Hvordan skrive en handelsrobot

Redaksjonell merknad: Selv om vi overholder strenge redaksjonelle retningslinjer, kan dette innlegget inneholde referanser til produkter fra våre partnere. Her er en forklaring på hvordan vi tjener penger. Ingen av dataene og informasjonen på denne nettsiden utgjør investeringsrådgivning i henhold til vårt ansvarsfraskrivelse.

Hvordan skrive kode for en handelsrobot:

Alternativ 1: Kontakt en spesialist
Alternativ 2: Skriv koden selv
Alternativ 3: Bruk en kodegenerator

Å bygge en tradingrobot kan virke som en uoverkommelig oppgave, men med de rette tipsene er det fullt mulig. Med tradingroboter, eller automatiserte handelssystemer, kan du utføre handler basert på forhåndsdefinerte strategier. Dette eliminerer behovet for konstant overvåking og manuell inngripen. Vi tilbyr en trinnvis gjennomgang av hvordan du bygger din egen tradingbot: fra valg av riktig plattform og programmeringsspråk til koding, testing og optimalisering. Enten du er ny i programmering eller akkurat har begynt med algoritmisk handel, vil denne veiledningen hjelpe deg med å legge grunnlaget for å bygge en bot som er skreddersydd til din handelsstil.

Slik skriver du kode til en tradingrobot

En tradingrobot er en programvare som automatiserer prosessen med å handle i finansmarkedene. Den analyserer markedsdata og utfører handler automatisk basert på spesifiserte algoritmer og strategier. Ved å bruke handelsroboter kan tradere reagere raskt på markedsendringer og minimere innflytelsen fra den menneskelige faktoren.

Det er to hovedtyper av handelsroboter:

Automatisk - analyserer markedet helt uavhengig og utfører handler uten deltakelse fra den næringsdrivende.
Halvautomatisk (rådgivere) - gir anbefalinger om handler, og overlater den endelige avgjørelsen til den næringsdrivende.

Du har tre måter å lage en handelsrobot på:

Alternativ 1: Kontakt en spesialist

Du kan finne programmerere til å skrive en handelsrobot på MQL5 plattformer eller frilansbørser.

Fordeler:

Rask implementering av ideen;
Muligheten til å velge en spesialist.

Alternativ 2: Skriv koden selv

Denne banen passer for de som ønsker å lære prosessen med å lage en robot. Selv en enkel bot kan skrives etter grunnleggende opplæring, og tilgjengelige online ressurser vil bidra til å utvikle ferdigheter.

Fordeler:

Evnen til å implementere ideer en etter en;
Forstå robotens arbeid på kodenivå;
Opprettholde fullstendig konfidensialitet av ideen.

Alternativ 3: Bruk en kodegenerator

Å lage en handelsrobot for MetaTrader 4 kan strømlinjeformes ved hjelp av online kodegeneratorer. Disse plattformene lar deg utvikle en enkel handelsrobot i ex4 -format, kompatibel med MT4.

Opprett en handelsrobot gratis på nettet

Prosessen innebærer vanligvis:

Legge til indikatorer. Velg de tekniske indikatorene som skal informere dine handelsbeslutninger.
Opprette betingelser. Definer de spesifikke kriteriene eller reglene som skal utløse handler basert på de valgte indikatorene.
Implementere en strategi for kapitalforvaltning. Fastsett retningslinjer for håndtering av handelsstørrelser, risikonivåer og generell kapitalallokering.
Eksportere handelsroboten. Generer den endelige ex4 -filen, som kan lastes opp til MT4-plattformen din for utførelse.

Fordeler:

Du får raskt roboten din hvis den kan implementeres ved hjelp av eksisterende funksjonalitet i designeren.

Mange av disse verktøyene er gratis, noe som gjør dem tilgjengelige for tradere uten programmeringskunnskaper.

Hvor du skal begynne

Du bør begynne med å søke etter ideer. For eksempel

du har lagt merke til at markedet ofte gjør falske utbrudd fra runde nivåer;
du har oppdaget avhengigheter i samspillet mellom pris og handelsvolum;
du leser en beskrivelse av en handelsstrategi i en bok.

