यह रणनीति हॉल मूविंग एवरेज, फिशर ट्रांसफॉर्म इंडिकेटर और कमोडिटी चैनल इंडेक्स को एक अनुकूलनशील बहु-कारक रणनीति में जोड़ती है। यह प्रवृत्तियों की समझदारी से पहचान कर सकती है, पैरामीटर को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकती है, और विभिन्न उत्पादों और चक्रों के अनुकूल हो सकती है।
इस रणनीति का मूल तर्क प्रवेश और निकास निर्धारित करने के लिए फिशर ट्रांसफॉर्म संकेतक के स्वर्ण क्रॉस और मृत क्रॉस पर आधारित है। फिशर ट्रांसफॉर्म संकेतक अधिक सटीक रूप से मोड़ बिंदुओं का न्याय करने के लिए चलती औसत और थरथरानवाला के लाभों को जोड़ती है।
रणनीति पहले हॉल मूविंग एवरेज और फिशर ट्रांसफॉर्म संकेतक की गणना करती है। फिर कमोडिटी चैनल इंडेक्स की मदद से, प्रवेश स्थितियों का गठन करें। जब फिशर ट्रांसफॉर्म संकेतक शून्य रेखा के नीचे से ऊपर की ओर बढ़ता है या सेट पैरामीटर रेंज के बाहर से ऊपर की ओर बढ़ता है, तो इसे एक लंबा संकेत बनाने के लिए एक स्वर्ण क्रॉस स्थिति के रूप में सेट किया जाता है; जब फिशर ट्रांसफॉर्म शून्य रेखा के ऊपर से नीचे की ओर बढ़ता है या पैरामीटर रेंज के बाहर होता है, तो इसे एक छोटा संकेत बनाने के लिए एक मृत क्रॉस स्थिति के रूप में सेट किया जाता है।
बाहर निकलने की स्थिति विपरीत होती है, सोने के क्रॉस पर खुले लॉन्ग ऑर्डर डेड क्रॉस पर बंद हो जाते हैं; डेड क्रॉस पर खुले शॉर्ट ऑर्डर डेड क्रॉस पर बंद हो जाते हैं। यह ट्रेंड रिवर्स पॉइंट्स को पकड़ने के लिए संकेतकों के क्रॉसओवर का उपयोग करता है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ अनुकूलनशील बहु-कारक है। यह गिरते और बढ़ते दोनों बाजारों में अच्छा प्रदर्शन करने के लिए चलती औसत, थरथरानवाला और प्रवृत्ति संकेतकों का लाभ उठाता है। अनुकूलन क्षमता प्राप्त करने के लिए विविधता और चक्र के अनुसार मापदंडों को भी समायोजित किया जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, रणनीति में एक स्वचालित स्टॉप लॉस तंत्र शामिल है। जब कीमत हुल मूविंग एवरेज से ऊपर टूट जाती है, तो यह स्वचालित रूप से बाहर निकलने के लिए नुकसान को रोक देगा। इससे रणनीति के लिए नुकसान का जोखिम बहुत कम हो जाता है।
इस रणनीति का सबसे बड़ा जोखिम संकेतकों के बीच त्रुटि संकेत है। जब कीमत पक्ष की ओर बढ़ती है, तो संकेतकों में कुछ अनावश्यक क्रॉस हो सकते हैं। इससे अनावश्यक प्रवेश और स्टॉप लॉस होगा।
समाधान कुछ छोटे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए संकेतकों के मापदंडों को उचित रूप से समायोजित करना है। या पुष्टि के लिए अधिक सहायक संकेतकों को जोड़ना है। उदाहरण के लिए, वास्तविक संकेतों को निर्धारित करने के लिए एक वॉल्यूम संकेतक जोड़ें।
इस रणनीति को निम्नलिखित दिशाओं में अनुकूलित किया जा सकता हैः
स्वचालित पैरामीटर अनुकूलन प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम जोड़ें। ऐतिहासिक डेटा के आधार पर प्रशिक्षित कर सकते हैं और वास्तविक समय में संकेतक मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं।
स्कोरिंग के लिए अधिक संकेतक जोड़ें, बहुमत निर्णय रणनीति लें, और निर्णय सटीकता में सुधार करें।
एक ब्रेकआउट पुष्टिकरण तंत्र जोड़ें जो गलत संचालन से बचने के लिए महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों और पुष्टिकरण के लिए चैनलों का उपयोग करता है।
एक जोखिम आकलन मॉड्यूल जोड़ें जो बाजार की स्थितियों के आधार पर स्वचालित रूप से स्थिति के आकार और स्टॉप लॉस रेंज को समायोजित कर सकता है।
कुल मिलाकर, यह एक बहुत अच्छा अनुकूलनशील बहु-कारक ढांचा है। यह चलती औसत के रुझान के निर्णय, थरथरानवाला के ओवरबॉट और ओवरसोल्ड निर्णयों और संकेतक क्रॉस के आवेदन को जोड़ती है, जो एक पूर्ण प्रवेश और निकास तंत्र का गठन करती है। यदि इसे आगे अनुकूलित किया जा सकता है और अनुकूलनशील और बुद्धिमान घटकों को बढ़ाया जा सकता है, तो यह बेहद उच्च वाणिज्यिक मूल्य के साथ एक रणनीति उत्पाद बन जाएगा।
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