उच्च आवृत्ति लेनदेन के अपेक्षित लाभ

उच्च आवृत्ति लेनदेन के अपेक्षित लाभ

सारांश

उच्च आवृत्ति व्यापार में α को परिभाषित करना कम आवृत्ति व्यापार की तुलना में अधिक जटिल है, क्योंकि सभी रणनीतियाँ मूल्य-आधारित भविष्यवाणियों के लिए नहीं होती हैं, बल्कि अधिक शर्तों और उनके बीच बातचीत की समझ की आवश्यकता होती है। इस लेख में, हम उच्च आवृत्ति व्यापार के घटकों और उच्च आवृत्ति रणनीति को लागू करने के लिए उपयोग की जाने वाली व्यापारिक रणनीतियों की व्याख्या करके उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए एक एट्रिब्यूशन मॉडल विकसित करते हैं। परिणाम बताते हैं कि उच्च आवृत्ति व्यापारियों को सकारात्मक अपेक्षित लाभ उत्पन्न करने के लिए तेजी की आवश्यकता होती है, और वे तरलता प्रदान करने में बेहतर क्यों होते हैं। हम उच्च आवृत्ति स्टॉक डेटा नमूने का उपयोग करके एक कार्यान्वयन उदाहरण प्रदान करते हैं।

उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग (HFT) में, अपेक्षित लाभ की ओर बढ़ना लाभप्रदता के लिए महत्वपूर्ण है; आमतौर पर, इस प्रकार की अपेक्षा को अल्फा कहा जाता है; एल्गोरिथम रणनीति के लिए मानव व्यापारियों के सापेक्ष एक उल्लेखनीय विशेषता α की स्थिरता और α प्राप्त करने की आवृत्ति है। कम आवृत्ति ट्रेडिंग के लिए निवेश साहित्य में, α अस्थिरता के गुणक के साथ एक सूचना कारक (IC) के साथ एक गुणक है, और z अंक के साथ एक विश्वसनीयता का एक माप है।

इस लेख में, हमने उच्च आवृत्ति व्यापार के लिए एक एट्रिब्यूशन मॉडल विकसित किया है। हम इसे ए के घटकों की व्याख्या करके और एचएफटी रणनीतियों को लागू करने के लिए उपयोग की जाने वाली ट्रेडिंग रणनीतियों के माध्यम से प्राप्त करते हैं। इन घटकों में शामिल हैंः

1. अवसर
2. प्राप्त करना
3. प्रभावी अंतर
4. एक प्रभावी रिफंड।

इसके अलावा, हम उच्च आवृत्ति शेयर डेटा के नमूने का उपयोग करने के लिए कार्यान्वयन उदाहरण भी प्रदान करते हैं।

HFT में α

एचएफटी उद्योग में अक्सर निरपेक्ष लाभ 1 के साथ परिभाषित किया जाता है α; पुनरावृत्ति या एनालॉग ट्रेडों द्वारा उत्पन्न औसत निरपेक्ष लाभ (प्रति लेनदेन या प्रति इकाई समय के आधार पर) को सही ढंग से पुनरावृत्ति परीक्षण α या एनालॉग α कहा जाना चाहिए। हम निश्चित रूप से भविष्य में विश्वास करने के लिए एक कारण के रूप में पुनरावृत्ति और / या एनालॉग α का उपयोग करते हैं (यानी, एक बार रणनीति चलाने के बाद) । इन α को उनके घटकों में तोड़कर, व्यापार रणनीति में सुधार किया जा सकता है, या, जैसा कि सामान्य है, बाद के विश्लेषण के लिए रणनीति के अपेक्षित प्रदर्शन से विचलन के कारणों के लिए।