Hvis ideen kan skisseres tydelig i trinnvise instruksjoner, kan den gjøres om til programkode.

Hvilken meglerkonto er best for bots?

Når du har satt opp koden til tradingboten din, må du integrere den med en passende handelsplattform. Dette kan være en plattform som TradingView, en Forex -megler eller en kryptovalutabørs, avhengig av dine handelspreferanser. Plattformen bør også støtte API -integrasjon, bot-tilkobling, lave gebyrer og ECN -likviditet for å sikre konsistente spreads og minimal glidning.

Meglere for arbeid med roboter
	ECN Spread EUR/USD	ECN-kommisjonen	Åpne en konto
OANDA	0,15	3,5	Åpne konto Kapitalen din er i fare.
Pepperstone	0,1	3	Åpne konto Kapitalen din er i fare.
Interactive Brokers	0,2	2	Åpne konto Kapitalen din er i fare.

Testing og optimalisering av historikk

Etter at du har opprettet en robot, er det nødvendig å gjennomføre testing (backtesting) og optimalisere parametrene.

Backtesting betyr å teste roboten på historiske data. Det betyr at du tar data fra for eksempel 2017-2019 og ser på hvilke handler roboten ville ha gjort i henhold til reglene i den perioden fra fortiden. Handelsdataene behandles deretter og presenteres i form av en rapport som viser

Antall utførte handler.
Total fortjeneste eller tap.
Forholdet mellom fortjeneste og tap.
Ytterligere beregninger for å vurdere robotens kvalitet.

For å åpne testpanelet i MT4, trykk på Ctrl+T.

Testpanel i MT4

Deretter gjør du det:

Velg roboten du vil teste. Filen ex4 for roboten skal ligge i mappen MQL4Experts. I eksemplet ovenfor valgte vi roboten som handler på glidende gjennomsnitt. Den leveres med MT 4 terminal.
Velg det handelsparet du vil teste. Du kan for eksempel velge EUR/USD.
Velg testnøyaktighet (jo mernøyaktig, jo mer tid vil det ta å teste).
Velg testperioden. Jo mer historiske data som behandles, desto mer pålitelig blir resultatet.
Velg tidsramme (5).
Angi spreadverdien (forskjellen mellom kjøps- og salgsprisen). Current betyr at spreadverdien lastes inn automatisk.
Velg robotparametrene. For eksempel glidende gjennomsnittsperioder, størrelsen på det første innskuddet.
Kjør testen. Fanen Resultater viser handler som roboten har gjort under testingen.

Som et resultat, hvis du har gjort alt riktig, vil du med stor sannsynlighet få følgende bilde på Graf-fanen:

Eksempel på testing av en handelsrobot

Dette betyr at handelsroboten sakte mister innskuddet fordi:

Matematisk sannsynlighet for fortjeneste = 50/50;
Det endelige tapet oppstår på grunn av spreaden (kurtasjen) som betales for hver transaksjon.

For å prøve å rette opp dette resultatet, kan du prøve å "spille" med periodene for glidende gjennomsnitt, tidsramme, valutapar. Men alle disse "spillene" vil ikke gi det ønskede resultatet over lang avstand, mest sannsynlig.

Men det er fullt mulig at du etter mange eksperimenter med strategier og optimalisering (søker etter de beste innstillingene for handelsroboten), vil du se en imponerende kurve, som i figuren nedenfor.

Fanen Rapport gir deg mer detaljert informasjon.

I eksemplet ovenfor sier rapporten følgende:

Testnøyaktighet = 99,9 % og testfeil = 0. Dette er en høy tillit, og kan oppnås med en prisdatabase av høy kvalitet.
Med 9 395 handler klarte boten å øke de opprinnelige 20 000 dollar til 1,1 millioner dollar mellom februar 2019 og januar 2023.
Den relative uttaket = 40% er absolutt høyt. Og i det virkelige liv ville det være nervepirrende.

Optimaliser for å finne parametere for én periode (for eksempel på data for 2015-2018) og test dem på en annen (for 2019-2023). Dette kalles direkte testing.

