မာတိကာ[ဖျောက်][ရှိုး]
ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့အများစုသည် ကွန်ပျူတာနှင့် နည်းပညာကို ယခင်ကထက် ပိုမိုအားကိုးလာကြသည်။ အယ်လဂိုရီသမ် ကုန်သွယ်မှု၏အကူအညီဖြင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူ အများအပြားသည် ပိုမိုချမ်းသာလာစေရန် အကောင်းဆုံးသော စျေးကွက်အခြေအနေများဟု ယုံကြည်ထားသည့်အရာကို အခွင့်ကောင်းယူနေကြပါသည်။
အယ်လ်ဂိုရစ်သမ် ရောင်းဝယ်မှုဟု မကြာခဏ လူသိများသော အယ်ဂိုရစ်သမ် ကုန်သွယ်မှုသည် မြန်နှုန်းမြင့်၊ အလိုအလျောက် ငွေရေးကြေးရေး လွှဲပြောင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာမော်ဒယ်များနှင့် ဖော်မြူလာများကို အသုံးပြုသည့် စတော့ရှယ်ယာ ရောင်းဝယ်ရေး အမျိုးအစားတစ်ခု ဖြစ်သည်။
အကျိုးအမြတ်အများဆုံးရရှိရန် အချို့သောဘဏ္ဍာရေးမဟာဗျူဟာများကို တတ်နိုင်သမျှ လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ရာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို ကူညီပေးရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ algorithmic ကုန်သွယ်မှုအတွက် သိသာထင်ရှားသော အကျိုးကျေးဇူးအချို့ရှိသော်လည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အချို့သောအန္တရာယ်များရှိပါသည်။
Algo အရောင်းအ၀ယ်အကြောင်း သိလိုသမျှကို ရှာဖွေရန် ဆက်လက်ဖတ်ရှုပါ။
algorithmic trading ဆိုတာ ဘာလဲ။
Algorithmic trading သည် ကုန်သည်များ ငွေကြေးဈေးကွက်တွင် ငွေပေးငွေယူ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် ကူညီရန် ရှုပ်ထွေးသော သင်္ချာကိရိယာများကို အသုံးပြုသည့် ကုန်သွယ်မှုနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤစနစ်မျိုးတွင် လူသားကုန်သည်တစ်ဦး၏ ပူးပေါင်းပါဝင်မှုအတွက် လိုအပ်မှုမှာ အနည်းငယ်မျှသာဖြစ်ပြီး လျင်မြန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ၎င်းသည် လူသားကုန်သည်မှ ၎င်းတို့ကို မမြင်နိုင်မီ စျေးကွက်တွင် ပေါ်ပေါက်လာသော မည်သည့်အမြတ်အစွန်းကိုမဆို အခွင့်အလမ်းများပေါ်တွင် အသုံးချရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို ခွင့်ပြုထားသည်။
အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူ ကြီးများသည် အစုရှယ်ယာ အများအပြားကို ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားကြသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အယ်လဂိုရီသမ် ကုန်သွယ်မှုကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။ ၎င်းကို algo trading၊ black-box trading နှင့် အခြားသော အလားတူခေါင်းစဉ်များအဖြစ်လည်း လူသိများပြီး ၎င်းသည် နည်းပညာအပေါ် အလွန်အမင်း အားကိုးပါသည်။ ၎င်းသည် ယခင်နှစ်အနည်းငယ်အတွင်း လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။
အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်ကုန်သွယ်ခြင်း (algo-trading ဟုလည်းခေါ်သည်) သည် လူအချင်းချင်းအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ခြင်းမပြုဘဲ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောစံနှုန်းများအပေါ်အခြေခံ၍ အမှာစာများကိုလုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကွန်ပျူတာသုံး သင်္ချာမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အလေ့အကျင့်ဖြစ်သည်။ အယ်လ်ဂိုရီသမ် ကုန်သွယ်မှုကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဘဏ်များကဲ့သို့သော အဓိကဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများက လက်ခံယုံကြည်ခဲ့သော်လည်း မကြာသေးမီကမှ ပုံမှန်ကုန်သည်များအတွက်သာ ပြုလုပ်ပေးခဲ့သည်။
သမိုင်း
