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भग्न पैटर्न

भग्न पैटर्न
[. ] वेव सिद्धांत मुख्य रूप से एक पूर्वानुमान उपकरण नहीं है; यह एक विस्तृत विवरण है कि बाजार कैसे व्यवहार करते हैं।
- प्रीचर, आरआर द इलियट वेव सिद्धांत (पी। १ ९)।

इलियट वेव क्या है? क्या यह Binanceपर काम करता है

भग्न पैटर्न

प्रकृति में फ्रैक्टल्स के कुछ सबसे सामान्य उदाहरणों में पेड़ों की शाखाएं, पशु संचार प्रणाली, बर्फ के टुकड़े, बिजली और बिजली, पौधे और पत्ते, भौगोलिक इलाके और नदी प्रणाली, बादल, क्रिस्टल शामिल हैं।

भग्न केवल ज्यामितीय पैटर्न तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि समय में प्रक्रियाओं का वर्णन भी कर सकते हैं। स्व-समानता की विभिन्न डिग्री के साथ फ्रैक्टल पैटर्न छवियों, संरचनाओं और ध्वनियों में प्रस्तुत या अध्ययन किया गया है और प्रकृति, प्रौद्योगिकी, कला, वास्तुकला और कानून में पाया गया है।

भग्न ज्यामिति क्यों महत्वपूर्ण है?

फ्रैक्टल्स को महत्वपूर्ण माना जाता है क्योंकि वे उन छवियों को परिभाषित करते हैं जिन्हें अन्यथा यूक्लिडियन ज्यामिति द्वारा परिभाषित नहीं किया जा सकता है। फ्रैक्टल्स भग्न पैटर्न को एल्गोरिदम का उपयोग करके वर्णित किया जाता है और उन वस्तुओं से संबंधित होता है जिनमें पूर्णांक आयाम नहीं होते हैं। इतना ही नहीं: आजकल विशेष प्रभाव पैदा करने के लिए भग्न छवियों का उपयोग किया जा रहा है।

एक फ्रैक्टल एक गैर-नियमित ज्यामितीय आकार है जिसमें सभी पैमानों पर गैर-नियमितता की समान डिग्री होती है। फ्रैक्टल्स को कभी भग्न पैटर्न न खत्म होने वाले पैटर्न के रूप में सोचा जा सकता है। "फ्रैक्टल" शब्द बेनोइट मंडेलब्रॉट द्वारा 1975 में गढ़ा गया था। यह लैटिन फ्रैक्टस से आया है, जिसका अर्थ भग्न पैटर्न है एक टूटी हुई पत्थर की तरह एक अनियमित सतह।

फ्रैक्टल ज्योमेट्री क्या है और इसके गुण क्या हैं?

एक फ्रैक्टल "एक मोटा या खंडित ज्यामितीय आकार है जिसे भागों में विभाजित किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक (कम से कम लगभग) पूरे की एक कम आकार की प्रतिलिपि है," एक संपत्ति जिसे आत्म-समानता कहा जाता है।

बिजली: बिजली सुरक्षा युक्तियाँ

  1. आभास होना। बाहरी गतिविधियों में भाग लेने से पहले मौसम के पूर्वानुमान की जाँच करें।
  2. घर के अंदर जाओ। वाक्यांश याद रखें, "जब गड़गड़ाहट दहाड़ें, घर के अंदर जाओ।" जब आप गड़गड़ाहट सुनते हैं तो एक सुरक्षित, संलग्न आश्रय खोजें।
  3. खुले में पकड़े जाने भग्न पैटर्न पर भी तुरंत आश्रय लें।
  4. अलग।

Quotex में फ्रैक्टल्स इंडिकेटर के साथ द्विआधारी विकल्प का व्यापार कैसे करें

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हम चर्चा करने जा रहे हैं कि ट्रेडिंग में फ्रैक्टल्स का उपयोग कैसे करें, जहां एक आवर्ती पैटर्न का उल्लेख होता है जो बड़े अधिक अराजक मूल्य आंदोलनों के बीच होता है। "फ्रैक्टल" शब्द का अर्थ है "टूटा हुआ" या "खंडित"। एक ट्रेडिंग टूल के रूप में, फ्रैक्टल्स इंडिकेटर को एलीगेटर इंडिकेटर के निर्माता बिल विलियम्स द्वारा पेश किया गया था। विलियम्स फ्रैक्टल एक संकेतक है जिसका उद्देश्य उत्क्रमण बिंदुओं (उच्च और निम्न) का पता लगाना है और उन्हें तीरों से चिह्नित करना है। अप फ्रैक्टल और डाउन फ्रैक्टल के विशिष्ट आकार होते हैं। विलियम्स फ्रैक्टल संकेतक उपयोगकर्ताओं को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि मूल्य किस दिशा में विकसित होगा। विलियम्स एलीगेटर और फ्रैक्टल्स संकेतकों का एक साथ उपयोग करने की सलाह देते हैं। एक लंबा संकेत होगा यदि भग्न मगरमच्छ के दांतों के ऊपर है और एक छोटा संकेत होगा यदि भग्न मगरमच्छ के दांतों के नीचे है।


उपस्थिति और सेटिंग

Quotex में फ्रैक्टल्स इंडिकेटर के साथ द्विआधारी विकल्प का व्यापार कैसे करें

भग्न नीचे या ऊपर का संकेत देते हैं। बेसिक फ्रैक्टल इंडिकेटर बहुत कम से कम 5 बार से बना होता है। इसलिए, जब आप यहां एक फ्रैक्टल देखते हैं तो इसके प्रकट होने के लिए क्या हो सकता है:

यहां क्या हो रहा है कि फ्रैक्टल पिछले फ्रैक्टल के लिए एक नया उच्च बनाता है और इसलिए मोमबत्तियों पर एक अप फ्रैक्टल दिखाई देता है।

यहीं से सारा जादू होता है। अन्य संकेतकों या विश्लेषण के रूपों के संयोजन में फ्रैक्टल्स का सबसे अच्छा उपयोग किया जाता है। भग्न के साथ प्रयोग किया जाने वाला एक भग्न पैटर्न सामान्य पुष्टिकरण संकेतक मगरमच्छ है। यह कई मूविंग एवरेज का उपयोग करके बनाया गया टूल है। नीचे दिए गए चार्ट पर मुख्य रूप से मगरमच्छ के दांतों (मध्य चलती औसत) भग्न पैटर्न से ऊपर रहने वाली कीमत के साथ एक दीर्घकालिक अपट्रेंड है। चूंकि प्रवृत्ति ऊपर है, खरीद संकेतों को उत्पन्न करने के लिए तेजी के संकेतों का उपयोग किया जा सकता है। सिस्टम प्रविष्टियां प्रदान करता है, लेकिन यह जोखिम को नियंत्रित करने के लिए व्यापारी पर निर्भर है।


फ्रैक्टल स्ट्रैटेजी पर ट्रेडिंग

भले ही केवल फ्रैक्टल का उपयोग करने की भग्न पैटर्न अनुशंसा नहीं की जाती है, कुछ व्यापारी इसे टर्बो शासन के लिए न्यूनतम समाप्ति अवधि के साथ बड़ी संख्या में अनुबंध खरीदने के लिए लागू करते हैं।

लंबी अवधि के फ्रैक्टल की दिशा में अल्पकालिक फ्रैक्टल का व्यापार करें। बड़े अपट्रेंड के दौरान लॉन्ग ट्रेड सिग्नल पर ध्यान दें और बड़े डाउनट्रेंड के दौरान शॉर्ट ट्रेड सिग्नल पर ध्यान दें।

इलियट वेव क्या है? क्या यह Binance पर काम करता है

इलियट वेव क्या है? क्या यह Binance पर काम करता है

इलियट वेव एक सिद्धांत (या सिद्धांत) को संदर्भित करता है जिसे निवेशक और व्यापारी तकनीकी विश्लेषण में अपना सकते हैं। सिद्धांत भग्न पैटर्न इस विचार पर आधारित है कि वित्तीय बाजार समय-सीमा की परवाह किए बिना विशिष्ट पैटर्न भग्न पैटर्न का पालन करते हैं।

अनिवार्य रूप से, इलियट वेव थ्योरी (ईडब्ल्यूटी) का सुझाव है कि बाजार आंदोलनों भीड़ मनोविज्ञान चक्रों के एक प्राकृतिक अनुक्रम का पालन करते हैं। पैटर्न वर्तमान बाजार की भावना के अनुसार बनाए जाते हैं, जो कि मंदी और तेजी के बीच वैकल्पिक होते हैं।

इलियट वेव सिद्धांत 30 के दशक में राल्फ नेल्सन इलियट द्वारा बनाया गया था - एक अमेरिकी एकाउंटेंट और लेखक। हालांकि, सिद्धांत केवल 70 के दशक में लोकप्रियता में बढ़ गया, रॉबर्ट आर प्रीचर और एजे फ्रॉस्ट के प्रयासों के लिए धन्यवाद।

मूल इलियट वेव पैटर्न

आमतौर पर, मूल इलियट वेव पैटर्न एक आठ-लहर पैटर्न द्वारा पहचाना जाता है, जिसमें पांच प्रेरक तरंगें होती हैं (जो प्रमुख प्रवृत्ति के पक्ष में चलती हैं), और तीन सुधारात्मक लहरें (जो विपरीत दिशा में चलती हैं)।

इलियट वेव क्या है? क्या यह Binanceपर काम करता है

तो, एक तेजी से बाजार में एक पूर्ण इलियट वेव चक्र इस तरह दिखाई देगा:

ध्यान दें कि, पहले उदाहरण में, हमारे पास पांच प्रेरक तरंगें हैं: तीन ऊपर की ओर (1, 3 और 5), नीचे की ओर दो और (ए और सी)। सीधे शब्दों में कहें, तो प्रमुख प्रवृत्ति के अनुसार किसी भी चाल को एक प्रेरक लहर माना जा सकता है। इसका मतलब है कि 2, 4, और B तीन सुधारात्मक लहरें हैं।

इलियट वेव क्या है? क्या यह Binanceपर काम करता है

क्या इलियट वेव काम करता है?

इलियट तरंगों की दक्षता के संबंध में एक बहस चल रही है। कुछ का कहना है कि इलियट वेव सिद्धांत की सफलता दर बाजार की गतिविधियों को रुझानों और सुधारों में विभाजित करने की व्यापारियों की क्षमता पर बहुत अधिक निर्भर है।

व्यवहार में, तरंगों को कई तरह से खींचा जा सकता है, जरूरी इलियट नियमों को तोड़ने के बिना। इसका मतलब है कि तरंगों को सही ढंग से चित्रित करना एक सरल कार्य से भग्न पैटर्न दूर है। न केवल इसलिए कि इसमें अभ्यास की आवश्यकता है, बल्कि इसमें उच्च स्तर की विषय-वस्तु भी शामिल है।

तदनुसार, आलोचकों का तर्क है कि इलियट वेव थ्योरी अपने अत्यधिक व्यक्तिपरक प्रकृति के कारण एक वैध सिद्धांत नहीं है, और नियमों के शिथिल परिभाषित सेट पर निर्भर है। फिर भी, हजारों सफल निवेशक और व्यापारी हैं जो इलियट के सिद्धांतों को लाभदायक तरीके से लागू करने में कामयाब रहे हैं।

दिलचस्प बात यह है कि अपनी सफलता दर बढ़ाने और जोखिम कम करने के लिए तकनीकी संकेतकों के साथ इलियट वेव थ्योरी को मिलाने वाले व्यापारियों की संख्या बढ़ रही है। फाइबोनैचि रिट्रेसमेंट और फाइबोनैचि एक्सटेंशन संकेतक शायद सबसे लोकप्रिय उदाहरण हैं।


विचार बंद करना

प्रेचर के अनुसार, इलियट ने भग्न पैटर्न कभी यह अनुमान नहीं लगाया कि बाजार 5-3 तरंग संरचना क्यों पेश करते हैं। इसके बजाय, उन्होंने बस बाजार के आंकड़ों का विश्लेषण किया और इस निष्कर्ष पर पहुंचे। इलियट सिद्धांत केवल मानव स्वभाव और भीड़ मनोविज्ञान द्वारा बनाए गए अपरिहार्य बाजार चक्रों का एक परिणाम है।

जैसा कि उल्लेख किया गया है, हालांकि, इलियट वेव टीए संकेतक नहीं है, लेकिन एक सिद्धांत है। जैसे, इसका उपयोग करने का कोई सही तरीका नहीं है, और यह स्वाभाविक रूप से व्यक्तिपरक है। EWT के साथ सटीक रूप से बाजार की चाल की भविष्यवाणी करने के लिए अभ्यास और कौशल की आवश्यकता होती है क्योंकि व्यापारियों को यह पता लगाने की आवश्यकता है कि लहर की गिनती कैसे करें। इसका मतलब है कि इसका उपयोग जोखिम भरा हो सकता है - विशेष रूप से शुरुआती लोगों के लिए।

ब्रह्मांड की बड़ी तस्वीर की पुष्टि, 200,000 से अधिक आकाशगंगाओं के WiggleZ सर्वेक्षण से पता चलता है

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हम जानते हैं कि तारे एक साथ आकाशगंगाओं का निर्माण भग्न पैटर्न करते हैं, आकाशगंगाएँ समूह बनाने के लिए समूह बनाती हैं और समूह सुपरक्लस्टर के रूप में जानी जाने वाली संरचनाओं का निर्माण करने के लिए एकत्रित होते हैं। हालांकि, किस पैमाने पर, अगर यह रूसी गुड़िया जैसी संरचना बंद हो जाती है? वैज्ञानिक इस सवाल पर दशकों से बहस कर रहे हैं क्योंकि बड़े पैमाने पर क्लस्टरिंग हमारे ब्रह्मांड विज्ञान के 'मानक मॉडल' के विपरीत होगा। वर्तमान मॉडल आइंस्टीन के समीकरणों पर आधारित है, यह मानते हुए कि सबसे बड़े पैमाने पर सब कुछ सुचारू है। यदि इसके बजाय मामला बहुत बड़े पैमाने पर उलझा हुआ होता, तो पूरे मॉडल पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता होती।

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