रिवर्सल ब्रेकआउट भारित मूविंग औसत रणनीति
अवलोकन
इस रणनीति का मुख्य विचार यह है कि कीमतों के पलटाव के परीक्षण के साथ-साथ चलती औसत रेखा के पास महत्वपूर्ण समर्थन या प्रतिरोध क्षेत्रों का उपयोग करके एक स्थिति स्थापित करना है। जब कीमतों में वृद्धि या गिरावट होती है, तो समर्थन या दबाव बनने की संभावना होती है, जिससे पलटाव के अवसर पैदा होते हैं।
रणनीति सिद्धांत
यह रणनीति भारित चलती औसत सूचक पर आधारित है, पहले एक निश्चित लंबाई के भारित चलती औसत की गणना की जाती है, और फिर यह निगरानी की जाती है कि क्या कीमत में एक निश्चित परिमाण का टूटना है। जब कीमत औसत से कुछ दूरी तक पहुंचती है, तो तीर संकेतों को आकर्षित करती है और स्थिति स्थापित करने के लिए खुलती है। जब बहुमुखी में प्रवेश किया जाता है, तो कीमत में पहले एक निश्चित परिमाण का टूटना होता है; जब शून्य में प्रवेश किया जाता है, तो कीमत में पहले एक निश्चित परिमाण का टूटना होता है। इस प्रकार, एक पलटाव संकेत के माध्यम से टूटना, फिर समर्थन और प्रतिरोध क्षेत्रों के साथ चलती औसत को मिलाकर, बाजार में प्रवेश के समय को अनुकूलित किया जा सकता है।
रणनीति ट्रेल पैरामीटर के माध्यम से चुनती है कि क्या ट्रैक स्टॉप का उपयोग करना है, या एक निश्चित स्टॉप दूरी का उपयोग करना है। स्टॉप की चौड़ाई को समायोजित करके जोखिम को नियंत्रित किया जा सकता है। सीमा मूल्य एकल पैरामीटर के माध्यम से कुछ मुनाफे को लॉक करने के लिए। समय फ़िल्टर के माध्यम से एक विशिष्ट समय अवधि के लिए स्थिति को सीमित करने के लिए भी।
श्रेष्ठता विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि बाजार के महत्वपूर्ण बिंदुओं को खोलने के लिए प्रतिवर्ती रुझानों और औसत रेखाओं का उपयोग किया जाता है। प्रतिवर्ती रणनीति की जीत और हानि अनुपात आमतौर पर बेहतर होती है, जोखिम को नियंत्रित करना आसान होता है। साथ ही, यह रणनीति एक पूर्ण रोकथाम तंत्र प्रदान करती है, और लाभ के कुछ हिस्सों को लॉक करने के तरीके, जो जोखिम को कम करने और स्थिरता बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।
चूंकि यह एक चलती औसत रेखा पर आधारित है, इसलिए पैरामीटर अनुकूलन के लिए अधिक जगह है, विभिन्न बाजारों की अनुकूलनशीलता का परीक्षण करने के लिए औसत रेखा की लंबाई, पारदर्शिता और अन्य पैरामीटर को समायोजित करके किया जा सकता है।
जोखिम विश्लेषण
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम एक पलटाव विफलता है। जब कीमत एक पलटाव सिग्नल बनाता है, तो यदि स्टॉप या स्टॉप को सफलतापूर्वक ट्रिगर नहीं किया जाता है, तो मूल दिशा में जारी रखने के बजाय एक बड़ा फ्लोट नुकसान होता है।
इसके अलावा, पैरामीटर अनुकूलन पर उच्च निर्भरता, यदि पैरामीटर सेट गलत है, तो कीमत पलटने के समय को याद करना या झूठे संकेत उत्पन्न करना आसान है। बाजार के व्यवहार को अच्छी तरह से समझने और परीक्षण करने और पैरामीटर सेटिंग्स का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करने की आवश्यकता है।
अनुकूलन दिशा
संकेत की गुणवत्ता और सटीकता को बढ़ाने के लिए अधिक संकेतकों को जोड़ने पर विचार किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कीमतों के पलटाव के संकेत से पहले, एक निश्चित अवधि में वृद्धि का पता लगाया जा सकता है, विशेष रूप से अल्पकालिक वृद्धि डेटा, कीमतों के उतार-चढ़ाव की विशेषता का न्याय करने के लिए। या कुछ मात्रात्मक कारकों को जोड़ने के लिए, कीमतों की गतिशीलता, उतार-चढ़ाव और अन्य विशेषताओं का पता लगाने के लिए, एक बहु-कारक मॉडल बनाने के लिए।
मशीन सीखने के तरीकों का भी परीक्षण किया जा सकता है, जो कि ऐतिहासिक ट्रेडिंग सिग्नल और मूल्य डेटा को रिकॉर्ड करके, मूल्य के अगले कदम के संभावित आंदोलन को निर्धारित करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करता है। यह झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने में मदद कर सकता है और संकेत की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है।
इसके अलावा, एक निश्चित अनुकूलन अनुकूलन तंत्र को पेश किया जा सकता है। वास्तविक लेनदेन के परिणामों के आधार पर, पैरामीटर या नियम भार को गतिशील रूप से समायोजित करें, रणनीति का स्व-अनुकूलन और ईएनओ प्राप्त करें।
संक्षेप
इस रणनीति का समग्र संचालन स्थिर है, और उचित पैरामीटर स्पेस और बाजार की स्थिति में, यह अच्छा रिटर्न प्राप्त कर सकता है। इसका सबसे बड़ा लाभ यह है कि जोखिम नियंत्रित है, जबकि कुछ अनुकूलन क्षमता है। अगला कदम संकेत की गुणवत्ता में सुधार पर ध्यान केंद्रित करेगा, और अनुकूलन अनुकूलन क्षमता में वृद्धि करेगा। यह विश्वास है कि निरंतर अनुकूलन के बाद, यह रणनीति निवेश पोर्टफोलियो में एक शक्तिशाली विकल्प बन सकती है।
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