APPENDICES (C)

 

APPENDICES (परिशिष्ट )

अपेंडिक्स C: ट्रेडिंग सिस्टम बनाने की ज़रूरी बातें*

 

ट्रेडिंग सिस्टम डेवलपमेंट कुछ हद तक आर्ट, कुछ हद तक साइंस और कुछ हद तक कॉमन सेंस है। हमारा मकसद ऐसा सिस्टम डेवलप करना नहीं है जो हिस्टॉरिकल डेटा का इस्तेमाल करके सबसे ज़्यादा रिटर्न दे, बल्कि एक ऐसा अच्छा कॉन्सेप्ट बनाना है जिसने पहले भी ठीक-ठाक परफॉर्म किया हो और जिससे भविष्य में भी ठीक-ठाक परफॉर्म करने की उम्मीद की जा सके।

 

आइडियली, हम ऐसा तरीका पसंद करेंगे जो 100% मैकेनिकल हो, जिससे पिछली परफॉर्मेंस को भविष्य में दोहराने की संभावना बढ़ जाती है। मैकेनिकल का मतलब है ऑब्जेक्टिव: अगर 10 लोग एक ही नियम फॉलो करते हैं और एक जैसे रिजल्ट पाते हैं, तो उन नियमों को ऑब्जेक्टिव कहा जाता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैकेनिकल सिस्टम कागज पर लिखा है या कंप्यूटर में एंटर किया है।

 

*यह अपेंडिक्स फ्रेड जी. शुट्ज़मैन ने तैयार किया है।

लेकिन, यहाँ हम मान लेंगे कि हम एक कंप्यूटर इस्तेमाल कर रहे हैं और "मैकेनिकल" और "कम्प्यूटराइज़्ड" शब्दों का इस्तेमाल एक-दूसरे की जगह करेंगे। इसका मतलब यह नहीं है कि ट्रेडिंग सिस्टम डेवलपमेंट के लिए कंप्यूटर ज़रूरी है, हालाँकि यह निश्चित रूप से मदद करता है।

 

मैकेनिकल तरीका हमें तीन मुख्य फ़ायदे देता है:

 

हम आइडिया को ट्रेड करने से पहले उनका बैक टेस्ट कर सकते हैं। कंप्यूटर हमें मेहनत की कमाई के बजाय पुराने डेटा पर आइडिया को टेस्ट करने देता है। यह हमें यह देखने में मदद करता है कि कोई सिस्टम पहले कैसा परफॉर्म करता, और यह हमें आज के समय में बेहतर फैसले लेने में मदद करता है।

 

हम ज़्यादा ऑब्जेक्टिव और कम इमोशनल हो सकते हैं। ज़्यादातर लोगों को असल ट्रेडिंग सिचुएशन में अपना ऑब्जेक्टिव एनालिसिस लागू करने में परेशानी होती है। एनालिसिस (जहां हमारा कोई पैसा रिस्क पर नहीं है) आसान है, ट्रेडिंग (जहां हमारा पैसा रिस्क पर है) स्ट्रेसफुल है। इसलिए, क्यों न कंप्यूटर को हमारे लिए ट्रिगर दबाने दिया जाए? यह इंसानी इमोशन से फ्री है और ठीक वही करेगा जो हमने इसे उस समय करने के लिए कहा था जब हमने अपना सिस्टम डेवलप किया था।

 

हम ज़्यादा काम कर सकते हैं, जिससे हमारे मौके बढ़ेंगे। मैकेनिकल तरीके को अपनाने में सब-सब्जेक्टिव तरीके के मुकाबले कम समय लगता है, जिससे हम हर दिन ज़्यादा मार्केट कवर कर सकते हैं, ज़्यादा सिस्टम ट्रेड कर सकते हैं और ज़्यादा टाइम फ्रेम एनालाइज़ कर सकते हैं। यह बात खासकर उन लोगों के लिए सच है जो कंप्यूटर इस्तेमाल करते हैं, क्योंकि यह हमसे ज़्यादा तेज़ी से और ज़्यादा देर तक काम कर सकता है, बिना अपना कॉन्संट्रेशन खोए।

 

5 चरण योजना

 

1. एक कॉन्सेप्ट से शुरू करें

 

2. इसे ऑब्जेक्टिव नियमों के एक सेट में बदलें

 

3. चार्ट पर इसे विज़ुअली चेक करें

 

4. इसे कंप्यूटर से औपचारिक रूप से टेस्ट करें

 

5. नतीजों का मूल्यांकन करें

स्टेप 1: एक कॉन्सेप्ट (एक आइडिया) से शुरू करें

 

मार्केट कैसे काम करते हैं, इसके अपने कॉन्सेप्ट बनाएं। आप जितने हो सकें उतने चार्ट देखकर शुरू कर सकते हैं, मूविंग एवरेज क्रॉसओवर, ऑसिलेटर कॉन्फ़िगरेशन, प्राइस पैटर्न या मार्केट में बड़े बदलावों से पहले के दूसरे सबूतों को पहचानने की कोशिश करें। साथ ही, उन संकेतों को पहचानने की कोशिश करें जो उन बदलावों के बारे में पहले से चेतावनी देते हैं जिनके फेल होने की संभावना है। मैंने ऐसे जवाब खोजने की उम्मीद में एक के बाद एक चार्ट पढ़े। यह "विज़ुअल" तरीका मेरे लिए काम कर गया है, और मैं इसे ज़रूर रिकमेंड करता हूँ।

 

प्राइस चार्ट्स की स्टडी करने और इस जैसी किताबें पढ़ने के अलावा, मेरा सुझाव है कि आप ट्रेडिंग सिस्टम्स के बारे में पढ़ें और दूसरों ने क्या किया है, यह भी स्टडी करें। हालांकि कोई भी आपको "होली ग्रेल" नहीं बताएगा, लेकिन वहां बहुत सारी काम की जानकारी मौजूद है। सबसे ज़रूरी बात, खुद सोचें। मैंने पाया है कि सबसे ज़्यादा फ़ायदेमंद आइडियाज़ शायद ही कभी ओरिजिनल होते हैं, बल्कि अक्सर हमारे अपने होते हैं।

 

ज़्यादातर सफल ट्रेडिंग सिस्टम ट्रेंड को फॉलो करते हैं।

 

हालांकि, काउंटर ट्रेंड सिस्टम को नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए, क्योंकि वे कुछ हद तक नेगेटिव कोरिलेशन लाते हैं। इसका मतलब है कि जब एक सिस्टम पैसा कमा रहा होता है, तो दूसरा

 

पैसे का नुकसान, जिसके परिणामस्वरूप दोनों के लिए एक आसान इक्विटी कर्व बन गया

 

किसी एक सिस्टम को मिलाकर इस्तेमाल करने से ज़्यादा, किसी एक को अकेले इस्तेमाल करने से ज़्यादा।

 

अच्छे कॉन्सेप्ट डिज़ाइन के सिद्धांत

 

अच्छे कॉन्सेप्ट आमतौर पर अच्छे लगते हैं। अगर कोई कॉन्सेप्ट काम करता हुआ लगता है, लेकिन उसका कोई मतलब नहीं निकलता, तो हो सकता है कि आप इत्तेफ़ाक की दुनिया में जा रहे हों, और इस कॉन्सेप्ट के भविष्य में काम करते रहने की संभावना काफ़ी कम हो जाती है। आपके कॉन्सेप्ट आपकी पर्सनैलिटी से मेल खाने चाहिए ताकि आपको उन्हें तब भी फॉलो करने का डिसिप्लिन मिले जब वे घाटे में हों (यानी गिरावट के समय)। आपके कॉन्सेप्ट सीधे और ऑब्जेक्टिव होने चाहिए, और अगर ट्रेंड को फॉलो कर रहे हैं, तो बड़े ट्रेंड के साथ ट्रेड करना चाहिए, प्रॉफ़िट को चलने देना चाहिए और नुकसान को कम करना चाहिए। सबसे ज़रूरी बात, आपके कॉन्सेप्ट से लंबे समय में पैसा कमाना चाहिए (यानी उनमें पॉज़िटिव उम्मीद होनी चाहिए)।

एंट्री डिज़ाइन करना मुश्किल है, लेकिन एग्ज़िट डिज़ाइन करना और भी मुश्किल और ज़रूरी है। एंट्री लॉजिक काफी सीधा है, लेकिन एग्ज़िट में कई कंटिंजेंसी का ध्यान रखना होता है, जैसे कि नुकसान कितनी तेज़ी से कम करना है या जमा हुए मुनाफ़े का क्या करना है। मुझे ऐसे सिस्टम पसंद हैं जो अपने आप रिवर्स न हों - मैं पहले एक ट्रेड से एग्ज़िट करना पसंद करता हूँ, फिर दूसरी दिशा में दूसरा ट्रेड करना पसंद करता हूँ। अपने एग्ज़िट को बेहतर बनाने के लिए कड़ी मेहनत करें, और आपके रिस्क के मुकाबले आपका रिटर्न बेहतर होगा।

 

एक और सुझाव - जितना हो सके कम से कम ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश करें।

 

पुराने डेटा का इस्तेमाल करके ऑप्टिमाइज़ेशन करने से अक्सर ऐसे रिटर्न की उम्मीद की जाती है जो असली नहीं होते और जिन्हें असली ट्रेडिंग में नहीं पाया जा सकता। कुछ पैरामीटर इस्तेमाल करने की कोशिश करें और एक ही टेक्नीक को कई अलग-अलग मार्केट में लागू करें। इससे लंबे समय में आपकी सफलता की संभावना बढ़ेगी, और ओवर ऑप्टिमाइज़ेशन के नुकसान भी कम होंगे।

 

ट्रेडिंग सिस्टम की तीन मुख्य कैटेगरी हैं:

 

ट्रेंड फॉलोइंग। ये सिस्टम इस दिशा में ट्रेड करते हैं

 

मुख्य ट्रेंड, बॉटम के बाद खरीदना और टॉप के बाद बेचना। मूविंग एवरेज और डोनचियन का वीकली रूल मनी मैनेजरों के बीच पॉपुलर तरीके हैं।

 

काउंटर के प्रवृत्ति

 

सपोर्ट/रेज़िस्टेंस. सपोर्ट में गिरावट पर खरीदें; रेज़िस्टेंस में तेज़ी पर बेचें।

 

रिट्रेसमेंट। यहां हम बुल मार्केट में पुलबैक खरीदते हैं और बेयर मार्केट में रैली बेचते हैं। उदाहरण के लिए, पिछली बढ़त का 50% पुलबैक खरीदें, लेकिन तभी जब मुख्य ट्रेंड ऊपर बना रहे। ऐसे सिस्टम का खतरा यह है कि आपको कभी नहीं पता होता कि रिट्रेसमेंट कितना आगे जाएगा और एक सही एग्जिट तकनीक लागू करना मुश्किल हो जाता है।

 

ऑसिलेटर। आइडिया यह है कि जब ऑसिलेटर ओवरसोल्ड हो तो खरीदें और जब ओवरबॉट हो तो बेच दें। अगर प्राइस सीरीज़ और ऑसिलेटर के बीच डाइवर्जेंस भी पहले से हो, तो ज़्यादा मज़बूत सिग्नल मिलता है। हालांकि, खरीदने या बेचने से पहले प्राइस रिवर्सल के किसी संकेत का इंतज़ार करना आमतौर पर सबसे अच्छा होता है।

पैटर्न पहचान (विज़ुअल और स्टैटिस्टिकल)। उदाहरणों में बहुत भरोसेमंद हेड एंड शोल्डर्स फ़ॉर्मेशन (विज़ुअल), और सीज़नल प्राइस पैटर्न (स्टैटिस्टिकल) शामिल हैं।

 

स्टेप 2: अपने आइडिया को ऑब्जेक्टिव रूल्स के एक सेट में बदलें

 

