برنامه نویسی ربات الگوریتم تجارت خود را

متیو جانستون بیش از 5 سال است که برای سرمایه گذاری محتوا می نویسد. او یک متخصص در اخبار شرکت است, اخبار بازار, اخبار سیاسی, اخبار تجارت, سرمایه گذاری, و اقتصاد. او مدرک لیسانس خود را در مطالعات میان رشته ای از دانشگاه سنت استفان و مدرک کارشناسی ارشد خود را در رشته اقتصاد در مدرسه جدید برای تحقیقات اجتماعی دریافت کرد. او در دانشگاه سنت استفان اقتصاد کلان تدریس می کند.

توماس جی بروک یک مدیر مالی و حسابدار با بیش از 20 سال تجربه در زمینه های مختلف از جمله سرمایه گذاری است, مدیریت پرتفوی بیمه, امور مالی و حسابداری, سرمایه گذاری شخصی و مشاوره برنامه ریزی مالی, و توسعه مطالب تحصیلی در مورد بیمه عمر و مقرری.

اسکایلار کلارین یک واقعیت سنج و متخصص در امور مالی شخصی با طیف وسیعی از تجربه از جمله فناوری دامپزشکی و مطالعات فیلم است.

بسیاری از معامله گران خواهان تبدیل شدن به معامله گران الگوریتمی هستند اما تلاش می کنند تا ربات های تجاری خود را به درستی کد گذاری کنند. این معامله گران اغلب اطلاعات کدگذاری الگوریتمی نامنظم و گمراه کننده و همچنین وعده های دروغین رفاه یک شبه را پیدا می کنند. با این حال, یک منبع بالقوه از اطلاعات قابل اعتماد است از لوکاس لیو, خالق الگوریتمی دوره تجارت الگوریتم 101. این دوره از زمان راه اندازی در سال 2014 بیش از 30000 دانشجو جذب کرده است.

برنامه لیو بر ارایه مبانی تجارت الگوریتمی به صورت سازمان یافته تمرکز دارد. او در مورد این واقعیت است که تجارت الگوریتمی "یک طرح سریع ثروتمند نیست."مشخص شده در زیر اصول اولیه چه طول می کشد برای طراحی هستند, ساختن, و حفظ خود ربات تجارت الگوریتمی خود را (کشیده شده از لیو و دوره خود را).

نکات کلیدی

• بسیاری از معامله گران الگوریتم مشتاق در یافتن تحصیلات یا راهنمایی مناسب برای کدگذاری صحیح ربات های تجاری خود مشکل دارند.
• الگوترادینگ 101 یک منبع بالقوه دستورالعمل قابل اعتماد است و از زمان راه اندازی 2014 بیش از 30,000 کسب کرده است.
• الگوریتم یا ربات معاملاتی کد کامپیوتری است که فرصت های خرید و فروش را با توانایی اجرای سفارشات ورود و خروج مشخص می کند.
• برای اینکه سودده باشد ربات باید بازده منظم و مداوم بازار را شناسایی کند.
• در حالی که نمونه هایی از طرح های ثروتمند شدن سریع فراوانند, مشتاق الگوریتم معامله گران بهتر در خدمت به انتظارات نسبتا کم.

ظهور مشاوران روبو

یک ربات تجاری است?

در ابتدایی ترین سطح یک ربات معاملاتی الگوریتمی یک کد کامپیوتری است که توانایی تولید و اجرای سیگنال های خرید و فروش در بازارهای مالی را دارد. اجزای اصلی چنین رباتی شامل قوانین ورودی است که زمان خرید یا فروش را نشان می دهد, قوانین خروج که زمان بستن موقعیت فعلی را نشان می دهد, و قوانین اندازه گیری موقعیت که مقادیر خرید یا فروش را تعیین می کند.

بدیهی است که برای تبدیل شدن به یک معامله گر الگوریتمی به رایانه و اتصال به اینترنت نیاز خواهید داشت. سپس یک سیستم عامل مناسب برای اجرای متاتریدر 4 (متاتریدر 4) مورد نیاز است که یک پلتفرم معاملاتی الکترونیکی است که از زبان متاکوت 4 (ام کیو ال 4) برای کدگذاری استراتژی های معاملاتی استفاده می کند. اگرچه متاتریدر4 تنها نرم افزاری نیست که می توان برای ساخت یک ربات استفاده کرد اما مزایای قابل توجهی دارد.

یک مزیت این است که, در حالی که کلاس دارایی اصلی متاتریدر 4 ارز است, پلت فرم نیز می تواند مورد استفاده قرار گیرد به تجارت سهام, شاخص سهام, کالاها, و بیت کوین با استفاده از قرارداد برای تفاوت (سی اف دی). از دیگر مزایای استفاده از متاتریدر4 (برخلاف سایر پلتفرمها) این است که به راحتی قابل یادگیری است و منابع داده فارکس متعددی دارد و رایگان است.

استراتژی های معاملاتی الگوریتمی

یکی از اولین گام ها در توسعه یک استراتژی الگوریتمی انعکاس برخی از ویژگی های اصلی است که هر استراتژی معاملاتی الگوریتمی باید داشته باشد. این استراتژی باید بازار محتاطانه باشد زیرا اساسا از نظر بازار و اقتصادی مناسب است. همچنین مدل ریاضی مورد استفاده در تدوین استراتژی باید بر اساس روشهای صحیح امار باشد.

سپس مشخص کنید که ربات شما قصد دارد چه اطلاعاتی را ثبت کند. برای داشتن یک استراتژی خودکار ربات شما باید بتواند ناکارایی های قابل شناسایی و مداوم بازار را ثبت کند. استراتژی های معاملاتی الگوریتمی از مجموعه ای سفت و سخت از قوانین استفاده می کنند که از رفتار بازار استفاده می کنند و وقوع عدم کارایی بازار یک بار برای ایجاد یک استراتژی کافی نیست. به علاوه, اگر علت عدم کارایی بازار ناشناخته است, سپس وجود خواهد داشت هیچ راهی برای دانستن اگر موفقیت یا شکست استراتژی بود با توجه به شانس یا نه.

با توجه به موارد فوق تعدادی از انواع استراتژی برای اطلاع از طراحی ربات معاملاتی الگوریتمی شما وجود دارد. اینها شامل استراتژی هایی است که از موارد زیر (یا هر ترکیبی) استفاده می کنند:

• اخبار اقتصاد کلان (به عنوان مثال حقوق و دستمزد غیرکشاورزی یا تغییرات نرخ بهره) (به عنوان مثال با استفاده از داده های سود یا یادداشت های انتشار سود)
• تجزیه و تحلیل (به عنوان مثال همبستگی یا همبستگی) (به عنوان مثال میانگین متحرک)
• ریزساختار بازار (به عنوان مثال داوری یا زیرساخت های تجاری)

تحقیقات مقدماتی بر توسعه استراتژی متناسب با ویژگی های شخصی شما متمرکز است. عواملی مانند مشخصات ریسک شخصی, تعهد زمانی, و سرمایه تجاری همه مهم به فکر می کنم در مورد زمانی که در حال توسعه یک استراتژی. سپس می توانید عدم کارایی مداوم بازار را که در بالا ذکر شد شناسایی کنید. پس از شناسایی یک ناکارایی بازار, شما می توانید شروع به کد یک ربات تجاری مناسب برای ویژگی های شخصی خود را.

بک تست و بهینه سازی

بک تست بر اعتبارسنجی ربات معاملاتی شما متمرکز است که شامل بررسی کد برای اطمینان از انجام کاری است که شما می خواهید و درک نحوه عملکرد استراتژی در بازه های زمانی مختلف, کلاس های دارایی, یا شرایط بازار, به خصوص در رویدادهای به اصطلاح "قوی سیاه" مانند بحران مالی 2007-2008 است.

حالا که رباتی را که کار می کند کدگذاری کرده اید می خواهید کارایی اش را به حداکثر برسانید و تعصب بیش از حد برازش را به حداقل برسانید. برای به حداکثر رساندن عملکرد شما اول نیاز به انتخاب یک اندازه گیری عملکرد خوب است که قطاری از ریسک و پاداش عناصر و همچنین ثبات (به عنوان مثال شارپ نسبت).

در ضمن تعصب بیش از حد زمانی اتفاق می افتد که ربات شما بیش از حد بر اساس داده های گذشته باشد.چنین رباتی توهم عملکرد بالا را ایجاد می کند اما اینده هرگز به طور کامل شبیه گذشته نیست ممکن است در واقع شکست بخورد. تمرین با داده های بیشتر, حذف ویژگی های ورودی نامربوط, و ساده سازی مدل شما ممکن است به جلوگیری از نصب بیش از حد کمک کند.

اجرای زنده

شما در حال حاضر شروع به استفاده از پول واقعی. با این حال, جدا از اینکه برای فراز و نشیب های احساسی که ممکن است تجربه کنید تهیه شده است, چند موضوع فنی وجود دارد که باید برطرف شود. این موارد شامل انتخاب یک کارگزار مناسب و پیاده سازی مکانیزم هایی برای مدیریت ریسک های بازار و خطرات عملیاتی مانند هکرهای بالقوه و خرابی فناوری است.

قبل از رفتن زندگی می کنند, معامله گران می توانند بسیاری از طریق تجارت شبیه سازی شده یاد بگیرند, که روند تمرین یک استراتژی با استفاده از داده های بازار زندگی می کنند اما پول واقعی نیست.

همچنین در این مرحله مهم است که بررسی کنیم عملکرد ربات مشابه عملکرد تجربه شده در مرحله تست است. سرانجام, نظارت مورد نیاز است برای اطمینان حاصل شود که بهره وری بازار است که ربات برای طراحی شده بود هنوز هم وجود دارد.

خط پایین

برای معامله گران بی تجربه کاملا قابل قبول است که مجموعه ای دقیق از دستورالعمل ها را تدریس کنند و موفق شوند. با این حال, معامله گران مشتاق باید به یاد داشته باشید به انتظارات متوسط.

لیو تاکید می کند که مهمترین بخش تجارت الگوریتمی "درک اینکه ربات شما تحت چه نوع شرایط بازار کار می کند و چه زمانی خراب می شود" و "درک زمان مداخله" است."تجارت الگوریتمی می تواند پاداش, اما کلید موفقیت درک است. هر دوره یا معلمی که وعده پاداش بالا و بدون درک کافی را می دهد باید یک علامت هشدار دهنده مهم برای دور ماندن باشد.