Ürün sayfasına gitmek için buraya tıklayın
Teknik Açıklama
Scalping Stratejisinin ve Risk Yönetiminin Matematiksel Arka Planı
Exo Scalp EA, yüksek sıklıkta küçük fiyat hareketlerini yakalayan bir scalping stratejisine dayanmaktadır.
Matematiksel açıdan bakıldığında, fiyat dalgalanmalarını olasılıksal olarak modellemek önemlidir. Kısa vadeli fiyat hareketlerinin bazen rastgele yürüyüş (random walk) gibi davrandığı söylense de, volatilite ve trendler gibi istatistiksel özellikleri dikkate alarak avantajlar elde edilebilir.
Örneğin, fiyat hareketlerinin dağılımını analiz ederek ortalama ve varyansı (standart sapma) tahmin etmek, fiyatın belirli bir aralıkta kalma olasılığını hesaplamayı ve beklenen işlem aralığını belirlemeyi mümkün kılar.
Her bir scalping işlemi küçük bir risk taşısa da, işlem sayısı arttıkça genel risk yönetimi vazgeçilmez hale gelir.
Beklenen getiriyi pozitif tutmak için, kazanma oranı ile kâr/zarar oranı (risk-getiri oranı) arasındaki dengeyi istatistiksel olarak yönetmek gereklidir.
Genel olarak, kâr/zarar oranı (ortalama kâr ÷ ortalama zarar) 1'i aşıyorsa kârların birikme olasılığı daha yüksektir, 1'in altındaysa zararlar kazançları aşabilir.
Bu EA'de ATR'ye dayalı stop loss ve take profit ayarları, oynaklığa göre kâr alma ve zararı durdurma aralıklarını dinamik olarak ayarlarken her işlem için sabit bir riski korur.
Ayrıca, her işlemdeki riski toplam sermayenin %1–2'siyle sınırlamak gibi yöntemler pozisyon boyutlandırmasında kullanılarak risk yönetimi önlemleri uygulanır.
ChatGPT'nin Forex Verilerini Analiz Etme ve Sinyal Üretme Süreci
ChatGPT gibi büyük dil modelleri (GPT), başlangıçta bir metindeki sonraki kelimeyi tahmin etmek üzere eğitilmişlerdir.
Ancak bu "dizi tahmini yeteneği" genel olarak zaman serisi verilerine de uygulanabilir ve modele "gelecekteki yön"ü cümle formunda önermesi için fiyat zaman serilerinin metin olarak verildiği denemeler yapılmıştır.
Bununla birlikte, üretilen metin her zaman son derece doğru sayısal tahminleri garanti etmez.
Pratikte, ChatGPT'nin öngörülerini EA kurallarına eklemek veya modelin yüksek tahmin olasılığına sahip olduğu durumlarda emir açılmasına izin vermek gibi "Yapay Zekâ + geleneksel yöntemler hibrit biçimde" bir yaklaşım benimsemek arzu edilir.
Örnekler arasında sayısal tahminlerde uzmanlaşmış zaman serisi Transformer modellerinin kullanımı yer alsa da, aşırı uyum (overfitting) ve piyasanın durağan olmaması gibi sorunlar devam etmektedir.
Emir Açma ve Kapatma Mantığının Detayları
(ATR'ye dayalı SL/TP ayarları, RSI filtreleri ve spread yönetimi)
Exo Scalp EA'nin emir açma koşulları, teknik göstergeler ve piyasa koşulları temelinde katı bir şekilde tanımlanmıştır. İlk olarak, bir momentum göstergesi olarak RSI (Relative Strength Index) filtreleme amacıyla kullanılır.
RSI, belirli bir dönemdeki yukarı ve aşağı fiyat hareketlerinin dengesine göre 0 ile 100 arasında bir değer hesaplar; 70'in üzeri aşırı alım, 30'un altı aşırı satım bölgesi olarak kabul edilir. Aşağıdaki formülle hesaplanır:
RSI = 100 – 100 / (1 + RS) (RS = ortalama yukarı hareket / ortalama aşağı hareket)
EA'de örneğin, RSI 30 veya altındayken "aşırı satım" olarak değerlendirilir ve bir geri dönüş bekleyerek alış emri düşünülebilir. Tersine, trend takip mantığında gibi bazı durumlarda RSI 50'yi aştığında alış emrine izin verilebilir. Birden fazla karar kriterini birleştirmek de mümkündür.
Daha sonra, bir volatilite göstergesi olan ATR (Average True Range), kâr hedeflerini (TP) ve zararı durdurma seviyelerini (SL) dinamik olarak belirlemek için kullanılır.
ATR, belirli bir dönem boyunca "gerçek aralığı" (önceki günün kapanış fiyatıyla karşılaştırmayı da içeren maksimum aralık) yumuşatarak piyasalardaki ortalama fiyat hareket aralığını gösterir. EA içerisinde, kâr alma için 1× ATR ve zararı durdurma için 1,5× ATR gibi ayarlar fiyat dalgalanmalarına göre SL/TP seviyelerini ayarlar. Volatilite yüksek olduğunda SL/TP aralıkları genişler; düşük olduğunda ise daralır—böylece piyasa koşullarına uyumlu istikrarlı işlemler sağlanır.
Ayrıca, emir açmadan önce EA, strateji üzerindeki işlem maliyetlerinin etkisini yönetmek için spread değerini kontrol eder. Scalping sık sık işlem yapmayı içerdiğinden, geniş spreadlerden kaynaklanabilecek yüksek kümülatif maliyetleri önlemeyi amaçlar. Eğer mevcut spread izin verilen değeri aşarsa, EA yeni emirleri atlar—örneğin, majör paritelerde spread 2,0 pip'i aştığında işlem açmamak önemli bir maliyet kontrol özelliğidir.
//+------------------------------------------------------------------+ //| **Exo Scalp EA** Entry/Exit Logic Pseudocode Example | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { // Güncel fiyat ve spread değerlerini al double ask = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK); double bid = SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID); double point = _Point; double spread = (ask - bid) / point; // Spread izin verilen sınırı aşarsa, emir açma if(spread > MaxAllowableSpread) return; // Teknik göstergeleri hesapla int atrPeriod = 14; double atr = iATR(_Symbol, PERIOD_CURRENT, atrPeriod, 1); // ATR (en son tamamlanan bar) int rsiPeriod = 14; double rsi = iRSI(_Symbol, PERIOD_CURRENT, rsiPeriod, PRICE_CLOSE, 0); // RSI (en yeni değer) //======================================== // Emir açma koşullarını kontrol et (Örnek: RSI <= 30 => "Al") //======================================== if(rsi <= 30.0 /* Add other conditions if needed */) { double atrMultiplierSL = 1.5; double atrMultiplierTP = 1.0; // ATR × katsayı => puana dönüştür double slPoints = (atr * atrMultiplierSL) / point; double tpPoints = (atr * atrMultiplierTP) / point; // Lot büyüklüğü (risk yönetimine göre hesaplanır) double volume = /* Calculate lot size based on risk */ 0.01; // Örnek // Alış için SL'i güncel fiyatın (BID) altına ve TP'yi üstüne ayarla double slPrice = bid - slPoints * point; double tpPrice = bid + tpPoints * point; // Emir trade.Buy(volume, _Symbol, ask, slPrice, tpPrice); } //======================================== // Örnek: RSI >= 70 => "Sat" //======================================== if(rsi >= 70.0 /* Other conditions */) { double atrMultiplierSL = 1.5; double atrMultiplierTP = 1.0; // ATR × katsayı => puana dönüştür double slPoints = (atr * atrMultiplierSL) / point; double tpPoints = (atr * atrMultiplierTP) / point; // Lot büyüklüğü (risk yönetimine göre hesaplanır) double volume = /* Lot size calculation */ 0.01; // Örnek // Satış için SL'i güncel fiyatın (ASK) üstüne ve TP'yi altına ayarla double slPrice = ask + slPoints * point; double tpPrice = ask - tpPoints * point; // Emir trade.Sell(volume, _Symbol, bid, slPrice, tpPrice); } //======================================== // Diğer mantık (ör. takip eden stop, vb.) //======================================== }
Yukarıdaki kod, bu EA'nın mantığının basitleştirilmiş bir sözde kod örneğidir. 1) Spread'i kontrol etme, 2) ATR'yi alma, 3) RSI değerini kontrol etme ve 4) SL/TP'yi dinamik olarak hesaplama sırasıyla işlem kararları alır.
Akademik Bir Bakış Açısını Dahil Etme
Hareketli Ortalamalar ve RSI'nın Hesaplanma Yöntemleri ile Olasılıksal Modelleme
Analizde kullanılan teknik göstergelerin her birinin net bir matematiksel tanımı vardır.
Örneğin, Hareketli Ortalama (MA), son N dönemdeki fiyatların ortalamasını alarak hesaplanan basit bir yöntemdir. Kısa ve uzun vadeli çizgilerin kesişiminden alım ve satım sinyalleri üretmek gibi yaygın olarak kullanılır.
Üssel Hareketli Ortalama (EMA), en yeni fiyatlara daha fazla ağırlık vererek fiyat dalgalanmalarını daha hızlı yakalamayı amaçlar.
Daha önce açıklandığı gibi, RSI (Relative Strength Index) belirli bir süre boyunca “yukarı yönlü hareketin göreceli gücünü” ortalama kazanç ve ortalama kayıplara dayanarak sayısal olarak ifade eden bir göstergedir.
n dönemindeki ortalama kazanç A ve ortalama kayıp B kullanılarak RSI = A / (A + B) × %100 formülünde de temsil edilebilir. Sürekli fiyat artışları RSI'yı genellikle 70–80 seviyelerine, devam eden düşüşler ise 30 seviyesinin altına itebilir.
Bu tür aşırı değerlerin “aşırı uzama”yı gösterdiğine inanılır ve bu da tersine dönüş (contrarian) stratejileri için temel oluşturur.
Tüm bu teknik göstergeler geçmiş verilerden deterministik olarak hesaplanır; ancak fiyat hareketlerinin arkasında olasılıksal bir bakış açısı bulunur.
Örneğin, RSI yüksek olduğunda bunu “yükselişin devam etme olasılığı yüksek” ya da “düzeltme olasılığı yüksek” şeklinde yorumlamak mümkündür. Kullanılan modelleme yaklaşımı veya piyasa bağlamı bu yorumu değiştirebilir.
Klasik olarak zaman serisi analizinde ARIMA ve GARCH modelleri kullanılmıştır, ancak son yıllarda fiyat ve volatilite tahmini için makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımları da popülerlik kazanmıştır.
Finansal Verilere İstatistiksel Yöntemlerin ve Makine Öğreniminin Uygulanması
Hem istatistiksel modeller hem de makine öğrenimi modelleri finansal verileri tahmin etmek için kullanılmıştır. Zaman serisi tahminlerinde ARIMA/SARIMA, Prophet modeli, RNN ve LSTM gibi yöntemlerden faydalanılır. Derin öğrenmedeki ilerlemelerle birlikte oldukça yüksek doğrulukta modeller de önerilmiştir.
Bu EA ağırlıklı olarak geleneksel gösterge tabanlı yöntemleri kullanmaktadır; ancak yapay zekâ teknolojilerinin entegrasyonu konusunda ilgi artmaktadır. Örneğin, ChatGPT’yi yardımcı bir analist olarak kullanıp fiyat ve haber yorumlarını metin şeklinde ürettirerek, bunları EA’nın kural tabanlı mantığına entegre etmek mümkündür. Bu, insan işlemcilerin sezgisel karar verme şekline benzer daha esnek bir analiz sağlayabilir. Ancak, modelin “açıklamalarına” ne kadar güvenileceği gibi yeni bir sorun da ortaya çıkar.
Sinir Ağlarının Scalping'e Uygulanması
Derin öğrenmenin kısa vadeli, yüksek frekanslı işlemlerde kullanılmasına bir örnek de takviye öğrenmesiyle (reinforcement learning) bir işlemci ajanı eğitmektir.
Özellikle scalping, sık tekrarlanan işlemlerle ödül biriktirme açısından bu tür bir ajan için elverişli bir eğitim ortamı sunabilir.
Öte yandan, yalnızca fiyat üzerinden tam olarak açıklanamayan birçok faktör—piyasa yapısındaki değişiklikler, ekonomik göstergeler, jeopolitik riskler—her zaman devrededir ve bir makine öğrenimi modelinin her şeyi tam olarak tahmin etmesi zordur.
Geleneksel teknik göstergeler ve risk yönetimi yöntemleriyle yapay zekâyı birleştirmek, her iki yaklaşımın da avantajlarından yararlanarak daha istikrarlı performans elde etmeyi amaçlayan pratik bir yoldur.
Ek Açıklama
Son olarak, Exo Scalp EA’nin temel aldığı önemli hesaplamalar ve göstergelerin basit bir tablosu aşağıdadır.
ATR, RSI, spread vb. unsurların EA mantığına nasıl dâhil edildiğini liste formatında göstererek kavramı daha kolay anlaşılır hale getirmeyi amaçlıyoruz.
| Öğe | Hesaplama Yöntemi / Anlamı | EA İçindeki Rolü |
|---|---|---|
| RSI (Relative Strength Index) | Belirli bir dönemdeki yükseliş yüzdesi ortalama yükseliş ve düşüşlerden hesaplanır. Daha yüksek değer, daha güçlü yukarı yönlü baskı gösterir. | Emir filtrelemesinde kullanılır. Aşırı değerler (<30 veya >70) tersine dönüş sinyali vb. olarak değerlendirilir. |
| ATR (Average True Range) | Her gün için gerçek aralığın (yüksek-düşük vb.) üssel ortalaması alınır. Büyük değer, yüksek volatilite gösterir. | Dinamik olarak kâr alma ve zararı durdurma seviyelerini ayarlamak için kullanılır. Volatiliteye göre SL/TP ayarını sağlar. |
| Spread | Alış (Bid) ile Satış (Ask) fiyatı arasındaki fark. Temel olarak işlem maliyetidir. | Emir açıp açmama kararında kriter olarak kullanılır. Spread eşik değeri aşarsa maliyet etkisini azaltmak için işlem yapılmaz. |
| Hareketli Ortalama (MA) | Geçmiş N dönemin ortalama fiyatı (SMA basit ortalama, EMA son verilere daha fazla ağırlık verir). | Trend takip stratejilerinde önemlidir. Exo Scalp EA’de doğrudan kullanılmasa da pek çok EA’de yön tespiti için yaygın olarak yer alır. |
| ChatGPT Analizi | Bir yapay zekâ modelinin haber veya pattern analizi ve özetlemesi. Metinsel çıktı üreterek insan işlemcilerin sezgisel kararlarına destek olur. | Discretionary işlemlerde yardımcı olmak veya EA’nin kural tabanlı mantığına entegre edilerek “Yapay Zekâ + geleneksel yöntemler” hibriti oluşturmak için kullanılır. |
Bu şekilde, RSI ve ATR gibi göstergeler net tanımlı hesaplama süreçleriyle doğrudan işlem ve risk yönetimine entegre edilebilir.
ChatGPT gibi yapay zekâ analizleri ise daha karmaşık metinsel verileri ve haber faktörlerini birleştirme potansiyeline sahiptir; bu da gelenekselde insan sezgisinin alanına giren unsurları sistematikleştirebilir.
Sonuç
“OpenAI Japan Exo Scalp EA”in kapsamlı teknik açıklamasında, bir scalping stratejisinin mantığından teknik göstergelerin matematiksel arka planına ve yapay zekâ ile makine öğreniminin uygulanma ihtimallerine kadar geniş bir yelpazeye değindik.
Bu EA, ATR ve RSI gibi klasik ancak sağlam bir yaklaşıma sahip olmakla birlikte, en yeni yapay zekâ teknolojileriyle entegrasyon için de alan bırakmaktadır.
Ne kadar gelişmiş olursa olsun hiçbir algoritma piyasa belirsizliğini tamamen ortadan kaldıramaz.
Risk yönetimini sürekli gözetmek ve istatistiksel yöntemlerle öğrenme modellerinin güçlü yönlerini dengeli biçimde birleştirmek esastır.
Gelecekte, bu EA’ye özel bir fiyat tahmin alt sistemi veya haber analizi modülü eklemek gibi daha gelişmiş çalışmalar yapılabilir.
Umarız bu içerik, ürünü satın alanlara Forex tahminlerinde daha iyi sonuçlar elde etmeleri konusunda yardımcı olur.
© 2025 AI Trader KYO(京)
