क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग: एल्गोरिथम डेवलपमेंट के लिए एक व्यापक गाइड

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग, जिसे एल्गोरिथम ट्रेडिंग भी कहा जाता है, में ट्रेडिंग के अवसरों की पहचान करने और उन्हें अमल में लाने के लिए गणितीय और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग शामिल है। यह एक डेटा-संचालित दृष्टिकोण है जो ट्रेडिंग निर्णयों को स्वचालित करने, मानवीय पूर्वाग्रह को कम करने और संभावित रूप से लाभप्रदता में सुधार करने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाता है। यह गाइड क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए एल्गोरिथम डेवलपमेंट का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करती है, जिसमें प्रमुख अवधारणाओं, उपकरणों और तकनीकों को शामिल किया गया है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग क्या है?

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग निम्नलिखित सिद्धांतों पर निर्भर करती है:

• डेटा विश्लेषण: पैटर्न की पहचान करने और भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए बड़े डेटासेट का विश्लेषण करना।
• गणितीय मॉडल: ट्रेडिंग रणनीतियों और जोखिम प्रबंधन तकनीकों का प्रतिनिधित्व करने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करना।
• एल्गोरिथम डेवलपमेंट: परिभाषित मॉडलों के आधार पर ट्रेडिंग रणनीतियों के निष्पादन को स्वचालित करने के लिए एल्गोरिथम बनाना।
• बैकटेस्टिंग: ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके ट्रेडिंग रणनीतियों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना।
• जोखिम प्रबंधन: पूंजी की रक्षा करने और संभावित नुकसान को कम करने के लिए जोखिम प्रबंधन तकनीकों को लागू करना।

पारंपरिक विवेकाधीन ट्रेडिंग की तुलना में, क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग कई फायदे प्रदान करती है:

• भावनात्मक पूर्वाग्रह में कमी: एल्गोरिथम पूर्वनिर्धारित नियमों के आधार पर ट्रेड करते हैं, जिससे भावनात्मक निर्णय लेने की प्रक्रिया समाप्त हो जाती है।
• बढ़ी हुई गति और दक्षता: एल्गोरिथम बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकते हैं और मनुष्यों की तुलना में बहुत तेजी से ट्रेड कर सकते हैं।
• स्केलेबिलिटी: क्वांटिटेटिव रणनीतियों को कई बाजारों और परिसंपत्ति वर्गों में ट्रेड करने के लिए आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
• वस्तुनिष्ठता: ट्रेडिंग निर्णय डेटा और गणितीय मॉडलों पर आधारित होते हैं, जो वस्तुनिष्ठता और निरंतरता को बढ़ावा देते हैं।

एल्गोरिथम डेवलपमेंट में मुख्य चरण

एक क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग एल्गोरिथम विकसित करने की प्रक्रिया में आम तौर पर निम्नलिखित चरण शामिल होते हैं:

1. विचार निर्माण और अनुसंधान

पहला कदम बाजार अनुसंधान, आर्थिक विश्लेषण या वित्तीय मॉडलिंग के आधार पर ट्रेडिंग के विचार उत्पन्न करना है। इसमें बाजार में संभावित पैटर्न, अक्षमताओं या विसंगतियों की पहचान करना शामिल है जिनका लाभ के लिए उपयोग किया जा सकता है। इन कारकों पर विचार करें:

• मौलिक विश्लेषण: मैक्रोइकॉनॉमिक संकेतकों, कंपनी के वित्तीय विवरणों और उद्योग के रुझानों की जांच करना। उदाहरण के लिए, केंद्रीय बैंक की घोषणाओं (जैसे, यूरोपीय सेंट्रल बैंक, फेडरल रिजर्व, या बैंक ऑफ जापान द्वारा ब्याज दर निर्णय) और मुद्रा या बॉन्ड बाजारों पर उनके संभावित प्रभाव का विश्लेषण करना।
• तकनीकी विश्लेषण: संभावित प्रवेश और निकास बिंदुओं की पहचान करने के लिए मूल्य चार्ट, ट्रेडिंग वॉल्यूम और तकनीकी संकेतकों का अध्ययन करना। जापानी चार्टिंग तकनीकों से इचिमोकू क्लाउड जैसे विविध संकेतकों पर विचार करें।
• सांख्यिकीय आर्बिट्रेज: संबंधित संपत्तियों के बीच अस्थायी मूल्य विसंगतियों की पहचान करना। उदाहरण के लिए, विभिन्न एक्सचेंजों (जैसे, NYSE बनाम Euronext) पर ट्रेड किए गए एक ही स्टॉक में या एक स्टॉक और उसके संबंधित ETF के बीच मूल्य निर्धारण अंतर का फायदा उठाना।
• घटना-संचालित रणनीतियाँ: विशिष्ट घटनाओं, जैसे कि आय घोषणाओं या भू-राजनीतिक विकासों पर बाजार की प्रतिक्रियाओं का लाभ उठाना। ये काफी आम हैं, खासकर वैश्विक अस्थिरता में वृद्धि के साथ।

