मात्रात्मक व्यापार प्रणालियों - पीडीएफ

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्या है। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में मात्रात्मक विश्लेषण के आधार पर ट्रेडिंग रणनीतियों होते हैं जो गणितीय संगणनाओं और व्यापारिक अवसरों की पहचान करने के लिए नंबर क्रंचिंग पर भरोसा करते हैं। मात्रात्मक व्यापार आमतौर पर वित्तीय संस्थानों और हेज फंड द्वारा उपयोग किया जाता है, लेनदेन आमतौर पर आकार में बड़े होते हैं और हजारों शेयरों और अन्य प्रतिभूतियों की सैकड़ों की खरीद और बिक्री शामिल हो सकती है हालांकि, व्यक्तिगत निवेशकों द्वारा मात्रात्मक व्यापार का अधिक इस्तेमाल किया जा रहा है। नीचे मात्रात्मक ट्रेडिंग। मूल्य और मात्रा मात्रात्मक विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले दो सामान्य डेटा इनपुट गणितीय मॉडल में मुख्य इनपुट। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग तकनीक में उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग एल्गोरिथम व्यापार और सांख्यिकीय मध्यस्थता शामिल हैं ये तकनीक तेजी से आग होती है और आमतौर पर लघु अवधि के निवेश के क्षितिज होते हैं कई मात्रात्मक व्यापारिक मात्रात्मक उपकरणों से परिचित होते हैं, जैसे चलने वाली औसत और ओसीलेटर und क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग को खत्म करना। क्वांटिटेटिव ट्रेडर्स आधुनिक तकनीक, गणित और तर्कसंगत व्यापार निर्णय लेने के लिए व्यापक डेटाबेस की उपलब्धता का लाभ उठाते हैं। क्वांटिटेटिव ट्रेडर्स एक व्यापारिक तकनीक लेते हैं और गणित का उपयोग करके इसका एक मॉडल बनाते हैं, और फिर वे एक कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करते हैं जो मॉडल को ऐतिहासिक बाजार के आंकड़ों के अनुसार मॉडल को फिर से सुरक्षित और अनुकूलित किया जाता है यदि अनुकूल परिणाम प्राप्त किए जाते हैं, तो वास्तविक समय के साथ वास्तविक समय के बाजारों में प्रणाली को कार्यान्वित किया जाता है। जिस तरह से मात्रात्मक व्यापार मॉडल का कार्य एक समानता का उपयोग करके सबसे अच्छा वर्णन किया जा सकता है जो मौसम विज्ञानी बारिश की 90 मौकों की भविष्यवाणी करता है, जबकि सूरज चमक रहा है मौसम विज्ञानविद् पूरे क्षेत्र में सेंसर से जलवायु आंकड़ों को इकट्ठा और विश्लेषण करके इस प्रतिद्वंद्वी निष्कर्ष निकला है। एक कम्प्यूटरीकृत मात्रात्मक विश्लेषण डेटा में विशिष्ट पैटर्न का पता चलता है जब ये पैटर्न समान पैटर्न से तुलना करते हैं ऐतिहासिक जलवायु में पता चला डाटा बैकस्टेस्टिंग और नतीजे 100 गुना से 90 बार बारिश है, तो मौसम विज्ञानी आत्मविश्वास के साथ निष्कर्ष निकाल सकता है, इसलिए 90 पूर्वानुमान मात्रात्मक व्यापारियों ने इस वित्तीय प्रक्रिया को वित्तीय बाजार में लागू करने के लिए इस प्रक्रिया को लागू किया है। लाभांश और मात्रात्मक ट्रेडिंग के नुकसान। व्यापार का उद्देश्य एक लाभदायक व्यापार निष्पादित करने की इष्टतम गणना की जानना है एक विशिष्ट व्यापारी, सीमित संख्या में प्रतिभूतियों पर प्रभावी ढंग से निगरानी, ​​विश्लेषण और व्यापार निर्णय ले सकता है इससे पहले कि आने वाली जानकारी की मात्रा को निर्णय लेने की प्रक्रिया में डूब जाता है मात्रात्मक व्यापारिक तकनीकों का उपयोग मॉनिटरिंग, विश्लेषण और ट्रेडिंग फैसलों को स्वचालित करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करके इस सीमा को प्रकाश में डालता है। ओवरव्यूइंग भावना व्यापार के साथ सबसे अधिक व्यापक समस्या है, यह डर या लालच है, जब व्यापार, भावना केवल तर्कसंगत सोच को दबाने के लिए कार्य करती है, जो आम तौर पर नुकसान की ओर जाता है कंप्यूटर और गणित के पास भावनाओं का अधिकार नहीं है, इसलिए मात्रात्मक व्यापार इस समर्थक को समाप्त करता है बेल्म। क्वाटिटेटिव ट्रेडिंग में इसकी समस्याएं हैं वित्तीय बाजार कुछ सबसे गतिशील संस्थाएं हैं, इसलिए मौजूद हैं, मात्रात्मक व्यापारिक मॉडल सफलतापूर्वक सफल होने के लिए गतिशील होने चाहिए। कई मात्रात्मक व्यापारिक ऐसे मॉडल विकसित करते हैं जो बाजार की स्थिति के लिए अस्थायी रूप से लाभदायक होते हैं जिसके लिए वे विकसित हुए लेकिन बाजार की स्थिति में बदलाव होने पर वे अंततः विफल हो जाते हैं.बैग्नर एस गाइड टू क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग। इस आलेख में मैं आपको कुछ बुनियादी अवधारणाओं को प्रस्तुत करने जा रहा हूं जो एक अंत-टू-एंड मात्रात्मक व्यापार प्रणाली के साथ मिलती है यह पोस्ट उम्मीद है कि दो दर्शकों की सेवा करेगी पहला व्यक्ति, एक मात्रात्मक व्यापारी के रूप में एक फंड में नौकरी प्राप्त करने की कोशिश कर रहा होगा दूसरा व्यक्ति वह व्यक्ति होगा जो अपने खुद के खुदरा एल्गोरिथम व्यापार व्यवसाय की कोशिश करना चाहते हैं। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्वांट फाइनेंस का एक अत्यंत परिष्कृत क्षेत्र है एक साक्षात्कार देने के लिए आवश्यक ज्ञान हासिल करने या अपना खुद का व्यापारिक विकास करने के लिए महत्वपूर्ण समय न केवल यह है कि बल्कि व्यापक प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता की आवश्यकता है, MATLAB, R या पायथन जैसे किसी भाषा में बहुत कम से कम, हालांकि रणनीति की व्यापारिक आवृत्ति बढ़ जाती है, इसलिए तकनीकी पहलुओं को और अधिक प्रासंगिक बना दिया जाता है। सर्वोपरि महत्व। एक मात्रात्मक व्यापार प्रणाली में चार प्रमुख घटक होते हैं। स्वाच्छिक पहचान - एक रणनीति खोजना, एक किनारे का शोषण करना और ट्रेडिंग आवृत्ति पर निर्णय करना। श्रेष्ठी बैटिंगिंग - डेटा प्राप्त करना, रणनीति के प्रदर्शन का विश्लेषण करना और पक्षपात को दूर करना। निष्पादन प्रणाली - ब्रोकरेज से लिंक करना, व्यापार को स्वचालित करना और लेनदेन की लागतों को कम करना। जोखिम प्रबंधन - अधिकतम पूंजी आवंटन, शर्त का आकार कैली मानदंड और व्यापारिक मनोविज्ञान। हम एक व्यापार रणनीति की पहचान करने के बारे में एक नज़र डालेंगे.