यह रणनीति स्वचालित रूप से स्टॉप लॉस सेट करने और स्थिति प्रबंधन के लिए लाभ मूल्य लेने के लिए फिबोनाची रिट्रेसमेंट स्तरों का उपयोग करती है। यह समेकन के दौरान नुकसान को कम करते हुए अधिक लाभ के लिए रुझानों को सवारी करने की अनुमति देती है।
इस रणनीति का मूल प्रमुख समर्थन और प्रतिरोध स्तरों को निर्धारित करने के लिए फिबोनाची रिट्रेसमेंट संकेतक पर निर्भर करता है। यह 10 फिबोनाची मूल्य क्षेत्रों को प्लॉट करने के लिए हाल के उच्च और निम्न को ट्रैक करता है। कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर, फिबोनाची स्तरों में से एक को प्रवेश ट्रिगर के रूप में चुना जाता है। जब मूल्य उस स्तर से ऊपर टूट जाता है, तो कॉन्फ़िगर किए गए लाभ के आधार पर एक लंबा ऑर्डर रखा जाएगा। साथ ही, प्रवेश मूल्य से एक निश्चित प्रतिशत पर लाभ लेने की कीमत निर्धारित की जाती है।
प्रवेश के बाद, रणनीति अद्यतन फाइबोनैचि स्तरों को ट्रैक करती रहती है। यदि एक निम्न फाइब स्तर उभरता है, जो संभावित उलटफेर को इंगित करता है, तो रणनीति मौजूदा आदेशों को रद्द कर देगी और स्टॉप लॉस तंत्र के रूप में कम कीमत पर आदेशों को फिर से रखेगी। जब कीमत अंततः लाभ लेने की कीमत से ऊपर टूट जाती है, तो स्थिति लाभ के लिए बंद हो जाएगी।
इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ गतिशील रूप से स्टॉप लॉस को समायोजित करने और ट्रेंडिंग बाजारों के लिए लाभ मूल्य लेने की क्षमता है।
प्रवेश मूल्य के आधार पर ट्रेलिंग स्टॉप द्वारा प्रवृत्ति स्थितियों में अधिक लाभ प्राप्त करें।
उभरते निम्न Fib स्तरों पर रुककर समेकन में नुकसान को कम करना।
पिछली प्रविष्टि मूल्य से कुछ प्रतिशत मूल्य गिरने पर स्थिति में जोड़कर पिरामिडिंग की अनुमति दें।
एक बार सही ढंग से कॉन्फ़िगर होने पर स्वचालित ऑर्डर प्लेसमेंट के साथ संचालित करने के लिए सरल।
अभी भी कुछ जोखिमों के बारे में पता होना चाहिएः
साइडवेज बाजारों के दौरान बार-बार रुकने की प्रवृत्ति, शुल्क बढ़ाना।
कोई निश्चित स्टॉप लॉस तंत्र नहीं है, बड़े ड्रॉडाउन का जोखिम है।
अनकप्ड पिरामिडिंग नुकसान को बढ़ा सकती है।
संबंधित समाधान:
जब मूल्य सीमा में उतार-चढ़ाव करता है तो व्यापार को रोकें।
यदि आवश्यक हो तो बाजारों की मैन्युअल रूप से निगरानी करें और बंद करें।
पिरामिड आदेशों पर सीमाएं निर्धारित करें।
अनुकूलन के लिए पर्याप्त जगह बनी हुई हैः
झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए अतिरिक्त प्रवेश पुष्टि के लिए ईएमए, एमएसीडी जैसे अतिरिक्त संकेतक जोड़ें।
चरम परिस्थितियों में नुकसान को सीमित करने के लिए फिक्स्ड/ट्रेलिंग स्टॉप लॉस तंत्र शामिल करें।
अत्यधिक लाभ उठाने से बचने के लिए बाजार व्यवस्थाओं पर आधारित पिरामिड लॉजिक को परिष्कृत करें।
मूल्य का पूर्वानुमान लगाने और बेहतर प्रवेश/निकास की पहचान करने के लिए LSTM जैसे मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करें।
संक्षेप में, यह रणनीति ट्रेंड-फैडिंग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है। लगातार स्टॉप को समायोजित करके यह प्रभावी रूप से रुझानों की सवारी करने की अनुमति देता है। अधिक मुश्किल बाजार स्थितियों को संभालने के लिए उचित अनुकूलन और गार्ड रेल की आवश्यकता होती है।
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