เฉลี่ยเคลื่อนที่ Backtest

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลาที่มีมากขึ้น peaks และหุบเขาจะเรียบออกช่วงที่มีขนาดเล็กที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว - backtests ค้าขายค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีที่สุดคือไซต์นี้มีมหาสมุทร ของการเคลื่อนไหว backtests เฉลี่ยที่ฉันดำเนินการสำหรับ DAX, SP500 และยัง USD สหภาพยุโรป Forex การทดสอบเหล่านี้ได้กระทำโดยใช้กลยุทธ์สัญญาณที่แตกต่างกันอย่างง่ายตัวแปรและครอสโอเวอร์และดัชนีที่แตกต่างกันสำหรับช่วงเวลาของ 1000 วันทำการตรงกันข้ามกับเว็บไซต์อื่น ๆ ฉัน ทดสอบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยวันของหน้าต่างที่เคลื่อนไหวตั้งแต่ 1 ถึง 1000 วันสำหรับกลยุทธ์การข้ามรวมกันนี้ข้อมูลนี้ยังไม่เป็นที่น่าพอใจเนื่องจากฉันพยายามทดสอบแบบสมจริงจำลองการกระจายการขายและภาษีเพื่อเปรียบเทียบกับการซื้ออ้างอิง ถือกลยุทธ์ค่าปฏิกิริยาหน้าต่างได้อย่างรวดเร็วดูดีในทฤษฎีและมีการทดสอบง่ายๆ แต่การแพร่กระจายค่าธรรมเนียมและภาษีจะทำลายประสิทธิภาพทั้งหมดในการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ ฉันหวังว่าเว็บไซต์นี้จะช่วยให้คุณกับธุรกิจการค้าของคุณได้ it. Do Adaptive Moving Averages นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเป็นเครื่องมือที่ชื่นชอบของผู้ค้าที่ใช้งานอยู่อย่างไรก็ตามเมื่อตลาดรวมตัวบ่งชี้นี้นำไปสู่การค้า whipsaw จำนวนมาก ส่งผลให้ซีรีส์ที่น่าหงุดหงิดจากการชนะและขาดทุนเล็ก ๆ นักวิเคราะห์ได้ใช้เวลาหลายสิบปีในการพยายามปรับปรุงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในบทความนี้เรามองไปที่ความพยายามเหล่านี้และพบว่าการค้นหาของพวกเขานำไปสู่เครื่องมือการค้าที่มีประโยชน์สำหรับการอ่านข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ข้อดีและข้อเสียของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกสรุปโดยโรเบิร์ตเอ็ดเวิร์ดและจอห์นจีในฉบับพิมพ์ครั้งแรกของการวิเคราะห์ทางเทคนิคของแนวโน้มสต็อคเมื่อพวกเขากล่าวและมันก็กลับมา 1941 ที่เราดีใจที่ได้ค้นพบแม้ว่าหลายคนอื่น ๆ ได้ทำมันก่อนที่โดยค่าเฉลี่ยของข้อมูลสำหรับจำนวนวันที่ระบุว่าหนึ่งจะได้รับมาจัดเรียงของ automa ted trendline ซึ่งจะตีความการเปลี่ยนแปลงของเทรนด์ได้อย่างเห็นได้ชัดมันดูดีเกินกว่าที่จะเป็นจริงได้จริงแล้วมันดีเกินกว่าที่จะเป็นจริงได้ด้วยข้อเสียที่มีค่าเกินกว่าข้อดีเอ็ดเวิร์ดและจีได้ละทิ้งความฝันของพวกเขาในการซื้อขายจาก beach bungalow แต่ 60 ปีหลังจากที่พวกเขาเขียนคำเหล่านั้นคนอื่น ๆ ยังคงมีอยู่ในการพยายามหาเครื่องมือง่ายๆที่ง่ายจะส่งมอบความมั่งคั่งของตลาด Simple Moving Averages คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายเพิ่มราคาสำหรับช่วงเวลาที่ต้องการและแบ่งตาม จำนวนงวดที่เลือกการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวันจะต้องมีการสรุปราคาปิด 5 อันดับล่าสุดและหารด้วย 5 หากการปิดล่าสุดใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าหุ้นจะได้รับการพิจารณาให้อยู่ในแนวโน้มขาขึ้น กำหนดโดยราคาซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูบทแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวของเราคุณสมบัติการกำหนดแนวโน้มนี้ทำให้สามารถย้ายค่าเฉลี่ยเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายได้ s ในการประยุกต์ใช้ที่ง่ายที่สุดผู้ค้าซื้อเมื่อราคาเคลื่อนเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขายเมื่อราคาข้ามด้านล่างบรรทัดวิธีการเช่นนี้มีการประกันที่จะนำผู้ประกอบการค้าที่ด้านขวาของการค้าที่สำคัญทุก แต่ในขณะที่ราบรื่นข้อมูลย้าย ค่าเฉลี่ยจะล่าช้าหลังการดำเนินการของตลาดและผู้ประกอบการค้ามักจะให้กลับเป็นส่วนใหญ่ของผลกำไรของพวกเขาในแม้ธุรกิจการค้าที่ชนะที่ยิ่งใหญ่ที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดนักวิเคราะห์ดูเหมือนจะชอบความคิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และได้ใช้เวลาหลายปีพยายามที่จะลดปัญหา ที่เกี่ยวข้องกับความล่าช้านี้หนึ่งในนวัตกรรมเหล่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเฉลี่ยเลขคณิต EMA วิธีนี้กำหนดให้น้ำหนักที่ค่อนข้างสูงขึ้นกับข้อมูลล่าสุดและเป็นผลให้มันอยู่ใกล้กับการเคลื่อนไหวของราคามากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆสูตรในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือ. EMA น้ำหนักปิด 1 น้ำหนัก EMAy ที่ไหน. น้ำหนักเป็นค่าคงที่ที่ราบเรียบที่เลือกโดยนักวิเคราะห์EMAyคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายจาก yeste rday ค่าเฉลี่ยที่ใช้กันอยู่คือ 0 181 ซึ่งใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันอีกค่าหนึ่งคือ 0 10 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประมาณ 10 วันแม้ว่าจะช่วยลดความล่าช้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุไว้จะไม่สามารถระบุได้อีก ปัญหากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นที่ใช้สำหรับการซื้อขายสัญญาณจะนำไปสู่การเป็นจำนวนมากสูญเสียการค้าในแนวคิดใหม่ในระบบการค้าทางเทคนิค Welles Wilder ประมาณการว่าตลาดมีแนวโน้มเพียงหนึ่งในสี่ของเวลาถึง 75 ของการกระทำการค้าถูกคุมขังไป ช่วงที่แคบเมื่อสัญญาณซื้อ - ขายเฉลี่ยเคลื่อนไหวจะถูกสร้างขึ้นซ้ำ ๆ เนื่องจากราคาเคลื่อนตัวสูงขึ้นและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์หลายคนได้แนะนำปัจจัยการถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันของการคำนวณ EMA เพิ่มเติมดูว่ามีวิธีใด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการซื้อขายการปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages to Market Action) วิธีหนึ่งในการจัดการกับข้อเสียของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการคูณปัจจัยการถ่วงน้ำหนักโดยใช้อัตราส่วนความผันผวนทำเช่นนี้ ean ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจากราคาปัจจุบันในตลาดที่ผันผวนซึ่งจะช่วยให้ผู้ชนะในการทำงานในขณะที่แนวโน้มสิ้นสุดลงและราคารวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขยับขึ้นใกล้กับการดำเนินการของตลาดในปัจจุบันและในทางทฤษฎีอนุญาตให้ผู้ค้า เพื่อรักษากำไรส่วนใหญ่ที่จับได้ในระหว่างที่แนวโน้มในทางปฏิบัติอัตราส่วนความผันผวนอาจเป็นตัวบ่งชี้เช่นความกว้างของแถบ Bollinger ซึ่งวัดระยะห่างระหว่างแถบ Bollinger Bands ที่รู้จักกันดีสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวบ่งชี้นี้ให้ดูที่ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับกลุ่ม Bollinger Bands . Perry Kaufman แนะนำให้เปลี่ยนตัวแปรน้ำหนักในสูตร EMA ด้วยค่าคงที่ตามอัตราส่วนประสิทธิภาพ ER ในหนังสือระบบและวิธีการซื้อขายใหม่ตัวบ่งชี้นี้ถูกออกแบบมาเพื่อวัดความแรงของแนวโน้มที่กำหนดไว้ในช่วงตั้งแต่ -1 0 เป็น 1 0 คำนวณโดยใช้สูตรสูตรง่ายๆการเปลี่ยนแปลงราคารวมสำหรับผลรวมของช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงราคาสัมบูรณ์สำหรับแต่ละบาร์พิจารณาหุ้นที่มีช่วงห้าจุดในแต่ละวันและเมื่อครบห้า วันได้รับคะแนนรวม 15 คะแนนซึ่งจะส่งผลให้ค่า ER ของ 0 67 15 จุดขึ้นไปหารด้วยระยะรวม 25 จุดหากหุ้นนี้ลดลง 15 คะแนน ER จะเท่ากับ -0 67 สำหรับคำแนะนำการซื้อขายเพิ่มเติมจาก Perry Kaufman อ่าน Losing To Win ซึ่งระบุกลยุทธ์ในการรับมือกับความเสียหายที่เกิดจากการซื้อขายหลักการของประสิทธิภาพของเทรนด์ขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวในทิศทางหรือแนวโน้มที่คุณได้รับต่อหน่วยของการเคลื่อนไหวของราคาในช่วงเวลาที่กำหนด ER ของ 0 แสดงว่า หุ้นอยู่ใน uptrend ที่สมบูรณ์แบบ -1 0 หมายถึง downtrend ที่สมบูรณ์แบบในทางปฏิบัติ extremes จะไม่ค่อยถึงเมื่อต้องการใช้ตัวบ่งชี้นี้เพื่อหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับ AMA ผู้ค้าจะต้องคำนวณน้ำหนักกับต่อไปนี้ค่อนข้างซับซ้อนสูตร ERSC SCS SCS SCS 2 ที่ไหนเมื่อ SCF เป็นค่าคงที่แบบเอกซ์โพเนนเชียลที่ให้ EMA ที่เร็วที่สุดโดยปกติแล้ว 2.SCS เป็นค่าคงที่แบบเอกซ์ทราบิกสำหรับ EMA ที่ช้าที่สุดที่ได้รับอนุญาตอยู่ 30.ER เป็นอัตราส่วนประสิทธิภาพที่ระบุไว้ข้างต้นค่า C คือจากนั้นใช้สูตร EMA แทนที่จะเป็นตัวแปรน้ำหนักที่เรียบง่ายแม้ว่าจะยากที่จะคำนวณด้วยมือ แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตัวได้ถูกรวมไว้เป็นตัวเลือกในเกือบทุกชุดซอฟต์แวร์เพื่อการค้าสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ EMA ให้อ่าน Exploring the Average Weighted Moving Average ตัวอย่างของ เส้นสีแดงที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงเส้นสีน้ำเงินเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและเส้นสีเขียวโดยเฉลี่ยที่ปรับเปลี่ยนได้แสดงไว้ในรูปที่ 1 รูปที่ 1 AMA เป็นสีเขียวและแสดงให้เห็นว่ามีการแผ่แบนที่ใหญ่ที่สุดในการกระทำตามขอบเขตที่เห็นทางด้านขวา ด้านข้างของแผนภูมินี้ในกรณีส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายเป็นเส้นสีน้ำเงินใกล้เคียงกับการเคลื่อนไหวของราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะแสดงเป็นเส้นสีแดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่แสดงในภาพทั้งหมดมีแนวโน้มที่จะเกิดการซื้อขายแส้ ในหลาย ๆ ครั้งข้อเสียเปรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะกำจัดข้อสรุป Robert Colby ได้ทดสอบเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคหลายร้อยเครื่องมือในสารานุกรมของตลาดด้านเทคนิคฉัน เขาสรุปได้ว่าแม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตัวได้เป็นแนวคิดใหม่ที่น่าสนใจและมีการอุทธรณ์ทางสติปัญญามากการทดสอบเบื้องต้นของเราไม่ได้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ในทางปฏิบัติที่แท้จริงสำหรับวิธีการทำให้เรียบแบบนี้มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งหมายความว่าผู้ค้าควรละเลยแนวคิดนี้ AMA อาจรวมกันได้ กับตัวชี้วัดอื่น ๆ เพื่อพัฒนาระบบการซื้อขายที่ทำกำไรได้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมในหัวข้อนี้อ่านค้นพบ Keltner Channels และ The Chaikin Oscillator ER สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มแบบสแตนด์อโลนเพื่อหาโอกาสในการทำกำไรได้มากที่สุดตัวอย่างเช่นอัตราส่วนด้านบน 0 30 แสดงถึงแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งและเป็นตัวแทนการซื้อที่อาจเกิดขึ้นได้อีกทางเลือกเนื่องจากความผันผวนของการเคลื่อนไหวในวัฏจักรหุ้นที่มีอัตราส่วนประสิทธิภาพต่ำที่สุดอาจถูกมองว่าเป็นโอกาสที่จะทำให้เกิดการฝ่าวงเงินอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้เงินกู้ยืมแก่กองทุนสำรองเลี้ยงชีพที่ธนาคารกลางสหรัฐฯ 1 การวัดผลทางสถิติของการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยหรือตลาดที่กำหนด ดัชนีความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามธนาคารพาณิชยจากการมีส่วนร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มฟาร์มเอกชนและภาคเอกชนที่ไม่หวังผลกำไร ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย