اندیکاتور از آغاز تا کنون (Indicators)

در دنیای معامله‌گری، چه برای مبتدیان و چه برای سرمایه‌گذاران باتجربه، استفاده از اندیکاتورها بخش اساسی از تصمیم‌گیری‌های آگاهانه است. اندیکاتورهای معاملاتی ابزارهایی هستند که برای تحلیل روندهای بازار، حرکت قیمت‌ها و پیش‌بینی حرکات احتمالی آینده به‌کار می‌روند.

این اندیکاتورها به معامله‌گران کمک می‌کنند تا وضعیت بازار را ارزیابی کرده، نقاط ورود یا خروج را شناسایی کرده و ریسک‌های معاملاتی را به‌طور مؤثر مدیریت کنند.

اندیکاتورهای معاملاتی در انواع مختلفی وجود دارند که هرکدام هدف خاصی را دنبال می‌کنند. با درک عملکرد این اندیکاتورها، معامله‌گران می‌توانند توانایی خود را در اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده‌های کمی به‌جای واکنش‌های احساسی تقویت کنند.

اندیکاتور چیست؟

اندیکاتورهای معاملاتی، محاسبات ریاضی هستند که بر اساس قیمت، حجم یا تعهدات باز یک دارایی یا سهام انجام می‌شوند. این اندیکاتورها به تحلیل حرکت‌های قیمت در گذشته، روندها، نوسانات و رفتار بازار کمک می‌کنند و بینش‌های ارزشمندی برای پیش‌بینی حرکات قیمت آینده فراهم می‌آورند.

اندیکاتورها بسته به هدف و کاربردشان در استراتژی‌های معاملاتی به انواع مختلفی تقسیم می‌شوند. برخی از اندیکاتورها برای پیش‌بینی روندها استفاده می‌شوند، در حالی که برخی دیگر بر نوسانات یا حرکت‌های قیمتی تمرکز دارند.

با تمام مطالب ذکر شده، در دنیای بازارهای مالی، توانایی تفسیر دقیق داده‌های بازار در زمان واقعی برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه امری ضروری است. از این‌رو باید اندیکاتوهایی در دسترس باشند تا بدون تاخیر و در لحظه، محاسبات را انجام داده و نتایج را در آنِ‌واحد در اختیار معامله‌گر قرار دهند.

شاخص‌های معاملاتی (اندیکاتور)، ابزارهایی هستند که به معامله‌گران کمک می‌کنند تا روندها، احتمال معکوس شدن قیمت‌ها و حرکت‌های بازار را شناسایی کنند. این شاخص‌ها از داده‌های قیمت و حجم به‌دست می‌آیند و با گذشت زمان تکامل یافته‌اند. در این مقاله به بررسی تکامل این شاخص‌ها از گذشته تا به امروز می‌پردازیم.

انواع اندیکاتورها

در روزهای اولیه معاملات، قبل از ظهور کامپیوترها و الگوریتم‌های پیچیده، معامله‌گران عمدتاً از الگوهای قیمتی ساده و نمودارهای دستی برای اتخاذ تصمیمات استفاده می‌کردند. الگوهای شمعی در قرن ۱۸ در ژاپن پدید آمد. از آن برای پیش‌بینی حرکات قیمت استفاده می‌شد و الگوهایی مانند دوجی(Doji)، همر(Hammer)  و … نمایانگر احساسات بازار بودند.

قبل از ظهور شاخص‌های مدرن، معامله‌گران از میانگین‌های متحرک ساده (SMA) برای شناسایی روندها استفاده می‌کردند. این ابزار یکی از پرکاربردترین ابزارها در تحلیل تکنیکال بود.

بعدها با پیشرفت علم و نگاه به عرضه و تقاضا، مبحث سطوح حمایت و مقاومت مطرح شد که به‌صورت دستی رسم ‌می‌شدند و بر اساس بالاترین و پایین‌ترین قیمت‌های قبلی تعیین می‌شدند. معامله‌گران از این سطوح برای پیش‌بینی معکوس شدن یا شکستن قیمت‌ها استفاده می‌کردند.

