ฟรี ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย ซอฟแวร์

MetaTrader 4 - ตัวบ่งชี้ Moving Averages, MA - ตัวบ่งชี้สำหรับ MetaTrader 4 ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคของ Moving Average บ่งชี้ค่าเฉลี่ยของราคาตราสารในช่วงเวลาหนึ่ง เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยหนึ่งค่าจากราคาตราสารในช่วงเวลานี้ เมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง มีสี่ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Simple (เรียกอีกอย่างว่า Arithmetic), Exponential, Smoothed และ Linear Weighted ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้จากชุดข้อมูลลำดับใด ๆ รวมถึงราคาเปิดและปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ มักเป็นกรณีที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่า สิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกันมากคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดต่างกัน ในกรณีที่เราพูดถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายราคาทั้งหมดของช่วงเวลาที่เป็นปัญหามีมูลค่าเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังเชิงเส้นและแบบ Linear มีมูลค่าเพิ่มมากขึ้นในราคาล่าสุด วิธีที่ใช้บ่อยที่สุดในการตีความค่าเฉลี่ยราคาคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการดำเนินการด้านราคา เมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาปรับตัวลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรามีสัญญาณการขายอะไรบ้าง ระบบการซื้อขายนี้ซึ่งอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้องในจุดต่ำสุดและทางออกด้านขวาบนยอด จะช่วยให้สามารถปฏิบัติตามแนวโน้มดังต่อไปนี้: ซื้อเร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดต่ำสุดแล้วและจะขายได้เร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดสูงสุดแล้ว Simple Moving Average (Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - SMA) หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยสรุปราคาปิดตราสารผ่านช่วงเวลาหนึ่ง ๆ (เช่น 12 ชั่วโมง) ค่านี้หารด้วยจำนวนงวดดังกล่าว SMA SUM (CLOSE, N) N โดยที่: N เป็นจำนวนงวดการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการสุ่มชี้แจงจะคำนวณโดยการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของส่วนแบ่งของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าก่อนหน้า ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบตามลำดับส่วนราคาล่าสุดมีมูลค่ามากขึ้น ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของ P-percent จะมีลักษณะดังนี้: ที่ไหน: ปิด: (i) ราคาของการปิดงวดปัจจุบัน EMA (i-1) ค่าเฉลี่ยเลขทศนิยมของการปิดงวดก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้ราคา Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองและค่าที่ต่อเนื่องจะคำนวณตามสูตรนี้: ที่ไหน: SUM1 คือ ยอดรวมของราคาปิดสำหรับระยะเวลา N SMMA1 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบแรก SMMA (i) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบปัจจุบัน (ยกเว้นค่าแรก) CLOSE (i) เป็นราคาปิดปัจจุบัน N คือ ราบเรียบ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักข้อมูลล่าสุดมีค่ามากกว่าข้อมูลเริ่มต้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้จากการคูณกับราคาปิดแต่ละชุดในชุดพิจารณาโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักบางอย่าง LWMA SUM (ปิด (i) i, N) SUM (i, N) ที่ไหน: SUM (i, N) คือผลรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับตัวบ่งชี้ นั่นคือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคล้ายกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา: ถ้าตัวบ่งชี้สูงขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้นั่นหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นมีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป: ถ้าตัวบ่งชี้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายความว่ามีแนวโน้มว่าจะลดลงต่อไป นี่คือประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลื่อนลอย (EMA) Smoothed Moving Average (SMMA) เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้น (LWMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการวัดทิศทางของทิศทางโดยการปรับให้เรียบ ข้อมูลราคา โดยปกติการคำนวณโดยใช้ราคาปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับมัธยฐาน ตามแบบฉบับ การปิดถ่วงน้ำหนัก และสูงราคาต่ำหรือราคาเปิดรวมทั้งตัวบ่งชี้อื่น ๆ ความยาวเฉลี่ยที่สั้นลงมีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่ามีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นแนวโน้มใหญ่ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตาม หากความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสม ถ้า 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสม อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังว่าจะสร้างสัญญาณได้เล็กน้อยก่อนตลาด อื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21. 100 ถึง 200 วัน (20 ถึง 40 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวกว่า 20 ถึง 65 วัน (4 ถึง 13 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 เป็นระยะเวลาสั้น ๆ 20 วัน ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่าง สั้นเมื่อราคาทะลุไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบน ระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดที่หลากหลายมีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จ ด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลดเสียงกระเพื่อม ระบบซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่า Two Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิด สามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคาอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันกัน Displaced Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws ช่อง Keltner ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว ตัวบ่งชี้ความนิยม MACD (Moving Average Convergence Divergence) ที่เป็นที่นิยมคือรูปแบบของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็ว มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแต่ละแบบมีลักษณะเฉพาะของตนเอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง แต่น่าเชื่อถือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะได้รับประโยชน์จากการชั่งน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะใช้เป็นตัวชี้วัดที่พัฒนาขึ้นโดย J. Welles Wilder สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาโดยใช้ mdash ที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้จำเป็นต้องให้เงินช่วยเหลือ แผงตัวบ่งชี้แสดงวิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าดีฟอลต์คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเฉลี่ย 21 วันเฉลี่ยของการใช้งานเราเรียกดูอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องรู้ว่ากำลังติดตั้งอะไรทั้งหมดโดยที่เราไม่รู้ Kaspersky ร้านค้าของฉันทำงานบนซอฟต์แวร์นี้สามารถจัดการทุกอย่างจากการผลิตใบแจ้งหนี้ใบเสร็จรับเงินการขาย RapidTyping ช่วยในการเรียนรู้การพิมพ์ภาษาอังกฤษได้อย่างช้าๆซึ่งไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับฉันเนื่องจากองค์กรใด ๆ ต้องการเครือข่ายคอมพิวเตอร์ตลอดเวลาเพื่อให้สามารถให้บริการได้ต่อไป โซลูชั่น ERP ที่สามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างครบถ้วนการประมวลผลคำสั่งซื้อและระบบของคุณ ซอฟต์แวร์สแกนเนอร์ที่เรียบง่ายและมีน้ำหนักเบาเพื่อสแกนเอกสารทุกขนาดโดยระบุพื้นที่โดยเฉพาะ ไม่ใช่เกมที่ไม่ดี แต่ชะลอตัวลงไปถึงระดับที่น่ารำคาญโดยการโฆษณาซึ่งส่วนใหญ่ไม่เกี่ยวข้องและเมื่อใด แอพพลิเคชันที่ดีมาก ๆ ที่ทำให้ฉันสามารถดำเนินการทำแผนที่แบบรีโมตได้ต่อไป มีประโยชน์มากและฉันสามารถใช้เพื่อดูวิวัฒนาการของซอฟต์แวร์ที่ฉันใช้ซอฟต์แวร์นี้ทุกวัน ใช้งานได้ง่ายมาก มีผลต่อหลายรูปแบบและ Flash. Trend ตัวบ่งชี้: Moving Averages ผู้แต่ง: Darrell 16 พฤศจิกายน 2012 ข้อมูลพื้นฐาน: บางทีตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่เข้าใจง่ายที่สุดและใช้กันอย่างแพร่หลายคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งผู้ค้าได้ใช้เป็นเวลาหลายปี ความผันผวนของราคาในระยะยาวเพื่อแสดงแนวโน้มหรือสถานการณ์ที่มีแนวโน้มที่แนวโน้มอาจพร้อมที่จะเริ่มต้นหรือย้อนกลับไป การปิดมักเป็นจุดราคาหนึ่งที่ใช้ในช่วงเวลาที่กำหนด แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจขึ้นอยู่กับการเปิดจุดสูงหรือต่ำหรือการรวมกันของจุดราคา มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 แบบคือ Simple Moving Average (SMA) เพียงแค่เพิ่มราคาในช่วงระยะเวลาที่กำหนดและหารด้วยจำนวนราคาในช่วงเวลานั้นเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย แต่ละราคามีน้ำหนักเท่ากัน เมื่อราคาใหม่เข้ามาราคาที่เก่าที่สุดจะลดลงจากการคำนวณ Weighted Moving Average น้ำหนักที่มากขึ้นจะเป็นราคาล่าสุดซึ่งถือได้ว่ามีความสำคัญมากกว่าราคาที่เก่ากว่า หากคุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักสามวันตัวอย่างเช่นราคาล่าสุดอาจคูณด้วย 3 ราคาในวันวานเป็น 2 และราคาที่เก่าที่สุดเมื่อสามวันก่อนโดย 1. ผลรวมของตัวเลขเหล่านี้หารด้วยผลรวมของ น้ำหนัก - 6 ในตัวอย่างนี้ ทำให้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาในปัจจุบันมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) เป็นรูปแบบหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่ให้ความสำคัญกับราคาล่าสุด แทนที่จะลดราคาที่เก่าแก่ที่สุดในการคำนวณอย่างไรก็ตามราคาที่ผ่านมาทั้งหมดจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยในปัจจุบัน EMA ปัจจุบันคำนวณโดยการหัก EMA ในวันอีดจากราคาปัจจุบันคูณผลลัพธ์ตามค่าคงที่และเพิ่มผลการค้นหานี้ไปที่ EMA เมื่อวานเพื่อรับ EMA ในปัจจุบัน EMA ใช้ข้อมูลราคาในอดีตและโดยทั่วไปจะมีเส้นที่ราบรื่นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ซึ่งอาจเป็นปัจจัยสำคัญในสภาวะตลาดที่แปรปรวน วัตถุประสงค์: การย้ายค่าเฉลี่ยมีการใช้งานหลายอย่าง: (1) เปิดเผยแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลเรียบขึ้นเมื่อเสียงของตลาดส่งผลให้เกิดรูปแบบราคาที่ไม่แน่นอน (2) ระบุจุดที่แนวโน้มอาจพร้อมที่จะเริ่มต้นหรือสิ้นสุด (3) ระบุถึงการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมของตลาด ประสิทธิภาพของราคาเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่าเทียบกับค่าเฉลี่ยอื่น สัญญาณพื้นฐาน: สัญญาณที่ง่ายที่สุดจะเกี่ยวข้องกับราคาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงอย่างเดียว เมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยาวเมื่อราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ในระบบการซื้อขายครอสโอเวอร์ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นหรือปานกลางข้ามจากด้านล่างไปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว ตรงกันข้ามสัญญาณขายจะออกเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นหรือระยะกลางข้ามจากด้านบนไปด้านล่างค่าเฉลี่ยระยะยาว เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่องเมื่อป้อนข้อมูลราคาใหม่แต่ละครั้งผู้ค้าหลายรายทดสอบช่วงเวลาต่างๆก่อนที่จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เหมาะสมสำหรับตลาดหนึ่ง ๆ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่สั้นลงจะยิ่งอ่อนไหวต่อการเคลื่อนไหวของราคา ผู้ค้าจะต้องปรับความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และวิธีการใช้สัญญาณเพื่อให้เหมาะกับรูปแบบการซื้อขายของตนเอง ผู้ค้าบางรายใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามช่วงเวลาที่มีความยาวแตกต่างกันเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวม 4-, 9 และ 18 โดยใช้ช่วงสั้นและระยะปานกลาง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นสำหรับการเข้าสู่ตลาดและอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเป็นจุดพัก ใช้ดัชนีระยะยาวระยะยาวเช่น 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันเป็นจุดสนับสนุนหรือจุดแข็งอีกจุดหนึ่ง Proscons: เข้าใจได้ง่ายและใช้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบต่างๆมีอยู่ในแพคเกจซอฟต์แวร์เพื่อการวิเคราะห์ดังนั้นผู้ค้าจึงไม่จำเป็นต้องคำนวณค่าเฉลี่ยด้วยมือ พวกเขาให้ระบบการซื้อขายเชิงกลในราคาที่แม่นยำเพื่อดำเนินการลดความเป็นส่วนตัว หนึ่งค่าลบคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวน - นั่นคือข้อมูลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลราคาในอดีตและการเคลื่อนไหวของพวกเขามักเป็นไปตามการเปลี่ยนแปลงของราคาในปัจจุบัน 0 ความเห็นเข้าร่วมในการสนทนานี้แสดงความคิดเห็นด้านล่าง เป็นสมาชิกตั้งแต่ 05.05.2008 อดีตหัวหน้าบรรณาธิการนิตยสารฟิวเจอร์สดาร์เรลได้เขียนเกี่ยวกับตลาดการเงินมานานกว่า 35 ปีและได้รับการยอมรับจากตลาดอนุพันธ์การวิเคราะห์ทางเทคนิคและเทคนิคการซื้อขายต่างๆ เติบโตขึ้นมาในฟาร์มที่อยู่ใกล้เมืองเล็ก ๆ ทางตะวันออกเฉียงใต้ของเนแบรสกาเวอร์จิเนีย Jobman จบการศึกษาจาก Wartburg College ในมลรัฐไอโอวาในปีพ. ศ. 2506 เขาเริ่มอาชีพนักข่าวในฐานะนักกีฬาสำหรับวอเตอร์ลู (ไอโอวา) Courier เป็นเวลาหลายปีก่อนที่จะเข้าสู่กองทัพ เขาเสิร์ฟกับกองบิน 82 และกองทหารราบกับ Manchus ในกองทหารราบที่ 25 รวมถึงเก้าเดือนในเวียดนามในปี พ. ศ. 2510-68 หาเงิน Silver Star และ Bronze Star หลังจากการรับราชการทหาร Jobman กลับไปที่ Courier ที่เขากลายเป็นบรรณาธิการฟาร์มในช่วงต้น 1969 เขาได้รับการแนะนำให้รู้จักกับตลาดล่วงหน้าเมื่อเขาเขียนคอลัมน์เกี่ยวกับวิธีการเก็งกำไรถูกทำลายราคาฟาร์มและถูกแก้ไขโดย Merrill Oster ที่นำไปสู่การเขียนงานสำหรับ Oster แล้วเป็นตำแหน่งเต็มเวลาในปีพ. ศ. 2515 ซึ่ง Jobman ได้มีส่วนร่วมในการก่อตั้ง Professional Farmers of America และจดหมายข่าวที่เกี่ยวข้อง เมื่อออสเตอร์ได้ซื้อนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์เมื่อปีพ. ศ. 2519 นายจอห์นแมนได้รับการแต่งตั้งให้ดำรงตำแหน่งบรรณาธิการและต่อมาได้กลายเป็นบรรณาธิการบริหารของนิตยสารฟิวเจอร์สเมื่อมีการเปลี่ยนชื่อในปี 2526 ในช่วงที่มีการเติบโตที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งสำหรับตลาดใหม่และเครื่องมือการค้าใหม่ในประวัติศาสตร์ฟิวเจอร์ส เขาเป็นบรรณาธิการที่ฟิวเจอร์สจนกระทั่งปีพ. ศ. 2536 เมื่อเขาออกจากการเป็นนักเขียนอิสระที่มีความเป็นอิสระ ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2536 เขาได้เขียนร่วมมือแก้ไขหรือมีส่วนร่วมในการตีพิมพ์หนังสือเกี่ยวกับการซื้อขายรวมทั้งคู่มือการวิเคราะห์ทางเทคนิค เขายังได้เขียนหรือแก้ไขบทความสำหรับสิ่งพิมพ์หลายแห่งและ บริษัท นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์รวมทั้งหลักสูตรการซื้อขายและสื่อการเรียนการสอนสำหรับ Chicago Mercantile Exchange และ Chicago Trade of Trade นอกจากนี้เขายังเคยดำรงตำแหน่งบรรณาธิการบริหารนิตยสาร CME Jobman และภรรยาของเขา Lynda อาศัยอยู่ในรัฐวิสคอนซินและใช้เวลาไปกับลูกสาวและหลานอีกสามคนในวิสคอนซินและลูกชายและหลานสาวในฟลอริด้า Hurricaneomics, Synergistic Trading, InvestorPlanet, Where Traders Gravitate, TraderPlanet Sphere, TraderEd, TraderTube และ TraderGPS เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ TraderPlanet, LLC โดย TraderPlanet Copyright 2016 TraderPlanet, LLC สงวนลิขสิทธิ์. v2.93um