3 เฉลี่ยเคลื่อนที่ - ครอสโอเวอร์ กลยุทธ์

3 เฉลี่ยเคลื่อนที่ - ครอสโอเวอร์ กลยุทธ์

Forex- ADXR
รหัส   V- รายงาน - nonstatutory   หุ้น ตัวเลือก
มี หุ้น ตัวเลือก - เรื่อง การ   fica   ภาษี


สีฟ้า คลื่น -trading- ระบบ ความคิดเห็น สามารถ ใช้ประโยชน์จาก - หุ้น ตัวเลือก เพื่อ ชดเชย พนักงาน ชดเชย 7 - กลยุทธ์ สำหรับ การซื้อขาย ชนะ แลกเปลี่ยน ฟรีดาวน์โหลด Forex- กำไร สูงสุด ระบบ - RAR ข้อดี ของ การย้าย ค่าเฉลี่ย วิธี Forex- flagi

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: กลยุทธ์ 13 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor นักลงทุนต่างชาติใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีเหตุผลแตกต่างกัน บางคนใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือวิเคราะห์หลักของพวกเขาในขณะที่คนอื่นเพียงใช้พวกเขาเป็นผู้สร้างความเชื่อมั่นในการสำรองการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในส่วนนี้นำเสนอรูปแบบที่แตกต่างกันไม่กี่ชนิดซึ่งรวมเอาไว้ในรูปแบบการซื้อขายของคุณขึ้นอยู่กับคุณครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์เป็นประเภทพื้นฐานที่สุดของสัญญาณและเป็นที่ชื่นชอบของผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากจะขจัดอารมณ์ความรู้สึกทั้งหมด การครอสโอเวอร์พื้นฐานที่สุดคือเมื่อราคาของสินทรัพย์เคลื่อนไปจากด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปิดลงที่อีกด้านหนึ่ง ไขว้ราคาถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การเข้าหรือทางออกพื้นฐาน ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยด้านล่างจะเป็นสัญญาณที่จุดเริ่มต้นของขาลงและอาจเป็นไปได้ที่ผู้ค้าจะใช้เป็นสัญญาณในการปิดตำแหน่งยาว 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 ไม่มีกฎระเบียบหรือสิ่งที่ควรระวังเมื่อกรองเพียงเครื่องมือเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณลงทุนด้วยความมั่นใจ การย้ายซองจดหมายค่าเฉลี่ยกลยุทธ์อื่นที่รวมการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าซองจดหมาย กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนสองวงรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีอัตราร้อยละที่ระบุ ตัวอย่างเช่นในแผนภูมิด้านล่างมี 5 ซองวางรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 วัน ผู้ค้าจะเฝ้าดูกลุ่มเหล่านี้เพื่อดูว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นพื้นที่สนับสนุนหรือความต้านทานที่แข็งแกร่ง สังเกตว่าการย้ายมักจะผกผันทิศทางหลังจากเข้าใกล้ระดับใดระดับหนึ่ง การเคลื่อนไหวของราคาเกินวงอาจส่งสัญญาณถึงช่วงที่อ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่จุดศูนย์กลางเฉลี่ยค่าเฉลี่ย Crossover เฉลี่ย Moving crossovers เฉลี่ยเป็นวิธีทั่วไปที่ผู้ค้าสามารถใช้ Moving Averages ได้ การครอสโอเวอร์เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้น (Moving Average เฉลี่ยระยะสั้น) ข้ามด้านล่างเป็น Moving Average (Moving Average