بينما يركز معظم متداولي العملات الرقمية على تحقيق أعلى العوائد، يركز المستثمرون الاحترافيون على الأداء المعدل حسب المخاطر - العوائد التي يتم تحقيقها بالنسبة للمخاطر المتخذة. تقدم أسواق العملات الرقمية تحديات فريدة مع تقلباتها الشديدة، وعدم اليقين التنظيمي، ودورات التداول على مدار 24 ساعة في اليوم. تتفوق أنظمة التداول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في هذا البيئة من خلال الحفاظ على معايير مخاطر متسقة بغض النظر عن ظروف السوق. يقوم بوت تداول DeFi المُهيأ بشكل صحيح بتطبيق دقة رياضية على مهام إدارة المخاطر التي غالبًا ما يتنازل عنها المتداولون البشر خلال مراحل السوق العاطفية. تتناول هذه المقالة كيفية تنفيذ بوتات التداول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لاستراتيجيات متطورة معدلة حسب المخاطر والمقاييس لتقييم فعاليتها.
عائدات معدلة حسب المخاطر في أسواق العملات الرقمية
تقيس عوائد المخاطر المعدلة أداء الاستثمار مع الأخذ في الاعتبار المخاطر المفترضة لتحقيق تلك العوائد. على عكس العوائد المطلقة، التي تظهر فقط الأرباح، توفر المقاييس المعدلة للمخاطر سياقًا لتلك المكاسب.
تشمل مؤشرات الأداء المعدلة حسب المخاطر الرئيسية:
نسبة شارب: العوائد التي تتجاوز معدل الخطر الخالي مقسومة على الانحراف المعياري للعوائد
نسبة سورتينو: مشابهة لشارب ولكنها تأخذ في الاعتبار فقط الانحراف السلبي
أقصى انخفاض: أكبر انخفاض كنسبة مئوية من القمة إلى القاع اللاحق
نسبة كالمار: العائد السنوي مقسومًا على الحد الأقصى للانخفاض
مؤشر القرحة: يقيس ألم الانخفاض على مر الزمن
تتطلب أسواق العملات الرقمية تقييم مخاطر متخصص بسبب أنماط توزيعها ذات الذيل السميك - تحدث الأحداث المتطرفة بشكل أكثر تكرارًا مما تتوقعه النماذج المالية التقليدية. بينما كان الاحتفاظ بأصول العملات الرقمية تاريخيًا ينتج عوائد قوية بشكل عام، تتضمن الرحلة انخفاضات تتجاوز 85% خلال أسواق الدب. عادة ما تستهدف استراتيجيات تداول الذكاء الاصطناعي عوائد أكثر اعتدالًا مع انخفاضات كبيرة مخفضة، مما يؤدي إلى أداء متفوق معدّل حسب المخاطر.
القدرات الرئيسية لإدارة المخاطر لروبوتات التداول الذكية
بوتات التداول الذكية تنفذ إدارة المخاطر البرمجية من خلال عدة قدرات أساسية:
خوارزميات تحديد حجم المراكز: ضبط حجم التداول تلقائيًا بناءً على مقاييس التقلب، مما يقلل من التعرض خلال الأسواق المتقلبة.
أنظمة إيقاف الخسائر الديناميكية: إعادة حساب مستويات إيقاف الخسائر المثلى باستمرار باستخدام نطاقات الانحراف المعياري، مستويات الدعم/المقاومة، أو الأساليب المعتمدة على التقلبات.
التحوط القائم على الارتباط: راقب العلاقات بين الأصول لمنع التعرض المفرط لعوامل المخاطر الفردية.
ضوابط التراجع: تنفيذ تقليص حجم التداول بعد الخسائر للحفاظ على رأس المال خلال التراجعات.
كشف مخاطر الذيل: استخدم التعلم الآلي لتحديد الأنماط التي تسبق الانفصالات الكبرى في السوق.
استراتيجيات التداول المستجيبة للتقلبات
تشكل التقلبات حجر الزاوية في أنظمة التداول المعدلة حسب المخاطر. تقوم البوتات المتقدمة بتنفيذ:
تداول نطاقات التقلب: الدخول في المراكز فقط عندما تكون تقلبات السوق ضمن نطاقات محددة مسبقًا، مما يتجنب كل من الأسواق الهادئة للغاية ( الحركة غير الكافية ) والظروف الفوضوية ( المخاطر المفرطة ).
تحديد حجم المراكز بناءً على ATR: استخدام النطاق الحقيقي المتوسط لتحديد أحجام المراكز المتناسبة مع ضوضاء السوق، وتقليل التخصيصات عندما تتوسع التقلبات.
نماذج التبديل بين الأنظمة: تنفيذ مجموعات مختلفة من المعلمات لعدة أنظمة تقلب، والتحول تلقائيًا بين المواقف العدوانية والمتوسطة والدفاعية.
تحليل اتجاهات التقلب: تحليل التغييرات الاتجاهية في التقلبات للتنبؤ بالتحولات المحتملة في نظام السوق قبل أن تتجلى بالكامل.
تقنيات تقييم المخاطر المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم ظروف السوق باستمرار لضبط معايير المخاطر باستخدام:
تصنيف النظام: تصنف نماذج التعلم الآلي ظروف السوق الحالية إلى أنظمة متميزة (توجه، نطاق، متقلب) بناءً على العشرات من العوامل الفنية.
كشف الشذوذ: تقوم خوارزميات التعلم غير المراقب بالإشارة إلى سلوك السوق غير المعتاد الذي لا يتطابق مع الأنماط التاريخية، مما يؤدي إلى اتخاذ تدابير دفاعية.
تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية: مراقبة الأخبار ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لتعديل التعرض للمخاطر عندما تسبق ارتفاعات المشاعر السلبية الانخفاضات المحتملة.
تحليل ارتباط الأصول المتنوعة: تتبع العلاقات الديناميكية بين العملات الرقمية، واكتشاف متى تتحرك الأصول التي عادةً ما تكون غير مرتبطة معًا - علامة تحذيرية على المخاطر النظامية.
نماذج تعلم الآلة لتقييم المخاطر
تقدم أساليب معينة من تعلم الآلة تقييم مخاطر متفوق:
نماذج المزيج الغاوسي: تحديد أنظمة تقلب السوق المتميزة دون الحاجة إلى بيانات مصنفة.
شبكات LSTM: توقع تقلبات السوق من خلال التعرف على الأنماط الزمنية في تسلسلات بيانات السوق.
مصنفات الغابات العشوائية: ترتيب أهمية الميزات لتحديد المؤشرات التي تؤثر حاليًا على مخاطر السوق.
تعلم التعزيز: اكتشاف التوازن الأمثل بين المخاطر والعوائد من خلال الخبرة، مع تحسين نسبة شارب بدلاً من العوائد المطلقة.
تنفيذ استراتيجيات بوتات التداول المعدلة حسب المخاطر
يتطلب التنفيذ العملي لبوتات التداول ذات المخاطر المعدلة أساليب تكوين محددة:
قم بمعايرة معايير المخاطر أولاً، ثم قم بتحسين العوائد - وليس العكس. ابدأ بحدود الانخفاض الأقصى، ثم قم بضبط المعايير الأخرى لتعظيم العوائد ضمن هذه القيود.
اختبر عبر أنظمة السوق المتعددة مع التركيز على فترات الضغط. يجب أن تُظهر الاستراتيجية القدرة على الصمود خلال الانهيارات، وليس فقط الأداء خلال الاتجاهات الصاعدة.
قم بتنفيذ نشر رأس المال بشكل تدريجي من خلال متوسط تكلفة الدولار في المراكز بدلاً من اتخاذ إدخالات بحجم كامل.
استخدم تعديلات المخاطر المستندة إلى الوقت، مع تقليل أحجام المراكز خلال الفترات الزمنية التي كانت تاريخياً متقلبة مثل أسواق عطلة نهاية الأسبوع أو حول الإعلانات الاقتصادية الكبرى.
قم بتكوين التحوط عبر الأسواق لتعويض التعرض الاتجاهي عندما تزداد العلاقة بين الأصول.
تحديد حجم المراكز وتخصيص المخاطر
تمثل حجم المراكز أداة إدارة مخاطر قوية للغاية متاحة:
حجم المركز المعدل حسب التقلب: $Position = \frac {الحساب \ مرات المخاطر٪} {التقلب \ مرات مسافة التوقف} $
نهج توازن المخاطر: تخصيص رأس المال عكسيًا لتقلب الأصول، مما يعطي الأصول الأكثر استقرارًا تخصيصات أكبر.
