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Stockshaala
Chapter 2 | 2 min read
कन्स्ट्रेंट्स का उपयोग: "₹500 से कम के स्टॉक्स (stocks) ढूंढें जिनमें एसएमए क्रॉसओवर (SMA crossover) है"
AI की एक बड़ी ताकत कंस्ट्रेंट्स (constraints) को हैंडल करना है — विशेष नियम जो सर्च को टाइट करते हैं।
कंस्ट्रेंट्स यह सुनिश्चित करते हैं कि आपके रिजल्ट्स वास्तव में आपकी जरूरतों के अनुसार फिट हों, बजाय इसके कि वे रैंडम लिस्ट्स को फेंक दें।
वे एक व्यापक प्रॉम्प्ट को एक फोकस्ड शॉर्टलिस्ट में बदल देते हैं।
आइए इसे एक सरल उदाहरण के साथ तोड़ें:
“₹500 से कम के स्टॉक्स को SMA क्रॉसओवर के साथ खोजें।”
कंस्ट्रेंट्स क्या हैं?
कंस्ट्रेंट एक कंडीशन या लिमिट है जो आप AI को देते हैं। यह स्क्रीनर को आपके नियमों के भीतर काम करने के लिए मजबूर करता है।
- “₹500 से कम के स्टॉक्स” → एक प्राइस कंस्ट्रेंट (price constraint)
- “SMA क्रॉसओवर के साथ” → एक टेक्निकल कंस्ट्रेंट (technical constraint)
ये मिलकर बाकी सब कुछ फिल्टर कर देते हैं और आपको एक फोकस्ड लिस्ट देते हैं।
उदाहरण को तोड़ना
-
₹500 से कम के स्टॉक्स: यह सुनिश्चित करता है कि आप केवल अफोर्डेबल कंपनियों को देख रहे हैं, शायद छोटे-टिकट इन्वेस्टमेंट्स के लिए।
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SMA क्रॉसओवर: SMA का मतलब है सिंपल मूविंग एवरेज (simple moving average)। एक क्रॉसओवर तब होता है जब एक शॉर्ट-टर्म एवरेज (कहें 20-दिन) एक लॉन्ग-टर्म एवरेज (कहें 50-दिन) के ऊपर या नीचे क्रॉस करता है।
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जब शॉर्ट-टर्म लॉन्ग-टर्म के ऊपर क्रॉस करता है → यह एक बुलिश ट्रेंड का संकेत दे सकता है।
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जब शॉर्ट-टर्म लॉन्ग-टर्म के नीचे क्रॉस करता है → यह कमजोरी का संकेत दे सकता है।
तो, प्रॉम्प्ट AI से केवल उन स्टॉक्स को दिखाने के लिए कह रहा है जो दोनों कंडीशंस को पूरा करते हैं।
कंस्ट्रेंट्स क्यों मायने रखते हैं
बिना कंस्ट्रेंट्स के, AI बहुत सारे रिजल्ट्स लौटा सकता है।
- अस्पष्ट प्रॉम्प्ट का उदाहरण: “इन्वेस्ट करने के लिए अच्छे स्टॉक्स खोजें।” → आउटपुट गड़बड़ और व्यापक होगा।
- कंस्ट्रेंट्स के साथ उदाहरण: “Nifty 100 स्टॉक्स को ₹500 से कम के साथ खोजें जहां RSI < 30 हो और SMA 20 SMA 50 के ऊपर क्रॉस हो।” → आउटपुट टारगेटेड और अर्थपूर्ण होगा।
कंस्ट्रेंट्स आपके स्क्रीनिंग में अनुशासन लाते हैं।
कंस्ट्रेंट्स को स्पष्ट रूप से कैसे लिखें
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हमेशा नंबर्स (₹500, 20-दिन, 50-दिन) का उल्लेख करें।
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AND/OR लॉजिक का उपयोग करें जहां आवश्यक हो।
- “₹500 से कम और SMA क्रॉसओवर के साथ।”
- “₹500 से कम या MACD बुलिश सिग्नल दिखा रहा हो।”
-
टाइम फ्रेम्स जब संभव हो तब जोड़ें: “पिछले 10 ट्रेडिंग दिनों में।”
यह सुनिश्चित करता है कि AI को ठीक-ठीक पता हो कि क्या फिल्टर करना है।
उदाहरण
मान लीजिए आप टाइप करते हैं:
“मुझे भारतीय ऑटो स्टॉक्स दिखाएं जो ₹500 से कम हैं जहां 20-दिन का SMA पिछले हफ्ते 50-दिन के SMA के ऊपर क्रॉस हुआ हो।”
AI शायद छोटे-मध्यम कैप ऑटो कंपनियों के नाम लौटाएगा जो प्राइस और टेक्निकल पैटर्न दोनों को फिट करते हैं। बिना कंस्ट्रेंट्स के, आपको दर्जनों चार्ट्स को मैन्युअली स्कैन करना पड़ता।
अंतिम निष्कर्ष
कंस्ट्रेंट्स AI स्क्रीनिंग को वास्तव में शक्तिशाली बनाते हैं।
साधारण प्राइस नियमों को टेक्निकल या फंडामेंटल कंडीशंस के साथ लेयर करके, आप हजारों स्टॉक्स को एक शॉर्टलिस्ट में काट सकते हैं जो आपकी रणनीति से मेल खाता है।
कंस्ट्रेंट्स को गार्डरेल्स की तरह सोचें — वे आपकी सर्च को फोकस्ड, प्रासंगिक, और व्यावहारिक रखते हैं, बजाय इसके कि इसे रैंडम रिजल्ट्स में बहने दें।
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