प्रत्येक रिटेल इन्व्हेस्टरला माहित असाव्यात अशा टॉप 7 अल्गो ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजी

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, किंवा "अल्गो ट्रेडिंग" ने अनेक इन्व्हेस्टर स्टॉक मार्केटशी संपर्क साधण्याचा मार्ग बदलला आहे. हे भावनांऐवजी संगणक कार्यक्रमांद्वारे व्यापार निर्णय घेण्याची परवानगी देते. रिटेल इन्व्हेस्टरसाठी, अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगची मूलभूत बाब वेग सुधारू शकतात, त्रुटी कमी करू शकतात आणि तार्किक ट्रेड निर्णय घेण्यास मदत करू शकतात. प्रत्येक रिटेल इन्व्हेस्टरला समजून घेण्यासाठी सात लोकप्रिय अल्गो ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजी खालीलप्रमाणे आहेत.

1. म्हणजे रिव्हर्जन

म्हणजे रिव्हर्जन हे सर्वात सोपे आणि सर्वात लोकप्रिय ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजीपैकी एक आहे. हे गृहीत धरते की मोठ्या वाढीनंतर किंवा कमी झाल्यानंतर ॲसेटची किंमत नेहमीच त्याच्या सरासरी लेव्हलवर परत जाईल. स्टॉक ओव्हरबॉग किंवा ओव्हरसेल केव्हा ओळखण्यासाठी ट्रेडर्स मूव्हिंग ॲव्हरेज किंवा इंडिकेटर्स जसे की रिलेटिव्ह स्ट्रेंथ इंडेक्स (आरएसआय) वापरतात.

उदाहरणार्थ, जर स्टॉक त्याच्या अलीकडील सरासरीपेक्षा जास्त ट्रेड करत असेल, तर अल्गोरिदम त्याची विक्री करू शकते, किंमत कमी होण्याची अपेक्षा आहे. जर स्टॉक त्याच्या सरासरीपेक्षा खूप कमी असेल तर अल्गोरिदम ते खरेदी करू शकते. ही पद्धत स्थिर मार्केटमध्ये चांगली काम करते परंतु मजबूत ट्रेंड दरम्यान अयशस्वी होऊ शकते.

2. आर्बिट्रेज

आर्बिट्रेज चे उद्दीष्ट विविध मार्केटमध्ये समान ॲसेटच्या लहान किंमतीच्या फरकांपासून नफा मिळवणे आहे. अल्गोरिदम सतत एक्स्चेंजमध्ये किंमती स्कॅन करतात आणि एकाच वेळी खरेदी आणि विक्री ट्रेड अंमलात आणतात.

उदाहरणार्थ, जर स्टॉक एका एक्सचेंजवर ₹1,000 आणि दुसऱ्या एक्सचेंजवर ₹1,005 वर ट्रेड करत असेल, तर अल्गोरिदम स्वस्त एक्सचेंजमधून खरेदी करते आणि दुसऱ्यावर विकते, ज्यामुळे लहान मार्जिन कमवते. येथे की स्पीड आणि अचूकता आहे. या स्ट्रॅटेजीला जलद अंमलबजावणीची आवश्यकता आहे, कारण किंमतीतील अंतर खूपच जलद बंद होते.

3. इंडेक्स फंड रिबॅलन्सिंग

निफ्टी 50 किंवा सेन्सेक्स सारख्या इंडायसेस नियमितपणे त्यांच्या समाविष्ट कंपन्यांची यादी बदलतात. या प्रक्रियेला रिबॅलन्सिंग म्हणतात. अल्गो ट्रेडर्स लहान, जलद लाभ मिळविण्यासाठी या संधीचा वापर करतात.

जेव्हा एखादी कंपनी इंडेक्समध्ये जोडण्याची असेल, तेव्हा त्याची मागणी वाढते कारण इंडेक्स ट्रॅक करणारे फंड ते खरेदी करणे आवश्यक आहे. मोठ्या फंड खरेदी करण्यापूर्वी अल्गोरिदम स्टॉक लवकर खरेदी करू शकते, ज्यामुळे किंमत जास्त असते. जरी लॉजिक सोपे असले तरी, अनेक ट्रेडर्स त्याचा वापर करतात, त्यामुळे वेळ आणि अचूक डाटा महत्त्वाचा आहे.

4. ट्रेंड फॉलोईंग

ट्रेंड-खालील अल्गोरिदम सोप्या कल्पनेवर काम करतात: मार्केटच्या दिशेने फॉलो करा. जेव्हा स्टॉक किंमत सातत्याने वाढण्यास किंवा खाली जाण्यास सुरुवात करते, तेव्हा अल्गोरिदममध्ये सहभागी होते.

मूव्हिंग ॲव्हरेज, MACD किंवा ADX हेल्प अल्गोरिदम ट्रेंड शोधण्यासारखे इंडिकेटर. एकदा दिशा आढळल्यानंतर, ते ट्रेडमध्ये प्रवेश करते आणि ट्रेंड रिव्हर्स होईपर्यंत राहते. ही स्ट्रॅटेजी मजबूत, डायरेक्शनल मार्केटमध्ये सर्वोत्तम काम करते. तथापि, जेव्हा किंमती बाजूला जातात किंवा अनेकदा चढ-उतार होतात तेव्हा ते चांगले काम करू शकत नाही.

5. मार्केट वेळ

इकॉनॉमी किंवा टेक्निकल ॲनालिसिसच्या सिग्नलवर आधारित मार्केटमध्ये कधी प्रवेश करावा किंवा बाहेर पडायचा असा अंदाज घेण्याचा प्रयत्न मार्केट टाइमिंग. अल्गोरिदम इंटरेस्ट रेट्स, महागाई डाटा आणि मार्केटच्या शक्तीचा निर्णय घेण्यासाठी मूव्हिंग ॲव्हरेजचे विश्लेषण करू शकतात.

जर मार्केट डाटा मंदी दर्शवित असेल तर अल्गोरिदम इक्विटी एक्सपोजर कमी करू शकते किंवा सुरक्षित ॲसेटमध्ये स्विच करू शकते. ही स्ट्रॅटेजी मार्केट डाउनटर्न दरम्यान मोठे नुकसान टाळण्यास मदत करते. तरीही, योग्यरित्या वेळेचे मार्केट कठीण आहे आणि अनपेक्षित घटना अद्याप परिणामांवर परिणाम करू शकतात.

6. VWAP आणि TWAP अंमलबजावणी

VWAP (वॉल्यूम वेटेड ॲव्हरेज प्राईस) आणि TWAP (टाइम वेटेड ॲव्हरेज प्राईस) हे ट्रेडिंग आयडिया ऐवजी अंमलबजावणी स्ट्रॅटेजी आहेत. ते इन्व्हेस्टरला मार्केटला खूप जास्त गती न देता मोठी ऑर्डर देण्यास मदत करतात.

व्हीडब्ल्यूएपी अल्गोरिदम मोठ्या ऑर्डरला लहान ट्रेडमध्ये विभाजित करतात, उच्च ट्रेडिंग वॉल्यूमच्या कालावधीदरम्यान अधिक ठेवतात. TWAP वेळेनुसार समानपणे ट्रेड करते. ही धोरणे संस्था आणि रिटेल ट्रेडर्ससाठी उपयुक्त आहेत ज्यांना कमी स्लिपेजसह चांगल्या सरासरी किंमती पाहिजेत.

7. मशीन लर्निंग मॉडेल्स

मशीन लर्निंग स्ट्रॅटेजी किंमतीच्या हालचालीचा अंदाज घेण्यासाठी डाटा आणि सांख्यिकीय मॉडेल्सचा वापर करतात. ते ऐतिहासिक डाटा, मार्केट ट्रेंड आणि बातम्यांच्या भावनांचे विश्लेषण करतात.

न्यूरल नेटवर्कसह निर्मित अल्गोरिदम स्टॉक वाढण्याची किंवा घटण्याच्या संभाव्यतेचा अंदाज घेऊ शकते. जेव्हा संभाव्यता जास्त असते, तेव्हा ते स्वयंचलितपणे स्थिती घेते. हे मॉडेल्स शक्तीशाली परंतु जटिल आहेत. ओव्हरफिटिंग किंवा खराब वास्तविक-जगातील कामगिरी टाळण्यासाठी त्यांना चांगल्या दर्जाचा डाटा आणि सतत देखरेख आवश्यक आहे.

निष्कर्ष

अल्गो ट्रेडिंगने रिटेल इन्व्हेस्टरसाठी नवीन दरवाजे उघडले आहेत. हे भावनिक पूर्वग्रह कमी करते आणि ट्रेडिंग निर्णयांमध्ये शिस्त जोडते. तथापि, कोणतेही अल्गोरिदम नफ्याची हमी देत नाही. मार्केट बदलतात आणि त्यामुळे वापरलेली स्ट्रॅटेजी.

रिअल मार्केटमध्ये वापरण्यापूर्वी इन्व्हेस्टरनी ऐतिहासिक डाटावर प्रत्येक स्ट्रॅटेजीची चाचणी करावी. मूलभूत रिस्क मॅनेजमेंट समजून घेणे देखील महत्त्वाचे आहे. लॉजिक आणि नियंत्रणाद्वारे समर्थित लहान परंतु सातत्यपूर्ण स्टेप्स, आजच्या जलद-गतीच्या मार्केटमध्ये स्थिर आणि आत्मविश्वासाने वाढण्याची इच्छा असलेल्या रिटेल इन्व्हेस्टरसाठी अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग एक शक्तिशाली साधन बनवू शकतात.