Bergerak rata kurva pas

Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Memperkirakan Pasar Keuangan Burton mengemukakan dalam bukunya, A Random Walk Down Wall Street, (1973) bahwa, seekor monyet tuna lipat yang melempar anak panah ke halaman keuangan surat kabar dapat memilih portofolio yang akan dilakukan sebaik yang dipilih dengan cermat oleh Ahli. Sementara evolusi mungkin membuat manusia tidak lebih cerdas dalam memilih saham, teori Charles Darwins cukup efektif bila diterapkan secara lebih langsung. (Untuk membantu Anda memilih saham, lihat Bagaimana Memilih Saham A). Apa Algoritma Genetika Algoritma genetika (GA) adalah metode pemecahan masalah (atau heuristik) yang meniru proses evolusi alami. Tidak seperti jaringan syaraf tiruan (JST), dirancang berfungsi seperti neuron di otak, algoritma ini memanfaatkan konsep seleksi alam untuk menentukan solusi terbaik untuk sebuah masalah. Akibatnya, GA biasanya digunakan sebagai pengoptimasi yang menyesuaikan parameter untuk meminimalkan atau memaksimalkan beberapa ukuran umpan balik, yang kemudian dapat digunakan secara independen atau dalam konstruksi JST. Di pasar keuangan. Algoritma genetika paling umum digunakan untuk menemukan nilai kombinasi parameter terbaik dalam aturan perdagangan, dan algoritma ini dapat dibangun menjadi model ANN yang dirancang untuk memilih saham dan mengidentifikasi perdagangan. Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa metode ini dapat terbukti efektif, termasuk Algoritma Genetika: Genesis of Stock Evaluation (2004) oleh Rama, dan Penerapan Algoritma Genetika pada Optimalisasi Data Mining Market (2004) oleh Lin, Cao, Wang, Zhang. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang JST, lihat Neural Networks: Peramalan Keuntungan). Bagaimana Algoritma Genetika Bekerja Algoritma genetika dibuat secara matematis dengan menggunakan vektor, yaitu jumlah yang memiliki arah dan besaran. Parameter untuk setiap aturan perdagangan diwakili dengan vektor satu dimensi yang dapat dianggap sebagai kromosom dalam hal genetik. Sementara itu, nilai yang digunakan pada masing-masing parameter dapat dianggap sebagai gen, yang kemudian dimodifikasi dengan menggunakan seleksi alam. Misalnya, aturan perdagangan mungkin melibatkan penggunaan parameter seperti Moving Average Convergence-Divergence (MACD). Exponential Moving Average (EMA) dan Stochastics. Algoritma genetika kemudian akan memasukkan nilai ke parameter ini dengan tujuan memaksimalkan laba bersih. Seiring berjalannya waktu, perubahan kecil diperkenalkan dan hal-hal yang membuat dampak yang diinginkan tetap dipertahankan untuk generasi berikutnya. Ada tiga jenis operasi genetik yang kemudian dapat dilakukan: Crossover mewakili reproduksi dan crossover biologis yang terlihat dalam biologi, di mana seorang anak memiliki karakteristik tertentu dari orang tuanya. Mutasi merupakan mutasi biologis dan digunakan untuk mempertahankan keragaman genetik dari satu generasi populasi ke generasi berikutnya dengan memperkenalkan perubahan kecil secara acak. Seleksi adalah tahap di mana genom individu dipilih dari populasi untuk pembibitan nanti (rekombinasi atau crossover). Ketiga operator ini kemudian digunakan dalam proses lima langkah: Menginisialisasi populasi acak, di mana setiap kromosom n-panjang, dengan n menjadi jumlah parameter. Artinya, sejumlah parameter acak dibentuk dengan masing-masing n elemen. Pilih kromosom, atau parameter, yang meningkatkan hasil yang diinginkan (kemungkinan laba bersih). Terapkan operator mutasi atau crossover ke orang tua yang dipilih dan menghasilkan keturunan. Kumpulkan kembali keturunan dan populasi saat ini untuk membentuk populasi baru dengan operator seleksi. Ulangi langkah dua sampai empat. Seiring waktu, proses ini akan menghasilkan kromosom yang semakin menguntungkan (atau, parameter) untuk digunakan dalam aturan perdagangan. Prosesnya kemudian dihentikan saat kriteria penghentian terpenuhi, yang dapat mencakup waktu berjalan, kebugaran, jumlah generasi atau kriteria lainnya. (Untuk informasi lebih lanjut tentang MACD, baca Trading The MACD Divergence.) Menggunakan Algoritma Genetika dalam Perdagangan Sementara algoritma genetika terutama digunakan oleh pedagang kuantitatif institusional. Pedagang individu dapat memanfaatkan kekuatan algoritma genetika - tanpa gelar dalam matematika tingkat lanjut - menggunakan beberapa paket perangkat lunak yang ada di pasaran. Solusi ini berkisar dari paket perangkat lunak mandiri yang diarahkan ke pasar keuangan ke add-on Microsoft Excel yang dapat memfasilitasi analisis hands-on lebih banyak. Saat menggunakan aplikasi ini, trader dapat menentukan seperangkat parameter yang kemudian dioptimalkan menggunakan algoritma genetika dan satu set data historis. Beberapa aplikasi dapat mengoptimalkan parameter yang digunakan dan nilai untuknya, sementara yang lain terutama berfokus hanya pada mengoptimalkan nilai untuk seperangkat parameter tertentu. (Untuk mempelajari lebih lanjut tentang strategi turunan program ini, lihat The Power Of Program Trades.) Tip dan Trik Optimalisasi Penting Kurva pas (over pas), merancang sistem perdagangan seputar data historis daripada mengidentifikasi perilaku berulang, merupakan potensi risiko bagi pedagang yang menggunakan Algoritma genetika Setiap sistem perdagangan yang menggunakan GAs harus diuji ke depan di atas kertas sebelum penggunaan langsung. Memilih parameter merupakan bagian penting dari proses, dan pedagang harus mencari parameter yang berkorelasi dengan perubahan harga keamanan yang diberikan. Misalnya, cobalah indikator yang berbeda dan lihat apakah ada yang berkorelasi dengan perubahan pasar utama. Algoritma genetika adalah cara unik untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan memanfaatkan kekuatan alam. Dengan menerapkan metode ini untuk memprediksi harga sekuritas, trader dapat mengoptimalkan aturan perdagangan dengan mengidentifikasi nilai terbaik yang akan digunakan untuk setiap parameter untuk keamanan tertentu. Namun, algoritma ini bukan Holy Grail, dan trader harus berhati-hati memilih parameter yang tepat dan tidak sesuai kurva (over fit). (Untuk membaca lebih lanjut tentang pasar, lihat Listen To The Market, Not The Pundits.) Nilai total pasar dolar dari semua saham beredar perusahaan. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Kepemilikan aset dalam portofolio. Investasi portofolio dilakukan dengan harapan menghasilkan laba di atasnya. This. Graphs of Motion Discussion introduction Mengapa ada begitu banyak persamaan dalam buku ini Mengapa fisikawan Cantik dapat puas dengan kata-kata tertulis seperti orang lain Tidakkah lebih mudah untuk berbicara langsung daripada gagasan cloaking di balik kriptogram matematika Notasi matematika modern adalah sangat kompak Cara untuk mengkodekan gagasan. Persamaan dapat dengan mudah mengandung informasi yang setara dengan beberapa kalimat. Gambaran Galileos tentang suatu objek yang bergerak dengan kecepatan konstan (mungkin aplikasi matematika pertama yang bergerak) memerlukan satu definisi, empat aksioma, dan enam teorema. Semua hubungan ini sekarang bisa ditulis dalam satu persamaan. Ketika sampai pada kedalaman, tidak ada yang mengalahkan sebuah persamaan. Yah, hampir tidak ada apa-apa. Pikirkan kembali bagian sebelumnya pada persamaan gerak. Anda harus ingat bahwa tiga (atau empat) persamaan yang disajikan di bagian itu hanya berlaku untuk gerak dengan percepatan konstan sepanjang garis lurus. Karena, seperti yang saya katakan dengan benar, objek quotno pernah berjalan dalam garis lurus dengan percepatan konstan di manapun di alam semesta pada suatu waktu tertentu, persamaan ini kira-kira benar, hanya sesekali. Persamaan sangat bagus untuk menggambarkan situasi ideal, tapi mereka tidak selalu memotongnya. Terkadang Anda memerlukan sebuah gambar untuk menunjukkan apa yang terjadi pada 8212 gambar matematis yang disebut grafik. Grafik seringkali merupakan cara terbaik untuk menyampaikan deskripsi peristiwa dunia nyata dalam bentuk yang kompak. Grafik gerak datang dalam beberapa jenis tergantung pada jumlah kinematik (waktu, perpindahan, kecepatan, percepatan) yang ditugaskan ke sumbu mana. Perpindahan waktu Mari kita mulai dengan menggambar beberapa contoh gerakan dengan kecepatan konstan. Tiga kurva berbeda disertakan pada grafik di sebelah kanan, masing-masing dengan perpindahan awal nol. Perhatikan terlebih dahulu bahwa grafik semuanya lurus. (Setiap garis yang digambar pada grafik disebut kurva. Bahkan garis lurus disebut kurva dalam matematika.) Hal ini diharapkan mengingat sifat linier dari persamaan yang sesuai. (Variabel bebas dari fungsi linier dinaikkan tidak lebih tinggi dari pada daya pertama.) Bandingkan persamaan perpindahan waktu untuk kecepatan konstan dengan persamaan intersep intersep klasik yang diajarkan pada aljabar pengantar. Jadi kecepatan sesuai dengan kemiringan dan perpindahan awal ke intercept pada sumbu vertikal (umumnya dianggap sebagai sumbu kuotot). Karena masing-masing grafik ini memiliki pencegatan pada titik asal, masing-masing benda memiliki perpindahan awal yang sama. Grafik ini bisa mewakili ras dari jenis di mana kontestan semuanya berbaris di garis start (meskipun, pada kecepatan ini pastilah ada perlombaan antara kura-kura). Jika itu adalah perlombaan, maka kontestan sudah bergerak saat balapan dimulai, karena setiap kurva memiliki kemiringan non-nol di awal. Perhatikan bahwa posisi awal menjadi nol tidak selalu berarti bahwa kecepatan awal juga nol. Ketinggian kurva tidak memberi tahu Anda apa-apa tentang kemiringannya. Pada slope grafik perpindahan waktu sama dengan kecepatan. Intersepsi kuadrat sama dengan pemindahan awal. Bila dua kurva bertepatan, kedua benda tersebut memiliki perpindahan yang sama pada saat itu. Berbeda dengan contoh sebelumnya, memungkinkan grafik perpindahan suatu benda dengan akselerasi konstan tanpa nol mulai dari istirahat pada titik asal. Perbedaan utama antara kurva ini dan kurva sebelumnya adalah bahwa kurva ini benar-benar melengkung. Hubungan antara perpindahan dan waktu adalah kuadrat ketika akselerasi konstan dan oleh karena itu kurva ini adalah parabola. (Variabel fungsi kuadrat dinaikkan tidak lebih tinggi dari pada daya kedua). Sebagai latihan, mari kita hitung percepatan objek ini dari grafiknya. Ini memotong titik asal, jadi perpindahan awalnya adalah nol, contohnya menyatakan bahwa kecepatan awal adalah nol, dan grafik menunjukkan bahwa objek telah melakukan perjalanan 9 m dalam 10 detik. Angka-angka ini kemudian bisa dimasukkan ke dalam persamaan. Bila grafik perpindahan waktu melengkung, tidak mungkin menghitung kecepatan dari kemiringannya. Lereng adalah properti garis lurus saja. Objek seperti itu tidak memiliki kecepatan karena tidak memiliki kemiringan. Kata-kata quotthequot dan kuotaquot digarisbawahi di sini untuk menekankan gagasan bahwa tidak ada satu kecepatan dalam keadaan ini. Kecepatan benda seperti itu harus berubah. Percepatannya Pada garis perpindahan waktu garis lurus menyiratkan kecepatan konstan. Garis melengkung menyiratkan akselerasi. Sebuah benda yang mengalami akselerasi konstan menelusuri sebagian parabola. Meskipun objek hipotetis kita tidak memiliki kecepatan tunggal, namun tetap memiliki kecepatan rata-rata dan koleksi kecepatan seketika. Kecepatan rata-rata benda apapun dapat ditemukan dengan membagi total perpindahan dengan total waktu. Ini sama dengan menghitung kemiringan garis lurus yang menghubungkan titik pertama dan terakhir pada kurva seperti yang ditunjukkan pada diagram di sebelah kanan. Dalam contoh abstrak ini, kecepatan rata-rata dari objek adalah Sebagai titik akhir garis kecepatan rata-rata semakin dekat, indikator ini menjadi indikator yang lebih baik dari kecepatan sebenarnya. Bila dua titik bertepatan, garis itu bersinggungan dengan kurva. Proses limit ini terwakili dalam animasi ke kanan. Pada grafik perpindahan waktu rata-rata adalah kemiringan garis lurus yang menghubungkan titik akhir kurva. Kecepatan sesaat adalah kemiringan garis yang bersinggungan dengan kurva pada titik manapun. Tujuh garis singgung ditambahkan ke grafik perpindahan waktu generik kami dalam animasi yang ditunjukkan di atas. Perhatikan bahwa kemiringannya adalah nol dua kali 8212 sekali di atas benjolan di 3,0 s dan lagi di bagian bawah penyok pada 6,5 ​​s. (Tumpukan adalah maksimum lokal sedangkan penyok adalah minimum lokal. Titik-titik seperti itu dikenal sebagai ekstrem lokal.) Kemiringan garis horisontal adalah nol, yang berarti benda itu tidak bergerak pada saat itu. Karena grafiknya tidak rata, benda itu hanya diam sesaat sebelum mulai bergerak lagi. Meski posisinya tidak berubah pada saat itu, kecepatannya pun. Ini adalah anggapan bahwa banyak orang mengalami kesulitan. Hal ini dimungkinkan untuk mempercepat namun tidak bergerak (tapi hanya untuk sesaat, tentu saja). Perhatikan juga bahwa kemiringan negatif pada interval antara benjolan pada 3 detik dan penyok pada 6,5 ​​s. Beberapa menafsirkan ini sebagai gerak secara terbalik, namun begitulah umumnya kasusnya. Nah, ini adalah contoh abstrak. Tidak disertai teks apapun. Grafik berisi banyak informasi, namun tanpa judul atau bentuk deskripsi lainnya mereka tidak memiliki arti. Apa yang digambarkan oleh grafik ini Seseorang A mobil Sebuah lift Seekor badak Asteroid Sebuah debu lebih banyak Tentang yang bisa kita katakan adalah bahwa benda ini bergerak pada awalnya, melambat sampai berhenti, berbalik arah, berhenti lagi, dan kemudian kembali bergerak dalam Arahnya dimulai dengan (apapun arah itu). Kemiringan negatif tidak secara otomatis berarti mengemudi mundur, atau berjalan ke kiri, atau terjatuh. Pilihan tanda selalu sewenang-wenang. Tentang semua yang bisa kita katakan secara umum, adalah bahwa bila kemiringannya negatif, objeknya bergerak ke arah yang negatif. Pada grafik perpindahan waktu, kemiringan positif menyiratkan gerak ke arah positif. Kemiringan negatif menyiratkan gerak ke arah negatif. Kemiringan nol menyiratkan keadaan istirahat. Kecepatan waktu Hal yang paling penting untuk diingat tentang grafik waktu kecepatan adalah bahwa grafik kecepatan-waktu, bukan grafik perpindahan waktu. Ada sesuatu tentang grafik garis yang membuat orang berpikir mereka melihat jalan objek. Kesalahan pemula yang umum adalah melihat grafik ke kanan dan berpikir bahwa baris v 9.0 ms sesuai dengan objek yang quothigherquot daripada objek lainnya. Jangan berpikir seperti ini. Salah nya Jangan melihat grafik ini dan menganggapnya sebagai gambar objek yang bergerak. Sebagai gantinya, anggap mereka sebagai catatan