सौदात्मक पहचान। सभी मात्रात्मक व्यापारिक प्रक्रियाएं आरंभिक अवधि से शुरू होती हैं अनुसंधान का यह शोध प्रक्रिया एक रणनीति खोजने में शामिल है, यह देखते हुए कि रणनीति फिट बैठती है अन्य रणनीतियों के पोर्टफोलियो में जो आप चल सकते हैं, रणनीति का परीक्षण करने के लिए आवश्यक कोई भी डेटा प्राप्त करना और उच्च रिटर्न या कम जोखिम के लिए रणनीति को अनुकूलित करने का प्रयास करना आपको एक खुदरा व्यापारी के रूप में रणनीति को चलाने के लिए अपनी खुद की पूंजी आवश्यकताओं में कारगर होना चाहिए और लेन-देन की लागत से रणनीति पर क्या असर पड़ेगा। लोकप्रिय विश्वास के विपरीत यह वास्तव में विभिन्न सार्वजनिक स्रोतों के माध्यम से लाभदायक रणनीतियों को खोजने के लिए काफी आसान है। अकादमिक नियमित रूप से सैद्धांतिक व्यापारिक परिणाम प्रकाशित करते हैं, हालांकि लेन-देन की लागत का अधिकतर भाग होता है मात्रात्मक वित्त ब्लॉग विस्तार से रणनीतियों पर चर्चा करेंगे व्यापार पत्रिकाओं फंडों द्वारा नियोजित कुछ रणनीतियों की रूपरेखा करें। आप सवाल कर सकते हैं कि व्यक्तियों और फर्म अपनी लाभप्रद रणनीतियों पर चर्चा करने के लिए उत्सुक हैं, खासकर जब वे जानते हैं कि व्यापार के अन्य लोग लंबे समय में कार्य करने की रणनीति को रोक सकते हैं, इसका कारण यह है कि वे अक्सर सटीक मापदंडों और ट्यूनिंग विधियों पर चर्चा नहीं करेंगे y किया है ये अनुकूलन एक अपेक्षाकृत साधारण रणनीति को बेहद लाभदायक रूप में बदलने की कुंजी हैं वास्तव में, अपनी अनूठी रणनीतियों को बनाने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक समान तरीके ढूंढना है और फिर अपनी अनुकूलन प्रक्रिया को जारी करना है। रणनीति विचारों की तलाश शुरू करने के लिए स्थानों की एक छोटी सूची। आप जिन रणनीतियों को देखेंगे उनमें से बहुत-कुछ उलझन और प्रवृत्तियों की गति में आ जाएगा। एक मतलब-वापसी रणनीति ऐसी है जो इस तथ्य का फायदा उठाने का प्रयास करती है कि एक लंबा - ईएमएम का मतलब मूल्य श्रृंखला पर होता है जैसे कि दो सहसंबद्ध परिसंपत्तियों के बीच का प्रसार मौजूद होता है और इस अल्पकालिक विचलन को अंततः बाजार की प्रवृत्ति पर सवारी करके निवेशक मनोविज्ञान और बड़े फंड संरचना दोनों का फायदा उठाने के लिए एक गति रणनीति के प्रयासों को वापस लाया जाएगा। एक दिशा में गति इकट्ठा कर सकते हैं, और प्रवृत्ति का पालन कर सकते हैं जब तक कि यह उलट नहीं होता। मात्रात्मक व्यापार का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू व्यापार रणनीति की आवृत्ति है सी ट्रेडिंग एलएफटी आम तौर पर किसी भी रणनीति से जुड़ी होती है, जो एक ट्रेडिंग दिन से अधिक संपत्ति रखती है। इसी तरह, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग एचएफटी आम तौर पर एक रणनीति का संदर्भ देती है जो कि परिसंपत्तियों का अंतराल रखती है अल्ट्रा हाई फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग यूएचएफटी उन रणनीतियों का संदर्भ देती है जो सेकेंड और मिलीसेकेंड रीटेल व्यवसायी एचएफटी और यूएचएफटी के रूप में निश्चित रूप से संभव है, लेकिन केवल व्यापारिक प्रौद्योगिकी स्टैक और ऑर्डर बुक डायनामिक्स के विस्तृत ज्ञान के साथ ही हम इन पहलुओं के बारे में इन पहलुओं पर चर्चा करते हैं। एक रणनीति या रणनीतियों के सेट होने पर इसे पहचान लिया गया है अब ऐतिहासिक डेटा पर लाभप्रदता के लिए परीक्षण करने की आवश्यकता है जो कि बैकटेस्टिंग का डोमेन है। तकनीक का बैकस्टेस्टिंग। बैकटेस्टिंग का लक्ष्य यह प्रमाणित करना है कि उपरोक्त प्रक्रिया के माध्यम से पहचाने जाने वाली रणनीति फायदेमंद होती है, जब दोनों ऐतिहासिक और बाहर दोनों के लिए लागू होती है - नमूना डेटा यह वास्तविक दुनिया में रणनीति कैसे प्रदर्शन करेगा की अपेक्षा करता है हालांकि, बैकटेस्टिंग कोई गारंटी नहीं है कई कारणों से सफलता की, यह शायद मात्रात्मक व्यापार का सबसे सूक्ष्म क्षेत्र है क्योंकि इसमें कई पूर्वाग्रहों को शामिल किया गया है, जिसे सावधानी से विचार किया जाना चाहिए और जितना संभव हो उतना समाप्त हो जाएगा हम सामान्य प्रकार के पूर्वाग्रहों पर चर्चा करेंगे, जिसमें पूर्व-पक्षपाती उत्तरजीविता पूर्वाग्रह और अनुकूलन शामिल हैं पूर्वाग्रह को डेटा-स्नूपिंग पूर्वाग्रह के रूप में भी जाना जाता है बैकटेस्टिंग में महत्व के अन्य क्षेत्रों में ऐतिहासिक डेटा की उपलब्धता और सफाई शामिल है, यथार्थवादी लेनदेन लागतों में फैक्टरिंग और एक मजबूत बैकस्टेस्टिंग प्लेटफॉर्म पर निर्णय लेने से हम निम्नलिखित एक्ज़्यूशन सिस्टम अनुभाग में लेनदेन की लागतों की चर्चा करेंगे। एक बार रणनीति की पहचान की गई है, ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करना जरूरी है जिसके माध्यम से परीक्षण करना और संभवतः, परिशोधन सभी परिसंपत्ति वर्गों में एक महत्वपूर्ण संख्या में डेटा विक्रेताओं हैं उनकी लागत आम तौर पर डेटा की गुणवत्ता, गहराई और समयबद्धता के साथ होती है I खुदरा स्तर पर कम से कम क्वांट व्यापारियों के लिए पारंपरिक प्रारंभिक बिंदु वें का उपयोग करना है ई याहू फाइनेंस से मुफ़्त डेटा सेट मैं बहुत ज्यादा यहाँ प्रदाताओं पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहा था, बल्कि मैं ऐतिहासिक डेटा सेटों के साथ काम करते समय सामान्य मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं। ऐतिहासिक डेटा के साथ मुख्य चिंताओं में सटीकता की सफाई, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह और कॉर्पोरेट कार्यों जैसे कि लाभांश और स्टॉक विभाजन। आकस्मिकता डेटा की समग्र गुणवत्ता से संबंधित होती है - चाहे इसमें कोई भी त्रुटि होती है त्रुटियाँ कभी-कभी पहचानना आसान हो सकती हैं, जैसे स्पाइक फ़िल्टर जो टाइम श्रृंखला डेटा में गलत वर्तकों को चुनने और सही करने के लिए उन्हें अन्य जगहों पर हाजिर होना बहुत मुश्किल हो सकता है अक्सर दो या अधिक प्रदाता होने की आवश्यकता होती है और फिर एक-दूसरे के विरुद्ध अपने सभी आंकड़ों की जांच करनी होती है। सरवावरवाद पूर्वाग्रह अक्सर मुफ़्त या सस्ता डेटासेट की विशेषता है उत्तरजीविता पूर्वाग्रह के साथ एक डाटासेट का मतलब है कि इसमें ऐसी परिसंपत्तियां शामिल नहीं हैं जो अब व्यापार नहीं कर रहे हैं इक्विटी के मामले में इसका मतलब है कि दिवालिया शेयरों में डील किया गया यह पूर्वाग्रह का मतलब है कि किसी भी स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति पर परीक्षण किया गया ऐसा डाटासेट वास्तविक दुनिया की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करेगा क्योंकि ऐतिहासिक विजेताओं को पहले से ही चुन लिया गया है। कॉरपोरेट कार्यों में कंपनी द्वारा किए जाने वाले साजो-सामान की गतिविधियां शामिल हैं, जो आम तौर पर कच्चे मूल्य में एक कदम-फ़ंक्शन परिवर्तन का कारण बनती हैं, जिसे इसमें शामिल नहीं किया जाना चाहिए मूल्य के रिटर्न की गणना लाभांश और स्टॉक विभाजन के लिए समायोजन आम अपराधी हैं एक प्रक्रिया जिसे पिछली समायोजन के रूप में जाना जाता है, इन कार्यों में से प्रत्येक पर किया जाना जरूरी है। एक बहुत सावधान रहना चाहिए कि वह सही रिटर्न के साथ स्टॉक विभाजन को भ्रमित न करें समायोजन कई कारपोरेट कार्रवाई से एक व्यापारी को पकड़ा गया है। एक बैकटेस्ट प्रक्रिया को चलाने के लिए एक सॉफ़्टवेयर प्लेटफॉर्म का उपयोग करना आवश्यक है आपके पास समर्पित बैकटेस्ट सॉफ़्टवेयर के बीच का विकल्प है, जैसे कि ट्रांसएस्टेशन, एक संख्यात्मक प्लेटफ़ॉर्म जैसे एक्सेल या MATLAB या प्रोग्रामिंग भाषा में एक पूर्ण कस्टम कार्यान्वयन जैसे कि Python या CI जीतता है, परम्परास्टेशन या समान, एक्सेल या MATLAB पर बहुत अधिक ध्यान देते हैं, जैसा कि मेरा मानना ​​है नीचे दिए गए कारणों के लिए पूर्ण इन-हाउस टेक्नोलॉजी स्टैक बनाने में ऐसा करने के एक लाभ यह है कि बैकटेस्ट सॉफ़्टवेयर और निष्पादन प्रणाली को बेहद उन्नत सांख्यिकीय रणनीति के साथ भी एकीकृत किया जा सकता है, विशेषकर एचएफटी रणनीतियों के लिए यह उपयोग करने के लिए आवश्यक है कस्टम कार्यान्वयन। जब सिस्टम को बैकस्टेस्ट करना होता है तो यह मात्रा निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए कि यह कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। मात्रात्मक रणनीति के लिए उद्योग मानक मैट्रिक्स अधिकतम ड्रॉडाउन और शार्प अनुपात अधिकतम ड्रॉडाउन खाता इक्विटी वक्र में सबसे बड़ा पीक-टू-गर्त ड्रॉप एक विशेष समय अवधि के दौरान आमतौर पर यह वार्षिक रूप से सर्वाधिक बार-बार उद्धृत किया जाता है क्योंकि कई संख्यात्मक एलएफटी रणनीतियां एचएफटी रणनीति के मुकाबले बड़े ड्रॉडेन्स हैं, क्योंकि कई सांख्यिकीय कारकों के कारण एक ऐतिहासिक बैकटेस्ट पिछले अधिकतम ड्रॉडाउन दिखाएगा, जो कि एक अच्छा मार्गदर्शन है रणनीति का भावी गिरावट प्रदर्शन दूसरा परिमाण शार्प रेशियो है, जिसे एक अनुमानित रूप से परिभाषित किया गया है उन अतिरिक्त रिटर्न के मानक विचलन द्वारा विभाजित अतिरिक्त रिटर्न का औसत, अतिरिक्त रिटर्न का निर्धारण पूर्व निर्धारित बेंचमार्क जैसे एस स्लीपेज के ऊपर होता है, जो कि आपके ऑर्डर के लिए आपके इरादों के बीच का अंतर है यह वास्तव में प्रसार पर भरी हुई है, जो बोली में अंतर है, जो व्यापार की सुरक्षा की कीमत पूछता है। नोट करें कि प्रसार स्थिर नहीं है और वर्तमान तरलता पर निर्भर करता है यानी बाजार में खरीददारी के आदेश की उपलब्धता। लेनदेन की लागत एक बहुत ही लाभदायक रणनीति के बीच एक अच्छा शार्प अनुपात और भयानक शार्प अनुपात के साथ एक बहुत ही लाभहीन रणनीति के बीच अंतर कर सकते हैं यह एक चुनौती है कि एक बैकटेस्ट से लेन-देन लागत का सही ढंग से अनुमान लगाया जा सकता है रणनीति की आवृत्ति पर निर्भर करते हुए, आपको ऐतिहासिक विनिमय डेटा तक पहुंच, जिसमें बिड पूछने के लिए टिकटिक डेटा शामिल होंगे, क्वांट्स की पूरी टीमें एक्जू की अनुकूलन के लिए समर्पित हैं इन फंडों के लिए बड़े धन में निवेश करें, इस परिदृश्य पर विचार करें कि एक फंड को कितने