तकनीकी संकेतक

भारतीय व्यापारियों के लिए निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम से मूल्य भविष्यवाणी
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भारतीय व्यापारियों के लिए निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम से मूल्य भविष्यवाणी

क्लासिकल निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम का एक मुख्य दोष यह है कि यह एक पैटर्न में सभी कीमतों को समान मानता है। दूसरे शब्दों में, यह मानता है कि पुराने मूल्य भविष्य की कीमतों पर उतना ही प्रभाव डालते हैं जितना कि नए। इस कमी को दूर करने के लिए, निकटतम पड़ोसी संकेतक का यह संस्करण सबसे हाल की कीमतों को अधिक वजन देता है जब यह अतीत में निकटतम पैटर्न खोजता है। यह एक भारित सहसंबंध गुणांक का उपयोग करता है, जिसका वजन नए से पुराने मूल्यों के बीच रैखिक रूप से घटता है। इस संकेतक के निम्नलिखित इनपुट पैरामीटर हैं: Npast - पैटर्न में अतीत के बार की संख्या; Nfut - पैटर्न में भविष्य के बार की संख्या (यह < Npast होना चाहिए)। यह संकेतक दो वक्रों को प्रदर्शित करता है: नीली वक्र निकटतम पड़ोसी के अतीत के मूल्यों को दर्शाती है और लाल वक्र उसी पैटर्न के भविष्य के मूल्यों को दर्शाती है। निकटतम पड़ोसी को इस पैटर्न और वर्तमान पैटर्न के बीच रैखिक प्रतिगमन ढलान के अनुसार स्केल किया जाता है। संकेतक यह भी जानकारी देता है कि निकटतम पड़ोसी की शुरुआत की तारीख क्या है और इसका वर्तमान पैटर्न के साथ सहसंबंध गुणांक क्या है। उदाहरण के लिए, 2010.07.09 11:37:10 निकटतम पड़ोसी - भारित सहसंबंध (EURUSD,H1) निकटतम पड़ोसी 2003.02.21 13:00:00 पर शुरू होता है और 2003.03.12 00:00:00 पर समाप्त होता है। इसका वर्तमान पैटर्न के साथ सहसंबंध गुणांक 0.9521726745708775 है।

2010.07.12
RSI पीक और बॉटम - MetaTrader 4 के लिए संकेतक
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RSI पीक और बॉटम - MetaTrader 4 के लिए संकेतक

लेखक:HajarWaeRSI का पीक और बॉटम दिखाता है कि RSI का स्तर कहाँ है। जब RSI अपनी अधिकतम या न्यूनतम सीमा को पार करता है, तो यह खरीदने या बेचने का संकेत देता है।ये संकेत जल्दी दिखा सकते हैं, लेकिन आपको कुछ फ़िल्टर की ज़रूरत होती है। इसलिए, इस पद्धति को अन्य संकेतकों के साथ मिलाकर इस्तेमाल किया जा सकता है।लाल तीर पीक को और पीला तीर बॉटम को दर्शाता है।मैं RSI स्तर को पीक और बॉटम की स्थिति के आधार पर प्लॉट करना चाहता हूँ, लेकिन मुझे इस संकेतक को संशोधित करने के लिए कोड में समस्या आ रही है। मुझे इसे सही करने के लिए मदद चाहिए।मैं सभी पीक और बॉटम को प्लॉट करना चाहता हूँ ताकि हमें पीक और बॉटम के स्तर मिल सकें। जब RSI पीक या बॉटम रेखा को पार करेगा, तो स्तर उस पार करने के एक कैंडल बाद समाप्त हो जाएगा।अन्य स्तरों की गणना और प्लॉटिंग तब तक जारी रहेगी जब तक RSI फिर से उस स्तर को पार नहीं करता।क्या कोई मदद कर सकता है???कृपया साझा करें....सिफारिशें:इस RSI स्तरों का उपयोग संकेत के रूप में करेंअन्य संकेतकों के साथ मिलाकर फ़िल्टर के रूप में उपयोग करें

2010.07.12
USD ताकत प्रभाव संकेतक - MetaTrader 4 के लिए संकेतक
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USD ताकत प्रभाव संकेतक - MetaTrader 4 के लिए संकेतक

