آموزش ساخت ربات و استراتژی سودساز هوش مصنوعی
تکنولوژی هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشروی است و تریدر‌ها مشتاقانه به دنبال به کارگیری روش‌هایی مانند یادگیری ماشین در استراتژی‌های معاملاتی خود هستند. به گفته فدرال رزرو بیش از نیمی از تریدر‌های بازار‌های مالی به شیوه‌ای از استفاده ربات‌های معامله‌گر الگوریتمی مجهز شده‌اند. تا همین الآن حدود بیش از دو – سوم تریدر‌های بازار‌های مالی از وسایل معامله‌گری الگوریتمی استفاده می‌کنند.
یادگیری معامله‌گری با هوش مصنوعی شاید پیچیده به نظر بیاید، مخصوصاْ اگر تجربه استفاده از این تکنولوژی‌ها را نداشته باشید. ولی کل این فرآیند چه از نظر تئوری و چه از نظری عملی، بسیار ساده است. معامله‌گری هوش مصنوعی عملاْ حالتی است که ربات‌های خودکار معامله‌گری کار ترید کردن را انجام می‌دهند. به عبارت دیگر الگوریتمی برنامه‌ریزی شده تا در حالت وجود چند شرط مشخص در بازار بخرد یا بفروشد. روش‌های متنوعی برای استفاده از الگوریتم‌ها در فعالیت‌های معامله‌گری وجود دارد. یکی این است که الگوریتم را خودتان برنامه‌نویسی کنید.
با این وجود روش دیگر این است که اگر آشنایی لازم با برنامه‌نویسی ندارید می‌توانید برای برنامه‌نویسی از هوش مصنوعی کمک بخواهید. بسیاری از برنامه‌های معامله‌گری هوش مصنوعی اجازه دانلود الگوریتم‌های از قبل ساخته شده را به شما می‌دهند.
اکثر تریدر‌ها استراتژی‌های الگوریتمی خود را برنامه‌ریزی می‌کنند که با استفاده از آموزش توانسته اند به این مرحله دست پیدا کنند، آموزش فارکس اصفهان این امکان را فراهم میکند که علاوه بر آموزش صفر تا صد به شما، این امکان را میدهد استراتژی شخصی خود را داشته باشید اگرچه به زبان برنامه نویسی آنشایی نداشته باشید. اما اخیراْ بعضی‌ها از چت بات‌های هوش مصنوعی برای کمک به ساخت ربات‌های تریدر استفاده می‌کنند. اکثر گزینه‌های موجود در بازار هنوز هم نیازمند درک و داشتن دانش پیش زمینه‌ای از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند MQL برای متاتریدر هستند. با این حال برخی نرم‌افزار‌ها مانند Capitilise. ai اجازه توسعه استراتژی‌های معامله‌گری بدون داشتن هیچگونه پیش زمینه کدینگ و برنامه‌نویسی را به شما می‌دهند.
ربات ترید فارکس چیست؟
ربات یا بات فارکس نام غیر رسمی نرم‌افزار الگوریتمی است که معامله‌گری در فارکس را بر پایه منطق از پیش تعیین شده به صورت خودکار انجام میدهد. اگر بخواهید رباتی در زمینه معامله گری بنویسید باید به فارکس آشنایی داشته باشید. این ربات‌های معامله‌گری به گونه‌ای برنامه‌ریزی شده‌اند تا وقتی سیگنال‌های مشخصی توسط پرایس اکشن یا‌اندیکاتور‌ها یا هر چیز دیگری که تریدر انتخاب میکند یک جفت ارز را بفروشند یا بخرند.
با استفاده از APIها (رابط‌های برنامه‌نویسی نرم‌افزاری) روی هم‌گذاری می‌شوند که اجازه دریافت و ورود اطلاعات از بازار را به آن‌ها داده و می‌توانند دستور خرید یا فروش را از طریق بروکر صادر کنند، در واقع اجازه می‌دهند برنامه پلن معاملاتی را برای آن‌ها اجرا کند.
امروزه پلتفرم‌های شناخته شده‌ای در دنیای فارکس از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. از این بین می‌توان Capitilise. ai و Roboforex را نام برد.
Capitilise. ai چیست؟
Capitilise. ai چت باتی است که برای خودکار کردن معاملات فارکس به کار گرفته می‌شود. می‌توانید دستور‌های معامله‌گری خود را به زبان ساده انگلیسی به ربات بدهید و ربات با استفاده از موتور‌های از پیش ساخته شده خود آن‌ها را الگوریتم‌های خودکار معامله‌گری تبدیل میکند. Capitilise. ai با بسیاری از بروکر‌ها همکاری دارد و شامل بک تست و شبیه‌سازی نیز می‌شود تا بتوانید ببینید استراتژی تعریف شده روی حالت دمو به چه صورت عمل خواهد کرد.
برای مثال می‌توانید بنویسید اگر RSI یک ساعته EUR/USD بالای ۸۰ رفت، ۱۰۰۰ دلار EUR/USD بفروش و معامله را با ۳٪ سود ببند یا حداکثر حد ضرر نهایی بیش از ۲٪ نشود. می‌توانید دستور‌های مختلف دیگری به این گذاره‌ها مانند نقاط ورودی و خروجی چند‌گانه یا دیگر عملیات‌های بهبود دهنده استراتژی فارکس به این استراتژی‌ها اضافه کنید.
چطور از Capitilise. ai در معاملات فارکس استفاده کنیم؟
با استفاده از مراحل زیر می‌توانید از Capitilse. ai در معاملات خود استفاده کنید.
روی سیستم شخصی:
یک اکانت رایگان ai (اینجا) بسازید
اکانت ساخته شده را به اکانت بروکر خود وصل کنید
روی terms and condition ارائه شده توسط ai گزینه موافقم را انتخاب کنید
شروع به ساخت استراتژی‌های خودکار کنید
استراتژی‌های ربات فارکس با هوش مصنوعی
با تبدیل استراتژی‌های معاملاتی خودکار به حالت هنجار و نرم، تریدر‌های مختلف از استراتژی‌های متفاوتی برای استفاده از هوش مصنوعی در معاملات خود استفاده می‌کنند. در ادامه برخی از آن‌ها را معرفی می‌کنیم:
ترید با تعداد بالا (High-Frequency Trading (HFT)) و هوش مصنوعی
HFTها برنامه‌های هوش مصنوعی هستند که از سیستم‌های محاسباتی بسیار قدرتمند، سرور‌های هم مکان (سرور‌های اعمال‌کننده نزدیک سرور‌های تبادلاتی واقع شده‌اند)، ورودی داده سریع و الگوریتم‌های پیچیده برای پایش ترید‌های مختلف با سرعتی بسیار بالا استفاده می‌کنند. برخلاف تریدر‌هایی که به صورت دستی معاملات را اجرا می‌کنند، این‌ها می‌توانند کل بازار فارکس را بررسی کرده و جف ارز‌ها را در فواصل میکرو یا نانو ثانیه خرید و فروش کنند. این سیستم ترید‌های بسیار سریع اجازه میدهد تا از فرصت‌هایی که در کسری از ثانیه ایجاد می‌شوند بیشترین استفاده را ببرند.
تریدر‌های HFT مختلف از استراتژی‌های متفاوتی استفاده می‌کنند. ولی دو نوع بسیار معمول‌تر این نوع ترید آربیتراژ آماری و نشانه‌گذاری بازار هستند.
- آربیتراژ آماری – این استراتژی HFT از پایش و فرصت طلبی حاصل از تغییرات لحظه‌ای و کوتاه مدت قیمت در بازار استفاده میکند.
- نشانه‌گذاری بازار – شامل پایش قیمت‌های خرید و فروش به منظور شناسایی موقعیت‌های سود ده در قیمت خرید و فروش می‌شود
ترید الگوریتمی
این استراتژی هوش مصنوعی شامل استفاده از مدل‌های ریاضی و الگوریتم‌های از پیش برنامه‌ریزی شده هوش مصنوعی برای خودکارسازی تحلیل بازار فارکس و ترید با استفاده از استراتژی‌های خودکار است. این اولین استراتژی استفاده از هوش مصنوعی در تریدینگ بود.
فایده اولیه ترید الگوریتمی توانایی آن در خودکارسازی معاملات است. این راهکار منظم خطا‌ها، انحرافات و احساساتی که تریدر‌های انسانی را تحت تأثیر قرار میدهد حذف میکند.
خودکار شدن یک جنبه دیگر به فارکس اضافه میکند، ترید مداوم که منجر به بالا بردن نقدینگی در بازار فارکس خواهد شد. مهم‌تر از همه اینکه به تریدر‌ها امکان میدهد تا داده‌های تاریخی را بسیار سریع‌تر تحلیل کرده و الگو‌های پیچیده که ممکن است در حالت تست دستی دیده نشود را بهتر شناسایی کنند.
مدل‌های پیش‌بینی‌کننده یادگیری ماشین
مدل‌های پیش‌بینی‌کننده یادگیری ماشین حاصل بهبود ترید الگوریتمی هستند. برخلاف مورد قبلی که بر پایه ابزار‌های از پیش برنامه‌ریزی شده استوار بود، این از برنامه‌های ادراکی استفاده میکند که می‌توانند از تحلیل داده‌های تاریخی یاد گرفته و خود را با استفاده از آن‌ها بهبود ببخشند. این ویژگی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده را بسیار قوی و دقیق‌تر می‌کنند.
چطور کار می‌کنند؟
پیش از به کارگیری این مدل‌ها، تریدر‌ها معمولاْ آن‌ها را با استفاده از داده‌های نشانه‌گذاری شده (یادگیری نظارتی)، داده‌های نشانه‌گذاری نشده (یادگیری غیر نظارتی) یا عواملی که به پاداش پاسخ می‌دهند (یادگیری تقویت شده) آموزش می‌دهند.
یادگیری تقویت شده
این استراتژی ترید در واقع زیر شاخه‌ای از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده یادگیری ماشین است که در آن مدل را با استفاده از پاداش و تنبیه آموزش می‌دهید. برای مثال وقتی مدل پیش‌بینی دقیقی انجام میدهد می‌توانید به آن لایک نشان دهید. انجام این کار به الگوریتم‌های یادگیری ماشین نشان میدهد که در مسیر درست قرار گرفته و تشویق می‌شود تا در آینده تصمیمات دقیق پیش‌بینی‌کننده اینچنینی انجام دهد.
می‌توانید از این استراتژی برای تغییر سایز معامله، مدیریت ریسک و خودکارسازی ترید استفاده کنید. پاسخگویی این مدل آن را تبدیل به گزینه‌ای عالی برای ترید‌های دینامیک و غیر خطی میکند.
ساختن مدل ترید هوش مصنوعی: راهنمای قدم به قدم
با جستجوی ساده در گوگل می‌توان سایت‌ها و فروم‌های بسیاری یافت که به صورت رایگان یا با مبالغی بسیار پایین خدمات استفاده از ربات‌های هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند یا آن‌ها را برای دانلود یا فروش در اختیار شما قرار می‌دهند.
در این بخش مراحل یادگیری ساختن ربات ترید با استفاده از هوش مصنوعی را در هشت مرحله بررسی خواهیم کرد.
مرحله ۱: یادگیری دانش زمینه‌ای
پیش از ساخت مدل ترید با هوش مصنوعی موضوعی که اهمیت بسیار بالایی دارد این است که درک بالایی از بازار‌های مالی، استراتژی‌های ترید و قوانین مدیریت ریسک داشته باشید. با مفاهیمی چون تحلیل تکنیکال، تحلیل فاندامنتال و مدیریت سبد سهام آشنا شوید. این دانش به شما در ساخت مدل ترید هوش مصنوعی بسیار قوی که در برگیرنده چالش‌های واقعی دنیای مالی باشد کمک خواهد کرد.
مرحله ۲: اصول اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را فرا بگیرید
در مرحله بعد خود را با مفاهیم یادگیری ماشین مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری نظارت نشده، یادگیری تقویت شده و یادگیری عمیق آشنا کنید. در مورد الگوریتم‌های مختلف مانند رگرسیون خطی، درخت‌های تصمیم‌گیری، شبکه‌های عصبی و تکنیک‌های خوشه‌سازی یاد بگیرید. دوره‌ها و کلاس‌های آنلاین مختلفی برای کمک به یادگیری این مفاهیم وجود دارد.
مرحله ۳: تست هوش مصنوعی
مرحله بعد تست هوش مصنوعی برای اطمینان از صحت، قابلیت اطمینان و اثربخشی آن است. چندین روش وجود دارد که می‌توانید با استفاده از آن‌ها مدل‌های هوش مصنوعی را بررسی کنید که برخی از آن‌ها شامل موارد زیر هستند:
- تست جداگانه: شامل تقسیم داده‌های موجود به داده‌های آموزشی و داده‌های تست می‌شود که در آن از داده‌های آموزشی برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌شود. سپس مدل روی داده‌های تست برای بررسی عملکرد آزمایش می‌شود.
- بک تست: شامل استفاده از داده‌های تاریخی برای بررسی عملکرد مدل هوش مصنوعی روی ترید‌های گذشته است. این برای یافتن توانایی مدل در شناسایی روند و الگو‌ها در گذشته بازار به منظور تخمین پتانسیل سودآوری آن می‌تواند مورد استفاده قرار گیرد.
- شبیه‌سازی: شامل ایجاد محیط شبیه‌سازی شده است که در آن هوش مصنوعی تحت شرایط مختلف بررسی می‌شود. این برای بررسی مدل تحت سناریو‌های مختلف بازار مفید است.
- تست زنده: شامل بررسی مدل هوش مصنوعی روی محیط معاملاتی زنده برای تست عملکرد آن روی داده‌های زنده است. این می‌تواند برای بررسی انطباق‌پذیری مدل نسبت به شرایط مفید باشد.
بدون دیدگاه