ربات تجاری منسجم و سودآور؟ – سیستم های معاملاتی – 17 ژانویه 2025

1. شواهد تجربی

• تعداد بسیار کمی از ربات های معامله گر وجود دارند که سودآوری ثابتی را در تمام بازارها و دوره ها حفظ کنند. مطالعات آکادمیک و تجربیات عملی نشان می دهد که اکثر سیستم های خودکار نتایج متناقضی را در دراز مدت ارائه می دهند.
• برخی از صندوق های تامینی و معامله گران کمی به ثبات دست می یابند، اما از رویکردهای پیچیده تری (مثلاً مدل های بازار تطبیقی ​​پویا) استفاده می کنند و به داده ها و فناوری بسیار فراتر از ابزارهای خرده فروشی دسترسی دارند.

2. دلایل پشت ناسازگاری

• بازار غیر ثابت است: شرایط بازار تغییر می کند (روندها، نوسانات، ساختار نقدینگی)، قوانین بهینه سازی شده برای یک دوره برای دوره دیگر نامعتبر است.
• سر و صدای بازار: بازار به جای الگوهای ثابت تحت سلطه نویز است. این باعث می شود که بسیاری از سیستم ها به طور تصادفی به نتایج تاریخی سودآور دست یابند.
• مسابقه: روبات‌های ساده با استفاده از تحلیل تکنیکال با سیستم‌های پیشرفته رقابت می‌کنند و فرصت‌ها را برای لبه آماری کاهش می‌دهند.

3. همبستگی های جعلی و نتایج تصادفی

• نتایج بک تست می تواند گمراه کننده باشد. حتی با بهینه سازی دقیق، یک سیستم ممکن است به دلیل سودآوری به نظر برسد تصادفات آماری در داده های تاریخی
• تست های استحکام مانند مونت کارلو یا شبیه‌سازی با داده‌های مصنوعی اغلب نشان می‌دهد که سیستم‌هایی که در آزمایش‌های بک‌آزمایی امیدوارکننده به نظر می‌رسند در آزمایش‌های پیش رو شکست می‌خورند.

4. آیا تصادفی است؟

• برای سیستم هایی که منحصراً بر تحلیل تکنیکال کلاسیک متکی هستند، بله، تا حد زیادی تصادفی است. هیچ مدرک محکمی مبنی بر اینکه استراتژی های مبتنی بر الگوهای شاخص به طور مداوم بهتر از یک رویکرد تصادفی هستند، وجود ندارد، به ویژه در بازارهای نقدی مانند فارکس.

نتیجه گیری

بهینه سازی و آزمایش ربات های معامله گر برای سیستم های ساده (تحلیل فنی کلاسیک) اغلب به همبستگی های جعلی منجر می شود. در حالی که رویکردهای پیشرفته‌تر ممکن است سودآور باشند (مانند یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل تطبیقی، یا یکپارچه‌سازی داده‌های خارجی)، یک سیستم خرده‌فروشی مانند آنچه توضیح داده شد، به دلیل ماهیت بازار و ابزارهای موجود محدود است.

به طور خلاصه: هیچ مدرک محکمی وجود ندارد که نشان دهد یک ربات خرده‌فروشی مبتنی بر تحلیل تکنیکال کلاسیک می‌تواند به طور مداوم در درازمدت از تصادفی بودن بهتر عمل کند. این بدان معنا نیست که کسب درآمد با معاملات الگوریتمی غیرممکن است، اما صرفاً با اتکا به بک‌آزمایش و بهینه‌سازی بعید به نظر می‌رسد که به ثبات برسد.

شواهد مبنی بر سودآوری ثابت ربات‌های معاملاتی که صرفاً بر اساس تحلیل تکنیکال است، محدود است، و در بسیاری از موارد، نشان می‌دهد که این سیستم‌ها در حفظ سود در طول زمان شکست می‌خورند. مطالعه ای با عنوان GA-MSSR: الگوریتم ژنتیک به حداکثر رساندن روش شارپ و نسبت استرلینگ برای RoboTrading نشان می دهد که در حالی که می توان الگوریتم های معاملاتی را طراحی کرد که در دوره های خاص بازدهی مثبت ایجاد کنند، ماهیت پر سر و صدا و نوسان بازار، ثبات و سودآوری را برای آنها چالش برانگیز می کند. سیستم ها

علاوه بر این، آثاری مانند Diseño de un robot de trading que involucra técnicas de machine learning para la predicción del precio de Bitcoin نشان می دهد که ترکیب تحلیل تکنیکال با تکنیک های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی می تواند قابلیت پیش بینی و سودآوری را بهبود بخشد. با این حال، این رویکردها مستلزم انطباق دائمی با شرایط متغیر بازار و مدیریت دقیق بیش از حد مناسب برای جلوگیری از همبستگی های جعلی است.

به طور خلاصه، در حالی که مطالعاتی وجود دارد که اثربخشی ربات های معامله گر را بر اساس تحلیل تکنیکال بررسی می کند، شواهد نشان می دهد که بدون ترکیب تکنیک های پیچیده تر و سازگاری مداوم، بعید است که این سیستم ها سودآوری ثابت را در دراز مدت حفظ کنند.