অটোমেটেড মেশিন লার্নিং

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং: বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর ভবিষ্যৎ

ভূমিকা

বাইনারি অপশন ট্রেডিং বর্তমানে অত্যন্ত জনপ্রিয় একটি বিনিয়োগ মাধ্যম। এখানে বিনিয়োগকারীরা একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে কোনো সম্পদের দাম বাড়বে নাকি কমবে, সেই বিষয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করে লাভবান হওয়ার চেষ্টা করেন। এই ট্রেডিং-এ সাফল্যের জন্য প্রয়োজন সঠিক সময়ে সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া। কিন্তু বাজারের গতিবিধি বোঝা এবং মানুষের আবেগ নিয়ন্ত্রণ করা সবসময় কঠিন। এই সমস্যার সমাধানে অটোমেটেড মেশিন লার্নিং (Automated Machine Learning বা AutoML) একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। এই নিবন্ধে, আমরা অটোমেটেড মেশিন লার্নিং কী, বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ এর ব্যবহার, সুবিধা, অসুবিধা এবং ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করব।

মেশিন লার্নিং এবং অটোমেটেড মেশিন লার্নিং

মেশিন লার্নিং হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) একটি অংশ, যেখানে কম্পিউটারকে ডেটা থেকে শিখতে এবং অভিজ্ঞতা থেকে উন্নতি করতে সক্ষম করা হয়। এর মাধ্যমে কম্পিউটার কোনো নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনের জন্য স্পষ্টভাবে প্রোগ্রামিং ছাড়াই নিজের নিয়ম তৈরি করতে পারে।

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং (AutoML) হলো মেশিন লার্নিং প্রক্রিয়ার একটি স্বয়ংক্রিয় রূপ। এটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে তোলে। AutoML-এর মূল উদ্দেশ্য হলো ডেটা বিজ্ঞানীদের কাজ সহজ করা এবং মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার আরও বাড়ানো।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটোমেটেড মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অটোমেটেড মেশিন লার্নিং বিভিন্নভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে:

বাজারের পূর্বাভাস: ঐতিহাসিক ডেটা এবং রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণ করে বাজারের ভবিষ্যৎ গতিবিধি সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যায়।
ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি: মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি লাভজনক ট্রেডিং সুযোগ সনাক্ত করতে পারে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করতে পারে।
ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: অ্যালগরিদমগুলি ঝুঁকির পরিমাণ মূল্যায়ন করতে এবং সেই অনুযায়ী ট্রেডিং কৌশল তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
পোর্টফোলিও অপটিমাইজেশন: বিভিন্ন সম্পদের সমন্বয়ে একটি оптимаল পোর্টফোলিও তৈরি করতে অটোমেটেড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে।
অটোমেটেড ট্রেডিং: সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম তৈরি করা যায়, যা কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই ট্রেড করতে পারে।

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং-এর সুবিধা

নির্ভুলতা: মানুষের তুলনায় দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারে।
সময় সাশ্রয়: স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করার ক্ষমতা থাকায় সময় সাশ্রয় হয়।
আবেগ নিয়ন্ত্রণ: মানুষের আবেগ দ্বারা প্রভাবিত না হয়ে লজিক্যাল সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
ব্যাকটেস্টিং: ঐতিহাসিক ডেটার উপর ভিত্তি করে ট্রেডিং কৌশল পরীক্ষা করা যায় (ব্যাকটেস্টিং).
অভিযোজন ক্ষমতা: বাজারের পরিবর্তনের সাথে সাথে নিজের কৌশল পরিবর্তন করতে পারে।
উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা: অ্যালগরিদমগুলি ঝুঁকির পূর্বাভাস দিতে এবং তা কমাতে সাহায্য করে।
অবিরত শিক্ষা: নতুন ডেটা থেকে ক্রমাগত শিখতে এবং নিজের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং-এর অসুবিধা

ডেটার প্রয়োজনীয়তা: নির্ভুল পূর্বাভাসের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটার প্রয়োজন।
অ্যালগরিদমের জটিলতা: জটিল অ্যালগরিদম তৈরি এবং বোঝা কঠিন হতে পারে।
ওভারফিটিং: অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ ডেটার সাথে খুব বেশি পরিচিত হয়ে গেলে নতুন ডেটাতে খারাপ পারফর্ম করতে পারে (ওভারফিটিং).
খরচ: অটোমেটেড মেশিন লার্নিং সিস্টেম তৈরি এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা ব্যয়বহুল হতে পারে।
প্রযুক্তিগত ত্রুটি: প্রযুক্তিগত ত্রুটির কারণে সিস্টেম ভুল সিদ্ধান্ত নিতে পারে।
বাজারের অপ্রত্যাশিত ঘটনা: অপ্রত্যাশিত বাজার ঘটনাগুলি অ্যালগরিদমের পূর্বাভাসকে ভুল প্রমাণ করতে পারে।
নিয়ন্ত্রণের অভাব: কিছু ক্ষেত্রে, ট্রেডিং অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্তগুলি সম্পূর্ণরূপে বোঝা বা নিয়ন্ত্রণ করা কঠিন হতে পারে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর জন্য জনপ্রিয় মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর জন্য বিভিন্ন ধরনের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে। নিচে কয়েকটি উল্লেখযোগ্য অ্যালগরিদম নিয়ে আলোচনা করা হলো:

লজিস্টিক রিগ্রেশন (Logistic Regression): এটি একটি সাধারণ এবং বহুল ব্যবহৃত অ্যালগরিদম, যা কোনো ঘটনার সম্ভাবনা নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
ডিসিশন ট্রি (Decision Tree): এই অ্যালগরিদম ডেটাকে বিভিন্ন অংশে বিভক্ত করে সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে।
র‍্যান্ডম ফরেস্ট (Random Forest): এটি একাধিক ডিসিশন ট্রি-এর সমন্বয়ে গঠিত, যা আরও নির্ভুল পূর্বাভাস দিতে পারে।
সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (Support Vector Machine বা SVM): এই অ্যালগরিদম ডেটাকে বিভিন্ন শ্রেণিতে বিভক্ত করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
নিউরাল নেটওয়ার্ক (Neural Network): এটি মানুষের মস্তিষ্কের মতো কাজ করে এবং জটিল ডেটা থেকে শিখতে পারে। ডিপ লার্নিং নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি উন্নত রূপ।
কে- nearest প্রতিবেশী (K-Nearest Neighbors বা KNN): এটি ক্লাসিফিকেশন এবং রিগ্রেশন উভয় কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।

বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের তুলনা
অ্যালগরিদম	সুবিধা	অসুবিধা	ব্যবহারের ক্ষেত্র
লজিস্টিক রিগ্রেশন	সহজ এবং দ্রুত	জটিল ডেটার জন্য উপযুক্ত নয়	প্রাথমিক পূর্বাভাস
ডিসিশন ট্রি	বোঝা সহজ	ওভারফিটিং-এর সম্ভাবনা বেশি	সাধারণ ট্রেডিং কৌশল
র‍্যান্ডম ফরেস্ট	নির্ভুলতা বেশি	প্রশিক্ষণ সময় বেশি	জটিল ট্রেডিং কৌশল
SVM	উচ্চ মাত্রার ডেটার জন্য উপযুক্ত	প্যারামিটার টিউনিং প্রয়োজন	ঝুঁকি মূল্যায়ন
নিউরাল নেটওয়ার্ক	জটিল ডেটা থেকে শিখতে পারে	প্রশিক্ষণ এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন	স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং সিস্টেম
KNN	সহজ বাস্তবায়ন	বড় ডেটাসেটের জন্য ধীর	প্যাটার্ন সনাক্তকরণ

ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং সিস্টেম তৈরির প্রথম ধাপ হলো ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি। বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা বিভিন্ন উৎস থেকে সংগ্রহ করা যেতে পারে, যেমন:

ঐতিহাসিক মূল্য ডেটা (ঐতিহাসিক ডেটা).
রিয়েল-টাইম মূল্য ডেটা।
ভলিউম ডেটা (ভলিউম বিশ্লেষণ).
অর্থনৈতিক সূচক (অর্থনৈতিক সূচক).
সংবাদ এবং সামাজিক মাধ্যম ডেটা (সংবাদ বিশ্লেষণ).

সংগৃহীত ডেটা সাধারণত অগোছালো এবং ত্রুটিপূর্ণ থাকে। তাই, ডেটা পরিষ্কার করা, ত্রুটি সংশোধন করা এবং মডেলের জন্য উপযুক্ত ফরম্যাটে রূপান্তর করা জরুরি। এই প্রক্রিয়ার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

মিসিং ডেটা পূরণ করা।
আউটলায়ার (outlier) সনাক্ত এবং অপসারণ করা।
ডেটা স্কেলিং (scaling) এবং নরমালাইজেশন (normalization)।
ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং (feature engineering)।

বৈশিষ্ট্য নির্বাচন (Feature Selection)

বৈশিষ্ট্য নির্বাচন হলো মডেলের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করার প্রক্রিয়া। সঠিক বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করা মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়ক। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:

পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি (Statistical methods)।
মেশিন লার্নিং ভিত্তিক পদ্ধতি।
ডোমেইন জ্ঞান (Domain knowledge)।

মডেল প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়ন

ডেটা প্রস্তুতি এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের পরে, মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাকে দুটি অংশে ভাগ করা হয়: প্রশিক্ষণ ডেটা (training data) এবং পরীক্ষা ডেটা (testing data)। প্রশিক্ষণ ডেটা মডেলকে শিখতে সাহায্য করে, যেখানে পরীক্ষা ডেটা মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়।

মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য বিভিন্ন মেট্রিক ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন:

নির্ভুলতা (Accuracy)।
প্রিসিশন (Precision)।
রিকল (Recall)।
এফ১ স্কোর (F1 score)।
আরওসি (ROC) এবং এইউসি (AUC)।

ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং কৌশল

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বাইনারি অপশন ট্রেডিং করার সময় ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কিছু সাধারণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা কৌশল হলো:

স্টপ-লস অর্ডার (stop-loss order) ব্যবহার করা।
পোর্টফোলিও ডাইভারসিফিকেশন (portfolio diversification) করা।
ছোট আকারের ট্রেড করা।
অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা নিয়মিত পর্যবেক্ষণ করা।
বাজারের অপ্রত্যাশিত ঘটনার জন্য প্রস্তুত থাকা।

ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং-এর ভবিষ্যৎ বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ অত্যন্ত উজ্জ্বল। ভবিষ্যতে, আমরা আরও উন্নত অ্যালগরিদম, আরও শক্তিশালী কম্পিউটিং ক্ষমতা এবং আরও বেশি ডেটা দেখতে পাবো। এর ফলে, অটোমেটেড ট্রেডিং সিস্টেমগুলি আরও নির্ভুল এবং লাভজনক হবে বলে আশা করা যায়। এছাড়াও, ব্লকচেইন এবং স্মার্ট কন্ট্রাক্ট-এর সাথে সমন্বিত অটোমেটেড ট্রেডিং সিস্টেম আরও বেশি নিরাপদ এবং স্বচ্ছ হবে।

উপসংহার

অটোমেটেড মেশিন লার্নিং বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এর ভবিষ্যৎ পরিবর্তন করার ক্ষমতা রাখে। এটি বিনিয়োগকারীদের জন্য নতুন সুযোগ তৈরি করে এবং ট্রেডিং প্রক্রিয়াকে আরও সহজ ও কার্যকর করে তোলে। তবে, এই প্রযুক্তি ব্যবহারের পূর্বে এর সুবিধা, অসুবিধা এবং ঝুঁকি সম্পর্কে ভালোভাবে জানা জরুরি। সঠিক পরিকল্পনা, ডেটা প্রস্তুতি এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে অটোমেটেড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বাইনারি অপশন ট্রেডিং-এ সাফল্য অর্জন করা সম্ভব।

টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ এবং ফান্ডামেন্টাল বিশ্লেষণ এর সাথে অটোমেটেড মেশিন লার্নিং এর সমন্বিত ব্যবহার ট্রেডিং এর সম্ভাবনা বহুগুণে বৃদ্ধি করতে পারে।

ক্যান্ডেলস্টিক প্যাটার্ন এবং চার্ট প্যাটার্ন সনাক্ত করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করা যেতে পারে।

ভলিউম ওয়েটেড এভারেজ প্রাইস (VWAP) এবং মুভিং এভারেজ এর মতো সূচকগুলি ব্যবহার করে ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি করা যেতে পারে।

বলিঙ্গার ব্যান্ডস এবং আরএসআই (RSI) এর মতো টুলস ব্যবহার করে ওভারবট (overbought) এবং ওভারসোল্ড (oversold) অবস্থা নির্ণয় করা যেতে পারে।

ফিবোনাচি রিট্রেসমেন্ট এবং এলিট ওয়েভ থিওরি এর মতো কৌশলগুলি অটোমেটেড সিস্টেমে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

ম্যাকডি (MACD) এবং স্টোকাস্টিক অসিলেটর এর মতো সূচকগুলি ব্যবহার করে ট্রেডিংয়ের সুযোগ খুঁজে বের করা যেতে পারে।

সময় সিরিজ বিশ্লেষণ এবং পরিসংখ্যানিক মডেলিং ব্যবহার করে ভবিষ্যতের মূল্য সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যেতে পারে।

ঝুঁকি সামঞ্জস্যপূর্ণ রিটার্ন (Sharpe Ratio) এবং সর্বোচ্চ ড্রডাউন (Maximum Drawdown) এর মতো মেট্রিক্স ব্যবহার করে পোর্টফোলিও মূল্যায়ন করা যেতে পারে।

মন্ট কার্লো সিমুলেশন ব্যবহার করে বিভিন্ন ট্রেডিং কৌশলের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা যেতে পারে।

গাণিতিক অপটিমাইজেশন ব্যবহার করে ট্রেডিং প্যারামিটারগুলি অপটিমাইজ করা যেতে পারে।

ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) ব্যবহার করে সংবাদের sentiment বিশ্লেষণ করে ট্রেডিং সিদ্ধান্ত নেওয়া যেতে পারে।

অ্যানোমালি ডিটেকশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে অস্বাভাবিক বাজার আচরণ সনাক্ত করা যেতে পারে।

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিং এজেন্ট তৈরি করা যেতে পারে।

জেনেটিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ট্রেডিং কৌশলগুলির বিবর্তন ঘটানো যেতে পারে।

ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং এবং ক্লাউড কম্পিউটিং ব্যবহার করে বৃহৎ ডেটাসেট বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে ট্রেডিং ডেটা এবং মডেলের ফলাফল উপস্থাপন করা যেতে পারে।

সাইবার নিরাপত্তা নিশ্চিত করে অটোমেটেড ট্রেডিং সিস্টেমকে সুরক্ষিত রাখা যায়।

নিয়ন্ত্রক সম্মতি (Regulatory Compliance) এবং আইনগত বিষয়াবলী সম্পর্কে সচেতন থাকা জরুরি।

নৈতিক বিবেচনা এবং দায়িত্বশীল এআই (Responsible AI) নিশ্চিত করা উচিত।

অটোমেটেড ব্যাকটেস্টিং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ঐতিহাসিক ডেটার উপর ট্রেডিং কৌশল পরীক্ষা করা যায়।

রিয়েল-টাইম ডেটা ফিড এবং এপিআই ইন্টিগ্রেশন (API Integration) ব্যবহার করে লাইভ মার্কেটে ট্রেড করা যায়।

মেশিন লার্নিং অপারেশনস (MLOps) ব্যবহার করে মডেল স্থাপন এবং পর্যবেক্ষণের প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা যায়।

ডेटा গভর্নেন্স এবং ডেটা প্রাইভেসি নিশ্চিত করা অত্যাবশ্যক।

অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এবং উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং (High-Frequency Trading) এর মধ্যে পার্থক্য বোঝা গুরুত্বপূর্ণ।

কোয়ান্টिटেটিভ ফিনান্স (Quantitative Finance) এবং ফিনটেক (FinTech) এর ধারণাগুলি সম্পর্কে জ্ঞান থাকা দরকার।

ব্লকচেইন-ভিত্তিক ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম ভবিষ্যতে অটোমেটেড ট্রেডিংয়ের নতুন দিগন্ত উন্মোচন করতে পারে।

ডিফাই (DeFi) এবং ক্রিপ্টোকারেন্সি ট্রেডিং এর ক্ষেত্রে অটোমেটেড মেশিন লার্নিং এর ব্যবহার বাড়ছে।

আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং মেশিন লার্নিং এর নৈতিক ব্যবহারের গুরুত্ব সম্পর্কে সচেতন থাকা উচিত।

অটোমেটেড পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট এবং রোবো-অ্যাডভাইজর (Robo-Advisor) প্ল্যাটফর্মগুলি অটোমেটেড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে বিনিয়োগকারীদের সহায়তা করে।

টেকনিক্যাল ইন্ডিকেটর এবং প্রাইস অ্যাকশন (Price Action) বিশ্লেষণের জন্য মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা যেতে পারে।

সেন্টমেন্ট বিশ্লেষণ (Sentiment Analysis) এবং সোশ্যাল মিডিয়া মাইনিং (Social Media Mining) ব্যবহার করে বাজারের আবেগ বিশ্লেষণ করা যেতে পারে।

ইভেন্ট স্টাডি (Event Study) এবং কজাল ইনফ্যারেন্স (Causal Inference) ব্যবহার করে বাজারের ঘটনাগুলির প্রভাব মূল্যায়ন করা যেতে পারে।

টাইম সিরিজ ফোরকাস্টিং (Time Series Forecasting) এবং প্রোবাবিলিস্টিক মডেলিং (Probabilistic Modeling) ব্যবহার করে ভবিষ্যতের বাজারের গতিবিধি সম্পর্কে ধারণা পাওয়া যায়।

এ/বি টেস্টিং (A/B Testing) এবং মাল্টি-আর্মড ব্যান্ডিট অ্যালগরিদম (Multi-Armed Bandit Algorithm) ব্যবহার করে ট্রেডিং কৌশলগুলির কার্যকারিতা পরীক্ষা করা যেতে পারে।

এক্সপ্লেনেবল এআই (Explainable AI) এবং ইন্টারপ্রেটেবল মেশিন লার্নিং (Interpretable Machine Learning) ব্যবহার করে মডেলের সিদ্ধান্তগুলি বোঝা যায়।

ফেডারেশন লার্নিং (Federated Learning) এবং ডিফারেনশিয়াল প্রাইভেসি (Differential Privacy) ব্যবহার করে ডেটা গোপনীয়তা রক্ষা করা যায়।

অটোএমএল প্ল্যাটফর্ম (AutoML Platform) যেমন H2O.ai, DataRobot, এবং Google Cloud AutoML ব্যবহার করে সহজে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা যায়।

পাইথন (Python) এবং আর (R) এর মতো প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং বিশ্লেষণ করা যায়।

বিষয়শ্রেণী

এখনই ট্রেডিং শুরু করুন

IQ Option-এ নিবন্ধন করুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $10) Pocket Option-এ অ্যাকাউন্ট খুলুন (সর্বনিম্ন ডিপোজিট $5)

আমাদের সম্প্রদায়ে যোগ দিন

আমাদের টেলিগ্রাম চ্যানেলে যোগ দিন @strategybin এবং পান: ✓ দৈনিক ট্রেডিং সংকেত ✓ একচেটিয়া কৌশলগত বিশ্লেষণ ✓ বাজারের প্রবণতা সম্পর্কে বিজ্ঞপ্তি ✓ নতুনদের জন্য শিক্ষামূলক উপকরণ