ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ forex algorithmic
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າການຊື້ຂາຍ algo ຫຼືການຊື້ຂາຍອັດຕະໂນມັດ, ແມ່ນວິທີການທີ່ຊັບຊ້ອນໃນການປະຕິບັດການຊື້ຂາຍໃນຕະຫຼາດ Forex. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ໂປລແກລມຄອມພິວເຕີແລະສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດ, ກໍານົດໂອກາດການຄ້າ, ແລະປະຕິບັດຄໍາສັ່ງດ້ວຍຄວາມໄວແລະຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ. ວິທີການນີ້ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນບັນດາພໍ່ຄ້າ Forex ສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການກໍາຈັດຄວາມລໍາອຽງທາງດ້ານຈິດໃຈແລະການຕັດສິນໃຈແບ່ງສ່ວນທີສອງໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ.
ໃນໂລກຢ່າງໄວວາຂອງການຊື້ຂາຍເງິນຕາ, ຍຸດທະສາດ algorithmic ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສໍາລັບນັກຄ້າສ່ວນບຸກຄົນແລະສະຖາບັນ. ຄວາມສໍາຄັນຂອງຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າທີ່ຈະນໍາທາງໃນຄວາມສັບສົນຂອງຕະຫຼາດ Forex, ເຊິ່ງດໍາເນີນການ 24 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ມື້ແລະໄດ້ຮັບອິດທິພົນຈາກຕົວແປຈໍານວນຫລາຍ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນເສດຖະກິດ, ເຫດການທາງພູມສາດ, ແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕະຫຼາດ.
ຄວາມເຂົ້າໃຈການຊື້ຂາຍ algorithmic
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic, ມັກຈະເອີ້ນວ່າການຊື້ຂາຍ algo, ແມ່ນຍຸດທະສາດການຄ້າທີ່ອີງໃສ່ລະບົບຄອມພິວເຕີເພື່ອປະຕິບັດຊຸດຄໍາແນະນໍາທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຕະຫຼາດຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ລວມທັງການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາ, ປະລິມານການຊື້ຂາຍ, ແລະຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການຕ່າງໆ, ເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈຊື້ຂາຍຢ່າງມີຂໍ້ມູນ. ໃນສະພາບການຂອງຕະຫຼາດ Forex, ການຊື້ຂາຍ algorithmic ກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ algorithms ເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຊື້ຫຼືຂາຍຄູ່ສະກຸນເງິນໃນລາຄາແລະເວລາທີ່ເຫມາະສົມ.
ແນວຄວາມຄິດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ມີມາເຖິງຕົ້ນປີ 1970 ໃນເວລາທີ່ເວທີການຄ້າເອເລັກໂຕຣນິກໄດ້ປະກົດຕົວຄັ້ງທໍາອິດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນແມ່ນຢູ່ໃນຊຸມປີ 1990 ທີ່ການຊື້ຂາຍ algorithmic ໄດ້ຮັບ traction ທີ່ສໍາຄັນໃນຕະຫຼາດ Forex. ດ້ວຍການມາເຖິງຂອງອິນເຕີເນັດຄວາມໄວສູງແລະເຕັກໂນໂລຢີຄອມພິວເຕີ້ທີ່ກ້າວຫນ້າ, ພໍ່ຄ້າແລະສະຖາບັນການເງິນໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນພັດທະນາລະບົບສູດການຄິດໄລ່ທີ່ຊັບຊ້ອນເພື່ອໃຫ້ມີການແຂ່ງຂັນ.
ໃນມື້ນີ້, ການຊື້ຂາຍ algorithmic ໃນຕະຫຼາດ Forex ໄດ້ພັດທະນາຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງ. ມັນໄດ້ກາຍເປັນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງຕະຫຼາດການເງິນ, ຄອບງໍາປະລິມານການຊື້ຂາຍ.
ອົງປະກອບຫຼັກຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic
ຈຸດໃຈກາງຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ແມ່ນການວິເຄາະຢ່າງລະອຽດແລະການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ພໍ່ຄ້ານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດປະຫວັດສາດແລະເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ລວມທັງການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາ, ປະລິມານການຊື້ຂາຍ, ຕົວຊີ້ວັດເສດຖະກິດ, ແລະອາຫານຂ່າວ, ເພື່ອຕັດສິນໃຈຢ່າງມີຂໍ້ມູນ. ຄຸນນະພາບແລະ granularity ຂອງຂໍ້ມູນມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ປະສິດທິພາບຂອງວິທີການການຊື້ຂາຍ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ກໍານົດຮູບແບບແລະທ່າອ່ຽງ, ແຕ່ຍັງໃຫ້ພື້ນຖານສໍາລັບການສ້າງສັນຍານການຊື້ຂາຍ.
ສັນຍານການຄ້າແລະຕົວຊີ້ວັດແມ່ນຕົວສ້າງຂອງຍຸດທະສາດການຄ້າ algorithmic. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສູດຄະນິດສາດຫຼືສູດການຄິດໄລ່ທີ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແລະສ້າງສັນຍານຊື້ຫຼືຂາຍສະເພາະ. ຕົວຊີ້ວັດທົ່ວໄປປະກອບມີການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ, ດັດຊະນີຄວາມເຂັ້ມແຂງພີ່ນ້ອງ (RSI), ແລະ stochastic oscillators, ແລະອື່ນໆ. ພໍ່ຄ້າສາມາດສົມທົບຕົວຊີ້ວັດຫຼາຍເພື່ອສ້າງສັນຍານທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍ, ອະນຸຍາດໃຫ້ algorithms ຕອບສະຫນອງຕໍ່ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດຕ່າງໆ.
ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ມີປະສິດຕິຜົນແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດໃນການຊື້ຂາຍ algorithmic. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງກໍານົດຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການຄ້າແຕ່ລະຄົນແລະກໍານົດຂອບເຂດຈໍາກັດຄວາມສ່ຽງເພື່ອປົກປ້ອງທຶນ. ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດລວມເອົາກົດລະບຽບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ເຊັ່ນ: ກໍານົດການຢຸດການສູນເສຍແລະຄໍາສັ່ງເອົາກໍາໄລ, ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະເພີ່ມກໍາໄລ. ສູດການຄິດໄລ່ການຈັດຂະໜາດຕຳແໜ່ງຊ່ວຍຮັບປະກັນວ່າການຊື້ຂາຍສອດຄ່ອງກັບຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງຂອງຜູ້ຄ້າ ແລະຍຸດທະສາດຫຼັກຊັບລວມ.
ອັດຕະໂນມັດແມ່ນລັກສະນະການກໍານົດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic. ເມື່ອ algorithm ການຄ້າໄດ້ຮັບສັນຍານເພື່ອປະຕິບັດການຄ້າ, ມັນຈະຈັດລໍາດັບອັດຕະໂນມັດໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ຄວາມໄວເປັນສິ່ງສຳຄັນໃນການປະຕິບັດ, ເນື່ອງຈາກວ່າການຊັກຊ້າພຽງເລັກນ້ອຍສາມາດເຮັດໃຫ້ມີໂອກາດພາດໂອກາດຫຼືເພີ່ມຂຶ້ນ slippage. Algorithms ຖືກອອກແບບມາເພື່ອພົວພັນກັບເວທີການຄ້າແລະນາຍຫນ້າເພື່ອປະຕິບັດຄໍາສັ່ງຢ່າງໄວວາ, ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ໃນການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງຫຼືຍຸດທະສາດໄລຍະຍາວ.
ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ forex algorithmic
ພື້ນຖານຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ສົບຜົນສໍາເລັດໃນຕະຫຼາດ Forex ແມ່ນຂຶ້ນກັບຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍທີ່ກໍານົດໄວ້ດີ. ຍຸດທະສາດນີ້ອະທິບາຍກົດລະບຽບແລະຕົວກໍານົດການທີ່ນໍາພາຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງ algorithm. ຍຸດທະສາດທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າຮັກສາລະບຽບວິໄນ, ຫຼີກເວັ້ນການກະທໍາທີ່ກະຕຸ້ນ, ແລະຍຶດຫມັ້ນກັບແຜນການທີ່ກໍານົດໄວ້, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະປະເຊີນກັບການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ. ມັນເປັນແຜນຜັງທີ່ອົງປະກອບອື່ນໆທັງຫມົດຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic ຖືກສ້າງຂຶ້ນ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການສ້າງຍຸດທະສາດການຄ້າທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງລວບລວມຂໍ້ມູນຕະຫຼາດປະຫວັດສາດສໍາລັບຄູ່ສະກຸນເງິນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຊື້ຂາຍ. ຂໍ້ມູນນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການວິເຄາະໃນຄວາມເລິກ, ອະນຸຍາດໃຫ້ algorithms ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບ, ແນວໂນ້ມ, ແລະຈຸດເຂົ້າແລະອອກທີ່ເປັນໄປໄດ້. ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແລະທາງເລືອກຂອງໄລຍະເວລາສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງຍຸດທະສາດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການພັດທະນາ Algorithm ກ່ຽວຂ້ອງກັບການແປຍຸດທະສາດການຄ້າເຂົ້າໄປໃນລະຫັດທີ່ຄອມພິວເຕີສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ຜູ້ຂຽນໂປລແກລມຫຼືພໍ່ຄ້າທີ່ມີຄວາມຊໍານານໃນພາສາການຂຽນລະຫັດເຊັ່ນ MQL4 (ສໍາລັບ MetaTrader) ຫຼື Python ຂຽນສູດການຄິດໄລ່. ຕ້ອງພິຈາລະນາຢ່າງລະມັດລະວັງຕໍ່ເຫດຜົນ, ກົດລະບຽບ, ແລະເງື່ອນໄຂທີ່ຄວບຄຸມວິທີການເຮັດວຽກຂອງ algorithm. ການເຂົ້າລະຫັດທີ່ຖືກຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຍຸດທະສາດໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບ.
ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມການຊື້ຂາຍສົດ, ມັນຄວນຈະຜ່ານການທົດສອບຄືນຢ່າງເຂັ້ມງວດ. Backtesting ກ່ຽວຂ້ອງກັບການແລ່ນ algorithm ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງມັນ. ໃນໄລຍະນີ້, ພໍ່ຄ້າສາມາດປັບຕົວກໍານົດການປັບຕົວ, ປັບກົດລະບຽບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບຍຸດທະສາດເພື່ອເພີ່ມກໍາໄລແລະຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍທີ່ເປັນໄປໄດ້.
ເມື່ອ algorithm ໄດ້ຜ່ານໄລຍະການທົດສອບ backtesting, ມັນກຽມພ້ອມສໍາລັບການທົດສອບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໃນສະພາບແວດລ້ອມການຊື້ຂາຍ simulated. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ພໍ່ຄ້າສາມາດປະເມີນວິທີການປະຕິບັດຂັ້ນຕອນພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດສົດໂດຍບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ທຶນທີ່ແທ້ຈິງ. ເມື່ອ algorithm ສະແດງໃຫ້ເຫັນຜົນກໍາໄລແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຕະຫຼາດ Forex ສົດ.
