यह रणनीति घातीय चलती औसत (ईएमए) की दिशा का न्याय करके लंबी/लघु दिशा निर्धारित करती है। यह लंबी जाती है जब एक तेजी से घुलमिल पैटर्न और विस्तारित ट्रेडिंग वॉल्यूम होता है। यह स्थिति को बंद कर देता है जब ईएमए की दिशा उलट जाती है या एक मंदी घुलमिल पैटर्न होता है।
बाजार की प्रवृत्ति निर्धारित करने के लिए विभिन्न मापदंडों के साथ दो ईएमए का उपयोग करें। यदि लघु ईएमए लंबे ईएमए से ऊपर है, तो यह एक बैल बाजार है, अन्यथा यह एक भालू बाजार है।
जब बाजार तेजी से बढ़ता है, यदि एक तेजी से बढ़ता पैटर्न दिखाई देता है और व्यापार की मात्रा पिछले बार की तुलना में 1.2 गुना अधिक है, तो एक लंबा संकेत ट्रिगर किया जाता है। यह पैटर्न तेजी से बढ़ने वाले बुल्स का संकेत देता है।
जब बाजार की प्रवृत्ति उलटी होती है, अर्थात शॉर्ट ईएमए लंबी ईएमए से नीचे जाता है, तो यह बुल्स की कमजोर गति को दर्शाता है और मौजूदा स्थिति को बंद किया जाना चाहिए।
बाजार की संरचना निर्धारित करने के लिए दोहरे ईएमए का उपयोग करके बुल/बियर स्थिति का सटीक आकलन किया जा सकता है।
निगलने के पैटर्न से पता चलता है कि एक तरफ गति अचानक बढ़ जाती है, जो प्रमुख रुझानों को पकड़ सकती है।
इसमें स्टॉप लॉस तंत्र है। स्टॉप लॉस की कीमत निर्धारित नहीं करके, लेकिन स्टॉप लॉस को रोकने के लिए मार्केट स्ट्रक्चर रिवर्स का उपयोग करके, अनावश्यक फिसलन को कम किया जा सकता है।
दोहरे ईएमए बाजार संरचना का गलत आकलन भी कर सकते हैं, इस प्रकार रुझानों को याद कर सकते हैं या गलत तरीके से लंबे समय तक जा सकते हैं। ईएमए अवधि को समायोजित किया जा सकता है।
विभिन्न बाजारों से अवशोषण के पैटर्न को गुमराह किया जा सकता है। झूठे व्यापारों से बचने के लिए अधिक फ़िल्टर जोड़े जा सकते हैं।
स्टॉप लॉस की कीमत नहीं होने से अधिक नुकसान हो सकता है। ब्रेक इवे जैसे अन्य स्टॉप लॉस विधियों का परीक्षण किया जा सकता है।
अधिक संकेतक जैसे एमएसीडी, ए/डी का उपयोग लॉन्ग/शॉर्ट निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
आवश्यकता के आधार पर मध्यम स्थिर स्टॉप लॉस मूल्य जोड़ें।
प्रतीक व्यापार की विशेषताओं के आधार पर ईएमए अवधि का अनुकूलन करना।
रणनीति का तर्क स्पष्ट और समझने में आसान है, ब्रेकआउट को पकड़ने के लिए संरचना और निगलने के पैटर्न को निर्धारित करने के लिए ईएमए का उपयोग करता है। इसके फायदे सरल निर्णय तर्क और स्पष्ट ट्रेडिंग संकेत हैं। लेकिन फंसने के जोखिम मौजूद हैं। आगे अनुकूलन बेहतर रिटर्न प्राप्त कर सकता है।
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