পাইন স্ক্রিপ্টে একটি কাস্টম স্টক স্ক্রীনার তৈরি করতে বিশেষ এক্সচেঞ্জগুলি থেকে কীভাবে সিকিউরিটিগুলি ফিল্টার করবেন

একটি কাস্টম পাইন স্ক্রিপ্ট স্টক স্ক্রীনার তৈরিতে চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে ওঠা

আপনি কি কখনও ভেবে দেখেছেন যে পাইন স্ক্রিপ্টে একটি নির্দিষ্ট এক্সচেঞ্জ থেকে সিকিউরিটিগুলি আনা সম্ভব, কাস্টম অবস্থার মাধ্যমে সেগুলি ফিল্টার করা এবং তারপর একটি চার্টে প্রদর্শন করা সম্ভব? আপনি একা নন! অনেক বিকাশকারী এবং ব্যবসায়ীরা এই ধারণাটি ক্র্যাক করার চেষ্টা করেছেন, শুধুমাত্র পাইন স্ক্রিপ্টের অন্তর্নির্মিত কার্যকারিতার মধ্যে সীমাবদ্ধতার মুখোমুখি হওয়ার জন্য। 🤔

যদিও পাইন স্ক্রিপ্ট প্রযুক্তিগত সূচক এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রয়োগে পারদর্শী, নির্দিষ্ট এক্সচেঞ্জে গতিশীলভাবে কাজ করার জন্য একটি স্টক স্ক্রিনার তৈরি করা একটি নেটিভ বৈশিষ্ট্য নয়। যাইহোক, সঠিক কোডিং যুক্তি এবং সৃজনশীলতার সাথে, আপনি এই সীমাবদ্ধতার চারপাশে কাজ করতে পারেন। চ্যালেঞ্জটি কীভাবে কার্যকরভাবে সুরক্ষা ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্রক্রিয়া করা যায় তা বোঝার মধ্যে রয়েছে।

আমার ব্যক্তিগত যাত্রায়, আমি একই ধরনের বাধার সম্মুখীন হয়েছি। উদাহরণস্বরূপ, যখন আমি একটি নির্দিষ্ট এক্সচেঞ্জ থেকে প্রযুক্তিগত স্টকগুলির জন্য একটি স্ক্রিনার তৈরি করার চেষ্টা করি, তখন আমি দ্রুত উপলব্ধি করি যে পাইন স্ক্রিপ্টের এক্সচেঞ্জ থেকে সমস্ত সিকিউরিটিগুলি সরাসরি অনুসন্ধান করার ক্ষমতা নেই৷ এর জন্য বাক্সের বাইরের চিন্তাভাবনা এবং পাইন স্ক্রিপ্ট ক্ষমতার সাথে বাহ্যিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণের সমন্বয় প্রয়োজন। 💻

এই নিবন্ধটি এই কাস্টম কার্যকারিতা বাস্তবায়নের মূল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে ডুব দেয়, বিশেষ করে সিকিউরিটিজ আনার প্রাথমিক পদক্ষেপের বিষয়ে। একসাথে, আমরা এই উচ্চাভিলাষী পরিকল্পনাটি বাস্তবসম্মত কিনা তা অন্বেষণ করব এবং আপনার স্ক্রিনারকে জীবন্ত করার জন্য ব্যবহারিক সমাধান উন্মোচন করব। 🚀

পাইন স্ক্রিপ্ট এবং বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির সাথে একটি কাস্টম স্টক স্ক্রীনার তৈরি করা

পূর্বে উপস্থাপিত স্ক্রিপ্টগুলির লক্ষ্য একটি কাস্টম স্টক স্ক্রিনার তৈরির সমস্যা সমাধান করা পাইন স্ক্রিপ্ট, প্ল্যাটফর্মের অন্তর্নিহিত সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করে। প্রথম স্ক্রিপ্টটি সম্পূর্ণভাবে পাইন স্ক্রিপ্টের মধ্যে কাজ করে, টিকারের প্রতীকগুলির একটি তালিকা ম্যানুয়ালি পরিচালনা করতে অ্যারেগুলিকে ব্যবহার করে। এটি এই তালিকাটিকে গতিশীল করতে `array.new_string()` এবং `array.push()` কমান্ড ব্যবহার করে। একবার টিকার্স সংজ্ঞায়িত হয়ে গেলে, স্ক্রিপ্ট প্রতিটি প্রতীকের জন্য ডেটা আনতে `request.security()` নিয়োগ করে, ভলিউম থ্রেশহোল্ডের মতো পূর্বনির্ধারিত অবস্থার উপর ভিত্তি করে রিয়েল-টাইম ফিল্টারিং সক্ষম করে। অ্যারের উপর পুনরাবৃত্তি করার মাধ্যমে, স্ক্রিপ্ট 'label.new()' ব্যবহার করে চার্টে সরাসরি মানদণ্ড পূরণ করে এমন টিকারগুলিকে চিহ্নিত করে এবং হাইলাইট করে। এই পদ্ধতিটি সহজ কিন্তু ম্যানুয়াল, স্ক্রিপ্টের মধ্যেই টিকার ইনপুট প্রয়োজন। 🚀

দ্বিতীয় স্ক্রিপ্টটি একত্রিত করে আরও উন্নত রুট নেয় জাভাস্ক্রিপ্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ডেটা একত্রিতকরণ এবং পাইন স্ক্রিপ্টের জন্য। জাভাস্ক্রিপ্ট একটি বহিরাগত API এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে ব্যবহৃত হয়, নির্দিষ্ট বিনিময়ের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে সিকিউরিটিজ ডেটা আনয়ন করে। `axios.get()` কমান্ড ডেটা পুনরুদ্ধার করে, এবং `response.data.filter()` ফাংশন ভলিউমের মতো ফিল্টার প্রয়োগ করে। এটি সিকিউরিটিজ নির্বাচন প্রক্রিয়ার উপর রিয়েল-টাইম, প্রোগ্রাম্যাটিক নিয়ন্ত্রণের অনুমতি দেয়। ফিল্টার করা টিকারগুলি একটি ফাইলে `fs.writeFileSync()` ব্যবহার করে সংরক্ষণ করা হয়, যা পাইন স্ক্রিপ্ট পরে পড়তে এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারে। এই পদ্ধতিটি প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রীমলাইন করে তবে বাহ্যিক সরঞ্জামগুলির সাথে জড়িত একটি দ্বি-পদক্ষেপের ওয়ার্কফ্লো প্রয়োজন। 🤔

পাইথন-ভিত্তিক সমাধানটি একটি অনুরূপ হাইব্রিড পদ্ধতি গ্রহণ করে, পাইথনের শক্তিশালী লাইব্রেরিগুলিকে API থেকে ডেটা আনয়ন এবং প্রক্রিয়া করার জন্য ব্যবহার করে। স্ক্রিপ্টটি একটি ফাংশন `fetch_securities()` সংজ্ঞায়িত করে যা API কল করতে পাইথনের `রিকোয়েস্ট` লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং ভলিউম থ্রেশহোল্ডের উপর ভিত্তি করে সিকিউরিটি ফিল্টার করে। তারপরে টিকার্সগুলিকে একটি ফাইলে লেখা হয়, অনেকটা জাভাস্ক্রিপ্ট সমাধানের মতো, কিন্তু পাইথনের সহজবোধ্য বাক্য গঠনের সাথে। এই ডেটা চূড়ান্ত ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য পাইন স্ক্রিপ্টে আমদানি করা যেতে পারে। পাইথনের নমনীয়তা এবং ব্যবহারের সহজতা এটিকে এই সেটআপে ব্যাকএন্ড প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি চমৎকার পছন্দ করে তোলে, বিশেষ করে যখন বড় ডেটাসেট বা জটিল ফিল্টার নিয়ে কাজ করা হয়। 💡

সংক্ষেপে, এই সমাধানগুলি দেখায় কিভাবে পাইন স্ক্রিপ্টের চার্টিং শক্তি এবং ডেটা পুনরুদ্ধারের সীমাবদ্ধতার মধ্যে ব্যবধান দূর করা যায়। বিশুদ্ধ পাইন স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করা হোক বা জাভাস্ক্রিপ্ট বা পাইথনের মতো বাহ্যিক সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করা হোক না কেন, ডেটা ফিল্টারিং এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা পদ্ধতিগুলিকে কাজে লাগাতে চাবিকাঠি। পাইন স্ক্রিপ্টে `request.security()` বা JavaScript-এ `axios.get()`-এর মতো কমান্ড ব্যবহার করে, ডেভেলপাররা তাদের অনন্য চাহিদা অনুযায়ী শক্তিশালী এবং কাস্টমাইজড স্ক্রীনার তৈরি করতে পারে। সরঞ্জামগুলির সংমিশ্রণ শুধুমাত্র পাইন স্ক্রিপ্টের ক্ষমতাকে প্রসারিত করে না বরং সিকিউরিটিজ বিশ্লেষণের জন্য আরও দক্ষ এবং মাপযোগ্য পদ্ধতি নিশ্চিত করে। 🚀

// Step 1: Define security list (manual input as Pine Script lacks database access)
var securities = array.new_string(0)
array.push(securities, "AAPL") // Example: Apple Inc.
array.push(securities, "GOOGL") // Example: Alphabet Inc.
array.push(securities, "MSFT") // Example: Microsoft Corp.

// Step 2: Input filter criteria
filter_criteria = input.float(100, title="Minimum Volume (in millions)")

// Step 3: Loop through securities and fetch data
f_get_filtered_securities() =>
    var filtered_securities = array.new_string(0)
    for i = 0 to array.size(securities) - 1
        ticker = array.get(securities, i)
        [close, volume] = request.security(ticker, "D", [close, volume])
        if volume > filter_criteria
            array.push(filtered_securities, ticker)
    filtered_securities

// Step 4: Plot filtered securities on the chart
var filtered_securities = f_get_filtered_securities()
for i = 0 to array.size(filtered_securities) - 1
    ticker = array.get(filtered_securities, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

// JavaScript Code: Fetch and filter securities from an API
const axios = require('axios');
async function fetchSecurities(exchange) {
    const response = await axios.get(`https://api.example.com/securities?exchange=${exchange}`);
    const filtered = response.data.filter(security => security.volume > 1000000);
    return filtered.map(security => security.ticker);
}
// Save tickers to a file for Pine Script
const fs = require('fs');
fetchSecurities('NASDAQ').then(tickers => {
    fs.writeFileSync('filtered_tickers.txt', tickers.join(','));
});

// Pine Script Code: Import and visualize filtered securities
// Load tickers from an external source
filtered_tickers = str.split(input.string("AAPL,GOOGL,MSFT", "Filtered Tickers"), ",")

// Plot the tickers on the chart
for i = 0 to array.size(filtered_tickers) - 1
    ticker = array.get(filtered_tickers, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

# Python Code: Fetch securities and write filtered data to a file
import requests
def fetch_securities(exchange):
    response = requests.get(f'https://api.example.com/securities?exchange={exchange}')
    data = response.json()
    return [sec['ticker'] for sec in data if sec['volume'] > 1000000]

tickers = fetch_securities('NASDAQ')
with open('filtered_tickers.txt', 'w') as file:
    file.write(','.join(tickers))

// Pine Script Code: Visualize pre-filtered data
filtered_tickers = str.split(input.string("AAPL,GOOGL,MSFT", "Filtered Tickers"), ",")
for i = 0 to array.size(filtered_tickers) - 1
    ticker = array.get(filtered_tickers, i)
    label.new(bar_index, high, ticker, style=label.style_circle, color=color.green)

উন্নত কার্যকারিতার জন্য পাইন স্ক্রিপ্ট স্ক্রীনার কাস্টমাইজ করা

একটি স্টক স্ক্রিনার তৈরির একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক পাইন স্ক্রিপ্ট এক্সচেঞ্জ থেকে সরাসরি ডেটা অ্যাক্সেস করার ক্ষেত্রে এর সীমাবদ্ধতা বুঝতে পারছে। যদিও পাইন স্ক্রিপ্ট উন্নত গণনা এবং চার্ট ওভারলেগুলি পরিচালনা করতে পারে, এটি স্থানীয়ভাবে একটি বিনিময় থেকে সিকিউরিটিগুলির একটি সম্পূর্ণ তালিকা পুনরুদ্ধার করা সমর্থন করে না। এটি মোকাবেলা করার জন্য, বিকাশকারীরা প্রায়ই বহিরাগত ডেটা উত্সের সাথে পাইন স্ক্রিপ্ট একত্রিত করে। উদাহরণস্বরূপ, Alpha Vantage বা Quandl-এর মতো API ব্যবহার করা ডেটা পুনরুদ্ধার করতে সাহায্য করতে পারে, যা তারপর ভলিউম থ্রেশহোল্ড, RSI মান বা চলমান গড় ক্রসওভারের মতো অবস্থার জন্য প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিটি ব্যবসায়ীদের তাদের কৌশলগুলিতে ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়। 📊

আরেকটি কৌশল হল পাইন স্ক্রিপ্টের ব্যবহার নিরাপত্তা সৃজনশীলভাবে কাজ করুন। যদিও এটি ঐতিহ্যগতভাবে একটি নির্দিষ্ট প্রতীকের জন্য টাইমফ্রেম জুড়ে ডেটা টানার জন্য ব্যবহৃত হয়, কিছু বিকাশকারী একাধিক পূর্বনির্ধারিত টিকার থেকে মেট্রিক্স টানতে এটি ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিতে টিকারের একটি অ্যারে সেট আপ করা, তাদের মাধ্যমে পুনরাবৃত্তি করা এবং শর্ত পূরণের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে চার্ট আপডেট করা জড়িত। যদিও নতুন টিকারগুলির জন্য গতিশীল নয়, এই পদ্ধতিটি পূর্বনির্ধারিত ওয়াচলিস্ট বা জনপ্রিয় সূচকগুলির জন্য ভাল কাজ করে৷ 💡

আপনার স্ক্রিনারের কার্যকরী নিশ্চিত করতে, ফিল্টারিংয়ের জন্য শর্তগুলি অপ্টিমাইজ করা অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, "শুধুমাত্র 1M-এর বেশি ভলিউম এবং 50-দিনের SMA-এর উপরে সমাপনী মূল্য সহ টিকারের প্রদর্শন"-এর মতো নিয়মগুলি যোগ করা একটি স্ক্রিনারকে কার্যকর করতে পারে৷ এই ধরনের নিয়মগুলির সাথে, রঙিন লেবেল বা প্লট মার্কারগুলির মতো ভিজ্যুয়াল এইডগুলি সম্ভাব্য প্রার্থীদের দ্রুত সনাক্ত করতে সহায়তা করে। বাহ্যিক ডেটা হ্যান্ডলিং এর সাথে পাইন স্ক্রিপ্টের বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করে, ব্যবসায়ীরা তাদের অনন্য ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য উপযুক্ত উচ্চ কাস্টমাইজড স্ক্রীনার তৈরি করতে পারে। 🚀