उच्च आवृत्ति व्यापार - संकेतक

एल्गोरिथम ट्रेडिंग अवधारणाओं और उदाहरणों की मूल बातें। एक एल्गोरिथ्म एक कार्य या प्रक्रिया को पूरा करने के उद्देश्य से स्पष्ट रूप से परिभाषित निर्देशों का एक विशिष्ट सेट है। एल्गोरिथम व्यापार स्वचालित व्यापार, ब्लैक-बॉक्स ट्रेडिंग, या बस एल्गो-ट्रेडिंग कंप्यूटर की प्रोग्रामिंग करने की प्रक्रिया है एक व्यापार को रखने के लिए निर्देशों का एक निर्धारित सेट का पालन करें ताकि एक मानव व्यापारी के लिए असंभव गति और आवृत्ति पर लाभ उत्पन्न हो सके। परिभाषित किए गए नियम समय, मूल्य, मात्रा या किसी भी गणितीय मॉडल पर आधारित हैं इसके अलावा लाभ के अवसरों के अलावा व्यापारी, एल्गो-ट्रेडिंग बाज़ार को अधिक तरल बनाता है और व्यापारिक गतिविधियों पर भावनात्मक मानव प्रभावों को छोड़कर व्यापार को और अधिक व्यवस्थित बनाता है। मान लीजिए एक व्यापारी इन सरल व्यापार मानदंडों का पालन करता है। एक स्टॉक के 50 शेयर खरीदें, जब इसकी 50-दिवसीय चलती औसत 200 - दिन बढ़ते औसत। जब स्टॉक की 50-दिन की चलती औसत 200-दिवसीय मूविंग एक्शन से नीचे हो जाती है तो शेयर के शेयरों में दोबारा। दो सामान्य निर्देशों के इस सेट का उपयोग करते हुए, यह आसान है यह एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो स्वचालित रूप से शेयर की कीमत और चलती औसत संकेतकों की निगरानी करेगा और निर्धारित शर्तों की पूर्ति के दौरान खरीद और बेचने के आदेश को रखेगा। व्यापारिक को अब लाइव कीमतों और आलेखों के लिए घड़ी रखने की ज़रूरत नहीं है, या मैन्युअल रूप से ऑर्डर करना एल्गोरिथम ट्रेडिंग सिस्टम स्वचालित रूप से व्यापारिक अवसर की पहचान करके, उनके लिए इसे करता है, चलती औसत पर अधिक जानकारी के लिए, सरल मूविंग एवेरेज़ करें रुझान बनाएं। अल्गो-ट्रेडिंग निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है। सर्वोत्तम संभव कीमतों पर निष्पादित किए गए ट्रेडों। त्वरित और सटीक ट्रेड ऑर्डर प्लेसमेंट जिससे वांछित स्तरों पर निष्पादन की उच्च संभावनाएं होती हैं। महत्वपूर्ण मूल्य परिवर्तनों से बचने के लिए ट्रेड्स सही और तुरन्त समय बीत चुका है। लेनदेन की लागत कम हो रही है, नीचे के कार्यान्वयन की कमी का उदाहरण देखें। कई बाजार परिस्थितियों पर समय-समय पर स्वचालित जांच। मैन्युअल त्रुटियों के जोखिम को कम करने में ट्रेडों। उपलब्ध ऐतिहासिक और वास्तविक समय डेटा के आधार पर एल्गोरिथ्म का सामना करें। प्रेरित संभावना भावनात्मक और मनोवैज्ञानिक कारकों पर आधारित मानव व्यापारियों की गलतियों की वजह से। वर्तमान दिन अल्गो-ट्रेडिंग का सबसे बड़ा हिस्सा उच्च आवृत्ति व्यापारिक एचएफटी है, जो कई बाजारों में बहुत तेजी से गति और कई निर्णय मानदंडों में बड़ी संख्या में ऑर्डर करने के लिए पूंजीकरण करने का प्रयास करता है, पूर्व-क्रमादेशित निर्देशों के आधार पर उच्च आवृत्ति व्यापार के बारे में अधिक जानने के लिए, उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग एचएफटी फर्मों की रणनीतियों और रहस्यों को देखें। व्यापार-व्यापार कई तरह के व्यापार और निवेश गतिविधियों में उपयोग किया जाता है, जिनमें लंबे समय तक निवेश करने वाले या साइड फ़र्म्स पेंशन खरीदने फंड, म्यूचुअल फंड, बीमा कंपनियों जो बड़ी मात्रा में शेयरों में खरीदते हैं लेकिन असतत, बड़े मात्रा में निवेश के साथ शेयरों की कीमतों को प्रभावित नहीं करना चाहते हैं। लघु अवधि के व्यापारियों और साइड प्रतिभागियों को बेचने वाले बाजार निर्माताओं सट्टेबाजों और इसके अलावा स्वचालित व्यापार निष्पादन से मध्यस्थ लाभ, बाजार में विक्रेताओं के लिए पर्याप्त तरलता पैदा करने में अल्गो-ट्रेडिंग एड्स डायरेज हेज फंड इत्यादि अपने व्यापार नियमों को प्रभावी करने के लिए और अधिक कुशल बनाने के लिए प्रोग्राम को स्वचालित रूप से दोहराते हैं। एल्गोरिथम व्यापार एक मानव व्यापारी के अंतर्ज्ञान या वृत्ति के आधार पर तरीकों की तुलना में सक्रिय व्यापार के लिए एक अधिक व्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियाँ। एल्गोरिथम व्यापार के लिए एक पहचान योग्य अवसर की आवश्यकता होती है जो बेहतर कमाई या लागत में कमी के मामले में लाभदायक होती है। एलजी-ट्रेडिंग में इस्तेमाल की जाने वाली सामान्य व्यापारिक रणनीतियों निम्नलिखित हैं। सबसे आम एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों औसत चैनल ब्रेकआउट कीमत स्तर आंदोलनों और संबंधित तकनीकी संकेतक एल्गोरिथम व्यापार के माध्यम से कार्यान्वित करने के लिए सबसे आसान और आसान रणनीतियां हैं क्योंकि इन रणनीतियों में कोई भविष्यवाणियां या मूल्य पूर्वानुमान बनाने की ज़रूरत नहीं है व्यापार वांछनीय प्रवृत्तियों की घटनाओं के आधार पर शुरू किए जाते हैं जो कि एल्गोरिदम के माध्यम से कार्यान्वित करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण की जटिलता सीस 50 और 200 दिन की चलती औसत का उपर्युक्त उदाहरण रणनीति के चलते एक लोकप्रिय प्रवृत्ति है। प्रवृत्ति व्यापार रणनीतियों के बारे में अधिक जानने के लिए, रुझानों पर कैपिटलिंग के लिए सरल रणनीतियां देखें। एक बाजार में कम कीमत पर दोहरी सूचीबद्ध शेयर खरीदना और साथ ही इसे किसी अन्य बाजार में उच्च मूल्य जोखिम मुक्त मुनाफ़ा या मध्यस्थता के रूप में मूल्य विभेद प्रदान करता है एक ही आपरेशन को शेयर बनाम वायदा उपकरणों के लिए दोहराया जा सकता है, क्योंकि कीमत भिन्नता समय-समय पर मौजूद होती है, ऐसे मूल्य विभेदों की पहचान करने और आदेशों को रखने के लिए एल्गोरिथ्म लागू करना कुशल तरीके से लाभदायक अवसरों की अनुमति देता है। इंडेक्स फंडों ने अपने संबंधित बेंचमार्क इंडेक्स के अनुरूप अपनी होल्डिंग लाने के लिए पुनर्व्यवस्था की अवधि निर्धारित की है। यह एल्गोरिथम व्यापारियों के लिए लाभदायक अवसर बनाता है, जो अपेक्षित ट्रेडों को कैपिटल करते हैं जो संख्या के आधार पर 20-80 आधार अंकों के मुनाफे की पेशकश करते हैं इंडेक्स फंड में स्टॉक का, इंडेक्स फंड से पहले ऐसे ट्रेडों को पुनर्गठन करना समय पर निष्पादन और सर्वोत्तम मूल्यों के लिए एल्गोरिथम व्यापार प्रणालियों के माध्यम से आरंभ किया जाता है। डेल्टा-तटस्थ व्यापारिक रणनीति की तरह साबित गणितीय मॉडल, जो विकल्पों के संयोजन और उसके अंतर्निहित सुरक्षा पर व्यापार की अनुमति देता है, जहां ट्रेडों को सकारात्मक और नकारात्मक डेल्टा ऑफसेट के लिए रखा जाता है पोर्टफोलियो डेल्टा को शून्य पर रखा जाता है। मीन प्रत्यावर्तन रणनीति इस विचार पर आधारित है कि किसी परिसंपत्ति की उच्च और निम्न कीमतें एक अस्थायी घटना हैं जो उनके माध्य मूल्य को समय-समय पर पहचानने और परिभाषित करती हैं और मूल्य सीमा को परिभाषित करती हैं और उस पर आधारित एल्गोरिदम को कार्यान्वित करती हैं अपनी परिभाषित रेंज में और परिसंपत्ति को तोड़ने के समय स्वचालित रूप से ट्रेड किए जाने वाले ट्रेडों। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य रणनीति एक बड़े आदेश को तोड़ देती है और स्टॉक विशिष्ट ऐतिहासिक मात्रा प्रोफाइल का उपयोग करके बाजार को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। वॉल्यूम भारित औसत मूल्य VWAP के करीब ऑर्डर करें, जिससे औसत मूल्य पर लाभ होता है। समय हम उज्ज्वल औसत मूल्य रणनीति एक बड़े आदेश को तोड़ देती है और शुरुआत और समाप्ति समय के बीच समान रूप से विभाजित समय स्लॉट का उपयोग करके मार्केट को आदेश के गतिशील रूप से निर्धारित छोटे खंडों को रिलीज करती है। उद्देश्य प्रारंभ और समाप्ति समय के बीच औसत मूल्य के करीब ऑर्डर करना है जिससे बाजार के प्रभाव को कम किया जा सके। जब तक व्यापार आदेश पूरी तरह से भरा नहीं जाता है, तब तक यह एल्गोरिथम परिभाषित भागीदारी अनुपात के अनुसार आंशिक आदेश जारी करता है और बाजारों में कारोबार की मात्रा के हिसाब से संबंधित कदम रणनीति बाजार के उपयोगकर्ता परिभाषित प्रतिशत पर आदेश भेजती है शेयरों की कीमत बढ़ जाती है या घट जाती है या जब शेयर की कीमत उपयोगकर्ता-परिभाषित स्तर तक पहुंचती है। कार्यान्वयन की कमी रणनीति का उद्देश्य वास्तविक समय के बाजार में कारोबार करके आदेश के निष्पादन लागत को कम करना है, जिससे ऑर्डर की लागत पर बचत होती है और लाभ होता है विलंबित निष्पादन के अवसर लागत से रणनीति शेयर की कीमत में वृद्धि के दौरान लक्षित भागीदारी की दर में वृद्धि होगी अनुकूल मूल्य और इसे कम करते हैं जब शेयर की कीमत में प्रतिकूल गिरावट होती है। एल्गोरिदम के कुछ विशेष वर्ग हैं जो दूसरी तरफ की घटनाओं की पहचान करने का प्रयास करते हैं ये सूँघने वाले एल्गोरिदम, उदाहरण के लिए, एक बेचने वाले बाजार निर्माता द्वारा उपयोग में अंतर्निहित खुफिया बड़े आदेश के खरीद पक्ष के किसी भी एल्गोरिदम की मौजूदगी की पहचान एल्गोरिदम के माध्यम से इस तरह का पता लगाने से बाज़ार निर्माता बड़े आदेश के अवसरों की पहचान करने में मदद करेगा और उच्च मूल्य पर आदेश भरकर उसे लाभान्वित करने में मदद करेगा यह कभी-कभी उच्च तकनीक वाले सामने- उच्च आवृत्ति व्यापार और धोखाधड़ी के तरीकों पर अधिक जानकारी के लिए देखें, यदि आप ऑनलाइन स्टॉक खरीदते हैं, तो आप एचएफटी में शामिल होते हैं। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के लिए तकनीकी आवश्यकताएं। कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके एल्गोरिथ्म का कार्यान्वयन अंतिम भाग है, बैकटेस्टिंग के साथ जोड़ा गया चुनौती है पहचानी गई रणनीति को एक एकीकृत कम्प्यूटरीकृत प्रक्रिया में बदलना जो ऑर्डर देने के लिए एक ट्रेडिंग अकाउंट की पहुंच है प्रोग्रामिंग ज्ञान के लिए आवश्यक व्यापारिक रणनीति, किराए पर किए गए प्रोग्रामर या प्री-मेड ट्रेडिंग सॉफ्टवेयरवर्क कनेक्टिविटी और ऑर्डर देने के लिए ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म तक पहुंच। बाजार डेटा फ़ीड का उपयोग करने के लिए ऑर्डर करने के अवसरों के लिए एल्गोरिथ्म द्वारा मॉनिटर किया जाएगा। क्षमता और एक बार निर्मित प्रणाली का समर्थन करने के लिए आधारभूत संरचना, वास्तविक बाज़ारों पर लाइव होने से पहले। एल्गोरिथम में लागू किए गए नियमों की जटिलता के आधार पर बैकटेस्टिंग के लिए उपलब्ध ऐतिहासिक डेटा। यहां एक व्यापक उदाहरण है रॉयल डच शेल आरडीएस एम्स्टर्डम स्टॉक एक्सचेंज एईईक्स और लंदन में सूचीबद्ध है स्टॉक एक्सचेंज एलएसई ने मध्यस्थता के अवसरों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का निर्माण किया। यहां कुछ रोचक टिप्पणियां हैं। यूरो में एएक्स व्यापार, जबकि एलएसई स्टर्लिंग पाउंड में व्यापार करता है। एक घंटे के समय के अंतर के कारण, एईईक्स एलएसई की तुलना में एक घंटा पहले खोलता है, दोनों एक्सचेंजों अगले कुछ घंटों के लिए एक साथ व्यापार करें और फिर आखिरी घंटे के दौरान केवल एलईएस में ही कारोबार होता है क्योंकि एईएक्स बंद हो जाता है। इन दोनों बाजारों में सूचीबद्ध दो अलग-अलग मुद्राओं में रॉयल डच शेल स्टॉक पर आर्बिट्रेज ट्रेडिंग की संभावना है। एक कंप्यूटर प्रोग्राम जो वर्तमान बाजार मूल्यों को पढ़ सकता है। मूल्य एलएसई और एईएक्स दोनों से फ़ीड। जीबीपी-यूरो विनिमय दर के लिए विदेशी मुद्रा दर फ़ीड योग्यता रखने की व्यवस्था जो सही एक्सचेंज के आदेश को रूट कर सकती है। ऐतिहासिक मूल्य फ़ीड पर बैक-टेस्टिंग क्षमता। कंप्यूटर प्रोग्राम को निम्नलिखित का पालन करना चाहिए। दोनों एक्सचेंजों से आरडीएस स्टॉक की आने वाली कीमत फ़ीड पढ़ें। उपलब्ध विदेशी मुद्रा दर का उपयोग करना एक मुद्रा की कीमत दूसरे में। यदि एक मुनाफे का मौका है तो ब्रोकरेज की लागतों को छूट देने के लिए पर्याप्त मूल्य विसंगति मौजूद है, तो कम कीमत वाले एक्सचेंज पर खरीद ऑर्डर करें और उच्चतर मूल्य विनिमय पर ऑर्डर बेचिए। यदि वांछित के रूप में ऑर्डर निष्पादित की जाती हैं, मध्यस्थ लाभ का पालन किया जाएगा। सरल और आसान हालांकि, एल्गोरिथम व्यापार का अभ्यास करना आसान नहीं है और इसे निष्पादित करना याद रखें, अगर आप किसी एल्गो-ग एनरेटेड ट्रेड, इसलिए अन्य बाजार सहभागियों के परिणामस्वरूप, मिल्स में कीमतों में उतार-चढ़ाव हो सकता है- और यहां तक ​​कि माइक्रोसॉन्ड्स ऊपर के उदाहरण में, क्या होता है यदि आपके ख़रीदारी व्यापार को निष्पादित किया जाता है, लेकिन व्यापार को बेचते समय बेचने की कीमतें बदलती हैं जब आपके ऑर्डर के कारण बाजार में आप अपने मध्यस्थता की रणनीति को बेकार बनाकर एक खुली स्थिति में बैठेंगे। उदाहरण के लिए अतिरिक्त जोखिम और चुनौतियां हैं, सिस्टम विफलता जोखिम, नेटवर्क कनेक्टिविटी त्रुटियां, ट्रेड ऑर्डर और निष्पादन के बीच समय-सीमा, और, सबसे महत्वपूर्ण, अपूर्ण एल्गोरिदम एल्गोरिदम अधिक जटिल एल्गोरिथ्म, कार्रवाई करने से पहले अधिक कठोर backtesting की जरूरत होती है। एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन का क्वांटिटेटिव विश्लेषण एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है और इसे गंभीरता से जांचना चाहिए ताकि कंप्यूटर द्वारा स्वचालन के लिए जाने के लिए एक विचार हो आसानी से पैसे कमाएं लेकिन एक को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि सिस्टम पूरी तरह से परीक्षण किया गया है और आवश्यक सीमा निर्धारित की गई है विश्लेषणात्मक व्यापारियों को सीखने के कार्यक्रम पर विचार करना चाहिए मिंग और बिल्डिंग सिस्टम अपने आप में, सही तरीके से सही रणनीतियों को लागू करने के बारे में आश्वस्त होने के लिए अलगो-ट्रेडिंग का सख्ती से उपयोग और गहन परीक्षण फायदेमंद अवसर बना सकते हैं। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व पर एक दूसरे को बनाए रखता है डिपॉजिटरी संस्था 1। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव का एक सांख्यिकीय उपाय या तो या तो मापा जा सकता है। 1 9 33 में अमेरिकी कांग्रेस ने बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया, जिसने वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना किया। नॉनफ़ॉर्म पेरोल खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी को संदर्भित करता है अमेरिकी श्रम ब्यूरो। भारतीय रुपए भारतीय रूपया के लिए मुद्रा संक्षेप या मुद्रा प्रतीक, भारत की मुद्रा रुपये 1 से बना है। एक दिवालिया पर प्रारंभिक बोली बोलीदाताओं के पूल से दिवालिया कंपनी द्वारा चुने गए एक इच्छुक खरीदार से कंपनी की संपत्ति। विदेशी मुद्रा रोबोट्स एचएफ-स्केलिंग EURUSD, AUDUSD. Limited बीएमएफ ट्रेडिंग ग्रुप इंक। से एक्सचेंज रोबोट एचएफ - स्केकिंग. फोर्बोरस रोबोट एमटी 4 एक्सपर्ट एडवाइज़र एचएफ स्केपिंग एमटी 4 प्लेटफॉर्म के लिए उच्च आवृत्ति पूरी तरह से स्वचालित ट्रेडिंग स्ट्रक्चर है, जो कि कीमत गति सूचक और केल्टनर चैनल इंडिकेटर पर आधारित है। रोबोट न केवल विश्लेषण करता है मिनट की मोमबत्तियों की लंबाई एम 1, लेकिन मोमबत्तियां बनाने की सैद्धांतिक विशेषताओं में उच्च और निम्न एचएफ-स्केलिंग विदेशी मुद्रा रोबोट का गठन दलाल के लिए संवेदनशील है, और आपको सच ईसीएन एसटीपी खाते की आवश्यकता है। उच्च-आवृत्ति व्याख्या। उच्च-आवृत्ति व्यापार - एक कम्प्यूटर आधारित निवेश व्यापार रणनीति जो उच्च लेन-देन की मात्रा पर जोर देती है, बेहद छोटी अवधि की स्थिति, और तेजी से नियम-आधारित स्वचालित खरीद और बिक्री उच्च आवृत्ति व्यापार कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा किया जाता है, जो निवेश कंपनियों द्वारा संचालित होता है जो पूर्व-निर्दिष्ट बाजार पर प्रतिक्रिया करता है शॉर्ट-टर्म प्रॉफिट्स उत्पन्न करने की परिस्थितियां। टेस्टिंग उदाहरण। केल्टेनर चैनल स्पष्टीकरण। केल्टेनर चैनल एक तकनीकी विश्लेषण सूचक है जो कि सेंट्रल मॉमी दिखा रहा है उपरोक्त और नीचे की दूरी पर औसत रेखा से अधिक चैनल लाइनें संकेतक का नाम चेस्टर डब्ल्यू केल्टनर 1 9 0 9 1 99 8 के नाम पर रखा गया है, जिसने इसे अपने 1960 के किताब हैवो टू मनी इन कमोडिटीज में वर्णित किया है, जिन्होंने इस बारे में उनसे इस बारे में सुना है, लेकिन केल्टनर इसे दस दिन चलने वाले औसत व्यापार नियम कहा जाता है और वास्तव में इस विचार के लिए किसी मौलिकता का कोई दावा नहीं किया। केल्टेनर के विवरण में केंद्र रेखा सामान्य मूल्य की एक 10-दिन की साधारण चलती औसत है, जहां सामान्य दिन का औसत मूल्य औसत होता है उच्च, निम्न और नज़दीकी। ऊपर और नीचे की रेखाएं उस केंद्र रेखा से दूरी खींची गई हैं, एक दूरी जो पिछले 10 दिनों की व्यापारिक सीमाओं का सरल चलती औसत है, अर्थात प्रत्येक दिन से लेकर उच्च तक की सीमा होती है व्यापार की रणनीति का संबंध है एक मजबूत तेजी संकेत के रूप में ऊपरी रेखा से ऊपर या नीचे की रेखा के नीचे एक मजबूत मंदी की भावना के रूप में मजबूत है, और तदनुसार प्रवृत्ति के साथ खरीद या बेचते हैं, लेकिन शायद अन्य संकेतकों के साथ इसकी पुष्टि करने के लिए। खाता निगरानी करें लाइव 1. खाता खाता मॉनीटर 2। मुद्रा द्वारा रिडिंग रिजल्ट विश्लेषण। रन विश्लेषण का जोखिम। सीमित समय की पेशकश। विदेशी मुद्रा रोबोट एचएफ-स्केपिंग 1 जेफोरेक्स और 1 एमटी 4 लाइसेंस। एक बार भुगतान। मुफ्त समर्थन। पैसे वापस 30 दिन की गारंटी देते हैं। 200 से 200 9 तक उच्च आवृत्ति व्यापार से लगभग 500k बनाने के लिए, क्योंकि मैं पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से व्यापार कर रहा था और अब अपने कार्यक्रम को नहीं चला रहा हूं, मुझे यह बताने में खुशी है कि मेरा व्यापार ज्यादातर रसेल 2000 और डीएएपी वायदा अनुबंधों में था। मेरी सफलता की कुंजी, मेरा मानना ​​है कि, एक परिष्कृत वित्तीय समीकरण में नहीं बल्कि समग्र एल्गोरिथ्म डिज़ाइन में जो कई सरल घटकों के साथ बांधा गया था और अधिकतम लाभप्रदता के लिए अनुकूलित करने के लिए मशीन का इस्तेमाल करने के लिए सीखना था। आपको यहां किसी भी परिष्कृत शब्दावली को जानने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि जब मैं अपना कार्यक्रम सेटअप करता था सभी अंतर्ज्ञान पर आधारित एंड्रयू एनजी के अद्भुत मशीन सीखने का कोर्स अभी तक उपलब्ध नहीं था - बीटीड अगर आप उस लिंक को क्लिक करते हैं तो आप मेरे वर्तमान प्रोजेक्ट कोर्सटॉक पर ले जायेंगे, एमओसीसी के लिए एक समीक्षा साइट। प्रथम, मैं बस डी मकसद यह है कि मेरी सफलता केवल भाग्य का नतीजा नहीं था मेरा कार्यक्रम एक दिन में 1000-4000 ट्रेडों प्रति दिन आधा लंबा, आधा छोटा और कभी कुछ अनुबंधों की स्थिति में नहीं मिला, इसका मतलब किसी भी एक विशेष व्यापार के औसत से यादृच्छिक भाग्य था बहुत तेजी से परिणामस्वरूप मुझे एक दिन में 2,000 से ज्यादा कभी नहीं खोया गया था और कभी खोने वाला माह नहीं था। संपादित करें ये आंकड़े आयोगों के भुगतान के बाद हैं। और यहां चार्ट आपको दैनिक रूपांतरों की भावना देने के लिए ध्यान दें यह पिछले 7 महीनों में शामिल नहीं है - क्योंकि आंकड़े ऊपर उठने तक बंद हो गए हैं - मैंने उन्हें प्रवेश करने के लिए मेरी प्रेरणा खो दी है। मेरी व्यापारिक पृष्ठभूमि। अपना स्वचालित व्यापार कार्यक्रम स्थापित करने के लिए मुझे मैन्युअल दिन के व्यापारी के रूप में 2 साल का अनुभव था, यह 2001 में वापस आया था - यह इलेक्ट्रॉनिक व्यापार के शुरुआती दिनों थे और अच्छे पैसे बनाने के लिए स्लैपर के लिए अवसर थे I केवल इसका वर्णन कर सकते हैं कि मैं क्या कर रहा था सफल होने के साथ-साथ एक वीडियो गेम जुआ खेलने के समान, तेजी से होने का मतलब है, अनुशासित किया जा रहा है, और एक अच्छी सहज ज्ञान की पहचान करने वाली क्षमताओं के साथ मैं अपने छात्र ऋण को चुकाने और जीतने के लिए पैसा बचाता हूं। अगले पांच सालों में मैं दो स्टार्टअप लॉन्च करूंगा, जिस तरह से कुछ प्रोग्रामिंग कौशलों को चुनना होगा, यह 2008 के अंत तक नहीं होगा जब तक मैं व्यापार में वापस नहीं आऊंगा, मेरे पहले स्टार्टअप की बिक्री से कम चल रहे पैसे के साथ, व्यापार ने मुझे कुछ जल्दी नकद की उम्मीद की पेशकश की, जबकि मुझे अपना अगला कदम पता चला। 2008 में मैं मैन्युअल रूप से दिन का व्यापारिक वायदा था जिसे टी 4 नामक सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल किया गया था, जिसे मैं कुछ अनुकूलित ऑर्डर प्रविष्टि हॉटकीज़ चाहता था, इसलिए टी 4 के एपीआई की खोज करने के बाद मैंने चुनौती दी प्रोग्रामिंग भाषा को एपीआई का इस्तेमाल करने की आवश्यकता होती है और आगे बढ़ता है और खुद को कुछ हॉटकी बना देता हूं। एपीआई के साथ मेरे पैर गीले होने के बाद मुझे जल्द ही बड़ी आकांक्षाएं थीं, मैं कंप्यूटर को मेरे लिए व्यापार करने के लिए सिखाना चाहता था एपीआई मार्केट डेटा और एक्सचेंज को ऑर्डर भेजने का एक आसान तरीका- मुझे जो करना था, वह बीच में तर्क बना रहा था। नीचे टी 4 ट्रेडिंग विंडो का एक स्क्रीनशॉट है क्या अच्छा था कि जब मुझे अपना प्रोग्राम काम करना पड़ा तो मैं सक्षम था इस सटीक एक ही इंटरफ़ेस पर कंप्यूटर व्यापार को देखते हुए अपने असली पैसे के साथ खुद को बाहर आना और बाहर चलने वाले वास्तविक आर्डर देख रहा था दोनों रोमांचक और डरावना। मेरे एल्गोरिदम का डिजाइन। शुरू से ही मेरा लक्ष्य एक ऐसी व्यवस्था की स्थापना करना था जिससे मैं उचित हो सह किसी भी तरह के व्यापार से पहले कभी भी पैसा कमाऊंगा, इसे पूरा करने के लिए मुझे व्यापार सिमुलेशन ढांचे का निर्माण करने की जरूरत थी - यथासंभव यथाशीघ्र - लाइव ट्रेडिंग का अनुकरण करना। जबकि लाइव मोड में व्यापार एपीआई, सिमुलेशन मोड डेटा फ़ाइल से आवश्यक बाजार के अद्यतन पढ़ने के लिए इस डेटा को इकट्ठा करने के लिए मैं एपीआई से जुड़ने और टाइमस्टैम्प के साथ रिकार्ड बाजार अपडेट करने के लिए अपने कार्यक्रम का पहला संस्करण सेटअप करता हूं। मैं अपने सिस्टम को प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए हाल के मार्केट डेटा के 4 सप्ताह का उपयोग करके समाप्त हुआ जगह में एक बुनियादी ढांचे के साथ मुझे अभी भी एक लाभदायक व्यापार प्रणाली बनाने के बारे में जानने का काम था, जैसा कि मेरा पता चलता है कि मेरे एल्गोरिदम दो अलग-अलग घटकों में टूट जाएगा, जो मैं बारी-बारी से खोज लूँगा। कीमत की गति का अनुमान लगा रहा है और लाभदायक बनाना ट्रेडों। मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी। शायद किसी भी व्यापार प्रणाली का एक स्पष्ट घटक भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि जहां कीमतें बढ़ जाएंगी और मेरा कोई अपवाद नहीं था, मैंने वर्तमान को परिभाषित किया अंदर की बोली और अंदर की कीमत के औसत के रूप में कीमत और मैंने अनुमान लगाया है कि अगले 10 सेकंड में कीमत कहां होगी, मेरा एल्गोरिदम को पूरे कारोबारी दिन में यह भविष्यवाणी पल-दर-क्षण के साथ आने की जरूरत होगी। अनुकूलनशील बनाना संकेतक। मैंने एक मुट्ठी भर संकेतक बनाया है जो अल्पावधि मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए एक सार्थक क्षमता साबित हुआ है। प्रत्येक सूचक ने एक संख्या का उत्पादन किया है जो या तो सकारात्मक या नकारात्मक था एक संकेतक उपयोगी था अगर अधिक बार बाजार से ऊपर के साथ एक सकारात्मक संख्या और एक ऋणात्मक संख्या बाजार से नीचे जा रही है। मेरी प्रणाली ने मुझे जल्दी से यह निर्धारित करने की अनुमति दी है कि किसी भी संकेतक की भविष्यवाणी की क्षमता कितनी थी, इसलिए मैं कई विभिन्न संकेतकों के साथ प्रयोग करने में सक्षम था कि यह देखने के लिए कि क्या काम किया गया था कई सूत्रों के सूत्रों में चर थे कि उन्हें उत्पादित किया और मैं मूल्यों के साथ प्राप्त परिणामों के साथ तुलना करके पक्ष बनाकर उन चर के लिए इष्टतम मूल्यों को प्राप्त करने में सक्षम था। डिकेटर जो सबसे अधिक उपयोगी थे, वे सभी अपेक्षाकृत सरल थे और वे बाजार में हाल की घटनाओं पर आधारित थे जो मैं व्यापार के साथ-साथ सहसंबद्ध प्रतिभूतियों के बाजारों पर आधारित था। सटीक मूल्य चालन की भविष्यवाणी करना। संकेतक को केवल ऊपर या नीचे कीमत आंदोलन की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त नहीं था मुझे यह जानना होगा कि प्रत्येक संकेतक के प्रत्येक संभव मूल्य से कितना मूल्य आंदोलन की भविष्यवाणी की गई थी, मुझे एक सूत्र की ज़रूरत थी जो संकेतक मूल्य को मूल्य भविष्यवाणी में परिवर्तित कर देगा। यह पूरा करने के लिए मैंने 50 बाल्टी में अनुमानित मूल्य की गति को ट्रैक किया जो कि सीमा पर निर्भर था संकेतक मूल्य में गिर गया यह प्रत्येक बाल्टी के लिए अद्वितीय भविष्यवाणियों का उत्पादन किया गया, जो तब मैं Excel में ग्राफ़ करने में सक्षम था क्योंकि जैसा कि आप देख सकते हैं कि मूल्य की कीमत में बढ़ोतरी के कारण संकेतक मूल्य बढ़ता है। जैसे कि एक ग्राफ पर आधारित मैं एक सूत्र बनाने में सक्षम था वक्र फिट करने के लिए शुरुआत में मैंने मैन्युअल रूप से इस वक्र फिटिंग को किया था लेकिन मैंने जल्द ही इस प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए कुछ कोड लिखे हैं। नोट करें कि सभी सूचक घटता के समान नहीं है hape यह भी ध्यान दें कि बाल्टी ल्यूरिदमिक रूप से वितरित किए गए थे ताकि डेटा को फैलाने के लिए समरूप रूप से अंक मिलते हैं अंत में ध्यान दें कि नकारात्मक संकेतक मूल्य और उनके नीचे की कीमत की भविष्यवाणियां फ़्लिप की गई थीं और सकारात्मक मूल्यों के साथ संयोजित की गईं मेरे एल्गोरिथ्म ने एक सिंगल भविष्यवाणी.एक महत्वपूर्ण बात यह थी कि प्रत्येक संकेतक पूरी तरह से स्वतंत्र नहीं था, मैं बस सभी भविष्यवाणियों को जोड़ूंगा, जो प्रत्येक सूचक को अलग-अलग बनाया गया था कुंजी को अतिरिक्त भविष्य कहनेवाला मूल्य का पता लगाना था जो प्रत्येक सूचक को पहले से ही भविष्यवाणी की गई थी। को लागू करने के लिए मुश्किल नहीं था, लेकिन इसका मतलब यह हुआ कि अगर मैं एक ही समय में कई संकेतकों को वक्र बनाना चाहता था तो मुझे सावधान रहना होता था कि किसी दूसरे की भविष्यवाणियों पर असर पड़ेगा। एक ही समय में सभी संकेतकों को फिट करने के लिए मैं प्रत्येक पास के साथ नई भविष्यवाणी घटता की दिशा में केवल 30 कदम करने के लिए ऑप्टिमाइज़र को सेटअप करने के लिए इस 30 कूद के साथ मैंने पाया कि भविष्यवाणी घटता कुछ गुजरता के भीतर स्थिर हो जाएगा.प्रत्येक सूचक अब हमें अतिरिक्त मूल्य भविष्यवाणी दे रहा है, मैं उनमें से केवल एक अनुमान के उत्पादन में जोड़ सकता हूं जहां बाजार 10 सेकंड में होगा। क्यों कीमतों की भविष्यवाणी करना पर्याप्त नहीं है? आप सोच सकते हैं कि बाजार पर इस किनारे से मैं स्वर्ण था लेकिन आपको यह ध्यान रखना चाहिए कि बाजार में बोली और ऑफर बनते हैं - यह केवल एक बाजार मूल्य नहीं है उच्च आवृत्ति व्यापार में सफलता अच्छी कीमत पाने के लिए नीचे आती है और यह इतना आसान नहीं है। निम्नलिखित कारक एक लाभदायक प्रणाली को मुश्किल बनाते हैं। प्रत्येक व्यापार के लिए मुझे अपने ब्रोकर और एक्सचेंज दोनों के लिए कमीशन देना पड़ा। उच्चतम बोली और सबसे कम प्रस्ताव के बीच अंतर फैला था, इसका मतलब यह है कि अगर मैं बस खरीदना चाहता था बेचने के बेतरतीब ढंग से मैं एक टन का पैसा खो सकता हूं। बाजार की मात्रा में अधिकतर अन्य बॉट थे जो केवल मेरे साथ एक व्यापार को निष्पादित करते थे अगर उन्होंने सोचा कि उनके पास कुछ सांख्यिकीय किनारे हैं। एक ऑफर देखने पर यह गारंटी नहीं थी कि मैं इसे खरीद सकता हूं मेरे खरीद ऑर्डर को एक्सचेंज में मिला, यह बहुत संभव था कि यह प्रस्ताव रद्द कर दिया जाता। एक छोटे से बाज़ार खिलाड़ी के रूप में कोई रास्ता नहीं था, मैं अकेले गति पर प्रतिस्पर्धा कर सकता था। एक पूर्ण व्यापार सिमुलेशन तैयार करना। इसलिए मेरे पास ढांचा था जिसने मुझे अनुमति दी संकेतक का बैकटेस्ट और अनुकूलन करने के लिए, लेकिन मुझे इससे आगे जाना पड़ा - मुझे एक रूपरेखा की ज़रूरत है जो मुझे एक पूर्ण व्यापार प्रणाली का अनुकूलन करने की इजाजत देगी जहां मैं आदेश भेज रहा था और पदों में रहा हूं इस मामले में मैं कुल पीएल के लिए अनुकूलन कर रहा हूं प्रति व्यापार के कुछ हद तक औसत पीएल के लिए। यह बिल्कुल आसान होगा और कुछ मायनों में संभवतः मॉडल के लिए असंभव होगा, लेकिन मैंने उतना अच्छा किया जैसा मैं यहां से कुछ ऐसे मुद्दों से निपट सकता था। जब बाजार में आदेश को अनुकरण में भेजा गया मुझे अंतराल के समय का मॉडल करना था कि तथ्य यह है कि मेरे सिस्टम ने एक प्रस्ताव देखा था, इसका यह मतलब नहीं था कि वह इसे सीधे खरीद सकता है सिस्टम व्यवस्था को भेजता है, लगभग 20 मिलीसेकेंड की प्रतीक्षा करता है और उसके बाद केवल अगर प्रस्ताव अभी भी था, तो इसे एक निष्पादित व्यापार यह अयोग्य था क्योंकि वास्तविक अंतराल का समय असंगत था और नहीं था। जब मैंने बोली या ऑफर दिया था, मुझे एपीआई द्वारा प्रदान किए गए व्यापार निष्पादन स्ट्रीम को देखना पड़ा और इसका इस्तेमाल करने के लिए जब मेरे आदेश के खिलाफ निष्पादित हो गए थे, तो यह सही था। कतार में मेरे आदेश की स्थिति को ट्रैक करना था यह पहली बार पहली बार पहली प्रणाली में था, फिर से मैं पूरी तरह से ऐसा नहीं कर सका लेकिन मैंने सबसे अच्छा अनुमान लगाया। मेरे ऑर्डर के निष्पादन सिमुलेशन को परिष्कृत करने के लिए मैंने जो किया वह मेरे लॉग फाइलों से एपीआई के माध्यम से लाइव ट्रेडिंग और उन की तुलना में सटीक उसी समय की अवधि से सिम्युलेटेड ट्रेडिंग के द्वारा बनाई गई लॉग फाइल्स की तुलना करें, मैं इस बात पर अपना सिमुलेशन प्राप्त करने में सक्षम था कि यह बहुत सटीक था और उन भागों के लिए जो वास्तव में मॉडल के लिए असंभव थे I कम से कम परिणाम जो कि मैं सोच रहा था कि मैट्रिक्स में सांख्यिकीय समान थे उत्पादन लाभदायक। लाभदायक ट्रेडों को बनाने। जगह में एक आदेश सिमुलेशन मॉडल के साथ मैं अब सिमुलेशन मोड में आदेश भेज सकता है और एक नकली पीएल देख सकता हूँ लेकिन कैसे होगा वाई सिस्टम को कब और कहाँ खरीदने और बेचने का पता है। मूल्य चाल की भविष्यवाणियां एक शुरुआती बिंदु थीं, लेकिन पूरी कहानी नहीं थी कि मैंने बोली पर 5 मूल्य स्तरों में से प्रत्येक के लिए स्कोरिंग प्रणाली बनाई और इनके अंदर से ऊपर एक स्तर शामिल था एक खरीद ऑर्डर के लिए बोली और बिक्री के आदेश के लिए अंदर की पेशकश के नीचे एक स्तर। अगर किसी भी कीमत के स्तर पर अंक एक निश्चित सीमा से ऊपर था तो इसका मतलब होगा कि मेरे सिस्टम में एक सक्रिय बोली की पेशकश होनी चाहिए - दहलीज से नीचे कोई सक्रिय ऑर्डर रद्द कर दिया जाना चाहिए इस पर यह असामान्य नहीं था कि मेरा सिस्टम बाजार में एक बोली फ्लैश करेगा और तुरंत इसे रद्द कर देगा। हालांकि मैंने इसे कम करने की कोशिश की क्योंकि यह किसी भी व्यक्ति की आंखों के साथ स्क्रीन पर देख रहे किसी व्यक्ति के लिए कष्टप्रद है। मूल्य स्तर के स्कोर की गणना निम्न कारकों के आधार पर की गई थी। मूल्य चाल की भविष्यवाणी जिसे हमने पहले चर्चा की थी। प्रश्न के भीतर के स्तर में मूल्य स्तर का मतलब अधिक मूल्य चाल की भविष्यवाणी की आवश्यकता थी। मेरे सामने अनुबंध की संख्या कतार में आदेश कम बेहतर था। कतार में मेरे आदेश के पीछे संविदाओं की संख्या अधिक बेहतर थी। विशेष रूप से इन कारकों ने बोली लगाने के लिए सुरक्षित जगहों की पहचान करने के लिए सेवा की थी, केवल मूल्य चाल की भविष्यवाणी पर्याप्त नहीं थी क्योंकि यह तथ्य के लिए खाता नहीं था बोली लगाने पर मैं अपने आप भरे नहीं था - मैं केवल तभी भर गया जब किसी ने मुझे बेच दिया। वास्तविकता यह थी कि किसी खास कीमत पर मुझे बेचने वाले किसी के मात्र तथ्य ने व्यापार के सांख्यिकीय बाधाओं को बदल दिया। इस चरण में प्रयुक्त चर सभी अनुकूलन के अधीन थे यह सही तरीके से किया गया जैसा कि मैंने मूल्य चालन संकेतकों में चर को अनुकूलित किया था, इस मामले को छोड़कर मैं नीचे की रेखा पी एल के लिए अनुकूलन कर रहा था। मेरा कार्यक्रम अनदेखा था। जब मनुष्य के रूप में व्यापार होता है तो हम अक्सर शक्तिशाली भावनाएं करते हैं और पक्षपाती जो इष्टतम निर्णयों से कम हो सकती है स्पष्ट रूप से मैं इन पूर्वाग्रहों को संहिताबद्ध नहीं करना चाहता था यहां कुछ कारक हैं जो मेरी प्रणाली को नजरअंदाज कर रहे हैं। कीमत जो एक स्थिति दर्ज की गई थी - व्यापार कार्यालय में यह बहुत आम है उस कीमत के बारे में वार्तालाप सुनने के लिए जिस पर कोई लंबा या छोटा है, जिस तरह से उसके भविष्य के निर्णय को प्रभावी करना चाहिए, हालांकि जोखिम की कमी रणनीति के हिस्से के रूप में इसकी कुछ वैधता है, इसलिए बाजार में घटनाओं के भविष्य के पाठ्यक्रम पर इसका कोई प्रभाव नहीं पड़ता है इसलिए मेरा कार्यक्रम पूरी तरह से इस जानकारी को नजरअंदाज कर दिया है यह एक ही अवधारणा है, जो कि ख़राब कीमतों की अनदेखी कर रही है। लघु अवधि से बाहर चलने वाली एक छोटी स्थिति - आमतौर पर एक व्यापारी के पास अलग-अलग मानदंड होंगे जो निर्धारित करता है कि एक छोटी सी स्थिति कहां से कम हो सकती है, लेकिन मेरे एल्गोरिदम परिप्रेक्ष्य से भेद करने का कोई कारण नहीं यदि मेरा एल्गोरिदम अपेक्षा करता है कि नीचे की ओर बढ़ती बिक्री बिक्री का एक अच्छा विचार है, चाहे वह वर्तमान में लम्बी, छोटी या फ्लैट हो। एक दोहरीकरण की रणनीति - यह एक आम रणनीति है जहां व्यापारियों ने इस घटना में अधिक स्टॉक खरीदी होगी कि वहाँ मूल व्यापार उनके खिलाफ जाता है यह आपके औसत खरीद मूल्य में कम हो रहा है और इसका मतलब है कि जब या जब शेयर आपके चारों ओर घूमता है, तो आप अपने मॉन मेरे पीछे कोई समय नहीं है मेरी राय में यह वास्तव में एक भयानक रणनीति है जब तक आप वॉरेन बफेट नहीं करते हैं आप सोच में बदनाम हो गए हैं कि आप अच्छी तरह से कर रहे हैं क्योंकि आपके अधिकांश ट्रेडर्स विजेता होंगे समस्या यह है कि जब आप हारते हैं तो बड़ा नुकसान होता है दूसरा प्रभाव यह है अगर आपके पास वास्तव में बाजार पर बढ़त है या सिर्फ भाग्यशाली हो रहा है, तो निगरानी करना और पुष्टि करने में समर्थ होने के लिए कि मेरे कार्यक्रम में वास्तव में एक बढ़त एक महत्वपूर्ण लक्ष्य था। क्योंकि मेरे एल्गोरिदम ने निर्णय को उसी तरीके से बनाया है जहां पर चाहे यह एक व्यापार में प्रवेश किया है या यदि वह वर्तमान में लंबे समय से या कम था, तो कभी-कभी कुछ बड़े कारोबारों के अलावा कुछ बड़ी हड़ताली ट्रेडों को ले लिया था लेकिन, आपको यह नहीं लगता कि कोई जोखिम प्रबंधन नहीं था। जोखिम को प्रबंधित करने के लिए मैंने अधिकतम एक समय में 2 कॉन्ट्रैक्ट्स की स्थिति का आकार, कभी-कभी उच्च मात्रा के दिनों में टकरा जाता था, मुझे किसी भी अप्रत्याशित बाजार की स्थिति या अपने सॉफ़्टवेयर में बग की सुरक्षा के लिए अधिकतम दैनिक हानि की सीमा होती है ये सीमाएं मेरे कोड में लागू होती थी मेरे दलाल के माध्यम से बैकएंड में भी ऐसा ही हुआ, मुझे कभी भी कोई भी महत्वपूर्ण समस्याओं का सामना नहीं करना पड़ा। एल्गोरिथ्म को चालू करना। फिलहाल मैंने अपने कार्यक्रम पर काम करना शुरू कर दिया, इससे मुझे लगभग 6 महीने लग गए, इससे पहले कि मैं इसे लाभप्रदता के बिंदु तक पहुंचा और इसे चलाने शुरू कर दिया लाइव हालांकि उचित समय के लिए एक नई प्रोग्रामिंग भाषा सीखना था, जैसा कि मैंने कार्यक्रम में सुधार करने के लिए काम किया, मैंने अगले चार महीनों में प्रत्येक के लिए मुनाफा बढ़ा दिया। हर सप्ताह मैं पिछले 4 सप्ताह के मूल्य के आधार पर अपने सिस्टम को पुन: डेटा मैंने पाया कि यह हाल के बाजार व्यवहार रुझानों को कैप्चर करने और अपने एल्गोरिदम के बीमा के लिए सार्थक पैटर्न स्थापित करने के लिए पर्याप्त डेटा के बीच सही संतुलन को प्रभावित करता है जैसा कि प्रशिक्षण ने अधिक से अधिक समय लेना शुरू कर दिया था, इसलिए इसे बाहर विभाजित किया गया था ताकि यह 8 आभासी मशीनों द्वारा अमेज़न का उपयोग कर किया जा सके। ईसी 2 परिणाम तब मेरी स्थानीय मशीन पर संसाधित हो गए थे। मेरे व्यापार का उच्च अंक अक्टूबर 200 9 था जब मैंने लगभग 100 के बाद इस के बाद मैं अगले चार महीनों में खर्च करना जारी रखा दुर्भाग्य से हर महीने दुर्भाग्य से मेरे कार्यक्रम में सुधार करने के लिए मेरे काम में सुधार हो रहा है मुझे लगता है कि मैं अपने सभी बेहतरीन विचारों को लागू करता हूं क्योंकि कुछ भी मैंने कोशिश नहीं की, इससे ज्यादा मदद मिलती है। सुधार के लिए और विकास की भावना न होने की हताशा के साथ मैं एक नई दिशा के बारे में सोचना शुरू किया, मैंने 6 अलग-अलग उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग फर्मों को ईमेल किया है कि क्या वे अपने सॉफ़्टवेयर को खरीदने में दिलचस्पी रखते हैं और मुझे उनके लिए काम पर रखने में दिलचस्पी रखते हैं मुझे कोई भी नया स्टार्टअप विचार नहीं था, इसलिए मैं काम करना चाहता था इसलिए मैंने कभी भी इसका पालन न किया.UPDATE - मैंने इसे हैकर न्यूज पर पोस्ट किया और इसे बहुत अधिक ध्यान दिया गया है, मैं सिर्फ यह कहना चाहता हूं कि मैं किसी को ऐसा करने की कोशिश कर रहा हूं जो अब खुद को कुछ करने की कोशिश कर रहा है आपको वास्तव में स्मार्ट लोगों की एक टीम की जरूरत होगी प्रतिस्पर्धा की कोई उम्मीद करने के लिए यहां तक ​​कि जब मैं यह कर रहा था तब भी मेरा मानना ​​है कि लोगों के लिए सफलता हासिल करने के लिए यह बहुत दुर्लभ है, हालांकि मैंने दूसरों के बारे में सुना था। रिक्तियां और मेरे लिए एक खुदरा निवेशक के रूप में संदर्भित करता है कि क्वांटस हर्षभरी तौर पर चुने जाते हैं यह एक बदकिस्मत दुर्भाग्यपूर्ण टिप्पणी है जो बस वास्तविकता में आधारित नहीं है कि एक तरफ कुछ रोचक टिप्पणियां हैं। अद्यतन 2 - मैंने एक फॉलो-अप सामान्य प्रश्न जवाब पोस्ट किया है मैंने इस पोस्ट के बारे में व्यापारियों से कुछ सामान्य प्रश्न प्राप्त किए हैं I