ການຊື້ຂາຍປະລິມານມັກຈະເອີ້ນວ່າ “ການຊື້ຂາຍປະລິມານ” ຫຼື “ການຊື້ຂາຍແບບວິທີ”

ການຊື້ຂາຍປະລິມານ, ມັກຈະເອີ້ນວ່າ “ການຊື້ຂາຍປະລິມານ” ຫຼື “ການຊື້ຂາຍແບບວິທີ”, ແມ່ນປະເພດຂອງຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍທາງດ້ານການເງິນທີ່ອີງໃສ່ແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດແລະລະບົບຄອມພິວເຕີໃນການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຊື້ຂາຍປະລິມານ:

1. ** ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ:** ພໍ່ຄ້າປະລິມານໃຊ້ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດໃນປະຫວັດສາດ ແລະເວລາຈິງເພື່ອພັດທະນາຕົວແບບ ແລະຍຸດທະສາດ. ຂໍ້ມູນນີ້ສາມາດປະກອບມີການເຄື່ອນໄຫວລາຄາ, ປະລິມານການຊື້ຂາຍ, ຕົວຊີ້ວັດເສດຖະກິດ, ແລະຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອື່ນໆ.
2. ຕົວແບບທາງຄະນິດສາດ: ພໍ່ຄ້າສ້າງແບບຈໍາລອງທາງຄະນິດສາດໂດຍອີງໃສ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທີການສະຖິຕິ, ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະເຕັກນິກການປະລິມານອື່ນໆເພື່ອກໍານົດຮູບແບບ, ແນວໂນ້ມ, ແລະໂອກາດຕະຫຼາດທີ່ມີທ່າແຮງ.
3. ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ Algorithmic: ການ​ຄ້າ​ປະ​ລິ​ມານ​ແມ່ນ​ອີງ​ໃສ່​ຫຼາຍ​ໃນ​ລະ​ບົບ​ການ​ຄ້າ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ຫຼື​ວິ​ທີ​ການ​ໃນ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ການ​ຄ້າ. ສູດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບເພື່ອປະຕິບັດຍຸດທະສາດການຄ້າຢ່າງເປັນລະບົບ ແລະມີປະສິດທິພາບ.
4. ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ: ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງການຊື້ຂາຍປະລິມານ. ພໍ່ຄ້າໃຊ້ເຕັກນິກການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຕ່າງໆເພື່ອຄວບຄຸມຈໍານວນທຶນທີ່ຈັດສັນໃຫ້ແຕ່ລະການຄ້າ, ກໍານົດຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍ, ແລະຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຫຼັກຊັບໂດຍລວມ.
5. High-Frequency Trading (HFT): ບາງຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍປະລິມານກ່ຽວຂ້ອງກັບການເທຣດຄວາມຖີ່ສູງ, ບ່ອນທີ່ຄໍາສັ່ງຈໍານວນຫລາຍຖືກປະຕິບັດດ້ວຍຄວາມໄວສູງທີ່ສຸດ. HFT ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງລາຄາຂະຫນາດນ້ອຍແລະຄວາມບໍ່ມີປະສິດຕິພາບຂອງຕະຫຼາດໃນເລື່ອງຂອງ milliseconds.
6. Backtesting: ກ່ອນທີ່ຈະນຳໃຊ້ຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍປະລິມານໃນຕະຫຼາດສົດ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພໍ່ຄ້າຈະເຮັດການທົດສອບດ້ານຫຼັງຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການທົດສອບຍຸດທະສາດໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອປະເມີນການປະຕິບັດຂອງຕົນພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດຕ່າງໆ.
7. ** ການເຊື່ອມຕໍ່ຕະຫຼາດ:** ພໍ່ຄ້າປະລິມານມັກຈະມີການເຂົ້າເຖິງຕະຫຼາດໂດຍກົງເພື່ອດໍາເນີນການຊື້ຂາຍຢ່າງໄວວາ. ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເຕັກໂນໂລຢີແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ຊັບຊ້ອນເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ກັບການແລກປ່ຽນທາງດ້ານການເງິນຕ່າງໆ.

ການຊື້ຂາຍປະລິມານໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມເພີ່ມຂຶ້ນໃນຕະຫຼາດການເງິນເນື່ອງຈາກຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ການມີຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງຍຸດທະສາດ algorithmic ເພີ່ມຂຶ້ນ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍກອງທຶນ hedge, ບໍລິສັດການຄ້າທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ, ແລະນັກລົງທຶນສະຖາບັນເພື່ອໃຫ້ມີການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດວ່າການຊື້ຂາຍປະລິມານມາພ້ອມກັບຄວາມທ້າທາຍຂອງຕົນເອງ, ລວມທັງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການປັບປຸງແບບຈໍາລອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດ, ແລະການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊື້ຂາຍ algorithmic.