কোয়ান্টাম ট্রেডিংয়ের কৌশল তৈরি করার সময়, কি আরও উন্নত পদ্ধতি অবলম্বন করা ভাল, নাকি সহজ ধারণাগুলির সাথে লেগে থাকা ভাল?

কোয়ান্টাম সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি পুরানো প্রশ্ন হল, সিস্টেম ট্রেডারদের কি সহজ কোয়ান্টাম কৌশল ব্যবহার করতে হবে, নাকি আরও উন্নত পদ্ধতি বাস্তবায়নের চেষ্টা করা উচিত?

সাধারণভাবে মনে করা হয় যে খুচরা অ্যালগরিদম ব্যবসায়ীরা কেবলমাত্র আরও সহজ কৌশল ব্যবহার করে, যখন কোয়ান্টামিক হিজ ফান্ডগুলি অত্যন্ত জটিল এবং গাণিতিকভাবে জটিল পদ্ধতি ব্যবহার করে। তবে, সম্প্রতি পরিস্থিতি পরিবর্তিত হয়েছে।

খুচরা অ্যালগরিদম ব্যবসায়ীরা এখন তুলনামূলকভাবে সস্তা ক্লাউড কম্পিউটিং, যুক্তিসঙ্গত মূল্যের এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ডেটা সেটগুলির বিকল্প ডেটা সরবরাহকারী এবং ওপেন সোর্স গবেষণা কাঠামোর সাহায্যে জটিল বিশ্লেষণ করতে সক্ষম।

এই প্রবন্ধে, আমরা আলোচনা করব যে খুচরা পরিমাণগত বিশ্লেষককে এই উচ্চতর কৌশলগুলি বাস্তবায়নের জন্য সময় ব্যয় করা উচিত, বা আরও সহজ ধারণাগুলির সাথে লেগে থাকা উচিত।

বিনিয়োগকারীদের পছন্দ

সহজ কৌশল এবং জটিল কৌশলগুলির একটি সিরিজের সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি তালিকাভুক্ত করার আগে, প্রতিটি পদ্ধতির তুলনামূলক সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি কীভাবে বিচার করা হবে তা সংক্ষিপ্তসার করা প্রয়োজন।

এর মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে প্রতিটি বিনিয়োগকারীর নিজস্ব নির্দিষ্ট পছন্দ রয়েছে, তাই তাদের কাছে লক্ষ্যমাত্রা ফাংশনগুলির একটি সেট রয়েছে যা তারা সিস্টেম ট্রেডিংয়ের মাধ্যমে অর্জন করতে চায়।

উদাহরণস্বরূপ, একজন বিনিয়োগকারীর একটি বিশাল মূলধন বেস থাকতে পারে, তবে এই মূলধন থেকে প্রাপ্ত যে কোনও লেনদেনের উপার্জন নিয়মিতভাবে প্রত্যাহার করা প্রয়োজন হতে পারে। এই ধরনের বিনিয়োগকারীর জন্য মূলধন সুরক্ষা গুরুত্বপূর্ণ, যার ফলে ক্ষতির ঝুঁকি সর্বাধিক করা যায়।

অন্য একজন বিনিয়োগকারীর তুলনামূলকভাবে ছোট মূলধন বেস থাকতে পারে এবং কেবলমাত্র মোট সম্পদ বাড়াতে আগ্রহী হতে পারে। যদি আরও বেশি রিটার্ন পাওয়া যায়, তবে সামগ্রিকভাবে লাভ-ক্ষতি নিটওয়েট কার্ভের অস্থিরতা কম উদ্বেগজনক হতে পারে।

কিছু পরিমাণ ব্যবসায়ীরা কার্যকর সিস্টেম ট্রেডিং কৌশল বিকাশের সাথে যুক্ত বুদ্ধিমানের উদ্দীপনার দিকে বেশি মনোযোগ দেয়। তারা প্রকৃতপক্ষে ইতিবাচক লাভের জন্য তাদের প্রিয় একটি ভাল পিলের পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হিসাবে বিবেচনা করতে পারে।

স্পষ্টতই, বিনিয়োগকারীদের বিভিন্ন পছন্দ রয়েছে। এই দিকগুলি খুচরা পরিমাণগত বিশ্লেষকদের জন্য একটি আলোচনা কাঠামো তৈরি করতে সহায়তা করে যারা আরও উন্নত পদ্ধতি অবলম্বন করবেন কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য সহজ এবং জটিল সিস্টেম ট্রেডিং কৌশল তৈরি করতে পারে।

সহজ কৌশলগুলি গবেষণা এবং বাজারে স্থাপন করা সহজ। তাদের জন্য কম জটিল ডেটা এবং অবকাঠামো প্রয়োজন। এমনকি যদি সংকেতগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পন্ন হয় তবে কিছু এমনকি ম্যানুয়ালিও সম্পাদন করা যেতে পারে।

অন্যদিকে, উচ্চতর কৌশলগুলি বুদ্ধিগতভাবে আরও বেশি লাভজনক এবং এগুলির প্রায়শই আরও অনুকূল শার্প অনুপাত থাকে। অর্থাৎ, তারা প্রতি ইউনিট ওঠানামার জন্য আরও ভাল প্রত্যাশিত রিটার্ন সরবরাহ করে। ক্ষতি এবং অস্থিরতা কীভাবে সর্বাধিক করা যায় সে সম্পর্কে উদ্বিগ্ন বিনিয়োগকারীদের জন্য শার্প অনুপাত একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক হবে।

এই প্রবন্ধে আমরা বিস্তারিতভাবে আলোচনা করব যে সহজ রান্না কি জটিল রান্নার চেয়ে ভাল? আমরা উপরের উদ্দেশ্যগুলি এবং অন্যান্য সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি মনে রাখব।

সহজ ট্রেডিং কৌশল

একটি ট্রেডিং কৌশলকে সহজ-সরল বলে বিবেচনা করা হয় কিনা তা বিনিয়োগকারীদের শিক্ষাগত পটভূমি এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতার উপর নির্ভর করে। র্যান্ডম অ্যাকাউন্টের ডক্টরেট ডিগ্রিধারী ব্যক্তিদের জন্য স্ব-শিক্ষিত খুচরা পরিমাণগত বিশ্লেষকদের তুলনায় সহজ-সরল-সরল-সরল সংজ্ঞাটি সম্পূর্ণ ভিন্ন হতে পারে।

এই প্রবন্ধের জন্য, যদি ট্রেডিং কৌশলটি উন্নত বাজারগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, তবে বড় বড় পরিচিত সম্পদ শ্রেণীর মধ্যে, সহজ সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে মৌলিক গাণিতিক বা পরিসংখ্যানগত জটিলতার সাথে আমরা এটিকে মোটামুটিভাবে সংজ্ঞায়িত করব।

এই ধরনের কৌশলগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের প্রবণতা, সূচক প্রবণতা, সুস্পষ্ট পোর্টফোলিও গঠন বা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উপাদান না থাকা, যেমন মার্কিন স্টক, ইটিএফ বা ফরেক্সের মতো উচ্চ তরল বাজারের জন্য।

সহজ পদ্ধতির সুবিধাগুলো হলঃ

• তথ্য- সমস্ত সিস্টেম ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য ডেটা প্রয়োজন। সহজ কৌশলগুলি সাধারণত পরিপক্ক সম্পদ শ্রেণীর মধ্যে ভাল ব্যবসায়ের সরঞ্জামগুলির জন্য প্রস্তুত মূল্য / লেনদেনের পরিমাণের ডেটা ব্যবহার করে। এই জাতীয় ডেটা খুব কম খরচে পাওয়া যায়, এমনকি বিনামূল্যেও। এটি সাধারণত ছোট আকারের হয় এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য এপিআইয়ের মাধ্যমে সরাসরি অনেক সরবরাহকারীর কাছ থেকে ডাউনলোড করা যায়।
• গবেষণাট্রেডস্টেশন বা মেটাট্রেডার 5 এর মতো বাণিজ্যিক পণ্য থেকে শুরু করে ওপেন সোর্স লাইব্রেরি যেমন QSTrader, ব্যাকট্রেডার এবং জিপলাইন এবং এমনকি পান্ডাসের মতো লাইব্রেরি পর্যন্ত প্রচুর পরিমাণে পুনরাবৃত্তিমূলক পরিবেশ রয়েছে। সহজ কৌশলগুলি সাধারণত এই ফ্রেমওয়ার্কগুলির মধ্যে একটিতে সহজেই বাস্তবায়িত হয়।
• লেনদেনের খরচ- উন্নত ও তরল বাজারগুলিতে সহজ সরঞ্জাম ব্যবহারের কারণে লেনদেনের ব্যয় অনুমান করা তুলনামূলকভাবে সহজ। এটি, পরিবর্তে, কৌশলগুলি নির্ধারণ করা সহজ করে তোলে যে এটি নমুনা থেকে লাভজনক হতে পারে কিনা।
• অবকাঠামো- প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ প্রকারের কৌশলগুলি যা কম-ফ্রিকোয়েন্সিতে সম্পাদিত হয় তা তুলনামূলকভাবে সহজ অবকাঠামোর মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় করা যায়। প্রয়োজনীয় স্থিতিশীলতার স্তরের উপর নির্ভর করে, ক্রন কাজটি প্রয়োজনীয় লেনদেনের তালিকা তৈরি করতে সেট আপ করা যেতে পারে এবং ম্যানুয়ালি সম্পাদন করা যেতে পারে।
• ধারণ ক্ষমতা- একইভাবে, উচ্চতর তরল বাজারে সহজ সরঞ্জাম ব্যবহারের কারণে, ধারণক্ষমতা সীমাবদ্ধতার সমস্যা হওয়ার সম্ভাবনা কম।

তবে, সহজ কৌশল ব্যবহারের কিছু অসুবিধাও রয়েছেঃ

• Alpha- প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে আলফা-ইনডিকেটর আলফা-ইনডেক্টর কৌশলগুলি আর্থিক বাজারে খুব সুপরিচিত এবং প্রচলিত। এটি পরিষ্কার নয় যে সহজতম কৌশলগুলি মৌলিক ক্রয় এবং অধিগ্রহণ বা গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে কৌশলগত সম্পদ বিন্যাসের চেয়ে বেশি মূল্যবান কিনা। অর্থাৎ, কৌশলগুলি নিজেই আলফা-ইনডেক্টর উত্পাদন করতে পারে না, বরং বাজার নিজেই বা অন্যান্য সুপরিচিত একাডেমিক ঝুঁকির কারণগুলি থেকে আলফা-বেটা-ইনডেক্টর অর্জন করতে পারে।
• লাভজনকতা- যেহেতু এই পদ্ধতিটি সর্বজনীন, তাই একবার বাস্তবিক লেনদেনের খরচ বিবেচনা করা হলে, নমুনার বাইরে মুনাফা বজায় রাখা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। এই কারণেই যে কোনও পুনর্বিবেচনার সময় লেনদেনের খরচ যতটা সম্ভব কার্যকরভাবে অনুমান করা উচিত।
• পরিসংখ্যান পরীক্ষা- যদিও এটি সহজ ট্রেডিং কৌশলগুলির সমস্যা নয়, সহজ কৌশলগুলির জন্য সাধারণত খুব কম বা কোনও স্থিতিশীল পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ নেই। অতএব, এই জাতীয় কৌশলগুলির অনেকগুলি কেবলমাত্র নমুনার মধ্যে থাকা ডেটাতে অতিরিক্ত ফিটনেসের কারণে প্রতিক্রিয়াতে উচ্চ কার্যকারিতা প্রদর্শন করতে পারে।
• স্বাধীন বিবেচনার অধিকার- ম্যানুয়ালি কার্যকর করা সহজ কৌশলগুলি এই প্রক্রিয়াতে একটি বিচক্ষণতার উপাদান প্রয়োগ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ব্যস্ত খোলার সময় বা একটি স্বজ্ঞাত ছাঁচ ব্যবহার করে একটি লেনদেনকে বিপরীত করার জন্য লেনদেনের প্রবেশকে বিলম্বিত করা। এটি কৌশলটির প্রকৃত কর্মক্ষমতা নির্ধারণ করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে।
• পোর্টফোলিও নির্মাণ- সহজ কৌশল সাধারণত কোন শক্তিশালী পোর্টফোলিও নির্মাণ বা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশল ব্যবহার এড়াতে। যদিও স্টপ লস ক্যাপ প্রায়ই ব্যবহার করা হয়, খুব কমই উদ্বায়ীতা লক্ষ্যমাত্রা, সমতুল্য উদ্বায়ীতা ওজনের (অর্থাত, ঝুঁকি সমতুল্য ক্যাপ) বা ক্রস-মার্কেট বৈচিত্র্যকে ঝুঁকি-সংশোধিত রিটার্ন বাড়ানোর সম্ভাব্য প্রক্রিয়া হিসাবে বিবেচনা করা হয়।
• বুদ্ধিমত্তার পুরস্কার- সহজ কৌশল সাধারণত কোন জটিল গণিত বা উচ্চতর বিশ্লেষণ ব্যবহার করে না। বিনিয়োগকারীদের লক্ষ্য যদি বুদ্ধিমান রিটার্ন হয়, তবে সহজ কৌশলটি সম্ভবত এই লক্ষ্য অর্জন করতে পারে না।

এটি দেখা যায় যে যদিও সহজ ট্রেডিং কৌশলগুলি বাস্তবায়ন, পরীক্ষা এবং ট্রেডিং করা সহজ, তবে এই সরলতাটি পরিসংখ্যানগত স্থিতিশীলতা এবং দীর্ঘমেয়াদী লাভজনকতার বিনিময়ে হতে পারে।

উন্নত ট্রেডিং কৌশল

উচ্চ পর্যায়ের কৌশলগুলি পরিসংখ্যানগত অনুমান পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে, সম্পদ শ্রেণীর বিস্তৃত ক্ষেত্রের জ্ঞান, কঠোর পোর্টফোলিও নির্মাণের পদ্ধতি এবং কম তরলতা, কুলুঙ্গি সম্পদ শ্রেণী বা সরঞ্জাম যেমন উদীয়মান বাজার, পণ্য এবং ডেরাইভেটিভের কৌশল।

এই কৌশলগুলি সাধারণত ইনস্টিটিউশনাল কোয়ান্টামাইজড হিজ ফান্ডের ক্ষেত্র, কিন্তু ডেটার সহজলভ্যতা এবং আরও ভাল মডেলিংয়ের সরঞ্জামগুলির জনপ্রিয়তার কারণে এই কৌশলগুলি এখন খুচরা কোয়ান্টামাইজড ট্রেডিংয়ে আরও বেশি সাধারণ হয়ে উঠেছে।

জটিল কৌশলগুলির সুবিধাগুলি হলঃ

• প্রাসঙ্গিক- ডিজাইন অনুযায়ী, উচ্চতর কৌশলগুলি সাধারণত সামগ্রিক বাজারের সাথে এবং অন্যান্য ট্রেডিং কৌশলগুলির দ্বারা গঠিত যে কোনও বিদ্যমান পোর্টফোলিওর সাথে ডিজাইনের ক্ষেত্রে কম প্রাসঙ্গিক হয়। এটি প্রায়শই সামগ্রিক পোর্টফোলিওর জন্য উচ্চতর শার্প অনুপাতের দিকে পরিচালিত করে।
• লাভজনকতা- উন্নত ক্ষেত্রের জ্ঞানের সাথে, লেনদেনের ব্যয়কে যুক্তিসঙ্গতভাবে অনুমান করা যেতে পারে। এর অর্থ সাধারণত এটি নির্ধারণ করা সহজ হয় যে কৌশলটি নমুনার বাইরে লাভজনক হতে পারে কিনা। অতএব, রিয়েল-টাইম টেস্টিং সময়ের আগে অনেকগুলি অলাভজনক ফিডব্যাক ধারণা প্রত্যাখ্যান করা যেতে পারে।
• পরিসংখ্যান পরীক্ষা- কঠোর ট্রেডিং কৌশলগুলির পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণগুলি সাধারণত আরও উন্নত পদ্ধতির সাথে থাকে। এর অর্থ হল যে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণগুলি সাধারণত আরও উন্নত পদ্ধতির সাথে থাকে। এর অর্থ হ’ল যে কৌশলগুলি স্থাপন করা হয় সেগুলি নমুনার মধ্যে অতিরিক্ত ফিট হতে পারে এমন সহজ কৌশলগুলির তুলনায় নমুনার বাইরে কার্যকারিতা হ্রাসের হার কম।
• Alpha- এই ধরনের কৌশলগুলির মধ্যে আলফার সম্ভাবনা বেশি, যেহেতু এই কৌশলগুলি অবিকল উন্নত বাজারগুলিতে কুলুঙ্গি সরঞ্জাম ব্যবহার করে। এই ধরণের আলফা সাধারণত ধীরে ধীরে অবনতি হয়, কারণ কৌশলগত জ্ঞান পুরো বাজারে কম ছড়িয়ে পড়ে।
• পোর্টফোলিও নির্মাণ- পোর্টফোলিও নির্মাণ এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা আরও উন্নত পদ্ধতির সাথে সমন্বিত। এটি বিনিয়োগকারীদের লক্ষ্য এবং কৌশলগত পারফরম্যান্সের সাথে সামঞ্জস্য রাখতে সহায়তা করে।
• বুদ্ধিমত্তার পুরস্কার- উচ্চ স্তরের কৌশলগুলি আরও জটিল বিশ্লেষণ, আরও পরিপক্ক গণিতের জ্ঞান এবং আরও বিস্তৃত সফ্টওয়্যার বিকাশের প্রয়োজন। কিছু অপেশাদার বিনিয়োগকারীদের জন্য, এটি সম্পদ তৈরির চেয়ে লক্ষ্যের মতো। অতএব, তারা সাধারণত আরও জটিল সিস্টেম ট্রেডিং পদ্ধতিতে আকৃষ্ট হয়।

সহজ কৌশলগুলির মতই, উচ্চতর কৌশলগুলির কিছু ত্রুটি রয়েছেঃ

• গাণিতিক জটিলতা- কিছু উচ্চতর সিস্টেম ট্রেডিং পদ্ধতির সাথে কাজ করার জন্য সাধারণত পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ, টাইম সিকোয়েন্স বিশ্লেষণ, র্যান্ডম অ্যালগরিদম বা মেশিন লার্নিংয়ের ব্যাকগ্রাউন্ড প্রয়োজন। যদিও এই জ্ঞান অবশ্যই স্ব-শিক্ষিত হতে পারে, তবে এটি স্নাতক ডিগ্রি, এমএফই এবং / অথবা পিএইচডি ডিগ্রি দ্বারা প্রাসঙ্গিক জ্ঞান অর্জন করা অনেক সহজ।
• বিশেষ জ্ঞান- এমনকি একাধিক স্নাতকোত্তর ডিগ্রি থাকা সত্ত্বেও, যে কোনও উন্নত সিস্টেম ট্রেডিং প্রযুক্তি থেকে ক্রমাগত আলফা উত্পাদন করার জন্য একটি লাভজনক সম্পদ শ্রেণি বা সরঞ্জাম ধরণের একটি যুক্তিসঙ্গত ক্ষেত্রের জ্ঞান থাকা প্রয়োজন। এই দক্ষতা সাধারণত বছরের পর বছর কাজের অভিজ্ঞতা দ্বারা অর্জিত হয়, একটি ব্যাংক বা তহবিলের একটি নির্দিষ্ট কভারে কাজ করে।
• তথ্য- সাধারণভাবে, তথ্যের খরচ স্যাম্পলিং ফ্রিকোয়েন্সি, পরিসীমা, ইতিহাসের দৈর্ঘ্য, তথ্যের গুণমান এবং সম্পদ শ্রেণী / সরঞ্জামগুলির স্বতন্ত্রতার সাথে পরিবর্তিত হয়। উন্নত কৌশলগুলি কুলুঙ্গি বাজারগুলির উপর নির্ভর করে আলফা উত্পাদন করতে। অতএব, তথ্য খুব ব্যয়বহুল হতে পারে। কৌশলগুলি লাভজনক করার জন্য এই খরচগুলি অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে।
• গবেষণা- যদি কৌশলটি আরও জটিল সরঞ্জামগুলির ব্যবসায়ের জন্য ব্যবহৃত হয় তবে একটি বিশেষ প্রতিক্রিয়াশীল পরিবেশ প্রয়োজন। সাধারণত এটি স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করে সম্পূর্ণ কাস্টমাইজড কোড বিকাশের অর্থ। এটি একটি বিশাল সময় বিনিয়োগ। ত্রুটিগুলি প্রবর্তন এড়াতে এটির জন্য ব্যাপক সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতাও প্রয়োজন।
• অবকাঠামো- এমনকি যদি একটি শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া কাঠামো উন্নত কৌশল গবেষণা করার জন্য প্রতিষ্ঠিত হয়, তবে এটি একটি জটিল অবকাঠামো প্রয়োজন যা ট্রেড করতে পারে। এটি সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে। জটিল স্থাপনার, পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণ প্রয়োজন।
• ধারণ ক্ষমতা- কিছু উচ্চতর কৌশলগত পদ্ধতির কার্যকারিতা হ’ল এগুলি ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা রয়েছে। বড় তহবিলগুলি এই কৌশলগুলিকে বাণিজ্য করতে পারে না কারণ সময়ের বিনিয়োগটি তাদের উত্পাদন করতে পারে এমন নিখুঁত রিটার্নের জন্য উপযুক্ত নয়। এর অর্থ হ’ল উচ্চতর পদ্ধতিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে এমন মূলধনের পরিমাণের একটি সীমা রয়েছে।

এটি দেখা যায় যে উন্নত ট্রেডিং কৌশলগুলি আরও বেশি আলফা সুযোগ এবং সম্ভাব্য উচ্চ মুনাফা প্রদান করে, তবে এর জন্য আরও জটিল গণিতের জ্ঞান, প্রয়োজনীয় দক্ষতা এবং আরও জটিল স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং অবকাঠামো প্রয়োজন।

সারসংক্ষেপ

সংক্ষেপে, এটা স্পষ্ট যে সহজ ট্রেডিং কৌশলগুলি বাজারে আরও দ্রুত যেতে পারে। তাদের জন্য অনেক কম দক্ষতার প্রয়োজন হয়, এমনকি যদি সংকেতগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে উত্পন্ন হয় তবে ম্যানুয়ালি কার্যকর করা যায়। তবে, উচ্চতর পদ্ধতির তুলনায় এগুলি ওভারফিট এবং কম লাভের সম্ভাবনা বেশি।

জটিল কৌশলগুলি অপ্রাসঙ্গিক অ্যালফা বক্স, যুক্তিসঙ্গত মুনাফা এবং বুদ্ধিমত্তার রিটার্ন সরবরাহ করে। যাইহোক, এটি উচ্চতর ডেটা খরচ, গবেষণা ও ট্রেডিং অবকাঠামো বিকাশের জন্য আরও সময় ব্যয় এবং আরও গভীর শিক্ষাগত ব্যাকগ্রাউন্ডের প্রয়োজন।

মূল নিবন্ধের লিঙ্কঃ https://www.quantstart.com/articles/simple-versus-advanced-systematic-trading-strategies-which-is-better/