多くの#tradingview 戦略はバックテストでは強そうに見えるが、実際に稼働するとすぐに失敗することが多い。
その理由は通常、戦略のアイデア自体ではない。
リアルなデプロイメントは、バックテストでは見逃されがちな課題をもたらす:
• スリッページ
• 取引所の執行遅延
• APIの信頼性
• ポジションサイズのエラー
• リスク管理
• ライブモニタリング
利益の出るバックテストが自動的に戦略が実資本に準備ができていることを意味するわけではない。
ここで多くのトレーダーは、自動化の真の複雑さを過小評価する。
より現実的なプロセスはしばしば次のようになる:
#tradingview / #pinescript 戦略
→ 戦略の変換
→ バックテスト
→ ペーパー取引
→ 小規模なライブデプロイメント
→ 完全自動化
自動取引での最大のギャップはしばしば戦略の作成ではない。
それは実行である。
私たちは、#VegaXArchitectでこの戦略から実行へのギャップに密に焦点を当てており、特にトレーダーがTradingViewの戦略からライブデプロイメントに移行する方法を簡素化することに取り組んでいる。
他の人々は、ライブに行く前にどのようにして彼らの戦略を検証しているのか?
その理由は通常、戦略のアイデア自体ではない。
リアルなデプロイメントは、バックテストでは見逃されがちな課題をもたらす:
• スリッページ
• 取引所の執行遅延
• APIの信頼性
• ポジションサイズのエラー
• リスク管理
• ライブモニタリング
利益の出るバックテストが自動的に戦略が実資本に準備ができていることを意味するわけではない。
ここで多くのトレーダーは、自動化の真の複雑さを過小評価する。
より現実的なプロセスはしばしば次のようになる:
#tradingview / #pinescript 戦略
→ 戦略の変換
→ バックテスト
→ ペーパー取引
→ 小規模なライブデプロイメント
→ 完全自動化
自動取引での最大のギャップはしばしば戦略の作成ではない。
それは実行である。
私たちは、#VegaXArchitectでこの戦略から実行へのギャップに密に焦点を当てており、特にトレーダーがTradingViewの戦略からライブデプロイメントに移行する方法を簡素化することに取り組んでいる。
他の人々は、ライブに行く前にどのようにして彼らの戦略を検証しているのか?