200 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ แนวโน้ม

Simple Moving Averages ทำให้แนวโน้มโดดเด่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving averages - 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 วันที่ได้รับความนิยมเป็นตัวอย่าง 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 (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้จากบทแนะนำของ Moving Averages ของเรา) รูปที่ 1: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆใน Google Inc. ภาพที่ 1 เป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในแผนภูมิหุ้นของ 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 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าขึ้นไปช่วยให้คุณสามารถดูแนวโน้มในระยะยาวได้เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายในการพิจารณาว่าแนวโน้มมีความแข็งแกร่งหรือไม่ก็กำลังจะกลับรายการ (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 การออกหุ้นไอพีโอมักออกโดย บริษัท ขนาดเล็กและอายุน้อยที่กำลังมองหาการวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบแผนภูมิจะแสดงรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคาเป็นจำนวนมาก ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่จะเกิดการย้อนกลับ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคที่มีแนวโน้มย้อนกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางลงเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้ยืนยันราคาและรูปแบบการเคลื่อนไหวเฉลี่ย 200 เทรนด์ตลาด 50 วันเทรนด์คือเพื่อนของคุณ เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นซื้อหุ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาลงขายหรือหุ้นสั้น ตำแหน่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยให้คุณทราบได้ว่าตลาดเป็นขาขึ้นหรือขาลง การทำความเข้าใจค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นสิ่งสำคัญในชุดทักษะขั้นพื้นฐานของ trader8217s ในการเรียนรู้ครั้งแรก เป็นเครื่องมือที่ค่อนข้างเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพซึ่งผู้ค้าสต็อกส่วนใหญ่ใช้ คุณสามารถหาเครื่องมือนี้ได้โดยใช้โบรกเกอร์เกือบทุกแห่งที่ให้แผนภูมิหุ้น ตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ การย้ายค่าเฉลี่ยความหมายตัวบ่งชี้การวิเคราะห์ทางเทคนิคที่กำหนดเส้นของราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด ใช้เพื่อระบุและระบุแนวโน้มในหลักทรัพย์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคลี่คลายความผันผวนของราคาโดยให้แบนออก เป็นตัวบ่งชี้ที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ข้อมูลนี้จะถูกวางแผนไว้ในแผนภูมิเพื่อแสดงแนวโน้มในปัจจุบันไม่ว่าจะเป็นขึ้นหรือลง สามารถใช้เพื่อติดตามแนวโน้มรายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือน หลังจากแต่ละช่วงเวลามีการเพิ่มตัวเลขลงในค่าเฉลี่ยและจำนวนที่เก่าที่สุดจะถูกลดลง ผลลัพธ์คือบรรทัดที่ 8220moves8221 เมื่อเวลาผ่านไป ระยะเวลาที่สั้นลงจะทำให้เส้นกลายเป็นเส้นระเหยมากขึ้น ดังนั้นเส้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจึงเคลื่อนที่ได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน วิธีการตีความค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 1. ตลาดอยู่ในทิศทางขาขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (เส้นสีเขียว) อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (เส้นสีแดง) ตัวอย่าง: แผนภูมิ Google ด้านล่าง 2. ตลาดมีแนวโน้มลดลงหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน กฎ: ซื้อเฉพาะหุ้นในขาขึ้นเท่านั้น