ওভারভিউ

এই কৌশলটি একটি ট্রেন্ড ট্র্যাকিং গ্রিড কৌশল যা কেবলমাত্র বেশি এবং খালি না করে, বড় ট্রেন্ডের সময়কালের জন্য ট্রেন্ড ট্র্যাকিং গ্রিড কৌশল। ডিফল্ট গ্রিডের আকারটি 1x এটিআর, ডাউন ট্র্যাকিংয়ের জন্য 1, 2, 3 স্তরের গ্রিড স্থাপন করা হয়, 5 ম স্তর বন্ধ হয়ে যায়। যখন খালি স্টোরটি একটি গ্রিডকে ভেঙে দেয়, তখন পুরো গ্রিডটি উপরে চলে যায়।

কৌশল নীতি

1. ইএমএ গড় ব্যবহার করে বড় প্রবণতার দিক নির্ণয় করুন, ইএমএ 12 এর চেয়ে বড় ইএমএ 144 বড় প্রবণতা হিসাবে চিহ্নিত করুন
2. বড় ট্রেন্ডের সময়ই বেশি পজিশন নিন
3. গ্রিডের আকার ডিফল্ট 1xATR, গুণমান সামঞ্জস্য করা যায়
4. নীচে ট্র্যাকিং মূল্যের জন্য স্তর 1, 2, এবং 3 গ্রিড তৈরি করুন, আরও বেশি পজিশন খুলুন
5. ৫ম গ্রাফঃ স্টপ লস সেট করুন
6. পজিশন খোলার পর স্টপ লস এবং স্টপ বক্স সেট করুন
7. যখন মূল্য বৃদ্ধি বন্ধের সমতলতা অতিক্রম করে
8. যখন দামের পতন স্টপ লস পয়েন্ট প্লেইনকে ট্রিগার করে
9. যখন সমস্ত পজিশন বন্ধ হয়ে যায়, যদি দাম আবার শেষ গ্রিডটি ভেঙে যায় তবে গ্রিডের অবস্থান এবং সংখ্যাটি পুনরায় গণনা করা হয় এবং উপরে ট্র্যাক করা হয়

এই কৌশলটি ইএমএর মাধ্যমে বড় প্রবণতার দিক নির্ধারণ করে, তারপরে গ্রিড কৌশলটির সাথে মিলিত হয়, যা বড় প্রবণতার ঊর্ধ্বমুখী প্রবণতার ক্ষেত্রে আরও বেশি লাভ অর্জন করতে পারে। গ্রিডটি একাধিক মূল্য পয়েন্ট স্থাপন করে, একটি পজিশনের ঝুঁকি হ্রাস করতে পারে। স্টপ লস সেটিংটি লাভকে লক করতে দেয় এবং সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে। যখন পজিশনটি সম্পূর্ণরূপে পজিশনে থাকে, তখন গ্রিডের উচ্চতা পুনরায় গণনা করতে পারে, আবার পজিশন খোলার জন্য, যার ফলে লাভের সর্বাধিকীকরণ করা যায়।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

1. EMA-এর সাহায্যে ট্রেন্ডের দিকনির্দেশনা জেনে নিন, বিপরীতমুখী পজিশন এড়াতে
2. গ্রিড কৌশল একক হোল্ডিং ঝুঁকি কমাতে ব্যাচ নির্মাণ করতে পারে
3. স্টপ-অফ স্টপ-লস সেটিংগুলি লাভকে লক করে এবং সর্বাধিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করে
4. পজিশন খালি করার পর, গ্রিডটি পুনরায় গণনা করা যেতে পারে, যাতে লাভের সুযোগ বাড়তে পারে

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধা হল ট্রেন্ড ট্রেডিং এবং গ্রিড ট্রেডিংয়ের সংমিশ্রণ, যা ট্রেন্ডের দিকনির্দেশের সঠিকতা নিশ্চিত করে এবং গ্রিড কৌশলটির ঝুঁকি বিচ্ছিন্নতা অর্জন করে। এছাড়াও, পজিশনের সমতল হওয়ার পরে গ্রিডটি পুনরায় গণনা করা যায়, যার ফলে বাজারে একটি বড় ঢেউ দেখা দিলে প্রচুর অর্থ উপার্জন করা যায়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

1. ট্রেনের গতিপথ ভুল হতে পারে
2. গ্রিডের আর্থিক ক্ষতির পর বড় ধাক্কা
3. স্টপ লস পয়েন্টে পৌঁছানোর আগে পজিশন খালি হয়ে যায়
4. রিবাউন্ডের পরে সেরা প্রবেশের পয়েন্টে প্রবেশ করা যায়নি

মূল ঝুঁকিটি হ'ল বড় প্রবণতাটি ভুলভাবে বিচার করা, যার ফলে বিপরীতমুখী অবস্থান তৈরি করা এবং ব্যাপক ক্ষতি হতে পারে। তদুপরি, যদি বাজারে তীব্র ঝড় হয়, তবে একাধিক গ্রিড একই সাথে বন্দী হয়ে গেলে ক্ষতি আরও বাড়বে। দামের দ্রুত পতন স্টপ লসকে ট্রিগার করার কারণে পজিশনটি সম্পূর্ণরূপে খালি হয়ে যায় এবং পরবর্তী লাভের সুযোগ হারাতে পারে। দামের প্রত্যাবর্তনের পরে প্রাথমিক সেরা গ্রিড পজিশনে প্রবেশ করা খুব কঠিন।

EMA প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করে বড় প্রবণতা নির্ধারণের নির্ভুলতা বাড়ানো যেতে পারে। গ্রিডের ব্যবধান এবং প্রথম আদেশের সংখ্যা সামঞ্জস্য করাও সামগ্রিক ক্ষতি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। স্টপ পয়েন্টের অবস্থান সেট করার জন্য বাজারের ওঠানামার ফ্রিকোয়েন্সি বিবেচনা করা দরকার। এছাড়াও, এটি বিবেচনা করা যেতে পারে যে কিছু পজিশন লাভজনক হওয়ার পরে বন্ধ হয়ে যায়, সমস্ত পজিশন খালি না করে।

অপ্টিমাইজেশান দিক

এই কৌশলটি নিম্নলিখিত দিকগুলি থেকে অপ্টিমাইজ করা যেতে পারেঃ

1. ইএমএ প্যারামিটারগুলিকে অপ্টিমাইজ করা, বড় প্রবণতা নির্ধারণের নির্ভুলতা বাড়ানো
2. গ্রিড স্পেসিফিকেশন এবং সংখ্যা সামঞ্জস্য করুন, লাভ-ঝুঁকি অনুপাত অপ্টিমাইজ করুন
3. স্টপ-স্টপ লজিকের উন্নতি, যেমন আংশিক পজিশন স্টপ, মুভিং স্টপ ইত্যাদি
4. পুনরায় প্রবেশের শর্তাদি বাড়ানো যাতে রিবাউন্ডের সময়কালের আগে পুনরায় প্রবেশ করা যায় না
5. K-লাইন আকৃতি, সংকেত সংবেদনশীলতা ইত্যাদির মতো আরও সূচকগুলির সাথে প্রবেশের সময় নির্ধারণ করুন
6. অস্বাভাবিক পরিস্থিতির বিচার বৃদ্ধি, অস্বাভাবিক পরিস্থিতিতে বড় ক্ষতি এড়ানো

এই অপ্টিমাইজেশানগুলি ব্যবহার করে, কৌশলগুলি বড় আকারের পরিস্থিতিতে আরও বেশি লাভ অর্জন করতে পারে এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে এবং স্বাভাবিক অস্থিরতার মধ্যে ক্ষতি হ্রাস করতে পারে।

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি প্রবণতা ট্রেডিং এবং গ্রিড ট্রেডিংয়ের একটি জৈবিক সংমিশ্রণ। এটি ইএমএ ব্যবহার করে বড় দিক নির্ধারণ করে এবং তারপরে গ্রিড কৌশলটি ব্যবহার করে ধারাবাহিকভাবে পজিশন তৈরি করে। ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা হয়, স্টপ লস এবং পুনরায় গণনা করা গ্রিডের ট্র্যাকিং প্রক্রিয়া রয়েছে। সামগ্রিকভাবে, কৌশলটি বাজারের বড় প্রবণতার মধ্যে ভাল মুনাফা অর্জন করতে পারে এবং ঝুঁকিও নিয়ন্ত্রণ করে। যদি প্যারামিটারগুলি আরও অপ্টিমাইজ করা হয় এবং বিচার সঠিকতা বাড়ানো হয় তবে উপার্জন আরও বেশি মূল্যবান হতে পারে।