تبني باستخدام أدوات المصدر المفتوح؟ اطلع على مراجعاتنا المختارة لأُطُر التداول .

لماذا يُهم تصحيح الأخطاء في التداول الآلي

خطأ منطقي واحد أو خلل في واجهة برمجة التطبيقات (API) في بوت التداول يمكن أن يسبب خسائر جسيمة. سواء كنت تختبر الاستراتيجيات أو تتداول على الواقع، فإن ممارسات تصحيح الأخطاء القوية ضرورية للسلامة، الأداء، والثقة في أتمتتك.

إليك أفضل الممارسات التي أتبعها عند تصحيح بوتات التداول الخاصة بي.

1. سجل كل شيء — بذكاء

بدلاً من استخدام أوامر الطباعة (print) متناثرة، استخدم وحدة التسجيل (logging) المدمجة في بايثون:

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("تم تشغيل البوت")
logger.debug(f"الوضع الحالي: {self.position}")
logger.error("فشل API في جلب السعر")

اضبط مستويات التسجيل المختلفة لوضع الاختبار مقابل الوضع الحي.

2. أعد إنتاج الأخطاء باستخدام اختبار الأداء

لا تقم بتصحيح الأخطاء في التداولات الحية أولاً. إذا حدث خطأ، عزل المشكلة في وضع اختبار الأداء حيث يمكنك تشغيل مئات السيناريوهات بسرعة.

  • استخدم نفس البيانات التاريخية
  • حاكي الظروف الدقيقة التي سببت المشكلة
  • سجّل قرارات الأوامر ومنطق الاستراتيجية خطوة بخطوة

3. استخدم وضع المحاكاة (Dry-Run) قبل التداول الحي

معظم المنصات (مثل Freqtrade وبيئات CCXT) توفر وضع “المحاكاة” الذي يحاكي التداول الحقيقي بدون تنفيذ الأوامر. هذا يساعد على:

  • التحقق من صحة إشارات الاستراتيجية
  • اختبار منطق إنشاء الأوامر
  • اكتشاف مشاكل الإعداد قبل استثمار المال

4. اكتب اختبارات وحدة لمكونات الاستراتيجية

قسّم منطقك إلى دوال واختبرها:

def is_bullish_crossover(sma_short, sma_long):
    return sma_short[-1] > sma_long[-1] and sma_short[-2] <= sma_long[-2]

استخدم pytest أو unittest لتغطية المنطق الذي لا يجب أن يفشل.

5. سجل تدفق الأوامر واستجابات البورصة

خصوصاً عند استخدام APIs حية مثل CCXT:

  • سجّل أرقام الأوامر، الكميات، والاستجابات
  • راقب حدود المعدل وأكواد الأخطاء
  • تعامل مع الاستثناءات برشاقة
try:
    order = exchange.create_market_buy_order('BTC/USDT', 0.01)
    logger.info(f"تم تنفيذ الأمر: {order['id']}")
except Exception as e:
    logger.exception("فشل تنفيذ الأمر")

6. استخدم التصوير البياني قبل النشر

استخدم Matplotlib أو Plotly لرسم:

  • نقاط الدخول والخروج
  • سلوك المؤشرات
  • منحنى الأسهم

هذا يجعل رصد الشذوذ أسهل بكثير من قراءة السجلات فقط.

7. استخدم Assertions لفحوصات الصحة

إذا كان كودك يفترض أمراً يجب أن يكون صحيحاً دائماً — اجعله صريحاً:

assert self.data.close[0] > 0, "يجب أن يكون السعر موجباً"

هذا يتجنب أخطاء منطقية صامتة.

8. احتفظ بإعدادات منفصلة للاختبار الحي والواقعي

تجنب التداخل بين إعدادات المحاكاة والمال الحقيقي:

  • استخدم YAML أو JSON للإعدادات
  • حمّل إعدادات مختلفة بناءً على الوضع

الأفكار النهائية

تصحيح الأخطاء مهارة تميز المتداولين المتهورين عن المنهجيين. كلما استثمرت أكثر في بناء أنظمة شفافة، قابلة للاختبار، ومسجلة جيداً، زادت موثوقية أتمتة تداولك.

هل تريد استكشاف أُطُر التداول مفتوحة المصدر المصممة مع قابلية تصحيح الأخطاء؟ ابدأ بمراجعاتنا المختارة بعناية .