5 10 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ กลยุทธ์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: กลยุทธ์ 13 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor นักลงทุนต่างชาติใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีเหตุผลแตกต่างกัน บางคนใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือวิเคราะห์หลักของพวกเขาในขณะที่คนอื่นเพียงใช้พวกเขาเป็นผู้สร้างความเชื่อมั่นในการสำรองการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในส่วนนี้นำเสนอรูปแบบที่แตกต่างกันไม่กี่ชนิดซึ่งรวมเอาไว้ในรูปแบบการซื้อขายของคุณขึ้นอยู่กับคุณครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์เป็นประเภทพื้นฐานที่สุดของสัญญาณและเป็นที่ชื่นชอบของผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากจะขจัดอารมณ์ความรู้สึกทั้งหมด การครอสโอเวอร์พื้นฐานที่สุดคือเมื่อราคาของสินทรัพย์เคลื่อนไปจากด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปิดลงที่อีกด้านหนึ่ง ไขว้ราคาถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การเข้าหรือทางออกพื้นฐาน ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยด้านล่างจะเป็นสัญญาณบ่งบอกจุดเริ่มต้นของขาลงและผู้ค้าจะใช้เป็นสัญญาณในการปิดตำแหน่งยาว ๆ ที่มีอยู่ ในทางกลับกันการเข้าใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างอาจเป็นจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่ ประเภทการครอสโอเวอร์แบบที่สองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นผ่านค่าเฉลี่ยระยะยาว สัญญาณนี้ถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุโมเมนตัมที่มีการขยับไปในทิศทางเดียวและการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งน่าจะเข้าใกล้ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวขณะที่สัญญาณการขายถูกเรียกโดยค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว ดังที่คุณเห็นจากตารางด้านล่างสัญญาณนี้มีจุดมุ่งหมายอย่างมากซึ่งเป็นที่นิยมมาก ไขว้แบบทริปเปิ้ลและริบบิ้นเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผนภูมิเพื่อเพิ่มความถูกต้องของสัญญาณ ผู้ค้าหลายรายจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5, 10 และ 20 วันลงบนแผนภูมิและรอจนกว่าค่าเฉลี่ยของระยะเวลาห้าวันจะทะลุผ่านหลักอื่น ๆ ซึ่งโดยทั่วไปเป็นสัญญาณซื้อหลัก รอค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 10 วันที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วันมักใช้เป็นคำยืนยันซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่มักลดจำนวนสัญญาณปลอม การเพิ่มจำนวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเท่าที่เห็นในวิธีไขว้ไขว้คือวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแรงของแนวโน้มและความเป็นไปได้ที่แนวโน้มจะยังคงดำเนินต่อไป นี่เป็นคำถามที่ถาม: จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นบางคนให้เหตุผลว่าหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่านั้นมีประโยชน์จะต้องดีกว่า 10 หรือมากกว่า นี้นำเราไปสู่เทคนิคที่เรียกว่าริบบิ้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตามที่เห็นจากแผนภูมิด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จำนวนมากจะอยู่ในแผนภูมิเดียวกันและใช้เพื่อตัดสินความแรงของแนวโน้มในปัจจุบัน เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันแนวโน้มดังกล่าวมีความแข็งแกร่ง การกลับรายการจะได้รับการยืนยันเมื่อค่าเฉลี่ยข้ามไปและหันไปในทิศทางตรงกันข้าม การตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณน้อยกว่าค่าเฉลี่ยความแปรปรวนของราคาจะเปลี่ยนแปลงไปเล็กน้อย หนึ่งในริบบิ้นที่พบมากที่สุดจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและเพิ่มค่าเฉลี่ยในการเพิ่มขึ้น 10 วันถึงค่าเฉลี่ยขั้นสุดท้ายของ 200 ค่าเฉลี่ยประเภทนี้เป็นสิ่งที่ดีในการระบุแนวโน้มในระยะยาว ฟิลเตอร์ตัวกรองเป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อเพิ่มความเชื่อมั่นในตัวบุคคลเกี่ยวกับการค้าบางประเภท ตัวอย่างเช่นนักลงทุนจำนวนมากอาจเลือกรอจนกว่าการรักษาความปลอดภัยจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอย่างน้อย 10 ค่าเฉลี่ยก่อนที่จะวางคำสั่งซื้อ นี่เป็นความพยายามที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่า crossover นั้นใช้ได้และเพื่อลดจำนวนสัญญาณปลอม ข้อเสียเกี่ยวกับการพึ่งพาตัวกรองมากเกินไปก็คือผลประโยชน์บางส่วนที่ได้รับและอาจนำไปสู่ความรู้สึกเหมือนคุณพลาดเรือ ความรู้สึกเชิงลบเหล่านี้จะลดลงตามช่วงเวลาเมื่อคุณปรับเกณฑ์สำหรับตัวกรองของคุณอย่างต่อเนื่อง ไม่มีกฎระเบียบหรือสิ่งที่ควรระวังเมื่อกรองเพียงแค่เครื่องมือเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณลงทุนด้วยความมั่นใจ การย้ายซองจดหมายค่าเฉลี่ยกลยุทธ์อื่นที่รวมการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าซองจดหมาย กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนสองวงรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีอัตราร้อยละที่ระบุ ตัวอย่างเช่นในแผนภูมิด้านล่างมี 5 ซองวางรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 วัน ผู้ค้าจะเฝ้าดูกลุ่มเหล่านี้เพื่อดูว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นพื้นที่สนับสนุนหรือความต้านทานที่แข็งแกร่ง สังเกตว่าการย้ายมักจะผกผันทิศทางหลังจากเข้าใกล้ระดับใดระดับหนึ่ง การเคลื่อนไหวของราคาเกินวงอาจส่งผลให้ระยะเวลาอ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่ค่าเฉลี่ยศูนย์วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเพื่อเพิ่มผลกำไรจากการซื้อขายของคุณผู้ค้าสวิงต้องพึ่งพาคลังแสงที่มีความหลากหลายของตัวชี้วัดทางเทคนิคเมื่อ การวิเคราะห์หุ้นและมีตัวบ่งชี้หลายร้อยตัวให้เลือก แต่นักลงทุนรายใหม่ควรจะรู้ว่าตัวชี้วัดใดมีความน่าเชื่อถือมากที่สุดการตัดสินใจว่าจะใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคใดบ้างที่สามารถใช้งานได้อย่างตรงไปตรงมาเป็นอย่างดี แต่ก็ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้น ในขณะที่เรียนรู้ที่จะใช้ระบบชนะสำหรับหุ้นซื้อขายหุ้นและ ETF ในช่วงต้นปีเราได้ทดสอบตัวชี้วัดทางเทคนิคมากมายเหลือเฟือ ข้อสรุปของเราก็คือตัวบ่งชี้ทางเทคนิคส่วนใหญ่มีจุดประสงค์เพื่อเพิ่มโอกาสในการทำกำไรของหุ้น อย่างไรก็ตามเราได้ค้นพบอย่างรวดเร็วว่าการใช้ตัวบ่งชี้มากเกินไปจะนำไปสู่การวิเคราะห์อัมพาตเท่านั้น ดังนั้นตอนนี้เราจึงหลีกเลี่ยงปัญหานี้โดยเน้นที่พื้นฐานที่พยายามและความจริงของการซื้อขายทางเทคนิคคือราคาปริมาณและระดับการสนับสนุน หนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการหาระดับการสนับสนุนและความต้านทานคือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยมีบทบาทสำคัญมากในการวิเคราะห์หุ้นรายวันของเราและเราต้องพึ่งพาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บางอย่างเพื่อหาจุดเข้าออกและจุดออกสำหรับหุ้นและ ETF ที่เรามีการซื้อขาย สำหรับการวัดแรงขับเคลื่อนราคาในระยะสั้น (ระยะเวลาหลายวัน) เราพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 และ 10 วันทำงานได้ดีมาก หากตัวอย่างเช่นหุ้นหรือ ETF ซื้อขายเหนือระดับ MA 5 วันของมันมักจะไม่มีเหตุผลที่ดีที่จะขาย หนึ่งข้อยกเว้นที่เป็นไปได้คือถ้าหุ้นหรืออีทีเอฟมีการปรับราคา 25-30 ภายในเวลาเพียงไม่กี่วัน MA 10 วันเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีเยี่ยมเพื่อช่วยให้เราสามารถขับเคลื่อนแนวโน้มโดยใช้ห้อง 82208 ที่ยาวนานขึ้นกว่าที่ได้จากระยะสั้น 5 วัน สำหรับเทรดเดอร์ที่มีแนวโน้มไม่มีหุ้นหรืออีทีเอฟควรขายในขณะที่ยังซื้อขายอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันหลังจากมีการเติบโตอย่างแข็งแกร่ง เพื่อทำความเข้าใจว่าเหตุใดให้เปรียบเทียบแผนภูมิรายวันต่อไปนี้ของกองทุนน้ำมันสหรัฐฯ (USO) และ First Trust DJ Internet Index Fund (FDN) ข้อแรกคือ FDN: ยกเว้นช่วงสั้น 8220shakeout8221 เพียง 2 วัน (เป็นเหตุการณ์ปกติและเป็นที่ยอมรับ) สังเกตว่า FDN ถือหุ้นอยู่เหนือระดับ MA ที่เพิ่มขึ้น 10 วันนับ แต่วันที่พังทลายในช่วงต้นเดือนกรกฎาคม นี่เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าโมเมนตัมจากการฝ่าวงล้อมยังคงแข็งแกร่ง ในทางกลับกันให้สังเกตความแตกต่างในแผนภูมิรายวันของ USO: ในขณะที่คุณสามารถมองเห็นได้ USO ล้มเหลวที่จะระงับเหนือ MA 10 วันในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมาซึ่งเป็นสัญญาณว่าโมเมนตัมเชิงรุกจากการฝ่าวงล้อมล่าสุดกำลังจางหายไป ดังนั้นเราจึงขาย 25 ตำแหน่งเดิมของเราในวันที่ 25 กรกฎาคมโดยไม่กระทบกำไรในส่วนของหุ้นเมื่อหุ้น breakout หรือ ETF ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเนื่องจากการดำเนินการด้านราคาดังกล่าวมักนำไปสู่การแก้ไขที่ลึกขึ้น . ทันทีหลังจากขายหุ้นบางส่วนในช่วงพัก 10 วัน MA เราพร้อมที่จะซื้อหุ้นคืนหากการปรับราคาขึ้นทันทีภายใน 1-2 วัน (เช่นเดียวกับ FDN) อย่างไรก็ตามเนื่องจากไม่ได้เกิดขึ้นเราจึงยกเลิกการซื้อของเราและยังคงยึดยูเอสไว้กับขนาดของหุ้นที่ลดลงและมีกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นเล็ก ๆ นับตั้งแต่เริ่มดำเนินการ ขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 และ 10 วันไม่ได้หมายความว่าเป็นระบบที่สมบูรณ์และสมบูรณ์แบบสำหรับการออกจากตำแหน่ง แต่ก็ช่วยให้เราสามารถอยู่กับแนวโน้มการค้าที่ชนะ (ซึ่งช่วยให้เราสามารถเพิ่มผลกำไรได้มากที่สุด) ที่สำคัญใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นตัวบ่งชี้ระยะสั้นของการสนับสนุนช่วยให้เราสามารถค้าสิ่งที่เราเห็นไม่ใช่สิ่งที่เราคิดว่าการเรียนรู้ระบบการซื้อขายหุ้นของเราที่สมบูรณ์และประสบความสำเร็จโปรดตรวจสอบวิดีโอยอดนิยมของเรา Swing Trading Success หลักสูตร เราจะรับประกันว่าคุณจะผิดหวัง Enjoy8217t Enjoy ตรวจสอบบทความที่เกี่ยวข้องเหล่านี้: วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้ข้อมูลราคาดีขึ้นโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา ค่าเฉลี่ยจะอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งเช่น 10 วัน 20 นาที 30 สัปดาห์หรือช่วงเวลาใดก็ได้ที่ผู้ขายเลือก มีข้อได้เปรียบในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายรวมถึงตัวเลือกในประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะใช้ กลยุทธ์การย้ายเฉลี่ยยังเป็นที่นิยมและสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับช่วงเวลาใด ๆ เหมาะกับนักลงทุนระยะยาวและผู้ค้าระยะสั้น ทำไมต้องใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยลดปริมาณเสียงในแผนภูมิราคาได้ มองไปที่ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อดูแนวคิดพื้นฐานของราคาที่เคลื่อนไหว ราคาปรับตัวขึ้นและราคาปรับตัวลง (หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้) โดยรวมลดลงและราคาปรับตัวลงโดยรวมเคลื่อนไปด้านข้างและราคาน่าจะอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนหรือความต้านทาน ในระยะขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันอาจเป็นระดับการสนับสนุนดังที่แสดงในรูปด้านล่าง นี่เป็นเพราะการกระทำโดยเฉลี่ยเช่นพื้น (การสนับสนุน) ดังนั้นราคาจึงกลับขึ้นมา ในขาลงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักอาจทำหน้าที่เป็นความต้านทานเช่นเพดานราคากระทบมันแล้วเริ่มที่จะลดลงอีกครั้ง ราคาเคยชินเคารพค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในลักษณะนี้ ราคาอาจไหลผ่านเล็กน้อยหรือหยุดและย้อนกลับก่อนที่จะถึง เป็นแนวทางทั่วไปถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่แนวโน้มจะเพิ่มขึ้น หากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แนวโน้มจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถมีความยาวแตกต่างกันได้ (กล่าวสั้น ๆ ) ดังนั้นหนึ่งอาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาขึ้นขณะที่อีกค่าหนึ่งบ่งบอกถึงแนวโน้มขาลง ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้หลายวิธี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวัน (SMA) เพียงแค่เพิ่มขึ้นห้าราคาปิดล่าสุดในชีวิตประจำวันและหารด้วยห้าเพื่อสร้างค่าเฉลี่ยใหม่ในแต่ละวัน แต่ละค่าเฉลี่ยจะเชื่อมต่อกันทำให้เกิดเส้นไหลเอกพจน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมอีกอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) การคำนวณมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่โดยทั่วไปใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด วางแผน SMA 50 วันและ EMA 50 วันในแผนภูมิเดียวกันและคุณจะสังเกตเห็นว่า EMA ทำปฏิกิริยากับการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่า SMA เนื่องจากมีการเพิ่มน้ำหนักข้อมูลราคาล่าสุด ซอฟต์แวร์การทำแผนที่และแพลตฟอร์มการซื้อขายทำคำนวณดังนั้นจึงไม่มีการใช้คณิตศาสตร์ด้วยตนเองเพื่อใช้ MA ชนิดหนึ่งของ MA ไม่ดีกว่าอีก EMA อาจทำงานได้ดีขึ้นในตลาดหุ้นหรือตลาดการเงินเป็นระยะ ๆ และในบางครั้ง SMA อาจทำงานได้ดีขึ้น กรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีบทบาทสำคัญเช่นกันว่ามีประสิทธิภาพเท่าใด (ไม่ขึ้นกับประเภท) ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้คือ 10, 20, 50, 100 และ 200 ความยาวเหล่านี้สามารถใช้กับกรอบเวลาแผนภูมิใด ๆ (หนึ่งนาทีทุกวันรายสัปดาห์ ฯลฯ ) ขึ้นอยู่กับเส้นขอบการค้าของผู้ค้า กรอบเวลาหรือความยาวที่คุณเลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าช่วงเวลาที่มองย้อนกลับสามารถมีบทบาทอย่างมากในการที่มีประสิทธิภาพ MA ที่มีกรอบเวลาสั้น ๆ จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้เร็วกว่า MA ที่มีระยะเวลาย้อนหลังนาน ในภาพด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะติดตามราคาที่เกิดขึ้นจริงกว่า 100 วันอย่างใกล้ชิด 20 วันอาจเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์แก่ผู้ค้ารายย่อยที่สั้นกว่าเนื่องจากราคาดังกล่าวใกล้เคียงกับราคามากขึ้นและทำให้เกิดความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว ความล่าช้าคือเวลาที่ใช้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการส่งสัญญาณการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้น การเรียกคืนเป็นแนวทางทั่วไปเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่แนวโน้มจะพิจารณาขึ้น ดังนั้นเมื่อราคาปรับตัวลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิดการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้นจาก MA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะให้สัญญาณการกลับรายการมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถยาวได้ 15, 28, 89 ฯลฯ การปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตอาจช่วยสร้างสัญญาณที่ดีขึ้นในอนาคต กลยุทธ์การซื้อขาย - Crossovers Crossovers เป็นหนึ่งในกลยุทธ์เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย ประเภทแรกคือครอสโอเวอร์ราคา เรื่องนี้ถูกกล่าวถึงก่อนหน้านี้และเมื่อราคาสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อบ่งชี้ถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น กลยุทธ์อีกอย่างหนึ่งก็คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเป็นแผนภูมิหนึ่งและยาวอีกหนึ่งอัน เมื่อ MA สั้นข้ามเหนือ MA ระยะยาวสัญญาณซื้อตามที่บ่งชี้ว่าแนวโน้มมีการขยับขึ้นซึ่งเรียกว่า Cross สีทอง เมื่อ MA สั้นลงมาต่ำกว่า MA ในระยะยาวสัญญาณการขายของมันบ่งชี้ว่าแนวโน้มมีการเคลื่อนตัวลง ค่านี้เรียกว่าเป็นค่าเฉลี่ย deaddeath ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณจากข้อมูลที่ผ่านมาและไม่มีอะไรเกี่ยวกับการคำนวณที่คาดการณ์ในธรรมชาติ ดังนั้นผลการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสุ่มได้ - ในบางครั้งตลาดมีความน่าเชื่อถือและสัญญาณการค้า และบางครั้งก็แสดงให้เห็นว่าไม่มีการเคารพ ปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่งก็คือถ้าการดำเนินการด้านราคากลายเป็นราคาที่ผันผวนราคาอาจแกว่งไปมาเป็นสัญญาณสัญญาณย้อนกลับหลายทิศทาง เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นได้ดีที่สุดให้หลีกเลี่ยงหรือใช้ตัวบ่งชี้อื่นเพื่อช่วยชี้แจงแนวโน้ม สิ่งเดียวที่สามารถเกิดขึ้นได้กับการครอสโอเวอร์ MA ซึ่ง MAs ได้รับการพันกันเป็นระยะเวลาหนึ่งโดยเริ่มต้นธุรกิจการค้าหลายอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานได้ดีขึ้นในสภาวะที่มีแนวโน้มสูง แต่มักไม่ดีในสภาวะที่แปรปรวนหรือแตกต่างกัน การปรับกรอบเวลาสามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ชั่วคราวแม้ว่าในบางประเด็นประเด็นเหล่านี้มักเกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึงกรอบเวลาที่เลือกสำหรับ MA (s) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยลดข้อมูลราคาโดยการทำให้เรียบและสร้างเส้นไหล วิธีนี้สามารถทำให้แนวโน้มในการแยกตัวง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้ง่ายกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ในบางกรณีอาจเป็นเรื่องที่ดีและในบางกรณีอาจทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาด การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาย้อนกลับสั้นกว่า (เช่น 20 วัน) จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลามองยาว (200 วัน) การย้ายไขว้เฉลี่ยเป็นกลยุทธ์ยอดนิยมสำหรับทั้งรายการและทางออก MAs ยังสามารถเน้นพื้นที่ของการสนับสนุนหรือความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น แม้ว่าค่าดังกล่าวอาจมีการคาดการณ์ก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตเสมอและเพียงแสดงราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างการชดเชยที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในส่วนของค่าตอบแทนที่เป็นผลการดำเนินงานตามกลยุทธ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยนี้ใช้และถือโดยเกือบ 3 ต่อ 1 Moving averages (MAs) เป็นหนึ่งในเครื่องมือการซื้อขายที่เป็นที่นิยมมากที่สุด ความนิยมของพวกเขาอาจเป็นเพราะความเรียบง่ายของพวกเขา ก่อนที่จะมีเครื่องคิดเลขหรือคอมพิวเตอร์คุณสามารถหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันได้โดยการเพิ่มราคาปิด 10 ราคาสุดท้ายและย้ายจุดทศนิยมหนึ่งช่องทางไปทางซ้าย ฉันได้พูดคุยกับผู้ค้าชั้นอายุที่บอกฉันว่าเป็นเหตุผลที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันกลายเป็นที่นิยม ตอนนี้คุณสามารถคำนวณและใช้งานได้ง่ายทุกขนาดของแม่ นอกจากนี้เรายังมีรูปแบบของการคำนวณแบบง่ายๆ มีมากกว่าสี่วิธีที่เป็นไปได้อื่น ๆ ในการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ: กำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับการดำเนินการในตลาดที่ผ่านมาในความพยายามที่จะตอบสนองได้มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงในแนวโน้ม 2. Weighted Moving Average (ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก): ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจว่าข้อมูลใดควรมีน้ำหนักเกินและช่วยให้สามารถเปลี่ยนค่าน้ำหนักได้ 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยม: ให้น้ำหนักข้อมูลตรงกลางมากขึ้น 4. Adaptive Moving Average: ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อปรับจำนวนวันที่ใช้ในการคำนวณตามภาวะตลาดปัจจุบัน แต่ละวิธีมีผู้เสนอและแต่ละสี่วิธีเพิ่มระดับความซับซ้อนให้กับสิ่งที่เป็นตัวบ่งชี้ที่เรียบง่าย ความซับซ้อนอย่างน้อยที่สุดในใจของฉันก็จะเป็นประโยชน์ถ้ามันเพิ่มมูลค่า ดูเหมือนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกัน แผนภูมิด้านล่างเป็นแผนภูมิรายสัปดาห์ของ SPDR SampP 500 ETF (NYSE: SPY) โดยมีราคาที่ซ่อนไว้ดังนั้นค่าเฉลี่ยที่เราเห็นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีนี้ช่วยขจัดความยุ่งเหยิงในแผนภูมิและช่วยให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นและลดลงในเวลาเดียวกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการปรับตัวซึ่งเป็นเส้นสีแดงบาง ๆ เป็นตัวบ่งชี้ถึงความล้าหลังอย่างต่อเนื่องของเส้นรอบวงที่เรียบง่ายซึ่งแสดงเป็นเส้นสีน้ำเงินหนา ที่ด้านล่างในปี 2009 MA ชี้แจงบรรทัดสีน้ำตาลเป็นครั้งสุดท้ายเพื่อส่งสัญญาณการซื้อ สัญญาณดังกล่าวเกิดขึ้นหลังจากที่ SPY ได้รับมากกว่า 35 ตัว MAs อื่น ๆ มีสัญญาณซื้อหลังจากได้รับผลกระทบ 25 ครั้งความล่าช้าอย่างมากที่พื้นเป็นหนึ่งในข้อเสียที่สำคัญที่สุดของการซื้อขายโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อุปสรรคสำคัญอื่น ๆ ก็คือมีธุรกิจการค้าขนาดเล็กจำนวนมากในตลาดด้านข้าง จากการเปรียบเทียบภาพเราสามารถพูดได้ว่าค่าเฉลี่ยอยู่ใกล้กันและกัน การทดสอบเชิงปริมาณที่ละเอียดขึ้นของตัวแปรต่างๆจะต้องมีการพัฒนาความคิดเห็นที่เข้มงวดมากขึ้นว่าเป็นที่ใดที่ดีที่สุด ผลการวิจัยสรุปไว้ในตารางด้านล่าง ผลลัพธ์ทั้งหมดเป็นเวลา 26 สัปดาห์ MA และระบบอยู่เสมอในตลาดนานเมื่อราคาสูงกว่า MA และสั้นเมื่อราคาต่ำกว่า MA MA แต่ละตัวมีการซื้อขายที่ต่ำและไม่มีใครชนะตลาด ขุดลึกเราเรียนรู้ว่าปัญหาประสิทธิภาพการทำงานเป็นผลมาจากความเสียหายที่เกิดขึ้นในระยะสั้น มองไปที่ผลลัพธ์สำหรับระบบ MA ที่ยาวเพียงอย่างเดียวโดยจะย้ายไปเป็นเงินสดเมื่อราคาต่ำกว่าระดับ MA เราเห็นว่าผลการดำเนินงานดีขึ้นมาก แม้ว่าตัวเลขการซื้อขายที่ชนะการประมูลยังอยู่ในระดับต่ำ แต่ MA ที่ปรับตัวดีขึ้นจะซื้อและถือครองโดยจำนวนมากเกือบ 3 ต่อ 1 ตัวบ่งชี้นี้จะไม่เรียกด้านบนของตลาด ในความเป็นจริงเนื่องจากมีการคำนวณด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์จึงเป็นไปไม่ได้ที่ MA จะส่งสัญญาณที่ด้านบนหรือด้านล่างแน่นอน ในช่วงเวลาของการเขียนนี้ SPY อยู่เหนือเมตริกซ์แบบปรับตัวได้ดีและอิงตามตัวบ่งชี้นี้เพียงอย่างเดียวตลาดวัวจะคงอยู่ตราบใดที่ SPY ยังคงอยู่เหนือ 141.36 แน่นอนค่าที่ถูกต้องของ MA เปลี่ยนแปลงทุกวันและมีแนวโน้มว่าจะสูงขึ้นเมื่อตลาดหมีต่อไปเริ่มต้นขึ้น ไม่มีทางที่จะกำจัดปัญหาที่เกิดขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างเต็มที่ แต่จากประสบการณ์ของผมวิธีที่ดีที่สุดในการใช้พวกเขาคือการใช้ MA แบบปรับตัวได้เป็นสัญญาณแบบยาวเท่านั้น ไม่ว่าคุณจะใช้ MA แบบไหนเมื่อราคาต่ำกว่า MA โอกาสในการซื้อที่ทำกำไรต่ำ ส่วนตัวผมจะพิจารณาขายหุ้นหรือ ETF เมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 26 สัปดาห์ บทความยอดนิยม