यह रणनीति अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए एक प्रवृत्ति उलट रणनीति और एक एहलर्स अग्रणी संकेतक रणनीति को जोड़ती है। प्रवृत्ति उलट रणनीति प्रवृत्ति उलट बिंदुओं की पहचान करती है जबकि एहलर्स अग्रणी संकेतक रणनीति चक्रीय मोड़ बिंदुओं की पहचान करती है। संयुक्त संकेत बाजार में प्रवेश के समय को बेहतर ढंग से निर्धारित कर सकते हैं।
यह रणनीति उलफ जेन्सेन की पुस्तक
यह रणनीति एक एकल दैनिक अवमूल्यन सिंथेटिक मूल्य (डीएसपी) और एक दैनिक एहलर्स अग्रणी संकेतक (ईएलआई) को इंट्राडे डेटा का उपयोग करके प्लॉट करती है। डीएसपी मूल्य के प्रमुख चक्र को कैप्चर करता है और इसे 2-पोल फिल्टर से 3-पोल बटरवर्थ फिल्टर को घटाकर गणना की जाती है। ईएलआई चक्रीय मोड़ बिंदुओं का उन्नत संकेत देता है और इसे डीएसपी से ही डीएसपी के सरल चलती औसत को घटाकर गणना की जाती है। खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न होते हैं जब ईएलआई डीएसपी के ऊपर या नीचे पार करता है।
इस कॉम्बो रणनीति का सबसे बड़ा लाभ अधिक विश्वसनीय संकेतों के लिए प्रवृत्ति उलट पहचान और चक्रीय मोड़ बिंदु का पता लगाने का संयोजन है। प्रवृत्ति उलट रणनीति ब्रेकआउट के बाद उलट पहचानती है जबकि एहलर्स अग्रणी संकेतक चक्रीय निम्न और उच्च का प्रारंभिक संकेत प्रदान करता है। दोनों को मिलाकर बाजार में प्रवेश को बेहतर ढंग से निर्धारित किया जा सकता है।
एक और लाभ पैरामीटर ट्यूनिंग में लचीलापन है। स्टोकैस्टिक संकेतक के मापदंडों को बाजार की स्थितियों के आधार पर समायोजित किया जा सकता है। एहलर्स प्रमुख संकेतक के लिए चक्र की लंबाई भी विभिन्न चक्रों के लिए समायोज्य है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम निरंतर रुझानों को याद करना है। चूंकि रणनीति उलट संकेतों के प्रवेश का इंतजार करती है, इसलिए यह मजबूत शुरुआती रुझान आंदोलनों को याद कर सकती है। उलट संकेत भी गलत ब्रेकआउट हो सकते हैं जिसके परिणामस्वरूप फंस जाना पड़ सकता है।
समाधान समय पर रुझान उलट पकड़ने के लिए पलटाव का पता लगाने की अवधि को छोटा करने के लिए मापदंडों को समायोजित करने के लिए हैं। स्टॉप लॉस को नियंत्रण घाटे के लिए भी पेश किया जा सकता है।
इस रणनीति में निम्नलिखित पहलुओं में सुधार किया जा सकता हैः
एकल व्यापार हानि को नियंत्रित करने के लिए स्टॉप लॉस लागू करें।
विभिन्न बाजार वातावरणों के लिए रिवर्स सिग्नल अवधि को समायोजित करने के लिए मापदंडों का अनुकूलन करें।
सिग्नल की गुणवत्ता में सुधार और झूठे संकेतों को कम करने के लिए अन्य संकेतक फ़िल्टर जोड़ें।
स्थिति आकार और जोखिम प्रबंधन मॉड्यूल जोड़ें।
अनुकूलित फिट खोजने के लिए विभिन्न उत्पादों में मापदंडों का परीक्षण करें।
अनुकूलन पैरामीटर ट्यूनिंग के लिए मशीन लर्निंग मॉड्यूल जोड़ें.
यह रणनीति अधिक विश्वसनीय बाजार में प्रवेश के लिए प्रवृत्ति उलट और चक्रीय मोड़ बिंदु का पता लगाने को जोड़ती है। सबसे बड़ा लाभ उच्च संकेत गुणवत्ता और लचीलापन है। मुख्य जोखिम प्रारंभिक रुझानों की कमी है, जिसे पैरामीटर ट्यूनिंग और स्टॉप लॉस के माध्यम से कम किया जा सकता है। भविष्य में सुधार स्टॉप लॉस, पैरामीटर अनुकूलन, संकेत फ़िल्टरिंग आदि पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं ताकि रणनीति बाजार के वातावरण में मजबूत हो सके।
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