ความผันผวน เคลื่อนไหว เฉลี่ย วิกิพีเดีย

การสำรวจความผันผวนตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงตัวเลขเป็นการวัดความเสี่ยงที่พบมากที่สุด แต่มีหลายรสชาติ ในบทความก่อนหน้านี้เราได้แสดงวิธีการคำนวณความผันผวนทางประวัติศาสตร์ที่เรียบง่าย เราใช้ข้อมูลราคาหุ้นที่เกิดขึ้นจริงของ Google เพื่อคำนวณความผันผวนรายวันตามข้อมูลหุ้นภายใน 30 วัน ในบทความนี้เราจะปรับปรุงความผันผวนที่เรียบง่ายและหารือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) Historical Vs ความผันแปรเบื้องต้นก่อนอื่นให้วางเมตริกนี้ไว้ในมุมมองเล็กน้อย มีสองแนวทางที่กว้าง: ความผันผวนในอดีตและโดยนัย (หรือโดยนัย) วิธีการทางประวัติศาสตร์สมมติว่าอดีตเป็นคำนำที่เราวัดประวัติศาสตร์ด้วยความหวังว่าจะเป็นการคาดการณ์ ในทางตรงกันข้ามความผันผวนโดยนัยจะละเลยประวัติความเป็นมาซึ่งจะช่วยแก้ปัญหาความผันผวนโดยนัยตามราคาตลาด หวังว่าตลาดจะรู้ได้ดีที่สุดและราคาในตลาดมีแม้กระทั่งโดยนัยประมาณการความผันผวน ถ้าเรามุ่งเน้นไปที่สามวิธีทางประวัติศาสตร์ (ด้านซ้ายด้านบน) พวกเขามีสองขั้นตอนที่เหมือนกัน: คำนวณชุดของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ ใช้สูตรการถ่วงน้ำหนักก่อนอื่นเรา คำนวณผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ โดยทั่วไปแล้วผลตอบแทนรายวันจะได้รับผลตอบแทนแต่ละรายการในแง่บวก สำหรับแต่ละวันเราจะบันทึกล็อกอัตราส่วนราคาหุ้น (เช่นราคาในปัจจุบันหารด้วยราคาเมื่อวานนี้เป็นต้น) ซึ่งจะให้ผลตอบแทนเป็นรายวันจาก u i to u i-m ขึ้นอยู่กับจำนวนวัน (m วัน) ที่เราวัด ที่ทำให้เราก้าวไปสู่ขั้นตอนที่สอง: นี่คือแนวทางที่แตกต่างกันสามวิธี ในบทความก่อนหน้า (ใช้ความผันผวนเพื่อวัดความเสี่ยงในอนาคต) เราพบว่าภายใต้สอง simplifications ยอมรับความแปรปรวนง่ายคือค่าเฉลี่ยของผลตอบแทนที่เป็นกำลังสอง: ขอให้สังเกตว่าผลรวมนี้แต่ละผลตอบแทนเป็นระยะจากนั้นแบ่งทั้งหมดโดย จำนวนวันหรือสังเกตการณ์ (ม.) ดังนั้นจริงๆมันเป็นเพียงเฉลี่ยของผลตอบแทนเป็นระยะ ๆ squared ใส่อีกวิธีหนึ่งแต่ละยกกำลังสองจะได้รับน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นถ้า alpha (a) เป็นปัจจัยการถ่วงน้ำหนัก (โดยเฉพาะ 1m) ความแปรปรวนแบบง่ายๆมีลักษณะดังนี้: EWMA ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายจุดอ่อนของวิธีนี้คือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน การกลับมาเมื่อวาน (ล่าสุด) ไม่มีอิทธิพลต่อความแปรปรวนมากกว่าผลตอบแทนของเดือนที่ผ่านมา ปัญหานี้ได้รับการแก้ไขโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ (EWMA) ซึ่งผลตอบแทนที่ได้รับล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นกับความแปรปรวน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลัง (EWMA) แนะนำ lambda ซึ่งเรียกว่าพารามิเตอร์การให้ราบเรียบ แลมบ์ดาต้องมีค่าน้อยกว่าหนึ่ง ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าวแทนที่จะใช้น้ำหนักที่เท่ากันผลตอบแทนที่ได้รับจะเพิ่มขึ้นตามตัวคูณดังนี้ตัวอย่างเช่น RiskMetrics TM ซึ่งเป็น บริษัท บริหารความเสี่ยงทางการเงินมีแนวโน้มที่จะใช้แลมบ์ดาเท่ากับ 0.94 หรือ 94 ในกรณีนี้เป็นครั้งแรก (1-0.94) (. 94) 0 6. ผลตอบแทนที่ได้จะเป็นตัวเลข lambda-multiple ของน้ำหนักก่อนหน้าในกรณีนี้ 6 คูณด้วย 94 5.64 และสามวันก่อนหน้ามีน้ำหนักเท่ากับ (1-0.94) (0.94) 2 5.30 นั่นคือความหมายของเลขยกกำลังใน EWMA: แต่ละน้ำหนักเป็นตัวคูณคงที่ (เช่น lambda ซึ่งต้องน้อยกว่าหนึ่ง) ของน้ำหนักก่อนหน้า เพื่อให้แน่ใจว่ามีความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักหรือลำเอียงไปยังข้อมูลล่าสุด (หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมโปรดดูที่แผ่นงาน Excel สำหรับความผันผวนของ Google) ความแตกต่างระหว่างความผันผวนเพียงอย่างเดียวกับ EWMA สำหรับ Google จะแสดงไว้ด้านล่าง ความผันผวนอย่างง่ายมีผลต่อการกลับคืนเป็นระยะ ๆ ทุกๆ 0.196 ตามที่แสดงไว้ในคอลัมน์ O (เรามีข้อมูลราคาหุ้นย้อนหลังเป็นเวลา 2 ปีนั่นคือผลตอบแทน 509 วันและ 1509 0.196) แต่สังเกตว่าคอลัมน์ P กำหนดน้ำหนัก 6, 5.64 แล้ว 5.3 และอื่น ๆ Thats ความแตกต่างระหว่างความแปรปรวนง่ายและ EWMA โปรดจำไว้ว่า: หลังจากที่เราสรุปชุดข้อมูลทั้งหมด (ในคอลัมน์ Q) เรามีความแปรปรวนซึ่งเป็นค่าสแควร์ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ถ้าเราต้องการความผันผวนเราต้องจำไว้ว่าให้ใช้รากที่สองของความแปรปรวนนั้น ความแตกต่างของความแปรปรวนรายวันระหว่างค่าความแปรปรวนและ EWMA ในกรณีของ Google มีความหมาย: ความแปรปรวนง่ายทำให้เรามีความผันผวนรายวันอยู่ที่ 2.4 แต่ EWMA มีความผันผวนรายวันเพียง 1.4 (ดูสเปรดชีตเพื่อดูรายละเอียด) เห็นได้ชัดว่าความผันผวนของ Googles ตกลงไปเมื่อไม่นานมานี้ดังนั้นความแปรปรวนที่เรียบง่ายอาจเป็นจำนวนเทียมสูง ความแปรปรวนวันนี้เป็นฟังก์ชันของความแตกต่างของวัน Pior คุณจะสังเกตเห็นว่าเราจำเป็นต้องคำนวณชุดน้ำหนักลดลงอย่างมาก เราจะไม่ใช้คณิตศาสตร์ที่นี่ แต่คุณลักษณะที่ดีที่สุดของ EWMA คือชุดผลิตภัณฑ์ทั้งหมดสามารถลดสูตร recursive ได้อย่างง่ายดาย: Recursive หมายถึงการอ้างอิงความแปรปรวนในปัจจุบัน (คือฟังก์ชันของความแปรปรวนในวันก่อนหน้า) คุณสามารถหาสูตรนี้ในสเปรดชีตได้ด้วยและจะให้ผลเหมือนกันกับการคำนวณแบบ longhand กล่าวว่าค่าความแปรปรวนวันนี้ (ต่ำกว่า EWMA) เท่ากับความแปรปรวนของ yesterdays (weighted by lambda) บวกกับค่า yesterdays squared return (ชั่งน้ำหนักโดยลบหนึ่งแลมบ์ดา) แจ้งให้เราทราบว่าเรากำลังเพิ่มคำสองคำลงท้ายด้วยกันอย่างไร: ความแปรปรวนที่ถ่วงน้ำหนักในวันอังคารและเมื่อวานถ่วงน้ำหนัก แม้กระนั้นแลมบ์ดาก็คือพารามิเตอร์ที่ราบเรียบของเรา แลมบ์ดาที่สูงขึ้น (เช่น RiskMetrics 94) บ่งชี้การสลายตัวช้าลงในซีรีย์ - ในแง่สัมพัทธ์เราจะมีจุดข้อมูลมากขึ้นในซีรีส์และพวกเขาจะลดลงอย่างช้าๆ ในทางกลับกันถ้าเราลดแลมบ์ดาเราจะบ่งชี้ว่าการสลายตัวที่สูงขึ้น: น้ำหนักจะลดลงอย่างรวดเร็วและเป็นผลโดยตรงจากการผุกร่อนที่รวดเร็วใช้จุดข้อมูลน้อยลง (ในสเปรดชีตแลมบ์ดาเป็นอินพุตดังนั้นคุณจึงสามารถทดสอบความไวได้) ความผันผวนโดยสรุปคือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของหุ้นและความเสี่ยงที่พบมากที่สุด นอกจากนี้ยังเป็นรากที่สองของความแปรปรวน เราสามารถวัดความแปรปรวนในอดีตหรือโดยนัย (ความผันผวนโดยนัย) เมื่อวัดในอดีตวิธีที่ง่ายที่สุดคือความแปรปรวนที่เรียบง่าย แต่ความอ่อนแอกับความแปรปรวนที่เรียบง่ายคือผลตอบแทนทั้งหมดจะมีน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับข้อเสียแบบคลาสสิก: เราต้องการข้อมูลมากขึ้น แต่ข้อมูลที่เรามีมากขึ้นการคำนวณของเราจะเจือจางด้วยข้อมูลที่อยู่ไกล (ไม่เกี่ยวข้อง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก (EWMA) ช่วยเพิ่มความแปรปรวนอย่างง่ายโดยกำหนดน้ำหนักให้กับผลตอบแทนเป็นงวด เมื่อทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างขนาดใหญ่ แต่ยังให้น้ำหนักมากขึ้นกับผลตอบแทนล่าสุด (หากต้องการดูบทแนะนำเกี่ยวกับภาพยนตร์เกี่ยวกับหัวข้อนี้ไปที่ Bionic Turtle) เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเปรียบเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนความเสี่ยง (DebtEquity Ratio) คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงกดดันทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้วัดแต่ละบุคคลการใช้ดัชนีค่าความแปรปรวน (VIX) ดัชนีความผันผวนของ CBOE (VIX) วัดความผันผวนของการคาดการณ์ความผันผวนในช่วง 30 เซ็กเมนต์ถัดไป ด้วยกิจกรรมตัวเลือกการโทรและวางเดิมพันที่คำนวณโดยพื้นฐาน ในขณะที่ VIX มุ่งเน้นข้อมูล SampP 500 ผู้ค้าและ Hedgers ยังสามารถตรวจสอบ Nasdaq-100 ผ่านดัชนีความผันผวนของ CBOE Nasdaq (VXN) และ Dow Jones Industrial Average ผ่านดัชนีความผันผวนของ CBOE DJIA (VXD) ค่าความแปรปรวนที่ใช้กับ VIX เป็นพื้นฐานสำหรับกลยุทธ์การซื้อและขายในหลากหลายรูปแบบเช่น SPDR Trust (SPY) รวมถึงสัญญาฟิวเจอร์สที่ผันผวน (VX) SampP 500 VIX ฟิวเจอร์สระยะสั้น ETN (VXX) VIX ฟิวเจอร์สระยะสั้น ETF (VIXY) SampP 500 VIX ฟิวเจอร์สระยะกลาง ETN (VXZ) อย่างไรก็ตามที่ดีที่สุด เพื่อใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคโดยตรงกับดัชนีโดยหลีกเลี่ยงการคำนวณค่าฟิวเจอร์สหรือเงินทุนเนื่องจากการกำหนดราคาในตราสารเหล่านั้นจะสลายตัวผ่านผลผลิตม้วนและ contango ซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างของเวลาระหว่างราคาในอนาคตและราคา spot ผู้ค้าสมาร์ทสามารถเอาชนะการเสื่อมสภาพนี้ได้โดยการต่อสัญญาซื้อขายล่วงหน้า แต่เงินติดตามแผนภูมิอย่างต่อเนื่องซึ่งทำให้ไม่เหมาะสำหรับการถือครองระยะเวลานานกว่าสองสามวัน ผู้ค้าวัดแนวโน้มความผันผวนโดยใช้แผนภูมิ VIX ระยะยาวและระยะสั้นเพื่อหาตัวเลือกและความเสี่ยงในอนาคตที่เห็นอกเห็นใจ Rising VIX มีแนวโน้มที่จะเพิ่มความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีหุ้นกับองค์ประกอบพื้นฐานทำให้กองทุนดัชนีมีความน่าสนใจมากกว่าหลักทรัพย์แต่ละประเภท Falling VIX ผกผันสมการนี้ซึ่งสนับสนุนตลาดหุ้นที่มีการซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งแต่ละหลักทรัพย์เสนอโอกาสในการซื้อขายที่ดีกว่ากองทุนดัชนี Introday VIX Moving Averages แผนภูมิ VIX ในวันนี้เป็นมาตรวัดความผันผวนที่สำคัญภายในและความเชื่อมั่นด้านความเสี่ยงในช่วงเวลาสั้น ๆ ข้อเสนอแนะนี้สามารถใช้เป็นช่องทางเข้าที่น่าเชื่อถือ แต่เสริมสำหรับตะกร้าการค้าที่สนับสนุนสมมติฐานด้านความเสี่ยง (ซื้อเครื่องมือการเติบโตและขายเครื่องมือป้องกัน) หรือความเสี่ยง (การซื้อเครื่องมือป้องกันและเครื่องมือการเติบโตของยอดขาย) กรอบเวลา 15 นาทีทำงานได้ดีสำหรับจุดประสงค์นี้โดยเน้นการพลิกกลับที่ทำเครื่องหมายการเปลี่ยนแปลงความรู้สึกในช่วงวันทำการ อย่างไรก็ตามรูปแบบ VIX ในวันนี้อาจดูหยาบกร้านทำให้ยากที่จะหาสัญญาณที่เชื่อถือได้ การวาง SMA ขนาด 10 บาร์ขึ้นเหนือราคาช่วยให้ผิวเรียบขึ้นและเพิ่มสัญญาณในขณะที่ลดเสียงรบกวน พร้อมกับ NYSE TICK และความก้าวหน้า: การปฏิเสธข้อมูลทั้ง 3 ตัวชี้วัดสามารถอ่านค่าความแปรปรวนของราคาและความเชื่อมั่นได้อย่างแม่นยำ ในตัวอย่างนี้ SMX 10 บาร์ที่มีระยะเวลาผ่านไปนานกว่า 15 นาทีจะแสดงผลการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญห้าครั้งในช่วงหกครั้งในขณะที่ตัวบ่งชี้อ้างอิงจะพลิกกลับไปมาอย่างน้อยหนึ่งโหล เมื่อมีแนวโน้มสูงขึ้นหรือต่ำลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะชี้ไปที่การดำเนินการในตลาดที่มีนัยสำคัญเช่นเดียวกับช่วงระหว่างวันที่ 11 และ 13 สิงหาคมดัชนี Sampamp 500 ขายได้มากกว่า 50 จุด (A) ในช่วงเวลานั้นก่อนที่จะพลิกกลับในการกลับรายการในวัน (B ) ที่มีการฟื้นตัวภายในวันที่ 34 จุด การวิเคราะห์ในระยะสั้นนี้ทำงานได้น้อยลงในช่วงที่เงียบลงในวันที่ 14 และ 17 สิงหาคมโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในช่วงสั้นและต่ำ (C) และการตีกลับในช่วงบ่าย (D) ในวันที่ 14 แต่ไม่สามารถลดระดับลงจนถึงกลางบ่ายในวันที่ 17 (F) ได้หลายชั่วโมงหลังจากที่ตลาดฟื้นตัวจากช่วงเปิดอ่อนแอ (E) . VIX ปิดเซสชั่นดังกล่าวเป็นสีเขียวแม้จะมีกำไร SampP 500 ที่แข็งแกร่งส่งผลให้เกิดความไม่แน่นอนหยาบคายเล็กน้อย รายวันและรายสัปดาห์ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของ VIX การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยที่ใช้กับรายวันและรายสัปดาห์ VIX จะวัดการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในความเชื่อมั่นของตลาดเช่นเดียวกับเหตุการณ์ที่ทำให้เกิดแรงกระตุ้นที่ทำให้แกนในแนวตั้งออกจากรูปแบบพื้นฐาน การเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันเหล่านี้ในระดับความกลัว ไม่ว่าจะเป็นการตอบสนองต่อข้อมูลเศรษฐกิจที่หดหายหรือภัยพิบัติทางธรรมชาติเช่นสึนามิในญี่ปุ่นในปี 2554 ส่งผลเสียต่อจิตวิทยาของนักลงทุนในทันที ทำให้เกิดแรงกดดันด้านการขายทางอารมณ์ซึ่งอาจทำให้ตลาดโลกตกต่ำอย่างมีนัยสำคัญ EMA 50 และ 200 วันทำงานร่วมกันได้ดีในแผนภูมิ VIX ทุกวัน การเคลื่อนที่ข้ามระดับเฉลี่ยสามารถทำเครื่องหมายการเปลี่ยนแปลงทางจิตวิทยาได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการข้าม 50 วันด้านล่างสัญญาณความเชื่อมั่นที่ดีขึ้น 200 วันในขณะที่การข้าม 50 วันเหนือ 200 วันชี้ให้เห็นถึงความเสื่อมโทรม ตัวอย่างเช่น 50 วันข้ามครอสโอเวอร์ 200 วัน (A) ในเดือนตุลาคม 2014 ก่อนหน้านี้ขาย SampP 500 จำนวน 145 จุด ไม้กางเขนเป็นประจำเกิดขึ้นอันเป็นผลมาจากการหดตัวตามแนวตั้งและการฟื้นตัวที่ตามมาทำให้ช่างช่างสังเกตเห็นถึงการเปลี่ยนแปลงระหว่างความกลัวที่เพิ่มขึ้นและการกลับคืนสู่ความพึงพอใจ วง Bollinger Band 20 วันตั้งค่าเป็น 2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะเพิ่มข้อมูลมากขึ้นในการวิเคราะห์ VIX ทุกวันโดยมีแนวตั้งผลักดัน 100 จุดนอกวงดนตรีชั้นนำซึ่งส่งสัญญาณให้หยุดชั่วคราวหรือกลับรายการเช่นเดียวกับในเดือนตุลาคม (B) และธันวาคม (C) กระตุ้นให้เกิดการกลับรายการสามรายการในเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ (D, E, F) แผนภูมิ VIX รายสัปดาห์ติดตามการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในความเชื่อมั่นรวมถึงการเปลี่ยนแปลงระหว่างตลาดวัวและหมี ความสัมพันธ์ระหว่าง VIX กับ EMA 200 สัปดาห์มีประโยชน์อย่างยิ่งในเรื่องนี้ตามที่คุณเห็นเมื่อมองไปที่แผนภูมิระหว่าง 2003 และ 2011 EMA 200 วันกลายเป็นความต้านทานเมื่อราคาลดลงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในปี 2003 ส่งสัญญาณ ตลาดวัวใหม่และติดตั้งได้สำเร็จในช่วงฤดูร้อนของปี 2007 เพียงสองเดือนก่อนที่รอบด้านบนของวัฏจักร กระบวนการวิเคราะห์นี้ยังคงทำงานได้ดีในช่วง 4 ปีข้างหน้าโดยราคาจะตกลงต่ำกว่า EMA 200 วันในช่วงกลางปี ​​2009 เพียงไม่กี่เดือนหลังจากที่ตลาดมีการปรับตัวลง มันทะลุระดับนั้นในช่วงเดือนพฤษภาคม 2553 แต่ก็ลดลงในช่วงฤดูร้อนซึ่งแสดงให้เห็นว่าเหตุการณ์ที่ทำให้เกิดความวุ่นวายไม่สามารถทำให้เกิดตลาดหมีตัวใหม่ได้ ดัชนีความผันผวนของดัชนี CBOE โดยดัชนีความผันผวนของดัชนีความผันผวน SampP (VIX) ช่วยให้ผู้ค้าระยะสั้นและตัวจับเวลาตลาดในระยะยาวเข้าถึงความเชื่อมั่นที่มีเสถียรภาพสูงและ (V-MA) เกี่ยวกับการใช้ความผันผวนของการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ให้อยู่ในสภาวะตลาดที่แตกต่างกันเพื่อหลีกเลี่ยงสัญญาณที่แปรปรวนในระบบการซื้อขาย (trade system) การวิเคราะห์ความแปรปรวน นอกจากนี้เกี่ยวกับความสำคัญของความผันผวนและความร้อนอาจช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์ทางเทคนิคของคุณได้ MarketVolume174quot บทความทางลัดปัญหาในการซื้อขายเฉลี่ยการย้ายค่าเฉลี่ย (MA) มีบทบาทสำคัญมากในการวิเคราะห์ทางเทคนิคและในการสร้างระบบการซื้อขาย ใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อให้เกิดความคล่องตัวและสร้างเส้นสัญญาณ (ตัวอย่างเช่นสายสัญญาณใน Stochastics, RSI, MACD และอื่น ๆ ) ขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนไหวมีความสำคัญมากในการวิเคราะห์ทางเทคนิคนักวิเคราะห์ทางเทคนิคและผู้ค้าหลายรายที่พยายามตั้งฐานการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์เพียงอย่างเดียวในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่พบว่าปัญหานี้ค่อนข้างเป็นปัญหา หากความล่าช้าในการซื้อขายหลักทรัพย์มีมากเกินไปผู้ค้าอาจพลาดแนวโน้มที่ดีโดยการแสดงเมื่อสายเกินไปและเมื่อความล่าช้าลดลงผู้ค้าอาจวิ่งเข้าสู่การซื้อขายที่ไม่ค่อยดีเมื่อผลกำไรก่อนหน้าทั้งหมดถูกลบออก ปัญหาเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบการซื้อขายโดยพิจารณาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการที่ผู้ค้าต้องปรับการตั้งค่าแถบ MAs อย่างต่อเนื่อง มิเช่นนั้นระบบ (เร็วหรือช้า) จะเข้าสู่ช่วงเวลาของการซื้อขายเป็นลบเมื่อสามารถลบผลกำไรทั้งหมดออกได้ แผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นถึงความจำเป็นในการปรับ MA เพื่อให้สามารถทำกำไรได้ ในแผนภูมิที่ 1 ด้านล่างคุณอาจเห็น Simple Moving Average ที่มีการตั้งค่าระยะเวลา 7- และ 26 บาร์สำหรับดัชนี Dow Jones Industrials (DJI) สัญญาณการซื้อขายแบบธรรมดาในกรณีนี้สร้างขึ้นเมื่อไขว้สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระบบการซื้อขายจะขายเมื่อ MA (7-bar MA สั้น) ลดลงต่ำกว่า MA (26-bar MA) และจะซื้อเมื่อ MA