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अल्फा101 व्याकरण विकास पर आधारित उन्नत विश्लेषण उपकरण

लेखक:अच्छाई, बनाया गयाः 2020-06-09 09:34:58, अद्यतन किया गयाः 2023-11-01 20:27:17

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सारांश

FMZ प्लेटफॉर्म ने WorldQuant Alpha101 पर आधारित एक ट्रेडिंग फैक्टर एनालिसिस टूल लॉन्च किया, जो मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों के डेवलपर्स के लिए एक नया हथियार प्रदान करता है। विश्लेषण कारकों के माध्यम से, यह सभी को बाजार को बेहतर ढंग से समझने और वित्तीय बाजार के पीछे के अवसरों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है।

अल्फा101 क्या है?

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अल्फा 101 की शुरूआत करने से पहले, सबसे पहले समझें कि अल्फा क्या है? अल्फा अतिरिक्त रिटर्न को संदर्भित करता है। उदाहरण के लिएः 1 मिलियन इंडेक्स फंड खरीदें और इसे हर समय रखें। यह बाजार में निष्क्रिय रिटर्न अर्जित करने के लिए एक बीटा रणनीति है। लेकिन यदि आप 10 शेयरों को खरीदने के लिए 10 मिलियन का उपयोग करते हैं, और इंडेक्स फंड खरीदकर 10% अधिक कमाते हैं, तो यह 10% अल्फा अतिरिक्त रिटर्न है। इस अल्फा अतिरिक्त रिटर्न को कम मत समझो। वास्तव में, फंड प्रबंधकों सहित बाजार में अधिकांश व्यापारी इंडेक्स को हरा नहीं सकते हैं, इसलिए कई लोग अल्फा के रिटर्न को बेहतर बनाने के लिए अपने दिमाग को रैक करते हैं। बेशक, कुछ उत्कृष्ट व्यापारी और फंड कंपनियां हैं।

  • ट्रेडिंग रणनीति अधिक लाभ = निष्क्रिय (बीटा) लाभ + ट्रेडिंग लाभ (अल्फा)

2015 में, WorldQuant LLC मात्रात्मक ट्रेडिंग हेज फंड, जो डेटा खनन में अच्छा है, ने WorldQuant Formulaic 101 अल्फाज़ अनुसंधान रिपोर्ट जारी की, जिसमें उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली या उपयोग की जाने वाली 101 अल्फा अभिव्यक्ति का खुलासा किया गया था, जिसका उद्देश्य ट्रेडिंग रणनीति डेवलपर्स को अधिक प्रेरणा और विचार प्रदान करना है। कई लोगों ने वर्ल्डक्वांट द्वारा खुलासा किए गए कारकों पर सवाल उठाए, क्योंकि आखिरकार, चीनी शेयर बाजार विदेशी शेयर बाजारों से अलग है। लेकिन यह पता चला है कि इनमें से अधिकांश कारक अभी भी चीनी बाजार में प्रभावी हैं। एफएमजेड प्लेटफॉर्म ने इन कारक सूत्रों को दोहराया और सही किया, और इसे सभी व्यापारियों को दिखाया।

अल्फा101 में कारक क्या हैं?

अनुसंधान रिपोर्ट में अल्फा को तीन श्रेणियों में विभाजित किया गया हैः मूल्य कारक, मात्रा कारक और द्वंद्व कारक।

  • मूल्य कारक: गणना सूत्र केवल मूल्य का उपयोग करता है, जिसमें शामिल हैंः उद्घाटन मूल्य, उच्चतम मूल्य, निम्नतम मूल्य, समापन मूल्य, आदि। आउटपुट एक विशिष्ट मूल्य है।

  • मात्रा और मूल्य कारक: गणना सूत्र मात्रा और मूल्य का उपयोग करता है। डिजाइन विचार मूल्य परिवर्तन और व्यापारिक मात्रा परिवर्तन के बीच संबंध निर्धारित करना है, और आउटपुट एक विशिष्ट मूल्य है।

  • भिन्नता कारक: गणना सूत्र व्यापारिक मात्रा और मूल्य का उपयोग करता है। यह मात्रा और मूल्य कारक के समान है, सिवाय इसके कि आउटपुट 0 या 1 है।

मूल्य कारक

कारक का नाम कारक सूत्र FMZ नोट्स
अल्फा#1 (rank ((ts*argmax(signedpower(((returns < 0)? stddev ((returns, 20)): बंद), 2.), 5)) - 0.5) प्रवृत्ति
अल्फा#4 (-1 * ts_rank(rank(low), 9)) पीछे की ओर
अल्फा#5 (रैंक((खुला - (समुच्चय(वाप, 10) / 10))) * (-1 _ abs(रैंक((बंद - vwap))))) पीछे की ओर
अल्फा #8 (-1 _ rank(((sum(open, 5) _ sum ((returns, 5)) - देरी (((sum(open, 5) * sum ((returns, 5)), 10)))) पीछे की ओर
अल्फा #9 ((0 < ts*min(delta(close, 1), 5))? डेल्टा(close, 1) : ((ts_max(delta(close, 1), 5) < 0)? डेल्टा(close, 1) : (-1 * डेल्टा(close, 1)))) उलटा या रुझान
अल्फा#18 (-1 * रैंक(((stddev(abs(((close - खुला)), 5) + (close - खुला)) + सहसंबंध ((close, खुला, 10)))) पीछे की ओर
अल्फा#19 ((-1 * चिह्न(((लगभग - देरी(लगभग, 7)) + डेल्टा ((लगभग, 7)))))) _ (1 + रैंक((1 + योग ((वापसी, 250))))))) प्रवृत्ति विभेदन
अल्फा#20 (((-1 * रैंक((खुला - देरी(उच्च, 1)))) _ रैंक((खुला - देरी(करीब, 1)))) * रैंक((खुला - देरी(कम, 1)))) पीछे की ओर
अल्फा#23 (((sum(high, 20) / 20) 20 अवधि के चलती औसत पर अल्पकालिक प्रतिगमन
अल्फा#24 ((((डेल्टा(((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) < 0.05) या ((डेल्टा (((sum(close, 100) / 100), 100) / delay ((close, 100)) == 0.05))? (-1 _ (close - ts_min(close, 100))) : (-1 _ डेल्टा ((close, 3))) पीछे की ओर
अल्फा#29 (min(product(rank(rank(scale(log(sum(ts)min(rank(rank((-1 * rank(delta((close - 1), 5))))), 2), 1))))), 1), 5) + tsरैंक ((विलंब (((-1 * रिटर्न), 6), 5)) पीछे की ओर
अल्फा#32 (स्केल ((((कुल)) करीब, 7) / 7) - करीब)) + (20 * स्केल ((सहसंबंध)) वूप, देरी ((करीब, 5), 230)))) पीछे की ओर
अल्फा#33 रैंक (((-1 * ((1 - (खुला / बंद)) ^ 1))) पीछे की ओर
अल्फा#34 rank(((1 - rank((stddev(returns, 2) / stddev(returns, 5)))) + (1 - rank(delta(close, 1))))) पीछे की ओर
अल्फा#37 (रैंक ((संगति)) देरी ((खुला - बंद), 1), बंद, 200)) + रैंक ((खुला - बंद)) सांख्यिकी
अल्फा#38 ((-1 _ rank(ts_rank(close, 10))) _ rank (((close / open)) पीछे की ओर
अल्फा#41 (((उच्च * निम्न) ^0.5) - vwap) पीछे की ओर
अल्फा#42 (रैंक) (रैंक) (रैंक) (रैंक) (रैंक) (रैंक) (रैंक) पीछे की ओर
अल्फा#46 ((0.25 < (((delay(close, 20) - delay ((close, 10)) / 10) - ((delay(close, 10) - close) / 10)))? (-1 _ 1) : (((((delay(close, 20) - delay ((close, 10)) / 10) - ((delay(close, 10) - close) / 10)) < 0)? 1 : ((-1 _ 1) * (close - delay ((close, 1))))) पीछे की ओर
अल्फा#48 निरस्त निरस्त
अल्फा#49 ((((विलंब(करीब, 20) - विलंब(करीब, 10)) / 10) - ((विलंब(करीब, 10) - बंद) / 10)) < (-1 _ 0.1))? 1 : ((-1 _ 1) * (करीब - देरी(करीब, 1)))) पीछे की ओर
अल्फा#51 ((((विलंब(करीब, 20) - विलंब(करीब, 10)) / 10) - ((विलंब(करीब, 10) - बंद) / 10)) < (-1 _ 0.05))? 1 : ((-1 _ 1) * (करीब - देरी(करीब, 1)))) कोई नहीं
अल्फा#53 (-1 * डेल्टा((((नज़दीक - कम) - (उच्च - करीब)) / (नज़दीक - कम) 9)) पीछे की ओर
अल्फा#54 ((-1 _ ((निम्न - बंद) _ (खुला ^ 5))) / ((निम्न - उच्च) * (बंद ^ 5))) पीछे की ओर
अल्फा#56 निरस्त निरस्त
अल्फा#57 (0 - (1 * ((close - vwap) / decay*linear(rank(ts_argmax(close, 30)), 2)))) पीछे की ओर
अल्फा#60 (0 - (1 * ((2 _ स्केल(रैंक(((((नज़दीक - कम) - (उच्च - करीब)) / (उच्च - कम)) * आयतन)))) - स्केल(रैंक(ts*argmax(निकट, 10)))))) कोई नहीं
अल्फा#66 ((rank ((decay_linear(delta ((vwap, 3.51013), 7.23052)) + ts_rank ((decay_linear(((((low * 0.96633) + (low _ (1 - 0.96633))) - vwap) / (open - ((high + low) / 2)), 11.4157), 6.72611)) * -1) पीछे की ओर
अल्फा#73 (max ((rank(decay*linear(delta ((vwap, 4.72775), 2.91864)), ts_rank(decay_linear(((delta((((open * 0.147155) + (low _ (1 - 0.147155)), 2.03608) / ((open _ 0.147155) + (low _ (1 - 0.147155)))) _ -1), 3.33829), 16.7411)) _ -1) पीछे की ओर
अल्फा # 84 signedpower ((ts_rank((vwap - ts_max ((vwap, 15.3217)), 20.7127), डेल्टा ((close, 4.96796)) कोई नहीं
अल्फा#101 ((बंद - खुला) / ((उच्च - निम्न) +.001)) पीछे की ओर

मात्रा-मूल्य कारक

कारक का नाम कारक सूत्र FMZ नोट्स
अल्फा # 2 (-1 * सहसंबंध (रैंक (डेल्टा) लॉग (वॉल्यूम), 2)), रैंक (क्लोज - ओपन) / ओपन), 6)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#3 (-1 * संबंध (रैंक (खुला), रैंक (मात्रा), 10)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#6 (-1 * सहसंबंध ((खुला, मात्रा, 10)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#7 ((adv20 < वॉल्यूम)? ((-1 _ ts_rank ((abs(delta(close, 7)), 60)) _ sign ((delta(close, 7))) : (-1 * 1)) कोई नहीं
अल्फा#11 ((रैंक ((ts*max((vwap - बंद), 3)) + रैंक ((ts_min((vwap - बंद), 3))) * रैंक ((डेल्टा(वॉल्यूम, 3))) उल्टा सिकुड़ना
अल्फा#12 (चिह्न ((डेल्टा)) मात्रा, 1)) * (-1 _ डेल्टा)) निकट, 1))) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#13 (-1 * रैंक ((कोवैरिएंस)) रैंक ((करीब), रैंक ((वॉल्यूम), 5))) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#14 ((-1 _ rank(delta(returns, 3))) _ correlation ((open, volume, 10)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#15 (-1 * राशि (रैंक) संबंध (रैंक) उच्च (रैंक) मात्रा (रैंक) 3) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#16 (-1 * रैंक ((कोवैरिएंस)) रैंक ((उच्च), रैंक ((वॉल्यूम), 5))) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#17 (((-1 _ rank(ts_rank(close, 10))) _ rank(delta(delta(close, 1), 1))) * rank(ts*rank((volume / adv20), 5))) उल्टा सिकुड़ना
अल्फा#22 (-1 * (डेल्टा)) सहसंबंध (उच्च, आयतन, 5), 5) _ रैंक (अग्रणी)) (करीब, 20) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#25 rank ((((((-1 _ returns) _ adv20) _ vwap) _ (उच्च - निकट))) कोई नहीं
अल्फा#26 (-1 * ts*max(संगति(ts_rank ((वॉल्यूम, 5), ts_rank ((उच्च, 5), 5), 3)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#28 स्केल ((((सहसंबंध ((adv20, निम्न, 5) + ((उच्च + निम्न) / 2)) - निकट)) पीछे से हटें
अल्फा#30 (((1.0 - रैंक(((चिह्न((क्लोज - देरी(क्लोज, 1))) + चिह्न((विलंब(क्लोज, 1) - देरी(क्लोज, 2)))) + चिह्न((विलंब(क्लोज, 2) - देरी(क्लोज, 3)))))))) * राशि(मात्रा, 5)) / राशि(मात्रा, 20)) पीछे की ओर
अल्फा#31 ((रैंक(रैंक(रैंक(डेके_लाइनर((-1 * रैंक(रैंक(डेल्टा(करीब, 10)))), 10)))))) + रैंक((-1 _ डेल्टा(करीब, 3)))) + चिह्न(स्केल(सहसंबंध ((adv20, कम, 12)))))) मात्रा और मूल्य विचलन
अल्फा#35 (टीरैंक ((वॉल्यूम, 32) * (1 - tsरैंक ((((निकट + उच्च) - निम्न), 16))) * (1 - ts*rank(वापसी, 32))) कोई नहीं
अल्फा#36 (((((2.21 * रैंक(सम्बद्धता((क्लोज-ओपन), देरी(वॉल्यूम, 1), 15))) + (0.7 _ रैंक((ओपन - क्लोज)))) + (0.73 _ रैंक(ट्स*रैंक(डेल), 6), 5)))))))) + रैंक (((अब्स सहसंबंध(वाप, adv20, 6)))))) + (0.6 _ रैंक((((कुल)) बंद, 200) / 200) - खुला) _ (बंद - खुला))))) प्रवृत्ति
अल्फा#39 ((-1 _ rank((delta(close, 7) _ (1 - rank(decay*linear((volume / adv20), 9)))))))) * (1 + rank(sum(returns, 250)))) मात्रा और मूल्य विचलन
अल्फा#40 ((-1 * रैंक ((stddev ((उच्च, 10))) _ सहसंबंध ((उच्च, आयतन, 10)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#43 (टी)रैंक (((वॉल्यूम / adv20), 20) * tsरैंक (((-1 * डेल्टा ((करीब, 7)), 8)) उल्टा विभेदन
अल्फा#44 (-1 * सहसंबंध ((उच्च, रैंक ((मात्रा), 5)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#45 (-1 _ ((रैंक (((कुल)) देरी ((करीब, 5), 20) / 20)) _ सहसंबंध ((करीब, मात्रा, 2)) * रैंक ((सहसंबंध ((कुल)) 5), योग ((करीब, 20), 2)))) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#47 ((((रैंक(((1 / बंद)) _ मात्रा) / adv20) _ ((उच्च * रैंक((उच्च - बंद))) / (कुल(उच्च, 5) / 5))) - रैंक((वाप - देरी(वाप, 5)))) कोई नहीं
