ابزارهای موردنیاز برای الگوتریدینگ رمزارزها: راهنمای جامع توسعه‌دهندگان کوانت

 

مقدمه

 

الگوتریدینگ یا معاملات الگوریتمی، به ویژه در بازار پرنوسان رمزارزها، نیازمند مجموعه‌ای از ابزارها و دانش تخصصی است. برای اینکه بتوانید ایده‌های معاملاتی خود را به استراتژی‌های سودآور تبدیل کرده و سپس آن‌ها را به صورت خودکار اجرا کنید، به ابزارهای تحلیلی، زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب، کتابخانه‌های تخصصی و زیرساخت‌های لازم نیاز دارید.

این مقاله یک راهنمای جامع بر اساس تجربیات عملی من، محمدامین ساقی‌زاده، در مورد ابزارهای موردنیاز برای الگوتریدینگ رمزارزها است و مروری دارد بر این ابزارهای کلیدی، که برای تبدیل شدن به یک الگوتریدر موفق لازم است با آنها آشنا باشید.

اگر با مشاهده ویدئو راحت‌ترید، ویدئوی زیر را نگاه کنید.

 

 

اگر با متن راحت‌ترید، به خواندن ادامه بدید!

 

ابزارهای تحلیل اولیه و تست ایده‌ها

 

اولین گام در مسیر الگوتریدینگ، تست اولیه ایده‌های معاملاتی است. منطقی نیست که برای هر ایده‌ای که به ذهن می‌رسد، زمان و انرژی زیادی را صرف کدنویسی پیچیده و بک‌تست‌های عمیق کرد. نیاز به ابزاری دارید که به سرعت (مثلاً در حد نیم ساعت تا یک ساعت) به شما امکان دهد ایده‌ی خام خود را پیاده‌سازی، روی چارت‌های مختلف تست و پارامترها، تایم‌فریم‌ها و کوین‌های مختلف را بررسی کنید تا ببینید آیا این ایده ثبات رفتاری دارد و ارزش صرف زمان و انرژی بیشتر را دارد یا خیر.

در حال حاضر، بهترین ابزار برای این هدف تریدینگ ویو (TradingView) و زبان برنامه‌نویسی آن یعنی پاین اسکریپت (Pine Script) است. این پلتفرم به شما اجازه می‌دهد تا به سرعت یک استراتژی ساده را پیاده‌سازی کرده و نتایج اولیه (مثلاً ۲۰ تا ۳۰ تست روی پارامترها و چارت‌های مختلف) را در کسری از ثانیه (بسته به سرعت اینترنت) مشاهده کنید. اگر ایده اولیه در این مرحله نظر شما را جلب کرد، می‌توانید به سراغ ابزارها و فرآیندهای زمان‌برتر بروید.

من یک دوره آموزشی جامع و عالی به نام ساخت استراتژی و اندیکاتور در تریدینگ ویو با زبان پاین اسکریپت ساخته‌ام که با استفاده از آن می‌توانید به یک برنامه‌نویس Pine Script حرفه‌ای تبدیل شوید!

با شرکت در این دوره جامع نه تنها می‌توانید نیازهای خود را برطرف کنید، بلکه به سطحی از توانمندی می‌رسید که می‌توانید اندیکاتورها و ربات‌های گوناگونی را ساخته و بفروشید!

 

زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب

 

پس از اعتبارسنجی اولیه ایده، نوبت به پیاده‌سازی جدی‌تر و ساخت ربات‌های معامله‌گر می‌رسد. اینجاست که دانش برنامه‌نویسی وارد عمل می‌شود. زبان‌های برنامه‌نویسی متعددی برای این منظور قابل استفاده هستند، اما اولویت‌ها بسته به نیاز و مقیاس کار متفاوت است.

برای معامله‌گران خرد مثل من و شما (Retail Traders)، زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب پایتون (Python) و آر (R) هستند. پایتون به طور خاص پیشنهاد می‌شود، نه لزوماً به این دلیل که بهتر از R باشد. بلکه به دلیل وجود کتابخانه‌های آماده بسیار زیاد که کار را برای ما سریع و آسان می‌کند.

