उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीति

उच्च आवृत्ति व्यापार एक प्रकार का स्वचालित व्यापार है जो तेजी से बढ़ता है, जो जटिल कंप्यूटर तकनीक और प्रणालियों का उपयोग करता है, जो व्यापार को मिलीसेकंड की गति से निष्पादित करता है और दिन के दौरान कम समय के लिए रखता है। इनमें से, तरलता व्यापार रणनीति, बाजार सूक्ष्म संरचना व्यापार रणनीति, घटना व्यापार रणनीति और सांख्यिकीय सूट रणनीति विदेशी परिपक्व बाजारों में अपेक्षाकृत लोकप्रिय हैं।

उच्च आवृत्ति लेनदेन वित्तीय बाजारों का एक चमकता हुआ सितारा है और वित्तीय और तकनीकी विकास का क्रिस्टल है। हाल के वर्षों में उच्च आवृत्ति लेनदेन के तेजी से विकास ने बाजार में बहुत रुचि पैदा की है। उच्च आवृत्ति लेनदेन के बारे में, एक सख्त परिभाषा की कमी रही है, यहां यूरोपीय प्रतिभूति नियामक परिषद की परिभाषा का हवाला दिया गया हैः उच्च आवृत्ति लेनदेन स्वचालित लेनदेन का एक रूप है, जो तेजी से बढ़ता है, जो जटिल कंप्यूटर तकनीक और प्रणालियों का उपयोग करता है, जो व्यापार को मिलीसेकंड की गति से निष्पादित करता है, और दिन के भीतर थोड़े समय के लिए स्टॉक रखता है।

उच्च आवृत्ति लेनदेन में निम्नलिखित कुछ प्रमुख विशेषताएं हैं: अंश लेनदेन डेटा, एल्गोरिथम लेनदेन, उच्च पूंजी प्रवाह और दिन के भीतर लेनदेन; अंश लेनदेन डेटा और एल्गोरिथम लेनदेन को संसाधित करना उच्च आवृत्ति लेनदेन के लिए एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है। उच्च आवृत्ति लेनदेन सूक्ष्म रूप से संभावित व्यापारिक अवसरों को बाजार में अंश लेनदेन के डेटा को एकत्र, संसाधित और विश्लेषण करके बाजार को संसाधित करता है। एक बार व्यापारिक अवसरों की पुष्टि होने के बाद, अल्गोरिथम लेनदेन के माध्यम से समय पर एकल प्रवेश। उच्च पूंजी प्रवाह और दिन के भीतर लेनदेन भी उच्च आवृत्ति लेनदेन की विशेषता है। उच्च आवृत्ति व्यापार में चार प्रकार के व्यापारिक रणनीति हैं जो विदेशी परिपक्व बाजारों में अपेक्षाकृत लोकप्रिय हैं।

लिक्विडिटी ट्रेडिंग रणनीति

तरलतापूर्ण व्यापारिक रणनीति लाभ के लिए बाजार को तरलता प्रदान करने के लिए एक व्यापारिक रणनीति है। व्यापारी बाजार को विभिन्न मूल्य स्तरों पर ऑर्डर बुक प्रदान करते हैं और स्थिति प्राप्त करने वालों को तरलता प्रदान करते हैं, इसलिए इसे तरलतापूर्ण व्यापारिक रणनीति कहा जाता है। व्यापारी बाजार की तरलता में योगदान करते हैं। कई निष्क्रिय बाजारों में, व्यापारी की उपस्थिति के कारण तरलता में काफी वृद्धि होती है और लेनदेन की लागत में काफी कमी आती है। उदाहरण के लिए, विकल्प बाजार में, व्यापारी लगभग अनिवार्य हैं। बाज़ारिया रणनीतियों का सैद्धांतिक आधार स्टॉक मॉडल और सूचना मॉडल है। स्टॉक मॉडल को 1968 में डेमसेट्ज़ ने डैम ट्रेडिंग कॉस्ट में प्रस्तुत किया था। उन्होंने कहा कि खरीद और बिक्री का अंतर वास्तव में एक संगठित बाजार द्वारा व्यापार की तत्परता के लिए मुआवजे के रूप में प्रस्तुत किया गया था। सूचना मॉडल को 1971 में बैगेहॉट द्वारा प्रस्तुत किया गया था। उन्होंने कहा कि खरीद और बिक्री का अंतर बाजार की सूचना असममितियों के कारण होता है। बाज़ारिया ने ऑर्डर बुक, अस्थिरता जैसे बाजार के सूक्ष्म संरचनाओं का अध्ययन करके बाजार की तरलता में सुधार किया और साथ ही बाजार से लाभ भी कमाया। स्वचालित ट्रेडिंग डेस्क एक व्यापारिक एजेंसी है जिसकी ट्रेडिंग बाजार की हिस्सेदारी नास्डैक और न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज दोनों में 6% है।

बाजार सूक्ष्म संरचना व्यापार रणनीति

बाजार सूक्ष्म संरचना व्यापार रणनीति मुख्य रूप से बाजार में तत्काल बकाया डेटा का विश्लेषण करके, कम समय में खरीद और बिक्री के आदेश प्रवाह के असंतुलन के आधार पर सुपर शॉर्ट ट्रेड करने की रणनीति है। बाजार में तत्काल खरीद और बिक्री के आदेश प्रवाह में बहुत सारे व्यापार अवसर छिपे हुए हैं। बाजार में तत्काल खरीद और बिक्री के आदेश प्रवाह में बहुत सारे व्यापार अवसर छिपे हुए हैं। बाजार सूक्ष्म संरचना व्यापारियों को आदेश पुस्तिका में खरीद और बिक्री के आदेशों के बल की तुलना करके, तेजी से व्यापार करने और तेजी से समाप्त करने की अनुमति देता है। यहां एक धारणा है कि आदेश पुस्तिका पर जानकारी वास्तव में निवेशक के इरादे का प्रतिनिधित्व करती है, लेकिन वास्तव में आदेश पुस्तिका की जानकारी में भी हस्तक्षेप हो सकता है। इसलिए, कुछ हद तक, खेल में खेल मौजूद है। यहां उल्लेख करने योग्य है कि घरेलू वायदा व्यापार में सट्टेबाज, उनकी ट्रेडिंग रणनीति इस श्रेणी में आती है, यानी बाजार में चल रहे आदेशों के प्रवाह में बदलाव को देखते हुए, व्यापार के अवसरों की तलाश करना, तेजी से मैन्युअल रूप से आदेश देना। सट्टेबाज बाजार में बड़ी मात्रा में धन नहीं रखते हैं, लेकिन व्यापार की मात्रा बहुत बड़ी है, जो एक दिन में सैकड़ों बार बाजार में प्रवेश कर सकती है, अच्छे सट्टेबाजों की लाभप्रदता और पूंजी वक्र बेहद आश्चर्यजनक हैं। इस तरह की ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए मानव प्रतिक्रिया की उच्च गति की आवश्यकता होती है, जो कि ताइवान के वायदा उद्योग के साथियों से पता चलता है कि ताइवान में, मानव निर्मित उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग पूरी तरह से कंप्यूटर द्वारा स्वचालित उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग से पराजित हो गई है।

घटना व्यापार रणनीति

इवेंट ट्रेडिंग रणनीति का अर्थ है बाजार की प्रतिक्रिया का उपयोग करके व्यापार करना। घटनाएं व्यापक आर्थिक घटनाओं या उद्योग से संबंधित घटनाओं को प्रभावित कर सकती हैं। प्रत्येक घटना का बाजार पर प्रभाव समय में बहुत भिन्न होता है। उच्च आवृत्ति वाली घटनाओं की ट्रेडिंग रणनीति बहुत कम समय में घटनाओं के प्रभाव का उपयोग करके स्वचालित रूप से व्यापार करने और लाभ कमाने के लिए होती है। इस रणनीति के दो महत्वपूर्ण पहलू हैं; पहला यह निर्धारित करना है कि कौन सी घटनाएं प्रभावशाली हो सकती हैं; यह सवाल थोड़ा अजीब लग सकता है, लेकिन अनुभवी व्यापारी जानते हैं कि बाजारों पर घटनाओं का प्रभाव वास्तव में बहुत जटिल है, एक पूरी तरह से लाभकारी घटना विभिन्न क्षेत्रों और समय खिड़की के तहत, यहां तक कि पूरी तरह से विपरीत प्रभाव भी पैदा कर सकती है; और बाजार घटनाओं के लिए अपेक्षाएं उत्पन्न करते हैं, जब कई घटनाएं नहीं होती हैं, बाजार की स्थिति वास्तव में पहले से ही अपेक्षित प्रतिक्रिया है, जब तक कि घटनाएं वास्तव में नहीं होती हैं, बाजारों में होने की संभावना होती है और अपेक्षित के बिल्कुल विपरीत चलती है, इसलिए पहले यह निर्धारित करना है कि कौन सी घटनाएं एक अपेक्षित परिवर्तन का गठन करती हैं; दूसरा यह है कि घटनाओं के प्रभाव का समय और दिशा है। इसने ऐतिहासिक डेटा के लिए लगातार आंकड़ों का पता लगाने की आवश्यकता है।

सांख्यिकीय सूट रणनीति

सांख्यिकीय सूट रणनीति एक व्यापारिक रणनीति है जो दीर्घकालिक सांख्यिकीय संबंध रखने वाली प्रतिभूति संपत्तियों की तलाश करती है और जब दोनों की कीमतों में अंतर होता है तो लाभ उठाती है। सांख्यिकीय सूट रणनीति का व्यापक रूप से विभिन्न प्रकार के प्रतिभूति उत्पाद बाजारों में उपयोग किया जाता है, जिसमें स्टॉक, वायदा, विदेशी मुद्रा आदि शामिल हैं। प्रसिद्ध अमेरिकी दीर्घकालिक पूंजी प्रबंधन कंपनी (LTCM) एक स्टैटिस्टिकल लाभ पर आधारित हेज फण्ड कंपनी है। LTCM ने एक शानदार प्रदर्शन किया था, इसकी स्थापना के समय, इसकी नेटवर्थ $1.25 बिलियन थी, जो 1997 के अंत तक बढ़कर $4.8 बिलियन हो गई, 2.84 गुना शुद्ध वृद्धि। वार्षिक निवेश रिटर्न क्रमशः 28.5% 1994, 42.8% 1995, 40.8% 1996, 1997 और 17% था। दुर्भाग्य से, रूसी वित्तीय तूफान ने अपने मिथक को तोड़ दिया, 150 दिनों के भीतर नेटवर्थ में 90% की गिरावट आई, $4.3 बिलियन का नुकसान हुआ, और दिवालिया होने की कगार पर था। यह भी हमें बताता है कि किसी भी अच्छे सांख्यिकीय मॉडल की सीमाएं होती हैं, जोखिम नियंत्रण हमेशा पहले स्थान पर होना चाहिए।