در دنیای معاملهگری دیتامحور (Data-Driven Trading)، انتخاب و شناخت درست انواع دادههای مالی، نقطه آغاز طراحی هر استراتژی موفق است. اگر میخواهید سیستم معاملاتی بسازید، مدل یادگیری ماشین آموزش دهید، یا حتی فقط تصمیمگیری دقیقتری در بورس، فارکس یا کریپتو داشته باشید، باید اول بدانید با چه «نوع دادهای» سر و کار دارید و هر کدام چه ارزشی ایجاد میکنند.
📌 فهرست مطالب
- دادههای بنیادی (Fundamental Data)
- دادههای بازار (Market Data)
- دادههای تحلیلی (Analytics)
- دادههای جایگزین (Alternative Data)
- مقایسه ۴ نوع داده
- چطور از این دادهها در استراتژی معاملاتی استفاده کنیم؟
۱. دادههای بنیادی (Fundamental Data)
این دسته شامل اطلاعاتی مانند صورتهای مالی شرکتها، سود و زیان، بدهی، جریان نقدینگی، گزارشهای فصلی، نرخهای کلان اقتصادی و … است. این دادهها معمولاً با تأخیر منتشر میشوند (Quarterly) و نیاز به همزمانسازی دقیق دارند، زیرا خطای رایج معاملهگران این است که داده را به تاریخی نسبت میدهند که در واقع هنوز منتشر نشده بوده است.
کاربرد اصلی: ارزشگذاری (Valuation)، تحلیل میانمدت، مدلهای فاکتورمحور، تشخیص سهام ارزنده
نکته مهم: داده بنیادی معمولاً توسط تأمینکنندگان داده، بازنویسی (Backfilled) یا اصلاح (Reinstated) میشود؛ یعنی ممکن است نسخه فعلی داده، همان چیزی نباشد که معاملهگران در زمان انتشار واقعی دیدهاند.
۲. دادههای بازار (Market Data)
دادههای بازار شامل قیمت، حجم، سفارشات، معاملات لحظهای، عمق بازار، داده تِیک (Tick Data)، پیامهای FIX و رفتار سفارشات در صرافیها (Order Book) است. این دادهها پربسامد، بزرگحجم و بدون ساختار هستند.
مثال کاربردی: تشخیص الگوریتمهای TWAP/VWAP در بازار و پیشبینی الگوی اجرای معاملات بازیگران بزرگ.
کاربرد: معاملات الگوریتمی، HFT، مدلهای مبتنی بر جریان سفارشات (Order Flow ML)، کشف الگوهای رفتاری معاملهگران
۳. دادههای تحلیلی (Analytics)
این گروه داده، بخشی از اطلاعات پردازششده مبتنی بر منابع اولیه است. مثل: رتبهبندی اعتباری، پیشبینی سود، سیگنالهای تحلیلگران، امتیاز احساسات خبری، خروجی مدلهای ML و …
مزیت: پردازش قبلاً انجام شده و داده بهشکل کاربردی آماده است.
عیب: گران، گاهی فاقد شفافیت روش تولید، و برای همه مشتریان یکسان است (کاهش مزیت رقابتی).
۴. دادههای جایگزین (Alternative Data)
این نوع داده شامل منابع غیررسمی و غیرقراردادی است: تصاویر ماهوارهای، دیتای لوکیشن موبایل، جستجوی گوگل، شبکههای اجتماعی، دوربینهای ترافیکی، خرید آنلاین، دادههای سنسور و …
ویژگی کلیدی: «پیش از بازار» عمل میکند. یعنی خبری که بعدها در گزارش مالی یا قیمت سهام دیده میشود، در این دادهها ممکن است هفتهها یا ماهها زودتر قابل کشف باشد.
چالش: هزینه بالا، نیاز به پردازش سنگین، مسائل حریم خصوصی
🔍 مقایسه ۴ نوع داده مالی
| نوع داده | فرکانس | دسترسی | مزیت رقابتی |
|---|---|---|---|
| بنیادی | فصلی | آسان | کم |
| بازار | ثانیهای / میلیثانیهای | متوسط | متوسط تا زیاد |
| تحلیلی | متغیر | پرداختی | متوسط |
| جایگزین | نامنظم / لحظهای | دشوار و گران | بسیار زیاد |
چطور از این دادهها در طراحی استراتژی استفاده کنیم؟
تجربه نشان میدهد که بیشترین بازده زمانی حاصل میشود که چند نوع داده مالی با هم ترکیب شوند؛ مثلاً:
- استفاده از داده بنیادی برای فیلتر اولیه سهام
- استفاده از داده بازار برای زمانبندی ورود و خروج (Timing)
- استفاده از داده تحلیلی برای کاهش نویز سیگنال
- استفاده از داده جایگزین برای کشف فرصتهای پنهان قبل از همه
🚀 قدم بعدی چیست؟
اگر میخواهید با دادههای واقعی بازار ایران استراتژی معاملاتی بسازید، تست کنید و تحلیل کنید 👇
ورود به پلتفرم تحلیل بازار توسود — تست استراتژی، پایش سهمها، داده واقعی بورس
© تولید شده توسط تیم محتوای تخصصی توسود | بازنشر با ذکر منبع بلامانع است.