अल्फा#50 (-1 * ts*max(rank(correlation(rank(volume), rank ((vwap), 5)), 5)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#52 ((((-1 * tsmin ((low, 5)) + delay ((ts_min(low, 5), 5)) * rank ((((sum(returns, 240) - sum ((returns, 20)) / 220))) * tsरैंक ((वॉल्यूम, 5)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#55 (-1 * सहसंबंध (रैंक (रैंक) करीब - ts_min (कम, 12)) / (ts_max (उच्च, 12) - ts_min (कम, 12)) रैंक (मात्रा), 6)) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#58 निरस्त निरस्त
अल्फा#59 निरस्त निरस्त
अल्फा#63 निरस्त निरस्त
अल्फा#67 निरस्त निरस्त
अल्फा#69 निरस्त निरस्त
अल्फा#70 निरस्त निरस्त
अल्फा#71 max(ts_rank(decay_linear(correlation(ts_rank(close, 3.43976), ts_rank ((adv180, 12.0647), 18.0175), 4.20501), 15.6948), ts_rank(decay_linear((rank((low + open) - (vwap + vwap))) ^2), 16.4662), 4.4388) कोई नहीं
अल्फा#72 (रैंक ((डेक_लाइनर(संदर्भ)) (उच्च + निम्न) / 2), adv40, 8.93345), 10.1519)) / रैंक ((डेक_लाइनर(संदर्भ)) (टस_रैंक ((वाप, 3.72469), ts_रैंक ((वॉल्यूम, 18.5188), 6.86671), 2.95011))) कोई नहीं
अल्फा#76 निरस्त निरस्त
अल्फा#77 min(rank(decay_linear(((((high + low) / 2) + high) - (vwap + high)), 20.0451)), rank(decay_linear(correlation(((high + low) / 2), adv40, 3.1614), 5.64125))) कोई नहीं
अल्फा#78 (रैंक (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि (संदर्भ) राशि कोई नहीं
अल्फा#80 निरस्त निरस्त
अल्फा#82 निरस्त निरस्त
अल्फा #83 ((रैंक ((विलंब)) ((उच्च - निम्न) / (कुल मिलाकर, 5) / 5)), 2)) * रैंक ((रैंक))) / ((उच्च - निम्न) / (कुल मिलाकर, 5) / 5)) / (वाप - बंद))) कोई नहीं
अल्फा#85 (रैंक (संदर्भ) = (उच्च _ 0.876703) + (निकट _ (1 - 0.876703)), adv30, 9.61331)) ^रैंक (संदर्भ) = (उच्च + निम्न) / 2), 3.70596), ts_rank (मात्रा, 10.1595), 7.11408))) कोई नहीं
अल्फा#87 निरस्त निरस्त
अल्फा#88 min(rank(decay_linear(((rank(open) + rank(low)) - (rank(high) + rank ((close))), 8.06882)), ts_rank(decay_linear(correlation(ts_rank(close, 8.44728), ts_rank ((adv60, 20.6966), 8.01266), 6.65053), 2.61957) कोई नहीं
अल्फा#89 निरस्त निरस्त
अल्फा#90 निरस्त निरस्त
अल्फा#91 निरस्त निरस्त
अल्फा#92 min(ts_rank(decay_linear(((((high + low) / 2) + close) < (low + open)), 14.7221), 18.8683), ts_rank(decay_linear(correlation(rank(low), rank(adv30), 7.58555), 6.94024), 6.80584)) कोई नहीं
अल्फा#93 निरस्त निरस्त
अल्फा # 94 ((rank((vwap - ts_min(vwap, 11.5783))) ^ts_rank(correlation ((ts_rank(vwap, 19.6462), ts_rank ((adv60, 4.02992), 18.0926), 2.70756)) * -1) कोई नहीं
अल्फा#96 (max(ts_rank(decay_linear(correlation(rank(vwap), rank(volume), 3.83878), 4.16783), 8.38151), ts_rank(decay_linear(ts_argmax(correlation(ts_rank(close, 7.45404), ts_rank ((adv60, 4.13242), 3.65459), 12.6556), 14.0365), 13.4143)) * -1) कोई नहीं
अल्फा#97 निरस्त निरस्त
अल्फा#98 (रैंक ((डेके_लाइनर ((करेलेशन ((वाप, योग ((adv5, 26.4719), 4.58418), 7.18088)) - रैंक ((डेके_लाइनर ((ts_रैंक ((ts_argmin(करेलेशन ((रैंक ((ओपन), रैंक ((adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668), 8.07206))) कोई नहीं
अल्फा#100 निरस्त निरस्त

भिन्नता कारक

कारक का नाम कारक सूत्र FMZ नोट्स
अल्फा#22 (-1 _ (डेल्टा)) सहसंबंध (उच्च, आयतन, 5), 5) _ रैंक (अग्रणी)) (करीब, 20))) पीछे की ओर
अल्फा#27 ((0.5 < रैंक (((समुच्चय))) सहसंबंध ((रैंक ((वॉल्यूम), रैंक ((वाप), 6), 2) / 2.0)))? (-1 * 1) : 1) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#61 (रैंक (((वाप - ts*min(वाप, 16.1219))) < रैंक ((संगति ((वाप, adv180, 17.9282))) मात्रा और मूल्य में अंतर
अल्फा#62 ((rank ((correlation ((vwap, sum ((adv20, 22.4101), 9.91009)) < rank (((rank ((open) + rank ((open)) < (rank ((((high + low) / 2)) + rank ((high))))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#64 ((rank ((correlation(sum(((open * 0.178404) + (low _ (1 - 0.178404))), 12.7054), sum ((adv120, 12.7054), 16.6208)) < rank ((delta((((((high + low) / 2) _ 0.178404) + (vwap _ (1 - 0.178404)), 3.69741))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#65 ((रैंक ((संदर्भ)) ((खुला _ 0.00817205) + (वाप _ (1 - 0.00817205))), योग ((adv60, 8.6911), 6.40374)) < रैंक ((खुला - ts*min(खुला, 13.635)))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#68 ((ts_rank(correlation(rank(high), rank ((adv15), 8.91644), 13.9333) < rank(delta(((close * 0.518371) + (low _ (1 - 0.518371)), 1.06157))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#74 ((रैंक ((संगति ((करीब, योग ((adv30, 37.4843), 15.1365))) < रैंक ((संगति)) रैंक ((उच्च _ 0.0261661) + (वाप _ (1 - 0.0261661))) रैंक (मात्रा), 11.4791))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#75 (रैंक ((संदर्भ)) (वाप, मात्रा, 4.24304)) < रैंक ((संदर्भ)) (रैंक)) (निम्न), रैंक ((एडवी 50), 12.4413))) मात्रा-मूल्य संबंध
अल्फा#79 निरस्त निरस्त
अल्फा#81 ((रैंक ((लॉग ((उत्पाद)) रैंक ((रैंक)) सहसंबंध ((वाप, योग ((adv10, 49.6054), 8.47743)) ^ 4)), 14.9655))) < रैंक ((सहसंबंध ((रैंक))) सहसंबंध, रैंक))) मात्रा, 5.07914))) * -1) कोई नहीं
अल्फा # 86 ((ts_rank(सम्बद्धता ((close, sum ((adv20, 14.7444), 6.00049), 20.4195) < rank (((((open + close) - (vwap + open)))) * -1) कोई नहीं
अल्फा#95 (रैंक (((खुला - ts_min(खुला, 12.4105))) < ts_rank((रैंक(संगति ((sum ((((उच्च + निम्न) / 2), 19.1351), sum ((adv40, 19.1351), 12.8742)) ^5), 11.7584)) कोई नहीं
अल्फा#99 ((रैंक ((संदर्भ)) राशि ((उच्च + निम्न) / 2), 19.8975), राशि ((adv60, 19.8975), 8.8136)) * -1) कोई नहीं

एफएमजेड प्लेटफॉर्म पर लागू

ओपन एफएमजेड की आधिकारिक वेबसाइट (FMZ.COM) पंजीकरण और लॉग इन करने के लिए, ऊपर बाईं ओर डैशबोर्ड पर क्लिक करें और बाईं ओर सूची में विश्लेषण उपकरण का चयन करें, जैसा कि निम्न चित्र में दिखाया गया हैः

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विश्लेषण उपकरण पृष्ठ पर, शीर्ष पर सेटिंग बार है, जिसे बाएं से दाएं क्रम में सेट किया जा सकता हैः विविधता, प्रारंभ और समाप्ति समय, अवधि, चित्र प्रकार। सेटिंग बार के नीचे सूत्र संपादन क्षेत्र है। यदि आप सूत्र नहीं लिख सकते हैं, तो आप नीचे ड्रॉप-डाउन मेनू पर क्लिक कर सकते हैं और आपके द्वारा संपादित सूत्र का चयन कर सकते हैं। यहां कई सूत्र उदाहरण समर्थित हैं। इसके अलावा, एफएमजेड प्लेटफॉर्म विश्लेषण उपकरण पहले से ही अधिकांश आधिकारिक अल्फा 101 सूत्रों का समर्थन करते हैं, बस क्लिक करें और उपयोग करें। नीचे गणना परिणाम प्रदर्शित करने के लिए गणना सूत्र पर क्लिक करें, यह कई डेटा निर्यात विधियों का समर्थन करता हैः चित्र, तालिकाएं (CSV), JSON, आदि।

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ध्यान देने की जरूरत है

कारक सूत्र में पैरामीटर डिफ़ॉल्ट हैं और इष्टतम पैरामीटर नहीं हैं। व्यापारी प्रतीक, अवधि और अपने स्वयं के अनुभव के अनुसार अधिक उपयुक्त पैरामीटर चुन सकते हैं।

कारक एक दूसरे से स्वतंत्र हैं, और एक दूसरे पर कई कारकों को ओवरलैप करने से जरूरी नहीं कि बेहतर परिणाम प्राप्त हों। मात्रात्मक व्यापार रणनीतियों को डिजाइन करते समय, कम से कम अपने स्वयं के तर्क हैं, न कि यांत्रिक पैचवर्क।

कारक असीमित हैं, अल्फा101 सिर्फ एक चाल है, मेरा मानना है कि हर कोई इससे प्रेरणा ले सकता है और अधिक और बेहतर कारक और मात्रात्मक व्यापारिक रणनीतियाँ बना सकता है।

संक्षेप में

कई ट्रेडिंग फैक्टर फॉर्मूले में, सतह अनुचित लगती है, लेकिन फॉर्मूले के पीछे कुछ विचार और कारण हैं। लेकिन बाजार में एकमात्र स्थिर यह है कि यह लगातार बदल रहा है, इसलिए इन कारकों की प्रभावशीलता में व्यावहारिक अनुप्रयोगों में गैर-रैखिक विशेषताएं हैं। दूसरे शब्दों में, कोई प्रभावी और हमेशा प्रभावी कारक नहीं है, कोई सार्वभौमिक ट्रेडिंग विधि नहीं है। एक मात्रात्मक व्यापारी के रूप में, आपके पास एक खुला दिमाग होना चाहिए, सारांश में अच्छा होना चाहिए, और इसका उपयोग लगातार बदलते बाजार में लाभ कमाने के लिए प्रयास करने और नवाचार करने के लिए करना चाहिए।

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