एल्गो ट्रेडिंग: इसका सार, ट्रेडिंग रणनीतियाँ और जोखिम

वर्तमान में, एक्सचेंजों पर अधिकांश संचालन विशेष रोबोटों का उपयोग करके किया जाता है, जिसमें विभिन्न एल्गोरिदम एम्बेडेड होते हैं। इस रणनीति को एल्गोरिथम ट्रेडिंग कहा जाता है। यह हाल के दशकों की एक प्रवृत्ति है जिसने बाजार को कई तरह से बदल दिया है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है?

एल्गोरिथम ट्रेडिंग का मुख्य रूप एचएफटी ट्रेडिंग है। बिंदु लेनदेन को तुरंत पूरा करना है। दूसरे शब्दों में, यह प्रकार अपने मुख्य लाभ – गति का लाभ उठाता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग की दो मुख्य परिभाषाएँ हैं:

• एल्गो ट्रेडिंग। एक ऑटोसिस्टम जो किसी दिए गए एल्गोरिथम में ट्रेडर के बिना ट्रेड कर सकता है। बाजार ऑटोएनालिसिस और ओपनिंग पोजीशन के माध्यम से प्रत्यक्ष लाभ उत्पन्न करने के लिए सिस्टम आवश्यक है। इस एल्गोरिथम को “ट्रेडिंग रोबोट” या “सलाहकार” भी कहा जाता है।
• एल्गोरिथम ट्रेडिंग। बाजार में बड़े ऑर्डर का निष्पादन, जब वे स्वचालित रूप से भागों में विभाजित हो जाते हैं और धीरे-धीरे निर्दिष्ट नियमों के अनुसार खोले जाते हैं। लेन-देन करते समय व्यापारियों के शारीरिक श्रम को सुविधाजनक बनाने के लिए इस प्रणाली का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास 100 हजार शेयर खरीदने का कार्य है, और आपको ऑर्डर फीड में ध्यान आकर्षित किए बिना, 1-3 शेयरों के लिए एक साथ पोजीशन खोलने की आवश्यकता है।

सरलीकृत, एल्गोरिथम ट्रेडिंग व्यापारियों द्वारा स्टॉक जानकारी का विश्लेषण करने, गणितीय मॉडल की गणना करने और लेनदेन निष्पादित करने में लगने वाले समय को कम करने के लिए दिन-प्रतिदिन के कार्यों का स्वचालन है। सिस्टम बाजार के कामकाज (भावनाओं, अटकलों, “व्यापारी की अंतर्ज्ञान”) में मानवीय कारक की भूमिका को भी हटा देता है, जो कभी-कभी सबसे आशाजनक रणनीति की लाभप्रदता को भी नकार देता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के उद्भव का इतिहास

1971 को एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए शुरुआती बिंदु माना जाता है (यह पहली स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम NASDAQ के साथ समवर्ती रूप से दिखाई दिया)। 1998 में, यूएस सिक्योरिटीज कमीशन (SEC) ने आधिकारिक तौर पर इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के उपयोग को अधिकृत किया। फिर उच्च प्रौद्योगिकियों की वास्तविक प्रतिस्पर्धा शुरू हुई। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के विकास में निम्नलिखित महत्वपूर्ण क्षण जो ध्यान देने योग्य हैं:

• 2000 के दशक की शुरुआत में। स्वचालित लेनदेन कुछ ही सेकंड में पूरे हो गए। रोबोट की बाजार हिस्सेदारी 10% से कम थी।
• वर्ष 2009। अनुप्रयोगों के निष्पादन की गति कई बार कम हो गई, कई मिलीसेकंड तक पहुंच गई। बिक्री सहायकों की हिस्सेदारी तेजी से बढ़कर 60% हो गई।
• 2012 और उससे आगे। एक्सचेंजों पर घटनाओं की अप्रत्याशितता ने अधिकांश सॉफ्टवेयर के कठोर एल्गोरिदम में बड़ी संख्या में त्रुटियां पैदा की हैं। इससे ऑटोमेटेड ट्रेडिंग की मात्रा कुल के 50% तक कम हो गई। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक विकसित की जा रही है और पेश की जा रही है।

उच्च आवृत्ति व्यापार आज भी प्रासंगिक है। कई नियमित संचालन (उदाहरण के लिए, मार्केट स्केलिंग) स्वचालित रूप से किए जाते हैं, जो व्यापारियों पर बोझ को काफी कम करता है। हालांकि, मशीन अभी तक जीवित बुद्धि और विकसित मानव अंतर्ज्ञान को पूरी तरह से बदलने में सक्षम नहीं है। यह विशेष रूप से सच है जब महत्वपूर्ण अंतरराष्ट्रीय आर्थिक समाचारों के प्रकाशन के कारण स्टॉक एक्सचेंज की अस्थिरता दृढ़ता से बढ़ जाती है। इस अवधि के दौरान रोबोट पर भरोसा करने की सख्त मनाही है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के फायदे और नुकसान

एल्गोरिथम के फायदे मैनुअल ट्रेडिंग के सभी नुकसान हैं। एक व्यक्ति आसानी से भावनाओं से प्रभावित होता है, लेकिन रोबोट नहीं। रोबोट एल्गोरिथम के अनुसार सख्ती से व्यापार करेगा। यदि भविष्य में सौदा लाभदायक हो सकता है, तो रोबोट इसे आपके पास लाएगा। साथ ही, एक व्यक्ति हमेशा अपने कार्यों पर पूरी तरह से ध्यान केंद्रित करने में सक्षम नहीं होता है और उसे समय-समय पर आराम की आवश्यकता होती है। रोबोट के ऐसे नुकसान नहीं हैं। लेकिन उनके अपने और उनमें से हैं:

• एल्गोरिदम के सख्त पालन के कारण, रोबोट बाजार की बदलती परिस्थितियों के अनुकूल नहीं हो सकता है;
• एल्गोरिथम व्यापार की जटिलता और तैयारी के लिए उच्च आवश्यकताएं;
• पेश किए गए एल्गोरिदम की त्रुटियां, जिन्हें रोबोट स्वयं पता लगाने में सक्षम नहीं है (यह, निश्चित रूप से, पहले से ही एक मानवीय कारक है, लेकिन एक व्यक्ति अपनी गलतियों का पता लगा सकता है और उन्हें ठीक कर सकता है, लेकिन रोबोट अभी तक ऐसा नहीं कर सकते हैं)।

आपको ट्रेडिंग रोबोट को ट्रेडिंग पर पैसा बनाने का एकमात्र संभावित तरीका नहीं मानना ​​​​चाहिए, क्योंकि पिछले 30 वर्षों में स्वचालित ट्रेडिंग और मैन्युअल ट्रेडिंग की लाभप्रदता लगभग समान हो गई है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग का सार

एल्गो ट्रेडर्स (जिसे क्वांटम ट्रेडर भी कहा जाता है) केवल इस संभावना के सिद्धांत का उपयोग करते हैं कि कीमतें आवश्यक सीमा के भीतर गिरती हैं। गणना पिछली मूल्य श्रृंखला या कई वित्तीय साधनों पर आधारित है। बाजार के व्यवहार में बदलाव के साथ नियम बदलेंगे।
एल्गोरिथम व्यापारी हमेशा बाजार की अक्षमताओं, इतिहास में आवर्ती उद्धरण पैटर्न और भविष्य के आवर्ती उद्धरणों की गणना करने की क्षमता की तलाश में रहते हैं। इसलिए, एल्गोरिथम ट्रेडिंग का सार खुली स्थिति और रोबोट के समूहों को चुनने के नियमों में निहित है। चुनाव हो सकता है:

• मैनुअल – गणितीय और भौतिक मॉडल के आधार पर शोधकर्ता द्वारा कार्यान्वयन किया जाता है;
• स्वचालित – कार्यक्रम के भीतर नियमों और परीक्षणों की सामूहिक गणना के लिए यह आवश्यक है;
• अनुवांशिक – यहां नियम एक प्रोग्राम द्वारा विकसित किए जाते हैं जिसमें कृत्रिम बुद्धि के तत्व होते हैं।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के बारे में अन्य विचार और यूटोपिया काल्पनिक हैं। यहां तक ​​कि रोबोट भी 100% गारंटी के साथ भविष्य की “भविष्यवाणी” नहीं कर सकते हैं। बाजार इतना अक्षम नहीं हो सकता है कि नियमों का एक सेट है जो रोबोट पर कभी भी, कहीं भी लागू होता है। एल्गोरिदम का उपयोग करने वाली बड़ी निवेश कंपनियां (उदाहरण के लिए, रेनेसेन्स टेक्नोलॉजी, सिटाडेल, वर्चु) के पास हजारों उपकरणों को कवर करने वाले व्यापारिक रोबोटों के सैकड़ों समूह (परिवार) हैं। यह वह तरीका है, जो एल्गोरिदम का विविधीकरण है, जो उन्हें दैनिक लाभ लाता है।

एल्गोरिथम प्रकार

एक एल्गोरिथ्म एक विशिष्ट कार्य को करने के लिए डिज़ाइन किए गए स्पष्ट निर्देशों का एक समूह है। वित्तीय बाजार में, उपयोगकर्ताओं के एल्गोरिदम को कंप्यूटर द्वारा निष्पादित किया जाता है। नियमों का एक सेट बनाने के लिए, भविष्य के लेनदेन की कीमत, मात्रा और निष्पादन समय पर डेटा का उपयोग किया जाएगा। स्टॉक और विदेशी मुद्रा बाजारों में एल्गो ट्रेडिंग चार मुख्य प्रकारों में विभाजित है:

• सांख्यिकीय। यह पद्धति व्यापारिक अवसरों की पहचान करने के लिए ऐतिहासिक समय श्रृंखला का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण पर आधारित है।
• ऑटो। इस रणनीति का उद्देश्य ऐसे नियम बनाना है जो बाजार सहभागियों को लेनदेन के जोखिम को कम करने की अनुमति देते हैं।
• कार्यकारी। इस पद्धति को व्यापार आदेशों के उद्घाटन और समापन से संबंधित विशिष्ट कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
• सीधा। इस तकनीक का उद्देश्य बाजार पहुंच की गति को अधिकतम करना और एल्गोरिथम व्यापारियों को ट्रेडिंग टर्मिनल में प्रवेश करने और जोड़ने की लागत को कम करना है।

उच्च-आवृत्ति एल्गोरिथम व्यापार को मशीनीकृत व्यापार के लिए एक अलग क्षेत्र के रूप में प्रतिष्ठित किया जा सकता है। इस श्रेणी की मुख्य विशेषता ऑर्डर निर्माण की उच्च आवृत्ति है: लेनदेन मिलीसेकंड में निष्पादित होते हैं। यह दृष्टिकोण महान लाभ प्रदान कर सकता है, लेकिन इसमें कुछ जोखिम भी हैं।

स्वचालित व्यापार: रोबोट और सलाहकार

1997 में, विश्लेषक तुषार चंद ने अपनी पुस्तक बियॉन्ड टेक्निकल एनालिसिस (मूल रूप से बियॉन्ड टेक्निकल एनालिसिस कहा जाता है) में, पहली बार एक मैकेनिकल ट्रेडिंग सिस्टम (एमटीएस) का वर्णन किया। इस प्रणाली को ट्रेडिंग रोबोट या मुद्रा सलाहकार कहा जाता है। ये सॉफ्टवेयर मॉड्यूल हैं जो बाजार की निगरानी करते हैं, व्यापार आदेश जारी करते हैं और इन आदेशों के निष्पादन को नियंत्रित करते हैं। रोबोट ट्रेडिंग प्रोग्राम दो प्रकार के होते हैं:

• स्वचालित “से” और “से” – वे व्यापार पर स्वतंत्र स्वतंत्र निर्णय लेने में सक्षम हैं;
• व्यापारी को मैन्युअल रूप से एक सौदा खोलने के लिए संकेत देते हुए, वे स्वयं आदेश नहीं भेजते हैं।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के मामले में, केवल 1 प्रकार के रोबोट या सलाहकार पर विचार किया जाता है, और इसका “सुपर टास्क” उन रणनीतियों का कार्यान्वयन है जो मैन्युअल रूप से व्यापार करते समय संभव नहीं हैं।

रेनेसां इंस्टीट्यूशना इक्विटीज फंड सबसे बड़ा निजी फंड है जो एल्गोरिथम ट्रेडिंग का उपयोग करता है। यह संयुक्त राज्य अमेरिका में पुनर्जागरण टेक्नोलॉजीज एलएलसी द्वारा खोला गया था, जिसे 1982 में जेम्स हैरिस सिमंस द्वारा स्थापित किया गया था। फाइनेंशियल टाइम्स ने बाद में सिमंस को “सबसे चतुर अरबपति” कहा।

ट्रेडिंग रोबोट कैसे बनाए जाते हैं?

शेयर बाजार में एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले रोबोट विशेष कंप्यूटर प्रोग्राम हैं। उनका विकास शुरू होता है, सबसे पहले, उन सभी कार्यों की एक स्पष्ट योजना के उद्भव के साथ, जो रोबोट प्रदर्शन करेंगे, जिसमें रणनीति भी शामिल है। ट्रेडर प्रोग्रामर के सामने चुनौती एक एल्गोरिथम बनाना है जो उसके ज्ञान और व्यक्तिगत प्राथमिकताओं को ध्यान में रखता है। बेशक, लेन-देन को स्वचालित करने वाली प्रणाली की सभी बारीकियों को पहले से स्पष्ट रूप से समझना आवश्यक है। इसलिए, नौसिखिए व्यापारियों के लिए यह अनुशंसा नहीं की जाती है कि वे स्वयं एक टीसी एल्गोरिथम बनाएं। ट्रेडिंग रोबोट के तकनीकी कार्यान्वयन के लिए, आपको कम से कम एक प्रोग्रामिंग भाषा जानने की जरूरत है। प्रोग्राम लिखने के लिए mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab का प्रयोग करें।
कार्यक्रम की क्षमता व्यापारियों को कई लाभ देती है:

• डेटाबेस बनाने की क्षमता;
• प्रक्षेपण और परीक्षण प्रणाली;
• उच्च आवृत्ति रणनीतियों का विश्लेषण;
• त्रुटियों को शीघ्र ठीक करें।

प्रत्येक भाषा के लिए बहुत उपयोगी ओपन सोर्स लाइब्रेरी और प्रोजेक्ट हैं। सबसे बड़ी एल्गोरिथम ट्रेडिंग परियोजनाओं में से एक क्वांटलिब है, जिसे सी ++ में बनाया गया है। यदि आपको उच्च आवृत्ति एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए Currenex, LMAX, Integral, या अन्य तरलता प्रदाताओं से सीधे जुड़ने की आवश्यकता है, तो आपको Java कनेक्शन API लिखने के कौशल में महारत हासिल करनी चाहिए। प्रोग्रामिंग कौशल की अनुपस्थिति में, सरल यांत्रिक ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए विशेष एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्रोग्राम का उपयोग करना संभव है। ऐसे प्लेटफार्मों के उदाहरण:

• टीएसएलएबी;
• वेल्थलैब;
• मेटा ट्रेडर;
• एस #। स्टूडियो;
• मल्टीचार्ट्स;
• व्यापार केंद्र।

एल्गोरिथम स्टॉक मार्केट ट्रेडिंग

स्टॉक और डेरिवेटिव बाजार स्वचालित प्रणालियों के लिए पर्याप्त अवसर प्रदान करते हैं, लेकिन निजी निवेशकों की तुलना में बड़े फंडों में एल्गोरिथम ट्रेडिंग अधिक आम है। शेयर बाजार में कई प्रकार के एल्गोरिथम ट्रेडिंग हैं:

• तकनीकी विश्लेषण पर आधारित एक प्रणाली। रुझानों, बाजार की गतिविधियों की पहचान करने के लिए बाजार की अक्षमताओं और कई संकेतकों का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया। अक्सर, इस रणनीति का उद्देश्य शास्त्रीय तकनीकी विश्लेषण के तरीकों से लाभ कमाना होता है।
• जोड़ी और बास्केटबॉल व्यापार। सिस्टम दो या दो से अधिक उपकरणों के अनुपात का उपयोग करता है (उनमें से एक “गाइड” है, यानी पहले इसमें परिवर्तन होते हैं, और फिर दूसरे और बाद के उपकरणों को खींचा जाता है) अपेक्षाकृत उच्च प्रतिशत के साथ, लेकिन 1 के बराबर नहीं। यदि साधन दिए गए मार्ग से भटक जाता है, वह शायद अपने समूह में वापस आ जाएगा। इस विचलन को ट्रैक करके, एल्गोरिथम व्यापार कर सकता है और मालिक के लिए मुनाफा कमा सकता है।
• बाजार बनाना। यह एक और रणनीति है जिसका उद्देश्य बाजार में तरलता बनाए रखना है। ताकि किसी भी समय कोई प्राइवेट ट्रेडर या हेज फंड किसी ट्रेडिंग इंस्ट्रूमेंट को खरीद या बेच सके। बाजार निर्माता अपने लाभ का उपयोग विभिन्न उपकरणों की मांग और एक्सचेंज से लाभ को पूरा करने के लिए भी कर सकते हैं। लेकिन यह तेज यातायात और बाजार के आंकड़ों के आधार पर विशेष रणनीतियों के उपयोग को नहीं रोकता है।
• दौड़ रहा है। ऐसी प्रणाली के ढांचे के भीतर, लेनदेन की मात्रा का विश्लेषण करने और बड़े आदेशों की पहचान करने के लिए उपकरणों का उपयोग किया जाता है। एल्गोरिथम इस बात को ध्यान में रखता है कि बड़े ऑर्डर कीमत को बनाए रखेंगे और विपरीत ट्रेडों को विपरीत दिशा में प्रदर्शित करेंगे। ऑर्डर बुक और फीड में मार्केट डेटा का विश्लेषण करने की गति के कारण, वे अस्थिरता का सामना करेंगे, अन्य प्रतिभागियों को मात देने की कोशिश करेंगे, और बहुत बड़े ऑर्डर भरते समय थोड़ी अस्थिरता स्वीकार करेंगे।
• मध्यस्थता करना। यह वित्तीय साधनों का उपयोग करने वाला एक लेनदेन है, उनके बीच का संबंध एक के करीब है। एक नियम के रूप में, ऐसे उपकरणों में सबसे छोटा विचलन होता है। सिस्टम लिंक किए गए उपकरणों के लिए मूल्य परिवर्तन की निगरानी करता है और कीमतों को बराबर करने वाले आर्बिट्रेज लेनदेन करता है। उदाहरण: एक ही कंपनी के 2 अलग-अलग प्रकार के शेयर लिए जाते हैं, जो 100% सहसंबंध के साथ सिंक्रोनाइज़ हो जाते हैं। या एक ही शेयर लिए जाते हैं, लेकिन अलग-अलग बाजारों में। एक एक्सचेंज पर, यह दूसरे की तुलना में थोड़ा पहले उठेगा / गिरेगा। इस पल को पहली बार “पकड़े” जाने के बाद, आप 2 तारीख को सौदे खोल सकते हैं।
• अस्थिरता पर ट्रेडिंग। विभिन्न प्रकार के विकल्पों को खरीदने और किसी विशेष उपकरण की अस्थिरता में वृद्धि की अपेक्षा के आधार पर यह सबसे कठिन प्रकार का व्यापार है। इस एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति और विशेषज्ञों की एक टीम की आवश्यकता होती है। यहां, सबसे अच्छे दिमाग विभिन्न उपकरणों का विश्लेषण करते हैं, जिससे यह अनुमान लगाया जाता है कि उनमें से कौन अस्थिरता बढ़ा सकता है। वे अपने विश्लेषण तंत्र को रोबोट में डालते हैं, और वे सही समय पर इन उपकरणों के लिए विकल्प खरीदते हैं।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग जोखिम

एल्गोरिथम ट्रेडिंग का प्रभाव हाल के दिनों में काफी बढ़ा है। स्वाभाविक रूप से, नए व्यापारिक तरीकों में कुछ जोखिम होते हैं जो पहले अपेक्षित नहीं थे। एचएफटी लेनदेन विशेष रूप से जोखिमों से भरे होते हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता होती है।
एल्गोरिदम के साथ काम करते समय सबसे खतरनाक चीज:

• मूल्य हेरफेर। आप व्यक्तिगत उपकरणों को सीधे प्रभावित करने के लिए एल्गोरिदम को अनुकूलित कर सकते हैं। यहां परिणाम बहुत खतरनाक हो सकते हैं। 2013 में, वैश्विक BATS बाजार में ट्रेडिंग के पहले दिन, कंपनी की प्रतिभूतियों के मूल्य में वास्तविक गिरावट आई थी। केवल 10 सेकंड में, कीमत $ 15 से घटकर केवल कुछ सेंट रह गई। इसका कारण एक रोबोट की गतिविधि थी जिसे जानबूझकर स्टॉक की कीमतों को कम करने के लिए प्रोग्राम किया गया था। यह नीति अन्य प्रतिभागियों को गुमराह कर सकती है और एक्सचेंज की स्थिति को बहुत विकृत कर सकती है।
• कार्यशील पूंजी का बहिर्वाह। यदि बाजार तनाव में है, तो रोबोट का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने व्यापार बंद कर दिया है। चूंकि अधिकांश ऑर्डर ऑटो सलाहकारों से आते हैं, एक वैश्विक बहिर्वाह है जो तुरंत सभी उद्धरणों को क्रैश कर देता है। ऐसे एक्सचेंज “स्विंग” के परिणाम बहुत गंभीर हो सकते हैं। इसके अलावा, तरलता का बहिर्वाह व्यापक आतंक पैदा कर रहा है, जो मुश्किल स्थिति को बढ़ा देगा।
• अस्थिरता तेजी से बढ़ी है। कभी-कभी दुनिया के सभी बाजारों में परिसंपत्ति मूल्यों में अनावश्यक उतार-चढ़ाव होता है। यह कीमतों में तेज वृद्धि या विनाशकारी गिरावट हो सकती है। इस स्थिति को फ्लैश क्रैश कहा जाता है। अक्सर उतार-चढ़ाव का कारण उच्च आवृत्ति वाले रोबोट का व्यवहार होता है, क्योंकि बाजार सहभागियों की कुल संख्या में उनका हिस्सा बहुत बड़ा होता है।
• बढ़ी हुई लागत। बड़ी संख्या में यांत्रिक सलाहकारों को अपनी तकनीकी क्षमताओं में लगातार सुधार करने की आवश्यकता है। नतीजतन, टैरिफ नीति बदल रही है, जो निश्चित रूप से व्यापारियों के लिए अच्छा नहीं है।
• परिचालनात्मक जोखिम। बड़ी संख्या में एक साथ आने वाले ऑर्डर भारी क्षमता वाले सर्वरों को ओवरलोड कर सकते हैं। इसलिए, कभी-कभी सक्रिय व्यापार की चरम अवधि के दौरान, सिस्टम काम करना बंद कर देता है, सभी पूंजी प्रवाह निलंबित हो जाते हैं, और प्रतिभागियों को बड़ा नुकसान होता है।
• बाजार की पूर्वानुमेयता का स्तर घटता है। लेनदेन की कीमतों पर रोबोट का महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। यह पूर्वानुमान की सटीकता को कम करता है और अंतर्निहित विश्लेषण की नींव को कमजोर करता है। साथ ही, ऑटो हेल्पर्स पारंपरिक व्यापारियों को अच्छे दामों पर लूटते हैं।

रोबोट धीरे-धीरे सामान्य बाजार सहभागियों को बदनाम कर रहे हैं और इससे भविष्य में मैन्युअल संचालन को पूरी तरह से अस्वीकार कर दिया जाता है। स्थिति एल्गोरिदम की प्रणाली की स्थिति को मजबूत करेगी, जिससे उनके साथ जुड़े जोखिमों में वृद्धि होगी।

एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार

एल्गोरिथम विदेशी मुद्रा व्यापार का विकास काफी हद तक प्रक्रियाओं के स्वचालन और सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम का उपयोग करके विदेशी मुद्रा लेनदेन करने के लिए समय में कमी के कारण होता है। यह परिचालन लागत को भी कम करता है। विदेशी मुद्रा मुख्य रूप से तकनीकी विश्लेषण विधियों के आधार पर रोबोट का उपयोग करता है। और चूंकि सबसे आम टर्मिनल मेटाट्रेडर प्लेटफॉर्म है, इसलिए प्लेटफॉर्म डेवलपर्स द्वारा प्रदान की जाने वाली एमक्यूएल प्रोग्रामिंग भाषा रोबोट लिखने का सबसे आम तरीका बन गया है।

मात्रात्मक व्यापार

मात्रात्मक व्यापार व्यापार की दिशा है, जिसका उद्देश्य एक मॉडल बनाना है जो विभिन्न वित्तीय संपत्तियों की गतिशीलता का वर्णन करता है और आपको सटीक भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है। मात्रात्मक व्यापारी, जिन्हें क्वांटम व्यापारी भी कहा जाता है, आमतौर पर अपने क्षेत्र में उच्च शिक्षित विशेषज्ञ होते हैं: अर्थशास्त्री, गणितज्ञ, प्रोग्रामर। क्वांटम ट्रेडर बनने के लिए, आपको कम से कम गणितीय सांख्यिकी और अर्थमिति की मूल बातें जाननी चाहिए।

उच्च आवृत्ति एल्गोरिथम ट्रेडिंग / एचएफटी ट्रेडिंग

यह स्वचालित व्यापार का सबसे सामान्य रूप है। इस पद्धति की एक विशेषता यह है कि विभिन्न उपकरणों में उच्च गति से लेनदेन किया जा सकता है, जिसमें स्थिति बनाने / बंद करने का चक्र एक सेकंड के भीतर पूरा हो जाता है।

एचएफटी लेनदेन मानवों पर कंप्यूटर के मुख्य लाभ का लाभ उठाते हैं – मेगा-हाई स्पीड।

ऐसा माना जाता है कि इस विचार के लेखक स्टीफन सोनसन हैं, जिन्होंने डी। व्हिटकॉम्ब और डी। हॉक्स के साथ मिलकर 1989 में दुनिया का पहला स्वचालित ट्रेडिंग डेस्क (ऑटोमैटिक ट्रेडिंग डेस्क) बनाया। हालांकि तकनीक का औपचारिक विकास 1998 में ही शुरू हुआ था, जब अमेरिकी एक्सचेंजों पर इलेक्ट्रॉनिक प्लेटफॉर्म के इस्तेमाल को मंजूरी दी गई थी।

एचएफटी ट्रेडिंग के मूल सिद्धांत

यह व्यापार निम्नलिखित व्हेल पर आधारित है:

• उच्च तकनीक प्रणालियों का उपयोग पदों के निष्पादन की अवधि को 1-3 मिलीसेकंड के स्तर पर रखता है;
• कीमतों और मार्जिन में सूक्ष्म परिवर्तनों से लाभ;
• बड़े पैमाने पर हाई-स्पीड ट्रेडों का निष्पादन और निम्नतम वास्तविक स्तर पर लाभ कमाना, जो कभी-कभी एक प्रतिशत से भी कम होता है (एचएफटी की क्षमता पारंपरिक रणनीतियों की तुलना में कई गुना अधिक होती है);
• सभी प्रकार के मध्यस्थता लेनदेन का उपयोग;
• ट्रेडिंग दिवस के दौरान लेनदेन सख्ती से किए जाते हैं, प्रत्येक सत्र के लिए लेनदेन की मात्रा हजारों तक पहुंच सकती है।

उच्च आवृत्ति व्यापार रणनीतियाँ

किसी भी एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीति का उपयोग यहां किया जा सकता है, लेकिन साथ ही साथ मनुष्यों की पहुंच से परे गति से व्यापार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए यहां कुछ एचएफटी रणनीतियां दी गई हैं:

• उच्च तरलता वाले पूलों की पहचान। इस तकनीक का उद्देश्य छोटे परीक्षण लेनदेन खोलकर छिपे (“अंधेरे”) या थोक आदेशों का पता लगाना है। लक्ष्य वॉल्यूमेट्रिक पूल द्वारा बनाए गए मजबूत आंदोलन का मुकाबला करना है।
• इलेक्ट्रॉनिक बाजार का निर्माण। बाजार में तरलता बढ़ाने की प्रक्रिया में, स्प्रेड के भीतर व्यापार के माध्यम से लाभ का एहसास होता है। आमतौर पर, किसी एक्सचेंज पर ट्रेडिंग करते समय, स्प्रेड चौड़ा हो जाएगा। यदि बाजार निर्माता के पास ऐसे ग्राहक नहीं हैं जो संतुलन बनाए रख सकें, तो उच्च आवृत्ति वाले व्यापारियों को उपकरण की आपूर्ति और मांग को बंद करने के लिए अपने स्वयं के धन का उपयोग करना चाहिए। एक्सचेंज और ईसीएन एक इनाम के रूप में परिचालन खर्च पर छूट प्रदान करेंगे।
• दौड़ रहा है। नाम का अनुवाद “आगे भागो” के रूप में किया जाता है। यह रणनीति मौजूदा खरीद और बिक्री ऑर्डर, परिसंपत्ति तरलता और औसत खुले ब्याज के विश्लेषण पर आधारित है। इस पद्धति का सार बड़े ऑर्डर का पता लगाना और अपने छोटे ऑर्डर को थोड़ी अधिक कीमत पर रखना है। ऑर्डर निष्पादित होने के बाद, एल्गोरिथम दूसरे बड़े ऑर्डर को रखने के लिए उद्धरणों में उतार-चढ़ाव की उच्च संभावना का उपयोग करता है।
• स्थगित मध्यस्थता। यह रणनीति सर्वर से भौगोलिक निकटता या प्रमुख साइटों के लिए महंगे सीधे कनेक्शन के अधिग्रहण के माध्यम से स्टॉक डेटा तक सक्रिय पहुंच का लाभ उठाती है। यह अक्सर व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है जो विदेशी मुद्रा नियामकों पर भरोसा करते हैं।
• सांख्यिकीय मध्यस्थता। हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग की यह विधि प्लेटफ़ॉर्म या संपत्ति के संबंधित रूपों (मुद्रा जोड़े और उनके स्पॉट समकक्षों, डेरिवेटिव और स्टॉक के लिए वायदा) के बीच विभिन्न उपकरणों के सहसंबंध की पहचान पर आधारित है। ये लेनदेन आमतौर पर निजी बैंकों, निवेश कोष और अन्य लाइसेंस प्राप्त डीलरों द्वारा किए जाते हैं।

उच्च-आवृत्ति संचालन माइक्रो-वॉल्यूम में किए जाते हैं, जो बड़ी संख्या में लेनदेन से ऑफसेट होते हैं। इस मामले में, लाभ और हानि तुरंत दर्ज की जाती है।

एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए कार्यक्रमों की समीक्षा

एल्गोरिथम ट्रेडिंग और रोबोट प्रोग्रामिंग के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला सॉफ्टवेयर का एक छोटा सा टुकड़ा है:

• टी.एस.एल.ए.बी. रूसी निर्मित सी # सॉफ्टवेयर। अधिकांश विदेशी मुद्रा और स्टॉक ब्रोकरों के साथ संगत। एक विशेष ब्लॉक आरेख के लिए धन्यवाद, इसमें काफी सरल और सीखने में आसान इंटरफ़ेस है। आप सिस्टम का परीक्षण और अनुकूलन करने के लिए कार्यक्रम का मुफ्त में उपयोग कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक लेनदेन के लिए आपको एक सदस्यता खरीदनी होगी।
• वेल्थलैब। सी # में एल्गोरिदम विकसित करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एक प्रोग्राम। इसकी मदद से आप एल्गोरिथम ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर लिखने के लिए वेल्थ स्क्रिप्ट लाइब्रेरी का उपयोग कर सकते हैं, जो कोडिंग प्रक्रिया को बहुत सरल करता है। आप विभिन्न स्रोतों से उद्धरणों को कार्यक्रम से भी जोड़ सकते हैं। बैकटेस्टिंग के अलावा, वित्तीय बाजार में वास्तविक लेनदेन भी हो सकते हैं।
• आर स्टूडियो। क्वांटा के लिए अधिक उन्नत कार्यक्रम (शुरुआती के लिए उपयुक्त नहीं)। सॉफ्टवेयर कई भाषाओं को जोड़ता है, जिनमें से एक डेटा और समय श्रृंखला प्रसंस्करण के लिए एक समर्पित आर भाषा का उपयोग करता है। यहां एल्गोरिदम और इंटरफेस बनाए जाते हैं, परीक्षण किए जाते हैं, अनुकूलन, सांख्यिकी और अन्य डेटा प्राप्त किया जा सकता है। आर स्टूडियो मुफ़्त है, लेकिन बहुत गंभीर है। कार्यक्रम विभिन्न अंतर्निहित पुस्तकालयों, परीक्षकों, मॉडलों आदि का उपयोग करता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए रणनीतियाँ

Algotrading की निम्नलिखित रणनीतियाँ हैं:

• TWAP। यह एल्गोरिथम नियमित रूप से सर्वोत्तम बोली या आस्क मूल्य पर ऑर्डर खोलता है।
• निष्पादन रणनीति।  एल्गोरिदम को भारित औसत कीमतों पर संपत्ति की बड़ी खरीद की आवश्यकता होती है, आमतौर पर बड़े प्रतिभागियों (हेज फंड और दलालों) द्वारा उपयोग किया जाता है।
• वीडब्ल्यूएपी। एल्गोरिथम का उपयोग किसी निश्चित अवधि के लिए दिए गए वॉल्यूम के बराबर हिस्से में पोजीशन खोलने के लिए किया जाता है, और कीमत लॉन्च के समय भारित औसत मूल्य से अधिक नहीं होनी चाहिए।
• डेटा खनन। यह नए एल्गोरिदम के लिए नए पैटर्न की खोज है। परीक्षण शुरू होने से पहले, खनन की 75% से अधिक तारीखें डेटा संग्रह के लिए थीं। खोज परिणाम केवल पेशेवर और विस्तृत विधियों पर निर्भर करते हैं। खोज स्वयं विभिन्न एल्गोरिदम का उपयोग करके मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर की गई है।
• हिमशैल। ऑर्डर देने के लिए उपयोग किया जाता है, जिसकी कुल मात्रा मापदंडों में निर्दिष्ट मात्रा से अधिक नहीं होती है। कई एक्सचेंजों पर, यह एल्गोरिदम सिस्टम के मूल में बनाया गया है, और यह आपको ऑर्डर पैरामीटर में वॉल्यूम निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।
• सट्टा रणनीति। यह व्यापारियों के लिए मानक मॉडल है जो बाद में लाभ उत्पन्न करने के लिए व्यापार करने के लिए सर्वोत्तम संभव मूल्य चाहते हैं।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग पर प्रशिक्षण और पुस्तकें

आपको स्कूल सर्कल में उस तरह का ज्ञान नहीं मिलेगा। यह एक बहुत ही संकीर्ण और विशिष्ट क्षेत्र है। यहां वास्तव में विश्वसनीय अध्ययनों को अलग करना मुश्किल है, लेकिन संक्षेप में, एल्गोरिथम ट्रेडिंग में संलग्न होने के लिए निम्नलिखित प्रमुख ज्ञान की आवश्यकता है:

• गणितीय और साथ ही आर्थिक मॉडल;
• प्रोग्रामिंग भाषाएं – पायथन, ++, MQL4 (विदेशी मुद्रा के लिए);
• विनिमय और उपकरणों की विशेषताओं (विकल्प, वायदा, आदि) पर अनुबंधों के बारे में जानकारी।

आपको इस दिशा में मुख्य रूप से अपने दम पर महारत हासिल करनी होगी। इस विषय पर शैक्षिक साहित्य पढ़ने के लिए आप पुस्तकों पर विचार कर सकते हैं:

• क्वांटम ट्रेडिंग और एल्गोरिथम ट्रेडिंग – अर्नेस्ट चेन;
• एल्गोरिथम ट्रेडिंग और डायरेक्ट एक्सचेंज एक्सेस – बैरी जॉन्सन;
• “तरीकों और वित्तीय गणित के एल्गोरिदम” – लुयू यू-दाऊ;
• “इनसाइड द ब्लैक बॉक्स” – ऋषि के. नारंग;
• ट्रेडिंग और एक्सचेंज: चिकित्सकों के लिए मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर – लैरी हैरिस।

सबसे अधिक उत्पादक सीखने की प्रक्रिया स्टॉक ट्रेडिंग और तकनीकी विश्लेषण की मूल बातें सीखकर शुरू करना है, और फिर एल्गोरिथम ट्रेडिंग पर किताबें खरीदना है। यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि अधिकांश पेशेवर प्रकाशन केवल अंग्रेजी में ही मिल सकते हैं।

पूर्वाग्रह वाली पुस्तकों के अलावा, किसी भी स्टॉक साहित्य को पढ़ना भी उपयोगी होगा।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के बारे में प्रसिद्ध मिथक

बहुत से लोग मानते हैं कि रोबोट ट्रेडिंग का उपयोग करना केवल लाभदायक हो सकता है और व्यापारियों को कुछ भी करने की आवश्यकता नहीं है। बिलकूल नही। रोबोट की निगरानी करना, उसका अनुकूलन करना और उसे नियंत्रित करना हमेशा आवश्यक होता है ताकि त्रुटियां और विफलताएं न हों। कुछ लोग सोचते हैं कि रोबोट पैसा नहीं कमा सकते। ये वे लोग हैं, जो सबसे अधिक संभावना है, पहले मुद्रा लेनदेन के लिए स्कैमर द्वारा बेचे जाने वाले निम्न-गुणवत्ता वाले रोबोट का सामना कर चुके हैं। मुद्रा व्यापार में गुणवत्ता वाले रोबोट हैं जो पैसा कमा सकते हैं। लेकिन कोई उन्हें नहीं बेचेगा, क्योंकि वे पहले से ही अच्छा पैसा लाते हैं। स्टॉक एक्सचेंज में ट्रेडिंग से कमाई की अपार संभावनाएं हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग निवेश के क्षेत्र में एक वास्तविक सफलता है। रोबोट लगभग सभी दिन-प्रतिदिन के कार्यों को करते हैं जिनमें लंबा समय लगता था।