यह रणनीति एक चलती औसत सूचक और एक बाजार सुविधा सूचकांक को मिलाकर खरीद और बिक्री संकेत उत्पन्न करती है। यह औसत रिवर्सन ट्रेडिंग रणनीति श्रेणी से संबंधित है।
स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर एक स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर है। यह स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर का उपयोग संकेत उत्पन्न करने के लिए दो संकेतकों का उपयोग करने के लिए करता है। पहला एक चलती औसत संकेतक है, विशेष रूप से स्टोचैस्टिक ऑसिलेटर की तेज रेखा और धीमी रेखा का संयोजन। यह बेच संकेत का उत्पादन करता है जब कीमत लगातार दो दिनों के लिए बंद हो जाती है और तेज रेखा धीमी रेखा से ऊपर होती है। यह खरीद संकेत का उत्पादन करती है जब कीमत लगातार दो दिनों के लिए बंद हो जाती है और तेज रेखा धीमी रेखा से नीचे होती है। मूल्य उलट और तेज रेखा और धीमी रेखा के बीच संबंध की निगरानी करके, इसका उद्देश्य मूल्य प्रवृत्ति के संभावित मोड़ बिंदुओं की भविष्यवाणी करना है।
दूसरा संकेतक बाजार सुविधा सूचकांक है। यह मूल्य सीमा और मात्रा के बीच संबंध की गणना करके मूल्य आंदोलन की दक्षता को मापता है। जब सूचकांक बढ़ता है, तो यह बाजार तरलता में सुधार और उच्च परिचालन दक्षता का संकेत देता है, जो एक प्रवृत्ति बाजार का संकेत देता है। जब सूचकांक गिरता है, तो यह खराब तरलता और घटती दक्षता को दर्शाता है, जो संभावित साइडवेस रेंजिंग बाजार या प्रवृत्ति उलट का तात्पर्य है।
यह रणनीति वास्तविक खरीद और बिक्री के आदेश उत्पन्न करती है जब दोनों संकेतक एक साथ एक जैसा ट्रेडिंग सिग्नल जारी करते हैं।
लंबे समय तक एकतरफा उछाल या गिरावट के अवसरों का लाभ उठाना मुश्किल है, बाजार में प्रवेश करने में असमर्थ
खरीद और बिक्री संकेतों को पकड़ने की संभावना बढ़ाने के लिए औसत प्रतिगमन संकेतक के मापदंडों को आराम कर सकते हैं
मुनाफे की भरपाई के लिए प्रवृत्ति पर सवारी करने के लिए स्थिति आकार को भी स्केल कर सकते हैं
गलत रिवर्स सिग्नल रणनीति को अमान्य कर सकते हैं
झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए पैरामीटर अनुकूलित कर सकते हैं या सिग्नल पुष्टिकरण चरण जोड़ सकते हैं
यह रणनीति एक औसत रिवर्स इंडिकेटर और एक ट्रेंड जजिंग इंडिकेटर को जोड़ती है, जब रिवर्स सिग्नल प्रमुख ट्रेंड दिशा का सम्मान करते हुए सामने आता है तो बाजार में प्रवेश करती है। दोहरी संकेतक पुष्टि का उपयोग करने से प्रभावी रूप से झूठे संकेतों को समाप्त कर दिया जाता है। हालांकि लंबे समय तक एकतरफा रुझान और गलत रिवर्स सिग्नल के दौरान जोखिम मौजूद हैं। पैरामीटर ट्यूनिंग, स्टॉप लॉस, संकेतक अपग्रेड और मशीन लर्निंग मॉडल के माध्यम से आगे के अनुकूलन किए जा सकते हैं।
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