การย้าย ค่าเฉลี่ย กลยุทธ์ หุ้น เลือก

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 การเคลื่อนไหวของราคาเกินวงอาจส่งผลให้ระยะเวลาอ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่ค่าเฉลี่ยของศูนย์วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average - MA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่าย ข้อมูลโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา ค่าเฉลี่ยจะอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งเช่น 10 วัน 20 นาที 30 สัปดาห์หรือช่วงเวลาใดก็ได้ที่ผู้ขายเลือก มีข้อได้เปรียบในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายรวมถึงตัวเลือกในประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะใช้ กลยุทธ์การย้ายเฉลี่ยยังเป็นที่นิยมและสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับช่วงเวลาใด ๆ เหมาะกับนักลงทุนระยะยาวและผู้ค้าระยะสั้น ทำไมต้องใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยลดปริมาณเสียงในแผนภูมิราคาได้ มองไปที่ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อดูแนวคิดพื้นฐานของราคาที่เคลื่อนไหว ราคาปรับตัวขึ้นและราคาปรับตัวลง (หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้) โดยรวมลดลงและราคาปรับตัวลงโดยรวมเคลื่อนไปด้านข้างและราคาน่าจะอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนหรือความต้านทาน ในระยะขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันอาจเป็นระดับการสนับสนุนดังที่แสดงในรูปด้านล่าง นี่เป็นเพราะการกระทำโดยเฉลี่ยเช่นพื้น (การสนับสนุน) ดังนั้นราคาจึงกลับขึ้นมา ในขาลงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักอาจทำหน้าที่เป็นความต้านทานเช่นเพดานราคากระทบมันแล้วเริ่มที่จะลดลงอีกครั้ง ราคาเคยชินเคารพค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในลักษณะนี้ ราคาอาจไหลผ่านเล็กน้อยหรือหยุดและย้อนกลับก่อนที่จะถึง เป็นแนวทางทั่วไปถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่แนวโน้มจะเพิ่มขึ้น หากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แนวโน้มจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถมีความยาวแตกต่างกันได้ (กล่าวสั้น ๆ ) ดังนั้นหนึ่งอาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาขึ้นขณะที่อีกค่าหนึ่งบ่งบอกถึงแนวโน้มขาลง ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้หลายวิธี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวัน (SMA) เพียงแค่เพิ่มขึ้นห้าราคาปิดล่าสุดในชีวิตประจำวันและหารด้วยห้าเพื่อสร้างค่าเฉลี่ยใหม่ในแต่ละวัน แต่ละค่าเฉลี่ยจะเชื่อมต่อกันทำให้เกิดเส้นไหลเอกพจน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมอีกอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) การคำนวณมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่โดยทั่วไปใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด วางแผน SMA 50 วันและ EMA 50 วันในแผนภูมิเดียวกันและคุณจะสังเกตเห็นว่า EMA ทำปฏิกิริยากับการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่า SMA เนื่องจากมีการเพิ่มน้ำหนักข้อมูลราคาล่าสุด ซอฟต์แวร์การทำแผนที่และแพลตฟอร์มการซื้อขายทำคำนวณดังนั้นจึงไม่มีการใช้คณิตศาสตร์ด้วยตนเองเพื่อใช้ MA ประเภทของ MA ไม่ดีกว่าอีก EMA อาจทำงานได้ดีขึ้นในตลาดหุ้นหรือตลาดการเงินเป็นระยะ ๆ และในบางครั้ง SMA อาจทำงานได้ดีขึ้น กรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพของการทำงาน (ไม่ขึ้นกับประเภท) ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้คือ 10, 20, 50, 100 และ 200 ความยาวเหล่านี้สามารถใช้กับกรอบเวลาแผนภูมิใด ๆ (หนึ่งนาทีทุกวันรายสัปดาห์ ฯลฯ ) ขึ้นอยู่กับเส้นขอบการค้าของผู้ค้า กรอบเวลาหรือความยาวที่คุณเลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าช่วงเวลาที่มองย้อนกลับสามารถมีบทบาทอย่างมากในการที่มีประสิทธิภาพ MA ที่มีกรอบเวลาสั้น ๆ จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้เร็วกว่า MA ที่มีระยะเวลาย้อนหลังนาน ในภาพด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะติดตามราคาที่เกิดขึ้นจริงกว่า 100 วันอย่างใกล้ชิด 20 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 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณจากข้อมูลที่ผ่านมาและไม่มีอะไรเกี่ยวกับการคำนวณในลักษณะคาดการณ์ ดังนั้นผลการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสุ่มได้ - ในบางครั้งตลาดมีความน่าเชื่อถือและสัญญาณการค้า และบางครั้งก็แสดงให้เห็นว่าไม่มีการเคารพ ปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่งก็คือถ้าการดำเนินการด้านราคากลายเป็นราคาที่ผันผวนราคาอาจแกว่งไปมาเป็นสัญญาณสัญญาณย้อนกลับหลายทิศทาง เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นได้ดีที่สุดให้หลีกเลี่ยงหรือใช้ตัวบ่งชี้อื่นเพื่อช่วยชี้แจงแนวโน้ม สิ่งเดียวที่สามารถเกิดขึ้นได้กับการครอสโอเวอร์ MA ซึ่ง MAs ได้รับการพันกันเป็นระยะเวลาหนึ่งโดยเริ่มต้นธุรกิจการค้าหลายอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานได้ดีขึ้นในสภาวะที่มีแนวโน้มสูง แต่มักไม่ดีในสภาวะที่แปรปรวนหรือแตกต่างกัน การปรับกรอบเวลาสามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ชั่วคราวแม้ว่าในบางประเด็นประเด็นเหล่านี้มักเกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึงกรอบเวลาที่เลือกสำหรับ MA (s) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยลดข้อมูลราคาโดยการทำให้เรียบและสร้างเส้นไหล วิธีนี้สามารถทำให้แนวโน้มในการแยกตัวง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้ง่ายกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ในบางกรณีอาจเป็นเรื่องที่ดีและในบางกรณีอาจทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาด การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาย้อนกลับสั้นกว่า (เช่น 20 วัน) จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลามองยาว (200 วัน) การย้ายไขว้เฉลี่ยเป็นกลยุทธ์ยอดนิยมสำหรับทั้งรายการและทางออก MAs ยังสามารถเน้นพื้นที่ของการสนับสนุนหรือความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น แม้ว่าค่าดังกล่าวอาจมีการคาดการณ์ก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตเสมอและเพียงแสดงราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างการชดเชยที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในส่วนของการชดเชยคือผลการดำเนินงานตามกลยุทธ์การซื้อขายของภาคการหมุนเวียนของ Faber0 ภาคกลยุทธ์การซื้อขายของภาคการหมุนเวียนของ Faber0 การหมุนเวียนตามกลยุทธ์การซื้อขายเป็นที่นิยมเนื่องจากสามารถปรับปรุงผลตอบแทนที่ปรับเปลี่ยนตามความเสี่ยงและทำให้ขั้นตอนการลงทุนเป็นไปโดยอัตโนมัติ . การลงทุนแบบโมเมนตัม (Momentum investment) ซึ่งเป็นหัวใจของกลยุทธ์การหมุนเวียนของภาครัฐพยายามที่จะลงทุนในภาคธุรกิจที่มีผลการดำเนินงานที่แข็งแกร่งที่สุดในช่วงเวลาที่กำหนด การลงทุนแบบโมเมนตัมถือเป็นอีกรูปแบบหนึ่งของการลงทุนในความสัมพันธ์ บทความนี้จะอธิบายกลยุทธ์และแสดงให้นักลงทุนทราบว่าจะใช้กลยุทธ์นี้อย่างไรโดยใช้เครื่องมือที่ StockCharts Faber และ O039Shaunessey มีเอกสารหลายฉบับที่สนับสนุนแนวคิดเรื่องการลงทุนโดยใช้โมเมนตัม ในหนังสือ What Works in Wall Street James O039Shaunessey อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในช่วงห้าสิบปีที่ผ่านมา ตอนนี้ในฉบับที่สี่ O039Shaunessey พบว่ากลยุทธ์ความแรงของญาติได้อย่างสม่ำเสมอที่ด้านบนของรายการผลการปฏิบัติงาน นักลงทุนได้รับรางวัลสำหรับการซื้อหุ้นที่แข็งแกร่งและหลีกเลี่ยงหุ้นที่อ่อนตัวที่สุด ขณะที่กลุ่มผู้มีอำนาจมีแนวโน้มอ่อนตัวลง นี่เป็นเหตุผลเพราะ Wall Street รักผู้ชนะและเกลียดผู้แพ้ Mebane Faber จาก Cambria Investment Management ได้เขียนบทความเรื่อง White Relative Strength Strategies for Investment Google ชื่อและชื่อกระดาษเพื่อดูรายละเอียด เมื่อใช้ข้อมูลของกลุ่มอุตสาหกรรมภาคอุตสาหกรรมย้อนหลังไปถึงปี ค. ศ. 1920 Faber พบว่ากลยุทธ์โมเมนตัมแบบง่ายๆมีประสิทธิภาพสูงกว่าการซื้อและระงับประมาณ 70 เท่าของเวลา กล่าวอีกนัยหนึ่งว่าการซื้อกลุ่มอุตสาหกรรมที่มีกำไรมากที่สุดมีประสิทธิภาพสูงกว่าการซื้อและระงับในช่วงทดสอบที่เกิน 80 ปี กลยุทธ์นี้ใช้สำหรับช่วงเวลาการทำงาน 1 เดือน 3 เดือน 6 ​​เดือน 9 เดือนและ 12 เดือน นอกจากนี้ Faber ยังพบว่าประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงได้โดยการเพิ่มแนวโน้มง่ายๆตามความต้องการก่อนพิจารณาตำแหน่ง รายละเอียดยุทธศาสตร์ยุทธศาสตร์ที่แสดงในตอนนี้ขึ้นอยู่กับข้อค้นพบในเอกสารสีขาวของ Faber0 ประการแรกกลยุทธ์จะขึ้นอยู่กับข้อมูลรายเดือนและพอร์ตโฟลิโอจะถูกปรับใหม่เดือนละครั้ง