راهنمای استفاده از ربات‌های تریدر مبتنی بر هوش مصنوعی

مبنای اصلی هوش مصنوعی شامل سه روش یادگیری تحت نظارت (یادگیری از داده‌های برچسب‌خورده) ، یادگیری بدون نظارت (پیدا کردن الگوها در داده‌های بدون برچسب) و یادگیری تقویتی (یادگیری از طریق آزمون و خطا) است.

ربات‌های معامله‌گر ارز رمزنگاری از این روش‌های یادگیری ماشین به شکل‌های مختلف استفاده می‌کنند: مدل‌های یادگیری تحت نظارت با بررسی داده‌های گذشته، حرکت قیمت‌ها را پیش‌بینی می‌کنند، مدل‌های یادگیری بدون نظارت الگوهای رفتاری مشابه را شناسایی و دسته‌بندی می‌کنند والگوریتم‌های یادگیری تقویتی استراتژی‌های معاملاتی را در لحظه تنظیم و بهینه می‌کنند.
استراتژی معاملاتی چیست و چرا به آن نیاز دارید؟

تحقیقات صرافی MEXC نشان می‌دهد که ۶۷ درصد از معامله‌گران نسل Z در سه‌ماهه دوم سال ۲۰۲۵ حداقل یک ربات معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی را فعال کرده‌اند. همچنین پیش‌بینی می‌شود بازار جهانی این ربات‌ها  از ۴۷.۴۳ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۵ به ۲۰۰.۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۳۵ برسد.

بازار ارزهای رمزنگاری هرگز تعطیل نمی‌شود و ربات‌ها نیز همیشه فعال هستند. نوسانات شدید و معاملات ۲۴ ساعته و هفت روز هفته، هم فرصت سودآوری ایجاد می‌کنند و هم ممکن است زیان به همراه داشته باشند. در این شرایط بازار، انسان‌ها برای مدیریت معاملات با مشکل مواجه می‌شوند، ولی سیستم‌های یادگیری ماشین می‌توانند عملکرد بهتری داشته باشند. اطلاع کامل از آنچه در بازار رخ می‌دهد، معامله‌گران حرفه‌ای را از کسانی که تنها به سود خودکار امید دارند، متمایز می‌کند.

در این مطلب با ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی، نحوه عملکرد آن‌ها و روش راه‌اندازی‌شان آشنا خواهید شد.

انواع مدل‌های هوش مصنوعی

قبل از بررسی کاربردهای خاص ارزهای رمزنگاری، لازم است اصول یادگیری ماشین را بشناسیم، زیرا این اصول اساس تمامی سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. این موضوع تنها یک نظریه علمی نیست؛ بلکه به طور مستقیم تعیین می‌کند که ربات‌های معامله‌گر چه وظایفی را می‌توانند انجام دهند و چه محدودیت‌هایی دارند.

سه روش یادگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی

سیستم‌های معاملاتی مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی بر پایه سه روش اصلی یادگیری بنا شده‌اند. هر روش برای حل نوع مشخصی از مسائل طراحی شده و عملکرد متفاوتی دارد.

یادگیری نظارت‌شده

در یادگیری نظارت‌شده، مدل هنگام آموزش هم ورودی‌ها و هم خروجی‌های صحیح را دارد و از آن‌ها برای یادگیری الگوها استفاده می‌کند. الگوریتم با بررسی داده‌های گذشته، شامل ورودی‌ها (مانند قیمت، حجم معاملات و شاخص‌ها) و خروجی‌ها (مانند معاملات سودآور یا تغییرات قیمت)، الگوها را شناسایی می‌کند و سپس از آن‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده بهره می‌برد.

در معاملات ارزهای رمزنگاری، یادگیری نظارت‌شده برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی قیمت، سیستم‌های تشخیص روند و تولیدکننده‌های سیگنال‌های ورود و خروج از موقعیت استفاده می‌شود. این مدل‌ها تنها زمانی عملکرد خوبی دارند که الگوهای گذشته هنوز تکرار شوند، اما هنگامی که شرایط بازار تغییر کند و با داده‌های آموزش داده شده به آن‌ها همخوانی نداشته باشد، دچار مشکل می‌شوند و دیگر نمی‌توانند درست پیش‌بینی کنند.

یادگیری بدون نظارت

در یادگیری بدون نظارت، الگوریتم داده‌ها را بدون پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده بررسی می‌کند. به جای اینکه گفته شود «این الگو باعث افزایش قیمت می‌شود»، الگوریتم خودش ساختارها، شباهت‌ها و موارد غیرمعمول داده‌ها را کشف می‌کند. برای مثال، الگوریتم ممکن است متوجه شود که ترکیب خاصی از حجم معاملات، انتقالات کیف پول و فعالیت‌های شبکه‌های اجتماعی اغلب پیش از تغییرات بزرگ قیمت رخ می‌دهد — الگوهایی که انسان‌ها ممکن است آنها را نادیده بگیرند.

کاربرد این الگوریتم‌ها در بازار ارز رمزنگاری شامل کشف وضعیت‌های جدید و ناشناخته بازار، شناسایی دارایی‌هایی که معمولاً با هم حرکت می‌کنند، و تشخیص رفتارهای معاملاتی عجیب و غیرمعمول است که ممکن است نشانه دستکاری بازار یا فعالیت نهنگ‌ها باشد.

یادگیری تقویتی

در یادگیری تقویتی، الگوریتم با انجام دادن و تجربه کردن یاد می‌گیرد. الگوریتم با محیط بازار تعامل می‌کند، تصمیم می‌گیرد، بازخورد دریافت می‌کند (سود یا زیان) و به طور مداوم استراتژی خود را اصلاح می‌کند. می‌توان این روند را مانند یادگیری شطرنج با انجام هزاران حرکت تصور کرد — هیچ‌کس به سیستم نمی‌گوید کدام حرکت درست است؛ بلکه خودش از طریق تجربه یاد می‌گیرد.

این رویکرد سیستم‌های معاملاتی کاملا تطبیقی ایجاد می‌کند که همراه با شرایط بازار تکامل می‌یابند. اما نقطه‌ ضعف آن این است که به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارد و ممکن است در شرایطی که قبلاً تجربه نکرده است، رفتار غیرقابل‌ پیش‌بینی از خود نشان دهد.

پنج نوع مدل هوش مصنوعی در معاملات ارزهای رمزنگاری

درک این سه شیوهٔ یادگیری مهم است، زیرا هر ربات‌ معامله‌گر ارز رمزنگاری از ترکیب متفاوتی از آن‌ها استفاده می‌کند. در ادامه متوجه خواهید شد که این مفاهیم تئوری چگونه به ابزارهای معاملاتی واقعی تبدیل می‌شوند.

۱. ربات‌های تشخیص الگو

این ربات‌ها رایج‌ترین شکل استفاده از هوش مصنوعی در معاملات ارزهای رمزنگاری هستند. آن‌ها حجم بزرگی از داده‌های گذشته—مثل تغییرات قیمت، حجم معاملات، شاخص‌های تکنیکال و همبستگی‌ها— را تحلیل می‌کنند تا یاد بگیرند قبل از اینکه یک معامله در گذشته سودآور باشد، معمولاً چه الگوها یا نشانه‌هایی در بازار ظاهر شده است.
نحوه استفاده از همبستگی ارز رمزنگاری برای مدیریت بهتر ریسک

این سیستم معمولاً تحلیل سری‌های زمانی را با شبکه‌های عصبی ترکیب می‌کند. ربات‌های تشخیص الگو، داده‌های گذشته بازار را که به ترتیب زمانی جمع‌آوری شده‌اند، بررسی می‌کنند، الگوهایی که معمولاً باعث تغییر قیمت شده‌اند را شناسایی می‌کنند و وقتی همان الگوها دوباره ظاهر شوند، سیگنال خرید یا فروش صادر می‌کنند.

نقطه قوت ربات‌های تشخیص الگو در توانایی پردازش هم‌زمان تعداد زیادی متغیر نسبت به معامله‌گران انسانی است. نقطه ضعف اصلی آن‌ها این است که فرض می‌کنند آینده شبیه گذشته خواهد بود. وقتی این فرض اشتباه باشد—مثلاً در رویدادهای نادر و غیرمنتظره «قو سیاه»، اعلامیه‌های نهادهای نظارتی یا تغییرات اساسی در ساختار بازار—این مدل‌ها ممکن است در پیش‌بینی‌های خود دچار خطا شوند، زیرا چنین شرایطی را قبلاً در داده‌های آموزشی خود ندیده‌اند.

۲. ربات‌های تحلیل احساسات

بازار ارز رمزنگاری به‌شدت تحت تاثیر احساسات در شبکه‌های اجتماعی قرار دارد و حتی یک توییت از یک شخص مشهور می‌تواند قیمت‌ها را چندین درصد تغییر دهد. ربات‌های تحلیل احساسات با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) متن‌ها و پیام‌ها را بررسی می‌کنند و میزان احساسات مثبت یا منفی نسبت به یک ارز را به داده‌های عددی تبدیل می‌کنند.

ربات‌های تحلیل احساسات به‌طورهم‌زمان هزاران منبع داده را، از جمله ایکس (توییتر)، ردیت، کانال‌های تلگرام، رسانه‌های خبری و انجمن‌های بلاک‌چین، بررسی می‌کنند. با استفاده از یادگیری نظارت‌شده، نمونه‌های برچسب‌خورده به آن‌ها آموزش داده می‌شود تا بتوانند متن‌ها را به سه دسته صعودی، نزولی یا خنثی تقسیم کنند. نسخه‌های پیشرفته‌تر از روش‌های گروه‌بندی خودکار استفاده می‌کنند تا موضوعات و بحث‌های نوظهور در بازار را قبل از اینکه عمومی شوند، شناسایی کنند.

ارزش واقعی ربات‌های تحلیل احساسات در تحلیل همبستگی مشخص می‌شود. وقتی تغییرات احساسات حتی چند دقیقه قبل از تغییرات قیمت رخ می‌دهند، سیستم‌های خودکار می‌توانند از این فرصت استفاده کنند. با این حال، این ربات‌ها با مشکلات خاصی، از جمله پیام‌های کنایه آمیز، دستکاری اطلاعات، پیام‌های اسپم تولیدشده توسط ربات‌ها و دشواری در تشخیص داده‌های مفید از داده‌های بی‌ارزش، مواجه هستند.

3. ربات‌های تحلیل داده‌ بلاک‌چین

این دسته از ربات‌ها از مزیت شفافیت بلاک‌چین استفاده می‌کنند. هر تراکنش به‌صورت عمومی قابل مشاهده است و این امر منبع عظیمی از داده ایجاد می‌کند که در بازارهای مالی سنتی وجود ندارد. ربات‌های تحلیل بلاک‌چین، انتقالات بین کیف‌پول‌ها، تراکنش‌های صرافی‌ها، تعاملات قراردادهای هوشمند و فعالیت شبکه را رصد می‌کنند تا الگوها و نشانه‌هایی را شناسایی کنند که تنها با بررسی داده‌های قیمت قابل دیدن نیستند.

نسخه‌های پیشرفته‌تر ربات‌های تحلیل بلاک‌چین از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) استفاده می‌کنند، که می‌توانند ارتباط بین کیف‌پول‌ها و تراکنش‌ها را درک کنند. این ربات‌ها می‌توانند تشخیص دهند که چه زمانی سرمایه‌گذاران بزرگ (نهنگ‌ها) در حال خرید یا فروش ارزها هستند، چه موقع توکن‌ها به صرافی‌ها منتقل می شوند یا از آن‌ها خارج می‌شوند و چه زمانی الگوهای فعالیت شبکه از نظر تاریخی با حرکات قیمت همبستگی دارند.

مزیت این ربات‌ها زمان‌بندی است: گاهی نشانه‌ها و الگوهای تراکنش‌های روی بلاک‌چین قبل از تغییر قیمت‌ ظاهر می‌شوند و این به سیستم خودکار یک فرصت پیش‌بینی‌کننده می‌دهد. اما محدودیت اصلی آن‌ها تفسیر داده‌ها است—مثلاً اینکه ارزها به صرافی منتقل شده‌اند، لزوماً به معنی فروش آن‌ها نیست و همبستگی بین دو رویداد، به معنی علت و معلول بودن آن‌ها نیست.

۴. ربات‌های یادگیری تقویتی

این دسته پیشرفته‌ترین سطح ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند—سیستم‌هایی که با تعامل مستقیم با بازار، استراتژی‌های بهینه را به‌صورت تجربی فرا می‌گیرند. آن‌ها با بهره‌گیری از الگوریتم‌هایی مانند بهینه‌سازی سیاست مجاور (PPO) و گرادیان سیاست قطعی عمیق (DDPG) مجموعه‌ای از استراتژی‌ها را امتحان می‌کنند؛ به‌گونه‌ای که برای تصمیمات سودآور پاداش می‌گیرند و در صورت ایجاد ضرر، جریمه می‌شوند.

آنچه یادگیری تقویتی را برای بازار ارز رمزنگاری جذاب می‌کند، توانایی آن در سازگاری با شرایط جدید بازار است. وقتی شرایط بازار تغییر می‌کند، ربات بدون دخالت انسان استراتژی خود را تغییر می‌دهد و آن را بهبود می‌بخشد. این ربات فقط دستورالعمل‌های از پیش تعیین‌شده را اجرا نمی‌کند؛ بلکه خودش روش‌های پیچیده‌ای برای گرفتن بیشترین سود یاد می‌گیرد.

واقعیت این است که این ربات‌ها بسیار پرهزینه و نیازمند زمان طولانی برای آموزش هستند. علاوه بر این، گاهی استراتژی‌هایی یاد می‌گیرند که ناخواسته یا غیرمنتظره‌اند؛ یعنی به جای یادگیری اصول درست معامله، از نقاط ضعف یا شرایط خاص بازار سوءاستفاده می‌کنند. پژوهش‌های اخیر دانشکده وارتون نشان داده که وقتی ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی در بازارهای شبیه‌سازی‌شده قرار گرفتند، بدون اینکه کسی به آن‌ها دستور دهد، رفتارهایی شبیه به دستکاری قیمت انجام دادند—این موضوع نشان می‌دهد سیستم‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌توانند غیرقابل پیش‌بینی باشند.

۵. ربات‌های ترکیبی

پیشرفته‌ترین پلتفرم‌های معاملاتی فقط به یک روش بسنده نمی‌کنند. آن‌ها ترکیبی از یادگیری نظارت‌شده برای شناسایی الگوها، یادگیری بدون نظارت برای تشخیص ناهنجاری‌ها، تحلیل احساسات برای بررسی سیگنال‌های اجتماعی، تحلیل‌ داده‌های بلاک‌چین برای رصد نقل و انتقالات سرمایه و گاهی یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استراتژی‌ها استفاده می‌کنند.

استفاده هم‌زمان از چند مدل باعث می‌شود اشتباه یک مدل، کل فرآیند تصمیم‌گیری را تحت‌تأثیر قرار ندهد. برای مثال، اگر مدل دنبال‌کننده روند اشتباه کند، مدل تحلیل احساسات ممکن است اخبار منفی را شناسایی کند و مدل رصد داده‌های بلاک‌چین می‌تواند فروش نهنگ‌ها را تشخیص دهد. این رویکرد باعث می‌شود تصمیم‌ها دقیق‌تر و مطمئن‌تر باشند.

آیا ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی سودآوری دارند؟

قبل از سرمایه‌گذاری، تحقیقات درباره عملکرد ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی—هم نقاط قوت و هم نقاط ضعف آن‌ها—را بررسی کنید.

تحقیقات صرافی MEXC از بیش از ۷۸۰,۰۰۰ کاربر نشان می‌دهد که ۶۷ درصد معامله‌گران نسل Z حداقل یک ربات‌ معامله‌گر مبتنی هوش مصنوعی را در سه‌ماهه دوم سال ۲۰۲۵ فعال نموده‌اند و به طور متوسط ۱۱.۴ روز در ماه از آن استفاده کرده‌اند. با وجود استفاده گسترده، این به معنای سودآوری قطعی این ربات‌ها نیست.

مزیت متمایز ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی این است که در دوره‌های نوسانات شدید بازار، میزان فروش‌های ناشی از ترس در میان کاربران این ربات‌ها حدود ۴۷ درصد کمتر از معامله‌گران انسانی است. این توانایی در کنترل احساسات اهمیت زیادی دارد، زیرا جلوگیری از ضررهای سنگین معمولاً تاثیر زیادی در سودآوری بلندمدت دارد تا کسب سودهای بزرگ و کوتاه‌مدت.

این تحقیق همچنین نشان داد که معامله‌گران نسل Z هوش مصنوعی را به‌طور هدفمند به کار می‌برند و در دوره‌های نوسان شدید بازار استفاده از ربات‌ها را افزایش می‌دهند. این نوع استفاده بیانگر آن است که معامله‌گران موفق فقط به تنظیم اولیه ربات‌ها بسنده نمی‌کنند، بلکه همیشه بر عملکرد آن‌ها نظارت فعال دارند.

زیرساخت‌هایی که این ابزارها را پشتیبانی می‌کنند، همچنان با سرعت در حال گسترش هستند. ارزش بازار جهانی ربات‌های معامله‌گر ارز رمزنگاری در سال ۲۰۲۵ نزدیک به ۴۷.۴۳ میلیارد دلار تخمین زده شده است و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۵ به ۲۰۰.۱ میلیارد دلار برسد، یعنی سالانه حدود ۱۴ رشد خواهد داشت. با این حال، بزرگ بودن بازار به معنای عملکرد خوب هر ربات نیست؛ این صرفاً نشان می‌دهد که علاقه و سرمایه‌گذاری در فناوری خودکارسازی معاملات در حال افزایش است.

واقعیت ناخوشایند این است که ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فقط در شرایط خاص عملکرد بهینه دارند. آن‌ها وقتی بازار دارای روند است، نقدینگی کافی وجود دارد و نوسانات در محدوده‌ای که برایشان آموزش دیده‌اند قرار دارد، بهترین عملکرد را دارند. اما وقتی بازار وارد مرحله تثبیت طولانی می‌شود، اتفاقات غیرمنتظره رخ می‌دهد یا هزاران ربات با آموزش مشابه به‌طور هم‌زمان عمل می‌کنند، سودآوری این ربات‌ها کاهش می‌یابد یا حتی ممکن است به زیان تبدیل شود.

نحوه راه‌اندازی ربات معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی

عملیاتی کردن نظریه نیازمند تصمیم‌گیری برنامه‌ریزی‌شده است. در ادامه، یک چارچوب عملی برای راه‌اندازی ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه شده است.

مرحله ۱: ربات هوش مصنوعی متناسب با استراتژی معاملاتی خود را انتخاب کنید

اولین تصمیم شما مسیر مراحل بعدی را تعیین می‌کند: باید رباتی را انتخاب کنید که سیستم هوش مصنوعی آن با استراتژی معاملاتی و میزان تحمل ریسک شما مطابقت داشته باشد.

اگر فکر می‌کنید الگوهای گذشته بازار می‌توانند روند آینده را پیش‌بینی کنند و دوست دارید منطق تصمیم‌های ربات برایتان روشن باشد، ربات‌های شناسایی الگو (یادگیری نظارت‌شده) گزینه مناسبی هستند. این ربات‌ها دلیل هر خرید یا فروش خود را توضیح می‌دهند، مثلا؛ این الگوی قیمتی ۱۲۷ بار در داده‌های گذشته دیده شده و در ۷۸ درصد مواقع بعد از آن قیمت افزایش یافته است، بنابراین من خرید می‌کنم.

برای بازارهایی که قیمت‌ها تحت تأثیر احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی تغییر می‌کند، ربات‌های تحلیل احساسات گزینه مناسبی هستند. این ربات‌ها مخصوصاً برای آلت‌کوین‌ها مفیدند، جایی که فعالیت کاربران و اخبار جامعه تاثیر زیادی روی قیمت دارد.

اگر می‌توانید با تحلیل‌های پیچیده کار کنید و برای رسیدن به نتیجه صبر داشته باشید، ربات‌های تحلیل داده‌ بلاک‌چین می‌توانند اطلاعات ویژه‌ای درباره توکن‌ها ارائه دهند. این ربات‌ها برای توکن‌هایی کاربرد دارند که فعالیت زیادی روی بلاک‌چین دارند و از آن داده‌ها می‌توان سیگنال‌های قابل اعتماد گرفت.

ربات‌های یادگیری تقویتی برای معامله‌گرانی مناسب‌ هستند که می‌خواهند ربات خودش روش‌های جدید پیدا کند و با شرایط بازار سازگار شود، حتی اگر هیچ وقت دلیل تصمیم‌های ربات را نفهمند. این ربات‌ها ممکن است استراتژی‌های جدید و غیرمنتظره کشف کنند، اما آنها هنوز خارج از شرکت‌ها و مؤسسات بزرگ درحالت آزمایشی دارند.

مهارت فنی خود را بسنجید. بعضی پلتفرم‌ها مدل‌های آماده دارند که استفاده از آن‌ها راحت است و به تنظیمات کمی نیاز دارند. بعضی دیگر اجازه تغییرات گسترده می‌دهند، اما به خاطر داشته باشید برای کار با آن‌ها باید پارامترهای مدل، نحوه محاسبه ریسک و روش ارزیابی عملکرد را بدانید.

مرحله ۲: اتصال امن ربات به یک صرافی ارز رمزنگاری

هر ربات هوش مصنوعی برای انجام معاملات نیاز به دسترسی به بازار دارد که این دسترسی از طریق اتصال API (رابط برنامه‌نویسی کاربردی) به صرافی مورد نظر شما فراهم می‌شود. در این مرحله رعایت نکات امنیتی بسیار مهم است، زیرا کوچک‌ترین اشتباه می‌تواند باعث دسترسی غیرمجاز به حساب شما شود.

صرافی‌هایی را انتخاب کنید که امنیت بالایی دارند و API آن‌ها امکانات کاملی ارائه می‌دهد. در بخش تنظیمات امنیتی صرافی، کلید API بسازید و فقط دسترسی‌های مورد نیاز ربات را فعال کنید. به ربات اجازه برداشت ندهید مگر در موارد کاملا ضروری؛ دسترسی‌های معامله و خواندن اطلاعات معمولاً کافی هستند.

بیشتر ربات‌های حرفه‌ای امکان لیست سفید IP را دارند؛ یعنی می‌توانید دسترسی API را فقط به آدرس‌های مشخص محدود کنید. این ویژگی را فعال کنید و فقط سرورهای ربات را در لیست سفید قرار دهید. اگر از چند ربات  به صورت هم‌زمان استفاده می‌کنید، برای هر ربات یک کلید API جداگانه بسازید. این کار امنیت حساب شما را بالا می‌برد و ریسک دسترسی غیرمجاز را کاهش می‌دهد؛ اگر یکی از کلیدها هک شود، بقیه ربات‌ها امن خواهند ماند.

قبل از اینکه سرمایه زیادی وارد کنید، ابتدا ربات را با مقدار کم امتحان کنید. چند معامله کوچک انجام دهید، بررسی کنید سفارش‌ها دقیق ثبت می‌شوند و مطمئن شوید ربات اطلاعات موجودی حساب و موقعیت‌های شما را درست می‌خواند.

مرحله ۳: تنظیم جفت‌های معاملاتی و مدیریت ریسک

این مرحله، ربات‌های کاربردی را از ربات‌های سودده جدا می‌کند. تنظیمات تعیین می‌کند که سیستم هوش مصنوعی شما چگونه سیگنال‌ها را به معاملات واقعی تبدیل می‌کند.

انتخاب جفت‌های معاملاتی: ابتدا روی جفت‌هایی با نقدینگی بالا (مثل BTC/USDT و ETH/USDT) تمرکز کنید که اختلاف قیمت (اسپرد) کم و اسلیپیج ناچیز دارند. رفتن به سمت آلت‌کوین‌ها می‌تواند سود را افزایش دهد، اما ریسک را هم به دلیل نقدینگی پایین‌تر و نوسان بالاتر افزایش می‌دهد.

اندازه موقعیت : حداکثر حجم هر معامله را به‌صورت درصدی از کل سرمایه مشخص کنید. بسیاری از معامله‌گران با احتیاط شروع می‌کنند و در هر معامله بیش از ۱ تا ۲ درصد از کل سرمایه خود را ریسک نمی‌کنند. ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند معاملات زیادی انجام دهند؛ تعیین حجم کوچک برای هر معامله باعث می‌شود ضرر یک معامله تاثیر زیادی روی کل پرتفوی نگذارد.
پرتفوی ارز رمزنگاری چیست؟ چگونه یک پرتفوی متعادل بسازیم؟

قوانین مدیریت ریسک: قبل از شروع، محدودیت‌های مشخصی را برای ربات تعیین کنید. حداکثر ضرر روزانه را مشخص کنید. مثلاً اگر ربات در یک روز X درصد از سرمایه را از دست داد، تا وقتی خودتان بررسی نکرده‌اید معاملات را متوقف کند. پارامترهای حد ضرر (Stop-Loss) را برای هر موقعیت تعیین کنید. همچنین حد سود (Take-Profit) را مشخص کنید تا وقتی به سود رسید، آن را سیو کند و فقط به امید افزایش نامحدود سرمایه معامله نکنید.
مدیریت ریسک چیست؟ پنج استراتژی برای به حداقل رساندن ریسک پرتفوی
چگونه با تنظیم حد ضرر و حد سود، ریسک معاملات خود را مدیریت کنیم

ربات‌های پیشرفته که از یادگیری تقویتی استفاده می‌کنند، می‌توانند بعضی تنظیمات خود را به‌طور خودکار تغییر دهند تا عملکرد بهتری داشته باشند. اما باید محدوده مشخصی برای این تغییرات تعیین کنید. اگر محدودیتی وجود نداشته باشد، ربات ممکن است از بیشترین اهرم استفاده کند تا سود کوتاه‌مدت بیشتری کسب کند—اما این کار می‌تواند به ضرر سنگین منجر شود.

هماهنگی بازه زمانی: فرکانس تصمیم‌گیری ربات را با استراتژی خود هماهنگ کنید. ربات‌های با فرکانس بالا ممکن است روزانه ده‌ها معامله انجام دهند، در حالی که ربات‌های دنبال‌کننده روند ممکن است موقعیت‌ها را هفته‌ها نگه دارند. اگر نوع عملکرد ربات با میزان سرمایه یا اهداف شما همخوانی نداشته باشد، ممکن است موجب مشکلات و زیان شود.

مرحله ۴: عملکرد ربات را پیگیری کرده و آن را به‌طور منظم به‌روزرسانی کنید

پس از راه‌اندازی ربات، باید به‌طور مداوم عملکرد آن را پیگیری کرده و در صورت نیاز به‌روزرسانی کنید. برنامه‌ای منظم برای بررسی عملکرد ربات تعیین کنید. برای استراتژی‌های بلندمدت نیازی به بررسی روزانه نیست، اما ربات‌های فرکانس بالا نیاز به نظارت مکرر دارند. برای بیشتر معامله‌گران، بررسی عملکرد ربات یک‌بار در هفته کافی است.

علاوه بر سود و زیان، معیارها و شاخص‌های مهم دیگری را نیز باید پیگیری کنید:

• نرخ موفقیت (درصد معاملات سودده)
• ضریب سود (نسبت سود ناخالص به زیان ناخالص)
• حداکثر افت سرمایه ( نشان می‌دهد در بدترین حالت چقدر سرمایه شما کاهش یافته است)
• ضریب شارپ (بازده تعدیل‌شده بر اساس ریسک)
• فراوانی معاملات و متوسط زمان نگهداری موقعیت‌ها

عملکرد ربات را با روش‌های پایه‌ای مقایسه کنید: آیا ربات بهتر از روش ساده خرید و نگهداری ارز عمل می‌کند؟ آیا ربات بهتر از شاخص‌های تکنیکال ساده عمل می‌کند؟ اگر پاسخ منفی است، یعنی شما پول خود را بابت رباتی هزینه می‌کنید که عملکرد ضعیف‌تری دارد.

شرایط بازار همیشه تغییر می‌کند و ممکن است عملکرد ربات کاهش یابد. مثلاً رباتی که با داده‌های بازار صعودی ۲۰۲۳ آموزش دیده، در بازار نزولی یا نوسانی ممکن است خوب عمل نکند. وقتی کاهش عملکرد ربات ادامه‌دار شد و فقط مربوط به نوسانات کوتاه‌مدت نبود، بهتر است مدل را دوباره آموزش دهید.

بیشتر پلتفرم‌ها امکان به‌روزرسانی مدل را دارند. بعضی ربات‌ها خودکار با داده‌های جدید دوباره آموزش می‌بینند و برخی دیگر باید به صورت دستی به‌روزرسانی شوند. قبل از استفاده، مطمئن شوید که می‌دانید ربات شما چگونه و هر چند وقت یک‌بار نیاز به به‌روزرسانی دارد.

ریسک‌های استفاده از ربات‌های معامله‌گر

ربات‌های معامله‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی، علاوه بر مزایا، محدودیت‌ها و نقاط ضعف نیز دارند که باید به آن‌ها توجه کرد.

بیش‌برازش (Overfitting): در این حالت، مدل با داده‌های گذشته عملکرد عالی دارد، چون عملاً الگوها و حتی نویز همان داده‌ها را حفظ کرده است. اما وقتی وارد معاملات واقعی می‌شود، عملکردش به شدت افت می‌کند؛ چون بازار واقعی شرایط و موقعیت‌هایی دارد که در داده‌های آموزشی وجود نداشته‌اند.

آسیب‌پذیری در برابر رویدادهای غیر منتظره: ربات‌های هوش مصنوعی فقط با داده‌های گذشته آموزش دیده‌اند و نمی‌توانند اتفاقاتی را پیش‌بینی کنند که قبلاً هرگز رخ نداده‌اند. مثلاً وقتی در مارس ۲۰۲۰ به‌دلیل کرونا بازارها به‌طور ناگهانی سقوط کردند، بسیاری از ربات‌ها همان استراتژی‌های عادی خود را ادامه دادند، در حالی‌که شرایط کاملاً غیرعادی بود—و همین باعث شد ضررمعامله‌گران چند برابر شود.

ریسک همگام‌سازی: اگر چند ربات با داده‌های مشابه آموزش ببینند، ممکن است هم‌زمان تصمیم‌های مشابه بگیرند و معامله کنند. در نتیجه، به جای اینکه از نوسانات بازار سود ببرند، آن را تشدید می‌کنند. به عبارت دیگر، رفتار هماهنگ ربات‌ها می‌تواند خود به عاملی برای حرکت شدید قیمت تبدیل شود.

آسیب‌پذیری‌های امنیتی: ربات‌های هوش مصنوعی هدف جذابی برای هکرهای حرفه‌ای هستند. تحقیقات اخیر نشان داده‌اند که ممکن است افراد مخرب یا هکرها با وارد کردن دستورات مخربی در متن یا محیط سیستم، رفتار ربات را تغییر دهند، بدون اینکه هیچ پیغام خطا، اخطار امنیتی یا هشدار به کاربر یا مدیر سیستم داده شود.

قوانین نامشخص: قوانین مربوط به معاملات خودکار (ربات‌های معامله‌گر) در بازار ارز رمزنگاری در بسیاری از کشورها هنوز مشخص و روشن  نیست. این امکان وجود دارد که قوانین تغییر کنند و بعضی استراتژی‌های ربات‌ها محدود شوند یا الزامات جدیدی برای رعایت قوانین ایجاد شود.

حرف آخر

استفاده از ربات‌های معامله‌گر ارز رمزنگاری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند مفید باشد، اما این ربات‌ها ماشین چاپ پول خودکار نیستند و نیاز به دانش و مدیریت انسان دارند. هوش مصنوعی می‌تواند روندها و الگوهای بازار را سریع‌تر از انسان تشخیص دهد و معاملات را بدون دخالت احساسات انجام دهد، اما موفقیت آن به نحوه استفاده شما، مدیریت ریسک و درک محدودیت‌های ربات بستگی دارد.

بهترین نتیجه وقتی حاصل می‌شود که ربات معامله‌گر هوش مصنوعی با نظارت انسانی ترکیب شود: ربات معاملات و تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهد و شما استراتژی و ریسک‌ها را مدیریت می‌کنید. کسانی که با دقت و آگاهی از این ابزار استفاده می‌کنند، شانس بیشتری برای سود واقعی دارند و از اشتباهات ناشی از هیجان بازار و تبلیغات اغراق‌آمیز دور می‌مانند.