उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग के लिए ऑर्डर बुक

• #### ऑर्डर बुक पर ध्यान क्यों दें?

सीमा आदेश पुस्तक वह जगह है जहां सभी खरीदार और विक्रेता मिलते हैं, और जहां सभी बोली लगती हैं। मूल रूप से, यह सभी आपूर्ति और मांग है। जब हम ऑर्डर बुक देखते हैं, तो हम सभी बाजार के प्रतिभागियों के निर्णयों और रणनीतियों को देखते हैं। यदि लेनदेन का डेटा दिखाता है कि क्या हुआ है, तो ऑर्डर बुक व्यापारी के इरादे को दर्शाता है। इस जानकारी के आधार पर, हम अल्पकालिक मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

ऑर्डर बुक को ट्रैक करने और उसका विश्लेषण करने से कई तरह की जानकारी मिलती है, जैसेः

तरलता के लिए मूल्य स्तरों को ढूंढें। कुछ मूल्य स्तरों में बड़ी संख्या में बोली लगती हैं, और इस तरह के बोली के समूह को केवल बाजार की गहरी अवलोकन के माध्यम से पहचाना जा सकता है। जब उपरोक्त मूल्य स्तर वर्तमान मूल्य से कम होता है, तो यह अक्सर समर्थन बिंदु के रूप में प्रकट होता है; जब यह वर्तमान मूल्य से अधिक होता है, तो यह प्रतिरोध बिंदु के रूप में प्रकट होता है।

इस तरह से, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि निकट भविष्य में क्या होने वाला है।

बाजार में दिन के दौरान गतिशीलता की दिशा में परिवर्तन की पहचान करें, जैसे कि मजबूत खरीददार से मजबूत विक्रेता तक का परिवर्तन।

ऑर्डर बुक में बदलाव और बाजार की कीमतों में बदलाव के बीच संबंध का अध्ययन करना।

हम बाजार की गहराई के आंकड़ों का भी उपयोग करते हैं ताकि हम देख सकें कि रणनीति कैसे काम करती है, जैसेः

मूल्य ट्रिगर रणनीतियाँ, जो मूल्य परिवर्तनों के आधार पर स्वचालित रूप से व्यापार की दिशा बदलती हैं।

यह सत्यापित करें कि क्या कुछ महत्वपूर्ण तकनीकी मापदंडों में कोई सफलता है और बेहतर तरीके से पहचानें कि क्या यह एक झूठी सफलता है या एक वास्तविक सफलता है।

यह पता लगाएं कि क्या कोई बड़ा खिलाड़ी है

खुदरा व्यवहार की पहचान करना।

ऑर्डर बुक का उपयोग करने के कई तरीके हैं। स्केलर ऑर्डर बुक की जानकारी का उपयोग करके निर्णय लेते हैं कि क्या अधिक या कम करना है; स्विंग ट्रेडर या तकनीकी विश्लेषण के शौकीन व्यापारी अपने मैक्रो खरीद या बिक्री निर्णयों को तर्क देने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं।

• लिमिट ऑर्डर बुक को संभालने में चुनौतियां

ऑर्डर बुक के साथ काम करते समय, एक मात्रात्मक विश्लेषक या व्यापारी को आमतौर पर निम्नलिखित चुनौतियों का सामना करना पड़ता हैः

उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियाँ आगे बढ़ने के लिए, कई मूल्य स्तरों पर लिमिट ऑर्डर लगाएँगी। आमतौर पर ये लिमिट ऑर्डर मूल्य परिवर्तनों द्वारा ट्रिगर किए जाते हैं। फिर, अधिकांश ऑर्डर रद्द कर दिए जाते हैं क्योंकि बाजार की कीमतें कमीशन की कीमतों के करीब होती हैं।

सभी लिमिट सूची वास्तविक लेनदेन के इरादे का प्रतिनिधित्व नहीं करती हैं। कुछ व्यापारी बाजार में हेरफेर करने के लिए लिमिट सूची डालते हैं, जिससे यह प्रतीत होता है कि तरलता मजबूत या कमजोर है। उनके तरीकों में स्पूफिंग और उद्धरण भरना शामिल हैं।

कई बार ऑर्डर बुक में सभी ट्रेडिंग आर्डर दिखाई नहीं देते हैं। कई एक्सचेंजों में कुछ प्रकार के छिपे हुए आर्डर होते हैं।

