রিসোর্স লোড হচ্ছে... লোডিং...

খালেদ তামিমের অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ 2024-04-30 15:54:23
ট্যাগঃ

সারসংক্ষেপ

খালেদ তামিম এর অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ কৌশল হল অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। কৌশলটি লেনদেনের খরচ বিবেচনা করে মধ্যম মূল্য, বিড মূল্য এবং জিজ্ঞাসা মূল্য গণনা করে ক্রয় এবং বিক্রয় সংকেত নির্ধারণ করে। কৌশলটির মূল ধারণাটি হল যখন দামটি বিড মূল্যের নীচে একটি নির্দিষ্ট প্রান্তিক এবং বিক্রয় যখন দামটি নির্দিষ্ট প্রান্তিকের চেয়ে বেশি হয় তখন বিক্রয় করা, যার ফলে স্প্রেড মুনাফা ক্যাপচার করা হয়।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটির মূলটি হল অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ মডেল, যা নিম্নলিখিত ধাপগুলির মাধ্যমে বিড এবং জিজ্ঞাসা মূল্য গণনা করেঃ

মধ্যম মূল্য গণনা করুন, যা বর্তমান মূল্য এবং পূর্ববর্তী মূল্যের গড়।
গামা, সিগমা, টি, এবং কে ধারণকারী বর্গমূলের একটি পদ মধ্যম মূল্য থেকে বিট মূল্য গণনা করে এবং তারপরে লেনদেনের খরচ বিয়োগ করে।
গামা, সিগমা, টি এবং কে ধারণকারী বর্গমূলের একটি পদ যোগ করে মধ্যম মূল্যে জিজ্ঞাসা মূল্য গণনা করুন এবং তারপরে লেনদেনের ব্যয় যোগ করুন।
যখন দাম বিড মূল্য বিয়োগ করে থ্রেশহোল্ড M এর নিচে থাকে তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি করুন; যখন দাম বিড মূল্য প্লাস থ্রেশহোল্ড M এর উপরে থাকে তখন একটি বিক্রয় সংকেত তৈরি করুন।

কৌশলগত সুবিধা

এই কৌশলটি অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ মডেলের উপর ভিত্তি করে, যা একটি শক্তিশালী তাত্ত্বিক ভিত্তিতে একটি ক্লাসিকাল মার্কেট-মেকিং কৌশল।
কৌশলটি লেনদেনের খরচগুলির প্রভাবকে বিবেচনা করে, এটি বাস্তবিক ট্রেডিং পরিস্থিতিতে আরও বাস্তবসম্মত করে তোলে।
এই প্রান্তিক সীমা নির্ধারণ করে, কৌশলটির সংবেদনশীলতা নমনীয়ভাবে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশে অভিযোজিত হতে পারে।
কৌশলগত যুক্তি স্পষ্ট এবং বোঝা এবং বাস্তবায়ন করা সহজ।

কৌশলগত ঝুঁকি

কৌশলটির কার্যকারিতা গামা, সিগমা, টি, কে এবং এম এর মতো পরামিতিগুলির পছন্দের উপর নির্ভর করে। অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিংগুলি দুর্বল কৌশল কার্যকারিতার দিকে পরিচালিত করতে পারে।
কৌশলটি বাজারের তরলতার প্রভাব বিবেচনা করে না। পর্যাপ্ত তরলতার ক্ষেত্রে, প্রত্যাশিত মূল্যে বাণিজ্য করা সম্ভব নাও হতে পারে।
এই কৌশলটি একটি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কৌশল যা কম ট্রেডিং লেটেন্সি এবং উচ্চ সম্পাদন দক্ষতা প্রয়োজন, যা বাস্তবায়ন করা কঠিন করে তোলে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন করা যাতে বিভিন্ন বাজারের অবস্থার সাথে মানিয়ে নিতে কৌশলগত পরামিতিগুলিকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করা যায়।
সিগন্যালের নির্ভুলতা উন্নত করতে অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচক বা বাজার মাইক্রোস্ট্রাকচার তথ্য একত্রিত করুন।
লেনদেনের খরচ কমাতে এবং কৌশলগত রিটার্ন উন্নত করতে ট্রেডিং এক্সিকিউশন অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজ করা।
কৌশলগত ড্রাউনডাউন এবং ঝুঁকি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা মডিউল চালু করার কথা বিবেচনা করুন।

সংক্ষিপ্তসার

খালেদ তামিমের অ্যাভেলানেদা-স্টোইকভ কৌশল হল ক্লাসিক মার্কেট মেকিং মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশল। এটি লেনদেনের খরচ বিবেচনা করার সময় বিড এবং জিজ্ঞাসা মূল্য গণনা করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। কৌশলটির সুবিধাগুলি তার শক্ত তাত্ত্বিক ভিত্তি, পরিষ্কার যুক্তি এবং লেনদেনের খরচ বিবেচনা করে। তবে কৌশলটির কর্মক্ষমতা পরামিতি নির্বাচনের উপর নির্ভর করে এবং উচ্চ কার্যকারিতা প্রয়োজন। ভবিষ্যতে, কৌশলটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রবর্তন, বাণিজ্য কার্যকরকরণ অনুকূলকরণ, ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা প্রবর্তন এবং অন্যান্য পদ্ধতির মাধ্যমে আরও অনুকূলিত করা যেতে পারে।

/*backtest
start: 2024-03-01 00:00:00
end: 2024-03-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Khaled Tamim's Avellaneda-Stoikov Strategy", overlay=true)

// Avellaneda-Stoikov model logic
avellanedaStoikov(src, gamma, sigma, T, k, M) =>
    midPrice = (src + src[1]) / 2
    sqrtTerm = gamma * sigma * sigma * T
    // Add 0.1% fee to bid and ask quotes
    fee = 0 // 0.1% fee
    bidQuote = midPrice - k * sqrtTerm - (midPrice * fee)
    askQuote = midPrice + k * sqrtTerm + (midPrice * fee)
    longCondition = src < bidQuote - M
    shortCondition = src > askQuote + M
    [bidQuote, askQuote]

// Define strategy parameters
gamma = input.float(2, title="Gamma")
sigma = input.float(8, title="Sigma")
T = input.float(0.0833, title="T")
k = input.float(5, title="k")
M = input.float(0.5, title="M")

// Calculate signals
[bidQuote, askQuote] = avellanedaStoikov(close, gamma, sigma, T, k, M)
longCondition = close < bidQuote - M
shortCondition = close > askQuote + M

// Plot signals
plotshape(series=longCondition ? low : na, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition ? high : na, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")

// Plot bid and ask prices
plot(bidQuote, title="Bid Price", color=color.blue, linewidth=1)
plot(askQuote, title="Ask Price", color=color.red, linewidth=1)

// Plot inventory level as bars in a separate graph
plot(strategy.netprofit, title="Inventory", color=color.new(color.purple, 80), style=plot.style_columns)


// Strategy logic
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত