Thursday, 21 December 2017

विदेशी मुद्रा - सूचक - भविष्यवक्ता - v3 वजन


मेटाट्रेडर 4 - संकेतक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाले अगले मूल्य भाजक - मेटाट्रेडर 4 06262009 के लिए सूचक - स्मूथिंग. एमसी 4 के साथ एक नया सूचक बीपीएनएन प्रक्षेपक जोड़ा गया है, जिसमें भविष्यवाणियों से पहले ईएमए का उपयोग करना आसान हो गया है। 08202009 - अंकगणित अपवाद को नवीनीकृत करने के लिए न्यूरॉन एक्टिवेशन फंक्शन की गणना करने वाले कोड को सही किया गया BPNN. cpp और BPNN. dll 08212009 - डीएलएल निष्पादन अद्यतन बीपीएनएन. cpp और बीपीएनएन डीएलएल के अंत में स्मृति के समाशोधन ने तंत्रिका नेटवर्क के संक्षिप्त सिद्धांत: तंत्रिका नेटवर्क इनपुट के कार्यों के रूप में आउटपुट के एक समायोज्य मॉडल है। इसमें कई परतें हैं: इनपुट परत जिसमें इनपुट डेटा छिपी हुई परत शामिल है जिसमें न्यूरॉन्स आउटपुट परत नामक प्रोसेसिंग नोड्स होते हैं। जिसमें एक या कई न्यूरॉन्स होते हैं, जिनका आउटपुट नेटवर्क आउटपुट होते हैं आसन्न परतों के सभी नोड्स परस्पर जुड़े हुए हैं। इन कनेक्शनों को सिंकैप्स कहा जाता है हर synapse एक आवधिक स्केलिंग गुणांक है, जिसके द्वारा synapse के माध्यम से प्रचारित डेटा गुणा किया जाता है। ये स्केलिंग गुणांक को वजन कहा जाता है (विजक)। एक फ़ीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क (एफएफएनएन) में डेटा इनपुट से लेकर आउटपुट तक फैला हुआ है। यहां एक इनपुट परत, एक आउटपुट परत और दो छिपाई परतों के साथ एफएफएनएन का एक उदाहरण है: एफएफएनएन का टोपोलॉजी अक्सर संक्षिप्त रूप में निम्नानुसार है: इनपुटगेट के लेफ्टिनेंट - एलआईटी ऑफ न्यूरॉन्स में पहले छिपे हुए लेर्गट - दूसरे छिपे हुए न्यूरॉन्स के लेफ्टिनेंट लेर्जट - - आउटपुटगुस्ट के लेफ्टिनेंट उपरोक्त नेटवर्क को 4-3-3-1 नेटवर्क के रूप में संदर्भित किया जा सकता है। आंकड़ों को दो चरणों में न्यूरॉन्स द्वारा संसाधित किया जाता है, सर्कल के भीतर एक समीकरण चिह्न और एक कदम संकेत द्वारा दिखाया गया है: सभी आदानों को संबंधित वजन से गुणा किया जाता है और परिणामस्वरूप रकम न्यूरॉन्स सक्रियण फ़ंक्शन द्वारा संसाधित होते हैं। जिसका उत्पादन न्यूरॉन आउटपुट है यह न्यूरॉन्स सक्रियण फ़ंक्शन है जो तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को गैर-रेखाचित्र प्रदान करता है। इसके बिना, छिपी परतों का कोई कारण नहीं है, और तंत्रिका नेटवर्क एक रेखीय आटोमैरेसिव (एआर) मॉडल बन जाता है। एनएन फ़ंक्शंस के लिए संलग्न लाइब्रेरी फ़ाइलों को तीन सक्रियण फ़ंक्शंस के बीच चयन की अनुमति है: इन फ़ंक्शन के सक्रियण सीमा x0 है। इस सीमा को एक्स अक्ष के साथ ले जाया जा सकता है, क्योंकि प्रत्येक न्यूरॉन के अतिरिक्त इनपुट के लिए, जिसे पूर्वाग्रह इनपुट कहा जाता है। जिसके पास इसके लिए लगाए वजन भी है इन परतों में आदानों, आउटपुट, छिपी परतों, न्यूरॉन्स की संख्या, और समरूप भार के मूल्य पूरी तरह से एक एफएफएनएन का वर्णन करते हैं, अर्थात् यह गैर-रेखीय मॉडल जो बनाता है। वजन को खोजने के लिए नेटवर्क को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। एक पर्यवेक्षण प्रशिक्षण के दौरान पिछले निविष्टियों के कई सेट और संबंधित अपेक्षित आउटपुट नेटवर्क को खिलाए जाते हैं वजन नेटवर्क आउटपुट और अपेक्षित आउटपुट के बीच छोटी गलती को प्राप्त करने के लिए अनुकूलित हैं। वेट ऑप्टिमाइजेशन की सरलतम विधि त्रुटियों का पीछे वाला प्रचार है, जो एक ढाल वंश विधि है। संलग्न प्रशिक्षण फ़ंक्शन ट्रेन () इस पद्धति का एक प्रकार का उपयोग करता है, जिसे सुधारित लचीला बैक-प्रसाद प्लस (आईआरपीओपी) कहा जाता है। इस विधि को यहाँ वर्णित किया गया है कि ढाल-आधारित अनुकूलन विधियों का मुख्य नुकसान यह है कि उन्हें अक्सर स्थानीय न्यूनतम मिलते हैं। कीमत श्रृंखला जैसी अराजक श्रृंखला के लिए, प्रशिक्षण त्रुटि की सतह में बहुत से स्थानीय मिनेमा के साथ एक जटिल आकार है ऐसी श्रृंखला के लिए, एक आनुवंशिक एल्गोरिथ्म एक पसंदीदा प्रशिक्षण विधि है। BPNN. dll - लाइब्रेरी फ़ाइल BPNN. zip - BPNN. dll को संकलित करने के लिए आवश्यक सभी फ़ाइलों का संग्रह सी बीपीएनएन भविष्यवाणी.एमसी 4 - संकेतक भविष्य की खुली कीमतों की भविष्यवाणी करना बीपीएनएन स्क्रिप्टिंग के साथ भविष्यवाणी। एमक्यू 4 - संकेतक खुली कीमतों का अनुमान लगाते हैं फ़ाइल बीपीएनएन सीपीपी दो कार्य: ट्रेन () टेस्ट () ट्रेन () का इस्तेमाल पिछले इनपुट और अपेक्षित आउटपुट मानों के आधार पर नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। ट्रेन () द्वारा मिले अनुकूलित वजन का उपयोग करते हुए नेटवर्क आउटपुट की गणना करने के लिए टेस्ट () का उपयोग किया जाता है। ट्रेन () के इनपुट (हरा) आउटपुट (नीला) मापदंडों की सूची दी गई है: डबल इनपीट्रेन - इनपुट प्रशिक्षण डेटा (2 डी डेटा को ले जाने वाली 1D सरणी, पुरानी पहले) डबल आउट-लक्ष्य - प्रशिक्षण के लिए आउटपुट लक्ष्य डेटा (1 डी सरणी के रूप में 2 डी डेटा, सबसे पुराना 1) डबल आउट ट्रेइन - आउटपुट 1 डी सरणी प्रशिक्षण से नेट आउटपुट को पकड़ने के लिए प्रशिक्षण एनएआरटी - प्रशिक्षण सेट्स इंट UEW - उपयोग एक्स्ट करें शुरुआतीकरण के लिए भार (1 उपयोग extInitWt, 0use rnd) डबल extinitWt - इनपुट 1 डी सरणी को बाहरी प्रारंभिक भार की डबल सरणी को पकड़ने के लिए डबल प्रशिक्षित किया गया - आउटपुट 1 डी सरणी जो कि प्रशिक्षित भार के 3 डी सरणी को पकड़ते हैं, अंकीय संख्याएं - इनपुट, छिपा हुआ और आउटपुट इंटेल एलएसजेड - परतों में न्यूरॉन्स की। lSz0 शुद्ध आदानों की अवधि है AFT - न्यूरॉन सक्रियण समारोह का प्रकार (0: सिग्म, 1: टैन्ह, 2: एक्स (1x)) इंट ओएएफ -1 आउटपुट परत के लिए एक्टिवेशन फंक्शन को सक्षम करता है 0 इंटेक्स एनएपी को अक्षम करता है - प्रशिक्षण युग का अधिकतम डबल मैक्सएमएसईएस - अधिकतम एमएसई प्रशिक्षण बंद हो जाता है जब एक बार मैक्सएमएसई पहुंच जाती है। टेस्ट (इनपुट) के इनपुट (हरा) आउटपुट (नीला) पैरामीटर की सूची ये है: डबल इनपीटस्ट - इनपुट टेस्ट डेटा (1 डी सरणी के रूप में 2 डी डेटा, सबसे पुराना पहले) डबल आउटटस्ट - आउटपुट 1 डी सरणी प्रशिक्षण से शुद्ध आउटपुट रखने के लिए (सबसे पुराना पहले ) इंट एनटीटी - टेस्ट डबल एक्सटिविट सेट करता है - इनपुट 1 डी सरणी को बाहरी प्रारंभिक भार के 3 डी सरणी को पकड़ने के लिए अन्तिम संख्या-लेयर - परतों की इनपुट, छिपी और आउटपुट इंटेल एलएसजे सहित - परतों में न्यूरॉन्स के। lSz0 शुद्ध आदानों की अवधि है AFT - न्यूरॉन सक्रियण फ़ंक्शन का प्रकार (0: सिग्म, 1: टैन्ह, 2: एक्स (1x)) पूर्णांक OAF - 1 आउटपुट परत के लिए सक्रियण फ़ंक्शन को सक्षम करता है 0 आउटपुट में सक्रियण फ़ंक्शन का उपयोग करना है या नहीं परत या नहीं (ओएएफ पैरामीटर मान) आउटपुट की प्रकृति पर निर्भर करता है। यदि आउटपुट द्विआधारी हैं, जो अक्सर वर्गीकरण समस्याओं में मामला है, तो सक्रियण फ़ंक्शन आउटपुट परत (OAF1) में उपयोग किया जाना चाहिए। कृपया ध्यान दें कि सक्रियण कार्य 0 (सिग्मोओड) में 0 और 1 संतृप्त स्तर हैं जबकि सक्रियण कार्य 1 और 2 में -1 और 1 का स्तर है। अगर नेटवर्क आउटपुट एक मूल्य भविष्यवाणी है, तो आउटपुट परत (OAF0) में कोई सक्रियण फ़ंक्शन की आवश्यकता नहीं है। एनएन लाइब्रेरी का उपयोग करने के उदाहरण: बीपीएनएन प्रीडिक्टर। एमक 4 - भविष्य की खुली कीमतों का अनुमान लगाता है। नेटवर्क का इनपुट सापेक्ष मूल्य परिवर्तन होता है: जहां देरी को फिबोनैचि संख्या (1,2,3,5,8,13,21 ..) के रूप में गणना की जाती है। नेटवर्क का उत्पादन अगली कीमत के अनुमानित सापेक्ष परिवर्तन है। सक्रियण फ़ंक्शन आउटपुट परत (OAF0) में बंद है एक्सटर्नल इंटर्ब बार्स - पिछले डेटा में पिछले बार एक्सटीअट एफयूटीबीआरर्स - एक्सटेर इंट न्यूलेयर्स की भविष्यवाणी करने के लिए भविष्य के बार - इनपुट, छिपी एप आउटपुट (2..6) एक्सटेर इंट न्यूज़ इंपुट्स सहित - इंट्यूप्स एक्सट्रान इंट न्न्यूरोन 1 - में न्यूरॉन्स द्वितीय छिपी या आउटपुट परत में बाह्य छोर या आउटपुट परत के बाहरी छोर या आउटपुट परत एक्सटेर इंट्यूएन्यूरॉनस 2 - तीसरे छिपे हुए या आउटपुट परत में बाह्य न्यूरॉन्स की संख्या में न्यूरॉन्स - चौथा छिपे या आउटपुट परत में बाह्य न्यूरॉन्स के एक्स नंबर न्यूरेनस 5 - का पांचवें छिपे या आउटपुट परत में न्यूरॉन्स एक्सटेर इंट एनटीआर - प्रशिक्षण सेट एक्सट्रान इंट एनएपी - एक्सचेंज एक्सटन इंटेक्सएमएमएसपीईआर-सेट का अधिकतम मैक्सएमएसईएमएमएक्सएमएसईपीआरएम प्रशिक्षण एलटी अधिकतम एमएसई एक्सटीएन इंट एफ़टीटी - सक्रिय का प्रकार रोकता है। फ़ंक्शन (0: सिग्म, 1: टैन्ह, 2: एक्स (1 एक्स)) सूचक चार्ट पर तीन घटता बना देता है: लाल रंग - भविष्य की कीमतों का काला रंग काला रंग - पिछले प्रशिक्षण खुली कीमतें, जो नेटवर्क के लिए अपेक्षित आउटपुट के रूप में उपयोग की गई थीं नीला रंग - प्रशिक्षण इनपुट के लिए नेटवर्क आउटपुट बीपीएनएन प्रीडिक्टर। एमक 4 - भविष्य की भविष्यवाणियों की खुली कीमतों का अनुमान लगाता है। यह चिकनाई अवधि के साथ ईएमए चिकनाई का उपयोग करता है। संलग्न बीपीएनएन. डीएलएल को सी: प्रोग्राम फाइलें मेटाट्रेडर 4 एक्सपेरटिबिलरीज मेटाट्रेडर में: उपकरण - विकल्प - विशेषज्ञ सलाहकार - डीएलएल आयात की अनुमति दें आप बीपीएनएन. जिप में स्रोत कोड का उपयोग करके अपनी खुद की डीएलएल फ़ाइल संकलित कर सकते हैं। तीन परतों वाला एक नेटवर्क (न्यूक्लेयर 3: एक इनपुट, एक छिपा हुआ और एक आउटपुट) एक विशाल बहुमत के मामलों के लिए पर्याप्त है। साइबेन्को प्रमेय (1 9 8 9) के अनुसार, एक छिपी हुई परत वाला एक नेटवर्क किसी भी निरंतर, मल्टीवीयेट फ़ंक्शन को सटीकता के किसी भी वांछित डिग्री को दो छिपी परतों वाले किसी नेटवर्क के समतुल्य, बहुभिन्नरूपी फ़ंक्शन का अनुमान लगाने में सक्षम है। छिपी परत में न्यूरॉन्स परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से पाया जा सकता है थंबक्वोट के निम्नलिखित उद्धरण साहित्य में पाए जा सकते हैं: छिपे हुए न्यूरॉन्स (आउटपुट के इनपुट) 2, या एसक्यूआरटी (आउटपुट के इनपुट के)। मेटाट्रेडर के विशेषज्ञ विंडो में सूचक द्वारा रिपोर्ट की गई प्रशिक्षण त्रुटि का ट्रैक रखें। सामान्यीकरण के लिए, नेटवर्क में वजन की कुल संख्या 2-5 गुना प्रशिक्षण सेट (एनटीआर) को चुना जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, डिफ़ॉल्ट रूप से, बीपीएनएन प्रीडिक्टर। एमक्यू 4 एक 12-5-1 नेटवर्क का उपयोग करता है। वजन की कुल संख्या (121) 5671 है इसलिए, प्रशिक्षण सेटों की संख्या (एनटीआर) कम से कम 142 होनी चाहिए। सामान्यीकरण और मेमोरीकरण (अति-फिटिंग) की अवधारणा को ग्राफ़ पर नीचे समझाया गया है। नेटवर्क के इनपुट डेटा को स्थिर करने के लिए परिवर्तित किया जाना चाहिए। विदेशी मुद्रा की कीमतें स्थिर नहीं हैं यह भी अनुशंसा की जाती है कि -1। नीचे दिए गए रेखांकन एक रैखिक फ़ंक्शन ybx (एक्स-इनपुट, वाई-आउटपुट) दिखाता है जिसका आउटपुट शोर से भ्रष्ट होता है। यह जोड़ा शोर एक सीधी रेखा से हटने के लिए फ़ंक्शन मापा आउटपुट (ब्लैक डॉट्स) का कारण बनता है। फंक्शन yf (x) को एक फीड फ़ॉरवर्ड न्यूयरल नेटवर्क द्वारा तैयार किया जा सकता है। बड़ी संख्या में वजन वाले नेटवर्क को शून्य त्रुटि के साथ मापा डेटा में लगाया जा सकता है इसका व्यवहार सभी काले बिंदुओं से गुजरने वाले लाल वक्र के रूप में दिखाया गया है। हालांकि, इस लाल वक्र का मूल रैखिक फ़ंक्शन ybx (हरा) के साथ कुछ नहीं करना है जब यह अति-फिट नेटवर्क फ़ंक्शन y (x) के भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है, तो अतिरिक्त शोर की यादृच्छिकता के कारण बड़ी त्रुटियों का परिणाम होगा। इन कोडों को साझा करने के बदले, लेखक के पास पूछने के लिए एक छोटा पक्ष है यदि आप इन कोडों के आधार पर एक लाभप्रद ट्रेडिंग प्रणाली बनाने में सक्षम थे, तो कृपया अपना विचार सीधे वीएलएड 1004 याहू पर ईमेल भेज कर। कोई भी व्यक्ति, जो मुद्रा व्यापार में प्रवेश करने की योजना बना रहा है, विदेशी मुद्रा बाजार में एक विश्वसनीय व्यापार से सुसज्जित होना चाहिए मंच। मेटाट्रेडर जैसे प्रतिष्ठित मंच की सहायता की मांग से व्यापारियों को एक स्वचालित दलाल के माध्यम से वास्तविक बाजारों का व्यापार करने की अनुमति मिल सकती है, साथ ही साथ सभी निपटान में सभी चार्ट, उपकरण और आलेख मिल सकते हैं। मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म मुक्त विदेशी मुद्रा संकेतक के अपने विस्तृत संग्रह के लिए अच्छी तरह से जाना जाता है। ये संकेतक अनुभवी विदेशी मुद्रा व्यापारियों द्वारा अन्य व्यापारियों को अपनी ज़िंदगी आसान बनाने में मदद करने के इरादे से बनाया गया है। ये संकेतक परेशान मुक्त मन के साथ व्यापारियों को अपने व्यापारिक गतिविधियों में शामिल होने के लिए बहुत अधिक समाधान प्रदान करते हैं। विदेशी मुद्रा संकेतक विदेशी मुद्रा संकेतक को चार्टिंग पैटर्न के रूप में परिभाषित किया जाता है जो विदेशी मुद्रा व्यापारियों के लिए बाजार में भविष्य के रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए खोज करते हैं। चार्ट पैटर्न के बहुत सारे हैं और वे व्यापारियों को उपयोगी संकेत दे सकते हैं, जहां भविष्य में आंदोलनों को जाना जाएगा। मुद्रा बाजार को सबसे ज्यादा अस्थिर बाजारों में से एक माना जा सकता है जो आप वर्तमान दुनिया में देख सकते हैं। मुद्राओं का मूल्य हर दूसरे में बदलता है और सभी विदेशी मुद्रा व्यापारियों को सलाह दी जाती है कि भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए कई नि: शुल्क संकेतक हों। वे एक व्यापारी को बेहतर तरीके से विचार करने में मदद करेंगे कि जब तक एक और संकेत मिलता है जब तक उनके रास्ते में आते हैं। सर्वश्रेष्ठ ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म, मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म के भीतर आपके व्यापारिक गतिविधियों में उलझाने से बहुत समझदारी होती है क्योंकि मेटाटैडर संकेतक उपलब्ध का एक विशाल संग्रह उपलब्ध है। इन सभी संकेतकों को एक सुविधाजनक तरीके से मंच में जोड़ा जा सकता है मुद्राओं को व्यापार करने के लिए एक संकेतक का उपयोग करना आपको परेशानी में ले सकता है। आप मुद्राओं के भविष्य के बारे में भविष्यवाणी नहीं कर सकते इसलिए, विशेषज्ञों द्वारा मेटाट्रेडर मंच में कई विदेशी मुद्रा संकेतकों को लोड करने और परेशानी से दूर रहने की सलाह दी जाती है। जब आप एक ही ग्राफ पर एकाधिक संकेतक लोड करते हैं, तो आप आगामी रुझानों पर उत्कृष्ट नज़र रख सकते हैं। तब आप सभी निम्न प्रवृत्तियों से दूर रह सकते हैं और सफलता के मार्ग का अनुसरण कर सकते हैं। चूंकि ये संकेतक आपको बिना किसी शुल्क के कई संकेतक लोड कर सकते हैं। विदेशी मुद्रा व्यापार की गतिविधियों में शामिल होने वाले सभी लोग एक सुविधाजनक तरीके से परेशानी से मुनाफे और लाभ बनाने के लिए उपलब्ध सर्वोत्तम विदेशी मुद्रा व्यापार मंच का चयन करना चाहिए। उपलब्ध विदेशी मुद्रा ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म्स में से मेटाट्रेडर एक प्रमुख स्थान रखता है। यह एक सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है जो विदेशी मुद्रा दलाल से स्वतंत्र है। यह स्वतंत्र विदेशी मुद्रा व्यापार मंच 2002 में मेटाकॉट्स कंपनी द्वारा विकसित किया गया था। इसके अनूठे और रोचक विशेषताओं के चलते पिछले कुछ वर्षों में इसने उत्कृष्ट प्रतिष्ठा बनाए रखी है। मेटाट्रेडर प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले दलाल के पास अपने पैकेज के संस्करण हैं, लेकिन आवेदन का बैकएयर मेटाकॉट्स द्वारा प्रबंधित किया जाता है। मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म रोबोट चलाने की अपनी क्षमता, तकनीकी विश्लेषण की एक विस्तृत श्रृंखला और विशेषज्ञ सलाहकारों के लिए क्षमता के लिए अच्छी तरह से जाना जाता है। मेटाट्रेडर संकेतक मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल दुनिया भर के सैकड़ों दलालों द्वारा किया जा रहा है। मेटाट्रेडर द्वारा की गई उन्नत सुरक्षा और उन्नत तकनीक ने इन दलालों को प्रभावित किया है इससे विदेशी मुद्रा व्यापारियों को अपने मंच की स्थिरता के बारे में चिंता किए बिना विदेशी मुद्रा स्थिति खोलने और बंद करने का अवसर प्रदान किया जाएगा। मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म अपने ग्राहकों के लिए विभिन्न प्रकार के फायदे और लाभ प्रदान करता है। इस मंच का इंटरफ़ेस बेहद उपयोगकर्ता के अनुकूल है और यहां तक ​​कि अनुभवहीन विदेशी मुद्रा व्यापारियों को आराम के साथ अस्थिर बाजार के भीतर अपने व्यापारिक गतिविधियों में संलग्न कर सकते हैं। चूंकि यह एक अंतरराष्ट्रीय मंच है, इसलिए यह व्यापारियों की सुविधा के लिए कई भाषाओं का समर्थन करता है। उन्नत संचार उपकरण ब्रोकरों को वास्तविक समय में अपने व्यापारियों के साथ संवाद करने में मदद कर सकते हैं। ये उपकरण जटिल ई-मेल थ्रेड्स की आवश्यकता को समाप्त कर देंगे जो कई जटिलताओं को जन्म देते हैं। विदेशी मुद्रा बाजार के लिए मेटाट्रेडर उपयोगकर्ता के अनुकूल व्यापारिक सुविधाओं के साथ, मेटाट्रेडर ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म ने व्यापारियों के लिए उन्नत चार्टिंग क्षमताओं को पेश किया है। यह विदेशी मुद्रा व्यापारियों को प्रचलित विदेशी मुद्रा बाजार के अपने तकनीकी पहलुओं का विश्लेषण करने का मौका प्रदान करेगा। अन्य विदेशी मुद्रा व्यापारिक प्लेटफार्मों के विपरीत, मेटाटैडर विशेषज्ञों की सलाहकारों तक पहुंचने के लिए व्यापारियों को प्रदान करता है। वे इन विशेषज्ञ सलाहकारों का इस्तेमाल सभी व्यापारिक गतिविधियों को स्वचालित कर सकते हैं और उनकी आवश्यकताओं और आवश्यकताओं के अनुसार उन्हें अनुकूलित कर सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म संसाधनों पर अपेक्षाकृत कम है, जिसका अर्थ है कि आप इसे किसी भी परेशानी के बिना अपने निजी कंप्यूटर पर चला सकते हैं। यह व्यापारियों को शीघ्र प्रतिक्रिया देने और थोड़े समय के भीतर अनुरोधों को लागू करने की अनुमति देगा। मेटाट्रेडर का इस्तेमाल करने वाले लोग खाता बैलेंस, पासवर्ड की जानकारी, पहुंच के विवरण और व्यापार इतिहास जैसे वास्तविक प्लेटफॉर्म अंतरफलक के माध्यम से खाता जानकारी देख सकते हैं। आपको हैक्स या हमलों के बारे में चिंता करने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि उनके पास बहुत उच्च सुरक्षा लागूकरण हैं। ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म एक लचीला है और यह विभिन्न मुद्राओं का समर्थन करता है। सबसे ज़्यादा, अनुकूलन सुविधाएं आपके जीवन को आसान बना सकती हैं और आपको विदेशी मुद्रा व्यापारों पर अधिक ध्यान देने का मौका दे सकता है। मेटाट्रेडर विदेशी मुद्रा व्यापार मंच एक बाजार मानक बन गया है और किसी भी विदेशी मुद्रा व्यापारी बिना किसी हिचकिचाहट के लिए जा सकता है। विदेशी मुद्रा व्यापार की गतिविधियों में शामिल होने वाले लोग मेटाट्रेडर जैसे एक महान व्यापार मंच की तलाश कर रहे हैं, क्योंकि उसमें मुफ्त संकेतकों का संग्रह है। यह एक विदेशी मुद्रा व्यापारी के रूप में सफल होने की संभावनाओं को आश्वस्त करेगा इस प्लेटफार्म में कई अनोखी और रोचक विशेषताओं भी हैं जो कि यह किसी भी विदेशी मुद्रा व्यापारी के लिए सही विकल्प बनाती हैं। इसलिए, ऐसे मंच पर समय और पैसा खर्च करना आपके भविष्य के लिए एक बड़ा निवेश होगा। पोस्ट नेविगेशन

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