अल्गो ट्रेडिंग

'ब्लॅक-बॉक्स ट्रेडिंग' म्हणूनही ओळखले जाते, अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगमध्ये पूर्वनिर्धारित नियम आणि तत्त्वांवर आधारित ट्रेड करण्यासाठी कॉम्प्युटर प्रोग्रामचा वापर समाविष्ट आहे. संगणक कार्यक्रम सूचनांचा एक संच वापर करतो जो व्यापार निर्णय घेण्यास मदत करतो आणि मानवी व्यापाऱ्यासाठी कठीण असलेल्या गतीने नफा कमवतो. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, व्यापाऱ्यांना नफ्याच्या संधी देण्याव्यतिरिक्त, ट्रेडिंगवर मानवी भावनांचा परिणाम दूर करून मार्केट अधिक लिक्विड आणि ट्रेडिंग अधिक व्यवस्थित करते.

अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या काही फायद्यांमध्ये समाविष्ट आहे:

1. नियम-आधारित निर्णय घेणे: ट्रेडर्स आणि इन्व्हेस्टर्स वारंवार भावना आणि भावनांद्वारे प्रभावित होतात आणि ट्रेडिंग तंत्रे असतात. सर्व ट्रेड्स नियमांचा सेट फॉलो करतात याची हमी देऊन या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी अल्गोरिदम काम करतात. कॉम्प्युटर प्रोग्रामच्या जलद आणि अचूक परिणामांमुळे इच्छित स्तरावर निर्णयांची अंमलबजावणी होते.

2. मार्केट प्रभाव कमी करा: ट्रान्झॅक्शन खर्च कमी आहेत आणि पूर्वनिर्धारित नियम एकाच वेळी अनेक मार्केट परिस्थितींवर ऑटोमेटेड तपासणी करण्यास मदत करतात. ट्रेडिंग अल्गोरिदम देखील शेअर्स खरेदी करू शकते आणि ट्रान्झॅक्शनने मार्केट किंमतीवर प्रभाव टाकला आहे का हे पाहण्यासाठी त्वरित तपासू शकते.

3. मानवी कमतरता कमी करा: अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग पूर्वनिर्धारित सूचनांवर आधारित काम करत असल्याने, व्यवहार करताना चुका करण्याची जोखीम कमी असते. हे भावनिक किंवा मानसिक घटकांमुळे मानवी व्यापाऱ्यांनी चुका करण्याची शक्यता कमी करते.

संस्थागत गुंतवणूकदार आणि मोठ्या ब्रोकरेज फर्म अधिकांशतः ट्रेडिंग खर्च कमी करण्यासाठी अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचा वापर करतात. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग विशेषत: उच्च ऑर्डर साईझसाठी उपयुक्त आहे, जे जागतिक ट्रेडिंग ॲक्टिव्हिटीच्या 10% पर्यंत आहे. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगने 21 व्या शतकात रिटेल आणि संस्थागत व्यापाऱ्यांमध्ये लोकप्रियता मिळवली आहे. इन्व्हेस्टमेंट बँक, पेन्शन फंड, म्युच्युअल फंड आणि हेज फंडमध्ये हे लोकप्रिय आहे जे मोठ्या ऑर्डरची अंमलबजावणी वाढविणे आवश्यक आहे किंवा मानवी व्यापाऱ्यांना प्रतिसाद देण्यासाठी खूपच जलद डील्स अंमलात आणणे आवश्यक आहे. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग वापरणाऱ्या इतर संस्थांमध्ये समाविष्ट आहे: इन्व्हेस्टमेंट फंड
> पेन्शन फंड
> क्रेडिट युनियन्स
> गुंतवणूक बँक
> विमा कंपन्या
>ट्रस्ट
> प्राईम ब्रोकर्स

पेअर्स ट्रेडिंग: पेअर ट्रेडिंग म्हणूनही ओळखले जाते, हे मार्केट-न्यूट्रल टेक्निक आहे जे ट्रेडर्सना जवळच्या पर्यायांच्या तुलनेत्मक मूल्यातील शॉर्ट-टर्म फरकांचा लाभ घेण्यास अनुमती देते. एका किंमतीचा कायदा पेअर्स ट्रेडिंगमध्ये किंमत एकत्रीकरण सुनिश्चित करू शकत नाही. हे विशेषत: वैयक्तिक इक्विटीवर तंत्र वापरताना लागू होते. आर्बिट्रेज: हा दृष्टीकोन संस्थात्मक इन्व्हेस्टरद्वारे वापरला जातो ज्यांना सिक्युरिटीची मार्केट किंमत दोन वेगवेगळ्या एक्सचेंजवर ट्रेड करताना लहान मार्केट किंमतीच्या फरकांपासून नफा घ्यायचा आहे. आर्बिट्रेज होण्यासाठी तीन निकष समाधानी असणे आवश्यक आहे:

प्रथम, सर्व मार्केटवर, समान ॲसेट्स एकाच किंमतीत ट्रेड करू नये.
दुसरे, एकाच कॅश फ्लोसह दोन ॲसेट एकाच वेळी खरेदी किंवा विक्री केली जाऊ नये.
शेवटी, ज्ञात फ्यूचर शुल्कासह ॲसेटचा त्या किंमतीचा वापर करून ट्रेड केला जाऊ नये.
डेल्टा-न्यूट्रल स्ट्रॅटेजीज: डेल्टा-न्यूट्रल म्हणजे लिंक्ड फायनान्शियल ॲसेट्सचा पोर्टफोलिओ ज्यामध्ये अंतर्निहित सिक्युरिटीच्या मूल्यातील किरकोळ बदलांमुळे पोर्टफोलिओ मूल्य प्रभावित होत नाही. अशा पोर्टफोलिओचे पॉझिटिव्ह आणि नकारात्मक डेल्टा घटक सामान्यपणे ऑफसेट केले जातात, परिणामी पोर्टफोलिओचे मूल्य अंतर्निहित इन्व्हेस्टमेंटच्या मूल्यातील बदलांसाठी तुलनेने असंवेदनशील आहे.
म्हणजे रिव्हर्जन: म्हणजे रिव्हर्जन हा स्टॉकमध्ये इन्व्हेस्ट करण्यासाठी एक गाणितिक दृष्टीकोन आहे जो इतर उपक्रमांवरही लागू केला जाऊ शकतो. ही स्टॉकची ट्रेडिंग रेंज निर्धारित करण्याची प्रोसेस आहे आणि नंतर ॲसेट, कमाई आणि इतर घटकांशी संबंधित विश्लेषणात्मक दृष्टीकोन वापरून सरासरी किंमत शोधण्याची प्रोसेस आहे.
ट्रेंड खालीलप्रमाणे: हे सर्वात व्यापकपणे वापरलेल्या अल्गोरिदम-आधारित ट्रेडिंग पद्धतींपैकी एक आहे. खरेदी आणि विक्री प्रक्रियेमध्ये कार्यरत पॅटर्न शोधणे हे या धोरणाचे ध्येय आहे.
स्कॅल्पिंग: ही पद्धत इतरांपेक्षा वेगळी आहे. हे बिड आणि सिक्युरिटी प्राईस मधील फरकाद्वारे निर्धारित केले जाते. अपेक्षित परिणाम देण्यासाठी या दृष्टीकोनासाठी खूप पैशांची आवश्यकता असेल. त्याच्या जटिलतेमुळे, हे व्यावसायिकांद्वारे हाताळले जाते. जर तुम्ही इन्व्हेस्ट करण्यासाठी नवीन असाल तर तुम्ही ट्रेड स्ट्रॅटेजीचे मूलभूत तत्त्वे जाणून घेईपर्यंत या दृष्टीकोनातून दूर राहा.