অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং। আত্মাহীন বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টা - রোবো-পরামর্শ এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং: নতুন প্রযুক্তির ভবিষ্যত অ্যালগরিদমিক এবং স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং
নিউইয়র্ক ইউনিভার্সিটির গণিতের অধ্যাপক এবং আর্থিক বাজার বিশেষজ্ঞ মার্কো অ্যাভেলানেদা একটি উপস্থাপনা করেছেন যেখানে তিনি কীভাবে বড় বিনিয়োগকারীরা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে তাদের বৃহৎ লেনদেনগুলিকে "লুকিয়ে রাখে" সম্পর্কে কথা বলেছেন, অন্য ব্যবসায়ীরা স্টক মূল্যের পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিয়েছেন৷
আমাদের আজকের উপাদানে - এই কাজের প্রধান পয়েন্ট।
কেন আমরা অ্যালগরিদম প্রয়োজন
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং গত শতাব্দীর 90-এর দশকের গোড়ার দিকে তার সূচনা থেকে বড় বিনিয়োগকারী এবং হেজ ফান্ডের জন্য একটি হাতিয়ার হয়েছে। দশমিকীকরণ (নিউ ইয়র্ক স্টক এক্সচেঞ্জে একটি দশমিক সিস্টেমে স্টক ট্রেডিং ব্যবহার করার জন্য রূপান্তর - ন্যূনতম মূল্য ধাপ 1 সেন্টের সমান হয়ে গেছে, ডলারের 1/16 নয়), সরাসরি বাজার অ্যাক্সেস (DMA) প্রযুক্তি, 100% ইলেকট্রনিক এক্সচেঞ্জ , এক্সচেঞ্জ এবং ব্রোকারদের কমিশন হ্রাস, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে এবং অন্যান্য দেশে বিভিন্ন বিনিময় প্ল্যাটফর্মের উত্থান - এই সমস্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ব্যবসায়ীদের সংখ্যায় বিস্ফোরক বৃদ্ধির দিকে পরিচালিত করেছে।Avellaneda স্টক ট্রেডিং এ অ্যালগরিদম ব্যবহার করার লক্ষ্যগুলি নিম্নরূপ বর্ণনা করে। অধ্যাপকের মতে, বৃহৎ প্রাতিষ্ঠানিক বিনিয়োগকারীদের ক্ষেত্রে, তারা প্রধানত একটি নির্দিষ্ট লেনদেন থেকে সম্ভাব্য মুনাফা সর্বাধিক করার জন্য নয়, তবে বাজারের ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে এবং নির্বাহের ব্যয় নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত হয়।
সহজ কথায়, সাধারণত বড় বিনিয়োগকারীদের প্রচুর পরিমাণে শেয়ার দিয়ে লেনদেন করতে হয়। প্রায়শই লেনদেনের পরিমাণ বাজারের চেয়ে বেশি হয় শেয়ারের দাম পরিবর্তন না করেই "হজম" করতে পারে। বিপুল সংখ্যক শেয়ার কেনার প্রয়োজনীয়তা তাদের মূল্য এবং তথাকথিত "স্লিপেজ" এর চেহারাতে পরিবর্তন আনবে। এইভাবে, পুরো অর্ডারটি এক মূল্যে কার্যকর করা সম্ভব হবে না - প্রথমে, লেনদেনগুলি সঠিক মূল্যে সঞ্চালিত হবে, তবে ধীরে ধীরে এটি কম এবং কম লাভজনক হয়ে উঠবে।
এটি এড়ানোর জন্য, বড় অর্ডারগুলিকে ছোট করে ভাগ করা প্রয়োজন, যা ইন্টারনেটের মাধ্যমে কয়েক মিনিট, ঘন্টা বা দিনের মধ্যে কার্যকর করা হয়।
এটিকে যতটা সম্ভব লাভজনক করতে, অ্যালগরিদমকে অবশ্যই একটি শেয়ারের গড় মূল্য নিয়ন্ত্রণ করতে হবে। আপনি এটিকে বাজারের "বেঞ্চমার্ক"-এর সাথে তুলনা করে মূল্যায়ন করতে পারেন - প্রতিদিনের বিশ্বব্যাপী গড় মূল্য, বন্ধ বা খোলার মূল্য ইত্যাদি।
কিন্তু ঠিক কিভাবে একটি বড় অর্ডারকে ছোট করে ভেঙ্গে ফেলা যায় তা নির্ধারণের সমস্যাটি একমাত্র নয়। অ্যালগরিদমকে অবশ্যই সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে কীভাবে অর্ডারটি বাজারজাত করতে হবে - একটি সীমা বা বাজারের আদেশ হিসাবে - এবং কী দামে। এই ধরনের প্রতিটি শিশু আদেশের জন্য সর্বোত্তম মূল্য অর্জন করা প্রয়োজন।
আর্থিক বাজারের বিকাশ এবং নতুন ট্রেডিং যন্ত্রের উত্থান এই কাজটিকে আরও জটিল এবং আকর্ষণীয় করে তুলেছে।
সেই দিনগুলি চলে গেছে যখন ক্লায়েন্টরা কেবল তাদের দালালদের কাছে ফোন বা ফ্যাক্সের মাধ্যমে অর্ডার জমা দিতে পারে। এখন ইলেকট্রনিক ট্রেডিং এর সাথে সংযোগ করার বিভিন্ন উপায় আছে। উদাহরণস্বরূপ, API ব্যবহার করে একটি ব্রোকারেজ সিস্টেমের সাথে একটি ট্রেডিং রোবট সংযোগ করা সম্ভব - এই ক্ষেত্রে, ব্রোকারেজ সিস্টেমে অর্ডার পাঠানো হয় এবং সেখান থেকে তারা এক্সচেঞ্জে যায় (ITinvest এর নিজস্ব SmartCOM API আছে)।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, একটি নিয়ম হিসাবে, কৌশলটির গতি গুরুত্বপূর্ণ, তাই অনেক ব্যবসায়ী সরাসরি বাজার অ্যাক্সেস প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন (DMA - ITinvest রাশিয়ান এবং বৈদেশিক মুদ্রায় এই ধরনের অ্যাক্সেস প্রদান করে)। যদি এটি ব্যবহার করা হয়, ট্রেডিং রোবট সরাসরি এক্সচেঞ্জের ট্রেডিং সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করে, ব্রোকারের সিস্টেমকে বাইপাস করে, যা আপনাকে সময় লাভ করতে দেয়।
কিন্তু এটি সবচেয়ে কঠিন ট্রেডিং বিকল্প থেকে অনেক দূরে। বিপুল সংখ্যক বিভিন্ন ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের আবির্ভাব অর্ডারগুলির "স্মার্ট রাউটিং" এর জন্য অ্যালগরিদমগুলির বিকাশের দিকে পরিচালিত করেছে - এই ধরনের সিস্টেমগুলি শুধুমাত্র একটি নির্দিষ্ট বিনিময়ে সর্বাধিক লাভজনক লেনদেন করার চেষ্টা করে না, তবে উপলব্ধ সাইটগুলির মধ্যে কোনটি তা বিশ্লেষণ করে। সেখানে অর্ডার পাঠানোর জন্য বর্তমানে ভালো।
সুতরাং, আধুনিক অ্যালগরিদমের বিকাশের তিনটি স্তর রয়েছে।
- ম্যাক্রো ট্রেডিং অ্যালগরিদম- ট্রেডিং কৌশল নির্ধারণ;
- মাইক্রোট্রেডিং অ্যালগরিদম- আসলে, অর্ডার দেওয়ার জন্য "ইঞ্জিন" ট্রেড করা;
- স্মার্ট রাউটিং অ্যালগরিদম- যদি একই সময়ে একাধিক এক্সচেঞ্জে কাজটি করা হয়।
ট্রেডিং অ্যালগরিদমের উদাহরণ
বিভিন্ন ধরনের অ্যালগরিদমিক কৌশল রয়েছে। তাদের মধ্যে একটি হল কার্যকরী কৌশল যা বর্তমান বাজার মূল্য থেকে চূড়ান্ত ওজনযুক্ত গড় লেনদেনের মূল্যের ন্যূনতম বিচ্যুতি সহ একটি বড় পরিমাণ আর্থিক উপকরণ (উদাহরণস্বরূপ, শেয়ার) ক্রয় বা বিক্রির সমস্যা সমাধানের লক্ষ্যে।এই সমস্যার সমাধানকারী অ্যালগরিদমগুলির উদাহরণ হল TWAP এবং VWAP অ্যালগরিদম৷
TWAP অ্যালগরিদম
TWAP (টাই ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস - টাইম-ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস) এর ব্যবহার একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক পুনরাবৃত্তির জন্য ক্রয় বা বিক্রি করার জন্য একটি অর্ডারের অভিন্ন সম্পাদন বোঝায়। এটি করার জন্য, বাজারের অর্ডারগুলি ক্রমাগত সেরা বিড বা অফারের দামে স্থাপন করা হয়, একটি নির্দিষ্ট শতাংশ বিচ্যুতির জন্য সামঞ্জস্য করা হয়।উদাহরণস্বরূপ, একদিনে 100,000 শেয়ার কেনা এই রকম হতে পারে (পাঁচ মিনিট পরপর বিরতি ব্যবহার করা হয়):
VWAP অ্যালগরিদম
VWAP (ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস - ভলিউম-ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস) নিম্নলিখিত স্কিম অনুযায়ী কাজ করে। ট্রেডিং ভলিউম সাধারণত ট্রেডিং সেশনের শুরুতে এবং শেষে বেশি হয় এবং এর মাঝখানে এটি কম হয়। ন্যূনতম খরচ সহ একটি বড় অর্ডার কার্যকর করার জন্য, দিনের সময় বিবেচনা করে এটিকে ছোট অর্ডারে বিভক্ত করা হয়।এই জন্য:
- অ্যালগরিদম পাঁচ মিনিটের ব্যবধানে গড় ট্রেডিং ভলিউম অনুমান করে।
- প্রতিটি ব্যবধানের মধ্যে, মান ভলিউমের সমানুপাতিক যন্ত্রের সংখ্যার জন্য লেনদেন করা হয়।
শতাংশ ভলিউম (পিওভি)
ভলিউমের শতাংশ (পিওভি) অ্যালগরিদম VWAP-এর মতো একই সমস্যা সমাধান করে, কিন্তু একটি মানদণ্ড হিসাবে একটি নির্দিষ্ট বর্তমান দিনে ট্রেডিংয়ের পরিমাণ সম্পর্কে তথ্য ব্যবহার করে। ধারণাটি হল নির্বাচিত সময় জুড়ে নিলামে অংশগ্রহণের একটি স্থির শতাংশ থাকা।যদি ভলিউম Q-এর আরও শেয়ার "ট্রেড" করার প্রয়োজন হয়, এবং ট্রেডে "অংশগ্রহণ সহগ" হয় γ, তাহলে অ্যালগরিদম সময়কালে (t – ΔT, t) লেনদেন করা ট্রেডের ভলিউম গণনা করে এবং এর জন্য আদেশ কার্যকর করে। আর্থিক উপকরণের সংখ্যা q = min(Q,V *γ)।
V(t) = মোট ট্রেডিং ভলিউম যা t সময়ে বাজারে হয়েছিল;
Q(t) = এখনও কেনা/বেচা বাকি শেয়ারের সংখ্যা (Q(0) = প্রাথমিক পরিমাণ)।
অন্য কিভাবে অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়?
কার্যকরী কৌশল ছাড়াও, অন্যান্য মডেল ব্যবহার করে লাভ করার লক্ষ্যে বেশ কয়েকটি কৌশল রয়েছে। এখানে তাদের কিছু আছে:- আরবিট্রেজ কৌশল- জোড়া ট্রেডিং কৌশলগুলির একটি উপসেট যা দুটি অত্যন্ত সম্পর্কযুক্ত আর্থিক উপকরণের মূল্য অনুপাতের বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে। সালিশের ক্ষেত্রে, এই ধরনের একটি জোড়া একই বা সম্পর্কিত সম্পদ নিয়ে গঠিত, যার পারস্পরিক সম্পর্ক একটির কাছাকাছি - উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন এক্সচেঞ্জে একই কোম্পানির শেয়ার। সালিসি কৌশলগুলির মধ্যে সফল ট্রেডিংয়ের জন্য, ডেটা প্রাপ্তির গতি এবং ক্রয় বা বিক্রয়ের অর্ডারগুলি স্থাপন/পরিবর্তন করা গুরুত্বপূর্ণ।
- তারল্য প্রদান (বাজার তৈরি)- বাজার তৈরিতে একটি আর্থিক উপকরণ ক্রয় এবং বিক্রয়ের জন্য স্প্রেড বজায় রাখা জড়িত। বাজার নির্মাতারা তাত্ক্ষণিক তারল্যের প্রধান প্রদানকারী, তাই বিনিময়গুলি প্রায়শই তাদের অগ্রাধিকারমূলক শর্তাদি প্রদান করে তরল যন্ত্রের সাথে কাজ করতে জড়িত করে।
- মূল্য পূর্বাভাস- একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি আর্থিক উপকরণের দাম কোন দিকে যেতে পারে সে সম্পর্কে অনুমান তৈরি করতে বিভিন্ন ডেটা বিশ্লেষণ করে (প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সূচকগুলি সহ) কৌশলগুলি৷
উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং এ মূল্য পূর্বাভাস
দামের গতিবিধি "ভবিষ্যদ্বাণী" করার জন্য, অ্যালগরিদমকে অবশ্যই ক্রয়-বিক্রয়ের আদেশের তারল্যের প্রেক্ষিতে বাজারের লুকানো তরলতার অনুকরণ করতে হবে। ক্রয় বা বিক্রয়ের অর্ডারের সারির "ক্ষয়" একটি আসন্ন মূল্য আন্দোলনের ইঙ্গিত দিতে পারে।একটি মূল্য পরিবর্তন ঘটে যখন ক্রয় বা বিক্রয়ের সমস্ত আদেশ মূল্য স্তরের একটিতে অদৃশ্য হয়ে যায় এবং পরবর্তী বিড এবং জিজ্ঞাসা মূল্য স্তর বিদ্যমান থাকে।
বিড সারি শেষ হওয়ার আগে জিজ্ঞাসা সারি শেষ হওয়ার সম্ভাবনা নিম্নরূপ গণনা করা হয়:
মূল্য বৃদ্ধির সম্ভাব্যতার চূড়ান্ত সূত্র:
যেখানে H হল বাজারের লুকানো তারল্য, অর্থাৎ, লেনদেন যা সাধারণ জনগণের কাছে পরিচিত নয় (উদাহরণস্বরূপ, বৃহৎ আর্থিক সংস্থাগুলির লেনদেন যা এক্সচেঞ্জের বাইরে সমাপ্ত হয়)।
মূল্যায়ন পদ্ধতি নিম্নরূপ:
- প্রথম পর্যায়ে, সংগৃহীত ডেটা এক্সচেঞ্জ দ্বারা ভাগ করা হয়, এক সময়ে একটি ট্রেডিং দিন বিশ্লেষণ করা হয়;
- বিড এবং জিজ্ঞাসা মানগুলির উদ্ধৃতিগুলি ডেসিল দ্বারা সাজানো হয়। এই ধরনের প্রতিটি সেটের জন্য (i,j), মূল্য বৃদ্ধির ফ্রিকোয়েন্সি u_ij গণনা করা হয়।
- প্রতিটি মানের d_ij এর সংঘটনের সংখ্যা গণনা করা হয়।
- সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্র পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল ফিট বিশ্লেষণ করা হয়:
উপসংহার
অনেক স্টক এক্সচেঞ্জে (উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং রাশিয়ায়), অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের টার্নওভার বেশ কিছুদিন ধরে 50% এর বেশি হয়েছে। একই সময়ে, অ্যালগরিদমগুলি প্রায়শই লেনদেনের গতিতে প্রতিযোগীদের থেকে "এগিয়ে যাওয়ার" জন্য এবং এতে অর্থোপার্জনের জন্য নয়।বড় খেলোয়াড়রা এই টুলটি ব্যবহার করে বড় লেনদেনগুলিকে ছোট আকারে ভাঙতে পারে, যা আপনাকে একটি আর্থিক উপকরণের একটি নির্দিষ্ট পরিমাণের সাথে একটি লেনদেন করতে দেয় তার বাজার মূল্যকে এক দিক বা অন্য দিকে না সরিয়ে। এই জন্য, TWAP, VWAP এবং PoV অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়।
উপরন্তু, অ্যালগরিদমগুলি "কোয়ান্টাম কৌশল" যেমন সালিসি বা বাজার তৈরি করার জন্য ব্যবহার করা হয়। এছাড়াও, নির্দিষ্ট আর্থিক উপকরণের দামের পরিবর্তনের সম্ভাবনা গণনা করার সুযোগ রয়েছে।
যে আজকের জন্য সব, আপনার মনোযোগের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ!
ট্রেডিংয়ে অ্যালগোরিদমের ব্যবহার (অ্যালগো ট্রেডিং) সাম্প্রতিক দশকের একটি প্রবণতা যা বাজারকে বিভিন্ন উপায়ে পরিবর্তন করেছে। যে কোনও স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম সহজেই একজন ব্যক্তিকে গতি, উত্পাদনশীলতা এবং সহনশীলতায় ছাড়িয়ে যেতে পারে, যখন এটি একটি মেশিনের সাথে প্রতিযোগিতা করা প্রায় অসম্ভব হবে।
নিবন্ধের বিষয়বস্তু:
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কী, এর বৈশিষ্ট্য এবং বিভিন্ন বাজারে ব্যবহার - আরও।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কি (অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং)
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং (ইংরেজি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং থেকে) এর দুটি অর্থ হতে পারে:
- আলগো ট্রেডিং- এটি একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম যা একটি প্রদত্ত অ্যালগরিদমের কাঠামোর মধ্যে একজন ব্যবসায়ীর অংশগ্রহণ ছাড়াই ডিল খোলে;
- বাজারে একটি বড় অর্ডার কার্যকর করার একটি কৌশল, যখন এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অংশে বিভক্ত হয় এবং নির্দিষ্ট নিয়ম অনুযায়ী ধীরে ধীরে খোলা হয়।
প্রথম অর্থে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাজার এবং খোলার অবস্থান বিশ্লেষণ করে সরাসরি লাভ করার জন্য অ্যালগরিদম প্রয়োজন। এই ধরনের অ্যালগরিদমকেও বলা হয় " ট্রেডিং রোবট"বা" উপদেষ্টা" শেষ নামটি এসেছে ফরেক্স মার্কেট থেকে।
দ্বিতীয় ক্ষেত্রে, অত্যধিক বড় লেনদেন করার সময় বিনিয়োগ তহবিলে ব্যবসায়ীদের কায়িক শ্রমের সুবিধার্থে সিস্টেমটি ব্যবহার করা হয় যা কম লক্ষণীয়ভাবে করা বাঞ্ছনীয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি কাজটি কোম্পানির 100,000 শেয়ার কেনার হয়, এবং আপনাকে একবারে 1-4টি শেয়ার খুলতে হবে, যাতে ফিড এবং অর্ডার বইতে মনোযোগ আকর্ষণ না হয়।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কি সম্পর্কে, তিনি লিখেছেন:
“অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং, বা অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং হল একটি বৃহৎ অর্ডার কার্যকর করার একটি পদ্ধতি (একবারে কার্যকর করার জন্য খুব বড়), যখন, বিশেষ অ্যালগরিদমিক নির্দেশাবলী ব্যবহার করে, একটি বৃহৎ অর্ডার (প্যারেন্ট অর্ডার) কয়েকটি সাব-অর্ডারে বিভক্ত হয় (শিশু অর্ডার) । এই ধরনের অ্যালগরিদমগুলি উদ্ভাবিত হয়েছিল যাতে ব্যবসায়ীদের ক্রমাগত কোটগুলি নিরীক্ষণ করতে না হয় এবং ম্যানুয়ালি একটি বড় অর্ডারকে ছোটগুলিতে ভাগ করতে হয়।“
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং প্রধান ফর্ম এইচএফটি ট্রেডিং (ইংরেজী থেকে. উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং - "উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং") এক সেকেন্ডের ভগ্নাংশে লেনদেন করার মধ্যেই এর সারমর্ম নিহিত। অন্য কথায়, এই ধরনের সিস্টেমগুলি তাদের প্রধান সুবিধা ব্যবহার করে - গতি।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এর সারমর্ম
কোয়ান্টাম ( পরিমাণ) ব্যবসায়ী, বা তাদেরও বলা হয় - অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়ীরা, পছন্দসই পরিসরে দাম পড়ার সম্ভাবনার শুধুমাত্র তত্ত্ব ব্যবহার করে। পূর্ববর্তী মূল্য পরিসীমা বা বিভিন্ন আর্থিক উপকরণের ভিত্তিতে গণনা করা হয়। এটা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে বাজারের আচরণ পরিবর্তনের সাথে সাথে নিয়মগুলি পরিবর্তিত হতে পারে। অ্যালগো ব্যবসায়ীরা ক্রমাগত বাজারের অদক্ষতা, উদ্ধৃতির ইতিহাসে পুনরাবৃত্ত প্যাটার্ন খোঁজে এবং ভবিষ্যতে তাদের পুনরাবৃত্তির সম্ভাবনা গণনা করে। এইভাবে, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এর সারমর্ম হল রোবটের পজিশন এবং পরিবারের খোলার নিয়ম নির্বাচন করা। এই নির্বাচন হতে পারে:
- ম্যানুয়াল- গণিত এবং শারীরিক মডেলের ভিত্তিতে গবেষক দ্বারা সঞ্চালিত;
- স্বয়ংক্রিয়- প্রোগ্রামের কাঠামোর মধ্যে নিয়মের গণনা এবং পরীক্ষার জন্য প্রয়োজনীয়;
- জেনেটিক- এই ক্ষেত্রে, নিয়মগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপাদানগুলির সাথে একটি প্রোগ্রাম দ্বারা তৈরি করা হয়।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সম্পর্কে বাকি ধারনা এবং ইউটোপিয়াগুলি কেবল কল্পকাহিনী, এমনকি একটি রোবটও গ্যারান্টি সহ ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না। বাজারটি এতটা অদক্ষ হতে পারে না যে একটি রোবটের জন্য এক সেট নিয়ম রয়েছে যা সর্বত্র এবং সর্বদা কাজ করে।
যেমন বড় বিনিয়োগ কোম্পানি রেনেসাঁ প্রযুক্তি, সিটাডেল, ভার্তুযেগুলি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, সেখানে শত শত পরিবার (সিরিজ) ট্রেডিং রোবট রয়েছে, যা হাজার হাজার যন্ত্রকে কভার করে। এটি এই পদ্ধতি যা তাদের প্রতিদিনের লাভ দেয়, এটি অ্যালগরিদমের এক ধরণের বৈচিত্র্য।
কখন এবং কিভাবে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং উপস্থিত হয়েছিল
অ্যালগরিদম ব্যবহারের আনুষ্ঠানিক সূচনা হল 1998, যখন এসইসি (সিকিউরিটিজ কমিশন) মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ইলেকট্রনিক প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারের অনুমতি দেয়। এর পরে, একটি বাস্তব প্রযুক্তিগত দৌড় শুরু হয়েছিল।
গুরুত্বপূর্ণ দিক:
- 2000 এর দশক- কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় লেনদেন করার সময়, মার্কিন বাজারে রোবটের শেয়ার 10% এর কম;
- 2009 - লেনদেনগুলি মিলিসেকেন্ডের (মাইক্রোসেকেন্ডের ভগ্নাংশ) থেকে দ্রুত গতিতে সম্পন্ন হয়, বাজারের শেয়ার 60% এর বেশি;
- 2012 এবং পরবর্তী সময়কাল - অ্যালগরিদমগুলির ব্যাপক ভুল ক্রিয়াকলাপের কারণে, তাদের বাজারের পরিমাণ সমস্ত লেনদেনের 50% এ হ্রাস পেয়েছে।
এইভাবে, এইচএফটি অ্যালগরিদম আজ পর্যন্ত ব্যবহৃত হয়। ইনভেস্টমেন্ট ব্যাঙ্ক এবং হেজ ফান্ডগুলি এই ক্ষেত্রে অগ্রগামী, এবং তাদের অন্য যে কারো চেয়ে বড় অর্ডারগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পাদন করতে হবে। তারা সফলভাবে এই জাতীয় অ্যালগরিদমগুলির বিকাশে প্রচুর অর্থ বিনিয়োগ করেছে, যার ফলস্বরূপ বিভিন্ন সিস্টেম উপস্থিত হয়েছিল যা বাজারকে প্রভাবিত করেছিল।
স্টক মার্কেটে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং
স্টক মার্কেট, সেইসাথে ডেরিভেটিভ মার্কেট, স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং ব্যবহার করার জন্য বিস্তৃত সুযোগ উন্মুক্ত করে। যাইহোক, ব্যক্তিগত বিনিয়োগকারীদের তুলনায় বড় তহবিলে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং বেশি সাধারণ। স্টক মার্কেটে বিভিন্ন ধরণের অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং রয়েছে:
- প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে সিস্টেম- বাজারের অদক্ষতার ব্যবহার এবং বিভিন্ন সূচক ব্যবহার করে প্রবণতা সনাক্তকরণ বোঝায়। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এই জাতীয় কৌশলগুলি ক্লাসিক্যাল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের কৌশলগুলির মাধ্যমে মুনাফা আহরণের লক্ষ্যে থাকে।
- জোড়া এবং ঝুড়ি ট্রেডিং- এই ধরনের সিস্টেমে, দুই বা ততোধিক যন্ত্রের অনুপাত ব্যবহার করা হয়, যার পারস্পরিক সম্পর্কের তুলনামূলকভাবে উচ্চ শতাংশ রয়েছে, তবে একটির সমান নয়। তদনুসারে, যদি যন্ত্রগুলির মধ্যে একটি সেট কোর্স থেকে বিচ্যুত হয়, তবে এটি তার গ্রুপে ফিরে আসার সম্ভাবনা বেশি। এই ধরনের বিচ্যুতি ট্র্যাক করে, অ্যালগরিদমগুলি লেনদেন করে এবং তাদের মালিকদের কাছে লাভ আনে।
- বাজার তৈরি- বাজারের তারল্য বজায় রাখার লক্ষ্যে একটি ভিন্ন ধরনের কৌশল। বাজার নির্মাতারা তাদের নিজেদের সুবিধার বিপরীতেও বিভিন্ন উপকরণের চাহিদা পূরণ করে, যার জন্য তারা বিনিময় থেকে পুরস্কার পায়। যাইহোক, এটি এই ধরনের অ্যালগরিদমগুলিকে দ্রুত প্রবাহের উপর ভিত্তি করে এবং বাজারের ডেটা বিবেচনায় নিয়ে বিশেষ কৌশলের সাথে লাভ করা থেকে বাধা দেয় না।
- সামনে চলমান- এই ধরনের সিস্টেমের কাঠামোর মধ্যে, যন্ত্রের জন্য লেনদেনের পরিমাণের বিশ্লেষণ এবং বড় অর্ডারগুলির সনাক্তকরণ ব্যবহার করা হয়। অ্যালগরিদমগুলি বিবেচনায় নেয় যে একটি বড় অর্ডার মূল্য ধরে রাখবে এবং বিপরীত দিকে পাল্টা লেনদেনের চেহারাকে উস্কে দেবে। এইভাবে, তারা অর্ডার বই এবং টেপে বাজারের ডেটা বিশ্লেষণের গতির কারণে ওঠানামা করে, অন্যান্য অংশগ্রহণকারীদেরকে ছাড়িয়ে যাওয়ার চেষ্টা করে এবং খুব বড় অর্ডারগুলি কার্যকর করার সময় ছোট আন্দোলন করে।
- সালিশ- আর্থিক উপকরণে বাণিজ্য, যার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক একের কাছাকাছি। সাধারণত, এই ধরনের যন্ত্রগুলিতে বিচ্যুতি ন্যূনতম হয়, এটি একই কোম্পানির স্টক এবং ফিউচার বা একই স্টক হতে পারে, তবে বিভিন্ন বাজারে। সিস্টেমটি সম্পর্কিত যন্ত্রের দামের পরিবর্তনগুলি নিরীক্ষণ করে এবং মূল্য সমান করে এমন সালিসি চুক্তি করে।
- অস্থিরতা ট্রেডিং- একটি নির্দিষ্ট যন্ত্রের অস্থিরতা বাড়বে এমন প্রত্যাশার সাথে বিভিন্ন ধরণের বিকল্পের ক্রয়ের উপর ভিত্তি করে সবচেয়ে কঠিন ধরনের ট্রেডিং। এই ধরনের অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য উচ্চ কম্পিউটিং শক্তি এবং বিশেষজ্ঞদের একটি দল প্রয়োজন।
স্টক এবং ফিউচার মার্কেটে প্রধান অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল উপরে তালিকাভুক্ত করা হয়েছে। এখন মুদ্রার সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করুন।
অ্যালগরিদমিক ফরেক্স ট্রেডিং
আন্তঃব্যাংক বৈদেশিক মুদ্রার বাজারে স্বয়ংক্রিয় রোবটের ব্যবহার ব্যাপক হয়ে উঠেছে। বিশেষ করে, ট্রেডিং উপদেষ্টারা প্ল্যাটফর্মের জন্য জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে মেটাট্রেডার 4এবং প্রোগ্রামিং ভাষা MQL4, যা এমনকি নবীন ব্যবসায়ীদেরও অ্যালগরিদমিক ফরেক্স ট্রেডিং পরিচালনা করতে দেয়:
- এই ভাষার ব্যবহার একজন সাধারণ ব্যবহারকারীর ক্ষমতার মধ্যে, ফলস্বরূপ, ভাষার ফাংশনগুলির সম্পূর্ণ বিবরণ সহ রেফারেন্স বইতে নতুনদের জন্য অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং রয়েছে;
- প্রোগ্রাম করা বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টা অবিলম্বে টার্মিনাল বিন্যাসে কম্পাইল করা যেতে পারে এবং অপারেশন করা যেতে পারে;
- তৈরি রোবটগুলির জন্য বড় কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন হয় না, একটি স্থির কম্পিউটার যথেষ্ট;
- টার্মিনালে দীর্ঘ সময়ের ব্যবধানে রোবট পরীক্ষা করার জন্য বিস্তৃত সরঞ্জাম পাওয়া যায়।
এইভাবে, মেটাট্রেডার এবং MQL4 নতুনদের জন্য বাস্তব অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং রোবট প্রোগ্রামিংয়ে তাদের হাত চেষ্টা করার জন্য একটি দুর্দান্ত সুযোগ হবে।
পোল: আপনি কোন ধরনের ট্রেডিং পছন্দ করেন?
আপনার ব্রাউজারে জাভাস্ক্রিপ্ট নিষ্ক্রিয় থাকায় পোল অপশন সীমিত।
পজিশন ট্রেডিং 17%, 24 ভোট
অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়ীদের জন্য প্রোগ্রামের ওভারভিউ
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং রোবটের জন্য কোড লেখার জন্য সফ্টওয়্যারের একটি ছোট তালিকা রয়েছে।
TSLabTSLab C# ভাষায় একটি ঘরোয়া সফ্টওয়্যার, বেশিরভাগ ফরেক্স এবং স্টক ব্রোকারদের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। বিশেষ ফ্লোচার্টের জন্য এটির একটি মোটামুটি সহজ এবং সহজে শেখার ইন্টারফেস রয়েছে।
আপনি বিনামূল্যে, পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজ সিস্টেমের জন্য প্রোগ্রাম ব্যবহার করতে পারেন, কিন্তু বাস্তব ব্যবসার জন্য আপনাকে একটি সাবস্ক্রিপশন কিনতে হবে।
C# এ অ্যালগরিদম তৈরির জন্য একটি প্রোগ্রাম। এই প্রোগ্রামের সাহায্যে, আপনি ওয়েলথ স্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জন্য সফ্টওয়্যার লিখতে পারেন, যা কোড লেখার প্রক্রিয়াটিকে ব্যাপকভাবে সহজ করে তোলে। আপনি সফ্টওয়্যার থেকে বিভিন্ন উত্স থেকে উদ্ধৃতি সংযোগ করতে পারেন. ব্যাকটেস্টিং ছাড়াও, বাস্তব লেনদেনের জন্য আর্থিক বাজারে চালু করাও সম্ভব।
আর স্টুডিও- পরিমাণের জন্য আরও উন্নত সফ্টওয়্যার (শিশুদের জন্য উপযুক্ত নয়)। এই সফ্টওয়্যারটি বেশ কয়েকটি ভাষাকে একত্রিত করে, যার মধ্যে একটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং সময় সিরিজের জন্য একটি বিশেষ R ভাষা ব্যবহার করে। প্রোগ্রামে, আপনি শুধুমাত্র অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারবেন না, কিন্তু পরীক্ষা, অপ্টিমাইজ, ইন্টারফেস তৈরি করতে, পরিসংখ্যান এবং অন্যান্য অনেক ডেটা পেতে পারেন। আর স্টুডিও প্রোগ্রামটি বিনামূল্যে এবং বেশ গুরুতর, এটি কয়েকটি লাইনে জটিল গাণিতিক এবং ইকোনোমেট্রিক মডেলগুলি বর্ণনা করে, বিভিন্ন বিল্ট-ইন লাইব্রেরি, পরীক্ষক, মডেল ইত্যাদির জন্য ধন্যবাদ।
TWAP (ইংরেজী থেকে. সময়ের ভারযুক্ত গড় মূল্য - "সময় ওজনযুক্ত গড় মূল্য") - এই ধরনের একটি অ্যালগরিদম সর্বোত্তম বিড বা অফার সহ দামে নিয়মিত বিরতিতে অর্ডার খোলে।
VWAP (ইংরেজী থেকে. ভলিউম ওয়েটেড গড় মূল্য) - একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে একটি নির্দিষ্ট ভলিউমের সমান অংশে সমানভাবে একটি অবস্থান খোলার জন্য প্রয়োজন, সেইসাথে লঞ্চের মুহূর্ত থেকে ওজনযুক্ত গড় থেকে বেশি নয়।
হিমশৈল- পরামিতিগুলিতে নির্দিষ্ট পরিমাণের চেয়ে বেশি নয় এমন মোট ভলিউম সহ অনুরোধ রাখতে ব্যবহৃত হয়। অনেক এক্সচেঞ্জে, অ্যালগরিদমটি সিস্টেমের মূল অংশে তৈরি করা হয়, যা আপনাকে অর্ডার প্যারামিটারে "দৃশ্যমান" ভলিউম নির্দিষ্ট করতে দেয়।
এক্সিকিউশন কৌশল- বড় ভলিউমে ওজনযুক্ত গড় মূল্যে একটি সম্পদ কিনতে প্রয়োজন, সাধারণত বড় খেলোয়াড়রা (হেজ ফান্ড এবং ব্রোকার) ব্যবহার করে।
অনুমানমূলক কৌশল- ব্যক্তিগত ব্যবসায়ীদের জন্য একটি আদর্শ মডেল, যা পরবর্তী মুনাফা পাওয়ার জন্য একটি লেনদেনে প্রবেশের জন্য সবচেয়ে অনুকূল মূল্য অর্জন করতে চায়।
ডেটা মাইনিংনতুন অ্যালগরিদম জন্য নতুন নিদর্শন জন্য একটি অনুসন্ধান. খনির তারিখের 75% এর বেশি পরীক্ষা শুরুর আগে ডেটা সংগ্রহের উপর পড়ে। অনুসন্ধানের ফলাফল শুধুমাত্র একটি পেশাদার এবং গভীর পদ্ধতির উপর নির্ভর করে। অনুসন্ধান নিজেই ম্যানুয়াল সেটিংসের জন্য বিভিন্ন অ্যালগরিদম দ্বারা বাহিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, স্টক প্যাটার্ন ভিউয়ার সফ্টওয়্যার - এখানে আপনি উদ্ধৃতি আপলোড করতে পারেন এবং নির্দিষ্ট ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন (এবং শুধুমাত্র ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন নয়) খুঁজে পেতে পারেন, যার পরে একটি প্রদত্ত বাজার প্রতিক্রিয়া ঘটে। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্যাটার্ন খুঁজুন যার পরে বাজারটি তিনটি মোমবাতির চেয়ে 2000 বার বেড়েছে এবং মাত্র 200 বার পড়েছে। এর পরে, পাওয়া প্যাটার্নগুলি ট্রেডিং রোবটের অ্যালগরিদমগুলিতে তৈরি করা হয় এবং সফলভাবে (বা তাই না) ট্রেড করা হয়।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের উপর প্রশিক্ষণ এবং বই
স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং বিষয়ে প্রশিক্ষণ এবং সাহিত্যের সুযোগ বেশ সংকীর্ণ। নির্ভরযোগ্য এবং উচ্চ-মানের বিশেষায়িত অধ্যয়নগুলি একক করা বেশ কঠিন। সাধারণত এটি শেখার জন্য নেমে আসে:
- গাণিতিক মডেল এবং অর্থনৈতিক মডেলিং;
- প্রোগ্রামিং ভাষা - পাইথন, C++, MQL4 ( ফরেক্সের জন্য);
- বিনিময় চুক্তি সম্পর্কে তথ্য এবং উপকরণের বৈশিষ্ট্য (স্টক, বিকল্প, ফিউচার)।
তবুও, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সম্পর্কে ভাল বইগুলি হাইলাইট করা উচিত:
ব্যারি জনসনএবং তার বই অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং এক্সচেঞ্জে সরাসরি অ্যাক্সেস» (অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং ডিএমএ, ব্যারি জনসন)।
আর্নেস্ট চ্যান « কোয়ান্টাম ট্রেডিং» (পরিমাণগত ট্রেডিং, আর্নেস্ট চ্যান)।
লিউ ইউ-ডাউ « আর্থিক গণিতের পদ্ধতি এবং অ্যালগরিদম» (ফাইনান্সিয়াল ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড কম্পিউটেশন, ইউহ-দাউহ লিউ)।
ঋষি নারাং"ব্ল্যাক বক্সের ভিতরে" (ঋষি কে. নারাং)
এটি লক্ষণীয় যে এই অঞ্চলের বেশিরভাগ প্রাসঙ্গিক সাহিত্য ইংরেজিতে। রাশিয়ায়, দিকটি এখনও কিছুটা উন্নত। প্রোগ্রামিংয়ে পক্ষপাতিত্ব সহ বইগুলি ছাড়াও, এটি কোনও বিনিময় সাহিত্য পড়তে উপযোগী হবে, বিশেষ করে, প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এর সুবিধা এবং অসুবিধা
অ্যালগো ট্রেডিংকে শুধুমাত্র ম্যানুয়াল ট্রেডিংয়ের বিরোধিতা করার দৃষ্টিকোণ থেকে বিবেচনা করা যেতে পারে। অতএব, হ্যান্ড ট্রেডিং এর অসুবিধাগুলি অ্যালগরিদমের সুবিধা হবে এবং এর বিপরীতে। সুতরাং, ক্লাসিক ম্যানুয়াল ট্রেডিংয়ের অসুবিধাগুলি:
- বাজার সম্পর্কে জ্ঞান এবং সঠিক বোঝার অভাব. এটি বেশিরভাগ নতুনদের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, পেশাদার ব্যবসায়ীদের জন্য নয়। 95% মানুষ অর্থ ব্যবসার হাত হারায়, ফলস্বরূপ, এই সত্যটি মিস করা যাবে না।
- মনোবিজ্ঞান এবং অ পদ্ধতিগত. প্রকৃতিগতভাবে একজন ব্যক্তি ভাঙ্গন, উত্তেজনা এবং অন্যান্য মানসিক বিস্ফোরণের ঝুঁকিতে থাকে। ট্রেডিং একটি মনস্তাত্ত্বিকভাবে ব্যয়বহুল কার্যকলাপ, মানুষের পক্ষে তাদের নিজস্ব সিস্টেমকে কঠোরভাবে অনুসরণ করা কঠিন, যেমনটি হওয়া উচিত। ফলে টাকা নষ্ট হয়।
- শারীরবৃত্তীয় সীমাবদ্ধতা. লোকেরা 24/7 বাজার অনুসরণ করতে পারে না কারণ তাদের খেতে, ঘুমাতে এবং বিশ্রাম করতে হয়।
- ট্রেডিং ফলাফলের উপর ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্যের প্রভাব. দুর্ভাগ্যবশত, প্রতিটি ব্যবসায়ীর অবশ্যই তার নিজস্ব ট্রেডিং সিস্টেম থাকতে হবে যা তাকে বিশেষভাবে উপযুক্ত করে। এটি খুব কমই ঘটে যে একটি সম্পূর্ণ গোষ্ঠী নীরবে একই সিস্টেমে ব্যবসা করে। একই কৌশলের জন্য, দুই ব্যবসায়ী সবসময় ভিন্নভাবে ট্রেড করবে।
তদনুসারে, উপরের সমস্ত অসুবিধাগুলি অ্যালগরিদম এবং রোবটে অনুপস্থিত। তাদের শারীরিক সীমাবদ্ধতা নেই, মানসিক ভাঙ্গন এবং ব্যক্তিত্বের বৈশিষ্ট্যের বিষয় নয়, কঠোরভাবে তাদের সিস্টেম (অ্যালগরিদম) অনুসরণ করে।
যাইহোক, রোবটগুলিও অসম্পূর্ণ, আসুন তাদের ত্রুটিগুলির দিকে মনোযোগ দিন:
- অ্যালগরিদমে ত্রুটির সম্ভাবনা. যদি রোবট বিকাশকারী কোডে ভুল বা অন্য ত্রুটি করে, রোবটটি এখনও কাজ করতে থাকবে এবং অর্থ হারাবে।
- অ্যালগরিদমের জটিলতা. একটি রোবট কম্পাইল এবং প্রোগ্রাম করার জন্য, আপনাকে শুধুমাত্র কোড (প্রোগ্রাম ভাষা) নয়, ট্রেডিং নিজেও বুঝতে হবে। সাধারণভাবে, এটি একটি বরং জটিল পদ্ধতি, এবং এটি যথেষ্ট অভিজ্ঞতা প্রয়োজন।
- তথ্যের অভাব. অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং যেকোন বই বা কোর্স থেকে শেখা প্রায় অসম্ভব, তথ্য সহজভাবে পাওয়া যায় না।
- নমনীয়তার অভাব. একজন ম্যানুয়াল ট্রেডারের পক্ষে বাজারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া সহজ হবে একজন অ্যালগরিদমিক ট্রেডারের জন্য রোবটের সম্পূর্ণ অ্যালগরিদম পুনর্নির্মাণের চেয়ে।
এইভাবে, রোবটগুলির তাদের সমস্যা রয়েছে, তবে তারা ম্যানুয়াল ট্রেডিং এর অসুবিধাগুলির তুলনায় কম তাৎপর্যপূর্ণ, যা আর্থিক বাজারে সর্বাধিক ক্ষতির দিকে পরিচালিত করে। তবে সবকিছু এত সহজ নয়, বাস্তবে এটি প্রায়শই দেখা যায় যে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ক্ষতি নিয়ে আসে। একটি স্পষ্ট উদাহরণ বার্কলে এর সিস্টেমেটিক ট্রেডার সূচক
চার্ট দেখায় যে 2010 থেকে 2013 পর্যন্ত, সিস্টেম ব্যবসায়ীরা ড্রডাউনের মধ্যে ছিল এবং অনেক হারিয়েছে। নিম্নলিখিত চার্টটি দেখার সময় ছবিটি পরিষ্কার হয়ে যায়, যা একই রকম কিন্তু শুধুমাত্র ম্যানুয়াল (নন-সিস্টেম) ব্যবসায়ীদের জন্য:
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, তারা বাজারের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম হয়েছে এবং অ্যালগরিদমের চেয়ে বেশি স্থিতিশীল। উভয় গ্রাফ বিশ্লেষণ করার পরে, আপনি দেখতে পারেন যে সাধারণভাবে, উভয় পদ্ধতিই প্রায় একই ফলাফল দেয়। অতএব, ট্রেডিং শৈলী পছন্দ প্রত্যেকের জন্য একটি ব্যক্তিগত বিষয়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি প্রোগ্রামিংয়ে শক্তিশালী না হন এবং কোডটি বিরক্তিকর হয়, তবে অ্যালগরিদমগুলির সাথে বিশৃঙ্খলা না করাই ভাল, তবে ম্যানুয়ালি কাজ করা এবং এর বিপরীতে।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সম্পর্কে বিখ্যাত কল্পকাহিনী
স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং ব্যবসায়ীদের মধ্যে একটি গুরুতর অনুরণন ঘটায়, যার সাথে অ্যালগরিদম সম্পর্কে অনেক মিথ দেখা দিয়েছে। আসুন তাদের কিছু মনোযোগ দিন:
- অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং লাভ দেয় না এবং এটি একটি কেলেঙ্কারী. দুর্ভাগ্যবশত, অনেকেই এই মতামতের সাপেক্ষে, বিশেষ করে যারা বিশেষজ্ঞ উপদেষ্টাদের কেনার অভিজ্ঞতা পেয়েছেন যা বিনিয়োগের ন্যায্যতা দেয়নি। এটি 20 বছর ধরে অর্থ উপার্জনকারী অ্যালগরিদমিক ব্যবসায়ীদের লাভের উপরোক্ত সূচক দ্বারা অস্বীকার করা হয়েছে।
- ট্রেডিং হল মনোবিজ্ঞান, রোবটের জন্য সিস্টেম ট্রেডিং নয়. ইতিমধ্যে উল্লেখ করা হয়েছে, বাজারে অদক্ষতা আছে, এবং তাদের চিহ্নিত করার জন্য অ্যালগরিদম আছে।
- সিস্টেম টেস্টিং কাজ করছে না. অনেক লোক বলে যে ইতিহাসের পিছনে পরীক্ষা করা কোনও সুবিধা দেয় না, যেহেতু রোবটটি প্রকৃত অ্যাকাউন্টে যেভাবেই হোক হারাবে। এটিও একটি বিভ্রম, আপনি যদি সমস্ত বৈশিষ্ট্য এবং সূক্ষ্মতা বিবেচনায় নিয়ে পরীক্ষার প্রক্রিয়াটি সঠিকভাবে করেন তবে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
- মার্টিংগেল সিস্টেম এবং অর্ডার গ্রিড অর্থ উপার্জনের একমাত্র উপায়. তারা সত্যিই একটি লাভ করতে পারেন, কিন্তু দীর্ঘ জন্য না. এই ধরনের লাভজনকতা অত্যন্ত অস্থির, এবং অবশ্যই একটি ড্রেন হতে পারে.
