كيف تقوم روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي بتحليل الأصول قبل كل صفقة

المقدمة

يفترض الكثير من الناس أن روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي يبدأ العمل في اللحظة التي يتم فيها تنفيذ الصفقة.

في الواقع، التنفيذ هو فقط الخطوة النهائية في عملية اتخاذ قرار أكبر بكثير.

تعتمد جودة روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي بشكل أكبر على كيفية تحليله للأصل بدلاً من سرعة وضعه للطلب.

هذا هو أحد أكبر الفروق بين أنظمة التداول الاحترافية بالذكاء الاصطناعي والبرامج البسيطة للتداول الآلي.

غالبًا ما يتبع روبوت التداول التقليدي قواعد محددة مسبقًا:

• شراء عندما ينخفض مؤشر القوة النسبية (RSI) إلى أقل من 30.
• بيع عندما يرتفع مؤشر القوة النسبية (RSI) إلى أكثر من 70.
• فتح مركز بعد تقاطع المتوسطات المتحركة.

قد تعمل هذه القواعد في ظل ظروف سوق معينة، لكن الأسواق نادرًا ما تتصرف بنفس الطريقة لفترة طويلة.

تتغير الأسواق المالية الحديثة باستمرار.

يتوسع التقلب وينكمش.

تتحول السيولة بين البورصات.

يزيد أو ينقص مشاركة المؤسسات.

تغير الأحداث الاقتصادية الكلية مشاعر السوق.

يتغير الارتباط بين الأصول بمرور الوقت.

روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي الذي يتجاهل هذه التغييرات يخاطر باتخاذ قرارات بناءً على افتراضات قديمة.

لهذا السبب أصبح تحليل الأصول أحد أهم مراحل التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

قبل فتح أي مركز، يجب على روبوت التداول الاحترافي بالذكاء الاصطناعي الإجابة على سؤال حاسم:

هل يستحق هذا الأصل التداول الآن؟

نادراً ما يعتمد الجواب على السعر وحده.

بدلاً من ذلك، يأتي من تحليل طبقات متعددة من بيانات السوق في وقت واحد.

فهم هذه العملية يساعد في تفسير سبب استثمار منصات التداول المتقدمة بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في تحليل الأصول المتقدم بدلاً من الاعتماد على قواعد التداول الثابتة.

لماذا يأتي تحليل الأصول قبل كل صفقة

تبدأ كل صفقة بقرار.

يجب ألا يعتمد هذا القرار أبدًا على مؤشر واحد فقط.

على سبيل المثال، تخيل أن البيتكوين انخفض بنسبة 8% في يوم واحد.

يرى أحد المتداولين فرصة للشراء على الفور.

يتوقع آخر بداية سوق هابطة.

كلاهما ينظر إلى نفس الرسم البياني بالضبط.

لماذا يصلون إلى استنتاجات مختلفة؟

لأن السعر هو مجرد جزء واحد من المعلومات.

تحاول روبوتات التداول الاحترافية بالذكاء الاصطناعي تقييم البيئة المحيطة بالأصل قبل توليد إشارة تداول.

بدلاً من السؤال:

"هل انخفض السعر؟"

يسألون أسئلة مثل:

• هل يؤكد حجم التداول الحركة؟
• هل زادت السيولة أم اختفت؟
• هل المشترون يصبحون أكثر عدوانية؟
• هل يتوسع التقلب؟
• هل تتحرك الأسواق المرتبطة الأخرى في نفس الاتجاه؟
• هل تتناسب هذه الحركة مع سلوك السوق التاريخي؟

الإجابة على هذه الأسئلة توفر رؤية أكبر بكثير من السعر وحده.

لهذا السبب يجب أن يأتي تحليل الأصول دائمًا قبل تنفيذ الصفقة.

النظر إلى ما وراء حركة السعر

أحد أكبر المفاهيم الخاطئة حول روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي هو أنها تقرأ الرسوم البيانية بشكل أسرع من البشر فقط.

السرعة مهمة بالتأكيد.

فهم السوق يهم أكثر.

تصف الرسوم البيانية السعرية ما حدث.

هذا هو أحد الأسباب التي تجعل منصات التداول الحديثة بالذكاء الاصطناعي تحلل أكثر بكثير من السعر قبل توليد قرارات التداول.

نادراً ما تشرح لماذا حدث ذلك.

افترض أن أصلين كلاهما ينخفض بنسبة 10%.

للوهلة الأولى، يبدوان متطابقين.

ومع ذلك، قد يحدث انخفاض واحد خلال حجم تداول منخفض بشكل غير عادي.

قد يحدث الآخر جنبًا إلى جنب مع زيادة بيع المؤسسات، وزيادة التقلب، وضعف سيولة السوق.

على الرغم من أن كلا الأصلين قد شهد نفس الانخفاض في النسبة المئوية، إلا أنهما يمثلان بيئات سوق مختلفة تمامًا.

هذا التمييز يغير كيفية تقييم روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي للمخاطر.

بدلاً من الرد على الشموع وحدها، تحاول الأنظمة الحديثة بالذكاء الاصطناعي تحديد الظروف المسؤولة عن تلك الشموع.

يساعد هذا النهج في تقليل اتخاذ القرارات العاطفية مع تحسين الاتساق عبر دورات السوق المختلفة.

ما البيانات التي يجب أن يحللها روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي؟

يجمع تحليل الأصول الاحترافي بين فئات متعددة من المعلومات بدلاً من الاعتماد على مؤشر تقني واحد.

بعض الأهم تشمل:

هيكل السعر

بدلاً من التركيز فقط على حركة السعر قصيرة الأجل، يقيم الذكاء الاصطناعي هيكل السوق الأوسع.

هل الأصل يحقق قمم أعلى؟

قيعان أدنى؟

يتداول داخل نطاق؟

يخرج من التوحيد؟

غالبًا ما يوفر هيكل السوق سياقًا أقوى من الشموع الفردية.

تحليل الحجم

تحركات الأسعار المدعومة بحجم قوي تحمل عادةً أهمية أكبر من تلك التي تحدث خلال جلسات التداول الهادئة.

تقارن روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي النشاط التجاري الحالي بالسلوك التاريخي لتحديد ما إذا كانت الحركة تكتسب قوة أو تخلق ضوضاء مؤقتة فقط.

التقلب

يخلق التقلب العالي فرصة.

كما يخلق خطرًا.

بدلاً من افتراض أن التقلب إما جيد أو سيء، تقيم الأنظمة بالذكاء الاصطناعي ما إذا كان التقلب الحالي يبقى ضمن الحدود المقبولة للاستراتيجية التجارية المختارة.

تؤدي استراتيجيات مختلفة بشكل أفضل في ظل ظروف تقلب مختلفة.

السيولة

تحدد السيولة مدى كفاءة تنفيذ الأوامر.

تزيد السيولة الضعيفة من الانزلاق ومخاطر التنفيذ.

لذلك يأخذ تحليل الأصول الاحترافي في الاعتبار السيولة قبل تقييم الربح المحتمل.

في العديد من الحالات، يصبح تجنب الأسواق غير السائلة أكثر قيمة من تحديد فرصة تداول أخرى.

قوة الاتجاه

نادراً ما تتحرك الأسواق في خطوط مستقيمة تمامًا.

يحاول الذكاء الاصطناعي قياس ما إذا كان الاتجاه الحالي لا يزال صحيًا، أو يضعف، أو يقترب من الإرهاق.

يساعد هذا في تجنب الدخول في صفقات خلال فترات زيادة عدم اليقين.

مقاييس المخاطر

ليس كل فرصة جذابة تستحق تخصيص رأس المال.

قبل التنفيذ، يجب على روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي تقييم الجانب السلبي المحتمل إلى جانب المكافأة الممكنة.

غالبًا ما تنتج الفرص المعدلة حسب المخاطر أداءً أكثر اتساقًا على المدى الطويل من مجرد مطاردة أكبر العوائد المتوقعة.

كيف يحسن تحليل الأصول بالذكاء الاصطناعي الثقة قبل كل صفقة

بدلاً من توليد إشارة شراء أو بيع على الفور، يقيم تحليل الأصول الاحترافي بالذكاء الاصطناعي مستويات الثقة بناءً على متغيرات السوق المتعددة.

مستوى الثقة العالي...