อย่างน้อยสี่เหลี่ยม เคลื่อนไหว เฉลี่ย ตัวบ่งชี้

forexts: อะไรคือ LSMA ย่อมาจาก Least Squares Moving Average และตัวบ่งชี้จะคำนวณจุดสิ้นสุดของเส้นการถดถอยเชิงเส้น โดยการเปรียบเทียบค่าปัจจุบันกับค่าก่อนการกำหนดจะทำจากแนวโน้มที่เป็นไปได้คือเส้นการถดถอยเชิงเส้นจะชี้ขึ้นหรือลง ใช้เทียนที่ปิดสนิทหลังจากเสร็จสิ้นแล้วและเทียนถัดไปกำลังขึ้นรูปเป็นจุดสิ้นสุด ที่หลีกเลี่ยงปัญหาของเทียนเปลี่ยนค่าของตัวบ่งชี้ในเวลาจริง การถดถอยเชิงเส้น LSMA ฉันเข้าใจแนวความคิดของสี่เหลี่ยมจัตุรัสอย่างน้อยเมื่อเหมาะสมกับเส้นค่าเฉลี่ย แต่ไม่เคยได้ยินว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ฉันพยายามรหัสนี้และมีเส้นการถดถอยเชิงเส้นที่ดูเหมือนจะทำให้การเคลื่อนไหวพื้นฐานเช่นเดียวกับการควบคุมของฉัน (LR บรรทัดออกจากระบบแผนภูมิที่ฉันจ่าย) แต่ในรุ่นที่ได้รับการชำระเงินยอดของ LR จะสูงขึ้น (ต่ำกว่า) ซึ่งส่วนใหญ่เหนือและใต้วง bollinger ขณะที่ในเวอร์ชันนี้ผลกระทบดังกล่าวจะลดน้อยลง คิดว่าทำไมฉันเห็นพฤติกรรมนี้หรือที่อื่นฉันอาจได้รับอัลกอริทึมสำหรับ LR สำหรับ MetaQuotes4 ฉันออก LSMA จากแผนภูมิของฉัน ฉันซื้อขายโดยใช้ตัวบ่งชี้ (CCI) เกือบเฉพาะ ที่ทำงานได้ดีมาก ฉันพบว่าตัวบ่งชี้พิเศษเป็นบิตสับสน ฉันใช้ CCI 14 ฉันได้หยุดใช้เทอร์โบ CCI 6 ฉันซื้อขายผีรูปแบบและ zlrs และ tlbs ไม่มีอะไรซับซ้อน แต่ก้าวร้าว และทำเช่นนี้ฉันพบว่าฉันต้องการส่วนใหญ่ CCI 14 ไม่มากขึ้นในขณะที่ฉันกำลังเทรดดิ้งที่มีแนวโน้มแนวโน้มและเคาน์เตอร์ ฉันใช้หยุดแน่น ไม่มีสิ่งใดที่น่าพอใจสำหรับคุณ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูเว็บไซต์ Woodies มีกองข้อมูลที่มีค่าอยู่ในนั้น มีหลายวิธีที่มีผู้ค้า ฉันล้มเหลวในหลายสิ่งหลายอย่างจนฉันได้รู้จักตัวบ่งชี้ที่ดีพอแล้วส่วนใหญ่แล้วสิ่งที่ฉันทำอาจเป็นเรื่องยากที่จะกำหนดและผิดในสายตาของคนหลาย ๆ คน ฉันเดาว่าฉันมีความคืบหน้ามากที่สุดโดยการซื้อขายปฏิบัติเป็นเวลาหนึ่งพันล้านชั่วโมง Blaiserboy: มีวิธีการมากมายเช่นเดียวกับที่มีผู้ค้า ฉันล้มเหลวในหลายสิ่งหลายอย่างจนฉันได้รู้จักตัวบ่งชี้ที่ดีพอแล้วส่วนใหญ่แล้วสิ่งที่ฉันทำอาจเป็นเรื่องยากที่จะกำหนดและผิดในสายตาของคนหลาย ๆ คน ฉันเดาว่าฉันมีความคืบหน้ามากที่สุดโดยการซื้อขายปฏิบัติเป็นเวลาหนึ่งพันล้านชั่วโมง อิ่มยังอยู่บนเส้นทางการเรียนรู้ที่ช้าของตัวบ่งชี้ทีละตัว ขอบคุณสำหรับคำตอบทั้งหมดของคุณ ฉันจะเริ่มหัวข้อใหม่ในไม่ช้าใน LSMA และจะโพสต์ตัวบ่งชี้และผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับ LSMA ในโพสต์ไม่กี่ครั้งแรก LSMA เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับการวางแผนจุดสิ้นสุดของเส้นการถดถอยเชิงเส้น ฉันมีรุ่นที่ฉันต้องพบว่ายังใช้รูปแบบอื่น ๆ ของเส้นตรงพอดีโดยใช้การผ่อนชำระ exponention พลังงานและพาราพาราพอดี นี่คือ someting ฉันทำงานในการ auto emisions ห้องปฏิบัติการทดสอบกลับใน 1,978 และเขียนใน BASICII สำหรับ PDP 11. ฉันได้พบว่าสาย straigt ทำงานได้ดีที่สุด. ขอบคุณสำหรับการโพสต์ข้อมูล แต่ฉันต้องการแน่นอนขั้นตอนวิธีการถดถอยเชิงเส้นที่ดีหรือ mq4 โปรแกรม แม้ว่าฉันจะใช้ CCI ฉันชอบการถดถอยเชิงเส้นในคำสั่งผสมกับวง bolliger สำหรับการซื้อขาย