โดยเฉลี่ยเป็นระยะเวลานานกว่า) ซึ่งถือเป็น Crossover รั้นหรือด้านล่างซึ่งถือเป็น Crossover หยาบคาย ตารางด้านล่างของกองทุน Samput Depository Traded Fund (SPY) แสดงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบ Simple Moving Average 50 วันและค่าเฉลี่ย Moving Average เฉลี่ย 200 วันนี้มักถูกมองโดยสถาบันการเงินขนาดใหญ่เป็นตัวบ่งชี้ทิศทางตลาดระยะยาว : โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบง่าย 200 วันในระยะยาวอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นซึ่งมักถูกตีความว่าเป็นสัญญาณว่าตลาดมีความแข็งแกร่งมาก พ่อค้าอาจพิจารณาซื้อเมื่อ SMA ระยะสั้น 50 วันข้ามเหนือ SMA 200 วันและตรงกันข้ามผู้ค้าอาจพิจารณาขายเมื่อ SMA 50 วันข้ามต่ำกว่า SMA 200 วัน ในแผนภูมิด้านบนของ SampP 500 สัญญาณการซื้อที่มีศักยภาพทั้งสองน่าจะเป็นประโยชน์อย่างมาก แต่สัญญาณการขายที่มีศักยภาพหนึ่งอาจทำให้เกิดการสูญเสียขนาดเล็ก โปรดระลึกว่าการครอสโอเวอร์ Simple Moving Average แบบ 50 วันซึ่งใช้เวลาประมาณ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่ยาวนานมาก สำหรับผู้ค้าที่ต้องการการยืนยันเพิ่มเติมเมื่อใช้ Movers Average Crossovers อาจใช้เทคนิคไขว้แบบเรียบง่าย 3 Moving Average ตัวอย่างของสิ่งนี้แสดงไว้ในตารางด้านล่างของ Wal-Mart (WMT) หุ้น: วิธีการเฉลี่ย 3 Moving เฉลี่ยสามารถตีความได้ดังนี้: ครอสโอเวอร์แรกของ SMA ที่เร็วที่สุด (ในตัวอย่างข้างต้น SMA 10 วัน) (SMA ระยะ 20 วันถัดไป) ทำหน้าที่เป็นคำเตือนว่าราคาอาจจะมีแนวโน้มกลับรายการอย่างไรก็ตามโดยปกติแล้วผู้ค้าจะไม่สั่งซื้อหรือสั่งซื้อตามจริง หลังจากนั้นครอสโอเวอร์ที่สองของ SMA ที่เร็วที่สุด (10 วัน) และ SMA ที่ช้าที่สุด (50 วัน) อาจทำให้ผู้ค้าซื้อหรือขาย มีรูปแบบและวิธีการต่างๆมากมายสำหรับการใช้วิธีไขว้แบบเรียบง่ายของ Moving Average 3 วิธีซึ่งอาจเป็นไปได้ว่าจะต้องรอจนกว่า SMA กลาง (20 วัน) จะข้ามไปที่ SMA ที่ช้าลง (50 วัน) เป็นเทคนิค SMA crossover สองแบบไม่ใช่เทคนิค SMA สามตัว พ่อค้าอาจพิจารณาเทคนิคการจัดการเงินในการซื้อขนาดครึ่งหนึ่งเมื่อ SMA ฉบับย่อข้ามไปที่ SMA ที่เร็วที่สุดครั้งถัดไปและป้อนอีกครึ่งหนึ่งเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามผ่าน SMA ที่ช้าลง แทนที่จะเป็นครึ่งหนึ่งซื้อหรือขายหนึ่งในสามของตำแหน่งเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามไปที่เร็วที่สุดถัดไป SMA อีกหนึ่งในสามเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามผ่าน SMA ช้าและที่สามเมื่อสาม SMA ที่เร็วที่สุดข้าม SMA ช้า . เทคนิคการข้ามไขว้แบบเคลื่อนไหวที่ใช้ 8 Moving Averages (เลขชี้กำลัง) คือตัวบ่งชี้ Ribon Exponential Exponential Average Moving (ดู: Ribbon Exponential) การย้ายโดยเฉลี่ยไขว้เป็นเครื่องมือที่ผู้ค้ามองบ่อย ในความเป็นจริงแล้วไขว้มักถูกรวมอยู่ในตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ ตัวบ่งชี้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) (ดู: MACD) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ น่าจะได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบในแผนการซื้อขายหลักทรัพย์: ข้อมูลข้างต้นเป็นไปเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลและเพื่อความบันเทิงเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการค้าหรือการชักจูงให้ซื้อหรือขายหุ้นตัวเลือกอนาคตสินค้าหรือผลิตภัณฑ์ forex ใด ๆ ประสิทธิภาพที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องเป็นตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคต การซื้อขายมีความเสี่ยงโดยเนื้อแท้ OnlineTradingConcepts จะไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายพิเศษหรือเป็นผลสืบเนื่องใด ๆ อันเป็นผลมาจากการใช้หรือไม่สามารถใช้งานเนื้อหาและข้อมูลที่มาจากเว็บไซต์นี้ได้ ดูคำปฏิเสธฉบับสมบูรณ์ส่วนที่ 5: การคาดการณ์ที่ไม่ได้ใช้ตัวอย่าง 8 ส่วนที่ 6: ประเด็นที่อาจเกิดขึ้น ส่วนที่ 7: เราจะไปที่นี่จากที่ใด 10 ส่วนที่ 1: Crossover แบบ Dual Moving Average แนวคิดของการครอสโอเวอร์แบบโรห์สมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา คำนวณสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคาหลักทรัพย์หรือในกรณีนี้คืออัตราแลกเปลี่ยนของสกุลเงิน หนึ่งค่าเฉลี่ยจะเป็นระยะสั้น (ST) (อย่างเคร่งครัดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ) และระยะยาวอื่น (LT) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว (LTMA) จะมีความแปรปรวนต่ำกว่าและจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น แต่ในอัตราที่ต่างกัน อัตราทิศทางที่ต่างกันทำให้เกิดจุดที่ค่าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวอาจเท่ากันและหรือข้ามกัน จุดเหล่านี้เรียกว่าจุดครอสโอเวอร์ ในกลยุทธ์การซื้อขายครอสโอเวอร์แบบไขว้โดยเฉลี่ย 2 คู่ไขว้เหล่านี้เป็นจุดตัดสินใจในการซื้อหรือขายสกุลเงิน จุดครอสโอเวอร์เหล่านี้หมายถึงอะไรขึ้นอยู่กับแนวทางที่นักลงทุนมีอยู่ในยุทธศาสตร์ของพวกเขา มีโรงเรียนสองแห่งที่คิด: เทคนิคและคุณค่า วิธีทางเทคนิคแสดงให้เห็นว่าเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น (STMA) เคลื่อนที่เหนือ LTMA ซึ่งแสดงถึงสัญญาณซื้อ (หรือยาว) (ตรงกันข้ามเมื่อ STMA เคลื่อนตัวต่ำกว่า LTMA วิธีการทางเทคนิคระบุว่ามีการขาย (หรือสั้น) สัญญาณ) สัญชาตญาณเบื้องหลังกลยุทธ์นี้สามารถอธิบายได้ในแง่ของโมเมนตัม โดยทั่วไปหลักการของโมเมนตัมระบุว่าราคาที่เคลื่อนขึ้น (หรือลดลง) ในช่วง t มีแนวโน้มที่จะยังคงเพิ่มขึ้น (หรือลดลง) ในช่วง t1 เว้นแต่หลักฐานที่มีอยู่ไปในทางตรงกันข้าม เมื่อ STMA เคลื่อนตัวเหนือ LTMA จะแสดงตัวบ่งชี้ที่ล่าช้าว่าราคามีการเคลื่อนไหวขึ้นเมื่อเทียบกับราคาในอดีต ซื้อสูงขายสูง Value Approach มีสัญญาณการซื้อขายตรงข้ามกับเทคนิค วิธีมูลค่าประเมินอ้างว่าเมื่อ STMA ข้ามจากด้านล่างไปจนถึงด้านบนของ LTMA การลงทุนจะมีการทำ overvalued และควรมีการขาย ในทางตรงกันข้ามเมื่อสกุลเงิน STMA เคลื่อนตัวต่ำกว่า LTMA สกุลเงินนั้นจะถูกซื้อเท่าที่ควรจะซื้อ สัญชาตญาณที่อยู่เบื้องหลังวิธี Value Approach สามารถคิดได้ง่ายๆว่าเป็นวิธีการพลิกกลับโดยเฉลี่ย ซื้อต่ำ (มูลค่า) ขายสูง (overvalued) กลยุทธ์ทั้งสองพยายามที่จะบรรลุเป้าหมายเดียวกัน แต่ทำในสิ่งที่ตรงกันข้ามกับอีกฝ่ายหนึ่ง ในบทความนี้เราจะวิเคราะห์ทั้งกลยุทธ์ด้านเทคนิคและค่าที่ใช้กับอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราของ EuroUSD กราฟต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การซื้อขายครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่คู่สร้างสัญญาณซื้อและขายได้อย่างไร โปรดทราบว่ากำไรและขาดทุนจะคำนวณโดยพิจารณาความแตกต่างระหว่างราคา (ไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ที่จุดสัญญาณ ดังนั้นราคาที่แท้จริงที่ซื้อขายจะมีความเป็นไปได้สูงไม่เท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ตรงกัน ส่วนที่ 2: ข้อมูลและวิธีการด้านล่างนี้เป็นตารางที่สรุปข้อมูลที่เราใช้สำหรับงานนี้: หมายเหตุเกี่ยวกับซอฟต์แวร์: Microsoft Excel ไม่สามารถจัดการกับจำนวนข้อสังเกตที่เราสามารถรับได้ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้ชุดซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันเพื่อทำการคำนวณหรือเขียนซอฟต์แวร์เอง เราตัดสินใจว่า C เป็นภาษาที่เหมาะสมที่จะใช้ เราเขียนโค้ด C เพื่อทำหน้าที่ต่อไปนี้กับข้อมูล: 1. ล้างข้อมูลรวมถึงการกรองวันหยุดสุดสัปดาห์วันหยุดและช่วงเวลาค้าง 2. แยกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและระยะสั้นที่ระบุใช้ Fibonacci Series เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับระยะสั้นและระยะยาว (ก่อน 12 5,8,13,21,34,55,89,144,233,377,610,987 ตรวจสอบผลไม่แตกต่างจากด้านล่าง) ข คำนวณชุดค่าผสมทั้งหมดของ 10 ช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นได้สูงสุด 1000 ครั้งเช่น 10,50 230, 740 (รันไทม์ประมาณ 30 นาที 5050 ชุดค่าผสมที่เป็นไปได้) 3. คำนวณจุดไขว้ 4. ระบุครอสโอเวอร์เป็น Buy หรือ Sell 5. คำนวณผลลัพธ์: (มีและไม่มีการเลื่อนลอย 0.0003) e. ค่าเฉลี่ย winloss f. ระยะเวลาของการลงทุนเริ่มต้น g มูลค่าพอร์ตสูงสุด h มูลค่าพอร์ตขั้นต่ำ 6. กำหนดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะใช้ในการทดสอบตัวอย่าง 7. ดำเนินการวิเคราะห์ตัวอย่าง 8. เปรียบเทียบตัวอย่างที่ไม่มีตัวอย่าง ส่วนที่ 3: ในการวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบตัวอย่างตารางด้านล่างสรุปผลการทดสอบตัวอย่างที่ได้ดำเนินการ ต่อไปนี้คือการวิเคราะห์ที่สำคัญสามประการจากการคำนวณตัวอย่าง: กลยุทธ์ไขว้แบบถ่วงน้ำหนักแบบคู่สามารถให้ผลกำไรได้อย่างสม่ำเสมอเมื่อไม่มีการเลื่อนการลื่นไถล นอกจากนี้หนึ่งไม่จำเป็นต้องฉลาดหรือเลือกในการกำหนดค่าสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นและระยะยาวที่จะประสบความสำเร็จ เมื่อความคลาดเคลื่อนถูกคิดในการคำนวณกำไรผลแตกต่างจากข้อสรุปข้างต้น ในความเป็นจริงชุดค่าผสม DMAC กว่า 65 แบบที่เป็นไปได้จะไม่ทำกำไรและมีความเสี่ยงที่ลดลงอย่างมากโดยใช้กลยุทธ์ DMAC แบบตาบอด