کاربرد هوش مصنوعی در بازار فارکس
Oct 26, 2024
فارکسOct 26, 2024
فارکسکاربرد هوش مصنوعی در بازار فارکس
زمانی که معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی در فارکس برای اولینبار در اوایل دهه 2000 مطرح شد، صرفا امری پیش پا افتاده و غیر کاربردی به نظر میرسید. در ابتدا تنها کاری که هوش مصنوعی میتوانست انجام دهد این بود که به معاملهگران فارکس کمک کند تا با استفاده از الگوریتمهای از پیش برنامهریزیشده مبتنی بر قوانین، پیشبینیهای کلی را انجام دهند. امروزه به لطف پیشرفتهای تکنولوژیکی و ظهور ML، برنامههای هوش مصنوعی میتوانند به معاملهگران کمک کنند تا مدلهای مدیریت ریسک پیچیدهای را تولید کنند، حجم وسیعی از دادهها را تجزیه و تحلیل کرده و چندین معامله را به طور همزمان به اجرا درآورند.
این مقاله راهنمای مفصلی در مورد تکامل هوش مصنوعی در معاملات فارکس ارائه میکند. یعنی به طور مشخص مزایا و تأثیرات آن را موردبحث قرار خواهد داد. در اینجا چند استراتژی معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز مرور خواهد شد. همچنین به چگونگی انتخاب بهترین پلت فرم معاملاتی و جنبههای اخلاقی و قانونی استفاده از هوش مصنوعی در معاملات فارکس پرداخته خواهد شد.
مقدمهای بر هوش مصنوعی در فارکس
همانطور که از نام این سرفصل بهدرستی پیداست، هوش مصنوعی در فارکس شامل استفاده از برنامههای نرمافزار الگوریتمی خودکار (رباتهای معاملاتی) برای تولید سیگنالهای معاملاتی و اجرای دقیقتر معاملات است. این رباتها معمولاً بازار ارز را در زمان واقعی رصد میکنند، تغییرات قیمت را تجزیه و تحلیل کرده و از قوانین از پیش برنامهریزیشده برای باز کردن و بستن همزمان فروش چندین جفتارز استفاده میکنند. تریدرها میتوانند ابزارهای هوش مصنوعی را در پلتفرم معاملاتی خود ادغام کنند تا الگوهای بازار فارکس را پیشبینی کنند. مطالعات نشان میدهد که بیش از نیمی از معاملات فارکس خودکار هستند و بیش از دو سوم معاملهگران فارکس برای فروش از معاملات الگوریتمی استفاده میکنند.
درحالیکه استفاده از هوش مصنوعی در معاملات فارکس بدون خطا نیست، مزایای آن بیشتر از خطرات آن است. در زیر چند نمونه از این مزایا آورده شده است:
تجزیه و تحلیل سریعتر ابردادهها: راز موفقیت در معاملات فارکس توانایی تجزیه و تحلیل مجموعههای بزرگ از دادهها، ترسیم بینشها و پیشبینیهای دقیق در سریعترین زمان ممکن است. هنگام استفاده از هوش مصنوعی برای معاملات فارکس، میتوانید برنامههای ML فارکس را در سایتهای مختلف کارگزاری یا معاملاتی ادغام کنید تا دادهها را تجزیه و تحلیل، الگوهای مختلف را تست و در زمان مناسب بهدرستی بازار را پیشبینی کنید. این ابزارها میتوانند به شما کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنید و فرصتهای معاملاتی را بر اساس شواهد تجربی و نه هیجانات آنی یا شنیدهها تشخیص دهید.
زمان تحقیق کمتر: تصور کنید تحقیقات بازار فارکس قبل از اختراع نرمافزار فارکس ML چقدر خستهکننده و زمان بر بوده است. امروزه، این برنامهها میتوانند میلیونها شاخص اقتصادی، بهروزرسانیهای سایت خبری فارکس، نمودارهای قیمت تاریخی و برداشتهای رسانههای اجتماعی را در چند ثانیه جمعآوری و تجزیهوتحلیل کنند - امروزه هوش مصنوعی به معاملهگران فارکس این امکان را میدهند که با سرعت بیشتری آگاهانه تصمیمگیری کنند.
