गति और मात्रा व्यापार रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांक: 2023-12-19 15:37:16
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अवलोकन

यह रणनीति शेयरों के गति संकेतक और ट्रेडिंग वॉल्यूम संकेतक के आधार पर खरीद और बिक्री निर्णय लेती है। यह तब खरीदती है जब शेयर की कीमतों की बढ़ती गति तेज होती है और ट्रेडिंग वॉल्यूम बढ़ता है, और जब नीचे की गति तेज होती है और ट्रेडिंग वॉल्यूम बढ़ता है तो बेचती है। यह रणनीति बाजार झुंड व्यवहार द्वारा लाए गए अल्पकालिक मूल्य गति को पकड़ती है।

रणनीतिक सिद्धांत

स्टॉक मूल्य परिवर्तन के रुझानों की ताकत और अवधि गति निर्धारित करती है। यह रणनीति पिछले दिनों से परिवर्तन की गणना करती है। गति सकारात्मक होती है जब कीमतें लगातार बढ़ती हैं और नकारात्मक होती है जब कीमतें लगातार गिरती हैं। रणनीति में ट्रेडिंग वॉल्यूम संकेतक भी शामिल होता है। खरीद और बिक्री संकेत केवल तभी ट्रिगर किए जाते हैं जब ट्रेडिंग वॉल्यूम 20 दिनों के चलती औसत (सीमा से ऊपर) से काफी अधिक होता है।

विशेष रूप से, खरीद की स्थिति 0 से ऊपर गति संकेतक का क्रॉसओवर है, जिसमें 20 दिनों के औसत से 2 गुना से अधिक की ट्रेडिंग वॉल्यूम है। बिक्री की स्थिति विपरीत है। खरीदने के बाद, लाभ लक्ष्य प्रवेश मूल्य के 0.8 गुना पर सेट किया जाता है, और स्टॉप लॉस 0.5 गुना होता है। बिक्री के बाद लाभ लक्ष्य और स्टॉप लॉस तदनुसार उलट जाते हैं।

लाभ

सबसे बड़ा लाभ अल्पकालिक बाजार के रुझानों और झुंड के व्यवहार को पकड़ना है। जब शेयर की कीमतें निरंतर वृद्धि या गिरावट दिखाती हैं, तो बहुत से खुदरा और संस्थागत निवेशक व्यापार करने के लिए मजबूत मूल्य गति का पालन करेंगे। इससे एक आत्म-शक्तिवर्धक अल्पकालिक मूल्य प्रवृत्ति बनती है। रणनीति इस तरह के बाजार मनोविज्ञान का लाभ उठाते हुए अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न करती है। निष्क्रिय सूचकांक ट्रैकिंग रणनीतियों की तुलना में, इस रणनीति का अपेक्षित अतिरिक्त रिटर्न अधिक है।

जोखिम

सबसे पहले, अल्पकालिक मूल्य उतार-चढ़ाव अप्रत्याशित हैं। अचानक घटनाओं के कारण तेज उलटफेर के जोखिम हैं, जिन्हें स्टॉप लॉस के बावजूद पूरी तरह से रोका नहीं जा सकता है। दूसरा, ट्रेडिंग वॉल्यूम की डेटा गुणवत्ता भिन्न होती है। हेरफेर की संभावना पूरी तरह से बाहर नहीं की जा सकती है, जो व्यापार संकेतों को विकृत करती है। तीसरा, सरल मूल्य और वॉल्यूम विश्लेषण अल्पकालिक रुझानों को सटीक रूप से नियंत्रित नहीं कर सकता है। प्रमुख संरचनात्मक बाजार बदलाव रणनीति प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।

सुधार

रणनीति की प्रभावशीलता में सुधार के लिए अधिक डेटा स्रोतों को शामिल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर संबंधित स्टॉक चर्चाओं की मात्रा भविष्य के मूल्य आंदोलनों को इंगित कर सकती है। ये डेटा पूरक प्रवेश और निकास संकेत प्रदान कर सकते हैं। पी / ई अनुपात और पी / बी अनुपात जैसे मौलिक संकेतक भी मूल्य परिवर्तन स्थिरता को सत्यापित करने और गलत ट्रेडों को कम करने में मदद कर सकते हैं।

निष्कर्ष

मूल्य गति और व्यापारिक मात्रा में एकीकृत परिवर्तनों को कैप्चर करके, यह रणनीति अल्पकालिक रुझानों और झुंड व्यवहार का न्याय करती है। इस तरह के बड़े डेटा और व्यवहार वित्त आधारित मात्रात्मक रणनीतियाँ पारंपरिक रणनीतियों की तुलना में उच्च अपेक्षित रिटर्न दे सकती हैं। लेकिन जोखिमों को मान्यता और रोकथाम की आवश्यकता होती है। इनपुट मापदंडों को व्यापारिक परिणामों में सुधार करने के लिए निरंतर अनुकूलन की आवश्यकता होती है।

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// Define strategy parameters
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volume_threshold = input(2, title='Volume Threshold')

// Calculate momentum
momentum = close - close[1]

// Calculate average volume
avg_volume = ta.sma(volume, 20)

// Buy condition
buy_condition = ta.crossover(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold

// Sell condition
sell_condition = ta.crossunder(momentum, 0) and volume > avg_volume * volume_threshold

// Strategy logic
strategy.entry('Buy', strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry('Sell', strategy.short, when=sell_condition)

// Set profit target and stop loss
strategy.exit('Take Profit/Stop Loss', from_entry='Buy', profit=close * profit_target_percent / 100, loss=close * stop_loss_percent / 100)
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// Plotting
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plotshape(series=sell_condition, title='Sell Signal', color=color.new(color.red, 0), style=shape.triangledown, size=size.small)

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