1980 နှောင်းပိုင်းနှင့် 1990 ခုနှစ်များနှောင်းပိုင်းတွင်၊ လုံးဝ အီလက်ထရွန်နစ် အကောင်အထည်ဖော်မှု နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော အီလက်ထရွန်နစ် ဆက်သွယ်ရေး ကွန်ရက်များ ပါရှိသော ငွေကြေးဈေးကွက်များ ပေါ်ပေါက်လာခဲ့သည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင်၊ တစ်ဒေါ်လာ၏ အနိမ့်ဆုံး tick အရွယ်အစားကို 1/16 (US$0.0625) မှ US$ 0.01 သို့ လျှော့ချပေးသော ဒဿမမှုပြုခြင်းသည် စျေးနှုံးနှင့် ကမ်းလှမ်းချက်စျေးနှုန်းများအကြား ကွာခြားချက်များကို ခွင့်ပြုခြင်းဖြင့် အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် ကုန်သွယ်မှုကို တွန်းအားပေးနိုင်ပါသည်။ စျေးကွက်ဖန်တီးသူများ ကုန်သွယ်မှုအားသာချက်နှင့် စျေးကွက်ငွေဖြစ်လွယ်မှုကို တိုးစေသည်။
1998 ခုနှစ်အထိ၊ United States (US) ၏ Securities and Exchange Commission (SEC) သည် အီလက်ထရွန်းနစ် ဖလှယ်မှုများကို ခွင့်ပြုခဲ့ပြီး ကွန်ပျူတာဖြင့် ကြိမ်နှုန်းမြင့် ကုန်သွယ်မှုအတွက် တံခါးဖွင့်ပေးခဲ့သည်။ HFT သည် လူတစ်ဦးထက် အဆ 1000 ပိုမြန်သော ငွေပေးငွေယူများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ထိုအချိန်မှစ၍၊ ကြိမ်နှုန်းမြင့်ကုန်သွယ်မှု (HFT) သည် လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။
ဒါကဘယ်လိုမျိုးအလုပ်လုပ်သလဲ?
သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သော သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများ စုစည်းမှု နည်းလမ်း သို့မဟုတ် နည်းလမ်းတစ်ခုကို algorithm ဟုခေါ်သည်။ အယ်လ်ဂိုရစ်သမ် ကုန်သွယ်မှုသည် စတော့စျေးနှုန်းများနှင့် စျေးကွက်အခြေအနေများကဲ့သို့ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များပေါ်မူတည်၍ မြင့်မားသောနှုန်းထားနှင့် ပမာဏဖြင့် ကုန်သွယ်မှုလုပ်ဆောင်ရန် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်သည်တစ်ဦးသည် အချို့သောစတော့ရှယ်ယာများထိမှန်ခြင်း သို့မဟုတ် သတ်မှတ်ထားသည့်စျေးနှုန်းအောက်ကျဆင်းသွားသောအခါတွင် အမှာစာများကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် algorithm အရောင်းအ၀ယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေများအပေါ်အခြေခံ၍ algorithm သည် ရှယ်ယာမည်မျှဝယ်ယူရန် သို့မဟုတ် ရောင်းချရန် ဆုံးဖြတ်နိုင်ပါသည်။ ပရိုဂရမ်တစ်ခုကို နေရာချထားသည့်အခါတိုင်း၊ ကုန်သည်သည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို ကျေနပ်သည်နှင့် အရောင်းအ၀ယ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မည်ကို သိရှိ၍ ကုန်သည်သည် ထိုင်ပြီး အနားယူနိုင်သည်။
Algorithmic ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများ
Algorithmic trading strategies များသည် အမြတ်အစွန်းအရှိဆုံး algorithmic အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန်အတွက် နည်းလမ်းများစွာဖြစ်သည်။ ဗျူဟာတစ်ခုစီသည် ကွဲပြားသော်လည်း Algo ကုန်သွယ်မှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ယန္တရားသည် တသမတ်တည်းရှိနေပါသည်။ လမ်းကြောင်းတစ်ခုစီသည် ဖလှယ်မှုမှ စျေးကွက်ဒေတာစီးကြောင်းများကို လက်ခံရရှိပြီးနောက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများ သို့မဟုတ် ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့ခြင်းများကို အသုံးပြုကာ ကုန်သွယ်မှုအမှာစာတစ်ခုကို ထုတ်ပေးရန်အတွက် လမ်းကြောင်းတစ်ခုစီကို တည်ဆောက်ထားသည်။ ကုန်သွယ်မှုအမှာစာတွင် အမျိုးအစား၊ အခြမ်း၊ နှင့် ပမာဏ အစရှိသည့် ဝိသေသလက္ခဏာများ အားလုံးပါဝင်သည်။
