اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

وبینار آشنایی با معاملات الگوریتمی ارزهای دیجیتال

معامله کردن در بازار رمزارزها می‌تواند با استفاده از برنامه‌نویسی در کامپیوتر و به ‌صورت تمام‌ اتوماتیک یا نیمه اتوماتیک انجام پذیرد. در این شیوه کامپیوتر بر اساس الگوریتمی که به آن توسط کاربر داده شده است در بازار مالی جستجو می­‌کند و تمامی فرصت­‌های معاملاتی پیش رو را رصد و مورد ارزیابی قرار می­دهد. این ابزار فقط مختص یک بازار سرمایه­‌گذاری خاص نیست بلکه در تمامی بازارهای مالی همچون بازار کریپتوکارنسی­‌ها، بازار بورس و بازار آتی کالا کاربرد دارد.

در این مقاله می‌خوانید:

سرمایه‌گذاری کوانت یا کوانت تریدینگ چیست؟

سرمایه­‌گذاری کمی (سرمایه­‌گذاری کوانت) که به عنوان سرمایه‌­گذاری سیستماتیک نیز شناخته می­شود، یک رویکرد سرمایه‌گذاری است که از مدل‌سازی ریاضی پیشرفته، سیستم­‌های کامپیوتری و تجزیه و تحلیل داده‌­ها برای محاسبه احتمال کسب سود بیشتر در یک معامله استفاده می­کند. به عنوان مثال می­‌توان به معاملات بسامد بالا، معاملات الگوریتمی و آربیتراژ آماری اشاره کرد.

مدل‌های کمی در اکثر مواقع به خوبی عمل می­کنند، اما میزان موفقیت آنها با توجه به فاکتورهای اثرگذار بر روی آن­ها متفاوت و قابل بحث است. مدل­‌های آماری عموماً در بازارهای صعودی به خوبی می­‌توانند کار کنند، اما زمانی که بازارها دچار مشکل می­‌شوند، استراتژی­‌های کمی نیز در معرض خطرات مشابه‌ی مانند هر استراتژی دیگری قرار می­گیرند.

معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ چیست؟

همان­طور که بیان شد، معاملات الگوریتمی یا الگوتریدینگ یک سیسستم هوشمند و یا نیمه هوشمندی می­‌باشد که فرصت­‌های سرمایه‌­گذاری مناسب را با جستجو در بازارهای گوناگون مالی ارزیابی می­کند. پس از یافتن فرصت معاملاتی مناسب، این سیستم معامله را انجام داده و کسب سود می­کند. بنابراین اصطلاح الگوتریدینگ به معنای بکارگیری الگوریتم­‌ها جهت تحلیل بازارهای مالی و یافتن فرصت­های معاملاتی سودآور و درنهایت انجام معامله می‌­باشد. نتیجه‌ مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به فراهم آوردن بستر آن‌ها دارد. بستر معاملات الگوریتمی به حضور ثابت و بی‌نقص سه فاکتور اساسی وابسته است:

• یکی از این فاکتورها، اطلاعات و داده­‌های دریافت شده از بازار است که توسط برنامه‌­نویس به فرمت الگوریتمی و قابل درک برای سیستم برنامه­‌نویسی تبدیل شده و در نهایت در اختیار معامله‌گر قرار می­گیرد. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی(API) که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار می­دهد، صورت می­‌گیرد.
• موتور پیشرفته پردازش فاکتور بعدی حائز اهمیت است که بخش اساسی و قلب تپنده معاملات ما محسوب می‌­شود. در این بخش بر اساس استراتژی­ که برای آن تعریف شده است الگوریتم برنامه‌­ریزی می­شود و شرایط را مورد پردازش و ارزیابی قرار می­‌دهد. محاسبات آماری و مقایسه‌ داده‌های تاریخی لازم را انجام می‌دهد و در نهایت تصمیم به سفارش‌گیری می‌گیرد و آن را اجرا می‌کند.
• در مرحله‌ آخر الگوریتم سفارش­‌ها را به بازار سرمایه هدف ارسال می­کند و این کار زمانی اجرایی می­شود که زبان الگوریتم بر مبنای زبان بازار سرمایه هدف کدنویسی شود.

تفاوت سرمایه‌گذاری و تحلیل کمی با سرمایه‌گذاری و تحلیل کیفی

هری مارکوویتز، اقتصاددان برنده جایزه نوبل، با انتشار مقاله «سبد پورتفولیو» در مجله مالی در مارس ۱۹۵۲، به عنوان آغازگر جنبش سرمایه‌­گذاری کمی شناخته می­‌شود. مارکوویتز از ریاضیات برای تعیین کمیت­‌های مختلف استفاده کرد و از او به عنوان اولین پذیرنده این مفهوم یاد می‌­شود که مدل‌­های ریاضی را می­توان در سرمایه­‌گذاری به کار برد.

تحلیل کمی در امور مالی رویکردی است که بر تحلیل ریاضی و آماری برای کمک به تعیین ارزش یک دارایی مالی، مانند سهام، ارز و رمزارزها اشاره دارد. تحلیلگران­ سرمایه­‌گذاری کمی از داده‌های مختلفی از جمله سرمایه‌گذاری تاریخی و داده‌های بازار سرمایه برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی و مدل‌های نرم‌افزاری استفاده می‌­کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل کمی شامل استخراج داده‌های عینی و در واقع اعداد واقعی است اما داده­‌های تحلیل کیفی کمتر ملموس است، به بیان ساده‌تر اطلاعات و داده­‌های کیفی ویژگی است که نمی‌­توان به صورت اعداد و ارقام بیان نمود.

بنابراین اطلاعات تولید شده توسط این مدل­‌های نرم‌افزاری به سرمایه­‌گذاران کمک می­‌کند تا فرصت­‌های سرمایه­‌گذاری را تجزیه و تحلیل کنند و آنچه را که معتقدند یک استراتژی تجاری موفق است توسعه دهند. به طور معمول، این استراتژی معاملاتی شامل اطلاعات بسیار ویژه‌ای در مورد نقاط ورود و خروج، ریسک مورد انتظار معامله و بازده مورد انتظار است.

ارزش زمان و اهمیت خودکار سازی (Automation)

مهم‌ترین مزیت روش معاملات الگوریتمی قابلیت خودکارسازی می­‌باشد. با خودکارسازی معاملات می­‌توانید بدون خستگی یک کوین را مورد تحلیل قرار دهید و پیچیده‌­ترین بررسی­‌های آماری را با دقت و سرعت بر روی آن انجام دهید. یکی دیگر از ویژگی‌­های روش­‌های کمی، کاهش هزینه­‌ها و ریسک است. یعنی توسط یک ربات کامپیوتری و از طریق برنامه­‌نویسی نرم‌افزاری می‌­توانید هزینه­‌های ناشی از تحلیل و همچنین ریسک­‌های ناشی از خطاهای احتمالی را کاهش دهید.

انواع سرمایه‌گذاری کوانت و الگوتریدینگ

به طور کلی رایج‌ترین معاملات الگوریتمی شامل موارد زیر است:

الگوریتم بازگشت به میانگین (Mean Reversion)

الگوریتم بازگشت به میانگین از تمایل بسیاری از ارزش‌­های دارایی‌­ها برای بازگشت به میانگین پس از دوره‌هایی که بیش از حد خرید یا فروش شده‌اند، استفاده می­‌کند. سرمایه­‌گذارانی که از این استراتژی پیروی می‌­کنند، عموماً فرض می­‌کنند که قیمت سهام در نهایت به قیمت متوسط طولانی مدت خود باز می­‌گردد. بیشتر اوقات بازارها پس از مدت کوتاهی به سمت میانگین قیمت می‌روند. الگوریتم‌ها با بررسی میانگین‌های طولانی مدت می‌توانند با اطمینان بگویند که انحراف شدید قیمت زیاد دوام نمی‌آورد و سفارشات را برای معامله آغاز کنند.

