কৌশল

একটি ট্রেডিং অ্যালগরিদম কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে

Astron টিম · ২৪/০৯/২০২৬ · 6 মিনিটে পড়ুন

ট্রেডিং অ্যালগরিদম শব্দটি এটি আসলে যতটা তার চেয়ে বেশি জটিল শোনায়। মূলত, একটি অ্যালগরিদম হলো যৌক্তিক নিয়মের একটি ধারাবাহিকতা যা মুহূর্তের অন্তর্দৃষ্টির ওপর নির্ভর না করে কখন কিনতে হবে, কখন বিক্রি করতে হবে এবং কত ঝুঁকি নিতে হবে তা নির্ধারণ করে। এটি একটি মুভিং অ্যাভারেজ ক্রসওভার নিয়মের মতো সহজ হতে পারে বা কয়েক ডজন ভেরিয়েবলসহ একটি পরিসংখ্যান মডেলের মতো জটিল হতে পারে।

এই নিবন্ধে, আপনি জানবেন একটি ট্রেডিং অ্যালগরিদম কী, স্বতন্ত্র ট্রেডাররা যে প্রধান ধরনগুলো ব্যবহার করেন এবং একটি তৈরি করা বা ব্যবহার করা মূল্যবান কি না তা কীভাবে মূল্যায়ন করবেন।

অ্যালগরিদম, কৌশল ও রোবটের মধ্যে পার্থক্য

এই তিনটি শব্দ গুলিয়ে ফেলা সাধারণ, কিন্তু এগুলো সমার্থক নয়। কৌশল হলো সাধারণ ধারণা, উদাহরণস্বরূপ, ঊর্ধ্বমুখী ট্রেন্ডে থাকা এবং একটি রেজিস্ট্যান্স ভাঙা অ্যাসেট কেনা। অ্যালগরিদম হলো সেই ধারণাটি নির্ভুল ও পরীক্ষাযোগ্য নিয়মে রূপান্তরিত, সঠিক সংখ্যাসহ: কোন মুভিং অ্যাভারেজ সময়কাল, কত শতাংশ ব্রেকআউট, কত আকারের স্টপ। রোবট হলো কম্পিউটার প্রোগ্রাম যা ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই স্বয়ংক্রিয়ভাবে এই অ্যালগরিদম কার্যকর করে।

আপনার একটি কৌশল থাকতে পারে এবং এটি ম্যানুয়ালি কার্যকর করতে পারেন, কখনও রোবট প্রোগ্রাম না করে প্রতিটি ট্রেডে মাথায় অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। অনেক অভিজ্ঞ ট্রেডার ঠিক এটাই করেন: একটি অ্যালগরিদমের যুক্তি ব্যবহার করেন, কিন্তু নিজের হাতে ক্রয় ও বিক্রয়ের বোতাম চাপেন।

সাধারণ ট্রেডিং অ্যালগরিদমের ধরন

ট্রেন্ড অনুসরণকারী

মূল্য ধারাবাহিকভাবে বাড়লে কেনে এবং ঊর্ধ্বমুখী ট্রেন্ড শক্তি হারালে বেচে, সাধারণত রেফারেন্স হিসেবে মুভিং অ্যাভারেজ বা ট্রেন্ড শক্তি ইনডিকেটর ব্যবহার করে।

গড়ে রিভার্সাল

এই ধারণা থেকে শুরু হয় যে অতিরিক্ত একটি গতিবিধির পর মূল্য একটি ঐতিহাসিক গড়ে ফিরে যেতে থাকে, অ্যাসেট খুব দ্রুত পড়ে গেলে কেনে এবং অ্যালগরিদম যুক্তিসঙ্গত মনে করে তার বাইরে উঠলে বেচে।

আরবিট্রাজ

ভিন্ন ভিন্ন ব্রোকার বা বাজারের মধ্যে একই অ্যাসেটের ছোট মূল্য পার্থক্য খোঁজে, যেখানে সস্তা সেখানে কিনে এবং যেখানে বেশি দামি সেখানে প্রায় একই সঙ্গে বিক্রি করে। এই ধরনের অ্যালগরিদম কার্যকর হতে সাধারণত বেশি মূলধন এবং অত্যন্ত দ্রুত কার্যকরকরণ দাবি করে।

ব্যবহারের আগে একটি অ্যালগরিদম কীভাবে মূল্যায়ন করবেন

প্রথম মাপকাঠি হলো নিয়মের স্পষ্টতা: একটি ভালো অ্যালগরিদম বিষয়গত ব্যাখ্যার কোনো জায়গা ছাড়া কয়েকটি বাক্যে বর্ণনা করা যায়। দ্বিতীয়টি হলো পরীক্ষার ইতিহাস, ভালো ও খারাপ উভয় বাজার মুহূর্ত অন্তর্ভুক্ত করার জন্য যথেষ্ট দীর্ঘ সময়ের তথ্য দিয়ে করা।

একটি সংখ্যাসূচক উদাহরণ একটি অ্যালগরিদমের ঝুঁকি-রিটার্ন সম্পর্কের গুরুত্ব বুঝতে সাহায্য করে। ধরুন একটি অ্যালগরিদমের ৪৫% সঠিকতার হার আছে, প্রতিটি ক্ষতিগ্রস্ত ট্রেডে R$ ১০০ ঝুঁকি নিচ্ছে এবং প্রতিটি বিজয়ী ট্রেডে গড়ে R$ ১৮০ লাভ করছে। প্রতি ট্রেডে প্রত্যাশিত ফলাফল হবে (০.৪৫ x R$ ১৮০) − (০.৫৫ x R$ ১০০) = R$ ৮১ − R$ ৫৫ = R$ ২৬ ইতিবাচক, অর্ধেকেরও বেশি সময় ভুল হলেও। এটি দেখায় কেন শুধু সঠিকতার হার একটি অ্যালগরিদমের মান সম্পর্কে কিছু বলে না: গড় লাভ ও ক্ষতির মধ্যকার সম্পর্ক সমান গুরুত্বপূর্ণ।

• স্পষ্ট নিয়ম, এন্ট্রি ও এক্সিটে কোনো অস্পষ্টতা ছাড়া।
• দীর্ঘ সময়ের পরীক্ষার ইতিহাস, ঊর্ধ্বমুখী ও নিম্নমুখী উভয় বাজারসহ।
• নির্ধারিত ঝুঁকি-রিটার্ন সম্পর্ক, শুধু সঠিকতার হার নয়।
• প্রত্যাশিত ফলাফলের গণনায় ট্রেডের খরচ অন্তর্ভুক্ত।

তৈরি অ্যালগরিদম গ্রহণে সতর্কতা

ধারাবাহিক ফলাফলের প্রতিশ্রুতিসহ তৈরি অ্যালগরিদম বিক্রি হয়। যেকোনো একটি গ্রহণ করার আগে, শুধু বিজয়ী মাসগুলোর একটি সারাংশ নয়, সম্পূর্ণ ট্রেডের ইতিহাস চান, এবং যাচাই করুন পরীক্ষার সময়কালে আকস্মিক পতন বা উচ্চ অস্থিরতার মতো বাজারের কঠিন মুহূর্ত অন্তর্ভুক্ত আছে কি না।

অ্যালগরিদমটি ম্যানুয়ালি বা একটি রোবট দ্বারা কার্যকর করা হোক না কেন, ডুওটাইডের মতো অর্ডার বাস্তবায়নে ব্যবহৃত প্ল্যাটফর্ম কৌশলের পেছনের নিয়মের মান নিয়ে হস্তক্ষেপ করে না। একটি খারাপভাবে ডিজাইন করা অ্যালগরিদম যেকোনো প্ল্যাটফর্মে ক্ষতি তৈরি করে।

আপনার নিজের অ্যালগরিদম তৈরি করা কীভাবে শুরু করবেন

আপনার ট্রেডিং ধারণাটি সহজ সংখ্যাসূচক নিয়মে লিখুন, কিছু প্রোগ্রাম করার আগে একটি ঐতিহাসিক চার্টে ম্যানুয়ালি পরীক্ষা করুন এবং প্রকৃত তথ্য দিয়ে নিশ্চিত হওয়ার পরেই স্বয়ংক্রিয় করার কথা বিবেচনা করুন যে যুক্তিটি অর্থবহ। নিয়মিতভাবে অ্যালগরিদম পর্যালোচনা করাও মূল্যবান: ছয় মাস আগে ভালো কাজ করা নিয়মের একটি সেট বাজারের আচরণ বদলালে কার্যকারিতা হারাতে পারে, তাই প্রত্যাশার বিপরীতে প্রকৃত ফলাফল অনুসরণ করা কাজের একটি অংশ, একটি ঐচ্ছিক ধাপ নয়।

মনে রাখবেন যে কোনো অ্যালগরিদমই, যতই ভালোভাবে তৈরি হোক না কেন, ক্ষতির ঝুঁকি দূর করে না — এটি শুধু সেই ঝুঁকি কীভাবে নেওয়া হয় তা সংগঠিত করে। পরিসংখ্যানগতভাবে প্রত্যাশিত ক্ষতির ধারাবাহিকতার মধ্যেও নিয়ম অনুসরণ করার শৃঙ্খলা সাধারণত অ্যালগরিদমের নিজস্ব টেকনিক্যাল পরিশীলতার চেয়ে চূড়ান্ত ফলাফলে বেশি গুরুত্ব বহন করে।