उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियों और मात्रात्मक निवेश कंपनियों के बीच अंतर
सामान्य तौर पर, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग और मात्रात्मक निवेश कंपनियां दोनों जुड़े हुए हैं और अलग हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में, अक्सर कहा जाता है कि उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियां आम तौर पर स्व-ट्रेडिंग कंपनियां हैं, जिनमें मुख्य रूप से गेटको, टॉवर रिसर्च, हडसन रिवर ट्रेडिंग, एसआईजी, वर्चु फाइनेंशियल, जंप ट्रेडिंग, आरजीएम एडवाइजर, चॉपर ट्रेडिंग, जेन स्ट्रीट आदि शामिल हैं; जबकि आमतौर पर कहा जाता है कि मात्रात्मक निवेश कंपनियां आमतौर पर हेज फंड हैं, जिनमें रेंटेक, डीई शॉ, टू सिग्मा, वर्ल्डक्वांट, एक्यूआर, विंटन, ब्लूक्रेस्ट, सिटीडेल आदि शामिल हैं। इसके अलावा, सिटीडेल, टू सिग्मा और अन्य कंपनियां, जिनमें उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग और मात्रात्मक निवेश दोनों हैं; डीई शॉ और अन्य कंपनियां, जिनमें मात्रात्मक निवेश दोनों हैं, कई गैर-मात्रागत निवेश कंपनियों को अधिक समग्र दिशा में विकसित करने की दिशा में लक्षित हैं।
ऐतिहासिक रूप से, कई उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियों के संस्थापक व्यापारियों से हैं, जो मूल रूप से व्युत्पन्न बाजार, सूट आदि में लगे हुए थे। शुरुआत में, इन कार्यों के लिए बहुत अधिक ज्ञान की आवश्यकता नहीं थी। कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, ट्रेडिंग के स्वचालन की डिग्री और आवृत्ति भी धीरे-धीरे बढ़ी है, और ये कंपनियां धीरे-धीरे कुछ गणित, सांख्यिकी और कंप्यूटर के साथ एक मजबूत पृष्ठभूमि वाले लोगों को जोड़ती हैं। बेशक, इस प्रक्रिया में कुछ विखंडन भी हुआ है, कुछ कंपनियां अभी भी व्यापारियों को कंपनी में प्रभुत्व बनाए रखती हैं, और हमेशा मानव व्यापार को नहीं छोड़ती हैं, जो अंततः मानव संयोजन के साथ अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग का गठन करती हैं; जबकि अन्य कंपनियां नई तकनीकों को स्वीकार करती हैं, अक्सर पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग मोड को अपनाती हैं। वास्तव में, इस बात का कोई सबूत नहीं है कि स्वचालित ट्रेडिंग कंपनियां अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग कंपनियों की तुलना में अधिक फायदेमंद हैं, लेकिन अभी तक केवल फायदेमंद हैं।
मैन्युअल ट्रेडिंग का सबसे बड़ा नुकसान यह है कि मैन्युअल रूप से ऑर्डर देने का स्थान एक्सचेंज से बहुत दूर है, और अक्सर बाजार में बदलाव के समय ऑर्डर नहीं लिया जा सकता है। इस बिंदु पर, पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग करने वाली कंपनियां अपने होस्टिंग मशीन रूम के माध्यम से सिग्नल ट्रांसमिशन के समय को कम कर सकती हैं, लेकिन स्वचालित ट्रेडिंग अक्सर बहुत जटिल प्रक्रियाओं के कारण होती है, साथ ही कई कंपनियों के कर्मचारियों का बड़ा प्रवाह होता है, और प्रक्रियाओं के रखरखाव में कुछ त्रुटियां होती हैं, जो अंततः एक बड़ी आपदा बन जाती हैं, जैसे कि प्रसिद्ध नाइट कैपिटल।