ဗျူဟာတစ်ခုစီသည် အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန်အတွက် တိကျသောလုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ algorithms များကို ပေးဆောင်ရန် ကုန်သည်အား ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်စေရန် အောက်ပါလူကြိုက်များသောနည်းလမ်းများစာရင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ရှင်းလင်းချက်များကို ဆန်းစစ်ပါ။
- Arbitrage ဗျူဟာများ
- စာရင်းအင်းနည်းဗျူဟာများ
- စျေးကွက်ဖော်ဆောင်ရေးမဟာဗျူဟာများ
- စိတ်ဓာတ်အခြေခံ ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများ
- အရှိန်အဟုန် ဗျူဟာများ
- စက်သင်ယူ ထရေးဒင်းမဟာဗျူဟာ
Arbitrage ဗျူဟာများ
ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကွဲပြားသောစျေးကွက်နှစ်ခုတွင် ငွေကြေးတူရိယာတစ်ခု သို့မဟုတ် ပိုင်ဆိုင်မှု၏အလွဲသုံးစားလုပ်မှုကို အခွင့်ကောင်းယူခြင်းပါဝင်သည်။ စျေးကွက်တစ်ခုတွင် စျေးနှုန်းတစ်ခုဖြင့် ရောင်းဝယ်သော်လည်း အခြားစျေးကွက်တစ်ခုတွင် သိသိသာသာမြင့်မားသောစျေးနှုန်းဖြင့် ရောင်းဝယ်သည့်အရာသည် arbitrage နည်းဗျူဟာတစ်ခု၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် သင်သည် ပစ္စည်းကို လျှော့စျေးဖြင့် ဝယ်ယူခဲ့မည်ဆိုပါက၊ သင်သည် ၎င်းကို စျေးကွက်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစျေးနှုန်းဖြင့် ရောင်းချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဤနည်းဖြင့် သင်သည် စွန့်စားမှုမရှိဘဲ အမြတ်တစ်ခုဖြင့် ပြီးလိမ့်မည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ဤသည်မှာ စျေးနှုန်းကွာဟချက်ကြောင့် ဆက်စပ်မှုမရှိဘဲ အမြတ်အစွန်းတစ်ခုရရှိရန်အတွက် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုတွင် အကြိမ်ရေများစွာ အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်သည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
စာရင်းအင်းနည်းဗျူဟာများ
ပျမ်းမျှအားဖြင့် ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်းဆိုင်ရာ ယူဆချက်အပေါ် အခြေခံထားသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ arbitrage နည်းပညာများကို အများအားဖြင့် အတွဲများဖြင့် အသုံးပြုကြသည်။ ထိုနည်းလမ်းများသည် ခန့်မှန်းတန်ဖိုးအပေါ်အခြေခံ၍ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသောပိုင်ဆိုင်မှုများ၏ ကိန်းဂဏန်းအလွဲသုံးစားလုပ်မှုမှ အမြတ်အစွန်းရရှိရန် မျှော်မှန်းထားသည်။
Pair trading သည် ပေါင်းစပ်ထားသော ရှယ်ယာနှစ်ခု၏ စျေးနှုန်းများကြားတွင် အချိုးတစ်ခု သို့မဟုတ် ပျံ့နှံ့မှုကို ကြည့်ရှုသည့် Statistical Arbitrage ၏ ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပျံ့နှံ့မှု၏တန်ဖိုးသည် ခန့်မှန်းထားသည့်အတိုင်းအတာထက်ကျော်လွန်ပါက၊ သင်သည် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသောစတော့ရှယ်ယာကိုဝယ်ယူပြီး ပျံ့နှံ့မှုပုံမှန်အဆင့်သို့ပြန်သွားလိမ့်မည်ဟုယုံကြည်ချက်တွင် ထူးချွန်သောတစ်ခုကို ရောင်းချပါ။ ကိန်းရှင်အမျိုးမျိုးကို အခြေခံ၍ အမျိုးအစားခွဲကာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုနှစ်ခုစလုံးတွင် အပြည့်အဝအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ၎င်း၏အစုစုရှိ စတော့တစ်ရာ သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော စတော့ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ခုံသမာဓိဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
စျေးကွက်ဖော်ဆောင်ရေးမဟာဗျူဟာများ
ဤနည်းပညာသည် စျေးကွက်ငွေဖြစ်လွယ်မှုကို တိုးပွားစေသည်။ မကြာခဏဆိုသလို ကြီးမားသောအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည့် စျေးကွက်ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးသည် အရောင်းအ၀ယ်အမှာစာများ အမြောက်အမြားပြုလုပ်ပေးသည်။ စျေးကွက်ဖန်တီးသူများသည် အဓိကအဖွဲ့အစည်းများဖြစ်ရခြင်း၏ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုသည် လုံခြုံမှုအများအပြားပါဝင်နေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကြားခံတစ်ဦးချင်းစီသည် လိုအပ်သော အသံအတိုးအကျယ်ကို လွယ်ကူချောမွေ့စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။
ဤလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း စျေးကွက်ဖန်တီးသူများသည် အချို့သောလုပ်ငန်းစုများမှ ရှယ်ယာများကို ဝယ်ယူရောင်းချကြသည်။ စျေးကွက်ထုတ်လုပ်သူ၏အလုပ်တစ်ခုစီတွင် သတ်မှတ်ထားသောစတော့ရှယ်ယာအရေအတွက်တစ်ခုအတွက် အဝယ်နှင့်ရောင်းစျေးနှုန်းများကိုပြသခြင်းပါဝင်သည်။ ဝယ်သူတစ်ဦးက အော်ဒါတင်သောအခါ၊ စျေးကွက်ထုတ်လုပ်သူက ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အစုရှယ်ယာများမှ အစုရှယ်ယာများကို ရောင်းချခြင်းဖြင့် ၎င်းကိုဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် ငွေကြေးဈေးကွက်များသည် အရည် အချင်းကျန်ရှိနေသဖြင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့် ကုန်သည်များ ဝယ်ယူရောင်းချရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ ၎င်းသည် လုံလောက်သောကုန်သွယ်မှုအာမခံချက်တွင် စျေးကွက်ဖန်တီးသူများ၏ အရေးပါမှုကို ဖုံးအုပ်ထားသည်။
စိတ်ဓာတ်အခြေခံ ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများ
စိတ်ခံစားမှု အရောင်းအ၀ယ်နည်းစနစ်တစ်ခုသည် စျေးကွက်တွင် နွားပေါက်များ သို့မဟုတ် ဝက်ဝံများက လွှမ်းမိုးထားခြင်းရှိမရှိအပေါ် အခြေခံ၍ စျေးကွက်တွင် ရာထူးနေရာရယူသည်။ ဤကုန်သွယ်နည်းစနစ်သည် အရှိန်အဟုန်ကို အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် မြင့်မားသောရင်းနှီးမြုပ်နှံပြီး စျေးကွက်တွင် အတက်နိုင်ဆုံးဖြစ်နေပါက သို့မဟုတ် စျေးကွက်ကျဆင်းနေပါက အပြန်အလှန်အားဖြင့် မြင့်မားသောရောင်းအားကို ဆိုလိုပါသည်။
စိတ်သဘောထား အရောင်းအ၀ယ်နည်းစနစ်သည် စျေးကွက်ခံစားချက်ကို ဆန့်ကျင်သည့် သို့မဟုတ် ဆန့်ကျင်ဘက် သို့မဟုတ် ယုတ်-ပြန်လှည့်ခြင်းပင် ဖြစ်နိုင်သည်။ လုံခြုံရေးနှင့် ပတ်သက်သော လူစုလူဝေး အပြုအမူအချို့ ရှိလာသောအခါတွင် အချို့သော အမြတ်ထုတ်နိုင်သော အလွဲသုံးစားလုပ်မှုများ (လုံခြုံရေးတွင် ပျံ့နှံ့နေပြီး စျေးပိုပေးသည်) နှင့် နွားကြီးတစ်ကောင်၏ နောက်တွင် အမှားပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် ဒုစရိုက်မှုများကြောင့် လုံခြုံရေးစျေးနှုန်းများ ကျဆင်းသွားသည်ဟူသော အယူအဆမှ ဆန့်ကျင်ဘက် အကျိုးအမြတ်များ လုပ်ပေးသည်။
အရှိန်အဟုန် ဗျူဟာများ
ဤနည်းလမ်းများသည် စျေးကွက်လမ်းကြောင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် စျေးကွက်အတက်အကျများမှ အမြတ်များသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် စတော့ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ အကျိုးအမြတ်ရရှိစေရန် အမြင့်မားဆုံးဝယ်ယူရန်နှင့် အရောင်းအ၀ယ်ပြုလုပ်ရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သည်။ တန်ဖိုး ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်း နှင့် ပတ်သက်လာလျှင် ၎င်းမှ သွေဖည်သွားသည့် အချိန်တိုင်း ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် ပျမ်းမျှသို့ ပြန်သွားရန် ကြိုးစားသည်။
အဟုန်ဖြင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံခြင်းသည် ဆိုလိုရင်းကို ပြောင်းပြန်လှန်ခြင်း မပေါ်ပေါက်မီတွင် ဖြစ်ပေါ်သောကြောင့် ဤကာလအတွင်း ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။ စျေးနှုန်းများသည် ဆိုလိုရင်းမှ သွေဖည်နေချိန်တွင် စျေးကွက်ရှိ အခြားကုန်သည်များက ပြုလုပ်သော စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ စီရင်ချက်များစွာကြောင့် Momentum လည်ပတ်ပါသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် အခြားသူများ၏ အပြုအမူဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုနှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မှားယွင်းမှုများကြောင့် အကျိုးဖြစ်ထွန်းသည်။