سرمایه‌گذاری بر مبنای عامل (Factor-Based Investing)

سرمایه‌گذاری مبتنی بر عامل، استراتژی‌ای است که توسط سرمایه‌گذاران زمانی استفاده می‌شود که بخواهند دارایی را بر اساس ویژگی‌های مرتبط با بازده بالایی که بر اساس داده‌های تاریخی داشته‌اند، انتخاب کنند. در این سیستم معاملاتی عواملی در نظر گرفته می‌شود که بازده سهام بر مبنای آن‌ها بررسی می‌شود. برخی از این عوامل عبارتند از: سرمایه بازار، مومنتوم، شتاب سود و جریان نقدی آزاد.

دنبال کردن روند (Trend Following)

وقتی صحبت از سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی می‌شود، دنبال کردن روند یکی از قدیمی‌ترین استراتژی­‌هایی است که توسط سرمایه­‌گذاران استفاده می‌­شود. این استراتژی شامل الگوریتم­‌هایی است که بازار را برای اندیکاتورها و جهت اجرای معاملات نظارت می­‌کنند. به طور کلی، این معاملات از تحلیل تکنیکال و الگوها و شاخص­‌های بازار برای تصمیم­گیری استفاده می‌­کنند. هدف این استراتژی خرید دارایی‌­ها در زمانی است که قیمت‌ها سطوح مقاومت قابل توجهی را بشکنند. این استراتژی معاملاتی الگوریتمی به دلیل کارایی و سهولت استفاده در مقایسه با سایر استراتژی­های معاملاتی الگوریتمی در بین سرمایه‌گذاران محبوب است.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

استراتژی معاملاتی تحلیل احساسات با واکنش‌های توده معامله‌گران تعیین می‌شود، زیرا سرمایه‌گذاران از اخبار جدید و مرتبط به‌روز استفاده کرده و سهام را خریداری می‌کنند تا واکنش‌های افراد را پیش‌بینی کنند. هدف این استراتژی، گرفتن مقادیر زیادی از داده­‌های بدون ساختار، مانند مقالات، روزنامه، گزارش­‌ها، پست‌­های اجتماعی، ویدئوها، پست‌­های وبلاگ است. بسیاری از مشاوران و سرمایه‌­گذاران از این استراتژی برای پیش‌‌بینی تغییرات کوتاه مدت قیمت و به دست آوردن سودهای سریع استفاده می‌­کنند.

استراتژی آربیتراژ آماری (Statistical arbitrage strategy)

آربیتراژ یک استراتژی است که از اختلاف قیمت یک دارایی یا سهم در چندین بازار بهره می‌گیرد. سیستم‌های آربیتراژ آماری مجموعه‌ای از استراتژی‌های تجاری مبتنی بر داده‌های کمی را تشکیل می‌دهند. این استراتژی‌ها با تجزیه و تحلیل تفاوت‌های قیمت و الگوهای قیمتی از آن جهت بدست آوردن سود استفاده می‌کند.

دانش مورد نیاز برای سرمایه‌گذاری کوانت

یکی از مهم‌ترین دانش­‌ها برای سرمایه­‌گذاری کوانت، داشتن دانش برنامه‌­نویسی کامپیوتر است که جهت کدنویسی اطلاعات دریافتی از بازار و همچنین معرفی استراتژی­‌های معاملاتی به زبان برنامه‌­نویسی به کار برده می‌­شود. بنابراین تریدر خود باید این دانش را کسب نماید تا بتواند آنچه در ذهنش می­‌گذرد را به زبان قابل فهم برای کامپیوتر تبدیل نماید و یا از یک برنامه‌­نویس کمک بگیرد. علاوه بر داشتن دانش کافی در زمینه کدنویسی و برنامه‌نویسی توسط کامپیوتر، تریدر باید دانش کافی جهت اتصال به شبکه و دسترسی به پلتفرم‌­های مختلف معاملاتی را مثلاً در بازار ارزهای دیجیتال داشته باشد. الگوریتم‌­های طراحی شده باید بتوانند به اطلاعات بازار دسترسی کامل داشته باشند و از قیمت، حجم و تاریخ انجام معاملات آگاهی کامل داشته باشند. در کنار همه این دانش­‌ها امکان صحت سنجی و بک تست در یک سیستم معاملاتی بسیار مهم است. درواقع باید قبل از انجام معاملات واقعی، الگوریتم طراحی شده مورد سنجش و تست قرار گیرد چرا که ریسک خطا و از دست رفتن سرمایه کاهش می‌­یابد و از این طریق می­‌توان صحت عملکرد الگوریتم طراحی شده را مورد ارزیابی قرار داد.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی (Algorithmic Trading) معاملات خودکار، تجارت به روش جعبه سیاه یا معاملات الگویی نیز نامیده می‌شود. در این نوع از معاملات، از یک برنامه رایانه‌ای استفاده می‌شود که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های تعریف شده (الگوریتم) را برای انجام معاملات به کار می‌گیرد.

در تعریف‌های مربوط به تجارت و علوم اقتصادی آورده شده است که این نوع از معامله می‌تواند با سرعت و فرکانس سود کسب کند که برای انسان انجام آن کاملاً غیرممکن است.

از معاملات الگوریتمی چه می‌دانید؟

معاملات الگوریتمی علاوه بر فرصت‌های پرسودی که برای فرد تجارت‌کننده دارد، با درک و تحلیل تأثیرات مربوط به عواطف انسانی بر فعالیت‌های تجاری معاملات را به نحو سیستماتیک‌تری انجام می‌دهد. به نظر می‌رسد تجارت الگوریتمی عامل انسانی را حذف می‌کند و در عوض از استراتژی‌های مبتنی بر آمار از پیش تعیین شده پیروی می‌کند که می‌توانند هفت روز هفته ساعت و توسط کامپیوترها با حداقل نظارت اجرا شوند.

رایانه‌ها می‌توانند مزایای متعددی نسبت به معامله‌گران انسانی ارائه دهند. برای اولین بار، آنها می‌توانند تمام روز، بدون خواب، فعال بمانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند داده‌ها را به طور دقیق تجزیه و تحلیل کنند و به تغییرات میلی ثانیه پاسخ دهند. علاوه بر این، آنها هرگز احساسات را در تصمیم‌گیری‌های خود فاکتور نمی‌گیرند.

به همین دلیل، مدت‌هاست که بسیاری از سرمایه‌گذاران فهمیده‌اند که ماشین‌آلات می‌توانند معامله‌گران عالی داشته باشند، با توجه به اینکه آنها از استراتژی‌های صحیح استفاده می‌کنند.

چرا معاملات الگوریتمی؟

بیشتر استراتژی‌های معاملات الگوریتمی حول شناسایی فرصت‌ها در بازار بر اساس آمار است. تجارت لحظه‌ای به دنبال پیروی از روندهای فعلی است و استراتژی‌های یادگیری ماشینی سعی می‌کنند فلسفه‌های پیچیده‌تری را به صورت خودکار در بیاورند یا چندین مورد را به طور همزمان ادغام کنند.

