Deriv 跟单交易（DBot 和信号服务）：自动化能否击败手动交易？

当我第一次开始在 Deriv 上交易时，我所做的一切都是手动的。

每一次进入，每一次退出，每一次错误。

我会坐在图表前观察合成指数上的价格变动，试图完美地把握交易时间。有时候，我会取得连胜，感觉自己终于找到了答案。其他日子我会在一小时内归还所有东西。

最终我开始问一个许多交易者迟早都会遇到的问题。

如果计算机可以代替进行交易呢？

这个问题带我进入了这个世界Deriv 跟单交易、DBot 自动化和信号服务。我花了几个月的时间测试自动化策略、复制交易者并将结果与​​我自己的手动交易进行比较。

一些实验的效果比预期的要好。其他人很快就失败了，并付出了昂贵的代价。

这篇文章本质上是我那个时期的交易日记。我将详细介绍我测试的内容、我观察到的交易、我犯的错误，以及我得出的关于自动化是否真的能优于手动交易的诚实结论。

如果您正在考虑在 Deriv 上进行自动交易，这可能会为您节省一些痛苦的尝试和错误。

如果您想遵循我讨论的策略，您可以在Deriv上开设交易账户并亲自尝试 DBot 或信号服务。

为什么我开始探索 Deriv 跟单交易

我向自动化的转变并不是因为懒惰。它来自于挫败感。

手动交易给我带来了三个反复出现的问题。

1. 连败期间的情绪化决定
2. 因为我不在屏幕前而错过了交易
3. 规则执行不一致

我可能会在三笔交易中完美遵循某个策略，然后在第四笔交易中违反规则。

自动化承诺了一些有吸引力的东西。

一致性。

该系统不依赖纪律，而是完全按照编程执行规则。

这个承诺促使我进行测试Deriv 跟单交易工具和自动化机器人。

但在深入研究结果之前，了解自动化在 Deriv 上的实际工作原理非常重要。

了解 Deriv 复制交易和自动化工具

交易者在 Deriv 上自动化策略有两种主要方式。

方法	描述	技能等级
数据库机器人	创建自动交易机器人的可视化策略构建器	初级至中级
信号服务	从外部信号提供商复制交易	初学者

每种方法以不同的方式实现自动化。

DBot 让您可以完全控制策略。信号服务将决策外包给另一位交易者。

我决定对两者进行测试。

我对 DBot 的第一次实验

我第一次接触 DBot 时感觉非常简单。

DBot 本质上是一种可视化编程工具，您可以使用块而不是代码来构建交易策略。

您选择的条件例如：

• 贸易类型
• 质押金额
• 市场
• 进入条件
• 止损规则

一旦激活，机器人就会自动开始交易。

起初这听起来太简单了。

但在交易中，简单可能具有欺骗性。

我制定的第一个策略

我最初的 DBot 实验非常基础。

市场：综合波动率 75
合同：上升/下降
交易时间：5 个刻度

入场规则基于连续报价。

健康）状况	行动
连续 3 个红色勾号	买入上涨
连续 3 个绿色勾号	秋季购买

这个想法很简单：均值回归。短期趋势通常会迅速逆转。

我从一个每笔交易 5 美元。

机器人立即开始交易。

起初我仔细观察每一笔交易。

然后发生了一些有趣的事情。

即使我停止观看，机器人仍在继续交易。

前 200 笔交易后的结果

运行机器人几个小时后，我导出了结果。

公制	结果
总交易量	214
获胜交易	118
亏损交易	96
胜率	55%
纯利	18 美元

结果让我很惊讶。

该策略很粗糙，但机器人却产生了微薄的利润。

但其他事情变得清晰起来。

自动化并没有消除风险。

一次连败抹去了大部分涨幅。

简单机器人的问题

经过几天的策略运行后，我注意到了一个模式。

机器人往往会在市场体制变化。

综合指数经常从随机行为转变为短期趋势。当这种情况发生时，我的均值回归机器人开始反复失败。

一次连续上涨抹去了近两天的涨幅。

那次经历迫使我重新思考自动化。

仅在一种条件下工作的机器人是脆弱的。

我的第二个 DBot 实验：添加风险控制

我不再关注入场信号，而是将重点转向风险管理。

这是很多讨论的地方Deriv 跟单交易功亏一篑。大多数指南都谈论信号，但忽视资金管理。

我的第二个机器人引入了三个关键控件。

我实施的风险控制：

• 最多连续亏损3次
• 每日止损
• 连败后减少本金

这是它在实践中的样子。

规则	逻辑
输掉3场比赛后	暂停交易30分钟
每日损失限额	在 -$50 后停止机器人
连胜	稍微增加赌注

目标不是利润最大化。目标是生存。

令人惊讶的是，这带来了最大的不同。

第二个机器人的结果

经过大约 1,000 笔交易，结果看起来截然不同。

公制	结果
总交易量	1,042
胜率	53%
最大连败次数	6
最终结果	+$96

胜率略低。

但回撤要小得多。

自动化与严格的风险控制相结合时效果最佳。

通过信号服务测试 Deriv 跟单交易

在尝试了机器人之后，我对另一种形式的自动化感到好奇。

信号复制。

交易者并不制定策略，而是简单地模仿其他交易者的交易。

这通常被宣传为Deriv 跟单交易，虽然很多信号来自外部 Telegram 群组或者信号平台。

