1. جمع‌آوری داده‌ها: این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های بازار مالی و داده‌های مرتبط با معاملات گذشته است. این داده‌ها می‌توانند قیمت‌های سهام، شاخص‌های بازاری، حجم معاملات و سایر اطلاعات مرتبط با بازار باشند.
2. پیش‌پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌ها پس از جمع‌آوری، پیش‌پردازش می‌شوند تا به صورتی مناسب و قابل استفاده برای مراحل بعدی آماده شوند. این مرحله ممکن است شامل پاکسازی داده‌های ناخواسته، تعویض مقادیر نامعتبر، تبدیل واحدها و مقیاس‌ها و موارد مشابه باشد.
3. طراحی ویژگی‌ها (Feature Engineering): در این مرحله، ویژگی‌های مناسب از داده‌ها استخراج می‌شوند که بهترین نمایش ممکن از رفتار بازار و الگوهای معاملاتی هستند. انتخاب ویژگی‌ها و نحوه استخراج آن‌ها می‌تواند تأثیر زیادی بر روی کیفیت سیگنال نهایی داشته باشد.
4. ساخت مدل: پس از استخراج ویژگی‌ها، یک مدل یادگیری ماشین یا مدل تحلیلی دیگر ساخته می‌شود. این مدل باید بتواند با استفاده از ویژگی‌ها و داده‌های مربوطه، سیگنال‌های معاملاتی را پیش‌بینی کند.
5. آزمون و ارزیابی: در این مرحله، مدل بر روی داده‌های آزمون (که معمولاً داده‌هایی هستند که مدل آن‌ها را پیش‌بینی نکرده است) ارزیابی می‌شود. این ارزیابی شامل معیارهای کارایی مختلف مانند دقت، بازده و دیگر معیارهای مرتبط با معاملات است.
6. تصمیم‌گیری: براساس نتایج ارزیابی، تصمیم گرفته می‌شود که آیا سیگنال‌های معاملاتی مورد نظر قابل اعتماد هستند یا خیر. این مرحله ممکن است شامل تنظیم پارامترهای مدل، بهبود ویژگی‌ها و یا استفاده از مدل‌ها و روش‌های مختلف باشد.
7. بازتست (Backtesting): اگر سیگنال‌های معاملاتی مورد تأیید قرار گرفته‌اند، باید آن‌ها را در شرایط بازار واقعی تست کرد. این تست‌ها ممکن است به صورت شبیه‌سازی‌ها یا استفاده از داده‌های تاریخی بازار انجام شود تا کارایی و عملکرد واقعی سیگنال‌ها مورد بررسی قرار گیرد.
8. به‌روزرسانی و مدیریت ریسک: با توجه به نتایج تست‌ها و عملکرد سیگنال‌ها در شرایط بازار واقعی، ممکن است نیاز به به‌روزرسان با توجه به نتایج تست‌ها و عملکرد سیگنال‌ها در شرایط بازار واقعی، ممکن است نیاز به به‌روزرسانی مدل و تنظیم پارامترهای آن وجود داشته باشد. همچنین، مدیریت ریسک نیز بخش مهمی از فرآیند اعتبارسنجی سیگنال‌های معاملاتی است.
9. محدودیت سرمایه (Capital Limitation): معین کردن سقف مجاز برای سرمایه‌گذاری در هر معامله بسیار مهم است. این محدودیت می‌تواند به صورت مطلق (مثلاً یک مبلغ ثابت) یا نسبی (مثلاً درصدی از سرمایه کل) تعیین شود.
10. تعیین میزان مخاطره (Risk Per Trade): مشخص کردن حداکثر میزان مجاز از سرمایه کل در یک معامله به عنوان میزان مخاطره (Risk) بسیار حائز اهمیت است. با اعتبار مخاطره معقول، می‌توانید از آسیب جبران‌ناپذیر در مواجهه با معاملات ناپرسود بجایید.
11. تعیین استراتژی مدیریت موقعیت (Position Sizing): استراتژی مدیریت موقعیت، روشی است که برای تعیین حجم معامله استفاده می‌شود. به عبارت دیگر، این استراتژی نشان می‌دهد که بر اساس پارامترهای مختلف، میزان مخاطره و اندازه معامله باید چگونه تعیین شود.
12. مانیتورینگ و ردیابی عملکرد: بعد از اجرای معاملات، باید عملکرد آن‌ها را به‌طور مداوم نظارت کنید و نتایج را ردیابی کنید. این عملکرد شامل نتایج مالی، معیارهای عملکرد و همچنین تجزیه و تحلیل علل موفقیت یا عدم موفقیت معاملات است.
13. مدیریت تغییرات در بازار: بازارهای مالی پویا هستند و شرایط آن‌ها ممکن است به سرعت تغییر کند. در نتیجه، شما باید قادر باشید به تغییرات در بازار وضعیت‌های مختلف مدل‌های خود را به‌روز کنید و بازتنظیمی‌های لازم را انجام دهید.
14. تنوع‌بخشی معاملات (Diversification): تنوع‌بخشی به معنای توزیع سرمایه بین معاملات مختلف است. با تنوع‌بخشی صحیح، خطر کلی پرتفوی شما کاهش می‌یابد و از بروز آسیب‌پذیری در برابر ناپیش‌بینی‌ها جلوگیری می‌شود.

نکته‌ای که باید به آن توجه داشته باشید، این است که اعتبارسنجی سیگنال‌های معاملاتی یک فرآیند پیچیده است و نیاز به تجربه، تحلیل دقیق داده‌ها و استفاده از روش‌های تحلیلی قوی دارد. همچنین، عوامل خارجی مانند شرایط اقتصادی، سیاسی، و حتی واکنش‌های بازار به خبرها نیز می‌توانند تأثیر زیادی بر عملکرد معاملات داشته باشند. به همین دلیل، مدیریت ریسک و بازرسی مداوم کارایی معاملات از اهمیت بالایی برخوردار هستند.

با ما در شبکه های اجتماعی همراه باشید ( یوتیوب ، تلگرام ، اینستاگرام ، توییتر )