هیچ یک از این موارد تضمین واقعی برای سودآوری نیست و معامله‌گران باید بفهمند که الگوریتم صحیح یا ربات را کی و کجا پیاده‌سازی کنند. حوزه تجارت الگوریتمی نیز به همین ترتیب تکامل یافته است. در حالی که این کار با تجارت رایانه در بازارهای سنتی آغاز شد، افزایش دارایی‌های دیجیتال و مبادلات جاری در هفت روز هفته این رویه را به سطح جدیدی رسانده است.

تقریباً به نظر می‌رسد که تجارت اتوماتیک و ارزهای رمز پایه برای یکدیگر ساخته شده است. درست است که کاربران هنوز هم باید استراتژی‌های خاص خود را انجام دهند، اما اگر به درستی اعمال شود، این تکنیک‌ها می‌توانند به بازرگانان کمک کنند دست خود را از چرخ بردارند و اجازه دهند ریاضیات کار خود را انجام دهد.

بررسی دقیق تر کاربرد معاملات الگوریتمی

فرض کنید که یک فرد برای انجام معاملات خود از این معیارهای تجاری ساده پیروی می‌کند:

1. وقتی میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه بالاتر رفت، ۵۰ سهم از سهام را می‌خرد. (میانگین متحرک میانگین دادهای نقاط گذشته است که نوسانات قیمتی را روز به روز مرتفع‌تر می‌کند و در نتیجه‌ی آن روندها مشخص می‌شوند.)
2. فروش این سهام زمانی که میانگین متحرک ۵۰ روزه آن از میانگین متحرک ۲۰۰ روزه پایین‌تر باشد.

با استفاده از این دو دستورالعمل ساده، یک برنامه کامپیوتری به طور خودکار ارزش سهام (و شاخص‌های میانگین متحرک) را کنترل کرده و در صورت تناسب شرایط تعریف شده، سفارشات خرید و فروش را ثبت می‌کند.

فرد معامله‌گر دیگر نیازی به نظارت بر قیمت‌ها و نمودارهای متغیر و به روز یا سفارشات به صورت دستی ندارد. سیستم معاملات الگوریتمی با شناسایی فرصت صحیح معامله به صورت خودکار این کار را انجام می‌دهد.

مزایای انجام معاملات به روش الگوریتمی

مزایا معاملات الگوریتمی:

1. معاملات با بهترین قیمت ممکن انجام می‌شود.
2. ثبت سفارش در این نوع معاملات دقیق و سریع است. (اجرایی شدن آن در سطح دلخواه بسیار محتمل است.)
3. بسیار اهمیت دارد که معاملات قبل از تغییرات ارزشی قابل توجه به درستی و هر چه سریع‌تر انجام شوند که به روش الگوریتمی امری امکان پذیر است.
4. کاهش هزینه‌های معامله
5. بررسی خودکار همزمان در شرایط مختلف بازار
6. کاهش انواع خطاهای دستی هنگام انجام معاملات.
7. معاملات الگوریتمی را می‌توان با استفاده از داده‌های موجود در زمان واقعی و درست مورد آزمایش مجدد قرار داد تا ببینیم آیا می‌توان این دست از معاملات را یک استراتژی مناسب و هوشمندانه در انجام معاملات تجاری بر شمرد و یا خیر.
8. از احتمال وقوع خطاهای متعدد توسط معامله‌کنندگان انسانی (و نه ماشینی) در اثر عوامل روحی و روانی می‌کاهد.

بیشتر معاملات الگوریتمی که امروزه انجام می‌گیرد، معاملات با فرکانس بالا (HFT) هستند که تلاش می‌کند تعداد زیادی سفارش را با سرعت سریع‌تر در چندین بازار و با پارامترهای تصمیم‌گیری چندگانه بر اساس دستورالعمل‌های از پیش برنامه‌ریزی شده، ثبت کند.

معاملات الگوریتمی در اشکال مختلف معامله، خرید و فروش و فعالیت‌های متنوع سرمایه‌گذاری مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله:

• سرمایه‌گذاران میان مدت و یا بلند مدت یا موسسات بازرگانی طرف خرید، صندوق‌های بازنشستگی، صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های بیمه و برخی دیگر از معاملات الگوریتمی برای خرید سهام در مقادیر زیاد استفاده می‌کنند، زمانی که نمی‌خواهند با سرمایه‌گذاری‌های گسسته و پر حجم بر ارزش سهام تأثیر بگذارند.
• سرمایه‌گذاران کوتاه مدت و شرکای طرف فروش، سازندگان بازار (مانند کارگزارها)، دلالان و داوران از مزایای معاملات خودکار بهره‌مند می‌شوند. علاوه بر این، معاملات الگوریتمی به ایجاد نقدینگی کافی برای فروشندگان در بازار کمک می‌کند.

معاملات الگوریتمی نسبت به روش‌های مبتنی بر شهود یا غریزه معامله‌گر، رویکرد سیستماتیک‌تری در معاملات فعال فراهم می‌کند.

استراتژی های معاملات الگوریتمی

هر استراتژی برای معامله خودکار (الگوریتمی) نیاز به فرصتی مشخص دارد که از نظر بهبود درآمد یا کاهش هزینه سودآور باشد. در ادامه چند نمونه از استراتژی های معاملاتی رایج را مشاهده می‌کنید:

استراتژی ‌های دنباله روی ترندها

رایج‌ترین استراتژی‌های معاملات الگوریتمی در مورد میانگین متحرک، شکست کانال، تغییرات سطح قیمت و دیگر شاخص‌های فنی مرتبط مورد استفاده قرار می‌گیرند. اینها ساده‌ترین و آسان‌ترین استراتژی‌هایی هستند که می‌توانند از طریق معاملات الگوریتمی اجرا شوند، زیرا این استراتژی‌ها پیش بینی قیمت انجام نمی‌دهند.

معاملات براساس وقوع روندهای مطلوب آغاز می‌شوند چرا که اجرای آن‌ها از طریق الگوریتم‌ها بدون وارد شدن به پیچیدگی تحلیل‌ و پیش‌بینی، آسان و ساده است. افرادی که دنباله‌ روی ترندها هستند استفاده از میانگین متحرک ۵۰ و ۲۰۰ روزه را به عنوان یک استراتژی رایج در دستور کار خود قرار می‌دهند.

فرصت‌ های آربیتراژ

آربیتراژ (Arbitrage) به معنای کسب سودی بدون ریسک از اختلاف قیمت دو بازار مختلف است، یعنی شما سهامی را از یک لیست در یک بازار خریداری می‌کنید و همان سهام را هم‌زمان در بازاری دیگر با قیمت بالاتر به فروش می‌رسانید و از این اختلاف قیمت سود می‌کنید؛ ما این سود بدون ریسک را آربیتراژ می‌نامیم. همان عملکرد را می‌توان برای سهام در مقابل ابزارهای آتی داشت؛ زیرا اختلاف قیمت در هر بازه‌ای از زمان در بازارها وجود دارد.

اجرای یک الگوریتم مشخص به منظور شناسایی این تفاوت قیمت‌ها و ثبت کارآمد سفارشات، فرصت‌های سودآوری را بدست می‌آورد.

توازن مجدد صندوق شاخص

صندوق‌های شاخص دوره‌های متعادل‌سازی مجددی را تعریف کرده‌اند تا منابع خود را با شاخص‌های معیار مربوط با آن برابر کنند. این کار فرصت‌های سودآوری را برای معامله‌گران روش الگوریتمی ایجاد می‌کند که معاملات مورد انتظار را که بسته به تعداد سهام در صندوق شاخص و قبل از به تعادل رساندن مجدد آن، ۲۰ تا ۸۰ امتیاز پایه دریافت می‌کنند، سرمایه‌گذاری می‌کنند.

