লোকেরা যখন রোবট ব্যবহার করে মার্কেটে ট্রেড করার কথা বলে, তখন তারা প্রায়ই "অ্যালগোরিদমিক ট্রেডিং" ধারণাটি উল্লেখ করে। ক্লাসিক অ্যালগরিদম মূল্য, সময় এবং ভলিউমের উপর ভিত্তি করে। তারা কখন কিনবেন এবং বিক্রি করবেন এবং চার্ট বিশ্লেষণ, অস্থিরতা, মূল্য সালিসি, বা মূল্য প্রবণতা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ইনভেস্টমেন্ট ব্যাঙ্ক এবং বড় হেজ তহবিলগুলি ট্রেডিং অ্যালগরিদম বিকাশের জন্য বার্ষিক মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার ব্যয় করে। তৈরি করতে, গণিতবিদ, পদার্থবিদ, উন্নত ডিগ্রিধারী প্রকৌশলী জড়িত - এই ধরনের লোকদের বলা হয় কোয়ান্ট।

কোয়ান্ট অ্যালগরিদম বর্ণনা করে সম্ভাব্যতা তত্ত্ব ব্যবহার করে একটি চুক্তির জন্য। তারা পূর্ববর্তী মূল্য আন্দোলনের বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট সীমার মধ্যে ভবিষ্যতের মূল্য বৃদ্ধি বা হ্রাস পাওয়ার সম্ভাবনা গণনা করে। কোয়ান্টগুলি শুধুমাত্র একটি অ্যালগরিদম তৈরি করে - তারা স্টক মূল্যের পছন্দসই প্যারামিটার, অর্ডার কার্যকর করার সময় এবং এর আয়তনের জন্য নিয়মগুলি প্রোগ্রাম করে। লেনদেন নিজেই একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম দ্বারা বাহিত হয়, যা সাধারণত একটি রোবট বলা হয়। আলগো ব্যবসায়ীরা রোবটের কাজ নিয়ন্ত্রণ করতে পারে, নাও পারে।

'কোয়ান্ট' এবং 'অ্যালগোরিদমিক ট্রেডার' পদগুলির মধ্যে বেশ কিছুটা ওভারল্যাপ রয়েছে৷ কোয়ান্টস বিশেষভাবে পরিমাণগত অর্থের সাথে ডিল করে যা ফলিত গণিতের একটি ক্ষেত্র। আমরা বিশদ বিবরণে ডুব দিতে যাচ্ছি না, তবে আপনি একটি শালীন ব্যাখ্যার জন্য এই উইকি পৃষ্ঠাটি পরীক্ষা করতে পারেন:গাণিতিক অর্থ - উইকিপিডিয়া। আপনি বলতে পারেন যে এটির উত্স পুরানো ব্ল্যাক স্কোলস বিকল্প মূল্য সূত্র থেকে এসেছে৷ ঝুঁকি নির্ধারণের জন্য পরিমাণগত অর্থ খুবই উপযোগী।

একজন অ্যালগরিদমিক ট্রেডার হলেন এমন একজন যার সুস্পষ্ট নিয়মের উপর ভিত্তি করে একটি খুব স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত ট্রেডিং সিস্টেম রয়েছে৷ আমরা কাউকে একজন ব্যবসায়ী বলব যদি তারা বর্তমান বাজারের ডেটা সোর্স করতে এবং অ্যালগরিদমের একটি স্যুট পরিচালনা করতে তাদের বেশি সময় ব্যয় করে। এগুলিকে চালু বা বন্ধ করা বা বর্তমান বাজারের ডেটা বা অন্যান্য ড্রাইভারগুলির প্রতিক্রিয়া হিসাবে তাদের ট্রিগার এবং সীমাগুলিকে টুইক করা৷

