एक साधारण रीट्रीट के माध्यम से, हम जानते हैं कि प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर में अधिकांश एकल संकेतक विफल हो गए हैं। 2013 एक बहुत ही स्पष्ट अंतर बिंदु है, कई संकेतक 2013 के बाद विफल हो गए हैं या जो पहले लाभदायक नहीं थे, वे घाटे में बढ़ गए हैं।
हाल के वर्षों में, व्युत्पन्न वित्तीय वस्तुओं के प्रतिभागियों की संख्या में वृद्धि हुई है, कच्चे तेल, सोने और अन्य उत्पादों को पहले से ही बड़े निवेश संस्थानों द्वारा निजी पूंजी में बदल दिया गया है। प्रणालीकरण, वैश्वीकरण और वित्तीय प्रणाली को समतल करने वाले लेनदेन के व्यापक उपयोग के साथ, संकेतकों की लाभप्रदता का स्थान काफी कम हो गया है। यदि किसी प्रणाली के समान तर्क का बाजार के व्यापारियों द्वारा बड़े पैमाने पर उपयोग किया जाता है, तो खरीद और बिक्री के आदेश इस प्रणाली की लाभप्रदता को निचोड़ देते हैं।
हम यहाँ एक रणनीति पर रणनीति का एक अवधारणा का परिचय देते हैं. दूसरा यह है कि हम सामान्य रूप से क्या कहते हैं; यह मुख्य रूप से कई रिक्त स्थितियों का निर्धारण करने के लिए उपयोग किया जाता है; पहला यह है कि हम सामान्य रूप से क्या कहते हैं या क्या कहते हैं, यह एक प्रबंधन उपकरण है। हम मान लेते हैं कि हम दूसरे को संकेतक ए कहते हैं; पहला यह है कि हम संकेतक बी कहते हैं, और बी एक प्रबंधन उपकरण है।
अधिकांश प्रोग्रामेटिक ट्रेडर एक तकनीकी विश्लेषण स्तर पर एक आदर्श ए प्राप्त करने के लिए अपना पूरा प्रयास करते हैं, लेकिन बी के सभी पहलुओं पर अपनी अंतर्ज्ञान के साथ प्रदर्शन करते हैं। व्यक्तिपरक अंतर्ज्ञान कई पैरामीटर लाता है, इसलिए यहां तक कि यदि ए फिर से सही है, तो भी इसका कोई उपयोग नहीं है।
यह कैसे निर्धारित किया जाए कि क्या एक सूचक विफल है, यह भी बहुत कम व्यापारियों द्वारा मापा जाता है। हमें मात्रात्मक दृष्टिकोण से विश्लेषण करना चाहिए कि क्या रणनीति में लाभ की क्षमता है, न कि केवल अवलोकन के आधार पर। नीचे दिए गए कुछ तरीके हैं कि विभिन्न रणनीतियों को विभिन्न रणनीतियों के संयोजनों में कैसे वर्गीकृत किया जा सकता है ताकि धन का आवंटन किया जा सके या एक समान रूप से न्याय किया जा सके।
तुलनात्मक रणनीतियों के सामान्य जोखिम और रणनीतिक दक्षता को लाभ-लाभ वक्र के मापदंडों द्वारा अलग-अलग मापा जा सकता है। बड़े नमूना चक्रों में, तुलनात्मक रणनीतियों को विभिन्न मध्यवर्ती और उच्चतर समय सीमाओं पर समान विशेषताओं जैसे लाभ कारक या जीत की दर आदि के साथ देखा जा सकता है।
इसलिए, लाभ-लाभ की अवस्था में, वस्तुओं के मूल्य और जोखिम जैसे परिवर्तनों के अनुपालन के बाद, यह अपेक्षाकृत कम परिवर्तन के साथ दाईं ओर ऊपर की ओर बढ़ना चाहिए। हम लाभ-लाभ की अवस्था के मानदंडों का उपयोग कर सकते हैं ताकि हम रणनीति को स्थायी रूप से प्रभावी होने का आकलन कर सकें।
यदि एक मानक विचलन को घटाकर एक मानदंड के आधार पर लाभ की औसत दर को घटाया जाए, तो सामान्य सिद्धांत में केवल लगभग 16% लाभ इस रेखा के नीचे होना चाहिए। यदि इस रेखा के नीचे अनुपात में विकल्प लाभ में उल्लेखनीय वृद्धि होती है, तो यह दर्शाता है कि सूचक की लाभप्रदता संकुचित है या विफल हो गई है।
बहु-नीति में, हम पहले हाल के संकेतकों को अनुकूलित कर सकते हैं और फिर लंबे समय के संकेतकों के साथ अनुकूलित किए गए समान पैरामीटर मानों को विभाजित कर सकते हैं। यदि यह मान 1 के करीब है, तो यह नीति लगातार प्रभावी है।
बहु-नीति संयोजन में, हम इस तरह के मानों का उपयोग कर सकते हैं कि विभिन्न रणनीतियाँ वस्तुओं में कैसे चलती हैं, या धनराशि को विभिन्न रणनीतियों के लिए अनुपात में वितरित कर वर्तमान में उपयोग की जाने वाली रणनीतियों पर अधिक भार डाल सकते हैं।
उदाहरण के लिए, तीन रणनीतियों के लिए संख्यात्मक गणना क्रमशः 1.1,1.2,1.3 है, पूर्ववर्ती को बेहतर रेटिंग प्राप्त होती है, और सरल धन आवंटन सिद्धांतों के अनुसार किया जा सकता है ((0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.1, ((0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.2, ((0.1 + 0.2 + 0.3)): / 0.3 = 6 3 2 अनुपात उदाहरण विन्यास ।
सामान्य तौर पर, लाभप्रद व्यापारों में जीतने की संभावना बहुत अधिक होती है। दिशात्मक बैच रणनीतियों के लिए 50% से अधिक जीत की संभावना को उच्च जीत की संभावना कहा जा सकता है। लाभप्रद मॉडल के लिए 60% से अधिक जीत की संभावना है।
केवल धन का उपयोग करने की दक्षता खराब है, इसलिए जोखिम भी कम है। लेकिन अगर द्विपक्षीय या बहुपक्षीय वस्तु लाभ मॉडल विफल हो जाता है, तो यह स्पष्ट और क्रमिक रूप से प्रकट होता है, और यह इतनी आसानी से नहीं होता है।
हम यह निर्धारित कर सकते हैं कि क्या लाभप्रदता मॉडल विफल हो गया है यदि हम लाभप्रदता वक्र के झुकाव में बदलाव को आसानी से देखते हैं, और यदि हम मध्य अवधि से ऊपर के स्तर या कोण को कम करते हैं, तो हम बहुपक्षीय लाभप्रदता प्रणाली या परिवर्तित वस्तुओं के संयोजन में वृद्धि कर सकते हैं।
स्वचालित लेन-देन मुख्य रूप से हमारे द्वारा निर्धारित नियमों के अनुसार हर कड़ी को लगातार चलाने की आवश्यकता है ताकि हम अपनी अपेक्षाओं को प्राप्त कर सकें. मात्रात्मक लेनदेन स्वचालित लेनदेन का एक व्युत्पन्न है, जबकि प्रोग्रामेटिक लेनदेन मात्रात्मक लेनदेन के आधार पर होता है, जिससे कंप्यूटर को स्वचालित रूप से निष्पादित करने की क्षमता मिलती है।
तो, क्या तकनीकी विश्लेषण के आधार पर प्रत्येक लिंक को डिजिटलीकृत करना बेहतर होगा? ऐसा करने से पहले, अधिक सटीक निष्पादन रणनीति, और फिर, प्रोग्रामेटिक लेनदेन निष्पादित करना, आगे के मूल्यांकन के लिए फायदेमंद होगा।
प्रोग्रामेटिक ट्रेडर्स प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग और मात्रात्मक निवेश