นอกจากนี้ก็เป็นงานที่ฉันต้องทำเพื่อคนอื่น สิ่งที่หลงฉันแปลกเกี่ยวกับ LSMA คือฉันไม่ได้อ่านว่า LR คือการคำนวณ MA แม้ว่าฉันจะเข้าใจแนวคิดของอัลกอริทึมเพื่อหาเส้นที่ตรงกับชุดจุด 2 มิติที่ดีที่สุดโดยใช้วิธีสี่เหลี่ยมน้อยที่สุด Id ไม่เคยเห็นเส้นบอกทิศทางใน 3 สีฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ CC ระยะยาวใน Windows กับ Visual Studio แต่ใช้ mq4 ใหม่สำหรับฉันและแม้จะมี C มากเหมือนไม่ได้มี IDE ดีในการเรียนรู้ในแคระแกรนของฉัน ความคืบหน้าเล็กน้อย ดังนั้น. ไม่มีคนอื่นมีข้อมูลใด ๆ ใน alorithm การถดถอยเชิงเส้นที่แตกต่างกันหรือฉันอาจปรับแต่งนี้ OneMean Reversion: Modern Day Moving Averages ผู้เขียน: GunjanDuaa 04 ตุลาคม 2012 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษาการวิเคราะห์ทางเทคนิค สิ่งที่เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลขได้ตามระยะเวลาและการมาถึงโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ทำให้ช่างเทคนิคสามารถทดลองและคิดคำนวณประเภทใหม่ได้ ค่าเฉลี่ยการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยบ่งชี้ว่าราคาสินทรัพย์จะย้อนกลับไปสู่ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยก่อนที่จะมีการกลับรายการหรือการกลับรายการแนวโน้มอย่างมีนัยสำคัญอาจเป็นไปได้ว่าราคาจะกลับมาสู่ค่าเฉลี่ยหรือรวมกันในระยะเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ย นี่เป็นกระบวนการที่หลายระบบการซื้อขายขึ้นอยู่กับว่าจะมีการดำเนินการใดเมื่อผลการดำเนินงานล่าสุดแตกต่างจากค่าเฉลี่ยในอดีต ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายยังคงถูกใช้โดยหลาย ๆ คน แต่ด้วยเวลาและความต้องการในการวัดราคาที่แตกต่างกันออกไปสำหรับความคิดใหม่และค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ในบทความนี้ผมจะอธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใหม่กว่าซึ่งมีการพัฒนาไปตามกาลเวลาและความต้องการ (DEMA) และ TRIPLE (TEMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นโค้งที่ราบรื่นซึ่งให้การยืนยันภาพของแนวโน้มในระยะยาวของค่าเฉลี่ยซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้าซึ่งค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่เร็วขึ้นจะเร็วและค่าเฉลี่ยระยะยาวจะราบรื่นขึ้น ลดความล่าช้าตามเวลาที่กำหนดไว้ พวกเขาจะใช้สำหรับการให้สัญญาณในการครอสโอเวอร์หรือการกำหนดแนวโน้มเร็วกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ทำสูตร MATH Double Exponential MA: DEMA 2EMA - EMA (EMA) สูตรสูตร Triple Exponential MA: TEMA (3EMA - 3EMA (EMA)) EMA (EMA) EMA EMA (1) (Close - EMA (1)) N ระยะเวลาราบเรียบ แผนภูมิ 1 มีการครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า TEMA ให้สัญญาณเร็วที่สุดตามด้วย DEMA และ Simple Moving average ดังนั้นความล่าช้าจะลดลงและเราสามารถเข้าสู่เทรนด์ได้ก่อนหน้านี้ DISPACED MOVING AVERAGE (DispMA) DispMA คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งสามารถปรับไปข้างหน้าหรือย้อนกลับได้ตามช่วงเวลาที่กำหนด การขยับ Moving Average Backward เพื่อให้อยู่ในแนวโน้มระยะยาวจะทำให้เกิดผลกระทบที่ล้าหลังขยับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าเพื่อให้ออกจากเวลาที่เหมาะสมเมื่อแนวโน้มเคาน์เตอร์พัฒนาขึ้นซึ่งจะสร้างผลกระทบชั้นนำ เป้าหมายของ DisMA คือการหลีกเลี่ยง whipsaws ฉับพลันที่มักจะมาในแนวโน้มที่ครบกำหนดหรือเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับข่าวการแทนที่จะก่อให้เกิดจำนวนน้อยของสัญญาณเท็จ ระดับการพลัดถิ่นปกติอยู่ที่ 3 วันถึง 5 วันหรือย้อนกลับ สามารถใช้ในการหาค่าความต้านทานหรือ resistances หรือเป็นสัญญาณครอสโอเวอร์และยังมีประโยชน์ในการศึกษาวัฏจักร แผนภูมิ 2 แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นทำให้เรามีแนวโน้มในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงซึ่งถูกวางไว้ข้างหลังช่วยให้เราได้รับทางออกที่ทันเวลา น้ำหนักเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนัก (WMA) ลองดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ จุดมุ่งหมายของ WMA คือการลดความล่าช้าและเพิ่มปัจจัยความไวต่อราคา ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา n ล่าสุดซึ่งการถ่วงน้ำหนักลดลง 1 ราคาแต่ละราคา การคำนวณ: ((n Pn) ((n - 1) Pn - 1) ((n - 2) Pn - 2) ((n - (n - 1)) Pn - (n-1)) (n (n WMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้รวดเร็วยิ่งขึ้นเนื่องจากมีความสำคัญกับการเคลื่อนไหวของราคาเมื่อเร็ว ๆ นี้ด้วยวิธีดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ LEAST SQUARES MOVING ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้บางครั้งเรียกว่าเป็นจุดสิ้นสุดการย้ายเฉลี่ยมันขึ้นอยู่กับการถดถอยเชิงเส้น แต่ใช้เวลาหนึ่งก้าวไปข้างหน้าโดยประมาณว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าบรรทัดการถดถอยต่อทำให้มีการตอบสนองต่อแนวโน้มและการระบุแนวโน้มก่อนหน้านี้ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ใช้เป็นสัญญาณครอสโอเวอร์กับตัวเองหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ หรือสามารถใช้กับราคาที่เคลื่อนไปด้านบนหรือด้านล่างเป็นสัญญาณซื้อหรือขายได้ในแผนภูมิ 3 เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เส้นในหนึ่งแผนภูมิ อันดับแรกคือค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายสแควร์ต่ำสุด (สีเขียว) หรือที่เรียกว่าจุดสิ้นสุดการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแวดวงสีแดงแสดงการขึ้นราคาที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย แสดงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มขึ้นและลงช่วยออกจากตำแหน่งหรือใช้การค้าที่ตรงกันข้าม อีกทั้งมี WMA (หนาม่วง) และ EMA (แดงแดง) การคำนวณค่าเฉลี่ยทั้งสองมีค่าใกล้เคียงกัน แต่ในน้ำหนัก WMA จะให้ราคาปัจจุบันมากขึ้นดังนั้นจึงแสดงให้เห็นว่า WMA ใกล้เคียงกับราคาของ EMA WILDERS MOVING AVERAGE เป็นชื่อแนะนำนี้ถูกสร้างขึ้นโดย Welles Wilder ช่างเทคนิคที่ดีที่มีผลงาน ได้แก่ Relative Strength Index (RSI), Average Directional Index (ADX) Parabolic Sar และ True True Range เฉลี่ย (ATR) บางครั้งเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับเปลี่ยนนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การเคลื่อนไหวของราคาเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อระบุแนวโน้มราคา Wilder EMA วันนี้ K EMA เมื่อวาน (1-k) ที่ k 1N, N จำนวนรอบระยะเวลาสูตรนี้คล้ายกับ EMA ซึ่งมี 2 พารามิเตอร์คือชุดข้อมูลเวลาและช่วงเวลาย้อนกลับและส่งกลับเป็นเส้นเรียบ ราคาอยู่และปิดกว่าค่าเฉลี่ยที่เรียกว่าเป็นขาขึ้นและด้านล่างเป็นขาลง แผนภูมิ 4 แสดงค่าเฉลี่ยสองค่าโดยใช้การคำนวณของ Wilders ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นสามารถใช้สำหรับการกำหนดแนวโน้มและสั้นลงสำหรับการซื้อขายเพื่อซื้อเมื่อจุ่มและขายเพิ่มขึ้น Crossover ให้สัญญาณการซื้อขาย แต่มีความล่าช้า เกือบทุกคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงราคาเทรดเซ็นเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ ๆ เหล่านี้จะช่วยให้ผู้ค้าสามารถจับแนวโน้มในทางที่ดีขึ้นและสร้างระบบการซื้อขายที่ละเอียดขึ้นเพื่อทำความเข้าใจกับแนวโน้มของตลาดที่ให้ผลตอบแทนสูงขึ้นตลอดเวลา GMT -6 เวลาทั้งหมดอยู่ในเขตเวลา GMT +7. ฟิวเจอร์ส, การซื้อขายเงินตราต่างประเทศและตัวเลือกมีความเสี่ยงมากและไม่ใช่สำหรับนักลงทุนทุกราย นักลงทุนอาจสูญเสียทั้งหมดหรือมากกว่าเงินลงทุนเริ่มแรก เงินทุนความเสี่ยงคือเงินที่สามารถสูญหายได้โดยไม่ส่งผลกระทบต่อความมั่นคงทางการเงินหรือวิถีชีวิต ควรใช้เฉพาะเงินกองทุนเพื่อการค้าและเฉพาะผู้ที่มีความเสี่ยงเพียงพอเท่านั้นที่ควรพิจารณาการซื้อขาย ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงผลการดำเนินงานในอนาคต ดูการเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงแบบเต็ม กฎ CFTC 4.41 - ผลการปฏิบัติงานตามสมมุติฐานหรือแบบจำลองมีข้อ จำกัด บางอย่างซึ่งแตกต่างจากผลการปฏิบัติงานจริงผลการจำลองไม่ได้หมายถึงการซื้อขายจริง นอกจากนี้เนื่องจากธุรกิจการค้ายังไม่ได้รับการดำเนินการผลลัพธ์อาจมีการชดเชยหรือชดเชยผลกระทบหากมีปัจจัยทางการตลาดบางอย่างเช่นการขาดสภาพคล่อง โปรแกรมการค้าจำลองโดยทั่วไปยังขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาได้รับการออกแบบมาเพื่อประโยชน์ในการมองย้อนกลับ ไม่ได้มีการระบุว่าบัญชีใด ๆ จะทำหรือมีแนวโน้มที่จะบรรลุผลกำไรหรือขาดทุนเช่นเดียวกับที่แสดงไว้ เว็บไซต์นี้เป็นเจ้าภาพและดำเนินการโดย NinjaTrader, LLC (NT) ซึ่งเป็น บริษัท พัฒนาซอฟต์แวร์ซึ่งเป็นเจ้าของและสนับสนุนเทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ทั้งหมดที่เกี่ยวกับแพลตฟอร์มเทรดดิ้ง NinjaTrader และรวมถึง NT เป็น บริษัท ในเครือของ บริษัท นายหน้าซื้อขายของ NinjaTrader (NTB) ซึ่งเป็นโบรกเกอร์แนะนำที่จดทะเบียนใน NFA (NFA 0339976) ให้บริการนายหน้าซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและผลิตภัณฑ์แลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ เว็บไซต์นี้มีจุดประสงค์เพื่อการศึกษาและข้อมูลเท่านั้นและไม่ควรถูกมองว่าเป็นการชักชวนหรือแนะนำผลิตภัณฑ์บริการหรือกลยุทธ์การซื้อขายใด ๆ ไม่มีข้อเสนอหรือการชักจูงให้ซื้อหรือขายหลักทรัพย์อนุพันธ์ของหลักทรัพย์หรือผลิตภัณฑ์ฟิวเจอร์สใด ๆ หรือคำแนะนำการลงทุนหรือคำแนะนำในการลงทุนใด ๆ ก็ตามได้รับการกำหนดหรือในลักษณะใด ๆ ที่ได้รับการรับรองโดย บริษัท ในเครือของ NT และข้อมูลที่ทำขึ้น ที่มีอยู่ในเว็บไซต์นี้ไม่ใช่ข้อเสนอหรือการชักจูงใด ๆ คำถามเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับบัญชีนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ควรถูกส่งไปยังโบรกเกอร์ของคุณโดยตรง เนื้อหาและความคิดเห็นที่แสดงในเว็บไซต์นี้เป็นของผู้เขียนและไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงนโยบายหรือตำแหน่งอย่างเป็นทางการของ NT หรือ บริษัท ในเครือใด ๆ ผู้ขายพร้อมกับเว็บไซต์ผลิตภัณฑ์และบริการของตนรวมเรียกว่า (Vendor Content) เป็นบุคคลที่มีความเป็นอิสระหรือ บริษัท ที่ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับ NT หรือ บริษัท ในเครือใด ๆ NT หรือ บริษัท ในเครือใด ๆ ไม่มีส่วนรับผิดชอบต่อการไม่อนุมัติแนะนำหรือรับรองเนื้อหาผู้ขายใด ๆ ที่อ้างถึงในเว็บไซต์นี้และเป็นความรับผิดชอบของคุณในการประเมินเนื้อหาผู้ขาย โปรดทราบว่าข้อมูลการปฏิบัติงานใด ๆ ที่ผู้จัดจำหน่ายจัดเตรียมไว้ควรได้รับการพิจารณาสมมุติฐานและต้องมีข้อมูลเปิดเผยตามข้อกำหนดของ NFA 2-29 (c) หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหรือตรวจสอบคุณภาพของเนื้อหาผู้ขายดังกล่าวคุณต้องติดต่อผู้ขายผู้ให้บริการหรือผู้ขายเนื้อหาผู้ขายดังกล่าว ไม่มีบุคคลที่ว่าจ้างหรือเกี่ยวข้องกับ NT หรือ บริษัท ในเครือใด ๆ มีอำนาจที่จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับเนื้อหาของผู้จัดจำหน่ายดังกล่าว เยี่ยมชมทรัพยากร CFTC เพื่อการศึกษาเกี่ยวกับอุตสาหกรรมและการรั่วไหลของการหลอกลวงวิธีการค้าขายวันเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดการค้าวันเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุด (LSMA) คำนวณเส้นการถดถอยต่ำสุดของสี่เหลี่ยมสำหรับ ก่อนช่วงเวลาจึงนำไปสู่การประมาณการไปข้างหน้าจากช่วงเวลาปัจจุบัน ดังนั้นตัวบ่งชี้มีความสามารถในการระบุสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้หากบรรทัดการถดถอยต่อเนื่อง การคำนวณเฉลี่ยโดยเฉลี่ยน้อยที่สุดในการคำนวณตัวบ่งชี้จะขึ้นอยู่กับผลรวมของวิธีการน้อยสี่เหลี่ยมเพื่อหาเส้นตรงที่เหมาะกับข้อมูลสำหรับช่วงเวลาที่เลือกมากที่สุด จุดสิ้นสุดของเส้นจะถูกวางแผนและกระบวนการจะทำซ้ำในแต่ละระยะเวลาที่สำเร็จ สูตรสำหรับการคำนวณเส้นที่เหมาะสมที่สุดคือ b (nxy - xy) (nx - (x)) a (y - bx) n โดยที่ n คือจำนวนจุดข้อมูลที่เลือก y คือราคา x คือวันที่ a คือ (ค่าเมื่อ x เท่ากับศูนย์) b คือความลาดเอียงของเส้นการใช้ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายสแควร์น้อยที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยส่วนใหญ่ใช้เป็นสัญญาณครอสโอเวอร์ในการระบุแนวโน้มรั้นหรือขาประจำ ในแผนภูมิด้านล่างเราได้เลือกแผนภูมิ iPath 1 นาทีจากวันที่ 12 กรกฎาคม 2016 และใช้ตัวบ่งชี้การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอย่างน้อยสี่เหลี่ยม (เส้นสีน้ำเงิน) เราได้ใช้การตั้งค่าเริ่มต้นเป็นระยะเวลา 25 - LSMA (25, 0) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดสแควร์สค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดจะสร้างสัญญาณเมื่อราคาเบี่ยงเบนจากตัวบ่งชี้ ตอนนี้เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ เราจำเป็นต้องประเมินเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดแสดงการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้ม หากสัญญาณมีการเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางขาขึ้นพร้อมกับการฟื้นตัวของราคาสัญญาณจะสร้างสัญญาณซื้อ หากสัญญาณมีการเปลี่ยนแปลงไปสู่ขาลงและการตกต่ำราคาสัญญาณจะถูกสร้างขึ้น ตัวอย่างเช่นคุณสามารถเห็นสัญญาณ buysell เหล่านี้จากแผนภูมิหนึ่งนาทีเดียวกันสำหรับ iPath ที่ไฮไลต์ในแวดวงสีน้ำเงินและสีแดงตามลำดับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุด - 2 ให้รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาที่ใช้กันมากที่สุดและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาในแผนภูมิ iPath เดียวกัน อย่างไรก็ตามเวลานี้เราเลือกแผนภูมิ 3 นาทีเพื่อประเมินความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้ เพื่อปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้สูงขึ้นฉันได้ปรับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยสแควร์สถึง 9 โดยเฉลี่ยแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุไว้จะเป็นสีส้มในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเบ็ดเตล็ดจะถูกเน้นเป็นสีชมพู LSMA - ค่าเฉลี่ยเลขคณิตและเลขยกตัวอย่างอย่างง่ายตามที่เห็นในแผนภูมิข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุด ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยสแควร์สที่น้อยที่สุดจะส่งสัญญาณถึงแนวโน้มเล็กน้อยก่อนตัวบ่งชี้ทั้งสอง คุณสามารถดูข้อมูลนี้ในแผนภูมิด้านบนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดแสดงสัญญาณขาขึ้น (สี่เหลี่ยมผืนผ้าแรกที่ไฮไลต์เป็นสีน้ำเงิน) ก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยว (สี่เหลี่ยมผืนผ้าที่สองยังเน้นเป็นสีส้ม) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดจะใช้กับช่วงเวลาที่ต่างกัน คล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ การครอสโอเวอร์ของตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เร็วกว่าและสัญญาณช้ากว่าสามารถบ่งบอกถึงสัญญาณการซื้อหรือขาย ด้านล่างนี้เป็นแผนภูมิสามนาทีสำหรับ QQQs ซึ่งเราได้เลือกบรรทัด LSMA 9 และ 18 LSMA (9, 0) จะถูกเน้นเป็นสีน้ำเงินในขณะที่ LSMA (18, 0) แสดงเป็นสีส้ม คุณจะเห็นว่าเราได้แสดงสัญญาณการขายหรือซื้อที่อยู่ใกล้กับไขว้ตามแนวโน้ม ทำไมค่าเฉลี่ยสแควร์สแควร์ที่น้อยที่สุดมีความซับซ้อนสำหรับผู้ค้าปลีกขณะนี้คุณต้องคิดว่าตัวบ่งชี้ดีกว่าตัวบ่งชี้ที่ใช้กันมากที่สุดเช่น SMA และ EMA ตามการเขียนข้างต้น ผ่อนคลาย LSMA มีจุดอ่อนของตัวเองและให้สัญญาณเท็จเช่นเดียวกับตัวชี้วัดอื่น ๆ ในความเป็นจริงตัวบ่งชี้อาจให้สัญญาณเท็จมากกว่าคู่ค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพยายามระบุแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง คุณสามารถดูได้จากแผนภูมิ QQQ สามนาทีด้านล่างในวันที่ 8 และ 11 กรกฎาคม 2016 เราได้เน้นสัญญาณผิดพลาดสองแบบด้วยสีแดง ที่นี่คุณเห็นว่าตัวบ่งชี้ที่มีค่าเฉลี่ยน้อยที่สุดในการเคลื่อนที่แสดงแนวโน้มการขายขณะที่ราคาอยู่ในขาขึ้น