উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের প্রত্যাশিত লাভ

উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের প্রত্যাশিত লাভ

সারাংশ

উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, α এর সংজ্ঞা কম-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের তুলনায় বেশি জটিল, কারণ সমস্ত কৌশলই মূল্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় না, বরং আরও অনেক শর্ত এবং তাদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বোঝার প্রয়োজন হয়। এই নিবন্ধে, আমরা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের উপাদানগুলি ব্যাখ্যা করে এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশল বাস্তবায়নের জন্য ট্রেডিং কৌশলগুলি বিকাশ করে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের একটি অ্যাডুকেশনাল মডেল তৈরি করেছি। ফলাফলগুলি দেখায় যে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীরা ইতিবাচক প্রত্যাশিত উপার্জন উত্পন্ন করতে দ্রুত প্রয়োজন এবং কেন তারা তরলতা সরবরাহ করতে আরও ভাল। আমরা একটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ইক্যুইটি ডেটা নমুনা ব্যবহার করে একটি বাস্তবায়ন উদাহরণ সরবরাহ করি।

উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের (এইচএফটি) ক্ষেত্রে, প্রত্যাশিত উপার্জনের দিকে এগিয়ে যাওয়া লাভের মূল চাবিকাঠি। সাধারণত, এই প্রত্যাশাকে আলফা বলা হয়। মানব ব্যবসায়ীর তুলনায় অ্যালগরিদমিক কৌশলগুলির উল্লেখযোগ্য বৈশিষ্ট্য হ'ল α-এর ধারাবাহিকতা এবং α-এর প্রবাহ। নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের বিনিয়োগের সাহিত্যে, α হল উদ্বায়ী হারের তথ্যের গুণক (আইসি) দ্বারা z-এর গুণক, এবং z-এর গুণক হ'ল পূর্বাভাস সংকেতের প্রতি আস্থার পরিমাপ। তবে, এইচএফটিতে, α-এর সংজ্ঞা কিছুটা জটিল, কারণ সমস্ত কৌশলগুলি মূল্যের পূর্বাভাস নয়, তবে আরও বেশি শর্ত এবং তাদের মধ্যে পারস্পরিক বোঝার প্রয়োজন।

এই প্রবন্ধে, আমরা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য একটি α অ্যাডভোকেশন মডেল তৈরি করেছি। আমরা এটিকে ব্যাখ্যা করে করতে পারি যে, α এর উপাদানগুলি এবং HFT কৌশল বাস্তবায়নের জন্য ব্যবহৃত ট্রেডিং কৌশলগুলি কী কী। এই উপাদানগুলির মধ্যে রয়েছেঃ

1. সুযোগ
2. প্রাপ্ত
3. কার্যকর মূল্য
4. #এক্সপ্রেস

এছাড়াও, আমরা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি স্টক ডেটা নমুনা ব্যবহার করে বাস্তবায়ন উদাহরণ সরবরাহ করেছি।

HFT-এর মধ্যে α

এইচএফটি ইন্ডাস্ট্রিতে প্রায়শই পরম উপার্জন 1 দিয়ে আনা হয়। রিভিউ বা অনুকরণীয় লেনদেনের দ্বারা উত্পন্ন গড় পরম উপার্জন (প্রতি লেনদেন বা সময় ইউনিটের ভিত্তিতে) সঠিকভাবে রিভিউ টেস্ট α বা অনুকরণীয় α বলা উচিত। আমরা অবশ্যই ভবিষ্যতে α বিশ্বাস করার কারণ হিসাবে রিভিউ এবং / অথবা অনুকরণীয় α ব্যবহার করব (যেমন, কৌশলটি একবার চালু হয়ে গেলে) । এই αগুলিকে তাদের উপাদানগুলির মধ্যে ভেঙে ফেলা যায়, যা ট্রেডিং কৌশলটি উন্নত করতে পারে, বা, সাধারণত, কৌশলটি প্রত্যাশিত কার্যকারিতা থেকে বিচ্যুত হওয়ার কারণগুলি পরবর্তী বিশ্লেষণ করতে পারে।

সম্ভবত যদি আমরা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশল থেকে শুরু করি, তবে নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির মতো, মূলত বাজারের নিম্ন-কার্যকারিতা দূর করে লাভ করা। এটি করার জন্য, সমস্ত বিনিয়োগের কৌশলকে প্রভাবিত করে এমন একই মৌলিক ধারণাগুলির সচেতন হওয়া দরকারঃ কতগুলি সুযোগ রয়েছে তা ধরতে পারে; কতগুলি পাওয়া যায়; এটি পাওয়ার খরচ কত? এর জন্য, আমরা সিস্টেম গবেষণা এর প্রয়োজনীয় উপাদানগুলি সংজ্ঞায়িত করেছি।

সুযোগ ((O)

যে কোন আলাপ-আলোচনার সূচনাস্থল হ'ল প্রাপ্তিসাধ্য মূল্য পরিবর্তন বা সুযোগ (O) । একটি নির্দিষ্ট হোল্ডিংয়ের সময়কালে, যে সময়ের মধ্যে দামের পরিবর্তনগুলি উপলব্ধ মুনাফা প্রতিনিধিত্ব করে; এই পরিবর্তনের পরিমাপের একটি সাধারণ পদ্ধতি হ'ল বিক্রয়-বিক্রয় মধ্যবর্তী দামের পরিবর্তনের মানদণ্ডের পার্থক্য (২) । বাজারে ধ্রুবক যোগাযোগের প্রয়োজনের পোর্টফোলিও কৌশলগুলির জন্য, মানদণ্ডের পার্থক্য অবশ্যই একটি উপযুক্ত পরিমাপ, তবে সুযোগবাদী এইচএফটি কৌশলগুলির জন্য (কেবলমাত্র নির্দিষ্ট অবস্থার অধীনে পজিশনে প্রবেশ করা) বিভিন্ন সুযোগের পরিমাপ মানদণ্ড উপযুক্ত হতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, পণ্যের ট্রেডিংয়ের সময়কালে, 90-বিট সংখ্যার পরিবর্তন, এমনকি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক সেন্ট বা হাতের সংখ্যা) । তবে, অন্য কোনও পরিমাপ মানদণ্ডের অভাবে, আমরা মানদণ্ডের পার্থক্যগুলিকে সুযোগ হিসাবে ব্যবহার করার পরামর্শ দিই) ।

প্রাপ্তি ((C)

আমরা লাভ (C) কে পূর্বাভাস সংকেত ব্যতীত যে কোনও কৌশল দ্বারা প্রচলিত সুযোগের শতাংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করব; পোর্টফোলিও কৌশলগুলির ক্ষেত্রে, লাভটি আইসি × জেড স্কোর (Grinold[1994] দেখুন) । এটি প্রায়শই পূর্বাভাস-ভিত্তিক কৌশলগুলিকে তাদের প্রকৃত লাভের সাথে সম্পর্কিত হিসাবে পরিমাপ করা হয়। যেহেতু আইসি মূল্য-ভিত্তিক পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, তাই আইসির যে কোনও নেতিবাচক দিকটি খারাপ। তবে, এইচএফটিতে, C এর নেতিবাচক দিকটি সম্ভবত গ্রহণযোগ্য, কারণ প্রাসঙ্গিকতা ছাড়াও অন্যান্য পরিমাপগুলি আরও উপযুক্ত হতে পারে। শূন্য-লাভের পরিসংখ্যানগত সুবিধার কৌশলগুলির জন্য, হিট-ফিক্সড হারগুলির মতো সূচকগুলি আরও ভাল হতে পারে। এর ধারণাটি হ'ল পূর্বাভাস-ভিত্তিক কৌশলগুলির মধ্যে কিছু আইসির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত হওয়া উচিত, যদি না সম্পূর্ণরূপে সম্পর্কিত হয়) C, যখন সঞ্চালন-ভিত্তিক স্ট্রিপগুলি

কার্যকর পার্থক্য (SE)

নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সির লেনদেনে, লেনদেনের পার্থক্য (এছ) একটি উপাদান হিসাবে প্রায়শই উপেক্ষা করা হয়, কারণ অনুসন্ধান করা সুযোগগুলি অনেক বেশি। তবে, এইচএফটিতে, হোল্ডিংয়ের সময়কালটি খুব ছোট, এবং লেনদেনের পার্থক্যগুলি এ-তে খুব প্রভাব ফেলে। লেনদেনের পার্থক্য (এস) কেবলমাত্র একটি প্রস্তাব (যেমন, অবিলম্বে বিক্রেতার দ্বারা প্রাপ্ত মূল্য) এবং জিজ্ঞাসা মূল্য (যেমন, অবিলম্বে ক্রেতাদের দ্বারা প্রদান করা মূল্য) এর মধ্যে পার্থক্য। ঐতিহ্যগতভাবে, যেমন স্টল (1978) তে বর্ণিত হয়েছে, এটি ব্যবসায়ীদেরকে প্রদত্ত প্রিমিয়াম হিসাবে বিবেচিত হয়, কারণ তারা জ্ঞাত ট্রেডিংয়ের সময় বিপরীতমুখী বিকল্পের ঝুঁকি গ্রহণ করে। সুযোগবাদী ট্রেডিং কৌশলটি হ'ল একটি কৌশল যা বাস্তবায়নের উপর নির্ভর করে।

交易策略是指交易策略如何使用市价订单和限价订单来进入和退出金融工具的头寸。限价单是一种要求以低于（高于）账面最高买入（卖出）价进行交易的价格。这样的订单向市场的一方（无论是买入方还是卖出方）提供了流动性。限价订单是被动的，在它们与传入的有价卖出（买入）订单相匹配之前，一直留在交易所的限价订单簿中。市价单是指要求立即以最佳买入（卖出）价格立即进行交易的任何请求。此类订单需要流动性，并以市场价格为准。市价单可以是市价订单，也可以是价格超过账面最高出（卖）价4的限价订单.

টার্নওভার ট্রেডিংয়ের জন্য ট্যাক অর্ডার বা ট্যাক অর্ডার সংমিশ্রণ তিনটি ট্রেডিং কৌশলকে সংজ্ঞায়িত করে; ট্যাক-টেক কৌশলটি বাজারে প্রবেশ এবং বের হওয়ার জন্য দুটি বিক্রয়যোগ্য অর্ডার ব্যবহার করে; ট্যাক-টেক কৌশলটি সীমিত মূল্যের অর্ডারটি প্রবেশের জন্য এবং বাজার মূল্যের অর্ডারটি প্রস্থান করার জন্য ব্যবহার করে; ট্যাক-টেক কৌশলটি একটি সীমিত মূল্য ব্যবহার করে প্রবেশ এবং বের হওয়ার জন্য; বিভিন্ন কৌশলগুলি বিভিন্ন বিক্রয়-বিক্রয় মূল্যের S এর ট্রেডিং খরচ উত্পন্ন করে; ট্যাক-টেক কৌশলটি প্রতিটি টার্নওভার ট্রেডিংয়ের জন্য দ্বিগুণ ট্রেডিং খরচ উত্পন্ন করে; প্রতিটি রিটার্ন ট্রেডিংয়ের জন্য, ট্যাক-টেক কৌশলটি S এর দ্বিগুণ ট্রেডিংয়ের জন্য উত্পন্ন হয়; ট্যাক-টেক কৌশলটি প্রতিটি রিটার্ন ট্রেডিংয়ের জন্য S এর দ্বিগুণ খরচ উত্পন্ন করে; ট্যাক-টেক কৌশলটি প্রতিটি রিটার্ন ট্রেডিংয়ের জন্য শূন্যের দ্বিগুণ খরচ বহন করে এবং ট্যাক-মেক কৌশলটি প্রতিটি ট্রে

উদাহরণস্বরূপ, একটি সহজ বাজার বিবেচনা করুন, যেমন চিত্র 1 দেখানো হয়েছে; অভ্যন্তরীণ বাজার, যা অ্যাকাউন্টের সর্বোচ্চ, 99 টি বিড এবং 100 টি বিড, এবং বিক্রয় পার্থক্য মাত্র 1 । (সাধারণত, আমরা এই স্তরের সংখ্যাগুলি উপেক্ষা করি) একটি গ্রহণ-গ্রহণ কৌশল গ্রহণ করুন, যা 100 এর বাজারের দামে একটি অবস্থান কিনে এবং তারপরে 99 এর বাজারের দামে অবিলম্বে বিক্রি করে, কেবলমাত্র বিক্রয় পার্থক্য S এর ব্যয় তৈরি করে একটি পয়েন্ট হারাতে।

চিত্র ১ঃ একটি সহজ বাজার, যার দামের পার্থক্য রয়েছে

একটি ট্রেডিং কৌশল যেটি make-take ব্যবহার করে, 99 পয়েন্টে সীমিত মূল্যের টিকিট দিয়ে ক্রয় করে এবং তারপরে অবিলম্বে পজিশন থেকে বেরিয়ে আসে, 99 পয়েন্টে বাজার মূল্যে বিক্রি করে, বিক্রয়-বিক্রয় ব্যবধানের খরচ সৃষ্টি করে না। অবশেষে, make-make ট্রেডিং কৌশল ব্যবহার করে, 99 পয়েন্টে সীমিত মূল্যের টিকিট দিয়ে একটি অবস্থান প্রবেশ করে, 99 পয়েন্টে ক্রয় করে, তারপরে অবিলম্বে প্রবেশ করে, এবং 100 পয়েন্টে সীমিত মূল্যে বিক্রয় করে, বিক্রয়-বিক্রয় ব্যবধান S পান। এই সহজ পরিস্থিতিগুলি ইকুয়েশন 1) এর কার্যকর ব্যবধানের ফলাফল দেয়।

