AAPLX

اپل یکی از سهام عقب افتاده‌ای بوده است که در پست‌های قبلی تحلیل کردم، جایی که من در مورد عملکرد قیمت آن به عنوان یک major عملکرد ضعیف در مقایسه با شاخص‌های گسترده‌تر و سایر سهام‌های با ارزش بالا صحبت کردم. اپل به‌عنوان یک شرکت بزرگ، بدون شک یکی از محرک‌های کلیدی شاخص و کل بازار است. اگر اپل اصلاحی را آغاز کند، به احتمال قوی خود این شاخص در نتیجه کاهش یافت. پس از تکمیل یک تصحیح ترکیب پیچیده (W–X–Y–X–Z)، که در آن موج Z نهایی یک مثلث را تشکیل می‌دهد، می‌توانیم پسوندهای فیبوناچی مبتنی بر روند را برای طرح فازهای انقباضی در بازار بر اساس ساختار قبلی اعمال کنیم. از آنجایی که این یک موج اصلاحی است، پس از تکمیل، اقدام قیمت باید دوباره به روند صعودی گسترده‌تر بازگردد و در حال حاضر تقریباً 17 دلار از بالاترین سطح قبلی فراتر رود. من همچنین معتقدم که شمارش موج الیوت در اینجا ساختار فعلی را به عنوان بالای موج 3 شناسایی می‌کند. به نظر می‌رسد که فشار اخیر به سمت بالاترین‌های جدید ساختار اصلاحی سه موجی (A-B-C) است، با پسوند فیبوناچی مبتنی بر روند 1 به 1 که هدف گسترش نزدیک به 277 دلار را نشان می‌دهد - به طور بالقوه نشان‌دهنده یک منطقه درآمدی بالا، یک «فروش مناسب» است. اگر اپل شروع به شکستن از سطوح فعلی کند، من از نزدیک منتظر بازگشت move به سمت منطقه پرمعامله قبلی، که به عنوان Volume POC آبی رنگ در نمودار نشان داده شده است، هستم. این با نظریه موج الیوت مطابقت دارد، که بیان می کند که موج 4 نمی تواند با اوج موج 1 همپوشانی داشته باشد. از آنجایی که اولین اصلاح در این ساختار به نظر می رسد یک A-B-C صاف باشد، موج 4 به طور بالقوه می تواند عمیق تر و بارزتر باشد. عقب نشینی به سطح 227 دلار برای من به عنوان یک فرصت سرمایه گذاری بلندمدت در اپل جذاب بود. این 3 موج ABC به اوج است.

📌 تحلیل AAPL – تایم‌فریم ۴ ساعته با تحلیل چارت AAPL در تایم‌فریم ۴ ساعته، مشاهده می‌کنیم که پس از برداشت نقدینگی سمت خرید (Buy-Side Liquidity) در نزدیکی ۲۸۴.۹۳ و تشکیل سقف بالاتر (Higher High)، قیمت در حال نشان دادن علائمی از یک واکنش احتمالی در این ناحیه است. اگر اپل در شکستن و تثبیت در بالای این سطح ناموفق باشد، ممکن است شاهد یک پولبک کوتاه‌مدت به سمت ناحیه حمایتی در محدوده ۲۶۷.۶۵ – ۲۶۴.۶۱ باشیم. شکست قوی در زیر این ناحیه می‌تواند راه را برای کاهش عمیق‌تر به سمت ۲۵۹.۳۷ و حتی ۲۵۱.۸۳ باز کند. هدف نقدینگی نزولی همچنان در محدوده ۲۴۴.۱۹ باقی می‌ماند، جایی که انتظار داریم خریداران مجدداً وارد عمل شوند. این تحلیل به‌روزرسانی شد! لطفاً با لایک‌ها و کامنت‌های خود از من حمایت کنید تا انگیزه بیشتری برای به اشتراک گذاشتن تحلیل‌های بیشتر با شما داشته باشم و همچنین نظر خود را در مورد روند احتمالی این چارت با من به اشتراک بگذارید! با احترام، HoneySpotTrading

سهام اپل (APPL) در چند هفته گذشته عملکرد بسیار خوبی داشته است. همچنین، قیمت در داخل یک کانال (Channel) در حال حرکت بوده که باعث شده قیمت به سمت بالا هدایت شود. با این حال، اکنون یک الگوی W توسعه‌یافته (Extended) را تکمیل کرده است. در واقع، دو نمونه از این الگوها دقیقاً در یک سطح به اتمام رسیده‌اند. سطح قیمتی کنونی چیزی است که باید بسیار به دقت تحت نظر باشد. زمانی که الگوهای W تکمیل می‌شوند، بازارها تمایل به تجربه یک اصلاح (Correction) دارند. بازار همچنان صعودی (Bullish) است و هنوز در داخل کانال قرار دارد، بنابراین حتی اگر اصلاحی رخ دهد، باید در مورد پوزیشن‌های فروش (Shorts) محتاط باشیم. اگر بازار از این نقطه به بالا، حداقل در تایم‌فریم روزانه/هفتگی، صعودی باقی بماند، یک منطقه FCP بالایی داریم که می‌تواند به آنجا برسد و احتمالاً از آن سطح یک اصلاح را تجربه کند. در هر صورت، ما باید به یاد داشته باشیم که منتظر تأییدیه‌ها (Confirmations) باشیم و بدیهی است که ریسک را مدیریت کنیم.