ค่าความผิดพลาดในการเคลื่อนที่เฉลี่ยน้อยที่สุดของสแควร์นอกจากนี้ควรระวังการใช้สัญญาณเฉลี่ยน้อยที่สุดในกรณีที่ราคาเบี่ยงเบนไปจากตัวบ่งชี้อย่างมาก เราสามารถเห็นการเบี่ยงเบนกว้าง ๆ นี้ได้ในแผนภูมิ QQQ ที่ใช้เวลา 3 นาทีในวันที่ 12 กรกฎาคม ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยกำลังเคลื่อนไหวน้อยที่สุดแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาลงในขณะที่ราคาเพิ่มขึ้น ช่องว่างกว้างและความว่องไวในการเคลื่อนย้ายสแควร์น้อยที่สุดความสับสนมากขึ้นเมื่อรวมตัวบ่งชี้กับตัวบ่งชี้โมเมนตัมอื่น ๆ ให้ลองดูว่าเราสามารถหลีกเลี่ยงสัญญาณผิดพลาดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดโดยการรวมตัวกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เรามีแผนภูมิ ADR สามนาทีตั้งแต่วันที่ 6 กรกฎาคมถึง 7 กรกฎาคม 2016 เราได้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองรูปสี่เหลี่ยมน้อยที่สุด เราได้เลือก LSMA (15, 0) และ LSMA (25, 0) LSMA (25, 0) จะถูกเน้นเป็นสีน้ำเงินในขณะที่ LSMA (15, 0) ถูกไฮไลต์ด้วยสีน้ำเงิน เราได้ใช้ดัชนีช่องสินค้าโภคภัณฑ์ (CCI) เป็นตัวบ่งชี้ที่สอง ในช่วงครึ่งชั่วโมงแรกของการซื้อขายในวันที่ 6 กรกฎาคม คุณสามารถเห็นสัญญาณที่ขัดกันได้จากตัวบ่งชี้ CCI และตัวบ่งชี้ LSMA สองตัว CCI มีแนวโน้มลดลงขณะที่ LSMA (15, 0) และ LSMA (25, 0) มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามคุณสามารถเห็นได้ว่าสต็อกมีช่วงที่ถูกผูกไว้ในช่วงเวลานี้ เมื่อเวลาประมาณ 10:03 น. คุณจะเห็น Crossover ซึ่ง LSMA (15, 0) ข้ามด้านล่าง LSMA (25, 0) เพื่อสร้างสัญญาณขาย ในทางกลับกันคุณเห็นว่ามีการฟื้นตัวเล็กน้อยในทิศทางขาขึ้นจากดัชนีช่องสินค้าโภคภัณฑ์ (CCI) หุ้นซื้อขายใกล้ 124 จุด ณ จุดนี้และข้าม 126 ต่อมา หลังจากนี้คุณจะเห็นสัญญาณซื้อที่ผิดพลาดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามไป LSMA (15, 0) ข้ามด้านล่าง LSMA (25, 0) สร้างสัญญาณซื้อ หลังจากนั้นระยะสั้นขาขึ้นและ CCI อีกครั้งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาลงโดยได้รับแรงหนุนจากราคาที่ลดลง ภายในช่วง 15 นาทีเราสังเกตเห็น LSMA (15, 0) ที่อยู่ด้านล่าง LSMA (25, 0) สร้างสัญญาณการขายและให้ราคา Negan ลดลง ดังนั้นที่นี่คุณสามารถเห็น LSMA กำลังให้สัญญาณล่าช้าเล็กน้อยและไม่สนับสนุนสัญญาณใด ๆ ที่เกิดจากตัวบ่งชี้หลักที่เราเลือกไว้ ผู้ค้าวันโมเมนตัมอาจต้องเผชิญกับการตัดสินใจที่ยากลำบากเนื่องจากเมื่อตัวบ่งชี้สร้างสัญญาณขึ้นแนวโน้มในหุ้นได้สิ้นสุดลงแล้วหรือสิ้นสุดลง เราสามารถเห็นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าดัชนีเคลื่อนไหวอย่างน้อยที่สุดในช่วงเวลาที่เหลือของวันรวมทั้งสร้างสัญญาณเท็จหรือส่งสัญญาณการค้าเมื่อแนวโน้มสิ้นสุดลง ถัดไปมีช่วงที่ถูกผูกไว้เล็กน้อยในหุ้นตั้งแต่เวลา 12:00 น. ประมาณครึ่งชั่วโมงซึ่งคุณอาจเห็นสัญญาณผิดพลาดหรือปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนบางอย่างจากตัวบ่งชี้เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวน้อยที่สุด CCI ไม่สามารถสร้างสัญญาณที่แน่ชัดได้ในช่วงเวลาดังกล่าวเนื่องจากเราทุกคนทราบว่าตัวบ่งชี้ทั้งหมดมีข้อบกพร่องของตัวเอง