शेयर-विशिष्ट इंट्राडे ट्रेडिंग नियमों के लिए निर्णय-वृक्ष
सारांश
यह दस्तावेज़ NIFTY50 सूचकांक के अलग-अलग शेयरों के लिए इंट्राडे ट्रेडिंग नियम बनाने में निर्णय-वृक्षों के उपयोग का वर्णन करता है। सभी शेयरों पर ट्रेडर द्वारा चुने गए तकनीकी संकेतकों के एक ही संयोजन को लागू करने के बजाय, यह तरीका मौजूदा संकेतकों से सीखे गए, शेयर-विशिष्ट नियम खोजता है। फिर प्रत्येक शेयर के बनाए गए नियमों का बैकटेस्टिंग से आकलन किया जाता है कि उन्हें अपनाना उचित है या नहीं।
रिपोर्ट की गई तुलना साधारण खरीदकर-रखने की रणनीति से है: शोध पत्र कहता है कि कई शेयरों के लिए निर्णय-वृक्ष रणनीतियाँ इस मानदंड से बेहतर प्रदर्शन करती हैं, और साथ ही यह भी स्वीकार करता है कि नतीजे हर शेयर पर लागू नहीं होते। यह सभी के लिए एक ही नियम मान लेने के बजाय हर शेयर का अलग मूल्यांकन करने का समर्थन करता है। अंश में संकेतकों, प्रशिक्षण और परीक्षण की रूपरेखा, लेनदेन लागत या प्रदर्शन मापों की जानकारी नहीं है, इसलिए मजबूती या लाइव ट्रेडिंग की व्यवहार्यता आँकने के लिए यह पर्याप्त नहीं है।
मुख्य विचार
- निर्णय-वृक्ष मौजूदा तकनीकी संकेतकों को अलग-अलग शेयरों के अनुरूप इंट्राडे नियमों में बदल सकते हैं।
- यह तरीका सीखे गए शेयर-विशिष्ट नियमों की तुलना ट्रेडर द्वारा बनाए गए स्थिर संकेतक संयोजनों से करता है।
- प्रस्तावित प्रक्रिया उपयोग का निर्णय लेने से पहले हर शेयर के नियमों का अलग बैकटेस्ट करती है।
- रिपोर्ट किए गए नतीजे कई शेयरों में खरीदकर-रखने की रणनीति से बेहतर हैं, लेकिन सभी में नहीं।
- अंश में लागतों या नमूने से बाहर मजबूती का आकलन करने के लिए पर्याप्त विवरण नहीं हैं।
टैग
पूरा पाठ
# Decision Trees for Intuitive Intraday Trading Strategies # Decision Trees for Intuitive Intraday Trading Strategies This research paper aims to investigate the efficacy of decision trees in constructing intraday trading strategies using existing technical indicators for individual equities in the NIFTY50 index. Unlike conventional methods that rely on a fixed set of rules based on combinations of technical indicators developed by a human trader through their analysis, the proposed approach leverages decision trees to create unique trading rules for each stock, potentially enhancing trading performance and saving time. By extensively backtesting the strategy for each stock, a trader can determine whether to employ the rules generated by the decision tree for that specific stock. While this method does not guarantee success for every stock, decision treebased strategies outperform the simple buy-and-hold strategy for many stocks. The results highlight the proficiency of decision trees as a valuable tool for enhancing intraday trading performance on a stock-by-stock basis and could be of interest to traders seeking to improve their trading strategies.
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।