หุ้นระยะสั้นตามแนวโน้มขาลง ห้ามหักกฏพื้นฐานนี้เป็นตัวอย่างหุ้นขาลง เราซื้อ breakouts เฉพาะเมื่อ MA 50 วัน (Green Line) อยู่เหนือ 200 วัน MA (เส้นสีแดง) นอกจากนี้เรายังต้องการให้แน่ใจว่าดัชนีตลาดที่หุ้นกำลังซื้อขายจะรั้น เราทราบว่า Google (GOOG) มีการซื้อขายใน NASDAQ ด้านล่างคือแผนภูมิของดัชนี NASDAQ เราเห็นได้ว่า MA วัน 50 อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หลักฐานขั้นพื้นฐานของการมีตัวชี้วัดรั้นในตลาดรวมทั้งหุ้นคือเพื่อให้แน่ใจว่า breakouts ล้มเหลวน้อยลง นี่เป็นการเพิ่มความน่าจะเป็นของแนวโน้มที่ประสบความสำเร็จและมีประสิทธิภาพเมื่อเราซื้อเข้าไปในสิว เราต้องการไปกับโมเมนตัมของตลาด กฎพื้นฐานนี้จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณกำลังไปกับการเคลื่อนไหวของตลาด It8217s ชอบว่ายน้ำในแม่น้ำ คุณ don8217t ต้องการที่จะไปกับปัจจุบัน คุณจะครอบคลุมระยะทางมากขึ้นได้อย่างง่ายดายมากขึ้นโดยการว่ายน้ำกับการไหลของแม่น้ำ มีหลายวิธีที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ผู้ค้าหุ้นบางรายใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้สัญญาณเมื่อพวกเขาควรจะซื้อหุ้น กลยุทธ์หนึ่งเรียกว่าครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ ตัวอย่างเช่นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากด้านล่างผู้ค้าอาจซื้อ ในแผนภูมิด้านบนเส้นสีน้ำเงินจะตัดจากด้านล่างเป็นสีแดง ซึ่งอาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของโมเมนตัมและเริ่มมีแนวโน้มสูงขึ้นใหม่ การผสมผสานทางด้านขวาของตัวบ่งชี้มีความสำคัญ สถานการณ์แตกต่างกันไป ตัวอย่าง. ทฤษฎีการฝ่าวงล้อมเป็นระบบการซื้อขายในตลาดที่แสวงหาโอกาสในการซื้อขายที่ดีที่สุด จะสร้างผลกำไรมากที่สุดโดยการจับภาพแนวโน้มขนาดใหญ่ในตลาดการเงิน เป็นกลยุทธ์การซื้อขายหุ้นที่ดีที่สุด ดีที่สุดของฟรีทั้งหมดของ เมื่อใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคและเลือกข้อมูลพื้นฐานคุณสามารถจับภาพผลกำไรจำนวนมากในตลาดหุ้นได้ ระบบการซื้อขายหุ้นนี้ได้รับการทดสอบภาคสนามและได้รับการพิสูจน์เพื่อลดการสูญเสียเงินทุนและดำเนินการในช่วงเวลาของโครงการรางวัลความเสี่ยงระดับพรีเมียม อ่านเพิ่มเติมบทความยอดนิยมทราบว่าหุ้นใดที่จะซื้อเป็นความลับทางการค้าส่วนใหญ่ผู้จัดการกองทุนให้กับตัวเอง เราต้องสร้างรายชื่อหุ้นเพื่อการค้า บริษัท จดทะเบียนมากกว่า 15,000 แห่งในสหรัฐอเมริกาอาจเป็นงานที่เหมาะสำหรับผู้ที่เรียนรู้การค้าหุ้นหรือสินค้าโภคภัณฑ์ กุญแจสำคัญในการเลือกหุ้นที่ทำให้เกิด breakouts ที่แข็งแกร่งซึ่งนำไปสู่แนวโน้มที่สำคัญคือหุ้นที่มีการเติบโต อ่านเพิ่มเติมเงินส่วนใหญ่ทำที่จุดเริ่มต้นของตลาดวัว ในทำนองเดียวกันโดยการระบุจุดหักเหในตลาดระยะเวลาในการซื้อหุ้นของคุณจะแม่นยำยิ่งขึ้น ก่อนที่คุณจะซื้อสิวคุณต้องทราบว่าตลาดอยู่ในขั้นใดตลาดทั้งหมดต้องอยู่ในช่วงรั้น อ่านเพิ่มเติมผู้ค้าส่วนใหญ่คุ้นเคยกับรูปแบบแผนภูมิไม่กี่ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจว่าเมื่อไหร่และที่จะเข้าสู่การค้าเมื่อเรียนรู้การซื้อขายหุ้น รูปแบบแผนภูมิเป็นจุดเริ่มต้นที่พบมากที่สุดในการศึกษาของพ่อค้า รูปแบบแผนภูมิเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ทางเทคนิคและสามารถพบได้ในกรอบเวลาสั้น ๆ หรือนานกว่า Read More Video Lessons การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นรากฐานของการซื้อขายหุ้น ด้วยตัวชี้วัดและวิธีการมากมายที่มีอยู่การตัดสินใจว่าจะศึกษาคืออะไร โชคดีเพราะอินเทอร์เน็ตขณะนี้เราสามารถเรียนรู้เทคนิคที่ใช้โดยผู้ค้าหุ้นที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด Watch Free Videos Search This Site เนื้อหาที่ได้รับการสนับสนุนหัวข้อข่าวตลาดหุ้นร่วงลงเนื่องจากโอกาสของนโยบายการเงินที่เข้มงวดมากขึ้นในขณะที่นักลงทุนตกต่ำ ราคาตราสารหนี้ของสหรัฐในวันนี้ปรับตัวลดลงเนื่องจากนักลงทุนมองว่าอาจมีการปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยในเดือนนี้ ราคาทองคำปรับตัวขึ้นในวันจันทร์หลังจากเฟดประธาน Janet Yellen เสริมความคาดหวังว่าธนาคารกลางสหรัฐจะขึ้นดอกเบี้ยสหรัฐฯในเดือนนี้ เงินดอลลาร์แข็งค่าขึ้นเมื่อเทียบกับเงินยูโรเมื่อนายกฯ ฝรั่งเศสคนเดิมพ้นจากตำแหน่งในการเลือกตั้งประธานาธิบดีของประเทศ ราคาน้ำมันปรับตัวลดลงหลังจากที่ IEA คาดการณ์การเติบโตของยอดขายหินน้ำมัน ตลาดยุโรปปิดตลาดลดลงในวันจันทร์เนื่องจากนักลงทุนพิจารณาการปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยโดย Federal Reserve สหรัฐฯ หุ้นฟิวเจอร์สของสหรัฐฯชี้ให้เห็นถึงการเปิดที่ต่ำกว่าเนื่องจากผู้ค้าหันมาเน้นที่ข้อมูลทางเศรษฐกิจก่อนที่อัตราดอกเบี้ยน่าจะปรับขึ้น หุ้นเอเชียปรับตัวสูงขึ้นและไม่สนใจความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านภูมิศาสตร์การเมืองที่เพิ่มขึ้นในเอเชีย หุ้นเพิ่มขึ้นทุกสัปดาห์ขณะที่ Janet Yellen ใส่เครื่องหมายอัศเจรีย์เกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่จะปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยในเดือนนี้ ราคาหนี้ภาครัฐของสหรัฐฯลดลงในวันศุกร์เนื่องจากนักลงทุนมองเห็นลำโพงและข้อมูลสำคัญของธนาคารกลางสหรัฐฯจำนวนมาก บทความล่าสุดที่ได้รับการยกย่องการอ่านหนังสือเหล่านี้เป็นหนังสือที่มีการจัดทำดัชนีตลาดหุ้นที่ดีที่สุดตลอดกาล รายการหลากหลายจากเรื่องตั้งแต่การวิเคราะห์ทางเทคนิคไปจนถึงผู้ค้าหุ้นในตำนาน เรียนรู้สิ่งที่ต้องทำเพื่อหารายได้ ค้นพบความจริงเกี่ยวกับการลงทุนในตลาด ดูว่ามืออาชีพทำเงินได้อย่างไรในตลาดที่ลดลง ได้รับความเข้าใจอย่างแท้จริงเกี่ยวกับตลาด ฟังเรื่องราวความสำเร็จในชีวิตจริง เรียนรู้เกี่ยวกับระบบการซื้อขายหุ้นและอื่น ๆ ดูหนังสือ Top 10 Books Video: Market Update การกระทำของตลาดหุ้นในปัจจุบัน ติดตามข่าวสารที่กำลังเคลื่อนไหวอยู่เสมอ การทำเงินเป็นเรื่องเกี่ยวกับการมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการซื้อขายอยู่ เมื่อใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคและเทคโนโลยีทางการค้าล่าสุดเราสามารถระบุได้เมื่อการย้ายครั้งต่อไปอาจเกิดขึ้น ตลาดอยู่ในกระแสคงที่ภาคตกอยู่ในและออกจากความโปรดปราน ค้าเฉพาะหุ้นที่มีการใช้งานมากที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถจับภาพได้มากที่สุดเทรนด์สต็อกสินค้า Steve Nison เป็นผู้มีอำนาจในการทำแผนภูมิเชิงเทียน เขาเป็นคนแรกที่นำกลยุทธ์การค้าที่มีประสิทธิภาพมาสู่โลกตะวันตก กราฟแท่งเทียนเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม ผู้ประกอบการหุ้นทุกรายควรสามารถใช้วิธีการนี้ในกลยุทธ์ของตนได้ เรียนรู้เพื่อดูการเปลี่ยนแปลงของตลาด เวลาธุรกิจการค้าของคุณ รับรู้สัญญาณการซื้อและขายโดยใช้แผนภูมิเชิงเทียน เรียนรู้เครื่องมือการซื้อขายเพิ่มเติมวันนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน 8220work8221 นี่เป็นหนึ่งในคำถามทางเทคนิคที่ไม่มีคำตอบที่ง่ายและรวดเร็ว คำตอบที่ดีที่สุดคือ 8220no ไม่ใช่เรื่องจริงและแทบจะไม่เป็นไปตามที่คนส่วนใหญ่คิดว่า 8221 แต่มีความแตกต่างที่ควรพิจารณา ฉันได้ทำผลงานปริมาณมากเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และคำตอบที่ฉันได้พบว่าเป็นความท้าทายของแนวคิดและวิธีการต่างๆที่ช่างเทคนิคใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ จากผลงานของฉัน: ไม่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่พิเศษ (เช่น I. 200 วันไม่ได้เป็นพิเศษเมื่อเทียบกับ 193, 204 หรือค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ) การข้ามราคาหรือการแตะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่มีความสำคัญสำหรับทิศทางตลาดในอนาคต ความลาดชันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่เป็นตัวบ่งชี้ที่มีนัยสำคัญของแนวโน้ม การข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้หมายความถึงแนวโน้มของแนวโน้ม ตัวบ่งชี้ที่สร้างขึ้นจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยไม่ได้เป็นตัวชี้วัดที่เชื่อถือได้ของแนวโน้ม ในระยะสั้นสิ่งสำคัญที่สุดที่การวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบดั้งเดิมสอนเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการตรวจสอบข้อเท็จจริงเชิงปริมาณ ฉัน can8217t อาจแบ่งปันงานทั้งหมดที่ฉันได้ทำในโพสต์บล็อกหนึ่ง ๆ ฉันคิดว่ามันเป็นรูปแบบที่ไม่ดีเมื่อมีคนพยายามที่จะทำให้อาร์กิวเมนต์เชิงปริมาณโดยการพูดความไว้วางใจฉัน (ในความเป็นจริงฉันเพียงแค่อ่านบล็อกที่ blogger ที่ทำสิ่งเดียวกันเขากล่าว Ive มองที่เฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันและตลาดไม่ ดีกว่าและต่ำกว่าด้านล่างมันทำงาน Trust me.) แต่ฉันต้องการที่จะย้ายเราไปสู่ข้อสรุปมากกว่าการสูญหายในรายละเอียดในวันนี้ เราสามารถทบทวนรายละเอียดในภายหลังได้หากมีความสนใจ วันที่ 200 เพิ่งแตก ตอนนี้สิ่งที่ฉันเขียนบล็อกนี้ค่าเฉลี่ยของตลาดที่สำคัญได้ข้ามเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ทุกคนกำลังพูดถึงและเขียนเกี่ยวกับแนวประวัติศาสตร์ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยดังกล่าวและได้เฝ้าดูการปิดตัวครั้งแรกในตอนแรกด้านล่าง เนื่องจากมีการให้ความสนใจเป็นอย่างมากในเรื่องนี้จึงเป็นเหตุผลที่จะถามว่าเกิดอะไรขึ้นหลังจากดัชนีหุ้นรายใหญ่ถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ตารางด้านล่างแสดงประสิทธิภาพของดัชนีเงินสด SampP 500 ที่มีคุณสมบัติตามตลาดอยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน: SampP 500, สถิติ SMA 200 วันตารางนี้แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนเฉลี่ยของ SampP เท่ากับ 8.2 (ต่อปี 1) ในช่วง 200 วันผลตอบแทนเฉลี่ยย้อนกลับไปอยู่ที่ระดับ 11.0 แต่เมื่อตลาดต่ำกว่า 200 วันผลตอบแทนจะมีเพียง 2.1 เท่านั้น ดูเหมือนว่าจะน่าสนใจ (ดีกว่า 2.8 ข้างต้นและต่ำกว่า -6.1 ข้างล่าง) จนกว่าเราจะพิจารณาถึงระดับเสียงรบกวนในข้อมูล ปัญหาคือขนาดของ 8220effect8221 ค่อนข้างอ่อนผลที่เราเห็นที่นี่ค่อนข้างจะเป็นเพราะโชคของการวาด คุณสามารถตอบโต้ว่าข้อมูลเหล่านี้ไม่สำคัญหลังจากที่ข้อมูลทั้งหมดแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดีกว่านี้ไม่ว่าจะเป็นนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ แต่ถ้าไม่เป็นนัยสำคัญทางสถิติอาจเป็นเรื่องยากที่จะพึ่งพาผลกระทบในอนาคต ถ้าไม่มีความหมายอย่างมีนัยสำคัญมีโอกาสที่ดีที่เราถูกเสียงผิดพลาด สำหรับบันทึกเราจะเห็นตัวเลขที่คล้ายกันกับ DJIA (4.1 เหนือ (p 0.16) และ -7.7 (p 13) ด้านล่างโดยใช้ข้อมูลย้อนกลับไปถึงปี 1925) ผลกระทบใด ๆ อาจดูเหมือนจะจางลงในข้อมูลล่าสุดเมื่อทศวรรษที่ผ่านมาแสดงว่าไม่มีความแตกต่างด้านบนและด้านล่าง 200 วันสำหรับดัชนีทั้งสองแบบ พิจารณาว่าเราควรคาดหวังให้ตัวเลขที่คล้ายกันมากเนื่องจากดัชนีเหล่านี้มีความสัมพันธ์กันอย่างแน่นหนา นอกจากนี้ยังมีสถิติที่ไม่ดีจำนวนมากลอยอยู่รอบ ฉันได้เห็นผู้คนจำนวนมากขว้างรอบตัวเลขเช่น SampP 500 ทำให้ 23.5 ขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ -19.5 ด้านล่างดังนั้นการข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายความว่าตลาดจะอ่อนแอ คุณสามารถคาดเดาได้ว่าตัวเลขไหนที่มาจากคุณได้รับข้อผิดพลาดนี้ การนับวันข้าม (ซึ่งเกือบจะเสมอจะขึ้นสำหรับด้านบนและล่างสำหรับด้านล่าง) ในหมวดที่ไม่ถูกต้องก็เพียงพอที่จะพลิกคว่ำสถิติ ระวัง. แต่น่าเสียดายที่นี่ไม่ใช่คำตอบที่ชัดเจนทางสถิติที่ชัดเจนในการทำความเข้าใจเรื่องนี้อย่างจริงจังเราต้องสามารถคิดถึงความสำคัญการหยุดนิ่งและแนวคิดอื่น ๆ ได้ คนที่ตั้งใจจะเชื่อใน 200 วันอาจดูผลลัพธ์ในตารางด้านบนไม่สนใจการทดสอบความสำคัญและบอกว่ามีผลแม้ว่าจะเป็นยุคเล็ก ๆ ก็ตาม อย่างน้อยที่สุดเราต้องรับทราบว่ามีผลไม่มากนักในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาดังนั้นบางทีบางสิ่งอาจเปลี่ยนแปลงไประหว่างสงครามโลกครั้งที่หนึ่งและในวันนี้ แต่ก็ยากที่จะปรับความสนใจใส่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเมื่อเรา มีเครื่องมือที่ดีกว่ามากซึ่งทำงานได้ดีมากขึ้น ผลกระทบที่เกิดขึ้นในช่วงเวลา Here8217s ภาพประกอบที่แสดงให้เห็นถึงการจางหายของผลในทศวรรษที่ผ่านมาอีก (สิ่งนี้ถูกดึงออกมาจากส่วนที่ไม่ได้เผยแพร่ของหนังสือของฉันซึ่งมีประมาณ 30 หน้าในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่มีมากกว่า 25 ตารางและตัวเลข) ฉันทำซ้ำหนึ่งในการทดสอบในกระดาษแลนด์มาร์ค Brock, Lakonishok และ LeBaron8217s เกี่ยวกับสัญญาณการค้าทางเทคนิค ((jstor. orgstable2328994)) ซึ่งโดยทั่วไปแล้วเป็นราคาที่ข้ามระยะเวลา 50 SMA และนี่เป็นผลลัพธ์ที่ตรงกับระยะเวลาที่พวกเขาตรวจสอบในกระดาษของพวกเขา: ระบบที่ดีงามขึ้นอยู่กับส่วนของผู้ถือหุ้นนั้น ลองนึกถึงช่วงเวลาทางประวัติศาสตร์ที่กล่าวถึงในที่นี้: ระบบนี้ทำงานผ่านภาวะเศรษฐกิจตกต่ำครั้งใหญ่สงครามโลกครั้งที่สองการถดถอยหลายครั้งการขยับอิทธิพลของมาโครและแนวเส้นทุนเพียงปีนเขา อย่างไรก็ตามดูสิ่งที่เกิดขึ้นหาก you8217d ซื้อขายระบบเดียวกันตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา: ไม่ใช่สิ่งที่เราต้องการค้นหา อาจมีคำอธิบายมากมายสำหรับความแตกต่างอย่างชัดเจนนี้ แต่ก็เตือนให้เราไม่ใส่ใจมากนัก (ถ้ามี) ในการเคลื่อนที่ข้ามเฉลี่ย บางความเห็นขั้นสุดท้ายโพสต์นี้มีการตรวจสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเฉพาะในดัชนีหุ้นสองแห่งเท่านั้น แม้ว่าผลลัพธ์จะไม่คมชัด แต่อย่างน้อยก็เห็นได้ชัดว่าไม่มีผลกระทบใด ๆ จากราคาที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (I8217 จะติดตามผลเร็ว ๆ นี้ด้วยโพสต์ที่ดูที่สินทรัพย์อื่น ๆ และค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ) มีจริงๆดูเหมือนจะไม่มีผลเลยและฉันคิดว่ามีความไม่สอดคล้องกันที่นี่ที่ต้องการความละเอียด: วิธีการที่ผู้ประกอบการค้าจะตระหนักถึงแนวโน้มเชิงปริมาณ เข้าใจสถิติและยังคงให้ความสนใจกับราคาที่ข้ามเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันสามารถบอกคุณได้ว่าโซลูชันส่วนบุคคลของฉัน แต่คุณจะต้องพบด้วยตัวคุณเอง: ฉันไม่เคยมองหรือให้ความสนใจกับช่วงเวลา 50, 100 หรือ 200 โดยเฉลี่ยแล้วฉันก็หยุดอ่านอะไรได้โดยเร็วที่สุดเท่าที่ฉันเห็นคนที่พูดคุยเกี่ยวกับการสัมผัสการข้ามหรือความลาดชันของงานทางสถิติหนึ่งในสถิติที่กล่าวมานี้ได้เสนอแนะว่าเครื่องมือเหล่านี้ไม่มีอำนาจและเรามีเครื่องมือที่ดีกว่า เพียงเพราะคุณได้ยินทุกคนพูดถึงบางสิ่งบางอย่างไม่ได้หมายความว่ามันมีประโยชน์และไม่ได้หมายความว่ามันทำงานได้ เลือกตัวเลือกของคุณเอง แต่ทำให้พวกเขาตระหนักถึงแนวโน้มทางสถิติในการทำงานในตลาด ซึ่งหมายความว่าผลตอบแทนรายวันจะรวมกันเป็นจำนวนนี้ถ้าเป็นรายปี เป็นเรื่องง่ายที่จะเข้าใจตัวเลขเหล่านี้ได้ง่ายกว่าการดูสิ่งต่างๆเช่น 30 bps 8617 ฉันจำเป็นต้องเขียนโพสต์ในการทดสอบความสำคัญ โปรดยกโทษให้ฉันจนกว่าฉันจะทำเช่นนั้น 8617 Share this: คนส่วนใหญ่คิดว่าการข้าม 200 วัน MA มีความสำคัญสำหรับผลตอบแทนระยะสั้น นั่นคือ สองสามสัปดาห์ ดังนั้นจนกว่าคุณจะทดสอบผลกระทบระยะสั้นฉันจะไม่ยกเลิก MAs เป็นความหมายสำหรับผู้ค้า ใช่ส่วนใหญ่ของการทดสอบของฉันจริงเน้นที่ผลตอบแทนระยะสั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจว่าผลตอบแทนที่ได้รับในปีนี้คือ 8230 โดยไม่ได้มองไปที่หน้าต่าง 12 เดือนจากผลตอบแทนรายวันที่ข้าม แต่รายปี การทดสอบดังกล่าวจะรับผลกระทบระยะสั้นเช่นสมมติว่า MA crossing มีผลดี แต่ใช้เวลาเพียงวันเดียวเท่านั้น ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้คุณจะเห็นว่าจำเป็นจะต้องแสดงในหมวดหมู่ที่เรียบง่ายของเหนือกว่า I8217ve ทำเพื่อผลตอบแทน (ถ้าคุณสงสัยดูที่แตกต่างกันที่ฉันแสดงระหว่างการทดสอบ 8216correct8217 และ 8216error8217 ซึ่งคุณสามารถข้ามวันในประเภทที่ไม่ถูกต้อง) ดังนั้นเพื่อตอบคำถามของคุณใช่ I8217ve ทำผลงานนั้น แต่การทดสอบตามที่กำหนดจะเป็น จับภาพสิ่งที่คุณกำลังมองหา คุณทดสอบประสิทธิภาพทุกวันภายใต้ 200 DMA เทียบกับทุกวันที่ 200 DMA ว่าจะเปิดเผยสิ่งที่ฉันพูดถึงซึ่งเป็นผลตอบแทนระยะสั้น (เช่น 1 สัปดาห์) หลังจากเกิดเหตุการณ์ (MA cross) เกิดขึ้นใช่แน่นอนว่าวันนั้นอยู่ในชุดข้อมูลของคุณ แต่เป็นตัวแทนของเล็ก ๆ เศษของมัน ข้อมูลที่คุณระบุอาจมีผลในระยะสั้น (ซึ่งอาจเป็นเช่นชดเชยด้วยผลการปฏิบัติงานที่ตรงกันข้ามกับวันที่ห่างไกลจาก 200 DMA) ตัวเลขของคุณไม่ได้แสดงให้เห็นอย่างใดอย่างหนึ่งว่าผลกระทบระยะสั้นหลังจากข้าม MA ถึง 200 วันแล้วหรือยัง ถ้าคุณ don8217t ต้องการเรียกใช้การทดสอบนั้นหรือ don8217t ต้องการโพสต์ผลการค้นหาให้ถูกต้อง แต่ don8217t แสดงตัวเลขทั่วไปมากและสมมติว่าคุณยังแสดงให้เห็นว่าไม่มีผลเฉพาะอย่างยิ่งไม่ได้อยู่ ตามที่ฉันกล่าวไว้: gtyes การทดสอบส่วนใหญ่ของฉันจริงเน้นที่ผลตอบแทนระยะสั้นนี่คือ I8217ve ทดสอบใช้วิธีการต่างๆมากมายและเห็นได้ชัดว่าผลตอบแทน 1-20 วันในหลากหลายทรัพย์สิน งานส่วนใหญ่ของฉันมุ่งเน้นไปที่ดังนั้นฉันจึงไม่ได้ว่าฉัน don8217t ต้องการใช้ test8211it8217s ที่ฉันมีและตามที่ฉันกล่าวไว้ฉันไม่สามารถโพสต์การเปลี่ยนแปลงได้ทุกรูปแบบของผลการทดสอบในโพสต์บล็อกหนึ่ง ๆ อย่างไรก็ตามสิ่งที่ฉันเป็นจริง: ถ้ามีผลกระทบในระยะสั้นที่แข็งแกร่งมันจะบิดสถิติพอที่จะยังแสดงให้เห็นในการทดสอบตามที่ฉันนำเสนอในขั้นต้น ดูผลของการรวมเพียงวันเดียวที่ผิดพลาด (อ่านตอนท้ายของโพสต์ต้นฉบับ) ฉันคิดว่าถ้า you8217ve มองที่ผลลัพธ์หลายอย่างเช่นนี้และเห็นผลกระทบของวันที่แข็งแกร่งเพียงครั้งเดียวคุณจะเข้าใจสิ่งที่ I8217m กล่าว บรรทัดด้านล่าง: I8217ve ทำการทดสอบและ there8217s ยังไม่มีอะไรที่นั่น ตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่ตัวเลขทั่วไป หากคุณมีปัญหากับข้อมูลที่สามารถใช้ได้ฟรีและคุณสามารถกระทืบตัวเลขที่ตัวเองสวยได้อย่างง่ายดาย ดังนั้น you8217ve (สมมุติ) ทำทดสอบที่เกี่ยวข้องเพื่อพิสูจน์วิทยานิพนธ์ของคุณ แต่ก็พยายามมากเกินไปเพื่อแสดงผลลัพธ์ ดี science8230 Well, it8217s บล็อกและไม่ได้ peer-reviewed กระดาษวิจัย นอกจากนี้ยังมีข้อมูลเพียงพอในโพสต์เหล่านี้ (ที่ฉันมอบให้เป็นของขวัญแก่ชุมชนการค้าได้อย่างอิสระ) เพื่อทำความเข้าใจแนวคิดและการทำงานของคุณเองหากคุณมีแนวโน้มมากขึ้น คุณกำลังมองหาอะไรมากกว่านี้ผมขอแนะนำให้คุณศึกษาความแตกต่างเช่น Trend เป็นเพื่อนของเรา: ความเท่าเทียมกันของความเสี่ยงโมเมนตัมและแนวโน้มในการจัดสรรสินทรัพย์ทั่วโลก (Clare et al. 2014) แนวทางเชิงปริมาณสำหรับการจัดสรรสินทรัพย์ทางยุทธวิธี (Faber , 2013) กลยุทธ์ความสัมพันธ์เชิงสัมพัทธ์ (Faber, 2010) ขอขอบคุณ ฉันคุ้นเคยกับทุกคน (ยังไม่ได้อ่านปี 2014) และได้เขียนเรื่องนี้ไว้เต็มความรู้ ขอขอบคุณ. โพสต์ที่น่าสนใจ อย่างไรก็ตามฉันมีปัญหาในการคืนดีกับข้อสรุปของคุณด้วยการนำเสนอชุดข้อมูล ตารางแสดงสิ่งที่ดูเหมือนว่าน่าจะเป็นความแตกต่างระหว่าง 8220above 200MA8221 และ 8220below 200MA8221 และกรณี Buy and Hold โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าวิธีเฉลี่ยเป็น CAGR หรือค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิตในช่วง 53 ปี คุณระบุความแตกต่างของประสิทธิภาพเป็น 8220 ปัญหาก็คือขนาดของผลค่อนข้างอ่อน 8221 ความแตกต่างนี้จะมีขนาดใหญ่แค่ไหนที่จะต้องมีการพิจารณาให้ดีขึ้นโปรดอธิบายว่าตัวเลข 8220p8221 มีความหมายอย่างไร เนื่องจากผลตอบแทนจากการลงทุนในตลาดหุ้นไม่เหมาะสมกับการแจกแจงแบบปกติฉันถือว่าพวกเขาไม่ได้เป็นตัวแทนของมาตรการทางสถิติที่ใช้กับการแจกจ่ายแบบปกติเท่านั้น ฉันรอคอยโพสต์ที่จะมาถึงในการทดสอบความสำคัญทางสถิติและสมมติว่าเกี่ยวข้องกับรูปแบบการบู๊ตบางอย่าง ขอบคุณดีที่ฉันกล่าวว่าถ้า you8217re มุ่งมั่นที่จะเชื่อใน MA คุณจะ ความแตกต่างที่ชัดเจนคือความผันผวนสูงกว่าค่าเฉลี่ย แต่สิ่งหนึ่งที่เป็นที่ชัดเจนคือ 200 วันไม่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยระยะยาวอื่นใดที่มีเหตุผล อย่างน้อยที่สุด it8217s โง่มุ่งเน้นไปที่การข้ามเส้นโดยพลการ หนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดที่มีผลคือการสลายตัวในช่วงหลายปีที่ผ่านมา p-values ​​มาจากการทดสอบ t-test มาตรฐานซึ่งมีประสิทธิภาพพอสมควรที่จะละเมิดสมมติฐานของภาวะปกติโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับตัวอย่างขนาดใหญ่ That8217s ง่ายที่สุดที่จะทำใน Excel แต่ฉันใช้ KS สำหรับโปรแกรมอื่น ๆ และยังใช้ bootstrap บาง แต่ปัญหาคือรูปร่างของการกระจายเป็นที่รู้จักอย่างแท้จริง คุณพูด 8216its ยากที่จะปรับความสนใจใส่ 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อเรามีเครื่องมือที่ดีมากที่ทำงานได้ดีขึ้น 822 ฉันเห็นด้วย แต่คุณสามารถเพียงแค่ชี้แจงในระยะสั้นสิ่งที่เครื่องมือเหล่านี้ดีกว่า (เพียงเพื่อยืนยัน I8217m ในเดียวกัน หน้า). ขอบคุณ ดีทุกอย่างสวยมาก ๆ ที่ฉันสนใจ I8217ve ถูกถามคำถามนี้เป็นวิธีที่แตกต่างกันไม่กี่ดังนั้นฉันจะทำงานใน 8220 สิ่งที่ฉันคิดว่า works8221 โพสต์บางครั้งในอนาคตอันใกล้ คำถามที่ดี. ขอบคุณ I8217m ผู้ประกอบการมือใหม่และ I8217m ยังคงพยายามที่จะก้มความคิดของฉันรอบการวิเคราะห์ทางเทคนิคและวิธี it8217s ไม่ทั้งหมดสุ่มสุ่มอย่างชัดเจนถ้าคนสามารถสร้างรายได้ที่สอดคล้องกับ 8282strategy8221 it8217s ไม่ว่าสุ่มอีกต่อไปสิ่งที่ you8217re เครื่องมือที่ชื่นชอบในการตรวจสอบเกี่ยวกับ ก่อนที่คุณจะเข้าสู่การค้าขายคุณใช้ระบบถาวรหรือเป็นประจำหรือไม่อ่านเรื่องราวทั้งหมดเกี่ยวกับรูปแบบและดนตรีแจ๊ส แต่ I8217m ไม่ควรเป็นแฟนตัวยงของเพลงเพราะ it8217s เปิดกว้างเพื่อตีความการนำไปประยุกต์ใช้ในตลาดที่กำลังเคลื่อนกำลังมองหา ที่มีคุณค่าทางประวัติศาสตร์ it8217s ถั่วลิสง ฉันทำค่อนข้างดี (ทำกำไรแทนการสูญเสียเงิน) ด้วยการซื้อปีกขวาซื้อกลยุทธ์การขายต่ำเป็นกลยุทธ์ของฉัน แต่ฉันต้องการได้รับการจัดการที่ดี เคล็ดลับเคล็ดลับคำแนะนำใด ๆ ยินดีต้อนรับ I8217m พยายามจะไปจากฉันมีเงื่อนงำเล็กน้อยเกี่ยวกับสิ่งที่ I8217m ทำเพื่อไปใช่ฉันรู้ what8217s ขึ้น ขอแสดงความนับถือ Thomas ps: เช่นบล็อกของคุณดีอ่านดีฉันคิดว่าคุณเป็น correct8230 เป็นบิตสุ่ม (หรือมากกว่าบิต) ฉันต้องเขียนโพสต์ตอบคำถามส่วนใหญ่ของคุณ แต่อาจจะเป็น สัปดาห์หรือมากกว่านั้น คำถามที่ดี โปรดเตือนฉันหากฉัน don8217t เขียนโพสต์นั้นภายใน 2 สัปดาห์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหรือระยะยาว MA 8220works8221 หากเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์การซื้อขาย ในกรณีของฉันฉันไปยาวหรือสั้น (ใช้สัญญาซื้อขายล่วงหน้า) เมื่อไขว้เกิดขึ้น ผลลัพธ์จะไม่เป็นไปตามค่าใช้จ่ายหากฉันซื้อขายดัชนีหรือสองดัชนี แต่หากคุณค้าขายโดยใช้หุ้นจำนวนมากทั่วทั้งภาคส่วนต่างๆโดยมีพื้นฐานที่แตกต่างกันคุณจะได้รับผลตอบแทนที่ผันผวนต่ำและไม่สม่ำเสมอ ถ้ากลุ่มหุ้นมี 15 returnsyear ในช่วงระยะเวลา 10 ปีกลยุทธ์ SMA crossover แบบ 200 วันจะให้ผลตอบแทนที่คล้ายกัน แต่มีความผันผวนต่ำกว่า 8211 เนื่องจากคุณมีความสามารถในการสั้น It8217s เท่านั้นเมื่อคุณคาดหวังผลการดำเนินงานที่ยอดเยี่ยมหรือผลตอบแทนที่วิเศษคุณจะผิดหวัง ดี I8217d ยืนยันว่าแนวคิดคิดถึงจุด I8217m ทำ เพียงเพราะปัจจัยเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้ไม่ได้หมายความว่าตัวมันเองมีประโยชน์ สำหรับสิ่งที่ it8217s มูลค่า 15 returnsyear เป็นจำนวนที่สูงมากสำหรับ 8220a พวงของหุ้น 82218230 ดูเหมือนว่าแปลก และประสบการณ์ของฉันเกี่ยวกับกลยุทธ์เช่นเดียวกับที่คุณแนะนำตรงกันข้ามกับคุณ แต่ถ้าคุณได้รับ 15 ปีที่มีความผันผวนต่ำกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แล้วทำสิ่งที่คุณกำลังทำอีกต่อไป ให้ฉันชี้แจง 15 ไม่ใช่สิ่งที่กลยุทธ์เฉพาะให้ผลตอบแทน 8211 ฉันใช้มันเพื่อแสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนจากการไปยาวสามารถจำลองแบบด้วยกลยุทธ์ longshort เกินไปกับความผันผวนที่ต่ำกว่า ฉันค้าหุ้นของอินเดียและกลับมาที่นี่ 15 ถือว่าเป็นค่าตอบแทนแบบระมัดระวังและใช่ฉันเข้าใจดีว่าการใช้กลไกครอสโอเวอร์ในระยะยาวหรือสั้นจะส่งผลให้เกิดการเสียชีวิตอย่างชัดแจ้ง 8211 อย่างใดอย่างหนึ่งต้องทำมากขึ้น That8217s ทำไมฉันกล่าวว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวเป็นเพียงส่วนหนึ่งที่สำคัญของระบบการซื้อขาย 8211 ไม่ใช่ระบบการซื้อขายที่สมบูรณ์แบบในตัวเอง ฉันเลือก SMA 200 วันเนื่องจากฉันคิดว่าการใช้งานอย่างกว้างขวางเป็นการทำนายด้วยตนเองฉันสนใจในการประเมินกลยุทธ์โดยเฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหวน้อยลงซึ่ง 200 วัน isn8217t รู้จักสำหรับค่า p จะเหมือนกันเป็นเวลานานกว่า กลยุทธ์การซื้อขายระยะสั้นเช่น SMA 10 เดือนที่ Mebane Faber ต้องการ (โดยทั่วไปเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน แต่จะประเมินเพียงครั้งเดียวต่อเดือนในวันสุดท้ายของเดือน) เมื่อฉันทำแบบทดสอบ I มองไปที่ค่าเฉลี่ยที่ยาวและสั้นในระยะยาว 8230 รูปแบบต่างๆที่แตกต่างกัน 8230 และในกรอบเวลาที่ต่างกัน ฉันคาดหวังว่าจะคาดเดาได้ว่าข้อมูลรายสัปดาห์หรือสองสัปดาห์อาจไม่น่าเชื่อถือเพราะผลตอบแทนเหล่านี้ใกล้เคียงกับการเดินแบบสุ่ม อาจทำให้ดัชนีเป็นหลักและเรียกวันนั้นว่า แต่คุณอาจมีกฎที่จะประเมินเพียง 200 วันในช่วงปลายเดือน ฉัน don8217t คิดว่าฉันมองไปที่กฎเช่น that8230 ฉัน wouldn8217t คาดว่าจะหาอะไร แต่ that8217s ความงามของ research8230 คุณไม่เคยรู้ หลักฐานที่แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มในตลาดระยะเวลาตราบเท่าที่หนึ่งปี ทำไมคุณถึงบอกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายเดือนอาจไม่สามารถจับได้ว่านี่เป็นผลตอบแทนที่มีการปรับค่าความเสี่ยงที่ดีกว่า Faber ได้ทดสอบข้อมูลการเคลื่อนไหวของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศสหรัฐอเมริกาเป็นเวลากว่า 100 ปีและประเภทสินทรัพย์ที่แตกต่างกันไปและผมคิดว่าแม้แต่ภาคธุรกิจและประเทศอื่น ๆ โดยทั่วไปเขาแสดงให้เห็นว่าการลดความผันผวนโดยประมาณ 30 ขณะที่ไม่ลดผลตอบแทนที่มากในช่วงเวลานาน และกลยุทธ์ที่เรียบง่ายมีประสิทธิภาพดีเยี่ยมในช่วงระยะเวลาตัวอย่างของคุณที่เหนือ 1987-2010 อย่างไรก็ตาม Faber ไม่เคยแสดงให้เห็นว่ามีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ นักลงทุนส่วนใหญ่ don8217t สัมผัสแนวคิดเรื่องนัยสำคัญทางสถิติ (Brock, Lakonishok และ LeBaron, 1992) แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่า p ที่ดีดูเหมือนว่าจะแสดงให้เห็นว่าสถิติเหล่านี้ทำสถิติ 8220work8221 (อย่างน้อยก็ในอดีต)