Saense ea Khoebo ea Algo: Mefuta, Liroboto tse Sebetsang le Maano a 2024

Moruo oa kajeno ha o nahane ntle le phapanyetsano le ‘maraka oa lichelete. Khoebo libakeng tsena e bitsoa khoebo . Bahoebi ba sebelisa ka mafolofolo menyetla ea theknoloji ea khomphutha ho tsamaisa khoebo ea bona. Khoebo e sebelisang mehlala ea lipalo le theknoloji ea khomphutha e bitsoa algorithmic trading. Sehlooho sena se bua ka mofuta ona oa khoebo limmarakeng tsa lichelete, mefuta ea eona, mekhoa e sebelisoang, melemo le melemo, software e sebelisoang.

Khoebo ea algorithmic ke eng (khoebo ea algorithmic)

Lentsoe “algorithmic trading” kapa “algorithmic trading” le na le meelelo e ‘meli. Tabeng ea pele, lentsoe lena le bolela mokhoa oa ho phethahatsa taelo e kholo ‘marakeng, ho latela hore na e buloa butle-butle ho ea ka melao e itseng’ me e arotsoe ka mokhoa o ikemetseng ka litaelo tse nyenyane tse ‘maloa, tse nang le theko ea tsona le molumo oa tsona. Taelo e ‘ngoe le e’ ngoe e romeloa ‘marakeng bakeng sa ho etsoa. Sepheo sa thekenoloji ke ho nolofalletsa bahoebi ho etsa khoebo e kholo e lokelang ho etsoa ka mokhoa o sa bonahaleng haholo. Mohlala, o hloka ho reka likarolo tse 200,000, ‘me boemo bo bong le bo bong bo kenyelletsa likarolo tse 4 ka nako.
Moelelo oa bobeli oa lentsoe lena ke tsamaiso e bulang litaelo ho latela algorithm e fanoeng ntle le ho kenya letsoho ha mohoebi. Li-algorithms li behiloe molemong oa ho fumana phaello ka kotloloho ho tsoa tlhahlobong ea ‘maraka e ikemetseng. Litsamaiso tsena li boetse li bitsoa ” roboto ea khoebo “. Khoebo ea algorithmic le khoebo ea algorithmic li sebelisoa ka phapanyetsano, ho kenyeletsoa phapanyetsano ea chelete ea crypto, le Forex.

Moko oa khoebo ea algorithmic ke eng?

Khoebo ea Algo e kenyelletsa ho bokella lintlha ka thepa e itseng e thehiloeng historing ea tsoelo-pele ea eona, ho khetha li-algorithms bakeng sa litšebelisano le liroboto tse loketseng tsa khoebo. Ho fumana theko, khopolo ea monyetla e sebelisoa, mefokolo ea ‘maraka le monyetla oa ho pheta-pheta ha tsona nakong e tlang li khethoa. Ho na le mefuta e meraro ea khetho. Ka mokhoa oa matsoho, setsebi se sebelisa mekhoa ea lipalo le mehlala ea ‘mele. Mokhoa oa liphatsa tsa lefutso o kenyelletsa nts’etsopele ea melao ka litsamaiso tsa likhomphutha le bohlale ba maiketsetso. Automatic e hlahisoa ke lenaneo le khethehileng la k’homphieutha le sebetsanang le letoto la melao le ho e leka.

Ke mefuta efe ea khoebo ea algorithmic e teng?

Khoebo ea algorithmic e sebelisoa libakeng tse ‘maloa tse kholo:

1. Tlhahlobo ea Theknoloji . Ho sebelisa ho se sebetse hantle ha ‘maraka le ho tsebahatsa maemo a hajoale ka tlhahlobo ea lipalo le ‘mele.
2. Ho etsa ‘maraka . Mokhoa ona o boloka chelete ea ‘maraka. Baetsi ba limmaraka ba putsoa ka phapanyetsano ka tlhokahalo e khotsofatsang, ho kenyeletsoa khahlanong le phaello. Leano lena le ipapisitse le li-accounting le phallo e potlakileng ea tlhaiso-leseling e tsoang limmarakeng.
3. Ho matha pele . Tlhahlobo ea boholo ba litaelo ka sesebelisoa le khetho ea kholo ka ho fetisisa ho tsona. Leano lena le thehiloe tabeng ea hore taelo e kholo e tla ba le theko e kholo ‘me e tla hohela litaelo tse ngata tsa counter. Algorithms sekaseka tape le odara ya data buka le ho leka ho lokisa metsamao nakong ditransekshene khōlō ka potlako ho feta barupeluoa ba bang.
4. Lipara le Khoebo ea Basketkete . Lisebelisoa tse peli kapa ho feta li hokahane le khokahano e phahameng, empa eseng e le ‘ngoe. Ho kheloha ha e ‘ngoe ea lisebelisoa ho tloha thupelong e fanoeng ho bolela hore ho ka etsahala hore e khutlele sehlopheng sa eona. Ho khetha ho hokahanya ho thusa ho etsa khoebo e nang le phaello.
5. Bohlale . Mokhoa ona o itšetlehile ka ho bapisa matlotlo a nang le matla a tšoanang a theko. Ho tšoana hona ka linako tse ling ho hatakeloa ka lebaka la mabaka a fapaneng. Ntho ea bohlokoa ea arbitrage ke thekiso ea thepa e theko e boima haholo le ho reka e theko e tlaase. Ka lebaka leo, thepa e tla lekana ka theko, ‘me thepa e theko e tlaase e tla eketseha ka theko. Litsamaiso tsa khoebo tsa algorithmic li lemoha liphetoho tsa theko ‘marakeng le ho etsa litšebelisano tse ntle tsa arbitrage. [id-caption id = “attachment_12595” align = “aligncenter” wide = “650”] Maano a iqapetsoeng a algorithmic khoebo[/caption]
6. Khoebo ea volatility . Mofuta o rarahaneng oa khoebo, o kenyelletsang ho reka likhetho tse fapaneng. Mohoebi o lebeletse hore ho hloka botsitso ha thepa ho eketsehe ha a rekisa le ho fokotseha ha a reka. Mofuta ona oa khoebo o hloka matla a bohlokoa a lisebelisoa le litsebi tse tšoanelehang.

Mekhoa ea ho sebetsa khoebong ea algorithmic, ‘nete eohle mabapi le khoebo ea liroboto: https://youtu.be/eg3s0c_X_ao

Khoebo ea algorithmic e hlahile neng hona joang, joalo ka ntho e makatsang

Khoebo ea algorithmic e ile ea ntlafatsoa mathoasong a lilemo tsa bo-1970 ka ho thehoa ha NASDAQ, phapanyetsano ea pele ea ho sebelisa khoebo ea k’homphieutha. Matsatsing ao, khoebo ea algorithm e ne e fumaneha feela ho batseteli ba bangata, batho ba tloaelehileng ba ne ba se na monyetla oa ho fumana theknoloji e joalo. Lik’homphieutha li ne li sa phethahala ka nako eo, ‘me ka 1987 ho ne ho e-na le phoso ea hardware e ileng ea lebisa ho putlama ha’ maraka oa Amerika. Ka 1998, SEC – US Securities Commission e lumelletse ka molao tšebeliso ea liforomo tsa khoebo tsa elektronike. Selemong sena se lokela ho nkoa e le letsatsi la ponahalo ea khoebo ea algorithmic ka mokhoa oa eona oa morao-rao. [id-caption id = “attach_12604” align = “aligncenter” wide = “663”]
Mabaka a ho rekisa li-automation[/caption] Mathoasong a lilemo tsa 2000, litšebelisano tse sebelisang likhomphutha li ne li etsoa ka metsotsoana e seng mekae. Empa karolo ea liroboto ‘marakeng e ne e le tlase ho 90%. Ka 2009, litaelo tsa phapanyetsano li ile tsa phethoa ka milliseconds, ‘me liroboto tsa khoebo li ile tsa etsa 60% ea litšebelisano. Ka mor’a 2012, boemo bo fetohile. Ho se tsejoe hantle ha ‘maraka ho ile ha lebisa ho hloleheng ho software e neng e le teng ka nako eo. Peresente ea mesebetsi e entsoeng ka bo eona e fokotsehile ho 50% ea kakaretso. E le ho qoba liphoso, nts’etsopele le ts’ebetsong ea bohlale ba maiketsetso bo qalile.

Khoebo ea algorithmic e fapane joang le khoebo ea algorithmic?

Ho sa tsotellehe ho tšoana ho bonahalang ha likhopolo, motho o lokela ho khetholla pakeng tsa likhopolo tsa “algorithmic trading” le “algorithmic trading”. Tabeng ea pele, mokhoa oa ho phethahatsa taelo e kholo ka ho e arola likarolo ebe o e romella ho ea ka melao e itseng e boleloa, ‘me tabeng ea bobeli, ba bua ka tsamaiso e ikemetseng e etsang litaelo ntle le mohoebi ho ea ka mokhoa o itseng. algorithm. Li-algorithms tsa khoebo ea algorithmic li sebelisetsoa ho nolofatsa ho etsoa ha litšebelisano tse kholo ke mohoebi. Khoebong ea algorithm, li sebelisetsoa ho sekaseka ‘maraka le maemo a bulehileng ho eketsa chelete.

Ke software efe e loketseng khoebo ea algorithmic?

Kaha khoebo ea algorithmic e kenyelletsa tšebeliso ea mahlale a khomphutha, o hloka ho khetha software e nepahetseng. Roboto ea khoebo ke sesebelisoa sa mantlha sa ho itloaetsa khoebo ea boiketsetso. U ka e ntlafatsa ka bouena u sebelisa lipuo tsa mananeo , kapa sebelisa sethala ho e etsa.

Ke eng e lokelang ho hopoloa pele u etsa khoebo ea algorithmic?

Ntlha ea pele, ke habohlokoa ho bolela hore mohoebi oa algo o hloka ho khona ho etsa lenaneo, hobane li-platform tse ngata li ka tseba ka ho tseba tsebo ena. Puo ea lenaneo e sebelisoang bakeng sa khoebo ea algorithm e tlameha ho lumellana le lipolanete tsohle le li-algorithms tse ntseng li ntlafatsoa. Puo e loketseng ka ho fetisisa ea lenaneo ke C # (C-sharp). E sebelisoa li-platform tse kang TSLab, StockSharp, WealthLab. Ntle le ho tseba puo ea lenaneo, mananeo a 2 a ho qetela a tla tlameha ho tseba likhoeli tse ‘maloa.

TSLab ke e ‘ngoe ea mananeo a tsebahalang haholo a ho tsamaisa li-algorithmbots.

Sethala sa ho theha, ho leka le ho qala liroboto le lits’ebetso tsa khoebo. E kenyelletsa sebali sa pono se bonolo ka sebopeho sa li-cubes, se tla u lumella ho theha roboto ntle le ho tseba puo ea lenaneo. U ka bokella algorithm e lakatsehang ea khoebo ho tsoa ho li-cubes. Histori ea lisebelisoa tsa khoebo tse bokelletsoeng ke lenaneo li tla u lumella ho fumana le ho lokisa liphoso libukeng, ha lisebelisoa tsa tlhahlobo ea theknoloji li tla u thusa ho theha tharollo e ikhethang.

Ho kenya

Ho kenya sethala, o hloka ho khoasolla sesebelisoa ho webosaete ea semmuso. Leqephe la ho jarolla le bolela hore lenaneo le sebetsa feela ho mefuta ea 64-bit ea Windows. Ka mor’a ho khoasolla, bula faele ea ho kenya. Pele o kenya, e tla u susumelletsa hore u kenye phetolelo ea morao-rao ea .NET Framework le Visual C ++ Redistributable Studio.

Haeba liphetolelo tse hlokahalang tsa mananeo ana li le sieo, u lokela ho li kenya. Sethala se ke ke sa sebetsa ntle le bona. Haeba liphetolelo tsa morao-rao tsa mananeo ana li fumaneha, fensetere ea ho qala ea mochine e tla buleha. Ha re tobetse “E latelang”.
Re lumellana le lipehelo tsa tumellano ea laesense mme re khetha tsela eo lenaneo le tla kengoa ho eona.

Joale o lokela ho fana ka tumello ea ho kenya ‘me u emele hore e phethe.
Ha ts’ebetso e phethiloe, fensetere e lumellanang e tla buleha. U ka tsamaisa lenaneo ka mor’a ho instola.

Koetliso ea khoebo ea algorithmic ho TSLab

Tlhophiso ea mofani

Ho theha le ho leka roboto ea khoebo, o hloka ho ba le nalane ea mantsoe a qotsitsoeng. Ho fumana nalane ea mantsoe a qotsitsoeng, o hloka ho theha mofani oa data. Ho menu ea “Data”, khetha ntho ea “Suppliers”.
Ho tla bula tab ea barekisi ba se nang letho. Re hloka ho tobetsa konopo ea “Add”. Ka lebokoseng la puisano le bulang, khetha “Historical Data”. Nakong ena, o hloka ho khetha mofuta oa data bakeng sa mantsoe a qotsitsoeng. Tabeng ena, faele ea mongolo e nang le mantsoe a qotsitsoeng ka theko ea 0.01 e khethiloe. Khoasolla faele e hlokahalang sebakeng sa polokelo.

