एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग के लिए ट्रेडिंग बॉट (ML + RL)
एल्गो ट्रेडिंगML: P(H)RL: Skip/1R/2R
QuarterlyBot में ML-आधारित P(H) प्रॉबैबिलिटी और RL नीतियाँ मिलकर तय करती हैं—
सेटअप स्किप करना है या 1R/2R पर लेना है, वह भी फिक्स्ड रिस्क के साथ।
स्टॉप क्वॉर्टरली High/Low के पार रखा जाता है; लक्ष्य RR 1:1–1:3,
और 1:2 से ऊपर के लक्ष्यों पर 1:1 पहुँचते ही पोज़िशन BE पर शिफ्ट।
दो मोड: ऑटो-ट्रेडिंग या नोटिफिकेशन। वेटलिस्ट में जुड़ें →
कैसे काम करता है: ML P(H) + RL डिसीज़न
पहले हम P(H) निकालते हैं — यानी किसी सेटअप के सफल होने की संभावना।
सुपरवाइज़्ड ML मॉडल ऐतिहासिक फीचरों का उपयोग करता है: स्ट्रक्चर (SMT/PSP),
टाइमिंग (TPD कन्फर्मेशन: 5m→90m/1H, 15m→4H/6H, 1H→1D), और कॉन्टेक्स्ट (BPR, True Opens,
सेशन फ़िल्टर)। मॉडल “माइक्रो” संकेत (कैंडल/शेप) और “मैक्रो” पृष्ठभूमि
(क्वॉर्टरली रेंज, मीडियन/50%, इम्बैलेंस) दोनों देखता है।
फिर RL एजेंट कैंडिडेट को Skip, 1R या 2R में वर्गीकृत करता है,
फिक्स्ड रिस्क (क्वॉर्टरली HL पर SL) पर अपेक्षित रिटर्न/ड्रॉडाउन के आधार पर।
लक्ष्य है डिसिप्लिन, अनुमान नहीं — ऐसे स्पष्ट ट्रेड-मैनेजमेंट नियम जो एसेट और टाइमफ्रेम के पार सुसंगत हों।
True Opens: उच्च TF के ओपन पर एंकर — यूनिफ़ॉर्म एंट्री स्टैंडर्ड।
BPR: इम्बैलेंस ढूँढना और पिछले क्वॉर्टर की मीडियन/50% पर रिटर्न।
CISD: डाइवर्जेंट बार के पार क्लोज़ बिना एंट्री वैध नहीं।
मूल में है फिक्स्ड SL (क्वॉर्टरली High/Low के पार) और स्टेप्ड टार्गेट 1:1, 1:2, 1:3।
इससे एक्ज़िक्यूशन वैरिएंस घटता है और ट्रेड आपस में तुलना योग्य बनते हैं। >1:2 लक्ष्यों के लिए,
1:1 पर पहुँचते ही BE में शिफ्ट — परिणामों की राइट-टेल स्थिर होती है।
हम “परफ़ेक्ट एग्ज़िट” ऑप्टिमाइज़ नहीं करते; सरल और मज़बूत नियम अपनाते हैं जिन्हें टेस्ट/मेंटेन करना आसान हो।
ML और RL के लिए एक ही “रिस्क लैंग्वेज” — क्रॉस-एसेट जनरलाइज़ेशन बेहतर।
नियम स्पष्ट, पारदर्शी और भावनारहित।
मेथडोलॉजी को बैकटेस्ट और लाइव—दोनों में सत्यापित करना आसान।
मार्केट और सीमाएँ
सिस्टम CME (इंडाइसेज़, मेटल्स, एनर्जी) और प्रमुख FX पेयर्स
(जैसे EURUSD, GBPUSD, DXY) के लिए स्वयं को ट्यून करता है। यह वित्तीय सलाह नहीं —
अनुशासन और रिस्क कंट्रोल के लिए एक रिसर्च टूल है। तरलता नियमों का सम्मान करें,
और एक्सॉटिक एसेट्स पर बिना टेस्टिंग के उपयोग न करें।
किसके लिए और कैसे उपयोग करें
जो ट्रेडर्स इम्प्रोवाइज़ेशन से रूल्स और रीप्रोड्यूसिबिलिटी की ओर शिफ्ट करना चाहते हैं,
उनके लिए QuarterlyBot उपयुक्त है। यदि “पहले रिस्क, फिर प्रॉफिट” आपका सिद्धांत है —
फिक्स्ड SL, सख्त RR और RL डिसीज़न आपको स्पष्ट संरचना देते हैं। सामान्य परिदृश्य:
स्विंग/पोज़िशनल: कम पर साफ़ सिग्नल; कम ऑपरेशनल शोर, आसान कंट्रोल।
नोटिफिकेशन: बॉट सिग्नल और P(H) भेजता है, निर्णय ट्रेडर का — सौम्य ऑनबोर्डिंग।
ऑटो-ट्रेडिंग: RL नीति प्लान को निष्पादित करती है; यूज़र रिस्क पैरामीटर/लिमिट नियंत्रित करता है।
बॉट क्या नहीं करता: “रिटर्न की गारंटी” नहीं, “मार्केट की भविष्यवाणी” नहीं, न ही आपके रिस्क मैनेजमेंट का स्थानापन्न।
यह रिपीटेबल प्रोसेस को ऑटोमेट करता है और नियमों पर टिके रहने में मदद करता है।
मेथडोलॉजी और वैलिडेशन: आइडिया से डिप्लॉयमेंट तक
पाइपलाइन: डेटा संग्रह/क्लीनिंग → फ़ीचर जनरेशन (SMT/TPD/BPR/True Opens, HL कॉन्टेक्स्ट) →
ML ट्रेनिंग/टेम्पोरल वैलिडेशन → फिक्स्ड-रिस्क सिमुलेटेड एपिसोड्स पर RL नीतियों का प्रशिक्षण →
मॉनिटरिंग के साथ डिप्लॉयमेंट। सिद्धांत:
ईमानदार वैलिडेशन: ट्रेन/वैलिडेशन विंडो समय से अलग; फ्यूचर लीक नहीं।
डेटा ड्रिफ्ट: वितरणों की निगरानी; विचलन पर रीकैलिब्रेशन।
पारदर्शी नियम: फिक्स्ड SL/RR से वर्ज़न तुलना और केस विश्लेषण आसान।
डेटा और प्राइवेसी
वेटलिस्ट के लिए हम सिर्फ ई-मेल और वैकल्पिक X/Twitter हैंडल लेते हैं — एक्सेस खुलने पर सूचना देने हेतु।
स्पष्ट सहमति के बगैर व्यक्तिगत ट्रेडिंग डेटा प्रोसेस नहीं किया जाता। देखें Privacy
और Terms। मार्केट और रिस्क पैरामीटर यूज़र-साइड पर — यूज़र के नियंत्रण में।
रोडमैप और पारदर्शिता
Pine बॉट: बेसिक सिग्नल, चेकलिस्ट (पूर्ण)।
ML अनुमान: कैंडिडेट्स के लिए P(H) (सक्रिय कैलिब्रेशन)।
बैकटेस्टिंग: सार्वजनिक मेथडोलॉजी और रिपोर्ट — “हिस्ट्री पेंटिंग” नहीं।
पब्लिक एक्सेस: वेटलिस्ट के जरिए धीरे-धीरे कोटा विस्तार।
क्लासिक “बॉट्स” से अंतर
कई सॉल्यूशंस ट्यून किए हुए इंडिकेटरों का पैक होते हैं। QuarterlyBot उल्टा चलता है:
आधार है फिक्स्ड रिस्क, ML से प्रॉबैबिलिटी, RL से नियम।
“परफेक्ट फ़िल्टर” के बजाय हम एक मज़बूत प्रोसेस बनाते हैं जहाँ नतीजे डिसिप्लिन का फल हैं, जादुई इंडिकेटर का नहीं।
FAQ
क्या यह पूरी तरह ऑटोमेटेड ट्रेडिंग बॉट है?
दो मोड: ऑटो-ट्रेडिंग (RL नीति के अनुसार) और नोटिफिकेशन जहाँ निर्णय ट्रेडर का। प्रोफ़ाइल सेटिंग्स में स्विच करें।
P(H) क्या है और कैसे निकाला जाता है?
P(H) सेटअप के सफल होने की ML-आधारित संभावना है; फ़ीचर: स्ट्रक्चर (SMT/PSP), टाइमिंग (TPD), कॉन्टेक्स्ट (BPR/True Opens); टेम्पोरल वैलिडेशन और ड्रिफ्ट मॉनिटरिंग।
स्टॉप क्वॉर्टरली High/Low पर क्यों?
फिक्स्ड SL से ट्रेड तुलनीय बनते हैं, ओवरफ़िटिंग घटती है, और RL को एक समान “रिस्क लैंग्वेज” मिलती है।
कौन-कौन से मार्केट सपोर्टेड हैं?
CME (इंडाइसेज़/मेटल्स/एनर्जी) और प्रमुख FX पेयर्स (EURUSD, GBPUSD, DXY आदि)। एक्सॉटिक पर तभी जाएँ जब टेस्टेड हो।
RR और पोज़िशन मैनेजमेंट के नियम?
लक्ष्य 1:1, 1:2, 1:3; >1:2 लक्ष्यों के लिए 1:1 पर पहुँचते ही BE।
क्या मैं सिस्टम पैरामीटर बदल सकता/सकती हूँ?
यूज़र-साइड रिस्क/लिमिट समायोज्य हैं। सिस्टम नियम (SL, RR, CISD, सेशन) रीप्रोड्यूसिबिलिटी के लिए फिक्स्ड हैं।
क्या बैकटेस्ट/रिपोर्ट उपलब्ध हैं?
हाँ — सार्वजनिक रिपोर्ट और मेथडोलॉजी तैयार हो रही है; फोकस ईमानदार वैलिडेशन पर है, “परफेक्ट” कर्व पर नहीं।
क्या यह वित्तीय सलाह है?
नहीं। QuarterlyBot एक टूल और मेथडोलॉजी है। रिस्क और कैपिटल निर्णय यूज़र की ज़िम्मेदारी हैं। देखें Risk Disclosure.
अर्ली एक्सेस कैसे मिले?
वेटलिस्ट में अपना ई-मेल और X/Twitter हैंडल छोड़ें। निमंत्रण बैचों में भेजे जाते हैं।
अगर सिग्नल क्वालिटी गिर जाए तो?
हम ड्रिफ्ट और कैलिब्रेशन मॉनिटर करते हैं। विचलन दिखे तो बताइए — हम सेगमेंट जाँचकर मॉडल/नीति अपडेट करेंगे।
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