این گونه معاملات از طریق سیستم‌های معاملات الگوریتمی برای اجرای به موقع و شناسایی بهترین قیمت‌ها آغاز می‌شود.

ربات معاملاتی چیست؟

در ابتدایی‌ترین سطح، یک ربات تجارت الگوریتمی یک کد رایانه‌ای است که توانایی تولید و اجرای سیگنال‌های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد.

اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورود به سیستم است که هنگام خرید یا فروش سیگنال می‌دهد. قوانین خروج نشان می‌دهد که چه زمانی موقعیت فعلی و قوانین اندازه‌گیری موقعیت که مقدار خرید یا فروش را تعریف می‌کند را ترک کنید.

برای داشتن سودآوری، ربات باید کارآیی بازار را به طور منظم و مداوم شناسایی کند.

توسعه استراتژی های الگوریتمی

اولین گام در توسعه استراتژی‌های الگوریتمی، تأمل در برخی از ویژگی‌های اصلی است که هر استراتژی تجارت الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید از نظر بازار هوشمندانه باشد.

هم‌چنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روش‌های آماری صحیح باشد.

در مرحله بعدی، تعیین کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را به دست آورد. برای داشتن یک استراتژی خودکار (الگوریتمی) باید رباتی داشته باشید که قادر به ضبط ناکارآمدی‌های مداوم بازار باشد.

استراتژی‌های معاملات الگوریتمی از مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های سخت برای بهره‌گیری از رفتار بازار پیروی می‌کنند و وقوع یک‌باره ناکارآمدی بازار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست.

به‌علاوه، اگر علت ناکارآمدی بازار غیرقابل شناسایی باشد، هیچ راهی برای دانستن اینکه آیا موفقیت یا شکست استراتژی به دلیل شانس بوده است یا خیر وجود نخواهد داشت.

با در نظر گرفتن موارد فوق، انواع مختلفی از استراتژی‌ها برای آگاهی از طراحی ربات تجارت الگوریتمی شما وجود دارد.

استراتژی‌هایی که از موارد زیر (یا ترکیبی از آن‌ها) بهره می‌برد:

1. اخبار اقتصادی کلان (به عنوان مثال، حقوق و دستمزد غیر مزرعه‌ای یا تغییرات نرخ بهره)
2. تجزیه و تحلیل اساسی (به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های درآمد یا یادداشت‌های انتشار درآمد)
3. تجزیه و تحلیل آماری (به عنوان مثال، همبستگی یا ادغام مشترک)
4. تجزیه و تحلیل فنی (به عنوان مثال، میانگین متحرک)
5. ریزساختار بازار (به عنوان مثال آربیتراژ یا زیرساخت‌های تجاری)

فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چند نوع خاص از الگوریتم‌ها وجود دارد که اتفاقاتی را که در طرف دیگر می‌افتند شناسایی می‌کنند. یک سازنده در بازار فروش برای مثال از این نوع از الگوریتم‌ها استفاده می‌کند؛ چرا که دارای هوشمندی لازم برای شناسایی وجود هر گونه الگوریتم در سمت ثبت یک سفارش بزرگ است.

چنین ردیابی از طریق الگوریتم‌ها به معامله‌گر در یک بازار کمک می‌کند تا فرصت‌های بزرگی که در انتخاب سفارشات پیش می‌آیند را شناسایی کند.

این کار گاهی اوقات به عنوان عملکردی پیشرفته شناخته می‌شود.

الزامات فنی برای معاملات الگوریتمی

به کارگیری الگوریتم با استفاده از یک برنامه رایانه‌ای آخرین مؤلفه معاملات الگوریتمی است که با آزمایش مجدد همراه است (آزمایش عملکرد الگوریتم در دوره‌های گذشته‌ی بازار سهام برای کسب اطلاع از نحوه‌ی سودآوری آن).

چالش اصلی این است که استراتژی شناسایی شده را به یک فرآیند کامپیوتری یکپارچه تبدیل کنید که برای ثبت سفارش به حساب تجاری دسترسی دارد. موارد زیر الزامات تجارت الگوریتمی است:

• دانش برنامه‌نویسی کامپیوتری برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های معاملاتی مورد نیاز، در صورتی که دانش برنامه‌نویسی ندارید اما مایل به انجام معاملات الگوریتمی هستید، پیشنهاد می‌شود برنامه‌نویسانی را برای این کار استخدام کنید و یا از نرم‌افزارهای پیش‌ساخته معاملاتی استفاده کنید.
• اتصال به شبکه و دسترسی به سیستم عامل‌های تجاری برای ثبت سفارش.
• دسترسی به فیدهای داده‌های بازار که توسط الگوریتم در موقعیت‌های ثبت سفارش کنترل می‌شوند.
• توانایی و همچنین داشتن زیرساخت‌های خاص در مواقع نیاز به کنترل سیستم قبل از اینکه در بازارهای واقعی فعال شود.
• داده‌های قبلی موجود برای آزمایش مجدد بسته به پیچیدگی قوانین پیاده‌سازی شده در الگوریتم.

برنامه رایانه‌ای مورد استفاده شما باید موارد زیر را انجام دهد:

1. فید قیمت آینده سهام RDS را از هر دو بورس بخواند.
2. با استفاده از نرخ ارز موجود، یک ارز را به ارز دیگر تبدیل کنید.
3. اگر اختلاف قیمت قابل توجهی وجود داشته باشد (به علت حذف هزینه‌های کارگزاری) که منجر به یک فرصت سودآور می‌شود، برنامه باید بتواند سفارش خرید را در بورس با قیمت پایین‌تر قرار دهد و سفارش را در بورس با قیمت بالاتر بفروشد.

اگر سفارشات به دلخواه انجام شوند سود آربیتراژ به دنبال خواهد داشت.

شاید به نظر ساده و آسان بیاید، اما با این حال نگهداری و اجرای معاملات الگوریتمی به همین سادگی نیست. به یاد داشته باشید اگر یک سرمایه‌گذار بتواند معامله‌ای انجام دهد، سایر فعالان در عرصه‌ی تجارت در بازار نیز می‌توانند این کار را انجام دهند.

در نتیجه، قیمت‌ها در صدم ثانیه و حتی میکروثانیه نوسان می‌کنند. در مثال بالا، چه اتفاقی می‌افتد اگر یک معامله خرید انجام شود، اما معامله فروش متفاوت باشد، یعنی قیمت فروش در زمان ورود سفارش به بازار تغییر کند؟ پاسخ این است که معامله‌گر با موقعیتی آزاد روبرو خواهد شد و استراتژی آربیتراژ را بی‌ارزش می‌کند.

خطرات و چالش‌های اضافی مانند ریسک خرابی سیستم، خطاهای اتصال به شبکه، فاصله زمانی بین سفارشات و اجرا و از همه مهم‌تر الگوریتم‌های ناقص وجود دارد.

هر چه الگوریتم پیچیده‌تر باشد، آزمایش مجدد سختگیرانه‌تری قبل از عملی شدن لازم است.

