SharpTrader에서의 레이턴시 아빠리지 전략을 위한 고급 AI 최적화 기술 1월 19, 2024 – Posted in: Arbitrage Software – Tags: ai forex, ai forex trading, ai forex trading bot, sharptrader

Context

소개
브로커 및 프로퍼티 회사를 위한 Forex 레이턴시 아빗리지를 위한 프리셋 파일 생성
레이턴시 아빗리지의 AI 최적화 – 단계 1: 거래 페어의 스프레드 평가
레이턴시 아빗리지의 AI 최적화 – 단계 2
레이턴시 아빗리지의 AI 최적화 – 단계 3: 스프레드 필터 최적화
레이턴시 아빗리지의 AI 최적화 – 단계 4 – 거래 로트 사이즈 최적화
외환 거래의 진화: AI 기술, 시장 적응 및 미래 동향
AI 최적화 뒤의 기술
시장 분석과 전략 적응
미래 동향과 예측
Forex 레이턴시 아빗리지 AI 최적화 – 증언
결론

소개

금융 거래의 동적이고 끊임없이 진화하는 세계에서 효율적이고 수익성 있는 전략을 추구하는 것은 끊임없는 노력입니다. 이 기사는 레이턴시 아빗리지 전략의 복잡한 세계에 대해 자세히 살펴보며, 특히 SharpTrader 플랫폼 내에서 AI 최적화의 혁신적인 적용에 중점을 둡니다. 우리는 레이턴시 아빗리지의 프리셋 파일을 생성하고 최적화하는 과정을 세심하게 살펴보며, 첨단 AI 기술을 활용합니다. 우리의 탐구는 이러한 전략의 기초적인 측면을 다루며, 고급 맞춤 설정에 대한 내용도 포함하므로 거래자들이 오늘날 경쟁이 치열한 시장에서 레이턴시 아빗리지의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 보장합니다. 우리와 함께 AI 기반 최적화의 세부 사항을 해석하고 레이턴시 아빗리지 거래에 미치는 혁신적인 영향을 살펴보십시오.

브로커와 프로퍼티 회사를 위한 Forex 레이턴시 아빗리지를 위한 프리셋 파일 생성

이 기사에서는 AI 최적화를 사용하여 SharpTrader 아빗리지 플랫폼에 내장된 레이턴시 아빗리지 전략을 위한 프리셋 파일을 생성하는 자세한 알고리즘을 공유하고자 합니다. 우리는 AI 최적화를 위해 레이턴시 락 전략 LockCL1- LockCL3을 권장하지만 클래식 레이턴시 아빗리지가 아닙니다. 따라서 기사에서 레이턴시 아빗리지를 언급할 때, 락 레이턴시 아빗리지를 의미합니다. LockCL2의 최적화부터 시작해 봅시다. 같은 브로커를 양쪽에서 사용하는 경우 하나만 최적화할 수 있습니다. 다른 브로커를 사용하는 경우 양쪽 모두를 최적화해야 합니다.

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

제가 설명한 방법은 프로퍼티 회사의 대회와 실제 거래에 효과적으로 사용할 수 있음을 언급하고자 합니다. 이러한 시나리오에서는 LockCL2 전략을 하나의 계정에 배치하는 것이 매우 중요하며, AI로 최적화된 프리셋 뿐만 아니라 프로퍼티 회사의 특정 요구 사항에 따라 맞춤형 하드 스톱과 자본 제어도 통합되어야 합니다. 또한 LockCL2 전략을 두 개의 계정에서 사용할 수 있는 가능성도 고려해야 합니다. 전통적인 외환 브로커와 거래할 때는 AI 최적화를 통해 프리셋을 얻기 위해 두 개의 계정을 사용하고 이후 거래하기를 강력히 권장합니다. 락 레이턴시 아빗리지 전략의 선택은 초기 설정에 따라 다릅니다.

우리는 서버 안티 아빗리지 플러그인, AI 옵티마이저 테스트 및 사용자 피드백에 기반하여 이 알고리즘을 테스트하고 개발하였습니다.

레이턴시 아빗리지의 AI 최적화 – 단계 1: 거래 페어의 스프레드 평가.

우아한 용어로 표현하면, Stop Loss, Min Profit 및 Diff to Open의 값은 본질적으로 스프레드와 수수료의 합계 즉, 거래 비용과 복합적으로 관련이 있습니다. 아빗리지 전략을 미세 조정하는 우리의 폭넓은 경험을 바탕으로 이러한 매개 변수는 스프레드와 수수료의 합에 선형적으로 의존하지 않지만 초기 계산을 위해 근사화될 수 있음을 발견하였습니다.

이 관계를 포착하기 위해 우리는 클래식 선형 방정식 형식인 y = mx + b를 사용합니다. 여기서 ‘m’은 기울기를 나타내며, 이것은 선이 x축과 만나는 각도를 지배하고, ‘b’는 선의 수직 이동을 나타내며, 이것은 그것의 수직 이동을 나타냅니다.

선형 방정식에서 기울기 계수 ‘m’을 결정하려면 두 점 사이의 y-값 차이를 해당 점의 x-값 차이로 나눕니다. 두 점 (x1, y1) 및 (x2, y2)가 주어진 경우 다음 공식을 사용합니다: m = (y2 – y1) / (x2 – x1).

선형 방정식의 y-절편 (b)을 찾으려면 알려진 기울기 값과 한 점을 방정식 y = mx + b에 대입하십시오. 예를 들어, 점 (x1, y1)의 좌표를 사용하면 y-절편을 위한 방정식은 다음과 같습니다: y1 = mx1 + b. 이로부터 b를 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

b = y1 – mx1, 여기서 b는 방정식의 y-절편입니다.

각 매개변수에 대한 특정 선형 방정식을 경험적 분석을 통해 공식화했습니다. 이러한 방정식들은 스프레드와 수수료의 합계와 우아하게 관련시켰습니다. 이러한 방정식은 다음과 같습니다:

스톱 로스: 스톱 로스 = 1.31 × (스프레드 + 수수료) + 7.52
최소 이익: 최소 이익 = 0.22 × (스프레드 + 수수료) + 13.34
오픈 차이: 오픈 차이 = -0.4 × (스프레드 + 수수료) + 31.28

우리는 사용자 친화적인 엑셀 시트와 관련 다이어그램을 만들었습니다. 이 도구들은 이론적 통찰을 실제 응용에 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 이 도구들은 트레이더들이 초기 설정에 대한 스톱 로스, 최소 이익 및 오픈 차이의 최적값을 결정하는 데 도움을 주며, 화제의 복잡한 변수들의 상호 작용을 단순화합니다.

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

Excel 스프레드시트 다운로드

최소한의 로트로 거래하십시오. 우리의 예에서는 0.01입니다. 동일한 거래 기호에 대한 두 개의 더 많은 설정 세트를 만들십시오. 우리의 예에서는 이것이 EURUSD입니다. 설정 세트에서는 Diff to open 및 최소 이익 값만 변경하십시오. 2a 세트에서는 20% 증가하고, 3 세트에서는 20% 감소하십시오.

Fig. 2 – First step for Arbitrage Strategy AI Optimization

레이턴시 아빠리지의 AI 최적화 – 단계 두 번째

스톱 로스와 테이크 프로핏을 최적화하십시오. 최적화 후에는 1단계에서 만든 두 설정 세트에 적용하고 세 번째를 삭제하거나 비활성화하십시오. 레이턴시 아빠리지의 AI 최적화 두 번째 단계에서는 스톱 로스와 테이크 프로핏 값만 최적화합니다. 첫 번째 세트의 경우 스톱 로스와 테이크 프로핏 값을 10% 감소하십시오. 예를 들어, 우리의 경우 값은 16과 108입니다. 두 번째 세트의 경우 10% 증가하십시오. 예를 들어, 우리의 경우 값은 20과 132입니다. 최적화 후에는 2단계에 대해 만든 두 설정 세트에 설정을 적용하십시오.

Fig. 3 – Second step for Arbitrage Strategy AI Optimization

레이턴시 아빠리지의 AI 최적화 – 세 번째 단계: 스프레드 필터 최적화.

세 번째 단계에서는 Max spread slow 및 Max spread fast 필터 값의 최적화를 권장합니다. 두 번째 단계와 같은 기술을 사용하여 Max spread slow 및 Max spread fast 값을 10% 변경합니다. 그러나 첫 번째 세트의 경우 10% 증가시키고 두 번째 세트의 경우 10% 감소시킵니다. 이 경우 첫 번째 세트는 더 많은 아비트라지 상황을 처리해야 하지만 스프레드를 고려하여 주문을 개시(마감)할 위험이 높아지며, 따라서 주문을 잃을 위험이 높아집니다. 두 번째 경우, 스프레드 필터의 크기를 줄임으로써 더 보수적인 시장 진입으로 인해 주문 수를 줄이고 따라서 이익을 놓칠 수 있습니다.

최적화 후, 3단계에 대해 생성된 두 세트에 설정을 적용하십시오.

레이턴시 아빠리지의 AI 최적화 – 네 번째 단계: 거래 로트 크기 최적화.

대부분의 경우, 거래 로트 크기를 증가시키는 경우 아빠리지 거래 조건의 악화가 발생할 수 있습니다. 그러나 거래 로트 크기를 줄이면 아빠리지 거래 조건의 악화가 발생한 경우도 있습니다. 이는 해당 브로커의 애드버지 메커니즘이 거래 로트를 증가시키는 경우 계정을 A 북으로 전환하도록 설정되어 있기 때문일 수 있습니다. 그러나 이 브로커의 A 북에서의 거래 조건이 B 북보다 더 좋습니다. 트레이더는 아빠리지 거래에 사용할 로트 크기를 평가해야 합니다. 로트 크기 = 0.1로 거래할 계획이라면, 최적화는 다음 세 가지 설정 세트에 권장됩니다: 0.1, 0.1 +50%, 0.1 -50%.

LockCL1 아빠리지 전략은 LockCL2와 동일한 규칙에 따라 AI 최적화를 사용하여 최적화될 수 있습니다.

LockCL3 아빠리지 전략 설정의 미묘한 점:

LockCL3 아빠리지 전략은 잠금 주문을 개시하는 데 하나의 측면만 사용하므로 거래가 진행되는 측면만 최적화하는 것을 권장합니다.

외환 거래의 발전: AI 기술, 시장 적응 및 미래 동향

AI 최적화의 기술

레이턴시 아빠리지 전략에서의 AI 최적화는 일반적으로 거대한 시장 데이터를 분석하여 수익성 있는 거래 패턴을 식별할 수 있는 머신 러닝 알고리즘을 포함합니다. 이러한 알고리즘은 변동하는 시장 조건에 적응하도록 설계되어, 과거 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 예측을 개선합니다. AI를 사용하여 트레이더는 실시간 데이터 분석을 기반으로 전략을 최적화할 수 있으며, 결과적으로 더 효율적이고 수익성 있는 거래를 이룰 수 있습니다.

시장 분석 및 전략 적응

이러한 전략을 성공적으로 적용하기 위해서는 시장 역학을 이해하는 것이 필요합니다. AI 최적화는 시장의 트렌드, 변동성 및 유동성을 분석하여 전략을 적응시키는 데 도움을 줍니다. 이러한 동적 조정은 글로벌 경제 이벤트, 지정학적 변화 및 시장 심리의 변화와 같은 다양한 영향 요소로 외환 시장이 영향을 받기 때문에 중요합니다. AI가 이러한 변화를 신속하게 처리하고 적응할 수 있는 능력은 거래 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

미래 동향 및 예측

AI 기술이 진화함에 따라 외환 거래, 특히 아빠리지 전략에서의 응용이 더욱 정교해질 것으로 예상됩니다. 미래의 동향에는 딥러닝과 같은 더 복잡한 머신 러닝 모델을 통합하고 더 다양한 시장 분석을 위해 대안 데이터 소스를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 이러한 진화는 더 견고하고 효율적이며 적응 가능한 거래 전략을 가져올 것으로 예상되며, 트레이더에게 새로운 기회를 열 수 있을 것입니다.

외환 레이턴시 아빠리지 AI 최적화 – 후기

이러한 후기는 기사에서 논의된 아빠리지 전략과 AI 기술의 영향과 잠재력을 강조하는 다양한 시각을 제공합니다.

John H., Prop Trader: “AI 최적화된 LockCL2 전략을 도입한 이후로 거래 효율이 크게 향상되었습니다. 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 능력은 특히 변동성이 큰 거래 기간 동안 제게 큰 변화를 가져왔습니다.”
Emma B., 외환 분석가: “이 기사에서 제공하는 AI 기술 및 시장 적응 전략에 대한 통찰력은 급진적입니다. 디지털 시대의 외환 거래에 대한 새로운 시각을 제공합니다.”
Alex D., 금융 기술 전문가: “이 기사에서 예측한 미래 동향은 정확합니다. 저희는 AI의 발전과 외환 거래에서의 응용을 밀접하게 관찰하고 있으며, 이 기사는 그 본질을 완벽하게 잡아냈습니다.”
Sofia R., 독립 트레이더: “이러한 전략을 사용하면 특히 LockCL3 전략을 통해 더 보수적인 거래에 제 접근 방식이 변화되었습니다. AI 최적화와 시장 분석의 조합이 인상적입니다.”

결론

요약하면, 이 기사는 SharpTrader에서의 레이턴시 아빠리지 전략을 위한 AI 최적화에 대한 포괄적인 안내를 제공했습니다. 다양한 아빠리지 전략의 미묘한 측면을 이해하고 맞춤형 AI 최적화 기술을 적용함으로써 트레이더는 거래 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서 논의된 방법들은 실용적인 경험과 사용자 피드백을 통해 테스트하고 개선되었으며, 금융 거래의 빠르게 변화하는 세계에서 전략적 이점을 제공합니다. 거래 환경이 진화함에 따라 이러한 AI 기반 접근법은 시장 복잡성을 탐색하고 아빠리지 거래에서 일관된 성공을 달성하는 데 무궁무진한 가치를 제공할 것입니다. 기억해야 할 점은 이러한 전략의 진정한 힘은 신중하고 정보에 기반한 적용에 있습니다.