مسار مقارن لتقييم استراتيجيات تداول الأسهم والعملات الرقمية

الملخص

تعرض الوثيقة سير عمل عامًّا لتصميم استراتيجيات التداول الخوارزمي وتنفيذها وتقييمها في أسواق الأسهم والعملات الرقمية. وتستخدم أربعة أمثلة: تقاطع المتوسطات المتحركة، ونهج تنفيذ مرجح بالحجم، والتداول القائم على المعنويات، والمراجحة الإحصائية. والهدف جعل تطوير الاستراتيجيات ومقارنتها أكثر منهجية، عبر تنفيذ موجّه للكائنات يُراد به دعم الأبحاث اللاحقة والاستخدام العملي.

يصف الملخص مسار العمل واستراتيجياته النموذجية، لكنه لا يقدم نتائج أداء أو مجموعات بيانات أو مقاييس تقييم أو تفاصيل تنفيذية. لذا يوضح تنظيم الإطار من دون أن يحدد النهج الأفضل أو ما إذا كانت أي استراتيجية تحقق ربحًا. كما لا يناقش تكاليف المعاملات أو أنظمة السوق أو ضوابط المخاطر تحديدًا، ولذلك يحتاج القارئ إلى أدلة إضافية قبل استخلاص نتائج بشأن الملاءمة في الواقع العملي.

الأفكار الرئيسية

• يمكن لسير عمل موحد تنظيم تصميم الاستراتيجيات وتقييمها في أسواق الأسهم والعملات الرقمية.
• توضح الدراسة منهجيتها بأربعة أساليب تشمل الإشارات الفنية والتنفيذ والمعنويات والعلاقات الإحصائية.
• يمكن لبنية تقييم متسقة أن تجعل مقارنة أساليب التداول أكثر منهجية.
• لا يعرض الملخص أداءً تجريبيًا أو تفاصيل منهجية كافية للحكم على الفاعلية العملية.

الوسوم

# A Data Science Pipeline for Algorithmic Trading: A Comparative Study of Applications for Finance and Cryptoeconomics


# A Data Science Pipeline for Algorithmic Trading: A Comparative Study of Applications for Finance and Cryptoeconomics









Recent advances in Artificial Intelligence (AI) have made algorithmic trading play a central role in finance. However, current research and applications are disconnected information islands. We propose a generally applicable pipeline for designing, programming, and evaluating the algorithmic trading of stock and crypto assets. Moreover, we demonstrate how our data science pipeline works with respect to four conventional algorithms: the moving average crossover, volume-weighted average price, sentiment analysis, and statistical arbitrage algorithms. Our study offers a systematic way to program, evaluate, and compare different trading strategies. Furthermore, we implement our algorithms through object-oriented programming in Python3, which serves as open-source software for future academic research and applications.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.