Quantitative trading၊ မကြာခဏဆိုသလို “quant trading” သို့မဟုတ် “algorithmic trading” သည် ကုန်သွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် သင်္ချာမော်ဒယ်များနှင့် ကွန်ပျူတာ algorithms များပေါ်တွင် မှီခိုနေရသော ငွေကြေးကုန်သွယ်ဗျူဟာ အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤသည်မှာ အရေအတွက်ကုန်သွယ်မှု၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်။
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း- အရေအတွက် ကုန်သည်များသည် မော်ဒယ်များနှင့် မဟာဗျူဟာများကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် သမိုင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စျေးကွက်ဒေတာကို အသုံးပြုပါသည်။ ဤဒေတာတွင် စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများ၊ ကုန်သွယ်မှုပမာဏများ၊ စီးပွားရေးညွှန်းကိန်းများနှင့် အခြားသက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။
- သင်္ချာပုံစံများ- ကုန်သည်များသည် သမိုင်းအချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ သင်္ချာပုံစံများကို ဖန်တီးသည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် ပုံစံများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် အလားအလာရှိသော စျေးကွက်အခွင့်အလမ်းများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် အခြားသော အရေအတွက်ဆိုင်ရာ နည်းပညာများ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။
- Algorithmic Execution- ပမာဏကုန်သွယ်ခြင်းသည် ကုန်သွယ်မှုကိုလုပ်ဆောင်ရန် အလိုအလျောက် ကုန်သွယ်မှုစနစ်များ သို့မဟုတ် algorithms များအပေါ် ကြီးကြီးမားမားမှီခိုနေရပါသည်။ ဤ algorithms များသည် ကုန်သွယ်မှုဗျူဟာများကို စနစ်တကျနှင့် အကျိုးရှိစွာ အကောင်အထည်ဖော်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။
- Risk Management- Risk Management သည် အရေအတွက်ကုန်သွယ်မှု၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကုန်သည်များသည် ကုန်သွယ်မှုတစ်ခုစီအတွက် ခွဲဝေချထားပေးသည့် အရင်းအနှီးပမာဏကို ထိန်းချုပ်ရန်၊ ရပ်တန့်အရှုံးအမိန့်များ သတ်မှတ်ရန်နှင့် အစုစု၏ အလုံးစုံသော အန္တရာယ်ကို စီမံခန့်ခွဲရန် အမျိုးမျိုးသော စွန့်စားစီမံခန့်ခွဲမှုနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုသည်။
- High-Frequency Trading (HFT): အချို့သော အရေအတွက် ကုန်သွယ်မှု ဗျူဟာများတွင် အမှာစာ အများအပြားကို အလွန်အမင်း မြန်နှုန်းမြင့်စွာ လုပ်ဆောင်သည့် ကြိမ်နှုန်းမြင့် ကုန်သွယ်မှုတွင် ပါဝင်ပါသည်။ HFT သည် မီလီစက္ကန့်များအတွင်း သေးငယ်သော ဈေးနှုန်းကွာဟချက်များနှင့် စျေးကွက်ထိရောက်မှု မရှိမှုများကို အသုံးချရန် ရည်ရွယ်သည်။
- Backtesting- တိုက်ရိုက်စျေးကွက်များတွင် ပမာဏကုန်သွယ်ခြင်းဗျူဟာကို အသုံးမပြုမီ၊ ကုန်သည်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ကျယ်ပြန့်သော backtesting ပြုလုပ်ကြသည်။ ၎င်းတွင် စျေးကွက်အခြေအနေအမျိုးမျိုးတွင် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် သမိုင်းအချက်အလက်ကို အသုံးပြု၍ မဟာဗျူဟာကို စမ်းသပ်ခြင်း ပါဝင်သည်။
- စျေးကွက်ချိတ်ဆက်မှု- အရေအတွက်ကုန်သည်များသည် ကုန်သွယ်မှုများကို လျင်မြန်စွာလုပ်ဆောင်ရန် တိုက်ရိုက်စျေးကွက်ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိသည်။ ၎င်းသည် အမျိုးမျိုးသော ငွေကြေးဖလှယ်မှုများကို ချိတ်ဆက်ရန်အတွက် ခေတ်မီနည်းပညာနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံများ လိုအပ်ပါသည်။
နည်းပညာတိုးတက်မှု၊ ဒေတာရရှိနိုင်မှု တိုးမြင့်လာခြင်းနှင့် အယ်လ်ဂိုရီသမ်နည်းဗျူဟာများ၏ အရေးပါမှု ကြီးထွားလာခြင်းတို့ကြောင့် အရေအတွက်ကုန်သွယ်မှုသည် ငွေကြေးဈေးကွက်တွင် ပိုမိုရေပန်းစားလာပါသည်။ စျေးကွက်များတွင် ပြိုင်ဆိုင်မှုအသာစီးရရှိရန် အကာအရံရန်ပုံငွေများ၊ တစ်ဦးတည်းပိုင်ကုန်သွယ်ကုမ္ပဏီများနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများမှ အသုံးပြုသည်။ သို့သော်၊ မော်ဒယ်များ၏ စဉ်ဆက်မပြတ် ပြုပြင်မွမ်းမံရန် လိုအပ်မှု၊ ပြောင်းလဲနေသော စျေးကွက်အခြေအနေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်၊ algorithmic trading နှင့် ဆက်စပ်နေသော စွန့်စားမှုများကို စီမံခန့်ခွဲခြင်း အပါအဝင် quant trading သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အတူ လာကြောင်း သတိပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။
Leave a Reply
You must be logged in to post a comment.