Ruchoma średnia zwraca

Test na znalezienie najlepszej ruchomej średniej strategii sprzedaży Dr. Winton Felt Aby rozwijać lub udoskonalać nasze systemy transakcyjne i algorytmy, nasi handlowcy często przeprowadzają eksperymenty, testy, optymalizacje i tak dalej. Przetestowaliśmy kilka strategii sprzedaży i teraz dzielimy się niektórymi z tych ustaleń. R. Donchian, spopularyzował system, w którym następuje sprzedaż, jeśli 5-dniowa średnia krocząca przekroczy 20-dniową średnią kroczącą. R. C. Allen spopularyzował system, w którym następuje sprzedaż, jeśli 9-dniowa średnia krocząca przekroczy 18-dniową średnią kroczącą. Niektórzy handlowcy uważają, że rezygnują mniej z osiągniętych zysków, jeśli używają krótszej, długiej średniej kroczącej. Ci ludzie wolą sprzedać, jeśli 5-dniowa średnia krocząca przekroczy 10-dniową średnią kroczącą. Handlowcy używali odmian tych pomysłów (niektórzy zachwalali korzyści jednej odmiany, a inni zachwalali korzyści innej). Jeden handlowiec powiedział nam o skrzyżowaniu 7-dniowej i 13-dniowej wykładniczej średniej kroczącej. Ponieważ system ten miał pewne zalety, został uwzględniony w testach do celów porównawczych. Strategie objęte tą serią testów obejmowały wszystkie systemy dualne, w których krótsza średnia ruchowa wynosiła od 4 dni do 50 dni, a dłuższa średnia ruchoma mieściła się między krótką średnią ruchomą długości i 200 dni. Poniżej przedstawiamy niektóre z najbardziej popularnych systemów i odmian tych systemów. Sprzedaj, jeśli prosta 9-dniowa średnia krocząca stockrsquos przekracza swoją prostą 18-dniową średnią kroczącą, Sprzedaj, jeśli prosta 10-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedza swoją 18-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli średnia krocząca przekracza swoją prostą 19-dniową średnią ruchomą, Sell, jeśli prosta 9-dniowa średnia krocząca stockrsquos przekroczy swoją prostą 19-dniową średnią ruchomą, Sell, jeśli prosta 9-dniowa średnia krocząca akcji spadnie poniżej swojej 20-dniowej średniej kroczącej, Sprzedaj, jeśli prosta 10-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedza swoją prostą 20-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli prosta 4-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedzi swoją prostą 18-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli średnia krocząca przekracza swoją prostą 18-dniową średnią kroczącą, Sprzedaj, jeśli prosta 4-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedza swoją prostą 20-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli prosta 5-dniowa średnia krocząca przekroczy swój zwykły 20-dniowy ruchomy uśredniony e, Sprzedaj, jeśli prosta 5-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedza swoją prostą, 9-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli prosta 4-dniowa średnia krocząca akcji wyprzedzi swoją prostą 9-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli akcje są proste 4-dniowe średnie ruchome krzyże poniżej prostej 10-dniowej średniej kroczącej, Sprzedaj, jeśli prosta 5-dniowa średnia krocząca wyprzedza swoją prostą 10-dniową średnią ruchomą, Sprzedaj, jeśli średnia krocząca w trybie wykładniczym 7-dniowa przekracza średnią wykładniczą 13 dni średnia, Sprzedaj, jeśli średnia krocząca w trybie wykładniczym 7-dniowej średniej kroczącej przekracza swoją wykładniczą średnią kroczącą z 14 dni. Chcieliśmy uniknąć dopasowania typu "doublecurve". Chcieliśmy przetestować te strategie w szerokim zakresie zasobów reprezentujących różne branże i sektory rynku. Ponadto chcieliśmy przetestować różne warunki rynkowe. Dlatego przetestowaliśmy strategie na każdym z około 3000 zapasów przez okres około 9 lat (lub przez okres, w którym akcje są przedmiotem obrotu, jeśli są sprzedawane przez mniej niż 9 lat), uwzględniające prowizje, ale nie przekraczające kwoty quot. Efekt poślizgu pojawia się, gdy zlecenie sprzedaży wynosi 30, ale cena, przy której realizowana jest sprzedaż, wynosi 29,99. W tym przypadku poślizg byłby jednym groszem na akcję. Ta sama strategia quotbuyquot była konsekwentnie stosowana dla każdego testu. Jedyną zmienną była reguła sprzedaży. Dla każdej strategii wyliczyliśmy zwroty wszystkich zasobów. Przeprowadziliśmy łącznie 47.312 testów. Ideą tego eksperymentu było sprawdzenie, która z tych sprzedawanych dyscyplin osiągnęła najlepsze wyniki przez większość czasu dla większości zasobów. Pamiętaj, że opłacalność systemu stosowanego do pojedynczego zasobu (nawet jeśli jest to powtórzone dla 3000 zasobów, jak w naszym teście), nie daje pełnego obrazu. Rentowność za jednostkę zainwestowanego czasu jest lepszym sposobem na porównanie systemów. Przeprowadzając ten test na giełdach papierów wartościowych, wymagaliśmy, aby każdy system musiał czekać na nowy sygnał kupna w konkretnym testowanym magazynie. W prawdziwym życiu inwestor może przeskoczyć do innej akcji natychmiast po sprzedaży. W związku z tym przedsiębiorca miałby niewielki lub żaden nie przekroczyłby limitu czasu podczas oczekiwania na kolejny zakup. System, który jest mniej rentowny, ale wcześniej opuszcza pozycję, może zatem generować większe zyski w ciągu roku poprzez reinwestowanie w inne zabezpieczenia, gdy tylko zostanie sprzedany pierwszy. Z drugiej strony, byłoby to gorszym wykonawcą, gdyby musiał czekać na następny sygnał kupna na tym samym magazynie, podczas gdy inny wolniejszy system wciąż trzymał i zarabiał pieniądze. Zatem system, który przechwytuje zysk 10 w ciągu 20 dni, może nie porównywać się dobrze z innym systemem, który przechwytuje tylko 7 zysków w ciągu pierwszych 10 dni tego samego ruchu, a następnie sprzedaje, aby zająć inne miejsce w innym miejscu. Różne systemy sprzedaży są uporządkowane poniżej według ich dochodowości. Lewa kolumna to krótka średnia ruchoma, a środkowa kolumna to długa średnia ruchoma. Sygnały sprzedaży zostały wygenerowane, gdy krótka średnia przekroczyła średnią długoterminową. Prawa kolumna to łączna rentowność dla wszystkich badanych stad. Kluczowym elementem porównania nie jest faktyczna wielkość zysku dla każdego systemu sprzedaży. Różniłoby się to znacznie w przypadku różnych kombinacji systemów typu quotbuyquot i quotquotquot. Nie testowaliśmy rentowności żadnego kompletnego systemu, ale względnej wartości różnych systemów cytowanych w oderwaniu od odpowiednich optymalnych dyscyplin z kwotami. Jak widać z tabeli, sprzedaż, gdy 9-dniowa średnia krocząca przekroczyła 18-dniową średnią ruchomą, nie była tak opłacalna jak sprzedaż, gdy 10-dniowa średnia krocząca przekroczyła 20-dniową średnią ruchomą. Średnia pięciodobowa średnia dzienna Donchianrsquos z 20-dniowej średniej była również bardziej opłacalna niż średni 9-dniowy średniokres średniej z 18-dniowej. Wszystkie testy były identyczne. Jedyną zmienną była kombinacja wybranych średnich ruchomych. Dwa systemy wykładnicze znalazły się na samym dole listy pod względem rentowności. Nie czytaj tego raportu bez czytania kolejnego raportu, klikając link pod tabelą. Tabela zawiera tylko część historii. Badanie to nie było również próbą pomiaru względnej efektywności kompletnych systemów. Na przykład R. C. System Allen39s (jako kompletny system) może znacznie przewyższyć jeden z systemów nad nim w poniższej tabeli. Punkt wejścia systemu ma wielki związek z zyskiem uzyskanym w punkcie wyjścia systemu. Punkty wejścia różnych systemów zostały zignorowane w tym badaniu. Badanie to potwierdza pogląd, że strona sprzedająca potrójnego systemu średniej ruchomej w oparciu o średnią ruchomą wynoszącą 5, 10 i 20 dni może być bardziej opłacalna niż strona sprzedająca podobne 4-, 9-, 18 średnia z dnia na dzień. Ma dodatkową zaletę, umożliwiającą nam monitorowanie przekroczenia 5-dniowej średniej kroczącej w dół w stosunku do 20-dniowej średniej kroczącej. Ta ostatnia jest systemem Donchianrsquos i jest to silny system sam w sobie (daje również wcześniejsze sygnały niż kombinacje 9-18 lub 10-20). Dlatego też, w tym 5-, 10- i 20-dniowe średnie ruchome na naszych wykresach daje nam dodatkową opcję. Możemy użyć systemu potrójnego, ruchomego średnio w ciągu 5, 10 i 20 dni, aby wygenerować nasze sygnały sprzedaży lub możemy użyć systemu podwójnie ruchomego średniej wielkości Donchianrsquos 5-, 20-dniowego. Jeśli wzorzec zapasów nie wygląda lub nie jest właściwy, 5-dniowy średni dzienny krzyż daje nam wcześniejsze wyjście. W przeciwnym razie możemy poczekać na zwrot 10-20. Chociaż mogliśmy rozróżnić różnice pomiędzy najlepszymi systemami, należy pamiętać, że różnice w całkowitym całkowitym przychodzie w całym okresie testowania były bardzo małe w ujęciu procentowym. Na przykład różnica między systemem z najwyższym wynikiem a miejscem na ósmym miejscu wyniosła tylko około 2,4. Jeśli rozwiążesz ten problem przez cały czas trwania badania, zobaczysz, że różnice roczne są naprawdę niewielkie. W odniesieniu do kompletnych systemów, system 9-, 18-dniowy może być bardziej opłacalny niż system 10-, 20-dniowy lub system Donchian. Aby zapoznać się z tymi uwagami i innymi uwagami oraz informacjami, zobacz raport uzupełniający: Test, aby znaleźć najlepszą ruchomą średnią Strategię sprzedaży: Komentarze i obserwacje. Zyskaj więcej na ten temat i zobacz listę tutoriali na temat dyscyplin dla inwestorów i handlowców. Kopia praw autorskich 2008 - 2018 od StockDisciplines aka Stock Disciplines, LLC Dr. Winton Felt utrzymuje wiele darmowych samouczków, alertów o zapasach, a wyniki skanera w Stockdisciplines ma stronę przeglądu rynku na stronie stockdisciplinesmarket-review zawiera informacje i ilustracje dotyczące wstępnego zestawienia wyników. w alertach stockdisciplinesstock oraz informacje i filmy o stratach stopu dostosowanych pod kątem zmienności na stronie stockdisciplinesstop-loss Informacja dla webmasterów Jeśli chcesz opublikować ten artykuł na swoim blogu lub stronie internetowej, możesz to zrobić, tylko wtedy, gdy przestrzegasz naszych Warunków korzystania z Wydawcy i umowy. Publikując ten artykuł, użytkownik wyraża zgodę na przestrzeganie naszych Warunków korzystania i umów wydawcy. Możesz zapoznać się z Warunkami użytkowania i umowami wydawcy, klikając następujący niebieski odnośnik oferty. Warunki Wszystkie strony na tej stronie internetowej są chronione prawem autorskim. Copyright copy 2008 - 2018 by StockDisciplines Żadna część tej publikacji nie może być powielana ani rozpowszechniana w jakiejkolwiek formie w jakikolwiek sposób. - StockDisciplines 1590 Adams Avenue 4400 Costa Mesa, CA 92628 Stany Zjednoczone. Inwestowanie i inwestowanie na rynkach papierów wartościowych wiąże się z ryzykiem straty. Ta strona internetowa NIGDY nie zaleca, aby DOWOLNE osoby kupowały lub sprzedawały JAKIEKOLWIEK papiery wartościowe. Nie udziela indywidualnych porad inwestycyjnych. i nic tutaj nie powinno być interpretowane tak, jak gdyby miało. Czytelnicy tej witryny powinni zasięgnąć porady licencjonowanego specjalisty w zakresie swoich osobistych inwestycji. StockDisciplines nie ponosi odpowiedzialności za jakiekolwiek straty wynikające z wykorzystania informacji zawartych na tej stronie. WAŻNA INFORMACJA Korzystając z tej strony, akceptujesz nasze Warunki użytkowania i Politykę prywatności. Zobacz je, klikając ich linki w dolnej części menu po lewej stronie każdej strony. Dodaj trend lub średnią ruchomą linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić trendy danych lub średnie ruchome na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Można również rozszerzyć linię trendu poza rzeczywiste dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład następująca liniowa linia trendu prognozuje dwa kwartały do ​​przodu i wyraźnie pokazuje trend wzrostowy, który wygląda obiecująco dla przyszłej sprzedaży. Możesz dodać linię trendu do wykresu 2D, który nie jest ułożony, w tym obszar, słup, kolumna, linia, magazyn, rozproszenie i dymek. Nie można dodać linii trendu do wykresu ułożonego, trójwymiarowego, radaru, wykresu kołowego, powierzchni lub pączka. Dodaj linię trendu Na wykresie kliknij serię danych, do której chcesz dodać linię trendu lub średnią kroczącą. Linia trendu rozpocznie się w pierwszym punkcie danych wybranych serii danych. Sprawdź pole linii trendu. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii trendu. a następnie kliknij Exponential. Prognoza liniowa. lub średnia dwugodzinna. Aby uzyskać dodatkowe linie trendu, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz Więcej opcji. kliknij odpowiednią opcję w panelu Formatuj linię trendu w obszarze Opcje linii trendu. Jeśli wybierzesz wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu zamówienia. Jeśli wybierzesz średnią ruchomą. wprowadź liczbę okresów do obliczenia średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najdokładniejsza, gdy jej wartość R-kwadratowa (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają rzeczywistym danym) jest równa 1 lub zbliżona do 1. Po dodaniu linii trendu do danych , Excel automatycznie oblicza swoją wartość R-kwadrat. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, zaznaczając wartość Wyświetl R-kwadrat na wykresie (Formatowanie panelu linii środkowej, opcje linii trendu). Możesz dowiedzieć się więcej o wszystkich opcjach linii trendu w poniższych sekcjach. Linearna linia trendu Użyj tego typu linii trendu, aby utworzyć najlepiej pasującą linię prostą dla prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzór w punktach danych wygląda jak linia. Linearna linia trendu zwykle pokazuje, że coś rośnie lub maleje ze stałą szybkością. Linearna linia trendu używa tego równania do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do linii: gdzie m jest nachyleniem, a b jest punktem przecięcia. Poniższa linearna linia trendu pokazuje, że sprzedaż lodówek stale rosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość R-kwadrat (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak bardzo wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają twoim faktycznym danym) wynosi 0,9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując najlepiej dopasowaną linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy szybkość zmian w danych wzrasta lub maleje szybko, a następnie się wyrównuje. Logarytmiczna linia trendu może wykorzystywać wartości ujemne i dodatnie. Logarytmiczna linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych przez punkty: gdzie cib są stałymi, a ln jest funkcją logarytmu naturalnego. Poniższa logarytmiczna linia trendu pokazuje przewidywany wzrost populacji zwierząt w obszarze o stałej powierzchni, gdzie populacja wyrównała się, gdy zmniejszyła się przestrzeń dla zwierząt. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,933, co jest relatywnie dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta linia trendu jest przydatna, gdy twoje dane się zmieniają. Na przykład, gdy analizujesz zyski i straty w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu można określić na podstawie liczby fluktuacji danych lub liczby zakrętów (wzgórz i dolin) na krzywej. Zazwyczaj wielomianowa linia trendu ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, Zakon 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a Zakon 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Linia wielomianowa lub krzywoliniowa wykorzystuje to równanie do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca wielomianowa linia trendu (jedno wzgórze) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,979, która jest bliska 1, więc linie dobrze pasują do danych. Pokazywanie zakrzywionej linii, ta linia trendu jest przydatna dla zestawów danych, które porównują pomiary, które wzrastają z określoną szybkością. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych. Nie można utworzyć linii trendu siły, jeśli dane zawierają zero lub wartości ujemne. Linia trendu siłowego wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, gdy dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości pokazuje odległość w metrach na sekundę. Linia trendu mocy wyraźnie pokazuje rosnące przyspieszenie. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,986, co jest prawie idealnie dopasowane do linii danych. Pokazując linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy wartości danych wzrastają lub spadają w stale rosnących cenach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub wartości ujemne. Wykładnicza linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych przez punkty: gdzie cib są stałymi, a e jest podstawą logarytmu naturalnego. Następująca wykładnicza linia trendu pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego starzenia się. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,990, co oznacza, że ​​linia pasuje do danych niemal idealnie. Przenoszenie średniej linii trendu Ta linia trendu wyrównuje fluktuacje danych, aby wyraźniej pokazać wzór lub trend. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionej przez opcję Okres), uśrednia je i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia z dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w średniej ruchomej linii trendu. Średnia z drugiego i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średnia linia ruchoma używa tego równania: Liczba punktów w ruchomej średniej linii trendu jest równa całkowitej liczbie punktów w serii, minus numer określony dla okresu. Na wykresie punktowym linia trendu jest oparta na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj wartości x przed dodaniem średniej ruchomej. Poniższa średnia ruchoma linia trendu pokazuje wzór liczby sprzedanych domów w okresie 26 tygodni. Wyjaśnienie prostej średniej kroczącej (SMA) Prosta średnia ruchoma (SMA) to najprostszy typ średniej ruchomej w analizie rynku forex (DUH). Zasadniczo, prosta średnia krocząca jest obliczana przez zsumowanie ostatnich 8220X8221 okresów cen zamknięcia, a następnie podzielenie tej liczby przez X. Don8217t martwić, we8217ll uczynić go krystalicznie czystym. Obliczanie prostej średniej ruchomej (SMA) Jeśli narysowałeś prostą średnią kroczącą z 5 okresów na wykresie jednogodzinnym, sumowałbyś ceny zamknięcia z ostatnich 5 godzin, a następnie podzieliłeś tę liczbę przez 5. Voila Masz średnią cena zamknięcia w ciągu ostatnich pięciu godzin Wyrównaj te średnie ceny i uzyskaj średnią ruchomą Jeśli masz zamiar wykreślić 5-okresową prostą średnią kroczącą na 10-minutowej mapie walutowej, sumowałbyś ceny zamknięcia z ostatnich 50 minut a następnie podziel tę liczbę przez 5. Jeśli chcesz wykreślić prostą średnią kroczącą z 5 okresów na wykresie 30-minutowym, sumowałbyś ceny zamknięcia z ostatnich 150 minut, a następnie podzielisz tę liczbę przez 5. Jeśli masz zamiar wykreślić 5-letnia prosta średnia ruchoma na 4 godz. chart8230 Okay, ok, wiemy, wiemy. Otrzymujesz obraz Większość pakietów wykresów zrobi dla ciebie wszystkie obliczenia. Powodem, dla którego po prostu znudziłyśmy się (ziewanie) z 8220how to 8221 na obliczaniu prostych średnich kroczących, jest to, że ważne jest zrozumienie, abyś wiedział, jak edytować i modyfikować wskaźnik. Zrozumienie działania wskaźnika oznacza, że ​​można dostosowywać i tworzyć różne strategie w miarę zmiany otoczenia rynkowego. Teraz, podobnie jak w przypadku niemal każdego innego wskaźnika forex, średnie ruchome działają z opóźnieniem. Ponieważ bierzesz średnie historyczne historie cen, naprawdę widzisz tylko ogólną ścieżkę niedawnej przeszłości i ogólny kierunek działania ceny krótkoterminowej 8220future8221. Zastrzeżenie: Przeniesienie średnich nie zamieni cię w panią Cleo psychiczną Oto przykład, jak średnie ruchome wygładzają cenę akcji. Na powyższym wykresie przedstawiliśmy trzy różne SMA na wykresie 1-godzinowym USDCHF. Jak widać, im dłuższy jest okres SMA, tym bardziej pozostaje on w tyle za ceną. Zauważ, że SMA 62 jest dalej niż obecna cena niż 30 i 5 SMA. Wynika to z faktu, że 62 SMA sumuje ceny zamknięcia z ostatnich 62 okresów i dzieli je przez 62. Im dłuższy okres czasu używasz na SMA, tym wolniej reaguje na ruch cenowy. SMA na tym wykresie pokazują ogólny nastrój rynku w tym momencie. Tutaj widzimy, że para zyskuje na popularności. Zamiast tylko spojrzeć na aktualną cenę rynku, średnie ruchome dają nam szerszy obraz, a my możemy teraz zmierzyć ogólny kierunek jego przyszłej ceny. Korzystając z SMA, możemy stwierdzić, czy para zyskuje na popularności, traci na wartości, czy po prostu sięga. Jest jeden problem z prostą średnią kroczącą: są podatne na skoki. Kiedy tak się dzieje, może to dać nam fałszywe sygnały. Możemy myśleć, że nowy trend walutowy może się rozwijać, ale w rzeczywistości nic się nie zmieniło. W następnej lekcji pokażemy, co mamy na myśli, a także przedstawimy inny typ średniej ruchomej, aby uniknąć tego problemu. Zapisz swoje postępy, logując się i oznaczając ukończoną lekcję