यह सुपरट्रेंड संकेतक पर आधारित रणनीति के बाद एक इंट्राडे अल्पकालिक प्रवृत्ति है। उपयोगकर्ता इंट्राडे ट्रेडिंग सत्र को परिभाषित कर सकते हैं जिसके दौरान रणनीति चलती है।
रणनीति सिग्नल में परिवर्तन होने पर डबल मात्रा का उपयोग करके स्थिति को उलट देती है। किसी भी खुले पदों को इंट्राडे सत्र के अंत में स्क्वायर किया जाता है।
सुपरट्रेंड सूचक की गणना उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित गुणक और एटीआर अवधि के आधार पर की जाती है।
समर्थन और प्रतिरोध के रूप में सुपरट्रेंड रेखा को ग्राफ करें।
लंबी/छोटी स्थितियों का निर्धारण करें. सुपरट्रेंड लाइन के ऊपर बंद करें लंबी स्थिति है. सुपरट्रेंड लाइन के नीचे बंद करें छोटी स्थिति है.
जांचें कि क्या वर्तमान पट्टी उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित इंट्राडे सत्र के भीतर है.
केवल तभी लंबी/छोटी सिग्नल जारी करें जब इंट्राडे सत्र सक्रिय हो और लंबी/छोटी शर्तें पूरी हों।
जब सुपरट्रेंड दिशा बदलती है तो डबल मात्रा के साथ विपरीत व्यापार करके रिवर्स पोजीशन।
जब सुपरट्रेंड की दिशा अपरिवर्तित रहती है और इंट्राडे सत्र समाप्त हो जाता है, तो खुली स्थिति को स्क्वायर करें।
सुपरट्रेंड ट्रेंड की पहचान करता है और झूठे संकेतों को कम करता है।
सुपरट्रेंड को बंद मूल्य के साथ जोड़ने से समय से पहले बंद होने से बचा जाता है।
समय पर स्थिति को उलटना नुकसान को कम करता है।
दिन के भीतर सत्र रात भर के जोखिम से बचता है।
जबरन बाहर निकलने से स्क्वायर करना भूल जाने का खतरा नहीं है।
अनुचित सुपरट्रेंड पैरामीटर खराब रणनीति प्रदर्शन का कारण बन सकते हैं।
रिवर्स पोजीशन से व्यापार की आवृत्ति और लागत बढ़ जाती है।
सत्र के अंत में जबरन बाहर निकलना नुकसान का कारण बन सकता है।
जोखिम 1 को पैरामीटर अनुकूलन के माध्यम से कम किया जा सकता है।
जोखिम 2 को स्टॉप लॉस के माध्यम से नियंत्रित किया जा सकता है।
स्टॉप लॉस या ट्रेंड फिल्टर का उपयोग करके जोखिम 3 से बचा जा सकता है।
विभिन्न रुझान संकेतकों जैसे एमए, केडीजे आदि का परीक्षण करें।
स्टॉप लॉस लॉजिक जोड़ें.
जबरन बाहर निकलने के नुकसान से बचने के लिए प्रवृत्ति फ़िल्टर जोड़ें.
गुणक और एटीआर अवधि मापदंडों का अनुकूलन करें।
विभिन्न उपकरणों पर परीक्षण।
यह रणनीति सुपरट्रेंड और इंट्राडे सत्र प्रबंधन को जोड़ती है ताकि अल्पकालिक रुझान ब्रेक पर लाभ उठाया जा सके। स्थिति उलट और मजबूर निकास प्रभावी रूप से जोखिम को नियंत्रित करता है। पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस और रुझान फ़िल्टरिंग के माध्यम से आगे सुधार किए जा सकते हैं।
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