Moving average returns

Uji Untuk Menemukan Strategi Menjual Rata-rata Bergerak Terbaik Oleh Dr. Winton Felt Untuk mengembangkan atau memperbaiki sistem perdagangan dan algoritme kami, para pedagang kami sering melakukan eksperimen, pengujian, pengoptimalan, dan sebagainya. Kami telah menguji beberapa strategi penjualan dan sekarang membagikan beberapa temuan tersebut. R. Donchian, mempopulerkan sistem di mana penjualan terjadi jika rata-rata moving average 5 hari di bawah rata-rata pergerakan 20 hari. R. C. Allen mempopulerkan sistem di mana penjualan terjadi jika rata-rata pergerakan 9 hari di bawah rata-rata pergerakan 18 hari. Beberapa pedagang merasa bahwa mereka tidak memberikan keuntungan yang mereka capai jika mereka menggunakan rata-rata pergerakan yang pendek. Orang-orang ini lebih suka menjual jika rata-rata moving average 5 hari di bawah rata-rata pergerakan 10 hari. Pedagang telah menggunakan variasi pada gagasan ini (beberapa menggembar-gemborkan manfaat dari satu variasi dan yang lain memuji manfaat orang lain). Seorang pedagang memberi tahu kami tentang crossover moving average eksponensial 7 hari dan 13 hari. Karena sistem itu tampaknya memiliki beberapa kelebihan, itu termasuk dalam tes untuk tujuan perbandingan. Strategi yang tercakup dalam rangkaian tes ini mencakup semua sistem ganda di mana rata-rata pergerakan yang lebih pendek antara 4 hari dan 50 hari dan rata-rata pergerakan yang lebih panjang antara panjang rata-rata bergerak pendek dan 200 hari. Di sini kami melaporkan beberapa sistem yang paling populer dan variasi dari sistem tersebut. Jual jika rata-rata pergerakan rata-rata 9 hari rata-rata saham sederhana di bawah rata-rata pergerakan sederhana 18 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan pendek rata-rata saham naik di bawah rata-rata pergerakan sederhana 18 hari, Menjual jika rata-rata moving average 10 hari saham sederhana Persilangan di bawah rata-rata pergerakan sederhana 19 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan 9 hari rata-rata saham sederhana di bawah rata-rata pergerakan sederhana 19 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan 9 hari rata-rata saham sederhana di bawah rata-rata pergerakan 20 hari sederhana, Jual jika rata-rata pergerakan pendek rata-rata saham pendek naik di bawah rata-rata pergerakan sederhana 20 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan sederhana rata-rata saham naik di bawah rata-rata pergerakan sederhana 18 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan 5 hari rata-rata stockrsquos Persilangan di bawah rata-rata pergerakan sederhana 18 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan sederhana rata-rata saham naik di bawah rata-rata pergerakan 20 hari sederhana, Menjual jika rata-rata pergerakan sederhana 5 hari di bawah rata-rata pergerakan 20 hari sederhana E, Menjual jika rata-rata moving average 5 hari rata-rata saham sederhana di bawah rata-rata pergerakan sederhana 9 hari, Menjual jika rata-rata pergerakan sederhana rata-rata saham naik di bawah rata-rata pergerakan sederhana 9 hari, Menjual jika stockrsquos sederhana 4 hari Moving average cross di bawah rata-rata pergerakan 10 hari yang sederhana, Menjual jika rata-rata pergerakan moving average sederhana di 5 hari di bawah rata-rata pergerakan sederhana 10 hari, Menjual jika rata-rata moving average 7 hari naik mengikuti pergerakan eksponensial 13 hari. Rata-rata, Menjual jika rata-rata moving average 7 hari naik secara eksponensial di bawah rata-rata pergerakan eksponensial 14 hari. Kami ingin menghindari penggunaan yang tepat. Jadi, kami ingin menguji strategi