ارائه مدل تحلیل ریسک‌ در پروژه‌‌های شهرسازی مبتنی بر تکنیک داده‌کاوی با مطالعه موردی

تحلیل واکنش درست به ریسک یکی از فرایندهای مهم مدیریت پروژه است. هدف از انجام این پژوهش، دسته‌بندی ریسک­‌های پروژه شهرسازی است. بدین‌منظور، پس از شناسایی ریسک‌­های پروژه شهرسازی، برای ارزیابی ریسک­‌ها مهم‌ترین شاخص‌های با تأیید خبرگان توسعه داده شده است که عبارت‌اند از: میزان تأثیر بر زمان؛ هزینه و کیفیت؛ احتمال وقوع؛ اثرات زیست‌محیطی؛ تأثیرات ایمنی؛ اهمیت ریسک؛ میزان مدیریت‌­پذیری ریسک و استراتژی پاسخ به ریسک؛ سپس ارزیابی ریسک‌ها با استفاده از شاخص‌های مدنظر انجام شد. تمامی مراحل تحلیل با استفاده از روش استاندارد داده‌کاوی کرسیپ اجرا و سطوح اهمیت ریسک، مدیریت‌پذیری ریسک و استراتژی پاسخ با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی پیشنهادی به تفکیک پیش‌بینی شدند. یافته‌‌های پژوهش نشان می‌دهند که الگوریتم‌های دسته‌بندی در مدیریت ریسک از عملکرد مطلوبی برخوردارند. الگوریتم دسته‌بندی لجستیک، میزان اهمیت و مدیریت‌پذیری ریسک را به‌­ترتیب با نرخ صحت 88/0 و 9/0 پیش‌بینی کرده ‌است؛ همچنین الگوریتم دسته‌بندی بیزی نیز در پیش‌بینی استراتژی پاسخ به ریسک توانسته است با نرخ صحت 84/0 عملکرد بهتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها نشان دهد. برای بررسی بیشتر الگوریتم‌­های مورد­استفاده، نتایج با یکی از روش‌­های متداول، یعنی روش تاپسیس، مقایسه شد که الگوریتم‌های داده‌کاوی در مقایسه با روش تاپسیس نتیجه بهتری ارایه دادند.

کلیدواژه‌ها

• ارزیابی ریسک
• مدیریت‌پذیری ریسک
• استراتژی پاسخ به ریسک
• الگوریتم بهینه
• داده‌کاوی

عنوان مقاله [English]

Presentation of Risks Analysis Model in Urban Projects Based on Data Mining Technique with Case Study

نویسندگان [English]

• mohammad ghodoosi 1
• Fatemeh Mirsaeedi 2
• Aliakbar Hasani 3

1 Instructor, University of Torbat Heydarieh.

2 Master of Science, Sadjad University of Technology.

3 Associate Professor, Shahrood University of Technology.

چکیده [English]

Analysis of the right response to risk is one of the important processes in project management. The purpose of this research is to categorize the risks of the urban projects. To this end, after identifying the risks of the urban project, the most important indicators are developed in line with experts’ opinions to evaluate risks. These include impact on time, cost, quality, probability of occurrence, environmental impact, اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها safety effects, importance of risk, risk manageability and risk response strategy. Then, the risk assessment is performed using the desired indicators. All steps are implemented according to CRISP-DM standard methodology and the importance of risk, risk manageability, and risk response strategy are predicted by data mining algorithms. The results show that classification algorithms performed in risk management successfully. Importance of risk and risk manageability are predicted by logistic regression whose accuracy rates are respectively equal 0.88 and 0.9. For risk response strategy, the Naïve Bayes algorithm performed better than other algorithms with an accuracy rate of 0.84. For further investigation of the used algorithms, the results are compared with one of the MCDM methods, the TOPSIS method. Data mining algorithms performed better than the TOPSIS method.

کلیدواژه‌ها [English]

• Evaluation of Risk
• Risk Manageablity
• Risk Response Strategy
• Optimum Algorithm
• Data Mining

مراجع

1. Abd El-Karim, A., Nawawy, O., & Abdel- Alim, A, M. (2015). Identification and assessment of risk factors affecting construction projects. HBRC Journal, 13(2), 202-216.

2. Abdollahi, A., & Khozin, A. (2016). Using genetic algorithm to optimize the Time-Cost-Quality-Risk in construction projects and investment plans. Journal of Accounting and Auditing Studies, 5(20), 104-123 (In Persian).

3. AlamTabriz, A., Farrokh, M., & Ahmadi, E. (2014). A Comparison of the neural network approach and the earned value management in predicting final cost and duration of projects. Journal of Industrial Management Perspective, 4(1), 51-65 (In Persian).

4. Alam Tabriz, A., & Hamzehi, E. (2011). Project risk evaluation and analysis using risk management based on PMBOK standard and RFMEA technique. Industrial Management Studies, 9(23), 1-19 (In Persian).

5. Alimohammadi, A. M., Abbrishami, M. H., & Javaheri, A. (2016). Prediction of stock return using financial ratios: a decision tree approach. Journal of Financial Management Strategy, 3(4), 125-146 (In Persian).

6. Amiri, M. (2013). Presentation of a Model for Ranking a Project Activities Risk using CPM Network and TOPSIS Method in Fuzzy Environment. Journal of Industrial Management Perspective, 3(2), 169-183 (In Persian).

7. Arish, A., Akbarpour Shirazi, M., Seyed Esfahani, M. M. (2009). Case-based decision support model for risk responses planning. International Journal of Industrial Engineering and Production Management, 3(20), 1-14 (In Persian).

8. Asadollahi Hosseini, H. (2013). Identification and Prioritization of Tunnel Project Risks Using AHP Method (Case Study: Qom Urban Train Project). MSc Thesis, Islamic Azad University, Najaf Abad (In Persian).

9. Ataie, Sh. (2017). Data mining software (WEKA). Tehran: Iran University of Science & Technology (In Persian).

10. Bagheri, S. (2015). Providing a template for selecting the most appropriate risk management techniques and tools in project management. Journal of Standard and Quality Management, 4(18), 27-35 (In Persian).

11. Bagherian Marandi, N. (2011). Applied risk management in construction projects. 6th International Conference on Seismology and Earthquake Engineering, Tehran (In Persian).

12. Bagherzadeh, F., Ramezankhani, A., Azizi, F., Hadaegh, F., Steyerbergh, E. W., & Khalili, D. (2016). A tutorial on variable selection for clinical prediction models: Feature selection methods in data-mining could improve the results, Journal of Clinical Epidemiology, 71, 76-85.

13. Banihashemi, A., Khalilzadeh, M. (2018). Sensitivity analysis for estimating cost of project execution with EVM technique by considering factors of quality and risk. Iranian Journal of Trade Studies, 22(87), 187-214 (In Persian).

15. Esmaeilzadeh, A. (2011). Risk Classification of Construction Projects and Analysis them using Structural Equation Modeling and Grey Approach. MSc Thesis. Allameh Tabataba'i University, Tehran (In Persian).

17. Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd edition., Morgan Kaufmann.

18. Hatefi, M., Rostami, M., Nafte, N., & Bazgir, B. (2016). Designing and implementing a decision support system for project risk management in the Sarkhun and Gheshm gas refinery. International Journal of Industrial Engineering & Production Management, 27(4), 617-633 (In Persian).

19. Hillson, D. (2004). Efective opportunity management for projects – exploiting positive risk. NewYork: Marcel Dekker.

20. Ho, T. K. (1998). The Random subspace method for constructing decision forests. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(8), 832–844.

21. Jozi, A., & Seifossadat, H. (2014). Environmental risk assessment of Gotvand-Olia dam at operational phase using the integrated method of Environmental Failure Mode and Effects Analysis (EFMEA) and preliminary hazard analysis. Journal of Environmental Studies, 40(1), 107-120 (In Persian).

