A การทดสอบ เพื่อหา ที่ ดีที่สุด เฉลี่ยเคลื่อนที่ ซื้อ กลยุทธ์

วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้ข้อมูลราคาดีขึ้นโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา ค่าเฉลี่ยจะถูกนำมาใช้ในช่วงระยะเวลาหนึ่งเช่น 10 วัน 20 นาที 30 สัปดาห์หรือช่วงเวลาใดก็ได้ที่พ่อค้าเลือก 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 กรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพของการทำงาน (โดยไม่คำนึงถึงประเภท) 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 วันอาจเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์แก่ผู้ประกอบการที่มีอายุสั้นเนื่องจากราคาดังกล่าวใกล้เคียงกับราคามากขึ้นและทำให้เกิดความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว 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 ดังนั้นผลที่ได้จากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นแบบสุ่ม - ในบางครั้งตลาดดูเหมือนว่าจะให้ความสนับสนุนสัญญาณตอบรับและสัญญาณการค้าระหว่างประเทศ 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 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 การเสนอขายหุ้นผ่านไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ที่มีขนาดเล็กและอายุน้อยกว่าที่แสวงหาค่าเฉลี่ยขั้นสูง: กลยุทธ์ 13 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor นักลงทุนต่างชาติใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีเหตุผลแตกต่างกัน บางคนใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือวิเคราะห์หลักของพวกเขาในขณะที่คนอื่นเพียงใช้พวกเขาเป็นผู้สร้างความเชื่อมั่นในการสำรองการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในส่วนนี้นำเสนอรูปแบบที่แตกต่างกันไม่กี่ชนิดซึ่งรวมเอาไว้ในรูปแบบการซื้อขายของคุณขึ้นอยู่กับคุณครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์เป็นประเภทพื้นฐานที่สุดของสัญญาณและเป็นที่ชื่นชอบของผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากจะขจัดอารมณ์ความรู้สึกทั้งหมด การครอสโอเวอร์พื้นฐานที่สุดคือเมื่อราคาของสินทรัพย์เคลื่อนไปจากด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปิดลงที่อีกด้านหนึ่ง ไขว้ราคาถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การเข้าหรือทางออกพื้นฐาน ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยด้านล่างจะเป็นสัญญาณที่จุดเริ่มต้นของขาลงและอาจเป็นไปได้ที่ผู้ค้าจะใช้เป็นสัญญาณในการปิดตำแหน่งยาว ๆ ที่มีอยู่ ในทางกลับกันการเข้าใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างอาจเป็นจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่ ประเภทการครอสโอเวอร์แบบที่สองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นผ่านค่าเฉลี่ยระยะยาว สัญญาณนี้ถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุโมเมนตัมที่มีการขยับไปในทิศทางเดียวและการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งน่าจะเข้าใกล้ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในขณะที่สัญญาณการขายถูกเรียกโดยค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว 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 ฟิลเตอร์ตัวกรองคือเทคนิคใด ๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อเพิ่มความมั่นใจให้แก่ผู้ค้า ตัวอย่างเช่นนักลงทุนจำนวนมากอาจเลือกรอจนกว่าการรักษาความปลอดภัยจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอย่างน้อย 10 ค่าเฉลี่ยก่อนที่จะวางคำสั่งซื้อ นี่เป็นความพยายามที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่า crossover นั้นใช้ได้และเพื่อลดจำนวนสัญญาณปลอม ข้อเสียเกี่ยวกับการพึ่งพาตัวกรองมากเกินไปก็คือผลประโยชน์บางส่วนที่ได้รับและอาจนำไปสู่ความรู้สึกเหมือนคุณพลาดเรือ ความรู้สึกเชิงลบเหล่านี้จะลดลงตามช่วงเวลาเมื่อคุณปรับเกณฑ์สำหรับตัวกรองของคุณอย่างต่อเนื่อง ไม่มีกฎระเบียบหรือสิ่งที่ควรระวังเมื่อกรองเพียงเครื่องมือเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณลงทุนด้วยความมั่นใจ การย้ายซองจดหมายค่าเฉลี่ยกลยุทธ์อื่นที่รวมการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าซองจดหมาย กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนสองวงรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีอัตราร้อยละที่ระบุ ตัวอย่างเช่นในแผนภูมิด้านล่างมี 5 ซองวางรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 วัน ผู้ค้าจะเฝ้าดูกลุ่มเหล่านี้เพื่อดูว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นพื้นที่สนับสนุนหรือความต้านทานที่แข็งแกร่ง สังเกตว่าการย้ายมักจะผกผันทิศทางหลังจากเข้าใกล้ระดับใดระดับหนึ่ง การเคลื่อนไหวด้านราคาเกินกว่าวงอาจส่งผลให้ช่วงเวลาอ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่ค่าเฉลี่ยของศูนย์ทดสอบเพื่อค้นหากลยุทธ์การขายเฉลี่ยที่ดีที่สุดโดยดร. วินสตันรู้สึกเพื่อพัฒนาหรือปรับปรุงระบบการซื้อขายของเราและ อัลกอริทึมผู้ค้าของเรามักทำการทดสอบการทดสอบการเพิ่มประสิทธิภาพและอื่น ๆ เราได้ทดสอบกลยุทธ์การขายหลายอย่างและขณะนี้เราได้แชร์ข้อค้นพบดังกล่าว R. Donchian นิยมใช้ระบบที่มีการขายเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน R. C. อัลเลนนิยมระบบที่มีการขายเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วัน ผู้ค้าบางรายรู้สึกว่าพวกเขาให้ผลตอบแทนน้อยลงหากพวกเขาใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง คนเหล่านี้ชอบขายหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน ผู้ค้าได้ใช้แนวคิดเกี่ยวกับแนวคิดเหล่านี้ (บางคนบอกถึงประโยชน์ของรูปแบบหนึ่งและคนอื่น ๆ ที่บอกเล่าถึงประโยชน์อื่น ๆ ) พ่อค้ารายหนึ่งบอกเราเกี่ยวกับการครอสโอเวอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 7 วันและ 13 วัน เนื่องจากระบบดังกล่าวดูเหมือนจะได้รับบุญบางอย่างจึงรวมอยู่ในการทดสอบเพื่อเปรียบเทียบ กลยุทธ์ที่ครอบคลุมในชุดทดสอบเฉพาะชุดนี้รวมถึงระบบคู่ทั้งหมดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นอยู่ระหว่าง 4 วันถึง 50 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นานขึ้นคือระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ ที่มีความยาวและ 200 วัน ต่อไปนี้เป็นรายงานเกี่ยวกับระบบที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและเกี่ยวกับรูปแบบต่างๆของระบบเหล่านี้ ขายหาก Stockrsquos ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันโดยเฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วันที่ขายได้ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันของ Stockrsquos อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วันที่ขายได้ถ้าค่าสต๊อกเฉลี่ย 10 วันของ Stockrsquos อยู่ที่ระดับต่ำสุด ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วันที่ขายได้ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันของ Stockrsquos อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วันที่ขายได้หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันของ Stockrsquos อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันที่เรียบง่าย ขายหาก stockrsquos ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันที่เรียบง่ายขายหาก Stockrsquos ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วันอย่างง่ายขายหาก Stockrsquos เฉลี่ยเคลื่อนไหว 5 วัน ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วันที่ขายได้ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 วันของ Stockrsquos ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันที่เรียบง่ายขายหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันของ Stockrsquos ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันที่สั้น e ขายหาก Stockrsquos ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันที่ขายได้ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 วันของ Stockrsquos อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันที่เรียบง่ายขายถ้า Stockrsquos แบบ 4 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 10 วันที่ขายได้ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันของ Stockrsquos ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่เรียบง่ายขายหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 7 วันของ Stockrsquos มีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เป็นไปได้ของการย้าย 13 วัน เฉลี่ยหากค่าสต๊อกเฉลี่ยของเลขสต็อกดังกล่าวสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 วันที่สต็อกสินค้าเกินกว่า 7 วัน เราต้องการหลีกเลี่ยงคำพูดที่ถูกต้องเหมาะสมนั่นคือเราต้องการทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้กับหุ้นที่หลากหลายซึ่งเป็นตัวแทนของอุตสาหกรรมและภาคอุตสาหกรรมที่หลากหลาย นอกจากนี้เรายังต้องการทดสอบความหลากหลายของสภาวะตลาด ดังนั้นเราจึงได้ทดสอบกลยุทธ์เกี่ยวกับหุ้นประมาณ 3,000 หุ้นในช่วงประมาณ 9 ปี (หรือช่วงที่มีการซื้อขายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์หากมีการซื้อขายน้อยกว่า 9 ปี) การคำนวณค่าคอมมิชชั่น แต่ไม่ได้เกิดขึ้นจากการเพิ่มขึ้น quotlippage. quot ผลการลื่นไถลเมื่อ ใบสั่งขายคือ 30 แต่ราคาที่ดำเนินการขายอยู่ที่ 29.99 ในกรณีนี้ความลื่นไถลจะเป็นหนึ่งเพนนีต่อหุ้น กลยุทธ์ quotbuyquot เดียวกันใช้กันอย่างสม่ำเสมอสำหรับการทดสอบแต่ละครั้ง ตัวแปรเดียวคือกฎสำหรับการขาย สำหรับแต่ละกลยุทธ์เราได้ผลตอบแทนจากหุ้นทั้งหมด เราได้ทำการทดสอบทั้งหมด 47,312 ครั้ง แนวคิดที่อยู่เบื้องหลังการทดลองนี้คือเพื่อหาว่าสาขาใดในการขายเหล่านี้มีผลที่ดีที่สุดในช่วงเวลาของหุ้นส่วนใหญ่ โปรดจำไว้ว่าการทำกำไรของระบบที่ใช้กับสต็อกเดียว (แม้ว่าจะมีการทำซ้ำสำหรับ 3000 หุ้นในการทดสอบของเรา) จะไม่สามารถวาดภาพทั้งหมดได้ ความสามารถในการทำกำไรต่อหน่วยลงทุนเป็นวิธีที่ดีกว่าในการเปรียบเทียบระบบ ในการดำเนินการทดสอบนี้ในสาขาวิชาที่เราต้องการให้แต่ละระบบต้องรอสัญญาณซื้อใหม่ในสต็อคที่กำลังทดสอบอยู่ ในชีวิตจริงผู้ประกอบการอาจกระโดดข้ามไปยังหุ้นอื่นได้ทันทีหลังการขาย ดังนั้นผู้ประกอบการค้าจะมีเวลาใบสั่งซื้อเล็กน้อยหรือไม่มีเลยในขณะที่รอการสั่งซื้อครั้งต่อไป ระบบที่มีกำไรน้อยกว่า แต่ออกจากตำแหน่งก่อนหน้านี้อาจทำให้เกิดผลกำไรมากขึ้นในช่วงหนึ่งปีโดยการลงทุนกลับคืนมาในระบบรักษาความปลอดภัยที่แตกต่างกันทันทีที่มีการขายเครื่องแรก ในทางกลับกันก็จะเป็นนักแสดงที่ด้อยกว่าหากต้องรอสัญญาณซื้อครั้งต่อไปในหุ้นเดิมขณะที่อีกระบบหนึ่งยังคงถือครองและทำเงินได้ ดังนั้นระบบที่สามารถรวบรวมผลกำไร 10 วันใน 20 วันอาจไม่สามารถเปรียบเทียบได้ดีกับระบบอื่นที่สามารถทำกำไรได้เพียง 7 ครั้งใน 10 วันแรกของการย้ายที่เหมือนกันและจากนั้นจะขายเพื่อรับตำแหน่งอื่น ระบบการขายต่างๆจะจัดเรียงตามลำดับความสามารถในการทำกำไรของพวกเขา คอลัมน์ด้านซ้ายเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และคอลัมน์กลางเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยาว สัญญาณการขายทำขึ้นเมื่อมีค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนาน คอลัมน์ด้านขวาคือผลกำไรทั้งหมดของหุ้นทั้งหมดที่ทดสอบ รายการที่สำคัญของการเปรียบเทียบไม่ใช่ขนาดที่แท้จริงของการได้รับสำหรับแต่ละระบบการขาย นี้จะแตกต่างกันมากกับชุด quotbuyquot และ quotsellquot ที่แตกต่างกัน เราไม่ได้ทดสอบความสามารถในการทำกำไรของระบบที่สมบูรณ์ใด ๆ แต่สำหรับบุญญาติของระบบ quotsellquot ต่างๆในการแยกจากสาขาที่เหมาะสมที่สุด quotbuyquot ของพวกเขา ตามที่คุณเห็นจากตารางการขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 18 วันไม่ได้รับผลดีเท่าการขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน Donchianrsquos ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย 5 วันของค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 20 วันมีผลกำไรมากกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 9 วันของค่าเฉลี่ย 18 วัน การทดสอบทั้งหมดเหมือนกัน ตัวแปรเดียวคือการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลือกไว้ สองระบบเลขคณิตได้ที่ด้านล่างของรายการในการทำกำไร อย่าอ่านรายงานนี้โดยไม่ต้องอ่านรายงานการติดตามผลโดยคลิกที่ลิงค์ด้านล่างตาราง ตารางให้เฉพาะส่วนของเรื่องเท่านั้น