ट्रेडों की बिक्री की जरूरत है जिसके कारण ऐसा करने के कारण कई और विविध हैं बाजार पर इतने सारे शेयर डम्पिंग करके, वे तेजी से कीमत को कम कर देंगे और इष्टतम निष्पादन प्राप्त नहीं हो सकता है इसलिए एल्गोरिदम जो बाजार पर फ़ीड के आदेशों को टपकाते हैं, फिर भी निधि में गिरावट का खतरा रहता है इसके अलावा, अन्य रणनीतियों इन जरूरतों पर शिकार करते हैं और इनकी अक्षमताओं का फायदा उठा सकते हैं यह निधि संरचना मध्यस्थता का डोमेन है। निष्पादन प्रणालियों के लिए अंतिम प्रमुख मुद्दा, बैकटेस्टेड प्रदर्शन से रणनीति के प्रदर्शन में अंतर को लेकर चिंता करता है। कई कारणों से हम पहले ही विचार-पूर्व पूर्वाग्रह और ऑप्टिमाइज़ेशन पूर्वाग्रह में गहराई से चर्चा कर चुके हैं, जबकि बैकटेस्ट पर विचार करते हैं हालांकि, कुछ रणनीतियों का परीक्षण करना आसान नहीं होता है तैनाती से पहले इन पूर्वाग्रहों के लिए यह एचएफटी में सबसे अधिक होता है मुख्य रूप से निष्पादन प्रणाली में बग के साथ ही व्यापारिक स्ट्रॉ अपने आप में खुद को जो खुद बैकटेस्ट पर नहीं दिखाते हैं, लेकिन लाइव ट्रेडिंग में दिखाए जाते हैं, बाजार में आपकी रणनीति की तैनाती के बाद शासन में परिवर्तन हो सकता है, नए विनियामक वातावरण, निवेशक भावना और मैक्रोइकॉनॉमिक घटनाएं बदलते हुए सभी में भिन्नता हो सकती है बाजार कैसे व्यवहार करता है और इस प्रकार आपकी रणनीति की लाभप्रदता है। जोखिम प्रबंधन। मात्रात्मक व्यापारिक पहेली का अंतिम भाग जोखिम प्रबंधन की प्रक्रिया है जोखिम में हम सभी पिछले पूर्वाग्रहों की चर्चा की गई है जिसमें इसमें तकनीकी जोखिम शामिल हैं, जैसे सर्वर सह-स्थित अचानक हार्ड डिस्क की खराबी के कारण एक्सचेंज में इसमें ब्रोकरेज जोखिम होता है, जैसे कि दलाल दिवालिया होकर दिमागदार नहीं होता जैसा कि यह लगता है, एमएफ ग्लोबल के साथ हाल ही में डरा हुआ है। संक्षेप में इसमें लगभग सभी चीजें शामिल हैं जो संभवतः व्यापार के कार्यान्वयन में हस्तक्षेप कर सकती हैं। जो कई स्रोत हैं पूरे किताबें मात्रात्मक रणनीतियों के लिए जोखिम प्रबंधन के प्रति समर्पित हैं इसलिए मैं स्पष्ट करने का प्रयास नहीं करता यहां जोखिम के सभी संभावित स्रोतों पर। जोखिम प्रबंधन में शामिल है जो इष्टतम पूंजी आवंटन के रूप में जाना जाता है जो पोर्टफोलियो सिद्धांत की एक शाखा है यह एक ऐसा साधन है जिसके द्वारा पूंजी को विभिन्न रणनीतियों के सेट और उन रणनीतियों के भीतर व्यापार के लिए आवंटित किया जाता है। एक जटिल क्षेत्र और कुछ गैर-तुच्छ गणित पर निर्भर करता है उद्योग मानक जिसके द्वारा अनुकूलतम पूंजी आवंटन और रणनीतियों का लाभ उठाना संबंधित है, को कैली मानदंड कहा जाता है चूंकि यह एक प्रारंभिक लेख है, मैं इसके गणना पर ध्यान केंद्रित नहीं कर पाया केली मानदंड कुछ बनाता है रिटर्न की सांख्यिकीय प्रकृति के बारे में धारणाएं, जो आमतौर पर वित्तीय बाजारों में सही नहीं होती हैं, इसलिए जब व्यापारियों को कार्यान्वयन की बात होती है तो व्यापारियों को अक्सर रूढ़िवादी होते हैं। जोखिम प्रबंधन का एक अन्य प्रमुख घटक अपने स्वयं के मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल से निपटने में है कई संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह जो व्यापार में रेंगते हैं हालांकि रणनीति को अकेले छोड़ दिया जाता है, हालांकि यह एल्गोरिथम व्यापार के साथ कम समस्याग्रस्त है एक आम पूर्वाग्रह हानि का अभाव है, जहां हानि का एहसास होने के दर्द की वजह से खोने की स्थिति बंद नहीं होगी इसी तरह, मुनाफे को बहुत जल्दी लिया जा सकता है क्योंकि पहले से प्राप्त लाभ खोने का डर बहुत महान हो सकता है एक और आम पूर्वाग्रह को पूर्वाभ्यास के रूप में जाना जाता है यह तब प्रकट होता है जब व्यापारियों ने हाल की घटनाओं पर अधिक जोर दिया और न कि लंबी अवधि के बाद भी बेशक भावनात्मक पूर्वाग्रहों की क्लासिक जोड़ी - डर और लालच ये अक्सर कम या अधिक-लाभकारी हो सकते हैं , जो झटका-अप यानी शून्य या बदतर या कम लाभ के लिए खाता इक्विटी का कारण हो सकता है। जैसा कि देखा जा सकता है, मात्रात्मक व्यापार बहुत ही जटिल है, यद्यपि बहुत ही दिलचस्प है, मात्रात्मक वित्त के क्षेत्र में मैंने सचमुच विषय की सतह को खरोंच कर दिया है यह लेख और यह पहले से ही लंबे समय तक हो रहा है संपूर्ण पुस्तकें और कागजात उन मुद्दों के बारे में लिखा गया है जिनके लिए मैंने केवल एक या दो वाक्य दिए हैं, इस कारण से, मात्रात्मक निधि व्यापार के लिए आवेदन करने से पहले बीएस, जरूरी है कि आप जमीनी अध्ययन की एक महत्वपूर्ण राशि को पूरा करें, बहुत कम से कम आपको सांख्यिकी और अर्थमिति में एक व्यापक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होगी, कार्यान्वयन में बहुत अनुभव के साथ, एक प्रोग्रामिंग भाषा जैसे कि MATLAB, Python या R अधिक के लिए उच्च आवृत्ति अंत में परिष्कृत रणनीतियों, आपकी कौशल सेट में लिनक्स कर्नेल संशोधन, सीसी, विधानसभा प्रोग्रामिंग और नेटवर्क विलंबता अनुकूलन शामिल होने की संभावना है। यदि आप अपनी खुद की एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीति बनाने में दिलचस्पी रखते हैं, तो मेरा पहला सुझाव अच्छा होगा प्रोग्रामिंग में मेरा प्राथमिकता, जितना संभव हो उतना डेटा हड़पने वाला, रणनीति बैकस्टर और निष्पादन प्रणाली बनाना उतना संभव है यदि आपकी खुद की पूंजी लाइन पर है, तो आप रात में बेहतर सोते हुए नहीं जान लेंगे कि आपने पूरी तरह से आपके सिस्टम का परीक्षण किया है और पता है इसके नुकसान और विशेष मुद्दों से एक विक्रेता को आउटसोर्सिंग करना, जबकि संभवतः अल्पावधि में समय की बचत, लंबी अवधि में बेहद महंगा हो सकता है क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के साथ शुरू करना। यह संभव नहीं दिखता है, लेकिन यह हमारी एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों के साथ है। यह संभव नहीं दिखता है एक ऐसी एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्रणाली जिसमें बहुत ज्यादा प्रवृत्ति की पहचान, चक्र विश्लेषण, विक्रय पक्ष मात्रा प्रवाह, कई व्यापारिक रणनीतियों, गतिशील एंट्री, लक्ष्य और स्टॉप की कीमतें, और अल्ट्रा-फास्ट सिग्नल टेक्नोलॉजी लेकिन यह वास्तव में है, अल्गोट्रेट्स एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम प्लेटफॉर्म ही इसकी तरह का एक है। हॉट स्टॉक, सेक्टर, कमोडिटीज़, इंडेक्स या रीडिंग मार्केट राय अलग्रेड्रेड आपके एल्गोरिथम व्यापार प्रणाली का उपयोग करके आपके लिए सभी खोज, समय और व्यापार करता है। एल्गोट्रेट्स साबित रणनीतियों को मैन्युअल रूप से ईमेल और एसएमएस टेक्स्ट अलर्ट प्राप्त कर लिया जा सकता है, या यह 100 हाथों से मुक्त व्यापार हो सकता है, यह आपके ऊपर है किसी भी समय स्वचालित ट्रेडिंग बंद होने पर आप हमेशा अपने भाग्य के नियंत्रण में रहते हैं। सावधानी से निवेशकों के लिए स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम कॉपीराइट 2017 - एल्गोट्राडस - स्वचालित एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम। सीएफटीसी नियम 4 41 - हाइपोथेटिक या समेकित निष्पादन के परिणाम कुछ सीमाएं हैं, वास्तविक कार्य निष्पादन रिकार्ड न करें, सिम्युलेटेड परिणाम भी वास्तविक व्यापार का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, इसके बाद से व्यापार निष्पादित नहीं किए गए हैं, परिणाम हो सकते हैं प्रभाव के लिए पूर्ण-या-अधिक, अगर किसी भी, कुछ विशेष प्रकार के बाजार के कारकों में से, सामान्य रूप में समानता वाले समसामयिक व्यापारिक कार्यक्रमों की कमी भी इस तथ्य से संबंधित है कि उन्हें हिंदशाह के लाभ से जोड़ा गया है, कोई प्रतिनिधित्व नहीं किया गया है खाता दिखाए जाने के लिए समान रूप से लाभ या हानि प्राप्त करने के लिए संभव है। कोई प्रतिनिधित्व नहीं किया जा रहा है और न ही निहित है कि एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम का उपयोग आय उत्पन्न करेगा या लाभ की गारंटी देगा वायदा कारोबार और ट्रेडिंग एक्सचेंज ट्रेडेड फंड से जुड़े नुकसान का एक बड़ा खतरा है। फ़्यूचर्स ट्रेडिंग और ट्रेडिंग एक्सचेंज ट्रेडेड फंड में नुकसान का एक बड़ा जोखिम शामिल है और सभी के लिए उपयुक्त नहीं है। ये परिणाम सिम्युलेटेड या काल्पनिक प्रदर्शन परिणामों पर आधारित होते हैं जिनमें कुछ अंतर्निहित सीमाएं होती हैं, वास्तविक प्रदर्शन रिकॉर्ड में दिखाए गए परिणामों के विपरीत, ये परिणाम वास्तविक व्यापार का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, क्योंकि इन ट्रेडों को वास्तव में निष्पादित नहीं किया गया है, ये परिणाम निम्न-या हो सकते हैं आमतौर पर तरलता की कमी या काल्पनिक व्यापारिक कार्यक्रमों की कमी जैसे कुछ बाजार कारकों के प्रभाव के लिए अधिक-मुआवजा भी इस तथ्य के अधीन है कि उन्हें आश्रितों के लाभ से डिज़ाइन किया गया है कोई प्रतिनिधित्व नहीं किया जा रहा है कि कोई भी खाता दिखाया जा रहा है जैसे लाभ या हानि हासिल करने की संभावना है या हो सकता है। इस वेबसाइट पर जानकारी किसी भी विशेष निवेशक के निवेश के उद्देश्यों, वित्तीय स्थिति और जरूरतों के संबंध में तैयार की गई है और आगे की सलाह देते हैं कि ग्राहकों को विशिष्ट सलाह प्राप्त किए बिना किसी भी जानकारी पर कार्य न करें। अपने वित्तीय सलाहकारों से वेबसाइट के बारे में प्राथमिक आधार के रूप में जानकारी के आधार पर भरोसा नहीं करें उनके निवेश के फैसले और अपने स्वयं के जोखिम प्रोफाइल, जोखिम सहिष्णुता और उनके स्वयं के नुकसान के नुकसान पर विचार - एन्फोल्ड वर्डप्रेस थीम द्वारा संचालित