Neutral-Hedge Statistical Arbitrage نیا (خالص الفا خواب ورژن)

مصنف:مصنف: ٹریڈ مین، تاریخ: 2023-10-22 10:33:25
ٹیگز:

Neutral Hedge Stat Arbitrage نیا (پوری الفا ڈریم ایڈیشن)

- ایک مضبوط ثالثی کی حکمت عملی 0 طویل اور مختصر خطرات کے ساتھ

ہیلو تمام تاجروں ، ڈیبگنگ ، اصلاح اور تکرار کے کئی مہینوں کے بعد ، میں بہت خوش ہوں کہ یہ غیر جانبدار ہیجنگ شماریاتی آربرائج ایک زیادہ مستحکم سطح پر پہنچ گیا ہے اور آپ کے ساتھ دیکھا جاسکتا ہے۔ یہ طویل مختصر ہیجنگ پر مبنی مارکیٹ غیر جانبدار حکمت عملی ہے۔ اگر آپ ایک ہی اکاؤنٹ میں مختلف قسم کی ٹوکری پر طویل اور مختلف قسم کی ٹوکری پر مختصر جاتے ہیں تو ، لمبی اور مختصر اقدار برابر ہوتی ہیں۔ مارکیٹ میں بیٹا نظام کے خطرات سے بچنے کے پیش نظر ، اعدادوشمار کے طریقوں کا استعمال الفا مستحکم منافع کی کم خطرہ آربرائج حکمت عملی کے حصول کے ل various مختلف طویل مختصر میچنگ مجموعوں کو تلاش کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ اس حکمت عملی میں اچھی ہولڈنگ کا تجربہ ہے ، مارکیٹ کے ساتھ کم ارتباط ، طویل اور غیر جانبدار نمائش ، اور 31/5219 جیسے انتہائی بلیک سوانوں کے تحت کوئی خطرہ نہیں ہے۔ اس کے بجائے ، یہ اس وقت ترقی کرے گا جب مارکیٹ میں اس طرح کی قیمتوں کی غلطیاں افراتفری کا باعث بنتی ہیں۔ یہ حکمت عملی مکمل طور پر تفصیل سے بیان کی جائے گی۔

ہیلو ~ خوش آمدید میرے چینل میں آتے ہیں!

میرے چینل پر تمام تاجروں کا استقبال ہے۔ میں ایک کوانٹ ڈویلپر ہوں ، اور میں مکمل اسٹیک سی ٹی اے اور ایچ ایف ٹی اور ثالثی اور دیگر تجارتی حکمت عملی تیار کرتا ہوں۔ ایف ایم زیڈ پلیٹ فارم کی بدولت ، میں اپنے مقداری چینل میں مقداری ترقی سے متعلق مزید مواد شیئر کروں گا ، اور مقداری برادری کی خوشحالی کو برقرار رکھنے کے لئے تمام تاجروں کے ساتھ کام کروں گا۔

مزید معلومات کے لئے، براہ مہربانی میرے چینل پر منتقل ~ میں آپ کو یہاں چھیڑنے کے لئے انتظار کر رہا ہوںTradeMan ہوم

اعداد و شمار کی ثالثی کا تعارف اور وضاحت

شماریاتی ثالثی کی حکمت عملی ایک ایسی حکمت عملی ہے جو تجارت کے ل different مختلف ٹوکری کی اقسام کے مابین قیمت کے تعلقات کا استحصال کرتی ہے۔ یہ حکمت عملی اعدادوشمار کے اصولوں پر مبنی ہے ، دو یا دو سے زیادہ اقسام کے مابین تاریخی قیمت کے رجحانات اور ارتباط کا تجزیہ کرکے ، ان کے درمیان قیمت کے اختلافات کو تلاش کرکے ، اور ان اختلافات کو تجارت کے لئے استعمال کرکے۔ تاریخی طور پر ، اسٹاک مارکیٹ میں کراس اسپیسیز جوڑی شماریاتی ثالثی کی حکمت عملیوں کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے۔ ابتدائی کراس اسپیسیز ثالثی کی حکمت عملی بنیادی طور پر ایک ہی صنعت یا متعلقہ صنعتوں جیسے تیل کمپنیوں یا ٹیلی مواصلات کمپنیوں میں اسٹاک کے مابین کی گئی تھی۔ یہ حکمت عملی اکثر صنعت کے تعلق کے مفروضے پر مبنی ہوتی ہیں اور کم قیمت والے اسٹاک خرید کر اور زیادہ قیمت والے اسٹاک بیچ کر ثالثی کے مقصد کو حاصل کرتی ہیں۔

