अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
गुंतवणूकदारांसह आपल्यापैकी बरेच जण संगणक आणि तंत्रज्ञानावर पूर्वीपेक्षा अधिक अवलंबून होत आहेत. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगच्या सहाय्याने, गुंतवणूकदारांची वाढती संख्या अधिक श्रीमंत होण्यासाठी इष्टतम बाजार परिस्थिती मानतात त्याचा फायदा घेत आहेत.
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, बहुतेकदा अल्गो ट्रेडिंग म्हणून ओळखले जाते, हा स्टॉक ट्रेडिंगचा एक प्रकार आहे जो उच्च-गती, स्वयंचलित आर्थिक व्यवहार करण्यासाठी क्लिष्ट गणिती मॉडेल्स आणि सूत्रे वापरतो.
जास्तीत जास्त परतावा मिळवण्यासाठी काही आर्थिक धोरणे शक्य तितक्या वेगाने अंमलात आणण्यासाठी गुंतवणूकदारांना मदत करणे हे त्याचे उद्दिष्ट आहे. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचे काही महत्त्वपूर्ण फायदे असले तरी काही धोके देखील विचारात घेण्यासारखे आहेत.
अल्गो ट्रेडिंगबद्दल तुम्हाला जे काही माहित असणे आवश्यक आहे ते शोधण्यासाठी वाचा.
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग म्हणजे काय?
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग हे एक ट्रेडिंग तंत्र आहे जे व्यापार्यांना आर्थिक बाजारातील व्यवहाराचे निर्णय घेण्यास मदत करण्यासाठी जटिल गणिती साधने वापरते. या प्रकारच्या प्रणालीमध्ये मानवी व्यापार्यांच्या सहभागाची आवश्यकता कमी आहे, परिणामी निर्णय घेणे अत्यंत जलद होते. हे अल्गोरिदमला मानवी व्यापारी पाहण्याआधीच बाजारात उद्भवणाऱ्या कोणत्याही नफा कमावण्याच्या संधींचे भांडवल करण्यास अनुमती देते.
मोठे संस्थात्मक गुंतवणूकदार मोठ्या संख्येने शेअर्समध्ये व्यापार करत असल्याने, ते अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगचा व्यापक वापर करतात. हे अल्गो ट्रेडिंग, ब्लॅक-बॉक्स ट्रेडिंग आणि इतर तत्सम शीर्षके म्हणून देखील ओळखले जाते आणि ते तंत्रज्ञानावर खूप अवलंबून आहे. गेल्या काही वर्षांत त्याची लोकप्रियता वाढली आहे.
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग (अल्गो-ट्रेडिंग म्हणूनही ओळखले जाते) मानवी परस्परसंवादाचा वापर न करता पूर्वनिर्धारित निकषांवर आधारित ऑर्डर कार्यान्वित करण्यासाठी संगणक-चालित गणितीय मॉडेल्सचा वापर करण्याचा सराव आहे. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग प्रथम गुंतवणूक बँकांसारख्या प्रमुख वित्तीय संस्थांनी स्वीकारले होते, परंतु ते अलीकडेच नियमित व्यापार्यांसाठी उपलब्ध करून देण्यात आले आहे.
इतिहास
1980 आणि 1990 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात, पूर्णपणे इलेक्ट्रॉनिक अंमलबजावणी आणि तुलना करण्यायोग्य इलेक्ट्रॉनिक कम्युनिकेशन नेटवर्कसह वित्तीय बाजारांचा उदय झाला. युनायटेड स्टेट्समध्ये, दशांशीकरण, ज्याने किमान टिक आकार डॉलरच्या 1/16 (US$0.0625) वरून US$0.01 प्रति शेअर कमी केला, बोली आणि ऑफर किमतींमधील लहान फरकांना अनुमती देऊन, बाजारातील सूक्ष्म संरचना बदलून अल्गोरिदमिक व्यापाराला प्रोत्साहन दिले असावे. बाजार निर्मात्यांना व्यापाराचा फायदा आणि बाजारातील तरलता वाढवणे.
1998 पर्यंत, युनायटेड स्टेट्स (US) च्या सिक्युरिटीज अँड एक्स्चेंज कमिशनने (SEC) इलेक्ट्रॉनिक एक्सचेंजेसना परवानगी दिली, ज्यामुळे संगणकीकृत उच्च-फ्रिक्वेंसी व्यापाराचा मार्ग मोकळा झाला. एचएफटी एखाद्या व्यक्तीपेक्षा 1000 पट लवकर व्यवहार करू शकते. तेव्हापासून, उच्च-वारंवारता व्यापार (HFT) लोकप्रियतेत वाढला आहे.
हे कस काम करत?
विशिष्ट प्रक्रिया पार पाडण्यासाठी विशिष्ट नियमांच्या पद्धती किंवा संकलनाला अल्गोरिदम म्हणतात. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग कॉम्प्युटर प्रोग्रॅम्सचा वापर करून उच्च दर आणि व्हॉल्यूमवर व्यवहार करण्यासाठी पूर्वनिर्धारित पॅरामीटर्सच्या सेटवर अवलंबून असते, जसे की स्टॉकच्या किमती आणि बाजार परिस्थिती.
एखादा व्यापारी, उदाहरणार्थ, जेव्हा एखादा विशिष्ट स्टॉक निर्दिष्ट किंमतीवर आदळतो किंवा खाली येतो तेव्हा ऑर्डर त्वरीत कार्यान्वित करण्यासाठी अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग वापरू शकतो. अशा परिस्थितींच्या आधारे, अल्गोरिदम किती शेअर्स खरेदी करायचे किंवा विकायचे हे ठरवू शकतात. जेव्हा जेव्हा एखादा कार्यक्रम सुरू असतो, तेव्हा पूर्वनिर्धारित निकषांची पूर्तता झाल्यानंतर व्यवहार आपोआप अंमलात आणले जातील हे जाणून व्यापारी शांत बसून आराम करू शकतो.
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग धोरण
अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग धोरणे सर्वात फायदेशीर अल्गोरिदमिक व्यवहार पार पाडण्यासाठी अनेक पद्धती आहेत. प्रत्येक रणनीती वेगळी असली तरी, अल्गो ट्रेडिंग करण्याची यंत्रणा सुसंगत राहते. प्रत्येक मार्ग तयार केला जातो जेणेकरून तो एक्सचेंजकडून वास्तविक-मार्केट डेटा प्रवाह प्राप्त करतो आणि नंतर नियम किंवा तर्कशास्त्राच्या पूर्वनिर्धारित ब्लॉकचा वापर करून व्यापार ऑर्डर तयार करतो. ट्रेड ऑर्डरमध्ये सर्व वैशिष्ट्ये समाविष्ट आहेत, जसे की क्रमवारी, बाजू आणि रक्कम.
व्यवहार करण्यासाठी व्यापार्याला अल्गोरिदमची अचूक अंमलबजावणी प्रदान करण्यासाठी प्रत्येक धोरण पूर्वनिर्धारित पद्धतीने कार्य करते. अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी खालील लोकप्रिय पद्धतींची यादी आणि त्यांचे स्पष्टीकरण तपासा:
- लवाद धोरणे
- सांख्यिकीय धोरणे
- मार्केट मेकिंग स्ट्रॅटेजीज
- भावना-आधारित ट्रेडिंग धोरणे
- गतीची रणनीती
- मशीन लर्निंग ट्रेडिंग नीती
लवाद धोरणे
या दृष्टिकोनामध्ये दोन भिन्न बाजारपेठांमध्ये आर्थिक साधनाचा किंवा मालमत्तेच्या चुकीच्या किंमतीचा फायदा घेणे समाविष्ट आहे. एक मालमत्ता जी एका बाजारामध्ये एका किमतीवर व्यापार करते परंतु दुसर्या बाजारपेठेत मोठ्या प्रमाणात जास्त किंमत असते, हे मध्यस्थ धोरणाचे उदाहरण आहे. परिणामी, जर तुम्ही वस्तू कमी किमतीत खरेदी केली असेल, तर तुम्ही ती आता बाजारात जास्त किंमतीला विकू शकता.
