کیا آپ کو لگتا ہے کہ آپ کو ایک اعلی درجے کی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے بہتر ہے، یا آپ کو ایک سادہ خیال پر عمل کرنا چاہئے؟

کوانٹم کمیونٹی میں ایک پرانا سوال یہ ہے کہ کیا سسٹم ٹریڈرز کو سادہ کوانٹم حکمت عملی پر قائم رہنا چاہئے یا انہیں زیادہ جدید طریقوں کو نافذ کرنے کی کوشش کرنی چاہئے۔

عام طور پر یہ خیال کیا جاتا ہے کہ خوردہ الگورتھم ٹریڈرز صرف آسان حکمت عملی استعمال کرتے ہیں جبکہ کوانٹم ہیج فنڈز انتہائی پیچیدہ اور ریاضیاتی طور پر پیچیدہ طریقوں کا استعمال کرتے ہیں۔ تاہم ، حال ہی میں صورتحال بدل گئی ہے۔

ریٹیل الگورتھم ٹریڈرز اب نسبتا سستے کلاؤڈ کمپیوٹنگ ، قابل قدر اور استعمال میں آسان ڈیٹا سیٹ فراہم کرنے والے متبادل ڈیٹا سپلائرز ، اور اوپن سورس ریسرچ فریم ورک کی مدد سے پیچیدہ تجزیات انجام دے سکتے ہیں۔

اس مضمون میں ، ہم اس بات پر تبادلہ خیال کریں گے کہ کیا خوردہ مقداری تجزیہ کاروں کو ان اعلی درجے کی حکمت عملی پر عمل درآمد کے لئے وقت لگانا چاہئے ، یا اس سے زیادہ آسان خیالات پر قائم رہنا چاہئے۔

سرمایہ کاروں کی ترجیحات

سادہ حکمت عملی اور پیچیدہ حکمت عملیوں کے فوائد اور نقصانات کی ایک سیریز کی فہرست سے پہلے ، یہ ضروری ہے کہ ہم ہر طریقہ کار کے متعلقہ فوائد اور نقصانات کا اندازہ لگائیں۔

ایک اہم مسئلہ یہ ہے کہ ہر سرمایہ کار کی اپنی مخصوص ترجیحات ہوتی ہیں اور اس وجہ سے ان کے پاس اپنے اہداف کے لئے ٹارگٹ فنکشنز کا ایک سیٹ ہوتا ہے جو وہ سسٹم ٹریڈنگ کے ذریعہ حاصل کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔

مثال کے طور پر ، ایک سرمایہ کار کے پاس بڑے پیمانے پر دارالحکومت کی بنیاد ہوسکتی ہے ، لیکن اس سے حاصل ہونے والے کسی بھی لین دین کی آمدنی کو باقاعدگی سے نکالنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ اس طرح کے سرمایہ کاروں کے لئے بیلنس کوڈ زیادہ سے زیادہ نقصان کو کم کرنے کے لئے اہم ہے۔

ایک اور سرمایہ کار کے پاس نسبتا small چھوٹی سرمایہ کی بنیاد ہوسکتی ہے اور وہ صرف مجموعی دولت میں اضافے میں دلچسپی رکھتا ہے۔ اگر اس سے زیادہ منافع حاصل کیا جاسکتا ہے تو ، مجموعی طور پر منافع کی خالص مالیت کے منحنی خطوط کی اتار چڑھاؤ کم پریشان کن ہوسکتی ہے۔

کچھ کوانٹم ٹریڈرز مؤثر سسٹم ٹریڈنگ حکمت عملی تیار کرنے کے ذہنی محرک کو زیادہ اہمیت دیتے ہیں۔ وہ دراصل مثبت منافع حاصل کرنے کو اپنے پیارے کے لئے ایک اچھا جعلی ضمنی اثر سمجھ سکتے ہیں۔

واضح طور پر ، سرمایہ کاروں کی بہت سی مختلف ترجیحات ہیں۔ ان پہلوؤں سے خوردہ مقداری تجزیہ کاروں کے لئے بحث کا ایک فریم ورک تیار کرنے میں مدد ملتی ہے جو شاید اس بات کا فیصلہ کر رہے ہیں کہ کیا وہ اعلی درجے کا طریقہ اپنائیں یا نہیں۔

سادہ حکمت عملیوں کو تحقیق اور مارکیٹ میں تعینات کرنا آسان ہے۔ انہیں کم پیچیدہ اعداد و شمار اور بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہے۔ یہاں تک کہ اگر سگنل خود بخود پیدا ہوجاتے ہیں تو ، کچھ کو دستی طور پر بھی نافذ کیا جاسکتا ہے۔

دوسری طرف ، اعلی درجے کی حکمت عملی ذہنی طور پر زیادہ منافع بخش ہوتی ہے اور ان میں اکثر ایک زیادہ فائدہ مند شارپ تناسب ہوتا ہے۔ یعنی ، وہ فی یونٹ اتار چڑھاؤ کی شرح پر بہتر متوقع واپسی فراہم کرتے ہیں۔ نقصانات اور اتار چڑھاؤ کو کم سے کم کرنے کے بارے میں فکر مند سرمایہ کاروں کے لئے ، شارپ تناسب ایک اہم اشارے ہوگا جس پر غور کیا جائے گا۔

اس مضمون میں ، ہم اس بات پر غور کریں گے کہ کیا آسان کھانا پیچیدہ کھانا سے بہتر ہے یا نہیں۔ ہم مذکورہ بالا محرکات اور دیگر فوائد اور نقصانات کو ذہن میں رکھیں گے۔

سادہ تجارتی حکمت عملی

چاہے تجارت کی حکمت عملی کو سادہ اور سادہ سمجھا جائے ، اس کا انحصار سرمایہ کار کی تعلیمی پس منظر اور تکنیکی صلاحیتوں پر ہے۔ بے ترتیب حساب کتاب کے پی ایچ ڈی کے حامل افراد کے مقابلے میں خود سے سیکھے ہوئے خوردہ مقداری تجزیہ کاروں کے مقابلے میں ، سادہ اور سادہ اور سادہ کی تعریف بہت مختلف ہوسکتی ہے۔

اس مضمون کے لئے ، اگر تجارتی حکمت عملی کو ترقی یافتہ منڈیوں میں لاگو کیا جائے تو ، بڑے معروف اثاثہ جات میں ، بنیادی ریاضی یا اعدادوشمار کی پیچیدگی کے ساتھ آسان ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ، ہم اس کی وضاحت کرتے ہیں۔

اس طرح کی حکمت عملی کی مثالوں میں تکنیکی تجزیہ، فاریکس اشارے اور فاریکس سگنل شامل ہیں، جس میں ایک واضح پورٹ فولیو کی تعمیر یا خطرے کے انتظام کے اجزاء نہیں ہیں، جو اعلی لیکویڈیٹی مارکیٹوں جیسے امریکی اسٹاک، ETF یا غیر ملکی کرنسی کے لئے لاگو ہوتے ہیں.

ایک سادہ حکمت عملی کے فوائد میں شامل ہیں:

• ڈیٹا- تمام سسٹم ٹریڈنگ حکمت عملیوں کو ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ آسان حکمت عملی عام طور پر تیار شدہ قیمتوں / حجم کے اعداد و شمار کا استعمال کرتی ہے جو اثاثہ کی درجہ بندی میں تجارت کرنے والے اچھے ٹولز سے حاصل ہوتی ہے۔ اس طرح کے اعداد و شمار کو حاصل کرنے میں بہت کم لاگت آتی ہے ، یا یہاں تک کہ مفت میں بھی۔ یہ عام طور پر کم حجم میں ہوتا ہے اور استعمال میں آسان API کے ذریعہ براہ راست بہت سے فراہم کنندگان سے ڈاؤن لوڈ کیا جاسکتا ہے۔
• تحقیقبہت سارے ریٹرننگ ماحول ہیں جن میں تجارتی مصنوعات (جیسے ٹریڈ اسٹیشن یا میٹا ٹریڈر 5) سے لے کر اوپن سورس لائبریریوں (جیسے QSTrader ، بیک ٹریڈر اور زپ لائن) ، اور یہاں تک کہ پانڈاس جیسے لائبریریوں میں حکمت عملی کی جانچ کی جاسکتی ہے۔ آسان حکمت عملی عام طور پر ان میں سے ایک فریم ورک میں آسانی سے لاگو کی جاسکتی ہے۔
• ٹرانزیکشن لاگت- ترقی یافتہ، زیادہ لیکویڈیٹی والے بازاروں میں سادہ ٹولز کے استعمال کی وجہ سے، ٹرانزیکشن کی لاگت کا اندازہ لگانا نسبتاً آسان ہے۔ اس کے نتیجے میں، یہ طے کرنا کہ کیا حکمت عملی نمونے کے باہر منافع بخش ہوسکتی ہے، زیادہ آسان ہو جاتا ہے۔
• بنیادی ڈھانچہ- تکنیکی تجزیہ کی قسم کی حکمت عملی جو کم تعدد پر عملدرآمد کرتی ہے اس کو نسبتا simple آسان بنیادی ڈھانچے کے ذریعہ خودکار کیا جاسکتا ہے۔ مطلوبہ استحکام کی سطح کے مطابق ، کرون ٹاسک کو مطلوبہ تجارت کی فہرست تیار کرنے کے لئے ترتیب دیا جاسکتا ہے ، جبکہ دستی طور پر عملدرآمد بھی کیا جاسکتا ہے۔
• صلاحیت- اسی طرح ، اعلی لیکویڈیٹی والے بازاروں میں آسان ٹولز کے استعمال کی وجہ سے ، صلاحیت کی حد کا مسئلہ پیدا ہونے کا امکان نہیں ہے۔

تاہم، اس سے بھی زیادہ آسان حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے نقصانات ہیں:

• Alpha- تکنیکی تجزیہ میں فاریکس اشارے فاریکس حکمت عملی بہت مشہور اور عام ہے۔ ابھی تک یہ واضح نہیں ہے کہ آیا سب سے آسان حکمت عملی بنیادی خرید و فروخت یا متحرک پر مبنی اسٹریٹجک اثاثوں کی تعیناتی سے زیادہ قیمتی ہے۔ یعنی ، حکمت عملی خود ہی فاریکس الفا فاریکس کا انتخاب کیسے کریں فاریکس پر فاریکس کا انتخاب کیسے کریں فاریکس پر فاریکس پر فاریکس کا انتخاب کیسے کریں الفا فاریکس پیدا نہیں کرسکتی ہے ، بلکہ خود مارکیٹ یا دیگر معروف علمی خطرے والے عوامل سے فاریکس پر فاریکس پر فاریکس کا انتخاب کیسے کریں فاریکس پر فاریکس پر فاریکس ٹریڈنگ کیسے کریں فاریکس پر فاریکس پر فاریکس ٹریڈنگ کیسے کریں؟ فاریکس پر فاریکس ٹریڈنگ کیسے شروع کریں؟ فاریکس پر فاریکس ٹریڈنگ کیسے شروع کریں؟
• منافع بخش- چونکہ اس طریقہ کار کی عالمگیریت ہے ، لہذا ایک بار جب آپ کو حقیقی ٹرانزیکشن لاگت کا حساب لگایا جاتا ہے تو ، نمونہ سے باہر منافع کو برقرار رکھنا مشکل ہوسکتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ کسی بھی ریٹرننگ میں ٹرانزیکشن لاگت کا اندازہ لگانا ہر ممکن حد تک موثر انداز میں ضروری ہے۔
• شماریاتی ٹیسٹ- اگرچہ یہ سادہ تجارتی حکمت عملیوں کا مسئلہ نہیں ہے ، لیکن عام طور پر سادہ حکمت عملیوں کا ٹھوس شماریاتی تجزیہ بہت کم یا بالکل نہیں ہوتا ہے۔ لہذا ، اس طرح کی بہت سی حکمت عملیوں میں جو ریٹرننگ میں اعلی کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہیں وہ صرف اس وجہ سے ہوسکتی ہیں کہ وہ نمونے کے اندر موجود اعداد و شمار پر زیادہ فٹ ہیں۔
• آزادیِ رائے- دستی طور پر نافذ کی جانے والی سادہ حکمت عملی اس عمل میں صوابدیدی عناصر کو لاگو کرنے کا سبب بن سکتی ہے۔ مثال کے طور پر ، تجارت میں داخل ہونے میں تاخیر کی وجہ سے تجارت میں مصروف کھلنے کے اوقات میں تاخیر ہوتی ہے ، یا تجارت کو مسترد کرنے کے لئے صوابدیدی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے۔ اس سے حکمت عملی کی اصل کارکردگی کا تعین کرنا مشکل ہوجاتا ہے۔
• پورٹ فولیو کی تعمیر- سادہ حکمت عملی عام طور پر کسی بھی مضبوط پورٹ فولیو کی تعمیر یا خطرے کے انتظام کی تکنیک کا استعمال کرنے سے گریز کرتی ہے۔ اگرچہ اسٹاپ نقصان کی ٹوکری اکثر استعمال کی جاتی ہے ، لیکن بہت کم لوگ اتار چڑھاؤ کی شرح کے اہداف ، مساوی اتار چڑھاؤ کی شرح کو وزن دیتے ہیں (جسے خطرے کی مساوی قیمت ٹوکری بھی کہا جاتا ہے) یا کراس مارکیٹ تنوع کو خطرے سے متعلق ایڈجسٹ ریٹرن کو بڑھانے کے لئے ایک ممکنہ طریقہ کار کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔
• ذہانت کا انعام- سادہ حکمت عملی عام طور پر کسی پیچیدہ ریاضی یا اعلی درجے کی تجزیہ کا استعمال نہیں کرتی ہے۔ اگر سرمایہ کاروں کا مقصد ذہنی واپسی ہے تو پھر سادہ حکمت عملی اس مقصد کو حاصل کرنے کا امکان نہیں رکھتی ہے۔

یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ اگرچہ ٹریڈنگ کی آسان حکمت عملی کو لاگو کرنے، ٹیسٹ کرنے اور تجارت کرنے کے لئے آسان ہے، اس کی سادگی کو اعداد و شمار کی استحکام اور طویل مدتی منافع بخش صلاحیت کی قیمت پر ہوسکتا ہے.

اعلی درجے کی تجارت کی حکمت عملی

اعلی درجے کی حکمت عملی میں اعداد و شمار پر مبنی قیاس آرائیوں پر مبنی حکمت عملی ، اثاثہ کلاسوں کے شعبے میں وسیع علم ، پورٹ فولیو کی تعمیر کے سخت طریقوں اور کم لیکویڈیٹی ، طاق اثاثہ کلاسوں یا ٹولز جیسے ایمرجنگ مارکیٹس ، اجناس اور مشتقات شامل ہیں۔

یہ حکمت عملی عام طور پر ادارہ جاتی کوانٹم ہیج فنڈز کا شعبہ ہے ، لیکن اعداد و شمار کی دستیابی اور بہتر تجزیاتی ٹولز کی مقبولیت کی وجہ سے یہ حکمت عملی اب خوردہ کوانٹم ٹریڈنگ میں زیادہ عام ہو رہی ہے۔

پیچیدہ حکمت عملی کے فوائد میں شامل ہیں:

• اہمیت- اعلی درجے کی حکمت عملی ، ڈیزائن کے مطابق ، عام طور پر مجموعی طور پر مارکیٹ اور دیگر تجارتی حکمت عملیوں پر مشتمل کسی بھی موجودہ پورٹ فولیو کے لئے ڈیزائن سے کم متعلق ہوتی ہے۔ اس سے مجموعی طور پر پورٹ فولیو میں اعلی شارپ تناسب پیدا ہوتا ہے۔
• منافع بخش- اعلی درجے کی ڈومین کی معلومات کے ساتھ ، ٹرانزیکشن کی لاگت کا معقول اندازہ لگایا جاسکتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ طے کرنا آسان ہے کہ آیا حکمت عملی نمونے سے باہر منافع بخش ہوسکتی ہے۔ لہذا ، بہت سے غیر منافع بخش ریٹرننگ خیالات کو ریئل ٹائم ٹیسٹنگ مدت سے پہلے مسترد کیا جاسکتا ہے۔
• شماریاتی ٹیسٹ- سخت تجارتی حکمت عملی کے اعداد و شمار کے تجزیے میں عام طور پر اعلی درجے کی طریقہ کار شامل ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اعداد و شمار کے تجزیے میں عام طور پر اعلی درجے کی طریقہ کار شامل ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جو حکمت عملی کو تعینات کیا گیا ہے اس کی کارکردگی میں نمونے کے باہر نمونے کے مقابلے میں بہت کم کمی واقع ہوئی ہے۔
• Alpha- اس طرح کی حکمت عملیوں میں الفا کے پھنسنے کی زیادہ صلاحیت ہے کیونکہ غیر ترقی یافتہ مارکیٹوں میں طاق ٹولز کا استعمال کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے الفا کا زوال زیادہ آہستہ ہوتا ہے کیونکہ حکمت عملی کے بارے میں علم پورے بازار میں پھیلنے کی رفتار کم ہوجاتا ہے۔
• پورٹ فولیو کی تعمیر- پورٹ فولیو کی تعمیر اور خطرے کے انتظام کو زیادہ جدید طریقوں کے ساتھ ضم کیا جاتا ہے۔ اس سے سرمایہ کاروں کے اہداف اور حکمت عملی کی کارکردگی کو ہم آہنگ کرنے میں مدد ملتی ہے۔
• ذہانت کا انعام- اعلی درجے کی حکمت عملی میں زیادہ پیچیدہ تجزیات ، زیادہ پختہ ریاضی کی مہارت اور وسیع تر سافٹ ویئر کی تیاری کی ضرورت ہوتی ہے۔ کچھ شوقیہ سرمایہ کاروں کے لئے ، یہ دولت پیدا کرنے کے بجائے ایک مقصد کی طرح ہے۔ لہذا ، وہ عام طور پر زیادہ پیچیدہ سسٹم ٹریڈنگ کے طریقوں کی طرف راغب ہوتے ہیں۔

سادہ حکمت عملیوں کی طرح اعلی درجے کی حکمت عملیوں میں بھی کچھ خامیاں ہیں:

• ریاضی کی پیچیدگی- کچھ اعلی درجے کی سسٹم ٹریڈنگ کے طریقوں کو سنبھالنے کے لئے عام طور پر شماریاتی تجزیہ ، ٹائم سیریز تجزیہ ، بے ترتیب حساب کتاب یا مشین لرننگ کی پس منظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ یہ علم خود سیکھا جاسکتا ہے ، لیکن اس سے متعلقہ علم کو انڈرگریجویٹ ڈگری ، ایم ایف ای اور / یا پی ایچ ڈی کی ڈگری کے ذریعہ حاصل کرنا بہت آسان ہے۔
• مہارت- کسی بھی اعلی درجے کی سسٹم ٹریڈنگ ٹکنالوجی سے مستقل طور پر الفا پیدا کرنے کے لئے منافع بخش اثاثہ کلاسوں یا ٹولز کی اقسام کے بارے میں معقول فیلڈ علم کی ضرورت ہوتی ہے ، یہاں تک کہ اگر آپ کے پاس متعدد پوسٹ گریجویٹ ڈگریاں ہوں۔ یہ مہارت عام طور پر کئی سالوں کے کام کے تجربے کے ذریعہ حاصل کی جاتی ہے ، جو کسی بینک یا فنڈ کے مخصوص کٹورے پر کام کرتی ہے۔
• ڈیٹا- عام طور پر ، اعداد و شمار کی لاگت نمونے لینے کی فریکوئنسی ، وسعت ، تاریخ کی لمبائی ، اعداد و شمار کے معیار اور اثاثہ کی قسم / آلے کی خاصیت کے ساتھ مختلف ہوتی ہے۔ اعلی درجے کی حکمت عملی طاق مارکیٹ پر انحصار کرتی ہے تاکہ الفا پیدا کیا جاسکے۔ لہذا ، اعداد و شمار بہت مہنگے ہوسکتے ہیں۔ حکمت عملی کو منافع بخش بنانے کے ل these ان اخراجات کو مدنظر رکھنا ضروری ہے۔
• تحقیق- اگر حکمت عملی کو زیادہ پیچیدہ ٹولز کی تجارت کے لئے استعمال کیا جاتا ہے تو ، پھر ایک خصوصی ریٹرننگ ماحول کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام طور پر اس کا مطلب ہے کہ شروع سے ہی مکمل طور پر اپنی مرضی کے مطابق کوڈ تیار کیا جائے۔ یہ ایک بہت بڑی وقت کی سرمایہ کاری ہے۔ اس میں غلطیوں کو متعارف کرانے سے بچنے کے لئے سافٹ ویئر انجینئرنگ کی وسیع مہارت کی بھی ضرورت ہے۔
• بنیادی ڈھانچہ- یہاں تک کہ اگر اعلی درجے کی حکمت عملی پر تحقیق کرنے کے لئے ایک مضبوط فیڈ بیک فریم ورک قائم کیا گیا ہے ، تب بھی تجارت کرنے کے لئے ایک پیچیدہ انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوگی۔ اسے مکمل طور پر خودکار بنانے کی ضرورت ہوسکتی ہے۔ اس کی تعیناتی ، جانچ اور نگرانی کے لئے پیچیدہ ہونا ضروری ہے۔
• صلاحیت- کچھ اعلی درجے کی حکمت عملی کے طریقوں کی ناکامی کی وجہ یہ ہے کہ ان کی گنجائش محدود ہے۔ بڑے فنڈز ان حکمت عملیوں پر تجارت نہیں کرسکتے ہیں کیونکہ وقت کی سرمایہ کاری ان کے پیدا کرنے کے قابل مطلق منافع کے قابل نہیں ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ اعلی درجے کے طریقوں پر لاگو ہونے والی سرمایہ کی رقم کی ایک حد ہے۔

یہ دیکھا جاسکتا ہے کہ اگرچہ اعلی درجے کی تجارتی حکمت عملی زیادہ الفا مواقع اور ممکنہ طور پر اعلی منافع فراہم کرتی ہے ، لیکن اس کے لئے زیادہ پیچیدہ ریاضی ، ضروری مہارت اور زیادہ پیچیدہ خودکار تجارتی بنیادی ڈھانچے کی ضرورت ہوتی ہے۔

خلاصہ کریں۔

مجموعی طور پر ، یہ بات واضح ہے کہ سادہ تجارتی حکمت عملیوں کو مارکیٹ میں زیادہ تیزی سے منتقل کیا جاسکتا ہے۔ انہیں بہت کم مہارت کی ضرورت ہوتی ہے ، اور اگر سگنل خود بخود پیدا ہوجاتے ہیں تو ، دستی طور پر ان پر عملدرآمد کیا جاسکتا ہے۔ تاہم ، اعلی درجے کے طریقوں کے مقابلے میں ، ان میں زیادہ فٹ ہونے کا امکان ہے اور کم منافع ہے۔

پیچیدہ حکمت عملیوں سے غیر متعلقہ الفا ، معقول منافع اور ذہانت کے فوائد حاصل ہوتے ہیں۔ تاہم ، اس کی قیمت زیادہ اعداد و شمار کی لاگت ، تحقیق اور تجارت کے بنیادی ڈھانچے کی ترقی میں زیادہ وقت اور گہری تعلیمی پس منظر کی ضرورت ہوتی ہے۔

اصل مضمون کے لئے لنک: https://www.quantstart.com/articles/simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies-which-is-better/