स्विंग-पॉइंट ट्रेडिंग में Dijkstra एल्गोरिद्म का उपयोग
सारांश
लेख MQL5 एक्सपर्ट एडवाइज़र का वर्णन करता है, जो चार्ट के स्विंग उच्च और निम्न को ग्राफ़ नोड के रूप में दर्शाता है। यह प्रत्येक बार की तुलना पड़ोसी बारों से करके स्विंग पहचानता है, स्विंगों के बीच पथों को मूल्य-दूरी भार देता है, फिर ग्राफ़ के रास्ते का चयन करने के लिए Dijkstra की सबसे छोटे पथ वाली प्रक्रिया लागू करता है। प्रस्तावित ट्रेडिंग तर्क इस पथ से दिशात्मक संकेत निकालता और स्टॉप-लॉस व टेक-प्रॉफ़िट स्तर तय करता है, जबकि चार्ट ऑब्जेक्ट स्विंग बिंदु और पथ दिखाते हैं।
पाठ ग्राफ़ शब्दावली, स्विंग पहचान, पथ लागत और कॉन्फ़िगर किए जा सकने वाले EA इनपुट समझाता है; साथ ही ऑर्डर प्रबंधन और दृश्यांकन के कार्यान्वयन विवरण देता है। साक्ष्य कार्यान्वयन की व्याख्या और कोड है, रिपोर्ट किया गया बैकटेस्ट, नमूने से बाहर मूल्यांकन या बेंचमार्क से तुलना नहीं। यह दावा कि चुना गया पथ भविष्य के मूल्य-पथ की सबसे अधिक संभावना दर्शाता है, वर्णित विधि से स्थापित नहीं होता: पूर्ण मूल्य दूरी चाल का आकार मापती है, संभावना नहीं, और लेख सत्यापित संभाव्य बढ़त मॉडल निर्दिष्ट नहीं करता। इसलिए इस रणनीति को पूर्वानुमानित ट्रेडिंग प्रदर्शन के प्रमाण के बजाय कोडिंग उदाहरण के रूप में पढ़ना चाहिए।
मुख्य विचार
- EA मॉडल चार्ट के पहचाने गए स्विंग उच्च और निम्न को मूल्य ग्राफ़ में नोड के रूप में रखता है।
- यह किनारे की लागत के रूप में पूर्ण मूल्य अंतर लेकर कम लागत वाले पथ खोजने के लिए Dijkstra एल्गोरिद्म लागू करता है।
- हर बार की तुलना कॉन्फ़िगर की जा सकने वाली संख्या में पड़ोसी बारों से करके स्विंग बिंदु पहचाने जाते हैं।
- प्रस्तावित संकेत और जोखिम स्तर ग्राफ़ पथों से निकाले जाते हैं, लेकिन लेख कोई अनुभवजन्य प्रदर्शन मूल्यांकन नहीं देता।
टैग
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।