ဤနေရာတွင် ဖမ်းစားနိုင်သောအချက်မှာ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများသည် အရှိန်အဟုန်ရရှိမှုများကို လျင်မြန်စွာ နောက်ပြန်ဆုတ်စေပြီး ယင်းနည်းလမ်းများကို အလွန်အမင်း မငြိမ်မသက်ဖြစ်စေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် ဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်ရန် အဝယ်အရောင်းကို စနစ်တကျ စီစဉ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုကို မှန်ကန်စွာစောင့်ကြည့်နိုင်ပြီး ဆိုးရွားသောစျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုကို ကာကွယ်ရန် ခြေလှမ်းများလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် သင့်လျော်သော စွန့်စားစီမံခန့်ခွဲမှုဗျူဟာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ပြီးမြောက်အောင်မြင်နိုင်ပါသည်။
Machine Learning Trading Strategies
စက်သင်ယူ စျေးကွက်ဒေတာကိုအခြေခံ၍ ကုန်သွယ်မှုရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် ကွန်ပျူတာစနစ်များအသုံးပြုသည့် algorithms များကိုလေ့လာခြင်းနှင့် တိကျသောပုံစံများသတ်မှတ်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းသည် "pattern recognition" ပညာရပ်မှ ဆင်းသက်လာပြီး ၎င်းသည် ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ သင်ကြားခြင်းမပြုဘဲ ကွန်ပျူတာများ သင်ယူခြင်းကို အလေးပေးပါသည်။
လူသားများသည် ဆော့ဖ်ဝဲကို ဖန်တီး/စတင်လုပ်ဆောင်ကြောင်း သတိပြုပါ၊ ထို့နောက် ၎င်းသည် AI နှင့် သက်ဆိုင်သည် (ဉာဏ်ရည်တု) အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ သူ့အလိုလို တိုးတက်လာပါတယ်။ ထို့ကြောင့် လူသားများ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှုသည် အမြဲလိုအပ်ပါသည်။ ဤနေရာတွင် အားသာချက်မှာ Machine Learning-based မော်ဒယ်များသည် လျင်မြန်သော အမြန်နှုန်းဖြင့် ဒေတာအများအပြားကို အကဲဖြတ်ပြီး မိမိကိုယ်ကို တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း ဖြစ်သည်။
နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များ
ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်ကို အသုံးပြု၍ ချဉ်းကပ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့် backtesting သည် algorithmic trading ၏ နောက်ဆုံးအဆင့်ဖြစ်သည် (၎င်းကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အမြတ်အစွန်းဖြစ်မည်ကိုသိရန် အတိတ်စတော့ဈေးကွက်စွမ်းဆောင်ရည်များ၏ သမိုင်းဝင်ကာလများတွင် algorithm ကို စမ်းကြည့်ခြင်းဖြစ်သည်)။
ရည်မှန်းချက်မှာ ဖော်ပြထားသည့်နည်းလမ်းကို မှာယူမှုများထားရှိနိုင်သည့် ကုန်သွယ်မှုအကောင့်သို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ပါ၀င်သည့် ပေါင်းစပ်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ် ကုန်သွယ်မှုအတွက် အောက်ဖော်ပြပါ လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးရမည်-
- ငှားရမ်းထားသော developer များ သို့မဟုတ် အဆင်သင့်လုပ်ထားသည့် ကုန်သွယ်မှုဆော့ဖ်ဝဲများသည် လိုအပ်သော ကုန်သွယ်မှုအစီအစဉ်ကို ဖန်တီးရန်အတွက် ရွေးချယ်စရာများဖြစ်သည်။
- ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မှာယူမှုနေရာချထားမှု အခွင့်အလမ်းများအတွက် အယ်လဂိုရီသမ်က စောင့်ကြည့်ပေးမည့် စျေးကွက်ဒေတာစီးကြောင်းများထံ ဝင်ရောက်ခြင်း
- အော်ဒါတင်ရန်အတွက် ကုန်သွယ်မှုစနစ်များနှင့် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုများကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း။
- ၎င်းကို ဖန်တီးပြီးသည်နှင့် အမှန်တကယ် လဲလှယ်မှုများတွင် ထုတ်လုပ်ခြင်းမပြုမီ စနစ်အား နောက်ကြောင်းပြန်စမ်းသပ်ရန် စွမ်းရည်နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများ။
- အယ်လဂိုရီသမ်၏ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများ ရှုပ်ထွေးမှုအပေါ် အခြေခံ၍ backtesting အတွက် သမိုင်းအချက်အလက်ကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
ထိပ်တန်း algorithmic ကုန်သွယ်မှုပလက်ဖောင်းများ
1. မင်္ဂလာပါ
Blockchain နည်းပညာသည် ဘဏ္ဍာရေးစျေးကွက်များနှင့် သုံးစွဲသူများ၏ လိုအပ်ချက်များကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းတို့၏ အဖွဲ့အစည်းအဆင့် ကုန်သွယ်မှုပလပ်ဖောင်းသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် crypto-ပိုင်ဆိုင်မှုများ၏ အလားအလာ အပြည့်အစုံကို သိရှိနိုင်ရန် ဘဏ်များ၊ လိုသလို ပမာဏနှင့် ပမာဏရန်ပုံငွေများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
၎င်းတို့သည် စျေးကွက်ကျယ်ပြန့်သော လုပ်ဆောင်မှုချိတ်ဆက်မှုများမှတစ်ဆင့် ငွေဖြစ်လွယ်မှုကို defragmenting ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သင့်ဖောက်သည်များအတွက် အကြီးမားဆုံးသော အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ AlgoTrader သည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ကုန်သွယ်မှုနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အဦများအပြင် ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် ရိုးရာပိုင်ဆိုင်မှုများအတွက် အစုစုစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် စျေးကွက်ခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်။
2. Kuants
Kuants သည် အိန္ဒိယ၏ ပထမဆုံးနှင့် တစ်ခုတည်းသော Financial-Tech ဖြစ်သည်။ စတော့ရှယ်ယာရောင်းဝယ်ရေးပလက်ဖောင်းတစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဖောက်သည်များအား ကုန်သွယ်မှုနှင့် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုဗျူဟာများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးခြင်း။
Kuants သည် စတော့ကုန်သည်များနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ကုန်သွယ်မှုနည်းလမ်းများကို တည်ဆောက်ပြီး အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေမည့် လွယ်ကူသောကလစ်များနှင့် စကားအသုံးအနှုန်းအခြေခံတည်ဆောက်မှုတို့ဖြင့် ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများကို ဖော်ဆောင်ရန်အတွက် အပြည့်အဝ backtesting စနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
3. Algobulls
လုံးဝ အလိုအလျောက် အယ်ဂိုရီသမ် ရောင်းဝယ်မှုအပြင် အဆင်သင့်အသုံးပြုနိုင်သော စတော့စျေးကွက် အချက်အလက်များကို ပေးဆောင်သည့် ကုန်သွယ်မှုပလပ်ဖောင်းတစ်ခု၏ ပံ့ပိုးပေးသူ။ ကုမ္ပဏီ၏နည်းပညာသည် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားခြင်းကို ပေးစွမ်းပြီး အော်ပရေတာများ ပါဝင်ပတ်သက်မှုမရှိဘဲ ဗျူဟာသမားများနှင့် ကုန်သည်များကို စိတ်ပျက်လက်ပျက် အလိုအလျောက် ကုန်သွယ်မှုပြုလုပ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
Pros
- အမြန်နှုန်းတိုးလာသည်: algo အရောင်းအ၀ယ်၏ အဓိကအားသာချက်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်းကိုပေးဆောင်သော မြန်နှုန်းတိုးခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စက္ကန့်အနည်းငယ်အတွင်း ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများစွာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ငွေပေးငွေယူကို ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဈေးနှုန်းအတက်အကျများကို ကုန်သည်များက ဖမ်းမိနိုင်သဖြင့် မြှင့်တင်ထားသော မြန်နှုန်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
- တိကျမှန်ကန်မှုကိုမြှင့်တင်: algo ရောင်းဝယ်ခြင်း၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော အားသာချက်မှာ ၎င်းသည် လူအချင်းချင်း အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုနည်းရန် လိုအပ်သည်။ ဒါက အမှားအယွင်း ဖြစ်နိုင်ခြေကို သိသိသာသာ လျော့ကျစေပါတယ်။ အယ်လဂိုရီသမ်များကို စစ်ဆေးပြီး ပြန်လည်စစ်ဆေးပြီး လူသားအမှားများသည် ၎င်းတို့အပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိပါ။ ကုန်သည်တစ်ဦးသည် အမှားတစ်ခုပြုလုပ်ရန် စိတ်ကူးနိုင်ပြီး နည်းပညာဆိုင်ရာညွှန်ကိန်းများကို မှားယွင်းစွာအကဲဖြတ်ရန်၊ သို့သော်၊ စံပြအခြေအနေများတွင်၊ ကွန်ပြူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ထိုသို့သောအမှားများကို မပြုလုပ်ပါ။ ထို့ကြောင့် အပေးအယူများကို တိကျစွာဆောင်ရွက်ပါသည်။
- ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချ: Algo ကုန်သွယ်မှုသည် အချိန်တိုအတွင်း များပြားသော ကုန်သွယ်မှုပမာဏကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် များစွာသော သဘောတူညီချက်များ ပြီးမြောက်ပြီး အရောင်းအ၀ယ်စရိတ်များ လျော့နည်းသွားပါသည်။
- ပိုင်ဆိုင်မှုရွေးချယ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း- ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ပိုင်ဆိုင်မှုရွေးချယ်ခြင်း၊ အမိန့်ချမှတ်ခြင်းနှင့် ဝင်ပေါက်နှင့် ထွက်ပေါက်များသည် algo ကုန်သွယ်မှု၏အကူအညီဖြင့် ပိုမိုစနစ်တကျဖြစ်လာသည်။ ၎င်းသည် ညွှန်ကြားချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အဆင့်ဆင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုအဖြစ် ဖော်ဆောင်သည်။ ဤအချက်ကြောင့် ကုန်သွယ်မှုသည် ပို၍ ရည်ရွယ်ချက်ရှိပြီး ရိုးရှင်းပါသည်။
- Backtesting လုပ်နိုင်စွမ်း: အသစ်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို သမိုင်းအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ ကနဦးတွင် နောက်ကြောင်းပြန်စစ်ဆေးသည်။ ယင်းက အစီအစဥ်ကို ထိရောက်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။ ကုန်သည်၏လိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် backtest ၏ရလဒ်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဗျူဟာကို ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။ ချဉ်းကပ်မှုမှာ လက်တွေ့ကျပြီး ဥပဒေအားလုံးသည် အကြွင်းမဲ့ဖြစ်ပြီး အဓိပ္ပါယ်မဖော်နိုင်ပါ။
အားနည်းချက်များ
- နည်းပညာအပေါ်မှီခိုမှု algo ရောင်းဝယ်ခြင်း၏ အဓိကအားနည်းချက်မှာ နည်းပညာအပေါ် မှီခိုမှုဖြစ်သည်။ အခြေအနေများစွာတွင်၊ အရောင်းအ၀ယ်အမိန့်များကို ဆာဗာထက် ကွန်ပျူတာတွင် သိမ်းဆည်းထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှု ပျက်ကွက်ပါက အမိန့်ကို လုပ်ဆောင်မည်မဟုတ်ကြောင်း ဆိုလိုသည်။ ၎င်းသည် algo trading concept တစ်ခုလုံးကို ပျက်ပြားစေသည်။ ထိုသို့သောအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ကုန်သည်များသည် အခွင့်အလမ်းများဆုံးရှုံးပြီး ငွေဆုံးရှုံးနိုင်ခြေရှိသည်။ စျေးကွက်တစ်ခုလုံး၏ ကြီးမားသော flash ပြိုကျမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် algo ရောင်းဝယ်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာထင်ရှားသော စနစ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများရှိပါသည်။
- အရင်းအမြစ်လိုအပ်ချက်: algo trading သည် အရောင်းအ၀ယ်စရိတ်များကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသော်လည်း၊ ၎င်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များစွာကို ထပ်လောင်းပေးပါသည်။ ကုန်သည်များသည် တန်ဖိုးကြီးသောရင်းမြစ်များဖြင့် တပ်ဆင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ဆာဗာသို့ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိပြီး စျေးကြီးသောနည်းပညာများကို အသုံးပြုသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်သည်။ နောက်ထပ် သိသာထင်ရှားသော ကုန်ကျစရိတ်မှာ နေ့စဥ် မဟာဗျူဟာများ ရေးဆွဲရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ဒေတာ feeds များ၏ ကုန်ကျစရိတ်ဖြစ်သည်။
- ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ခြင်း။: Algo ကုန်သွယ်မှုသည် ကုန်သည်များမှ အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်သည်။ ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူတိုင်းသည် နည်းပညာပိုင်းအရ မကျွမ်းကျင်ကြပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်များကို လေ့လာရန် သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ဦးကို အလုပ်ခန့်ရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ နည်းပညာဆိုင်ရာ အသိပညာ လိုအပ်ချက်ကြောင့် အယ်လဂို အရောင်းအ၀ယ်သည် လူအများအတွက် အလွန်ရှုပ်ထွေးပါသည်။
- အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အလွန်တိုတောင်းသော သက်တမ်းရှိသည်။: အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ 98 ရာခိုင်နှုန်းနီးပါးသည် အလွန်တိုတောင်းသော သက်တမ်းရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် သင့်လျော်သည်အထိ လုပ်ဆောင်ကြပြီး လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော စျေးကွက်တွင် အလုပ်မလုပ်တော့ပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းတို့ကို ပြုပြင်ရန် သို့မဟုတ် ပြန်လည်တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် မဟာဗျူဟာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ခြင်း၊ တိုးတက်မှုနှင့် ပြန်လည်တီထွင်ခြင်း ပါ၀င်သည့် စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။: algo trading ၏ စံပြရုပ်ပုံမှာ algorithms များကို ကြိုတင်ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားပြီး ကုန်သည်သည် ၎င်း၏ကွန်ပျူတာနှင့် အချိန်ကြာမြင့်စွာ ဝေးကွာနေနိုင်သည် ။ သို့သော်၊ ဤအရာမဟုတ်ပါ။ ကုန်သည်သည် ချိတ်ဆက်မှု၊ ဓာတ်အားပြတ်တောက်မှု အစရှိသည့် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခက်အခဲများအတွက် စနစ်ကို ဆက်လက်စစ်ဆေးရမည်ဖြစ်သည်။
ကောက်ချက်
Algo ကုန်သွယ်မှုသည် နည်းပညာသည် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ပြိုင်ဆိုင်မှု ပြင်းထန်သော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ algorithmic ကုန်သွယ်မှုစနစ်၏အကူအညီဖြင့် ကုန်သွယ်မှုလုပ်ဆောင်ချက်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်လာသည်။ သို့သော် ၎င်းသည် နည်းပညာပေါ်တွင် လုံး၀မူတည်သည်။
အားသာချက်များစွာရှိသော်လည်း ကစားရာတွင်လည်း အားနည်းချက်အချို့ရှိပါသည်။ ငွေကြေးတူရိယာများ ဝယ်ယူခြင်းနှင့် ရောင်းချခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ရွေးချယ်မှုမပြုလုပ်မီ၊ လူသား၏ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် algo ကုန်သွယ်မှုနည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave