ການ​ຕັ້ງ​ຄ່າ​ແລະ​ຄູ່​ມື​ການ​ເຄື່ອນ​ຍ້າຍ​ສີ່​ຫຼ່ຽມ​ຫນ້ອຍ​ສຸດ​ສະ​ເລ່ຍ (LSMA​)​

1. ສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍສຸດແມ່ນຫຍັງ?

ໄດ້ ສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍ ການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ (LSMA), ຍັງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນນາມ ຈຸດສິ້ນສຸດການເຄື່ອນຍ້າຍໂດຍສະເລ່ຍ, ແມ່ນປະເພດຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍທີ່ນໍາໃຊ້ວິທີການ regression ສີ່ຫລ່ຽມຫນ້ອຍທີ່ສຸດກັບຈຸດຂໍ້ມູນ n ສຸດທ້າຍເພື່ອກໍານົດເສັ້ນທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເສັ້ນນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າໃນເວລາຕໍ່ໄປ. ບໍ່ເຫມືອນກັບສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບດັ້ງເດີມ, LSMA ເນັ້ນຫນັກເຖິງການສິ້ນສຸດຂອງຊຸດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເຊື່ອວ່າມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນສໍາລັບການຄາດຄະເນແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດ.

ການຄິດໄລ່ LSMA ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊອກຫາ ເສັ້ນ regression ເສັ້ນ ທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຜົນລວມຂອງສີ່ຫຼ່ຽມຂອງໄລຍະຫ່າງຕັ້ງຂອງຈຸດຈາກເສັ້ນ. ວິທີການນີ້ແມ່ນປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະໃນການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມ lag ທີ່ມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ. ໂດຍການສຸມໃສ່ການຫຼຸດຜ່ອນໄລຍະຫ່າງຂອງຈຸດຈາກເສັ້ນ, LSMA ພະຍາຍາມສະຫນອງການຊີ້ບອກທີ່ຖືກຕ້ອງແລະຕອບສະຫນອງຫຼາຍຂອງທິດທາງແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງແນວໂນ້ມ.

Traders ມັກຈະມັກ LSMA ຫຼາຍກວ່າຄ່າສະເລ່ຍຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍອື່ນໆສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາຢ່າງໃກ້ຊິດແລະໃຫ້ສັນຍານຕົ້ນໆຂອງການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມ. ມັນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນ ຕະຫຼາດແນວໂນ້ມ ບ່ອນທີ່ການກໍານົດຈຸດເລີ່ມຕົ້ນແລະຈຸດສິ້ນສຸດຂອງແນວໂນ້ມລາຄາແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ທັນເວລາ.

ການປັບຕົວຂອງ LSMA ອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ກັບກອບເວລາຕ່າງໆ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບ traders ຜູ້ທີ່ດໍາເນີນການຢູ່ໃນຂອບເຂດການຄ້າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຈາກພາຍໃນມື້ກັບຍຸດທະສາດການລົງທຶນໄລຍະຍາວ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການທັງຫມົດ, LSMA ຄວນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍສົມທົບກັບເຄື່ອງມືແລະການວິເຄາະອື່ນໆເພື່ອຢືນຢັນສັນຍານແລະເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຊື້ຂາຍ.

2. ວິທີການຄິດໄລ່ສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ?

ການຄິດໄລ່ຄ່າສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ (LSMA) ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ກ່ຽວຂ້ອງກັບວິທີການທາງສະຖິຕິເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບເສັ້ນ regression linear ກັບລາຄາປິດຂອງຄວາມປອດໄພໃນໄລຍະເວລາທີ່ກໍານົດໄວ້. ສູດສໍາລັບເສັ້ນ regression linear ແມ່ນ:

y = ມ x + ຂ

ບ່ອນທີ່:

• y ເປັນຕົວແທນຂອງລາຄາທີ່ຄາດຄະເນ,
• m ແມ່ນ​ຄ້ອຍ​ຂອງ​ເສັ້ນ​,
• x ແມ່ນ​ຕົວ​ປ່ຽນ​ແປງ​ເວ​ລາ​,
• b ແມ່ນ y-intercept.

ເພື່ອກໍານົດຄ່າສໍາລັບ m ແລະ b, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນປະຕິບັດ:

1. ກຳນົດຕົວເລກຕາມລຳດັບໃຫ້ແຕ່ລະໄລຍະ (ເຊັ່ນ: 1, 2, 3, …, n) x ຄ່າ.
2. ໃຊ້ລາຄາປິດສໍາລັບແຕ່ລະໄລຍະເວລາເປັນ y ຄ່າ.
3. ຄິດໄລ່ຄວາມຊັນ (m) ຂອງເສັ້ນ regression ໂດຍໃຊ້ສູດ:

m = (N Σ(xy) – Σx Σy) / (N Σ(x^2) – (Σx)^2)

ບ່ອນທີ່:

• N ແມ່ນ​ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​,
• Σ ໝາຍເຖິງການສັງລວມໃນໄລຍະທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນຄຳຖາມ,
• x ແລະ y ແມ່ນຕົວເລກແຕ່ລະໄລຍະ ແລະລາຄາປິດຕາມລໍາດັບ.
• ຄິດໄລ່ y-intercept (b) ຂອງ​ເສັ້ນ​ທີ່​ມີ​ສູດ​:

b = (Σy – m Σx) / N

1. ມີ​ການ​ກໍາ​ນົດ​ m ແລະ b, ທ່ານສາມາດຄາດຄະເນມູນຄ່າຕໍ່ໄປໂດຍການສຽບທີ່ສອດຄ້ອງກັນ x ຄ່າ (ເຊິ່ງຈະເປັນ N+1 ສໍາລັບໄລຍະເວລາຕໍ່ໄປ) ເຂົ້າໄປໃນສົມຜົນການຖົດຖອຍ y = ມ x + ຂ.

ການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ຈຸດສິ້ນສຸດຂອງ LSMA ໃນຊ່ວງເວລາປະຈຸບັນ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດວາງແຜນເປັນເສັ້ນຕໍ່ເນື່ອງໃນໄລຍະຕາຕະລາງລາຄາ, ກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າເມື່ອມີຂໍ້ມູນໃຫມ່.

ສໍາລັບການປະຕິບັດຕົວຈິງ, ແພລະຕະຟອມການຄ້າສ່ວນໃຫຍ່ປະກອບມີ LSMA ເປັນຕົວຊີ້ບອກດ້ານວິຊາການທີ່ສ້າງຂຶ້ນ, ອັດຕະໂນມັດການຄິດໄລ່ເຫຼົ່ານີ້ແລະການປັບປຸງສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ຄວາມສະດວກສະບາຍນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ traders ເພື່ອສຸມໃສ່ການວິເຄາະຕະຫຼາດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການຄິດໄລ່ຄູ່ມື.

2.1. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສູດສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ

ຈັບຄ້ອຍຊັນ ແລະຂັດຂວາງໃນ LSMA

ອົງປະກອບຫຼັກຂອງສູດ LSMA, ໄດ້ ຄ້ອຍ (ມ) ແລະ y-intercept (b) ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການເຂົ້າໃຈເສັ້ນທາງຂອງແນວໂນ້ມ. ຄວາມຊັນສະທ້ອນເຖິງອັດຕາທີ່ລາຄາຂອງຄວາມປອດໄພມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາ. ກ ຄ້ອຍບວກ ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ແນະນໍາວ່າລາຄາແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຕາມເວລາກ້າວຫນ້າ. ກົງກັນຂ້າມ, ກ ຄ້ອຍລົບ ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງທ່າອ່ຽງຫຼຸດລົງ, ດ້ວຍລາຄາທີ່ຫຼຸດລົງໃນໄລຍະເວລາທີ່ເລືອກ.

y-intercept ສະເຫນີພາບຖ່າຍຂອງບ່ອນທີ່ເສັ້ນ regression ຂ້າມແກນ y. ຈຸດຕັດນີ້ສະແດງເຖິງລາຄາທີ່ຄາດຄະເນເມື່ອຕົວແປເວລາ (x) ເປັນສູນ. ໃນສະພາບການຂອງການຊື້ຂາຍ, y-intercept ແມ່ນຫນ້ອຍກ່ຽວກັບຈຸດຕັດກັນທີ່ຮູ້ຫນັງສືຂອງມັນແລະເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງມັນໂດຍສົມທົບກັບຄວາມຊັນເພື່ອຄິດໄລ່ລາຄາໃນອະນາຄົດ.

ການຄິດໄລ່ມູນຄ່າການຄາດເດົາດ້ວຍ LSMA

ເມື່ອຄວາມຊັນແລະ y-intercept ຖືກກໍານົດ, ຄ່າເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນລາຄາໃນອະນາຄົດ. ໄດ້ ລັກ​ສະ​ນະ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ ຂອງ LSMA ແມ່ນ encapsulated ໃນສົມຜົນ y = ມ x + ຂ. ທຸກໆມູນຄ່າຂອງໄລຍະເວລາໃຫມ່ແມ່ນຄາດຄະເນໂດຍການປ້ອນຂໍ້ມູນ N + 1 ເຂົ້າໄປໃນສົມຜົນ, ບ່ອນທີ່ N ແມ່ນຕົວເລກຂອງໄລຍະເວລາທີ່ຮູ້ຈັກຫຼ້າສຸດ. ຄວາມສາມາດຄາດຄະເນນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ LSMA ຈາກສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບງ່າຍດາຍ, ເຊິ່ງພຽງແຕ່ສະເລ່ຍລາຄາທີ່ຜ່ານມາໂດຍບໍ່ມີອົງປະກອບທິດທາງ.

ຈຸດສຸມຂອງ LSMA ກ່ຽວກັບການຫຼຸດຜ່ອນຜົນລວມຂອງສີ່ຫລ່ຽມຂອງໄລຍະຫ່າງຕັ້ງຈາກເສັ້ນໄດ້ຫຼຸດລົງຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະເຮັດໃຫ້ເກີດການເປັນຕົວແທນຂອງແນວໂນ້ມລາຄາທີ່ລຽບງ່າຍ. ນີ້ ຜົນກະທົບກ້ຽງ ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນຕະຫຼາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງ, ບ່ອນທີ່ມັນສາມາດຊ່ວຍໄດ້ traders ແນມເບິ່ງແນວໂນ້ມທີ່ຕິດພັນທ່າມກາງການເຫນັງຕີງຂອງລາຄາ.

ການປະຕິບັດຕົວຈິງຂອງມູນຄ່າ LSMA

ສໍາລັບການ traders, ການປະຕິບັດການປະຕິບັດຂອງມູນຄ່າ LSMA ຫມາຍເຖິງການຕິດຕາມທິດທາງແລະຄວາມກວ້າງຂອງຄວາມຊັນ. ເປີ້ນພູທີ່ສູງຊັນຊີ້ບອກເຖິງທ່າອ່ຽງທີ່ແຂງແຮງຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຄ້ອຍທີ່ຮາບພຽງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການອ່ອນເພຍຫຼືການປີ້ນກັບຂອງແນວໂນ້ມ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຕໍາແຫນ່ງຂອງເສັ້ນ LSMA ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດລາຄາສາມາດເປັນສັນຍານ: ລາຄາຂ້າງເທິງເສັ້ນ LSMA ອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງເງື່ອນໄຂທີ່ມີທ່າອ່ຽງ, ໃນຂະນະທີ່ລາຄາຂ້າງລຸ່ມນີ້ອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງເງື່ອນໄຂທີ່ຫຼຸດລົງ.

ຄວາມສາມາດຂອງສູດ LSMA ໃນການປັບຕົວເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນຕະຫຼາດຫລ້າສຸດເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະເບິ່ງໄປຂ້າງຫນ້າ. ເມື່ອຂໍ້ມູນລາຄາໃຫມ່ມີຢູ່, ເສັ້ນ LSMA ໄດ້ຖືກຄິດໄລ່ຄືນໃຫມ່, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍຍັງຄົງມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະທັນເວລາສໍາລັບການຕັດສິນໃຈ.

ໂດຍ​ການ​ເຂົ້າ​ໃຈ​ການ​ຮອງ​ຮັບ​ທາງ​ຄະ​ນິດ​ສາດ​ແລະ​ຜົນ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ສູດ LSMA​, traders ສາມາດດີກວ່າຕົວຊີ້ວັດນີ້ໃນການວິເຄາະຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາແລະ ແຜນຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍ.

2.2. ການປະຕິບັດສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍໃນ Python

ຫມາຍ​ເຫດ​: ວິທີການນີ້ແມ່ນສໍາລັບຂັ້ນສູງ Traders ຜູ້ທີ່ຮູ້ຈັກ Python Programming. ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ມັນ​ບໍ່​ໄດ້​ມອບ​ຫມາຍ​ໃຫ້​ທ່ານ​, ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ຂ້າມ​ໄປ​ພາກ​ທີ 3​.

ເພື່ອປະຕິບັດ ສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍສຸດ (LSMA) ໃນ Python, ປົກກະຕິແລ້ວຄົນຫນຶ່ງຈະຈ້າງຫ້ອງສະຫມຸດເຊັ່ນ ຕົວເລກ ສໍາລັບການຄິດໄລ່ຕົວເລກແລະ ໝີ ແພນດາ ສໍາລັບການຈັດການຂໍ້ມູນ. ການປະຕິບັດກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງຫນ້າທີ່ໃຊ້ເວລາຊຸດຂອງລາຄາປິດແລະຄວາມຍາວຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍເປັນວັດສະດຸປ້ອນ.

ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ລຳດັບຂອງຄ່າເວລາ (x) ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອໃຫ້ກົງກັບລາຄາປິດ (y). ໄດ້ ຕົວເລກ ຫ້ອງສະຫມຸດສະຫນອງຫນ້າທີ່ເຊັ່ນ: np.arange() ເພື່ອສ້າງລໍາດັບນີ້, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການຄິດໄລ່ຜົນລວມທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບສູດຄວາມຊັນແລະ intercept.

ຕົວເລກ ຍັງ​ສະ​ຫນອງ​ການ​ np.polyfit() ຟັງຊັນ, ເຊິ່ງສະເຫນີວິທີການກົງໄປກົງມາເພື່ອໃຫ້ພໍດີກັບ polynomial ສີ່ຫຼ່ຽມສີ່ຫຼ່ຽມຂອງລະດັບທີ່ລະບຸໄວ້ກັບຂໍ້ມູນ. ໃນ​ກໍ​ລະ​ນີ​ຂອງ LSMA​, ເປັນ polynomial ລະ​ດັບ​ທໍາ​ອິດ (ເສັ້ນ​ຊື່​ເຫມາະ​) ແມ່ນ​ເຫມາະ​ສົມ​. ໄດ້ np.polyfit() ຟັງຊັນສົ່ງຄືນຄ່າສໍາປະສິດຂອງເສັ້ນ regression ເສັ້ນ, ເຊິ່ງກົງກັບ slope (m) ແລະ y-intercept (b) ໃນສູດ LSMA.

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_lsma(prices, period):
    x = np.arange(period)
    y = prices[-period:]
    m, b = np.polyfit(x, y, 1)
    return m * (period - 1) + b

ຟັງຊັນຂ້າງເທິງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ກັບ a pandas DataFrame ປະກອບມີລາຄາປິດ. ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ rolling ວິທີການປະສົມປະສານກັບ apply, LSMA ສາມາດຖືກຄິດໄລ່ສໍາລັບແຕ່ລະປ່ອງຢ້ຽມຂອງໄລຍະເວລາທີ່ກໍານົດຕະຫຼອດຊຸດຂໍ້ມູນ.

df['LSMA'] = df['Close'].rolling(window=period).apply(calculate_lsma, args=(period,))

ໃນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດນີ້, ສ calculate_lsma function ໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອນໍາໃຊ້ກັບ apply ວິທີການ, ເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ມ້ວນຂອງຄ່າ LSMA. ຜົນໄດ້ຮັບ LSMA ຖັນໃນ DataFrame ສະຫນອງຊຸດເວລາຂອງຄ່າ LSMA ທີ່ສາມາດວາງແຜນຕໍ່ກັບລາຄາປິດເພື່ອເບິ່ງເຫັນແນວໂນ້ມ.

ການເຊື່ອມໂຍງ LSMA ເຂົ້າໄປໃນສະຄິບການຊື້ຂາຍ Python ອະນຸຍາດໃຫ້ traders ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການວິເຄາະແນວໂນ້ມອັດຕະໂນມັດແລະມີທ່າແຮງທີ່ຈະພັດທະນາຍຸດທະສາດການຄ້າ algorithmic ທີ່ຕອບສະຫນອງສັນຍານທີ່ຜະລິດໂດຍ LSMA. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນລາຄາໃຫມ່ຖືກລວມເຂົ້າກັບ DataFrame, LSMA ສາມາດຖືກຄິດໄລ່ຄືນໃຫມ່, ສະຫນອງການວິເຄາະແນວໂນ້ມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ.

3. ວິທີການປັບຄ່າສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດຍ້າຍການຕັ້ງຄ່າສະເລ່ຍ?

ການຕັ້ງຄ່າການຕັ້ງຄ່າສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ (LSMA) ຢ່າງຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບການນໍາເອົາທ່າແຮງອັນເຕັມທີ່ຂອງມັນຢູ່ໃນຍຸດທະສາດການຄ້າ. ພາລາມິເຕີການຕັ້ງຄ່າຕົ້ນຕໍສໍາລັບ LSMA ແມ່ນ ໄລຍະເວລາ, ເຊິ່ງກໍານົດຈໍານວນຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການວິເຄາະການຖົດຖອຍ. ໄລຍະເວລານີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການປັບໄຫມໂດຍອີງໃສ່ tradeຈຸດສຸມຂອງ r, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການເຄື່ອນໄຫວລາຄາໃນໄລຍະສັ້ນຫຼືການວິເຄາະແນວໂນ້ມໃນໄລຍະຍາວ. ໄລຍະເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າສົ່ງຜົນໃຫ້ LSMA ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຫຼາຍຂຶ້ນເຊິ່ງປະຕິກິລິຍາຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງລາຄາຢ່າງໄວວາ, ໃນຂະນະທີ່ໄລຍະເວລາທີ່ຍາວກວ່ານັ້ນເຮັດໃຫ້ເສັ້ນທີ່ລຽບງ່າຍກວ່າທີ່ຈະມີ whipsaws ຫນ້ອຍລົງ.

ການຕັ້ງຄ່າທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນ ລາຄາແຫຼ່ງ. ເຖິງແມ່ນວ່າລາຄາປິດແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໄປ, traders ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການນໍາໃຊ້ LSMA ເພື່ອເປີດ, ສູງ, ຕ່ໍາ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງສະເລ່ຍຂອງລາຄາເຫຼົ່ານີ້. ທາງເລືອກຂອງລາຄາແຫຼ່ງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງ LSMA ແລະຄວນຈະສອດຄ່ອງກັບ tradeວິ​ທີ​ການ​ວິ​ເຄາະ r.

ເພື່ອປັບປຸງ LSMA ຕື່ມອີກ, traders ອາດຈະປັບ ຄ່າຊົດເຊີຍ, ເຊິ່ງປ່ຽນເສັ້ນ LSMA ໄປຂ້າງຫນ້າຫຼືຖອຍຫລັງໃນຕາຕະລາງ. ການຊົດເຊີຍສາມາດຊ່ວຍຈັດວາງ LSMA ໃຫ້ໃກ້ຊິດກັບການປະຕິບັດລາຄາໃນປະຈຸບັນ ຫຼືໃຫ້ສັນຍານທີ່ຊັດເຈນກວ່າກ່ຽວກັບທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມ.

ການຕັ້ງຄ່າຂັ້ນສູງອາດຈະມີສ່ວນຮ່ວມ ນຳໃຊ້ຕົວຄູນ ກັບຄ້ອຍຫຼືການສ້າງເປັນ ຊ່ອງທາງປະມານ LSMA ໂດຍການເພີ່ມ ແລະຫັກຄ່າຄົງທີ່ ຫຼືເປີເຊັນຈາກເສັ້ນ LSMA. ການດັດແກ້ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊ່ວຍໃນການກໍານົດເງື່ອນໄຂທີ່ຊື້ເກີນແລະຂາຍເກີນ.

ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງຂອງການຕັ້ງຄ່າທີ່ເລືອກ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະ ການທົດສອບຄືນ LSMA ທີ່ມີຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອກວດສອບປະສິດທິຜົນຂອງມັນໃນຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງອາດຈະເປັນສິ່ງຈໍາເປັນຍ້ອນວ່າເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດພັດທະນາ, ຮັບປະກັນວ່າການຕັ້ງຄ່າ LSMA ຍັງຄົງສອດຄ່ອງກັບ trader ຈຸດປະສົງແລະ ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການ ຄວາມທົນທານ.

3.1. ການກໍານົດໄລຍະເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດ

ການກໍານົດໄລຍະເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ LSMA

ໄລຍະເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ (LSMA) ແມ່ນຫນ້າທີ່ຂອງຮູບແບບການຊື້ຂາຍແລະນະໂຍບາຍດ້ານຕະຫຼາດ. ວັນ traders ອາດຈະ gravitate ໄປສູ່ໄລຍະເວລາສັ້ນ, ເຊັ່ນ: 5 ຫາ 20 ມື້, ເພື່ອເກັບກໍາໄວ, ການເຄື່ອນໄຫວທີ່ສໍາຄັນ. ໃນ​ທາງ​ກົງ​ກັນ​ຂ້າມ, swing traders or ນັກລົງທຶນ ອາດຈະພິຈາລະນາໄລຍະເວລາຕັ້ງແຕ່ 20 ຫາ 200 ມື້ເພື່ອກັ່ນຕອງສິ່ງລົບກວນຂອງຕະຫຼາດແລະສອດຄ່ອງກັບແນວໂນ້ມໃນໄລຍະຍາວ.

ການເລືອກໄລຍະເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວິເຄາະ trade-off ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ຕອບ​ສະ​ຫນອງ​ແລະ​ຄວາມ​ຫມັ້ນ​ຄົງ​. ໄລຍະເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າຈະເພີ່ມການຕອບສະໜອງ, ສະໜອງສັນຍານຕົ້ນໆທີ່ສາມາດເປັນສິ່ງສຳຄັນສຳລັບການລະດົມທຶນໃນໂອກາດໄລຍະສັ້ນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ນີ້ຍັງສາມາດນໍາໄປສູ່ສັນຍານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເນື່ອງຈາກຄວາມອ່ອນໄຫວທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ LSMA ຕໍ່ກັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລາຄາ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໄລຍະເວລາທີ່ຍາວກວ່າຈະເພີ່ມຄວາມຫມັ້ນຄົງ, ໃຫ້ສັນຍານຫນ້ອຍແຕ່ມີທ່າແຮງທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍ, ເຫມາະສົມສໍາລັບການຢືນຢັນແນວໂນ້ມທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ.

Backtesting ເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສໍາລັບການກໍານົດໄລຍະເວລາທີ່ສອດຄ່ອງກັບການປະຕິບັດປະຫວັດສາດ. Traders ຄວນທົດສອບໄລຍະເວລາຕ່າງໆເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າປະສິດທິພາບຂອງ LSMA ໃນການສ້າງສັນຍານກໍາໄລໃນສະພາບການຂອງຕະຫຼາດທີ່ຜ່ານມາ. ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ມີ​ລັກ​ສະ​ນະ​ນີ້​ຊ່ວຍ​ໃນ​ການ​ວັດ​ແທກ​ພະ​ລັງ​ງານ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຂອງ​ຕົວ​ຊີ້​ວັດ​ແລະ​ການ​ປັບ​ໄລ​ຍະ​ເວ​ລາ​ຕາມ​ຄວາມ​ເຫມາະ​ສົມ​.

ການເຫນັງຕີງ ເປັນປັດໃຈສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ໄລຍະເວລາ. ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຄວາມຜັນຜວນສູງອາດຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກໄລຍະເວລາທີ່ຍາວກວ່າເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ whipsaws, ໃນຂະນະທີ່ເງື່ອນໄຂການເຫນັງຕີງຕ່ໍາອາດຈະເຫມາະສົມກັບໄລຍະເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າ, ອະນຸຍາດໃຫ້. traders ເພື່ອປະຕິກິລິຍາຢ່າງໄວວາຕໍ່ການປ່ຽນແປງລາຄາທີ່ລະອຽດອ່ອນ.

ໃນທີ່ສຸດ, ໄລຍະເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນຂະຫນາດດຽວ, ເຫມາະທັງຫມົດ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະເປັນຕົວກໍານົດການສ່ວນບຸກຄົນທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປັບລະອຽດ. tradeຂໍ້ມູນຄວາມສ່ຽງສະເພາະຂອງ r, ຂອບເຂດການຊື້ຂາຍ, ແລະຄວາມຜັນຜວນຂອງຕະຫຼາດ. ການປະເມີນຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປັບຕົວຂອງໄລຍະເວລາຮັບປະກັນວ່າ LSMA ຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການວິເຄາະຕະຫຼາດ.

3.2. ການປັບຕົວສໍາລັບຄວາມຜັນຜວນຂອງຕະຫຼາດ

ໄລຍະເວລາ LSMA ທີ່ປັບປ່ຽນຄວາມຜັນຜວນ

ການປັບຄ່າສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ (LSMA) ເພື່ອບັນຊີ ການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດ ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປັບຄວາມຍາວຂອງໄລຍະເວລາເພື່ອສະທ້ອນເຖິງເງື່ອນໄຂຂອງຕະຫຼາດທີ່ມີຢູ່. ການເຫນັງຕີງ, ມາດຕະການສະຖິຕິຂອງການກະແຈກກະຈາຍຂອງຜົນຕອບແທນສໍາລັບຄວາມປອດໄພຫຼືດັດຊະນີຕະຫຼາດ, ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ພຶດຕິກໍາຂອງການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍ. ຕະຫຼາດທີ່ມີການປ່ຽນແປງສູງ ອາດຈະເຮັດໃຫ້ LSMAs ໄລຍະເວລາສັ້ນເກີນໄປ erratic, ສ້າງສິ່ງລົບກວນຫຼາຍເກີນໄປທີ່ສາມາດນໍາໄປສູ່ການຕີຄວາມຫມາຍທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງສັນຍານແນວໂນ້ມ. ກົງກັນຂ້າມ, ໃນ ສະຖານະການທີ່ມີຄວາມຜັນຜວນຕໍ່າ, LSMA ໄລຍະຍາວອາດຈະຊ້າເກີນໄປ, ບໍ່ສາມາດຈັບການເຄື່ອນໄຫວທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມ.

ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, traders ສາມາດຈ້າງ ດັດຊະນີຄວາມຜັນຜວນ, ເຊັ່ນ: Vix, ເພື່ອນໍາພາການປັບຕົວຂອງໄລຍະເວລາ LSMA. ການອ່ານ VIX ທີ່ສູງຂຶ້ນ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ອາດຈະແນະນໍາການຂະຫຍາຍໄລຍະເວລາ LSMA ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຂອງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລາຄາແລະສຽງຂອງຕະຫຼາດ. ເມື່ອ VIX ຕ່ໍາ, ສັນຍານສະຖານະການຕະຫຼາດທີ່ສະຫງົບລົງ, ໄລຍະເວລາ LSMA ສັ້ນກວ່າອາດຈະເປັນການໂຄສະນາvantageous, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຕອບສະຫນອງທີ່ວ່ອງໄວຫຼາຍຕໍ່ການເຄື່ອນໄຫວລາຄາ.

ລວມເອົາກ ກົນໄກການປັບໄລຍະເວລາແບບເຄື່ອນໄຫວ ອີງຕາມການເຫນັງຕີງສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ LSMA ຕື່ມອີກ. ວິທີການນີ້ປະກອບມີການແກ້ໄຂໄລຍະເວລາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຍ້ອນວ່າລະດັບການປ່ຽນແປງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ກົດລະບຽບການປັບຕົວແບບງ່າຍໆສາມາດເພີ່ມໄລຍະເວລາ LSMA ໂດຍອັດຕາສ່ວນຮ້ອຍລະຕໍ່ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງມາດຕະການການເຫນັງຕີງແລະໃນທາງກັບກັນ.

ແຖບຄວາມຜັນຜວນ ຍັງສາມາດນຳໃຊ້ຮ່ວມກັບ LSMA ເພື່ອສ້າງຊ່ອງທາງການປັບປ່ຽນຄວາມຜັນຜວນ. ຄວາມກວ້າງຂອງແຖບເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມຜັນຜວນກັບການປ່ຽນແປງຂອງການເຫນັງຕີງ, ໃຫ້ສັນຍານສາຍຕາສໍາລັບໄລຍະ breakout ຫຼືການລວມ. ວິທີການນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ປັບປຸງສັນຍານເຂົ້າແລະອອກ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍໃນການຕັ້ງຄ່າ ຢຸດເຊົາການສູນເສຍ ລະດັບທີ່ສອດຄ່ອງກັບການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ.

Traders ຄວນສັງເກດວ່າໃນຂະນະທີ່ການປັບຕົວສໍາລັບການປ່ຽນແປງສາມາດປັບປຸງຜົນປະໂຫຍດຂອງ LSMA, ມັນບໍ່ແມ່ນ panacea. ການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການທົດສອບ backtesting ຍັງຄົງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການປັບຕົວສອດຄ່ອງກັບຍຸດທະສາດການຄ້າໂດຍລວມແລະກອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ.

4. ຍຸດທະສາດການເຄື່ອນຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດທີ່ມີປະສິດທິພາບແມ່ນຫຍັງ?

ຍຸດທະສາດການຢືນຢັນແນວໂນ້ມ

ໄດ້ ຍຸດທະສາດການຢືນຢັນແນວໂນ້ມ ໃຊ້ LSMA ເພື່ອກວດສອບທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມຕະຫຼາດ. ເມື່ອ LSMA slope ເປັນບວກແລະລາຄາແມ່ນຢູ່ເຫນືອເສັ້ນ LSMA, traders ອາດຈະພິຈາລະນານີ້ເປັນການຢືນຢັນຂອງແນວໂນ້ມຂາຂຶ້ນແລະໂອກາດທີ່ຈະເປີດຕໍາແຫນ່ງຍາວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄວາມເລື່ອນທາງລົບທີ່ມີການປະຕິບັດລາຄາຕໍ່າກວ່າ LSMA ສາມາດສົ່ງສັນຍານເຖິງການຫຼຸດລົງ, ກະຕຸ້ນ. traders ເພື່ອຄົ້ນຫາຕໍາແຫນ່ງສັ້ນ. ຍຸດທະສາດນີ້ເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງທິດທາງຄ້ອຍຊັນແລະຕໍາແຫນ່ງລາຄາພີ່ນ້ອງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍທີ່ມີຂໍ້ມູນ.

Breakout Strategy

ໃນ Breakout Strategy, traders ສັງເກດເບິ່ງການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາທີ່ຂ້າມເສັ້ນ LSMA ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ momentum, ເຊິ່ງສາມາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເລີ່ມຕົ້ນຂອງແນວໂນ້ມໃຫມ່. ການແຕກແຍກຢູ່ຂ້າງເທິງ LSMA ອາດຈະຖືກຕີຄວາມວ່າເປັນສັນຍານທີ່ມີທ່າອ່ຽງ, ໃນຂະນະທີ່ການແຕກຫັກຢູ່ລຸ່ມເສັ້ນສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າເປັນການຫຼຸດລົງ. Traders ມັກຈະຄູ່ຍຸດທະສາດນີ້ກັບການວິເຄາະປະລິມານເພື່ອຢືນຢັນຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ breakout ແລະການກັ່ນຕອງສັນຍານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ການເຄື່ອນຍ້າຍຍຸດທະສາດ Crossover ສະເລ່ຍ

ໄດ້ ການເຄື່ອນຍ້າຍຍຸດທະສາດ Crossover ສະເລ່ຍ ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ສອງ LSMAs ຂອງໄລຍະເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຕັ້ງຄ່າທົ່ວໄປປະກອບມີ LSMA ໄລຍະເວລາສັ້ນ ແລະ LSMA ໄລຍະເວລາຍາວ. ການຂ້າມຜ່ານຂອງ LSMA ໄລຍະເວລາສັ້ນຂ້າງເທິງ LSMA ໄລຍະຍາວແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວຖືກປະຕິບັດເປັນສັນຍານການຊື້, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມທີ່ເກີດຂື້ນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, crossover ຂ້າງລຸ່ມນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດສັນຍານການຂາຍ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມທີ່ອາດຈະຫຼຸດລົງ. ວິທີການ LSMA ຄູ່ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ traders ເພື່ອເກັບກໍາການປ່ຽນແປງ momentum ແລະສາມາດມີປະສິດທິພາບໂດຍສະເພາະໃນຕະຫຼາດທີ່ມີທ່າອ່ຽງ.

ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ

Traders ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ ໃຊ້ LSMA ເປັນເສັ້ນສູນກາງເພື່ອກໍານົດການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາທີ່ເກີນຂອບເຂດທີ່ອາດຈະຢູ່ຫ່າງຈາກທ່າອ່ຽງ. ໃນເວລາທີ່ລາຄາ deviate ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກ LSMA ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະກັບຄືນ, traders ອາດຈະພິຈາລະນາເຂົ້າໄປໃນ trades ໃນທິດທາງຂອງຄ່າສະເລ່ຍ. ຍຸດທະສາດນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ສະຖານທີ່ທີ່ລາຄາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກັບຄືນສູ່ຄ່າສະເລ່ຍໃນໄລຍະເວລາ, ແລະ LSMA ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນດັດຊະນີແບບເຄື່ອນໄຫວສໍາລັບການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ.

ຍຸດທະສາດເຫຼົ່ານີ້ເປັນຕົວແທນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີທ່າແຮງຂອງ LSMA ໃນການຊື້ຂາຍ. ແຕ່ລະຍຸດທະສາດສາມາດຖືກປັບໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຮູບແບບການຊື້ຂາຍສ່ວນບຸກຄົນແລະເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະ ດຳ ເນີນການທົດສອບດ້ານຫຼັງຢ່າງລະອຽດແລະ ນຳ ໃຊ້ການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ດີເມື່ອລວມເອົາຍຸດທະສາດ LSMA ເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນ ແຜນການຊື້ຂາຍ.

4.1. ແນວໂນ້ມທີ່ຕິດຕາມກັບ LSMA

ແນວໂນ້ມທີ່ຕິດຕາມກັບ LSMA

ໃນຂອບເຂດຂອງທ່າອ່ຽງຕໍ່ໄປນີ້, Least Squares Moving Average (LSMA) ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການວັດແທກທິດທາງແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດ. ຜູ້ຕິດຕາມແນວໂນ້ມ ອີງໃສ່ LSMA ເພື່ອກໍານົດການເຄື່ອນໄຫວລາຄາທີ່ຍືນຍົງທີ່ສາມາດຊີ້ບອກຈຸດເຂົ້າແຂງ. ໂດຍການສັງເກດ ມຸມ​ແລະ​ທິດ​ທາງ​ ຂອງ LSMA, traders ສາມາດຢືນຢັນຄວາມແຂງແຮງຂອງແນວໂນ້ມໃນປະຈຸບັນ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ LSMA ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຈັງຫວະທີ່ສູງຂຶ້ນແລະ, ດັ່ງນັ້ນ, ທ່າແຮງທີ່ຈະສ້າງຕັ້ງຫຼືຮັກສາຕໍາແຫນ່ງຍາວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, LSMA ຫຼຸດລົງເປັນສັນຍານຫຼຸດລົງ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງໂອກາດການຂາຍສັ້ນ.

ປະສິດທິພາບຂອງ LSMA ໃນທ່າອ່ຽງຕໍ່ໄປນີ້ບໍ່ໄດ້ຜູກມັດພຽງຢ່າງດຽວກັບທິດທາງຂອງມັນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນຈຸດຢືນຂອງມັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລາຄາ. ລາຄາຄົງຄ້າງຢູ່ເຫນືອ LSMA ທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເປັນການຢືນຢັນເຖິງຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ມີທ່າອ່ຽງ, ໃນຂະນະທີ່ ລາຄາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຕໍ່າກວ່າ LSMA ທີ່ຫຼຸດລົງ ເນັ້ນໃສ່ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ອ່ອນເພຍ. Traders ມັກຈະຊອກຫາເງື່ອນໄຂເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຢືນຢັນຄວາມລໍາອຽງຕາມແນວໂນ້ມຂອງພວກເຂົາກ່ອນທີ່ຈະປະຕິບັດ trades.

ການແບ່ງແຍກຈາກໄລຍະລວມ ເຂົ້າໄປໃນທ່າອ່ຽງໃຫມ່ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ປະກອບດ້ວຍ LSMA. ການແຕກແຍກກັບ LSMA ເຄື່ອນຍ້າຍໄປໃນທິດທາງດຽວກັນສາມາດເສີມສ້າງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງແນວໂນ້ມໃຫມ່. Traders ສາມາດຕິດຕາມຄວາມຊັນຂອງ LSMA ສໍາລັບການເລັ່ງຫຼືການຊ້າລົງເພື່ອຕັດສິນການສືບຕໍ່ຫຼືຄວາມສິ້ນເປືອງຂອງແນວໂນ້ມ.

ການເຊື່ອມ ຂໍ້ມູນປະລິມານ ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍທ່າອ່ຽງຕໍ່ໄປນີ້ກັບ LSMA, ຍ້ອນວ່າປະລິມານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການຢືນຢັນແນວໂນ້ມສາມາດເພີ່ມຄວາມເຊື່ອຫມັ້ນໃຫ້ກັບ trade. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງປະລິມານແລະຄວາມຊັນ LSMA ອາດຈະເປັນສັນຍານເຕືອນຂອງທ່າອ່ຽງທີ່ອ່ອນລົງ.

ແນວໂນ້ມຕໍ່ໄປນີ້ກັບ LSMA ບໍ່ແມ່ນຍຸດທະສາດສະຖິດ; ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຕິດຕາມສະພາບຕະຫຼາດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະພຶດຕິກໍາຂອງ LSMA. ໃນຂະນະທີ່ LSMA ຄິດໄລ່ຄືນໃຫມ່ກັບແຕ່ລະຈຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່, ມັນສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຄື່ອນໄຫວລາຄາຫລ້າສຸດ, ອະນຸຍາດໃຫ້ traders ເພື່ອໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບເສັ້ນທາງຂອງຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ.

4.2. Mean Reversion ແລະ LSMA

Mean Reversion ແລະ LSMA

ແນວຄວາມຄິດຂອງການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍແນະນໍາວ່າລາຄາແລະຜົນຕອບແທນໃນທີ່ສຸດຈະກັບຄືນໄປສູ່ຄ່າສະເລ່ຍຫຼືຄ່າສະເລ່ຍ. ຫຼັກການນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍໃຊ້ LSMA, ເຊິ່ງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນເສັ້ນສູນກາງແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງລາຄາລະດັບຄວາມສົມດຸນທີ່ຄາດວ່າຈະກັບຄືນມາ. ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ ໂດຍປົກກະຕິຈະໃຊ້ທຶນໃນຄວາມເສື່ອມໂຊມຈາກ LSMA, ໂດຍສົມມຸດຕິຖານວ່າລາຄາຈະກັບຄືນສູ່ສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍນີ້ໃນໄລຍະເວລາ.

ສໍາລັບການປະຕິບັດຕົວຈິງ, traders ສາມາດກໍານົດຂອບເຂດສໍາລັບສິ່ງທີ່ປະກອບເປັນ deviation 'ທີ່ສຸດ'. ເກນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກຕັ້ງໂດຍໃຊ້ການວັດແທກຄວາມບ່ຽງເບນມາດຕະຖານ ຫຼືອັດຕາສ່ວນທີ່ຫ່າງຈາກ LSMA. Tradeຫຼັງຈາກນັ້ນ, s ໄດ້ຖືກເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອລາຄາຂ້າມຜ່ານຂອບເຂດໄປສູ່ LSMA, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເລີ່ມຕົ້ນຂອງການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍ.

ກໍານົດຈຸດຢຸດການສູນເສຍແລະເອົາກໍາໄລ ມີຄວາມສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍກັບ LSMA. ການຢຸດເຊົາການສູນເສຍໂດຍປົກກະຕິແມ່ນຖືກຈັດໃສ່ເກີນຂອບເຂດທີ່ກໍານົດໄວ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນກໍລະນີຂອງການສືບຕໍ່ແທນທີ່ຈະເປັນປີ້ນກັບກັນ. ຈຸດຮັບກໍາໄລອາດຈະຖືກຕັ້ງຢູ່ໃກ້ກັບ LSMA, ບ່ອນທີ່ລາຄາຄາດວ່າຈະມີສະຖຽນລະພາບ.

