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एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग की मूल बातें: कॉन्सेप्ट और उदाहरण

न्यूज़ कैनवास द्वारा | मार्च 01, 2023

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Algorithmic Trading

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग को प्रमुखता मिली है क्योंकि मार्केट तेज़ और अधिक डेटा-संचालित हो जाते हैं. टेक्नोलॉजी का लाभ उठाकर, एल्गोरिदम कुशल, भावना-मुक्त ट्रेडिंग को सक्षम करते हैं, मिलीसेकेंड में विशाल डेटा का विश्लेषण करते हैं. यह व्यापक रूप से संस्थागत और खुदरा निवेशकों द्वारा रणनीतियों को अनुकूल बनाने, सटीकता बढ़ाने और बढ़ते अस्थिर बाजारों में अवसरों का लाभ उठाने के लिए अपनाया जाता है.

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग का अर्थ: एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग क्या है?

  • एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग, जिसे कभी-कभी "एल्गो ट्रेडिंग" के नाम से जाना जाता है, फाइनेंशियल डील को स्वचालित रूप से निष्पादित करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम और एल्गोरिथ्म को नियोजित करने की प्रक्रिया है. ये सिस्टम कीमत, वॉल्यूम, समय और मार्केट की स्थितियों जैसे वेरिएबल के आधार पर प्रीसेट मानदंडों का पालन करते हैं. लक्ष्य ट्रेडिंग की गति, कुशलता बढ़ाना और भावनात्मक पक्षपात को दूर करना है.
    उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिथ्म को स्टॉक खरीदने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है जब इसका 5-मिनट मूविंग एवरेज 20-मिनट की मूविंग एवरेज से अधिक हो जाता है. इस शर्त को पूरा करने के बाद, मिलीसेकेंड में ट्रेड ऑटोमैटिक रूप से निष्पादित किया जाता है.
  • एल्गोरिदम डेटा की विशाल मात्रा को प्रोसेस कर सकते हैं और मनुष्यों की तुलना में ट्रेड को अधिक तेज़ी से निष्पादित कर सकते हैं. ट्रेड को प्रोग्राम की तरह ही निष्पादित किया जाता है, जो त्रुटियों को कम करता है. सामान्य रणनीतियों में आर्बिट्रेज, ट्रेंड-फॉलोइंग और मार्केट-मेकिंग शामिल हैं. संस्थागत निवेशक, हेज फंड और प्रोप्राइटरी ट्रेडिंग संगठन सभी एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग का व्यापक उपयोग करते हैं. ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म और एपीआई की उपलब्धता ने व्यक्तिगत निवेशकों के लिए अपनी आकर्षण को और बढ़ाया है.

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग में शामिल सामान्य रणनीतियां

आर्बिट्रेज

आर्बिटरेज एक ट्रेडिंग स्ट्रेटजी है जो विभिन्न मार्केट या प्लेटफॉर्म में समान या संबंधित एसेट के बीच कीमत में विसंगतियों का उपयोग करती है. यह फंडामेंटल सिद्धांत पर निर्भर करता है कि समान या तुलनात्मक फाइनेंशियल इंस्ट्रूमेंट की कीमत मार्केट में एक ही होनी चाहिए. यहां विस्तृत ब्रेकडाउन दिया गया है:

आर्बिट्रेज का तंत्र

  1. कीमत अंतरों की पहचान: पहले चरण में दो मार्केट में एक ही एसेट की कीमत में मैच नहीं होना शामिल है. ये अंतर लिक्विडिटी, मार्केट की अकुशलता या ट्रांज़ैक्शन की लागत जैसे कारकों के कारण हो सकते हैं.
  2. एक साथ खरीदें और बेचें ऑर्डर: ट्रेडर मार्केट में खरीद ऑर्डर को निष्पादित करते हैं, जहां एसेट सस्ता होता है और मार्केट में ऑर्डर बेचते हैं, जहां यह अधिक महंगा होता है.
  3. लाभ प्राप्ति: लाभ कम कीमत वाले मार्केट में खरीद कीमत और उच्च कीमत वाले मार्केट में बिक्री की कीमत, माइनस ट्रांज़ैक्शन लागत के बीच अंतर है.

आर्बिट्रेज का उदाहरण

NSE पर ₹1,000 और BSE पर ₹1,010 की कीमत वाले स्टॉक की कल्पना करें. यहां जानें कि इस परिदृश्य में आर्बिट्रेज कैसे काम करता है:

  • चरण 1: एक एल्गोरिथ्म दो एक्सचेंज के बीच ₹10 की कीमत में अंतर का पता लगाता है.
  • चरण 2: एल्गोरिथ्म NSE पर ₹1,000 में खरीद ऑर्डर देता है और BSE पर एक साथ ₹1,010 में बिक्री ऑर्डर देता है.
  • चरण 3: इस ट्रेड से अर्जित लाभ प्रति शेयर ₹10 है, जिसमें ब्रोकरेज फीस और टैक्स जैसे ट्रांज़ैक्शन की लागत शामिल नहीं है.

आर्बिट्रेज के प्रकार

  • स्पेशियल आर्बिट्रेज: एक ही देश या सीमाओं के पार दो बाजारों के बीच कीमत अंतर का दोहन करता है.
  • सांख्यिकीय मध्यस्थता: उनके मूल्य संबंधों में सहसंबंधित एसेट और विचलनों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है.
  • करेंसी आर्बिट्रेज: फॉरेक्स मार्केट में एक्सचेंज रेट की विसंगतियों का लाभ उठाने के लिए करेंसी खरीदना और बेचना शामिल है.

प्रौद्योगिकी का महत्व

आर्बिट्रेज को ट्रेड को कुशलतापूर्वक ढूंढने और निष्पादित करने के लिए एडवांस्ड टूल्स, एल्गोरिदम और रियल-टाइम डेटा एनालिसिस की आवश्यकता होती है. हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के बढ़ने से आर्बिट्रेज को अधिक प्रतिस्पर्धी बनाया गया है, जो कम लेटेंसी और मजबूत सिस्टम पर भारी भरोसा करता है.

इंडेक्स फंड रीबैलेंसिंग

इंडेक्स फंड रीबैलेंसिंग का अर्थ है इंडेक्स फंड में एसेट को रीअलाइन करने की प्रोसेस, जो अपने बेंचमार्क इंडेक्स की रचना और वज़न से मेल खाती है. चूंकि बेंचमार्क इंडेक्स समय-समय पर बदलाव करता है-एसेट को जोड़ना या हटाना या वेटिंग को एडजस्ट करना- फंड को उसके अनुसार अपनी होल्डिंग को एडजस्ट करना चाहिए.

यह कैसे काम करता है

  1. मॉनिटरिंग इंडेक्स: फंड मैनेजर बेंचमार्क इंडेक्स में बदलावों को ट्रैक करते हैं, जैसे नए एसेट इन्क्लूज़न, एक्सक्लूज़न या वेटेज में शिफ्ट.
  2. एसेट एडजस्टमेंट: जब बदलाव होते हैं, तो फंड हटाए गए एसेट बेचता है और अपडेटेड इंडेक्स कंपोज़िशन से मेल खाने के लिए नए जोड़े गए एसेट खरीदता है.
  3. वेट रीअलाइनमेंट: फंड इंडेक्स में अनुपातों के साथ सटीक रूप से संरेखित करने के लिए एसेट के आवंटन को पुनर्गठित करता है.
  4. रीबैलेंसिंग का समय: यह इंडेक्स के अपडेट शिड्यूल के आधार पर समय-समय पर, अक्सर तिमाही या अर्ध-वार्षिक रूप से होता है.

उदाहरण परिदृश्य:

कल्पना करें कि खराब परफॉर्मेंस के कारण निफ्टी 50 में एक स्टॉक को दूसरे से बदल दिया जाता है. निफ्टी 50 को ट्रैक करने वाले इंडेक्स फंड को आउटगोइंग कंपनी के शेयर बेचने होंगे और नए एंट्रेंट के शेयर खरीदने होंगे. इस प्रोसेस में ट्रांज़ैक्शन की लागत (ब्रोकरेज, टैक्स) होती है, और अगर फंड इन बदलावों को तेज़ी से निष्पादित नहीं कर सकता है, तो समय मेल नहीं खा रहा है, जिससे ट्रैकिंग में समस्या हो सकती है.

निम्नलिखित ट्रेंड

ट्रेंड निम्नलिखित एक ट्रेडिंग स्ट्रेटजी है जिसका उपयोग मार्केट ट्रेंड की दिशा को पहचानने और पूंजीकरण करने के लिए किया जाता है-चाहे कीमतें बढ़ रही हों या कम हो रही हों. ट्रेडर या एल्गोरिदम ट्रेंड को निर्धारित करने और फिर प्रचलित मूवमेंट के समान दिशा में ट्रेड को निष्पादित करने के लिए टेक्निकल एनालिसिस टूल का उपयोग करते हैं.

यह क्यों महत्वपूर्ण है

  1. सरलता और प्रभावशीलता: निम्नलिखित ट्रेंड के लिए मार्केट की दिशा का अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है. इसके बजाय, यह स्थापित रुझानों पर प्रतिक्रिया देता है, जिससे यह समझना और लागू करना आसान हो जाता है.
  2. मोमेंटम एक्सप्लॉइटेशन: फाइनेंशियल मार्केट अक्सर गति को दिखाते हैं, जिसका मतलब है कि कीमतों में बढ़ते एसेट बढ़ते रहते हैं, और गिरते एसेट गिरते रहते हैं. निम्नलिखित ट्रेंड की रणनीतियां इस व्यवहार का लाभ उठाती हैं.
  3. रिस्क-रिवॉर्ड बैलेंस: निरंतर ट्रेंड पर राइड करके, ट्रेडर का लक्ष्य जोखिमों को प्रभावी रूप से मैनेज करने के लिए स्टॉप-लॉस लेवल सेट करते समय अधिक रिटर्न प्राप्त करना है.

यह कैसे काम करता है

  1. ट्रेंड की पहचान कर रहा है: ट्रेंड की पहचान उपकरणों का उपयोग करके की जाती है, जैसे:
  • गतिशील औसत: उदाहरण के लिए, 50-दिन और 200-दिन की मूविंग एवरेज. अगर शॉर्ट-टर्म औसत लॉन्ग-टर्म औसत से अधिक है, तो यह अपट्रेंड का संकेत देता है. डाउनवर्ड क्रॉसओवर एक डाउनट्रेंड का संकेत देता है.
  • मोमेंटम इंडिकेटर्स: रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स या MACD जैसे इंडिकेटर ट्रेंड की ताकत और दिशा के बारे में संकेत प्रदान करते हैं.
  • समर्थन और प्रतिरोध स्तर: ये लेवल मुख्य प्राइस जोन की पहचान करने में मदद करते हैं, जहां ट्रेंड रिवर्स या जारी रख सकते हैं.
    1. एंट्री और एक्जिट पॉइंट: एक बार ट्रेंड कन्फर्म हो जाने के बाद:
  • खरीदेंअपट्रेंड के दौरान.
  • बेचें या छोटाडाउनट्रेंड के दौरान. एक्जिटिंग ट्रेड आमतौर पर ट्रेंड के अंत पर आधारित होता है, जो रिवर्सल या ट्रेलिंग स्टॉप-लॉस लेवल के आधार पर निर्धारित होता है.
    1. एल्गोरिथ्मिक ट्रेंड फॉलोइंग: एल्गोरिदम रियल-टाइम में मार्केट ट्रेंड की निगरानी करते हैं और पूर्वनिर्धारित नियमों के साथ ट्रेड को निष्पादित करते हैं. यह ऑटोमेशन दक्षता में सुधार करता है और यह सुनिश्चित करता है कि बिना देरी के ट्रेड निष्पादित किए जाते हैं.

उदाहरण

मान लीजिए कि किसी स्टॉक का 50-दिन का मूविंग एवरेज 200-दिन के मूविंग एवरेज से अधिक हो जाता है. इसे गोल्डन क्रॉस के नाम से जाना जाता है और बुलिश ट्रेंड का संकेत देता है. ट्रेंड-फॉलोइंग स्ट्रेटजी "खरीदें" सिग्नल को ट्रिगर करेगी और ट्रेंड रिवर्स होने तक पोजीशन को होल्ड करेगी.

गाणितिक मॉडल

फाइनेंस और ट्रेडिंग में एक गाणितिक मॉडल अनिवार्य रूप से एक फ्रेमवर्क है जो फाइनेंशियल मार्केट के व्यवहार का प्रतिनिधित्व करने, विश्लेषण करने और भविष्यवाणी करने के लिए गणितीय समीकरणों, सांख्यिकीय तरीकों और एल्गोरिदम का उपयोग करता है. ये मॉडल विस्तृत मात्रा में डेटा को प्रोसेस करने, पैटर्न की पहचान करने और सूचित निर्णय लेने में मदद करने के लिए परिणामों को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.

मैथमेटिकल मॉडल आसान गणनाओं से लेकर हो सकते हैं, जैसे कि अपने वर्तमान मूल्य का उपयोग करके बॉन्ड का मूल्यांकन करना, मॉन्टे कार्लो सिम्युलेशन या मशीन लर्निंग मॉडल जैसे जटिल एल्गोरिदम से लेकर मार्केट ट्रेंड का अनुमान लगाने के लिए.

यह क्यों महत्वपूर्ण है

कई कारणों से क्वांटिटेटिव फाइनेंस और एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग में मैथमेटिकल मॉडल अनिवार्य हैं:

  1. पूर्वानुमानित शक्ति: वे ट्रेडर को ऐतिहासिक डेटा और सांख्यिकीय संभावनाओं के आधार पर मार्केट मूवमेंट का अनुमान लगाने में मदद करते हैं.
  2. पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन: वे आधुनिक पोर्टफोलियो थियोरी जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके जोखिम को कम करते हुए इन्वेस्टमेंट पोर्टफोलियो बनाने में मदद करते हैं, जो अधिकतम रिटर्न प्राप्त करते हैं.
  3. कुशल ट्रेडिंग रणनीतियां: मॉडल निर्णय लेने को स्वचालित करते हैं, जिससे तेजी से निष्पादन और ट्रेडिंग नियमों का निरंतर पालन हो सकता है.
  4. डेटा-पर आधारित फैसले: मॉडल यह सुनिश्चित करते हैं कि ट्रेडिंग और इन्वेस्टमेंट के निर्णय अंतर्ज्ञान या भावना के बजाय ऑब्जेक्टिव एनालिसिस पर आधारित हैं.

यह कैसे काम करता है

  • औसत कीमत की गणना करने के लिए ऐतिहासिक कीमत डेटा का विश्लेषण किया जाता है (अर्थ).
  • जब मौजूदा कीमत औसत से काफी कम हो जाती है, तो ट्रेडिंग सिग्नल जनरेट किया जाता है.
  • अगर कीमत मतलब से बहुत कम है, तो "खरीदें" सिग्नल ट्रिगर हो जाता है, जिससे बढ़ने की उम्मीद है. अगर कीमत बहुत अधिक है, तो "सेल" सिग्नल जनरेट किया जाता है.

गणितीय मॉडलों के अन्य उदाहरण

  1. ब्लैक-शॉल मॉडल: स्टॉक की कीमत, स्ट्राइक प्राइस, समाप्ति का समय और अस्थिरता जैसे कारकों के आधार पर विकल्प की उचित वैल्यू की गणना करके विकल्प की कीमत के लिए इस्तेमाल किया जाता है.
  2. मोंटे कार्लो सिमुलेशन: ट्रेडिंग या पोर्टफोलियो परफॉर्मेंस में विभिन्न परिणामों की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए कई परिदृश्य चलाता है.
  3. कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल (सीएपीएम): अपने जोखिम और अपेक्षित मार्केट रिटर्न के आधार पर एसेट के अपेक्षित रिटर्न का अनुमान.

अर्थ प्रत्यावर्तन

मतलब रिवर्ज़न, सांख्यिकीय अवधारणा में जड़ित एक ट्रेडिंग स्ट्रेटजी है कि एसेट की कीमतें या रिटर्न समय के साथ अपने ऐतिहासिक औसत की ओर वापस आते हैं. यह दृष्टिकोण मानता है कि माध्यम से महत्वपूर्ण विचलन अस्थायी होते हैं और आखिरकार कीमतें अधिक आम स्तर पर वापस आ जाएंगी.

