Php ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่

เมื่อฉันมีปัญหาที่คล้ายกันฉันสิ้นสุดการใช้ตาราง temp ด้วยเหตุผลหลายประการ แต่มันทำให้ง่ายขึ้นมากสิ่งที่ฉันได้ดูคล้ายกับสิ่งที่ youre ทำตามที่ schema ไป. ทำ schema บางอย่างเช่น identity ID, startdate, enddate, value เมื่อคุณเลือกทำคะแนนย่อยของ 20 ก่อนหน้านี้ตาม ID ข้อมูลประจำตัว ทำเช่นนี้หากคุณพบว่าตัวเองใช้ตารางชั่วคราวอยู่แล้วด้วยเหตุผลอื่น ๆ (ฉันตีเมตริกเดียวกันซ้ำหลายครั้งเหมือนกันดังนั้นจึงเป็นประโยชน์ที่จะมีชุดข้อมูลขนาดเล็ก) จากประสบการณ์ของผม Mysql เป็น 5.5.x มักจะไม่ใช้ดัชนีในการเลือกขึ้นอยู่กับว่าจะเป็น subquery หรือ join ซึ่งอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานที่เกณฑ์การเลือกที่ขึ้นอยู่กับแต่ละแถวจะเปลี่ยนแปลงไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือตัวอย่างของข้อความค้นหาที่อยู่ในหมวดหมู่นี้ เวลาในการดำเนินการอาจเพิ่มขึ้นด้วยตารางของแถว เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ให้เลือกเครื่องมือฐานข้อมูลที่สามารถทำดัชนีการจัดทำดัชนีได้ในตัวเลือกที่ขึ้นอยู่ ฉันพบ postgres ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับปัญหานี้ ตอบ Simple Is Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ตามช่วงเวลาต่าง ๆ โดยการเพิ่ม ราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหนึ่งแล้วหารจำนวนรวมทั้งหมดนี้ตามจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลานั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของหลักทรัพย์ได้ง่ายขึ้น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้น หากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาหลักทรัพย์ลดลง ระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ ความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญซึ่งใช้ในการระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่กำหนดไว้ รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นหรือขาลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ อีกเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อย แต่ก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละเฟรมเวลาที่ต่างกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง รูปแบบการค้าที่นิยมใช้รูปแบบการซื้อขายสองรูปแบบที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีทอง การเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ถือเป็นสัญญาณขาลงที่มีการขาดทุนเพิ่มขึ้น เครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว การเพิ่มขึ้นของปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นอาจส่งผลให้กำไรเพิ่มขึ้นในระยะยาวดัชนีราคาเฉลี่ยเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเป็นตัวชี้วัดทิศทางของทิศทางโดยการปรับข้อมูลราคาให้เรียบ โดยปกติการคำนวณโดยใช้ราคาปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับมัธยฐาน ตามแบบฉบับ การปิดถ่วงน้ำหนัก และสูงราคาต่ำหรือราคาเปิดรวมทั้งตัวบ่งชี้อื่น ๆ ความยาวเฉลี่ยที่สั้นลงมีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่ามีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นแนวโน้มใหญ่ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตาม หากความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสม ถ้า 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสม อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังว่าจะสร้างสัญญาณได้เล็กน้อยก่อนตลาด อื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21. 100 ถึง 200 วัน (20 ถึง 40 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวกว่า 20 ถึง 65 วัน (4 ถึง 13 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 เป็นระยะเวลาสั้น ๆ 20 วัน ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่าง สั้นเมื่อราคาทะลุไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบน ระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดที่หลากหลายมีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จ ด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลดเสียงกระเพื่อม ระบบซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่า Two Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิด สามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคาอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันกัน Displaced Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws ช่อง Keltner ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว ตัวบ่งชี้ความนิยม MACD (Moving Average Convergence Divergence) ที่เป็นที่นิยมคือรูปแบบของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็ว มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแต่ละแบบมีลักษณะเฉพาะของตนเอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง แต่น่าเชื่อถือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะได้รับประโยชน์จากการชั่งน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะใช้เป็นตัวชี้วัดที่พัฒนาขึ้นโดย J. Welles Wilder สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาโดยใช้ mdash ที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้จำเป็นต้องให้เงินช่วยเหลือ แผงตัวบ่งชี้แสดงวิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การตั้งค่าเริ่มต้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 21 วันวิธีการค้าขายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆวิธีการค้ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาคือค่าเฉลี่ยเท่าใด เมื่อคุณเริ่มต้นที่จะลอกเปลือกหอม, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคืออะไร แต่ง่าย บทความนี้จะครอบคลุมหัวข้อต่างๆเพื่อตั้งชื่อไม่กี่เรื่องเราจะพูดถึงสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยม (5, 10, 200) บางตัวอย่างที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยและวิธีการข้ามไขว้เพียงเล็กน้อย มีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกสองสามแห่งที่ผมต้องการชี้ก่อนที่คุณจะดำเนินการต่อบทความ (1) เครื่องมือจำลองการซื้อขาย (คุณจะต้องฝึกฝนสิ่งที่ได้เรียนรู้) และ (2) บทความเคลื่อนไหวเฉลี่ยเพิ่มเติมเพื่อให้เข้าใจถึงค่าเฉลี่ยโดยรวม (Displaced Moving Average ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Triple Exponential) Simple Moving Average Formula ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สุดที่ใช้ในการซื้อขาย สูตรเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบง่ายๆคำนวณโดยใช้ราคาปิดเฉลี่ยของหุ้นในช่วง x ล่าสุด ลองดูตัวอย่างค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วย MSFT ราคาปิดบัญชีสุดท้าย 5 ครั้งสำหรับ MSFT คือ: ในการคำนวณสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายคุณจะแบ่งราคาปิดทั้งหมดหารด้วยจำนวนงวด SMA 5 วัน 143.245 28.65 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดายอดนิยมในทางทฤษฎีมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบไม่ จำกัด จำนวน ถ้าคุณคิดว่าคุณจะมากับบางแปลก 46 SMA ที่จะชนะตลาดให้ฉันหยุดคุณตอนนี้ สิ่งสำคัญคือต้องใช้ SMA ที่พบบ่อยที่สุดเพราะเป็นสิ่งที่ผู้ค้าส่วนใหญ่จะใช้เป็นประจำทุกวัน ในขณะที่ฉันไม่สนับสนุนคุณตามคนอื่น ๆ สิ่งสำคัญที่ต้องรู้ว่าผู้ค้ารายอื่นกำลังมองหาคำแนะนำ ด้านล่างเป็น SMA ที่พบมากที่สุดที่ใช้ในตลาด: 5 - SMA - สำหรับผู้ประกอบการค้าระดับไฮเปอร์ สั้นของ SMA นี้อย่างต่อเนื่องจะให้สัญญาณ การใช้ที่ดีที่สุดของ 5-SMA เป็นตัวกระตุ้นการค้าร่วมกับระยะเวลา SMA ที่ยาวขึ้น 10-SMA - เป็นที่นิยมของผู้ค้าระยะสั้น พ่อค้าแกว่งที่ดีและผู้ค้ารายวัน 20-SMA - จุดสุดท้ายบนรถประจำทางสำหรับผู้ค้าระยะสั้น นอกเหนือจาก 20-SMA แล้วคุณจะมองไปที่แนวโน้มหลัก ๆ 50-SMA - ใช้ผู้ค้าเพื่อวัดแนวโน้มระยะกลาง 50 moving average average moving average 200-SMA - ยินดีต้อนรับสู่โลกของผู้ติดตามแนวโน้มในระยะยาว นักลงทุนส่วนใหญ่จะมองข้ามหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยนี้เพื่อแสดงว่าหุ้นอยู่ในแนวโน้มรั้นหรือขาประจำ 200 average average moving average average กฎพื้นฐานสำหรับการซื้อขายกับ SMA ผู้ค้าส่วนใหญ่จะบอกให้คุณทราบว่าจะขาย crossovers เฉลี่ยที่เคลื่อนที่อย่างง่ายและผลกำไรจะตกจากสวรรค์ ดีโชคร้ายนี้ไม่ถูกต้อง บ่อยครั้งที่หุ้นจะแตะหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อดำเนินการต่อในทิศทางหลักเท่านั้น นี้จะทำให้คุณผิดด้านของตลาดและลงในตำแหน่งของคุณ ด้านล่างมีไม่กี่วิธีในการทำเงินซื้อขาย SMA ไปที่ Primary Trend ค้นหาหุ้นที่พังขึ้นหรือลงอย่างแรงใช้ SMAs ต่อไปนี้ 5,10,20,40,200 เพื่อดูว่าการตั้งค่าใดที่มีราคาที่ดีที่สุดเมื่อคุณระบุ SMA ที่ถูกต้องแล้วให้รอราคาที่จะทดสอบ SMA ประสบความสำเร็จและมองหาการยืนยันราคาว่าสต็อกกลับมาสู่ทิศทางของเทรนด์หลักป้อนการซื้อขายในแถบถัดไป Fade the Primary Trend ใช้สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาค้นหาหุ้นที่พังขึ้นหรือลงอย่างมากเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าที่เรียบง่าย เพื่อใช้กับแผนภูมิ (เช่น 5 และ 10) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าราคาไม่ได้รับการสัมผัส SMA 5 หรือ 10 SMA มากเกินไปในช่วง 10 บาร์รอให้ราคาปิดด้านบนหรือด้านล่างทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในทิศทางการนับถอยหลังของ แนวโน้มหลักในแถบเดียวกันป้อนการค้าในแถบถัดไปตัวอย่างชีวิตจริงจะมีแนวโน้มหลักโดยใช้ SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเป็นหนึ่งในรูปแบบพื้นฐานที่สุดของการวิเคราะห์ทางเทคนิค แม้แต่แกนหลักที่ยากจะมีสิ่งหนึ่งหรือสองข้อที่จะพูดเกี่ยวกับตัวบ่งชี้ ผู้ค้าต้องระมัดระวังเนื่องจากมีค่าเฉลี่ยที่ไม่ จำกัด จำนวนที่คุณสามารถใช้ได้จากนั้นคุณจะโยนกรอบเวลาหลายชุดในชุดผสมและคุณมีแผนภูมิที่ยุ่งเหยิง ด้านล่างนี้เป็นแบบทีละบทสำหรับการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิระหว่างวัน ในตัวอย่างด้านล่างเราจะกล่าวถึงด้านขวาของแนวโน้มหลังจากวางตำแหน่งที่ยาวนาน กราฟด้านล่างนี้มาจาก TIBCO (TIBX) เมื่อวันที่ 24 มิถุนายน 2554 ตัวอย่างการเคลื่อนไหวอย่างง่ายตัวอย่างเช่นหุ้นมีการฝ่าการเปิดและปิดใกล้ระดับสูงของเชิงเทียน ผู้ประกอบการเทรนเนอร์จะใช้โอกาสนี้เพื่อกระโดดลงไปบนรถไฟและวางจุดต่ำลงต่ำกว่าเทียนเปิด ณ จุดนี้คุณสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อวัดความแรงของแนวโน้มในปัจจุบันได้ ในตัวอย่างแผนภูมินี้เราใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 ช่วง Simple Moving Average - เมื่อต้องการขายตอนนี้กำลังดูแผนภูมิด้านบนคุณคิดว่าคุณจะขายได้อย่างไรในระดับ 26.40 โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาให้ฉันช่วยคุณได้ที่นี่ คุณจะไม่มีเงื่อนงำเลย นักลงทุนจำนวนมากพยายามที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆเพื่อทำนายจุดขายและจุดขายที่แน่นอนบนแผนภูมิ พ่อค้าอาจสามารถดึงออกได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสำหรับทริกเกอร์ แต่ค่าเฉลี่ยเพียงอย่างเดียวจะไม่เพียงพอ เพื่อประหยัดเวลาและปวดศีรษะและใช้ค่าเฉลี่ยเพื่อพิจารณาความแรงของการเคลื่อนที่ ตอนนี้ดูอีกที่แผนภูมิ คุณเห็นว่ากราฟกำลังเริ่มหมุนเวียนเมื่อค่าเฉลี่ยกำลังเริ่มแผ่ออกไป พ่อค้าฝ่าวงล้อมต้องการอยู่ห่างจากกิจกรรมประเภทนี้เนื่องจากเงินในตัวอย่างนี้เติบโตขึ้นเมื่อราคาหุ้นเพิ่มขึ้น ตอนนี้อีกครั้งถ้าคุณกำลังจะขายบนไม้กางเขนผ่านค่าเฉลี่ยนี้อาจทำงานบางเวลา แต่เมื่อเวลาผ่านไปคุณจะสิ้นสุดการสูญเสียเงินหลังจากที่คุณคิดค่าคอมมิชชั่น หากคุณไม่เชื่อฉันลองเพียงแค่ซื้อและขายโดยอิงตามตารางราคาที่ขึ้นหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โปรดจำไว้ว่าถ้ามันเป็นเรื่องง่ายที่พ่อค้าทุกคนในโลกจะทำเงินมือกำปั้น Flat Simple Moving Average ลองดูค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และแนวโน้มหลัก ฉันชอบเรียกการตั้งค่า grail ศักดิ์สิทธิ์นี้ นี่คือการตั้งค่าที่คุณจะเห็นในหนังสือและการสัมมนา เพียงซื้อในการฝ่าวงล้อมและขายเมื่อหุ้นหลุดลงมาใต้การกระทำของราคา ตารางด้านล่างเป็นแผนภูมิระหว่างวันของ Sina Corporation (SINA) ตั้งแต่วันที่ 24 มิถุนายน 2554 ดูว่ากราฟราคามีความชัดเจนสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20- รอบอย่างไร Simple Moving Average - ตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบไม่ว่าจะเป็นแผนภูมิที่สวยงามคุณซื้อในราคาเปิดที่ 80 และขายได้เมื่อปิดที่ 92 กำไร 15 อย่างรวดเร็วในหนึ่งวันและคุณไม่จำเป็นต้องยกนิ้วขึ้น สมองเป็นสิ่งที่ตลก ฉันจำได้ว่าเห็นแผนภูมิแบบนี้เมื่อฉันเริ่มต้นซื้อขายแล้วฉันจะซื้อการตั้งค่าที่ตรงกับกิจกรรมตอนเช้า