Chartists สามารถใช้วันสุดท้ายของเดือนวันแรกของเดือนหรือกำหนดวันที่ทุกเดือน กลยุทธ์ยาวเมื่อ SampP 500 อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนและออกจากตลาดเมื่อ SampP 500 ต่ำกว่า SMA 10 เดือน เทคนิคการกำหนดจังหวะพื้นฐานนี้ช่วยให้นักลงทุนออกจากตลาดในช่วงขาลงที่ขยายตัวและในตลาดในช่วงขาขึ้นที่ขยายออกไป กลยุทธ์ดังกล่าวจะหลีกเลี่ยงตลาดหมีในปี พ. ศ. 2544-2545 และลดลงอย่างมากในปี 2551 ในการทดสอบย้อนหลัง Faber ได้ใช้กลุ่มอุตสาหกรรมภาคอุตสาหกรรม 10 แห่งจากห้องสมุดข้อมูลฝรั่งเศส - ฟามา CRSP ซึ่ง ได้แก่ Consumer Non-Durables, Consumer Durables, Manufacturing, Energy, Technology, Telecommunications, Shops, Health สาธารณูปโภคและอื่น ๆ การจัดกลุ่มอุตสาหกรรมล่าสุด (other) ได้แก่ Mines, Construction, Transportation, Hotels, Business Services, Entertainment and Finance แทนที่จะค้นหาอีทีเอฟแต่ละตัวเพื่อให้ตรงกับกลุ่มเหล่านี้กลยุทธ์นี้จะใช้ SPDRs ทั้ง 9 ภาค ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกช่วงเวลาที่เหมาะสม Chartists สามารถเลือกอะไรก็ได้จากหนึ่งเดือนถึงสิบสองเดือน หนึ่งเดือนอาจสั้นนิดหน่อยและทำให้เกิดการปรับสมดุลใหม่มากเกินไป สิบสองเดือนอาจยาวสักหน่อยและพลาดการย้ายมากเกินไป การประนีประนอมตัวอย่างนี้จะใช้เวลาสามเดือนและกำหนดประสิทธิภาพด้วยอัตราการเปลี่ยนแปลงในสามเดือนซึ่งเป็นเปอร์เซ็นต์ที่เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาสามเดือน Chartist ต้องตัดสินใจว่าจะจัดสรรทุนให้แต่ละภาคส่วนใดและกับกลยุทธ์โดยรวมอย่างไร Chartists สามารถซื้อด้านบนสามภาคและจัดสรรจำนวนเงินเท่ากับทั้งสาม (33) อีกทางเลือกหนึ่งนักลงทุนสามารถใช้กลยุทธ์ที่ถ่วงน้ำหนักได้โดยการลงทุนมากที่สุดในกลุ่มธุรกิจด้านบนและลดจำนวนเงินในภาคธุรกิจที่ตามมา สัญญาณการซื้อ: เมื่อ SampP 500 สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนของปีนี้ให้ซื้อภาคที่มีผลกำไรสูงสุดในช่วงเวลา 3 เดือน ขายสัญญาณ: ออกจากตำแหน่งทั้งหมดเมื่อ SampP 500 เคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนในรูปแบบการปิดบัญชีรายเดือน การถ่วงดุล (Rebalance): เดือนละครั้งขายภาคที่ตกจากชั้นสูงสุด (สาม) และซื้อภาคที่ย้ายเข้าด้านบน (สาม) บทสรุปของเซกเตอร์ที่ StockCharts สามารถใช้เพื่อใช้กลยุทธ์นี้เป็นรายเดือน SPDRs ภาคที่เก้าแสดงอยู่ในหน้าเว็บที่สะดวกและมีตัวเลือกในการจัดเรียงตามเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง ขั้นแรกเลือกช่วงเวลาประสิทธิภาพที่ต้องการโดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงที่ด้านบนของตาราง ตัวอย่างนี้ใช้ประสิทธิภาพ 3 เดือน ขั้นที่สองให้คลิกหัวข้อ Chg เพื่อจัดเรียงตามเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง ซึ่งจะทำให้ภาคประสิทธิภาพดีที่สุดที่ด้านบน ที่มีความเสี่ยงจากการปรับตัวของเส้นโค้งดูเหมือนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนมีแนวโน้มดีขึ้นกว่า SMA ระยะ 10 เดือน ในแผนภูมิด้านล่างลูกศรสีน้ำเงินแสดงตำแหน่งที่ SampP 500 รื้อระยะเวลา SMA 10 เดือน แต่ถือครอง SMA 12 เดือน ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่านี้ค่อนข้างเล็กและความแตกต่างเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะยิ่งดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนเป็นค่าเฉลี่ยหนึ่งปีซึ่งเป็นระยะเวลาที่น่าสนใจจากมุมมองระยะยาว ราคามีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเมื่ออยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งปีและมีความลำเอียงลดลงเมื่ออยู่ด้านล่าง ข้อสรุปยุทธศาสตร์การหมุนเวียนภาคนี้สร้างขึ้นจากสมมติฐานว่าภาคบางแห่งจะมีประสิทธิภาพดีกว่าและการลงทุนในภาคธุรกิจเหล่านี้จะมีผลการดำเนินงานที่เหนือกว่าตลาดโดยรวม แม้ว่าการทดสอบย้อนหลัง 80 ปีจะเป็นการยืนยันข้อสันนิษฐานนี้ แต่ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาก็ไม่มีการรับประกันถึงผลการดำเนินงานในอนาคต เช่นเดียวกับกลยุทธ์ใด ๆ การมีระเบียบวินัยในตนเองและการยึดมั่นในยุทธศาสตร์นี้เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง จะมีเดือนที่ไม่ดีบางทีอาจเป็นปีที่ไม่ดี อย่างไรก็ตามหลักฐานระยะยาวชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาที่ดีจะครองเวลาไม่ดี กลยุทธ์นี้สามารถใช้เป็นตัวเลือกแรกสำหรับการเลือกหุ้น ผู้ค้าสามารถมุ่งเน้นความพยายามของพวกเขาในหุ้นในด้านบนสามภาคและหลีกเลี่ยงหุ้นในด้านล่างหก โปรดจำไว้ว่าบทความนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขาย ใช้แนวคิดเหล่านี้เพื่อเพิ่มกระบวนการวิเคราะห์และการกำหนดค่ารางวัลความเสี่ยง การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John J. MurphyMoving ค่าเฉลี่ย - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยเลขคณิต - การแนะนำแบบง่ายและอธิบายเบื้องต้นการปรับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวบ่งชี้ต่อไปนี้ พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้า การเลื่อนค่าเฉลี่ยของความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีต แม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองเสียงรบกวน พวกเขายังเป็นตัวสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่นกลุ่ม Bollinger Bands MACD และ Oscillator McClellan ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทคือ Moving Average เฉลี่ย (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น กราฟของ SMA และ EMA มีดังนี้ Simple Moving Average Calculation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วยห้า เป็นชื่อที่แสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเนื่องจากมีข้อมูลใหม่มาให้ นี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลา ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเว้นจุดข้อมูลแรก (11) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (16) วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคงที่ต่อไปโดยทิ้งจุดข้อมูลแรก (12) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (17) ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงการคำนวณสามวัน นอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 วันราคาในช่วง 4 วันก่อนหน้านี้ลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้า การคำนวณเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็น EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าในการคำนวณครั้งแรก สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนัก ขั้นที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่าเป็น 18.18 ตามราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18.18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9.52 กับราคาล่าสุด (2 (201) .0952) สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นลงนั้นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่า หากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA0: ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10- day สำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ตรงและต้องการคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (22.22) ในการคำนวณครั้งแรก หลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะใช้เวลามากกว่า เนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดในภายหลัง กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลา 20 ช่วงที่จะกระจายไป StockCharts ย้อนกลับไปอย่างน้อย 250 รอบ (โดยทั่วไปมากขึ้น) สำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยความล่าช้ายิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงเท่าไหร่ยิ่งเท่าไร ค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 วันจะกอดราคาได้ค่อนข้างใกล้เคียงกันและจะเลี้ยวไปไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนไป ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยรวมสั้น ๆ เหมือนเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้การทำงานช้าลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทาง แผนภูมิข้างต้นแสดง SampP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้น แม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA 100 วันก็ยังไม่ปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อพูดถึงปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเป็นเส้นตรงแม้ว่าจะมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่ก็ไม่จำเป็นต้องดีกว่าอีก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีนัยสำคัญมีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังแบบ Exponential จะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทาน การย้ายการตั้งค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุด กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียว ทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของ SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคม สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ระยะสั้นการเคลื่อนไหวระยะสั้น (5-20 ช่วง) เหมาะสมกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย กลุ่มผู้ชาตินิยมที่สนใจในแนวโน้มในระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาตั้งแต่ 100 ขึ้นไป ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลาง นักเกรเทนหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกัน ระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่าย หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม การระบุแนวโน้ม (Trend Identification) สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสแสร้ง ตามที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบทึบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบทึบ ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปราคาจะเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยถล่มที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวระยะยาวที่เพิ่มขึ้นสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาว แผนภูมิด้านบนแสดง 3M (MMM) โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วัน ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหล่านี้ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้น (ที่ดีที่สุด) หรือหลังจากเกิดขึ้น (ที่แย่ที่สุด) MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตามเมื่อ MMM ยังคงทำยอดขายต่อไปอีก 12 เดือน การย้ายค่าเฉลี่ยทำงานได้เรื่อย ๆ ตามแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้คู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาว เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบ ระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานาน การครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าเป็นกากบาทสีทอง การไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าข้ามตาย การย้ายค่าเฉลี่ยของไขว้ให้สัญญาณค่อนข้างช้า อย่างไรก็ตามระบบมีตัวบ่งชี้อยู่สองตัว ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้แบบไขว้ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่า อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองเส้น ระบบไขว้แบบทริปเปิ้ลที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน แผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot (HD) ด้วย EMA 10 วัน (เส้นสีเขียว) และ EMA 50 วัน (เส้นสีแดง) เส้นสีดำปิดทุกวัน การใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม (1) แต่ระยะเวลาดังกล่าวไม่นานถึง 10 วันที่กลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน (2) การข้ามนี้ใช้เวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนมกราคม (3) เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้ง เครื่องหมายกากบาทดังกล่าวไม่อยู่ในช่วงที่ EMA 10 วันกลับมาอยู่เหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา (4) หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่สี่คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นสูงกว่า 20 แห่งมีสองประเด็นที่นี่ แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ whipsaws ผู้ค้าอาจต้องการครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนทำเครื่องหมายหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำการค้า ประการที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาจำนวนไขว้ได้ MACD (10,50,1) จะแสดงเส้นที่แสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุมสองค่า MACD เปลี่ยนเป็นค่าบวกระหว่างช่วงกากบาทสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้ว Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แผนภูมินี้แสดง Oracle (ORCL) พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD (50,200,1) ในช่วงระยะเวลา 12 ปีมีการครอสโอเวอร์เฉลี่ย 4 ช่วง สามคนแรกทำให้เกิดเสียงกระหึ่มหรือไม่ดี แนวโน้มอย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม ราคา Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่าย สัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณ หนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเฉพาะเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป นี้จะซื้อขายในความกลมกลืนกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น เห็นได้ชัดว่าการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่จะลดลงเช่นกันเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น การข้ามแบบหยาบคายจะช่วยแนะนำการฟื้นตัวที่ใหญ่ขึ้น การข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric (EMR) พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน ราคาหุ้นปรับตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ ราคาปรับตัวลงมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้น (ลูกศรสีเขียว) สอดคล้องกับแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD (1,50,1) แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD (1,50,1) เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อระยะใกล้อยู่ใต้ EMA 50 วัน แนวรองรับและความต้านทานการเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านระยะสั้นได้ แนวรองรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตัวคุณเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อน เมื่อแนวโน้มผันผวนด้วยแรงสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 อย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตลาดมีแรงผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะถูกตัดทอน แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อสรุปข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงแนวโน้มหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอ นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี หลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ประกอบการรายย่อยสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ก็ใช้จ่ายในช่วงการซื้อขายเป็นอย่างมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผล เมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สัญญาณช้า อย่าคาดหวังที่จะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts การย้ายค่าเฉลี่ยจะมีอยู่เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts การใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา พารามิเตอร์แรกใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์ คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จำเป็นเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย (อดีต) หรือทางขวา (อนาคต) ตัวเลขเชิงลบ (-10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา จำนวนบวก (10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า การใช้ Moving Averages with ScanCharts Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้ในการสแกนหาสถานการณ์ต่างๆที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยได้: Bullish Moving Average Cross: การสแกนนี้เป็นการค้นหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้น วัน EMA และ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่เหนือระดับ 5 วันก่อน เครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันได้เหนือระดับเฉลี่ย Bearish Moving Cross ค่าเฉลี่ย: การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลง 150 วันและสัญญาณการชะลอตัวของ EMA 5 วันและ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะร่วงลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา สัญญาณการซื้อขายขาดดุลเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวใต้ EMA 35 วันจากระดับเฉลี่ยที่สูงกว่า หนังสือของ John Murphy0 มีหนังสือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆ Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ย นอกจากนี้เมอร์ฟี่ยังแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายช่องทางอย่างไร การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy