سلام دوستان اگر مایل بودید بنده میتونم هفته ی یکی دو استراتژی شما رو رایگان به ربات ترید به زبان متا5 MQL5 تبدیل کنم که همه دوستان هم بتونند استفاده کنند
اگر استراتژی دارید که حس میکنید کار میکنه لطفا توضیحات کامل رو مطرح کنید بنده فایل ربات رو براتون آماده میکنم بعد از ساخت با نتیجه بک تستش منتشر میشه در همین تاپیک
استراتژی های شهودی امکان تبدیل به ربات ندارند و کد در فراکتال گم میشه و نتیجه از واقعیت فاصله خواهد گرفت
ایده خیلی خوبیه مخصوصا برای کسایی که استراتژی دارن ولی دانش برنامه نویسی MQL5 ندارن و نمیتونن ایده خودشون رو تبدیل به اکسپرت کنن
فقط به نظرم قبل از تبدیل استراتژی باید قوانین ورود و خروج و مدیریت سرمایه و شرایطی که باعث میشه معامله انجام نشه کاملا مشخص باشه چون هرچقدر استراتژی دقیق تر تعریف بشه نتیجه بک تست هم به چیزی که در عمل اتفاق میفته نزدیک تر میشه
اون نکته ای هم که درباره استراتژی های شهودی گفتید خیلی مهمه چون بعضی تصمیم ها واقعا وابسته به تشخیص چشمی و تفسیر شرایط بازار هستن و نمیشه به راحتی به قوانین عددی تبدیلشون کرد به نظرم اگر دوستان استراتژی کاملا قانونمند و قابل تعریف دارن این فرصت میتونه برای تست کردن ایده هاشون خیلی مفید باشه
ایده خوبی هست مخصوصا برای استراتژی هایی که قوانینشون کاملا مشخص و قابل تبدیل به شرط های دقیق باشه چون وقتی یک روش به ربات تبدیل میشه خیلی از ابهام های اجرای دستی مشخص میشه و میشه روی تعداد زیادی معامله بک تست گرفت فقط به نظرم نتیجه بک تست ربات به تنهایی نباید ملاک قضاوت باشه چون کیفیت داده اسپرد اسلیپیج مدل اجرای سفارش و حتی اورفیت شدن پارامترها میتونه نتیجه رو تغییر بده بهتره بعد از بک تست فوروارد تست هم انجام بشه تا مشخص بشه استراتژی واقعا قابلیت تکرار داره یا فقط روی گذشته خوب جواب داده
به نظرم بخش مربوط به استراتژی های شهودی خیلی مهمه چون اگر قوانین ورود خروج و مدیریت معامله قابل توضیح دقیق نباشه ربات عملا نمیتونه چیزی رو اجرا کنه که خود تریدر با چشم و تجربه تشخیص میده در چنین حالتی تبدیل کردن روش به کد ممکنه ظاهر سیستم رو دقیق نشون بده ولی بخش اصلی تصمیم گیری حذف بشه در مقابل اگر استراتژی قانونمند باشه تبدیل به MQL5 میتونه فرصت خوبی برای تست عادلانه و گرفتن آمار واقعی از نرخ برد امید ریاضی دراداون و تعداد معاملات ایجاد کنه و حتی مشخص کنه چیزی که روی چارت خوب به نظر میرسه در داده های بزرگ واقعا مزیت آماری داره یا نه
در کل ربات ها به رژیم بازار خیلی حساس هستند
مشکل استراتژی های شهودی اینه که خیلی وقت ها خود تریدر هم نمیتونه توضیح بده چرا یک موقعیت رو معتبر میدونه و همین بخش موقع کدنویسی دردسرساز میشه چون ربات فقط چیزی رو اجرا میکنه که به شکل قانون مشخص تعریف شده باشه البته میشه با ثبت نمونه های زیاد از تصمیم های تریدر کم کم معیارهای پنهانش رو استخراج کرد و به قوانین قابل تست تبدیلشون کرد
مزیت تبدیل استراتژی به MQL5 فقط سرعت اجرا نیست بلکه اینه که تصمیم گیری از حالت سلیقه ای خارج میشه و میشه عملکردش رو دقیق تر سنجید ولی باید مراقب باشیم بک تست بیش از حد به داده های گذشته وابسته نشه بهتره بخشی از داده ها برای تست نهایی کنار گذاشته بشه و بعد از اون هم فوروارد تست انجام بشه چون نتیجه خوب روی چارت یا حتی بک تست به تنهایی اثبات کننده مزیت آماری نیست
دقیقا یکی از ارزش های اصلی اکسپرت اینه که میتونی یک ایده رو با قوانین ثابت روی تعداد زیادی معامله بررسی کنی و بفهمی نتیجه واقعا از خود استراتژی میاد یا از تشخیص های سلیقه ای و تصمیم های لحظه ای خودت البته قبل از کدنویسی باید شرایط ورود و خروج و مدیریت معامله کاملا شفاف باشه وگرنه فقط ابهام های ذهنی رو به کد منتقل میکنیم و خروجی هم لزوما قابل اعتماد نمیشه
یه نکته مهم دیگه اینه که حتی اگر بک تست و فوروارد تست هر دو نتیجه خوبی بدن باز هم باید هزینه معاملات مثل اسپرد و کمیسیون و اسلیپیج و تفاوت شرایط اجرای واقعی رو در نظر گرفت مخصوصا وقتی استراتژی به چند پیپ اختلاف قیمت یا زمان ورود حساسه بهتره قوانین بعد از مرحله بهینه سازی ثابت بمونن و روی داده هایی که در طراحی سیستم استفاده نشدن ارزیابی بشن تا مشخص بشه عملکرد خوب فقط حاصل هماهنگی با گذشته نبوده
ایده خیلی خوبیه چون خیلی وقت ها یک استراتژی روی چارت در نگاه اول منطقی به نظر میرسه ولی وقتی قوانینش دقیق نوشته میشه و وارد بک تست میشه تازه ایرادها و ابهام هاش مشخص میشن به نظرم مهمترین بخش کار اینه که شرایط ورود و خروج و حد ضرر و مدیریت حجم کاملا شفاف باشه تا ربات دقیقا همون چیزی رو اجرا کنه که مدنظر طراح استراتژیه و نتیجه هم قابل بررسی و مقایسه باشه
به نظرم این کار علاوه بر کمک به صاحب استراتژی میتونه برای بقیه هم تجربه ارزشمندی باشه چون وقتی یک روش با قوانین ثابت روی داده های گذشته تست میشه میشه درباره تعداد معاملات افت سرمایه و امید ریاضی اون حرف دقیق تری زد فقط باید حواسمون باشه که نتیجه بک تست به تنهایی تضمین عملکرد آینده نیست و هزینه های معاملاتی و اسلیپیج و شرایط مختلف بازار هم میتونن نتیجه رو تغییر بدن استراتژی شهودی هم اگر بشه معیارهاش رو دقیق و قابل اندازه گیری تعریف کرد شاید بخشی از اون قابل تبدیل به کد باشه
دقیقا وقتی قوانین رو میخوایم تبدیل به ربات کنیم تازه معلوم میشه کجاها هنوز تصمیم گیری هامون مبهمه مثلا اینکه حد ضرر دقیقا با چه شرطی جابه جا بشه یا وقتی چندتا شرط همزمان اتفاق میفته کدوم اولویت داره چیزایی هستن که شاید موقع معامله دستی خیلی بهشون فکر نکنیم ولی ربات نمیتونه حدس بزنه منظورمون چی بوده هرچی این موارد از قبل روشن تر باشن نتیجه بک تست هم قابل اعتمادتر میشه
یه نکته مهم دیگه هم اینه که بعد از گرفتن نتیجه خوب از بک تست نباید سریع نتیجه بگیریم سیستم آماده استفاده واقعیه چون ممکنه بخشی از سود به شرایط خاص همون بازه وابسته باشه بهتره با داده هایی که برای تنظیم استراتژی استفاده نکردیم دوباره تستش کنیم و بعد مدتی روی حساب دمو جلو ببریم تا تاثیر اسپرد و لغزش قیمت و شرایط اجرای سفارش هم مشخص بشه اینطوری احتمال اینکه فقط با یه نتیجه جذاب گول بخوریم کمتر میشه
آره مخصوصا توی استراتژی هایی که تارگت کوچیک دارن همین اختلاف چند پیپی میتونه کل نتیجه رو عوض کنه و سیستمی که توی بک تست سودده بوده بعد از حساب کردن کمیسیون و اسلیپیج حتی به نقطه سربه سر هم نرسه برای همین بهتره هزینه ها رو از همون اول وارد تست کنیم نه اینکه آخر کار تازه متوجه بشیم بخش زیادی از سود روی کاغذ بوده و توی اجرای واقعی وجود نداره
ثابت نگه داشتن قوانین بعد از بهینه سازی هم خیلی مهمه چون اگه هر بار نتیجه روی داده های جدید خوب نبود دوباره تنظیمات رو تغییر بدیم عملا داریم سیستم رو با همون داده ها سازگار میکنیم و ممکنه هیچ وقت نفهمیم واقعا مزیت داره یا نه بهتره یه بخش از داده ها رو از اول کنار بذاریم و تا زمان ارزیابی نهایی سراغشون نریم تا نتیجه ای که میگیریم تصویر واقعی تری از عملکرد سیستم در شرایط جدید بهمون بده
دقیقا این موضوع برای جلوگیری از بیش برازش خیلی مهمه وقتی سیستم رو روی یک بخش از داده ها بهینه میکنیم باید قوانین رو ثابت نگه داریم و بعد روی داده هایی که از قبل ندیدیم امتحانش کنیم
اگر هر بار نتیجه جدید خوب نبود دوباره تنظیمات رو تغییر بدیم در واقع داریم سیستم رو با داده های جدید هم تطبیق میدیم و دیگه نمیشه فهمید واقعا مزیت آماری داره یا فقط برای همون داده ها تنظیم شده برای همین داشتن داده های خارج از نمونه که از اول دست نخورده نگه داشته بشن میتونه تصویر خیلی واقعی تری از عملکرد سیستم در شرایط جدید بهمون بده
به نظرم این ایده خیلی خوبه چون خیلیا استراتژی دارن ولی بلد نیستن تبدیلش کنن به ربات. اینجوری هم میتونن روششون رو دقیق‌تر بررسی کنن هم بفهمن واقعاً چقدر جواب میده.