با ظهور تحلیل تکنیکال در قرن بیستم، استفاده از شاخص‌های ساختاری‌تر محبوب شد. تحلیل‌گرانی مانند چارلز داو و جی. ولز وایلدر  به توسعه ابزارهایی مانند RSI کمک کردند که هنوز هم در برخی از سبک‌های معاملاتی استفاده می‌شود.

شاخص RSI توسط جی. ولز وایلدر در دهه ۱۹۷۰ توسعه یافت و به یکی از شاخص‌های اصلی تحلیل تکنیکال تبدیل شد. اندیکاتور RSI سرعت و تغییر حرکت قیمت را اندازه‌گیری می‌کند تا شرایط اشباع خرید یا فروش را شناسایی کند.

شاخص MACD نیز یکی از اختراعات وایلدر است که رابطه میان دو میانگین متحرک قیمت را نشان می‌دهد. اندیکاتور MACD برای شناسایی تغییرات در حرکت بازار و تحلیل روندها کاربرد داشت.

اندیکاتور (Bollinger Bands) که در دهه ۸۰ توسط جان بولینگر معرفی شد، از انحراف معیار برای ایجاد محدوده‌های بالایی و پایینی حول یک میانگین متحرک استفاده می‌کند. این ابزار برای شناسایی دوره‌های نوسانات بالا یا پایین مفید بود.

نوع دیگری از اندیکاتورها که در گذشته سطوح احتمالی بازگشت قیمت را تجزیه و تحلیل می‌کرد، فیبوناچی بازگشتی نام داشت. اگرچه اعداد فیبوناچی به قرن دوازدهم بازمی‌گردد، فیبوناچی‌های بازگشتی در دهه ۷۰ وارد تحلیل تکنیکال شدند. معامله‌گران از نسبت‌های این اندیکاتور (23.6٪، 38.2٪، 50٪، 61.8٪) برای شناسایی سطوح معکوس شدن قیمت استفاده می‌کردند.

با ظهور فناوری کامپیوتر و معاملات الگوریتمی در دهه ۲۰۰۰، سرعت و پیچیدگی بازارهای مالی افزایش یافت. این روند باعث توسعه شاخص‌های پیشرفته و ابزارهایی شد که برای معاملات با فرکانس بالا، تحلیل کمی و مدل‌سازی پیش‌بینی استفاده می‌شوند.

در این دوره اندیکاتورهایی مثل میانگین متحرک نمایی (EMA)، ابر ایچیموکو (Ichimoku Cloud) و … پا به عرصه جهانی گذاشتند.

این اندیکاتورها همگی از 4 فاکتور اساسی (بالاترین قیمت، پایین‌ترین قیمت، قیمت باز و بسته شدن کندل) برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌کردند و به همین علت تاخیر در بررسی و آنالیز داشتند که عیب عمده‌ آن‌ها محسوب می‌شد و کم کم به منسوخ شدن آن‌ها منجر شد.

با پیشرفت فناوری، شاخص‌های معاملاتی تحت تأثیر هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و داده‌های کلان قرار گرفته است. شاخص‌هایی که روزگاری بر اساس فرمول‌های ریاضی ساده ساخته می‌شدند، اکنون با الگوریتم‌های پیش‌بینی و شناسایی الگوها تقویت شده‌اند.

شاخص‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: مدل‌های مبتنی بر AI در حال توسعه هستند تا با تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، از جمله اخبار، احساسات رسانه‌های اجتماعی و داده‌های تاریخی قیمت، روندهای بازار را پیش‌بینی کنند. این سیستم‌ها قادر به ایجاد شاخص‌های سفارشی بر اساس شرایط منحصر به فرد بازار خواهند بود.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین: به جای تکیه بر شاخص‌های از پیش تعریف‌شده، یادگیری ماشین به ایجاد سیستم‌های خود به‌خود بهبود یابنده می‌پردازد. این سیستم‌ها از داده‌های بازار یاد می‌گیرند و به‌صورت real-time به تغییرات شرایط بازار واکنش نشان می‌دهند، بنابراین سیگنال‌های معاملاتی بسیار شخصی‌شده‌ای ایجاد می‌کنند.

بلاک‌چین و داده‌های غیرمتمرکز: با ظهور ارزهای دیجیتال و حوزه مالی غیرمتمرکز (DeFi)، شاخص‌های جدیدی در حال شکل‌گیری هستند که بر اساس داده‌های بلاک‌چین است. این ابزارها اطلاعاتی در مورد رفتار بازار ارزهای دیجیتال، مانند تحلیل‌های درون‌زنجیره‌ای، فراهم می‌کنند.

ابزارهای معاملات با فرکانس بالا و الگوریتمی: الگوریتم‌های پیشرفته‌ای که قادر به تحلیل میلیون‌ها نقطه داده در ثانیه هستند. و در حال حاضر یکی از پرقدرت‌ترین نوع اندیکاتورهای معاملاتی به شمار می‌آیند.

آیا از اندیکاتور استفاده کنیم؟

قبل از پرداختن به این سوال که معامله‌گران چرا باید و چرا نباید از اندیکاتورها استفاده کنند، به این نکته می‌پردازیم که اندیکاتورها بر اساس آنالیز دیتا به چند نوع مختلف تقسیم می‌شوند که این اندیکاتورها با دیتاهایی از نظر سطح دسترسی به سفارشات و معاملات بازار کار می‌کنند که بسته نوع این دیتاها جواب سوال، “آیا از اندیکاتور استفاده کنیم یا خیر؟” متفاوت می‌شود. ولی در حالت کلی به این سوال بپردازیم.

الف) چرا از اندیکاتورهای معاملاتی استفاده می‌کنیم؟

1. ساده‌سازی تصمیم‌گیری
2. تحلیل کمی
3. شناسایی روند
4. تولید سیگنال ورود و خروج مناسب
5. زمان‌بندی بازار

ب) چرا از اندیکاتورهای معاملاتی استفاده نمی‌کنیم؟

1. ماهیت تأخیری و پیچیدگی اضافی و در نتیجه سیگنال‌های کاذب در استفاده از دیتای لول 1.
2. شرایط بازار: اندیکاتورها ممکن است در همه شرایط بازار به خوبی کار نکنند (مثلاً در زمان نوسانات شدید یا کمبود نقدینگی).

در نهایت، تصمیم به استفاده یا عدم استفاده از اندیکاتورها به سبک، استراتژی و درک بازار تریدر و دیتای مورد استفاده بستگی دارد. برخی تریدرها رویکردهای بنیادی یا تحلیل حرکت قیمت را ترجیح می‌دهند، در حالی که دیگران ارزش استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال را ترجیح می‌دهند.

دیتاها

در بازارهای مالی، داده‌های لول 1، لول 2 و لول 3 برای درک داینامیک بازار از اهمیت بالایی برخوردار هستند. هر سه نوع داده، بینش‌هایی درباره وضعیت بازار ارائه می‌دهند، اما سطح جزئیات و کاربردهای مختلفی دارند. همچنین هرکدام از این داده‌ها بسته به اطلاعاتی که در بر می‌گیرند، باعث شده‌اند، اندیکاتورهای مختلفی ایجاد شود و در استراتژی‌های معاملاتی از آن‌ها استفاده شود.

دیتای لول یک

این نوع دیتا به اطلاعات پایه و رایج بازار اشاره دارد. این داده‌ها معمولاً توسط بیشتر کارگزاران و پلتفرم‌های معاملاتی ارائه می‌شود و شامل بهترین قیمت‌های خرید و فروش (که به آن NBBO یا National Best Bid & Offer نیز گفته می‌شود) به همراه آخرین قیمت معامله‌شده و حجم معاملات در آن کارگزاری است.

