2023 – Posted in: Arbitrage Software, cryptoarbitrage software

في عالم التداول الديناميكي، الكفاءة والدقة أمور بارزة. شارب تريدر، الاسم الرائد في صناعة التداول، قد قدم محسن استراتيجية التحكم الاصطناعي (AI Arbitrage Strategy Optimizer) الابتكاري، وهو مغير اللعبة بالنسبة للمتداولين الذين يبحثون عن تعزيز استراتيجياتهم ونتائجهم في التداول.

نموذج OpenAI لتحليل البيانات

نموذج OpenAI لتحليل البيانات، المعروف بتطبيقه في سلسلة GPT (Generative Pre-trained Transformer)، هو أداة قوية في تفسير وتنبؤ البيانات بدعم من الذكاء الاصطناعي. تستخدم هذه التقنية خوارزميات التعلم العميق لتحليل مجموعات بيانات كبيرة واستخلاص الأنماط والتحليلات التي قد لا تكون واضحة على الفور. قوة النموذج تكمن في قدرته على معالجة وفهم الهياكل البيانات المعقدة. إنه فعال للغاية في تطبيقات مثل تحليل الأسواق المالية، حيث يمكنه التنبؤ بالاتجاهات وتحسين الاستراتيجيات بناءً على البيانات التاريخية والواقعية.

نماذج OpenAI، ولا سيما في سلسلة GPT، تتفوق في تحليل وتفسير البيانات المعقدة من خلال خوارزميات التعلم العميق. هذه النماذج ماهرة في فهم الأنماط والعلاقات داخل مجموعات البيانات الكبيرة، وهذه الميزة لا تقدر بثمن في قطاعات مثل الأمور المالية حيث التحليل التنبؤي أمر بالغ الأهمية. يمكن لهذه النماذج معالجة أنواع متنوعة من البيانات، مما يجعلها متعددة الاستخدامات في تطبيقات متنوعة خارج مجال الأمور المالية، مثل الرعاية الصحية واللوجستيات. قدرتها على توفير رؤى وإجراء توقعات مبنية على البيانات تعتبر أمرًا أساسيًا في تحليل البيانات الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وعمليات اتخاذ القرار.

استغلال الذكاء الاصطناعي لاستراتيجيات التداول بالتحكم المحسن

تنوع في الاستراتيجيات: التأخير (Latency)، القفل (Lock)، LockCL1، LockCL2، LockCL3

محسن الذكاء الاصطناعي قابل للتطبيق لتحسين مختلف استراتيجيات التحكم مثل التأخير والقفل والمحلي (local). تم ضبط كل استراتيجية بعناية للاستفادة من ظروف السوق الخاصة، مما يوفر للمتداولين خيارات متعددة لتناسب أسلوبهم في التداول.

أدوات التداول وتكامل وسيط التداول

بالتكامل بسلاسة مع مجموعة متنوعة من وسطاء التداول وأدوات التداول، تم تصميم المحسن ليكون متعدد الاستخدامات. يتضمن معلومات حول أسماء الخوادم (Server Names)، مما يضمن نهجاً شاملاً لتحسين الاستراتيجية.

المعلمات الحاسمة لتحسين الذكاء الاصطناعي

أسماء الاستراتيجيات يمكن أن تكون تأخير (latency)، قفل (lock)، محلي (local)… – استراتيجية التحكم.names can be latency, lock, local…. – arbitrage strategy.
أدوات التداول.
اسم الوسيط يتضمن اسم الخادم.
حجم اللوت – حجم اللوت الذي سيتم التداول به. نحن متأكونين أن هذا المعلم أيضاً أمر أساسي لتحسين الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تترك بعض الإضافات (plugins) الطلبات بأحجام صغيرة في الداخل (b-book) وتنفيذ الطلبات بأحجام كبيرة.
وقف الخسارة (نقاط) – قيمة وقف الخسارة الصلبة.
جني الأرباح (نقاط) – قيمة الهدف الصلبة لجني الأرباح.
الربح الأدنى – نقطة البداية لتتبع الأرباح (نقاط).
نقاط للحد الأدنى من الأرباح (نقاط) – عندما يتم تفعيل المعلمة الدنيا للأرباح بعد أن يصل السعر إلى قيمة نقاط للحد الأدنى من الأرباح المحددة. تُستخدم هذه المعلمة للوسطاء الذين يتميزون بمستويات توقف/تجميد واسعة.
الخطوة التالية (نقاط) – المسافة التي يتم تتبع صفقة التحكم عند التحرك.
مدى حياة الطلب (ثواني)، المدة القصوى لصفقة التحكم (معربة في ثواني)
الانزلاق (نقاط)، أقصى انحراف مسموح به عند إرسال الأمر بالسعر. يتم رفض الأمر أو إعادة الاقتباس إذا تجاوز السعر الانحراف المسموح به. يعمل هذا فقط لحسابات التنفيذ الفوري والطلبات المحددة على حسابات FIX API. بالنسبة لحسابات التنفيذ السوقي، ليس له تأثير.
فارق الفتح (نقاط) – الفرق بين أسعار وسيط بطيء وتغذية سريعة لفتح صفقات التحكيم.
الحد الأدنى للانتشار البطيء (بيبس) – الانتشار الأدنى المسموح به لوسيط بطيء. يتم تجاهل إشارات التحكيم إذا كان الانتشار أقل من قيمة الحد الأدنى للانتشار البطيء.
الحد الأقصى للانتشار البطيء (بيبس) – الحد الأقصى المسموح به لانتشار وسيط بطيء. يتم تجاهل إشارات التحكيم إذا تجاوز الانتشار قيمة الحد الأقصى للانتشار البطيء. إذا كانت القيمة -1، يتم تجاهلها.
الحد الأقصى لانتشار السريع (بيبس) – الحد الأقصى المسموح به لتغذية سريعة. يتم تجاهل إشارات التحكيم إذا كان الانتشار الفعلي أعلى من قيمة انتشار السريع.

المُحسِّن يتلقى أيضًا نتائج التداول المتعلقة بكل مجموعة من المعلمات.

انزلاق الفتح (نقاط) – نعتقد أن هذا المعلمة هو الأكثر أهمية لأمثلة الذكاء الاصطناعي، لأنه يمكن ضبط مكونات منع التحكيم لزيادة الانزلاق دون زيادة وقت التنفيذ.
وقت التنفيذ الفتح (مللي ثانية) – هذا المعلمة مهم أيضًا لأن بعض مكونات التحكيم يمكن أن تزيد من الانزلاق بسبب زيادة وقت تنفيذ الطلب.
انزلاق الإغلاق (نقاط)
وقت التنفيذ الإغلاق (مللي ثانية)
الربح (نقاط) – هذا المعلمة مهمة لفهم مدى ربحية هذا الوسيط.

عملية تحسين الذكاء الاصطناعي

حدد “تحسين الذكاء الاصطناعي” من قائمة SharpTrader في الزاوية اليسرى العلوية.

Fig.1 – AI-Optimization menu.

2. اضغط على زر “إضافة مجموعة”. حدد “استراتيجية” لتحسين الذكاء الاصطناعي من قائمة الاستراتيجيات المتاحة.

3. حدد “الجلسة” من قائمة الجلسات المتاحة لتحسين الذكاء الاصطناعي.

4. حدد “الرمز” من قائمة الرموز المتاحة.

5. أضف “وسيط الوسم”. إذا كنت ترغب في أن تكون جزءًا من عملية التحسين الجماعية، يرجى استخدام وسم الوسيط بالضبط مثل اسم خادم الوسيط. إذا كنت ترغب في تحسين الأمور بنفسك فقط – استخدم أي اسم.

6. اضغط على “موافق”.

Fig. 2 – Add combination for AI Optimization

بمجرد تجميع البيانات بشكل كافي، يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل المعلومات لتحديد أفضل الإعدادات لكل وسيط وأداة ومجموعة استراتيجية. يمكن للمشاركين بعد ذلك اختيار اعتماد هذه المعلمات المحسنة لجهود التداول المستقبلية أو الاستغناء عنها.

عندما ينتهي الجولة الأولى من تحسين الذكاء الاصطناعي، سترى شريط التحضير الأخضر بنسبة 100%. في هذه الحالة، يمكنك عرض المعلمات المحسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

Fig. 3 – AI optimized parameters window.

ويمكنك أيضًا استبدال المعلمات الحالية لتحسين التداول بواسطة الذكاء الاصطناعي لأداة التداول (اضغط على زر “نعم”) أو إنشاء أداة جديدة بمعلمات محسنة بواسطة الذكاء الاصطناعي (اضغط على زر “لا”).

Fig. 4 – Apply AI optimized parameters

يمكنك متابعة عملية التحسين لأداة الذكاء الاصطناعي المحسنة في الجولة الأولى. في هذه الحالة، سيستخدم الذكاء الاصطناعي المزيد من البيانات لتحسين الأداة، ويجب أن يكون التحسين أكثر دقة.

اختتام

أداة تحسين استراتيجية الذكاء الاصطناعي في SharpTrader تبرز كأداة متقدمة، تمكّن العديد من التجار من تنقيح استراتيجياتهم باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي. من خلال تحليل مجموعات بيانات شاملة وتقديم التحسين الجماعي، تمهد الطريق لاتخاذ قرارات تداول أكثر إبصارًا وكفاءة وربحية في عالم الأمور المالية السريع التغير.