اما برای نهادهای مالی بزرگ یا سازمان‌هایی که در سطح زیرساخت بازار فعالیت می‌کنند، سرعت و دقت بالا حیاتی است. برای آن‌ها، اولویت اول زبان سی پلاس پلاس (C++) و سپس سی شارپ (C#) است. این زبان‌ها به دلیل سرعت پردازش بسیار بالا، برای کارهایی که نیاز به Latency بسیار پایین دارند، مناسب‌ترند. همچنین، اخیراً کوانت دولوپرها (Quant Developer) به زبان‌های Go و Rust علاقه زیادی نشان داده‌اند.

 

دانش نرم‌افزاری و DevOps

 

برای داشتن استقلال کامل و توانایی پیاده‌سازی هر نوع ربات یا ابزار و مدیریت هر سبد سرمایه‌گذاری، صرفاً دانستن یک زبان برنامه‌نویسی کافی نیست. نیاز به دانش و تجربه در زمینه‌های مهندسی نرم‌افزار و DevOps (Development Operations) دارید. این شامل توانایی استفاده مؤثر از کتابخانه‌های الگوتریدینگ موجود می‌شود.

استفاده از کتابخانه‌ها ممکن است ساده به نظر برسد، اما در عمل اینطور نیست. وقتی مقوله‌ای پیچیده می‌شود یا از پروژه‌های متن‌بازی (Open Source) استفاده می‌کنید که توسط برنامه‌نویسان کم‌حوصله یا پرمشغله نوشته شده‌اند، چالش‌برانگیز می‌شود. چراکه در این وضعیت، معمولاً ارائه مستندات مفید و کافی قربانی می‌شود.

در این مواقع، ممکن است نیاز پیدا کنید که حتی سورس کد کتابخانه را مطالعه کنید تا دقیقاً بفهمید چگونه کار می‌کند و چطور باید از آن استفاده کنید. این اتفاق در دنیای اوپن سورس بسیار رایج است و باید انتظار درگیری با آن را داشته باشید؛ کم پیش می‌آید به کتابخانه‌ای با مستندات کامل دسترسی پیدا کنید. حدود ۸۰٪ کتابخانه‌هایی که با آن‌ها کار خواهید کرد، از نوع دوم هستند که نیاز به عمیق شدن در آن‌ها دارید. این نیاز به دانش و تجربه خاص در برنامه‌نویسی دارد.

 

پیاده‌سازی ربات‌های معامله‌گر

 

ممکن است فکر کنید ربات معامله‌گر کار ساده‌ای انجام می‌دهد: دیتا را می‌گیرد، می‌خرد و می‌فروشد. بله، کار ربات به این‌ها محدود می‌شود، اما بستری که ربات در آن اجرا می‌شود و کارش را انجام می‌دهد، بسیار پیچیده‌تر است. وقتی یک پلتفرم یا کتابخانه الگوتریدینگ نوشته می‌شود، تنها حدود ۱۰-۲۰٪ از حجم کارها مربوط به گرفتن دیتا و ثبت سفارش است. ۸۰٪ کارهای دیگر موارد پیچیده و متعددی هستند که اگر از کتابخانه‌های آماده استفاده نکنید، باید خودتان آن‌ها را بنویسید.

برخی از این موارد پیچیده عبارتند از:

• مدیریت پوزیشن‌ها (Position Management): ربات باید بداند آیا در حال حاضر کوینی خریداری کرده یا در پوزیشنی وارد شده (چه در جهت لانگ و چه شورت) و در بازار حضور دارد یا خیر. این به ظاهر ساده است، اما کدنویسی آن پیچیده می‌شود. 
• مدیریت سرمایه در ربات‌های متعدد: اگر چندین ربات روی یک حساب صرافی معامله می‌کنند، باید نحوه تعامل آن‌ها با موجودی حساب و سهمی که هر ربات می‌تواند از آن استفاده کند، مشخص شود تا به سرمایه یکدیگر دست‌اندازی نکنند و باعت بروز خطا در عملکرد یکدیگر نشوند.
• مدیریت جزئیات اکسچنج‌ها: برخی جزئیات مثل “حداقل واحد حجم” یا Volume Step برای ثبت سفارش در اکسچنج‌های مختلف متفاوت است و این باید مدیریت شود. همچنین، حداکثر تعداد اعشار معتبر برای قیمت کوین‌های مختلف، متفاوت است. لذا برای روندکردن قیمت کوین‌های مختلف برای سفارشات حد سود و ضرر درصدی، لازم است منطق‌های مختلفی پیاده‌سازی و استفاده شود.

این‌ها همگی پیچیدگی‌ها و جزئیاتی هستند که در یک پلتفرم یا کتابخانه‌ الگوتریدینگ خوب، مدیریت می‌شوند و استفاده از آن به ما کمک می‌کند تا ربات‌هایمان را تا حد زیادی مستقل از این پیچیدگی‌ها بسازیم.

 

مدیریت وقایع ناخواسته و زیرساخت عملیات

 

در دنیای واقعی، اتفاقات غیرمنتظره‌ای ممکن است رخ دهد که باید برای آن‌ها چاره‌اندیشی شود.

• قطعی اینترنت یا سرور: این یکی از مواردی است که می‌تواند بسیار دردسرساز باشد و باید سناریوهای لازم برای مدیریت آن طراحی و پیاده‌سازی شوند.
• وقایع غیرمنتظره در حساب: مثلاً اگر شما به صورت دستی از حسابی که ربات‌ها روی آن کار می‌کنند، برداشت کنید و رباتی بخواهد مقداری از همان کوین را بفروشد اما موجودی کافی نداشته باشد، خطا رخ می‌دهد. باید سناریوهای گوناگون مانند این را از قبل دید و طراحی سیستم گنجاند و پیاده‌سازی کرد.
• نصب و کانفیگ VPS و سرویس‌های مورد نیاز: حتی اگر ربات را ساختید، راه‌اندازی آن روی یک سرور مجازی خصوصی (VPS) و تنظیمات مربوط به آن نیز مرحله‌ای است که نیاز به دانش دارد و از نظر پیچیدگی، شاید ساده‌ترین مورد در میان این چالش‌ها باشد.

من یک دوره کاملاً رایگان به نام زیرساخت الگوتریدینگ برای برنامه‌نویس‌ها و کوانت‌تریدرها ساخته‌ام که دقیقاً همین موارد را آموزش می‌دهد!

با شرکت در این دوره یاد می‌گیرید که چگونه ابزارها یا ربات‌هایی که ساخته‌اید را به سادگی و سرعت از روی سیستم خود به یک سرور لیموکسی منتقل و اجرا کنید.

 

کتابخانه‌های تخصصی الگوتریدینگ

 

برای اینکه “چرخ را از اول اختراع نکنید”، باید از کتابخانه‌های موجود در حوزه الگوتریدینگ استفاده کنید. این کتابخانه‌ها در دو سطح اصلی وجود دارند:

 

سطح اول: ارتباط با اکسچنج‌ها

گرفتن دیتا، وضعیت اکسچنج، لیست کوین‌ها و… از اکسچنج‌ها کاری پیچیده نیست، اما زمان‌بر است اگر بخواهید آن را از صفر بنویسید. ابزارهایی برای این منظور وجود دارند. یکی از بهترین و شناخته‌شده‌ترین آن‌ها لایبرری CCXT است. این کتابخانه برای زبان‌های پایتون، PHP، جاوااسکریپت و اخیراً C#.NET پیاده‌سازی شده است و چیزی حدود ۱۲۰ اکسچنج را پشتیبانی می‌کند.

قابلیت کلیدی CCXT، ارائه یک API یکپارچه (Unified API) است. اکسچنج‌های مختلف APIهای خاص خود را دارند و پارامترها و پاسخ‌هایشان متفاوت است. CCXT به عنوان یک واسط عمل کرده و این تفاوت‌ها را تا حد بسیار زیادی پنهان می‌کند، بنابراین شما با یک دستور یکسان می‌توانید مثلاً دیتای بازار را از بایننس یا کوکوین بگیرید، بدون اینکه لازم باشد با جزئیات API هر اکسچنج سر و کله بزنید. 

پروتکل REST نوعی ارتباط منقطع (یا Stateless) است؛ شما درخواستی می‌فرستید (مثلاً ۱۰۰ کندل اخیر را بده)، سرور پاسخ می‌دهد و ارتباط قطع می‌شود. این روش برای گرفتن دیتای گذشته مناسب است. اما برای دریافت به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای بازار (مثل تغییر قیمت لحظه‌ای، اطلاعات اردر بوک و وضعیت سفارشات شما)، نیاز به ارتباطات پیوسته (Stateful) یا وب‌سوکت (WebSocket) دارید.