التعرض المعتمد على الارتباط: تقليل المراكز الإجمالية في الأصول ذات الارتباط العالي لمنع التعرض المفرط لعوامل المخاطر الفردية.
حجم استرداد الحد الأقصى من التراجع: قم بتعديل أحجام المراكز بالنسبة للمسافة من ذروة الأسهم القصوى، وتقليل التعرض بعد التراجعات.
قياس أداء البوتات من خلال مؤشرات معدلة حسب المخاطر
قم بتقييم أداء البوت باستخدام مقاييس معدلة حسب المخاطر بدلاً من العوائد المطلقة:
تتبع نسب شارب وسورتينو الشهرية بهدف الحفاظ على قيم تتجاوز 1.5 و 2.0 على التوالي باستمرار.
قارن نسبة التراجع الأقصى مقابل العوائد المطلقة. تستهدف الاستراتيجيات الاحترافية عادةً عوائد سنوية تبلغ على الأقل ضعف تراجعها الأقصى.
راقب وقت التعافي بعد الانخفاضات—الفترة المطلوبة للوصول إلى مستويات حقوق ملكية جديدة بعد الخسائر.
حلل تباين الأداء عبر أنظمة السوق لتحديد نقاط الضعف في الاستراتيجية. حتى أن التراجع الطفيف في الأداء خلال بعض مراحل السوق مقبول إذا كانت الاستراتيجية تظهر عوائد قوية معدلة للمخاطر بشكل عام.
دراسة حالة: أداء بوت الذكاء الاصطناعي خلال ضغط السوق
خلال انهيار العملات الرقمية في مايو 2021، عندما انخفض سعر البيتكوين بنسبة 53% من ذروته، أظهرت عدة استراتيجيات تداول بالذكاء الاصطناعي إدارة مخاطر متفوقة:
الحد من التعرض المبكر: اكتشفت نماذج التعلم الآلي ظروف السوق الشاذة قبل 12-24 ساعة من الانهيار الكبير، مما أدى تلقائيًا إلى تقليل أحجام المراكز.
تحديد حجم المراكز بناءً على التقلبات: استراتيجيات تستخدم تحديد حجم المراكز المعدل وفقًا للتقلبات تقلل تلقائيًا من حجم الصفقة مع زيادة الاضطراب في السوق.
إدارة المخاطر المستندة إلى الارتباط: أنظمة مراقبة الارتباطات بين الأسواق اكتشفت تزامنًا غير عادي عبر الأصول وطبقت تدابير دفاعية.
وضع الاسترداد: بينما غالبًا ما ظل المتداولون البشريون على الهامش بعد الانهيار، دخلت أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي إلى المراكز عند مستويات الدعم الفنية، مما أدى إلى الاستفادة من الانتعاش اللاحق.
أكثر الأنظمة نجاحًا حافظت على انخفاضات أقل من 15% خلال هذه الفترة، مقارنةً بانخفاض السوق الأوسع الذي تجاوز 50%.
الخاتمة: تحقيق التوازن بين المخاطر والعائد في التداول الآلي
تعطي روبوتات تداول الذكاء الاصطناعي الفعالة الأولوية لإدارة المخاطر على تعظيم الأرباح. قم بتكوين الأنظمة لاستهداف عوائد متسقة ومعتدلة بأقل قدر من التراجع بدلا من أقصى قدر ممكن من المكاسب. قم بتقييم الأداء من خلال المقاييس المعدلة حسب المخاطر بدلا من العوائد المطلقة ، وتأكد من أداء استراتيجيتك بشكل كاف عبر جميع أنظمة السوق. تذكر أن نهج التداول الآلي الأكثر نجاحا ليس بالضرورة هو النهج الذي يحقق أعلى العوائد خلال الأسواق الصاعدة ، ولكنه الذي يحافظ على رأس المال أثناء الانكماش مع تقديم أداء مقبول على مدار دورات السوق الكاملة.
تنبيه: هذه مقالة مدفوعة وهي لأغراض إعلامية فقط. لا تعكس آراء Crypto Daily، ولا يُقصد بها أن تُستخدم كنصائح قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
بوتات التداول الذكية لعوائد معدلة حسب المخاطر في مجال العملات الرقمية
بينما يركز معظم متداولي العملات الرقمية على تحقيق أعلى العوائد، يركز المستثمرون الاحترافيون على الأداء المعدل حسب المخاطر - العوائد التي يتم تحقيقها بالنسبة للمخاطر المتخذة. تقدم أسواق العملات الرقمية تحديات فريدة مع تقلباتها الشديدة، وعدم اليقين التنظيمي، ودورات التداول على مدار 24 ساعة في اليوم. تتفوق أنظمة التداول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في هذا البيئة من خلال الحفاظ على معايير مخاطر متسقة بغض النظر عن ظروف السوق. يقوم بوت تداول DeFi المُهيأ بشكل صحيح بتطبيق دقة رياضية على مهام إدارة المخاطر التي غالبًا ما يتنازل عنها المتداولون البشر خلال مراحل السوق العاطفية. تتناول هذه المقالة كيفية تنفيذ بوتات التداول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لاستراتيجيات متطورة معدلة حسب المخاطر والمقاييس لتقييم فعاليتها.
عائدات معدلة حسب المخاطر في أسواق العملات الرقمية
تقيس عوائد المخاطر المعدلة أداء الاستثمار مع الأخذ في الاعتبار المخاطر المفترضة لتحقيق تلك العوائد. على عكس العوائد المطلقة، التي تظهر فقط الأرباح، توفر المقاييس المعدلة للمخاطر سياقًا لتلك المكاسب.
تشمل مؤشرات الأداء المعدلة حسب المخاطر الرئيسية:
نسبة شارب: العوائد التي تتجاوز معدل الخطر الخالي مقسومة على الانحراف المعياري للعوائد
نسبة سورتينو: مشابهة لشارب ولكنها تأخذ في الاعتبار فقط الانحراف السلبي
أقصى انخفاض: أكبر انخفاض كنسبة مئوية من القمة إلى القاع اللاحق
نسبة كالمار: العائد السنوي مقسومًا على الحد الأقصى للانخفاض
مؤشر القرحة: يقيس ألم الانخفاض على مر الزمن
تتطلب أسواق العملات الرقمية تقييم مخاطر متخصص بسبب أنماط توزيعها ذات الذيل السميك - تحدث الأحداث المتطرفة بشكل أكثر تكرارًا مما تتوقعه النماذج المالية التقليدية. بينما كان الاحتفاظ بأصول العملات الرقمية تاريخيًا ينتج عوائد قوية بشكل عام، تتضمن الرحلة انخفاضات تتجاوز 85% خلال أسواق الدب. عادة ما تستهدف استراتيجيات تداول الذكاء الاصطناعي عوائد أكثر اعتدالًا مع انخفاضات كبيرة مخفضة، مما يؤدي إلى أداء متفوق معدّل حسب المخاطر.
القدرات الرئيسية لإدارة المخاطر لروبوتات التداول الذكية
بوتات التداول الذكية تنفذ إدارة المخاطر البرمجية من خلال عدة قدرات أساسية:
خوارزميات تحديد حجم المراكز: ضبط حجم التداول تلقائيًا بناءً على مقاييس التقلب، مما يقلل من التعرض خلال الأسواق المتقلبة.
أنظمة إيقاف الخسائر الديناميكية: إعادة حساب مستويات إيقاف الخسائر المثلى باستمرار باستخدام نطاقات الانحراف المعياري، مستويات الدعم/المقاومة، أو الأساليب المعتمدة على التقلبات.
التحوط القائم على الارتباط: راقب العلاقات بين الأصول لمنع التعرض المفرط لعوامل المخاطر الفردية.
ضوابط التراجع: تنفيذ تقليص حجم التداول بعد الخسائر للحفاظ على رأس المال خلال التراجعات.
كشف مخاطر الذيل: استخدم التعلم الآلي لتحديد الأنماط التي تسبق الانفصالات الكبرى في السوق.
استراتيجيات التداول المستجيبة للتقلبات
تشكل التقلبات حجر الزاوية في أنظمة التداول المعدلة حسب المخاطر. تقوم البوتات المتقدمة بتنفيذ:
تداول نطاقات التقلب: الدخول في المراكز فقط عندما تكون تقلبات السوق ضمن نطاقات محددة مسبقًا، مما يتجنب كل من الأسواق الهادئة للغاية ( الحركة غير الكافية ) والظروف الفوضوية ( المخاطر المفرطة ).
