हार्मोनिक पैटर्न का महत्व

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बीते 24 घंटे में कोविड-19 संक्रमण के 210 नए मामले और कोई मौत नहीं

भारत में कोरोना वायरस संक्रमण के कुल मामले बढ़कर 4,46,74,649 हो गए हैं और मृतकों का आंकड़ा 5,30,654 है. विश्व में संक्रमण के 64.85 करोड़ से ज़्यादा मामले दर्ज किए गए हैं और 66.51 लाख से अधिक लोगों की मौत हो चुकी है. The post बीते 24 घंटे में कोविड-19 संक्रमण के 210 नए मामले और कोई मौत नहीं appeared first on The Wire - Hindi.

भारत में कोरोना वायरस संक्रमण के कुल मामले बढ़कर 4,46,74,649 हो गए हैं और मृतकों का आंकड़ा 5,30,654 है. विश्व में संक्रमण के 64.85 करोड़ से ज़्यादा मामले दर्ज किए गए हैं और 66.51 लाख से अधिक लोगों की मौत हो चुकी है.

नई दिल्ली: भारत में एक दिन में कोविड-19 के 210 नए मामले सामने आए तथा उपचाराधीन मरीजों यानी सक्रिय मामलों की संख्या और कम होकर 4,047 रह गई है.

केंद्रीय स्वास्थ्य मंत्रालय के शनिवार सुबह आठ बजे तक अद्यतन आंकड़ों के अनुसार, संक्रमण के कुल मामलों की संख्या अब 4.46 करोड़ (4,46,74,649) हो गई है.

पिछले 24 घंटे में संक्रमण से मौत का कोई मामला सामने नहीं आया, जबकि संक्रमण से मौत के आंकड़ों का पुन:मिलान करते हुए केरल द्वारा एक और मामला जोड़े जाने के बाद मृतकों की कुल संख्या बढ़कर 5,30,654 हो गई है.

वायरस के मामले और मौतें

कोविड-19 संक्रमण के एक दिन या 24 घंटे के दौरान बीते नौ दिसंबर को 249, आठ दिसंबर को 241, सात दिसंबर को 166, छह दिसंबर को 165, पांच दिसंबर को 226, चार दिसंबर को 226, तीन दिसंबर को 253, दो दिसंबर को 275 और एक दिसंबर को 291 नए मामले सामने आए थे.

इस अवधि में बीते नौ दिसंबर को 0, आठ हार्मोनिक पैटर्न का महत्व दिसंबर को 3, सात दिसंबर को 2, छह दिसंबर को 1, पांच दिसंबर को 2, चार दिसंबर को 1, तीन दिसंबर को 0, दो दिसंबर को 1 और एक दिसंबर को कोई मौत नहीं हुई थी.

नवंबर महीने में बीते एक दिन या 24 घंटे में संक्रमण के सबसे ज्यादा 1,321 मामले तीन नवंबर को रिकॉर्ड हार्मोनिक पैटर्न का महत्व किए गए और सबसे अधिक मौत के 9 मामले छह नवंबर को सामने आए थे. इसके अलावा इस महीने में कम से कम तीन दिन ऐसे थे, जब किसी भी मरीज की मौत नहीं हुई थी.

अक्टूबर महीने में 24 घंटे के दौरान संक्रमण के सर्वाधिक 3,805 मामले एक अक्टूबर को सामने आए थे और केरल में आंकड़ों के पुनर्मिलान के साथ सबसे अधिक 28 लोगों की मौत तीन अक्टूबर को हुई थी.

मई हार्मोनिक पैटर्न का महत्व 2021 रहा है सबसे घातक महीना

भारत में अकेले मई 2021 में कोविड-19 की दूसरी लहर के दौरान कोरोना वायरस के 92,87,158 से अधिक मामले सामने आए थे, जो एक महीने में दर्ज किए गए संक्रमण के हार्मोनिक पैटर्न का महत्व सर्वाधिक मामले हैं.

इसके अलावा मई 2021 इस बीमारी के चलते 1,20,833 लोगों की जान भी गई थी. इतने मामले और इतनी संख्या में मौतें किसी अन्य महीने में नहीं दर्ज की गई हैं. इस तरह यह महीना इस महामारी के दौरान सबसे खराब और घातक महीना रहा था.

सात मई 2021 को 24 घंटे में अब तक कोविड-19 के सर्वाधिक 4,14,188 मामले सामने आए थे और 19 मई 2021 को सबसे अधिक 4,529 मरीजों ने अपनी जान गंवाई थी.

रोजाना नए मामले 17 मई से 24 मई 2021 तक तीन लाख से नीचे रहे और फिर 25 मई से 31 मई 2021 तक दो लाख से नीचे रहे थे. देश में 10 मई 2021 को सर्वाधिक 3,745,237 मरीज उपचाररत थे.

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बुलिश और मंदी चिमटी मोमबत्ती और हथौड़ा (हथौड़ा)

पहली नज़र में, हथौड़ा डीओजेआई मोमबत्ती के समान है, लेकिन अंतर यह है कि हथौड़ा का एक बड़ा शरीर और एक छाया है जो केवल एक तरफ से बढ़ता है। इस मोमबत्ती को रिवर्स मोमबत्ती कहा जाता है, और इसकी परिभाषा सरल है। आइए एक उदाहरण के रूप में क्लासिक हैमर कैंडल लें:

छोटे शरीर और नीचे की छाया शरीर की तुलना में कम हार्मोनिक पैटर्न का महत्व से कम 2 गुना बड़ी होनी चाहिए। बुलिश हथौड़े हरे और लाल हो सकते हैं। यदि मोमबत्ती हरे रंग में बंद है, तो यह इंगित करता है कि दुकानदार के पास अधिक शक्ति है। यदि मोमबत्ती लाल रंग में बंद है, तो दुकानदार की क्षमता अधिक है, क्योंकि हम नीचे से एक लंबी छाया देखते हैं। हमें हमेशा की तरह वॉल्यूम की निगरानी करना होगा आदर्श रूप से, वॉल्यूम पिछले मोमबत्ती की तुलना में बड़ा होना चाहिए, लेकिन यह छोटा भी हो सकता है। यदि हम एक संभावित ट्रेंड रिवर्सल की तलाश कर रहे हैं, तो निम्न मूल्य कार्रवाई हमारे लिए महत्वपूर्ण है। आदर्श रूप से, हम एक हरे रंग की मोमबत्ती (अधिमानतः MARUBOZA) देखना चाहेंगे। मोमबत्ती की मात्रा बड़ी है और प्रवृत्ति के उलट होने की पुष्टि कर सकती है। यदि हार्मोनिक पैटर्न का महत्व हार्मोनिक पैटर्न का महत्व मोमबत्ती मौजूद नहीं है, तो यह आमतौर पर एक 123low पैटर्न बनाता है-बशर्ते कि कीमत कम हथौड़ा से कम न हो।

व्यावहारिक उदाहरण

पहले उदाहरण में, हम BTC के साथ जोड़े गए 4h EOS चार्ट पर एक अच्छी स्थिति (EOS / BTC) का निरीक्षण करेंगे। मूल्य आंदोलनों के दृष्टिकोण और बीके संकेतकों के साथ सहसंबंध जो हम अक्सर उपयोग करते हैं, स्थिति अच्छी है। यहाँ कीमत एक गिरती हुई कील है (या एक गिरती हुई कील भी है), और इस बने हुए झूले में कम, हम निर्मित तेजी हथौड़ा देखते हैं। यह स्थिति आक्रामक व्यापारियों को मोमबत्ती बंद होने के तुरंत बाद प्रवेश करने के लिए लुभा सकती है क्योंकि यह एक मजबूत समर्थन स्तर पर है। हालांकि, मेरे लिए व्यक्तिगत रूप से, मैं हमेशा निम्नलिखित मूल्य आंदोलनों की प्रतीक्षा करने का सुझाव देता हूं-चार्ट के सहसंबंध की निगरानी करना और चार्ट की स्थिति को समझना महत्वपूर्ण है।

मेरी तरह, अधिक रूढ़िवादी मूल्य एक्शन ट्रेडर्स और ब्रेकआउट व्यापारी वेज के आकार की गिरावट की प्रतिरोध प्रवृत्ति लाइन का इंतजार करेंगे, या बैकस्ट का इंतजार करेंगे।

व्यावहारिक उदाहरण

यह उदाहरण EOS / BTC चार्ट को फिर से दिखाता है। दैनिक चार्ट पर, हम पूर्ण तेजी से हार्मोनिक पैटर्न तितली को देखते हैं। इस मॉडल के संभावित रिवर्स क्षेत्र में, रिवर्स प्राइस व्यवहार का हार्मोनिक पैटर्न का महत्व एक अच्छा संबंध है।

तकनीकी विश्लेषण की बुनियादी मान्यताओं के आधार पर, चिमटी के नीचे स्थित रिवर्स रिवर्स कैंडल पैटर्न प्रवृत्ति का सटीक उलट दर्शाता है। आमतौर पर, मूल्य कार्रवाई और इसमें शामिल सभी पहलुओं के लिए, जैसे कि मूल्य पैटर्न, मोमबत्तियाँ, मोमबत्ती पैटर्न, एस / आर के स्तर, अब हम जिस समय सीमा का पालन करते हैं, वह संभावना अधिक होगी कि पैटर्न / मोमबत्ती अधिक प्रभावी होगी। ।

मैं इस स्टोर में प्रविष्टियां कैसे ले हार्मोनिक पैटर्न का महत्व सकता हूं?

व्यक्तिगत रूप से, मैं अपने “हार्मोनिक पैटर्न” ट्रेडिंग रणनीति के आधार पर निर्णय लूंगा। इस रणनीति की सफलता की दर लगभग 75% है, लेकिन इसे हार्मोनिक मोड के नियमों का बहुत अनुभव और सटीक ज्ञान की आवश्यकता है, अधिमानतः समर्थन।

नुकसान

जियोमेट्रिक माध्य की विभिन्न सीमाओं और कमियों में निम्नलिखित शामिल हैं:

1. प्रकृति में जटिल - यह विधि बहुत जटिल है। उसी के उपयोगकर्ताओं को अनुपात, मूल, लघुगणक आदि में पूरी तरह से गणितीय ज्ञान होना चाहिए। यह भी इस पद्धति की कम लोकप्रियता के पीछे महत्वपूर्ण कारणों में से एक है। सामान्य ज्ञान वाले उपयोगकर्ताओं को समझने के लिए विधि अत्यधिक चुनौतीपूर्ण है, और इसकी गणना भी अत्यधिक जटिल है।
2. विधि की गणना में कठिनाई - विधि अत्यधिक जटिल है क्योंकि इसके लिए उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट मूल्यों के विभिन्न उत्पादों की जड़ों का पता लगाना पड़ता है। इसलिए, उपयोगकर्ताओं के लिए यह समझना चुनौतीपूर्ण है कि उसी की गणना कैसे करें।
3. लागू नहीं - उपरोक्त विधि किसी भी श्रृंखला के शून्य या नकारात्मक मूल्य वाले मामलों के लिए लागू नहीं है। किसी श्रृंखला के ऋणात्मक मान के विषम होने पर विधि की गणना भी नहीं की जा सकती है।
4. ओपन-एंड डिस्ट्रीब्यूशन के साथ लैम्प कम्पेटिबिलिटी - ओपन-एंड डिस्ट्रीब्यूशन के मामले में जियोमेट्रिक माध्य प्राप्त नहीं किया जा सकता है। उपरोक्त विधि कुछ मान भी दे सकती है जो श्रृंखला से अनुपस्थित हैं।

महत्वपूर्ण बिंदु

1. ज्यामितीय माध्य, हार्मोनिक माध्य और अंकगणितीय माध्य तीन पाइथागोरसियन माध्य हैं। अंकगणितीय माध्य विधि के विपरीत, ज्यामितीय माध्य समरूपता को मापता है। यह वज़न पर खुद के प्रभुत्व के प्रभाव को कम करने के लिए सीमाओं को सामान्य करने में मदद करता है। मान जो बहुत बड़े हैं, वितरण के तिरछे पैटर्न में बनाने के लिए कोई प्रभाव नहीं है।
2. अन्य मध्यस्थों के विपरीत, ज्यामितीय माध्य विधि अनुपात को बहुत सुसंगत तरीके से संभालती है।
3. वह क्रम हार्मोनिक पैटर्न का महत्व जिसमें कोई उपयोगकर्ता अपनी गणना करता है और यह दो परिणाम उत्पन्न करने में मदद करता है जो एक दूसरे से भिन्न होते हैं। दोनों परिणामों की दो अलग-अलग व्याख्याएँ हैं।
4. ज्यामितीय माध्य विधि के साथ, एक उपयोगकर्ता चक्रवृद्धि ब्याज, आमदनी और निवेश रिटर्न की औसत दर की गणना करता है।
5. वास्तविक जीवन में, इस पद्धति का उपयोग कंप्यूटर विज्ञान, पहलू अनुपात, ज्यामिति, चिकित्सा, आनुपातिक विकास, जल गुणवत्ता मानकों और मानव विकास सूचकांक में किया जा सकता है।
6. इसका उपयोग विशेष रूप से पोर्टफोलियो रिटर्न की गणना के लिए किया जाता है। उपर्युक्त विधि का उपयोग ज्यादातर लेखांकन और वित्त में किया जाता है।
7. यह वज़न पर खुद के प्रभुत्व के प्रभाव को कम करने के लिए सीमाओं को सामान्य करने में मदद करता है। वितरण के एक विषम पैटर्न में बनाने के लिए खतरनाक मूल्यों का कोई प्रभाव नहीं है।
8. अधिक अस्थिर डेटा सेट में यह विधि अधिक सटीक और प्रभावी है। हालांकि, अंकगणित माध्य की तुलना में यह एक जटिल तरीका है।
9. जब श्रृंखला में दो या अधिक संख्याएँ होती हैं, तो ज्यामितीय माध्य = (x * y *…) 1 / n होता है
10. इसे ग्रोथ या कंपाउंडिंग रिटर्न माना जाता है। इसके अलावा, यह यौगिक प्रभाव पर विचार करता है। एक गैर-गणितीय उपयोगकर्ता को ज्यामितीय माध्य का उपयोग करना और समझना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
11. यह काल्पनिक हो जाता है जब कोई भी अवलोकन नकारात्मक मूल्य अर्जित करता है।

हार्ट अटैक: क्या सर्दी के मौसम में बढ़ जाता है खतरा?

बारह हृदय रोगों में मौसमी पैटर्न पर एक समीक्षा लेख में पाया गया कि तापमान, विटामिन डी, सीरम कोलेस्ट्रॉल स्तर, शारीरिक निष्क्रियता, जमावट कारक, हार्मोन, वायु प्रदूषण, संक्रमण, आयु, लिंग, आहार और मोटापा मौसमी निर्धारण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। हृदय रोगों की परिवर्तनशीलता।

चर्चा में बारह हृदय रोग हैं: गहरी शिरा घनास्त्रता, फुफ्फुसीय अन्त: शल्यता, महाधमनी विच्छेदन और टूटना, स्ट्रोक, इंट्राकेरेब्रल रक्तस्राव, उच्च रक्तचाप, हृदय की विफलता, एनजाइना पेक्टोरिस, मायोकार्डियल इन्फ्रक्शन, अचानक कार्डियक डेथ, वेंट्रिकुलर एरिथिमिया और एट्रियल फाइब्रिलेशन।