कोडिंग योर ओन एल्गो-ट्रेडिंग रोबोट - KamilTaylan.blog
5 May 2021 21:01

कोडिंग योर ओन एल्गो-ट्रेडिंग रोबोट

कई व्यापारी एल्गोरिथम व्यापारी बनने की इच्छा रखते हैं, लेकिन अपने ट्रेडिंग रोबोट को ठीक से कोड करने के लिए संघर्ष करते हैं।ये व्यापारी अक्सर अव्यवस्थित और भ्रामक एल्गोरिथम कोडिंग जानकारी ऑनलाइन पाएंगे, साथ ही रातोंरात समृद्धि के झूठे वादे भी करेंगे।हालांकि, विश्वसनीय जानकारी का एक संभावित स्रोत ऑनलाइन एल्गोरिथम ट्रेडिंग पाठ्यक्रम AlgoTrading101 के निर्माता लुकास एलवाईयू से है।अगस्त 2020 के रूप में, पाठ्यक्रम अक्टूबर 2014 में अपनी शुरुआत के बाद 33,000 से अधिक छात्रों हुई है

एलवाईई का कार्यक्रम एक संगठित तरीके से एल्गोरिथम ट्रेडिंग के मूल सिद्धांतों को प्रस्तुत करने पर केंद्रित है। वह इस तथ्य के बारे में अडिग है कि अल्गोरिदमिक ट्रेडिंग “एक गेट-रिच-क्विक स्कीम नहीं है।” नीचे उल्लिखित मूल बातें हैं कि यह अपने खुद के एल्गोरिथम ट्रेडिंग रोबोट  को डिजाइन, निर्माण और बनाए रखने के लिए क्या करता है (एलवाईई और उसके पाठ्यक्रम से खींचा गया है)।

ट्रेडिंग रोबोट क्या है?

सबसे बुनियादी स्तर पर, एक एल्गोरिथम ट्रेडिंग रोबोट एक कंप्यूटर कोड है जो वित्तीय बाजारों में संकेतों को खरीदने और बेचने की क्षमता उत्पन्न करने और निष्पादित करने की क्षमता रखता है। ऐसे रोबोट के मुख्य घटकों में प्रवेश नियम शामिल होते हैं जो खरीदने या बेचने के लिए संकेत देते हैं, वर्तमान स्थिति को बंद करने के लिए बाहर निकलने के नियमों को इंगित करते हैं, और स्थिति को आकार देने वाले नियमों को खरीदने या बेचने के लिए परिभाषित करते हैं।

चाबी छीन लेना

  • कई महत्वाकांक्षी अहंकार-व्यापारियों को अपने व्यापारिक रोबोटों को ठीक से कोड करने के लिए सही शिक्षा या मार्गदर्शन खोजने में कठिनाई होती है।
  • AlgoTrading101 विश्वसनीय निर्देशन का एक संभावित स्रोत है और इसने अपने 2014 लॉन्च और अगस्त 2020 के बीच 33,000 से अधिक की भागीदारी की है।
  • एक ट्रेडिंग एल्गो या रोबोट कंप्यूटर कोड है जो प्रवेश और निकास आदेशों को निष्पादित करने की क्षमता के साथ, खरीदने और बेचने के अवसरों की पहचान करता है।
  • लाभदायक होने के लिए, रोबोट को नियमित और लगातार बाजार की क्षमता की पहचान करनी चाहिए।
  • हालांकि, अमीर-अमीर-त्वरित योजनाओं के उदाहरणों में, महत्वाकांक्षी व्यापारियों की आकांक्षा बेहतर होती है जो मामूली अपेक्षाएं रखते हैं।

जाहिर है, आपको एल्गोरिथम व्यापारी बनने के लिए कंप्यूटर और इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता होगी।उसके बाद, मेटा ट्रेडर 4 (एमटी 4) को चलाने के लिए एक माइक्रोसॉफ्ट विंडोज या मैक ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है, जो एक इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म है जो ट्रेडिंग रणनीतियों को कोड करने के लिए मेटाक्वाट्स लैंग्वेज 4 (एमक्यूएल 4) का उपयोग करता है।हालांकि एमटी 4 एकमात्र सॉफ्टवेयर नहीं है जिसका उपयोग कोई रोबोट बनाने में कर सकता है, लेकिन इसके कई महत्वपूर्ण लाभ हैं।

लाभ यह है कि, जबकि MT4 के मुख्य परिसंपत्ति वर्ग है विदेशी मुद्रा (FX), मंच भी व्यापार इक्विटी, इक्विटी सूचकांक, वस्तुओं के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, और Bitcoin मतभेद (के लिए अनुबंध का उपयोग कर सीएफडी )। MT4 का उपयोग करने के अन्य लाभ (अन्य प्लेटफार्मों के विपरीत) यह है कि यह सीखना आसान है, इसमें कई उपलब्ध एफएक्स डेटा स्रोत हैं, और यह मुफ़्त है।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ

एक एल्गो रणनीति विकसित करने के पहले कदमों में से एक कुछ मुख्य लक्षणों पर प्रतिबिंबित करना है जो कि हर एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीति होनी चाहिए। रणनीति को बाजार में विवेकपूर्ण होना चाहिए कि यह एक बाजार और आर्थिक दृष्टिकोण से मूल रूप से ध्वनि है। इसके अलावा, रणनीति विकसित करने में उपयोग किए जाने वाले गणितीय मॉडल ध्वनि सांख्यिकीय तरीकों पर आधारित होना चाहिए ।

अगला, यह निर्धारित करें कि आपके रोबोट को पकड़ने के लिए कौन सी जानकारी लक्षित है। स्वचालित रणनीति बनाने के लिए, आपके रोबोट को पहचानने योग्य, लगातार बाजार की अक्षमताओं को पकड़ने में सक्षम होना चाहिए । एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों नियमों का एक कठोर सेट का पालन करती हैं जो बाजार व्यवहार का लाभ उठाती हैं, और एक बार बाजार की अक्षमता की घटना एक रणनीति बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है। इसके अलावा, अगर बाजार की अक्षमता का कारण अज्ञात है, तो यह जानने का कोई तरीका नहीं होगा कि रणनीति की सफलता या विफलता मौका के कारण थी या नहीं।

उपरोक्त बातों को ध्यान में रखते हुए, आपके एल्गोरिदम ट्रेडिंग रोबोट के डिजाइन को सूचित करने के लिए कई प्रकार की रणनीति हैं। इनमें ऐसी रणनीतियाँ शामिल हैं जो निम्नलिखित (या किसी भी संयोजन) का लाभ उठाती हैं:

  • मैक्रोइकॉनॉमिक समाचार (जैसे, गैर-कृषि पेरोल या ब्याज दर में बदलाव)
  • मौलिक विश्लेषण (जैसे, राजस्व डेटा या आय जारी नोटों का उपयोग करना)
  • सांख्यिकीय विश्लेषण (जैसे, सहसंबंध या सह-एकीकरण)
  • तकनीकी विश्लेषण (उदाहरण के लिए, चलती औसत)
  • बाजार का माइक्रोस्ट्रक्चर (जैसे मध्यस्थता या व्यापार बुनियादी ढांचा)

प्रारंभिक शोध एक ऐसी रणनीति विकसित करने पर केंद्रित है जो आपकी अपनी व्यक्तिगत विशेषताओं के अनुकूल हो। रणनीति विकसित करते समय व्यक्तिगत जोखिम प्रोफ़ाइल, समय प्रतिबद्धता और व्यापारिक पूंजी जैसे कारक महत्वपूर्ण हैं। फिर आप ऊपर उल्लिखित लगातार बाजार की अक्षमताओं की पहचान करना शुरू कर सकते हैं। एक बाजार अक्षमता की पहचान करने के बाद, आप अपनी व्यक्तिगत विशेषताओं के अनुकूल ट्रेडिंग रोबोट को कोड करना शुरू कर सकते हैं।

बैकिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन

बैकटस्टिंग आपके ट्रेडिंग रोबोट को मान्य करने पर केंद्रित है, जिसमें यह सुनिश्चित करने के लिए कोड की जांच करना शामिल है कि आप क्या चाहते हैं और यह समझ रहे हैं कि रणनीति अलग-अलग समय सीमा, परिसंपत्ति वर्ग, या विभिन्न बाजार स्थितियों पर कैसे प्रदर्शन करती है, खासकर काले हंस  प्रकार की घटनाओं जैसे कि 2007-2008 वित्तीय संकट।

अब जब आपने एक रोबोट पर काम किया है, जो ओवरफिटिंग पूर्वाग्रह को कम करते हुए अपने प्रदर्शन को अधिकतम करता है  । प्रदर्शन को अधिकतम करने के लिए, आपको पहले एक अच्छा प्रदर्शन उपाय चुनना होगा जो जोखिम और इनाम तत्वों को पकड़ता है, साथ ही साथ स्थिरता (जैसे, साझा अनुपात )। इस बीच, ओवरफ़िटिंग पूर्वाग्रह तब होता है जब आपका रोबोट पिछले डेटा पर बहुत करीब से आधारित होता है; ऐसा रोबोट उच्च प्रदर्शन के भ्रम को दूर कर देगा, लेकिन चूंकि भविष्य कभी भी अतीत से पूरी तरह से मेल नहीं खाता है, इसलिए यह वास्तव में विफल हो सकता है।

लाइव निष्पादन

अब आप असली पैसे का उपयोग शुरू करने के लिए तैयार हैं। हालाँकि, अलग-अलग भावनात्मक उतार-चढ़ाव के लिए तैयार रहना जो आपको अनुभव हो सकता है, कुछ तकनीकी मुद्दे हैं जिन्हें संबोधित करने की आवश्यकता है। इन मुद्दों में एक उपयुक्त ब्रोकर का चयन करना और बाजार के जोखिम और परिचालन जोखिम दोनों को प्रबंधित करने के लिए तंत्र को लागू करना शामिल है, जैसे संभावित हैकर्स और प्रौद्योगिकी डाउनटाइम।

चाबी छीन लेना

लाइव होने से पहले, व्यापारी नकली ट्रेडिंग के माध्यम से बहुत कुछ सीख सकते हैं, जो कि लाइव मार्केट डेटा का उपयोग करके रणनीति का अभ्यास करने की प्रक्रिया है, लेकिन वास्तविक धन नहीं।

इस चरण में यह सत्यापित करना भी महत्वपूर्ण है कि रोबोट का प्रदर्शन परीक्षण चरण में अनुभव के समान है। अंत में, यह सुनिश्चित करने के लिए निगरानी की आवश्यकता है कि बाजार की दक्षता जिसे रोबोट अभी भी मौजूद है के लिए डिज़ाइन किया गया था। 

तल – रेखा

यह मानते हुए किदिग्गज कमोडिटी व्यापारी,रिचर्ड डेनिसने छात्रों के एक समूह को अपनी व्यक्तिगत व्यापारिक रणनीतियों को सिखाया, जो तब केवल पांच वर्षों में $ 175 मिलियन से अधिक कमाते थे, अनुभवहीन व्यापारियों के लिए दिशानिर्देशों का एक सख्त सेट सिखाया जाना औरसफल बनना संभव है। ।  हालांकि, जबकि असाधारण उदाहरण मौजूद हैं, महत्वाकांक्षी व्यापारियों निश्चित रूप से मामूली उम्मीदें हैं करने के लिए याद रखना चाहिए।

Liew का मानना ​​है कि एल्गोरिथम ट्रेडिंग का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है “यह समझना कि आपके रोबोट किस प्रकार की बाजार स्थितियों के तहत काम करेंगे और कब टूटेंगे” और “समझ में कब हस्तक्षेप करना है।” एल्गोरिथम ट्रेडिंग पुरस्कृत हो सकती है, लेकिन सफलता की कुंजी समझ है; किसी भी पाठ्यक्रम या पर्याप्त समझ के बिना उच्च पुरस्कार का वादा करने वाले शिक्षक को दूर रहने के लिए एक प्रमुख चेतावनी संकेत होना चाहिए।