ລັກສະນະການເຄື່ອນໄຫວຂອງ LSMA ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບການຕະຫຼາດ, ເຊິ່ງເປັນປະໂຫຍດໃນສະພາບການປີ້ນກັບກັນໂດຍສະເລ່ຍ. ໃນຂະນະທີ່ລະດັບລາຄາສະເລ່ຍປ່ຽນແປງ, LSMA ປັບຕົວຄືນໃຫມ່, ສະຫນອງຈຸດອ້າງອີງທີ່ປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບການກໍານົດໂອກາດການປີ້ນກັບຄ່າສະເລ່ຍ.

ມັນ ສຳ ຄັນ ສຳ ລັບ traders ເພື່ອຮັບຮູ້ວ່າຍຸດທະສາດການປີ້ນກັບກັນໂດຍໃຊ້ LSMA ແມ່ນບໍ່ໂງ່. ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້, ແລະລາຄາອາດຈະບໍ່ກັບຄືນມາຕາມທີ່ຄາດໄວ້. ດັ່ງ​ນັ້ນ, ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຄວາມ​ສ່ຽງ ແລະ backtesting ເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການກວດສອບປະສິດທິພາບຂອງຍຸດທະສາດໃນໄລຍະຮອບວຽນຕະຫຼາດ ແລະເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

4.3. ການສົມທົບ LSMA ກັບຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການອື່ນໆ

RSI ແລະ LSMA: Momentum Confirmation

ສົມທົບການສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍທີ່ສຸດ (LSMA) ກັບ ດັດຊະນີຄວາມເຂັ້ມແຂງພີ່ນ້ອງ (RSI) ສະຫນອງທັດສະນະຫຼາຍດ້ານຂອງຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຕະຫຼາດ. RSI, ເປັນ oscillator momentum, ວັດແທກຄວາມໄວແລະການປ່ຽນແປງຂອງການເຄື່ອນໄຫວລາຄາ, ໂດຍປົກກະຕິຢູ່ໃນຂະຫນາດຂອງ 0 ຫາ 100. ມູນຄ່າ RSI ຂ້າງເທິງ 70 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນສະພາບ overbought, ໃນຂະນະທີ່ຕ່ໍາກວ່າ 30 ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງສະຖານະ oversold. ເມື່ອແນວໂນ້ມ LSMA ຕົກລົງກັບສັນຍານ RSI, traders ໄດ້ຮັບຄວາມຫມັ້ນໃຈໃນຈັງຫວະທີ່ແຜ່ລາມ. ຕົວຢ່າງ, ການຂ້າມ RSI ຂ້າງເທິງ 70 ບວກກັບ LSMA ທີ່ມີທ່າອ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນອາດຈະເສີມສ້າງແນວໂນ້ມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.

MACD ແລະ LSMA: ທ່າອ່ຽງຄວາມເຂັ້ມແຂງແລະການປີ້ນກັບກັນ

ໄດ້ ການເຄື່ອນຍ້າຍໂດຍສະເລ່ຍ Convergence Divergence (MACD) ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ຄຽງຄູ່ກັບ LSMA. MACD ວັດແທກຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງສອງສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງລາຄາຄວາມປອດໄພ. Traders ຊອກຫາເສັ້ນຂ້າມ MACD ຂ້າງເທິງເສັ້ນສັນຍານເປັນສັນຍານການຊື້ທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແລະຂ້າມຂ້າງລຸ່ມນີ້ເປັນສັນຍານຂາຍ. ເມື່ອ MACD crossovers ເຫຼົ່ານີ້ກົງກັບ LSMA ຊີ້ໃຫ້ເຫັນແນວໂນ້ມໃນທິດທາງດຽວກັນ, ມັນຊີ້ໃຫ້ເຫັນແນວໂນ້ມທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າ MACD ແຍກອອກຈາກທ່າອ່ຽງ LSMA, ມັນສາມາດສົ່ງສັນຍານການປ່ຽນທ່າອ່ຽງທີ່ມີທ່າແຮງ.

Bollinger Bands ແລະ LSMA: ການເຫນັງຕີງແລະການວິເຄາະແນວໂນ້ມ

Bollinger ວົງດົນຕີ ເພີ່ມມິຕິການເຫນັງຕີງໃຫ້ກັບການວິເຄາະແນວໂນ້ມຂອງ LSMA. ຕົວ​ຊີ້​ວັດ​ນີ້​ປະ​ກອບ​ດ້ວຍ​ຊຸດ​ຂອງ​ເສັ້ນ​ທີ່​ວາງ​ແຜນ​ການ​ສອງ​ມາດ​ຕະ​ຖານ deviations (ທາງ​ບວກ​ແລະ​ທາງ​ລົບ​) ຫ່າງ​ຈາກ a ງ່າຍດາຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບງ່າຍດາຍ (SMA) ຂອງລາຄາຄວາມປອດໄພ. ເມື່ອ LSMA ອາໄສຢູ່ພາຍໃນແຖບ Bollinger, ມັນຢືນຢັນແນວໂນ້ມພາຍໃນຂອບເຂດຄວາມຜັນຜວນປົກກະຕິ. ຖ້າ LSMA ລະເມີດວົງດົນຕີ, ມັນອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຜັນຜວນແລະທ່າອ່ຽງທີ່ເຂັ້ມແຂງຫຼືການຖອນຄືນທີ່ມີທ່າແຮງຖ້າມັນເກີດຂື້ນໃນທິດທາງກົງກັນຂ້າມຂອງແນວໂນ້ມທີ່ມີຢູ່.

ການສົມທົບຕົວຊີ້ວັດດ້ານວິຊາການກັບ LSMA

ການລວມເອົາຕົວຊີ້ບອກເຫຼົ່ານີ້ກັບ LSMA ສາມາດໃຫ້ຜົນເປັນວິທີການຊື້-ຂາຍແບບຄົບວົງຈອນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການວິເຄາະທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະການຕັ້ງຄ່າການຊື້ຂາຍທີ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຈື່ຈໍາວ່າບໍ່ມີຕົວຊີ້ວັດໃດທີ່ບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້. ແຕ່ລະຕົວຊີ້ວັດເພີ່ມເຕີມແນະນໍາຕົວກໍານົດການໃຫມ່ແລະທ່າແຮງສໍາລັບຄວາມສັບສົນ, ດັ່ງນັ້ນ traders ຕ້ອງຮັບປະກັນຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດແລະການທົດສອບການປະສົມເຫຼົ່ານີ້ພາຍໃນຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາ.

5. ສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາໃນເວລາທີ່ໃຊ້ສີ່ຫລ່ຽມຫນ້ອຍທີ່ສຸດການເຄື່ອນຍ້າຍສະເລ່ຍໃນການຊື້ຂາຍ?

ການປະເມີນໄລຍະຕະຫຼາດແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ LSMA

ເມື່ອນຳໃຊ້ຄ່າສະເລ່ຍຍ້າຍສີ່ຫຼ່ຽມນ້ອຍສຸດ (LSMA), traders ທໍາອິດຕ້ອງຮັບຮູ້ໄລຍະຕະຫຼາດ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນແນວໂນ້ມຫຼືລະດັບ - ຍ້ອນວ່າປະສິດທິຜົນຂອງ LSMA ແຕກຕ່າງກັນຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. ໃນໄລຍະແນວໂນ້ມ, LSMA ສາມາດຊ່ວຍກໍານົດແລະຢືນຢັນທິດທາງແນວໂນ້ມ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຕະຫຼາດລະດັບ, LSMA ອາດຈະຜະລິດສັນຍານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຫນ້ອຍ, ຍ້ອນວ່າສະເລ່ຍບໍ່ໄດ້ສະຫນັບສະຫນູນທິດທາງທີ່ເຂັ້ມແຂງ. Traders ຄວນເສີມ LSMA ກັບຕົວຊີ້ວັດອື່ນໆທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບໄລຍະຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນເພື່ອເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຕັດສິນໃຈ.

