एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मूल बातें: अवधारणाओं और उदाहरण

एल्गोरिथम ट्रेडिंग (जिसे स्वचालित ट्रेडिंग, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग या एल्गो-ट्रेडिंग भी कहा जाता है) एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करता है जो एक व्यापार को स्थापित करने के लिए निर्देशों के निर्धारित सेट (एक एल्गोरिथ्म) का अनुसरण करता है। व्यापार, सिद्धांत रूप में, एक गति और आवृत्ति पर लाभ उत्पन्न कर सकता है जो मानव व्यापारी के लिए असंभव है।

निर्देशों के परिभाषित सेट समय, मूल्य, मात्रा या किसी गणितीय मॉडल पर आधारित हैं। व्यापारी के लिए लाभ के अवसरों के अलावा, एल्गो-ट्रेडिंग रेंडर बाजार में अधिक तरल और व्यापार को व्यवस्थित करते हैं और व्यापारिक गतिविधियों पर मानवीय भावनाओं के प्रभाव को प्रभावित करते हैं।

व्यवहार में एल्गोरिथम ट्रेडिंग

मान लीजिए कि एक व्यापारी इन सरल व्यापार मानदंडों का पालन करता है:

• एक शेयर के 50 शेयर खरीदें जब उसका 50-दिवसीय चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से ऊपर चला जाता है। (एक चलती औसत पिछले डेटा बिंदुओं का एक औसत है जो दिन-प्रतिदिन मूल्य में उतार-चढ़ाव को सुचारू करता है और इस प्रकार प्रवृत्तियों की पहचान करता है।)
• शेयर का शेयर तब बेचें जब उसका 50-दिवसीय मूविंग एवरेज 200-दिवसीय मूविंग एवरेज से नीचे चला जाए।

इन दो सरल निर्देशों का उपयोग करते हुए, एक कंप्यूटर प्रोग्राम स्वचालित रूप से स्टॉक मूल्य (और चलती औसत संकेतक) की निगरानी करेगा और परिभाषित शर्तों को पूरा करने पर खरीद और बिक्री के आदेश देगा। व्यापारी को अब लाइव कीमतों और ग्राफ़ की निगरानी करने या मैन्युअल रूप से ऑर्डर करने की आवश्यकता नहीं है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम ट्रेडिंग अवसर की सही पहचान करके स्वचालित रूप से ऐसा करता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मूल बातें

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लाभ

एल्गो-ट्रेडिंग निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है:

• ट्रेडों को सर्वोत्तम संभव कीमतों पर निष्पादित किया जाता है।
• ट्रेड ऑर्डर प्लेसमेंट तत्काल और सटीक है (वांछित स्तरों पर निष्पादन की एक उच्च संभावना है)।
• महत्वपूर्ण मूल्य परिवर्तनों से बचने के लिए ट्रेडों को सही ढंग से और तुरंत समय पर तैयार किया जाता है।
• लेन-देन की लागत में कमी।
• कई बाजार की स्थितियों पर एक साथ स्वचालित जाँच।
• ट्रेडों को रखते समय मैन्युअल त्रुटियों का जोखिम कम।
• उपलब्ध ऐतिहासिक और वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करके एल्गो-ट्रेडिंग का समर्थन किया जा सकता है यह देखने के लिए कि क्या यह एक व्यवहार्य व्यापारिक रणनीति है।
• भावनात्मक और मनोवैज्ञानिक कारकों के आधार पर मानव व्यापारियों द्वारा गलतियों की संभावना को कम करना।

अधिकांश एल्गो-ट्रेडिंग आज उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग (एचएफटी) है, जो कई बाजारों में तीव्र गति से बड़ी संख्या में ऑर्डर देने और प्रीप्रोग्राम किए गए निर्देशों के आधार पर कई निर्णय मापदंडों को भुनाने का प्रयास करता है।

Algo- ट्रेडिंग का उपयोग कई प्रकार की ट्रेडिंग और निवेश गतिविधियों में किया जाता है, जिसमें शामिल हैं:

• मध्य से लंबी अवधि के निवेशक या बाय-साइड फर्मों- पेंशन फंड, म्यूचुअल फंड, बीमा कंपनियां, बड़ी मात्रा में स्टॉक खरीदने के लिए एल्गो-ट्रेडिंग का उपयोग करते हैं, जब वे असतत, बड़ी मात्रा में निवेश के साथ स्टॉक की कीमतों को प्रभावित नहीं करना चाहते हैं।
• अल्पकालिक व्यापारी और बेचने वाले प्रतिभागी - बाज़ार निर्माता (जैसे दलाली वाले घर), सट्टेबाजों, और मध्यस्थों- स्वचालित व्यापार निष्पादन से लाभ; इसके अलावा, बाजार में विक्रेताओं के लिए पर्याप्त तरलता बनाने में एल्गो-ट्रेडिंग एड्स।
• व्यवस्थित व्यापारी- ट्रेंड फॉलोअर्स, हेज फंड्स या पेयर ट्रेडर्स (एक बाजार-तटस्थ ट्रेडिंग रणनीति, जो दो स्टॉक, एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड (ईटीएफ) या मुद्राओं जैसे अत्यधिक सहसंबद्ध उपकरणों की एक जोड़ी में एक छोटी स्थिति के साथ एक लंबी स्थिति से मेल खाती है। -अपने ट्रेडिंग नियमों को प्रोग्राम करने के लिए इसे और अधिक कुशल बनाएं और प्रोग्राम को स्वचालित रूप से व्यापार करने दें।

ट्रेडर अंतर्ज्ञान या वृत्ति के आधार पर एल्गोरिथम ट्रेडिंग सक्रिय ट्रेडिंग के लिए एक अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए किसी भी रणनीति के लिए एक पहचान किए गए अवसर की आवश्यकता होती है जो बेहतर आय या लागत में कमी के संदर्भ में लाभदायक है। एल्गो-ट्रेडिंग में उपयोग की जाने वाली सामान्य व्यापारिक रणनीतियाँ निम्नलिखित हैं:

प्रवृत्ति-निम्नलिखित रणनीतियाँ

सबसे आम एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीतियाँ चलती औसत, चैनल ब्रेकआउट, मूल्य स्तर आंदोलनों और संबंधित तकनीकी संकेतकों में रुझानों का पालन करती हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के माध्यम से लागू करने के लिए ये सबसे आसान और सरल रणनीति हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई पूर्वानुमान या मूल्य पूर्वानुमान शामिल नहीं है। ट्रेडों को वांछनीय रुझानों की घटना के आधार पर शुरू किया जाता है, जो भविष्यवाणियों के विश्लेषण की जटिलता में आए बिना एल्गोरिदम के माध्यम से लागू करना आसान और सीधा है। 50- और 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करना एक लोकप्रिय प्रवृत्ति-निम्नलिखित रणनीति है।

मध्यस्थता के अवसर

एक बाजार में कम कीमत पर दोहरे सूचीबद्ध स्टॉक को खरीदना और एक साथ दूसरे बाजार में उच्च कीमत पर बेचना मूल्य अंतर को जोखिम-मुक्त लाभ या मध्यस्थता के रूप में प्रदान करता है। एक ही ऑपरेशन को स्टॉक बनाम फ्यूचर्स इंस्ट्रूमेंट के लिए दोहराया जा सकता है क्योंकि समय-समय पर मूल्य अंतर मौजूद होते हैं। ऐसे मूल्य अंतरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करना और आदेशों को कुशलतापूर्वक रखना लाभदायक अवसरों की अनुमति देता है।

इंडेक्स फंड रिबैलेंसिंग

इंडेक्स फंड ने अपने संबंधित बेंचमार्क सूचकांकों के साथ अपनी होल्डिंग को लाने के लिए पुनर्संतुलन की अवधि को परिभाषित किया है। यह एल्गोरिदमिक व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर पैदा करता है, जो अपेक्षित ट्रेडों को कैपिटल करते हैं, जो इंडेक्स फंड के रीबैलेंसिंग से ठीक पहले इंडेक्स फंड में शेयरों की संख्या के आधार पर 20 से 80 बेसिस पॉइंट्स के मुनाफे की पेशकश करते हैं। इस तरह के ट्रेडों को समय पर निष्पादन और सर्वोत्तम मूल्यों के लिए एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम के माध्यम से शुरू किया जाता है।

गणितीय मॉडल-आधारित रणनीतियाँ

सिद्ध गणितीय मॉडल, डेल्टा-तटस्थ व्यापार रणनीति की तरह, विकल्पों और अंतर्निहित सुरक्षा के संयोजन पर व्यापार करने की अनुमति देते हैं। (डेल्टा न्यूट्रल एक पोर्टफोलियो रणनीति है जिसमें पॉजिटिव और नेगेटिव डेल्टास की भरपाई के साथ कई पदों को शामिल किया गया है - एक संपत्ति की कीमत में बदलाव की तुलना करने वाला अनुपात, आमतौर पर एक विपणन सुरक्षा, इसके व्युत्पन्न की कीमत में संबंधित परिवर्तन के लिए - ताकि समग्र प्रश्न योग में संपत्ति का डेल्टा शून्य।)

ट्रेडिंग रेंज (मीन प्रत्यावर्तन)

माध्य प्रत्यावर्तन रणनीति इस अवधारणा पर आधारित है कि किसी संपत्ति की उच्च और निम्न कीमतें एक अस्थायी घटना है जो समय-समय पर उनके औसत मूल्य (औसत मूल्य) पर वापस लौटती हैं। किसी मूल्य सीमा की पहचान करना और उसे परिभाषित करना और उसके आधार पर एक एल्गोरिथ्म को लागू करना, ट्रेडों को स्वचालित रूप से रखने की अनुमति देता है जब किसी परिसंपत्ति की कीमत इसकी निर्धारित सीमा से बाहर और अंदर टूटती है।

वॉल्यूम-भारित औसत मूल्य (VWAP)

वॉल्यूम-वेटेड औसत मूल्य रणनीति एक बड़े ऑर्डर को तोड़ती है और स्टॉक-विशिष्ट ऐतिहासिक क्रेडिट प्रोफाइल का उपयोग करके बाजार को ऑर्डर के छोटे-छोटे विखंडन को जारी करती है। उद्देश्य मात्रा-भारित औसत मूल्य (VWAP) के करीब ऑर्डर को निष्पादित करना है।

समय भारित औसत मूल्य (TWAP)

समय-भारित औसत मूल्य रणनीति एक बड़े आदेश को तोड़ती है और एक शुरुआत और अंत समय के बीच समान रूप से विभाजित समय स्लॉट का उपयोग करके बाजार को आदेश के छोटे निर्धारित विखंडन को जारी करती है। उद्देश्य शुरू और अंत समय के बीच औसत मूल्य के करीब ऑर्डर को निष्पादित करना है जिससे बाजार प्रभाव कम से कम हो।

आय का प्रतिशत (पीओवी)

जब तक व्यापार आदेश पूरी तरह से भर नहीं जाता है, तब तक यह एल्गोरिथम परिभाषित भागीदारी अनुपात के अनुसार और बाजारों में कारोबार किए गए वॉल्यूम के अनुसार आंशिक आदेश भेजना जारी रखता है। संबंधित "चरण रणनीति" उपयोगकर्ता-परिभाषित बाज़ार के संस्करणों के आदेशों पर आदेश भेजती है और जब स्टॉक मूल्य उपयोगकर्ता-परिभाषित स्तरों तक पहुँचता है तो इस भागीदारी दर को बढ़ाता या घटाता है।

कार्यान्वयन की कमी

कार्यान्वयन की कमी की रणनीति का उद्देश्य वास्तविक समय के बाजार में व्यापार करके ऑर्डर की निष्पादन लागत को कम करना है, जिससे ऑर्डर की लागत को बचाया जा सके और विलंबित निष्पादन की अवसर लागत से लाभान्वित हो सके। रणनीति लक्षित भागीदारी दर को बढ़ाएगी जब स्टॉक की कीमत अनुकूल रूप से बढ़ जाती है और जब स्टॉक की कीमत प्रतिकूल रूप से चलती है तो इसे कम कर देती है।

सामान्य ट्रेडिंग एल्गोरिदम से परे

एल्गोरिदम के कुछ विशेष वर्ग हैं जो दूसरी तरफ "घटनाओं" की पहचान करने का प्रयास करते हैं। ये "सूँघने वाले एल्गोरिदम" - उदाहरण के लिए, एक बिक-साइड मार्केट मेकर द्वारा - एक बड़ी ऑर्डर के खरीद पक्ष पर किसी भी एल्गोरिदम के अस्तित्व की पहचान करने के लिए अंतर्निहित बुद्धिमत्ता है। एल्गोरिदम के माध्यम से इस तरह की पहचान बाजार निर्माता को बड़े ऑर्डर के अवसरों की पहचान करने में मदद करेगी और अधिक कीमत पर ऑर्डर भरकर उन्हें लाभान्वित करने में सक्षम करेगी। इसे कभी-कभी हाई-टेक फ्रंट-रनिंग के रूप में पहचाना जाता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए तकनीकी आवश्यकताएं

कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके एल्गोरिथ्म को लागू करना एल्गोरिथम ट्रेडिंग का अंतिम घटक है, बैकटेकिंग के साथ (पिछले स्टॉक-मार्केट प्रदर्शन के ऐतिहासिक अवधियों पर एल्गोरिदम को आज़माकर देखना कि क्या यह लाभदायक होगा)। चुनौती की पहचान रणनीति को एक एकीकृत कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया में बदलना है, जिसमें ऑर्डर रखने के लिए ट्रेडिंग खाते तक पहुंच हो। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए निम्नलिखित आवश्यकताएं हैं:

• आवश्यक ट्रेडिंग रणनीति, काम पर रखे गए प्रोग्रामर, या पूर्व-निर्मित ट्रेडिंग सॉफ़्टवेयर को प्रोग्राम करने के लिए कंप्यूटर-प्रोग्रामिंग ज्ञान।
• ऑर्डर देने के लिए नेटवर्क कनेक्टिविटी और ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म तक पहुंच।
• मार्केट डेटा फीड तक पहुंच जो कि एल्गोरिदम द्वारा आदेशों को रखने के अवसरों के लिए निगरानी की जाएगी।
• वास्तविक बाजारों पर लाइव होने से पहले सिस्टम को एक बार पीछे करने की क्षमता और बुनियादी ढाँचा।
• एल्गोरिथम में लागू नियमों की जटिलता के आधार पर बैकिंग के लिए उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग का एक उदाहरण

Royal Dutch Shell (RDS) एम्स्टर्डम स्टॉक एक्सचेंज (AEX) और लंदन स्टॉक एक्सचेंज (LSE) में सूचीबद्ध है। हम मध्यस्थता के अवसरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण करते हैं। यहाँ कुछ दिलचस्प अवलोकन दिए गए हैं:

• AEX यूरो में ट्रेड करता है जबकि LSE ब्रिटिश पाउंड स्टर्लिंग में ट्रेड करता है।
• एक घंटे के समय के अंतर के कारण, AEX LSE की तुलना में एक घंटे पहले खुलता है, इसके बाद दोनों एक्सचेंज अगले कुछ घंटों के लिए एक साथ व्यापार करते हैं और फिर AEX के बंद होने के बाद अंतिम घंटे के दौरान LSE में ही ट्रेडिंग करते हैं।

क्या हम इन दो बाजारों पर दो अलग-अलग मुद्राओं में सूचीबद्ध रॉयल डच शेल स्टॉक पर मध्यस्थता व्यापार की संभावना का पता लगा सकते हैं?

आवश्यकताएँ:

• एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो बाजार की मौजूदा कीमतों को पढ़ सकता है।
• मूल्य LSE और AEX दोनों से प्राप्त होता है।
• GBP-EUR के लिए एक विदेशी मुद्रा (विदेशी मुद्रा) दर फ़ीड।
• ऑर्डर-प्लेसिंग क्षमता जो ऑर्डर को सही एक्सचेंज में रूट कर सकती है।
• ऐतिहासिक मूल्य फ़ीड पर बैकिंग की क्षमता।

कंप्यूटर प्रोग्राम को निम्नलिखित कार्य करना चाहिए:

• दोनों एक्सचेंजों से आरडीएस स्टॉक की आवक मूल्य फ़ीड पढ़ें।
• उपलब्ध विदेशी विनिमय दरों का उपयोग करते हुए, एक मुद्रा की कीमत को दूसरे में परिवर्तित करें।
• यदि एक बड़े पैमाने पर पर्याप्त मूल्य विसंगति है (ब्रोकरेज की लागत में छूट) एक लाभदायक अवसर के लिए अग्रणी है, तो कार्यक्रम को कम-कीमत वाले एक्सचेंज पर खरीद ऑर्डर देना चाहिए और उच्च-मूल्य वाले एक्सचेंज पर ऑर्डर बेचना चाहिए।
• यदि आदेश वांछित के रूप में निष्पादित किए जाते हैं, तो मध्यस्थता लाभ का पालन होगा।

सरल और आसान! हालांकि, एल्गोरिथम ट्रेडिंग का अभ्यास बनाए रखने और निष्पादित करने के लिए इतना आसान नहीं है। याद रखें, यदि एक निवेशक एक एल्गो-जनित व्यापार रख सकता है, तो अन्य बाजार सहभागियों को भी। नतीजतन, कीमतें मिलि और यहां तक ​​कि माइक्रोसेकंड में उतार-चढ़ाव करती हैं। उपरोक्त उदाहरण में, क्या होता है अगर एक खरीद व्यापार निष्पादित होता है लेकिन बेचने का व्यापार नहीं होता है क्योंकि जब तक ऑर्डर बाजार में नहीं आता तब तक बेचने की कीमतें बदल जाती हैं? व्यापारी को एक खुली स्थिति के साथ छोड़ दिया जाएगा जिससे मध्यस्थता की रणनीति बेकार हो जाएगी।

अतिरिक्त जोखिम और चुनौतियां हैं जैसे कि सिस्टम विफलता जोखिम, नेटवर्क कनेक्टिविटी त्रुटियां, व्यापार आदेश और निष्पादन के बीच समय-अंतराल और, सबसे महत्वपूर्ण, अपूर्ण एल्गोरिदम। अधिक जटिल एल्गोरिथ्म, कार्रवाई में डालने से पहले अधिक कठोर बैकिंग की आवश्यकता होती है।