انگارامی
انگارامی : راهنمای جامع برای مبتدیان
مقدمه
انگارامی (Engrami) یک مفهوم نسبتاً نوین در حوزه بازارهای مالی و به خصوص در معاملات الگوریتمی است که در سال‌های اخیر توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این مفهوم که ریشه در علوم اعصاب و یادگیری ماشین دارد، به دنبال شناسایی و بهره‌برداری از الگوهای پنهان در داده‌های بازار است که نشان‌دهنده تغییرات در رفتار جمعی معامله‌گران هستند. در واقع، انگارامی تلاش می‌کند تا "اثرات انگارامی" را در بازار شناسایی کند؛ اثراتی که ناشی از نحوه پردازش اطلاعات و شکل‌گیری تصمیم‌گیری در ذهن معامله‌گران است. این مقاله به بررسی عمیق این مفهوم، نحوه عملکرد آن، کاربردها و چالش‌های آن می‌پردازد.
ریشه و مفهوم انگارامی
کلمه "انگرام" (Engram) در اصل از حوزه علوم اعصاب گرفته شده و به تغییرات فیزیکی و شیمیایی در مغز اشاره دارد که حافظه را رمزگذاری می‌کنند. به عبارت دیگر، انگرام نشان‌دهنده نحوه ثبت تجربیات و اطلاعات در مغز است. در بازارهای مالی، مفهوم انگارامی با الهام از این ایده، به دنبال شناسایی و اندازه‌گیری "حافظه جمعی" بازار است. این حافظه جمعی در قالب الگوهای رفتاری معامله‌گران در داده‌های بازار (مانند قیمت، حجم معاملات و سایر شاخص‌های فنی) ثبت می‌شود.
انگارامی فرض می‌کند که معامله‌گران بر اساس تجربیات گذشته و انتظارات خود از آینده تصمیم‌گیری می‌کنند. این تصمیم‌گیری‌ها به نوبه خود بر قیمت‌ها و حجم معاملات تاثیر می‌گذارند و الگوهایی را ایجاد می‌کنند که می‌توان آن‌ها را شناسایی و تحلیل کرد. بنابراین، انگارامی به دنبال کشف این الگوها و استفاده از آن‌ها برای پیش‌بینی حرکات آینده بازار است.
نحوه عملکرد انگارامی
عملکرد انگارامی بر اساس چندین مرحله اصلی صورت می‌گیرد:
1. **جمع‌آوری داده‌ها:** مرحله اول جمع‌آوری داده‌های بازار است. این داده‌ها شامل قیمت، حجم معاملات، زمان معاملات، اندیکاتورهای تکنیکال و سایر اطلاعات مربوطه هستند. هرچه داده‌های جمع‌آوری شده جامع‌تر و دقیق‌تر باشند، نتایج تحلیل انگارامی قابل اعتمادتر خواهند بود.
2. **پیش‌پردازش داده‌ها:** داده‌های جمع‌آوری شده اغلب ناقص، پر از نویز و دارای مقادیر پرت هستند. بنابراین، قبل از تحلیل، باید داده‌ها را پیش‌پردازش کرد. این پیش‌پردازش شامل پاکسازی داده‌ها، نرمال‌سازی داده‌ها، حذف مقادیر پرت و تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تحلیل است.
3. **استخراج ویژگی‌ها:** در این مرحله، ویژگی‌های مهم از داده‌های پیش‌پردازش شده استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل الگوهای قیمتی، الگوهای حجمی، الگوهای کندل استیک و سایر شاخص‌های فنی باشند.
4. **مدل‌سازی:** پس از استخراج ویژگی‌ها، یک مدل یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای انگارامی آموزش داده می‌شود. مدل‌های مختلفی می‌توانند برای این منظور استفاده شوند، از جمله شبکه‌های عصبی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی.
