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निवेशकों सहित हममें से कई लोग कंप्यूटर और प्रौद्योगिकी पर पहले से कहीं अधिक निर्भर होते जा रहे हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग की मदद से, बड़ी संख्या में निवेशक अधिक अमीर बनने के लिए इष्टतम बाजार परिस्थितियों का लाभ उठा रहे हैं।
एल्गोरिथम ट्रेडिंग, जिसे अक्सर एल्गो ट्रेडिंग के रूप में जाना जाता है, एक प्रकार का स्टॉक ट्रेडिंग है जो उच्च गति, स्वचालित वित्तीय लेनदेन करने के लिए जटिल गणितीय मॉडल और सूत्रों का उपयोग करता है।
इसका उद्देश्य निवेशकों को रिटर्न को अधिकतम करने के लिए कुछ वित्तीय रणनीतियों को जितनी जल्दी हो सके क्रियान्वित करने में सहायता करना है। जबकि एल्गोरिथम ट्रेडिंग के कुछ महत्वपूर्ण फायदे हैं, वहीं विचार करने योग्य कुछ खतरे भी हैं।
एल्गो ट्रेडिंग के बारे में आपको जो कुछ जानने की जरूरत है, उसे जानने के लिए आगे पढ़ें।
एल्गोरिथम ट्रेडिंग क्या है?
एल्गोरिथम ट्रेडिंग एक व्यापारिक तकनीक है जो व्यापारियों को वित्तीय बाजारों में लेनदेन निर्णय लेने में मदद करने के लिए जटिल गणितीय उपकरणों का उपयोग करती है। इस प्रकार की प्रणाली में मानव व्यापारी की भागीदारी की आवश्यकता न्यूनतम होती है, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक तेजी से निर्णय लिया जाता है। यह एल्गोरिथम को बाज़ार में उत्पन्न होने वाले किसी भी लाभ-प्राप्ति के अवसरों को भुनाने की अनुमति देता है, इससे पहले कि कोई मानव व्यापारी उन्हें देख सके।
क्योंकि बड़े संस्थागत निवेशक बड़ी संख्या में शेयरों में व्यापार करते हैं, वे एल्गोरिथम ट्रेडिंग का व्यापक उपयोग करते हैं। इसे एल्गो ट्रेडिंग, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग और अन्य समान शीर्षकों के रूप में भी जाना जाता है, और यह प्रौद्योगिकी पर बहुत अधिक निर्भर है। पिछले कुछ वर्षों में इसकी लोकप्रियता बढ़ी है।
एल्गोरिथम ट्रेडिंग (जिसे एल्गो-ट्रेडिंग के रूप में भी जाना जाता है) मानव संपर्क का उपयोग किए बिना पूर्वनिर्धारित मानदंडों के आधार पर आदेशों को निष्पादित करने के लिए कंप्यूटर-संचालित गणितीय मॉडल का उपयोग करने का अभ्यास है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग को सबसे पहले निवेश बैंकों जैसे प्रमुख वित्तीय संगठनों द्वारा अपनाया गया था, लेकिन इसे हाल ही में नियमित व्यापारियों के लिए उपलब्ध कराया गया है।
इतिहास
1980 और 1990 के दशक के अंत में, पूरी तरह से इलेक्ट्रॉनिक निष्पादन और तुलनीय इलेक्ट्रॉनिक संचार नेटवर्क वाले वित्तीय बाजार उभरे। संयुक्त राज्य अमेरिका में, दशमलवीकरण, जिसने न्यूनतम टिक आकार को एक डॉलर के 1/16 (यूएस $ 0.0625) से घटाकर यूएस $ 0.01 प्रति शेयर कर दिया, ने बोली और प्रस्ताव की कीमतों के बीच छोटे अंतर की अनुमति देकर बाजार माइक्रोस्ट्रक्चर में बदलाव करके एल्गोरिदमिक व्यापार को प्रोत्साहित किया हो सकता है। बाज़ार-निर्माताओं को व्यापारिक लाभ और बाज़ार में तरलता बढ़ रही है।
1998 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका (यूएस) के प्रतिभूति और विनिमय आयोग (एसईसी) ने इलेक्ट्रॉनिक एक्सचेंजों की अनुमति दी, जिससे कम्प्यूटरीकृत उच्च-आवृत्ति व्यापार का द्वार प्रशस्त हुआ। एचएफटी एक व्यक्ति की तुलना में 1000 गुना तेजी से लेनदेन को अंजाम दे सकता है। तब से, हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) की लोकप्रियता बढ़ी है।
यह कैसे काम करता है?
किसी निश्चित प्रक्रिया को पूरा करने के लिए निर्दिष्ट नियमों के एक तरीके या संग्रह को एल्गोरिदम कहा जाता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग स्टॉक की कीमतों और बाजार की परिस्थितियों जैसे पूर्वनिर्धारित मापदंडों के एक सेट के आधार पर उच्च दरों और मात्रा में ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करती है।
उदाहरण के लिए, एक व्यापारी किसी निश्चित स्टॉक के एक निर्दिष्ट मूल्य से नीचे आने या गिरने पर ऑर्डर को तुरंत निष्पादित करने के लिए एल्गोरिथम ट्रेडिंग का उपयोग कर सकता है। ऐसी स्थितियों के आधार पर, एल्गोरिदम यह तय कर सकता है कि कितने शेयर खरीदने या बेचने हैं। जब भी कोई कार्यक्रम लागू होता है, तो व्यापारी आराम से बैठ सकता है, यह जानते हुए कि पूर्वनिर्धारित मानदंड संतुष्ट होने के बाद लेनदेन स्वचालित रूप से निष्पादित हो जाएगा।
एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ
एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ सबसे लाभदायक एल्गोरिथम लेनदेन करने के लिए कई तरीके हैं। हालाँकि प्रत्येक रणनीति अलग है, एल्गो ट्रेडिंग करने का तंत्र सुसंगत रहता है। प्रत्येक मार्ग का निर्माण इस प्रकार किया जाता है कि यह एक्सचेंज से वास्तविक-बाज़ार डेटा स्ट्रीम प्राप्त करता है और फिर नियमों या तर्क के पूर्वनिर्धारित ब्लॉक का उपयोग करके एक व्यापार ऑर्डर उत्पन्न करता है। व्यापार ऑर्डर में प्रकार, पक्ष और राशि जैसी सभी विशेषताएं शामिल होती हैं।
प्रत्येक रणनीति व्यापारी को लेनदेन करने के लिए एल्गोरिदम का सटीक निष्पादन प्रदान करने के लिए पूर्व निर्धारित तरीके से संचालित होती है। बेहतर समझ के लिए लोकप्रिय तरीकों और उनके स्पष्टीकरणों की निम्नलिखित सूची की जाँच करें:
- मध्यस्थता रणनीतियाँ
- सांख्यिकीय रणनीतियाँ
- बाज़ार बनाने की रणनीतियाँ
- भावना-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ
- गति रणनीतियाँ
- मशीन लर्निंग ट्रेडिंग रणनीतियाँ
मध्यस्थता रणनीतियाँ
इस दृष्टिकोण में दो अलग-अलग बाज़ारों में एक वित्तीय साधन या परिसंपत्ति के गलत मूल्य निर्धारण का लाभ उठाना शामिल है। एक परिसंपत्ति जो एक बाजार में एक कीमत पर लेकिन दूसरे बाजार में काफी अधिक कीमत पर कारोबार करती है वह मध्यस्थता रणनीति का एक उदाहरण है। परिणामस्वरूप, यदि आपने वह वस्तु कम कीमत पर खरीदी थी, तो अब आप उसे बाज़ार में अधिक कीमत पर बेच सकते हैं।
इस तरह, आप बिना कोई जोखिम उठाए लाभ के साथ समाप्त करेंगे। परिणामस्वरूप, यह एक ऐसा परिदृश्य है जिसमें आप लाभ के लिए एक ही समय में एक परिसंपत्ति पर कई लेनदेन निष्पादित करते हैं, जिसमें मूल्य असमानताओं के कारण कोई जोखिम नहीं होता है।
सांख्यिकीय रणनीतियाँ
सांख्यिकीय मध्यस्थता तकनीक, जो माध्य प्रत्यावर्तन परिकल्पना पर आधारित हैं, आमतौर पर जोड़े में उपयोग की जाती हैं। इस तरह के तरीके अनुमानित मूल्य के आधार पर एक या अधिक परिसंपत्तियों के सांख्यिकीय गलत मूल्य निर्धारण से मुनाफा कमाने की आशा करते हैं।
जोड़ी व्यापार सांख्यिकीय आर्बिट्रेज का एक उदाहरण है जिसमें हम दो सह-एकीकृत इक्विटी की कीमतों के बीच अनुपात या प्रसार को देखते हैं। यदि स्प्रेड का मूल्य अनुमानित सीमा से अधिक है, तो आप उस स्टॉक को खरीदते हैं जिसने खराब प्रदर्शन किया है और उस स्टॉक को बेचते हैं जिसने इस विश्वास के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है कि स्प्रेड अपने सामान्य स्तर पर वापस आ जाएगा। सांख्यिकीय मध्यस्थता अपने पोर्टफोलियो में सौ या अधिक शेयरों के साथ कार्य कर सकती है जिन्हें विभिन्न प्रकार के चर के आधार पर वर्गीकृत किया गया है और विश्लेषण और निष्पादन दोनों के संबंध में पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है।
बाज़ार बनाने की रणनीतियाँ
यह तकनीक बाज़ार में तरलता बढ़ाने में योगदान करती है। एक बाज़ार निर्माता, अक्सर एक बड़ी संस्था, बड़ी मात्रा में ट्रेडिंग ऑर्डर खरीदने और बेचने में सक्षम बनाती है। बाज़ार निर्माताओं के प्रमुख संस्थान होने का तर्क यह है कि इसमें बड़ी संख्या में प्रतिभूतियाँ शामिल होती हैं। परिणामस्वरूप, एक व्यक्तिगत मध्यस्थ आवश्यक मात्रा को सुविधाजनक बनाने में सक्षम नहीं हो सकता है।
इस प्रक्रिया के दौरान, बाज़ार निर्माता कंपनियों के एक निश्चित समूह से शेयर खरीदते और बेचते हैं। प्रत्येक बाज़ार निर्माता के काम में विशिष्ट संख्या में स्टॉक के लिए खरीद और बिक्री मूल्य प्रदर्शित करना शामिल है। जब कोई खरीदार ऑर्डर देता है, तो बाज़ार निर्माता अपने भंडार से शेयर बेचकर इसे पूरा करता है। परिणामस्वरूप, वित्तीय बाजार तरल बने रहते हैं, जिससे निवेशकों और व्यापारियों के लिए खरीदना और बेचना आसान हो जाता है। यह पर्याप्त व्यापार की गारंटी देने में बाज़ार निर्माताओं के महत्व को स्पष्ट करता है।
भावना-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ
एक सेंटीमेंट ट्रेडिंग तकनीक बाजार में स्थिति ले रही है जो इस आधार पर होती है कि बाजार पर बैल या भालू का प्रभुत्व है या नहीं। यह ट्रेडिंग तकनीक गति-आधारित हो सकती है, जिसका अर्थ है कि यदि बाजार में तेजी है तो हम अधिक निवेश करते हैं और अधिक कीमत पर बेचते हैं, या यदि बाजार मंदी में है तो इसके विपरीत।
सेंटीमेंट ट्रेडिंग तकनीक विरोधाभासी या मीन-रिवर्टिंग भी हो सकती है, यानी बाजार की भावना के विपरीत। इस धारणा से एक विरोधाभासी लाभ मिलता है कि जब सुरक्षा के संबंध में कुछ भीड़ का व्यवहार होता है, तो यह कुछ शोषण योग्य गलत मूल्य निर्धारण (सुरक्षा में पहले से ही प्रचलित वृद्धि से अधिक) को जन्म देता है और एक बड़े बैल के बाद सुधार या इसके कारण सुरक्षा कीमतों में गिरावट आती है। उलटा.
गति रणनीतियाँ
ये तरीके बाजार की प्रवृत्ति का विश्लेषण करके बाजार के उतार-चढ़ाव से लाभ कमाते हैं। परिणामस्वरूप, यह स्टॉक निवेश को लाभदायक बनाने के लिए ऊंचे दाम पर खरीदने और ऊंचे दाम पर बेचने का प्रयास करता है। जब मूल्य निवेश की बात आती है, तो यह किसी भी समय इससे भटकने पर माध्य या औसत पर लौटने का प्रयास करता है।
इस अवधि के दौरान मोमेंटम निवेश होता है क्योंकि यह माध्य प्रत्यावर्तन के उद्भव से पहले होता है। बाजार में अन्य व्यापारियों द्वारा किए गए भावनात्मक निर्णयों की उच्च संख्या के कारण गति संचालित होती है, जबकि कीमतें औसत से भटक रही होती हैं। परिणामस्वरूप, लाभ दूसरों के व्यवहार संबंधी पूर्वाग्रहों और भावनात्मक त्रुटियों के कारण होता है।
यहां एक बात यह है कि रुझान तेजी से उलट सकते हैं और गति लाभ को नष्ट कर सकते हैं, जिससे ये तरीके बेहद अस्थिर हो जाते हैं। परिणामस्वरूप, घाटे को रोकने के लिए खरीद और बिक्री की उचित व्यवस्था करना महत्वपूर्ण है। इसे उपयुक्त जोखिम प्रबंधन रणनीतियों का उपयोग करके पूरा किया जा सकता है जो निवेश की सही ढंग से निगरानी कर सकते हैं और खराब मूल्य उतार-चढ़ाव से बचाने के लिए कदम उठा सकते हैं।
मशीन लर्निंग ट्रेडिंग रणनीतियाँ
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और पैटर्न के एक विशिष्ट सेट के अध्ययन को संदर्भित करता है जिसका उपयोग कंप्यूटर सिस्टम बाजार डेटा के आधार पर ट्रेडिंग विकल्प बनाने के लिए करता है। यह शब्द "पैटर्न पहचान" के विज्ञान से लिया गया है और यह इस तथ्य पर जोर देता है कि कंप्यूटर स्पष्ट रूप से सिखाए बिना सीखते हैं।
ध्यान दें कि मनुष्य सॉफ़्टवेयर बनाते/प्रारंभ करते हैं, और फिर यह AI पर निर्भर करता है (Artificial Intelligence) समय के साथ खुद में सुधार करना। परिणामस्वरूप, मानवीय भागीदारी हमेशा आवश्यक होती है। यहां लाभ यह है कि मशीन लर्निंग-आधारित मॉडल तीव्र गति से भारी मात्रा में डेटा का मूल्यांकन करते हैं और आत्म-सुधार में संलग्न होते हैं।
तकनीकी आवश्यकताएँ
कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके दृष्टिकोण को लागू करना, उसके बाद बैकटेस्टिंग, एल्गोरिथम ट्रेडिंग में अंतिम चरण है (यह देखने के लिए कि क्या इसका उपयोग करना लाभदायक होगा, पिछले स्टॉक-मार्केट प्रदर्शन की ऐतिहासिक अवधि पर एल्गोरिदम को आज़माना)।
लक्ष्य वर्णित विधि को एक एकीकृत स्वचालित ऑपरेशन में बदलना है जिसमें एक ट्रेडिंग खाते तक पहुंच शामिल है जहां ऑर्डर दिए जा सकते हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए निम्नलिखित आवश्यकताओं को पूरा किया जाना चाहिए:
- आवश्यक ट्रेडिंग योजना बनाने के लिए किराए के डेवलपर्स या रेडीमेड ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर सभी विकल्प हैं।
- बाज़ार डेटा स्ट्रीम तक पहुंच, जिसे एल्गोरिदम संभावित ऑर्डर प्लेसमेंट संभावनाओं के लिए मॉनिटर करेगा।
- ऑर्डर देने के लिए ट्रेडिंग सिस्टम और इंटरनेट कनेक्शन तक पहुंच।
- वास्तविक एक्सचेंजों पर उत्पादन में डालने से पहले सिस्टम के निर्माण के बाद उसका बैकटेस्ट करने की क्षमता और बुनियादी ढांचा।
- एल्गोरिदम के नियमों की जटिलता के आधार पर, ऐतिहासिक डेटा बैकटेस्टिंग के लिए उपलब्ध है।
शीर्ष एल्गोरिथम ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म
1. एल्गो ट्रेडर
ब्लॉकचेन तकनीक वित्त बाजारों और ग्राहकों की जरूरतों को बदल रही है। उनका संस्थागत-ग्रेड ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म बैंकों, विवेकाधीन और मात्रात्मक फंडों को डिजिटल और क्रिप्टो-परिसंपत्तियों की पूरी क्षमता का एहसास करने में सक्षम बनाता है।
वे बाज़ार-व्यापी निष्पादन कनेक्शनों के माध्यम से तरलता को डीफ़्रैग्मेन्ट करके आपके ग्राहकों के लिए सर्वोत्तम निष्पादन प्रदान करते हैं। प्रमुख कस्टडी और कोर बैंकिंग प्रदाताओं के साथ सहज इंटरफेस के कारण, AlgoTrader संस्थागत व्यापार और निष्पादन बुनियादी ढांचे के साथ-साथ डिजिटल और पारंपरिक परिसंपत्तियों के लिए पोर्टफोलियो प्रबंधन में बाजार में अग्रणी है।
2. कुआंट्स
कुएंट्स भारत का पहला और एकमात्र वित्तीय-तकनीक है स्टॉक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म, व्यक्तिगत और संस्थागत ग्राहकों को व्यापार और निवेश रणनीतियों के विकास और स्वचालन के साथ प्रदान करना।
कुआंट्स आसान क्लिक और एक अभिव्यक्ति-आधारित संरचना के साथ ट्रेडिंग रणनीतियों को विकसित करने के लिए एक पूर्ण बैकटेस्टिंग प्रणाली प्रदान करता है जो स्टॉक व्यापारियों और निवेशकों को कुछ ही मिनटों में ट्रेडिंग विधियों को बनाने और लागू करने की अनुमति देता है।
3. अल्गोबुल्स
एक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का प्रदाता जो पूरी तरह से स्वचालित एल्गोरिथम ट्रेडिंग के साथ-साथ उपयोग के लिए तैयार शेयर बाजार की जानकारी प्रदान करता है। कंपनी की तकनीक पूर्ण स्वचालन और ऑपरेटर की भागीदारी के बिना व्यवस्थित एल्गोरिथम ट्रेडिंग की पेशकश करती है, जिससे रणनीतिकारों और व्यापारियों को निष्पक्ष स्वचालित व्यापार करने की अनुमति मिलती है।
फ़ायदे
- वृद्धि की गति: एल्गो ट्रेडिंग का एक प्रमुख लाभ इसके द्वारा प्रदान की जाने वाली बढ़ी हुई गति है। एल्गोरिदम एक सेकंड के एक अंश में विशेषताओं और तकनीकी संकेतकों की एक विस्तृत श्रृंखला का विश्लेषण करने और लेनदेन को तुरंत निष्पादित करने में सक्षम हैं। बढ़ी हुई गति अत्यधिक आवश्यक हो जाती है क्योंकि कीमतों में उतार-चढ़ाव होते ही व्यापारियों द्वारा पकड़ लिया जा सकता है।
- सटीकता में वृद्धि: एल्गो ट्रेडिंग का एक और महत्वपूर्ण लाभ यह है कि इसमें कम मानवीय संपर्क की आवश्यकता होती है। इससे गलतियों की संभावना काफी कम हो जाती है। एल्गोरिदम सत्यापित और पुन: जांचे जाते हैं, और मानवीय त्रुटियों का उन पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। किसी व्यापारी के लिए गलती करना और तकनीकी संकेतकों का गलती से आकलन करना संभव है; लेकिन, आदर्श स्थितियों में, कंप्यूटर एल्गोरिदम ऐसी त्रुटियाँ नहीं करते हैं। परिणामस्वरूप, सौदे सटीक ढंग से संपन्न होते हैं।
- कम लागत: एल्गो ट्रेडिंग कम समय में अधिक मात्रा में ट्रेड करने की अनुमति देती है। परिणामस्वरूप, कई सौदे पूरे हो जाते हैं, और लेनदेन लागत कम हो जाती है।
- परिसंपत्ति चयन प्रक्रिया का स्वचालन: कुल मिलाकर, एल्गो ट्रेडिंग की सहायता से परिसंपत्ति चयन, ऑर्डर निष्पादन और प्रवेश और निकास अधिक व्यवस्थित हो जाते हैं। यह निर्देशों को क्रियान्वित करने के लिए चरण-दर-चरण प्रक्रिया में विकसित होता है। इससे व्यापार अधिक उद्देश्यपूर्ण और सरल हो जाता है।
- बैकटेस्टिंग क्षमता: नए एल्गोरिदम को शुरू में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके बैकटेस्ट किया जाता है। इससे यह निर्धारित करने में सहायता मिलती है कि योजना प्रभावी होगी या नहीं। व्यापारी की जरूरतों को पूरा करने के लिए बैकटेस्ट के परिणामों के आधार पर रणनीति को बदला और दुरुस्त किया जा सकता है। दृष्टिकोण को व्यवहार्य बनाया गया है, और सभी कानून पूर्ण हैं और उनकी व्याख्या नहीं की जा सकती है।
नुकसान
- प्रौद्योगिकी पर निर्भरता: एल्गो ट्रेडिंग का मुख्य नुकसान प्रौद्योगिकी पर निर्भरता है। कई स्थितियों में, ट्रेडिंग ऑर्डर सर्वर के बजाय कंप्यूटर पर संग्रहीत होते हैं। इसका तात्पर्य यह है कि यदि इंटरनेट कनेक्शन विफल हो जाता है, तो ऑर्डर निष्पादित नहीं किया जाएगा। यह संपूर्ण एल्गो ट्रेडिंग अवधारणा को कमजोर करता है। ऐसे मामलों में, व्यापारी मौके गँवा देते हैं और पैसा खोने का जोखिम उठाते हैं। एल्गो ट्रेडिंग के साथ महत्वपूर्ण प्रणालीगत मुद्दे हैं, जिसके परिणामस्वरूप पूरे बाजार में भारी गिरावट आ सकती है।
- संसाधन की आवश्यकताएं: जहां एल्गो ट्रेडिंग लेनदेन लागत को कम करने में मदद करती है, वहीं यह महत्वपूर्ण मात्रा में खर्च भी जोड़ती है। व्यापारियों को उच्च-स्तरीय संसाधनों से सुसज्जित होना चाहिए, सर्वर तक पहुंच होनी चाहिए और महंगी प्रौद्योगिकियों को नियोजित करने वाले एल्गोरिदम का निर्माण करना चाहिए। एक अन्य महत्वपूर्ण लागत डेटा फ़ीड की लागत है, जो इंट्राडे रणनीतियों के निर्माण में सहायता करती है।
- प्रोग्रामिंग प्रक्रिया को समझना: एल्गो ट्रेडिंग के लिए व्यापारियों द्वारा एल्गोरिदम के विकास की आवश्यकता होती है। सभी निवेशक तकनीकी रूप से समझदार नहीं हैं। परिणामस्वरूप, उन्हें या तो नई प्रक्रियाएँ सीखने या किसी को नियुक्त करने की आवश्यकता हो सकती है। तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता के कारण, एल्गो ट्रेडिंग जनता के लिए बेहद जटिल है।
- एल्गोरिदम का जीवनकाल बहुत कम होता है: लगभग 98 प्रतिशत एल्गोरिदम का जीवनकाल बहुत कम होता है। वे तब तक काम करते हैं जब तक वे उपयुक्त नहीं हो जाते, फिर तेजी से बदलते बाजार में अचानक काम करना बंद कर देते हैं। परिणामस्वरूप, उनकी मरम्मत या पुनर्निर्माण किया जाना चाहिए। एल्गोरिथम और रणनीति विकास एक सतत प्रक्रिया है जिसमें निरंतर निगरानी, सुधार और पुनर्निमाण शामिल है।
- निरंतर निगरानी की आवश्यकता है: एल्गो ट्रेडिंग की आदर्श तस्वीर यह है कि एल्गोरिदम पूर्व-प्रोग्राम किए गए हैं और व्यापारी लंबे समय तक अपने कंप्यूटर से दूर रह सकता है। बहरहाल, मामला यह नहीं । व्यापारी को कनेक्शन, बिजली कटौती आदि जैसी किसी भी यांत्रिक कठिनाई के लिए सिस्टम की जांच करते रहना चाहिए।
निष्कर्ष
एल्गो ट्रेडिंग एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र है जिसमें प्रौद्योगिकी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम की सहायता से ट्रेडिंग गतिविधि तेजी से बढ़ती है। हालाँकि, यह पूरी तरह से तकनीक पर निर्भर है।
जहां इसके कई फायदे हैं, वहीं इसके कुछ नुकसान भी हैं। वित्तीय उपकरणों को खरीदने और बेचने के बारे में कोई विकल्प चुनने से पहले, मानव निर्णय लेने के साथ एल्गो ट्रेडिंग तकनीकों को जोड़ना सबसे अच्छा है।
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