பைத்தான் நிதிப் பகுப்பாய்வு: அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கிற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

தானியங்கு வர்த்தகம் என்றும் அழைக்கப்படும் அல்காரிதமிக் டிரேடிங், நிதி உலகில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. முன்-திட்டமிடப்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி, அல்காரிதம்கள் அதிக வேகம் மற்றும் அளவுகளில் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்துகின்றன, மேலும் செயல்திறன், துல்லியம் மற்றும் உணர்ச்சிப்பூர்வமான சார்பு குறைப்பு ஆகியவற்றில் சாத்தியமான நன்மைகளை வழங்குகின்றன. இந்த வழிகாட்டி, பைத்தானின் நிதிப் பகுப்பாய்வு மற்றும் அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கில் அதன் பங்கு பற்றிய விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, இது உலகெங்கிலும் உள்ள ஆரம்பநிலை முதல் அனுபவம் வாய்ந்த நிபுணர்கள் வரை அனைவருக்கும் ஏற்றது.

அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கிற்கு பைத்தான் ஏன்?

அளவு நிதித்துறையில் பைத்தான் பல முக்கிய நன்மைகள் காரணமாக ஒரு ஆதிக்க சக்தியாக உருவெடுத்துள்ளது:

• பயன்படுத்த எளிதானது: பைத்தானின் உள்ளுணர்வு தொடரியல், விரிவான புரோகிராமிங் அனுபவம் இல்லாதவர்களுக்கும் கூட கற்றுக்கொள்வதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் ஒப்பீட்டளவில் எளிதாக்குகிறது.
• நூலகங்களின் செழிப்பான சூழல்: நிதிப் பகுப்பாய்வு மற்றும் வர்த்தகத்திற்காக பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, scikit-learn, மற்றும் backtrader உள்ளிட்ட சக்திவாய்ந்த நூலகங்களின் ஒரு பெரிய வரிசை கிடைக்கிறது.
• சமூக ஆதரவு: ஒரு பெரிய மற்றும் சுறுசுறுப்பான சமூகம் பைத்தான் பயனர்களுக்கு ஏராளமான வளங்கள், பயிற்சிகள் மற்றும் ஆதரவை வழங்குகிறது.
• பன்முகத்தன்மை: தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு முதல் பேக்டெஸ்டிங் மற்றும் ஆர்டர் செயல்படுத்துதல் வரை அனைத்தையும் பைத்தான் கையாள முடியும்.
• குறுக்கு-தளம் இணக்கத்தன்மை: பைத்தான் குறியீடு பல்வேறு இயக்க முறைமைகளில் (Windows, macOS, Linux) தடையின்றி இயங்குகிறது.

உங்கள் பைத்தான் சூழலை அமைத்தல்

அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கில் மூழ்குவதற்கு முன், உங்கள் பைத்தான் சூழலை நீங்கள் அமைக்க வேண்டும். இங்கே பரிந்துரைக்கப்பட்ட அமைப்பு:

1. பைத்தானை நிறுவவும்: அதிகாரப்பூர்வ பைத்தான் இணையதளத்திலிருந்து (python.org) பைத்தானின் சமீபத்திய பதிப்பைப் பதிவிறக்கி நிறுவவும்.
2. ஒரு பேக்கேஜ் மேலாளரை (pip) நிறுவவும்: pip (பைத்தானின் பேக்கேஜ் நிறுவி) பொதுவாக பைத்தானுடன் முன்பே நிறுவப்பட்டிருக்கும். தேவையான நூலகங்களை நிறுவ இதைப் பயன்படுத்தவும்.
3. முக்கிய நூலகங்களை நிறுவவும்: உங்கள் டெர்மினல் அல்லது கமாண்ட் ப்ராம்ப்ட்டைத் திறந்து பின்வரும் நூலகங்களை நிறுவவும்:
   • pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn backtrader
4. ஒரு ஒருங்கிணைந்த மேம்பாட்டுச் சூழலை (IDE) தேர்வு செய்யவும்: உங்கள் குறியீட்டை எழுத, பிழைதிருத்த மற்றும் நிர்வகிக்க VS Code, PyCharm, அல்லது Jupyter Notebook போன்ற ஒரு IDE-ஐப் பயன்படுத்த பரிசீலிக்கவும். Jupyter Notebook குறிப்பாக ஊடாடும் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

தரவு சேகரிப்பு மற்றும் தயாரிப்பு

தரவு என்பது அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கின் உயிர்நாடியாகும். உங்கள் வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்க மற்றும் சோதிக்க உங்களுக்கு நம்பகமான மற்றும் துல்லியமான வரலாற்று மற்றும் நிகழ்நேர சந்தைத் தரவு தேவை. நிதித் தரவுகளுக்கு பல்வேறு ஆதாரங்கள் உள்ளன:

• இலவச தரவு ஆதாரங்கள்:
  • Yahoo Finance: வரலாற்றுப் பங்கு விலைகளுக்கான ஒரு பிரபலமான ஆதாரம். (தரவுத் தரம் மாறுபடலாம் என்பதால் எச்சரிக்கையுடன் பயன்படுத்தவும்.)
  • Quandl (இப்போது Nasdaq Data Link-ன் ஒரு பகுதி): பரந்த அளவிலான நிதி மற்றும் பொருளாதாரத் தரவுகளை வழங்குகிறது.
  • Alpha Vantage: ஒரு இலவச API மூலம் நிதித் தரவை வழங்குகிறது.
  • Investing.com: வரலாற்றுத் தரவுகளுக்கு ஒரு இலவச API-ஐ வழங்குகிறது (API பயன்பாட்டிற்கு அவர்களின் சேவை விதிமுறைகளுக்கு இணங்க வேண்டும்).
• கட்டணத் தரவு வழங்குநர்கள்:
  • Refinitiv (முன்னர் Thomson Reuters): உயர்தர, விரிவான தரவு, ஆனால் பொதுவாக விலை உயர்ந்தது.
  • Bloomberg: பரந்த அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் கருவிகளுடன் கூடிய முதன்மைத் தரவு வழங்குநர். சந்தா தேவை.
  • Interactive Brokers: வாடிக்கையாளர்களுக்கு நிகழ்நேர சந்தைத் தரவை வழங்குகிறது.
  • Tiingo: நியாயமான விலையில் உயர்தரத் தரவை வழங்குகிறது.

Yahoo Finance-லிருந்து வரலாற்றுப் பங்குத் தரவைப் பதிவிறக்கம் செய்து பகுப்பாய்வு செய்ய Pandas-ஐப் பயன்படுத்தும் ஒரு எளிய எடுத்துக்காட்டைப் பார்ப்போம்:

            import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Define the ticker symbol (e.g., AAPL for Apple)
ticker = "AAPL"

# Define the start and end dates for the data
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2024-01-01"

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

# Print the first few rows of the DataFrame
print(df.head())

# Calculate the moving average (e.g., 50-day moving average)
df['MA_50'] = df['Close'].rolling(window=50).mean()

# Plot the closing price and the moving average
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Close'], label='Closing Price')
plt.plot(df['MA_50'], label='50-day Moving Average')
plt.title(f'{ticker} Closing Price and 50-day Moving Average')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price (USD)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

முக்கிய குறிப்பு: தரவு உரிம ஒப்பந்தங்கள் மற்றும் தரவு வழங்குநர்களின் சேவை விதிமுறைகளைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள், குறிப்பாக இலவச தரவு ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்தும்போது. சில வழங்குநர்கள் தரவுப் பயன்பாட்டில் வரம்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம் அல்லது சான்றளிப்பு தேவைப்படலாம்.

வர்த்தக உத்திகள்

அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கின் மையமானது வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்குவதும் செயல்படுத்துவதும் ஆகும். இந்த உத்திகள் விலை, அளவு, தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள் மற்றும் அடிப்படை பகுப்பாய்வு போன்ற பல்வேறு காரணிகளின் அடிப்படையில் சொத்துக்களை வாங்குவதற்கான அல்லது விற்பதற்கான விதிகளை வரையறுக்கின்றன. இங்கே சில பொதுவான வர்த்தக உத்திகள் உள்ளன:

• போக்கு பின்பற்றுதல்: ஒரு நிலவும் போக்கின் திசையை அடையாளம் கண்டு வர்த்தகம் செய்தல். நகரும் சராசரிகள், போக்கு கோடுகள் மற்றும் பிற போக்கு குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
• சராசரி மீள்வு: விலைகள் அவற்றின் சராசரி மதிப்புக்குத் திரும்பும் போக்கைப் பயன்படுத்துகிறது. Bollinger Bands மற்றும் RSI போன்ற குறிகாட்டிகளைப் பயன்படுத்துகிறது.
• ஜோடி வர்த்தகம்: இரண்டு தொடர்புடைய சொத்துக்களை ஒரே நேரத்தில் வாங்கி விற்பது, அவற்றின் விலைகளில் உள்ள தற்காலிக முரண்பாடுகளில் இருந்து லாபம் ஈட்டுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
• ஆர்பிட்ரேஜ்: வெவ்வேறு சந்தைகளில் ஒரே சொத்தின் விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுதல். வேகமான செயலாக்கம் மற்றும் குறைந்த பரிவர்த்தனை செலவுகள் தேவை. (எ.கா., வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் உள்ள வங்கிகளுக்கு இடையிலான அந்நிய செலாவணி ஆர்பிட்ரேஜ்.)
• உந்த வர்த்தகம்: தற்போதுள்ள ஒரு போக்கின் தொடர்ச்சியைப் பயன்படுத்திக் கொள்கிறது. வர்த்தகர்கள் விலையில் உயரும் சொத்துக்களை வாங்கி, வீழ்ச்சியடையும் சொத்துக்களை விற்கிறார்கள்.

`backtrader` நூலகத்தைப் பயன்படுத்தி ஒரு எளிய நகரும் சராசரி குறுக்குவெட்டு உத்தியை விளக்குவோம். இந்த உத்தி, வேகமான நகரும் சராசரி மெதுவான நகரும் சராசரிக்கு மேல் கடக்கும்போது வாங்கும் சமிக்ஞைகளையும், வேகமான நகரும் சராசரி மெதுவான நகரும் சராசரிக்குக் கீழே கடக்கும்போது விற்கும் சமிக்ஞைகளையும் உருவாக்குகிறது. இந்த எடுத்துக்காட்டு விளக்க நோக்கங்களுக்காக மட்டுமே மற்றும் நிதி ஆலோசனையாக கருதப்படாது.

            import backtrader as bt
import yfinance as yf
import pandas as pd

# Create a Stratey
class MovingAverageCrossOver(bt.Strategy):
    params = (
        ('fast', 20),
        ('slow', 50),
    )

    def __init__(self):
        self.dataclose = self.datas[0].close
        self.order = None
        self.fast_sma = bt.indicators.SMA(self.dataclose, period=self.params.fast)
        self.slow_sma = bt.indicators.SMA(self.dataclose, period=self.params.slow)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.fast_sma, self.slow_sma)

    def next(self):
        if self.order:
            return

        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                self.order = self.buy()
        else:
            if self.crossover < 0:
                self.order = self.sell()

# Download AAPL data using yfinance and put in a dataframe
ticker = "AAPL"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2024-01-01"
df = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)
df.index.name = 'Date'

# Create a Cerebro engine
cerebro = bt.Cerebro()

# Add the data
data = bt.feeds.PandasData(dataname=df)
cerebro.adddata(data)

# Add the strategy
cerebro.addstrategy(MovingAverageCrossOver)

# Set initial capital
cerebro.broker.setcash(100000.0)

# Print starting portfolio value
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

# Run the backtest
cerebro.run()

# Print final portfolio value
print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

# Plot the result
cerebro.plot()

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த எடுத்துக்காட்டு எளிமைப்படுத்தப்பட்டுள்ளது, மேலும் யதார்த்தமான வர்த்தக உத்திகள் மிகவும் நுட்பமான பகுப்பாய்வு மற்றும் இடர் மேலாண்மையை உள்ளடக்கியது. வர்த்தகம் உள்ளார்ந்த இடர் மற்றும் சாத்தியமான இழப்புகளை உள்ளடக்கியது என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.

பேக்டெஸ்டிங்

பேக்டெஸ்டிங் என்பது அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கில் ஒரு முக்கியமான படியாகும். இது ஒரு வர்த்தக உத்தியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்ய வரலாற்றுத் தரவுகளில் உருவகப்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இது உத்தியின் லாபம், இடர் மற்றும் சாத்தியமான பலவீனங்களை நேரடி சந்தைகளில் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு மதிப்பிட உதவுகிறது. Backtrader மற்றும் Zipline ஆகியவை பேக்டெஸ்டிங்கிற்கான பிரபலமான பைத்தான் நூலகங்கள் ஆகும்.

பேக்டெஸ்டிங்கின் போது மதிப்பீடு செய்ய வேண்டிய முக்கிய அளவீடுகள்:

• லாபம் மற்றும் நஷ்டம் (PnL): உத்தியால் உருவாக்கப்பட்ட மொத்த லாபம் அல்லது நஷ்டம்.
• ஷார்ப் விகிதம்: இடர்-சரிசெய்யப்பட்ட வருவாயை அளவிடுகிறது. அதிக ஷார்ப் விகிதம் ஒரு சிறந்த இடர்-வெகுமதி சுயவிவரத்தைக் குறிக்கிறது.
• அதிகபட்ச சரிவு: போர்ட்ஃபோலியோ மதிப்பில் மிகப்பெரிய உச்சத்திலிருந்து தாழ்வு வரையிலான சரிவு.
• வெற்றி விகிதம்: லாபகரமான வர்த்தகங்களின் சதவீதம்.
• நஷ்ட விகிதம்: நஷ்டமடைந்த வர்த்தகங்களின் சதவீதம்.
• லாப காரணி: மொத்த லாபத்திற்கும் மொத்த நஷ்டத்திற்கும் உள்ள விகிதத்தை அளவிடுகிறது.
• பரிவர்த்தனை செலவுகள்: கமிஷன் கட்டணங்கள், நழுவல் (ஒரு வர்த்தகத்தின் எதிர்பார்க்கப்படும் விலைக்கும் வர்த்தகம் செயல்படுத்தப்படும் விலைக்கும் உள்ள வேறுபாடு).
• செய்யப்பட்ட வர்த்தகங்கள்: பேக்டெஸ்டின் போது செயல்படுத்தப்பட்ட மொத்த வர்த்தகங்களின் எண்ணிக்கை.

பேக்டெஸ்டிங்கின் போது, கருத்தில் கொள்ள வேண்டியது அவசியம்:

• தரவுத் தரம்: உயர்தர, நம்பகமான வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்தவும்.
• பரிவர்த்தனை செலவுகள்: நிஜ-உலக வர்த்தக நிலைமைகளை உருவகப்படுத்த கமிஷன்கள் மற்றும் நழுவல்களைச் சேர்க்கவும்.
• முன்னோக்கிப் பார்க்கும் சார்பு: கடந்தகால வர்த்தக முடிவுகளைத் தெரிவிக்க எதிர்காலத் தரவைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்க்கவும்.
• ஓவர்ஃபிட்டிங்: உங்கள் உத்தியை வரலாற்றுத் தரவுகளுடன் மிகவும் நெருக்கமாகப் பொருத்துவதைத் தவிர்க்கவும், ஏனெனில் இது நேரடி வர்த்தகத்தில் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். இது மாதிரியை சரிபார்க்க ஒரு தனி தரவுத் தொகுப்பைப் (out-of-sample data) பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது.

பேக்டெஸ்டிங்கிற்குப் பிறகு, நீங்கள் முடிவுகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து முன்னேற்றத்திற்கான பகுதிகளை அடையாளம் காண வேண்டும். இந்த மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் செயல்முறை, உத்தியைச் செம்மைப்படுத்துதல், அளவுருக்களை சரிசெய்தல் மற்றும் திருப்திகரமான செயல்திறன் அடையும் வரை மீண்டும் பேக்டெஸ்டிங் செய்வதை உள்ளடக்கியது. பேக்டெஸ்டிங் ஒரு முக்கியமான கருவியாகக் கருதப்பட வேண்டும், எதிர்கால வெற்றிக்கான உத்தரவாதமாக அல்ல.

இடர் மேலாண்மை

அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கில் இடர் மேலாண்மை மிக முக்கியமானது. சரியான இடர் கட்டுப்பாடுகள் இல்லாமல் மிகவும் நம்பிக்கைக்குரிய உத்திகள் கூட தோல்வியடையக்கூடும். இடர் மேலாண்மையின் முக்கிய கூறுகள் பின்வருமாறு:

• நிலை அளவு நிர்ணயித்தல்: சாத்தியமான இழப்புகளைக் கட்டுப்படுத்த ஒவ்வொரு வர்த்தகத்தின் பொருத்தமான அளவைத் தீர்மானிக்கவும். (எ.கா., உங்கள் போர்ட்ஃபோலியோவின் ஒரு நிலையான சதவீதத்தைப் பயன்படுத்துதல் அல்லது ஏற்ற இறக்க-சரிசெய்யப்பட்ட நிலை அளவு நிர்ணயித்தல்.)
• நிறுத்த-நஷ்ட ஆணைகள்: விலை ஒரு முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட அளவை அடையும்போது தானாகவே ஒரு வர்த்தகத்திலிருந்து வெளியேறுதல், சாத்தியமான இழப்புகளைக் கட்டுப்படுத்துதல்.
• லாபம்-எடுக்கும் ஆணைகள்: விலை ஒரு முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட லாப இலக்கை அடையும்போது தானாகவே ஒரு வர்த்தகத்திலிருந்து வெளியேறுதல்.
• பன்முகப்படுத்தல்: ஒட்டுமொத்த இடரைக் குறைக்க உங்கள் முதலீடுகளை பல சொத்துக்கள் அல்லது வர்த்தக உத்திகளில் பரப்பவும்.
• அதிகபட்ச சரிவு வரம்புகள்: உங்கள் போர்ட்ஃபோலியோ மதிப்பில் அதிகபட்சமாக ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சரிவை அமைக்கவும்.
• ஏற்ற இறக்க மேலாண்மை: சந்தை ஏற்ற இறக்கத்தின் அடிப்படையில் நிலை அளவுகள் அல்லது வர்த்தக அதிர்வெண்ணைச் சரிசெய்யவும்.
• கண்காணிப்பு மற்றும் கட்டுப்பாடு: உங்கள் வர்த்தக அமைப்புகளைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, தேவைப்பட்டால் கைமுறையாகத் தலையிடத் தயாராக இருங்கள்.
• மூலதன ஒதுக்கீடு: வர்த்தகத்திற்கு எவ்வளவு மூலதனத்தை ஒதுக்க வேண்டும் மற்றும் மொத்த மூலதனத்தின் எந்த சதவீதத்தில் நீங்கள் வர்த்தகம் செய்யத் தயாராக இருக்கிறீர்கள் என்பதை முடிவு செய்யவும்.

இடர் மேலாண்மை என்பது கவனமான திட்டமிடல் மற்றும் செயல்படுத்தல் தேவைப்படும் ஒரு தொடர்ச்சியான செயல்முறையாகும். சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது உங்கள் இடர் மேலாண்மைத் திட்டத்தை தவறாமல் மதிப்பாய்வு செய்து புதுப்பிக்கவும்.

ஆர்டர் செயல்படுத்துதல் மற்றும் புரோக்கரேஜ் ஒருங்கிணைப்பு

ஒரு வர்த்தக உத்தி பேக்டெஸ்ட் செய்யப்பட்டு சாத்தியமானதாகக் கருதப்பட்டவுடன், அடுத்த படி நிஜ சந்தையில் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்துவதாகும். இது உங்கள் பைத்தான் குறியீட்டை ஒரு புரோக்கரேஜ் தளத்துடன் ஒருங்கிணைப்பதை உள்ளடக்கியது. பல பைத்தான் நூலகங்கள் ஆர்டர் செயல்படுத்துதலை எளிதாக்குகின்றன:

• Interactive Brokers API: அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கிற்கான மிகவும் பிரபலமான API-களில் ஒன்று. Interactive Brokers புரோக்கரேஜ் தளத்துடன் இணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• Alpaca API: அமெரிக்கப் பங்குகளை வர்த்தகம் செய்ய ஒரு எளிய API-ஐ வழங்கும் கமிஷன் இல்லாத புரோக்கரேஜ்.
• Oanda API: அந்நிய செலாவணி வர்த்தகத்தை அனுமதிக்கிறது.
• TD Ameritrade API: அமெரிக்கப் பங்குகளை வர்த்தகம் செய்ய அனுமதிக்கிறது (API மாற்றங்களைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள்).
• IB API (for Interactive Brokers): Interactive Brokers-இன் வர்த்தக தளத்துடன் தொடர்புகொள்வதற்கான ஒரு வலுவான மற்றும் விரிவான API.

இந்த API-களைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு, புரோக்கரேஜின் சேவை விதிமுறைகளை கவனமாக மதிப்பாய்வு செய்து, தொடர்புடைய கட்டணங்கள் மற்றும் இடர்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். ஆர்டர் செயல்படுத்துதல் என்பது புரோக்கரேஜுக்கு ஆர்டர் கோரிக்கைகளை (வாங்கு, விற்பனை, வரம்பு, நிறுத்தம் போன்றவை) அனுப்புவது மற்றும் வர்த்தகச் செயல்பாடுகளின் உறுதிப்படுத்தலைப் பெறுவதை உள்ளடக்கியது.

ஆர்டர் செயல்படுத்துதலுக்கான முக்கியமான கருத்தாய்வுகள் பின்வருமாறு:

• செயற்பாட்டு தாமதம் (Latency): ஆர்டர்களைச் செயல்படுத்த எடுக்கும் நேரத்தைக் குறைத்தல். இது குறிப்பாக அதி-அதிர்வெண் வர்த்தகத்தில் முக்கியமானதாக இருக்கும். (குறைந்த-செயற்பாட்டு தாமத சேவையகங்கள் அல்லது இணை-இடத்தைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.)
• ஆர்டர் வகைகள்: வெவ்வேறு ஆர்டர் வகைகளைப் (market, limit, stop-loss, போன்றவை) புரிந்துகொள்வது மற்றும் அவற்றை எப்போது பயன்படுத்துவது.
• செயல்படுத்தல் தரம்: உங்கள் ஆர்டர்கள் விரும்பிய விலையில் அல்லது அதற்கு அருகில் செயல்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்தல். (நழுவல் என்பது ஒரு வர்த்தகத்தின் எதிர்பார்க்கப்படும் விலைக்கும் வர்த்தகம் செயல்படுத்தப்படும் விலைக்கும் உள்ள வேறுபாடு.)
• API அங்கீகாரம்: உங்கள் API விசைகள் மற்றும் நற்சான்றிதழ்களைப் பாதுகாத்தல்.

மேம்பட்ட நுட்பங்கள்

நீங்கள் அனுபவம் பெறும்போது, இந்த மேம்பட்ட நுட்பங்களை ஆராய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• இயந்திர கற்றல்: சொத்து விலைகளைக் கணிக்க அல்லது வர்த்தக சமிக்ஞைகளை உருவாக்க இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களைப் (எ.கா., Support Vector Machines, Random Forests, Neural Networks) பயன்படுத்தவும்.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): சந்தை உணர்வை அடையாளம் காணவும் விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கவும் செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் பிற உரைத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும்.
• அதி-அதிர்வெண் வர்த்தகம் (HFT): சிறிய விலை முரண்பாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள அதிவேக செயல்படுத்தல் வேகங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தவும். சிறப்பு வன்பொருள் மற்றும் நிபுணத்துவம் தேவை.
• நிகழ்வு-உந்துதல் புரோகிராமிங்: சந்தை நிகழ்வுகள் அல்லது தரவுப் புதுப்பிப்புகளுக்கு உடனடியாக வினைபுரியும் வர்த்தக அமைப்புகளை வடிவமைக்கவும்.
• மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள்: உங்கள் வர்த்தக உத்தி அளவுருக்களைச் சரிசெய்ய மரபணு அல்காரிதம்கள் அல்லது பிற மேம்படுத்தல் முறைகளைப் பயன்படுத்தவும்.

வளங்கள் மற்றும் மேலும் கற்றல்

அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கின் உலகம் தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. நீங்கள் தகவலறிந்து இருக்க உதவும் சில மதிப்புமிக்க வளங்கள் இங்கே:

• ஆன்லைன் படிப்புகள்:
  • Udemy, Coursera, edX: பைத்தான், நிதிப் பகுப்பாய்வு மற்றும் அல்காரிதமிக் டிரேடிங் பற்றிய பரந்த அளவிலான படிப்புகளை வழங்குகின்றன.
  • Quantopian (இப்போது Zipline-ன் ஒரு பகுதி): கல்வி வளங்கள் மற்றும் வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்குவதற்கும் பேக்டெஸ்டிங் செய்வதற்கும் ஒரு தளத்தை வழங்குகிறது.
• புத்தகங்கள்:
  • "Python for Data Analysis" by Wes McKinney: நிதித் தரவு உட்பட தரவு பகுப்பாய்விற்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்துவதற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி.
  • "Automate the Boring Stuff with Python" by Al Sweigart: பைத்தான் புரோகிராமிங்கிற்கு ஒரு தொடக்கநிலையாளர்-நட்பு அறிமுகம்.
  • "Trading Evolved" by Andreas F. Clenow: வர்த்தக உத்திகள் மற்றும் அவற்றின் நிஜ-உலகப் பயன்பாடுகள் பற்றிய நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது.
• இணையதளங்கள் மற்றும் வலைப்பதிவுகள்:
  • Towards Data Science (Medium): பல்வேறு தரவு அறிவியல் மற்றும் நிதி தலைப்புகளில் கட்டுரைகளை வழங்குகிறது.
  • Stack Overflow: புரோகிராமிங் கேள்விகளுக்கான பதில்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான ஒரு மதிப்புமிக்க வளம்.
  • GitHub: அல்காரிதமிக் டிரேடிங் தொடர்பான திறந்த மூல திட்டங்கள் மற்றும் குறியீட்டை ஆராயுங்கள்.

நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள்

அல்காரிதமிக் டிரேடிங் முக்கியமான நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகளை எழுப்புகிறது:

• சந்தை கையாளுதல்: சந்தை விலைகளைக் கையாளக்கூடிய அல்லது பிற முதலீட்டாளர்களைத் தவறாக வழிநடத்தக்கூடிய நடவடிக்கைகளில் ஈடுபடுவதைத் தவிர்க்கவும்.
• வெளிப்படைத்தன்மை: உங்கள் வர்த்தக உத்திகள் மற்றும் அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பது பற்றி வெளிப்படையாக இருங்கள்.
• நேர்மை: உங்கள் வர்த்தக உத்திகள் மற்ற சந்தைப் பங்கேற்பாளர்களுக்கு நியாயமற்ற முறையில் தீங்கு விளைவிக்காமல் இருப்பதை உறுதி செய்யுங்கள்.
• தரவு தனியுரிமை: நீங்கள் சேகரிக்கக்கூடிய அல்லது பயன்படுத்தக்கூடிய எந்தவொரு தனிப்பட்ட தரவின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கவும்.

எப்போதும் நிதி விதிமுறைகள் மற்றும் தொழில் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கடைப்பிடிக்கவும்.

முடிவுரை

பைத்தான் நிதிப் பகுப்பாய்வு மற்றும் அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கிற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை தளத்தை வழங்குகிறது. பைத்தான் மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய நூலகங்களில் தேர்ச்சி பெறுவதன் மூலம், நீங்கள் நுட்பமான வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்கலாம், சோதிக்கலாம் மற்றும் செயல்படுத்தலாம். இந்த வழிகாட்டி, தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு முதல் இடர் மேலாண்மை மற்றும் ஆர்டர் செயல்படுத்துதல் வரையிலான முக்கிய கருத்துகளின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்கியுள்ளது. தொடர்ச்சியான கற்றல், கடுமையான பேக்டெஸ்டிங் மற்றும் விவேகமான இடர் மேலாண்மை ஆகியவை அல்காரிதமிக் டிரேடிங்கின் ஆற்றல்மிக்க உலகில் வெற்றிக்கு முக்கியமானவை என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் பயணத்திற்கு நல்வாழ்த்துக்கள்!