अल्गो ट्रेडिंग: त्याचे सार, व्यापार धोरण आणि जोखीम

सध्या, एक्स्चेंजवरील बहुतेक ऑपरेशन्स विशेष रोबोट्स वापरून केल्या जातात, ज्यामध्ये विविध अल्गोरिदम एम्बेड केलेले असतात. या युक्तीला अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग म्हणतात. हा अलीकडच्या दशकांचा एक ट्रेंड आहे ज्याने अनेक प्रकारे बाजार बदलला आहे.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग म्हणजे काय?

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचा मुख्य प्रकार म्हणजे HFT ट्रेडिंग. मुद्दा हा व्यवहार त्वरित पूर्ण करण्याचा आहे. दुसऱ्या शब्दांत, हा प्रकार त्याचा मुख्य फायदा वापरतो – वेग. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या संकल्पनेच्या दोन मुख्य व्याख्या आहेत:

• अल्गो ट्रेडिंग. एक ऑटोसिस्टम जी त्याला दिलेल्या अल्गोरिदममध्ये ट्रेडरशिवाय व्यापार करू शकते. मार्केट आणि ओपनिंग पोझिशन्सच्या स्वयं-विश्लेषणामुळे थेट नफा मिळविण्यासाठी सिस्टम आवश्यक आहे. या अल्गोरिदमला “ट्रेडिंग रोबोट” किंवा “सल्लागार” असेही म्हणतात.
• अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग. बाजारात मोठ्या ऑर्डरची अंमलबजावणी, जेव्हा ते स्वयंचलितपणे भागांमध्ये विभागले जातात आणि निर्दिष्ट नियमांनुसार हळूहळू उघडले जातात. व्यवहार करताना व्यापार्‍यांच्या अंगमेहनतीसाठी ही प्रणाली वापरली जाते. उदाहरणार्थ, जर 100 हजार शेअर्स विकत घेण्याचे कार्य असेल आणि ऑर्डर फीडमध्ये लक्ष वेधून न घेता तुम्हाला एकाच वेळी 1-3 शेअर्सवर पोझिशन्स उघडण्याची आवश्यकता असेल.

सोप्या भाषेत सांगायचे तर, अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग म्हणजे व्यापाऱ्यांद्वारे केल्या जाणार्‍या दैनंदिन कामकाजाचे ऑटोमेशन, जे स्टॉक माहितीचे विश्लेषण करण्यासाठी, गणितीय मॉडेल्सची गणना करण्यासाठी आणि व्यवहार करण्यासाठी लागणारा वेळ कमी करते. प्रणाली बाजाराच्या कामकाजातील मानवी घटकाची भूमिका देखील काढून टाकते (भावना, अनुमान, “व्यापारी अंतर्ज्ञान”), जे कधीकधी सर्वात आशादायक धोरणाची नफा देखील नाकारते.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या उदयाचा इतिहास

1971 हा अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचा प्रारंभ बिंदू मानला जातो (हे पहिल्या स्वयंचलित ट्रेडिंग सिस्टम NASDAQ सह एकाच वेळी दिसून आले). 1998 मध्ये, यूएस सिक्युरिटीज कमिशनने (SEC) अधिकृतपणे इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्मचा वापर करण्यास अधिकृत केले. त्यानंतर उच्च तंत्रज्ञानाची खरी स्पर्धा सुरू झाली. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या विकासातील खालील महत्त्वपूर्ण क्षण, ज्याचा उल्लेख करणे योग्य आहे:

• 2000 च्या सुरुवातीस. स्वयंचलित व्यवहार अवघ्या काही सेकंदात पूर्ण झाले. रोबोट्सचा बाजारातील हिस्सा 10% पेक्षा कमी होता.
• वर्ष 2009. ऑर्डरच्या अंमलबजावणीची गती अनेक वेळा कमी केली गेली, अनेक मिलिसेकंदांपर्यंत पोहोचली. व्यापार सहाय्यकांचा हिस्सा 60% पर्यंत वाढला आहे.
• 2012 आणि पुढे. एक्सचेंजेसवरील घटनांच्या अनिश्चिततेमुळे बर्‍याच सॉफ्टवेअरच्या कठोर अल्गोरिदममध्ये मोठ्या प्रमाणात त्रुटी निर्माण झाल्या आहेत. यामुळे स्वयंचलित ट्रेडिंगचे प्रमाण एकूण 50% पर्यंत कमी झाले. कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञान विकसित केले जात आहे आणि सादर केले जात आहे.

आज, उच्च-वारंवारता व्यापार अजूनही संबंधित आहे. अनेक नियमित ऑपरेशन्स (उदाहरणार्थ, मार्केट स्केलिंग) स्वयंचलितपणे केले जातात, ज्यामुळे व्यापाऱ्यांवरील भार लक्षणीयरीत्या कमी होतो. तथापि, मशीन अद्याप एखाद्या व्यक्तीची जिवंत बुद्धी आणि विकसित अंतर्ज्ञान पूर्णपणे बदलू शकले नाही. हे विशेषतः खरे आहे जेव्हा महत्त्वपूर्ण आर्थिक आंतरराष्ट्रीय बातम्यांच्या प्रकाशनामुळे शेअर बाजाराची अस्थिरता जोरदार वाढते. या कालावधीत, रोबोट्सवर अवलंबून न राहण्याची शिफारस केली जाते.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे फायदे आणि तोटे

अल्गोरिदमचे फायदे मॅन्युअल ट्रेडिंगचे सर्व तोटे आहेत. माणसांवर भावनांचा सहज प्रभाव पडतो, पण यंत्रमानव तसे नसतात. रोबोट अल्गोरिदमनुसार काटेकोरपणे व्यापार करेल. भविष्यात डील नफा मिळवू शकत असल्यास, रोबोट ते तुमच्यापर्यंत आणेल. तसेच, एखादी व्यक्ती नेहमी स्वतःच्या कृतींवर पूर्णपणे लक्ष केंद्रित करण्यास सक्षम नसते आणि वेळोवेळी त्याला विश्रांतीची आवश्यकता असते. यंत्रमानव अशा कमतरतांपासून वंचित आहेत. परंतु त्यांचे स्वतःचे आणि त्यांच्यामध्ये आहे:

• अल्गोरिदमचे कठोर पालन केल्यामुळे, रोबोट बाजारातील बदलत्या परिस्थितीशी जुळवून घेऊ शकत नाही;
• अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगची जटिलता आणि तयारीसाठी उच्च आवश्यकता;
• सादर केलेल्या अल्गोरिदमच्या त्रुटी ज्या रोबोट स्वतः शोधण्यात सक्षम नाहीत (हे, अर्थातच, आधीच एक मानवी घटक आहे, परंतु एखादी व्यक्ती त्याच्या चुका शोधू आणि दुरुस्त करू शकते, तर रोबोट अद्याप हे करण्यास सक्षम नाहीत).

ट्रेडिंगवर पैसे कमवण्याचा एकमेव संभाव्य मार्ग म्हणून तुम्ही ट्रेडिंग रोबोट्सचा विचार करू नये, कारण गेल्या 30 वर्षांत स्वयंचलित ट्रेडिंग आणि मॅन्युअल ट्रेडिंगची नफा जवळजवळ सारखीच झाली आहे.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे सार

अल्गो ट्रेडर्स (दुसरे नाव – क्वांटम ट्रेडर्स) केवळ संभाव्यतेचा सिद्धांत वापरतात की किमती आवश्यक मर्यादेत येतात. गणना मागील किंमत मालिका किंवा अनेक आर्थिक साधनांवर आधारित आहे. बाजारातील वर्तनातील बदलानुसार नियम बदलतील.
अल्गोरिदमिक व्यापारी नेहमी बाजारातील अकार्यक्षमता, इतिहासातील आवर्ती अवतरणांचे नमुने आणि भविष्यातील आवर्ती कोट्सची गणना करण्याची क्षमता शोधत असतात. म्हणून, अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे सार ओपन पोझिशन्स आणि रोबोट्सचे गट निवडण्याच्या नियमांमध्ये आहे. निवड अशी असू शकते:

• मॅन्युअल – गणितीय आणि भौतिक मॉडेल्सच्या आधारे संशोधकाद्वारे अंमलबजावणी केली जाते;
• स्वयंचलित – प्रोग्राममधील नियम आणि चाचण्यांच्या वस्तुमान गणनेसाठी आवश्यक;
• अनुवांशिक – येथे नियम एका प्रोग्रामद्वारे विकसित केले जातात ज्यामध्ये कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे घटक असतात.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगबद्दल इतर कल्पना आणि युटोपिया काल्पनिक आहेत. अगदी 100% हमीसह रोबोट देखील भविष्याचा “अंदाज” करू शकत नाहीत. बाजार इतका अकार्यक्षम असू शकत नाही की रोबोटला कधीही, कुठेही लागू होणारे नियम आहेत. अल्गोरिदम वापरणाऱ्या मोठ्या गुंतवणूक कंपन्यांमध्ये (उदाहरणार्थ, रेनेसेन्स टेक्नॉलॉजी, सिटाडेल, व्हर्चू), हजारो उपकरणे व्यापणारे ट्रेडिंग रोबोटचे शेकडो गट (कुटुंब) आहेत. ही पद्धत आहे, जी अल्गोरिदमचे विविधीकरण आहे, ज्यामुळे त्यांना दररोज नफा मिळतो.

अल्गोरिदमचे प्रकार

अल्गोरिदम म्हणजे विशिष्ट कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या स्पष्ट सूचनांचा संच. आर्थिक बाजारपेठेत, वापरकर्ता अल्गोरिदम संगणकाद्वारे कार्यान्वित केले जातात. नियमांचा संच तयार करण्यासाठी, किंमत, व्हॉल्यूम आणि भविष्यातील व्यवहारांची अंमलबजावणी वेळ यावरील डेटा वापरला जाईल. स्टॉक आणि चलन बाजारात अल्गो ट्रेडिंग चार मुख्य प्रकारांमध्ये विभागली आहे:

• सांख्यिकी. ही पद्धत व्यापार संधी ओळखण्यासाठी ऐतिहासिक वेळ मालिका वापरून सांख्यिकीय विश्लेषणावर आधारित आहे.
• ऑटो. या धोरणाचा उद्देश बाजारातील सहभागींना व्यवहारांची जोखीम कमी करण्यास अनुमती देणारे नियम तयार करणे हा आहे.
• कार्यकारी. ही पद्धत व्यापार ऑर्डर उघडणे आणि बंद करणे संबंधित विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी तयार केली गेली.
• सरळ. या तंत्रज्ञानाचा उद्देश बाजारपेठेतील प्रवेशाची जास्तीत जास्त गती प्राप्त करणे आणि प्रवेशाची किंमत कमी करणे आणि अल्गोरिदमिक ट्रेडर्सच्या ट्रेडिंग टर्मिनलशी जोडणे हे आहे.

उच्च-वारंवारता अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग हे यांत्रिक व्यापारासाठी स्वतंत्र क्षेत्र म्हणून वेगळे केले जाऊ शकते. या श्रेणीचे मुख्य वैशिष्ट्य ऑर्डर निर्मितीची उच्च वारंवारता आहे: व्यवहार मिलिसेकंदांमध्ये पूर्ण केले जातात. हा दृष्टिकोन खूप फायदे देऊ शकतो, परंतु त्यात काही जोखीम देखील आहेत.

स्वयंचलित ट्रेडिंग: रोबोट्स आणि तज्ञ सल्लागार

1997 मध्ये, विश्लेषक तुषार चंद यांनी त्यांच्या “Beyond Technical Analysis” (मूळतः “Beyond Technical Analysis”) या पुस्तकात प्रथम यांत्रिक व्यापार प्रणालीचे (MTS) वर्णन केले. या प्रणालीला ट्रेडिंग रोबोट किंवा चलन व्यवहारांवर सल्लागार म्हणतात. हे सॉफ्टवेअर मॉड्यूल्स आहेत जे बाजाराचे निरीक्षण करतात, व्यापार ऑर्डर जारी करतात आणि या ऑर्डरच्या अंमलबजावणीवर नियंत्रण ठेवतात. दोन प्रकारचे रोबोट ट्रेडिंग प्रोग्राम आहेत:

• स्वयंचलित “पासून” आणि “ते” – ते व्यापारावर स्वतंत्र स्वतंत्र निर्णय घेण्यास सक्षम आहेत;
• जे व्यापारी स्वहस्ते डील उघडण्याचे संकेत देतात, ते स्वतः ऑर्डर पाठवत नाहीत.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या बाबतीत, फक्त 1 ला प्रकारचा रोबोट किंवा सल्लागार मानला जातो आणि त्याचे “सुपर टास्क” म्हणजे त्या धोरणांची अंमलबजावणी करणे जे मॅन्युअली ट्रेडिंग करताना शक्य नसते.

Renaissance Institutiona Equlties Fund हा सर्वात मोठा खाजगी फंड आहे जो अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग वापरतो. हे यूएसए मध्ये रेनेसान्स टेक्नॉलॉजीज एलएलसीने उघडले होते, जे 1982 मध्ये जेम्स हॅरिस सिमन्स यांनी स्थापित केले होते. फायनान्शिअल टाइम्सने नंतर सायमन्सला “सर्वात हुशार अब्जाधीश” म्हटले.

ट्रेडिंग रोबोट कसे तयार केले जातात?

स्टॉक मार्केटमधील अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगसाठी वापरण्यात येणारे रोबोट हे विशेष संगणक प्रोग्राम आहेत. त्यांचा विकास सुरू होतो, सर्व प्रथम, रणनीतींसह रोबोट्स करणार असलेल्या सर्व कार्यांसाठी स्पष्ट योजना दिसण्यापासून. प्रोग्रामर-व्यापारीसमोरील कार्य म्हणजे एक अल्गोरिदम तयार करणे जे त्याचे ज्ञान आणि वैयक्तिक प्राधान्ये विचारात घेते. अर्थात, व्यवहार स्वयंचलित करणार्‍या सिस्टमच्या सर्व बारकावे आधीच स्पष्टपणे समजून घेणे आवश्यक आहे. म्हणून, नवशिक्या व्यापार्‍यांना TC अल्गोरिदम स्वतः तयार करण्याची शिफारस केलेली नाही. ट्रेडिंग रोबोट्सच्या तांत्रिक अंमलबजावणीसाठी, तुम्हाला किमान एक प्रोग्रामिंग भाषा माहित असणे आवश्यक आहे. प्रोग्राम लिहिण्यासाठी mql4, Python, C#, C++, Java, R, MathLab वापरा.
प्रोग्राम करण्याची क्षमता व्यापाऱ्यांना अनेक फायदे देते:

• डेटाबेस तयार करण्याची क्षमता;
• प्रक्षेपण आणि चाचणी प्रणाली;
• उच्च-वारंवारता धोरणांचे विश्लेषण करा;
• त्वरीत चुका दुरुस्त करा.

