ترید با هوش مصنوعی

آیا ترید با هوش مصنوعی ممکن است؟

بله، ترید با هوش مصنوعی نه‌تنها ممکن است، بلکه امروزه به یکی از روش‌های محبوب و کارآمد در بازارهای مالی، به‌ویژه ارزهای دیجیتال، تبدیل شده است. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ، قادر است روندهای بازار را شناسایی کرده، معاملات را به‌صورت خودکار اجرا کند

نحوه عملکرد هوش مصنوعی در ترید

جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها

AI ابتدا داده‌های بازار را از منابع مختلف (نمودارهای قیمتی، حجم معاملات، اخبار، رسانه‌های اجتماعی، و تحلیل‌های تکنیکال) جمع‌آوری می‌کند. سپس با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، روندها و الگوهای قیمتی را استخراج می‌کند.

پیش‌بینی بازار و شناسایی فرصت‌ها

با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی قادر است روندهای صعودی و نزولی را شناسایی کرده و نقاط بهینه ورود و خروج از معامله را پیشنهاد دهد. این پیش‌بینی‌ها بر اساس داده‌های گذشته و تحلیل تغییرات فعلی بازار انجام می‌شود.

اجرای معاملات خودکار (ربات‌های ترید)

هوش مصنوعی از ربات‌های ترید خودکار برای انجام معاملات استفاده می‌کند. این ربات‌ها با تحلیل شرایط بازار، در لحظه خرید یا فروش انجام می‌دهند و این امکان را فراهم می‌کنند که بدون نیاز به مداخله انسانی، ۲۴ ساعته بازار را مدیریت کنند.

مدیریت ریسک هوشمند

AI می‌تواند با بررسی شرایط بازار، میزان ریسک هر معامله را ارزیابی کند و استراتژی‌های کنترلی مانند تعیین حد ضرر (Stop Loss)و حد سود (Take Profit)را بهینه کند. همچنین می‌تواند بر اساس شرایط متغیر بازار، حجم سرمایه‌گذاری را تنظیم کند تا از ضررهای احتمالی جلوگیری کند.

یادگیری و بهینه‌سازی مداوم

یکی از ویژگی‌های کلیدی AI در ترید این است که به مرور زمان از داده‌های جدید یاد می‌گیرد و استراتژی‌های خود را اصلاح می‌کند. این یادگیری مداوم باعث می‌شود دقت پیش‌بینی‌ها و کارایی معاملات بهبود یابد.

هوش مصنوعی چگونه به تحلیل بازار کمک می‌کند؟

روش‌هایی که هوش مصنوعی به تحلیل بازار کمک می‌کند:

تحلیل تکنیکال پیشرفته و خودکار

هوش مصنوعی می‌تواند هزاران نمودار قیمتی، اندیکاتورهای تکنیکال (مانند RSI، MACD و میانگین‌های متحرک) و الگوهای کندلی را بررسی کند و نقاط ورود و خروج ایده‌آل را پیشنهاد دهد. برخلاف تحلیل انسانی که ممکن است تحت تأثیر احساسات قرار گیرد، AI به‌طور کاملاً منطقی و بر اساس داده‌های واقعی تحلیل می‌کند.

تحلیل فاندامنتال هوشمند

AI می‌تواند اخبار، گزارش‌های اقتصادی، توییت‌های شخصیت‌های تأثیرگذار و حتی احساسات بازار را بررسی کند تا تأثیر احتمالی آن‌ها بر قیمت یک دارایی را پیش‌بینی کند. این فرآیند که با پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام می‌شود، به تریدرها کمک می‌کند تا تأثیر اخبار و روندهای اقتصادی بر بازار را بهتر درک کنند.

شناسایی روندهای پنهان در بازار

الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند الگوهایی را در بازار کشف کنند که برای معامله‌گران انسانی قابل مشاهده نیست. برای مثال، AI می‌تواند تشخیص دهد که در چه شرایطی یک ارز دیجیتال بیشترین شانس رشد را دارد یا چه ترکیب‌هایی از متغیرها منجر به کاهش قیمت می‌شوند.

بررسی و پیش‌بینی رفتار معامله‌گران

با تجزیه‌وتحلیل رفتار سایر معامله‌گران و الگوهای ترید، AI می‌تواند پیش‌بینی کند که سرمایه‌گذاران عمده (مانند نهنگ‌های بازار) چگونه عمل خواهند کرد. این اطلاعات می‌تواند به معامله‌گران کمک کند تا از حرکات بزرگ بازار قبل از وقوع مطلع شوند.

ارائه سیگنال‌های معاملاتی دقیق

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌ها،سیگنال‌های معاملاتی دقیق ارائه دهد که نشان‌دهنده زمان مناسب برای خرید یا فروش است. برخی از ربات‌های معاملاتی حتی بر اساس این سیگنال‌ها به‌صورت خودکار معاملات را انجام می‌دهند.

مدیریت ریسک و جلوگیری از تصمیمات احساسی

AI می‌تواند بر اساس نوسانات بازار، حد ضرر (Stop Loss) و حد سود (Take Profit) را بهینه کند تا ریسک معامله‌گران را کاهش دهد. این قابلیت کمک می‌کند تا از تصمیمات احساسی و هیجانی که اغلب منجر به ضرر می‌شوند، جلوگیری شود.

چگونه از هوش مصنوعی در ترید استفاده کنیم؟

مراحل استفاده از هوش مصنوعی در ترید:

انتخاب یک ربات ترید مبتنی بر هوش مصنوعی

ربات‌های ترید، معاملات را به‌صورت خودکار اجرا می‌کنند و بر اساس داده‌های بازار تصمیم‌گیری می‌کنند. انتخاب ربات مناسب بسته به نیاز شما اهمیت دارد. برخی از بهترین گزینه‌ها شامل 3Commas، Cryptohopper، Pionex و Bitsgap هستند که قابلیت‌هایی مانند تحلیل تکنیکال، معاملات خودکار و مدیریت ریسک را ارائه می‌دهند.

تحلیل داده‌های بازار با هوش مصنوعی

اگر به دنبال تحلیل‌های پیشرفته‌تری هستید، می‌توانید از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل تکنیکال و فاندامنتال استفاده کنید. برخی از این ابزارها قادرند داده‌های قیمتی، حجم معاملات، اندیکاتورهای تکنیکال و حتی احساسات بازار را تحلیل کرده و سیگنال‌های معاملاتی ارائه دهند.

استفاده از یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی استراتژی‌ها

برخی از معامله‌گران حرفه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای معاملاتی و توسعه استراتژی‌های خودکار استفاده می‌کنند. برای این کار می‌توان از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و پلتفرم‌هایی مانند TensorFlow استفاده کرد تا مدل‌هایی برای پیش‌بینی قیمت و بهینه‌سازی استراتژی‌ها ایجاد شود.

مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی

یکی از مهم‌ترین کاربردهای AI در ترید، مدیریت ریسک هوشمند است. برخی از ربات‌های ترید می‌توانند حد ضرر (Stop Loss) و حد سود (Take Profit) را به‌صورت پویا تنظیم کنند تا از ضررهای سنگین جلوگیری شود. همچنین، برخی الگوریتم‌ها به شما کمک می‌کنند تا درصد سرمایه‌گذاری خود را بر اساس میزان نوسانات بازار تغییر دهید.

تحلیل اخبار و احساسات بازار

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های خبری و احساسات بازار را از منابعی مانند توییتر، Reddit و خبرگزاری‌ها استخراج کرده و تأثیر آن‌ها را بر قیمت دارایی‌ها بررسی کند. این اطلاعات برای شناسایی تغییرات ناگهانی در بازار و تصمیم‌گیری بهتر بسیار مفید است.

ترکیب هوش مصنوعی با استراتژی‌های شخصی

برای دستیابی به نتایج بهتر، بهتر است هوش مصنوعی را به‌عنوان یک ابزار کمکی در کنار دانش و تجربه خود استفاده کنید. AI می‌تواند معاملات را تحلیل کند، اما تصمیم نهایی همچنان باید بر اساس استراتژی‌های شخصی و درک بازار اتخاذ شود.

روش‌ها و ابزارهای میان‌رده برای به حداکثر رساندن سود با AI

شناسایی الگوهای نموداری

نرم‌افزار شناسایی الگوهای نموداری از اولین کاربردهای AI و یادگیری ماشین بوده است. ترکیب AI، یادگیری ماشین و قدرت پردازشی پیشرفته به معامله‌گران این امکان را می‌دهد که حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل کرده و تصمیمات بهتری در مورد سرمایه‌گذاری خود بگیرند.

شناسایی گفتار

شناسایی گفتار به عنوان یکی از داغ‌ترین روندهای AI شناخته شده و به معامله‌گران این امکان را می‌دهد که برای یافتن بینش‌های مهم بازار از میان داده‌های مالی، جستجو کنند. این قابلیت همچنین به معامله‌گران اجازه می‌دهد با راه‌حل‌های معاملاتی مبتنی بر AI ارتباط برقرار کنند، مانند اینکه با یک همکار انسانی در مورد یک معامله صحبت کنند یا درخواست کمک کنند.

مدل‌های پیش‌بینی

استفاده از الگوریتم‌های AI و شناسایی الگوها، تحلیل‌گران را قادر می‌سازد تا مدل‌های پیش‌بینی برای عبور از تغییرات سریع در بازارهای مالی ایجاد کنند. این منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و ارزیابی‌های بهتر از قیمت‌ها می‌شود که نتیجه آن بهبود نتایج معاملاتی است.

اتوماتیک کردن فرآیندها

راه‌حل‌های معاملاتی مبتنی بر AI اجازه می‌دهند تا یک عملیات کاملاً خودکار انجام شود، از تحلیل دارایی‌ها گرفته تا اجرای معاملات، نظارت بر عملکرد و اعمال مدیریت ریسک. این امر تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر احساسات و تأخیر در زمان را حذف می‌کند.

تأثیر الگوریتم‌های اجماع در ترید با هوش مصنوعی

الگوریتم‌های اجماع (Consensus Algorithms) پایه و اساس امنیت و عملکرد بلاکچین هستند و نقش مهمی در تعیین سرعت، هزینه و پایداری شبکه‌های ارز دیجیتال دارند. از آنجایی که هوش مصنوعی (AI) در ترید، برای تحلیل بازار، شناسایی روندها و اجرای معاملات از داده‌های بلاکچین استفاده می‌کند، الگوریتم‌های اجماع می‌توانند به‌طور مستقیم و غیرمستقیم بر کارایی و دقت آن تأثیر بگذارند.

چگونه الگوریتم‌های اجماع بر ترید و عملکرد AI تأثیر می‌گذارند؟

سرعت پردازش و زمان تأیید تراکنش‌ها

الگوریتم‌های اجماع تعیین می‌کنند که تراکنش‌ها با چه سرعتی پردازش و تأیید شوند. برای مثال، شبکه‌هایی که از اثبات سهام (PoS) یا اثبات اعتبار (PoA) استفاده می‌کنند، سرعت بالاتری در پردازش تراکنش‌ها دارند، در حالی که اثبات کار (PoW) مانند بیت‌کوین، کندتر اما امن‌تر است. AI می‌تواند بر اساس این اطلاعات، دارایی‌هایی را انتخاب کند که نقدینگی و سرعت بالاتری برای معاملات داشته باشند.

هزینه معاملات و تأثیر بر استراتژی‌های ترید

هزینه گس (Gas Fee) برای انجام تراکنش‌ها در بلاکچین تحت تأثیر الگوریتم اجماع قرار دارد. برای مثال، شبکه‌هایی که از PoS یا الگوریتم‌های ترکیبی استفاده می‌کنند، معمولاً هزینه‌های کمتری دارند. هوش مصنوعی می‌تواند این هزینه‌ها را بررسی کرده و بر اساس آن بهینه‌ترین مسیر معاملاتی را انتخاب کند تا هزینه‌های جانبی کاهش یابد.

امنیت شبکه و کاهش ریسک معاملات

هرچه الگوریتم اجماع قوی‌تر باشد، احتمال حملات سایبری مانند حمله ۵۱٪ کمتر می‌شود. AI در ترید می‌تواند با تحلیل سطح امنیت شبکه‌های بلاکچینی، دارایی‌هایی را که در معرض خطرات امنیتی هستند شناسایی کند و به تریدرها هشدار دهد.