• सूक्ष्म संरचना को समझें

प्रत्येक मैक्रो घटना एक सूक्ष्म घटनाओं का संग्रह है। कई बार, यदि आप सूक्ष्म संरचना को समझ सकते हैं, तो आप मैक्रो घटनाओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। सूक्ष्म संरचना का अध्ययन करने का लाभ महत्वपूर्ण घटनाओं की तुलना में कम है, इसलिए बाजार के प्रतिभागियों के व्यवहार और इरादों की व्याख्या करना आसान है। सूक्ष्म संरचनाओं को सीखने का सबसे अच्छा तरीका विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करना है, जो बाजार के आंकड़ों को देखने के लिए बुनियादी घटकों को बढ़ाता है।

• ऑर्डर बुक को कैसे देखें

उस समय हम उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियों के साथ काम कर रहे थे, और हमें इस समस्या का सामना करना पड़ा। हम अन्य प्रकार के बाजार सहभागियों को बेहतर ढंग से समझना चाहते थे और यह जानना चाहते थे कि जब हम ऑर्डर करते हैं तो बाजार की प्रतिक्रिया क्या होगी। हमने ऑर्डर बुक को एक थर्मल चार्ट के रूप में बदलने का फैसला किया, जो 25-40 टन प्रति सेकंड की आवृत्ति पर अपडेट किया जाता है। यह थर्मल चार्ट ऑर्डर बुक में हर बदलाव को रिकॉर्ड और चित्रित करता है, परिवर्तनों को विभिन्न ग्रेड के छाया के रूप में प्रदर्शित करता है। छाया का रंग जितना हल्का होता है, इसका मतलब है कि संबंधित मूल्य स्तर पर व्यापार के लिए जितने अधिक ऑर्डर होते हैं, उतनी ही अधिक तरलता होती है; इसके विपरीत, छाया रंग जितना गहरा होता है, तरलता कम होती है।

• इस हीट चार्ट से हम स्पष्ट रूप से देख सकते हैं कि समय के साथ पूरी लिमिट ऑर्डर बुक और ट्रेड वॉल्यूम कैसे बदलता है, जिससे हम बाजार की कार्यप्रणाली को और अधिक तेज़ी से और गहराई से देख सकते हैं। नीचे मैं इसे विस्तार से समझाता हूं। सामान्य चार्ट, जैसे कि स्तंभ चार्ट, दो आयामी हैं (मूल्य और समय) । जब आप हीट चार्ट का उपयोग करते हैं, तो आप चार्ट को एक आयाम जोड़ते हैं, इसलिए आप प्रत्येक मूल्य के तहत ऑर्डर के आकार को देख सकते हैं। इसके अलावा, डेटा को 40 बार / सेकंड की उच्च आवृत्ति पर अपडेट करके, आपको एक वीडियो मिलता है जो आपको परिवर्तन की आवृत्ति को देखने देता है और आपको लगता है कि बाजार कितनी तेजी से बढ़ रहा है।

विज़ुअलाइज़ेशन आपको उन पैटर्नों को देखने की अनुमति देता है जिन्हें आप पहले नहीं देख सकते थे या समझ सकते थेः प्रत्येक मूल्य स्तर पर, समय के साथ आइटम का आकार कैसे बदलता है? जब कीमत एक निश्चित मूल्य रेखा (सहायता या प्रतिरोध रेखा) के करीब होती 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 आसपास व्यापार की मात्रा क्या है? क्या ऑर्डर बुक के दूसरी तरफ कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहां ऑर्डर बुक असममित है?

• कीमतों में उछाल

कई समीपवर्ती पूछताछ स्तरों पर बहुत सारे सीमा मूल्य के बोली एकत्रित होते हैं। आमतौर पर हम निम्नलिखित परिकल्पना का वास्तविक समय परीक्षण करना चाहते हैंः यदि कीमत इस स्तर तक पहुंचती है, तो कीमतें बाद में उछाल देगी (कम से कम थोड़ी देर के लिए) । निम्नलिखित कुछ घटनाएं हैं जो इस परिकल्पना का समर्थन कर सकती हैंः जब कीमतें इस स्तर के करीब होती हैं, तो विक्रेताओं की संख्याः

• (a) अपरिवर्तित, या

• b. बड़ा हो जाता है (इस मामले में, यह संभव है कि उस स्तर पर कोई लेनदेन नहीं हुआ है, और कीमतें उछाल देती हैं)

जब इस मूल्य स्तर पर एकल-उपक्रम शुरू होता है:

• a. अधिक विक्रेता शामिल हों, और/या

• b. हम देखते हैं कि छिपे हुए विक्रय आदेश निष्पादित किए जा रहे हैं, और उनके प्रतिद्वंद्वी बाजार मूल्य खरीद हैं।

• ऑर्डर बुक में बड़ा बदलाव

एक पल में, कई बड़ी खरीदें रद्द कर दी गईं, और कई बड़ी बिक्री के आदेश जोड़े गए। इसके बाद कीमतों में गिरावट आई। जैसा कि हमने अभी देखा है, यह बहुत संभावना है कि ये आदेश एक ही व्यापारी के हैं।

• 1. अधिक पारदर्शिता

संगठनों और व्यक्तियों को अधिक व्यापक और अधिक सटीक डेटा की आवश्यकता होती है। आपके पास जितना अधिक डेटा होता है (उदाहरण के लिए, एक से अधिक एक्सचेंजों से) और जितना अधिक विवरण होता है, उतना ही अधिक बुद्धिमान निर्णय लेने में सक्षम होता है। जब हम बाजारों को देखते हैं, तो हम इन रुझानों का पता लगाते हैं। एक अच्छा उदाहरण आने वाले सीएमई मार्केट बाय ऑर्डर डेटा है, जो प्रत्येक कॉन्ट्रैक्ट की कतारों की स्थिति और उनकी संख्या प्रदान करता है। इस जानकारी के साथ, व्यापारियों को अब कतारों की स्थिति की गणना करने की आवश्यकता नहीं है, ताकि वे अधिक बुद्धिमान निर्णय ले सकें।

• 2. अधिक डेटा विश्लेषण और दृश्यता

प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, अधिक डेटा एकत्र किया जाता है, वास्तविक समय में या मांग पर प्रसारित किया जाता है (अधिक तेज़ इंटरनेट के लिए धन्यवाद), और सामान्य कंप्यूटर द्वारा विश्लेषण और कल्पना की जाती है (अधिक बेहतर जीपीयू के लिए धन्यवाद) । अन्य उद्योगों की तरह, वित्तीय उद्योग को बेहतर डेटा विश्लेषण और कल्पना करने वाले अनुप्रयोगों की आवश्यकता होगी। इन अनुप्रयोगों का उपयोग न केवल ऑफ़लाइन अनुसंधान के लिए किया जा सकता है, बल्कि वास्तविक समय में भी किया जा सकता है, जिसका उद्देश्य तेजी से और बेहतर निर्णय लेना है।

• 3. दृश्यता के साधनों की अन्तरक्रियात्मकता, 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, जैसे-जैसे डेटा बढ़ता है, इसके साथ संपर्क करने का तरीका अधिक लचीला हो जाता है। उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आप अपने डेटा का उपयोग कर सकते हैं, अपने पैरामीटर का चयन करें और वीडियो का निर्माण करें (जैसे कि एक्सेल में एक चार्ट बनाना), अपने मैट्रिक्स का उपयोग करके इस वीडियो को समृद्ध करें, और यह तय करें कि इसे ऑफ़लाइन देखना है या वास्तविक समय में देखना है। ये विश्लेषण न केवल एल्गोरिथ्म डेवलपर्स या मात्रात्मक विश्लेषकों के लिए काम कर सकते हैं, बल्कि बाजार के व्यापारियों और अन्य विश्लेषकों के लिए भी काम कर सकते हैं।

• 4. डेटा विश्लेषण को स्वचालित करना

अधिक डेटा का अर्थ है उच्च डेटा आयाम (विभिन्न प्रकार की घटनाएं, डेटा असामान्यताएं, विभिन्न उपकरण, अलग-अलग समय-मानक आदि) । वर्तमान में डेटा विश्लेषण कार्य ज्यादातर दो आयामों में किया जाता है, लेकिन भविष्य में इसे तीन या चार आयामों में भी किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं की अंतर्दृष्टि और प्रतिस्पर्धी लाभ बढ़ता है। हालांकि, मानव की धारणा आयाम सीमित है (जैसे 3 डी दृश्य, ऑडियो आदि), इसलिए प्रारंभिक स्वचालित डेटा विश्लेषण करना आवश्यक है, अलार्म उत्पन्न करना और प्रारंभिक परिणामों के सार्थक प्रदर्शन को बाहर निकालना।

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