5 เฉลี่ยเคลื่อนที่ ซื้อขาย

ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคโดยเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงค่าเฉลี่ยของราคาตราสารในช่วงเวลาหนึ่งเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่าเฉลี่ยของราคาตราสารในช่วงเวลานี้เมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง มี 4 ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Simple ซึ่งเรียกว่า Arithmetic, Exponential Smoothed และ Weighted Moving Average โดยสามารถคำนวณได้สำหรับชุดข้อมูลลำดับใด ๆ ซึ่งรวมถึงราคาเปิดและราคาปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ บ่อยครั้งเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่าสิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกันมากคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดแตกต่างกันในกรณีที่เรากำลังพูดถึง Simple Moving Average ทั้งหมด ราคาของช่วงเวลาที่มีข้อสงสัยมีมูลค่าเท่ากันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ตามค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบลอยตัวเชิงเส้นเพิ่มค่า V alue กับราคาล่าสุดวิธีที่พบมากที่สุดในการตีราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคาคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการเคลื่อนไหวของราคาเมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าสัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เรามีขายสัญญาณระบบการค้านี้ซึ่งจะขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้องในจุดต่ำสุดของมันและทางออกขวาบนจุดสูงสุดจะช่วยให้การดำเนินการตามแนวโน้มดังต่อไปนี้ ที่จะซื้อในเร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดต่ำสุดแล้วและจะขายในไม่ช้าหลังจากที่ราคาได้ถึงจุดสูงสุดแล้วค่าเฉลี่ยความเป็นไปได้อาจใช้กับตัวบ่งชี้นั่นคือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเหมือนกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา ตัวบ่งชี้สูงขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ขึ้นจะมีแนวโน้มว่าจะยังคงอยู่ต่อไปต่อไปหากตัวบ่งชี้อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งหมายความว่ามีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไปเรื่อย ๆ d. ownward. Here เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA เฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย EMA ที่ปรับให้เคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMMA ค่าเฉลี่ยการถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย LWMA คุณสามารถทดสอบสัญญาณการค้าของตัวบ่งชี้นี้โดยการสร้าง Expert Advisor ใน MQL5 Wizard. Simple Moving Average SMA. Simple ในคำอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณคำนวณโดยสรุปราคาของการปิดตราสารมากกว่าจำนวนหนึ่งช่วงเวลาเช่น 12 ชั่วโมงค่านี้หารด้วยจำนวนงวดดังกล่าว SMA SUM CLOSE i, N N จำนวนเงินรวม CLOSE i ระยะเวลาปิดงวดปัจจุบัน N จำนวนรอบการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถดถอย EMA ที่คำนวณได้โดยการเพิ่มส่วนแบ่งของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าก่อนหน้าของ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ค่าเฉลี่ยถดถอยเชิงเส้น (posonential smoothed moving moving) จะมีค่าใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยร้อยละที่ระบุไว้ในค่าเฉลี่ย P-percent exconential moving mean. EMA CLOSE i P EMA i - 1 1 - P. CLOSE i current ราคาปิดงวด EMA i - 1 ค่าของ Moving Average ของช่วงก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้มูลค่าราคา Smooth Moving Average SMMA ค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA SUM1 SUM CLOSE i, N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองคำนวณตามสูตรนี้ SMMA i SMMA1 N-1 CLOSE i N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยคำนวณจากสูตรด้านล่าง SMRS i - 1 N. SMMA i PREVSUM - SMMA i - 1 CLOSE i N. SUM sum SUM1 ยอดรวมของราคาปิดสำหรับ N period นับจากแถบก่อน previous PREVSUM smoothed ของแถบก่อน SMMA i-1 smoothed moving average ของแถบก่อน SMMA i smoothed moving average ของแถบปัจจุบัน ยกเว้นครั้งแรก CLOSE i ราคาปดปดปดปด N ปจจุบันหลังจากการแปลงเลขคณิตสามารถปรับสูตรใหมไดSMMA i SMMA i - 1 N - 1 CLOSE i N. Linear ถ่วงน้ําหนักเฉลี่ยถวงน้ําหนัก LWMA. ข้อมูลล่าสุดเป็นมูลค่ามากขึ้น e มากกว่าข้อมูลเริ่มต้นมากขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคำนวณโดยคูณกับราคาปิดแต่ละชุดในชุดพิจารณาโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก LWMA SUM CLOSE ii, N SUM i, N Suma sum CLOSE i ราคาปิดปัจจุบัน SUM i, N ยอดรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก N ระยะเวลาที่ราบรื่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สมบูรณ์แบบสำหรับการซื้อขายวัน AAPL. Day traders ต้องการข้อเสนอแนะอย่างต่อเนื่องในระยะสั้นการกระทำราคาเพื่อให้ฟ้าผ่าอย่างรวดเร็วซื้อและขายตัดสินใจบาร์ intraday ห่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายใช้เพื่อช่วยให้ การวิเคราะห์อย่างรวดเร็วที่เน้นความเสี่ยงในปัจจุบันรวมทั้งรายการที่มีประโยชน์มากที่สุดและการออกค่าเฉลี่ยเหล่านี้ทำงานเป็นตัวกรองแมโครเช่นกันบอกผู้ประกอบการสังเกตการณ์ครั้งที่ดีที่สุดที่จะยืนกันและรอเงื่อนไขที่ดีขึ้นการเลือกค่าเฉลี่ยที่เหมาะสมเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับทุก กลยุทธ์การซื้อขายวันแบบเทคนิคในขณะที่การตั้งค่าที่ไม่ดีหรือแย่ ๆ ทำให้เสียวิธีการทำกำไรเป็นอย่างอื่นในกรณีส่วนใหญ่การตั้งค่าแบบเดียวกันจะทำงานได้ใน al l กรอบเวลาระยะสั้นช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความยาวของแผนภูมิเพียงอย่างเดียวโปรดดูที่ค่าเฉลี่ยที่สำคัญที่สุดสำหรับนักลงทุนด้วยความสม่ำเสมอนี้ชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เหมือนกันจะใช้สำหรับเทคนิคการถลกหนังและการซื้อสินค้า เช้าและขายในช่วงบ่ายพ่อค้าทำปฏิกิริยากับระยะเวลาการถือครองที่แตกต่างกันโดยใช้ความยาว charting เพียงอย่างเดียวกับ scalpers เน้นแผนภูมิ 1 นาทีในขณะที่ผู้ค้าวันแบบดั้งเดิมตรวจสอบแผนภูมิ 5 นาทีและ 15 นาทีกระบวนการนี้แม้จะขยายสู่การถือครองในชั่วข้ามคืน, ช่วยให้ผู้ประกอบการค้าแกว่งสามารถใช้ค่าเฉลี่ยดังกล่าวได้บนแผนภูมิ 60 นาที 5-8-13 Moving Averages การรวมตัวของ SMAs ขนาด 5, 8- และ 13- บาร์ที่มีความเคลื่อนไหวได้ง่ายเหมาะสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายวันนี้คือ Fibonacci - ปรับแต่งการตั้งค่าที่ยืนการทดสอบของเวลา แต่ทักษะการตีความจะต้องใช้การตั้งค่าที่เหมาะสมมันเป็นกระบวนการภาพการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการย้ายค่าเฉลี่ยและราคาเช่นเดียวกับ MA ที่สะท้อนการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนในโมเมนตัมในระยะสั้นเพิ่มขึ้นในโมเมนตัมที่สังเกตเสนอโอกาสในการซื้อสำหรับผู้ค้าวันในขณะที่ลดลงสัญญาณออกเวลาที่เหมาะสมลดลงที่เรียก rollovers เฉลี่ยหยาบคายในกรอบเวลาหลายเสนอขายโอกาสสั้น ๆ กับยอดขายที่ทำกำไรได้รับการคุ้มครองเมื่อย้าย ค่าเฉลี่ยเริ่มต้นที่สูงขึ้นกระบวนการนี้ยังระบุตลาดด้านข้างโดยบอกผู้ประกอบการรายวันให้ยืนกันเมื่อแนวโน้มในวันนี้อ่อนแอและมีโอกาส จำกัด ตัวอย่างการค้า 2 อย่างการใช้ 5-8-13 ในการค้าปลีก AAPL สร้างรูปแบบพื้นฐาน สูงกว่า 105 A ในกราฟ 5 นาทีและแยกตัวออกจากการชุมนุมระยะสั้นในช่วงเวลากลางวัน B5, 8 และ 13 บาร์ SMAs ชี้ไปที่พื้นดินที่สูงขึ้นในขณะที่ระยะทางระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นส่งผลให้โมเมนตัมการชุมนุมเพิ่มขึ้น เคลื่อนเข้าสู่แนวราบที่ด้านบนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนการแกว่ง 1 จุด 40 จุดซึ่งมีกำไรที่ดีในการซื้อขายวันนี้การชุมนุมจะหยุดชะงักหลังจาก 12.00 น. ลดราคาลงเหลือ 8- บาร์ SMA C ในขณะที่ SMA 5 บาร์ดึงกลับมาและพบว่ามีการสนับสนุนในระดับ D เดียวกันก่อนที่จะมีการชุมนุมรอบสุดท้ายผู้ค้า Aggressive day สามารถทำกำไรได้เมื่อการปรับลดราคาผ่าน SMA 5 บาร์หรือรอค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แผ่ออกไปและ E ในช่วงบ่ายราคาทั้งสองระดับให้ผลตอบแทนที่เป็นประโยชน์โดยใช้ 5-8-13 ในระยะสั้น AAPL รวมเข้าใกล้ 109 ที่ส่วนท้ายของเซสชัน A และ ticks ลดลงในเช้าวันรุ่งขึ้น B 5 - SMAs 8 และ 13 บาร์ชี้ไปที่พื้นล่างขณะที่ระยะห่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพิ่มขึ้นสัญญาณโมเมนตัมการขายที่เพิ่มขึ้นราคาเคลื่อนเข้าสู่แนวร่วมที่ด้านล่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนการแกว่ง 3 จุดที่มีการขายสั้นที่ดี profitoff ขายแผงลอยกลางตอนเช้ายกราคาเป็น 13 แถบ SMA C ในขณะที่ 5 บาร์ SMA ตีกลับจนกว่าจะตรงกับความต้านทานที่ระดับเดียวกัน D ก่อน selloff สุดท้ายกระตุก Aggressive วัน traders สามารถนำกำไรขายสั้นในขณะที่ ยกระดับเหนือ SMA 5 บาร์หรือรอการเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ยที่จะแผ่ออกและเปิด E สูงขึ้นซึ่งพวกเขาได้ในช่วงบ่ายช่วงบ่ายทั้งสองระดับราคามีระยะสั้นขายที่เป็นประโยชน์ป้ายชื่อที่จะยืนอยู่ข้าง ๆ ความสัมพันธ์ระหว่างราคาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังสัญญาณระยะเวลาของค่าใช้จ่ายที่ไม่พึงประสงค์ต้นทุนเมื่อทุนการเก็งกำไรควรจะ ตลาดที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงและช่วงเวลาที่มีความผันผวนสูงจะบังคับให้ SMA ขนาด 5-, 13 และ SMB เป็นบาร์ขนาดใหญ่ที่มีการปั้นแนวนอนและไขว้บ่อยๆทำให้ผู้ค้ารายอื่น ๆ นั่งบนมือของพวกเขาช่วงการซื้อขายขยายตัวในตลาดที่ผันผวนและหดตัวในตลาดที่ไม่มีทิศทาง คุณลักษณะการป้องกันเหล่านี้ควรมุ่งเน้นไปที่หน่วยความจำและใช้เป็นตัวกรองที่เอาชนะสำหรับกลยุทธ์ระยะสั้นเนื่องจากมีผลกระทบอย่างมากต่องบกำไรขาดทุน AAPL bobs และสานผ่านช่วงบ่ายในรูปแบบเปลี่ยนแปลงเร็วและระเหยกับราคา whipping back a ในช่วง 1, 5 และ 10 แถบ SMAs แสดงให้เห็นว่ามี whipsaws ที่คล้ายคลึงกันมี crossovers หลายตัว แต่มีการจัดแนวเล็ก ๆ น้อย ๆ ระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าระดับเสียงสูงเตือนผู้ประกอบการค้ารายวันที่สังเกตการณ์เพื่อดึงเงินเดิมพันและย้ายไปสู่การรักษาความปลอดภัยอื่น Bottom Line.5-, 8- และ 13-bar easy moving average ให้ปัจจัยการผลิตที่สมบูรณ์แบบสำหรับผู้ค้ารายวันที่แสวงหาผลกำไรอย่างรวดเร็วในด้านระยะยาวและระยะสั้นค่า moving average ยังทำงานได้ดีเหมือนตัวกรองบอกผู้เล่นในตลาดที่รวดเร็วเมื่อมีความเสี่ยง สูงเกินไปสำหรับรายการในวันที่ดูเพิ่มเติมการปรับกลยุทธ์การย้ายเฉลี่ย Slopes. Moving ค่าเฉลี่ยวิธีการใช้พวกเขาบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเกิดขึ้น สินทรัพย์จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาต่างๆสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการกำหนดจุดตัดขาดทุนได้อย่างไรนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงบางประเด็น ขีดความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์แนวโน้มการระบุแนวโน้มเป็นหนึ่งในหน้าที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเพื่อนของตน ตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้คาดการณ์แนวโน้มใหม่ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อมีการจัดตั้งขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในช่วงขาขึ้นเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบลง ขึ้นไปตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาที่ต่ำกว่าระดับเฉลี่ยที่ลดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าหลายรายจะพิจารณาถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าแนวโน้มจะทำงานได้ดีขึ้น พ่อค้าผู้เริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรที่จะวัดโมเมนตัมและวิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าวความสำเร็จคำตอบง่ายๆคือการจ่ายเงินใกล้ชิด ntion กับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆโมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งให้ความสำคัญกับระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่า ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถูกสร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดระยะยาวได้ โมเมนตัมสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมในระยะสั้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวาง สามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับวิธีการที่พวกเขา stack ขึ้นในความสัมพันธ์กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่าที่ใช้โดยทั่วไปมีเฟรมเวลาที่แตกต่างกันในความพยายามที่จะแสดงระยะสั้นระยะกลาง การเคลื่อนไหวของราคาในระยะยาวในรูปที่ 2 แรงกดดันที่สูงขึ้นจะเห็นได้คือค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองค่าจะแตกต่างกันในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว (Long term Vending) การใช้ประโยชน์จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้การสนับสนุนไม่ใช้เวลามากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ตกลงมาของสินทรัพย์มักจะหยุดและกลับทิศทางในทิศทางเดียวกัน ระดับเป็นค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถตรึงราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ตัวได้มากนักเทรดเดอร์หลายรายคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ และจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเป็น เป็นเรื่องปกติที่จะมองว่าค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่จะป้องกันไม่ให้นักลงทุนผลักดันให้ราคาขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากกราฟด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้าเป็นสัญลักษณ์ในการทำกำไรหรือปิดสถานะใด ๆ ที่มีอยู่ ผู้ขายระยะสั้นหลายรายยังใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับแนวต้านและยังคงเคลื่อนไหวต่ำกว่าหากคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งยาวในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ อยู่ในความสนใจที่ดีที่สุดของคุณเพื่อดูระดับเหล่านี้อย่างใกล้ชิดเนื่องจากสามารถส่งผลกระทบต่อมูลค่าของการลงทุนของคุณมาก ๆ การสูญเสีย - หยุดการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ดีในการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อระบุตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ คำสั่งหยุดการขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดสถานะการขาดทุนก่อนที่จะเติบโตได้มากขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในหุ้น d ตั้งคำสั่งหยุดการขาดทุนของพวกเขาด้านล่างค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถบันทึกตัวเองเป็นเงินจำนวนมากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