อย่างไรก็ตาม CCI อีกครั้งเริ่มขึ้นหลังจากเวลา 12:10 น. ได้รับการสนับสนุนโดยการฟื้นตัวเล็กน้อยในราคา แต่เราไม่ได้รับสัญญาณซื้อจากการครอสโอเวอร์เฉลี่ยที่มีการเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุดถึง 20 นาทีในภายหลัง อย่างไรก็ตามเวลาประมาณ 1.30 น. เรามีครอสโอเวอร์ขายจากตัวบ่งชี้เฉลี่ยการเคลื่อนไหวอย่างน้อยสี่เหลี่ยมซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก CCI ดังนั้นเราอาจไปช่วงสั้น ๆ ที่ 126.20 และครอบคลุมจุดสูงสุดที่ 124.50 แต่ความท้าทายที่แท้จริงนี่คือการระบุว่าตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุดจะให้สัญญาณผิดพลาดหรือไม่ คุณต้องคิดว่า LSMA จะเป็นประโยชน์ถ้าเรารวมตัวบ่งชี้กับตัวบ่งชี้ RSI และ MACD ที่เป็นที่นิยมมาก เรามีกราฟ BHP สามนาทีจากวันที่ 6 กรกฎาคม 2016. ขณะนี้เรากำลังใช้ MACD (12, 26, close, 9) และ RSI (14) (ตัวบ่งชี้เริ่มต้น) ตามที่เห็นในตารางด้านล่างเราได้รับสัญญาณการซื้อที่แน่นอนจากสัญญาณ MACD ที่มีสัญญาณการครอสโอเวอร์ที่แข็งแกร่ง จากนั้นเราได้รับสัญญาณจาก RSI ซึ่งเป็นตัวยืนยันแนวโน้มการซื้อ (เน้นสีฟ้าใกล้ตัวบ่งชี้) ในที่สุด BHP ก็ปรับตัวเพิ่มขึ้นหลังจากมีสัญญาณ MACD อยู่ในแดนบวกและปิดตัวลงในช่วงระหว่างวัน อย่างไรก็ตามเราไม่เห็นสัญญาณใด ๆ จากตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของกำลังสองซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีแนวโน้มลดลงในช่วงเวลาดังกล่าว เราได้เน้นแนวโน้มโดยรวมจาก LSMA ในสีส้มตามที่ปรากฏในแผนภูมิด้านล่าง LSMA - RSI - MACD ตอนนี้ให้เปรียบเทียบตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตและดูว่ายังมีสัญญาณที่ดีกว่าหรือยัง LSMA สำหรับแผนภูมิ BHP Billiton Limited (BHP) สามเดือนที่เหมือนกันตั้งแต่วันที่ 6 กรกฎาคม 2016 เราได้เพิ่มค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังและเน้นตัวบ่งชี้เป็นสีชมพู คุณสามารถสังเกตความแตกต่างได้อย่างชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยน้อยที่สุด EMA ได้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการฟื้นตัวของหุ้น MACD และ RSI รวมถึงคู่ค้าที่อยู่ใกล้เคียงกับ LSMA LSMA - RSI - MACD 2 ข้อสรุปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดยังเป็นที่รู้จักกันในชื่อตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปลายสุดและคำนวณโดยใช้เส้นสมการถดถอยน้อยที่สุดสำหรับช่วงเวลาก่อนหน้า เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่น้อยที่สุดก็จะสร้างแนวโน้มรั้นหรือหยดตาม crossovers ของตัวเองโดยมีช่วงเวลาที่แตกต่างกันสองช่วง อย่างไรก็ตามเราเชื่อว่าผู้ค้าปลีกควรระมัดระวังในการส่งสัญญาณเฉลี่ยอย่างน้อยสี่เหลี่ยมถ้าเบี่ยงเบนราคาจากตัวบ่งชี้ค่อนข้างสูง ค่าเฉลี่ยสแควร์สแควร์ที่น้อยที่สุดจะทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาดแก่ผู้ค้าจำนวนมากและด้วยเหตุนี้เราจึงคิดว่าผู้ค้าต้องระมัดระวังในขณะที่ใช้ตัวบ่งชี้นี้ แม้ว่าตัวบ่งชี้จะถูกรวมเข้ากับตัวบ่งชี้การค้าอื่น ๆ แต่เราไม่สามารถยืนยันถึงแนวโน้มที่ชัดเจนจาก LSMA เราแนะนำให้ผู้ค้ารายวันหลีกเลี่ยงการใช้ตัวบ่งชี้ โพสต์ที่เกี่ยวข้อง