发明者量化-小小梦
একটি পরিমাণগত কৌশলের ব্যাকটেস্ট রিটার্ন, অস্থিরতা এবং অন্যান্য তথ্যের মাধ্যমে তার সর্বোচ্চ মূলধন ক্ষমতা কীভাবে গণনা করা যায়?
0
3305
একটি পরিমাণগত কৌশলের ব্যাকটেস্ট রিটার্ন, অস্থিরতা এবং অন্যান্য তথ্যের মাধ্যমে তার সর্বোচ্চ মূলধন ক্ষমতা কীভাবে গণনা করা যায়?
খুব ভালো করে।
- “আমি মনে করি, এটা একটা বড় ভুল হয়েছে।
উত্তরঃ কৌশলগুলির সর্বাধিক তহবিলের ক্ষমতা এবং পরিমাণগত কৌশলগুলির রিটার্ন রিটার্ন, ওঠানামা এবং অন্যান্য ডেটাগুলির সাথে খুব সরাসরি সম্পর্ক নেই। কৌশলগুলির সর্বাধিক তহবিলের ক্ষমতা কীভাবে নির্ধারণ করা যায় তা একটি আংশিক প্রয়োগের প্রশ্ন, সাধারণ কৌশলগুলির সর্বাধিক তহবিলের ক্ষমতা আপনি একটি নির্দিষ্ট সঠিক সংখ্যা বলতে অসুবিধা পাবেন।
কৌশলটির সর্বাধিক তহবিলের ক্ষমতা বিবেচনা করার সময়, কৌশলটির নিজস্ব যুক্তি, কৌশলটির ব্যবসায়ের ফ্রিকোয়েন্সি, কৌশলগত ব্যবসায়ের জাতের মোট দৈনিক লেনদেন এবং মোট হোল্ডিং পরিমাণ, কৌশলগত ব্যবসায়ের জাতের তাত্ক্ষণিক পরিমাণ, তহবিলের ঝুঁকির পছন্দ, বাজারে একই ধরণের কৌশলগুলির তহবিলের পরিমাণ ইত্যাদি বিবেচনা করা যেতে পারে।
আজকে খালি, তারপর আগের লেখা।
ট্রেডিংয়ের একটি সম্পূর্ণ কৌশল নিম্নলিখিত তিনটি ধাপে বিভক্ত করা যেতে পারেঃ
১ আমদানি করা
২ ধারণ
৩ পয়েন্ট
১.৩. এই দুটি প্রক্রিয়া, যত বেশি সময় ধরে চলবে, ট্রেডিং প্রজাতির মোট লেনদেনের পরিমাণ তত বেশি হবে, ততই কৌশলটি লেনদেনের সময় কম খরচে প্রভাব ফেলবে এবং তার পরিমাণও তত বেশি হবে।
তাই উচ্চ-প্রবাহের লেনদেনের ক্ষমতা < ফরচার্ড ট্রেন্ডিং কৌশল ক্ষমতা < স্টক কৌশল ক্ষমতা। বিশেষত উচ্চ-প্রবাহের লেনদেনের এই স্তরে, তাত্ক্ষণিকভাবে কতগুলি লেনদেন সম্পাদন করা যেতে পারে তা নির্ধারণের জন্য তাত্ক্ষণিক হোল্ডিং ইউনিটগুলি পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন, এবং আরও কতগুলি লেনদেনের ক্ষমতা রয়েছে তা নির্ধারণ করা দরকার।
২ এই প্রক্রিয়াতে, মূল্যের ওঠানামার কারণে অ্যাকাউন্টে লাভ এবং ক্ষতি দেখা দেয়। এটি দ্বিতীয় সাধারণ ফ্যাক্টর, তহবিলের ঝুঁকিপূর্ণ পছন্দকে উত্সাহিত করে। সাধারণভাবে, তহবিলের পরিমাণ যত বেশি হয় ততই ঝুঁকির প্রতি বিদ্বেষের মাত্রা বেশি থাকে।
সুতরাং ফরচার্ড ট্রেন্ডিং স্ট্র্যাটেজি ক্যাপাসিটি < ফরচার্ড ক্যাপাসিটি < আলফা স্টক স্ট্র্যাটেজি
তবে লেনদেনের পরিমাণ তহবিলের সীমা নির্ধারণের ক্ষেত্রে আরও গুরুত্বপূর্ণ, তাই যদিও ফিউচার জাতের মধ্যস্থতাকারী কৌশলটি খাঁটি শেয়ারের কৌশলটির চেয়ে কম ঝুঁকিপূর্ণ, তবে খাঁটি শেয়ারের কৌশলটির তহবিলের ক্ষমতা বেশি।
মার্কেটের সাধারণ কৌশল এবং তাদের তহবিলের পরিমাণঃ
হাই ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং ১ মিলিয়ন টন ১০ মিলিয়ন টন
ফরচার্ড ট্রেন্ডিং কৌশল এক মিলিয়ন টন কয়েক মিলিয়ন
ফিউচার বৈচিত্র্য মধ্যস্থতাকারী কৌশল ১০ মিলিয়ন টন শত শত কোটি টন
খাঁটি শেয়ার কৌশল দশ লক্ষ কোটি টন দশ বিলিয়ন
আলফা স্টক কৌশল, কয়েক হাজার কোটি টন, বিলিয়ন টন
- “আমি মনে করি, এটা একটা বড় ভুল হয়েছে।
এই প্রশ্নের উত্তরে আমি যা জানি, তার সবই তুলে ধরেছি, আমি শুধু এটার পুনরাবৃত্তি করছি।
লজিক + ডেটাঃ কৌশলগত ক্ষমতা অনুমান করার জন্য লজিক এবং ডেটা উভয়ই প্রয়োজন। লজিকাল দৃষ্টিকোণ থেকে কৌশলটির ধরণটি দেখুন, উদাহরণস্বরূপ, মাল্টিফ্যাক্টর মডেলের উপর ভিত্তি করে পরিমাণগত স্টক পোর্টফোলিও কৌশলগুলি সাধারণত বৃহত্তর, কমপক্ষে 5 বিলিয়ন ইউয়ান; এবং স্টক ফিউচার হাই ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কৌশলগুলি সাধারণত কয়েক মিলিয়ন মিলিয়ন ধারণ করে, যখন তহবিলের পরিমাণ বেশি হয় তখন রিটার্ন হ্রাস পেতে শুরু করে। ডেটা দৃষ্টিকোণ থেকে প্রমাণীকরণ পরীক্ষা বোঝায়, উদাহরণস্বরূপ, ঐতিহাসিক লেনদেনের ডেটা দিয়ে একটি শক খরচ মডেল তৈরি করা, বিভিন্ন তহবিলের আকারের অধীনে কৌশলটির রিটার্নের মূল পার্থক্যটি আমার অনুভূতি শক খরচ। উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য, কার্যকর শক খরচ মডেল তৈরি করা একটি কঠিন কাজ হওয়া উচিত।
কৌশল কেন ক্ষমতার সাথে কাজ করেঃ ধাক্কা খরচ সাধারণত তহবিলের আকারের সাথে অ-রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়, এবং কৌশলগত আয় তহবিলের আকারের সাথে রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায়, তাই তহবিলের আকার যথেষ্ট বড় হলে, ধাক্কা খরচ অবশ্যই সমস্ত আয় খেয়ে ফেলবে, তাই কৌশলটির একটি ক্ষমতা সীমা রয়েছে।
- এই প্রশ্নের উত্তরে, তিনি বলেন,
১. আপনার রিটার্নিং ডেটার সত্যতা নিয়ে প্রথমে সমস্যা সমাধান করুন, অনেকগুলি ডেটা অত্যধিক ফিট করে, যার ফলে আপনি নিজেকে প্রতারণা করেন। এটি নমুনা ছাড়াই ডেটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়, বা রিয়েল-ডিস্ক ডেটা ব্যবহার করুন।
২। তহবিলের ক্ষমতা সমস্যা সাধারণত তরলতা সমস্যা এবং শক খরচ হয়, দয়া করে পরিসংখ্যানের তথ্য পরিমাপ করুন, অনুমান করুন যে কত পরিমাণ তহবিল বাড়ানো হবে, কত পরিমাণ লেনদেনের খরচ বাড়বে, যখন কত খরচ বাড়ানো হবে তখন আপনি মনে করেন যে এটি সীমাবদ্ধ, এটি সর্বোচ্চ তহবিলের ক্ষমতা। সাধারণত আরও জায়গা ছেড়ে দিন, কারণ ভবিষ্যতের অনিশ্চয়তা অনেক বেশি।
৩। আপনি যেভাবে গণনা করবেন না কেন, শেষ পর্যন্ত আপনি বাস্তব তথ্য দিয়ে যাচাই করতে হবে।
- উত্তরঃ (২টি ভোট)
কৌশলগত তহবিলের ধারণক্ষমতা প্রত্যাহারের মাধ্যমে অর্জন করা প্রয়োজন নয়, মূলত আপনার কৌশলগত যুক্তির উপর নির্ভর করে। প্রত্যাহারের মাধ্যমে আপনার ধারণক্ষমতা কীভাবে জানবেন?
- এই প্রশ্নের উত্তরে, “আপনি কি জানেন যে, এই প্রশ্নের উত্তর কী?
আপনি যদি ১২ঃ০ঃ০ সেকেন্ডে ১০,০০০ শেয়ারের লেনদেন করেন এবং একই সময়ে ১০০,০০০ এর বেশি শেয়ারের লেনদেন করেন, তাহলে আপনি বাজারকে প্রভাবিত করেননি বলে মনে করা যেতে পারে। এই অনুপাতটি আপনি নিজেই নির্ধারণ করতে পারেন।
- উত্তরঃ (১টি ভোট)
এই ভিডিওটি শেয়ার করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ।
১. কৌশল প্রয়োগের বাজার পরিসীমা, লেনদেনের চিহ্নের লেনদেনের পরিমাণ / পরিমাণ, ঐতিহাসিক ট্রেডিং ডেটা সঠিকতা, কৌশল টাইপ, রিপোর্ট পদ্ধতি ইত্যাদি প্রভাবিত তহবিলের ক্ষমতা।
২, কৌশলগত ইতিহাস পরীক্ষায় অবশ্যই রিয়েল-ডিস্কের শক পয়েন্ট বা হ্যাং-ইন-ওয়ান ট্র্যাফিকের সম্ভাবনা বিবেচনা করতে হবে, অন্যথায় পরীক্ষার ফলাফল কিছুটা আত্মবিশ্বাসী হতে পারে।
3। প্রথমবার যখন আমি ট্রেডিং শুরু করি তখন আমার অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে আমার কৌশল সম্পর্কে আমার নিকটতম তহবিলের ক্ষমতা সম্পর্কে আমাকে বলা হয়েছিল। কয়েক বছর পরে, রিয়েল-স্টোর এবং টেস্টের তুলনায় আমার নিজস্ব বিচারক মানদণ্ড তৈরি হয়েছিল। রিয়েল-স্টোর পজিশনগুলি ছোট থেকে বড় পরীক্ষামূলক টিকিটের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল।
- “আমি জানি না” ব্যবহারকারীর উত্তর (০টি ভোট)
উপরোক্ত উত্তরদাতারা মূলত একমত হন যে, কৌশলগত তহবিলের পরিমাণ লাভের পরিমাপের উপর নির্ভর করে না, বরং কৌশলগত চিন্তাধারার উপর নির্ভর করেঃ যেমন, সুরক্ষা বা একতরফা, স্বল্প বা দীর্ঘমেয়াদী, প্রবণতা বা স্বল্পমেয়াদী ওঠানামা ইত্যাদি
- এর উত্তর :
