হাই ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কোম্পানি এবং কোয়ালিটি ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানির মধ্যে পার্থক্য
সাধারণভাবে, হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কোম্পানি এবং কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানিগুলির মধ্যে সম্পর্ক এবং পার্থক্য রয়েছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কোম্পানিগুলি সাধারণত স্ব-ট্রেডিং কোম্পানি হিসাবে পরিচিত, যা মূলত গেটকো, টাওয়ার রিসার্চ, হুডসন রিভার ট্রেডিং, এসআইজি, ভার্চুয়াল ফিনান্সিয়াল, জাম্প ট্রেডিং, আরজিএম অ্যাডভাইজার, চপার ট্রেডিং, জেন স্ট্রিট ইত্যাদি; এবং কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানিগুলি সাধারণত হেজিং ফান্ড, যার মধ্যে রয়েছে রেনটেক, ডিই শাও, টু সিগমা, ওয়ার্ল্ডকোয়ান্ট, একিউআর, উইন্টন, ব্লু ক্রেস্ট, সিটেল ইত্যাদি। এছাড়াও, সিটডেল, টু সিগমা ইত্যাদি কোম্পানিগুলি, যা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং এবং কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট উভয়ই পরিচালনা করে; ডিই শাও এবং অন্যান্য সংস্থাগুলি,
ঐতিহাসিকভাবে, অনেক হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কোম্পানির প্রতিষ্ঠাতা ট্রেডারদের বংশোদ্ভূত, যা মূলত ডেরিভেটিভ মার্কেট, স্যাটেলাইট ইত্যাদিতে জড়িত ছিল। শুরুতে এই কাজগুলির জন্য খুব বেশি জ্ঞানের প্রয়োজন ছিল না। কম্পিউটার প্রযুক্তির বিকাশের সাথে সাথে সাথে ট্রেডিংয়ের স্বয়ংক্রিয়তা এবং ফ্রিকোয়েন্সিও ক্রমবর্ধমানভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে, এই সংস্থাগুলি ধীরে ধীরে কিছু গণিত, পরিসংখ্যান, কম্পিউটার ব্যাকগ্রাউন্ডের সাথে সামঞ্জস্য করার জন্য কিছু লোককে নিয়োগ করেছে। অবশ্যই, এই প্রক্রিয়াটি কিছুটা বিভাজন ঘটেছে, কিছু সংস্থা এখনও ব্যবসায়ীদের কোম্পানির আধিপত্য বজায় রেখেছে এবং সর্বদা মানবিক ট্রেডিং ত্যাগ করেনি, শেষ পর্যন্ত মানুষের সমন্বয় অর্ধ-স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং গঠন করেছে; অন্য কিছু সংস্থা নতুন প্রযুক্তির উচ্চতর গ্রহণযোগ্যতা গ্রহণ করেছে, প্রায়শই সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং মোড গ্রহণ করেছে। প্রকৃতপক্ষে, কোনও প্রমাণ নেই যে স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সংস্থাগুলি অর্ধ-স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সংস্থাগুলির তুল
কৃত্রিম লেনদেনের সবচেয়ে বড় অসুবিধা হ'ল ম্যানুয়ালি অর্ডার দেওয়ার জায়গাটি এক্সচেঞ্জ থেকে অনেক দূরে থাকে এবং বাজারের তীব্র পরিবর্তনের সময় প্রায়শই অর্ডারটি ধরতে পারে না। এই মুহুর্তে, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় লেনদেনকারী সংস্থাগুলি ম্যানেজিং মেশিন রুমের মাধ্যমে সিগন্যাল ট্রান্সমিশনের সময়কে সর্বাধিক হ্রাস করতে পারে, তবে স্বয়ংক্রিয় লেনদেনগুলি প্রায়শই খুব জটিল পদ্ধতির কারণে ঘটে থাকে, পাশাপাশি অনেক সংস্থার কর্মীদের বড় প্রবাহের সাথে, প্রোগ্রামের রক্ষণাবেক্ষণে কিছু ত্রুটি ঘটে এবং শেষ পর্যন্ত প্রোগ্রামটি ভুল হয়ে যায়, যেমন বিখ্যাত নাইট ক্যাপিটাল।
ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের প্রতিরোধের ক্ষেত্রে, এটি একটি অনিবার্য সমস্যা, যা উভয়ই হ্যান্ড-ট্রেডিং এবং অটো-ট্রেডিং। সাধারণত, গেটকো, জেন স্ট্রিট, এসআইজি, ভার্চুয়াল ফিনান্সিয়াল ইত্যাদি আধা-স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং, টাওয়ার রিসার্চ, হুডসন রিভার ট্রেডিং, জাম্প ট্রেডিং ইত্যাদি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং।
কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানিগুলি হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কোম্পানিগুলির থেকে অনেকটাই আলাদা। প্রথমত, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানিগুলি মূলত কোয়ালিফাইড ব্যাকগ্রাউন্ডের লোকদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়, যেমন রেনেসাঁর প্রতিষ্ঠাতা সিমন্স একজন গণিতবিদ, ডিই শাওয়ের প্রতিষ্ঠাতা ডেভিড শাও একজন কম্পিউটার অধ্যাপক, একিউআর প্রতিষ্ঠাতা ক্লিফ অ্যাসেন্স একজন আর্থিক বিশেষজ্ঞ, এবং হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং সংস্থাগুলি traditionalতিহ্যবাহী ব্যবসায়ীদের দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়; দ্বিতীয়ত, কোয়ালিফাইড বিনিয়োগগুলি সাধারণত জটিল মডেলগুলির উপর নির্ভর করে, যখন হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং সাধারণত কার্যকর কোডের উপর নির্ভর করে।
কোয়ালিফাইড ইনভেস্টমেন্ট কোম্পানিগুলির হোল্ডিংয়ের সময় প্রায়শই ১ টন ২ সপ্তাহের মধ্যে পৌঁছায়, এত দীর্ঘ সময়ের দামের প্রবণতা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রাকৃতিকভাবে প্রচুর পরিমাণে তথ্য পরিচালনা করা প্রয়োজন, মডেলগুলি আরও জটিল এবং প্রক্রিয়াটির গতির প্রতি কম সংবেদনশীল; উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি লেনদেনের তথ্য পরিচালনার সময় খুব ছোট ((মাইক্রোসেকেন্ড বা মিলিসেকেন্ডের স্তরে)), অনেক তথ্য বিশ্লেষণ করা অসম্ভব, তাই মডেলগুলিও সহজতর হয়ে উঠছে, প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কোডের উপর নির্ভর করে আরও দক্ষতার উপর নির্ভর করে, অনেকে এমনকি সরাসরি হার্ডওয়্যার প্রোগ্রামগুলিতে লিখেছেন; এবং শেষ পর্যন্ত, পরিমাণযুক্ত বিনিয়োগের পরিমাণ কয়েকশো বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত হতে পারে, যখন উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং সংস্থাগুলি প্রায়শই কয়েক হাজার ট্রিলিয়ন থেকে কয়েক বিলিয়ন ডলার হয়, তবে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কৌশলগুলি দীর্ঘমেয়াদী পরিমাণযুক্ত বিনিয়োগের তুলনায় স্থিতিশীল বলে মনে হয়, যেমন ভার্চুয়াল ফিনান্সিয়াল লেন
পরিমাণগত লেনদেন মডেল
নিচে কোয়ালিফাইড লেনদেনের মডেল দেওয়া হল, যা সহজ থেকে জটিল পর্যন্তঃ
জন ম্যার্ফির জিন্স ফরোয়ার্ড মার্কেট টেকনিক্যাল অ্যানালাইসিস দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা সবচেয়ে সহজ, যা সর্বাধিক সূচক, ল্যাগোরেটর এবং অন্যান্য উচ্চ স্তরের গণিতের জ্ঞান ব্যবহার করে, সাধারণভাবে বোঝা সহজ, স্বতন্ত্র ট্রেডিংয়ের জন্য আরও উপযুক্ত, বা কম্পিউটার গণনা করে এবং মানুষের দ্বারা ম্যানুয়ালি অর্ডার করা ট্রেডিং সিগন্যাল প্রেরণ করে।
ডেনিসের সিলফাইন ট্রেডিং ফর্মুলা দ্বারা উপস্থাপিত, গণিতের পরেও ইউনিভার্সিটির প্রাথমিক স্তরের গণিতের বিষয়বস্তু যেমন সমতা, পার্থক্য, আনুষ্ঠানিক বন্টন, কৌশলগুলির পরীক্ষা আরও বৈজ্ঞানিক এবং নির্ভরযোগ্য তহবিল পরিচালনার পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়। তবে অসুবিধাটি হ'ল traditionalতিহ্যবাহী, ট্রেডিং নিয়মের উপর নির্ভর করে সারি সংমিশ্রণের সাথে ট্রেড করার ধারণাটি এখনও দূরে যায়নি। তবে, কৌশলটি যদি ভালভাবে ডিজাইন করা হয় এবং ট্রেন্ডটি বড় হয় তবে এটি দুর্দান্ত প্রভাব ফেলতে পারে।
উচ্চতর স্তরগুলি মূলত লেনদেনের সংকেতগুলির সংহতকরণের দিকগুলিতে প্রদর্শিত হয়, যেমন প্রচলিত প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে জৈবিক সংহতকরণের জন্য আরও আধুনিক পরিসংখ্যানিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা, যেমন স্নায়বিক নেটওয়ার্ক, ভেক্টর মেশিনগুলি সমর্থন করা, এবং আরও কঠোর পরিসংখ্যানিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে ভেরিয়েবলগুলিকে ফিল্টার করা এবং পরীক্ষা করা। আর্থিক তথ্যের সময়গত বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করে, প্রায়শই নমুনার বাইরে পরীক্ষার ফলাফলগুলি পাওয়ার জন্য রোল অপ্টিমাইজেশান ব্যবহার করার প্রয়োজন হয়, যা উপার্জিত মডেলগুলিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে।
তবে, সাধারণ প্রোগ্রামযুক্ত লেনদেনের সিস্টেমগুলি এই বৈশিষ্ট্যগুলি সম্পাদন করতে অসুবিধা হয় এবং আরও সাধারণ প্রোগ্রামিং ভাষার মাধ্যমে এটি সম্পাদন করতে হবে।
চিত্রঃ সংস্কৃতি পুনরুজ্জীবনের তহবিলের প্রতিষ্ঠাতা সিমন্স পরিমাণগত বিনিয়োগ সম্পর্কে ব্যাখ্যা করছেন
যদি এটি একটি পরিমাণগত বিনিয়োগ হয়, তবে বাজারের তথ্য ছাড়াও অন্যান্য মৌলিক তথ্য সংগ্রহ করা, সংশ্লিষ্ট সময়সূচীগুলি সাজানো এবং পূর্বাভাস মডেলের মধ্যে একত্রিত করা হয়। সাধারণভাবে, সফল মডেলটি গাণিতিক তত্ত্বের কতটা গভীরতা ব্যবহার করা হয় তা নয়, তবে এটি বিভিন্ন উত্স থেকে কতগুলি তথ্যকে একীভূত করে। এমনকি সবচেয়ে সহজ রৈখিক রিগ্রেশন, যদি প্যারামিটারগুলি শক্তিশালী পূর্বাভাস দেয় এবং প্রাসঙ্গিকতা কম হয় তবে মডেলের পূর্বাভাস কার্যকর হয়; বিপরীতে, এমনকি জটিল গভীরতা শেখার তত্ত্ব ব্যবহার করে, যদি প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়া অর্থহীন হয় তবে শেষ ফলাফলের মডেলটি কার্যকর হয় না। বর্তমানে কিছু মার্কিন সংস্থাগুলি কেবলমাত্র ভাল নিউজ নিউজ মডেল ব্যবহার করে না, এমনকি গুগল উপগ্রহের সংগ্রহস্থলের বন্দরে ছবি তোলার মতো পোর্টফোলিও ব্যবহার করে চিত্র মডেলগুলি ইনস্টল করে, পণ্যের মূল্যের পূর্বাভাসগুলি অর্জন করে।
মডেলিং এক জিনিস, সমাধানের মডেলও সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, পদার্থবিজ্ঞানে এমন অনেক মডেল রয়েছে যা বাস্তবতাকে নির্ভুলভাবে বর্ণনা করে, তবে প্রায়শই কার্যকর বৈজ্ঞানিক গণনার পদ্ধতির অভাবের কারণে সমাধান করা কঠিন। পরিমাণগত লেনদেনও একই। পরামিতিগুলির গণনা, নির্বাচন, অপ্টিমাইজেশন, পুনরায় পরীক্ষা ইত্যাদি প্রায়শই বিশাল গণনার সাথে আসে। কীভাবে দক্ষতার সাথে সমাধান করা যায় তা একটি গভীর প্রশ্ন। সিমন্স প্রকাশ করেছেন যে বিখ্যাত রেনেসাঁ সংস্থাগুলির মধ্যে স্পষ্ট অভ্যন্তরীণ কর্মচারী রয়েছে। কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি কর্মীদের বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, পদার্থবিজ্ঞানীরা ডেটা বিশ্লেষণ করে মডেল তৈরি করে, গণিতবিদরা অ্যালগরিদম তৈরি করে এবং মডেলগুলি সমাধান করে।
উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি এবং পরিমাণগত ক্ষেত্রে সাধারণ ভুল ধারণা
কুইন্টিফাইড মডেলগুলি ব্ল্যাক সোয়ানকে পরাজিত করতে পারে না
প্রকৃতপক্ষে, যে কোনও বিনিয়োগ পদ্ধতিতে ভবিষ্যতের historicalতিহাসিক পূর্বাভাসের উপর নির্ভর করে এবং ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের ভয়ে থাকে, সেখানে বিপরীত হয়। পরিমাণের সুবিধাগুলি হ'ল বিপরীতের পরে, মডেলটিতে দ্রুত সর্বশেষ পরিস্থিতি অন্তর্ভুক্ত করা যায়, সময়মতো সংশোধন, পুনরায় পুনরায় পরীক্ষা করা, অনুকূলিতকরণ, অনুকরণ করা, এবং সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে ক্ষতিগুলি ফিরিয়ে আনার চেষ্টা করা। উদাহরণস্বরূপ, শিল্প পুনরুজ্জীবন 2007 সালের আগস্ট মাসে historicallyতিহাসিকভাবে বিরল 9% বিপরীতের পরে, সিমন্স মডেলটি পুনর্নির্মাণের সিদ্ধান্ত গ্রহণ করে, বিনিয়োগকারীদের চিঠিতে তিনি দাবি করেন যে আমরা তিনটি নতুন মডেলের ট্রেডিং সিগন্যালের ফলাফল পেয়েছি।
দীর্ঘমেয়াদী মূলধন পরিচালনকারী সংস্থা (LTCM) কোয়ালিফাইড মডেল ব্যবহারের কারণে দেউলিয়া হয়ে যায়। প্রকৃতপক্ষে, LTCM একটি বহু-কৌশল তহবিল, যার খাঁটি পরিমাণযুক্ত লেনদেনের কৌশলটি 1998 সালে শেষ পর্যন্ত 100 মিলিয়ন ডলার অর্জন করেছিল। এর সর্বাধিক ক্ষতিগ্রস্থ কৌশলগুলি হ'ল ট্রেডিং তরলতার সাথে খুব খারাপ কাউন্টার ডেরিভেটিভস, অনেকগুলি এমনকি এটি নিজেরাই ব্যাংকের প্রতিপক্ষের সাথে বিনিয়োগের জন্য ডিজাইন করা পণ্যগুলি, যা ব্ল্যাক স্যান ইভেন্টের সাথে সময়মতো পরিষ্কার করতে পারে না। এই পণ্যগুলি কেবলমাত্র মূল্য নির্ধারণের সময় কোয়ালিফাইড মডেলের সহায়তায় ব্যবহৃত হয়, নির্দিষ্ট ট্রেডিং সম্পাদন, পণ্য নকশা এবং বিক্রয় ইত্যাদি ট্র্যাকিংয়ের সাথে সম্পর্কিত নয়। সাধারণভাবে মনে করা হয় যে LTCM এর দেউলিয়া হওয়ার কারণ হ'ল তরলতার ঝুঁকি, মডেলের সাথে খুব বেশি সম্পর্ক নেই।
উচ্চ ঘন ঘন লেনদেন বিনিয়োগকারীদের স্বার্থকে ক্ষতিগ্রস্ত করে
ফ্লেশ বয়েজ এর মত বইয়ের মত মতামত আসলে খুব বিতর্কিত, তবে লেখকের চমৎকার লিপি এবং বর্ণনামূলক পদ্ধতি অত্যন্ত উত্তেজনাপূর্ণ, তাই এটি অনেক মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। মিডিয়া ছাড়াও, এটি বলা উচিত যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র বর্তমানে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং নিষিদ্ধ করার জন্য সবচেয়ে শক্তিশালী দাবি করে, মূলত সেই সময়ের traditionalতিহ্যবাহী ব্যবসায়ীরা। কারণ নতুন নির্ভরশীল, উন্নত প্রযুক্তির উপর নির্ভরশীল উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং সংস্থাগুলি তাদের পরাজিত করেছে, তাই তারা আগ্রহী নয়।
দেশীয়ভাবে, এখন বিকল্পগুলি তালিকাভুক্ত করার জন্য প্রস্তুত, স্টকগুলিও সম্ভবত T + 0 খুলবে; এই দুটি টুকরো চর্বিযুক্ত মাংসের চামড়ার জন্য, বিদেশী উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীরা দীর্ঘদিন ধরে লালন-পালন করে আসছেন। যদি বলা হয় যে ভবিষ্যতের ক্ষেত্রে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ক্ষেত্রে, আমরা বিদেশের সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার জন্য প্রোগ্রামযুক্ত ব্যবসায়ের সমৃদ্ধ অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করতে পারি, তবে বিকল্প এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি স্টক ক্ষেত্রে, আমাদের ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা শূন্য, বিদেশের সাথে আরও বেশি ফাঁক। এ সম্পর্কে, লেখক মনে করেন যে একদিকে আমরা আত্মবিশ্বাসী হতে পারি না, বিদেশী তহবিল খুব শক্তিশালী বলে মনে করি এবং কেবল তা করি না; অন্যদিকে, অর্জন করার জন্য তাড়াহুড়ো করতে পারি না, আধা বছর ধরে প্রচুর অর্জন করতে হবে। সবকিছুই বিনয়ী এবং সাবধানতার সাথে করা উচিত, অনেক বিদেশী উচ্চমানের লোকের জন্য প্রথম বছরে লাভের জন্য গবেষণা করার জন্য দেশে আসা উচিত, যেমন দেশীয় লোকেরা একটি পাতলা ভিত্তি তৈরি করতে হবে, কিছু গবেষণা করতে হবে, একটি স্থ策略研究要慢工出细活，急于求成，频繁改变研究方向，最终很可能一事无成。