এই প্রবন্ধে আমি আপনাকে সেই পদ্ধতিগুলি সম্পর্কে পরিচয় করিয়ে দিতে চাই যার মাধ্যমে আমি নিজে লাভজনক অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশলগুলি সনাক্ত করি। আমাদের লক্ষ্য আজ এই জাতীয় সিস্টেমগুলি কীভাবে সন্ধান, মূল্যায়ন এবং নির্বাচন করা যায় তা বিশদভাবে বোঝা। আমি ব্যাখ্যা করব যে কীভাবে কৌশলগুলি সনাক্ত করা ব্যক্তিগত পছন্দ সম্পর্কে যতটা কৌশল কর্মক্ষমতা সম্পর্কে, পরীক্ষার জন্য historicalতিহাসিক তথ্যের ধরণ এবং পরিমাণ কীভাবে নির্ধারণ করা যায়, কীভাবে একটি ট্রেডিং কৌশলকে নিরপেক্ষভাবে মূল্যায়ন করা যায় এবং অবশেষে ব্যাকটেস্টিং ফেজ এবং কৌশল বাস্তবায়নের দিকে এগিয়ে যাওয়া যায়।
একজন সফল ব্যবসায়ী হওয়ার জন্য - বিবেচনার ভিত্তিতে বা অ্যালগরিদমিকভাবে - নিজেকে কিছু সৎ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা প্রয়োজন। ট্রেডিং আপনাকে একটি উদ্বেগজনক হারে অর্থ হারাতে সক্ষম করে তোলে, তাই আপনার পছন্দসই কৌশলটি বোঝার জন্য যতটা প্রয়োজন ততটুকু নিজেকে জানা দরকার।
আমি বলব ট্রেডিংয়ে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল আপনার নিজের ব্যক্তিত্ব সম্পর্কে সচেতন হওয়া। ট্রেডিং, এবং বিশেষ করে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, একটি উল্লেখযোগ্য ডিগ্রি শৃঙ্খলা, ধৈর্য এবং মানসিক বিচ্ছিন্নতার প্রয়োজন। যেহেতু আপনি একটি অ্যালগরিদমকে আপনার জন্য আপনার ট্রেডিং সম্পাদন করতে দিচ্ছেন, তাই এটি কার্যকর করার সময় কৌশলটিতে হস্তক্ষেপ না করার সিদ্ধান্ত নেওয়া প্রয়োজন। এটি অত্যন্ত কঠিন হতে পারে, বিশেষত বর্ধিত ড্রডাউনের সময়কালে। তবে, ব্যাকটেস্টে অত্যন্ত লাভজনক বলে প্রমাণিত অনেক কৌশল সহজ হস্তক্ষেপ দ্বারা ধ্বংস হতে পারে। বুঝতে পারেন যে আপনি যদি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের জগতে প্রবেশ করতে চান তবে আপনাকে মানসিকভাবে পরীক্ষা করা হবে এবং সফল হওয়ার জন্য, এই অসুবিধাগুলির মধ্য দিয়ে কাজ করা প্রয়োজন!
পরবর্তী বিবেচ্য বিষয় হল সময়। আপনার কি পূর্ণকালীন চাকরি আছে? আপনি কি পার্ট টাইম কাজ করেন? আপনি কি বাড়ি থেকে কাজ করেন বা প্রতিদিন দীর্ঘ যাতায়াত করেন? এই প্রশ্নগুলি আপনাকে যে কৌশলটি সন্ধান করা উচিত তার ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণে সহায়তা করবে। আপনার মধ্যে যারা পূর্ণকালীন কর্মসংস্থান করছেন তাদের জন্য, একটি ইনট্রাডে ফিউচার কৌশল উপযুক্ত নাও হতে পারে (অন্তত এটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় না হওয়া পর্যন্ত) । আপনার সময়ের সীমাবদ্ধতা কৌশলটির পদ্ধতিও নির্ধারণ করবে। যদি আপনার কৌশলটি ঘন ঘন ট্রেড করা হয় এবং ব্যয়বহুল নিউজ ফিডের উপর নির্ভর করে (যেমন ব্লুমবার্গ টার্মিনাল) তবে স্পষ্টতই আপনাকে অফিসে থাকাকালীন এটি সফলভাবে চালানোর দক্ষতা সম্পর্কে বাস্তববাদী হতে হবে! আপনার কৌশলটি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য প্রচুর সময় বা দক্ষতা থাকা আপনার জন্য, আপনি আরও প্রযুক্তিগত উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং (এইচএফটি) কৌশলটি দেখতে চাইতে পারেন।
আমি বিশ্বাস করি যে একটি ধারাবাহিকভাবে লাভজনক পোর্টফোলিও বজায় রাখার জন্য আপনার ট্রেডিং কৌশলগুলির উপর অবিচ্ছিন্ন গবেষণা করা প্রয়োজন। কয়েকটি কৌশল চিরকালের জন্য রাডারের নীচে থাকে। সুতরাং ট্রেডিংয়ে বরাদ্দ করা সময়ের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ চলমান গবেষণা চালিয়ে যেতে হবে। নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন আপনি এটি করতে প্রস্তুত কিনা, কারণ এটি শক্তিশালী লাভজনকতা বা ক্ষতির দিকে ধীর পতনের মধ্যে পার্থক্য হতে পারে।
আপনি আপনার ট্রেডিং মূলধন বিবেচনা করতে হবে। একটি পরিমাণগত কৌশল জন্য সাধারণভাবে গৃহীত আদর্শ সর্বনিম্ন পরিমাণ 50,000 ইউএসডি (আমাদের জন্য যুক্তরাজ্যে প্রায় £ 35,000) । যদি আমি আবার শুরু করতাম, আমি একটি বৃহত্তর পরিমাণে শুরু করব, সম্ভবত 100,000 ইউএসডি (প্রায় £ 70,000) এর কাছাকাছি। এটি কারণ মধ্য থেকে উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলির জন্য লেনদেনের ব্যয় অত্যন্ত ব্যয়বহুল হতে পারে এবং ড্রডাউন সময়ে সেগুলি শোষণ করার জন্য পর্যাপ্ত মূলধন থাকা প্রয়োজন। আপনি যদি 10,000 ইউএসডি এর চেয়ে কম দিয়ে শুরু করার কথা ভাবছেন তবে আপনাকে কম ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলিতে নিজেকে সীমাবদ্ধ করতে হবে, এক বা দুটি সম্পদে ট্রেডিং করতে হবে, কারণ লেনদেনের ব্যয়গুলি দ্রুত আপনার রিটার্নগুলিতে খাবে। ইন্টারেক্টিভ ব্রোকার্স, যা এর সর্বনিম্ন এপিআইয়ের কারণে প্রোগ্রামিং দক্ষতার সাথে সবচেয়ে বন্ধুত্বপূর্ণ ব্রোকারগুলির মধ্যে একটি, এর 10,000 ইউএসডি খুচরা অ্যাকাউন্ট রয়েছে।
প্রোগ্রামিং দক্ষতা একটি স্বয়ংক্রিয় অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং কৌশল তৈরির একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ। সি ++, জাভা, সি #, পাইথন বা আর এর মতো একটি প্রোগ্রামিং ভাষায় জ্ঞান থাকা আপনাকে শেষ থেকে শেষ ডেটা স্টোরেজ, ব্যাকটেস্ট ইঞ্জিন এবং এক্সিকিউশন সিস্টেম নিজেই তৈরি করতে সক্ষম করবে। এর বেশ কয়েকটি সুবিধা রয়েছে, যার মধ্যে প্রধানটি হ'ল ট্রেডিং অবকাঠামোর সমস্ত দিক সম্পর্কে সম্পূর্ণ সচেতন হওয়ার ক্ষমতা। এটি আপনাকে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলি অন্বেষণ করতেও দেয় কারণ আপনি আপনার
আপনি নিজেকে জিজ্ঞাসা করতে হবে যে আপনি অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং দ্বারা কী অর্জন করতে চান। আপনি কি নিয়মিত আয়ের প্রতি আগ্রহী, যার মাধ্যমে আপনি আপনার ট্রেডিং অ্যাকাউন্ট থেকে উপার্জন করতে চান? অথবা, আপনি কি দীর্ঘমেয়াদী মূলধন লাভের প্রতি আগ্রহী এবং তহবিল উত্তোলনের প্রয়োজন ছাড়াই বাণিজ্য করতে পারবেন? আয়ের নির্ভরতা আপনার কৌশলটির ফ্রিকোয়েন্সি নির্ধারণ করবে। আরও নিয়মিত আয়ের প্রত্যাহারের জন্য কম অস্থিরতার সাথে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কৌশল প্রয়োজন হবে (যেমন উচ্চতর শার্প অনুপাত) । দীর্ঘমেয়াদী ব্যবসায়ীরা আরও শান্ত ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সি সামর্থ্য করতে পারে।
অবশেষে, অল্প সময়ের মধ্যে অত্যন্ত ধনী হওয়ার ধারণা দ্বারা বিভ্রান্ত হবেন না! আলগো ট্রেডিং একটি দ্রুত ধনী হওয়ার স্কিম নয় - যদি কিছু হয় তবে এটি একটি দরিদ্র-দ্রুত স্কিম হতে পারে। অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ে সফল হওয়ার জন্য উল্লেখযোগ্য শৃঙ্খলা, গবেষণা, অধ্যবসায় এবং ধৈর্য লাগে। ধারাবাহিক মুনাফা অর্জনের জন্য কয়েক মাস, এমনকি কয়েক বছরও লাগতে পারে।
সাধারণ ধারণা সত্ত্বেও, পাবলিক ডোমেইনে লাভজনক ট্রেডিং কৌশলগুলি সনাক্ত করা আসলে বেশ সহজ। ট্রেডিং আইডিয়াগুলি আজকের তুলনায় কখনই সহজেই পাওয়া যায়নি। একাডেমিক ফিনান্স জার্নাল, প্রি-প্রিন্ট সার্ভার, ট্রেডিং ব্লগ, ট্রেডিং ফোরাম, সাপ্তাহিক ট্রেডিং ম্যাগাজিন এবং বিশেষজ্ঞের পাঠ্যগুলি আপনার ধারণাগুলির ভিত্তিতে হাজার হাজার ট্রেডিং কৌশল সরবরাহ করে।
পরিমাণগত ট্রেডিং গবেষক হিসাবে আমাদের লক্ষ্য একটি কৌশল পাইপলাইন স্থাপন করা যা আমাদের চলমান ট্রেডিং আইডিয়াগুলির একটি প্রবাহ সরবরাহ করবে। আদর্শভাবে আমরা যে কৌশলগুলির মুখোমুখি হয়েছি সেগুলি উত্স, মূল্যায়ন এবং বাস্তবায়নের জন্য একটি পদ্ধতিগত পদ্ধতি তৈরি করতে চাই। পাইপলাইনের লক্ষ্য হ'ল একটি ধারাবাহিক পরিমাণে নতুন ধারণা তৈরি করা এবং ন্যূনতম মানসিক বিবেচনার সাথে এই বেশিরভাগ ধারণা প্রত্যাখ্যান করার জন্য আমাদের একটি কাঠামো সরবরাহ করা।
আমাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের পদ্ধতিতে জ্ঞানীয় পক্ষপাতিত্বকে প্রভাবিত করতে না দেওয়ার জন্য আমাদের অবশ্যই অত্যন্ত সতর্ক থাকতে হবে। এটি অন্যের চেয়ে এক সম্পদ শ্রেণীর পছন্দ করার মতো সহজ হতে পারে (গোল্ড এবং অন্যান্য মূল্যবান ধাতু মনে আসে) কারণ এগুলি আরও বহিরাগত হিসাবে উপলব্ধি করা হয়। আমাদের লক্ষ্য সর্বদা ইতিবাচক প্রত্যাশার সাথে ধারাবাহিকভাবে লাভজনক কৌশলগুলি সন্ধান করা উচিত। সম্পদ শ্রেণীর পছন্দটি অন্যান্য বিবেচনার ভিত্তিতে হওয়া উচিত, যেমন ট্রেডিং মূলধনের সীমাবদ্ধতা, ব্রোকারেজ ফি এবং লিভারেজ ক্ষমতা।
আপনি যদি ট্রেডিং কৌশল ধারণা সম্পর্কে সম্পূর্ণ অজ্ঞাত হন তবে প্রথমে প্রতিষ্ঠিত পাঠ্যপুস্তকগুলি সন্ধান করুন। ক্লাসিক পাঠ্যপুস্তকগুলি নিজেকে পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের সাথে পরিচিত করার জন্য আরও সহজ, আরও সোজা ধারণাগুলির একটি বিস্তৃত পরিসীমা সরবরাহ করে। এখানে একটি নির্বাচন রয়েছে যা আমি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে নতুনদের জন্য সুপারিশ করি, যা আপনি তালিকার মাধ্যমে কাজ করার সাথে সাথে ধীরে ধীরে আরও পরিশীলিত হয়ে ওঠেঃ
পরিমাণগত ট্রেডিং বইগুলির একটি দীর্ঘ তালিকা পেতে, দয়া করে QuantStart পাঠ্য তালিকাটি দেখুন।
ট্রেডিং ফোরাম এবং ট্রেডিং ব্লগে আরও পরিশীলিত কৌশলগুলি খুঁজে পাওয়ার পরবর্তী জায়গা। তবে, সতর্কতার একটি নোটঃ অনেক ট্রেডিং ব্লগ প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের ধারণার উপর নির্ভর করে। প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে মূল সূচক এবং আচরণগত মনোবিজ্ঞান ব্যবহার করে সম্পদ মূল্যের প্রবণতা বা বিপরীত প্যাটার্নগুলি নির্ধারণ করা জড়িত।
সামগ্রিক ট্রেডিং স্পেসে অত্যন্ত জনপ্রিয় হওয়া সত্ত্বেও, পরিমাণগত অর্থ সম্প্রদায়ের মধ্যে প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে কিছুটা অকার্যকর বলে মনে করা হয়। কেউ কেউ পরামর্শ দিয়েছেন যে এটি তার ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তির দিক থেকে একটি রাশিফল পড়া বা চা পাতাগুলি অধ্যয়ন করার চেয়ে ভাল নয়! বাস্তবে প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে সফল ব্যক্তি রয়েছে। তবে, আমাদের কাছে আরও পরিশীলিত গাণিতিক এবং পরিসংখ্যানগত সরঞ্জাম বাক্সের সাথে, আমরা সহজেই এই জাতীয়
এখানে একটি তালিকা দেওয়া হল বিশিষ্ট অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ব্লগ এবং ফোরামেরঃ
একবার আপনার সহজ কৌশলগুলি মূল্যায়নের ক্ষেত্রে কিছু অভিজ্ঞতা হয়ে গেলে, আরও পরিশীলিত একাডেমিক অফারগুলি দেখার সময় এসেছে। উচ্চ সাবস্ক্রিপশন বা এককালীন ব্যয় ছাড়াই কিছু একাডেমিক জার্নাল অ্যাক্সেস করা কঠিন হবে। আপনি যদি কোনও বিশ্ববিদ্যালয়ের সদস্য বা প্রাক্তন শিক্ষার্থী হন তবে আপনি এই আর্থিক জার্নালগুলির কিছুতে অ্যাক্সেস পেতে সক্ষম হবেন। অন্যথায়, আপনি প্রি-প্রিন্ট সার্ভারগুলি দেখতে পারেন, যা পিয়ার রিভিউয়ের অধীনে থাকা একাডেমিক কাগজের শেষ খসড়াগুলির ইন্টারনেট সংগ্রহস্থল। যেহেতু আমরা কেবলমাত্র সেই কৌশলগুলিতে আগ্রহী যা আমরা সফলভাবে প্রতিলিপি করতে পারি, ব্যাকটেস্ট করতে পারি এবং এর জন্য লাভজনকতা অর্জন করতে পারি, পিয়ার রিভিউ আমাদের পক্ষে কম গুরুত্বপূর্ণ।
একাডেমিক কৌশলগুলির প্রধান অসুবিধা হ'ল এগুলি প্রায়শই পুরানো হতে পারে, অস্পষ্ট এবং ব্যয়বহুল historicalতিহাসিক তথ্যের প্রয়োজন হয়, অনির্ধারিত সম্পদ শ্রেণিতে বাণিজ্য করতে পারে বা ফি, স্লিপিং বা স্প্রেডের ক্ষেত্রে বিবেচনা করে না। এটিও অস্পষ্ট হতে পারে যে ট্রেডিং কৌশলটি বাজার অর্ডার, সীমা অর্ডার বা স্টপ লস ইত্যাদির সাথে সম্পাদিত হবে কিনা। সুতরাং কৌশলটি নিজেরাই যতটা সম্ভব পুনরাবৃত্তি করা একেবারে প্রয়োজনীয়, এটি ব্যাকটেস্ট করুন এবং বাস্তবসম্মত লেনদেনের ব্যয় যুক্ত করুন যা আপনি যে সম্পদ শ্রেণীতে ট্রেড করতে চান তার অনেকগুলি দিক অন্তর্ভুক্ত করে।
এখানে প্রি-প্রিন্ট সার্ভার এবং আর্থিক পত্রিকাগুলির একটি তালিকা রয়েছে যা থেকে আপনি ধারণা পেতে পারেনঃ
আপনার নিজের পরিমাণগত কৌশল গঠনের বিষয়ে কী বলবেন? এটি সাধারণত নিম্নলিখিত বিভাগগুলির মধ্যে একটি বা একাধিক ক্ষেত্রে দক্ষতার প্রয়োজন (কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়):
অবশ্যই, কোয়ান্টের জন্য অনুসন্ধানের জন্য আরও অনেকগুলি ক্ষেত্র রয়েছে। আমরা কীভাবে কাস্টম কৌশলগুলি নিয়ে আসব তা পরবর্তী নিবন্ধে বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব।
এই উত্সগুলিকে সাপ্তাহিক বা এমনকি দৈনিক ভিত্তিতে পর্যবেক্ষণ চালিয়ে যাওয়ার মাধ্যমে আপনি বিভিন্ন উত্স থেকে কৌশলগুলির একটি ধারাবাহিক তালিকা পাওয়ার জন্য নিজেকে সেট করছেন। পরবর্তী পদক্ষেপটি হ'ল আপনার সময় এবং ব্যাকটেস্টিং সংস্থানগুলিকে অপ্রয়োজনীয় কৌশলগুলিতে অপচয় করার জন্য এই কৌশলগুলির একটি বড় উপসেটকে কীভাবে প্রত্যাখ্যান করবেন তা নির্ধারণ করা।
প্রথম, এবং সম্ভবত সবচেয়ে সুস্পষ্ট বিবেচ্য বিষয় হ'ল আপনি কৌশলটি সত্যিই বুঝতে পারেন কিনা। আপনি কৌশলটি সংক্ষিপ্তভাবে ব্যাখ্যা করতে সক্ষম হবেন কি না তার জন্য সতর্কতা এবং অন্তহীন পরামিতি তালিকার একটি স্ট্রিং প্রয়োজন? তদতিরিক্ত, কৌশলটির কি বাস্তবতায় একটি ভাল, শক্ত ভিত্তি রয়েছে? উদাহরণস্বরূপ, আপনি কোনও আচরণগত যুক্তি বা তহবিল কাঠামোর সীমাবদ্ধতার দিকে ইঙ্গিত করতে পারেন যা আপনি শোষণের চেষ্টা করছেন এমন প্যাটার্নগুলির কারণ হতে পারে? এই সীমাবদ্ধতাটি কি নাটকীয় নিয়ন্ত্রক পরিবেশের বিঘ্নের মতো একটি ব্যবস্থার পরিবর্তনের প্রতিরোধ করবে? কৌশলটি কি জটিল পরিসংখ্যানগত বা গাণিতিক নিয়মের উপর নির্ভর করে? এটি কি কোনও আর্থিক সময় সিরিজের জন্য প্রযোজ্য বা এটি লাভজনক বলে দাবি করা সম্পদ শ্রেণীর জন্য নির্দিষ্ট? নতুন ট্রেডিং পদ্ধতিগুলি মূল্যায়ন করার সময় আপনার ক্রমাগত এই কারণগুলি সম্পর্কে চিন্তা করা উচিত, অন্যথায় আপনি অলাভজনক কৌশলগুলি পরীক্ষা এবং অনুকূলিতকরণের চেষ্টা করার জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় নষ্ট করতে পারেন।
একবার আপনি সিদ্ধান্ত নিলে যে আপনি কৌশলটির প্রাথমিক নীতিগুলি বুঝতে পেরেছেন, আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে এটি আপনার উল্লিখিত ব্যক্তিত্বের প্রোফাইলের সাথে ফিট করে কিনা। এটি শোনাচ্ছে তেমন অস্পষ্ট বিবেচনা নয়! কৌশলগুলি তাদের পারফরম্যান্স বৈশিষ্ট্যগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক হবে। এমন কিছু ব্যক্তিত্বের ধরণ রয়েছে যা আরও উল্লেখযোগ্য সময়কালের ড্রডাউন পরিচালনা করতে পারে, বা বৃহত্তর রিটার্নের জন্য বৃহত্তর ঝুঁকি গ্রহণ করতে ইচ্ছুক। যদিও আমরা ক্যান্ট হিসাবে যতটা সম্ভব জ্ঞানীয় পক্ষপাত দূর করার চেষ্টা করি এবং একটি কৌশলকে নিরপেক্ষভাবে মূল্যায়ন করতে সক্ষম হওয়া উচিত, পক্ষপাতগুলি সর্বদা সরে আসবে। সুতরাং আমাদের কৌশলগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য একটি ধারাবাহিক, অ-অনুভূতিশীল উপায় দরকার। এখানে এমন মানদণ্ডের তালিকা রয়েছে যা আমি একটি সম্ভাব্য নতুন কৌশলকে মূল্যায়ন করিঃ
লক্ষ্য করুন যে আমরা কৌশলটির প্রকৃত রিটার্ন নিয়ে আলোচনা করিনি। কেন এটি? বিচ্ছিন্নভাবে, রিটার্নগুলি আসলে আমাদের কৌশলটির কার্যকারিতা সম্পর্কে সীমিত তথ্য সরবরাহ করে। তারা আপনাকে লিভারেজ, অস্থিরতা, বেঞ্চমার্ক বা মূলধন প্রয়োজনীয়তার অন্তর্দৃষ্টি দেয় না। সুতরাং কৌশলগুলি খুব কমই তাদের রিটার্নের ভিত্তিতে বিচার করা হয়। রিটার্নগুলি দেখার আগে সর্বদা একটি কৌশলটির ঝুঁকি বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করুন।
এই পর্যায়ে আপনার পাইপলাইন থেকে পাওয়া অনেক কৌশলকে সরাসরি প্রত্যাখ্যান করা হবে, কারণ তারা আপনার মূলধন প্রয়োজনীয়তা, লিভারেজ সীমাবদ্ধতা, সর্বাধিক ড্রডাউন সহনশীলতা বা অস্থিরতা পছন্দগুলি পূরণ করবে না। যে কৌশলগুলি অবশিষ্ট রয়েছে সেগুলি এখন ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য বিবেচনা করা যেতে পারে। তবে এটি সম্ভব হওয়ার আগে, একটি চূড়ান্ত প্রত্যাখ্যানের মানদণ্ড বিবেচনা করা দরকার - এই কৌশলগুলি পরীক্ষা করার জন্য উপলব্ধ historicalতিহাসিক ডেটা।
আজকাল, ঐতিহাসিক ডেটা সঞ্চয় করার জন্য সম্পদ শ্রেণীর প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তার বিস্তৃতি যথেষ্ট। প্রতিযোগিতামূলক থাকার জন্য, ক্রয়-পার্শ্ব (ফান্ড) এবং বিক্রয়-পার্শ্ব (ব্যাংক বিনিয়োগ) উভয়ই তাদের প্রযুক্তিগত অবকাঠামোতে প্রচুর পরিমাণে বিনিয়োগ করে। এর গুরুত্ব বিবেচনা করা জরুরি। বিশেষত, আমরা সময়োপযোগীতা, নির্ভুলতা এবং সঞ্চয় প্রয়োজনীয়তার প্রতি আগ্রহী। আমি এখন ঐতিহাসিক ডেটা প্রাপ্তির মূল বিষয়গুলি এবং এটি কীভাবে সংরক্ষণ করব তা রূপরেখা করব। দুর্ভাগ্যক্রমে এটি একটি খুব গভীর এবং প্রযুক্তিগত বিষয়, তাই আমি এই নিবন্ধে সবকিছু বলতে সক্ষম হব না। তবে, আমি ভবিষ্যতে এই সম্পর্কে আরও অনেক কিছু লিখব কারণ আর্থিক শিল্পে আমার পূর্বের অভিজ্ঞতা মূলত আর্থিক ডেটা অধিগ্রহণ, সঞ্চয় এবং অ্যাক্সেসের সাথে সম্পর্কিত ছিল।
পূর্ববর্তী বিভাগে আমরা একটি কৌশল পাইপলাইন স্থাপন করেছি যা আমাদের নিজস্ব ব্যক্তিগত প্রত্যাখ্যানের মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট কৌশলগুলি প্রত্যাখ্যান করার অনুমতি দেয়। এই বিভাগে আমরা ঐতিহাসিক ডেটা পাওয়ার জন্য আমাদের নিজস্ব পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে আরও কৌশলগুলি ফিল্টার করব। প্রধান বিবেচনার বিষয়গুলি (বিশেষত খুচরা প্র্যাকটিশনার স্তরে) হ'ল ডেটাগুলির ব্যয়, স্টোরেজ প্রয়োজনীয়তা এবং আপনার প্রযুক্তিগত দক্ষতার স্তর। আমাদের বিভিন্ন ধরণের উপলব্ধ ডেটা এবং প্রতিটি ধরণের ডেটা আমাদের উপর চাপিয়ে দেবে এমন বিভিন্ন বিবেচনার বিষয়েও আলোচনা করা দরকার।
আসুন আমরা প্রথমেই উপলব্ধ তথ্যের ধরন এবং আমাদের যেসব বিষয় নিয়ে ভাবতে হবে সেগুলি নিয়ে আলোচনা করিঃ
যেমনটি দেখা যায়, একবার পাইপলাইনের মাধ্যমে একটি কৌশল চিহ্নিত হয়ে গেলে একটি নির্দিষ্ট সেট historicalতিহাসিক তথ্যের উপলভ্যতা, ব্যয়, জটিলতা এবং বাস্তবায়নের বিশদটি মূল্যায়ন করা প্রয়োজন। আপনি কেবল historicalতিহাসিক ডেটা বিবেচনার ভিত্তিতে একটি কৌশল প্রত্যাখ্যান করা প্রয়োজন হতে পারে। এটি একটি বড় ক্ষেত্র এবং পিএইচডি দলগুলি মূল্য নির্ধারণের সঠিকতা এবং সময়মতো নিশ্চিত করার জন্য বড় তহবিলের সাথে কাজ করে। আপনার ব্যাকটেস্টিং উদ্দেশ্যে একটি শক্তিশালী ডেটা সেন্টার তৈরির অসুবিধাগুলিকে অবমূল্যায়ন করবেন না!
আমি বলতে চাই, তবে, অনেক ব্যাকটেস্টিং প্ল্যাটফর্মগুলি আপনার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই ডেটা সরবরাহ করতে পারে - একটি ব্যয়ে। সুতরাং এটি আপনাকে বাস্তবায়নের অনেক ব্যথা থেকে দূরে সরিয়ে নেবে, এবং আপনি সম্পূর্ণরূপে কৌশল বাস্তবায়ন এবং অপ্টিমাইজেশনে মনোনিবেশ করতে পারেন। ট্রেডস্টেশন এর মতো সরঞ্জামগুলি এই ক্ষমতা রাখে। তবে, আমার ব্যক্তিগত দৃষ্টিভঙ্গি হ'ল যতটা সম্ভব অভ্যন্তরীণভাবে বাস্তবায়ন করা এবং সফ্টওয়্যার বিক্রেতাদের কাছে স্ট্যাকের অংশগুলি আউটসোর্সিং এড়ানো। আমি তাদের আরও আকর্ষণীয় শার্প অনুপাতের কারণে উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সি কৌশলগুলি পছন্দ করি, তবে এগুলি প্রায়শই প্রযুক্তি স্ট্যাকের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত থাকে, যেখানে উন্নত অপ্টিমাইজেশন সমালোচনামূলক।
এখন যেহেতু আমরা ঐতিহাসিক তথ্যের আশেপাশের বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা করেছি, এখন সময় এসেছে ব্যাকটেস্টিং ইঞ্জিনে আমাদের কৌশলগুলি বাস্তবায়ন শুরু করার। এটি অন্য নিবন্ধগুলির বিষয় হবে, কারণ এটি একটি সমান বিস্তৃত আলোচনার ক্ষেত্র!