Ambayo uhakika wa bei ya data hutumiwa utaathiri utendaji wa kiashiria
Kiashiria cha kiufundi ni mahesabu ya hisabati ambayo yanaonyesha harakati za bei ya mali kwa njia tofauti (ikilinganishwa na kuangalia tu harakati ya bei yenyewe). Viashiria kawaida huwa na mipangilio kadhaa ambayo inaweza kusanidiwa na mfanyabiashara ili kurekebisha njia ambazo viashiria vinaonyeshwa.
Viashiria vinapatikana kulingana na pointi za data kutoka kwa bei ya bei ya mali. Maelezo haya ya data yanafanana na baa za bei kwenye chati.
Baa ya bei hujumuisha wazi, ya juu, ya chini na ya karibu . Kwa hiyo, wakati wa kutumia kiashiria, mfanyabiashara anaweza kuchagua chaguo gani cha data ambacho kiashiria kitatumia katika mahesabu yake. Wafanyabiashara wengine wa kawaida wanaweza kuchagua ni wastani wa wazi, juu, chini na karibu, au wastani wa OHLC. Ya juu, chini, karibu wastani (HLC Wastani) pia ni kawaida katika jukwaa wengi biashara . Kumbuka kwamba katika baadhi ya jukwaa za kuchora na biashara bei ya karibu pia inajulikana kama bei ya "mwisho". Chati iliyoandikwa inaonyesha chaguo hizi kwenye orodha ya mipangilio ya kiashiria. Chaguzi nyingine pia zinaweza kutolewa, kulingana na kiashiria.
Wastani wa Open, High, Low na Close (OHLC Wastani)
Wastani wa wazi, juu, chini, na karibu (wakati mwingine hujulikana kama Wastani wa OHLC), ni thamani ya wastani ya bei ya ufunguzi kwa muda, bei ya juu ambayo ilifikiwa wakati wa wakati, bei ya chini kabisa ilifikia wakati wa muda, na bei ya kufunga kwa muda.
Kwa mfano, kinara cha taa au bar inaweza kuwa wazi ya 68, juu ya 85, chini ya 66, na karibu 72.
Mahesabu ya wazi, ya juu, ya chini, wastani wa karibu ni kama ifuatavyo:
- OHLC wastani = (Open + High + Low + Close) / 4
Ikiwa data ya bei imeshushwa kwenye fomu, matokeo ni kama ifuatavyo:
- OHLC Wastani = (68 + 85 + 66 + 72) / 4 = 72.75
Wastani wa HLC ni sawa sana isipokuwa bei ya wazi imechukuliwa, na jumla ya juu, chini na ya karibu imegawanyika na tatu.
- HLC Wastani = (High + Low + Karibu) / 3
- HLC Wastani = (85 + 66 + 72) / 3 = 74.33
Kama inavyoonekana kutoka kwa mahesabu haya mawili, ambayo husababisha idadi tofauti, data ya pembejeo itaathiri kusoma sasa (hesabu) ya kiashiria.
Kuchagua Data ya Kuingiza Data ya Kiashiria
Mpangilio wa default kwa viashiria vingi ni kutumia muda wa karibu kama data ya pembejeo. Kubadilisha hii kwa wazi, juu au chini inaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa jinsi kiashiria kinachoendelea na ufahamu wa uchambuzi unaotolewa. Kiwango cha wazi, cha juu, cha chini na cha karibu (wastani wa OHLC) ni wastani wa mipangilio yote haya imeunganishwa.
Hakuna mipangilio sahihi au sahihi kwa kiashiria. Ikiwa kwa matumizi ya wazi, ya juu, ya chini au ya karibu au wastani itategemea ufahamu wa uchambuzi ambao mfanyabiashara anahitaji kutoka kwa kiashiria. Wakati wa kutumia bei ya kufunga ni kuweka kwa kawaida kwa viashiria, na halali, kunaweza kuwa na hali ambapo kutumia pointi nyingine za data hutoa ufahamu bora zaidi.
Kwa mfano, wakati wa uptrend , ikiwa mfanyabiashara anaangalia bei za bei zimeacha chini ya wastani wa kusonga (MA), kisha kutumia chini ya kila taa kama pembejeo kwa MA inaweza kufanya maana zaidi kuliko kutumia karibu.
Kwa njia hii, wastani wa kusonga huvunjwa tu wakati bar ya bei inapungua safu wastani ya baa zingine za bei. Dhana hiyo inaweza kutumika wakati wa downtrend , na kutumia bei ya bei ya juu ili kuhesabu wastani wa kusonga. Hii siyo mahitaji, tu mfano wa jinsi mipangilio inaweza kubadilisha ili kufikia ufahamu mbadala. Wakati tofauti mara nyingi ni ndogo, ikiwa kiashiria kinatumiwa kutoa ishara za biashara, data ya pembejeo itakuwa na athari moja kwa moja juu ya faida ya ishara hizo za biashara .
Neno la mwisho juu ya kutumia Open, High, Low au Funga kwa Viashiria vya Ufundi
Jaribio na mipangilio tofauti ya kiashiria chochote unachotumia. Chagua mipangilio inayofaa kwa uchambuzi wako na mtindo wa biashara . Hakuna haki au sio sahihi, yote inategemea jinsi kiashiria kinatumika. Katika hali nyingine, mfanyabiashara anaweza kutaka kiashiria chao kwa bei ya kufunga, wakati Wastani wa OHCL inaweza kufanya kazi bora kwa mfanyabiashara mwingine.
Ya juu, chini na ya wazi pia inafaa.
Ili kujaribu data ambayo pembejeo inakufanyia kazi bora, weka matoleo kadhaa ya kiashiria sawa kwenye chati sawa. Badilisha data ya pembejeo kwa kila mmoja, ili uweze kuiona jinsi data ya pembejeo inavyobadilisha kiashiria. Ikiwa ni lazima, ubadili rangi ya viashiria hivi tofauti ili uweze kuwaambia tofauti. Chagua mazingira (s) ambayo hutoa ufahamu bora kwa mkakati au mbinu ya uchambuzi unayotumia.
Imesasishwa na Cory Mitchell, Januari 2017.