અલ્ગો ટ્રેડિંગ: તેનો સાર, વેપારની વ્યૂહરચના અને જોખમો

હાલમાં, એક્સચેન્જો પરની મોટાભાગની કામગીરી ખાસ રોબોટ્સનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવે છે, જેમાં વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સ એમ્બેડ કરવામાં આવે છે. આ યુક્તિને અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ કહેવામાં આવે છે. આ તાજેતરના દાયકાઓનો એક વલણ છે જેણે બજારને ઘણી રીતે બદલ્યું છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ શું છે?

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનું મુખ્ય સ્વરૂપ HFT ટ્રેડિંગ છે. મુદ્દો એ છે કે ટ્રાન્ઝેક્શન તરત જ પૂર્ણ કરવું. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, આ પ્રકાર તેના મુખ્ય ફાયદા – ઝડપનો ઉપયોગ કરે છે. અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગની વિભાવનાની બે મુખ્ય વ્યાખ્યાઓ છે:

• અલ્ગો ટ્રેડિંગ. એક ઓટોસિસ્ટમ જે તેને આપેલ અલ્ગોરિધમમાં વેપારી વિના વેપાર કરી શકે છે. બજારના ઓટો-એનાલિસિસ અને ઓપનિંગ પોઝિશનને કારણે સીધો નફો મેળવવા માટે સિસ્ટમ જરૂરી છે. આ અલ્ગોરિધમને “ટ્રેડિંગ રોબોટ” અથવા “સલાહકાર” પણ કહેવામાં આવે છે.
• અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ. બજારમાં મોટા ઓર્ડરનો અમલ, જ્યારે તે આપોઆપ ભાગોમાં વિભાજિત થાય છે અને નિર્દિષ્ટ નિયમો અનુસાર ધીમે ધીમે ખોલવામાં આવે છે. આ સિસ્ટમનો ઉપયોગ વ્યવહારો કરતી વખતે વેપારીઓના મેન્યુઅલ લેબરની સુવિધા માટે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો 100 હજાર શેર ખરીદવાનું કાર્ય છે, અને તમારે ઓર્ડર ફીડમાં ધ્યાન આકર્ષિત કર્યા વિના, એક જ સમયે 1-3 શેર પર પોઝિશન્સ ખોલવાની જરૂર છે.

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ એ વેપારીઓ દ્વારા કરવામાં આવતી રોજિંદી કામગીરીનું ઓટોમેશન છે, જે સ્ટોક માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવા, ગાણિતિક મોડલ્સની ગણતરી કરવા અને સંપૂર્ણ વ્યવહારો કરવા માટે જરૂરી સમય ઘટાડે છે. સિસ્ટમ બજારની કામગીરીમાં માનવ પરિબળની ભૂમિકાને પણ દૂર કરે છે (લાગણીઓ, અનુમાન, “વેપારીની અંતઃપ્રેરણા”), જે કેટલીકવાર સૌથી આશાસ્પદ વ્યૂહરચનાની નફાકારકતાને પણ નકારે છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગના ઉદભવનો ઇતિહાસ

1971 એ અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનો પ્રારંભિક બિંદુ માનવામાં આવે છે (તે પ્રથમ ઓટોમેટિક ટ્રેડિંગ સિસ્ટમ NASDAQ સાથે એકસાથે દેખાયો). 1998 માં, યુએસ સિક્યોરિટીઝ કમિશન (SEC) એ સત્તાવાર રીતે ઇલેક્ટ્રોનિક ટ્રેડિંગ પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપી. પછી ઉચ્ચ તકનીકોની વાસ્તવિક સ્પર્ધા શરૂ થઈ. અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગના વિકાસમાં નીચેની નોંધપાત્ર ક્ષણો, જે ઉલ્લેખનીય છે:

• 2000 ના દાયકાની શરૂઆતમાં. સ્વચાલિત વ્યવહારો માત્ર થોડી સેકંડમાં પૂર્ણ થઈ ગયા. રોબોટ્સનો બજાર હિસ્સો 10% કરતા ઓછો હતો.
• વર્ષ 2009. ઓર્ડર એક્ઝેક્યુશનની ઝડપ ઘણી વખત ઘટાડવામાં આવી હતી, જે ઘણી મિલીસેકન્ડ સુધી પહોંચી હતી. ટ્રેડિંગ આસિસ્ટન્ટ્સનો હિસ્સો 60% સુધી વધી ગયો છે.
• 2012 અને તેનાથી આગળ. એક્સચેન્જો પરની ઘટનાઓની અણધારીતાને કારણે મોટાભાગના સોફ્ટવેરના કઠોર અલ્ગોરિધમ્સમાં મોટી સંખ્યામાં ભૂલો આવી છે. આનાથી સ્વચાલિત ટ્રેડિંગના વોલ્યુમમાં કુલના 50% સુધીનો ઘટાડો થયો. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ટેક્નોલોજી વિકસાવવામાં આવી રહી છે અને તેને રજૂ કરવામાં આવી રહી છે.

આજે, ઉચ્ચ-આવર્તન વેપાર હજુ પણ સંબંધિત છે. ઘણી નિયમિત કામગીરીઓ (ઉદાહરણ તરીકે, માર્કેટ સ્કેલિંગ) આપમેળે કરવામાં આવે છે, જે વેપારીઓ પરના બોજને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે. જો કે, મશીન હજી સુધી વ્યક્તિની જીવંત બુદ્ધિ અને વિકસિત અંતર્જ્ઞાનને સંપૂર્ણપણે બદલી શક્યું નથી. આ ખાસ કરીને સાચું છે જ્યારે નોંધપાત્ર આર્થિક આંતરરાષ્ટ્રીય સમાચારોના પ્રકાશનને કારણે શેરબજારની અસ્થિરતા મજબૂત રીતે વધે છે. આ સમયગાળા દરમિયાન, રોબોટ્સ પર આધાર ન રાખવાની ખૂબ ભલામણ કરવામાં આવે છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગના ફાયદા અને ગેરફાયદા

અલ્ગોરિધમના ફાયદાઓ મેન્યુઅલ ટ્રેડિંગના તમામ ગેરફાયદા છે. માનવી લાગણીઓથી સહેલાઈથી પ્રભાવિત થઈ જાય છે, પણ રોબોટ્સ એવું નથી. રોબોટ એલ્ગોરિધમ અનુસાર સખત રીતે વેપાર કરશે. જો સોદો ભવિષ્યમાં નફો કરી શકે છે, તો રોબોટ તેને તમારી પાસે લાવશે. ઉપરાંત, વ્યક્તિ હંમેશા તેની પોતાની ક્રિયાઓ પર સંપૂર્ણ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં સક્ષમ નથી અને સમય સમય પર તેને આરામની જરૂર છે. રોબોટ્સ આવી ખામીઓથી વંચિત છે. પરંતુ તેમની પોતાની અને તેમની વચ્ચે છે:

• ગાણિતીક નિયમોના કડક પાલનને કારણે, રોબોટ બજારની બદલાતી પરિસ્થિતિઓને અનુકૂલિત થઈ શકતો નથી;
• અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગની જટિલતા અને તૈયારી માટેની ઉચ્ચ આવશ્યકતાઓ;
• રજૂ કરેલા અલ્ગોરિધમ્સની ભૂલો કે જે રોબોટ પોતે શોધી શકતો નથી (આ, અલબત્ત, પહેલેથી જ એક માનવ પરિબળ છે, પરંતુ વ્યક્તિ તેની ભૂલોને શોધી અને સુધારી શકે છે, જ્યારે રોબોટ્સ હજી સુધી આ કરવા માટે સક્ષમ નથી).

તમારે ટ્રેડિંગ પર પૈસા કમાવવાની એકમાત્ર સંભવિત રીત તરીકે ટ્રેડિંગ રોબોટ્સને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ નહીં, કારણ કે છેલ્લા 30 વર્ષોમાં ઓટોમેટિક ટ્રેડિંગ અને મેન્યુઅલ ટ્રેડિંગની નફાકારકતા લગભગ સમાન બની ગઈ છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનો સાર

અલ્ગો ટ્રેડર્સ (બીજું નામ – ક્વોન્ટમ ટ્રેડર્સ) માત્ર સંભાવનાના સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરે છે કે કિંમતો જરૂરી શ્રેણીમાં આવે છે. ગણતરી અગાઉની કિંમત શ્રેણી અથવા કેટલાક નાણાકીય સાધનો પર આધારિત છે. બજારના વર્તનમાં ફેરફાર સાથે નિયમો બદલાશે.
અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડર્સ હંમેશા બજારની બિનકાર્યક્ષમતા, ઇતિહાસમાં રિકરિંગ ક્વોટ્સની પેટર્ન અને ભાવિ રિકરિંગ ક્વોટ્સની ગણતરી કરવાની ક્ષમતા શોધતા હોય છે. તેથી, અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનો સાર ખુલ્લી સ્થિતિ અને રોબોટ્સના જૂથો પસંદ કરવાના નિયમોમાં રહેલો છે. પસંદગી આ હોઈ શકે છે:

• મેન્યુઅલ – સંશોધક દ્વારા ગાણિતિક અને ભૌતિક મોડેલોના આધારે અમલ હાથ ધરવામાં આવે છે;
• સ્વચાલિત – પ્રોગ્રામમાં નિયમો અને પરીક્ષણોની સામૂહિક ગણતરી માટે જરૂરી;
• આનુવંશિક – અહીં નિયમો એક પ્રોગ્રામ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યા છે જેમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિના તત્વો છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ વિશેના અન્ય વિચારો અને યુટોપિયા કાલ્પનિક છે. રોબોટ્સ પણ 100% ગેરંટી સાથે ભવિષ્યની “આગાહી” કરી શકતા નથી. બજાર એટલું બિનકાર્યક્ષમ ન હોઈ શકે કે ત્યાં નિયમોનો સમૂહ હોય જે રોબોટ્સને ગમે ત્યારે, ગમે ત્યાં લાગુ પડે. મોટી રોકાણ કંપનીઓ કે જેઓ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે (ઉદાહરણ તરીકે, રેનેસેન્સ ટેક્નોલોજી, સિટાડેલ, વર્તુ), ત્યાં હજારો સાધનોને આવરી લેતા ટ્રેડિંગ રોબોટ્સના સેંકડો જૂથો (પરિવારો) છે. તે આ પદ્ધતિ છે, જે એલ્ગોરિધમનું વૈવિધ્યકરણ છે, જે તેમને દૈનિક નફો લાવે છે.

અલ્ગોરિધમ્સના પ્રકાર

એલ્ગોરિધમ એ ચોક્કસ કાર્ય કરવા માટે રચાયેલ સ્પષ્ટ સૂચનાઓનો સમૂહ છે. નાણાકીય બજારમાં, વપરાશકર્તા અલ્ગોરિધમ્સ કમ્પ્યુટર્સ દ્વારા ચલાવવામાં આવે છે. નિયમોનો સમૂહ બનાવવા માટે, ભાવ, વોલ્યુમ અને ભાવિ વ્યવહારોના અમલના સમય પરના ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે. સ્ટોક અને ચલણ બજારોમાં અલ્ગો ટ્રેડિંગને ચાર મુખ્ય પ્રકારોમાં વહેંચવામાં આવે છે:

• આંકડાકીય. આ પદ્ધતિ વેપારની તકોને ઓળખવા માટે ઐતિહાસિક સમય શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને આંકડાકીય વિશ્લેષણ પર આધારિત છે.
• ઓટો. આ વ્યૂહરચનાનો હેતુ એવા નિયમો બનાવવાનો છે જે બજારના સહભાગીઓને વ્યવહારોના જોખમને ઘટાડવાની મંજૂરી આપે.
• એક્ઝિક્યુટિવ. આ પદ્ધતિ ટ્રેડ ઓર્ડર ખોલવા અને બંધ કરવા સંબંધિત ચોક્કસ કાર્યો કરવા માટે બનાવવામાં આવી હતી.
• સીધું. આ ટેક્નોલોજીનો ઉદ્દેશ્ય માર્કેટ સુધી પહોંચની મહત્તમ ઝડપ મેળવવા અને એલ્ગોરિધમિક ટ્રેડર્સના ટ્રેડિંગ ટર્મિનલ સાથે પ્રવેશ અને જોડાણની કિંમત ઘટાડવાનો છે.

