10 เดือน เฉลี่ยเคลื่อนที่ กลยุทธ์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: กลยุทธ์ 13 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor นักลงทุนต่างชาติใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีเหตุผลแตกต่างกัน บางคนใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือวิเคราะห์หลักของพวกเขาในขณะที่คนอื่นเพียงใช้พวกเขาเป็นผู้สร้างความเชื่อมั่นในการสำรองการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในส่วนนี้นำเสนอรูปแบบที่แตกต่างกันไม่กี่ชนิดซึ่งรวมเอาไว้ในรูปแบบการซื้อขายของคุณขึ้นอยู่กับคุณครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์เป็นประเภทพื้นฐานที่สุดของสัญญาณและเป็นที่ชื่นชอบของผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากจะขจัดอารมณ์ความรู้สึกทั้งหมด การครอสโอเวอร์พื้นฐานที่สุดคือเมื่อราคาของสินทรัพย์เคลื่อนไปจากด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปิดลงที่อีกด้านหนึ่ง ไขว้ราคาถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การเข้าหรือทางออกพื้นฐาน ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยด้านล่างจะเป็นสัญญาณที่จุดเริ่มต้นของขาลงและอาจเป็นไปได้ที่ผู้ค้าจะใช้เป็นสัญญาณในการปิดตำแหน่งยาว ๆ ที่มีอยู่ ในทางกลับกันการเข้าใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างอาจเป็นจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่ ประเภทการครอสโอเวอร์แบบที่สองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นผ่านค่าเฉลี่ยระยะยาว สัญญาณนี้ถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุโมเมนตัมที่มีการขยับไปในทิศทางเดียวและการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งน่าจะเข้าใกล้ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในขณะที่สัญญาณการขายถูกเรียกโดยค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว ดังที่คุณเห็นจากตารางด้านล่างสัญญาณนี้มีจุดมุ่งหมายอย่างมากซึ่งเป็นที่นิยมมาก Triple Crossover และ Ribbon Average Moving Average อาจมีการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผนภูมิเพื่อเพิ่มความถูกต้องของสัญญาณ ผู้ค้าหลายรายจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5, 10 และ 20 วันลงบนแผนภูมิและรอจนกว่าค่าเฉลี่ยของระยะเวลาห้าวันจะทะลุผ่านหลักอื่น ๆ ซึ่งโดยทั่วไปเป็นสัญญาณซื้อหลัก รอค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 10 วันที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วันมักใช้เป็นคำยืนยันซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่มักลดจำนวนสัญญาณปลอม การเพิ่มจำนวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเท่าที่เห็นในวิธีไขว้ไขว้คือวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแรงของแนวโน้มและความเป็นไปได้ที่แนวโน้มจะยังคงดำเนินต่อไป นี่เป็นคำถามที่ถาม: จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นบางคนให้เหตุผลว่าถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่านั้นมีประโยชน์จะต้องดีกว่า 10 หรือมากกว่า นี้นำเราไปสู่เทคนิคที่เรียกว่าริบบิ้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตามที่เห็นจากแผนภูมิด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จำนวนมากจะอยู่ในแผนภูมิเดียวกันและใช้เพื่อตัดสินความแรงของแนวโน้มในปัจจุบัน เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันแนวโน้มดังกล่าวมีความแข็งแกร่ง การกลับรายการจะได้รับการยืนยันเมื่อค่าเฉลี่ยข้ามไปและหันไปในทิศทางตรงกันข้าม การตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณน้อยกว่าค่าเฉลี่ยความแปรปรวนของราคาจะเปลี่ยนแปลงไปเล็กน้อย หนึ่งในริบบิ้นที่พบมากที่สุดจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและเพิ่มค่าเฉลี่ยในการเพิ่มขึ้น 10 วันถึงค่าเฉลี่ยขั้นสุดท้ายของ 200 ค่าเฉลี่ยประเภทนี้เป็นสิ่งที่ดีในการระบุแนวโน้มในระยะยาว ฟิลเตอร์ตัวกรองคือเทคนิคใด ๆ ที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อเพิ่มความมั่นใจให้แก่ผู้ค้า ตัวอย่างเช่นนักลงทุนจำนวนมากอาจเลือกรอจนกว่าการรักษาความปลอดภัยจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอย่างน้อย 10 ค่าเฉลี่ยก่อนที่จะวางคำสั่งซื้อ นี่เป็นความพยายามที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่า crossover นั้นใช้ได้และเพื่อลดจำนวนของสัญญาณปลอม ข้อเสียเกี่ยวกับการพึ่งพาตัวกรองมากเกินไปก็คือผลประโยชน์บางส่วนที่ได้รับและอาจนำไปสู่ความรู้สึกเหมือนคุณพลาดเรือ ความรู้สึกเชิงลบเหล่านี้จะลดลงตามช่วงเวลาเมื่อคุณปรับเกณฑ์สำหรับตัวกรองของคุณอย่างต่อเนื่อง ไม่มีกฎระเบียบหรือสิ่งที่ควรระวังเมื่อกรองเพียงแค่เครื่องมือเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณลงทุนด้วยความมั่นใจ การย้ายซองจดหมายค่าเฉลี่ยกลยุทธ์อื่นที่รวมการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าซองจดหมาย กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนสองวงรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีอัตราร้อยละที่ระบุ ตัวอย่างเช่นในแผนภูมิด้านล่างมี 5 ซองวางรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 วัน ผู้ค้าจะเฝ้าดูกลุ่มเหล่านี้เพื่อดูว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นพื้นที่สนับสนุนหรือความต้านทานที่แข็งแกร่ง แจ้งให้ทราบว่าการย้ายมักจะผกผันทิศทางหลังจากเข้าใกล้ระดับใดระดับหนึ่ง การเคลื่อนไหวของราคาเกินวงอาจส่งสัญญาณอ่อนเพลียลงและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่ค่าเฉลี่ยศูนย์ค่าเฉลี่ย: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน . ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงในแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดข้อมูลชุดซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA กับ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA ถูกคำนวณไปแล้วลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อราคาที่เปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: วิธีการใช้กลยุทธ์เหล่านี้เมื่อมีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีความเสี่ยงนี่เป็นครั้งที่สองในซีรี่ส์สามส่วน อ่านส่วนที่ 1 ที่นี่ CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) กลยุทธ์เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีความเสี่ยง นั่นคือการยืนยันเรื่องศาสนาที่ผมได้นำมาใช้ในคอลัมน์ของผมที่ปรากฏตัวเมื่อต้นสัปดาห์นี้โดยอาศัยการวิจัยเชิงลึกที่ผมได้ดำเนินการในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมาในผลตอบแทนของกลยุทธ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่แตกต่างกัน ตามที่สัญญาไว้ในคอลัมน์เริ่มต้นของชุดสามตอนนี้นี่คือการอภิปรายรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อสรุปทั่วไปสี่ข้อที่ฉันได้มาถึง การหา 1: แม้แต่กลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยไม่ทำงานเสมอไปเพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดกลยุทธ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยจึงมีความเสี่ยงจึงสำคัญที่ต้องเข้าใจว่ามีความเสี่ยงมากกว่าหนึ่งวิธี ตามความหมายของความเสี่ยงทางวิชาการแบบดั้งเดิมของการศึกษาความผันผวนกลยุทธ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยย่อมมีความเสี่ยงน้อยกว่าตลาด แต่ก็มีความเสี่ยงอีกเช่นกันโดยต้องเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ที่อาจอยู่ใต้น้ำนานเท่าใด เมื่อพิจารณาในลักษณะนี้กลยุทธ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยค่อนข้างมีความเสี่ยง: แม้ในสภาวะที่เหมาะที่สุดกลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยยังคงอยู่ต่ำกว่าตลาดเป็นระยะเวลานานซึ่งบางครั้งอาจใช้เวลาสองถึงสิบปี พิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งอาจเป็นรุ่นที่ใช้กันแพร่หลายมากที่สุด เมื่อใช้กับดัชนี SampP 500 SPX 0.15 และเมื่อใช้ร่วมกับซองการซื้อขาย 5 กลยุทธ์นี้เป็นหนึ่งในไม่กี่แห่งที่ทำเงินได้มากกว่าตลาดนับตั้งแต่ช่วงปลายทศวรรษที่ 1920 แม้กระทั่งหลังจากที่ได้รับคอมมิชชั่น (ฉันจะพูดถึงเรื่องการซื้อขายซองจดหมายในอีกสักครู่) กลยุทธ์โดยเฉพาะนี้ใช้เวลามากกว่าครึ่งหนึ่งของช่วง 80 ปีที่ผ่านมาหลังการซื้อและถือตามที่สรุปไว้ในตารางต่อไปนี้ โปรดทราบว่าผลลัพธ์ที่น่าตกใจเหล่านี้นำไปใช้กับกลยุทธ์ใด ๆ ที่ฉันศึกษา ของรอบระยะเวลาที่มีการศึกษาในรูปแบบปฏิทินหมุนเวียนปีกลยุทธโดยเฉลี่ยที่ทำเงินได้น้อยกว่าตลาดที่เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยกลยุทธ์ Sharpe Ratio น้อยกว่าตลาดคำถามที่ต้องถามตัวเองเมื่อคุณอ่านผลเหล่านี้: คุณจะยึดติดกับกลยุทธ์ด้านการตลาดเป็นจังหวะที่ยาวนานถึง 20, 10 หรือแม้กระทั่งห้าปีโดยไม่ต้องตีตลาดผลลัพธ์ของฉันชี้ไปที่การคัดค้านกลยุทธ์ที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย เอาชนะตลาดในช่วงศตวรรษที่ผ่านมามีประสิทธิภาพต่ำกว่าปี 2533 ซึ่งอาจเป็นมากกว่าช่วงเวลาหนึ่ง ๆ ที่กลยุทธ์ในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยพยายามที่จะรักษาให้ทัน Blake LeBaron, ศาสตราจารย์ด้านการเงินที่ Brandies University, สงสัยว่าวิธีที่ถูกกว่าในการค้าขายเข้าและออกจากตลาดทำให้จำนวนนักลงทุนที่เดินตามกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและทำให้ผลกำไรลดลงและหายไปได้ ทศวรรษที่ผ่านมา การเพิ่มความเชื่อมั่นในสมมติฐานของ Prof. LeBarons ก็คือการเริ่มต้นในต้นปี 1990 กลยุทธ์การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยหยุดทำงานในตลาดเงินตราต่างประเทศ การหาค่า 2: ค่าคอมมิชชั่นก่อวินาศกรรมแม้กระทั่งกลยุทธ์ที่ดีที่สุดดังนั้นการลดความถี่ในการทำธุรกรรมเป็นสิ่งสำคัญการศึกษาก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยสมมติว่านักลงทุนสามารถซื้อขายได้โดยไม่ต้องจ่ายค่าคอมมิชชั่นหรือค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมอื่น ๆ เมื่อคุณกำจัดสมมติฐานที่ไม่สมจริงนี้แล้วกลยุทธ์การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยส่วนใหญ่จะล่าช้าไปกับการซื้อและระงับด้วยจำนวนที่มีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่ผันผวนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหลายกลยุทธ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่พึ่งพาความยาวเฉลี่ยสั้น ๆ ไม่ค่อยสร้างสัญญาณจำนวนมากต่อปี การกำหนดค่าคอมมิชชั่นเป็นเรื่องที่ไม่ง่ายแน่นอน ในช่วงไม่กี่ศตวรรษที่ผ่านมาไม่มีกองทุนซื้อขายแลกเปลี่ยนใดที่ช่วยให้นักลงทุนซื้อหุ้น Dow Dow ได้ 30 หุ้นลดลงน้อยกว่าหลายร้อยหุ้นที่เป็นส่วนหนึ่งของ SampP Composite Index และไม่มีเงินกองทุนตลาดเงินใดที่คุณสามารถเก็บเงินสดที่ได้จากการขายได้ทันทีและง่ายดาย นอกจากนี้ยังไม่ถึง 1 พฤษภาคม 1975 (บิ๊กแบง) ว่าค่าคอมมิชชั่นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ถูกยกเลิกการควบคุมก่อนหน้านั้นค่าคอมมิชชั่นเหล่านั้นมีค่าคงที่และมาก เมื่อคิดคำนวณว่ากลยุทธ์ที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยเป็นอย่างไรเพราะสมมติว่ามีค่าคอมมิชชั่นผมคิดว่า 1 ต้องจ่ายสำหรับการซื้อหรือขายก่อนที่จะมีบิกแบง 0.5 แต่ละช่วงจนถึงสิ้นปี 2542 และ 0.1 แต่ละวิธีตั้งแต่นั้นมา . Twitter: 1,000 ลงทุนในเทคโนโลยีสามารถจ่ายออกด้วยการเสนอขายหุ้น Twitter ของ gangbusters ในวันพฤหัสบดีที่เงินเท่าไหร่ที่คุณสามารถทำกับ 1,000 ถ้าคุณได้ในที่ราคาเริ่มต้นสิ่งที่อื่น ๆ ของไอพีโอเทคโนโลยีได้จ่ายเงินออกอย่างดีวิธีที่ยอดเยี่ยม WSJ ของเจสัน Bellini มี TheShortAnswer วิธีหนึ่งในการประเมินว่าค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมที่สำคัญคือการประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์เหล่านี้มีดังต่อไปนี้: เมื่อสมมติว่าไม่มีค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมใด ๆ กลยุทธ์การเคลื่อนที่เฉลี่ยจำนวนมากที่ฉันเฝ้าติดตามเอาชนะตลาดได้ตลอดช่วงเวลาที่ข้อมูลใด มีอยู่ อย่างไรก็ตามเมื่อรวมค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมแล้วความล่าช้าทั้งหมดจะล่าช้าออกไป ดังนั้นการลดความถี่ในการทำธุรกรรมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับกลยุทธ์ที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย แม้ว่าจะมีมากกว่าหนึ่งวิธีในการทำเช่นนั้นบางทีสิ่งที่ง่ายที่สุดคือการใช้ซองจดหมายที่เรียกว่า วิธีนี้ช่วยให้นักลงทุนสามารถเลือกจำนวนเงินที่ต้องการได้ตามต้องการซึ่งดัชนีตลาดจำเป็นต้องเคลื่อนไหวเหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างธุรกรรม ตัวอย่างเช่นถ้าคุณใช้ซองจดหมาย 1 ใบและมีอยู่แล้วในตลาดดัชนีจะต้องลดลงมากกว่า 1 จุดต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างการย้ายเข้าสู่เงินสด ในทางตรงกันข้ามถ้าคุณอยู่ในรูปเงินสดคุณจะกลับมาอยู่ในตลาดได้ก็ต่อเมื่อดัชนีสูงขึ้นอย่างน้อย 1 เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฉันทดสอบซองจดหมายที่แตกต่างกันจำนวนมาก ในเกือบทุกกรณีพบว่าซองจดหมายที่มีขนาดเหมาะสมที่สุดคือ 5. เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันของ Dow ตัวอย่างเช่นความถี่ในการทำธุรกรรมลดลงจากเฉลี่ย 6 ต่อปี (หรือทุกๆสองเดือนโดยเฉลี่ย ) ไปเพียงครั้งเดียวต่อปีซึ่งนำไปสู่ผลตอบแทนที่สูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัดสุทธิของค่าคอมมิชชั่น การหา 3: ค่าคอมมิชชั่นของ Sans ระยะสั้นสามารถเอาชนะ MAs ระยะยาวหากค่าคอมมิชชั่นไม่ได้เป็นปัจจัยให้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยระยะสั้น: การศึกษาของฉันแสดงให้เห็นว่าตามกฎทั่วไปประสิทธิภาพในการทำธุรกรรมก่อนต้นทุนลดลงเมื่อคุณเพิ่มขึ้น ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อย่างไรก็ตามหลังจากที่มีการสมมติฐานค่าคอมมิชชั่นที่สมจริงแล้วค่าการเคลื่อนที่เฉลี่ยในระยะยาวก็จะออกมาข้างหน้า แม้จะใช้ซองจดหมายเพื่อลดความถี่ในการทำธุรกรรมสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นกลยุทธ์การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในระยะยาวมักจะออกมาข้างหน้า อย่างไรก็ตามโปรดระวังว่าไม่มีความยาวเฉลี่ยที่เหมาะสมสำหรับการเคลื่อนที่ที่คุณควรใช้ Norman Fosback บรรณาธิการของ Fosbacks Fund Forecaster และอดีตหัวหน้าของสถาบัน Econometric Research ได้กล่าวไว้ในหนังสือเรียน Market Market Logic: ไม่มีตัวเลขมายากลในแนวโน้มดังต่อไปนี้ ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนอาจทำงานได้ดีที่สุดในอดีต แต่ท้ายที่สุดบางสิ่งบางอย่างต้องทำงานได้ดีที่สุดในอดีตและด้วยการทดสอบทุกสิ่งทุกอย่างที่เป็นไปได้วิธีช่วยหนึ่งให้ได้ แต่หาได้ ควรเป็นความต้องการขั้นพื้นฐานของแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยต่อไปนี้ตามระบบที่แทบทุกความยาวเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้จะประสบความสำเร็จได้ในระดับที่มากกว่าหรือน้อยกว่า ถ้ามีเพียงหนึ่งหรือสองความยาวทำงานอัตราต่อรองจะสูงกว่าผลที่ประสบความสำเร็จได้โดยบังเอิญ การค้นหา 4: ดัชนีทั้งหมดไม่เท่ากันเมื่อเทียบกับกลยุทธ์เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวคุณอาจคิดว่าดัชนีตลาดที่คุณใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่สำคัญเท่าไร แต่คุณจะผิด: มีความแตกต่างที่ได้รับการทำเครื่องหมายไว้ในการส่งคืนค่าเฉลี่ยของกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับว่าคุณใช้ Dow, SampP 500 หรือ Nasdaq เพื่อสร้างสัญญาณซื้อและขาย พิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันพร้อมกับ 1 ซอง เมื่อใช้กลยุทธ์นี้กับอุตสาหกรรมดาวโจนส์นับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2533 ได้ทำธุรกรรมแยกกัน 100 รายการโดยเฉลี่ยสี่ครั้งต่อปี อย่างไรก็ตามเมื่อใช้กับ SampP 500 กลยุทธ์ที่เหมือนกันนี้ได้นำไปสู่ ​​68 รายการโดยเฉลี่ยน้อยกว่าสามต่อปี กลยุทธ์นี้ใช้กลยุทธ์การลงทุนเพื่อลดความเสี่ยง (risk-adjusted basis) ในกรณีของ SampP 500 แต่ไม่ใช่ดัชนีดาวโจนส์ ความแตกต่างที่กว้างเช่นนี้มักถูกตัดออกบ่อยๆในงานวิจัยของฉัน ข้อควรระวังจาก Fosbacks ที่ฉันกล่าวถึงข้างต้นมีความเกี่ยวข้องเป็นอย่างมากที่นี่ด้วย เนทเวอร์นอนเป็นผู้อาวุโสที่มหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ด้านเศรษฐศาสตร์การเงิน ช่วงซัมเมอร์ที่ผ่านมานี้เขาเป็นผู้ฝึกงานสำหรับ Hulbert Financial Digest เขายังเป็นสมาชิกของทีมบาสเกตบอลที่มหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ ลิขสิทธิ์ copy2017 MarketWatch, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ข้อมูลในวันที่จัดทำโดย SIX Financial Information และอยู่ภายใต้เงื่อนไขการใช้งาน ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในปัจจุบันที่จัดทำโดย SIX Financial Information ข้อมูลในวันล่าช้าตามข้อกำหนดการแลกเปลี่ยน SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. เครื่องหมายคำพูดทั้งหมดอยู่ในรูปของเวลาท้องถิ่น ข้อมูลการขายล่าสุดล่าสุดตามเวลาจริงของ NASDAQ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสัญลักษณ์การซื้อขายของ NASDAQ และสถานะทางการเงินในปัจจุบัน ข้อมูลในวันดาล่าช้า 15 นาทีสำหรับ Nasdaq และ 20 นาทีสำหรับการแลกเปลี่ยนอื่น ๆ SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. ข้อมูลภายใน SEHK จัดทำโดย SIX Financial Information และล่าช้าอย่างน้อย 60 นาที คำพูดทั้งหมดที่อยู่ในเวลาท้องถิ่นแลกเปลี่ยน. ไม่พบผลลัพธ์