گزارش ویژه · ۲۰۲۶
چند درصد تریدرها واقعاً از هوش مصنوعی استفاده میکنند؟
بررسی دقیق فاصله میان استفاده از AI برای تحقیق و تحلیل، اجرای الگوریتمی و معاملهگری کاملاً خودمختار؛ همراه با PDF قابل دانلود.
از پرسیدن یک سؤال از ChatGPT تا ساختن سیستمی که با داده، بکتست و کنترل ریسک سنجیده میشود فاصله زیادی وجود دارد. اینجا آن فاصله را قدمبهقدم طی میکنیم.
نقطه شروع این مجموعه، یک گزارش پژوهشی است؛ چون بدون خط مبنای درست، هر ربات و هر درصدی میتواند قانعکننده به نظر برسد.
گزارش ویژه · ۲۰۲۶
بررسی دقیق فاصله میان استفاده از AI برای تحقیق و تحلیل، اجرای الگوریتمی و معاملهگری کاملاً خودمختار؛ همراه با PDF قابل دانلود.
مقالههای این مجموعه بر اساس یک مسیر منطقی منتشر میشوند؛ از فهم پایه تا ساخت، آزمایش و اجرای مسئولانه.
آمار پذیرش، کاربردهای واقعی، محدودیتها و تفاوت چیزی که در مؤسسات مالی رخ میدهد با آنچه در تبلیغات میبینیم.
۱ گزارش منتشرشدهراهنمای انتخاب و پاکسازی داده، Tick و OHLC، Timezone، Session، Missing Data و جلوگیری از Data Leakage پیش از مدلسازی و بکتست.
مطالعه مقاله ←چطور از مدلهای زبانی برای ساخت فرضیه، نقد استراتژی و کدنویسی استفاده کنیم؛ بدون اعتماد کور.
بهزودیراهنمای عملی سنجش یک استراتژی با داده تاریخی، Out-of-Sample، Walk-Forward، هزینه معامله، Drawdown و کنترل بیشبرازش.
مطالعه مقاله ←اندازه موقعیت، محدودیت زیان، Kill switch، نظارت انسانی و انتقال محتاطانه از آزمایش به حساب واقعی.
بهزودیچارچوب ارزیابی رباتهای AI، سرویسهای سیگنال، مدلهای پیشبینی و وعدههایی که باید به آنها شک کرد.
بهزودیما هر موضوع را در چهار مرحله جلو میبریم تا تکنولوژی به تصمیم بهتر کمک کند، نه اینکه جای منطق را بگیرد.
قرار است AI تحقیق کند، الگو پیدا کند، کد بنویسد یا سفارش اجرا کند؟ هر کدام آزمون متفاوتی دارد.
داده، فرضیه و معیار موفقیت باید قبل از دیدن نتیجه تعریف شوند.
هزینه، نشت داده، بیشبرازش و تغییر رژیم بازار را عمداً وارد آزمون کن.
اختیار کم، سقف ریسک روشن و امکان توقف فوری؛ قبل از هر نوع خودکارسازی.
«هوش مصنوعی قرار نیست آینده بازار را بداند؛ باید کمک کند امروز دقیقتر فکر کنیم.»اصل تحریریه مجموعه AI در معاملهگری فیلتور
هر درصد باید جامعه آماری، سؤال، زمان و منبع روشن داشته باشد.
هزینه، اسلیپیج و آزمون خارج از نمونه بخشی از نتیجهاند، نه جزئیات فرعی.
اجرای خودکار، قوانین ثابت، ML و مدل زبانی را در یک سبد قرار نمیدهیم.
مدلی که امکان توقف، محدودیت زیان و نظارت ندارد، آماده اجرا نیست.
از گزارش پایه شروع کن؛ بعد با انتشار هر راهنمای جدید، مسیر ساخت یک سیستم واقعی را قدمبهقدم ادامه بده.
مطالعه گزارش پذیرش AI