طراحی ربات معامله‌گر بدون دانش برنامه‌نویسی: دروازه‌ای نوین به سوی خودکار

دنیای بازارهای مالی همواره در حال تکامل است و در سال‌های اخیر، اتوماسیون و Automated Trading به یکی از ارکان اصلی موفقیت در این عرصه تبدیل شده است. ربات‌های معامله‌گر یا همان Expert Advisorها، توانایی اجرای معاملات را با سرعتی فراتر از توان انسان و بدون تأثیرپذیری از احساسات فراهم می‌کنند. با این حال، تصور رایج این است که ساخت چنین ابزارهایی نیازمند دانش عمیق برنامه‌نویسی در زبان‌هایی مانند MQL4/MQL5 یا پایتون است. این تصور، بسیاری از معامله‌گران با تجربه ولی فاقد دانش کدنویسی را از ورود به دنیای معاملات الگوریتمی باز داشته است.

خوشبختانه، ظهور پلتفرم‌های No-Code و Low-Code این معادله را تغییر داده است. این ابزارها به معامله‌گران اجازه می‌دهند تا استراتژی‌های پیچیده خود را تنها با استفاده از رابط‌های کاربری بصری، کشیدن و رها کردن (Drag & Drop) و منطق شرطی (Rule-Based Systems) به یک ربات معامله‌گر کاملاً عملیاتی تبدیل کنند. این مقاله جامع به بررسی عمیق فرایند طراحی، ساخت، بک‌تست و استقرار No-Code Trading Botها، با تمرکز ویژه بر بازارهای فارکس و CFDها می‌پردازد.

چرا طراحی ربات معامله‌گر بدون نیاز به کدنویسی، انقلابی در بازارهای مالی است؟

زمانی، ورود به دنیای معاملات الگوریتمی صرفاً در انحصار برنامه‌نویسان، تحلیلگران کمی (Quantitative Analysts) و شرکت‌های بزرگ سرمایه‌گذاری بود. نیاز به تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی خاص و درک عمیق ساختارهای داده، یک مانع بزرگ برای معامله‌گران سنتی ایجاد می‌کرد.

معامله‌گر با دانش فنی بالا می‌توانست یک استراتژی را به کد تبدیل کند، اما معامله‌گر با دانش بازار که درک عمیقی از روندها و اندیکاتورها دارد، اغلب نمی‌توانست ایده‌های خود را به اجرا درآورد. پلتفرم‌های No-Code این شکاف را پر کرده‌اند.

تعریف ربات معامله‌گر و قابلیت‌های آن

یک ربات معامله‌گر، نرم‌افزاری است که طبق مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف شده (استراتژی)، فعالیت‌های خرید، فروش، مدیریت سفارش و خروج از معامله را به صورت خودکار در بازار انجام می‌دهد. این ربات‌ها فراتر از اجرای ساده سفارشات، قابلیت‌های زیر را نیز فراهم می‌کنند:

1. اجرای دقیق استراتژی: ربات‌ها احساسات، تردید یا طمع را دخالت نمی‌دهند و دقیقاً طبق منطق تعریف شده عمل می‌کنند.
2. پایش ۲۴ ساعته بازار: برخلاف انسان، ربات می‌تواند در هر ساعتی از شبانه‌روز، بازارها را رصد کرده و به محض فراهم شدن شرایط، معامله را آغاز یا مدیریت کند.
3. سرعت بالا در اجرای فرمان: در بازارهای نوسانی، سرعت واکنش به تریگرهای معاملاتی اهمیت حیاتی دارد.

گذار از کدنویسی به رابط‌های بصری

مفهوم اصلی در طراحی Trading Robot بدون کدنویسی، تبدیل منطق زبانی و بصری به دستورالعمل‌های ماشینی است. در این روش، به جای نوشتن خطوط کد، از Visual Strategy Builderها استفاده می‌شود. این ابزارها به کاربر اجازه می‌دهند با چیدن بلوک‌های منطقی (مانند “اگر RSI زیر ۳۰ بود” یا “اگر میانگین متحرک سریع از کندتر عبور کرد”) یک جریان کاری (Workflow) معاملاتی ایجاد کنند.

پلتفرم‌های و در قلب اتوماسیون معاملاتی

موفقیت در طراحی ربات بدون کد، کاملاً وابسته به انتخاب پلتفرم مناسب است. این پلتفرم‌ها از چند دسته کلی تشکیل شده‌اند که هر یک مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند.

طبقه‌بندی ابزارهای ساخت ربات بدون کد

نوع پلتفرمسطح کدنویسی مورد نیازویژگی اصلیمثال‌های رایجNo-Code کاملصفراستفاده انحصاری از رابط کاربری گرافیکی و کشیدن/رها کردن (Drag & Drop)برخی سازندگان Expert Advisor ابریLow-Codeحداقل (برای تنظیمات پیشرفته یا افزودن اسکریپت‌های کوچک)استفاده از Builderها همراه با قابلیت تزریق کدهای سفارشی محدودMetaTrader 5 Strategy Tester با اتصالات خاصپلتفرم‌های ابری (SaaS)صفر تا کماستقرار و اجرای ربات بر روی سرور ارائه‌دهنده، تمرکز بر اتصال به بروکرها3Commas، Cryptohopper (برای کریپتو)

ابزارهای شاخص در اکوسیستم فارکس و متاتریدر

محبوب‌ترین محیط معاملاتی برای معامله‌گران خرد، پلتفرم متاتریدر (MT4/MT5) است. خبر خوب این است که حتی در این محیط، ابزارهایی برای دوری از کدنویسی MQL توسعه یافته‌اند:

1. EA Builders برای متاتریدر (مانند FX Dreema، StrategyQuant): این نرم‌افزارها مستقیماً بر روی دسکتاپ نصب می‌شوند و به کاربر اجازه می‌دهند با استفاده از رابط بصری، یک فایل Expert Advisor (با فرمت .ex4 یا .ex5) تولید کنند. این فایل‌ها بلافاصله در پلتفرم قابل استفاده هستند.
2. TradingView Strategy Tester (با Pine Script): اگرچه Pine Script خود یک زبان برنامه‌نویسی است، اما رابط کاربری TradingView و قابلیت‌های نگارش آسان‌تر آن، آن را در مرز Low-Code قرار می‌دهد. بسیاری از استراتژی‌های تعریف شده در این محیط، قابل تبدیل به اکسپرت ادوایزر (با استفاده از ابزارهای واسط) هستند.

پلتفرم‌های مدرن مبتنی بر وب و ابر

این پلتفرم‌ها معمولاً از تکنولوژی‌های مدرن‌تری بهره می‌برند و مدیریت سرور و اتصال به چندین بروکر را آسان‌تر می‌کنند:

• استفاده از رابط‌های بصری: کاربران می‌توانند بلوک‌های مربوط به ورود، خروج، حد ضرر (Stop Loss) و حد سود (Take Profit) را با کشیدن و رها کردن روی هم قرار دهند.
• اتصال مستقیم به API: این پلتفرم‌ها اغلب از طریق API به صرافی‌ها یا کارگزاری‌ها متصل می‌شوند و نیاز به نصب نرم‌افزار واسطه را از بین می‌برند.

طراحی استراتژی معاملاتی بدون نوشتن یک خط کد: هنر منطق‌سازی

قلب هر Trading Robot، استراتژی معاملاتی آن است. توانایی تبدیل بینش‌های کیفی بازار به قوانین کمی و قابل اجرا، بزرگترین چالش است. در سیستم‌های No-Code، این فرایند از طریق Rule-Based Systems انجام می‌شود.

سیستم‌های مبتنی بر قانون (Rule-Based Systems)

یک سیستم مبتنی بر قانون، مجموعه‌ای از دستورالعمل‌های “اگر-آنگاه” (IF-THEN) است که به طور دقیق مشخص می‌کند ربات چه زمانی باید معامله‌ای را باز کند و چه زمانی آن را ببندد.

مثال ساختاری یک قانون ساده برای خرید در یک No-Code Trading Bot:

شرط ورود (Entry Condition):
[ \text{IF} \ (\text{Moving Average 50} \ > \ \text{Moving Average 200}) \ \text{AND} \ (\text{RSI} \ < \ 30) \ \text{THEN} \ \text{Buy Order} ]

در یک Strategy Builder بصری، این شرایط به صورت بلوک‌های جداگانه نمایش داده شده و با خطوط منطقی به هم متصل می‌شوند.

اتصال اندیکاتورها به ربات بدون کدنویسی

یکی از بزرگترین نگرانی‌ها، نحوه استفاده از اندیکاتورهای فنی پیچیده بدون نیاز به کدنویسی فرمول‌های آن‌هاست. خوشبختانه، پلتفرم‌های No-Code این کار را بسیار ساده کرده‌اند:

1. کتابخانه اندیکاتورهای آماده: اکثر این ابزارها دارای کتابخانه‌های بزرگی هستند که اندیکاتورهای استاندارد (مانند MACD، Bollinger Bands، Stochastic، ATR و…) را به صورت بلوک‌های از پیش تعریف شده فراهم می‌کنند.
2. تنظیم پارامترهای بصری: شما صرفاً پارامترهای ورودی اندیکاتور (مثلاً دوره میانگین متحرک از ۲۰ به ۵۰ تغییر کند) را در پنجره‌های تنظیمات گرافیکی وارد می‌کنید، بدون اینکه نیاز به فراخوانی تابعی مانند iMA() در MQL داشته باشید.
3. استفاده از ساختارهای قیمت: امکان تعریف قوانین بر اساس ساختارهای کندل استیک (مانند تشکیل الگوی چکش یا پوشا) نیز به صورت بلوک‌های آماده در دسترس است.

تعریف شرایط خروج و مدیریت معامله

ربات بدون کد نباید تنها به شرایط ورود بسنده کند. مدیریت معامله (Trade Management) از ورود مهم‌تر است.

شرایط خروج (Exit Conditions):

• خروج بر اساس زمان: بستن موقعیت پس از گذشت یک ساعت یا دو روز.
• خروج بر اساس اندیکاتور: بستن موقعیت زمانی که MACD سیگنال بازگشت می‌دهد.
• خروج بر اساس سطح قیمت: بستن موقعیت هنگام رسیدن به یک سطح حمایت یا مقاومت دینامیک.

این ساختار بصری، به شما امکان می‌دهد سناریوهای پیچیده‌ای مانند “اگر قیمت به نقطه سربه سر رسید، حد ضرر را به نقطه ورود منتقل کن (Trailing Stop فعال شود)” را بدون نوشتن حتی یک سطر کد، پیاده‌سازی کنید.

ستون فقرات ربات: و مدیریت سرمایه خودکار

یک ربات بدون برنامه نویسی تنها زمانی سودآور است که Risk Management قوی داشته باشد. این بخش حیاتی باید به صورت شفاف و بدون اتکا به حافظه انسانی در ربات تعبیه شود.

محاسبه حجم لات (Lot Sizing) بر اساس ریسک درصدی

یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های No-Code Trading Botها، توانایی محاسبه خودکار حجم معامله بر اساس میزان ریسکی است که کاربر برای هر معامله در نظر می‌گیرد.

فرمول اساسی مدیریت ریسک:
[ \text{Lot Size} = \frac{\text{Account Balance} \times \text{Risk Percentage}}{\text{Stop Loss Pips} \times \text{Pip Value}} ]

پلتفرم‌های پیشرفته No-Code دارای بلوک‌های اختصاصی برای این محاسبات هستند. شما کافیست پارامترهای زیر را وارد کنید:

1. درصد ریسک در هر معامله: (مثلاً ۱٪)
2. حد ضرر (SL) بر اساس پیپ یا اندیکاتور: (مثلاً ۵۰ پیپ)
3. ارزش پیپ: (که بسته به جفت ارز و اندازه حساب، توسط سیستم محاسبه می‌شود).

ربات به صورت خودکار حجم سفارش را طوری تنظیم می‌کند که در صورت فعال شدن حد ضرر، تنها ۱٪ از کل حساب از دست برود.

پیاده‌سازی روش‌های پیشرفته

• حد ضرر متحرک (Trailing Stop): این ویژگی در No-Code Builderها معمولاً به صورت یک بلوک تنظیم می‌شود که می‌گوید: “هرگاه سود به X پیپ رسید، حد ضرر را Y پیپ پشت قیمت حرکت بده.”
• حد ضرر بر اساس ATR: استفاده از اندیکاتور میانگین محدوده واقعی (ATR) برای تعیین حد ضرر پویا، بسیار رایج است. ربات به طور خودکار میزان نوسانات بازار را محاسبه کرده و حد ضرر را بر اساس آن تنظیم می‌کند، بدون اینکه شما نیازی به وارد کردن عدد ثابت داشته باشید.
• محدودیت‌های روزانه/هفتگی: می‌توان قوانینی تعریف کرد که اگر ربات در یک روز خاص بیش از ۳٪ ضرر کرد، اجرای معاملات را متوقف کند (Daily Stop Loss).

اعتبارسنجی استراتژی: اهمیت و بدون کد

فرض کنید استراتژی خود را با موفقیت در محیط بصری طراحی کرده‌اید. گام بعدی و حیاتی، اعتبارسنجی آن در شرایط گذشته بازار (Backtesting) و سپس آزمودن در شرایط زنده بازار (Forward Testing یا Paper Trading) است.

فرایند در محیط‌های

Backtesting به معنای اجرای شبیه‌سازی شده استراتژی بر روی داده‌های تاریخی است تا عملکرد آن در گذشته ارزیابی شود.

1. انتخاب داده‌های تاریخی: در پلتفرم‌های No-Code، معمولاً کافی است جفت ارز و بازه زمانی (مثلاً ۵ سال گذشته) را انتخاب کنید.
2. اجرای شبیه‌سازی: موتور Strategy Builder داده‌ها را پردازش کرده و نتایج را به صورت آماری ارائه می‌دهد.
3. تحلیل گزارش‌ها: گزارش‌های تولید شده شامل معیارهای کلیدی زیر هستند که مستقیماً در رابط کاربری قابل مشاهده‌اند:
   • Maximum Drawdown: بیشترین افت سرمایه از اوج حساب.
   • Profit Factor: نسبت کل سود به کل ضرر.
   • Win Rate: درصد معاملات موفق.
   • Average Payoff: میانگین سود هر معامله.

مزیت کلیدی: در محیط‌های کدنویسی، شما باید تمامی این گزارش‌ها را با کدنویسی سفارشی استخراج کنید، اما در No-Code، این نتایج به صورت پیش‌فرض و گرافیکی ارائه می‌شوند.

تفاوت و (یا )

ویژگیBacktestingForward Testing (Paper Trading)داده‌هاداده‌های تاریخی (گذشته)داده‌های زنده (زمان واقعی)هدفاعتبارسنجی منطق استراتژیارزیابی عملکرد ربات در شرایط نوسانی زنده و latencyاجراشبیه‌سازی سریع و آفلایناجرای زنده با ریسک صفر (بر روی حساب دمو)نیاز به کداغلب در پلتفرم‌های No-Code فراهم استاغلب در پلتفرم‌های ابری و EA Builders فراهم است

پس از اطمینان از استحکام منطق در Backtesting، ربات باید حداقل یک ماه به صورت Forward Testing بر روی حساب دمو اجرا شود تا از سازگاری آن با تأخیرات سرور (Latency) و اجرای واقعی سفارشات اطمینان حاصل شود.

مزایا و معایب طراحی در مقابل روش‌های سنتی

دستیابی به اتوماسیون بدون برنامه‌نویسی مزایای چشمگیری دارد، اما بدون در نظر گرفتن معایب آن، نمی‌توان به موفقیت بلندمدت رسید.

مزایای رقابتی ربات‌های

1. سرعت توسعه بالا (Rapid Prototyping): یک معامله‌گر می‌تواند یک ایده را در چند ساعت از مرحله مفهوم‌سازی تا اجرای اولیه (حتی با Backtesting اولیه) برساند، در حالی که نوشتن همان کد ممکن است روزها زمان ببرد.
2. دسترسی آسان برای همه: این ابزارها، Algorithmic Trading را برای جامعه بزرگ‌تری از معامله‌گران (به ویژه معامله‌گران پرایس اکشن یا تکنیکال) قابل دسترس می‌سازد.
3. قابلیت اطمینان در ساختار: از آنجا که منطق‌ها از طریق بلوک‌های تست شده ساخته می‌شوند، احتمال خطاهای سینتکسی (Syntax Errors) که در کدنویسی رایج است، به صفر می‌رسد.
4. بهینه‌سازی بصری: تغییر پارامترها و تست سناریوهای مختلف بسیار شهودی‌تر است.

