ആൽഗോ ട്രേഡിംഗ്: അതിന്റെ സാരാംശം, വ്യാപാര തന്ത്രങ്ങളും അപകടസാധ്യതകളും

നിലവിൽ, എക്സ്ചേഞ്ചുകളിലെ മിക്ക പ്രവർത്തനങ്ങളും പ്രത്യേക റോബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് നടത്തുന്നത്, അതിൽ വിവിധ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉൾച്ചേർത്തിരിക്കുന്നു. ഈ തന്ത്രത്തെ അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. സമീപകാല ദശകങ്ങളിലെ ഒരു പ്രവണതയാണ് ഇത് വിപണിയെ പല തരത്തിൽ മാറ്റിമറിച്ചിരിക്കുന്നു.

എന്താണ് അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ്?

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ പ്രധാന രൂപം HFT ട്രേഡിംഗാണ്. ഇടപാട് ഉടനടി പൂർത്തിയാക്കുക എന്നതാണ് കാര്യം. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, ഈ തരം അതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടം ഉപയോഗിക്കുന്നു – വേഗത. അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിങ്ങ് എന്ന ആശയത്തിന് രണ്ട് പ്രധാന നിർവചനങ്ങൾ ഉണ്ട്:

• ആൽഗോ ട്രേഡിംഗ്. നൽകിയിട്ടുള്ള അൽഗോരിതത്തിൽ ഒരു വ്യാപാരിയില്ലാതെ വ്യാപാരം നടത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഓട്ടോസിസ്റ്റം. വിപണിയുടെ യാന്ത്രിക വിശകലനവും ഓപ്പണിംഗ് സ്ഥാനങ്ങളും കാരണം നേരിട്ട് ലാഭം ലഭിക്കുന്നതിന് സിസ്റ്റം ആവശ്യമാണ്. ഈ അൽഗോരിതത്തെ “ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ട്” അല്ലെങ്കിൽ “ഉപദേശകൻ” എന്നും വിളിക്കുന്നു.
• അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ്. കമ്പോളത്തിലെ വലിയ ഓർഡറുകളുടെ നിർവ്വഹണം, അവ യാന്ത്രികമായി ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കപ്പെടുകയും നിർദ്ദിഷ്ട നിയമങ്ങൾക്കനുസൃതമായി ക്രമേണ തുറക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ. ഇടപാടുകൾ നടത്തുമ്പോൾ വ്യാപാരികളുടെ ജോലി സുഗമമാക്കുന്നതിനാണ് ഈ സംവിധാനം ഉപയോഗിക്കുന്നത്. ഉദാഹരണത്തിന്, 100 ആയിരം ഷെയറുകൾ വാങ്ങാൻ ഒരു ടാസ്ക് ഉണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഓർഡർ ഫീഡിൽ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കാതെ, ഒരേ സമയം 1-3 ഷെയറുകളിൽ സ്ഥാനങ്ങൾ തുറക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് എന്നത് വ്യാപാരികൾ നടത്തുന്ന ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ ആണ്, ഇത് സ്റ്റോക്ക് വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഗണിതശാസ്ത്ര മോഡലുകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനും ഇടപാടുകൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ സമയം കുറയ്ക്കുന്നു. മാർക്കറ്റിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിൽ (വികാരങ്ങൾ, ഊഹക്കച്ചവടം, “വ്യാപാരിയുടെ അവബോധം”) മനുഷ്യ ഘടകത്തിന്റെ പങ്ക് സിസ്റ്റം നീക്കം ചെയ്യുന്നു, ഇത് ചിലപ്പോൾ ഏറ്റവും വാഗ്ദാനമായ തന്ത്രത്തിന്റെ ലാഭക്ഷമതയെ പോലും നിഷേധിക്കുന്നു.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ ആവിർഭാവത്തിന്റെ ചരിത്രം

1971 അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ ആരംഭ പോയിന്റായി കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു (ഇത് ആദ്യത്തെ ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റമായ NASDAQ-നൊപ്പം ഒരേസമയം പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടു). 1998-ൽ യുഎസ് സെക്യൂരിറ്റീസ് കമ്മീഷൻ (എസ്ഇസി) ഇലക്ട്രോണിക് ട്രേഡിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഉപയോഗത്തിന് ഔദ്യോഗികമായി അംഗീകാരം നൽകി. അപ്പോൾ ഉയർന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ യഥാർത്ഥ മത്സരം ആരംഭിച്ചു. അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗിന്റെ വികസനത്തിലെ ഇനിപ്പറയുന്ന സുപ്രധാന നിമിഷങ്ങൾ എടുത്തുപറയേണ്ടതാണ്:

• 2000-കളുടെ ആരംഭം. സ്വയമേവയുള്ള ഇടപാടുകൾ ഏതാനും നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പൂർത്തിയായി. റോബോട്ടുകളുടെ വിപണി വിഹിതം 10% ൽ താഴെയായിരുന്നു.
• വർഷം 2009. ഓർഡർ നിർവ്വഹണത്തിന്റെ വേഗത നിരവധി തവണ കുറച്ചു, നിരവധി മില്ലിസെക്കൻഡിലെത്തി. ട്രേഡിംഗ് അസിസ്റ്റന്റുമാരുടെ പങ്ക് 60% ആയി ഉയർന്നു.
• 2012-ലും അതിനുശേഷവും. എക്‌സ്‌ചേഞ്ചുകളിലെ സംഭവങ്ങളുടെ പ്രവചനാതീതത മിക്ക സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറുകളുടെയും കർക്കശമായ അൽഗോരിതങ്ങളിൽ ധാരാളം പിശകുകളിലേക്ക് നയിച്ചു. ഇത് ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രേഡിംഗിന്റെ അളവ് മൊത്തത്തിൽ 50% ആയി കുറയ്ക്കാൻ കാരണമായി. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിപ്പിക്കുകയും അവതരിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഇന്ന്, ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ട്രേഡിംഗ് ഇപ്പോഴും പ്രസക്തമാണ്. പല പതിവ് പ്രവർത്തനങ്ങളും (ഉദാഹരണത്തിന്, മാർക്കറ്റ് സ്കെയിലിംഗ്) സ്വയമേവ നടത്തപ്പെടുന്നു, ഇത് വ്യാപാരികളുടെ ഭാരം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരു വ്യക്തിയുടെ ജീവനുള്ള ബുദ്ധിയെയും വികസിപ്പിച്ച അവബോധത്തെയും പൂർണ്ണമായും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ യന്ത്രത്തിന് ഇതുവരെ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. കാര്യമായ സാമ്പത്തിക അന്തർദേശീയ വാർത്തകളുടെ പ്രസിദ്ധീകരണം മൂലം ഓഹരി വിപണിയുടെ ചാഞ്ചാട്ടം ശക്തമായി വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും സത്യമാണ്. ഈ കാലയളവിൽ, റോബോട്ടുകളെ ആശ്രയിക്കരുതെന്ന് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും

അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഗുണങ്ങൾ മാനുവൽ ട്രേഡിംഗിന്റെ എല്ലാ ദോഷങ്ങളുമാണ്. വികാരങ്ങൾ മനുഷ്യരെ എളുപ്പത്തിൽ സ്വാധീനിക്കുന്നു, എന്നാൽ റോബോട്ടുകൾ അങ്ങനെയല്ല. അൽഗോരിതം അനുസരിച്ച് റോബോട്ട് കർശനമായി ട്രേഡ് ചെയ്യും. ഭാവിയിൽ ഇടപാടിന് ലാഭമുണ്ടാക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ, റോബോട്ട് അത് നിങ്ങളിലേക്ക് കൊണ്ടുവരും. കൂടാതെ, ഒരു വ്യക്തിക്ക് എല്ലായ്പ്പോഴും സ്വന്തം പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ പൂർണ്ണമായും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയുന്നില്ല, കാലാകാലങ്ങളിൽ അവന് വിശ്രമം ആവശ്യമാണ്. റോബോട്ടുകൾക്ക് അത്തരം പോരായ്മകൾ ഇല്ല. എന്നാൽ അവയ്‌ക്ക് അവരുടേതും അവയ്‌ക്കിടയിലും ഉണ്ട്:

• അൽഗോരിതങ്ങൾ കർശനമായി പാലിക്കുന്നതിനാൽ, റോബോട്ടിന് മാറുന്ന വിപണി സാഹചര്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയില്ല;
• അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും തയ്യാറാക്കുന്നതിനുള്ള ഉയർന്ന ആവശ്യകതകളും;
• അവതരിപ്പിച്ച അൽ‌ഗോരിതങ്ങളുടെ പിശകുകൾ റോബോട്ടിന് തന്നെ കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല (ഇത് ഇതിനകം തന്നെ ഒരു മാനുഷിക ഘടകമാണ്, എന്നാൽ ഒരു വ്യക്തിക്ക് അവന്റെ പിശകുകൾ കണ്ടെത്താനും ശരിയാക്കാനും കഴിയും, അതേസമയം റോബോട്ടുകൾക്ക് ഇതുവരെ ഇത് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല).

ട്രേഡിംഗിൽ പണം സമ്പാദിക്കാനുള്ള ഒരേയൊരു മാർഗ്ഗമായി നിങ്ങൾ ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ടുകളെ പരിഗണിക്കരുത്, കാരണം ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രേഡിംഗിന്റെയും മാനുവൽ ട്രേഡിംഗിന്റെയും ലാഭം കഴിഞ്ഞ 30 വർഷമായി ഏതാണ്ട് സമാനമാണ്.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ സാരാംശം

ആൽഗോ വ്യാപാരികൾ (മറ്റൊരു പേര് – ക്വാണ്ടം വ്യാപാരികൾ) വില ആവശ്യമുള്ള പരിധിക്കുള്ളിൽ വീഴാനുള്ള സാധ്യതയുടെ സിദ്ധാന്തം മാത്രമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. മുൻ വില ശ്രേണി അല്ലെങ്കിൽ നിരവധി സാമ്പത്തിക ഉപകരണങ്ങൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് കണക്കുകൂട്ടൽ. വിപണിയുടെ സ്വഭാവം മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് നിയമങ്ങളും മാറും.
അൽഗോരിതമിക് വ്യാപാരികൾ എല്ലായ്പ്പോഴും മാർക്കറ്റ് കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മ, ചരിത്രത്തിലെ ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉദ്ധരണികളുടെ പാറ്റേണുകൾ, ഭാവിയിൽ ആവർത്തിക്കുന്ന ഉദ്ധരണികൾ കണക്കാക്കാനുള്ള കഴിവ് എന്നിവയ്ക്കായി തിരയുന്നു. അതിനാൽ, അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗിന്റെ സാരാംശം റോബോട്ടുകളുടെ തുറന്ന സ്ഥാനങ്ങളും ഗ്രൂപ്പുകളും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനുള്ള നിയമങ്ങളിലാണ്. തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഇതായിരിക്കാം:

• മാനുവൽ – ഗണിതശാസ്ത്രപരവും ഭൗതികവുമായ മാതൃകകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഗവേഷകനാണ് നിർവ്വഹണം നടത്തുന്നത്;
• ഓട്ടോമാറ്റിക് – പ്രോഗ്രാമിനുള്ളിലെ നിയമങ്ങളുടെയും പരിശോധനകളുടെയും കൂട്ട കണക്കെടുപ്പിന് ആവശ്യമാണ്;
• ജനിതക – ഇവിടെ നിയമങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെ ഘടകങ്ങളുള്ള ഒരു പ്രോഗ്രാമാണ്.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള മറ്റ് ആശയങ്ങളും ഉട്ടോപ്യകളും ഫിക്ഷൻ ആണ്. റോബോട്ടുകൾക്ക് പോലും 100% ഗ്യാരണ്ടിയോടെ ഭാവി “പ്രവചിക്കാൻ” കഴിയില്ല. എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും എവിടെയും റോബോട്ടുകൾക്ക് ബാധകമാകുന്ന ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ ഉള്ളതിനാൽ വിപണി അത്ര കാര്യക്ഷമമല്ല. അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന വലിയ നിക്ഷേപ കമ്പനികളിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, Renessaance Technology, Citadel, Virtu), ആയിരക്കണക്കിന് ഉപകരണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന നൂറുകണക്കിന് ഗ്രൂപ്പുകൾ (കുടുംബങ്ങൾ) ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ടുകൾ ഉണ്ട്. അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വൈവിധ്യവൽക്കരണമായ ഈ രീതിയാണ് അവർക്ക് ദൈനംദിന ലാഭം നൽകുന്നത്.

അൽഗോരിതങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ

ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചുമതല നിർവഹിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള വ്യക്തമായ നിർദ്ദേശങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ് അൽഗോരിതം. സാമ്പത്തിക വിപണിയിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് ഉപയോക്തൃ അൽഗോരിതങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത്. ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ, ഭാവി ഇടപാടുകളുടെ വില, വോളിയം, നിർവ്വഹണ സമയം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കും. സ്റ്റോക്ക്, കറൻസി മാർക്കറ്റുകളിലെ ആൽഗോ ട്രേഡിംഗ് നാല് പ്രധാന തരങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു:

• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ. ഈ രീതി ട്രേഡിംഗ് അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ ചരിത്രപരമായ സമയ ശ്രേണി ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിതിവിവര വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.
• ഓട്ടോ. ഇടപാടുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് മാർക്കറ്റ് പങ്കാളികളെ അനുവദിക്കുന്ന നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ് ഈ തന്ത്രത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം.
• എക്സിക്യൂട്ടീവ്. ട്രേഡ് ഓർഡറുകൾ തുറക്കുന്നതും അടയ്ക്കുന്നതും സംബന്ധിച്ച നിർദ്ദിഷ്ട ജോലികൾ നിർവഹിക്കുന്നതിനാണ് ഈ രീതി സൃഷ്ടിച്ചത്.
• ഋജുവായത്. മാർക്കറ്റിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ്സിന്റെ പരമാവധി വേഗത നേടുന്നതിനും അൽഗോരിതം വ്യാപാരികളുടെ ട്രേഡിംഗ് ടെർമിനലിലേക്കുള്ള പ്രവേശനത്തിന്റെയും കണക്ഷന്റെയും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനെ യന്ത്രവൽകൃത വ്യാപാരത്തിനുള്ള ഒരു പ്രത്യേക മേഖലയായി വേർതിരിക്കാം. ഓർഡർ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന്റെ ഉയർന്ന ആവൃത്തിയാണ് ഈ വിഭാഗത്തിന്റെ പ്രധാന സവിശേഷത: ഇടപാടുകൾ മില്ലിസെക്കൻഡിൽ പൂർത്തിയാകും. ഈ സമീപനത്തിന് വലിയ നേട്ടങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ഇത് ചില അപകടസാധ്യതകളും വഹിക്കുന്നു.

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രേഡിംഗ്: റോബോട്ടുകളും വിദഗ്ദ്ധ ഉപദേശകരും

1997-ൽ, അനലിസ്റ്റ് തുഷാർ ചന്ദ് തന്റെ “ബിയോണ്ട് ടെക്നിക്കൽ അനാലിസിസ്” എന്ന പുസ്തകത്തിൽ (യഥാർത്ഥത്തിൽ “സാങ്കേതിക വിശകലനത്തിന് അപ്പുറം” എന്നായിരുന്നു) മെക്കാനിക്കൽ ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റത്തെ (MTS) ആദ്യമായി വിവരിച്ചത്. ഈ സംവിധാനത്തെ ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ കറൻസി ഇടപാടുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഉപദേശകൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. മാർക്കറ്റ് നിരീക്ഷിക്കുകയും വ്യാപാര ഓർഡറുകൾ നൽകുകയും ഈ ഓർഡറുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് നിയന്ത്രിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ മൊഡ്യൂളുകളാണ് ഇവ. രണ്ട് തരം റോബോട്ട് ട്രേഡിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകളുണ്ട്:

• ഓട്ടോമേറ്റഡ് “നിന്ന്”, “ടു” – അവർക്ക് ട്രേഡിംഗിൽ സ്വതന്ത്ര സ്വതന്ത്ര തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയും;
• ഒരു ഇടപാട് സ്വമേധയാ തുറക്കാൻ വ്യാപാരിക്ക് സിഗ്നലുകൾ നൽകുന്നു, അവർ തന്നെ ഓർഡറുകൾ അയയ്‌ക്കുന്നില്ല.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ കാര്യത്തിൽ, റോബോട്ടിന്റെയോ ഉപദേശകന്റെയോ ആദ്യ തരം മാത്രമേ പരിഗണിക്കൂ, സ്വമേധയാ വ്യാപാരം ചെയ്യുമ്പോൾ സാധ്യമല്ലാത്ത തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതാണ് അതിന്റെ “സൂപ്പർ ടാസ്ക്”.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഏറ്റവും വലിയ സ്വകാര്യ ഫണ്ടാണ് നവോത്ഥാന ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂഷന ഇക്വൽറ്റി ഫണ്ട്. ജെയിംസ് ഹാരിസ് സൈമൺസ് 1982-ൽ സ്ഥാപിച്ച നവോത്ഥാന ടെക്നോളജീസ് എൽഎൽസിയാണ് ഇത് യുഎസ്എയിൽ തുറന്നത്. ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് പിന്നീട് സൈമൺസിനെ “ഏറ്റവും സമർത്ഥനായ കോടീശ്വരൻ” എന്ന് വിശേഷിപ്പിച്ചു.

ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ടുകൾ എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു?

സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റിൽ അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിങ്ങിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന റോബോട്ടുകൾ പ്രത്യേക കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകളാണ്. അവരുടെ വികസനം ആരംഭിക്കുന്നത്, ഒന്നാമതായി, തന്ത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ, റോബോട്ടുകൾ ചെയ്യുന്ന എല്ലാ ജോലികൾക്കും വ്യക്തമായ ഒരു പ്ലാൻ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നതിലൂടെയാണ്. ഒരു പ്രോഗ്രാമർ-വ്യാപാരി നേരിടുന്ന ചുമതല അവന്റെ അറിവും വ്യക്തിഗത മുൻഗണനകളും കണക്കിലെടുക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം സൃഷ്ടിക്കുക എന്നതാണ്. തീർച്ചയായും, ഇടപാടുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്ന സിസ്റ്റത്തിന്റെ എല്ലാ സൂക്ഷ്മതകളും മുൻകൂട്ടി മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. അതിനാൽ, പുതിയ വ്യാപാരികൾ സ്വന്തമായി ടിസി അൽഗോരിതം സൃഷ്ടിക്കാൻ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നില്ല. ട്രേഡിംഗ് റോബോട്ടുകളുടെ സാങ്കേതിക നിർവ്വഹണത്തിന്, നിങ്ങൾ കുറഞ്ഞത് ഒരു പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷയെങ്കിലും അറിഞ്ഞിരിക്കണം. പ്രോഗ്രാമുകൾ എഴുതാൻ mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക.
പ്രോഗ്രാം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് വ്യാപാരികൾക്ക് നിരവധി ഗുണങ്ങൾ നൽകുന്നു:

• ഡാറ്റാബേസുകൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്;
• ലോഞ്ച്, ടെസ്റ്റ് സംവിധാനങ്ങൾ;
• ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി തന്ത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക;
• പിശകുകൾ വേഗത്തിൽ പരിഹരിക്കുക.

ഓരോ ഭാഷയ്ക്കും വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ നിരവധി ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ലൈബ്രറികളും പ്രോജക്ടുകളും ഉണ്ട്. C++ ൽ നിർമ്മിച്ച QuantLib ആണ് ഏറ്റവും വലിയ അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് പ്രോജക്ടുകളിലൊന്ന്. ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് Currenex, LMAX, Integral അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ലിക്വിഡിറ്റി പ്രൊവൈഡർമാരുമായി നേരിട്ട് കണക്‌റ്റ് ചെയ്യണമെങ്കിൽ, ജാവയിൽ കണക്ഷൻ API-കൾ എഴുതുന്നതിൽ നിങ്ങൾ വൈദഗ്ധ്യം നേടിയിരിക്കണം. പ്രോഗ്രാമിംഗ് കഴിവുകളുടെ അഭാവത്തിൽ, ലളിതമായ മെക്കാനിക്കൽ ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പ്രത്യേക അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. അത്തരം പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ടിഎസ്ലാബ്;
• വെൽത്ത്ലാബ്;
• മെറ്റാട്രേഡർ;
• എസ്#.സ്റ്റുഡിയോ;
• മൾട്ടിചാർട്ടുകൾ;
• ട്രേഡ്സ്റ്റേഷൻ.

സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റിലെ അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ്

സ്റ്റോക്ക്, ഫ്യൂച്ചർ മാർക്കറ്റുകൾ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ധാരാളം അവസരങ്ങൾ നൽകുന്നു, എന്നാൽ സ്വകാര്യ നിക്ഷേപകരെ അപേക്ഷിച്ച് വലിയ ഫണ്ടുകൾക്കിടയിൽ അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗ് കൂടുതൽ സാധാരണമാണ്. സ്റ്റോക്ക് മാർക്കറ്റിൽ നിരവധി തരം അൽഗോരിതം ട്രേഡിങ്ങ് ഉണ്ട്:

• സാങ്കേതിക വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സിസ്റ്റം. ട്രെൻഡുകൾ, മാർക്കറ്റ് ചലനങ്ങൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ മാർക്കറ്റ് കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മയും നിരവധി സൂചകങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സൃഷ്ടിച്ചതാണ്. മിക്കപ്പോഴും ഈ തന്ത്രം ക്ലാസിക്കൽ സാങ്കേതിക വിശകലനത്തിന്റെ രീതികളിൽ നിന്ന് ലാഭം നേടുന്നതിന് ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
• ജോടി, കൊട്ട വ്യാപാരം. സിസ്റ്റം രണ്ടോ അതിലധികമോ ഉപകരണങ്ങളുടെ അനുപാതം ഉപയോഗിക്കുന്നു (അവയിലൊന്ന് ഒരു “ഗൈഡ്” ആണ്, അതായത് ആദ്യത്തെ മാറ്റങ്ങൾ അതിൽ സംഭവിക്കുന്നു, തുടർന്ന് 2-ാമത്തേതും തുടർന്നുള്ള ഉപകരണങ്ങളും മുകളിലേക്ക് വലിച്ചിടുന്നു) താരതമ്യേന ഉയർന്ന ശതമാനം, എന്നാൽ 1 ന് തുല്യമല്ല. ഉപകരണം തന്നിരിക്കുന്ന റൂട്ടിൽ നിന്ന് വ്യതിചലിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അയാൾ തന്റെ ഗ്രൂപ്പിലേക്ക് മടങ്ങിയെത്താം. ഈ വ്യതിയാനം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, അൽഗോരിതത്തിന് ട്രേഡ് ചെയ്യാനും ഉടമയ്ക്ക് ലാഭമുണ്ടാക്കാനും കഴിയും.
• മാർക്കറ്റിംഗ്. മാർക്കറ്റ് ലിക്വിഡിറ്റി നിലനിർത്തുക എന്ന ചുമതലയുള്ള മറ്റൊരു തന്ത്രമാണിത്. അതിനാൽ എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും ഒരു സ്വകാര്യ വ്യാപാരിക്കോ ഹെഡ്ജ് ഫണ്ടിനോ ഒരു വ്യാപാര ഉപകരണം വാങ്ങാനോ വിൽക്കാനോ കഴിയും. മാർക്കറ്റ് നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് അവരുടെ ലാഭം ഉപയോഗിച്ച് വിവിധ ഉപകരണങ്ങളുടെ ആവശ്യകത നിറവേറ്റുന്നതിനും എക്സ്ചേഞ്ചിൽ നിന്നുള്ള ലാഭത്തിനും കഴിയും. എന്നാൽ ഇത് വേഗത്തിലുള്ള ട്രാഫിക്കും മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രത്യേക തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് തടയില്ല.
• ഫ്രണ്ട് ഓട്ടം. അത്തരമൊരു സംവിധാനത്തിന്റെ ഭാഗമായി, ഇടപാടുകളുടെ അളവ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വലിയ ഓർഡറുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. വലിയ ഓർഡറുകൾ വില പിടിച്ചുനിർത്തുകയും വിപരീത ദിശയിൽ വിപരീത ട്രേഡുകൾ ദൃശ്യമാകാൻ ഇടയാക്കുകയും ചെയ്യുമെന്ന് അൽഗോരിതം കണക്കിലെടുക്കുന്നു. ഓർഡർ ബുക്കുകളിലും ഫീഡുകളിലും മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന്റെ വേഗത കാരണം, അവർ ചാഞ്ചാട്ടം നേരിടുകയും മറ്റ് പങ്കാളികളെ മറികടക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും വളരെ വലിയ ഓർഡറുകൾ നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ ചെറിയ ചാഞ്ചാട്ടം സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യും.
• മാദ്ധസ്ഥം. ഇത് സാമ്പത്തിക ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഇടപാടാണ്, അവ തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധം ഒന്നിനോട് അടുത്താണ്. ചട്ടം പോലെ, അത്തരം ഉപകരണങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും ചെറിയ വ്യതിയാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഈ സിസ്റ്റം അനുബന്ധ ഉപകരണങ്ങളുടെ വിലയിലെ മാറ്റങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും വിലകൾ തുല്യമാക്കുന്നതിന് ആർബിട്രേജ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണം: ഒരേ കമ്പനിയുടെ 2 വ്യത്യസ്‌ത തരം ഷെയറുകൾ എടുക്കുന്നു, അവ 100% പരസ്പര ബന്ധത്തിൽ സമന്വയത്തോടെ മാറുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ഓഹരികൾ എടുക്കുക, എന്നാൽ വ്യത്യസ്ത വിപണികളിൽ. ഒരു എക്സ്ചേഞ്ചിൽ, അത് മറ്റൊന്നിനേക്കാൾ അല്പം മുമ്പ് ഉയരും / വീഴും. ഈ നിമിഷം 1-ന് “പിടിച്ചു” കഴിഞ്ഞാൽ, നിങ്ങൾക്ക് 2-ന് ഡീലുകൾ തുറക്കാം.
• അസ്ഥിരത വ്യാപാരം. വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഓപ്ഷനുകൾ വാങ്ങുന്നതും ഒരു പ്രത്യേക ഉപകരണത്തിന്റെ അസ്ഥിരതയിൽ വർദ്ധനവ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഏറ്റവും സങ്കീർണ്ണമായ ട്രേഡിംഗാണിത്. ഈ അൽഗോരിഥമിക് ട്രേഡിംഗിന് ധാരാളം കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയും വിദഗ്ധരുടെ ഒരു ടീമും ആവശ്യമാണ്. ഇവിടെ, മികച്ച മനസ്സുകൾ വിവിധ ഉപകരണങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, അവയിൽ ഏതാണ് ചാഞ്ചാട്ടം വർദ്ധിപ്പിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കുന്നത്. അവർ അവരുടെ വിശകലന സംവിധാനങ്ങൾ റോബോട്ടുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ശരിയായ സമയത്ത് ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഓപ്ഷനുകൾ വാങ്ങുകയും ചെയ്യുന്നു.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ അപകടസാധ്യതകൾ

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിന്റെ സ്വാധീനം സമീപകാലത്ത് ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. സ്വാഭാവികമായും, പുതിയ വ്യാപാര രീതികൾ മുമ്പ് പ്രതീക്ഷിക്കാത്ത ചില അപകടസാധ്യതകൾ വഹിക്കുന്നു. HFT ഇടപാടുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും കണക്കിലെടുക്കേണ്ട അപകടസാധ്യതകളോടെയാണ് വരുന്നത്.
അൽഗോരിതങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഏറ്റവും അപകടകരമായത്:

• വില കൃത്രിമം. വ്യക്തിഗത ഉപകരണങ്ങളെ നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്ന തരത്തിൽ അൽഗോരിതങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാവുന്നതാണ്. ഇവിടെയുള്ള അനന്തരഫലങ്ങൾ വളരെ അപകടകരമാണ്. 2013-ൽ, ആഗോള ബാറ്റ്‌സ് വിപണിയിലെ വ്യാപാരത്തിന്റെ ആദ്യ ദിവസം, കമ്പനിയുടെ സെക്യൂരിറ്റികളുടെ മൂല്യത്തിൽ യഥാർത്ഥ ഇടിവുണ്ടായി. വെറും 10 സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ, വില 15 ഡോളറിൽ നിന്ന് രണ്ട് സെന്റായി കുറഞ്ഞു. ഓഹരി വില കുറയ്ക്കാൻ ബോധപൂർവം പ്രോഗ്രാം ചെയ്ത റോബോട്ടിന്റെ പ്രവർത്തനമായിരുന്നു കാരണം. ഈ നയം മറ്റ് പങ്കാളികളെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുകയും എക്സ്ചേഞ്ചിലെ സാഹചര്യത്തെ വളരെയധികം വളച്ചൊടിക്കുകയും ചെയ്യും.
• പ്രവർത്തന മൂലധനത്തിന്റെ ഒഴുക്ക്. വിപണിയിൽ സമ്മർദ്ദകരമായ സാഹചര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, റോബോട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന പങ്കാളികൾ ട്രേഡിംഗ് താൽക്കാലികമായി നിർത്തിവയ്ക്കുന്നു. ഒട്ടുമിക്ക ഓർഡറുകളും ഓട്ടോ അഡൈ്വസർമാരിൽ നിന്നാണ് വരുന്നതെന്നതിനാൽ, എല്ലാ ഉദ്ധരണികളും ഉടനടി കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു ആഗോള ഒഴുക്ക് ഉണ്ട്. അത്തരമൊരു എക്സ്ചേഞ്ച് “സ്വിംഗ്” ന്റെ അനന്തരഫലങ്ങൾ വളരെ ഗുരുതരമായിരിക്കും. മാത്രമല്ല, പണലഭ്യതയുടെ ഒഴുക്ക് വ്യാപകമായ പരിഭ്രാന്തി സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സാഹചര്യത്തെ കൂടുതൽ വഷളാക്കും.
• അസ്ഥിരത കുത്തനെ ഉയർന്നു. ചിലപ്പോൾ എല്ലാ ലോക വിപണികളിലും ആസ്തികളുടെ മൂല്യത്തിൽ അനാവശ്യമായ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ ഉണ്ടാകാറുണ്ട്. അത് വിലക്കയറ്റമോ വിനാശകരമായ ഇടിവോ ആകാം. ഈ അവസ്ഥയെ പെട്ടെന്നുള്ള പരാജയം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. മിക്കപ്പോഴും ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾക്ക് കാരണം ഉയർന്ന ആവൃത്തിയിലുള്ള റോബോട്ടുകളുടെ സ്വഭാവമാണ്, കാരണം മൊത്തം മാർക്കറ്റ് പങ്കാളികളുടെ എണ്ണത്തിൽ അവരുടെ പങ്ക് വളരെ വലുതാണ്.
• ചെലവ് വർധിക്കുന്നു. മെക്കാനിക്കൽ കൺസൾട്ടന്റുമാരുടെ ഒരു വലിയ സംഖ്യ അവരുടെ സാങ്കേതിക കഴിവുകൾ നിരന്തരം മെച്ചപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്. തൽഫലമായി, താരിഫ് നയം മാറുകയാണ്, ഇത് തീർച്ചയായും വ്യാപാരികൾക്ക് പ്രയോജനകരമല്ല.
• പ്രവർത്തന അപകടസാധ്യത. ഒരേസമയം വരുന്ന ധാരാളം ഓർഡറുകൾക്ക് വലിയ ശേഷിയുള്ള സെർവറുകൾ ഓവർലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. അതിനാൽ, ചിലപ്പോൾ സജീവമായ ട്രേഡിംഗിന്റെ ഏറ്റവും ഉയർന്ന കാലയളവിൽ, സിസ്റ്റം പ്രവർത്തനം നിർത്തുന്നു, എല്ലാ മൂലധന പ്രവാഹങ്ങളും താൽക്കാലികമായി നിർത്തിവയ്ക്കുന്നു, പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് വലിയ നഷ്ടം സംഭവിക്കുന്നു.
• വിപണി പ്രവചനത്തിന്റെ തോത് കുറയുന്നു. ഇടപാട് വിലകളിൽ റോബോട്ടുകൾക്ക് കാര്യമായ സ്വാധീനമുണ്ട്. ഇക്കാരണത്താൽ, പ്രവചനത്തിന്റെ കൃത്യത കുറയുകയും അടിസ്ഥാന വിശകലനത്തിന്റെ അടിത്തറ തകർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കൂടാതെ ഓട്ടോ അസിസ്റ്റന്റുമാർ പരമ്പരാഗത വ്യാപാരികൾക്ക് നല്ല വില നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.

റോബോട്ടുകൾ സാധാരണ മാർക്കറ്റ് പങ്കാളികളെ ക്രമേണ അപകീർത്തിപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് ഭാവിയിൽ മാനുവൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പൂർണ്ണമായും നിരസിക്കുന്നതിന് ഇടയാക്കുന്നു. സാഹചര്യം അൽഗോരിതം സിസ്റ്റത്തിന്റെ സ്ഥാനം ശക്തിപ്പെടുത്തും, അത് അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കും.

അൽഗോരിതമിക് ഫോറെക്സ് ട്രേഡിംഗ്

അൽഗോരിതമിക് ഫോറിൻ എക്സ്ചേഞ്ച് ട്രേഡിംഗിന്റെ വളർച്ചയ്ക്ക് പ്രധാനമായും കാരണം പ്രക്രിയകളുടെ ഓട്ടോമേഷൻ, സോഫ്റ്റ്വെയർ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് വിദേശ വിനിമയ ഇടപാടുകൾ നടത്തുന്നതിനുള്ള സമയം കുറയ്ക്കൽ എന്നിവയാണ്. ഇത് പ്രവർത്തന ചെലവും കുറയ്ക്കുന്നു. ഫോറെക്സ് പ്രധാനമായും സാങ്കേതിക വിശകലന രീതികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റോബോട്ടുകളെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണമായ ടെർമിനൽ മെറ്റാട്രേഡർ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായതിനാൽ, പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഡെവലപ്പർമാർ നൽകുന്ന MQL പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ റോബോട്ടുകൾ എഴുതുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ രീതിയായി മാറി.

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ട്രേഡിംഗ്

ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ട്രേഡിംഗ് എന്നത് ട്രേഡിംഗിന്റെ ദിശയാണ്, ഇതിന്റെ ഉദ്ദേശ്യം വിവിധ സാമ്പത്തിക ആസ്തികളുടെ ചലനാത്മകത വിവരിക്കുകയും കൃത്യമായ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു മാതൃക രൂപീകരിക്കുക എന്നതാണ്. ക്വാണ്ടം വ്യാപാരികൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ക്വാണ്ടിറ്റി വ്യാപാരികൾ സാധാരണയായി അവരുടെ മേഖലയിൽ ഉയർന്ന വിദ്യാഭ്യാസമുള്ളവരാണ്: സാമ്പത്തിക വിദഗ്ധർ, ഗണിതശാസ്ത്രജ്ഞർ, പ്രോഗ്രാമർമാർ. ഒരു ക്വാണ്ടം വ്യാപാരിയാകാൻ, നിങ്ങൾ ഗണിതശാസ്ത്ര സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെയും ഇക്കണോമെട്രിക്സിന്റെയും അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളെങ്കിലും അറിഞ്ഞിരിക്കണം.

ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ്/HFT ട്രേഡിംഗ്

ഓട്ടോമേറ്റഡ് ട്രേഡിംഗിന്റെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ രൂപമാണിത്. ഈ രീതിയുടെ ഒരു സവിശേഷത, വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഉയർന്ന വേഗതയിൽ ഇടപാടുകൾ നടത്താനാകുമെന്നതാണ്, അതിൽ സ്ഥാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന/അടയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ചക്രം ഒരു സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ പൂർത്തിയാകും.

HFT ഇടപാടുകൾ മനുഷ്യരെക്കാൾ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ പ്രധാന നേട്ടം ഉപയോഗിക്കുന്നു – മെഗാ-ഹൈ സ്പീഡ്.

ഡി.വിറ്റ്‌കോമ്പും ഡി.ഹോക്‌സും ചേർന്ന് 1989-ൽ (ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രേഡിംഗ് ഡെസ്ക്) ലോകത്തിലെ ആദ്യത്തെ ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രേഡിംഗ് ഉപകരണം സൃഷ്ടിച്ച സ്റ്റീഫൻ സൺസൺ ആണ് ഈ ആശയത്തിന്റെ രചയിതാവ് എന്ന് വിശ്വസിക്കപ്പെടുന്നു. സാങ്കേതിക വിദ്യയുടെ ഔപചാരികമായ വികസനം ആരംഭിച്ചത് 1998-ൽ മാത്രമാണ്, അമേരിക്കൻ എക്സ്ചേഞ്ചുകളിൽ ഇലക്ട്രോണിക് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളുടെ ഉപയോഗം അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടപ്പോൾ.

HFT ട്രേഡിംഗിന്റെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ

ഈ വ്യാപാരം ഇനിപ്പറയുന്ന തിമിംഗലങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്:

• ഹൈടെക് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഉപയോഗം 1-3 മില്ലിസെക്കൻഡ് തലത്തിൽ സ്ഥാനങ്ങളുടെ നിർവ്വഹണ കാലയളവ് നിലനിർത്തുന്നു;
• വിലയിലും മാർജിനിലുമുള്ള സൂക്ഷ്മ മാറ്റങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ലാഭം;
• വലിയ തോതിലുള്ള അതിവേഗ ഇടപാടുകളുടെ നടത്തിപ്പും ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ യഥാർത്ഥ തലത്തിൽ ലാഭവും, ചിലപ്പോൾ ഒരു സെന്റിൽ താഴെയാണ് (HFT യുടെ സാധ്യത പരമ്പരാഗത തന്ത്രങ്ങളേക്കാൾ പലമടങ്ങ് കൂടുതലാണ്);
• എല്ലാത്തരം ആർബിട്രേജ് ഇടപാടുകളുടെയും അപേക്ഷ;
• ട്രേഡിംഗ് ദിനത്തിൽ ഇടപാടുകൾ കർശനമായി നടത്തുന്നു, ഓരോ സെഷന്റെയും ഇടപാടുകളുടെ അളവ് പതിനായിരങ്ങളിൽ എത്താം.

ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ട്രേഡിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ

ഇവിടെ നിങ്ങൾക്ക് ഏത് അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് തന്ത്രവും ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ അതേ സമയം മനുഷ്യർക്ക് അപ്രാപ്യമായ വേഗതയിൽ വ്യാപാരം നടത്താം. HFT തന്ത്രങ്ങളുടെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

• ഉയർന്ന ദ്രവ്യതയുള്ള കുളങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയൽ. ചെറിയ പരീക്ഷണ ഇടപാടുകൾ തുറക്കുന്നതിലൂടെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന (“ഇരുണ്ട”) അല്ലെങ്കിൽ ബൾക്ക് ഓർഡറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. വോളിയം പൂളുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ശക്തമായ ചലനത്തെ ചെറുക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
• ഇലക്ട്രോണിക് വിപണിയുടെ സൃഷ്ടി. വിപണിയിൽ പണലഭ്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ, വ്യാപനത്തിനുള്ളിലെ വ്യാപാരത്തിലൂടെ ലാഭം സാക്ഷാത്കരിക്കപ്പെടുന്നു. സാധാരണഗതിയിൽ, സ്റ്റോക്ക് എക്സ്ചേഞ്ചിൽ വ്യാപാരം ചെയ്യുമ്പോൾ, വ്യാപനം വിശാലമാകും. വിപണി നിർമ്മാതാവിന് ബാലൻസ് നിലനിർത്താൻ കഴിയുന്ന ക്ലയന്റുകൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി വ്യാപാരികൾ ഉപകരണത്തിന്റെ വിതരണവും ആവശ്യവും നികത്താൻ സ്വന്തം ഫണ്ട് ഉപയോഗിക്കണം. എക്‌സ്‌ചേഞ്ചുകളും ECN-കളും ഒരു റിവാർഡായി പ്രവർത്തന ചെലവുകളിൽ കിഴിവുകൾ നൽകും.
• മുൻവശം. പേര് “മുന്നോട്ട് ഓടുക” എന്നാണ് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത്. നിലവിലെ വാങ്ങൽ, വിൽപ്പന ഓർഡറുകൾ, അസറ്റ് ലിക്വിഡിറ്റി, ശരാശരി തുറന്ന പലിശ എന്നിവയുടെ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ തന്ത്രം. ഈ രീതിയുടെ സാരാംശം വലിയ ഓർഡറുകൾ കണ്ടെത്തുകയും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ചെറിയവ അല്പം ഉയർന്ന വിലയിൽ സ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഓർഡർ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്‌ത ശേഷം, മറ്റൊരു വലിയ ഓർഡറിന് ചുറ്റുമുള്ള വിലയിലെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകളുടെ ഉയർന്ന സംഭാവ്യത അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് മറ്റൊന്ന് ഉയർന്നത് സജ്ജമാക്കുന്നു.
• കാലതാമസം നേരിട്ട ആർബിട്രേഷൻ. സെർവറുകളുമായുള്ള ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സാമീപ്യമോ പ്രധാന സൈറ്റുകളിലേക്കുള്ള വിലയേറിയ നേരിട്ടുള്ള കണക്ഷനുകളുടെ ഏറ്റെടുക്കലോ കാരണം ഡാറ്റ എക്സ്ചേഞ്ച് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സജീവമായ ആക്സസ് ഈ തന്ത്രം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു. കറൻസി റെഗുലേറ്റർമാരെ ആശ്രയിക്കുന്ന വ്യാപാരികളാണ് ഇത് പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
• സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ആർബിട്രേജ്. ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി ട്രേഡിംഗിന്റെ ഈ രീതി പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അനുബന്ധ ആസ്തികൾ (കറൻസി ജോഡി ഫ്യൂച്ചറുകളും അവയുടെ സ്പോട്ട് കൌണ്ടർപാർട്ടികളും ഡെറിവേറ്റീവുകളും സ്റ്റോക്കുകളും) തമ്മിലുള്ള വിവിധ ഉപകരണങ്ങളുടെ പരസ്പരബന്ധം തിരിച്ചറിയുന്നതിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. ഇത്തരം ഇടപാടുകൾ സാധാരണയായി സ്വകാര്യ ബാങ്കുകളും നിക്ഷേപ ഫണ്ടുകളും മറ്റ് ലൈസൻസുള്ള ഡീലർമാരുമാണ് നടത്തുന്നത്.

ഹൈ-ഫ്രീക്വൻസി പ്രവർത്തനങ്ങൾ മൈക്രോ വോള്യങ്ങളിൽ നടത്തുന്നു, ഇത് ധാരാളം ഇടപാടുകൾ വഴി നഷ്ടപരിഹാരം നൽകുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ലാഭവും നഷ്ടവും ഉടനടി പരിഹരിക്കപ്പെടും.

അൽഗോരിതം വ്യാപാരികൾക്കുള്ള പ്രോഗ്രാമുകളുടെ അവലോകനം

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനും റോബോട്ട് പ്രോഗ്രാമിംഗിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം ഉണ്ട്:

• ടിഎസ്ലാബ്. റഷ്യൻ നിർമ്മിത സി# സോഫ്റ്റ്‌വെയർ. മിക്ക ഫോറെക്സ്, സ്റ്റോക്ക് ബ്രോക്കർമാർക്കും അനുയോജ്യമാണ്. ഒരു പ്രത്യേക ബ്ലോക്ക് ഡയഗ്രാമിന് നന്ദി, ഇതിന് വളരെ ലളിതവും പഠിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമായ ഇന്റർഫേസ് ഉണ്ട്. സിസ്റ്റം പരിശോധിക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് പ്രോഗ്രാം സൗജന്യമായി ഉപയോഗിക്കാം, എന്നാൽ യഥാർത്ഥ ഇടപാടുകൾക്കായി നിങ്ങൾ ഒരു സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ വാങ്ങേണ്ടതുണ്ട്.
• വെൽത്ത് ലാബ്. C#-ൽ അൽഗോരിതം വികസിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാം. ഇത് ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾക്ക് അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് സോഫ്റ്റ്വെയർ എഴുതാൻ വെൽത്ത് സ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കാം, ഇത് കോഡിംഗ് പ്രക്രിയയെ വളരെ ലളിതമാക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഉദ്ധരണികൾ പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. ബാക്ക് ടെസ്റ്റിംഗ് കൂടാതെ, സാമ്പത്തിക വിപണിയിൽ യഥാർത്ഥ ഇടപാടുകളും നടത്താം.
• ആർ സ്റ്റുഡിയോ. ക്വാണ്ടുകൾക്കായുള്ള കൂടുതൽ വിപുലമായ പ്രോഗ്രാം (തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമല്ല). സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിരവധി ഭാഷകളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതിലൊന്ന് ഡാറ്റയ്ക്കും സമയ ശ്രേണി പ്രോസസ്സിംഗിനും ഒരു പ്രത്യേക R ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങളും ഇന്റർഫേസുകളും ഇവിടെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു, ടെസ്റ്റുകളും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും നടത്തുന്നു, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും മറ്റ് ഡാറ്റയും ലഭിക്കും. ആർ സ്റ്റുഡിയോ സൗജന്യമാണ്, എന്നാൽ ഇത് വളരെ ഗൗരവമുള്ളതാണ്. പ്രോഗ്രാം വിവിധ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ലൈബ്രറികൾ, ടെസ്റ്ററുകൾ, മോഡലുകൾ മുതലായവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

അൽഗോരിതം വ്യാപാരത്തിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ

ആൽഗോ ട്രേഡിംഗിന് ഇനിപ്പറയുന്ന തന്ത്രങ്ങളുണ്ട്:

• TWAP. ഈ അൽഗോരിതം പതിവായി ഓർഡറുകൾ മികച്ച ബിഡ് അല്ലെങ്കിൽ ഓഫർ വിലയിൽ തുറക്കുന്നു.
• നിർവ്വഹണ തന്ത്രം.  അൽഗോരിതത്തിന്, സാധാരണയായി വലിയ പങ്കാളികൾ (ഹെഡ്ജ് ഫണ്ടുകളും ബ്രോക്കർമാരും) ഉപയോഗിക്കുന്ന വെയ്റ്റഡ് ശരാശരി വിലകളിൽ അസറ്റുകളുടെ വലിയ വാങ്ങലുകൾ ആവശ്യമാണ്.
• വി.ഡബ്ല്യു.എ.പി. ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിനുള്ളിൽ തന്നിരിക്കുന്ന വോളിയത്തിന്റെ തുല്യ ഭാഗത്ത് സ്ഥാനങ്ങൾ തുറക്കാൻ അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു, കൂടാതെ വില ലോഞ്ച് ചെയ്യുമ്പോൾ വെയ്റ്റഡ് ശരാശരി വിലയേക്കാൾ ഉയർന്നതായിരിക്കരുത്.
• ഡാറ്റ മൈനിംഗ്. പുതിയ അൽഗോരിതങ്ങൾക്കായുള്ള പുതിയ പാറ്റേണുകൾക്കായുള്ള തിരയലാണിത്. ടെസ്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഉൽപ്പാദന തീയതികളിൽ 75 ശതമാനത്തിലധികം ഡാറ്റ ശേഖരണമായിരുന്നു. തിരയൽ ഫലങ്ങൾ പ്രൊഫഷണലും വിശദവുമായ രീതികളെ മാത്രം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വിവിധ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തിരയൽ തന്നെ സ്വമേധയാ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
• മഞ്ഞുമല. ഓർഡറുകൾ സ്ഥാപിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, അവയുടെ ആകെ എണ്ണം പാരാമീറ്ററുകളിൽ വ്യക്തമാക്കിയ സംഖ്യയിൽ കവിയരുത്. പല എക്സ്ചേഞ്ചുകളിലും, ഈ അൽഗോരിതം സിസ്റ്റത്തിന്റെ കാമ്പിൽ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഓർഡർ പാരാമീറ്ററുകളിൽ വോളിയം വ്യക്തമാക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
• ഊഹക്കച്ചവടം. തുടർന്നുള്ള ലാഭം ലക്ഷ്യമിട്ട് വ്യാപാരത്തിന് ഏറ്റവും മികച്ച വില ലഭിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സ്വകാര്യ വ്യാപാരികൾക്ക് ഇത് ഒരു സാധാരണ മാതൃകയാണ്.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലനവും പുസ്തകങ്ങളും

സ്കൂൾ സർക്കിളുകളിൽ നിങ്ങൾക്ക് അത്തരം അറിവ് ലഭിക്കില്ല. ഇത് വളരെ ഇടുങ്ങിയതും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ പ്രദേശമാണ്. ഇവിടെ ശരിക്കും വിശ്വസനീയമായ പഠനങ്ങൾ ഒറ്റപ്പെടുത്താൻ പ്രയാസമാണ്, എന്നാൽ ഞങ്ങൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അൽഗോരിതം ട്രേഡിംഗിൽ ഏർപ്പെടുന്നതിന് ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രധാന അറിവ് ആവശ്യമാണ്:

• ഗണിതശാസ്ത്രപരവും സാമ്പത്തികവുമായ മാതൃകകൾ;
• പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ – പൈത്തൺ, С++, MQL4 (ഫോറെക്സിനായി);
• എക്സ്ചേഞ്ച്, ഉപകരണങ്ങളുടെ സവിശേഷതകൾ (ഓപ്ഷനുകൾ, ഫ്യൂച്ചറുകൾ മുതലായവ) സംബന്ധിച്ച കരാറുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ.

ഈ ദിശ പ്രധാനമായും സ്വന്തമായി പ്രാവീണ്യം നേടേണ്ടതുണ്ട്. ഈ വിഷയത്തിൽ വിദ്യാഭ്യാസ സാഹിത്യം വായിക്കുന്നതിന്, നിങ്ങൾക്ക് പുസ്തകങ്ങൾ പരിഗണിക്കാം:

• “ക്വാണ്ടം ട്രേഡിംഗ്”, “അൽഗോരിഥമിക് ട്രേഡിംഗ്” – ഏണസ്റ്റ് ചെൻ;
• “അൽഗരിതമിക് ട്രേഡിംഗും എക്സ്ചേഞ്ചിലേക്കുള്ള നേരിട്ടുള്ള പ്രവേശനവും” – ബാരി ജോൺസൻ;
• “സാമ്പത്തിക ഗണിതത്തിന്റെ രീതികളും അൽഗോരിതങ്ങളും” – ല്യൂ യു-ഡൗ;
• “ബ്ലാക്ക് ബോക്സിനുള്ളിൽ” – ഋഷി കെ. നാരംഗ്;
• “വ്യാപാരവും വിനിമയവും: പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കുള്ള മാർക്കറ്റിന്റെ സൂക്ഷ്മഘടന” – ലാറി ഹാരിസ്.

സ്റ്റോക്ക് ട്രേഡിംഗിന്റെയും സാങ്കേതിക വിശകലനത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ പഠിക്കുക, തുടർന്ന് അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള പുസ്തകങ്ങൾ വാങ്ങുക എന്നതാണ് പഠന പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർഗം. മിക്ക പ്രൊഫഷണൽ പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളും ഇംഗ്ലീഷിൽ മാത്രമേ കണ്ടെത്താൻ കഴിയൂ എന്നതും ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.

പക്ഷപാതമുള്ള പുസ്തകങ്ങൾക്ക് പുറമേ, ഏതെങ്കിലും എക്സ്ചേഞ്ച് സാഹിത്യം വായിക്കാനും ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രസിദ്ധമായ മിഥ്യകൾ

റോബോട്ട് ട്രേഡിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ലാഭകരമാണെന്നും വ്യാപാരികൾ ഒന്നും ചെയ്യേണ്ടതില്ലെന്നും പലരും വിശ്വസിക്കുന്നു. തീർച്ചയായും ഇല്ല. പിശകുകളും പരാജയങ്ങളും സംഭവിക്കാതിരിക്കാൻ റോബോട്ടിനെ നിരീക്ഷിക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും നിയന്ത്രിക്കാനും എല്ലായ്പ്പോഴും അത് ആവശ്യമാണ്. റോബോട്ടുകൾക്ക് പണമുണ്ടാക്കാൻ കഴിയില്ലെന്ന് ചിലർ കരുതുന്നു. വിദേശ വിനിമയ ഇടപാടുകൾക്കായി അഴിമതിക്കാർ വിറ്റ ഗുണനിലവാരമില്ലാത്ത റോബോട്ടുകളെ മുമ്പ് നേരിട്ടിട്ടുള്ള ആളുകളാണ് ഇവർ. പണമുണ്ടാക്കാൻ കഴിയുന്ന നാണയവ്യാപാരത്തിൽ ഗുണനിലവാരമുള്ള റോബോട്ടുകൾ ഉണ്ട്. എന്നാൽ ആരും അവ വിൽക്കില്ല, കാരണം അവർ ഇതിനകം നല്ല പണം കൊണ്ടുവരുന്നു. സ്റ്റോക്ക് എക്‌സ്‌ചേഞ്ചിലെ വ്യാപാരം സമ്പാദിക്കാനുള്ള വലിയ സാധ്യതയാണ്. അൽഗോരിതമിക് ട്രേഡിംഗ് നിക്ഷേപ മേഖലയിൽ ഒരു യഥാർത്ഥ വഴിത്തിരിവാണ്. വളരെയധികം സമയമെടുത്തിരുന്ന എല്ലാ ദൈനംദിന ജോലികളും റോബോട്ടുകൾ ഏറ്റെടുക്കുന്നു.