शायद अगर हम उच्च आवृत्ति रणनीतियों के दृष्टिकोण से शुरू करें, तो कम आवृत्ति रणनीतियों की तरह, मुख्य रूप से बाजार में कम दक्षता को खत्म करके लाभान्वित होना चाहिए। ऐसा करने के लिए, सभी निवेश रणनीतियों को प्रभावित करने वाले एक ही बुनियादी विचार का एहसास होना चाहिएः कितने अवसरों को पकड़ना है; कितना प्राप्त किया जा सकता है; इसे प्राप्त करने की लागत क्या है? इसके लिए, हमने सिस्टम अध्ययन के आवश्यक घटकों को परिभाषित किया है।

अवसर ((O)

किसी भी चर्चा के लिए ए के बारे में प्रारंभिक बिंदु उपलब्ध मूल्य परिवर्तन या अवसर है (O) । किसी विशेष अवधि के लिए किसी विशेष अवधि के लिए मूल्य परिवर्तन उपलब्ध लाभ का प्रतिनिधित्व करता है (O) । इस तरह के परिवर्तन को मापने का एक सामान्य तरीका है कि मध्यवर्ती मूल्य परिवर्तन के लिए मानक अंतर खरीदें या बेचें (SME) । पोर्टफोलियो रणनीतियों के लिए मानक अंतर निश्चित रूप से एक उपयुक्त माप है, जिन्हें बाजारों के लिए निरंतर संपर्क की आवश्यकता होती है, लेकिन अवसरवादी एचएफटी रणनीतियों के लिए (केवल विशिष्ट परिस्थितियों में स्थिति में प्रवेश करने के लिए) अलग-अलग अवसर माप मानक उपयुक्त हो सकते हैं (जैसे, कमोडिटी ट्रेडिंग में, 90-बिट संख्या में परिवर्तन, या यहां तक कि एक निश्चित संख्या में प्रतिशत या हाथों की संख्या) । हालांकि, अन्य माप के बिना, हम मानक अंतर का उपयोग करने की सलाह देते हैं।

प्राप्त किया गया ((C)

हम प्राप्ति (C) को भविष्यवाणी संकेतों के अलावा किसी भी अधिक सामान्य रणनीति द्वारा प्राप्त किए जाने वाले अवसरों के प्रतिशत के रूप में परिभाषित करेंगे; पोर्टफोलियो रणनीतियों के मामले में, प्राप्ति (IC × z स्कोर) है; यह अक्सर भविष्यवाणी पर आधारित रणनीतियों के लिए उपयोग किया जाता है जो वास्तव में प्राप्त की गई आय के साथ संबंध रखते हैं; क्योंकि IC मूल्य पर आधारित है, इसलिए IC का कोई भी नकारात्मक पक्ष बुरा है; लेकिन, HFT में, C का नकारात्मक पक्ष स्वीकार्य हो सकता है, क्योंकि प्रासंगिकता के अलावा अन्य मापदंड अधिक उपयुक्त हो सकते हैं; शून्य-लाभ वाली सांख्यिकीय सूट रणनीतियों के लिए, निश्चित दर जैसे संकेत बेहतर हो सकते हैं; इसका विचार यह है कि भविष्यवाणी पर आधारित रणनीतियों में से कुछ को IC के साथ निकटता से संबंधित होना चाहिए, यदि पूरी तरह से संबंधित नहीं है; जबकि गतिशीलता पर आधारित रणनीतियों में से कुछ को C से बना हो सकता है; और यहां तक कि वर्तमान में, किसी भी तरह से लेनदेन को ध्यान में रखते हुए, हम केवल दो भागों को प्राप्त करने के अवसरों पर विचार कर सकते हैं, अर्थात्, C × O 3।

प्रभावी अंतर (SE)

निम्न आवृत्ति व्यापार में, खरीद-बिक्री का अंतर आमतौर पर एक घटक के रूप में अनदेखा किया जाता है, क्योंकि वांछित अवसर बहुत अधिक होता है। हालांकि, एचएफटी में, होल्डिंग अवधि छोटी होती है और खरीद-बिक्री का अंतर ए पर बहुत प्रभाव पड़ता है। खरीद-बिक्री का अंतर (एस) केवल बोली (यानी, तुरंत बेचने वाले को प्राप्त होने वाली कीमत) और बोली (यानी, तुरंत खरीदने वाले को भुगतान करने वाली कीमत) के बीच का अंतर होता है। पारंपरिक अर्थों में, जैसा कि स्टॉल (1978) में बताया गया है, इसे बाजार में व्यापारियों को भुगतान किया जाने वाला प्रीमियम माना जाता है, क्योंकि जब वे जानबूझकर व्यापार करते हैं, तो वे उल्टे विकल्प का जोखिम उठाते हैं। अवसरवादी व्यापारिक रणनीति लागू की गई रणनीति पर निर्भर करती है।

交易策略是指交易策略如何使用市价订单和限价订单来进入和退出金融工具的头寸。限价单是一种要求以低于（高于）账面最高买入（卖出）价进行交易的价格。这样的订单向市场的一方（无论是买入方还是卖出方）提供了流动性。限价订单是被动的，在它们与传入的有价卖出（买入）订单相匹配之前，一直留在交易所的限价订单簿中。市价单是指要求立即以最佳买入（卖出）价格立即进行交易的任何请求。此类订单需要流动性，并以市场价格为准。市价单可以是市价订单，也可以是价格超过账面最高出（卖）价4的限价订单.

ट्रेडों के लिए ट्रेड ऑर्डर या लिफ्ट ऑर्डर का एक संयोजन बनाने के लिए तीन ट्रेडिंग रणनीतियों को परिभाषित किया गया है; टेक-टेक रणनीति बाजार में प्रवेश करने और बाहर निकलने के लिए दो बिक्री योग्य ऑर्डर का उपयोग करती है; मेक-टेक रणनीति बाजार में प्रवेश करने और बाहर निकलने के लिए एक सीमा ऑर्डर का उपयोग करती है; मेक-मेक रणनीति एक सीमा ऑर्डर का उपयोग करने के लिए प्रवेश करने और बाहर निकलने के लिए एक स्थिति का उपयोग करती है; विभिन्न रणनीतियों से अलग-अलग खरीद और बिक्री की लागत उत्पन्न होती है; टेक-टेक रणनीति के परिणामस्वरूप प्रत्येक ट्रेड के लिए दो बार ट्रेड की लागत होती है; प्रत्येक ट्रेड के लिए, टेक-टेक रणनीति की लागत S की तुलना में 1 गुना होती है; मेक-टेक रणनीति के लिए, प्रत्येक ट्रेड के लिए शून्य लागत होती है; जबकि मेक-मेक रणनीति के लिए, प्रत्येक ट्रेड के लिए शून्य लागत होती है।

उदाहरण के लिए, एक सरल बाजार पर विचार करें, जैसा कि चित्र 1 में दिखाया गया है; आंतरिक बाजार, या खाता बही का उच्चतम बिंदु, 99 बोली और 100 बोली है, और खरीद मूल्य अंतर केवल 1 है; (सरलता के लिए, हम इन स्तरों पर संख्याओं को नजरअंदाज कर देते हैं) एक ले-टेक रणनीति का उपयोग करना, जो 100 के बाजार मूल्य पर एक स्थिति खरीदता है, और फिर 99 के बाजार मूल्य पर तुरंत बेचता है, केवल एक बिंदु खो देता है, क्योंकि यह खरीद मूल्य S का निर्माण करने की लागत है।

चित्र 1: खरीद और बिक्री के अंतर के साथ सरलीकृत बाजार

एक ट्रेडिंग रणनीति जो मेक-टेक का उपयोग करती है, वह है 99 बिंदुओं पर सीमा शुल्क पर खरीदना, और फिर तुरंत स्थिति से बाहर निकलना, 99 बिंदुओं पर बाजार मूल्य पर बेचना, जो कि बिक्री के अंतर की लागत उत्पन्न नहीं करता है। अंत में, मेक-मेक ट्रेडिंग रणनीति का उपयोग करके, 99 बिंदुओं पर सीमा शुल्क पर एक स्थिति में प्रवेश करना, 99 बिंदुओं पर खरीदना, फिर तुरंत प्रवेश करना, और कुछ समय बाद में 100 बिंदुओं पर सीमा शुल्क पर बेचना, एक खरीद-बिक्री अंतर प्राप्त करना। ये सरल परिदृश्य समीकरण (1) में प्रभावी अंतर का कारण बनते हैं।

प्रभावी प्रतिपूर्ति ((RE)

शेयर बाजारों में, एक्सचेंजों को आमतौर पर लिमिट ऑर्डर बुक में लिमिट ऑर्डर देने के लिए लिक्विडिटी ट्रेडिंग कंपनियों को एक शुल्क का भुगतान किया जाता है, जिसे रिबॉन्ड कहा जाता है। लिक्विडिटी प्रदाताओं को लेनदेन पर सभी लाभ माना जाता है। एक गहरा, अधिक लिक्विडिटी वाला बाजार होने से अधिक, अधिक संस्थागत लिक्विडिटी प्राप्त करने वालों को आकर्षित किया जाना चाहिए, जिससे लेनदेन और एक्सचेंज शुल्क बढ़ जाता है। जब लिमिट ऑर्डर निष्पादित या मिलान किया जाता है, तो ट्रेडिंग कंपनियों को R मिलता है। इसलिए, रिबॉन्ड एक महत्वपूर्ण घटक हो सकता है।

अपेक्षित लाभ (α)

इन चार घटकों को देखते हुए, एचएफटी रणनीति का α अब पूरी तरह से परिभाषित किया जा सकता हैः

सूत्र (3) में, α प्राप्त अवसरों से घटाकर लेन-देन करने की शुद्ध लागत के बराबर है। यह कमीशन और प्रतिभूतियों को नजरअंदाज करता है, जबकि एचएफटी में, कमीशन और प्रतिभूतियां आमतौर पर निश्चित होती हैं। उदाहरण के लिए, प्रतिभूति व्यापारी कमीशन के बारे में चिंतित नहीं होते हैं, और सीधे बाजार में प्रवेश करने वाले उच्च आवृत्ति वाले व्यापारी आमतौर पर प्रति शेयर एक निश्चित शुल्क का भुगतान करते हैं। यदि ये महत्वपूर्ण चर हैं जो किसी कंपनी द्वारा विभिन्न रणनीतियों को निर्धारित करते हैं, तो इसे सूत्र (3) में जोड़ना आसान है।

रणनीतिक महत्व

सूत्र में जटिलता यह है कि प्रत्येक भाग का मूल्य परस्पर निर्भर है, यदि हम इस पर विचार करते हैं, तो लाभ का अवसर प्रभावी अंतर से स्वतंत्र नहीं हैः

1) अवसर को पकड़ना एक स्थिति में तेजी से प्रवेश करने और स्थिति से बाहर निकलने के लिए सर्वोत्तम समय के निकटतम संभव होने का कार्य है। 2) प्रभावी भिन्नता व्यापारिक रणनीति का एक कार्य है। लोग तुरंत भिन्नता को निष्पादित कर सकते हैं और भुगतान कर सकते हैं, या बाजार के निष्पादित निष्क्रिय सीमा आदेश का इंतजार करके भिन्नता कमा सकते हैं।

इसलिए, प्रभावी अंतर प्राप्त करने के लिए कुछ अवसरों का त्याग करना पड़ता है; या, अधिक अवसर प्राप्त करने का अर्थ है प्रभावी अंतर का भुगतान करना; रणनीति महत्वपूर्ण है, क्योंकि प्रतिशत C प्राप्त करना निष्पादन की गति के साथ कम हो जाता है। यदि हम इन तीन तरीकों से लागू ट्रेडिंग रणनीतियों पर विचार करते हैं, तो हम देख सकते हैं कि रणनीति का ए पर क्या प्रभाव पड़ता है। हम मानते हैं कि ट्रेडिंग रणनीति में निम्नलिखित विशेषताएं हैंः

• औसत समय 60 सेकंड है।
• औसत खरीद-बिक्री का अंतर S 0.08 है, या 8 सेंट।
• 60 सेकंड के होल्डिंग अवधि के दौरान, मानक O60 से 0.09 की संभावना है, जो 9 सेंट है।
• R 0.001 है, यानी दसवें पेंस का।

उदाहरण 1: Take-Take

यदि यह रणनीति take-take रणनीति का उपयोग करती है, तो प्रभावी मूल्य अंतर SE 0.08 है, RE 0 है; यदि C 0.25 है, तो इस रणनीति का α -0.0575 है। Take-take रणनीति का उपयोग करने का परिणाम तुरंत निष्पादित करना और सभी C × O को पकड़ना है, लेकिन यह S का उत्पादन करता है। इसलिए, C × O को S से बड़ा होना चाहिए ताकि एक लाभदायक रणनीति हो।

उदाहरण 2: मेक-टेक

यदि यह रणनीति make-take रणनीति का उपयोग करती है, तो प्रभावी मूल्य अंतर SE 0 है, RE 0.001 है। यदि C 0.10 तक कम हो जाता है, तो इस रणनीति का α 0.01 है। make-take रणनीति के कारण S नहीं होता है, लेकिन ट्रेडों को खोलने से पहले अज्ञात देरी होती है। देरी और उलट विकल्पों के निष्पादन के कारण C का मूल्य गिर गया है। इसलिए, जो व्यापारी make-take रणनीति का उपयोग करते हैं, उन्हें मूल्य सूची कतार में प्रतीक्षा समय को कम करने की आवश्यकता है।

उदाहरण 3: मेक-मेक

यदि यह रणनीति make-Make रणनीति का उपयोग करती है, तो प्रभावी मूल्य अंतर SE -0.08, RE 0.002 है; यदि C -0.05 है, तो इस रणनीति का α 0.0775 है। व्यापार पक्षों के प्रतीक्षा समय और दोनों पक्षों के उल्टे विकल्पों के कारण, C का मूल्य और अधिक गिर जाता है। इस स्थिति में, भले ही C नकारात्मक हो, अंतर और रिटर्न भी अपेक्षित मूल्य को सकारात्मक बनाते हैं। Make-make रणनीति S की राशि और 2 × R के प्रतीक्षा समय से क्षतिपूर्ति करती है, इसलिए यदि C नकारात्मक है, तो भी रणनीति में सकारात्मक α है।

यह स्थिति तरलता प्रदान करने वाली रणनीतियों के लिए एक शानदार दृष्टिकोण को चित्रित करती है; यह इस बात को ध्यान में नहीं रखती है कि जब रिवर्स ऑप्शन घटना होती है, तो यह रणनीति कभी-कभी चरम बाएं छोर के लाभ का उत्पादन करती है, खासकर यदि तकनीक धीमी है। (हम बाद में इस पर अधिक विस्तार से चर्चा करेंगे) इस स्थिति के कारण नई होल्डिंग अवधि बहुत कम होती है, और सी-मूल्य को 0 के करीब बनाए रखने वाली ट्रेडिंग रणनीतियां, दोनों रणनीतियां रिवर्स ऑप्शन की संभावना को कम करने में मदद करती हैं, इसलिए ए ए एस + आरई के लिए है। उदाहरण 3 दिखाता है कि एचएफटी रणनीतियां कम तरलता प्रदान करने के लिए कम आवृत्ति वाले व्यापारियों की तुलना में बेहतर क्यों हैं।

अनुभव 7 और परिणाम

सूत्र (1) की विशेषताओं और विभिन्न रणनीतियों के प्रभावों को साबित करने के लिए, हमने एप्पल कंपनी (एएपीएल) के 3 जनवरी 2012 के आंकड़ों का उपयोग किया। हमने विभिन्न उदाहरणों का प्रयास किया, लेकिन परिणाम में कोई गुणात्मक परिवर्तन नहीं हुआ। डेटासेट में नास्डैक सीमा शुल्क आदेश पत्र में प्रत्येक घटना के बारे में सभी जानकारी शामिल है, जिसमें सभी जोड़ने, रद्द करने और निष्पादित करने के संचालन शामिल हैं। इन सूचनाओं का टाइमलाइन नैनोसेकंड का है, इसलिए हम सभी घटनाओं के लिए सटीक समय और क्रमबद्ध कर सकते हैं। इन आंकड़ों का उपयोग करके, हम एक समय के भीतर मध्य मूल्य परिवर्तन के मानकों का उपयोग करके अवसरों की गणना करते हैं।

अभी-अभी वर्णित आंकड़ों का उपयोग करते हुए, दिन के लिए औसत खरीद-बिक्री का अंतर S 0.088704 था, जो लगभग 9 सेंट था। विभिन्न अवधि के लिए डॉलर मानक विचलन चित्र 2 में दिखाया गया है।

चित्र 2: अलग-अलग अवधि के लिए मानक विचलन

चित्र 2 में स्टैंडर्ड डिफरेंस को अवसर के विकल्प के रूप में उपयोग करते हुए, हम सूत्र के अनुसार α (3) का गणना करते हैं, जो कि C के मूल्य को प्राप्त करता है, जो कि -1 से 1 तक होता है। (C = 1 के मामले में यह तार्किक रूप से Kearns और अन्य लोगों के लिए समान है।) हम मानते हैं कि R = 0; चित्र 3, 4 और 5 में तीन रणनीतियों को विभिन्न होल्डिंग अवधि में α दिखाया गया है। उदाहरण के लिए, चित्र 3 में, यदि होल्डिंग अवधि 1 सेकंड है, तो C = -1,00, O = 0.0199, S = 0.088704, और R = 0 है, तो टेक-टेक रणनीति के लिए, α का मूल्य -0.109 है, जैसा कि शीर्ष बाएं कोने में दिखाया गया है। चित्र 3-5 में, छाया वाले प्रत्येक तत्व में, α का मूल्य सभी अन्य तत्वों में सही है या नकारात्मक है।

चित्र 3: अल्फा द्वारा दी गई टेक-टेक रणनीति

चित्र 3 में, हम देख सकते हैं कि लेने-लेने की रणनीति के लिए, α केवल तभी सकारात्मक होता है जब C मान अविश्वसनीय रूप से उच्च होता है (यानी 0.75 या 1.00) या जब होल्डिंग अवधि काफी लंबी होती है, कम से कम HFT मानकों के अनुसार। व्यवहार में, उच्च C मानकों का उपयोग अवसरों का पीछा करने के लिए किया जा सकता है जो थोड़ी देर के लिए गायब हो जाते हैं। मूल्य पूर्वानुमानों पर निर्भर रणनीतियों के लिए, C मान 0.25 के आसपास से अधिक का पता लगाना मुश्किल होता है, और 20 से 30 मिनट की होल्डिंग अवधि उच्च आवृत्ति परिभाषा से परे हो सकती है। यह संयोजन HFT रणनीतियों को लेने-लेने की रणनीति का उपयोग करके α प्राप्त करना मुश्किल बनाता है। खरीदने-बेचने की लागत को कम समय में बेहतर पूर्वानुमानों से दूर करना मुश्किल होता है।

चित्र 4: अल्फा द्वारा दी गई मेक-टेक रणनीति

चित्र 4 में, हम देख सकते हैं कि बनाने-लेने की रणनीति के लिए, α किसी भी स्थिति में सकारात्मक होता है। यह बहुत स्पष्ट है, क्योंकि जब S = 0 होता है, तो प्राप्त करने के लिए सकारात्मक α होता है, जबकि नकारात्मक प्राप्त करने के लिए नकारात्मक α होता है। हालांकि, निहित धारणा यह है कि कतार में निष्पादन के लिए प्रतीक्षा समय बहुत कम होता है। ऑर्डर आमतौर पर कतार में कुछ सेकंड या मिनटों के लिए रहता है, जो इन समय सीमाओं में प्राप्त करने से बाहर है। बेशक, जितनी जल्दी एक व्यक्ति की तकनीक होती है, उसके आदेश कतार में बसने से पहले, इसलिए प्रतीक्षा समय कम हो जाता है। इसलिए, तेजी से गति एक और निहित धारणा है कि व्यापार फर्म को कम समय में प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। चित्र 4 में, सी का मूल्य समय के साथ स्थिर रहता है, जो निश्चित रूप से ऐसा नहीं है जैसा कि हम परिणाम दिखाने जा रहे हैं।

चित्र 5: अल्फा द्वारा दी गई मेक-मेक रणनीति

चित्र 5 में हम देख सकते हैं कि make-make रणनीतियों के लिए, α लगभग सभी C मानों में सकारात्मक है. यहां तक कि यदि C मान नकारात्मक है, तो तकनीकी गति तेज होने पर, जो भी रणनीति है, चाहे वह कितनी भी सब्जी हो, उसके मूल्य में अंतर को अनिवार्य रूप से किसी भी रणनीति को दूर किया जा सकता है. पिछले उदाहरण की तरह, कम समय के साथ जुड़े सकारात्मक α प्राप्त करने के लिए यह निर्भर करता है कि क्या सीमा आदेशों को जल्दी से निष्पादित किया जा सकता है. यह केवल कम प्रतीक्षा समय के मामले में ही हो सकता है, जिसका अर्थ है कि आप हमेशा कतार में सबसे आगे हैं. कतार के पीछे कतार का मतलब है कि लंबे समय तक प्रतीक्षा करने के लिए निष्पादित किया जा सकता है, और जितना अधिक समय तक प्रतीक्षा की जाती है, उतनी ही संभावना होती है कि रिवर्स विकल्प 8 हो।

गति का प्रभाव

तकनीकी गति का लाभ उठाने के अवसरों पर गहरा प्रभाव पड़ता है; सबसे पहले, जैसा कि चित्र 6 में दिखाया गया है, भविष्यवाणियों का वास्तविक मूल्य परिवर्तन के साथ संबंध समय के साथ कम हो जाता है; यह गिरावट भविष्यवाणियों की लंबाई का एक फ़ंक्शन है; चित्र 6 में दशमलव सेकंड की देरी के मामले में 1 सेकंड और 5 सेकंड की भविष्यवाणियों का कम होना दिखाया गया है; इसलिए, निष्पादन में किसी भी देरी का अधिग्रहण पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है; इसलिए, कई व्यापारिक रणनीतियां अयोग्य होंगी, या तो क्योंकि पर्याप्त रूप से तेजी से आवश्यक तकनीकी स्थिर लागतों के मामले में, बनाने-मेक रणनीति का उपयोग करना बहुत महंगा है, या क्योंकि मूल्य लागत में अंतर के मामले में, लेने-लेने की रणनीति का उपयोग करना बहुत महंगा है।

चित्र 6: समय के साथ घटने का अनुमान

दूसरा, निष्पादन में देरी करने से अवसरों के गणना पर असर पड़ सकता है; गति धीमी हो सकती है, जिससे कतारों में पीछे की ओर रुख करना पड़ता है; (गलत दिशा में) कतारों में पीछे की ओर रुख करने वाले ट्रेडों को जानकार ट्रेडों की तुलना में आसानी से निष्पादित किया जा सकता है; उल्टा विकल्पों की संभावना अधिक होती है, और प्राप्त करने का अवसर सरल मानक अंतर से भी खराब होता है; नकारात्मक लाभ प्राप्त करने वाली रणनीति C के लिए दुर्भाग्यपूर्ण होता है; इसे एक लेने की ट्रेड की आवश्यकता हो सकती है, जिससे संचयी नुकसान को रोकना और बनाने की रणनीति की तुलना में खराब प्रभावी मूल्य अंतर उत्पन्न होता है; इसलिए, बहुत तेज गति वाले खिलाड़ियों के अलावा, चित्र 5 में बनाने की रणनीति का उपयोग करने वाली रणनीति की लाभप्रदता काल्पनिक है।

निष्कर्ष

एचएफटी रणनीतियों को एक जटिल प्रत्याशित लाभ सूत्र का सामना करना पड़ता है; हालांकि, ए को अपने घटकों में तोड़कर, ट्रेडिंग कंपनियां लाभ और हानि के परिवर्तनशीलता को बेहतर ढंग से समझ सकती हैं। बेशक, इस परिवर्तनशीलता में न केवल घटकों की परिवर्तनशीलता शामिल है, बल्कि उन संबद्धताओं को भी शामिल किया जाना चाहिए जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए। ये संबद्धता गति की आवश्यकता को समझाती हैं। तकनीकी गति घटकों को बड़े नकारात्मक संबंध बनाने से रोकने में मदद करती है, जिससे तेजी से पतली हो जाती है। ए के समीकरण को समझने से जोखिम प्रबंधकों, रणनीतिकारों और नियामकों को एचएफटी की जटिलता को समझने में मदद मिलती है।

संदर्भ

ग्रिनोल्ड, आर. सी. अल्फा है अस्थिरता गुना आईसी गुना स्कोर. जर्नल ऑफ पोर्टफोलियो मैनेजमेंट, 20 (1994), पृ. 9-16. स्टॉल, एच. आर. वित्तपोषण के लिए प्रतिभूति बाजारों में डीलर सेवाओं की आपूर्ति। जर्नल ऑफ फाइनेंस, 33 (1978), पृ. 1133-1151. कीर्न्स, एम., ए. कुलेज़ा, वाई. नेवमीवाका. उच्च आवृत्ति व्यापार लाभप्रदता पर अनुभवजन्य सीमाएं. जर्नल ऑफ ट्रेडिंग, 5 (2010), पृष्ठ 50-62.

1. कुछ रणनीतियों में संदर्भ के सापेक्ष शेष लाभ भी शामिल हो सकते हैं।
2. बीच का मूल्य खरीद मूल्य और बिक्री मूल्य को दो से विभाजित करता है. मानक अंतर आमतौर पर लॉगरिज़ेशन लाभ का मानक अंतर होता है, लेकिन हम इसे डॉलर में इंगित करते हैं.
3. कम आवृत्ति रणनीतियों के लिए, C × O Grinold (1984) के साथ बिल्कुल समान होगा।
4. यदि किसी खरीद लिमिट सूचकांक का लिमिट मूल्य वर्तमान बहीखाता पर अधिकतम मूल्य के बराबर या उससे अधिक है, तो उसे लेन-देन लिमिट सूचकांक में नहीं रखा जाएगा, बल्कि बाज़ार में बेचे जाने वाले शेष लिमिट सूचकांक के साथ तुरंत मेल खाएगा।
5. एचएफटी में बहुत कम (यदि कोई है) टेक-मेक रणनीतियों का उपयोग किया जाता है।
6. हम एक FIFO कतार का अनुमान लगाते हैं जिसमें कीमत और समय की प्राथमिकता होती है।
7. हम Xambala, Inc. को धन्यवाद देते हैं कि हमने ये डेटा उपलब्ध कराया है और नास्डैक को हमारे अध्ययन में इसका उपयोग करने की अनुमति दी है।
8. एक जटिल समस्या जो हमने अभी तक हल नहीं की है, वह यह है कि बड़े डिस्क में उतार-चढ़ाव के साथ जुड़े रिवर्स विकल्पों के कारण स्टॉप-लॉस ट्रेडों को आत्मसमर्पण किया जा सकता है, और यह एक और कारण है कि निष्पादन की गति महत्वपूर्ण है।

मूल पताःhttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2553582