تقنيات تحسين الذكاء الاصطناعي المتقدمة لاستراتيجيات التحكم في التأخر في SharpTrader 19/01/2024 – Posted in: Arbitrage Software – Tags: , , ,

السياق

  1. مقدمة
  2. إنشاء ملفات تعيين مسبق للتحكم في تأخير التحكم في تداول العملات الأجنبية للوسطاء والشركات الاستثمارية
  3. تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الأولى: تقدير الفارق لزوج التداول.
  4. تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الثانية
  5. تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الثالثة: تحسين مرشحات الفارق
  6. تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الرابعة – تحسين حجم العقد التجاري.
  7. تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الرابعة – تحسين حجم العقد التجاري
  8. التقدم في تداول العملات الأجنبية: تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، التكيف مع السوق، واتجاهات المستقبل
  9. التكنولوجيا وراء الذكاء الاصطناعي للاستغلال
  10. تحليل السوق وتكيف الاستراتيجية
  11. اتجاهات المستقبل والتوقعات
  12. الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول في سوق العملات الأجنبية – شهادات الثقة
  13. الختام

مقدمة

في عالم التداول المالي الدينامي والمتطور باستمرار، محاولة تحقيق استراتيجيات فعّالة وربحية هي جهد مستمر. يتناول هذا المقال عالم استراتيجيات التأخير في التحكم في التداول (Latenz Arbitrage)، مركزًا بشكل خاص على تطبيق الذكاء الاصطناعي المبتكر ضمن منصة SharpTrader. سنشرع في رحلة عبر عملية دقيقة لإنشاء وتحسين ملفات التعيين المسبق لاستراتيجيات التأخير في التحكم في التداول، باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ستغطي استكشافنا الجوانب الأساسية لهذه الاستراتيجيات ونتناول التخصيص المتقدم، مما يضمن أن يمكن للمتداولين استغلال الإمكانات الكاملة للتأخير في التحكم في التداول في سوق تنافسي اليوم. انضم إلينا حيث سنكشف أمامك تفاصيل تحسين الذكاء الاصطناعي وتأثيره المحوري على التداول باستخدام استراتيجيات التأخير في التحكم.

إنشاء ملفات تعيين مسبق لاستراتيجيات تأخير التحكم في التداول في سوق العملات الأجنبية للوسطاء والشركات الاستثمارية

في هذا المقال، أود أن أشارك معك خوارزمية مفصلة لإنشاء ملفات تعيين مسبق لاستراتيجيات التأخير في التحكم في التداول المضمنة في منصة التحكم في التداول SharpTrader باستخدام تحسين الذكاء الاصطناعي. نوصي باستخدام استراتيجيات تأخير قفل الفارق بين الأسعار مثل LockCL1 و LockCL3 لتحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولكن ليس استراتيجيات تأخير الفارق الكلاسيكية. لذلك، عندما أشير إلى استراتيجيات التأخير في التحكم في التداول في المقال، أعني استراتيجيات تأخير قفل الفارق بين الأسعار. لنبدأ بتحسين استراتيجية LockCL2. إذا كنت تستخدم نفس الوسيط لكلا الجانبين، يمكنك تحسين جانب واحد فقط. إذا تم استخدام وسطاء مختلفين، يجب تحسين الجانبين.

 

Video 1 – How to use AI Optimizer for SharpTrader strategies’ AI optimization

أود أن أشير إلى أن الطريقة الموصوفة يمكن استخدامها بفعالية للمشاركة في مسابقات شركات الاستثمار الخاصة والتداول الحي. في مثل هذه السيناريوهات، من الأهمية بمكان استخدام استراتيجية LockCL2 على حساب واحد، مدمجةً ليس فقط مع ملفات التعيين المسبق المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي ولكن أيضًا مع وقف صارم ومراقبة الأرصدة مصممة وفقًا لمتطلبات شركة الاستثمار الخاصة. بالإضافة إلى ذلك، يجب مراعاة إمكانية استخدام استراتيجية LockCL2 عبر حسابين. عند التعامل مع وسطاء فوركس التقليديين، يُوصَى بشدة باستخدام حسابين، سواء للحصول على ملفات تعيين مسبق من خلال تحسين الذكاء الاصطناعي وللتداول اللاحق. اختيار استراتيجية تأخير قفل الفارق بين الأسعار يعتمد على الإعداد الأولي.

