Average Directional Index

पीटर देखता है कि कीमत गिर रही है, लेकिन नीचे ADX बढ़ रहा है। इसमें विरोधाभास नहीं है: संभव है कि गिरावट का रुझान मजबूत हो रहा हो। समझने के लिए वह कैंडल से शुरुआत करता है, जो एक समय-अंतराल की कीमतों को समेटती है। High उस दौरान की सबसे ऊँची और Low सबसे नीची कीमत है। TradingView मौजूदा High में से पिछला High घटाने को UpMove कहता है; पिछले Low में से मौजूदा Low घटाने को DownMove। +DM में UpMove तभी लिया जाता है जब वह धनात्मक हो और DownMove से बड़ा हो। −DM में उलटी तुलना होती है। बराबरी पर दोनों घटक शून्य होते हैं। गणना कीमत के चरम स्तरों में बड़े धनात्मक बदलाव को चुनती है, दोनों दिशाओं को एक साथ नहीं जोड़ती। [1]

कीमत के बदलाव को तुलना के लिए एक पैमाना चाहिए। Fidelity इसे True Range (TR) से तुलना करता है, जिसमें पिछली बंद कीमत से दूरी भी शामिल होती है। TR, High–Low और दोनों चरम कीमतों की पिछले Close से निरपेक्ष दूरियों में सबसे बड़ा मान है। Close का मतलब बंद कीमत है। निरपेक्ष दूरी केवल अंतर का आकार लेती है, उसका धन या ऋण चिह्न नहीं। दिशात्मक बदलाव और TR को पहले Wilder की विधि से स्मूद किया जाता है, जिससे उनमें पिछला इतिहास भी शामिल रहता है। स्मूद किए गए ऊपर की चाल के मान को स्मूद TR से भाग देकर 100 से गुणा करने पर +DI मिलता है; −DI भी इसी तरह निकलता है। इसके नाम का माइनस नीचे की दिशा बताता है, ऋणात्मक संख्या नहीं। भाजक शून्य होने पर यह अनुपात परिभाषित नहीं है। [2]

अब पीटर जानना चाहता है कि दोनों रेखाओं में कितना अंतर है। +DI और −DI से बीच का परिणाम DX बनता है: उनके निरपेक्ष अंतर को उनके योग से भाग देकर 100 से गुणा किया जाता है। Fidelity इसी तुलना का वर्णन करता है। यहाँ अहम शब्द निरपेक्ष है। दोनों मान बदल देने से हावी दिशा उलट जाती है, लेकिन DX नहीं बदलता। यह कीमत की बढ़त या सफल होने की संभावना की गणना नहीं है। दोनों रेखाओं का योग शून्य हो तो भाग नहीं दिया जा सकता; ऐप में कोई वैकल्पिक मान हो, तो वह उसकी कार्यान्वयन विधि का नियम है, इस अनुपात का परिणाम नहीं। [2]

DX मौजूदा अनुपात बताता है; ADX उसके इतिहास को स्मूद करता है। Fidelity चुनी हुई अवधि-संख्या के DX के औसत से शुरू करता है और अगले मानों को पिछले परिणाम में शामिल करता है। लंबाई n हो तो पिछले ADX को n − 1 से गुणा करें, मौजूदा DX जोड़ें और पूरे योग को n से भाग दें। उदाहरण के लिए, 14 का अर्थ गणना की अवधियाँ हैं, जरूरी नहीं कि दिन हों। इसलिए एक जोड़ी दिशात्मक मानों से पीटर DX निकाल सकता है, लेकिन इतिहास के बिना ADX नहीं। ऐप की तुलना करते समय शुरुआती डेटा, अवधि की लंबाई और स्मूद करने की विधि भी देखनी होगी। परिणाम में पुराने बदलावों की याद रहती है, इसलिए बाज़ार बदलने पर प्रतिक्रिया देर से आती है। [2]

TradingView के बताए DMI समूह में हर रेखा का काम अलग है। +DI का −DI से ऊपर होना बताता है कि स्मूद किया हुआ ऊपर की चाल का घटक मजबूत है; उलटा क्रम नीचे की चाल की बढ़त दिखाता है। ADX उस मापी गई बढ़त की स्मूद की हुई ताकत बताता है। इसलिए उसका बढ़ना बिटकॉइन रखने वाले के लिए हमेशा अच्छी खबर नहीं: गिरावट और तेज़ हो सकती है। ADX का गिरना भी अपने आप कीमत पलटने की घोषणा नहीं है। कम स्पष्ट बढ़त के साथ रुझान जारी रह सकता है, जबकि औसत में पुरानी चाल अभी भी शामिल हो। कोई भी रेखा अकेले यह नहीं बताती कि आगे क्या होगा। [1]

TradingView पारंपरिक संकेतक स्तर 20 और 25 बताता है। पहले से नीचे रुझान को अक्सर कमजोर और दूसरे से ऊपर अधिक मजबूत कहा जाता है। लेकिन सीमा पार होते ही खरीदने का नियम बनाना पीटर की गलती होगी: मजबूत रुझान नीचे की ओर भी हो सकता है। मान बाज़ार, समय-अंतराल और सेटिंग पर निर्भर हैं; ये हर चार्ट के लिए सार्वभौमिक सीमाएँ नहीं। कम ADX का मतलब शांत या स्थिर कीमत भी नहीं है। दोनों दिशाओं में बारी-बारी बड़े बदलाव होने पर मापी गई बढ़त छोटी रह सकती है। [3]

पीटर को यह भी जानना चाहिए कि उसने संख्या कब पढ़ी। TradingView बताता है कि कैंडल बंद होने से पहले High, Low और Close अंतिम नहीं होते। नया उच्चतम या न्यूनतम स्तर दिशात्मक चाल और True Range बदल सकता है, जिसका असर आगे संकेतक पर पड़ता है। कैंडल के बीच दिखा रेखाओं का क्रॉस बंद होने तक गायब हो सकता है। नियम की जाँच में कैंडल के दौरान लिए निर्णय और उसके बंद होने के बाद के निर्णय को अलग रखना होगा। अंतिम मान को पीछे जाकर पहले से उपलब्ध जानकारी नहीं माना जा सकता। [4]

दिशात्मक रेखाएँ एक-दूसरे को काटें तो उनका क्रम बदला है। इससे लाभदायक सौदा सिद्ध नहीं होता। TradingView झूठे संकेतों के बारे में चेताता है और परीक्षण में संकेत को वास्तविक निष्पादन से अलग रखता है। ADX को फ़िल्टर बनाते समय पीटर को प्रवेश, निकास, सौदे का आकार और योजना कब अमान्य होगी, पहले तय करना चाहिए। परिणाम में शुल्क और slippage, यानी अपेक्षित तथा वास्तविक निष्पादन कीमत का अंतर, शामिल होना चाहिए। बार-बार उन्हीं ऐतिहासिक आँकड़ों के हिसाब से नियम बदलना overfitting है: नियम अतीत के अनुरूप हो जाता है, लेकिन दूसरे डेटा पर विफल हो सकता है। इसलिए ऐसे डेटा पर परीक्षण मदद करता है जिसका उपयोग नियम चुनने में नहीं हुआ था। [3] [5]