ब्लैक स्वान घटनाओं के प्रति अति-अनुकूलित असक्षमता एक ऐसी समस्या है जिसे मैन्युअल ट्रेडिंग और ऑटो ट्रेडिंग दोनों से नहीं रोका जा सकता है। सामान्य तौर पर, गेटको, जेन स्ट्रीट, एसआईजी, वर्चु फाइनेंशियल आदि अर्ध-स्वचालित हैं, जबकि टॉवर रिसर्च, हडसन रिवर ट्रेडिंग, जंप ट्रेडिंग आदि पूरी तरह से स्वचालित हैं।
क्वांटिफाइड इन्वेस्टमेंट फर्मों और हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्मों के बीच एक बड़ा अंतर है। सबसे पहले, अमेरिका में क्वांटिफाइड निवेश फर्मों का निर्माण काफी हद तक क्वांटिफाइड लोगों द्वारा किया जाता है, जैसे कि पुनर्जागरण के संस्थापक सिमंस गणितज्ञ थे, डीई शॉ के संस्थापक डेविड शॉ कंप्यूटर प्रोफेसर थे, एक्यूआर के संस्थापक क्लिफ एस्नेस एक वित्तविद् थे, जबकि हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग फर्मों का निर्माण पारंपरिक व्यापारियों द्वारा किया जाता था; दूसरा, क्वांटिफाइड निवेश आमतौर पर जटिल मॉडल पर निर्भर करता है, जबकि हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग सामान्य रूप से कुशल कोड पर निर्भर करता है।
क्वांटिफाइड इन्वेस्टमेंट फर्मों के लिए स्टॉक रखने का समय अक्सर 1-2 सप्ताह तक पहुंच जाता है, इतनी लंबी अवधि के लिए मूल्य प्रवृत्ति की भविष्यवाणी करने के लिए बहुत बड़ी जानकारी को संसाधित करने की आवश्यकता होती है, मॉडल भी इसलिए अधिक जटिल होते हैं, और प्रक्रिया की गति के लिए संवेदनशील नहीं होते हैं; उच्च आवृत्ति लेनदेन की जानकारी को संसाधित करने का समय बहुत कम होता है (माइक्रोसेकंड या मिलीसेकंड स्तर), बहुत अधिक जानकारी का विश्लेषण करना असंभव है, इसलिए मॉडल भी सरल हो जाते हैं, प्रतिस्पर्धात्मक लाभ कोड पर अधिक निर्भर करते हैं। दक्षता, कई लोग सीधे हार्डवेयर में भी लिखते हैं; और अंत में, क्वांटिफाइड निवेश की क्षमता सैकड़ों अरबों डॉलर तक पहुंच सकती है, जबकि उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग फर्मों में अक्सर केवल कुछ हज़ारों से अरबों डॉलर होते हैं, लेकिन उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीति के कारण दूरस्थ मात्रा में निवेश की तुलना में स्थिरता का प्रदर्शन होता है, जैसे कि वर्चुअल फाइनेंशियल ट्रेडिंग 1238 दिन में एक दिन का नुकसान करता है, इसलिए आम तौर पर ट्रेडों की मात्रा होती है
परिमाणात्मक लेनदेन का मॉडल
नीचे दिए गए मॉडलों में से कुछ सरल से लेकर जटिल तक के मात्रात्मक लेनदेन का वर्णन किया गया हैः
सबसे सरल, जो जॉन मफी के फ्यूचर्स मार्केट एनालिसिस तकनीक का प्रतिनिधित्व करता है, सूचकांक, लघुगणक और अन्य उच्च माध्यमिक स्तर के गणित ज्ञान का उपयोग करता है, आम तौर पर समझ में आता है, और व्यक्तिपरक व्यापार के लिए अधिक उपयुक्त है, या कंप्यूटर गणना और मानव द्वारा मैन्युअल रूप से ऑर्डर किए गए अर्ध-स्वचालित ट्रेडिंग के लिए ट्रेडिंग सिग्नल जारी करता है।
डेनिस के एक स्तर से ऊपर के समुद्र तट के व्यापार के नियम का प्रतिनिधित्व करते हुए, गणित में विश्वविद्यालय के शुरुआती गणित जैसे कि औसत, अंतर, सामान्य वितरण का उपयोग किया गया है, रणनीति का परीक्षण अधिक वैज्ञानिक है, और विश्वसनीय धन प्रबंधन का प्रस्ताव किया गया है, लेकिन नुकसान यह है कि ट्रेडिंग के लिए पारंपरिक विचार से छुटकारा नहीं मिला है, जो ट्रेडिंग नियमों पर निर्भर करता है।
उच्चतर स्तर मुख्य रूप से लेन-देन संकेतों के एकीकरण के पहलुओं में दिखाई देते हैं, जैसे कि अधिक आधुनिक सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके पारंपरिक तकनीकी संकेतकों के लिए जैविक एकीकरण, जैसे कि घर्षण प्रतिगमन विश्लेषण, तंत्रिका नेटवर्क, वेक्टर मशीनों का समर्थन करना, और अधिक कठोर सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके चर को छानने और परीक्षण करना। वित्तीय डेटा की समय विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, अक्सर परीक्षण के परिणामों को प्राप्त करने के लिए रोलिंग अनुकूलन का उपयोग करना आवश्यक होता है।
हालांकि, सामान्य प्रोग्रामेटिक ट्रेडिंग सिस्टम के लिए इन सुविधाओं को प्राप्त करना मुश्किल है और इसे अधिक सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ स्वयं करना आवश्यक है।
सिम्पस, पुनर्जागरण फंड के संस्थापक के लिए एक चित्रण
यदि यह एक मात्रात्मक निवेश है, तो बाजार की जानकारी के अलावा, अन्य बुनियादी जानकारी को भी एकत्र किया जाना चाहिए, समय के क्रम को व्यवस्थित करना चाहिए, और भविष्यवाणी मॉडल में एकीकृत किया जाना चाहिए। आम तौर पर, सफल मॉडल यह नहीं है कि गहन गणितीय सिद्धांतों का उपयोग कितना गहरा है, बल्कि यह है कि यह विभिन्न स्रोतों से कितनी जानकारी को एकीकृत करता है। यहां तक कि सबसे सरल रैखिक प्रतिगमन भी, यदि सभी पैरामीटर मजबूत भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं, और प्रासंगिकता कम है, तो मॉडल की भविष्यवाणी का प्रभाव अच्छा है; इसके विपरीत, यहां तक कि जटिल गहन सीखने के सिद्धांतों का उपयोग करने के बाद भी, यदि पैरामीटर का चयन करना कोई मतलब नहीं है, तो अंतिम मॉडल का उपयोग नहीं किया जाता है। वर्तमान में, कुछ अमेरिकी कंपनियां न केवल एक अच्छा समाचार समाचार सूचना मॉडल का उपयोग करती हैं, बल्कि Google उपग्रह संग्रह के लिए एक बंदरगाह के लिए एक छवि मॉडल का उपयोग करती हैं, जो वस्तुओं की सूची के लिए एक अनुमानित मूल्य का उपयोग करके वस्तुओं की भविष्यवाणी करता है।
मॉडलिंग एक बात है, और हल करने के लिए मॉडल वास्तव में समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, भौतिकी में बहुत सारे मॉडल हैं जो वास्तविकता का सटीक वर्णन करते हैं, लेकिन अक्सर कुशल वैज्ञानिक गणना के तरीकों की कमी के कारण हल करना मुश्किल होता है। मात्रात्मक लेनदेन भी समान है। पैरामीटर की गणना, छानबीन, अनुकूलन, पुनः परीक्षण आदि अक्सर भारी गणना के साथ आते हैं, और हल करने के लिए कैसे कुशलतापूर्वक हल किया जाता है, यह एक गहन प्रश्न है। साइमंस के अनुसार, प्रसिद्ध पुनर्जागरण कंपनियों के पास स्पष्ट आंतरिक कार्यबल है। कंप्यूटर कार्यक्रम कर्मचारियों के सभी स्रोतों से डेटा एकत्र करते हैं, भौतिक विज्ञानी डेटा का विश्लेषण करते हैं, मॉडल का निर्माण करते हैं, गणितज्ञ अनुकूलन एल्गोरिदम का निर्माण करते हैं और मॉडल को हल करते हैं।
उच्च आवृत्ति और मात्रात्मक क्षेत्र में आम गलतफहमी
क्वांटिफाइड मॉडल ब्लैक स्वान घटनाओं को नहीं हरा सकते
वास्तव में, किसी भी निवेश के तरीके पर निर्भर करता है ऐतिहासिक भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए, सभी को डर है ब्लैक स्वान घटनाओं, वहाँ एक पलटाव होगा; मात्रा का लाभ है कि एक पलटाव के बाद, आप जल्दी से शामिल कर सकते हैं नवीनतम स्थिति में मॉडल, समय पर समायोजित करने के लिए, फिर से दोहराने के लिए, अनुकूलन, अनुकरण, और कम से कम समय में नुकसान को उलटने के लिए प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, कला पुनरुद्धार अगस्त 2007 में एक दुर्लभ 9% पलटाव के बाद, सिमंस एक मोल्ड को फिर से बनाने के लिए कदम उठाया, निवेशकों के पत्र में उन्होंने दावा किया कि हमने पाया है कि हमारे नए मॉडल के लिए 3 मजबूत व्यापार संकेतों के परिणामों में पलटाव, अगले दिनों में बहुत जल्दी पलटाव नुकसान, उस वर्ष की लाभप्रदता 80% तक पहुंच गई।
दीर्घकालिक पूंजी प्रबंधन कंपनी (एलटीसीएम) को क्वांटिफाइड मॉडल का उपयोग करने के कारण दिवालिया कर दिया गया था। वास्तव में, एलटीसीएम एक बहु-रणनीतिक फंड है, जिसकी शुद्ध क्वांटिफाइड ट्रेडिंग रणनीति ने 1998 में $ 100 मिलियन का अंत किया था। इसकी सबसे अधिक घाटे वाली रणनीति बहुत ही तरलता वाले ट्रेडिंग काउंटर डेरिवेटिव थे, जिनमें से कई ने खुद को अपने बैंक के प्रतिद्वंद्वी के साथ डिजाइन किया था, जो ब्लैक व्हेल घटनाओं का सामना करने में विफल रहे थे। ये उत्पाद आमतौर पर मूल्य निर्धारण के समय मात्र क्वांटिफाइड मॉडल का उपयोग करते थे, और विशिष्ट ट्रेडिंग निष्पादन, उत्पाद डिजाइन और बिक्री आदि का कोई संबंध नहीं था।
उच्च आवृत्ति वाले लेनदेन निवेशकों के हितों को नुकसान पहुंचाते हैं
फ़्लैश बॉयज़ की तरह किताबों के विचार वास्तव में बहुत विवादास्पद हैं, लेकिन लेखक की उत्कृष्ट लेखन शैली और बहुत उत्तेजक कथाओं ने कई लोगों की नज़र को आकर्षित किया है। मीडिया के अलावा, यह कहा जाना चाहिए कि संयुक्त राज्य अमेरिका वर्तमान में उच्च आवृत्ति व्यापार पर प्रतिबंध लगाने के लिए सबसे मजबूत मांग करता है, जो मूल रूप से उस समय के पारंपरिक व्यापारी हैं। क्योंकि उभरती, उन्नत तकनीक पर निर्भर उच्च आवृत्ति व्यापार कंपनियों ने उन्हें हराया, वे अधिक संगठन करने के लिए तैयार नहीं हैं। क्योंकि ये लोग बाजार के अनुभवी हैं, इसलिए इस बाजार के बारे में बहुत परिचित हैं, और विचार भी उद्धृत करने योग्य हैं।
घरेलू स्तर पर, अब विकल्प सूचीबद्ध होने के लिए तैयार हैं, शेयरों को भी T + 0 खोलने की संभावना है। इन दो टुकड़ों के लिए मोटा मांस का मांस, विदेशी उच्च आवृत्ति वाले व्यापारी लंबे समय से लालच कर रहे हैं। यदि वायदा उच्च आवृत्ति के क्षेत्र में, हम भी विदेशी व्यापार के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए प्रक्रियात्मक व्यापार में समृद्ध अनुभव पर भरोसा कर सकते हैं, तो विकल्पों और उच्च आवृत्ति वाले शेयरों के क्षेत्र में, हमारा व्यावहारिक अनुभव शून्य है, विदेशों के साथ अधिक अंतर है। इसके लिए, लेखक का मानना है कि एक तरफ हम आत्मनिर्भर नहीं हो सकते हैं, यह महसूस करते हुए कि विदेशी निवेश बहुत मजबूत है, बस ऐसा नहीं करते हैं; दूसरी ओर, यह हासिल करने के लिए जल्दबाजी नहीं कर सकते हैं, एक और एक आधे वर्ष के लिए बहुत बड़ी उपलब्धि हासिल करने की कल्पना करते हैं।策略研究要慢工出细活，急于求成，频繁改变研究方向，最终很可能一事无成。