क्या वर्तमान में मैं अपनी रणनीति, या 'खराब' घटनाओं के माध्यम से दुर्भाग्य का सामना कर रहा हूं?
भाग्य एक बहुत विवादास्पद शब्द है और ट्रेडिंग में समान रूप से विवादास्पद घटना है। जीतने की ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए महीनों और कई मामलों में वर्षों के बाद, फिर अंत में इसे हमारे बुलेट प्रूफ ट्रेडिंग प्लान के लिए प्रतिबद्ध करें, यह वास्तव में हम में से किसी के लिए अविश्वसनीय रूप से कठिन है कि यह स्वीकार करें कि हमारे दीर्घकालिक व्यापार की सफलता में निहित एक विशाल तत्व नीचे है। भाग्य की सरल घटनाओं के लिए।
यह स्वीकार करने के लिए कि हम बाजार की दया पर हैं और हममें से कोई भी भविष्यवाणी नहीं कर सकता है, किसी भी नियमित डिग्री के साथ, बाजार आगे क्या करेगा, हम में से कई के लिए एक अविश्वसनीय रूप से कठिन अवधारणा है। इस धारणा को स्वीकार करना उतना ही मुश्किल है कि हमारे व्यापार का एक बड़ा प्रतिशत हमें लगातार लाभदायक होने के लिए हारे होना होगा। ये दोनों धारणाएँ हैं, जैसा कि हमने इन स्तंभों में पहले उल्लेख किया है, सहज ज्ञान युक्त तरीके से काउंटर करें कि हम कितने परीक्षणों के दृष्टिकोण के लिए 'वायर्ड' हैं और हमारा उद्योग हमें दैनिक और साप्ताहिक आधार पर सामना करने के लिए मजबूर करता है।
अपनी सफल ट्रेडिंग रणनीति बनाने के लिए हमने कई महीने (या वर्ष) बिताए हैं और अपनी ट्रेडिंग योजना से चिपके रहने के लिए आत्म-अनुशासन विकसित करने के लिए एक समान अनुपात में समय बिताया है, यह हमारी ट्रेडिंग के लिए काफी झटका साबित हो सकता है। रणनीति विफल होने लगती है और हम या तो पहुंच जाते हैं, या हम अपनी ट्रेडिंग योजना में आने वाले ड्रॉडाउन के स्तर की धमकी देने लगते हैं। लेकिन हम अपनी योजना और रणनीति को किस बिंदु पर छोड़ते हैं, इसका सामना करना एक कठिन प्रस्ताव है।
हम अपनी रणनीति का और अधिक विश्लेषण करने के लिए, इसे ट्विक करने से पहले या इसे पूरी तरह से त्यागने से पहले, एक भावहीन कदम वापस कैसे लेते हैं, एक प्रमुख परीक्षण है जिसका हम व्यापारियों के रूप में सामना करेंगे और कई मायनों में यह 'व्यापारी जीवन का परीक्षण' हमें परिभाषित करेगा। व्यापारियों के रूप में। और अपनी ट्रेडिंग रणनीति का पुन: विश्लेषण करके हम यह उजागर करना शुरू कर सकते हैं कि हमारे हाल के नुकसान में भाग्य ने कोई भूमिका निभाई है या नहीं। लेकिन हम अपने हालिया व्यापारिक इतिहास में उन संकेतों के लिए कहां देखते हैं कि सरल दुर्भाग्य ने हमारे व्यापार में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है और हमारी पद्धति और समग्र व्यापार रणनीति में कुछ भी गलत नहीं है?
आउटलेर *, वे ट्रेडिंग के संदर्भ में क्या हैं और उनके संकेतों को कहां देखना है
जैसा कि हमारे कॉलम के नियमित पाठकों ने माना है कि हम एक साप्ताहिक लेख प्रकाशित करेंगे, जिसका शीर्षक है "क्या अब भी आपका मित्र है?" जिसमें हम मूल पृष्ठभूमि का विश्लेषण करते हैं जो वर्तमान सप्ताह के उच्च प्रभाव प्रकाशनों और नीति निर्णयों को निर्धारित करेगा। इसके साथ जुड़वा हम तकनीकी विश्लेषण के एक बहुत ही बुनियादी रूप को भी ओवरलैप करते हैं और सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले और संकेतकों के लिए संदर्भित होते हैं। नोट का हाल ही में क्या प्रभाव पड़ा है, जो हम आउटलेर्स को प्रभावित करेंगे और वे उन बाजारों पर प्रभाव डालेंगे जो हम व्यापार करते हैं।
यूक्रेन में सबसे चकाचौंध वाला मुद्दा रहा है, क्योंकि क्रीमिया क्षेत्र में तनाव शुरू हो गया, बाजार विशेष रूप से यूरोपीय इक्विटी सूचकांकों और फिर यूरो में बिक गए। जैसे-जैसे समस्याओं का सामना करना पड़ा, बाजारों ने तरह-तरह की वसूली शुरू कर दी। तब हमें संदेह था कि (जैसा कि यूएसए में कमाई का मौसम शुरू हुआ था) NASDAQ पर उद्धृत कई टेक कंपनियों ने वास्तव में अपनी कमाई बनाम बड़े पैमाने पर मूल्यांकन के हकदार थे जो वे वर्तमान में दिखाते हैं। फिर हमने एक रिकवरी का अनुभव किया है, लेकिन पिछले दो दिनों में यूक्रेन के डर से यूक्रेन के कई शहरों में रूसी दोस्ताना गुटों और नए बने यूक्रेनी सरकार में अधिकारियों के बीच सशस्त्र संघर्ष के रूप में फिर से प्रकट हुआ है। एक हिंसक निष्कर्ष पर पहुंच गए हैं।
अब इन सभी हाल के मुद्दों को अलग-थलग करते हुए, या एक क्लस्टर के रूप में, कई व्यापारियों ने खुद को कई बार पाया होगा, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे व्यापारियों या दिन के व्यापारियों को स्विंग कर रहे हैं या नहीं, बाजार के गलत पक्ष पर कोई गलती नहीं है उनकी अपनी योजना से चिपके रहने के अलावा। बहुत स्पष्ट रूप से हमने हाल की गतिविधि के बारे में जो सूची उपलब्ध कराई है वह कई व्यापारियों के लिए हाल के हफ्तों में व्यापार करने के लिए असंभव क्षेत्र था, विशेष रूप से स्विंग व्यापारियों के लिए और इससे पहले कि हम सभी में जोड़ना शुरू करें, अन्य सामान्य मूलभूत मानदंड हैं जैसे आधार दर निर्णय, बेरोजगारी और अन्य आर्थिक डेटा आँकड़े। जैसे कि हमारा पेशा इतना पेचीदा नहीं था कि हमें हाल के हफ्तों में एक अविश्वसनीय जटिल किस्म के मूलभूत मुद्दों से जूझना पड़ा, छोटे आश्चर्य कि हम में से कई ने कुछ अस्थायी जमीन खो दी होगी, जिससे हमें अपनी समग्र पद्धति और व्यापारिक रणनीति पर संदेह होगा।
यह अनुमान लगाना असंभव है कि सांख्यिकीय आउटलेयर कब होगा और यह महसूस करना भी उतना ही मुश्किल है कि हम एक बाहरी घटना की फायरिंग लाइन में हो सकते हैं क्योंकि यह हमारे व्यवसाय में कई आउटलेर्स के रूप में हो रहा है, शुद्ध सांख्यिकी आउटलेर सांख्यिकीविद् और गणितज्ञ नहीं हो सकते हैं, पीछे मुड़कर देखें, इंगित करें। इसके अलावा, हम उस अतीत का व्यापार नहीं कर सकते हैं जो हमारे आँकड़े और गणित विशेषज्ञ पहचानते हैं।
लेकिन हम क्या कर सकते हैं, जैसा कि हमारा अनुभव बढ़ता है, हमारे 'ट्रेडिंग एंटीना' को समायोजित करने के लिए जागरूक होना चाहिए, जब हम मेस्टॉस्ट्रॉम आउटलेर्स के बीच में हो सकते हैं और इसका कारण बनेंगे। हमारे पास दो सरल विकल्प हैं; व्यापार या व्यापार करने के लिए…
हम या तो तूफान के माध्यम से व्यापार कर रहे हैं, जिससे बाहर की ओर बढ़ रहा है, या नीचे कूदी है और दुःख की बात है कि केवल वही हमारे लिए सही साबित होगा। हालाँकि, जब तक यह एक स्वाभाविक रूप से एक पहले से सिद्ध पद्धति को बदलने या रोकने के लिए गलत समय होता है, तब एक बाहरी घटना के दौरान आपकी पद्धति और रणनीति पर सवाल उठाना स्वाभाविक है। परावर्तन का समय एक बार आने के बाद हमें पता चला है कि 'सामान्य' व्यापार की स्थिति, या सामान्य रूप से हम व्यापार की गतिशील दुनिया में उम्मीद कर सकते हैं एफएक्स, सूचकांकों या वस्तुओं, एक बार फिर से हमारे व्यापारिक वातावरण में लौट आए हैं।
* बाहरी लोगों की परिभाषा
आंकड़ों में, एक रूपरेखा एक अवलोकन बिंदु है जो अन्य टिप्पणियों से दूर है। [१] माप में परिवर्तनशीलता के कारण एक परिणाम हो सकता है या यह प्रयोगात्मक त्रुटि का संकेत दे सकता है; बाद में कभी-कभी डेटा सेट से बाहर रखा जाता है। [२]
आउटलेर किसी भी वितरण में संयोग से हो सकते हैं, लेकिन वे अक्सर माप त्रुटि के संकेत होते हैं या आबादी में भारी पूंछ वाले वितरण होते हैं। पूर्व मामले में कोई भी उन्हें छोड़ना चाहता है या उन आंकड़ों का उपयोग करना चाहता है जो आउटलेर्स के लिए मजबूत हैं, जबकि बाद के मामले में वे संकेत देते हैं कि वितरण में उच्च कर्टोसिस है और यह कि सामान्य वितरण को मानने वाले टूल या अंतर्ज्ञान का उपयोग करने में बहुत सावधानी बरतनी चाहिए। आउटलेर का लगातार कारण दो वितरणों का मिश्रण है, जो दो अलग-अलग उप-आबादी हो सकते हैं, या 'सही परीक्षण' बनाम 'माप त्रुटि' का संकेत दे सकते हैं; यह एक मिश्रण मॉडल द्वारा तैयार किया गया है।
डेटा के अधिकांश बड़े नमूनों में, कुछ डेटा बिंदुओं को नमूना से दूर किया जाएगा जो कि उचित समझा जाता है। यह सिद्धांत में आकस्मिक व्यवस्थित त्रुटि या खामियों के कारण हो सकता है जो संभाव्यता वितरण के एक ग्रहण किए गए परिवार को उत्पन्न करता है, या यह हो सकता है कि कुछ अवलोकन डेटा के केंद्र से बहुत दूर हैं। बाहरी बिंदु इसलिए दोषपूर्ण डेटा, गलत प्रक्रियाओं, या उन क्षेत्रों को इंगित कर सकते हैं जहां एक निश्चित सिद्धांत मान्य नहीं हो सकता है। हालांकि, बड़े नमूनों में, आउटलेर की एक छोटी संख्या की उम्मीद की जानी चाहिए (और किसी भी विषम स्थिति के कारण)।
आउटलेर, सबसे चरम अवलोकन होने के नाते, नमूना अधिकतम या नमूना न्यूनतम या दोनों शामिल हो सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि वे बेहद उच्च या निम्न हैं। हालांकि, नमूना अधिकतम और न्यूनतम हमेशा आउटलेर नहीं होते हैं क्योंकि वे अन्य टिप्पणियों से असामान्य रूप से दूर नहीं हो सकते हैं।
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