روند خرس طولانی با حجم بالاتری تقویت میشود. این حجم بیشتر نشان دهنده تلاش قوی و نوسان کم است. بنابراین با وجود تغییرات مداوم، دیگر هیچ افت قیمتی قابل توجهی وجود ندارد. این نوع روندها نشان دهنده روشن بودن روند نزولی است.

شماتیک وایکوف

توزیع و انباشت به عنوان مهمترین بخش روش Wyckoff در جامعه ارزهای دیجیتال در نظر گرفته میشود. این شماتیک به دو بخش توزیع و انباشت تقسیم میشوند. این بخشها به پنج زیر بخش (اعم از A تا E) تقسیم میشوند.

طرح های انباشت

طرح های انباشت

شماتیک انباشت توسط Wyckoff نشان دهنده یک مدل اولیه برای تجمع (مجموعه کوین) است. برای نشان دادن و بررسی روند انباشت کار. علاوه بر این، طرح های انباشت نیز مراحل مهمی را برای راهنمایی ما در محدوده معاملاتی برای استفاده از موقعیت ایده آلی ارائه میدهد.

فاز A

فاز A طرحهای تجمع وایکوف نشان دهنده توقف روند نزولی (محدوده معاملاتی) است. تا این لحظه، عرضه همچنان غالب است، که با کاهش قیمت کوین برای مدت کوتاهی همراه با حجم معاملات سنگین همراه است. این رویدادها را میتوانید در نمودارهای قیمتی مشاهده کنید که حجم زیادی از آنها به دلیل انتقال زیاد کوین توسط معامله گران قابل مشاهده است. در اینجا فشار فروش نیز روند نزولی است و افزایش حجم معاملات نشان دهنده آغاز این مرحله است.

فاز B

فاز B شماتیک انباشت بر اساس قانون علت و معلول وایکاف است، زیرا معمولاً به عنوان یک علت در نظر گرفته میشود. سرمایه گذاران بیشترین حجم معاملات شکاف چیست؟ کوین خود را در مرحله B جمع آوری میکنند. در این مرحله، بازار سطح حمایت و مقاومت محدوده معاملات (TR) را آزمایش میکند. به عبارت ساده، تغییرات قیمت وحشیانه است و تحت تأثیر حجم های بالاتر قرار میگیرد. در نهایت، هنگامی که عرضه کوین تمام شد، رمز ارز آماده انتقال به فاز C است.

فاز C

در مرحله C Spring (قیمت زیر سطح حمایت محدوده معاملاتی) به سرعت معکوس میشود و به محدوده معاملاتی باز میگردد. شما میتوانید بهار را به عنوان دوره ای از کوین زیر منطقه پشتیبانی برای جذب معامله گران و سرمایه گذاران در نظر بگیرید. این آخرین تلاش برای خرید توکن ها با کمترین نرخ قبل از افزایش مجدد نرخ ها است.

همچنین قابل توجه است که تله خرس، سرمایه گذاران بی تجربه را به سمت فروش کوین با نرخ پایین جذب میکند و منتظر “دامپ” است که در نهایت اتفاق نمیافتد و قیمت ها در عوض بدون رسیدن به آن نقطه دامپینگ از آن نقطه افزایش مییابد. به زبان ساده، بهار همیشه مفید نیست زیرا حجم معاملات غیرقابل پیش بینی است.

فاز D

فاز D آمار انباشت یک انتقال بین علت و معلول است، زیرا بین فاز C (منطقه تجمع) و خروج از محدوده معاملات (فاز E) قرار دارد. در مرحله D، یک سرمایه گذار باید تقاضای غالب را بر عرضه تحت نظر داشته باشد. در این مرحله، قیمت به بالای محدوده معاملات افزایش مییابد. در مرحله D، شما باید اکثراً تسلط احتمالی تقاضا بر عرضه را دنبال کنید. در این مرحله، قیمت به طور معمول به بالای محدوده معاملات می رود و پشتیبانی نقطه آخر (LPS) بسترهای بسیار خوبی را برای کسب سود هنگفت فراهم میکند.

با این حال، همچنین قابل توجه است که بیش از یک نقطه وجود دارد که انتظار میرود روند نزولی به دلیل افزایش تقاضای خرید (پشتیبانی نقطه آخر) در مرحله D متوقف شود.

فاز E

فاز E شماتیک های انباشت، آخرین مرحله ای است که در آن کوین از محدوده معاملاتی خارج میشود و تقاضا عملی میشود. شما میتوانید برخی واکنش های معمولی را در طول این مراحل مشاهده کنید، مانند این که اکثر سرمایه گذاران به طور موقت کوین های خود را ترک میکنند.

طرح های توزیع

طرح های توزیع

اگرچه، شماتیک های توزیع برخلاف طرح های تجمع عمل میکنند، اما مراحل کمی متفاوت هستند. با این حال، این نیز قابل توجه است که قیمت ها در مرحله توزیع به حاشیه میروند و سرمایه گذاران بزرگ موقعیت های خود را کنار میگذارند، که منجر به کاهش قیمت ها میشود.

فاز A

مرحله A شماتیک توزیع زمانی اتفاق میافتد که روند صعودی به پایان خود نزدیک شده است. تقاضا تا پایان این مرحله غالب باقی میماند. افزایش نرخ ها به دلیل افزایش خرید (خرید نقطه اوج) و توقف موقت روند صعودی (عرضه اولیه) اولین شواهد برجسته را نشان میدهد که فروشندگان در حال ورود به بازار هستند.

فاز B

فاز B شماتیک های توزیع Wyckoff به عنوان یک عامل برای تقویت منطقه عمل میکند که منجر به یک روند نزولی میشود. سرمایه گذاران معمولاً در این مرحله کوین ها را میفروشد، کاهش مییابد یا تقاضای بازار را جذب میکند. به عبارت دیگر، فاز B به عنوان آماده سازی برای آمادگی برای روند نزولی در نظر گرفته میشود. این زمان مناسبی برای سرمایه گذاران بزرگ است زیرا آنها موقعیت های کوتاه خود را شروع کرده و مطابق پیش بینی در مورد سود مجدد، سبد سهام خود را تمدید میکنند.

به طور معمول، هر دو نوار پایینی و بالایی محدوده معاملاتی بارها مورد آزمایش قرار میگیرند که ممکن است شامل اطلاعات نادرست کوتاه مدت در مورد کاهش قیمت ها باشد. اغلب، بازار از سطح مقاومت ناشی از خرید سنگین (خرید نقطه اوج) بالاتر میرود، که بیشتر منجر به آزمایش ثانویه (ST) یا نقطه ای میشود که باید در اوج فروش، کمتر فروش داشته باشد.

فاز C

مرحله C به عنوان یکی از جالب ترین مراحل شماتیک توزیع در نظر گرفته میشود. این شامل رویدادهای مهمی مانند بسته شدن در محدوده معاملاتی، حرکت قیمت به بالای محدوده معاملاتی، تغییرات قوی در جهت قیمت و موارد دیگر میشود. قابل ذکر است که گاهی اوقات بازار آخرین تله گاو را در این مرحله قبل از نزدیک شدن به مرحله بعدی ایجاد میکند.

