Deriv Bot'ta D’Alembert stratejisini keşfetmek

November 6, 2023

Bu makale 17 Ocak 2024 tarihinde güncellenmiştir

D'Alembert stratejisi, kaybedilen bir işlemden sonra bahisinizi artırmayı ve başarılı bir işlemden sonra önceden belirlenmiş sayıda birim azaltmayı içerir.

Bunlar Deriv Bot'taki D'Alembert stratejisi için kullanılan ticaret parametreleridir.

İlk bahis miktarı: Bir ticarete girmek için ödediğiniz tutar. Bir ticarete girmek için bahis olarak yatırmak istediğiniz miktar. Bu örnekte 1 USD kullanacağız.

Birim: Kayıpla sonuçlanan bir işlem durumunda eklenen birim sayısı veya kâr ile sonuçlanan bir işlem durumunda çıkarılan birim sayısı. Örneğin, birim 2 olarak ayarlanırsa, bahis tutarı 1 USD'nin ilk hissesinin iki katı artar veya azalır, yani 2 USD değişir.

Kâr eşiği: Toplam kârınız bu tutarı aşarsa bot ticareti durduracaktır.

Kayıp eşiği: Toplam kaybınız bu miktarı aşarsa bot ticareti durduracaktır.

D'Alembert Stratejisi örneği

Deriv Bot ile D'Alembert Stratejisi Örneği
  1. İlk bahis ile başlayın. Bu örnekte 1 USD kullanacağız.
  2. Tercih ettiğiniz birimi ayarlayın. Bu örnekte, 2 birim veya 2 USD'dir.
  3. İlk işlem kârla sonuçlanırsa, sonraki ticaretin hissesi azalmayacak, ancak ilk hisse senedinde kalacaktır. Strateji minimum olarak 1 USD ilk hisse senedi ile işlem görür. Bkz. A1.
  4. İkinci işlem bir kayıpla sonuçlanırsa, Deriv Bot bir sonraki işlem için hissenizi otomatik olarak 2 USD artıracaktır. Deriv Bot, her kaybedilen işlemden sonra önceki turun bahis miktarına 2 USD eklemeye devam edecek. Bakınız A2.
  5. Bir sonraki işlemler karlı ise, aşağıdaki işlemin hissesi 2$ azaltılacaktır. Bu, 3 USD hissesinin 1 USD'ye düşürüldüğü yukarıda gösterilebilir. Bkz. A3.

Kâr ve zarar eşikleri

Deriv Bot ile tüccarlar, potansiyel karları güvence altına almak ve potansiyel kayıpları sınırlamak için kar ve zarar eşiklerini ayarlayabilir. Bu, kar veya zarar eşiklerine ulaşıldığında ticaret botunun otomatik olarak duracağı anlamına gelir. Potansiyel olarak getirileri artırabilecek bir risk yönetimi şeklidir. Örneğin, bir tüccar kar eşiğini 100 USD olarak ayarlarsa ve strateji tüm işlemlerden 100 USD kârı aşarsa, bot çalışmayı durduracaktır.

Riskinizi hesaplama

D'Alembert stratejisi Martingale'den daha az risklidir, ancak işlem yapmadan önce fonlarınızın bu stratejiyle ne kadar süreceğini yine de belirleyebilirsiniz. Basitçe bu formülü kullanın.

B = Kayıp eşiği

s = başlangıç hissesi

R = tur sayısı

f = birim artış

Risk hesaplamasını kullanarak fonlarınızın ne kadar süreceğini belirleyin

Örneğin, 100 USD'lik bir kayıp eşiğiniz (B), 1 USD'lik bir başlangıç bahisiniz (s) ve 2 birimlik artışınız (f) varsa, hesaplama aşağıdaki gibi olacaktır:

Bu, ardışık 10 tur kayıptan sonra, tüccarın 100 USD kaybedeceği anlamına gelir. Bu, botu durdurarak 100 USD kayıp eşiğine ulaşır.

Özet

D'Alembert sistemi, kontrollü hisse ilerlemesi yoluyla daha dengeli ticaret sunar. Bahis limitleri gibi ihtiyatlı risk yönetimi ile Deriv Bot'ta etkin bir şekilde otomatikleştirilebilir. Bununla birlikte, tüccarlar risk iştahlarını kapsamlı bir şekilde değerlendirmeli, gerçek parayla işlem yapmadan önce ticaret tarzlarına uymak için bir demo hesabı  üzerinde stratejileri test etmelidir. Bu, yaklaşımı optimize etmeye ve riski yönetirken potansiyel kazançlar ve kayıplar arasında bir denge kurmaya olanak tanır.  

Yasal Uyarı:

Örnekleme için yuvarlatılmış rakamlar kullanabilmemize rağmen, belirli bir miktardaki hissenin başarılı işlemlerde kesin bir tutarı garanti etmediğini lütfen unutmayın. Örneğin, 1 USD hissesi, başarılı işlemlerde mutlaka 1 USD kâra eşit değildir. 

Ticaret, doğası gereği risk içerir ve gerçek karlar, piyasa oynaklığı ve diğer öngörülemeyen değişkenler dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlı olarak dalgalanabilir. Bu nedenle, herhangi bir ticaret faaliyetinde bulunmadan önce dikkatli olun ve kapsamlı bir araştırma yapın.

Bu blog makalede yer alan bilgiler yalnızca eğitim amaçlıdır ve finansal veya yatırım tavsiyesi olarak tasarlanmamıştır.

Deriv Bot, AB içinde ikamet eden müşterilere mevcut değildir.

FAQs

No items found.
İçindekiler

Yönlendirme bildirimi

Harici bir web sitesine yönlendiriliyorsunuz.