विदेशी मुद्रा ट्रेसर

विदेशी मुद्रा ट्रेसर

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यदि नहीं, तो डेटा भ्रामक बैकस्ट परिणाम का उत्पादन कर सकता है और आपको वास्तव में क्या हुआ है इसका एक गलत दृश्य दे सकता है। उदाहरण के लिए, एक चार्ट जिसमें हैएक 2: 1 स्टॉक विभाजन के लिए समायोजित नहीं किया गया है, 50 रातोंरात अंतर दिखाएगा जब वास्तव में कोई अंतर नहीं था। यदि आपका ट्रेडिंग सिस्टम इस अंतर को कम कर देता है, तो यह 50 का भारी लाभ दिखाएगा जो कभी नहीं हुआ। निम्नलिखित चार्ट में आप देखेंगे कि कैसे Apple ने 2014 में 7: 1 स्टॉक विभाजित किया था: Apple ने 2014 में एक 7: 1 शेयर का विभाजन किया। उन डेटा का होना जो स्प्लिट्स आदि के लिए स्वच्छ और ठीक तरह से समायोजित हों, अधिक मजबूत ट्रेडिंग सिस्टम और आपके ट्रेडिंग में अधिक आत्मविश्वास की ओर जाता है। लाभांश का समावेश आपकी रणनीति की निचली रेखा में अतिरिक्त दो या तीन प्रतिशत जोड़ सकता है। स्टॉक के लिए: क्या डेटा में ऐतिहासिक घटक शामिल हैं.

हर साल, व्यवसाय दिवालिया हो जाते हैं। कुछ अन्य कंपनियों के साथ विलय कर रहे हैं। अन्य लोग अलग-अलग मार्केट इंडेक्स में स्थानांतरित हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, अर्बन आउटफ़िटर्स (URBN) S P 500 के सदस्य हुआ करते थे, लेकिन अब यह मिड कैप इंडेक्स में बैठता है। जब डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल एवरेज की शुरुआत हुई तो यह अमेरिकन कॉटन ऑयल और नेशनल लीड जैसी कंपनियों से बना था। आश्चर्य नहीं कि वे शेयर अब मौजूद नहीं हैं। यदि आप ऐतिहासिक सदस्यों को शामिल नहीं करते हैं और आप एक विशेष इंडेक्स बनाने वाले शेयरों पर बैकस्टेस्ट चलाते हैं, तो आप जीवित-पूर्वाग्रह की भारी राशि का परिचय देंगे। केवल नवीनतम अनुक्रमणिका घटकों का उपयोग करके, आपका ब्रह्मांड पूरी तरह से हाल के परिवर्धन या स्टॉक से बना होगा जो प्रारंभ से सूचकांक में बने हुए हैं। ये सबसे मजबूत कलाकार होते हैं, जिससे आपको वास्तविक जीवन में बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। p स्टॉक के लिए : क्या आपका डेटा सही आवृत्ति है.

कम आवृत्ति डेटा के साथ उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग रणनीतियों को बैक करने में भी कुछ कठिनाई हो सकती है, जिनके बारे में मैंने पहले बात की है। ऐसा इसलिए है क्योंकि स्टॉक की कीमतें कई अलग-अलग एक्सचेंजों से आने वाली कीमतों का एक समामेलन हैं। अपनी रणनीति के लिए सही आवृत्ति डेटा का उपयोग करना सबसे अच्छा है। यदि आप इंट्रा डे रणनीति बनाने के लिए दिन के अंत डेटा का उपयोग कर रहे हैं, तो अवास्तविक परिणाम प्राप्त करने की एक उच्च संभावना है क्योंकि आप प्रविष्टियों को मॉडल करने में सक्षम नहीं हैं और सटीक रूप से पर्याप्त रूप से बाहर निकलते हैं। इन इंट्राडे सिस्टम के लिए, आपको 1-मिनट डेटा जैसे अधिक दानेदार डेटा की आवश्यकता होगी। स्टॉक के लिए: क्या डेटा पॉइंट-इन-टाइम सटीक है.

यदि आप अपनी ट्रेडिंग रणनीति के हिस्से के रूप में मौलिक डेटा का उपयोग कर रहे हैं तो यह महत्वपूर्ण है कि डेटा पॉइंट-इन-टाइम सटीक हो। दूसरे शब्दों में, आप जानना नहीं चाहते हैं कि आपके स्टॉक का पीई अनुपात आज क्या है, आप जानना चाहते हैं कि जब बैकस्ट चलाया गया था तो वह क्या था। मूल सिद्धांतों के लिए सटीक बिंदु-समय डेटा खोजना मुश्किल हो सकता है। मूल सिद्धांतों का कम्प्यूटरीकृत रिकॉर्ड लगभग बीस या तीस साल पहले नहीं था। लेकिन कम्पुसेट और फैक्टसेट जैसे प्रदाताओं के विकल्प उपलब्ध हैं। वायदा के लिए: डेटा को कैसे पुन: पेश किया जा रहा है. फ्यूचर्स बाजार में विशिष्ट जीवन के महीनों के साथ सेट किए गए जीवनकाल के साथ व्यक्तिगत अनुबंध शामिल हैं। इसका मतलब है कि कोई भी समय श्रृंखला नहीं है जो उस वायदा बाजार के पूरे इतिहास का सही प्रतिनिधित्व करती है। यह हमेशा अनुबंध के महीनों का एक समामेलन है। कुछ डेटा वेंडर इस डेटा को 'जैसा है' कहते हैं और बस कॉन्ट्रैक्ट को एक साथ विभाजित करते हैं। इंट्राडे ट्रेडिंग के लिए यह ठीक हो सकता है और यह देखने के लिए कि अतीत में वायदा अनुबंध कहां कारोबार करता है। लेकिन इसका मतलब है कि मूल्य अंतराल हैं जहां अनुबंध खत्म हो गए हैं। डेटा को वापस समायोजित करके और तथाकथित निरंतर अनुबंध बनाकर अन्य डेटा विक्रेता इसे प्राप्त करते हैं। p यह बाजार का यथार्थवादी प्रतिनिधित्व करता है और आम तौर पर बैकिंग के लिए बेहतर होता है। हालाँकि, इस दृष्टिकोण का नकारात्मक पक्ष यह है कि ऐतिहासिक मूल्य स्तर सटीक नहीं हैं। बैकवर्डेशन में मार्केट्स बैक-एडजस्टमेंट कैलकुलेशन के कारण नेगेटिव प्राइस के साथ खत्म हो सकते हैं और ये प्राइस कुछ चार्ट्स पर पर्याप्त रूप से नहीं दिखाए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, नीचे समायोजित सोयाबीन चार्ट 1998 और 2003 के अंत के बीच नकारात्मक कीमतों को दर्शाता है: बैक-एडजस्टमेंट के कारण 1998-2003 के बीच सोयाबीन चार्ट नकारात्मक मूल्य मान दिखाता है। गुणन और विभाजन का उपयोग करने वाले सिस्टम की गणना को नकारात्मक कीमतों या कीमतों से फेंक दिया जा सकता है जो शून्य के करीब हैं। इसलिए, आपको अपने सूत्रों में इन गणनाओं का उपयोग करके सावधान रहने की आवश्यकता है। सुनिश्चित करें कि बैक-एडजस्टेड कीमतें गलत सिग्नल नहीं दे रही हैं। फोरेक्स के लिए: डेटा कहां से है और यह क्या दिखाता है.

विदेशी मुद्रा में कोई केंद्रीकृत विनिमय नहीं है, इसलिए ऐतिहासिक डेटा दलालों के बीच भिन्न हो सकते हैं। आमतौर पर अंतर छोटा होता है, लेकिन फिर भी सिमुलेशन परिणामों पर इसका प्रभाव पड़ सकता है। एक सामान्य नियम केवल उस ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करना है जो ब्रोकर द्वारा आपूर्ति किया जाता है, जिसके साथ आप व्यापार करना चाहते हैं। ऐसा करने का अर्थ है कि आपके बैकस्टेस्ट परिणाम आपके लाइव ट्रेडिंग परिणामों के साथ मेल खाने की अधिक संभावना है। इसके अलावा, विदेशी मुद्रा उद्धरण अक्सर दिखाए जाते हैंविभिन्न स्वरूपों। कुछ प्रदाता बोली दिखाते हैं, कुछ पूछते हैं और कुछ एक मध्य मूल्य। यदि आप इस डेटा को बैकस्ट करने का इरादा रखते हैं, तो आपको यह जानना होगा कि आप क्या काम कर रहे हैं। फिर आप अपने ब्रोकर से मिलने वाले प्रसार को प्रतिबिंबित करने के लिए स्लिपेज के कुछ जोड़े जोड़ सकते हैं। आप चाहते हैं कि आपका बैकस्ट ट्रेड आपके लाइव ट्रेडों के साथ निकटता से मेल खाए। याद रखें कि महत्वपूर्ण घटनाओं या उच्च अस्थिरता के दौरान फैलता बढ़ सकता है। क्या डेटा साफ़ और अद्यतित है.

सैकड़ों या हजारों शेयरों, वायदा अनुबंधों या विदेशी मुद्रा बाजारों के लिए एक डेटाबेस बनाए रखना एक कठिन काम है और त्रुटियों को में रेंगने के लिए बाध्य किया जाता है। डेटा पर पैसा खर्च करना सबसे अच्छा है जिसे एक अनुभवी टीम द्वारा साफ और अद्यतित रखा जा रहा है। सार्थक निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त डेटा है.

पहली बार पर्याप्त डेटा नहीं होने से कई व्यापारिक गलतियाँ हो सकती हैं। यदि आप एक दिन-प्रतिदिन के अंतरण ट्रेडिंग रणनीति का बैकस्टेस्ट करना चाहते हैं, लेकिन केवल कुछ वर्षों का डेटा उपलब्ध है, तो इसकी संभावना नहीं है कि आप उस डेटा से महत्वपूर्ण निष्कर्ष निकाल पाएंगे। कोई कठिन नियम नहीं हैं, लेकिन आदर्श रूप से आप ट्रेडों का एक अच्छा नमूना देखना चाहते हैं। एक प्रतिवर्ती रणनीति के लिए, जो दैनिक सलाखों को ट्रेड करती है, आप आमतौर पर विभिन्न बाजार चक्रों और व्यापारिक स्थितियों को कवर करने के लिए कम से कम आठ से दस साल का डेटा चाहते हैं। हालांकि, यह ध्यान में रखते हुए कि अच्छी ट्रेडिंग रणनीतियाँ अभी भी छोटे नमूने आकारों के साथ विकसित की जा सकती हैं। वे उपलब्ध तनाव परीक्षण तकनीकों के साथ साबित करने के लिए बस कठिन हैं। कुल मिलाकर, बहुत सारे मुफ़्त डेटा उपलब्ध हैं, लेकिन यदि आप अच्छे परिणाम चाहते हैं, तो यह कुछ पैसे देने के लायक है। मैं दिन के डेटा के अंत के लिए नॉरगेट प्रीमियम का उपयोग करता हूं और मैं इंट्राडे डेटा के लिए IQ फीड का उपयोग करता हूं। चरण तीन - एक योजना है एक बार जब आप अपना सबसे पीछे वाला वातावरण व्यवस्थित कर लेते हैं, तो यह इस बारे में कुछ निर्णय लेने का समय होता है कि आप क्या परीक्षण करना चाहते हैं और आपको अपने परीक्षण से बाहर निकलने की क्या उम्मीद है। आप जो करना चाहते हैं, वह यह जानने के बिना कि आप क्या देख रहे हैं, बिना किसी बाधा के भार चलाएं। यदि आपके मन में कुछ स्पष्ट उद्देश्य हैं तो आप इस प्रक्रिया से बाहर निकलेंगे। पूछे जाने वाले कुछ प्रमुख प्रश्न हैं:    आप किन बाज़ारों पर ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं.

   आप किस समय-सीमा का परीक्षण करना चाहते हैं.    आप किन विचारों का परीक्षण करेंगे.    आप किस प्रकार के परीक्षण चलाएंगे.    आप किन मापदंडों का परीक्षण करेंगे.    सफलता को मापने के लिए आप किस मैट्रिक्स का उपयोग करेंगे.    आप एक विचार कब छोड़ेंगे. 5 से अधिक मूल्य का अर्थ है कि स्टॉक दिनों के शीर्ष आधे हिस्से में समाप्त हो गया है और 0. 5 से नीचे के मूल्य का मतलब यह नीचे के आधे हिस्से में समाप्त हो गया है। 1 के मूल्य का अर्थ है कि स्टॉक अपनी ऊँचाई पर सही समाप्त हो गया। माध्य प्रत्यावर्तन रणनीतियों के लिए, मैं अक्सर एक खरीद के लिए 0.

2 से नीचे के मूल्य और एक बेचने के लिए 0. 8 से ऊपर का मूल्य देखूंगा। अन्य तकनीकी ट्रेडिंग नियमों के साथ संयोजन करने के लिए यह एक अच्छा संकेतक है। IBR (बंद - निम्न) (उच्च - निम्न) अस्थिरता सूचकांक (VIX) VIX सबसे उलट मतलब साधनों में से एक है, इसलिए जब इसका अर्थ रिवर्स सिस्टम है, तो यह एक अच्छा विकल्प है। आप VIX इंडेक्स का सीधे व्यापार नहीं कर सकते, लेकिन आप इसे अन्य उपकरणों के व्यापार के लिए एक गाइड के रूप में उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, अगर VIX ओवरसोल्ड है तो यह लंबे स्टॉक में जाने का अच्छा समय हो सकता है। जब VIX को ओवरबॉट किया जाता है, तो यह आपकी स्थिति को बेचने का अच्छा समय हो सकता है। हमारे कार्यक्रम में एक प्रणाली है जिसमें इस पद्धति का उपयोग करके बहुत अधिक जीत दर है। मतलब रिवर्स करने का एक अलग तरीका वित्तीय अनुपात को देखना है। एक शेयर खरीदना जब पीई बहुत कम हो जाता है और जब यह अधिक चलता है तो मूल्य निवेश के लिए एक अच्छी रणनीति हो सकती है। कुछ मूल्य निवेशकों को 10 से कम, 5 से कम, यहां तक कि 1.

जब आप लाइव मार्केट में ट्रेड करते हैं, तो आपकी कीमत उतनी ही होनी चाहिए जितनी आपने बैकटीटिंग में देखी थी। आपके बैकस्टैस्ट को कमीशन और स्लिपेज जैसे विवरणों के लिए भी क्षतिपूर्ति करनी चाहिए ताकि जब आप लाइव ट्रेडिंग में संक्रमण करें तो आपको बहुत अधिक आश्चर्यचकित न करें। चूंकि मैं इंटरएक्टिव ब्रोकर्स का उपयोग करता हूं इसलिए मैं आमतौर पर अपने कमीशन को 0. 01 या 0. 005 प्रति शेयर पर सेट करूंगा लेकिन आपका उपयोग करने वाले ब्रोकर पर निर्भर करेगा। सीमित ऑर्डर अक्सर माध्य प्रत्यावर्तन प्रणालियों के लिए अच्छी तरह से काम करते हैं क्योंकि वे बाजार में गिरते तेजी से बढ़ने पर बेहतर कीमत भर सकते हैं। आपको अपनी ट्रेडिंग रणनीति की क्षमता के बारे में भी जानकारी होनी चाहिए। यदि आप अनलकी पेनी स्टॉक का व्यापार कर रहे हैं, तो आप प्रसार को प्रभावित किए बिना स्टॉक के हजारों शेयर नहीं खरीद सकते। आपको अपनी ट्रेडिंग रणनीति की क्षमता का पता होना चाहिए और आपको इसे लाइव करने से पहले अपने बैकिंग में इसका हिसाब देना चाहिए। अगर कुछ गलत हो जाए तो क्या होगा.

जीवन में बहुत सी चीजों के साथ, यह गलत होने की स्थिति में एक बैकअप योजना का भुगतान करता है। यदि आपकी ट्रेडिंग रणनीति नियंत्रण से बाहर हो रही है या बाजार पागल हो रहा है, तो आपके पास चीजों को जल्दी से बंद करने का एक तरीका होना चाहिए। कुछ ब्रोकर्स, इंटरएक्टिव ब्रोकर्स शामिल हैं, आपके पास बाजार में सभी पदों को बंद करने के लिए कमांड का उपयोग कर सकते हैं। स्वचालित ट्रेडिंग रणनीतियों के साथ, उन्हें आदर्श रूप से क्लाउड में अपने स्वयं के समर्पित सर्वर पर चलना चाहिए। एक बैकअप सेवा के साथ भी। यदि वे क्लाउड-आधारित नहीं हैं, तो आपको आउटेज की स्थिति में बैकअप कंप्यूटर, बैकअप सर्वर और बैकअप पावर स्रोत होने पर विचार करना चाहिए। आप अपनी प्रगति को कैसे ट्रैक करेंगे और अपने परिणामों का विश्लेषण करेंगे.

लाइव होने के सबसे महत्वपूर्ण भागों में से एक आपके परिणामों को ट्रैक कर रहा है और आपकी प्रगति को माप रहा है। जब भी आप एक सिस्टम लेते हैं तो यह संभावना नहीं रहती है कि सब कुछ आसानी से हो जाएगा और आपके परिणाम आपके सिमुलेशन की बिल्कुल नकल करेंगे। पहला प्रश्न यह पूछना है कि क्या आपके ट्रेडिंग परिणाम आपके सिमुलेशन परिणामों के साथ मेल खा रहे हैं। यदि नहीं, तो आपको ड्रॉइंग बोर्ड में वापस जाना होगा और यह पता लगाना होगा कि क्या हो रहा है। यदि चीजें अपेक्षाकृत सुचारू रूप से आगे बढ़ रही हैं, तो आप अपनी प्रगति को ट्रैक करना शुरू कर सकते हैं। अपने अधिकतम ड्राडाउन और जीत हानि अनुक्रमों पर ध्यान दें और उनकी तुलना अपने सिमुलेशन से करें। यदि आपके बैकिंग के दौरान खोने वाले ट्रेडों की अधिकतम संख्या एक पंक्ति में आठ थी और अचानक आपने कुछ हफ़्ते के बाद उस नंबर को हिट किया है, तो एक अच्छा मौका है कि सिस्टम वह नहीं कर रहा है जिसकी आपको उम्मीद थी। वही आपके ड्राडाउन के लिए जाता है। आपको पता होना चाहिए कि आपके सिस्टम को बंद करने के लिए आपको किस तरह का परिणाम मिलेगा और फिर इसे चिपका दें। अपनी प्रगति को ट्रैक करने का एक चालाक तरीका फिर से मोंटे कार्लो का उपयोग करना है। कल्पना कीजिए कि स्ट्रॉ ब्लूम मोंटे कार्लो इक्विटी घटता है जिसे हमने पहले देखा था उसे एक और 100 ट्रेडों के लिए बढ़ाया गया था। यदि आपका इक्विटी वक्र इन वक्रों से नीचे गिरना शुरू कर देता है, तो इसका मतलब है कि आपका सिस्टम खराब प्रदर्शन कर रहा है। यदि आपका इक्विटी वक्र यादृच्छिक घटता (या फेरबदल घटता) के निचले 5 से नीचे आता है, तो इसे बंद करने का एक मजबूत संकेत है। कुल मिलाकर, सुनिश्चित करें कि प्रतिक्रिया आपके ट्रेडिंग सिस्टम दृष्टिकोण का एक अभिन्न हिस्सा है। अपने ट्रेडिंग सिस्टम और आपके बैकिंग प्रक्रिया दोनों को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग करें। आप भविष्य में अधिक सटीक बैकटैस्ट बनाने के लिए लाइव ट्रेडिंग से अनुभव का उपयोग कर सकते हैं। एक प्रतिवर्ती ट्रेडिंग रणनीति का एक उदाहरण इस लेख के लिए मेरा इरादा इतना लंबा नहीं था.

लेकिन मैं एक उलट ट्रेडिंग रणनीति का एक उदाहरण शामिल करना चाहता था। तो यह ट्रेडिंग रणनीति S P 500 स्टॉक के लिए है। यह ऐतिहासिक सदस्यों को शामिल करने वाले डेटा और लाभांश और कॉर्पोरेट कार्यों के लिए समायोजित किया गया है। परिणामों में प्रति शेयर 0. 01 का कमीशन भी शामिल है। ध्यान दें कि इस प्रणाली का व्यापार करने का इरादा नहीं है। यह केवल एक उदाहरण है जो मैं कुछ घंटों के बैकटैस्टिंग के साथ आया था। नियम इस प्रकार हैं: नियम खरीदें: अतिरिक्त नियम जानकारी:    अगले दिन खुले सभी ट्रेडों को निष्पादित    अधिकतम पाँच खुले स्थान    प्रारंभिक पूंजी: 50,000    स्थिति का आकार: 20 (बराबर भार)    कमीशन: 0. 01 प्रति शेयर    रैंकिंग: RSI (3)    मार्जिन: कोई भी नहीं है निम्नलिखित व्यापार सेटअप का एक उदाहरण है जिसे हम इस रणनीति के साथ देख रहे हैं। 20 जनवरी 2017 को, आरएसआई (3) लगातार तीन दिनों के लिए 15 से कम रहा है और स्टॉक 0.

07 के IBR स्कोर के साथ अपने चढ़ाव के पास बंद हो गया है। इसलिए हम अगले खुले पर लंबे समय तक जाते हैं जो 23 जनवरी (हरा तीर) है। हमें 24 जनवरी को एक मजबूत पास मिल गया है और IBR अब 0. 72 है। इसलिए हम फीस (लाल तीर) के बाद 3.

15 के लाभ के लिए अगले बाजार में अपने व्यापार को बंद करते हैं। सिटीग्रुप स्टॉक में उदाहरण व्यापार सेटअप इस व्यापार के पीछे का विचार यह है कि हम एक ऐसा स्टॉक चाहते हैं जो अच्छे दिनों के लिए ओवरसोल्ड हो। क्योंकि ये जल्दी वापस आने की संभावना है। हम लाभ लेने के लिए लंबे समय तक इंतजार नहीं करना चाहते हैं, इसलिए हम पहले सभ्य ऊपर बंद होने जा रहे हैं। हम एक ऊपर की ओर एक खिंचाव की तलाश कर रहे हैं, इसलिए हम चाहते हैं कि स्टॉक अपने 200-दिवसीय एमए से ऊपर हो। 2002 - 2018 के बीच एसएंडपी 500 शेयरों पर इस रणनीति का समर्थन करते हुए हमें निम्नलिखित परिणाम और इक्विटी वक्र मिलते हैं। हमारे इक्विटी वक्र में दो आउट-ऑफ-सैंपल अवधि शामिल हैं:    ट्रेड: 1579    नेट लाभ: 121,296    CAR: 8.

00    MDD: -12. 78    CAR MDD: 0. 63    विन दर: 64. 34    औसत। प्रति व्यापार लाभ: 0. 41    जोखिम समायोजित रिटर्न: 36.

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