کوانٹ ٹریڈنگ: یہ کیا ہے، اور کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کیسے کام کرتی ہے؟

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ، جسے اکثر 'کوانٹ ٹریڈنگ' کہا جاتا ہے، ایک پیچیدہ ٹریڈنگ حکمت عملی ہے جو مالیاتی مارکیٹس میں ٹریڈنگ کے مواقع کی شناخت اور تعمیل کے لئے ریاضیاتی اور شماریاتی ماڈلز کا استعمال کرتی ہے۔ یہ طریقہ کار، جیسے کہ آپ کے ٹریڈنگ پارٹنر کے طور پر سپر کمپیوٹر کا ہو سکتا ہے، انسانی وجدان اور ٹریڈنگ کے معیاری طریقوں کے برعکس ہے جو کہ انسانی عقل اور معیاری تجزیہ پر مبنی ہوتے ہیں۔ یہ کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کی ایک جامع گائیڈ ہے اور فاریکس میں اسے موثر طریقے سے استعمال کرنے کا طریقہ ہے۔

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کیا ہے؟

کوانٹیٹیٹو یا کوانٹ ٹریڈنگ ایک حکمت عملی ہے جو شماریاتی ڈیٹا کے تجزیے پر مبنی ہے۔ ٹریڈرز ریاضیاتی ماڈلز کو تصرف میں لا کر کثیر مقداروں میں ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں اور ٹریڈنگ کے ان مواقع کو شناخت کرتے ہیں جو انسانی نگاہ سے اوجھل ہو سکتے ہیں۔ یہ استعداد کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کا ایک کلیدی فائدہ ہے، جو مارکیٹ کے مزید جامع تجزیے کی اجازت دیتا ہے اور ممکنہ طور پر زیادہ منافع فراہم کرتا ہے۔

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ دو عملی فائدے فراہم کرتی ہے۔ اول، یہ مارکیٹ میں چھپے ہوئے پیٹرنز کی شناخت کرتی ہے، جو ٹریڈرز کو قیمتی بصیرتیں فراہم کرتی ہے۔ دوم، اور شاید زیادہ اہم بات یہ ہے کہ یہ ٹریڈنگ کی فیصلہ سازی سے جذباتی عنصر کو ختم کرتی ہے، اور طویل مدت میں زیادہ منطقی اور قابل اعتماد حکمت عملی کو یقینی بناتی ہے۔

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کیسے کام کرتی ہے؟

مختصر جواب ہے — اچھی طرح سے ڈیزائن کردہ ریاضیاتی ماڈلز کے ذریعے۔

کوانٹ ٹریڈرز کمپیوٹر ماڈلز استعمال کرتے ہیں تاکہ ٹریڈنگ کو خودکار بنایا جائے اور اسے زیادہ موثر بنایا جائے۔ ایک عملی ریاضیاتی ماڈل بنانے کے لئے، ایک فرد کو تاریخی ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے اور بہت سا ڈیٹا ہو۔ یہ ٹریڈرز کو مارکیٹ میں کسی اثاثے کے رویے کی تحقیقات، تشریح اور پیش گوئی کرنے میں مدد دیتا ہے۔

تصور کریں کہ آپ کے پاس ایک کمپیوٹر ماڈل ہے جو حقیقی وقت میں کرنسی ایکسچینج ریٹ کے تکنیکی تجزیے کی بنیاد پر سیل/بائے سگنلز پیدا کرتا ہے۔ آپ اس ماڈل کو ایک خودکار ٹریڈنگ پلیٹ فارم کریعیٹ کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔ یا آپ اسے ایک قدم آگے لے جا سکتے ہیں اور ماڈل کو سکھانے کے لئے مشین لرننگ کا استعمال کر سکتے ہیں کہ افراط زر، سود، GDP ریٹس، اور دیگر بڑے معاشی عوامل کے کرنسی ایکسچینج ریٹس پر اثرات کا کیسے مطالعہ اور تجزیہ کیا جاتا ہے۔