यह हमारे 5 स्टेप प्लान का सबसे मुश्किल स्टेप है, हममें से कई लोगों को पहले जितना लगेगा उससे कहीं ज़्यादा मुश्किल! इस स्टेप को सक्सेसफुली पूरा करने के लिए, हमें अपने आइडिया को इतने ऑब्जेक्टिव शब्दों में बताना होगा कि हमारे रूल्स को फॉलो करने वाले 100 लोग बिल्कुल एक ही नतीजे पर पहुँचें।

 

तय करें कि हमारे सिस्टम को क्या करना है और वह इसे कैसे करेगा। इसी स्टेप से हम प्रोग्रामिंग टास्क को पूरा करने के लिए ज़रूरी डिटेल्स तैयार करते हैं। हमें पूरी प्रॉब्लम को लेकर उसे और ज़्यादा डिटेल्स में तोड़ना होगा, जब तक कि हम सभी डिटेल्स को फ़ाइनल न कर लें।

 

स्टेप 3: चार्ट पर इसे देखें

 

स्टेप 2 में हमने जो साफ़ नियम तय किए हैं, उन्हें फॉलो करते हुए, आइए प्राइस चार्ट पर बनने वाले ट्रेडिंग सिग्नल को विज़ुअली चेक करें। यह एक इनफॉर्मल प्रोसेस है, जिसका मकसद दो नतीजे पाना है: पहला, हम देखना चाहते हैं कि हमारा आइडिया ठीक से बताया गया है या नहीं; और दूसरा, मुश्किल कंप्यूटर कोड लिखने से पहले, हम कुछ प्रूफ चाहते हैं कि आइडिया पोटेंशियली प्रॉफिटेबल है।

 

स्टेप 4: इसे कंप्यूटर पर फॉर्मली टेस्ट करें

 

अब हमारे लॉजिक को कंप्यूटर कोड में बदलने का समय आ गया है। अपने काम के लिए, मैं मियामी, FL में ओमेगा रिसर्च, इंक. के TradeStation® नाम के प्रोग्राम का इस्तेमाल करता हूँ। TradeStation सबसे कॉम्प्रिहेंसिव है- ट्रेडिंग सिस्टम बनाने और टेस्ट करने के लिए एक इंटेंसिव टेक्निकल एनालिसिस सॉफ्टवेयर पैकेज उपलब्ध है। यह आपके आइडिया के विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर रियल टाइम में आपके सिस्टम में ट्रेडिंग करने में मदद तक सब कुछ एक साथ लाता है।

 

किसी भी कंप्यूटर भाषा में कोड लिखना कोई आसान काम नहीं है और TradeStation का EasyLanguage™ भी इससे अलग नहीं है। हालाँकि, EasyLanguage के साथ काम बहुत आसान हो जाता है क्योंकि प्रोग्राम का यूज़र-फ़्रेंडली एडिटर और इसमें कई बिल्ट-इन फ़ंक्शन और बहुत सारा सैंपल कोड शामिल है। चित्र C.1 देखें।

 

एक बार हमारा प्रोग्राम लिख लेने के बाद, हम टेस्टिंग फेज़ में जाते हैं। शुरू करने के लिए, हमें टेस्ट करने के लिए एक या ज़्यादा डेटा सीरीज़ चुननी होंगी। स्टॉक ट्रेडर्स के लिए यह एक आसान काम है। हालांकि, फ्यूचर्स ट्रेडर्स को ऐसे कॉन्ट्रैक्ट्स का सामना करना पड़ता है जो बहुत कम समय में एक्सपायर हो जाते हैं। मुझे जैक श्वागर द्वारा पॉपुलर की गई कंटीन्यूअस (स्प्रेड एडजस्टेड) ​​प्राइस सीरीज़ का इस्तेमाल करके अपनी शुरुआती टेस्टिंग करना पसंद है। (श्वागर ऑन फ्यूचर्स: टेक्निकल एनालिसिस, विली, 1996।) अगर वे नतीजे अच्छे लगते हैं, तो मैं असली कॉन्ट्रैक्ट्स पर आगे बढ़ता हूं।

 

इसके बाद, हमें यह तय करना होगा कि अपना सिस्टम बनाते समय कितना डेटा इस्तेमाल करना है। मैं पूरी डेटा सीरीज़ का इस्तेमाल करता हूँ, बिना आउट-ऑफ़-सैंपल टेस्टिंग (डेटा के एक हिस्से पर अपना सिस्टम बनाना और फिर बचे हुए "अनदेखे" डेटा पर उसकी टेस्टिंग करना) के लिए कुछ भी बचाए। कई एक्सपर्ट इस तरीके से सहमत नहीं होंगे, लेकिन मेरा मानना ​​है कि यह मेरे मेथड के साथ सबसे अच्छा है जो अच्छे ठोस कॉन्सेप्ट, लगभग बिना किसी ऑप्टिमाइज़ेशन और एक टेस्टिंग प्रोसेस पर निर्भर करता है जो कई तरह के पैरामीटर सेट और मार्केट को कवर करता है। मैं एक ऐसे मेथड से शुरू करता हूँ जो मुझे सही लगता है और फिर अपनी थ्योरी को साबित या गलत साबित करने के लिए उसका टेस्ट करता हूँ। मैंने पाया है कि ज़्यादातर लोग इसका उल्टा करते हैं, वे एक ट्रेडिंग सिस्टम तक पहुँचने के लिए डेटा सीरीज़ को टेस्ट करते हैं।

 

मैं सिस्टम टेस्ट करते समय ट्रांज़ैक्शन कॉस्ट (स्लिपेज और कमीशन) का हिसाब नहीं रखता, बल्कि आखिर में उन्हें ध्यान में रखता हूँ। मेरा मानना ​​है कि इससे इवैल्यूएशन प्रोसेस ज़्यादा प्योर रहता है और अगर भविष्य में कुछ अंदाज़े बदलते हैं तो मेरे रिज़ल्ट काम के बने रहते हैं।

 

मुझे अपने सिस्टम से इन पर काम करने की ज़रूरत है:

 

पैरामीटर के अलग-अलग सेट। अगर मैं 5/20 मूविंग एवरेज क्रॉसओवर सिस्टम इस्तेमाल करने के बारे में सोच रहा होता, तो मुझे उम्मीद होती कि 6/18, 6/23, 4/21, और 5/19 भी ठीक-ठाक परफॉर्म करेंगे। अगर नहीं, तो मुझे तुरंत 5/20 के नतीजों पर शक होने लगता है।

चित्र C.1 (EasyLanguage कोड): यह EasyLanguage कोड TradeStation के Power Editor™™ का इस्तेमाल करके लिखा गया था। इसमें एक पूरी तरह से प्रोग्रामिंग लैंग्वेज जैसा लुक और पावर है। मार्टिन ज़्वेग के बताए इस ट्रेंड को फॉलो करने वाले सिस्टम के नतीजों के लिए चित्र C.2 और C.3 देखें।

अलग-अलग समय (जैसे 1990-95 और 1981-86)। एक सिस्टम जो हाल के पांच साल के समय में जापानी येन में अच्छा टेस्ट करता है, उसे किसी भी दूसरे पांच साल के अंतराल में भी ठीक-ठाक टेस्ट करना चाहिए। यह एक और एरिया है जहां मेरा नज़रिया माइनॉरिटी पॉइंट ऑफ़ व्यू लगता है।

 

कई अलग-अलग मार्केट। एक सिस्टम जो क्रूड ऑयल में अच्छा काम करता है, उसे उसी समय में हीटिंग ऑयल और अनलेडेड गैसोलीन में भी अच्छा काम करना चाहिए। अगर नहीं, तो मैं इसका कारण ढूंढूंगा और आमतौर पर सिस्टम को हटा दूंगा। हालांकि, मैं इससे भी आगे जाता हूं, और उसी सिस्टम को अपने मार्केट के पूरे डेटाबेस में टेस्ट करता हूं, यह उम्मीद करते हुए कि यह उनमें से ज़्यादातर में अच्छा काम करेगा।

 

एक बार हमारी टेस्टिंग पूरी हो जाने के बाद, हम प्राइस चार्ट पर कंप्यूटर से बने ट्रेडिंग सिग्नल को देखकर देखेंगे कि सिस्टम वही कर रहा है जो हमने उससे करवाना चाहा था। TradeStation इस प्रोसेस को आसान बनाता है, हमारे लिए सीधे चार्ट पर खरीदने और बेचने के तीर लगाकर! अगर सिस्टम वह नहीं करता जो उसे करना चाहिए, तो हमें कोड में ज़रूरी सुधार करने होंगे और उसे फिर से टेस्ट करना होगा। ध्यान रखें कि बहुत कम आइडिया ही मुनाफ़े में टेस्ट होंगे, आमतौर पर 5% से भी कम। और, किसी न किसी वजह से, इनमें से ज़्यादातर "सफल" आइडिया ट्रेडेबल भी नहीं होंगे।

 

स्टेप 5: नतीजों का मूल्यांकन करें

 

आइए, अपने ट्रेडिंग सिस्टम के पीछे के कॉन्सेप्ट को समझने की कोशिश करें। क्या यह समझ में आता है या यह सिर्फ़ एक इत्तेफ़ाक है? इक्विटी कर्व को एनालाइज़ करें। क्या हम गिरावट के बाद भी टिके रह सकते हैं? सिस्टम को ट्रेड-बाय-ट्रेड बेसिस पर इवैल्यूएट करें। अगर कोई सिग्नल खराब हो तो क्या होगा? सिस्टम लूज़र्स से कितनी जल्दी एग्ज़िट करता है? यह विनर्स के साथ कितने समय तक रहता है? पक्का करें कि हम टेस्ट रिज़ल्ट से पूरी तरह कम्फ़र्टेबल हैं, नहीं तो हम इस सिस्टम में रियल टाइम में ट्रेड नहीं कर पाएँगे।

 

एनालाइज़ करने के लिए तीन मुख्य TradeStation स्टैटिस्टिक्स हैं:

 

प्रॉफ़िट फ़ैक्टर. जीतने वाले ट्रेड पर ग्रॉस प्रॉफ़िट/हारने वाले ट्रेड पर ग्रॉस लॉस के बराबर है. यह स्टैटिस्टिक हमें बताता है कि हमारे सिस्टम ने हर $1 के नुकसान पर कितने डॉलर कमाए, और यह एक माप है.

रिस्क का। लॉन्ग टर्म ट्रेडर्स को 2.00 या उससे ज़्यादा के प्रॉफ़िट फ़ैक्टर का लक्ष्य रखना चाहिए। शॉर्ट टर्म ट्रेडर्स थोड़े कम नंबर स्वीकार कर सकते हैं।

 

औसत ट्रेड (जीत और हार)। यह हमारे सिस्टम की मैथमेटिकल उम्मीद है। यह कम से कम इतना ज़्यादा होना चाहिए कि ट्रांज़ैक्शन कॉस्ट (स्लिपेज और कमीशन) कवर हो जाए; नहीं तो हम पैसे खो देंगे।

 

मैक्सिमम इंट्राडे ड्रॉडाउन। डॉलर के हिसाब से, यह इक्विटी पीक से इक्विटी ट्रफ तक की सबसे बड़ी गिरावट है। मैं यह कैलकुलेशन परसेंटेज के आधार पर करना पसंद करता हूँ। मैं स्टैंडिंग स्टार्ट (जहाँ मैं अपनी जेब से पैसे गँवा रहा हूँ) से होने वाले ड्रॉडाउन और इक्विटी पीक (जहाँ मैं मार्केट से लिया गया प्रॉफिट वापस दे रहा हूँ) से होने वाले ड्रॉडाउन के बीच भी फर्क करता हूँ। मैं आमतौर पर बाद वाले के साथ ज़्यादा नरम रहता हूँ।

 

धन प्रबंधन

 

मनी मैनेजमेंट, हालांकि इस अपेंडिक्स के दायरे से बाहर है, लेकिन यह एक बहुत ज़रूरी टॉपिक है। यह फ़ायदेमंद ट्रेडिंग की चाबी है, और एक अच्छे ट्रेडिंग सिस्टम जितना ही ज़रूरी है।

 

मनी मैनेजमेंट के तरीके अच्छी तरह सोच-समझकर होने चाहिए। यह बात मान लें कि नुकसान भी खेल का हिस्सा है। अपने नुकसान को कंट्रोल करें और मुनाफ़ा खुद ही हो जाएगा।

 

इस एरिया में, जितना हो सके डाइवर्सिफिकेशन की प्रैक्टिस करें। डाइवर्सिफिकेशन से आप अपने रिस्क को एक जैसा रखते हुए अपने रिटर्न को बढ़ा पाएंगे, या अपने रिटर्न को एक जैसा रखते हुए अपने रिस्क को कम कर पाएंगे। मार्केट, सिस्टम, पैरामीटर और टाइम फ्रेम के बीच डाइवर्सिफिकेशन करें।

 

निष्कर्ष

 

हमने ट्रेडिंग सिस्टम की बेसिक फिलॉसफी पर बात की है और यह भी कि ऑब्जेक्टिव, सब्जेक्टिव से बेहतर क्यों है। हमने कंप्यूटराइज्ड अप्रोच के तीन मुख्य फायदों को कवर किया और ट्रेडिंग सिस्टम बनाने के लिए 5 स्टेप का प्लान बनाया। और आखिर में, लेकिन सबसे ज़रूरी, हमने मनी मैनेजमेंट और डाइवर्सिफिकेशन के महत्व पर बात की।

ट्रेडिंग सिस्टम आपकी परफॉर्मेंस को बेहतर बना सकते हैं और आपको एक सफल ट्रेडर बनाने में मदद कर सकते हैं। इसके कारण साफ़ हैं:

 

वे आपको ट्रेड करने से पहले अपना होमवर्क करने के लिए मजबूर करते हैं

 

वे एक अनुशासित ढांचा देते हैं, जिससे आपके लिए नियमों का पालन करना आसान हो जाता है

 

वे आपको अपने डायवर्सिफिकेशन का लेवल बढ़ाने में मदद करते हैं

 

बहुत मेहनत और लगन से कोई भी एक सफल ट्रेडिंग सिस्टम बना सकता है। यह आसान नहीं है, लेकिन यह निश्चित रूप से पहुँच में है। ज़िंदगी की ज़्यादातर चीज़ों की तरह, इस कोशिश से आपको जो मिलेगा, वह सीधे तौर पर इस बात से जुड़ा होगा कि आप इसमें क्या लगाते हैं। (चित्र C.2 और C.3 देखें।)

फ़िगर C.2 (प्राइस चार्ट): इस ट्रेडिंग सिस्टम को वैल्यू लाइन कम्पोजिट इंडेक्स (VLCI) के वीकली चार्ट पर लागू करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, लेकिन इसे VLCI के डेली चार्ट और दूसरे मार्केट में वीकली और डेली दोनों चार्ट पर भी अच्छी तरह से टेस्ट किया गया, जिससे बेसिक कॉन्सेप्ट पर भरोसा मिला। यह फ़िगर C.1 में बताया गया सिस्टम है।

फ़िगर C.3 (परफ़ॉर्मेंस समरी): यह फ़िगर C.1 और C.2 में दिखाए गए सिस्टम की 36 साल की परफ़ॉर्मेंस समरी है। पिछले 12 सालों में परफ़ॉर्मेंस ओवरऑल रिज़ल्ट के हिसाब से रही है। प्रॉफ़िट फ़ैक्टर, एवरेज ट्रेड (जीत और हार) और मैक्स इंट्राडे ड्रॉडाउन सभी बहुत अच्छे हैं।