ধন্যবাদ, কারণ আমি খুব কমই আপনার আমন্ত্রণটি না দেখলে উপরের দিকে যেতে পারি। উপরের কয়েকজন শিক্ষকের উত্তরগুলি দুর্দান্ত ছিল, যা মূলত আমার ক্ষেত্রের সমস্ত জ্ঞানকে অন্তর্ভুক্ত করে।
1, আপনার প্রশ্নটি কৌশলটির সর্বাধিক তহবিলের ক্ষমতা গণনা করা, প্রথমে ডেটা দৃষ্টিকোণটি পরিমাপ করুন, এটি ফিট ডেটা বা রিয়েল-টাইম ডেটা। আপনি ঐতিহাসিক পরিস্থিতি, বাজার পরিধি, আকার ইত্যাদি উল্লেখ করতে পারেন।
২। লজিক্যাল এঙ্গেল হল একটি খরচ মডেল যা আপনি তৈরি করেছেন, একতরফা বা হিজার্ড, স্বল্প বা দীর্ঘমেয়াদী ইত্যাদি। আপনি নিজের জন্য একটি লেনদেনের মডেল তৈরি করতে পারেন। তারপরে লেনদেনের মডেলের উপর ভিত্তি করে ডেটা এবং সূত্রগুলি গণনা করুন, এবং শেষ পর্যন্ত এটি গণিত এবং কম্পিউটারের সমস্যা।
- “এটা আমার কাছে মনে হয় যে, এটা আমার জন্য অনেক বড় একটা সুযোগ।
এই প্রশ্নের উত্তরে, “আপনি কি মনে করেন যে এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া সম্ভব?
প্রকৃতপক্ষে, কৌশলটির পরিমাণগত তহবিলের ধারণক্ষমতা কৌশলটির শেয়ারের সংখ্যার সাথে কিছু সম্পর্ক রয়েছে। যদি কৌশলটি খুব বেশি কেন্দ্রীভূত হয় তবে তহবিলের পরিমাণ বাড়ার সময়, শক ব্যয় তুলনামূলকভাবে বড় হবে; যদি কৌশলটি কিছুটা বিচ্ছিন্ন হয় তবে প্রতি শেয়ারের শক ব্যয় কার্যকরভাবে হ্রাস করা যেতে পারে, যার ফলে আয় বাড়বে।
অবশ্যই, খুব বিকেন্দ্রীভূত কৌশল, আয় একটি বড় সমস্যা।
সব মিলিয়ে, যুক্তিসঙ্গত সংখ্যক শেয়ার একটি পরিমাণগত কৌশলের প্রয়োজনীয়তা।
- @LillianSong এর উত্তর (০টি ভোট)
আমি মনে করি, এটা দুই দিকের ব্যাপার।
একটি হলো, সেই সময়ের ভলিউম দেখুন, যদি 1⁄10 এর মধ্যে থাকে, তাহলে সাধারণত বাজারের উপর কোন প্রভাব নেই বলে মনে করা যেতে পারে। অবশ্যই, এই সংখ্যাটি অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে দেখা উচিত।
দ্বিতীয়ত, tick data থেকে slippage cost অনুমান করা।
তারপর এটিকে আপনার ব্যাকটেস্টিংয়ের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করুন। তবে সাধারণভাবে বলতে গেলে, একটি সহজ ফাংশন ডিজাইন করা যেতে পারে যা ব্যাকটেস্টিংয়ের জন্য অর্থের পরিমাণ এবং স্লিপেজকে সহজ করে।
- উত্তরঃ (০টি ভোট)
আমি শেয়ারের পরিমাণ নির্ধারণ করি, সাধারণত এটি খুব সহজ, পোর্টফোলিও সমন্বয় করার সময় গ্যারান্টি দেওয়া হয় যে বেশিরভাগ শেয়ার সেই দিনের লেনদেনের 10% ছাড়িয়ে যাবে না। এই জিনিসটি কেবলমাত্র মূল্যায়ন করা যেতে পারে।
ছবির ক্যাপশনে লেখা হয়েছে,