அளவுசார் வர்த்தகம்: நெறிமுறை உருவாக்கத்திற்கான ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

அளவுசார் வர்த்தகம், நெறிமுறை வர்த்தகம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் கண்டு செயல்படுத்த கணித மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. இது ஒரு தரவு சார்ந்த அணுகுமுறை, இது வர்த்தக முடிவுகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும், மனித சார்பைக் குறைப்பதற்கும், மற்றும் லாபத்தை அதிகரிப்பதற்கும் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த வழிகாட்டி அளவுசார் வர்த்தகத்திற்கான நெறிமுறை மேம்பாடு குறித்த விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, முக்கிய கருத்துகள், கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்களை உள்ளடக்கியது.

அளவுசார் வர்த்தகம் என்றால் என்ன?

அளவுசார் வர்த்தகம் பின்வரும் கொள்கைகளை நம்பியுள்ளது:

• தரவு பகுப்பாய்வு: வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், எதிர்கால விலை நகர்வுகளை கணிக்கவும் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• கணித மாதிரிகள்: வர்த்தக உத்திகள் மற்றும் இடர் மேலாண்மை நுட்பங்களைக் குறிக்க கணித மாதிரிகளை உருவாக்குதல்.
• நெறிமுறை மேம்பாடு: வரையறுக்கப்பட்ட மாதிரிகளின் அடிப்படையில் வர்த்தக உத்திகளின் செயல்பாட்டை தானியக்கமாக்க நெறிமுறைகளை உருவாக்குதல்.
• பின்தேர்வு (Backtesting): வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்தி வர்த்தக உத்திகளின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல்.
• இடர் மேலாண்மை: மூலதனத்தைப் பாதுகாக்கவும், சாத்தியமான இழப்புகளைக் குறைக்கவும் இடர் மேலாண்மை நுட்பங்களைச் செயல்படுத்துதல்.

பாரம்பரிய விருப்ப வர்த்தகத்துடன் ஒப்பிடும்போது, அளவுசார் வர்த்தகம் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• குறைக்கப்பட்ட உணர்ச்சிப்பூர்வ சார்பு: நெறிமுறைகள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளின் அடிப்படையில் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்துகின்றன, இது உணர்ச்சிப்பூர்வமான முடிவெடுப்பதை நீக்குகிறது.
• அதிகரிக்கப்பட்ட வேகம் மற்றும் செயல்திறன்: நெறிமுறைகள் பரந்த அளவிலான தரவைச் செயல்படுத்தி, மனிதர்களை விட மிக வேகமாக வர்த்தகங்களைச் செய்ய முடியும்.
• அளவிடுதல்: அளவுசார் உத்திகளை பல சந்தைகள் மற்றும் சொத்து வகுப்புகளில் வர்த்தகம் செய்ய எளிதாக அளவிட முடியும்.
• நோக்கநிலை: வர்த்தக முடிவுகள் தரவு மற்றும் கணித மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இது நோக்கநிலையையும் நிலைத்தன்மையையும் ஊக்குவிக்கிறது.

நெறிமுறை மேம்பாட்டின் முக்கிய படிகள்

அளவுசார் வர்த்தக நெறிமுறையை உருவாக்கும் செயல்முறை பொதுவாக பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. யோசனை உருவாக்கம் மற்றும் ஆராய்ச்சி

சந்தை ஆராய்ச்சி, பொருளாதார பகுப்பாய்வு அல்லது நிதி மாதிரியாக்கம் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வர்த்தக யோசனைகளை உருவாக்குவதே முதல் படியாகும். இது சந்தையில் லாபத்திற்காகப் பயன்படுத்தக்கூடிய சாத்தியமான வடிவங்கள், திறனற்ற தன்மைகள் அல்லது முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்குகிறது. பின்வரும் காரணிகளைக் கவனியுங்கள்:

• அடிப்படை பகுப்பாய்வு: பேரினப் பொருளாதார குறிகாட்டிகள், நிறுவன நிதிநிலை அறிக்கைகள் மற்றும் தொழில் போக்குகளை ஆய்வு செய்தல். உதாரணமாக, மத்திய வங்கி அறிவிப்புகளை (எ.கா., ஐரோப்பிய மத்திய வங்கி, ஃபெடரல் ரிசர்வ் அல்லது பாங்க் ஆஃப் ஜப்பான் வட்டி விகித முடிவுகள்) மற்றும் நாணய அல்லது பத்திர சந்தைகளில் அவற்றின் சாத்தியமான தாக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு: விலை விளக்கப்படங்கள், வர்த்தக அளவுகள் மற்றும் தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளைப் படித்து சாத்தியமான நுழைவு மற்றும் வெளியேறும் புள்ளிகளை அடையாளம் காணுதல். ஜப்பானிய விளக்கப்பட நுட்பங்களிலிருந்து இச்சிமோகு கிளவுட் போன்ற பல்வேறு குறிகாட்டிகளைக் கவனியுங்கள்.
• புள்ளிவிவர நடுவர்நிலை: தொடர்புடைய சொத்துக்களுக்கு இடையே தற்காலிக விலை வேறுபாடுகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, வெவ்வேறு பரிமாற்றங்களில் (எ.கா., NYSE vs. Euronext) வர்த்தகம் செய்யப்படும் ஒரே பங்கின் விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்துதல் அல்லது ஒரு பங்கு மற்றும் அது தொடர்பான ETF-க்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்துதல்.
• நிகழ்வு சார்ந்த உத்திகள்: வருவாய் அறிவிப்புகள் அல்லது புவிசார் அரசியல் முன்னேற்றங்கள் போன்ற குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளுக்கு சந்தை எதிர்வினைகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுதல். உலகளாவிய ஏற்ற இறக்கம் அதிகரித்துள்ளதால் இவை மிகவும் பொதுவானவை.

2. தரவு பெறுதல் மற்றும் தயாரித்தல்

உங்களிடம் ஒரு வர்த்தக யோசனை கிடைத்தவுடன், உங்கள் உத்தியைச் சோதித்து சரிபார்க்க தேவையான தரவைப் பெற வேண்டும். இதில் வரலாற்று விலை தரவு, அடிப்படை தரவு, செய்தி கட்டுரைகள் அல்லது பிற தொடர்புடைய தகவல்களைச் சேகரிப்பது அடங்கும். தரவு மூலங்கள் பின்வருவனவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்:

• நிதித் தரவு வழங்குநர்கள்: ப்ளூம்பெர்க், ரெஃபினிடிவ் மற்றும் ஃபேக்ட்செட் போன்ற நிறுவனங்கள் விரிவான வரலாற்று மற்றும் நிகழ்நேர நிதித் தரவை வழங்குகின்றன.
• தரகர் API-கள்: பல தரகர்கள் சந்தைத் தரவை அணுகவும், நிரல்ரீதியாக வர்த்தகங்களைச் செய்யவும் உங்களை அனுமதிக்கும் API-களை வழங்குகிறார்கள். எடுத்துக்காட்டுகளில் இன்டராக்டிவ் புரோக்கர்ஸ், அல்பாகா மற்றும் OANDA ஆகியவை அடங்கும்.
• பொது தரவு மூலங்கள்: அரசாங்க முகமைகள், மத்திய வங்கிகள் மற்றும் பிற நிறுவனங்கள் பொருளாதார மற்றும் நிதித் தரவுகளுக்கு இலவச அணுகலை வழங்குகின்றன. உலக வங்கி அல்லது சர்வதேச நாணய நிதியம் போன்ற மூலங்களைக் கவனியுங்கள்.

தரவு தயாரித்தல் ஒரு முக்கியமான படியாகும், ஏனெனில் உங்கள் தரவின் தரம் உங்கள் நெறிமுறையின் செயல்திறனை நேரடியாக பாதிக்கிறது. இதில் தரவைச் சுத்தம் செய்தல், விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல் மற்றும் பகுப்பாய்வு மற்றும் பின்தேர்வுக்கு ஏற்ற வடிவத்திற்கு தரவை மாற்றுதல் ஆகியவை அடங்கும். பொதுவான தரவு தயாரிப்பு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• தரவு சுத்தம் செய்தல்: தரவிலிருந்து பிழைகள், முரண்பாடுகள் மற்றும் வெளிப்பாடுகளை அகற்றுதல்.
• விடுபட்ட மதிப்பு உட்புகுத்தல்: பல்வேறு புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்தி விடுபட்ட தரவுப் புள்ளிகளை நிரப்புதல்.
• தரவு மாற்றம்: மாதிரி செயல்திறனை மேம்படுத்த தரவை அளவிடுதல், இயல்பாக்குதல் அல்லது தரப்படுத்துதல்.

3. உத்தி உருவாக்கம்

உங்கள் ஆராய்ச்சி மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் உங்கள் வர்த்தக உத்தியை உருவாக்குவதே அடுத்த படியாகும். இதில் வாங்குதல் மற்றும் விற்பனை சமிக்ஞைகளைத் தூண்டும் விதிகள் மற்றும் நிபந்தனைகளை வரையறுப்பது அடங்கும். நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட உத்தி குறிப்பிட வேண்டும்:

• நுழைவுக்கான நிபந்தனைகள்: ஒரு வர்த்தகத்தில் நுழைவதற்கு முன் பூர்த்தி செய்யப்பட வேண்டிய நிபந்தனைகள்.
• வெளியேறுவதற்கான நிபந்தனைகள்: ஒரு வர்த்தகத்திலிருந்து வெளியேறுவதற்கு முன் பூர்த்தி செய்யப்பட வேண்டிய நிபந்தனைகள்.
• நிலை அளவு: ஒவ்வொரு வர்த்தகத்திற்கும் ஒதுக்கப்படும் மூலதனத்தின் அளவு.
• இடர் மேலாண்மை: மூலதனத்தைப் பாதுகாக்கவும், லாபத்தைப் பூட்டவும் ஸ்டாப்-லாஸ் மற்றும் டேக்-ப்ராஃபிட் நிலைகள்.

உங்கள் வர்த்தக உத்தியின் தர்க்கத்தை குறியீட்டில் செயல்படுத்துவதற்கு முன்பு காட்சிப்படுத்த ஒரு பாய்வு வரைபடம் அல்லது சூடோகோடை உருவாக்குவதைக் கவனியுங்கள்.

4. பின்தேர்வு மற்றும் மதிப்பீடு

பின்தேர்வு என்பது வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்தி உங்கள் வர்த்தக உத்தியின் செயல்திறனை மதிப்பிடும் செயல்முறையாகும். இது உங்கள் உத்தியின் விதிகளின் அடிப்படையில் வர்த்தகங்களை உருவகப்படுத்துவதையும், அதன் விளைவாக வரும் லாபம் மற்றும் நஷ்டத்தை பகுப்பாய்வு செய்வதையும் உள்ளடக்கியது. நேரடி வர்த்தகத்தில் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு உங்கள் உத்தியில் உள்ள சாத்தியமான பலவீனங்களைக் கண்டறிந்து அதன் அளவுருக்களை மேம்படுத்த பின்தேர்வு உதவுகிறது. பின்தேர்வின் போது மதிப்பீடு செய்ய வேண்டிய முக்கிய அளவீடுகள் பின்வருமாறு:

• லாப காரணி: மொத்த லாபத்திற்கும் மொத்த நஷ்டத்திற்கும் உள்ள விகிதம். 1-ஐ விட அதிகமான லாப காரணி ஒரு லாபகரமான உத்தியைக் குறிக்கிறது.
• ஷார்ப் விகிதம்: இடர் சரிசெய்யப்பட்ட வருவாயின் ஒரு அளவீடு. அதிக ஷார்ப் விகிதம் சிறந்த இடர்-வெகுமதி சுயவிவரத்தைக் குறிக்கிறது.
• அதிகபட்ச சரிவு: பங்கு வளைவில் உச்சத்திலிருந்து பள்ளம் வரையிலான மிகப்பெரிய சரிவு. இது உங்கள் உத்திக்கான சாத்தியமான மோசமான சூழ்நிலையைக் குறிக்கிறது.
• வெற்றி விகிதம்: வெற்றி பெற்ற வர்த்தகங்களின் சதவீதம்.
• சராசரி வர்த்தக கால அளவு: ஒரு வர்த்தகம் திறந்திருக்கும் சராசரி நேரம்.

தரவு மிகைப் பொருத்தம் மற்றும் எதிர்கால சந்தை நிலைமைகளைத் துல்லியமாகக் கணிக்க இயலாமை போன்ற பின்தேர்வின் வரம்புகளைப் பற்றி எச்சரிக்கையாக இருப்பது முக்கியம். இந்த அபாயங்களைக் குறைக்க, சரிபார்ப்புக்கு மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள தரவைப் பயன்படுத்துவதையும், சந்தை நிலைமைகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களுக்கு உங்கள் உத்தியின் உணர்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு வலிமை சோதனைகளை நடத்துவதையும் கவனியுங்கள்.

5. நெறிமுறை செயல்படுத்தல்

பின்தேர்வு முடிவுகளில் நீங்கள் திருப்தி அடைந்தவுடன், உங்கள் வர்த்தக உத்தியை குறியீட்டில் செயல்படுத்தலாம். அளவுசார் வர்த்தகத்திற்கான பொதுவான நிரலாக்க மொழிகளில் பைதான், R மற்றும் C++ ஆகியவை அடங்கும். தரவு பகுப்பாய்வு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் நெறிமுறை வர்த்தகத்திற்கான அதன் விரிவான நூலகங்கள் காரணமாக பைதான் குறிப்பாக பிரபலமானது.

`pandas` மற்றும் `yfinance` நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி பைத்தானில் ஒரு வர்த்தக நெறிமுறையின் எளிய எடுத்துக்காட்டு இங்கே:

import pandas as pd
import yfinance as yf

# டிக்கர் சின்னம் மற்றும் கால அளவை வரையறுக்கவும்
ticker = "AAPL"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-12-31"

# வரலாற்று தரவைப் பதிவிறக்கவும்
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

# நகரும் சராசரியைக் கணக்கிடுங்கள்
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

# வர்த்தக சமிக்ஞைகளை உருவாக்கவும்
data['Signal'] = 0.0
data['Signal'][data['Close'] > data['SMA_50']] = 1.0
data['Position'] = data['Signal'].diff()

# வர்த்தக சமிக்ஞைகளை அச்சிடுங்கள்
print(data['Position'])

இந்த குறியீடு ஆப்பிள் (AAPL) நிறுவனத்தின் வரலாற்று விலை தரவைப் பதிவிறக்குகிறது, 50-நாள் எளிய நகரும் சராசரியை (SMA) கணக்கிடுகிறது, மற்றும் இறுதி விலைக்கும் SMA-க்கும் இடையேயான குறுக்குவெட்டின் அடிப்படையில் வாங்க மற்றும் விற்க சமிக்ஞைகளை உருவாக்குகிறது. இது மிகவும் அடிப்படையான எடுத்துக்காட்டு, மற்றும் நிஜ உலக வர்த்தக நெறிமுறைகள் பொதுவாக மிகவும் சிக்கலானவை.

6. வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு

உங்கள் நெறிமுறையைச் செயல்படுத்திய பிறகு, அதை ஒரு நேரடி வர்த்தக சூழலில் வரிசைப்படுத்த வேண்டும். இது உங்கள் நெறிமுறையை ஒரு தரகர் API உடன் இணைப்பதையும், வர்த்தகங்களை தானாகவே செயல்படுத்த தேவையான உள்கட்டமைப்பை அமைப்பதையும் உள்ளடக்குகிறது. நேரடி வர்த்தகத்திற்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு ஒரு உருவகப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் உங்கள் நெறிமுறையை முழுமையாகச் சோதிப்பது மிகவும் முக்கியம்.

உங்கள் நெறிமுறை வரிசைப்படுத்தப்பட்டவுடன், அதன் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, தேவைக்கேற்ப மாற்றங்களைச் செய்ய வேண்டும். இது முக்கிய செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணித்தல், வர்த்தக செயல்பாட்டை பகுப்பாய்வு செய்தல் மற்றும் சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்குகிறது. எதிர்பாராத நடத்தை அல்லது செயல்திறன் சீரழிவு குறித்து உங்களுக்கு அறிவிக்க எச்சரிக்கைகளை அமைப்பதைக் கவனியுங்கள். உங்கள் வர்த்தக நெறிமுறையின் லாபத்தைப் பராமரிக்க தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு மற்றும் தழுவல் முக்கியம்.

அளவுசார் வர்த்தகத்திற்கான கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள்

அளவுசார் வர்த்தக நெறிமுறைகளை உருவாக்க மற்றும் வரிசைப்படுத்த பல கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்கள் உங்களுக்கு உதவக்கூடும்:

• நிரலாக்க மொழிகள்: பைதான், R, C++, MATLAB
• தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்கள்: pandas, NumPy, SciPy
• இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள்: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
• பின்தேர்வு தளங்கள்: QuantConnect, Backtrader, Zipline
• தரகர் API-கள்: Interactive Brokers API, Alpaca API, OANDA API
• கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தளங்கள்: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure

அளவுசார் வர்த்தகத்தில் இடர் மேலாண்மை

இடர் மேலாண்மை என்பது அளவுசார் வர்த்தகத்தின் ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும். இது மூலதனத்தைப் பாதுகாக்கவும், சாத்தியமான இழப்புகளைக் குறைக்கவும் நுட்பங்களைச் செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. முக்கிய இடர் மேலாண்மை நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• நிலை அளவு: ஒவ்வொரு வர்த்தகத்திற்கும் ஒதுக்கப்படும் மூலதனத்தின் அளவைக் கட்டுப்படுத்துதல்.
• ஸ்டாப்-லாஸ் ஆணைகள்: விலை முன் நிர்ணயிக்கப்பட்ட அளவை அடையும்போது ஒரு வர்த்தகத்திலிருந்து தானாகவே வெளியேறுதல்.
• டேக்-ப்ராஃபிட் ஆணைகள்: விலை முன் நிர்ணயிக்கப்பட்ட லாப இலக்கை அடையும்போது ஒரு வர்த்தகத்திலிருந்து தானாகவே வெளியேறுதல்.
• பன்முகப்படுத்தல்: உங்கள் மூலதனத்தை பல சொத்துக்கள் அல்லது உத்திகளில் பரப்புதல்.
• ஏற்ற இறக்க கண்காணிப்பு: சந்தை ஏற்ற இறக்கத்தைக் கண்காணித்து அதற்கேற்ப நிலை அளவுகளை சரிசெய்தல்.
• அழுத்த சோதனை: தீவிர சந்தை நிலைமைகளின் கீழ் உங்கள் உத்தியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல்.

உங்கள் நெறிமுறையை நேரடி வர்த்தகத்திற்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட இடர் மேலாண்மைத் திட்டம் இருப்பது அவசியம். சந்தை நிலைமைகள் மாறும்போது உங்கள் இடர் மேலாண்மைத் திட்டத்தை தவறாமல் மதிப்பாய்வு செய்து புதுப்பிக்கவும்.

அளவுசார் வர்த்தகத்தில் இயந்திர கற்றல்

இயந்திர கற்றல் (ML) கணிப்புகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும், வர்த்தக முடிவுகளை தானியக்கமாக்கவும் அளவுசார் வர்த்தகத்தில் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ML நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்:

• விலை கணிப்பு: வரலாற்றுத் தரவின் அடிப்படையில் எதிர்கால விலை நகர்வுகளைக் கணித்தல்.
• உணர்வு பகுப்பாய்வு: சந்தை உணர்வைக் கண்டறிய செய்தி கட்டுரைகள் மற்றும் சமூக ஊடகத் தரவை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• முரண்பாடு கண்டறிதல்: வர்த்தக வாய்ப்புகளைக் குறிக்கக்கூடிய அசாதாரண சந்தை செயல்பாட்டை அடையாளம் காணுதல்.
• போர்ட்ஃபோலியோ மேம்படுத்தல்: அபாயத்தைக் குறைக்கும் அதே வேளையில் வருவாயை அதிகரிக்கும் போர்ட்ஃபோலியோக்களை உருவாக்குதல்.
• தானியங்கு உத்தி உருவாக்கம்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் அடிப்படையில் வர்த்தக உத்திகளை தானாக உருவாக்குதல்.

அளவுசார் வர்த்தகத்தில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான இயந்திர கற்றல் நெறிமுறைகள் பின்வருமாறு:

• நேரியல் பின்னடைவு: பங்கு விலைகள் போன்ற தொடர்ச்சியான மாறிகளைக் கணிக்க.
• லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு: ஒரு பங்கு விலை உயருமா அல்லது குறையுமா போன்ற பைனரி விளைவுகளைக் கணிக்க.
• முடிவு மரங்கள்: வகைப்பாடு மற்றும் பின்னடைவுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய விதி அடிப்படையிலான மாதிரிகளை உருவாக்க.
• ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸ்: துல்லியத்தை மேம்படுத்த பல முடிவு மரங்களை இணைக்கும் ஒரு குழு கற்றல் முறை.
• ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM): தரவுப் புள்ளிகளை வெவ்வேறு வகைகளாக வகைப்படுத்த.
• நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்: தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும், கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும்.

இயந்திர கற்றல் அளவுசார் வர்த்தகத்திற்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக இருக்க முடியும் என்றாலும், மிகைப் பொருத்தம் மற்றும் கவனமான அம்சம் பொறியியல் மற்றும் மாதிரி சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றின் அபாயங்களைப் பற்றி எச்சரிக்கையாக இருப்பது முக்கியம். இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான வர்த்தக உத்திகளின் வலிமையை உறுதிப்படுத்த சரியான பின்தேர்வு மற்றும் மாதிரிக்கு வெளியே உள்ள சோதனை ஆகியவை முக்கியமானவை.

நெறிமுறை வர்த்தகத்தில் நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள்

நெறிமுறை வர்த்தகம் மிகவும் பரவலாகி வருவதால், வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் நெறிமுறை தாக்கங்களைக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். சில நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள் பின்வருமாறு:

• வெளிப்படைத்தன்மை: நெறிமுறைகள் வெளிப்படையானவை மற்றும் விளக்கக்கூடியவை என்பதை உறுதி செய்தல், இதனால் வர்த்தகர்கள் மற்றும் கட்டுப்பாட்டாளர்கள் அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்து கொள்ள முடியும்.
• நியாயம்: நெறிமுறைகள் சில குழுக்களான வர்த்தகர்கள் அல்லது முதலீட்டாளர்களுக்கு எதிராக பாகுபாடு காட்டவில்லை என்பதை உறுதி செய்தல்.
• சந்தை ஸ்திரத்தன்மை: நெறிமுறைகள் சந்தை ஸ்திரத்தன்மைக்கு அல்லது கையாளுதலுக்கு பங்களிக்கவில்லை என்பதை உறுதி செய்தல்.
• இணக்கம்: நெறிமுறைகள் அனைத்து தொடர்புடைய விதிமுறைகள் மற்றும் சட்டங்களுக்கு இணங்குவதை உறுதி செய்தல்.

நிதிச் சந்தைகளின் நேர்மை மற்றும் ஸ்திரத்தன்மையைப் பராமரிக்க நெறிமுறை மற்றும் பொறுப்பான நெறிமுறை வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்குவதும் வரிசைப்படுத்துவதும் முக்கியம்.

அளவுசார் வர்த்தகத்தின் எதிர்காலம்

அளவுசார் வர்த்தகம் என்பது தொழில்நுட்பத்தின் முன்னேற்றங்கள் மற்றும் தரவுகளின் அதிகரித்து வரும் ലഭ്യത ஆகியவற்றால் இயக்கப்படும் ஒரு வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையாகும். அளவுசார் வர்த்தகத்தின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில போக்குகள் பின்வருமாறு:

• செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) அதிகரித்த பயன்பாடு: AI நெறிமுறைகள் மிகவும் அதிநவீனமாகி, தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ளும் திறன் கொண்டவையாக மாறி வருகின்றன.
• மாற்று தரவு மூலங்கள்: வர்த்தகர்கள் ஒரு போட்டி நன்மையைப் பெற சமூக ஊடகத் தரவு, செயற்கைக்கோள் படங்கள் மற்றும் கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைகள் போன்ற மாற்று தரவு மூலங்களை பெருகிய முறையில் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்: கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் தளங்கள் வர்த்தகர்களுக்கு அளவிடக்கூடிய கணினி வளங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வுக் கருவிகளுக்கான அணுகலை வழங்குகின்றன.
• பரவலாக்கப்பட்ட நிதி (DeFi): DeFi தளங்கள் பரவலாக்கப்பட்ட சந்தைகளில் நெறிமுறை வர்த்தகத்திற்கான புதிய வாய்ப்புகளை உருவாக்குகின்றன.
• குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்: குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் மிகவும் சக்திவாய்ந்த நெறிமுறைகளின் வளர்ச்சியை செயல்படுத்துவதன் மூலம் அளவுசார் வர்த்தகத்தில் புரட்சி செய்யக்கூடிய ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது.

தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து உருவாகும்போது, அளவுசார் வர்த்தகம் இன்னும் அதிநவீனமாகவும் தரவு சார்ந்ததாகவும் மாறும். இந்த மாற்றங்களுக்கு ஏற்ப தங்களை மாற்றிக் கொண்டு புதிய தொழில்நுட்பங்களைத் தழுவக்கூடிய வர்த்தகர்கள் அளவுசார் வர்த்தகத்தின் எதிர்காலத்தில் வெற்றி பெற சிறந்த நிலையில் இருப்பார்கள்.

முடிவுரை

அளவுசார் வர்த்தகத்திற்கான நெறிமுறை மேம்பாடு என்பது தரவு பகுப்பாய்வு, கணித மாதிரியாக்கம் மற்றும் நிரலாக்கம் ஆகியவற்றில் வலுவான புரிதல் தேவைப்படும் ஒரு சிக்கலான மற்றும் சவாலான செயல்முறையாகும். இந்த வழிகாட்டியில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள படிகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், புதிய தொழில்நுட்பங்களுக்கு தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், வெற்றிகரமான வர்த்தக நெறிமுறைகளை உருவாக்கும் வாய்ப்புகளை நீங்கள் அதிகரிக்கலாம். உங்கள் அளவுசார் வர்த்தக உத்திகளின் நீண்டகால லாபம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இடர் மேலாண்மை, நெறிமுறைக் கருத்தாய்வுகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான கண்காணிப்புக்கு முன்னுரிமை அளிக்க நினைவில் கொள்ளுங்கள். உலகளாவிய சந்தை எப்போதும் மாறிக்கொண்டே இருக்கிறது, எனவே தொடர்ந்து மறு செய்கை செய்து கற்றுக்கொள்ளுங்கள். ஒரு திடமான, நன்கு சோதிக்கப்பட்ட நெறிமுறை வெற்றிகரமான அளவுசார் வர்த்தகத்தின் அடித்தளமாகும்.