विचलन: मामले का अध्ययन

विचलन: मामले का अध्ययन

2021-07-06 • अपडेट किया गया

उद्देश्य

विचलन का उपयोग अक्सर भविष्य में मूल्यों की गति का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक संकेत के रूप में किया जाता है। किसी भी अन्य चार्ट के निर्माण की ही तरह, ये भी सही पूर्वानुमानों की 100% संभावना प्रदान नहीं करता है। इसलिए इसके आधार पर ट्रेड करते समय इस टूल की सटीक विश्वसनीयता के बारे में पता होना चाहिए। यह लेख इसी के बारे में है – यह विचलन की विश्वसनीयता की जांच करता है। हमें पता चलेगा की चार्ट में कितनी बार विचलन होता है और कितनी बार कीमतें वास्तव में उनके द्वारा भविष्यवाणी की गई दिशा का पालन करती हैं।

विषय

मूल्य चार्ट के लिए, हमने S&P स्टॉक में से एक को चुना। मुख्य रूप से, ऐसा इसलिए है क्योंकि वैश्विक रुझानों के जवाब में शेयर बाजार मुद्राओं की तुलना में अधिक व्यवस्थित तरीके से व्यवहार करता है। इससे कीमतों में उतार-चढ़ाव को मूलभूत कारकों से जोड़ना और शोर को फ़िल्टर करना आसान हो जाता है। इसके अलावा, हम वायरस के कारण अधिकांश शेयरों में हाल के निराशाजनक प्रदर्शन से एकतरफा प्रभाव से बचना चाहते थे। इसलिए हमने अमेज़ॅन को चुना: यह कभी भी विशेष रूप से बुलिश या बेरिश वाला नहीं रहा है, और इस बीच, यह अपने नुकसान को ठीक करने और हाल ही में सर्वकालिक उच्च पर चढ़ने के लिए पर्याप्त साबित हुआ।

चार्ट मूल्य के समकक्ष के रूप में, हम बिल विलियम के विस्मयकारी ऑसिलेटर का उपयोग करेंगे। हालांकि कई अन्य ऑसिलेटर जैसे MACD, उदाहरण के लिए, फिट होंगे, बहुत बढ़िया ऑसिलेटर कीमत के प्रति अधिक प्रतिक्रियाशील प्रतीत होता है और इसलिए विचलन के अधिक मामले प्रदान करता है।

समय के संदर्भ में, हम सबसे हाल के मूल्य प्रदर्शन को देखेंगे – यह वर्तमान क्षण के लिए सबसे अधिक उचित होगा और एक पाठक के लिए सबसे उपयोगी होगा।

समय सीमाएँ

इस जांच में H1, H4 और दैनिक समय सीमा का इस्तेमाल किया गया था। मुख्य रूप से ये इसलिए है क्योंकि ये तीनों समय सीमाएँ अल्पकालिक, मध्यावधि और रणनीतिक ट्रेडर्स के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण देते हैं। इसके अलावा, शेयर्स बहुत छोटी समय सीमाओं के पक्ष में उतने नहीं है जितने की वो प्रति घंटे और दैनिक के पक्ष में हैं। एक विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण से, मूलभूत कारक बड़ी समय सीमाओं पर खुद को प्रकट करते हैं।

मापदंड

घनत्व-करने वाली-अवधि विचलन के मूल्यांकन की पहली धुरी है। यह विचलन घटनाओं की संख्या को दर्शाता है जो चार्ट के 100 अवधियों में दिखाई देती हैं। उदाहरण के लिए, यदि 200-अवधि की अवलोकन गहराई ली जाती है, और यदि इस दौरान 5 विचलन दिखाई देते हैं, तो घनत्व-करने वाली-अवधि 5/200 = 2.5% होगी। वैकल्पिक रूप से, यदि 400-अवधि के अवलोकन ने 12 विचलन दिए हैं, तो घनत्व-करने वाली-अवधि 12/400 = 3% होगी। इसका अर्थ यह होगा कि प्रत्येक 100 अवधियों पर औसतन 3 विचलन होंगे।

विविधता दिखाती है कि स्क्रीन पर चार विचलन प्रकारों में से प्रत्येक के कितने विचलन दिखाई देते हैं। एक या किसी अन्य प्रकार की व्यापकता अधिक तेज़ी या मंदी के भाव को दर्शा सकती है जो हाल ही में मूल्य को बढ़ा रही थी।

सही भविष्यवाणियों की संख्या उन मामलों की कुल संख्या को संदर्भित करती है जहां कीमत वास्तव में स्वीकृत व्याख्या योजना के अनुसार दिशा में गई थी। उदाहरण के लिए, यदि एक नियमित मंदी विचलन पाया गया था, और उसके बाद मूल्य एक मंदी की प्रवृत्ति में नीचे चला गया, तो उसे एक सही भविष्यवाणी के रूप में गिना जाता है। तार्किक रूप से, यदि एक छिपी हुई तेज़ी के विचलन के बाद कीमत बग़ल में या नीचे की ओर जाती है, तो इसे एक सही भविष्यवाणी के रूप में नहीं गिना जा सकता है।

सही विचलन-का-परिणाम का अनुपात मामलों की कुल संख्या में सही भविष्यवाणियों का एक भाग है। उदाहरण के लिए, यदि 10 में से 9 विचलन उन मामलों को प्रस्तुत करते हैं जहां मूल्य वास्तव ने वहीं जाता है जहां उसे विचलन के अनुसार जाना “माना जाता है”, तो इसका मतलब है कि 10 में से 9 पूर्वानुमान सही थे। इस परिदृश्य में, अनुपात 90% होगा। दूसरी ओर, यदि 10 में से 2 विचलन ने सही भविष्यवाणी दी है, जबकि बाकी की कीमत या तो बग़ल में या विपरीत दिशा में चली गई है, तो यह केवल 20% सही विचलन-का-परिणाम का अनुपात देगा।

निष्कर्ष

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व्याख्या

ऐसा प्रतीत होता है कि H4 चार्ट विचलन खोजने के लिए सबसे अनुकूल था, हालाँकि ये घनत्व-करने वाली-अवधि अनुपात में अन्य समय सीमा से अधिक है। ज़ाहिर है, प्रत्येक समय-सीमा पर पाए जाने वाले विचलन की संख्या का मतलब यह नहीं है कि यही सब कुछ है। एक चौकस परीक्षक शायद और अधिक ढूंढ पाएगा। हालांकि, यही एक तथ्य कि सभी समय सीमाओं में प्रत्येक 100 अवधियों के लिए लगभग 1 विचलन था, इसका मतलब ये है कि एक औसत ट्रेडर को एक यादृच्छिक चार्ट में यही देखने को मिलेगा।

अन्य सभी की तुलना में एक नियमित मंदी स्पष्ट रूप से अधिक सामान्य है, जबकि स्क्रीन पर एक छिपी हुई तेज़ी कभी नहीं दिखाई दी। ये वायरस द्वारा बहुत अधिक प्रभावित हुई अवलोकन अवधि की ख़ासियत हो सकती है। हालाँकि, मंदी की विचलन की बड़ी संख्या को केवल मूल्य चार्ट में प्रचलित मूल्यों की गति के लिए ज़िम्मेदार नहीं ठहराया जाना चाहिए।

अन्य निष्कर्ष यह है कि H4 चार्ट H1 और दैनिक चार्ट की तुलना में सही विचलन के पूर्वानुमानों की काफी अधिक संभावना देता है। H4 के साथ, हमारे पास 50% से अधिक सही भविष्यवाणियां (62.5%) हैं, जबकि H1 और दैनिक समय सीमाएं 50% से कम (क्रमशः 37% और 33%) देते हैं। वास्तविक उद्देश्यों के लिए, यह इस पुष्टि के रूप में काम कर सकता है कि H4 चार्ट के साथ विचलन कहीं अधिक विश्वसनीय हैं और सुरक्षित रूप से इस विशेष समय सीमा के साथ उपयोग किया जा सकता है

अमल

इन निष्कर्षों को ध्यान में रखते हुए, आइए अमेज़न शेयर के मूल्य के सबसे हालिया प्रदर्शन पर एक नज़र डालते हैं।

H1 चार्ट नीचे दिए गए एक नियमित मंदी के विचलन का एक मामला देता है, जो सही साबित हुआ: चार्ट की सबसे अंतिम घटना गिरावट को दर्शाती है।

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H4 चार्ट में हमें एक और बड़ी नियमित मंदी विचलन देखने को मिलती है जिसने अभी-अभी निर्माण समाप्त किया है। यह याद करते हुए कि H4 विचलन पर संभावित अनुपात 62.5% यथार्थ है, हमें यह निष्कर्ष निकालना होगा कि हम निकट मध्यावधि भविष्य में होने वाली बड़ी गिरावट की कगार पर हैं।

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दैनिक चार्ट उसी नियमित मंदी को दर्शाता है जिसे हमने H4 चार्ट पर देखा है।

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सार

विचलन, अन्य चार्ट संरचनाओं और संकेतकों के समान, चार्ट पढ़ने की सुविधा के लिए एक तकनीकी उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है। इसी बीच, इसे अकेले ही नहीं बल्कि मूल सिद्धांतों के संदर्भ में भी लिया जाना चाहिए। इसे ध्यान में रखते हुए, ये देख कर भी कि अमेज़न के शेयर्स के मूल्य वायरस को हरा कर विजयी रूप से ऊपर की तरफ बढ़े हैं, हमें इस अपट्रेंड की हमारी उम्मीदों के साथ सावधान रहना होगा और संभावित उलटाव के संकेतों को ध्यान से देखना होगा। प्रत्यक्ष रूप से, यह विचलन सूचक को ध्यान में रखने के लिए एक और अच्छा परीक्षण होगा।

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