ระยะสั้นสูงกว่า MA ยาว ในกราฟนี้: แนวโน้ม 1 แทบไม่เห็นแล้วเราก็มีช่วงของการซื้อขายเชิงลบอย่างเฉียบพลันแนวโน้ม 2 ถูกแทบไม่เห็นเป็นแล้วเรามีสัญญาณลบอย่างใดอย่างหนึ่งแนวโน้มที่ 3 ได้เห็นได้อย่างสมบูรณ์และแล้วเรามีสองสัญญาณลบอีกครั้งแนวโน้ม 4 แทบไม่เห็น เป็นข้อสรุปสำหรับภาพประกอบนี้เราอาจกล่าวได้ว่าในกรณีส่วนใหญ่หลังจากที่การค้าแต่ละครั้งทำกำไรเราอาจทำงานในช่วงของการซื้อขายเปลี่ยนแปลงเร็วและลบซึ่งอาจเป็นอันตรายอย่างมากความสามารถในการทำกำไรของระบบ แผนภูมิ 1: ดัชนี DJI ที่มีระบบการซื้อขายที่อิงจากการครอสโอเวอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ค่าเฉลี่ยช่วงเวลาของแถบบาร์) ตอนนี้ให้ลดระยะเวลาของเส้นค่าเฉลี่ยของ Bar moving ลงซึ่งจะนำไปสู่การสังเกตแนวโน้มที่สำคัญยิ่งขึ้น ในกราฟ 2 เรามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่าโดยมีการตั้งค่าระยะเวลา 5- และ 15 บาร์ที่ใช้กับดัชนี DJI เดียวกันในระยะเวลาเดียวกัน ในกราฟนี้เรามองเห็นแนวโน้มสำคัญทั้งหมดในช่วงเวลาของเราและมีผลกำไรอย่างไรก็ตามเรายังคงมีช่วงเวลาที่มีการซื้อขายไม่ค่อยดีและเป็นลบและในช่วงนี้เรามีธุรกิจการค้าจำนวนมาก โดยสรุปแล้วสำหรับกราฟนี้เราอาจกล่าวได้ว่าการลดช่วงเวลาของการตั้งค่าแถบเลื่อนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะนำไปสู่ธุรกิจการค้าที่มีกำไรมากขึ้น แต่ระยะเวลาของการซื้อขายที่เปลี่ยนแปลงเร็วและลบจะยาวขึ้นและเป็นลบมากขึ้นซึ่งอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คุ้มค่ายิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับ ผลในตัวอย่างในแผนภูมิ 1 ภาพที่ 2: ดัชนี DJI ที่มีระบบซื้อขายตาม crossovers ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (การตั้งค่าช่วงแถบเล็กลง) ตอนนี้ให้เลือกขนาดใหญ่กว่ากราฟ 1 บาร์ซึ่งเป็นช่วงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเราซึ่งจะช่วยลดการซื้อขายได้หากไม่สามารถขจัดปัญหาได้ ในกราฟ 3 เรามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่าโดยมีการตั้งค่าระยะเวลา 10 และ 40 บาร์ที่ใช้กับดัชนี DJI เดียวกันในระยะเวลาเดียวกัน ในช่วงนี้เรามีช่วงเวลาที่มีการซื้อขายไม่ค่อยดีนัก แต่เป็นสัญญาณเชิงลบเพียงเล็กน้อยอย่างไรก็ตามเราเข้าสู่ตลาดและออกจากแนวโน้มสำคัญ ๆ ที่มีความล่าช้าสูงเรามีธุรกิจการค้าเชิงลบและก่อนหน้านี้ (ในแผนภูมิ 1) ธุรกิจการค้าที่มีกำไรดีกลายเป็นธุรกิจที่ทำกำไรได้น้อยลง โดยสรุปแล้วสำหรับแผนภูมินี้เราอาจกล่าวได้ว่าการเพิ่มค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของแถบบาร์จะเพิ่มความล่าช้า อาจลดและขจัดระยะเวลาในการซื้อขายที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและไม่ดี แต่ด้วยความนับถือนั้นทำให้เราต้องซื้อการค้าที่ล่าช้าซึ่งน่าจะทำให้ส่วนใหญ่ของสัญญาณของเรากลายเป็นผลกำไรและเป็นแทบไม่ได้ ภาพที่ 3: ดัชนี DJI ที่มีระบบการซื้อขายที่อิงกับค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย (moving range) โดยการสรุปแผนภูมิทั้งสามแบบข้างต้นเป็นที่ชัดเจนว่าจะสามารถหลีกเลี่ยงการซื้อขายได้อย่างรวดเร็ว ในแผนภูมิที่ 3 ยังคงมองเห็นแนวโน้มที่สำคัญตามที่ได้ทำไว้ในแผนภูมิ 1 เพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาที่อธิบายไว้ข้างต้นผู้ประกอบการค้าควรจะสามารถรับรู้ช่วงเวลาของการซื้อขายไม่ค่อยได้ ผู้ค้ามืออาชีพจำนวนมากรู้อยู่แล้วว่าคำตอบคือความผันผวน ในช่วงที่มีความผันผวนสูงกว่าเราอาจเห็นการแกว่งตัวที่เร็วขึ้นและตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอาจสร้างสัญญาณได้มากขึ้นภายในระยะเวลาที่สั้นกว่า ถ้าคุณไม่ปรับตัวบ่งชี้ของคุณตามที่คุณอาจใช้ในการซื้อขายที่เร็วและลบ คุณอาจตำหนิตัวชี้วัดทางเทคนิคระบบและอื่น ๆ ความเป็นจริงคือ - เมื่อการเปลี่ยนแปลงความผันผวนที่คุณต้องปรับตัวบ่งชี้ทางเทคนิคของคุณ (ระบบการค้าของคุณ) การตั้งค่า ในระดับความผันผวนที่แตกต่างกันแนวโน้มราคาจะแตกต่างกันไป: เนื่องจากความผันผวนที่สูงขึ้นแนวโน้มราคาจะเปลี่ยนทิศทางของผลิตภัณฑ์ให้แข็งแกร่งขึ้นและเร็วขึ้นและคุณอาจเห็นการเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งขึ้นในแนวโน้มด้วยความผันผวนของคนรักแนวโน้มราคามีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนทิศทางของร้านที่ช้าลง . เกี่ยวกับ V-MA (ความผันผวนปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ทีมวิจัยของเราได้สร้างอัลกอริทึมที่ช่วยในการปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยอัตโนมัติเมื่อเทียบกับระดับความผันผวน คุณอาจเห็นแถวตัวชี้วัดทางเทคนิคซึ่งมีปัจจัยผันผวนอยู่แล้ว อย่างไรก็ตามเราอาจจะภูมิใจว่าเราเป็นคนแรกที่ตัดสินใจที่จะตั้งเทคโนโลยีซึ่งจะปรับตัวบ่งชี้ให้อยู่ในระดับความผันแปรต่างๆโดยอัตโนมัติ เทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราช่วยให้สามารถใช้อัลกอริทึมนี้กับตัวชี้วัดทางเทคนิคบางอย่างได้ ในแผนภูมิที่ 4 (ดูด้านล่าง) เพื่อแสดงภาพประกอบที่ดีขึ้นเราได้วางแผน V-MA (เส้นสีแดงที่มีการผันผวนของค่าความผันผวนในแผนภูมิด้านล่าง) พร้อมกับ SMA (Simple Moving Average - เส้นสีเขียวในแผนภูมิด้านล่าง) และ ATR (Average True พิสัย). คุณอาจเห็นเมื่อความผันผวนต่ำ (ATR อยู่ในระดับต่ำ) V-MA จะทำงานเป็น Simple MA (เส้นสีเขียวและสีแดงบนแผนภูมิด้านล่างเคลื่อนที่ไปพร้อม ๆ กัน) อย่างไรก็ตามเมื่อความผันผวนอยู่ในระดับสูง (ATR อยู่ในระดับสูง) V-MA จะได้รับการปรับเพื่อให้เป็นไปตามเกณฑ์ความผันผวน (เส้นสีแดงขีดเส้นสีเขียวในแผนภูมิด้านล่าง) แผนภูมิ 4: ดัชนี DJI และ V-MA (ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับขึ้นโดยความผันผวน) เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ V-MA มีการกำหนดระยะเวลา MA bar ซึ่งกำหนดจำนวนบาร์ (ช่วงเวลา) ที่ใช้ในการคำนวณ MA อย่างไรก็ตาม V-MA มีพารามิเตอร์เพิ่มเติมสองอย่าง ได้แก่ การตั้งค่าช่วง ATR bar และระดับสัญญาณ ATR ช่วงความถี่ ATR ใช้เพื่อคำนวณความผันผวนและระดับสัญญาณเป็นระดับความผันผวนที่ V-MA เริ่มปรับเปลี่ยนตามความผันผวน โดยทั่วไปพฤติกรรม V-MA สามารถอธิบายได้ว่าเมื่อ ATR เคลื่อนตัวต่ำกว่าระดับความผันผวนที่กำหนดไว้ V-MA เคลื่อนที่เป็น SMA ด้วยการตั้งค่าช่วงเวลาแถบเดียวกันเมื่อ ATR ยกระดับความผันผวนที่กำหนดไว้ข้างต้นกฎความผันผวนจะถูกเรียกใช้และ V-MA จะปรับเมื่อ ATR ลดลงต่ำกว่าระดับความผันผวนที่กำหนดไว้ V-MA มีแนวโน้มที่จะกลับไปสู่พฤติกรรม SMA ก่อนเลือกการตั้งค่าสำหรับ V-MA ขอแนะนำให้ทำเครื่องหมาย ATR (Average True Range ในเปอร์เซ็นต์) บนแผนภูมิ หลังจากเล่นกับ ATR จะเห็นได้ชัดว่าช่วง ATR bar และระดับความผันผวน (quotSignal Levelquot) ที่คุณต้องการใช้ใน V-MA คืออะไร สามารถใช้ V-MA Trading System V-MA เพื่อสร้างสัญญาณการค้าและสามารถใช้เป็นส่วนประกอบในระบบการซื้อขายได้เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ เพื่อให้เข้าใจถึงข้อได้เปรียบของ V-MA ใน Simple Moving Average ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบระบบการซื้อขายที่อธิบายไว้ข้างต้นได้จาก crossovers ของ fast MA ที่มีการตั้งค่าระยะเวลา 7 บาร์และ slow MA with 26-bar ไปเป็นระบบเดียวกัน ขึ้นอยู่กับ V-MA เราจะใช้ดัชนี DJI เดียวกันและระยะเวลาเดียวกัน เราจะใช้ MA 7 บาร์เหมือนกันเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตามสำหรับค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวช้าเราจะเลือก V-MA แต่มีการตั้งค่าช่วงเวลา 26 บาร์เดียวกัน ถ้าคุณเปรียบเทียบแผนภูมิ 1 (ดูด้านบน) กับแผนภูมิ 5 (ดูด้านล่าง) คุณอาจสังเกตเห็นว่าสัญญาณที่สร้างขึ้นในแผนภูมิเหล่านี้แทบจะเหมือนกันซึ่งไม่ควรแปลกใจเมื่อเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดียวกัน ความแตกต่างก็คือระบบการซื้อขายที่อิงกับ V-MA (ดูกราฟ 5) ไม่ได้เข้าสู่ภาวะถดถอยและลบในเดือนกันยายน 2554 ดังนั้นเราอาจกล่าวได้ว่าระบบการซื้อขายที่ใช้ดัชนีการเคลื่อนไหวของความผันผวนของความผันผวนมีความสามารถในการหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงได้ เทรดดิ้งในช่วงที่มีความผันผวนสูงและระบบเหล่านี้อาจให้ผลกำไรสูงกว่าระบบที่คล้ายคลึงกันมากโดยอิงกับ Simple Moving Averages กราฟ 5: ดัชนีการดีดตัวของ DJI และ V-MA (การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวโดยเส้นตาย) ในความผันผวนสรุปเป็นหนึ่งในปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค พ่อค้าที่ไม่ค่อยสนใจเรื่องความผันผวนไม่ช้าก็เร็วอาจต้องตกอยู่ในช่วงของสัญญาณฆ่าตัวตายเชิงลบเพียงเพราะมีการเปลี่ยนแปลงในความผันผวนที่เรามีการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของแนวโน้มราคา ขอแนะนำให้มีการวิเคราะห์ความผันผวนที่รวมอยู่ในระบบการซื้อขายทุกระบบ เทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราในการปรับตัวบ่งชี้ทางเทคนิคให้อยู่ในระดับความผันผวนอาจช่วยคุณได้ ตัวบ่งชี้ V-MA ในแผนภูมิของเรามี 3 พารามิเตอร์ที่จะตั้งค่า เพื่อทำความเข้าใจกับพวกเขาเป็นตัวอย่างเมื่อคุณเลือกแผนภูมิรายวัน (1 บาร์ 1 วัน): ATR 12 MA ช่วง 14 สัญญาณ 0.8 ซึ่งหมายความว่าคุณมี Moving Average เฉลี่ย 14 วัน (SMA) ซึ่งทำงานได้เหมือนกับ SMA ( 14) ตราบเท่าที่ Absolute ATR 12 วันต่ำกว่า 0.8 เมื่อค่าสัมบูรณ์แอบโซลูท ATR 12 วันเหนือกว่า 0.8 แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 วันจะได้รับการปรับให้อยู่ในระดับความผันผวน (Absolute ATR) ลิขสิทธิ์ 2004 - 2017 ไฮไลท์กลุ่มการลงทุน สงวนลิขสิทธิ์. เนื้อหานี้อาจไม่ได้รับการเผยแพร่ออกอากาศเขียนใหม่หรือแจกจ่ายใหม่ หน้าเว็บของเรามีการสแกนอย่างต่อเนื่อง ถ้าเราเห็นว่ามีการเผยแพร่เนื้อหาใด ๆ บนเว็บไซต์อื่นการดำเนินการครั้งแรกของเราจะเป็นการรายงานเว็บไซต์นี้ให้ Google และ Yahoo เป็นเว็บไซต์สแปม Disclaimer ความเป็นส่วนตัว 169 1997-2017 MarketVolume สงวนลิขสิทธิ์. SV1 169 1997-2017 MarketVolume All rights Reserved. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้ตัวบ่งชี้การเคลื่อนที่แบบ Exponential Movement Average (EMA) ใช้เพื่อลดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ล้าหลัง นี่คือความสำเร็จโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับราคาที่มีอายุมากกว่า เมื่อใช้การถ่วงน้ำหนักของค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสวนา (Exponential Moving Average) จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อเทียบกับ Moving Average ที่เรียบง่าย การใช้ตัวชี้วัด Moving Average ที่มีประโยชน์มากคือกลยุทธ์ Mean Reversion ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อระบุเหตุการณ์นอกกรอบและทำการค้ากลับคืนสู่ราคา Mean ราคาที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเป็นประโยชน์สำหรับการระบุการสิ้นสุดของการย้ายราคาระยะยาว อย่างไรก็ตามควรสังเกตว่าเนื่องจากลักษณะของตัวบ่งชี้ที่ล่าช้านั้นจะไม่เกิดขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในช่วงระยะเวลาของการซื้อขายด้านข้าง สูตรการคำนวณค่า Exponential Moving Average การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาขึ้นอยู่กับเปอร์เซ็นต์ของค่าช่วงเวลาปัจจุบันบวกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนหน้าคูณด้วยค่าถ่วงน้ำหนักที่ขึ้นอยู่กับจำนวนงวดที่ใช้ในการคำนวณค่า สูตรต่อไปนี้ใช้ในการคำนวณการถ่วงน้ำหนัก: ตัวอย่างเช่นถ้าจำนวนงวดที่ n ใช้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือ 9 แล้วการใช้น้ำหนัก 20 จะถูกนำไปใช้กับราคาปิดปัจจุบันและการถ่วงน้ำหนัก 80 ที่ใช้กับการย้ายข้อมูลที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ ค่าเฉลี่ย ตัวบ่งชี้การเคลื่อนไหวที่ชี้บ่งชี้บ่งชี้ระดับการเคลื่อนที่เฉลี่ยที่บ่งชี้ได้สามารถแสดงได้ในแผนภูมิ timetotrade เมื่อต้องการเพิ่มตัวบ่งชี้การบ่งชี้ระดับการขนส่งชี้ไปที่แผนภูมิ timetotrade ไปที่การตั้งค่าแผนภูมิและคลิกที่ปุ่ม Add Indicator คลิกที่ช่องค้นหาและพิมพ์ชื่อของตัวบ่งชี้ที่คุณต้องการหรือตัวอย่างเช่นพิมพ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยแล้วเลื่อนดูผลลัพธ์: หลังจากเพิ่มตัวบ่งชี้การย้ายเลขเฉลี่ยประจำตัวภายในการตั้งค่าแผนภูมิให้คลิกเพื่อตั้งค่า พารามิเตอร์และเปลี่ยนสี การแจ้งเตือนการแจ้งเตือนค่าเฉลี่ยการแจ้งเตือนการตั้งค่าการแจ้งเตือนระดับกลางการแจ้งเตือนสามารถตั้งค่าเพื่อแจ้งเตือนการส่งข้อความทางอีเมลหรือข้อความ SMS เมื่อมีการปฏิบัติตามเงื่อนไขการจัดทำดัชนีบ่งชี้ระดับการเคลื่อนย้ายเลขประจำตัวของคุณกลยุทธ์การซื้อขาย backtest หรือดำเนินการเทรดสาธิต หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม: การดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายของคุณได้ง่ายกว่าที่เคย เทคโนโลยีการซื้อขาย Trigger 174 ของเราหมายความว่าคุณสามารถดำเนินธุรกิจการค้าของคุณได้โดยตรงในตลาดโลกทั่วโลก คุณไม่จำเป็นต้องพลาดโอกาสการค้าอีกครั้ง ซื้อเมื่อเงื่อนไขการวิเคราะห์ทางเทคนิคของคุณเป็นไปตามจริงซื้อไม่เพียง แต่ได้รับอีเมลหรือ SMS แจ้งเตือนหรือขายเมื่อเส้นแนวโน้มการสนับสนุนเสียหรือกลับทดสอบกลยุทธ์ของคุณจะกลับมาได้ถึง 30 ปี Timetotrades Trigger Trading Technology เป็นเกมที่เปลี่ยนไปอย่างแท้จริง . จะทำให้คุณมีข้อได้เปรียบทางการค้า พลังที่จะนำคุณไปสู่ระดับใหม่ Trade UK, US และ European Shares - สมัครตอนนี้ดำเนินการเทรดเมื่อราคาของคุณ เชิงเทียน เทรนด์ไลน์ Volume และเทคนิคการวิเคราะห์เงื่อนไขกราฟจะพบโดยใช้ Trigger Trading Technology8482 - เรียนรู้เพิ่มเติม - ช่วยวิดีโออีเมลและ SMS Trigger Trading8482 Alerts - เรียนรู้เพิ่มเติม Trade Off The Chart - ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติม Back Test Trading Strategies ด้วยข้อมูลย้อนหลังนานถึง 30 ปี - เรียนรู้เพิ่มเติม สร้างบัญชีซื้อขายแบบจำลองเพื่อทดสอบ Trigger Trading8482 Strategies ของคุณ - เรียนรู้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Forex, UK, ยุโรปและสหรัฐฯในตลาดเรียลไทม์ - เรียนรู้เพิ่มเติม 170 การวิเคราะห์ทางเทคนิคและตัวบ่งชี้รูปแบบแท่งเทียน - เรียนรู้เพิ่มเติมเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องใช้เพื่อตั้งค่าและใช้งานได้สำเร็จ สโมสรการลงทุน - เรียนรู้เพิ่มเติมจัดการ Portfolio ของคุณและคำนวณ UK HMRC Capital Gains หนี้สินและ SA 108 CGT ภาษีคืน - เรียนรู้เพิ่มเติมสร้างการแข่งขันการค้าสำหรับคุณและเพื่อนของคุณ - เรียนรู้เพิ่มเติมสมัครบัญชีซื้อขายวันนี้และรับ Pro Package ฟรี - สมัคร ตอนนี้สมัครตอนนี้เพื่อลองแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมของเราและได้รับความได้เปรียบทางการค้าของคุณ ข้อมูลและข้อมูลที่นำเสนอมีวัตถุประสงค์เพื่อการศึกษาและข้อมูลเท่านั้น การตีความและการใช้ข้อมูลและข้อมูลที่ให้ไว้เป็นความเสี่ยงของผู้ใช้เอง ข้อมูลและข้อมูลทั้งหมดในเว็บไซต์นี้ได้มาจากแหล่งที่เชื่อถือได้และเชื่อถือได้ อย่างไรก็ตามข้อผิดพลาดหรือการละเว้นเป็นไปได้เนื่องจากข้อผิดพลาดเกี่ยวกับกลไกของมนุษย์และเครื่องจักร ข้อมูลและข้อมูลทั้งหมดจะได้รับตามที่ไม่มีการรับประกันใด ๆ เราไม่ได้รับรองความถูกต้องครบถ้วนหรือทันเวลาของข้อมูลและข้อมูลในไซต์นี้และเราขอสงวนสิทธิ์ในการเปลี่ยนแปลงปรับปรุงหรือแก้ไขข้อผิดพลาดหรือการละเว้นใด ๆ ส่วนใดส่วนหนึ่งของบริการได้ตลอดเวลา ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่ใช่การรับประกันผลการดำเนินงานในอนาคต การซื้อขายมีความเสี่ยงสูงต่อเงินทุนของคุณและอาจส่งผลให้เกิดความสูญเสียที่มากกว่าเงินฝากของคุณ อาจไม่เหมาะสำหรับทุกคนดังนั้นโปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง บริการทั้งหมดจัดทำโดย Mercor Index Ltd. TimeToTrade เป็นชื่อการค้าของ Mercor Index Ltd (บริษัท จดทะเบียนในอังกฤษและเวลส์ภายใต้หมายเลข 9479466) ที่อยู่ของเราคือ 34-36 St Georges Road, Brighton, BN2 1ED Mercor Index Ltd ได้รับอนุญาตและควบคุมโดย Financial Conduct Authority number 679941. บริการการค้าที่เสนอโดย Mercor Index Ltd ไม่สามารถใช้งานได้กับผู้อยู่อาศัยในสหรัฐอเมริกาและไม่ได้มีไว้สำหรับการใช้บุคคลในประเทศที่บริการดังกล่าวเป็นเช่นนั้น ขัดต่อกฎหมายหรือข้อบังคับของท้องถิ่น การสมัครรับข้อมูลผลิตภัณฑ์ TimeToTrade มีให้หากคุณไม่มีสิทธิ์ได้รับบริการซื้อขาย 169 2005-2017 Mercor Index Ltd.