यह कैसे काम करता है

  1. ऐतिहासिक अर्थ की गणना: ट्रेडर या एल्गोरिदम एक निश्चित समय अवधि में एसेट की औसत कीमत की गणना करने के लिए पिछले प्राइस डेटा का विश्लेषण करते हैं. इस्तेमाल किए जाने वाले सामान्य मेट्रिक्स में मूविंग एवरेज शामिल हैं.
  2. विचलनों की पहचान करना:
  • जब एसेट की कीमत अपने ऐतिहासिक औसत से अधिक या उससे कम हो जाती है, तो स्ट्रेटजी ट्रेडिंग के अवसरों की पहचान करती है.
  • ओवरबॉयड कंडीशन: अगर कीमत का मतलब बहुत अधिक है, तो इसे ओवरबॉट माना जाता है, और "सेल" सिग्नल ट्रिगर किया जा सकता है.
  • ओवरसाल्ड कंडीशन: अगर कीमत बहुत कम है, तो इसे ओवरसोल्ड माना जाता है, और "खरीदें" सिग्नल जनरेट किया जा सकता है.
    1. रिवर्ज़न की उम्मीद: एक बार कीमत मतलब की ओर लौटना शुरू करने के बाद, ट्रेड को मूवमेंट से इक्विलिब्रियम तक लाभ के लिए निष्पादित किया जाता है.
    2. स्टॉप-लॉस और रिस्क मैनेजमेंट: क्योंकि रिटर्न करने से पहले कीमत में और विचलन जारी रह सकता है, इसलिए स्टॉप-लॉस ऑर्डर अक्सर जोखिम को मैनेज करने के लिए काम किए जाते हैं.

इसका मतलब है कि रिवर्ज़न कीमत में सुधार से लाभ उठाने के लिए एक तरीके से तरीका प्रदान करता है, लेकिन इसके लिए विस्तृत विचलन या मार्केट की अस्थिरता की अवधि को नेविगेट करने के लिए सावधानीपूर्वक निष्पादन और मजबूत जोखिम प्रबंधन की आवश्यकता होती है.

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग के लाभ

  • गति और दक्षता: एल्गोरिदम मिलीसेकेंड में ट्रेड को निष्पादित करते हैं, मैनुअल ट्रेडिंग की तुलना में तेज़ ट्रांज़ैक्शन प्रोसेसिंग सुनिश्चित करते हैं.
  • भावना-मुक्त निर्णय: ट्रेडिंग ऑटोमेटेड है, जो डर या लालच जैसे भावनात्मक पक्षपातों के प्रभाव को समाप्त करता है.
  • निरंतरता और सटीकता: पूर्वनिर्धारित नियम यह सुनिश्चित करते हैं कि ट्रेड को ठीक तरह से प्लान किए गए, त्रुटियों और असंगतताओं को कम करते हुए निष्पादित किया जाता है.
  • बाजार विश्लेषण: एल्गोरिदम रियल-टाइम में मार्केट डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण कर सकते हैं, लाभदायक अवसरों की पहचान तेज़ी से कर सकते हैं.
  • प्रभावी: ट्रेड एग्जीक्यूशन को ऑप्टिमाइज़ करके, एल्गो ट्रेडिंग ट्रांज़ैक्शन की लागत को कम करता है और बड़े ऑर्डर के लिए मार्केट के प्रभाव को कम करता है.

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग के जोखिम

  • तकनीकी विफलताएं: एल्गोरिथ्मिक सिस्टम टेक्नोलॉजी पर भारी भरोसा करते हैं, और किसी भी गड़बड़ी या खराबी के कारण महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है.
  • ओवर-ऑप्टिमाइज़ेशन: बैक-टेस्ट की गई रणनीतियों पर अत्यधिक निर्भरता बदलती स्थितियों के कारण लाइव मार्केट में प्रभावी रूप से काम नहीं कर सकती है.
  • बाजार प्रभाव: हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेड मार्केट के उतार-चढ़ाव में योगदान दे सकते हैं और कीमतों में उतार-चढ़ाव को अस्थिर कर सकते हैं.
  • नियामक जोखिम: एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग सख्त नियमों के अधीन है, और गैर-अनुपालन से जुर्माना लग सकता है.
  • मार्केट डेटा पर निर्भरता: खराब क्वालिटी या देरी से डेटा गलत ट्रेडिंग निर्णय ले सकता है.

निष्कर्ष

एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग अतुलनीय गति, दक्षता और सटीकता प्रदान करता है, जिससे यह संस्थागत और खुदरा निवेशकों दोनों के लिए एक मूल्यवान साधन बन जाता है. हालांकि, टेक्नोलॉजी, मार्केट की स्थिति और विनियमों से जुड़े जोखिमों को पहचानना और कम करना महत्वपूर्ण है. सोच-समझकर एल्गोरिदमिक रणनीतियों का लाभ उठाकर, ट्रेडर संभावित चुनौतियों पर नियंत्रण बनाए रखते हुए रिटर्न को अधिकतम कर सकते हैं.

 

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

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