top of page

પરિમાણોમાં INDProfit TEX ડાયનેમિક્સને સમજવું

મેગા મોડ્યુલ TEX-શ્લોક

TEX-VERSE એ ટ્રેડિંગ માટે "MTL" નામના ખ્યાલ પર વિકસાવવામાં આવ્યું છે જે આગાહી વિશ્લેષણને વધારવા માટે રિકર્સિવ ઇવેન્ટ પેટર્ન સાથે જોડાયેલા સ્ટ્રક્ચર્ડ બહુપરીમાણીય ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે. આ TEX નું ડાયનેમિક્સ ઇન ડાયમેન્શન છે.

અહીં ઉચ્ચ-સ્તરીય માળખું છે

મુખ્ય ખ્યાલ: રિકર્સિવ માર્કેટ મેમરી

- એક મેટ્રિક્સની કલ્પના કરો જ્યાં દરેક પંક્તિ ટ્રેડિંગ સત્રનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને દરેક કૉલમ ચોક્કસ બજાર ચલ (કિંમત, અસ્થિરતા, સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ, ઓર્ડર બુક ઊંડાઈ વગેરે) દર્શાવે છે.

- આ મેટ્રિક્સ સમય લૂપ્સમાં પુનરાવર્તિત થાય છે - પરંપરાગત મોડેલો ઘણીવાર ચૂકી જાય તેવા ચક્રીય પેટર્નને કેપ્ચર કરે છે.

- અનંત લૂપમાં ઐતિહાસિક મેટ્રિસિસ દ્વારા પુનરાવર્તન કરીને, સિસ્ટમ ઉભરતા બજાર માળખાના આધારે ગતિશીલ રીતે વ્યૂહરચનાઓ ગોઠવી શકે છે.

તે કેવી રીતે કામ કરે છે

1. સમય-લૂપિંગ અલ્ગોરિધમ:

  • બજાર ડેટાને ક્રમિક રીતે સારવાર આપવાને બદલે, સિસ્ટમ ઐતિહાસિક વિંડોઝમાં "રિકરિંગ ફ્રેક્ટલ-જેવી રચનાઓ" શોધે છે.

  • દરેક લૂપ પાછલા લૂપમાંથી શીખે છે, પેટર્ન મજબૂતીકરણ દ્વારા પ્રવેશ/બહાર નીકળવાના બિંદુઓને શુદ્ધ કરે છે.

2. ગતિશીલ આગાહી સ્તર:

- દરેક ટાઇમ લૂપની અંદર, સિસ્ટમ મેટ્રિક્સમાં તત્વોને વજન સોંપે છે - ઉચ્ચ-સંભાવના વેપાર સેટઅપ્સને પ્રાથમિકતા આપે છે.

- આ વજન અપડેટ્સ વારંવાર થાય છે, સ્વ-વિકસિત વેપાર તર્કનું અનુકરણ કરવા માટે મજબૂતીકરણ શિક્ષણનો ઉપયોગ કરીને

૩. રિકર્સિવ ફિલ્ટરિંગ દ્વારા જોખમ ઘટાડવું:

- અચાનક સ્ટોપ-લોસ નિર્ણયો લેવાને બદલે, સિસ્ટમ અગાઉના નિષ્ફળતા બિંદુઓમાંથી પસાર થાય છે જેથી સંભવિત ઘટાડાનો માર્ગ સાકાર થાય તે પહેલાં તેનો અંદાજ લગાવી શકાય.

- આ વેપારીઓને સ્ટેટિક રિસ્ક મોડેલ્સ પર આધાર રાખવાને બદલે ગતિશીલ રીતે હેજ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

ટ્રેડિંગમાં અમલીકરણ

- બી માં અરજી

- નિફ્ટી અથવા ક્રિપ્ટોકરન્સી ટ્રેડિંગ:

- નિફ્ટી ઓપ્શન્સ ટ્રેડર્સને પુનરાવર્તિત સમય લૂપ્સ (જેમ કે એક્સપાયરી-આધારિત બજાર વલણો) ઓળખીને ફાયદો થઈ શકે છે.

- ક્રિપ્ટો બજારો, તેમના વારંવારના માઇક્રોસ્ટ્રક્ચર શિફ્ટ્સને કારણે, લિક્વિડિટીમાં વધારો અને અલ્ગોરિધમિક સ્પૂફિંગ પેટર્નની આગાહી કરવા માટે આ "રિકર્સિવ મેટ્રિક્સ વ્યૂહરચના" નો ઉપયોગ કરી શકે છે.

TEX નું જટિલ અલ્ગોરિધમ

**મેટ્રિક્સ ઇન અ ટાઇમ લૂપ** ટ્રેડિંગ મોડેલ માટે સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા પ્રોસેસિંગ, રિકર્સિવ એનાલિટિક્સ અને ડાયનેમિક સ્ટ્રેટેજી અનુકૂલનનું મિશ્રણ જરૂરી છે.

bottom of page