नमस्ते ट्रेडर्स! आज हम बात करेंगे USD ताकत प्रभाव संकेतक के बारे में, जो आपके ट्रेडिंग अनुभव को और भी बेहतर बना सकता है। इस संकेतक की मदद से आप देख सकते हैं कि 7 मुद्रा जोड़े, जो एक ही मूल मुद्रा पर आधारित हैं, आपके ट्रेड की जा रही मुद्रा पर कितना प्रभाव डाल सकते हैं। यह संकेतक बहुत ही कॉन्फ़िगर करने योग्य है। यह संकेतक हर जोड़े को एक मान देता है, यह इस पर निर्भर करता है कि दोनों मूविंग एवरेज ऊपर जा रही हैं या नीचे। यदि फास्ट मूविंग एवरेज धीमी मूविंग एवरेज के विपरीत चल रही है, तो इसका मान कम हो जाता है। इसके समुचित स्तर होते हैं, जिसमें 10 अधिकतम और -10 न्यूनतम होता है। 10 का मतलब है कि आपकी मुद्रा अत्यधिक खरीदी गई है, जबकि -10 का मतलब है कि यह अत्यधिक बेची गई है। यहाँ एक महत्वपूर्ण बिंदु है: मेजर जोड़ी जैसे USDCHF (बेस पहले) और माइनर जोड़ी जैसे AUDUSD (बेस बाद में) के बीच भेद किया गया है। आप 3 मेजर जोड़े और 4 माइनर जोड़े चुन सकते हैं, जो सभी एक ही मूल मुद्रा पर आधारित हों। डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स बहुत अच्छी काम करती हैं और आपको शायद इन्हें बदलने की आवश्यकता नहीं पड़ेगी। यदि आप AUD को मूल मुद्रा के रूप में उपयोग करना चाहते हैं, तो आप तीन मेजर AUD जोड़े और 4 माइनर AUD जोड़े चुन सकते हैं, जिससे आपको कुल AUD प्रदर्शन का प्रभाव मिलेगा। यह तब उपयोगी हो सकता है जब आप केवल टोक्यो में ट्रेड करते हों। यह संकेतक अन्य संकेतकों जैसे Williams Percent Range आदि के साथ एक पुष्टि संकेत के रूप में अच्छी तरह से काम करता है, और अक्सर पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है। यदि आप अपने Expert Advisor या किसी अन्य सिस्टम में अतिरिक्त पुष्टि चाहते हैं, तो आप निम्नलिखित कोड लाइन का उपयोग कर सकते हैं: double val=iCustom(NULL, 0, "Brooky_USD_Strength", ".", ".", "USDCHF", "USDJPY", "USDCAD", ".", "AUDUSD", "EURUSD", "GBPUSD", "NZDUSD", ".", 55, 34, ".", 15, ".", 0, 1, 0); आप 55 और 34 को बदल सकते हैं ताकि यह धीमी और तेज मूविंग एवरेज को दर्शाए जो ताकत की गणना के लिए उपयोग होती हैं। यदि val >= 8 है, तो इसका मतलब है कि मुद्रा अत्यधिक खरीदी गई है। और यदि val

2010.07.12
MetaTrader 5 के लिए क़ीमत भविष्यवाणी - निकटतम पड़ोसी संकेतक
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MetaTrader 5 के लिए क़ीमत भविष्यवाणी - निकटतम पड़ोसी संकेतक

क-निकटतम पड़ोसी (k-NN) एल्गोरिदम उन पिछले पैटर्न्स (पड़ोसियों) की खोज करता है जो वर्तमान पैटर्न के सबसे समान होते हैं और उन पड़ोसियों के वेटेड वोटिंग के आधार पर भविष्य की क़ीमतों की गणना करता है। इस संकेतक में केवल एक निकटतम पड़ोसी का पता लगाया जाता है, इसलिए यह वास्तव में एक 1-NN एल्गोरिदम है। यह वर्तमान पैटर्न और सभी पिछले पैटर्न्स के बीच की दूरी का माप करने के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करता है। इस संकेतक के निम्नलिखित इनपुट पैरामीटर होते हैं: Npast - पैटर्न में पिछले बारों की संख्या; Nfut - पैटर्न में भविष्य के बारों की संख्या (यह Npast से कम होनी चाहिए)। यह संकेतक दो वक्रों को प्रदर्शित करता है: नीला वक्र निकटतम पड़ोसी की पिछले क़ीमतों को दर्शाता है और लाल वक्र उसी पैटर्न की भविष्य की क़ीमतों को दर्शाता है। निकटतम पड़ोसी को इस पैटर्न और वर्तमान पैटर्न के बीच के रैखिक रिग्रेशन ढलान के अनुसार स्केल किया जाता है। संकेतक निकटतम पड़ोसी की प्रारंभिक तिथि और वर्तमान पैटर्न के साथ इसके सहसंबंध गुणांक की जानकारी भी प्रिंट करता है। उदाहरण के लिए: Nearest_Neighbor (EURUSD,H1): निकटतम पड़ोसी की तिथि 2003.08.26 23:00:00 है और इसका वर्तमान पैटर्न के साथ सहसंबंध 0.9432442047577905 है; छवि:

2010.07.09
मार्केट-हार्ट-बीट: MetaTrader 4 के लिए एक बेहतरीन संकेतक
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मार्केट-हार्ट-बीट: MetaTrader 4 के लिए एक बेहतरीन संकेतक

क्या आप MetaTrader 4 पर ट्रेडिंग करते हैं और अपने ट्रेडिंग को और भी बेहतर बनाना चाहते हैं? तो मार्केट-हार्ट-बीट संकेतक आपके लिए एक बेहतरीन टूल हो सकता है। M35 – इस घंटे में मिनट की संख्या। T = 16 – इस मिनट में कुल टिक्स की संख्या। Pl = 9 – उन प्वाइंट्स का योग जो ऊपर जा रहे हैं। Mi = 7 – उन प्वाइंट्स का योग जो नीचे जा रहे हैं। जो संकेतक में &lt;--- दिखाई देता है, वह वर्तमान मिनट को दर्शाता है। वर्तमान मिनट से पहले की सभी लाइनें उस घंटे में बीते मिनटों के डेटा को दिखाती हैं। वर्तमान मिनट के बाद की लाइन में एक खाली मान होगा। इसके बाद की सभी लाइनें पिछले घंटे से बचे हुए डेटा को दर्शाती हैं। समय की सही पहचान करें और ट्रेडिंग के निर्णय लें। सकारात्मक और नकारात्मक प्वाइंट्स का विश्लेषण करें। अपने ट्रेडिंग अनुभव को और भी बेहतर बनाएं।

2010.07.08
फॉरियर्स एक्सट्रापोलेशन: मेटाट्रेडर 5 के लिए एक प्रभावी संकेतक
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फॉरियर्स एक्सट्रापोलेशन: मेटाट्रेडर 5 के लिए एक प्रभावी संकेतक

फॉरियर्स एक्सट्रापोलेशन एक मल्टी-हार्मोनिक (या मल्टी-टोन) त्रिकोणीय मॉडल है, जो एक मूल्य श्रृंखला x[i] को दर्शाता है, जहाँ i=1..n: x[i] = m + Sum( a[h]*Cos(w[h]*i) + b[h]*Sin(w[h]*i), h=1..H ) जहाँ: x[i] - i-थ बार पर पिछले मूल्य, कुल n पिछले मूल्य; m - बायस; a[h] और b[h] - हार्मोनिक्स के स्केलिंग गुणांक; w[h] - एक हार्मोनिक की आवृत्ति; h - हार्मोनिक संख्या; H - समायोजित हार्मोनिक्स की कुल संख्या। इस मॉडल को फिट करना मतलब है कि m, a[h], b[h], और w[h] को खोजना है जिससे कि मॉडल किए गए मान वास्तविक मानों के करीब हों। हार्मोनिक आवृत्तियों w[h] को खोजना इस त्रिकोणीय मॉडल को फिट करने का सबसे कठिन भाग है। फॉरियर्स श्रृंखला के मामले में, ये आवृत्तियाँ 2*pi*h/n पर सेट की जाती हैं। लेकिन, फॉरियर्स श्रृंखला का एक्सट्रापोलेशन का मतलब सिर्फ पिछले n मूल्यों को भविष्य में दोहराना है। यह संकेतक क्विन-फर्नांडेस एल्गोरिदम का उपयोग करके हार्मोनिक आवृत्तियों को खोजता है। यह ट्रिगोनोमेट्रिक श्रृंखला के हार्मोनिक्स को एक-एक करके फिट करता है जब तक कि निर्दिष्ट कुल हार्मोनिक्स H तक नहीं पहुँच जाता। एक नया हार्मोनिक फिट करने के बाद, कोडेड एल्गोरिदम अद्यतन मॉडल और वास्तविक मानों के बीच अवशेष की गणना करता है और अवशेष के लिए एक नया हार्मोनिक फिट करता है। इस संकेतक के निम्नलिखित इनपुट पैरामीटर हैं: Npast - पिछले बार की संख्या, जिसके लिए ट्रिगोनोमेट्रिक श्रृंखला को फिट किया जाता है; Nfut - भविष्य के अनुमानित बार की संख्या; Nharm - मॉडल में कुल हार्मोनिक्स; FreqTOL - आवृत्ति गणनाओं की सहिष्णुता। संकेतक दो वक्रों को प्लॉट करता है: नीली वक्र पिछले मॉडल किए गए मानों को दर्शाती है और लाल वक्र मॉडल किए गए भविष्य के मानों को दर्शाती है।