अशा प्रकारे, तुम्ही कोणतीही जोखीम न घेता नफा मिळवून पूर्ण कराल. परिणामी, ही अशी परिस्थिती आहे ज्यामध्ये तुम्ही एकाच वेळी नफ्यासाठी एकाच मालमत्तेवर असंख्य व्यवहार करता, किंमतीतील असमानतेमुळे कोणताही धोका नसतो.
सांख्यिकीय धोरणे
सांख्यिकीय लवाद तंत्र, जे सरासरी प्रत्यावर्तन गृहीतकांवर आधारित आहेत, सामान्यत: जोड्यांमध्ये वापरले जातात. अशा पद्धती अनुमानित मूल्यावर आधारित एक किंवा अधिक मालमत्तेच्या सांख्यिकीय चुकीच्या किंमतीतून नफा मिळवण्याची अपेक्षा करतात.
पेअर ट्रेडिंग हे स्टॅटिस्टिकल आर्बिट्रेजचे एक उदाहरण आहे ज्यामध्ये आपण दोन समन्वित इक्विटीच्या किमतींमधील गुणोत्तर किंवा स्प्रेड पाहतो. जर स्प्रेडचे मूल्य अंदाजित मर्यादेपेक्षा जास्त असेल, तर तुम्ही कमी कामगिरी केलेला स्टॉक खरेदी करता आणि स्प्रेड त्याच्या नेहमीच्या पातळीवर परत येईल या विश्वासाने उत्कृष्ट कामगिरी केलेला स्टॉक विकता. सांख्यिकीय लवाद त्याच्या पोर्टफोलिओमधील शंभर किंवा त्याहून अधिक स्टॉकसह कार्य करू शकतात जे विविध व्हेरिएबल्सच्या आधारे वर्गीकृत केले जातात आणि विश्लेषण आणि अंमलबजावणी या दोन्ही बाबतीत पूर्णपणे स्वयंचलित असू शकतात.
मार्केट मेकिंग स्ट्रॅटेजीज
या तंत्रामुळे बाजारातील तरलता वाढण्यास हातभार लागतो. मार्केट मेकर, अनेकदा एक मोठी संस्था, मोठ्या प्रमाणात खरेदी आणि विक्री ट्रेडिंग ऑर्डर सक्षम करते. मार्केट मेकर्स या प्रमुख संस्था असण्याचे कारण म्हणजे तेथे मोठ्या प्रमाणात सिक्युरिटीज गुंतलेले आहेत. परिणामी, वैयक्तिक मध्यस्थ आवश्यक व्हॉल्यूम सुलभ करण्यास सक्षम होऊ शकत नाही.
या प्रक्रियेदरम्यान, बाजार निर्माते विशिष्ट कंपन्यांकडून समभाग खरेदी आणि विक्री करतात. प्रत्येक बाजार निर्मात्याच्या कामात विशिष्ट संख्येच्या स्टॉकसाठी खरेदी आणि विक्रीच्या किंमती प्रदर्शित करणे समाविष्ट असते. जेव्हा खरेदीदार ऑर्डर देतो तेव्हा बाजार निर्माता त्याच्या स्वत: च्या साठ्यातून शेअर्स विकून त्याची पूर्तता करतो. परिणामी, वित्तीय बाजार तरल राहतात, ज्यामुळे गुंतवणूकदार आणि व्यापार्यांना खरेदी आणि विक्री करणे सोपे होते. हे पुरेशा व्यापाराची हमी देण्यासाठी बाजार निर्मात्यांचे महत्त्व समाविष्ट करते.
भावना-आधारित ट्रेडिंग धोरणे
बाजारावर बैल किंवा अस्वल यांचे वर्चस्व आहे की नाही यावर आधारित एक भावना व्यापार तंत्र बाजारात पोझिशन घेत आहे. हे ट्रेडिंग तंत्र संवेग-आधारित असू शकते, याचा अर्थ असा की आम्ही उच्च गुंतवणूक करतो आणि बाजार तेजी असल्यास उच्च विक्री करतो, किंवा त्याउलट जर बाजार मंदीचा असेल.
सेंटिमेंट ट्रेडिंग तंत्र अगदी विरोधाभासी किंवा मीन-रिव्हर्टिंग असू शकते, म्हणजे मार्केट सेंटिमेंटच्या विरुद्ध. जेव्हा सुरक्षेबाबत काही जमावाचे वर्तन असते तेव्हा ते काही शोषक चुकीच्या किंमतींना जन्म देते (सुरक्षेमध्ये आधीच प्रचलित वाढलेली किंमत जास्त) या कल्पनेतून एक विरोधाभासी फायदा होतो आणि दुरुस्त्या किंवा दुर्गुणांमुळे सुरक्षेच्या किमतींमध्ये मोठी घसरण होते. उलट
गतीची रणनीती
बाजाराच्या कलचे विश्लेषण करून या पद्धती बाजारातील चढउतारांपासून नफा मिळवतात. परिणामी, स्टॉक गुंतवणूक फायदेशीर करण्यासाठी ते उच्च खरेदी आणि उच्च विक्री करण्याचा प्रयत्न करते. जेव्हा मूल्य गुंतवणुकीचा प्रश्न येतो, तेव्हा ते कधीही त्यापासून विचलित झाल्यावर ते सरासरी किंवा सरासरीवर परतण्याचा प्रयत्न करते.
या कालावधीत गतीची गुंतवणूक होते कारण ती सरासरी प्रत्यावर्तनाच्या उदयापूर्वी होते. बाजारातील इतर व्यापाऱ्यांकडून भावनिक निर्णयांची संख्या जास्त असल्यामुळे किमती सरासरीपेक्षा कमी होत असल्यामुळे गती चालते. परिणामी, इतरांच्या वर्तणुकीतील पूर्वाग्रह आणि भावनिक त्रुटींमुळे फायदा होतो.
येथे एक पकड अशी आहे की ट्रेंड त्वरीत उलट करू शकतात आणि गती नफा नष्ट करू शकतात, ज्यामुळे या पद्धती अत्यंत अस्थिर बनतात. परिणामी, तोटा टाळण्यासाठी खरेदी आणि विक्रीची योग्य व्यवस्था करणे महत्त्वाचे आहे. हे योग्य जोखीम व्यवस्थापन धोरण वापरून पूर्ण केले जाऊ शकते जे गुंतवणुकीचे योग्यरित्या निरीक्षण करू शकते आणि वाईट किंमतीच्या हालचालीपासून संरक्षण करण्यासाठी पावले उचलू शकते.
मशीन लर्निंग ट्रेडिंग स्ट्रॅटेजीज
मशीन लर्निंग अल्गोरिदमचा अभ्यास आणि नमुन्यांच्या विशिष्ट संचाचा संदर्भ देते जे संगणक प्रणाली बाजार डेटावर आधारित ट्रेडिंग निवडी करण्यासाठी वापरतात. हा शब्द "पॅटर्न रिकग्निशन" या विज्ञानातून आला आहे आणि ते स्पष्टपणे शिकवल्याशिवाय संगणक शिकतात या वस्तुस्थितीवर जोर देते.
लक्षात घ्या की मनुष्य सॉफ्टवेअर तयार/प्रारंभ करतो आणि ते नंतर एआय (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) कालांतराने स्वतःमध्ये सुधारणा करणे. परिणामी, मानवी सहभाग नेहमीच आवश्यक असतो. येथे फायदा असा आहे की मशीन लर्निंग-आधारित मॉडेल्स जलद गतीने मोठ्या प्रमाणात डेटाचे मूल्यांकन करतात आणि स्वत: ची सुधारणा करतात.
तांत्रिक गरजा
संगणक प्रोग्राम वापरून दृष्टीकोन अंमलात आणणे, त्यानंतर बॅकटेस्टिंग ही अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगची अंतिम पायरी आहे (ते वापरणे फायदेशीर ठरले असते की नाही हे पाहण्यासाठी मागील स्टॉक-मार्केट कामगिरीच्या ऐतिहासिक कालखंडावर अल्गोरिदम वापरून पहा).
वर्णन केलेल्या पद्धतीचे एकात्मिक स्वयंचलित ऑपरेशनमध्ये रूपांतर करणे हे उद्दिष्ट आहे ज्यामध्ये ट्रेडिंग खात्यात प्रवेश समाविष्ट आहे जेथे ऑर्डर दिली जाऊ शकते. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंगसाठी खालील आवश्यकता पूर्ण केल्या पाहिजेत:
- आवश्यक ट्रेडिंग प्लॅन तयार करण्यासाठी भाड्याने घेतलेले डेव्हलपर किंवा रेडीमेड ट्रेडिंग सॉफ्टवेअर हे सर्व पर्याय आहेत.
- मार्केट डेटा स्ट्रीममध्ये प्रवेश, ज्याचे अल्गोरिदम संभाव्य ऑर्डर प्लेसमेंटच्या शक्यतांसाठी निरीक्षण करेल.
- ऑर्डर देण्यासाठी ट्रेडिंग सिस्टम आणि इंटरनेट कनेक्शन्समध्ये प्रवेशयोग्यता.
- प्रत्यक्ष एक्सचेंजेसवर उत्पादन सुरू होण्यापूर्वी सिस्टम तयार झाल्यानंतर पुन्हा तपासण्याची क्षमता आणि पायाभूत सुविधा.
- अल्गोरिदमच्या नियमांच्या गुंतागुंतीच्या आधारावर, बॅकटेस्टिंगसाठी ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध आहे.
शीर्ष अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्म
1. अल्गोट्रेडर
ब्लॉकचेन तंत्रज्ञान फायनान्स मार्केट आणि क्लायंटच्या गरजा बदलत आहे. त्यांचे संस्थात्मक-श्रेणी ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्म बँका, विवेकाधीन आणि परिमाणात्मक फंडांना डिजिटल आणि क्रिप्टो-मालमत्तेची पूर्ण क्षमता लक्षात घेण्यास सक्षम करते.
ते तुमच्या क्लायंटसाठी बाजारपेठ-व्यापी अंमलबजावणी कनेक्शनद्वारे तरलता डीफ्रॅगमेंट करून सर्वोत्तम अंमलबजावणी प्रदान करतात. AlgoTrader संस्थात्मक व्यापार आणि अंमलबजावणी पायाभूत सुविधा, तसेच डिजिटल आणि पारंपारिक मालमत्तेसाठी पोर्टफोलिओ व्यवस्थापन, प्रमुख कस्टडी आणि कोअर बँकिंग प्रदात्यांसह अखंड इंटरफेससाठी धन्यवाद.
2. कुएंट्स
Kuants ही भारतातील पहिली आणि एकमेव फायनान्शिअल-टेक आहे स्टॉक ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्म, वैयक्तिक आणि संस्थात्मक ग्राहकांना व्यापार आणि गुंतवणूक धोरणांचा विकास आणि ऑटोमेशन प्रदान करणे.
Kuants सहज क्लिकसह ट्रेडिंग धोरण विकसित करण्यासाठी संपूर्ण बॅकटेस्टिंग प्रणाली प्रदान करते आणि एक अभिव्यक्ती-आधारित रचना जी स्टॉक ट्रेडर्स आणि गुंतवणूकदारांना काही मिनिटांत ट्रेडिंग पद्धती तयार आणि अंमलात आणू देते.
3. अल्गोबुल्स
ट्रेडिंग प्लॅटफॉर्मचा प्रदाता जो पूर्णपणे स्वयंचलित अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग तसेच वापरण्यास-तयार स्टॉक मार्केट माहिती प्रदान करतो. कंपनीचे तंत्रज्ञान संपूर्ण ऑटोमेशनसह पद्धतशीर अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग ऑफर करते आणि ऑपरेटरच्या सहभागाशिवाय, स्ट्रॅटेजिस्ट आणि ट्रेडर्सना वैराग्यपूर्ण ऑटोमेटेड ट्रेडिंग करण्यास अनुमती देते.
साधक
- वेग वाढला: अल्गो ट्रेडिंगचा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे तो वाढवलेली गती. अल्गोरिदम एका सेकंदाच्या एका अंशामध्ये वैशिष्ट्यांचे आणि तांत्रिक निर्देशकांच्या विस्तृत श्रेणीचे विश्लेषण करण्यास आणि व्यवहार त्वरित कार्यान्वित करण्यास सक्षम आहेत. वर्धित गती अत्यंत आवश्यक बनते कारण किमतीतील चढ-उतार होताच व्यापाऱ्यांना पकडले जाऊ शकते.
- वाढलेली अचूकता: अल्गो ट्रेडिंगचा आणखी एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे त्याला कमी मानवी संवाद आवश्यक आहे. हे लक्षणीय चुका होण्याची शक्यता कमी करते. अल्गोरिदम सत्यापित आणि पुन्हा तपासले जातात आणि मानवी चुकांचा त्यांच्यावर कोणताही परिणाम होत नाही. एखाद्या व्यापाऱ्याने चूक करणे आणि तांत्रिक निर्देशकांचे चुकीचे मूल्यांकन करणे हे समजण्यासारखे आहे; परंतु, आदर्श परिस्थितीत, संगणक अल्गोरिदम अशा चुका करत नाहीत. परिणामी, सौदे तंतोतंत पार पाडले जातात.
- कमी केलेली किंमत: अल्गो ट्रेडिंगमुळे कमी कालावधीत मोठ्या प्रमाणात व्यवहार करता येतात. परिणामी, असंख्य सौदे पूर्ण होतात आणि व्यवहार खर्च कमी होतो.
- मालमत्ता निवड प्रक्रियेचे ऑटोमेशन: एकूणच, अल्गो ट्रेडिंगच्या मदतीने मालमत्ता निवड, ऑर्डरची अंमलबजावणी आणि प्रवेश आणि बाहेर पडणे अधिक पद्धतशीर बनले आहे. हे निर्देश पार पाडण्यासाठी चरण-दर-चरण प्रक्रियेत विकसित होते. यामुळे व्यापार अधिक वस्तुनिष्ठ आणि सरलीकृत होतो.
- बॅकटेस्टिंग क्षमता: नवीन अल्गोरिदमची सुरुवातीस ऐतिहासिक डेटा वापरून चाचणी केली जाते. ही योजना प्रभावी होईल की नाही हे निर्धारित करण्यात मदत करते. व्यापार्यांच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी बॅकटेस्टच्या निकालांवर आधारित धोरण बदलले जाऊ शकते आणि चांगले केले जाऊ शकते. दृष्टीकोन व्यवहार्य बनविला गेला आहे आणि सर्व कायदे निरपेक्ष आहेत आणि त्यांचा अर्थ लावला जाऊ शकत नाही.
बाधक
- तंत्रज्ञानावरील अवलंबित्व: अल्गो ट्रेडिंगचा मुख्य तोटा म्हणजे तंत्रज्ञानावर अवलंबून राहणे. बर्याच परिस्थितींमध्ये, ट्रेडिंग ऑर्डर सर्व्हरऐवजी संगणकावर संग्रहित केल्या जातात. याचा अर्थ असा होतो की इंटरनेट कनेक्शन अयशस्वी झाल्यास, ऑर्डरची अंमलबजावणी केली जाणार नाही. हे संपूर्ण अल्गो ट्रेडिंग संकल्पना कमी करते. अशा घटनांमध्ये, व्यापारी संधी गमावतात आणि पैसे गमावण्याचा धोका पत्करतात. अल्गो ट्रेडिंगमध्ये महत्त्वपूर्ण सिस्टीमिक समस्या आहेत, ज्यामुळे संपूर्ण मार्केट मोठ्या प्रमाणावर फ्लॅश कोसळू शकते.
- संसाधन आवश्यकता: अल्गो ट्रेडिंगमुळे व्यवहार खर्च कमी होण्यास मदत होते, पण त्यामुळे खर्चातही लक्षणीय भर पडते. व्यापार्यांनी उच्च-अंत संसाधनांसह सज्ज असले पाहिजे, सर्व्हरवर प्रवेश केला पाहिजे आणि महागड्या तंत्रज्ञानाचा वापर करणारे अल्गोरिदम तयार केले पाहिजेत. दुसरी महत्त्वाची किंमत म्हणजे डेटा फीडची किंमत, जी इंट्राडे रणनीती तयार करण्यात मदत करते.
- प्रोग्रामिंग प्रक्रिया समजून घेणे: अल्गो ट्रेडिंगसाठी व्यापाऱ्यांनी अल्गोरिदम विकसित करणे आवश्यक आहे. सर्वच गुंतवणूकदार तांत्रिकदृष्ट्या जाणकार नसतात. परिणामी, त्यांना एकतर नवीन प्रक्रिया शिकण्याची किंवा एखाद्याला नियुक्त करण्याची आवश्यकता असू शकते. तांत्रिक ज्ञानाच्या आवश्यकतेमुळे, अल्गो ट्रेडिंग लोकांसाठी अत्यंत क्लिष्ट आहे.
- अल्गोरिदमचे आयुष्य खूपच कमी असते: जवळजवळ 98 टक्के अल्गोरिदमचे आयुष्य खूपच कमी असते. ते योग्य होईपर्यंत ते काम करतात, नंतर वेगाने बदलणार्या बाजारपेठेत अचानक काम करणे बंद करतात. परिणामी, त्यांची दुरुस्ती किंवा पुनर्बांधणी करणे आवश्यक आहे. अल्गोरिदम आणि रणनीती विकास ही एक सतत प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये सतत देखरेख, सुधारणा आणि पुनर्शोध यांचा समावेश होतो.
- सतत देखरेख आवश्यक: अल्गो ट्रेडिंगचे आदर्श चित्र हे आहे की अल्गोरिदम प्री-प्रोग्राम केलेले असतात आणि व्यापारी कदाचित त्याच्या संगणकापासून लांब असू शकतो. मात्र, असे नाही. व्यापार्याने कोणत्याही यांत्रिक अडचणी जसे की कनेक्शन, पॉवर आउटेज इत्यादीसाठी सिस्टम तपासत राहणे आवश्यक आहे.
निष्कर्ष
अल्गो ट्रेडिंग हे एक अत्यंत स्पर्धात्मक क्षेत्र आहे ज्यामध्ये तंत्रज्ञान महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सिस्टीमच्या मदतीने ट्रेडिंग अॅक्टिव्हिटी अधिक वेगाने वाढते. मात्र, ते पूर्णपणे तंत्रज्ञानावर अवलंबून आहे.
याचे अनेक फायदे असले तरी खेळात काही तोटेही आहेत. आर्थिक साधनांच्या खरेदी-विक्रीबाबत निवड करण्यापूर्वी, मानवी निर्णयक्षमतेसह अल्गो ट्रेडिंग तंत्रे एकत्र करणे उत्तम.
प्रत्युत्तर द्या