प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग में कोई रणनीति अप्रभावी है या नहीं, इसका सटीक निर्णय लेने के नियम

एक साधारण पूर्वानुमान से हम जान सकते हैं कि प्रोग्राम ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर में अधिकांश एकल सूचकांक विफल हो गए हैं। 2013 एक बहुत ही स्पष्ट अंतर है, कई सूचकांक 2013 के बाद विफल हो गए हैं या पहले से ही लाभप्रद नहीं होने वाले सूचकांक बड़े पैमाने पर घाटे में होने लगे हैं।

• ट्रेडिंग रणनीति प्रणाली

हाल के वर्षों में व्युत्पन्न वित्तीय वस्तुओं में अधिक से अधिक प्रतिभागी हैं, कच्चे तेल, सोना और अन्य उत्पादों में बड़े निवेश संस्थानों ने निजी धन की ओर रुख किया है। व्यवस्थित, वैश्वीकरण और वित्तीय प्रणाली के समतल लेनदेन के व्यापक उपयोग के साथ, सूचकांक के लिए मुनाफे की जगह भी काफी कम हो गई है। यदि किसी प्रणाली के समान तर्क का व्यापक रूप से बाजार के व्यापारियों द्वारा उपयोग किया जाता है, तो खरीद-बिक्री इस प्रणाली की लाभप्रदता को कुचल देगी।

हम यहाँ रणनीति पर रणनीति की अवधारणा का परिचय देते हैं। यह रणनीति सामान्य रूप से हम जो कहते हैं वह है। यह मुख्य रूप से खाली स्थिति का न्याय करने के लिए उपयोग किया जाता है। पूर्व एक प्रबंधन उपकरण है, हमारे सामान्य रूप से आम तौर पर प्रकट होने वाले तरीके या शब्द हैं और फ़्रेमिंग, स्थिति आकार, हितों की वक्र प्रबंधन और जोखिम संतुलन आदि। हम मानते हैं कि बाद के संकेतक ए, पूर्व संकेतक बी, बी ए के लिए प्रबंधन उपकरण है।

अधिकांश प्रोग्रामेटिक ट्रेडर्स एक तकनीकी विश्लेषणात्मक स्तर पर सही ए प्राप्त करने के लिए अपने दिमाग पर खर्च करते हैं, लेकिन बी के विभिन्न पहलुओं पर अपनी अंतर्ज्ञान के साथ निष्पादित करते हैं। व्यक्तिपरक अंतर्ज्ञान कई मापदंडों को लाता है, इसलिए ए सही होने पर भी इसका कोई उपयोग नहीं है।

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या सूचक विफल हो गया है या नहीं, यह शायद ही कभी एक व्यापारी द्वारा मापा जाता है। हमें एक मात्रात्मक दृष्टिकोण से विश्लेषण करना चाहिए कि क्या यह रणनीति लाभप्रद होने की क्षमता है, न कि केवल अवलोकन के आधार पर। नीचे कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे हम विभिन्न रणनीतियों को कई रणनीतियों के संयोजन में मूल्यांकन कर सकते हैं ताकि धन वितरित किया जा सके या रणनीति विफल हो जाए।

• #### 1. असमानता

मूल्यांकन रणनीतियों के सामान्य जोखिम और रणनीति की प्रभावशीलता को स्टैंडर्ड विचलन के साथ मापा जा सकता है। एक बड़े नमूना चक्र के तहत, बेहतर रणनीतियों को विभिन्न मध्यवर्ती समय क्षेत्रों में समान विशेषताएं दिखाई दे सकती हैं, जैसे कि लाभ कारक या जीत की दर आदि।

इसलिए, जब हम वस्तुओं की कीमतों और जोखिमों जैसे परिवर्तनों को संसाधित करते हैं, तो एआरसी को ऊपर दाईं ओर एक अपेक्षाकृत छोटा कोण दिखाना चाहिए। हम एआरसी के मानक विचलन का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि रणनीति लगातार प्रभावी है या नहीं।

