ඉන්දියාවේ NSE වෙළඳපලේ දිනපතා FII, DII, Proprietary සහ Retail වෙළඳකරුවන්ගේ Open Interest දත්ත පදනම් කරගෙන 만든 තාක්ෂණික රණකොටුවක්, ඇමරිකා futures වෙළඳපලට පරිවර්තනය කරලා බලන ලදි. එහි ප්රතිඵල? MNQ, MES, SPY, QQQ යන හතරම අත්හරින ලදි.
ඉන්දියානු YouTube පෝඩ්කාස්ට් “Upsurge Club” හි ඇමිත් ධමිජා විසින්, “ස්මාර්ට් මනි” කියන ආයතනික ආයෝජකයන්ගේ තත්ත්වය හඳුනාගන්න, දිනපතා Open Interest වෙනස්වීම පිරික්සනවා කියලා කියා ඇත. එම ක්රමය US වෙළඳපලේද තිබේද, තිබේ නම් ඒක වැඩ කරනවාද යන ප්රශ්නයට පිළිතුරු සොයා ගැනීමට, ලේඛකයා CFTC නිකුත් කරන “Traders in Financial Futures (TFF)” වාර්තාව භාවිතා කළා.
CFTC වාර්තාව සතියකට එක වරක්, සිකුරාදා ප්රකාශ වන අතර, එය අගහරුවාදා දක්වා දත්ත ලෙස ලැබේ. ලේඛකයා Python කේතයක් ලියලා, සතියේ පළමු දින (සඳුදා) වෙළඳපලේ ඇතුළත් වීම, සතිය අවසානය (සිකුරාදා) වසා දැමීම යන පදනමෙන්, leveraged‑funds හි net‑long හෝ net‑short වෙනසට අනුව දිගු හෝ කෙටි පදනමක් ගන්නා ලදි.
ඔප්ෂන් Open Interest (OI) තලය ගැන, US වෙළඳපලේ ඒක දිගු ඉතිහාසයක් ලබා ගැනීම අමාරුය. බ්රෝකර් API වලින් වත්මන් OI පමණක් ලබා ගත හැකි බැවින්, එම කොටස පසුගත දත්ත සමඟ පරීක්ෂා කළ නොහැකි විය. ඒ නිසා, පරීක්ෂණය සතිපතා ආයෝජක‑bias පමණක් අඩංගු විය.
Back‑test ප්රතිඵල පෙන්වන්නේ, සතියේ bias පදනම් කරගෙන කරන ලද සියලුම වෙළඳපල තැන්පතු අලාභයට පත් වීම. MNQ (Micro‑NQ), MES (Micro‑ES), SPY, QQQ යන හතරම අලූත්ම දිනේ අඩු වුනා. ලේඛකයා සඳහන් කරන්නේ, “විශ්වාසනීය edge” එම OI‑based timing signal එකේ තිබිය හැකි බව, නමුත් එය පරීක්ෂා නොකළ නිසා අවසාන නිරූපණය “නොමැත” යන තීරණය කර ඇත.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික විශ්වවිද්යාල සිසුන්, data‑driven trading ක්රම අධ්යයනය කරන මෘදුකාංග සංවර්ධකයන්, හා fintech ආරම්භකයන්ට මේ පරීක්ෂණය විශේෂ වැදගත්කමක් ගෙන දෙයි. පළමුව, CFTC API වැනි නොමිලේ ලැබෙන දත්ත මූලධර්මය භාවිතා කරලා, ගෝලීය වෙළඳපලේ පරීක්ෂණයක් සිදු කළ හැකිය. දෙවැනිව, ඉන්දියානු වෙළඳ රණකොටුවේ සංකල්පය, “smart‑money” Open Interest පිරික්සුම, ශ්රී ලංකාවේ කුඩා ආයෝජකයන්ට නව පරිකල්පනාවක් ලබා දෙයි. තෙවැනිව, Python, pandas, API integration වැනි කුසලතා, දේශීය තාක්ෂණික පුහුණුවලට ප්රායෝගික උදාහරණයක් වශයෙන් භාවිතා කළ හැක.
අවසානයේ, මෙම පරීක්ෂණය පෙන්වන්නේ, ගෝලීය වෙළඳදත්ත සම්බන්ධයෙන් “ආකාරය” පමණක් විශ්වාස නොකර, එය සවිස්තරාත්මක back‑testing සහ risk‑management සමඟ එකතු කරගත යුතුය. එම නිසා, ශ්රී ලංකාවේ fintech පර්යේෂකයන්ට දත්ත‑භාවිතා තාක්ෂණය පිළිබඳ අවධානය වැඩි කිරීම අවශ්ය බව පෙනේ.
