ওভারভিউ

এই কৌশলটি সম্ভাব্য ক্রয় এবং বিক্রয়ের সুযোগগুলি সনাক্ত করার জন্য প্রবণতা নির্ধারণের জন্য একটি চলমান গড়ের গোল্ডেন ফোর্স ব্যবহার করে। এটি একই সাথে একটি দ্রুত চলমান গড় এবং একটি ধীর চলমান গড় ব্যবহার করে এবং তাদের ক্রস-অবস্থার উপর ভিত্তি করে একটি ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন সময়সীমার চলমান গড় ব্যবহার করে। প্রথম চলমান গড়টি একটি সংক্ষিপ্ত সময়ের জন্য, যা 20 দিনের জন্য মূল্যের স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা ক্যাপচার করতে ব্যবহৃত হয়; দ্বিতীয় চলমান গড়টি একটি দীর্ঘ সময়ের জন্য, যা 120 দিনের জন্য মূল্যের দীর্ঘমেয়াদী প্রবণতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়।

যখন দ্রুত চলমান গড় নীচের দিক থেকে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করে, এটি একটি স্বর্ণ ফর্ক সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়, যা একটি স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা উপরের দিকে নির্দেশ করে। যখন দ্রুত চলমান গড় নীচের দিক থেকে ধীর চলমান গড় অতিক্রম করে, এটি একটি মৃত ফর্ক সংকেত হিসাবে বিবেচিত হয়, যা একটি স্বল্পমেয়াদী প্রবণতা অধীনে, এটি বিক্রি করা যেতে পারে।

এই কৌশলটি ta.crossover এবং ta.crossunder ব্যবহার করে চলমান গড়ের ক্রসগুলি বিচার করে এবং ক্রসগুলি ঘটে গেলে, একটি ক্রয় বা বিক্রয় সংকেত প্রেরণ করে।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় সুবিধা হ'ল এটি সহজেই ব্যবহারযোগ্য। চলমান গড়গুলি অন্যতম সাধারণ প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ সরঞ্জাম, যার কৌশলগত নীতিগুলি সহজেই বোঝা যায় এবং অ-পেশাদাররাও দ্রুত তা আয়ত্ত করতে পারে। একই সাথে, চলমান গড়গুলি কার্যকরভাবে বাজার শব্দটি ফিল্টার করতে পারে এবং প্রবণতা দিকটি সনাক্ত করতে পারে।

অন্যান্য জটিল সূচকগুলির তুলনায়, চলমান গড় কৌশল তৈরির জন্য কম কঠিন। এটি কেবল চলমান গড়ের পর্যায়ের প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করার প্রয়োজন এবং একটি স্থিতিশীল কৌশল সিস্টেম তৈরি করতে পারে।

এছাড়াও, মুভিং এভারেজ কৌশলটি নমনীয়। বিভিন্ন ট্রেডিং প্রজাতি এবং সময়কালের জন্য বিভিন্ন পরামিতি সেট করা যেতে পারে, যা দীর্ঘমেয়াদী থেকে স্বল্পমেয়াদী পর্যন্ত ব্যবহার করা যেতে পারে।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হ'ল প্রায়শই ভুল সংকেত পাওয়া যায়। যখন বাজার প্রবণতা পুনরাবৃত্তি হয়, দ্রুত চলমান গড় এবং ধীর চলমান গড় একে অপরের সাথে ক্রস করে, প্রচুর অপ্রয়োজনীয় ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। এই সময়ে, চলমান গড় চক্রটি যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা উচিত এবং কিছু শব্দ ফিল্টার করা উচিত।

আরেকটি সম্ভাব্য ঝুঁকি হল যে, মুভিং এভারেজগুলি পিছিয়ে থাকে। যখন নতুন ট্রেন্ড তৈরি হয়, তখন মুভিং এভারেজগুলিকে প্রতিফলিত হতে কিছু সময় লাগে, এবং এই সময়ের ব্যবধানের ফলে কিছু স্লাইড পয়েন্টের ক্ষতি হতে পারে।

উপরন্তু, এই কৌশলটি অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলির প্রভাবকে বিবেচনা করে না, যেমন বড় লাভ / লাভের সংবাদ। এই ধরনের ঘটনাগুলি চলমান গড়ের কার্যকারিতা ভেঙে দেয় এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস সেট করা উচিত।

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি আরও উন্নত করা যেতে পারে নিম্নলিখিত উপায়েঃ

1. ট্রেডিং ভলিউমের মতো ফিল্টারিং শর্ত যুক্ত করুন, যাতে অস্থিরতার সময় ভুল সংকেত তৈরি না হয়।

2. স্বনির্ধারিত মুভিং এভারেজ ব্যবহার করে, যাতে মুভিং এভারেজের চক্রটি বাজারের পরিবর্তনের সাথে আরও দ্রুত খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

3. অন্যান্য সূচক যেমন MACD, Stochastic ইত্যাদির সাথে সমন্বয় করা হয়, যাতে আরও অনেক কারণ ব্যবহার করা যায় যা মুভিং এভারেজ সংকেতকে নিশ্চিত করে।

4. মূল্য চ্যানেল তৈরি করুন, কেবলমাত্র চ্যানেলটি ভেঙে দেওয়ার সময় ট্রেডিং সিগন্যালগুলি বিবেচনা করুন এবং অপ্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্তিমূলক লেনদেন এড়ান।

5. স্টপ লস স্টপ কন্ডিশন সেট করুন এবং কৌশলটির স্থায়িত্ব বাড়ান।

সারসংক্ষেপ

সংক্ষেপে বলা যায় যে, এই চলমান গড় পেরিয়ে যাওয়ার কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর গতির চলমান গড়ের ক্রস ব্যবহার করে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে। এটি সহজ এবং সহজেই ব্যবহার করা যায়, এটি প্রবণতার দিকটি সনাক্ত করতে পারে, তবে ভুল সংকেত এবং পিছিয়ে পড়া সমস্যার ঝুঁকিও রয়েছে। প্যারামিটার সেট করার অপ্টিমাইজেশন, ফিল্টার শর্তাদি বাড়ানো এবং অন্যান্য সূচকগুলির সাথে সংমিশ্রণের মাধ্যমে এই কৌশলটির ব্যবহারিকতাকে ব্যাপকভাবে বাড়ানো যায়। সামগ্রিকভাবে, চলমান গড় কৌশলটি একটি খুব ব্যবহারিক প্রবণতা অনুসরণকারী কৌশল যা ব্যবসায়ীদের দ্বারা অধ্যয়ন এবং প্রয়োগের জন্য মূল্যবান।