ওভারভিউ

এই কৌশলটি দুটি ভিন্ন সময়ের চলমান গড় গণনা করে এবং তাদের ক্রস পয়েন্টগুলি আঁকতে ট্রেডিং সিগন্যাল প্রেরণ করে। দীর্ঘস্থায়ী চলমান গড়ের উপরে যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে থাকে, তখন অতিরিক্ত করুন; দীর্ঘস্থায়ী চলমান গড়ের নীচে যখন দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে থাকে, তখন কম করুন।

কৌশল নীতি

এই কৌশলটি মুভিং এভারেজের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে কারণ এটি মূল প্রবণতা বের করার জন্য দামের ধারাবাহিকতার মধ্যে এলোমেলোতা সরিয়ে দেয়। কৌশলটি 7 দিনের লাইন এবং 20 দিনের লাইন ব্যবহার করে দ্বিগুণ মুভিং এভারেজ সিস্টেম তৈরি করে, যা আরও সাধারণ এবং আরও স্পষ্ট।

যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় অতিক্রম করা হয়, এর অর্থ হল দাম একটি উত্থান প্রবণতায় প্রবেশ করেছে; যখন স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড় অতিক্রম করা হয়, এর অর্থ হল দাম একটি পতনের প্রবণতায় প্রবেশ করেছে। এই নীতি অনুসারে, আমরা বেশি কিনতে বা কম বিক্রি করি।

বিশেষত, কৌশলটি 7 দিনের সরল চলমান গড় এবং 20 দিনের সরল চলমান গড় গণনা করে ট্রেন্ডের বিপরীত সিদ্ধান্ত নেয় এবং যখন দুটি গড় ক্রস হয় তখন একটি ট্রেডিং সংকেত দেয়। ক্রস প্রকারের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য, স্বল্পমেয়াদী লাইনটি দীর্ঘমেয়াদী লাইনের চেয়ে বড় হিসাবে সংজ্ঞায়িত করুন দামের উত্থান, বিপরীতে দামের পতনের প্রবণতা। দীর্ঘমেয়াদী লাইনটি অতিক্রম করার সময়, যখন দামের উত্থানের প্রবণতা শুরু হয় তখন মাল্টিপ্লেস করুন; এবং দীর্ঘমেয়াদী লাইনটি অতিক্রম করার সময়, যখন দামের পতনের প্রবণতা শুরু হয় তখন শূন্যপদক করুন।

সামর্থ্য বিশ্লেষণ

(১) কৌশলগুলি পরিষ্কার, সহজ, সহজে বোঝা যায় এবং বাস্তবায়িত হয়।

(২) মুভিং এভারেজ একটি প্রবণতা ট্র্যাকিং সূচক, যা দামের মধ্যে থাকা আংশিক গোলমালকে কার্যকরভাবে ফিল্টার করতে পারে। দ্বৈত মুভিং এভারেজ সিস্টেম ব্যবহার করে স্থিতিশীলতা আরও উন্নত করা যেতে পারে।

(3) প্যারামিটার কনফিগারেশন নমনীয়, বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের লেনদেনের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য প্যারামিটার প্যাকেজগুলিকে সামঞ্জস্য করা যায়।

(৪) সুনির্দিষ্ট ট্রেডিং সিগন্যালগুলি সহজেই নির্ধারণ করা যায়, যখন দুটি সাধারণ চলন্ত গড়ের ব্যবহার করা হয়।

(৫) ভিজ্যুয়াল অ্যাডভান্সড অ্যানালাইসিস খুবই শক্তিশালী, যা ভিজ্যুয়াল এফেক্টের মাধ্যমে প্রবণতা, গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট ইত্যাদি নির্ধারণ করে।

(৬) কৌশল পুনর্বিবেচনার পরে, অপ্টিমাইজেশনের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, কৌশলটির রিটার্ন হার বাড়ানো যায়।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

(১) ডাবল মুভিং এভারেজ কৌশল বাজার অস্থিরতার প্রতি সংবেদনশীল এবং ঘন ঘন ট্রেডিং ক্ষতির জন্য প্রবণ।

(২) কেবলমাত্র সমান্তরাল ক্রসিংয়ের উপর নির্ভর করে প্রবণতা পাল্টানোর স্থানটি সঠিকভাবে নির্ধারণ করা সম্ভব নয়, যা ভুল সংকেত সৃষ্টি করতে পারে।

(৩) নিয়মগুলি বেশ কঠোর, যখন অপ্রত্যাশিত ঘটনাগুলি বাজারকে প্রভাবিত করে, তখন কৌশলটি সামঞ্জস্য করতে না পারা বড় ক্ষতির কারণ হতে পারে।

(৪) ভুল প্যারামিটারগুলিও ভুল সংকেত বা ব্যবসায়ের সুযোগ হারাতে পারে, সতর্কতার সাথে পরীক্ষার এবং অপ্টিমাইজেশনের প্রয়োজন।

এই ঝুঁকিগুলি প্রশমিত করার জন্য, প্যারামিটার সমন্বয়কে যথাযথভাবে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে; অন্যান্য সূচক যুক্ত করার জন্য সহায়ক; ক্ষতি নিয়ন্ত্রণের জন্য স্টপ লস কৌশল সেট করুন; বাজার পরিস্থিতি অনুসারে প্যারামিটারগুলি বা বন্ধ করার কৌশলগুলি সামঞ্জস্য করুন ইত্যাদি।

অপ্টিমাইজেশান দিক

(1) অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে একত্রিত হয়ে, সংমিশ্রণ কৌশল তৈরি করে, যা সংকেতের নির্ভুলতা বাড়িয়ে তুলতে পারে। যেমন, ট্র্যাফিকের সূচক যুক্ত করা, ট্র্যাফিকের বর্ধিতকরণ নির্ধারণ করা যখন চলন্ত গড়ের ক্রস হয়, প্রবেশের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলতে পারে।

(২) স্টপ লস স্ট্র্যাটেজি যোগ করা, যা একক ক্ষতির কার্যকর নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যখন দাম চলমান গড়ের একটি নির্দিষ্ট পরিসীমা অতিক্রম করে, তখন বর্তমান প্রধান অবস্থান থেকে বেরিয়ে আসে।

(3) চলমান গড়ের জন্য চক্রের প্যারামিটার সমন্বয়টি অনুকূলিতকরণের জন্য পরীক্ষা করুন। আপনি বিভিন্ন ধীর এবং দ্রুত চক্রের মিলগুলি চেষ্টা করতে পারেন এবং সর্বোত্তম প্যারামিটার সমন্বয়টি খুঁজে পেতে পারেন। এছাড়াও আপনি সূচকীয় চলমান গড়, ওজনের চলমান গড় এবং অন্যান্য চলমান গড়ের সূচক ব্যবহার করে পরীক্ষা করতে পারেন।

(৪) বিভিন্ন জাত এবং বাজারের পরিবেশের উপর নির্ভর করে প্যারামিটারগুলিকে সামঞ্জস্য করুন। অস্থির জাতের জন্য, চলমান গড় চক্রটি সংক্ষিপ্ত করা যেতে পারে এবং লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি হ্রাস করা যেতে পারে। প্রবণতাযুক্ত বাজারের পরিবেশের জন্য, দুটি গড়ের সময়কালের ব্যবধান বাড়ানো যেতে পারে।

সারসংক্ষেপ

মুভিং এভারেজ ডাবল ক্রস কৌশল সামগ্রিকভাবে একটি খুব সাধারণ এবং মৌলিক প্রবণতা ট্র্যাকিং কৌশল। এটি দুটি ভিন্ন সময়কালের চলমান গড় গণনা করে এবং তাদের ক্রসিংয়ের পর্যবেক্ষণ করে মূল্য প্রবণতার পরিবর্তনগুলি বিচার করে। এটি একটি স্বল্পমেয়াদী চলমান গড়ের উপরে বা দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের নীচে অতিক্রম করার সময় একটি লেনদেনের সংকেত দেয়। এই সহজ লেনদেনের ধারণাগুলি সহজেই বাস্তবায়ন করা যায়, প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করার জন্য নমনীয় এবং এটি পরিমাণগত লেনদেনের প্রবেশদ্বার স্তরের কৌশল। তবে এর কিছু ত্রুটি রয়েছে যেমন বাজারের পরিবেশের অস্থিরতা সংবেদনশীল এবং সংকেতগুলি সম্ভবত ভুল হতে পারে। অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে সংমিশ্রণ বা স্টপ লস সেট এবং প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মতো উপায়ে এই কৌশলটি শক্তিশালী করা যেতে পারে, এটি একটি খুব কার্যকর পরিমাণগত লেনদেন কৌশল হিসাবে তৈরি করতে পারে।