हाई-फ्रिक्वेन्सी ट्रेडिंग कंपनी और क्वांटिटेटिव इन्वेस्टमेंट कंपनी के बीच अंतर

सामान्य तौर पर, उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनी और मात्रात्मक निवेश कंपनी दोनों से संबंधित हैं और अलग हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनी आमतौर पर स्व-नियोजित ट्रेडिंग कंपनियां होती हैं, जिनमें मुख्य रूप से गेटको, टॉवर रिसर्च, हडसन रिवर ट्रेडिंग, एसआईजी, वर्चु फाइनेंशियल, जंप ट्रेडिंग, आरजीएम एडवाइजर, चॉपर ट्रेडिंग और जेन स्ट्रीट शामिल हैं; जबकि सामान्य मात्रात्मक निवेश कंपनियां आमतौर पर हेज फंड होती हैं, जिनमें रेनटेकडीई, शॉ, टू सिग्मा, वर्ल्डक्वांट, एक्यूआर, विंटन, ब्लूक्रैस्ट, सिटाडेल आदि शामिल हैं। इसके अलावा, सिटाडेल, टू सिग्मा जैसी कंपनियां, जो उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग व्यवसाय और मात्रात्मक निवेश व्यवसाय दोनों हैं; शॉ और डीई जैसी कंपनियां, जो मात्रात्मक और गैर-मात्रात्मक निवेश दोनों हैं, कंपनी के अधिक समग्र विकास की ओर बढ़ रही हैं।

ऐतिहासिक रूप से, कई उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियों के संस्थापक ट्रेडरों से हैं, जो मूल रूप से डेरिवेटिव के विपणन, लिलाव और अन्य व्यवसायों में लगे हुए हैं। शुरुआत में, इन कार्यों के लिए बहुत अधिक ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, लेनदेन की स्वचालन स्तर और आवृत्ति में वृद्धि हुई है, कंपनियां धीरे-धीरे गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर पृष्ठभूमि के कुछ मजबूत लोगों को स्थिति के अनुकूल होने के लिए शामिल करती हैं। बेशक, इस प्रक्रिया में कुछ विभाजन भी हुए हैं, कुछ कंपनियां व्यापारियों को कंपनी में हावी रखती हैं, और अंततः मानव-बॉट संयोजन के रूप में अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग को समाप्त नहीं करती हैं; और अन्य कंपनियां नई प्रौद्योगिकियों के लिए उच्च स्तर की स्वीकृति प्राप्त करती हैं, जो अक्सर पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग मोड को अपनाती हैं। वास्तव में, इस बात का कोई सबूत नहीं है कि पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग कंपनियां अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग कंपनियों की तुलना में बेहतर हैं।

मैन्युअल ट्रेडिंग का सबसे बड़ा नुकसान यह है कि मैन्युअल ऑर्डर का स्थान एक्सचेंज से बहुत दूर है, और जब स्थिति बदल जाती है, तो अक्सर ऑर्डर नहीं मिल पाते हैं। इस बिंदु पर, पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग वाली कंपनी मेजबान मशीन रूम के माध्यम से सिग्नल ट्रांसमिशन के समय को कम कर सकती है। हालांकि, स्वचालित ट्रेडिंग अक्सर बहुत जटिल होती है क्योंकि प्रक्रिया बहुत जटिल होती है, साथ ही बहुत सारे कंपनी के कर्मचारियों का प्रवाह होता है, प्रक्रिया के रखरखाव में कुछ त्रुटियां होती हैं, और अंततः प्रक्रिया में गड़बड़ हो जाती है।

ओवरफिट के लिए, ब्लैक स्वान की घटना से बचने के लिए, यह एक समस्या है जिसे मैन्युअल ट्रेडिंग और स्वचालित ट्रेडिंग दोनों से बचा नहीं जा सकता है। सामान्य तौर पर, Getco, Jane Street, SIG, Virtu Financial आदि अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग हैं, टॉवर रिसर्च, हडसन रिवर ट्रेडिंग, जंप ट्रेडिंग आदि पूरी तरह से स्वचालित हैं।

क्वांटिटेबल निवेश फर्मों और हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्मों के बीच एक बड़ा अंतर है। पहला, अमेरिका में क्वांटिटेबल निवेश फर्मों को मूल रूप से उन लोगों द्वारा स्थापित किया जाता है जिनके पास एक मजबूत क्वांटिटेबल पृष्ठभूमि है, जैसे कि पुनर्जागरण के संस्थापक सिमंस एक गणितज्ञ हैं, डीई शॉ के संस्थापक डेविड शॉ एक कंप्यूटर प्रोफेसर हैं, एक्यूआर के संस्थापक क्लिफ एस्नेस एक अर्थशास्त्री हैं, जबकि हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्मों को पारंपरिक व्यापारियों द्वारा स्थापित किया जाता है। दूसरा, क्वांटिटेबल निवेश आमतौर पर जटिल मॉडल पर निर्भर करता है, जबकि हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग आमतौर पर कुशलता से चलने वाले कोड पर निर्भर करती है।

क्वांटिटेटिव निवेश कंपनियों के लिए होल्डिंग समय अक्सर 1 / 2 सप्ताह तक पहुंच जाता है, इस तरह के लंबे समय के मूल्य रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए जानकारी को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, इसलिए मॉडल अधिक जटिल होते हैं, लेकिन कार्यक्रम की गति के प्रति संवेदनशील नहीं होते हैं; उच्च आवृत्ति लेनदेन जानकारी को संसाधित करने का समय बहुत कम होता है ((मिनीसेकंड या मिलीसेकंड), बहुत सारी जानकारी का विश्लेषण करना असंभव है, इसलिए मॉडल सरल होते हैं, प्रतिस्पर्धी लाभ कोड के संचालन की दक्षता पर अधिक निर्भर होते हैं, कई लोग सीधे हार्डवेयर पर भी प्रोग्राम लिखते हैं; और अंत में, क्वांटिटेटिव निवेश की पूंजी क्षमता लाखों डॉलर तक हो सकती है, जबकि उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियां केवल कुछ दसियों मिलियन से अरबों डॉलर हैं, लेकिन उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग की रणनीति के कारण प्रदर्शन स्थिर है।

लेन-देन की मात्रा

नीचे, हम सरल से लेकर जटिल तक के मात्रात्मक लेनदेन के मॉडल पर एक नज़र डालते हैं:

सबसे सरल जॉन मर्फी के फ्यूचर्स मार्केट टेक्नोलॉजी एनालिसिस के रूप में प्रतिनिधित्व करता है, जो उच्च माध्यमिक स्तर के गणित ज्ञान जैसे कि सूचकांक, व्युत्क्रम का सबसे अधिक उपयोग करता है, जो सामान्य रूप से समझने में आसान है, जो व्यक्तिपरक व्यापार के लिए अधिक उपयुक्त है, या कंप्यूटर की गणना करता है और मैन्युअल रूप से आदेशित अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग के लिए ट्रेडिंग सिग्नल भेजता है।

डेनिस के समुद्री डाकू व्यापार के नियम के रूप में एक उच्च स्तर का व्यापार, गणित के बाद से औसत, विषमता और सामान्य वितरण जैसे विश्वविद्यालय के निचले स्तर के गणित का उपयोग किया जाता है, रणनीति का परीक्षण भी अधिक वैज्ञानिक है, और धन प्रबंधन के लिए एक विश्वसनीय तरीका है, लेकिन दोष यह है कि यह अभी भी पारंपरिक, व्यापार के नियमों पर भरोसा करने वाले पदानुक्रम के संयोजन से मुक्त नहीं है। हालांकि, यदि रणनीति अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई है और बाजार में एक बड़ी प्रवृत्ति है, तो यह अच्छा प्रभाव डाल सकता है।

उच्च स्तर का स्तर मुख्य रूप से ट्रेडिंग सिग्नल के एकीकरण के पहलुओं में दिखाई देता है, जैसे कि अधिक आधुनिक सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करना और पारंपरिक तकनीकी संकेतकों जैसे कि रिग्रेशन विश्लेषण, तंत्रिका नेटवर्क, समर्थन वेक्टर मशीन आदि को व्यवस्थित रूप से एकीकृत करना, और अधिक कठोर सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करना और चर को छानना और परीक्षण करना। वित्तीय डेटा की समय विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, आउट-ऑफ-नमूना परीक्षण परिणाम प्राप्त करने के लिए अक्सर रोलिंग ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करने की आवश्यकता होती है, इस प्रकार प्राप्त मॉडल भी अधिक मजबूत होता है।

हालांकि, सामान्य प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग सिस्टम इन सुविधाओं को लागू करने में मुश्किल है, और इसे अधिक सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में लागू करने की आवश्यकता है।

पुनर्जागरण कोष के संस्थापक साइमन्स के लिए चित्र

यदि यह एक मात्रात्मक निवेश है, तो बाजार की जानकारी के अलावा, अन्य बुनियादी जानकारी को व्यवस्थित करने के लिए और भविष्यवाणी मॉडल में एकीकृत करने के लिए समय-क्रम को व्यवस्थित करना आवश्यक है। आम तौर पर, एक सफल मॉडल यह नहीं है कि यह कितने उच्च और गहरे गणितीय सिद्धांतों का उपयोग करता है, लेकिन यह विभिन्न स्रोतों से कितनी जानकारी को एकीकृत करता है। यहां तक कि सबसे सरल रैखिक वापसी के साथ, यदि प्रत्येक पैरामीटर में बहुत मजबूत भविष्यवाणी क्षमता है और कम प्रासंगिकता है, तो मॉडल का पूर्वानुमान प्रभाव अच्छा होगा; इसके विपरीत, यहां तक कि जटिल गहराई से सीखने वाले सिद्धांतों का उपयोग करके, यदि चयनित पैरामीटर कोई मतलब नहीं है, तो अंतिम मॉडल का उपयोग नहीं किया जाएगा। वर्तमान में, कुछ अमेरिकी कंपनियां न केवल समाचार जैसी पाठ्य जानकारी का उपयोग करती हैं, बल्कि Google सैटेलाइट द्वारा ली गई पोर्ट कंटेनर पैकेजिंग इमेज के निर्माण के लिए भी उपयोग करती हैं, जो कंटेनरों की संख्यात्मक पैकेजिंग के माध्यम से माल की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए बहुत अच्छी पूर्वानुमान प्राप्त करती हैं।

मॉडलिंग एक चीज है, समाधान मॉडल वास्तव में उतना ही महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, भौतिकी में बहुत सारे मॉडल हैं जो वास्तविकता का सटीक वर्णन करते हैं, लेकिन अक्सर कुशल वैज्ञानिक गणना विधियों की कमी के कारण समाधान करना मुश्किल होता है। मात्रात्मक लेनदेन भी ऐसा ही है। गणना, छँटाई, अनुकूलन, मापने आदि के लिए पैरामीटर की गणना अक्सर एक बड़ी गणना के साथ होती है, और इसे कैसे ठीक से हल करना एक रहस्य है। सीमन्स के अनुसार, प्रसिद्ध कला पुनर्जागरण कंपनी के अंदर एक स्पष्ट विभाजन है कंप्यूटर प्रोग्रामर विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं, भौतिकविदों ने डेटा मॉडल का विश्लेषण किया, गणितज्ञों ने अनुकूलन एल्गोरिदम का निर्माण किया और मॉडल को हल किया।

उच्च आवृत्ति और मात्रात्मक क्षेत्र में आम गलतफहमी

क्वांटिटेटिव मॉडल ब्लैक स्वान्ड से नहीं लड़ सकते

वास्तव में, किसी भी निवेश पद्धति का भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक भविष्य पर निर्भर है, और काले रंग की घटनाओं के डर से, वापस लेने की संभावना है। मात्रात्मकता का लाभ यह है कि वापस लेने के बाद, नवीनतम स्थिति को जल्दी से मॉडल में शामिल किया जा सकता है, समय पर समायोजन, पुनः माप, अनुकूलन, अनुकरण, और कम से कम समय में नुकसान को उलटने के लिए प्रयास करें। उदाहरण के लिए, अगस्त 2007 में साहित्यिक पुनर्जागरण के बाद इतिहास में दुर्लभ 9 प्रतिशत वापस लेने के बाद, सिमंस ने निर्णय लिया, मॉडल को फिर से बनाया, और निवेशकों को पत्र में उन्होंने घोषणा की कि हमारे नए मॉडल में से प्रत्येक ने 3 बहुत मजबूत व्यापारिक संकेतों को पाया है। अगले दिन, जल्दी से वापस लेने के लिए, उस वर्ष के लिए 80 प्रतिशत रिटर्न प्राप्त हुआ।

दीर्घकालिक पूंजी प्रबंधन कंपनी (एलटीसीएम) मात्रात्मक मॉडल का उपयोग करने के कारण दिवालिया हो गई है। वास्तव में, एलटीसीएम एक बहु-रणनीति निधि है, इसकी शुद्ध मात्रात्मक व्यापार रणनीति ने 1998 में 100 मिलियन डॉलर कमाए, इसकी सबसे अधिक घाटे वाली रणनीति बहुत खराब तरलता वाले ट्रेडिंग काउंटर डेरिवेटिव हैं, कई तो यह भी है कि यह अपने आप को निवेश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

उच्च आवृत्ति वाले ट्रेडों से निवेशकों को नुकसान

फ़्लैश बॉयज़ और अन्य पुस्तकों के विचार वास्तव में बहुत विवादास्पद हैं, लेकिन लेखक का लेखन उत्कृष्ट है, कथा शैली बहुत उत्तेजक है, इसलिए यह कई आंखों को आकर्षित करती है। मीडिया के अलावा, यह कहा जाना चाहिए कि संयुक्त राज्य अमेरिका में वर्तमान में उच्च आवृत्ति व्यापार पर प्रतिबंध लगाने की मांग सबसे मजबूत है, मूल रूप से उस वर्ष के पारंपरिक व्यापारी हैं। क्योंकि उभरती हुई, उन्नत तकनीक पर निर्भर उच्च आवृत्ति व्यापारिक कंपनियों ने उन्हें हराया है, वे अनिच्छुक हैं, इसलिए अधिक बल का विरोध करने के लिए। चूंकि ये लोग बाजार के दिग्गज हैं, इसलिए वे इस बाजार से बहुत परिचित हैं, इसलिए उनके विचार भी हैं।

घरेलू में, अब विकल्पों के लिए तैयार है, शेयरों में भी बहुत संभावना है खुले T + 0 ≠ इन दो मोटी मांस और मांस, विदेशी उच्च आवृत्ति व्यापारियों लंबे समय के लिए तरस रहे हैं ≠ अगर यह वायदा उच्च आवृत्ति के क्षेत्र में, हम भी विदेशों के साथ मुकाबला करने के लिए प्रक्रियाओं के व्यापार में समृद्ध अनुभव पर भरोसा कर सकते हैं, तो विकल्प और शेयरों के उच्च आवृत्ति के क्षेत्र में, हमारे व्यावहारिक अनुभव शून्य है, और विदेशों के साथ अंतर अधिक है ≠ इसके लिए, लेखक का मानना है कि हम एक तरफ नहीं कर सकते हैं, खुद पर भरोसा, लगता है कि विदेशी पूंजी बहुत मजबूत है, बस नहीं कर सकते हैं; दूसरी तरफ, हम भी नहीं कर सकते हैं जल्दबाजी में हो, एक साल और एक आधे में एक महान परिणाम प्राप्त करने के लिए कल्पना ≠ सामान्य विनम्रता और सावधानी के साथ, कई उच्च-स्तरीय विदेशी हैं, पहले एक साल के लिए घरेलू अनुसंधान के लिए आते हैं, स्थिर लाभ, घरेलू लोगों की नींव कमजोर है, कुछ लंबे समय तक अध्ययन करते हैं, जैसे कि पहले वर्ष में काम करना, धीरे-धीरे एक प्रणाली विकसित करना, दूसरे वर्ष के बाद जारी रखना, या फिर से策略研究要慢工出细活，急于求成，频繁改变研究方向，最终很可能一事无成。