आज हम बात करेंगे लोकप्रिय ZigZag इंडिकेटर के सरल संस्करण की। यह इंडिकेटर बेहद तेजी से काम करता है, इसमें कोई मध्यवर्ती कैलकुलेशन बफर्स नहीं होते हैं, और न ही इसमें नेस्टेड लूप्स होते हैं, इसलिए यह खुद को फिर से नहीं बनाता। इस इंडिकेटर में केवल एक पैरामीटर है जिसे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जो कि एक्सपर्ट एडवाइजर्स के ऑप्टिमाइजेशन के दौरान बहुत महत्वपूर्ण होता है।
कई ग्राफिकल कंस्ट्रक्शंस का ऑटोमेशन, जैसे कि चैनल, ट्रेंड (ऊँचाई/नीचाई) या फिबो ग्रिड, "परिष्कृत आंदोलन" को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है, यानी कीमत का स्थानीय न्यूनतम से स्थानीय अधिकतम और स्थानीय अधिकतम से स्थानीय न्यूनतम के बीच गुजरना।
इस कार्य को ZigZag इंडिकेटर प्रभावी ढंग से हल करता है, जो कि MetaTrader के मानक सेट में शामिल है।
हालांकि, पारंपरिक ZigZag में कुछ कमियाँ हैं:
- ZigZag हमेशा खुद को फिर से बनाता है, जो कि ट्रेडिंग एल्गोरिदम में उपयोग करने में असुविधाजनक होता है,
- इंडिकेटर का एल्गोरिदम कई नेस्टेड लूप्स को शामिल करता है, जो ZigZag-बेस्ड EA ऑप्टिमाइजेशन को काफी धीमा कर सकता है,
- इंडिकेटर की फाइन ट्यूनिंग तीन पैरामीटर्स का उपयोग करके की जाती है, जो ऑप्टिमाइजेशन प्रक्रिया को काफी लंबा कर देती है, और एक पैरामीटर में बदलाव करने पर अन्य पर प्रभाव पड़ता है, जिससे ऑप्टिमाइजेशन प्रक्रिया स्थिर एक्सट्रीमम नहीं खोज पाती।
इन सभी बिंदुओं को ध्यान में रखते हुए, मैंने परिष्कृत आंदोलनों को परिभाषित करने के लिए एक बहुत सरल एल्गोरिदम विकसित किया है।
प्रस्तावित एल्गोरिदम:
- इसमें कोई नेस्टेड लूप्स नहीं हैं। सभी कैलकुलेशंस नए प्राइस डेटा उपलब्ध होने पर तुरंत की जाती हैं,
- यह खुद को फिर से नहीं बनाता (उदाहरण के लिए, एक पहचाना गया उलटाव समय के साथ कुछ और नहीं बनता),
- इसमें एक ही पैरामीटर है — मानक पास लंबाई (जो विभिन्न टाइमफ्रेम्स पर अधिक सुविधा के लिए अलग सेट की जा सकती है)।

यह इंडिकेटर दृश्यात्मक रूप से स्थानीय अधिकतमों और न्यूनतमों को हाइलाइट करके और उनके बीच परिष्कृत पासेस को प्लॉट करके कार्य हल करता है।

यह उपकरण आपको फिबो सुधारों के आधार पर एक साधारण EA विकसित करने की अनुमति देता है। प्रदत्त स्क्रीनशॉट में स्पष्ट रूप से पहचाने जाने योग्य ट्रेंड और सुधार आंदोलनों को दर्शाया गया है, जो एक EA विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो फिबो सुधारों का उपयोग करता है।
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