چالش‌ها و محدودیت‌های ربات‌های بدون کد

1. محدودیت‌های پیچیدگی منطقی: زمانی که استراتژی نیازمند عملیات ریاضیاتی بسیار پیچیده، استفاده از داده‌های خارج از پلتفرم (مانند داده‌های فاندامنتال یا اخبار)، یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین سفارشی باشد، ابزارهای No-Code به سرعت به انتهای توانایی خود می‌رسند.
2. وابستگی به پلتفرم (Vendor Lock-in): رباتی که در یک پلتفرم خاص ساخته شده، معمولاً به راحتی قابل انتقال به پلتفرم دیگر نیست. این امر انعطاف‌پذیری را کاهش می‌دهد.
3. عملکرد در برابر AI Trading Botهای سفارشی: در حالی که برخی پلتفرم‌ها قابلیت‌های AI را اضافه کرده‌اند، ربات‌هایی که با پایتون و کتابخانه‌های پیشرفته یادگیری ماشین (مانند TensorFlow) کدنویسی شده‌اند، انعطاف‌پذیری بیشتری در پردازش داده‌های غیرساختاریافته دارند.
4. کیفیت گزارش‌دهی: برخی سازندگان No-Code ممکن است گزارش‌های تحلیلی به عمق گزارش‌های تولید شده توسط ابزارهای تخصصی مانند MetaEditor یا Python ارائه ندهند.

مقایسه تطبیقی: ربات بدون کد در برابر ربات برنامه‌نویسی‌شده

برای درک بهتر ارزش No-Code Trading Bot، باید آن را با همتای برنامه‌نویسی‌شده‌اش مقایسه کنیم.

ویژگیNo-Code Trading Botربات برنامه‌نویسی‌شده (Custom Coded)نیاز به مهارتدانش استراتژی، آشنایی با رابط کاربریدانش برنامه‌نویسی (MQL5, Python) و ساختار دادهزمان ساخت اولیهسریع (ساعت تا روز)طولانی (هفته‌ها تا ماه‌ها)سفارشی‌سازیمحدود به قابلیت‌های تعبیه شده پلتفرمنامحدود؛ هر منطق قابل پیاده‌سازی استنگهداری و به‌روزرسانیساده، از طریق رابط بصرینیاز به دیباگ کردن و ویرایش کداجرا و سرعتوابسته به قدرت سرور پلتفرم میزبانبسیار سریع؛ قابل بهینه‌سازی کامل بر روی سرور شخصیبهترین کاربرداستراتژی‌های مبتنی بر اندیکاتورهای استاندارد و سادهاستراتژی‌های پیچیده، آربیتراژ، High-Frequency Trading

مثال کاربردی: تفاوت در پیاده‌سازی حد ضرر

فرض کنید استراتژی شما حکم می‌کند: “حد ضرر را ۱۰ پیپ پشت قله کندل قبلی قرار بده.”

• در محیط کدنویسی (MQL5): باید از توابعی استفاده کنید که قیمت بسته شدن کندل با شاخص iBarShift را پیدا کرده، مقدار آن را به دست آورید و سپس تابع OrderSend را با قیمت محاسبه شده ارسال کنید.
• در محیط No-Code: یک بلوک به نام “Set Stop Loss Relative to Previous Candle High” اضافه کرده و فقط عدد ۱۰ را در قسمت “پیپ بافر” وارد می‌کنید. سیستم بقیه محاسبات را به طور خودکار انجام می‌دهد.

اشتباهات رایج کاربران مبتدی هنگام استفاده از

سهل‌الوصول بودن ابزارهای No-Code می‌تواند منجر به خطاهای منطقی شود که در کدنویسی سنتی، توسعه‌دهنده حرفه‌ای از آن‌ها اجتناب می‌کند.

۱. عدم توجه کافی به

بزرگترین اشتباه، طراحی استراتژی‌ای است که سیگنال‌های خرید و فروش زیادی تولید می‌کند اما پارامترهای امنیتی (حد ضرر، حجم لات) در آن ضعیف تنظیم شده‌اند.

راهکار: قبل از اینکه به تست سودآوری فکر کنید، مطمئن شوید که بلوک‌های Risk Management به درستی پیکربندی شده‌اند. حتی اگر ربات ضرر کند، میزان ضرر هر معامله باید محدود و قابل کنترل باشد.

۲. بیش‌برازش (Overfitting) در

معامله‌گران اغلب استراتژی خود را چنان دقیق با داده‌های تاریخی (مثلاً داده‌های سال ۲۰۲۱) تنظیم می‌کنند که در آینده کارایی ندارد. این به این دلیل است که در محیط No-Code، تغییر پارامترها و اجرای مجدد Backtesting بسیار سریع است، که وسوسه “تنظیم کامل” را افزایش می‌دهد.

راهکار: پارامترها را به جای یک مقدار دقیق، در یک بازه بهینه تست کنید (مثلاً دوره میانگین متحرک بین ۴۵ تا ۵۵). اگر استراتژی در کل این بازه عملکرد قابل قبولی داشت، احتمال موفقیت آن در آینده بیشتر است.

۳. نادیده گرفتن تفاوت‌های بین بازارها و زمان‌ها

یک استراتژی که بر روی EUR/USD در تایم فریم روزانه در طول سال‌های ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۰ کار کرده، ممکن است در EUR/JPY در تایم فریم یک ساعته به دلیل تفاوت در اسپرد، کمیسیون و نوسانات ذاتی، شکست بخورد.

راهکار: Backtesting را نه تنها بر روی نماد اصلی، بلکه بر روی جفت‌ارزهای مشابه و همچنین در دوره‌های زمانی متفاوت (رشد بازار، رکود بازار، بازار رنج) اجرا کنید.

آینده و تلفیق با هوش مصنوعی

بازار ابزارهای اتوماسیون به سرعت در حال حرکت به سوی هوشمندسازی بیشتر است. آینده این حوزه جایی است که مرز بین No-Code و AI Trading Bot کم‌رنگ می‌شود.

ظهور در معاملات

در حال حاضر، برخی پلتفرم‌های پیشرو، قابلیت‌های یادگیری ماشین را بدون نیاز به کدنویسی وارد محیط بصری خود کرده‌اند. این به این معناست که کاربر می‌تواند:

1. داده‌های بازار را به سیستم وارد کند.
2. الگوریتم‌های هوش مصنوعی (مانند شبکه‌های عصبی ساده یا رگرسیون) را به عنوان یک “بلوک سیاه” در استراتژی خود قرار دهد.
3. سیستم به طور خودکار الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کرده و سیگنال‌های خروجی تولید کند که مستقیماً به بخش اجرایی ربات متصل می‌شود.

این نسل از ابزارها، به کاربر اجازه می‌دهد تا از قدرت AI Trading Bot استفاده کند، در حالی که هنوز بر فرایند تصمیم‌گیری کنترل کامل بصری داشته باشد.

اهمیت به عنوان پل ارتباطی

آینده احتمالاً متعلق به رویکرد Low-Code است. بسیاری از کاربران پس از تسلط بر ساختار No-Code، به دنبال افزودن قابلیت‌های سفارشی کوچکی هستند که پلتفرم اصلی ارائه نمی‌دهد (مثلاً یک الگوریتم پیچیده برای مدیریت ریسک یا یک فیلتر زمانی خاص). قابلیت تزریق قطعات کد کوچک (مثلاً یک تابع پایتون یا اسکریپت Lua) در جایگاه‌های مشخص، این انعطاف‌پذیری را فراهم می‌کند، بدون آنکه نیاز به نوشتن کل ربات از صفر باشد.

جمع‌بندی: توانمندسازی معامله‌گر با ابزارهای بصری

طراحی Trading Robot دیگر انحصار برنامه‌نویسان نیست. با ظهور پلتفرم‌های No-Code و Strategy Builderهای قدرتمند، معامله‌گرانی که دانش عمیقی از بازارهای مالی و استراتژی‌های تست شده دارند، می‌توانند ایده‌های خود را مستقیماً به سیستم‌های Automated Trading تبدیل کنند.

این انقلاب، تمرکز را از “چگونه کد بنویسم؟” به “چگونه یک استراتژی اثبات‌شده طراحی کنم؟” تغییر داده است. با استفاده دقیق از اصول Risk Management، انجام Backtesting و Forward Testing کافی، و درک محدودیت‌های ابزارهای بصری، هر معامله‌گر مشتاقی می‌تواند وارد عصر Algorithmic Trading شود و از مزایای اجرای معاملات ۲۴ ساعته و بدون احساسات بهره‌مند گردد.