پایداری و مقیاس‌پذیری شبکه‌ها

برخی از بلاکچین‌ها مانند سولانا (Solana) و پالیگان (Polygon) که از اثبات تاریخ (PoH) و اثبات سهام نمایندگی‌شده (DPoS) استفاده می‌کنند، مقیاس‌پذیری بالاتری دارند. AI می‌تواند از این اطلاعات برای انتخاب کوین‌هایی که معاملات آن‌ها سریع‌تر و پایدارتر است، استفاده کند تا استراتژی‌های معاملاتی بهینه‌تری پیشنهاد دهد.

تحلیل رفتار نهنگ‌ها و داده‌های آنچین (On-chain Data)

الگوریتم‌های اجماع مستقیماً بر میزان شفافیت و نحوه ثبت اطلاعات در بلاکچین تأثیر دارند. شبکه‌هایی که اطلاعات آنچین کاملی ارائه می‌دهند، به AI این امکان را می‌دهند که رفتار نهنگ‌ها (معامله‌گران عمده) و تراکنش‌های بزرگ را تحلیل کند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری برای نوسانات بازار ارائه دهد.

روش‌های ترید با هوش مصنوعی

۱. استفاده از ربات‌های ترید خودکار

ربات‌های ترید مبتنی بر هوش مصنوعی به‌صورت خودکار بازار را تحلیل کرده و بر اساس سیگنال‌های از پیش تعیین‌شده، معاملات را اجرا می‌کنند. این ربات‌ها بدون نیاز به مداخله انسانی، به‌صورت ۲۴ ساعته بازار را پایش می‌کنند.

مزایا:

اجرای سریع معاملات بدون احساسات

قابلیت سفارشی‌سازی بر اساس استراتژی تریدر

کاهش تأخیر در تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی نقطه ورود و خروج

معایب:

نیاز به تنظیمات دقیق و به‌روزرسانی مداوم

در شرایط نوسانی بازار ممکن است عملکرد نامطلوبی داشته باشد

ابزارهای معروف:

3Commas (ربات ترید هوشمند و مدیریت سبد)

Cryptohopper (ربات معاملاتی با تحلیل تکنیکال)

Bitsgap (ربات معاملاتی و آربیتراژ)

۲. تحلیل تکنیکال و فاندامنتال با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی قادر است حجم عظیمی از داده‌های قیمتی و اقتصادی را تجزیه‌وتحلیل کند تا روندهای صعودی یا نزولی را شناسایی کند.

تحلیل تکنیکال هوشمند:بررسی نمودارها، اندیکاتورها مانند RSI، MACD، میانگین متحرک و پیش‌بینی تغییرات قیمتی

تحلیل فاندامنتال خودکار: پردازش اخبار، تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های آنچین برای پیش‌بینی تأثیر رویدادهای اقتصادی

ابزارهای معروف:

TradingView AI Indicators (اندیکاتورهای مبتنی بر هوش مصنوعی)

IntoTheBlock (تحلیل داده‌های آنچین)

۳. ترید الگوریتمی با یادگیری ماشین

این روش مخصوص تریدرهای حرفه‌ای است که از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای قیمتی و بهینه‌سازی معاملات استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها با دریافت داده‌های تاریخی و معاملات زنده، استراتژی‌های معاملاتی را بهینه کرده و تصمیمات هوشمندانه‌تری ارائه می‌دهند.

چگونه کار می‌کند؟

دریافت داده‌های قیمت، حجم و نقدینگی

پردازش با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق

ارائه سیگنال خرید یا فروش بر اساس نتایج مدل

ابزارهای معروف:

TensorFlow & PyTorch (برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین)

Hummingbot (ربات کدنویسی‌شده برای ترید الگوریتمی)

۴. مدیریت ریسک هوشمند با هوش مصنوعی

یکی از مزایای بزرگ هوش مصنوعی در ترید، مدیریت هوشمند ریسک است. برخی از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند با بررسی شرایط بازار، میزان ریسک معاملات را تخمین زده و توصیه‌هایی برای کاهش ضرر ارائه دهند.

ویژگی‌های اصلی:

تنظیم خودکار حد ضرر و حد سود

تشخیص شرایط پرریسک بازار و پیشنهاد عدم ورود به معامله

بهینه‌سازی مقدار سرمایه‌گذاری در هر معامله

ابزارهای معروف:

Zignaly (مدیریت ریسک خودکار و سوشال تریدینگ)

Shrimpy (مدیریت سبد سرمایه‌گذاری با هوش مصنوعی)

۵. تحلیل احساسات بازار با پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که احساسات کلی بازار را با بررسی اخبار، شبکه‌های اجتماعی و پست‌های کاربران تحلیل کند.

چرا این روش مهم است؟

بازار کریپتو تحت تأثیر احساسات معامله‌گران است

می‌توان بر اساس میزان ترس یا طمع موجود در بازار تصمیم گرفت

تحلیل اخبار ناگهانی و تشخیص فومو یا ترس در بازار

ابزارهای معروف:

Santiment (تحلیل احساسات در بازار کریپتو)

LunarCrush (آنالیز شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی روند بازار)

اندیکاتور هوش مصنوعی در تریدینگ ویو چیست؟

اندیکاتورهای هوش مصنوعی در تریدینگ ویو (TradingView) ابزارهای تحلیلی پیشرفته‌ای هستند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها، سیگنال‌های دقیق‌تری برای ورود و خروج از معاملات ارائه می‌دهند. این اندیکاتورها برخلاف اندیکاتورهای کلاسیک، توانایی تحلیل الگوهای پیچیده بازار، ترکیب چندین فاکتور تأثیرگذار و شناسایی روندهای پنهان را دارند.

اندیکاتورهای هوش مصنوعی در تریدینگ ویو چگونه کار می‌کند؟

این اندیکاتورها داده‌های بازار را از منابع مختلف دریافت کرده و به کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و مدل‌های پیش‌بینی هوشمند تحلیل می‌کنند. برخی از کاربردهای اصلی آن‌ها شامل موارد زیر است:

تشخیص روندها و نقاط بازگشتی بازار با تحلیل حرکت قیمت و حجم معاملات

سیگنال‌های خرید و فروش دقیق‌تر که بر اساس داده‌های تاریخی و زنده تولید می‌شوند

پیش‌بینی شکست سطوح حمایتی و مقاومتی با دقت بالاتر نسبت به روش‌های سنتی

تحلیل احساسات بازار از طریق بررسی داده‌های خبری و رفتار کاربران

معایب استفاده از هوش مصنوعی در ترید

۱.نیاز به تنظیمات دقیق و به‌روزرسانی مداوم

هوش مصنوعی نیاز به تنظیمات و پیکربندی دقیق دارد. اگر استراتژی‌های معاملاتی نادرستی برای آن تعریف شود، ممکن است تصمیمات اشتباه بگیرد و ضررهای مالی سنگینی ایجاد کند. همچنین، برای عملکرد بهینه، باید به‌طور مداوم به‌روزرسانی و بهینه‌سازی شود.

۲.عدم توانایی در پیش‌بینی رویدادهای غیرمنتظره

هوش مصنوعی بر اساس داده‌های تاریخی و الگوهای موجود در بازار تصمیم می‌گیرد. اما رویدادهای غیرمنتظره مانند سقوط بازار، حملات هکری، تغییرات ناگهانی قوانین یا بحران‌های اقتصادی ممکن است باعث تغییراتی شوند که هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی آن‌ها نباشد.

۳.ریسک خطاهای فنی و سیستمی

ربات‌های معاملاتی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی وابسته به اتصال اینترنت و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات هستند. در صورت بروز مشکل در سرورها، قطعی اینترنت یا نقص در نرم‌افزار، ممکن است معاملات در زمان مناسب اجرا نشوند یا اشتباهات بزرگی رخ دهد که می‌تواند زیان‌های مالی ایجاد کند.

۴.نیاز به سرمایه اولیه و هزینه‌های عملیاتی

بسیاری از ابزارهای هوش مصنوعی برای ترید رایگان نیستند و نیاز به خرید اشتراک یا پرداخت هزینه‌های بالایی دارند. علاوه بر این، برخی از سیستم‌های پیشرفته‌تر نیاز به دانش برنامه‌نویسی و زیرساخت‌های پردازشی قوی دارند که هزینه‌های اضافی را به همراه می‌آورد.

۵.عدم انعطاف‌پذیری در شرایط خاص بازار

برخی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بازارهای رنج (بدون روند) یا شرایط غیرعادی دچار مشکل می‌شوند. در این شرایط، یک معامله‌گر حرفه‌ای ممکن است بتواند با تجربه و تحلیل خود مسیر درستی انتخاب کند، اما هوش مصنوعی ممکن است در انجام معاملات دچار خطا شود.