所以我决定测试一些。

我跟随信号提供商的经验

我加入了三个信号小组。

每个人都声称拥有令人印象深刻的胜率。

大多数信号看起来像这样：

买入波动率上升 75
赌注：10 美元
持续时间：5 个刻度

问题很快就出现了。

信号时序。

信号经常晚几秒钟到达。在逐笔报价交易中，这种延迟很重要。

跟踪信号两周后，我的结果如下所示。

信号提供者	进行的交易	结果
供应商A	82	-$37
供应商B	64	+$12
提供者C	101	-$58

总体结果是否定的。

那次实验教会了我一些重要的东西。

信号服务很大程度上取决于执行速度。

如果信号迟到，交易设置可能已经消失。

Deriv 复制交易信号的隐藏问题

许多在线评论都谈到获胜率。

但他们忽略了执行差异。

两个交易者可以遵循相同的信号并得到完全不同的结果。

原因包括：

• 入场价格差异
• 延迟延迟
• 不同的股权管理

这就是为什么Deriv 跟单交易通过信号组远​​不如看上去那么可靠。

另一方面，通过机器人实现自动化可以立即执行交易。

手动交易与自动交易的比较

经过几个月的测试，我将手动结果与自动结果进行了比较。

这是一个简化的细分。

方法	利润一致性	情绪压力	所需时间
手动交易	中等的	高的	高的
DBot自动化	中-高	低的	低的
信号复制	低的	中等的	中等的

手动交易给了我灵活性，但也带来了情绪压力。

信号复制感觉不可靠。

DBot 自动化处于中间位置。

自动化实际上帮助我的交易的地方

自动化并没有神奇地增加利润。

但它改善了我交易过程的三个方面。

1. 一致性

机器人会毫不犹豫地遵守规则。

2. 回测策略

我可以快速进行数百笔交易。

3. 消除情绪错误

没有报复性交易。

没有冲动的条目。

仅此一点就提高了我的整体表现。

自动化仍然举步维艰的地方

自动化也暴露了它的局限性。

机器人无法轻易适应。

当市场行为发生变化时，策略就会失效。

对于综合指数尤其如此，我在解释的文章中详细探讨了这一点如何综合波动率指数真正在算法背后起作用。

了解底层结构有助于我后来设计更好的机器人。

我目前的混合交易方法

经过几个月的实验，我决定采用混合方法。

我将手动分析与自动化结合起来。

这是我目前使用的工作流程。

步	行动
市场观察	确定有利条件
激活DBot	仅在特定会话期间运行自动化
风险控制	在达到利润目标或损失限额后停止机器人

我不会让机器人整天运行，而是将它们视为工具。

这种方法极大地减少了随机损失。

我在 Deriv 跟单交易中犯下的最大错误

回顾过去，有几个错误很明显。

错误一：相信自动化就能保证利润

机器人仅执行策略。他们不创造它们。

错误二：忽视风险管理

如果没有停止规则，即使是盈利的机器人最终也会崩溃。

错误三：盲目信任信号提供商

信号通常针对营销而非实际交易进行优化。

这些教训改变了我评估自动化的方式。

我现在如何评估自动化策略

在运行任何机器人之前，我会问三个问题。

1. 该策略取决于什么市场条件？
2. 最大回撤是多少？
3. 什么可以阻止机器人过度交易？

如果这些答案不清楚，那么该策略还没有准备好。

这个简单的清单使我避免了许多糟糕的实验。

另一个有用的比较：Deriv 与离岸经纪商

在我的研究过程中，我还比较了 Deriv 和离岸二元经纪商之间的自动化可能性。

执行模型差异很大。

如果您想更深入地了解这一点，我写了一篇完整的分析来解释执行模型比较Deriv 和离岸经纪商。

了解执行机制有助于解释为什么机器人在不同平台上的行为有所不同。

自动化真的能打败手动交易吗？

经过几个月的测试，我的答案是微妙的。

在某些情况下，自动化可以胜过手动交易。

但原因并非大多数人想象的那样。

机器人并不更聪明。

他们只是更有纪律。

当一项策略具有较小的统计优势时，自动化有助于一致地捕捉它。

手动交易者经常通过情绪化的决定来破坏这种优势。

谁应该使用 Deriv 跟单交易自动化？

根据我的经验，自动化最适合以下交易者：

• 已经了解基本策略逻辑
• 想要消除情感上的错误
• 更喜欢系统化的方法

对于那些不费力地寻找被动收入的交易者来说，它的效果很差。

自动化仍然需要监控和策略更新。

我的交易日记的最终想法

我的旅程与Deriv 跟单交易彻底改变了我对交易系统的看法。

起初我认为自动化将取代手动交易。

但事实并非如此。

相反，它成为补充手动分析的工具。

如今，我的机器人负责重复执行，而我则专注于战略制定和风险管理。

这种平衡比单独使用任何一种方法效果都要好得多。

如果您打算尝试自动交易，请从小规模开始。

以最小的风险运行机器人。观察他们在不同市场条件下的表现。将每项策略视为一次实验，而不是有保证的收入流。

这种心态将为您节省金钱并减少挫败感。

如果您想构建自己的交易机器人或测试Deriv 跟单交易策略，你可以在 Deriv 开设账户并开始尝试 DBot。

自动化不会让你一夜暴富。

但如果谨慎使用，它可以使您的交易更加一致。