ຍຸດທະສາດການຄ້າ forex algorithmic ທົ່ວໄປ
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ສະເຫນີຍຸດທະສາດຫຼາຍຢ່າງເພື່ອຄົ້ນຫາຄວາມສັບສົນຂອງຕະຫຼາດ Forex. ແຕ່ລະຍຸດທະສາດຖືກອອກແບບເພື່ອໃຊ້ທຶນໃນເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດສະເພາະ ແລະທ່າອ່ຽງ. ນີ້ແມ່ນບາງຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ Forex algorithmic ທົ່ວໄປ:
ຍຸດທະສາດການເຄື່ອນຍ້າຍ crossover ສະເລ່ຍ: ຍຸດທະສາດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ສອງຄ່າສະເລ່ຍເຄື່ອນທີ່, ໂດຍປົກກະຕິແມ່ນໄລຍະສັ້ນແລະໄລຍະຍາວ. ເມື່ອສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍໃນໄລຍະສັ້ນຂ້າມຢູ່ເຫນືອລະດັບການເຄື່ອນຍ້າຍໃນໄລຍະຍາວ, ມັນສ້າງສັນຍານການຊື້, ແລະເມື່ອມັນຂ້າມຜ່ານຂ້າງລຸ່ມ, ມັນຈະສ້າງສັນຍານການຂາຍ. ຍຸດທະສາດນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເກັບກໍາການປ່ຽນແປງທ່າອ່ຽງແລະການຂຸດຄົ້ນ momentum.
ຍຸດທະສາດແຖບ Bollinger: Bollinger Bands ປະກອບດ້ວຍແຖບກາງ (ສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບງ່າຍດາຍ) ແລະສອງແຖບນອກທີ່ເປັນມາດຕະຖານ deviations ຂ້າງເທິງແລະຂ້າງລຸ່ມນີ້ແຖບກາງ. ພໍ່ຄ້າໃຊ້ Bollinger Bands ເພື່ອກໍານົດໄລຍະເວລາຂອງການເຫນັງຕີງຕ່ໍາ (ແຖບສັນຍາ) ແລະການເຫນັງຕີງສູງ (ແຖບຂະຫຍາຍ) ເພື່ອຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍ, ເຊັ່ນ: ການຊື້ໃນໄລຍະການເຫນັງຕີງຕ່ໍາແລະການຂາຍໃນໄລຍະການເຫນັງຕີງສູງ.
ຍຸດທະສາດ Relative Strength Index (RSI): RSI ວັດແທກຄວາມໄວແລະການປ່ຽນແປງຂອງການເຄື່ອນໄຫວລາຄາ, ຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າກໍານົດເງື່ອນໄຂທີ່ overbought ແລະ oversold. ຍຸດທະສາດ RSI ທົ່ວໄປກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊື້ເມື່ອ RSI ຕໍ່າກວ່າເກນທີ່ແນ່ນອນ (ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຂາຍເກີນ) ແລະການຂາຍເມື່ອມັນເກີນຂອບເຂດ (ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຊື້ເກີນ).
ຍຸດທະສາດ retracement Fibonacci: ຍຸດທະສາດນີ້ອີງໃສ່ລະດັບ retracement Fibonacci, ເຊິ່ງຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດລະດັບການສະຫນັບສະຫນູນແລະການຕໍ່ຕ້ານທີ່ມີທ່າແຮງໂດຍອີງໃສ່ອັດຕາສ່ວນທາງຄະນິດສາດ. ພໍ່ຄ້າຊອກຫາການປີ້ນກັບລາຄາຫຼືສັນຍານສືບຕໍ່ແນວໂນ້ມຢູ່ໃກ້ກັບລະດັບເຫຼົ່ານີ້.
ຍຸດທະສາດການແບ່ງແຍກ ແລະ ແນວໂນ້ມຕໍ່ໄປນີ້: ຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຊ້ທຶນໃນການສືບຕໍ່ຂອງທ່າອ່ຽງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຫຼືການເກີດຂຶ້ນຂອງທ່າອ່ຽງໃຫມ່. ພໍ່ຄ້າກໍານົດລະດັບການສະຫນັບສະຫນູນແລະການຕໍ່ຕ້ານທີ່ສໍາຄັນແລະເຂົ້າໄປໃນຕໍາແຫນ່ງໃນເວລາທີ່ລາຄາຢຸດຜ່ານລະດັບເຫຼົ່ານີ້, ສັນຍານການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມຫຼືສືບຕໍ່.
ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍ: ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍສົມມຸດວ່າລາຄາຊັບສິນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກັບຄືນສູ່ຄ່າສະເລ່ຍ ຫຼືຄ່າສະເລ່ຍຂອງເຂົາເຈົ້າຕາມເວລາ. ພໍ່ຄ້າຊອກຫາ deviations ຈາກຄ່າສະເລ່ຍນີ້ແລະເຂົ້າໄປໃນຕໍາແຫນ່ງໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາຄາດວ່າຈະກັບຄືນສູ່ສະເລ່ຍ.
ຍຸດທະສາດຕິດຕາມກວດກາແລະປັບປຸງ
ຕະຫຼາດແມ່ນເຄື່ອນໄຫວ, ແລະສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໃນມື້ນີ້ອາດຈະບໍ່ເຮັດວຽກໃນມື້ອື່ນ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງລະມັດລະວັງ algorithms ຂອງພວກເຂົາເພື່ອຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາປະຕິບັດຕາມທີ່ຄາດໄວ້. ການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າສາມາດກໍານົດບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນ, ຍຶດເອົາໂອກາດໃຫມ່, ແລະແກ້ໄຂທີ່ຈໍາເປັນຢ່າງທັນການ.
ເຖິງແມ່ນວ່າກົນລະຍຸດ algorithmic ທີ່ສ້າງຂຶ້ນຢ່າງພິຖີພິຖັນທີ່ສຸດກໍ່ສາມາດພົບກັບຄວາມຜິດພາດໄດ້. ຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ອາດເປັນຍ້ອນຂໍ້ມູນບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ຄວາມຜິດພາດຂອງການຂຽນລະຫັດ ຫຼືເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດໄວ້. ການຕິດຕາມຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າສາມາດກວດພົບຄວາມຜິດພາດເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວແລະປະຕິບັດມາດຕະການແກ້ໄຂເພື່ອປ້ອງກັນການສູນເສຍ. ຄວາມຜິດພາດທົ່ວໄປລວມເຖິງຄວາມລົ້ມເຫລວໃນການປະຕິບັດຄໍາສັ່ງ, ຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະການຂັດຂວາງການປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ສະພາບການຕະຫຼາດສາມາດປ່ຽນໄປຢ່າງວ່ອງໄວຍ້ອນເຫດການເສດຖະກິດ, ການພັດທະນາທາງພູມສາດ, ຫຼືການປ່ຽນແປງທາງດ້ານຈິດໃຈ. ຍຸດທະສາດການຄ້າອັນກຣິທມິກທີ່ເຄີຍຈະເລີນແລ້ວອາດຈະມີປະສິດທິພາບໜ້ອຍລົງໃນສະພາບແວດລ້ອມຕະຫຼາດໃໝ່. ພໍ່ຄ້າຈໍາເປັນຕ້ອງຍັງຄົງສາມາດປັບຕົວໄດ້, ສະເຫມີປະເມີນວ່າຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາສອດຄ່ອງກັບພູມສັນຖານຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ. ການປັບຕົວອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການດັດແປງພາລາມິເຕີ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບສູດການຄິດໄລ່, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການພັດທະນາຍຸດທະສາດໃຫມ່ທັງຫມົດ.
ຍຸດທະສາດປັບປຸງເປັນຂະບວນການຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍການປະຕິບັດ. ພໍ່ຄ້າສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບສູດການຄິດໄລ່ໂດຍການປັບຕົວແປ, ພາລາມິເຕີການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ຫຼືໄລຍະເວລາການຊື້ຂາຍ. Backtesting ແລະການທົດສອບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການປັບລະອຽດ, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນການປັບຕົວມີຜົນກະທົບປະຫວັດສາດແລະການປະຕິບັດສົດ.
