التداول الكمي: 7 رؤى يجب على كل متداول معرفتها

التداول الكمي، المعروف أيضًا بالتداول الكمي، يتضمن استخدام نماذج رياضية وخوارزميات وقدرات حاسوبية لتحديد استراتيجيات التداول وتنفيذها. وقد أصبح جزءًا أساسيًا من الأسواق المالية الحديثة، لا سيما مع صعود التداول عالي التردد والتداول الخوارزمي.

يستفيد المتداولون الكميون من البيانات التاريخية واتجاهات السوق والتحليلات الإحصائية لاتخاذ قرارات مبنية على البيانات، متجنبين بذلك العواطف البشرية والتخمين. في هذه المقالة، سنستكشف سبع رؤى أساسية ينبغي على كل متداول معرفتها حول التداول الكمي.

رؤى التداول الكمي

1. ما هي تجارة الكم؟

يعتمد التداول الكمي على استخدام نماذج رياضية وإحصائية للتنبؤ بحركات السوق وتنفيذ الصفقات. بخلاف التداول التقليدي، الذي يعتمد غالبًا على الحدس والأساسيات، يستخدم المتداولون الكميون البيانات لدعم قراراتهم. الهدف هو تصميم خوارزميات قادرة على تحليل كميات هائلة من بيانات السوق، ورصد الأنماط، وتنفيذ الصفقات بشكل أسرع وأكثر كفاءة من المتداول البشري.

في حين أن التداول الكمي غالبًا ما يرتبط بالمتداولين المؤسسيين الكبار، إلا أن مستثمري التجزئة وصناديق التحوط الصغيرة يستخدمون هذه التقنيات بشكل متزايد أيضًا. الميزة الرئيسية للتداول الكمي هي أنه يُمكّن المتداولين من معالجة المزيد من المعلومات في وقت أقل، مما قد يُمكّنهم من تحديد فرص مربحة قد لا تكون واضحة للعين المجردة.

2. دور الخوارزميات في التداول الكمي

تُعدّ الخوارزميات العمود الفقري للتداول الكمّي. صُممت هذه التعليمات الحاسوبية لمعالجة البيانات، وتحديد الاتجاهات، وتنفيذ الصفقات آنيًا. هناك أنواع مختلفة من الخوارزميات المستخدمة في التداول الكمّي، بما في ذلك تلك التي تعتمد على المؤشرات الفنية، وحركة الأسعار، وبيانات السوق الأخرى. بعض الخوارزميات بسيطة، بينما بعضها الآخر شديد التعقيد، ويتطلب قوة حسابية هائلة.

تستطيع الخوارزميات تنفيذ الصفقات بسرعات فائقة، غالبًا في أجزاء من الثانية، مما يجعل التداول الكمي مفيدًا بشكل خاص في الأسواق سريعة الحركة. من الخوارزميات الشائعة خوارزمية انعكاس المتوسط، التي تفترض أن أسعار الأصول ستميل إلى العودة إلى متوسطها التاريخي بمرور الوقت. وقد تُصمم خوارزميات أخرى لتتبع الزخم أو الاتجاهات في أسهم أو فئات أصول محددة.

3. الاختبار الخلفي وتحليل البيانات

يُعدّ الاختبار الخلفي أحد أهمّ عناصر التداول الكمّي. يتضمن الاختبار الخلفي تطبيق استراتيجية تداول على بيانات السوق التاريخية لتقييم فعاليتها. من خلال تطبيق استراتيجية على البيانات السابقة، يمكن للمتداولين تحديد ما إذا كانت ستحقق ربحًا أم لا. تُعد هذه العملية أساسية لأنها تساعد المتداولين على تقييم مخاطر وعوائد الاستراتيجية قبل المخاطرة بأموال حقيقية.

في التداول الكمي، تُعدّ البيانات جوهر التداول. فكلما كانت البيانات أفضل، زادت دقة التوقعات وفعالية الاستراتيجية. يعتمد المتداولون على مجموعات بيانات ضخمة، تشمل تحركات الأسعار وحجم التداول، وحتى معنويات الأخبار، لتحسين نماذجهم وتحسين أدائهم. في كثير من الحالات، يُطوّر المتداولون مجموعات بيانات مخصصة ويستخدمون تقنيات التعلم الآلي لتحسين نماذجهم بشكل أكبر.

4. التداول عالي التردد والسرعة

يُعد التداول عالي التردد (HFT) أحد أشهر تطبيقات التداول الكمي. يتضمن هذا التداول تنفيذ عدد كبير من الأوامر بسرعات فائقة، غالبًا في أجزاء من الثانية. الهدف هو الاستفادة من تحركات الأسعار الصغيرة التي تحدث على مدى فترات قصيرة جدًا.

