সেপ্টেম্বর 27, 2022

উইলিয়ামস %R ব্যবহার করে কিভাবে ফিউচার ট্রেড করবেন

1 min read

এই নিবন্ধে, আমরা ট্রেডিং ল্যান্ডস্কেপের সবচেয়ে বিখ্যাত সূচকগুলির একটির ব্যবহার মূল্যায়ন করতে যাচ্ছি: “উইলিয়ামস পার্সেন্ট রেঞ্জ,” যা “%R” নামে বেশি পরিচিত।

ল্যারি উইলিয়ামস স্টোকাস্টিক সূচকের উপর ভিত্তি করে উইলিয়ামস %R তৈরি করেছেন। যদিও স্টকাস্টিক সূচকটি ক্লোজিং প্রাইস এবং এন পিরিয়ডের সর্বনিম্ন নিম্নের মধ্যে পার্থক্য ব্যবহার করে, ক্লোজিং প্রাইস এবং এন পিরিয়ডের সর্বোচ্চ উচ্চতার মধ্যে পার্থক্য (যেখানে n=14 আদর্শ মান হিসাবে বিবেচিত হয়) উইলিয়ামস % গণনা করতে ব্যবহৃত হয় আর. %R তারপর 0 থেকে 100 এর স্কেলে ওঠানামা করে (তবে কিছু ক্ষেত্রে, এটি -100 থেকে 0 পর্যন্ত নেতিবাচক স্কেলে গণনা করা হয়)।

অনেক ব্যবসায়ী সূচকটি ব্যবহার করে তা নির্ধারণ করতে যে বাজার কখন বেশি বিক্রি বা অতিরিক্ত কেনা অবস্থায় আছে এবং অবশ্যই, প্রবণতার বিপরীতে। লেখক অতিরিক্ত কেনা অবস্থার জন্য থ্রেশহোল্ড 80 (একটি নেতিবাচক স্কেলের ক্ষেত্রে -20) এবং অতিরিক্ত বিক্রি হওয়া শর্তের জন্য 20 (-80) এর মান নির্ধারণ করেছেন।

যাইহোক, অসিলেটরের দৈনন্দিন ব্যবহারে, অনেক মিথ্যা সংকেত ঘটে। এই নিবন্ধে, আমরা একটি স্বয়ংক্রিয় কৌশল (ট্রেডিং সিস্টেম) এর জন্য স্টার্টার স্ক্রিপ্ট হিসাবে ব্যবহার করার জন্য একটি উচ্চ বৈচিত্র্যপূর্ণ ফিউচার পোর্টফোলিওর জন্য উইলিয়ামস %R প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করা সম্ভব কিনা তা তদন্ত করব।

চিত্র 1

কৌশল

আমরা যে কৌশলটি ব্যবহার করব তা হল একটি ঐতিহ্যগত সিস্টেম যা একটি “মান-প্রত্যাবর্তন” পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে, যথা, আমরা বাজারের বিপরীত বিন্দু হিসাবে %R-এর দুটি থ্রেশহোল্ডকে কাজে লাগাব। আমরা অপেক্ষা করব যতক্ষণ না দামগুলি ওভারসোল্ড থ্রেশহোল্ড (20) অতিক্রম করে এবং তারপর দীর্ঘ যেতে হবে যখন অসিলেটরটি আবার নিম্নমুখী থেকে উল্টো দিকে এই স্তরটি অতিক্রম করবে। বিপরীতভাবে, দাম বেশি কেনার থ্রেশহোল্ড (80) অতিক্রম করার পরে আমরা ছোট হয়ে যাব যদি অসিলেটরটি আবার উল্টো থেকে নিচের দিকে সেই স্তরটি অতিক্রম করে।

যেহেতু এটি একটি “মান-প্রত্যাবর্তন” কৌশল, তাই শুরু থেকেই স্টপ লস ব্যবহার করা সুবিধাজনক, যা অত্যধিক মূলধন ক্ষতি থেকে কিছুটা হলেও রক্ষা করতে পারে। স্টপ লসকে 1.5 দ্বারা ভাগ করা শেষ 5টি বারের গড় অস্থিরতা হিসাবে গণনা করা হয় (প্রাথমিক অপ্টিমাইজেশানের মাধ্যমে প্রাপ্ত একটি মান) যাতে প্রাপ্ত প্যারামিটারগুলি প্রশ্নে থাকা পোর্টফোলিওর সমস্ত অন্তর্নিহিত সম্পদের জন্য যতটা সম্ভব অভিন্ন হয়।

এই উদাহরণে, 2010 থেকে 2022 সাল পর্যন্ত নিম্নোক্ত ফিউচারগুলি কীভাবে আচরণ করবে তা দেখতে আমরা 1440 (মিনিট) এর টাইম ফ্রেমে কৌশলটি পরীক্ষা করতে যাচ্ছি, শেষ বাজার মূল্যের সাথে সামঞ্জস্য করা দৈনিক বারগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে:

ক্রুড অয়েল (CL) S&P500 (ES) Nasdaq (NQ) DAX (FDAX) গোল্ড (GC) লাইভ ক্যাটল (LC) ফিডার ক্যাটল (FC) সয়াবিন (S) US ট্রেজারি নোট 30 Yrs (US) গম (W) ব্রিটিশ পাউন্ড ( BP) Bund (FGBL) কপার (HG) গরম করার তেল (HO) প্রাকৃতিক গ্যাস (NG) RBOB গ্যাসোলিন (RB) EuroFX (EC)

চিত্র 2 এবং 3-এ, আমরা %R এর পরিপ্রেক্ষিতে বিপরীত কৌশলের সাথে প্রাপ্ত মেট্রিকগুলি অনুমান করতে পারি। ক্রমবর্ধমান ইকুইটি লাইনের সাথে ফলাফলগুলি বেশ উত্সাহজনক, যা একটি ভাল সূচনা বিন্দু, কিন্তু আমরা দেখতে পাচ্ছি যে এটি বছরের পর বছর ধরে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, 2020 এর পর থেকে উল্লেখযোগ্য ড্রডাউন দেখায় যে কৌশলটি পরিমার্জিত করা দরকার।

চিত্র ২

চিত্র 3

পৃথক বাজারের ফলাফলের দিকে তাকিয়ে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে 17টি বাজারের মধ্যে মাত্র 6টি ক্ষতির সম্মুখীন হয়েছে।

একটি ডাউনার, যাইহোক, গড় মোট বাণিজ্য, যা মাত্র 23 ডলারে পৌঁছায়। লাইভ ট্রেডিংয়ের জন্য সিস্টেমটিকে ব্যবহারযোগ্য করার জন্য এটি যথেষ্ট নয়, কারণ কমিশন খরচ এবং স্লিপেজ এটি সম্পূর্ণরূপে গ্রাস করবে। সুতরাং, উন্নতির জন্য জায়গা আছে কিনা তা দেখতে অন্তত নির্দেশকের পরামিতিগুলিকে পরিবর্তন করা প্রয়োজন৷

অপ্টিমাইজেশান

সুতরাং, আসুন সূচকে হস্তক্ষেপ করে কৌশলটির গড় বাণিজ্য উন্নত করার চেষ্টা করি। বিশেষত, লেখকের প্রস্তাবিত মানগুলি (80 এবং 20) প্রবণতা বিপরীত অঞ্চলগুলি সন্ধান করার জন্য সেরা মান কিনা (যেহেতু আমরা একটি গড়-প্রত্যাবর্তন কৌশল বেছে নিয়েছি) তা দেখতে আমরা অতিরিক্ত কেনা এবং অতিবিক্রীত স্তরগুলিকে অপ্টিমাইজ করব৷

চিত্র 4-এ দেখানো অপ্টিমাইজেশন ফলাফল থেকে, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে 25-85 সংমিশ্রণটি ধারাবাহিকভাবে নেট লাভ ($371,483) এবং গড় বাণিজ্য (যা $50 ছাড়িয়ে) উন্নত করে যখন সর্বাধিক পোর্টফোলিও ড্রডাউন হ্রাস করে।

চিত্র 4

সিস্টেমের ইক্যুইটি উন্নত হয়েছে, কিন্তু আরও সামঞ্জস্য না করে, সিস্টেমটিকে এখনও ট্রেডযোগ্য বলা যায় না।

একটি টেক প্রফিট প্রবেশ করার চেষ্টা করার সময়, যা শেষ 5 বার গুণিতক গুণকের গড় অস্থিরতার উপরও গণনা করা হয়, এই ফ্যাক্টরের জন্য সর্বোত্তম মান 1.5-এ অপ্টিমাইজেশান দ্বারা পাওয়া যায় (কাকতালীয়ভাবে স্টপ লসের মতোই)।

চিত্র 5

এই মুহুর্তে, ইক্যুইটি লাইনটি আরও ধ্রুবক (চিত্র 5 দেখুন), নেট মুনাফা $40.7228 এবং গড় বাণিজ্য $57 এ বেড়ে যায়, যখন সর্বাধিক ড্রডাউন আরও গ্রহণযোগ্য মানগুলিতে নেমে আসে, যদিও স্ট্র্যাটেজিটি লাইভে ব্যবহারযোগ্য হওয়ার জন্য এখনও উচ্চ। লেনদেন.

উপসংহার

সংক্ষেপে, %R, এই নির্দিষ্ট পোর্টফোলিও এবং টাইম ফ্রেমের জন্য এর প্যারামিটারে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, দেখিয়েছে যে এটি পদ্ধতিগত ট্রেডিংয়ের জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার হতে পারে। যাইহোক, এখানে উপস্থাপিত কৌশল আরও পরিমার্জন প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, গড় বাণিজ্য মূল্য এখনও তুলনামূলকভাবে কম। যাইহোক, বিপুল সংখ্যক ট্রেড এন্ট্রিগুলির জন্য অতিরিক্ত ফিল্টার ব্যবহার করা এবং কম লাভজনকগুলিকে বাদ দেওয়ার চেষ্টা করা সম্ভব করে তোলে।

সাধারণত, এই ধরনের বৈচিত্র্যপূর্ণ এবং বৈচিত্রপূর্ণ পোর্টফোলিওর সাথে খুব উচ্চ গড় বাণিজ্য মূল্য অর্জন করা এখনও চ্যালেঞ্জিং। যাইহোক, কেউ শুধুমাত্র সেই দিনগুলিতে ট্রেডগুলিকে আলাদা করার চেষ্টা করতে পারে যখন একটি নির্দিষ্ট মূল্য প্যাটার্ন ঘটেছিল, এইভাবে কৌশলটি অর্জন করতে চায় এমন প্রবণতা পরিবর্তনের জন্য পরিস্থিতি প্রতিকূল হলে অবস্থান নেওয়া এড়িয়ে যায়।

পরিশেষে, এটি লক্ষ করা উচিত যে %R মানটি বুলিশ এবং বিয়ারিশ বিভেদ সনাক্ত করার জন্য চমৎকার। একটি বিয়ারিশ ডাইভারজেন্স ঘটে যখন দামগুলি নতুন উচ্চতায় পৌঁছায় যখন অসিলেটর উচ্চ পতনের ইঙ্গিত দেয়। বিপরীতভাবে, আমরা একটি বুলিশ ডাইভারজেন্স দেখতে পাই যখন দামগুলি নতুন লো চিহ্নিত করে যখন অসিলেটর ক্রমবর্ধমান নিম্ন দেখায়। ট্রেড ফিল্টার এবং সিস্টেম উন্নত করার জন্য কাজ করার জন্য ভিন্নতা ট্র্যাক করা আরেকটি ধারণা হতে পারে।

আমি আশা করি আপনি উপরের থেকে কিছু আকর্ষণীয় অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করেছেন। আমি আপনাকে সর্বদা কৌতূহলী এবং নতুন ধারণা পরীক্ষা করার জন্য উন্মুক্ত থাকার পরামর্শ দিই।