गतिशील समय के आधार पर आकृति पहचान रणनीति

गतिशील समय के आधार पर आकृति पहचान रणनीति

• ##### 1. आकृति पहचान

तकनीकी विश्लेषण सिद्धांत तीन महत्वपूर्ण धारणाओं पर आधारित हैः

(1) शेयर की कीमत में सभी बाजार की जानकारी शामिल है

(2) शेयर की कीमतों में रुझान

(3) इतिहास दोहराता है

तीसरा बिंदु शेयर की कीमत या सूचकांक के दीर्घकालिक आंदोलन में कुछ विशिष्ट हिमस्खलन या पैटर्न की पुनरावृत्ति का वर्णन करता है, जिन पैटर्नों का अध्ययन करने के बाद के बाजार के पूर्वानुमान के लिए महत्वपूर्ण संदर्भ मूल्य है। तथाकथित हिमस्खलन हिमस्खलन, शेयर की कीमत या अन्य संकेतकों के लिए एक निश्चित समय अवधि के दौरान आंदोलन का प्रतिनिधित्व करता है, जैसे कि वृद्धि, गिरावट या उथल-पुथल।

व्यवहारिक वित्त के दृष्टिकोण से, निपटान प्रभाव या झुंड प्रभाव जैसे समूह व्यवहार के नियम बाजार में वस्तुनिष्ठ रूप से मौजूद हैं। बाजार बड़ी संख्या में निवेशकों के खेल का परिणाम है, हालांकि निवेशकों के संकेतकों की विविधता, एक ही संकेतकों को भी किसी भी समय परिवर्तन में हैं, लेकिन मानव प्रकृति अपरिवर्तनीय है, व्यापार मनोविज्ञान अपरिवर्तनीय है, निवेशकों द्वारा निर्णय लेने की प्रक्रिया में बनाई गई उन्मुख सोच और सट्टा मनोविज्ञान के कारण इतिहास लगातार दोहराया जाता है। तकनीकी विश्लेषण ज्यादातर ऐतिहासिक डेटा के विश्लेषण और निष्कर्षण पर आधारित है, जो इतिहास से कानूनों को निकालने का प्रयास करता है और भविष्य के निर्णय लेने की तकनीक को निर्देशित करता है। विश्लेषण की प्रभावशीलता और व्यावहारिकता को बाजार द्वारा स्वीकार किया गया है और अभ्यास किया गया है, जैसा कि प्रसिद्ध रूप से जाना जाता है जैसे कि तरंग सिद्धांत, अटकलें आदि।

कुल मिलाकर, शेयरों के आकार में न केवल शेयरों के मौलिक परिवर्तनों के बारे में जानकारी होती है, बल्कि बाजार निवेश समूहों के निवेश मनोविज्ञान में भी व्यापारिक तर्क शामिल होते हैं। इसलिए, शेयरों की कीमतों का आंदोलन समान रूप से प्रकट होता है, और समान रूप से विभिन्न शेयरों को भविष्य में समान रूप से प्रकट होने की संभावना होती है।

तकनीकी विश्लेषण के सिद्धांतों के आधार पर शेयरों की कीमतों के आंदोलनों के पैटर्न की पहचान करना और भविष्यवाणी करना मुश्किल है क्योंकि कई तकनीकी विश्लेषण विधियां अनुभवजन्य निर्णयों पर निर्भर करती हैं, उन्हें मापना मुश्किल है, और यहां तक कि एक ही आंदोलन पैटर्न के लिए अलग-अलग तकनीकी विश्लेषकों द्वारा विपरीत निष्कर्ष निकाले जाते हैं। हम पैटर्न पहचान एल्गोरिदम का उपयोग करके इस समस्या को हल करने का प्रयास करते हैं।

• ### 2. आकृति पहचान एल्गोरिदम

भाषण की पहचान के समान, रूप पहचान, मूल रूप से तरंगों की विशेषता को पकड़ने और पहचानने के लिए है। तुलनात्मक रूप से आम पहचान एल्गोरिदम में तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम, छिपे हुए मार्कोव एल्गोरिदम और मशीन सीखने पर आधारित एल्गोरिदम शामिल हैं, साथ ही साथ तकनीकी संकेतकों और फ़ंक्शन के चरम मानों पर आधारित सांख्यिकीय निर्णय भी हैं।

इस रिपोर्ट में गतिशील समय नियमन एल्गोरिदम का उपयोग किया गया है; स्वचालित भाषण पहचान के क्षेत्र में, क्योंकि एक भाषण संकेत काफी यादृच्छिकता वाला संकेत है, यहां तक कि एक ही वक्ता द्वारा एक ही शब्द के लिए, प्रत्येक बार उच्चारण के परिणाम अलग-अलग होते हैं और पूरी तरह से समान समय की लंबाई नहीं हो सकती है। इसलिए, जब एक संग्रहीत मॉडल से मेल खाता है, तो अज्ञात शब्द का समय सार असमान रूप से घुमाया या मोड़ा जाता है ताकि इसकी विशेषताएं टेम्पलेट की विशेषताओं के अनुरूप हों। सही समय नियमन विधि सही करने के लिए एक बहुत ही शक्तिशाली उपाय है, जो सिस्टम की पहचान सटीकता को बढ़ाने के लिए बहुत प्रभावी है।

दरअसल, व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, विशेष रूप से वित्तीय समय श्रृंखलाओं के मिलान के लिए, अक्सर समय श्रृंखलाओं पर असंगतता की आवश्यकता होती है, अर्थात, यदि समय श्रृंखलाओं में सामयिक रूप से समानता है, लेकिन अनुक्रम के भीतर पैटर्न की खिंचाव या आयाम में अंतर है, तो भी यह माना जा सकता है कि समय श्रृंखलाओं का समूह समान है, जो मिलान की आवश्यकता है। बाजार में तकनीकी विश्लेषकों ने इस तरह के सामयिक मिलान के माध्यम से, एक स्टॉक या बड़े पैमाने पर सूचकांक के ऐतिहासिक डेटा में वर्तमान गति के समान रूपों का पता लगाया और इन रूपों के बाद, एक स्टॉक या बड़े पैमाने पर चल रहा है, अंततः एक बाद के स्टॉक या बड़े पैमाने पर चल रहा है, जो व्यापार निर्णयों को निर्देशित करता है।

गतिशील समय नियमन पूर्णांक एल्गोरिदम को समझने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि आप समय नियमन पूर्णांक के विचार को समझें।

नीले और हरे रंग की रेखाएं दो समय अनुक्रमों को दर्शाती हैं, पारंपरिक दूरी माप के विपरीत, समय नियमन सबसे अनुकूल परिस्थितियों को पूरा करते हुए समय बिंदुओं का एक-एक या कई-एक-एक मैपिंग है। इस तरह के मानचित्रण के बाद, समय रेखा पर नियमन किया जाता है, जिससे दो समय अनुक्रमों के बीच की दूरी सबसे कम और समानता सबसे अधिक होती है।

गतिशील समय नियमन एल्गोरिदम के केंद्र में निम्नलिखित बाधाओं को पूरा करने के लिए इष्टतम मार्ग खोजने की आवश्यकता होती हैः

(1) सीमा की शर्तें;

(2) निरंतरताः यह एक बिंदु पर मेल खाने के लिए पार नहीं किया जा सकता है, केवल अपने आसन्न बिंदुओं के साथ संरेखित किया जा सकता है

(3) एकवचनताः यानी अनुरोध बिंदु समय के साथ एकवचन होना चाहिए

गतिशील नियोजन के माध्यम से सर्वोत्तम मार्ग और न्यूनतम दूरी का पता लगाया जा सकता है।

• ### 3. आकृति पहचान रणनीति

गतिशील समय-नियमन पूर्णांक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके आकार पहचानने की सुविधा प्राप्त की जाती है, मानव द्वारा चुने गए मानक आकार के आधार पर, प्रत्येक ट्रेडिंग दिन आकार पहचानने वाले एल्गोरिथ्म का उपयोग करके सभी ए शेयरों के आकार और मानक आकार की दूरी की गणना की जाती है, फिर सीमा से कम दूरी वाले शेयरों का चयन किया जाता है और उस दिन के शुरुआती मूल्य पर खरीदा जाता है, पांच दिनों के लिए बंद मूल्य पर बेचा जाता है, यदि होल्डिंग के दौरान किसी दिन बंद मूल्य में गिरावट होती है -5% से अधिक, तो बंद मूल्य पर बंद हो जाता है।

• ### 5. निष्कर्ष

यह रणनीति एक गतिशील समय नियमन एल्गोरिथ्म पर आधारित है, जो अनुभव के रूप में समान स्टॉक आकारों को पकड़ती है और स्टॉक पोर्टफोलियो का निर्माण करती है। पुनर्मूल्यांकन के दौरान 2.59 का शार्प अनुपात और 27.4% की वार्षिक लाभप्रदता प्राप्त की गई, जिससे महत्वपूर्ण रन-विन-ड्रॉप सूचकांक स्थिर हो गया।

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