7 आसान चरणों में एक लाभदायक ट्रेडिंग मॉडल बनाएँ
ट्रेडिंग गतिविधियों को संचालित करने के लिए एक ट्रेडिंग मॉडल एक स्पष्ट रूप से परिभाषित, चरण-दर-चरण नियम-आधारित संरचना है। इस अनुच्छेद में, हम ट्रेडिंग मॉडल की मूल अवधारणा को पेश करते हैं, उनके लाभों की व्याख्या करते हैं, और अपने खुद के ट्रेडिंग मॉडल का निर्माण करने के तरीके के बारे में निर्देश प्रदान करते हैं।
एक ट्रेडिंग मॉडल के निर्माण के लाभ
नियम-आधारित ट्रेडिंग मॉडल का उपयोग करने से कई लाभ मिलते हैं:
- मॉडल सिद्ध नियमों के एक सेट पर आधारित हैं। यह निर्णय लेने से मानवीय भावनाओं को दूर करने में मदद करता है।
- वास्तविक धन के साथ गोता लगाने से पहले मॉडल को उनके मूल्य की जांच करने के लिए आसानी से ऐतिहासिक डेटा पर बैकस्टेड किया जा सकता है।
- मॉडल-आधारित बैकिंग, संबद्ध लागतों के सत्यापन की अनुमति देता है ताकि व्यापारी लाभ की क्षमता को अधिक वास्तविक रूप से देख सके। एक सैद्धांतिक $ 2 लाभ आकर्षक लग सकता है, लेकिन $ 2.50 का ब्रोकरेज शुल्क समीकरण को बदलता है।
- मोबाइल अलर्ट, पॉप-अप संदेश और चार्ट भेजने के लिए मॉडल को स्वचालित किया जा सकता है। यह मैनुअल निगरानी और कार्रवाई की आवश्यकता को समाप्त कर सकता है। एक मॉडल के साथ, एक व्यापारी 50-दिवसीय मूविंग एवरेज ( डीएमए ) को पार करने के लिए 10 स्टॉक को आसानी से ट्रैक कर सकता है, जो 15 से अधिक दिन चलती है। ऐसे स्वचालन के बिना, मैन्युअल रूप से एक स्टॉक डीएमए को ट्रैक करना भी मुश्किल हो सकता है।
अपना खुद का ट्रेडिंग मॉडल कैसे बनाएं
ट्रेडिंग मॉडल बनाने के लिए, आपको उन्नत-स्तरीय ट्रेडिंग ज्ञान की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कीमतें कैसे और क्यों चलती हैं (उदाहरण के लिए, दुनिया की घटनाओं के कारण), जहां लाभ के अवसर मौजूद हैं, और व्यावहारिक रूप से अवसरों को कैसे भुनाना है। Novices और मध्यम अनुभवी व्यापारी कुछ तकनीकी संकेतकों से परिचित होकर शुरू कर सकते हैं। ये ट्रेडिंग पैटर्न को सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। तकनीकी संकेतकों को समझना व्यापारियों को रुझानों की अवधारणा बनाने और उनके मॉडल के लिए अनुकूलित रणनीति और परिवर्तन करने में भी मदद करेगा। इस लेख में, हम तकनीकी संकेतकों के आधार पर व्यापार पर ध्यान केंद्रित करेंगे।
एक साधारण ट्रेडिंग मॉडल रणनीति का उदाहरण
ट्रेंड रिवर्सल के सिद्धांत के आधार पर, कुछ व्यापारी इस धारणा पर कार्य करते हैं कि जो नीचे जाता है वह वापस आएगा (और इसके विपरीत)। एक रणनीति के रूप में ट्रेंड रिवर्सल की धारणा का उपयोग करते हुए, हम एक ट्रेडिंग मॉडल का निर्माण करेंगे। नीचे दिए गए चरणों में, हम ट्रेडिंग मॉडल बनाने और सफल होने पर परीक्षण करने के लिए चरणों की एक श्रृंखला से गुजरेंगे।
एक ट्रेडिंग मॉडल के निर्माण के लिए फ़्लोचार्ट
1. ट्रेडिंग मॉडल की अवधारणा
इस चरण में, व्यापारी भविष्य के रुझान की पहचान करने और एक अवधारणा बनाने के लिए ऐतिहासिक स्टॉक आंदोलनों का अध्ययन करता है। अवधारणा व्यापक डेटा विश्लेषण का एक परिणाम हो सकता है या यह मौका टिप्पणियों के आधार पर एक कूबड़ हो सकता है।
इस लेख के लिए, हम रणनीति बनाने के लिए ट्रेंड रिवर्सल का उपयोग कर रहे हैं। प्रारंभिक अवधारणा यह है: यदि पिछले दिन के समापन मूल्य की तुलना में कोई स्टॉक x प्रतिशत नीचे चला जाता है, तो अगले कुछ दिनों में प्रवृत्ति को उलटने की उम्मीद है।
यहां से, पिछले डेटा को देखें और अवधारणा को परिष्कृत करने के लिए प्रश्न पूछें: क्या यह अवधारणा सही है? क्या यह अवधारणा केवल कुछ चुनिंदा उच्च-अस्थिरता वाले शेयरों पर लागू होगी या यह किसी भी और सभी शेयरों में फिट होगी? अपेक्षित ट्रेंड रिवर्सल (1 दिन, 1 सप्ताह या 1 महीना) की अवधि क्या है? किसी व्यापार में प्रवेश करने के लिए निम्न स्तर के रूप में क्या निर्धारित किया जाना चाहिए? लक्ष्य लाभ स्तर क्या है?
एक प्रारंभिक अवधारणा में आमतौर पर कई अज्ञात होते हैं। एक व्यापारी को शुरू करने के लिए कुछ निर्णायक बिंदुओं या संख्याओं की आवश्यकता होती है। ये कुछ मान्यताओं पर आधारित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए: यह रणनीति 2 और 3 के बीच बीटा वैल्यू वाले मध्यम वाष्पशील शेयरों पर लागू हो सकती है। यदि स्टॉक 3 प्रतिशत कम हो जाता है और ट्रेंड रिवर्सल के लिए अगले 15 दिनों तक प्रतीक्षा करें और 4 प्रतिशत वापसी की उम्मीद करें। ये नंबर एक व्यापारी की मान्यताओं और अनुभव पर आधारित होते हैं। फिर, तकनीकी संकेतकों की एक बुनियादी समझ महत्वपूर्ण है।
2. अवसरों को पहचानें
इस चरण में, व्यापार करने के लिए सही अवसरों या शेयरों की पहचान करें। इसमें ऐतिहासिक डेटा के खिलाफ अवधारणा को सत्यापित करना शामिल है। उदाहरण अवधारणा में, हम 3 प्रतिशत डुबकी पर खरीदते हैं। मूल्यांकन के लिए उच्च by अस्थिरता शेयरों को चुनकर शुरू करें। आप एक्सचेंज वेबसाइट या याहू जैसे वित्तीय पोर्टलों से आमतौर पर कारोबार किए गए शेयरों का ऐतिहासिक डेटा डाउनलोड कर सकते हैं! वित्त। स्प्रेडशीट फ़ार्मुलों का उपयोग करते हुए, पिछले दिन के समापन मूल्य से प्रतिशत परिवर्तन की गणना करें, मापदंड से मेल खाते परिणामों को फ़िल्टर करें, और अगले दिनों के पैटर्न का निरीक्षण करें। नीचे एक उदाहरण स्प्रेडशीट है।
इस उदाहरण में, स्टॉक की समापन कीमत 2 दिन (4 फरवरी और 7 फरवरी) से 3 प्रतिशत नीचे जा रही है। अगले दिनों के सावधानीपूर्वक अवलोकन से पता चल जाएगा कि प्रवृत्ति उलट दिखाई दे रही है या नहीं। 5 फरवरी को कीमत 4.59 प्रतिशत तक बदल जाती है। 8 फरवरी तक, परिवर्तन 1.96 प्रतिशत से कम होने की उम्मीद है।
क्या परिणाम निर्णायक हैं? नंबर एक अवलोकन अवधारणा की अपेक्षा (4 प्रतिशत और उससे अधिक परिवर्तन) से मेल खाता है जबकि एक अवलोकन नहीं करता है।
इसके बाद, हमें अपनी अवधारणा को और अधिक डेटा बिंदुओं और अधिक स्टॉक में जाँचने की आवश्यकता है। कम से कम 5 वर्षों में दैनिक कीमतों के साथ कई शेयरों में परीक्षण चलाएं। देखें कि कौन से स्टॉक परिभाषित अवधि के भीतर सकारात्मक प्रवृत्ति को उलट देते हैं। यदि सकारात्मक परिणामों की संख्या नकारात्मक लोगों की तुलना में बेहतर है, तो अवधारणा के साथ जारी रखें। यदि नहीं, तो अवधारणा को ट्विक करें और पुन: प्रयास करें या अवधारणा को पूरी तरह से त्याग दें और चरण 1 पर लौटें।
3. ट्रेडिंग मॉडल का विकास करना
इस चरण में, हम ट्रेडिंग मॉडल को ठीक करते हैं और अवधारणा के मूल्यांकन परिणामों के आधार पर आवश्यक विविधताएं पेश करते हैं। हम बड़े डेटासेट में सत्यापन करना जारी रखते हैं और अधिक विविधताओं के लिए निरीक्षण करते हैं। यदि हम विशिष्ट कार्यदिवस मानते हैं तो क्या रणनीति के परिणाम में सुधार होता है? उदाहरण के लिए, अगले सप्ताह के भीतर संचयी 5 प्रतिशत या उससे अधिक वृद्धि के परिणामस्वरूप शुक्रवार को स्टॉक की कीमत 3 प्रतिशत कम हो जाती है? यदि हम 4 से ऊपर बीटा वैल्यू वाले उच्च-अस्थिरता वाले स्टॉक लेते हैं तो क्या परिणाम बेहतर होता है?
हम इन अनुकूलन को सत्यापित कर सकते हैं कि मूल अवधारणा सकारात्मक परिणाम दिखाती है या नहीं। आप कई पैटर्न खोज सकते हैं। इस स्तर पर आप एल्गोरिदम और कंप्यूटर प्रोग्राम डेटा का विश्लेषण करके लाभदायक रुझानों की पहचान करने के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामिंग का उपयोग कर सकते हैं। कुल मिलाकर, उद्देश्य हमारी रणनीति से सकारात्मक परिणामों में सुधार करना है, जिससे अधिक लाभप्रदता हो।
कुछ व्यापारी इस चरण में फंस जाते हैं, बड़े डेटासेट का मापदंडों में मामूली बदलाव के साथ अंतहीन विश्लेषण करते हैं। कोई सही ट्रेडिंग मॉडल नहीं है। परीक्षण पर एक रेखा खींचना और निर्णय लेना याद रखें।
4. एक व्यावहारिक अध्ययन करें
हमारा मॉडल अब बहुत अच्छा लग रहा है। यह अधिकांश ट्रेडों के लिए सकारात्मक लाभ दिखाता है (उदाहरण के लिए, $ 2 की 70 प्रतिशत जीत और $ 1 का 30 प्रतिशत नुकसान)। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि प्रत्येक 10 ट्रेडों के लिए, हम 7 * $ 2 – 3 * $ 1 = $ 11 का सुंदर लाभ कमा सकते हैं।
इस चरण में एक व्यावहारिक अध्ययन की आवश्यकता होती है जो निम्नलिखित बिंदुओं पर आधारित हो सकता है:
- क्या ब्रोकरेज लागत-प्रति-व्यापार लाभ के लिए पर्याप्त जगह छोड़ रहा है?
- मुझे एक लाभ का एहसास करने के लिए प्रत्येक $ 500 के 20 ट्रेड करने पड़ सकते हैं, लेकिन मेरी उपलब्ध पूंजी सिर्फ $ 8000 है। क्या पूंजी सीमाओं के लिए मेरा ट्रेडिंग मॉडल खाता है?
- मैं कितनी बार व्यापार कर सकता हूं? क्या मॉडल मेरी पूंजी के ऊपर बहुत अधिक ट्रेडों को दिखा रहा है, या बहुत कम ट्रेडों में मुनाफा बहुत कम है?
- क्या सैद्धांतिक परिणाम आवश्यक नियमों से मेल खाते हैं। क्या इसके लिए शॉर्ट सेलिंग या लॉन्ग डेटेड ऑप्शंस ट्रेड की आवश्यकता होती है, जिस पर प्रतिबंध लगाया जा सकता है, या एक साथ खरीदने और बेचने की स्थिति को होल्ड किया जा सकता है जिसकी अनुमति भी नहीं हो सकती है?