طبیعی Gas امروز 6 درصد افزایش یافت. موجودی ها 74B در مقابل برآورد 71B به دست آمد. با وجود گزارش ضعیف تر، کالا همچنان افزایش یافت. این یک تجارت قدرت نسبی بزرگ را نشان می دهد. یک پرچم گاو نر می تواند برای شکست در نمودار روزانه آماده شود. سهام Nat gas دوباره ارزان به نظر می رسند.

اگر دیپ را در AAPL خریداری نکرده اید: اکنون در حال تجزیه و تحلیل زنجیره گزینه ها و الگوهای نمودار AAPL اپل قبل از گزارش درآمد این هفته، من می با قیمت اعتصاب 255 دلاری تماس بگیرم تاریخ انقضا 2025/11/21، برای حق بیمه تقریباً 18.65 دلار. اگر این گزینه‌ها prove قبل از انتشار درآمد سودآور باشند، حداقل نیمی از آنها را می‌فروشم.

📘 ورودی مجله تجارت Symbol: AAPL (Apple Inc.) جهت: خرید-تجارت جانبی تاریخ: جمعه 10 اکتبر 25 زمان: 11:00 صبح جلسه: LND به NY جلسه AM بازه زمانی: 1 ساعت 🔹 جزئیات تجارت ارزش متریک ورودی 248.43 سطح سود (TP) 278.00 (+11.88%) سطح توقف (SL) 243.56 (–1.98٪) ریسک-پاداش (RR)6.0 R 🔸 زمینه فنی ساختار: قیمت از یک منطقه انباشته گسترده با تأیید یک BOS (شکست ساختار) و آزمون مجدد منطقه تقاضا در بازه‌های زمانی 15 دقیقه‌ای و 1 ساعته منتشر شد. move با شکاف ارزش منصفانه قوی پر شده و مجدداً بلوک سفارش را در حدود 244-245 آزمایش می کند، که به عنوان سکوی پرشی برای مرحله تکانشی بعدی عمل کرد. بسط فیبوناچی: پیش بینی 1.618 → 261.30 (هدف کوتاه مدت) پیش بینی 2.618 → 267.60 (متوسط) پیش بینی 3.618 → 274.00 (نوسان با احتمال زیاد) طرح ریزی 4.236 → 277.92 (TP توسعه یافته) تایید حجم: افزایش حجم قابل مشاهده در شمع شکست، مشارکت نهادی را تقویت می‌کند و انتقال واضحی از مرحله تثبیت به مرحله نشانه‌گذاری را نشان می‌دهد. 🔹 روایت و تعصب اپل پس از تثبیت بالاتر از محدوده انباشت ماه سپتامبر، به حرکت در سمت خرید ادامه می دهد. ورود مجدد بلوک شکن در سطح 245 با اصلاح فیب 0.618 و تقاضای حجم قوی همسو شد و ادامه صعودی را تایید کرد. ساختار فعلی چرخه های انباشت-توزیع قبلی را که قبل از major اجراهای صعودی دیده شده است، منعکس می کند. زمینه ماکرو: چرخش بخش فناوری مطابق با AI و درآمد optimism. ثبات گسترده‌تر بازار سهام، موقعیت‌یابی ریسک‌پذیر را در نام‌های فناوری با ارزش بالا تشویق می‌کند. فرافکنی: پیش‌بینی می‌شود قیمت قبل از مرحله ادغام major بعدی به سطح 267-278 افزایش یابد، با پتانسیل سود بردن جزئی در نزدیکی گسترش 1.618. سطح توقف حرکت کرد (8.75%)

اپل (AAPL) روند صعودی را در نمودار 1 بعدی دارد، با فشارهای متعدد شکست ساختار و قیمت بالاتر از بولینگر Band. افزایش اخیر مقاومت را از بین برد و یک بالاترین قیمت جدید را در 271.60 چاپ کرد، در حالی که 20/60/120 MA به طور مثبت روی هم نشسته و در حال افزایش است. حرکت کوتاه مدت به نفع ادامه است، اما یک مکث کوتاه با توجه به تمدید تعجب آور نیست. مسیر اصلی من یک راه اندازی خرید-آزمایش مجدد است: فرورفتن در سقف قبلی تقاضا را در 260.00-264.00 نگه داشت و به دنبال آن یک جهش سازنده ایجاد کرد. اگر این اتفاق بیفتد، ابتدا به دنبال یک حرکت به سمت 278-280 هستم، سپس به دنبال افزایش به 282-286 با از سرگیری اوج های بالاتر هستم. از طرف دیگر، قدرت از طریق مقاومت یک محرک حرکتی است - بسته شدن روزانه بالای 271.60 (تهاجمی> 272.00) یک شکست و نگه داشتن را تأیید می کند و همان اهداف را باز می کند. باطل شدن پاک است: بسته شدن قاطع روزانه زیر 260.00 ساختار را می شکند و خطر عقب نشینی عمیق تر را به همراه دارد. تا آن زمان، تعصب صعودی باقی می ماند. اندازه بخشی را در ورودی های اولیه در نظر بگیرید و برای احترام به نوسانات در حال گسترش، تأییدیه را اضافه کنید. توقف‌ها می‌توانند برای ورودی‌های آزمایش مجدد دقیقاً زیر 260.00 (حدود 258.00) قرار گیرند، یا در صورت معامله با ماشه نزدیک، در زیر سطح شکست قرار بگیرند. این یک مطالعه است، نه توصیه مالی. ریسک و بی اعتباری ها را مدیریت کنید

اپل (AAPL) به بالاترین حد خود رسیده است و موج ضربه ای را که از پایین ترین سطح آوریل 2025 آغاز شده بود، گسترش داده است. موج ((4)) این تکانه بزرگتر به 239.49 دلار رسید، همانطور که در نمودار 45 دقیقه ای به وضوح نشان داده شده است. اکنون، موج ((5)) در form ساختار ضربه ای تو در تو بالاتر می رود. با افزایش از پایه موج ((4))، موج (1) با 250.65 دلار تکمیل شد، قبل از اینکه موج (2) به 244.01 دلار بازگشت. از آنجا، سهام دوباره به سمت بالا لانه کرد، با موج 1 به 265.29 دلار پایان یافت و موج 2 به 255.43 دلار اصلاح شد. سپس اپل در موج 3 که خود به عنوان یک تکانه با درجه کمتر آشکار می شود، بیشتر گسترش یافت. در موج 3، موج ((i)) به 259.67 دلار رسید و به دنبال آن موج ((ii)) به 257.55 دلار کاهش یافت. موج ((iii)) به 271.41 دلار افزایش یافت و موج ((IV)) به 267.11 دلار بازگشت. موج ((v)) از 3 باید به زودی به پایان برسد، که منجر به عقب نشینی در موج 4 قبل از از سرگیری روند صعودی با قدرت مجدد می شود. در کوتاه مدت، چشم انداز صعودی دست نخورده باقی می ماند تا زمانی که پایین ترین سطح محوری در 244.01 دلار باقی بماند. هر شیب احتمالاً در 3، 7 یا 11 توالی نوسانی پشتیبانی پیدا می‌کند و زمینه را برای ادامه صعود آماده می‌کند. این پیشروی موج الیوت بر حرکت پایدار تأکید می کند، با تکانه های تو در تو که روند اصلی را تقویت می کند و اپل را برای دستاوردهای بیشتر در پیش رو قرار می دهد.

As the title says, I want to share knowledge & important insights into the best practices for creating robust, trustworthy and profitable trading Strategies here on TradingView. These bits of information that my team I have gathered throughout the years and have managed to learn through mostly trial and error. Costly errors too . Many of these points more professional traders know, however, there are some that are quite innovative for all levels of experience in my opinion. Please, feel free to correct me or add more in the comments. There are a few strategic and tactical changes to our process that made a noticeable difference in the quality of Strategies and Indicators immediately. Firstly and most importantly, we have all heard about it, but it is having the most data available. A good algorithm, when being built NEEDS to have as many market situations in its training data as possible. Choppy markets, uptrends, downtrends, fakeouts, manipulations - all of these are necessary for the strategy to learn the possible market conditions as much as possible and be prepared for trading on unknown data. Many may have heard the phrase "History doesn't repeat itself but rhymes well" - you need to have the whole dictionary of price movements to be able to spot when it rhymes and act accordingly. The TradingView Ultimate plan offers the most data in terms of historical candles and is best suited for creating robust strategies. ___ Secondly, of course, robustness tests. Your algorithm can perform amazingly on training data, but start losing immediately in real time, even if you have trained it on decades of data. These include Monte-carlo simulations to see best and worst scenarios during the training period. Tests also include the fundamentally important out-of-sample checks . For those who aren’t familiar - this means that you should separate data into training sets and testing sets. You should train your algorithm on some data, then perform a test on unknown to the optimization process data. It's common practice to separate data as 20% training / 20% unknown / 20% training etc. to build a data set that will show how your algorithm performs on unknown to it market movements. Out of sample tests are crucial and you can never trust a strategy that has not been through them. Walk-forward simulations are similar - you train your algorithm on X amount of data and simulate real-time price feeds and monitor how it performs. You can use the Replay function of TradingView to do walk-forward tests! When you are doing robustness tests, we have found that a stable strategy performs around 90% similarly in terms of win rate and Sortino ratio compared to training data. The higher the correlation between training performance and out of sample performance, the more risk you can allocate to this algorithm. ___ Now lets move onto some more niche details. Markets don’t behave the same when they are trending downward and when they are trending upwards. We have found that separating parameters for optimization into two - for long and for short - independent of each other, has greatly improved performance and also stability. Logically it is obvious when you look at market movements. In our case, with cryptocurrencies, there is a clear difference between the duration and intensity of “dumps” and “pumps”. This is normal, since the psychology of traders is different during bearish and bullish periods. Yes, introducing double the amount of parameters into an algorithm, once for long, once for short, can carry the risk of overfitting since the better the optimizer (manual or not), the better the values will be adjusted to fit training data. But if you apply the robustness tests mentioned above, you will find that performance is greatly increased by simply splitting trade logic between long and short. Same goes for indicators. Some indicators are great for uptrends but not for downtrends. Why have conditions for short positions that include indicators that are great for longs but suck at shorting, when you can use ones that perform better in the given context? ___ Moving on - while overfitting is the main worry when making an algorithm, underoptimization as a result of fear of overfitting is a big threat too . You need to find the right balance by using robustness tests. In the beginning, we had limited access to software to test our strategies out of sample and we found out that we were underoptimizing because we were scared of overfitting, while in reality we were just holding back the performance out of fear. Whats worse is we attributed the losses in live trading to what we thought was overfitting, while in reality we were handicapping the algorithm out of fear. ___ Finally, and this relates to trading in general too, we put in place very strict rules and guidelines on what indicators to use in combination with others and what their parameter range is. We went right to theory and capped the values for each indicator to be within the predefined limits. A simple example is MACD . Your optimizer might make a condition that includes MACD with a fast length of 200, slow length of 160 and signal length of 100. This may look amazing on backtesting and may work for a bit on live testing, but these values are FUNDAMENTALLY wrong (Investopedia, MACD). You must know what each indicator does and how it calculates its values. Having a fast length bigger than the slow one is completely backwards, but the results may show otherwise. When you optimize any strategy, manually or with the help of a software, be mindful of the theory. Mathematical formulas don’t care about the indicator’s logic, only about the best combination of numbers to reach the goal you are optimizing for - be it % Return, Profit Factor or other. Parabolic SAR is another one - you can optimize values like 0.267; 0.001; 0.7899 or the sort and have great performance on backtesting. This, however, is completely wrong when you look into the indicator and it’s default values (Investopedia, Parabolic SAR). To prevent overfitting and ensure a stable profitability over time, make sure that all parameters are within their theoretical limits and constraints, ideally very close to their default values. Thank you for reading this long essay and I hope that at least some of our experience will help you in the future. We have suffered greatly due to things like not following trading theory and leaving it all up to pure mathematical optimization, which is ignorant of the principles of the indicators. The separation between Long / Short logic was also an amazing instant improvement. View the linked idea where we explain the psychology of risk management and suggest a few great ways to calculate and manage your risk when trading - just as important as the strategy itself! What do you think? Do you use any of these methods; Or better ones? Let us know in the comments.

اپل (AAPL) با افزایش تقاضای قوی برای آیفون 17 و افزایش شدید فناوری، ارزش بازار خود را برای مدت کوتاهی از مرز 4 تریلیون دلار عبور داد و به رکورد بالاتری رسید. اوایل data از Counterpoint Research نشان داد که فروش آیفون 17 در 10 روز اول در سراسر ایالات متحده و چین 14 درصد از نسل قبلی پیشی گرفته است که بر تقاضای انعطاف پذیر مصرف کننده علیرغم قیمت بالاتر تاکید می کند. با این حال، نشانه‌هایی از تعدیل زمان تحویل و تاخیر در عرضه ویژگی‌های AI ممکن است شتاب پیش از درآمد روز پنجشنبه را کاهش دهد، جایی که سرمایه‌گذاران بر پایداری آیفون و پیشرفت در استراتژی AI اپل تمرکز کرد. از منظر فنی، AAPL به مقاومت 127.2% اکستنشن فیبوناچی در 275 نزدیک می شود. شکستن بالاتر از این سطح ممکن است باعث افزایش بیشتر به سمت پسوند فیبوناچی 161.8% در 290 شود. برعکس، یک اصلاحی ممکن است باعث آزمایش مجدد پشتیبانی در 245 شود. توسط لی زینگ گان، مشاور استراتژیست بازارهای مالی Exness