নিউট্রাল-হেজ স্ট্যাটিস্টিক্যাল আর্বিট্রাজ নতুন (প্যুর-আলফা ড্রিম ভার্সন)

নিউট্রাল হেজ স্ট্যাট আর্বিট্রেজ নতুন (প্যুর-আলফা ড্রিম এডিশন)

- দীর্ঘ ও স্বল্প এক্সপোজার সহ একটি শক্তিশালী আর্বিট্রেজ কৌশল

হ্যালো সমস্ত ব্যবসায়ীরা, ডিবাগিং, অপ্টিমাইজেশন এবং পুনরাবৃত্তির কয়েক মাসের পরে, আমি খুব খুশি যে এই নিরপেক্ষ হেজিং পরিসংখ্যানগত সালিশ একটি আরও স্থিতিশীল স্তরে পৌঁছেছে এবং আপনার সাথে দেখা যেতে পারে। এটি দীর্ঘ-স্বল্প হেজিংয়ের উপর ভিত্তি করে একটি বাজার-নিরপেক্ষ কৌশল। আপনি যদি একই অ্যাকাউন্টে বিভিন্ন ধরণের বাস্কেটে দীর্ঘ এবং স্বল্পের একটি বাস্কেটে স্বল্প যান তবে দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত মানগুলি সমান। বাজারে বিটা সিস্টেমিক ঝুঁকি এড়ানোর ভিত্তিতে, স্ট্যাটিস্টিক্যাল পদ্ধতিগুলি আলফা স্থিতিশীল মুনাফার একটি নিম্ন-ঝুঁকিযুক্ত সালিশ কৌশল অর্জনের জন্য বিভিন্ন দীর্ঘ-স্বল্প মেলে সংমিশ্রণ খুঁজে পেতে ব্যবহৃত হয়। এই কৌশলটির ভাল অভিজ্ঞতা রয়েছে, বাজারের সাথে কম সম্পর্ক, দীর্ঘ এবং স্বল্প এক্সপোজার, এবং 31/5219 এর মতো চরম কালো সোয়ানগুলির অধীনে কোনও ঝুঁকি নেই। পরিবর্তে, এটি এমন একটি বাজারে উন্নতি করবে যখন এই জাতীয় মূল্যের ভুলগুলি বিশৃঙ্খল। এই কৌশলটি

হ্যালো ~ আমার চ্যানেলে স্বাগতম!

আমার চ্যানেলে সকল ট্রেডারকে স্বাগতম। আমি একটি কোয়ান্ট ডেভেলপার, এবং আমি সম্পূর্ণ স্ট্যাক সিটিএ & HFT & Arbitrage এবং অন্যান্য ট্রেডিং কৌশল বিকাশ। এফএমজেড প্ল্যাটফর্মের জন্য ধন্যবাদ, আমি আমার পরিমাণগত চ্যানেলে পরিমাণগত উন্নয়নের সাথে সম্পর্কিত আরও সামগ্রী ভাগ করব এবং পরিমাণগত সম্প্রদায়ের সমৃদ্ধি বজায় রাখতে সমস্ত ব্যবসায়ীর সাথে কাজ করব।

আরো তথ্যের জন্য, দয়া করে আমার চ্যানেলে যান ~ আমি এখানে আপনার জন্য অপেক্ষা করছি মজা করার জন্যট্রেডম্যান হোম

১. পরিসংখ্যানগত সালিশের ভূমিকা ও ব্যাখ্যা

পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশল হল একটি কৌশল যা ট্রেডিংয়ের জন্য বিভিন্ন বাস্কেট জাতের মধ্যে দামের সম্পর্ককে কাজে লাগায়। এই কৌশলটি পরিসংখ্যানগত নীতির উপর ভিত্তি করে, দুটি বা ততোধিক জাতের মধ্যে priceতিহাসিক মূল্য প্রবণতা এবং সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে, তাদের মধ্যে দামের পার্থক্য খুঁজে বের করে এবং এই পার্থক্যগুলি ট্রেডিংয়ের জন্য ব্যবহার করে। ঐতিহাসিকভাবে, ক্রস-প্রজাতির জোড়া পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলি স্টক মার্কেটে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে। প্রাচীনতম ক্রস-প্রজাতির সালিশ কৌশলগুলি মূলত একই শিল্প বা সম্পর্কিত শিল্পগুলির স্টকগুলির মধ্যে পরিচালিত হয়েছিল, যেমন তেল সংস্থা বা টেলিযোগাযোগ সংস্থাগুলি। এই কৌশলগুলি প্রায়শই শিল্পের সংশ্লিষ্টতার অনুমানের উপর ভিত্তি করে এবং অবমূল্যায়িত স্টকগুলি কিনে এবং অত্যধিক মূল্যায়িত স্টকগুলি বিক্রি করে সালিশের উদ্দেশ্য অর্জন করে।

বাজারের বিকাশের সাথে সাথে ক্রস-প্রজাতির মিলিত পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলি ধীরে ধীরে অন্যান্য আর্থিক বাজারে যেমন কমোডিটি ফিউচার, বৈদেশিক মুদ্রা এবং ক্রিপ্টোকারেন্সিতে প্রসারিত হয়েছে। এই বাজারে, বিভিন্ন বাস্কেট সংমিশ্রণগুলি পাওয়া যায় যা সম্পর্কিত এবং দামের পার্থক্য ব্যবহার করে সালিশ ব্যবসায় করা যেতে পারে। এই কৌশলটির যুক্তি গড় বিপরীতের নীতির উপর ভিত্তি করে। যখন নির্মিত একাধিক বাস্কেট সংমিশ্রণের মধ্যে দামগুলি তাদের পরিসংখ্যানগত সুযোগ থেকে বিচ্যুত হয়, তখন একটি রিগ্রেশন প্রবণতা থাকে। এই প্রবণতা অনুসারে, যখন দামটি ব্যাপকভাবে বিচ্যুত হয়, আপনি বাজারের স্বল্পমেয়াদী ভুল মূল্যের বিরুদ্ধে হেজিং করার জন্য উচ্চমূল্যের জাতের একটি বাস্কেট বিক্রি করতে পারেন এবং কম দামের জাতের একটি বাস্কেট কিনতে পারেন। এইভাবে, একটি মাল্টি-বাস্কেট জোড়া সংমিশ্রণের বিস্তার থেকে মুনাফা অর্জন করা যায়।

২. পরিসংখ্যানগত মধ্যস্থতার সুবিধা ও অসুবিধা

সুবিধাঃ

• বাজার ঝুঁকি হ্রাস করুনঃ পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশল বিভিন্ন ক্যাসেট পণ্য সমন্বয়গুলির মধ্যে পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে সালিশ লেনদেনের উপর ভিত্তি করে। একক পণ্য লেনদেনের তুলনায়, এটি ঝুঁকি ছড়িয়ে দেয় এবং কৌশলটিতে বাজারের ওঠানামা প্রভাব হ্রাস করে। বাজার সিস্টেমিক ঝুঁকি হ্রাস করে।
• স্থিতিশীল আয়ঃ পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলি স্বল্পমেয়াদী বাজার ভুল মূল্যের বিরুদ্ধে রিগ্রেশন সালিশ লেনদেন পরিচালনা করে। দিকনির্দেশক কৌশলগুলির তুলনায় তাদের আরও স্থিতিশীল আয় বৈশিষ্ট্য রয়েছে। দিকনির্দেশক কৌশলগুলির তুলনায় এটি কম ঝুঁকি, কম অস্থিরতা এবং স্থিতিশীল রিটার্ন উত্পাদন করে।
• বিভিন্ন বাজার পরিবেশে অভিযোজিত হতে পারে: পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলি বিভিন্ন বাজার পরিবেশে কাজ করতে পারে কারণ এই ট্রেডিং কৌশলটির বাজারটির সাথে কম দিকনির্দেশক সম্পর্ক রয়েছে।

ত্রুটিঃ

• ঐতিহাসিক তথ্য শুধুমাত্র অতীতের সম্পর্কগুলি প্রতিফলিত করতে পারে এবং ভবিষ্যতের সম্পূর্ণরূপে প্রতিনিধিত্ব করতে পারে না, তাই কিছু ঝুঁকি রয়েছে। ঐতিহাসিক বড় তথ্যের উপর ভিত্তি করে বাস্কেট জাতের সমন্বয় এবং সম্পর্কগুলি খনির জন্য পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলির নির্মাণে প্রচুর পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা ব্যবহার করা হবে। ভবিষ্যতে পরিবর্তন ঘটতে পারে এবং নির্দিষ্ট ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের ব্যবস্থা প্রয়োজন।
• বাজারে স্বল্পমেয়াদী মূল্য নির্ধারণের ভুলের কারণে ভারসাম্যপূর্ণ সম্পর্কের দিকে ফিরে আসার জন্য প্রয়োজনীয় সময়সীমা সঠিকভাবে বিচার করা কঠিন। যদি লেনদেনের সময়টি খুব দীর্ঘ হয় তবে তহবিল ব্যবহারের ব্যয়ও খুব বেশি হবে।
• অত্যন্ত চাহিদাপূর্ণ ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেল বিল্ডিং ক্ষমতাঃ পরিসংখ্যানগত সালিশ কৌশলগুলির জন্য বিভিন্ন বাস্কেট সংমিশ্রণের মধ্যে সম্পর্ক এবং সহসংহতকরণের মতো পরিসংখ্যানগত তথ্যের গভীর বিশ্লেষণ এবং মডেলিংয়ের প্রয়োজন এবং উচ্চ ডেটা বিশ্লেষণ এবং মডেল বিল্ডিং ক্ষমতা প্রয়োজন।
• লেনদেনের কার্যকরকরণ এবং তরলতা ঝুঁকিঃ এটি ক্রস-বৈচিত্র্যযুক্ত লেনদেন হওয়ায়, কার্যকরকরণ মূল্য এবং ব্যবসায়ের পরিমাণ বিভিন্ন ধরণের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে এবং লেনদেনের কার্যকরকরণের ঝুঁকি রয়েছে। আরও পরিশীলিত কৌশল নকশা এবং আর্কিটেকচার বাস্তবায়ন প্রয়োজন।

৩. এই আলফা পরিসংখ্যানগত সালিশের মূল বিষয়বস্তু

**1, রিয়েল টাইমে সমস্ত ধরণের ডেটা তথ্য পর্যবেক্ষণ করুন, বিগ ডেটা স্ক্যান করুন এবং দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত ধরণের একটি বাস্কেট সংমিশ্রণ তৈরি করুন **

বিশেষত, একটি বাস্কেট সংমিশ্রণ তৈরি করা হবেঃ উদাহরণস্বরূপ, যদি 6 টি জাতের A, B, C, D, E এবং F থাকে, তবে তারা একটি বাস্কেট সংমিশ্রণ তৈরি করতে প্রতিটি 3 জাতের 2 টি গ্রুপে বিভক্ত হতে পারে। একই সাথে, সূচক সালিশ তৈরি করা হবেঃ কিছু শিল্প এবং খাতের জাতগুলিকে দু'টিতে বিভক্ত করা, দুটি নতুন বাজার সূচক তৈরি করা এবং তারপরে এই দুটি সূচকের উপর পরবর্তী পরিসংখ্যানগত ডেটা বিশ্লেষণ পরিচালনা করা।

**2, দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত বাস্কেট সমন্বয়গুলির সম্পর্ক পরীক্ষা করুন **

সম্পর্ক দুটি বা ততোধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ককে বোঝায়। এটি একটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তন এবং অন্য ভেরিয়েবলের পরিবর্তনগুলির মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়, এটি একটি নির্দিষ্ট সংশ্লিষ্টতা আছে কিনা তা নির্ধারণ করতে বা অন্য ভেরিয়েবলের উপর একটি ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের প্রভাব পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। সম্পর্ক সহগটি সম্পর্ক পরিমাপের একটি সাধারণ পদ্ধতি। সাধারণগুলির মধ্যে পিয়ারসন সম্পর্ক সহগ, স্পিয়ারম্যানের র্যাঙ্ক সম্পর্ক সহগ ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। পিয়ারসন সম্পর্ক সহগটি দুটি অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মূল্যায়ন করে, যখন স্পিয়ারম্যান র্যাঙ্ক সম্পর্ক সহগটি দুটি অর্ডিনাল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মূল্যায়নের জন্য উপযুক্ত।

