यह रणनीति एक सरल क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग रणनीति है जो ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए लॉग-स्केल Ichimoku क्लाउड का उपयोग करती है। यह किस्मों के बीच क्रॉस-क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग के लिए डिज़ाइन की गई है।
यह रणनीति एक कस्टम लॉग-स्केल इचिमोकू संकेतक का उपयोग प्राथमिक ट्रेडिंग संकेतक के रूप में करती है। इचिमोकू संकेतक में आमतौर पर रूपांतरण रेखा, आधार रेखा और लेगिंग स्पैन होता है। इस रणनीति में, इन रेखाओं की गणना लघुगणकीय मूल्य स्थान में की जाती है।
विशेष रूप से, रूपांतरण रेखा लॉग निम्नतम और लॉग उच्चतम के हाल के 9 अवधि के औसत है। आधार रेखा 26 अवधि का औसत है। लीड लाइन 1 रूपांतरण और आधार रेखाओं का औसत है। लीड लाइन 2 52-अवधि लुकबैक औसत है।
एक लंबा संकेत तब उत्पन्न होता है जब लीड लाइन 1 लीड लाइन 2 के ऊपर से होकर गुजरती है।
इस रणनीति का मुख्य लाभ लॉग-स्केल इचिमोकू संकेतक का उपयोग करना है जो क्रिप्टोकरेंसी में प्रवृत्ति परिवर्तनों को बेहतर ढंग से पकड़ता है। प्रतिशत परिवर्तन लघुगणकीय स्थान में अधिक सुसंगत होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अधिक विश्वसनीय ट्रेडिंग संकेत होते हैं।
एक और लाभ यह है कि यह क्रिप्टोकरेंसी के क्रॉस-वेरिएंट ट्रेडिंग की सुविधा प्रदान करता है। लॉग-इचिमोकू का उपयोग विभिन्न क्रिप्टो किस्मों में मूल्य परिवर्तन की तुलनात्मकता में सुधार करता है।
मुख्य जोखिम यह है कि इचिमोकू संकेत विफल हो सकते हैं। विशेष रूप से अस्थिर क्रिप्टो बाजारों में, इचिमोकू का प्रदर्शन बिगड़ सकता है।
इसके अलावा, अत्यधिक चाल के दौरान लघुगणकीय परिवर्तन विफल हो सकते हैं। जब कीमतें असामान्य छलांग लगाती हैं तो लघुगणकीय स्थान की तुलनात्मकता कम हो जाती है।
इस रणनीति को निम्नलिखित तरीकों से बढ़ाया जा सकता हैः
झूठे संकेतों को कम करने के लिए Ichimoku संकेतों की पुष्टि करने के लिए फ़िल्टर जोड़ना
क्रिप्टो किस्मों के लिए अधिक उपयुक्त इष्टतम मापदंडों को अद्यतन करना
झूठे ब्रेकआउट से बचने के लिए वॉल्यूम जैसे प्री-एंट्री फ़िल्टर जोड़ना
जोखिम नियंत्रण के लिए प्रवेश नियमों का अनुकूलन और स्टॉप और लाभ लक्ष्य जोड़ना
यह रणनीति क्रिप्टोकरेंसी और क्रॉस-वेरिएटी ट्रेडिंग के लिए अनुकूलित मात्रात्मक रणनीति डिजाइन करने के लिए लघुगणकीय इचिमोकू संकेतक का उपयोग करती है। जबकि रुझानों को कैप्चर करने के लिए फायदेमंद है, इसमें जोखिम हैं। मापदंडों, फिल्टर और जोखिम नियंत्रण में आगे के अनुकूलन रणनीति प्रदर्शन को बढ़ा सकते हैं।
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