গতিশীল অবস্থান সমন্বয় পরিমাণগত কৌশল
ChaoZhang
ওভারভিউ
এই কৌশলটির মূল ধারণা হল অ্যাকাউন্টের অধিকার ও স্বার্থের গতিশীলতার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি লেনদেনের পজিশনের আকারকে সামঞ্জস্য করা। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লাভের সময় পজিশনের আকার বাড়িয়ে দিতে পারে এবং ক্ষতির সময় পজিশনের আকার হ্রাস করতে পারে, যার ফলে লাভের প্রভাব স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৃদ্ধি পায়।
কৌশল নীতি
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত কয়েকটি মূল পদক্ষেপের মাধ্যমে পজিশন ডায়নামিকাল অ্যাডজাস্টমেন্টকে বাস্তবায়ন করেঃ
- লিভারেজ অনুপাত, সর্বোচ্চ পজিশনের মত প্যারামিটার সেট করুন
- অ্যাকাউন্টের ইকুইটি লিভারেজ দ্বারা ভাগ করে বেঞ্চমার্ক পজিশনের আকার গণনা করুন
- বেঞ্চমার্ক পজিশনের আকার এবং সর্বোচ্চ পজিশনের সেটআপের তুলনা করে, প্রকৃত পজিশনের জন্য উভয়টির মধ্যে সর্বনিম্ন মান গ্রহণ করে
- পজিশন খোলার সময় পজিশনের আকারকে প্রকৃত পজিশনের আকারের সাথে সামঞ্জস্য করুন
- পজিশনের আকার রিয়েল-টাইমে অ্যাকাউন্টের মুনাফা ও ক্ষতির পরিমাণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ
উপরের ধাপগুলো পজিশনের আকারের যুক্তিসঙ্গততা নিশ্চিত করে, অতিরিক্ত পজিশনের ফলে উদ্ভূত ঝুঁকি এড়ায়, এবং একই সাথে পজিশনের আকার অ্যাকাউন্টের অধিকার ও স্বার্থের সাথে সংযুক্ত করে, মুনাফার সাথে সাথে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বৃদ্ধি পায়।
কৌশলগত সুবিধা
এই কৌশলটির বেশ কিছু সুবিধা রয়েছেঃ
- পজিশনের আকারের গতিশীল সমন্বয়, কোন মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন
- পজিশনের আকার অ্যাকাউন্টের অধিকার এবং স্বার্থের সাথে সংযুক্ত, স্বয়ংক্রিয়ভাবে লাভের প্রভাব অর্জন করতে পারে
- লিভারেজ এবং সর্বোচ্চ পজিশনের সীমাবদ্ধতা, যা ঝুঁকির খোলার নিয়ন্ত্রণ করে
- লজিক পরিষ্কার এবং সহজ, সহজে বোঝা এবং পুনর্ব্যবহারযোগ্য
- সহজেই অন্যান্য কৌশলতে সংযোজন করা যায়, এবং এটিকে আরো বিস্তৃত করা যায়
কৌশলগত ঝুঁকি
এই কৌশলটির কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ
- যখন পজিশন বড় হয়, তখন ক্ষতিও বড় হয়, যার ফলে বিপরীতমুখী সুযোগ হারানোর ঝুঁকি থাকে
- পজিশনের আকার অ্যাকাউন্টের হোল্ডিংয়ের সাথে রিয়েল-টাইমে সংযুক্ত, বিশেষ বাজার পরিস্থিতিতে খুব ঘন ঘন সামঞ্জস্য হতে পারে
- সর্বোচ্চ পজিশনের ভুল সেটআপ অতিরিক্ত পজিশনের ঝুঁকি সৃষ্টি করতে পারে
- লিভারেজ খুব বেশি হলে ঝুঁকি বেশি থাকে
যুক্তিসঙ্গত প্যারামিটার সেট এবং যথাযথ রিজার্ভের মাধ্যমে উপরের ঝুঁকিগুলি প্রশমিত করা যেতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকেও উন্নত করা যেতে পারেঃ
- স্লাইড পয়েন্ট সেটিং যুক্ত করুন যাতে সমন্বয় আরও মসৃণ হয়
- পজিশনের আকার অনুকূলিতকরণের জন্য সূত্র, অন্যান্য কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত করা
- নির্দিষ্ট বাজারের অবস্থার অধীনে স্ট্যাটিক লক পজিশনের আকার
- খুব ঘন ঘন সামঞ্জস্য এড়াতে অবস্থান সামঞ্জস্যের সর্বনিম্ন ইউনিট পরিবর্তন সেট করুন
- শর্তাদির উপর ভিত্তি করে নিয়মনীতি প্রয়োগ করা হয়েছে, যাতে অপ্রয়োজনীয় সমন্বয় করা যায় না
উপরের কয়েকটি পয়েন্টের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে, কৌশলগত আচরণকে আরও স্থিতিশীল এবং নিয়ন্ত্রণযোগ্য করা যেতে পারে, পজিশনের আকারের সংবেদনশীল এবং ঘন ঘন সমন্বয় এড়ানো যায়।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি অ্যাকাউন্টের অধিকার এবং স্বার্থের উপর ভিত্তি করে অবস্থানের গতিশীল সমন্বয়কে বাস্তবায়ন করে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুনাফা বাড়িয়ে তোলে। এটি ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য লিভারেজ এবং সর্বাধিক অবস্থান সেট করে এবং যুক্তিটি সহজ এবং স্পষ্ট, সহজেই বোঝা যায় এবং দ্বিতীয় বিকাশের জন্য। আমরা কৌশলটির সুবিধাগুলি এবং ঝুঁকিগুলি বিশ্লেষণ করেছি এবং কয়েকটি অপ্টিমাইজেশন পরামর্শ দিয়েছি। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরাবৃত্তি লাভের ব্যবসায়ের জন্য একটি নমনীয় এবং সহজেই ব্যবহারযোগ্য ধারণা সরবরাহ করে।
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of Tendies Heist LLC, 2021
//@version=4
strategy("Tendies Heist Auto Compounding Example", overlay=true)
leverage = input(10000)
maxps = input(25, "max position size")
strategy.risk.max_position_size(maxps)
balance = max(1,floor(strategy.equity / leverage))
o = 1
ps = true
size = 0.
balance2 = size[1] < balance
balance3 = size[1] > balance
l = balance3
w = balance2
if ps
size := w ? size[1]+o : l ? size[1]-o : nz(size[1],o)
if size > maxps
size := maxps
longCondition = crossover(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long,qty=size)
shortCondition = crossunder(sma(close, 14), sma(close, 28))
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short,qty=size)