Khoasolla faele 1.rand.quote.step=0.01_1m.txt.zip. Ha e se e jarollotsoe, fumana faele ka har’a foldara ea ho jarolla ebe u e ntša polokelong. Re khutlela ho TSLab ebe re khetha ntho ea “Suppliers” ho menu ea “Data”.
Fesetere e lumellanang e tla buleha. U hloka ho tobetsa konopo ea “Add”.
Fesetere ea Add Supplier e tla buleha. Ho eona, khetha ntho “Historical data”, ebe o tobetsa “E latelang”.
Fesetereng e latelang, hlakisa lebitso le mofuta oa data oa mofani. Beha lebitso ho TextData le mofuta oa data ho Text Files. Re tobetsa “E latelang”.
Khetha tsela e eang ho morekisi. Tsela ea kamehla ke C:ProgramDataTSLabTSLab 2.1ProvidersText. O ka hlakisa tsela e fapaneng ka ho tobetsa … moleng oa tsela. Re beha tsela ea faele ea rona, ka mor’a moo re beha litekanyetso: 1. Palo ea libaka tsa decimal ke 2. 2. Mohato oa theko o khethoa ka mokhoa o itekanetseng haeba o ka tlaase ho 1. Faele e nang le mohato oa 0.01 le ho hlalosa 1. saena ka litlhophiso tla khetha mohato oa 0.1
Tobetsa ho “Next” konopo. Fesetereng ea Bafani, mofani oa data oa TextData o tla bonahala.

Ho etsa script

Sethala sa TSLab se u lumella ho nts’etsapele li-algorithms tsa khoebo, liteko le ho theha liroboto tsa khoebo – baemeli. Empa pele o theha algorithm ea khoebo, o hloka ho e ngolla script. Ho etsa sena, khetha “Lab” ho menu. Khetha “Scripts” lethathamong le theoha.
Ho tla bula lebokose la puisano, moo re tla tobetsa “Etsa e Ncha”. Fesetereng ea bobeli, kenya lebitso la script ebe o tobetsa “OK”.
Tobetsa habeli konopo ea ho le letšehali ho mongolo o entsoeng bakeng sa ho hlophisoa. Re tla bona mohlophisi oa mongolo oa pono.

Sebaka se seputsoa se nang le mahlakore a mabeli ke “sesebelisoa se rekisoang”. Grey rectangle “Volume 1” – palo ea ts’ebetso e nang le likhetho kapa likonteraka tsa bokamoso bakeng sa nako e itseng. Thibela “Ho koala” ho bonahatsa theko ea ho koala ea bar. Sebaka sa “Graph panel” se etsa sebaka se lumellanang.
Tobetsa ka ho le letona. Khetha “Properties” ho tswa ho menu e theoha. Khetha tab ea Script.
Tlosa “Sebelisa letsatsi ho tloha”. Khetha tab ea “Mehloli”, ‘me ho eona – sesebelisoa. Tobetsa sebakeng sena. Fensetere ea “Khetha li-securities” e tla buleha, eo ho eona u tla hloka ho khetha mofani oa data ea TextData mme u hlalose sesebelisoa – litemana tsa faele ea mongolo 1.rand.quote.step=0.01_1m. Tobetsa “OK” ho netefatsa.

Ka mor’a ho khetha sesebelisoa, tab e nang le setšoantšo sa chate le “Loading” e tla hlaha ka holim’a fensetere. Ka mor’a ho sebetsana le data, lebitso la sesebelisoa se khethiloeng le tla hlaha tabeng ena – 1.rand.quote.step=0.01_1m

Tobetsa “Boloka ‘me u phethe” ka mor’a ho kenya data.
Mongolo ona o etselitsoe ho bonts’a sesebelisoa se chateng. Qetellong, tab ya graph e tla buleha. Li-algorithms tsa khoebo le liakhente tsa khoebo li thehiloe ka mokhoa o ts’oanang. Joalokaha u ka bona, khoebo ea algorithmic ka thuso ea TSLab e fumaneha hoo e batlang e le motho e mong le e mong ‘me ha e hloke koetliso ea pele. Monyetla o ka sehloohong oa TSLab ke hore mosebelisi e mong le e mong a ka qala ho bokella liroboto tsa khoebo kamora matsatsi a 2-3 a ho ithuta sethaleng. Sena se thusoa ke mohlophisi oa pono. Ka thuso ea mohlophisi, o tla ithuta monahano o hlokahalang khoebong ea algorithmic. TSLab e ts’ehetsa puo ea C #, mananeo a mang sethaleng sena a ka tsoela pele ho sebelisoa TSLab API. Leha ho le joalo, ho qoelisoa ka ho eketsehileng khoebong ea algorithmic ho molemo ho tsoela pele ka mananeo a rarahaneng haholoanyane.

stocksharp

Stocksharp ke laebrari ea liroboto tsa khoebo tse ngotsoeng ho C #. Liroboto tsa khoebo li hlophisitsoe tikolohong ea mananeo a Visual Studio. Ka hona, pele u ngola roboto u sebelisa mohloli ona, u tla hloka ho qeta bonyane likhoeli tse tšeletseng u ithuta puo ea lenaneo. Hase bohle ba khonang ho qeta thuto ho fihlela qetellong. Leha ho le joalo, tšebeliso ea sethala sena e nepahetse ka botlalo ts’ebetsong.

WealthLab

WealthLab ke sethala se seng sa ho leka le ho nts’etsapele liroboto tsa khoebo le lits’ebetso ho tsoa ho Fidelity. Ho na le mefuta e ‘meli ea lenaneo: Pro bakeng sa baahi ba US ba nang le ak’haonte ea Fidelity, le Developer bakeng sa motho e mong le e mong. WealthLab e u lumella ho sebelisa lisebelisoa tsa tlhahlobo ea tekheniki ho nts’etsopele ea liroboto, ho amohela matšoao a ho kenya le ho koala tumellano le ho li fetisetsa setsing sa marang-rang. Haeba mohoebi a sa tsebe ho etsa lenaneo, a ka sebelisa mothusi (wizard). Sethala se ipapisitse le lipuo tsa lenaneo la C # le Pascal. Sethala se hula lichate ka mokhoa oa likarolo, likerese tsa Majapane, lichate tsa line, joalo-joalo.
Mosebetsi o ka sehloohong oa lenaneo ke ho ntlafatsa le ho hlahloba maqheka a thehiloeng ho data ea histori. WealthLab e ka ithutoa eseng kapele joalo ka TSLab, empa ka likhoeli tse 2 feela. Puo ea lenaneo e hahelletsoeng e fana ka menyetla e metle ea ho theha maano a khoebo a nang le phaello. Mohoebi a ka hokahanya sethala le sephutheloana sa software sa Quik, se tla lumella ho beha litaelo ntle le marang-rang.

Ke maano afe a sebelisoang bakeng sa khoebo ea algorithmic?

Bakeng sa khoebo ka ho sebelisa li-algorithms ho tlisa liphetho tse bonahalang, o hloka ho khomarela leano le etselitsoeng boemo bo itseng.

1. Leano le Lebeletsoeng . E reretsoe ho fihlela theko e ntle ka ho fetisisa bakeng sa ho kenya transaction bakeng sa phaello e latelang. E sebelisoa haholo ke bahoebi ba ikemetseng.
2. merafo ea data . Ho fumana mekhoa e mecha ea li-algorithms tse ncha. Boitsebiso bo bongata bo bokelloa ka leano lena pele ho teko. Lintlha li batloa ka litlhophiso tsa matsoho.
3. TWAP ke theko e lekantsoeng ea nako. Ho bula litaelo ka linako tse lekanang ka theko e ntle ka ho fetisisa le litheko tsa ho fana.
4. VWAP – theko ea karolelano ea boima ba molumo. Ho bula boemo ka likarolo tse lekanang le molumo o lekanang ka nako e itseng le litheko tse sa phahametseng boleng bo tloaelehileng.
5. Leano la ho phethahatsa . Leano le sebelisetsoang ho fumana letlotlo ka theko e lekantsoeng ka bongata bo boholo. E sebelisoa haholo ke barekisi le lichelete tsa hedge.