2010.07.05
मेटाट्रेडर 5 के लिए AR मूल्य पूर्वानुमान संकेतक
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मेटाट्रेडर 5 के लिए AR मूल्य पूर्वानुमान संकेतक

एक स्वायत्त रिग्रेसिव (AR) (या रेखीय पूर्वानुमान) मॉडल को इस प्रकार प्रस्तुत किया जाता है: x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)जहाँ:x[n] एक समय श्रृंखला का पूर्वानुमानित मान है;x[n-p]..x[n-1] समान श्रृंखला के ज्ञात पूर्ववर्ती मान हैं;a[1]..a[p] मॉडल के गुणांक हैं, और p मॉडल का क्रम है।मॉडल के गुणांक a[1]..a[p] को विभिन्न विधियों के माध्यम से पिछले डेटा के अनुसार फिट किया जा सकता है। इस संकेतक में बर्ग विधि का उपयोग किया गया है।संकेतक के इनपुट हैं:UseDiff - मूल्य भिन्नताओं का उपयोग करने के लिए एक बूलियन स्विच;Ncoef - मॉडल गुणांकों की संख्या (मॉडल क्रम);Nfut - भविष्य की बार की संख्या;kPast - पिछले बारों की संख्या Ncoef के गुणांक में (कम से कम 1 होना चाहिए);यह संकेतक दो वक्रों को प्रदर्शित करता है: नीली वक्र मॉडल के आउटपुट को उसके फिटिंग के दौरान दर्शाती है, जबकि लाल वक्र भविष्य की कीमतों का पूर्वानुमान दिखाती है।UseDiff=false:UseDiff=true:

2010.07.05
लीनियर रिग्रेशन स्लोप: मेटाट्रेडर 5 के लिए एक महत्वपूर्ण संकेतक
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लीनियर रिग्रेशन स्लोप: मेटाट्रेडर 5 के लिए एक महत्वपूर्ण संकेतक

लीनियर रिग्रेशन एक सीधी रेखा के लिए निम्नलिखित समीकरण को मूल्य डेटा पर लागू करता है: y[x] = y0 + b*x जहाँ: x एक बार नंबर है (x=1..n); y[x] संबंधित मूल्य है (खुला, बंद, मध्य आदि); b एक अनुपात गुणांक है; y0 एक बायस है। यह संकेतक जो लीनियर रिग्रेशन स्लोप प्रदान करता है, वह गुणांक b का एक सामान्यीकृत रूप है। b का सूत्र इस प्रकार है: b = (n*Sxy - Sx*Sy)/(n*Sxx - Sx*Sx) जहाँ: Sx = Sum(x, x = 1..n)= n*(n + 1)/2; Sy = Sum(y[x], x = 1..n); Sxx = Sum(x*x, x = 1..n) = n*(n+1)*(2*n+1)/6; Sxy = Sum(x*y[x], x = 1..n); n लीनियर रिग्रेशन स्लोप का अवधि है (इनपुट पैरामीटर Per)। b का हर गुणांक को सरल बनाया जा सकता है: n*Sxx - Sx*Sx = n*n*(n-1)*(n+1)/12 अंततः, b का पूरा समीकरण इस प्रकार सरल होता है: b = 6*(2*Sxy/(n + 1) - Sy)/n/(n - 1) गुणांक b सामान्यीकृत नहीं होता। यदि हम चाहते हैं कि LRS विभिन्न मुद्रा जोड़ों के लिए लगभग समान सीमा में हो, तो इसे सामान्यीकृत करना आवश्यक है। b को सामान्यीकृत करने के लिए, इसे या तो एक सरल चलायमान औसत (SMA) या एक लीनियर वेटेड चलायमान औसत (LWMA) द्वारा विभाजित करना सुविधाजनक है, जो इस प्रकार दिए जाते हैं: SMA = Sy/nLWMA = 2*Sxy/n/(n + 1) संबंधित LRS के संस्करण इस प्रकार दिए गए हैं: LRS_SMA = b/SMA = 6*(2*Sxy/Sy/(n + 1) - 1)/(n + 1)LRS_LWMA = b/LWMA = 6*(1 - (n + 1)*Sy/Sxy/2)/(n + 1) इन दो सामान्यीकरण के संस्करणों में लगभग कोई अंतर नहीं है। इसलिए, संकेतक के लिए SMA सामान्यीकरण को चुना गया। इसके अलावा, LRS के बहुत छोटे मानों के कारण, संकेतक मानों को लगभग -100 से +100 की सीमा में लाने के लिए 100,000 के भागों में गणना और चित्रित किया जाता है।

2010.07.05
कैसे Channels इंडिकेटर आपके ट्रेडिंग में मदद कर सकता है
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कैसे Channels इंडिकेटर आपके ट्रेडिंग में मदद कर सकता है

नमस्कार दोस्तों! आज हम बात करेंगे Channels इंडिकेटर के बारे में, जो कि MetaTrader 4 पर ट्रेडर्स के लिए एक बेहतरीन टूल है। यह इंडिकेटर आपको यह समझने में मदद करता है कि कीमत किस चैनल में मूव कर रही है। Channels इंडिकेटर की खासियत यह है कि यह उच्चतम और न्यूनतम स्तर की गणना करता है, जिससे आपको यह पता चलता है कि कीमत की चाल किस दिशा में जा रही है। इसमें कैंडल स्टिक्स की संख्या को एक पैरामीटर के रूप में देखा जाता है। यह इंडिकेटर ChannelBalance इंडिकेटर का पूर्वानुमान देने वाला होता है। यदि आप चैनल को समझने में सक्षम हैं, तो आप अपने ट्रेडिंग निर्णयों को बेहतर बना सकते हैं। सही समय पर एंट्री और एग्जिट पॉइंट्स का चयन करना आपके लाभ को बढ़ा सकता है। तो दोस्तों, यदि आप अपने ट्रेडिंग में सुधार करना चाहते हैं, तो Channels इंडिकेटर को अपने चार्ट्स में जरूर शामिल करें। इसके द्वारा आपको मार्केट के मूवमेंट का एक स्पष्ट दृश्य मिलेगा। आपका ट्रेडिंग सफर सफल हो! लेखक: (c) 2010 Shon Shampain for Zen Cows Go Mu, http://www.zencowsgomu.com/.

2010.07.05
BB_Support: MetaTrader 4 के लिए बेहतरीन इंडिकेटर
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BB_Support: MetaTrader 4 के लिए बेहतरीन इंडिकेटर

क्या आप MetaTrader 4 पर ट्रेडिंग कर रहे हैं और अपने ट्रेडिंग निर्णयों को बेहतर बनाना चाहते हैं? तो BB_Support इंडिकेटर आपके लिए एक बढ़िया टूल हो सकता है। विवरण: यह इंडिकेटर M1 टाइमफ्रेम पर काम करता है। मैं M1, M5, H1, और D1 पीरियड का उपयोग कर रहा हूँ, लेकिन यदि आवश्यक हो, तो आप अपने अनुसार इनको बदल भी सकते हैं। उदाहरण #1: M1up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M1, M1Period, M1Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i); M5up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M5, M5Period, M5Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_M5); M15up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M15, M15Period, M15Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_M15); M30up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M30, M30Period, M30Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_M30); उदाहरण #2: M15up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M15, H1Period, M15Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_M15); M30up[i] = iBands(NULL, PERIOD_M30, H1Period, M30Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_M30); H1up[i] = iBands(NULL, PERIOD_H1, H1Period, H1Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_H1); H4up[i] = iBands(NULL, PERIOD_H4, H4Period, H4Deviation, 0, PRICE_Ma, MODE_UPPER, i / PERIOD_H4); इमेज:

2010.06.29
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