विदेशी मुद्रा - बल्ली से ढकेलना - रणनीतियों

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में मात्रात्मक विश्लेषण के आधार पर ट्रेडिंग रणनीतियां शामिल हैं। जो व्यापारिक अवसरों की पहचान करने के लिए गणितीय कम्प्यूटेशंस और नंबर क्रंचिंग पर भरोसा करते हैं। चूंकि मात्रात्मक व्यापार आमतौर पर वित्तीय संस्थानों और हेज फंड द्वारा उपयोग किया जाता है। लेनदेन आमतौर पर आकार में बड़े होते हैं और इसमें हजारों शेयरों और अन्य प्रतिभूतियों की खरीद और बिक्री शामिल हो सकती है। हालांकि, व्यक्तिगत निवेशकों द्वारा मात्रात्मक व्यापार अधिक सामान्यतः उपयोग हो रहा है मात्रात्मक ट्रेडिंग मूल्य और मात्रा को छोड़कर मात्रात्मक विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले दो सामान्य डेटा इनपुट हैं जो कि गणितीय मॉडल में मुख्य इनपुट हैं। मात्रात्मक व्यापार तकनीक में उच्च आवृत्ति व्यापार शामिल हैं एल्गोरिथम व्यापार और सांख्यिकीय मध्यस्थता इन तकनीकों में तेजी से आग होती है और आमतौर पर लघु अवधि वाले निवेश क्षितिज होते हैं। कई मात्रात्मक व्यापारिक मात्रात्मक उपकरणों से अधिक परिचित हैं, जैसे चलने वाली औसत और ओसीलेटरर्स क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग को समझना मात्रात्मक व्यापारियों ने आधुनिक तकनीक, गणित और तर्कसंगत व्यापारिक निर्णय लेने के लिए व्यापक डेटाबेस की उपलब्धता का लाभ उठाया है। मात्रात्मक व्यापारी एक व्यापारिक तकनीक लेते हैं और गणित का उपयोग करके इसका एक मॉडल बनाते हैं, और फिर वे एक कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित करते हैं जो मॉडल को ऐतिहासिक बाजार डेटा पर लागू करता है। मॉडल फिर backtested और अनुकूलित है यदि अनुकूल परिणाम प्राप्त किए जाते हैं, तो सिस्टम को वास्तविक पूंजी के साथ वास्तविक समय के बाजारों में कार्यान्वित किया जाता है। जिस तरह से मात्रात्मक व्यापारिक मॉडल का कार्य ठीक एक समानता का उपयोग करके वर्णित किया जा सकता है। एक मौसम रिपोर्ट पर विचार करें जिसमें मौसम विज्ञानी बारिश की 90 संभावनाओं का अनुमान लगाता है जबकि सूरज चमक रहा है। मौसमविज्ञानी पूरे इलाके में सेंसर से जलवायु डेटा एकत्रित करने और विश्लेषण करने के द्वारा इस प्रतिद्वंद्वी निष्कर्ष निकाला है। कम्प्यूटरीकृत मात्रात्मक विश्लेषण डेटा में विशिष्ट पैटर्न का पता चलता है। जब इन नमूनों की तुलना ऐतिहासिक जलवायु डेटा (बैकटेस्टिंग) में सामने आती है, और 100 बार 90 बार नतीजे का परिणाम है, तो मौसम विज्ञानी आत्मविश्वास के साथ निष्कर्ष निकाल सकता है, इसलिए 90 पूर्वानुमान व्यापारिक फैसले करने के लिए मात्रात्मक व्यापारियों वित्तीय बाजार में इस प्रक्रिया को लागू करते हैं। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के फायदे और नुकसान व्यापार का उद्देश्य एक लाभदायक व्यापार निष्पादित करने की इष्टतम संभावना की गणना करना है। एक सामान्य व्यापारी निर्णय लेने की प्रक्रिया पर डूबता आने वाले डेटा की मात्रा से पहले सीमित संख्या में प्रतिभूतियों पर प्रभावी निर्णय, विश्लेषण और व्यापार निर्णय ले सकता है। मात्रात्मक व्यापारिक तकनीकों का इस्तेमाल कंप्यूटर की निगरानी, ​​विश्लेषण, और व्यापार निर्णयों को स्वचालित करने के लिए इस सीमा को रोशन करता है। पारस्परिक भावनाएं व्यापार