يعتمد التداول عالي التردد (HFT) بشكل كبير على خوارزميات متقدمة وتقنيات متطورة لتحقيق أفضلية في السوق. السرعة عامل حاسم في التداول الكمي، ويستخدم العديد من المتداولين عاليي التردد خدمات التشارك في الموقع، حيث تُوضع خوادمهم في نفس مراكز البيانات التي توجد بها البورصات، مما يسمح لهم بتقليل زمن الوصول وتنفيذ الصفقات بأسرع وقت ممكن.

رغم أن التداول عالي التردد (HFT) قد يُحقق أرباحًا طائلة، إلا أنه ينطوي أيضًا على مخاطر كبيرة. ففي الأسواق شديدة التقلب، قد تُجري الخوارزميات صفقات بناءً على بيانات قديمة أو غير دقيقة، مما يؤدي إلى خسائر فادحة. لهذا السبب، تُعدّ إدارة المخاطر أمرًا بالغ الأهمية في التداول الكمي، وخاصةً في استراتيجيات التداول عالية التردد.

5. أهمية إدارة المخاطر

تُعدّ إدارة المخاطر من أهم جوانب التداول الكمّي. فبينما تُصمّم الاستراتيجيات الكمية لتحديد الفرص المربحة، إلا أنها ليست مضمونة النجاح. وكما هو الحال مع أي استراتيجية تداول، هناك دائمًا خطر الخسارة. ومن مزايا التداول الكمّي أنه يسمح بإدارة المخاطر بشكل منهجي، مع ضوابط مدمجة في الخوارزميات نفسها.

على سبيل المثال، يمكن برمجة الخوارزميات لخفض الخسائر تلقائيًا عند تحرك صفقة عكس اتجاهها بمقدار محدد مسبقًا. يُعرف هذا بوقف الخسارة. كما تُعد أدوات إدارة المخاطر الأخرى، مثل تحديد حجم المراكز وتنويعها، أساسية في التداول الكمي للمساعدة في تخفيف المخاطر وتجنب الانخفاضات الكبيرة.

6. التعلم الآلي في التداول الكمي

ازداد دمج التعلم الآلي في التداول الكمي في السنوات الأخيرة. تستطيع خوارزميات التعلم الآلي التكيف تلقائيًا مع ظروف السوق المتغيرة وتحسين توقعاتها بمرور الوقت. تُدرّب هذه الخوارزميات على البيانات التاريخية لتحديد الأنماط التي قد يصعب على البشر رصدها.

على سبيل المثال، قد تُحلّل خوارزمية تعلّم آلي ملايين نقاط البيانات، مثل اتجاهات الأسعار، أو معنويات مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي، أو الأحداث الإخبارية، لتحديد الارتباطات التي قد تُنبئ بتحركات الأسعار المستقبلية. مع مرور الوقت، يُعدّل نموذج تعلّم الآلة نفسه لتحسين دقته، مما يجعله أداة فعّالة في التداول الكمّي.

مع أن التعلم الآلي يُحسّن التداول الكمي، إلا أنه يتطلب أيضًا موارد حاسوبية وخبرة كبيرة لتطبيقه. علاوة على ذلك، نماذج التعلم الآلي ليست دائمًا مضمونة النجاح، وقد تكون عرضة للمبالغة في التجهيز، حيث يُحقق النموذج أداءً جيدًا على البيانات التاريخية ولكنه ضعيف في ظروف السوق المباشرة.

7. مستقبل التداول الكمي

يبدو مستقبل التداول الكمي واعدًا، مع استمرار التقدم في التكنولوجيا وعلوم البيانات في دفع عجلة الابتكار. ومع تزايد تعقيد الأسواق وترابطها، سيزداد الطلب على النماذج الكمية المتطورة. ومن المرجح أن يتمتع المتداولون الذين يتبنون التداول الكمي ويستغلون قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات الضخمة بميزة تنافسية في السوق.

علاوة على ذلك، من المتوقع أن يُتيح صعود العملات المشفرة وتقنية البلوك تشين فرصًا جديدة للتداول الكمي. ومع توافر بيانات أكثر من أي وقت مضى، وظهور أسواق وفئات أصول جديدة، فإن إمكانات تطور وازدهار استراتيجيات التداول الكمي هائلة.

إخلاء مسؤولية: هذه المادة لأغراض إعلامية عامة فقط، وليست (ولا ينبغي اعتبارها كذلك) نصيحة مالية أو استثمارية أو غيرها من النصائح التي يُعتمد عليها. لا يُمثل أي رأي مُقدم في المادة توصية من EBC أو المؤلف بأن أي استثمار أو ورقة مالية أو معاملة أو استراتيجية استثمارية مُعينة مُناسبة لأي شخص مُحدد.