kecepatan benda. Dalam grafik ini, berarti lebih tinggi lebih cepat tidak jauh. Baris v 9.0 ms lebih tinggi karena objeknya bergerak lebih cepat dari yang lain. Grafik khusus ini semuanya horisontal. Kecepatan awal setiap objek sama dengan kecepatan akhir sama dengan setiap kecepatan di antaranya. Kecepatan masing-masing benda ini konstan selama interval kedua ini. Sebagai perbandingan, bila kurva pada grafik kecepatan waktu lurus tapi tidak horizontal, kecepatannya berubah. Tiga kurva ke kanan masing-masing memiliki kemiringan yang berbeda. Grafik dengan lereng curam mengalami perubahan kecepatan tercepat. Objek itu memiliki akselerasi terbesar. Bandingkan persamaan kecepatan-waktu untuk percepatan konstan dengan persamaan intersep slope-klasik yang diajarkan dalam aljabar pengantar. Tujuh garis singgung ditambahkan ke grafik kecepatan waktu generik kami dalam animasi yang ditunjukkan di atas. Perhatikan bahwa kemiringannya adalah nol dua kali 8212 sekali di atas benjolan di 3,0 s dan lagi di bagian bawah penyok pada 6,5 ​​s. Kemiringan garis horisontal adalah nol, artinya benda itu berhenti melaju cepat pada saat itu. Percepatannya mungkin nol pada dua kali, tapi ini tidak berarti bahwa benda itu berhenti. Agar hal itu terjadi, kurva harus mencegat sumbu horizontal. Ini terjadi hanya pada 8212 pada awal grafik. Pada kedua kali saat percepatannya nol, benda itu tetap bergerak ke arah positif. Anda juga harus memperhatikan bahwa kemiringannya negatif dari 3,0 s sampai 6,5 s. Selama waktu ini kecepatannya menurun. Ini tidak benar secara umum. Kecepatan menurun setiap kali kurva kembali ke titik asal. Di atas sumbu horizontal ini akan menjadi kemiringan negatif, tapi di bawahnya ini akan menjadi kemiringan positif. Tentang satu-satunya hal yang dapat dikatakan tentang kemiringan negatif pada grafik waktu kecepatan adalah bahwa selama selang waktu tersebut, kecepatan menjadi lebih negatif (atau kurang positif, jika Anda mau). Pada grafik kecepatan waktu, kemiringan positif menyiratkan peningkatan kecepatan ke arah positif. Kemiringan negatif menunjukkan adanya peningkatan kecepatan pada arah negatif. Kemiringan nol menyiratkan gerak dengan kecepatan konstan. Dalam kinematika, ada tiga kuantitas: perpindahan, kecepatan, dan percepatan. Dengan grafik dari jumlah ini, selalu dimungkinkan prinsip untuk menentukan dua lainnya. Akselerasi adalah laju waktu perubahan kecepatan, sehingga dapat ditemukan dari kemiringan garis singgung kurva pada grafik kecepatan-waktu. Tapi bagaimana pemindahan bisa ditentukan Mari mengeksplorasi beberapa contoh sederhana dan kemudian mendapatkan hubungan itu. Mulailah dengan grafik kecepatan-waktu sederhana yang ditunjukkan ke kanan. (Demi kesederhanaan, mari kita asumsikan bahwa perpindahan awal adalah nol.) Ada tiga interval penting pada grafik ini. Selama setiap interval, akselerasi konstan karena segmen garis lurus menunjukkan. Ketika akselerasi konstan, kecepatan rata-rata hanya rata-rata nilai awal dan akhir dalam satu interval. 0-4 s: Segmen ini segitiga. Luas segitiga adalah satu setengah kali lipat kali tinggi. Intinya, kita baru saja menghitung luas segmen segitiga pada grafik ini. Jarak kumulatif yang ditempuh pada akhir interval ini adalah 16 m 36 m 20 m 72 m Saya harap sekarang Anda melihat trennya. Area di bawah setiap segmen adalah perubahan perpindahan objek selama interval tersebut. Hal ini berlaku meski akselerasinya tidak konstan. Siapa pun yang telah mengikuti kursus kalkulus seharusnya sudah mengetahui hal ini sebelum mereka membacanya di sini (atau paling tidak saat mereka membacanya, seharusnya mereka berkata, quotOh ya, saya ingat itu). Turunan turunan pertama sehubungan dengan waktu adalah kecepatan. Turunan dari sebuah fungsi adalah kemiringan garis yang bersinggungan dengan kurva pada titik tertentu. Operasi invers dari turunan disebut integral. Bagian integral dari suatu fungsi adalah daerah kumulatif antara kurva dan sumbu horizontal selama beberapa interval. Hubungan terbalik antara tindakan turunan (kemiringan) dan integral (area) sangat penting sehingga disebut teorema dasar kalkulus. Ini berarti hubungan yang penting. Pelajari itu quotfundamentalamental nya. Anda belum melihat yang terakhir dari itu. Pada grafik kecepatan waktu area di bawah kurva sama dengan perubahan perpindahan. Waktu percepatan Grafik waktu percepatan benda yang bepergian dengan kecepatan konstan sama. Ini benar terlepas dari kecepatan objek. Sebuah pesawat yang terbang pada kecepatan konstan 600 mph (270 ms), kemalasan berjalan dengan kecepatan konstan 1 mph (0,4 ms), dan sebuah sofa sofa yang tergeletak tak bergerak di depan TV selama berjam-jam semuanya memiliki grafik waktu percepatan yang sama 8212 Garis horizontal collinear dengan sumbu horizontal. Itu karena kecepatan masing-masing benda ini konstan. Mereka tidak mempercepat. Akselerasi mereka nol. Seperti grafik kecepatan-waktu, hal yang penting untuk diingat adalah bahwa tinggi di atas sumbu horizontal tidak sesuai dengan posisi atau kecepatan, ini sesuai dengan percepatan. Jika Anda bepergian dan jatuh dalam perjalanan ke sekolah, akselerasi Anda ke tanah lebih besar daripada yang Anda alami dalam semua tapi beberapa mobil dengan performa tinggi dengan lemparan tinju ke logam logam. Akselerasi dan kecepatannya berbeda jumlahnya. Cepat tidak berarti mempercepat cepat. Kedua kuantitas itu tidak tergantung satu sama lain. Akselerasi besar sesuai dengan perubahan kecepatan yang cepat, namun tidak memberi tahu Anda apa-apa tentang nilai kecepatan itu sendiri. Ketika akselerasi konstan, kurva waktu percepatan adalah garis horizontal. Tingkat perubahan percepatan dengan waktu adalah kuantitas yang tidak berarti sehingga kemiringan kurva pada grafik ini juga tidak berarti. Akselerasi tidak perlu konstan, namun laju perubahan nomor ini tidak ada namanya. Di permukaan, satu-satunya informasi yang dapat dikumpulkan dari grafik waktu percepatan adalah percepatan pada waktu tertentu. Pada kemiringan grafik percepatan-waktu tidak ada artinya. Pencegatan quotyquot sama dengan percepatan awal. Bila dua kurva bertepatan, kedua benda tersebut memiliki akselerasi yang sama pada saat itu. Sebuah benda yang mengalami akselerasi konstan menelusuri garis horizontal. Kemiringan nol menyiratkan gerak dengan percepatan konstan. Akselerasi adalah laju perubahan kecepatan dengan waktu. Mengubah grafik waktu-kecepatan ke grafik waktu percepatan berarti menghitung kemiringan garis yang bersinggungan dengan kurva pada titik manapun. (Dalam kalkulus, ini disebut menemukan turunannya.) Proses sebaliknya memerlukan penghitungan luas kumulatif di bawah kurva. (Dalam kalkulus, ini disebut menemukan integral.) Jumlah ini kemudian merupakan perubahan nilai pada grafik kecepatan-waktu. Dengan kecepatan awal nol (dan mengasumsikan bahwa down adalah positif), kecepatan akhir dari orang yang terjatuh dalam grafik ke kanan adalah Grafik MotionA Test Untuk Menemukan Strategi Jual Bergerak Rata-rata Terbaik Oleh Dr. Winton Felt Untuk mengembangkan Atau memperbaiki sistem perdagangan dan algoritma kami, trader kami sering melakukan eksperimen, tes, 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. Melihat mereka dengan mengklik link mereka di dekat bagian bawah menu di sisi kiri setiap halaman.