ओ'नील का CAN SLIM और फ्लैट बेस: सोर्स रूल्स से टेस्टेबल डिटेक्टर तक

व्यावहारिक कार्यप्रवाह

1. अध्ययन के शेयर-समूह की जाँच करेंपुराने समय में उपलब्ध प्राइस, वॉल्यूम और फंडामेंटल डेटा का इस्तेमाल करें।
2. आधार को स्थिर करेंK, F, ATR और ब्रेकआउट से पहले वेटिंग पीरियड बचाएं।
3. अलग-अलग वॉल्यूम के सवालबेस में शांत एक्टिविटी को ब्रेक पर एक्सपेंशन से अलग करें।
4. एक संभव ऑर्डर सबमिट करेंक्लोज और वॉल्यूम पता चलने के बाद, स्टॉप, साइज़ और एलोकेशन कैलकुलेट करें।
5. प्रत्येक परत का मूल्यांकन करेंOHLCV डिटेक्टर की तुलना दूसरे CAN SLIM कंपोनेंट्स से करें।

सार्वजनिक स्रोत क्या स्थापित करते हैं

IBD बुकलेट में कम से कम पांच हफ़्ते तक चलने वाले एक फ़्लैट बेस के बारे में बताया गया है, जिसमें 15% से ज़्यादा करेक्शन नहीं होगा। इसका ट्रेडिशनल बाय पॉइंट बेस हाई से 10 सेंट ऊपर है, और वॉल्यूम पिछले 50-दिन के एवरेज से लगभग 40–50% ज़्यादा है। [1] ये स्टॉक-मार्केट के सिखाने वाले नियम हैं, हर एसेट क्लास के लिए यूनिवर्सल कॉन्स्टेंट नहीं।

विलियम जे. ओनील की How to Make Money in Stocks में CAN SLIM तिमाही और वार्षिक कमाई, नए विकास, आपूर्ति-मांग, अग्रणी शेयर, संस्थागत समर्थन और बाज़ार की दिशा पर आधारित है [2]। OHLCV स्कैनर इस ढाँचे का सिर्फ़ हिस्सा मापता है। बाकी डेटा के बिना परिणाम को पूरा CAN SLIM बैकटेस्ट नहीं कहना चाहिए।

यह अंतर शोध को अधिक उपयोगी बनाता है। मूल्य-वॉल्यूम डिटेक्टर जाँच सकता है कि बेस की परिभाषा दोहराने योग्य और लागत के बाद व्यापार करने लायक है या नहीं। कंपनी या बाज़ार की अतिरिक्त जानकारी अलग फ़िल्टर के रूप में जाँची जा सकती है। सब एक साथ मिलाने पर लाभ चार्ट पैटर्न, शेयर-समूह, बाज़ार फ़िल्टर या खास निकास नियम से आया, यह पता लगाना कठिन है।

एक प्रस्तावित कारणात्मक फ्लैट-बेस विनिर्देश

कैंडिडेट बार c के बंद होने पर, c पर खत्म होने वाले 25 सेशन को देखें। मान लें कि K उनका मैक्सिमम हाई है, F उनका मिनिमम लो है, और depth=(K−F)/K है। depth≤0.15 चाहिए। प्रपोज़्ड ट्रेंड प्रॉक्सी C[c]>SMA200[c] के साथ SMA200[c]>SMA200[c−20] है। नीचे दी गई फिक्स्ड विंडो, मूविंग-एवरेज प्रॉक्सी और वोलैटिलिटी बफर रिसर्च चॉइस हैं, न कि हर बुक रूल को रिप्रोड्यूस करने का दावा।

कैंडिडेट बनने पर K,F,A=ATR14[c] और b=max(2 ticks,0.1A) को फ्रीज़ करें। अगले दस सेशन के दौरान, K+b के ऊपर क्लोज क्रॉसिंग तभी स्वीकार करें जब RVOL50=V[t]/mean(V[t−50..t−1]) कम से कम 1.5 हो। अगर कीमत F−b से नीचे गिरती है या उसका वेटिंग पीरियड खत्म हो जाता है, तो अनट्रेडेड कैंडिडेट को कैंसल करें। ब्रेकआउट बार को फ्रोजन बेस में नहीं डालना चाहिए और इस तरह अपना रेजिस्टेंस लेवल नहीं बढ़ाना चाहिए।

अगर फंडामेंटल फिल्टर जोड़े गए हैं, तो उस टाइमस्टैम्प का इस्तेमाल करें जिस दिन रिपोर्ट उपलब्ध हुई थी। अकाउंटिंग क्वार्टर का अंत वह तारीख नहीं है जब उसके नतीजे पता चले थे। रीस्टेटेड EPS, मौजूदा इंडस्ट्री क्लासिफिकेशन और सिर्फ़ आज के बचे हुए स्टॉक वाला यूनिवर्स, ये सभी ऐसी जानकारी दे सकते हैं जो पुराने फैसले के समय उपलब्ध नहीं थी।

हर मूलभूत डेटा फ़ील्ड में मान, अवलोकन अवधि और उपलब्ध होने का समय होना चाहिए। सेटअप की जाँच केवल निर्णय तक उपलब्ध नवीनतम रिकॉर्ड से करें। जानकारी न हो तो उसे अज्ञात रखें या घोषित बहिष्करण नियम लगाएँ; बाद में प्रकाशित वित्तीय विवरण से उस पुरानी कमी को चुपचाप न भरें।

on close c with no active candidate:
  K=max(H[c-24:c]); F=min(L[c-24:c])  # inclusive
  if depth<=0.15 and trend_proxy: freeze K,F,A,b,expiry=c+10
for c<t<=expiry:
  if L[t]<F-b: cancel
  elif C[t-1]<=K+b and C[t]>K+b and RVOL50[t]>=1.5:
    signal LONG; stop=F-b; enter next executable event
# Comparison baseline: target=entry+2*(entry-stop), time-stop=20 sessions.

बेस के अंदर की एक्टिविटी को ब्रेकआउट की एक्टिविटी से अलग करें

वॉल्यूम के दो संभावित काम हो सकते हैं: बेस में कम एक्टिविटी की पहचान करना और रेजिस्टेंस टूटने पर बढ़ी हुई एक्टिविटी की पहचान करना। बेसलाइन सिर्फ़ ब्रेकआउट RVOL का इस्तेमाल करती है। एक अलग ड्राई-अप एक्सपेरिमेंट में कैंडिडेट बनाने से पहले आखिरी पाँच सेशन में औसत वॉल्यूम को पिछले 50 सेशन में औसत वॉल्यूम से डिवाइड करके जोड़ा जाता है, जिसमें 0.75 का प्रस्तावित मैक्सिमम होता है। यह एक जोड़ा गया रिसर्च पैरामीटर है, किताब से लिया गया पूरा रूल सेट नहीं।

दिन का अंतिम वॉल्यूम सेशन खत्म होने पर ही ज्ञात होता है [3]। उसी सेशन में पहले स्तर पार करते समय प्रवेश दिखाने के लिए अंतिम RVOL उपयोग न करें। इंट्राडे संस्करण में निर्णय के वास्तविक समय तक का संचयी वॉल्यूम और उसी समय का तुलनीय अपेक्षित-वॉल्यूम आधार चाहिए।

ड्राई-अप और एक्सपेंशन कंडीशन को अलग-अलग टेस्ट करें। वे काफी अलग-अलग स्टॉक चुन सकते हैं: एक शांत बेस आम वॉल्यूम पर टूट सकता है, जबकि एक बहुत एक्टिव बेस हाई-वॉल्यूम ब्रेकआउट पैदा कर सकता है। डेटासेट में दोनों लगातार मेज़रमेंट रखना, सिर्फ़ एक कंबाइंड पास/फेल फ्लैग को स्टोर करने से ज़्यादा जानकारी देता है। यह प्राइस कैंडिडेट को फिर से बनाए बिना प्रस्तावित थ्रेशहोल्ड के आसपास सेंसिटिविटी चेक की भी अनुमति देता है।

सिंथेटिक उदाहरण और एक असफल व्यापार

मान लीजिए K=50, F=45, depth=10%, A=1 और b=0.1, और ट्रेंड प्रॉक्सी पास हो जाता है। बेस फ़्रीज़ होने के बाद, कीमत 50.3 पर बंद होती है, जिसमें एक मिलियन शेयर एवरेज के मुकाबले 1.8 मिलियन शेयर ट्रेड होते हैं, जिससे RVOL=1.8 मिलता है। 50.4 पर एक एग्जीक्यूटेबल एंट्री और 44.9 पर स्टॉप का मतलब है कि हर शेयर पर R=5.5 है। एक प्रपोज़्ड 2R टारगेट 61.4 है। 550 मॉनेटरी यूनिट्स के एक काल्पनिक रिस्क बजट के साथ, शुरुआती साइज़ कॉस्ट, नोशनल लिमिट और लिक्विडिटी की कमी से पहले 100 शेयर है।

फ़िल्टर-फ़ेलियर केस में क्लोजिंग प्राइस वही होता है लेकिन RVOL=1.1 होता है। वॉल्यूम-फ़िल्टर वाला वर्शन एंटर नहीं करता है, जबकि सिर्फ़ प्राइस कंट्रोल ऐसा कर सकता है। ट्रेडिंग-फ़ेलियर केस 50.4 पर एंट्री के बाद होता है: एक गैप की वजह से प्रोटेक्टिव स्टॉप 44.5 पर भर जाता है। नुकसान प्लान किए गए 5.5 के बजाय हर शेयर पर 5.9 होता है। उस ट्रेड को हटाया नहीं जा सकता क्योंकि बाद में बेस उतना आकर्षक नहीं लगता।

एक सफल सिंथेटिक पाथ के लिए, कीमत प्रोटेक्टिव स्टॉप या 20-सेशन टाइम लिमिट से पहले 61.4 तक पहुँच जाती है। वह पाथ दिखाता है कि बताए गए एग्जिट का हिसाब कैसे रखा जाएगा; यह अंदाज़ा नहीं लगाता कि ऐसा पाथ कितनी बार आता है। फ़िल्टर की गई और बिना फ़िल्टर की गई ब्रांच में से हर एक को अपना असली मौका सेट बनाए रखना चाहिए, जिसमें वे कैंडिडेट भी शामिल हैं जो कभी ट्रेड नहीं करते।

निष्पादन और पोर्टफोलियो बाधाएं

शुरुआती एक्सपेरिमेंट के लिए पूरे बेस के बाहर एक स्टॉप आसान है। दाएं किनारे के पास एक छोटे लो के नीचे एक स्टॉप एक अलग इम्प्लीमेंटेशन है और इससे रुके हुए ट्रेड का बहुत अलग डिस्ट्रीब्यूशन हो सकता है। न तो इस प्रपोज़्ड स्ट्रक्चरल स्टॉप और न ही 2R/20-सेशन एग्ज़िट को ओ'नील को पूरी ओरिजिनल रिस्क-मैनेजमेंट पॉलिसी के तौर पर एट्रिब्यूट किया जाना चाहिए।

कन्फर्मेशन के बाद, नया ऑर्डर सबमिट करने से पहले उपलब्ध एग्जीक्यूटेबल कोट देखें। अगर वह कीमत एक इनवैलिड स्टॉप रिलेशनशिप बनाती है या पहले से तय रिस्क लिमिट को तोड़ती है, तो प्री-सबमिशन रिजेक्शन रिकॉर्ड करें। एक बार ऑर्डर भर जाने के बाद, बाद की गैप जानकारी उसे पिछली तारीख से कैंसिल नहीं कर सकती। अगर स्टॉप और टारगेट दोनों एक ही OHLC बार के अंदर हैं, तो उनके ऑर्डर को बेहतर डेटा या लगातार लागू किए गए कंजर्वेटिव नियम से हल करें।

कई शेयर साथ ब्रेकआउट कर सकते हैं। परिणाम आने से पहले रैंकिंग और आवंटन नीति तय करें: तरलता सीमा, हर कंपनी की पोज़िशन का जोखिम, क्षेत्रीय एकाग्रता, संबंधित एक्सपोज़र और कुल नोशनल क्षमता। असीम पूँजी मानकर हर योग्य शेयर खरीदना वैध बैकटेस्ट नहीं है। आवंटन न पाने वाले सेटअप भी दर्ज करें ताकि चयन का प्रभाव दिखे।

कौन से घटक योगदान करते हैं, इसका परीक्षण करना

एक ही प्राइस-कैंडिडेट सेट से शुरू करें और बिना वॉल्यूम फ़िल्टर, सिर्फ़ ड्राई-अप, सिर्फ़ एक्सपेंशन, और दोनों कंडीशन की तुलना करें। इसके बाद, एक-एक करके अर्निंग, रिलेटिव-स्ट्रेंथ और ब्रॉड-मार्केट फ़िल्टर जोड़ें। फ़िल्टर के इंक्रीमेंटल इफ़ेक्ट को मापते समय एंट्री टाइमिंग, एग्ज़िट, साइज़िंग और कॉस्ट को बिना बदले रखें। एक साथ एग्ज़िट बदलने से वॉल्यूम का योगदान अलग नहीं होता है।

एक पॉइंट-इन-टाइम यूनिवर्स का इस्तेमाल करें जिसमें डीलिस्ट किए गए नाम शामिल हों, जहाँ रिसर्च सवाल के लिए उनकी ज़रूरत हो। कैंडिडेट काउंट, फिल, R में नेट एक्सपेक्टेंसी, पोर्टफोलियो रिटर्न, ड्रॉडाउन, टर्नओवर और होल्डिंग टाइम की रिपोर्ट करें। उन स्टॉक्स की लिस्ट जो आखिरकार कई सौ परसेंट बढ़े, उनसे ट्रेडिंग विन रेट का अनुमान लगाने के लिए कोई डिनॉमिनेटर नहीं मिलता है।

उपयोगी जाँचों में छुट्टी से छोटा सप्ताह, बेस के दौरान शेयर विभाजन, ब्रेकआउट के दिन वॉल्यूम वृद्धि, बाज़ार बंद होने के बाद परिणाम प्रकाशन और अगले ऑर्डर निर्णय से पहले प्रतिरोध के ऊपर गैप शामिल हैं। ऐतिहासिक सेटअप स्थिर कर भविष्य डेटा जोड़ने के बाद पुराने डेटा-भाग को फिर चलाएँ। मूल स्तर और निर्णय के समय उपलब्ध डेटा अपरिवर्तित रहने चाहिए।

आम गलतियाँ

इस विधि का उपयोग करने से पहले जाँच सूची

अपने डेटा पर सत्यापन के बाद प्रत्येक मद पर निशान लगाएँ। प्रगति इसी ब्राउज़र में सहेजी जाती है; यह रणनीति के लाभदायक होने का प्रमाणपत्र नहीं है।

• कम से कम 25 बेस सेशन हैं और 200-दिन के ट्रेंड प्रॉक्सी के लिए काफ़ी हिस्ट्री है।
• बेस की गहराई सिग्नल बार से पहले मापी जाती है।
• K और F फ़्रीज़ हो जाते हैं और बाद के ब्रेकआउट बार को बाहर कर देते हैं।
• RVOL डिनॉमिनेटर में सिग्नल बार शामिल नहीं है।
• कमाई का डेटा उनके असली पब्लिकेशन टाइमस्टैम्प का इस्तेमाल करता है।
• पोर्टफोलियो में कैपिटल, लिक्विडिटी और इंडस्ट्री-एक्सपोज़र लिमिट हैं।

शोध स्रोत

हर स्रोत अपने साथ दिए गए विवरण में परिभाषा या साक्ष्य का समर्थन करता है। छद्मकोड, कृत्रिम उदाहरण और प्रस्तावित पैरामीटर अलग सत्यापन माँगते हैं।

1. IBD: How To Recognize Great Performing Stocks — Flat BaseInvestor’s Business Daily. पब्लिक बुकलेट: फ्लैट-बेस ज्योमेट्री और वॉल्यूम। चुने हुए स्टॉक गेन को सिस्टम रिटर्न नहीं माना जाता है। जाँच की तारीख: 2026-10-11.
2. How to Make Money in Stocks, Fourth EditionMcGraw Hill. पब्लिशर मेटाडेटा और कंटेंट्स की टेबल; पूरी पेड किताब नहीं पढ़ी गई। जाँच की तारीख: 2026-10-11.
3. TradingView: RepaintingTradingView. उपलब्ध डेटा की टाइमिंग; कोई प्रॉफिटेबिलिटी वैलिडेशन नहीं। जाँच की तारीख: 2026-10-11.

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