কার্যকর রিবেট (RE)

স্টক মার্কেটে, এক্সচেঞ্জগুলি সাধারণত সীমিত মূল্যের অর্ডার বইয়ে সীমিত মূল্যের অর্ডার দেওয়ার জন্য লিকুইড ট্রেডিং সংস্থাগুলিকে একটি ফি প্রদান করে, যা রিবাউন্ড নামে পরিচিত। লিকুইডিটি সরবরাহকারীরা ট্রেডিংয়ের জন্য সমস্ত মুনাফা অর্জন করে বলে মনে করা হয়। আরও গভীর, আরও তরল বাজারের মালিকানা আরও বেশি, বৃহত্তর প্রাতিষ্ঠানিক লিকুইডিটি গ্রহণকারীদের আকর্ষণ করা উচিত, যার ফলে ট্রেডিংয়ের পরিমাণ এবং এক্সচেঞ্জের ফি বৃদ্ধি পায়। যখন সীমিত মূল্য অর্ডার কার্যকর করা হয় বা মেলে, তখন ট্রেডিং সংস্থাগুলি R অর্জন করে। সুতরাং, রিবাউন্ডগুলি ট্রেডিংয়ের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হতে পারে। যেমন ফর্মুলা α (২) দেখায়, কৌশলগুলি কার্যকর রিবাউন্ডগুলিও প্রভাবিত করে।

প্রত্যাশিত আয় ((α)

এই চারটি উপাদান বিবেচনা করে, এখন HFT কৌশলগুলির α সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারেঃ

ফর্মুলা ((3) এ, α হল লাভের সুযোগ বিয়োগ করে লেনদেনের নেট খরচ। এটি কমিশন এবং সিকিউরিটিসকে উপেক্ষা করে, যেখানে HFT-তে কমিশন এবং সিকিউরিটিস সাধারণত স্থির থাকে। উদাহরণস্বরূপ, সিকিউরিটিজ হোল্ডাররা কমিশন নিয়ে চিন্তা করে না এবং সরাসরি বাজারে প্রবেশকারী উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীরা সাধারণত প্রতি শেয়ারের জন্য একটি নির্দিষ্ট ফি প্রদান করে। যদি এগুলি কোনও সংস্থার বিভিন্ন কৌশল নির্ধারণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল হয় তবে এটি সহজেই ফর্মুলা ((3) এ যুক্ত করা যেতে পারে।

কৌশলগত গুরুত্ব

ফর্মুলা ((3) এর জটিলতা হল যে, প্রতিটি অংশের মান পরস্পরের উপর নির্ভরশীল। লুকানো মিথস্ক্রিয়া রয়েছে। যদি আমরা এটি বিবেচনা করি, তাহলে লাভের সুযোগ কার্যকর ব্যবধান থেকে স্বাধীন নয়ঃ

১) সুযোগ গ্রহণ করা হল দ্রুত একটি পজিশনে প্রবেশ করা এবং সেই পজিশন থেকে বেরিয়ে আসার সর্বোত্তম সময়ের যতটা সম্ভব কাছাকাছি যাওয়া। ২) কার্যকরী পার্থক্য হল ট্রেডিং কৌশলগুলির একটি ফাংশন। মানুষ তাত্ক্ষণিকভাবে পার্থক্যটি সম্পাদন করতে এবং তার জন্য অর্থ প্রদান করতে পারে, অথবা বাজারের প্যাসিভ সীমা আদেশের জন্য অপেক্ষা করে পার্থক্যটি অর্জন করতে পারে।

সুতরাং, কার্যকর ব্যবধান পাওয়ার জন্য, কিছু অর্জিত সুযোগের ক্ষতি করতে হবে; অথবা, আরও সুযোগ অর্জনের অর্থ কার্যকর ব্যবধান প্রদান করা; কৌশলটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ অর্জনের শতাংশ C কার্যকর হারের সাথে হ্রাস পায়। যদি আমরা এই তিনটি উপায়ে বাস্তবায়িত ট্রেডিং কৌশলগুলি বিবেচনা করি তবে আমরা কৌশলটির প্রভাব দেখতে পারি। আমরা অনুমান করি যে ট্রেডিং কৌশলটির নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য রয়েছেঃ

• গড় ধারণ সময় ৬০ সেকেন্ড।
• গড় কেনা বেচা ব্যবধান S হল 0.08, অর্থাৎ 8 সেন্ট।
• ৬০ সেকেন্ডের হোল্ডিংয়ের সময়, স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্ট O60 এর সম্ভাবনা ০.০৯, অর্থাৎ ৯ সেন্ট।
• R হল ০.০০১, অর্থাৎ এক দশমাংশ পয়সা।

উদাহরণ 1: Take-Take

যদি এই কৌশলটি take-take কৌশল ব্যবহার করে, তাহলে কার্যকর দামের পার্থক্য SE হবে 0.08, RE হবে 0; যদি C হয় 0.25, তাহলে এই কৌশলটির α হবে -0.0575; Take-take কৌশলটি গ্রহণের ফলাফল হল তাৎক্ষণিকভাবে কার্যকর করা এবং সমস্ত C×O ক্যাপচার করা, কিন্তু এটি একটি সাইজ S তৈরি করবে; অতএব, C×O অবশ্যই S এর চেয়ে বড় হতে হবে, যাতে একটি লাভজনক কৌশল থাকতে পারে।

উদাহরণ ২ঃ মেক-টেক

যদি এই কৌশলটি make-take কৌশল ব্যবহার করে, তাহলে কার্যকর দামের পার্থক্য SE হবে 0, RE হবে 0.001। যদি C 0.10 এ হ্রাস পায়, তবে এই কৌশলটির α হবে 0.01। Make-take কৌশলটি A-S এর কারণ হবে না, তবে ট্রেড খোলার আগে একটি অজানা বিলম্ব ঘটবে। বিলম্ব এবং বিপরীতমুখী বিকল্প সম্পাদনের কারণে C-এর মান হ্রাস পেয়েছে। অতএব, কৌশলটিতে make-take কৌশল ব্যবহারকারী ব্যবসায়ীরা যতটা সম্ভব দামের তালিকায় অপেক্ষা করার সময় হ্রাস করা উচিত।

উদাহরণ ৩ঃ মেক-মেক

যদি এই কৌশলটি make-Make কৌশল ব্যবহার করে, তাহলে কার্যকর মূল্য পার্থক্য SE হল -0.08, RE হল 0.002; যদি C হয় -0.05, তাহলে এই কৌশলটির α হল 0.0775; কারণ ট্রেডিংয়ের উভয় পক্ষের অপেক্ষা সময় এবং উভয় পক্ষের বিপরীতমুখী পছন্দগুলির কারণে, C এর মান আরও হ্রাস পায়। এই ক্ষেত্রে, এমনকি যদি C নেতিবাচক হয়, তবে পার্থক্য এবং রিটার্ন প্রত্যাশিত মানকে ইতিবাচক করে তোলে। Make-make কৌশলটি S এর পরিমাণ এবং 2 × R এর অপেক্ষার সময় দ্বারা ক্ষতিপূরণ দেয়, তাই এমনকি যদি C নেতিবাচক হয়, তবে কৌশলটি ইতিবাচক α থাকে।

এই পরিস্থিতি তরলতা প্রদানের কৌশলগুলির জন্য একটি সুন্দর দৃষ্টিভঙ্গি চিত্রিত করে। এটি অবহেলা করে যে বিপরীত পছন্দ ইভেন্টগুলি ঘটে যখন এই কৌশলটি মাঝে মাঝে চরম বাম প্রান্তের লাভের দিকে পরিচালিত করে, বিশেষত যদি প্রযুক্তিটি ধীর হয় তবে এটি সত্য হয়। (আমরা পরে এটি সম্পর্কে আরও বিস্তারিত আলোচনা করব) এই পরিস্থিতি নতুন হোল্ডিংয়ের সময়কালকে খুব সংক্ষিপ্ত করে তোলে, C-মানটি 0 এর কাছাকাছি রাখা ট্রেডিং কৌশলগুলি, উভয় কৌশলই বিপরীত পছন্দগুলির সম্ভাবনা হ্রাস করতে সহায়তা করে, তাই α হল O + S + RE। উদাহরণ 3 দেখায় যে কেন HFT কৌশলগুলি কম-ফ্রিকোয়েন্সি ব্যবসায়ীদের তুলনায় কম তরলতা সরবরাহ করতে ভাল।

অভিজ্ঞতা 7 এবং ফলাফল

ফর্মুলা (১) এর বৈশিষ্ট্য এবং বিভিন্ন কৌশলগুলির প্রভাবকে প্রমাণ করার জন্য, আমরা ৩ জানুয়ারী ২০১২ তারিখের অ্যাপল (এএপিএল) এর ডেটা ব্যবহার করেছি; আমরা বিভিন্ন উদাহরণ চেষ্টা করেছি, তবে ফলাফলগুলিতে কোনও গুণগত পরিবর্তন ঘটেনি; ডাটাসেটে নাসডাকের সীমা মূল্য অর্ডার শীটে প্রতিটি ইভেন্টের সমস্ত তথ্য রয়েছে, সমস্ত যোগ, বাতিল এবং সম্পাদন অপারেশন সহ; এই তথ্যের সময়সীমা ন্যানোসেকেন্ডে রয়েছে, তাই আমরা সমস্ত ইভেন্টের জন্য একটি সুনির্দিষ্ট সময়সীমা এবং ক্রম তৈরি করতে পারি; এই ডেটা ব্যবহার করে, আমরা একটি সময়ের মধ্যে মধ্যম মূল্য পরিবর্তনের মানদণ্ড ব্যবহার করে সুযোগগুলি গণনা করি।

সবেমাত্র বর্ণিত তথ্য ব্যবহার করে, দিনের গড় কেনার ও বিক্রয়ের ব্যবধান S ছিল 0.088704, প্রায় 9 সেন্ট; বিভিন্ন ধারক সময়ের জন্য ডলার স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি চিত্র 2 দেখায়।

চিত্র ২ঃ বিভিন্ন সময়কালের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন

চিত্র ২-এ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্সকে সুযোগের বিকল্প সূচক হিসেবে ব্যবহার করে, আমরা ফর্মুলা ()) দ্বারা C-এর মান α গণনা করি, যার পরিসীমা -1 থেকে 1 পর্যন্ত; ((C=1 এর ক্ষেত্রে এটি যৌক্তিকভাবে Kearns ইত্যাদির অজানা ব্যবসায়ীদের সাথে সমতুল্য;[২০১০]);) আমরা অনুমান করি R=0; চিত্র ৩, ৪ এবং ৫-এ তিনটি কৌশল দেখানো হয়েছে বিভিন্ন হোল্ডিং সময়সীমার মধ্যে α; উদাহরণস্বরূপ, চিত্র ৩-এ, যদি হোল্ডিং সময়সীমা ১ সেকেন্ড হয়, C=-1.00, O=0.0199, S=0.088704, R=0, তাহলে Take-take কৌশলটির জন্য, α-এর মান -0.109, যেমনটি উপরের বাম কোণে দেখানো হয়েছে; চিত্র ৩-৫-এ, প্রতিটি ছায়াময় সেল এলিমেন্ট এ-এর মানকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক হিসাবে দেখায়।

চিত্র ৩ঃ আলফাদের দেওয়া টেক-টেক কৌশল

চিত্র ৩-এ আমরা দেখতে পাচ্ছি যে, টেক-টেক কৌশলগুলির জন্য, α শুধুমাত্র তখনই ইতিবাচক হয় যখন C-মান অবিশ্বাস্যভাবে উচ্চ হয় (যেমন ০.৭৫ বা ১.০০) অথবা ধরে রাখার সময়কাল বেশ দীর্ঘ হয়, অন্তত HFT-র মানদণ্ড অনুসারে। বাস্তবে, উচ্চ C-মানগুলি সামান্য প্রসারিত সুযোগগুলি অনুসরণ করার কৌশলগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। মূল্যের পূর্বাভাসের উপর নির্ভরশীল কৌশলগুলির জন্য, C-মানগুলি প্রায় ০.২৫ এর উপরে পাওয়া কঠিন, এবং ২০ থেকে ৩০ মিনিটের ধরে রাখার সময়কাল উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সংজ্ঞার বাইরে যেতে পারে। এই সমন্বয়টি HFT কৌশলগুলিকে একটি টেক-টেক কৌশল ব্যবহার করে কঠিন করে তোলে। ক্রেতা-বিক্রেতা মূল্যের পার্থক্যের ব্যয়গুলি আরও ভাল পূর্বাভাসের মাধ্যমে অল্প সময়ের মধ্যে অতিক্রম করা কঠিন।

চিত্র ৪ঃ আলফাদের দেওয়া মেক-টেক কৌশল

চিত্র ৪-এ আমরা দেখতে পাচ্ছি যে, make-take কৌশলটির জন্য, α যেকোনো ধনাত্মক অবস্থার ক্ষেত্রে ইতিবাচক। এটি খুবই স্পষ্ট, কারণ যখন S=0 হয়, তখন হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল, হ'ল।

চিত্র ৫ঃ আলফাসের তৈরি করা কৌশল

চিত্র ৫-এ আমরা দেখতে পাচ্ছি যে, make-make কৌশলগুলির জন্য, α প্রায় সব C-এর ক্ষেত্রে ইতিবাচক। এমনকি C-এর ক্ষেত্রেও, যতক্ষণ পর্যন্ত প্রযুক্তিগত গতি দ্রুত, দামের পার্থক্যের মূল্য মূলত যে কোনও কৌশলকে পরাস্ত করতে পারে, যে কৌশলটিই হোক না কেন। আগের উদাহরণগুলির মতো, স্বল্প-ধারণের সময়কালের সাথে সম্পর্কিত ইতিবাচক α পাওয়া যায় কিনা তা দ্রুত সীমাবদ্ধ অর্ডারগুলি কার্যকর করার উপর নির্ভর করে। এটি কেবলমাত্র অপেক্ষার সময় কম হলেই স্থায়ী হতে পারে, যার অর্থ আপনি সর্বদা সারিটির সামনে থাকেন। সারিটির পিছনে থাকা মানে দীর্ঘ সময় অপেক্ষা করা এবং যত বেশি সময় অপেক্ষা করা হয়, বিপরীত বিকল্প 8 হওয়ার সম্ভাবনা বেশি।

গতির প্রভাব

প্রযুক্তির গতি অর্জন করা সুযোগের উপর গভীর প্রভাব ফেলে। প্রথমত, চিত্র 6 দেখায় যে ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রকৃত মূল্য পরিবর্তনের সাথে সম্পর্ক সময়ের সাথে সাথে হ্রাস পায়। এই হ্রাসটি ভবিষ্যদ্বাণীর দৈর্ঘ্যের ফাংশন। চিত্র 6 দশমাংশ সেকেন্ডের বিলম্বের ক্ষেত্রে 1 সেকেন্ড এবং 5 সেকেন্ডের ভবিষ্যদ্বাণীর হ্রাস দেখায়। অতএব, বাস্তবায়নে যে কোনও বিলম্বের ফলে লাভের উপর নেতিবাচক প্রভাব পড়বে। অতএব, অনেকগুলি ট্রেডিং কৌশল অনুপযুক্ত হবে, হয় কারণ পর্যাপ্ত দ্রুত প্রয়োজনীয় প্রযুক্তিগত স্থির ব্যয়ের ক্ষেত্রে, তৈরি-তৈরি কৌশলটি ব্যবহার করা খুব ব্যয়বহুল, অথবা দামের ব্যয়ের ক্ষেত্রে পার্থক্যের ক্ষেত্রে, গ্রহণ-গ্রহণ কৌশলটি ব্যবহার করা খুব ব্যয়বহুল।

চিত্র ৬ঃ সময়ের সাথে সাথে হ্রাসের পূর্বাভাস

দ্বিতীয়ত, বাস্তবায়ন বিলম্বিত হওয়ার ফলে সুযোগের গণনা প্রভাবিত হতে পারে; গতি ধীর হতে পারে, যা সারিটির পিছনে চলে যায়; সারিটির পিছনে থাকা লেনদেনগুলি জ্ঞাত লেনদেনের তুলনায় প্রায়শই সহজেই সম্পাদিত হয়; বিপরীতমুখী পছন্দগুলির সম্ভাবনা বেশি, বাস্তবায়নের সুযোগগুলি সহজ স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্সে প্রদর্শিতের চেয়ে খারাপ হবে; নেতিবাচক লাভের কৌশল সি এর জন্য দুর্ভাগ্যজনক; এটি একটি গ্রহণের ব্যবসায়ের প্রয়োজন হতে পারে যা ক্রমবর্ধমান ক্ষতি বন্ধ করতে পারে, যা একটি তৈরি-তৈরি কৌশল থেকে আরও খারাপ কার্যকর দামের ব্যবধান তৈরি করে; অতএব, খুব দ্রুত গতির খেলোয়াড়দের ব্যতীত, চিত্র 5 এর তৈরি-তৈরি কৌশল ব্যবহার করে কৌশলটির লাভজনকতা কল্পিত।

উপসংহার

এইচএফটি কৌশলগুলি একটি জটিল প্রত্যাশিত লাভ সূত্রের মুখোমুখি হয়; তবে, এগুলিকে এর উপাদানগুলির মধ্যে ভেঙে ফেলার মাধ্যমে, ট্রেডিং সংস্থাগুলি লাভ এবং ক্ষতির পরিবর্তনশীলতা সম্পর্কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারে। অবশ্যই, এই পরিবর্তনশীলতা কেবল উপাদানগুলির পরিবর্তনশীলতা নয়, তবে সম্পর্কগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে যা বিবেচনা করা উচিত। এই সম্পর্কগুলি গতির প্রয়োজনীয়তা ব্যাখ্যা করে। প্রযুক্তিগত গতি উপাদানগুলিকে বড় নেতিবাচক সম্পর্ক তৈরি করতে বাধা দেয়, যা দ্রুত স্পাইকেল ড্রপ করে। এইচএফটি সম্পর্কে ঝুঁকি ব্যবস্থাপক, কৌশল নির্ধারক এবং নিয়ন্ত্রকদের বুঝতে সাহায্য করতে পারে।

তথ্যসূত্র

গ্রিনোল্ড, আর.সি. আলফা হ'ল অস্থিরতা গুণিত আইসি গুণিত স্কোর। জার্নাল অফ পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট, 20 (1994), পৃষ্ঠা 9-16. স্টল, এইচ.আর. মূল্যবানির বাজারে ডিলার পরিষেবা প্রদান। জার্নাল অব ফিনান্স, ৩৩ (১৯৭৮), পৃষ্ঠা ১১৩৩-১১৫১। কেয়ার্নস, এম., এ. কুলেজা, ওয়াই. নেভমিভাকা। উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং লাভজনকতার উপর পরীক্ষামূলক সীমাবদ্ধতা। জার্নাল অফ ট্রেডিং, ৫ (২০১০), পৃষ্ঠা ৫০-৬২।

1. কিছু কৌশল এছাড়াও বেঞ্চমার্কের তুলনায় অবশিষ্ট লাভের সাথে জড়িত হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, আমাদের পদ্ধতি সহজেই প্রয়োগ করা যায়।
2. মধ্যপন্থী মূল্য হল ক্রয়মূল্য এবং বিক্রয়মূল্যকে দুই দ্বারা ভাগ করা। মানদণ্ড বিপরীত সাধারণত ল্যাগারি উপার্জনের মানদণ্ড বিপরীত হয়, কিন্তু আমরা এটি ডলারে প্রকাশ করি।
3. নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির জন্য, C×O গ্রিনল্ডের (১৯৮৪) মতামতের সাথে ঠিক একই হবে।
4. যদি একটি ক্রয় সীমিত মূল্যের মূল্য বর্তমান অ্যাকাউন্টের সর্বোচ্চ সীমিত মূল্যের সমান বা তার চেয়ে বেশি হয়, তবে এটি লেনদেনের সীমিত মূল্যের তালিকায় রাখা হবে না, তবে অবিলম্বে বাজারে বিক্রয় মূল্যের অবশিষ্ট সীমিত মূল্যের তালিকার সাথে মেলে।
5. এইচএফটিতে খুব কম (যদি থাকে) টেক-মেক কৌশল ব্যবহার করা হয়।
6. আমরা একটি ফাইভ-ইন-ফার্স্ট (FIFO) ক্যোয়ারী অনুমান করি যার দাম এবং সময় অগ্রাধিকার রয়েছে।
7. আমরা Xambala, Inc. এর কাছে এই তথ্যের জন্য কৃতজ্ঞ এবং আমাদের গবেষণায় এটি ব্যবহারের জন্য Nasdaq এর অনুমতি পেয়েছি।
8. একটি জটিল সমস্যা যা আমরা এখনো সমাধান করতে পারিনি তা হল যে বড় ডিস্কের ওঠানামা সম্পর্কিত বিপরীতমুখী পছন্দগুলি স্টপ-লস ট্রেডগুলিকে ছেড়ে দিতে পারে, যা আরেকটি কারণ যেহেতু এক্সিকিউশন স্পিড গুরুত্বপূর্ণ।

মূল ঠিকানাঃhttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2553582