پیش بینی تجارت مدت هاست که برای معامله گران و سرمایه گذاران یک کار چالش برانگیز بوده است. با وجود بسیاری از عوامل موثر بر بازار، پیش بینی دقیق نتایج و تصمیم گیری آگاهانه دشوار است. با این حال، پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی (AI) یک روش پیشرفت را معرفی کرده است که بازی پیش بینی تجارت را تغییر می دهد. در این مقاله، چگونگی متحول کردن هوش مصنوعی در صنعت و روش جدیدی را که معامله‌گران برای به دست آوردن مزیت رقابتی استفاده می‌کنند، بررسی خواهیم کرد.

روش مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تجارت نشان‌دهنده یک پیشرفت مهم در صنعت است، با پتانسیل تغییر رویکرد معامله‌گران به بازار. برخلاف روش‌های سنتی که بر داده‌ها و روندهای تاریخی تکیه می‌کنند، روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها در زمان واقعی استفاده می‌کنند. این به معامله گران اجازه می دهد تا به جای تکیه بر اطلاعات قدیمی، الگوها را به سرعت شناسایی کنند و براساس شرایط فعلی بازار تصمیمات آگاهانه بگیرند. نتیجه یک رویکرد دقیق تر و کارآمدتر برای پیش بینی تجارت است که می تواند به معامله گران کمک کند تا سود را به حداکثر برسانند و ریسک را به حداقل برسانند. با اتخاذ این روش نوآورانه، معامله گران می توانند یک مزیت رقابتی به دست آورند و در یک صنعت به سرعت در حال توسعه از منحنی جلوتر بمانند.

مفهوم انقلابی پیش‌بینی تجارت هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، یادگیری ماشینی به عنوان ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی نتایج تجارت و کسب مزیت رقابتی در بازار ظاهر شده است. با این حال، دقت و قابلیت اطمینان این مدل‌ها را می‌توان با ترکیب یک مفهوم جدید برای پیش‌بینی تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی، حتی بیشتر بهبود بخشید.

پیش‌بینی تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی به فرآیند برچسب‌گذاری نه تنها نقاط داده، بلکه پیش‌بینی‌های انجام‌شده توسط مدل استراتژی تجاری زیربنایی اشاره دارد. این به شناسایی سطح اطمینان پیش بینی ها کمک می کند و می تواند به معامله گران کمک کند تا دقت مدل را بهتر درک کنند. معامله گران با گنجاندن پیش بینی تجارت در استراتژی های معاملاتی خود، می توانند تصمیمات آگاهانه تری بر اساس پیش بینی های انجام شده توسط مدل بگیرند و تحمل ریسک خود را بر این اساس تنظیم کنند.

در شرکت ما، چندین ماه است که از متا لیبلینگ استفاده می کنیم و نتایج چشمگیر بوده است. با به دست آوردن درک بهتری از سطوح اطمینان پیش‌بینی‌هایمان، توانسته‌ایم تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد اینکه کدام معاملات را دنبال کنیم و چه میزان ریسک را متقبل شویم، بگیریم. این منجر به افزایش سودآوری و استفاده کارآمدتر از سرمایه تجاری ما شده است.

ایده اصلی این مفهوم این است که ما یک EA کارآمد و در نهایت سودآور با استفاده از منطق تجارت دستی داریم. این می تواند یک EA با استفاده از MACD، یا Price Action یا هر ایده دیگری باشد. در هر صورت، EA زمان هایی را برای باز کردن معاملات جدید مشخص می کند. وقتی در بک‌آست اجرا می‌شود، معاملاتی که EA راه‌اندازی می‌کند، تجزیه و تحلیل می‌شوند و برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده می‌شوند. سپس مدل آموزش‌دیده هوش مصنوعی به عنوان دستیار استراتژی اصلی EA کار می‌کند و از آن استفاده می‌شود یک معامله را قبل از ارسال به کارگزار تایید کنید.

بنابراین به طور خلاصه، پیش‌بینی تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی به مزایای زیر منجر می‌شود:

• دقت استراتژی پایه EA را بهبود می بخشد
• ریسک از دست دادن معاملات را کاهش می دهد

چگونه می توان پیش بینی تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی را در یک مشاور متخصص ایجاد و ادغام کرد؟

گردش کار شامل سه مرحله اصلی است:

1. جمع آوری داده ها از معاملات بک تست اجرا شده توسط EA اصلی

2. از داده های جمع آوری شده برای آموزش مدل هوش مصنوعی استفاده کنید

3. مدل AI آموزش دیده را در کد MQL ادغام کنید

1. جمع آوری داده ها از بک تست ها

ما می‌توانیم جمع‌آوری داده‌ها را با EA شما تنها با چند خط کد ساده ادغام کنیم:

#include "AI-Labelling.mqh"

و سپس، درست قبل از باز کردن سفارش با OrderSend(…) در داخل EA اصلی، معامله را از طریق ثبت می کنیم

ai_labelling.register_trade(order_type, ...)

سپس هنگام بستن موقعیت تجاری، برچسب های هوش مصنوعی را از طریق آن تولید می کنیم

ai_labelling.labelTrade(...)

سپس، هنگام اجرای یک بک‌آست، داده‌های هوش مصنوعی به‌عنوان یک فایل تولید و صادر می‌شوند، بنابراین می‌توان مدل هوش مصنوعی را آموزش داد.

2. آموزش هوش مصنوعی

ما از پایتون برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی به روشی استفاده کردیم که خطر ضرر معاملات را قبل از ارسال به کارگزار کاهش داد. تصاویر بالا توزیع چندین نقطه داده جمع آوری شده توسط ماژول ai_labelling را نشان می دهد.

فرآیند آموزش معمولاً 1-2 روز با استفاده از چندین معیار بهینه سازی از Optuna طول می کشد.

3. یکپارچه سازی هوش مصنوعی

پس از ساخت مدل هوش مصنوعی، به عنوان یک فایل *.mqh صادر می شود که می تواند به سادگی از طریق MQL EA ما وارد شود.

#include "ai_model.mqh"

قبل از وارد شدن به یک موقعیت، از مدل هوش مصنوعی پیش بینی نتیجه را می خواهیم:

prediction = ai_labelling.classify(...)

بسته به پیش‌بینی، اکنون می‌توانیم در کد اصلی EA تصمیم بگیریم که آیا باید کد را وارد کنیم
موقعیت یا نه

نتایج

نتایج ارائه شده در زیر ماهیت نمونه است. عملکرد واقعی ممکن است به دلیل عدم اطمینان و تطبیق بیش از حد متفاوت باشد. در هر صورت، ما اکیداً توصیه می‌کنیم AI-EA را برای حداقل دو ماه در یک حساب آزمایشی در زمان واقعی قبل از قرار دادن آن در حساب پول واقعی تأیید کنید.

در اینجا چند نتیجه وجود دارد که ما برای سه نماد به دست آوردیم

کلمات پایانی

امیدوارم از این مقدمه و ایده مفهومی پیشگام خوشتان آمده باشد.

من شما را تشویق می کنم که پتانسیل پیش بینی تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی را در معاملات خود کشف کنید. با گنجاندن این مفهوم جدید در رویکرد خود، می توانید یک مزیت رقابتی به دست آورید و در یک بازار همیشه در حال تغییر از منحنی جلوتر بمانید.

ما در حال آماده سازی راه اندازی یک مشاور متخصص در MQL5.com هستیم – منتظر به روز رسانی ها و نتایج اعتبار سنجی در کانال باشید:

با احترام،

یوگن فانک