เฉลี่ยเคลื่อนที่ Oanda

OANDA ใช้คุกกี้เพื่อทำให้เว็บไซต์ของเราใช้งานง่ายและปรับแต่งให้เหมาะกับผู้เยี่ยมชมคุกกี้ไม่สามารถใช้เพื่อระบุตัวคุณได้โดยการเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราคุณยินยอมให้ OANDA ใช้คุกกี้ตามนโยบายส่วนบุคคลของเราในการป้องกันลบหรือจัดการคุกกี้โปรด โปรดไปที่การ จำกัด คุกกี้จะป้องกันไม่ให้คุณได้รับประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์ของเราดาวน์โหลด Apps ของเราบนมือถือเปิดบัญชีอัตราค่าโดยสารเฉลี่ยรายเดือนรายปีหรือรายปีสำหรับช่วงเวลาใดก็ได้ตั้งแต่ปี พ. ศ. 2533 ความกว้าง 1 นิ้ว 1 ความสูง 1 frameborder 0 รูปแบบการแสดงผลไม่มี mcestyle ไม่มีการแสดงผล gt lt iframe gt. fxAverage แปลงสกุลเงินอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศเป็นตัวแปลงสกุลเงินหลายภาษาซึ่งคำนวณอัตราแลกเปลี่ยนเฉลี่ยรายสัปดาห์รายเดือนรายไตรมาสหรือรายปีสำหรับเส้นขอบฟ้าที่ผู้ใช้กำหนดเวลาใด ๆ เป็นจำนวนมากซึ่งหมายความว่าคุณสามารถหาอัตราแลกเปลี่ยนถัวเฉลี่ยสำหรับสกุลเงินหนึ่งไปหลายสกุลเงินได้ด้วยคลิกเดียวคำขอที่ผ่านมามีอยู่ ble โดยการระบุปีที่เหมาะสมซึ่งจะมีการคำนวณค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสามารถรวมอยู่ในเงินสดแปลงบัตรเครดิต ฯลฯ และผลลัพธ์ที่แสดงในรูปแบบที่แยกกันด้วยรูปแบบ HTML หรือ CSV ด้วยเช่นกันผลิตภัณฑ์สกุลเงินหมุนเวียนการวัดค่า Crossover เฉลี่ยเคลื่อนที่ ใน Python กับ pandas ในบทความก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการวิจัย Backtesting Environments ใน Python ด้วย Pandas เราได้สร้างสภาพแวดล้อม backtesting ที่มุ่งเน้นการวิจัยเชิงวัตถุและทดสอบกับกลยุทธ์การคาดเดาแบบสุ่มในบทความนี้เราจะใช้ประโยชน์จากเครื่องจักรที่เรานำมาดำเนินการ ออกจากการวิจัยเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่เกิดขึ้นจริง ได้แก่ Crossover Moving Average บน AAPL. Moving Average Crossover Strategy เทคนิค Moving Average Crossover เป็นกลยุทธ์โมเมนตัมที่มีชื่อเสียงมากเป็นที่รู้จักกันดีโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัวอย่างของ Hello World สำหรับการซื้อขายเชิงปริมาณ นี่เป็นแบบยาวเพียงสองตัวกรองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แยกจากกันถูกสร้างขึ้นโดยมีช่วงเวลามองย้อนกลับที่แตกต่างกันของ a ช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงสัญญาณที่จะซื้อสินทรัพย์เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบย้อนกลับที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยระยะเวลาการมองย้อนกลับที่ยาวนานขึ้นหากค่าเฉลี่ยที่ยาวนานกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานกว่าค่าเฉลี่ยที่สั้นลงสินทรัพย์จะถูกขายคืนกลยุทธ์นี้ทำงานได้ดีเมื่อชุดข้อมูลเวลาเข้าสู่ช่วงที่มีแนวโน้มดี และตัวอย่างเช่นผมได้เลือก Apple, Inc AAPL เป็นชุดข้อมูลระยะเวลาโดยมี lookback สั้น 100 วันและ lookback ยาว 400 วันนี่เป็นตัวอย่างที่จัดเตรียมโดยไลบรารีการซื้อขายแบบ zipline algorithmic ดังนั้นถ้า เราต้องการที่จะใช้ backtester ของเราเองเพื่อให้แน่ใจว่าตรงกับผลลัพธ์ใน zipline เป็นวิธีพื้นฐานในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ทำตามคำแนะนำก่อนหน้านี้ซึ่งอธิบายถึงลำดับชั้นของวัตถุที่สร้างขึ้นสำหรับ backtester มิฉะนั้นโค้ด ด้านล่างนี้จะไม่ทำงานสำหรับการใช้งานนี้ฉันได้ใช้ไลบรารีต่อไปนี้การใช้งานต้องจากบทแนะนำก่อนหน้านี้ขั้นตอนแรกคือ เพื่อนำเข้าโมดูลและวัตถุที่จำเป็นในบทก่อนหน้านี้เราจะแบ่งย่อยชั้นฐานข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อสร้าง MovingAverageCrossStrategy ซึ่งมีรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีการสร้างสัญญาณเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ AAPL ข้ามกันและกัน วัตถุต้องใช้ shortwindow และ longwindow ที่จะใช้ค่าได้รับการตั้งค่าเป็นค่าเริ่มต้นของ 100 วันและ 400 วันตามลำดับซึ่งเป็นพารามิเตอร์เดียวกับที่ใช้ในตัวอย่างหลักของ zipline ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกสร้างขึ้นโดยใช้ฟังก์ชัน rollingmean pandas บนแท่งปิดราคาปิดของหุ้น AAPL เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละตัวถูกสร้างขึ้นซีรีส์สัญญาณจะถูกสร้างโดยการตั้งค่าคอลัมน์ให้เท่ากับ 1 0 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นานหรือ 0 0 มิฉะนั้นจาก นี้คำสั่งตำแหน่งสามารถสร้างขึ้นเพื่อแสดงสัญญาณการซื้อขาย MarketOnClosePortfolio เป็น subclassed จากผลงานที่พบในมันเกือบ เหมือนกับการปฏิบัติตามที่ได้อธิบายไว้ในกวดวิชาก่อนหน้านี้โดยมีข้อยกเว้นว่าขณะนี้ธุรกิจการค้าดำเนินการบนพื้นฐาน Close-to-Close แทนที่จะเป็นแบบ Open-to-Open สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการกำหนด Portfolio ไว้ให้ดูที่ กวดวิชาก่อนหน้านี้ฉันได้ทิ้งโค้ดไว้เพื่อให้สมบูรณ์และเพื่อให้การสอนด้วยตนเองนี้มีการระบุไว้แล้วขณะที่ชั้นเรียน MovingAverageCrossStrategy และ MarketOnClosePortfolio ถูกกำหนดฟังก์ชั่นหลักจะถูกเรียกเพื่อผูกฟังก์ชันการทำงานทั้งหมดร่วมกันนอกจากประสิทธิภาพของกลยุทธ์แล้ว จะถูกตรวจสอบผ่านทางพล็อตของเส้นโค้งส่วนได้ Pandas DataReader จะดาวน์โหลดราคา OHLCV ของหุ้น AAPL สำหรับงวดตั้งแต่วันที่ 1 ม. ค. 1990 ถึง 1 ม. ค. 2002 ซึ่งจะมีการสร้างสัญญาณ DataFrame เพื่อสร้างสัญญาณที่มีมายาวเท่านั้นต่อจากนั้นพอร์ตโฟลิโอ จะถูกสร้างขึ้นด้วยฐานเงินทุนเริ่มแรก 100,000 เหรียญสหรัฐและผลตอบแทนจะคำนวณจากส่วนของส่วนของผู้ถือหุ้นขั้นตอนสุดท้ายคือการใช้ matplotlib เพื่อแปลงพล็อตสองหลักของทั้งสองแบบของ AAPL pric es, ซ้อนทับกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสัญญาณการขายซื้อรวมถึงเส้นส่วนของหุ้นที่มีสัญญาณการขายซื้อเดียวกันรหัสวางแผนถูกนำมาและแก้ไขจากตัวอย่างการดำเนินงาน zipline การแสดงผลแบบกราฟิกของโค้ดมีดังต่อไปนี้ คำสั่งวาง IPython เพื่อใส่นี้โดยตรงในคอนโซล IPython ในขณะที่ใน Ubuntu เพื่อให้การแสดงผลแบบกราฟิกยังคงอยู่ในมุมมอง upticks สีชมพูแทนการซื้อสต็อกในขณะที่ downticks สีดำแสดงขายมันกลับ AAPL Moving Average Crossover Performance จาก 1990-01 -01 ถึง 2002-01-01 ขณะที่สามารถมองเห็นกลยุทธ์สูญเสียเงินในช่วงนี้โดยมีธุรกิจการค้ารอบ 5 เที่ยวไม่น่าแปลกใจเพราะพฤติกรรมของ AAPL ในช่วงดังกล่าวซึ่งมีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยตามด้วย จุดเริ่มต้นของการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญในปี 2541 ช่วงเวลาย้อนกลับของสัญญาณเฉลี่ยเคลื่อนที่มีขนาดค่อนข้างใหญ่และส่งผลกระทบต่อผลกำไรของการค้าในขั้นสุดท้ายซึ่งอาจทำให้กลยุทธ์เกิดผลกำไรได้ es เราจะสร้างวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพรวมทั้งการอธิบายถึงวิธีการปรับช่วงเวลามองย้อนกลับของแต่ละค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างถูกต้องเพียงเริ่มต้นด้วยกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณกลุ่มผู้ใช้กลยุทธ์การค้า Squeeze. The Squeeze คือหนึ่ง Bollinger ยุทธศาสตร์ที่คุณต้องการทราบวันนี้ฉันจะพูดคุยเกี่ยวกับกลยุทธ์ Bollinger Bands ที่ยอดเยี่ยมตลอดหลายปีที่ผ่านมาฉันได้เห็นกลยุทธ์การซื้อขายหลายรูปแบบมาและกลับสิ่งที่เกิดขึ้นมักเป็นกลยุทธ์การซื้อขายที่ดีในสภาวะตลาดที่เฉพาะเจาะจงและเป็นที่นิยมมาก การเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขของตลาดกลยุทธ์ไม่ทำงานและถูกแทนที่อย่างรวดเร็วด้วยกลยุทธ์อื่นที่ทำงานในสภาพตลาดปัจจุบันเมื่อ John Bollinger แนะนำกลยุทธ์ Bollinger Bands กว่า 20 ปีที่ผ่านมาผมไม่เชื่อเกี่ยวกับอายุยืนของที่ฉันคิดว่ามันจะเป็นช่วงเวลาสั้น ๆ และจะจางหายไปในพระอาทิตย์ตกเช่นเดียวกับกลยุทธ์การซื้อขายที่เป็นที่นิยมมากที่สุดในช่วงเวลาฉันต้องยอมรับว่าฉันผิดและ Bollinger Bands b. ecame หนึ่งอาศัยมากที่สุดในตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ถูกสร้างขึ้นเคยอะไรคือ Bollinger Bands. For บรรดาผู้ที่ไม่คุ้นเคยกับ Bollinger Bands มันค่อนข้างตัวบ่งชี้ง่ายๆคุณเริ่มต้นด้วย 20 วัน Simple Moving Average ของราคาปิด แถบด้านบนและด้านล่างตั้งค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานไว้สองด้านเหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยค่านี้จะเคลื่อนที่ห่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อความผันผวนขยายตัวและเคลื่อนที่ไปตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อความผันผวนของสัญญามีความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับกรอบเวลา พวกเขาใช้สำหรับการสาธิตในวันนี้เราจะพึ่งพาการตั้งค่ามาตรฐานเพื่อให้สิ่งที่เรียบง่ายตัวอย่างในตัวอย่างนี้ว่าวงขยายและหดขึ้นอยู่กับความผันผวนและช่วงการซื้อขายของตลาดแจ้งให้ทราบว่าวงแบบไดนามิกแคบและขยายตาม วันต่อวันการเปลี่ยนแปลงราคาสัญญาและการขยายตามการเปลี่ยนแปลงรายวันในความผันผวน Bollinger Band-Width มีหนึ่งตัวบ่งชี้เพิ่มเติมว่า ทำงานร่วมกับ Bollinger Bands ที่ผู้ค้าจำนวนมากไม่ทราบว่าเป็นส่วนหนึ่งของกลุ่ม Bollinger Bands แต่เนื่องจากกลุ่ม Bollinger Bands มักถูกวาดบนแผนภูมิแทนที่จะเป็นกราฟด้านล่างไม่มีสถานที่ตรรกะที่จะนำตัวบ่งชี้นี้เมื่อแสดงผล สูตรสำหรับแถบที่เกิดขึ้นจริงตัวบ่งชี้นี้เรียกว่า Band-Width