ट्रेडिंग - रणनीति - बल्ली से ढकेलना

ट्रेडिंग रणनीतियों। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकते हैं ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक और डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि देती है .1 एक सांख्यिकीय उपाय किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव को या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में यूएस कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल खेतों के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख करता है, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र अमेरिकी श्रम ब्यूरो। भारतीय रुपया के लिए मुद्रा का संक्षिप्त नाम या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा रुपये 1 से बना है। क्वांट स्ट्रेट्टीज - ​​वे आप के लिए हैं.क्षेत्रीय निवेश रणनीतियों में विकसित हुआ है आधुनिक कंप्यूटरों के आगमन के साथ बहुत ही जटिल औजार, लेकिन जड़ें जड़ें 70 साल से अधिक की जाती हैं वे आमतौर पर उच्च शिक्षित द्वारा चलाए जाते हैं टीमों और मालिकाना मॉडल का उपयोग करने के लिए बाजार को हरा करने की क्षमता में वृद्धि करने के लिए वहाँ भी बंद - the - शेल्फ कार्यक्रमों है कि सादगी की मांग उन लोगों के लिए प्लग-प्ले हैं और क्वांट मॉडल हमेशा अच्छा काम करते हैं जब वापस परीक्षण, लेकिन उनके वास्तविक अनुप्रयोगों और सफलता दर विवादास्पद जब तक वे बाजार में जाने के दौरान बैल बाजारों में अच्छी तरह से काम करने लगते हैं, तो क्वांट रणनीतियों को किसी भी अन्य रणनीति के समान जोखिमों के अधीन किया जाता है। इतिहास वित्त के लिए लागू मात्रात्मक सिद्धांत के अध्ययन के संस्थापक बापों में से एक रॉबर्ट मर्टन आप केवल कल्पना कीजिए कि कंप्यूटर के इस्तेमाल से पहले प्रक्रिया कितनी मुश्किल और समय-व्यतीत हो गई थी। वित्त में अन्य सिद्धांत भी पहले मात्रात्मक अध्ययनों से विकसित हुए, जिसमें आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत के आधार पर पोर्टफोलियो विविधीकरण के आधार शामिल थे। दोनों मात्रात्मक वित्त और पथरी के उपयोग के कारण कई अन्य सामान्य उपकरण जिनमें सबसे प्रसिद्ध, ब्लैक-स्कोल्स विकल्प मूल्य निर्धारण फार्मूला शामिल है, न केवल निवेशकों के मूल्य विकल्पों में मदद करता है और रणनीतियों का विकास, लेकिन बाजार में तरलता के साथ जांच करने में मदद करता है। जब पोर्टफोलियो प्रबंधन पर सीधे आवेदन किया जाता है तो लक्ष्य मूल्य, अल्फा या अतिरिक्त रिटर्न जोड़ने के लिए किसी भी अन्य निवेश की तरह है Quants, डेवलपर्स के नाम से जाना जाता है, निवेश का पता लगाने के लिए जटिल गणितीय मॉडल लिखें अवसर ऐसे कई मॉडल हैं जो उन्हें विकसित करने वाले क्वांट्स के रूप में हैं, और सभी का सबसे अच्छा दावा है कि एक क्वांट इन्वेस्टमेंट स्ट्रेटेस्ट्स के बेस्ट-सेलिंग पॉइंट्स यह है कि मॉडल, और आखिरकार कंप्यूटर, वास्तविक खरीद बेचने का फैसला करता है, न कि एक इंसान यह किसी भी भावनात्मक प्रतिक्रिया को दूर करने की प्रवृत्ति है जो किसी व्यक्ति को निवेश की खरीद या बिक्री करते समय अनुभव हो सकता है। शीघ्र रणनीतियों को निवेश समुदाय में स्वीकार किया जाता है और म्यूचुअल फंड, हेज फंड और संस्थागत निवेशकों द्वारा चलाया जाता है वे आमतौर पर नाम अल्फा जनरेटर या अल्फा जीन्स। पर्दे के पीछे बस विज़ार्ड ऑफ ओज की तरह, कोई पर्दे के पीछे की प्रक्रिया को चला रहा है जैसा कोई मॉडल जैसा है, यह केवल उतना ही अच्छा है जितना कि हम जो कार्यक्रम को विकसित करता है, जबकि एक क्वांट बनने के लिए कोई विशिष्ट आवश्यकता नहीं है, ज्यादातर मॉडल परिमाण मॉडल चलाने वाले निवेश विश्लेषकों, सांख्यिकीविद् और प्रोग्रामर के कौशल को जोड़ते हैं जो कम्प्यूटर में प्रक्रिया को कोडित करते हैं गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल की जटिल प्रकृति के कारण , वित्त, अर्थशास्त्र, गणित और इंजीनियरिंग में स्नातक डिग्री और डॉक्टरेट जैसे प्रमाण पत्र देखने के लिए सामान्य है। ऐतिहासिक दृष्टि से, इन टीम के सदस्यों ने वापस कार्यालयों में काम किया, लेकिन जैसा कि क्वांट मॉडल अधिक सामान्य हो गया, बैक ऑफिस सामने के कार्यालय में जा रहा है। क्वांट स्ट्रेट्टीज़ की कुल सफलता दर बहस का कारण है, कुछ क्वांट रणनीतियों का काम करने का कारण यह है कि वे अनुशासन पर आधारित हैं यदि मॉडल सही है, तो अनुशासन, बिजली की गति वाले कंप्यूटरों के साथ काम करने वाली रणनीति को मात्रात्मक आधार पर बाजार में अक्षमताओं का फायदा उठाने के लिए रखती है डेटा खुद ही मॉडल इक्विटी और कमाई के विकास में पीई ऋण जैसे कुछ अनुपातों के बराबर या उपयोग कर सकते हैं हजारों इनपुट एक ही समय में एक साथ काम करते हैं। सफल रणनीतियों अपने शुरुआती चरणों में प्रवृत्तियों पर उठा सकते हैं क्योंकि कंप्यूटर दूसरों को पहले अक्षमता का पता लगाने के लिए परिदृश्य चलाते हैं मॉडल एक साथ निवेश के एक बहुत बड़े समूह का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जहां पारंपरिक विश्लेषक केवल एक समय में कुछ देख सकता है स्क्रीनिंग प्रक्रिया ब्रह्मांड को ग्रेड स्तरों से 1/5 या एएफ मॉडल पर निर्भर कर सकती है जैसे कि मॉडल पर निर्भर करता है यह उच्च श्रेणी के निवेश में निवेश करके और कम बेचकर वास्तविक ट्रेडिंग प्रक्रिया को बहुत आसान बनाता है। - छोटे वाले मॉडल भी लंबे, छोटे और लम्बे छोटे जैसे रणनीतियों के विविधताएं खोलते हैं सफल क्वांट फंड्स अपने मॉडलों की प्रकृति के कारण जोखिम नियंत्रण पर गहरी नजर रखते हैं अधिकांश रणनीतियों ब्रह्मांड या बेंचमार्क के साथ शुरू होती हैं और क्षेत्र और उद्योग के भार का उपयोग करते हैं अपने मॉडल में यह फंड को मॉडल के साथ समझौता किए बिना कुछ हद तक विविधीकरण को नियंत्रित करने की अनुमति देता है Quant fund typica कम लागत के आधार पर चलने की वजह से उन्हें कई पारंपरिक विश्लेषकों और पोर्टफोलियो प्रबंधकों को चलाने की ज़रूरत नहीं है। क्वांट स्ट्रेट्टीज के डिसाइडेजज कारण हैं कि इतने सारे निवेशक एक ब्लैक बॉक्स को अपने निवेश को चलाने की अवधारणा को पूरी तरह से स्वीकार नहीं करते हैं। सफल क्वांट फंड वहां से बाहर निकलते हैं, जैसे कि कई लोग दुर्भाग्य से दुर्भाग्य से क्वांटस प्रतिष्ठा के लिए लगते हैं, जब वे असफल हो जाते हैं, तो वे बड़े समय में विफल हो जाते हैं। दीर्घकालिक कैपिटल मैनेजमेंट सबसे प्रसिद्ध मात्रा में बचाव निधि में से एक था, क्योंकि यह कुछ सबसे सम्मानित अकादमिक नेताओं और दो नोबेल मेमोरियल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री मायरन एस स्कोल्स और रॉबर्ट सी मर्टन की 1 99 0 के दशक के दौरान, उनकी टीम ने औसत रिटर्न हासिल किया और सभी प्रकार के निवेशकों से पूंजी आकर्षित की। वे न केवल अनावश्यकता का शोषण करने के लिए प्रसिद्ध थे, लेकिन बाजार की दिशाओं पर भारी लीवरेज दांव बनाने के लिए पूंजी तक आसान पहुंच का उपयोग करना। अपनी रणनीति का अनुशासित प्रकृति वास्तव में कमजोरी पैदा करती है जिससे उनकी गिरफ्तारी हुई सी लॉन्ग टर्म कैपिटल मैनेजमेंट को 2000 की शुरुआत में भंग कर दिया गया था और इसके मॉडल में इसकी संभावना शामिल नहीं थी कि रूसी सरकार अपने स्वयं के कुछ ऋणों पर डिफ़ॉल्ट कर सकती है यह एक घटना ने घटनाओं को शुरू किया और लीवरेज-कथित कथित एलटीसीएम द्वारा बढ़ाए जाने वाली चेन रिएक्शन अन्य निवेश कार्यों के साथ भारी रूप से शामिल होने के कारण, इसके पतन ने विश्व बाजारों पर असर डाला, नाटकीय घटनाओं को ट्रिगर किया, लंबे समय में, फेडरल रिजर्व ने मदद के लिए कदम रखा, और अन्य बैंकों और निवेश फंडों ने एलटीसीएम को और अधिक नुकसान को रोकने के लिए समर्थन किया। धन असफल हो सकते हैं, क्योंकि वे ऐतिहासिक घटनाओं पर आधारित हैं जो भविष्य की घटनाओं में शामिल नहीं हो सकते हैं। जबकि एक मजबूत क्वांट टीम भविष्य में होने वाली घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल के नए पहलूओं को लगातार जोड़ती रहती है, भविष्य के बारे में भविष्यवाणी करना असंभव है। जब अर्थव्यवस्था और बाजार में औसत से अधिक अस्थिरता का सामना हो रहा है, तो अभिभूत हो जाते हैं खरीद और बेचने वाले संकेत इतनी तेज़ी से आ सकते हैं कि उच्च टर्नओवर उच्च कमीशन और कर योग्य इवेंट बना सकते हैं क्वांट फंड भी एक खतरा पैदा कर सकते हैं जब वे भालू-प्रूफ के रूप में विपणन किए जाते हैं या लघु रणनीतियों पर आधारित होते हैं डेरिवेटिव का उपयोग करते हुए गिरावट की भविष्यवाणी करना और लीवरेज का संयोजन खतरनाक हो सकता है एक गलत मोड़ इम्प्लोजन का कारण बन सकता है, जो अक्सर समाचार। बॉटम लाइन क्वांटिटेटिव इनवेस्टमेंट स्ट्रैटेजी बैक ऑफिस ब्लैक बक्से से मुख्यधारा के निवेश के उपकरण में विकसित हुए हैं। इन्हें व्यापार में सबसे अच्छा दिमाग का इस्तेमाल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है और सबसे तेज कंप्यूटर दोनों को अक्षमताओं का फायदा उठाने और बाज़ार दांव बनाने के लिए लीवरेज का इस्तेमाल करते हैं वे बहुत यदि मॉडल ने सभी सही निविष्टियां शामिल की हैं और असामान्य बाजार की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त मात्रा में हैं तो फ्लिप पक्ष पर, जबकि क्वांट फंड को कड़ाई से वापस परीक्षण किया जाता है जब तक वे काम नहीं करते, उनकी कमजोरी यह है कि वे अपनी सफलता के लिए ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करते हैं। शैली निवेश बाजार में अपनी जगह है, इसकी कमियों और जोखिमों से अवगत होने के लिए महत्वपूर्ण है एच विविधता रणनीतियों, यह एक अच्छा तरीका है कि एक निवेश शैली के रूप में मात्रा रणनीतियों का इलाज करना और उचित विविधीकरण प्राप्त करने के लिए पारंपरिक रणनीतियों के साथ गठबंधन किया जाए। संयुक्त राज्य अमेरिका की अधिकतम राशि उधार ले सकती है, ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज जिस दर पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व पर एक अन्य डिपॉजिटरी संस्था में रखी गई धनराशि रखती है .1 किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस के रूप में पारित किया गया बैंकिंग अधिनियम, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में शामिल होने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है, यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर। भारतीय रुपए भारतीय रूपए के लिए मुद्रा संक्षेप या मुद्रा प्रतीक, मुद्रा भारत रुपए 1 से बना है। बीजीनेर गाइड टू क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग। इस आलेख में मैं आपको शुरू करने वाला हूँ कुछ बुनियादी अवधारणाओं के लिए जो एक अंत-टू-एंड मात्रात्मक व्यापार प्रणाली के साथ हैं यह पोस्ट उम्मीद है कि दो दर्शकों को सेवा देगा पहला व्यक्ति एक मात्रात्मक व्यापारी के रूप में एक फंड में नौकरी प्राप्त करने की कोशिश कर रहा है दूसरा व्यक्ति व्यक्ति होगा अपने स्वयं के खुदरा एल्गोरिथम व्यापारिक व्यवसाय की कोशिश करें और उन्हें स्थापित करें। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्वांट फाइनेंस का एक अत्यंत परिष्कृत क्षेत्र है, साक्षात्कार देने या अपनी खुद की ट्रेडिंग रणनीतियों का निर्माण करने के लिए आवश्यक ज्ञान हासिल करने में महत्वपूर्ण समय लगता है न कि केवल लेकिन इसकी आवश्यकता है MATLAB, R या पायथन जैसे किसी भाषा में बहुत कम प्रोग्रामिंग विशेषज्ञता, हालांकि रणनीति की व्यापारिक आवृत्ति बढ़ जाती है, तकनीकी पहलुओं को और अधिक प्रासंगिक बना दिया जाता है, इसलिए सीसी के साथ परिचित होने के कारण सबसे महत्वपूर्ण होगा। एक मात्रात्मक व्यापार प्रणाली चार प्रमुख घटक होते हैं। स्वाती पहचान - एक रणनीति खोजना, किनारे का शोषण करना और ट्रेडिंग आवृत्ति पर निर्णय करना। गेट बैटिंग टेस्टिंग - डेटा प्राप्त करना, रणनीति के प्रदर्शन का विश्लेषण करना और पूर्वाग्रहों को दूर करना। एक्ज़ीक्यूशन सिस्टम - ब्रोकरेज से जुड़ा, व्यापार को स्वचालित करना और लेनदेन लागत को कम करना। जोखिम प्रबंधन - अधिकतम पूंजी आवंटन, शर्त का आकार कैली मानदंड और व्यापारिक मनोविज्ञान। हम एक एक व्यापारिक रणनीति की पहचान कैसे करें.रात्रिक पहचान। सभी मात्रात्मक व्यापारिक प्रक्रियाएं प्रारंभिक अवधि के अनुसंधान से शुरू होती हैं यह शोध प्रक्रिया एक रणनीति को खोजने में शामिल करती है, यह देखते हुए कि रणनीति अन्य रणनीतियों के पोर्टफोलियो में फिट होती है जो आप चल रहे हैं, कोई डेटा प्राप्त करना रणनीति का परीक्षण करने के लिए और उच्च रिटर्न और कम जोखिम के लिए रणनीति को अनुकूलित करने की कोशिश करना आपको एक खुदरा व्यापारी के रूप में रणनीति को चलाने और रणनीति के चलते रणनीतियों पर कैसे असर पड़ेगा, अपनी खुद की पूंजी आवश्यकताओं पर ध्यान देने की आवश्यकता होगी। लोकप्रिय विश्वास के विपरीत यह वास्तव में विभिन्न सार्वजनिक स्रोतों के माध्यम से लाभप्रद रणनीतियों को खोजने के लिए काफी आसान है नियमित रूप से सैद्धांतिक व्यापारिक परिणाम प्रकाशित करते हैं, हालांकि लेन-देन की लागत का अधिकतर हिस्सा प्रकाशित होता है मात्रात्मक वित्त ब्लॉग विस्तार से रणनीतियों पर चर्चा करेंगे। व्यापार पत्रिकाओं में फंड्स द्वारा नियोजित कुछ रणनीतियों की रूपरेखा दी जाएगी। आप प्रश्न कर सकते हैं कि व्यक्तियों और फर्म अपनी लाभप्रद रणनीतियों पर चर्चा करने के लिए उत्सुक हैं, खासकर जब वे जानते हैं कि व्यापार के अन्य लोग लंबे समय तक काम करने से रणनीति को रोक सकते हैं कारण यह तथ्य इस तथ्य में निहित है कि वे अक्सर सटीक मापदंडों और ट्यूनिंग विधियों पर चर्चा नहीं करेंगे जो उन्होंने किया है इन अनुकूलन में अपेक्षाकृत साधारण रणनीति को बदलना महत्वपूर्ण है वास्तव में, अपनी अनूठी रणनीतियों को बनाने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक, इसी प्रकार के