การย้าย ค่าเฉลี่ย vs ซื้อ และถือ

4 เหตุผลที่กลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักมีความเสี่ยงสูง CHAPEL HILL, N. C. (MarketWatch) กลยุทธ์เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีความเสี่ยง Thats แดกดันเพราะการเรียกร้องที่สำคัญของพวกเขาเพื่อชื่อเสียงเป็นที่พวกเขาลดความผันผวนที่เกี่ยวข้องกับการซื้อและการถือครองหุ้นในตลาดหุ้น แต่อย่างไรก็ตามข้อสรุปที่ฉันได้มาจากโครงการวิจัยที่ครอบคลุมไปถึงผลการดำเนินงานของกลยุทธ์เฉลี่ยโดยเฉลี่ยในช่วงศตวรรษที่ผ่านมา แม้แต่ในสถานการณ์ที่เหมาะที่สุดสถานการณ์เช่นนี้มักจะเป็นกลยุทธ์ที่น่าผิดหวังและมีประสิทธิภาพต่ำกว่ากลยุทธ์การซื้อและระงับที่เรียบง่ายเป็นเวลาหลายปีแม้กระทั่งหลายทศวรรษในแต่ละช่วงเวลา และในสถานการณ์ที่น้อยกว่าอุดมคติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก็เป็นอันตรายอย่างยิ่ง นี่ไม่ได้หมายความว่าไม่มีกลยุทธ์ใดที่ฉันเคลื่อนไหวอยู่ในช่วงเรียนรู้สามารถเอาชนะการถือครองได้ แม้กระทั่งเมื่อกลยุทธ์เหล่านั้นเอาชนะตลาดในช่วงเวลาที่ศึกษาได้ แต่ก็มักจะล้มเหลวในช่วงเวลาสำคัญ ๆ ตลอดเส้นทาง ไม่ว่าในกรณีใด ๆ ธงสีแดงสถิติถูกยกขึ้นเมื่อฉันพบว่ากลยุทธ์เดียวกันทำงานร่วมกับค่าเฉลี่ยของตลาดหนึ่ง แต่ไม่ใช่อีกนัยหนึ่ง ในชุดสามตอนที่ฉันเปิดตัวกับคอลัมน์นี้ฉันจะนำเสนอผลงานวิจัยนี้แก่คุณ ในรูปแบบที่ง่ายที่สุดของพวกเขาแน่นอนกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเรียกร้องให้ผู้ติดตามลงทุนในตลาดหุ้นเมื่อดัชนีตลาดสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และความปลอดภัยของเงินสดเมื่ออยู่ด้านล่าง อย่างไรก็ตามมารอยู่ในรายละเอียด ตัวอย่างเช่นความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าที่เหมาะสมตลาดใดที่ควรเลือกเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คุณต้องการให้ระบบเคลื่อนที่เฉลี่ยของคุณสร้างสัญญาณซื้อหรือขายบ่อยแค่ไหนคุณควรใช้วิธีใดในการลดการทำธุรกรรม ความถี่รายละเอียดวิธีการศึกษามีความสำคัญเมื่อศึกษาถึงประสิทธิภาพในการเคลื่อนที่โดยรวม การศึกษาในอดีตบางเรื่องได้ละเว้นการจ่ายเงินปันผลซึ่งเป็นข้อละเลยที่ใหญ่และไม่เห็นด้วย คนอื่น ๆ มองข้ามความสนใจที่ยอดเงินสดจะสามารถได้รับในขณะที่กลยุทธ์ออกไปนอกตลาด และคนอื่น ๆ ยังคงละเลยค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมซึ่งไม่น้อยจนเกินไปในทุกวันนี้ แต่มีความสำคัญมากที่สุดในช่วงต้นและช่วงกลางของศตวรรษที่ผ่านมา ทำไมอดีตดาราเอ็นบีเอ Mutombo ไม่ได้ชอบบาสเกตบอล Dikembe Mutombo มีความฝันเมื่อเขามาถึงมหาวิทยาลัย Georgetown ในปี 1987: เพื่อเป็นหมอและช่วยชีวิตผู้คนที่อาศัยอยู่ในสาธารณรัฐคองโก Deborah Kan ของ WSJ พูดกับหนึ่งในผู้เล่นฝ่ายรับที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ของ NBA เกี่ยวกับชีวิตในการเกษียณอายุและทำไมตอนแรกเขาไม่ชอบการเล่นกีฬาซึ่งในที่สุดจะช่วยให้เขาสร้างโรงพยาบาลในกินชาซา รายละเอียดทางสถิติเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเมื่อประเมินความสำเร็จโดยรวมของการย้าย David Aronson ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านการเงินที่ Baruch College ได้โต้เถียงอย่างแน่วแน่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคหลักฐานจากหนังสือของเขาว่าเมื่อพิจารณาความสำเร็จของกลยุทธ์แล้วสิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่ามีการศึกษากลยุทธ์อื่น ๆ อีกมากมาย ที่ระดับความเชื่อมั่น 95 หลังจากทั้งหมดที่เราควรคาดหวังว่าห้าของทุกร้อยกลยุทธ์ที่จะดูเหมือนจะคุ้มค่าจากโชคสุ่มเพียงอย่างเดียว ฉันนำเสนออาร์กิวเมนต์ Aronsons ศาสตราจารย์เพราะฉันวิเคราะห์ไม่น้อยกว่า 170 กลยุทธ์ที่แตกต่างกันเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไม่ต้องสงสัยหลายร้อยคนอื่น ๆ ได้รับการศึกษาตลอดหลายปี