في عالم التداول الآلي، لا قيمة لأي استراتيجية أو خوارزمية إذا كانت تعمل على بيانات غير موثوقة. تمامًا كما أن محرك السيارة يحتاج إلى وقود نظيف ليعمل بكفاءة، فإن البوت يحتاج إلى بيانات دقيقة ومحدثة لاتخاذ قرارات صحيحة.
لماذا تعتبر جودة البيانات أمرًا حاسمًا؟
كل قرار يتخذه البوت - سواء شراء، بيع، أو حتى البقاء ساكنًا - يعتمد على قراءة البيانات التاريخية أو الحية. إذا كانت البيانات خاطئة أو ناقصة، فإن النتيجة ستكون قرارات غير دقيقة قد تؤدي إلى خسائر مالية مباشرة.
أنواع مشاكل البيانات الشائعة
- البيانات المفقودة (Missing Data): فجوات في البيانات بسبب انقطاع في الاتصال أو عدم توفر السجلات في مزود البيانات.
- البيانات المضللة (Outliers or Bad Ticks): أسعار غير منطقية أو قفزات سعرية ناتجة عن أخطاء تقنية.
- التأخير الزمني (Latency): تأخر في وصول البيانات الحية، ما يجعل القرارات مبنية على معلومات غير محدثة.
- انحياز البقاء (Survivorship Bias): عند استخدام بيانات شركات لا تزال موجودة فقط، دون احتساب تلك التي اختفت أو أفلست.
كيف تضمن أن بياناتك عالية الجودة؟
- اختر مزود بيانات موثوق: لا تعتمد على مصادر مجانية مجهولة، بل استخدم APIs من شركات موثوقة مثل Binance، Alpha Vantage، أو Polygon.
- نظّف البيانات قبل استخدامها: استخدم تقنيات "تنظيف البيانات" مثل إزالة القيم الشاذة (outliers)، معالجة البيانات المفقودة، وفحص التكرار.
- راقب البيانات أثناء التشغيل: أنشئ وحدة مراقبة داخلية تتحقق من تناسق البيانات بشكل دوري.
- سجّل جميع البيانات أثناء التشغيل: لتتمكن من تحليل النتائج بعد انتهاء جلسة التداول.
البيانات في مرحلة الاختبار الخلفي (Backtesting)
نتائج الباك تيست تعطيك تصورًا عن أداء الاستراتيجية في الماضي. لكن إن كانت البيانات المستخدمة في الاختبار غير نظيفة أو غير كاملة، فإن النتائج ستكون خادعة. لهذا السبب:
- استخدم بيانات دقيقة تتضمن سعر الفتح، الإغلاق، أعلى وأدنى، والحجم.
- تحقق من وجود البيانات لكامل الفترة الزمنية المراد اختبارها.
- لا تستخدم بيانات يومية لاختبار استراتيجيات تعتمد على بيانات دقيقة (minute-level).
خلاصة:
لا تبنِ استراتيجيتك على "رمال متحركة". استثمر وقتًا في التأكد من أن بياناتك صلبة، متكاملة، وخالية من الأخطاء. البوت الذكي الذي يعمل على بيانات غير دقيقة هو كالسائق المحترف الذي يقود سيارة مليئة بالشوائب – لن يذهب بعيدًا.