COT ස්ථානගත කිරීම සහ තදබද වූ වෙළඳාම්: ආපසු හැරීම් හඳුනා ගැනීම

ප්‍රධාන මුදල් අනාගත වෙළඳපොලවල් අටෙන් දෙකක් දැනට සමපේක්ෂණ ස්ථානගත කිරීම්වල සංඛ්‍යානමය අන්තයන් පෙන්නුම් කරයි. JPY ශුද්ධ කෙටි ගිවිසුම් −148,000 ට වඩා පහත වැටී ඇත — එය පසුගිය සති 52ක ව්‍යාප්තියට සාපේක්ෂව −2.4 ක z-ලකුණකි — EUR ශුද්ධ දිගු ගිවිසුම් +112,000 දක්වා ඉහළ ගොස් ඇත, එය +2.1 ක z-ලකුණකි. වාණිජ නොවන වෙළඳුන් එක් දිශාවකට මෙතරම් තදබදයක් ඇති කරන විට, වෙළඳාම සාර්ව නිබන්ධනය ගැන නොව, පිටවීමේ අවදානම ගැන වීමට පටන් ගනී.

මෙම ලිපිය ඊළඟට සිදුවන්නේ කුමක්ද යන්න පිළිබඳවයි. සතිපතා CFTC Commitments of Traders දත්ත භාවිතා කරමින්, සම්මුති වෙළඳාමක් "හොඳින් ස්ථානගත" සිට "අවදානම් සහගත ලෙස තදබද වූ" තත්ත්වයට පත්වන්නේ කවදාද යන්න හඳුනා ගන්නේ කෙසේද, ලිහිල් කිරීමක මුල් අනතුරු ඇඟවීමේ සංඥා මොනවාද, සහ COT ස්ථානගත කිරීමේ අන්තයන් වටා ආපසු හැරවීමේ රාමුවක් සකස් කරන්නේ කෙසේද යන්න අපි පරීක්ෂා කරමු.

තදබද වූ වෙළඳාමක් නිර්වචනය කිරීම

වාණිජ නොවන සමපේක්ෂණ ප්‍රජාව — හෙජ් අරමුදල්, වත්කම් කළමනාකරුවන්, සහ භාණ්ඩ වෙළඳ උපදේශකයින් — තමන්ගේම ඉතිහාසයට සාපේක්ෂව සංඛ්‍යානමය වශයෙන් අන්ත දිශානුගත ස්ථානයක් රැස් කරන විට වෙළඳාමක් තදබද වේ. තීරණාත්මක වචනය වන්නේ සාපේක්ෂ යන්නයි. +100,000 EUR ගිවිසුම්වල ශුද්ධ දිගු තත්ත්වයක් ස්වභාවයෙන්ම අන්ත නොවේ; එය අන්ත වන්නේ එය මුදලේ සාමාන්‍ය ස්ථානගත කිරීමේ පරාසයට වඩා බොහෝ ඉහළින් පිහිටා තිබේ නම් පමණි.

මිනුම් දෙකක් මෙම නිර්වචනය ක්‍රියාකාරී සීමාවන් බවට පත් කරයි.

ශුද්ධ වාණිජ නොවන ස්ථානගත කිරීමේ Z-ලකුණ

මුදල් සහ කාල පරිච්ඡේද හරහා COT කියවීම් සාමාන්‍යකරණය කිරීමට ඇති වඩාත්ම ශක්තිමත් ක්‍රමය වන්නේ පෙරළෙන z-ලකුණයි. එය නිශ්චිත ප්‍රශ්නයකට පිළිතුරු සපයයි: වත්මන් ස්ථානගත කිරීම එහි මෑත සාමාන්‍යයට වඩා සම්මත අපගමනයන් කීයක් ඉහළින් හෝ පහළින් තිබේද? සති 52ක කවුළුවක් භාවිතා කිරීමෙන් මිණුම් ලකුණ වත්මන් සාර්ව පාලන තන්ත්‍රයට සම්බන්ධ වන අතර, වත්මන් වෙළඳපල ව්‍යුහය තවදුරටත් පිළිබිඹු නොකරන දශක ගණනාවක ඉතිහාසයට නොවේ.

import requests, statistics

BASE = "https://fxmacrodata.com/api/v1"
KEY  = "YOUR_API_KEY"

def fetch_cot(currency: str, start: str = "2018-01-01") -> list[dict]:
    r = requests.get(f"{BASE}/cot/{currency}", params={"api_key": KEY, "start": start})
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]

def rolling_zscore(records: list[dict], window: int = 52) -> list[dict]:
    """Rolling 52-week z-score of net non-commercial positioning."""
    vals = [r["noncommercial_net"] for r in records]
    out  = []
    for i, rec in enumerate(records):
        w = vals[i : i + window]          # records are newest-first
        if len(w) < 8:
            out.append({**rec, "zscore": None})
            continue
        mu  = statistics.mean(w)
        sig = statistics.stdev(w)
        z   = (rec["noncommercial_net"] - mu) / sig if sig else 0.0
        out.append({**rec, "zscore": round(z, 2)})
    return out

eur_data   = fetch_cot("eur")
eur_scored = rolling_zscore(eur_data)
# Latest reading
print(eur_scored[0])
# {'date': '2026-04-15', 'noncommercial_net': 112340, 'zscore': 2.1, ...}

+2.0 ට වඩා වැඩි හෝ −2.0 ට වඩා අඩු කියවීම් මගින් මුදල එහි ඓතිහාසික ව්‍යාප්තියේ ඉහළ හෝ පහළ 2.3% තුළ තබයි. එය මෙම ලිපිය "අන්ත" ලෙස සලකන සීමාවයි — ව්‍යුහාත්මක ස්ථානගත කිරීමේ අවදානමක් ලෙස සලකුණු කිරීමට තරම් සංඛ්‍යානමය වශයෙන් අසාමාන්‍යය.

විවෘත පොලී කොටසක් ලෙස ශුද්ධ තත්ත්වය

z-ලකුණ මඟින් ස්ථානගත කිරීම එහි ඓතිහාසික ව්‍යාප්තියේ කොතැනද යන්න ඔබට කියයි. ශුද්ධ-විවෘත-පොලී අනුපාතය මඟින් වත්මන් වෙළඳපල ගැඹුර තුළ දිශානුගත ඔට්ටුව කෙතරම් සංකේන්ද්‍රණය වී ඇත්දැයි ඔබට කියයි. වාණිජ නොවන ශුද්ධ ස්ථානගත කිරීම මුළු විවෘත පොලී වලින් 25–30% කට වඩා නියෝජනය කරන විට, වෙළඳපල ව්‍යුහාත්මකව විකෘති වී ඇති අතර ඕනෑම ප්‍රතිවිරුද්ධ උත්ප්‍රේරකයක් මත විස්ථාපනය වීමේ හැකියාව ඉහළය.

ප්‍රධාන මුදල් හරහා වත්මන් අතිශය කියවීම්

හරස්-මුදල් z-ලකුණු ස්කෑන් කිරීම ඕනෑම සාර්ව FX වෙළෙන්දෙකුට ක්‍රියාත්මක කළ හැකි වඩාත්ම බලගතු සතිපතා චාරිත්‍රය ලෙස තර්ක කළ හැකිය. ප්‍රධාන මුදල් අනාගත වෙළඳපොලවල් අටම එකවර ශ්‍රේණිගත කිරීමෙන්, කුමන වෙළඳාම් දෙපසම උණුසුම්ව පවතින්නේද සහ සාර්ව නිබන්ධනයට ක්‍රියාත්මක වීමට ඉඩ ඇති මධ්‍යස්ථ කලාපයක පවතින්නේද යන්න එය වහාම හෙළි කරයි.

ඉහත සාරාංශය සමපේක්ෂණ හැඟීම්වල පැහැදිලි බෙදීමක් පෙන්වයි. JPY කෙටි පොත සංකීර්ණයේ වඩාත්ම තදබද වූ ස්ථානය වන අතර, එහි z-ලකුණ −2.4 වන අතර එය −2.0 අනතුරු සීමාවට වඩා බෙහෙවින් පහළින් පිහිටා ඇත. EUR දිගු +2.1 දක්වා ළඟා වී ඇති අතර සම්මුති දිගු තත්ත්වය තමන්ගේම අවදානමක් බවට පත්වන ස්ථානයට ළඟා වෙමින් පවතී. CHF −1.7 හි පවතින අතර, අතිශය කෙටි කලාපයකට ළඟා වෙමින් පවතී. CAD සහ AUD මධ්‍යස්ථ කලාපයේ සුවපහසු ලෙස පවතී.

යුගල වෙළඳුන් සඳහා, JPY/EUR අපසරනය වඩාත්ම ක්‍රියාකාරී කියවීමයි: ඔබ මධ්‍යන්‍ය ප්‍රතිවර්තනය විශ්වාස කරන්නේ නම්, ස්ථානගත කිරීමේ ලිහිල් කිරීමෙන් වඩාත්ම ව්‍යුහාත්මක පසුබිම සහිත වෙළඳාම වන්නේ කෙටි EUR/JPY ය — එක් පැත්තකින් අතිශය දිගු EUR නිරාවරණයක් සහ අනෙක් පැත්තෙන් අතිශය කෙටි JPY නිරාවරණයක් සහිත මුදලකි.

COT-මඟින් මෙහෙයවන ආපසු හැරීමක ව්‍යුහය

අන්ත ස්ථානගත කිරීම ස්වයංසිද්ධව ආපසු හැරෙන්නේ නැත. එය වෙනස් අදියර අනුපිළිවෙලකින් ලිහිල් වන අතර, එක් එක් අදියර මැනිය හැකි COT අත්සන් සහිතය. අදියර ව්‍යුහය අවබෝධ කර ගැනීමෙන් තාවකාලික ඒකාබද්ධ කිරීමක් සහ සැබෑ පාලන තන්ත්‍ර වෙනසක් අතර වෙනස හඳුනා ගැනීමට ඔබට උපකාරී වේ.

අදියර 1 — සමුච්චය වීම (Z-ලකුණු 0 සිට ±1.5 දක්වා)

සාර්ව නිබන්ධනයට ග්‍රහණය ලැබේ. සෑම සතියකම, සමපේක්ෂණ ප්‍රජාව විශ්වාසයෙන් යුතුව තත්ත්වයට එකතු වේ. ශුද්ධ ගිවිසුම් ස්ථාවරව වර්ධනය වේ, විවෘත පොලී ඉහළ යයි, සහ මිලෙහි ප්‍රවණතාවය සම්මුතිය පිළිබිඹු කර ශක්තිමත් කරයි.

අදියර 2 — තදබදය (Z-ලකුණු ±1.5 සිට ±2.0 දක්වා)

මිල සාධාරණීකරණය කරනවාට වඩා වේගයෙන් තත්ත්වය වර්ධනය වේ. නව ප්‍රවේශකයින් එකතු වන්නේ වෙළඳාම සාර්ථක වූ නිසා මිස මුල් නිබන්ධනය ශක්තිමත් වූ නිසා නොවේ. ශුද්ධ ස්ථානගත කිරීම්වල සතිපතා ඩෙල්ටා වේගවත් වේ. මෙම අදියර බොහෝ විට හිමිකරුවන්ට වඩාත්ම ලාභදායී වේ — ගම්‍යතාවය සම්පූර්ණයෙන්ම ක්‍රියාත්මක වේ — නමුත් පිටවීමේ අවදානම නොපෙනෙන ලෙස පසුබිමේ ගොඩනැගීමට පටන් ගන්නා අවස්ථාව ද මෙයයි.

අදියර 3 — ක්ෂය වීම (Z-ලකුණු ±2.0 ඉක්මවා)

නව තත්ත්ව-ගොඩනැගීමේ වේගය මන්දගාමී වේ. මිල ප්‍රවණතා දිශාවට ගමන් කරමින් සිටියදී විවෘත පොලී ස්ථාවර විය හැකිය හෝ අඩුවීමට පටන් ගත හැකිය. මන්දගාමී වන ස්ථානගත කිරීම් සහ අඛණ්ඩ මිල ඉහළ යාම හෝ පහත වැටීම අතර මෙම අපසරනය COT වාර්තාව ලබා දෙන වඩාත්ම වැදගත් මුල් අනතුරු ඇඟවීමේ සංඥාවයි.

අදියර 4 — පළමු ලිහිල් කිරීම (Z-ලකුණු අන්තයෙන් පසුබසින විට)

උත්ප්‍රේරකයක් පැමිණේ — අනපේක්ෂිත මහ බැංකු ප්‍රකාශයක්, සාර්ව දත්ත පුදුමයක්, භූ දේශපාලනික කම්පනයක් — සහ වඩාත්ම උත්තෝලිත සහභාගිවන්නන් නිරාවරණය අඩු කිරීමට පටන් ගනී. z-ලකුණ එහි අන්තයෙන් පසුබසින නමුත් මුලදී සෙමින්. පිටවීම් පොකුරු වී ඇති නිසා මිල තියුනු ලෙස ආපසු හැරේ: අදියර 2 ට ඇතුළු වූ සෑම කෙනෙකුම එකම දොරෙන් එකවර පිටවීමට උත්සාහ කරයි.

අදියර 5 — මිරිකීම (Z-ලකුණු මධ්‍යස්ථ තත්ත්වයට නැවත පැමිණීම)

ලිහිල් කිරීම ස්වයං-ශක්තිමත් වේ. කෙටි-ආවරණය හෝ දිගු-දියරකරණය වේගවත් වේ. ප්‍රවණතාවයේ බොහෝ කාලයක් පුරා ලාභදායී වූ තත්ත්වයන් මිරිකීමේදී වේගයෙන් ලාභ නොලබන තත්ත්වයට පත්වේ. නව මධ්‍යස්ථ ස්ථානගත කිරීමේ පාලන තන්ත්‍රයක් අසල ස්ථාවර වීමට පෙර චලනය බොහෝ විට සාධාරණ අගය ඉක්මවා යයි.

ඉහත ප්‍රස්ථාරය මඟින් JPY ශුද්ධ කෙටි තත්ත්වයන් සම්පූර්ණ ආපසු හැරවීමේ චක්‍රයක් හරහා USD/JPY නිරීක්ෂණය කළ ආකාරය නිරූපණය කරයි. 2023 පුරා සහ 2024 මුල් භාගය දක්වා, JPY අනාගත වෙළඳපොලේ දැඩි සමපේක්ෂණ කෙටි තත්ත්වයන් USD/JPY ඉහළ යාම සමඟ සමපාත විය. නමුත් සෑම අවස්ථාවකදීම ස්ථානගත කිරීම සංඛ්‍යානමය අන්තයකට ළඟා වූ විට, උත්ප්‍රේරකයක් — බොහෝ විට Bank of Japan ප්‍රතිපත්ති සංඥාවක් — කෙටි පොත වේගයෙන් සම්පීඩනය කර, තියුණු JPY අගය ඉහළ යාමක් ඇති කළේය.

COT දත්ත උත්ප්‍රේකය පුරෝකථනය කළේ නැත. එය ඔබට කීවේ තත්ත්වය කෙතරම් තදබද වී ඇත්ද යත්, ප්‍රමාණය නොසලකා ඕනෑම ප්‍රතිවිරුද්ධ උත්ප්‍රේරකයක් සමූහයේ පිටවීමේ ගතිකත්වය මඟින් විස්තාරණය වන බවයි. වත්මන් අන්තය ගොඩනැගෙමින් පවතින්නේද හෝ ලිහිල් වෙමින් පවතින්නේද යන්න නිරීක්ෂණය කිරීමට FXMacroData COT endpoint හරහා JPY ස්ථානගත කිරීමේ ඉතිහාසය වෙත ප්‍රවේශ වන්න.

මිල–ස්ථානගත කිරීමේ අපසරන සංඥාව

වඩාත්ම විශ්වාසදායක COT-පාදක ආපසු හැරවීමේ අනතුරු ඇඟවීම ස්ථානගත කිරීමේ නිරපේක්ෂ මට්ටම නොවේ — එය මිල දිශාව සහ ස්ථානගත කිරීමේ දිශාව අතර අපසරනයයි. මිල එක් දිශාවකට ගමන් කරමින් සිටියදී, යටින් පවතින අනාගත වෙළඳපොලේ සමපේක්ෂණ ස්ථානගත කිරීම අනෙක් දිශාවට ගමන් කිරීමට පටන් ගන්නා විට, සිල්ලර ගම්‍යතා වෙළඳුන් මිල ඉහළට හෝ පහළට තල්ලු කරන අතරතුර විශාල සහභාගිවන්නන් දැනටමත් නිරාවරණය අඩු කරමින් සිටී.

COT සංඥා සාර්ව මූලික කරුණු සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීම

COT ස්ථානගත කිරීම වෙළඳපල ව්‍යුහ සංඥාවක් මිස මූලික සංඥාවක් නොවේ. එය යටින් පවතින සාර්ව පරිසරය සමඟ සමපාත වන විට — හෝ පරස්පර වන විට — එහි බලය ගුණ වේ. වඩාත්ම ඉහළ විශ්වාසනීය සැකසුම් විශේෂිත වින්‍යාසයන් දෙකකින් පැන නගී.

වින්‍යාසය 1 — සාර්ව පසුබිම් සුළඟ, තදබද වූ තත්ත්වය

තත්ත්වයක් සඳහා වන මූලික තත්ත්වය ශක්තිමත් සහ හොඳින් අවබෝධ කරගෙන ඇත — නමුත් එය දැනටමත් අතිශය සමපේක්ෂණ ස්ථානගත කිරීම්වල සම්පූර්ණයෙන්ම පිළිබිඹු වේ. මෙම අවස්ථාවේදී, තවදුරටත් සාර්ව වැඩිදියුණු කිරීමෙන් ලැබෙන වාසිය සීමිත වන්නේ ප්‍රජාව ඒ සඳහා දැනටමත් ස්ථානගත වී ඇති බැවිනි. අසමමිතිය පහළට ය: සාර්ව දත්ත මඳක් හෝ බලාපොරොත්තු සුන් කරන්නේ නම්, සමූහයට යාමට තැනක් නොමැති නිසා ආපසු හැරීම ප්‍රචණ්ඩ වනු ඇත.

මෙය වත්මන් EUR සැකසුම විස්තර කරයි. දුර්වල වන US dollar කතාවක් සහ ශක්තිමත් වන EU ආර්ථික දත්ත මූලික කරුණු මත EUR දිගු තත්ත්වයන්ට සහාය දක්වයි — නමුත් +2.1 ක z-ලකුණක් මඟින් මෙම නිබන්ධනයේ බොහෝ කොටසක් දැනටමත් අනාගත වෙළඳපොල ස්ථානගත කිරීම්වලට මිල කර ඇති බව ඔබට කියයි. වෙළඳාම වැරදි නැත, නමුත් අවදානම්/ප්‍රතිලාභය සැලකිය යුතු ලෙස පටු වී ඇත. සත්‍යාපනය කිරීමට COT සමඟ EUR සාර්ව දත්ත ලබා ගන්න:

import requests

BASE = "https://fxmacrodata.com/api/v1"
KEY  = "YOUR_API_KEY"

# EUR macro fundamentals
eur_gdp    = requests.get(f"{BASE}/announcements/eur/gdp",         params={"api_key": KEY, "limit": 6}).json()
eur_cpi    = requests.get(f"{BASE}/announcements/eur/inflation",   params={"api_key": KEY, "limit": 6}).json()
eur_policy = requests.get(f"{BASE}/announcements/eur/policy_rate", params={"api_key": KEY, "limit": 4}).json()

# COT positioning
eur_cot    = requests.get(f"{BASE}/cot/eur", params={"api_key": KEY, "limit": 8}).json()

print("Latest EUR policy rate:", eur_policy["data"][0])
print("Latest EUR CPI:", eur_cpi["data"][0])
print("Latest EUR net COT:", eur_cot["data"][0]["noncommercial_net"])

වින්‍යාසය 2 — සාර්ව ප්‍රතිවිරුද්ධ සුළඟ, තදබද වූ තත්ත්වය (ඉහළම අනතුරු ඇඟවීම)

මෙය ඉහළම අනතුරු ඇඟවීමේ සැකසුමයි. ස්ථානගත කිරීම අන්තයක පවතින අතරම සාර්ව දත්ත සම්මුති නිබන්ධනයට පරස්පර වීමට පටන් ගනී. එහි මූලික සාධාරණීකරණය නැති වන තදබද වූ වෙළඳාමක් වේගවත්, අවුල් සහගත ලිහිල් කිරීමක් සඳහා වට්ටෝරුවකි. −1.7 හි පවතින CHF, CHF බෙරිෂ් නිබන්ධනයට අභියෝග කරන ඕනෑම SNB ප්‍රතිපත්ති පුදුමයක් සමඟ ඒකාබද්ධ වීම මෙම වින්‍යාසයේ පෙළපොත් උදාහරණයක් වනු ඇත.

මට්ටම මෙන්ම වේගය ද වැදගත් වේ. EUR සමුච්චය වීමේ උච්චතම අවස්ථාවේදී ශුද්ධ තත්ත්ව වෙනස්වීම් සතියකට +8,000 සිට +12,000 ගිවිසුම් දක්වා පැවති අතර එතැන් සිට +1,000 සිට +2,000 දක්වා මන්දගාමී වී ඇති විට, එම මන්දගාමී වීම වෛෂයික අදියර 3 අත්සනකි. සමූහය තවමත් එකතු කරමින් සිටින නමුත් විශ්වාසය දුර්වල වෙමින් පවතී. ආපසු හැරවීමේ අවදානම න්‍යායික සිට ආසන්න තත්ත්වයට මාරු වන්නේ මේ අවස්ථාවේදීය.

ප්‍රායෝගික ආපසු හැරවීමේ වෙළඳ රාමුවක්

COT සංඥා සැබෑ වෙළඳාම් බවට පරිවර්තනය කිරීමට ව්‍යුහයක් අවශ්‍ය වේ. ස්ථානගත කිරීමේ අන්තයන් සති හෝ මාස ගණනක් පැවතිය හැකි අතර, අන්ත කියවීමක් ඉක්මනින් ආපසු හැරෙනු ඇතැයි සහතිකයක් නොමැත. පහත රාමුව COT පූර්ව අවශ්‍යතා පෙරහනක් ලෙස භාවිතා කරයි, මිස නිශ්චිත කාල නිර්ණය කිරීමේ මෙවලමක් ලෙස නොවේ.

සතිපතා COT ස්කෑනරයක් ගොඩනැගීම

මෙම රාමුවේ ප්‍රායෝගික ක්‍රියාත්මක කිරීම වන්නේ සියලුම මුදල් අනාගත වෙළඳපොලවල් අට සඳහා z-ලකුණු සහ ඩෙල්ටා ස්වයංක්‍රීයව ගණනය කරන සහ ශ්‍රේණිගත අනතුරු ඇඟවීමේ වගුවක් ප්‍රතිදානය කරන සතිපතා ස්කෑනරයකි. මෙන්න නිෂ්පාදනයට සූදානම් ස්ක්‍රිප්ට් එකක් භාවිතා කරමින් FXMacroData COT endpoint:

import requests, statistics
from datetime import date, timedelta

BASE       = "https://fxmacrodata.com/api/v1"
KEY        = "YOUR_API_KEY"
CURRENCIES = ["aud", "cad", "chf", "eur", "gbp", "jpy", "nzd", "usd"]
WINDOW     = 52   # weeks for z-score baseline
EXTREME_Z  = 2.0  # alert threshold

def fetch_cot(ccy: str) -> list[dict]:
    r = requests.get(f"{BASE}/cot/{ccy}", params={"api_key": KEY, "start": "2019-01-01"})
    r.raise_for_status()
    return r.json()["data"]   # newest first

def analyse(records: list[dict]) -> dict:
    vals = [r["noncommercial_net"] for r in records]
    net  = vals[0]
    # 52-week z-score
    window = vals[:WINDOW]
    mu  = statistics.mean(window)
    sig = statistics.stdev(window) if len(window) > 1 else 1
    z   = round((net - mu) / sig, 2) if sig else 0.0
    # 4-week velocity (average weekly change)
    delta_4w = round((vals[0] - vals[4]) / 4, 0) if len(vals) > 4 else 0
    # Net as % of open interest
    oi      = records[0].get("open_interest", 1) or 1
    net_oi  = round(net / oi * 100, 1)
    return {
        "net": net, "zscore": z,
        "delta_4w": delta_4w, "net_oi_pct": net_oi,
        "date": records[0]["date"]
    }

print(f"\n{'CCY':5} {'Net':>9} {'Z-Score':>9} {'4W Delta':>10} {'Net/OI%':>9}  Status")
print("-" * 60)

for ccy in CURRENCIES:
    data  = fetch_cot(ccy)
    stats = analyse(data)
    flag  = " ⚠ EXTREME" if abs(stats["zscore"]) >= EXTREME_Z else ""
    print(f"{ccy.upper():5} {stats['net']:>9,.0f} {stats['zscore']:>9.2f} "
          f"{stats['delta_4w']:>10,.0f} {stats['net_oi_pct']:>9.1f}%{flag}")

සෑම සිකුරාදා සවසකම — 3:30 pm Eastern COT නිකුත් කිරීමෙන් ටික කලකට පසු — මෙය ක්‍රියාත්මක කිරීමෙන් සති අන්තයට පෙර සහ ඊළඟ ඉරිදා ආසියානු වෙළඳපල විවෘත කිරීමට පෙර සමපේක්ෂණ භූ දර්ශනය පිළිබඳ සම්පූර්ණ කියවීමක් ඔබට ලබා දේ.