และวัตถุประสงค์เพียงอย่างเดียวของตัวบ่งชี้นี้คือการลบค่าแถบล่างจากแถบด้านบนตัวอย่างในตัวอย่างนี้ว่าตัวบ่งชี้ Band-Width จะให้ค่าการอ่านต่ำเมื่อมีการหดตัว และการอ่านที่สูงขึ้นเมื่อมีการขยายวงดนตรี Band-Width เป็นส่วนหนึ่งของ Bollinger Band Indicator. One Bollinger Bands Strategy มีความสนใจของฉันฉันเคยใช้ Bollinger Bands หลายวิธีในช่วงหลายปีที่มีผลในเชิงบวก Bollinger Bands Bolandser Bands Strategy หนึ่งที่ฉัน ใช้เมื่อความผันผวนจะลดลงในตลาดเป็นกลยุทธ์การบีบมันเป็นกลยุทธ์ที่ง่ายมากและทำงานได้ดีสำหรับหุ้นฟิวเจอร์สเงินตราต่างประเทศและสัญญาสินค้าโภคภัณฑ์ s กลยุทธ์บีบอยู่บนพื้นฐานของความคิดที่ว่าเมื่อความผันผวนลดลงเป็นระยะเวลานานปฏิกิริยาตรงข้ามมักจะเกิดขึ้นและความผันผวนขยายอย่างมากอีกครั้งเมื่อความผันผวนของตลาดขยายตัวมักจะเริ่มมีแนวโน้มแรงในทิศทางเดียวในช่วงเวลาสั้นของเวลาบีบ เริ่มต้นด้วยแบนด์วิดธ์ทำให้ต่ำ 6 เดือนไม่เป็นไรว่าหมายเลขจริงเป็นเพราะอะไรที่เกี่ยวข้องกับตลาดที่คุณต้องการค้าและไม่มีอะไรอื่นในตัวอย่างนี้คุณสามารถดูหุ้นของ IBM ถึงระดับต่ำสุดของ ความผันผวนใน 6 เดือนแจ้งให้ทราบว่าราคาหุ้นมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยในขณะที่แบนด์วิดธ์ต่ำสุดถึง 6 เดือนซึ่งถึงเวลาแล้วที่จะเริ่มมองไปที่ตลาดเนื่องจากระดับความกว้างของแบนด์วิดธ์ต่ำถึง 6 เดือนมักนำไปสู่ทิศทางที่ดี แจ้งให้ทราบช่วงการซื้อขายที่เข้มงวดในเวลาที่มีการสร้างสัญญาณในตัวอย่างนี้คุณสามารถดูได้ว่าหุ้นของ IBM แยกตัวออกจากแถบ Bollinger Band ด้านในทันทีหลังจากที่ระดับ Band-Width ถึงระดับ ed 6 เดือน low. This เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมากและหนึ่งที่คุณควรเริ่มต้นการเฝ้าระวังในชีวิตประจำวัน 6 เดือน Band-Width ต่ำเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีที่ precedes โมเมนตัมทิศทางที่แข็งแกร่งนอกรอบด้านบนของวงดนตรีเกิดขึ้นทันทีหลังจากที่ ความผันผวนถึง 6 เดือน Low. Another ตัวอย่างในตัวอย่างนี้คุณสามารถดูว่า Apple Computers ถึงระดับ Band-Width ต่ำสุดใน 6 เดือนและหนึ่งวันต่อมาแบ่งหุ้นนอกแถบด้านบนนี่คือประเภทของ ups ตั้งที่คุณต้องการ ตรวจสอบในชีวิตประจำวันเมื่อใช้ตัวบ่งชี้ความกว้างแบนด์วิดธ์สำหรับการตั้งค่าบีบแอ็ปเปิ้ลถึงการอ่านต่ำสุดในวงกว้างใน 6 เดือนข้อมูลว่าแบนด์วิดธ์เริ่มเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหลังจากเข้าถึงระดับต่ำสุดเป็นเวลา 6 เดือนราคาหุ้น มักจะเริ่มเคลื่อนขึ้นภายในไม่กี่วันของ 6 เดือนความกว้างต่ำสุดความเบื่อหน่ายและความคึกคักเริ่มต้นขึ้นหลังจาก LowThings 6 เดือนวงกว้างเพื่อให้อยู่ใน Mind. The บีบเป็นหนึ่งในวิธีการที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากที่สุด สำหรับการวัดตลาด ความผันผวนการขยายตัวและการหดตัวโปรดจำไว้ว่าตลาดจะผ่านรอบต่างๆและเมื่อความผันผวนลดลงเป็นระดับต่ำสุดในรอบ 6 เดือนการผันกลับมักเกิดขึ้นและความผันผวนจะเริ่มขึ้นอีกครั้งเมื่อความผันผวนเริ่มขึ้นราคาปกติจะเริ่มเคลื่อนไปในทิศทางเดียว ระยะเวลาสั้น ๆ ขอให้คุณให้ดีที่สุด Scott Scott อาวุโสเทรนเนอร์ Market Geeks