एल्गोरिथम व्यापार - रणनीति - साथ - matlab - उदाहरण

एल्गोरिथम ट्रेडिंग अवधारणाओं और उदाहरणों की मूल बातें। एक एल्गोरिथ्म एक कार्य या प्रक्रिया को पूरा करने के उद्देश्य से स्पष्ट रूप से परिभाषित निर्देशों का एक विशिष्ट सेट है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग स्वचालित व्यापार, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग, या बस एल्गो-ट्रेडिंग कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग करने की प्रक्रिया है एक व्यापार को रखने के लिए निर्देशों का एक निर्धारित सेट का पालन करें ताकि एक मानव व्यापारी के लिए असंभव गति और आवृत्ति पर लाभ उत्पन्न हो सके। परिभाषित किए गए नियम समय, मूल्य, मात्रा या किसी भी गणितीय मॉडल पर आधारित हैं इसके अलावा लाभ के अवसरों के अलावा व्यापारी, एल्गो-ट्रेडिंग बाज़ार को अधिक तरल बनाता है और व्यापारिक गतिविधियों पर भावनात्मक मानव प्रभावों को छोड़कर व्यापार को और अधिक व्यवस्थित बनाता है। मान लीजिए एक व्यापारी इन सरल व्यापार मानदंडों का पालन करता है। एक स्टॉक के 50 शेयर खरीदें, जब इसकी 50-दिवसीय चलती औसत 200 - दिन बढ़ते औसत। जब स्टॉक की 50-दिन की चलती औसत 200-दिवसीय चलती औसत से नीचे आती है तो शेयर के शेयर। दो सामान्य निर्देशों के इस सेट का उपयोग करते हुए, यह आसान है यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो स्वचालित रूप से शेयर की कीमत और चलती औसत संकेतकों की निगरानी करेगा और निर्धारित शर्तों की पूर्ति के दौरान खरीद और बेचने के आदेश को रखेगा। व्यापारिक को अब लाइव कीमतों और आलेखों के लिए घड़ी रखने की ज़रूरत नहीं है, या मैन्युअल रूप से ऑर्डर करना एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम स्वचालित रूप से व्यापारिक अवसर की पहचान करके, उनके लिए यह करता है, चलती औसत पर और अधिक जानने के लिए, सरल मूविंग एवेरेस करें करें रुझान बनाएं। अल्गो-ट्रेडिंग निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है। सर्वोत्तम संभव कीमतों पर निष्पादित किए गए ट्रेडों। त्वरित और सटीक ट्रेड ऑर्डर प्लेसमेंट जिससे वांछित स्तरों पर निष्पादन की उच्च संभावनाएं होती हैं। महत्वपूर्ण मूल्य परिवर्तनों से बचने के लिए ट्रेड्स सही और तुरन्त समय बीत चुका है। लेनदेन की लागत कम हो रही है, नीचे के कार्यान्वयन की कमी का उदाहरण देखें। कई बाजार परिस्थितियों पर समयावधि स्वचालित जांच। मैन्युअल त्रुटियों के जोखिम को कम करने में ट्रेडों। उपलब्ध ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा के आधार पर एल्गोरिथ्म का सामना करें। प्रेरित संभावना भावनात्मक और मनोवैज्ञानिक कारकों पर आधारित मानव व्यापारियों की गलतियों की वजह से। वर्तमान दिन अल्गो-ट्रेडिंग का सबसे बड़ा हिस्सा उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग एचएफटी है, जो कई बाजारों में बहुत तेजी से गति और कई निर्णय मानदंडों में बड़ी संख्या में ऑर्डर करने के लिए पूंजीकरण करने का प्रयास करता है, पूर्व-क्रमादेशित निर्देशों के आधार पर उच्च आवृत्ति व्यापार के बारे में अधिक जानने के लिए, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग एचएफटी फर्मों की रणनीतियों और गोपनीयता देखें। व्यापार-व्यापार का कई तरह के व्यापार और निवेश गतिविधियों में उपयोग किया जाता है, जिनमें लंबे समय तक निवेश करने वाले या साइड फ़र्म्स पेंशन खरीदने फंड, म्यूचुअल फंड, बीमा कंपनियों जो बड़ी मात्रा में शेयरों में खरीदते हैं लेकिन असतत, बड़े मात्रा में निवेश के साथ शेयरों की कीमतों को प्रभावित नहीं करना चाहते हैं। लघु अवधि के व्यापारियों और साइड प्रतिभागियों को बेचने वाले बाजार निर्माताओं सट्टेबाजों और इसके अलावा स्वचालित व्यापार निष्पादन से मध्यस्थ लाभ, बाजार में विक्रेताओं के लिए पर्याप्त तरलता पैदा करने में अल्गो-ट्रेडिंग एड्स डायरेज हेज फंड इत्यादि अपने व्यापार नियमों को प्रभावी करने के लिए और अधिक कुशल बनाने के लिए प्रोग्राम को स्वचालित रूप से दोहराते हैं। एल्गोरिथम व्यापार एक मानव व्यापारी के अंतर्ज्ञान या वृत्ति के आधार पर तरीकों की तुलना में सक्रिय व्यापार के लिए एक अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ। एल्गोरिथम व्यापार के लिए एक पहचान योग्य अवसर की आवश्यकता होती है जो बेहतर कमाई या लागत में कमी के मामले में लाभदायक होती है। एलजी-ट्रेडिंग में इस्तेमाल की जाने वाली सामान्य व्यापारिक रणनीतियों निम्नलिखित हैं। सबसे आम एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों औसत चैनल ब्रेकआउट कीमत स्तर आंदोलनों और संबंधित तकनीकी संकेतक एल्गोरिथम व्यापार के माध्यम से कार्यान्वित करने के लिए सबसे आसान और आसान रणनीतियां हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई भविष्यवाणियां या मूल्य पूर्वानुमान बनाने की ज़रूरत नहीं है व्यापार वांछनीय प्रवृत्तियों की घटनाओं के आधार पर शुरू किए जाते हैं जो कि एल्गोरिदम के माध्यम से कार्यान्वित करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण की जटिलता सीस 50 और 200 दिन की चलती औसत का उपर्युक्त उदाहरण रणनीति के चलते एक लोकप्रिय प्रवृत्ति है। प्रवृत्ति व्यापार रणनीतियों के बारे में अधिक जानने के लिए, रुझानों पर कैपिटलिंग के लिए सरल रणनीतियां देखें। एक बाजार में कम कीमत पर दोहरी सूचीबद्ध शेयर खरीदना और साथ ही इसे किसी अन्य बाजार में उच्च मूल्य जोखिम मुक्त मुनाफ़ा या मध्यस्थता के रूप में मूल्य विभेद प्रदान करता है एक ही आपरेशन को शेयर बनाम वायदा उपकरणों के लिए दोहराया जा सकता है, क्योंकि कीमत भिन्नता समय-समय पर मौजूद होती है, ऐसे मूल्य विभेदों की पहचान करने और आदेशों को रखने के लिए एल्गोरिथ्म लागू करना कुशल तरीके से लाभदायक अवसरों की अनुमति देता है। इंडेक्स फंडों ने अपने संबंधित बेंचमार्क इंडेक्स के अनुरूप अपनी होल्डिंग लाने के लिए पुनर्व्यवस्था की अवधि निर्धारित की है। यह एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर पैदा करता है, जो अपेक्षित ट्रेडों पर भरोसा करता है जो संख्या के आधार पर 20-80 आधार अंक लाभ प्रदान करता है इंडेक्स फंड में स्टॉक का, इंडेक्स फंड से पहले ऐसे ट्रेडों को पुनर्गठन करना समय पर निष्पादन और सर्वोत्तम मूल्यों के लिए एल्गोरिथम व्यापार प्रणालियों के माध्यम से आरंभ किया जाता है। डेल्टा-तटस्थ व्यापारिक रणनीति की तरह साबित गणितीय मॉडल, जो विकल्पों के संयोजन और उसके अंतर्निहित सुरक्षा पर व्यापार की अनुमति देता है, जहां ट्रेडों को सकारात्मक और नकारात्मक डेल्टा ऑफसेट के लिए रखा जाता है पोर्टफोलियो डेल्टा को शून्य पर रखा जाता है। मीन प्रत्यावर्तन रणनीति इस विचार पर आधारित है कि किसी परिसंपत्ति की उच्च और निम्न कीमतें एक अस्थायी घटना हैं जो उनके माध्य मूल्य को समय-समय पर पहचानने और परिभाषित करती हैं और मूल्य सीमा को परिभाषित करती हैं और उस पर आधारित एल्गोरिदम को कार्यान्वित करती हैं अपनी परिभाषित रेंज में और परिसंपत्ति को तोड़ने के समय स्वचालित रूप से ट्रेड किए जाने वाले ट्रेडों। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य रणनीति एक बड़े आदेश को तोड़ देती है और स्टॉक विशिष्ट ऐतिहासिक मात्रा प्रोफाइल का उपयोग करके बाजार को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य VWAP के करीब ऑर्डर करें, जिससे औसत मूल्य पर लाभ होता है। समय हम उज्ज्वल औसत मूल्य रणनीति एक बड़े आदेश को तोड़ देती है और शुरुआत और समाप्ति समय के बीच समान रूप से विभाजित समय स्लॉट का उपयोग करके मार्केट को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। उद्देश्य प्रारंभ और समाप्ति समय के बीच औसत मूल्य के करीब ऑर्डर करना है जिससे बाजार के प्रभाव को कम किया जा सके। जब तक व्यापार आदेश पूरी तरह से भरा नहीं जाता है, तब तक यह एल्गोरिथम परिभाषित भागीदारी अनुपात के अनुसार आंशिक आदेश जारी करता है और बाजारों में कारोबार की मात्रा के हिसाब से संबंधित कदम रणनीति बाजार के उपयोगकर्ता परिभाषित प्रतिशत पर आदेश भेजती है शेयरों की कीमत बढ़ जाती है या घट जाती है या जब शेयर की कीमत उपयोगकर्ता-परिभाषित स्तर तक पहुंचती है। कार्यान्वयन की कमी रणनीति का उद्देश्य वास्तविक समय के बाजार को बंद करके एक आदेश के निष्पादन लागत को कम करना है, जिससे ऑर्डर की लागत पर बचत होती है और लाभ होता है विलंबित निष्पादन के अवसर लागत से रणनीति शेयर की कीमत में वृद्धि के दौरान लक्षित भागीदारी की दर में वृद्धि होगी अनुकूल मूल्य और इसे कम करते हैं जब शेयर की कीमत में प्रतिकूल गिरावट होती है। एल्गोरिदम के कुछ विशेष वर्ग हैं जो दूसरी तरफ की घटनाओं की पहचान करने का प्रयास करते हैं ये सूँघने वाले एल्गोरिदम, उदाहरण के लिए, एक बेचने वाले बाजार निर्माता द्वारा उपयोग में अंतर्निहित खुफिया बड़े आदेश के खरीद पक्ष पर किसी भी एल्गोरिदम की मौजूदगी की पहचान एल्गोरिदम के माध्यम से इस तरह का पता लगाने से बाज़ार निर्माता बड़े आदेश के अवसरों की पहचान करने में मदद करेगा और उच्च मूल्य पर आदेश भरकर उसे लाभान्वित करने में मदद करेगा यह कभी-कभी उच्च तकनीक वाले सामने- उच्च आवृत्ति व्यापार और धोखाधड़ी के तरीकों पर अधिक जानकारी के लिए देखें, यदि आप ऑनलाइन स्टॉक खरीदते हैं, तो आप एचएफटी में शामिल होते हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए तकनीकी आवश्यकताएं। कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके एल्गोरिथ्म का क्रियान्वयन अंतिम भाग है, बैकटेस्टिंग के साथ जोड़ा गया चुनौती है पहचानी गई रणनीति को एक एकीकृत कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया में बदलना जो ऑर्डर देने के लिए एक ट्रेडिंग अकाउंट की पहुंच है प्रोग्रामिंग ज्ञान के लिए आवश्यक व्यापारिक रणनीति, किराए पर किए गए प्रोग्रामर या प्री-मेड ट्रेडिंग सॉफ्टवेयरवर्क कनेक्टिविटी और ऑर्डर देने के लिए ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म तक पहुंच। बाजार डेटा फ़ीड का उपयोग करने के लिए ऑर्डर करने के अवसरों के लिए एल्गोरिथ्म द्वारा मॉनिटर किया जाएगा। क्षमता और एक बार निर्मित प्रणाली का समर्थन करने के लिए आधारभूत संरचना, वास्तविक बाज़ारों पर लाइव होने से पहले। एल्गोरिथम में लागू किए गए नियमों की जटिलता के आधार पर, बैकटेस्टिंग के लिए उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा। यहां एक व्यापक उदाहरण है रॉयल डच शेल आरडीएस एम्स्टर्डम स्टॉक एक्सचेंज एईईक्स और लंदन में सूचीबद्ध है स्टॉक एक्सचेंज एलएसई ने मध्यस्थता के अवसरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण किया। यहां कुछ रोचक टिप्पणियां हैं। यूरो में एएक्स व्यापार, जबकि एलएसई स्टर्लिंग पाउंड में व्यापार करता है। एक घंटे के समय के अंतर के कारण, एईईक्स एलएसई की तुलना में एक घंटा पहले खोलता है, दोनों एक्सचेंजों अगले कुछ घंटों के लिए एक साथ व्यापार करें और फिर आखिरी घंटे के दौरान केवल एलईएस में ही कारोबार होता है क्योंकि एईएक्स बंद हो जाता है। इन दोनों बाजारों में सूचीबद्ध दो अलग-अलग मुद्राओं में रॉयल डच शेल स्टॉक पर आर्बिट्रेज ट्रेडिंग की संभावना है। एक कम्प्यूटर प्रोग्राम जो वर्तमान बाजार मूल्यों को पढ़ सकता है। मूल्य एलएसई और एईएक्स दोनों से फ़ीड। जीबीपी-यूरो विनिमय दर के लिए विदेशी मुद्रा दर फ़ीड योग्यता रखने की व्यवस्था जो सही एक्सचेंज के आदेश को रूट कर सकती है। ऐतिहासिक मूल्य फ़ीड पर बैक-टेस्टिंग क्षमता। कंप्यूटर प्रोग्राम को निम्नलिखित का पालन करना चाहिए। दोनों एक्सचेंजों से आरडीएस स्टॉक की आने वाली कीमत फ़ीड पढ़ें। उपलब्ध विदेशी मुद्रा दर का उपयोग करना एक मुद्रा की कीमत दूसरे में। यदि एक मुनाफे का मौका है तो ब्रोकरेज लागतों को छूट देने के लिए पर्याप्त मूल्य विसंगतियां मौजूद हैं, तो कम कीमत वाले एक्सचेंज पर खरीद ऑर्डर करें और उच्चतर मूल्य विनिमय पर ऑर्डर बेचिए। यदि वांछित के रूप में ऑर्डर निष्पादित की जाती हैं, मध्यस्थ लाभ का पालन किया जाएगा। सरल और आसान हालांकि, एल्गोरिथम व्यापार का अभ्यास करना आसान नहीं है और इसे निष्पादित करना याद रखें, अगर आप किसी एल्गो-ग एनरेटेड ट्रेड, इसलिए अन्य बाजार सहभागियों के परिणामस्वरूप, मिल्स में कीमतों में उतार-चढ़ाव हो सकता है- और यहां तक ​​कि माइक्रोसॉन्ड्स ऊपर के उदाहरण में, क्या होता है यदि आपके ख़रीदारी व्यापार को निष्पादित किया जाता है, लेकिन व्यापार को बेचते समय बेचने की कीमतें बदलती हैं जब आपके ऑर्डर के कारण बाजार में आप अपने मध्यस्थता की रणनीति को बेकार बनाकर एक खुली स्थिति में बैठेंगे। उदाहरण के लिए अतिरिक्त जोखिम और चुनौतियां हैं, सिस्टम विफलता जोखिम, नेटवर्क कनेक्टिविटी त्रुटियां, ट्रेड ऑर्डर और निष्पादन के बीच समय-सीमा, और, सबसे महत्वपूर्ण, अपूर्ण एल्गोरिदम एल्गोरिदम अधिक जटिल एल्गोरिथ्म, कार्रवाई करने से पहले अधिक कठोर backtesting की जरूरत होती है। एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन का क्वांटिटेटिव विश्लेषण एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और इसे गंभीरता से जांचना चाहिए ताकि कंप्यूटर द्वारा स्वचालन के लिए जाने के लिए एक विचार हो आसानी से पैसे कमाएं लेकिन एक को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सिस्टम पूरी तरह से परीक्षण किया गया है और आवश्यक सीमा निर्धारित की गई है विश्लेषणात्मक व्यापारियों को सीखने के कार्यक्रम पर विचार करना चाहिए मिंग और बिल्डिंग सिस्टम अपने आप में, सही तरीके से सही रणनीतियों को लागू करने के बारे में आश्वस्त होने के लिए अलगो-ट्रेडिंग का सख्ती से उपयोग और गहन परीक्षण लाभदायक अवसर बना सकते हैं। संयुक्त राज्य ब्यूरो ऑफ लेबर स्टेटस द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में रोजगार की रिक्तियों को मापने में मदद करने के लिए नियोक्ता से आंकड़ों को एकत्र करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका के उधार लेने वाले अधिकतम धनराशि उधार ले सकती है। द्वितीय लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत ऋण की सीमा को बनाया गया था। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि रखती है। 1 सांख्यिकीय किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का उपाय या तो अस्थिरता मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल से बाहर किसी भी नौकरी खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र अमेरिका के श्रम ब्यूरो। MATLAB परीक्षा के साथ एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ ples. The एल्गोरिथम व्यापार रणनीतियों को गैर-लाइनर मशीन सीखने की तकनीक को लागू करने की परंपरागत प्रतिमान आम तौर पर बड़े पैमाने पर डेटा स्नूपिंग पूर्वाग्रह ग्रस्त हैं दूसरी ओर, रैखिक तकनीक, प्रेरणा और गहराई से डोमेन ज्ञान से विवश, मूल्यवान साबित किया है यह प्रस्तुति एल्गोरिदमिक व्यापार के लिए दो अलग-अलग तरीकों में, एक उत्कृष्ट रैखिक तकनीक, कलमैन फ़िल्टर। उत्पाद फोकस। अपने देश का चयन करें। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों की पहचान कैसे करें। इस आलेख में मैं आपको ऐसे तरीकों से परिचित करना चाहता हूं जिसके द्वारा मैं खुद लाभदायक एल्गोरिथम व्यापार की पहचान करता हूं रणनीतियों आज हमारा लक्ष्य है कि इन पद्धतियों को कैसे खोजना, मूल्यांकन करना और चयन करना है, मैं समझाना चाहूंगा कि रणनीतियों की पहचान कैसे करना है, वैसे निजी पसंद के बारे में है क्योंकि यह रणनीति के प्रदर्शन के बारे में है, परीक्षण के लिए ऐतिहासिक डेटा के प्रकार और मात्रा का निर्धारण कैसे किया जाता है, कैसे एक व्यापारिक रणनीति को निपुणता से मूल्यांकन करना और आखिर में बैक की ओर कैसे आगे बढ़ना है प्रतिष्ठान चरण और रणनीति कार्यान्वयन। व्यापार के लिए अपनी खुद की व्यक्तिगत वरीयताओं को पहचानना। एक सफल व्यापारी बनने के लिए - या तो विवेकानुसार या एल्गोरिथम तौर पर - अपने आपसे कुछ ईमानदार सवाल पूछना आवश्यक है व्यापार आपको खतरनाक दर से पैसे कमाने की क्षमता प्रदान करता है, इसलिए आपको अपने चुने हुए रणनीति को समझने के लिए जितना भी जरूरी है, उतनी ही जानना जरूरी है। मैं कहूंगा कि व्यापार में सबसे महत्वपूर्ण विचार आपके व्यक्तित्व व्यापार के बारे में जागरूक है, और विशेष रूप से एल्गोरिथम व्यापार, एक महत्वपूर्ण डिग्री अनुशासन की आवश्यकता है, धैर्य और भावनात्मक अलगाव चूंकि आप एक एल्गोरिथ्म दे रहे हैं, आपके व्यापार का प्रदर्शन आपके लिए है, जब यह निष्पादित किया जा रहा है, तब रणनीति में हस्तक्षेप न करने का समाधान करना आवश्यक है यह विशेष रूप से विस्तारित ड्रॉडाउन की अवधि में बहुत मुश्किल हो सकता है लेकिन कई रणनीतियों एक बैकटेस्ट में अत्यधिक लाभदायक साबित किया गया है सरल हस्तक्षेप से बर्बाद हो सकता है समझें कि अगर आप वाई एल्गोरिथम व्यापार की दुनिया में प्रवेश करने के लिए आप भावनात्मक रूप से परीक्षण किया जाएगा और सफल होने के लिए, इन कठिनाइयों के माध्यम से काम करना जरूरी है। अगला विचार एक समय में है क्या आपके पास पूर्णकालिक नौकरी है क्या आप अंशकालिक काम करते हैं आप घर से काम करते हैं या हर दिन लंबे समय तक यात्रा करते हैं ये प्रश्न रणनीति की आवृत्ति को निर्धारित करने में आपकी मदद करेंगे, जो आपको उन सभी लोगों के लिए पूरा समय रोजगार में तलाशने में मदद करेंगे, अंतराल वायदा की रणनीति कम से कम तब तक उचित नहीं होगी जब तक कि यह पूरी तरह से स्वचालित नहीं हो समय की बाधा रणनीति की पद्धति को भी निर्देशित करेगी यदि आपकी रणनीति का कारोबार अक्सर होता है और ब्लूमबर्ग टर्मिनल जैसे महंगे समाचार फ़ीड पर निर्भर होता है तो आपको स्पष्ट रूप से कार्यालय में इस समय सफलतापूर्वक चलाने की आपकी क्षमता के बारे में यथार्थवादी होना चाहिए। बहुत समय, या अपनी रणनीति को स्वचालित करने के लिए कौशल, आप एक अधिक तकनीकी उच्च-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग एचएफटी रणनीति पर विचार करना चाह सकते हैं। मेरा विश्वास है कि इसे ले जाने के लिए आवश्यक है निरंतर लाभदायक पोर्टफोलियो बनाए रखने के लिए अपने व्यापारिक रणनीतियों में निरंतर शोध करना कुछ रडारियां हमेशा रडार के नीचे रहती हैं इसलिए व्यापार के लिए आवंटित समय का एक महत्वपूर्ण भाग चल रहे अनुसंधान से बाहर हो जाएगा, यह पूछें कि क्या आप ऐसा करने के लिए तैयार हैं, क्योंकि यह मजबूत लाभप्रदता या नुकसान की धीमा गिरावट के बीच का अंतर होना चाहिए। आप को भी अपने व्यापारिक पूंजी पर विचार करना होगा एक मात्रात्मक रणनीति के लिए आम तौर पर स्वीकृत आदर्श न्यूनतम राशि 50,000 अमरीकी डालर लगभग 35,000 यूके में हमारे लिए अगर मैं फिर से शुरू कर रहा था, तो मैं शुरू होगा एक बड़ी राशि के साथ, संभवतः करीब 100,000 अमरीकी डालर के करीब 70,000 यह इसलिए है क्योंकि लेन-देन की कीमतें मध्य से उच्च आवृत्ति रणनीतियों के लिए बेहद महंगा हो सकती हैं और ड्रॉडाउन के समय में उन्हें अवशोषित करने के लिए पर्याप्त पूंजी जरूरी है अगर आप कम से शुरुआत से विचार कर रहे हैं 10,000 अमरीकी डॉलर से भी आपको खुद को कम आवृत्ति रणनीतियों के लिए सीमित करना होगा, एक या दो में व्यापार करना होगा एसएसटीएस के रूप में लेनदेन की लागत तेजी से आपकी रिटर्न में तेजी से खाएगी इंटरएक्टिव ब्रोकर्स, जो प्रोग्रामिंग कौशल वाले लोगों के लिए सबसे दोस्ताना दलाल है, इसकी एपीआई के कारण खुदरा खाता 10,000 डॉलर का न्यूनतम है। प्रोग्रामिंग कौशल बनाने में एक महत्वपूर्ण कारक है स्वचालित एल्गोरिथम व्यापार रणनीति सी, जावा, सी, पायथन या आर जैसे प्रोग्रामिंग भाषा में ज्ञानी होने के नाते आपको अंत-टू-एंड डेटा संग्रहण, बैकटेस्ट इंजन और निष्पादन प्रणाली खुद बनाने में मदद मिलेगी। इसमें कई फायदे हैं, मुख्य जो व्यापार के बुनियादी ढांचे के सभी पहलुओं के बारे में पूरी तरह से अवगत होने की क्षमता है, यह आपको उच्च आवृत्ति रणनीतियों का पता लगाने की भी अनुमति देता है क्योंकि आप अपनी प्रौद्योगिकी स्टैक के पूर्ण नियंत्रण में होंगे, हालांकि इसका अर्थ यह है कि आप अपने स्वयं के सॉफ्टवेयर का परीक्षण कर सकते हैं और बग को समाप्त कर सकते हैं, इसका मतलब यह है कि आपके अल्गो व्यापारिक कैरियर के पहले भाग में कम से कम, रणनीतियों को लागू करने के लिए आधारभूत संरचना को कम करने में और समय व्यतीत किया गया है, आपको लगता है कि आप आराम से हैं एक्सेल या मैटल वी में ई ट्रेडिंग और अन्य घटकों के विकास को आउटसोर्स कर सकता हूं, लेकिन मैं यह विशेष रूप से उच्च आवृत्ति पर उन व्यापारों के लिए नहीं सुझाऊंगा। आपको अपने आप से यह पूछने की जरूरत है कि आप एल्गोरिदमिक व्यापार से क्या हासिल करना चाहते हैं क्या आप नियमित आय में रुचि रखते हैं, जिससे आप अपने व्यापार खाते से कमाई की उम्मीद करते हैं या, क्या आप लंबी अवधि के पूंजीगत लाभ में दिलचस्पी रखते हैं और बिना ढंढु के धन की आवश्यकता के बिना व्यापार का खर्च उठा सकते हैं आय निर्भरता आपकी रणनीति की आवृत्ति को निर्देशित करेगा अधिक नियमित आय निकासी को उच्च कम उतार-चढ़ाव के साथ आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीति उच्च शार्प अनुपात लंबी अवधि के व्यापारियों को अधिक तल्लीन व्यापार आवृत्ति बर्दाश्त कर सकते हैं। अंत में, थोड़े समय में अत्यंत अमीर बनने की धारणा से भ्रामक मत बनो, अलगो व्यापार किसी समृद्ध नहीं है- त्वरित योजना - यदि कुछ भी खराब हो सकता है- त्वरित योजना यह एल्गोरिथम व्यापार में सफल होने के लिए महत्वपूर्ण अनुशासन, शोध, परिश्रम और धैर्य लेता है I लगातार लाभप्रदता उत्पन्न करने के लिए महीनों तक नहीं ले सकते हैं। सोर्सिंग एल्गोरिथम ट्रेडिंग विचार। इसके विपरीत आम धारणा के बावजूद, यह वास्तव में सार्वजनिक डोमेन में लाभदायक व्यापारिक रणनीतियों का पता लगाने के लिए काफी आसान है। कभी भी व्यापारिक विचारों की तुलना में अधिक आसानी से उपलब्ध नहीं है आजकल शैक्षणिक वित्त पत्रिकाओं, प्री-प्रिंट सर्वर, व्यापार ब्लॉग, ट्रेडिंग फोरम, साप्ताहिक व्यापारिक पत्रिकाएं और विशेषज्ञ ग्रंथों के हजारों व्यापारिक रणनीतियों को उपलब्ध कराते हैं जिनके साथ आपके विचारों का आधार होता है। मात्रात्मक व्यापारिक शोधकर्ताओं के रूप में हमारा लक्ष्य एक रणनीति पाइपलाइन स्थापित करना है हमें चल रहे व्यापारिक विचारों की एक धारा प्रदान करते हैं आदर्श रूप से हम उन रणनीतियों को सोर्सिंग, मूल्यांकन और कार्यान्वयन करने के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण बनाना चाहते हैं जो पाइपलाइन के उद्देश्य से आते हैं, नए विचारों की लगातार मात्रा तैयार करने और हमें इसके लिए एक रूपरेखा प्रदान करना है इन विचारों को कम से कम भावनात्मक विचार के साथ खारिज कर दिया। हम बहुत कार होना चाहिए संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों को हमारे निर्णय लेने की पद्धति पर प्रभाव डालने के लिए ईमानदार नहीं होना यह एक सरलता के रूप में एक और परिसंपत्ति वर्ग के लिए किसी अन्य सोने और अन्य कीमती धातुओं की प्राथमिकता को ध्यान में रखेगा क्योंकि वे अधिक विदेशी माना जाता है हमारा लक्ष्य हमेशा लाभदायक होना चाहिए सकारात्मक उम्मीद के साथ रणनीतियों, परिसंपत्ति वर्ग की पसंद अन्य विचारों पर आधारित होनी चाहिए, जैसे कि व्यापारिक पूंजी बाधाएं, ब्रोकरेज शुल्क और लाभ उठाने की क्षमता। यदि आप पूरी तरह से एक व्यापारिक रणनीति की अवधारणा से अपरिचित हैं तो देखने के लिए पहले स्थान स्थापित है पाठ्यपुस्तक क्लासिक ग्रंथों की एक विस्तृत श्रृंखला सरल और अधिक सरल विचार प्रदान करती है, जिसके साथ मात्रात्मक व्यापार से खुद को परिचित किया जाता है यह एक चयन है जो मैं उन लोगों के लिए सुझाता हूं जो मात्रात्मक व्यापार के लिए नए हैं, जो धीरे-धीरे और अधिक परिष्कृत हो जाते हैं क्योंकि आप सूची के माध्यम से काम करते हैं। मात्रात्मक व्यापारिक पुस्तकों की लंबी सूची के लिए, कृपया क्वांटस्टार्ट पढ़ने की सूची देखें अधिक परिष्कृत रणनीतियों को खोजने के लिए xt स्थान व्यापारिक मंचों और व्यापारिक ब्लॉगों के साथ है तथापि, सावधानी बरतने के लिए कई व्यापारिक ब्लॉग तकनीकी विश्लेषण की अवधारणा पर भरोसा करते हैं तकनीकी विश्लेषण में संपत्ति की कीमतों में रुझानों या उत्क्रमण पैटर्न का निर्धारण करने के लिए मूल संकेतक और व्यवहार मनोविज्ञान का उपयोग करना शामिल है। समग्र व्यापारिक स्थान में बेहद लोकप्रिय होने के कारण, तकनीकी विश्लेषण को मात्रात्मक वित्त समुदाय में कुछ अप्रभावी माना जाता है कुछ लोगों ने सुझाव दिया है कि कुंडली पढ़ने या इसकी भविष्य कहनेवाली शक्ति के संदर्भ में चाय के पत्तों को पढ़ने से बेहतर कोई नहीं है। तकनीकी विश्लेषण के रूप में, हमारे निपटान में एक अधिक परिष्कृत गणितीय और सांख्यिकीय टूलबॉक्स के रूप में, हम आसानी से इस तरह की टीए आधारित रणनीतियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन कर सकते हैं और भावनात्मक विचारों या पूर्वसंभावनाओं पर निर्भर करते हुए डेटा-आधारित निर्णय ले सकते हैं। अच्छी तरह से सम्मानित एल्गोरिथम व्यापार ब्लॉगों की सूची और उम। एक बार जब आप सरल रणनीतियों के मूल्यांकन में कुछ अनुभव प्राप्त कर चुके हैं, तो अब समय के लिए और अधिक परिष्कृत अकादमिक प्रस्तावों को देखने का समय है कुछ शैक्षणिक पत्रिकाओं का उपयोग करना मुश्किल होगा, बिना उच्च सदस्यता या एक-ऑफ की लागत के बिना यदि आप एक सदस्य या पूर्व छात्र हैं विश्वविद्यालय, आपको इन वित्तीय जर्नलों में से कुछ तक पहुंच प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए अन्यथा, आप पूर्व-प्रिंट सर्वर को देख सकते हैं जो शैक्षणिक कागजात के देर से ड्राफ्ट के इंटरनेट रिपॉजिटरी हैं जो सहकर्मी की समीक्षा के दौर से गुजर रहे हैं क्योंकि हम केवल उन रणनीतियों में रुचि रखते हैं जो हम कर सकते हैं सफलतापूर्वक प्रतिरूप, बैकस्टेस्ट और लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए, एक सहकर्मी की समीक्षा हमें कम महत्व देती है। शैक्षणिक रणनीतियों के प्रमुख नकारात्मक पक्ष यह है कि वे अक्सर या तो पुराने हो सकते हैं, अस्पष्ट और महंगे ऐतिहासिक डेटा, अतरल संपत्ति परिसंपत्तियों में व्यापार की आवश्यकता होती है या फीस, फिसलने या फैलने में कारक नहीं है यह भी स्पष्ट नहीं किया जा सकता है कि क्या व्यापार की रणनीति बाजार के आदेश, सीमा आदेश या इसे रोकने में है या नहीं हानि इत्यादि। इस प्रकार रणनीति को अपने आप को सर्वश्रेष्ठ रूप से दोहराने के लिए जरूरी है जैसा कि आप सबसे अच्छा कर सकते हैं, इसे बैकस्टेक्ट कर सकते हैं और यथार्थवादी लेनदेन लागतों में जोड़ सकते हैं जिसमें परिसंपत्ति वर्ग के कई पहलुओं को शामिल किया गया है जो आप व्यापार करना चाहते हैं। यहां अधिक लोकप्रिय प्री की सूची है - प्रिंट सर्वर और वित्तीय पत्रिकाएं जिन्हें आप विचारों से स्रोत बना सकते हैं। अपनी मात्रात्मक रणनीति बनाने के बारे में यह आमतौर पर निम्न श्रेणियों में एक या अधिक श्रेणियों में विशेषज्ञता के लिए सीमित नहीं है। बाज़ार सूक्ष्म संरचना - विशेष रूप से उच्च आवृत्ति रणनीतियों के लिए, एक बाजार में माइक्रोस्ट्रक्चर का इस्तेमाल करना यानी मुनाफ़ा बनाने के क्रम में ऑर्डर बुक गतिशीलता को समझना विभिन्न बाजारों में विभिन्न तकनीकी सीमाएं, नियम, बाजार सहभागियों और बाधाएं होंगी जो सभी विशिष्ट रणनीतियों के माध्यम से शोषण के लिए खुली हैं यह एक बहुत परिष्कृत क्षेत्र है और खुदरा व्यवसायी इस स्थान पर प्रतियोगी होना कठिन लगता है, विशेष रूप से प्रतिस्पर्धा में बड़े, डब्लू मजबूत तकनीकी क्षमताओं के साथ पूंजीकृत मात्रात्मक बचाव फंड। फंड संरचना - पेंशन फंड, निजी निवेश साझेदारी, बचाव निधि, कमोडिटी ट्रेडिंग सलाहकारों और म्यूचुअल फंड जैसे पूलिंग निवेश फंड, भारी विनियमन और उनके बड़े पूंजीगत भंडार के द्वारा विवश हैं, इस प्रकार कुछ सुसंगत व्यवहार उदाहरण के लिए, बड़ी धनराशि उनके आकार की वजह से क्षमता की कमी के अधीन हैं, इस प्रकार अगर उन्हें तेजी से बिकने की जरूरत होती है, तो उन्हें सिक्योरिटीज की मात्रा बेचने की आवश्यकता होती है, इसलिए बाजार को परिष्कृत करने से बचने के लिए उन्हें इसे मारना होगा। एल्गोरिदम इस का लाभ उठा सकते हैं, और अन्य विशेषताओं, एक सामान्य प्रक्रिया में जिसे फंड संरचना मध्यस्थता के रूप में जाना जाता है। माचिन सीखना कृत्रिम बुद्धि - मशीन सीखना एल्गोरिदम हाल के वर्षों में वित्तीय बाज़ारों में अधिक प्रचलित हो गए हैं जैसे कि नैवे-बायिस, एट अल गैर - रैखिक समारोह matchers तंत्रिका नेटवर्क और अनुकूलन routines आनुवंशिक एल्गोरिथ एमएस का उपयोग परिसंपत्ति पथ की भविष्यवाणी या ट्रेडिंग रणनीतियों का अनुकूलन करने के लिए किया गया है। यदि आपके पास इस क्षेत्र की पृष्ठभूमि है तो आपको कुछ अंतर्दृष्टि हो सकती हैं कि कुछ निश्चित बाजारों पर एल्गोरिदम कैसे लागू हो सकते हैं। ज़ाहिर है, हम कस्टम रणनीतियों के बारे में एक बाद के लेख में विस्तार से चर्चा करेंगे। एक साप्ताहिक, या यहां तक ​​कि दैनिक आधार पर, इन स्रोतों पर नज़र रखने के लिए आप विभिन्न स्रोतों के स्रोतों की एक सुसंगत सूची प्राप्त करने के लिए खुद को स्थापित कर रहे हैं अगले कदम यह निर्धारित करना है कि इन रणनीतियों के एक बड़े उपसमूह को अस्वीकार करने के लिए, अपना समय बर्बाद करना और रणनीतियों पर बेकार संसाधनों को कम करने के लिए जो लाभहीन होने की संभावना है। ट्रेडिंग रणनीति का मूल्यांकन करना। सबसे पहले, और यकीनन सबसे स्पष्ट विचार यह है कि क्या आप वास्तव में रणनीति को समझें क्या आप रणनीति को संक्षेप में समझा सकते हैं या इसके लिए चेतावनियां और अंतहीन पैरामीटर सूची की आवश्यकता होती है इसके अलावा, रणनीति वास्तविकता में एक अच्छा, ठोस आधार है उदाहरण के लिए, क्या आप कुछ व्यवहारिक तर्क या निधि संरचना की बाधा को इंगित कर सकते हैं जो आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले पैटर्न के कारण हो सकता है क्या यह बाध्यता एक शासन परिवर्तन, जैसे नाटकीय नियामक वातावरण व्यवधान क्या रणनीति जटिल सांख्यिकीय या गणितीय नियमों पर भरोसा करती है क्या यह किसी भी वित्तीय समय श्रृंखला पर लागू होती है या वह संपत्ति वर्ग के लिए विशिष्ट होती है जिस पर लाभदायक होने का दावा किया जाता है, आपको नये व्यापारिक तरीकों का मूल्यांकन करते समय निरंतर इन कारकों के बारे में सोचना चाहिए अन्यथा आप एक महत्वपूर्ण राशि को बर्खास्त करने के लिए बेकार और अनुकूलन रणनीति को अनुकूलित करने का प्रयास कर सकते हैं। एक बार जब आप यह निर्धारित करते हैं कि आप रणनीति के बुनियादी सिद्धांतों को समझते हैं, जिसे आपको तय करने की आवश्यकता है कि यह आपके उपरोक्त व्यक्तित्व प्रोफाइल के साथ फिट बैठता है यह इस तरह के रूप में अस्पष्ट विचार नहीं है लगता है रणनीतियों उनके प्रदर्शन विशेषताओं में काफी हद तक अलग-अलग होंगे वाई प्रकार जो ड्रॉडाउन की अधिक महत्वपूर्ण अवधि को संभाल सकते हैं, या बड़े रिटर्न के लिए अधिक जोखिम स्वीकार करने के लिए तैयार हैं, इस तथ्य के बावजूद कि हम, क्वांटस के रूप में संभव के रूप में ज्यादा संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों का प्रयास करते हैं और समाप्त करते हैं और एक रणनीति का निष्कासनपूर्वक मूल्यांकन करने में सक्षम होना चाहिए हमेशा इस प्रकार रेंगते रहेंगे इस प्रकार हमें एक सुसंगत, अनैतिक साधनों की ज़रूरत है जिससे रणनीतियों के प्रदर्शन का आकलन किया जा सके। यहां मापदंडों की सूची दी गई है जो मैं एक संभावित नई रणनीति का न्याय करता हूं.व्यवस्थापन - क्या रणनीति की गति आधारित है, मतलब-वापस आना, बाजार-तटस्थ , दिशात्मक क्या रणनीति परिष्कृत या जटिल सांख्यिकीय या मशीन सीखने की तकनीकों पर भरोसा करती है जो समझने में कठिनाई होती है और समझने के लिए पीएचडी की आवश्यकता होती है क्या इन तकनीकों में महत्वपूर्ण मापदंडों की शुरुआत होती है, जो अनुकूलन पूर्वाग्रह का कारण बन सकता है क्या रणनीति का सामना करने की संभावना है एक शासन परिवर्तन अर्थात् वित्तीय बाजारों के संभावित नए विनियमन। शार्प अनुपात - शार्प अनुपात उत्थानिक रूप से इनाम जोखिम को दर्शाता है रणनीति का अनुपात यह प्रमाणित करता है कि इक्विटी वक्र द्वारा सहनशीलता के स्तर के लिए आप कितना लाभ प्राप्त कर सकते हैं, स्वाभाविक रूप से, हमें अवधि और आवृत्ति का निर्धारण करना होगा कि ये रिटर्न और अस्थिरता अर्थात मानक विचलन को मापा जाता है एक उच्च आवृत्ति रणनीति को अधिक से अधिक आवश्यकता होगी मानक विचलन के नमूनाकरण दर, लेकिन उदाहरण के लिए माप की एक छोटी समग्र अवधि। उदाहरण के लिए - क्या रणनीति को लाभदायक होने के लिए महत्वपूर्ण लाभ उठाने की आवश्यकता होती है क्या रणनीति को लीवरेज डेरिवेटिव कॉन्ट्रैक्ट्स का उपयोग वायदा, विकल्प, स्वैप्स बनाने के लिए आवश्यक होता है एक रिटर्न ये लीवरेज कॉन्ट्रैक्ट्स में भारी अस्थिरता हो सकती है और इस प्रकार आसानी से मार्जिन कॉल हो सकती है क्या आपके पास व्यापारिक पूंजी और इस तरह की अस्थिरता के लिए स्वभाव है। आवृत्ति - रणनीति की आवृत्ति आपकी तकनीक स्टैक से जुड़ा है और इस प्रकार तकनीकी विशेषज्ञता, शार्प अनुपात और लेनदेन लागत का समग्र स्तर अन्य सभी मुद्दों पर विचार किया जाता है, उच्च आवृत्ति रणनीतियों को अधिक पूंजी की आवश्यकता होती है, और अधिक परिष्कृत और कार्यान्वयन करना कठिन है, लेकिन अपने बैकटेस्टिंग इंजन को संभालने से परिष्कृत और बग मुक्त है, वे अक्सर उच्च शार्प अनुपात में होंगे। वोल्टालिटी - अस्थिरता रणनीति के जोखिम के लिए दृढ़ता से संबंधित है शार्प अनुपात अंतर्निहित परिसंपत्ति वर्गों की इस उच्च उतार-चढ़ाव को दर्शाता है, यदि unhedged, अक्सर इक्विटी वक्र में उच्च अस्थिरता की ओर जाता है और इस प्रकार छोटे शार्प अनुपात मैं निश्चित रूप से यह मानता हूं कि सकारात्मक अस्थिरता लगभग नकारात्मक अस्थिरता के बराबर है कुछ रणनीतियों में अधिक नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है अस्थिरता आपको इन गुणों के बारे में पता होना चाहिए। हानि, औसत लाभ हानि - रणनीतियों को उनकी जीत के नुकसान और औसत लाभ हानि विशेषताओं में भिन्नता होगी एक बहुत ही लाभदायक रणनीति हो सकती है, भले ही ट्रेडों को खोने की संख्या जीतने वाले ट्रेडों की संख्या से अधिक हो गतिशील रणनीतियों के लिए यह पैटर्न होता है क्योंकि वे पी बड़ी संख्या में बड़ी हिट पर निर्भर होते हैं लाभप्रद अर्थ-प्रतिवर्तन रणनीतियों के लिए प्रोफाइल का विरोध किया जाता है, जहां अधिक ट्रेड विजेता होते हैं, लेकिन खोने वाले ट्रेडों में काफी गंभीर हो सकता है। अधिकतम ड्रॉडाउन - अधिकतम ड्रॉडाउन इक्विटी वक्र पर सबसे बड़ा चोटी-से-कुटी प्रतिशत गिरावट है रणनीति गतिशील रणनीतियों को बहुत बढ़े हुए ड्रॉडाउन की अवधि से पीड़ित होने के कारण अच्छी तरह से जाना जाता है क्योंकि कई वृद्धिशील खोने वाले ट्रेडों की वजह से कई व्यापारियों ने विस्तारित ड्रॉडाउन की अवधि में हार मान ली है, भले ही ऐतिहासिक परीक्षण ने सुझाव दिया है कि यह रणनीति के लिए सामान्य रूप से व्यवसाय है, आपको आवश्यकता होगी यह निर्धारित करने के लिए कि क्या गिरावट का प्रतिशत और अपनी रणनीति का व्यापार समाप्त करने से पहले आप कौन-से समय अवधि स्वीकार कर सकते हैं यह एक बहुत ही व्यक्तिगत निर्णय है और इस प्रकार सावधानी से विचार किया जाना चाहिए। क्षमता तरलता - खुदरा स्तर पर, जब तक कि आप एक अत्यधिक इलिक्विड साधन एक छोटे-कैप के शेयर की तरह, आपको रणनीतियों की क्षमता के साथ अपने आप को बहुत ज्यादा चिंता नहीं करना पड़ेगा क्षमता क्षमता के स्केलेबिलिटी को निर्धारित करती है आगे बढ़ने वाली पूंजी कई बड़ी बचाव निधियों में महत्वपूर्ण क्षमता समस्याएं होती हैं क्योंकि उनकी रणनीतियों की पूंजी आवंटन में वृद्धि होती है। पैरामीटर - विशेष रूप से मशीन शिक्षण समुदाय में पाए जाने वाले कुछ रणनीतियों के लिए मापदंडों की एक बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है प्रत्येक अतिरिक्त पैरामीटर की आवश्यकता होती है, ऑप्टिमाइज़ेशन पूर्वाग्रह के लिए अधिक संवेदनशील जो कि वक्र-फिटिंग के रूप में भी जाना जाता है आपको यथासंभव कुछ मापदंडों के साथ रणनीतियों का प्रयास करना और लक्षित करना चाहिए या सुनिश्चित कर लें कि आपके पास पर्याप्त मात्रा में डेटा हैं जिनके साथ आपकी रणनीतियों का परीक्षण किया जा सकता है। बेंचमार्क - लगभग सभी रणनीतियों जब तक कि पूर्ण रिटर्न कुछ प्रदर्शन बेंचमार्क से मापा जाता है बेंचमार्क आमतौर पर एक ऐसा सूचकांक होता है जो अंतर्निहित परिसंपत्ति वर्ग के एक बड़े नमूने को दर्शाता है जो रणनीति में ट्रेड करती है यदि रणनीति बड़े-बड़े अमेरिकी इक्विटी में ट्रेड करता है, तो एस P500 आपकी रणनीति को मापने के लिए एक प्राकृतिक बेंचमार्क होगा इसके विरुद्ध आप अल्फा और बीटा की शर्तों को सुनेंगे, जो इसके रणनीतियों पर लागू होंगे प्रकार हम इन गुणों के बाद के लेखों में गहराई में चर्चा करेंगे.इस बात के बावजूद हमने रणनीति के वास्तविक रिटर्न पर चर्चा नहीं की है यह अलगाव में क्यों है, रिटर्न वास्तव में हमें प्रदान की जाने वाली रणनीति की प्रभावशीलता के रूप में सीमित जानकारी प्रदान करते हैं। लीवरेज, अस्थिरता, बेंचमार्क या पूंजी अपेक्षाओं में अंतर्दृष्टि इसलिए रणनीतियों को उनके रिटर्न पर शायद ही कभी न्यायसंगत किया जाता है। वापसी पर विचार करने से पहले रणनीति के जोखिम विशेषताओं पर हमेशा विचार करें। इस चरण में आपकी पाइपलाइन से मिली अनेक रणनीतियों को अस्वीकार कर दिया जाएगा। हाथ, क्योंकि वे अपनी पूंजी आवश्यकताओं, लाभ उठाने की बाधाओं, अधिकतम ड्रॉडाउन सहिष्णुता या अस्थिरता की प्राथमिकताओं को पूरा नहीं करते हैं, अब जो रणनीतियां रहती हैं, उन्हें अब बैकटेस्टिंग के लिए माना जा सकता है, हालांकि, संभव है इससे पहले, एक अंतिम अस्वीकृति मानदंड पर विचार करना आवश्यक है - इन रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा। ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करना। अब, तकनीकी आर की चौड़ाई ऐतिहासिक डेटा संग्रहण के लिए परिसंपत्ति वर्गों में समानता पर्याप्त है प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए, दोनों खरीद-साइड फंड और विक्रय-साइड निवेश बैंक अपने तकनीकी बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करते हैं। इसके महत्व पर विचार करना अनिवार्य है विशेष रूप से, हम समयबद्धता में रुचि रखते हैं, सटीकता और भंडारण आवश्यकताओं मैं अब ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करने की मूल बातें और इसे कैसे स्टोर करना सीखूँगा, दुर्भाग्य से यह एक बहुत गहरी और तकनीकी विषय है, इसलिए मैं इस लेख में सब कुछ नहीं कह पा रहा हूं हालांकि, मैं बहुत अधिक लिख रहा हूं भविष्य में इस बारे में वित्तीय उद्योग में मेरे पूर्व उद्योग अनुभव मुख्य रूप से वित्तीय डेटा अधिग्रहण, भंडारण और पहुंच से संबंधित था। पिछले अनुभाग में हमने एक रणनीति पाइपलाइन की स्थापना की थी जिससे हमें अपनी व्यक्तिगत अस्वीकृति के आधार पर कुछ रणनीतियों को अस्वीकार कर दिया गया था। मापदंड इस अनुभाग में हम ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करने के लिए हमारी अपनी वरीयताओं के आधार पर अधिक रणनीतियां फ़िल्टर करेंगे मुख्य विचार ई विशेष रूप से खुदरा व्यवसायी स्तर पर डेटा की लागत, भंडारण की आवश्यकताएं और आपके तकनीकी विशेषज्ञता के स्तर पर हमें विभिन्न प्रकार के उपलब्ध डेटा और अलग-अलग विचारों पर चर्चा करने की आवश्यकता होती है, जो प्रत्येक प्रकार के डेटा पर हमें लगाए जाएंगे। उपलब्ध आंकड़ों के प्रकार और प्रमुख मुद्दों पर चर्चा करना जिनके बारे में हमें सोचने की आवश्यकता होगी। मौलिक डेटा - इसमें ब्याज दरों, मुद्रास्फीति के आंकड़े, कॉर्पोरेट क्रियाओं के लाभांश, स्टॉक विभाजन, एसईसी फाइलिंग, कॉर्पोरेट अकाउंट्स, कमाई जैसे व्यापक आर्थिक रुझानों के बारे में डेटा शामिल है आंकड़ों, फसल की रिपोर्ट, मौसम संबंधी डेटा आदि। इस डेटा का उपयोग मौलिक आधार पर मूल्य कम्पनियों या अन्य परिसंपत्तियों के लिए किया जाता है, यानी उम्मीद भविष्य के नकदी प्रवाह के कुछ माध्यमों के माध्यम से इसमें स्टॉक की कीमत श्रृंखला शामिल नहीं है कुछ मूलभूत आंकड़े सरकारी वेबसाइटों से स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं अन्य दीर्घकालिक ऐतिहासिक मौलिक डेटा बेहद महंगा हो सकता है भंडारण आवश्यकताओं को अक्सर विशेष रूप से बड़े नहीं होते हैं, जब तक कि हजारों सहयोगी न्यूज़ डेटा अक्सर प्रकृति में गुणात्मक होते हैं इसमें लेख, ब्लॉग पोस्ट, माइक्रोब्लॉग पोस्ट ट्वीट्स और संपादकीय मशीन सीखने की तकनीकों जैसे क्लासिफ़ाइफ़रों को अक्सर भावनाओं की व्याख्या करने के लिए उपयोग किया जाता है यह डेटा अक्सर अक्सर स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होता है या सस्ते, मीडिया आउटलेट्स के माध्यम से सदस्यता के लिए, नए नोएसक्यूएल दस्तावेज़ भंडारण डाटाबेस इस प्रकार के असंरचित, गुणात्मक डाटा को स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं.एसेट मूल्य डेटा - यह परिमाण का पारंपरिक डेटा डोमेन है इसमें संपत्ति की कीमतों की समय श्रृंखला शामिल है इक्विटीज स्टॉक, फिक्स्ड आय वाले उत्पादों के बॉन्ड, कमोडिटीज और विदेशी मुद्रा की कीमतें इस वर्ग के भीतर बैठ जाती हैं दैनिक ऐतिहासिक डेटा अक्सर साधारण परिसंपत्ति वर्गों के लिए सरलता प्राप्त होता है, जैसे कि इक्विटीज हालांकि, एक बार सटीकता और सफाई शामिल होती है और सांख्यिकीय पूर्वाग्रहों को हटा दिया जाता है, डेटा महंगा हो सकता है इसके अतिरिक्त, समय श्रृंखला के डेटा में अक्सर महत्वपूर्ण भंडारण आवश्यकताओं को प्राप्त होता है, खासकर जब इंट्रैडेय डेटा सृजित होता है डी। वित्तीय उपकरण - इक्विटी, बांड, वायदा और अधिक विदेशी व्युत्पन्न विकल्पों में बहुत भिन्न विशेषताएं हैं और मानदंड हैं, इसलिए कोई भी आकार सभी डेटाबेस संरचना को फिट नहीं कर सकता है, जो उन्हें समायोजित कर सकते हैं महत्वपूर्ण संरचना को डेटाबेस संरचनाओं के डिजाइन और कार्यान्वयन के लिए दिया जाना चाहिए विभिन्न वित्तीय साधनों हम भविष्य की वस्तुओं में एक प्रतिभूति मास्टर डेटाबेस बनाने के लिए समय पर स्थिति पर चर्चा करेंगे। फ्रीक्वेंसी - डेटा की उच्च आवृत्ति, अधिक लागत और भंडारण आवश्यकताओं कम आवृत्ति रणनीतियों के लिए, दैनिक डेटा अक्सर होता है पर्याप्त उच्च आवृत्ति रणनीतियों के लिए, यह टिकट-स्तर डेटा प्राप्त करना आवश्यक हो सकता है और यहां तक ​​कि विशेष ट्रेडिंग एक्सचेंज ऑर्डर बुक डेटा की ऐतिहासिक प्रतियां इस प्रकार के डेटा के लिए स्टोरेज इंजिन कार्यान्वित करना बहुत ही तकनीकी रूप से गहन और मजबूत प्रोग्रामिंग तकनीकी वाले पृष्ठभूमि। बेंचमार्क - ऊपर वर्णित रणनीतियों को अक्सर बेंक की तुलना में किया जाएगा एचमार्क यह आम तौर पर एक अतिरिक्त वित्तीय समय श्रृंखला के रूप में खुद को प्रकट करता है इक्विटी के लिए, यह अक्सर एक राष्ट्रीय स्टॉक बेंचमार्क है, जैसे कि एस P500 इंडेक्स अमेरिका या एफटीएस 100 यूके एक निश्चित आय फंड के लिए, यह बांड की एक टोकरी या फिक्स्ड आय उत्पाद जोखिम-मुक्त दर अर्थात् उपयुक्त ब्याज दर भी एक और व्यापक रूप से स्वीकृत बेंचमार्क है सभी परिसंपत्ति वर्ग श्रेणियों में एक इष्ट बेंचमार्क है, इसलिए यदि आप बाह्य रूप से अपनी रणनीति में रुचि हासिल करना चाहते हैं, तो यह आपकी विशेष रणनीति के आधार पर शोध करना आवश्यक होगा।.टेक्नोलॉजी - एक वित्तीय डेटा संग्रहण केंद्र के पीछे प्रौद्योगिकी ढेर जटिल है यह आलेख केवल उस भवन को शामिल करने के बारे में सतह को खरोंच कर सकता है लेकिन, यह एक डेटाबेस इंजिन के केंद्र में है, जैसे कि रिलेशनल डाटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम RDBMS, जैसे कि MySQL , एसक्यूएल सर्वर, ओरेकल या एक डॉक्युमेंट स्टोरेज इंजन अर्थात नोएसक्यूएल यह व्यापार लॉजिक एप्लिकेशन कोड के माध्यम से पहुंचा जा सकता है जो डाटाबेस से पूछता है और एक्सेस प्रदान करता है। o बाहरी उपकरण, जैसे कि MATLAB, R या Excel अक्सर इस व्यवसाय तर्क को सी, सी, जावा या पायथन में लिखा जाता है, आपको यह डेटा कहीं और, अपने व्यक्तिगत कंप्यूटर पर या दूर से इंटरनेट सर्वर के माध्यम से होस्ट करना होगा जैसे कि उत्पाद अमेज़ॅन वेब सर्विसेज ने हाल के वर्षों में यह सरल और सस्ता बना दिया है, लेकिन अभी भी एक मजबूत तरीके से हासिल करने के लिए महत्वपूर्ण तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होगी। जैसा कि देखा जा सकता है, एक बार जब पाइपलाइन के माध्यम से एक रणनीति की पहचान की जाती है, तो यह उपलब्धता का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक होगा , ऐतिहासिक डेटा के किसी विशेष समूह की लागत, जटिलता और कार्यान्वयन विवरण आपको लगता है कि ऐतिहासिक डेटा के विचारों पर पूरी तरह से आधारित रणनीति को अस्वीकार करना आवश्यक है यह एक बड़ा क्षेत्र है और बड़े पैमाने पर पीएचडी की टीम काम कर रही है जिससे सुनिश्चित करें कि मूल्य सटीक और सटीक है अपने बैकटेस्टिंग प्रयोजनों के लिए एक मजबूत डेटा केंद्र बनाने की कठिनाइयों को कम मत समझो। मुझे यह कहना है कि कई बैकटेस्टिंग प्लेटफॉर्म आपके लिए यह डेटा प्रदान कर सकते हैं। atically - एक लागत पर इस प्रकार यह कार्यान्वयन के दर्द से बहुत दूर आप से दूर ले जाएगा, और आप रणनीति कार्यान्वयन और अनुकूलन उपकरण पर विशुद्ध रूप से ध्यान केंद्रित कर सकते हैं TradeStation जैसे उपकरण इस क्षमता के अधिकारी हालांकि, मेरा व्यक्तिगत दृष्टिकोण है जितना संभव आंतरिक रूप से लागू करने और आउटसोर्सिंग से बचने के लिए सॉफ्टवेयर विक्रेताओं को स्टैक के कुछ हिस्से मैं अपने अधिक आकर्षक शार्प अनुपात के कारण उच्च आवृत्ति रणनीतियों को पसंद करते हैं, लेकिन वे अक्सर प्रौद्योगिकी स्टैक के साथ जुड़ जाते हैं, जहां उन्नत ऑप्टिमाइज़ेशन महत्वपूर्ण है। अब हमने ऐतिहासिक डेटा के आसपास के मुद्दों पर चर्चा की है, यह समय है एक बैकटेस्टिंग इंजन में हमारी रणनीतियों को लागू करना शुरू करने के लिए यह अन्य लेखों का विषय होगा, क्योंकि यह चर्चा का एक समान रूप से बड़ा क्षेत्र है। बस मात्रात्मक ट्रेडिंग के साथ आरंभ करना