Strategy & Market Diversification To Reduce Risk

একটা ভালো সিস্টেম পাওয়া বা তৈরি করা খুবই আকটা ভাগ্যের বিষয়, কিন্তু এর পরেও আকটা অতিরিক্ত চ্যালাঞ্জে হচ্ছে কিভাবে তুমি মুল অর্থ ঠিক রেখে তা বিভিন্ন সিস্টেম এর মধ্যে ভাগ করবে।
আমরা দেখতে পাই যে, এতা একটা ভালো উপায় যদি প্রতি লেন দেন এ 2:1 এর বেশি করা না হয় (অথবা ২% Equity Risk), এটা অনেকটা 1 mini lot প্রতি $5000, অথবা 1 micro lot প্রতি $500 এর মত। কিন্তু তখন কি হবে যখন তুমি একটার বেশি লেনদেন নিয়ে কাজ করবে আর একই সাথে আরও অন্য সিস্টেম নিয়ে কাজ করবে যা কিনা একই অথবা ভিন্ন মূল্যমানের? তুমি চিন্তা করতে পারো যে যে তুমি ভুল পথে গিয়েছ কিন্তু ভিন্ন সিস্টেম এর পারস্পরিক সম্পর্ক এতই ভালো যে পুরো ঝুঁকি কমেনি বরং বেরেছে।

এটা আমার ভুল হবে যদি আমি বিভিন্ন বিভিন্ন লেনদেন এর জন্য বিভিন্ন ধারনা তৈরি করি আর তাদের সাথে একই ভাবে কাজ করি, যেখানে 2:1 per trade, অথবা 2% Equity Risk per trade, এটা  ভেবে যে এখানে ঝুঁকির চেয়ে লাভ বেশি হবে। অন্যথায় আমি দেখতে পাই যে এদের মধ্যে অনেক লেনদেন প্রথাই কম বেশি হলেও একেই সময়ে, একই দিকে, একই সাথে কার্যকর হতে পারে যেটা আমি পরে বুঝতে পারি যে তাদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ছিল। এটা একটা খোলা লেনদেন, লাভ আর ঝুঁকির সমষ্টি যেটা কিনা আমার পক্ষে কাজ করবে যদি আমার সিস্টেম একতা আদর্শ সিস্টেম বের করতে পারে, কিন্তু এটা আমার বিপক্ষেও কাজ করতে পারে যদি এটা পার্শ্ববর্তী বাজারগুলোকে খতিগ্রস্থ করে লেনদেন প্রথাকে চালু করে, শুধু মাত্র অবস্থার পরিবর্তন আনা আর ক্ষতি থেকে রক্ষা করার জন্য।

উদাহারনঃ
আমি কাছে পাঁচটি কৌশল আছে যা 2:1 লিভারেজ প্রতি লেনদেনে, অথবা আমার $ 5000 অ্যাকাউন্টের জন্য 1 mini lot per strategy আছে, আর তারা একে বিভিন্ন প্রবণতা ভিত্তিক সূচক (MACross, MACD, Parabolic, etc) অনুযায়ী প্রবণতা আয়ত্ত করার চেষ্টা করে। বাজারে একটি নতুন প্রথা প্রবেশ তখন সব কিছু ঠিক থাকে। কিন্তু তখন কি হবে যদি বাজার একটি মিথ্যা প্রথা সংকেতের মাধ্যমে আমাকে ভুল পথে পরিচালিত করে শুধুমাত্র আমার 50 pip stop loss এর বিপরীতে যাবার জন্য; তখন আমি 50 (stop loss) X 5 trades = $250, অথবা আমার অ্যাকাউন্টের  5% হারাব। বাজার যদি আমাকে একেই সাথে পর পর পাঁচ বার এভাবে ভুল পথে পরিচালিত করে, তাহলে আমি আমার অ্যাকাউন্টের 25% হারাব। এটা একটা দুঃখের বিষয় যে 2:1 leverage প্রতি লেনদেন ভালো সুধু তখনই যদি তুমি একটা প্রথার উপর তোমার আকাউন্ত পরিচালিত কর,কিন্তু যখন তুমি একেই সাথে অনেক গুলো সমসাময়িক  প্রথা নিয়ে কাজ কর এটা একটা ক্ষতি করতে পারে।

2% থেকে আপনার নেট ওপেন বাণিজ্য ইক্যুইটি ঝুঁকি শতাংশ পুরো করার এক সহজ উপায় হল 2% কে আপনি ব্যবহার করছেন তার মোট কৌশল দ্বারা ভাগ করা, আর প্রতিটি কৌশলে ভাগ নম্বর বরাদ্দ করা। আপনি যদি 5 কৌশল ব্যবহার করছেন আর এর পরে প্রতিটি কৌশল জন্য 0.4% ঝুঁকি নেন তাহলে: পাঁচটি কৌশল * 0.4 ঝুঁকি = 2.0 সমষ্টিগত ঝুঁকি। এই নিশ্চিত পাঁচটি কৌশল একযোগে খোলা হবে, আপনার সমষ্টি খোলা ইকুইটি ঝুঁকি 2.0% এর কম হবে না।

কিন্তু যদি আপনি বৈচিত্রতা জন্য এই সহজ রাস্তা নেন,তাহলে আপনি ভুল করবেন এতা ভেবে যে সব একই দিক একই সময়ে খুলবে, কিন্তু আসলে কিছু বিভিন্ন সময়ে এবং বিভিন্ন দিকে খুলতে পারে। এটা কি আরও সুবিধাজনক হবেনা যদি পারস্পরিক সম্পর্কের বিভিন্নতা বিছার করে আর তাদের ঝুঁকির মারতা বিবেচনা করে তাদের একেই পোর্টফোলিওতে রাখা হয়, আর গণনীয় (এবং গুণগত) রিলেশনাল পার্থক্য উপর ভিত্তি করে পোর্টফোলিওর লিভারেজ আরো বিস্তৃত করা?

পারস্পরিক সম্পর্ক, আমি এর stastical পরিমাপ উল্লেখ করছি কিভাবে দুটি সিকিউরিটি (এখানে currency pairs) একে অপরের সাথে সম্পর্ক মেনে চলে, একই সাথে পারস্পরিক দুই বা ততোধিক বিষয়ের সম্পর্কের বৃহত্তর সংজ্ঞা, যা কিনা বাজারের পার্থক্য উপর নির্ভর করেনা। বিশেষ করে, আমি জোড়া এবং কৌশল আচরণ মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা নিয়ে সচেষ্ট।

এই নিবন্ধটি চেষ্টা করবে আপনি কিভাবে জোড়া এবং কৌশলগত পার্থক্যের ডিগ্রী পরিমাপ করতে পারেন যাতে বর্ধিত লিভারেজ / ঝুঁকির পার্থক্য পরিমাপ করতে পারেন।

প্রতিটি কৌশলগত পোর্টফোলিও সমষ্টিগত ভাবে 2:1 লিভারেজের একটি বেসলাইন দিয়ে শুরু হবে। আমার% ইক্যুইটি ঝুঁকি সুত্রে, 2:1 লিভারেজ 2% ঝুঁকি, অথবা 0.02 এর সদৃশ হয়। আমার যদি দুটি কৌশল থাকে তাহলে আমি কৌশল প্রতি 1% ঝুঁকি পেতে 2 দ্বারা 2% ভাগ করব, আর আমার যদি  পাঁচটি কৌশল থাকে তাহলে আমি কৌশল প্রতি 0.4% ঝুঁকি পেতে 5 দ্বারা 2% ভাগ করব। যাইহোক, আমি বাজার এবং কৌশলের মধ্যে আচরণগত পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে বেসলাইনের সমষ্টিগত ঝুঁকি  2% বাড়াতে সক্ষম হব। উদাহরণস্বরূপ, যদি  আমার দুটি কৌশল ট্রেডিং থাকে যা সম্পূর্ণভাবে পারস্পরিক সম্পর্ক ছাড়া  জোড়া,যেমন EURUSD এবং AUDNZD, আমি পোর্টফোলিওতে 1% অতিরিক্ত ঝুঁকি দিতে পারি যাতে তা সমষ্টিগত ভাবে 3% ঝুঁকি হয় এবং এইভাবে প্রতিটি কৌশল জন্য 1.50% ব্যবসা করতে পারি।

তিনটি ক্ষেত্র পরীক্ষা করা যাক যেখানে বৈচিত্রতা, পারস্পরিক সম্পর্ক ও পার্থক্য পরিমাপ করা যায়ঃ 

• বাজার বহুমুখীকরণ: পারস্পরিক সম্পর্ক বিহীন জোড়ার বহুমুখীক।
• আচরণ বহুমুখীকরণ: কৌশলগত পার্থক্য, সময় ফ্রেম, সময়কাল ও বাণিজ্য ফ্রিকোয়েন্সির পার্থক্যের বহুমুখীকরণ।
• লাভজনকতা বিবিধকরণ: লাভজনকতা এবং বলিষ্ঠতার পার্থক্যের বহুমুখীকরণ।

বাজারবহুমুখীকরণঃ 

আপনারা সবাই একটা প্রবাদ শুনে থাকবেন, "একই ঝুড়ি সব আপনার ডিম করা উচিত" এবং এই প্রবাদের মানে হচ্ছে, আপনার সমস্ত সম্পদ (সঞ্চয় ও সিডি অ্যাকাউন্ট, স্টক, বন্ড, বাস্তব পুনর্নিবেদন, পণ্য, বিদেশী মুদ্রা, ইত্যাদি) একই সাথে একই জায়গায় সঞ্চয় করা উচিৎ নয়, বরং তা বিভিন্ন বিনিয়োগ এবং সম্পত্তির ক্লাসে বহুমুখী করা উচিৎ। একাধিক সম্পত্তির ক্লাসের মধ্যে বৈচিত্রপূর্ণ পেশ করা যুক্তিযুক্ত: যখন অবস্থা খারাপ হয় তখন আপনার সম্পূর্ণ পোর্টফোলিও একবারে শেষ হয়ে যাবে তা নয়। স্টক এবং রিয়েল এস্টেট গত মন্দার সময় অস্বীকার করে, বহুমূল্য ধাতু যেমন স্বর্ণ ও রৌপ্য দ্রুত তাদের পতন থেকে রক্ষা  পেয়েছিল এবং পুনরুদ্ধারের সময়ে প্রায় প্রতিটি অন্যান্য শ্রেণীকে ছাপিয়ে গিয়েছিল, এবং তাই প্রতি শ্রেণী(এর সাথে super safe savings এ টাকা রাখা আর CDs) থেকে দক্ষিণে যত যাওয়া যাই ততই তা কম হতে থাকে।

বিভিন্ন বিষয়ের মধ্যে বৈচিত্রপূর্ণ যুক্তি সাধারণত স্টক জগতে পাওয়া যায়: আপনি যদি একই স্টক মধ্যে আপনার সমস্ত টাকা রাখেন তবে আপনি এর একটা ভালো দিক হারাতে পারেন যদি আপনার সেক্টর কোন কারনে হ্রাস পেতে থাকে। আমরা দেখতে পাই যে কিভাবে ইন্টারনেট স্টক ক্ষতিগ্রস্থ হয় 2001 সালে যখন Dot Com Bubble (1995-2000) ভেঙ্গে পরে, এবং তারপর আমরা দেখি কিভাবে ব্যাংক স্টক প্রায় সম্পুর্ন বিলুপ্ত হতে চলেছিল 2008 সালে যখন US Housing Bubble (2002-2007) ভেঙ্গে যায়। এগুলো এ ব্যাপারে একটা ভালো শিখা। যদি কেও স্টক বিশ্বে বিনিয়োগ করে, তবে তার বিভিন্ন খাতে (ব্যাংকিং, ইউটিলিটি, স্বাস্থ্য, কারিগরি, এবং ভোগ্যপণ্য) নজর রাখা উচিত এবং প্রতিটি থেকে সেরা প্রতিনিধি কোম্পানি খুঁজে নেয়া উচিত। বলা হয় যে, এটা বিরল না যে সব সেক্টর মজুদ asset bubble এর কারনে নাটকীয়ভাবে আটকে  যাবে। অনিশ্চয়তা বা সঙ্কটের সময়,বাজার একসাথে চলার প্রবনতা থাকে।

যদিও Forex এর মজুদ বিশ্বের মতো বিশেষ কোন খাত নেই, এর আঞ্চলিক খাত আছে জার আক্তা আলাদা মৌলিক অর্থনৈতিক ভিত্তি আসে যেটা তাকে বাকি খাত থেকে আলাদা করেছে। নীচে অঞ্চল অনুযায়ী মুদ্রায় জোট এর একটা টেবিল দেয়া হলঃ
 

এখানে মনে হয় যে এটা আলাদা আলাদা মুদ্রা বিনিয়োগের জন্য বৈচিত্রপূর্ণ নয়টি অঞ্চল আছে, অধিকাংশ FX দালালি শুধুমাত্র তাদের মধ্যে চারটিতে মুদ্রায় অফার করে থাকেঃ উত্তর আমেরিকা, পশ্চিম ইউরোপ, ওশেনিয়া, পূর্ব এশিয়া (ও পূর্ব এশিয়ার, JPY শুধুমাত্র). কিছু FX দালাল সব আঞ্চল থেকে মুদ্রার অফার করে যেটা আঞ্চলিক অর্থনৈতিক পার্থক্যর কারনে বহুমুখীকরণ সীমিত করে। তাছাড়া, বিভিন্ন অঞ্চল থেকে একাধিক মুদ্রার যে ঝুঁকি আপনি নিবেন তা বাজারের ঝুঁকি থেকে রক্ষা পাবে তার কোন নিশ্চয়তা নেই; উদাহরণস্বরূপ, 2008 সালের আর্থিক সঙ্কট এবং তার ফলে সৃষ্ট আতঙ্কের সময় শুধুমাত্র USD এবং JPY মান বৃদ্ধি পায়, যখন অধিকাংশ অঞ্চল থেকে অধিকাংশ মুদ্রামান 25% পর্যন্ত হ্রাস পায়। আমি আগেও বলেছি যে, অনিশ্চয়তা বা সঙ্কটের সময়, বাজারের একসাথে কাজ করার ঝোঁক থাকে। বাজার ঝুঁকি থেকে একটা মাত্র নিশ্চিত বীমা আছে যা একজনকে যেকোনো একতা মুদ্রার উন্মুক্ততা থেকে সীমিত করে, আর যে কোন একটা মুদ্রাকে বিনিয়গের মত ব্যাবহার করেনা বরং স্বল্প সময়ের ব্যাবসার জন্য ব্যাবহার করে।
 
প্রযুক্তিগত দিক লক্ষ করে, তিন কারণে ট্রেড করার জন্য এক জোড়ার বেশী নির্বাচন করা সুবিধাজনক হতে পারেঃ

• একটি মুদ্রা জোড়া কখনো কখনো একটি ছোট ট্রেডিং সীমার মধ্যে আটকে যেতে পারে, যা এটাকে বাণিজ্য করার জন্য কষ্টসাধ্য করে তুলতে পারে, যেখানে অন্যান্য জোড়া বাণিজ্য করতে পারে।
• একাধিক জোড়া অনুসরন করলে মতভেদ বৃদ্ধি পায় যাতে একটি লাভজনক প্রথা মিস করা হয় না।
• বৈচিত্রতা, বিশেষ করে যখন জোড়াগুলোর পরস্পরের সাথে কোন সম্পর্ক থাকেনা তখন ঝুঁকি কমতে পারে।

সবশেষে বলা যায়, পরস্পরিক  বৈচিত্রতা ঝুঁকি কমাতে পারে, যা আমাদের মনোযোগ কেড়ে নিতে পারে।
 
ঝুঁকি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত এবং সম্পর্কবিহীন  উভয়ই হতে পারে। পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ঝুঁকি বৈচিত্রতা মাধ্যমে কাটানো যাবে না। উদাহরণস্বরূপ, আপনার যদি প্রথাগত কোন কৌশল থাকে যা EURUSD এর উপর কাজ করে, এবং আরেকটি কৌশল যা EURCAD এর উপর কাজ করে,তাহলে তাদের মধ্যে অনেক বেশি পারস্পরিক সম্পর্ক থাকবে, যাতে একিই  সময়ে, একিই দিকে আপনি ঢুকতে এবং বের হতে পারবেন নির্দিষ্ট প্রথা অনুসরন করে, এইভাবে আপনার ঝুঁকির প্রবনতা দ্বিগুণ হবে যদি প্রথা ব্যর্থ হয়।

পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত  ঝুঁকিঃ জোড়ার মধ্যে একই কার্যকলাপের মাত্রা।
পারস্পরিক সম্পর্কবিহীন ঝুঁকি: জোড়া মধ্যে বিসদৃশ কার্যকলাপের মাত্রা। 

পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত ঝুঁকি সঙ্গে সমস্যা হচ্ছে যে যদি আপনি যদি সব পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত জুটির মধ্যে বাণিজ্য প্রতি 2:1 লিভারেজ প্রদান করেন, আপনি ব্যাপকভাবে আপনার লিভারেজ এবং ঝুঁকি অনেক বেশী বারিয়ে ফেলেন। আমরা জোড়া মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কবিহীন জোড়ার পার্থক্য আবিষ্কার করতে বেশী আগ্রহী।

কিভাবেজোড়ারমধ্যেপারস্পরিক সম্পর্কবিহীনপার্থক্যপরিমাপকরবেন?
আপনি মুদ্রায় চার্ট এবং সময় ফ্রেম পরীক্ষা করে দেখতে পারেন যেটাতে আপনি বাণিজ্য করতে আগ্রহী এবং কিভাবে তারা একে অপরকে অনুসরণ করে অথবা একে অপরের থেকে আলাদা।  

অথবা আপনি বিভিন্ন ওয়েবসাইটের মাধ্যমে ভিন্ন জোড়ার মধ্যকার পারস্পরিক সম্পর্কের শতাংশ বিভিন্ন সময় ফ্রেম মধ্যে গণনা করতে পারেন:
 

দ্রষ্টব্য: আপনি যদি একটি সাধারণ সময় ফ্রেম এবং সময়ের জুড়ে দুটি ওয়েবসাইটের তুলনা করেন, যেমন দৈনিক 200 সময়ের হিসাবে, আপনি দুটি ওয়েবসাইটের জোড়া মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের উল্লেখযোগ্য পার্থক্য দেখতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আগস্ট 24, 2012 এ আমি EURUSD এবং AUDUSD জন্য দৈনিক 200 সময়ের পারস্পারিক সম্পর্ক  তুলনা করেছি, এবং দুটি ওয়েবসাইটের মধ্যে একটি ব্যাপক পার্থক্য ছিল: ForexTicket জন্য 29.9% ছিল,যা পারস্পরিক সম্পর্ক তুলনায় Forexpros থেকে 47.7% এর অনেক বেশি। সম্ভবত তারা ভিন্ন পারস্পরিক সম্পর্ক সূত্র ব্যবহার করে থাকেন, যা শেষ ব্যবহারকারীর জন্য কোনটা সবচেয়ে ঠিক তা নির্ণয় করা কঠিন হয়ে পরে।

উভয় ওয়েবসাইটের তাদের নিজ নিজ সুবিধা আছে, কিন্তু আমি পছন্দ করতে বাধ্য হই,তবে আমি forexpros পছন্দ করব কারন এর একবারে চাক্ষুষ পারস্পরিক সম্পর্ক আমার নির্বাচিত সময় ফ্রেম এবং কাল, যা দৈনিক এবং 200 বা 300 সময়কাল হবে। ছোট সময় ফ্রেম এবং সময়সীমা আরো সূক্ষ্মভাবে পার্থক্য তুলে ধরে, কিন্তু আমি বেশি বড় করতে আগ্রহী নই। এটা মনে রেখে যে পারস্পরিক সম্পর্ক কখনও ধ্রুবক থাকেনা,এবং তাই এমন দুইটি জোড়া পছন্দ করতে হবে যারা পারস্পরিক সম্পর্কবিহীন দেখা গিয়ে ছিল গত বছর কিন্তু অবাক হতে পার এতা দেখে যে তারা আরও গভীর পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত হতে যাচ্ছে আগামী মাসে।

যেহেতু আমি EURUSD এর বাইরে বৈচিত্রতাপূর্ণে আগ্রহী, আমি (আগস্ট 24, 2012) দৈনিক 300 সময়কাল উপর 29 জোড়া বিপরীতে EURUSD নির্বাচন করতে যাচ্ছি.
 

ধারনা করা যায় যে +70% উপরে (বা -70% এর নিচে) যেকোনকিছু মোটামুটি পরস্পর  সম্পর্কযুক্ত, এটা মনে হয় যে আমাদের 29 জোড়ার তালিকা কমে 21 জোড়ার পরস্পরসম্পর্ক বিহীন জোড়াতে পরিণত হবে,এর কি কোন মানে হয়? প্রথম চার জোড়া (EURGBP, EURCAD, EURJPY, CHFJPY) সবার 70% এর বেশী পারস্পরিক সম্পর্ক আছে, এবং অনুরূপভাবে,শেষ  চার জোড়া (USDDKK, USDCHF, USDRUB, GBPCHF)সবার -70% এর বেশী পারস্পরিক সম্পর্ক আছে। আপনি যদি উল্লেখিত প্রথা অনুযায়ী পরস্পরসম্পর্ক বিহীন জোড়ার মধ্যে লেনদেন করতে চান, আপনাকে বাধ্য হয়ে মাঝখানে 21 বেছে নিতে হবে, আর তার পর তাদের উপর পারস্পরিক সম্পর্ক কি ডিগ্রীতে আছে তা বিশ্লেষণ করতে হবে, এটা দেখার জন্য যে তাদের মধ্যে পরস্পরের সাথে কি ধরনের সম্পর্ক আছে।  
কিন্তু আপনাকে কেবল তাদের পরস্পরসম্পর্ক হীনতার উপর নিরভর করে জোড়া নির্বাচন অথবা তাদের উচ্চ, ঐতিহাসিক পারস্পরিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে জোড়া নিষ্কাশন করতে হবে না। এর পরিবর্তে, আপনি পারস্পরিক সম্পর্কের শতকরা ব্যবহার করতে পারেন এবং নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে আপনার সমষ্টিগত ঝুঁকিতে আরও বেশি ঝুঁকি নিতে পারেন।
(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs

প্রথমত, আমরা একজোড়া নির্বাচন করব যা তুলনা মান হিসাবে কাজ করবে।একজন কৌশলী ডেভেলপার হিসাবে আমি EURUSD বাছাই করব কারন এর জনপ্রিয়তা ও নমনীয়তা যা কিনা  এটাকে আদর্শভাবে লেনদেন প্রথার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। এর পরে, আমি উপরের পারস্পরিক সম্পর্ক টেবিলে যাব এবং তার থেকে তিনটি অতিরিক্ত কৌশল নিব যারা কিনা পারস্পরিক সম্পর্ক বিহীন, যেমন AUDJPY(62.5), GBPUSD(62.5), AUDUSD(47.7), সব তিনটি জোড়ার জন্য শক্তিশালী backtest পারফরম্যান্স প্রদান করতে হবে। এদের প্রতিটি থেকে আমি পারস্পরিক সম্পর্ক হীনতার শতকরা নিবো (যেমন;GBPUSD 37.5%, বা 0,375 এর একটি অ পারস্পরিক সম্পর্ক আছে)।
Baseline Risk: 2%
Currency Pairs: 4
AUDJPY Non-Cor%/1000: 0.375 / 100 = 0.00375
GBPUSD Non-Cor%/1000: 0.375 / 100 = 0.00375
AUDUSD Non-Cor%/1000: 0.523 / 100 = 0.00523

BaselineRisk% + Uncorrelated%/100 / CurrencyPairs

(0.02 + 0.00375+0.00375+00523)/ 4
= 0.0081 (0.8%) risk per strategy

লক্ষ্য করুন কিভাবে আমি সহজভাবে প্রতিটি পারস্পরিক সম্পর্কহীন জোড়ার জন্য 2% ঝুঁকি নেইনি।এটা বাজারের কাছ থেকে একটি কঠিন পাঠ, তার মানে আপনি বিভিন্ন জোড়াকে যতই পারস্পরিক সম্পর্কহীন ভাবুন, তারা প্রায়ই একসাথে চলে, বিশেষ করে অনিশ্চয়তা বা সঙ্কটের সময়।

প্রতিটি জোড়ায় 2% ঝুঁকি নেয়ার পরিবর্তে, যা কিনা আমাদের আমাদের over-leveraged 8% সমষ্টিগত  ঝুঁকি দিবে, অথবা এর পরিবর্তে 2%কে জোড়া সংখ্যা দ্বারা ভাগ করলে,যা প্রতি কৌশল 0.5% under-leveraged ঝুঁকি প্রদান করবে,এর পরিবর্তে আমরা কিছু অতিরিক্ত % ঝুকি যোগ করি 2% বেসলাইনে যা কিনা পার্থক্য উপর ভিত্তি করে মাপা হয়। উপরোক্ত উদাহরণে যে হিসাব দেখান হয়েছে তা প্রতি কৌশলে 0.8% ঝুঁকির সাথে বেশী যুক্তিসঙ্গত।

সংশ্লেষনপরিমাপএবংawarding এরবিকল্পপদ্ধতি:

পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স নিজেই পরিত্যাগ করতে পারে এটা সম্ভব এবং শুধুমাত্র সমস্ত প্রধান জোড়া (এবং yen crosses) অনেক বেশী হলে 20% পারস্পরিক সম্পর্কহীন ফ্যাক্টর আছে বলে অনুমান করা যাক। এভাবে যদি তুমি প্রথা অনুযায়ী 5 মুদ্রা জোড়ার উপর বানিজ্য করতে চাও, তাহলে তুমি  1% (0.002 * 5) তোমার আসল 2% ঝুঁকির সাথে যোগ করতে পারবে যাতে তুমি 3% পাও, আর তারপর একে 5 দ্বারা ভাগ কর, যাতে তুমি 0.6% প্রতিটি জোড়ার জন্য পাও।

জটিলতা: মুদ্রা জোড়ার পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে একটি বড় জটিলতা হল যে মাঝেমধ্যে একটা lead-lag সম্পর্ক থাকে জেতা কিনা পরীক্ষকের কাছে অদৃশ্য বলে মনে হয়, আর বেশীর ভাগ সম্পর্ক সময়ের সাথে পরিবর্তন হয়। দক্ষ বৈচিত্রতা এইভাবে একটি দরকারী এবং গুরুত্বপূর্ণ বিষয় কিন্তু তা সহজ নয়।

ব্যবহারিক বিবিধকরণ:
এ পর্যন্ত উপরে আমি বেশিরভাগই কিভাবে একজন জোড়া মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কহীনতা পরিমাপ করবে আর বেশী ঝুঁকি নিতে পারবে সে ব্যাপারে কথা বলিনি। কিন্তু কেও কিভাবে কৌশলের বিভিন্নতার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কহীনতা পরিমাপ করবে বা ঝুঁকি নিবে? উদাহরণস্বরূপ, আমরা জানি যে একটি MA Cross কৌশলের সাথে একটি RSI Overbought / oversold, counter-trend কৌশলের ব্যাপক পার্থক্য আছে, এবং আমাদের এই পার্থক্য জানা দরকার। এখানে আমাদের পরিসংখ্যান, গণনীয় পার্থক্যের উপর কম নির্ভর করতে হবে, যেহেতু আমরা পারস্পরিক সম্পর্ক টেবিল থেকে যা আবিষ্কার করেছি, বিশেষ করে লক্ষণীয়, গুণগত পার্থক্য।
 
কৌশলের মধ্যে মূলত তিনটি আচরণগত পার্থক্য আছে:
 

আমি কিভাবে আমার গননা করা কৌশলের পারস্পরিক সম্পর্ক হীনতাকে ঝুঁকিরফর্মূলায় নিয়ে আসব?
ফর্মূলাটি হোলঃ
(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs or Strategies
উদাহরণস্বরূপ, আমি একটি Macross প্রথা আছে যা একটি H4 চার্ট অনুযায়ী কাজ করে আর যা প্রতি মাসে 10 বার ব্যবসা করে এবং একটি RSI কাউন্টার প্রথা আসে যা একটি M15 চার্ট অনুযায়ী কাজ করে আর যা প্রতি মাসে 30 বার ব্যবসা করে।    
     
আমি নিম্নলিখিত শতকরা হিসাবকে গণ্য করছিঃ
BaseRisk: 2%, or 0.02
Difference in Type: 100%, or 0.10 / 100 = 0.01
Difference in Time Frame: 3 time frames apart, or 0.30 / 100 = 0.003
Difference in Frequency: 20 trades per month, or 0.20 /100 = 0.002

(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs or Strategies 

0.02 + 0.01 + 0.003 + 0.002 / 2 
= 0.387 / 2 = 0.0193 (or 1.93%) per strategy
এখন, কি হবে যদি আমার কৌশল EURUSD এর উপর কাজ করে এবং আমার বিপরীত প্রবণতা GBPUSD এর উপর কাজ করে, তাহলে আমি 2 দ্বারা ভাগ করার আগে সমষ্টিগত ঝুঁকির সাথে 0.00375 যোগ করতে পারি।
BaseRisk: 2%, or 0.02
Difference in Pair: 37.5%, or 0.375/100 = 0.00375 
Difference in Type: 100%, or 0.10 / 100 = 0.01
Difference in Time Frame: 3 time frames apart, or 0.30 / 100 = 0.003
Difference in Frequency: 20 trades per month, or 0.20 /100  = 0.002

(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs or Strategies 

0.02 + 0.00375+ 0.01 + 0.003 + 0.002 / 2 
=0.424 /2 = 0.21 (or 2.1%) per strategy

আপনি যদি দুই এর বেশী কৌশলের সাথে তুলনা করেন, তাহলে আপনার প্রধান কৌশলে সাথে অতিরিক্ত কৌশলের তুলনা করা সহজ হবে এবং পরিমাপ / সচেতনতা নির্ণয় করা সহজ হবে।এটা মনে রাখতে হবে যে আনুমানিক পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে আমি আনুমানিক শতকরা নির্ধারন করেছি,আর আপনি আপনার নিজস্ব পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে নিজের ইচ্ছা মত যোগ বা বিয়োগ বা পুরোপুরি ভাবে গননার কৌশল পরিবর্তন করতে পারবেন। এখানে এর কোন নিজস্ব নিয়ম নেই, আর তাই আমি আমার নিজের একটি প্রাথমিক ধারনা দিয়ে শুরু করছি।
নোট: বিভিন্ন বাজারের দশটি লোকসান একটি বাজারের দশটি লোকসানের সমান। লোকসান একই হবে । এভাবে বৈচিত্রতা সমস্যা আনার পাশাপাশি ঝুঁকি কমায়। বিভিন্ন বাজারে ব্যাবসা করার হার অনররত ক্ষতির একটা ঝুঁকি বাড়ায়। 

লাভজনকতা পরিমাপ:
এ পর্যন্ত আমরা কিভাবে জোড়া এবং কৌশলগত ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করতে হয় তা দেখেছি, কিন্তু কৌশল মধ্যে লাভজনকতা এবং বলিষ্ঠতার পার্থক্যের কি হবে? কি হবে যদি  আপনার Macross কৌশল EURUSD H4 অনুসরণ করে যা প্রতি মাসে 10টি ব্যবসা করে আর যার 1.7 লাভ হয় যা কিনা 50% সঠিক, কিন্তু আপনার RSI বিপরীত প্রথা যদি GBPUSD M15 অনুসরণ করে যা প্রতি মাসে 30 টি ব্যবসা করে আর যার 3.0 লাভ হয় যা কিনা 75% সঠিক। এটা  এখানে পরিষ্কার যে RSI GBPUSD কৌশল অনেক বেশি ভালো আর তার মূল্যও বেশি হওয়া উচিত।

এই ক্ষেত্রে, আমরা প্রতিটি কৌশলের শুরুতে একটি ন্যায্য বেস লাইন পাওয়ার জন্য Optimal F এ যেতে পারি।  
OptimalF জন্য সূত্র হল:

Optimal f = (percentage of wins x (profit factor + 1) - 1 ) / profit factor

দুই পরিস্থিতিতে জন্য তথ্য ঃ
Strategy #1: MA Cross Trend, EU-H4
PercentWin: 50% 
Profit Factor: 1.7 

Optimal F = (0.50 * (1.7+1)-1) / 1.7 *10) = 0.2 * 10 
= 2% (our original base line) 

Strategy #2: RSI Counter Trend, GU-M15
PercentWin: 75%
Profit Factor: 3.0

Optimal F = (0.75 * (3.0 + 1) -1) / 3.0 * 10 = 0.66 * 10 
= 6.6% (3 times our original base)

এখন কিভাবে আমরা বিভিন্ন ভিত্তিতে যার বিভিন্ন জোড়ায় এবং বিভিন্ন সম্পর্কে আচরণগত  পার্থক্য আছে তা নিয়ে কাজ করব?    
আমরা optimal F base number দিয়ে শুরু করি আর প্রতিটার জন্য ধার্য পার্থক্য যোগ করি।
উদাহরণস্বরূপ, দুটি কৌশল জন্য:
Strategy #1: MACross Trend, EU-H4
Optimal F Base Risk: 2%
Difference in Pair: 37.5%, or 0.375/100 = 0.00375
Difference in Type: 70%, or 0.70 / 100 = 0.007
Difference in Time Frame: 3 time frames apart, or 0.30 / 100 = 0.003
Difference in Frequency: 20 trades per month, or 0.20 /100  = 0.002

(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs or Strategies 

0.02 + 0.00375 + 0.01 + 0.003 + 0.002 / 2 
= 0.03875 / 2 = 0.0193 (or 1.93%) for strategy #1

Strategy #2: RSI CounterTrend, GU-M15
Base Risk: 6.6%
Difference in Pair: 37.5%, or 0.375/100 = 0.00375 

Difference in Type: 70%, or 0.70 / 100 = 0.007
Difference in Time Frame: 3 time frames apart, or 0.30 / 100 = 0.003
Difference in Frequency: 20 trades per month, or 0.20 /100  = 0.002

(BaseRisk% + UnCorrelated%/100) / Currency Pairs or Strategies 

0.066 + 0.01 + 0.003 + 0.002 / 2 
= 0.0847 / 2 = 0.0423 (or 4.23%) for strategy #2

এখন আপনি দেখতে পারেন যে কিভাবে বিভিন্ন শতকরা প্রাথমিক ঝুঁকি থাকে, যা কিনা  শতাংশ জয় এবং মুনাফার  উপর ভিত্তি করে, যা কিনা জোড়ার পারস্পরিক সম্পর্ক ও আচরণগত ( ধরন, সময় ফ্রেম , ফ্রিকোয়েন্সি ) পার্থক্য উপর ভিত্তি করে কাজ করে। আপনি যদি বেসলাইন ঝুঁকি খুঁজে বের করার জন্য optimal f চান, তাহলে আপনি তা দিয়ে শুরু করতে পারেন আর তার পরে জোড়া আর কৌশলগত আচরণের পার্থক্যের বিষয় নিয়ে কাজ করতে পারেন। শতাংশ সঠিকতা এবং মুনাফা ফ্যাক্টর খুঁজে পাবার জন্য,এটা নিশ্চিত করতে হবে যে বেশ কিছু সময় নিয়ে আপনার কৌশল পরীক্ষা করা হয়েছে, সবচেয় ভালো হয় যদি 2 বছরের অধিক সময় হয়। আপনি অতি সঠিক লাভ পাওয়ার জন্য এক মাসের বেশী সময় দিতে চাবেন না আর তারপর আপনার আগের পরীক্ষা চলতি অবস্থায় শেষ করে দিবেন যা একটা over-leveraged কৌশল যা কিনা over-optimization (overoptimizedF) এর উপর ভিত্তি করে। এটা ভালো যদি শুরুর দিকে ভুল করেন আর তাই আরও সতর্কতার  সাথে শুরু করেন, আর দেখেন যে আপনার কৌশল একই ভাবে সামনের পরীক্ষা গুলো করছে যেভাবে তা আগে করেছিল, আপনার শতাংশ সঠিকতা আর মুনাফা বিশ্বাস করার আগে যা আপনার Optimal F ঝুঁকি নির্ধারণ করে।

       উপসংহারঃ 
বৈচিত্রতা একটি জটিল বিষয়। জটিলতা একটি পোর্টফোলিওর  বিভিন্ন জোড়া বা ব্যাবস্থার গুরুত্তের উপর নির্ভর করে, এর সাথে তাদের আচরণ এবং কর্মক্ষমতা একে অপরের বিপরীত নাকি না তার উপরও নিরভর করে।

একথাও ঠিক যে যদি ভিন্ন জোড়া বা ব্যাবস্থা ব্যবহার করা হয়, তাহলে তারা একসাথে কাজ করবেনা,অন্যথা তারা মূলত একই ব্যাবস্থা এবং ঝুঁকি তাদের থেকে দূরে যায়নি।

আপনি মুলত বিভিন্ন ব্যাবস্থা এবং জোড়ার পরিপূরক পার্থক্যের মধ্যে মিল খুঁজছেনঃ জোড়া ও আচরণ এবং পারফরমেন্স কিভাবে বাজারের বহুমুখিতা ধরে রেখে ঝুঁকি কমাতে পারে?   

যখন বিভিন্ন মুদ্রা জোড়া এবং / অথবা ব্যাবস্থা খুঁজছেন, আপনি মুলত পারস্পরিক সম্পর্ক হীনতার ঝুঁকি কমলে তা কিভাবে MDD কমায় আর return (ROI) এর হার বাড়ায় তা খুঁজছেন । একটি বহুমুখী পোর্টফোলিওর  ফলাফল প্রায়ই কোনো একটি ব্যাবস্থার চেয়ে উচ্চতর হয়।