اجزای کلیدی داده‌های لول 1:

1- بهترین قیمت خرید (Bid Price): بالاترین قیمتی که خریداران حاضر به خرید دارایی هستند.

2- بهترین قیمت فروش (Ask Price): پایین‌ترین قیمتی که فروشندگان حاضر به فروش دارایی هستند.

3- آخرین قیمت معامله‌شده: جدیدترین قیمتی که در آن معامله انجام شده است.

4- حجم: تعداد کل سهام یا قراردادهایی که در یک بازه زمانی مشخص (مثلاً روزانه، ساعتی، یا دقیقه‌ای) در همان کارگزاری خاص معامله شده‌اند.

5- قیمت بالا/پایین: بالاترین و پایین‌ترین قیمت در یک دوره خاص.

6- تغییر قیمت: تفاوت بین قیمت کنونی و قیمت بسته‌شده قبلی.

داده‌های سطح یک، نسبتا ساده هستند و عمدتاً توسط معامله‌گران خرد استفاده می‌شود، اما به عنوان یک داده پایه برای هر معامله‌گری ضروری است. اندیکاتورهایی هم که بر اساس این داده‌ها کار می‌کنند، بدلیل اینکه بعد از شکل گیری و بسته شدن قیمت در یک بازه مشخص شده، شروع به آنالیز می‌کنند، همیشه همراه با تاخیر زمانی هستند و باعث می‌شوند معامله‌گر ورود بهینه‌ای نداشته باشد و در تصمیم‌گیری دچار خطا شود.

دیتای لول دو

این نوع داده‌ها نسبت به داده‌های لول یک، پیشرفته‌تر هستند و نمای دقیق‌تری از بازار نسبت به داده‌های لول 1 ارائه می‌دهند. این داده‌ها که به دیتای MBP (Market By Price) مشهور هستند، دفتر سفارشات را به‌صورت زنده نمایش می‌دهند  این داده‌ها نه تنها بهترین قیمت‌های خرید و فروش، بلکه سفارشات خرید و فروش را در سطوح مختلف قیمتی نمایش می‌دهند،. این عمق اضافی می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا درک بهتری از نقدینگی بازار، جریان سفارشات و همچین عرضه و تقاضا در سطوح مختلف قیمتی پیدا کنند.

اجزای کلیدی داده‌های لول 2

1- قیمت‌های خرید و فروش: علاوه بر بهترین قیمت‌های خرید و فروش، داده‌های لول 2 قیمت‌های خرید و فروش اضافی در سطوح مختلف در دفتر سفارشات را نمایش می‌دهند.

2- اندازه سفارشات: حجم سفارشات خرید و فروش در هر سطح قیمتی.

3- سفارشات بازار(Market Order): سفارشاتی که بلافاصله با بهترین قیمت موجود اجرا می‌شوند.

4- سفارشات در انتظار (Limit Order): سفارشاتی که در سطوح قیمتی خاص قرار می‌گیرند و به‌طور فوری اجرا نمی‌شوند، بلکه منتظر می‌مانند تا بازار به آن سطوح برسد.

5- عمق بازار: نشان‌دهنده تعداد سفارشات (یا سهام/قراردادها) در سطوح مختلف قیمتی، که عمق نقدینگی بازار را نشان می‌دهد.

6- جریان سفارشات: درک فعالیت سفارشات در زمان واقعی، که نشان می‌دهد چگونه سفارشات در سطوح مختلف جمع یا انباشته می‌شوند.

7- عدم ارائه اطلاعات خاص سفارشات: داده‌های MBP جزئیات مربوط به سفارشات فردی را ارائه نمی‌دهند (مثلاً اینکه چه کسی سفارش را گذاشته یا چه زمانی گذاشته شده است). تنها حجم تجمیع شده در سطوح قیمت خاص را نشان می‌دهند.