यदि एक मानक अंतर के बाद हक-लाभ वक्र के औसत मूल्य को घटा दिया जाता है, तो सामान्य सिद्धांत में केवल लगभग 16% दैनिक हक-लाभ इस रेखा के नीचे होना चाहिए। यदि इस रेखा के नीचे विकल्पों के हक-लाभ की संख्या में स्पष्ट वृद्धि होती है, तो यह दर्शाता है कि सूचकांक की लाभप्रदता संपीड़ित है या अप्रभावी हो गई है।

• #### 2. पहचान योग्य होना चाहिए

एक बहु-नीति में, हम हाल के सूचक का अनुकूलन कर सकते हैं और फिर दीर्घकालिक सूचक के अनुकूलन के लिए समान पैरामीटर मान को विभाजित कर सकते हैं। यदि यह मान 1 के करीब है, तो यह दर्शाता है कि यह रणनीति लगातार प्रभावी है।

एक बहु-नीति संयोजन में, हम इस तरह की संख्याओं का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि विभिन्न रणनीतियाँ एक वस्तु में कैसे चलती हैं, या वर्तमान में उपयोग की जाने वाली रणनीतियों पर वजन बढ़ाने के लिए रणनीतियों को धनराशि को आनुपातिक रूप से आवंटित करें।

उदाहरण के लिए, तीन रणनीतियों की संख्यात्मक गणना क्रमशः 1.1, 1.2, 1.3 है, पूर्व के लिए एक अच्छा आय रेटिंग है, सरल धन आवंटन सिद्धांत के अनुसार किया जा सकता है: 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.1, 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.2, 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.3 = 6: 3: 2 अनुपात।

• #### 3. सट्टा मॉडल की विफलता सबसे आसानी से पहचानी जाती है

आम तौर पर, सट्टा व्यापार की जीत की दर बहुत अधिक होती है। दिशात्मक तरंग रणनीति के लिए 50% की जीत को उच्च जीत की दर कहा जा सकता है। सट्टा मॉडल के लिए, 60% से अधिक की जीत की संभावना है।

लेकिन अगर यह द्विपक्षीय या बहुपक्षीय कमोडिटी arbitrage मॉडल की विफलता की स्थिति है, तो यह स्पष्ट रूप से और धीरे-धीरे दिखाई देता है, और यह इतनी आसानी से और तुरंत अप्रभावी नहीं होगा।

हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या सरचार्ज मॉडल विफल हो गया है या नहीं, यदि हम मध्यम अवधि से ऊपर के स्तर या कोण में कमी का सामना करते हैं, तो हम एक बहुपक्षीय वस्तु सरचार्ज प्रणाली में वृद्धि कर सकते हैं या एक वस्तु पोर्टफोलियो को बदल सकते हैं। पोर्टेबल के भीतर एक वस्तु के प्रत्येक सफल जोड़ने से प्रभावी स्थान का विस्तार हो सकता है।

यांत्रिक व्यापार मुख्य रूप से हमारे द्वारा निर्धारित नियमों के अनुसार हर कड़ी को लगातार चलाने की आवश्यकता है, जिससे हम जो उम्मीद करते हैं उसे प्राप्त कर सकते हैं। मात्रात्मक व्यापार यांत्रिक व्यापार का एक व्युत्पन्न है, प्रोग्रामेटिक व्यापार मात्रात्मक व्यापार के आधार पर है, जिससे कंप्यूटर को स्वचालित निष्पादन की क्षमता मिलती है।

तो, क्या यह बेहतर होगा कि हम तकनीकी विश्लेषण के आधार पर प्रत्येक चरण को अंकीय रूप से देखें? ऐसा करने से, पहले, एक अधिक सटीक निष्पादन रणनीति, और दूसरी, एक प्रक्रियात्मक लेनदेन निष्पादित करने के लिए, यह आगे के मूल्यांकन के लिए भी फायदेमंद है, न कि केवल पहले स्तर की रणनीति के भीतर।

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