ini terhadap berbagai macam saham yang mewakili berbagai industri dan sektor pasar. Juga, kami ingin menguji berbagai kondisi pasar. Oleh karena itu, kami menguji strategi pada masing-masing sekitar 3000 saham selama periode sekitar 9 tahun (atau selama periode dimana saham diperdagangkan jika diperdagangkan kurang dari 9 tahun), melakukan anjak dalam komisi namun tidak quotslippage. quot Hasil slip ketika Order sell adalah 30 tapi harga jual dieksekusi adalah 29,99. Dalam kasus ini, selip akan menjadi satu sen sen per saham. Strategi quotbuyquot yang sama digunakan secara konsisten untuk setiap pengujian. Satu-satunya variabel adalah aturan untuk menjual. Untuk setiap strategi, kami menghitung imbal hasil pada semua saham. Kami melakukan total 47.312 tes. Gagasan di balik eksperimen ini adalah untuk mengetahui disiplin penjualan mana yang menghasilkan hasil terbaik sebagian besar waktu untuk sebagian besar saham. Ingatlah bahwa profitabilitas sistem yang diterapkan pada satu saham (bahkan jika ini diulang untuk 3000 saham seperti dalam pengujian kami) tidak melukis keseluruhan gambar. Profitabilitas per unit waktu yang diinvestasikan adalah cara yang lebih baik untuk membandingkan sistem. Dalam melakukan tes ini di stockdisciplines, kami mewajibkan setiap sistem harus menunggu sinyal beli baru di saham tertentu yang sedang diuji. Dalam kehidupan nyata, seorang pedagang bisa melompat ke saham lain segera setelah penjualan. Oleh karena itu trader hanya memiliki sedikit atau tanpa quota timequot sambil menunggu untuk melakukan pembelian selanjutnya. Sebuah sistem yang kurang menguntungkan namun yang keluar dari posisi sebelumnya dapat menghasilkan keuntungan lebih besar lebih dari setahun dengan menginvestasikan kembali dalam keamanan yang berbeda segera setelah yang pertama dijual. Di sisi lain, akan menjadi pemain yang lebih buruk jika harus menunggu sinyal beli berikutnya pada saham yang sama sementara sistem lain yang lebih lambat masih bertahan dan menghasilkan uang. Dengan demikian, sistem yang menangkap keuntungan 10 dalam 20 hari mungkin tidak dapat dibandingkan dengan sistem lain yang hanya menangkap keuntungan 7 dalam 10 hari pertama dari pergerakan yang sama dan kemudian menjual untuk mengambil posisi lain di tempat lain. Berbagai sistem penjualan disusun di bawah ini agar menguntungkan mereka. Kolom kiri adalah moving average pendek dan kolom tengah adalah moving average yang panjang. Sinyal jual dihasilkan bila rata-rata pendek melintang di bawah rata-rata yang panjang. Kolom kanan adalah total profitabilitas untuk semua saham yang diuji. Item utama perbandingan bukanlah besaran keuntungan sebenarnya untuk setiap sistem penjualan. Ini akan sangat bervariasi dengan kombinasi sistem kuotileku dan quotsellquot yang berbeda. Kami tidak menguji profitabilitas dari setiap sistem yang lengkap, namun untuk keuntungan relatif dari berbagai sistem quotsellquot yang terpisah dari disiplin quotbuyquot masing-masing yang optimal. Seperti yang dapat Anda lihat dari tabel, menjual saat rata-rata pergerakan 9 hari di bawah rata-rata pergerakan 18 hari tidak semaksimal penjualan saat rata-rata pergerakan 10 hari di bawah rata-rata pergerakan 20 hari. Rata-rata lintas rata-rata pergerakan hari rata-rata 20 hari Donchianrsquos juga lebih menguntungkan daripada rata-rata 9 hari rata-rata 18 hari. Semua tes itu identik. Satu-satunya variabel adalah gabungan dari moving averages yang dipilih. Dua sistem eksponensial berada di urutan paling bawah dalam daftar profitabilitas. Jangan membaca laporan ini tanpa membaca laporan tindak lanjut dengan mengklik link di bawah tabel. Meja hanya menyediakan sebagian dari cerita. Selain itu, penelitian ini bukanlah upaya untuk mengukur efektifitas relatif dari sistem yang lengkap. Misalnya, R. C. Sistem Allen (sebagai sistem yang lengkap) mungkin bisa mengungguli salah satu sistem di atasnya di tabel berikut. Titik masuk sistem memiliki banyak kaitan dengan keuntungan yang diperoleh di titik keluar sistem. Titik masuk dari berbagai sistem telah diabaikan dalam penelitian ini. Studi ini mendukung gagasan bahwa sisi penjualan dari sistem rata-rata bergerak tiga kali lipat berdasarkan rata-rata pergerakan 5-, 10, dan 20 hari cenderung lebih menguntungkan daripada sisi penjualan dari 4-, 9, 18 yang sama. - day moving average combination. Ini memiliki keuntungan tambahan yang memungkinkan kita untuk memantau persimpangan ke bawah dari rata-rata pergerakan 5 hari relatif terhadap rata-rata pergerakan 20 hari. Yang terakhir adalah sistem Donchianrsquos, dan ini adalah sistem yang kuat dengan sendirinya (Ini juga memberi sinyal lebih awal daripada kombinasi 9-18 atau 10-20). Oleh karena itu, termasuk rata-rata pergerakan 5-, 10, dan 20 hari pada grafik kami memberi kita pilihan tambahan. Kita dapat menggunakan sistem rata-rata bergerak rata-rata 5-, 10, dan 20 hari untuk menghasilkan sinyal jual kita atau kita dapat menggunakan sistem rata-rata moving average Donchianrsquos 5-, 20 hari. Jika pola saham tidak terlihat atau tepat pada hak kita, maka rata-rata pergerakan moving average 5-hari akan memberi kita jalan keluar yang lebih awal. Jika tidak, kita bisa menunggu crossover 10-20. Meskipun kita bisa membedakan perbedaan antara sistem atas, harus diingat bahwa perbedaan total pengembalian total keseluruhan pengujian sangat kecil secara persentase. Misalnya, perbedaan antara sistem peringkat teratas dan yang berada di posisi kedelapan hanya sekitar 2,4. Jika Anda menyebarkannya sepanjang waktu penelitian, Anda akan melihat bahwa perbedaan tahunan sangat kecil. Sehubungan dengan sistem yang lengkap, sistem 9-, 18 hari mungkin lebih menguntungkan daripada sistem 10, 20 hari atau sistem Donchian. Untuk pertimbangan dan komentar dan informasi lainnya, silakan lihat laporan tindak lanjutnya: Tes untuk Menemukan Strategi Jual Bergerak Rata Terbaik: Komentar dan Pengamatan. Dapatkan lebih banyak tentang ini, dan lihat daftar tutorial tentang disiplin bagi investor dan pedagang. Dr. Winton Felt mengelola berbagai tutorial gratis, peringatan saham, dan hasil pemindai di stockdisciplines yang memiliki halaman ulasan pasar di stockdisciplinesmarket-review memiliki informasi dan ilustrasi yang berkaitan dengan pre-surge quotsetupsquot Pada peringatan tingkat persediaan dan informasi dan video tentang kerugian stop loss yang disesuaikan dengan volatilitas pada tingkat keterbukaan persediaan Pemberitahuan kepada Webmaster Jika Anda ingin menerbitkan artikel ini di blog atau situs web Anda, Anda dapat melakukannya jika dan hanya jika Anda mematuhi Persyaratan Penggunaan Penerbit kami. Dan Kesepakatan. Dengan menerbitkan artikel ini, Anda setuju untuk mematuhi dan terikat dengan Persyaratan Penggunaan dan Perjanjian Penerbit. Anda dapat membaca Persyaratan Penggunaan dan Perjanjian Penerbit dengan mengklik link quotTermsquot biru berikut. Syarat Semua laman di situs ini dilindungi oleh hak cipta Copy hak cipta 2008 - 2016 oleh StockDisciplines Tidak ada bagian dari publikasi ini boleh diperbanyak atau diedarkan dalam bentuk apapun dengan cara apapun. - StockDisciplines 1590 Adams Avenue 4400 Costa Mesa, CA 92628 USA. Perdagangan dan investasi di pasar sekuritas melibatkan risiko kerugian. Website ini TIDAK PERNAH merekomendasikan agar setiap orang membeli atau menjual sekuritas APAPUN. Tidak memberikan saran investasi individual. Dan tidak ada yang bisa ditafsirkan seolah-olah demikian. Pembaca konten situs ini harus meminta saran dari profesional berlisensi mengenai investasi pribadi mereka. StockDisciplines tidak akan bertanggung jawab atas kerugian yang diakibatkan penggunaan informasi yang diberikan di situs ini. PEMBERITAHUAN PENTING Dengan menggunakan situs ini, Anda menyetujui Persyaratan Penggunaan dan Kebijakan Privasi kami. Lihat mereka dengan mengklik link mereka di dekat bagian bawah menu di sisi kiri setiap halaman. Tambahkan tren atau garis rata-rata bergerak ke grafik Berlaku untuk: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Lainnya. Kurang Untuk menampilkan tren data atau rata-rata bergerak dalam bagan yang Anda buat. Anda bisa menambahkan trendline. Anda juga dapat memperpanjang trendline di luar data aktual Anda untuk membantu memprediksi nilai masa depan. Sebagai contoh, trendline linier berikut ini memperkirakan dua perempat depan dan jelas menunjukkan tren kenaikan yang terlihat menjanjikan untuk penjualan di masa depan. Anda bisa menambahkan trendline ke grafik 2-D yang tidak ditumpuk, termasuk area, bar, kolom, garis, stock, scatter, dan bubble. Anda tidak dapat menambahkan garis tren ke grafik radar, 3-D, radar, pie, permukaan, atau donat bertumpuk. Menambahkan trendline Pada bagan Anda, klik rangkaian data yang ingin Anda tambahkan garis tren atau rata-rata bergerak. Trendline akan dimulai pada titik data pertama dari rangkaian data yang Anda pilih. Periksa kotak Trendline. Untuk memilih jenis trendline yang berbeda, klik tanda panah di sebelah Trendline. Lalu klik Eksponensial. Prakiraan Linier. Atau Dua Periode Bergerak Rata-rata. Untuk tambahan trendlines, klik More Options. Jika Anda memilih Pilihan Lainnya. Klik opsi yang Anda inginkan di panel Format Trendline di bawah Trendline Options. Jika Anda memilih polinomial. Masukkan daya tertinggi untuk variabel independen dalam kotak Order. Jika Anda memilih Moving Average. Masukkan jumlah periode yang digunakan untuk menghitung moving average pada kotak Period. Tip: Tren trendline paling akurat bila nilai R-kuadratnya (angka dari 0 sampai 1 yang menunjukkan seberapa dekat perkiraan nilai untuk garis tren sesuai dengan data aktual Anda) berada pada atau dekat 1. Bila Anda menambahkan garis tren ke data Anda , Excel secara otomatis menghitung nilai R-kuadratnya. Anda dapat menampilkan nilai ini pada bagan Anda dengan memeriksa nilai R-squared Display pada kotak grafik (Format Trendline pane, Trendline Options). Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang semua opsi garis tren di bagian di bawah ini. Garis tren linier Gunakan jenis garis tren ini untuk menciptakan garis lurus terbaik sesuai untuk rangkaian data linier sederhana. Data Anda linier jika pola di titik datanya tampak seperti garis. Garis tren linier biasanya menunjukkan bahwa ada sesuatu yang meningkat atau menurun pada tingkat yang stabil. Garis tren linier menggunakan persamaan ini untuk menghitung kuadrat terkecil yang sesuai untuk garis: di mana m adalah kemiringan dan b adalah pencegatan. Tren linier berikut menunjukkan bahwa penjualan kulkas secara konsisten meningkat selama periode 8 tahun. Perhatikan bahwa nilai R-kuadrat (angka dari 0 sampai 1 yang menunjukkan seberapa dekat perkiraan nilai garis tren sesuai dengan data aktual Anda) adalah 0,9792, yang sesuai dengan data. Menunjukkan garis melengkung yang paling sesuai, trendline ini berguna bila laju perubahan data meningkat atau menurun dengan cepat dan kemudian tingkat keluar. Trendline logaritmik dapat menggunakan nilai negatif dan positif. Sebuah trendline logaritmik menggunakan persamaan ini untuk menghitung bujur sangkar sesuai dengan titik: di mana c dan b adalah konstanta dan fungsi logaritma alami. Tren logaritma berikut menunjukkan perkiraan pertumbuhan populasi hewan di area ruang tetap, di mana populasi diratakan sebagai ruang untuk hewan menurun. Perhatikan bahwa nilai R-kuadrat adalah 0,933, yang merupakan garis yang relatif sesuai dengan data. Trendline ini berguna saat data Anda berfluktuasi. Misalnya, saat Anda menganalisis keuntungan dan kerugian dari kumpulan data yang besar. Urutan polinom dapat ditentukan oleh jumlah fluktuasi data atau berapa banyak tikungan (bukit dan lembah) yang muncul di kurva. Biasanya, garis tren polinomial Order 2 hanya memiliki satu bukit atau lembah, sebuah Orde 3 memiliki satu atau dua bukit atau lembah, dan sebuah Orde 4 memiliki tiga bukit atau lembah. Garis tren polinomial atau kurva lengkung menggunakan persamaan ini untuk menghitung bujur sangkar paling sedikit melalui titik: di mana b dan konstanta. Garis tren polinomial Order 2 berikut (satu bukit) menunjukkan hubungan antara kecepatan berkendara dan konsumsi bahan bakar. Perhatikan bahwa nilai R-squared adalah 0,979, yang mendekati 1 sehingga garis sangat sesuai dengan data. Menampilkan garis melengkung, trendline ini berguna untuk rangkaian data yang membandingkan pengukuran yang meningkat pada tingkat tertentu. Misalnya, percepatan mobil balap pada interval 1 detik. Anda tidak dapat membuat trendline daya jika data Anda berisi nilai nol atau negatif. Sebuah trendline kekuatan menggunakan persamaan ini untuk menghitung kuadrat terkecil yang sesuai dengan titik: di mana c dan b adalah konstanta. Catatan: Opsi ini tidak tersedia bila data Anda mencakup nilai negatif atau nol. Bagan pengukuran jarak berikut menunjukkan jarak dalam meter per detik. Trendline kekuatan jelas menunjukkan akselerasi yang meningkat. Perhatikan bahwa nilai R-kuadrat adalah 0,986, yang merupakan garis yang hampir sempurna sesuai dengan data. Menampilkan garis melengkung, trendline ini berguna saat nilai data naik atau turun pada tingkat kenaikan yang terus-menerus. Anda tidak dapat membuat trendline eksponensial jika data Anda mengandung nilai nol atau negatif. Garis tren eksponensial menggunakan persamaan ini untuk menghitung kuadrat terkecil yang sesuai dengan titik: di mana c dan b adalah konstanta dan e adalah basis logaritma alami. Berikut adalah trendline eksponensial yang menunjukkan penurunan jumlah karbon 14 pada suatu objek seiring bertambahnya usia. Perhatikan bahwa nilai R-kuadrat adalah 0,990, yang berarti garis tersebut sesuai dengan data hampir sempurna. Moving Average trendline Trendline ini menunjukkan fluktuasi data untuk menunjukkan pola atau tren yang lebih jelas. Rata-rata bergerak menggunakan sejumlah titik data tertentu (ditentukan oleh opsi Periode), rata-rata, dan menggunakan nilai rata-rata sebagai titik di garis. Misalnya, jika Periode diatur ke 2, rata-rata dua titik data pertama digunakan sebagai titik pertama dalam garis tren rata-rata bergerak. Rata-rata titik data kedua dan ketiga digunakan sebagai titik kedua di garis tren, dan lain-lain. Garis tren rata-rata bergerak menggunakan persamaan ini: Jumlah titik dalam garis tren rata-rata bergerak sama dengan jumlah total titik dalam seri, minus Nomor yang Anda tentukan untuk periode tersebut. Dalam scatter chart, trendline didasarkan pada urutan nilai x pada grafik. Untuk hasil yang lebih baik, urutkan nilai x