কিভাবে কিছু প্রোগ্রাম্যাটিক লেনদেন মডেলের প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা যায় তা আলোচনা করুন

কিভাবে কিছু প্রোগ্রাম্যাটিক লেনদেন মডেলের প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করা যায় তা আলোচনা করুন

• প্যারামিটার উচ্চভূমি এবং প্যারামিটার দ্বীপপুঞ্জ

প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের একটি গুরুত্বপূর্ণ নীতি হ'ল প্যারামিটার প্লাটফর্মের পরিবর্তে প্যারামিটার আইসোলেশন। প্যারামিটার প্লাটফর্ম বলতে বোঝায় যে একটি বৃহত্তর প্যারামিটার পরিসীমা রয়েছে এবং মডেলটি এই প্যারামিটার পরিসরে আরও ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে।

• প্যারামিটার উচ্চভূমি চিত্রিত

  উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ট্রেডিং মডেলের মধ্যে দুটি পরামিতি থাকে, যেমন প্যারামিটার 1 এবং প্যারামিটার 2, তবে দুটি প্যারামিটার জুড়ে পরীক্ষা করার পরে একটি ত্রিমাত্রিক পারফরম্যান্স চিত্র পাওয়া যায়। একটি ভাল প্যারামিটার বন্টনটি প্যারামিটার উচ্চভূমি ইঙ্গিত হওয়া উচিত, এমনকি যখন প্যারামিটারগুলির সেটিংটি বিচ্যুত হয়, তখনও মডেলটির লাভের পারফরম্যান্স নিশ্চিত করা যায়। এই ধরনের প্যারামিটারগুলি স্থিতিশীলতার কারণে মডেলটি ভবিষ্যতে বাস্তব যুদ্ধে বিভিন্ন ধরণের ব্যবসায়ের মুখোমুখি হওয়ার পরে আরও শক্তিশালী প্রতিক্রিয়াশীলতা তৈরি করতে পারে। তবে যদি প্যারামিটার জুড়ে পারফরম্যান্সের ফলাফলগুলি প্যারামিটার বিচ্যুতির মতো হয়, তবে প্যারামিটারগুলির একটি ছোট বিচ্যুতি ঘটে, তখন মডেলের লাভের পারফরম্যান্স আরও বড় পরিবর্তনের কারণ হয়।

  

  সাধারণভাবে, যদি নিকটবর্তী পরামিতি সিস্টেমের পারফরম্যান্স সর্বোত্তম পরামিতির পারফরম্যান্স থেকে অনেক দূরে থাকে, তবে এই সর্বোত্তম পরামিতিটি একটি অতিরিক্ত সমীকরণের ফলাফল হতে পারে, যা গাণিতিকভাবে অদ্ভুত সমাধান হিসাবে বিবেচিত হতে পারে, যা খুব বড় মানের সমাধান নয়। গণিতের দৃষ্টিকোণ থেকে, অদ্ভুততা অস্থির, ভবিষ্যতের অনিশ্চয়তার ক্ষেত্রে, একবার বাজারের বৈশিষ্ট্য পরিবর্তিত হলে, সর্বোত্তম পরামিতিটি সবচেয়ে খারাপ প্যারামিটার হয়ে উঠতে পারে।

  অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেস বা অতিরিক্ত ফিটনেসনেস বা অতিরিক্ত

  অতিরিক্ত ফিটনেস এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের প্রধান দ্বন্দ্ব হ'ল মডেল প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটারটি কেবলমাত্র historicalতিহাসিক ডেটা নমুনার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয় যা ইতিমধ্যে ঘটেছে, এবং ভবিষ্যতের বাজারে গতিশীল পরিবর্তন রয়েছে, যা historicalতিহাসিক বাজারের তুলনায় উভয়ই অনুরূপ এবং বৈচিত্র্যময়। মডেল ডিজাইনাররা এমন একটি প্যারামিটার খুঁজে পেতে পারেন যা মডেলটি historicallyতিহাসিকভাবে সর্বোত্তম পারফর্ম করে, তবে এটি ভবিষ্যতের মডেলের বাস্তব প্রয়োগে সর্বশ্রেষ্ঠ হতে পারে না, আরও বেশি historicalতিহাসিকভাবে সর্বোত্তম পারফর্ম করে, যা ভবিষ্যতের মডেল যুদ্ধে খুব খারাপ পারফর্ম করতে পারে, এমনকি উল্লেখযোগ্য ক্ষতির সাথেও আসতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি প্যারামিটার নির্বাচন করুন যা ইতিহাসের একটি বড় তরঙ্গকে ধরে রাখতে পারে, তবে এই প্যারামিটার মানটি সেট করার অর্থ এই নয় যে মডেলটি ভবিষ্যতে এত ভালভাবে পারফর্ম করতে পারে।

  উপরন্তু, প্যারামিটার উচ্চভূমি এবং প্যারামিটার দ্বীপগুলি প্রায়শই লেনদেনের সংখ্যার সাথে আরও বেশি সম্পর্কিত হয়। যদি মডেলের লেনদেনের সংখ্যা কম হয়, তবে প্রায়শই একটি উপযুক্ত প্যারামিটার পয়েন্ট পাওয়া যায় যা মডেলকে এই কয়েকটি লেনদেনে লাভবান করে তোলে। এই প্যারামিটার অপ্টিমাইজড মডেলের মুনাফা শক্তিশালী ঘটনাক্রমে প্রকাশ করে। যদি মডেলের লেনদেনের সংখ্যা বেশি হয় তবে মডেলের লাভের ঘটনাক্রমে হ্রাস পায় এবং লাভের অনিবার্যতা এবং নিয়মকানুনিতা আরও বেশি করে প্রকাশ করে, তবে একটি প্যারামিটার উচ্চভূমি থাকে। এই প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন মডেলটি প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের উদ্দেশ্যে করা হয়।

• প্যারামিটার অপ্টিমাইজ করার পদ্ধতি

  প্যারামিটার প্লাটফর্ম এবং প্যারামিটার আইসোলেশন সম্পর্কে জানার পর, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের পদ্ধতিটি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে, বিশেষত যখন মডেলটিতে একাধিক প্যারামিটার (এখন প্যারামিটার সেট) থাকে, তখন প্রায়শই একটি প্যারামিটারের মান গ্রহণ অন্য প্যারামিটার প্লাটফর্মের বন্টনকে প্রভাবিত করে। তাহলে প্যারামিটার সেটগুলিকে কীভাবে অপ্টিমাইজ করা যায়?

  একটি পদ্ধতি হল ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে ধাপে

  আরেকটি পদ্ধতি হল শক্তিশালী গণনার ক্ষমতা সহ একটি প্রোগ্রাম্যাটিক সফটওয়্যার ডিজাইন প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, সরাসরি লক্ষ্য ফাংশন এবং প্যারামিটার অ্যারেগুলির মধ্যে বন্টন গণনা করা, এবং তারপরে বহু-মাত্রিক পার্থক্যের বন্টন অনুসন্ধান করা, একটি পার্থক্যের থ্রেশহোল্ড সংজ্ঞায়িত করা, যার পার্থক্যের নিখুঁত মানটি থ্রেশহোল্ডের মধ্যে প্রাসঙ্গিক বহু-মাত্রিক ভলিউমের বৃহত্তম, সর্বোচ্চ বহু-মাত্রিক অন্তর্নিহিত গোলাকার ব্যাসার্ধ, সবচেয়ে স্থিতিশীল প্যারামিটার গ্রহণের জন্য নির্বাচিত হয়।

  প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতির পাশাপাশি, ডেটা নমুনা নির্বাচনও একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। ট্রেন্ড অনুসরণকারী ট্রেডিং ধারণার মডেলগুলি ট্রেন্ডিং বাজারে ভাল কাজ করে, উচ্চ বিক্রয় কম কেনার ট্রেডিং ধারণার কৌশলগুলি অস্থির বাজারে ভাল কাজ করে। অতএব, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের সময়, লাভের জন্য উপযুক্ত ট্রেডিং ধারণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ বাজারগুলি বাদ দিতে হবে এবং ক্ষতির জন্য বিপরীত কৌশলগুলি যুক্ত করতে হবে।

  উদাহরণস্বরূপ, ২০১০ সালে যখন শেয়ারের ফিউচারগুলি তালিকাভুক্ত হয়েছিল এবং ২০১৪ সালের দ্বিতীয়ার্ধে যখন চরম ষাঁড়ের বাজার দেখা দেয়, তখন থেকে শেয়ারের ফিউচারগুলি একতরফা ছিল। সন্দেহ নেই যে সমস্ত প্রবণতা মডেল ভাল ফলাফল দেয়। তবে আমরা যদি এই চরম বাজারের ডেটাও নমুনায় রেখে প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন করি তবে আমরা যে মডেল প্যারামিটারগুলি পাই তা অবশ্যই সেরা নয়।

  উদাহরণস্বরূপ, ধরুন যে একটি মডেলের দুটি পরামিতি রয়েছে, যার মধ্যে পরামিতি A এর পরীক্ষার ফলাফল একতরফা বাজারের সময়কালে খুব ভাল এবং অন্যান্য সময়গুলিতে সাধারণ; অন্য একটি পরামিতি B এর পরীক্ষার ফলাফল একতরফা বাজারের সময়কালে পরামিতি A এর চেয়ে খারাপ এবং অন্যান্য সময়গুলিতে পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স পারফরম্যান্স

  সংক্ষেপে, একটি পদ্ধতিগত লেনদেনের মডেল তৈরি করার সময়, একদিকে, মডেলটিকে আরও ভালভাবে মূল্যের ওঠানামা মডেলের সাথে মানিয়ে নিতে এবং বিনিয়োগের রিটার্ন বাড়ানোর জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে মডেলটি উন্নত করা যেতে পারে; অন্যদিকে, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের জন্য অত্যধিক ফিটনেস প্রতিরোধ করা যায়, যার ফলে বাজারের পরিবর্তনের জন্য মডেলটির প্রয়োগযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়।

প্রোগ্রামড ট্রেডার থেকে পুনর্নির্দেশিত