यह रणनीति पहले व्यापार के लिए मूल्य उलट सिग्नल का उपयोग करती है, फिर दोहरे कारक संचालित प्रणाली को लागू करते हुए, स्क्रीनिंग के लिए प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग संकेतकों को जोड़ती है। मूल्य उलट भाग 123 रिवर्स ट्रेडिंग सिस्टम को अपनाता है, जबकि प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग भाग एक्सट्रैक्टिंग द ट्रेंड (ईटीटी) प्रणाली का उपयोग करता है। संयोजन एक दोहरे कारक संचालित रिवर्स ट्रेडिंग रणनीति बनाता है।
मूल्य उलट भाग 123 उल्टा प्रणाली का उपयोग करता है। यह प्रणाली पुस्तक से है
जब उपरोक्त शर्तें पूरी हो जाती हैं, तो एक खरीद संकेत उत्पन्न होता है।
एक बिक्री संकेत उत्पन्न होता है।
इस उल्टा प्रणाली का उद्देश्य अल्पकालिक उल्टा होने पर पकड़ना है जब कीमतें अस्थायी उल्टा होती हैं।
प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग भाग ट्रेंड निकालने (ईटीटी) प्रणाली का उपयोग करता है। ईटीटी प्रणाली फ़िल्टर और चलती औसत संयोजन के माध्यम से प्रवृत्ति की दिशा का न्याय करती है। इस रणनीति में, इसका मुख्य कार्य मूल्य उलट संकेतों को सत्यापित करना है, जब कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होती है तो उलट ऑपरेशन से बचना।
यह रणनीति दोनों उप-रणनीतियों के ट्रेडिंग संकेतों को जोड़ती है, अंततः एक दो-कारक संचालित रिवर्सल ट्रेडिंग प्रणाली को साकार करती है।
दो-कारक उल्टा व्यापार रणनीति प्रत्येक उप-रणनीति के लाभों को संयोजन के माध्यम से एकीकृत करती हैः
इसलिए, यह रणनीति प्रभावी रूप से अमान्य उलट सिग्नल को फ़िल्टर कर सकती है। सही प्रवृत्ति निर्णय के साथ, यह उलट ऑपरेशन करता है, जिससे ट्रेडिंग सिस्टम के समग्र प्रदर्शन में सुधार होता है।
दो-कारक रिवर्सल ट्रेडिंग रणनीति में निम्नलिखित मुख्य जोखिम हैं:
उपरोक्त जोखिमों को कम करने के लिए, विचार में कंपाइलर मापदंडों को समायोजित करना, बेहतर निर्णय के लिए रिवर्सल और ईटीटी रणनीतियों का अनुकूलन करना, साथ ही रिवर्सल ट्रेडिंग के लिए स्टॉप लॉस रेंज का उचित विस्तार शामिल है। व्यवहार में, स्थिति आकार नियंत्रण के लिए दोहरे कारक संचालित होने के अंतर्निहित जोखिम पर पूरी तरह से विचार किया जाना चाहिए।
इस रणनीति को निम्नलिखित पहलुओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
रणनीति तर्क और प्रमुख व्यापार संकेतों के अपरिवर्तित रहने के साथ, पैरामीटर और संयोजन अनुकूलन के माध्यम से बेहतर बैकटेस्ट परिणामों की उम्मीद की जा सकती है।
द्वि-कारक उलट व्यापार रणनीति जैविक रूप से बहु-कारक निर्णय प्रणाली के लिए मूल्य उलट संकेत और प्रवृत्ति फ़िल्टरिंग को जोड़ती है। एकल उलट संकेत रणनीतियों की तुलना में, यह रणनीति स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं होने पर झूठे संकेतों से बचते हुए अल्पकालिक मूल्य उलट को बेहतर ढंग से पकड़ सकती है, जिससे संकेत की गुणवत्ता में सुधार होता है। पैरामीटर अनुकूलन और अन्य कारकों को जोड़ने के माध्यम से बेहतर प्रदर्शन की उम्मीद की जा सकती है।
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