যদি ট্রেডিং স্বয়ংক্রিয় করার সময় হয়

ধরুন যে স্টক মার্কেটে আপনার অভিজ্ঞতার পরে (বা এমনকি ক্রিপ্টোকারেন্সিগুলির সাথেও), আপনি আরও এগিয়ে যেতে চান যেহেতু আপনি সিদ্ধান্ত নিয়েছেন যে "ম্যানুয়াল নিয়ন্ত্রণ" আর কার্যকর নয় এবং আপনি আপনার উজ্জ্বল ধারণাগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে হবে এবং কাজকে আরও প্রযুক্তিগত কিছুতে পরিণত করতে হবে।

এই মুহুর্তে একটি প্রশ্ন উঠেছে, যথা:ট্রেডিং আইডিয়া তৈরি এবং ব্যাকটেস্ট করার জন্য উপলব্ধ সমাধানগুলি কী কী৷

এমনকি সাধারণ ট্রেডিং কৌশলগুলির স্বয়ংক্রিয়তা (মোমেন্টাম ট্রেড, ট্রেন্ড ফলোয়িং, ইত্যাদি) সর্বদা একটি ট্রেডিং রোবট তৈরির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়ে শুরু হবে। আপনি একটি হাইপোথিসিস তৈরি করে এটিকে অ্যালগরিদমাইজ করে শুরু করুন৷

একটি ট্রেডিং অ্যালগরিদমের বিকাশ একটি মূল্য নির্ধারণের প্যাটার্নের অনুসন্ধানের মাধ্যমে শুরু হওয়া উচিত যা আমাদের ট্রেডিংয়ের সময় লাভের একটি ইতিবাচক প্রত্যাশা পেতে অনুমতি দেবে৷ প্যাটার্নটি পূর্বে বিকশিত মূল্য নির্ধারণের অনুমানের পরিণতি হতে পারে বা ঘটনাক্রমে পাওয়া যেতে পারে।

প্রোগ্রামিং দক্ষতা নেই এমন ব্যবসায়ীদের জন্য, ড্র্যাগ-এন্ড-ড্রপ ইন্টারফেসের মাধ্যমে একটি অ্যালগরিদম তৈরি করার জন্য বাজারে বিশেষ সমাধান রয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, TSLab ব্যবহার করে, সূচক এবং ফাংশনগুলির একটি লাইব্রেরি ব্যবহার করে রোবটের যুক্তি প্রয়োগ এবং পরিবর্তন করা যেতে পারে।

৷

পরবর্তী ধাপ হল ম্যানুয়াল পরীক্ষা৷ আপনি এন্ট্রি/প্রস্থান শর্ত প্রণয়ন করুন এবং পূর্ববর্তী সেশনের চার্টে তারা কীভাবে কাজ করে তা পরীক্ষা করুন। বিভিন্ন অস্থিরতার সময়কাল সহ যতটা সম্ভব দিন বিবেচনা করার পরামর্শ দেওয়া হয়। কিছু ট্রেডিং সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম মার্কেট ডেটা দিয়ে তাদের ট্রেডিং হাইপোথিসিস পরীক্ষা করতে দেয়, যা খুবই গুরুত্বপূর্ণ – আপনি ঐতিহাসিক ডেটার উপর 100% নির্ভর করতে পারবেন না কারণ বাজার প্রতিদিন পরিবর্তিত হয়।

উদাহরণস্বরূপ, আপনি বর্তমান এক্সচেঞ্জ ডেটা ব্যবহার করে কিন্তু ভার্চুয়াল ক্যাশের মাধ্যমে ভার্চুয়াল লেনদেনের জন্য "অন দ্য ফ্লাই" ট্রেডিং পরিস্থিতি পরীক্ষা করতে MarketWatch-এ একটি ভার্চুয়াল স্টক এক্সচেঞ্জ অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে পারেন।

ঐতিহাসিক বা রিয়েল-টাইম পরীক্ষা?

ঐতিহাসিক ডেটার উপর পরীক্ষার কৌশলগুলি মৌলিক বিষয়গুলির মধ্যে একটি৷ হাইপোথিসিস টেস্টিং আপনাকে একটি সম্ভাব্য মূল্যায়ন দেয় যে আমাদের কৌশলটি ভবিষ্যতে কীভাবে আচরণ করবে যখন আপনি এটিকে একটি বাস্তব অ্যাকাউন্টে ট্রেডিং করার সিদ্ধান্ত নেন।

সুতরাং, আমরা একটি কৌশল নিয়ে এসেছি, প্রয়োজনে পরামিতিগুলির পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশন করেছি। আমরা একটি ফরোয়ার্ড টেস্ট এবং উদাহরণস্বরূপ, মন্টে কার্লো পদ্ধতি ব্যবহার করে সম্ভাব্য মডেলিংয়ের মাধ্যমে প্রাপ্ত ফলাফলের স্থায়িত্ব পরীক্ষা করেছি এবং রিয়েল টাইমে ট্রেডিং করার জন্য আমাদের কৌশল চালু করতে প্রস্তুত৷

পরীক্ষা প্রক্রিয়া চলাকালীন প্রাপ্ত ফলাফল বাস্তব বাণিজ্যে ভবিষ্যতে আমরা যা পাব তার সাথে কতটা মিলবে? এটি সাধারণত নিম্নলিখিত বিষয়গুলির উপর নির্ভর করে:

৷
• প্রোগ্রামিংয়ের ক্ষেত্রে আমরা আমাদের কৌশলটি কতটা সঠিকভাবে তৈরি করেছি?
• কৌশলের পরামিতিগুলি কি ওভার-অপ্টিমাইজ করা হয়নি?
• বাজার কি তার গতিশীল বৈশিষ্ট্যগুলি ধরে রাখবে যা আমরা পরীক্ষার প্রক্রিয়াতে ব্যবহার করা ঐতিহাসিক ডেটাতে পরিলক্ষিত হয়েছিল? অস্থিরতা কি প্রায় একই স্তরে থাকবে?

যদি ট্রেডিং কৌশল তৈরিতে অভিজ্ঞতার বৃদ্ধির সাথে, প্রথম দুটি কারণকে সম্পূর্ণরূপে নির্মূল করা যায়, তাহলে তৃতীয়টি সম্পূর্ণরূপে আমাদের উপর নির্ভর করে না এবং "হাতে" বাজারের যাইহোক, আপনি এখনও আপনার অনুমানের উপর নির্ভর করতে পারেন যদি এটি ঐতিহাসিক এবং রিয়েল-টাইম উভয় ডেটার সাথে সঠিকভাবে পরীক্ষা করা হয়।

প্রাতিষ্ঠানিক বিনিয়োগকারীদের মধ্যে জটিল অ্যালগরিদমের ব্যবহার সাধারণ যেমন ইনভেস্টমেন্ট ব্যাঙ্ক, পেনশন ফান্ড এবং হেজ ফান্ডের কারণে তারা দৈনিক ভিত্তিতে প্রচুর পরিমাণে স্টক ব্যবসা করে। এটি তাদের সর্বনিম্ন খরচে এবং স্টকের মূল্যকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত না করেই সর্বোত্তম সম্ভাব্য মূল্য পেতে দেয়৷

The TRADE-এর 2020 অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সমীক্ষার ফলাফলগুলি দেখিয়েছে যে হেজ ফান্ডগুলি বাজারের প্রভাব কমাতে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং ব্যবহার করার খুব সম্ভাবনা রয়েছে৷ ধরে নিই যে হেজ ফান্ডের ব্যবস্থাপনার অধীনে বিপুল পরিমাণ অর্থ রয়েছে, ট্রেডিং কৌশলগুলির সঠিক ব্যাক-এবং ফরোয়ার্ড টেস্টিং সেখানে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে৷

এছাড়াও, আন্তর্জাতিক এবং মার্কিন উভয় অ্যাকাউন্টিং স্ট্যান্ডার্ডের অধীনে, সম্ভাব্য এবং পূর্ববর্তী উভয় ভিত্তিতে হেজ কার্যকারিতা পরীক্ষা করার প্রয়োজন রয়েছে৷ এর অর্থ হল প্রতিটি তহবিলকে তার ট্রেডিং অনুমানের সঠিক মূল্যায়ন দেখানোর জন্য একটি সঠিক অডিট করা উচিত যাতে এটি প্রত্যাশিত এবং অত্যন্ত কার্যকর হয়েছে৷

MetaQuotes কর্পোরেশন, বিশ্বব্যাপী ব্রোকার এবং এক্সচেঞ্জের জন্য ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের সফ্টওয়্যার বিকাশকারী, ক্লায়েন্ট ট্রেডিং অনুমানের জন্য ব্যাকটেস্টিং চালানোর কয়েক দশকের অভিজ্ঞতা রয়েছে৷ গত বছর, কোম্পানিটি তার পরিচিত ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের একটি নির্দিষ্ট সংস্করণ চালু করেছে, যা হেজ ফান্ডের জন্য সুনির্দিষ্টভাবে ভিত্তিক।

নতুন MetaTrader 5 হেজ ফান্ড সংস্করণ ব্যবহার করে, ফান্ড ম্যানেজাররা তাদের ট্রেডিং কৌশলটি ইতিহাসের প্রাথমিক পরামিতি বা প্রকৃত বাজারের ডেটা প্রাথমিক পরীক্ষার সময় পরীক্ষা করতে পারেন৷ তারপরে, অপ্টিমাইজেশনের সময়, ট্রেডিং কৌশলটি বিভিন্ন প্যারামিটারের সাথে বেশ কয়েকবার চালানো হয় যা এর সবচেয়ে উপযুক্ত সমন্বয় নির্বাচন করতে দেয়।

৷

ভিজ্যুয়াল টেস্টিং রিয়েল-টাইমে কৌশল অপারেশন ট্র্যাক করা সম্ভব করে তোলে:

একটি গুরুত্বপূর্ণ নোট

একটি সফল অ্যালগো ট্রেডিং সলিউশন তৈরি করার জন্য, আপনাকে আপনার ব্রোকারের ডেটা পেতে হবে এবং সেই ডেটার উপর আপনার ব্যাকটেস্ট করতে হবে যেগুলির সাথে আপনি কাজ করতে চলেছেন৷ এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ শেষে আপনার সিস্টেম যা দেখবে তা ট্রেড করবে। আপনার বিবেচনা করা উচিত যে বিভিন্ন ডেটার সাথে কাজ করা আপনাকে অ-নির্ভরযোগ্য ফলাফল দিতে পারে, আপনার অ্যাকাউন্টের জন্য একটি অত্যন্ত বিপজ্জনক পরিস্থিতি। আপনি যদি প্রকৃতপক্ষে এক্সচেঞ্জে ট্রেড করা যন্ত্রগুলির সাথে কাজ করেন তবে ডেটা সম্ভবত একই হবে, তবে আপনার যদি ফরেক্সের মতো অন্যান্য ধরণের প্রয়োজন হয় তবে এটি বেশ আলাদা হতে পারে, তাই সতর্ক থাকুন৷

সঠিক ডেটা পান, আপনার কৌশল ডিজাইন করুন, আপনার ব্যাকটেস্ট করুন, তারপরে রিয়েল টাইম সিমুলেশনগুলিকে শুধুমাত্র আপনার অ্যালগোই নয়, এর কার্য সম্পাদনের মূল্যায়ন করুন৷ সংক্ষেপে:তাড়াহুড়ো করবেন না। আপনার অনুমানের সাথে সৌভাগ্য কামনা করছি!