iSpread: मेटा ट्रेडर 5 के लिए स्प्रेड इंडिकेटर जो पेयर ट्रेडिंग को आसान बनाता है

इस इंडिकेटर की मदद से आप दो चुने हुए पेयर के आधार पर अपना सिंथेटिक सिम्बॉल बना सकते हैं।

इंडिकेटर का अल्गोरिदम निम्नलिखित है:

1. आरंभ तिथि - सिंथेटिक सिम्बॉल बनाने के लिए आरंभिक दिन चुनें। यह आवश्यक है ताकि अनावश्यक पुराने डेटा का उपयोग न हो।
2. सिम्बॉल 1/2 - दो आरंभिक पेयर चुनें।

1. क्रिया - दो श्रृंखलाओं को एक में मिलाने के लिए एक अंकगणितीय ऑपरेशन चुनें। यहां 4 उपलब्ध ऑपरेशन हैं: - + / * मैंने अंतर और अनुपात का उपयोग किया। शायद योग और उत्पाद भी आवश्यक हो सकते हैं, लेकिन मैंने कभी इसका उपयोग नहीं किया। यदि कोई मुझे बताए कि इनका कैसे उपयोग किया जा सकता है, तो मैं खुश होऊंगा।
2. सिम्बॉल रिवर्स 1/2 - यदि सहसंबंध नकारात्मक है तो चयनित श्रृंखला को उलटें।
3. सिम्बॉल डिग्री 1/2 - चयनित श्रृंखला का घातांक। मुझे पता है कि यह आवश्यक है, हालांकि मैं इस विकल्प का उपयोग नहीं करता क्योंकि मैं ठीक से समझ नहीं पाता कि श्रृंखला का घातांक क्यों चाहिए। मुझे लगता है कि इस विकल्प का उपयोग दोनों श्रृंखलाओं के आयाम को समान करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन मैं इस उद्देश्य के लिए गुणांक का उपयोग करता हूं। यदि मेरा अनुमान सही है, तो एक दृष्टिकोण का लाभ दूसरे की तुलना में क्या है?
4. सिम्बॉल गुणांक 1/2 - किसी संख्या से श्रृंखला को गुणा करना। मैं इसका उपयोग श्रृंखलाओं के आयामों को समान करने के लिए करता हूं।
5. लॉगरिदम - प्राप्त श्रृंखला को लॉगरिदमिक स्केल में परिवर्तित करें। यदि मैं लॉगरिदम का उपयोग करता हूं, तो मैं दो मूल श्रृंखलाओं के बीच के अंतर का उपयोग करके अंतिम श्रृंखला तैयार करता हूं। यदि आप इसका उपयोग नहीं करते हैं, तो क्रिया के रूप में अनुपात चुनें। आमतौर पर, इस स्केल में परिवर्तित होने से आप वर्गीय प्रवृत्ति के प्रभाव से बच सकते हैं। हालांकि, मैं छोटे खंडों में कोई अंतर नहीं देखता, इसलिए अक्सर इसका उपयोग नहीं करता और अनुपात के रूप में क्रिया चुनता हूं। यदि मैं गलत हूं, तो आपकी टिप्पणियों का स्वागत है।
6. स्मूदिंग पीरियड - जब सभी क्रियाएँ पूरी हो जाती हैं, तो दो श्रृंखलाओं को एक में मिलाने से पहले कभी-कभी परिणामस्वरूप डेटा को हल्का स्मूद किया जाता है। मैं इस श्रृंखला को निर्दिष्ट अवधि के साथ एक साधारण MA का उपयोग करके स्मूद करता हूं। इस प्रक्रिया से कोई विकृति नहीं होती, लेकिन यह कुछ स्पाइक्स को काट सकता है। आप इस पैरामीटर के लिए 0 निर्दिष्ट करके स्मूदिंग का उपयोग न करने का विकल्प चुन सकते हैं। जब प्रवृत्ति को हटाने के लिए छोटे अवधि का उपयोग करते हैं (देखें विकल्प आगे) तो मैं स्मूदिंग का उपयोग नहीं करता। स्मूदिंग बड़े मानों पर लागू होने पर डेटा हानि नहीं करती, जबकि अंतिम श्रृंखला को कम शोर के साथ स्मूद बनाती है।

यह सब कुछ है जो हमें डेटा तैयार करने और एक सिंथेटिक सिम्बॉल बनाने के लिए करना होगा। यही हमने किया:

हमने EURUSD लिया:

हमने GBPUSD लिया:

यह एक सिंथेटिक सिम्बॉल है:

अंतिम कदम आवश्यक विचलन निर्धारित करना है ताकि प्रवेश बिंदुओं को खोजा जा सके:

1. एल्गोरिदम का चयन - सरल MA या पहले अंतर का उपयोग करके प्रवृत्ति को हटाएं। एक परिणामस्वरूप श्रृंखला से प्रवृत्ति को हटाने के लिए मैं दो तरीकों को जानता हूं (मैं दूसरे को पसंद करता हूं)। पहला तरीका है कि आवश्यक अवधि (लैग) के साथ परिणामस्वरूप श्रृंखला से MA को हटा दें। अवधि को निवेश के क्षितिज के आधार पर चुना जाता है। MA एक सरल अल्गोरिदम के आधार पर है। यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि क्या इसका उपयोग करना समझ में आता है और इसका क्या अंतर है। मैं आपकी टिप्पणियों का स्वागत करता हूं। दूसरा तरीका: पहले हर पेयर के लिए पहले अंतर लें, फिर परिणामों के बीच का अंतर लें। जब एक श्रृंखला में कोई मजबूत आंदोलन नहीं होता है, तो दोनों तरीकों के अंतिम परिणाम समान होते हैं। जब एक मजबूत आंदोलन होता है, तो पहला तरीका सिंथेटिक परिणाम को 0 पर तेजी से लौटाता है, जो अक्सर एक गलत संकेत होता है। पहले अंतर के लिए एक टिप्पणी: Close[1]-Close[2] के बजाय मैं Close[1]/Close[2] का उपयोग करता हूं, अर्थात् "पहला अनुपात", हालाँकि मैंने कभी इस शब्द को नहीं देखा।
2. एल्गोरिदम के लिए अवधि - एक लैग, एक ऑफसेट। यदि 0 सेट किया गया है, तो सिंथेटिक सिम्बॉल को संशोधित नहीं किया जाता है।
3. स्तरों को दिखाना - विचलन स्तर दिखाना या छिपाना, जिनका पार करना बाजार में प्रवेश करने का निर्णय दर्शाता है। मैं दोनों दिशाओं में तीन स्तरों का उपयोग करता हूं: लाल, पीला, हरा।
4. स्तर गणना विधि - मैं इन स्तरों को निर्धारित करने के लिए तीन तरीके जानता हूं। विधि 1 (0..1 में सामान्यीकरण के साथ एक ऑफसेट) - प्रवृत्ति रहित सिंथेटिक सिम्बॉल को एक ईकाई रेंज में सामान्यीकृत किया जाता है, इसके बाद ऑफसेट = -0.5 ताकि उतार-चढ़ाव 0 के चारों ओर हो। मैं आमतौर पर इस विधि का उपयोग करता हूं। हालाँकि, कृपया ध्यान दें कि जब हमारे पास स्थिर चरम नहीं होते हैं, तो उपलब्ध प्रारंभिक डेटा अभी भी सामान्यीकृत होते हैं, और इन मूल्यों पर विचार नहीं किया जाना चाहिए। चूंकि इंडिकेटर अद्यतन चरम आने के बाद अतीत को फिर से नहीं खींचता है, यह चार्ट पर इस तरह दिखेगा:

लेकिन दो या तीन अच्छे विभाजन के बाद आप इन स्तरों पर विश्वास करना शुरू कर सकते हैं। सामान्यीकरण के लिए चरम खो नहीं जाते हैं क्योंकि डेटा जमा होते हैं।

विधि 2 (चरम के स्तर) - बस अधिकतम विचलन को ट्रैक करना और इसे बाजार में प्रवेश करने के लिए 3 स्तरों में विभाजित करना।

विशेषताएँ सामान्यीकरण के लिए समान हैं - ऐसे स्तरों पर विश्वास करना अनुशंसित नहीं है जब तक कि आपको स्थिर चरम नहीं मिल जाते।

जब इस विधि का उपयोग करते हैं, तो हमें निम्नलिखित चित्र दिखाई देता है:

इन स्तरों को खींचने के लिए ऊपर दिए गए किसी भी तरीके का उपयोग करने का एक महत्वपूर्ण लाभ यह है कि स्तर संकीर्ण नहीं होते हैं। लेकिन एक कमी भी है - यदि कोई स्पाइक होता है, तो बाद की गणनाएँ इसके अनुसार होती हैं। इसे हटाने के लिए, इंडिकेटर में एक और पैरामीटर होता है जिसे स्तर गुणांक कहा जाता है (यह केवल एक गुणांक है जो आपको मैन्युअल रूप से स्तरों को संकीर्ण या विस्तारित करने की अनुमति देता है)।

स्तरों को खींचने के लिए विधि 3 - मानक विचलन की गणना। इस विधि को इंडिकेटर में लागू नहीं किया गया है, क्योंकि यह स्तर को संकीर्ण करता है जो मेरे विचार में अस्वीकार्य है। परिणामस्वरूप, स्तर बुलबुले की तरह दिखते हैं जो लगातार संकीर्ण और विस्तारित होते हैं। दुर्भाग्य से, मैं स्क्रीनशॉट प्रदान नहीं कर सकता क्योंकि मैंने इस गणना विधि को सभी इंडिकेटरों से हटा दिया है। एक और कमी यह है कि आपको सही तरीके से सभी उपलब्ध डेटा की जांच करनी होती है।

पी.एस. यह इंडिकेटर मेटा ट्रेडर 4 से मेटा ट्रेडर 5 में कुछ विचारों को चेक करने के लिए माइग्रेट हुआ है, लेकिन कुछ टिप्पणियाँ हैं:

1. यदि इंडिकेटर सभी डेटा प्राप्त नहीं कर पाता है तो यह कुछ शोर खींचता है। मुझे कारण नहीं मिला, यह मेटा ट्रेडर 4 में नहीं होता;
2. इंडिकेटर को इतिहास में डेटा की अनुपस्थिति के मामले में पिछले डेटा का उपयोग करना चाहिए था, लेकिन पहले पैरा के कारण मैंने डेटा को खाली छोड़ दिया, ताकि हम यह देख सकें कि डेटा कहां गायब हैं;
3. यदि कुछ अजीब दिखता है, तो चार्ट को रीफ्रेश करें, अवधि, पेयर आदि बदलें।
4. जब डेटा नहीं होते थे तो मैंने टाइमर का उपयोग करने की कोशिश की - परिणाम संतोषजनक नहीं था, इसलिए मैंने टाइमर हटा दिया।
5. मुझे संदेह है कि 1-4 मेरे "अच्छे ज्ञान" की कमी के कारण हैं, इसलिए मैं आपकी टिप्पणियों की सराहना करूंगा।

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