ওভারভিউ

এই কৌশলটি EMA গড় এবং EOM কোয়ান্টাম এনার্জি সূচককে বিভিন্ন প্যারামিটার সেট করার সাথে একত্রিত করে, একাধিক সময়কালের প্রবণতা বিচার করার জন্য, দীর্ঘ লাইন এবং সংক্ষিপ্ত লাইনের যৌথ বিচার তৈরি করার জন্য একটি ট্রেডিং কৌশল। এই কৌশলটি বিভিন্ন সময়কালের গড়ের একাধিক সময়কালের অনুরণন ব্যবহার করে আরও দীর্ঘস্থায়ী প্রবণতার গতি আবিষ্কার করার লক্ষ্যে।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি 4 টি বিভিন্ন পিরিয়ডের প্যারামিটার EMA গড় ব্যবহার করে, 13 পিরিয়ড, 21 পিরিয়ড, 50 পিরিয়ড এবং 180 পিরিয়ডের EMA। এই 4 টি EMA গড়গুলি মূল্যের প্রবণতা নির্ধারণ এবং আরও দীর্ঘস্থায়ী প্রবণতা প্যাটার্ন আবিষ্কারের জন্য একাধিক সময় মাত্রা তৈরি করে।

কৌশলটি ট্রেন্ড নিশ্চিত করার জন্য ইওএম পরিমাণের সূচক ব্যবহার করে। ইওএম সূচকটি লেনদেনের পরিমাণ এবং দামের ওঠানামাকে একত্রিত করে, যা ক্রয়-বিক্রয় শক্তির কার্যকরভাবে বিচার করতে পারে। কৌশলটি ইওএমকে 0 এর চেয়ে বড় হিসাবে বিবেচনা করে।

কৌশলটি দুটি বিকল্প সেট করে, বিকল্প 1 হ'ল স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ-তে বেশি কাজ করা এবং স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে দীর্ঘমেয়াদী ইএমএ-তে প্লেইন করা। বিকল্প 2 হ'ল স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে মাঝারি ইএমএ-তে বেশি কাজ করা এবং স্বল্পমেয়াদী ইএমএ-তে মাঝারি ইএমএ-তে প্লেইন করা। উভয় বিকল্পই প্রবণতা নিশ্চিতকরণের আরও বিস্তৃত বিচার করতে পারে।

কৌশলগত সুবিধা

• প্রবণতা নির্ণয়ের জন্য বহু-সময়কালীন EMA ব্যবহার করে, যা আরও দীর্ঘ লাইন প্রবণতা প্যাটার্ন আবিষ্কার করতে পারে
• ইওএম কোয়ান্টাম ইনডিকেটর ক্রয়-বিক্রয় শক্তির সঠিক মূল্যায়ন করে এবং সাময়িক রিডাউন বিভ্রান্তি এড়ায়
• ট্রেন্ডিং এর জন্য দুটি বিকল্প রয়েছে
• একক ক্ষতি হ্রাস করার জন্য স্তরবিন্যস্ত হস্তান্তর বন্ধ করুন

কৌশলগত ঝুঁকি

• ইএমএ গড়টি পিছিয়ে আছে এবং দ্রুত বিপরীত হতে পারে
• ভুয়া সংকেত হতে পারে
• একাধিক শর্তাদির কারণে ভর্তি অনিশ্চিত
• স্তরবিন্যস্ত হস্তান্তর ক্ষতি খুব যান্ত্রিক হতে পারে

অপ্টিমাইজেশান দিক

• EMA চক্রের জন্য সর্বোত্তম প্যারামিটার খুঁজতে আরও বেশি সমন্বয় পরীক্ষা করা যেতে পারে
• অন্যান্য সূচক যেমন MACD ইত্যাদি যোগ করে ভর্তি নিশ্চিত করা যায়
• প্রবণতা ট্র্যাক করতে মোবাইল স্টপ ব্যবহার করা যেতে পারে
• বাজারের অবস্থার উপর ভিত্তি করে অবস্থানের অনুপাতগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি বহু-সময়কালীন ইএমএ বিচার এবং পরিমাণগত শক্তি সূচক ফিল্টারিংকে একীভূত করে, প্রবণতা ট্র্যাকিং এবং গোলমাল অপসারণের জন্য। অপ্টিমাইজেশনের জন্য প্রচুর জায়গা রয়েছে, বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করে এবং আরও সূচক যুক্ত করে কৌশলটির স্থায়িত্বকে আরও উন্নত করা যায়। একই সাথে, গতিশীল স্টপ লস এবং পজিশন ম্যানেজমেন্ট ব্যবহার করে কৌশলটির কার্যকারিতা ব্যাপকভাবে অপ্টিমাইজ করা যায়।