Mokhoa oa ho thibela tahlehelo ha o etsa khoebo ea algorithmic, taolo ea kotsi

Ke phoso e kholo ho lumela hore mohoebi oa algorithmic o hloka feela ho etsa roboto ea khoebo. Likotsi tsohle li tlameha ho thibeloa le ho felisoa. Litšitiso tsa motlakase, khokahanyo ea Marang-rang le liphoso tsa lipalo le mananeo li ka lebisa tahlehelong e kholo le ho u amoha chelete ka botlalo. [id-caption id = “attach_12559” align = “aligncenter” wide = “938”]
Mokhoa oa khoebo oa algorithmic o thehiloe joang[/caption] Seva ea litšebeletso tsa motheo moo khoebo ea algorithmic e etsoang e ka ‘na ea hlōleha ka tšohanyetso kapa tsamaiso ea ts’ebetso e ka qala hape ho eona. Ho felisa mathata ka seva, o ka hira seva kapa oa phahamisa ea hau. Haeba sena se sa fumanehe, o hloka ho nka seva ho mofani ea tsitsitseng ea nang le khokahanyo e ntle. Sistimi e lokela ho ba le moeli o fokolang oa matla oa 40-50%. Mathata a khokahanyo a lula a etsahala ho sa lebelloa. U ka lokisa khokahanyo e le hore phapanyetsano e koale maemo ka mor’a hore khokahanyo e lahlehe. Bobolu ba pakete ea data bo lateloa ka li-algorithms tsa ho latela tsa WatchDog. Mekhoa ea khoebo e sebelisoang khoebong ha e ea phethahala ‘me ho kopana ha bona ho ka lebisa liphellong tse fapaneng ka ho feletseng. Lits’ebetsong, liphoso tsa API li ka etsoa. Theko, molumo, boleng ba lotho li ka hlahisoa ka phoso. Hape, khoebo e ka tšoaroa ka mafelo-beke kapa matsatsi a phomolo, leano la khoebo kapa meeli ea akhaonto e hatakeloa.

Ho felisa liphoso tsena, hoa hlokahala ho beha leihlo le ho sekaseka litaelo le meeli ea maano a khoebo e le ho felisa methati e fosahetseng.

Ha ho e-na le boemo ba tšohanyetso, ho hlokahala hore hang-hang u tsebise bohle ba thahasellang ka sena ka SMS, e-mail, manģosa a hang-hang le litsela tse ling tsa puisano. Ho bohlokoa ho ngola ho hloleha ho hong le ho hong ho li-log e le ho thibela ho pheta-pheta ha eona nakong e tlang. Mokhoa oa ho theha chelete e kenang ka khoebo ea algorithmic: https://youtu.be/UeUANvatDdo

Khoebo ea Algo: melemo le mathata

Liroboto tsa khoebo ha li tlas’a mabaka a “batho” a ka amang mosebetsi oa bona: mokhathala, ho senyeha ha maikutlo, le tse ling. Ena ke monyetla o ka sehloohong oa khoebo ea algorithmic. Li-algorithms li latela lenaneo le hlalositsoeng hantle ‘me ha ho mohla li fapohang ho lona. Khoebo ea Algo e na le mefokolo e mengata. Tsena li kenyelletsa, haholo-holo, ho se fumanehe ha tlhahisoleseding ea mofuta ona oa khoebo sebakeng sa sechaba. Mohoebi oa algorithm o tlameha ho ba le tsebo ea ho etsa mananeo, e leng ntho e thata haholo ho litsebi tse ngata tsa lichelete. Haeba ‘maraka o fetoha, o tla tlameha ho fetola algorithm ka ho feletseng. Ka ho ngola roboto ea khoebo, phoso e ka etsoa e tla lebisa algorithm eohle tseleng e fosahetseng, ‘me sena se tla lebisa tahlehelong ea chelete.
Khoebo ea algorithmic ke mofuta o rarahaneng oa khoebo oa phapanyetsano o hlokang tsebo eseng feela khoebong, empa hape le lipalo le mananeo. Hoa hlokahala eseng feela ho khona ho theha algorithm e lakatsehang, empa hape le ho thibela mathata a khokahano, liphoso tsa li-algorithms le khoutu ea lenaneo. U lokela ho nahana ka hloko pele u etsa qeto ea ho rekisa ka tsela ena. Leha ho le joalo, ha a se a e tseba le ho e sebelisa ka nepo ts’ebetsong, mohoebi o tla fumana keketseho e kholo ea chelete le ho nolofatsa mosebetsi oa hae.