यह रणनीति चलती औसत अभिसरण विचलन (एमएसीडी) संकेतक और स्टोकैस्टिक सापेक्ष शक्ति सूचकांक (स्टोच आरएसआई) संकेतक को बाजार की प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करने के लिए जोड़ती है, जब प्रवृत्ति ऊपर की ओर है और जब प्रवृत्ति नीचे की ओर है तो लंबी जाती है। यह प्रवृत्ति व्यापार रणनीति श्रेणी से संबंधित है।
यह रणनीति बाजार के रुझान की दिशा निर्धारित करने के लिए एमएसीडी और स्टॉक आरएसआई संकेतकों का उपयोग करती है।
एमएसीडी संकेतक में तेज ईएमए रेखा, धीमी ईएमए रेखा और उनके बीच का अंतर होता है, जो अल्पकालिक और दीर्घकालिक चलती औसत के अभिसरण और विचलन को दर्शाता है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के ऊपर पार करती है, तो यह एक खरीद संकेत है। जब तेज रेखा धीमी रेखा के नीचे पार करती है, तो यह एक बिक्री संकेत है।
स्टॉक आरएसआई संकेतक बाजार में ओवरबॉट और ओवरसोल्ड स्तर दिखाने के लिए आरएसआई और स्टॉक दोनों संकेतकों की ताकत को जोड़ती है। जब स्टॉक आरएसआई स्टॉक आरएसआई सिग्नल लाइन से अधिक होता है, तो यह एक खरीद संकेत होता है। जब यह सिग्नल लाइन से कम होता है, तो यह एक बिक्री संकेत होता है।
यह रणनीति बाजार के रुझान को निर्धारित करने के लिए दैनिक और 4-घंटे के टाइमफ्रेम पर एमएसीडी और स्टॉक आरएसआई का उपयोग करती है। जब दोनों संकेतक दैनिक और 4-घंटे के चार्ट पर खरीदने के संकेत उत्पन्न करते हैं, तो लंबे समय तक जाएं। जब दोनों बिक्री संकेत उत्पन्न करते हैं, तो कम जाएं। यह प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को फ़िल्टर कर सकता है और विश्वसनीयता में सुधार कर सकता है।
बाजार की चाल का न्याय करने के लिए दोहरे कारकों का संयोजन गलत संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है और संकेत की सटीकता में सुधार कर सकता है
उच्च और निम्न समय सीमाओं (दैनिक और 4 घंटे) में संकेतों को मान्य करने से पिस्तौल से बचने से बचा जाता है
रुझानों का पालन करने से बाजारों में उतार-चढ़ाव से बचा जा सकता है
सरल और स्पष्ट रणनीति तर्क, समझने और निष्पादित करने में आसान
प्रवेश और निकास बिंदुओं को अनुकूलित करने के लिए MACD और स्टॉक आरएसआई मापदंडों को समायोजित करें
लाभ में लॉक करने के लिए ट्रेलिंग स्टॉप रणनीतियों को जोड़ें
व्यापार जोखिम के अनुसार नियंत्रण में स्थिति आकार जोड़ना
सिग्नल की सटीकता में सुधार के लिए अधिक कारक जोड़ें
गतिशील रूप से मापदंडों का अनुकूलन करने के लिए मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करें
यह रणनीति एक दोहरे कारक मॉडल के माध्यम से प्रवृत्ति दिशा निर्धारित करती है और समय सीमाओं में संकेतों को मान्य करती है। यह एक अपेक्षाकृत स्थिर और विश्वसनीय प्रवृत्ति रणनीति है, जिसमें कुछ जोखिम प्रबंधन क्षमताएं और त्रुटि के लिए जगह है। इसके प्रदर्शन को पैरामीटर अनुकूलन, स्टॉप लॉस, स्थिति आकार और अन्य मॉड्यूल जोड़कर और बढ़ाया जा सकता है।
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