Det er verdt å huske at du ikke kan stole 100 % på testresultatene. Faktum er at du ikke vil være i stand til å simulere reelle forhold fullt ut og ta hensyn til glidning, endringer i spreads. Et stort problem er granulariteten til data i ett minutt, som er den minste tidsrammen i MetaTrader -miljøet. Men hvordan kursen endrer seg i løpet av minuttet, kan avgjøre om handelen vil stenge ved take profit eller stop. Faktisk forenkler MT4 det som skjer i løpet av minuttet for å optimalisere databasen, og terminalen fungerer raskere.

Men en profesjonell trenger å oppnå maksimal nøyaktighet, så han kjøper store tick-databaser i nesten 20 år, som megleren din sannsynligvis ikke vil gi deg. "Glattet" historiske data fra megleren din kan være grunnen til at roboten viser fortjeneste i historien og lider tap i sanntid.

Testing på en demokonto

Når du er ferdig med testing og optimalisering av roboten, må du ikke forhaste deg med å bytte til en ekte konto. Test den først på en demo-konto i noen måneder. På denne måten kan roboten gå gjennom perioder med betydelige nyheter og identifisere mulige forbedringer.

Hva du skal ta hensyn til:

Maskinvare og tilkobling: sørg for at utstyret ditt og Internett-tilkoblingen ikke forstyrrer robotens drift. For å minimere risikoen er det verdt å vurdere å bruke en VPS.
Kodekvalitet: etter å ha observert resultatene, vil du sannsynligvis ønske å gjøre endringer i koden for å ta hensyn til flere markedssituasjoner.
Meglerkvalitet: bruk demokontoer fra forskjellige meglere for å forstå om deres valg påvirker robotens effektivitet.

Anta at roboten gjorde 40 handler på en demokonto på 4 måneder, og økte innskuddet med 7,45 % med en drawdown på 6 %. Kjør den i historisk testmodus i samme periode for å sjekke hvordan resultatene samsvarer. Små avvik mellom resultatene er normalt. Det er viktig at forskjellen er minimal; i dette tilfellet kan resultatene anses som pålitelige.

Start på en ekte konto

Hvis du har gjort alt riktig og nådd dette trinnet, er du objektivt sett flott. Fordi nybegynnere vanligvis er for raske til å sette raskt oppnådde handelsroboter på en ekte konto for å tjene penger så raskt som mulig. Dessverre er denne metoden full av tap av innskudd. Det viktigste er forsiktighet og beskyttelse av kapitalen din. Hvis du handler en robot på en ekte konto, kan du starte med å tildele en liten sum penger til dine tidlige testhandler.

Se deretter om resultatene på den virkelige kontoen avviker fra resultatene oppnådd på demokontoen og historikken. Kanskje vil du få en situasjon som følgende:

To kontoer - demo og ekte - fungerer parallelt med en anerkjent megler. Men demokontoen viser et overskudd, og den virkelige kontoen - et tap, selv om alt er identisk der.

Typisk for skalperingsroboter som gjør avtaler under impulsprisbevegelser. Varigheten av transaksjoner måles i sekunder, og kvaliteten på utførelsen blir kritisk. Det er forskjellig mellom ekte og demo-kontoer. Derfor, når du utvikler roboten din, foretrekker du sterkt ideer som ikke er relatert til skalperingshandler.

Hvordan lage en handelsrobot for MT4

Automatiserte systemer som utfører handler for handelsmenn kan opprettes ved hjelp av MetaTrader 4 (MT4) -plattformen. Den har alle verktøyene for programmering. Og denne prosessen kan kondenseres i seks trinn:

Definer en strategi. Først må du bestemme eiendelene og tilnærmingen til handel. Beslutninger om handelstid og betingelser basert på grunnleggende og teknisk analyse vil påvirke robotens effektivitet betydelig.
Velg et programmeringsspråk. MT4 støtter MQL 4, som er populært for å lage roboter. For avanserte funksjoner kan du bruke MQL 5, som også er egnet for MT5-plattformen.
Lær deg det grunnleggende i MQL 4. Behersk konseptet med variabler, syntaks og grunnleggende logikk. Øv deg på å skrive enkle skript for å øke forståelsen og forbedre ferdighetene dine.
Skriv kode. Syntetiser strategien til kode. Angi parametere for å gå inn og ut av handler, pengestyring og variabler for fleksibel tilpasning.
Optimaliser roboten. Identifiser nøkkeltall, backtest algoritmen for å se hvordan den fungerer under simulerte forhold.
Test på en demokonto. Bruk en demokonto til å teste robotens ytelse på aktuelle markedsdata. Når testingen er vellykket, kan du gå videre til ekte handel.