تجارت بدون احساس: یکی از دلایل اصلی تصمیمات معاملاتی هیجانی و غیرمنطقی، احساسات انسانی است. حسهایی همچون ترس ازدستدادن (FOMO)، اضطراب و یا طمع. احساسات میتوانند در معاملات فارکس مضر باشند. برخلاف انسانها، یک سیستم هوش مصنوعی هیچ سوگیری عاطفی ندارد و همین امر این امکان را فراهم می کند تا تصمیماتی منطقیتر با پتانسیل موفقیت بالاتر بگیرد.
معاملات 24/7: هنگام معامله دستی، فرصت های سودآور را به دلیل اختلاف منطقه زمانی از دست خواهید داد. در مقابل، رباتهای معاملاتی هوش مصنوعی میتوانند به صورت شبانه روزی کار کنند تا شما اطمینان حاصل کنید که میتوانید از هر فرصتی که پیش میآید، صرف نظر از زمان، استفاده کنید.
Ai trading چیست؟
Ai Trading خریدوفروش خودکار داراییهایی مانند سهام، ارزها، کالاها و ارزهای دیجیتال با استفاده از الگوریتمهای پیشرفته برای شناسایی فرصتهای معاملاتی و انجام معاملات از طرف شما است. هوش مصنوعی با حذف مداخلات دستی که منجر به اشتباهات و فرصتهای ازدسترفته میشود، معاملاتی کارآمدتر و سودآورتر را امکانپذیر میکند – درحالیکه ظرفیت بیشتر آن در تجزیه و تحلیل دادهها نسبت به معاملهگران انسانی به آن اجازه میدهد تا پیشبینیهای دقیقتری در مورد روند بازار آینده و فرصتهای در دسترس انجام دهد.
هوش مصنوعی نهتنها تجزیه و تحلیل و اجرای معاملات را سرعت میبخشد، بلکه مدیریت ریسک بهتر را با حذف تصمیمگیری مبتنی بر احساسات و کاهش خطاها تضمین میکند. علاوه بر این، میتواند ناهنجاریهای بازار را که معاملهگران انسانی به دلیل حساسبودن به نوسانات بازار از دست میدهند، شناسایی کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی از قوانین از پیش تعیین شده پیروی میکنند که ثبات و نظم و انضباط را تضمین میکند. سیستمهای معاملاتی هوش مصنوعی همچنین با خودکار کردن وظایف تکراری و آزادکردن منابع برای ابتکارات استراتژیکتر، به کاهش هزینههای سرمایهگذاری کمک میکنند. هوش مصنوعی میتواند بدون نیاز به استراحت، بازارهای سهام را به طور مداوم تحتنظر داشته باشد که همین امر به آن امکان میدهد تحلیلها را سریعتر از انسانهایی انجام دهد که ممکن است توسط ساعات کاری و سایر عوامل محدود شدهاند.
بسته به اهداف و پلتفرم انتخابی شما، رویکردهای مختلفی برای استفاده از هوش مصنوعی برای معاملات وجود دارد. برخی از پلتفرمهای معاملاتی هوش مصنوعی خدمات کاملاً خودکار ارائه میکنند که در آن نرمافزار داراییها را به طور خودکار از طرف شما میخرد و میفروشد.
اگر میخواهید نرمافزار معاملاتی هوش مصنوعی خود را ایجاد کنید، بهتر است به دنبال یک توسعهدهنده معتبر باشید که بتواند یک راهحل آسان plug-and-play سازگار با پلتفرمهای موجود طراحی کند. این باعث صرفهجویی در زمان و هزینه و همچنین انعطافپذیری برای آزمایش استراتژیهای مختلف معاملات هوش مصنوعی میشود. با اینحال، یادآوری این نکته مهم است که اثربخشی سیستمهای معاملاتی هوش مصنوعی بهشدت به کیفیت دادههای آموزشی متکی است. هرگونه عدم تطابق بین دادههای آموزشی و شرایط واقعی بازار میتواند منجر بهپیش بینیهای نادرست شود؛ بنابراین بسیار مهم است که ابزارهای هوش مصنوعی به طور منظم از نظر دقت آزمایش شوند.
تکامل هوش مصنوعی در معاملات فارکس
هنگامی که بازارهای مالی ارز، سیستم نرخ ارز شناور را پذیرفتند و معاملات فارکس در دهه 1970 آغاز شد، معامله گران اساساً تصمیمات خود را بر اساس تحلیل دستی شاخص های فنی اتخاذ میکردند. هیچکس تصور نمی کرد که چند دهه بعد، هوش مصنوعی در مرکز این زمینه قرار گیرد. با این حال، چند سال بعد، در دهه 1980، معاملات الگوریتمی شروع به جلب توجه کرد. در ابتدا، استفاده از مدلهای ریاضی ساده و استراتژیهای مبتنی بر قانون برای تجزیه و تحلیل بازارهای فارکس و خودکارسازی اجرای تجارت، اساسی بود.
بعدها، در دهه 1990 و اوایل دهه 2000، کارشناسان صنعت شروع به بررسی پتانسیل استفاده از ML در معاملات فارکس کردند. برخلاف الگوریتمهای اولیه هوش مصنوعی مبتنی بر قانون، مدلهای ML میتوانند در زمان واقعی با شرایط بازار در حال تحول آشنا شوند و آنها را دقیقتر آنالیز کنند.
در اواخر دهه 2000، مفاهیم شبکههای عصبی (الگوریتمهای ML که میتوانند عملکرد مغز انسان را تقلید کنند) و معاملات با فرکانس بالا (HFT) نیز مورد توجه قرار گرفتند. این پیشرفتها به معاملهگران فارکس این امکان را داد که سیستمهای هوش مصنوعی پیچیدهتر و چندوجهیتری ایجاد کنند که میتواند بخشهای بزرگی از دادههای تاریخی را تجزیه و تحلیل کرده و بینش مفیدی را در چند ثانیه به دست آورد.
پیشرفتها در اواخر دهه 1990 و اوایل دهه 2000، تغییراتی اساسی پدید آورد که عمدتاً علت اصلی، کاربرد هوش مصنوعی در معاملات فارکس بودند. پس از آن، همه چیز صورت بندی جدیدی پیدا کرد. این فناوری از شبکههای عصبی چندلایه، مانند شبکههای حافظه کوتاهمدت (LSTM) و شبکههای عصبی مکرر (RNN) برای تجزیه و تحلیل هزاران یا میلیونها مجموعه داده به طور همزمان استفاده میکند. آنها علاوه بر توانایی پردازش مقادیر زیادی از داده ها، می توانند پیش بینی های دقیق تری انجام دهند، الگوهای پیچیده را شناسایی کنند و تضمین می کنند که معامله گران هیچ فرصتی را از دست نخواهند داد.
علاوه بر این در سالهای اخیر، صنعت معاملات فارکس علاقه فزایندهای به استفاده از تحلیل احساسات بازار و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای نظارت بر ادراک بازار از ارزهای مختلف داشته است. این ابزارها معمولاً اینترنت را برای پستهای رسانههای اجتماعی و مقالات خبری جستجو میکنند که میتواند الگوهای بازار آینده را تحتتأثیر قرار دهد و به معاملهگران دید جامعتری از بازار بدهد.
همانطور که حتماً متوجه شدهاید، بیشتر این نقاط عطف بر بهبود دو جنبه اصلی متمرکز شدهاند: 1- تجزیه و تحلیل بازار 2- مدیریت ریسک.
· تأثیر بر تحلیل بازار
چه کسی تصور میکرد که ادغام هوش مصنوعی در تجزیهوتحلیل بازار بتواند معاملات فارکس را تا این حد متحول کند؟ سیستمهای هوش مصنوعی پردازش حجم زیادی از دادهها و بهدستآوردن دید به موقع را در عرض چند ثانیه ممکن کردهاند. بهموقع بودن باعث میشود معاملهگران فرصتهای بالقوه را از دست ندهند و شناسایی سرنخهای فارکس از جمله نقاط ورود و خروج سودآور آسان شود.
· افزایش مدیریت ریسک
برنامههای هوش مصنوعی میتوانند معاملات مختلف را تجزیهوتحلیل کرده و بر اساس میزان تحمل ریسک آنها را برچسبگذاری کنند. چنین ابزارهای خودکار مدیریت ریسک، اتکا به شنیدهها و هیجانات را هنگام تصمیمگیری در مورد معاملات فارکس از بین میبرد. معاملهگران همچنین میتوانند از هوش مصنوعی برای نظارت بر الگوهای معاملاتی و شناسایی ناهنجاریها استفاده کنند.
نقش ML در فارکس
درحالیکه استفاده از هوش مصنوعی در معاملات در دهه 1980 آغاز شد، تا قبل از معرفی الگوریتمهای ML در دهه 2000 نزد تریدرها محبوبیت چندانی نداشتند. ML این امکان را برای برنامههای هوش مصنوعی فراهم کرد تا با روندهای بازار سازگار شوند و بر اساس جدیدترین دادهها تصمیمات معاملاتی منطقی بگیرند. برخلاف الگوریتمهای اولیه هوش مصنوعی مبتنی بر قانون، مدلهای ML بدون نیاز به نیروی انسانی کار میکنند.
علاوه بر سادهسازی کار تریدر، این جنبه اتوماسیون الگوریتمهای ML تجزیهوتحلیل مجموعههای داده بزرگ و اجرای معاملات بهصورت خودکار در فرکانسها و سرعتهای بالا را امکانپذیر میسازد و معاملهگران را قادر میسازد تا از ناکارآمدیهای بازار که ممکن است با چشم غیرمسلح آشکار نباشد، نهایت بهره را ببرند.
یکی دیگر از نقشهای مهم ML در معاملات، فرار از ریسک است. این قابلیت از حقایق و ارقام استفاده میکند و اتکا به احساسات و هیجانات آنی را حذف کند - هیجاناتی که اغلب منجر به تصمیمات معاملاتی پرخطر میشود. مهمتر از آن، ML معاملهگران را قادر میسازد تا الگوهای ریسک پیچیدهای را بر اساس شرایط بازار و دادههای تاریخی ایجاد کنند. این مدلها معمولاً معاملات را بر اساس نوسانات، رکودها و افزایش بالقوه سطوح ریسک برچسبگذاری میکنند. این ماشینهای هوشمند جدید به شما کمک میکنند تا تصمیمات آگاهانهتری بگیرید.
استراتژیهای معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی
ازآنجاییکه استراتژیهای معاملاتی خودکار تبدیل به هنجار میشوند، معاملهگران مختلف استراتژیهای متفاوتی را برای استفاده از فناوری هوش مصنوعی ایجاد کردهاند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:
معاملات با فرکانس بالا (HFT) و هوش مصنوعی
HFTها برنامههای هوش مصنوعی هستند که از سیستمهای محاسباتی قدرتمند، سرورهای هممکان (قراردادن سرورهای اجرایی نزدیک به سرورهای مبادلهای)، فیدهای داده با تأخیر کم و الگوریتمهای پیچیده برای پردازش معاملات مختلف با سرعت بسیار بالا استفاده میکنند. برخلاف معاملاتی که بهصورت دستی انجام میشوند، آنها میتوانند بازار فارکس را تجزیهوتحلیل کرده و جفتارز را در میکروثانیه یا نانوثانیه بفروشند یا بخرند. این اجرای سریع برقآسا آنها را قادر میسازد تا از ناکارآمدیهای بازار (مانند کاهش ارزش بازار سهام) بهره برده و در کسری از ثانیه از فرصتها استفاده کنند.
معاملهگران HFT مختلف از استراتژیهای متفاوتی استفاده میکنند. بااینحال، دو مورد از رایجترین آنها آربیتراژ آماری و مارکگذاری بازار است.
آربیتراژ آماری: این استراتژی معاملاتی HFT شامل نظارت و استفاده از اختلاف قیمتهای کوتاهمدت در اوراق بهادار مرتبط است.
مارکگذاری بازار: شامل نظارت بر قیمتهای خریدوفروش برای شناسایی فرصتهای سودآور در قیمتهای پیشنهادی (تفاوت بین قیمتهای درخواستی اوراق بهادار و قیمتهای پیشنهادی) است.
درحالیکه HFT نقدینگی بازار فارکس را افزایش میدهد، چندی از منتقدین فکر میکنند که تمرکز این استراتژی بر ناکارآمدی بازار، آن را ناعادلانه میکند. برخی دیگر میگویند که توانایی آن برای اجرای چندین معامله به طور همزمان میتواند بازار در حال تحول فارکس را بیثباتتر کند. علاوه بر این، برخی نگرانیهای خود را در مورد توانایی آن برای کمک به دستکاری بازار در صورت عدم تنظیم صحیح مطرح کردهاند.
معاملات الگوریتمی
برخی از تریدرها آن را معاملات جعبه سیاه یا algo-trading مینامند. این استراتژی معاملاتی هوش مصنوعی شامل استفاده از مدلهای ریاضی و الگوریتمهای هوش مصنوعی از پیش برنامهریزیشده برای خودکارسازی تحلیل بازار فارکس و اجرای معاملات با استفاده از استراتژیهای خودکار است. این اولین استراتژی هوش مصنوعی در معاملات بود. همانگونه که گفته شد مزیت اصلی معاملات الگوریتمی توانایی آن در «خودکارسازی» معاملات است. این رویکرد منضبط، خطاها، سوگیریها و احساساتی را که اغلب بر معاملهگران انسانی تأثیر میگذارد، از بین میبرد. اتوماسیون همچنین معاملات مداوم و پویا را تضمین کرده و به نقدشوندگی بازار فارکس کمک میکند. مهمتر از همه، معاملهگران را قادر میسازد تا دادههای تاریخی بازار را سریعتر تجزیهوتحلیل کنند و الگوهای پیچیدهای را شناسایی کنند که اگر همه کارها را بهصورت دستی انجام میدادند، ممکن بود نادیده گرفته شوند.
البته، این مزایا نمیتواند بدون اشکال باشد. منتقدان استدلال میکنند که این امر میتواند منجر به اختلالات پیشبینینشده بازار شود. بهعنوانمثال، در روزهای اولیه این استراتژی، منجر به چندین سقوط ناگهانی (افت و افزایش ناگهانی ارزش جفتارز) بازار ارز شد.
مدلهای پیشبینی ML
استراتژیهای مدلسازی پیشبینیکننده ML با هدف بهبود الگوی معاملاتی مطرح شد. بر خلاف دومی که بر ابزارهای از پیش برنامهریزیشده تکیه میکرد، آنها از برنامههای دیداری استفاده میکردند که میتوانستند از تجزیهوتحلیل دادههای تاریخی فراتر روند و بهتنهایی پیشرفت کنند. این ویژگی باعث میشود مدلهای پیشبینی ML پاسخگوتر و دقیقتر باشند.
روندهای آینده: هوش مصنوعی در فارکس
همانطور که افراد بیشتری از فناوری هوش مصنوعی در چشمانداز معاملات استقبال میکنند، میتوانید انتظار روندهای زیر را داشته باشید.
· مقررات بیشتر
همانطور که اشاره کردیم، سهامداران در حال حاضر نگرانیهایی را در مورد پیامدهای اخلاقی و قانونی استفاده از هوش مصنوعی در معاملات مطرح کردهاند. در نتیجه، احتمالاً شاهد ایجاد مقررات بیشتری برای اطمینان از معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی خواهیم بود.
· افزایش اتوماسیون
با ظهور فناوری هوش مصنوعی که میتواند احساسات بازار و NLP را بسنجد، الگوریتمهای هوش مصنوعی به طور فزایندهای دقیقتر و کارآمدتر میشوند؛ بنابراین، ما احتمالاً شاهد افزایش محبوبیت آنها خواهیم بود که منجر به افزایش درصد معاملات خودکار میشود. در حال حاضر، برخی افراد پیشنهاد میکنند که تعداد معاملات خودکار بسیار بالاتر از 50٪ است.
· سادهسازی معاملات فارکس
معاملات فارکس در ابتدا متعلق به چند متخصص مالی بود که تخصص تجزیهوتحلیل دادههای پیچیده تاریخی بازار را داشتند. بااینحال، به لطف هوش مصنوعی، اکنون میتوانید تجزیهوتحلیل بازار را خودکار کنید و تصمیمات معاملاتی آگاهانه بگیرید، حتی اگر یک متخصص مالی نباشید. هر چه معامله سادهتر شود، افراد بیشتری تمایل به معامله در فارکس دارند.
· اهمیت روزافزون محاسبات کوانتومی
معرفی معاملات با فرکانس بالا نیاز به سرعت در دنیای معاملات فارکس را تشدید کرده است. در نتیجه، این صنعت احتمالاً جزو اولین صنایعی خواهد بود که از ابر محاسبات کوانتومی در آینده استفاده میکند. پس از پیشرفت کامل، کامپیوترهای کوانتومی کاربران را قادر میسازد تا تحلیلهای پیچیدهای را انجام دهند و الگوهای پیچیده را سریعتر از رایانههای معمولی استخراج کنند.
بهترین نرمافزار و رباتهای معاملاتی هوش مصنوعی
رباتهای معاملاتی مختلف هوش مصنوعی دارای مزایا و معایب متفاوتی هستند. در زیر خلاصهای از بهترین نرمافزارها و رباتهای معاملات هوش مصنوعی فارکس آورده شده است.
· Meta Trader
- سازگار با چندین پلتفرم معاملاتی فارکس
- پیشفرضهای قابلتنظیم را ارائه میدهد
- اجازه میدهد تا استراتژیهای معاملاتی آزمایش مجدد انجام شود
- ارائه ابزارها و شاخصهای تحلیل تکنیکال جامع
· QuantConnect
- شبکههای الگوریتمی قدرتمند
- به طور کامل در فضای ابری اجرا میشود
- جامعه آنلاین گسترده
- از ارزهای دیجیتال پشتیبانی میکند
· ZuluTrader
- این دارای یک ویژگی معاملاتی اجتماعی است که به کاربران اجازه میدهد معاملات را از تریدرهای باتجربه کپی کنند
- استراتژیهای معاملاتی خودکار را ارائه میدهد
- از بازپخش دادههای تاریخی برای بهینهسازی استراتژی معاملاتی پشتیبانی میکند
- سازگار با چندین افزونه کاربردی
· cAlgo & cTrader
- اجرای سریع
- از معاملات الگوریتمی پشتیبانی میکند
- کمک به افزایش شفافیت بازار
- رابط کاربرپسند
- مناسب برای تجار صنعتی و خردهفروشی
معیارهای انتخاب بهترین نرمافزار هوش مصنوعی
انتخاب یک نرمافزار معاملاتی خوب میتواند تجربه ترید شما را به میزان قابلتوجهی بهبود ببخشد. درحالیکه هیچ تعریف جهانی از نرمافزار معاملاتی ایدهآل وجود ندارد، بهترین گزینه باید ویژگیهای زیر را ارائه دهد:
1- ارائه مستندات واضح و شفافیت در مورد نحوه عملکرد الگوریتمها و فرایندهای تصمیمگیری آن
2- امکان مدیریت ریسک، مانند دستورات توقف ضرر، برای محافظت در برابر ضررهای شدید
3- تجزیهوتحلیل دادهها در زمان واقع
4- دردسترسبودن گزینههای سفارشیسازی استراتژیهای معاملات
5- ادغام با پلتفرمهای معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی ترجیحی شما
6- پروتکلهای امنیتی مناسب دادهها و سیاستهای حفظ حریم خصوصی واضح برای محافظت از سرمایه شما
7- رابط کاربرپسند
8- آموزش برای کاربران جدید
9- قیمت شفاف و مناسب
نحوه ایجاد ربات معاملاتی Ai
رباتهای معاملاتی هوش مصنوعی مزایای متعددی را ارائه میکنند، از زمان پردازش سریع و مهارت بالا در انجام سریع معاملات تا حذف سوگیری عاطفی و عملکرد دقیق شبانهروزی. بااینحال، آنها باید با مکانیسمهای مؤثر کنترل ریسک و شیوههای تجزیهوتحلیل بازار همراه شوند. علاوه بر این، بسیار حیاتی است که استراتژیهای معاملاتی هوش مصنوعی به طور منظم ارزیابی و تنظیم شوند تا تحت شرایط بازار در حال تحول مؤثر باقی بمانند.
مرحله اول در ایجاد ربات معاملاتی هوش مصنوعی، انتخاب یک «الگوریتم» است. انواع مختلفی از روشها وجود دارد. همه مزایا و معایب متفاوتی دارند. عاقلانه است که قبل از انتخاب خود، در مورد هر یک به طور کامل تحقیق کنید. پس از انتخاب، یک پلتفرم باید آن را با قابلیت های بک تست پشتیبانی کند. پس از آن، راهاندازی یک محیط توسعهدهنده و برنامهنویسی شده در پایتون یا زبان برنامهنویسی دیگر لازم است؛ اگرچه گزینههای دیگری نیز وجود دارد!
هنگامی که یک ربات معاملاتی هوش مصنوعی برنامهریزی شد، باید به یک بورس اوراق بهادار متصل شده و برای معاملات پیکربندی شود. همچنین باید یک سیستم ثبت اطلاعات قوی بهمنظور شناسایی سریع مسائل و بهینهسازی عملکرد الگوریتمی ایجاد کنید. علاوه بر این، جلسات آموزشی منظم مدل هوش مصنوعی شما برای جلوگیری از تطبیق بیش از حد ضروری است. در غیر این صورت ممکن است بیش از حد به اطلاعات تاریخی متکی شود و در بازارهای جدید ضعیف عمل کند.
برای آزمایش مؤثر یک ربات معاملاتی هوش مصنوعی، توصیه میشود از معاملات مجازی استفاده کنید که در آن یک ربات معاملهگر هوش مصنوعی بدون درگیرشدن در معاملات واقعی با پول مجازی معامله میکند. معاملات مجازی کاربر را قادر میسازد تا استراتژیهای مختلف را آزمایش کند و پارامترهای آن را برای حداکثر نتایج بهینه سازد. انجام تجزیهوتحلیل عملکرد منظم برای ارزیابی سوابق سود و زیان، معیارهای نرخ برد و غیره به کاربر این امکان را میدهد که عملکرد را باتوجهبه شرایط متغیر بازار تنظیم و ارتقا دهد.
قبل از استفاده از رباتهای معاملاتی هوش مصنوعی در بازارهای زنده، چند نکته ضروری وجود دارد که باید در نظر داشته باشید. اول از همه، آشنایی با قوانین محلی شما در مورد معاملات الگوریتمی است. بعدی محافظت در برابر خطرات فنی مانند خرابی سیستم، مشکلات اتصال و یا عدم دقت داده است. در نهایت باید تدابیری برای کاهش اثر آنها بر روی سود شما با استفاده از خطاها و افزونگیهایی که در برابر این خطرات بالقوه محافظت میکنند وجود داشته باشد.
ایجاد یک ربات معاملاتی هوش مصنوعی فرصتی بینظیر برای پر کردن شکاف بین امور مالی و فناوری فراهم میکند و راه را برای استراتژیهای معاملاتی خودکار قدرتمند باز خواهد کرد. درحالیکه توسعه یک نیاز به بررسی و برنامهریزی دقیق دارد، بازده بلندمدت آن ممکن است سرعت و دقت بینظیری را هنگام انجام معاملات ارائه دهد؛ فقط به یاد داشته باشید که سبد خود را با دقت متنوع کنید.
جمعبندی
همانطور که پیشرفتهای فنی چشمانداز مالی را متحول میکند، هوش مصنوعی به طور فزایندهای به یک ویژگی اساسی در معاملات تبدیل میشود که بهخوبی تجزیهوتحلیل سریعتر حجم بزرگی از دادهها را امکانپذیر کرده و دید ارزشمندتری را در زمان واقعی ایجاد میکند. این امر معاملهگر فارکس را قادر میسازد تا از فرصتهای بازار که در غیر این صورت از دست میداد، بیشترین بهره را ببرد.
توانایی هوش مصنوعی در ازبینبردن احساسات انسانی نیز منجر به تصمیمات معاملاتی منطقیتر میشود. علاوه بر این مزایا، استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در معاملات با چندین نگرانی اخلاقی و قانونی مانند عادلانهبودن، شفافیت و تأثیرات بالقوه آن بر نوسانات بازار همراه است. بسیاری از این مسائل را میتوان با مقررات مناسب حل کرد. زمانی که این اتفاق بیفتد، احتمالاً شاهد افزایش فوقالعادهای در استفاده از هوش مصنوعی در معاملات خواهیم بود.