क्वांट ट्रेडिंग: यह क्या है, और क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग कैसे काम करती है?

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग, जिसे अक्सर 'क्वांट ट्रेडिंग' भी कहा जाता है, एक परिष्कृत ट्रेडिंग रणनीति है, जो वित्तीय मार्केटों में ट्रेडिंग के अवसरों की पहचान और निष्पादन करने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय मॉडलों का इस्तेमाल करती है। यह दृष्टिकोण, जो एक सुपरकंप्यूटर के समान आपके ट्रेडिंग पार्टनर के रूप में काम करता है, पारंपरिक ट्रेडिंग पद्धतियों से विपरीत है, जो मानवीय अंतर्ज्ञान और गुणात्मक विश्लेषण पर निर्भर करता है। यहाँ क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग और फॉरेक्स में इसका प्रभावी रूप से उपयोग करने के बारे में एक व्यापक मार्गदर्शिका दी गई है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्या है?

क्वांटिटेटिव या क्वांट ट्रेडिंग एक रणनीति है, जो सांख्यिकीय डेटा के विश्लेषण पर आधारित है। ट्रेडर्स अनगिनत डेटा का विश्लेषण करने और उन ट्रेडिंग अवसरों को खोजने के लिए गणितीय मॉडलों की शक्ति का उपयोग करते हैं, जो इंसान की आंखों से छूट सकते हैं। यह दक्षता क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग का एक प्रमुख लाभ है, जो अधिक व्यापक मार्केट विश्लेषण और संभावित उच्चतम रिटर्न की अनुमति देती है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग दो प्रैक्टिकल फ़ायदे प्रदान करती है। पहला, यह मार्केट में छिपे पैटर्न्स का खुलासा करती है, जिससे ट्रेडरों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि मिलती है। दूसरा, और शायद अधिक महत्वपूर्ण, यह ट्रेडिंग निर्णय लेने की प्रक्रिया से भावनात्मक कारक को दूर करती है, जो लंबी अवधि में अधिक वस्तुनिष्ठ और विश्वसनीय रणनीति सुनिश्चित करता है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग कैसे काम करती है?

संक्षिप्त उत्तर है — अच्छी तरह से डिजाइन किए गए गणितीय मॉडलों के माध्यम से।

क्वांट ट्रेडर्स ट्रेडिंग को स्वचालित बनाने और इसे अधिक कुशल बनाने के लिए कंप्यूटर मॉडलों का उपयोग करते हैं। एक कार्यात्मक गणितीय मॉडल बनाने के लिए, किसी इंसान को ऐतिहासिक डेटा के साथ बहुत कुछ चाहिए होता है। यह ट्रेडरों को मार्केट में एसेट के व्यवहार का परीक्षण करने, उसका विवेचन करने और पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है।

कल्पना करें कि आपके पास एक कंप्यूटर मॉडल है, जो वास्तविक-समय में करेंसी एक्सचेंज रेट के तकनीकी विश्लेषण के आधार पर सेल/बाय के संकेत उत्पन्न करता है। आप इस मॉडल का उपयोग एक स्वचालित ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए कर सकते हैं। या आप इसे एक कदम आगे ले जा सकते हैं और करेंसी एक्सचेंज रेटों पर मुद्रास्फीति, ब्याज, GDP रेट और अन्य व्यापक आर्थिक कारकों के प्रभाव का अध्ययन और विश्लेषण करने के लिए मॉडल को शिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं।

ये क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग द्वारा उपलब्ध कराए गए दिलचस्प अवसरों में से कुछ एक अवसर हैं। एक ट्रेडिंग सिस्टम बनाने और उपयोग करने के लिए विशिष्ट चरणों का पालन करके, ट्रेडर्स इस रणनीति की क्षमता का लाभ उठा सकते हैं ताकि उनके ट्रेडिंग परिणामों को बढ़ाया जा सके।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिस्टम कैसे बनाएँ

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिस्टम बनाना चार प्रमुख चरणों या घटकों में शामिल होता है। हम संक्षेप में प्रत्येक का वर्णन करेंगे।

ट्रेडिंग आइडिया खोजना

सबसे पहले, आपको एक ट्रेडिंग अवसर की पहचान करनी होगी। यह करेंसियों के बीच एक विशेष संबंध, एक आर्थिक रुझान, या यहाँ तक कि एक असामान्यता हो सकती है, जिसका आप लाभ उठा सकते हैं।

एक ऐसा विचार उत्पन्न करने और गणितीय मॉडल के लिए डेटा एकत्र करने के लिए गंभीर अनुसंधान की आवश्यकता होती है। यह प्रारंभिक विचार ट्रेडिंग एल्गोरिथम का आधार होगा। यह ट्रेडिंग रणनीति और उसकी बारंबारता, दोनों को निर्धारित करेगा।

बैकटेस्टिंग

किसी अन्य ट्रेडिंग विचार की तरह, इसे परीक्षण की आवश्यकता होती है। बैकटेस्टिंग या पुनः परीक्षण आमतौर पर ऐतिहासिक तुलना के माध्यम से किया जाता है: आप उन संख्याओं को एकत्र करते हैं, जो एक विशिष्ट समयावधि के भीतर मार्केट की स्थिति को दर्शाती हैं और फिर अलग-अलग आर्थिक और/या राजनीतिक परिदृश्यों को लागू करते हैं, ताकि ट्रेडिंग रणनीति के प्रदर्शन का अनुकरण किया जा सके।

यदि ऐतिहासिक संख्याएं आपकी सामान्य धारणा का समर्थन करती हैं, तो ट्रेडिंग का विचार प्रैक्टिकल है। बैकटेस्टिंग आपको मॉडल के पैरामीटरों को अधिकतम दक्षता से अनुकूलित करने और जोखिम के लिए समायोजित करने की अनुमति देती है।

निष्पादन

एक बार बैकटेस्टिंग चरण पूरा हो जाने के बाद, आप ट्रेडिंग निष्पादन प्रणाली को विकसित कर सकते हैं। आदर्श रूप से, यह मददगार साबित होगा यदि आप प्रत्येक ट्रेड के लिए एक स्वचालित प्रक्रिया बनाने का लक्ष्य रखें, इंटरफेस में ब्रोकरेज को एकीकृत करें और साथ ही लेनदेन की लागतों को न्यूनतम करें।

ट्रेडिंग ऑटोमेशन आपको अधिक शोध करने और अधिक बार लेनदेन करने की अनुमति देता है।

जोखिम प्रबंधन

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में जोखिम प्रबंधन महत्वपूर्ण है। ट्रेडर्स जोखिम को प्रबंधित करने के लिए विभिन्न टूल्स का उपयोग करते हैं, जिनमें स्टॉप-लॉस ऑर्डर्स, पोर्टफोलियो विविधीकरण और हेजिंग रणनीतियाँ शामिल हैं। स्ट्रेस टेस्टिंग और बैकटेस्टिंग करके, ट्रेडर्स विभिन्न मार्केट स्थितियों में रणनीति की गंभीरता का अनुमान लगाते हैं।

• पोर्टफोलियो विविधीकरण

पोर्टफोलियो विविधीकरण में विभिन्न एसेट्स के बीच निवेश करना शामिल है। विविधीकरण के माध्यम से, ट्रेडर मार्केट की वोलैटिलिटी के साथ जुड़े जोखिमों को कम करते हैं। पोर्टफोलियो विविधीकरण का एक लाभ यह है कि यह ट्रेडरों को किसी एक एसेट पर प्रतिकूल गतिविधियों के प्रभाव को कम करने में मदद करता है।

• पूंजी आवंटन

एक प्रभावी जोखिम प्रबंधन रणनीति के लिए निवेशकों को जोखिम और लाभ को संतुलित करने के लिए प्रत्येक ट्रेड के लिए पूंजी आवंटन निर्धारित करने की आवश्यकता होती है। ट्रेडर्स पूंजी आवंटन को अनुकूलित करने के लिए जोखिम समानता और मूल्य-पर-जोखिम (VaR) मॉडल का उपयोग करते हैं।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीतियाँ

अब जबकि हमने यह समझ लिया है कि यह कैसे काम करती है, चलिए उन रणनीतियों को गहराई से देखें, जो क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए उपयोग की जा सकती हैं।

मीन रिवर्शन

मीन रिवर्शन रणनीति में, ट्रेडर्स विश्वास करते हैं कि कीमतें हमेशा ऐतिहासिक औसतों पर लौट आएँगी। इसलिए, चरम स्तर केवल अस्थायी होते हैं। इसलिए, ट्रेडर्स उन सिक्यूरिटीज़ की पहचान करते हैं, जो औसत से दूर हो गई हैं और उनकी कीमत तक लौटने की भविष्यवाणी करते हैं।

स्कोर कीमत के सांख्यिकीय माध्य से कीमत के विचलन को नापता है। जब वह स्कोर अधिक होता है, तो यह कीमत में उलटफेर का संकेत देता है। इस तरह से मॉडल आपको बताता है कि कब लॉन्ग या शॉर्ट जाना है और सर्वोत्तम प्रवेश और निकास बिंदु सुझाता है।

ट्रेडर्स मीन रिवर्शन अवसरों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय संकेतकों का उपयोग करते हैं, जैसे कि बॉलिंगर बैंड्स और मूविंग एवरेजिस। ये ओवरबॉट और ओवरसोल्ड मार्केटों की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

1. सांख्यिकीय औसत
2. कीमत का स्तर

जैसा कि ऊपर देखा गया है, कीमत एतिहासिक मीन या औसत के आसपास झूलती है।

ट्रेंड का अनुसरण

यह दृष्टिकोण एक मॉडल का उपयोग करता है ताकि स्थापित मार्केट ट्रेंड से प्रॉफिट कमाया जा सके। ट्रेडर्स मूविंग एवरेज और कीमत के स्तर की गतिविधियों जैसे संकेतकों का उपयोग करते हैं। इस रणनीति के पीछे मुख्य विचार यह है कि एक ट्रेंड ऊपरी (बुलिश), निचला (बेयरिश), या साइडवेज़ हो सकता है। ट्रेंड का अनुसरण करने वाले लोग इन गतिविधियों की पहचान करते हैं और अपने ट्रेडों को उसी के अनुसार संरेखित करते हैं।

बुलिश मार्केट—कीमत मूविंग एवरेज के ऊपर तेजी से बढ़ रही है।

सांख्यिकीय आर्बिट्राज

सांख्यिकीय मध्यस्थता या आर्बिट्राज एक कार्यप्रणाली है, जो मार्केट की अक्षमताओं की पहचान करने में ट्रेडर की मदद करती है। ट्रेडर्स समान रूप से जुड़े हुए एसेट्स के बीच की अक्षमता को पहचानते हैं, इन अक्षमताओं का लाभ उठाते हैं, और एक रिटर्न कमाते हैं। यह कार्यप्रणाली पूरी तरह से मार्केट में कीमत के गलत निर्धारण का पता लगाने के लिए जटिल सांख्यिकीय मॉडलों पर निर्भर करती है। सांख्यिकीय आर्बिट्राज में शामिल हैं:

• जोड़ी ट्रेडिंग सांख्यिकीय आर्बिट्राज के मानक तरीकों में से एक है। इसमें ट्रेडर एक जुड़े हुए एसेट में लौंग और शॉर्ट जाते हैं। इस प्रकार से, ट्रेडर्स कीमत की सापेक्ष चालों से रिटर्न कमाते हैं। जोड़ी ट्रेडिंग के लिए उच्च स्तर की सांख्यिकीय मॉडलिंग और वास्तविक समय में डेटा के विश्लेषण की आवश्यकता होती है।
• गणनात्मक आवश्यकताएं। इस रणनीति में महत्वपूर्ण गणना शक्ति और बड़े डेटा सेट की एक्सेस की आवश्यकता होती है। यह कार्यप्रणाली हेज फंड्स और बड़े संस्थागत ट्रेडरों के बीच लोकप्रिय है। इस रणनीति में, ट्रेडर्स हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) सिस्टम का उपयोग करके आर्बिट्राज अवसरों का पता लगाते हैं।

एल्गोरिदमिक पैटर्न की पहचान

ट्रेडर्स इस पद्धति का उपयोग करके बड़ी कंपनियों द्वारा किए गए बड़े ट्रेडों को उजागर करते हैं। ये कंपनियाँ आमतौर पर अपने लेनदेन को छिपाने की कोशिश करती हैं, ताकि कीमतों पर प्रभाव न पड़े। वे अपने ट्रेडों को कई एक्सचेंजों या ब्रोकरों के बीच फैलाती हैं। एक मॉडल आपको ऐसे पैटर्न्स पहचानने में मदद कर सकता है, तथा किसी अन्य बड़ी लेनदेन द्वारा कीमत को बढ़ाने से पहले ही उस पर काम करने में आपकी मदद कर सकता है।