ສິ່ງທ້າທາຍແລະຄວາມສ່ຽງຂອງການຊື້ຂາຍ algorithmic
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ແມ່ນອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງແລະທັນເວລາ. ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີຫຼືຄວາມລ່າຊ້າໃນຟີດຂໍ້ມູນສາມາດນໍາໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍທີ່ດີທີ່ສຸດແລະການສູນເສຍທີ່ເປັນໄປໄດ້. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າເຖິງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນ.
Overfitting ເກີດຂຶ້ນເມື່ອ algorithm ຖືກປັບໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຫຼາຍເກີນໄປ, ຈັບສິ່ງລົບກວນແທນທີ່ຈະເປັນຮູບແບບທີ່ແທ້ຈິງ. Curve-fitting ແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, wherein ຍຸດທະສາດແມ່ນສັບສົນເກີນໄປແລະປັບລະອຽດກັບການປະຕິບັດທີ່ຜ່ານມາ, ເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ດີໃນສະພາບຕະຫຼາດທີ່ແທ້ຈິງ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງສ້າງຄວາມສົມດຸນລະຫວ່າງການປະຕິບັດປະຫວັດສາດແລະການປັບຕົວເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ pitfalls ເຫຼົ່ານີ້.
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ບໍ່ມີພູມຕ້ານທານກັບການຫມູນໃຊ້ຕະຫຼາດຫຼືເຫດການທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ພໍ່ຄ້າຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາການສໍ້ໂກງ, ເຊັ່ນ: ໂຄງການສູບນ້ໍາແລະຂີ້ເຫຍື້ອ, ແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບເຫດການ swan ສີດໍາ - ເຫດການທີ່ຫາຍາກແລະຮ້າຍແຮງທີ່ສາມາດລົບກວນຕະຫຼາດ. ຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ, ຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍ, ແລະການຕິດຕາມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສາມາດຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້.
ການຊື້ຂາຍ Algorithmic ແມ່ນຂຶ້ນກັບການຄວບຄຸມກົດລະບຽບໃນຫຼາຍເຂດອໍານາດ, ແລະການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບແລະກົດລະບຽບການຄ້າແມ່ນຈໍາເປັນ. ຄວາມກັງວົນດ້ານຈັນຍາບັນ, ເຊັ່ນຜົນກະທົບຂອງການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງຕໍ່ຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຕະຫຼາດ, ຍັງມີບົດບາດ. ພໍ່ຄ້າຕ້ອງດໍາເນີນການຢູ່ໃນຂອບເຂດກົດຫມາຍແລະພິຈາລະນາຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງກິດຈະກໍາການຄ້າຂອງພວກເຂົາ.
ສະຫຼຸບ
ການພັດທະນາຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ algorithmic ທີ່ມີປະສິດຕິຜົນປະກອບດ້ວຍວິທີການລະບົບ, ລວມທັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການເຂົ້າລະຫັດ, backtesting, ແລະການທົດສອບໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ຍຸດທະສາດຕ່າງໆ, ຈາກການເຄື່ອນຍ້າຍ crossovers ໂດຍສະເລ່ຍເພື່ອຫມາຍເຖິງການປີ້ນກັບກັນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງທາງເລືອກທີ່ມີໃຫ້ກັບພໍ່ຄ້າ.
ສະຫຼຸບລວມແລ້ວ, ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ Forex algorithmic ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ພໍ່ຄ້າສາມາດນໍາທາງຕະຫຼາດ Forex ທີ່ສັບສົນໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະຖືກຕ້ອງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ພໍ່ຄ້າຄວນເຂົ້າຫາພື້ນທີ່ນີ້ດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ, ສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບລັກສະນະທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງການຊື້ຂາຍ Forex. ໂດຍການເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ພວກເຂົາສາມາດໃຊ້ອໍານາດຂອງ algorithms ເພື່ອຊຸກຍູ້ຄວາມສໍາເລັດຂອງການຊື້ຂາຍຂອງພວກເຂົາ.