ຄວາມອ່ອນໄຫວ LSMA ແລະສິ່ງລົບກວນຂໍ້ມູນ

ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງ LSMA ກັບການປ່ຽນແປງລາຄາທີ່ຜ່ານມາສາມາດເປັນທັງການໂຄສະນາvantage ແລະຈຸດອ່ອນ. ການຕອບສະ ໜອງ ຂອງມັນອະນຸຍາດໃຫ້ກວດພົບການປ່ຽນແນວໂນ້ມໃນຕົ້ນປີ, ແຕ່ມັນອາດຈະມີປະຕິກິລິຍາກັບ ລາຄາໃນໄລຍະສັ້ນເພີ່ມຂຶ້ນຫຼືຫຼຸດລົງ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ສັນຍານທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ. ເພື່ອ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ການ​ນີ້​, traders ຄວນພິຈາລະນາ ສະພາບລາຄາໂດຍລວມ ແລະບໍ່ວ່າການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຜ່ານມາສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມທີ່ແທ້ຈິງຫຼືພຽງແຕ່ການເຫນັງຕີງຊົ່ວຄາວ.

ການປັບແຕ່ງ ແລະໄລຍະເວລາ

ການປັບແຕ່ງຄວາມຍາວຂອງ LSMA ແມ່ນສໍາຄັນ, ເພາະວ່າບໍ່ມີການຕັ້ງຄ່າທົ່ວໄປທີ່ເຫມາະສົມກັບທຸກຕະຫຼາດຫຼືຮູບແບບການຊື້ຂາຍ. ໄລຍະເວລາທີ່ເລືອກຄວນສອດຄ່ອງກັບ tradeຍຸດ​ທະ​ສາດ​ຂອງ r, ມີໄລຍະເວລາສັ້ນກວ່າສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາໄວ trades ແລະໄລຍະເວລາທີ່ຍາວກວ່າສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະຈັບການເຄື່ອນໄຫວແນວໂນ້ມທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍ. ມັນ​ເປັນ​ສິ່ງ​ຈໍາ​ເປັນ​ເພື່ອ​ ການທົດສອບຄືນ ໄລຍະເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຮັບປະກັນການຕັ້ງຄ່າຂອງ LSMA ໄດ້ຖືກປັບແຕ່ງສໍາລັບເຄື່ອງມືສະເພາະແລະໄລຍະເວລາ traded.

ການເຊື່ອມໂຍງການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ

ການລວມເອົາການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງເຂົ້າໃນຍຸດທະສາດທີ່ອີງໃສ່ LSMA ບໍ່ສາມາດເວົ້າເກີນຂອບເຂດ. LSMA ບໍ່ຄວນເປັນຕົວກໍານົດຢ່າງດຽວຂອງ trade ການ​ເຂົ້າ​ຫຼື​ອອກ​. ແທນທີ່ຈະ, ມັນຄວນຈະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບທີ່ກວ້າງຂວາງເຊິ່ງປະກອບມີ ຕົວກໍານົດຄວາມສ່ຽງທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ ແລະ ຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍ. LSMA ອາດຈະຊ່ວຍໃນການກໍານົດລະດັບການສູນເສຍຢຸດແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມຜັນຜວນແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ, ແຕ່ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະຖືກຕັ້ງຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງຕະຫຼາດ. tradeຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງຂອງ r.

ການຮຽນຮູ້ແລະການປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ທ້າຍສຸດ, traders ຄວນຮັບເອົາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ການຮຽນຮູ້ ແລະການປັບຕົວເມື່ອໃຊ້ LSMA. ໃນຂະນະທີ່ເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດພັດທະນາ, ສະນັ້ນຄວນນໍາໃຊ້ LSMA ພາຍໃນຍຸດທະສາດການຄ້າ. ການທົບທວນປົກກະຕິຂອງການປະຕິບັດຂອງ LSMA ໃນຂໍ້ມູນຕະຫຼາດທີ່ຜ່ານມາສາມາດເປີດເຜີຍການປັບຕົວທີ່ຈໍາເປັນຕໍ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຕົວຊີ້ວັດຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນ. trader ຂອງສານຫນູ.

5.1. ການວິເຄາະ Pros ແລະ Cons

ຂໍ້ດີຂອງ LSMA

LSMA ສະເຫນີໂຄສະນາຫຼາຍຢ່າງvantages for traders. ຂອງມັນ ວິ​ທີ​ການ​ຄິດ​ໄລ່​, ເຊິ່ງຫຼຸດຜ່ອນຜົນລວມຂອງສີ່ຫຼ່ຽມຂອງ deviations, ໂດຍປົກກະຕິຈະໃຫ້ a ເສັ້ນລຽບ ທຽບກັບຄ່າສະເລ່ຍການເຄື່ອນຍ້າຍແບບດັ້ງເດີມ. ກ້ຽງນີ້ສາມາດຊ່ວຍໃນການກໍານົດ ທ່າອ່ຽງພື້ນຖານ ມີ lag ຫນ້ອຍ, ໃຫ້ traders ທ່າແຮງທີ່ຈະຈັບແນວໂນ້ມກ່ອນຫນ້ານີ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການປັບຕົວຂອງ LSMA ກັບ ການ​ປັບ​ຕົວ​ປ່ຽນ​ແປງ​ ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບການຕະຫຼາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເພີ່ມຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຫນັງຕີງສູງແລະຕ່ໍາ.

ຂໍ້ເສຍຂອງ LSMA

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, LSMA ບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງມັນ. ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງມັນ, ໃນຂະນະທີ່ເປັນປະໂຫຍດໃນການກວດສອບແນວໂນ້ມ, ຍັງສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ ສັນຍານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລາຂອງການລວມຕະຫຼາດຫຼືໃນເວລາທີ່ reacting ກັບ ລາຄາເພີ່ມຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, LSMA ບໍ່ໄດ້ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍໃນລະຫວ່າງ ຕັ້ງແຕ່ຕະຫຼາດ, ຍ້ອນວ່າມັນອາດຈະຜະລິດ crossovers ຈໍານວນຫລາຍທີ່ບໍ່ມີທິດທາງທີ່ຊັດເຈນ. ຄວາມຕ້ອງການຢ່າງກວ້າງຂວາງ backtesting ແລະການປັບແຕ່ງສໍາລັບໄລຍະເວລາແລະຊັບສິນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຍັງສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ອາດຈະນໍາໄປສູ່ບັນຫາການເພີ່ມປະສິດທິພາບເກີນຫຼືເສັ້ນໂຄ້ງ.

ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ໃນຂະນະທີ່ LSMA ສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນ a trader's arsenal, ມັນຄວນຈະຖືກນໍາໃຊ້ດ້ວຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບຄຸນລັກສະນະຂອງມັນແລະສົມທົບກັບຮູບແບບອື່ນໆຂອງການວິເຄາະແລະການປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ.

5.2. ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງກັບ LSMA

ການຈັດວາງຢຸດການສູນເສຍແບບໄດນາມິກ

ຄວາມສາມາດຂອງ LSMA ໃນການປັບຕົວເຂົ້າກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການຕັ້ງຄ່າ ລະດັບການສູນເສຍຢຸດແບບເຄື່ອນໄຫວ. ໂດຍການວາງຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍເລັກນ້ອຍຂ້າງລຸ່ມນີ້ LSMA ສໍາລັບຕໍາແຫນ່ງຍາວ, ຫຼືຂ້າງເທິງມັນສໍາລັບຕໍາແຫນ່ງສັ້ນ, traders ສາມາດຈັດລຽງການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງພວກເຂົາກັບຈັງຫວະຂອງແນວໂນ້ມທີ່ກໍາລັງແຜ່ລາມ. ວິທີການນີ້ຮັບປະກັນວ່າ traders ອອກຈາກຕໍາແຫນ່ງໃນເວລາທີ່ທ່າອ່ຽງທີ່ກະຕຸ້ນໃຫ້ເຂົ້າຂອງພວກເຂົາອາດຈະປີ້ນກັບກັນ, ດັ່ງນັ້ນການປົກປ້ອງທຶນຈາກການຫຼຸດລົງຂະຫນາດໃຫຍ່. ສິ່ງສໍາຄັນແມ່ນກໍານົດການສູນເສຍຢຸດຢູ່ໃນໄລຍະທີ່ກວມເອົາການເຫນັງຕີງປົກກະຕິຂອງຊັບສິນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຖືກຢຸດເຊົາກ່ອນໄວອັນຄວນ.

ຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜັນຜວນ

Traders ສາມາດນໍາໃຊ້ LSMA ເພື່ອແຈ້ງຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງໂດຍການວັດແທກການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ. ຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມເຫນັງຕີງຫຼາຍຂຶ້ນ, ແນະນໍາໂດຍ swings ກວ້າງປະມານ LSMA, ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າເພື່ອຮັກສາລະດັບຄວາມສ່ຽງທີ່ສອດຄ່ອງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນເງື່ອນໄຂທີ່ມີການປ່ຽນແປງຫນ້ອຍ, traders ອາດຈະເພີ່ມຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງ. ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ອີງ​ໃສ່​ການ​ເຫນັງ​ຕີງ​ນີ້​ເຮັດ​ໃຫ້​ແນ່​ໃຈວ່​າ​ການ​ຫຼຸດ​ລົງ​ທີ່​ອາດ​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ຂອງ​ແຕ່​ລະ​ຄົນ​ trade ແມ່ນອັດຕາສ່ວນກັບທຶນການຄ້າໂດຍລວມ, ຍຶດໝັ້ນໃນຫຼັກການການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ດີ.

ການປັບຕົວກໍານົດຄວາມສ່ຽງ

ການປັບຕົວກໍານົດຄວາມສ່ຽງໃນການຕອບສະຫນອງຕໍ່ການປ່ຽນແປງໃນຄວາມຊັນ LSMA ສາມາດປັບປຸງ a trader's ຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ. ຄວາມຊັນຂອງ LSMA ທີ່ສູງຂື້ນອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງທ່າອ່ຽງເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສາມາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຢຸດການສູນເສຍທີ່ເຄັ່ງຄັດເພື່ອເກັບກໍາກໍາໄລຫຼາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເປີ້ນພູທີ່ຮາບພຽງອາດຈະສົ່ງສັນຍານເຖິງທ່າອ່ຽງທີ່ອ່ອນແອລົງ, ກະຕຸ້ນການສູນເສຍຢຸດທີ່ກວ້າງຂຶ້ນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການອອກຈາກການຖອນຕົວເລັກນ້ອຍ. ການ​ປັບ​ປຸງ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ຄວນ​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ສະ​ເຫມີ​ໄປ​ໃນ​ສະ​ພາບ​ການ​ຂອງ​ tradeຂອບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງໂດຍລວມຂອງ r ແລະຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງ.

ການເຊື່ອມໂຍງ LSMA ກັບຕົວຊີ້ວັດຄວາມສ່ຽງອື່ນໆ

ໃນຂະນະທີ່ LSMA ສາມາດເປັນສູນກາງໃນການກໍານົດການຢຸດເຊົາແບບເຄື່ອນໄຫວແລະການປັບຄວາມສ່ຽງ, ປະສົມປະສານມັນກັບຕົວຊີ້ວັດຄວາມສ່ຽງອື່ນໆ, ເຊັ່ນ: ເສລີ່ຍຄວາມຈິງຊ່ວງ (ATR), ສາມາດສະຫນອງວິທີການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງລວມຫຼາຍ. ATR ສາມາດຊ່ວຍກໍານົດການຈັດຕໍາແຫນ່ງຢຸດການສູນເສຍໂດຍການສະຫນອງການວັດແທກການເຫນັງຕີງສະເລ່ຍຂອງຊັບສິນໃນໄລຍະເວລາໃດຫນຶ່ງ. ການນໍາໃຊ້ ATR ສົມທົບກັບ LSMA ສາມາດຊ່ວຍກໍານົດຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍທີ່ຕອບສະຫນອງຫຼາຍຂື້ນທີ່ສອດຄ່ອງກັບທັງທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມແລະຄວາມຜັນຜວນຂອງຕະຫຼາດ.

ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ

ການຕອບສະຫນອງຂອງ LSMA ຕໍ່ການປ່ຽນແປງລາຄາຈໍາເປັນຕ້ອງມີການປະເມີນຄວາມສ່ຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ໃນຂະນະທີ່ຕົວຊີ້ວັດການປັບປຸງກັບແຕ່ລະຈຸດຂໍ້ມູນໃຫມ່, traders ຄວນປະເມີນຄືນຄໍາສັ່ງຢຸດການສູນເສຍແລະຂະຫນາດຕໍາແຫນ່ງເພື່ອຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາຍັງເຫມາະສົມກັບສະພາບຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ. ການປະເມີນຜົນນີ້ຄວນຈະເປັນພາກສ່ວນປົກກະຕິຂອງການຊື້ຂາຍປົກກະຕິ, ຮັບປະກັນວ່າກົນລະຍຸດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຍັງຄົງມີປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດ.

5.3. ຜົນກະທົບຂອງເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດຕໍ່ການປະຕິບັດ LSMA

ການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດແລະການຕອບສະຫນອງ LSMA

ການເຫນັງຕີງຂອງຕະຫຼາດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງ LSMA. ໃນ ຕະຫຼາດທີ່ມີຄວາມຜັນຜວນສູງ, LSMA ອາດຈະສະແດງການເຫນັງຕີງຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ການເພີ່ມຂື້ນຂອງສັນຍານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. Traders ຕ້ອງມີຄວາມລະມັດລະວັງ, ຍ້ອນວ່າເງື່ອນໄຂເຫຼົ່ານີ້ສາມາດກະຕຸ້ນໃຫ້ LSMA ຕອບສະຫນອງຕໍ່ສຽງຂອງລາຄາແທນທີ່ຈະເປັນການປ່ຽນແປງແນວໂນ້ມທີ່ແທ້ຈິງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃນຕະຫຼາດທີ່ວາງສະແດງ ການເຫນັງຕີງຕ່ໍາ.

ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງແນວໂນ້ມແລະສັນຍານ LSMA

ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງແນວໂນ້ມແມ່ນປັດໃຈສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ປະສິດທິຜົນຂອງ LSMA. ທ່າອ່ຽງທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຍືນຍົງ ແມ່ນເອື້ອອໍານວຍໃຫ້ແກ່ຄວາມສາມາດຕາມທ່າອ່ຽງຂອງ LSMA, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີສັນຍານທີ່ຊັດເຈນ ແລະສາມາດປະຕິບັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ເມື່ອທ່າອ່ຽງອ່ອນເພຍຫຼືສະພາບຕະຫຼາດມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງ, LSMA ອາດຈະຜະລິດ ສັນຍານທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ, ເຮັດໃຫ້ມັນທ້າທາຍສໍາລັບ traders ເພື່ອແນມເບິ່ງທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມຢ່າງໝັ້ນໃຈ.

ໄລຍະຕະຫຼາດ ແລະ LSMA Utility

ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນໄລຍະຕະຫຼາດແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນໃນເວລາທີ່ນໍາໃຊ້ LSMA. ໃນລະຫວ່າງ ໄລຍະແນວໂນ້ມ, ຜົນປະໂຫຍດຂອງ LSMA ແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າມັນສາມາດຕິດຕາມແລະຢືນຢັນທິດທາງຂອງແນວໂນ້ມ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ໃນລະຫວ່າງໄລຍະຂອບເຂດ, ການປະຕິບັດຂອງ LSMA ຫຼຸດລົງ, ມັກຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເສັ້ນແນວນອນທີ່ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈຫນ້ອຍທີ່ບໍ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້, ອາດຈະນໍາໄປສູ່ການເຂົ້າແລະອອກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຄັ້ງ.

ການປັບຕົວໄດ້ແລະການປັບແຕ່ງ LSMA

ການປັບຕົວຂອງ LSMA ກັບເງື່ອນໄຂຕະຫຼາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນແມ່ນດາບສອງຄົມ. ໃນຂະນະທີ່ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ປັບແຕ່ງໃຫ້ເຫມາະສົມກັບລະດັບຄວາມຜັນຜວນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງແນວໂນ້ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ມັນຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. Traders ຕ້ອງມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນການປັບປຸງການຕັ້ງຄ່າຂອງ LSMA, ເຊັ່ນ: ໄລຍະເວລາ, ເພື່ອຮັກສາປະສິດທິຜົນຂອງມັນໃນທົ່ວສະຖານະການຕະຫຼາດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.

Traders ຕ້ອງມີຄວາມວ່ອງໄວໃນວິທີການຂອງພວກເຂົາ, ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງການປະເມີນເງື່ອນໄຂຂອງຕະຫຼາດທີ່ມີຢູ່ເພື່ອກໍານົດການປະຕິບັດໃນປະຈຸບັນຂອງ LSMA ແລະຜົນກະທົບທີ່ອາດມີຕໍ່ການຕັດສິນໃຈການຊື້ຂາຍຂອງພວກເຂົາ.

FAQ:

ລາຍລະອຽດ Meta: