जंजीरों के साथ जटिल घटनाओं को संभालना

लेख चेन का उपयोग करके जटिल घटनाओं से निपटने के लिए एक विधि का वर्णन करता है। व्यावहारिक अनुप्रयोग के रूप में, एक अपेक्षाकृत सरल कार्य चुना गया था - विनिमय दर के आंदोलन का पूर्वानुमान।

जंजीरों का निर्माण करते समय, लेख में वर्णित पद्धति "मध्यस्थों के बिना स्वचालित पाठ विश्लेषण" और टिप्पणियों में इसका उपयोग किया गया था। एल्गोरिथ्म के वर्णन के बाद, लाभ की सकारात्मक गणितीय अपेक्षा के साथ एक रणनीति प्रस्तावित की जाएगी।

परिचय

घटनाओं को संसाधित करते समय, आपको यह देखना होगा कि क्या हो रहा है। यदि सूरज आकाश से चमक रहा है और दक्षिण-पश्चिम हवा बह रही है, तो इसका क्या मतलब है? और अगर अचानक अंधेरा और सुस्त चीखें सुनाई दें, तो क्या खतरा है?

इन सवालों का जवाब भविष्य में निहित है। यदि अभी मौसम ठीक है, तो आप टहलने जा सकते हैं। और अगर बादल अचानक घने हो जाते हैं, तो हमें बारिश की तैयारी करनी चाहिए। इस प्रकार, वर्तमान से होने वाली घटनाएं भविष्य को आकार देने के लिए आवश्यक शर्तें बन जाती हैं।

लेकिन भविष्य मौजूद नहीं है। यहां तक ​​कि अगर यह पूर्व निर्धारित है, तो हमेशा एक कारक की घोषणा की जा सकती है, एक डिग्री या किसी अन्य के लिए, परिणाम बदल सकते हैं। हम केवल कुछ संभावना के बारे में बात कर सकते हैं जिसके साथ पूर्वानुमान पूरा हो गया है।

पूर्वानुमान करते समय, किसी को सीमित जानकारी के साथ काम करना पड़ता है। जितना अधिक होता है, उतना ही अधिक समय लगता है। प्रसंस्करण की आवश्यकता स्पष्ट रूप से त्वरित प्रतिक्रिया को असंभव बनाती है। भले ही इसे प्रोसेस करने में सेकंड्स लगते हों, लेकिन सेकंड्स में बहुत कुछ हो सकता है। और अधिक जटिल तरीके शामिल हैं, स्रोत डेटा की उपस्थिति और अंतिम परिणाम के बीच का अंतर जितना अधिक होगा।

एक अन्य कारक यह है कि पर्यावरणीय व्यवहार हमेशा परिभाषित और निर्धारित नहीं होता है। यह हमें अनुभवजन्य अनुसंधान विधियों का सहारा लेता है: पहले हम परिसर को ठीक करते हैं, और फिर हम उन्हें होने वाले परिणामों से जोड़ते हैं। कारण और प्रभाव के बीच का समय अतिरिक्त विलंब देता है।

यदि पर्यावरण का व्यवहार उसकी पिछली अवस्थाओं पर निर्भर नहीं करता है, तो उसका पूर्वानुमान असंभव है - आप कभी नहीं जानते कि अगले पल में क्या होगा। लेकिन व्यवहार में, स्थिर कारण-प्रभाव संबंध फिर भी मिलते हैं और अस्तित्व में होते हैं, कई बार अनादिकाल से।

इस प्रकार, कार्य आवश्यक जानकारी एकत्र करने, स्थिर कारण प्रभाव संबंधों के लिए एक अनुभवजन्य खोज और पूर्वानुमान में परिणामों का उपयोग करने के लिए उबलता है।

समस्या का बयान

आइए फॉरेक्स बाजार पर EURUSD पाठ्यक्रम की दिशा की भविष्यवाणी करने का प्रयास करें। हम इतिहास को एक मिनट की सलाखों के रूप में लेते हैं और भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं: कीमत ऊपर जाएगी, या कीमत नीचे जाएगी? यदि दोनों में कोई निश्चितता नहीं है, तो हम अनिश्चित उत्तर देते हैं। फिर हम प्राप्त उत्तरों की वास्तविक परिणाम से तुलना करते हैं और पता लगाते हैं कि पूर्वानुमान सही था या नहीं।

कार्यान्वयन के लिए एक मंच के रूप में, मेटा ट्रेडर 4 या 5 रणनीति परीक्षक उपयुक्त है। पांचवां संस्करण अधिक बेहतर है, क्योंकि यह ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग का समर्थन करता है, लेकिन चौथे के साथ पूरी तरह से विच्छेदित किया जा सकता है।

जो लोग विदेशी मुद्रा बाजार से परिचित हैं और मैकेनिकल ट्रेडिंग सिस्टम से निपट चुके हैं - सलाहकार अच्छी तरह से जानते हैं कि दांव पर क्या है। परीक्षक क्रमिक रूप से इतिहास के माध्यम से जाता है, व्यापारिक परिस्थितियों का निर्माण करता है जो वास्तविकता के करीब हैं और सलाहकार की प्रभावशीलता का आकलन करते हैं।

समस्या को हल करते समय, मैंने अपने परीक्षक को जावा भाषा में लागू किया, जो मेरे लिए उचित था।

अगला, हम श्रृंखलाओं के निर्माण के लिए एल्गोरिथ्म को लागू करते हैं और पूर्वानुमान के लिए इसका उपयोग करते हैं।

नतीजतन, यह निष्कर्ष निकालना आवश्यक है: फॉरेक्स बाजार में पूर्वानुमान संभव है और इस पर उचित रूप से जंजीरों के निर्माण की विधि है।

रणनीति परीक्षण

परीक्षण करते समय, हम न्यूनतम आय (मिनप्रोफिट), अधिकतम हानि (मैक्सलॉस) के पिप्स की संख्या निर्धारित करते हैं और समय की मात्रा निर्धारित करते हैं जिसके लिए हम परिणाम (फीडबैक) देखना चाहते हैं। अंतिम पैरामीटर स्रोत डेटा की उपस्थिति और पूर्वानुमान में इसके उपयोग के बीच देरी को निर्धारित करता है। वास्तविक स्थितियों के करीब जाने के लिए, हम प्रसार (स्प्रेड) को भी ध्यान में रखते हैं।

पैरामीटर एक विस्तृत श्रृंखला में विविध हो सकते हैं; मिनप्रोफिट और मैक्सलॉस को एक दूसरे से अलग लिया जा सकता है। कार्य को हल करते समय, निम्न पैरामीटर मानों का चयन किया गया था:

मिनप्रोफिट - 200 पिप्स
मैक्सलॉस - 200 पिप्स
फीडबैकहॉर्स - 24 * 7 घंटे
फैल - 30 पिप्स

मिनप्रोफिट और मैक्सलॉस मापदंडों को बहुत बड़ा नहीं लिया गया है ताकि परीक्षण का समय बहुत लंबा न हो। इन मापदंडों के साथ, रणनीति पिप्सिंग के समान होगी। पिप्सिंग से एक स्थिर आय प्राप्त करना लगभग सभी व्यापारियों का सपना है। आइए उनकी मदद करने की कोशिश करें।

फीडबैकहॉर्स पैरामीटर को बहुत छोटा नहीं चुना गया था, क्योंकि कम मूल्य के साथ, परिणाम हमेशा बनाने के लिए समय नहीं होता है। यदि हम मानते हैं कि लक्ष्य दीर्घकालिक रुझानों की खोज करना है, तो आप सुरक्षित रूप से और बड़े मूल्य ले सकते हैं। हालांकि, परिणाम के लिए प्रतीक्षा समय को कम करके, आप समय में लाभ प्राप्त कर सकते हैं।

स्प्रेड प्रत्येक ऑपरेशन के लिए कमीशन सेट करता है। पारंपरिक मूल्य चुना गया था, जो कार्य को हल करने के लिए काफी स्वीकार्य है। यदि वांछित है, तो इसे शून्य भी लिया जा सकता है।

परीक्षण के दौरान, 2010-2011 के लिए एक मिनट की कहानी इंस्टाट्रैडर और मेटाक्वाट्स सर्वर से ली गई थी। यह एक व्यापक रेंज (दो साल से अधिक) के भीतर परीक्षण करने के लिए तकनीकी रूप से कठिन हो गया।

परिणामों की व्याख्या

स्वीकृत मूल्य 17/43 (लगभग 0.3953) के स्तर पर एक यादृच्छिक मूल्य आंदोलन के मामले में जीतने की संभावना निर्धारित करते हैं।

यदि विशेषज्ञ की लाभप्रदता इस मूल्य के करीब है, तो हम कह सकते हैं कि विधि की प्रभावशीलता शून्य है। ऐसा परिणाम अप्रत्यक्ष रूप से यह संकेत देगा कि स्वीकृत मापदंडों के ढांचे के भीतर, फॉरेक्स बाजार पर EURUSD मूल्य का व्यवहार बिल्कुल यादृच्छिक है। स्थिति को बदलने के लिए, आपको सेटिंग्स बदलने की आवश्यकता है।

यदि प्राप्त परिणाम इस मूल्य से कम है, तो विधि को इसके विपरीत उन्मुख होना चाहिए। यही है, यदि परिणाम "खरीदें" है, तो आपको बेचने की आवश्यकता है, यदि आपको "बेचना" मिलता है, तो आपको खरीदने की आवश्यकता है।

यदि परिणाम 17/43 से अधिक है, तो हम कह सकते हैं कि विधि प्रभावी है और इसका विकास परिणाम ला सकता है।

लेकिन यहां तक ​​कि अगर जीतने की संभावना 0.5 से अधिक है, तो यह मानना ​​गलत होगा कि तथाकथित "ग्रिल" पाया जाता है। लाभदायक विधि बहुत जल्दी फैल जाएगी और इसके फायदे जल्दी ( 1 , 2 ) समाप्त हो जाएंगे।

यह, वास्तव में, इस काम का अंतिम लक्ष्य है। यदि सांख्यिकीय तरीके अब खुद को सही नहीं ठहराते हैं, तो अटकलों का कोई भी अवसर गायब हो जाएगा।

किसी न किसी ग्रेड

पहले एक मोटा आकलन किया गया था। यही है, प्रत्येक चरण में, विशेषज्ञ एक ही समय में "खरीदें" और "बेचें" कहता है। परिणामी लाभ मूल्य व्यवहार में प्रवृत्तियों के बारे में जानकारी देता है। यदि लाभ 0.3953 के करीब है, तो हम निश्चितता की कमी के बारे में बात कर सकते हैं। यदि यह 0.3953 से अधिक है, तो मूल्य आंदोलन प्रवृत्तियों के अधीन है, यदि कम - क्षैतिज आंदोलन।

इसके अलावा, अगर एक दिशा या किसी अन्य में विचलन काफी बड़ा है, तो रणनीतियों को उचित ठहराया जाएगा जिसमें मिनप्रोफाइट मैक्सलॉस के बराबर नहीं है।

एक व्यावहारिक अध्ययन से पता चला है कि 2010-2011 के लिए, 0.4250 का लाभ प्राप्त किया गया था, जो कि 0.0297 के यादृच्छिक मूल्य पर लाभ से बेहतर है। लाभ में वृद्धि काफी ध्यान देने योग्य है, और यह पूरे परीक्षण अवधि में देखा गया था।

इसके बाद, मानक विचलन मूल्य नहीं दिया गया है, क्योंकि इसकी गणना नहीं की गई थी। इस पैरामीटर के महत्व के बावजूद, इस मूल्यांकन कार्य में इसे नजरअंदाज कर दिया गया था।

2000 से 2011 की अवधि के लिए एक मोटा आकलन भी किया गया था और 0.4212 का लाभ प्राप्त किया गया था। अर्थात्, एक पूरे के रूप में EURUSD की कीमत कभी-कभी अधिक हद तक, कभी-कभी कुछ हद तक रुझानों के अधीन होती है।

मूल्य विश्लेषण

हम एक तकनीकी विश्लेषण करेंगे, इसलिए, हम मूल्य आंदोलन के रूप का अध्ययन करेंगे: झुकता है, एक दिशा में झुकाव या दूसरे, एक या दूसरे कोण पर। आप कई अलग-अलग संकेतकों को आकर्षित कर सकते हैं, लेकिन इस मामले में हम ओपन प्राइस चेन का उपयोग करते हैं।

उदाहरण के लिए, वर्तमान तिथि 4 जनवरी, 2010 और समय 23:58 है। इस समय, शुरुआती कीमत 1.44163 थी। और पिछले मिनट में कीमत १.४४१६५ थी, यानी कीमत २ अंक बदल गई। एक मिनट पहले, कीमत १.४४१६१ थी, अर्थात, मूल्य में ४ अंकों की गिरावट आई थी। नतीजतन, हमें श्रृंखला मिलती है: -2, +4, +3, +5, -6, +6, -2, +0, + 3 ... चेन, यदि आवश्यक हो, तो लंबी बनाई जा सकती है।



इसी तरह, मौलिक विश्लेषण किया जा सकता है। ऐसा करने के लिए, हम समाचार फ़ीड से सूचना की श्रृंखला बनाते हैं। जाहिर है, मौलिक विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों और जंजीरों के निर्माण के लिए अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है, इसलिए हम अभी तक मौलिक विश्लेषण में नहीं लगे हैं।

हम मूल्य की गुणात्मक विशेषताओं के लिए परिणामी श्रृंखला लेते हैं। अगला, हम उन्हें गिनते हैं। स्मृति में, हम उस लंबी श्रृंखला की खोज करते हैं जो वर्तमान में देखी गई है। यदि मेमोरी में कुछ भी नहीं मिला है, तो हम लंबाई 1 की श्रृंखला पर विचार करते हैं (इस मामले में, -1)।

मिली श्रृंखला के अनुसार, हमें अंतिम परिणाम याद है (कीमत बढ़ जाती है, कीमत नीचे जाती है, निर्धारित नहीं होती है)। यदि इस श्रृंखला के साथ एक निश्चित परिणाम प्राप्त होता है, अर्थात, मूल्य हमेशा ऊपर जाता है या कीमत हमेशा नीचे जाती है या हमेशा निर्धारित नहीं होती है, तो इसे इस तरह छोड़ दें। अन्यथा, हम श्रृंखला को एक से बढ़ाते हैं और इसके लिए वर्तमान परिणाम को याद करते हैं।

नतीजतन, हम एक डेटाबेस प्राप्त करते हैं जिसमें इसका व्यवहार मूल्य कॉन्फ़िगरेशन द्वारा जाना जाता है।

प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए, हम व्यापार के लिए प्राप्त डेटाबेस का उपयोग करते हैं। यदि स्मृति में वर्तमान श्रृंखला में एक निश्चित परिणाम है, तो हम इसे डालते हैं। नतीजतन, 2010-2011 के लिए, 0.4281 का लाभ प्राप्त किया गया था, जो 0.0031 तक किसी न किसी विश्लेषण के परिणाम से बेहतर है और 0.0328 द्वारा यादृच्छिक कीमत पर लाभ से बेहतर है।

एक मोटे विश्लेषण के परिणाम की तुलना में सुधार बहुत ध्यान देने योग्य नहीं है। यह इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि मूल्य आंदोलन की एक अपेक्षाकृत छोटी श्रेणी को चुना जाता है - 200 पिप्स, और रणनीति "पिप्स" जैसा दिखता है। दूसरी ओर, यह बताता है कि श्रृंखलाओं के निर्माण की विधि पर्याप्त प्रभावी नहीं हो सकती है और इसे बदलने की आवश्यकता है। इस बीच, हम संतुष्ट हैं कि संपूर्ण परीक्षण अवधि के दौरान, परिणाम में सुधार स्थिर है।

व्यापक मूल्य आंदोलनों पर परीक्षण करते समय, विशेषज्ञ अधिक दिलचस्प परिणाम दिखाता है। अक्सर भी सकारात्मक लाभप्रदता का प्रदर्शन किया जाता है।

हालांकि, जंजीरों के निर्माण के स्तर पर, प्रभावशीलता सुनिश्चित नहीं की जाती है, यह केवल मूल्य व्यवहार का एक अध्ययन है।

सिग्नल मिलान

यह संभव है कि एक मिनट में हमारे पास एक खरीद संकेत है, और अगला - बिक्री के लिए। बशर्ते कि कीमत बहुत बदल नहीं गई है - क्या विश्वास करना है?

खेल सिद्धांत के क्षेत्र से एक समस्या। हम यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि कौन से संकेत सही हैं और कौन से ध्यान भटकाने वाले या झूठे हैं। नतीजतन, विरोधियों को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक है, इस मामले में, अन्य विदेशी मुद्रा बाजार सहभागियों।

हम एक ही सिद्धांत के अनुसार समन्वय बनाते हैं: हम अंतिम संकेतों की श्रृंखला बनाते हैं, मूल्य परिवर्तन को ध्यान में रखते हैं, जीतने पर आंकड़े एकत्र करते हैं।

2010-2011 के लिए परीक्षण करते समय, 0.4293 का लाभ प्राप्त किया गया था, जो 0.0012 के सरल मूल्य विश्लेषण से बेहतर है।

लाभप्रदता में वृद्धि लगभग ध्यान देने योग्य है। कई बार, बहुत खराब परिणाम नोट किया गया था, न केवल खराब अनुमान के परिणामस्वरूप, बल्कि पूरी तरह से यादृच्छिक मूल्य पर परिणाम, यानी 0.3953 से भी कम। कभी-कभी लगभग 0.3 का परिणाम भी नोट किया गया था। लेकिन कभी-कभी बहुत सफल अवधि देखी गई थी जब इस तरह के उच्च आयोग के साथ परिणाम, 0.5 के स्तर पर भी था। इसलिए निष्कर्ष - कभी-कभी विशेषज्ञ बाजार को बेहतर बनाता है, और कभी-कभी बाजार विशेषज्ञ को बेहतर बनाता है।

जब व्यापक मूल्य आंदोलनों पर परीक्षण किया जाता है, तो अंतिम परिणाम और भी खराब हो सकता है। जाहिर है, इस मामले में और अधिक जटिल संयोजन लागू होते हैं जो सट्टा पैसा लेते हैं। लेकिन तस्वीर एक ही है - कई बार महत्वपूर्ण लाभ होता है, और कई बार महत्वपूर्ण नुकसान होता है।

जाहिर है, समस्या को हल करने के लिए चुना गया एल्गोरिदम अपूर्ण है, लेकिन कभी-कभी यह परिणाम में सुधार कर सकता है।

इसके अलावा, अधिकतम लाभ प्राप्त करने के लिए, सर्वोत्तम संकेतों का चयन करना आवश्यक है। यह कार्य अगले चरण में है।

संकेत चयन

संकेतों का चयन अभी तक लागू नहीं किया गया है, लेकिन इस बात का एक विचार है कि आपको किस दिशा में जाने की आवश्यकता है। जीतने की गणितीय अपेक्षा की गणना करना और उन श्रृंखलाओं को चुनना आवश्यक है जिनकी जीत की उम्मीद अधिकतम परिणाम के लिए आशा देती है। ऐसा करने के लिए, हम सामना की गई सभी श्रृंखलाओं के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं, और उनमें से फ़िल्टर करते हैं जिनकी जीत एक निश्चित सीमा से नीचे है।

एक साधारण स्क्रीनिंग बनाने का प्रयास किया गया था। एक निश्चित पैरामीटर की गणना की जाती है, और यदि यह औसत मूल्य से कम (या अधिक) है, तो संकेत समाप्त हो जाता है। कुछ मामलों में, एक स्थिर जीतने की रणनीति प्राप्त करना संभव था। लेकिन अधिकतम परिणाम की बात करने के लिए अभी तक पर्याप्त नहीं किया गया है।

टिप्पणियों से पता चला कि स्पष्ट रूप से प्रतिकूल परिस्थितियों की पहचान काफी संभव है। अक्सर, एक रणनीति ने एक विशेषज्ञ को निष्क्रिय होने के लिए मजबूर किया जब एक बड़ा नुकसान अनुपात देखा गया।

संकट प्रबंधन

कभी-कभी ऐसा होता है कि गलत निर्णय पहले किया गया था और यह बाद में ज्ञात हुआ। यदि स्थिति में सुधार करने के लिए अभी भी समय है, तो इसका लाभ उठाना आवश्यक है, उदाहरण के लिए, नुकसान को बहुत बड़ा होने से पहले स्थिति को बंद करना।

को बनाए रखने की रोकथाम

इस स्तर पर, हम उभरती हुई संकट की स्थितियों पर आंकड़े एकत्र करते हैं और उन्हें पहले से बचाते हैं।

लाभदायक रणनीति उदाहरण

विधि की प्रभावशीलता प्रदर्शित करने के लिए, मैं जीतने की सकारात्मक गणितीय अपेक्षा के साथ एक रणनीति का प्रस्ताव करने का प्रयास करूंगा। निम्नलिखित पैरामीटर मान लें:

मिनप्रोफिट - 300 पिप्स
मैक्सलॉस - 2700 पिप्स
फीडबैकहॉर्स - 24 * 7 * 4 घंटे
फैल - 30 पिप्स

इस तथ्य के कारण कि 2007 में परिणाम अक्सर 4 सप्ताह में नहीं बनता था (कीमत 600 पिप्स से कम के गलियारे में लंबे समय तक उतार-चढ़ाव होती थी), 2007 की गणना फीडबैकहॉर्स - 24 * 7 * 8 घंटे के आधार पर की गई थी।

किसी न किसी ग्रेड


इस रणनीति के साथ, केवल तभी लाभ प्राप्त किया जा सकता है जब कीमत क्षैतिज रूप से चलती है और बड़े पैमाने पर 600 से अधिक पिप्स के साथ चलती है, लेकिन 5400 पिप्स से कम है। यह उन परिणामों से देखा जा सकता है कि मुख्य रूप से क्षैतिज मूल्य आंदोलन केवल संकट के बाद 2009 में देखे गए थे।

मूल्य विश्लेषण


मूल्य विश्लेषण व्यवहार में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। यदि समय के साथ व्यवहार नहीं बदलता है, तो रणनीति जीत होगी। यह परिणामों से देखा जा सकता है कि 2008 तक समावेशी रूप से, मूल्य व्यवहार लगभग लगातार बदलता रहता है, जिसका अर्थ है कि आंदोलन की आवृत्ति के आधार पर रणनीतियों के कारण हानि हुई।

शायद यह 2008 के संकट का कारण था, जब वित्तीय संस्थानों को भारी नुकसान हुआ और जब सबसे बड़े बैंकों में से कई दिवालिया हो गए। 2009 के बाद से, मूल्य आंदोलन में भविष्यवाणी दिखाई दी है, जो समय के साथ बढ़ती है। यह इस तथ्य के कारण हो सकता है कि इस समय अर्थव्यवस्था की उत्तेजना का पैमाना भी बढ़ रहा है।

सिग्नल मिलान


सिग्नल मिलान करके, हम बाजार के अन्य प्रतिभागियों को फिर से खेलने की कोशिश कर रहे हैं। यह प्रयास सफल है और 12 साल के परिणामों के आधार पर सकारात्मक लाभ प्राप्त करने का प्रबंधन करता है। संकट के बाद के वर्षों में, स्थिर सकारात्मक लाभप्रदता भी देखी जाती है।

संकेत चयन


जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, सिग्नल चयन एल्गोरिथ्म को लागू नहीं किया गया था, लेकिन एक साधारण स्क्रीनिंग लागू की गई थी, जिसमें उन स्थितियों को सामान्य से कम दिखाया गया था जिन्हें स्क्रीन से बाहर कर दिया गया था। इसने हमें परिणाम में सुधार करने की अनुमति दी, लेकिन कई वर्षों के परिणामों के अनुसार, फिर भी, नुकसान देखा गया। पूर्व-संकट 2007 में विशेष रूप से उच्च हानि अनुपात देखा गया था।

आप और भी बेहतर परिणाम प्रदर्शित कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, आप लेने की कोशिश कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, 200 पिप्स के न्यूनतम लाभ का आकार, और 1800 पिप्स की अधिकतम हानि, लेकिन इष्टतम रणनीति खोजने के लिए अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है। यदि संकट प्रबंधन किया जाता है, तो कुल आय में वृद्धि करके घाटे को कम करने का प्रयास किया जा सकता है।

यह भी ध्यान में रखा जाना चाहिए कि इस मूल्यांकन में व्यापारी के लिए कई महत्वपूर्ण विशेषताओं की गणना काम करती है, उदाहरण के लिए, ड्रॉडाउन, प्रदर्शन नहीं किया गया था। हालांकि, लाभ की ध्यान देने योग्य सकारात्मक गणितीय अपेक्षा।

निष्कर्ष

विदेशी मुद्रा बाजार पर EURUSD की कीमत का आंदोलन आकस्मिक नहीं है और इसका व्यवहार, ज्यादातर मामलों में, एक प्रवृत्ति है। यह इसकी भविष्यवाणी का संकेत देता है।

श्रृंखलाओं के निर्माण की विधि आपको परिणाम में सुधार करने की अनुमति देती है, लेकिन वर्णित रूप में अपूर्ण है। लेकिन, अपूर्णता के बावजूद, श्रृंखला आपको लाभ की सकारात्मक गणितीय अपेक्षा के साथ रणनीति बनाने की अनुमति देती है।

जाहिर है, सांख्यिकीय तरीकों से कारण संबंधों की खोज उचित है, लेकिन इसके व्यापक उपयोग के दूरगामी परिणाम होंगे। यह न केवल समय पर पहचान और स्तर के रुझानों के लिए संभव होगा, बल्कि उन्हें आकार देने के लिए भी होगा।