แนวโน้มการ เคลื่อนไหว ต่อไปนี้ ค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน: สัปดาห์ที่ 1 (5 วัน) 20, 22, 24, 25, 23 สัปดาห์ที่ 2 (5 วัน) 26, 28, 26, 29, 27 สัปดาห์ที่ 3 (5 วัน) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันจะเป็นค่าเฉลี่ยของราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรก จุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมายิ่งระยะเวลาที่ยาวนานสำหรับ MA มากเท่าไร ดังนั้นแมสซาชูเซตส์ระยะ 200 วันจะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมา ความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว นักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมียอดขายต่ำกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้น ในขณะที่ค่าดัชนีลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือ MA ระยะยาว แรงเคลื่อนขาลงได้รับการยืนยันโดยการขึ้นเครื่องหมาย Crossover ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุไป MA ระยะยาวตามมาด้วยระบบเตือนสติที่ว่าคุณได้พบเครื่องเวลาที่สามารถส่งมอบให้คุณได้ ปี 1900 บวกกับการใช้คอมพิวเตอร์ทุกเครื่องโปรแกรมความรู้สมัยใหม่ ฯลฯ คุณจะทำการค้าได้หรือไม่? แม้ว่าตลาดหุ้นเมื่อหลายร้อยปีที่ผ่านมามีความท้าทายเช่นเคย แต่ก็มีข้อได้เปรียบที่ใหญ่เมื่อเทียบกับตลาดหุ้นในปัจจุบัน ข้อได้เปรียบนี้เป็นไปได้ที่จะใช้ระบบเทรนด์ต่อไปนี้ ในบทความนี้ผมจะพยายามเปรียบเทียบ DJI ในตอนนี้และคุณจะเห็นความแตกต่างระหว่างการซื้อขายเทรนด์ต่อไปนี้กับตลาดที่เรามีอยู่ในปัจจุบัน ครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่แบบคลาสสิก - ระบบแนวโน้มตามมาระบบการครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีลักษณะดังนี้: ที่นี่โปรแกรมจะสร้างสัญญาณการซื้อเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่เร็ว (สีแดง) จะเคลื่อนที่ข้ามค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวช้าๆ (สีน้ำเงิน) จากล่างขึ้นไปทางกลับกัน สัญญาณการขายจะถูกสร้างขึ้นบนครอสโอเวอร์ลดลง ตรรกะของระบบการซื้อขายนี้เห็นได้ชัดว่าประกอบด้วยขั้นตอนสองขั้นตอนดังนี้ขั้นตอนที่ 1 ดูช่วงเวลาที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วถึงจุดต่ำสุดขั้นตอนที่ 2 รอสักครู่ขณะที่แนวโน้มการเคลื่อนไหวขึ้นนี้ได้รับการยืนยันโดยการขึ้นการครอสโอเวอร์ด้วย ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวช้านี้ใช้กลยุทธ์นี้ค่อนข้างชัดเจนและเข้าใจได้ง่าย ตัวเลขหลักที่นี่เป็นเทรนด์และเป้าหมายของเราคือการเปิดเผยช่วงเวลาเมื่อแนวโน้มนี้เริ่มขึ้น จึงเป็นเทรนด์ต่อไปนี้ ครอสโอเวอร์เคลื่อนที่แบบถอยกลับ - กลับสู่ระบบโดยเฉลี่ย W e อาจใช้กฎอื่น - ซื้อเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากบนลงล่าง ถ้าเราทำเช่นนั้นเราจะได้รับระบบการซื้อขายที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง นี่เป็นวิธีการที่ระบบคว่ำ: ที่นี่การเคลื่อนไหวของราคาจะปรากฏเป็นเหมือนการสั่นรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช้า (สีน้ำเงิน) หากราคาเคลื่อนไปไกลจากเส้นโค้งสีน้ำเงินจะส่งกลับค่าเฉลี่ยบางค่า ตัวเลขหลักที่นี่คือแนวโน้มของราคาที่จะกลับสู่ค่าเฉลี่ยนั้น เมื่อเทียบกับตัวอย่างแรกที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้า (สีน้ำเงิน) จะให้ค่า lightquot ที่เฉดสีน้ำเงินมากสำหรับการเคลื่อนไหวที่มีแนวโน้มมากขึ้นค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ช้าในตัวอย่างที่สองจะให้ระดับการดึงดูดและราคาจะแกว่งตัวในระดับนี้ ดังนั้นเราจึงสามารถระบุรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคาได้ 2 รูปแบบคือแนวโน้มตามมาและกลับสู่ค่าเฉลี่ย ฉันอยากจะพูดถึงว่าทั้งสองรูปแบบพฤติกรรมไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับแนวโน้มและตลาดบนถนน หากแนวโน้มแข็งแกร่งเราอาจมีแนวโน้มตามรูปแบบมากขึ้น แต่ก็ไม่ใช่เช่นนั้นเสมอไป ตัวอย่างเช่นในช่วงที่มีการเคลื่อนไหวของกระแสความนิยมขึ้นในปี 2546 - ต้นปีพศ. 2547 เรายังมีผลตอบแทนจากการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยอยู่เป็นจำนวนมาก: ปัญหานี้ไม่ใช่เพียงแค่แนวโน้มเท่านั้น ทฤษฎีความสับสนวุ่นวายมีการกำหนดระบบไว้ 2 ระบบคือระบบแบบถาวรและแบบขัดขืน พฤติกรรมตลาดทั้งสองแบบ (อธิบายข้างต้น) สอดคล้องกับคำนิยามนี้ ด้านล่างนี้ผมจะพยายามอธิบายหน่วยงานเหล่านี้ที่ทำวิจัยและใช้ภาษาที่ผู้ค้าเข้าใจได้ (สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านทฤษฎีความสับสนวุ่นวายงานวิจัยนี้ยังสามารถทำโดยใช้การวิเคราะห์แบบ RS) IMHO: ทั้งสองรูปแบบพฤติกรรมช่วยให้สามารถระบุแนวโน้มทั่วโลกในพฤติกรรมของตลาดหุ้น: โครงสร้าง fractal ของมันมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมากภายในหลายทศวรรษที่ผ่านมา ในบทความนี้ผมจะพยายามเปิดเผยแนวโน้มนี้ ฉันได้ดาวน์โหลดดัชนี Dow Jones Industrial ตั้งแต่ 1900 ถึง 1910 และเรียกใช้ Strategy สร้างการซื้อขายในโปรแกรม Timing Solution โมดูลนี้ค้นหากลยุทธ์ที่สามารถซื้อขายได้มากที่สุดสำหรับเครื่องมือทางการเงินใด ๆ แน่นอนว่ามันช่วยให้สามารถหา Crossover เคลื่อนที่ที่ดีที่สุดสำหรับเครื่องมือนี้ ในตัวอย่างของเราสำหรับ DJI จะมีการตรวจสอบมากกว่าหนึ่งพันกลยุทธ์ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและแสดงข้อมูลทางสถิติสำหรับคนที่ทำกำไรได้มากที่สุด 50 อันดับแรก นี่คือ: มีเพียง 5 จาก 50 กลยุทธ์ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกลับ (คือ 10 จาก 50) เช่นในส่วนของกรณี (90) ครอสโอเวอร์แบบดั้งเดิมย้ายทำงานตั้งแต่ 1900 จนถึง 1910 ในคำอื่น ๆ หนึ่งร้อยปี ก่อนหน้านี้แนวโน้มในกลยุทธ์ต่อไปนี้ได้รับการยอมรับใน Stock Market Land สภาพอากาศในดินแดนนี้ทำโดยนักลงทุน เป้าหมายของผู้ค้าแล้วและมีการหายุทธศาสตร์ที่เหมาะสมในการเคลื่อนย้ายแนวโน้มดังกล่าว สวรรค์จะหายไปขอให้เรากลับไปที่เวลาของเราและดูสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดหุ้นในช่วงหนึ่งร้อยปี Ive ได้ตรวจสอบค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยใช้ดัชนีราคาอุตสาหกรรมดาวโจนส์ในช่วงปี 2000-2010 ผลที่ได้นี้เป็นที่น่าประทับใจ: กลยุทธ์การซื้อขายที่ดีที่สุด 50 กลยุทธ์โดยอิงจากค่าเฉลี่ยส่วนต่างของค่าการกลั่น (Cross Movers) จะถูกย้อนกลับความจริงข้อนี้บอกเราว่าขณะนี้ตลาดหุ้นมีการเคลื่อนไหวโดยใช้เกียร์ที่แตกต่างกว่า 100 ปีก่อน เงินส่วนใหญ่ในตลาดหุ้นไม่ได้มาจากแนวโน้มดังกล่าวทำให้เกิดจากการกลับรายการ สภาพอากาศในดินแดนแห่งนี้ถูกสร้างขึ้นโดยการซื้อขายหุ่นยนต์ที่สามารถจัดการกับความผันผวนที่เล็กที่สุดของราคาได้ ดัชนีการผกผัน (II) เพื่อวัดสถานะตลาดหุ้น (นั่นคือแนวโน้มตามมาหรือย้อนกลับไปเป็นค่าเฉลี่ย) ฉันใช้ Inversion Index (II) คำนวณโดยวิธีนี้: โปรแกรมพบว่ามีการครอสโอเวอร์ที่มีการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดสำหรับเครื่องมือทางการเงินที่ได้รับการวิเคราะห์ (เช่นการย้ายค่าไขว้เฉลี่ยที่ให้ผลกำไรที่ดีที่สุดและเราวิเคราะห์ไขว้เคลื่อนไหวเฉลี่ยทั้งแบบเดิมและแบบย้อนกลับ) โปรแกรมวิเคราะห์มากกว่าหนึ่งพันของการผสมข้ามครอสโอเวอร์แบบต่างๆกัน ในบรรดากลยุทธ์การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดโปรแกรมจะเลือกคนที่ดีที่สุด 50 คนและคำนวณเปอร์เซ็นต์ของไขว้แบบกลับหัวกลับหาง เปอร์เซ็นต์ที่สูงขึ้นของจำนวนกลยุทธ์ที่ผกผันแสดงให้เห็นว่าสำหรับเครื่องมือทางการเงินที่เลือกกลับสู่กลยุทธ์โดยเฉลี่ยดีกว่าแนวโน้มตามกลยุทธ์ ตัวอย่างเช่นสถิตินี้หมายความว่าในช่วงเวลาที่ทำการวิเคราะห์ 2 กลยุทธ์มีผลกำไร: 1 - ครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่ง่ายแบบย้อนกลับที่มีช่วงเวลา fast3 บาร์และ slow20 บาร์และ 2 - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่คว่ำครอสโอเวอร์ fast3 แถบกลาง 5 บาร์ slow7 bars ดัชนีนี้มีการเปลี่ยนแปลงใน 0-100 diapason ถ้าค่าดัชนี II สูงซึ่งหมายความว่าสำหรับตลาดที่มีปัญหามีการกลับรายการค่าเฉลี่ยมากกว่าในขณะที่ค่าดัชนีต่ำบ่งชี้ว่าเทรนด์ต่อไปนี้มีแนวโน้มสูงขึ้น ข้อดีของตัวบ่งชี้นี้คือ: มันมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของตลาดหุ้น จะช่วยให้เห็นความแตกต่างมากขึ้นกว่าการวิเคราะห์ RS มาตรฐาน ประวัติของดัชนีผกผันช่วยให้ดูว่าดัชนีนี้มีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรในเวลา ฉันได้ดาวน์โหลดข้อมูลประวัติราคา DJI มาตั้งแต่ปีพ. ศ. 2433 และได้ตรวจสอบกลยุทธ์การเคลื่อนไหวในแต่ละช่วงเวลา 10 ปี: 1890-1900, 1895-1905, 1900-1910 เป็นต้นสำหรับแต่ละช่วงการคำนวณดัชนีผกผันจะถูกคำนวณ นี่คือ: ตามที่คุณเห็นดัชนีการผกผันอยู่เสมอน้อยกว่า 50 ถึง 1980 ตั้งแต่ปี 1985 มันกระโดดไปที่ 89 และตั้งแต่ที่มันเป็นที่สูงมาก (50 ลดลงในปี 2000 เกิดจากแนวโน้มใหญ่ขึ้นในปี 1990) . ตอนนี้คำถามเกิดขึ้น: เมื่อไรและตรงกับเหตุผลที่ว่าทำไมต้องมีการใช้กลยุทธ์การให้คะแนนโดยเฉลี่ยแล้วฉันได้คำนวณแผนภาพรายละเอียดเพิ่มเติมสำหรับดัชนีนี้ในช่วงปี พ. ศ. 2518-2533: คุณสามารถเห็นได้ว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้เกิดขึ้นตั้งแต่ปี พ. ศ. 2524 ทำไมฉันถึงทำ ไม่ทราบแน่ชัด อย่างไรก็ตามแนวคิดแรกที่เกิดขึ้นในใจของฉันในขณะที่คิดเกี่ยวกับปี 1981 คือการปฏิรูป Reagans โดยเฉพาะการผ่อนคลายกฎระเบียบของภาคการเงิน (ฤดูร้อน 1981) ผู้เล่นรายใหญ่รายใหม่เข้ามาในตลาดหุ้นระบบการซื้อขายอัตโนมัติเริ่มมีการพัฒนาและความจริงนี้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของตลาดหุ้นเป็นอย่างมาก ดัชนีผกผันได้ชี้ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงนี้อย่างแม่นยำมากถึงหนึ่งปี ที่นี่คุณสามารถดาวน์โหลดแผ่นงาน Excel กับตารางเหล่านี้ได้ง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้แนวโน้มโดดเด่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นดัชนีชี้วัดทางเทคนิคที่นิยมใช้กันมากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้ง่ายและเมื่อพล็อตลงบนแผนภูมิแล้วจะเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มในการมองเห็นภาพที่มีประสิทธิภาพ คุณมักจะได้ยินเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามแบบ: ง่ายๆ เลขชี้กำลังและเส้นตรง สถานที่ที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นคือการทำความเข้าใจพื้นฐานที่สุด: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) ให้ดูที่ตัวบ่งชี้นี้และวิธีการที่จะช่วยให้ traders สามารถทำตามแนวโน้มต่อกำไรได้มากขึ้น (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่บทสรุปเกี่ยวกับ Forex ของเรา) เส้นแนวโน้มอาจไม่มีความเข้าใจเกี่ยวกับการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหากไม่มีความเข้าใจเกี่ยวกับแนวโน้ม แนวโน้มเป็นเพียงราคาที่ยังคงเคลื่อนไหวไปในทิศทางที่แน่นอน มีแนวโน้มที่แท้จริง 3 ประการที่สามารถรักษาความปลอดภัยได้: ขาขึ้น หรือรั้นแนวโน้มหมายความว่าราคามีการเคลื่อนไหวสูงขึ้น เป็นขาลง หรือขาลงซึ่งหมายความว่าราคาจะขยับลง แนวโน้มด้านข้าง ขณะที่ราคากำลังเคลื่อนไปทางด้านข้าง สิ่งสำคัญที่ต้องจำเกี่ยวกับแนวโน้มก็คือราคาไม่ค่อยเคลื่อนไหวเป็นเส้นตรง ดังนั้นเส้นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ถูกใช้เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถระบุทิศทางของแนวโน้มได้ง่ายขึ้น (สำหรับการอ่านขั้นสูงในหัวข้อนี้ให้ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Bollinger Bands และ Moving Envelopes เฉลี่ย: การปรับแต่งเครื่องมือการเทรดดิ้งที่เป็นที่นิยม) การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยการก่อสร้างโดยเฉลี่ยคำจำกัดความของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยสำหรับการรักษาความปลอดภัยโดยใช้ช่วงเวลาที่ระบุ ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันคำนวณโดยการปิดราคาปิดของช่วง 50 วันที่ผ่านมาของการรักษาความปลอดภัยใด ๆ และรวมกัน ผลจากการบวกคำนวณหารด้วยจำนวนงวดในกรณีนี้ 50. เพื่อที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อไปในแต่ละวันให้แทนที่เลขที่เก่าที่สุดด้วยราคาปิดล่าสุดและทำคณิตศาสตร์เดียวกัน ไม่ว่าระยะเวลาสั้นหรือสั้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการพล็อตการคำนวณขั้นพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม การเปลี่ยนแปลงจะอยู่ในจำนวนราคาปิดที่คุณใช้ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันคือราคาปิด 200 วันรวมกันแล้วหารด้วย 200 คุณจะเห็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกชนิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองวันเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 250 วัน เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้ว่าคุณต้องมีจำนวนราคาปิดเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หากการรักษาความปลอดภัยเป็นแบรนด์ใหม่หรือเพียงหนึ่งเดือนคุณจะไม่สามารถทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ภายใน 50 วันเนื่องจากคุณจะไม่มีจุดข้อมูลที่เพียงพอ นอกจากนี้โปรดทราบว่าเราเลือกที่จะใช้ราคาปิดในการคำนวณ แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณโดยใช้ราคารายเดือนราคารายสัปดาห์ราคาเปิดหรือแม้แต่ราคาในวันเดียวกัน (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่บทแนะนำของ Moving Averages ของเรา) รูปที่ 1: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆใน Google Inc. ภาพที่ 1 เป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของแผนภูมิหุ้นของ Google Inc. (Nasdaq: GOOG) เส้นสีน้ำเงินหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน ในตัวอย่างข้างต้นคุณจะเห็นว่าแนวโน้มลดลงตั้งแต่ช่วงปลายปี 2550 ราคาหุ้น Google ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันในเดือนมกราคมปี 2008 และยังคงลดลงต่อไป เมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เป็นสัญญาณการซื้อขายแบบง่ายๆ การเคลื่อนไหวที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ดังที่แสดงไว้ด้านบน) แสดงให้เห็นว่าหมีอยู่ในการควบคุมการกระทำด้านราคาและสินทรัพย์มีแนวโน้มลดลง ตรงกันข้ามการข้ามด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงให้เห็นว่าวัวอยู่ในการควบคุมและราคาอาจพร้อมที่จะเคลื่อนตัวขึ้น (อ่านเพิ่มเติมใน Track Stock Prices ด้วย Trendlines) วิธีอื่น ๆ ในการใช้ Moving Averages ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้โดย traders จำนวนมากเพื่อไม่เพียงระบุแนวโน้มปัจจุบัน แต่ยังเป็นกลยุทธ์การเข้าและออก หนึ่งในกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดอาศัยการข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวหรือมากกว่า สัญญาณพื้นฐานจะได้รับเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นข้ามหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าขึ้นไปช่วยให้คุณสามารถดูแนวโน้มในระยะยาวได้เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายในการพิจารณาว่าแนวโน้มจะได้รับความแรงหรือถ้ากำลังจะกลับรายการ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีนี้โปรดอ่าน A Primer On The MACD) รูปที่ 2: ค่าเฉลี่ยระยะยาวและสั้นกว่าใน Google Inc. รูปที่ 2 ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าหนึ่งค่าในระยะยาว (50 วันโดยแสดงที่ เส้นสีน้ำเงิน) และอีกระยะสั้น (15 วันแสดงโดยเส้นสีแดง) นี่คือแผนภูมิ Google แบบเดียวกับที่แสดงในรูปที่ 1 แต่มีการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเพื่อแสดงความแตกต่างระหว่างสองช่วงความยาว คุณสังเกตเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะช้ากว่าเพื่อปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงราคา เนื่องจากใช้จุดข้อมูลมากขึ้นในการคำนวณของ ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้อย่างรวดเร็วเนื่องจากแต่ละค่ามีน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณเนื่องจากระยะเวลาอันสั้น ในกรณีนี้โดยใช้กลยุทธ์ข้ามคุณจะดูค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 15 วันที่ด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเป็นรายการสำหรับตำแหน่งสั้น ๆ รูปที่ 3: แผนภูมิ 3 เดือนข้างต้นเป็นแผนภูมิ US States Oil (AMEX: USO) เป็นเวลา 3 เดือนโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่า เส้นสีแดงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง 15 วันในขณะที่เส้นสีน้ำเงินหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่า 50 วัน ผู้ค้าส่วนใหญ่จะใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวเพื่อเริ่มต้นตำแหน่งที่ยาวและระบุจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้น (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้กลยุทธ์นี้ในการเทรดดิ้ง MACD Divergence) การสนับสนุนเกิดขึ้นเมื่อราคามีแนวโน้มลดลง มีจุดที่ความดันการขายลดลงและผู้ซื้อยินดีที่จะก้าวเข้าสู่ในคำอื่น ๆ มีการจัดตั้งชั้น ความต้านทานเกิดขึ้นเมื่อราคามีแนวโน้มสูงขึ้น มีจุดเด่นที่ความสามารถในการซื้อลดลงและผู้ขายเข้าสู่ขั้นตอนนี้จะเป็นการสร้างเพดาน (สำหรับคำอธิบายเพิ่มเติมโปรดอ่านข้อมูลพื้นฐานด้านความต้านทานของแอมป์ที่สนับสนุน) ในทั้งสองกรณีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นสัญญาณบ่งบอกระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานเริ่มต้น ตัวอย่างเช่นถ้าการรักษาความปลอดภัยลอยต่ำลงในขาขึ้นที่จัดตั้งขึ้นแล้วก็จะไม่น่าแปลกใจที่เห็นสต็อกหาสนับสนุนที่ระยะยาว 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในทางกลับกันหากราคามีแนวโน้มลดลงผู้ค้าจำนวนมากจะเฝ้าดูหุ้นที่จะพลิกกลับแนวต้านของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ (50 วัน 100 วันและ SMA 200 วัน) (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้การสนับสนุนและความต้านทานในการระบุแนวโน้มโปรดอ่าน Trend-Spotting ด้วย AccumulationDistribution Line) ข้อสรุปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถคำนวณได้ง่ายซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ค่าเฉลี่ยความแรงที่เกิดขึ้นโดยเฉลี่ยคือความสามารถในการช่วยให้ผู้ประกอบการค้าทราบถึงแนวโน้มในปัจจุบันหรือสังเกตแนวโน้มการกลับรายการที่เป็นไปได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานสำหรับความปลอดภัยหรือทำหน้าที่เป็นสัญญาณเข้าหรือออกจากรายการได้ง่าย วิธีที่คุณเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับคุณ ข้อ 50 คือข้อตกลงการเจรจาต่อรองและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การออกหุ้นไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ที่มีขนาดเล็กและอายุน้อยกว่าที่ต้องการหารายได้ที่ยาวนานที่สุดสำหรับผู้ค้าเฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหวอยู่ที่ชั้นของตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) ถ้าไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันวิธีคิดเกี่ยวกับ 100 วันหรือ 50 วันคำถามเหล่านี้คือคำถามที่ถามในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งหรือแบบอื่น ๆ โดยตัวจับเวลาการตลาดทั่วโลก คิดว่าตัวบ่งชี้ใดที่พวกเขาจะใช้เพื่อบอกให้พวกเขาเมื่อออกจากพรรคอย่างไม่น่าเชื่อที่ Wall Street กำลังขว้างปา Hulbert: March Madness นำมาใช้กับผลงานของคุณ Mark Hulbert ให้คำแนะนำแก่ผู้ชมว่าจะไม่ดำเนินการเคลื่อนไหวที่ขาดความรับผิดชอบด้วยหุ้นของพวกเขาอันเป็นผลมาจากปฏิกิริยาทางอารมณ์ต่อ March Madness สามสัปดาห์ก่อนคุณอาจจำได้ว่าฉันมุ่งเน้นไปที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หนึ่งในตัวชี้วัดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นในการกำหนดแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงในตลาด ฉันพบว่ามันเหลือมากที่จะเป็นที่ต้องการ: ตัวอย่างเช่นประสิทธิภาพการทำงานได้ลดลงอย่างเห็นได้ชัดในทศวรรษที่ผ่านมามากเพื่อให้นักวิจัยบางคนได้เริ่มที่จะสงสัยว่ามันได้สูญเสียความสามารถในการกำหนดจังหวะการตลาดของ อีกเหตุผลหนึ่งที่บางตัวชี้วัดด้านการตลาดไม่พอใจกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันไม่ใช่คำวิจารณ์ต่อตัว แต่เป็นลักษณะโดยนัยสำหรับตัวบ่งชี้แนวโน้ม: ตามนิยามจะไม่เลือกด้านบน เพราะสัญญาณขายจะไม่ถูกเรียกใช้จนกว่าตลาดจะลดลงต่ำกว่าระดับเฉลี่ยของ 200 วันทำการก่อนหน้านี้ ถึงเวลานั้นแน่นอนว่าตลาดอาจประสบความสูญเสียมาก ด้วยเหตุผลทั้งสองประการนี้จำนวนของคุณที่อ่านคอลัมน์ 3 สัปดาห์ที่ผ่านมาของฉันกระตุ้นให้ฉันวัดประสิทธิภาพของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงมาก ดังนั้นนั่นคือสิ่งที่ฉันได้ทำในคอลัมน์นี้ แต่น่าเสียดายที่ฉันไม่ได้ผลที่แตกต่างกันมากกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงที่ฉันศึกษา เพื่อให้มั่นใจว่าระยะสั้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะดีกว่า 200 วันในการออกไปเร็วกว่านี้เมื่อตลาดปิดตัวลง แต่พวกเขายังได้รับ whipsawed สำหรับการสูญเสียมากขึ้นเช่นกัน ความสมดุลของประวัติของพวกเขาในระยะยาวไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน นอกจากนี้ค่าเฉลี่ยของแต่ละค่าเฉลี่ยที่ฉันทดสอบได้รับความทุกข์ทรมานจากการลดลงของอัตราผลตอบแทนในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมาเช่นเดียวกับที่พบโดยเฉลี่ย 200 วัน น่าแปลกใจที่ผลเหล่านี้ Norm Fosback อดีตหัวหน้าสถาบันวิจัยเศรษฐมิติและบรรณาธิการของ Fosbacks Fund Forecaster ระบุว่าเราไม่ควรเป็นเช่นนั้น ในตำราที่เขาเขียนเมื่อสามทศวรรษที่ผ่านมาได้รับการยกย่องว่า Stock Market Logic เขาเขียนว่า: ไม่มีตัวเลขมหัศจรรย์ในแนวโน้มดังต่อไปนี้ ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนอาจทำงานได้ดีที่สุดในอดีต แต่หลังจากที่ทุกอย่างต้องทำงานได้ดีที่สุดในอดีตและโดยการทดสอบทุกสิ่งทุกอย่างที่เป็นไปได้วิธีหนึ่งที่จะช่วยได้ แต่ไม่พบสิ่งนี้ควรเป็นความต้องการขั้นพื้นฐานของแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ต่อไปนี้ระบบที่จริงทุกความยาวเฉลี่ยที่คาดการณ์ทำนายสำเร็จในระดับมากหรือน้อย ถ้ามีเพียงหนึ่งหรือสองความยาวทำงานอัตราต่อรองที่สูงที่ประสบความสำเร็จผลได้โดยบังเอิญ สิ่งที่เกี่ยวกับความตายข้ามก่อนที่ฉันจะออกจากเรื่องของการย้ายค่าเฉลี่ยของความยาวที่แตกต่างกันฉันยังต้องการที่จะพูดคำไม่กี่คำเกี่ยวกับความพยายามที่จะรวมสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีความยาวแตกต่างกันไปในระบบแนวโน้มเดียวต่อไปนี้ หลายคนคิดว่ามันเป็นหยาบคายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงไปต่ำกว่าอีกต่อไปและรั้นเมื่อระยะสั้นสั้นขึ้นเหนืออีกต่อไป โดยวิธีการในกรณีของ 50 วันและค่าเฉลี่ย 200 วันทั้งสองไขว้ที่เรียกว่าข้ามตายและกางเขนสีทอง ฉันได้ตรวจสอบการเสียชีวิตและเครื่องหมายกากบาทสีทองตลอดช่วงศตวรรษที่ผ่านมาสำหรับค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ เหมือนก่อนหน้านี้ฉันพบว่าความกล้าหาญในการคาดการณ์ของพวกเขาได้ลดลงอย่างมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา สังเกตจากตารางข้างต้นว่าในช่วงเวลาทั้งหมดที่ Dow มีอยู่ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2439 ทั้งสองเหตุการณ์ครอสโอเวอร์ได้รับการยกย่อง อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าตั้งแต่ปีพ. ศ. 2513 พวกเขาทำผลงานที่แย่กว่ามากโดยมีตลาดหนึ่งปีผ่านไปสามเดือนและหกเดือนหลังจากที่ไม้กางเขนตายทำดีกว่าค่าเฉลี่ยของทองคำต่อไป กำไรเฉลี่ยของดาวโจนส์ในช่วงเดือนถัดไปค่าเฉลี่ยของดาวโจนส์ในช่วง 3 เดือนข้างหน้า Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ข้อมูลในวันที่จัดทำโดย SIX Financial Information และอยู่ภายใต้เงื่อนไขการใช้งาน ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในปัจจุบันที่จัดทำโดย SIX Financial Information ข้อมูลในวันล่าช้าตามข้อกำหนดการแลกเปลี่ยน SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. เครื่องหมายคำพูดทั้งหมดอยู่ในรูปของเวลาท้องถิ่น ข้อมูลการขายล่าสุดล่าสุดตามเวลาจริงของ NASDAQ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสัญลักษณ์การซื้อขายของ NASDAQ และสถานะทางการเงินในปัจจุบัน ข้อมูลในวันดาล่าช้า 15 นาทีสำหรับ Nasdaq และ 20 นาทีสำหรับการแลกเปลี่ยนอื่น ๆ SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. ข้อมูลภายใน SEHK จัดทำโดย SIX Financial Information และล่าช้าอย่างน้อย 60 นาที คำพูดทั้งหมดที่อยู่ในเวลาท้องถิ่นแลกเปลี่ยน. ไม่พบผลลัพธ์