مارکیٹ کی ترقی کے ساتھ ، کراس اسپیسیز میچنگ شماریاتی ثالثی کی حکمت عملیوں نے آہستہ آہستہ دیگر مالیاتی منڈیوں جیسے اجناس کے فیوچر ، غیر ملکی کرنسی اور کریپٹوکرنسی تک توسیع کی ہے۔ ان مارکیٹوں میں ، مختلف ٹوکری کے مجموعے پائے جاسکتے ہیں جو وابستہ ہیں اور قیمت کے اختلافات کا استعمال کرتے ہوئے ثالثی کی تجارت کی جاسکتی ہے۔ اس حکمت عملی کا منطق اوسط واپسی کے اصول پر مبنی ہے۔ جب تعمیر شدہ متعدد ٹوکری کے مجموعوں میں قیمتیں ان کے شماریاتی دائرہ کار سے انحراف کرتی ہیں تو ، رجعت کا رجحان ہوتا ہے۔ اس رجحان کے مطابق ، جب قیمت بہت زیادہ انحراف کرتی ہے تو ، آپ مارکیٹ کی قلیل مدتی غلط قیمتوں کے خلاف ہیجنگ کے لئے اعلی قیمت کی قسموں کی ایک ٹوکری بیچ سکتے ہیں اور کم قیمت کی قسموں کی ایک ٹوکری خرید سکتے ہیں۔ اس طرح ، ایک کثیر ٹوکری کے جوڑے کے امتزاج کے پھیلاؤ سے منافع حاصل کیا جاسکتا ہے۔

شماریاتی ثالثی کے فوائد اور نقصانات

فائدہ:

  • مارکیٹ کے خطرے کو کم کریں: شماریاتی ثالثی کی حکمت عملی مختلف ٹوکری کی مصنوعات کے امتزاج کے مابین اختلافات پر مبنی ثالثی کے لین دین پر مبنی ہے۔ انفرادی مصنوعات کے لین دین کے مقابلے میں ، یہ خطرات کو منتشر کرتا ہے اور حکمت عملی پر مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے اثرات کو کم کرتا ہے۔ مارکیٹ کے نظاماتی خطرات کو کم کرتا ہے۔
  • مستحکم آمدنی: شماریاتی ثالثی کی حکمت عملی قلیل مدتی مارکیٹ کی غلط قیمتوں کے خلاف رجعت ثالثی کے لین دین کرتی ہے۔ سمت کی حکمت عملی کے مقابلے میں ، ان کی آمدنی کی خصوصیات زیادہ مستحکم ہیں۔ سمت کی حکمت عملی کے مقابلے میں ، اس سے کم خطرہ ، کم اتار چڑھاؤ اور مستحکم منافع پیدا ہوتا ہے۔
  • مختلف مارکیٹ کے ماحول کو اپنانا: شماریاتی ثالثی کی حکمت عملی مختلف مارکیٹ کے ماحول میں کام کرسکتی ہے کیونکہ اس تجارتی حکمت عملی کا مارکیٹ سے کم سمتی تعلق ہے۔

ناکامی:

  • تاریخی اعداد و شمار صرف ماضی کے تعلقات کی عکاسی کرسکتے ہیں اور مستقبل کی مکمل نمائندگی نہیں کرسکتے ہیں ، لہذا کچھ خطرات موجود ہیں۔ اعدادوشمار کی ثالثی کی حکمت عملیوں کی تعمیر میں تاریخی بڑے اعداد و شمار کی بنیاد پر ٹوکری کی اقسام کے امتزاج اور ارتباط کو حاصل کرنے کے لئے بڑی تعداد میں شماریاتی ٹیسٹ استعمال کیے جائیں گے۔ مستقبل میں تبدیلیاں آسکتی ہیں اور اس کے لئے کچھ رسک کنٹرول اقدامات کی ضرورت ہوتی ہے۔
  • مارکیٹ میں قلیل مدتی قیمتوں میں غلطیوں کی وجہ سے توازن کے تعلقات میں واپس آنے کے لئے درکار وقت کی مدت کا صحیح اندازہ لگانا مشکل ہے۔ اگر لین دین کا وقت بہت لمبا ہے تو ، فنڈز کے استعمال کی لاگت بھی بہت زیادہ ہوگی۔
  • ڈیٹا تجزیہ اور ماڈل بلڈنگ کی صلاحیتوں کا انتہائی مطالبہ: شماریاتی arbitrage کی حکمت عملیوں کو اعداد و شمار کے اعداد و شمار کا گہرائی سے تجزیہ اور ماڈلنگ کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ مختلف باسکٹ مجموعوں کے مابین ارتباط اور ہم آہنگی ، اور اعلی ڈیٹا تجزیہ اور ماڈل بلڈنگ کی صلاحیتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔.
  • ٹرانزیکشن پر عمل درآمد اور لیکویڈیٹی کا خطرہ: چونکہ یہ ایک کراس قسم کا ٹرانزیکشن ہے ، لہذا عمل درآمد کی قیمت اور تجارتی حجم مختلف اقسام سے متاثر ہوسکتے ہیں ، اور ٹرانزیکشن پر عمل درآمد کا خطرہ ہے۔ زیادہ نفیس حکمت عملی ڈیزائن اور فن تعمیر کے نفاذ کی ضرورت ہے۔

اس الفا شماریاتی ثالثی کا بنیادی مواد

**1، ریئل ٹائم میں تمام اقسام کی ڈیٹا کی معلومات کی نگرانی کریں، بڑے ڈیٹا سکیننگ کریں، اور لمبی اور مختصر اقسام کی ایک ٹوکری کا مجموعہ بنائیں. **

خاص طور پر ، ایک ٹوکری کا مجموعہ بنایا جائے گا: مثال کے طور پر ، اگر 6 اقسام A ، B ، C ، D ، E ، اور F ہیں تو ، انہیں ٹوکری کا مجموعہ بنانے کے لئے ہر ایک کو 3 اقسام کے 2 گروپوں میں تقسیم کیا جاسکتا ہے۔ اسی وقت ، انڈیکس آربراجیج بنایا جائے گا: کچھ صنعتوں اور شعبوں کی اقسام کو دو میں تقسیم کرنا ، دو نئے مارکیٹ انڈیکس کی تعمیر ، اور پھر ان دو اشاریوں پر اس کے بعد اعدادوشمار کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنا۔

**2، لمبی اور مختصر ٹوکری کے مجموعے کے correlation کی جانچ. **

ارتباط دو یا دو سے زیادہ متغیرات کے مابین وابستگی کی ڈگری سے مراد ہے۔ اس کا استعمال ایک متغیر میں ہونے والی تبدیلیوں اور دوسرے متغیر میں ہونے والی تبدیلیوں کے مابین تعلقات کی پیمائش کرنے کے لئے کیا جاتا ہے ، اس بات کا تعین کرنے میں مدد ملتی ہے کہ آیا کسی متغیر میں ہونے والی تبدیلیوں کا کسی دوسرے متغیر پر کوئی خاص مطابقت ہے یا اس کے اثرات کی پیش گوئی کی جاسکتی ہے۔ ارتباط گتانک ارتباط کی پیمائش کا ایک عام طریقہ ہے۔ عام میں پیرسن رابطے کا گتانک ، سپیرمین کی درجہ بندی رابطے کا گتانک وغیرہ شامل ہیں۔ پیرسن رابطے کا گتانک دو مستقل متغیرات کے مابین تعلقات کا جائزہ لیتا ہے ، جبکہ سپیرمین درجہ بندی رابطے کا گتانک دو ترتیب والے متغیرات کے مابین تعلقات کا جائزہ لینے کے لئے موزوں ہے۔

