เฉลี่ยเคลื่อนที่ ที่มีความยาว

ตัวบ่งชี้ความยาวเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความสำคัญมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกระดับแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งหนึ่งของความยาว วงจรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ตัวเลข 14 และ 9 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยสำหรับรอบข้างต้นในความหวังของการสร้างสัญญาณเล็กน้อยล่วงหน้าของตลาดอื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci ของ 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20-40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบอีกต่อไป 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับรอบสั้น ๆ ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นเวลานานเมื่อราคาข้ามไปมาเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ต่ำกว่าระดับต่ำสุดเมื่อราคาทะลุไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะขยายตัวในตลาดที่หลากหลายโดยมีราคาที่ข้ามไปมาตลอดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เกิดสัญญาณเท็จจำนวนมากด้วยเหตุนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระบบปกติใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่มีความซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งเฉลี่ยสอง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิดสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีมากมายหลายครั้ง Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 ระดับและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 เส้นโดยเฉลี่ยเพื่อยืนยันซึ่งกันและกันค่า Moving Averages เฉลี่ยจะเป็นประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ในช่วงเฉลี่ยที่แท้จริง ตัวกรอง MACD Moving Average Convergence Divergence ที่เป็นที่นิยมคือการเปลี่ยนแปลงของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วการตรวจทานรายสัปดาห์ของเศรษฐกิจโลกจะช่วยให้คุณสามารถระบุความเสี่ยงด้านตลาดและปรับปรุงเวลาของคุณได้ง่ายขึ้นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่มากขึ้นโดยเฉลี่ยอยู่ที่มากกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลข ในลำดับต่อเนื่องผู้ปฏิบัติงานภาคแรกของการวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นจริงที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขแต่ละชุดเวลามากกว่าที่พวกเขากับการแก้ไขของข้อมูลที่การแทรกสอดในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบเพียงครั้งเดียว เข้าใจเส้นโค้งที่มีรูปร่างต่างๆและเส้นวาดตามลำดับเวลาในความพยายามที่จะคาดการณ์ที่จุดข้อมูลอาจจะไปตอนนี้ถือว่าเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้ในปัจจุบันโดยการวิเคราะห์ทางเทคนิคการวิเคราะห์ Charting สามารถตรวจสอบกลับไปยังศตวรรษที่ 18 ญี่ปุ่นยังอย่างไรและ เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถูกนำมาใช้ครั้งแรกกับราคาในตลาดยังคงเป็นความลึกลับโดยทั่วไปคือ understo จากนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ SMA ใช้มานานก่อนที่ค่า EMA จะมีการคำนวณเชิงเลขมากเนื่องจาก EMA สร้างขึ้นจากกรอบ SMA และความต่อเนื่องของ SMA สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตามวัตถุประสงค์คุณต้องการอ่านประวัติย่อเล็กน้อยดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สิ่งที่พวกเขาเป็น Simple Moving Average SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการในการติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายผู้ประกอบการตลาดต้นดำเนินการโดยไม่ต้องใช้เมตริกแผนภูมิที่ซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นหลัก คู่มือเดียวพวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟราคาเหล่านั้นเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาดกระบวนการนี้น่าเบื่อค่อนข้าง แต่พิสูจน์แล้วว่ามีผลกำไรมากกับการยืนยันการศึกษาต่อไปการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเพียงเพิ่มราคาปิด ของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันคำนวณโดยการเพิ่ม pr ปิด ในช่วงระยะเวลา 20 วันและหารด้วย 20 และอื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ย - เซตย่อยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการเคลื่อนไหวเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้ใน การคำนวณการย้ายตามจุดในแผนภูมิซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของราคาปิดวันใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่จำเป็นเสมอที่สอดคล้องกับกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยที่ใช้ดังนั้นค่าเฉลี่ย 10 วันจะคำนวณอีกครั้งโดยการเพิ่ม วันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สองสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการใช้แผนภูมิในการซื้อขายสกุลเงินโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแผนภูมิของเรา Walkthrough. Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุได้ถูกปรับแต่งและเพิ่มเติม ใช้กันมาตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 ด้วยการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุดมากกว่าในชุดข้อมูลยาว ๆ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ในการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย EMA ปัจจุบันราคา ent - ตัวคูณ EMA X ก่อน EMA ที่ผ่านมาปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ 2 1 N โดยที่ N จำนวนวัน EMA 10 วัน 2 10 1 18 8. หมายถึงน้ำหนัก EMA 10 ช่วงล่าสุด ราคา 18 8, EMA 20 วัน 20 และ EMA 50 วัน 50 วันล่าสุด EMA จะทำางานโดยพิจารณาความแตกต่างระหว่างราคาปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้าและเพิ่มผลให้ EMA ก่อนหน้า ระยะเวลาที่สั้นมากขึ้นจะใช้น้ำหนักมากขึ้นในราคาล่าสุดเส้นขอบการติดตั้งโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะถูกพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสมข้อต่อสายด้านบนหรือด้านล่างของราคาในตลาดบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้าและใช้เป็นหลักสำหรับ แนวโน้มดังต่อไปนี้ไม่เหมาะกับตลาดช่วงระยะเวลาและความคับคั่งเนื่องจากสายกระชับไม่แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าระดับล่างบวกสายกระชับมีแนวโน้มที่จะยังคงอยู่อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องมีคำแนะนำ ต่ำกว่า t ตลาดของเขาหมายถึงยาวในขณะที่สายการปรับตัวที่ตกลงมาเหนือตลาดหมายถึงระยะสั้นสำหรับคำแนะนำที่สมบูรณ์อ่าน Moving Average Tutorial ของเราวัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคือการหาจุดและวัดแนวโน้มโดยการปรับข้อมูลให้เรียบโดยใช้วิธีการ หลายกลุ่มของราคามีแนวโน้มที่จะเห็นและการอนุมานในการคาดการณ์สมมติฐานคือการเคลื่อนไหวของแนวโน้มก่อนจะดำเนินต่อไปสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายแนวโน้มระยะยาวสามารถพบได้และปฏิบัติตามได้ง่ายกว่า EMA กับสมมติฐานที่เหมาะสมที่เหมาะสม จะมีแนวรับเส้นค่าเฉลี่ยที่แข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาเฉลี่ยมากกว่า EMA จะใช้ในการจับภาพการเคลื่อนไหวที่สั้นลงเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุดโดยวิธีนี้ EMA ควรลดความล่าช้าในการย้ายแบบง่ายๆ ค่าเฉลี่ยเพื่อให้สายกระชับที่จะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายปัญหากับ EMA เป็นเช่นนี้แนวโน้มที่จะแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและระยะเวลาของความผันผวน EMA ทำงานได้ดี จนกว่าราคาจะพังพอดีในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูงขึ้นคุณสามารถพิจารณาเพิ่มความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้หนึ่งสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA ได้เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ ระยะยาวแนวรับเช่นเดียวกับแนวรองรับและแนวต้านถ้าราคาพังลงมาต่ำกว่าเส้นแนวรับ 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นมีโอกาสดีที่แนวโน้มขาขึ้นอาจลดลงหรือที่ อย่างน้อยตลาดอาจรวมตัวถ้าราคาพุ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในช่วงขาลงแนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกันในกรณีเหล่านี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันเข้าด้วยกันและรอสาย 10 วัน เพื่อข้ามด้านบนหรือด้านล่างบรรทัด 20 วันกำหนดทิศทางระยะสั้นถัดไปสำหรับราคาสำหรับระยะเวลาในระยะยาวดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางระยะยาวตัวอย่างเช่นการใช้ 100 และ 200- วันเคลื่อนไหวเฉลี่ย, ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันจะเรียกว่าเครื่องหมายการเสียชีวิตและราคาหยาบคายมากสำหรับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเรียกว่าไม้กางเขนสีทองและมีค่ามาก ราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้นไม่เป็นตัวบ่งชี้ SMA หรือ EMA เนื่องจากทั้ง 2 ตัวเป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มในระยะสั้น SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่ค้าคือ EMA ข้อสรุป Moving averages เป็นพื้นฐาน การวิเคราะห์แผนภูมิและเวลาชุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการปรับราคาการเคลื่อนไหวด้านราคาการวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่าศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีมาสเตอร์เรียนรู้เพิ่มเติมใน การวิเคราะห์ทางเทคนิคการสอนอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่คงอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนของหลักทรัพย์ที่ระบุ ity หรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติธนาคารซึ่งห้ามธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มครัวเรือนส่วนตัวและภาคที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของรูปีอินเดีย INR สกุลเงินของอินเดียเงินรูปีที่ถูกสร้างขึ้นจาก 1. การเสนอราคาครั้งแรกในสินทรัพย์ของ บริษัท ที่เป็นบุคคลล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกจาก บริษัท ที่ล้มละลาย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยค่าเฉลี่ย a จำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่วันที่ t ความผันผวนของราคาในวัน o ที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียกว่า SMA เฉลี่ยที่เรียบง่ายคำนวณได้โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 จะหารด้วยจำนวนวันที่ 10 ที่จะมาถึง ค่าเฉลี่ยของวันที่ 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 จะพิจารณาข้อมูลจาก 10 ข้อมูลที่ผ่านมา จุดเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าเนื้อหามีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ย (regular average) คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งาน จุดข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุด mus t จะลดลงจากชุดและจุดข้อมูลใหม่ต้องมาแทนที่พวกเขาดังนั้นชุดข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะย้ายไปบัญชีสำหรับข้อมูลใหม่ที่มีอยู่วิธีการคำนวณนี้ทำให้มั่นใจได้ว่ามีเพียงข้อมูลปัจจุบันจะถูกคิดในรูปที่ 2 เมื่อค่าใหม่ของ 5 ถูกเพิ่มลงในชุดกล่องสีแดงที่แสดงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจะคาดหวังว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10. เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยของ MA แล้วค่าเหล่านี้จะถูกคำนวณลงบนแผนภูมิแล้ว เชื่อมโยงกันเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นตรงในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถเห็นได้ในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งค่าเป็น แผนภูมิใด ๆ ตาม การปรับจำนวนรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนรบกวนหรือสับสนในตอนแรก แต่คุณจะเติบโตคุ้นเคยกับพวกเขาเป็นเวลาที่จะไปสายสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีฟ้า เป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันอย่างไรและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นง่ายๆ เฉลี่ยเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้า แต่เหมือนตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA จะถูก จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลจะมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับที่นักวิจารณ์ ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญมากขึ้น ht ไปยังข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์ประเภทของค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA. Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้ข้อมูลของคุณตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจาก เกือบทุกแพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่เป็นสมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่สามารถใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรข้างต้นจากที่นั่นเราได้จัดเตรียมตัวอย่าง sp ซึ่งรวมถึงตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณได้อย่างไรให้ลองใช้ มองไปที่ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเหล่านี้โดยดูจากการคำนวณของ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลมีการเน้นที่จุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยคือ เหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองต่อราคาเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้นสังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA เหนือ SMA. What ต่างจากค่าเฉลี่ยหมายถึงการย้ายเป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกได้อย่างอิสระเฟรมเวลาใดก็ตามที่พวกเขาต้องการเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนยิ่งกว่านั้นคือการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวขึ้นไม่สำคัญหรือน้อยกว่า เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการหาว่ารูปแบบใดเหมาะกับตัวคุณมากที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบช่วงเวลาที่เหมาะสม กลยุทธ์ของคุณ