یہ کچھ ہی دلچسپ مواقع ہیں جو کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ فراہم کرتی ہے۔ ٹریڈنگ کے نظام کو کریعیٹ کرنے اور استعمال کرنے کے لیے مخصوص اقدامات کو فالو کرتے ہوئے، ٹریڈرز اپنے ٹریڈنگ کے نتائج کو بہتر بنانے کے لیے اس حکمت عملی کے امکانات کو استعمال کر سکتے ہیں۔۔

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ سسٹم کیسے کریعیٹ کیا جائے

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ سسٹم تشکیل دینے میں چار نمایاں مرحلے یا اجزاء شامل ہوتے ہیں۔ ہم ہر ایک کی مختصر وضاحت کریں گے۔

ٹریڈنگ آئیڈیا کی تلاش

پہلے چیزیں پہلے، آپ کو ٹریڈنگ کے موقع کی شناخت کرنا ہو گی۔ یہ کرنسیوں کے درمیان ایک مخصوص تعلق ہو سکتا ہے، ایک معاشی رجحان، یا یہاں تک کہ ایک غیر معمولی صورتحال ہوتی ہے جس کا آپ فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

اس طرح کا آئیڈیا پیدا کرنے اور ریاضیاتی ماڈل کے لئے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے سنجیدہ تحقیق کی ضرورت ہے۔ یہ ابتدائی آئیڈیا وہ عمومی مفروضہ ہو گا جس پر ٹریڈنگ الگوریتھم تشکیل دیا جائے گا۔ یہ ٹریڈنگ حکمت عملی اور تعدد دونوں کا تعین کرے گا۔

بیک ٹیسٹنگ

کسی بھی دیگر ٹریڈنگ آئیڈیا کی طرح، اس کا بھی ٹیسٹ کیا جانا ضروری ہے۔ بیک ٹیسٹنگ عام طور پر تاریخی موازنہ کے ذریعے کی جاتی ہے: آپ اس مخصوص ٹائم فریم میں مارکیٹ کی صورتحال کو عکاسی کرنے والے نمبروں کو اکٹھا کرتے ہیں اور پھر مختلف اقتصادی اور/یا سیاسی منظرناموں کو لاگو کرتے ہیں تاکہ ٹریڈنگ کی حکمت عملی کی کارکردگی کی نقل تیار کی جا سکے۔

اگر تاریخی اعداد و شمار کی آپ کے عمومی مفروضے کی حمایت کرتے ہیں تو، ٹریڈنگ آئیڈیا قابل عمل ہوتا ہے۔ بیک ٹیسٹنگ آپ کو زیادہ سے زیادہ استعداد کاری کے لیے ماڈل کے پیرامیٹرز کو بہتر بنانے اور خطرات سے نپٹنے کے لیے ردوبدل کی بھی اجازت دے گی۔۔

تعمیل

جب بیک ٹیسٹنگ مرحلہ مکمل ہو جاتا ہے تو، آپ ٹریڈنگ کی تعمیل کا نظام تیار کر سکتے ہیں۔ مثالی طور پر، یہ مدد کرے گا اگر آپ کا مقصد ایک خودکار عمل کریعیٹ کرنے کا ہو جو ایک ٹریڈ کے مطابق ہو، بروکریج کو انٹرفیس میں شامل کرنے کا ہو جب کہ لین دین کی لاگتوں کو کم کرنا بھی مقصود ہو۔

ٹریڈنگ آٹومیشن آپ کو مزید تحقیق کرنے اور ٹرانزیکشنز کو زیادہ کثرت سے رکھنے کی اجازت دیتی ہے۔

رسک مینجمنٹ

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ میں رسک مینجمنٹ اہم ہے۔ ٹریڈرز خطرے کا انتظام کرنے کے لیے مختلف ٹولز کو استعمال کرتے ہیں، بشمول اسٹاپ-لاس آرڈرز، پورٹ فولیوز کا تنوع، اور ہیجنگ حکمت عملیاں۔ مارکیٹ کی مختلف حالات کے زیر اثر حکمت عملی کی شدت کو جانچنے کے لئے، ٹریڈرز تناؤ کی جانچ اور بیک ٹیسٹنگ کا استعمال کرتے ہیں۔

• پوٹ فولیو کا تنوع

پوٹ فولیو کے تنوع میں مختلف اثاثوں کی کلاسز میں سرمایہ کاری کو پھیلانے کا عمل شامل ہے۔ تنوع پن کے ذریعے، ٹریڈرز مارکیٹ کی وولیٹیلیٹی کے ساتھ منسلک خطرات کو کم کرتے ہیں۔ پوٹ فولیو کے تنوع کا ایک فائدہ یہ ہے کہ یہ ٹریڈرز کو کسی ایک اثاثے پر منفی حرکات کے اثرات کو کم کرنے میں مدد دیتی ہے۔

• سرمائے کی مختص رقم

ایک موثر رسک مینجمنٹ کی حکمت عملی یہ تقاضا کرتی ہے کہ سرمایہ کاروں کو ہر ٹریڈ کے لئے سرمائے کی مختص رقم کا تعین کیا جائے تاکہ خطرے اور انعام کے مابین توازن قائم ہو سکے۔ ٹریڈر اس سرمائے کی مختص کو بہتر بنانے کے لئے خطرہ کی معادلت اور ویلیو-ایٹ-رسک (VaR) ماڈلز کا استعمال کرتے ہیں۔

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کی حکمت عملیاں

اب جب کہ ہم نے جان لیا کہ یہ کیسے کام کرتی ہیں، آئیے حکمت عملیوں کی چھان بین کریں جنہیں کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

اوسط کی طرف واپسی

اوسط کی طرف واپسی کی حکمت عملی میں، ٹریڈرز اس بات پر یقین رکھتے ہیں کہ قیمتیں ہمیشہ تاریخی اوسط پر واپس آتی ہیں۔ لہذا، انتہائیں صرف عارضی ہوتی ہیں۔ پس، ٹریڈرز ان سیکیورٹیز کی شناخت کرتے ہیں جو اوسط سے دور ہٹ چکی ہیں اور ان کی وسطی قدر پر واپسی کی پیش گوئی کرتے ہیں۔

اس قیمت کے انحراف کو ایک سکور کے ذریعے ماپا جاتا ہے۔ جب وہ سکور زیادہ ہوتا ہے، تو یہ قیمت کے واپسی کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس طرح سے ماڈل آپ کو طریقہ بتاتا ہے کہ کب لانگ یا شارٹ جانا ہے اور آپ کو انتہائی موافق انٹری اور ایگزٹ پوائنٹس کے لئے بہترین مشورے دیتا ہے۔

ٹریڈرز شماریاتی انڈیکیٹرز جیسے بولنگر بینڈز اور موونگ ایوریجز کا استعمال کرتے ہیں تاکہ وسطی رجعت کے مواقع کو شناخت کر سکیں۔ یہ زیادہ خرید شدہ اور زیادہ فروخت شدہ مارکیٹس کو شناخت کرنے کے لیے اہم ہیں۔

1. شماریاتی اوسط
2. قیمت کی سطح

جیسا کہ اوپر دیکھا گیا، قیمت تاریخی اوسط کے گرد جھولنے کی طرف مائل رہتی ہے۔

رجحان کو فالو کرنا

اس طریقہ کار میں ایک ماڈل کا استعمال کیا جاتا ہے جو کسی مستحکم مارکیٹ ٹرینڈ سے منافع حاصل کرنے کے لئے کریعیٹ کیا جاتا ہے۔ ٹریڈر انڈیکیٹرز جیسے کہ موونگ ایوریجز اور قیمت کی سطح کی حرکات کو استعمال کرتے ہوئے حساب لگاتے ہیں۔ اس حکمت عملی کی اہم بات یہ ہے کہ ایک ٹرینڈ تیزی کی جانب (بلش)، مندی کی جانب (بیئرش)، یا اطرافی ہو سکتا ہے۔ ٹرینڈ کو فالو کرنے والے ان حرکات کی شناخت کرتے ہیں اور اپنی ٹریڈز کو ان کے مطابق ترتیب دیتے ہیں۔

بلش مارکیٹ—قیمت موونگ ایوریج کے اوپر بڑھ رہی ہے۔

شماریاتی بیوپار

شماریاتی بیوپار ایک طریقہ کار ہے جو ٹریڈرز کی مارکیٹ کی عدم استعدادیوں کی شناخت کرنے پر مشتمل ہے۔ ٹریڈرز ان عدم استعدادیوں کی نشاندہی کرتے ہیں جو متعلقہ اثاثوں کے درمیان ہیں، ان نااہلیتوں سے فائدہ اٹھاتے ہیں، اور نفع حاصل کرتے ہیں۔ یہ طریقہ کار مکمل طور پر پیچیدہ شماریاتی ماڈلز پر انحصار کرتا ہے جو مارکیٹ میں غلط قیمتوں کا پتہ لگاتے ہیں۔ شماریاتی بیوپار میں شامل ہیں:

• پیئرز ٹریڈنگ شماریاتی بیوپار کے معیاری طریقوں میں سے ایک ہے۔ اس میں ٹریڈرز ایک متعلقہ اثاثے میں لانگ اور شارٹ جاتے ہیں۔ ایسا کر کے، ٹریڈر متعلقہ قیمت کی حرکات سے نفع جات حاصل کرتے ہیں۔ پیئر ٹریڈنگ میں ایک اعلی درجے کی شماریاتی ماڈلنگ اور حقیقی وقت کے ڈیٹا کا تجزیہ کیا جاتا ہے۔
• تخمینی تقاضے۔ یہ حکمت عملی اہم تخمینی قوت اور بڑے ڈیٹا سیٹس تک رسائی کا تقاضا رکھتی ہے۔ یہ طریقہ کار ہیج فنڈز اور بڑے ادارہ جاتی ٹریڈرز کے درمیان مقبول ہے۔ اس حکمت عملی میں، ٹریڈرز ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ (HFT) سسٹمز کا استعمال کرتے ہیں تاکہ بیوپار کے مواقع کا پتہ لگایا جا سکے۔

الگوریتھم پیٹرن کی پہچان

ٹریڈرز اس طریقے کو استعمال کرتے ہیں تاکہ بڑی کمپنیوں کے ذریعے کی گئی بڑی ٹریڈز کو سامنے لا سکیں۔ مؤخر الذکر عام طور پر قیمتوں کو متاثر کرنے سے بچنے کے لیے اپنی ٹرانزیکشنز کو چھپانے کی کوشش کرتے ہیں۔ وہ اپنی ٹریڈز کو متعدد ایکسچینجز پر یا بروکرز کے درمیان منتشر کر کے ایسا کرتے ہیں۔۔ ایک ماڈل آپ کو اس طرح کے پیٹڑنز کو پہچاننے اور کسی اور اہم ٹرانزیکشن سے قیمت میں اضافے سے پہلے اس کاانتظام کرنے میں مدد کرسکتا ہے۔

ETF قاعدہ

ایکسچینج سے ٹریڈ شدہ فنڈز عموماً انڈائسز کو ٹریک کرتے ہیں۔ ETFs ٹریڈنگ قاعدہ تجویز کرتا ہے کہ آپ کرنسی ETFs اور انڈیکس جو وہ ٹریک کرتے ہیں کے مابین تعلق کا مشاہدہ کر کے منافع کما سکتے ہیں اگر آپ پیٹرن کو شناخت کر سکتے ہیں۔ اس صورت میں، ایک برق رفتار تعمیلی نظام آپ کو قیمت کی حرکت کی پیش گوئی کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔

مثال

آئیں فرض کریں کہ ایک کرنسی پیئر میں قیمت کا فرق ہے جو مستقبل میں کچھ حد تک درست ہو گا۔ جب آپ کو یہ فرق نظر آئے تو آپ کو کیا کرنا چاہئے؟ شماریاتی ثالثی کی ٹریڈنگ حکمت عملی کی رہنمائی میں، آپ کرنسی پیئر کے دو سیٹس کریعیٹ کریں گے—ایک توقع سے کم کارکردگی اور ایک توقع سے زیادہ کارکردگی کا حامل۔ جب ایک بار آپ یہ کر لیں تو، آپ توقع سے زیادہ کارکردگی والے کرنسی پیئر کو پست کر دیں گے اور جب کہ اسی اثناء میں توقع سے کم کارکردگی والے کو بائے کر لیں گے۔

کوانٹ ٹریڈنگ کے فوائد اور نقصانات

کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ سرمایہ کاروں کو حد سے زیادہ فوائد فراہم کرتی ہے:

• پیش اندیشگی کی بجائے ڈیٹا اور اعداد و شمار کی بنیاد پر کاروباری فیصلوں کا منظم طریقہ کار انسانی غلطی کے امکانات کو کم کرتا ہے۔
• ایسے پیچیدہ پیٹرنز کی شناخت کہ عام فرد جن سے صرفِ نظر کر سکتا ہو۔
• خودکار ٹریڈنگ عمل سے استعداد میں اضافہ ہوتا ہے۔
• خطرے کے بہتر انتظام کے لئے حقیقی وقت کے پیرامیٹرز میں بہتری۔
• کئی متغیرات کے انضمام کی مدد سے ایک زیادہ قابل اعتماد پیش گوئی حاصل ہوتی ہے۔

تاہم، ٹیکنالوجی کی پیشرفت کے ساتھ نقصانات بھی پیدا ہوتے ہیں:

• ماڈل کے لئے استعمال ہونے والا تاریخی ڈیٹا نتیجے پر بھاری طور پر اثر انداز ہو سکتا ہے۔
• بے حساب پیچیدگی ماڈل کو بنیادی پیٹرنز کے بجائے غیر متعلقہ ڈیٹا کی خلل اندازی کو گرفت میں لینے کا باعث بن سکتی ہے۔
• اوور فٹنگ وقوع پذیر ہو سکتی ہے، جس میں ماڈل تاریخی ڈیٹا کے ساتھ غیر معمولی طریقے سے کام کرتا ہے لیکن اِن دیکھے ڈیٹا کے ساتھ ہم آہنگ ہونے میں ناکام رہتا ہے۔
• معیاری تجزیے کی کمی ایک نامکمل تصویر کریعیٹ کر سکتی ہے اور گمراہ کن تشریحات کا سبب بن سکتی ہے۔

حتمی خیالات

• کوانٹیٹیٹو ٹریڈنگ ٹریڈرز کے لئے ایک طاقتور ٹول ہے جس کو ماسٹر کیا جا سکتا ہے۔ یہ ان کو ٹریڈنگ کے باخبر فیصلے کرنے کی اجازت دیتی ہے اور عالمی مالیاتی مارکیٹ کی پیچیدگی کا مستعدی سے انتظام کرنے دیتی ہے۔
• ریاضیاتی ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، سرمایہ کار ٹریڈنگ کے پوشیدہ مواقع کو شناخت کر سکتے ہیں جن کا انہوں نے بصورت دیگر نوٹس نہ لیا ہو۔
• ٹریڈ آٹومیشن آپ کے وقت کو مزید تحقیق کرنے کے لئے آزاد کر سکتی ہے اور ٹریڈنگ کے تعدد کو بڑھا سکتی ہے، جس سے یہ زیادہ موثر ہو جاتی ہیں۔
• کمپیوٹر کی زیادہ متغیرات کے عمل سے نمٹنے کی صلاحیت تبدیلیوں کے ساتھ مطابقت پیدا کرنے اور رسک مینجمنٹ بہتر کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔
• اگرچہ ان سب میں نقائص ہیں، کوانٹ کی ٹریڈنگ کی حکمت عملیوں کے نفاذ سے آپ کو پیشگی فعالیت سے بہرہ ور ہونے اور مارکیٹ کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد مل سکتی ہے۔