ട്രേഡിംഗ് സൂചകങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പിന്തുടരേണ്ട നുറുങ്ങുകൾ
സജീവ വ്യാപാരികൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു സാങ്കേതിക വ്യാപാര സൂചകങ്ങൾ അവരുടെ വ്യാപാരത്തിനുള്ള നല്ല പ്രവേശന, പുറത്തുകടക്കുന്ന സ്ഥലങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ അവരെ സഹായിക്കുന്നതിന്.
നൂറുകണക്കിന് ആളുകൾക്ക് മിക്ക വ്യാപാര സൈറ്റുകളിലും സൂചകങ്ങൾ കണ്ടെത്താനാകും. തൽഫലമായി, വളരെയധികം അടയാളങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ അവ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ തെറ്റ് വരുത്തുന്നത് ലളിതമാണ്.
പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സാങ്കേതിക വിശകലന ഉപകരണങ്ങൾ, നിരവധി സൂചകങ്ങൾ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാമെന്നും സൂചകങ്ങൾ എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്നും ഈ ലേഖനം നിങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കും.
വ്യത്യസ്ത സിഗ്നലുകൾ
ഒരു ട്രേഡിംഗ് ഉപകരണത്തിന്റെ ചരിത്രപരവും നിലവിലുള്ളതുമായ വില അല്ലെങ്കിൽ വോളിയം ഡാറ്റ സാങ്കേതിക സൂചകങ്ങൾ ലഭിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം, അവ ഗണിതശാസ്ത്ര കണക്കുകൂട്ടലുകളാണ്. ചരിത്രപരമായ പ്രവണതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവിയിലെ വില ചലനങ്ങൾ പ്രൊജക്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനായി സാങ്കേതിക വിശകലന വിദഗ്ധർ ഈ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, സൂചകങ്ങൾ വാങ്ങുന്നതിനോ വിൽക്കുന്നതിനോ കഠിനവും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ സിഗ്നലുകൾ നൽകുന്നില്ല. പകരം, ട്രേഡിംഗ് ശൈലിക്ക് അനുസൃതമായി ട്രേഡുകളിലേക്ക് പ്രവേശിക്കുന്നതിനും പുറത്തുകടക്കുന്നതിനും സിഗ്നലുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് തീരുമാനിക്കേണ്ടത് വ്യാപാരിയാണ്.
ട്രെൻഡ്, ആക്കം, ചാഞ്ചാട്ടം, വോളിയം സൂചകങ്ങൾ എന്നിവ ലഭ്യമായ നിരവധി തരം ഗേജുകളിൽ ചിലത് മാത്രമാണ്.
ഉപയോക്താവ് നിർവ്വചിച്ച ഇൻപുട്ട് വേരിയബിളുകൾ
അവർക്ക് അനുയോജ്യമെന്ന് തോന്നുന്ന ഏത് സാങ്കേതിക അടയാളങ്ങളും തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും വ്യാപാരികൾക്ക് സ്വാതന്ത്ര്യമുണ്ട്. ഇൻപുട്ട് മൂല്യങ്ങൾ മാറ്റുന്നത്, ഉപയോക്തൃ-നിർവചിച്ച വേരിയബിളുകൾ ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന സൂചകങ്ങളുടെ സ്വഭാവത്തെ ചെറുതായി പരിഷ്കരിക്കുന്നു. ചലിക്കുന്ന ശരാശരി ഓസിലേറ്ററുകളും.
ഒരു ലുക്ക്-ബാക്ക് കാലയളവ് അല്ലെങ്കിൽ കണക്കുകൂട്ടലിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന വില ഡാറ്റ പോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ ഒരു സൂചകത്തിന് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ മൂല്യങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. വിവിധ സമയങ്ങളിലെ വിപണിയുടെ അവസ്ഥയെക്കുറിച്ച് ഇത് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.
വിവരങ്ങളുടെ അദിപ്രസരം
ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ അമിതമായ അളവ് കാരണം, പല ആധുനിക വ്യാപാരികളും ഒരേസമയം ചാർട്ടുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനും ഇൻപുട്ട് വിൻഡോകൾ ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിനും ഒന്നിലധികം സ്‌ക്രീനുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
സ്‌ക്രീൻ റിയൽ എസ്റ്റേറ്റിന്റെ ഓരോ ഇഞ്ചും സാങ്കേതിക സൂചകങ്ങൾ കൊണ്ട് നിറയ്ക്കുക എന്നത് ആറ് മോണിറ്ററുകളുണ്ടെങ്കിലും ഒരു മികച്ച ആശയമല്ല. ഒരു വ്യാപാരി അമിതമായ ഡാറ്റയെ അഭിമുഖീകരിക്കുമ്പോൾ, അവർക്ക് വിവരങ്ങളുടെ ഓവർഫ്ലോ അനുഭവപ്പെട്ടേക്കാം.
ഒരു നിശ്ചിത പ്രദേശത്ത് സൈനേജുകളുടെ എണ്ണം കുറയ്ക്കുന്നത് ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ സഹായിക്കും. നിങ്ങൾ അത് ഉപയോഗിക്കാൻ പോകുന്നില്ലെങ്കിൽ അത് ഒഴിവാക്കുക. ഡെക്കുകൾ വൃത്തിയാക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.
ഒരേ ചാർട്ടിലെ ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഒന്നിലധികം സൂചകങ്ങൾ അവയിൽ ചിലത് നീക്കം ചെയ്തുകൊണ്ട് ലളിതമാക്കാം.
ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
ഏത് ഇൻപുട്ടുകളാണ് മികച്ച ഫലങ്ങൾ ഉളവാക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ വ്യാപാരികൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പഠനങ്ങൾ ആധുനിക ട്രേഡിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ചലിക്കുന്ന ശരാശരിയുടെ ദൈർഘ്യം പോലെയുള്ള ഇൻപുട്ടിനായി വ്യാപാരികൾക്ക് ഒരു ശ്രേണി നൽകാനാകും, കൂടാതെ മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന ശ്രേണി നിർണ്ണയിക്കാൻ പ്ലാറ്റ്ഫോം കണക്ക് ചെയ്യും. ഒപ്റ്റിമൽ ഇൻപുട്ടുകൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ, മൾട്ടിവേരിയബിൾ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കുന്നു.
ട്രേഡുകളിൽ എപ്പോൾ ചേരുകയും പുറത്തുകടക്കുകയും ചെയ്യണമെന്നും പണം എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാമെന്നും വ്യക്തമാക്കുന്ന ഒരു വസ്തുനിഷ്ഠമായ തന്ത്രം ഉണ്ടാക്കുന്നത് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ വഴി സുഗമമാക്കുന്നു.
താഴെ വരി
സാങ്കേതിക വിശകലനം ഗ്യാരന്റികളേക്കാൾ സാധ്യതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണെന്ന് എല്ലായ്പ്പോഴും ഓർക്കുക. ഒരൊറ്റ അടയാളത്തിനോ സൂചകങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിനോ ഭാവിയിലെ വിപണി സ്വഭാവം വിശ്വസനീയമായി പ്രവചിക്കാൻ കഴിയില്ല.
നിരവധി അടയാളങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ തെറ്റായി പ്രയോഗിക്കുകയോ ചെയ്‌താൽ മാർക്കറ്റ് പ്രവർത്തനം മനസ്സിലാക്കാൻ വ്യാപാരികൾ ബുദ്ധിമുട്ടിയേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, സാങ്കേതിക സൂചകങ്ങളുടെ ശരിയായ പ്രയോഗത്തിലൂടെ, ഉയർന്ന പ്രോബബിലിറ്റി ട്രേഡിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയുന്നതിലൂടെ വ്യാപാരികൾക്ക് അവരുടെ വിപണി വിജയത്തിന്റെ സാധ്യതകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
« ഏറ്റവും ശക്തമായ ബെയറിഷ് മെഴുകുതിരി പാറ്റേണുകൾ ഏതാണ്? ജനപ്രിയ സ്വിംഗ് ട്രേഡിംഗ് സമയ ഫ്രെയിമുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്? »
