- Profesionaliam prekybos robotui „Node.js“ aplinkoje reikalinga modulinė architektūra su duomenų, strategijų, vykdymo ir rizikos valdymo paslaugomis.
- „Node.js“ derinys ryšiui ir Pitonas Kiekybinei analizei tai leidžia taikyti galingesnes ir lengviau pritaikomas strategijas.
- Stebimumas, API rakto saugumas ir rizikos kontrolė yra tokie pat svarbūs kaip ir pati prekybos logika.
- Atgalinis testavimas, modeliavimas realiuoju laiku ir etapinis diegimas su IA ir MLOps sumažina klaidų skaičių ir pagerina patikimumas sistemos.
Sukurkite prekybos robotą naudodami „Node.js“ Tai gerokai viršija keturių pirkimo ir pardavimo pavedimų programavimą ir palikimą prijungtą prie biržos. Jei norite kažko bent kiek rimtesnio, susidursite su programinės įrangos inžinerijos, duomenų tvarkymo realiuoju laiku, rizikos valdymo problemomis. kibernetinis saugumas ir diegimą gamyboje. Be to, pamatysite, kad „Node.js“ derinimas su kitomis kalbomis, tokiomis kaip „Python“, gali būti sėkminga strategija siekiant patikimo ir keičiamo dydžio sprendimo.
Prieš pradedant programuoti taip, lyg rytojaus nebūtų, pravartu akimirkai sustoti ir apsibrėžti Kokio tipo roboto norite, į kokias rinkas ketinate orientuotis ir kokią strategiją ketinate automatizuoti?Robotas nėra magija ar bankomatas: tai techninė platforma Tai leidžia drausmingai išbandyti, patvirtinti ir vykdyti prekybos idėjas, užtikrinant atsekamumą ir kontrolę, kuri sumažina nemalonius netikėtumus, kai rinka pašėlsta.
Kodėl „Node.js“ (ir kaip jis dera su „Python“) jūsų prekybos robotui
„Node.js“ puikiai tinka automatizuotos prekybos pasauliui. Nes jis sukurtas programoms, kurioms reikia daug duomenų įvesties ir išvesties: API iškvietimams, „WebSocket“ ryšiams, užsakymų knygų klausymuisi, pranešimų eilėms ir kt. Dėl asinchroninio vykdymo modelio jis idealiai tinka daugeliui rinkos įvykių tvarkyti lygiagrečiai, neužblokuojant sistemos, o tai labai svarbu dirbant su biržomis. kriptokursai arba brokeriai, kurie nuolat atnaujina duomenis.
Tuo pačiu metu Python pasižymi kiekybine analizeDarbas su laiko eilutėmis ir statistinių arba mašininio mokymosi modelių kūrimas yra pagrindinės taikymo sritys. Tokios bibliotekos kaip „NumPy“, „pandas“, „scikit-learn“ ir gilaus mokymosi sistemos pavertė „Python“ faktiniu standartu kiekybinėms ir duomenų komandoms. Todėl labai įprasta architektūra yra palikti ryšį ir komandų vykdymą „Node.js“ ir pasikliauti „Python“ kaip analitiniu strategijų mechanizmu.
Dažnas derinys yra tas, kad „Node.js“ veikia kaip vykdymo vartai ir orkestratoriusJungiamasi prie biržų („Binance“, „Coinbase“ ir kt.) per REST ir „WebSockets“, o viena ar kelios „Python“ paslaugos skaičiuoja signalus ir generuoja pirkimo/pardavimo rekomendacijas. Ryšys tarp šių dviejų sistemų paprastai vyksta per pranešimų eiles, vidines API arba socketus, leidžiančius kiekvienam komponentui vystytis nepriklausomai, nesugadinant visos sistemos, kai pasikeičia strategija.
Šis „tandeminis“ metodas turi dar vieną pranašumą: leidžia kiekvienai komandai dirbti su savo pageidaujamais įrankiaisKūrimo komanda gali tvarkyti „Node.js“ ekosistemą, infrastruktūrą, konteinerius ir stebimumą, o kiekybinė komanda daugiausia dėmesio skiria modeliams, statistiniam testavimui ir idėjų patvirtinimui, nereikės spręsti viso gamybinio proceso.
Profesionalaus prekybos roboto pagrindinė architektūra „Node.js“ kalba
Minimaliai rimtas prekybos robotas yra sukurtas kaip nepriklausomų paslaugų rinkinys.ne kaip scenarijus Milžiniškas monolitas. Praktiška architektūra sistemą padalija į tarpusavyje susijusias dalis su aiškiomis atsakomybėmis. Paprasčiau tariant, galite įsivaizduoti keturis pagrindinius blokus.
Pirmasis yra realaus laiko rinkos duomenų rinkėjasŠi paslauga, paprastai parašyta „Node.js“ kalba, per „WebSockets“ jungiasi prie biržos API, kad galėtų klausytis kainų, žvakidžių, pavedimų knygų ir kitų įvykių. Ji normalizuoja duomenis (standartizuodama formatus įvairiose biržose), taiko nedidelius filtrus ir skelbia juos vidinėje eilėje arba laiko eilučių duomenų bazėje, kad juos galėtų naudoti kiti moduliai.
Antrasis blokas yra strategijos variklisŠis modulis, kuris dažnai įgyvendinamas Python kalba, gauna duomenų srautą iš rinkėjo (realiu laiku arba kaip istorinius duomenis), apskaičiuoja indikatorius, taiko prekybos taisykles arba statistinius modelius ir generuoja signalus „pirkti“, „parduoti“ arba „nieko nedaryti“. Kuo švaresni ir labiau normalizuoti gaunami duomenys, tuo paprastesnė bus ši dalis.
Trečiasis komponentas yra vykdymo šliuzas „Node.js“Tai asmuo, kuris tiesiogiai bendrauja su birža, norėdamas pateikti ir atšaukti pavedimus, patikrinti įvykdytus pavedimus, atnaujinti pozicijų būseną ir likučius bei užtikrinti, kad sandoriai būtų vykdomi idempotentiškai (jei kas nors negerai ir mes pakartojame skambutį, mes nedubliuojame sandorio). Čia kalbama apie tikrus pinigus, todėl į tai reikia žiūrėti labai rimtai.
Galiausiai, jums reikia specialus rizikos valdymo modulisŠi paslauga apibrėžia pozicijų ribas kiekvienai rinkai ar priemonei, automatinius apribojimus, jei pasiekiate maksimalų dienos ar dienos nuostolį, pozicijos dydžio apribojimus ir lėšų prieinamumo patikrinimą prieš pateikiant pavedimą. Tikslas – kad sistema galėtų apsisaugoti net ir tada, kai strategija žlunga arba rinka pradeda panikuoti.
Atskirkite šias pareigas į atsietas paslaugas Tai turi keletą teigiamų pasekmių: galite juos diegti skirtinguose konteineriuose, keisti mastelį nepriklausomai (pavyzdžiui, daugiau kolekcionierių daugiau rinkų), versijų strategijas neliečiant pagrindinio vykdymo ir izoliuoti klaidas, kad vieno elemento gedimas nesugadintų likusios sistemos.
Praktinis pavyzdys: atvirojo kodo platformų, tokių kaip „Gekko“, panaudojimas
Jei nenorite pradėti visiškai nuo nulio, galite peržiūrėti atvirojo kodo platformos, tokios kaip „Gekko“kuris ilgą laiką buvo naudojamas kaip nuoroda Bitcoin robotams ir kriptovaliutų testavimui. Nors jis nebėra toks aktyvus kaip anksčiau, jo dizainas padeda suprasti, kaip struktūrizuoti robotą Node.js.
„Gekko“ sukurtas naudojant „JavaScript“, veikia su „Node.js“ ir Tai leidžia tiek prekiauti, tiek testuoti strategijas su ankstesniais duomenimisTai apima integruotą integraciją su pagrindinėmis kriptovaliutų biržomis, istorinių duomenų importavimo modulį ir patogią naudoti žiniatinklio valdymo panelę, skirtą viskam valdyti nuolat neprisijungus prie platformos. terminalas.
Vienas iš jo privalumų yra tai, kad jis veikia kaip ištraukiama platformaGalite kurti savo strategijas, dalytis jomis su bendruomene ir naudoti kitų žmonių nustatymus kaip atspirties tašką. Tai taip pat suteikia aiškų duomenų importavimo, praeities testavimo, popierinės prekybos ir galiausiai realios prekybos darbo eigą – sveiką ciklą, kuris neleidžia jums stačia galva žengti į rinką be jokio išankstinio testavimo.
„Gekko“ strategijos turi konfigūruojamus parametrus, o skydelyje galite pasirinkti analizuojamą duomenų diapazoną, naudotinus indikatorius ir taikytinus nustatymus. Tai beveik netyčia verčia jus bent jau suprasti, ką daro kiekviena strategija ir tai skatina jus mokytis apie techninę analizę, tendencijų filtrus, perpirkimo/perpardavimo zonas ir kitas pagrindines šios srities sąvokas.
Be „Gekko“, tokio tipo projektai moko gerosios praktikos, pavyzdžiui, atskirti žiniatinklio sąsają nuo prekybos variklioTvarkykite konfigūracijos failą su „Exchange API“ raktais, naudokite žurnalai struktūrizuota ir apsvarstykite tiek modeliavimo režimą (prekybą popieriuje), tiek realų režimą, kur kiekviena klaida gali virsti prarastais pinigais.
Boto diegimas gamyboje: konteineriai, „Raspberry Pi“ ir VPS
Kai jūsų robotas veiks lokaliai, laikas pagalvoti, kur ir kaip jį paleisite visą parą.Čia yra keletas variantų – nuo diegimo mažame „Raspberry Pi“ kompiuteryje iki diegimo VPS serveryje arba debesijos aplinkoje, pvz., AWS ar Azure. Kiekvienas variantas turi savo privalumų ir trūkumų, susijusių su kaina, patikimumu ir priežiūra.
Daugelis žmonių yra skatinami Prijunkite robotą prie „Raspberry Pi“ kaip namų projektas. Paprastai idėja yra įdiegti lengvą paskirstymo sistemą Linux (pavyzdžiui, „Raspberry Pi“ OS), įgalinkite prieigą SSH Tada naudokite „Docker“ ir „docker-compose“, kad sukonfigūruotumėte visą robotų steko struktūrą kaip konteinerius. Tai labai palengvina paslaugų paleidimą iš naujo, versijų atnaujinimą ir atkuriamos konfigūracijos palaikymą.
„Docker“ naudojimas yra ypač patogus dirbant su atvirojo kodo projektais, tokiais kaip „Gekko“, nes Daugelyje jau yra „docker-compose“ failas Pasiruoškite paleisti duomenų bazę, prekybos variklį ir žiniatinklio skydelį vienu metu. Tiesiog klonuokite saugyklą, pakoreguokite aplinkos kintamuosius ir paleiskite paslaugas – nebereikės vargti su rankiniu priklausomybių diegimu.
Jei nuspręsite naudoti debesijos pagrindu veikiančią VPS, gausite pralaidumą, energijos tiekimo stabilumą ir bendrą patikimumą. Už tai turėsite daugiau dėmesio skirti pažeidžiamų paslaugų saugumuiJei siūlote roboto žiniatinklio sąsają, rekomenduojama ją nustatyti naudojant atvirkštinį tarpinį serverį („Nginx“, „Caddy“, „Traefik“) ir įjungti bent jau pagrindinį autentifikavimą, HTTPS ir prieigos apribojimus tam tikriems jautriems maršrutams.
Sudėtingesniais atvejais daugelis įmonių perkelia šias paslaugas į valdomos debesijos aplinkos (AWS, Azure, GCP)kur jie gali panaudoti pranešimų eiles, beserverius funkcijas konkrečioms užduotims (pvz., duomenų valymui ar periodiniams skaičiavimams), sistemas sandėliavimas Optimizuota laiko eilutėms ir slaptų duomenų valdymo paslaugoms. Tai labai sumažina rankinį infrastruktūros darbą, tačiau šiek tiek padidina mokymosi kreivę.
Strategijos kūrimas: nuo paprasto iki sudėtingo
Smagiausia (ir pavojingiausia) roboto dalis yra jo prekybos strategijaDažna klaida – pradėti taikyti kažką labai sudėtingo, prieš tai neišbandžius paprastų, bet suprantamų taisyklių. Protingiausia pradėti nuo skaidrių ir lengvai audituojamų metodų, kad būtų galima visapusiškai suprasti, kaip robotas reaguoja skirtingose rinkos situacijose.
Geras pagrindas yra tendencijų sekimo strategija su triukšmo filtraisPavyzdžiui, naudojant slenkamuosius vidurkius, nepastovumo juostas arba kanalus, galima nustatyti, kada rinka juda aiškia kryptimi, o kada ji tiesiog šokinėja siaurame diapazone. Taip pat galite pridėti nepastovumu pagrįstas išėjimo taisykles: jei kainos judėjimas viršija tam tikrą ribą, uždarote savo poziciją, kad apsaugotumėte pelną arba apribotumėte nuostolius.
Kitas svarbus dalykas yra rizikos pagrindu valdomas pozicijų dydžio nustatymasUžuot visada prekiaujant ta pačia apimtimi, daugelis metodikų kiekvienam sandoriui skiria fiksuotą kapitalo procentą, koreguodamos jį pagal atstumą iki nuostolių ribojimo ribos. Tokiu būdu, jei nuostolių ribojimo riba yra toliau, sumažinate jos dydį, kad piniginė rizika vienam sandoriui išliktų pastovi.
Kai jausite patogumą naudodami šiuos pagrindus, galėsite pradėti dėti sudėtingesnius sluoksnius: vidutinės grįžimo strategijos (kuriose lažinamasi, kad kaina grįš į vidutinę vertę po per didelio nukrypimo), rinkos formavimo metodai (pirkimo ir pardavimo pavedimų pateikimas vienu metu, siekiant užfiksuoti skirtumą) arba sistemos, kurios sujungia kelis signalus iš techninių rodiklių, apimties, rinkos gylio ir net alternatyvių duomenų.
Svarbu nepamiršti, kad Robotas yra vykdymo sistema, o ne pati strategija.Dizainas turėtų leisti pridėti naujų taisyklių, keisti indikatorius, koreguoti parametrus ir palyginti rezultatus tarp versijų neperrašant sistemos branduolio. Tai reiškia, kad strategijos logika turi būti aiškiai atskirta nuo ryšio, saugojimo ir vykdymo infrastruktūros.
Vėlavimas, atsparumas ir API apribojimai
Automatizuotoje prekyboje delsa ir atsparumas yra labai svarbūs.Ypač jei prekiaujate labai trumpais laiko tarpais arba net labai dažnai. Nors „Node.js“ greitai tvarko įvesties/išvesties duomenis, kliūtis dažnai slypi tinkle, biržos API apribojimuose ir infrastruktūroje, kurioje veikia jūsų robotas.
Realaus laiko kainodarai beveik privaloma naudoti „WebSocket“ jungtys Užuot nuolat vykdžius apklausas per HTTP, tai leidžia gauti rinkos atnaujinimus, kai tik birža juos paskelbia, nesiunčiant pakartotinių užklausų. Taip pat patartina palaikyti nedidelę naujausių duomenų, pvz., žvakidžių, pavedimų eilių ar pavedimų knygos momentinių kopijų, talpyklą, kad strategijoms nereikėtų jungtis prie duomenų bazės kiekvienam skaičiavimui.
Kitas svarbus frontas yra API limitų valdymasMainai paprastai taiko užklausų skaičiaus per sekundę arba per minutę apribojimus. Jei jūsų robotas viršija šiuos apribojimus, jis pradeda gauti klaidas, laikinus blokus ar net visiškus draudimus. Norėdami to išvengti, turite įdiegti greičio ribojimo mechanizmus, eksponentinius pakartotinius bandymus gavus tam tikrus klaidų kodus ir vidines eiles, kurios kontroliuojamai tvarko siunčiamas užklausas.
Laikrodžio sinchronizavimas taip pat vaidina svarbesnį vaidmenį nei gali atrodyti. Greitojo testavimo strategijose arba atgalinio testavimo sistemose, lyginant rezultatus su gamybine aplinka, vos kelių sekundžių neatitikimas gali gerokai iškreipti rezultatus. Todėl rekomenduojama... sinchronizuoti El Tiempo iš serverio su NTP ir žurnaluose įrašyti tiek sistemos laiką, tiek tikslų kiekvieno gauto ar įvykdyto įvykio laiką.
Galiausiai, vienas iš raktų į išgyvenimą didelio kintamumo įvykių ar laikinų biržų kritimų metu yra vykdyti veiklą. išsamūs visų roboto sprendimų įrašaiKą tuo metu matė rinka, kokie strategijos parametrai buvo aktyvūs, kokie pavedimai buvo išsiųsti, kokius atsakymus pateikė birža ir kaip pasikeitė pozicijų būsena. Šis atsekamumas yra neįkainojamas tiriant, kas nutiko po staigaus judėjimo ar neįprastų sandorių serijos.
API saugumas ir raktų valdymas
Kai jūsų robotas nebežaidžia su išgalvotais duomenimis, Saugumas tampa absoliučiai nekeičiamu klausimu.ir gera mintis sužinoti apie Forex sukčiavimasBet koks neatsargumas naudojant API raktus, nuotolinę prieigą ar priklausomybes gali palikti jūsų paskyrą tuščią arba pažeisti infrastruktūrą, todėl nereikia skubėti ar rinktis trumpesnių kelių.
Pirmas dalykas – gydyti keistis API raktais kaip itin slaptomis paslaptimisJie niekada neturėtų būti šaltinio kode ar saugyklose, net privačiose. Idealiu atveju jie turėtų būti saugomi slaptų duomenų tvarkytuvėje (pavyzdžiui, debesijos paslaugų teikėjo siūlomoje) arba užšifruotose saugyklose, o jūsų robotas turėtų juos gauti vykdymo metu naudodamas aplinkos kintamuosius arba kitus saugius mechanizmus.
Be to, rekomenduojama Apriboti IP adresus, iš kurių galima naudoti tą API raktąJei birža tai leidžia, net jei kas nors pavogtų jūsų raktą, jis negalės jo naudoti iš niekur. Taip pat tiksliai sureguliuokite savo teises: atskirkite tik skaitymui skirtus raktus rinkos duomenims gauti iš prekybos raktų, kurie leidžia vykdyti pavedimus, ir niekada nesuteikite daugiau privilegijų nei būtina.
Šifravimas perdavimo metu (HTTPS, wss) ir ramybės būsenoje (užšifruoti diskai, duomenų bazės su įjungtu šifravimu) taip pat turėtų būti norma, ypač jei tvarkote slaptą informaciją arba jei prie platformos prisijungia daugiau nei vienas įrenginys. Nepamirškite patikrinti projekto priklausomybės ieškant žinomų pažeidžiamumųSaugumo analizės integravimas į jūsų CI/CD srautą, kad nesaugus paketas nepasiektų gamybinės aplinkos nepastebėtas.
Rimtesniuose projektuose daugelis įmonių užsako skverbties bandymo ir grūdinimo procesai infrastruktūros. Tai apima paslaugų prieinamumo, atvirų prievadų, žurnalų, kuriuose žurnaluose yra neskelbtinos informacijos ir vartotojų bei slaptažodžių valdymo auditą. Asmeniniam robotui tai gali atrodyti per daug, tačiau kalbant apie klientų pinigus ar didelius duomenų kiekius, šis sluoksnis tampa esminis.
Stebimumas: metrika, žurnalai ir verslo ataskaitų suvestinės
Negalite patobulinti to, ko neišmatuojate.O prekybos robote, kurio tikslas – ilgalaikis veikimas, stebimumas yra pagrindinis elementas. Nepakanka retkarčiais tikrinti biržos balansą; reikia žinoti, kas vyksta sistemos viduje ir kodėl rezultatai juda viena ar kita kryptimi.
Pradėkite nuo apibrėžimo pagrindiniai techniniai rodikliaiŠie rodikliai padės aptikti kliūtis ar infrastruktūros gedimus, kol jie nepaveikė operacijų. Pavyzdžiai: mainų užklausų delsa, „websocket“ ryšio našumas, klaidų skaičius pagal tipą, strategijos apdorojimo laikas, procesoriaus ir atminties naudojimas labiausiai apkrautose paslaugose ir kt.
Tuo pačiu metu labai naudinga rinkti prekybai būdingi verslo rodikliai: įvykdymo rodiklis (koks pavedimų procentas iš tikrųjų įvykdomas), vidutinis praslydimas (skirtumas tarp laukiamos ir įvykdytos kainos), realizuotas ir nerealizuotas PnL, operacijų dažnumas kiekvienoje rinkoje ir laiko intervale, sandorių išlaidų poveikis... Visa tai suteikia gana aiškų vaizdą apie tai, ką robotas iš tikrųjų daro.
Turėdami šią informaciją, galite surinkti vizualizacijos ir ataskaitų teikimo skydai naudojant verslo analitikos įrankius, tokius kaip „Power BI“ ar panašius. Tokiu būdu ne tik techninė komanda, bet ir bet kuris verslininkas gali matyti, kaip strategija veikia kiekvienoje rinkoje, kuri roboto versija duoda geriausius rezultatus arba kada sistema yra pelningiausia arba rizikingiausia.
Kad vaizdas būtų išsamus, patartina šiuos rodiklius pateikti kartu su gera įspėjimo sistemaPavyzdžiui, galite gauti įspėjimus el. paštu, „Slack“ arba „Telegram“, kai viršijama tam tikra nuostolių riba, kai padidėja API delsa, kai strategija nustoja veikti įtartiną laikotarpį arba kai aptinkamos neįprastos klaidos. Kuo greičiau sužinosite, kad kažkas negerai, tuo didesnė tikimybė, kad tai ištaisysite be didesnių problemų.
Testavimas atgal, modeliavimas ir diegimas gamyboje
Prieš leisdami savo robotui paliesti tikrus pinigus, Privaloma atlikti etapinį testavimo procesąŠio žingsnio praleidimas ir per dvi popietes nuo kodo redaktoriaus iki biržos paprastai baigiasi brangiai kainuojančiomis problemomis. Protinga seka apima bent tris etapus: testavimą atgal, modeliavimą realiuoju laiku ir gamybą su ribotu kapitalu.
Atgalinis testavimas susideda iš Išbandykite savo strategiją naudodami istorinius duomenis kad pamatytumėte, kaip jis būtų veikęs skirtingais rinkos laikotarpiais. Čia labai svarbu naudoti švarius duomenis su pakankamu imties dydžiu ir pagrįstais komisiniais bei praslydimo poveikiu. Jei jūsų testai ignoruos faktines prekybos išlaidas, jūsų rezultatai greičiausiai bus pernelyg optimistiški.
Tada ateina realaus laiko simuliacija arba prekyba popieriumiŠiame teste jūsų robotas veikia taip, lyg prekiautų realiai, tačiau visi pavedimai yra įrašomi fiktyviai. Tikslas – patikrinti, ar sistema teisingai reaguoja į realaus pasaulio delsą, nedidelius tinklo trikdžius, „WebSocket“ pakartotinius prisijungimus ir bet kokias kitas kasdienes situacijas, kurių paprastas atgalinis testas neužfiksuoja.
Tik tada, kai šie du etapai duoda nuoseklius rezultatus, prasminga pereiti prie gamybos. ribotas kapitalas ir labai griežta rizikos kontrolėŠiuo metu kruopščiai dokumentuokite aktyvius strategijos parametrus, jos kalibravimui naudotą laikotarpį ir visus atliktus pakeitimus. Konfigūracijų versijų kontrolė padeda išvengti impulsyvių sprendimų ir lengviau atkurti, kas buvo padaryta ir kodėl.
Geras papildomas pratimas yra atlikti testus nepalankiausiomis sąlygomis ir patvirtinimus be imties. Tai reiškia, kad jūsų strategija turi būti testuojama ekstremaliose rinkos situacijose modeliavimuose arba istoriniais laikotarpiais, kurie nebuvo naudojami parametrams kalibruoti. Jei sistema veikia tik tame pačiame diapazone, kuriam ją optimizavote, tikriausiai ją per daug suderinote ir ji neatlaikys skirtingų sąlygų.
Kaip dirbtinis intelektas gali padėti jūsų robotui?
La dirbtinis intelektas Tai ne stebuklinga lazdelė, bet gali suteikti didelę vertę gerai suprojektuotam prekybos robotui Jei tai integruota apgalvotai ir su aiškiomis ribomis. Visada pravartu suprasti Skirtumai tarp agentų ir asistentų prieš pasirenkant įrankius.
Įdomus atspirties taškas yra naudoti anomalijų aptikimo modeliai neįprastų duomenų filtravimuiKainose ar apimtyse gali būti klaidų, spragų ar atsitiktinių šuolių, kurie iškreipia rodiklius ir sukelia klaidingus signalus. Mažas modelis, apmokytas atpažinti netipinį duomenų elgesį, gali padėti pašalinti šiuos trūkumus, kol jie dar neįtraukti į strategijos logiką.
Kitas variantas – naudoti agentai, kurie koreguoja parametrus pagal rinkos režimąDidelis arba mažas kintamumas, stipri tendencija arba šoninis diapazonas, didėjanti arba mažėjanti apimtis ir kt. Užuot visada veikusi su tais pačiais stop-loss orderiais, tikslais ir dydžiais, sistema gali juos pritaikyti tam tikrose ribose, kai aptinka reikšmingus rinkos sąlygų pokyčius.
Jei nuspręsite įtraukti pažangesnius modelius (klasifikatorius, pasikartojančius tinklus, laiko eilučių modelius ir kt.), svarbu juos apsupti šališkumo kontrolė, valdymas ir atsekamumasTai apima kruopštų duomenų kilmės dokumentavimą, modelio apmokymo būdą, naudojamus patvirtinimo rodiklius ir atsargines taisykles, jei modelis išeina už diapazono ribų arba praranda prasmę su naujais duomenimis.
Įmonių projektuose dažnai taip pat būtina turėti MLOps praktika Valdyti šių modelių gyvavimo ciklą: versijas, kontroliuojamą diegimą, našumo stebėjimą ir atšaukimo mechanizmus gedimo atveju. Tokiu būdu dirbtinis intelektas yra integruotas kaip dar vienas komponentas roboto architektūroje su savo aiškiai apibrėžtomis rizikos ribomis.
Galiausiai, nesvarbu, ar kuriate nedidelį eksperimentą savo „Raspberry Pi“, ar dirbate su įmonės lygio prekybos sistema, Boto sėkmė „Node.js“ aplinkoje priklauso nuo to, ar jis bus traktuojamas kaip tvirta ir modulinė platforma.Dėl integruoto saugumo, stebimumo, nuolatinio testavimo ir galimybės kurti strategijas nepažeidžiant pamatų, šis metodas robotą iš trapaus scenarijaus paverčia ilgalaikiu įrankiu rinkos galimybėms tyrinėti ir išnaudoti.
Aistringas rašytojas apie baitų pasaulį ir technologijas apskritai. Man patinka dalytis savo žiniomis rašydamas, būtent tai ir darysiu šiame tinklaraštyje, parodysiu jums įdomiausius dalykus apie programėles, programinę įrangą, techninę įrangą, technologijų tendencijas ir kt. Mano tikslas – padėti jums paprastai ir smagiai naršyti skaitmeniniame pasaulyje.