sebelum menambahkan rata-rata bergerak. Garis tren rata-rata bergerak berikut menunjukkan pola jumlah rumah yang terjual selama periode 26 minggu. Rata-rata Bergerak Rata-rata (SMA) Dijelaskan Rata-rata pergerakan sederhana (SMA) adalah jenis moving average sederhana dalam analisis forex (DUH). Pada dasarnya, rata-rata pergerakan sederhana dihitung dengan menambahkan harga penutupan terakhir 8220X8221 period8217s dan kemudian membagi angka itu dengan X. Jangan khawatir, kita pasti akan membuatnya jernih. Menghitung Rata-rata Bergerak Sederhana (SMA) Jika Anda merencanakan 5 periode moving average sederhana pada grafik 1 jam, Anda akan menambahkan harga penutupan selama 5 jam terakhir, dan kemudian bagi angka itu dengan 5. Voila Anda memiliki rata-rata Harga penutupan selama lima jam terakhir String harga rata-rata itu bersama-sama dan Anda mendapatkan moving average Jika Anda merencanakan rata-rata pergerakan sederhana selama 5 periode pada grafik mata uang 10 menit, Anda akan menambahkan harga penutupan dalam 50 menit terakhir. Dan kemudian bagilah nomor itu dengan 5. Jika Anda merencanakan rata-rata pergerakan sederhana selama 5 periode pada grafik 30 menit, Anda akan menambahkan harga penutupan 150 menit terakhir dan kemudian membagi angka tersebut dengan 5. Jika Anda merencanakan 5 periode moving average sederhana pada 4 jam. Chart8230 Oke, oke, kita tahu, kita tahu. Anda mendapatkan gambar Kebanyakan paket charting akan melakukan semua perhitungan untuk Anda. Alasan kami hanya membuat Anda bosan (menguap) dengan cara menghitung rata-rata bergerak sederhana karena hal itu penting untuk dipahami sehingga Anda tahu cara mengedit dan men-tweak indikator. Memahami bagaimana indikator bekerja berarti Anda dapat menyesuaikan dan menciptakan strategi yang berbeda seiring perubahan lingkungan pasar. Sekarang, seperti indikator forex lainnya, di luar sana, moving averages beroperasi dengan penundaan. Karena Anda mengambil rata-rata sejarah harga terakhir, Anda benar-benar hanya melihat jalur umum masa lalu dan arah umum tindakan harga jangka pendek kedua. Penafian: Rata-rata bergerak tidak akan mengubah Anda menjadi Ms. Cleo si psikis Berikut adalah contoh bagaimana rata-rata bergerak menghalau tindakan harga. Pada bagan di atas, kami merencanakan tiga SMA yang berbeda pada bagan 1 jam USDCHF. Seperti yang bisa Anda lihat, semakin lama periode SMA, semakin tertinggal dari harga. Perhatikan bagaimana SMA 62 lebih jauh dari harga saat ini dibandingkan dengan SMA 30 dan 5. Hal ini karena SMA 62 menambahkan hingga harga penutupan dari 62 periode terakhir dan membaginya dengan 62. Semakin lama waktu yang Anda gunakan untuk SMA, semakin lambat pengaruhnya terhadap pergerakan harga. SMA di bagan ini menunjukkan keseluruhan sentimen pasar pada saat ini. Di sini, kita dapat melihat bahwa pasangan sedang tren. Alih-alih hanya melihat harga pasar saat ini, rata-rata bergerak memberi kita pandangan yang lebih luas, dan sekarang kita dapat mengukur arah umum harga masa depannya. Dengan penggunaan SMA, kita dapat mengetahui apakah sepasang sedang tren naik, tren turun, atau hanya berkisar. Ada satu masalah dengan rata-rata bergerak sederhana: mereka rentan terhadap paku. Bila ini terjadi, ini bisa memberi kita sinyal palsu. Kita mungkin berpikir bahwa tren mata uang baru mungkin berkembang namun kenyataannya, tidak ada yang berubah. Pada pelajaran berikutnya, kami akan menunjukkan kepada Anda apa yang kami maksud, dan juga mengenalkan Anda pada jenis rata-rata bergerak lainnya untuk menghindari masalah ini. Simpan kemajuan Anda dengan masuk dan menandai pelajaran selesai