در وب‌سوکت، ارتباط بین شما و اکسچنج برقرار می‌ماند و هر زمان که اطلاعات تغییر کند، اکسچنج آن را برای شما “Push” می‌کند (ارسال می‌کند بدون نیاز به درخواست مجدد شما). این روش هم سریع‌تر است و هم منابع کمتری مصرف می‌کند (مثل پهنای باند). لایبرری CCXT هم از REST پشتیبانی می‌کند و هم از WebSocket.

همچنین، اگر نیاز دارید مستقیماً با یک اکسچنج خاص کار کنید (و نه از طریق واسطی مثل CCXT)، می‌توانید از کتابخانه‌های مخصوص آن اکسچنج استفاده کنید. به عنوان مثال، لایبرری binance-connector برای اتصال به API اسپات صرافی بایننس در زبان پایتون است که توسط تیم بایننس توسعه داده شده است. همچنین، ناگت پکیج Binance.Net یک پکیج 3rd Party است (یعنی خود بایننس آن را ننوشته) که جهت ارتباط با صرافی بایننس در زبان C#.NET ساخته شده است.

 

سطح دوم: بک‌تستینگ و ربات‌سازی

وقتی می‌خواهید ربات بسازید یا از استراتژی خود بکتست بگیرید، به ابزارهای سطح بالاتری نیاز دارید.

 

Backtrader:

برای بکتست حرفه‌ای در زبان پایتون کتابخانه Backtrader را پیشنهاد می‌کنم. قابلیت‌های بک‌تست آن فوق‌العاده قوی است و تقریباً هر نوع بک‌تستی را پشتیبانی می‌کند؛ همچنین می‌توانید هر نوع داده‌ای به آن وارد کنید، و هر نوع متریکی را از نتایج آن استخراج و تعریف کنید. با این حال، پیاده‌سازی آن برای تریدینگ واقعی (Real Trading) در دنیای کریپتو بسیار سخت و چالش‌برانگیز است.

 

VectorBT:

vectorbt یک پکیج پایتون نسبتا جدید برای تحلیل کمّی و بکتست است. این پکیج به طور کامل روی اشیاء pandas و NumPy عمل می‌کند و با Numba شتاب‌دهی می‌شود تا عملکردی سریع و مقیاس‌پذیر داشته باشد. این قابلیت اجازه می‌دهد تا هزاران استراتژی را در عرض چند ثانیه بکتست کنیم. برخلاف سایر بک‌تسترها، vectorbt داده‌های پیچیده را به عنوان آرایه‌های NumPy (ساختاریافته) نشان می‌دهد. این کار محاسبات فوق‌العاده سریع را با استفاده از عملیات برداری با NumPy و عملیات غیربرداری اما کامپایل شده پویا با Numba  را امکان‌پذیر می‌سازد.

 

Lean (Engine from QuantConnect):

پروژه Lean بخشی از پلتفرم QuantConnect است. این پلتفرم از زبان‌های سی شارپ و پایتون پشتیبانی می‌کند. استفاده رایگان و متن‌باز از آن نیازمند دانش برنامه‌نویسی برای دانلود، بیلد و اعمال تغییرات روی سورس کد سی شارپ آن است. قابلیت بک‌تست و لایو ترید دارد، اما در دنیای کریپتو فعلاً فقط از Binance Spot برای لایو ترید پشتیبانی می‌کند.

 

Freqtrade:

کتابخانه FreqTrade یکی از معتبرترین پروژه‌ها در دنیای کریپتو است. برای ارتباط با اکسچنج‌ها از لایبرری CCXT استفاده می‌کند، بنابراین اکسچنج‌های متعددی را پشتیبانی می‌کند. تا مدتی پیش فقط از معاملات Spot پشتیبانی می‌کرد، اما اخیراً به صورت بتا قابلیت معاملات Futures را نیز اضافه کرده است (که کارایی آن در بایننس تأیید شده، اما در اکسچنج‌های دیگر مشخص نیست). یک رابط کاربری (UI) نیز ارائه می‌دهد که هرچند ناقص است و جای بهبود دارد، اما در کل با توجه به وضعیت ابزارها در کریپتو، یک گزینه موجه محسوب می‌شود.

 

داشبورد مانیتورینگ: حیاتی برای پایداری و موفقیت

 

حتی پس از ساخت و اجرای ربات‌ها، کار شما تمام نشده است. شما به یک داشبورد نیاز دارید تا بتوانید به سرعت وضعیت عملکرد ربات‌ها، سبد سرمایه‌گذاری و اوضاع کلی را مشاهده کنید. این داشبورد می‌تواند خلاصه‌ای از وضعیت را نمایش دهد، اما برخی قابلیت‌های آن حیاتی هستند.

لیست کردن اردرها (سفارشات) در داشبورد می‌تواند مفید باشد، اما حیاتی نیست. آنچه که بسیار مهم و حیاتی است (و متأسفانه در ابزارهای موجود کمتر دیده می‌شود، حتی در متاتریدر)، دو مؤلفه کلیدی است: نمودار ارزش پورتفولیو و نمودار عملکرد ربات‌ها به تفکیک

این دو نمودار (ارزش کل پورتفولیو و عملکرد ربات به تفکیک) برای داشبورد و کل بیزینس الگوتریدینگ شما لازم و حیاتی هستند، اما کمتر در ابزارهای آماده یافت می‌شوند و معمولاً باید خودتان آن‌ها را بسازید.

 

نمودار ارزش پورتفولیو:

این نمودار بازدهی تمام ربات‌های شما را در کنار هم نشان می‌دهد. این نمودار به شما کمک می‌کند تا به سرعت بفهمید آیا ربات‌های شما همچنان همبستگی (Correlation) پایین نسبت به یکدیگر دارند یا خیر.

 

 

مثلاً در زمان ریزش شدید بازار (Market Crash)، ممکن است همه ربات‌ها با هم افت کنند (که نشان‌دهنده همبستگی موقت بالاست)، اما مهم این است که پس از فروکش کردن Panic Selling، هر ربات مسیر مستقل خود را ادامه دهد. این نمودار به شما نشان می‌دهد که آیا همبستگی همچنان پایین مانده و ربات‌ها راه خود را می‌روند یا خیر، چیزی که بدون این نمودار به هیچ وجه قابل فهم نیست.

 

نمودار عملکرد ربات به تفکیک:

نموداری که عملکرد هر ربات (خط سبز رنگ) را در کنار عملکرد بازار (خط زرد رنگ) نشان دهد. این نمودار فوق‌العاده ارزشمند است زیرا به شما امکان می‌دهد تا به سرعت رفتار مورد انتظار استراتژی خود را در مقایسه با عملکرد واقعی بازار بسنجید. همانطور که در متد علمی تدوین استراتژی اشاره شد، هر استراتژی در شرایط مختلف بازار (صعودی، رنج، ریزشی) رفتار مورد انتظار خاصی دارد. مثلاً استراتژی مومنتوم باید در صعود، صعود کند، در رنج ضرر دهد و در کرش‌ها موقعیت خود را حفظ کند. این نمودار به شما نشان می‌دهد که آیا ربات شما طبق این فرضیه عمل می‌کند یا خیر.

 

 

لحظه‌ای که ببینید رفتار ربات از الگوی مورد انتظار منحرف شده، یک زنگ خطر سریع و به‌هنگام برای شماست که ممکن است فرضیه زیربنایی استراتژی نامعتبر شده باشد. نیازی نیست ۲۴ ساعته به این نمودار خیره شوید، کافی است روزی چند بار (مثلاً ۳-۴ دفعه و هر بار ۵ دقیقه) آن را بررسی کنید.

 

مدیریت داده‌های ربات‌ها: ذخیره‌سازی و نمایش

 

برای ساخت داشبورد، به دو مرحله نیاز دارید: ذخیره داده‌هایی که ربات‌ها تولید می‌کنند و نمایش آن داده‌ها.

 

ذخیره‌سازی داده‌های ربات:

ربات شما بر اساس سرمایه اولیه و تریدهایی که انجام می‌دهد، یک ردپایی از بازدهی از خود به جای می‌گذارد. این بازدهی (مثل ارزش پورتفولیو ربات در هر لحظه) باید به صورت دوره‌ای (مثلاً هر دقیقه) ذخیره شود. برای ذخیره داده‌های سری زمانی (Time-Series Data) که با آهنگ سریع تولید می‌شوند، استفاده از دیتابیس‌های سری زمانی پیشنهاد می‌شود. این دیتابیس‌ها مخصوص این نوع داده‌ها طراحی شده‌اند. من شخصاً از InfluxDB استفاده می‌کنم و پیشنهاد می‌کنم شما هم همین گزینه را انتخاب کنید.

همچنین Prometheus و TimescaleDB (که بر مبنای PostgreSQL است) گزینه‌های دیگر هستند. InfluxDB و TimescaleDB دیتابیس هستند، در حالی که Prometheus بیشتر یک سیستم مانیتورینگ و جمع‌آوری متریک است که قابلیت دیتابیس سری زمانی هم دارد.

می‌توانید از دیتابیس‌های رابطه‌ای (Relational Databases) مانند SQL Server، MySQL یا PostgreSQL برای ذخیره‌سازی برخی از داده‌های ربات مانند سفارشات اجرا شده استفاده کنید. اما برای داده‌های دیگر که آهنگ درج (Insert) بالایی دارند (مانند بازدهی دقیقه‌ای ربات‌ها جهت ساختن Equity Curve آنها)، دیتابیس‌های رابطه‌ای انتخاب مناسبی نیستند! مگر اینکه شما یک DBA حرفه‌ای باشید و بتوانید آن‌ دیتابیس را برای عملکرد بالا با آهنگ سریع Insert و حجم بالای داده در کوئری‌ها، تیون (Tune) کنید. در غیر این صورت، با حجم بالای رکوردهای سری زمانی (چندین یا حتی چند صد میلیون رکورد) با مشکل مواجه خواهید شد. دیتابیس‌های سری زمانی این مشکل را ندارند.

 

نمایش داده‌ها (داشبورد):

برای نمایش داده‌های ذخیره شده و ساخت داشبورد کاربرپسند، ابزارهایی وجود دارد. Grafana یک پروژه معتبر با نسخه رایگان و متن‌باز است که کاملاً برای نمایش داده‌ها کفایت می‌کند. Grafana می‌تواند به انواع مختلفی از دیتاسورس‌ها از جمله InfluxDB، SQL Server، MySQL، Prometheus و TimescaleDB متصل شده و داده‌ها را به شکل نمودار و بلوک‌های بصری نمایش دهد. محدودیت اصلی Grafana این است که صرفاً برای نمایش داده‌ها طراحی شده و قابل برنامه‌نویسی نیست. یعنی نمی‌توانید به سادگی هر نوع منو یا دکمه‌ای در آن قرار دهید که با کلیک کردن روی آن، کار خاصی انجام شود؛ مثلاً دکمه‌ای برای “توقف اضطراری” تمام ربات‌ها و فروش پوزیشن‌ها. برای ساخت داشبوردهای تعاملی که امکان ارسال فرمان نیز داشته باشند، می‌توانید از کتابخانه‌های پایتون مانند Dash، Bokeh و Streamlit استفاده کنید.

 

نتیجه‌گیری

 

الگوتریدینگ رمزارزها یک فرآیند چندوجهی است که فراتر از صرفاً نوشتن یک کد خرید و فروش ساده است. نیاز به ابزارهای مناسب برای تست سریع ایده‌ها، دانش برنامه‌نویسی (به ویژه در پایتون برای معامله‌گران خرد)، درک عمیق‌تر از نحوه کار کتابخانه‌ها و پلتفرم‌های زیرین، توانایی مدیریت چالش‌های عملیاتی و زیرساختی، و در نهایت، ابزارهای قدرتمند برای ذخیره‌سازی و نمایش داده‌ها و نظارت بر عملکرد دارید. 

داشبوردهایی با قابلیت نمایش ارزش کلی پورتفولیو و عملکرد تفکیکی هر ربات، ابزارهای حیاتی برای ارزیابی تنوع و پایداری استراتژی‌ها در طول زمان هستند. با تسلط بر این ابزارها و دانش مرتبط، می‌توانید به استقلال کامل در حوزه الگوتریدینگ دست یافته و از تمام فرصت‌های بازار بهره ببرید.

 

⭐️ محتوای این مطلب از دوره آموزشی مبانی و مفاهیم کوانت تریدینگ و الگوتریدینگ اقتباس شده است. ⭐️