तरीकों को ढूंढना और अपनी खुद की अनुकूलन प्रक्रिया को करना है। यहां रणनीति विचारों की तलाश शुरू करने के लिए जगहों की एक छोटी सूची है। कई रणनीतियों आप देखेंगे कि मतलब-प्रत्यावर्तन और प्रवृत्ति-निम्न गति की श्रेणियों में आ जाएगा I एक ऐसी रणनीति है जो इस तथ्य का फायदा उठाने का प्रयास करती है कि मूल्य संबंधों पर लंबी अवधि का मतलब होता है जैसे कि दो सहसंबद्ध परिसंपत्तियों के बीच का प्रसार होता है और इस माध्य से उस अल्पावधि विचलन को अंततः एक मंथली रणनीति दोनों निवेशक मनोविज्ञान और बड़े एक बाजार की प्रवृत्ति पर सवारी करके फंड की संरचना, जो एक दिशा में गति को प्राप्त कर सकती है, और प्रवृत्ति का पालन नहीं कर सकती जब तक कि इसका उलट नहीं हो जाता है। मात्रात्मक व्यापार का एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू यह है कि व्यापारिक रणनीति की आवृत्ति कम आवृत्ति ट्रेडिंग एलएफटी आम तौर पर किसी भी रणनीति जो एक व्यापारिक दिन से अधिक संपत्ति रखता है इसी तरह, उच्च आवृत्ति व्यापार एचएफटी आम तौर पर एक रणनीति है जो परिसंपत्तियों के अंतराल को दर्शाती है अल्ट्रा-उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग यूएचएफटी उन रणनीतियों का संदर्भ देती है जो सेकेंड और मिलसेकंड के आदेश पर संपत्ति रखती हैं एक रीटेल व्यवसायी एचएफटी और यूएचएफटी के रूप में निश्चित रूप से संभव है, लेकिन केवल ट्रेडिंग टेक्नोलॉजी स्टैक और ऑर्डर बुक डायनामिक्स के विस्तृत ज्ञान के साथ हम टीडी जीते हैं इस परिचयात्मक लेख में इन पहलुओं को किसी भी हद तक व्यापक बनाओ। एक रणनीति या रणनीतियों का निर्धारण करने के बाद, इसे अब ऐतिहासिक डेटा पर लाभप्रदता के लिए परीक्षण करने की आवश्यकता है। यह बैकस्टेस्टिंग का डोमेन है। तकनीक का बैकस्टेस्टिंग। बैकटेस्टिंग का लक्ष्य साक्ष्य प्रदान करने के लिए कि उपरोक्त प्रक्रिया के माध्यम से पहचान की गई रणनीति लाभदायक होती है, जब दोनों ऐतिहासिक और नमूने के बाहर के आंकड़ों पर लागू होती है यह उम्मीद करता है कि रणनीति वास्तविक दुनिया में कैसे प्रदर्शन करेगी, हालांकि, बैकटेस्टिंग सफलता की गारंटी नहीं है कई कारण यह शायद मात्रात्मक व्यापार का सबसे सूक्ष्म क्षेत्र है क्योंकि इसमें कई पूर्वाग्रहों पर जोर दिया गया है, जिसे सावधानी से विचार किया जाना चाहिए और जितना संभव हो उतना दूर किया जाना चाहिए हम सामान्य प्रकार के पूर्वाग्रहों पर चर्चा करेंगे, जिसमें पूर्ववर्ती पूर्वाग्रह पूर्वाग्रह और अनुकूलन पूर्वाग्रह भी शामिल हैं। डेटा-स्नूपिंग पूर्वाग्रह बैकटेस्टिंग के भीतर महत्व के अन्य क्षेत्रों में ऐतिहासिक डेटा की उपलब्धता और सफाई शामिल है, यथार्थवादी ट्रांसिटी में फैक्टरिंग लागतों पर और एक मजबूत बैकटेस्टिंग प्लेटफार्म पर निर्णय लेने से हम नीचे निष्पादन सिस्टम अनुभाग में लेनदेन की लागत की चर्चा करेंगे। एक रणनीति की पहचान हो जाने के बाद, ऐतिहासिक डेटा प्राप्त करना आवश्यक है जिसके माध्यम से परीक्षण करना और संभवतः, शोधन करना सभी परिसंपत्ति वर्गों में डेटा विक्रेताओं की एक महत्वपूर्ण संख्या उनकी लागत आम तौर पर डेटा की गुणवत्ता, गहराई और समयबद्धता के साथ पैमाने पर होती है कम से कम खुदरा स्तर पर शुरू करने वाले क्वांट व्यापारियों के लिए पारंपरिक शुरुआती बिंदु, I यहां प्रदाताओं पर ज्यादा ध्यान नहीं दिया जाता है, बल्कि मैं ऐतिहासिक डेटा सेटों के साथ काम करते समय सामान्य मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करना चाहता हूं। ऐतिहासिक डेटा के साथ मुख्य चिंताओं में सटीकता की सफाई, उत्तरजीविता पूर्वाग्रह और कॉर्पोरेट कार्यों जैसे कि लाभांश और स्टॉक विभाजन के समायोजन शामिल हैं। अत्यावश्यकता डेटा की समग्र गुणवत्ता से संबंधित है - चाहे इसमें कोई भी त्रुटि हो, त्रुटियाँ कभी-कभी पहचानना आसान हो सकती हैं, जैसे कि वाई एक स्पाइक फिल्टर जो समय श्रृंखला डेटा में ग़लत स्पाइक्स चुन लेगा और उनके लिए सही होगा अन्य समय में वे स्थान पर बहुत मुश्किल हो सकते हैं यह दो या अधिक प्रदाताओं के लिए अक्सर आवश्यक होता है और फिर एक-दूसरे के विरुद्ध अपने सभी डेटा की जाँच करें। पूर्वाग्रह प्रायः मुफ्त या सस्ता डेटासेट की एक विशेषता है उत्तरजीविता पूर्वाग्रह के साथ एक डाटासेट का मतलब है कि इसमें ऐसी संपत्ति नहीं है जो अब व्यापार नहीं कर रहे हैं इक्विटी के मामले में इसका अर्थ है कि दिवालिया शेयरों का विलोम किया जाता है इस पूर्वाग्रह का मतलब है कि ऐसे डेटासेट पर किसी भी स्टॉक ट्रेडिंग रणनीति का परीक्षण किया गया संभवतः वास्तविक दुनिया की तुलना में बेहतर प्रदर्शन होगा क्योंकि ऐतिहासिक विजेताओं को पहले से ही चुन लिया गया है। कॉरपोरेट कार्यों में कंपनी द्वारा किए जाने वाले साजो-सामान की गतिविधियां शामिल हैं, जो आम तौर पर कच्चे मूल्य में एक कदम-फ़ंक्शन परिवर्तन का कारण बनती हैं, जिसे गणना में शामिल नहीं किया जाना चाहिए कीमत का रिटर्न लाभांश और स्टॉक विभाजन के लिए समायोजन आम अपराधी हैं एक प्रक्रिया जिसे वापस समायोजन के रूप में जाना जाता है, प्रत्येक पर इन कार्यों में से ई बहुत सख्त रिवर्स समायोजन के साथ स्टॉक विभाजन को भ्रमित करने के लिए बहुत सावधान रहना चाहिए कई व्यापारियों को एक कॉर्पोरेट कार्रवाई से बाहर पकड़ा गया है। एक बैकटेस्ट प्रक्रिया को चलाने के लिए, आपके पास एक सॉफ़्टवेयर प्लेटफॉर्म का उपयोग करना आवश्यक है समर्पित बैकटेस्ट सॉफ़्टवेयर के बीच का विकल्प, जैसे कि ट्रांसएस्टेशन, एक संख्यात्मक प्लेटफ़ॉर्म जैसे कि एक्सेल या MATLAB या प्रोग्रामिंग भाषा जैसे पायथन या सीआई में एक पूर्ण कस्टम कार्यान्वयन जीने पर परंपरागतता या समान, एक्सेल या MATLAB पर बहुत ज्यादा ध्यान नहीं देता, जैसा कि मुझे विश्वास है नीचे दिए गए कारणों के लिए पूर्ण इन-हाउस टेक्नोलॉजी स्टैक बनाने में ऐसा करने के एक लाभ यह है कि बैकटेस्ट सॉफ़्टवेयर और निष्पादन प्रणाली को बेहद उन्नत सांख्यिकीय रणनीति के साथ भी एकीकृत किया जा सकता है, विशेषकर एचएफटी रणनीतियों के लिए यह उपयोग करने के लिए आवश्यक है कस्टम कार्यान्वयन। जब कोई सिस्टम बैकस्टेस्ट कर रहा हो, तो यह मात्रा निर्धारित करने में सक्षम होना चाहिए कि यह कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है मात्रात्मक रणनीति के लिए उद्योग मानक मैट्रिक्स अधिकतम डी हैं कच्चे गिरावट और शार्प अनुपात अधिकतम ड्रॉडाउन खाते की इक्विटी वक्र में सबसे बड़ा पीक-टू-गर्त ड्रॉप को विशेष रूप से एक विशेष समय अवधि में वार्षिक रूप से दर्शाता है यह अक्सर सबसे अधिक बार उद्धृत होता है क्योंकि प्रतिशत एलएफटी रणनीतियां एचएफटी रणनीतियों की तुलना में बड़े ड्रॉडेन्स के कारण होती हैं कई सांख्यिकीय कारकों के लिए एक ऐतिहासिक बैकस्टेस्ट पिछले अधिकतम ड्रॉडाउन दिखाएगा, जो भविष्य की रणनीति के प्रदर्शन के लिए एक अच्छी मार्गदर्शिका है। दूसरा माप शार्प रेशियो है, जिसे श्रुतिक रूप से विभाजित अतिरिक्त रिटर्न के औसत के रूप में परिभाषित किया गया है उन अतिरिक्त रिटर्न का मानक विचलन, अधिक रिटर्न का मतलब पूर्व निर्धारित बेंचमार्क जैसे एस स्लिपीज के ऊपर की रणनीति की वापसी के लिए होता है, जो कि आपके ऑर्डर के बीच का अंतर है जो वास्तव में भरी हुई बातों से भरा हुआ है फैलाने पर, जो बोली के बीच अंतर है, व्यापार की सुरक्षा की कीमत पूछें नोट ध्यान दें कि प्रसार निरंतर नहीं है और यह उस पर निर्भर है वर्तमान तरलता यानी बाजार में खरीददारी के आदेश की उपलब्धता। लेनदेन की लागत से एक बहुत ही लाभदायक रणनीति के बीच एक अच्छा शार्प अनुपात और भयानक शार्प अनुपात के साथ एक अत्यंत लाभप्रद रणनीति के बीच का अंतर हो सकता है यह लेनदेन लागतों का सही ढंग से भविष्यवाणी करने के लिए एक चुनौती हो सकती है बैकटेस्ट रणनीति की आवृत्ति के आधार पर, आपको ऐतिहासिक विनिमय डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होगी, जिसमें बोली पूछने के लिए टिकटिक डेटा शामिल होंगे कीमतों की पूरी टीमें बड़े फंड में निष्पादन के अनुकूलन के लिए समर्पित हैं, इन कारणों से परिदृश्य पर विचार करें एक कोष के लिए पर्याप्त मात्रा में ट्रेडों की आवश्यकता होती है, जिसके कारण ऐसा करने के कारण बहुत से और विविध होते हैं, बाजार में इतने सारे शेयर डम्पिंग करके, वे तेजी से कीमत कम कर देंगे और इष्टतम निष्पादन नहीं प्राप्त कर सकते हैं इसलिए एल्गोरिदम जो फ़ीड को ड्रिप फ़ीड आदेश पर बाजार अस्तित्व में है, फिर भी फंड नीचा के जोखिम को आगे बढ़ाता है इसके अलावा, अन्य रणनीतियों इन आवश्यकताओं को पूरा करते हैं और अक्षमता का फायदा उठाने के लिए यह निधि संरचना मध्यस्थता का डोमेन है। निष्पादन प्रणाली के लिए अंतिम मुख्य मुद्दा, बैकटेस्टेड प्रदर्शन से रणनीति के प्रदर्शन के विचलन से संबंधित होता है यह कई कारणों से हो सकता है कि हमने पहले से ही पूर्वाग्रह और अनुकूलन पूर्वाग्रह में गहराई से चर्चा की है, Backtests पर विचार करते समय हालांकि, कुछ रणनीतियों तैनाती से पहले इन पूर्वाग्रहों के लिए परीक्षण करना आसान नहीं बनाते हैं यह एचएफटी में सबसे अधिक होता है मुख्य रूप से निष्पादन प्रणाली में बग भी हो सकता है साथ ही व्यापार रणनीति जो कि एक बैकटेस्ट पर दिखाई नहीं देती है लाइव ट्रेडिंग में दिखाएं बाजार में आपकी रणनीति की तैनाती के बाद एक शासन में परिवर्तन हो सकता है नया विनियामक वातावरण, निवेशक भावना और मैक्रोइकॉनॉमिक घटनाएं बदलने से बाजार में कैसे व्यवहार होता है और इस प्रकार आपकी रणनीति की लाभप्रदता में भिन्नता हो सकती है। जोखिम प्रबंधन। मात्रात्मक व्यापार पहेली का अंतिम भाग जोखिम प्रबंधन जोखिम प्रक्रिया की प्रक्रिया है हम सभी पिछले पूर्वाग्रहों पर चर्चा की है इसमें तकनीकी जोखिम भी शामिल है, जैसे कि अचानक हार्ड डिस्क खराब होने पर एक्सचेंज पर सर्वर पर सह-स्थित होता है इसमें ब्रोकरेज जोखिम शामिल होता है, जैसे कि दलाल दिवालिया हो रहा है, जैसा कि वह लगता है, उतना पागल नहीं है जैसा कि हालिया एमएफ ग्लोबल के साथ डराता है संक्षेप में इसमें लगभग सभी चीजें शामिल होती हैं जो संभवत: व्यापारिक कार्यान्वयन में हस्तक्षेप कर सकती हैं, जिनमें से कई स्रोत हैं। संपूर्ण पुस्तकें मात्रात्मक रणनीतियों के लिए जोखिम प्रबंधन के प्रति समर्पित हैं इसलिए मैं यहां जोखिम के सभी संभव स्रोतों को स्पष्ट करने का प्रयास नहीं करता। जोखिम प्रबंधन भी शामिल है जो इष्टतम पूंजी आवंटन के रूप में जाना जाता है जो पोर्टफोलियो सिद्धांत की एक शाखा है यह एक ऐसा साधन है जिसके द्वारा पूंजी को विभिन्न रणनीतियों के एक समूह के लिए आवंटित किया जाता है और उन रणनीतियों में ट्रेडों के लिए यह एक जटिल क्षेत्र है और कुछ गैर - वैज्ञानिक गणित उद्योग मानक जिसके द्वारा अनुकूलतम पूंजी आवंटन और रणनीतियों का लाभ उठाने से जुड़े हुए हैं, इसे कैली मानदंड कहा जाता है चूंकि यह एक परिचयात्मक लेख है, इसलिए मैं इसकी गणना पर ध्यान नहीं देता क्योंकि केली कसौटी में रिटर्न की सांख्यिकीय प्रकृति के बारे में कुछ धारणाएं होती हैं, जो अक्सर वित्तीय बाजारों में सही नहीं होती हैं, इसलिए जब व्यापारियों को कार्यान्वयन की बात होती है तो व्यापारियों को रूढ़िवादी होते हैं। जोखिम प्रबंधन का प्रमुख घटक एक ही अपने मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल से निपटने में है कई संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह हैं जो व्यापार में रेंगते हैं हालांकि यह एल्गोरिथम व्यापार के साथ कम समस्याग्रस्त है अगर रणनीति अकेले बची रहती है एक आम पूर्वाग्रह नुकसान का अभाव है जहां खोने की स्थिति को नुकसान का एहसास होने की पीड़ा के कारण बंद नहीं किया जाएगा इसी तरह, मुनाफे को बहुत जल्दी लिया जा सकता है क्योंकि पहले से प्राप्त लाभ को खोने का डर बहुत बड़ा हो सकता है एक अन्य आम पूर्वाग्रह को पूर्वाग्रह पूर्वास के रूप में जाना जाता है यह तब प्रकट होता है जब व्यापारियों ने हाल की घटनाओं पर ज्यादा जोर दिया और न कि लंबी अवधि के बाद भी बेशक भावनात्मक पूर्वाग्रहों की क्लासिक जोड़ी - डर और लालच एस अक्सर कम या अधिक-लाभकारी हो सकते हैं, जो झटका-अप यानी खाता इक्विटी शून्य या बदतर या कम मुनाफे का कारण बना सकता है। जैसा कि देखा जा सकता है, मात्रात्मक व्यापार बहुत ही जटिल है, यद्यपि मात्रात्मक क्षेत्र वित्त में मैंने इस लेख में विषय की सतह को सचमुच खरोंच दिया है और यह पहले से ही लंबे समय तक हो रही है। संपूर्ण पुस्तकों और कागजात उन मुद्दों के बारे में लिखी गई हैं जिन्हें मैंने केवल एक या दो वाक्य दिए हैं, इस कारण से, मात्रात्मक निधि व्यापारिक नौकरियों के लिए आवेदन करने से पहले , जरूरी है कि आप जमीनी अध्ययन की एक महत्वपूर्ण राशि को पूरा करें, कम से कम आपको सांख्यिकी और अर्थमिति में एक व्यापक पृष्ठभूमि की आवश्यकता होगी, कार्यान्वयन में बहुत अनुभव के साथ, एक प्रोग्रामिंग भाषा जैसे कि MATLAB, Python या R अधिक परिष्कृत के लिए। उच्च आवृत्ति अंत में रणनीतियों, आपकी कौशल सेट में लिनक्स कर्नेल संशोधन, सीसी, विधानसभा प्रोग्रामिंग और नेटवर्क विलंबता अनुकूलन शामिल होने की संभावना है। यदि आप रुचि रखते हैं अपनी खुद की एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों को बनाने की कोशिश कर रहा हूं, मेरा पहला सुझाव प्रोग्रामिंग में अच्छा होना होगा मेरा प्राथमिकता है कि जितना संभव हो उतना डेटा हड़पने वाला, रणनीति बैकस्टर और निष्पादन प्रणाली बनाना उतना संभव होगा यदि आपकी पूंजी लाइन पर है, क्या आप रात में बेहतर नहीं सोते हैं कि आपने पूरी तरह से आपके सिस्टम का परीक्षण किया है और इसके नुकसान और विशेष मुद्दों से अवगत हैं, यह एक विक्रेता को आउटसोर्सिंग करते हुए, जबकि अल्प अवधि में संभवतः समय की बचत, लंबी अवधि में बेहद महंगा हो सकता है। बस मात्रात्मक ट्रेडिंग के साथ आरंभ करना