के साथ सबसे अधिक व्यापक समस्याओं में से एक है। डर या लोभ बनो, जब व्यापार, भावना केवल तर्कसंगत सोच को दबाने के लिए कार्य करती है, जो आमतौर पर नुकसान की ओर ले जाती है कंप्यूटर और गणित के पास भावनाओं का अधिकार नहीं है, इसलिए मात्रात्मक व्यापार इस समस्या को समाप्त करता है। मात्रात्मक व्यापार में इसकी समस्याएं हैं वित्तीय बाजार कुछ सबसे गतिशील संस्थाएं हैं जो मौजूद हैं। इसलिए, मात्रात्मक व्यापारिक मॉडल लगातार सफल होने के लिए गतिशील होने चाहिए। कई मात्रात्मक व्यापारिक ऐसे मॉडल विकसित करते हैं जो बाजार की स्थिति के लिए अस्थायी रूप से लाभदायक होते हैं, जिसके लिए उन्हें विकसित किया गया था, लेकिन बाजार की स्थितियों में बदलाव होने पर वे अंततः विफल हो जाते हैं। क्वांट स्ट्रेट्टीज - ​​क्या वे आपके लिए हैं आधुनिक कंप्यूटरों के आगमन के साथ ही क्वांटिटेटिव निवेश रणनीतियों बहुत जटिल औजारों में विकसित हुई हैं , लेकिन रणनीतियों की जड़ें 70 साल से अधिक हो गई हैं। वे आम तौर पर उच्च शिक्षित टीमों द्वारा चलाए जाते हैं और बाजार को हरा करने की अपनी क्षमता बढ़ाने के लिए स्वामित्व मॉडल का उपयोग करते हैं। यहां तक ​​कि ऑफ-द-शेल्फ प्रोग्राम भी हैं जो सादगी तलाशने वालों के लिए प्लग-प्ले-प्ले होते हैं। क्वांट मॉडल हमेशा ठीक से काम करते हैं जब वापस परीक्षण किया जाता है, लेकिन उनके वास्तविक अनुप्रयोग और सफलता दर बहस वाली हैं। हालांकि वे बैल बाजारों में अच्छी तरह से काम करने लगते हैं जब बाजार बेहोश हो जाते हैं, तो क्वांट रणनीतियों को किसी अन्य रणनीति के समान जोखिमों के अधीन किया जाता है। इतिहास वित्त के लिए लागू मात्रात्मक सिद्धांत के अध्ययन के संस्थापक बापों में से एक था रॉबर्ट मर्टन आप केवल कल्पना कर सकते हैं कि कंप्यूटर के उपयोग से पहले प्रक्रिया कितनी मुश्किल और समय लेने वाली थी। आधुनिक पोर्टफोलियो सिद्धांत के आधार पर पोर्टफोलियो विविधीकरण के आधार सहित वित्त में अन्य सिद्धांत पहले मात्रात्मक अध्ययनों से भी विकसित हुए हैं। दोनों मात्रात्मक वित्त और पथरी के उपयोग के कारण कई अन्य सामान्य उपकरण शामिल हुए जिनमें सबसे प्रसिद्ध, ब्लैक-स्कोल्स विकल्प मूल्य निर्धारण फार्मूला शामिल है, जो न केवल निवेशकों के विकल्प का विकल्प और रणनीतियों को विकसित करने में मदद करता है, बल्कि बाजारों को तरलता के साथ जांचने में मदद करता है। पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए सीधे आवेदन कब। लक्ष्य किसी भी अन्य निवेश की रणनीति की तरह है मूल्य जोड़ने के लिए, अल्फा या अतिरिक्त रिटर्न Quants, डेवलपर्स के रूप में कहा जाता है, निवेश के अवसरों का पता लगाने के लिए जटिल गणितीय मॉडल लिखें। वहाँ के रूप में कई मॉडल वहाँ quants जो उन्हें विकसित कर रहे हैं, और सभी को सबसे अच्छा होने का दावा है। क्वांट इन्वेस्टमेंट रणनीतियों में से एक सबसे अच्छी बिक्री अंक यह है कि मॉडल, और आखिरकार कंप्यूटर, वास्तविक बूसेल्ले निर्णय बनाता है, इंसान नहीं। यह किसी भी भावनात्मक प्रतिक्रिया को दूर करने की प्रवृत्ति है जो किसी व्यक्ति को निवेश या खरीदते समय बेच सकता है। क्वांट स्ट्रैटेजी अब निवेश समुदाय में स्वीकार किए जाते हैं और म्यूचुअल फंड, हेज फंड और संस्थागत निवेशकों द्वारा चलाए जाते हैं। वे आम तौर पर नाम अल्फा जनरेटर से जाते हैं। या अल्फा जीन्स पर्दा के पीछे सिर्फ द विजार्ड ऑफ़ आस्ट्रेल की तरह, कोई पर्दा के पीछे प्रक्रिया को चला रहा है। किसी भी मॉडल के साथ, यह केवल मानव के रूप में अच्छा है जो कार्यक्रम को विकसित करता है। हालांकि, क्वांट बनने के लिए कोई विशिष्ट आवश्यकता नहीं है, लेकिन क्वांटम मॉडल चलाने वाली ज्यादातर कंपनियां निवेश विश्लेषक, सांख्यिकीविद् और प्रोग्रामर्स के कौशल को जोड़ती हैं जो कंप्यूटर में प्रक्रिया को कोडित करते हैं। गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल की जटिल प्रकृति के कारण, वित्त, अर्थशास्त्र, गणित और इंजीनियरिंग में ग्रेजुएट डिग्री और डॉक्टरेट की तरह प्रमाणिकता देखने के लिए इसका आम है। ऐतिहासिक रूप से, इन टीम के सदस्यों ने वापस कार्यालयों में काम किया लेकिन जैसा कि क्वांट मॉडेल्स अधिक सामान्य हो जाते हैं, बैक ऑफिस फ्रंट ऑफिस में जा रहा है। क्वांट स्ट्रेट्टीज़ के लाभ हालांकि कुल सफलता दर बहस का कारण है, कुछ क्वांट स्ट्रेटेजी काम करने का कारण यह है कि वे अनुशासन पर आधारित हैं। अगर मॉडल सही है, तो अनुशासन मात्रात्मक डेटा के आधार पर बाजारों में अक्षमता का फायदा उठाने के लिए बिजली की गति वाले कंप्यूटर के साथ काम करने वाली रणनीति रखता है। मॉडल खुद पीई जैसे कुछ अनुपात के रूप में कम पर आधारित हो सकते हैं। इक्विटी के लिए ऋण और आय की वृद्धि, या एक साथ एक साथ काम करने वाले हजारों इनपुट का उपयोग करें। सफल रणनीतियों अपने शुरुआती चरणों में प्रवृत्तियों पर उठा सकते हैं, क्योंकि कंप्यूटर लगातार दूसरों के सामने की जाने वाली अक्षमताओं का पता लगाने के लिए परिदृश्य चलाते हैं। मॉडल एक साथ निवेश के एक बहुत बड़े समूह का विश्लेषण करने में सक्षम हैं, जहां पारंपरिक विश्लेषक केवल एक समय में कुछ ही देख रहे हैं। स्क्रीनिंग प्रक्रिया मॉडल स्तर पर 1-5 या ए-एफ जैसे ग्रेड स्तरों से ब्रह्मांड को रेट कर सकती है। इससे उच्च श्रेणी के निवेश में निवेश करके और निम्न श्रेणी के लोगों को बेचकर वास्तविक व्यापार प्रक्रिया को बहुत सीधा बनाता है। क्वांट मॉडल भी रणनीतियों की विविधताएं खोलते हैं जैसे लंबी, छोटी और लंबी अवधि अपने मॉडल की प्रकृति के कारण सफल मात्रा में धन राशि जोखिम नियंत्रण पर गहरी नजर रखते हैं। अधिकांश रणनीतियों ब्रह्मांड या बेंचमार्क के साथ शुरू होती हैं और उनके मॉडल में सेक्टर और उद्योग भार का उपयोग करते हैं। इससे फंड को कुछ हद तक इस तरह के विविधीकरण को नियंत्रित करने की अनुमति मिलती है, जब तक कि वह मॉडल के साथ समझौता न करें। क्वांट फंड आम तौर पर कम लागत के आधार पर चलते हैं क्योंकि उन्हें कई पारंपरिक विश्लेषक और पोर्टफोलियो प्रबंधकों को चलाने की आवश्यकता नहीं होती है। क्वांट स्ट्रेट्टीज के नुकसान ये कारण हैं कि इतने सारे निवेशक ब्लैक बॉक्स को अपना निवेश चलाने की अवधारणा को पूरी तरह से स्वीकार नहीं करते हैं। सभी सफल क्वांटिटी फंडों के लिए, बस के रूप में कई असफल लग रहे हैं। दुर्भाग्य से क्वांटस प्रतिष्ठा के लिए, जब वे विफल हो जाते हैं, तो वे बड़े समय में विफल हो जाते हैं लॉन्ग टर्म कैपिटल मैनेजमेंट सबसे प्रसिद्ध मात्रा में बचाव के रूप में था, क्योंकि यह कुछ सबसे सम्मानित अकादमिक नेताओं द्वारा चलाया गया था और दो नोबेल मेमोरियल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री मायरन एस स्कोल्स और रॉबर्ट सी। मर्टन थे। 1 99 0 के दशक के दौरान, उनकी टीम ने सभी प्रकार के निवेशकों से ऊपर-औसत रिटर्न हासिल किया और पूंजी आकर्षित की। वे न केवल अनावश्यकता का शोषण करने के लिए प्रसिद्ध थे, लेकिन बाजार के दिशा-निर्देशों पर भारी लीवरेज वाले दांव बनाने के लिए पूंजी तक आसानी से पहुंच का उपयोग कर रहे थे। उनकी रणनीति की अनुशासित प्रकृति ने वास्तव में कमजोरी पैदा की जिससे उनके पतन हुआ। लांग-टर्म कैपिटल मैनेजमेंट को 2000 की शुरुआत में नष्ट कर दिया गया और इसे भंग कर दिया गया। इसके मॉडल में यह संभावना शामिल नहीं थी कि रूसी सरकार अपने स्वयं के कुछ ऋणों पर डिफ़ॉल्ट कर सकती है। यह एक घटना ने घटनाओं को ट्रिगर किया और एक चेन रिव्यू बढ़ाया, जो लाभ उठाने वाले कहर से बढ़े। एलटीसीएम अन्य निवेश कार्यों के साथ इतने भारी शामिल था कि इसके ढहने ने विश्व बाजारों पर असर डाला, नाटकीय घटनाओं को ट्रिगर किया। लंबे समय में, फेडरल रिजर्व ने मदद के लिए कदम रखा, और अन्य बैंकों और निवेश फंडों ने एलटीसीएम को और नुकसान को रोकने के लिए सहायता की। यह कारणों में से एक है क्योंकि क्वांट फंड विफल हो सकते हैं, क्योंकि वे ऐतिहासिक घटनाओं पर आधारित हैं जिसमें भविष्य की घटनाओं को शामिल नहीं किया जा सकता है जबकि एक मजबूत क्वांट टीम भविष्य में होने वाली घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल को लगातार नए पहलुओं को जोड़ती रहती है, लेकिन हर बार भविष्य की भविष्यवाणी करना असंभव है। क्वांट फंड भी अभिभूत हो सकते हैं जब अर्थव्यवस्था और बाज़ार औसत-औसत अस्थिरता से अधिक का सामना कर रहे हैं खरीद और बेचने के संकेत इतनी जल्दी आ सकते हैं कि उच्च कारोबार उच्च कमीशन और कर योग्य इवेंट्स बना सकता है। क्वांट फंड भी एक खतरा पैदा कर सकते हैं जब उन्हें भालू-सबूत के रूप में विपणन किया जाता है या लघु रणनीतियों पर आधारित होते हैं। गिरावट की भविष्यवाणी डेरिवेटिव का उपयोग करना और लीवरेज का संयोजन खतरनाक हो सकता है। एक गलत मोड़ इम्प्लोजन का कारण बन सकता है, जो प्रायः समाचार बनाते हैं। बॉटम लाइन क्वांटिटेटिव इनवेस्टमेंट स्ट्रैटेजी बैक ऑफिस ब्लैक बक्से से मुख्यधारा के निवेश उपकरण के लिए विकसित हुई हैं। वे व्यापार में सबसे अच्छे दिमागों का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और सबसे तेजी से कंप्यूटर दोनों को अक्षमताओं का फायदा उठाने और बाज़ार दांव बनाने के लिए लाभ उठाने का उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। वे बहुत सफल हो सकते हैं यदि मॉडल में सभी सही निविष्टियां शामिल हैं और असामान्य बाजार की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त हैं। फ्लिप की ओर, जबकि क्वांट फंड को कड़ाई से वापस परीक्षण किया जाता है, जब तक वे काम नहीं करते, उनकी कमजोरी यह है कि वे अपनी सफलता के ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा करते हैं। जबकि क्वांट स्टाइल के निवेश का बाज़ार में स्थान है, इसकी कमियों और जोखिमों के बारे में जागरूक होना महत्वपूर्ण है। विविधीकरण रणनीतियों के अनुरूप होना यह एक अच्छा विचार है कि एक निवेश शैली के रूप में मात्रा की रणनीति का इलाज करना और उचित विविधीकरण प्राप्त करने के लिए पारंपरिक रणनीतियों के साथ इसे संयोजित करना।