นอกจากนี้การศึกษานี้ไม่ใช่ความพยายามในการวัดความสัมพันธ์ของระบบสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น R. C. ระบบของ Allen (เป็นระบบที่สมบูรณ์) อาจมีประสิทธิภาพดีกว่าระบบข้างต้นในตารางต่อไปนี้ จุดเริ่มต้นของระบบมีส่วนเกี่ยวข้องกับกำไรที่ได้รับจากจุดทางออกของระบบ จุดเริ่มต้นของระบบต่างๆได้รับการละเว้นในการศึกษาครั้งนี้ การศึกษาครั้งนี้สนับสนุนแนวคิดที่ว่าด้านการขายของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เส้นโดยคำนวณจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5, 10 และ 20 วันมีแนวโน้มที่จะทำกำไรได้มากกว่าด้านขายของ 4-9- 18 ที่คล้ายคลึงกัน การรวมกันเฉลี่ยวันเคลื่อนไหว มีข้อดีเพิ่มเติมในการช่วยให้เราสามารถตรวจสอบการลดลงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน ระบบหลังนี้เป็นระบบ Donchianrsquos และเป็นระบบที่แข็งแกร่งในด้านขวาของตัวเอง (นอกจากนี้ยังให้สัญญาณก่อนหน้านี้ตั้งแต่ 9-18 หรือ 10-20 ชุด) ดังนั้นรวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5, 10 และ 20 วันในแผนภูมิของเราทำให้เรามีทางเลือกเพิ่มเติม เราสามารถใช้ระบบค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 3 ถึง 5 วัน 10 และ 20 วันเพื่อสร้างสัญญาณการขายของเราหรือเราสามารถใช้ระบบเฉลี่ยถ่วงดุลคู่แบบ 5-, 20 วันของ Donchianrsquos ได้ หากรูปแบบสต็อคไม่ปรากฏหรืออ้างว่าถูกต้องให้เราเส้นโค้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันจะให้ทางออกก่อนหน้านี้ มิฉะนั้นเราสามารถรอครอสโอเวอร์ 10-20 ได้ แม้ว่าเราจะสามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างระบบด้านบนได้ แต่ก็ควรจำไว้ว่าความแตกต่างของผลตอบแทนสุทธิโดยรวมตลอดช่วงเวลาของการทดสอบมีน้อยมากตามเปอร์เซ็นต์ ตัวอย่างเช่นความแตกต่างระหว่างระบบการจัดอันดับสูงสุดกับอันดับที่แปดอยู่ที่ประมาณ 2.4 ถ้าคุณกระจายออกตลอดช่วงเวลาของการศึกษานี้คุณจะเห็นว่าความแตกต่างรายปีค่อนข้างเล็กมาก สำหรับระบบที่สมบูรณ์ระบบ 9 - 18 วันอาจมีผลกำไรมากกว่าระบบ 10, 20 วันหรือระบบ Donchian สำหรับข้อควรระวังและข้อคิดเห็นและข้อมูลอื่น ๆ โปรดดูรายงานการติดตามผล: การทดสอบเพื่อหากลยุทธ์การขายเฉลี่ยที่ดีที่สุดในการขาย: ข้อคิดเห็นและข้อสังเกต ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้และดูรายการบทแนะนำเกี่ยวกับสาขาต่างๆสำหรับนักลงทุนและผู้ค้า สำเนาลิขสิทธิ์ 2008 - 2016 โดย StockDisciplines aka สต็อกวินัย, LLC ดร. วินสตันรู้สึกหลากหลาย tutorials ฟรีแจ้งเตือนหุ้นและผลสแกนเนอร์ที่ Stockdisciplines มีหน้าทบทวนตลาดที่ stockdisciplinesmarket-review มีข้อมูลและภาพประกอบเกี่ยวกับ pre-surge quotsetupsquot ที่ Stockdisciplinesstock - การแจ้งเตือนและข้อมูลและวิดีโอเกี่ยวกับความเสียหายที่เกิดจากความผันผวนที่เกิดขึ้นจากการสูญเสียการถือหุ้นการบอกกล่าวถึงผู้ดูแลเว็บหากคุณต้องการเผยแพร่บทความนี้ในบล็อกหรือเว็บไซต์ของคุณคุณสามารถทำได้เฉพาะเมื่อคุณปฏิบัติตามข้อกำหนดในการให้บริการของผู้เผยแพร่โฆษณาเท่านั้น และข้อตกลง เมื่อเผยแพร่บทความนี้คุณยอมรับที่จะปฏิบัติตามและผูกพันตามข้อกำหนดในการให้บริการและข้อตกลงของผู้เผยแพร่โฆษณาของเรา คุณสามารถอ่านข้อกำหนดในการให้บริการและข้อตกลงของผู้เผยแพร่โฆษณาได้โดยคลิกที่ลิงค์ quotTermsquot สีน้ำเงินต่อไปนี้ ข้อตกลงหน้าเว็บทั้งหมดในเว็บไซต์นี้ได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ Copyright copy 2008 - 2016 by StockDisciplines ส่วนใดของเอกสารนี้ไม่สามารถทำซ้ำหรือเผยแพร่ในรูปแบบใด ๆ ด้วยวิธีการใด ๆ - StockDisciplines 1590 อดัมส์อเวนิว 4400 คอสตาเมซา 92628 แคลิฟอร์เนียสหรัฐอเมริกา การซื้อขายและการลงทุนในตลาดหลักทรัพยมีความเสี่ยงตอการสูญเสีย เว็บไซต์นี้ไม่แนะนำให้บุคคลใดซื้อหรือขายหลักทรัพย์ใด ๆ ไม่แนะนำคำแนะนำการลงทุนของแต่ละบุคคล และไม่มีอะไรในที่นี้ควรจะตีความว่าเป็นเช่นนั้นหรือไม่ ผู้อ่านเนื้อหาของเว็บไซต์นี้ควรขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับอนุญาตเกี่ยวกับการลงทุนส่วนตัวของพวกเขา StockDisciplines จะไม่รับผิดชอบต่อความสูญเสียใด ๆ ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลที่จัดเตรียมไว้ในเว็บไซต์นี้ ข้อสังเกตที่สำคัญโดยการใช้เว็บไซต์นี้แสดงว่าคุณยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการและนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา ดูพวกเขาโดยการคลิกที่ลิงค์ของพวกเขาที่อยู่ด้านล่างของเมนูด้านซ้ายของทุกหน้า 50 วันย้ายกลยุทธ์เฉลี่ยนำไปสู่การทดสอบในหุ้นในบทความนี้ผมมองไปที่ง่าย 50 วันเฉลี่ยกลยุทธ์การเคลื่อนไหวและใช้จำลองจาก Amibroker เพื่อทดสอบ กลยุทธ์ในการลงทุนในตลาดหุ้น เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ทางเทคนิคและแนวโน้มหลังจากที่มีปัญหาการขาดแคลน naysayers นักวิชาการชอบที่จะกล่าวว่าตลาดมีประสิทธิภาพอย่างสมบูรณ์แบบและการย้ายระยะสั้นเป็นอะไรที่มากกว่าการสุ่ม แต่ถ้าเป็นเช่นนั้นแล้วหุ้นหลาย ๆ หุ้นจะสามารถขี่ได้สูงเพียงใดคราวหนึ่งแล้วตัดต่ออีกฝ่ายเชื่อว่าเศรษฐกิจมหภาคผลักดันราคาและไล่แนวโน้มออกไปจากมือ ความจริงก็คืออย่างไรแนวโน้มตามกลยุทธ์การทำงานและพวกเขาได้ทำงานบางครั้ง กลยุทธ์หนึ่งที่เป็นพื้นฐาน แต่เป็นที่นิยมตามกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน ในบทความนี้ฉันดูว่ากลยุทธ์แบบนี้สามารถทำงานได้ในตลาดปัจจุบันหรือไม่ 50 Day Moving Average Strategy เมื่อต้องการทดสอบกลยุทธ์เฉลี่ย 50 วันฉันเปิดแพลตฟอร์มการซื้อขาย Amibroker และเขียนโค้ดขั้นพื้นฐาน ในการทดสอบครั้งแรกระบบจะซื้อหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันย้อนกลับไปใต้ (ระบบพอร์ตโฟลิโอที่มีจำนวนหุ้นสูงสุด 10 หุ้นในแต่ละช่วงเวลาความเสี่ยงแบ่งออกเป็น 10 ตำแหน่งที่เท่ากันและมีการตั้งค่าคอมมิชชั่นที่ 12 ต่อการซื้อขายโดยมีการทดสอบหุ้นในสต็อกของ SampP 1500 สหรัฐระหว่างเดือนสิงหาคม 2000 ถึงเดือนสิงหาคม เปิดซื้อขายวันเปิดถัดไป) ซื้อ MA 50 วัน (ราคาปิด) ข้าม 200 วัน MA ขาย MA ในระยะ 50 วัน (ราคาปิด) ต่ำกว่า 200 วัน MA CAR: 16.94 การเบิกใช้สูงสุด: -54 ดังที่คุณเห็นในตลาดหุ้น SampP 1500 ระหว่างปี 2000 และ 2010 กลยุทธ์การเคลื่อนไหวเฉลี่ย 50 วันนี้ทำได้ดีมาก ตอนนี้ let8217s ดูว่าจะทำอย่างไรเมื่อ MA ถูกแทนที่สำหรับ EMA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา) ซื้อ EMA 50 วันข้ามผ่าน EMA 200 วัน ขาย EMA 50 วันผ่านเส้น EMA 200 วัน CAR: 3.58 การเบิกใช้สูงสุด: -69 น่าแปลกใจที่กลยุทธ์ของ EMA ทำได้น้อยมากเมื่อเทียบกับ MA แบบธรรมดาและมีการเบิกจ่ายมากขึ้น ต่อไป let8217s ดูว่ากลยุทธ์ 2 ข้อมูลเดียวกันทำงานกับข้อมูลรายสัปดาห์แทนข้อมูลรายวันอย่างไร: ซื้อ MA 50 สัปดาห์ข้าม MA มากกว่า 200 สัปดาห์ ขาย MA 50 สัปดาห์ที่ต่ำกว่า 200 สัปดาห์ MA CAR: 11.63 การเบิกใช้สูงสุด: -67 ซื้อ EMA 50 สัปดาห์รอบ EMA 200 สัปดาห์ ขาย EMA 50 สัปดาห์รอบต่ำกว่า 200 EMA สัปดาห์ CAR: 8.50 การเบิกใช้สูงสุด: -63 จากการทดสอบที่หยาบและเรียบง่ายนี้เราสามารถพูดได้ว่า Test 1 มีแนวโน้มมากที่สุด จะให้ผลตอบแทนสูงสุด (CAR) และการเบิกเงินกู้ที่เล็กที่สุด การทดสอบที่ 5 (จากตัวอย่าง): ตอนนี้สิ่งสำคัญคือต้องดูว่าการทดสอบทำอย่างไรจากข้อมูลตัวอย่างเพื่อดูว่ากลยุทธ์เฉลี่ย 50 วันสำหรับการเคลื่อนที่นี้สามารถทำงานได้จริงหรือไม่ ฉันจึงย้ายการทดสอบไปข้างหน้าและเรียกใช้ระบบระหว่าง 112010 ถึง 112014 ผลที่ได้แสดงไว้ด้านล่างนี้ CAR: 11.42 การเบิกใช้สูงสุด: -26 ผลลัพธ์ที่ได้จากตัวอย่างนี้ดูดี ผลตอบแทนรายปีสูงและเบิกต่ำ พวกเขาไม่ดีเท่าของ insample (ทดสอบ 1) และที่คาดไว้ สำหรับการทดสอบครั้งสุดท้ายนี้ผมอยากจะดูว่าการซื้อหุ้นเมื่อมีการเคลื่อนไหวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอาจเป็นกลยุทธ์ที่คุ้มค่าหรือไม่ นี่เป็นกลยุทธ์ I8217ve อ่านเกี่ยวกับในอดีต ซื้อเมื่อราคาเปิดเคลื่อนไหวเหนือ MA 50 สัปดาห์และขายได้เมื่อราคาเปิดเคลื่อนไหวต่ำกว่า MA 50 สัปดาห์ ซื้อราคาเปิดข้าม 50 สัปดาห์ MA Sell ราคาเปิดต่ำกว่า 50 สัปดาห์ MA ตามที่คุณเห็นจากแผนภูมิระบบนี้ doesn8217t ทำงานได้ดีเลย มันเข้าสู่ธุรกิจการค้าจำนวนมากและทนทุกข์ทรมานจาก whipsaws มากเกินไป กลยุทธ์นี้ใช้ไม่ได้เมื่อใช้ EMA แทน MA และข้อมูลรายวันแทนข้อมูลรายสัปดาห์ ข้อสรุปจากการทดสอบเหล่านี้ไม่สามารถบอกได้ว่าจะมีการใช้กลยุทธ์ใดในอนาคต (แม้ว่าเราจะสามารถทดสอบการทดสอบ 6 ได้ค่อนข้างมากเนื่องจากธุรกิจนี้มีการทำกำไรมาก) จำเป็นต้องทำการทดสอบเพิ่มเติมเพื่อยืนยันการทดสอบเหล่านี้ในชุดข้อมูลที่ต่างกันและเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องรวมหุ้นที่ถูกเพิกถอน อย่างไรก็ตามกลยุทธ์การเคลื่อนไหวเฉลี่ย 50 วันแสดงให้เห็นว่ามีข้อสัญญาเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป การเพิ่มกฎและตัวกรองอาจทำให้สามารถเปลี่ยนเป็นกลยุทธ์ที่คุ้มค่าต่อไปนี้ได้ ดูเพิ่มเติมโพสต์ 29 กฎสำหรับหุ้นเทรนด์ต่อไปกลยุทธ์การกำหนดกลยุทธ์การลงทุนในตลาดหุ้น: การครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 ระบบการซื้อขายเชิงปริมาณระบบการซื้อขายที่ทำงาน: ระบบการทดสอบความเครียด 20 หุ้นเทรดกับ Google เทรนด์ 8211 ส่วนที่ 1 Trend Following Update System 08.20.15 (ระบบการซื้อขายแบบง่ายๆ) 20 Global Supertrends และหุ้นที่จะซื้อตอนนี้วิธีการกลั่นกรอง 038 ปรับปรุงระบบการซื้อขาย 8 กฎยุทธศาสตร์การเทรดดิ้งพื้นฐานเทรนด์ต่อไปนี้สำหรับหุ้นไม่ได้ งาน JB Marwood