- সূচক কাজ করে না. আরেকটি ভ্রান্ত ধারণা, সূচকগুলি তৈরি করা হয়েছিল যাতে ব্যবসায়ীদের দৃষ্টিভঙ্গি মূল্যের ক্রিয়া পরিমাপ করতে সাহায্য করে, তাদের উপর অন্ধভাবে নির্ভর না করে। অতএব, যুক্তিসঙ্গত পদ্ধতির সাথে, তারা অবশ্যই ফলাফল দেবে।
তালিকাটি সম্পূর্ণ নয়, এইগুলি শুধুমাত্র সবচেয়ে বিখ্যাত পৌরাণিক কাহিনী।
উপসংহার
এক্সচেঞ্জে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কি? Algo ট্রেডিং হল ট্রেড খোলার জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রোগ্রাম করা সিস্টেম ব্যবহার করে ট্রেড করা। এটি বাজার থেকে মুনাফা তুলতে বা খুব বড় অবস্থান খোলার সময় ব্যবসায়ীর উপর ম্যানুয়াল বোঝা কমাতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিভিন্ন অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল আছে। এটা হতে পারে সালিসি বা পেয়ার ট্রেডিং, সেইসাথে অন্যান্য অনেক বৈচিত্র। এই ধরনের ট্রেডিং স্টক এক্সচেঞ্জ এবং ফরেক্স কারেন্সি মার্কেট উভয় ক্ষেত্রেই পাওয়া যায়।
আপনি যদি একটি ত্রুটি খুঁজে পান, দয়া করে পাঠ্যের একটি অংশ হাইলাইট করুন এবং ক্লিক করুন৷ Ctrl+Enter.
একটি ব্যবসায়ী দ্বারা প্রণয়ন করা লেনদেন খোলার এবং বন্ধ করার পদ্ধতি, যা স্বয়ংক্রিয় বা যান্ত্রিক ট্রেডিং সিস্টেম - যথাক্রমে ATS এবং MTS-এর অপারেশনের জন্য একটি স্পষ্ট অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের নির্দিষ্টতা এবং প্রয়োগ
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং হল ট্রেডারের রুটিন ম্যানিপুলেশনগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার একটি সুবিধাজনক উপায়, ফলস্বরূপ, বিনিময় পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করতে, ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করতে এবং গাণিতিক গণনা সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় সময় হ্রাস পায়। এটিএস মানব ফ্যাক্টরের প্রভাব হ্রাস করতে সহায়তা করে - আবেগ, আতঙ্ক, তাড়াহুড়ো, জল্পনা, যা প্রায়শই পেশাদার কৌশলগুলিকে অলাভজনক করে তোলে। ট্রেডিং একটি প্রদত্ত সীমার মধ্যে পড়ে কোটগুলির বিদ্যমান সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে। গণনাগুলি একটি নির্দিষ্ট সম্পত্তি সম্পর্কিত ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে করা হয় এবং এতে কাজের সরঞ্জামগুলির একটি সম্পূর্ণ সেট অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ক্রমাগত বাজার পরিবর্তনের পরে, অ্যালগরিদম বিকাশকারীরা ক্রমাগত পুনরাবৃত্তি মডেলগুলি সন্ধান করে, যার ভিত্তিতে তারা লেনদেন করার নিয়ম তৈরি করে, ট্রেডিং রোবট নির্বাচন করে যা এই প্রক্রিয়াটি বাস্তবায়নে সহায়তা করে। মডেল নির্বাচন পদ্ধতি:
- জেনেটিক - অ্যালগরিদম তৈরির দায়িত্ব কম্পিউটার সিস্টেমে দেওয়া হয়;
- স্বয়ংক্রিয় - প্রোগ্রামগুলি ব্যবহার করা হয় যা বিপুল পরিমাণ ডেটা এবং পরীক্ষার কৌশলগুলির সাথে কাজ করতে পারে;
- ম্যানুয়াল - বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিটি গাণিতিক এবং শারীরিক মডেলগুলিকে বিবেচনা করে।
নেতৃস্থানীয় অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কোম্পানিগুলি হাজার হাজার টুল ব্যবহার করে যা উল্লেখযোগ্যভাবে ত্রুটি এবং ব্যর্থতার সম্ভাবনা হ্রাস করে।
প্রকার এবং সম্ভাব্য
একটি অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য সুনির্দিষ্ট নির্দেশাবলীর একটি সেট। পরেরটির উপর নির্ভর করে, স্টক মার্কেটে 5 ধরনের ট্রেডিং আলাদা করা হয়:
- পরিসংখ্যানগত;
- এক্সিকিউশন অ্যালগরিদম ট্রেডিং;
- স্বয়ংক্রিয় হেজিং;
- সরাসরি প্রবেশাধিকার;
- উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং।
ফটকাবাজদের মধ্যে MTS এবং ATS-এর ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয়তা প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয়তা বৃদ্ধি, বৈদেশিক মুদ্রার লেনদেনের পরিবর্তন এবং পরিচালন ব্যয় হ্রাসের কারণে। ব্যাঙ্কগুলি ট্রেডিং ফ্লোরে আপ-টু-ডেট উদ্ধৃতি প্রদান করতে, ডেটা আপডেটের গতি বাড়াতে, মূল্য নির্ধারণে কায়িক শ্রমের ভূমিকা হ্রাস করতে এবং লেনদেনের খরচ কমাতে অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে শুরু করে।
উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের সারাংশ
উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংকে HFT ট্রেডিংও বলা হয়, এটি স্বয়ংক্রিয় লেনদেনের অন্যান্য ফর্মগুলির মধ্যে সবচেয়ে বেশি চাহিদা। এর সুবিধা হল একাধিক যন্ত্রের সাথে দ্রুত চুক্তি শেষ করার ক্ষমতা, এখানে অবস্থানের সাথে কাজ (খোলা এবং বন্ধ) একটি বিভক্ত সেকেন্ডে সঞ্চালিত হয়। অপারেশনগুলি মাইক্রোভলিউম দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, তদ্ব্যতীত, তারা তাদের বড় সংখ্যা দ্বারা ভারসাম্যপূর্ণ। ফলাফল - ক্ষতি এবং লাভ - তাত্ক্ষণিকভাবে স্থির করা হয়, তাই একটি জটিল প্রযুক্তিগত ভিত্তি এবং যোগাযোগের গেটওয়েগুলির সাথে একটি উচ্চ-মানের সরাসরি সংযোগ এখানে প্রয়োজন৷ উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং এর মূল বৈশিষ্ট্য:
- মিলিসেকেন্ডে অবস্থান নির্বাহ করতে সক্ষম উদ্ভাবনী সিস্টেমের ব্যবহার;
- উচ্চ-গতির লেনদেন বাস্তবায়ন, বড় আয়তন এবং সর্বনিম্ন সম্ভাব্য লাভ দ্বারা চিহ্নিত করা;
- একচেটিয়াভাবে ইন্ট্রাডে ট্রেডিং;
- মার্জিন এবং মূল্যের ক্ষুদ্র ওঠানামা থেকে লাভ;
- সালিসি লেনদেনের সমস্ত বিভাগের ব্যবহার।
সবচেয়ে সাধারণ এইচএফটি কৌশলগুলি হল বাজার তৈরি, বিলম্ব সালিসি এবং এর পরিসংখ্যানগত ফর্ম, সামনে চলমান। পরেরটির মধ্যে রয়েছে ক্রয়ের জন্য বড় দর অনুসন্ধান করা এবং আপনার নিজের ছোট, একটি উচ্চ মূল্য দ্বারা চিহ্নিত করা। কার্য সম্পাদনের অগ্রগতির সাথে সাথে, অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে কিছু উচ্চতর অর্ডার দেয়, সহগামী ওঠানামার প্রকাশের উপর নির্ভর করে। অ্যালগো ট্রেডিংয়ের অংশ হিসেবে সঞ্চালিত রোবোটিক অপারেশনগুলি বিশ্বের স্টক এক্সচেঞ্জের প্রায় 55% তারল্য তৈরি করে। সরঞ্জামগুলির প্রযুক্তিগত বিকাশের সাথে, লাভ করার প্রক্রিয়া আরও জটিল এবং আরও ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে। টেকনিক্যাল বেস আধুনিকীকরণ এবং সফ্টওয়্যার আপডেট করার খরচ বেড়ে যাওয়ায় মধ্য-স্তরের কোম্পানিগুলো ধীরে ধীরে মূল বাজার থেকে ছিটকে পড়ছে।
প্রায়শই, অ্যালগরিদমিক অনুমানমূলক কৌশলগুলি ব্যবহার করা হয়, যার উদ্দেশ্য একটি সম্পদ বিক্রি করা নয়, তবে একটি ট্রেডিং উপকরণের দামের ওঠানামা থেকে লাভ করা। কার্যকরী কৌশলগুলির বিপরীতে, যার লক্ষ্য তাদের নিজস্ব উদ্দেশ্যে যতটা সম্ভব চুপচাপ বিপুল পরিমাণ সম্পদ বিক্রি করা, বাজার মূল্যকে প্রভাবিত না করে, অনুমানমূলক কৌশলগুলি অতিরিক্ত মুনাফা অর্জনের জন্য প্রায়শই বাজারের হস্তক্ষেপে অবদান রাখে। অনুমানমূলক কৌশলগুলির 8টি প্রধান গ্রুপ রয়েছে। যাইহোক, অনুমানমূলক কৌশলগুলির কিছু গোষ্ঠী অন্যান্য গোষ্ঠীর উপর ভিত্তি করে বা তাদের ডেরিভেটিভ হিসাবে কাজ করে।
ফটকা বাজার তৈরির কৌশল (বাজার- তৈরী)
প্রকৃতপক্ষে, মার্কেট মেকার কৌশলের মধ্যে রয়েছে বাজারে হস্তক্ষেপ করা এবং এর থেকে অতিরিক্ত মুনাফা অর্জন করা। বাজার-নির্মাণের কৌশল অনুসারে, আর্থিক বাজারে একটি বড় প্রাতিষ্ঠানিক অংশগ্রহণকারী একই সময়ে ক্রয় এবং বিক্রয় উভয়ের জন্য বড় অবস্থান (শত হাজার থেকে মিলিয়ন এমনকি বিলিয়ন ডলার) রাখে। বিপরীত অবস্থানের একযোগে বসানো লাভ নিয়ে আসে না (আসলে, এটি লকিং), এবং নিজেই একটি সম্পদের দামের পরিবর্তনকে প্রভাবিত করে না, তবে বাজারে বাণিজ্যের পরিমাণ বৃদ্ধি করে। এইভাবে, বাজার নির্মাতারা আর্থিক সম্পদের উচ্চ তারল্য বজায় রাখতে সহায়তা করে। অধিকন্তু, এক্সচেঞ্জ এবং ওটিসি সংস্থাগুলি তরল সম্পদের উপর বাজার নির্মাতাদের প্রতি আগ্রহী, যেখানে তারা অগ্রাধিকারমূলক ট্রেডিং শর্তের প্রস্তাব দিয়ে আকৃষ্ট হয়, এবং কখনও কখনও বাজারে তাদের হস্তক্ষেপের প্রতি "চোখ না ঘুরিয়ে" দেয়।
বাজারে বাজার নির্মাতাদের হস্তক্ষেপ নিম্নরূপ।
যখন একটি সম্পদের দাম বাড়তে শুরু করে, তখন বাজার প্রস্তুতকারক ক্রয়ের অবস্থান আংশিক বা সম্পূর্ণভাবে বন্ধ করে দেয়, এইভাবে দামকে নিচে নিয়ে যায়। যখন দাম কমে যায়, বিক্রির অবস্থানে অর্জিত হয়, তখন বাজার প্রস্তুতকারক বিক্রয় অবস্থান বন্ধ করতে পারে, মূল্যকে আবার উপরে নিয়ে যেতে পারে। এইভাবে, বাজার প্রস্তুতকারক সঠিকভাবে জানতে পারে কখন একটি প্রবণতা বিপরীত ঘটবে, যাতে তারা অতিরিক্ত অবস্থান স্থাপন করতে এবং অতিরিক্ত মুনাফা অর্জন করতে পারে। এটি সম্পর্কে, আপনি একটি পৃথক নিবন্ধে পড়তে পারেন।
"প্রবণতা-অনুসরণ" অনুমানমূলক কৌশল (প্রবণতা অনুসরণ)
এই কৌশলগুলি প্রবণতা অনুসরণের সহজ নীতির উপর ভিত্তি করে। কৌশল অনুসরণ করে অনুমানমূলক প্রবণতার উপর অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ট্রেডিং সংকেত পেতে বিভিন্ন প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সূচক ব্যবহার করে ( এটি লক্ষ করা উচিত যে বড় প্রাতিষ্ঠানিক বাজারের অংশগ্রহণকারীরা তাদের নিজস্ব ডিজাইনের সূচক ব্যবহার করে, যা আপনি একজন সাধারণ ব্যবসায়ীর জন্য উপলব্ধ পাবেন না) প্রবণতা-অনুসরণকারী কৌশলগুলির সুবিধা হল তাদের বহুমুখিতা, কারণ সেগুলি যেকোন ধরণের ট্রেডিং সম্পদে এবং যে কোনও সময়সীমাতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
প্রাতিষ্ঠানিক বাজারের অংশগ্রহণকারীদের পক্ষ থেকে প্রবণতা-অনুসরণকারী অনুমানমূলক কৌশলগুলি ব্যবহার করার সময় বাজারে প্রভাবকে প্রবণতা বৃদ্ধিতে প্রকাশ করা যেতে পারে: যদি একজন অংশগ্রহণকারী প্রবণতা বরাবর একটি বড় অবস্থান খোলে, তাহলে সে এর ফলে চাহিদা বৃদ্ধি করে, যা দামকে সরিয়ে দেয়। এমনকি আরও.
অনুমানমূলক পেয়ার ট্রেডিং কৌশল
অনুমানমূলক পেয়ার ট্রেডিং কৌশলগুলি উচ্চ ক্রস-সম্পর্ক সহ ট্রেডিং উপকরণগুলির অনুপাতের উপর কাজ করে, যেমন, উদাহরণস্বরূপ, সোনার খনির স্টক এবং সোনার ফিউচার।
জোড়া কৌশলের নীতিটি নিম্নরূপ:
দুটি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত (আন্তঃসম্পর্কিত) সম্পদ নির্বাচন করা হয়েছে, ধরা যাক সোনা এবং সোনার খনির কোম্পানির শেয়ার। যদি বিশ্বব্যাপী সোনার দাম বাড়ে, তাহলে সোনার খনির কোম্পানিগুলির শেয়ারের দামও বেড়ে যায়। যাইহোক, মূল্য চার্ট পরিবর্তিত হতে পারে. চলমান গড় থেকে মূল্য চার্টের বিচ্যুতি বিশ্লেষণ করা হয়। সম্পদগুলির একটির মূল্য উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধির সাথে, এটি বিক্রি করা হয় এবং একই সময়ে যে সম্পদটি কমে গেছে তা কেনা হয়। এইভাবে, তথাকথিত বিটা নিউট্রাল পোর্টফোলিও , যেখানে এই ধরনের একটি লেনদেনের ফলাফল বাজারের প্রবণতার উপর নির্ভর করবে না, তবে একটি সম্পদের মূল্যের সাথে অন্য সম্পদের অনুপাতের উপর নির্ভর করবে। যখন মূল্য চার্ট চলমান গড়ে ফিরে আসে, তখন অবস্থানগুলি বন্ধ হয়ে যায়। ছোট টাইমফ্রেমে পেয়ার ট্রেডিং বিশ্লেষণের জন্য, প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সূচকের অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়। বড় টাইমফ্রেমে, বাজারের গুণিতক এবং বিভিন্ন আর্থিক অনুপাতের সূচক সহ মৌলিক বাজার বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়। এই কৌশলটি প্রায়শই বড় বিনিয়োগ তহবিল এবং হেজ ফান্ড দ্বারা ব্যবহৃত হয় যা TWAP, VWAP, Iceberg বা POV অ্যালগরিদমের মাধ্যমে বড় লেনদেন করে।
অনুমানমূলক ঝুড়ি ট্রেডিং কৌশল
ঝুড়ি ব্যবসাপেয়ার ট্রেডিং এর সাথে ব্যবহারিকভাবে অনুরূপ অ্যালগরিদম অনুযায়ী কাজ করে, এই পার্থক্যের সাথে যে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং দুটি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত সম্পদের সাথে নয়, বরং সম্পর্কযুক্ত সম্পদের দুটি ঝুড়ি দিয়ে (ইংরেজি বাস্কেট - ঝুড়ি থেকে)। এইভাবে, বৈচিত্র্য ঘটে, যা ট্রেডিং ঝুঁকি কমানোর অনুমতি দেয়। ঝুড়ি ব্যবসায় অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং, একটি নিয়ম হিসাবে, বাজারের আদেশ দ্বারা একটি ট্রেডিং সেশনের মধ্যে সঞ্চালিত হয় এবং ঝুড়িতে অত্যন্ত তরল সম্পদ অন্তর্ভুক্ত করা হয়।
আরবিট্রেজ স্পেকুলেটিভ কৌশল (সালিশ)
আরবিট্রেজ ট্রেডিং কিছুটা পেয়ার ট্রেডিংয়ের অনুরূপ, পার্থক্য সহ যে এটি বেশ কয়েকটি অনুরূপ ট্রেডিং উপকরণ (অভিন্ন বা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত) দ্বারা পরিচালিত হয়। আরবিট্রেজ ট্রেডিং এর সাথে একই রকম (অভিন্ন) সম্পদের দামের পার্থক্য থেকে লাভ করা জড়িত, দামের গতিবিধি থেকে নয়। যখন সম্পর্কিত বা অভিন্ন যন্ত্রগুলি উদ্ধৃতিগুলির মধ্যে একটি পার্থক্য প্রদর্শন করে, তখন একটি সালিশ পরিস্থিতি দেখা দেয়।
আরবিট্রেজ কৌশলগুলি ব্যবহার করা সম্পদের উপর নির্ভর করে নিম্নলিখিত উপপ্রকারে বিভক্ত করা যেতে পারে:
- স্থানিক আরবিট্রেজ কৌশল— একেবারে অভিন্ন ট্রেডিং সম্পদ ব্যবহার করা হয়, কিন্তু বিভিন্ন আর্থিক বাজারে। উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন স্টক এক্সচেঞ্জে একই কোম্পানির শেয়ারের অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি এক্সচেঞ্জ প্ল্যাটফর্মে কোম্পানির স্টক কোটগুলি বিক্রয়ের জন্য $100 (বিড) এবং ক্রয়ের জন্য $101 (প্রশ্ন) হয় এবং অন্য একটি সাইটে এটি বিক্রয়ের জন্য $102 এবং ক্রয়ের জন্য $103 মূল্যে অফার করা হয়, তাহলে একজন ব্যবসায়ী কিনতে পারেন একটি বিনিময় শেয়ারে $101 এবং অন্যটি $102 এ বিক্রি করে, প্রতিটি শেয়ার থেকে $1 উপার্জন করে।
- সমতুল্য আরবিট্রেজ কৌশল— একে অপরের সাথে সংযুক্ত ট্রেডিং ইন্সট্রুমেন্ট যা একে অপরের সাথে একটি রৈখিক সম্পর্ক আছে ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ: একটি কোম্পানির শেয়ার এবং একটি কোম্পানির শেয়ারের ফিউচার। অর্থাৎ, এটা ঘটে যে শেয়ারের দাম বেড়েছে, কিন্তু তাদের জন্য ভবিষ্যত একই জায়গায় রয়ে গেছে, বা এমনকি কিছুটা কমও হয়েছে। এই ক্ষেত্রে, আপনার শেয়ার বিক্রি করা উচিত এবং এই শেয়ারগুলির জন্য ফিউচার কেনা উচিত, এবং তারপরে তাদের দামগুলি একত্রিত হওয়ার আশা করা উচিত। একইভাবে, আপনি বিপরীত দিকে ট্রেড করতে পারেন।
- সূচক আরবিট্রেজ কৌশল— হল ঝুড়ি ব্যবসার একটি উপ-প্রজাতি, এবং এটি একটি সূচকে ফিউচারের সংযোগ এবং এই সূচকে অন্তর্ভুক্ত সম্পদের একটি ঝুড়ির উপর ভিত্তি করে।
আরবিট্রেজ ট্রেডিং মূল্যের সমন্বয় এবং সারিবদ্ধকরণে অবদান রাখে, কারণ অ্যালগরিদমিক সালিসকারীরা আর্থিক বাজারে যে কোনো ভারসাম্যহীনতার জন্য খুব দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখায়।
অ্যালগরিদমিক আরবিট্রেজ ট্রেডিংয়ে, উদ্ধৃতি সরবরাহ, ডেটা স্থানান্তরের গতি এবং গুণমান একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। অতএব, প্রাতিষ্ঠানিক বাজারের অংশগ্রহণকারীরা সালিসি লেনদেন নিশ্চিত করার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য উপাদান এবং প্রযুক্তিগত ভিত্তি সংযুক্ত করে।
ট্রেডিং অস্থিরতার জন্য অ্যালগরিদমিক কৌশল (অস্থিরতা ট্রেডিং
অস্থিরতা ট্রেডিং ডেরিভেটিভ ফিনান্সিয়াল ইন্সট্রুমেন্টে, বিশেষ করে বিকল্পগুলির উপর পরিচালিত হয়। ট্রেডিংয়ের নীতিটি মেয়াদ শেষ হওয়ার তারিখ পর্যন্ত ট্রেডিং উপকরণের অস্থিরতার উপর একটি বিকল্প চুক্তির মূল্যের নির্ভরতা হ্রাস করা হয়। সহজ কথায়, অস্থিরতা ট্রেডিং অনুমান করে যে একটি বিকল্পের মান মূল্য চলাচলের ঝুঁকি বিবেচনা করে প্রভাবিত হয়।
অস্থিরতা- একটি সূচক যা মূল্য পরিবর্তনের সম্ভাবনা প্রদর্শন করে। অস্থিরতা যত বেশি, দামের পরিবর্তন হওয়ার সম্ভাবনা তত বেশি।
উচ্চতর অস্থিরতার প্রত্যাশা সহ একটি বিকল্প কেনা হয় কারণ এর দাম বাড়বে। নিম্ন অস্থিরতার প্রত্যাশা সহ একটি বিকল্প বিক্রি করা হয় কারণ এটির মূল্য হ্রাস পাবে। একটি বিকল্প ক্রয় করার সময়, আপনি অবশ্যই হেজিংবিপরীত বাণিজ্যের অবস্থান।
অস্থিরতা ট্রেডিং গণনাগুলি খুব জটিল, যার গাণিতিক গণনাগুলি আর্থিক বাজারে প্রাতিষ্ঠানিক অংশগ্রহণকারীদের স্বয়ংক্রিয় অ্যালগরিদম অনুসারে কাজ করে।
অনুমানমূলক কম খরচের কৌশল (কম লেটেন্সি ট্রেডিং)
স্বল্প-মূল্যের অ্যালগরিদমিক কৌশলগুলি ট্রেন্ড-অনুসরণকারী কৌশলগুলির অনুরূপ, কারণ তারা প্রবণতার সাথে ট্রেডিং জড়িত, এবং পেয়ার ট্রেডিং, কারণ তারা পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত যন্ত্র ব্যবহার করে। যাইহোক, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং-এ বেশ কিছু যন্ত্রের ব্যবহার জড়িত, যখন বাজারের গতিবিধি অন্তর্নিহিত সম্পদ দ্বারা নির্ধারিত হয়, এবং লেনদেনগুলি সরাসরি অন্য উপকরণে করা হয়। কম খরচের কৌশলগুলির মূল বিষয় হল অত্যন্ত সম্পর্কযুক্ত ট্রেডিং ইন্সট্রুমেন্টে, একটি সম্পদ (অন্তর্নিহিত) বেশি তারল্য সহ অন্যান্য (কাজ করা) কম তারল্যের সম্পদের তুলনায় দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখায়। উদাহরণস্বরূপ, প্রথমে তেলের দাম (ভিত্তি) পড়ে, যা তেল উৎপাদনকারী এবং তেল পরিশোধনকারী কোম্পানির (কার্যকর ট্রেডিং উপকরণ) শেয়ার নিচে নামায়। অন্তর্নিহিত সম্পদের প্রবণতাগুলি উদ্ধৃতির প্রতিটি পরিবর্তনকে বিবেচনায় নিয়ে ক্ষুদ্রতম সময়সীমার উপর বিশ্লেষণ করা হয়। যত তাড়াতাড়ি অন্তর্নিহিত সম্পদ মূল্যের একটি তীক্ষ্ণ পরিবর্তন দেখাতে শুরু করে, অন্তর্নিহিত সম্পদের পরিবর্তনের দিক থেকে কার্যরত ট্রেডিং উপকরণগুলিতে একটি লেনদেন করা হয়। যখন অ্যালগরিদমিকভাবে কম খরচের কৌশলগুলির সাথে ট্রেড করা হয়, তখন সমস্ত ট্রেডিং সংকেত বাস্তবায়নের জন্য বাজার এবং বাজারের তথ্যে অতি-দ্রুত অ্যাক্সেস থাকা অপরিহার্য।
অনুমানমূলক সামনে-চালিত কৌশল (সামনে দৌড়)
একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে বর্তমান তারল্য এবং সম্পদের অবস্থানের গড় আয়তনের বিশ্লেষণকে সামনের দিকে পরিচালিত করে। যদি বাজার সর্বোত্তম বিড নির্ধারণ করে এবং এক বা একাধিক অর্ডারের মূল্য জিজ্ঞাসা করে, যেখানে মোট ভলিউম একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য অর্ডারের গড় ভলিউমের একটি নির্দিষ্ট পরিমাণের চেয়ে বেশি হয়, তখন একটি অর্ডার কয়েক পয়েন্ট বেশি দামে স্থাপন করা হয় (যখন ক্রয়) বা কম (বেচা করার সময়) দাম থেকে বড় অ্যাপ্লিকেশন। দেখা যাচ্ছে যে স্থাপিত অর্ডারটি বড় অর্ডারের আগে স্থাপন করা হবে। যখন এই অর্ডারটি কার্যকর করা হয়, বাই অর্ডার পূর্ণ হলে বিপরীত অর্ডারটি অবিলম্বে আরও কয়েক পয়েন্ট বেশি বা সেল অর্ডার পূর্ণ হলে কয়েক পয়েন্ট কম রাখা হয়। এটি সব জটিল শোনাচ্ছে, তবে ধারণাটি সহজ: বড় অবস্থানগুলি, একটি নিয়ম হিসাবে, একটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য পূর্ণ হয়, যার সময় বেশ কয়েকটি বিপরীত বাণিজ্য ঘটতে পারে। যখন একটি বড় অবস্থান নির্বাহ করা হয়, তখন মূল্য উল্লেখযোগ্যভাবে সরে যেতে পারে, যা প্রথম অর্ডারে লাভ আনবে। অ্যালগরিদমিক ফ্রন্ট-রানিং ট্রেডিংয়ের জন্য, উচ্চ তরলতার সাথে ট্রেডিং সম্পদ ব্যবহার করা হয়। সামনের দৌড় শুধুমাত্র বাজার এবং বাজারের তথ্যে উচ্চ-গতির অ্যাক্সেসের মাধ্যমে সম্ভব হয়।
উপসংহার
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং বৃহৎ প্রাতিষ্ঠানিক বাজারের অংশগ্রহণকারীদের বিপুল পরিমাণ সম্পদ বিক্রি করার পাশাপাশি এক্সচেঞ্জ এবং ওভার-দ্য-কাউন্টার মার্কেটে অনুমান থেকে অতিরিক্ত লাভ পেতে দেয়। পরিশীলিত অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেনদেনগুলি বিশ্লেষণ করে এবং কার্যকর করে যা বাজারের পরিস্থিতিকে প্রভাবিত করতে পারে।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ে ব্যবহৃত বেশিরভাগ ট্রেডিং রোবট সাধারণ ব্যবসায়ীদের কাছে উপলব্ধ নয়, কারণ তারা বড় ট্রেডিং অংশগ্রহণকারীদের মালিকানাধীন বিকাশ। অ্যালগরিদম ট্রেডিংয়ের জন্য উচ্চ নির্ভুলতা এবং বাজারের তারল্য এবং তথ্যের সরাসরি অ্যাক্সেস প্রয়োজন, যা তারল্য প্রদানকারীদের সরাসরি অ্যাক্সেস দ্বারা সরবরাহ করা হয়।
ইউরি মাসলভের সাথে, যিনি ITinvest-এ ট্রেডিং রোবট ব্যবহার করে স্টক এক্সচেঞ্জে কাজ করার জন্য অবকাঠামো তৈরি করছেন। Habré-এর ব্লগে, আমরা এই কথোপকথনের কিছু অংশ প্রকাশ করি, যা রাশিয়ার স্টক মার্কেটে ব্যবহৃত প্রযুক্তি সম্পর্কিত প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের উত্তরের জন্য নিবেদিত।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের সুবিধা
স্টক এক্সচেঞ্জে ট্রেড করার জন্য বিশেষ রোবট ব্যবহার করে ব্যবসায়ীদের সংখ্যা বৃদ্ধি একটি বৈশ্বিক প্রবণতা। সবাই এই সত্যে খুশি নয়, অনেকে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংকে ক্ষতিকারক অনুমান বলে মনে করে, কিন্তু এটি আপনাকে বাজারে তারল্য বজায় রাখতে দেয়। উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীর সংখ্যা (HFT) এবং বাজারে তাদের প্রভাব সাধারণ বাজার আইন দ্বারা নির্ধারিত হয় - আমরা রাশিয়ায় অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের সম্ভাবনার জন্য নিবেদিত একটি বিষয়ে এই বিষয়ে লিখেছি:এছাড়াও, ট্রেডিংয়ে প্রযুক্তির ব্যবহার আপনাকে আর্থিক বাজারে কাজ করার সময় উদ্ভূত প্রধান সমস্যাগুলির একটি থেকে পরিত্রাণ পেতে দেয় - কারণের উপর আবেগের প্রাধান্য, যা ভুল এবং অর্থের ক্ষতি হতে পারে। উপরন্তু, স্টক মার্কেটের পরিস্থিতি প্রায়শই এত দ্রুত পরিবর্তিত হয় যে একজন ব্যক্তির এটিতে প্রতিক্রিয়া জানানোর সময় নাও থাকতে পারে - রোবটটি এত ধীর নয়।
উদাহরণস্বরূপ, অনেক আগে, 2002-2003 সালে। লোকেরা তাদের হাত দিয়ে সহজ হার্ড আরবিট্রেজ গ্যাজপ্রম বনাম গ্যাজপ্রম ফিউচার ট্রেড করছিল। বার্ষিক উন্মাদ সুদ প্রাপ্ত. কিন্তু 2008 সালে, এই কুলুঙ্গিটি ইতিমধ্যেই সম্পূর্ণরূপে অ্যালগরিদম দ্বারা দখল করা হয়েছিল। সেপ্টেম্বর 2011 এর পরে, এই কুলুঙ্গিটি সম্পূর্ণভাবে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি অ্যালগরিদম দ্বারা দখল করা হয়েছিল।
একটি রোবট ট্রেড করতে আপনার কত টাকা লাগবে
স্টক এক্সচেঞ্জে ট্রেড করার জন্য খুব বেশি পরিমাণে তহবিল না থাকলেও ট্রেডিং কৌশলগুলিকে অ্যালগরিদমাইজ করা সম্ভব। একই সময়ে, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের বিভিন্ন ক্ষেত্র রয়েছে তা সচেতন হওয়া প্রয়োজন। এটির বিভিন্ন প্রকার রয়েছে যা গতির জন্য বর্ধিত প্রয়োজনীয়তা আরোপ করে না - উদাহরণস্বরূপ, বুদ্ধিমান কৌশল যা বাজার বোঝার মাধ্যমে উপকৃত হয়। আপনার যদি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের প্রয়োজন হয় (কৌশলগুলি যা বাজারে সবাইকে ছাড়িয়ে যায়) বা আপনি মাইক্রোস্ট্রাকচারাল মডেলগুলি ব্যবহার করতে চান, তবে প্রবেশের টিকিটটি আরও ব্যয়বহুল, কারণ আপনার একটি গুরুতর অবকাঠামো এবং এটি সমর্থন করার ব্যয় প্রয়োজন।ইউরি মাসলভ
বাস্তব বাজারে যাওয়ার আগে, কৌশলটি পরীক্ষা করা এবং এর লাভজনকতা গণনা করা প্রয়োজন (নীতিগতভাবে, এটি এমএস এক্সেলেও করা যেতে পারে)। এই লাভজনকতা, আদর্শভাবে, একটি ট্রেডিং রোবট বিকাশ এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচগুলিকে কভার করতে হবে - একজন প্রোগ্রামারের পরিষেবার জন্য অর্থ প্রদান করা বা, স্ব-উন্নয়নের ক্ষেত্রে, সময় ব্যয়।
বাজারে এমন লোক রয়েছে যারা 100 হাজার রুবেল দিয়ে শুরু করেছিলেন। হয়তো তারা শুধু একটি ভাল সময়ে শুরু. আজ, 500 হাজার রুবেল থেকে 1 মিলিয়ন রুবেল পর্যন্ত পরিমাণ হল এন্ট্রি থ্রেশহোল্ড যেখানে অ্যালগরিদমিক কৌশলগুলির সাথে কাজ শুরু করা ইতিমধ্যেই সম্ভব। একই সময়ে, এমন সুবিধাজনক সরঞ্জাম রয়েছে যা 20,000 রুবেলের জন্যও একটি কৌশল অ্যালগরিদমাইজ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বাজারে তাদের আরো এবং আরো আছে. তারা আপনাকে উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন খরচ ছাড়াই অ্যালগরিদম তৈরি করার অনুমতি দেয়।
এই সমাধানগুলির মধ্যে রয়েছে TS ল্যাব সিস্টেম বা কফাইট পণ্য। এই জাতীয় আরও এবং আরও বেশি সমাধান রয়েছে - তাদের সারমর্ম স্ক্রিপ্টিং ভাষার ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে যা সময়ের সাথে বিকাশকে সহজ করে। তারা অ্যালগরিদম দ্রুত বাস্তবায়নের জন্য "তীক্ষ্ণ" হয়। এই ধরনের স্ক্রিপ্টিং ভাষার একটি উদাহরণ হল ট্রেডস্ক্রিপ্ট, মডুলাস ফিনান্সিয়াল ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে আমেরিকানরা তৈরি করেছে। স্মার্টএক্স টার্মিনাল তৈরির জন্য এই প্রযুক্তিটি লাইসেন্স করা হয়েছে (OEM)। এই ভাষাটি খুবই সহজ এবং আপনাকে অল্প সময়ের মধ্যে একটি ট্রেডিং কৌশল বর্ণনা করতে দেয়, শুধুমাত্র ম্যানুয়াল পড়ে (বা Habré-এ প্রকাশনা - এক, দুই)
রাউন্ডট্রিপ অ্যাপ্লিকেশন
ট্রেডিং রোবটের গতি বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল ডেটা ট্রান্সফার প্রোটোকল ব্যবহৃত হয়।স্পট মার্কেটে মস্কো এক্সচেঞ্জের সাথে কাজ করার জন্য ব্যবহৃত প্রোটোকলগুলি নেওয়া যাক। সংযোগ করার বিভিন্ন উপায় রয়েছে: "নেটিভ" এক্সচেঞ্জ প্রোটোকল, এটিকে নেটিভ, ফিক্স-সংযোগ এবং ব্রোকারেজ ট্রেডিং সিস্টেমের মাধ্যমে কাজও বলা হয়। যারা "চশমা"তে প্রথম হওয়ার চেষ্টা করে তারা একটি ফিক্স সংযোগ ব্যবহার করে, কম প্রায়ই একটি স্থানীয় প্রোটোকল।
ব্রোকারেজ সিস্টেমের মাধ্যমে সংযোগ করার সময়, গতি সাধারণত কম হয়। যদি আমরা MICEX স্টক মার্কেটে FIX সম্পর্কে কথা বলি, তাহলে বিনিময় অংশে রাউন্ডট্রিপ প্রায় 300-350 মাইক্রোসেকেন্ড, অর্ডারের সম্পূর্ণ পথ, যোগাযোগ চ্যানেলের বিলম্ব এবং ক্লায়েন্ট সরঞ্জামগুলিতে বিবেচনা করে প্রকাশ করা যেতে পারে। উল্লেখযোগ্যভাবে বড় মান.
এই পরিসংখ্যানগুলি সমস্ত দালালের জন্য একই, তারা এক্সচেঞ্জের চ্যানেলের গুণমান, ইনস্টল করা সরঞ্জাম এবং মূল অংশে অ্যাপ্লিকেশনটির প্রক্রিয়াকরণের গতির উপর অনেকাংশে নির্ভর করে। "নেটিভ" এক্সচেঞ্জ প্রোটোকল TEAP ব্যবহার করার ক্ষেত্রে, সাধারণত বিলম্ব বেশি হয় এবং 420 µs থেকে রেঞ্জ হয়৷
আইটিইনভেস্ট ট্রেডিং সিস্টেমের মধ্য দিয়ে অর্ডার দেওয়ার সময় (ক্লায়েন্টের কাছ থেকে গেটওয়েতে (গেটওয়ে) পাওয়ার মুহূর্ত থেকে ক্লায়েন্ট এর প্রতিক্রিয়া পাওয়ার মুহুর্ত পর্যন্ত - আপনাকে বুঝতে হবে যে ইন্টারনেটের মাধ্যমে কাজ করার সময় ব্রোকার গেটওয়ে থেকে ক্লায়েন্ট সরঞ্জাম পর্যন্ত এলাকায় অপ্রত্যাশিত বিলম্ব হতে পারে) 1.5 থেকে 2.5ms পর্যন্ত। একই সময়ে, উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীদের জন্য একটি সমাধান রয়েছে যাতে FIX প্রোটোকলের সাথে কাজ করা এবং ITinvest ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সার্ভারের সাথে সংযোগ করা জড়িত। ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে কয়েক মাইক্রোসেকেন্ড সময় লাগে এবং বিনিময় রাউন্ডট্রিপের মোট পরিমাণে সেগুলি অদৃশ্য থাকে।
উন্নয়ন প্রযুক্তি
অভিজ্ঞতা দেখায় যে সার্বজনীন প্রসেসর রাশিয়ান বাজারে ট্রেডিং রোবট তৈরির জন্য সেরা প্রযুক্তিগত সমাধান। বিভিন্ন সমাধানের প্রয়োগের পরিসর সীমিত - আপনি FPGA-তে একটি দ্রুত কৌশল তৈরি করতে পারেন, তবে জটিল গণনার জন্য একটি সর্বজনীন প্রসেসর ব্যবহার করা ভাল। জিপিইউ এর ত্রুটি রয়েছে, যেমন ধীর মেমরি পরিচালনা এবং উচ্চ শক্তি খরচ। স্থানীয় বাজারে একটি সার্বজনীন প্রসেসরের জন্য রোবট অপ্টিমাইজেশন বর্তমানে প্রধান সমাধান।যখন অপারেটিং সিস্টেমের কথা আসে, একজন ব্যক্তি যত বেশি পারফরম্যান্স চায়, লিনাক্স ব্যবহারে তত বেশি আগ্রহী হয়। যদি কোনও কাজের ব্যবসায়িক ধারণা থাকে, তবে গতি বাড়ানো আপনাকে আরও উপার্জন করতে দেয়। কিন্তু একটি শীর্ষ খাঁজ প্রোগ্রামার বিকাশ এবং নিয়োগের খরচ মূল্য মূল্য নাও হতে পারে. নীতিগতভাবে, মোটামুটি দ্রুত সমাধান Windows এও তৈরি করা যেতে পারে। লিনাক্স ভাল কারণ এটি ব্যবহারকারী-ব্যবসায়ীর উদীয়মান চাহিদা অনুযায়ী কাস্টমাইজ করা হয়েছে - নতুন চিপ সহ নতুন কার্নেল প্রকাশ করা হয়েছে। উইন্ডোজ এই বিষয়ে আরও রক্ষণশীল।
C# ইদানীং জনপ্রিয়। এটি বিকাশ করা খুব সহজ, এবং একজন ব্যক্তি যার এমনকি একটি বিশেষ শিক্ষাও নেই এবং শুধুমাত্র মৌলিক উন্নয়ন দক্ষতা রয়েছে সে C# আয়ত্ত করতে পারে এবং একটি রোবট অ্যালগরিদম লিখতে পারে। আর্থিক বাজারে আরও গুরুতর উন্নয়নের জন্য, C এবং C ++ ব্যবহার করা হয়, যা আপনাকে সর্বোত্তম খরচে গ্রহণযোগ্য গতি পেতে দেয় (গুরুতর ক্ষেত্রে, এটি অ্যাসেম্বলারে আসে)। সূচনা বিনিময় সফ্টওয়্যার বিকাশকারীরা সাধারণত C# ব্যবহার করে।
রোবট তৈরি করতে আমার কি বক্সযুক্ত পণ্য ব্যবহার করতে হবে?
একদিকে, এই জাতীয় সমাধানগুলির সুবিধা হ'ল তারা বিকাশের সময় বাঁচায়। অন্যদিকে, এটি একটি "ব্ল্যাক বক্স" যার নিজস্ব যুক্তি রয়েছে এবং কিছু পণ্য তাদের নির্মাতাদের সাথে পরামর্শ না করে বোঝা সত্যিই কঠিন। তবে তারা যে ট্রেডিং রোবটগুলির বিকাশকে সহজতর করে তা সন্দেহের বাইরে। বেশিরভাগ ব্রোকারের একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব ইন্টারফেস রয়েছে যা আপনাকে দ্রুত এবং সুবিধাজনকভাবে একটি অ্যাপ্লিকেশন লিখতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, ITinvest এর SmartCom API আছে।তার ম্যানুয়ালটিতে উদাহরণ রয়েছে এবং একজন ব্যক্তি যিনি C# জানেন তিনি তার রোবটটি যথেষ্ট দ্রুত লিখতে সক্ষম হবেন। একই সময়ে, উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীরা প্রায় সবসময় নিজেদের জন্য ট্রেডিং সিস্টেম লেখেন - এই পদ্ধতিটি আপনাকে একটি অনন্য পণ্য পেতে এবং বাজারে একটি বড় জয়ের উপর নির্ভর করতে দেয়।
আজকের জন্য এটাই সব, আপনার মনোযোগের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। আমরা হাবর ব্যবহারকারীদের জিজ্ঞাসা করতে চাই যে তারা স্টক মার্কেট সম্পর্কিত কোন বিষয়ে পড়তে আগ্রহী হবে। আবেদন এবং প্রশ্ন মন্তব্য গ্রহণ করা হয়!
পুনশ্চ. আপনি যদি একটি টাইপো বা ভুল লক্ষ্য করেন - একটি ব্যক্তিগত বার্তা লিখুন, এবং আমরা অবিলম্বে সবকিছু সংশোধন করব।