পোস্টারঃ ইজিট্রেডার
এটি একটি ট্রেডিং কৌশল যা পরিসংখ্যানের বন্টনের শিখর (kurtosis) এবং প্রান্তিকতা (skewness) প্রয়োগ করে। যখন তথ্য প্রবণতা প্রদর্শন করে এবং সম্ভাব্য প্রবণতা ইতিবাচক হয়, আমরা বেশি করি। যখন তথ্য প্রবণতা প্রদর্শন করে এবং সম্ভাব্য প্রবণতা নেতিবাচক হয়, আমরা শূন্য করি। যখন প্রবণতা বিপরীত হয়, আমরা স্থির করি।
সুতরাং, কিভাবে আমরা প্রবণতা এবং প্রবণতার তীব্রতা নির্ধারণ করি? আসুন প্রথমে শিখর এবং প্রান্তিকতার সংজ্ঞা পর্যালোচনা করি।
প্রথমত, স্বাভাবিক বন্টনের সংজ্ঞাটি দেখুন।
বন্টন (distribution): বন্টনের অবস্থা যেখানে ভেরিয়েবলের মধ্যে সমস্ত মানের উপস্থিতির সংখ্যা, যা ভেরিয়েবলের সংখ্যা হিসাবে অনুভূমিক অক্ষের সাথে উপস্থাপিত হয়, যা বন্টনের ফ্রিকোয়েন্সির সমন্বয় চিত্র হিসাবে প্রদর্শিত হয়। স্বাভাবিক বন্টনঃ এটিকে গাউসিয়ান বন্টনও বলা হয়।
স্ট্যান্ডার্ড নরমাল ডিস্ট্রিবিউশনঃ গড়কে কেন্দ্র করে স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশনকে স্থানাঙ্ক অক্ষের মৌলিক একক হিসাবে আঁকা একটি সাধারণ বিতরণ গ্রাফ।
m ± 1s সমগ্র নমুনা গোষ্ঠীর 68.26% ব্যক্তিকে ধারণ করে।
m ± 2s সমগ্র নমুনা গোষ্ঠীর 95.44% ব্যক্তিকে ধারণ করে।
m ± 3s সমগ্র নমুনা গোষ্ঠীর 99.74% ব্যক্তিকে ধারণ করে।
95% ব্যক্তি m ± 1.96s এর মধ্যে পড়ে।
৯৯% ব্যক্তি m ± ২.৫৮ সেকেন্ডের মধ্যে পড়ে।
পরিসংখ্যানবিদ্যাতে, পিক (কুর্তোসিস) বাস্তব সংখ্যার র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সম্ভাব্যতা বন্টনের পিক পরিমাপ করে। উচ্চ পিক মানে হল যে, কম ফ্রিকোয়েন্সিতে গড়ের চেয়ে বড় বা ছোট একটি চরম পিকের কারণে পার্শ্ববর্তী পার্থক্য বৃদ্ধি পায়।
পিক (kurtosis), একটি পরিসংখ্যান যা একটি তথ্যের বিতরণের রূপকে চিত্রিত করে। সাধারণ বিতরণের পিক 3 হয়, তাই আমরা 3 এর চেয়ে বড় পিককে পিক বলি, যা তথ্যের বিতরণকে স্বাভাবিক বিতরণের তুলনায় আরও কেন্দ্রীভূত এবং পিক বলে। আমরা 3 এর চেয়ে কম পিককে ফ্ল্যাটপিক হিসাবে ব্যবহার করি, যা তথ্যের বিতরণকে তুলনামূলকভাবে মসৃণ করে। এখানে আমরা সত্যিকারের পিককে বিয়োগ করি 3। আর্থিক বাজারে, 0 এর চেয়ে বড় পিকগুলি কোনও প্রবণতা ছাড়াই প্রদর্শিত হয় এবং 0 এর চেয়ে কম পিকগুলি ট্রেন্ডিং মার্কেটে প্রদর্শিত হয়।
স্কেউনেস হ'ল ডাটা বন্টনের সমান্তরালতা, অর্থাৎ ডাটাবেসের মোডের অবস্থান। স্কেউনেস = 0 চিত্রিত করা হয় নিখুঁত সমান্তরালতার জন্য। এই পরিসংখ্যানটি স্বাভাবিক বন্টনের সাথে তুলনা করার জন্যও প্রয়োজনীয়ঃ স্কেউনেস 0 এর চেয়ে বড় একটি সাধারণ বন্টনের তুলনায় নির্দেশ করে যে অ্যারেটি ডানদিকে স্কেউনেস, ডানদিকে লম্বা লেজ এবং চূড়ান্ত মানগুলি ডানদিকে বিস্তৃত; বিপরীতে বাম দিকে, বামদিকে লম্বা লেজ এবং চূড়ান্ত মানগুলি বাম দিকে বিস্তৃত। আর্থিক বাজারে, 0 এর চেয়ে বড় একটি স্কেউনেসকে ডেটা সংগ্রহের প্রবণতা হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, এবং স্কেউনেস 0 এর চেয়ে কম একটি ডেটা সংগ্রহের প্রবণতা হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে।
সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং পরিসংখ্যানবিদ্যাতে, প্রান্তিকতা বাস্তব র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সম্ভাব্যতা বন্টনের অসমতাকে পরিমাপ করে। প্রান্তিকতার মান ধনাত্মক, ঋণাত্মক বা এমনকি অনির্ধারিত হতে পারে। সংখ্যাগতভাবে, প্রান্তিকতা নেতিবাচক মানে হল যে, সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনের বাম দিকের লেজটি ডান দিকের তুলনায় দীর্ঘ, এবং বিপুল সংখ্যক মান (মধ্যস্থ সহ) গড়ের ডানদিকে অবস্থিত। প্রান্তিকতা ধনাত্মক মানে হল যে, সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনের ডান দিকের লম্বা অংশটি বাম দিকের তুলনায় দীর্ঘ, এবং বিপুল সংখ্যক মান (মধ্যস্থ সহ) গড়ের বাম দিকে অবস্থিত। প্রান্তিকতা শূন্য সংখ্যাকে বোঝায় যা গড়ের উভয় দিকে তুলনামূলকভাবে সমানভাবে বিতরণ করা হয়, তবে এটিকে অবশ্যই বন্টন বলা হয় না।