تحديد حجم المراكز بناءً على ATR: استخدام النطاق الحقيقي المتوسط لتحديد أحجام المراكز المتناسبة مع ضوضاء السوق، وتقليل التخصيصات عندما تتوسع التقلبات.
نماذج التبديل بين الأنظمة: تنفيذ مجموعات مختلفة من المعلمات لعدة أنظمة تقلب، والتحول تلقائيًا بين المواقف العدوانية والمتوسطة والدفاعية.
تحليل اتجاهات التقلب: تحليل التغييرات الاتجاهية في التقلبات للتنبؤ بالتحولات المحتملة في نظام السوق قبل أن تتجلى بالكامل.
تقنيات تقييم المخاطر المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم ظروف السوق باستمرار لضبط معايير المخاطر باستخدام:
تصنيف النظام: تصنف نماذج التعلم الآلي ظروف السوق الحالية إلى أنظمة متميزة (توجه، نطاق، متقلب) بناءً على العشرات من العوامل الفنية.
كشف الشذوذ: تقوم خوارزميات التعلم غير المراقب بالإشارة إلى سلوك السوق غير المعتاد الذي لا يتطابق مع الأنماط التاريخية، مما يؤدي إلى اتخاذ تدابير دفاعية.
تحليل المشاعر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية: مراقبة الأخبار ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي لتعديل التعرض للمخاطر عندما تسبق ارتفاعات المشاعر السلبية الانخفاضات المحتملة.
تحليل ارتباط الأصول المتنوعة: تتبع العلاقات الديناميكية بين العملات الرقمية، واكتشاف متى تتحرك الأصول التي عادةً ما تكون غير مرتبطة معًا - علامة تحذيرية على المخاطر النظامية.
نماذج تعلم الآلة لتقييم المخاطر
تقدم أساليب معينة من تعلم الآلة تقييم مخاطر متفوق:
نماذج المزيج الغاوسي: تحديد أنظمة تقلب السوق المتميزة دون الحاجة إلى بيانات مصنفة.
شبكات LSTM: توقع تقلبات السوق من خلال التعرف على الأنماط الزمنية في تسلسلات بيانات السوق.
مصنفات الغابات العشوائية: ترتيب أهمية الميزات لتحديد المؤشرات التي تؤثر حاليًا على مخاطر السوق.
تعلم التعزيز: اكتشاف التوازن الأمثل بين المخاطر والعوائد من خلال الخبرة، مع تحسين نسبة شارب بدلاً من العوائد المطلقة.
تنفيذ استراتيجيات بوتات التداول المعدلة حسب المخاطر
يتطلب التنفيذ العملي لبوتات التداول ذات المخاطر المعدلة أساليب تكوين محددة:
قم بمعايرة معايير المخاطر أولاً، ثم قم بتحسين العوائد - وليس العكس. ابدأ بحدود الانخفاض الأقصى، ثم قم بضبط المعايير الأخرى لتعظيم العوائد ضمن هذه القيود.
اختبر عبر أنظمة السوق المتعددة مع التركيز على فترات الضغط. يجب أن تُظهر الاستراتيجية القدرة على الصمود خلال الانهيارات، وليس فقط الأداء خلال الاتجاهات الصاعدة.
قم بتنفيذ نشر رأس المال بشكل تدريجي من خلال متوسط تكلفة الدولار في المراكز بدلاً من اتخاذ إدخالات بحجم كامل.
استخدم تعديلات المخاطر المستندة إلى الوقت، مع تقليل أحجام المراكز خلال الفترات الزمنية التي كانت تاريخياً متقلبة مثل أسواق عطلة نهاية الأسبوع أو حول الإعلانات الاقتصادية الكبرى.
قم بتكوين التحوط عبر الأسواق لتعويض التعرض الاتجاهي عندما تزداد العلاقة بين الأصول.
تحديد حجم المراكز وتخصيص المخاطر
تمثل حجم المراكز أداة إدارة مخاطر قوية للغاية متاحة:
حجم المركز المعدل حسب التقلب: $Position = \frac {الحساب \ مرات المخاطر٪} {التقلب \ مرات مسافة التوقف} $
نهج توازن المخاطر: تخصيص رأس المال عكسيًا لتقلب الأصول، مما يعطي الأصول الأكثر استقرارًا تخصيصات أكبر.
التعرض المعتمد على الارتباط: تقليل المراكز الإجمالية في الأصول ذات الارتباط العالي لمنع التعرض المفرط لعوامل المخاطر الفردية.
حجم استرداد الحد الأقصى من التراجع: قم بتعديل أحجام المراكز بالنسبة للمسافة من ذروة الأسهم القصوى، وتقليل التعرض بعد التراجعات.
قياس أداء البوتات من خلال مؤشرات معدلة حسب المخاطر
قم بتقييم أداء البوت باستخدام مقاييس معدلة حسب المخاطر بدلاً من العوائد المطلقة:
تتبع نسب شارب وسورتينو الشهرية بهدف الحفاظ على قيم تتجاوز 1.5 و 2.0 على التوالي باستمرار.
قارن نسبة التراجع الأقصى مقابل العوائد المطلقة. تستهدف الاستراتيجيات الاحترافية عادةً عوائد سنوية تبلغ على الأقل ضعف تراجعها الأقصى.
راقب وقت التعافي بعد الانخفاضات—الفترة المطلوبة للوصول إلى مستويات حقوق ملكية جديدة بعد الخسائر.
حلل تباين الأداء عبر أنظمة السوق لتحديد نقاط الضعف في الاستراتيجية. حتى أن التراجع الطفيف في الأداء خلال بعض مراحل السوق مقبول إذا كانت الاستراتيجية تظهر عوائد قوية معدلة للمخاطر بشكل عام.
دراسة حالة: أداء بوت الذكاء الاصطناعي خلال ضغط السوق
خلال انهيار العملات الرقمية في مايو 2021، عندما انخفض سعر البيتكوين بنسبة 53% من ذروته، أظهرت عدة استراتيجيات تداول بالذكاء الاصطناعي إدارة مخاطر متفوقة:
الحد من التعرض المبكر: اكتشفت نماذج التعلم الآلي ظروف السوق الشاذة قبل 12-24 ساعة من الانهيار الكبير، مما أدى تلقائيًا إلى تقليل أحجام المراكز.
تحديد حجم المراكز بناءً على التقلبات: استراتيجيات تستخدم تحديد حجم المراكز المعدل وفقًا للتقلبات تقلل تلقائيًا من حجم الصفقة مع زيادة الاضطراب في السوق.
إدارة المخاطر المستندة إلى الارتباط: أنظمة مراقبة الارتباطات بين الأسواق اكتشفت تزامنًا غير عادي عبر الأصول وطبقت تدابير دفاعية.
وضع الاسترداد: بينما غالبًا ما ظل المتداولون البشريون على الهامش بعد الانهيار، دخلت أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي إلى المراكز عند مستويات الدعم الفنية، مما أدى إلى الاستفادة من الانتعاش اللاحق.
أكثر الأنظمة نجاحًا حافظت على انخفاضات أقل من 15% خلال هذه الفترة، مقارنةً بانخفاض السوق الأوسع الذي تجاوز 50%.
الخاتمة: تحقيق التوازن بين المخاطر والعائد في التداول الآلي
تعطي روبوتات تداول الذكاء الاصطناعي الفعالة الأولوية لإدارة المخاطر على تعظيم الأرباح. قم بتكوين الأنظمة لاستهداف عوائد متسقة ومعتدلة بأقل قدر من التراجع بدلا من أقصى قدر ممكن من المكاسب. قم بتقييم الأداء من خلال المقاييس المعدلة حسب المخاطر بدلا من العوائد المطلقة ، وتأكد من أداء استراتيجيتك بشكل كاف عبر جميع أنظمة السوق. تذكر أن نهج التداول الآلي الأكثر نجاحا ليس بالضرورة هو النهج الذي يحقق أعلى العوائد خلال الأسواق الصاعدة ، ولكنه الذي يحافظ على رأس المال أثناء الانكماش مع تقديم أداء مقبول على مدار دورات السوق الكاملة.
تنبيه: هذه مقالة مدفوعة وهي لأغراض إعلامية فقط. لا تعكس آراء Crypto Daily، ولا يُقصد بها أن تُستخدم كنصائح قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية.