90%ක් ධනයක වෙළඳ රොබෝවරුන් සාර්ථක නොවන්නේ ඇයි? (ඔවුන්ගේ backtest සර්වප්රකාරයෙන් හොඳ වුණත්) ? 🧵
ඔබ Binance මත ස්වයංක්රීය වෙළඳ උපායයක් පරීක්ෂා කරලා තිබුණා නම්, පහත තත්වය ඔබට හමු වෙන්න ඇති:
1️⃣ Backtest එකේ: ලාභ වක්රය උඩට සෘජු රේඛාවක් වගේ (+0,03% සිට +0,05% දක්වා එක් වෙළඳමකට).
2️⃣ සැබෑ ලෝකයේ: මුදල් සෙමින් නමුත් ස්ථිරවම අඩුවෙලා යනවා.
ඇයි මේ වෙනස?
ඒකට වචනයක් තියෙනවා: **FRICTIONS (වෙළඳ ඝට්ටන/අමතර බාධා)**.
බොහෝ නිර්මාණකරුවන් අධි-සංඛ්යාත වෙළඳමේදී මාරාන්තික සාධක 3ක් එකතු වශයෙන් ඇති කරන බලපෑම ඇතුළත් කිරීම අමතක කරනවා:
❌ Binance වෙළඳ ගාස්තු (Taker / Maker)
❌ වෙළඳපොළ Spread එක (මිල ගන්න/විකුණන්න අතර දුර)
❌ ක්රියාත්මක කිරීමේ Slippage (ඉහළ අවුල්කාරීත්වයේ කඩිනම් මිල වෙනස්වීම් අතරතුර මිල දෝෂය)
ඉතා කෙටි කාලයක් තුළ වෙළඳපොළේ දිශාව හරි තැනට “අනුමාන” කරලා micro-profits ටිකක් හොයාගන්න උත්සාහ කිරීම අවදානම් උගුලක්. සැබෑ ලෙසම, වෙළඳපොළේ ඝට්ටන ලේඛනික (theoretical) ලාභ මාජින් එක සම්පූර්ණයෙන්ම කා දමනවා.
💡 ආයතනික විසඳුම: දිශාව අනුමාන කරන එක නවත්තන්න.
වර්ධනය හෝ පහත වැටීම සඳහා
$BTC හෝ $ETH මත බේට් කරනවා වෙනුවට, නූතන ප්රමාණාත්මක (quantitative) කළමනාකරණය අවධානය යොමු කරන්නේ **Market Neutral (වෙළඳපොළ උදාසීනත්වය)** සහ **Risk Management (අවදානම් කළමනාකරණය)** වෙත:
• Basis Trading (Spot vs Futures අතර Arbitrage)
• Funding Rate Arbitrage (funding rates ලාභ ගන්නා එක)
• Grid Trading Adaptatif (පැතිරුණු/latéral වෙනස්කම්වල අවුල්කාරීත්වය උපයෝගී කර ගැනීම)
• Disjoncteur ප්රොටෝකෝලය (අසාමාන්යතාවයක් ඇති වූ විට exposure ස්වයංක්රීයව කපා හැරීම)
අපිට තවදුරටත් වෙළඳපොළට එරෙහිව “හරි” වෙන්න උත්සාහ කරන්න නැහැ. අපිට ඕනෑ කරන්නේ, හැම කොන්දේසියකටම ජීවත් වන ගණිතමය ව්යුහයක් ගොඩනඟන එක.
---
💬 වෙළඳකරුවන්ට ප්රශ්නය: ඔබේ ගිණුම්වල Trend Following / RSI වගේ දිශා-පාදක බොට් භාවිතා කරනවද, නැත්නම් Delta-Neutre උපායයන්ද?
කමෙන්ට්වලින් අපි ඒ ගැන කතා කරමු! 👇
#AxiomQuant #TradingBotSuccess #RiskManagementInTrading #Quantitativetrading $BTC $ETH
$SOL