ฉันจะมองหาประเภทเดียวกันของปริมาณและการกระทำราคาเพียงเพื่อต่อมาจะตีในหน้าตามความเป็นจริงเมื่อเล่นของฉันไม่ได้มีแนวโน้มเช่นกัน นี่คือความท้าทายที่แท้จริงกับการซื้อขายสิ่งที่ทำงานได้ดีในหนึ่งแผนภูมิจะไม่ทำงานได้ดีในอีกด้านหนึ่ง โปรดจำไว้ว่า 20-SMA ทำงานได้ดีในตัวอย่างนี้ แต่คุณไม่สามารถสร้างระบบสร้างรายได้จากการเล่นได้ ตัวอย่างชีวิตจริงที่เกิดขึ้นกับเทรนด์หลักโดยใช้ SMA อีกวิธีหนึ่งในการค้าโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคือการไปตอบโต้กับแนวโน้ม หนึ่งในความเป็นไปได้สูงกว่าการเล่นคือการถ่วงการเคลื่อนไหวของช่องว่าง มีการศึกษาเกี่ยวกับช่องว่างจำนวนมาก ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาในตลาดหุ้น (แนวราบ 60s, booms 90s ปลายหรือความผันผวนของ 2000s) สมมติฐานที่ปลอดภัยว่าช่องว่างจะเติม 50 ของเวลา การตรวจสอบความถูกต้องอื่นที่ผู้ประกอบการค้าสามารถใช้เมื่อไปเคาน์เตอร์อยู่ใกล้หรือน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ในตัวอย่างด้านล่าง FSLR มีช่องว่างที่มั่นคงเท่ากับ 4. หลังจากช่องว่างมีการปรับขึ้นอย่างมาก คุณต้องระมัดระวังอย่างมากกับวิธีการนับ หากคุณอยู่ในด้านที่ไม่ถูกต้องของการค้าคุณและคนอื่น ๆ ที่มีตำแหน่งของคุณจะเป็นเชื้อเพลิงสำหรับขาขึ้นต่อไป ให้ไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วไม่กี่ชั่วโมงบนแผนภูมิ FSLR Short Trend เมื่อใดก็ตามที่คุณไปสั้น ๆ และหุ้นไม่น้อยที่จะกู้คืนและความผันผวนแห้งขึ้นคุณอยู่ในจุดที่ดี สังเกตว่า FSLR ยังคงลดลงตลอดทั้งวันที่ไม่สามารถต่อสู้ได้ ตอนนี้ให้กระโดดไปข้างหน้าหนึ่งวันเพื่อ 1 กรกฎาคม 2011 และคาดเดาสิ่งที่เกิดขึ้นคุณได้มันช่องว่างที่เต็มไป FSLR Gap Filled Simple Moving Average Crossover Strategy ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยตัวคุณเองจะเป็นเส้นทางที่ดีสำหรับการซื้อขายในตลาด แต่สิ่งที่เกี่ยวกับการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยเป็นทริกเกอร์สำหรับการเข้าและปิดการค้า ให้ฉันใช้ท่าทางที่ชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้และบอกว่าฉันไม่ใช่แฟนของกลยุทธ์นี้ แรกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยตัวเองเป็นตัวบ่งชี้ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนตอนนี้คุณชั้นในความคิดที่ว่าคุณต้องรอให้ตัวบ่งชี้ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนที่จะข้ามตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนอื่นเป็นเพียงความล่าช้ามากเกินไปสำหรับฉัน ถ้าคุณมองไปรอบ ๆ เว็บหนึ่งในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายที่สุดที่จะใช้กับกลยุทธ์ไขว้คือ 50 และ 200 วัน เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 50 เส้นข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 เส้นจะสร้างรูปกางเขนสีทอง ในทางตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 50 เส้นข้ามต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 อันทำให้เกิดการเสียชีวิต ฉันพูดถึงเรื่องนี้เท่านั้นเพื่อให้คุณทราบถึงการตั้งค่าซึ่งอาจใช้สำหรับการลงทุนระยะยาว ตั้งแต่ Tradingsim มุ่งเน้นการซื้อขายวันให้ฉันอย่างน้อยวิ่งผ่านบางกลยุทธ์พื้นฐานครอสโอเวอร์ Moving Average Crossovers และการซื้อขายประจำวันสอง Crossover Crossover Movement ง่ายง่ายในช่วงต้นอาชีพการค้าของฉันและเมื่อฉันพูดต้นฉันหมายถึงไม่กี่เดือนแรกฉันมีความคิดที่สดใสของการใช้กลยุทธ์เฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ฉันพบความมั่งคั่งใหม่ ฉันตั้งรกรากใน SMAs 5 และ 10 ระยะเวลาและเพิ่งซื้อเป็น 5 ข้ามเหนือ 10 และขายสั้น ๆ เมื่อ 5 ข้ามด้านล่าง 10 ฉันคิดว่าฉันเป็นขั้นสูงจริงๆเมื่อฉันตัดสินใจที่จะไม่เพียง แต่ใช้ระบบนี้สุ่มสี่สุ่มห้า แต่เพื่อเรียกใช้ การวิเคราะห์หุ้นที่มีผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ที่คุณสามารถจินตนาการได้ในระยะยาวผมเริ่มสูญเสียเงิน ฉันได้รับหัวข้อที่ฉันคิดว่าฉันแล้วทำให้มันชัดเจน Im ไม่พัดลมของการเคลื่อนไหวข้ามเฉลี่ย ดังนั้นให้พูดคุยผ่านการใช้สองเฉลี่ยอย่างง่าย สิ่งแรกที่ต้องทราบคือคุณต้องการเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าที่เกี่ยวข้องกับแต่ละอื่น ๆ ตัวอย่างเช่น 10 คือครึ่ง 20 หรือ 50 หรือ 200 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุดสำหรับนักลงทุนระยะยาว สิ่งที่สองมาเพื่อทำความเข้าใจกับทริกเกอร์สำหรับการซื้อขายกับค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนไหว สัญญาณการซื้อหรือขายจะถูกเรียกใช้เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใหญ่ขึ้น ซื้อบนไม้กางเขนขึ้นในตัวอย่างแผนภูมิด้านล่างของแอปเปิ้ลจาก 492013 Apple ช่วง SMA 10 ข้ามช่วงระยะเวลา SMA 20 คุณจะสังเกตเห็นว่าสต็อกมีการทำงานในวันดีจาก 424 ถึง 428.50 ไม่ว่าเพียงกราฟที่สวยงาม SMA ระยะเวลา 10 เป็นเส้นสีแดงและสีฟ้าเป็นระยะเวลา 20 ในตัวอย่างนี้คุณจะได้ซื้อเมื่อเส้นสีแดงปิดเหนือสีน้ำเงินซึ่งจะทำให้คุณมีจุดเริ่มต้นที่สูงกว่า 424 การขาย Cross Down ให้ดูเมื่อมีการเรียกใช้การดำเนินการขาย ในตัวอย่างนี้การดำเนินการขายได้รับการกระตุ้นเมื่อหุ้นปิดลงในวันที่ 4152013 ขณะนี้ทั้งสองตัวอย่างนี้คุณจะสังเกตเห็นว่าสต็อกสะดวกไปในทิศทางที่ต้องการด้วยแรงเสียดทานน้อยมาก นี่เป็นสิ่งที่ไกลที่สุดจากความเป็นจริง ถ้าคุณมองข้ามครอสโอเวอร์ที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยในสัญลักษณ์ใด ๆ คุณจะสังเกตเห็นสัญญาณผิดพลาดและด้านข้างมากขึ้นกว่าตัวเลขที่ได้รับผลตอบแทนสูง เนื่องจากส่วนใหญ่ของหุ้นเวลาบนพื้นผิวย้ายในรูปแบบสุ่ม จำคนได้มันเป็นงานของผู้เล่นเงินใหญ่ปลอมคุณออกทุกครั้งเพื่อแยกคุณออกจากเงินของคุณ ด้วยการเพิ่มขึ้นของกองทุนป้องกันความเสี่ยงและระบบการซื้อขายอัตโนมัติ สำหรับการเล่นครอสโอเวอร์ทุกทำความสะอาดผมพบว่าผมอาจจะแสดงให้คุณอีกโหลหรือมากกว่าที่ไม่เล่นออกได้ดี นี้อีกครั้งคือเหตุผลที่ผมไม่แนะนำให้ใช้กลยุทธ์การครอสโอเวอร์เป็นวิธีที่แท้จริงสำหรับการทำเงินวันซื้อขายในตลาด หากคุณไม่คิดค่าใช้จ่ายแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายไม่ใช่ตัวบ่งชี้ที่คุณสามารถใช้เป็นตัวเรียกเดี่ยว ตอนนี้นั่นไม่ได้หมายความว่าตัวบ่งชี้ไม่สามารถเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเฝ้าติดตามทิศทางของเทรนด์หรือช่วยให้คุณทราบว่าเมื่อใดที่ตลาดเริ่มอ่อนล้าหลังจากการเคลื่อนไหวห่าม คิดว่า SMA เป็นเข็มทิศพื้นฐานมาก ถ้าคุณต้องการรายละเอียดพิกัดคุณจะต้องใช้เครื่องมืออื่น ๆ แต่อย่างน้อยคุณก็มีความคิดที่จะมุ่งหน้าไป โพสต์ที่เกี่ยวข้อง