ट्रेडिंग फॉरेक्स बहु दिन की शादी

कई समय के फ़्रेजिंग कारोबार कई तरीके हैं जिससे एक बड़े लाभ बाजार में कारोबार कर सकते हैं। आम तौर पर जो कदम उठाया जाता है वो है जो जोखिम और गतिविधि के लिए व्यापारियों के आराम वाले क्षेत्र में फिट बैठता है। लेकिन कोई भी बात नहीं है कि किसी व्यापारी के पास आखिरकार क्या ध्यान केंद्रित करने का फैसला होता है, कई बार फ़्रेम में बाजार की जांच करने से अंतिम संख्या में मदद मिल सकती है। हमने सभी को यह कहते सुना है कि इस रौशनी का रुझान आपका दोस्त है, इस प्रवृत्ति के साथ व्यापार। मैं व्यक्तिगत रूप से इस कथित तौर पर विश्वास करता हूं। हालांकि अंतर्निहित इरादा केवल अपने दोस्त बनने के लिए प्रवृत्ति के साथ व्यापार को इंगित करना है, यह वास्तव में इन प्रवृत्तियों की शुरुआत और समाप्ति के समय की आपकी क्षमता के नीचे आता है, और ऐसा करने के लिए समय सीमा के लिए आप व्यापार करना चाहते हैं उदाहरण के लिए, यदि आप सटीक परिशुद्धता के साथ एक प्रवृत्ति के भीतर प्रत्येक नई लहर के बहुत नीचे और सबसे ऊपर का समय प्राप्त कर सकते हैं, तो प्रवृत्ति का आप पर कोई अर्थ नहीं होगा। आप केवल पैतों को खरीदने और किसी भी अन्य चिंता के बिना शीर्ष बेचेंगे। व्यापार विश्लेषण की वास्तविकता यह है कि कोई आदर्श समय मॉडल नहीं है सबसे अच्छा आप के लिए उम्मीद कर सकते हैं एक समय दृष्टिकोण है कि औसत से ऊपर है, पूर्णता से कम। औसतन औसत और पूर्णता के बीच मौजूद अंतराल के कारण, यह औसत के कानून को और सुधारने और एक सफल व्यापार के लिए अधिक संभावना जोड़ने के तरीकों को देखने के लिए व्यापारी को लाभ होगा। बढ़ती संभावना को व्यापारी के हिस्से पर अनुशासन की आवश्यकता होती है। परिपक्व अवसरों की प्रतीक्षा करने के लिए कुछ व्यापारियों को बेचैन बना दिया जा सकता है, यही वजह है कि ऐसे कई तरीके हैं जो व्यापारिक तरीकों के लिए ज़रूरी है जो उन्होंने चुने हैं। यह मुद्दा सक्रिय रूप से व्यापार करने के लिए नहीं है, लेकिन सक्रिय रूप से मुनाफा कमा रहा है। उचित अनुशासन के साथ, व्यापारी को कई विभिन्न दृष्टिकोणों से बाजार को देखने पर विचार करना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि आप रोजाना मूल्य चार्ट पर मिले संकेतों के आधार पर अपने व्यापार का आधार मानते हैं, तो मान लें कि मासिक और साप्ताहिक कीमतें वर्तमान में किस दिशा में चल रही हैं। अगर मासिक और साप्ताहिक चार्ट सद्भाव में हैं, तो दोनों उच्च स्विंग नीचे और सबसे ऊपर हैं, तो बाजार का अंतर्निहित प्रमुख चक्र स्पष्ट रूप से तेजी से होता है और वह आपके दैनिक खरीद को बेचता है। कम समय के फ्रेम के साथ काम करते समय, जैसे कि मिनट चार्ट्स (5 मिनट, 10 मिनट, आदि) को दिन के कारोबार के रूप में, यह मासिक या साप्ताहिक समय सीमा तय करना आवश्यक नहीं है, क्योंकि ये समय सीमा से दूर हैं व्यापार में। अंगूठे का एक अच्छा नियम विचार करने के लिए अपनी सर्वोच्च समय सीमा बनाने की बात नहीं है, उस समय की तुलना में 20 गुना समय सीमा जो आप व्यापार करना चाहते हैं। जानें कि कैसे बाजार का पूर्वानुमान बन जाता है तो दैनिक चार्ट्स को बंद करने वालों के लिए, उच्चतम समय सीमा को ध्यान से दैनिक चार्ट्स को दैनिक रूप से नीचे दिया जाएगा। यदि आप 5 मिनट के चार्ट के आधार पर व्यापार करते हैं, तो आप 2 घंटे (120 मिनट) चार्ट को 5 मिनट तक देखकर शुरू कर सकते हैं। उच्च समय के फ़्रेमों को देखते हुए, अपने अलग-अलग रुझानों को ध्यान में रखें जब वे सहमत होते हैं और आप इस जानकारी के द्वारा फ़िल्टर किए जाते हैं, तो आप ट्रेडों जीतने की संभावना बढ़ाते हैं। ऐसा लगता है कि आप कई व्यापारिक संकेतों को याद करेंगे जिन्हें आप अन्यथा नहीं ले पाएंगे, लेकिन अदायगी आम तौर पर कार्रवाई के लिए बलिदान के लायक है सोच की इस रेखा को एक अपवाद है ट्रेड सिग्नल को फ़िल्टर करने के लिए उच्च समय सीमा के रुझानों का उपयोग करते हुए व्यापार आमतौर पर केवल प्रभावी होता है यदि आपकी व्यापारिक शैली आपके मुनाफे को चलाने और अपने घाटे को कम करने के लिए होती है, व्यापार सर्कल में एक और प्रसिद्ध कथित हालांकि, यदि आपका ट्रेडिंग पद्धति या सिस्टम तय मुनाफ़ा लक्ष्य पर आधारित ट्रेडों पर आधारित होता है, तो गणना की जाती है, फिर उच्च समय सीमा के रुझान का लाभ लेने से इस तरह के सिस्टम के प्रदर्शन के लिए एक बाधा हो सकती है। यदि आप एक हैं जो ट्रेडों में प्रवेश करना चाहता है, जहां बाजार की ताकत आपको कुछ दिनों की तुलना में अधिक समय के लिए लाभ में ले जाती है, तो आप लंबे समय के फ्रेम वाले तरंगों से मेल खाते पाएंगे, जिसकी आप पकड़ना चाहते हैं, आपको सबसे अच्छा मिलेगा ऐसा करने का अवसर कॉपीराइट copyprofitmax व्यापार इंक। - वायदा व्यापार बाजार पूर्वानुमान मुफ़्त न्यूज़लेटर विशेष लेख आवधिक बाजार विश्लेषण और पूर्वानुमान प्राप्त करें व्यापारिक शिक्षा और सुझाव प्राप्त करें विशेष ऑफ़र प्राप्त करें नि: शुल्क TODAYSpecial उत्पाद की पेशकश करेंऑपरफ़ॉक्स ट्रेडिंग डायरी 6 - मल्टी-डे ट्रेडिंग और प्लोटिंग परिणाम यह मेरी नवीनतम विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग डायरी अद्यतन के बाद से थोड़ी देर हो गई है। I को नए क्वांटस्टार्ट जॉब्स बोर्ड पर काम करने में व्यस्त रहा है और इसलिए क्यूएक्सएक्सएक्स पर काम करने के लिए हमेशा की तरह ज्यादा समय नहीं था Ive हालांकि मैंने कुछ प्रगति की है विशेषकर मैं कुछ नई सुविधाओं को शामिल करने में सक्षम हुए हैं, जिनमें शामिल हैं: प्रलेखन - Ive ने अब साइट पर एक क्यूएक्सएक्सक्स उपधारा बनाया है, जिसमें क्यूएक्सएक्सएक्स के लिए विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग डायरी और प्रलेखन की सभी प्रविष्टियां शामिल हैं विशेष रूप से, इसमें विस्तृत इंस्टॉलेशन निर्देश और बैकटेस्टिंग और लाइव ट्रेडिंग दोनों के उपयोग के लिए एक मार्गदर्शिका शामिल है। सिम्युलेटेड टिक डेटा जनरेशन - चूंकि यह थोक में फॉरेक्स टिक डेटा डाउनलोड करना चुनौतीपूर्ण है (या कम से कम यह कुछ विशिष्ट विक्रेताओं से उपयोग किया गया है) मैंने फैसला किया है कि यह सिस्टम की जांच के लिए कुछ यादृच्छिक टिक डेटा उत्पन्न करने के लिए अधिक सरल होगा। मल्टी-डे बैकटेस्टिंग - QSForex में लंबे समय से एक सुविधा का अनुरोध टिक डेटा के कई दिनों से अधिक का समर्थन करने की क्षमता है। नवीनतम रिलीज में, क्वॉस्फोर्स अब बहु-दिन और बहु-जोड़ी दोनों समर्थन करता है, जिससे यह काफी हद तक उपयोगी हो सकता है। बैकटेस्टिंग परिणामों का प्लोटिंग - जबकि कंसोल आउटपुट उपयोगी है, इक्विटी वक्र या ऐतिहासिक ड्रॉडाउन की कल्पना करने में सक्षम नहीं है। Ive विभिन्न प्रदर्शन चार्ट साजिश के लिए Seaborn पुस्तकालय का उपयोग किया। इस प्रविष्टि में बीमार नीचे की सभी नई सुविधाओं का वर्णन करते हैं। अगर आप पिछली प्रविष्टियों को पकड़ने के लिए सीरिज का पालन करने में सक्षम हो गए तो आप QSForex अनुभाग के लिए सिर कर सकते हैं सिम्युलेटेड टिक डेटा स्क्रिप्ट QSForex के लिए एक अत्यंत महत्वपूर्ण अनुरोधित सुविधा कई दिनों से अधिक का समर्थन करने की क्षमता रही है। पहले सिस्टम केवल एक फाइल के द्वारा बैकटेस्टिंग का समर्थन करता था यह एक स्केलेबल समाधान नहीं था क्योंकि ऐसी फाइल मेमोरी में पढ़ी जानी चाहिए और बाद में पांडस डेटाफ़्रेम में। जबकि उत्पादित टिकटिक डेटा बड़ी मात्रा में नहीं हैं (मोटे तौर पर 3.5 एमबी प्रत्येक), अगर हम महीनों या उससे अधिक की अवधि में कई जोड़े सोचते हैं तो वे जल्दी ही जोड़ देते हैं एक मल्टी-डेमल्टी-फाईल क्षमता बनाने के लिए, मैं ड्यूकसाप्पी ऐतिहासिक टिक फीड से अधिक फाइल डाउनलोड करने की कोशिश करना शुरू कर दिया। दुर्भाग्य से, मैं कुछ परेशानी में भाग गया और मैं सिस्टम की जांच के लिए आवश्यक फाइलों को डाउनलोड करने में सक्षम नहीं था। चूंकि मैं खुद को वास्तविक समय श्रृंखला के बारे में नहीं जानता था, इसलिए मुझे लगा कि सिम्युलेटेड फ़ॉरेक्स डेटा को स्वयं बनाने के लिए एक स्क्रिप्ट लिखना आसान होगा। मैंने स्क्रिप्ट को इस स्क्रिप्ट को स्क्रिप्ट्समेनरेटिलेटेडपीयरपास फ़ाइल में रखा है। वर्तमान कोड यहां पाया जा सकता है। स्क्रिप्ट का मूल विचार बेतरतीब ढंग से वितरित टाइमस्टैम्प की सूची तैयार करना है, प्रत्येक में बिडस्क मान और एक बिडस्क वॉल्यूम मूल्य दोनों शामिल हैं। बिड और पूछना के बीच का फैलाव निरंतर होता है, जबकि बिडसॉक खुद को यादृच्छिक चलने के रूप में उत्पन्न होता है। चूंकि मैं वास्तव में कभी भी इस डेटा पर कोई वास्तविक रणनीतियों का परीक्षण नहीं करता हूं इसलिए मैं वास्तविक विदेशी मुद्रा मुद्रा जोड़े के संबंध में इसके सांख्यिकीय गुणों या इसके पूर्ण मूल्यों के बारे में बहुत परेशान नहीं था। जब तक यह सही स्वरूप था, और अनुमानित लंबाई, तब तक मैं इसे बहु-दिन की बैटिंग टेस्टिंग सिस्टम का परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल कर सकता था। स्क्रिप्ट वर्तमान में जनवरी 2018 के पूरे महीना के लिए विदेशी मुद्रा डेटा जनरेट करने के लिए कठिन साबित हुई है। यह व्यावसायिक दिनों का पता लगाने के लिए पायथन कैलेंडर लाइब्रेरी का उपयोग करता है (हालांकि मैं अभी तक बाहर की गई छुट्टियां नहीं छोड़ रहा है) और फिर BBBQQQYYYYMMDD. csv फ़ॉर्म की फ़ाइलों का एक सेट जनरेट करता है । जहां BBBQQQ निर्दिष्ट मुद्रा युग्म (उदा। GBPUSD) होगा और YYYYMMDD निर्दिष्ट तारीख है (उदाहरण 20180112)। इन फ़ाइलों को CSVDATADIR निर्देशिका में रखा गया है, जो सेटिंग में सेटिंग रूट में निर्दिष्ट है। डेटा जनरेट करने के लिए निम्न कमांड चलाना आवश्यक है, जहां बीबीबीक्यूक्व्यू को ब्याज की विशेष मुद्रा नाम से बदलना होगा, उदा। GBPUSD: कई महीनों या डेटा डेटा के उत्पन्न होने के लिए फ़ाइल को संशोधन की आवश्यकता होगी। प्रत्येक दैनिक टिक फाइल 3.2 एमबी आकार के क्रम पर है। भविष्य में मैं इस स्क्रिप्ट को संशोधित कर सकता हूं जो कि मुद्रा जोड़े की सूची के आधार पर कई महीनों या डेटा डेटा उत्पन्न करने के बजाय, कठिन मूल्यों के बजाय हालांकि, इस समय के लिए आपको आरंभ करना चाहिए। कृपया ध्यान दें कि प्रारूप बिल्कुल DukasCopy ऐतिहासिक टिक डेटा से मेल खाता है, जो वर्तमान में डेटासेट है जिसका उपयोग मैं कर रहा हूं। मल्टी-डे बैकटेस्टिंग का कार्यान्वयन सिम्युलेटेड टिक डेटा की पीढ़ी से प्रत्यक्ष रूप से कार्यान्वित है बहु-दिन के बैकस्टेस्टिंग का कार्यान्वयन जबकि मेरी लंबी अवधि की योजना एचडीएफ 5 के साथ पीईटीबल जैसी अधिक मजबूत ऐतिहासिक भंडारण प्रणाली का उपयोग करना है। उस समय के लिए मैं सीएसवी फाइलों के एक सेट का उपयोग करने जा रहा हूं, एक प्रति दिन प्रति जोड़ी के लिए एक फाइल। यह दिन बढ़ने की संख्या के रूप में एक स्केलेबल समाधान है। प्रणाली की घटना-आधारित प्रकृति को केवल एक बार स्मृति में एन फाइलों की आवश्यकता होती है, जहां एन एक विशेष दिन पर कारोबार किए जाने वाले मुद्रा जोड़े की संख्या है। प्रणाली का मूल विचार वर्तमान हिस्टोरिक सीएसपीप्रिसहाण्डलर के लिए स्टैंक्स्टिक्स विधि का उपयोग करना जारी रखने के लिए है, लेकिन डेटा के प्रत्येक दिन को क्रमिक रूप से लोड किए जाने वाले डेटा के कई दिनों के लिए खाते में संशोधन के साथ क्रमशः वर्तमान क्रियान्वयन, पीईडीडोडोड स्निपेट में दिखाए गए अनुसार स्वयं (सभी) .. के लिए अगली (..) कॉल को स्टॉपइटरेशन अपवाद की प्राप्ति पर बैकटेस्ट से बाहर निकलता है: नए कार्यान्वयन में, इस स्निपेट को निम्न में संशोधित किया गया है: इस स्निपेट में, जब स्टॉपइटरेशन उठाया जाता है, तो self. updatecsvforday () के परिणाम के लिए कोड चेक। यदि परिणाम सच्चा है तो बैकटेस्ट जारी रहता है (स्वयं पर स्वाधीन होते हैं। जो कि बाद के दिनों के डेटा में परिवर्तित हो सकते थे)। यदि परिणाम झूठी है बैकटेस्ट समाप्त होता है यह दृष्टिकोण बहुत मेमोरी कुशल है क्योंकि केवल एक विशेष दिन के आंकड़े किसी एक बिंदु पर लोड किए जाते हैं। इसका अर्थ है कि हम संभावित रूप से महीनों के बैकटेस्टिंग ले सकते हैं और केवल सीपीयू प्रसंस्करण गति और हम उत्पन्न या प्राप्त कर सकते हैं डेटा की मात्रा द्वारा सीमित हैं। मैंने इस तथ्य को दर्शाने के लिए दस्तावेज़ीकरण अपडेट किया है कि सिस्टम को अब किसी विशेष प्रारूप में डेटा के कई दिनों की अपेक्षा की जाती है, एक विशेष निर्देशिका में जिसे निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। सीबर्न लाइब्रेरी के साथ बैकटेस्टिंग रिज़ॉर्टिंग का प्लॉटिंग यदि हम कठबोली समय के साथ रणनीति के प्रदर्शन की कल्पना नहीं कर सकते तो एक बैटकस्ट अपेक्षाकृत बेकार है। हालांकि इस प्रणाली को ज्यादातर कंसोल-आधारित तिथि के अनुसार है, मैंने इस रिहाई के साथ एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) में संक्रमण शुरू किया है। विशेष रूप से, मैंने चार्ट के सामान्य तीन पेन बना दिया है जो अक्सर मात्रात्मक व्यापार प्रणालियों के लिए प्रदर्शन मेट्रिक्स के साथ होते हैं, अर्थात् इक्विटी वक्र, रिटर्न प्रोफाइल और ड्रॉडाउन वक्र। सभी तीनों को प्रत्येक टिक के लिए गणना की जाती है और आउटपुट को एक फाइल में इक्विटी सीसीवी कहते हैं, जो आउटपुट यूएसटीआईएसआईएसआईआर में पाया जाता है सेटिंग्स। डेटा को देखने के लिए हम सेबर्न नामक एक लाइब्रेरी का उपयोग करते हैं। जो प्रकाशन-गुणवत्ता (हां, वास्तविक प्रकाशन-गुणवत्ता) ग्राफिक्स का निर्माण करता है जो कि Matplotlib द्वारा उत्पादित डिफ़ॉल्ट ग्राफ़ से काफी बेहतर लगते हैं। ग्राफिक्स आर पैकेज ggplot2 द्वारा उत्पादित लोगों के करीब दिखते हैं। इसके अलावा Seaborn वास्तव में नीचे Matplotlib का उपयोग करता है, ताकि आप अभी भी Matplotlib API का उपयोग कर सकते हैं। आउटपुट को अनुमति देने के लिए मुझे आउटपुटजप स्क्रिप्ट लिखा गया है जो कि बैकटेस्ट निर्देशिका में रहता है। स्क्रिप्ट के लिए लिस्टिंग निम्नानुसार है: जैसा कि आप देख सकते हैं कि स्क्रिप्ट आयात सेबर्न को आयात करती है और पंडा डेटाफ्रेम के रूप में इक्विटी.csv फ़ाइल को खोलता है, तो केवल इक्विटी वक्र, रिटर्न और ड्रॉडाउन के लिए प्रत्येक तीन प्रत्येक उपखंड बनाता है। ध्यान दें कि ड्रॉडाउन चार्ट को वास्तव में एक सहायक फ़ंक्शन से लिया जाता है जो performanceperformance. py में रहता है। जो एक बैकटेस्ट के अंत में पोर्टफोलियो वर्ग से कहा जाता है जनवरी 2018 के महीने के लिए जीबीपीयूएसडी डेटा के एक बेतरतीब ढंग से तैयार किए गए सेट पर, शामिल चलनेवालेक्रॉससंवाद रणनीति के उत्पादन का एक उदाहरण निम्नानुसार दिया गया है: विशेष रूप से, आप सप्ताहांत पर इक्विटी वक्र के फ्लैट अनुभाग देख सकते हैं, जहां कोई डेटा नहीं है मौजूद है (कम से कम, इस नकली डेटा सेट के लिए) इसके अलावा आप यह देख सकते हैं कि इस बेतरतीब ढंग से सिम्युलेटेड डाटा सेट पर रणनीर केवल एक अनुमानित फैशन में पैसा खो देता है यह सिस्टम का एक अच्छा परीक्षण है हम एक यादृच्छिक रूप से उत्पन्न समय श्रृंखला पर एक प्रवृत्ति का अनुसरण करने का प्रयास कर रहे हैं। सिमुलेशन प्रक्रिया में शुरू की गई फिक्स्ड प्रसार की वजह से नुकसान हो रहा है इससे यह स्पष्ट रूप से साफ हो जाता है कि यदि हम उच्च आवृत्ति विदेशी मुद्रा व्यापार में लगातार लाभ करना चाहते हैं तो हमें एक विशिष्ट मात्रात्मक बढ़त की आवश्यकता होगी जो लेनदेन लागत से अधिक और सकारात्मक फैलता है जैसे फैल और स्लीपीज। विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग डायरी के बाद की प्रविष्टियों में इस अत्यंत महत्वपूर्ण बिंदु के बारे में हमें बहुत कुछ कहना होगा। स्थिति की गणना करने के लिए अगले कदम Ive हाल ही में Disqus टिप्पणियों के माध्यम से QSForex उपयोगकर्ताओं के साथ अत्यंत उपयोगी पत्राचार और स्थिति वर्ग के भीतर गणना की शुद्धता के बारे में QSForex मुद्दे पृष्ठ था Ive। कुछ लोगों ने ध्यान दिया है कि गणना वास्तव में प्रतिबिंबित नहीं हो सकती है कि ओंडा (ब्रोकर जो ट्रेडिंग के लिए प्रयोग किया जाता है) स्वयं क्रॉस-ट्रेड ट्रेडों की गणना करते हैं इसलिए, सबसे महत्वपूर्ण अगले चरण में से एक है स्थिति में इन सुझावों को संशोधित करने और परीक्षण करने के लिए और स्थिति परीक्षण में अपडेट रहने के लिए स्थिति में स्थिति। इसमें पोर्टफोलियो और पोर्टफोलियोटेप के साथ एक दस्तक-प्रभाव होगा। प्रदर्शन मापन हालांकि अब हमारे पास इक्विटी वक्र के माध्यम से दृश्य प्रदर्शन संकेतकों का एक बुनियादी सेट है, रिटर्न प्रोफ़ाइल और ड्रॉडाउन सीरीज़, हमें अधिक मात्रात्मक प्रदर्शन उपायों की आवश्यकता होती है। विशेष रूप से हमें रणनीति स्तर की मीट्रिक की आवश्यकता होगी, जिसमें शार्क अनुपात, सूचना अनुपात और सैंडिनो अनुपात जैसे सामान्य जोखिम वाले अनुपात शामिल हैं हमें ड्रॉडाउन के वितरण, साथ ही साथ वर्णनात्मक आँकड़े, जैसे कि अधिकतम ड्रॉडाउन सहित ड्रॉडाउन आंकड़े की आवश्यकता होगी अन्य उपयोगी मीट्रिक में कंपाउंड वार्षिक वृद्धि दर (सीएजीआर) और कुल रिटर्न शामिल हैं। लेनदेन के स्तर पर हम देखना चाहते हैं जैसे मीट्रिक जैसे कि औसत लाभ, अधिकतम लाभांश, लाभ अनुपात और विनलोस अनुपात। चूंकि हमने शुरूआत से सॉफ़्टवेयर के मौलिक हिस्से के रूप में स्थिति वर्ग का निर्माण किया है, इसलिए यह कुछ अतिरिक्त विधियों के माध्यम से इन मैट्रिक्स को उत्पन्न करने के लिए बहुत समस्याग्रस्त नहीं होना चाहिए। अगले प्रविष्टि में इसके बारे में और अधिक, हालांकि क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के साथ बस शुरू करना