ऐतिहासिक स्तर वे मूल्य हैं जो किसी प्रतीक के जीवनकाल में बार-बार देखे जाते हैं। तकनीकी दृष्टिकोण से, इन मूल्यों को सबसे महत्वपूर्ण माने जाने वाले स्तरों के रूप में देखा जाता है। वित्तीय दृष्टि से, ये मूल्य आर्थिक स्थिति की महत्वपूर्ण सीमाएं हैं, जो किसी विशेष प्रतीक के चार्ट पर छाई रहती हैं। वैज्ञानिक अध्ययनों से पता चलता है कि इन स्तरों का वित्तीय सीमाओं/चरणों से गहरा संबंध होता है, जिसे मूल्य आसानी से पार नहीं कर पाता, जब तक कि वित्तीय चरण में परिवर्तन न हो। ये सभी कारण एक ट्रेडर को ऐतिहासिक स्तरों के साथ अपने बाजार विश्लेषण को मजबूत करने की प्रेरणा देते हैं।
मैंने इन स्तरों पर कैंडल फॉर्मेशन के विश्लेषण के दृष्टिकोण से एक संरचनात्मक दृष्टिकोण तैयार करने की कोशिश की है। इन स्तरों पर मूल्य/दर का व्यवहार कैंडल के आकार पर गहरा प्रभाव डालता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी मूल्य के लिए एक मजबूत स्तर है, तो हमें उच्च मात्रा में पैसे के कारण एक मूल्य कूद (PRICE JUMP) देखना चाहिए, जो उस मूल्य के चारों ओर मौजूद होता है।
इस सिद्धांत को ध्यान में रखते हुए, दो नियम विकसित किए गए हैं:
- नियम 1 (सपोर्ट लेवल पर बुल कैंडल): यदि क्लोज - लो > जंप फैक्टर
- नियम 2 (रेजिस्टेंस लेवल पर बुल कैंडल): यदि क्लोज - लो > जंप फैक्टर और (क्लोज - लो)/(हाई - लो) > अनुपात
नियमों को स्पष्ट करने के लिए दो चित्र तैयार किए गए हैं।
चित्र 1: सपोर्ट/रेजिस्टेंस स्तरों से कूदना (सपोर्ट पर बुल कैंडल की तरह)
चित्र 2: सपोर्ट/रेजिस्टेंस स्तरों से कूदना लेकिन उल्टे (रेजिस्टेंस के नीचे बुल कैंडल की तरह)
इन नियमों के आधार पर (नियम चयन योग्य हैं) एक संकेतक विकसित किया गया है जो दो अलग-अलग मैट्रिक्स (sup_mat और res_mat) में डेटा एकत्र करता है। चयनित नियमों का पालन करने वाले सपोर्ट/रेजिस्टेंस स्तरों की संख्या डेटा एकत्र करते समय स्क्रीन पर दिखाई देती है। इस प्रकार, AlgLib(dataanalysis.mqh) पुस्तकालय का उपयोग करके एकत्रित डेटा पर K-means विधि के माध्यम से क्लस्टरिंग प्रक्रिया की गई है। परिणाम सपोर्ट और रेजिस्टेंस स्तरों के डेटा के स्तंभों के रूप में दर्शाए गए हैं।
स्तरों को संवर्धित करने के बाद, एक चार्ट खोला जाता है जिसमें उसी प्रतीक का विश्लेषण किया गया है और फिर उस चार्ट पर सभी स्तरों (क्लस्टर्स) को खींचा जाता है जो क्लस्टरिंग प्रक्रिया के अनुसार है। संकेतक के कुछ पैरामीटर को स्क्रीन से बदलकर इसे अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल बनाया जा सकता है। यहाँ उपकरण और इसके परिणामों के स्क्रीन ग्राफिक्स का संक्षिप्त चित्रण है।
चित्र 3: संकेतक स्क्रीन
चित्र 4: चार्ट पर स्तरों के परिणामों का स्वचालित चित्रण
निष्कर्ष के रूप में, यह उपकरण बहुत शक्तिशाली है, भले ही हमारे पास बहुत मूल नियम हों और स्तर मजबूत सपोर्ट और रेजिस्टेंस व्यवहार दिखा रहे हों। अधिक नियम जोड़ना संभव है और कोड को और अधिक नियम बनाने के लिए आसान तरीके से तैयार किया गया है। अतिरिक्त नियम जोड़ना, क्लस्टरिंग क्षेत्रों को विभाजित करना और उन क्षेत्रों के लिए अधिक समर्पित क्लस्टरिंग करना, स्तरों को पुनः छूने से पहले ली गई अधिकतम दूरी की खोज करना, उपकरण के लिए आगे के सुधार हो सकते हैं। जो कोई भी अधिक जानकारी चाहता है, कृपया मुझसे संपर्क करें।