การย้าย ค่าเฉลี่ย จำนวน ของ วัน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่หนึ่งในดัชนีชี้วัดทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่ายของมันการทำงานที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้มสูงในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ ค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยราคาปิดของหุ้นในแต่ละวันอย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับค่า minima และ maxima รายวันหรือค่าเฉลี่ยของค่ากึ่งกลาง ซึ่งคำนวณได้โดยการบวกขึ้นทุกวันอย่างน้อยที่สุดและสูงสุดและหารด้วยสองอย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงตัวอย่างเช่นโดยใช้ข้อมูลรายวันหรือนาทีตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการทำ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงเพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้ง สำหรับ th e ล่าสุด 10 วันซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นครั้งสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของวันนี้ - มันจะถูกแทนที่ด้วยราคาเมื่อวานนี้การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกวันทำการซื้อขายใหม่จึง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาววัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจหาจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้ารวมทั้งรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังการเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มพวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการจริงเกิดขึ้นมันเกิดจากการก่อสร้างมากของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียววันน้อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีจะเร็วกว่านั้นจะสามารถตรวจจับการกลับรายการของแนวโน้มเนื่องจากจำนวนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่า ค่าเฉลี่ย 50 วันอย่างไรก็ตามยังเป็นจริงว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณ พร้อมกันก่อนที่พ่อจะเปิดตำแหน่งของเขาในตลาดอย่างไรก็ดีความล่าช้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มจะไม่สามารถตัดออกได้อย่างสิ้นเชิงสัญญาณการซื้อขายประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายได้และกระบวนการนี้ง่ายมาก แผนภูมิแปลงซอฟต์แวร์เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคาสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันเส้นเหล่านี้เมื่อราคาสูงกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะหมายถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มการขึ้นใหม่และด้วยเหตุนี้จึงหมายถึงการซื้อ สัญญาณในทางตรงกันข้ามถ้าราคาข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดก็ปิดตัวลงในบริเวณนี้สัญญาณของการเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและด้วยเหตุนี้จึงถือเป็นสัญญาณการขายการใช้ multipl ค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายรายการพร้อมกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณสัญญาณผิดพลาดซึ่งใช้อัตราการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพียงครั้งเดียวเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานกว่าเช่นค่าเฉลี่ย 50 วันของค่าเฉลี่ยที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันโดยค่าเฉลี่ยสัญญาณการขายในกรณีนี้จะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรา สามารถใช้ค่าเฉลี่ย 3 ค่า ได้แก่ ค่าเฉลี่ย 5 วันค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วันโดยเฉลี่ยในกรณีนี้จะมีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ย 10 วัน ค่าเฉลี่ยวันนี้ยังสูงกว่าค่าเฉลี่ยในรอบ 20 วันการข้ามผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์เช่นนี้ถือว่าเป็นสัญญาณซื้อโดยมีแนวโน้มลดลงจากสถานการณ์เมื่อเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่า 10 วัน โดยเฉลี่ยในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย n ค่าเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกัน จำกัด จำนวนสัญญาณปลอมที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ขีดความสามารถในการทำกำไรด้วยเช่นระบบจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาด ช่วงเวลาที่ใช้โดย traders สำหรับคอมพิวเตอร์ moving averages แตกต่างกันมากตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นใช้ 5 วัน 21 วันและ 89 ค่าเฉลี่ยของวันในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9 และ 18 วันเป็นที่นิยมอย่างมากเช่นกันข้อดีและข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมจึงสะท้อนถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขายการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ช่วยให้คุณสามารถลดการสูญเสียของคุณในขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงานได้เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณจะค้าทิศทางของแนวโน้มการตลาดไม่ใช่ต่อต้านมันนอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบกราฟหรืออื่น ๆ hi เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวิพากษ์สามารถนำมาใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งอาจช่วยให้จิตใจของผู้ประกอบการค้าอย่างไรก็ตามข้อเสียที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดอยู่ในภาวะปกติเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาที่เฉพาะเจาะจงที่พวกเขาไม่ทำงานที่ทุกช่วงเวลาดังกล่าวได้อย่างง่ายดายสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาการย้ายเฉลี่ยอยู่คนเดียวมีความเสี่ยงนักค้าบางอย่างที่เป็นเหตุผลที่แนะนำ รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ใช้กันทั่วไปคือ Simple Moving Average SMA และ Exponentially Weighted Moving Average EMA, EWMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบนี้หมายถึงค่าเฉลี่ยเลขคณิตและเป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ง่ายที่สุดและใช้บ่อยที่สุด ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย f คำนวณโดยสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในรอบระยะเวลาอย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยนี้จะคำนึงถึงเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ใน ระยะเวลาที่เลือกเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจากช่วง 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดก่อนช่วงเวลานี้นอกจากนี้ยังถูกวิพากษ์วิจารณ์บ่อยๆว่ามีการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูลเช่นใน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาตั้งแต่ 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10 นักค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลให้เกิดการลด แนวโน้มนี้ชนิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุดนอกจากนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงบางส่วนข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับ เครื่องมือชนิดนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลที่มีต่ออดีตลดลงชี้แจงความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้ารายได้เฉลี่ยตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มได้อย่างง่ายดาย 1 อันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา 2 ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูลหมายเหตุ t หาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2.5 คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่นี่ กล่อง Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 พล็อตกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขา จะเรียบออกกราฟ แสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุปช่วงที่ใหญ่ขึ้นยอดและหุบเขามากขึ้น จะมีความราบรื่นขึ้นระยะห่างที่สั้นลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความละเอียดอ่อนและระบุถึงแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดขึ้นอีก ตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นแนวโน้มขนาดใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ โปรดปราน Fib onacci จำนวน 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเป็นรอบต่อวัน 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5- 20 วันสำหรับรอบระยะสั้น ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างให้สั้นลงเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดมากมาย, ด้วยราคาที่ข้ามไปมาระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เกิดสัญญาณเท็จจำนวนมากด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่มีความซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่าเฉลี่ยสอง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้น เป็นค่าทดแทนสำหรับราคาปิด 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคาอยู่ในช่วงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและการเคลื่อนไหวช้าที่หกครั้ง ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพื่อยืนยันซึ่งกันและกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการย้ายที่เป็นประโยชน์มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ MACD Moving Average Average Convergence Divergence indicator เป็นรูปแบบของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างรวดเร็วมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ แบบโดยแต่ละค่ามีค่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นไปได้ยากที่จะสร้าง แต่ความน่าเชื่อถือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะได้รับประโยชน์จากการถ่วงน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่อยู่ในตัวบ่งชี้ที่พัฒนาขึ้นโดย J Welles Wilder โดยหลักสูตรเดียวกัน เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาพวกเขาใช้การถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้ต้องให้ความช่วยเหลือ ce. Indicator Panel แสดงวิธีการตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยค่าเริ่มต้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 21 วัน