วิธีการ ไม่ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย การทำงาน

ความแตกต่างระหว่างความผันผวนของค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหว (MACD) เป็นส่วนหนึ่งของซีรี่ส์ที่มองไปที่ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคในวันนี้ การพัฒนาโดย Gerald Appel (ผู้จัดพิมพ์ของระบบและการคาดการณ์) ในช่วงปลายทศวรรษที่ 1970 บ่งชี้ว่าโมโนเมอร์โมบิลิตี้ที่ใช้บ่อยที่สุดคือตัวบ่งชี้ความคลาดเคลื่อนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) มันถูกใช้เพื่อจุดการเปลี่ยนแปลงในความแรงทิศทางโมเมนตัมและระยะเวลาของแนวโน้มในราคาหุ้น MACD คืออะไร MACD เป็นเพียงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของราคาปิดของหุ้นอ้างอิงที่เป็น 26 วันและ 12 วัน (เป็นค่าเฉลี่ยเลขคณิตหรือ EMA เป็นค่าที่ให้น้ำหนักมากกว่าข้อมูลล่าสุด) EMA 9 วันเรียกว่าเส้นสัญญาณ (หรือทริกเกอร์) ถูกวางแผนไว้ที่ด้านบนของ MACD เพื่อแสดงโอกาสในการซื้อหุ้น เหตุผลที่ MACD มีประโยชน์เหตุผลที่ผู้ค้าใส่ใจกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเป็นเพราะพวกเขาต้องการทราบว่าโมเมนตัมระยะสั้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเทียบกับโมเมนตัมระยะยาว หากระดับเฉลี่ยในระยะสั้นสูงขึ้น (ช้ากว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว) สัญญาณ MACD จะเคลื่อนขึ้น (ลง) ผู้ค้าใช้เพื่อแสดงให้เห็นว่าแรงซื้อเพิ่มขึ้น (ลดลง) เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ MACD ได้รับความนิยมมากก็คือสัญญาณการซื้อขายที่ค่อนข้างโปร่งใส คุณสามารถดูบทแนะนำวิดีโอที่ดีในการใช้งานได้ที่นี่ แต่โดยสรุปแล้วมีสามวิธีที่เป็นที่นิยมในการใช้ MACD คือ crossovers (เส้นสัญญาณหรือเส้นกึ่งกลาง) เงื่อนไข overboughtoversold และ divergences a) Signal Line Crossover - กฎการซื้อขายหลัก MACD อยู่ที่เส้น MACD ที่อยู่ต่ำกว่าเส้น EMA 9 วันที่เร็วกว่า (เรียกว่า Crossover สัญญาณ) และสัญญาณซื้อเกิดขึ้นเมื่อ MACD ขึ้นเหนือ สายสัญญาณของมัน b) Centre Line Crossover - เป็นที่นิยมในการซื้อเมื่อ MACD ทะลุเหนือศูนย์ (เรียกว่า crossover แบบ centreline) หุ้นโมเมนตัมที่ดีอยู่เหนือศูนย์เป็นระยะเวลานาน การข้ามจุดต่ำกว่าศูนย์จะถูกละเลยเนื่องจากสต็อกอ่อนแอและมีการกล่าวว่าแนวโน้มไม่สามารถคาดเดาได้ง่าย ครอสโอเวอร์เกิดขึ้นค่อนข้างบ่อย อีกสัญญาณหนึ่งที่ถือว่าน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ค่อยพบบ่อยขึ้นคือรูปแบบที่เรียกว่าลู่เข้า นี่เป็นที่ที่ราคาตลาดของตัวเองทำให้ต่ำลงจากระดับต่ำสุดที่ผ่านมา แต่ข้อมูลอ้างอิง 828 ปลดล็อกบทความนี้โดยทันทีโดยลงชื่อเข้าใช้บัญชีของคุณไม่มีบัญชีลงทะเบียนฟรีและใช้งานได้ตามข้อกำหนดในการให้บริการของเรา Stockopedia เป็นเว็บไซต์ข่าวการเงินเวทีสนทนาและผู้รวบรวมเนื้อหา เว็บไซต์ของเราควรใช้เพื่อจุดประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น เราไม่ได้ให้คำแนะนำในการลงทุนคำแนะนำหรือมุมมองเกี่ยวกับการลงทุนหรือกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับความต้องการลงทุนของบุคคลใดบุคคลหนึ่ง คุณควรตัดสินใจเองและขอคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญอิสระก่อนทำเช่นนั้น จำเอาไว้: หุ้นสามารถลงไปได้เช่นกัน ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ใช่คำแนะนำสำหรับนักลงทุนในอนาคตอาจไม่ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน คุณชอบโพสต์นี้ทำงานย้ายโดยเฉลี่ย 19 พฤษภาคม 2009 เวลา 10:15 EST โดย Chris Rowe เมื่อสัปดาห์ที่แล้วเราได้พูดถึงความสำคัญของการทำความเข้าใจแนวโน้มของตลาด เพราะแนวความคิดในการซื้อขายมีแนวโน้มเป็นหลักฐานหลักของการวิเคราะห์ทางเทคนิค โดยเฉพาะอย่างยิ่ง itrsquos จำเป็นเมื่อใช้แนวโน้มระยะสั้นที่เวลารายการ (หรือออก) ของคุณชี้ไปที่กำหนดแนวโน้มอีกต่อไป ตัวอย่างเช่นการปรับตัวในระยะสั้นควรใช้เป็นจุดเริ่มต้นหากแนวโน้มระดับกลางขึ้นและเมื่อแนวโน้มระดับกลางลดลงควรใช้ป๊อประยะสั้นเป็นโอกาสในการขายสั้น ๆ เมื่อคุณได้ภาพที่ชัดเจนว่าหุ้นกำลังซื้อขายในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่สิ่งถัดไปที่คุณต้องการดูคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหุ้น การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงเส้นในแผนภูมิที่ติดตามราคาเฉลี่ยของสต็อกหรือดัชนีในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ (เช่นวัน, สัปดาห์, เดือนเป็นต้น) ในช่วงเวลาที่กำหนด โปรดจำไว้ว่าแต่ละแถบในแผนภูมิแสดงช่วงเวลา ในแผนภูมิรายวันเช่นแต่ละช่วงเวลาแสดงถึงวันเดียว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปจะใช้เพื่อทำให้เกิดความผันผวนในระยะสั้นและทำให้สามารถระบุแนวโน้มที่สำคัญได้ง่ายขึ้น พวกเขายังใช้เพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงของโมเมนตัมในดัชนีหรือความปลอดภัย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบพื้นฐานที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ldquosimple moving averagerdquo (SMA)) จะมีน้ำหนักเท่ากับช่วงเวลาทั้งหมดและค่าเฉลี่ยออกจากผลรวม ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันโดยปกติจะเป็นราคาปิดของแต่ละช่วง 20 วันทำการซื้อขายล่าสุด มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่หลายแบบ แต่ค่า ldquoexponential moving averagerdquo (EMA) มีน้ำหนักมากกว่ากิจกรรมราคาล่าสุด บางคนเชื่อว่ามันทำให้รู้สึกมากขึ้นที่จะใช้ EMA มากกว่า SMA เป็นราคาล่าสุดมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น แต่ itrsquos จริงๆเรื่องของความชอบส่วนบุคคล ส่วนตัวฉันชอบ EMA แม้ว่าจะมีสถานที่สำหรับทั้งสองเมื่อทำการวิเคราะห์ทางเทคนิคสำหรับผลงานของคุณเอง ควรใช้ช่วงเวลาใดในการระบุแนวโน้มที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มระยะสั้นโดยปกติจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน (หรือสองสัปดาห์) โดยปกติจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือ 10 สัปดาห์) เพื่อระบุแนวโน้มในระยะยาวมักใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (หรือ 40 สัปดาห์) โปรดจำไว้ว่าทิศทางของแนวโน้มสามารถกำหนดได้ทั้งโดยทิศทางของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหรือโดยเสียงสูงและต่ำ ตัวอย่างเช่นเสียงสูงที่สูงขึ้นและระดับต่ำสุดที่สูงขึ้นมักเป็นขาขึ้นและในทางกลับกัน แต่สำหรับวัตถุประสงค์ของการสนทนานี้ให้ความสำคัญกับการย้ายโดยเฉลี่ย ฉันได้อ่านและฉันยังสามารถเขียนร้อยหรืออาจเป็นพันหน้าเกี่ยวกับการย้ายค่าเฉลี่ย แต่ letrsquos ติดพื้นฐานที่นี่ ตารางต่อไปนี้เป็นแผนภูมิรายวัน 1 ปีของ Cisco Systems (CSCO) mdash และแผนภูมิที่สวยงามเมื่ออยู่ในรูปแบบนี้ เส้นสีน้ำตาลเข้มแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว (200 วัน) สีน้ำเงินหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (50 วัน) และเส้นสีน้ำตาลอ่อนที่ดูยาก แต่มีลูกศรชี้ไปที่สีเขียวนั่นคือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น (10 วัน) แนวโน้มที่มีน้อยลง (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เล็กลง) ยิ่งมีความผันผวนมากเท่านั้น ในช่วงระยะเวลา 12 เดือนนี้: แนวโน้มในระยะยาว (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน) เพิ่มขึ้นตลอดเวลา แนวโน้มระดับกลาง (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) จากช่วงเริ่มต้นของแผนภูมิเพิ่มขึ้น โมเมนตัมด้านการพลิกกลับเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยมีค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ระดับต่ำกว่าระยะยาว หลังจากนั้นในเดือนมกราคมสัญญาณโมเมนตัมด้านบนลดลงส่งสัญญาณความอ่อนตัวลงของหุ้น ในเวลาเดียวกันแนวโน้มระดับกลาง (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน) ปรับตัวลงเล็กน้อยจนถึงเดือนมิถุนายนเมื่อเริ่มขยับขึ้นอีกครั้งเนื่องจากหุ้นเริ่มฟื้นตัวขึ้นอีกครั้ง แนวโน้มระยะสั้น (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน) เป็นตัวแปรที่ผันผวนมากที่สุด มันเป็นช่วงเดือนสิงหาคมถึงเดือนตุลาคมเมื่อมันต้องใช้ชีวิต แนวโน้มระยะสั้นลดลงจากช่วงกลางเดือนตุลาคมถึงต้นเดือนพฤศจิกายน แนวโน้มในระยะสั้นยังลดลงครึ่งเดือนมกราคมปลายเดือนกุมภาพันธ์ปีที่แล้วเป็นเวลาสองสัปดาห์ในช่วงปลายเดือนมีนาคมและอีกครั้งในเดือนพฤษภาคม ฉันเน้นแนวลาดลงไปในแสงสีแดง คุณอาจสังเกตเห็นว่าหุ้นดูเหมือนว่าจะได้แรงหนุนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวและเมื่อการสนับสนุนหักแล้วดูเหมือนว่าจะได้แรงหนุนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถัดไป ตั้งแต่เดือนสิงหาคมถึงกลางเดือนตุลาคมซิสโก้ก็พลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและหลังจากละเมิดระดับดังกล่าวในปลายเดือนตุลาคมแล้วก็เริ่มพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่มีการเคลื่อนไหวสูงขึ้น หลังจากอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจนถึงเดือนมกราคมซิสโก้แรกละเมิด 10 วันและยังละเมิด 50 วัน หลังจากที่การฟื้นตัวที่ล้มเหลว (ต้นเดือนกุมภาพันธ์ไม่ผ่านทะลุจุดสูงสุดในเดือนมกราคมที่ผ่านมา) และพลิกกลับมาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันซึ่งในเดือนมีนาคมทำหน้าที่เป็นจุดต้านทาน . สังเกตว่าในเดือนมกราคมหุ้นทดสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเช่นเดียวกับเด็กที่ท้าทายพ่อแม่ เมื่อหุ้นพิสูจน์ว่ามันสามารถหลีกเลี่ยงการละเมิดดูเหมือนว่าจะเดินไปทั่วทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (หรือควรจะเดินผ่าน) เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันกลายเป็นระดับการสนับสนุนใหม่ ทำไมการย้ายค่าเฉลี่ยมีความถูกต้องมากขึ้นกว่าที่เคยเป็นมาก่อนการค้าขายกันอาจเห็นเรื่องนี้และคิดว่าทุกอย่างนี้มีลักษณะคล้าย B. S. ทำไมราคาของหุ้นจะกระเด็นออกจากเส้นจินตนาการและใช้เส้นสมมุติถัดไปเป็นค่าสนับสนุนเมื่อบรรทัดแรกเป็นค่าผิดพลาดที่เข้าใจได้ แต่มีสองแรงที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพิ่มขึ้นและระดับความต้านทานมากขึ้นกว่าที่เคย หนึ่งคือความจริงที่ว่าผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมากกำลังเฝ้าดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้ที่การตีกลับกลายเป็นคำทำนายด้วยตนเอง เมื่อมีการละเมิดระดับการสนับสนุนผู้คนหลายล้านคนกำลังจ้องมองที่ระดับความรุนแรงต่อไปและสงสัยว่าหุ้นนั้นจะหาจุดแข็งหรือไม่ พวกเขายังคงเฝ้ามองดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคยเป็นระดับรองรับจะเริ่มเป็นระดับความต้านทานหรือไม่ ประการที่สองคือความจริงที่ว่ามีระบบการซื้อขายทางคอมพิวเตอร์จำนวนมากในปัจจุบันที่จะซื้อและขายหุ้นโดยอัตโนมัติเมื่อถึงจุดใดจุดหนึ่ง บ่อยครั้งที่ทริกเกอร์อัตโนมัติเหล่านี้อยู่ที่หรือใกล้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมเหล่านี้ Moving Averages In Motion ด้านล่างเป็นแผนภูมิ 2 ปีของ Cisco ฉันต้องการให้คุณมุ่งความสนใจไปที่มุมของเนินเขาในแต่ละทิศทางที่เคลื่อนไปมา สังเกตความแตกต่างในมุมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระหว่างการชุมนุมในช่วงต้นปี (ซึ่งล้มเหลว) และการชุมนุมในช่วงปลายปี แรงผลักดันเริ่มต้นในสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นมากในการชุมนุมครั้งที่สอง นอกจากนี้โปรดทราบว่าในการชุมนุมครั้งที่สองพัลส์ averagesrsquo ที่เคลื่อนที่จะยาวกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในระยะสั้น (10 วัน) ตามกฎของหัวแม่เท้า, แรงผลักดันที่สูงขึ้นและชีพจรมากขึ้นมีโอกาสมากขึ้นก็คือว่าแนวโน้มจะยังคง และที่ไปทั้ง uptrends และ downtrends คริส Rowe เป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่การลงทุนสำหรับ Tycoon Publishingrsquos The Trend Rider หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเขาอ่านชีวประวัติของเขา บทความที่พิมพ์จาก InvestorPlace Media, investorplace200905how-moving-averages-work copy2017 InvestorPlace Media, LLCDo การปรับความถนัดในการทำงานร่วมกัน (MACD) Stockopedia เป็นแหล่งข่าวทางการเงินในสหราชอาณาจักรที่มุ่งเน้นการปรับปรุงการแสดงผลของ บริษัท ขนาดเล็กและธีมการลงทุนที่มักถูกมองข้ามโดยสื่อกระแสหลักบทความล่าสุดเป็นส่วนหนึ่งของซีรี่ส์ที่กำลังมองหา ตัวชี้วัดทางเทคนิคในวันนี้มองไปที่ MACD การพัฒนาโดย Gerald Appel (ผู้จัดพิมพ์ของระบบและการคาดการณ์) ในช่วงปลายทศวรรษที่ 1970 บ่งชี้ว่าโมโนเมอร์โมบิลิตี้ที่ใช้บ่อยที่สุดคือตัวบ่งชี้ความคลาดเคลื่อนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) มันถูกใช้เพื่อจุดการเปลี่ยนแปลงในความแรงทิศทางโมเมนตัมและระยะเวลาของแนวโน้มในราคาหุ้น MACD คืออะไร MACD เป็นเพียงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยการปิดคำนวนของราคาปิดในช่วง 26 วันและ 12 วัน (ค่าเฉลี่ยเลขคณิตหรือ EMA เป็นค่าที่ให้น้ำหนักมากที่สุดสำหรับข้อมูลล่าสุด) EMA 9 วันเรียกว่าเส้นสัญญาณ (หรือทริกเกอร์) ถูกวางแผนไว้ที่ด้านบนของ MACD เพื่อแสดงโอกาสในการซื้อหุ้น เหตุผลที่ MACD มีประโยชน์เหตุผลที่ผู้ค้าใส่ใจกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเป็นเพราะพวกเขาต้องการทราบว่าโมเมนตัมระยะสั้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่อเทียบกับโมเมนตัมระยะยาว หากระดับเฉลี่ยในระยะสั้นสูงขึ้น (ช้ากว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว) สัญญาณ MACD จะเคลื่อนขึ้น (ลง) ผู้ค้าใช้เพื่อแสดงให้เห็นว่าแรงซื้อเพิ่มขึ้น (ลดลง) เหตุผลหนึ่งที่ทำให้ MACD ได้รับความนิยมมากก็คือสัญญาณการซื้อขายที่ค่อนข้างโปร่งใส คุณสามารถดูบทแนะนำวิดีโอที่ดีในการใช้งานได้ที่นี่ แต่โดยสรุปแล้วมีสามวิธีที่เป็นที่นิยมในการใช้ MACD คือ crossovers (เส้นสัญญาณหรือเส้นกึ่งกลาง) เงื่อนไข overboughtoversold และ divergences a) Signal Line Crossover - กฎการซื้อขายหลัก MACD อยู่ที่เส้น MACD ที่อยู่ต่ำกว่าเส้น EMA 9 วันที่เร็วกว่า (เรียกว่า Crossover สัญญาณ) และสัญญาณซื้อเกิดขึ้นเมื่อ MACD ขึ้นเหนือ สายสัญญาณของมัน b) Centre Line Crossover - เป็นที่นิยมในการซื้อเมื่อ MACD ทะลุเหนือศูนย์ (เรียกว่า crossover แบบ centreline) หุ้นโมเมนตัมที่ดีอยู่เหนือศูนย์เป็นระยะเวลานาน การข้ามจุดต่ำกว่าศูนย์จะถูกละเลยเนื่องจากสต็อกอ่อนแอและมีการกล่าวว่าแนวโน้มไม่สามารถคาดเดาได้ง่าย ครอสโอเวอร์เกิดขึ้นค่อนข้างบ่อย อีกสัญญาณหนึ่งที่ถือว่าน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ค่อยพบบ่อยขึ้นคือรูปแบบที่เรียกว่าลู่เข้า นี่คือที่ที่ราคาตลาดของตัวเองทำให้ต่ำลงมาจากระดับต่ำก่อนหน้าที่มีสัญญาณ MACD อยู่ในระดับต่ำ นี่แสดงให้เห็นว่าระดับต่ำจะอ่อนแอหรือเป็นเท็จและสามารถหันไปหาทางกลับกันได้ ในหนังสือ Trading for a Living อเล็กซานเดอร์เอลเดอร์เรียกว่าราคาแตกต่างกับเส้นค่าเฉลี่ยสัญญาณ MACD ซึ่งเป็นสัญญาณที่แข็งแกร่งที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ความผันผวนของความผันผวนเกิดขึ้นเมื่อ MACD เริ่มทำจุดสูงสุดใหม่ในขณะที่ราคาไม่ถึงจุดสูงสุดใหม่ ความแตกต่างทั้งสองแบบนี้มีความสำคัญมากที่สุดเมื่อเกิดขึ้นในระดับที่ค่อนข้างสูงเกินไป อย่างไรก็ตามแม้ในที่นี้สัญญาณผิดพลาดเป็นเรื่องธรรมดา (การซื้อกลับกัน) ราคาอาจมีการระเบิดครั้งสุดท้ายขึ้นหรือลงหลายครั้งซึ่งทำให้ทริกเกอร์หยุดและบังคับให้ผู้ค้าออกจากตำแหน่งก่อนที่การเคลื่อนไหวจริงจะทำให้เกิดการหมุนเวียนที่ยั่งยืนและการค้าจะกลายเป็นผลกำไร โดยทั่วไป MACD ไม่ได้ใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่อยู่เหนือความต้องการโดยมี MACD อยู่ไม่ จำกัด (MA สามารถผันแปรต่อไปได้) เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงจะเคลื่อนออกไปอย่างมากจากค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้น (เช่น MACD ขึ้น) อาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าราคาอาจมีการยืดเยื้อมากเกินไป อย่างไรก็ตามการใช้ MACD ร่วมกับตัวชี้วัดที่ จำกัด ขอบเขตเช่น RSI หรือ Williams R. ปัญหาเกี่ยวกับ MACD ประเด็นหนึ่งคือ MACD เป็นตัวบ่งชี้ที่ล่าช้า เนื่องจากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยและเลื่อนค่าเฉลี่ยของค่าความล่าช้าสัญญาณที่ให้ไว้อาจมาช้า (ราคาอาจถึงจุดกลับก่อนที่จะมีการสร้างสัญญาณเข้า) เช่นเดียวกับการออกจากตำแหน่ง ในการพยายามแก้ไขปัญหานี้การทำแผนภูมิ MACD จะมาพร้อมกับ histogram ของ MACD พัฒนาโดย Thomas Aspray ในปี 1986 เพื่อคาดการณ์การ crossovers สัญญาณใน MACD นี่คือการแสดงภาพความแตกต่างระหว่าง MACD กับเส้นสัญญาณ (EMA 9 วัน) ฮิสโทแกรมเป็นบวกเมื่อ MACD อยู่เหนือเส้น EMA 9 วัน (และเป็นลบเมื่อ MACD อยู่ด้านล่าง) สัญญาณ MACD-Histogram ที่มีความผันผวนหรือหยาบคายอาจทำให้ผู้ชาตินิยมทราบถึงสัญญาณ MACD ที่อยู่ใกล้ จุดสำคัญอีกอย่างหนึ่งที่ต้องจดจำคือ MACD ถือได้ว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุดในตลาดการซื้อขายที่แกว่งตัวเช่นเดียวกับการครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหว MACD มีแนวโน้มที่จะสร้างสัญญาณซื้อ - ขายที่ไม่เป็นประโยชน์ การทำงานของ MACD Trading เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคส่วนใหญ่มีหลักฐานบางอย่างที่แสดงว่า (แต่ไม่มาก) Terence Chong จาก University of Hong Kong ได้ทดสอบ MACD ในระยะเวลา 60 ปีในตลาดหุ้นอังกฤษและพบหลักฐานว่าสามารถสร้างผลตอบแทนที่สูงกว่ากลยุทธ์การซื้อและระงับ อย่างไรก็ตาม Albin, Gunter และ Ka ได้ทดสอบสัญญาณ MACD สำหรับ NASDAQ-100 ในระยะเวลา 10 ปี พวกเขาพบว่ามีอัตราความสำเร็จต่ำที่น่าแปลกใจที่ 32.73 คือเลวร้ายยิ่งกว่าโอกาสที่คนตาบอดและเกือบจะเป็นตัวบ่งชี้ที่แย้งกันโดยส่วนใหญ่เป็นเพราะลักษณะระยะสั้นของมันทำให้ผู้ค้าถูก whipsawed เข้าและออกจากตำแหน่งหลายครั้งก่อนที่จะสามารถจับภาพ การเคลื่อนไหวของราคาที่แข็งแกร่ง พวกเขาได้รับการปรับแต่งหลายอย่างซึ่งรู้จักกันในชื่อ MACD R1 amp MACDR2 ซึ่งมีการปรับปรุงอัตราเดิมพันอย่างมาก MACD R1 - พยายามเพิกเฉยสัญญาณการซื้อและขายหาก Crossovers มีความเข้มข้นมากเกินไปในช่วงเวลาสั้น ๆ เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าวสัญญาณการซื้อขายจะได้รับเฉพาะสามวันหลังจากการครอสโอเวอร์โดยที่ไม่มีการข้ามอื่น ๆ เกิดขึ้นระหว่าง เพื่อเอาชนะการขาดคำเตือนการออกจากตลาดอย่างทันท่วงทีพวกเขายังตั้งเป้าหมายที่กำหนดไว้ไว้ที่ 3 หรือ 5 สำหรับการทำกำไร (แม้ว่าด้านกำไรของการกำหนดระดับกำไรที่กำหนดไว้ก็คือระบบอาจพลาดศักยภาพในการทำกำไรมากขึ้นในแนวโน้มที่ยาวนานอย่างต่อเนื่อง ) MACD R2 - ใช้กฎการซื้อขายเดียวกันจาก MACD R1 แต่ต้องมีความแตกต่างของระดับทริกเกอร์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าระหว่างสายสัญญาณและ MACD ซึ่งมากกว่าราคาหุ้น งานของพวกเขาได้รับการทดสอบระดับข้ามจาก 0.5 ถึง 3.5 (สูงกว่า 3.5 แทบไม่มีสัญญาณการซื้อขายใด ๆ เกิดขึ้น) Gunter et al อ้างว่าด้วยปัจจัยพิเศษนี้ MACD R2 สามารถจับภาพแนวโน้มที่สำคัญมากขึ้นในตอนเริ่มต้นโดยหลีกเลี่ยงการเคลื่อนไหวแบบสุ่มในช่วงการซื้อขายที่แคบ แต่น่าเสียดายที่ผลการทดสอบของ MACD Strategy โดย Huang พบว่าการปรับตัวของ MACD อาจดีกว่าการซื้อและระงับหากค่าใช้จ่ายในการซื้อขายถูกละเลย แต่ผลการดำเนินงานไม่ได้เกิดขึ้นเมื่อรวมเอาไว้ ฉันสามารถใช้ตัวกรองนี้ได้คุณสามารถเรียกใช้ตัวกรอง MACD ที่นี่ได้โดยใช้เครื่องมือสร้างแผนภูมิของเรา - นอกจากนี้เรายังวางแผนที่จะเพิ่มเหตุการณ์ต่อไปนี้เป็นส่วนหนึ่งของการตรวจคัดกรองหุ้นของเรา คุณสามารถสมัครทดลองใช้ฟรีได้ที่นี่ ยังมีความต่อเนื่อง MACD อ่อนตัวลง Divergence (Bearish Divergence) ทำยอดสูงใหม่สัญญาณ MACD ชะลอตัวลงมาเหนือเส้นศูนย์ด้านล่าง MACD - MACD-Histogram Turns Negative (MACD เป็นบวกเพื่อประกันภาวะตกต่ำนี้เกิดขึ้นหลังจากตีกลับ) MACD Histogram มากกว่า 2 (หรือน้อยกว่า -2) MACD Histogram การเคลื่อนไหววันอย่างต่อเนื่องเหตุการณ์เหล่านี้มักจะได้รับการพิจารณาจากสัญญาณยืนยันอื่น ๆ เช่น หุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งหมายถึงขาขึ้นโดยรวม สรุปความเห็นเกี่ยวกับมูลค่า (หรือ) ของ MACD โดยนัยผู้ค้าแนะนำว่าเป็นประโยชน์สำหรับแนวโน้มการซื้อขายเนื่องจากแสดงโมเมนตัม (เพิ่มขึ้นและชะลอตัว) ของการเคลื่อนไหว Jeff Hochman Fidelity Investments ตั้งข้อสังเกตว่าเมื่อฉันเห็น MACD crossover แบบรายเดือนที่ไม่เกิดขึ้นบ่อยนักกล่าวว่าทุกๆสองสามปีผมให้ความใส่ใจในขณะที่ Robert Colby ใน Encyclopedia of Technical Market Indicators ของเขากล่าวว่า MACD backtesting แสดงให้เห็นว่าตัวบ่งชี้มากที่สุด มีประสิทธิภาพกับกลยุทธ์การซื้อขายระยะยาว แต่ในระยะสั้นจะไม่เกิดผลกำไร โดยรวมแล้วมีหลักฐานเพียงเล็กน้อยที่แสดงให้เห็นว่าการซื้อขายหลักทรัพย์ของ MACD ด้วยตัวเองสามารถให้ alpha ที่น่าเชื่อถือเมื่อเทียบกับผลกระทบที่มีค่า บางส่วนอาจเป็นเพราะข้อบกพร่องที่ยอมรับโดยใช้วิธีเชิงกลเช่นการลัดวงจรของตัวบ่งชี้ MACD ในระยะสั้นจะทำให้เกิดสัญญาณเรียกผิด ๆ เช่นสัญญาณการซื้อและขายที่ไม่ได้ประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหลักทรัพย์ในตลาด กำลังเดินไปข้างๆ การปรับเปลี่ยนวิธีการนี้สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับเรื่องนี้หรือไม่ อาจเป็นได้ว่า MACD จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อใช้ร่วมกับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับทิศทางของหุ้น แต่อย่างใดเราไม่เห็นการศึกษาเชิงประจักษ์ที่เหมาะสมใด ๆ เพื่อสนับสนุนการอ้างสิทธิ์นี้ ความแตกต่างระหว่าง Convergence Divergence เฉลี่ย (MACD) การทำงานร่วมกัน Perspectives ต้อนรับแขกผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย มุมมองที่นำเสนอในที่นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นข้อมูลในมุมมองที่ปรึกษา กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่เฉลี่ยได้ทำงานได้เป็นอย่างดีในช่วงหลายปีที่ผ่านมา พวกเขาป้องกันไม่ให้ผู้ติดตามของพวกเขาจากการลงทุนในหุ้นทุนในช่วงฟองสบู่เทคโนโลยีและวิกฤตการณ์ทางการเงิน อย่างไรก็ตามกลยุทธ์ส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าตลาดตราสารทุนที่กว้างขึ้นตั้งแต่ปี 2552 ในบทความนี้เราจะวิเคราะห์สัญญาณการเคลื่อนไหวแบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่เป็นไปได้ทั้งหมดของ SampP 500 ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2471 เพื่อดูว่ากลยุทธ์เหล่านี้มีคุณค่าสำหรับนักลงทุนหรือไม่ บทนำ Mebane Faberrsquos 2007 เอกสารแนวทางการจัดหาเชิงยุทธวิธีเพื่อการจัดสรรยุทธวิธี ldquo ได้กลายเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ชุมชนการลงทุน ในบทความนี้เขาแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนที่เรียบง่ายสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การลงทุนที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้ละเอียดยิ่งขึ้น Faber ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนเพื่อพิจารณาว่านักลงทุนควรเข้าหรือออกจากตำแหน่งภายในกลุ่มสินทรัพย์เฉพาะหรือไม่ เมื่อราคาปิดของฐานที่ระบุใด ๆ ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือน (10 เดือนจะอยู่ที่ประมาณ 200 วันทำการ) ผู้ลงทุนควรซื้อและเมื่อราคาปิดต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนผู้ลงทุนควรขาย เนื่องจากกลยุทธ์นี้ประสบความสำเร็จเป็นอย่างดีในอดีตและเป็นเรื่องง่ายที่จะติดตามนักลงทุนจำนวนมากได้ใช้กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสำหรับพอร์ตการลงทุนส่วนตัวของพวกเขา บทความจำนวนมากได้รับการเผยแพร่เกี่ยวกับวิธีการใช้หรือปรับปรุงแนวคิดของ Faberrsquos รูปแบบการเคลื่อนที่แบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ เรียกว่า Cross สีทอง เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของการรักษาความปลอดภัยที่เฉพาะเจาะจงข้ามเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ข้ออ้างที่ว่านี้หมายถึงการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานที่อยู่ภายในของการรักษาความปลอดภัยที่กำหนด นักลงทุนควรย้ายเข้ามาเป็นเงินสดถ้าไม้กางเขนทองคำกลายเป็นไม้กางเขนแห่งความตายโดยที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ภายในทศวรรษที่ผ่านมากลยุทธ์เหล่านี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นได้ดีมากดังที่แสดงในตารางด้านล่าง สาเหตุหลักเนื่องจากกลยุทธ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเหล่านี้ช่วยป้องกันไม่ให้ผู้ติดตามของพวกเขาจากการลงทุนในหุ้นทุนในช่วงฟองสบู่เทคโนโลยีและวิกฤตการณ์ทางการเงิน อย่างไรก็ตามส่วนใหญ่ของกลยุทธ์การครอสโอเวอร์เหล่านั้นมีประสิทธิภาพต่ำกว่าตลาดตราสารทุนในวงกว้างนับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2552 ตามที่แสดงในแผนภูมิด้านล่างซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนจากการทำเครื่องหมายสีทองตั้งแต่ปีพ. ศ. เนื่องจากเราไม่ได้เห็นการชะลอตัวที่ยาวนานขึ้นอีกต่อไปนับ แต่นั้นเป็นต้นมา การดำเนินงานที่ต่ำกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้ของกลยุทธ์ดังกล่าวไม่ได้เป็นเรื่องที่น่าแปลกใจที่ทุกคนต้องเผชิญกับกลยุทธ์ที่มีแนวโน้มต่อไปนี้โดยทั่วไปต้องเผชิญกับผลกระทบจากภาวะโลกร้อนในช่วงปลายปีที่ผ่านมา ดังนั้นวิธีการดังกล่าวสามารถทำได้ดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและถือง่ายๆในตลาดหมีที่ยาวนานกว่า อย่างไรก็ตามนักลงทุนจำนวนมากพยายามที่จะหลีกเลี่ยงผลกระทบที่เกิดขึ้นในช่วงปลายปีโดยการเลือกชุดค่าผสมที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่สั้นลงซึ่งมีผลกระทบเชิงลบจากกิจกรรมการซื้อขายที่เพิ่มขึ้น แม้ว่าสัญญาณเหล่านี้จะเป็นที่นิยมอย่างมาก แต่ก็ยังไม่พบเอกสารวิจัยใด ๆ ที่สามารถประเมินค่า Crossover ที่เป็นไปได้ทั้งหมดในการเคลื่อนที่เพื่อหาว่ากลยุทธ์ดังกล่าวมีมูลค่าเพิ่มสำหรับนักลงทุนหรือไม่ วิธีการ Letrsquos วิเคราะห์สัญญาณที่เป็นไปได้ในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของ Crossover สำหรับ SampP 500 จากวันที่ 31 ธ. ค. 1928 จนถึงวันที่ 11 มิถุนายน 2014 เพื่อให้ได้มุมมองที่เป็นกลางเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของสัญญาณแบบครอสโอเวอร์ดังกล่าว นอกจากนี้ฉันต้องการตรวจสอบว่าประสิทธิภาพต่ำสุดของสัญญาณไขว้เมื่อเทียบกับกลยุทธ์การซื้อและถือแบบง่ายๆเป็นเรื่องปกติหรือเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราว นอกจากนี้ฉันต้องการทราบว่าผลของกลยุทธ์ครอสโอเวอร์ที่เฉพาะเจาะจงมีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพหรือมีลักษณะสุ่มมากกว่า สำหรับความเรียบง่ายฉันได้สันนิษฐานอัตราผลตอบแทนที่เป็นศูนย์ของผลตอบแทนถ้ากลยุทธ์ที่เฉพาะเจาะจงได้รับการลงทุนเป็นเงินสด นอกจากนี้ในตัวอย่างของเราไม่มีค่าเผื่อค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมหรือค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ ในแผนภูมิต่อไปนี้ฉันจะวิเคราะห์เมตริกหลักที่แตกต่างกัน (z-axis) และกรอบเวลาสำหรับแต่ละค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกวาดลงบนแกน x และ y ตามลำดับ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถหาเมตริกที่สำคัญสำหรับกลยุทธ์การข้ามทอง (50: 200) หากคุณค้นหาจุดข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (แกน x-50) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (แกน y -200) ฉันทดสอบชุดค่าผสมทั้งหมดของความยาว (เป็นวัน) ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามไปอีกแบบหนึ่ง กลยุทธ์การครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนย้ายทั้งหมดจะช่วยลดการสูญเสียได้มากที่สุด ถ้าเราพิจารณาความจริงที่ว่าการลดลงมากที่สุดจาก SampP 500 นั้นคือช่วงปีพ. ศ. 1930 ซึ่งเป็นประโยชน์หลักของกลยุทธ์ดังกล่าวกลายเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัด ทั้งหมดมีเพียงสามชุดของวัน (7075, 6580 และ 7080) ที่ประสบความสูญเสียสูงสุดเกินสูญเสียสูงสุดจาก SampP 500 ชุดค่าผสมอื่น ๆ ทั้งหมดประสบความสูญเสียน้อยกว่ากลยุทธ์ทั่วไปซื้อและถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตั้งแต่ 50240 วันถึง 220240 วันขาดทุนสูงสุดอยู่ระหว่าง -40 ถึง 060 ซึ่งเป็นอัตราส่วนที่น่าสนใจถ้าเราพิจารณา 86.1 จาก SampP 500 นอกจากนี้เราสามารถเห็นได้ว่าในภูมิภาคนั้นการเบิกจ่ายนี้ ลดลงหรือมีแนวโน้มที่จะค่อนข้างคงที่ตลอดเวลา mdash พื้นที่นี้สามารถอธิบายได้ว่าเป็นที่ราบสูง หากผลกระทบนี้เป็นตัวแปรสุ่มภายในช่วงเวลาดังกล่าวจะมีการเพิ่มขึ้นอีกหลายเท่าในพื้นที่นั้น ดังนั้นการปรับขนาดเล็ก ๆ ภายในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ อาจไม่ส่งผลกระทบอย่างมากต่ออัตราส่วนดังกล่าว กรณีนี้ค่อนข้างแตกต่างกันถ้าเราวิเคราะห์พื้นที่ประมาณ 1100 วันเป็น 1200 วัน ในพื้นที่นั้นการปรับค่าใช้จ่ายเล็ก ๆ ภายในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการอาจทำให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่างไปจากนี้มากและมีแนวโน้มว่าจะเป็นแบบสุ่ม ความสัมพันธ์ทั่วไปอื่น ๆ ก็คือเมื่อจำนวนการค้าเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งสองจะสั้นลง นี้แน่นอนเนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรม ด้วยเหตุนี้ผู้ติดตามส่วนใหญ่ของกลยุทธ์ดังกล่าวจึงต้องการการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและระยะยาวเพื่อลดจำนวนการซื้อขายทั้งหมด ถ้าเรามุ่งเน้นที่ผลการดำเนินงานประจำปีของสัญญาณแบบไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2472 เราสามารถเห็นได้ว่าชุดค่าผสมทั้งหมดมีผลตอบแทนเป็นบวกตั้งแต่นั้นมา ผลลัพธ์นี้ไม่แปลกใจเลยที่ SampP 500 ได้เพิ่มขึ้นเกือบ 8,000 รายนับ แต่นั้นเป็นต้นมา ดังนั้นการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องภายในตลาดควรมีผลในทางบวก จุดที่น่าสนใจอื่น ๆ ก็คือความสามารถทางประวัติศาสตร์ของสัญญาณครอสโอเวอร์ที่มีประสิทธิภาพดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและระงับแบบง่ายๆ ในกราฟที่สองเราจะไฮไลต์เฉพาะชุดค่าผสมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไขว้ที่สามารถทำได้ดีกว่ากลยุทธ์การซื้อและถือ เราเห็นได้ว่าชุดค่าผสมที่ดีที่สุด (5186) สามารถสร้างรายได้เฉลี่ยต่อปีได้ 1.4 โดยไม่มีการทำธุรกรรมรวม อย่างไรก็ตามเราสามารถมองเห็นจุดสูงสุดในกราฟดังกล่าวได้ ผลลัพธ์ส่วนใหญ่มีแนวโน้มที่จะถูกสุ่มโดยธรรมชาติ ตัวอย่างเช่นชุดค่าผสม 5175 มีค่าเฉลี่ยที่ดีขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยรายปีเฉลี่ย 1.3 โดยในขณะที่ค่าไขว้ 10175 มีค่าเพียง 0.3 และ 20175 ต่ำกว่าตลาดโดยเฉลี่ย 0.5 ดังนั้นประสิทธิภาพที่สูงกว่าสัญญาณครอสโอเวอร์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความบริสุทธิ์ กรณีนี้มีความแตกต่างกันเล็กน้อยถ้าเรามุ่งเน้นไปที่พื้นที่ระหว่าง 1: 100 200: 240 เนื่องจากชุดค่าผสมทั้งหมดในช่วงนั้นมีประสิทธิภาพสูงกว่า SampP 500 ผลการดำเนินงานดีขึ้นเมื่อเทียบกับช่วงเวลาที่มีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยภายในระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละอัน ไม่ได้นำไปสู่ความแตกต่างใหญ่ในแง่ของประสิทธิภาพที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตามในภูมิภาคนี้มีผลการดำเนินงานดีขึ้นโดยเฉลี่ยเพียง 0.58 ราย โปรดจำไว้ว่าฉันไม่ได้รวมค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมไว้ในตัวอย่างของเรา การสร้างผลตอบแทนที่แน่นอนผลงานดีกว่าเป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของเรื่องเท่านั้น นักลงทุนอาจสนใจในการสร้างผลตอบแทนที่แน่นอนมากกว่าผลตอบแทนที่เป็นบวก ฉันมองที่ความสามารถในการผสมผสานระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - ครอสโอเวอร์เพื่อสร้างผลตอบแทนที่เป็นบวกอย่างแท้จริง ฉันได้วิเคราะห์ว่าสัญญาณของการรวมกันของแต่ละ Crossover แบบโรตารีโดยเฉลี่ยมีผลในอดีตอย่างไรซึ่งแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ชุดค่าผสมจำนวนมากส่งสัญญาณยาวซึ่งทำกำไรได้มากกว่า 50 ครั้ง พื้นที่ประมาณ 50120 วันถึงปี พ. ศ. 254540 มีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพค่อนข้างมากเนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณบวกสัมบูรณ์จะค่อยๆเพิ่มขึ้นไปด้านบน ดูเหมือนว่าชุดค่าผสมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บางอย่างมีความสามารถในการคาดการณ์ตลาดที่เพิ่มขึ้น แต่น่าเสียดายที่กรณีนี้ไม่ถือเป็นส่วนใหญ่เนื่องจากเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณบวกอย่างแท้จริงขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่มีการลงทุนในชุดค่าผสมเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน SampP 500 ซึ่งเป็นสิ่งที่เห็นได้ชัดถ้าเราพิจารณาว่า SampP 500 มีการปรับตัวขึ้นเล็กน้อย น้อยกว่า 8,000 ตั้งแต่ 1929 การสัมผัสกับตลาดในช่วงเวลานั้นมีแนวโน้มสูงที่จะสร้างผลตอบแทนที่เป็นบวกผลกระทบนี้สามารถเห็นได้จากกราฟที่สองด้านล่างซึ่งแสดงความยาวสัญญาณเฉลี่ยยาวของการผสมข้ามไขว้แต่ละตัวที่วัดได้ วัน ถ้าเราเปรียบเทียบทั้งสองกราฟเราจะเห็นความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างความยาวของสัญญาณเฉลี่ยและเปอร์เซ็นต์ของสัญญาณที่เป็นบวก อย่างไรก็ตามชุดค่าผสมบางส่วนมีแนวโน้มที่จะเหมาะสำหรับแนวโน้มที่ดีกว่าคนอื่น ๆ เนื่องจากการผสมผสานระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยจะดีกว่าตลาดในช่วงที่มีการตกต่ำในระยะยาว แต่ก็น่าสนใจที่จะตรวจสอบความถี่ที่สัญญาณเงินสด (สัญญาณไขว้) สามารถเอาชนะตลาดได้ดีเพียงใด ในกรณีเช่นนี้ SampP 500 ต้องมีค่าเป็นลบในช่วงเวลาดังกล่าว อัตราส่วนนี้ยังถูกมองว่าเป็นความน่าจะเป็นที่สัญญาณไขว้ขาลงบ่งชี้ว่าการชะลอตัวในระยะยาว ดังที่คุณเห็นในกราฟด้านล่าง SampP 500 มีค่าเป็นลบในน้อยกว่า 50 กรณีทุกกรณีหลังจากที่มีการรวมตัวแบบครอสโอเวอร์แบบเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยได้กระพริบสัญญาณไขว้หยาบคาย นอกจากนี้กราฟมีการแทงมากแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ที่ไม่ดีนี้มีแนวโน้มที่จะเป็นแบบสุ่มอย่างสมบูรณ์ บรรทัดล่างอย่างไรก็ตามข้อเท็จจริงที่ว่าสัญญาณเคลื่อนไขว้มากที่สุดโดยเฉลี่ยจะเป็นรูปแบบหนึ่งของการสูญเสียการสูญเสียที่มากที่สุดเมื่อเทียบกับกลยุทธ์การซื้อ - ขายและถือครองโดยความสามารถในการทำกำไรได้ดีกว่าตลาดต้นแบบมี จำกัด นอกจากนี้การที่สัญญาณดีๆดังกล่าวไม่ได้เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ในปี 2009 เป็นปรากฏการณ์ทั่วไปไม่ใช่ปรากฏการณ์ชั่วคราว เนื่องจากสัญญาณการครอสโอเวอร์ในเชิงลบไม่จำเป็นต้องทำนายการตกต่ำอย่างมีนัยสำคัญและการตกต่ำในระยะยาวหรือการแบกรับตลาด อย่างไรก็ตามหากนักลงทุนให้ความสำคัญกับการลดการดึงลงสูงสุดสัญญาณครอสโอเวอร์ดังกล่าวมีค่าควรพิจารณาแม้ว่าพวกเขาจะไม่ควรเป็นแหล่งข้อมูลเพียงอย่างเดียว Paul Allen เป็นหัวหน้าฝ่ายวิเคราะห์ตลาด quantitativetechnical ของ WallStreetCourier ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านการวิจัยและที่ปรึกษาด้านการลงทุนสำหรับข้อมูลตลาดที่ได้รับการแต่งตั้ง