correlation coefficient کی ویلیو رینج [-1, 1] ہے ، جہاں -1 منفی correlation کی نشاندہی کرتا ہے ، 1 مثبت correlation کی نشاندہی کرتا ہے ، اور 0 کوئی correlation کی نشاندہی کرتا ہے۔ correlation coefficient -1 یا 1 کے قریب ہوتا ہے ، correlation زیادہ مضبوط ہوتا ہے۔ 0 کے قریب ہوتا ہے ، correlation کمزور ہوتا ہے۔ correlation coefficient کا ریاضیاتی فارمولا مندرجہ ذیل ہے (مثلاً پیرسن correlation coefficient کو لے کر):

r = cov ((X، Y) / (std ((X) * std ((Y)).

ان میں سے ، r correlation coefficient ہے ، cov cov ہے ، std معیاری انحراف ہے ، اور X اور Y بالترتیب دو متغیرات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ correlation کی جانچ کرتے وقت ، ایک عام نقطہ نظر correlation coefficient کی شماریاتی اہمیت کا حساب لگانا ہے۔ hypothesis testing عام طور پر اس بات کا تعین کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے کہ correlation coefficient اہم ہے یا نہیں۔ hypothesis testing کا null hypothesis یہ ہے کہ متغیرات کے مابین کوئی correlation نہیں ہے ، اور correlation coefficient کی شماریات کا حساب لگایا جاتا ہے تاکہ یہ طے کیا جاسکے کہ null hypothesis کو مسترد کرنا ہے۔

**3، لمبی اور مختصر ٹوکری کے مجموعے کی کو انٹیگریشن کی جانچ کریں۔ **

ہم آہنگی دو یا دو سے زیادہ وقت کی سیریز متغیرات کے مابین طویل مدتی تعلقات سے مراد ہے ، یعنی ان کا لکیری امتزاج مستحکم ہے۔ ارتباط کے مقابلے میں ، ہم آہنگی صرف مختصر مدت کے تعلق کی بجائے طویل مدتی توازن کے تعلقات پر زیادہ توجہ دیتی ہے۔ جب وہ اس توازن کے تعلقات سے انحراف کرتے ہیں تو ، انحراف کو مناسب حد تک واپس کرنے کے لئے اصلاح کا ایک طریقہ کار موجود ہوتا ہے۔ ہم آہنگی کا تصور اصل میں 1987 میں شپیگل مین (ایس جی اینگل) اور سی ڈبلیو جے گرینجر (سی ڈبلیو جے گرینجر) نے وقت کی سیریز کے تجزیے میں موجود جعلی رجعت کے مسئلے کو حل کرنے کے لئے تجویز کیا تھا۔ جعلی رجعت کا مسئلہ متغیرات کے مابین یونٹ جڑوں کی ممکنہ موجودگی کی وجہ سے ہے۔ یونٹ متغیرات کے مابین رجعت کے تعلقات کو مختصر مدت کے توازن کی جڑ میں اہم لگتا ہے ، لیکن طویل مدتی میں کوئی حقیقی تعلق نہیں ہے۔

ہم آہنگی کا نظریہ وقت کی سیریز کی عدم استحکام کا تجزیہ کرنے سے شروع ہوتا ہے اور غیر مستحکم متغیرات میں موجود طویل مدتی توازن کے تعلقات کی کھوج کرتا ہے۔ اگر شامل متغیرات پہلے اختلافات کے بعد مستحکم ہیں ، اور ان متغیرات کا ایک خاص لکیری امتزاج مستحکم ہے ، تو ان متغیرات کے مابین ہم آہنگی کا وجود کہا جاتا ہے۔ ہم آہنگی کا استعمال دو یا دو سے زیادہ سیریز کے مابین مستحکم تعلقات کی وضاحت کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ ہر ترتیب انفرادی طور پر ، یہ غیر مستحکم ہوسکتی ہے۔ ان ترتیبوں کے لمحات ، جیسے اوسط ، تغیر یا شریک تغیر ، وقت کے ساتھ تبدیل ہوتے ہیں ، جبکہ ان وقت کی سیریز کے لکیری امتزاج کے سلسلے میں ایسی خصوصیات ہوسکتی ہیں جو وقت کے ساتھ تبدیل نہیں ہوتی ہیں۔ جب دو اثاثوں کی قیمتیں ہم آہنگی کے تعلقات کی اطاعت کرتی ہیں ، تو ان کا لکیری امتزاج معاوضہ کرنے کی خاصیت کو پورا کرتا ہے۔ ہم آہنگی کا ریاضیاتی فارمولہ مندرجہ ذیل طور پر بیان کیا جاتا ہے (دو متغیرات کی ایک مثال لیتے ہوئے):

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

ان میں ، Y_t اور X_t بالترتیب دو ٹائم سیریز متغیرات کی مشاہدہ کردہ اقدار کی نمائندگی کرتے ہیں ، β_1 ریگریشن ضارب ہے ، اور ε_t غلطی کی اصطلاح ہے۔ اگر Y_t اور X_t کے مابین کو انٹیگریشن رشتہ ہے تو ، پھر دونوں متغیرات کا لکیری امتزاج مستحکم ہوگا ، یعنی ε_t مستحکم ہے۔ اوسط 0. کے ساتھ معمول کی تقسیم کو پورا کرتا ہے۔ جب ہم آہنگی کی جانچ کرتے ہیں تو ، استحکام کی جانچ عام طور پر ضروری ہوتی ہے۔ عام طور پر استعمال ہونے والے طریقوں میں جوہانسین ٹیسٹ اور اینگل گرینجر ٹیسٹ شامل ہیں۔ جوہانسین ٹیسٹ ایک خود قدر پر مبنی طریقہ ہے ، جو متعدد متغیرات کے مابین تعلقات کے مابین ہم آہنگی کی براہ راست جانچ کرسکتا ہے۔ اینگل گرینجر دو قدمی ٹیسٹ ایک طریقہ ہے جو تبدیل شدہ OLS تخمینہ (عام کم سے کم مربع) پر مبنی ہے اور دو متغیرات کے مابین ہم آہنگی کے تعلقات کی جانچ کے لئے موزوں ہے۔

**4. یہ حکمت عملی بڑی تعداد میں مجموعوں کے لئے وقت کی سیریز کے ہم آہنگی کے تعلقات کا تجربہ کرے گی۔ مخصوص معیارات مندرجہ ذیل ہیں: **

  • علیحدہ مشترکہ ٹوکری کی وقت کی قیمت کی سیریز ایک پہلے آرڈر انٹیگریٹ ویکٹر ہے ، یعنی ، وقت کی قیمت کی سیریز غیر مستحکم ہے (ظاہری رجحان ہے) ۔ متعدد وقت کی قیمت کے اوقات کی استحکام کو جانچنے کے لئے ADF یونٹ روٹ کا استعمال کریں۔
  • انفرادی مشترکہ ٹوکریوں کے پہلے فرق کے بعد سیریز (یعنی مشتق) مستحکم ہے۔ دو ٹوکریوں کی وقت کی قیمت کی سیریز کو جانچنے کے لئے ADF یونٹ روٹ کا استعمال کریں۔ دو ٹوکریوں کی وقت کی قیمت کی سیریز کے پہلے فرق کی مستحکمیت کو جانچنے کے لئے ADF یونٹ روٹ کا استعمال کریں۔
  • جوڑی شدہ مجموعہ وقت کی قیمت سیریز کا ایک خاص لکیری مجموعہ مستحکم ہے ، یعنی دو سیریز سے تیار کردہ لکیری مساوات کا بقیہ مستحکم ہے۔ ایک ہی ترتیب کے دو سلسلوں کے لئے ، OLS رجسٹریشن انجام دیں اور پھر بقیہ کی مستحکمیت کی جانچ کریں۔

**5، ہرسٹ انڈیکس ٹیسٹ کی ایک بڑی تعداد انجام دیں. **

ہرسٹ انڈیکس کا استعمال کسی وقت کی سیریز کی طویل مدتی میموری کی پیمائش کرنے کے لئے کیا جاتا ہے تاکہ سیریز کی اوسط ریورس خصوصیات کا تعین کیا جاسکے۔ ہرسٹ انڈیکس کی قیمت 0 اور 1 کے درمیان ہے ، 0.5 کے قریب کی اقدار سے پتہ چلتا ہے کہ ترتیب بے ترتیب چلتی ہے ، اور 1 کے قریب کی اقدار سے ثابت قدمی کا اشارہ ہوتا ہے۔ اصول: ہرسٹ انڈیکس کسی ترتیب کے اوور لیپنگ سبسیکشنز کی بازیابی کی حد اور اس کی لمبائی کے مابین تعلقات کا حساب کرکے کسی ترتیب کی طویل مدتی میموری کی ڈگری کا اندازہ لگاتا ہے۔ ریاضیاتی فارمولہ: ہرسٹ انڈیکس کا حساب لگانے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ اوور لیپنگ سبسیکشنز کی بازیابی کی حد اور لمبائی کے مابین تعلقات کا استعمال کرکے بے ترتیب گھومنے کے متعلقہ تعلقات کا تعین کیا جاسکے۔ ہرسٹ انڈیکس کا اندازہ لکیری رجعت کا استعمال کرتے ہوئے لگایا جاسکتا ہے پھیلاؤ اور اوور لیپنگ سبسیکشنز کی لمبائی کے

**6، ریورسشن نصف زندگی کا تخمینہ. **

اوسط ریورسشن نصف زندگی ایک میٹرک ہے جس کا استعمال قیمت کی سیریز کو اپنے اوسط تک واپس آنے میں لگنے والے وقت کا اندازہ کرنے کے لئے کیا جاتا ہے۔ نصف زندگی جتنی چھوٹی ہوگی ، اوسط ریورسشن نصف زندگی اتنی ہی تیز ہوگی۔ اصول: اوسط ریورسشن نصف زندگی کا حساب کتاب کنورجنٹ ایکسپونینشل ہموار حرکت پذیر اوسط ماڈل (ای ایم اے) کو فٹ کرکے کیا جاتا ہے۔ جب قیمت کی سیریز اوسط سے نصف زندگی سے زیادہ کی طرف ہٹ جاتی ہے تو ، اس پر غور کیا جاسکتا ہے کہ اوسط ریورسشن کا موقع موجود ہے۔ ریاضیاتی فارمولا: اوسط ریورسشن نصف زندگی کا حساب کتاب فارمولا مندرجہ ذیل ہے:

(H = -\frac{\ln(0.5)}{\ln(\frac{P_t}{P_t - P_{t-1}}})

ٹیسٹ کا طریقہ: آپ قیمت سیریز کے ای ایم اے کا حساب لگاسکتے ہیں، اور پھر ای ایم اے کی بنیاد پر نصف زندگی کا حساب لگاسکتے ہیں۔

**7۔ بڑی تعداد میں شماریاتی اعداد و شمار پر مبنی تجارتی حکمت عملی تیار کریں۔ **

ہارسٹ انڈیکس چھنٹائی پر مبنی فلٹر کارٹ پروڈکٹ کے مجموعے ، اوسط ریورسشن نصف زندگی کی بنیاد پر متعلقہ پیرامیٹرز کا تخمینہ لگائیں اور شماریاتی ہم آہنگی پر مبنی تجارتی حکمت عملی کا مجموعہ بنائیں۔ فرض کریں کہ ایکس اور وائی اثاثہ کی قیمت کی وقت کی سیریز ہیں۔

ہم آہنگی کی جانچ کے بعد ، یہ معلوم ہوتا ہے کہ اثاثوں X اور Y کی وقت کی قیمتوں کے مابین ہم آہنگی کا رشتہ موجود ہے۔ بقایا اصطلاح c کا معیاری انحراف σ ہے ، اور مستقل λ کو حد کی قیمت کے طور پر منتخب کیا جاتا ہے۔

  • جب lny- ((a+blnx) > λσ ، ٹوکری Y کی قیمت نسبتا over over overvalued ہے اور ٹوکری X کی قیمت نسبتا under under under under undervalued ہے۔ ٹوکری X خریدیں اور ٹوکری Y بیچیں۔
  • جب lny- ((a+blnx) < -λσ، ٹوکری X کی قیمت نسبتا over over overvalued ہے اور ٹوکری Y کی قیمت نسبتا under under under under undervalued ہے۔ ٹوکری Y خریدیں اور ٹوکری X بیچیں۔
  • جب قیمت کا فرق lny-(a+blnx) ایک خاص حد تک واپس آجاتا ہے، جیسے [-0.5λσ، 0.5λσ] حد تک، پوزیشن بند ہو جاتی ہے۔

آٹھ، مزید آنے کے لئے.

زیادہ خصوصی اور جدید منطق ، زیادہ تفصیلی فن تعمیر اور تفصیل سے پروسیسنگ اس کی منفرد بنیادی مسابقت ہے۔ فی الحال ، لیکویڈیٹی کا شماریاتی اندازہ لگایا جائے گا اور مارکیٹ کی قیمتوں کا استعمال کرتے ہوئے لین دین مکمل کیا جائے گا۔ مستقبل میں ، اسے بتدریج زیر التواء آرڈر کی قسم کی اعلی تعدد شماریاتی ثالثی میں اپ گریڈ کیا جائے گا۔ ہم توجہ دینے اور مل کر بڑھنے کے منتظر ہیں۔

جزوی تاریخی کارکردگی (حقیقی لین دین کی قیمت کا تخمینہ لگانے کے بعد 50،000 آرڈرز کے لاگت کے اعداد و شمار)

img

غیر جانبدار ہیجنگ شماریاتی ثالثی اعلی خطرے والے نئے سپرنووا غیر جانبدار ہیجنگ شماریاتی ثالثی نئی کم خطرہ اور مستحکم

img

img

img

img

5۔ تعاون، تبادلوں اور مشترکہ سیکھنے اور ترقی کے منتظر

کسی بھی حکمت عملی کی اپنی طریقہ کار اور اہلیت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، اوسط ریورس حکمت عملی مارکیٹ کے بے ترتیب چلنے اور دیگر نظریات پر مبنی ہے ، اور رفتار کی رجحان کی حکمت عملی مختلف طرز عمل کے مالیاتی نظریات پر مبنی ہے ، جیسے مارکیٹ میں موٹی دم اتار چڑھاؤ۔ ہمیں اس کے اصولوں کو سمجھنا چاہئے ، اس کی خصوصیات کی بنیاد پر اس کے اتار چڑھاؤ کے مطابق ڈھالنا چاہئے۔ اسی وقت ، حکمت عملیوں کے صارفین کو منافع اور نقصانات کے ایک ہی ذریعہ پر توجہ دینی چاہئے۔ اعلی واپسی کے ساتھ زیادہ خطرات بھی ہونے چاہئیں۔ پختہ حکمت عملیوں کے اپنے فوائد اور نقصانات ہیں۔ انہیں معقول طور پر استعمال کرنا چاہئے اور اپنی طاقتوں کو زیادہ سے زیادہ کرنا چاہئے اور کمزوریوں سے بچنا چاہئے۔ جانیں کہ وہ صحیح ہیں یا غلط ، اور وہ مارکیٹ کی صورتحال کے مطابق موزوں ہیں یا نہیں۔ مکمل کارکردگی ، اعتماد اور حیران نہ ہوں۔

کوانٹیفیکیشن ایک مستقل حرکت کرنے والی مشین نہیں ہے ، اور نہ ہی یہ ہر چیز پر قادر ہے ، لیکن یہ مستقبل کی تجارت کی سمت ہونی چاہئے اور ہر تاجر کے ذریعہ سیکھنے اور استعمال کرنے کے قابل ہے۔ تاجروں کا استقبال ہے کہ وہ آئیں اور کمزوریوں کی نشاندہی کریں ، ایک ساتھ بحث کریں ، سیکھیں اور ایک ساتھ ترقی کریں ، شاندار مارکیٹ میں ہوا اور لہروں پر سوار ہوں ، اور آگے بڑھیں۔

● کرایہ کا منصوبہ: XXXU/XU/ماہ، موجودہ ترجیحی مدت کرایہ کے لئے مفت ہے، اور کسی بھی وقت ختم کیا جا سکتا ہے.

● تقسیم کا منصوبہ: بڑی رقم مفت میں شروع کی جا سکتی ہے، اور ماہانہ بنیاد پر 20 فیصد منافع حاصل کیا جائے گا۔ اگر کوئی منافع نہیں ہے تو، کوئی منافع تقسیم نہیں کیا جائے گا۔

●اسٹریٹجک عزم: اگر صارف لیز کی مدت کے اختتام پر منافع حاصل کرتا ہے اور لاگت کو پورا نہیں کرتا ہے (ترتیب اور پیرامیٹرز درست ہیں ، اور یہ فورس ماجور بلیک سوان نہیں ہے) ، منافع حاصل ہونے تک ایک مہینہ غیر مشروط طور پر دیا جائے گا۔

● تعاون کے مزید اختیارات: ضرورت مند افراد اور اداروں کے لئے۔ ہم سب تعاون کے بارے میں کھلے اور جیت کے موقف کو برقرار رکھتے ہیں اور آپ کی ضروریات ، خطرے کی ترجیحات وغیرہ کی بنیاد پر آپ کی بات چیت اور اپنی مرضی کے مطابق تعاون کے منتظر ہیں۔

اگر آپ کو قلیل مدتی منافع اور نقصانات کی طرح زیادہ خطرہ ہے اور آپ کو قلیل مدتی تجارتی ضروریات ہیں تو ، آپ ایک اور مستحکم اعلی تعدد کی حکمت عملی چیک کرسکتے ہیں جس میں ماہانہ واپسی 3٪ -50٪ ہے اور معاوضے کا کوئی خطرہ نہیں ہے: ہائی فریکوئنسی ہیجنگ مارکیٹ بنانے گرڈ نیا ((HFT مارکیٹ بنانے کی کان کنی مشین ورژن)

** اگر آپ کے پاس بڑی رقم ہے تو ، آپ ایک اور بڑی صلاحیت کا درمیانی کم تعدد مرکب سی ٹی اے ٹریڈنگ سسٹم دیکھ سکتے ہیں ، جو حقیقی تجارت کے 900 دن تک چلتا ہے ، بارش ہو یا دھوپ۔ یہ سی ٹی اے حکمت عملی کا مجموعہ نظام ہے جس میں درمیانی اور طویل مدتی مستحکم نمو کے حصول کے لئے فی الحال سب سے طویل تاریخ ، اعلی استحکام اور مضبوط عالمگیریت کا اعلان کیا گیا ہے۔ **کمپاؤنڈ سی ٹی اے ٹریڈنگ سسٹم نیا(ملٹی فیکٹر + ملٹی قسم + ملٹی حکمت عملی عوامی ورژن)

رابطے کی معلومات (ایک ساتھ بات چیت اور تبادلہ خیال کرنے ، سیکھنے اور ترقی کرنے کے لئے خوش آمدید) WECHAT: haiyanyydss ٹیلیگرام:https://t.me/JadeRabbitcmمزید مفید معلومات ٹریڈ مین ہوم:https://www.fmz.com/market-offer/512 مکمل طور پر خودکار سی ٹی اے اور ایچ ایف ٹی اور ثالثی ٹریڈنگ سسٹم @2018 - 2024


مزید