क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग: द अल्टीमेट गाइड

पिछले कुछ वर्षों में एचएफटी या उच्च आवृत्ति व्यापार में वृद्धि हुई है। एचएफटी एक व्यापारिक रणनीति है जिसमें कम समय में अधिक संख्या में सौदों को निष्पादित करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करना शामिल है।

वास्तव में, कई हेज फंड पारंपरिक से उच्च-आवृत्ति व्यापार में स्विच कर रहे हैं।

मात्रात्मक व्यापार , जो व्यापारिक अवसरों का पता लगाने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय डेटा का उपयोग करता है, एचएफटी विधियों में से एक है।

यह मार्गदर्शिका समझाएगी कि मात्रात्मक व्यापार क्या है, यह कैसे काम करता है, और कुछ मात्रात्मक व्यापारिक रणनीतियों को आप लागू कर सकते हैं।

मात्रात्मक व्यापार क्या है ?

मात्रात्मक व्यापार गणितीय और सांख्यिकीय डेटा के आधार पर व्यापारिक अवसरों की पहचान करने का एक तरीका है।

मात्रात्मक विश्लेषण मात्रात्मक व्यापार शब्द का स्रोत है। वित्तीय बाजारों में मात्रात्मक विश्लेषण व्यापारियों को जटिल पैटर्न को संख्यात्मक मूल्यों में बदलने की क्षमता देता है जो बाजार की गतिविधियों को समझ सकते हैं।

क्वांट या क्वांट जॉकी ऐसे ट्रेडर हैं जो क्वांटिटेटिव एनालिसिस पर भरोसा करते हैं।

वित्तीय बाजारों में, हैरी मार्कोविट्ज़ वह था जिसने गणितीय मॉडल का इस्तेमाल किया था। इसके अलावा, उन्होंने अपने डॉक्टरेट थीसिस में गणितीय मॉडल का उल्लेख किया, जो जर्नल ऑफ फाइनेंस में छपा।

मात्रात्मक व्यापार कैसे काम करता है?

मात्रात्मक व्यापार दो सामान्य डेटा बिंदुओं का उपयोग करता है: मूल्य और मात्रा। गणितीय डेटाबेस के आधार पर व्यापारिक रणनीति बनाने के लिए मात्रात्मक व्यापारी इन बिंदुओं का उपयोग कर सकते हैं।

मात्रात्मक व्यापार गणितीय गणनाओं का उपयोग करके एक व्यापारिक मॉडल बनाने और मॉडल को बाजार डेटा पर लागू करने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करने पर निर्भर करता है। यह मॉडल बैकटेस्ट पर लागू होता है, और यदि यह सकारात्मक परिणाम देता है, तो इसे वास्तविक-विश्व बाजार डेटा पर लागू किया जाता है।

उदाहरण के लिए, न्यूयॉर्क व्यापार दिवस के दौरान, एक व्यापारी ने नोटिस किया कि एक निश्चित मुद्रा जोड़ी की कीमत बढ़ जाती है। इसलिए, वह इस स्थिति के लिए न्यूयॉर्क सत्र के दौरान एक मुद्रा जोड़ी के संपूर्ण ऐतिहासिक डेटा की खोज करने वाले सॉफ़्टवेयर का निर्माण करेगा।

यदि सॉफ़्टवेयर ने पाया कि न्यू यॉर्क सत्र के दौरान एक मुद्रा जोड़ी में 80% की वृद्धि हुई है, तो एक व्यापारी का मॉडल भविष्यवाणी करेगा कि मुद्रा जोड़ी न्यूयॉर्क सत्र के दौरान 80% बढ़ जाएगी।

यह केवल एक बुनियादी उदाहरण है कि मात्रात्मक व्यापार कैसे काम करता है। उदाहरण के लिए, मात्रात्मक व्यापारी अक्सर जटिल ऐतिहासिक डेटा पर शोध करने के लिए संपत्ति के संग्रह का चयन करते हैं और इसे वास्तविक दुनिया के बाजारों में लागू करते हैं।

क्वांट ट्रेडर क्या है और वे क्या करते हैं?

एक मात्रा वह है जो संख्याओं के साथ काम करती है। क्वांट नाम मात्रात्मक शब्द से आया है, जिसका अर्थ है "संख्याएं।"

क्वांट ऐसे व्यापारी हैं जो बाजारों में व्यापारिक अवसरों का पता लगाने के लिए बड़ी मात्रा में बाजार डेटा की जांच करने के लिए जटिल गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करते हैं।

बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम की उन्नति, विशेष रूप से बड़ी व्यापारिक फर्मों के बीच जो इस तरह के विश्लेषण के लिए आवश्यक उच्च कम्प्यूटेशनल शक्ति का खर्च उठा सकती हैं, और उन विश्लेषणों के पीछे क्वांट मानव तत्व हैं।

क्वांट मूल्य और मात्रा डेटा को माइन करने के लिए स्व-विकसित कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते हैं, उपलब्ध डेटा की जांच करते हैं, लाभदायक ट्रेडों को ढूंढते हैं, और ऐसी संभावनाओं को भुनाने के लिए उपयुक्त ट्रेडिंग रणनीति विकसित करते हैं।

नतीजतन, एक क्वांट ट्रेडर को गणित और सांख्यिकी, कंप्यूटर कौशल और वास्तविक ट्रेडिंग अनुभव का पूर्ण ज्ञान होना चाहिए। मात्रा सामान्य खुदरा व्यापारियों और निवेशकों से भिन्न होती है, जिसमें वे व्यापार करने के लिए एक अलग रणनीति अपनाते हैं।

वित्तीय बाजारों के अपने ज्ञान के आधार पर, क्वांट एल्गो-आधारित, जटिल गणितीय मॉडल का उपयोग करके अवसरों के लिए बाजारों को स्कैन करते हैं।

हेज फंड और बैंक जैसे बड़े निवेश संस्थान सबसे अधिक मात्रा में व्यापार करते हैं। इन संगठनों में अक्सर एक समर्पित क्वांट टीम होती है जो कंप्यूटर एल्गोरिदम विकसित करती है जो नई संभावनाओं की पहचान करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करके डेटासेट का मूल्यांकन करती है और फिर उनके आसपास रणनीति विकसित करती है।

इन फर्मों द्वारा गणित, सांख्यिकी, या सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में डिग्री और वित्तीय मॉडलिंग में एमबीए की मांग की जाती है।

क्वांट ट्रेडर कैसे बनें?

भले ही अधिकांश क्वांट ट्रेडर्स बड़े संगठनों के लिए काम करते हैं जो सुपर कंप्यूटर और अनुसंधान के लिए आवश्यक डेटा का खर्च उठा सकते हैं, उनमें से एक बढ़ती संख्या अब अपने दम पर व्यापार कर रही है। सामान्य तौर पर, क्वांट ट्रेडिंग शुरू करने के लिए आवश्यक क्षमताएं वही होती हैं जो हेज फंड के लिए काम करने के लिए आवश्यक होती हैं।

नतीजतन, यदि आप क्वांट ट्रेडिंग में अपना हाथ आजमाना चाहते हैं, तो आपको अपने सांख्यिकीय मॉडल के निर्माण और मूल्यांकन के लिए असाधारण गणित कौशल की आवश्यकता होगी। अपने सिस्टम को जमीन से ऊपर तक बनाने के लिए आपको बहुत सारी प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होगी।

मात्रा का इतिहास

सांख्यिकीय आंकड़ों की जटिलता के कारण, विशाल वित्तीय संगठन मात्रात्मक व्यापार करते थे।

1970 और 1980 के दशक के अंत में कम्प्यूटिंग प्रगति ने क्वांट ट्रेडिंग को मुख्यधारा में लाने में मदद की। निर्दिष्ट ऑर्डर टर्नअराउंड (डीओटी) प्रणाली उनमें से एक है क्योंकि इसने न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज (एनवाईएसई) को पहली बार इलेक्ट्रॉनिक ऑर्डर लेने की अनुमति दी थी। दूसरा पहला ब्लूमबर्ग टर्मिनल था, जो व्यापारियों को रीयल-टाइम मार्केट डेटा प्रदान करता था।

फिर, 1990 के दशक में, एल्गोरिथम ट्रेडिंग तकनीक अधिक लोकप्रिय हो गई, और अधिक हेज फंड प्रबंधकों ने उन्हें अपनाया।

दूसरी ओर, डॉट-कॉम बुलबुला एक वाटरशेड क्षण साबित हुआ, जिसमें क्वांट तकनीक अज्ञात इंटरनेट कंपनियों की तर्कहीन खरीद और अंततः दुर्घटना के प्रति कम संवेदनशील साबित हुई।

नई सदी में उच्च-आवृत्ति व्यापार की वृद्धि ने अधिक व्यक्तियों को मात्रा की धारणा से परिचित कराया। 2009 तक, गणितीय मॉडल का उपयोग करने वाले उच्च-आवृत्ति वाले व्यापारियों ने 60% अमेरिकी स्टॉक सौदों का संचालन किया था।

मात्रात्मक बनाम एल्गोरिथम ट्रेडिंग

एल्गोरिथम व्यापार और मात्रात्मक व्यापार कभी-कभी भ्रमित होते हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग में ट्रेडर की ओर से ट्रेडिंग के अवसरों की खोज और ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए कम्प्यूटरीकृत सिस्टम का उपयोग करना शामिल है।

मात्रात्मक व्यापार गणितीय मॉडल का उपयोग करके किसी संपत्ति के ऐतिहासिक डेटा की गणना करता है। हालांकि, यह ट्रेडर की ओर से ट्रेडों को निष्पादित नहीं करता है।

मात्रात्मक व्यापार के उदाहरण

आइए उदाहरणों के साथ मात्रात्मक व्यापार का वर्णन करें।

मान लें कि एक व्यापारी विदेशी मुद्रा गति व्यापार लागू करता है। वे एक साधारण प्रोग्राम को कोड कर सकते हैं जो बाजारों में तेजी के दौरान विजेताओं को चुनता है। अगले मार्केट अपट्रेंड के दौरान, प्रोग्राम उन विदेशी मुद्रा जोड़े की पहचान करेगा।

आइए एक अधिक जटिल उदाहरण का उपयोग करें:

मान लें कि आप XYZ फंड का प्रबंधन करते हैं। स्टॉक चुनने और चुनने के लिए, आप मात्रात्मक दृष्टिकोण अपनाते हैं। इक्विटी चुनने के लिए, एल्गोरिथम पांच श्रेणियों में 50 से अधिक कारकों की जांच करता है: गति, मूल्य, कमाई और मात्रा। एल्गोरिथ्म प्रत्येक चर को एक मान निर्दिष्ट करता है, और आप उच्चतम रेटिंग वाले चर का चयन करते हैं।

मात्रात्मक व्यापार के तत्व

मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों को लागू करने के लिए, मात्रात्मक प्रणाली में चार मुख्य तत्व होते हैं। आइए उन्हें समझाएं:

1. रणनीति पहचान

मात्रात्मक व्यापार प्रक्रिया के अनुसंधान चरण में एक व्यापारिक रणनीति स्थापित करना और यह निर्धारित करना शामिल है कि क्या यह अन्य विधियों के साथ संगत है।

आप जिन कई युक्तियों की जांच करेंगे, वे निम्न श्रेणियों के माध्य प्रत्यावर्तन या प्रवृत्ति में आती हैं। हम बाद में मात्रात्मक रणनीतियों पर चर्चा करेंगे।

इस चरण का उद्देश्य बाजार में कम से कम जोखिम के साथ अधिकतम लाभ के लिए रणनीति को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक सभी डेटा एकत्र करना है। यह अनिवार्य रूप से एक योजना को गणितीय मॉडल में परिवर्तित करता है।

2. बैकटेस्टिंग

रणनीति बैकटेस्टिंग का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि ऐतिहासिक डेटा पर लागू होने पर प्रथम-चरण विधि आकर्षक है या नहीं। यह "वास्तविक दुनिया" में दृष्टिकोण कितना अच्छा प्रदर्शन करेगा, इसके लिए बेंचमार्क स्थापित करता है।

किसी सिस्टम को बैकटेस्ट करने के लिए उसके प्रदर्शन को मापने की क्षमता की आवश्यकता होती है। अधिकतम गिरावट और शार्प अनुपात "उद्योग मानक" मात्रात्मक रणनीति उपाय हैं।

3. निष्पादन

निष्पादन प्रणाली वह तरीका है जिसके माध्यम से एक रणनीति एक दलाल द्वारा निष्पादित ट्रेडों की एक सूची तैयार करती है।

स्वचालित या अर्ध-स्वचालित निष्पादन प्रणाली उपलब्ध हैं। इसके अलावा, ब्रोकरेज के लिए इंटरफेस ने लेनदेन की लागत में कमी की है, और एक निष्पादन प्रणाली को विकसित करते समय बैकटेस्टेड प्रदर्शन से लाइव सिस्टम का प्रदर्शन विचलन सभी महत्वपूर्ण कारक हैं।

ट्रेडिंग शुल्क (स्प्रेड, शुल्क, या कर), स्लिपेज, और ब्रोकर इंटरफ़ेस निष्पादन के लिए सभी महत्वपूर्ण मुद्दे हैं। एक ट्रेडिंग सिस्टम का इष्टतम प्रदर्शन अच्छे निष्पादन से पहचाना जाता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि बाजार में हमेशा सर्वोत्तम मूल्य प्राप्त हों।

4. जोखिम प्रबंधन

मात्रात्मक व्यापार में कई जोखिम होते हैं। यह ब्रोकरेज जोखिम, तकनीकी कमजोरियों और किसी भी बैकटेस्टिंग पूर्वाग्रह को ध्यान में रखता है।

जोखिम प्रबंधन में इष्टतम पूंजी आवंटन की अवधारणा भी शामिल है। यह उन रणनीतियों के भीतर विभिन्न रणनीतियों और ट्रेडों में कितना पैसा जाता है इसका औसत है।

मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियाँ

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग की प्रकृति के कारण, जब इसका अभ्यास किया जाता है, तो यह लाभदायक परिणाम देता है। यहां कुछ लोकप्रिय मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियां दी गई हैं जिन्हें आप लागू कर सकते हैं:

मोमेंटम ट्रेडिंग

मोमेंटम ट्रेडिंग, जिसे अक्सर ट्रेंड-फॉलोइंग के रूप में जाना जाता है, एक सीधी रणनीति है जिसमें ट्रेंड को तब तक चलाना शामिल है जब तक यह रहता है। बाजार की समग्र गति का पूर्वानुमान लगाने के लिए व्यापारी मात्रात्मक अनुसंधान का उपयोग करते हैं।

मान लें कि एक ट्रेडर तेजी के दौरान लाभदायक ट्रेडों की पहचान करने के लिए GBP/USD मार्केट सेंटीमेंट की तलाश में है। तेजी के दौरान, वह एक ऐसा मॉडल तैयार करेगा जो केवल विजेताओं को देखता है। नतीजतन, वह दूसरों की तुलना में बाजार की भावना का बेहतर अनुमान लगाने में सक्षम होगा।

एचएफटी ट्रेडिंग

एचएफटी (हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग) छोटे मूल्य आंदोलनों के लिए कई व्यापारिक अवसर उत्पन्न करने के लिए सूत्र लागू करेगा। भविष्य के मूल्य आंदोलन की पहचान करने के लिए, एचएफटी आमतौर पर टिक डेटा या अधिकतम एक मिनट की अवधि में नियोजित करते हैं। हेज फंड, सीटीए और वित्तीय संस्थानों द्वारा इस तकनीक का उपयोग किए जाने की सबसे अधिक संभावना है।

मूल्य क्रिया पैटर्न को एचएफटी विधियों में गणितीय समीकरणों का उपयोग करके परिभाषित किया जाता है। वे शायद ही कभी तकनीकी संकेतकों से जुड़े होते हैं, और मॉडल ने उन्हें बनाने वाले संस्थानों या व्यापारियों के बीच बारीकी से संरक्षित रहस्य बनाए रखा है।

सामान्य वितरण, मानक विचलन और माध्य जैसे सांख्यिकीय सिद्धांत आमतौर पर एचएफटी विधियों में उपयोग किए जाते हैं। इसके अलावा, अन्य विशिष्ट संभाव्यता वितरण शामिल हैं।

आगामी मूल्य आंदोलन की एक सांख्यिकीय और संभाव्य तस्वीर प्रदान करने के लिए ये चर अक्सर छोटी अवधि से जुड़े होते हैं।

प्रत्यावर्तन मतलब

माध्य प्रत्यावर्तन भविष्यवाणी करने के लिए एक रणनीति है जब बाजार की वर्तमान मूल्य प्रवृत्ति उलट जाएगी। फिर से, तकनीकी संकेतकों का एक सेट, जैसे कि आरएसआई या स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर, का उपयोग फ़ार्मुलों को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।

लक्ष्य यह पता लगाना है कि जब मूल्य निर्धारण उस बिंदु पर पहुंच जाता है जहां निम्नलिखित चाल पिछले एक को उलट देती है।

पंचायत

न्यू यॉर्क में, स्टॉक की कीमत अमेरिकी डॉलर में हो सकती है, जबकि लंदन में ब्रिटिश पाउंड में इसे उद्धृत किया जा सकता है। नतीजतन, यह मध्यस्थता की संभावनाओं को जन्म दे सकता है। आर्बिट्रेज दो समान या तुलनीय संपत्तियों के बीच मूल्य अंतर से मुनाफा कमाने की प्रथा है।

उपरोक्त मामले में, दो केंद्रों में अलग-अलग मांग के कारण मूल्य असमानताएं हो सकती हैं, या जीबीपी/यूएसडी एफएक्स दर तेजी से बदल सकती है, जिससे दो एक्सचेंजों पर परिसंपत्ति के मूल्य निर्धारण में बेमेल हो सकता है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग

एल्गोरिथम ट्रेडिंग एक प्रकार का व्यापार है जो व्यापार के अवसरों का पता लगाने के लिए एक स्वचालित एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। हालाँकि, इस तकनीक में एल्गोरिथम का उपयोग शामिल नहीं है। इसके बजाय, इसमें यह अनुमान लगाने के लिए एक मॉडल विकसित करना शामिल है कि प्रमुख संस्थान कब व्यापार करेंगे, जिससे व्यापारियों को उनके खिलाफ व्यापार करने की अनुमति मिल सके।

एक व्यापारी के मामले पर विचार करें जिसने XYZ व्यवसाय का अनुमान लगाने वाला एक मॉडल विकसित किया है जो एक मुद्रा जोड़ी की हजारों इकाइयाँ खरीदेगा। वह उस मुद्रा जोड़ी को समय से पहले प्राप्त कर सकता है और फिर बाद में उसे अधिक कीमत पर बेच सकता है।

अपने इरादों को छिपाने के लिए, विशाल निगम अब कई दलालों और पूरे नेटवर्क के माध्यम से व्यापार करते हैं। इस परिदृश्य में, मात्रात्मक विश्लेषण मददगार होता है।

