पिछले लेख में, मैंने ट्रेडिंग सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं पर चर्चा की, जैसे कि इवेंट, डेटा स्टोरेज, या अलग कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करना। इस बार, आइए रणनीतिक भाग पर ध्यान दें, विशेष रूप से इसे वास्तुशिल्प दृष्टिकोण से प्रभावी ढंग से कैसे व्यवस्थित किया जाए।

रणनीति मॉड्यूल

सबसे सरल तरीका यह मान लेना है कि सिस्टम का यह हिस्सा इनपुट डेटा प्राप्त करता है, जैसे कि मूल्य परिवर्तन, और घटनाओं-संकेतों को उत्पन्न करता है। इस मॉड्यूल में सभी तर्क समाहित किये जा सकते हैं। यहाँ एक उदाहरण है:

def run(self, event):
    signal = self.calc_rsi(event)
    if signal != 'FLAT':
        self.create_event(event, signal)

इस उदाहरण में, हम आरएसआई की गणना करते हैं और इसके आधार पर खरीदें या बेचें जैसी घटनाएं उत्पन्न करते हैं। यह एक बुनियादी उदाहरण है, लेकिन अवधारणा स्पष्ट है। सिग्नल में वांछित खरीद/बिक्री मूल्य शामिल हो सकता है। बेशक, एक वास्तविक ट्रेडिंग एल्गोरिदम अधिक जटिल है, लेकिन आप यह पहले से ही जानते हैं!

पोर्टफोलियो मॉड्यूल

शेष राशि या खुली स्थिति पर सभी डेटा को एक ही स्थान पर एकत्रित करना फायदेमंद है। इस तरह, आप USD या BTC में अपनी कुल हिस्सेदारी जान सकते हैं। जब सिस्टम सिग्नल उत्पन्न करता है तो आपके ऑर्डर का आकार निर्धारित करने के लिए यह ज्ञान आवश्यक है।

def run(self, event):
    # Calculate USD values
    # Calculate targets
    # Check targets
    # Generate orders

यह छद्मकोड निम्नलिखित चरणों की रूपरेखा देता है:

• USD में कुल शेष की गणना करें
• रणनीति के अनुसार पोर्टफोलियो लक्ष्य निर्धारित करें
• जांचें कि क्या वर्तमान शेष लक्ष्य को पूरा करते हैं
• यदि विसंगतियां हैं तो आवश्यक आकार के ऑर्डर जेनरेट करें

आपको सभी शेष डेटा, सिग्नल मिलते हैं, सत्यापित करते हैं कि क्या स्थिति वांछित लोगों के साथ संरेखित होती है, और यदि वे नहीं करते हैं तो ऑर्डर उत्पन्न करते हैं।

जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल

यह मॉड्यूल पोर्टफोलियो मॉड्यूल से निकटता से संबंधित है। कभी-कभी, जोखिम प्रबंधन तर्क को सीधे इसके भीतर लागू किया जा सकता है, खासकर यदि आप एक छोटी राशि का प्रबंधन कर रहे हैं और अभी शुरुआत की है। बड़ी कंपनियों के लिए, यह सबसे जटिल सिस्टम तत्व हो सकता है, और प्रत्येक फर्म अपने सटीक एल्गोरिदम को परिभाषित करती है। यहां कुछ कार्य दिए गए हैं जिन्हें जोखिम प्रबंधन के अंतर्गत संबोधित किया जा सकता है:

• 100% लंबे या छोटे से बचने के लिए पदों के बीच सहसंबंध की जांच करें
• एक स्थिति का अधिकतम आकार सत्यापित करें
• यदि हानि एक निश्चित प्रतिशत तक पहुंच जाती है तो संपूर्ण सिस्टम को रोक दें
• डेटा स्ट्रीम विफलता या अन्य घटक समस्याओं के मामले में सिस्टम बंद करें

आप जितने लंबे समय तक बाजार में रहेंगे, ट्रेडिंग एल्गोरिदम का यह हिस्सा उतना ही महत्वपूर्ण हो जाएगा।

निष्पादन मॉड्यूल

सभी मूल्य और संतुलन डेटा प्राप्त करने, सिग्नल उत्पन्न करने, इष्टतम पोर्टफोलियो आकार की गणना करने और सभी संभावित जोखिमों के लिए लेखांकन के बाद, एक्सचेंज को ऑर्डर न भेजने का कोई कारण नहीं है। जब तक आप एकाधिक एक्सचेंजों में ऑर्डर रूटिंग लागू नहीं कर रहे हों, यह सबसे सरल भाग प्रतीत हो सकता है। आमतौर पर, आप ऑर्डर को सही ढंग से प्रारूपित करते हैं और उसे उस एक्सचेंज को भेजते हैं जिस पर आप व्यापार करते हैं।

हमने चार मॉड्यूल के कार्यों पर चर्चा की, जिनमें से प्रत्येक 90% ट्रेडिंग एल्गोरिदम में उपयोगी है। अपने कोड की संरचना करें, एक अच्छा आर्किटेक्चर चुनें, और अपने ट्रेडिंग सिस्टम को बनाए रखना और अपडेट करना बहुत कम दर्दनाक होगा।

पूरा कोड aspis.finance के लिए एक ओपन-सोर्स ट्रेडिंग एल्गोरिदम के रूप में उपलब्ध होगा। इसमें कुछ सरल व्यापारिक रणनीतियाँ शामिल होंगी, लेकिन मुख्य विशेषता एस्पिस स्मार्ट अनुबंधों के माध्यम से भंडारण बनाने, निवेशक निधियों को आकर्षित करने और पारदर्शी लाभ-बंटवारे को सुनिश्चित करने की क्षमता है। आप अपनी रणनीति विकसित कर सकते हैं, इसे एस्पिस से जोड़ सकते हैं, आपका एल्गोरिदम DEX पर व्यापार करेगा, और निवेशक और प्रबंधक (आप) एक स्मार्ट अनुबंध के माध्यम से लाभ कमाएंगे। बने रहें!