यह रणनीति इचिमोकू क्लाउड संकेतक के साथ संयुक्त इचिमोकू क्लाउड संकेतक के आधार पर एक प्रवृत्ति पहचान और व्यापार रणनीति है। यह वर्तमान बाजार प्रवृत्ति का निर्धारण करने के लिए इचिमोकू क्लाउड संकेतक से रूपांतरण रेखा, आधार रेखा, कुमो क्लाउड और लैगिंग स्पैन का उपयोग करता है, और स्टॉप-लॉस स्तर निर्धारित करने और साइडवेज बाजारों की पहचान करने के लिए 1.618 और 0.618 फिबोनाची अनुपात को शामिल करता है। इसके अलावा, रणनीति झूठे संकेतों को फ़िल्टर करने के लिए दो अतिरिक्त मध्य रेखाओं को पेश करती है।
इचिमोकू क्लाउड सूचक में चार घटक होते हैंः रूपांतरण रेखा, आधार रेखा, कुमो क्लाउड और लैगिंग स्पैन। रूपांतरण रेखा और आधार रेखा की गणना विभिन्न समय अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न के औसत का उपयोग करके की जाती है। कुमो क्लाउड बेस लाइन को 26 अवधि आगे स्थानांतरित करके और लेगिंग स्पैन को 26 अवधि पीछे स्थानांतरित करके बनाया जाता है।
इस रणनीति के लिए दीर्घकालिक प्रवेश की शर्तें निम्नलिखित हैंः
छोटी प्रवेश शर्तें लंबी प्रवेश शर्तों के विपरीत हैं।
स्टॉप-लॉस स्तर 1.618 और 0.618 फाइबोनैची अनुपात का उपयोग करके सेट किए जाते हैं। लंबी स्थिति के लिए, स्टॉप-लॉस बादल के ऊपरी किनारे को माइनस 1.618 गुना ऊपरी और निचले किनारों के बीच की दूरी है। छोटी स्थिति के लिए, यह विपरीत है। 0.618 लाइन का उपयोग साइडवेज बाजारों की पहचान करने के लिए किया जाता है। जब बादल हरा होता है और 0.618 लाइन 1.618 स्टॉप-लॉस स्तर से नीचे होती है, तो बाजार को साइडवेज स्थिति में माना जाता है।
इचिमोकू क्लाउड संकेतक के अलावा, रणनीति में झूठे संकेतों को आगे फ़िल्टर करने के लिए दो मध्य रेखाएं पेश की गई हैं। मध्य रेखाओं की गणना विभिन्न समय अवधि में उच्चतम उच्च और निम्नतम निम्न के औसत का उपयोग करके की जाती है।
यह रणनीति एक पूर्ण प्रवृत्ति पहचान और ट्रेडिंग प्रणाली बनाने के लिए इचिमोकू क्लाउड संकेतक को फिबोनाची अनुपात के साथ अभिनव रूप से जोड़ती है। फ़िल्टरिंग के लिए अतिरिक्त मध्य रेखाओं की शुरूआत से संकेत की गुणवत्ता में कुछ हद तक सुधार हो सकता है। रणनीति का लाभ इस बात में निहित है कि यह ट्रेंडिंग और रेंजिंग बाजार स्थितियों दोनों के लिए अच्छी तरह से अनुकूलित करने की क्षमता है, और गतिशील स्टॉप-लॉस के माध्यम से जोखिम को नियंत्रित करने में सक्षम है। हालांकि, रणनीति में कुछ कमियां भी हैं, जैसे सैद्धांतिक समर्थन की कमी और पैरामीटर अनुकूलन में संभावित ओवरफिट। भविष्य में, रणनीति को अधिक संकेतकों को पेश करके, स्टॉप-लॉस और साइजिंग को अनुकूलित करके और पैरामीटर अनुकूलन के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करके सुधार किया जा सकता है। कुल मिलाकर, इस रणनीति में एक अभिनव दृष्टिकोण है और संदर्भ के लायक है, लेकिन व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए आगे परीक्षण और अनुकूलन की आवश्यकता है।
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