প্রোগ্রাম্যাটিক লেনদেনের কৌশল কিভাবে প্যারামিটারগুলিকে সক্রিয় করা যায়

প্রোগ্রাম্যাটিক লেনদেনের কৌশল কিভাবে প্যারামিটারগুলিকে সক্রিয় করা যায়

অনেক লোক যখন প্রাথমিকভাবে প্রোগ্রাম্যাটিক ট্রেডিংয়ের সাথে পরিচিত হয় তখন প্যারামিটারগুলি বেছে নেওয়ার জন্য প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতিটি বেছে নেয়। ধীরে ধীরে, যখন ট্রেডিংয়ের পরিবেশ পরিবর্তিত হয়, তখন ব্যবসায়ীরা প্রায়শই স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে শুরু করে। যদিও সমস্ত প্যারামিটারগুলির জন্য আমাদের ধারাবাহিকভাবে সামঞ্জস্য করার প্রয়োজন হয় না, তবে পরিবেশের পরিবর্তনের সাথে সাথে আমাদের প্রোগ্রামের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য যদি এই পদ্ধতিটি করা হয় তবে প্রোগ্রামটি আরও নমনীয় হতে পারে।

• এখানে আমরা একটি সহজ উদাহরণ দিচ্ছিঃ N-দিনের ব্যবধানের বিচ্ছিন্নতা কৌশল, অথবা অন্য কথায় N-মূল K-স্টিকের বিচ্ছিন্নতা কৌশল।

  তাহলে কোন মার্কেটে এই ধারাবাহিকতা ভঙ্গের কৌশলটি আয় করা সহজ? এটি অবশ্যই প্রবণতা থেকে একটি স্পষ্টভাবে বড় ফাঁকা অংশ বা বেশিরভাগ শীর্ষস্থানীয় বাজারে আয় করা সহজ। তবে আমরা যদি একবার একটি স্ল্যাশ বিন্যাসের সাথে দেখা করি তবে এটি একটি সমস্যা হতে পারে যে কতগুলি ফাঁকা সংকেত পুনরাবৃত্তি হয়। তবে আমরা জানি যে স্ল্যাশটি কেবল এই কৌশলটির সমস্যা নয়, সমস্ত ধারাবাহিকতার কৌশলগুলির জন্য একটি মৃতখানা। N হল N আকাশসীমার মধ্যে কৌশল ভঙ্গের সমস্যার মূল।

  তাহলে প্রোগ্রাম্যাটিক ট্রেডিং এর ক্ষেত্রে এই N এর সমস্যা কি হতে পারে? আমরা N কে 5 এ সেট করতে পারি, যদি এখন প্রবণতা স্পষ্ট হয়, তাহলে আমরা খুব দ্রুত প্রবেশ করব। কিন্তু যদি প্রবণতা স্পষ্ট না হয়, হঠাৎ করে, তাহলে খুব সমস্যা হয়। সুতরাং যখন প্রবণতা স্পষ্ট হয়, আমরা N কে একটু ছোট করতে পারি। যখন আমরা পুরো ডিস্কের মধ্যে থাকি তখন N কে একটু বড় করতে পারি, যা স্থিতিস্থাপকতা বাড়ায়। তাহলে পরবর্তী মূল প্রশ্ন হল, কিভাবে N কে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিবর্তন করা যায়?

  প্রথমত, প্রবণতা কি খুব স্পষ্টতই N এর আকার নির্ধারণ করে? যদি প্রবণতা স্পষ্ট হয়, তবে এটি নির্দেশ করে যে সূচকটি বড় পরিমাণে ওঠানামা করবে। বিপরীতভাবে, যদি প্রবণতা সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, তবে এটি নির্দেশ করে যে সূচকটি একটি নির্দিষ্ট ব্যাসার্ধের মধ্যে সাজানো হবে, অর্থাৎ ওঠানামা হবে ছোট। সুতরাং, ওঠানামা N এর আকার নির্ধারণের মূল বিষয়।

  যদি আমরা শুরুতে N কে 20 এ সেট করি, তাহলে আমরা 20 টি K-স্ট্রিংয়ের স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্স গণনা করতে পারি, যা এখানে V20 বলা যেতে পারে। যদি আমরা একটি সংক্ষিপ্ত সময়ের মধ্যে পরিমাপ করতে চাই, তবে আমরা 10 টি K-স্ট্রিংয়ের সাথে 10 টি K-স্ট্রিংয়ের স্ট্যান্ডার্ড ডিফারেন্স গণনা করতে পারি, যা V10 বলে মনে করি। আমরা নীচের কৌশল উত্স কোডের উপর ভিত্তি করে বিস্তারিতভাবে বুঝতে পারি যে কীভাবে উদ্বায়ী হারের পরিবর্তনগুলি ব্যবহার করে N পরিবর্তন করা যায়?

• এন-স্কালের মধ্যে বিচ্ছিন্নতার কৌশলগত নীতিঃ

  অনুমান করুন যে আজকের মূল্যের উচ্চতা গত N দিনের উচ্চতা অতিক্রম করার সময় কেনা হয় এবং আজকের নিম্নতা গত N দিনের নিম্নতার সময় বিক্রি হয়। এই কৌশলটি স্পষ্টভাবে প্রবণ পণ্যগুলির জন্য বিশেষত একতরফা পণ্যগুলির জন্য প্রযোজ্য।

  পণ্যের শেয়ারের আইএফ পরীক্ষার জন্য, দুটি চার্ট ব্যবহার করা হয়েছে, যার মধ্যে একটি চক্র 1 ঘন্টা এবং একটি চক্র 2 দিন।

  inputs: x(20),y(10) ;
  //定义波动率参数
  Vars: V20(10),V10(10),N2(10),N1(10),N(10);
  //定义变量
  
  V20=Volatility(x)of data2;
  V10=Volatility(y)of data2;
  //定义波动率取日线数据，取子图2的日线线数。这个Volatility函数是分别取20日跟10日ATR的移动平均数值
  if V10<>0 and N2<>0 then begin
  N1=(N*V20)/V10;
  //定义N1的值，前提让分母不为0时执行，
  //这N1=(N*V20)/V10是此参数自动化的核心, 代表你将原本固定N天的参考值改成会/根据V20和V10而变动的N1值, V20是较长期的,而V10是近期,大家看到这个公式应该可以发现，当你近期的波动率变大时，表示趋势出现，你的N1就会变小，而近期的波动率变得越小时，表示在盘整，N1就会变大，这样新的N变化似乎比较合理一点。
  
  N2=IntPortion(N1);
  //给N1取整赋值给N2
  end;
  
  value1=Average(high of data2,N2)of data2;
  value2=Average(low of data2,N2)of data2;
  //定义前N2天的高点跟低点的值给value1和value2
  
  if close crosses above value1  then begin
  buy next bar at market;
  end;
  //当价格上穿高点时买入或者反向
  
  if close crosses below value2  then begin
  sellshort next bar at market;
  end;
  //当价格下穿低点时开空或者反向
  

• কৌশল লোড করা হচ্ছেঃ

এখানে আমরা আপনাদেরকে বিচ্ছিন্ন কৌশলগত প্যারামিটার অটোমেশনের বিষয়ে জানাবো এবং আশা করি আপনারা আমাদের সাথে শেখাবেন এবং আলোচনা করবেন।