با ابزارهای متن‌باز کار می‌کنید؟ بررسی‌های منتخب ما از فریم‌ورک‌های معامله‌گری را ببینید: https://products.traderize.com/fa/ .
چرا دیباگ کردن در معاملات الگوریتمی مهم است؟
یک خطای منطقی یا اشکال در API ربات معامله‌گر می‌تواند به ضررهای بزرگی منجر شود. چه در بک‌تستینگ باشید و چه در معامله زنده، روش‌های دیباگینگ قوی برای امنیت، عملکرد و اعتماد به اتوماسیون شما حیاتی است.
در اینجا بهترین روش‌هایی که هنگام دیباگ کردن ربات‌های معامله‌گرم دنبال می‌کنم، آمده است.
1. همه چیز را هوشمندانه لاگ کنید
به جای استفاده از دستورات چاپ پراکنده، از ماژول logging داخلی پایتون استفاده کنید:
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("ربات شروع به کار کرد")
logger.debug(f"وضعیت فعلی: {self.position}")
logger.error("API نتوانست قیمت را دریافت کند")
سطوح لاگ را برای حالت بک‌تست و حالت زنده متفاوت تنظیم کنید.
2. اشکالات را با بک‌تستینگ بازتولید کنید
هیچ‌وقت ابتدا در معاملات زنده دیباگ نکنید. اگر مشکلی پیش آمد، آن را در حالت بک‌تست جداسازی کنید که بتوانید صدها سناریو را سریع اجرا کنید.
- همان داده‌های تاریخی را وارد کنید
- شرایط دقیق بروز مشکل را شبیه‌سازی کنید
- تصمیمات سفارش و منطق استراتژی را مرحله به مرحله لاگ کنید
3. قبل از رفتن به معاملات زنده، حالت شبیه‌سازی (Dry-Run) را استفاده کنید
بیشتر پلتفرم‌ها (مانند Freqtrade و سیستم‌های مبتنی بر CCXT) حالت “شبیه‌سازی” دارند که معامله واقعی را بدون اجرای سفارش‌ها تقلید می‌کند. این کمک می‌کند:
- سیگنال‌های استراتژی را اعتبارسنجی کنید
- منطق ایجاد سفارش‌ها را تست کنید
- مشکلات پیکربندی را قبل از درگیر شدن پول واقعی پیدا کنید
4. برای اجزای استراتژی تست واحد بنویسید
منطق خود را به توابع تقسیم کنید و آنها را تست کنید:
def is_bullish_crossover(sma_short, sma_long):
return sma_short[-1] > sma_long[-1] and sma_short[-2] <= sma_long[-2]
از pytest یا unittest برای پوشش منطق‌هایی استفاده کنید که نباید شکست بخورند.
5. جریان سفارش‌ها و پاسخ‌های صرافی را لاگ کنید
خصوصاً هنگام استفاده از APIهای زنده مثل CCXT:
- شناسه سفارش‌ها، مقادیر و پاسخ‌ها را ثبت کنید
- محدودیت نرخ و کدهای خطا را مانیتور کنید
- استثناها را به‌خوبی مدیریت کنید
try:
order = exchange.create_market_buy_order('BTC/USDT', 0.01)
logger.info(f"سفارش اجرا شد: {order['id']}")
except Exception as e:
logger.exception("اجرای سفارش شکست خورد")
6. قبل از اجرا، داده‌ها را بصری‌سازی کنید
از Matplotlib یا Plotly برای رسم موارد زیر استفاده کنید:
- نقاط ورود و خروج
- رفتار اندیکاتورها
- نمودار سود و زیان
این کار یافتن ناهنجاری‌ها را بسیار آسان‌تر از خواندن صرف لاگ‌ها می‌کند.
7. از Assertions برای چک کردن صحت داده‌ها استفاده کنید
اگر کد شما فرض می‌کند چیزی همیشه درست است — آن را صریح بیان کنید:
assert self.data.close[0] > 0, "قیمت باید مثبت باشد"
این روش از خطاهای منطقی مخفی جلوگیری می‌کند.
8. تنظیمات مجزا برای بک‌تست و حالت زنده نگه دارید
از تداخل تنظیمات شبیه‌سازی و واقعی جلوگیری کنید:
- از YAML یا JSON برای پیکربندی‌ها استفاده کنید
- بر اساس حالت، پیکربندی متفاوت بارگذاری کنید
سخن پایانی
دیباگ کردن مهارتی است که معامله‌گران بی‌پروا را از سیستماتیک‌ها جدا می‌کند. هر چه بیشتر روی ساخت سیستم‌های شفاف، قابل تست و با ثبت دقیق سرمایه‌گذاری کنید، اتوماسیون معامله‌گری شما قابل اعتمادتر خواهد شد.
می‌خواهید فریم‌ورک‌های متن‌باز معامله‌گری که با قابلیت دیباگینگ طراحی شده‌اند را بررسی کنید؟ با بررسی‌های منتخب ما شروع کنید: https://products.traderize.com/fa/ .