ETF नियम

एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड्स आमतौर पर सूचकांकों को ट्रैक करते हैं। ETF ट्रेडिंग नियम यह सुझाव देता है कि यदि आप पैटर्न को पहचान सकते हैं, तो आप करेंसी ETF और उनके द्वारा ट्रैक किए जाने वाले सूचकांक के बीच के संबंधों को देखकर प्रॉफिट कमा सकते हैं। इस मामले में, एक अल्ट्रा-फास्ट निष्पादन प्रणाली आपको कीमतों की चालों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकती है।

उदाहरण

मान लीजिए कि किसी करेंसी जोड़ी की कीमत में एक विसंगति है, जो भविष्य में कुछ हद तक ठीक हो जाएगी। एक बार जब आप इस अंतर को देख लेते हैं, तो आपको क्या करना चाहिए? सांख्यिकीय आर्बिट्राज ट्रेडिंग रणनीति के द्वारा निर्देशित, आप करेंसी जोड़ियों के दो सेट बनाते हैं—एक अपेक्षा से कम प्रदर्शन और एक अधिक प्रदर्शन करने वाली जोड़ी। जब आप यह काम कर लेते हैं, तो आप अधिक प्रदर्शन करने वाली करेंसी जोड़ी को शॉर्ट करेंगे और अपेक्षा से कम प्रदर्शन करने वाली जोड़ी को खरीदेंगे।

क्वांट ट्रेडिंग के फायदे और नुकसान

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग निवेशकों को एक बड़ी मात्रा में लाभ प्रदान करती है:

• किसी पूर्वधारणा के बजाय डेटा और सांख्यिकी के आधार पर ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण अपनाने से मानवीय त्रुटि की संभावना कम हो जाती है।
• उन पैटर्न्स को पकड़ना, जिन्हें एक सामान्य व्यक्ति को पकड़ने में अधिक समय लग सकता है।
• ऑटोमेशन की ट्रेडिंग प्रक्रिया से दक्षता में वृद्धि होती है।
• बेहतर जोखिम प्रबंधन के लिए वास्तविक समय में पैरामीटरों का अनुकूलन।
• कई वेरिएबल्स को शामिल करना, जो अधिक विश्वसनीय भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं।

हालांकि, तकनीकी प्रगति में कुछ कमियां भी होती हैं:

• मॉडल के लिए उपयोग किए गए ऐतिहासिक डेटा की गुणवत्ता परिणाम को भारी रूप से प्रभावित कर सकती है।
• अत्यधिक जटिलता के कारण मॉडल अंतर्निहित पैटर्न्स के बजाय डेटा के शोर को पकड़ सकता है।
• ओवरफिटिंग हो सकती है, जिसमें मॉडल ऐतिहासिक डेटा के साथ असाधारण रूप से अच्छा काम करता है, लेकिन अप्रत्यक्ष डेटा के साथ समायोजन करने में असफल होता है।
• गुणात्मक विश्लेषण की कमी से अधूरी तस्वीर और भ्रामक व्याख्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं।

अंतिम विचार

• क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग ट्रेडरों के लिए एक शक्तिशाली टूल है, जिसे वे मास्टर कर सकते हैं। इससे उन्हें सूचित ट्रेडिंग निर्णय लेने और वैश्विक वित्तीय मार्केट की जटिलता को नेविगेट करने में मदद मिलती है।
• गणितीय मॉडलों का उपयोग करके, निवेशक उन छिपे हुए ट्रेडिंग अवसरों को खोज सकते हैं, जिन्हें वे अन्यथा देख नहीं पाते।
• ट्रेड ऑटोमेशन आपको रिसर्च पर अधिक ध्यान केंद्रित करने और ट्रेडिंग की गतिविधि बढ़ाने के लिए मुक्त कर सकता है, जिससे यह अधिक कुशल बन जाता है।
• कंप्यूटरों की अधिक वेरियबल्स को प्रोसेस करने की क्षमता परिवर्तनों को समायोजित करने और जोखिम प्रबंधन में सुधार करने में मदद कर सकती है।
• हालांकि इनमें हर एक की कुछ कमियां हैं, गणितीय ट्रेडिंग रणनीतियों में से एक को लागू करने से आप सक्रियता से खेल सकते हैं और मार्केट को बेहतर तरीके से समझ सकते हैं।