היום, בזכות התפתחות הבינה המלאכותית, למידת המכונה, עיבוד נתונים בזמן אמת ומודלים סטטיסטיים מתקדמים, ניתן לפתח מערכות מסחר חכמות בהרבה.
רובוט מסחר מבוסס AI אינו רק תוכנה שמבצעת פקודות קנייה ומכירה.
מדובר במערכת שלמה שמטרתה לנתח מידע, לזהות דפוסים, להעריך סיכונים, להגיב לשינויים בשוק ולבצע פעולות באופן מהיר, עקבי ומבוקר.
מערכת כזו יכולה לפעול בשוק המניות, במטבעות דיגיטליים, בסחורות, במדדים, באופציות או בכל נכס פיננסי אחר שיש לגביו נתונים זמינים ונזילות מספקת.
היתרון המרכזי של רובוט מסחר מבוסס AI הוא היכולת שלו להתמודד עם כמויות מידע גדולות מאוד.
סוחר אנושי יכול לעקוב אחרי מספר מוגבל של גרפים, חדשות ואינדיקטורים.
לעומת זאת, רובוט חכם יכול לנתח בזמן אמת מאות נכסים, אלפי נרות מסחר, עומקי שוק, נפחי מסחר, תנודתיות, חדשות, נתונים מאקרו־כלכליים ואפילו סנטימנט מרשתות חברתיות.
כאשר המערכת בנויה נכון, היא מסוגלת לקבל החלטות במהירות גבוהה ובצורה עקבית, ללא פחד, חמדנות, עייפות או לחץ רגשי.
עם זאת, חשוב להבין כי AI אינו קסם.
רובוט מסחר אינו מכונה שמדפיסה כסף, אלא מערכת חישובית שמנסה לקבל החלטות טובות יותר על בסיס נתונים, הסתברויות וניהול סיכונים.
אם המודל נבנה בצורה שגויה, אם הנתונים אינם איכותיים, אם האסטרטגיה לא נבדקה כראוי או אם ניהול הסיכונים חלש, גם רובוט מתקדם עלול לגרום להפסדים משמעותיים.
מהו רובוט מסחר מבוסס AI?
שאלנו את דורון בסון ואלמוג כהן לפיתוח טכנולוגיות מתקדמות.
לפי דורון בסון רובוט מסחר מבוסס AI הוא מערכת תוכנה שמקבלת החלטות מסחר באמצעות אלגוריתמים חכמים.
המערכת יכולה ללמוד מנתוני עבר, לזהות מצבים חוזרים בשוק, להעריך את ההסתברות לתנועה עתידית ולבצע פעולות מסחר בהתאם.
ברמה הפשוטה, רובוט כזה כולל כמה רכיבים מרכזיים: איסוף נתונים, עיבוד נתונים, מודל חיזוי או קבלת החלטות, מנגנון ניהול סיכונים, מנגנון ביצוע פקודות ומערכת ניטור ובקרה.
כל רכיב כזה הוא קריטי.
כשל באחד מהם עלול להפוך אסטרטגיה טובה למערכת מסוכנת.
לדוגמה, אם המודל מזהה הזדמנות קנייה אך מנגנון הביצוע שולח פקודה מאוחרת מדי, העסקה עלולה להיכנס במחיר גרוע.
אם ניהול הסיכונים אינו מגביל את גודל הפוזיציה, הפסד אחד עלול למחוק רווחים של שבועות.
אם נתוני השוק אינם נקיים או כוללים שגיאות, המודל עלול ללמוד דפוסים שאינם קיימים באמת.
AI במסחר יכול לבוא לידי ביטוי בכמה צורות.
יש מודלים שמנסים לחזות את כיוון המחיר.
יש מודלים שמנסים לזהות תנאי שוק, כמו שוק עולה, שוק יורד, דשדוש או תנודתיות חריגה.
יש מערכות שמנתחות סנטימנט חדשותי.
יש מערכות שמבצעות אופטימיזציה לניהול פוזיציות.
ויש מערכות מתקדמות יותר שמשלבות כמה שכבות של קבלת החלטות יחד.
שלבי הפיתוח של רובוט מסחר AI
השלב הראשון בפיתוח רובוט מסחר הוא הגדרת המטרה.
לפני שכותבים שורת קוד אחת, צריך להבין מה הרובוט אמור לעשות.
האם הוא מיועד למסחר יומי?
האם הוא מיועד למסחר סווינג?
האם הוא אמור לפעול בשוק תנודתי כמו קריפטו או בשוק מניות מסורתי?
האם המטרה היא רווחים קטנים ותכופים או עסקאות מעטות עם פוטנציאל רווח גדול יותר?
לאחר מכן מגדירים את אסטרטגיית הבסיס.
אסטרטגיה יכולה להתבסס על מומנטום, חזרה לממוצע, פריצות מחיר, נפח מסחר, תנודתיות, קורלציות בין נכסים, חדשות או שילוב של כמה גורמים.
בשלב זה חשוב מאוד לא להתאהב ברעיון לפני שבודקים אותו.
רעיון שנשמע מצוין מבחינה תאורטית עשוי להיכשל לחלוטין בנתוני אמת.
השלב הבא הוא איסוף נתונים.
רובוט מסחר איכותי זקוק לנתונים היסטוריים ולנתונים בזמן אמת.
הנתונים יכולים לכלול מחירי פתיחה, סגירה, גבוה, נמוך, נפח מסחר, ספר פקודות, עסקאות שבוצעו, אינדיקטורים טכניים, נתוני מקרו, דוחות כספיים, חדשות ונתוני סנטימנט.
ככל שהמערכת מתקדמת יותר, כך איכות הנתונים הופכת לחשובה יותר.
לאחר איסוף הנתונים מגיע שלב הניקוי והעיבוד.
נתונים פיננסיים יכולים לכלול חוסרים, קפיצות חריגות, כפילויות, טעויות זמן, שערים לא תקינים או מידע שאינו מסונכרן בין מקורות שונים.
מערכת AI שלומדת מנתונים בעייתיים עלולה להגיע למסקנות שגויות.
לכן יש צורך בתהליך מוקפד של בדיקות, סינון, נרמול והכנת הנתונים ללמידה.
בשלב הבא מפתחים את המודל.
המודל יכול להיות סטטיסטי, מבוסס למידת מכונה, מבוסס רשתות נוירונים, מבוסס reinforcement learning או שילוב של כמה גישות.
לעיתים, דווקא מודל פשוט יחסית עם ניהול סיכונים חזק עובד טוב יותר ממודל מורכב שקשה להבין ולשלוט בו.
במסחר, לא תמיד המודל החכם ביותר הוא המודל הרווחי ביותר.
לעיתים המפתח הוא יציבות, פשטות, יכולת הסבר ועמידות בתנאי שוק משתנים.
בדיקות, Backtesting וסימולציות
אחד השלבים החשובים ביותר בפיתוח רובוט מסחר הוא בדיקת האסטרטגיה על נתוני עבר.
תהליך זה נקרא Backtesting.
בבדיקה זו מריצים את האסטרטגיה על תקופות היסטוריות ובודקים כיצד הייתה מתנהגת אילו הייתה פועלת בזמן אמת.
אבל Backtesting לבדו אינו מספיק.
יש סכנה גדולה בהתאמת יתר, כלומר מצב שבו המודל מתאים את עצמו יותר מדי לנתוני העבר, אך נכשל כאשר הוא פוגש שוק אמיתי חדש.
לכן חשוב לחלק את הנתונים לתקופות אימון, בדיקה ואימות.
כמו כן, יש לבדוק את המודל בתקופות שוק שונות: עליות חדות, ירידות, דשדוש, משברים, תנודתיות נמוכה ותנודתיות גבוהה.
בדיקה מקצועית צריכה לכלול לא רק אחוזי הצלחה, אלא גם מדדים כמו יחס סיכון־סיכוי, drawdown מקסימלי, רווח ממוצע לעסקה, הפסד ממוצע לעסקה, מספר עסקאות, רווחיות לאחר עמלות, השפעת החלקה במחיר ועמידות בשינויים קטנים בפרמטרים.
מערכת שנראית רווחית רק בתנאים אידיאליים אינה בהכרח מתאימה למסחר אמיתי.
לאחר Backtesting כדאי לבצע Paper Trading.
זהו מסחר דמה בזמן אמת, שבו הרובוט מקבל החלטות כאילו הוא סוחר בכסף אמיתי, אך בפועל לא נשלחות פקודות אמיתיות לשוק.
שלב זה מאפשר לבדוק את המערכת מול תנאי אמת: זמני תגובה, איכות נתונים, תקלות API, עיכובים, ביצוע פקודות, תנודתיות פתאומית והתנהגות המודל מחוץ למעבדה.
ניהול סיכונים ברובוט מסחר
ניהול סיכונים הוא לב המערכת.
רובוט מסחר ללא ניהול סיכונים הוא מסוכן, גם אם המודל שלו נראה חכם מאוד.
השוק הפיננסי אינו צפוי לחלוטין, וכל אסטרטגיה יכולה להיכנס לרצף הפסדים.
השאלה היא לא האם יהיו הפסדים, אלא האם המערכת תדע לשרוד אותם.
ניהול סיכונים כולל הגבלת גודל פוזיציה, הגדרת Stop Loss, קביעת Take Profit, הגבלת הפסד יומי, הגבלת חשיפה לנכס בודד, הגבלת מספר עסקאות פתוחות והפסקת פעילות במצבי שוק קיצוניים.
מערכת מתקדמת יכולה לשנות את רמת הסיכון בהתאם לתנאי השוק.
למשל, כאשר התנודתיות גבוהה מאוד, הרובוט יכול להקטין פוזיציות או להפסיק לסחור זמנית.
כאשר השוק יציב והמגמה ברורה, הוא יכול לפעול בצורה אקטיבית יותר.
אחד האתגרים המרכזיים הוא למצוא איזון בין הגנה לבין מתן מקום לעסקה להתפתח.
Stop Loss קרוב מדי עלול להוציא את הרובוט מעסקאות טובות בגלל רעש רגיל בשוק.
Stop Loss רחוק מדי עלול לגרום להפסדים גדולים.
לכן חשוב להתאים את כללי היציאה לתנודתיות, לאופי הנכס ולסוג האסטרטגיה.