ઉચ્ચ-આવર્તન અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગને મિકેનાઇઝ્ડ ટ્રેડિંગ માટે અલગ વિસ્તાર તરીકે સિંગલ આઉટ કરી શકાય છે. આ કેટેગરીની મુખ્ય લાક્ષણિકતા ઓર્ડર બનાવવાની ઉચ્ચ આવર્તન છે: વ્યવહારો મિલિસેકંડમાં પૂર્ણ થાય છે. આ અભિગમ મહાન લાભો પ્રદાન કરી શકે છે, પરંતુ તે ચોક્કસ જોખમો પણ વહન કરે છે.

ઓટોમેટેડ ટ્રેડિંગ: રોબોટ્સ અને નિષ્ણાત સલાહકારો

1997માં, વિશ્લેષક તુષાર ચંદે તેમના પુસ્તક “બિયોન્ડ ટેકનિકલ એનાલિસિસ” (મૂળમાં “બિયોન્ડ ટેકનિકલ એનાલિસિસ” તરીકે ઓળખાતા)માં સૌપ્રથમ મિકેનિકલ ટ્રેડિંગ સિસ્ટમ (MTS)નું વર્ણન કર્યું હતું. આ સિસ્ટમને ટ્રેડિંગ રોબોટ અથવા ચલણ વ્યવહારો પર સલાહકાર કહેવામાં આવે છે. આ સોફ્ટવેર મોડ્યુલ છે જે બજાર પર નજર રાખે છે, વેપારના ઓર્ડર જારી કરે છે અને આ ઓર્ડરના અમલને નિયંત્રિત કરે છે. બે પ્રકારના રોબોટ ટ્રેડિંગ પ્રોગ્રામ છે:

• સ્વચાલિત “માંથી” અને “થી” – તેઓ વેપાર પર સ્વતંત્ર સ્વતંત્ર નિર્ણયો લેવામાં સક્ષમ છે;
• જે વેપારીને મેન્યુઅલી સોદો ખોલવાનો સંકેત આપે છે, તેઓ પોતે ઓર્ડર મોકલતા નથી.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગના કિસ્સામાં, ફક્ત 1લા પ્રકારનો રોબોટ અથવા સલાહકાર ગણવામાં આવે છે, અને તેનું “સુપર કાર્ય” તે વ્યૂહરચનાઓનું અમલીકરણ છે જે મેન્યુઅલી ટ્રેડિંગ કરતી વખતે શક્ય નથી.

પુનરુજ્જીવન સંસ્થા ઇક્વલ્ટીઝ ફંડ એ સૌથી મોટું ખાનગી ફંડ છે જે અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનો ઉપયોગ કરે છે. તે USA માં Renaissance Technologies LLC દ્વારા ખોલવામાં આવ્યું હતું, જેની સ્થાપના 1982 માં જેમ્સ હેરિસ સિમોન્સ દ્વારા કરવામાં આવી હતી. ફાઇનાન્સિયલ ટાઇમ્સે પાછળથી સિમોન્સને “સૌથી હોશિયાર અબજોપતિ” તરીકે ઓળખાવ્યા.

ટ્રેડિંગ રોબોટ્સ કેવી રીતે બનાવવામાં આવે છે?

શેરબજારમાં અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા રોબોટ્સ વિશિષ્ટ કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ છે. તેમનો વિકાસ શરૂ થાય છે, સૌ પ્રથમ, વ્યૂહરચનાઓ સહિત, રોબોટ્સ જે કાર્યો કરશે તેની સ્પષ્ટ યોજનાના દેખાવ સાથે. પ્રોગ્રામર-વેપારીનો સામનો કરવો એ એક અલ્ગોરિધમ બનાવવાનું છે જે તેના જ્ઞાન અને વ્યક્તિગત પસંદગીઓને ધ્યાનમાં લે છે. અલબત્ત, વ્યવહારોને સ્વચાલિત કરતી સિસ્ટમની તમામ ઘોંઘાટને અગાઉથી સ્પષ્ટપણે સમજવી જરૂરી છે. તેથી, શિખાઉ વેપારીઓને તેમના પોતાના પર TC અલ્ગોરિધમ બનાવવાની ભલામણ કરવામાં આવતી નથી. ટ્રેડિંગ રોબોટ્સના તકનીકી અમલીકરણ માટે, તમારે ઓછામાં ઓછી એક પ્રોગ્રામિંગ ભાષા જાણવાની જરૂર છે. પ્રોગ્રામ્સ લખવા માટે mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab નો ઉપયોગ કરો.
પ્રોગ્રામ કરવાની ક્ષમતા વેપારીઓને ઘણા ફાયદા આપે છે:

• ડેટાબેઝ બનાવવાની ક્ષમતા;
• લોંચ અને ટેસ્ટ સિસ્ટમ્સ;
• ઉચ્ચ-આવર્તન વ્યૂહરચનાઓનું વિશ્લેષણ કરો;
• ઝડપથી ભૂલો ઠીક કરો.

દરેક ભાષા માટે ઘણી ઉપયોગી ઓપન સોર્સ લાઇબ્રેરીઓ અને પ્રોજેક્ટ્સ છે. સૌથી મોટા અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ પ્રોજેક્ટ્સમાંનો એક ક્વોન્ટલિબ છે, જે C++ માં બનેલો છે. જો તમારે ઉચ્ચ-આવર્તન અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરવા માટે Currenex, LMAX, Integral અથવા અન્ય લિક્વિડિટી પ્રદાતાઓ સાથે સીધા જ કનેક્ટ થવાની જરૂર હોય, તો તમારે Java માં કનેક્શન API લખવામાં નિપુણ હોવું આવશ્યક છે. પ્રોગ્રામિંગ કૌશલ્યની ગેરહાજરીમાં, સરળ યાંત્રિક ટ્રેડિંગ સિસ્ટમ્સ બનાવવા માટે વિશિષ્ટ અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ પ્રોગ્રામ્સનો ઉપયોગ કરવો શક્ય છે. આવા પ્લેટફોર્મના ઉદાહરણો:

• TSLab;
• whelthlab;
• મેટાટ્રેડર;
• S#.સ્ટુડિયો;
• મલ્ટિચાર્ટ્સ;
• વેપાર મથક

શેરબજારમાં અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ

સ્ટોક અને ફ્યુચર્સ માર્કેટ ઓટોમેટેડ સિસ્ટમ્સ માટે પૂરતી તકો પૂરી પાડે છે, પરંતુ ખાનગી રોકાણકારો કરતાં મોટા ફંડ્સમાં અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ વધુ સામાન્ય છે. શેરબજારમાં વિવિધ પ્રકારના અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ છે:

• તકનીકી વિશ્લેષણ પર આધારિત સિસ્ટમ. વલણો, બજારની હિલચાલને ઓળખવા માટે બજારની બિનકાર્યક્ષમતા અને કેટલાક સૂચકાંકોનો ઉપયોગ કરવા માટે બનાવેલ છે. ઘણીવાર આ વ્યૂહરચનાનો હેતુ શાસ્ત્રીય તકનીકી વિશ્લેષણની પદ્ધતિઓમાંથી નફો મેળવવાનો હોય છે.
• જોડી અને બાસ્કેટ ટ્રેડિંગ. સિસ્ટમ બે અથવા વધુ સાધનોના ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરે છે (તેમાંથી એક “માર્ગદર્શિકા” છે, એટલે કે તેમાં પ્રથમ ફેરફારો થાય છે, અને પછી 2જી અને ત્યારબાદના સાધનો ખેંચાય છે) પ્રમાણમાં ઊંચી ટકાવારી સાથે, પરંતુ 1 ની બરાબર નથી. જો સાધન આપેલ માર્ગમાંથી ભટકશે, તો તે કદાચ તેના જૂથમાં પાછો આવશે. આ વિચલનને ટ્રૅક કરીને, અલ્ગોરિધમ વેપાર કરી શકે છે અને માલિક માટે નફો કરી શકે છે.
• માર્કેટમેકિંગ. આ બીજી વ્યૂહરચના છે જેનું કાર્ય માર્કેટ લિક્વિડિટી જાળવવાનું છે. જેથી કરીને કોઈપણ સમયે ખાનગી વેપારી અથવા હેજ ફંડ ટ્રેડિંગ સાધન ખરીદી કે વેચી શકે. બજાર નિર્માતાઓ તેમના નફાનો ઉપયોગ વિવિધ સાધનોની માંગ અને એક્સચેન્જમાંથી નફો મેળવવા માટે પણ કરી શકે છે. પરંતુ આ ઝડપી ટ્રાફિક અને માર્કેટ ડેટાના આધારે વિશેષ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ અટકાવતું નથી.
• આગળ દોડવું. આવી સિસ્ટમના ભાગ રૂપે, ટૂલ્સનો ઉપયોગ વ્યવહારોના વોલ્યુમનું વિશ્લેષણ કરવા અને મોટા ઓર્ડરને ઓળખવા માટે થાય છે. એલ્ગોરિધમ ધ્યાનમાં લે છે કે મોટા ઓર્ડરો કિંમતને પકડી રાખશે અને વિરુદ્ધ દિશામાં વિપરીત વેપાર દેખાશે. ઓર્ડર બુક્સ અને ફીડ્સમાં બજારના ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની ઝડપને કારણે, તેઓ અસ્થિરતાનો સામનો કરશે, અન્ય સહભાગીઓને આગળ વધારવાનો પ્રયાસ કરશે અને ખૂબ મોટા ઓર્ડર્સ એક્ઝિક્યુટ કરતી વખતે થોડી અસ્થિરતા સ્વીકારશે.
• આર્બિટ્રેશન. આ નાણાકીય સાધનોનો ઉપયોગ કરીને એક વ્યવહાર છે, તેમની વચ્ચેનો સહસંબંધ એકની નજીક છે. એક નિયમ તરીકે, આવા સાધનોમાં સૌથી નાના વિચલનો હોય છે. સિસ્ટમ સંબંધિત સાધનો માટે ભાવમાં ફેરફારનું નિરીક્ષણ કરે છે અને કિંમતોને સમાન બનાવવા માટે આર્બિટ્રેજ કામગીરી કરે છે. ઉદાહરણ: એક જ કંપનીના 2 વિવિધ પ્રકારના શેર લેવામાં આવે છે, જે 100% સહસંબંધ સાથે સુમેળમાં બદલાય છે. અથવા સમાન શેર લો, પરંતુ વિવિધ બજારોમાં. એક વિનિમય પર, તે બીજા કરતા થોડો વહેલો વધશે / ઘટશે. આ ક્ષણને 1લીએ “પકડ્યા” પછી, તમે 2જીએ સોદા ખોલી શકો છો.
• વોલેટિલિટી ટ્રેડિંગ. આ ટ્રેડિંગનો સૌથી જટિલ પ્રકાર છે, જે વિવિધ પ્રકારના વિકલ્પો ખરીદવા અને ચોક્કસ સાધનની અસ્થિરતામાં વધારાની અપેક્ષા પર આધારિત છે. આ અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ માટે ઘણી બધી કમ્પ્યુટિંગ શક્તિ અને નિષ્ણાતોની ટીમની જરૂર છે. અહીં, શ્રેષ્ઠ દિમાગ વિવિધ સાધનોનું વિશ્લેષણ કરે છે, તેમાંથી કયું અસ્થિરતા વધારી શકે છે તે વિશે આગાહી કરે છે. તેઓ તેમની વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ રોબોટ્સમાં મૂકે છે, અને તેઓ યોગ્ય સમયે આ સાધનો પર વિકલ્પો ખરીદે છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગના જોખમો

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગનો પ્રભાવ તાજેતરના સમયમાં નોંધપાત્ર રીતે વધ્યો છે. સ્વાભાવિક રીતે, નવી ટ્રેડિંગ પદ્ધતિઓ ચોક્કસ જોખમો ધરાવે છે જેની અગાઉ અપેક્ષા ન હતી. HFT વ્યવહારો ખાસ કરીને જોખમો સાથે આવે છે જેને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે.
એલ્ગોરિધમ્સ સાથે કામ કરતી વખતે સૌથી ખતરનાક:

• ભાવની હેરાફેરી. વ્યક્તિગત સાધનોને સીધી અસર કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ ગોઠવી શકાય છે. અહીંના પરિણામો ખૂબ જ ખતરનાક હોઈ શકે છે. 2013 માં, વૈશ્વિક BATS માર્કેટ પર ટ્રેડિંગના 1લા દિવસે, કંપનીની સિક્યોરિટીઝના મૂલ્યમાં વાસ્તવિક ઘટાડો થયો હતો. માત્ર 10 સેકન્ડમાં, કિંમત $15 થી ઘટીને માત્ર બે સેન્ટ થઈ ગઈ. તેનું કારણ રોબોટની પ્રવૃત્તિ હતી, જેને શેરના ભાવ ઘટાડવા માટે જાણીજોઈને પ્રોગ્રામ કરવામાં આવ્યો હતો. આ નીતિ અન્ય સહભાગીઓને ગેરમાર્ગે દોરી શકે છે અને એક્સચેન્જ પરની પરિસ્થિતિને મોટા પ્રમાણમાં વિકૃત કરી શકે છે.
• કાર્યકારી મૂડીનો પ્રવાહ. જો બજારમાં તણાવપૂર્ણ પરિસ્થિતિ હોય, તો રોબોટ્સનો ઉપયોગ કરનારા સહભાગીઓ વેપારને સ્થગિત કરે છે. મોટાભાગના ઓર્ડર ઓટો-સલાહકારો તરફથી આવતા હોવાથી, ત્યાં વૈશ્વિક આઉટફ્લો છે, જે તરત જ તમામ અવતરણને નીચે લાવે છે. આવા વિનિમય “સ્વિંગ” ના પરિણામો ખૂબ ગંભીર હોઈ શકે છે. તદુપરાંત, તરલતાનો પ્રવાહ વ્યાપક ગભરાટનું કારણ બની રહ્યો છે જે મુશ્કેલ પરિસ્થિતિને વધુ તીવ્ર બનાવશે.
• વોલેટિલિટીમાં તીવ્ર વધારો થયો છે. કેટલીકવાર તમામ વિશ્વ બજારોમાં સંપત્તિના મૂલ્યમાં બિનજરૂરી વધઘટ થાય છે. તે ભાવમાં તીવ્ર વધારો અથવા આપત્તિજનક ઘટાડો હોઈ શકે છે. આ સ્થિતિને અચાનક નિષ્ફળતા કહેવામાં આવે છે. ઘણીવાર વધઘટનું કારણ ઉચ્ચ-આવર્તન રોબોટ્સનું વર્તન છે, કારણ કે બજારના સહભાગીઓની કુલ સંખ્યામાં તેમનો હિસ્સો ઘણો મોટો છે.
• ખર્ચમાં વધારો. મોટી સંખ્યામાં યાંત્રિક સલાહકારોને તેમની તકનીકી ક્ષમતાઓમાં સતત સુધારો કરવાની જરૂર છે. પરિણામે, ટેરિફ નીતિ બદલાઈ રહી છે, જે, અલબત્ત, વેપારીઓના ફાયદા માટે નથી.
• ઓપરેશનલ જોખમ. એકસાથે મોટી સંખ્યામાં આવતા ઓર્ડરો વિશાળ ક્ષમતાના સર્વરોને ઓવરલોડ કરી શકે છે. તેથી, કેટલીકવાર સક્રિય વેપારના ટોચના સમયગાળા દરમિયાન, સિસ્ટમ કાર્ય કરવાનું બંધ કરે છે, તમામ મૂડી પ્રવાહ સ્થગિત થાય છે, અને સહભાગીઓને મોટું નુકસાન થાય છે.
• બજારની આગાહીનું સ્તર ઘટે છે. ટ્રાન્ઝેક્શનની કિંમતો પર રોબોટની નોંધપાત્ર અસર છે. આને કારણે, આગાહીની ચોકસાઈ ઓછી થાય છે અને મૂળભૂત વિશ્લેષણના પાયા નબળો પડે છે. તેમજ ઓટો સહાયકો પરંપરાગત વેપારીઓને સારા ભાવથી વંચિત રાખે છે.

રોબોટ્સ ધીમે ધીમે બજારના સામાન્ય સહભાગીઓને બદનામ કરી રહ્યા છે અને આ ભવિષ્યમાં મેન્યુઅલ કામગીરીનો સંપૂર્ણ અસ્વીકાર તરફ દોરી જાય છે. પરિસ્થિતિ એલ્ગોરિધમ્સની સિસ્ટમની સ્થિતિને મજબૂત બનાવશે, જે તેમની સાથે સંકળાયેલા જોખમોમાં વધારો તરફ દોરી જશે.

અલ્ગોરિધમિક ફોરેક્સ ટ્રેડિંગ

અલ્ગોરિધમિક ફોરેન એક્સચેન્જ ટ્રેડિંગની વૃદ્ધિ મોટાભાગે પ્રક્રિયાઓના ઓટોમેશન અને સોફ્ટવેર એલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને વિદેશી વિનિમય વ્યવહારો કરવા માટેના સમયમાં ઘટાડો થવાને કારણે છે. આ ઓપરેટિંગ ખર્ચમાં પણ ઘટાડો કરે છે. ફોરેક્સ મુખ્યત્વે તકનીકી વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ પર આધારિત રોબોટ્સનો ઉપયોગ કરે છે. અને સૌથી સામાન્ય ટર્મિનલ મેટાટ્રેડર પ્લેટફોર્મ હોવાથી, પ્લેટફોર્મ ડેવલપર્સ દ્વારા પ્રદાન કરવામાં આવતી MQL પ્રોગ્રામિંગ ભાષા રોબોટ્સ લખવાની સૌથી સામાન્ય પદ્ધતિ બની ગઈ છે.

જથ્થાત્મક વેપાર

જથ્થાત્મક વેપાર એ વેપારની દિશા છે, જેનો હેતુ એક મોડેલ બનાવવાનો છે જે વિવિધ નાણાકીય સંપત્તિઓની ગતિશીલતાનું વર્ણન કરે છે અને તમને સચોટ આગાહી કરવા દે છે. જથ્થાના વેપારીઓ, જેને ક્વોન્ટમ ટ્રેડર્સ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તેઓ સામાન્ય રીતે તેમના ક્ષેત્રમાં ઉચ્ચ શિક્ષિત હોય છે: અર્થશાસ્ત્રીઓ, ગણિતશાસ્ત્રીઓ, પ્રોગ્રામરો. ક્વોન્ટમ વેપારી બનવા માટે, તમારે ઓછામાં ઓછું ગાણિતિક આંકડા અને અર્થમિતિશાસ્ત્રની મૂળભૂત બાબતો જાણવી આવશ્યક છે.

ઉચ્ચ આવર્તન અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ/HFT ટ્રેડિંગ

ઓટોમેટેડ ટ્રેડિંગનું આ સૌથી સામાન્ય સ્વરૂપ છે. આ પદ્ધતિની વિશેષતા એ છે કે વ્યવહારો વિવિધ સાધનોમાં ઊંચી ઝડપે એક્ઝિક્યુટ કરી શકાય છે, જેમાં પોઝિશન બનાવવા/બંધ કરવાનું ચક્ર એક સેકન્ડમાં પૂર્ણ થાય છે.

HFT વ્યવહારો માનવો પર કમ્પ્યુટરનો મુખ્ય ફાયદો – મેગા-હાઈ સ્પીડનો ઉપયોગ કરે છે.

એવું માનવામાં આવે છે કે આ વિચારના લેખક સ્ટીફન સોન્સન છે, જેમણે ડી. વ્હિટકોમ્બ અને ડી. હોક્સ સાથે મળીને 1989માં વિશ્વનું પ્રથમ ઓટોમેટિક ટ્રેડિંગ ડિવાઇસ (ઓટોમેટિક ટ્રેડિંગ ડેસ્ક) બનાવ્યું હતું. જોકે ટેક્નોલોજીનો ઔપચારિક વિકાસ 1998માં જ શરૂ થયો હતો, જ્યારે અમેરિકન એક્સચેન્જો પર ઇલેક્ટ્રોનિક પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ મંજૂર કરવામાં આવ્યો હતો.

HFT ટ્રેડિંગના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો

આ વેપાર નીચેના વ્હેલ પર આધારિત છે:

• હાઇ-ટેક સિસ્ટમ્સનો ઉપયોગ 1-3 મિલિસેકન્ડના સ્તરે પોઝિશનના અમલનો સમયગાળો રાખે છે;
• કિંમતો અને માર્જિનમાં સૂક્ષ્મ ફેરફારોથી નફો;
• મોટા પાયે હાઇ-સ્પીડ વ્યવહારોનો અમલ અને સૌથી નીચા વાસ્તવિક સ્તરે નફો, જે ક્યારેક એક ટકા કરતાં પણ ઓછો હોય છે (HFT ની સંભવિતતા પરંપરાગત વ્યૂહરચના કરતાં ઘણી ગણી વધારે છે);
• તમામ પ્રકારના આર્બિટ્રેજ વ્યવહારોની અરજી;
• ટ્રેડિંગ દિવસ દરમિયાન વ્યવહારો સખત રીતે કરવામાં આવે છે, દરેક સત્રના વ્યવહારોનું પ્રમાણ હજારો સુધી પહોંચી શકે છે.

ઉચ્ચ આવર્તન ટ્રેડિંગ વ્યૂહરચના

અહીં તમે કોઈપણ અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ વ્યૂહરચનાનો ઉપયોગ કરી શકો છો, પરંતુ તે જ સમયે મનુષ્યો માટે અગમ્ય ઝડપે વેપાર કરો. અહીં HFT વ્યૂહરચનાના કેટલાક ઉદાહરણો છે:

• ઉચ્ચ પ્રવાહિતા સાથે પૂલની ઓળખ. આ ટેક્નોલોજીનો હેતુ નાના પરીક્ષણ વ્યવહારો ખોલીને છુપાયેલા (“ડાર્ક”) અથવા બલ્ક ઓર્ડરને શોધવાનો છે. ધ્યેય વોલ્યુમ પુલ દ્વારા પેદા થતી મજબૂત ચળવળનો સામનો કરવાનો છે.
• ઇલેક્ટ્રોનિક બજારની રચના. બજારમાં પ્રવાહિતા વધારવાની પ્રક્રિયામાં, સ્પ્રેડમાં ટ્રેડિંગ દ્વારા નફો પ્રાપ્ત થાય છે. સામાન્ય રીતે, જ્યારે સ્ટોક એક્સચેન્જ પર ટ્રેડિંગ થાય છે, ત્યારે સ્પ્રેડ પહોળો થશે. જો બજાર નિર્માતા પાસે સંતુલન જાળવી શકે તેવા ગ્રાહકો નથી, તો ઉચ્ચ-આવર્તન વેપારીઓએ સાધનની સપ્લાય અને માંગને આવરી લેવા માટે તેમના પોતાના ભંડોળનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ. એક્સચેન્જો અને ECN ઓપરેટિંગ ખર્ચ પર પુરસ્કાર તરીકે ડિસ્કાઉન્ટ આપશે.
• ફ્રન્ટરનિંગ. નામનો અનુવાદ “આગળ દોડો” તરીકે થાય છે. આ વ્યૂહરચના વર્તમાન ખરીદ અને વેચાણ ઓર્ડર, એસેટ લિક્વિડિટી અને સરેરાશ ઓપન ઇન્ટરેસ્ટના વિશ્લેષણ પર આધારિત છે. આ પદ્ધતિનો સાર એ છે કે મોટા ઓર્ડરને શોધી કાઢો અને તમારા પોતાના નાનાને થોડી વધુ કિંમતે મૂકો. ઓર્ડર એક્ઝિક્યુટ થયા પછી, એલ્ગોરિધમ બીજા ઊંચા ઓર્ડરને સેટ કરવા માટે અન્ય મોટા ઓર્ડરની આસપાસ કિંમતમાં વધઘટની ઉચ્ચ સંભાવનાનો ઉપયોગ કરે છે.
• વિલંબિત આર્બિટ્રેશન. આ વ્યૂહરચના સર્વર્સની ભૌગોલિક નિકટતા અથવા મુખ્ય સાઇટ્સ સાથે મોંઘા સીધા જોડાણોના સંપાદનને કારણે ડેટાના વિનિમયની સક્રિય ઍક્સેસનો લાભ લે છે. તે મોટાભાગે ચલણ નિયમનકારો પર આધાર રાખતા વેપારીઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે.
• આંકડાકીય આર્બિટ્રેજ. ઉચ્ચ-આવર્તન વેપારની આ પદ્ધતિ પ્લેટફોર્મ્સ અથવા સંપત્તિના અનુરૂપ સ્વરૂપો (ચલણ જોડી ફ્યુચર્સ અને તેમના સ્પોટ પ્રતિરૂપ, ડેરિવેટિવ્ઝ અને સ્ટોક્સ) વચ્ચેના વિવિધ સાધનોના સહસંબંધને ઓળખવા પર આધારિત છે. આવા વ્યવહારો સામાન્ય રીતે ખાનગી બેંકો, રોકાણ ભંડોળ અને અન્ય લાઇસન્સ પ્રાપ્ત ડીલરો દ્વારા કરવામાં આવે છે.

ઉચ્ચ-આવર્તન કામગીરી માઇક્રો વોલ્યુમમાં કરવામાં આવે છે, જે મોટી સંખ્યામાં વ્યવહારો દ્વારા વળતર આપવામાં આવે છે. આ કિસ્સામાં, નફો અને નુકસાન તરત જ નક્કી કરવામાં આવે છે.

અલ્ગોરિધમિક વેપારીઓ માટેના કાર્યક્રમોની ઝાંખી

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ અને રોબોટ પ્રોગ્રામિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા સોફ્ટવેરનો એક નાનો ભાગ છે:

• TSlab. રશિયન નિર્મિત C# સોફ્ટવેર. મોટાભાગના ફોરેક્સ અને સ્ટોક બ્રોકરો સાથે સુસંગત. વિશિષ્ટ બ્લોક ડાયાગ્રામ માટે આભાર, તે એકદમ સરળ અને શીખવા માટે સરળ ઇન્ટરફેસ ધરાવે છે. તમે સિસ્ટમને ચકાસવા અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે મફતમાં પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરી શકો છો, પરંતુ વાસ્તવિક વ્યવહારો માટે તમારે સબ્સ્ક્રિપ્શન ખરીદવાની જરૂર પડશે.
• વેલ્થલેબ. C# માં અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે વપરાતો પ્રોગ્રામ. તેની સાથે, તમે એલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ સોફ્ટવેર લખવા માટે વેલ્થ સ્ક્રિપ્ટ લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરી શકો છો, જે કોડિંગ પ્રક્રિયાને મોટા પ્રમાણમાં સરળ બનાવે છે. તમે પ્રોગ્રામ સાથે વિવિધ સ્ત્રોતોમાંથી અવતરણો પણ કનેક્ટ કરી શકો છો. બેકટેસ્ટિંગ ઉપરાંત, નાણાકીય બજારમાં વાસ્તવિક વ્યવહારો પણ થઈ શકે છે.
• આર સ્ટુડિયો. ક્વોન્ટ્સ માટે વધુ અદ્યતન પ્રોગ્રામ (નવા નિશાળીયા માટે યોગ્ય નથી). સૉફ્ટવેર ઘણી ભાષાઓને એકીકૃત કરે છે, જેમાંથી એક ડેટા અને સમય શ્રેણીની પ્રક્રિયા માટે વિશિષ્ટ R ભાષાનો ઉપયોગ કરે છે. અલ્ગોરિધમ્સ અને ઇન્ટરફેસ અહીં બનાવવામાં આવે છે, પરીક્ષણો અને ઑપ્ટિમાઇઝેશન હાથ ધરવામાં આવે છે, આંકડા અને અન્ય ડેટા મેળવી શકાય છે. આર સ્ટુડિયો મફત છે, પરંતુ તે ખૂબ ગંભીર છે. પ્રોગ્રામ વિવિધ બિલ્ટ-ઇન લાઇબ્રેરીઓ, ટેસ્ટર્સ, મોડલ વગેરેનો ઉપયોગ કરે છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ માટેની વ્યૂહરચનાઓ

અલ્ગો ટ્રેડિંગમાં નીચેની વ્યૂહરચના છે:

