एल्गो - व्यापार - रणनीति - विदेशी मुद्रा - विनिमय

एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मूल बातें: अवधारणाओं और उदाहरण एक एल्गोरिथ्म एक कार्य या प्रक्रिया को पूरा करने के उद्देश्य से स्पष्ट रूप से परिभाषित निर्देशों का एक विशिष्ट सेट है। एल्गोरिथम व्यापार (स्वचालित व्यापार, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग, या बस एल्गो-ट्रेडिंग) एक प्रोग्राम को चलाने के लिए निर्देशों के एक निर्धारित सेट का पालन करने के लिए प्रोग्राम की प्रक्रिया है, ताकि एक गति और आवृत्ति पर मुनाफा पैदा हो सके, जो कि मानव व्यापारी निर्धारित नियमों का निर्धारित समय, मूल्य, मात्रा या किसी गणितीय मॉडल पर आधारित है। व्यापारी के लिए लाभ के अवसरों के अलावा, अल्गो-ट्रेडिंग बाज़ार को अधिक तरल बनाता है और व्यापारिक गतिविधियों पर भावनात्मक मानव प्रभावों को छोड़कर व्यापार को अधिक व्यवस्थित बनाता है। मान लीजिए कि एक व्यापारी इस सरल व्यापार मानदंड का पालन करता है: जब 50-दिन की चलती औसत 200-दिन चलती औसत से अधिक हो जाती है तो स्टॉक के 50 शेयर खरीदते हैं, स्टॉक के शेयरों को बेचते हैं, जब इसकी 50-दिवसीय चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत दो सरल निर्देशों के इस सेट का उपयोग करना, एक कंप्यूटर प्रोग्राम लिखना आसान है जो स्वत: शेयर की कीमत (और चलते औसत सूचक) की निगरानी करेगा और निर्धारित शर्तों को पूरा करते समय ऑर्डर खरीद और बेच देगा। व्यापारी को अब लाइव कीमतों और आलेखों के लिए घड़ी रखने की ज़रूरत नहीं है, या मैन्युअल रूप से ऑर्डर करना एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम स्वचालित रूप से व्यापार अवसरों की पहचान करके, उनके लिए यह करता है। (औसत चलती औसत पर अधिक जानकारी के लिए, देखें: सरल चलती औसत बनाना रुझान स्टैंड आउट।) अलगो-ट्रेडिंग निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है: सर्वोत्तम संभव कीमतों पर निष्पादित ट्रेडों त्वरित और सटीक व्यापार क्रम प्लेसमेंट (जिससे इच्छित स्तर पर निष्पादन की उच्च संभावना) ट्रेडों महत्वपूर्ण मूल्य परिवर्तनों से बचने के लिए समयबद्ध लेनदेन की लागत कम हो रही है (नीचे कार्यान्वयन की कमी का उदाहरण देखें) कई बाजार परिस्थितियों पर एक साथ स्वचालित जांच ट्रेडों को रखने में मैन्युअल त्रुटियों का कम जोखिम उपलब्ध ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा के आधार पर अल्टेरिथ्म बैकटेस्ट कम हो गया भावनात्मक और मनोवैज्ञानिक कारकों के आधार पर मानव व्यापारियों द्वारा गलतियों की संभावना वर्तमान दिन अलगो-व्यापार का सबसे बड़ा हिस्सा उच्च आवृत्ति व्यापार (एचएफटी) है, जो कई बाजारों में बहुत तेजी से गति और कई फैसलों में बड़ी संख्या में ऑर्डर देने पर पूंजीकरण करने का प्रयास करता है पैरामीटर, पूर्व-क्रमादेशित निर्देशों के आधार पर। (उच्च आवृत्ति व्यापार पर अधिक जानकारी के लिए, देखें: उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग (एचएफटी) फर्मों की रणनीतियां और रहस्य) अलगो-ट्रेडिंग का उपयोग व्यापार और निवेश गतिविधियों के कई रूपों में किया जाता है, जिनमें निम्न शामिल हैं: लंबी अवधि के निवेशकों से मिड या खरीदने वाली पार्टियों (पेंशन फंड) , म्यूचुअल फंड, बीमा कंपनियों) जो स्टॉक में बड़ी मात्रा में खरीदते हैं लेकिन असतत, बड़े मात्रा में निवेश के साथ स्टॉक की कीमतों को प्रभावित नहीं करना चाहते हैं। लघु अवधि के व्यापारियों और साइड प्रतिभागियों को बेचते हैं (बाजार निर्माताओं सट्टेबाजों और मध्यस्थता) इसके अलावा स्वचालित व्यापार निष्पादन से लाभ, बाजार में विक्रेताओं के लिए पर्याप्त तरलता पैदा करने में अल्गो-ट्रेडिंग एड्स। व्यवस्थित व्यापारियों (प्रवृत्ति अनुयायी, जोड़े व्यापारियों, हेज फंड आदि।) अपने व्यापार नियमों को प्रोग्राम करने में अधिक कुशल पाते हैं और प्रोग्राम को स्वचालित रूप से दोहराएं। एल्गोरिथम व्यापार मानव व्यापारियों के अंतर्ज्ञान या वृत्ति के आधार पर तरीकों की तुलना में सक्रिय व्यापार के लिए एक अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों एल्गोरिथम व्यापार के लिए कोई भी रणनीति बेहतर आय या लागत में कमी के संदर्भ में एक पहचान योग्य अवसर की आवश्यकता है। एल्गो-ट्रेडिंग में निम्न सामान्य व्यापार रणनीतियों का उपयोग किया जाता है: सबसे आम एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों चलती औसत में रुझान का पालन करती हैं। चैनल ब्रेकआउट मूल्य स्तर आंदोलनों और संबंधित तकनीकी संकेतक ये एल्गोरिथम व्यापार के जरिए कार्यान्वित करने के लिए सबसे आसान और आसान रणनीति हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई पूर्वानुमान या मूल्य पूर्वानुमान बनाने शामिल नहीं है वांछनीय प्रवृत्तियों की घटनाओं के आधार पर ट्रेडों की शुरुआत की जाती है। जो पूर्वानुमानित विश्लेषण की जटिलता में न आने के एल्गोरिदम के माध्यम से कार्यान्वित करने के लिए आसान और सरल हैं। उपर्युक्त उदाहरण के 50 और 200 दिनों की चलती औसत रणनीति के बाद एक लोकप्रिय प्रवृत्ति है। (प्रवृत्ति व्यापार रणनीतियों के बारे में अधिक जानकारी के लिए: रुझानों के आधार पर सरलता के लिए सरल रणनीतियां।) एक बाजार में कम कीमत पर दोहरी सूचीबद्ध स्टॉक खरीदना और एक साथ दूसरे बाजार में एक उच्च कीमत पर इसे बेचकर जोखिम विभक्त लाभ के रूप में मूल्य विभेद प्रदान करता है या मध्यस्थता वायदा उपकरणों की तुलना में शेयरों के लिए इसी ऑपरेशन को दोहराया जा सकता है, क्योंकि समय-समय पर कीमत भिन्नता मौजूद होती है। ऐसे मूल्य विभेदों को पहचानने और ऑर्डर देने के लिए एक एल्गोरिथ्म लागू करना कुशल तरीके से लाभदायक अवसरों की अनुमति देता है। इंडेक्स फंड ने अपने संबंधित बेंचमार्क इंडेक्स के बराबर उनकी होल्डिंग्स लाने के लिए पुन: संतुलन की अवधि निर्धारित की है। यह एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर पैदा करता है, जो सूचकांक कोष में स्टॉक की संख्या के आधार पर अनुमानित ट्रेडों को 20-80 आधार अंक मुहैया देते हैं, जो कि इंडेक्स फंड रिबैलेंसिंग से पहले होता है। समयबद्ध निष्पादन और सर्वोत्तम मूल्य के लिए एल्गोरिथम व्यापार प्रणाली के माध्यम से इस तरह की ट्रेडों की शुरुआत की जाती है। बहुत सारे साबित गणितीय मॉडल, जैसे डेल्टा-तटस्थ व्यापार रणनीति, जो विकल्पों के संयोजन और इसके अंतर्निहित सुरक्षा पर व्यापार की अनुमति देते हैं। जहां ट्रेडों को सकारात्मक और नकारात्मक डेल्टा ऑफसेट के लिए रखा जाता है ताकि पोर्टफोलियो डेल्टा शून्य पर बनाए रखा जा सके। मतलब उत्क्रमण रणनीति इस विचार पर आधारित है कि परिसंपत्ति की उच्च और निम्न कीमतें एक अस्थायी घटना हैं जो समय-समय पर अपने औसत मूल्य में वापस आ जाती हैं। मूल्य सीमा को परिभाषित करना और परिभाषित करना और उस पर आधारित एल्गोरिथम को कार्यान्वित करना जिससे कि ट्रेडों को अपनी परिभाषित सीमा में और बाहर परिसंपत्ति के टूटने की कीमत पर स्वचालित रूप से रखा जा सके। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य रणनीति बड़े आदेश को तोड़ देती है और स्टॉक विशिष्ट ऐतिहासिक मात्रा प्रोफाइल का उपयोग करके मार्केट को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। इसका उद्देश्य वॉल्यूम भारित औसत मूल्य (वीडब्ल्यूएपी) के करीब ऑर्डर करना है, जिससे औसत मूल्य पर लाभ होता है। समय-भारित औसत मूल्य रणनीति एक बड़े ऑर्डर को तोड़ देती है और शुरुआत और समाप्ति समय के बीच समान रूप से विभाजित समय स्लॉट का उपयोग करके बाजार को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। इसका उद्देश्य शुरुआत और समाप्ति समय के बीच औसत मूल्य के करीब ऑर्डर करना है, जिससे बाज़ार प्रभाव को कम किया जा सकता है। जब तक ट्रेड ऑर्डर पूरी तरह से भरा नहीं जाता है, तब तक यह एल्गोरिथम परिभाषित भागीदारी अनुपात के अनुसार आंशिक आदेश जारी करता है और बाजारों में कारोबार की मात्रा के अनुसार होता है। संबंधित कदम रणनीति बाजार संस्करणों के उपयोगकर्ता-निर्धारित प्रतिशत पर आदेश भेजती है और शेयर की कीमत उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित स्तरों पर पहुंचने पर इस भागीदारी की दर में वृद्धि या घट जाती है। कार्यान्वयन की कमी की रणनीति का उद्देश्य वास्तविक समय के बाजार को बंद करके एक आदेश के निष्पादन लागत को कम करना है, जिससे आदेश की लागत को बचाया जा सकता है और देरी से चलने वाले निष्पादन के अवसर लागत से लाभान्वित किया जा सकता है। यह रणनीति लक्षित भागीदारी दर को बढ़ाएगी, जब शेयर की कीमत अच्छी तरह से बढ़ेगी और जब शेयर की कीमत प्रतिकूल रूप से घट जाएगी एल्गोरिदम के कुछ विशेष वर्ग हैं जो दूसरी तरफ की घटनाओं की पहचान करने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, इन सल्फिंग एल्गोरिदम, एक विक्रय पक्ष बाज़ार निर्माता द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक बड़े आदेश के खरीद पक्ष पर किसी भी एल्गोरिदम के अस्तित्व की पहचान करने के लिए अंतर्निहित खुफिया है। एल्गोरिदम के माध्यम से इस तरह का पता लगाने से बाज़ार निर्माता बड़े ऑर्डर के अवसरों की पहचान करने में मदद करेगा और उच्च मूल्य पर आदेश भरकर उसे लाभान्वित करने में सक्षम बना देगा। इसे कभी-कभी हाई-टेक फ्रंट-रनिंग के रूप में पहचाना जाता है। (उच्च आवृत्ति व्यापार और धोखाधड़ी के अभ्यासों के बारे में अधिक जानकारी के लिए: यदि आप ऑनलाइन स्टॉक खरीदते हैं, तो आप एचएफटी में शामिल होते हैं।) एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए तकनीकी आवश्यकताएं कंप्यूटर प्रोग्राम का इस्तेमाल करते हुए एल्गोरिदम लागू करना पिछला हिस्सा है, जो बैकटेस्टिंग के साथ जुड़ता है। चुनौती यह है कि पहचानी गई रणनीति को एक एकीकृत कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया में बदलना जो ऑर्डर देने के लिए एक ट्रेडिंग अकाउंट की पहुंच है। निम्नलिखित की जरूरत है: कंप्यूटर प्रोग्रामिंग ज्ञान के लिए आवश्यक व्यापारिक रणनीति, भाड़े वाले प्रोग्रामर या प्री-मेड ट्रेडिंग सॉफ़्टवेयर नेटवर्क कनेक्टिविटी और ऑर्डर देने के लिए ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म तक पहुंच बाजार डेटा फीड तक पहुंच है, जो कि अवसरों के लिए एल्गोरिथ्म द्वारा निगरानी की जाएगी आदेश एक बार निर्मित प्रणाली का समर्थन करने के लिए क्षमता और अवसंरचना, वास्तविक बाज़ारों पर रहने से पहले, बैकटेस्टिंग के लिए उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा, एल्गोरिदम में लागू किए गए नियमों की जटिलता के आधार पर यहां एक व्यापक उदाहरण है: रॉयल डच शेल (आरडीएस) एम्स्टर्डम में सूचीबद्ध है स्टॉक एक्सचेंज (एएक्स) और लंदन स्टॉक एक्सचेंज (एलएसई)। आर्बिट्रेज के अवसरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथम बनाने की सुविधा देता है यहां कुछ रोचक टिप्पणियां हैं: यूरो में एईएक्स व्यापार, जबकि एलएसई स्टर्लिंग पाउंड में ट्रेड करता है, एक घंटे के अंतर के कारण, एईईक्स एलएसई से पहले एक घंटे पहले खोलता है, इसके बाद अगले कुछ घंटों के लिए दोनों एक्सचेंजेस कारोबार होता है और उसके बाद केवल एलएसई में ही व्यापार होता है। एईएक्स बंद होने के रूप में आखिरी घंटा क्या हम दो अलग-अलग मुद्राओं में इन दोनों बाज़ारों में सूचीबद्ध रॉयल डच शैल स्टॉक पर मध्यस्थता व्यापार की संभावना का पता लगा सकते हैं एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो वर्तमान बाजार मूल्यों को पढ़ सकता है एलएसई और एईएक्स दोनों से मूल्य फ़ीड एक विदेशी मुद्रा दर फ़ीड जीबीपी-यूरो एक्सचेंज रेट ऑर्डर देने की योग्यता जो सही एक्सचेंज के आदेश को रूट कर सकती है ऐतिहासिक मूल्य फ़ीड पर बैक-टेस्टिंग क्षमता कंप्यूटर प्रोग्राम को निम्न कार्य करना चाहिए: दोनों एक्सचेंजों से आरडीएस स्टॉक की इनकमिंग फीड फीड पढ़ें, उपलब्ध विदेशी मुद्रा दरों का उपयोग करना । एक मुद्रा की कीमत दूसरे में परिवर्तित करें यदि एक बड़ा पर्याप्त मूल्य विसंगति (ब्रोकरेज लागत को छूट देना) एक लाभदायक अवसर के लिए मौजूद है, तो कम कीमत वाले एक्सचेंज पर खरीद ऑर्डर करें और उच्चतर विनिमय के लिए ऑर्डर बेचें। यदि आदेश को निष्पादित किया जाता है वांछित, मध्यस्थता का लाभ सरल और आसान होगा, हालांकि, एल्गोरिथम व्यापार का अभ्यास बनाए रखना और निष्पादित करना आसान नहीं है। याद रखें, यदि आप एक एल्गो-जनरेटेड व्यापार रख सकते हैं, तो अन्य बाजार सहभागियों को भी कर सकते हैं। नतीजतन, कीमतों में मिलि में उतार-चढ़ाव - और यहां तक ​​कि माइक्रोसॉन्ड्स भी। उपर्युक्त उदाहरण में, यदि आपके ख़रीदारी व्यापार को निष्पादित किया जाता है, तो क्या होता है, लेकिन व्यापार को बेचने के रूप में बिक्री मूल्य के रूप में नहीं बदलता है, जब आपका ऑर्डर बाजार पर आ जाता है आप एक खुली स्थिति अपने आर्बिट्रेज रणनीति को बेकार में बनाये अतिरिक्त जोखिम और चुनौतियां हैं: उदाहरण के लिए, सिस्टम विफलता जोखिम, नेटवर्क कनेक्टिविटी त्रुटियां, ट्रेड ऑर्डर और निष्पादन के बीच समय-सीमा, और, सबसे महत्वपूर्ण, अपूर्ण एल्गोरिदम। एल्गोरिदम जितना अधिक जटिल होता है, उतनी कड़े बैकस्टेसिंग की आवश्यकता होती है, इससे पहले कार्रवाई में लाया जाता है। एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मात्रात्मक विश्लेषण महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और इसे गंभीर रूप से जांचना चाहिए। सहजता से पैसे बनाने के लिए कंप्यूटर के द्वारा स्वचालन के लिए जाने के लिए एक रोमांचक धारणा है। लेकिन किसी को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सिस्टम पूरी तरह से परीक्षण किया गया है और आवश्यक सीमा निर्धारित की गई है। विश्लेषणात्मक व्यापारियों को अपने तरीके से प्रोग्रामिंग और निर्माण प्रणालियों को सीखने पर विचार करना चाहिए, सही तरीके से सही रणनीति को लागू करने के बारे में आश्वस्त होना चाहिए। अलगो-ट्रेडिंग का सावधानीपूर्वक उपयोग और गहन परीक्षण लाभदायक अवसर बना सकते हैं। अपना खुद का विदेशी मुद्रा संकेतक बनाएं आपने अपना खुद का सूचक बना लिया है अब आप अपने मार्केटस्कोप इंडिकोर एसडीके को अपनी रणनीति को डिबग और बैकस्टेप करने के लिए डाउनलोड कर सकते हैं। मार्केटस्कोप इंडिकोर मार्केटस्कोप इंडिकोर एल्गोरिथम व्यापार के लिए विशेष रूप से बनाया गया सबसे आम एपीआई जरूरतों के लिए आदर्श है। जब आप अपनी खुद की व्यापारिक रणनीति तैयार करते हैं, तो इसका उपयोग बैकटेस्टिंग और रणनीति अनुकूलन के लिए सबसे अच्छा होता है। डेटा के 40 महीनों में प्रीबिल्ल्ट, ओपन सोर्स रणनीतियों (15) और संकेतक (53) 80 से अधिक उपकरणों पर निशुल्क डेटा बाजार, सीमा, रोक और रोक-सीमा के आदेशों सहित पूर्ण प्रकार के ऑर्डर प्रकार पहले से ही एक एफएक्ससीएम खाता है एक FXCM खाता, जिसमें निशुल्क अभ्यास खाता 8212 न्यूनतम शेषराशि की आवश्यकता है, एक आईडीई या पाठ संपादक जो LUA (यानी SciTE) चलाता है