قمنا باختبار وتطوير هذا الخوارزمية استنادًا إلى معرفتنا بوحدات البرمجيات المضادة للتحكم في التداول على الخادم، واختبارات محسن الذكاء الاصطناعي، وتعليقات المستخدمين.

تحسين الذكاء الاصطناعي لاستغلال تأخير التحكم في التداول – الخطوة الأولى: تقدير الفارق بين الأسعار لزوج التداول.

بمصطلحات أنيقة، يتم ربط قيم وقف الخسارة والربح الأدنى والفارق للفتح بشكل معقد بقيمة مجتمعة تشمل الفارق بين الأسعار والعمولة، وهو في الأساس تكلفة الصفقة. استنادًا إلى خبرتنا الواسعة في تنقيح استراتيجيات التحكم في التداول، اكتشفنا أن هذه المعاملات ليست تابعة بشكل خطي للفارق بين الأسعار بالإضافة إلى العمولة ولكن يمكن تقديرها تقديرًا تقريبيًا لحسابات البداية.

لالتقاط هذه العلاقة، نستخدم الصيغة الخطية الكلاسيكية y = mx + b، حيث يمثل ‘m’ الميل، الذي يحدد زاوية اختلاف الخط عند التقاطع مع محور السينات (x)، ويشير ‘b’ إلى التقاطع مع المحور الصادات (y)، مما يشير إلى تحوله الرأسي.

لتحديد معامل الميل (m) في معادلة خطية، قم بحساب الفرق في قيم y بين نقطتين وقسمه على الفرق في قيم x بين نفس النقطتين. باستخدام نقطتين (x1، y1) و (x2، y2)، استخدم الصيغة التالية: \( m = \frac{{y2 – y1}}{{x2 – x1}} \).

للعثور على نقطة انطلاق الصادات (b) في المعادلة الخطية، قم بتعويض قيمة الميل المعروفة وإحدى النقاط في المعادلة y = mx + b. على سبيل المثال، باستخدام إحداثيات النقطة (x1، y1)، تصبح المعادلة لنقطة انطلاق الصادات على النحو التالي: \( y1 = mx1 + b \). من هذا، يمكننا التعبير عن b على النحو التالي:

\( b = y1 – mx1 \)، حيث \( b \) هو نقطة انطلاق الصادات (y-intercept) في المعادلة.

لقد صيغنا معادلات خطية محددة لكل معامل من خلال التحليل التجريبي، مرتبطين بشكل أنيق بالقيمة المجتمعة للفارق بين الأسعار والعمولات. هذه المعادلات هي كما يلي:

  • لوقف الخسارة: \( \text{Stop Loss} = 1.31 \times (\text{Spread} + \text{Commissions}) + 7.52 \)
  • للحد الأدنى للربح: \( \text{Min Profit} = 0.22 \times (\text{Spread} + \text{Commissions}) + 13.34 \)
  • للفارق للفتح: \( \text{Diff to open} = -0.4 \times (\text{Spread} + \text{Commissions}) + 31.28 \)

We’ve crafted a user-friendly Excel sheet and accompanying diagrams to aid in the practical application of these theoretical insights. These tools are designed to guide traders in determining the optimal values of Stop Loss, Min Profit, and Diff to Open for their initial settings set, simplifying the complex interplay of variables in arbitrage strategy configuration.

first set arbitrage strategy ai optimization diagram

Fig 1. – Diagram: determination Stop Loss, Min Profit, and Diff to Open 

تنزيل جدول بيانات Excel

تداول بأقل حجم للوت. في مثالنا، يكون 0.01. أنشئ مجموعتين إضافيتين من الإعدادات لنفس أداة التداول. في مثالنا، هذه هي EURUSD. قم بتغيير قيم الفارق للفتح (Diff to open) والحد الأدنى للربح (Min Profit) فقط في مجموعات الإعدادات. في المجموعة رقم 2a، قم بزيادتها بنسبة 20%؛ في المجموعة 3، قم بتقليلها بنسبة 20%.

Fig. 2 – First step for Arbitrage Strategy AI Optimization

تحسين الذكاء الصناعي لاستراتيجيات التحويل الزمني – الخطوة الثانية

قم بتحسين وقف الخسارة وأخذ الربح. بعد التحسين، ضع الإعدادات على المجموعتين التي تم إنشاؤهما في الخطوة 1 واحذف أو عطل الثالثة. في الخطوة الثانية من تحسين الذكاء الصناعي لاستراتيجيات التحويل الزمني، سنقوم بتحسين قيم وقف الخسارة (Stop Loss) وأخذ الربح (Take Profit) فقط. بالنسبة للمجموعة الأولى، قم بتخفيض قيم وقف الخسارة وأخذ الربح بنسبة 10%؛ في مثالنا، سنحصل على قيم تبلغ 16 و 108؛ بالنسبة للمجموعة الثانية، قم بزيادتهما بنسبة 10%؛ في مثالنا، سنحصل على قيم تبلغ 20 و 132. بعد التحسين، ضع الإعدادات على المجموعتين التي تم إنشاؤهما في الخطوة 2.

Fig. 3 – Second step for Arbitrage Strategy AI Optimization

 

تحسين الذكاء الصناعي لاستراتيجيات التحويل الزمني – الخطوة الثالثة: تحسين مرشحات الفارق

في الخطوة الثالثة، نوصي بتحسين قيم مرشح الفارق الأقصى البطيء ومرشح الفارق الأقصى السريع. باستخدام نفس التقنية كما في الخطوة الثانية، نقوم بتغيير قيم مرشح الفارق الأقصى البطيء ومرشح الفارق الأقصى السريع بنسبة 10%، ولكن في المجموعة الأولى، نقوم بزيادتهما بنسبة 10%، وفي المجموعة الثانية، نقوم بتقليلهما بنسبة 10%. في هذه الحالة، يجب أن تقوم المجموعة رقم واحد بمعالجة المزيد من الوضعيات للتحويل الزمني، ولكن يزيد من مخاطر فتح (إغلاق) الطلبات بفارق أسعار أكبر، وبالتالي زيادة مخاطر فقدان الطلبات. في الحالة الثانية، من خلال تقليل حجم مرشحات الفارق، نقلل من عدد الطلبات بسبب دخول السوق الأكثر حذرًا وبالتالي يمكن أن نفوت فرص مربحة.

بعد التحسين، ضع الإعدادات على المجموعتين التي تم إنشاؤهما للخطوة 3.

تحسين الذكاء الصناعي لاستراتيجيات التحويل الزمني – الخطوة الرابعة: تحسين حجم العقد التجاري.

في معظم الحالات، يمكن أن يحدث تدهور في شروط التداول لاستراتيجيات التحويل الزمني في حالة زيادة حجم العقد التجاري. ومع ذلك، قد واجهنا حالات حيث حدث تدهور في شروط التداول للاستراتيجيات في حالة تقليل حجم العقد التجاري. يمكن تفسير ذلك بأن مكافحة التحويل على الخادم للوسيط أيضًا مُعدة لتحويل الحساب إلى A book في حالة زيادة حجم العقد التجاري، ولكن شروط التداول على حساب A book في هذا الوسيط أفضل من حساب B book. يجب على المتداول تقييم حجم العقد التجاري الذي يخطط لاستخدامه في التحويل الزمني. إذا كنت تخطط للتداول بحجم عقد = 0.1، فإنه يُوصى بتحسين ثلاث مجموعات إعدادات: 0.1، 0.1 +50%، و 0.1 -50%.

استراتيجية التحويل الزمني LockCL1 يمكن تحسينها باستخدام الذكاء الاصطناعي المحسّن وفقًا لنفس القواعد التي تم تطبيقها على LockCL2.

تفاصيل إعداد استراتيجية التحويل الزمني LockCL3

استراتيجية التحويل الزمني LockCL3 تستخدم جانب واحد فقط لفتح الأوامر القفلية، لذلك نوصي بتحسين الجانب الذي يتم فيه التداول فقط.

المضي قدمًا في تداول الفوركس: التكنولوجيا الذكية، التكيف مع السوق، واتجاهات المستقبل

التكنولوجيا وراء الأمثلة بالذكاء الاصطناعي

تحسين الاستراتيجيات بالذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التحويل الزمني عادة يشمل استخدام خوارزميات التعلم الآلي التي يمكنها تحليل البيانات السوقية الكبيرة لتحديد أنماط التداول الربحية. هذه الخوارزميات مصممة للتكيف مع التغيرات في ظروف السوق، حيث تتعلم من البيانات التاريخية وتحسن التوقعات مع مرور الوقت. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للمتداولين تحسين استراتيجياتهم بناءً على تحليل البيانات في الوقت الحقيقي، مما يؤدي إلى تحقيق صفقات أكثر كفاءة وربحية.

تحليل السوق وتكيف الاستراتيجية

نجاح تطبيق هذه الاستراتيجيات يتطلب فهم ديناميات السوق. يساعد الأمثلة بالذكاء الاصطناعي في تحليل اتجاهات السوق والتقلبات والسيولة لتكييف الاستراتيجيات وفقًا لذلك. هذا التكيف الدينامي هو أمر بالغ الأهمية، حيث يؤثر الأحداث الاقتصادية العالمية المختلفة والتحولات الجيوسياسية وتغير مشاعر السوق على سوق الفوركس. القدرة على معالجة الذكاء الاصطناعي لهذه التغيرات والتكيف معها بسرعة يمكن أن تعزز بشكل كبير من أداء التداول.

اتجاهات المستقبل والتوقعات

مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تصبح تطبيقاتها في تداول الفوركس، خاصة في استراتيجيات التحكم في التأخير، أكثر تعقيدًا. قد تتضمن اتجاهات المستقبل دمج نماذج التعلم الآلي الأكثر تعقيدًا، مثل التعلم العميق، واستخدام مصادر بيانات بديلة لتحليل السوق بشكل أدق. من المرجح أن يؤدي هذا التطور إلى استراتيجيات تداول أكثر قوة وكفاءة وتكيفًا، مما قد يفتح أبوابًا جديدة للمتداولين.

تحسين الذكاء الاصطناعي لتحكم التأخير في تداول الفوركس – شهادات العملاء

تقدم هذه الشهادات مجموعة متنوعة من وجهات النظر، مما يؤكد على تأثير وإمكانيات استراتيجيات التحكم في التأخير وتقنيات الذكاء الاصطناعي المناقشة في المقالة.

  • جون إتش، متداول خاص: “منذ تنفيذ استراتيجية LockCL2 المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي، لقد تحسنت كفاءة تداولي بشكل كبير. القدرة على التكيف مع تغيرات السوق بسرعة كانت لها تأثير كبير عليّ، خصوصًا خلال فترات التداول العنيفة.”
  • إيما بي، محلل فوركس: “الرؤى المقدمة في هذه المقالة حول تقنية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات التكيف مع السوق هي مبتكرة. إنها تقدم وجهة نظر جديدة حول تداول الفوركس في عصر الرقمية.”
  • أليكس دي، خبير في تكنولوجيا المال: “الاتجاهات المستقبلية المتوقعة في هذه المقالة هي في مكانها. لقد قمنا بمراقبة التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في تداول الفوركس عن كثب، وهذه المقالة تلخص الجوانب الأساسية بشكل مثالي.”
  • صوفيا آر، متداول مستقل: “استخدام هذه الاستراتيجيات قد قام بتحويل نهجي في التداول، خصوصًا استراتيجية LockCL3 للصفقات الأكثر حذرًا. الجمع بين الذكاء الاصطناعي وتحليل السوق هو أمر مثير للإعجاب.”

الختام

في الختام، قدم هذا المقال دليلًا شاملاً على تحسين الذكاء الاصطناعي لاستراتيجيات التحكم في التأخير في منصة SharpTrader. من خلال فهم التفاصيل المعقدة لاستراتيجيات التحكم في التأخير المختلفة وتطبيق تقنيات تحسين الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا، يمكن للمتداولين تعزيز كفاءتهم في التداول بشكل كبير. الأساليب المناقشة، التي تم اختبارها وتنقيتها من خلال التجارب العملية وتغذية العودة من المستخدمين، تقدم ميزة استراتيجية في عالم التداول المالي السريع التغيير. مع تطور منظر التداول، ستكون هذه النهج المدعومة بالذكاء الاصطناعي لها قيمة لا تقدر بثمن في التنقل في تعقيدات السوق وتحقيق نجاح مستدام في التداول. تذكر دائمًا، إن القوة الحقيقية لهذه الاستراتيجيات تكمن في تطبيقها الحذر والمستنير.