22. Kabakchieva, D. (2013). Predicting Student Performance by Using Data Mining Methods for Classification, Cybernetics and Information Technologies, 13(1), 61-72.

23. Kantardzik, M. (2010). Data mining. Translator: Amir Alikhanzadeh. Tehran: Computer sciences (In Persian).

24. Kaplinski, O. (2013). Risk Management of Construction Works by Means of the Utility Theory: a Case Study. 11th International Conference on Modern Building Materials, Structures and Techniques. MBMST: Procedia Engineering, (57), 533-539.

25. Khaksari, M., Shafei, R., Allah Visi, B. (2009). Recognition the risk roots in constructional projects and the methods of their management. (A case study). Journal of Productivity Management, 2(7), 139-160 (In Persian).

26. Malmasi, S., Arjmandi, R., Nezakati, R., Allahdad, Z. (2017). Environmental risk assessment of dam projects by using ELECTRE technique. Journal of Environmental Science and Technology, 18(4), 57-72 (In Persian).

28. Mohajeri, Sh., Nakhlestani, S., Harsej, F. (2017). Risk management in the implementation of a road construction project with emphasis on the principles of ergonomics. Journal of Science and Engineering Elites, 2(2), 255-264 (In Persian).

29. Mokhtari, Gh., & Hasanzadeh, Y. (2019). An integrated multi-objective model for project portfolio selection and risk response actions planning. Journal of Industrial Management Perspective, 8(4), 9-32 (In Persian).

30. Olfat, L., Khosravani, F., & Jalali, R. (2010). Identification and Ranking of Project Risk Based on PMBOK Standard by Fuzzy Approach. Journal of Industrial Management Studies, 8(19), 147-163 (In Persian).

31. Olsson, R. (2007). In search of opportunity management: Is the risk management process enough? International Journal of Project Management, 25(8), 745-752.

32. PMI (Project Management Institute), (2013). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBoK guide)”, 5th ed., USA: Pennsylvania.

33. PMI (Project Management Institute), (2017). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBoK guide)”, 6th ed., USA: Pennsylvania.

34. Pospieszny, P. (2017). Application of Data Mining Techniques in Project Management – an Overview. Collegium of Economic Analysis Annals, Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis, 43, 199-220.

35. Rahnama, M. R., & Hejazi, M. (2017). The use of project risk management knowledge to develop strategies to improve urban public-private partnership projects (Case study: projects of Mashhad municipality). Research and Urban Planning, 8(29), 1-22 (In Persian).

36. Rao W., Chen J. (2020). Risk Control System of Construction Engineering Based on Data Mining and Artificial Intelligence Technology. In: Huang C., Chan YW., Yen N. (eds) Data Processing Techniques and Applications for Cyber-Physical Systems (DPTA 2019). Advances in Intelligent Systems and Computing, 1088. Springer, Singapore

37. Renault, B. Y., Agumba, J. N., Balogun, O. A. (2016). Drivers for and obstacles to enterprise risk management in construction firms: a literature review. Creative Construction Conference, Budapest: Procedia Engineering, 5, 402-408.

38. Rezaeian, J., Iranian, M. (2018). Risk assessment in road construction projects based on the PMBOK standard case study: (Cable bridge construction project the city of Sari). Passive Defense Quarterly, 9(3), 55-66 (In Persian).

39. Sayadi, A., Hyati, M., Azar. A. (2011). Assessment and ranking of risks in tunneling projects using linear assignment technique. International Journal of Industrial Engineering and Production Management, 22(1), 27-38 (In Persian).

40. Serpell, A., Ferrada, X., Rubio, L., & Arauzo, S. (2015). Evaluating risk management practices in construction organizations. Social and Behavioral Sciences, 194, 201-210.

41. Serpella, A. F., Ferrada, X., Howard, R., Rubio, L. (2014). Risk management in construction projects: a knowledge-based approach. Social and Behavioral Sciences, 119, 653-662.

43. Szymanski, P. (2017). Risk management in construction projects. 2nd International Joint Conference on Innovative Solutions in Construction Engineering and Management. Poland: Procedia Engineering, 208, 174-182.

44. Toloei Ashlaghi, A., Nikoomaram, H., & Sharabian, F. (2010). Credit facilities applicants classification by SVM. Management Researches, 21(84), 1-19 (In Persian).

45. Wirth, R., & Hipp, J. (2000). CRISP-DM: Towards a Standard Process Model for Data Mining. Proceedings of the Fourth International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining.

46. Wróblewski, P. (2007). Zarządzanie projektami informatycznymi dla praktyków, Wydawnictwo Helion. Zarządzanie Ryzykiem w przedsięwzięciu. Wydanie, 1.

47. Zahraie, B., Roozbahani, A., & Mirshekari, M. (2017). Risk assessment model based on fuzzy expert systems for construction project management. Sharif Journal (Civil Engineering), 32.2(4.1), 61-70 (In Persian).

48. Zegordi, S. H., Nazari, A., Rezaee Nik, E. (2014). Project risk assessment by a hybrid approach using fuzzy-ANP and fuzzy-TOPSIS. Sharif Journal (Industrial Engineering and Management), 29-1(2), 3-14 (In Persian).

49. Zhang, Y., & Fan, Zh, P. (2014). An optimization method for selecting project risk response strategies. International Journal of Project Management, 32(3), 412-422.

استراتژی سئو در سال ۲۰۱۷ : چه مواردی در سئو بیشترین اهمیت را دارند؟

استراتژی سئو در سال ۲۰۱۷ :در بحث بهینه سازی موتور های جستجو یا همان سئو لینک ها همچنان حکم پادشاهی را دارند. بنابراین به کسانی که سعی دارند خلاف این موضوع را ثابت کنند اعتماد نکنید. قطعا هرکسی دوست دارد که بیشترین میزان نرخ کلیک را کسب کند و در یک موقعیت خوب از الگوریتم های جستجو گوگل قرار گیرد. گوگل تقریبا از ۲۰۰ عوامل رتبه بندی برای تعیین رتبه وبسایت استفاده می کند که بیشتر آن ها ثابت بحث برانگیز و همچنین متکی بر حدس و گمان هستند.که در انجام فعالیت های سئو شناخت و انتخاب این عوامل جهت تمرکز بر روی آن ها می تواند مشکل باشد.

استراتژی سئو در سال ۲۰۱۷

بنابراین ،چه عواملی در گوگل بیشترین اهمیت را دارند؟

طبق گفته آندری لیپاتسو استرتژیست ارشد کیفیت جستجوی گوگل مهمترین این عوامل ،محتوا و لینک های اشاره گر در درون سایت شما هستند.

۵ استراتژی برای ساختن لینک بهتر و مفید برای سئو شما چیست ؟

آندری لیپاتسو می گوید:”ما شنیده ایم که بعضی افراد از روی نادانی می گویند که لینک ها دیگر اهمیتی ندارند و در شیوه های جدید سئو لینک ها جایی ندارند.این یک راهنمایی خطرناک و نگران کننده است.” همچنین می گوید:”ما همیشه تمایل داریم به لینک ها برگردیم چون در میان تمامی عوامل رتبه بندی،لینک ها بیشترین قابلیت ها را دارا می باشند.“

مانند: ۱-حجم لینک های خارجی شما. ۲-لنگر متن صفحه در لینک های خارجی. لینک ها باید دارای کلماتی مطابق با صفحه مورد نظر باشد. ۳-کیفیت منبع لینک خارجی. سعی کنید از منابع معتبر و یا مجلات علمی خوب لینک بگیرید نه از یک وبلاگ ناشناخته.

در استراتژی سئو داشتن لینک ها همیشه یک جنبه با ارزش به حساب آمده است و بیشتر متخصصان سئو برای به دست آوردن صفحه نخست نتایج گوگل بر روی ساخت لینک های مرتبط تمرکز دارند. به همین دلیل یک همبستگی محکم مابین نتایج سئو(رتبه کلمه کلیدی خاص) و کیفیت وحجم لینک ها در یک سایت وجود دارد. در نظر داشته باشید که با وجود رهبری لینک ها برای داشتن یک استراتژی سئو موفق باید عوامل دیگری را هم همچون محتوا ، قدرت صفحه و بسیاری دیگر را در نظر گرفت.

چگونه سئو وبسایت خود را ارزیابی کنیم؟

بازاریابی محتوا و سئو :

استراتژی سئو در سال ۲۰۱۷

سئو و بازاریابی محتوا در بعضی از موارد با هم متفاوت هستند ولی نمی توان آن ها را به طور کامل از هم جدا کرد. به طور کلی سئو ریزتر و تکنیکی تر است در حالی که بازاریابی محتوا گسترده تر و جامع تر است. نوعی شبیه به این حالت که یک مربع می تواند یک مستطیل باشد اما یک مستطیل لزوما یک مربع نیست.به این دلیل که آن ها همگرا هستند.

– شما می توانید با هدایت تکنیک های خاص سئو در بازاریابی محتوا آن را به شیوه ای بسیار گسترده دنبال کنید. – تنها راه اطمینان از موفقیت بازاریابی محتوا دنبال کردن تکنیک های سئو است.

اگر به شیوه ای دیگر به آن نگاه کنیم باید بگوییم که سئو خواسته ها را تعریف می کند و و بازاریابی محتوا آن ها را براورده می سازد. سئو مقررات را تعیین می کند بازاریابی محتوا آن ها را اجرا می کند.

چگونه یک محتوای خوب و بهینه شده برای جستجوها تهیه کنیم؟

جدیدترین الگوریتم های ۲۰۱۷ :

در ماه ژانویه امسال گوگل به صورت جدی با صفحات جانبی و پنجره های خود به خود بازشو برخورد و اقدام به جریمه آن ها کرد. چون اینگونه موارد تجربه ای ناخوشایند را برای کاربران به وجود می آورند(به خصوص کاربران گوشی های همراه).همچنین گوگل در قابلیت های جدید ۵ ماه اخیر یک هشدار نادر را فراهم آورده است.

استراتژی سئو در سال ۲۰۱۷

بدون شک تا پایان سال ۲۰۱۷ الگوریتم های بیشتری فراهم آورده خواهند شد.اما با یک استراتژی متمرکز بر روی لینک ها و محتواها می توانید فعالیت های سئو خود را با موفقیت گسترش دهید. مطالعه بهینه سازی داخلی سایت

اگر سوال یا پیشنهادی دارید آن را در دیدگاه کاربران بنویسید.

استراتژی تولید محتوا چیست و چگونه انجام می‌شود؟

اگر به دنبال یک نتیجه مشخص و تاثیر گذار در زندگی‌تان هستید و اگر دوست دارید تا با صرف کمترین زمان و هزینه در کسب و کارتان یا امر تحصیلات موفق شوید بدون شک نیاز به یک برنامه ریزی مدون و منسجم خواهید داشت. با برنامه عمل نمودند و و داشتن یک برنامه اصولی و دقیق به ما این امکان را می دهد تا در هر حوزه کاری و یا زمینه علمی که مشغول به فعالیت هستیم موفق شویم. برنامه ریزی یا به بیان واضح تراستراتژی تولید محتوا از جمله کارهایی است که سرعت و کیفیت کار شما را دو چندان می سازد.

با توجه به تحولات پی‌درپی و تغییراتی که در جهان هستی در هر لحظه در حال وقوع است تاثیر چشمگیر و اهمیت فوق العاده بالای برنامه ریزی را نمی توان نادیده گرفت از این رو ما نیز در مقاله استراتژی تولید محتوا قصد داریم تا قاعده تولید محتوا را که منطبق برتدوین یک برنامه ریزی حرفه‌ای و سنجید است به شما دوستان عزیز آموزش دهیم تا در کوتاه‌ترین زمان ممکن به اهداف‌تان دست پیدا کنید و با تولید محتواهای کاربردی موفق به رفع موانع کاربران‌تان شوید.اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

معنی استراتژی چیست

استراتژی یا راهبرد به معنای تدوین و توسعه مجموعه راه و روش‌هایی است که فرد به واسطه آن می‌تواند با رسیدن به اهداف خود رویاهایش را در در جهان مادی به واقعیت بدل نماید. راهکارهای دقیق و اثبات شده‌ای که انگیزه و علاقه فرد را به پیمودن ادامه مسیر مضاعف میسازد و او را به شکل کاملا متفاوتی نسبت به سایر رقبا موفق ترمی‌نماید. در فرآیند تولید محتوا نیز ما قصد داریم تا طبق یک برنامه هدفمند و هوشمند همراه با مجموعه راهکارها و اقداماتی که شما باید برای با کیفیت‌تر شدن محتواهایتان اجرا نمایید، مسیر ساده اما لذت بخش تولید محتوا را برای شما جذاب تر سازیم.

پایبند بودن به کلیه قوانین و اصولی که از این پس فرا خواهید گرفت این امکان و استعداد را در شما زنده میسازد تا علاوه بر رسیدن به اهدافتان، سرعت این اتفاق خوشایند و نتیجه بخش را بیش از پیش افزایش دهید. افزایشی که در انتها منجر خواهد شد تا به بازدید بالا، فروش باور نکردنی و سود فوق العاده بی نظیر دست پیدا کنید. لذا از شما دوستان عزیز تقاضامند هستیم که به تک‌تک مفاهیم و مطالب بیان شده فکر و در دنیای واقعی به آن عمل کنید.

استراتژی در تولید محتوا

حالا که با مفهوم و معنی دقیق استراتژی به خوبی آشنا شدید وقت آن است تا آن را در تولید محتوا پیاده سازی نمایید. مقصود از استراتژی تولید محتوا یعنی آنکه ما در هر حوزه کاری و یا پلتفرمی که مشغول به ارائه و انتشار محتواهایمان هستیم طبق یک نظم و ترتیب معین حساب شده‌ای فعالیت کنیم.

تولید محتوای بی‎‌جهت و بدون برنامه‌ریزی علاوه بر آنکه موتورهای جستجو را با یک سردرگمی مواجه میسازد و موجب اعمال رتبه منفی به پلتفرم شما میشود، کاربران را نیز سرخورده و پشیمان میسازد.

آشنایی با اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها الگوریتم‌های پلتفرم‌ها

لذا در چنین شرایطی است که ضرورت و اهمیت استراتژی تولید محتوا احساس می‌شود. برای شروع اول باید نوع بستری که روند تولید محتوا را در آن انجام میدهید مشخص سازید و پس از آن آگاهی کامل و جامعی را از الگوریتم‌های آن به دست آورید. شما باید بدانید که اگر در حوزه وب‌سایت فعالیت میکنید با الگوریتم‌های موتور جستجوی گوگل مواجه هستید که در این صورت باید آشنایی کاملی را با مجموعه قوانین Google به دست آورید تا بهتر بتوانید محتواهای‌تان را منتشر کنید.

هر پلتفرمی راهبرد ویژه خود را دارد

چنانچه فرآیند تولید محتوا را در بستر پلتفرم اشتراک‌گذاری ویدئو یعنی: یوتیوب انجام می‌دهید باید بدانید که قوانین سایت یوتیوب کاملاً متفاوت از سئو یک وب‌سایت در موتورهای جستجو جهت نمایان شدن است. هم‌چنین کلیه قواعد بیان شده کاملاً متفاوت از الگوریتم های شبکه اجتماعی اینستاگرام جهت انجام فرآیند تولید محتوا است.

بنابراین توصیه می‌کنیم که حتما دانش و دانایی لازم را نسبت به ساختار و قواعد پلتفرمی که در آن مشغول به تولید محتوا هستید را در اولین فرصت ممکن کسب نمایید.

هماهنگی از الزامات استراتژی در تولید محتوا

انجام این کار به شما کمک می‌کند تا محتواهای‌تان علاوه بر بیشتر و بهتر دیده شدن، نسبت به نوع پلتفرمی که قرار است محتوای شما را نمایش دهد بهینه سازی نیز شود. به هر مقداری که محتواهای شما به اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها لحاظ فنی و تکنیکال بهینه باشد(منطبق با قوانین آن پلتفرم) افزایش بازدید و میزان فروش‌تان نیز مضاعف خواهد بود، لذا به این نکته فوق‌العاده کلیدی اهتمام ویژه را نمایید چرا که جزو اقدامات استراتژی تولید محتوا است.

بررسی یک ویژگی مشترک

یکی از مهمترین مواردی که در تمامی پلتفرم‌ها به‌جهت ساخت و انتشار محتواها مشترک است تعداد، کیفیت و زمان انتشار آن محتوا است. شما به عنوان فردی که قرار است به شکل حرفه‌ای و تخصصی در حوزه تولید محتوا شروع به کار کند باید بدانید که پیوستگی و تداوم شرط اصلی موفقیت در تولید محتوا است. یکی از مهمترین استراتژی‌های تولید محتوا انتشار انواع مقالات، صوت و ویدئوها به شکل مداوم و روزانه است.

به بیان دیگر استراتژی در تولید محتوا این مفهوم اجتناب ناپذیر و به شدت حساس را به ما می‌آموزد که روند ساخت و انتشار محتواها باید به شکل روزانه و پیوسته انجام شود. شما نباید هر از چندگاهی اقدام به تولید محتوا و انتشار آن نمایید بلکه باید طبق یک برنامه ریزی از پیش تعیین شده به شکل غایت مدارانه محتواهای‌تان را تولید و ارائه نماید.

• اما سوالی که در این میان به وجود می آید آن است که من چطور برای تولید محتوا برنامه ریزی کنم؟
• اصلا منظور از برنامه ریزی در تولید محتوا چیست؟

ساخت تقویم تولید محتوا

همین حالا یک تقویم ساده را پیش روی خود قرار دهید و با توجه به شرایط زمانی و شغلی که دارید برنامه خود را تدوین کنید. برای شروع ابتدا باید یک زمان‌بندی دقیقی را جهت انتشار محتواها در نظر بگیرید. به عنوان مثال: من فقط روزهای شنبه، دوشنبه و چهارشنبه بر روی پلتفرم مورد نظر می‌توانم محتواها را منتشر کنم، یا برعکس من فقط در روزهای فرد می‌توانم اقدام به انتشار محتوا کنم.

چنانچه رویه مذکور با توجه به اقتضاعات مالی و زمانی شما سازگار نبود، می‌توانید فقط روزهای پنجشنبه و جمعه را برای انتشار محتوا ها در نظر بگیرید. شما هنگامی که طبق برنامه زمانی که برای خود تدوین نموده‌اید اقدام به تولید محتوا می‌کنید یک سیگنالی از جانب شما به سرویس ارائه کننده بستر ارسال میشود مبنی بر آنکه توجه ویژه‌ای را نسبت به نوع سایت یا صفحه‌ای که در آن سایت ایجاد نموده‌اید نماید.

درصورتیکه این رویه به شکل پی‌درپی تداوم یابد حساسیت این توجه و تمرکز به مراتب افزایش پیدا کرده و سرعت اتفاقات مهیج و تحول آفرین نیز به شکل معجزه آسایی افزایش پیدا می‌کند.

متمرکز بر یک زمینه کاری باشید

یکی دیگر از استراتژی های تولید محتوا برای شروع کار، متمرکز بودن بر روی یک شاخه کاری است. یعنی اگر شما تمایل دارید تا در حوزه فروش کالای دیجیتال در بستر سایت فعالیت کنید نمی‌توانید همانند بزرگترین سایت‌های فروش اینترنتی محصولات اقدام به فروش انواع خدمات خود در قالب کالاهای دیجیتال نمایید. شما در قدم اول باید بر روی یک کالا به شکل اختصاصی تمرکز نموده و با تولید محتواهای نو و خلاقانه متعدد علاوه بر کسب جایگاه استاندارد در Google رتبه مناسبی را در آن شاخه به دست آورید.

و حالا که توانستید خود را به موتور جستجوی گوگل اثبات کنید وقت آن است تا در حوزه دیگر کالاهای دیجیتال مانند: فروش لپ‌تاپ و یا تبلت فرایند تولید محتوای تخصصی و خلاقانه را آغاز کنید. چرا که شما امتحان اولیه خود را با موفقیت گذرانده اید و با کسب نمره قبولی فرصت فعالیت در چنین جایگاهی را کسب کرده اید.

بنابراین توصیه می‌شود که حتماً از این استراتژی فوق العاده کارآمد و جریان ساز استفاده کنید که منطبق با الگوریتم‌های تمامی پلتفرم‌ها است تا شاهد نتایج بزرگ و درخشان آن باشید.

هماهنگی حوزه‌کاری با محتوا

پراکندگی در تولید محتوا و عدم تمرکز بر یک موضوع واحد در انتها منجر می‌شود تا موتورهای جستجو به آن نحو مطلوبی که باید محتوا‌ها را تایید و نمایش دهند این کار را به درستی انجام ندهند و مضاف بر آن موجب اعمال رتبه و امتیاز منفی نیز نسبت به محتوا و حوزه کاریتان شوند.

باید توجه داشت که حتماً نوع حوزه کاری یک سایت منطبق با محتوایش باشد زیرا ربات‌های فوق هوشمند گوگل به سادگی قادر خواهند بود تا به‌فهم این عدم هماهنگی پی ببرند. نه تنها موتور جستجوی گوگل، بلکه کلیه پلتفرم‌ها از چنین ویژگی برخوردار می‌باشند و لذا علت طرح این مثال از گوگل صرفاً به جهت درک بهتر این مسئله بود.

نتیجه گیری کلی

در مقاله آموزشی استراتژی تولید محتوا با یکدیگر آموختیم که اگر به دنبال کسب نتیجه از فرآیند تولید محتوا هستیم باید دانش اطلاعات و همچنین آگاهی خودمان را نسبت به قوانین تولید محتوا و همچنین بستری که قرار است روند تولید محتوا در آن انجام شود را افزایش دهیم تا با اعمال برنامه‌های دقیق و صرف کمترین زمان و انرژی به نهایت سود و کیفیت دست پیدا کنیم.

پیشنهاد می‌گردد برای خلق کلیه نتایج درخشان در عمل حتماً بار دیگر اقدام به مطالعه دقیق کلیه مفاهیم و راهکارهای ارائه نمایید تا با اجرای صحیح و بجا آن در واقعیت کلیه آن رویا‌ها و اهداف مورد انتظار محقق شود.