Hvor mye penger kan jeg tjene?

Vær realistisk, ikke bygg luftslott og ikke tro at en enkel strategi kan gjøre deg rik. Her er data fra et anerkjent nettsted som selger ekspertutformede strategier for forvaltning av aktiva i aksjemarkedet. Kolonnen "Performance" viser en avkastning på mellom 6 % og 18 % per år. Det er det som er realistisk.

Kan en handelsrobot fungere i automatisk modus?

Teoretisk sett ja. Men det er risikabelt å la den være uten tilsyn. Det anbefales å teste og optimalisere den på oppdaterte historiske data over tid, slik at robotinnstillingene samsvarer med gjeldende markedsforhold. Markeder endres etter globale makroøkonomiske sykluser.

Algo trader feil

Når du oppretter handelsroboter, gjør nybegynnere ofte flere vanlige feil.

Overdreven tillit til historiske resultater. Å anta at tidligere suksess garanterer fremtidig fortjeneste kan føre til overdreven selvtillit. Markedsforholdene endrer seg, og strategiene må tilpasses.
Utilstrekkelig testing. Bruk av roboter på live-kontoer uten grundig backtesting og demotesting kan føre til tap. Riktig testing bidrar til å fange opp problemer før man risikerer ekte penger.
Blind tillit til "black box"-strategier. Det kan være risikabelt å stole på systemer uten å vite hvordan de fungerer. Det er viktig å forstå mekanikken i en strategi for å kunne bedømme potensialet.
Overoptimalisering. Hvis du finjusterer en robot for mye for å tilpasse den til historiske data, kan det føre til kurvetilpasning, der den fungerer godt i fortiden, men mislykkes i virkelige markeder. Hold strategiene enkle og pålitelige.
Velge feil megler. Hvis du velger meglere som ikke støtter algoritmisk handel eller har dårlige betingelser, kan det gå ut over resultatene. Sørg for at megleren oppfyller dine handelsbehov.
Urealistiske forventninger til fortjeneste. Forventninger om raske gevinster, spesielt med skalperingsroboter, kan føre til skuffelse og risikofylt atferd. Sett deg realistiske mål, og vær klar over risikoen.
Ignorerer markedshendelser. Hvis du kjører roboter under store nyhetsmeldinger, kan de utsettes for volatile, uforutsigbare bevegelser. Bruk sikkerhetstiltak eller ta en pause i handelen på disse tidspunktene.
Misbruk av Martingale-strategien. Dette innebærer å doble handelsstørrelsen etter tap for å gjenopprette med en gevinst. Det krever betydelig kapital og kan tømme kontoen raskt i perioder med tap. Denne risikable tilnærmingen anbefales generelt ikke.

Det er avgjørende å sette seg inn i nyansene i markedets mikrostruktur

For å lage en effektiv handelsrobot er det avgjørende å sette seg inn i nyansene i markedets mikrostruktur. Dette innebærer å forstå mekanismene i ordrestrømmen, likviditeten og atferden til ulike markedsaktører. Ved å analysere hvordan store institusjonelle ordrer påvirker prisbevegelser og identifisere mønstre i handelsutførelser, kan du utvikle algoritmer som forutser kortsiktige markedssvingninger mer nøyaktig enn tradisjonelle tekniske indikatorer. Denne innsikten gjør at handelsroboten din kan ta mer informerte beslutninger, noe som forbedrer ytelsen i live trading-miljøer.

Et annet viktig aspekt er integreringen av adaptive læringsmekanismer i tradingroboten. Ved å innlemme maskinlæringsmodeller kan systemet utvikle seg i takt med skiftende markedsforhold. Ved å implementere forsterkende læring kan roboten for eksempel lære av handelsresultatene sine og kontinuerlig forbedre strategiene sine basert på tilbakemeldinger i sanntid. Denne dynamiske tilpasningsevnen sikrer at handelsroboten din forblir robust og effektiv, selv når markedsdynamikken endrer seg, noe som gir en betydelig fordel sammenlignet med statiske, regelbaserte systemer.

