यांत्रिक व्यापार - रणनीतियों

ट्रेडिंग रणनीतियों और मॉडल। ट्रेडिंग रणनीतियाँ और मॉडल। अन्य ट्रेडिंग रणनीतियों। बाजार सुधार एक रणनीति जो व्यापारिक संकेतों को उत्पन्न करने के लिए व्यापारिक पूर्वाग्रह और दैनिक सीसीआई पर साप्ताहिक सीसीआई का उपयोग करती है। सीवीआर 3 विएक्स मार्केट टाइमिंग लैरी कोनर्स और डेव लैंड्री द्वारा विकसित, यह एक है रणनीति जो एसपी 500.गैप ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए सिग्नल खरीदने और बेचने के लिए सीबीओई वोल्टेलिटी इंडेक्स वीआईएक्स में ओवरेटेडेटेड रीडिंग का उपयोग करती है, जो कीमतों के अंतराल को खोलने के आधार पर ट्रेडिंग के लिए विभिन्न रणनीतियों का विकास करती है। इचिमोकु क्लाउड एक रणनीति जो व्यापार पूर्वाग्रह को स्थापित करने के लिए Ichimoku बादल का उपयोग करती है, सुधार की पहचान करें और अल्पावधि के संकेतों को संकेत दें.मोवेग गति एक प्रवृत्ति जो प्रवृत्ति की पहचान करने के लिए तीन कदम प्रक्रिया का उपयोग करती है, उस प्रवृत्ति के भीतर सुधार की प्रतीक्षा करें और फिर सुधारों की पहचान करें जो कि सुधार का अंत संकेत करती हैं। नारो रेंज दिवस NR7 टोक्यो द्वारा विकसित क्रैबेल, संकीर्ण सीमा दिवस की रणनीति रेंज विस्तार की भविष्यवाणी करने के लिए दिखती है एडवांस स्कैन कोड में शामिल है जो इस रणनीति को जोड़कर इस रणनीति को सुधारता है Aroon और सीसीआई क्वालिफायर। 50 दिन के एसएमए ऊपर की तरफ से एक रणनीति जो व्यापक सूचक का उपयोग करता है, जो 50-दिवसीय चलती औसत से ऊपर का प्रतिशत है, व्यापक बाजार के लिए टोन को परिभाषित करता है और सुधार की पहचान करता है। प्री-हॉलिडे प्रभाव कैसे बाजार पहले प्रमुख अमेरिकी छुट्टियों के लिए और यह कि कैसे व्यापार निर्णयों को प्रभावित कर सकता है। आरएसआई 2 लैरी कोनर्स का अवलोकन 2-अवधि के आरएसआई का उपयोग करने वाले रिवर्सेशन रणनीति का मतलब है। मेबाने फैबर से शोध के आधार पर, इस क्षेत्र की रोटेशन रणनीति शीर्ष प्रदर्शन क्षेत्रों को खरीदती है और प्रति माह एक बार प्रति बैलेंस। सिक्स महीना चक्र एमएसीडी सिए हार्डिंग द्वारा विकसित, यह रणनीति छह महीने बुल-भालू चक्र को समय के लिए एमएसीडी सिग्नल के साथ जोड़ती है। स्टेचैस्टिक पॉप और ड्रॉप जेक बेर्स्टिन द्वारा विकसित और डेविड स्टीकलर द्वारा संशोधित, इस रणनीति का उपयोग करता है औसत डायरेक्शनल इंडेक्स एडीएक्स और स्टोचैस्टिक ऑस्केलेटर, जो कि मूल्य पॉप और ब्रेकआउट्स की पहचान करता है। स्लोप प्रदर्शन रुझान लंबी अवधि के रुझान को मापने के लिए ढलान सूचक का उपयोग करना और सापेक्ष पीएफ मापना नौ क्षेत्र एसपीडीआर के साथ एक व्यापारिक रणनीति में उपयोग के लिए आरामा। क्या स्विंग ट्रेडिंग है और किस प्रकार कुछ बाजार परिस्थितियों में इसे लाभ के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। टाइम क्वांटिफिकेशन एंड एसेट आबंटन यह आलेख बताता है कि दीर्घकालिक रुझान उल्लिखित कैसे परिभाषित करें चार अलग-अलग प्रतिशत मूल्य ओस्सीलेटर्स के साथ मूल्य डेटा को चौरसाई करके एक प्रक्रिया प्रवृत्ति की ताकत को मापने और संपत्ति आवंटन को निर्धारित करने के लिए इस तकनीक का उपयोग भी कर सकती है। क्यों यांत्रिक ट्रेडिंग सिस्टम विफल। डिजाइन व्यापार प्रणाली यह है कि वास्तविक समय के परिणाम सामने आते हैं क्योंकि बैकटेस्ट आपको उम्मीद करता है कि आप एक यांत्रिक व्यापार प्रणाली की चुनौती हैं.तुम्हें वास्तव में व्यापार करना है क्योंकि परीक्षा परिणाम डुप्लिकेट करने के लिए सिस्टम को क्रमबद्ध करना कुछ के लिए, हर एक प्रणाली का पालन करना हुक्म चलाना असंभव है यांत्रिक व्यापार प्रणालियों के कुछ सामान्य नुकसान हैं। एन विफल है क्योंकि व्यापारी सिस्टम घटकों के साथ नगण्य या तो संकेतक या नियमों का विरोध नहीं कर सकता है अधिकांश व्यापारियों के सिस्टम वास्तव में कभी भी समाप्त नहीं होते हैं वे नए विचारों के साथ व्यापारी का प्रयोग करते हुए विकसित होते हैं नई तकनीकों के साथ समस्या यह है कि लोग अधीर हैं और नए विचार को फिट करने का प्रयास करते हैं एक मौजूदा प्रणाली इसे पूरी तरह से बैकटेस्ट करने या कभी-कभी बिना बैकएस्टिंग के बिना। बैकटिंग करना जब तक आप चेहरे में नीले रंग की न हों, तब तक अपने प्रतिभूतियों पर आपके सूचक के लिए आदर्श पैरामीटर प्राप्त करने के लिए, आप अनगिनत घंटे बैटिंग कर सकते हैं। जल्दी ही आप आदर्श पैरामीटर की तुलना में बाजार की अस्थिरता में बदलाव, और पैरामीटर अब इष्टतम नहीं है। बहुत सारे सूचक परीक्षण सिर्फ आपके पहियों को कताई कर रहा है संकेतक संकेत सटीकता 100 प्रतिशत विश्वसनीय नहीं हैं, और संकेतक के साथ नगण्य सटीकता की समस्या का इलाज कभी नहीं करता इससे पहले कि आप एक ज़िलियन घंटे बिताएं जोड़ने या सही करने वाले संकेतक, याद रखें कि आपका लक्ष्य सही संकेतक नहीं है, आपका लक्ष्य पैसा बनाना है। नहीं अपने समय सीमा के लिए तकनीकी विश्लेषण में ऐसे नियम होते हैं जो अपनी समय सीमा के संदर्भ में मान्य होते हैं लेकिन एक अलग समय सीमा में पूरी तरह से बहुत कम काम करते हैं। स्वयं तोड़फोड़ का अभ्यास करना यद्यपि एक मैकेनिकल सिस्टम अंततः लाभ और हानि प्रोफाइल में आत्मविश्वास प्रदान करता है कुछ समय की अवधि में, यह कभी-कभी किसी एक व्यापार में गलत होने का दोष होता है कभी-कभी आप गलत व्यापार आते देख सकते हैं, जिससे आप संकेत को ओवरराइड करना चाहते हैं तकनीकी संकेतों को ओवरराइड करने के लिए विवेक बुलाया जाता है विवेक एक निर्दोष शब्द है, लेकिन वास्तव में, यह डायनामाइट है विवेक का प्रयोग करने के लिए व्यक्तिगत निर्णय के पक्ष में आपकी मेहनत से अर्जित, उच्च संभावना वाले व्यवस्थित व्यापारिक संकेतों को छोड़ने का मतलब है। क्योंकि आप निर्णय नहीं कर सकते, विवेकाधीन ओवरराइड्स का मूल्यांकन करने का एकमात्र तरीका एक डायरी रखना और हर ओवरराइड को लिखना है जिसे आप करना चाहते हैं हर बार, वापस जाओ और अपने फैसले के ईमानदार लेखाकरण करें एक व्यापारिक डायरी में बहुत से लाभ हैं। आप अतिरिक्त जोड़ों के बारे में विचार प्राप्त करते हैं ओ कमी करने के लिए आपके सिस्टम की डायरी एक इच्छा सूची बन जाती है फिर तकनीकी साहित्य को समझने के बाद, आप एक मणि को देख सकते हैं जब आप इसे अपनी इच्छा सूची पर एक मुद्दे का समाधान कर सकते हैं। आपको पता चल जाएगा कि आपकी आंख का पता लगा रहा था गणित-आधारित संकेतकों को पकड़ने वाला पैटर्न यदि आपको ऐसा लग रहा था कि आपको एक स्थिति को रोकना चाहिए, लेकिन आपके संकेतक सहमत नहीं थे, और पिछली पीढ़ी में आप एक ऐसा पैटर्न देख सकते हैं जो सही था, आप पैटर्न के लिए छिपी हुई प्रतिभा पा सकते हैं। उन व्यक्तिगत विशेषताओं की खोज करें जिनके बारे में आप अपने बारे में नहीं जानते और हो सकते हैं या पसंद नहीं कर सकते हैं एक आम खोज यह है कि आप एक सतत प्रवृत्ति देखी क्योंकि आप इसे देखना चाहते थे और बदले में उल्लिखित चेतावनियों को अन्य संकेतकों से नजरअंदाज कर दिया था जो चार्टपरिंग बैटिंग और लाइव ट्रेडिंग सिस्टम पर उपस्थित थे निष्पादन एक मिलियन ट्रेडों के बाद। सिस्टेमैटिक ट्रेडर्स लगभग हमेशा एक ट्रेडिंग एल्गोरिदम के पिछले प्रदर्शन का आकलन करने के लिए बैकटेस्टिंग का उपयोग करते हैं यह एक अविश्वसनीय मूल्यवान उपकरण है क्योंकि यह हमें एक पिछले दशक में वास्तविक रूप से एक प्रणाली का व्यापार किए बिना कैसे व्यापार एल्गोरिदम प्रदर्शन किया होता था, हालांकि बैकटेस्टिंग की पूरी उपयोगिता इस बात पर निर्भर करती है कि सिमुलेशन मॉडल पिछले प्रदर्शन को कितना अच्छा मानता है और इसलिए यह कई घटकों के लिए खुला है कई व्यावहारिक चिंताओं से उपर्युक्त, यह जीवित बैटरटेस्टिंग तुलना करने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है, जहां एक जीवित कारोबार की अवधि उस सटीक उसी अवधि के बैकस्टेस्ट से तुलना की जाती है, यह देखने के लिए कि परिणाम चाहे चाहे सकारात्मक या नकारात्मक हो, आज के पद पर मैं लाइव बैकटेस्टिंग स्थिरता के विश्लेषण के बारे में चर्चा करना चाहता हूं, मैंने दो हजार से अधिक असिरिकुय सिस्टमों से ली गई 1 मिलियन से अधिक लाइव ट्रेडों से डेटा का उपयोग कर लिया है। कई तरीके हैं जिनमें बैकटेस्ट पिछली बार बेहतर लग सकता है कि यह क्या होगा वास्तव में वास्तव में किया गया है वास्तविक व्यापार में आमतौर पर तरलता, समय और फैल हुई चिंताओं हैं जो आमतौर पर ख में ले जाने के लिए बहुत कठिन हैं acktesting विदेशी मुद्रा व्यापार में ऐतिहासिक तरलता डेटा पाने के लिए बहुत मुश्किल है, जबकि तथ्य यह है कि ऐतिहासिक कनेक्शन की गति और प्रतिक्रिया के समय अज्ञात के कारण के लिए खाते में लगभग असंभव है टिक डेटा स्पॉट चिंता कम कर सकते हैं क्योंकि टिक डेटा में बोली पूछना डेटा शामिल है लेकिन यह ब्रोकर विशिष्ट है और शायद ही कभी किसी विशेष ब्रोकर के लिए कुछ वर्षों से अधिक प्राप्त किया जा सकता है यदि सिमुलेशन उपरोक्त किसी भी बिना तरलता डेटा के बिना किया जाता है, तो सही निष्पादन और संभालना लगातार फैलता है, यह देखने के लिए महत्वपूर्ण है कि क्या उन मान्यताओं वास्तव में हैं बैकटेस्टिंग और लाइव ट्रेडिंग के बीच स्वीकार्य मैचों का नेतृत्व करता है यदि उन मान्यताओं में से कोई भी महत्वपूर्ण समस्याओं की ओर जाता है तो इन बढ़ते लागतों के साथ संरेखित करने के लिए सिमुलेशन को अधिक निराशावादी बना दिया जाना चाहिए। तथ्य यह है कि हमारे पास सैकड़ों उपयोगकर्ताओं हैं जो हजारों व्यापारिक रणनीतियों का व्यापार करते हैं अपने खातों में हम टी के साथ लाखों ट्रेडों के साथ एक डेटाबेस इकट्ठा करने में सक्षम रहे हैं उत्तराधिकारियों की असली प्रविष्टि और निकास कीमतें जो हम अपने बैकटेस्ट से तुलना कर सकते हैं कि यह देखने के लिए कि हमारे सिमुलेशन नवीनतम अतीत का प्रतिनिधित्व कैसे करते हैं सबसे पहले हम यह देख सकते हैं कि हमारे बैटिंग और लाइव ट्रेडिंग लॉजिक वास्तव में एक समान है और दूसरा, हम देख सकते हैं कि क्या उपरोक्त मुद्दों ढलान और फैल लागत के साथ हमारे व्यापार को काफी नकारात्मक तरीके से प्रभावित करते हैं हमने कुल 76,813 संकेतों का विश्लेषण किया है, जो कई विभिन्न व्यापारिक खातों में निष्पादित हुए हैं प्रत्येक सिग्नल के लिए हम सभी प्रविष्टियों से डेटा का उपयोग करते हुए औसत प्रविष्टि और निकास कीमतों की गणना करते हैं। उस संकेत के कारण लिया जाता है और इससे हमें यह अनुमान लगाने की अनुमति मिलती है कि एंट्री और बाहर निकलने के अनुकूल या प्रतिकूल तरीके से कितना विचलित हो रहा है। औसतन हमारे कुल विचलन खुले विचलन और करीब विचलन, प्रत्येक मामले के लिए व्यापार की दिशा में विचार करने वाले अनुकूलता का निर्धारण -1 37 पिप्स, जिसका अर्थ है कि औसतन प्रत्येक व्यापार ने हमारे अनुकरणों के अनुमान के मुकाबले 1 37 पिप्स कम निष्पादित किए, यह एक अतिरिक्त भुगतान करने के रूप में कल्पना की जा सकती है 1 37 pips per spread costs in व्यापार इस पोस्ट में पहली छवि जोड़ी द्वारा परिणाम दिखाता है हम वास्तव में देख सकते हैं कि 6 में से 6 जोड़े के लिए हम वास्तव में अनुकूल विचलन है EURJPY 0 3, EURUSD 0 81, GBPUSD 2 05, USDJPY 1 17, जिसका अर्थ है कि हम अपने सिमुलेशन में फैलते हैं, ये संभवतः इन प्रतीकों के लिए अच्छे अनुमान हैं और हम निष्पादन में देरी या तो अनुकूल हैं या काफी कम हैं क्योंकि कोई महत्वपूर्ण तरीके से कोई फर्क नहीं पड़ता है लेकिन नकारात्मक परिणामों के साथ दो मामले हैं, पहला USDCHF -153 है और दूसरा GBPJPY -8 78 है पहले मामले में विचलन बहुत अधिक नहीं है, लेकिन दूसरे में हमारे पास एक परिणाम है जो काफी नकारात्मक है, संभवत: अधिकांश कारणों के लिए लेखांकन क्यों हमारा मुख्य औसत प्रति व्यापार नकारात्मक है इसके पीछे कारण यह है कि जीबीपीजेपीवाई अन्य जोड़े हैं और हम इस प्रतीक के लिए 5 पिप्स के फैल का उपयोग करते हैं, जो कि उपरोक्त सबूत द्वारा दिखाया गया है कि शायद सबसे ज्यादा कम है 5 पिप्स इस प्रतीक के लिए औदा बाजार की औसत से ऊपर फैली यह झुकाव और चौड़ी होने के कारण अतिरिक्त घाटे के लिए पर्याप्त जगह नहीं देता है। दूसरी छवि विचलन को दर्शाती है जब विभिन्न घंटे में ट्रेडों द्वारा विभाजित किया जाता है यह स्पष्ट है कि सभी घंटे एक समान नहीं हैं और यहां तक ​​कि बहुत ही नकारात्मक जीबीपीजेपीवाई के लिए भी कुछ घंटों लगते हैं जब विचलन सकारात्मक हो जाते हैं आप कुछ ऐसे मामलों को भी देख सकते हैं जहां विचलन बहुत सकारात्मक है उदाहरण के लिए 8 घंटे के समय में जीबीपीयूएसडी ट्रेडों को खोला गया है, यह मुख्य रूप से इस तथ्य से संबंधित है कि इस पर ट्रेड किए गए हैं घंटे ने मौके से पूरी तरह से सकारात्मक खबरों का सामना किया है और संभावित रूप से ब्रेक्सिट या जीबीपी फ्लैश कार्ड जैसे कुछ महत्वपूर्ण बाजार चलने वाले कार्यक्रमों का भी सामना किया है लेकिन यह संभव नहीं है कि इस तरह की विचलन काफी लंबे समय तक जारी रहें, क्योंकि वे शायद इन दुर्लभ घटनाओं का नतीजा है कि कुछ रणनीतियों को केवल भाग्य से दूसरों की तरफ बढ़ने का कारण बनता है, मैं इन विचलनों की अपेक्षा कम और कम हो समय के कार्य, कुछ सालों के व्यापार के बाद हमें बहुत चिकनाई वक्र देकर, इसी कारण से हमें अधिक जानकारी लेने और अधिक डेटा लेने की जरूरत है इससे पहले कि हम ऐसी किसी भी कार्रवाई को ध्यान में रख सकें, जो कि इस सूचना का उपयोग सीधे खनन प्रणाली जैसे घंटों में जब विचलन अनुकूल होने की उम्मीद है। ऊपर से पहले ही दिखाता है कि हमारे अनुकरण का प्रसार लागत शायद GBPJPY के लिए महत्वपूर्ण रूप से बढ़ने की आवश्यकता है और शायद केवल USDCHF के लिए मामूली यह भी बताता है कि हमारे निष्पादन को बोर्ड के रूप में अधिकतर प्रतीकों पर अच्छा माना गया है तथ्य की बात और यह कि उच्च तरलता प्रतीकों में कम विचलन दिखाते हैं कि कम तरलता प्रतीकों की तुलना में आश्चर्य की बात नहीं है क्योंकि लागत में ये बढ़ोतरी ज्यादातर निष्पादन विलंब से संबंधित होती है और चौड़ी फैल रही है हमने अब हर लिपिक को ऊपर विश्लेषण करने के लिए कुछ लिपियों को कोडित किया है ताकि हम हमारे सिस्टम कैसे कार्यान्वित करते हैं और हमारे सिमुलेशन उन निष्पादनों के साथ संरेखित करते हैं या नहीं, अपडेट किए गए टैब रखें यदि आप अधिक जानना चाहते हैं हमारे समुदाय के बारे में और आप अपनी खुद की एल्गोरिथम ट्रेडिंग रणनीतियों को कैसे बना सकते हैं, कृपया शैक्षणिक वीडियो, ट्रेडिंग सिस्टम, विकास और स्वचालित, ध्वनि, ईमानदार और पारदर्शी दृष्टिकोण से भरी वेबसाइट में शामिल होने पर विचार करें।