एल्गोरिथम ट्रेडिंग (जिसे स्वचालित ट्रेडिंग, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग, या एल्गो-ट्रेडिंग भी कहा जाता है) एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करता है जो एक व्यापार करने के लिए निर्देशों (एल्गोरिथ्म) के एक परिभाषित सेट का पालन करता है। व्यापार, सिद्धांत रूप में, एक गति और आवृत्ति पर लाभ उत्पन्न कर सकता है जो एक मानव व्यापारी के लिए असंभव है।
परिभाषित नियम समय, मूल्य, मात्रा या किसी भी गणितीय मॉडल पर आधारित होते हैं। व्यापारी के लिए लाभ के अवसरों के अलावा, एल्गो-ट्रेडिंग बाजारों को अधिक तरल और व्यापार को अधिक व्यवस्थित बनाती है।
मान लीजिए कि एक व्यापारी इन सरल व्यापार मानदंडों का पालन करता हैः
इन दो सरल निर्देशों का उपयोग करके, एक कंप्यूटर प्रोग्राम स्वचालित रूप से स्टॉक मूल्य (और चलती औसत संकेतकों) की निगरानी करेगा और परिभाषित शर्तों को पूरा होने पर खरीद और बिक्री के आदेश देगा। व्यापारी को अब लाइव कीमतों और ग्राफ की निगरानी करने या आदेशों को मैन्युअल रूप से रखने की आवश्यकता नहीं है। एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सिस्टम ट्रेडिंग अवसर की सही पहचान करके स्वचालित रूप से ऐसा करता है।
अल्गो-ट्रेडिंग निम्नलिखित लाभ प्रदान करता हैः
आज अधिकांश एल्गो-ट्रेडिंग उच्च आवृत्ति व्यापार (एचएफटी) है, जो पूर्व-प्रोग्राम किए गए निर्देशों के आधार पर कई बाजारों और कई निर्णय मापदंडों में तेजी से गति से बड़ी संख्या में ऑर्डर लगाने पर पूंजी बनाने का प्रयास करता है।
अल्गो-ट्रेडिंग का उपयोग व्यापार और निवेश गतिविधियों के कई रूपों में किया जाता है जिनमें शामिल हैंः
एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए किसी भी रणनीति के लिए एक पहचानने योग्य अवसर की आवश्यकता होती है जो बेहतर कमाई या लागत में कमी के संदर्भ में लाभदायक हो। निम्नलिखित एल्गो-ट्रेडिंग में उपयोग की जाने वाली सामान्य ट्रेडिंग रणनीतियाँ हैंः
सबसे आम एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग रणनीतियाँ चलती औसत, चैनल ब्रेकआउट, मूल्य स्तर के आंदोलनों और संबंधित तकनीकी संकेतकों में रुझानों का पालन करती हैं। ये एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के माध्यम से लागू करने के लिए सबसे आसान और सबसे सरल रणनीतियाँ हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई भविष्यवाणियां या मूल्य पूर्वानुमान नहीं करना शामिल है। ट्रेडों को वांछित रुझानों की घटना के आधार पर शुरू किया जाता है, जिन्हें पूर्वानुमान विश्लेषण की जटिलता में प्रवेश किए बिना एल्गोरिदम के माध्यम से लागू करना आसान और सीधा है। 50- और 200-दिवसीय चलती औसत का उपयोग करना एक लोकप्रिय प्रवृत्ति-अनुसरण रणनीति है।
एक बाजार में कम कीमत पर दोहरी सूचीबद्ध स्टॉक खरीदना और एक ही समय में इसे दूसरे बाजार में अधिक कीमत पर बेचना जोखिम मुक्त लाभ या मध्यस्थता के रूप में मूल्य अंतर प्रदान करता है। समान ऑपरेशन स्टॉक बनाम वायदा साधनों के लिए दोहराया जा सकता है क्योंकि समय-समय पर मूल्य अंतर मौजूद होता है। इस तरह के मूल्य अंतर की पहचान करने और आदेशों को कुशलता से रखने के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करने से लाभदायक अवसर मिलते हैं।
सूचकांक निधियों ने अपने संबंधित बेंचमार्क सूचकांक के बराबर अपनी होल्डिंग लाने के लिए पुनर्वित्त की अवधि को परिभाषित किया है। यह एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर पैदा करता है, जो अपेक्षित ट्रेडों पर पूंजी बनाते हैं जो सूचकांक निधि पुनर्वित्त से ठीक पहले सूचकांक निधि में शेयरों की संख्या के आधार पर 20 से 80 आधार बिंदु लाभ प्रदान करते हैं। समय पर निष्पादन और सर्वोत्तम कीमतों के लिए ऐसे ट्रेड एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम के माध्यम से शुरू किए जाते हैं।
सिद्ध गणितीय मॉडल, जैसे डेल्टा-न्यूट्रल ट्रेडिंग रणनीति, विकल्पों और अंतर्निहित सुरक्षा के संयोजन पर व्यापार की अनुमति देती है। (डेल्टा-न्यूट्रल एक पोर्टफोलियो रणनीति है जिसमें कई पद होते हैं जिनमें सकारात्मक और नकारात्मक डेल्टा की तुलना होती है
औसत प्रतिगमन रणनीति इस अवधारणा पर आधारित है कि किसी परिसंपत्ति की उच्च और निम्न कीमतें एक अस्थायी घटना हैं जो समय-समय पर अपने औसत मूल्य (औसत मूल्य) पर लौटती हैं। एक मूल्य सीमा की पहचान और परिभाषा और उस पर आधारित एक एल्गोरिथ्म को लागू करने से ट्रेडों को स्वचालित रूप से रखा जा सकता है जब परिसंपत्ति की कीमत अपनी परिभाषित सीमा में टूट जाती है और बाहर निकल जाती है।
वॉल्यूम-वेटेड औसत मूल्य रणनीति एक बड़े ऑर्डर को तोड़ती है और स्टॉक-विशिष्ट ऐतिहासिक वॉल्यूम प्रोफाइल का उपयोग करके ऑर्डर के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे टुकड़ों को बाजार में जारी करती है। उद्देश्य ऑर्डर को वॉल्यूम-वेटेड औसत मूल्य (VWAP) के करीब निष्पादित करना है।
समय-भारित औसत मूल्य रणनीति एक बड़े ऑर्डर को तोड़ती है और एक प्रारंभ और अंत समय के बीच समान रूप से विभाजित समय स्लॉट का उपयोग करके ऑर्डर के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे टुकड़ों को बाजार में जारी करती है। लक्ष्य ऑर्डर को प्रारंभ और अंत समय के बीच औसत मूल्य के करीब निष्पादित करना है, जिससे बाजार प्रभाव को कम से कम किया जा सकता है।
जब तक ट्रेड ऑर्डर पूरी तरह से पूरा नहीं हो जाता है, तब तक यह एल्गोरिथ्म परिभाषित भागीदारी अनुपात और बाजारों में कारोबार की गई मात्रा के अनुसार आंशिक ऑर्डर भेजना जारी रखता है। संबंधित
कार्यान्वयन घाटे की रणनीति का उद्देश्य वास्तविक समय के बाजार में व्यापार करके आदेश के निष्पादन लागत को कम करना है, जिससे आदेश की लागत पर बचत होती है और देरी से निष्पादन की अवसर लागत से लाभ होता है। रणनीति स्टॉक की कीमत अनुकूल रूप से चलने पर लक्षित भागीदारी दर को बढ़ाएगी और स्टॉक की कीमत प्रतिकूल रूप से चलने पर इसे कम करेगी।
एल्गोरिदम के कुछ विशेष वर्ग हैं जो दूसरे पक्ष पर
एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके एल्गोरिथ्म को लागू करना एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग का अंतिम घटक है, जिसके साथ बैकटेस्टिंग (इसका उपयोग लाभदायक होगा या नहीं यह देखने के लिए पिछले शेयर बाजार के प्रदर्शन के ऐतिहासिक अवधियों पर एल्गोरिथ्म का परीक्षण करना) शामिल है। चुनौती यह है कि पहचानी गई रणनीति को एक एकीकृत कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया में बदल दिया जाए जिसमें ऑर्डर देने के लिए एक ट्रेडिंग खाते तक पहुंच हो। एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग के लिए निम्नलिखित आवश्यकताएं हैंः
रॉयल डच शेल (आरडीएस) एम्स्टर्डम स्टॉक एक्सचेंज (एईएक्स) और लंदन स्टॉक एक्सचेंज (एलएसई) में सूचीबद्ध है। हम मध्यस्थता के अवसरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण करके शुरू करते हैं। यहां कुछ दिलचस्प टिप्पणियां दी गई हैंः
क्या हम इन दो बाजारों में दो अलग-अलग मुद्राओं में सूचीबद्ध रॉयल डच शेल के शेयरों पर मध्यस्थता व्यापार की संभावना का पता लगा सकते हैं?
आवश्यकताएं:
कंप्यूटर प्रोग्राम को निम्नलिखित कार्य करना चाहिए:
सरल और आसान! हालांकि, एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग का अभ्यास बनाए रखना और निष्पादित करना इतना आसान नहीं है। याद रखें, यदि एक निवेशक एल्गो-जनरेट ट्रेड कर सकता है, तो अन्य बाजार प्रतिभागी भी कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, कीमतें मिली- और यहां तक कि माइक्रोसेकंड में उतार-चढ़ाव करती हैं। उपरोक्त उदाहरण में, क्या होता है यदि एक खरीद व्यापार निष्पादित किया जाता है लेकिन बिक्री व्यापार नहीं करता है क्योंकि बिक्री मूल्य बाजार में आने के समय तक बदल जाते हैं? व्यापारी को एक खुली स्थिति के साथ छोड़ दिया जाएगा जिससे मध्यस्थता रणनीति बेकार हो जाएगी।
अतिरिक्त जोखिम और चुनौतियां हैं जैसे कि सिस्टम विफलता जोखिम, नेटवर्क कनेक्टिविटी त्रुटियां, ट्रेड ऑर्डर और निष्पादन के बीच समय-अवधि और, सबसे महत्वपूर्ण बात, अपूर्ण एल्गोरिदम। एल्गोरिथ्म जितना अधिक जटिल होगा, उससे पहले एल्गोरिथ्म को कार्रवाई में डालने से पहले अधिक सख्त बैकटेस्टिंग की आवश्यकता होगी।
शेयर बाजार पर व्यापार एक जटिल उद्यम हो सकता है। पहला कदम एक स्टॉक ब्रोकर चुनना है। विभिन्न सुविधाओं और कीमतों के साथ इतने सारे विभिन्न ब्रोकरों के साथ, इनवेस्टोपीडिया ने शुरुआत करने के इच्छुक लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ ऑनलाइन स्टॉक ब्रोकरों की एक सूची बनाई है।