5. **پیش‌بینی:** پس از آموزش مدل، می‌توان از آن برای پیش‌بینی حرکات آینده بازار استفاده کرد. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند به معامله‌گران کمک کنند تا تصمیمات معاملاتی بهتری بگیرند.
6. **بهینه‌سازی و بازخورد:** عملکرد مدل باید به طور مداوم ارزیابی و بهینه‌سازی شود. این بهینه‌سازی شامل تنظیم پارامترهای مدل، اضافه کردن ویژگی‌های جدید و استفاده از داده‌های جدید است. همچنین، بازخورد از معاملات واقعی می‌تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.
کاربردهای انگارامی
انگارامی کاربردهای متنوعی در بازارهای مالی دارد، از جمله:
- **پیش‌بینی قیمت:** انگارامی می‌تواند برای پیش‌بینی قیمت دارایی‌های مختلف، از جمله سهام، ارزهای دیجیتال، کالاها و ارزهای خارجی استفاده شود.
- **شناسایی نقاط ورود و خروج:** انگارامی می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا نقاط ورود و خروج مناسب را برای معاملات خود شناسایی کنند.
- **مدیریت ریسک:** انگارامی می‌تواند برای ارزیابی و مدیریت ریسک معاملات استفاده شود.
- **توسعه استراتژی‌های معاملاتی:** انگارامی می‌تواند به توسعه استراتژی‌های معاملاتی جدید و کارآمد کمک کند.
- **تحلیل احساسات بازار:** انگارامی می‌تواند برای تحلیل احساسات بازار و شناسایی تغییرات در نگرش معامله‌گران استفاده شود.
استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر انگارامی
چند استراتژی معاملاتی مبتنی بر انگارامی عبارتند از:
- **استراتژی دنباله‌روی روند (Trend Following):** این استراتژی بر اساس شناسایی و دنبال کردن روندهای صعودی و نزولی بازار است. انگارامی می‌تواند برای شناسایی نقاط شروع و پایان روندها استفاده شود. استراتژی میانگین متحرک و استراتژی MACD نمونه‌هایی از این نوع استراتژی‌ها هستند.
- **استراتژی بازگشت به میانگین (Mean Reversion):** این استراتژی بر اساس این فرض است که قیمت‌ها در نهایت به میانگین خود باز می‌گردند. انگارامی می‌تواند برای شناسایی نقاط انحراف از میانگین استفاده شود. استراتژی باند بولینگر و استراتژی RSI نمونه‌هایی از این نوع استراتژی‌ها هستند.
- **استراتژی شکست (Breakout):** این استراتژی بر اساس شناسایی سطوح مقاومت و حمایت و شکستن آن‌ها است. انگارامی می‌تواند برای شناسایی سطوح کلیدی و پیش‌بینی شکست‌ها استفاده شود.
- **استراتژی اسکالپینگ (Scalping):** این استراتژی بر اساس کسب سود از نوسانات کوچک قیمت است. انگارامی می‌تواند برای شناسایی فرصت‌های اسکالپینگ استفاده شود.
- **استراتژی معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading):** انگارامی می‌تواند به عنوان بخشی از یک سیستم معاملاتی الگوریتمی برای خودکارسازی فرآیند معامله‌گری استفاده شود.
تحلیل حجم معاملات در انگارامی
تحلیل حجم معاملات یکی از جنبه‌های مهم انگارامی است. حجم معاملات نشان‌دهنده میزان فعالیت معامله‌گران در بازار است و می‌تواند اطلاعات ارزشمندی در مورد قدرت روندها و نقاط برگشت احتمالی ارائه دهد.
- **حجم در جهت روند:** اگر حجم معاملات در جهت روند افزایش یابد، این نشان‌دهنده تایید روند است و احتمال ادامه روند بیشتر است.
- **حجم در خلاف جهت روند:** اگر حجم معاملات در خلاف جهت روند افزایش یابد، این نشان‌دهنده تضعیف روند است و احتمال برگشت روند بیشتر است.
- **واگرایی حجم و قیمت:** اگر حجم معاملات و قیمت در خلاف جهت یکدیگر حرکت کنند، این نشان‌دهنده یک واگرایی است و می‌تواند یک سیگنال هشدار دهنده باشد.
تحلیل تکنیکال و انگارامی
تحلیل تکنیکال و انگارامی می‌توانند به طور مکمل یکدیگر را تقویت کنند. تحلیل تکنیکال به شناسایی الگوهای قیمتی و شاخص‌های فنی کمک می‌کند، در حالی که انگارامی به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های بازار و درک رفتار جمعی معامله‌گران کمک می‌کند.
- **استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال:** انگارامی می‌تواند با استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک نمایی (EMA)، شاخص قدرت نسبی (RSI)، اندیکاتور مکدی (MACD) و اندیکاتور استوکاستیک بهبود یابد.
- **شناسایی سطوح حمایت و مقاومت:** انگارامی می‌تواند به شناسایی سطوح حمایت و مقاومت کلیدی کمک کند.
- **تایید سیگنال‌ها:** انگارامی می‌تواند سیگنال‌های تولید شده توسط تحلیل تکنیکال را تایید کند.
چالش‌های انگارامی
انگارامی با وجود پتانسیل‌های فراوان، با چالش‌هایی نیز روبرو است:
- **پیچیدگی:** انگارامی یک مفهوم پیچیده است که نیاز به دانش و تخصص در حوزه‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، آمار و بازارهای مالی دارد.
- **نیاز به داده‌های با کیفیت:** انگارامی به داده‌های با کیفیت و دقیق نیاز دارد. داده‌های ناقص، پر از نویز و دارای مقادیر پرت می‌توانند نتایج تحلیل را مخدوش کنند.
- **بیش‌برازش (Overfitting):** مدل‌های انگارامی ممکن است به داده‌های آموزشی بیش‌برازش شوند و در نتیجه، عملکرد ضعیفی در داده‌های جدید داشته باشند.
- **تغییر شرایط بازار:** شرایط بازار به طور مداوم در حال تغییر هستند و مدل‌های انگارامی باید به طور مداوم به‌روزرسانی و بهینه‌سازی شوند تا با این تغییرات سازگار شوند.
- **هزینه محاسباتی:** آموزش و اجرای مدل‌های انگارامی می‌تواند از نظر محاسباتی پرهزینه باشد.
ابزارهای مورد استفاده در انگارامی
- **زبان‌های برنامه‌نویسی:** پایتون و R از جمله زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای تحلیل انگارامی هستند.
- **کتابخانه‌های یادگیری ماشین:** کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch ابزارهای قدرتمندی برای ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین هستند.
- **پلتفرم‌های معاملاتی:** پلتفرم‌های معاملاتی مانند MetaTrader و TradingView امکان دسترسی به داده‌های بازار و اجرای استراتژی‌های معاملاتی را فراهم می‌کنند.
- **APIهای داده‌های بازار:** APIهای داده‌های بازار امکان دسترسی به داده‌های بازار از منابع مختلف را فراهم می‌کنند.
آینده انگارامی
انگارامی یک حوزه تحقیقاتی فعال است و انتظار می‌رود در آینده پیشرفت‌های زیادی در این زمینه حاصل شود. با توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین جدید و افزایش قدرت محاسباتی، می‌توان مدل‌های انگارامی دقیق‌تر و کارآمدتری ساخت. همچنین، با جمع‌آوری داده‌های بیشتر و متنوع‌تر، می‌توان درک بهتری از رفتار جمعی معامله‌گران به دست آورد.
منابع بیشتر
- یادگیری ماشین در بازارهای مالی
- تحلیل سری‌های زمانی
- مدل‌سازی پیش‌بینی
- آمار و احتمال در بازارهای مالی
- شبکه‌های عصبی مصنوعی
شروع معاملات الآن
ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)
به جامعه ما بپیوندید
در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان
