تجارت فرصتی عالی برای کسب درآمد است. در حقیقت ، از آنجا که تمام ایده تجارت روزانه به افراد عادی معرفی شده است ، واقعیت این است که بسیاری از افراد شغل خود را ترک کرده اند تا به معامله گران روز تبدیل شوند.
در گذشته ، این امکان پذیر نبود زیرا نرم افزار اجرای معاملات در دسترس نبود. علاوه بر این ، این اطلاعات برای معامله گران خرده فروشی در دسترس نبود.
بسیاری از افراد در اقدامات مساوی پول خود را ساخته و از دست داده اند. در حقیقت ، ما اخیراً داستانی از یک بانکدار 45 ساله را شنیدیم که از تجارت برتر به روز استعفا داد. او چند روز پس از شروع کار از پول نقد فرار کرد (شاید به این دلیل که او استراتژی نداشت).
در گذشته داستانهای مشابه بسیار زیاد گفته شده است. بنابراین ، برای شما به عنوان یک معامله گر ، بسیار مهم است که هوشیار باشید و از استراتژی های مناسب برای جلوگیری از ایجاد این ضررها استفاده کنید (اشتباهات دیگری که باید از آن جلوگیری کنید).
صدها استراتژی در آنجا وجود دارد. این استراتژی ها برای مدت زمان طولانی آزمایش و اثبات شده است. بنابراین ، به عنوان یک معامله گر ، ایده این است که چند استراتژی پیدا کنید و از آنها در انواع مختلف بازارها استفاده کنید.
در این مقاله ، ما شما را با تجارت الگوریتمی آشنا خواهیم کرد و چند جزئیات در مورد نحوه توسعه استراتژی تجارت خود را برجسته می کنیم.
تجارت الگوریتمی چیست؟
تجارت الگوریتمی مفهومی است که در آن از کدهای مختلف برای تراز کردن شاخص های فنی خود با آن استفاده می کنید.
در گذشته ، تجارت الگوریتمی حفظ افرادی بود که دارای تجربه و تخصص کد نویسی زیادی بودند. امروز ، هرکسی بدون این دانش قادر است الگوریتم های خود را توسعه دهد و آنها را با استفاده از یک استراتژی ساده کشیدن و رها کردن اجرا کند.
استراتژی کشیدن و رها کردن یکی از مواردی است که شما ابزارهای قبلاً توسعه داده شده و آنها را به ترتیب می کشید.
بعد از اینکه ابزارهای الگوریتمی خود را توسعه داده اید ، می توانید آنها را برای اجرای معاملات در هنگام حضور در آنجا و زمانی که نیستید ، مستقر کنید. همچنین می توانید الگوریتم هایی را ایجاد کنید تا به طور خودکار به شما هشدار دهد که یک بازار خاص انتظارات تجاری شما را برآورده کند.
تجارت خودکار. آیا باید آن را امتحان کنید؟
مؤلفه های اصلی برای توسعه استراتژی های الگوریتمی تجارت
برای تدوین استراتژی های تجارت خوب الگوریتمی ، تعدادی از موارد مورد نیاز است.
یکی ، شما به شاخص ها نیاز دارید. تمام ایده این است که وقتی معیارهای خاصی از شاخص های فنی رعایت شود ، عمل کنیم.
شاخص های معاملاتی روز
بسیاری از شاخص های فنی وجود دارد که می توانید از آنها استفاده کنید ، با این حال توصیه می کنیم فقط چند شاخص را که در تجربه معاملاتی خود به خوبی تسلط یافته اید ، ترکیب کنید. توصیه می کنیم:
با داشتن این مجموعه از شاخص ها ، در جهت درست قرار خواهید گرفت.
ورودی ها ، متغیرها ، ویژگی های ریاضی
این ورودی ها معمولاً برای ایجاد یک الگوریتم به گره های دیگر اختصاص می یابد. معمولاً چهار نوع ورودی در دسترس است که شامل: رشته ، عدد صحیح ، بولی و شماره است.
بعد ، متغیرها را داریم. برای هر نوع داده معمولاً متغیرهای متفاوتی وجود دارد. این انواع داده ها عبارتند از: بولی ، شماره ، متن و زمان تاریخ. این متغیرها به الگوریتم می گویند چه کاری باید انجام شود و چه موقع.
جنبه های مهم بعدی ویژگی های ریاضی است که شامل: +، -و = در میان دیگران است.
آخر ، منطق بسیار مهم است. آنها شامل: و ، و یا. به عنوان مثال ، شما می توانید الگوریتم را برای باز کردن تجارت خرید هنگامی که ارزش RSI 29 است و Stochastics در 28 است ، هدایت کنید. در اینجا ، می توانید از هر دو استفاده کنید.
پشتوانه استراتژی های تجارت Algo خود را
یکی از مهمترین جنبه های توسعه ابزار برای درج در استراتژی های تجارت الگوریتمی ، تعیین مدت زمان است. برای یک معامله گر روز ، استفاده از مقادیر بلند مدت مانند میانگین حرکت 200 روزه اشتباه است.
واقعیت این است که چیز درستی را به شما نمی گوید. بنابراین ، شما باید از مدت زمان کوتاه مدت در تهیه برنامه های خود استفاده کنید.
بعد از اینکه مشاور خبره خود را توسعه داده اید (اصطلاح دیگری برای الگوتیتم ها) ، مهمترین کاری که باید انجام دهید ، پشت سر گذاشتن آن است. اگر این کار را نکرده اید ، می توانید مطمئن باشید که موفق نخواهید شد.
Backtesting فرصتی به شما می دهد تا به موقع الگو خود را برگردانید و ببینید که چقدر خوب عمل کرده است. اگر فهمیدید که این کار خوب انجام نشده است ، احتمال دارد که در آینده این کار را به خوبی انجام ندهد ، بنابراین باید از آن جلوگیری کنید.
از طرف دیگر ، می توانید آن را دوباره بسازید و از آن استفاده کنید تا به درستی کار کند.
3 مرحله برای تقویت استراتژی های معاملاتی خودکار خود
این سه مرحله است که شما لزوماً نیازی به دانستن آن ندارید ، اما آنها می توانند در ایجاد استراتژی های تجارت الگوریتمی خود تقویت بیشتری کنند.
تجزیه و تحلیل فنی ، اساسی و احساساتی را درک کنید
اول ، شما باید درک اساسی از تجزیه و تحلیل فنی ، اساسی و احساساتی داشته باشید. با درک خوب در این مورد ، در موقعیت بهتری برای ایجاد برنامه های خود قرار خواهید گرفت.
ایجاد این الگوریتم ها بدون داشتن دانش در این سه غیرممکن است ، زیرا شما نمی توانید از شاخص هایی که قبلاً ذکر کردیم به درستی استفاده کنید.
اصول برنامه نویسی را درک کنید
شما همچنین باید بهترین کار را برای یادگیری در مورد برنامه نویسی انجام دهید (ایده آل ترین پایتون است). این زبان به شما کمک می کند تا فرمول های ریاضی را در فرآیند تجارت خود بسیار بهتر از کشیدن و رها کنید.
از آنجا که این یک هدف بلند مدت است ، شما باید وقت خود را برای یادگیری و درک روند انجام دهید. خوشبختانه ، چندین روش رایگان وجود دارد که می توانید برای یادگیری در مورد پایتون استفاده کنید. می توانید از وب سایت هایی مانند EDX ، Coursera و Udacity استفاده کنید.
پس از یادگیری همه اینها ، اکنون باید از درک خود در مورد بازارها برای توسعه مدل های با کیفیت استفاده کنید. این مدل ها بر اساس تجزیه و تحلیل فنی و اساسی خواهند بود.
به عنوان یک مبتدی ، مدل ها برای ایجاد زمان می گذارند.
تجارت خود را ایجاد و آزمایش کنید
پس از ایجاد الگوریتم ها ، باید آنها را برای چند ماه آزمایش کنید. استفاده از مدل ها بدون اینکه وقت خود را برای آزمایش آنها انجام دهید ، همانطور که فقط گفتیم ، برای شما خطرناک خواهد بود. این امر به این دلیل است که شما یک مدل یا الگوریتم می خواهید که به ابعاد مختلف بازارها پاسخگو باشد.
به عنوان مثال ، هنگامی که دو قطعه داده به طور همزمان منتشر می شوند ، شما مدلی می خواهید که به سودآورترین روش پاسخگو باشد.
به یاد داشته باشید که هیچ الگوریتم معاملاتی خودکار همیشه کامل نیست. حتی مدل های ایجاد شده توسط بهترین ریاضیدانان اغلب اشتباه هستند.
بنابراین ، اطمینان حاصل کنید که مدل های شما خطرات مرتبط با دارایی مالی را در نظر می گیرند.