ดังนั้นจึงหมายถึงน้อยกว่าที่ตรงกับตาที่จะค้นพบว่ากำมือได้ชนะซื้อและถือเป็นจริงไม่กี่ได้ การวิจัยที่ฉันจะวาดข้อสรุปต่างๆในคอลัมน์นี้และที่ตามมาได้ดำเนินการดังต่อไปนี้: เมื่ออยู่ในตลาดพอร์ตการลงทุนเฉลี่ยที่ฉันสร้างขึ้นจะได้รับผลตอบแทนจากการตลาดซึ่งคำนวณโดยศูนย์การวิจัยด้านราคารักษาความปลอดภัยซึ่งเป็น ผลตอบแทนจากการลงทุนตามมูลค่าปัจจุบันของ บริษัท ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศสหรัฐอเมริกาทั้งหมดและรวมการจ่ายเงินปันผล เมื่อออกจากตลาดพอร์ตการลงทุนได้รับอัตราค่าตั๋วเงินหนึ่งเดือน แหล่งที่มาของข้อมูลคือฐานข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยมหาวิทยาลัยชิคาโกศาสตราจารย์ Eugene Fama ผู้ได้รับรางวัลโนเบลล่าสุดและ Dartmouths Ken French ถ้าไม่มีการระบุไว้เป็นอย่างอื่นการจำลองแต่ละครั้งที่ฉันวิ่งไปจนถึงปีพ. ศ. 2470 ซึ่งเป็นช่วงเริ่มต้นฐานข้อมูล Fama และ Frenchs เมื่อใช้พารามิเตอร์เหล่านี้ฉันศึกษากลยุทธ์เชิงกลต่างๆที่แตกต่างกันไปตาม (a) เกณฑ์มาตรฐานซึ่งเป็นเกณฑ์พื้นฐานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฉันดูที่ Dow Industrials DJIA, -0.24 SampP 500 SPX, -0.33 และ Nasdaq COMPosite COMP, -0.37 (b) ความยาวเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ (จากสั้นหรือน้อยกว่า 20 วันหรือมากกว่าหนึ่งเดือนจนถึง 252 วันโดยประมาณหนึ่งปี) (ค) ขนาดของซองจดหมายที่เรียกว่าการซื้อขายที่ลด ความถี่ของการทำธุรกรรม (นอกเหนือจากการทดสอบที่ไม่มีซองจดหมายฉันมุ่งเน้นไปที่ซองจดหมายที่แคบที่สุดเท่าที่ 1 และกว้างถึง 10) และ (d) ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ฉันวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนากลยุทธ์ที่อนุญาตเฉพาะธุรกรรมที่เดือน และกลยุทธ์ที่สร้างสัญญาณเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว) ต่อไปนี้คือข้อสรุปที่สำคัญที่สุดสี่ข้อที่ฉันได้จากการวิจัยของฉันโดยทั่วไปซึ่งใช้กับกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักทั้งหมด: แม้กลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยไม่ได้ผลเสมอการก่อวินาศกรรมของคณะกรรมการถึงแม้จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีที่สุดดังนั้นการลดความถี่ในการทำธุรกรรมจึงเป็นเรื่องสำคัญ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวในระยะยาวตราบเท่าที่ค่าคอมมิชชั่นเป็นตัวประกอบไม่ใช่ดัชนีตลาดทั้งหมดจะมีค่าเท่ากันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในคอลัมน์ถัดไปของฉันฉันจะกล่าวถึงข้อสรุปแต่ละข้อในความยาวที่มากขึ้น จากนั้นในคอลัมน์ที่สามและสุดท้ายของซีรีส์นี้ฉันจะพูดถึงหลายวิธีที่สาวกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่พยายามที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพโดยมุ่งเน้นที่การทำธุรกรรมสิ้นเดือนเท่านั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและกลยุทธ์แบบไขว้ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นสูงขึ้นหรือต่ำกว่าระยะยาว เนทเวอร์นอนเป็นผู้อาวุโสที่มหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ด้านเศรษฐศาสตร์การเงิน ช่วงซัมเมอร์ที่ผ่านมานี้เขาเป็นผู้ฝึกงานสำหรับ Hulbert Financial Digest เขายังเป็นสมาชิกของทีมบาสเกตบอลที่มหาวิทยาลัยโรเชสเตอร์ ลิขสิทธิ์ copy2017 MarketWatch, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ข้อมูลในวันที่จัดทำโดย SIX Financial Information และอยู่ภายใต้เงื่อนไขการใช้งาน ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในปัจจุบันที่จัดทำโดย SIX Financial Information ข้อมูลในวันล่าช้าตามข้อกำหนดการแลกเปลี่ยน ดัชนี SampPDow Jones (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. คำพูดทั้งหมดอยู่ในรูปของเวลาท้องถิ่น 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. ไม่พบผลลัพธ์ทศวรรษที่ผ่านมาเป็นช่วงเวลาที่ยากลำบากสำหรับการลงทุนในตลาดหุ้น การซื้อและการถือครองดัชนี SampP 500 ในช่วงเวลาดังกล่าวส่งผลให้สูญเสียร้อยละ 0.95 ณ สิ้นปี 2552 ตาม iShares เนื่องจากผลลัพธ์ที่น่าหงุดหงิดเหล่านี้ทำให้นักลงทุนจำนวนมากหันมาลงทุนจากการลงทุนซื้อและถือซึ่งทำงานได้ดีในทศวรรษที่ 1980 และ 1990 พวกเขาได้หันมาใช้กลยุทธ์หลากหลายตั้งแต่การกระจายไปสู่ชั้นสินทรัพย์ทางเลือกเพื่อวิเคราะห์พื้นฐานหรือทางเทคนิคเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ หนึ่งเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายโดยนักลงทุนมืออาชีพและบุคคลเหมือนกันคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การย้ายค่าเฉลี่ยได้รับการยอมรับโดยมีเหตุผลที่ดีเนื่องจากนักลงทุนอาจจะได้รับความเสียหายอย่างมากในตลาดหมีครั้งล่าสุดโดยใช้เกณฑ์เหล่านี้เพื่อกำหนดเวลาที่จะถือครองและเมื่อจะขายดัชนีตลาดกว้าง การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันหรือ 200 วันไปยัง SampP 500 ในปี 2551 จะทำให้เกิดการสูญเสียร้อยละ 3.14 และ 3.47 ตามลำดับ ในทางตรงกันข้ามตำแหน่งซื้อ - และ - ถือใน SampP 500 จะส่งกลับเป็นลบ 38.49 เปอร์เซ็นต์ ความสูญเสียเหล่านี้จะได้รับการชดเชยในที่สุด อย่างไรก็ตามหลายคนไม่ได้มีเส้นประสาทเหล็กที่จำเป็นในการแขวนในที่นั่นหลังจากที่ดูไข่ของพวกเขาได้ยากรังทำลาย สำหรับนักลงทุนรายนี้จำเป็นต้องมีแนวทางการลงทุนที่มีระเบียบวินัยเพื่อลดความผันผวนของพอร์ตการลงทุนในขณะเดียวกันก็ช่วยป้องกันไม่ให้เกิดการเบิกจ่ายที่ด้านล่าง หนึ่งในวิธีการดังกล่าวอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในบทความนี้เราจะสำรวจข้อมูลการเคลื่อนที่แบบข้ามเวลา 200 วันซึ่งเป็นแบบครอสโอเวอร์ 50 วันและ 50 วัน 200 วัน เราจะวิเคราะห์ความเสี่ยงและผลตอบแทนของแต่ละรายเปรียบเทียบกับแต่ละอื่น ๆ รวมถึงการลงทุนซื้อและระงับ เราจะศึกษาผลของการซื้อขายระบบเหล่านี้บนดัชนีหุ้น SampP 500 เริ่มต้นในปีพ. ศ. 2514 ข้อมูลปีแรกพร้อมใช้งาน โดยเน้นที่ตลาดหมีหลัก 3 แห่งที่เกิดขึ้นในช่วงนี้ Moving Averages Defined ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย Investopedia กำหนดให้เป็นตัวบ่งชี้ที่ใช้บ่อยในการวิเคราะห์ทางเทคนิคแสดงค่าเฉลี่ยของราคาหลักทรัพย์ในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเราจะรวบรวมราคา (โดยปกติจะอยู่ใกล้ที่สุด) เพื่อความปลอดภัยในช่วง 10 วันที่ผ่านมารวมกันและหารด้วย 10 วันถัดไปหนึ่งจะรวมราคาสำหรับ วันล่าสุดและวางราคาสำหรับวันแรก ดังนั้นค่าเฉลี่ยจึงถูกขนานนามว่าเคลื่อนที่ ข้อได้เปรียบของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการกำหนดว่าการลงทุนมีแนวโน้มสูงหรือไม่ดี ปัญหาก็คือว่าพวกเขาจะตามคำนิยามช้าที่จะปรับตัวเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงแนวโน้ม ในขณะที่ Robert D. Edwards และ John Magee เขียนไว้ในผลงานทางเทคนิคของพวกเขาการวิเคราะห์ทางเทคนิคของแนวโน้มสต็อค: ปัญหาเกี่ยวกับ Moving Average (ซึ่งเราค้นพบมานานแล้วแต่ยังคงตีโต้ต่อเนื่องอยู่เรื่อย ๆ ) ก็คือว่ามันไม่สามารถหนีจาก อดีต เส้นโค้งที่มีความโค้งมน (รอบที่ยาวขึ้น) ยิ่งทำให้ยับยั้งได้มากขึ้นในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเมื่อเร็ว ๆ นี้ เพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างตอบสนองต่อข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่านักลงทุนจำนวนมากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาซึ่งคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทางเรขาคณิต ในการศึกษานี้เราจะใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตเฉพาะ 200 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นที่รู้จักกันดีที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของราคาในช่วง 200 วันที่ผ่านมา โดยปกติกรอบเวลาในการลงทุนของนักลงทุนจะยาวนานขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตัวอย่างเช่นผู้ค้ารายวันไม่มีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน นักลงทุนระยะยาวตรงกันข้ามไม่มีการใช้เงินรายชั่วโมง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเป็นตัวสำรองสำหรับนักลงทุนระยะยาว สำหรับวัตถุประสงค์ของการศึกษาของเราหนึ่งจะลงทุนใน SampP 500 เมื่อราคาถูกซื้อขายเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันและออกจากตลาดเมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ย ตัวกระตุ้นการขายถูกดึงขึ้นเมื่อราคาต่ำสุดขึ้นเหนือค่าเฉลี่ย สัญญาณการขายจะกระพริบเมื่อราคาวันสูงกว่าค่าเฉลี่ย ช่างเทคนิคตลาดส่วนใหญ่พึ่งพาการปิดข้อมูลมากกว่าความคิดฟุ้งซ่านในวันและต่ำเพื่อบ่งชี้ถึงธุรกิจการค้า เมื่อฉันวิเคราะห์ข้อมูล แต่นี้ส่งผลให้ในปริมาณที่มากเกินไปของการซื้อขาย whipsaw ดังนั้นในบทความนี้ความคิดฟุ้งซ่านและระดับต่ำสุดในวันนี้จึงถูกนำมาใช้ในการสร้างสัญญาณทางการค้า ผลการดำเนินงานสำหรับกลยุทธ์นี้เมื่อเทียบกับการซื้อและการถือครอง SampP 500 ตั้งแต่วันที่ 31 ธ. ค. 2513 และสิ้นสุดวันที่ 31 ธ. ค. 2552 แสดงไว้ในรูปที่ 1 ผลตอบแทนรวมของทั้ง 2 วิธีใกล้เคียงกัน ความแตกต่างใหญ่อยู่ในวิธีที่ผลตอบแทนเหล่านั้นประสบความสำเร็จ โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักลงทุนจะต้องลดความผันผวนประจำปีลง 26 เปอร์เซ็นต์ กล่าวอีกนัยหนึ่งหนึ่งจะได้รับผลตอบแทนเดียวกันโดยมีเพียงสามในสี่ของความเสี่ยง รูปที่ 2 วัดปริมาณผลตอบแทนในช่วงตลาดหมีของปี 2516-1774-2551 และในแต่ละปีนักลงทุนซื้อ - ขาย - ถือครองประมาณครึ่งหนึ่งของทุน รูปที่ 3 แสดงผลการใช้ระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในช่วงตลาดหมี พอร์ตโฟลิโอมีมูลค่าอยู่ที่ระดับ SampP 500s ก่อนตลาดหมีตัวนี้ พอร์ตการลงทุนได้รับการปรับปรุงแล้วตามจำนวนธุรกิจการค้าระหว่างตลาดหมี ในช่วงที่เศรษฐกิจตกต่ำ 73-74 ระบบนี้ได้ให้สัญญาณซื้อปลอมจำนวน 6 รายการ ในปีพ. ศ. 2543-2543 มีสัญญาณผิดพลาดสามตัว ในการลดลง 2008, มันให้สี่ อย่างไรก็ตามผลลัพธ์โดยรวมดีกว่าการซื้อ กลยุทธ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำงานได้ดีที่สุดระหว่างตลาดที่มีแนวโน้มว่าจะขึ้นหรือลง ไม่ค่อยดีในช่วงที่ตลาดมีการเคลื่อนไหวด้านข้างมากหรือน้อย ในช่วงเวลาทั้งหมดระบบสั่งการ 87 ธุรกิจการท่องเที่ยวแบบ round-trip (174 ทั้งหมด) แม้ว่าธุรกิจนี้จะมีเพียง 4.5 ธุรกิจการค้าต่อปีธุรกิจการค้าส่วนใหญ่เหล่านี้เกิดขึ้นในช่วงที่มีการซื้อขายไม่บ่อยนัก ประมาณครึ่งหนึ่งปรากฏตัวขึ้นในช่วงปี พ. ศ. 2513 ตามลำพัง ในระหว่างตลาดด้านข้างเหล่านี้การค้าแบบรายสัปดาห์หรือรายปักษ์ก็ไม่ใช่เรื่องแปลก เพียงแค่ 36 จาก 87 ธุรกิจการค้ามีกำไร ดังนั้นเกือบร้อยละ 60 ของเวลาที่ตำแหน่งถูกปิดที่สูญเสีย นี้น่าจะเป็นเรื่องที่น่าหงุดหงิดมากที่สุดโดยการเพิ่มโอกาสที่จะโกงการใช้ระบบ นอกจากนี้นักลงทุนจะมีต้นทุนการซื้อขายและผลกระทบทางภาษีหากมีการซื้อขายในบัญชีที่ไม่มีคุณสมบัติ (ซึ่งไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์นี้) เนื่องจากข้อเสียเหล่านี้นักลงทุนจำนวนมากจึงไม่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเพื่อกำหนดกิจกรรมพอร์ตโฟลิโอ พวกเขาจะใช้ตัวชี้วัดอื่นร่วมกับการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา (การศึกษาเครื่องมืออื่น ๆ เหล่านี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของเอกสารนี้) ควรสังเกตว่าการคำนวณผลตอบแทนของบทความนี้ไม่รวมถึงการจ่ายเงินปันผลซึ่งจะทำให้ผลตอบแทนเพิ่มขึ้นอย่างมาก นักลงทุนจะได้รับในตลาดประมาณร้อยละ 70 ของเวลา (28 ของ 39 ปีที่ศึกษา) การซื้อขายกลยุทธ์ 200 วัน ดังนั้นพวกเขาจะได้รับการจ่ายเงินปันผลเป็นจำนวนมาก แต่เห็นได้ชัดว่าไม่มากเท่าที่พวกเขาได้ถือครอง SampP 500 มาตลอดเวลาแทน ดูเหมือนจะระมัดระวังในการรักษาเงินสดไว้เป็นเวลาสองสามสัปดาห์หลังจากได้รับสัญญาณการขายแล้วเมื่อปรากฏว่ามีโอกาสน้อยกว่าให้ลงทุนลงทุนในพันธบัตรตั๋วเงินคลัง ซึ่งอาจช่วยบรรเทาการสูญเสียเงินปันผลเมื่อไม่ได้ถือหุ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันโดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยที่ใช้โดยนักลงทุนระยะกลาง เกณฑ์การซื้อและขายยังคงเป็นเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันที่มีความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ประสิทธิภาพของวิธีการนี้เทียบกับการซื้อและระงับแสดงในรูปที่ 4 ผลตอบแทนจากระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันน้อยกว่าวิธีการซื้อและถือ อย่างไรก็ตามค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานยังน้อยกว่าสำหรับกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก เมื่อซูมเข้าที่ตลาดหมีสามแห่งโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ผลลัพธ์จะเป็นที่น่าสนใจ รูปที่ 5 แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างมากจากแนวทางการซื้อ - ขาย (ดูรูปที่ 2) ในช่วงขาลงของปีพ. ศ. 2516-17 และปีพ. ศ. ความเหลื่อมล้ำในตลาดหมีในปี 2543-2552 ในขณะที่ SampP 500 ลดลงเกือบครึ่งหนึ่งนักลงทุนจะยังคงมองเห็นหนึ่งในสามของผลงานของเขาระเหย สาเหตุของความผิดหวังคือการซื้อขายแส้ ราคาในช่วง 3 ปีที่ผ่านมามีค่าเฉลี่ย 50 วันที่มีการเคลื่อนไหว 29 รายการ ธุรกรรมส่วนใหญ่มีผลขาดทุนเล็กน้อยซึ่งเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เมื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย 50 วันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเราจะเห็นว่าอดีตเคยดีที่สุดในตลาดหมีตัวแรก 200 วันสูญเสียน้อยกว่าในหมีที่สอง ผลการวิจัยมีความเหมือนกันในช่วงภาวะตกต่ำครั้งล่าสุด เป็นหนึ่งอาจคาดหวังโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นสร้างสัญญาณซื้อและขาย แม้ว่าค่าเฉลี่ยของ 50 วันจะบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มในไม่ช้าสัญญาณเหล่านี้จะเป็นเท็จ จำนวนธุรกิจการท่องเที่ยวแบบ round-trip 218 หรือ 436 ราย ซึ่งหมายความว่า 11.2 ธุรกิจการค้าต่อปีเกือบหนึ่งต่อเดือน ดังนั้นกลยุทธ์นี้จึงสร้างกิจกรรมได้ถึง 2.5 เท่าของวิธีการ 200 วัน ในช่วงตลาดที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงมีบางครั้งที่นักลงทุนจะซื้อในวันหนึ่งและขายต่อไป เพียงร้อยละ 30 ของธุรกิจการค้ามีกำไร เวลาที่ใช้ในตลาดหุ้นยังน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกประมาณ 64 เปอร์เซ็นต์ (25 ใน 39 ปีที่ศึกษา) ดูเหมือนว่าสำหรับนักลงทุนระยะยาวส่วนใหญ่การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า 50 วัน การครอสโอเวอร์เฉลี่ย 50-200 วันโดยตอนนี้บทความนี้ได้ชี้ให้เห็นว่าการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถลดความผันผวนของพอร์ตการลงทุนได้ มีข้อเสียคือรวมถึงสัญญาณการซื้อและขายเท็จและเปอร์เซ็นต์การค้าที่สูญเสียสูง ก่อนหน้านี้จะเพิ่มต้นทุนการซื้อขายและอาจรวมภาษีด้วยเช่นกัน หลังสามารถสร้างความเสียหายทางจิตใจได้ ในฐานะที่เป็นนักลงทุนเก๋าตระหนักถึงการควบคุมอารมณ์คนเป็นครึ่งรบ เพื่อแก้ปัญหาข้อบกพร่องเหล่านี้ระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ได้รับการพัฒนา การใช้วิธีนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วัน ตัวดึงข้อมูลการค้าถูกดึงขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งข้ามไปที่อื่น หากค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันเหนือ 200 วันจะได้รับสัญญาณซื้อ หากเส้นค่าเฉลี่ย 50 วันข้ามด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะมีการสร้างสัญญาณขาย นี่คือวิธีการที่ได้รับความนิยมในวรรณคดีเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางเทคนิคโดยการข้าม 200 วันและ 50 วันโดยเฉลี่ยเรียกว่ากางเขนสีทอง ประสิทธิภาพการทำงานของวิธีการซื้อและถือแบบพาสซีฟจะแสดงในรูปที่ 6 ระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้สร้างผลตอบแทนรายปีที่ใหญ่กว่า 0.6 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับวิธีการแบบพาสซีฟ แต่มีความผันผวนน้อยกว่า 33 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนี้ยังมีผลตอบแทนสูงกว่าโดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่ากลยุทธ์ทั้ง 50 หรือ 200 วัน รูปที่ 7 วิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของตลาดหมีในครอสโอเวอร์ 50-200 วัน วิธีนี้สูญเสียมากกว่าระบบเฉลี่ย 50 วันและ 200 วันในปีพ. ศ. 2516 และ 2517 (15,300 เทียบกับ 7,000 หรือ 10,400 ตามลำดับ) อย่างไรก็ตามในช่วงสองตลาดหมีสุดท้ายระบบครอสโอเวอร์ทำงานได้ดีกว่าอีก 2 แห่ง เมื่อมองใกล้ตลาดหมีสามแห่งเราไม่เห็นสัญญาณผิดมากนัก นักลงทุนมีเพียงหนึ่ง whipsaw การค้าในหมี 1973-74 พวกเขาไม่ได้ทำธุรกิจดังกล่าวในช่วง 2000-02 หรือ 2008 (ดูรูปที่ 8-10) นอกจากนี้ยังสามารถสังเกตได้จากการตรวจสอบแผนภูมิทั้งสามนี้ด้วยว่าเหตุใดการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันหรือ 200 วันในธุรกิจการค้าที่ไม่ถูกต้องจำนวนมาก เส้นสีน้ำเงินเป็นค่าเฉลี่ย 50 วัน เส้นสีส้มเป็นค่าเฉลี่ย 200 วัน แม้ว่าอาจไม่รวดเร็วเท่าที่จะสังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มการคาดการณ์ของยุทธศาสตร์นั้นมีความถูกต้องมากขึ้น ร้อยละเจ็ดสิบหกของธุรกิจการค้ารอบเดินทางทั้งหมดเป็นผลกำไร ระบบสร้างธุรกิจการค้าแบบไปกลับเพียง 17 แห่งโดยมีผู้ใช้บริการ 34 คนต่อปี นักลงทุนที่ใช้วิธีนี้จะได้รับการลงทุนในตลาด 72 เปอร์เซ็นต์ของเวลาเพียงเล็กน้อยมากกว่าการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันด้วยตัวเอง กลยุทธ์การถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักทั้ง 3 แบบเปรียบเทียบกับการถือครองและการถือครองในภาพที่ 11 บทสรุปผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่านักลงทุนสามารถลดความเสี่ยงในผลงานของตนได้โดยอาศัยความช่วยเหลือจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การใช้ SampP 500 เป็นการลงทุนแบบพร็อกซี่เป็นที่ชัดเจนว่าระบบครอสโอเวอร์แบบ 50 วัน 200 วันจะดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันหรือ 200 วันโดยตัวเอง แม้ว่าข้อมูลนี้อาจเป็นความจริงสำหรับตลาดหุ้นที่กว้าง แต่ผลอาจแตกต่างกันไปในแต่ละดัชนี นักลงทุนสามารถใช้ข้อมูลนี้ได้หลายวิธี กลยุทธ์หนึ่งก็คือการซื้อขายกองทุนดัชนีหรือกองทุนดัชนี SampP 500 ขึ้นอยู่กับสัญญาณที่สร้างขึ้น อีกประการหนึ่งคือการลงทุนในการลงทุนในหุ้นทุนที่น่าสนใจอื่น ๆ ที่คิดว่าดีกว่าตลาดในช่วงที่มีการปรับตัวดีขึ้น หนึ่งจะยังคงอยู่ในการถือครองเหล่านั้นตราบใดที่ค่าเฉลี่ย 50 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ย 200 วันในดัชนีหุ้น SampP 500 และชำระบัญชีตำแหน่งเหล่านั้นเมื่อสร้างสัญญาณการขาย นักลงทุนไม่ควรวางใจในเทคนิคใดเลย อย่างไรก็ตามการใช้กลยุทธ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวร่วมกับการกระจายการลงทุนและการบริหารจัดการเงินอย่างรอบคอบอาจช่วยลดความเสี่ยงได้อย่างมาก ถ้าไม่มีอะไรอื่นจะนำไปสู่การนอนหลับที่ดีขึ้นถ้าทศวรรษถัดไปเป็นอะไรเช่นสุดท้ายและอาจนำไปสู่ไข่รังขนาดใหญ่ 6 กรกฎาคม 2009 เวลา 6:00 น. โดย Tom Lydon เมื่อมองที่การแสดงของหุ้นและ (ETFs) ผู้ค้าพยายามที่จะถอดรหัสลับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เพื่อพยายามเอาชนะตลาด ระบบการปฏิบัติงานหนึ่งอาจถือกุญแจสำคัญในการเอาชนะการลงทุนซื้อและระงับ ระบบการเคลื่อนไหวแบบครอสโอเวอร์เฉลี่ย (Moving Average Crossover: MACM) ระยะเวลา 10 เดือนเป็นกลยุทธ์การลงทุนที่ให้ผลตอบแทนที่ดีและผลตอบแทนที่ปรับตัวได้ตามความเสี่ยงโดย Theodore Wong สำหรับมุมมองที่ปรึกษา คุณมักจะซื้อเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และขายเมื่อราคาต่ำกว่า Wong เปรียบเทียบผลการดำเนินงานของ MAC และกลยุทธ์การซื้อ - ขายและถือโดยใช้อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปี (CAGR) และข้อมูลรายเดือนที่ครอบคลุม 138 ปีที่ผ่านมาสำหรับดัชนีผลตอบแทนรวม SampP 500 ขณะที่ดัชนีอ้างอิงสำหรับการซื้อ - ขาย - ถือถือเป็นผลตอบแทนจากผลประกอบการ 8.6 ในขณะที่ CAGR ต่ำกว่า 11 เดือนจะเป็นจังหวะในการซื้อและระงับ ระบบ MAC ชนะการซื้อและระงับในส่วน MA ทั้งหมดตามผลตอบแทนที่ปรับตามความเสี่ยงโดยใช้อัตราส่วนของ CAGR ต่อเดือนเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความผันผวนทั้งแบบขึ้นและลงแบ่งได้เป็นความเสี่ยงภายใต้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน การวัดความเสี่ยงที่มีความเสี่ยงมากขึ้นคือการลดลงของส่วนของผู้ถือหุ้นหรือการลดลงของเปอร์เซ็นต์จากส่วนของผู้ถือหุ้นที่ผ่านมา ในช่วงระยะเวลา 138 ปีการซื้อและระงับมีการเบิกเงินกู้สูงสุด -85 และการเบิกเฉลี่ยเฉลี่ย -26 ขณะที่ MAC มีการเบิกเงินกู้สูงสุด -15 และการเบิกจ่ายเฉลี่ย -4 ในช่วงที่ตลาด มี.ค. อยู่ที่ 6 เดือน MAC มี CAGR สูงสุดตามด้วย MAC ที่มีการซื้อและถือตลอดระยะเวลา 23 เดือน Theodore Wong ให้มุมมองที่ปรึกษา การเบิกใช้เฉลี่ยสำหรับ MAC แบบ 6 เดือนและ 23 เดือนเป็น 2 และ 4 ตามลำดับ การเบิกจ่ายเฉลี่ยสำหรับการซื้อและระงับเป็น 26 การเบิกใด ๆ ที่สูงกว่า 10 ในช่วง 138 ปีเป็นของหายาก ข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่าผู้ซื้อและผู้ถือครองอาจใช้เวลาประมาณ 10 ถึง 25 ปีก่อนที่จะทำลายแม้กระทั่ง ผลตอบแทนรายปีของ MAC มักสูงกว่าการซื้อและระงับที่ระดับความเสี่ยงเท่ากัน ในรูปแบบการซื้อความเสี่ยงและผลตอบแทนการถือครองและการถือครองไม่ได้ให้เบี้ยประกันภัยที่เพียงพอสำหรับชดเชยความหลากหลายของความผันผวน เมื่อเปรียบเทียบผลการดำเนินงานรายเดือนระหว่าง MAC และการซื้อ - ขายแล้วระบบ MAC จะกลับเข้ามาทำตลาดอัญมณีอีกครั้งและหลีกเลี่ยงตลาดหมีใหญ่ที่สุด การค้นพบ Wong8217s เป็นสิ่งที่น่าสนใจอย่างแน่นอน We8217ve ไม่มีความลับในความคิดเห็นของเราเกี่ยวกับปรัชญาการซื้อและการถือครอง และเป็นผู้เสนอแนวทางที่ชัดเจนต่อไปนี้ด้วยสัญญาณขาเข้าที่กำหนดและหยุดการสูญเสียในสถานที่ สิ่งที่สัญญาณที่คุณเลือกปฏิบัติต้องแน่ใจว่ากลยุทธ์ของคุณมั่นคงและยึดมั่นโดยไม่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด Max Chen สนับสนุนบทความนี้ นอกจากนี้คุณยังอาจชอบ: หลีกเลี่ยงการยุบของธุรกิจที่ปรึกษาความมั่งคั่งอิสระสี่ศาลที่แตกต่างกันได้รับการสนับสนุนกฎการมอบหมาย DOL ทำไมต้องเป็นคนที่กล้าหาญที่จะฆ่ามันความเสี่ยงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในอนาคตทางการเงินของคุณ Is8230 ทำไมการฝึกสอนตามพฤติกรรมจึงกลายเป็นเครื่องมือที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับอาจารย์ที่ปรึกษาโพสต์ความเห็นตอบยกเลิกคุณต้องลงชื่อเข้าใช้เพื่อโพสต์ความคิดเห็นกลยุทธ์การย้ายเฉลี่ยนี้จะใช้และซื้อโดยเกือบ 3-to-1 Moving averages (MAs) เป็นเครื่องมือทางการค้าที่ได้รับความนิยมมากที่สุดแห่งหนึ่ง ความนิยมของพวกเขาอาจเป็นเพราะความเรียบง่ายของพวกเขา ก่อนที่จะมีเครื่องคิดเลขหรือคอมพิวเตอร์คุณสามารถหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันได้โดยการเพิ่มราคาปิด 10 ราคาสุดท้ายและย้ายจุดทศนิยมหนึ่งช่องทางไปทางซ้าย ฉันได้พูดคุยกับผู้ค้าพื้นเก่าที่บอกฉันว่าเป็นเหตุผลที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันกลายเป็นที่นิยม ตอนนี้คุณสามารถคำนวณและใช้งานได้ง่ายทุกขนาดของแม่ นอกจากนี้เรายังมีรูปแบบของการคำนวณแบบง่ายๆ มีมากกว่าสี่วิธีที่เป็นไปได้อื่น ๆ ในการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: 1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ: กำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นสำหรับการดำเนินการในตลาดที่ผ่านมาในความพยายามที่จะตอบสนองได้มากขึ้น การเปลี่ยนแปลงในแนวโน้ม 2. Weighted Moving Average (ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก): ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจว่าข้อมูลใดควรมีน้ำหนักเกินและช่วยให้สามารถเปลี่ยนค่าน้ำหนักได้ 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยม: ให้น้ำหนักข้อมูลตรงกลางมากขึ้น 4. Adaptive Moving Average: ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อปรับจำนวนวันที่ใช้ในการคำนวณตามภาวะตลาดปัจจุบัน แต่ละวิธีมีผู้เสนอและแต่ละสี่วิธีนี้จะเพิ่มระดับความซับซ้อนให้กับสิ่งที่เป็นตัวบ่งชี้ง่ายๆ ความซับซ้อนอย่างน้อยที่สุดในใจของฉันก็จะเป็นประโยชน์ถ้ามันเพิ่มมูลค่า ดูเหมือนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกัน แผนภูมิด้านล่างเป็นแผนภูมิรายสัปดาห์ของ SPDR SampP 500 ETF (NYSE: SPY) โดยมีราคาที่ซ่อนไว้ดังนั้นค่าเฉลี่ยที่เราเห็นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีนี้ช่วยขจัดความยุ่งเหยิงในแผนภูมิและช่วยให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นและลดลงในเวลาเดียวกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการปรับตัวซึ่งเป็นเส้นสีแดงบาง ๆ เป็นตัวบ่งชี้ถึงความล้าหลังอย่างต่อเนื่องของเส้นรอบวงที่เรียบง่ายซึ่งแสดงเป็นเส้นสีน้ำเงินหนา ที่ด้านล่างในปี 2009 MA ชี้แจงบรรทัดสีน้ำตาลเป็นครั้งสุดท้ายเพื่อส่งสัญญาณการซื้อ สัญญาณดังกล่าวเกิดขึ้นหลังจากที่ SPY ได้รับมากกว่า 35 ตัว MAs อื่น ๆ มีสัญญาณซื้อหลังจากได้รับผลกระทบ 25 ครั้งความล่าช้าอย่างมากที่พื้นเป็นหนึ่งในข้อเสียที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อุปสรรคสำคัญอื่น ๆ ก็คือมีธุรกิจการค้าขนาดเล็กจำนวนมากในตลาดด้านข้าง จากการเปรียบเทียบภาพเราสามารถพูดได้ว่าค่าเฉลี่ยอยู่ใกล้กันและกัน การทดสอบเชิงปริมาณที่ละเอียดขึ้นของ MA ต่างๆจะต้องมีการพัฒนาความคิดเห็นที่มากขึ้นว่าเป็นที่ใดที่ดีที่สุด ผลการวิจัยสรุปไว้ในตารางด้านล่าง ผลลัพธ์ทั้งหมดเป็นเวลา 26 สัปดาห์ MA และระบบอยู่เสมอในตลาดนานเมื่อราคาสูงกว่า MA และสั้นเมื่อราคาต่ำกว่า MA MA แต่ละตัวมีการซื้อขายที่ต่ำและไม่มีใครชนะตลาด ขุดลึกเราเรียนรู้ว่าปัญหาประสิทธิภาพการทำงานเป็นผลมาจากความเสียหายที่เกิดขึ้นในระยะสั้น มองไปที่ผลลัพธ์สำหรับระบบ MA ที่ยาวเพียงอย่างเดียวโดยจะย้ายไปเป็นเงินสดเมื่อราคาต่ำกว่าระดับ MA เราเห็นว่าผลการดำเนินงานดีขึ้นมาก แม้ว่าตัวเลขการซื้อขายที่ชนะการประมูลยังอยู่ในระดับต่ำ แต่ MA ที่ปรับตัวดีขึ้นจะซื้อและถือครองโดยจำนวนมากเกือบ 3 ต่อ 1 ตัวบ่งชี้นี้จะไม่เรียกด้านบนของตลาด ในความเป็นจริงเนื่องจากมีการคำนวณด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์จึงเป็นไปไม่ได้ที่ MA จะส่งสัญญาณที่ด้านบนหรือด้านล่างแน่นอน ในช่วงเวลาของการเขียนนี้ SPY อยู่เหนือเมตริกซ์แบบปรับตัวได้โดยอิงตามตัวบ่งชี้นี้เพียงอย่างเดียวตลาดวัวจะยังคงอยู่ตราบใดที่ SPY ยังคงอยู่เหนือระดับ 141.36 แน่นอนค่าที่ถูกต้องของ MA เปลี่ยนแปลงทุกวันและมีแนวโน้มว่าจะสูงขึ้นเมื่อตลาดหมีต่อไปเริ่มต้นขึ้น ไม่มีทางที่จะกำจัดปัญหาที่เกิดขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างเต็มที่ แต่จากประสบการณ์ของผมวิธีที่ดีที่สุดในการใช้พวกเขาคือการใช้ MA แบบปรับตัวได้เป็นสัญญาณแบบยาวเท่านั้น ไม่ว่าคุณจะใช้ MA แบบไหนเมื่อราคาต่ำกว่า MA โอกาสในการซื้อที่ทำกำไรต่ำ ส่วนตัวผมจะพิจารณาขายหุ้นหรือ ETF เมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 26 สัปดาห์ บทความยอดนิยม