मोमेंटम ट्रेडिंग इस तर्क के इर्द-गिर्द आधारित है कि यदि बाजार में एक प्रमुख प्रवृत्ति पहले से ही दिखाई दे रही है, तो यह प्रवृत्ति कम से कम तब तक जारी रहने वाली है जब तक कि संकेतों में आना शुरू नहीं हो जाता है कि यह समाप्त हो गया है।
गति व्यापार के साथ विचार यह है कि यदि कोई निश्चित संपत्ति मुख्य रूप से कई महीनों के लिए एक दिशा में आगे बढ़ रही है, तो हम सुरक्षित रूप से इस प्रवृत्ति को जारी रख सकते हैं, कम से कम जब तक डेटा अन्यथा दिखाना शुरू नहीं होता है। इसलिए, योजना हर डुबकी पर खरीदने और हर पंप पर मुनाफे में लॉक करने या शॉर्टिंग करने पर इसके विपरीत होगी। बेशक, व्यापारियों को इस बात से अवगत होने की आवश्यकता होती है कि कब बाजार प्रवृत्ति के उलट होने के संकेत दिखाता है, या फिर यही रणनीति बहुत तेजी से घूमना शुरू कर सकती है।
यह भी ध्यान दिया जाना चाहिए कि व्यापारियों को ऐसी रणनीतियाँ निर्धारित नहीं करनी चाहिए जो वास्तविक चढ़ाव और ऊँचाई पर खरीदने और बेचने की कोशिश करती हैं, या जिसे "चाकू पकड़ना" कहा जाता है, बल्कि मुनाफे में ताला लगाना चाहिए और उन स्तरों पर वापस खरीदना चाहिए जो यथोचित रूप से सुरक्षित हैं . एल्गोरिथम ट्रेडिंग इसके लिए आदर्श है, क्योंकि उपयोगकर्ता केवल उन प्रतिशतों को सेट कर सकते हैं जिनके साथ वे सहज महसूस करते हैं और कोड को बाकी काम करने देते हैं। हालाँकि, यह तकनीक अपने आप में अप्रभावी हो सकती है यदि कोई बाजार बग़ल में चल रहा है या इतना अस्थिर है कि एक स्पष्ट प्रवृत्ति सामने नहीं आई है।
रुझान देखने के लिए एक उत्कृष्ट संकेतक औसत चल रहा है। जैसा कि वे ध्वनि करते हैं, एक मूविंग एवरेज एक मूल्य चार्ट पर एक पंक्ति होती है जो एक्स राशि से अधिक दिनों (या घंटे, सप्ताह, महीने, आदि) के लिए औसत मूल्य दिखाती है। अक्सर, 50, 100 या 200 जैसी राशियों का उपयोग किया जाता है, लेकिन विभिन्न रणनीतियों को अपने व्यापार की भविष्यवाणियां करने के लिए अलग-अलग समय अवधि में देखा जाता है।
आम तौर पर, एक प्रवृत्ति को उतना ही मजबूत माना जाता है जब यह चलती औसत से ऊपर या नीचे रहता है - और जब यह एमए लाइन के पास या पार करता है तो कमजोर होता है। इसके अलावा, लंबी अवधि के आधार पर एमए को आम तौर पर एक से बहुत अधिक वजन दिया जाता है जो केवल पिछले 100 घंटे या इसी तरह की समय सीमा देखता है।
स्रोत: https://cointelegraph.com/explained/algorithmic-trading-strategies-explained