लिमिट ऑर्डर बुक वह जगह है जहाँ सभी खरीदार और विक्रेता मिलते हैं और सभी बोली लगती है। यह मूल रूप से सभी आपूर्ति और मांग है। जब हम ऑर्डर बुक देखते हैं, तो हम सभी बाजार प्रतिभागियों के निर्णयों और रणनीतियों को देखते हैं। यदि लेनदेन डेटा जो कुछ हुआ है उसे दर्शाता है, तो ऑर्डर बुक व्यापारी के इरादे को दर्शाता है। इस जानकारी के आधार पर, अल्पकालिक मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी की जा सकती है।
ऑर्डर बुक को ट्रैक करने और विश्लेषण करने से बहुत सारी जानकारी प्राप्त की जा सकती है जैसेः
तरल मूल्य स्तरों का पता लगाना; कुछ मूल्य स्तर बड़ी संख्या में बोली लगाने के लिए आकर्षित होते हैं, जिन्हें केवल बाजार को गहराई से देखने के द्वारा ही पहचाना जा सकता है। जब ये मूल्य वर्तमान मूल्य से नीचे होते हैं, तो वे अक्सर समर्थन बिंदु के रूप में प्रकट होते हैं; जब वे वर्तमान मूल्य से ऊपर होते हैं, तो वे प्रतिरोध बिंदु के रूप में प्रकट होते हैं।
इस तरह के अनुमानों को बनाने के लिए, हम निकट भविष्य में क्या होने वाला है, इसके बारे में अनुमान लगाने के लिए कीमतों के अंतर को देखते हैं।
बाजार में दिन के दौरान गतिशीलता की दिशा में बदलाव की पहचान करना, जैसे कि मजबूत खरीदारी से मजबूत बिक्री में बदलाव करना।
ऑर्डर बुक में बदलाव और बाजार की कीमतों में बदलाव के बीच संबंध का अध्ययन करें।
हम बाजार की गहराई के आंकड़ों का उपयोग करते हैं ताकि हम देख सकें कि रणनीतियाँ कैसे चल रही हैं, जैसेः
मूल्य ट्रिगर रणनीति, जो स्वचालित रूप से मूल्य परिवर्तन के आधार पर व्यापार की दिशा बदलती है।
यह सत्यापित करने के लिए कि क्या कुछ महत्वपूर्ण तकनीकी संकेतकों में कोई सफलता हुई है, और यह बेहतर ढंग से पहचानने के लिए कि क्या यह एक नकली सफलता है या एक वास्तविक सफलता है।
यह पता लगाने के लिए कि क्या कोई बड़ा खिलाड़ी आया है।
खुदरा व्यवहार की पहचान करना।
ऑर्डर बुक का उपयोग करने के कई तरीके हैं। स्केलर ऑर्डर बुक की जानकारी का उपयोग अधिक या कम करने का निर्णय लेने के लिए करते हैं; स्विंग ट्रेडर या तकनीकी विश्लेषण के प्रशंसक व्यापारी इसे अपने मैक्रो खरीद या बिक्री निर्णयों के लिए तर्क दे सकते हैं।
लिमिट ऑर्डर बुक से निपटने के लिए चुनौतियां
एक मात्रात्मक विश्लेषक या व्यापारी को ऑर्डर बुक से निपटने के लिए निम्नलिखित चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियाँ पहले स्थान पर कब्जा करने के लिए कई मूल्य स्तरों पर लिमिट ऑर्डर लटकाती हैं; आमतौर पर ये लिमिट ऑर्डर व्यवहार मूल्य परिवर्तन से ट्रिगर होते हैं; और फिर, जब बाजार मूल्य ऑर्डर मूल्य के करीब आता है, तो अधिकांश ऑर्डर वापस ले लिए जाते हैं।
सभी लिमिट सूचियों में वास्तविक व्यापारिक इरादे का प्रतिनिधित्व नहीं किया जाता है। कुछ व्यापारी लिमिट सूचियों को लगाकर बाजार में हेरफेर करते हैं, जो एक मजबूत या कमजोर तरलता का भ्रम पैदा करते हैं। उनके तरीकों में झूठी वाइबिंग और ट्रैफ़िक को बाधित करने के लिए उद्धरण भरना शामिल है।
कभी-कभी, सभी ट्रेडिंग ऑर्डर ऑर्डर बुक में दिखाई नहीं देते हैं। कई एक्सचेंजों में कुछ प्रकार के छिपे हुए ऑर्डर होते हैं।
सूक्ष्म संरचना को समझें
प्रत्येक मैक्रो इवेंट माइक्रो इवेंट्स का एक सेट होता है। कई बार, यदि आप माइक्रोवॉल्यूम को समझ सकते हैं, तो आप मैक्रोवॉल्यूम को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। माइक्रोवॉल्यूम का अध्ययन करने का लाभ यह है कि बड़ी घटनाएं कम होती हैं और इसलिए बाजार के प्रतिभागियों के व्यवहार और इरादों को समझना आसान होता है। माइक्रोवॉल्यूम सीखने का सबसे अच्छा तरीका विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना है, जो बाजार के डेटा को देखने के बुनियादी घटकों को बड़ा करता है।
ऑर्डर बुक को विज़ुअलाइज़ कैसे करें
उस समय जब हम उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियों पर काम कर रहे थे, तो हमें इस समस्या का सामना करना पड़ा था। हम अन्य प्रकार के बाजार के प्रतिभागियों को बेहतर ढंग से समझना चाहते थे और यह जानना चाहते थे कि जब हम ऑर्डर देते हैं तो बाजार कैसे प्रतिक्रिया करता है। हमने ऑर्डर बुक को एक थर्मल चार्ट के रूप में बदलने का फैसला किया, जो प्रति सेकंड 25-40 टन की आवृत्ति में अपडेट होता है। यह थर्मल चार्ट ऑर्डर बुक में प्रत्येक परिवर्तन को रिकॉर्ड करता है और चित्रित करता है, परिवर्तन को अलग-अलग ग्रेड के छाया में प्रदर्शित करता है। छाया का रंग हल्का होता है, जिसका अर्थ है कि संबंधित मूल्य स्तर पर व्यापार के लिए अधिक आदेशों का इंतजार करना, यानी अधिक तरलता; इसके विपरीत, छाया का रंग गहरा होता है, तरलता।
यह थर्मल चार्ट हमें पूरी सीमा ऑर्डर बुक और व्यापारिक मात्रा को समय के साथ स्पष्ट रूप से देखने देता है, जिससे हम बाजार के तंत्र में तेजी से और गहराई से अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। मुझे नीचे विस्तार से समझाने दें। सामान्य चार्ट, जैसे कि स्तंभ चार्ट, दो आयामी हैं (मूल्य और समय) । जब आप थर्मल चार्ट का उपयोग करते हैं, तो आप चार्ट को एक आयाम जोड़ते हैं, ताकि आप इतिहास में प्रत्येक क्षण के लिए प्रत्येक मूल्य के नीचे ऑर्डर का आकार देख सकें। इसके अलावा, 40 बार / सेकंड की उच्च आवृत्ति में डेटा अपडेट करके, आप एक वीडियो प्राप्त कर सकते हैं जो आपको परिवर्तन की आवृत्ति को देखने देता है, जो आपको बाजार में वृद्धि की गति के बारे में बताता है।
विज़ुअलाइज़ेशन आपको उन पैटर्नों को देखने की अनुमति देता है जिन्हें आप पहले नहीं देख सकते थे या समझ नहीं सकते थेः प्रत्येक मूल्य स्तर पर ऑर्डर का आकार समय के साथ कैसे बदलता है? जब कीमत किसी मूल्य रेखा (सहायता रेखा या प्रतिरोध रेखा) के करीब आती है, तो यह रेखा कैसे चलती है? क्या इस मूल्य रेखा के नीचे या ऊपर कोई मजबूत समर्थन या प्रतिरोध रेखा है? इस मूल्य रेखा के पास कितना लेनदेन है? क्या ऑर्डर बुक के दूसरी तरफ क्या हो रहा है? क्या ऐसे क्षेत्र हैं जहां ऑर्डर बुक असममित है?
कीमतों का उछाल
कई आसन्न पूछताछ (ask) स्तरों पर एक बड़ी संख्या में लिमिट ऑर्डर एकत्रित होते हैं। आम तौर पर हम वास्तविक समय में इस धारणा का परीक्षण करना चाहते हैंः यदि कीमत इस स्तर तक पहुंच जाती है, तो उसके बाद कीमत (कम से कम एक छोटी अवधि के लिए) पलट जाएगी। निम्नलिखित कुछ घटनाएं हैं जो इस धारणा का समर्थन कर सकती हैंः जब कीमत इस स्तर के करीब होती है, तो विक्रेताओं की संख्याः
a. अपरिवर्तित रहता है, या
b. बड़ा हो जाता है (इस स्थिति में, यह संभव है कि उस स्तर पर लेनदेन अभी तक नहीं हुआ है और कीमतें पलट गई हैं)
जब इस कीमत के स्तर पर ऑर्डर शुरू होते हैं:
a. अधिक विक्रेताओं को शामिल करना और/या
b. हम देख रहे हैं कि छिपे हुए ऑर्डर निष्पादित किए जा रहे हैं, और उनके प्रतिद्वंद्वी बाजार मूल्य भुगतान कर रहे हैं।
ऑर्डर बुक में महत्वपूर्ण बदलाव
एक पल में, कई बड़े भुगतान रद्द हो जाते हैं, और कई बड़े बिक्री आदेश जोड़े जाते हैं; फिर कीमतें गिर जाती हैं; और जैसा कि हमने अभी देखा है, इन आदेशों को एक ही व्यापारी के लिए बहुत अधिक संभावना है।
1. अधिक पारदर्शिता
संगठनों और व्यक्तियों को व्यापक और अधिक सटीक डेटा की आवश्यकता होती है। आपके पास जितना अधिक डेटा होगा (उदाहरण के लिए, एक से अधिक एक्सचेंजों से) और जितना अधिक विवरण होगा, उतना ही आप अधिक समझदार निर्णय ले पाएंगे। हम बाजारों को देखने के दौरान इन रुझानों को पहले ही देख चुके हैं। एक अच्छा उदाहरण आगामी सीएमई मार्केट बाय ऑर्डर डेटा है, जो आदेशों के लिए कतारों के स्थानों और उनकी मात्रा प्रदान करता है। इस जानकारी के साथ, व्यापारियों को कतारों के स्थानों को स्वयं गणना करने की आवश्यकता नहीं है, ताकि अधिक समझदार निर्णय ले सकें।
2. अधिक डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन
जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी में प्रगति होती है, अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, वास्तविक समय में या ऑन-डिमांड ट्रांसमिट किया जाता है (फास्ट इंटरनेट के लिए धन्यवाद), और सामान्य कंप्यूटर द्वारा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ किया जाता है (बेहतर जीपीयू के लिए धन्यवाद) । अन्य उद्योगों की तरह, वित्तीय उद्योग को भी बेहतर डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन अनुप्रयोगों की आवश्यकता होगी। ये कार्यक्रम न केवल ऑफ़लाइन अनुसंधान के लिए उपयोग किए जा सकते हैं, बल्कि वास्तविक समय में भी उपयोग किए जा सकते हैं, ताकि तेजी से और बेहतर निर्णय लिए जा सकें।
3. विज़ुअलाइज़ेशन टूल की इंटरएक्टिविटी, लचीलापन और मॉड्यूलरता
विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर को डेटा स्रोतों के प्रति अधिक तटस्थ होना चाहिए और विभिन्न स्रोतों के डेटा को समझदारी से प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहिए। इसके अलावा, डेटा के बढ़ने के साथ, इससे निपटने के तरीके भी अधिक लचीले होते हैं। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आप अपने डेटा का उपयोग कर सकते हैं, अपने पैरामीटर चुन सकते हैं और एक वीडियो का निर्माण कर सकते हैं (जैसा कि एक्सेल में एक चार्ट का निर्माण करना है), अपने स्वयं के संकेतकों का उपयोग करके इस वीडियो को समृद्ध कर सकते हैं और यह तय कर सकते हैं कि इसे ऑफ़लाइन देखना है या वास्तविक समय में देखना है। ये विश्लेषण न केवल एल्गोरिथ्म डेवलपर्स या मात्रात्मक विश्लेषकों के लिए काम करते हैं, बल्कि व्यापारियों और अन्य बाजार विश्लेषकों के लिए भी काम करते हैं।
4. डेटा विश्लेषण को स्वचालित करें
अधिक डेटा का अर्थ है अधिक डेटा आयाम (विभिन्न प्रकार की घटनाएं, डेटा असामान्यताएं, विभिन्न उपकरण, विभिन्न समय पैमाने आदि) । आज अधिकांश डेटा विश्लेषण कार्य दो आयामों में किया जाता है, लेकिन भविष्य में यह तीन या चार आयामों में भी किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं की अंतर्दृष्टि और प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बढ़ता है। हालांकि, मानव धारणा आयाम सीमित है (जैसे 3 डी दृश्य, ऑडियो आदि), इसलिए प्रारंभिक स्वचालित डेटा विश्लेषण करने, अलार्म उत्पन्न करने और प्रारंभिक परिणामों के सार्थक भागों को प्रदर्शित करने के लिए आवश्यक है।
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