ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่ กลยุทธ์

วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้ข้อมูลราคาดีขึ้นโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา 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 การเสนอราคาเริ่มต้นของสินทรัพย์ของ บริษัท ที่ล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย จากกลุ่มผู้เสนอราคา ข้อ 50 คือข้อตกลงการเจรจาต่อรองและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎต้องมีค่าเฉลี่ยเฉลี่ย: Strategies 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 การเคลื่อนไหวของราคาเกินกว่าวงอาจส่งผลให้ช่วงเวลาอ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการที่มีต่อค่าเฉลี่ยของศูนย์กลยุทธ์การย้ายโดยเฉลี่ยอย่างง่าย - วิธีการใช้ SMA ในการเทรด Forex วันที่ 26 พฤษภาคม 2016 เวลา 21:02 น. เป็นบทความที่สองในซีรีส์ SMA ของเรา หากคุณยังไม่ได้แนะนำเราขอแนะนำให้คุณดูบทความแรกเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ SMA ในบทความนี้เราได้กล่าวถึงพื้นหลังของค่าเฉลี่ย Simple Moving Average หรือ SMA ซึ่งคำนวณได้อย่างไรและดูเป็นอย่างไรในแผนภูมิ SMA ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เกิดความเรียบของผลกระทบจากความผันผวนของราคาและสร้างภาพลักษณ์ที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มราคา ผู้ค้าใช้ SMA บางครั้งในคอนเสิร์ตกับ SMA อื่นในช่วงเวลาอื่นเพื่อยืนยันการเปลี่ยนแปลงของราคา ประโยชน์ของตัวบ่งชี้ SMA คือความเรียบง่ายของภาพ ผู้ค้าสามารถประเมินแนวโน้มราคาของพฤติกรรมราคาจากทิศทางของ SMA ได้อย่างรวดเร็ว ต้องระมัดระวังตั้งแต่ SMA เป็นตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนและอาจไม่ปรับตัวให้เข้ากับความผันผวนได้อย่างรวดเร็วในตลาด หากเลือกช่วงเวลาที่สั้นลงจุดอ่อนก็คือข้อมูลการกำหนดราคาไม่เพียงพอจะรวมอยู่ในการจัดทำดัชนีข้อมูล วิธีการอ่าน SMA Chart SMA จะทำงานได้ดีที่สุดเมื่อมีแนวโน้มที่ดีในช่วงระยะเวลานานเช่นเดียวกับแผนภูมิ GBPUSD ที่แสดงในช่วง 15 นาที เส้นสีแดงของ SMA มีแนวโน้มสูงขึ้นโดยหดตัวลงมาด้านล่างและเป็นเส้นแนวรองรับจนกว่าแนวโน้มจะเริ่มกลับทิศทาง แนวโน้มความล่าช้าของตัวบ่งชี้นี้จะเน้นในส่วนหลังของกราฟเมื่อราคาลดลงอย่างรวดเร็ว การตั้งค่างวดเป็น 28 ในแผนภูมิด้านบน สามารถใช้การตั้งค่าที่สั้นกว่าได้ แต่แนวโน้มของสัญญาณปลอมจะเพิ่มขึ้นในสัดส่วนที่ย้อนกลับ จุดสำคัญของการอ้างอิงคือเมื่อ SMA ตัดผ่าน candlestick ราคา หากราคาเพิ่มขึ้นและเกิดการครอสโอเวอร์ซึ่งจะถูกมองว่าเป็นสัญญาณซื้อและในทางกลับกัน SMA มักจะร่วมกับ SMA เร็วกว่าหรือช้ากว่า ในกรณีเหล่านี้ crossovers ของเส้น SMA กลายเป็นจุดสำคัญของการอ้างอิง เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ทางเทคนิคใด ๆ แผนภูมิ SMA จะไม่ถูกต้อง 100 สัญญาณผิดอาจเกิดขึ้นได้ แต่สัญญาณบวกจะสอดคล้องกันมากพอที่จะทำให้ผู้ค้า forex มีขอบ ต้องมีการพัฒนาทักษะในการตีความและทำความเข้าใจการแจ้งเตือนของ SMA ตามช่วงเวลาและควรใช้เครื่องมือ SMA ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่นเพื่อยืนยันแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นต่อไป ในบทความถัดไปเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ SMA เราจะใส่ข้อมูลทั้งหมดนี้ร่วมกันเพื่อแสดงให้เห็นถึงระบบการซื้อขายที่เรียบง่ายโดยใช้การวิเคราะห์ SMA ความเสี่ยง: การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ความเป็นไปได้ที่คุณอาจสูญเสียมากกว่าเงินฝากเริ่มแรกของคุณ ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Sweden การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ ก่อนตัดสินใจลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ต่างประเทศคุณควรพิจารณาวัตถุประสงค์การลงทุนระดับประสบการณ์และความกระหายที่มีความเสี่ยงอย่างรอบคอบ ไม่มีข้อมูลหรือความคิดเห็นใดที่มีอยู่ในไซต์นี้ควรเป็นการนำเสนอหรือเสนอซื้อหรือขายเงินตราตราสารทุนหรือเครื่องมือทางการเงินหรือบริการอื่น ๆ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาเป็นข้อบ่งชี้หรือรับประกันประสิทธิภาพในอนาคต โปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบตามกฎหมายของเรา สำเนา 2017 OptiLab Partners AB มุมมองทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากบุคคลทั่วไป มุมมองที่นำเสนอในที่นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นข้อมูลในมุมมองที่ปรึกษา กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่เฉลี่ยได้ทำงานได้เป็นอย่างดีในช่วงหลายปีที่ผ่านมา พวกเขาป้องกันไม่ให้ผู้ติดตามของพวกเขาจากการลงทุนในหุ้นทุนในช่วงฟองสบู่เทคโนโลยีและวิกฤตการณ์ทางการเงิน อย่างไรก็ตามกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าตลาดตราสารทุนที่กว้างขึ้นตั้งแต่ปี 2552 ในบทความนี้เราจะวิเคราะห์สัญญาณการเคลื่อนไหวแบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่เป็นไปได้ทั้งหมดของ SampP 500 ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2471 เพื่อดูว่ากลยุทธ์เหล่านี้มีคุณค่าสำหรับนักลงทุนหรือไม่ บทนำ Mebane Faberrsquos 2007 เอกสารแนวทางการจัดหาเชิงยุทธวิธีเพื่อการจัดสรรยุทธวิธี ldquo ได้กลายเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ชุมชนการลงทุน ในบทความนี้เขาแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนที่เรียบง่ายสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้ละเอียดยิ่งขึ้น Faber ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนเพื่อพิจารณาว่านักลงทุนควรเข้าหรือออกจากตำแหน่งภายในกลุ่มสินทรัพย์เฉพาะหรือไม่ เมื่อราคาปิดของฐานที่ระบุใด ๆ ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือน (10 เดือนจะอยู่ที่ประมาณ 200 วันทำการ) ผู้ลงทุนควรซื้อและเมื่อราคาปิดต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนผู้ลงทุนควรขาย เนื่องจากกลยุทธ์นี้ประสบความสำเร็จเป็นอย่างดีในอดีตและเป็นเรื่องง่ายที่จะติดตามนักลงทุนจำนวนมากได้ใช้กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสำหรับพอร์ตการลงทุนส่วนตัวของพวกเขา บทความจำนวนมากได้รับการเผยแพร่เกี่ยวกับวิธีการใช้หรือปรับปรุงแนวคิดของ Faberrsquos รูปแบบการเคลื่อนที่แบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ เรียกว่า Cross สีทอง เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของการรักษาความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงข้ามเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ข้ออ้างที่ว่านี้หมายถึงการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่ภายในของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนด นักลงทุนควรย้ายเข้ามาเป็นเงินสดถ้าไม้กางเขนทองคำกลายเป็นไม้กางเขนแห่งความตายโดยที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ภายในทศวรรษที่ผ่านมากลยุทธ์เหล่านี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นได้ดีมากดังที่แสดงในตารางด้านล่าง สาเหตุหลักเนื่องจากกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเหล่านี้ป้องกันไม่ให้ผู้ติดตามของพวกเขาจากการลงทุนในหุ้นทุนในช่วงฟองสบู่เทคโนโลยีและวิกฤตการณ์ทางการเงิน อย่างไรก็ตามส่วนใหญ่ของกลยุทธ์การครอสโอเวอร์เหล่านั้นมีประสิทธิภาพต่ำกว่าตลาดตราสารทุนในวงกว้างนับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2552 ตามที่แสดงในแผนภูมิด้านล่างซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการทำเครื่องหมายสีทองตั้งแต่ปีพ. ศ. เนื่องจากเราไม่ได้เห็นการชะลอตัวที่ยาวนานขึ้นอีกต่อไปนับ แต่นั้นเป็นต้นมา การดำเนินงานที่ต่ำกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้ของกลยุทธ์ดังกล่าวไม่ได้เป็นเรื่องที่น่าแปลกใจที่ทุกคนต้องเผชิญกับกลยุทธ์ที่มีแนวโน้มต่อไปนี้โดยทั่วไปต้องเผชิญกับผลกระทบจากภาวะโลกร้อนในช่วงปลายปีที่ผ่านมา ดังนั้นวิธีการดังกล่าวสามารถทำได้ดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและถือง่ายๆในตลาดหมีที่ยาวนานกว่า อย่างไรก็ตามนักลงทุนจำนวนมากพยายามที่จะหลีกเลี่ยงผลกระทบที่เกิดขึ้นในช่วงปลายปีโดยเลือกชุดค่าผสมที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่สั้นกว่าซึ่งมีผลกระทบเชิงลบจากกิจกรรมการซื้อขายที่เพิ่มขึ้น แม้ว่าสัญญาณเหล่านี้จะเป็นที่นิยมอย่างมาก แต่ก็ยังไม่พบเอกสารวิจัยใด ๆ ที่สามารถประเมินค่า Crossover ที่เป็นไปได้ทั้งหมดในการเคลื่อนที่เพื่อหาว่ากลยุทธ์ดังกล่าวมีมูลค่าเพิ่มสำหรับนักลงทุนหรือไม่ วิธีการ Letrsquos วิเคราะห์สัญญาณที่เป็นไปได้ในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสำหรับ Crossover SampP 500 จากวันที่ 31 ธันวาคม 1928 จนถึงวันที่ 11 มิถุนายน 2014 เพื่อให้ได้มุมมองที่เป็นกลางเกี่ยวกับข้อดีข้อเสียของสัญญาณไขว้ดังกล่าว นอกจากนี้ฉันต้องการตรวจสอบว่าประสิทธิภาพต่ำสุดของสัญญาณไขว้เมื่อเทียบกับกลยุทธ์การซื้อและถือแบบง่ายๆเป็นเรื่องปกติหรือเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราว นอกจากนี้ฉันต้องการทราบว่าผลของกลยุทธ์ครอสโอเวอร์ที่เฉพาะเจาะจงมีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพหรือมีลักษณะสุ่มมากกว่า สำหรับความเรียบง่ายฉันได้สันนิษฐานอัตราผลตอบแทนที่เป็นศูนย์ของผลตอบแทนถ้ากลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจงได้รับการลงทุนเป็นเงินสด นอกจากนี้ในตัวอย่างของเราไม่มีค่าเผื่อค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมหรือค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ ในแผนภูมิต่อไปนี้จะวิเคราะห์เมตริกหลักที่แตกต่างกัน (z-axis) และกรอบเวลาสำหรับแต่ละค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกวาดลงบนแกน x และ y ตามลำดับ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถหาเมตริกที่สำคัญสำหรับกลยุทธ์การข้ามทอง (50: 200) หากคุณค้นหาจุดข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (แกน x-50) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (แกน y -200) ฉันทดสอบชุดค่าผสมทั้งหมดของความยาว (เป็นวัน) ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามไปอีกแบบหนึ่ง กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนย้ายทั้งหมดจะช่วยลดการสูญเสียได้มากที่สุด ถ้าเราพิจารณาความจริงที่ว่าการลดลงมากที่สุดจาก SampP 500 นั้นคือช่วงปีพ. ศ. 1930 ซึ่งเป็นประโยชน์หลักของกลยุทธ์ดังกล่าวกลายเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัด ทั้งหมดมีเพียงสามชุดของวัน (7075, 6580 และ 7080) ที่ประสบความสูญเสียสูงสุดเกินสูญเสียสูงสุดจาก SampP 500 ชุดค่าผสมอื่น ๆ ทั้งหมดประสบความสูญเสียน้อยกว่ากลยุทธ์ทั่วไปซื้อและถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตั้งแต่ 50240 วันถึง 220240 วันขาดทุนสูงสุดอยู่ระหว่าง -40 ถึง 060 ซึ่งเป็นอัตราส่วนที่น่าสนใจถ้าเราพิจารณา 86.1 จาก SampP 500 นอกจากนี้เราสามารถเห็นได้ว่าในภูมิภาคนี้การเบิกจ่ายนี้ ลดลงหรือมีแนวโน้มที่จะค่อนข้างคงที่ตลอดเวลา mdash พื้นที่นี้สามารถอธิบายได้ว่าเป็นที่ราบสูง หากผลกระทบนี้เป็นตัวแปรสุ่มภายในช่วงเวลาดังกล่าวจะมีการเพิ่มขึ้นอีกหลายเท่าในพื้นที่นั้น ดังนั้นการปรับขนาดเล็ก ๆ ภายในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ อาจไม่ส่งผลกระทบอย่างมากต่ออัตราส่วนดังกล่าว กรณีนี้ค่อนข้างแตกต่างกันถ้าเราวิเคราะห์พื้นที่ประมาณ 1100 วันเป็น 1200 วัน ในพื้นที่นั้นการปรับค่าใช้จ่ายเล็ก ๆ ภายในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่างไปจากนี้มากและมีแนวโน้มว่าจะเป็นแบบสุ่ม ความสัมพันธ์ทั่วไปอื่น ๆ ก็คือเมื่อจำนวนการค้าเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งสองจะสั้นลง นี้แน่นอนเนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรม ด้วยเหตุนี้ผู้ติดตามส่วนใหญ่ของกลยุทธ์ดังกล่าวจึงต้องการการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและระยะยาวเพื่อลดจำนวนการซื้อขายทั้งหมด ถ้าเรามุ่งเน้นที่ผลการดำเนินงานประจำปีของสัญญาณแบบไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2472 เราสามารถเห็นได้ว่าชุดค่าผสมทั้งหมดมีผลตอบแทนเป็นบวกตั้งแต่นั้นมา ผลลัพธ์นี้ไม่แปลกใจเลยที่ SampP 500 ได้เพิ่มขึ้นเกือบ 8,000 รายนับ แต่นั้นเป็นต้นมา ดังนั้นการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องภายในตลาดควรมีผลในทางบวก จุดที่น่าสนใจอื่น ๆ ก็คือความสามารถทางประวัติศาสตร์ของสัญญาณครอสโอเวอร์ที่มีประสิทธิภาพดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและระงับแบบง่ายๆ ในกราฟที่สองเราจะไฮไลต์เฉพาะชุดค่าผสมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไขว้ที่สามารถทำได้ดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและถือ เราเห็นได้ว่าชุดค่าผสมที่ดีที่สุด (5186) สามารถสร้างรายได้เฉลี่ยต่อปีได้ 1.4 โดยไม่มีการทำธุรกรรมรวม อย่างไรก็ตามเราสามารถมองเห็นจุดสูงสุดในกราฟดังกล่าวได้ ผลลัพธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะถูกสุ่มโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่นชุดค่าผสม 5175 มีค่าเฉลี่ยที่ดีขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยรายปีเฉลี่ย 1.3 โดยในขณะที่ค่าไขว้ 10175 มีค่าเพียง 0.3 และ 20175 ต่ำกว่าตลาดโดยเฉลี่ย 0.5 ดังนั้นประสิทธิภาพที่สูงกว่าสัญญาณครอสโอเวอร์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความบริสุทธิ์ กรณีนี้มีความแตกต่างกันเล็กน้อยเมื่อเรามุ่งเน้นไปที่พื้นที่ระหว่าง 1: 100 200: 240 เนื่องจากชุดค่าผสมทั้งหมดในช่วงนั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่า SampP 500 ผลการดำเนินงานมีประสิทธิภาพดีกว่าเมื่อเทียบกับช่วงเวลา ไม่ได้นำไปสู่ความแตกต่างใหญ่ในแง่ของประสิทธิภาพที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตามในภูมิภาคนี้มีผลการดำเนินงานดีขึ้นโดยเฉลี่ยเพียง 0.58 ราย โปรดจำไว้ว่าฉันไม่ได้รวมค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมไว้ในตัวอย่างของเรา การสร้างผลตอบแทนที่แน่นอนผลงานดีกว่าเป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของเรื่องเท่านั้น นักลงทุนอาจสนใจในการสร้างผลตอบแทนที่แน่นอนมากกว่าผลตอบแทนที่เป็นบวก ฉันมองที่ความสามารถในการผสมผสานระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - ครอสโอเวอร์เพื่อสร้างผลตอบแทนที่เป็นบวกอย่างแท้จริง ฉันได้วิเคราะห์ว่าสัญญาณของการรวมกันของแต่ละ Crossover แบบโรตารีโดยเฉลี่ยมีผลในอดีตอย่างไรซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ชุดค่าผสมจำนวนมากส่งสัญญาณยาวซึ่งทำกำไรได้มากกว่า 50 ครั้ง พื้นที่ประมาณ 50120 วันถึงปี พ. ศ. 254540 มีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพค่อนข้างมากเนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณบวกสัมบูรณ์จะค่อยๆเพิ่มขึ้นไปด้านบน ดูเหมือนว่าชุดค่าผสมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บางอย่างมีความสามารถในการคาดการณ์ตลาดที่เพิ่มขึ้น แต่น่าเสียดายที่กรณีนี้ไม่ถือเป็นส่วนใหญ่เนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณบวกอย่างแท้จริงขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่มีการลงทุนในชุดค่าผสมแต่ละค่าเฉลี่ยใน SampP 500 ซึ่งเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดถ้าเราพิจารณาว่า SampP 500 มีการปรับตัวขึ้นเล็กน้อย น้อยกว่า 8,000 ตั้งแต่ 1929 การสัมผัสกับตลาดในช่วงเวลานั้นมีแนวโน้มสูงที่จะสร้างผลตอบแทนที่เป็นบวกผลกระทบนี้สามารถเห็นได้จากกราฟที่สองด้านล่างซึ่งแสดงความยาวสัญญาณเฉลี่ยยาวของการผสมข้ามไขว้แต่ละตัวที่วัดได้ วัน ถ้าเราเปรียบเทียบทั้งสองกราฟเราจะเห็นความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างความยาวของสัญญาณเฉลี่ยและเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณที่เป็นบวก อย่างไรก็ตามชุดค่าผสมบางส่วนมีแนวโน้มที่จะเหมาะสำหรับแนวโน้มที่ดีกว่าคนอื่น ๆ เนื่องจากการผสมผสานระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยจะดีกว่าตลาดในช่วงที่มีการตกต่ำในระยะยาว แต่ก็น่าสนใจที่จะตรวจสอบความถี่ที่สัญญาณเงินสด (สัญญาณไขว้ในแง่ลบ) สามารถเอาชนะตลาดได้ดีเพียงใด ในกรณีเช่นนี้ SampP 500 ต้องมีค่าเป็นลบในช่วงเวลาดังกล่าว อัตราส่วนนี้ยังถูกมองว่าเป็นความน่าจะเป็นที่สัญญาณไขว้ขาลงบ่งชี้ว่าการชะลอตัวในระยะยาว ดังที่คุณเห็นในกราฟด้านล่าง SampP 500 มีค่าเป็นลบในน้อยกว่า 50 กรณีทุกกรณีหลังจากที่มีการรวมตัวแบบครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยได้กระพริบสัญญาณไขว้หยาบคาย นอกจากนี้กราฟมีการแทงมากแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่ไม่ดีนี้มีแนวโน้มที่จะเป็นแบบสุ่มอย่างสมบูรณ์ บรรทัดล่างอย่างไรก็ตามข้อเท็จจริงที่ว่าสัญญาณเคลื่อนไขว้มากที่สุดโดยเฉลี่ยจะเป็นรูปแบบหนึ่งของการสูญเสียการสูญเสียที่มากที่สุดเมื่อเทียบกับกลยุทธ์การซื้อ - ขายและถือครองโดยความสามารถในการทำกำไรได้ดีกว่าตลาดต้นแบบมี จำกัด นอกจากนี้การที่สัญญาณดีๆดังกล่าวไม่ได้เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ในปี 2009 เป็นปรากฏการณ์ทั่วไปไม่ใช่ปรากฏการณ์ชั่วคราว เนื่องจากสัญญาณการครอสโอเวอร์ในเชิงลบไม่จำเป็นต้องทำนายการตกต่ำอย่างมีนัยสำคัญและการตกต่ำในระยะยาวหรือการแบกรับตลาด อย่างไรก็ตามหากนักลงทุนให้ความสำคัญกับการลดการดึงลงสูงสุดสัญญาณครอสโอเวอร์ดังกล่าวมีค่าควรพิจารณาแม้ว่าพวกเขาจะไม่ควรเป็นแหล่งข้อมูลเพียงอย่างเดียว Paul Allen เป็นหัวหน้าฝ่ายวิเคราะห์ตลาด quantitativetechnical ของ WallStreetCourier ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านการวิจัยและที่ปรึกษาด้านการลงทุนสำหรับข้อมูลตลาดที่ได้รับการแต่งตั้ง