Chart patterns and indicators are p

Chart patterns and indicators are popularly used to make investment decisions. This
article presents a trading strategy combining price market chart patterns, candlestick chart
patterns, and trading indicators including Moving Average (MA), Exponential Moving Average
(EMA), Bollinger Bands (BB), On Balance Volume (OBV), Relative Strength Index (RSI),
Moving Average Convergence Divergence (MACD), and Stochastic Oscillator (OS) with the
aim to increase the return on investment. A neural network model is employed to determine buy
and sell signals on the next trading day.
The experimental results, using stock from five different industries from Stock Exchange
of Thailand, show that the proposed strategy yields higher returns than traditional technical
trading methods, for example Moving Average or Bollinger Bands.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบแผนภูมิและตัวบ่งชี้นิยมใช้จะทำให้ตัดสินใจลงทุน นี้
บทความแสดงราคารวมของกลยุทธ์ค้าตลาดรูปแผนภูมิ กราฟ
รูป และตัวบ่งชี้ซื้อขายรวมทั้งย้ายเฉลี่ย (MA), เนนย้ายเฉลี่ย
(EMA), Bollinger วง (BB), ในดุลเสียง (OBV) สัมพันธ์กับความแรงของดัชนี (RSI),
ย้ายเฉลี่ยบรรจบกัน Divergence (MACD), และแบบเฟ้นสุ่ม Oscillator (OS) กับ
จุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน แบบจำลองโครงข่ายประสาทเป็นลูกจ้างเพื่อกำหนดซื้อ
ขายสัญญาณบนถัดไปค้าวัน
ผลทดลอง การใช้สินค้าจากอุตสาหกรรมอื่นห้าจากทรัพย์
ประเทศไทย แสดงว่า กลยุทธ์การนำเสนอทำให้ผลตอบแทนสูงกว่าเทคนิคดั้งเดิม
ซื้อขายวิธี ย้ายเฉลี่ยตัวอย่างหรือแถบ Bollinger

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบแผนภูมิและตัวชี้วัดที่นิยมใช้ในการตัดสินใจลงทุน นี้
นำเสนอบทความกลยุทธ์การซื้อขายรวมของตลาดราคารูปแบบแผนภูมิแท่งแผนภูมิ
รูปแบบและตัวชี้วัดการค้ารวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) ชี้แจงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
(EMA) แถบ Bollinger (BB) ในปริมาณสมดุล (OBV) ดัชนีความแข็งแรงญาติ ( RSI),
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บรรจบกัน Divergence (MACD) และ Stochastic Oscillator (OS) ที่มี
จุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มผลตอบแทนการลงทุน รูปแบบเครือข่ายประสาทที่ใช้ในการตรวจสอบการซื้อ
และขายสัญญาณในวันซื้อขายวันต่อไป
ผลการทดลองโดยใช้หุ้นจากห้าอุตสาหกรรมแตกต่างจากตลาดหลักทรัพย์
แห่งประเทศไทยแสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์ที่นำเสนอผลตอบแทนที่สูงกว่าเทคนิคแบบดั้งเดิม
วิธีการซื้อขายเช่น ย้ายวงเฉลี่ยหรือ Bollinger

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปแบบแผนภูมิและตัวบ่งชี้ที่นิยมใช้ในการตัดสินใจลงทุน บทความนี้นำเสนอกลยุทธ์การซื้อขายรวม
ราคาตลาดรูปแบบแผนภูมิรูปแบบแผนภูมิ
เทียน และตัวชี้วัดการซื้อขายรวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( MA ) เลขยกกำลังค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
( EMA ) แถบ Bollinger ( BB ) , ปริมาณสมดุล ( obv ) , ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์ ( RSI )
ย้าย Divergence บรรจบกันเฉลี่ย ( MACD และ Stochastic oscillator )
( OS ) ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มผลตอบแทนการลงทุน แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมมาใช้เพื่อตรวจสอบการซื้อ
ขายสัญญาณวันซื้อขายถัดไป
ผลการทดลองโดยใช้หุ้นจากตลาดหลักทรัพย์
5 อุตสาหกรรมที่แตกต่างจากประเทศไทยแสดงให้เห็นว่าการนำเสนอกลยุทธ์ให้ผลตอบแทนสูงกว่าวิธีการซื้อขายทางเทคนิค
ดั้งเดิม ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือ Bollinger วง .