प्रत्येक भाषेसाठी अनेक अतिशय उपयुक्त ओपन सोर्स लायब्ररी आणि प्रकल्प आहेत. सर्वात मोठ्या अल्गोरिदमिक व्यापार प्रकल्पांपैकी एक म्हणजे क्वांटलिब, C++ मध्ये तयार केलेला. उच्च-फ्रिक्वेंसी अल्गोरिदम वापरण्यासाठी तुम्हाला Currenex, LMAX, Integral किंवा इतर लिक्विडिटी प्रदात्यांशी थेट कनेक्ट करण्याची आवश्यकता असल्यास, तुम्ही Java मध्ये कनेक्शन API लिहिण्यात प्रवीण असणे आवश्यक आहे. प्रोग्रामिंग कौशल्यांच्या अनुपस्थितीत, साध्या यांत्रिक व्यापार प्रणाली तयार करण्यासाठी विशेष अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग प्रोग्राम वापरणे शक्य आहे. अशा प्लॅटफॉर्मची उदाहरणे:

• TSLab;
• whelthlab;
• मेटाट्रेडर;
• S#.स्टुडिओ;
• मल्टीचार्ट;
• ट्रेडस्टेशन

स्टॉक मार्केटमध्ये अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग

स्टॉक आणि फ्युचर्स मार्केट स्वयंचलित प्रणालींसाठी भरपूर संधी प्रदान करतात, परंतु खाजगी गुंतवणूकदारांपेक्षा मोठ्या फंडांमध्ये अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग अधिक सामान्य आहे. स्टॉक मार्केटमध्ये अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे अनेक प्रकार आहेत:

• तांत्रिक विश्लेषणावर आधारित प्रणाली. ट्रेंड, बाजारातील हालचाल ओळखण्यासाठी बाजारातील अकार्यक्षमता आणि अनेक निर्देशक वापरण्यासाठी तयार केले आहे. बहुतेकदा ही रणनीती शास्त्रीय तांत्रिक विश्लेषणाच्या पद्धतींमधून नफा मिळवण्याच्या उद्देशाने असते.
• पेअर आणि बास्केट ट्रेडिंग. तुलनेने उच्च टक्केवारीसह सिस्टम दोन किंवा अधिक साधनांचे गुणोत्तर वापरते (त्यापैकी एक “मार्गदर्शक” आहे, म्हणजे त्यात प्रथम बदल होतात आणि नंतर 2 रा आणि त्यानंतरची साधने खेचली जातात), परंतु 1 च्या समान नाही. साधन दिलेल्या मार्गावरून विचलित झाल्यास, तो कदाचित त्याच्या गटाकडे परत येईल. या विचलनाचा मागोवा घेऊन, अल्गोरिदम व्यापार करू शकतो आणि मालकासाठी नफा कमवू शकतो.
• बाजारीकरण. ही दुसरी रणनीती आहे ज्याचे कार्य बाजारातील तरलता राखणे आहे. जेणेकरून कोणत्याही वेळी खाजगी व्यापारी किंवा हेज फंड ट्रेडिंग इन्स्ट्रुमेंट खरेदी किंवा विक्री करू शकेल. बाजार निर्माते त्यांचा नफा विविध साधनांची मागणी पूर्ण करण्यासाठी आणि एक्सचेंजमधून नफा मिळवण्यासाठी वापरू शकतात. परंतु हे जलद रहदारी आणि बाजार डेटावर आधारित विशेष धोरणांचा वापर प्रतिबंधित करत नाही.
• समोर धावणे. अशा प्रणालीचा एक भाग म्हणून, व्यवहारांच्या प्रमाणाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि मोठ्या ऑर्डर ओळखण्यासाठी साधने वापरली जातात. अल्गोरिदम हे लक्षात घेते की मोठ्या ऑर्डरमुळे किंमत रोखून धरली जाईल आणि विरुद्ध दिशेने विरुद्ध व्यवहार दिसून येतील. ऑर्डर बुक्स आणि फीड्समधील मार्केट डेटाचे विश्लेषण करण्याच्या गतीमुळे, त्यांना अस्थिरतेचा सामना करावा लागेल, इतर सहभागींना मागे टाकण्याचा प्रयत्न करतील आणि खूप मोठ्या ऑर्डरची अंमलबजावणी करताना थोडी अस्थिरता स्वीकारतील.
• लवाद. हा आर्थिक साधनांचा वापर करून केलेला व्यवहार आहे, त्यांच्यातील परस्परसंबंध जवळचा आहे. नियमानुसार, अशा उपकरणांमध्ये सर्वात लहान विचलन असतात. सिस्टीम संबंधित साधनांसाठी किमतीतील बदलांचे परीक्षण करते आणि किमती समान करण्यासाठी आर्बिट्रेज ऑपरेशन्स करते. उदाहरण: एकाच कंपनीचे 2 वेगवेगळ्या प्रकारचे शेअर्स घेतले जातात, जे 100% सहसंबंधाने समकालिकपणे बदलतात. किंवा समान शेअर्स घ्या, परंतु वेगवेगळ्या मार्केटमध्ये. एका एक्स्चेंजवर, ते दुसर्‍या एक्सचेंजपेक्षा थोडे लवकर उठेल / कमी होईल. हा क्षण 1 ला “कॅच” केल्यावर, तुम्ही 2 तारखेला सौदे उघडू शकता.
• अस्थिरता ट्रेडिंग. विविध प्रकारचे पर्याय विकत घेण्यावर आणि विशिष्ट साधनाच्या अस्थिरतेत वाढ होण्याची अपेक्षा ठेवून हा सर्वात जटिल प्रकारचा व्यापार आहे. या अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगसाठी भरपूर संगणकीय शक्ती आणि तज्ञांची टीम आवश्यक आहे. येथे, सर्वोत्कृष्ट मन विविध उपकरणांचे विश्लेषण करतात, त्यापैकी कोणते अस्थिरता वाढवू शकतात याबद्दल अंदाज लावतात. ते त्यांची विश्लेषण यंत्रणा रोबोट्समध्ये ठेवतात आणि ते योग्य वेळी या उपकरणांवर पर्याय खरेदी करतात.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे धोके

अलीकडच्या काळात अल्गोरिदमिक व्यापाराचा प्रभाव लक्षणीय वाढला आहे. साहजिकच, नवीन व्यापार पद्धतींमध्ये काही जोखीम असतात ज्यांची पूर्वी अपेक्षा नव्हती. एचएफटी व्यवहार विशेषत: जोखमींसह येतात ज्यांचा विचार करणे आवश्यक आहे.
अल्गोरिदमसह काम करताना सर्वात धोकादायक:

• किमतीत फेरफार. वैयक्तिक साधनांवर थेट परिणाम करण्यासाठी अल्गोरिदम कॉन्फिगर केले जाऊ शकतात. येथे होणारे परिणाम अतिशय धोकादायक असू शकतात. 2013 मध्ये, जागतिक BATS मार्केटवर ट्रेडिंगच्या पहिल्या दिवशी, कंपनीच्या सिक्युरिटीजच्या मूल्यात खरी घसरण झाली. अवघ्या 10 सेकंदात, किंमत $15 वरून फक्त दोन सेंटवर घसरली. कारण रोबोटची क्रिया होती, जी मुद्दाम शेअरच्या किमती कमी करण्यासाठी प्रोग्राम केलेली होती. हे धोरण इतर सहभागींची दिशाभूल करू शकते आणि एक्सचेंजवरील परिस्थिती मोठ्या प्रमाणात विकृत करू शकते.
• खेळत्या भांडवलाचा बहिर्वाह. बाजारात तणावपूर्ण परिस्थिती असल्यास, रोबोट वापरणारे सहभागी ट्रेडिंग निलंबित करतात. बहुतेक ऑर्डर स्वयं-सल्लागारांकडून येत असल्याने, तेथे जागतिक प्रवाह आहे, जो त्वरित सर्व कोट खाली आणतो. अशा एक्सचेंज “स्विंग” चे परिणाम खूप गंभीर असू शकतात. शिवाय, तरलतेच्या प्रवाहामुळे मोठ्या प्रमाणात दहशत निर्माण होत आहे ज्यामुळे कठीण परिस्थिती आणखी वाढेल.
• अस्थिरता झपाट्याने वाढली आहे. काहीवेळा सर्व जागतिक बाजारपेठेतील मालमत्तेच्या मूल्यामध्ये अनावश्यक चढ-उतार होतात. हे किमतींमध्ये तीव्र वाढ किंवा आपत्तीजनक घसरण असू शकते. या स्थितीला अचानक अपयश म्हणतात. बर्‍याचदा चढ-उतारांचे कारण उच्च-फ्रिक्वेंसी रोबोट्सचे वर्तन असते, कारण बाजारातील एकूण सहभागींच्या संख्येत त्यांचा वाटा खूप मोठा असतो.
• वाढता खर्च. मोठ्या संख्येने यांत्रिक सल्लागारांनी त्यांच्या तांत्रिक क्षमतांमध्ये सतत सुधारणा करणे आवश्यक आहे. परिणामी, दर धोरण बदलत आहे, जे अर्थातच व्यापाऱ्यांच्या फायद्याचे नाही.
• ऑपरेशनल धोका. एकाच वेळी मोठ्या संख्येने येणार्‍या ऑर्डरमुळे प्रचंड क्षमतेचे सर्व्हर ओव्हरलोड होऊ शकतात. म्हणून, काहीवेळा सक्रिय व्यापाराच्या शिखर कालावधीत, सिस्टम कार्य करणे थांबवते, सर्व भांडवली प्रवाह निलंबित केले जातात आणि सहभागींना मोठे नुकसान सहन करावे लागते.
• बाजाराच्या अंदाजाची पातळी कमी होते. व्यवहाराच्या किमतींवर रोबोट्सचा लक्षणीय परिणाम होतो. यामुळे, अंदाजाची अचूकता कमी होते आणि मूलभूत विश्लेषणाचा पाया ढासळला आहे. तसेच ऑटो सहाय्यक पारंपरिक व्यापाऱ्यांना चांगल्या किमतीपासून वंचित ठेवतात.

रोबोट्स हळूहळू सामान्य बाजारातील सहभागींना बदनाम करत आहेत आणि यामुळे भविष्यात मॅन्युअल ऑपरेशन्स पूर्णपणे नाकारल्या जातात. परिस्थिती अल्गोरिदम सिस्टमची स्थिती मजबूत करेल, ज्यामुळे त्यांच्याशी संबंधित जोखीम वाढतील.

अल्गोरिदमिक फॉरेक्स ट्रेडिंग

अल्गोरिदमिक परकीय चलन व्यापाराची वाढ मुख्यत्वे प्रक्रियांचे ऑटोमेशन आणि सॉफ्टवेअर अल्गोरिदम वापरून परकीय चलन व्यवहार करण्यासाठी लागणारा वेळ कमी झाल्यामुळे आहे. यामुळे ऑपरेटिंग खर्चही कमी होतो. फॉरेक्स प्रामुख्याने तांत्रिक विश्लेषण पद्धतींवर आधारित रोबोट्स वापरते. आणि सर्वात सामान्य टर्मिनल मेटाट्रेडर प्लॅटफॉर्म असल्याने, प्लॅटफॉर्म विकसकांनी प्रदान केलेली MQL प्रोग्रामिंग भाषा रोबोट्स लिहिण्याची सर्वात सामान्य पद्धत बनली आहे.

परिमाणवाचक व्यापार

परिमाणवाचक व्यापार ही व्यापाराची दिशा आहे, ज्याचा उद्देश एक मॉडेल तयार करणे आहे जे विविध आर्थिक मालमत्तेच्या गतिशीलतेचे वर्णन करते आणि आपल्याला अचूक अंदाज लावू देते. क्वांटिटी ट्रेडर्स, ज्यांना क्वांटम ट्रेडर्स असेही म्हणतात, ते सहसा त्यांच्या क्षेत्रात उच्च शिक्षित असतात: अर्थशास्त्रज्ञ, गणितज्ञ, प्रोग्रामर. क्वांटम ट्रेडर होण्यासाठी, तुम्हाला किमान गणितीय सांख्यिकी आणि अर्थमितिची मूलभूत माहिती असणे आवश्यक आहे.

उच्च वारंवारता अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग/HFT ट्रेडिंग

ऑटोमेटेड ट्रेडिंगचा हा सर्वात सामान्य प्रकार आहे. या पद्धतीचे वैशिष्ट्य म्हणजे विविध साधनांमध्ये उच्च गतीने व्यवहार केले जाऊ शकतात, ज्यामध्ये पोझिशन्स तयार करणे/बंद करण्याचे चक्र एका सेकंदात पूर्ण केले जाते.

एचएफटी व्यवहार मानवांपेक्षा संगणकाचा मुख्य फायदा वापरतात – मेगा-हाय स्पीड.

असे मानले जाते की या कल्पनेचे लेखक स्टीफन सोनसन आहेत, ज्यांनी D. Whitcomb आणि D. Hawks सोबत मिळून 1989 मध्ये जगातील पहिले स्वयंचलित ट्रेडिंग उपकरण (स्वयंचलित ट्रेडिंग डेस्क) तयार केले. जरी तंत्रज्ञानाचा औपचारिक विकास 1998 मध्येच सुरू झाला, जेव्हा अमेरिकन एक्सचेंजेसवर इलेक्ट्रॉनिक प्लॅटफॉर्मचा वापर मंजूर झाला.

HFT ट्रेडिंगची मूलभूत तत्त्वे

हा व्यापार खालील व्हेलवर आधारित आहे:

• हाय-टेक सिस्टमचा वापर पोझिशन्सच्या अंमलबजावणीचा कालावधी 1-3 मिलिसेकंद पातळीवर ठेवतो;
• किमती आणि मार्जिनमधील सूक्ष्म बदलांमुळे नफा;
• मोठ्या प्रमाणात उच्च-गती व्यवहारांची अंमलबजावणी आणि सर्वात कमी वास्तविक स्तरावर नफा, जे कधीकधी एका टक्क्यापेक्षा कमी असते (एचएफटीची क्षमता पारंपारिक धोरणांपेक्षा अनेक पटीने जास्त असते);
• सर्व प्रकारच्या लवाद व्यवहारांचा वापर;
• व्यवहाराच्या दिवसात व्यवहार काटेकोरपणे केले जातात, प्रत्येक सत्राच्या व्यवहारांचे प्रमाण हजारोपर्यंत पोहोचू शकते.

उच्च वारंवारता ट्रेडिंग धोरणे

येथे तुम्ही कोणतीही अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजी वापरू शकता, परंतु त्याच वेळी माणसांना अगम्य वेगाने व्यापार करू शकता. येथे HFT धोरणांची काही उदाहरणे आहेत:

• उच्च तरलता असलेल्या तलावांची ओळख. हे तंत्रज्ञान लहान चाचणी व्यवहार उघडून लपविलेले (“गडद”) किंवा मोठ्या प्रमाणात ऑर्डर शोधण्याचा उद्देश आहे. व्हॉल्यूम पूलद्वारे व्युत्पन्न केलेल्या मजबूत हालचालींचा सामना करणे हे ध्येय आहे.
• इलेक्ट्रॉनिक बाजाराची निर्मिती. बाजारपेठेतील तरलता वाढवण्याच्या प्रक्रियेत, स्प्रेडमधील व्यापाराद्वारे नफा प्राप्त होतो. सहसा, स्टॉक एक्स्चेंजवर व्यापार करताना, प्रसार वाढतो. जर बाजार निर्मात्याकडे समतोल राखू शकणारे ग्राहक नसतील, तर उच्च-फ्रिक्वेंसी व्यापाऱ्यांनी साधनाचा पुरवठा आणि मागणी कव्हर करण्यासाठी स्वतःचा निधी वापरला पाहिजे. एक्सचेंज आणि ECN बक्षीस म्हणून ऑपरेटिंग खर्चावर सूट देतील.
• अग्रभागी. नावाचे भाषांतर “पुढे धावा” असे केले जाते. ही रणनीती सध्याच्या खरेदी-विक्री ऑर्डर, मालमत्ता तरलता आणि सरासरी खुल्या व्याजाच्या विश्लेषणावर आधारित आहे. या पद्धतीचे सार म्हणजे मोठ्या ऑर्डर शोधणे आणि आपल्या स्वतःच्या छोट्या ऑर्डर किंचित जास्त किंमतीत ठेवणे. ऑर्डर अंमलात आणल्यानंतर, अल्गोरिदम दुसर्‍या मोठ्या ऑर्डरच्या आसपास किंमत चढ-उतारांची उच्च संभाव्यता वापरते.
• विलंबित लवाद. ही रणनीती सर्व्हरच्या भौगोलिक समीपतेमुळे किंवा प्रमुख साइट्सवर महागड्या थेट कनेक्शनच्या अधिग्रहणामुळे डेटा एक्सचेंजच्या सक्रिय प्रवेशाचा फायदा घेते. चलन नियामकांवर अवलंबून असलेल्या व्यापाऱ्यांद्वारे याचा वापर केला जातो.
• सांख्यिकीय लवाद. उच्च-फ्रिक्वेंसी ट्रेडिंगची ही पद्धत प्लॅटफॉर्म किंवा संबंधित मालमत्तेतील विविध साधनांचा परस्परसंबंध ओळखण्यावर आधारित आहे (चलन जोडी फ्युचर्स आणि त्यांचे स्पॉट प्रतिपक्ष, डेरिव्हेटिव्ह आणि स्टॉक). असे व्यवहार सहसा खाजगी बँका, गुंतवणूक निधी आणि इतर परवानाधारक डीलर्सद्वारे केले जातात.

उच्च-फ्रिक्वेंसी ऑपरेशन्स मायक्रो व्हॉल्यूममध्ये केल्या जातात, ज्याची भरपाई मोठ्या प्रमाणात व्यवहारांद्वारे केली जाते. या प्रकरणात, नफा आणि तोटा त्वरित निश्चित केला जातो.

अल्गोरिदमिक व्यापार्‍यांसाठी कार्यक्रमांचे विहंगावलोकन

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग आणि रोबोट प्रोग्रामिंगसाठी वापरल्या जाणार्‍या सॉफ्टवेअरचा एक छोटासा भाग आहे:

• टीएसलॅब. रशियन-निर्मित C# सॉफ्टवेअर. बहुतेक फॉरेक्स आणि स्टॉक ब्रोकर्सशी सुसंगत. विशेष ब्लॉक आकृतीबद्दल धन्यवाद, यात बर्‍यापैकी साधे आणि शिकण्यास सोपे इंटरफेस आहे. सिस्टमची चाचणी आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी तुम्ही प्रोग्राम विनामूल्य वापरू शकता, परंतु वास्तविक व्यवहारांसाठी तुम्हाला सदस्यता खरेदी करावी लागेल.
• वेल्थलॅब. C# मध्ये अल्गोरिदम विकसित करण्यासाठी वापरलेला प्रोग्राम. यासह, तुम्ही अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सॉफ्टवेअर लिहिण्यासाठी वेल्थ स्क्रिप्ट लायब्ररी वापरू शकता, जे कोडिंग प्रक्रिया मोठ्या प्रमाणात सुलभ करते. तुम्ही प्रोग्रामला विविध स्त्रोतांकडून कोट्स देखील कनेक्ट करू शकता. बॅकटेस्टिंग व्यतिरिक्त, वास्तविक व्यवहार देखील आर्थिक बाजारपेठेत होऊ शकतात.
• आर स्टुडिओ. क्वांट्ससाठी अधिक प्रगत कार्यक्रम (नवशिक्यांसाठी योग्य नाही). सॉफ्टवेअर अनेक भाषांना एकत्रित करते, त्यापैकी एक डेटा आणि वेळ मालिका प्रक्रियेसाठी विशेष R भाषा वापरते. अल्गोरिदम आणि इंटरफेस येथे तयार केले जातात, चाचण्या आणि ऑप्टिमायझेशन केले जातात, आकडेवारी आणि इतर डेटा मिळवता येतो. आर स्टुडिओ विनामूल्य आहे, परंतु ते खूपच गंभीर आहे. प्रोग्राम विविध अंगभूत लायब्ररी, परीक्षक, मॉडेल इ. वापरतो.

अल्गोरिदमिक व्यापारासाठी धोरणे

अल्गो ट्रेडिंगमध्ये खालील धोरणे आहेत:

• TWAP. हा अल्गोरिदम नियमितपणे सर्वोत्तम बोली किंवा ऑफर किंमतीवर ऑर्डर उघडतो.
• अंमलबजावणी धोरण.  अल्गोरिदमसाठी भारित सरासरी किमतींवर मालमत्तेची मोठी खरेदी आवश्यक असते, सामान्यतः मोठ्या सहभागींद्वारे (हेज फंड आणि दलाल) वापरतात.
• VWAP. अल्गोरिदमचा वापर विशिष्ट कालावधीत दिलेल्या व्हॉल्यूमच्या समान भागामध्ये पोझिशन्स उघडण्यासाठी केला जातो आणि किंमत लॉन्चच्या वेळी भारित सरासरी किमतीपेक्षा जास्त नसावी.
• डेटा खाण. हे नवीन अल्गोरिदमसाठी नवीन नमुन्यांची शोध आहे. चाचणी सुरू होण्यापूर्वी, उत्पादन तारखांपैकी 75% पेक्षा जास्त डेटा संकलन होते. शोध परिणाम केवळ व्यावसायिक आणि तपशीलवार पद्धतींवर अवलंबून असतात. विविध अल्गोरिदम वापरून शोध स्वतःच कॉन्फिगर केला जातो.
• हिमखंड ऑर्डर देण्यासाठी वापरला जातो, ज्याची एकूण संख्या पॅरामीटर्समध्ये निर्दिष्ट केलेल्या संख्येपेक्षा जास्त नाही. बर्‍याच एक्सचेंजेसवर, हा अल्गोरिदम सिस्टमच्या कोरमध्ये तयार केला जातो आणि तो आपल्याला ऑर्डर पॅरामीटर्समध्ये व्हॉल्यूम निर्दिष्ट करण्यास अनुमती देतो.
• सट्टा धोरण. हे खाजगी व्यापार्‍यांसाठी एक मानक मॉडेल आहे जे पुढील नफा कमावण्याच्या उद्देशाने व्यापारासाठी सर्वोत्तम संभाव्य किंमत मिळवू इच्छितात.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगवर प्रशिक्षण आणि पुस्तके

तुम्हाला शाळेच्या वर्तुळात असे ज्ञान मिळणार नाही. हे अतिशय अरुंद आणि विशिष्ट क्षेत्र आहे. येथे खरोखर विश्वासार्ह अभ्यास काढणे कठीण आहे, परंतु जर आपण सामान्यीकरण केले, तर अल्गोरिदमिक व्यापारात गुंतण्यासाठी खालील मुख्य ज्ञान आवश्यक आहे:

• गणितीय तसेच आर्थिक मॉडेल;
• प्रोग्रामिंग भाषा — पायथन, С++, MQL4 (फॉरेक्ससाठी);
• देवाणघेवाणीवरील करार आणि साधनांची वैशिष्ट्ये (पर्याय, फ्युचर्स इ.) बद्दल माहिती.

ही दिशा मुख्यत्वे स्वतःच मिळवावी लागेल. या विषयावरील शैक्षणिक साहित्य वाचण्यासाठी, आपण पुस्तके विचारात घेऊ शकता:

• “क्वांटम ट्रेडिंग” आणि “अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग” – अर्नेस्ट चेन;
• “अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग आणि एक्सचेंजमध्ये थेट प्रवेश” – बॅरी जॉनसेन;
• “आर्थिक गणिताच्या पद्धती आणि अल्गोरिदम” – ल्यु यू-डाऊ;
• “ब्लॅक बॉक्सच्या आत” – ऋषी के. नारंग;
• “व्यापार आणि देवाणघेवाण: व्यावसायिकांसाठी बाजाराची सूक्ष्म रचना” – लॅरी हॅरिस.

शिकण्याची प्रक्रिया सुरू करण्याचा सर्वात उत्पादक मार्ग म्हणजे स्टॉक ट्रेडिंग आणि तांत्रिक विश्लेषणाची मूलभूत माहिती जाणून घेणे आणि नंतर अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगवर पुस्तके खरेदी करणे. हे देखील लक्षात घेतले पाहिजे की बहुतेक व्यावसायिक प्रकाशने केवळ इंग्रजीमध्ये आढळू शकतात.

पूर्वाग्रह असलेल्या पुस्तकांव्यतिरिक्त, कोणतेही विनिमय साहित्य वाचणे देखील उपयुक्त ठरेल.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगबद्दल प्रसिद्ध मिथक

अनेकांचा असा विश्वास आहे की रोबोट ट्रेडिंग वापरणे केवळ फायदेशीर ठरू शकते आणि व्यापाऱ्यांना काहीही करण्याची गरज नाही. नक्कीच नाही. रोबोटचे निरीक्षण करणे, ते ऑप्टिमाइझ करणे आणि त्यावर नियंत्रण ठेवणे नेहमीच आवश्यक असते जेणेकरून त्रुटी आणि अपयश येऊ नयेत. काही लोकांना असे वाटते की रोबोट पैसे कमवू शकत नाहीत. हे असे लोक आहेत ज्यांना, बहुधा, पूर्वी परकीय चलन व्यवहारांसाठी स्कॅमरद्वारे विकल्या गेलेल्या निम्न-गुणवत्तेचे रोबोट्स आढळले आहेत. चलन व्यापारात दर्जेदार रोबोट्स आहेत जे पैसे कमवू शकतात. परंतु कोणीही त्यांना विकणार नाही, कारण ते आधीच चांगले पैसे आणतात. स्टॉक एक्स्चेंजवर ट्रेडिंगमध्ये कमाईची प्रचंड क्षमता आहे. गुंतवणुकीच्या क्षेत्रात अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग ही एक खरी प्रगती आहे. रोबोट जवळजवळ प्रत्येक दैनंदिन काम हाती घेत आहेत ज्यात खूप वेळ लागत होता.