বেতনভিত্তিক কর্মসংস্থান ছাঁকনি-কৌশলের নির্মাতা,
আপনি একটি সহজ নিয়ম তৈরি করেছেন: যুক্তরাষ্ট্রের কর্মসংস্থান প্রতিবেদন প্রকাশের পর, মাসিক বেতনভিত্তিক কর্মসংস্থান বৃদ্ধি 175,000 ছাড়ালে আপনার কৌশল 5টি ট্রেডিং সেশনের জন্য একটি ইকুইটি ETF ধরে রাখবে। তা না হলে নগদে থাকবে। ইকুইটি বাজার খোলার পর এন্ট্রির সময় নির্ধারণ করেছেন, ট্রেডিং খরচ হিসাব করেছেন এবং সীমাটি অপরিবর্তিত রেখেছেন। তারপর ঐতিহাসিক কর্মসংস্থান সিরিজ ডাউনলোড করে প্রতিটি সিগন্যাল পুনর্গঠনে সেটি ব্যবহার করেছেন।
এখনও যে সমস্যাটি রয়ে গেছে, তা হলো ডাউনলোড। একটি ঐতিহাসিক অর্থনৈতিক সিরিজে এমন সংশোধিত হিসাব থাকতে পারে, যা আপনার কৌশল যে তারিখে ট্রেড করেছে বলে ধরে নিচ্ছেন, সেদিন উপলভ্য ছিল না। ম্যাক্রো সিগন্যালের সৎ ব্যাকটেস্ট করতে হলে, প্রতিটি সিদ্ধান্তের সময়ে যে সংস্করণটি পাওয়া যাচ্ছিল, সেটি আপনার দরকার। এন্ট্রি 1 বার এগিয়ে দিলেও 2 মাস পরে প্রকাশিত কোনো সংখ্যা ঠিক হয়ে যায় না।
জানুয়ারির একটি পর্যবেক্ষণের একাধিক জন্মদিন আছে
এই কাল্পনিক প্রকাশ-ইতিহাসটি দেখুন। তারিখ ও কর্মসংস্থান পরিবর্তনের সংখ্যাগুলো প্রক্রিয়াটি বোঝানোর জন্য; এগুলো প্রকাশিত অর্থনৈতিক ফলাফল নয়।
| প্রকাশের সময় | যে মাসের হিসাব | প্রকাশিত কর্মসংস্থান পরিবর্তন | ওই প্রকাশের সময় আপনার নিয়ম |
|---|---|---|---|
| 7 ফেব্রুয়ারি, 08:30 ET | জানুয়ারি | +150,000 | নগদে থাকুন |
| 7 মার্চ, 08:30 ET | জানুয়ারি, সংশোধিত | +185,000 | ফেব্রুয়ারির সিদ্ধান্ত বদলায় না |
| 4 এপ্রিল, 08:30 ET | জানুয়ারি, আবার সংশোধিত | +210,000 | ফেব্রুয়ারির সিদ্ধান্ত বদলায় না |
আপনার ডাউনলোডে যদি জানুয়ারির মান +210,000 থাকে, তাহলে আপনার পুনরাভিনয়ে ফেব্রুয়ারিতে ETF-এ এন্ট্রি হবে। অথচ আপনার আসল নিয়ম অনুযায়ী নগদেই থাকার কথা ছিল। প্রতিটি মূল্য, অর্ডারের টাইমস্ট্যাম্প ও কমিশন ঠিক থাকলেও পুরো ট্রেডটিই কাল্পনিক।
এই দূষণ যে পারফরম্যান্স উন্নত করবে, তা ধরে নিতে পারবেন না। সংশোধনের ফলে লাভজনক ট্রেড তৈরি হতে পারে, লোকসানের ট্রেড তৈরি হতে পারে, অথবা দুটির যেকোনোটি বাদও পড়তে পারে। ত্রুটিটি হলো, আপনার সিমুলেশন এমন একটি প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছে, যা আপনার কৌশল তখন করতে পারত না।
আর জানুয়ারি হলো শুধু যে সময়কালটি মাপা হচ্ছে। এটি সেই তারিখ নয়, যেদিন আপনি পরিমাপটি জানতে পেরেছিলেন। জানুয়ারি 1 লেখা একটি সারি আপনাকে জানুয়ারি 1-এ সেটি ট্রেড করার অনুমতি দেয় না।
প্রতিটি মানের প্রাপ্যতার ইতিহাস রাখুন
আপনার গবেষণা টেবিলে শুধু মাস আর একটি সংখ্যা থাকলে চলবে না। রেফারেন্স পিরিয়ড, মান, প্রকাশের টাইমস্ট্যাম্প, ভিন্টেজ শনাক্তকারী এবং উৎস রাখুন। চলমান সংগ্রহের ক্ষেত্রে, আপনার সিস্টেম কখন প্রকাশনাটি পেয়েছে, সেটিও লিখে রাখুন। পুরোনো সংস্করণগুলো সংরক্ষণ করুন; সেগুলোর মান সরাসরি হালনাগাদ করবেন না।
সিদ্ধান্তের টাইমস্ট্যাম্পে, প্রতিটি পর্যবেক্ষণের এমন সর্বশেষ যোগ্য সংস্করণ বেছে নিন, যার প্রাপ্যতার টাইমস্ট্যাম্প সিদ্ধান্তের সময়ের পরে নয়। তারপর সেই পুনর্গঠিত স্ন্যাপশট থেকে আপনার ফিচার হিসাব করুন।
আপনার ডেটা সংগ্রহের নিয়ম: প্রথমে শুধু তখন পর্যন্ত যা পাওয়া গিয়েছিল, সেই রেকর্ডগুলো রাখুন; তারপর প্রযোজ্য সংস্করণ বেছে নিন; সবশেষে সিগন্যাল হিসাব করুন। আজকের সংশোধিত ইতিহাস থেকে ফিচার হিসাব করে পরে ফলাফল সরিয়ে নিলেও তথ্য-চুইয়ে-পড়ার সমস্যাটি থেকেই যায়।
আপনার 5-সেশনের হোল্ডিং পিরিয়ড এই নথি রাখার কাজকে ঐচ্ছিক করে না। এতে রক্ষণশীল এন্ট্রির সময় বেছে নেওয়ার সুযোগ বাড়ে; সংশোধিত তথ্য আগেভাগে পাওয়ার সুযোগ দেয় না।
পুরোনো গবেষণায়, প্রকাশের সময়ের প্রমাণ হয়তো পাবেন, কিন্তু নিজেরা কখন তা পেয়েছিলেন তার কোনো রেকর্ড থাকবে না। এই পার্থক্যটি স্পষ্ট করে রাখুন। নথিভুক্ত প্রকাশ-টাইমস্ট্যাম্পের পর একটি নির্দিষ্ট বিলম্ব ধরে প্রাপ্তির মডেল তৈরি করতে পারেন। কিন্তু সেই অনুমানকে ঐতিহাসিকভাবে মাপা ডেলিভারি বলে বর্ণনা করতে পারবেন না।
টাইমজোন-সচেতন টাইমস্ট্যাম্পও দরকার হবে। প্রকাশনার নথিভুক্ত স্থানীয় সময় সংরক্ষণ করুন এবং সেটিকে ঠিকভাবে রূপান্তর করুন; নিউইয়র্কের জন্য নির্দিষ্ট UTC অফসেট ব্যবহার করলে দিবালোক-সাশ্রয়ী সময়ের পরিবর্তনে ভুল হবে। ভবিষ্যতের নিজের জন্য এই ছোট্ট সুবিধাটুকু করে রাখুন। সেপ্টেম্বরের আপনাকে যেন মার্চের আপনার লেখা date_actual_final2 নামের কলামের মানে উদ্ধার করতে না হয়।
রোলিং ফিচারের জন্য পুরো ভিন্টেজ দরকার
ধরা যাক, নির্দিষ্ট সীমার বদলে আপনি ব্যবহার করছেন “বেতনভিত্তিক কর্মসংস্থান বৃদ্ধি আগের 12 মাসের গড়ের চেয়ে বেশি।” এখন সিদ্ধান্তের সময়ে আগের পর্যবেক্ষণগুলো যেমন ছিল, তেমনটাই দরকার—তত দিনে প্রকাশিত সংশোধনসহ।
প্রতিটি মাসের প্রথম প্রকাশিত মান চিরকাল ব্যবহার করলে সংজ্ঞা হবে ভিন্ন একটি ফিচারের। আপনি যদি প্রথম ঘোষণাগুলোর ইতিহাসই চান, তবে এটি একটি বৈধ নকশা। কিন্তু নির্দিষ্ট কোনো সকালের দৃশ্যমান অর্থনৈতিক ইতিহাস এটি পুনর্গঠন করে না, কারণ সেই সকালের তথ্যসেটে আগের মাসগুলোর সংশোধন ইতিমধ্যেই থাকতে পারে।
কর্মসংস্থানের স্তর থেকে মাসিক বেতনভিত্তিক কর্মসংস্থান পরিবর্তন হিসাব করলে, বিয়োগ করার আগে প্রাসঙ্গিক ভিন্টেজের স্তর-সিরিজ পুনর্গঠন করুন। সদ্য প্রকাশিত স্তরের সঙ্গে আগের মাসের পুরোনো ভিন্টেজের স্তর মেশালে এমন পরিবর্তন তৈরি হতে পারে, যা কোনো প্রকাশিত স্ন্যাপশটে ছিলই না।
তাই আপনার ফিচারটি আসলে কী বোঝায়, তা নির্দিষ্ট করতে হবে: প্রাথমিক ঘোষণা, তখন পর্যন্ত পাওয়া সর্বশেষ অর্থনৈতিক চিত্র, নাকি সংশোধন নিজেই। “বেতনভিত্তিক কর্মসংস্থান বৃদ্ধি” কথাটি অনেক কিছু অনির্দিষ্ট রেখে দেয়।
10 বছরের ইতিহাস আবার চালানোর আগে একটি প্রকাশনা ঠিক করুন
শুরু করতে পারেন ALFRED দিয়ে, যেখানে অনেক অর্থনৈতিক সিরিজের ভিন্টেজ ইতিহাস পাওয়া যায়। আপনার নির্দিষ্ট সিরিজ ও সময়কালের কভারেজ যাচাই করুন। শুধু ভিন্টেজের তারিখ থেকে দিনের ভেতরে কখন তথ্যটি পাওয়া যাচ্ছিল, তা প্রমাণ হয় না; একই দিনের সিগন্যালে সেটি ব্যবহারের আগে নথিভুক্ত প্রকাশ-সময়ের সঙ্গে মিলিয়ে নিন।
প্রথম অডিটে একটি প্রকাশনা বেছে নিয়ে হাতে পুনর্গঠন করুন:
- আর্কাইভ করা প্রকাশনাটি খুঁজে তার প্রকাশ-টাইমস্ট্যাম্প, রেফারেন্স মাস এবং প্রাথমিক মান লিখে রাখুন।
- এন্ট্রির আগে আপনার কৌশল যে ইনপুট স্ন্যাপশট পেত, সেটি পুনর্গঠন করুন।
- হাতে সিগন্যাল হিসাব করে আপনার পুনরাভিনয়ের সঙ্গে তুলনা করুন।
- ডেটা স্টোরে পরবর্তী সংশোধন যোগ করুন এবং যাচাই করুন যে আগের সিদ্ধান্তটি অপরিবর্তিত রয়েছে।
স্বয়ংক্রিয় গবেষণা পাইপলাইনে শেষের যাচাইটি বিশেষভাবে কাজে লাগে। ফিচারের মানের পাশাপাশি স্ন্যাপশট কাটঅফ ও নির্বাচিত ভিন্টেজ শনাক্তকারীও আপনার গবেষণা এজেন্টকে দিন। অন্তর্নিহিত ডেটাবেস বড় হয়ে যাওয়ার পরেও, একটি ট্রেডকে নির্দিষ্ট প্রকাশনার সঙ্গে মিলিয়ে দেখার মতো যথেষ্ট প্রমাণ আপনার দরকার।
একটি সিদ্ধান্ত পুনরুৎপাদন করা গেলে, পুরো ইতিহাস আবার চালান এবং রিটার্ন তুলনার আগে সিগন্যালের অমিলগুলো দেখুন। সংশোধনের ফলে কতটি এন্ট্রি তৈরি হয়েছে, বাদ পড়েছে বা সরে গেছে, তা গুনুন। শুধু আগের ও পরের Sharpe তুলনার চেয়ে বদলে যাওয়া সিদ্ধান্তগুলো থেকে বেশি কিছু শিখবেন।
আপনার ফেব্রুয়ারির ট্রেডকে ফেব্রুয়ারির তথ্য দিয়েই টিকে থাকতে হবে। এপ্রিলের সংশোধন এপ্রিলেই রাখুন।
← সব পোস্ট