Konklusjon

Å bygge en tradingrobot er en spennende prosess som åpner nye muligheter for automatisert handel. Ved å følge trinnene som er beskrevet, vil du kunne bygge en grunnleggende modell, teste den og gradvis optimalisere den. Det er viktig å huske at en god robot krever regelmessige oppdateringer og tilpasning til skiftende markedsforhold. Begynn med enkle strategier og utvikle dem gradvis for å minimere risikoen. Med tålmodighet og øvelse kan en handelsrobot bli et pålitelig verktøy for å nå dine økonomiske mål.

Vanlige spørsmål

Hvordan velger jeg en tidsramme for å teste en robot?

Det anbefales å teste roboten på flere års data, inkludert perioder med høy volatilitet og rolige markeder. Dette vil vise hvor stabil roboten er under ulike forhold, og vil bidra til å unngå å optimalisere den kun for nåværende trender.

Kan jeg bruke flere strategier i én robot?

Ja, det er mulig å kombinere flere strategier slik at roboten kan tilpasse seg ulike markedsforhold. Hvis du for eksempel kombinerer en trendstrategi med en mottrendstrategi, kan det bidra til å redusere tap i ugunstige markedsfaser.

Hvor ofte bør jeg oppdatere robotens algoritme?

Det anbefales å gjennomgå og optimalisere algoritmen minst én gang i kvartalet eller ved plutselige endringer i markedet. På denne måten kan du ta hensyn til nye markedsforhold og minimere robotens foreldelse.

Hva er risikoen forbundet med å bruke en handelsrobot?

De største risikoene er avhengighet av teknisk infrastruktur, feil i koden og plutselige endringer i markedsforholdene. Det anbefales å bruke stop loss, regelmessig overvåke robotens ytelse og unngå altfor aggressive strategier.

Team som har jobbet med artikkelen

Andrey Mastykin er en erfaren forfatter, redaktør og innholdsstrateg som har vært hos Traders Union siden 2020. Som redaktør er han nøye med å faktasjekke og sikre nøyaktigheten av all informasjon som publiseres hos Traders Union. Andrey fokuserer på å opplyse leserne om de potensielle fordelene og risikoene ved å handle på finansmarkedene.

Han har stor tro på at passiv investering er en mer egnet strategi for de fleste enkeltpersoner. Andreys konservative tilnærming og fokus på risikostyring resonerer med mange lesere, noe som gjør ham til en pålitelig kilde til finansiell informasjon.

I tillegg er Andrey medlem av Ukrainas nasjonale journalistforbund (medlemskort nr. 4574, internasjonalt sertifikat UKR4492).

Lær om våre redaksjonelle retningslinjer

Risikostyring

Risikostyring er en risikostyringsmodell som innebærer å kontrollere potensielle tap og samtidig maksimere fortjenesten. De viktigste risikostyringsverktøyene er stop loss, take profit, beregning av posisjonsvolum med hensyn til gearing og pip-verdi.

ECN

Et ECN, eller Electronic Communication Network, er en teknologi som kobler tradere direkte til markedsdeltakere, noe som muliggjør transparent og direkte tilgang til finansmarkedene.

Backtesting

Backtesting er en prosess der man tester en handelsstrategi på historiske data. På den måten kan du evaluere strategiens tidligere resultater og identifisere potensielle risikoer og fordeler.

Algoritmisk handel

Algoritmisk handel er en avansert metode som baserer seg på avansert koding og formler basert på en matematisk modell. Sammenlignet med tradisjonelle handelsmetoder skiller prosessen seg imidlertid ut ved at den er automatisert.

Volatilitet

Volatilitet refererer til graden av variasjon eller svingninger i prisen eller verdien på et finansielt aktivum, for eksempel aksjer, obligasjoner eller kryptovalutaer, over en viss tidsperiode. Høyere volatilitet indikerer at prisen på et aktivum opplever større og raskere prissvingninger, mens lavere volatilitet tyder på relativt stabile og gradvise prisbevegelser.

De 5 beste meglerne for deg