เมื่อเปรียบเทียบวิธีเปรียบเทียบทางเทคนิคกับค่าในกลุ่มตัวอย่างเห็นได้ชัดว่าวิธีการทางเทคนิคออกมาใช้วิธีมูลค่าอย่างมีนัยสำคัญโดยพิจารณาจากผลตอบแทนรวมโดยรวม เปรียบเทียบ 4.0 (เทคนิค) กับ 11.4 (ค่า) ค่อนข้างน่าสนใจพารามิเตอร์ค่าเฉลี่ยระยะสั้นและระยะยาวที่สร้างผลตอบแทนที่ให้ผลตอบแทนสูงสุดมีการจัดกลุ่มอย่างใกล้ชิดในแนวทางเทคนิคมากกว่าวิธีมูลค่า ซึ่งแสดงให้เห็นว่าวิธีทางเทคนิคสามารถนำออกจากตัวอย่างได้ง่ายขึ้น ณ จุดนี้เราได้พัฒนาวิธีการคัดเลือกเพื่อกำหนดช่วงของพารามิเตอร์ STMA และ LTMA ที่เราแนะนำสำหรับการวิเคราะห์ตัวอย่าง กระบวนการนี้: คำนวณ 4,950 ชุดของพอร์ตการลงทุน STLT สำหรับผลลัพธ์ที่ระบุไว้ในส่วนที่ 3 เรียงตามความสามารถในการทำกำไรเลือกผู้ที่มีผลตอบแทน gt10 จัดเรียงตามค่า ST มูลค่ากำไรสูงสุดที่จัดกลุ่มไว้ระหว่าง 50-130 (ดูแผนภูมิด้านล่าง) จัดเรียงตามมูลค่า LT (ซ้ำ วิธีการสำหรับ ST ใน LT) ค่า LT ที่ทำกำไรได้มากที่สุดระหว่าง 740-810 (ดูตารางด้านล่าง) ถ้าจำเป็นต้องเลือก DMAC แบบเดี่ยวเราขอแนะนำให้ใช้ 100 (ST), 770 (LT) เป็นชุดสุดท้าย เลือกโปรดทราบว่าสิ่งนี้ไม่ได้เป็นตัวแทนของนักแสดงที่ดีที่สุดเพียงชุดเดียวที่ทำกำไรได้ในปี ค.ศ. 1746 แต่เป็นตัวแทนผู้ที่ดีที่สุดคนหนึ่งตามการแจกแจงที่อธิบายข้างต้น ส่วนที่ 5: การคาดการณ์นอกกรอบตัวอย่างตารางต่อไปนี้จะสรุปผลการทดลองที่ไม่อยู่ในกลุ่มตัวอย่าง จากการวิเคราะห์ตัวอย่างไม่ได้เราพบว่าการใช้กระบวนการคัดเลือกพารามิเตอร์ที่ดีแล้วเราได้ประสบความสำเร็จในการเลือกชุดค่าผสม DMAC ที่ทำกำไรได้ การผสมตัวอย่างที่ไม่เป็นไปตามตัวอย่างมีพัฒนาการดีกว่าการผสมในตัวอย่าง เปรียบเทียบความสามารถในการทำกำไร 89 (คัดกรองตัวอย่างนอกกลุ่มตัวอย่าง) เทียบกับ 35 (ชุดค่าผสมทั้งหมดที่เป็นไปได้ในตัวอย่าง) นอกจากนี้ให้เปรียบเทียบผลตอบแทนเฉลี่ย 2.5 (ผลการตรวจคัดกรองออกจากกลุ่มตัวอย่าง) เทียบกับอัตราผลตอบแทนเฉลี่ย 4.0 (ชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดในตัวอย่าง) บางทีอาจสำคัญยิ่งกว่านี้ผลที่ได้จากการคัดกรองผลลัพธ์ที่ไม่เป็นไปตามที่แสดงให้เห็นว่ามีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ต่ำกว่าและความเสี่ยงด้านขาลง ในความเป็นจริงผลตอบแทนที่เลวร้ายยิ่งกว่าผลจากตัวอย่างคือผลตอบแทนจากการลงทุน 2.7 ส่วนที่ 6: ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นมีบางส่วนของการวิเคราะห์ของเราซึ่งต้องมีการวิเคราะห์เพื่อหาสาเหตุที่อาจมีอันตราย (เช่นความเสี่ยง) ที่อาจจะไม่ปรากฏชัด: 1) ข้อมูลข้อมูลที่สะอาดและเป็นกลางเป็นส่วนสำคัญในการวิเคราะห์ที่ดี จากข้อมูลที่เชื่อถือได้ในแหล่งข้อมูลเรารู้สึกค่อนข้างมั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องแม่นยำอย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ของเราตรวจสอบเฉพาะสกุลเงินเดียวเป็นระยะเวลา 2 ปี แม้ว่าแนวทางของเรามีลักษณะทางเทคนิคโดยสิ้นเชิง แต่ชุดข้อมูลชุดเดียวนี้ไม่ได้กล่าวถึงการสรุปทั่วไปในสกุลเงินอื่น ๆ หรือประเภทสินทรัพย์ (เช่นฟิวเจอร์ส, หุ้น) 2) วิธีการมีเส้นแบ่งระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีและการทำเหมืองข้อมูล จากการตรวจสอบชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมดของ DMAC ที่มีพารามิเตอร์ STMA และ LTMA ระหว่าง 10 ถึง 990 เราเปิดใจให้กับการทดลองทำเหมืองข้อมูลเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่น่าพอใจ แต่ด้วยการใช้วิธีการคัดเลือกพารามิเตอร์ที่ดีแล้วเรารู้สึกมั่นใจว่าจะได้รับช่วงที่แนะนำ พารามิเตอร์ค่า out-of-sample เมื่อพิจารณาว่าเกือบ 90 ชุดของชุดค่าผสม DMAC ที่เลือกนั้นเป็นผลกำไรจากตัวอย่างจริงๆอาจไม่เป็นไปได้ที่เราจะสามารถบรรลุผลลัพธ์เหล่านี้ผ่านการทำเหมืองข้อมูลหรือวิธีการคัดเลือกพารามิเตอร์ที่ดีเกินไป ความเสี่ยงนอกจากการดูค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับและผลตอบแทนรวมขั้นต่ำแล้วเรายังไม่ได้ทำการประเมินความเสี่ยงทั้งหมดอย่างละเอียด นักลงทุนยังสนใจในเมตริกเช่นการเบิกเงินกู้สูงสุดในช่วงเวลาใดก็ได้ (ข้อมูลนี้จะเกี่ยวข้องกับโครงสร้างแรงจูงใจของผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์) โดยสรุปควรมีการตรวจสอบความเสี่ยงอย่างละเอียดรอบคอบมากขึ้น บางทีการวิเคราะห์นี้อาจทำให้เกิดวิธีการกรองสัญญาณซื้อและขาย ดังนั้นเราจึงไม่จำเป็นต้องใช้กลยุทธ์ในการเข้าร่วม (ยกเว้นวันหยุดสุดสัปดาห์) อย่างสม่ำเสมอ ส่วนที่ 7: เราจะไปจากที่ใดได้อย่างชัดเจนจากผลของเราทั้งจากในตัวอย่างและจากการวิเคราะห์ตัวอย่างซึ่งจะต้องมีวิธีที่ชาญฉลาดกว่าในการจับภาพผลกำไรที่มีอยู่ด้วยกลยุทธ์การซื้อขาย DMAC จับภาพกำไรมากขึ้นผ่านทางกลยุทธ์การกำหนดเวลาที่ดีกว่าเราสามารถดูได้จากกราฟ DMAC (ดูหัวข้อ 1) ว่ากำไรที่อาจเกิดขึ้นมากจะหายไปเมื่อมีการส่งสัญญาณการซื้อขาย เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่มีแนวโน้มเป็นตัวบ่งชี้ที่ล้าหลังซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการดำเนินการด้านราคาในอดีตเท่านั้น ตามที่เราได้แสดงให้เห็นในการวิเคราะห์และผลลัพธ์ของเราส่วนใหญ่ของศักยภาพในการทำกำไรจะสูญหายไปในจุดนั้นไปสู่ค่าใช้จ่ายในการซื้อขาย (นั่นคือธนาคารจะได้รับในตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ) เพื่อที่จะได้รับผลกำไรเพิ่มเติมเราขอแนะนำให้ศึกษาแนวคิดและกลยุทธ์ต่อไปนี้ ราคาเทียบกับกลยุทธ์ SMA Crossover เราขอแนะนำให้ศึกษาการวิเคราะห์ราคากับ SMA crossover ด้วยวิธีนี้การคำนวณค่าเฉลี่ยความล่าช้าในการเคลื่อนที่จะถูกลบออกจากการวิเคราะห์ ส่งผลให้สัญญาณ buysell มีความสอดคล้องกันมากขึ้น ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับกลยุทธ์นี้ ได้แก่ : การทำธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นและทำให้เกิดค่าใช้จ่าย การดำเนินการกับสัญญาณที่ไม่ดี (เช่น whipsaws เพิ่มเติม) การวิเคราะห์การวิเคราะห์ทางเทคนิคมีแนวโน้มที่จะแนะนำว่ากลยุทธ์การซื้อขายของ DMAC ดีกว่ากลยุทธ์การซื้อขาย SMA ระยะเวลาของเทรดเทียบกับเทรดดิ้ง มีข้อมูลรอบระยะเวลาที่แสดงถึงช่วงเวลาที่ราคามีการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ในราคาใกล้เคียงกันหรือกล่าวคืออยู่ในช่วงการซื้อขาย นอกจากนี้ยังมีช่วงเวลาที่ราคามีการเคลื่อนไหวพื้นฐานจากช่วงหนึ่งไปอีกช่วงหนึ่งหรือช่วงเวลาที่มีแนวโน้ม ตรวจสอบกฎการซื้อขายที่แตกต่างกันเป็นซอฟต์แวร์ที่จะช่วยระบุเมื่อช่วงเวลาเหล่านี้เริ่มต้นและสิ้นสุดอาจมีประสิทธิภาพมาก แนวทางที่เป็นไปได้ ได้แก่ ตัวชี้วัดทางเทคนิคแบบดั้งเดิมเช่น ADX (DI และ DI), ออสซิลเลเตอร์สำหรับรอบการซื้อขาย (เช่น RSI, CCI) หรือวิธีทางสถิติขั้นสูงเช่นแบบจำลอง Markov ที่ซ่อนไว้อาจถูกตรวจสอบ กฎการซื้อขายเพิ่มเติม: การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงความชัน อาจเป็นไปได้ว่าการวิเคราะห์ทิศทางของความชันอาจเป็นประโยชน์ในการจับภาพผลกำไรบางส่วนที่หายไป ในสถานการณ์สมมตินี้ทิศทางที่แน่นอนของความลาดชันสามารถระบุการตัดสินใจทางการค้าพร้อมกับการวิเคราะห์ความลาดชันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบคู่ได้ แม้ว่าการวิเคราะห์ประเภทนี้จะล้าหลังและมีขอบเขตกับยุทธศาสตร์โมเมนตัม แต่อาจมีคุณค่าบางอย่างสำหรับการตรวจสอบว่าโมเดลอาจจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นหรือไม่โดยรวม กฎการซื้อขายเพิ่มเติม: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจาก LTMA ในกลยุทธ์นี้การตัดสินใจออกอาจเกิดขึ้นได้เมื่อราคาปัจจุบันเคลื่อนไหวสูงกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กำหนดไว้ห่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว กฎการซื้อขายประเภทนี้อาจช่วยให้สามารถจับภาพผลกำไรที่มิฉะนั้นจะสูญหายไปเมื่อเข็มกลับมา (หรือกลับขึ้น) ก่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะข้ามไปอีกครั้ง ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากกลยุทธ์นี้ ได้แก่ : ไม่อนุญาตให้มีการขับขี่คลื่นกำไรด้วยการกระตุ้นให้เกิดการลาออกจากธุรกิจกำไรรายได้ที่เพิ่มขึ้นการเลือกใช้ชั้นสินทรัพย์ (สกุลเงินหลักทรัพย์ฟิวเจอร์ส) ในการวิเคราะห์เราใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจากเรา ศาสตราจารย์แคมป์เบลฮาร์วีย์ มีความสมเหตุสมผลที่จะสมมติว่ามีความเป็นไปได้ในการวิเคราะห์เพื่อเลือกสกุลเงินและหลักทรัพย์ที่ทำกำไรได้มากกว่า บางวิธีที่เป็นไปได้สำหรับการเลือกรวมถึงหน้าจอคุณลักษณะต่างๆของสระว่ายน้ำของหลักทรัพย์และสกุลเงินซึ่งรวมถึงหน้าจอเดียวและสองรูปแบบอาจทำให้ได้ผลกำไรมากขึ้น การถดถอยเชิงคาดการณ์เกี่ยวกับคุณลักษณะที่พึงประสงค์ ได้แก่ สภาพคล่องและความผันผวน ฯลฯ สำหรับสกุลเงินหลักทรัพย์และฟิวเจอร์ส การวิเคราะห์เหตุการณ์ภัยพิบัติในช่วงเหตุการณ์สำคัญหรือภัยพิบัติในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ได้แก่ สิงหาคม 1998 (ค่าผิดนัดของรัสเซีย) มีนาคม 2000 (ตกอยู่ในตลาดหุ้นสหรัฐฯ) 11 กันยายน 2000 (Terrorist Attack) ถึงแม้เราจะรวมข้อมูลสองสามเหตุการณ์นี้ไว้ในข้อมูลของเรา แต่เรายังคงรู้สึกว่าต้องมีการวิเคราะห์เพื่อวางแผนสำหรับเหตุการณ์ดังกล่าว (เช่นกลยุทธ์การออก) และผลกระทบต่อตำแหน่งของเรา
Forex- opinie   2013
Dgјnyand ±±   n -en- iyi -forex- firmasd