2. डेटा अधिग्रहण और तैयारी

एक बार जब आपके पास एक ट्रेडिंग विचार हो, तो आपको अपनी रणनीति का परीक्षण और सत्यापन करने के लिए आवश्यक डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होती है। इसमें ऐतिहासिक मूल्य डेटा, मौलिक डेटा, समाचार लेख, या अन्य प्रासंगिक जानकारी एकत्र करना शामिल हो सकता है। डेटा स्रोतों में शामिल हो सकते हैं:

• वित्तीय डेटा प्रदाता: ब्लूमबर्ग, रिफिनिटिव और फैक्टसेट जैसी कंपनियां व्यापक ऐतिहासिक और वास्तविक समय का वित्तीय डेटा प्रदान करती हैं।
• ब्रोकरेज एपीआई: कई ब्रोकर एपीआई प्रदान करते हैं जो आपको बाजार डेटा तक पहुंचने और प्रोग्रामेटिक रूप से ट्रेड करने की अनुमति देते हैं। उदाहरणों में इंटरैक्टिव ब्रोकर्स, अल्पाका और OANDA शामिल हैं।
• सार्वजनिक डेटा स्रोत: सरकारी एजेंसियां, केंद्रीय बैंक और अन्य संगठन आर्थिक और वित्तीय डेटा तक मुफ्त पहुंच प्रदान करते हैं। विश्व बैंक या अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष जैसे स्रोतों पर विचार करें।

डेटा तैयार करना एक महत्वपूर्ण कदम है, क्योंकि आपके डेटा की गुणवत्ता सीधे आपके एल्गोरिथम के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। इसमें डेटा को साफ करना, छूटे हुए मानों को संभालना और विश्लेषण और बैकटेस्टिंग के लिए डेटा को उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है। सामान्य डेटा तैयारी तकनीकों में शामिल हैं:

• डेटा सफाई: डेटा से त्रुटियों, विसंगतियों और आउटलायर्स को हटाना।
• छूटे हुए मानों का आरोपण: विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करके छूटे हुए डेटा बिंदुओं को भरना।
• डेटा परिवर्तन: मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डेटा को स्केल करना, सामान्य करना या मानकीकृत करना।

3. रणनीति निरूपण

अगला कदम आपके शोध और डेटा विश्लेषण के आधार पर अपनी ट्रेडिंग रणनीति तैयार करना है। इसमें उन नियमों और शर्तों को परिभाषित करना शामिल है जो खरीद और बिक्री संकेतों को ट्रिगर करते हैं। एक अच्छी तरह से परिभाषित रणनीति को निर्दिष्ट करना चाहिए:

• प्रवेश मानदंड: वे शर्तें जो ट्रेड में प्रवेश करने से पहले पूरी होनी चाहिए।
• निकास मानदंड: वे शर्तें जो ट्रेड से बाहर निकलने से पहले पूरी होनी चाहिए।
• पोजीशन साइजिंग: प्रत्येक ट्रेड के लिए आवंटित की जाने वाली पूंजी की राशि।
• जोखिम प्रबंधन: पूंजी की रक्षा और मुनाफे को लॉक करने के लिए स्टॉप-लॉस और टेक-प्रॉफिट स्तर।

कोड में इसे लागू करने से पहले अपनी ट्रेडिंग रणनीति के तर्क की कल्पना करने के लिए एक फ्लोचार्ट या स्यूडोकोड बनाने पर विचार करें।

4. बैकटेस्टिंग और मूल्यांकन

बैकटेस्टिंग ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके आपकी ट्रेडिंग रणनीति के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने की प्रक्रिया है। इसमें आपकी रणनीति के नियमों के आधार पर ट्रेडों का अनुकरण करना और परिणामी लाभ और हानि का विश्लेषण करना शामिल है। बैकटेस्टिंग आपको अपनी रणनीति में संभावित कमजोरियों की पहचान करने और लाइव ट्रेडिंग में इसे तैनात करने से पहले इसके मापदंडों को अनुकूलित करने में मदद करती है। बैकटेस्टिंग के दौरान मूल्यांकन करने के लिए प्रमुख मैट्रिक्स में शामिल हैं:

• लाभ कारक: सकल लाभ का सकल हानि से अनुपात। 1 से अधिक का लाभ कारक एक लाभदायक रणनीति को इंगित करता है।
• शार्प अनुपात: जोखिम-समायोजित रिटर्न का एक माप। एक उच्च शार्प अनुपात एक बेहतर जोखिम-इनाम प्रोफाइल को इंगित करता है।
• अधिकतम गिरावट: इक्विटी वक्र में शिखर से गर्त तक की सबसे बड़ी गिरावट। यह आपकी रणनीति के लिए सबसे खराब स्थिति को इंगित करता है।
• जीत दर: जीतने वाले ट्रेडों का प्रतिशत।
• औसत ट्रेड अवधि: एक ट्रेड को खुला रखने का औसत समय।

बैकटेस्टिंग की सीमाओं से अवगत होना महत्वपूर्ण है, जैसे डेटा ओवरफिटिंग और भविष्य की बाजार स्थितियों का सटीक अनुमान लगाने में असमर्थता। इन जोखिमों को कम करने के लिए, सत्यापन के लिए आउट-ऑफ-सैंपल डेटा का उपयोग करने और बाजार की स्थितियों में बदलाव के प्रति आपकी रणनीति की संवेदनशीलता का आकलन करने के लिए मजबूती परीक्षण करने पर विचार करें।

5. एल्गोरिथम कार्यान्वयन

एक बार जब आप बैकटेस्टिंग के परिणामों से संतुष्ट हो जाते हैं, तो आप अपनी ट्रेडिंग रणनीति को कोड में लागू कर सकते हैं। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए सामान्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में पाइथन, आर और सी++ शामिल हैं। पाइथन डेटा विश्लेषण, मशीन लर्निंग और एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए अपनी व्यापक लाइब्रेरियों के कारण विशेष रूप से लोकप्रिय है।

यहाँ `pandas` और `yfinance` पुस्तकालयों का उपयोग करके पाइथन में एक ट्रेडिंग एल्गोरिथम का एक सरल उदाहरण है:

import pandas as pd
import yfinance as yf

# Define the ticker symbol and time period
ticker = "AAPL"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-12-31"

# Download historical data
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

# Calculate the moving average
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

# Generate trading signals
data['Signal'] = 0.0
data['Signal'][data['Close'] > data['SMA_50']] = 1.0
data['Position'] = data['Signal'].diff()

# Print the trading signals
print(data['Position'])

यह कोड Apple (AAPL) के लिए ऐतिहासिक मूल्य डेटा डाउनलोड करता है, 50-दिवसीय सरल मूविंग एवरेज (SMA) की गणना करता है, और क्लोजिंग प्राइस और SMA के क्रॉसओवर के आधार पर खरीद और बिक्री सिग्नल उत्पन्न करता है। यह एक बहुत ही बुनियादी उदाहरण है, और वास्तविक दुनिया के ट्रेडिंग एल्गोरिथम आमतौर पर बहुत अधिक जटिल होते हैं।

6. परिनियोजन और निगरानी

अपने एल्गोरिथम को लागू करने के बाद, आपको इसे लाइव ट्रेडिंग वातावरण में तैनात करने की आवश्यकता है। इसमें आपके एल्गोरिथम को ब्रोकरेज एपीआई से जोड़ना और स्वचालित रूप से ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचे की स्थापना करना शामिल है। लाइव ट्रेडिंग में तैनात करने से पहले अपने एल्गोरिथम का नकली वातावरण में अच्छी तरह से परीक्षण करना महत्वपूर्ण है।

एक बार जब आपका एल्गोरिथम तैनात हो जाता है, तो आपको इसके प्रदर्शन की लगातार निगरानी करने और आवश्यकतानुसार समायोजन करने की आवश्यकता होती है। इसमें प्रमुख प्रदर्शन मैट्रिक्स को ट्रैक करना, ट्रेडिंग गतिविधि का विश्लेषण करना और संभावित मुद्दों की पहचान करना शामिल है। किसी भी अप्रत्याशित व्यवहार या प्रदर्शन में गिरावट के बारे में आपको सूचित करने के लिए अलर्ट स्थापित करने पर विचार करें। आपके ट्रेडिंग एल्गोरिथम की लाभप्रदता बनाए रखने के लिए निरंतर निगरानी और अनुकूलन महत्वपूर्ण है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए उपकरण और प्रौद्योगिकियां

कई उपकरण और प्रौद्योगिकियां आपको क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग एल्गोरिथम विकसित करने और तैनात करने में सहायता कर सकती हैं:

• प्रोग्रामिंग भाषाएँ: Python, R, C++, MATLAB
• डेटा विश्लेषण लाइब्रेरी: pandas, NumPy, SciPy
• मशीन लर्निंग लाइब्रेरी: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• बैकटेस्टिंग प्लेटफॉर्म: QuantConnect, Backtrader, Zipline
• ब्रोकरेज एपीआई: Interactive Brokers API, Alpaca API, OANDA API
• क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में जोखिम प्रबंधन

जोखिम प्रबंधन क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग का एक महत्वपूर्ण पहलू है। इसमें पूंजी की रक्षा करने और संभावित नुकसान को कम करने के लिए तकनीकों को लागू करना शामिल है। प्रमुख जोखिम प्रबंधन तकनीकों में शामिल हैं:

• पोजीशन साइजिंग: प्रत्येक ट्रेड के लिए आवंटित पूंजी की मात्रा को सीमित करना।
• स्टॉप-लॉस ऑर्डर: जब कीमत एक पूर्व निर्धारित स्तर पर पहुंच जाती है तो स्वचालित रूप से एक ट्रेड से बाहर निकलना।
• टेक-प्रॉफिट ऑर्डर: जब कीमत एक पूर्व निर्धारित लाभ लक्ष्य तक पहुंच जाती है तो स्वचालित रूप से एक ट्रेड से बाहर निकलना।
• विविधीकरण: अपनी पूंजी को कई संपत्तियों या रणनीतियों में फैलाना।
• अस्थिरता की निगरानी: बाजार की अस्थिरता की निगरानी करना और तदनुसार स्थिति के आकार को समायोजित करना।
• तनाव परीक्षण: चरम बाजार स्थितियों के तहत अपनी रणनीति के प्रदर्शन का मूल्यांकन करना।

अपने एल्गोरिथम को लाइव ट्रेडिंग में तैनात करने से पहले एक अच्छी तरह से परिभाषित जोखिम प्रबंधन योजना का होना आवश्यक है। बाजार की स्थितियों में बदलाव के अनुसार अपनी जोखिम प्रबंधन योजना की नियमित रूप से समीक्षा और अद्यतन करें।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार और ट्रेडिंग निर्णयों को स्वचालित करने के लिए क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में तेजी से किया जा रहा है। एमएल एल्गोरिथम का उपयोग इसके लिए किया जा सकता है:

• मूल्य भविष्यवाणी: ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करना।
• भावना विश्लेषण: बाजार की भावना का पता लगाने के लिए समाचार लेखों और सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करना।
• विसंगति का पता लगाना: असामान्य बाजार गतिविधि की पहचान करना जो ट्रेडिंग के अवसरों का संकेत दे सकती है।
• पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन: ऐसे पोर्टफोलियो का निर्माण करना जो जोखिम को कम करते हुए रिटर्न को अधिकतम करें।
• स्वचालित रणनीति निर्माण: मशीन लर्निंग मॉडल के आधार पर स्वचालित रूप से ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाना।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में उपयोग किए जाने वाले सामान्य मशीन लर्निंग एल्गोरिथम में शामिल हैं:

• लीनियर रिग्रेशन: स्टॉक की कीमतों जैसे निरंतर चरों की भविष्यवाणी के लिए।
• लॉजिस्टिक रिग्रेशन: बाइनरी परिणामों की भविष्यवाणी के लिए, जैसे कि स्टॉक की कीमत ऊपर या नीचे जाएगी।
• डिसीजन ट्री: नियम-आधारित मॉडल बनाने के लिए जिनका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए किया जा सकता है।
• रैंडम फॉरेस्ट: एक एन्सेम्बल लर्निंग विधि जो सटीकता में सुधार के लिए कई डिसीजन ट्री को जोड़ती है।
• सपोर्ट वेक्टर मशीनें (SVM): डेटा बिंदुओं को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए।
• न्यूरल नेटवर्क: डेटा में जटिल पैटर्न सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए।

हालांकि मशीन लर्निंग क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, लेकिन ओवरफिटिंग के जोखिमों और सावधानीपूर्वक फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल सत्यापन की आवश्यकता के बारे में पता होना महत्वपूर्ण है। मशीन लर्निंग-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियों की मजबूती सुनिश्चित करने के लिए उचित बैकटेस्टिंग और आउट-ऑफ-सैंपल परीक्षण महत्वपूर्ण हैं।

एल्गोरिथम ट्रेडिंग में नैतिक विचार

जैसे-जैसे एल्गोरिथम ट्रेडिंग अधिक प्रचलित होती जा रही है, ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए एल्गोरिथम का उपयोग करने के नैतिक प्रभावों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। कुछ नैतिक विचारों में शामिल हैं:

• पारदर्शिता: यह सुनिश्चित करना कि एल्गोरिथम पारदर्शी और व्याख्या करने योग्य हों, ताकि व्यापारी और नियामक समझ सकें कि वे कैसे काम करते हैं।
• निष्पक्षता: यह सुनिश्चित करना कि एल्गोरिथम व्यापारियों या निवेशकों के कुछ समूहों के खिलाफ भेदभाव न करें।
• बाजार स्थिरता: यह सुनिश्चित करना कि एल्गोरिथम बाजार की अस्थिरता या हेरफेर में योगदान न दें।
• अनुपालन: यह सुनिश्चित करना कि एल्गोरिथम सभी प्रासंगिक नियमों और कानूनों का पालन करते हैं।

वित्तीय बाजारों की अखंडता और स्थिरता बनाए रखने के लिए नैतिक और जिम्मेदार एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों का विकास और परिनियोजन महत्वपूर्ण है।

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग का भविष्य

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग एक तेजी से विकसित हो रहा क्षेत्र है, जो प्रौद्योगिकी में प्रगति और डेटा की बढ़ती उपलब्धता से प्रेरित है। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के भविष्य को आकार देने वाले कुछ रुझानों में शामिल हैं:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का बढ़ता उपयोग: एआई एल्गोरिथम अधिक परिष्कृत और डेटा में जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम हो रहे हैं।
• वैकल्पिक डेटा स्रोत: व्यापारी प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने के लिए सोशल मीडिया डेटा, सैटेलाइट इमेजरी और क्रेडिट कार्ड लेनदेन जैसे वैकल्पिक डेटा स्रोतों का तेजी से उपयोग कर रहे हैं।
• क्लाउड कंप्यूटिंग: क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म व्यापारियों को स्केलेबल कंप्यूटिंग संसाधनों और उन्नत एनालिटिक्स टूल तक पहुंच प्रदान कर रहे हैं।
• विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi): DeFi प्लेटफॉर्म विकेंद्रीकृत बाजारों में एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए नए अवसर पैदा कर रहे हैं।
• क्वांटम कंप्यूटिंग: क्वांटम कंप्यूटिंग में अधिक शक्तिशाली एल्गोरिथम के विकास को सक्षम करके क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में क्रांति लाने की क्षमता है।

जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का विकास जारी रहेगा, क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग और भी अधिक परिष्कृत और डेटा-संचालित हो जाएगी। जो व्यापारी इन परिवर्तनों के अनुकूल हो सकते हैं और नई तकनीकों को अपना सकते हैं, वे क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के भविष्य में सफल होने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होंगे।

निष्कर्ष

क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के लिए एल्गोरिथम डेवलपमेंट एक जटिल और चुनौतीपूर्ण प्रक्रिया है जिसके लिए डेटा विश्लेषण, गणितीय मॉडलिंग और प्रोग्रामिंग की मजबूत समझ की आवश्यकता होती है। इस गाइड में बताए गए चरणों का पालन करके और लगातार नई तकनीकों को सीखकर और अपनाकर, आप सफल ट्रेडिंग एल्गोरिथम विकसित करने की अपनी संभावनाओं को बढ़ा सकते हैं। अपनी क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग रणनीतियों की दीर्घकालिक लाभप्रदता और स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए जोखिम प्रबंधन, नैतिक विचारों और निरंतर निगरानी को प्राथमिकता देना याद रखें। वैश्विक बाजार हमेशा बदल रहा है, इसलिए पुनरावृति करते रहें और सीखते रहें। एक ठोस, अच्छी तरह से परखा गया एल्गोरिथम सफल क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग की नींव है।