بهترین ربات‌های ترید هوش مصنوعی

مزایا و معایب استفاده از ربات ترید با هوش مصنوعی

مزایا

1) اجرای سریع و دقیق معاملات

ربات‌های ترید می‌توانند در کسری از ثانیه تصمیم‌گیری کرده و معاملات را اجرا کنند، چیزی که برای معامله‌گران انسانی غیرممکن است. این قابلیت به‌ویژه در بازارهای پرنوسان که فرصت‌های معاملاتی در چند لحظه ایجاد و از بین می‌روند، اهمیت دارد.

2) حذف احساسات از معاملات

یکی از مشکلات بزرگ معامله‌گران انسانی، تأثیر ترس، طمع و استرس در تصمیم‌گیری‌ها است. ربات‌ها صرفاً بر اساس داده‌ها عمل می‌کنند و دچار خطای احساسی نمی‌شوند، که این امر باعث افزایش دقت در اجرای استراتژی‌ها می‌شود.

3) امکان ترید ۲۴ ساعته بدون توقف

بازار ارزهای دیجیتال همیشه فعال است و تریدرهای انسانی نمی‌توانند ۲۴ ساعت شبانه‌روز نظارت داشته باشند. اما ربات‌های ترید بدون نیاز به استراحت، بازار را زیر نظر گرفته و در لحظه فرصت‌های معاملاتی را شناسایی و اجرا می‌کنند.

4) مدیریت هوشمند ریسک و سرمایه

بسیاری از ربات‌های ترید قابلیت تنظیم حد ضرر و حد سود به‌صورت خودکار را دارند. این ویژگی به معامله‌گران کمک می‌کند که ریسک معاملات خود را کاهش دهند و از ضررهای سنگین جلوگیری کنند.

5) امکان بهینه‌سازی و یادگیری مداوم

ربات‌های ترید می‌توانند داده‌های گذشته را تحلیل کرده و استراتژی‌های خود را بهینه کنند. برخی از آن‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا با تغییر شرایط بازار، استراتژی‌های جدیدی پیشنهاد دهند.

معایب

1) نیاز به تنظیمات و پیکربندی دقیق

اگر ربات بر اساس استراتژی‌های نادرست تنظیم شود، ممکن است معاملات زیان‌ده انجام دهد. تریدرهایی که تجربه کافی ندارند، ممکن است نتوانند تنظیمات بهینه‌ای برای ربات خود تعیین کنند.

2) عدم توانایی در پیش‌بینی رویدادهای ناگهانی

هوش مصنوعی بر اساس داده‌های تاریخی و الگوهای گذشته تحلیل انجام می‌دهد، اما نمی‌تواند اخبار ناگهانی، تغییرات قوانین مالی یا بحران‌های اقتصادی را به‌طور دقیق پیش‌بینی کند. در چنین مواقعی، ربات ممکن است در مواجهه با شرایط غیرمنتظره عملکرد نامناسبی داشته باشد.

3) وابستگی به اتصال اینترنت و زیرساخت‌های فنی

قطع شدن اینترنت، اشکالات نرم‌افزاری یا مشکلات صرافی‌ها می‌تواند اجرای معاملات را مختل کند و باعث از دست رفتن فرصت‌های معاملاتی شود. برای استفاده از این ابزارها، باید اطمینان حاصل کرد که سیستم همیشه به‌درستی متصل و در حال اجرا است.

4) هزینه‌های بالا برای ربات‌های پیشرفته

بسیاری از ربات‌های ترید رایگان نیستند و نسخه‌های حرفه‌ای آن‌ها هزینه اشتراک بالایی دارند. همچنین، برخی از صرافی‌ها برای اتصال API ربات‌ها، کارمزدهای اضافه‌ای دریافت می‌کنند که می‌تواند هزینه کلی استفاده از این فناوری را افزایش دهد.

5) محدودیت در شرایط خاص بازار

ربات‌ها معمولاً برای شرایط خاص بازار برنامه‌ریزی می‌شوند و ممکن است در بازارهای رنج (بدون روند) یا در زمان نوسانات غیرعادی عملکرد ضعیفی داشته باشند. در چنین مواقعی، یک تریدر حرفه‌ای ممکن است تصمیمات بهتری نسبت به یک ربات بگیرد.