इलिचोट वेव सिद्धांत

इलिचोट वेव सिद्धांत

इलिचोट वेव सिद्धांत एक तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जिसका उपयोग वित्तीय बाजारों में मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। यह सिद्धांत 1930 के दशक में राल्फ नेल्सन इलिचोट द्वारा विकसित किया गया था और यह एलिओट वेव सिद्धांत का एक विस्तार है। इलिचोट ने महसूस किया कि एलिओट वेव सिद्धांत में कुछ कमियां थीं, विशेष रूप से समय और अनुपात के संदर्भ में। इसलिए, उन्होंने एक अधिक सटीक और पूर्वानुमानित प्रणाली विकसित करने के लिए काम किया, जो कि इलिचोट वेव सिद्धांत के रूप में जानी जाती है।

इलिचोट वेव सिद्धांत की मूल अवधारणाएं

इलिचोट वेव सिद्धांत निम्नलिखित मूल अवधारणाओं पर आधारित है:

**वेव पैटर्न:** इलिचोट वेव सिद्धांत मानता है कि वित्तीय बाजार विशिष्ट पैटर्न में चलते हैं, जिन्हें "वेव" कहा जाता है। ये वेव विभिन्न आकार और समय-सीमाओं में हो सकते हैं।
**इम्पल्स वेव और करेक्शन वेव:** वेव को दो मुख्य प्रकारों में विभाजित किया गया है: इम्पल्स वेव और करेक्शन वेव। इम्पल्स वेव बाजार के रुझान की दिशा में चलते हैं, जबकि करेक्शन वेव रुझान के खिलाफ चलते हैं।
**वेव डिग्री:** इलिचोट वेव सिद्धांत में, वेव को उनकी "डिग्री" के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, जो उनके आकार और समय-सीमा को दर्शाता है। वेव डिग्री में शामिल हैं: ग्रैंड सुपरसाइकल, सुपरसाइकल, साइकिल, प्राइमरी, इंटरमीडिएट, माइनर, मिनट, मिनट्यूट और सबमिन्यूट।
**फाइबोनैचि अनुपात:** इलिचोट वेव सिद्धांत फाइबोनैचि अनुक्रम और फाइबोनैचि अनुपात का व्यापक उपयोग करता है ताकि वेव की लंबाई और रिट्रेसमेंट स्तरों की भविष्यवाणी की जा सके।
**समय चक्र:** इलिचोट ने पाया कि बाजार समय चक्रों में चलते हैं, और उन्होंने इन चक्रों की पहचान करने के लिए विशिष्ट तरीकों का विकास किया।

इम्पल्स वेव और करेक्शन वेव

इम्पल्स वेव और करेक्शन वेव इलिचोट वेव सिद्धांत के दो मुख्य घटक हैं।

**इम्पल्स वेव:** इम्पल्स वेव बाजार के रुझान की दिशा में पांच-वेव पैटर्न में चलते हैं। इन पांच वेव को 1, 2, 3, 4 और 5 के रूप में लेबल किया जाता है। वेव 1, 3 और 5 इम्पल्स वेव होते हैं, जबकि वेव 2 और 4 करेक्शन वेव होते हैं। इम्पल्स वेव आमतौर पर मजबूत और तेजी से होते हैं।
**करेक्शन वेव:** करेक्शन वेव रुझान के खिलाफ तीन-वेव पैटर्न में चलते हैं। इन तीन वेव को A, B और C के रूप में लेबल किया जाता है। वेव A और C करेक्शन वेव होते हैं, जबकि वेव B एक अस्थायी उछाल होता है। करेक्शन वेव आमतौर पर कमजोर और धीमी गति से होते हैं।

इम्पल्स और करेक्शन वेव की तुलना
सुविधा	इम्पल्स वेव	करेक्शन वेव
दिशा	रुझान की दिशा में	रुझान के खिलाफ
वेव की संख्या	5	3
गति	तेज	धीमी
ताकत	मजबूत	कमजोर

वेव डिग्री

इलिचोट वेव सिद्धांत में, वेव को उनकी "डिग्री" के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है, जो उनके आकार और समय-सीमा को दर्शाता है। वेव डिग्री का एक पदानुक्रम होता है, जिसमें प्रत्येक डिग्री पिछले डिग्री का हिस्सा होती है। वेव डिग्री में शामिल हैं:

**ग्रैंड सुपरसाइकल:** सबसे बड़ी वेव डिग्री, जो कई वर्षों तक चल सकती है।
**सुपरसाइकल:** ग्रैंड सुपरसाइकल का एक हिस्सा, जो एक वर्ष या उससे अधिक समय तक चल सकता है।
**साइकिल:** सुपरसाइकल का एक हिस्सा, जो कुछ महीनों तक चल सकता है।
**प्राइमरी:** साइकिल का एक हिस्सा, जो कुछ हफ्तों तक चल सकता है।
**इंटरमीडिएट:** प्राइमरी का एक हिस्सा, जो कुछ दिनों तक चल सकता है।
**माइनर:** इंटरमीडिएट का एक हिस्सा, जो कुछ घंटों तक चल सकता है।
**मिनट:** माइनर का एक हिस्सा, जो कुछ मिनटों तक चल सकता है।
**मिन्यूट्यूट:** मिनट का एक हिस्सा, जो कुछ सेकंड तक चल सकता है।
**सबमिन्यूट:** मिनट्यूट का एक हिस्सा, जो बहुत कम समय तक चल सकता है।

फाइबोनैचि अनुपात

इलिचोट वेव सिद्धांत फाइबोनैचि अनुक्रम और फाइबोनैचि अनुपात का व्यापक उपयोग करता है ताकि वेव की लंबाई और रिट्रेसमेंट स्तरों की भविष्यवाणी की जा सके। कुछ सामान्य फाइबोनैचि अनुपात जिनका उपयोग इलिचोट वेव सिद्धांत में किया जाता है, उनमें शामिल हैं:

0.382
0.618
1.618
2.618

इन अनुपातों का उपयोग वेव की लंबाई को मापने और संभावित रिट्रेसमेंट स्तरों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एक इम्पल्स वेव की लंबाई 100 अंक है, तो वेव 2 की संभावित रिट्रेसमेंट स्तर 38.2 अंक (0.382 * 100) और 61.8 अंक (0.618 * 100) हो सकते हैं।

समय चक्र

इलिचोट ने पाया कि बाजार समय चक्रों में चलते हैं, और उन्होंने इन चक्रों की पहचान करने के लिए विशिष्ट तरीकों का विकास किया। इलिचोट समय चक्रों को मापने के लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

**फाइबोनैचि टाइम ज़ोन:** फाइबोनैचि टाइम ज़ोन फाइबोनैचि अनुक्रम पर आधारित होते हैं और संभावित महत्वपूर्ण समय बिंदुओं की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
**गैन कोण:** गैन कोण एक ज्यामितीय उपकरण है जिसका उपयोग समय चक्रों की पहचान करने के लिए किया जाता है।
**सूर्य चक्र:** इलिचोट ने सूर्य चक्रों और बाजार के प्रदर्शन के बीच एक संबंध पाया।

इलिचोट वेव सिद्धांत का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में कैसे करें

इलिचोट वेव सिद्धांत का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में संभावित ट्रेडों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे आप इस सिद्धांत का उपयोग कर सकते हैं:

**ट्रेंड की दिशा की पहचान करें:** इम्पल्स वेव की दिशा से आप बाजार के रुझान की दिशा का पता लगा सकते हैं। यदि आप एक अपट्रेंड में इम्पल्स वेव देखते हैं, तो आप कॉल ऑप्शन खरीद सकते हैं। यदि आप एक डाउनट्रेंड में इम्पल्स वेव देखते हैं, तो आप पुट ऑप्शन खरीद सकते हैं।
**रिट्रेसमेंट स्तरों की पहचान करें:** फाइबोनैचि अनुपात का उपयोग करके आप संभावित रिट्रेसमेंट स्तरों की पहचान कर सकते हैं। जब कीमत किसी रिट्रेसमेंट स्तर पर वापस आती है, तो आप उस स्तर पर ट्रेड खोल सकते हैं, यह उम्मीद करते हुए कि कीमत फिर से रुझान की दिशा में आगे बढ़ेगी।
**समय चक्रों का उपयोग करें:** समय चक्रों का उपयोग करके आप संभावित महत्वपूर्ण समय बिंदुओं की पहचान कर सकते हैं। इन समय बिंदुओं पर, बाजार में अस्थिरता बढ़ सकती है, और यह ट्रेडों के लिए अवसर प्रदान कर सकता है।

इलिचोट वेव सिद्धांत की सीमाएं

इलिचोट वेव सिद्धांत एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएं भी हैं।

**व्यक्तिपरकता:** इलिचोट वेव सिद्धांत में वेव की गिनती व्यक्तिपरक हो सकती है। विभिन्न विश्लेषक एक ही चार्ट को देखकर अलग-अलग वेव पैटर्न की पहचान कर सकते हैं।
**जटिलता:** इलिचोट वेव सिद्धांत एक जटिल सिद्धांत है जिसे सीखने और मास्टर करने में समय लगता है।
**कोई गारंटी नहीं:** इलिचोट वेव सिद्धांत भविष्य की मूल्य आंदोलनों की गारंटी नहीं देता है। यह केवल एक उपकरण है जिसका उपयोग संभावित ट्रेडों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।

निष्कर्ष

इलिचोट वेव सिद्धांत एक शक्तिशाली तकनीकी विश्लेषण उपकरण है जिसका उपयोग वित्तीय बाजारों में मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। यह सिद्धांत एलिओट वेव सिद्धांत का एक विस्तार है और फाइबोनैचि अनुपात और समय चक्र जैसे अवधारणाओं का उपयोग करता है। इलिचोट वेव सिद्धांत का उपयोग बाइनरी ऑप्शन में संभावित ट्रेडों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन इसकी सीमाओं से अवगत होना महत्वपूर्ण है।

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