সংশ্লেষণ সহগের মান পরিসীমা [-1, 1], যেখানে -1 নেতিবাচক সংশ্লেষণ নির্দেশ করে, 1 ইতিবাচক সংশ্লেষণ নির্দেশ করে এবং 0 কোন সংশ্লেষণ নির্দেশ করে। সংশ্লেষণ সহগ -1 বা 1 এর কাছাকাছি হলে সংশ্লেষণটি আরও শক্তিশালী হয়; 0 এর কাছাকাছি হলে সংশ্লেষণটি আরও দুর্বল হয়। সংশ্লেষণ সহগের গাণিতিক সূত্রটি নিম্নরূপ (উদাহরণস্বরূপ পিয়ারসন সংশ্লেষণ সহগ গ্রহণ করে):

r = cov ((X, Y) / (std ((X) * std ((Y)).

এর মধ্যে, r হল ক্যারেলেশন সহগ, cov হল কোভ্যারিয়েন্স, std হল স্ট্যান্ডার্ড ডিভিয়েশন, এবং X এবং Y যথাক্রমে দুটি ভেরিয়েবলকে উপস্থাপন করে। ক্যারেলেশন পরীক্ষা করার সময়, একটি সাধারণ পদ্ধতি হ'ল ক্যারেলেশন সহগের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য গণনা করা। ক্যারেলেশন সহগটি উল্লেখযোগ্য কিনা তা নির্ধারণের জন্য সাধারণত অনুমান পরীক্ষা ব্যবহার করা যেতে পারে। অনুমান পরীক্ষার শূন্য অনুমানটি হ'ল ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই এবং শূন্য অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করা উচিত কিনা তা নির্ধারণের জন্য ক্যারেলেশন সহগের পরিসংখ্যান গণনা করা হয়।

**৩, লং-শর্ট বাস্কেট সংমিশ্রণের সমন্বয় পরীক্ষা করুন **

কোইন্টিগ্রেশন দুটি বা ততোধিক সময় সিরিজ ভেরিয়েবলের মধ্যে দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্ককে বোঝায়, অর্থাৎ তাদের রৈখিক সংমিশ্রণ স্থিতিশীল। সংশ্লেষণের তুলনায়, কোইন্টিগ্রেশন কেবলমাত্র স্বল্পমেয়াদী সংশ্লেষণের মাত্রার চেয়ে দীর্ঘমেয়াদী ভারসাম্য সম্পর্কের দিকে বেশি মনোযোগ দেয়। যখন তারা এই ভারসাম্য সম্পর্কের থেকে বিচ্যুত হয়, তখন বিচ্যুতিটিকে যুক্তিসঙ্গত পরিসরে ফিরিয়ে আনতে একটি সংশোধন প্রক্রিয়া রয়েছে। স্পিগেলম্যান (এসজি এঙ্গেল) এবং সিডব্লিউজে গ্র্যাঞ্জার (সিডব্লিউজে গ্র্যাঞ্জার) দ্বারা ১৯৮৭ সালে সময় সিরিজ বিশ্লেষণে বিদ্যমান জাল রিগ্রেশন সমস্যা সমাধানের জন্য মূলত প্রস্তাবিত ছিল। ছদ্ম রিগ্রেশন সমস্যাটি ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে ইউনিট রুটের সম্ভাব্য অস্তিত্বের কারণে ঘটে। ইউনিটটি সংক্ষিপ্ত মেয়াদী ভারসাম্য রুটের মধ্যে রিগ্রেশন সম্পর্ককে উল্লেখযোগ্য বলে মনে করে, তবে প্রকৃত দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্ক নেই।

সমন্বয় তত্ত্ব সময় সিরিজের অ-স্থিরতা বিশ্লেষণ থেকে শুরু হয় এবং অ-স্থির ভেরিয়েবলগুলিতে থাকা দীর্ঘমেয়াদী ভারসাম্য সম্পর্ক অনুসন্ধান করে। যদি সংশ্লিষ্ট ভেরিয়েবলগুলি প্রথম পার্থক্যের পরে স্থির থাকে এবং এই ভেরিয়েবলগুলির একটি নির্দিষ্ট রৈখিক সংমিশ্রণ স্থির থাকে তবে এই ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সমন্বয় বিদ্যমান বলে মনে করা হয়। দুটি বা ততোধিক সিরিজের মধ্যে স্থির সম্পর্ক বর্ণনা করতে সমন্বয় ব্যবহার করা হয়। প্রতিটি ক্রমের জন্য পৃথকভাবে, এটি অ-স্থির হতে পারে। এই ক্রমগুলির মুহুর্তগুলি যেমন গড়, বৈচিত্র্য বা কোভ্যারিয়েন্সি সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়, যখন এই সময় সিরিজের রৈখিক সংমিশ্রণ ক্রমের বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে যা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না। যখন দুটি সম্পদের দামগুলি সমন্বয় সম্পর্কের আজ্ঞা দেয়, তখন তাদের রৈখিক সংমিশ্রণ গড় প্রতিস্থাপনের বৈশিষ্ট্যকে সন্তুষ্ট করে। সমন্বয়ের গাণিতিক সূত্রটি নিম্নরূপ প্রকাশ করা হয় (দুটি সময় সিরিজের

Y_t = β_0 + β_1 * X_t + ε_t

তাদের মধ্যে, Y_t এবং X_t যথাক্রমে দুটি সময় সিরিজ ভেরিয়েবলের পর্যবেক্ষণ করা মানগুলি উপস্থাপন করে, β_1 হ'ল রিগ্রেশন সহগ এবং ε_t হ'ল ত্রুটি পদ। যদি Y_t এবং X_t এর মধ্যে একটি সমন্বয় সম্পর্ক থাকে তবে দুটি ভেরিয়েবলের রৈখিক সংমিশ্রণ স্থিতিশীল হবে, অর্থাৎ ε_t স্থিতিশীল। গড় 0 এর সাথে স্বাভাবিক বন্টনকে সন্তুষ্ট করে। সমন্বয় পরীক্ষা করার সময়, স্থিতিশীলতা পরীক্ষা সাধারণত প্রয়োজন হয়। সাধারণভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে জোহানসেন পরীক্ষা এবং ইংল-গ্র্যাঞ্জার পরীক্ষা। জোহানসেন পরীক্ষা হ'ল স্ব-মূল্য ভিত্তিক একটি পদ্ধতি, যা একাধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সমন্বয় সম্পর্ক সরাসরি পরীক্ষা করতে পারে। ইংল-গ্র্যাঞ্জার দুই-পদক্ষেপ পরীক্ষাটি সংশোধিত ওএলএস অনুমান (সাধারণ সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্র) এর উপর ভিত্তি করে একটি পদ্ধতি এবং দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সমন্বয় সম্পর্ক পরীক্ষা করার জন্য উপযুক্ত।

**4. এই কৌশলটি একটি বড় সংখ্যক সংমিশ্রণের জন্য সময় সিরিজের সমন্বয় সম্পর্ক পরীক্ষা করবে। নির্দিষ্ট মান নিম্নরূপঃ **

• একটি পৃথক সমন্বিত বাস্কেটের সময় মূল্য সিরিজটি একটি প্রথম শ্রেণীর সমন্বয় ভেক্টর, অর্থাৎ, সময় মূল্য সিরিজটি নন-স্টেশনারি (একটি সুস্পষ্ট প্রবণতা রয়েছে) । একাধিক সময় মূল্যের স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করতে এডিএফ ইউনিট রুট ব্যবহার করুন।
• পৃথক সমন্বিত বাস্কেটগুলির প্রথম পার্থক্যের পরে সিরিজ (অর্থাৎ উদ্ভূত) স্থিতিশীল। দুটি বাস্কেট সময় মূল্য সিরিজ পরীক্ষা করতে এডিএফ ইউনিট রুট ব্যবহার করুন। দুটি বাস্কেটের সময় মূল্য সিরিজের প্রথম পার্থক্যের স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করতে এডিএফ ইউনিট রুট ব্যবহার করুন।
• জুটিবদ্ধ সমন্বিত সময় মূল্য সিরিজের একটি নির্দিষ্ট রৈখিক সংমিশ্রণ স্থির, অর্থাৎ দুটি সিরিজ থেকে নির্মিত একটি রৈখিক সমীকরণের অবশিষ্ট স্থির। একই আদেশের দুটি ক্রমের জন্য, OLS রিগ্রেশন সম্পাদন করুন এবং তারপরে অবশিষ্টগুলির স্থিতিশীলতা পরীক্ষা করুন।

**5, হার্স্ট ইনডেক্স পরীক্ষার একটি বড় সংখ্যা পরিচালনা করুন **

হার্স্ট সূচকটি একটি সময় সিরিজের দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতি পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয় যাতে সিরিজের গড় বিপরীতমুখী বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করা যায়। হার্স্ট সূচকের মান 0 থেকে 1 এর মধ্যে থাকে, 0.5 এর কাছাকাছি মানগুলি নির্দেশ করে যে ক্রমটি একটি এলোমেলো হাঁটা প্রদর্শন করে এবং 1 এর কাছাকাছি মানগুলি ধারাবাহিক প্রবণতা নির্দেশ করে। নীতিমালাঃ হার্স্ট সূচক একটি ক্রমের ওভারল্যাপিং সাবসিকিউন্সিগুলির ছড়িয়ে পড়ার পরিসীমা এবং এর দৈর্ঘ্যের মধ্যে সম্পর্ক গণনা করে একটি ক্রমের দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতির ডিগ্রি অনুমান করে। গাণিতিক সূত্রঃ হার্স্ট সূচক গণনা করার একটি উপায় হ'ল এলোমেলো সাবসিকিউন্সিগুলির ছড়িয়ে পড়ার পরিসীমা এবং দৈর্ঘ্যের মধ্যে সম্পর্ক ব্যবহার করে এলোমেলো হাঁটার সম্পর্ক স্থাপন করা। হার্স্ট সূচকটি ছড়িয়ে পড়ার পরিসীমা এবং ওভারল্যাপিং সাবসিকিউন্সিগুলির দৈর্ঘ্যের মধ্যে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করে অনুম

**৬, গড় রিভার্সন অর্ধায়ু অনুমান **

গড় রিভার্সন অর্ধ-জীবন হল একটি মূল্য সিরিজের জন্য তার গড় ফিরে আসতে সময় লাগে তা অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত একটি মেট্রিক। অর্ধ-জীবন যত ছোট, গড় রিভার্সন তত দ্রুত। নীতিমালাঃ গড় রিভার্সন অর্ধ-জীবন গণনা একটি কনভার্জেন্ট এক্সপোনেন্সিয়াল মসৃণতা চলমান গড় মডেল (ইএমএ) ফিট করে অনুমান করা হয়। যখন মূল্য সিরিজ গড় থেকে অর্ধ-জীবনের চেয়ে বেশি বিচ্যুত হয়, তখন এটি বিবেচনা করা যেতে পারে যে গড় রিভার্সের সুযোগ রয়েছে। গাণিতিক সূত্রঃ গড় রিভার্সন অর্ধ-জীবনের গণনার সূত্রটি নিম্নরূপঃ

(H = -\frac{\ln(0.5)}{\ln(\frac{P_t}{P_t - P_{t-1}}})

পরীক্ষার পদ্ধতিঃ আপনি মূল্য সিরিজের EMA গণনা করতে পারেন, এবং তারপর EMA এর উপর ভিত্তি করে অর্ধ জীবন গণনা করতে পারেন।

**৭। বিপুল সংখ্যক পরিসংখ্যানগত তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং কৌশল তৈরি করুন **

হার্স্ট সূচক বাছাইয়ের উপর ভিত্তি করে ফিল্টার বাস্কেট পণ্য সংমিশ্রণ, গড় রিভার্সন অর্ধ-জীবন উপর ভিত্তি করে প্রাসঙ্গিক পরামিতি অনুমান, এবং পরিসংখ্যানগত সমন্বয় উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং কৌশল সংমিশ্রণ নির্মাণ। অনুমান করুন x এবং y সম্পদ মূল্য সময় সিরিজ স্বাভাবিক বন্টন.

সমন্বয় পরীক্ষার পর, দেখা যায় যে সম্পদ X এবং Y এর সময় মূল্যের মধ্যে একটি সমন্বয় সম্পর্ক রয়েছে। অবশিষ্ট পদের স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি c হয় σ, এবং ধ্রুবক λ সীমানা মান হিসাবে নির্বাচিত হয়।

• যখন lny- ((a+blnx) > λσ, ক্যাসেট Y এর দাম তুলনামূলকভাবে অত্যধিক মূল্যবান এবং ক্যাসেট X এর দাম তুলনামূলকভাবে কম মূল্যবান। ক্যাসেট X কিনুন এবং ক্যাসেট Y বিক্রি করুন;
• যখন lny- ((a+blnx) < -λσ, ক্যাসেট X এর দাম তুলনামূলকভাবে অত্যধিক মূল্যবান এবং ক্যাসেট Y এর দাম তুলনামূলকভাবে কম মূল্যবান। ক্যাসেট Y কিনুন এবং ক্যাসেট X বিক্রি করুন;
• যখন মূল্য পার্থক্য lny-(a+blnx) একটি নির্দিষ্ট পরিসরে ফিরে আসে, যেমন [-0.5λσ, 0.5λσ] পরিসরে, পজিশনটি বন্ধ হয়ে যায়;

**8, আরো আসছে **

আরও একচেটিয়া এবং উদ্ভাবনী যৌক্তিকতা, আরও বিশদ আর্কিটেকচার এবং বিশদ প্রক্রিয়াকরণ তার অনন্য মূল প্রতিযোগিতামূলক। বর্তমানে, তরলতা পরিসংখ্যানগতভাবে অনুমান করা হবে এবং লেনদেন বাজার মূল্য ব্যবহার করে সম্পন্ন করা হবে। ভবিষ্যতে, এটি ধীরে ধীরে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি পরিসংখ্যানগত মধ্যস্থতার জন্য আপগ্রেড করা হবে। আমরা একসাথে মনোযোগ দিতে এবং বাড়ার অপেক্ষায় রয়েছি।

4. আংশিক ঐতিহাসিক কর্মক্ষমতা (সত্যিকারের লেনদেনের মূল্য অনুমানের পরে 50,000 অর্ডারের খরচ তথ্য)

নিরপেক্ষ হেজিং স্ট্যাটিস্টিক্যাল আর্বিট্রাজ নিউ-সুপার স্টার

৫. সহযোগিতা, বিনিময় এবং যৌথ শিক্ষা ও অগ্রগতির প্রত্যাশা

যে কোনও কৌশলটির নিজস্ব পদ্ধতি এবং উপযুক্ততা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, গড় বিপরীতমুখী কৌশলটি বাজারের এলোমেলো হাঁটা এবং অন্যান্য তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে এবং গতি প্রবণতা কৌশলটি বিভিন্ন আচরণগত অর্থনীতির তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, যেমন বাজারে ফ্যাট লেজ ওঠানামা। আমাদের অবশ্যই এর নীতিগুলি বুঝতে হবে, এর বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে এর ওঠানামাতে মানিয়ে নিতে হবে। একই সাথে, কৌশলগুলির ব্যবহারকারীদের লাভ এবং ক্ষতির একই উত্সের প্রতি মনোযোগ দিতে হবে। উচ্চতর রিটার্নগুলি অবশ্যই উচ্চতর ঝুঁকির সাথে যুক্ত হতে হবে। পরিপক্ক কৌশলগুলির সুবিধাগুলি এবং অসুবিধা রয়েছে। তাদের যুক্তিসঙ্গতভাবে ব্যবহার করতে হবে এবং তাদের শক্তি সর্বাধিক করতে হবে এবং দুর্বলতা এড়াতে হবে। তারা সঠিক বা ভুল, এবং তারা বাজারের পরিস্থিতি অনুযায়ী উপযুক্ত বা উপযুক্ত কিনা তা জানতে হবে। সম্পূর্ণ কর্মক্ষমতা, আত্মবিশ্বাসী হতে হবে এবং অবাক হবেন না।

কোয়ান্টিফিকেশন একটি চিরস্থায়ী গতির মেশিন নয়, এটি সর্বশক্তিমানও নয়, তবে এটি ভবিষ্যতের ব্যবসায়ের দিকনির্দেশ হতে হবে এবং প্রতিটি ব্যবসায়ীর দ্বারা শেখার এবং ব্যবহারের মূল্যবান! ব্যবসায়ীরা এখানে এসে ত্রুটিগুলি উল্লেখ করতে, একসাথে আলোচনা করতে, একসাথে শিখতে এবং অগ্রগতি করতে, মহৎ বাজারে বাতাস এবং তরঙ্গগুলিতে চড়ে এগিয়ে যেতে স্বাগত জানায়।

● ভাড়া পরিকল্পনাঃ XXXU/XU/মাস, বর্তমান সুবিধাজনক সময়কাল ভাড়া জন্য বিনামূল্যে, এবং যে কোন সময় শেষ করা যেতে পারে।

● শেয়ারিং প্ল্যানঃ প্রচুর পরিমাণে বিনামূল্যে শুরু করা যায়, এবং 20% মুনাফা মাসিক ভিত্তিতে নিষ্কাশন করা হবে। যদি মুনাফা না থাকে, মুনাফা ভাগ করা হবে না।

●কৌশলগত প্রতিশ্রুতিঃ যদি ব্যবহারকারী লিজ সময়ের শেষে মুনাফা অর্জন করে এবং খরচ কভার না করে (কনফিগারেশন এবং পরামিতিগুলি সঠিক এবং এটি কোনও ফোর্স মাজেয়ার ব্ল্যাক সোয়ান নয়), মুনাফা অর্জন না হওয়া পর্যন্ত এক মাস শর্তহীনভাবে দেওয়া হবে।

● সহযোগিতার আরও বিকল্পঃ যে কোনও ব্যক্তি এবং প্রতিষ্ঠানকে প্রয়োজন। আমরা সকলেই সহযোগিতার প্রতি উন্মুক্ত এবং জয়-জয় মনোভাব বজায় রাখি এবং আপনার প্রয়োজন, ঝুঁকি পছন্দ ইত্যাদির ভিত্তিতে আপনার আলোচনা এবং কাস্টমাইজড সহযোগিতার অপেক্ষায় রয়েছি।

আপনার যদি স্বল্পমেয়াদী মুনাফা এবং ক্ষতির মতো ঝুঁকির চাহিদা থাকে এবং স্বল্পমেয়াদী ট্রেডিংয়ের প্রয়োজন হয়, তাহলে আপনি অন্য একটি স্থিতিশীল উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি কৌশল পরীক্ষা করতে পারেন যা প্রতি মাসে 3%-50% রিটার্ন এবং কোনও তরলীকরণের ঝুঁকি ছাড়াইঃ হাই ফ্রিকোয়েন্সি হেজিং মার্কেট মেকিং গ্রিড নিউ ((এইচএফটি মার্কেট-মেকিং মাইনিং মেশিন ভার্সন)

**আপনার যদি প্রচুর পরিমাণে তহবিল থাকে তবে আপনি আরেকটি বড় ক্ষমতাযুক্ত মাঝারি-নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সিযুক্ত সিটিএ ট্রেডিং সিস্টেম পর্যবেক্ষণ করতে পারেন, যা বৃষ্টি বা রৌদ্রের সাথে সত্যিকারের ট্রেডিংয়ের 900 দিনের জন্য স্থায়ী হয়। এটি সর্বাধিক দীর্ঘ ইতিহাস, উচ্চ স্থিতিশীলতা এবং শক্তিশালী সার্বজনীনতার সাথে সিটিএ কৌশল সংমিশ্রণ সিস্টেম যা বর্তমানে মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীল বৃদ্ধি অর্জনের জন্য ঘোষণা করা হয়েছেঃ **কম্পোজিট সিটিএ ট্রেডিং সিস্টেম নতুন ((মাল্টি-ফ্যাক্টর + মাল্টি-ভেরিয়েন্ট + মাল্টি-কৌশল পাবলিক সংস্করণ)

যোগাযোগের তথ্য (যোগাযোগ এবং আলোচনা করতে, একসাথে শিখতে এবং অগ্রগতি করতে স্বাগতম) WECHAT: haiyanyydss টেলিগ্রামঃhttps://t.me/JadeRabbitcmআরো দরকারী তথ্য ট্রেডম্যান হোমঃhttps://www.fmz.com/market-offer/512 সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সিটিএ & এইচএফটি & আরবিট্রেজ ট্রেডিং সিস্টেম @2018 - 2024

আরো