ঐতিহাসিক অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে বাজার সময় নির্ধারণ কৌশল

Common strategy

Created: 2024-01-15 12:27:47

Last modified: 3 years ago

Copy: 2

ChaoZhang

1802

Followers

সংক্ষিপ্ত বিবরণ

এই কৌশলটি একটি ঐতিহাসিক অস্থিরতা-ভিত্তিক ফিল্টার যোগ করে একটি উন্নত সংস্করণের "কিনে রাখা" (buy and hold) কৌশল বাস্তবায়ন করে। ফিল্টারটির ভূমিকা হল বাজারের অস্থিরতা বেশি থাকাকালীন সময়ে ক্রয় অবস্থান বন্ধ করা এবং অস্থিরতা কম থাকলে পুনরায় ক্রয় অবস্থান খোলা, যার ফলে কৌশলটির সর্বোচ্চ ড্রডাউন (maximum drawdown) কমানো যায়।

কৌশলের নীতি

গত 100 দিনে SPY-এর ঐতিহাসিক অস্থিরতা গণনা করা
যদি বর্তমান অস্থিরতা গত 100 দিনের অস্থিরতার 95তম পার্সেনটাইল মানের চেয়ে বেশি হয়, তবে সেই ট্রেডিং দিনটি ফিল্টার করে ক্রয় অবস্থান বন্ধ করা
যদি অস্থিরতা 95তম পার্সেনটাইলের নিচে থাকে, তবে ক্রয় অবস্থান খোলা

সুবিধা বিশ্লেষণ

ফিল্টারবিহীন সাধারণ "কিনে রাখা" কৌশলের তুলনায়, এই কৌশলটি 28 বছরের ব্যাকটেস্ট সময়কালে বার্ষিক প্রত্যাবর্তনের হার কিছুটা বৃদ্ধি করেছে (7.95% বনাম 9.92%), এবং সর্বোচ্চ ড্রডাউন উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে (50.79% বনাম 31.57%)। এটি ইঙ্গিত দেয় যে বাজারের অস্থিরতা ফিল্টার যুক্ত করলে কিছু পরিমাণে কৌশলের প্রত্যাবর্তন হার উন্নত করা এবং ঝুঁকি কমানো সম্ভব।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলের প্রধান ঝুঁকি হল অস্থিরতা গণনার পদ্ধতি এবং ফিল্টার প্যারামিটার সেটিংয়ের নির্ভুলতা। যদি অস্থিরতা গণনা সঠিক না হয়, তাহলে ফিল্টারটি অকার্যকর হবে; যদি ফিল্টার প্যারামিটার খুব বেশি রক্ষণশীল বা খুব বেশি আক্রমণাত্মক সেট করা হয়, তাহলে তা কৌশলের লাভের উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। এছাড়াও, অতীতের কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতের ফলাফলের নির্দেশক নয় (Past performance is not indicative of future results), অর্থাৎ কৌশলের ঐতিহাসিক কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতের কর্মক্ষমতা নির্দেশ করে না।

অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা

অন্যান্য ফিল্টার নির্দেশক (Indicators) যেমন দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় (moving average), প্রধান সূচকের ADX নির্দেশক ইত্যাদি নিশ্চিতকরণ সংকেত হিসাবে যোগ করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে। এছাড়াও প্যারামিটার সমন্বয় ও অপ্টিমাইজেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন বিভিন্ন লুকব্যাক পিরিয়ড (lookback period), ফিল্টারিং থ্রেশহোল্ড (filtering threshold) ইত্যাদি প্যারামিটার সেটিং পরীক্ষা করা। অস্থিরতা পূর্বাভাস মডেল তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং এবং টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ প্রযুক্তিও ব্যবহার করা যেতে পারে।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি সাধারণ ঐতিহাসিক অস্থিরতা-ভিত্তিক ফিল্টারের মাধ্যমে SPY-এর "কিনে রাখা" কৌশলের প্রত্যাবর্তনের হার ব্যাপকভাবে বৃদ্ধি করেছে এবং সর্বোচ্চ ড্রডাউন উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে। এটি বাজারের অবস্থা শনাক্তকরণ এবং সম্পদ বরাদ্দের গুরুত্ব প্রমাণ করে। আমরা অস্থিরতা মডেলের ক্রমাগত অপ্টিমাইজেশন এবং নিশ্চিতকরণ সংকেত যোগ করার মাধ্যমে এই কৌশলটি আরও উন্নত করতে পারি।

Source

Pine

/*backtest
start: 2023-01-08 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// 
// @author Sunil Halai
//

Strategy parameters