বাংলাদেশের জনসংখ্যা বৃদ্ধির হার কমছে।
এইভাবে, আমরা নিম্নলিখিত লেনদেনের নিয়মগুলি বের করিঃ যখন শিখর 0 (বাজারটি ট্রেন্ডিং মার্কেটে রয়েছে) এর চেয়ে কম হয়, এবং প্রান্তিকতা N (উপরে প্রবণতা) এর চেয়ে বড় হয়, তখন আরও বেশি করুন; যখন শিখরটি 0 (বাজারটি ট্রেন্ডিং মার্কেটে রয়েছে) এর চেয়ে কম হয়, যখন বিচ্যুতি M (ট্রেন্ডিং হ্রাস) এর চেয়ে কম হয়, তখন খালি করুন;
input:ExitType(5) ;
input:NBarL(2),NBarS(2),TradeProfit(0.053),TradeStopLoss(0.023),ATRs_L(5.4),ATRs_S(10.9);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);
inputs:Length(20),Trigger(3),UpSkew(3.4),DownSkew(2.2) ;
vars:KurtValue(0),SkewValue(0),BuyPoint(0),SellPoint(0);
MP = MarketPosition ;
if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3 then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;
PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;
{计算峰度 }
KurtValue = Kurtosis(Close,Length) ;
{计算偏度}
SkewValue = Skew(Close,Length) ;
{ 峰度向下跌破 Trigger 线 ,建立买卖点 }
if KurtValue Cross under Trigger then Begin
BuyPoint = High 3;
SellPoint = Low-3;
end;
{ 偏度大于某数值后 ,趋势确认进场作多 }
if SkewValue > -UpSkew 2 then Buy next bar at BuyPoint stop ;
{ 偏度小于某数值后 ,趋势确认进场作空 }
if SkewValue < -DownSkew 2 then Sell next bar at SellPoint Stop ;
end;
if ExitType = 1 then SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
if ExitType = 2 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
end;
if ExitType = 3 then Begin
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then ExitShort next bar at Market ;
end;
if ExitType = 4 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then {Sell } ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then {Buy} ExitShort next bar at Market ;
end;
if ExitType = 5 then Begin
{*******************************************************************
Description : ATR Trailing Stop Long Exit
Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999
********************************************************************}
{Inputs: ATRs_L(3);}
Variables: PosHigh(0), ATRVal_L(0);
ATRVal_L = AvgTrueRange(10) * ATRs_L;
If BarsSinceEntry = 0 Then PosHigh = High;
If MarketPosition = 1 Then Begin
If High > PosHigh Then PosHigh = High;
ExitLong ("ATR") Next Bar at PosHigh - ATRVal_L Stop;
End else ExitLong ("ATR eb") Next bar at High - ATRVal_L Stop;
{*******************************************************************
Description : ATR Trailing Stop Short Exit
Provided By : Omega Research, Inc. (c) Copyright 1999
******************************************************************}
{Inputs: ATRs_S(3);}
Variables: PosLow(0), ATRVal_S(0);
ATRVal_S = AvgTrueRange(10) * ATRs_S;
If BarsSinceEntry = 0 Then PosLow = Low;
If MarketPosition = -1 Then Begin
If Low < PosLow Then PosLow = Low;
ExitShort ("ATR_1") Next Bar at PosLow ATRVal_S Stop;
End else ExitShort ("ATR_1 eb") Next bar at Low ATRVal_S Stop;
end;
if IsBalanceDay then setExitonClose ;
ফারুতোর ব্লগ থেকে পুনর্নির্দেশিত