मात्रात्मक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म

ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म की एक विस्तृत श्रृंखला है जहाँ आप अपनी मात्रात्मक रणनीतियों को लागू कर सकते हैं।

बैकटेस्टिंग और मॉडल निर्माण, उदाहरण के लिए, कई स्क्रिप्ट भाषाओं के साथ या बस एक माउस के क्लिक के साथ किया जा सकता है। कुछ महंगे हैं और संस्थागत या पेशेवर व्यापारियों पर लक्षित हैं।

सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले प्लेटफॉर्म एमटी4 और एमटी5 हैं।

संस्करण के आधार पर, ये सिस्टम विभिन्न समय सीमाओं में असीमित बैकटेस्टिंग की अनुमति देते हैं।

प्लेटफॉर्म के आधार पर आपको MQL4 या MQL5 सीखना होगा। विभिन्न समय-सीमाओं में बैकटेस्टिंग से शार्प अनुपात और ड्रॉडाउन जैसे मात्रात्मक डेटा प्राप्त होते हैं।

अपनी मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों को आज़माने के लिए आपको ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है।

मात्रात्मक व्यापार के बारे में आपके प्रश्न

हम जानते हैं कि मात्रात्मक व्यापार के बारे में पढ़ने के बाद आपके मन में बहुत सारे प्रश्न होंगे। तो चलिए उनका जवाब देते हैं:

क्या मात्रात्मक व्यापार लाभदायक है?

एक व्यापारिक प्रणाली बनाने के लिए शुद्ध गणित और आंकड़ों का उपयोग करके मात्रात्मक व्यापार प्रणाली विकसित की गई थी जिसे व्यापारी की भागीदारी के बिना कारोबार किया जा सकता है। हेज फंड और संस्थागत निवेशकों की इसमें दिलचस्पी बढ़ रही है।

हालांकि व्यापार का यह रूप फायदेमंद हो सकता है, यह "इसे सेट करें और इसे भूल जाएं" तकनीक नहीं है, जैसा कि कुछ व्यापारियों का मानना है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के साथ भी, ट्रेडर को बहुत सक्रिय होना चाहिए, जैसे-जैसे मार्केट चलता है, ट्रेडिंग एल्गोरिथम में लगातार बदलाव करते रहना चाहिए।

मैं मात्रा कैसे बनूँ?

एक संभावित क्वांट ट्रेडर के पास महान गणितीय कौशल और सामान्य रूप से गणित में एक मजबूत रुचि होनी चाहिए।

गणित में स्नातक की डिग्री, वित्तीय इंजीनियरिंग या मात्रात्मक वित्तीय मॉडलिंग में मास्टर डिग्री, या एमबीए सभी आपको एक स्थिति प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं; कई विश्लेषक भी पीएच.डी. इन या संबंधित विषयों में।

एक क्वांट में एक उन्नत डिग्री के अलावा डेटा माइनिंग, रिसर्च मेथडोलॉजी, स्टैटिस्टिकल एनालिसिस और ऑटोमेटेड ट्रेडिंग सिस्टम के साथ विशेषज्ञता और समझ होनी चाहिए।

मात्रात्मक व्यापार के क्या लाभ हैं?

असीमित संख्या में डेटा बिंदुओं पर बाजारों की असीमित संख्या का आकलन करने का विकल्प मात्रात्मक व्यापार का सबसे महत्वपूर्ण लाभ है।

मात्रात्मक व्यापारी पूरे वित्तीय बाजार को शामिल करने के लिए अपने व्यापारिक दृष्टिकोण का विस्तार करने के लिए गणित का उपयोग करते हैं।

मात्रात्मक व्यापार का एक अन्य लाभ यह है कि यह मानव व्यापारियों द्वारा पेश किए गए पूर्वाग्रह से रहित डेटा-संचालित निष्कर्षों पर भरोसा करने के बजाय समीकरण से भावनाओं को हटा देता है।

अंत में, जब सही ढंग से डिजाइन किया जाता है, तो मात्रात्मक व्यापारियों की स्वचालित प्रणाली अत्यंत लाभदायक हो सकती है।

क्या कोई व्यक्ति मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति चला सकता है?

हाँ, एक व्यक्ति कर सकता है। एक अकेला व्यक्ति सस्ते सॉफ्टवेयर और डेटा का उपयोग करके मात्रात्मक व्यापार रणनीति संचालित कर सकता है। हालांकि, उच्च व्यय और तकनीकी आवश्यकताओं के कारण, एक अकेला व्यक्ति उच्च आवृत्ति व्यापार रणनीति का प्रबंधन नहीं कर सकता है।

गुणात्मक और मात्रात्मक व्यापार में क्या अंतर है?

गुणात्मक व्यापारी अपने अंतर्ज्ञान और पैटर्न का पता लगाने के कौशल के साथ-साथ शिथिल मानदंडों के आधार पर व्यापारिक निर्णय लेते हैं।

मात्रात्मक व्यापारी अभी भी अंतर्ज्ञान और पैटर्न पहचान कौशल का उपयोग करते हैं। फिर भी, वे अक्सर उन्हें परिकल्पना विकसित करने के लिए नियोजित करते हैं, जिसे वे रणनीति के लचीलेपन का आकलन करने के लिए विभिन्न परिसंपत्ति वर्गों, समय सीमा और अवधियों में परीक्षण करते हैं।

जब कोई व्यापारी इस टिकर में बहुत अधिक गति को बहता हुआ देखता है और एक प्रवृत्ति बन रही है, तो वह अगले पुलबैक की प्रतीक्षा करेगा और खरीदेगा।

गति नामों के भीतर प्रवृत्ति पुलबैक खरीदना एक अच्छी रणनीति की तरह लगता है, एक मात्रात्मक व्यापारी सोचता है। मैं यह निर्धारित करने के लिए कुछ बैकटेस्टिंग करने जा रहा हूं कि यह लाभदायक है या नहीं।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के फायदे और नुकसान

आइए मात्रात्मक व्यापार के कुछ पेशेवरों और विपक्षों पर चर्चा करें।

लाभ

• मात्रात्मक व्यापार का लक्ष्य एक लाभदायक व्यापार की संभावना का निर्धारण करना है।

• यह संपत्ति के दिए गए संग्रह पर प्रभावी परिसंपत्ति निगरानी, विश्लेषण और व्यापारिक निर्णयों की अनुमति देता है।

• मात्रात्मक व्यापार दृष्टिकोण सफल व्यापारिक निर्णयों का आकलन करने और बनाने के लिए कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अधिक प्रभावी व्यापारिक मूल्यांकन होते हैं।

• यह भय और लालच को भावनाओं के रूप में समाप्त करता है और अनुमान या मौके पर भरोसा करने के बजाय तर्कसंगत निर्णय लेने को प्रोत्साहित करता है।

नुकसान

• चूंकि वित्तीय बाजार अस्थिर हैं, इसलिए एल्गोरिथम मॉडल नियमित रूप से विकसित होने चाहिए।

• अधिकांश मात्रात्मक प्रणालियां विशेष रूप से बाजार प्रकार के लिए सफल होती हैं। इसलिए, बाजार की स्थितियों में बदलाव होने पर उन्हें कुछ बदलाव की आवश्यकता होगी।

निष्कर्ष

व्यापारिक अवसरों की भविष्यवाणी करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल के उपयोग के रूप में मात्रात्मक व्यापारिक चिह्न।

मात्रात्मक व्यापार में महारत हासिल करना मुश्किल है क्योंकि इसके लिए महान गणित और कोडिंग क्षमताओं की आवश्यकता होती है। हालांकि, मात्रात्मक व्यापार बहुत लाभदायक हो सकता है यदि किसी व्यापारी को इन विषयों की पूरी समझ हो।