Algorithmic trading समय, मूल्य और मात्रा जैसे variables के लिए automated, pre-programmed किए गए ट्रेडिंग निर्देशों का उपयोग करके ऑर्डर execute करने की एक विधि है। इस प्रकार का व्यापार मानव व्यापारियों के सापेक्ष कंप्यूटर की गति और computational resources का लाभ उठाने का प्रयास करता है। इक्कीसवीं सदी में, algorithmic trading retail and institutional traders दोनों व्यापारियों के बीच लोकप्रियता हासिल कर रही है. 2019 में एक अध्ययन से पता चला कि Forex market में लगभग 92% व्यापार मनुष्यों के बजाय trading algorithms द्वारा किया जाता था।
इसका व्यापक रूप से investment banks, pension funds, mutual funds, and hedge funds द्वारा उपयोग किया जाता है, जिन्हें बड़े ऑर्डर के execution को फैलाने या मानव व्यापारियों के लिए प्रतिक्रिया करने के लिए बहुत तेजी से व्यापार करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि, यह simple retail tools का उपयोग करने वाले private traders के लिए भी उपलब्ध है।
When did algo-trading start in India?
भारत में Algo-trading कोई नई बात नहीं है, लेकिन यह अभी भी शुरुआती चरण में है। Jama Wealth के संस्थापक और सीईओ Ram Kalyan Medury के अनुसार, सेबी पंजीकृत Investment Advisor algos वैश्विक स्तर पर कुल बाजार मात्रा का 70-80% हिस्सा है और इसमें विभिन्न विकसित संरचनाएं, नियम और भागीदार हैं। हालाँकि, algos अभी भी भारत में केवल 50-60% मात्रा में काम कर रहे हैं और relatively simple and less understood हैं।
मार्च 2023 को समाप्त होने वाले वर्ष के लिए Algo-trading ने 25.00% का equity dividend घोषित किया है, जो प्रति शेयर 0.25 रुपये है। 47.25 रुपये के मौजूदा शेयर मूल्य पर इसका परिणाम 0.53% की dividend yield है।
कंपनी की dividend track report अच्छी है और पिछले 5 वर्षों से कंपनी ने लगातार dividend घोषित किया है।
Global algorithmic trading market size 2022 में 2.03 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और 2023 में 2.19 बिलियन अमेरिकी डॉलर से बढ़कर 2030 तक 3.56 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने का अनुमान है, जो forecast period के दौरान 7.2% की CAGR प्रदर्शित करता है।
कंपनी की authorized capital 100.0 लाख रुपये है और 99.92% चुकता पूंजी यानी 99.92 लाख रुपये है।
Advantages
व्यापार अक्सर सर्वोत्तम possible prices पर executed होते हैं।
Trade order प्लेसमेंट instant and accurate है. Avoid significant price changes से बचने के लिए trends का समय सही और तुरंत तय किया जाता है।
Transaction लागत में कमी.
अनेक बाज़ार स्थितियों पर एक साथ automated checks.
व्यापार करते समय manual errors या गलतियों का जोखिम कम हो गया। मानव व्यापारियों को भी नकारता है; emotional and psychological factors से प्रभावित होने की प्रवृत्ति।
यह देखने के लिए कि क्या यह एक viable trading strategy है, उपलब्ध historical and real-time data का उपयोग करके एल्गो-ट्रेडिंग का backtested किया जा सकता है।
Disadvantages
Latency: Algorithmic trading तेज़ execution speeds और कम delay पर निर्भर करती है, जो किसी व्यापार के execution में देरी है। यदि किसी व्यापार को शीघ्रता से executed नहीं किया जाता है, तो इसके परिणामस्वरूप अवसर चूक सकते हैं या हानि हो सकती है।
Black Swan Events: Algorithmic trading भविष्य के mathematical models की भविष्यवाणी करने के लिए historical data and mathematical models पर निर्भर करती है। हालाँकि, unforeseen market disruptions, जिसे black swan events के रूप में जाना जाता है, हो सकता है, जिसके परिणामस्वरूप algorithmic traders को नुकसान हो सकता है।
Dependence on Technology: Algorithmic trading कंप्यूटर प्रोग्राम और high-speed internet कनेक्शन सहित प्रौद्योगिकी पर निर्भर करती है। यदि कोई technical issues या विफलताएँ हैं, तो यह trading प्रक्रिया को बाधित कर सकती है और परिणामस्वरूप नुकसान हो सकता है।
Market Impact: बड़े algorithmic trades का बाज़ार कीमतों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है, जिसके परिणामस्वरूप उन व्यापारियों को नुकसान हो सकता है जो इन परिवर्तनों के जवाब में अपने trades को adjust करने में सक्षम नहीं हैं। एल्गो ट्रेडिंग से कभी-कभी बाजार में अस्थिरता बढ़ने का भी संदेह होता है, यहां तक कि तथाकथित flash crashes भी होता है ।
Regulation: Algorithmic trading विभिन्न regulatory requirements and oversight के अधीन है, जिसका अनुपालन करना जटिल और समय लेने वाला हो सकता है।
Algorithmic Trading Strategies
Trend-Following Strategies
सबसे आम algorithmic trading strategies moving averages, channel breakouts, price level movements, and related technical indicators के trends का पालन करती हैं । एल्गोरिथम ट्रेडिंग के माध्यम से लागू करने के लिए ये सबसे आसान और सरल रणनीतियाँ हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई भविष्यवाणी या मूल्य पूर्वानुमान लगाना शामिल नहीं है। Desirable trends, की घटना के आधार पर trades शुरू किए जाते हैं, जिन्हें predictive analysis की जटिलता के बिना एल्गोरिदम के माध्यम से लागू करना आसान और सीधा होता है।
Index Fund Rebalancing
Index Fund ने अपनी होल्डिंग्स को अपने संबंधित benchmark indices के बराबर लाने के लिए rebalancing की अवधि निर्धारित की है। यह एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर पैदा करता है, जो expected trades पर पूंजी लगाते हैं जो index fund rebalancing से ठीक पहले इंडेक्स फंड में स्टॉक की संख्या के आधार पर 20 से 80 आधार अंक का मुनाफा देते हैं। ऐसे व्यापार समय पर execution and best prices के लिए एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम के माध्यम से शुरू किए जाते हैं।
Mathematical Model-Based Strategies
Delta-neutral trading strategy जैसे Proven mathematical models, विकल्पों और underlying security के संयोजन पर व्यापार करने की अनुमति देते हैं। (Delta-neutral एक पोर्टफोलियो रणनीति है जिसमें सकारात्मक और नकारात्मक डेल्टा को offset करने के साथ कई स्थितियां शामिल हैं – एक परिसंपत्ति की कीमत में परिवर्तन की तुलना करने वाला अनुपात, usually a marketable security, इसके derivative की कीमत में संबंधित परिवर्तन के लिए – ताकि समग्र रूप से assets in question का delta totals zero है।)
Is Algorithmic Trading Legal?
हां, Algorithmic Trading legal है। ऐसे कोई नियम या कानून नहीं हैं जो ट्रेडिंग एल्गोरिदम के उपयोग को सीमित करते हों। कुछ investors इस बात पर विवाद कर सकते हैं कि इस प्रकार का व्यापार एक unfair trading environment बनाता है जो बाज़ारों पर adversely प्रभाव डालता है। हालाँकि, इसमें कुछ भी अवैध नहीं है।