Wolumen kapitału śróddziennego może być trudny do odczytania, ponieważ udział w rynku jest wypaczony na początku i na końcu dnia handlowego, a wolumen maleje w porze lunchu i rośnie późnym popołudniem. To, co na początku sesji wygląda na wydarzenie o dużej ilości, może zgasnąć, zatrzymując krótkoterminowych traderów, którzy wykorzystują te dane techniczne do wyzwalania sygnałów kupna i sprzedaży.
Szacuje się, że 70–75% całego wolumenu jest księgowane w pierwszych i ostatnich godzinach dnia handlowego. Pierwsza godzina pokazuje duży udział, ponieważ rejestruje nastroje i wiadomości z dnia na dzień, a także sztuki uruchomione przez osoby i instytucje na podstawie wcześniejszych analiz na koniec dnia. Ostatnia godzina cieszy się dużym zainteresowaniem, ponieważ zamyka tematy śróddzienne, jednocześnie przyciągając spekulacyjny kapitał, chcąc skorzystać z przepływu transakcji tego dnia.
Kilka technik analitycznych pozwala traderom mierzyć poziom uczestnictwa w rynku bieżącym i szacować wielkość zamknięcia, często z zaskakującą dokładnością. Metody te generują praktyczne dane już pod koniec pierwszej godziny, pozostawiając mnóstwo czasu na opracowanie strategii, które wykorzystują wysoki poziom emocji w grze, gdy zabezpieczenia mają drukować dwa, trzy lub cztery razy więcej niż średni dzienny wolumen.
Tempo przepływu objętościowego a średnia dzienna objętość
Jedna z najbardziej skutecznych technik porównuje głośność śróddzienną w czasie rzeczywistym ze wstępnie wybraną średnią ruchomą objętości. Średnia dzienna wielkość często jest wstępnie załadowana w pakietach wykresów, dostosowanych do 50- lub 60-dniowej prostej średniej ruchomej. Jest to łatwe obliczenie, gdy wymagane jest niestandardowe wprowadzanie danych, biorąc wybrany okres i dzieląc przez sumę wolumenu zarezerwowanego w tym okresie.
Na przykład: Objętość (dzień 1 + dzień 2 +… + dzień 50) / 50 = 50-dniowy średni wolumen
Technicy mogą zastosować bardziej precyzyjną wykładniczą średnią ruchomą zamiast prostej średniej ruchomej, ale nie jest to wymagane, ponieważ dane wyjściowe są wykorzystywane do budowania szerokiego oszacowania udziału, a nie dokładnego poziomu liczbowego. To także więcej sztuki niż nauki, ponieważ średni wolumen zmienia się naturalnie w ciągu roku handlowego, przy wyższym poziomie uczestnictwa w pierwszym i czwartym kwartale.
Korzystanie z metody arkusza ofert
Istnieją dwa sposoby porównania średniego dziennego wolumenu z dziennym: jeden wizualny, a drugi analityczny. Po pierwsze, umieść średni wolumen obok wolumenu w czasie rzeczywistym na arkuszu wyceny, korzystając z bliskości, aby porównać dziesiątki papierów wartościowych jednocześnie. Po drugie, utwórz sumę bieżącą średniej dziennej objętości i nałóż ją na histogramy objętości na dole wykresu. Tę drugą metodę można również zastosować do analizy na koniec dnia, a także do pomiaru wpływu wzrostu lub spadku średniej w czasie.
Korzystając z metody arkusza wyceny, poczekaj do końca pierwszej godziny, a następnie poszukaj papierów wartościowych, które były w obrocie więcej niż jedną trzecią średniego dziennego wolumenu. Ta wartość graniczna wykorzystuje pochylenie 70–75%, przy założeniu, że mniej więcej jedna trzecia wolumenu tej sesji zostanie zarezerwowana w pierwszej godzinie, kolejna jedna trzecia do ostatniej godziny, a ostatnia trzecia do dzwonka zamykającego.
Ponownie sprawdź liczby pod koniec drugiej godziny, aby sprawdzić, czy tempo biegu śledzi twoje początkowe obserwacje. Jest to ważne, ponieważ tematy z dnia na dzień mogą nie być w pełni zdyskontowane, co zwiększa wysoki poziom uczestnictwa. Jest to szczególnie prawdziwe, gdy rynki akcji w Stanach Zjednoczonych handlują na bieżąco z giełdami europejskimi, które zamykają się w nowojorskiej porze lunchu. Kiedy wskaźnik wykonania nadal będzie przekraczał średni dzienny wolumen do południa, załóż, że zrobi to przez resztę sesji, obsługując sygnały transakcyjne oparte na wolumenie.
Dolna linia
Zmierz przepływ wolumenu w ciągu dnia, aby oszacować intensywność emocjonalną tłumu, szukając ponadprzeciętnego udziału, aby uzyskać zyskowne okazje handlowe.
