Wanneer je begint in de wereld van algoritmisch traden, begin je de spanning te voelen van het zien van je strategie die trades uitvoert zonder dat je iets hoeft te doen, maar je voelt ook de frustratie (om het zacht uit te drukken) wanneer iets mislukt zonder dat je precies weet waarom. Als je dit leest, heb je waarschijnlijk iets vergelijkbaars meegemaakt, maar maak je geen zorgen, het is volkomen normaal. We zijn er allemaal geweest—een veelbelovende strategie zien die niet zo uitpakt als we verwachtten, en we hebben waarschijnlijk allemaal enkele van de algoritmische handelsfouten gemaakt die we in dit artikel zullen behandelen.

Algoritmisch traden is een zeer krachtige tool. Het stelt je in staat om strategieën consistent uit te voeren, zonder emoties, en met een snelheid die handmatig onmogelijk te evenaren is. Maar pas op, het heeft ook zijn problemen. Het is niet zo eenvoudig als een bot op een platform zoals TradingView in werking stellen en verwachten dat het al geld begint te verdienen. Daarvoor moet je een heel goed begrip hebben van hoe het werkt en welke variabelen het kunnen beïnvloeden, zodat je het vanaf het begin goed doet.

Daarom delen we in dit artikel de 5 meest voorkomende algoritmische trading fouten die beginners maken, en wat waarschijnlijk nog belangrijker is: hoe je ze kunt vermijden voordat ze je geld, tijd of motivatie kosten. Als je net begint, of zelfs als je al wat tests hebt uitgevoerd, zal deze gids je helpen om effectievere, stabielere strategieën te bouwen die aansluiten bij je doelen.

Dus laten we beginnen. Laten we beginnen met de belangrijkste en ook de meest voor de hand liggende.

Fout 1: Het niet goed definiëren van regels voordat je automatiseert

Een van de meest voorkomende fouten is het willen automatiseren zonder een echt gedefinieerde strategie te hebben. Veel traders, wanneer ze beginnen, haasten zich om een bot te maken, simpelweg omdat een entry met een indicator zoals de RSI “één keer werkte” of omdat ze een patroon zagen dat winstgevend leek en waarvan het internet zei dat het werkte.

Het probleem is dat een bot niet kan raden wat je wilt dat het doet. Het voert alleen instructies uit die heel precies en zeer goed gedefinieerd moeten zijn. Als die instructies slecht zijn opgezet, onvolledig zijn (je definieert niet alle mogelijke uitkomsten) of tegenstrijdig zijn, zal de bot slecht handelen, zelfs als het onderliggende idee goed is.

Een heel eenvoudig voorbeeld dat het punt duidelijk maakt, zou zijn om de bot te vertellen “koop wanneer er een goed signaal is”—dat werkt niet. Wat is een goed signaal? RSI onder 30? Een oversteek van voortschrijdende gemiddelden? Een ongebruikelijk volume? Je moet het opschrijven alsof de bot niets weet… omdat hij echt niets weet.

Hoe kunnen we dit vermijden?

• Schrijf je strategie op papier (ja, leg de computer even weg) met exacte voorwaarden en wees zeer specifiek over elk detail dat je kunt.
• Definieer je instap, uitstap, positiegrootte, filters en andere voorwaarden zoveel als je kunt.
• Denk na over verschillende scenario’s: Wat gebeurt er als er geen volume is? Of als de prijs enorm springt?
• Vertaal die logica vervolgens stap voor stap naar het systeem (zoals BlueCandle).

Een goed doordachte strategie is niet alleen winstgevender, maar ook gemakkelijker te automatiseren, te verbeteren en te begrijpen.

Fout 2: Backtesting Vergeten en niet Valideren met Historische Gegevens

Het zou kunnen gebeuren dat je, als je helemaal enthousiast bent om een bot direct in de markt te lanceren, een zeer belangrijke stap overslaat: het testen van de strategie met historische gegevens. Dit proces, ook wel bekend als “backtesting”, simuleert hoe je strategie zich op de markt zou hebben gedragen.

Als je geen backtest uitvoert, kun je worden beschouwd als blind te handelen, en dat is een van de grote algoritmische trading fouten. Je robot werkt misschien, maar alleen omdat de marktomstandigheden precies goed zijn voor hem om te winnen. Maar wat gebeurt er als de markt verandert? Wat als de markt zijwaarts beweegt? Wat als er een scherpe daling of een hevige stijging is?

