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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
फाइनेंशियल ट्रेडिंग क्या है, लोग ट्रेड क्यों करते हैं, और टेक्निकल ट्रेडिंग और वैल्यू इन्वेस्टिंग में क्या अंतर है? इस अध्याय में आप इन सभी सवालों के साथ और भी बहुत कुछ समझेंगे. आप ट्रेडिंग डेटा को एक्सप्लोर करने के उपयोगी टूल्स, प्लॉट बनाना, और Python में एक सरल ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी को इम्प्लीमेंट और बैकटेस्ट करना भी सीखेंगे.
आइए टेक्निकल इंडिकेटर्स की दुनिया में उतरते हैं—ट्रेडिंग सिग्नल बनाने और स्ट्रैटेजी तैयार करने का एक उपयोगी टूल. आप तीन मुख्य इंडिकेटर ग्रुप्स से परिचित होंगे, जिनमें मूविंग एवरेज, ADX, RSI, और बोलिंजर बैंड्स शामिल हैं. अध्याय के अंत तक, आप Python में इंडिकेटर्स की गणना, उनका प्लॉट, और उनके निहितार्थों को समझने में सक्षम होंगे.
अब आप सिग्नल्स बनाने और उनका उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी तैयार करने के लिए तैयार हैं. आप ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी की दो मुख्य शैलियों को जानेंगे: ट्रेंड फॉलोइंग और मीन रिवर्ज़न. वास्तविक स्टॉक डेटा के साथ काम करते हुए, आप इन स्ट्रैटेजी को इम्प्लीमेंट और बैकटेस्ट करने का प्रायोगिक अनुभव पाएँगे, और स्ट्रैटेजी ऑप्टिमाइज़ेशन और बेंचमार्किंग की अवधारणाओं से अधिक परिचित होंगे.
आपकी ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी कैसा प्रदर्शन कर रही है? अब समय है स्ट्रैटेजी बैकटेस्ट के परिणामों की विस्तृत सांख्यिकी पर नज़र डालने का. आप उपयोगी परफॉर्मेंस मैट्रिक्स के बारे में जानेंगे, जैसे रिटर्न्स, ड्रॉडाउन, कैल्मर रेशियो, शार्प रेशियो, और सॉर्टिनो रेशियो. इसके बाद, आप सीखेंगे कि बैकटेस्ट परिणामों से ये रेशियो कैसे प्राप्त करें और रिस्क‑एडजस्टेड आधार पर स्ट्रैटेजी परफॉर्मेंस का मूल्यांकन कैसे करें.
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