• TWAP. આ અલ્ગોરિધમ નિયમિતપણે શ્રેષ્ઠ બિડ અથવા ઓફર કિંમતે ઓર્ડર ખોલે છે.
• અમલ વ્યૂહરચના.  અલ્ગોરિધમને ભારિત સરેરાશ કિંમતો પર અસ્કયામતોની મોટી ખરીદીની જરૂર છે, જે સામાન્ય રીતે મોટા સહભાગીઓ (હેજ ફંડ્સ અને બ્રોકર્સ) દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે.
• VWAP. અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ ચોક્કસ સમયગાળાની અંદર આપેલ વોલ્યુમના સમાન ભાગમાં પોઝિશન્સ ખોલવા માટે થાય છે, અને કિંમત લોન્ચ સમયે વેઇટેડ એવરેજ કિંમત કરતા વધારે ન હોવી જોઈએ.
• માહિતી ખાણકામ. તે નવા ગાણિતીક નિયમો માટે નવી પેટર્નની શોધ છે. પરીક્ષણની શરૂઆત પહેલાં, 75% થી વધુ ઉત્પાદન તારીખો ડેટા સંગ્રહ હતી. શોધ પરિણામો ફક્ત વ્યાવસાયિક અને વિગતવાર પદ્ધતિઓ પર આધારિત છે. વિવિધ એલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને શોધ પોતે જાતે ગોઠવેલ છે.
• આઇસબર્ગ ઓર્ડર આપવા માટે વપરાય છે, જેની કુલ સંખ્યા પરિમાણોમાં ઉલ્લેખિત સંખ્યા કરતાં વધી નથી. ઘણા એક્સચેન્જો પર, આ અલ્ગોરિધમ સિસ્ટમના મુખ્ય ભાગમાં બનેલ છે, અને તે તમને ઓર્ડર પરિમાણોમાં વોલ્યુમનો ઉલ્લેખ કરવાની મંજૂરી આપે છે.
• સટ્ટાકીય વ્યૂહરચના. આ ખાનગી વેપારીઓ માટે એક માનક મોડલ છે કે જેઓ અનુગામી નફો મેળવવાના ઉદ્દેશ્ય સાથે વેપાર માટે શક્ય તેટલી શ્રેષ્ઠ કિંમત મેળવવા માંગે છે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ પર તાલીમ અને પુસ્તકો

તમને શાળાના વર્તુળોમાં આ પ્રકારનું જ્ઞાન મળશે નહીં. આ ખૂબ જ સાંકડો અને ચોક્કસ વિસ્તાર છે. અહીં ખરેખર ભરોસાપાત્ર અભ્યાસોને અલગ પાડવો મુશ્કેલ છે, પરંતુ જો આપણે સામાન્યીકરણ કરીએ, તો અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગમાં જોડાવા માટે નીચેના મુખ્ય જ્ઞાનની જરૂર છે:

• ગાણિતિક તેમજ આર્થિક મોડલ;
• પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ — Python, С++, MQL4 (ફોરેક્સ માટે);
• વિનિમય પરના કરારો અને સાધનોની સુવિધાઓ (વિકલ્પો, વાયદા, વગેરે) વિશેની માહિતી.

આ દિશામાં મુખ્યત્વે તમારા પોતાના પર નિપુણતા મેળવવી પડશે. આ વિષય પર શૈક્ષણિક સાહિત્ય વાંચવા માટે, તમે પુસ્તકો ધ્યાનમાં લઈ શકો છો:

• “ક્વોન્ટમ ટ્રેડિંગ” અને “એલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ” – અર્નેસ્ટ ચેન;
• “એલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ અને એક્સચેન્જની સીધી ઍક્સેસ” – બેરી જોન્સેન;
• “નાણાકીય ગણિતની પદ્ધતિઓ અને ગાણિતીક નિયમો” – લ્યુ યુ-ડાઉ;
• “બ્લેક બોક્સની અંદર” – ઋષિ કે. નારંગ;
• “વેપાર અને વિનિમય: પ્રેક્ટિશનરો માટે બજારનું માઇક્રોસ્ટ્રક્ચર” – લેરી હેરિસ.

શીખવાની પ્રક્રિયા શરૂ કરવાની સૌથી વધુ ઉત્પાદક રીત એ છે કે સ્ટોક ટ્રેડિંગ અને ટેકનિકલ વિશ્લેષણની મૂળભૂત બાબતો શીખવી અને પછી અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ પર પુસ્તકો ખરીદો. એ પણ નોંધવું જોઈએ કે મોટાભાગના વ્યાવસાયિક પ્રકાશનો ફક્ત અંગ્રેજીમાં જ મળી શકે છે.

પૂર્વગ્રહ સાથે પુસ્તકો ઉપરાંત, તે કોઈપણ વિનિમય સાહિત્ય વાંચવા માટે પણ ઉપયોગી થશે.

અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ વિશે પ્રખ્યાત દંતકથાઓ

ઘણા માને છે કે રોબોટ ટ્રેડિંગનો ઉપયોગ માત્ર નફાકારક બની શકે છે અને વેપારીઓને કંઈપણ કરવાની જરૂર નથી. અલબત્ત નહીં. રોબોટનું નિરીક્ષણ કરવું, તેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું અને તેને નિયંત્રિત કરવું હંમેશા જરૂરી છે જેથી ભૂલો અને નિષ્ફળતાઓ ન થાય. કેટલાક લોકો માને છે કે રોબોટ પૈસા કમાઈ શકતા નથી. આ એવા લોકો છે કે જેઓ, સંભવતઃ, અગાઉ વિદેશી વિનિમય વ્યવહારો માટે સ્કેમર્સ દ્વારા વેચવામાં આવેલા નિમ્ન-ગુણવત્તાવાળા રોબોટ્સનો સામનો કરવો પડ્યો હતો. ચલણના વેપારમાં ગુણવત્તાયુક્ત રોબોટ્સ છે જે પૈસા કમાઈ શકે છે. પરંતુ કોઈ તેમને વેચશે નહીં, કારણ કે તેઓ પહેલેથી જ સારા પૈસા લાવે છે. સ્ટોક એક્સચેન્જમાં ટ્રેડિંગમાં કમાણી માટેની વિશાળ સંભાવના છે. અલ્ગોરિધમિક ટ્રેડિંગ એ રોકાણના ક્ષેત્રમાં એક વાસ્તવિક સફળતા છે. રોબોટ્સ લગભગ દરરોજના દરેક કાર્યને સંભાળી રહ્યા છે જેમાં ઘણો સમય લાગતો હતો.