فاز D

شما مرحله D شماتیک های توزیع را بازتاب آینه طرح های تجمع میدانید. بسیاری از معامله گران فاز D را به عنوان آخرین خروج تقاضا میدانند. قیمت به سطح پشتیبانی محدوده معاملاتی میرود. فاز D به طور معمول آخرین نقطه عرضه است که انتظار میرود روند نزولی قیمت در آن آغاز شود و در بالاترین سطح خود فرمول بندی کند. آخرین نقطه تامین جدید از این نقطه در زیر یا اطراف منطقه پشتیبانی ایجاد میشود. در این مرحله، به محض شکستن قیمت مناطق حمایتی اصلی، علائم متعددی از نقاط ضعف را تجربه میکند.

فاز E

سرانجام، به عنوان آخرین مرحله از طرح های توزیع، فاز E نشان دهنده شروع روند نزولی با شکاف قابل مشاهده در زیر محدوده معاملات (TR) است که ناشی از افزایش تسلط عرضه بر تقاضا است.

به طور خلاصه

ریچارد وایکوف تکنیک های مالی ساده و در عین حال بسیار مهمی را برای تعیین روند بازار معرفی کرد. حتی پس از گذشت چندین دهه، این اصول اولیه برای بررسی بالا، پایین، نوار خوانی و روند مفید است. این مفاهیم جاودانه هستند و آموزش و هدایت حتی سرمایه گذاران و معامله گران دیجیتال را به بهترین شکل ممکن ادامه میدهند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading)

معاملات الگوریتمی برای حذف فاکتورهای انسانی ایجاد شده اند و در عوض استراتژی های از پیش تعیین شده و مبتنی بر آمار را دنبال می کنند که با حداقل نظارت می توانند توسط رایانه هایی به صورت شبانه روزی اجرا شوند.

رایانه ها می توانند مزایای متعددی را نسبت به معامله گران انسانی ارائه دهند. برای مثال ، آنها می توانند در تمام طول روز و بی وقفه فعال باشند. آنها همچنین می توانند داده ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کرده و به تغییرات در کسری از ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این ، آنها بر اساس آمار و بدون احساسات تصمیم می گیرند. به همین دلیل ، مدتهاست که بسیاری از سرمایه گذاران این موضوع را درک کرده اند که دستگاه ها با توجه به اینکه از راهکارهای صحیح استفاده می کنند ، می توانند معامله گرهای بسیار خوبی باشند.

اینگونه زمینه معاملات الگوریتمی تکامل یافته است. در حالی که این روش با معاملات کامپیوتری در بازارهای سنتی آغاز شد ، افزایش دارایی های دیجیتال و اکسچنج ها آن را به سطح جدیدی رسانده است. تقریباً به نظر می رسد که معاملات خودکار و کریپتوکارنسی ها برای تکمیل یکدیگر ساخته شده اند. درست است که کاربران همچنان باید استراتژی های خود را نیز به کار گیرند ، اما استفاده صحیح از این تکنیک ها می تواند به معامله گران کمک کند تا به راحتی معامله کنند و اجازه دهند ریاضیات بقیه کار را برایشان انجام دهند.

استراتژی های اولیه چیست؟

فلسفه های اصلی معاملات الگوریتمی حول محور استفاده از نرم افزار برای کشف فرصت های سودآور و استفاده از آنها با سرعتی که در توانایی انسان نیست می چرخد. متداول ترین روش ها عبارتند از معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) ، بازگشت به میانگین (mean reversion)، آربیتراژ (arbitrage) و انواع استراتژی های یادگیری ماشین (machine-learning) .

اکثر استراتژی های معاملات الگوریتمی بر شناسایی فرصت ها در بازار بر اساس آمار متمرکز هستند. انجام معاملات بر اساس مومنتوم (momentum trading) به دنبال پیروی از روندهای فعلی است. بازگشت به میانگین (mean reversion) به دنبال تفاوت های آماری در بازار است. آربیتراژ (arbitrage) به دنبال تفاوت در قیمت های نقدی در اکسچنج های مختلف است و استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) سعی دارد فلسفه های پیچیده تری را خودکار کند یا چندین مورد را با هم ادغام کند. هیچ یک از این موارد تضمینی ساده برای کسب سود نیستند و معامله گران باید درک کنند چه زمانی و کجا الگوریتم صحیح یا “ربات” را اجرا کنند.

معمولاً ربات ها در برابر داده های تاریخی بازار آزمایش شده اند ، که به آن امکان آزمایش سیستم در گذشته یا بک تستینگ (backtesting) گفته می شود. این امر به کاربران امکان می دهد استراتژی خود را بر روی اطلاعات گذشته سهام مختلف ارزیابی کرده و مشاهده کنند در صورت استفاده از این الگوریتم در گذشته چه سودی کسب شده است. برخی از ریسک های انجام این کار می تواند شامل “overfitting” یا بیش برازش باشد ، یعنی زمانی که یک ربات به خوبی تعمیم نیافته است و بر اساس داده های تاریخی اجرا می شود که به طور دقیق شرایط فعلی را منعکس نمی کنند ، بنابراین به یک استراتژی منجر می شود که نتیجه ای نخواهد داشت. برای مثال اگر شما یک ربات را در برابر داده های یک بازار صعودی طراحی و آزمایش کرده باشید ، اما آن را برای راه اندازی در یک بازار نزولی اجرا کنید. بدیهی است ، بازدهی مورد انتظار خود را نخواهید دید.

معامله بر اساس مومنتوم (momentum trading) چیست؟

مومنتوم تریدینگ مبتنی بر این منطق است که اگر یک روند غالب در بازار در حال حاضر قابل مشاهده باشد ، احتمالا آن روند حداقل تا زمانی که سیگنال ها نشان دهند به پایان رسیده است ، ادامه خواهد یافت.

ایده معامله بر اساس مومنتوم این است که اگر یک دارایی خاص چندین ماه در یک جهت حرکت کرده باشد ، پس با اطمینان می توان فرض کرد که این روند ادامه می یابد ، حداقل تا زمانی که داده ها برعکس این وضعیت را نشان دهند. بنابراین ، این طرح برای خرید در هر سقوط و قفل کردن سود در هر صعود ، و یا برعکس آن در صورت فروش ، برنامه ریزی شده است. البته ، معامله گران باید بدانند که چه زمانی یک بازار علائم بازگشت روند را نشان می دهد ، در غیر این صورت این استراتژی می تواند خیلی سریع برعکس عمل کند.

همچنین لازم به ذکر است که معامله گران نباید استراتژی هایی را تعیین کنند که سعی در خرید و فروش در کف و سقف قیمتی دارند ، که به اصطلاح(catching the knife) نامیده می شود معاملات شکاف چیست؟ ، بلکه در سطحی که ایمن باشد اقدام به قفل کردن سود و خرید متقابل (buy back) کند. معامله الگوریتمی برای این اقدام ایده آل است ، زیرا کاربران می توانند درصدهایی را که می خواهند به راحتی تعیین کنند و کد بقیه کارها را انجام می دهد. با این حال اگر یک بازار به صورت جانبی (sideways) حرکت کند یا آنقدر بی ثبات باشد که روند مشخصی ایجاد نشده باشد استفاده از این تکنیک به تنهایی می تواند بی اثر باشد.

یکی از شاخص های عالی برای بررسی روند ، شاخص میانگین متحرک (moving average) است. درست همانطور که از اسمش پیداست ، میانگین متحرک یک خط در نمودار قیمت است که میانگین قیمت یک دارایی را بیش از X روز (یا ساعت ، هفته ، ماه و غیره) نشان می دهد. غالباً مقادیری مانند ۵۰ ، ۱۰۰ یا ۲۰۰ روزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اما استراتژی های مختلف به منظور پیش بینی معامله ، تایم فریم های مختلفی را بررسی می کنند.

به طور کلی ، هنگامی که قیمت پایین تر یا بالاتر از میانگین متحرک حرکت کند یک روند پرقدرت در نظر گرفته می شود و وقتی به میانگین متحرک نزدیک می شود یا از خط میانگین متحرک عبور می کند ، روند ضعیف در نظر گرفته می شود. علاوه بر این ، میانگین متحرک هایی که بر اساس دوره های زمانی طولانی تر انجام می شوند ، معمولاً نسبت به نمونه هایی که در بازه های کوتاهتر برای مثال طی ۱۰۰ ساعت انجام می شوند ، اطلاعات بیشتری را ارائه می دهند و برای بررسی روند مناسب ترند.

بازگشت به میانگین (mean reversion) چیست؟

بازگشت به میانگین به این واقعیت اشاره دارد که از نظر آماری ، قیمت دارایی باید به سمت میانگین قیمت تاریخی گرایش یابد. انحرافات شدید از این قیمت دلالت بر شرایط اشباع خرید (overbought) یا اشباع فروش (oversold) و احتمال وقوع بازگشت (reversal) دارند.

حتی در مورد یک دارایی مانند بیت کوین (BTC) ، که در واقع فقط در بازار نزولی قرار داشته است ، می توان سقف ها و کف های قیمتی قابل توجهی را مشاهده کرد که از مسیری که قیمت آن به طور تاریخی در آن قرار داشته منحرف می شوند. اغلب اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت این میانگین قیمت می روند. الگوریتم ها با بررسی میانگین های طولانی مدت می توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی آورد و سفارشات معامله را آغاز کنند.

به عنوان مثال ، یک حالت خاص از این وضعیت، بازگشت انحراف معیار (standard deviation reversion) نامیده می شود و با یک شاخص به نام باندهای بولینگر (Bollinger Bands) اندازه گیری می شود. اصولاً ، این باندها به عنوان حد های صعودی و نزولی در انحراف از یک میانگین متحرک مرکزی عمل می کنند. وقتی حرکت قیمت به سمت یکی از این نقاط پیش می رود ، احتمال بازگشت قیمت به سمت مرکز وجود دارد.

البته یکی از بزرگترین ریسک هایی که در این وضعیت وجود دارد این است که الگوریتم نمی تواند تغییرات اساسی را به حساب آورد. اگر یک بازار به دلیل نقصی در دارایی پایه در حال سقوط باشد ، احتمال دارد روند قیمت هرگز بهبود نیابد یا حداقل این بهبودی به سرعت انجام نمی شود. در این حالت معامله گران باید شرایط خاصی که الگوریتم ها قادر به مشاهده و بررسی آن نیستند را نظارت و محاسبه کنند.

شکل دیگری از بازگشت به میانگین (mean reversion) ممکن است در چندین دارایی اتفاق بیفتد و استفاده از این روش معامله جفت (pairs trading) نامیده می شود. برای مثال می توانیم بگوییم دو دارایی به طور سنتی با یکدیگر همبستگی دارند. یعنی وقتی یکی از آنها افزایش می یابد ، از نظر آماری ، دیگری نیز صعود می کند. یک الگوریتم می تواند برای مشاهده ی یکی از این دارایی ها ایجاد شود، سپس براساس این احتمال که دارایی دیگر نیز به زودی از این روند پیروی می کند ، معامله را انجام دهد. استفاده از تایم فریم های کوتاهتر برای بررسی این تفاوت ها ماهیت خودکار این استراتژی را بسیار ارزشمندتر می کند.

آربیتراژ (arbitrage) چیست؟

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی در چندین بازار بهره می گیرد.

بعضی اوقات محصول مشابهی مانند کالا یا ارز می تواند به طور موقت در اکسچنج های مختلف قیمت متفاوتی داشته باشد. این می تواند فرصتی عالی جهت سودآوری برای کسانی باشد که قبل از اینکه تعادل قیمت ایجاد شود عملکردی سریع برای معامله بین این بازارها داشته باشند. برای این منظور ، یک الگوریتم می تواند برای بررسی دارایی های مختلف در بازارهای مختلف و آغاز معاملات به محض یافتن اختلاف قیمتی ایجاد شود.

این تکنیک چندان پیچیده نیست ، اما معامله گرانی که می توانند سریع ترین واکنش را داشته باشند ، نسبت به افرادی که کندتر هستند در این روش موفق تر عمل می کنند. این استراتژی برای معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) قطعاً از مزیت قابل توجهی برخوردار است ، زیرا دقیقا معامله گرانی از این شرایط بازار استفاده می کنند که باعث شکاف و سقوط قیمت ها می شود.

استراتژی یادگیری ماشین (machine-learning) چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی معاملات الگوریتمی را به سطوح جدیدی سوق می دهند. نه تنها استراتژی های پیشرفته تر در این استراتژی قابل استفاده و انطباق هستند بلکه تکنیک های جدیدی مانند پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مقالات خبری نیز می تواند راه های بیشتری را برای دریافت اطلاعات ویژه ای در مورد حرکات بازار فراهم کند.

الگوریتم ها می توانند مطابق با استراتژی ها و داده های از پیش تعیین شده تصمیمات پیچیده ای بگیرند ، اما با یادگیری ماشین ، این استراتژی ها می توانند خود را بر اساس آنچه در واقع موفق عمل می کند ، بروزرسانی کنند. به جای منطق فازی اگر / آنگاه “if/then” ، یک الگوریتم یادگیری ماشین (ML) می تواند چندین استراتژی را ارزیابی کرده و معاملات بعدی را براساس بالاترین بازده ممکن اصلاح کند، در حالی که آنها همچنان کار خود را برای راه اندازی انجام می دهند ، این بدان معنی است که معامله گران حتی هنگامی که شرایط بازار فراتر از پارامترهای اولیه است ، می توانند به ربات خود اطمینان داشته باشند.

یکی از انواع محبوب استراتژی یادگیری ماشین ، (naive Bayes) نامیده می شود. در این تکنیک ، الگوریتم های یادگیری معاملات را بر اساس آمار قبلی و احتمال انجام می دهند. به عنوان مثال ، داده های تاریخی بازار نشان می دهد که بیت کوین (Bitcoin) پس از سه روز سقوط متوالی ، ۷۰ درصد رشد می کند. یک الگوریتم (naive Bayes) مشاهده می کند که طی سه روز اخیر کاهش قیمت رخ داده است و به طور خودکار سفارش امروز خود را بر اساس احتمال افزایش قیمت اجرا می کند. این سیستم ها بسیار قابل تنظیم هستند و همه معامله گران این اختیار را دارند که پارامترهای خود را برای مواردی مانند نرخ ریسک و پاداش تعیین کنند و هنگامی که از میزان تعادل راضی بودند ، می توانند اجازه دهند با حداقل تداخل کار کند.

یکی دیگر از مزایای استراتژی (ML)، توانایی ماشین آلات برای خواندن و تفسیر گزارش های خبری است. با اسکن کلمات کلیدی و در اختیار داشتن استراتژی های مناسب ، این نوع رباتها هنگام انتشار خبرهای مثبت یا منفی در عرض چند ثانیه می توانند معامله کنند. بدیهی است که فقط به نسبت منطق موجود در سیستمشان دقیق عمل می کنند و در نتیجه اجرای آنها دشوار است اما با این حال در زمینه تنظیم صحیح ، نسبت به سایر معامله گران برتری دارند.

توجه داشته باشید که این یک روش پیشرو در معاملات خودکار است. بنابراین ، یافتن ربات هایی که در این زمینه کار می کنند ممکن است دشوارتر باشد یا هزینه دسترسی بیشتری داشته باشند ، و یا نسبت به بعضی از تکنیک هایی که بیشتر آزمایش شده اند کمتر قابل پیش بینی باشد.

تعقیب سفارش (order chasing) چیست؟

تعقیب سفارش عبارت است از بررسی سفارشات خاص و بسیار بزرگ و سپس تلاش برای حرکت سریع بر اساس این فرض که این امر در نهایت منجر به حرکت بیشتر قیمت ها خواهد شد.

معمولاً ، توانایی پیش بینی یک سفارش بزرگ از سوی معامله گر ، به نوعی به اطلاعات داخلی نیاز دارد ، و انجام معاملات با چنین اطلاعاتی به طور کلی غیرقانونی است. با این حال ، برخی از معامله گران فرکانس بالا (high-frequency traders) روش های قانونی را برای گرداوری داده ها از فروم های معاملاتی خارج از بورس (over-the-counter) به نام “Dark Pools” پیدا کرده اند. این نوع از فروم های معاملاتی لازم نیست داده های سفارش خود را مانند اکسچنج ها ارائه دهند که در نهایت حرکتشان در بازار به تأخیر بیفتد. با جمع آوری و پیاده سازی این داده ها سریع تر از یک معامله گر ، کاربران این تکنیک می توانند مزیت بزرگی نسبت به افراد دیگر داشته باشند.

به عنوان مثال ، می بینید که یک سفارش فروش عظیم در یک دارک پوول (Dark Pool) اجرا می شود. این موضوع به شما می گوید که به زودی با ارسال این اطلاعات به بازار ، بسیاری از فروشندگان کوچک تر احتمالاً با انجام سفارشات خود به آن واکنش نشان می دهند. از آنجا که می توان این موضوع را پیش بینی کرد ، می توانید از این موج فراتر روید و جزو اولین کسانی باشید که برای فروش اقدام می کنند ، به این معنی که هنگام کاهش هیجانات می توانید به راحتی برای خرید متقابل (buy back) اقدام کنید. تا زمانی که داده ها از طریق کانال های مناسب جمع معاملات شکاف چیست؟ معاملات شکاف چیست؟ آوری شده باشند، این روش غیرقانونی نیست و بسیاری از معامله گران الگوریتمی این روش را برای استراتژی انتخاب خود کرده اند.

از کجا می توانم برای انجام معاملات الگوریتمی کریپتوکارنسی اقدام کنم؟

وب سایت های بسیاری وجود دارند که انواع مختلفی از الگوریتم های معاملاتی را ارائه می دهند ، که می توانید از طریق آن به اکسچنج دارایی دیجیتال مورد نظر خود متصل شوید.

سرویس های بسیار اندکی وجود دارند که می توانند به سرعت امکان انجام معاملات الگوریتمی را برای شما فراهم کنند. سایت هایی مانند (TradeSanta) ، (Bitsgap) و (Cryptohopper) همه انواع مختلفی از حساب ها را ارائه می دهند که بسته به اینکه چه ابزارهایی در دسترس هستند ، می توانند از انواع مختلف تا قیمت های مختلف را در بر بگیرند. برای مبتدیان ، یک حساب کاربری رایگان برای شروع گزینه های زیادی را ارائه می دهد ، اما اگر می خواهید حرفه ای تر عمل کنید ، حساب های پرداختی می توانند بسیار مفید باشند.

این سایت ها به طور کلی آموزش و مطالب دیگری را نیز ارائه می دهند تا بتوانید برای یافتن ربات ها و راهکارهای مناسب اطلاعات لازم را کسب کنید. با وجود این که سرویس ها با تمامی اکسچنج ها سازگار نیستند ، اما متوجه خواهید شد که اکثر آنها تقریباً از بزرگترین و محبوب ترین اکسچنج های موجود پشتیبانی می کنند. برخی حتی برای استفاده از ربات های خود در ارتباط با یک پلتفرم خاص پروموشن های ویژه ای دارند ، بنابراین کاربران گزینه های زیادی برای انتخاب خواهند داشت.

مسلما تکنیک ها و سرویس های بیشتری نیز برای استفاده وجود دارد ، اما این راهنما اصول لازم را برای شما فراهم کرده است تا با معاملات الگوریتمی آشنا شوید. آهسته پیش بروید و تا جای ممکن اطلاعات کافی را کسب کنید تا در نهایت یک استراتژی خودکار که برای شما مناسب است را پیدا کنید.

معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) چیست؟

معاملات فرکانس بالا (High Frequency Trading) بصورت الگوریتمی و همراه با تعداد زیادی سفارش در کسری از ثانیه انجام می‌شوند، به همین دلیل به آن‌ها معاملات سرعت بالا نیز گفته می‌شود.

در این گونه‌ از معاملات برای تحلیل بازارها و اجرای تعداد زیادی سفارشات در بازه‌های زمانی کوتاه، از داده های مالی با فرکانس بالا و ابزارهای پیشرفته نظیر ربات های ترید و اکسپرت‌ها استفاده می‌کنند.

کاهش هزینه‌های تراکنش به دلیل اتکای زیاد به فناوری، یکی از کارکردهای ارزشمند معاملات فرکانس بالا محسوب می‌شود. نظارت رایانه‌‌ها بر فعالیت‌های روزمره‌ی معاملاتی سبب کاهش اشتباهات معاملاتی شده است و به همین دلیل تریدر ها می‌توانند توجه خود را بر روی برنامه‌ریزی و اجرای استراتژی‌های معاملاتی معطوف سازند.

تریدر‌هایی که از روش HFT استفاده می‌کنند، با سرعت زیاد وارد معاملات و سپس از آنها خارج می‌شوند و هدف از این کار کسب سودهای اندکی است که به مرور زمان بدست می‌آید و بعد از گذشت مدتی به مقدار توجهی می‌رسد. بهترین استراتژی معاملاتی برای انجام معاملات فرکانس بالا روش میکرو اسکالپینگ می‌باشد که در دوره‌های آموزش جامع صفر تا صد ترید و معاملات شکاف چیست؟ تحلیل تکنیکال به آن پرداخته شده است.

بهره‌گیری از روش معاملاتی HFT، شرایط بازار را بهبود می‌بخشد، چراکه سبب ایجاد یک جریان نقدینگی ثابت می‌شود و به طور قابل توجهی شکاف قیمت پیشنهادی خرید و فروش را از بین می‌برد. از آنجایی که معاملات فرکانس بالا تأثیر مثبتی در بازار‌های مالی دارند، برخی از صرافی‌ها با ارائه تخفیف یا کاهش کارمزدها، کاربران را نسبت به انجام این نوع از معاملات تشویق می کنند.

از سوی دیگر HFT می‌تواند نوسانات موجود در بازار را به طور چشم‌گیری افزایش دهد، به این دلیل که الگوریتم‌های مورد استفاده در HFT بگونه ای طراحی شده‌اند که در هزارم ثانیه و بدون هیچ گونه تعامل انسانی بصورت خودکار و یا نیمه خودکار، برای ورود یا خروج از یک پوزیشن تصمیم می‌گیرند.

امروزه در بازارهای جهانی نظیر فارکس یا ارزهای دیجیتال، الگوریتم‌های HFT نقش پر رنگی در میزان و حجم معاملات انجام شده ایفا می‌کنند و به دلیل پیچیدگی این الگوریتم‌ها معمولا تنها سازمان‌های بزرگ مالی به این روش معاملاتی دسترسی دارند.

معاملات فرکانس بالا در بازارهای مالی

در بانک ها و شرکت های سرمایه گذاری بزرگ دنیا، معاملات به شکل‌های رایج و بصورت دستی انجام نمی‌شود. در سطح کلان، تمامی معاملات توسط الگوریتم‌های کامپیوتری و سوپر کامپیوترهای بسیار قدرتمند انجام می‌شوند. اینجاست که به تکنولوژی سطح بالایی در معاملات خواهیم رسید که اصطلاحا به “معاملات فرکانس بالا” یا “ترید پرسرعت” یا “معاملات سرعتی” مشهور هستند.

در بازارهای بزرگ بین‌المللی نظیر فارکس و بازار بورس آمریکا، در هر ثانیه حجم بسیار زیادی از معاملات شکاف چیست؟ معاملات شکاف چیست؟ معاملات توسط الگوریتم های طراحی شده برای سوپرکامپیوتر ها پردازش و اجرایی می‌شوند. بر اساس مطالعات انجام شده، از سال ۲۰۰۹ حدود ۶۰ تا ۷۳ درصد از معاملات بازار سهام آمریکا بوسیله معاملات الگوریتمی فرکانس بالا انجام شده‌اند.

معاملات فرکانس بالا (HFT) همانگونه که از نامشان پیداست، سرعت بسیار زیادی در انجام معاملات دارند. بانک‌ها و شرکت‌های بزرگ سرمایه‌گذاری با بهره‌گیری از الگوریتم های طراحی شده توسط “کوانت ها” می‌توانند بازار‌های مالی بزرگی مانند فارکس را در کسری از ثانیه تحلیل و آنالیز کرده و الگوهای معاملاتی مناسب برای انجام ترید را انتخاب نمایند.

در اینجا منظور از کوانت، افرادی هستند که تخصص و مهارت بسیار بالایی در حوزه علوم کامپیوتری، ریاضیات و علوم مالی دارند و شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ آن‌ها را برای ایجاد و تولید سیستم الگوریتمی خود استخدام می‌کنند. نکته جالب توجه این است که برنامه نویسان فعال در حوزه معاملات الگوریتمی جزو پر درآمد ترین برنامه نویسان در کل دنیا هستند که این موضوع اهمیت معاملات فرکانس بالا (HFT) را برای صاحبان سرمایه و تریدها مشخص می‌کند.

معاملات فرکانس بالا چه تاثیری در بازارهای مالی دارند؟

معاملات فرکانس بالا باعث کاهش اختلاف قیمت خرید و فروش می‌شود. با بررسی داده‌های بدست آمده از بازار بورس توکیو و لندن می‌توان گفت که حجم معاملات فرکانس بالا، رابطه‌ی معکوسی با اختلاف قیمت خرید و فروش دارد. در بازار سهام تورنتو نیز، تفاوت موثر قیمت خرید و فروش با کاهش معاملات الگوریتمی به شدت افزایش یافت. معاملات HFT همچنین باعث کم عمق شدن اختلاف قیمت خرید و فروش سهام و در نتیجه کاهش اندازه‌ی معاملات می‌شوند.

پیشرفت‌ در تکنولوژی‌های معاملاتی و استفاده از الگوریتم‌ها و اکسپرت‌های خاص در بازار بورس نزدک (در سال ۲۰۱۰) موجب تسریع ارسال سفارشات خرید و فروش شد و نشان داد که استفاده از این الگوریتم‌ها تأثیر چندانی بر تفاوت بهای واقعی و بهای اعلام شده‌ی خرید و فروش نداشته است.

همچنین با تحلیل شاخص نزدک OMXS 30 مشخص شد که رقابت بین موسسات مالی در استفاده از معاملات HFT، سبب تزریق بیشتر نقدینگی به بازار و بالا رفتن حجم معاملات می‌شود. از سوی دیگر، کمیسیون سرمایه‌گذاری و اوراق بهادار استرالیا (ASIC, 2013) به بررسی بازار سهام استرالیا پرداخته و گزارش کرده که معاملات فرکانس بالا با تغییرات تفاوت قیمت اعلام شده و قیمت واقعی خرید و فروش ارتباطی نداشته و تاثیری در کاهش نقدینگی موجود در بازار ندارد.

مطالعات که انجام شده توسط مرکز تحقیقات بلاکچین نشان می‌دهد که در بازارهای جهانی نظیر فارکس، افزایش معاملات HFT همبستگی مستقیمی با کارآیی قیمت‌ها دارد. معاملات معاملات شکاف چیست؟ فرکانس بالا معمولاً به جای ایجاد حرکات انتقالی باعث تغییرات دائمی می‌شوند و کارآیی کلی قیمت‌ها را بهبود می‌بخشند.

کارآیی قیمت‌ها با معاملات سرعت بالا همبستگی مستقیم داشته و معاملات الگوریتمی نیز با افزایش کارآیی قیمت‌ها مرتبط هستند. بر همین اساس با بررسی سه بازار با بیشترین حجم یعنی بازار یورو-دلار، بازار دلار-ین، و بازار یورو-ین، مشخص شد که کارآیی قیمت‌ها با تناوب فرصت‌های آربیتراژ مثلثی و ارتباط خودکار بازده معاملات فرکانس بالا اندازه‌گیری می‌شود.

لیکوئید چیست؟ مفهوم لیکوئید تی در بازار کریپتو کارنسی

همانطور که میدانید بازار ارز دیجیتال یکی از بازار های رو به رشد است. افراد زیادی برای کسب درآمد وارد این بازار شده اند و میخواهند به کسب در آمد بپردازند. اگر شما می خواهید در این بازار دچار ضرر نشوید باید با مفاهیم این بازار آشنا شوید. یکی از مفاهیم در بازار ارز دیجیتال لیکوئید است. لیکوئید تی در بازار کریپتو کارنسی بسیار بد است،اگر حساب شما در بازار لیکوئید شود به معنای از دست دادن تمام دارایی شما در حساب صرافی است. در این مطلب به صورت کامل می خواهیم به معرفی و بررسی مفهوم لیکوئید در بازار ارز دیجیتال بپردازیم.

لیکوئید در بازار ارز دیجیتال به چه معنا است؟

لیکوئید تی به زبان ساده به معنای توانایی تبدیل شدن یک سکه دیجیتالی به پول نقد یا سکه دیجیتال دیگری است. این تبدیل باید طوری انجام شود که تعادل قیمت آنها به هم نخورد یا به عبارتی لیکوئید تی به معنای سرعت نقد شدن یک دارایی است. اگر هر چقدر این نقدشوندگی بیشتر باشد معامله گران به راحتی و با سرعت بسیار زیاد می توانند معاملات خود را انجام دهند. لیکوئید تی باعث می شود قیمت آن سکه یا ارز منصفانه تر شود.

اندازه لیکوئید تی بر اساس شاخص های مختلفی تعیین می شود. یکی از شاخص هایی که در اندازه لیکوئید تی بسیار تاثیر دارد؛ حجم معاملات روزانه است. بازار ارز دیجیتال بسیار نوپا است و لیکوئید تی در آن بازار بسیار کم نقص است. زیرا بازار ارز دیجیتال هنوز برای سفارش های بسیار بزرگ که ارزش سکه را تغییر می دهند آماده نیست. اگر یک بازار لیکوئید تی نداشته باشد آن بازار بسیار بی ثبات است. و سفارشات با حجم های بسیار بزرگ می توانند نظم بازار را به هم بریزند.

اندازه گیری لیکوئید تی در بازار ارز دیجیتال به چه صورت است؟

همانطور که گفته شد اندازه لیکوئید تی بر اساس شاخص های مختلفی تعیین می شود. دو شاخصی که در اندازه لیکوئید تی تاثیر دارد عبارتند از:

• حجم معاملات روزانه
• به وجود آمدن شکاف قیمت در پیشنهاد خرید و فروش

مفهوم حجم معاملات روزانه و نقش آن در لیکوئید تی

ابتدا باید با مفهوم حجم معاملات روزانه آشنا شویم. حجم معاملات روزانه در بازار ارز دیجیتال به تعداد ارز دیجیتال که در یک بازه زمانی معین معامله می شود گفته می شود. حجم معاملات روزانه جهت کلی بازار را مشخص می کند. هر چقدر حجم معاملات روزانه در یک بازار بیشتر باشد در نتیجه خرید و فروش در آن بازار بیشتر است. پس میتوان نتیجه گرفت هر چقدر حجم معاملات در یک بازار بیشتر باشد آن بازار بیشتر به سمت لیکوئید تی می رود.

به طور کلی می توان نتیجه گرفت اگر حجم معاملات در یک ارز دیجیتال بالا باشد. در نتیجه میزان لیکوئید شدن در آن رمزارز بیشتر است. آن ارز دیجیتالی که این ویژگی ها را دارد برای سرمایه گذاری مناسب است زیرا خرید و فروش در آن آسان تر است.

مفهوم شکاف قیمت خرید و فروش

معمولا در بازار های مالی و همچنین بازار کریپتوکارنسی با دو قیمت پیشنهادی خرید و فروش روبرو هستیم. منظور از قیمت پیشنهادی خرید، قیمتی است که خریدار مایل است بابت آن ارز دیجیتال بپردازد. منظور از قیمت پیشنهادی فروش قیمتی است که باید فروشنده قبول کند که به ازای دادن رمز ارز خودش دریافت کند.

به طور کلی همانطور که میدانید تمام خریداران دوست دارند با قیمت پایین تری خرید کنند. و تمام فروشنده ها دوست دارند با قیمت بالاتری بفروشند. با محاسبه فرق بین بالاترین قیمت فروش و پایین ترین قیمت خرید، شکاف قیمت خرید و فروش بدست می آید.

حالا که متوجه شدیم شکاف قیمت خرید و فروش چی هست و چطوری محاسبه می شود. می توانیم به نقش آن در لیکوئید تی بپردازیم. هر چقدر این شکاف خرید و فروش در بازار ارز دیجیتال کمتر باشد در نتیجه لیکوئید تی بازار بیشتر است. و هرچقدر این شکاف بیشتر باشد در نتیجه لیکوئید تی کمتر است.

هرچقدر این شکاف قیمت خرید و فروش کمتر باشد یعنی خریداران و فروشندگان دارای نظرات نزدیک به هم هستند. و این باعث می شود نوسان بسیار کمی در بازار شاهد باشیم.

مفهوم لیکوئید شدن کاربر در بازار چیست؟

همانطور که متوجه شدید مفهوم لیکوئید تی مثبت است و برای بازار یک چیز ضروری است. ولی در بین تریدر ها این مفهوم اصلا خوب نیست. زمانی که گفته می شود یک کاربر در بازار ارز دیجیتال لیکوئید شده است به این معنا است که بخشی یا همه دارایی حساب خود را در بازار از دست داده است. زمانی که یک کاربر لیکوئید میشود صرافی دارایی آن فرد را به حساب خود انتقال می دهد. به عبارت دیگر افرادی که در بازار فعالیت دارند می گویند کال مارجین شده اند.

چرا یک معامله گر در بازار کال مارجین می شود؟

بعضی افراد در بازار ارز دیجیتال اقدام به معاملات مارجین و قرارداد های آتی می کنند. زمانی که معامله گر روند بازار را اشتباه پیش بینی کند باعث می شود که بخشی یا همه حساب خود را از دست بدهد یا به عبارتی کال مارجین شود.

معاملات مارجین در بازار ارز دیجیتال به چه معنا است؟

معاملات مارجین یک روش خرید و فروش ارز دیجیتال در بازار کریپتوکارنسی است. فردی که اقدام به معاملات مارجین می کند نقدینگی مورد نیاز خود را از یک شخص سوم وام می گیرد. به طور کلی می توان گفت کاربران مقدار موجودی لازم را ندارد و موجودی فعلی خود را با استفاده از اهرم بیشتر می کند و سرمایه بیشتری را وارد معامله ارز دیجیتال می کند.

معاملات اهرم دار علاوه بر بازار کریپتو کارنسی در بازار های مطرح دنیا نیز استفاده می شود. این معاملات شانس شما را برای کسب سود بیشتر می کند ولی در مقابل ریسک بسیار بالایی دارد و ممکن است سرمایه خود را نیز از دست بدهید.

به عنوان مثال سرمایه شما ۱۰۰ دلار است و معامله را با اهرم یک:ده باز می کنید. شما با استفاده از این اهرم با وجود این که ۱۰۰ دلار دارید ولی با هزار دلار اقدام به خرید و فروش رمز ارز مورد نظر می کنید. حالا اگر شما روند را درست پیش بینی کرده باشید با هر یک درصد سود شما ده درصد سود به دست می آوردید. ریسک معاملات مارجین این است که اگر شما اشتباه پیش بینی کرده باشید و یک درصد ضرر کنید با این اهرم ده درصد ضرر کرده اید.

چطوری از لیکوئید شدن جلوگیری کنیم؟

همانطور که گفته شد معاملات مارجین ریسک بسیار بالایی دارد. زمانی شما می توانید وارد همچین معاملاتی شوید که بسیار حرفه ای باشید و به تحلیل خودتان اطمینان داشته باشید. بسیار از افراد که تازه وارد بازار ارز دیجیتال شده اند برای کسب سود بیشتر اقدام معاملات مارجین می کنند و معمولا با ضرر خارج می شوند.

اگر تازه وارد بازار ارز دیجیتال شده اید اصلا پیشنهاد نمی کنیم که وارد معاملات مارجین شوید زیرا ریسک بسیار بالایی دارد. ناگفته نماند که بعد از این که ضرر کردید هیچ راهی برای برگرداندن دارایی خود و لغو معامله وجود ندارد و شما دارایی خود را از دست داده اید.

پیشنهاد می کنیم زمانی که شما تجربه کافی بدست آوردید و کاملا به بازار مسلط شدید وارد معاملات مارجین شوید. نکته ای که باید در نظر بگیرید هرچقدر هم حرفه ای باشید باز هم امکان ضرر و از دست دادن دارایی وجود دارد پس با مقدار سرمایه ای وارد این معاملات شوید که اگر از دست دادید آسیب به شما وارد نشود.

قیمت مسکن امروز ۲۹ شهریور ۱۴۰۱/ گسل تورم ملکی کشور عمیق‌تر شد

قیمت مسکن امروز سه‌شنبه ۲۹ شهریور ۱۴۰۱ در هفت محله تهران بررسی شده است.

به گزارش تجارت‌نیوز، بررسی‌ها نشان می‌دهد شکاف قیمت مسکن بین تهران و ۱۰ شهر بزرگ کشور کمتر شده است.

به نقل از اقتصادآنلاین، در سال‌های اخیر با تبدیل شدن ملک به یک وسیله سرمایه‌گذاری، افراد زیادی با مقادیر بودجه‌ مختلف اقدام به خرید ملک در مناطق مختلف ایران کرده‌اند. اکثر افراد به خرید خانه در پایتخت ایران تمایل نشان داده‌اند.

بنابراین در این گزارش خانه‌ها و واحدهای ۵میلیاردی سطح شهر تهران را مورد بررسی قرار داده‌ایم.

شکاف قیمتی تهران و ۱۰ شهر بزرگ کم شد

به نقل از دنیای‌اقتصاد، بررسی رالی تهران و ۱۰ شهر بزرگ در تورم ملکی، منجر به شناسایی جغرافیای داغ مسکن در سال ۱۴۰۰ شد.

در ارتباط با تازه‌‌‌‌ترین آمارهای رسمی از تغییرات قیمت مسکن در شهرهای کشور و مقایسه آن با تورم ملکی تهران نشان می‌دهد، پاییز پارسال، سرعت رشد قیمت مسکن در ۱۰ شهر بزرگ کشور، شامل شهرهای تبریز، کرمانشاه، ارومیه، اردبیل، اصفهان، کرج، مشهد، اهواز، شیراز و قم، نه تنها به میزان محسوس از تهران بیشتر شد بلکه شکاف تورمی این شهرها با تورم مسکن کل کشور نیز افزایش یافت.

آخرین آمارهای رسمی در این‌باره نشان می‌دهد شکاف تورم ملکی تهران و ۱۰ شهر بزرگ کشور، به بیشترین حد خود طی دست‌‌‌‌کم ۵ سال اخیر رسیده است.

این در حالی است که این وضعیت در مورد کشور نیز صادق است و آخرین آمارهای رسمی نشان‌دهنده آن است که گسل تورم ملکی کشور با تورم ملکی ۱۰ شهر بزرگ، به‌طور بی‌‌‌‌سابقه‌‌‌‌ای در ۵ سال اخیر عمیق‌‌‌‌تر شده است.

بازگشت به رابطه متعارف قیمتی

بررسی‌‌‌‌های با استناد به آخرین آمارهای مربوط به تحولات بازار مسکن شهرهای کشور نشان می‌دهد، این بازار در مسیر احیای رابطه متعارف قیمت بین تهران و سایر شهرها قرار گرفته است. نسبت متعارف قیمت مسکن تهران به کشور در دوره‌‌‌‌های معمول و عادی بازار مسکن، معمولا حول و حوش ۲.۷ برابر است.

به این معنا که در دوره‌‌‌‌های عادی و معمول بازار مسکن، معمولا میانگین قیمت مسکن در شهر تهران حول وحوش معاملات شکاف چیست؟ ۲.۷ برابر متوسط قیمت مسکن در سایر شهرهاست. با شروع دوره جهش اخیر قیمت مسکن از سال ۹۷ این نسبت به هم خورد و عدد نسبت افزایش یافت.

در سال ۹۷، در حالی که جهش قیمت مسکن در تهران آغاز شده بود اما هنوز رشد شدید قیمت به سایر شهرها سرایت نکرده بود میانگین قیمت مسکن در پایتخت به ۳.۵ برابر متوسط قیمت کشوری مسکن رسید.

در سال ۹۸، در حالی که به تدریج بازار معاملات مسکن در سایر شهرها نیز به جهش قیمت مسکن شهر تهران واکنش نشان داد و از آن اثر گرفت، با قرار گرفتن شهرها در مسیر جهش قیمت، این نسبت به ۳.۳ برابر کاهش یافت. اما از بهار ۹۹ رابطه قیمت مسکن شهر تهران با قیمت مسکن سایر شهرها در فاز بازتنظیم قرار گرفت.

در سال ۹۹ نه تنها جهش قیمت مسکن در شهر تهران ادامه یافت بلکه جهش در سایر شهرهای کشور نیز که از سال ۹۸ آغاز شده بود ادامه یافت و میانگین قیمت مسکن در شهرهای کشور با شیب محسوس افزایش یافت. تحت‌‌‌‌تاثیر این رویداد، در سال ۹۹ و همزمان با قرار گرفتن بازار مسکن در فاز بازتنظیم، رابطه قیمت مسکن تهران وکشور، به ۲.۹ برابر رسید.

در بهار ۱۴۰۰ اما این نسبت به کمتر از حد متعارف مورد انتظار، رسید. یعنی در حالی که در شرایط عادی این نسبت به طور متعارف ۲.۷ برابر بود در بهار ۱۴۰۰، تحت‌تاثیر سبقت بی‌‌‌‌سابقه تورم ملکی شهرها از شهر تهران، این نسبت به کمتر از حد متعارف یعنی به ۲.۵ برابر رسید.

در تابستان ۱۴۰۰ اما، همزمان با کاهش تب تورمی در بازار کشوری مسکن، این نسبت به سطح متعارف ۷/ ۲ برابری بازگشت ودر پاییز نیز همین نسبت ۷/ ۲ برابری، در بازار مسکن تثبیت شد. در مجموع می‌توان گفت هم‌‌‌‌اکنون نسبت قیمت مسکن تهران و سایر شهرها به سطح متعارف دوره‌‌‌‌های معمول بازار در دهه ۹۰ بازگشته است.

قیمت مسکن در تهران و شهرستان‌ها

علت بازگشت قیمت مسکن تهران وسایر شهرها به رابطه متعارف قیمتی را می‌توان به جبران عقب‌‌‌‌ماندگی تورم ملکی در کشور از تورم ملکی تهران در سال گذشته، جست‌وجو کرد.

در شرایطی که در سال گذشته، بعد از یک دوره جهش شدید سه ساله قیمت مسکن در شهر تهران، بازار مسکن پایتخت وارد فازپساجهش و ثبات نسبی شد و حتی در این سال سطح قیمت واقعی مسکن (تفاضل قیمت اسمی از قیمت واقعی)کاهش یافت، تورم شدید ملکی در شهرهای کشور ادامه یافت. در ۱۰ شهر بزرگ یاد شده شامل تبریز، کرمانشاه، ارومیه، اردبیل، اصفهان، کرج، مشهد، اهواز، شیراز و قم، در حالی میانگین قیمت مسکن نسبت به مدت مشابه سال قبل-پاییز ۱۳۹۹- رشد ۶۵‌درصدی داشت که این تورم ملکی در شهر تهران ۱۶‌درصد بود.

معنای این موضوع آن است که تورم ملکی این ۱۰ شهر بزرگ ۵/ ۳ برابر بیشتر از تورم ملکی تهران بوده است. در کشور نیز متوسط قیمت مسکن در این بازه زمانی-پاییز ۱۴۰۰ به پاییز ۱۳۹۹- معادل ۳۱‌درصد رشد کرد.

روند ۵ ساله تورم ملکی

از روند ۵ ساله تورم مسکن مربوط به سال‌های مابین تابستان ۱۳۹۷ تا تابستان ۱۴۰۱، به شناسایی جغرافیای داغ ملکی در کشور، منجر شده است. شکاف بین تورم ملکی تهران و ۱۰ شهر بزرگ یاد شده در حالی به ۳.۵ برابر (رشد ۳.۵ برابری قیمت مسکن این شهرها در مقایسه با رشد قیمت مسکن تهران در پاییز ۱۴۰۰)، رسیده است که در ۵ سال اخیر این فاصله تورمی بی‌‌‌‌سابقه بوده است.در تابستان ۹۷ تورم مسکن تهران ۲.۲ برابر تورم مسکن ۱۰ شهر بزرگ یاد شده بوده است.

تورم مسکن کشور نیز ۱.۶ برابر تورم این شهرها بوده است.در تابستان ۹۸ تورم مسکن تهران ۱.۸ برابر تورم مسکن ۱۰ شهر بزرگ مذکور و تورم مسکن کشور ۱.۴ برابر تورم این شهرها بوده است. در این دو سال، هم تورم مسکن تهران و هم تورم مسکن کشور به طور متوسط از تورم ملکی در این ۱۰ شهر بیشتر بوده است. اما از تابستان ۹۹، این وضعیت معکوس شد وتورم مسکن ۱۰ شهر یاد شده از تورم ملکی تهران وکشور سبقت گرفت.

در تابستان ۹۹ تورم ملکی در ۱۰ شهر بزرگ یاد شده برابر با ۱۳۷‌درصد و معادل ۱.۸ برابر تورم ملکی تهران (۷۶درصد)، و همچنین برابر با ۱.۴ برابر تورم ملکی کشور بود. در تابستان ۱۴۰۰ تورم ملکی در این ۱۰ شهر به ۲.۳ برابر تورم مسکن پایتخت و ۱.۵ برابر تورم مسکن کشور رسید و در پاییز ۱۴۰۰ نیز این نسبت در شکل بی‌‌‌‌سابقه‌‌‌‌ای افزایش یافت.

تورم مسکن شهرهای بزرگ (۱۰ شهر نام برده شده)، در پاییز ۱۴۰۰ به ۳.۵ برابر تورم ملکی تهران و ۱.۸ برابر تورم ملکی کشور رسید. در بررسی آمارهای مربوط به بازار مسکن سایر استان‌‌‌‌هایی که این شهرها در آنها قرار ندارد نیز مشاهده می‌شود که سرعت رشد قیمت مسکن در آنها در سال ۱۴۰۰ نسبت به سال‌های قبل بیشتر بوده است.

از روند ۴ ساله بازار مسکن شهرهای کشور در حالی نشان‌دهنده افزایش شکاف بین تورم ملکی تهران و ۱۰ شهر بزرگ دیگر است که در عین حال تحقیقات میدانی از وضعیت بازار مسکن در سال ۱۴۰۱، تحولات ملکی جدید در این شهرها و نواحی حومه‌‌‌‌ای آنها را نشان می‌دهد.

در شرایطی که در پاییز سال گذشته، متوسط قیمت مسکن در ۱۰ شهر یاد شده، شامل، تبریز، کرمانشاه، ارومیه، اردبیل، ارومیه، کرج، مشهد، اهواز، شیراز و قم، ۵۷‌درصد رشد کرد این میزان در شهر تهران تنها ۱۶‌درصد بوده است.

این موضوع دو دلیل عمده دارد اولین دلیل به تاخیر سرایت تورم ملکی و به تبع آن تاخیر در سرایت فاز ثبات و پساجهش به شهرهای بزرگ نسبت به تهران مربوط می‌شود.

همان‌طور که آمارها و روندهای آماری نشان می‌دهد در سال‌های ابتدای دوره جهش یعنی در سال‌های ۹۷ و ۹۸ به دلیل آنکه جهش ابتدا از تهران شروع شد وسپس به سایر شهرها سرایت کرد، سرعت رشد قیمت مسکن در تهران بیشتر از سایر شهرها از جمله ۱۰ شهر بزرگ یاد شده بود.

اما در سال ۱۴۰۰ که بازار مسکن تهران وارد دوره پساجهش وثبات نسبی شد، جهش قیمتی در سایر شهرها ادامه یافت.اما تحقیقات میدانینشان می‌دهد همان گونه که انتظار می‌‌‌‌رفت، سرعت رشد قیمت مسکن در این ۱۰ شهر بزرگ در تابستان امسال کاهش یافته است.

تقریبا مشابه همان روندی که سال گذشته در بازار مسکن شهر تهران تجربه شد. تحقیقات میدانی نشان می‌دهد هم‌‌‌‌اکنون در عمده این شهرها بازار مسکن در رکود به سر می‌‌‌‌برد، خریدها به شدت کاهش یافته است و سرعت رشد قیمت نیز نسبت به سال گذشته به میزان محسوسی کاهش یافته است.

سال گذشته در شهرهای حومه‌‌‌‌ای این شهرهای بزرگ نیز رشد شدید قیمت هر چند کمتر از رشد قیمت مراکز استان‌‌‌‌ها، تجربه شد وهم‌‌‌‌اکنون نیز بازار مسکن این شهرها با رکود و کاهش معاملات خرید مواجه شده است. اما سال گذشته تحت‌تاثیر رشد شدید قیمت‌ها در مراکز استان، بازار ملک این شهرهای حومه‌‌‌‌ای به‌خصوص بازار زمین آنها به یکی از مقصدهای اصلی و مهم سرمایه‌گذاران تبدیل شد. اما هم‌‌‌‌اکنون این نوع معاملات و تقاضا برای آنها نیز به میزان قابل‌توجهی کاهش یافته است.