Je moet je ook niet laten misleiden door het “Cherry Picking”-effect—dat wil zeggen, alleen de perioden waarin de strategie werkt als geldig beschouwen. De echte test is dat het in elk scenario binnen het activum dat je test werkt, en onder omstandigheden die afwijken van de geplande.

Dit is een van de grote algoritmische trading fouten, zelfs wanneer je begint met kunstmatige intelligentie, aangezien het vaak voorkomt dat er problemen zijn met de historische gegevens die zijn gebruikt voor de analyses.

Hoe kunnen we dit vermijden?

• Door backtests uit te voeren met veel gegevens die representatief zijn.
• De periode waarin je de tests uitvoert, moet perioden van hoge en lage volatiliteit, bull- en bearmarkten, en zijwaartse markten omvatten.
• Pas op dat je de strategie niet alleen aanpast zodat deze “er goed uitziet” in het verleden. In machine learning wordt dit overfitting genoemd, maar mensen kunnen dit ook bijna onbewust doen.
• Kijk niet alleen naar de winstgevendheid. Overweeg ook de stabiliteit, consistentie en veerkracht van je robot.

Backtesting garandeert geen succes, maar het vermindert het risico op kostbare fouten aanzienlijk.

Fout 3: Geen Rekening Houden met Risicostatistieken

Ik denk dat we in het begin allemaal alleen kijken of ons geld na een backtest is toegenomen of afgenomen om te weten of de strategie goed is. We zien een strategie die in een paar weken 20% heeft behaald en denken dat we de Heilige Graal van het traden hebben ontdekt. Maar je moet jezelf ook afvragen: Wat gebeurt er als een trade verkeerd uitpakt?

Een van de belangrijkste indicatoren waarnaar we moeten kijken, is de Drawdown, wat de maximale kapitaaldaling is vanaf een piek. Als je 20% hebt gewonnen maar de drawdown 40% is, is er iets mis. Als de strategie niet wordt aangepast, riskeren we tweemaal zoveel als we winnen, en dit kan op de lange termijn slecht aflopen, wat het een van de grootste algoritmische trading fouten maakt.

Je moet ook kijken naar statistieken voor de volatiliteit van de resultaten. Als je een strategie hebt die veel lijkt te kunnen winnen, maar de volatiliteit is erg hoog en de prestaties maken enorme sprongen, dan moet je misschien regelmatig je cardioloog bezoeken.

Hoe kan ik dit vermijden?

• Bewaak de drawdown in je backtests en live operaties.
• Gebruik een positiegrootte die proportioneel is aan het totale kapitaal, niet vast.
• Kijk naar ratio’s zoals de profit factor, Sharpe ratio of Calmar ratio, die rendement en risico combineren.
• Als je ziet dat de robot zich vreemd begint te gedragen, stop hem dan en herzie de strategie voordat het te laat is.

Algoritmisch traden is een marathon. Het gaat niet alleen om winnen, maar om langdurig overleven met consistentie.

Fout 4: De Impact van Kosten en Werkelijke Uitvoering Negeeren

Vaak voeren we backtests uit die in theorie zeer winstgevend lijken, maar wanneer we de daadwerkelijke operaties starten, komen er andere details naar voren die onze resultaten kunnen ruïneren. Een eenvoudig voorbeeld is een intraday tradingbot; als deze bij elke operatie 0,1% verliest door commissies of slippage (prijsverschuiving), kan je bot uiteindelijk niet in het groen eindigen, zelfs als je trades correct zijn.

Zoals je misschien al hebt gemerkt, heeft dit een grotere impact op strategieën over zeer korte perioden of met hoge frequentie, waarbij er in een zeer korte tijd veel operaties kunnen plaatsvinden en commissies de hele operatie kunnen vernietigen. En dit is een van de grote algoritmische trading fouten, aangezien we denken dat algoritmisch traden zeer snelle trades kan maken en de winsten van elke trade kleiner kunnen zijn dan de kosten. Daarom is het altijd belangrijk om rekening te houden met de kosten van elke operatie, die brokers je meestal op hun pagina’s laten zien (zoals ibroker of interactive brokers).

Je moet ook rekening houden met andere technische fouten, zoals bots die de verbinding met de broker verbreken, trage verbindingen, prijzen die te laat worden bijgewerkt, of marktomstandigheden die ervoor zorgen dat je order niet doorgaat zoals je had verwacht.

Je moet dit alles in gedachten houden, en hoewel het in veel gevallen niet volledig kan worden vermeden, ben je je tenminste bewust van het risico van je operaties.

Hoe kan ik dit vermijden?

• Simuleer echte commissies in je backtests.
• Neem een slippagemarge op om overmatig optimisme te vermijden door te denken dat je zult kopen tegen dezelfde prijs die je in de backtests ziet.
• Gebruik platforms die betrouwbare, real-time gegevens en uitvoering bieden (zoals BlueCandle).
• Stel waarschuwingen in of monitor je robot om ervoor te zorgen dat hij te allen tijde naar verwachting functioneert.

Onthoud: een stuk papier kan alles verdragen. De echte markt niet.

Fout 5: Gebrek aan Monitoring en Dynamische Aanpassingen

Velen van ons denken dat algoritmisch traden draait om het creëren van een perfecte robot en vervolgens achterover leunen en toekijken hoe het geld binnenstroomt. Maar niets is minder waar. De markt verandert voortdurend, en een strategie die maandenlang goed heeft gewerkt, kan morgen ophouden te functioneren, en dan zul je aanpassingen moeten doen en moeten uitzoeken waarom het mislukt.

Bovendien kunnen er, zoals we eerder al zeiden, verbindings-, gegevens- of zelfs uitvoeringsfouten zijn, en als je je robot niet in de gaten houdt, kun je geld verliezen zonder het te beseffen. Dit zijn de algoritmische trading fouten die er uiteindelijk voor zorgen dat je al je geld en je motivatie om door te gaan verliest.

En nog iets belangrijks: “Monitoring” betekent niet dat je constant aan het scherm vastgeplakt zit, kijkend hoe je robot trades in- en uitgaat. Het betekent dat je mechanismen hebt (waarschuwingen naar je e-mail, telefoon of waar dan ook) om te weten dat alles in orde is (en om snel te handelen als dat niet zo is) zodat je niet een van de typische algoritmische trading fouten maakt.

Hoe kan ik dit vermijden?

• Controleer regelmatig de prestaties van elke strategie en bekijk de operaties om te zien of ze zijn zoals we verwachtten.
• Stel automatische waarschuwingen in die naar een plek worden gestuurd die je op elk moment kunt bereiken: bijvoorbeeld, als de bot stopt met handelen, als de drawdown een bepaald niveau overschrijdt, of als de resultaten te veel afwijken, stuur dan een e-mail met een specifiek onderwerp.
• Gebruik tools zoals BlueCandle, waarmee je in real-time kunt visualiseren wat je bot doet, de resultaten kunt vergelijken met de verwachtingen en aanpassingen kunt doen om waarschuwingen te ontvangen wanneer er iets met je robot gebeurt.
• Stel revisiemomenten vast (bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks) om parameters aan te passen als de markt verandert en je snel te kunnen aanpassen.

Een robot vervangt je niet als trader; het is slechts een tool die je verbetert. Jij blijft de strateeg.

Conclusie

Zoals we inmiddels weten, is traden niet eenvoudig, en algoritmisch traden is ook geen toverstokje dat wensen vervult. Wat algoritmisch traden wel is, is een krachtige tool die, als hij goed en intelligent wordt gebruikt, je enorm kan helpen. Het vermijden van deze vijf algoritmische trading fouten bespaart je tijd, geld en frustratie.

Houd er rekening mee dat het belangrijkste is om je strategieën goed te definiëren, ze uitgebreid te testen voordat je de robot lanceert, de risico’s goed te beheersen, realistische tests uit te voeren en altijd op de hoogte te zijn dat je robot je hulp nodig kan hebben. Met deze eenvoudige principes ben je dichter bij het bouwen van geautomatiseerde systemen die winstgevend, stabiel en aanpasbaar zijn aan de markt.

Ben je nu klaar om je ideeën in de praktijk te brengen? Met BlueCandle kun je je strategieën creëren, testen, automatiseren en monitoren zonder dat je hoeft te programmeren, en jezelf behoeden voor deze vijf algoritmische trading fouten. Het is ontworpen voor echte traders, niet voor genieën uit Silicon Valley.