داده‌های لول 2 نمایی جامع‌تر از فعالیت‌های بازار نسبت به داده‌های لول 1 ارائه می‌دهند و به‌ویژه برای معامله‌گران با تجربه که نیاز به تحلیل جریان سفارشات در زمان واقعی دارند مفید هستند.

اندیکاتورهایی که برای تحلیل این نوع دیتا وجود دارند، بدلیل اینکه مستقیما داده‌های بازار اصلی را در اختیار دارند و به کارگزاری خاصی محدود نیستند، می‌توانند در لحظه، دیتا را آنالیز کرده و اطلاعات لازم را به صورت آنی در اختیار معامه‌گران قرار دهند. این مزیت کمک می‌کند تا معامله‌گر دچار تاخیر در تصمیم نگردد.

دیتای لول 3

این نوع دیتا که مشهور به داده‌های بازار بر اساس سفارش (MBO(Market By Order)) نمایی دقیق‌تر از دفتر سفارش است که سفارشات فردیو وضعیت آن‌ها را نشان می‌دهد.

داده‌های MBO به معامله‌گران دسترسی می‌دهند تا نه تنها سطوح قیمتی که سفارشات در آن قرار دارند، بلکه جزئیات مربوط به هر سفارش فردی (مانند اندازه سفارش، زمانو وضعیت اجرا) را نیز مشاهده کنند. این نوع داده بینش عمیق‌تری از نحوه تعامل سفارشات با بازار ارائه می‌دهد.

مطالعه بیشتر: دیتای لول 3 چیست؟

ویژگی‌های کلیدی داده‌های MBO:

1- جزئیات سفارش: داده‌های MBO سفارشات بازار (Market orders & Stop orders) و سفارشات در انتظار (Limit Orders) را نشان می‌دهند و وضعیت آن‌ها را نیز ارائه می‌کنند (آیا در حال اجرا هستند یا در دفتر سفارشات قرار دارند).

2- جریان سفارشات: داده‌های MBO بینش دقیق‌تری از جریان سفارشات ارائه می‌دهند که نشان می‌دهند چگونه سفارشات وارد و خارج از بازار می‌شوند.

3- جزئیات دقیق: معامله‌گران می‌توانند ببینند که کدام سفارشات پر می‌شوند. همچینین اندازه سفارشات و لغو سفارشات به‌صورت لحظه‌ای در این نوع دیتا، در اختیار معامله‌گران است.

با سه نوع سطح دیتا آشنا شدیم و دانستیم که برای اینکه در امر معامله‌گری موفق‌تر عمل کنیم، نیاز به داده‌های سطح بالا داریم. حال این سوال پیش می‌آید که کاربرد این دیتاهای سطح بالا چیست و اندیکاتورها در این نوع دیتاها چه مواردی را باید به ما گزارش دهند تا در تصمیم‌گیری و کسب سود، موفق‌تر و بهینه‌تر از قبل باشیم؟

کاربردهای داده‌های MBP

1- تحلیل نقدینگی: داده‌های MBP برای معامله‌گرانی که می‌خواهند عمق نقدینگی را در سطوح مختلف قیمت ارزیابی کنند، ایده‌آل هستند. این داده‌ها برای تعیین زمان ورود یا خروج از بازار بر اساس سفارشات موجود مفید است.

2- حمایت و مقاومت: با مشاهده حجم سفارشات خرید (bid) و فروش (ask) در سطوح کلیدی قیمت، معامله‌گران می‌توانند پیش‌بینی کنند که در کجا حمایت یا مقاومت ممکن است ظاهر شود.

3- تایید روند: معامله‌گران می‌توانند از داده‌های MBP برای ارزیابی احساسات کلی بازار استفاده کنند. حجم زیاد خرید در یک قیمت خاص می‌تواند نشان‌دهنده روند صعودی باشد، در حالی که حجم زیاد فروش می‌تواند نشان‌دهنده روند نزولی باشد.

کاربردهای داده‌های MBO

1- رفتار بازار به‌صورت لحظه‌ای: داده‌های MBO برای معامله‌گران روزانه و اسکلپرها که نیاز به ردیابی تغییرات لحظه‌ای در دفتر سفارشات دارند، بسیار مفید است. با مشاهده جریان سفارشات فردی، آن‌ها می‌توانند شرکت‌کنندگان فعال بازار را شناسایی کرده و حرکت‌های قیمتی کوتاه‌مدت را پیش‌بینی کنند.

2- ردیابی سفارشات بزرگ: توانایی ردیابی سفارشات بزرگ نهادی و یا دستورات Ice-Berg به معامله‌گران برتری قابل توجهی می‌دهد، چرا که این سفارشات می‌توانند حرکت‌های قیمتی بزرگ را ایجاد کنند. شناسایی این سفارشات بزرگ می‌تواند سطوح حمایت یا مقاومت آینده را نشان دهد.

3- عدم تعادل(Imbalance) در دفتر سفارشات: معامله‌گران می‌توانند از داده‌های MBO برای شناسایی عدم تعادل(Imbalance) سفارشات استفاده کنند که می‌تواند بازگشت‌های بالقوه یا شکست‌ها را نشان دهد. اگر سفارشات فروش به‌طور قابل توجهی بیشتر از سفارشات خرید در یک سطح قیمت خاص باشند، بازار ممکن است آماده حرکت نزولی باشد.

4- دستکاری بازار یا تغییرات در احساسات بازار را بر اساس لغو سفارشات شناسایی می‌کنند.

اندیکاتورهای آنالیز در لحظه دیتا

اندیکاتورهای کلیدی داده‌های MBP

1- عمق بازار (Market Depth): نمایش تعداد سفارشات خرید و فروش در هر سطح قیمت.

این اندیکاتور به معامله‌گران کمک می‌کند تا بفهمند کجا نقدینگی وجود دارد و آیا سطح قیمتی مقاوم خواهد بود یا احتمال شکست آن وجود دارد.

2- حجم در  سطوح قیمت: این شاخص مجموع حجم معاملات در هر سطح قیمت را نشان می‌دهد.

کاربرد این اندیکاتور برای ارزیابی اینکه آیا سفارشات خرید یا فروش بزرگ در سطوح خاص قیمت قرار دارند، استفاده می‌شود که می‌تواند بسته شدن مارکت و مقاومت آن سطح قیمتی را نشان دهد.

3- اختلاف خرید-فروش: تفاوت بین بالاترین قیمت خرید و پایین‌ترین قیمت فروش.

یک اسپرد باریک نشان‌دهنده یک بازار با نقدینگی بیشتر است، در حالی که یک اسپرد وسیع می‌تواند نشان‌دهنده نقدینگی کمتر و احتمالاً نوسانات بیشتر باشد.

چگونه استفاده می‌شود؟

معامله‌گران معمولاً به تفاوت قیمت خرید و فروش نگاه می‌کنند تا احساسات بازار و نوسانات را ارزیابی کنند. یک اسپرد در حال کاهش معمولاً نشان‌دهنده این است که خریداران و فروشندگان در هم‌راستایی هستند و بازار ممکن است پایدارتر باشد.

یک اسپرد وسیع‌تر نشان‌دهنده این است که نقدینگی کمتر است و نوسانات بالاتر است، که می‌تواند منجر به نوسانات قیمت بزرگ‌تر شود.

4- پروفایل حجم (Volume Profile) چیست؟

ولوم پروفایل نمایش گرافیکی از حجم معاملاتی است که در سطوح قیمت مختلف در یک دوره مشخص انجام شده است. برخلاف اندیکاتورهای حجم سنتی که حجم را در طول زمان نمایش می‌دهند، ولوم پروفایل، حجم را در نقاط قیمت خاص نمایش می‌دهد.

چگونه استفاده می‌شود؟ معامله‌گران از ولوم پروفایل حجم برای شناسایی سطوح قیمتی استفاده می‌کنند که در آن‌ها فعالیت معاملاتی قابل توجهی انجام شده است.

5- چارت فوت‌پرینت (FootPrint) چیست؟

فوت‌پرینت چارت حجم دقیق معاملات انجام شده در هر سطح قیمت را نشان می‌دهد و به معامله‌گران “تصویری فوری” از نحوه تعامل شرکت‌کنندگان بازار با قیمت می‌دهد. این نوعی نمودار شمعی دقیق‌تر است، اما به جای نمایش قیمت باز، بالا، پایین و بسته شدن کندل، تعداد قراردادها یا سهام معامله شده در هر قیمت را نشان می‌دهد.

چگونه استفاده می‌شود؟

چارت‌های فوت‌پرینت به معامله‌گران کمک می‌کنند تا سطوح کلیدی قیمت را شناسایی کنند که در آن‌ها تعداد زیادی معامله انجام شده است، که می‌تواند سیگنالی برای سطوح حمایت یا مقاومت باشد.

معامله‌گران می‌توانند به دنبال خوشه‌های حجم یا عدم تعادل‌ها بگردند، مانند جایی که حجم زیادی در طرف پیشنهاد (فروش) یا درخواست (خرید) انجام شده است.

6- تایم اند سلز (Time & Sales) چیست؟

این اندیکاتور که به عنوان خواندن Tape نیز شناخته می‌شود ابزاری است که لیستی بلادرنگ از معاملات اجرا شده(Executed) را نمایش می‌دهد. هر معامله بر اساس زمان، قیمت و حجم لیست می‌شود. این به معامله‌گران اجازه می‌دهد که سرعت معاملات را نظارت کرده و معاملات خاص انجام شده را مشاهده کنند.

چگونه استفاده می‌شود؟

با تحلیل زمان و فروش، معامله‌گران می‌توانند الگوهایی در معاملات مشاهده کنند، مانند بلاک‌های بزرگ سفارشاتی(Order Blocks) که در سطوح قیمت خاص اجرا می‌شوند. یک افزایش در معاملات در قیمت‌های بالاتر ممکن است نشان‌دهنده حرکت صعودی بازار به دلیل افزایش علاقه خرید باشد.

اندیکاتورهای کلیدی داده‌های MBO

1- جریان سفارشات: حرکت سفارشات فردی در بازار را ردیابی می‌کند.

کاربرد: بینش‌هایی از اینکه آیا خریداران یا فروشندگان بیشتر فعال هستند، فراهم می‌کند که به معامله‌گران کمک می‌کند تا حرکت‌های قیمتی بالقوه یا برگشت‌ها را پیش‌بینی کنند.

2- تشخیص سفارشات بزرگ: سفارشات بزرگ(Big Orders) در بازار را شناسایی و ردیابی می‌کند که ممکن است نشانه‌ای از فعالیت نهادی یا حرکت‌های بزرگ بازار باشد.

کاربرد: سفارشات خرید بزرگ می‌توانند نشان‌دهنده فشار خرید قوی باشند، در حالی که سفارشات فروش بزرگ ممکن است نشان‌دهنده سطوح مقاومت باشند.

3- سفارشات Iceberg: سفارشات کوه یخ، سفارشات بزرگی هستند که به بخش‌های کوچکتر تقسیم می‌شوند تا اندازه کل سفارش پنهان بماند.

کاربرد: داده‌های MBO به شناسایی این نوع سفارشات کمک می‌کند که به معامله‌گران این امکان را می‌دهد که قصد پنهان بازار را شناسایی کرده و تغییرات احتمالی قیمت را پیش‌بینی کنند.

4- عدم تعادل(Imbalance) در دفتر سفارشات: تفاوت بین سفارشات خرید و فروش در سطوح مختلف قیمت را اندازه‌گیری می‌کند.

کاربرد: به معامله‌گران کمک می‌کند تا روندهای صعودی یا نزولی را بر اساس این‌که سفارشات خرید یا فروش بر دفتر سفارشات غالب هستند، شناسایی کنند.

5- لغو و تغییرات سفارشات: سفارشاتی که لغو یا تغییر می‌کنند را به‌صورت لحظه‌ای رصد می‌کند.

کاربرد: لغوهای مکرر ممکن است نشان‌دهنده دستکاری بازار یا تغییر در احساسات بازار باشد که می‌تواند بینش‌هایی درباره تغییرات قیمت‌های احتمالی بدهد.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

اندیکاتورهای معاملاتی ابزارهای ضروری هستند که به معامله‌گران کمک می‌کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند، چه در حال تحلیل روندها، نوسانات، حجم و غیره باشند. با درک نقاط قوت و محدودیت‌های هر نوع اندیکاتور، معامله‌گران می‌توانند استراتژی‌های مؤثرتری توسعه دهند، ریسک‌ها را مدیریت کرده و عملکرد کلی خود را در بازارها بهبود بخشند.

با این حال، تکیه صرف بر اندیکاتورها تضمینی برای موفقیت نیست. معامله‌گری موفق نیازمند انضباط، صبر و یادگیری مستمر برای انطباق با شرایط متغیر بازار است.

سفر شاخص‌های معاملاتی از نمودارهای قیمتی ساده به ابزارهای پیچیده مبتنی بر هوش مصنوعی گواهی است بر پیشرفت‌های فناوری در بازارهای مالی.

در حالی که شاخص‌های سنتی منسوخ مانند RSI، MACD و میانگین‌های متحرک همچنان بخش اصلی تحلیل تکنیکال را در بین عوام تشکیل می‌دهند، هوش مصنوعی و داده‌های کلان در حال باز کردن درهای جدیدی برای استراتژی‌های معاملاتی دقیق‌تر و پویا هستند.

مجموعه زندتریدرز یکی از بزرگترین مجموعه‌های فعال در حوزه تریدینگ است.

از آنجایی که ترید بر اساس الگوهای کندل استیک و دیتای سطح یک که در این مقاله درباره آن سخن گفتیم، منسوخ شده و دارای خطای بسیار زیاد و در نتیجه متحمل ضررهای جبران ناپذیر است، این مجموعه در حوزه ولوم تریدینگ که بر اساس دیتای سطح بالا که در مورد این دیتاها هم در مقاله صحبت شد، فعالیت گسترده‌ای دارد. چرا که در بازار فارکس و فیوچرز آمریکا، بهترین روش برای یک تریدر حرفه ای جهت پیدا کردن ورود پول های بزرگ، استفاده از روش حرفه ای ولوم تریدینگ می‌باشد.

متاسفانه تا به امروز به دلیل عدم آگاهی از علم معامله‌گری نوین، این روش در کشور ناشناخته مانده است.

مجموعه زندتریدرز همواره در جهت رفع مشکلات این حوزه و ابداع استراتژی‌های نوین در این حوزه تلاش چشمگیری داشته است. ابداع و شخصی‌سازی استراتژی‌ها نیازمند ابزار کارآمد و حرفه‌ای است که با دیتاهای سطح بالا بتوانند تعامل داشته باشند و نیازهای یک تریدر حرفه‌ای را برآورد کنند.

که به همین جهت دپارتمان زندتکنولوژی که یکی از دپارتمان‌های زیر مجموعه شرکت زندتریدرز است، بصورت بی‌وقفه همواره بروزترین اندیکاتورها و ابزارها را در اختیار دانشجویان این مجموعه قرار داده است.

این مجموعه، چه در حوزه دیتای MBP و چه در حوزه دیتای MBO همیشه خوش درخشیده و هرآنچه یک معامله‌گر حرفه‌ای از این دیتاها نیاز دارد تا با چشمانی مسلح به بازار نگاه کند را تولید و توسعه داده است تا تفکر قمارگونه از بازارهای مالی آنلاین را از بین برده و با دید علمی و واقع بینانه حقیقت بازارهای مالی دنیا را به علاقمندان این حوزه نمایان کند.