เฉลี่ยเคลื่อนที่ พื้นหลัง

สวัสดีนี่เป็นบทความง่ายๆ แต่คุณจะพบว่าเป็นประโยชน์มาก เกี่ยวกับการสกัดพื้นหลังจากวิดีโอ สมมติว่าคุณได้รับภาพวิดีโอจากการเข้าชมอาจเป็นเรื่องแบบนี้ การจราจรในอินเดีย และคุณจะขอให้หาพื้นหลังโดยประมาณ หรืออะไรแบบนั้น การสกัดพื้นหลังมีความสำคัญในการติดตามวัตถุ หากคุณมีภาพพื้นหลังเปลือยอยู่แล้วจะเป็นเรื่องง่าย แต่ในหลาย ๆ กรณีคุณไม่มีภาพดังกล่าวดังนั้นคุณจะต้องสร้างภาพดังกล่าว นั่นคือที่ที่ Running Average มีประโยชน์ (ฉันคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้เมื่อผู้ชายคนหนึ่งถามคำถามใน SOF Link) ฟังก์ชันที่เราใช้ที่นี่เพื่อหา Running Average คือ cv2.accumulateWeighted () ตัวอย่างเช่นถ้าเราดูวิดีโอเราให้ป้อนเฟรมแต่ละเฟรมให้กับฟังก์ชันนี้และฟังก์ชั่นจะค้นหาค่าเฉลี่ยของเฟรมทั้งหมดที่ป้อนให้ตามความสัมพันธ์ด้านล่าง: src คืออะไร แต่เป็นภาพต้นฉบับของเรา อาจเป็นภาพสีเทาหรือภาพสีและจุดลอยตัว 8 บิตหรือ 32 บิต dst คือเอาท์พุทหรือภาพสะสมด้วยแชแนลเดียวกับที่ของภาพต้นฉบับและเป็นจุดลอยตัว 32 บิตหรือ 64 บิต นอกจากนี้เราควรประกาศให้เป็นค่าแรกซึ่งจะเป็นค่าเริ่มต้น อัลฟาคือน้ำหนักของภาพอินพุท ตามเอกสารอัลฟาจะควบคุมความเร็วในการอัปเดต (ความเร็วในการสะสม 8220forgets8221 เกี่ยวกับภาพก่อนหน้านี้) กล่าวง่ายๆถ้าค่า alpha เป็นค่าที่สูงกว่าภาพโดยเฉลี่ยจะพยายามจับภาพข้อมูลที่รวดเร็วและสั้นมาก ถ้าค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยจะกลายเป็นซบเซาและจะพิจารณาการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในภาพอินพุท ฉันจะอธิบายเล็กน้อยด้วยความช่วยเหลือของภาพในตอนท้ายของบทความ ในโค้ดด้านบนฉันได้ตั้งค่าเฉลี่ยสองค่าโดยค่าหนึ่งที่มีค่า alpha สูงขึ้นและค่า alpha ที่ต่ำกว่าเพื่อให้คุณเข้าใจผลของ alpha ได้ ตอนแรกทั้งคู่ถูกตั้งค่าเป็นเฟรมแรกของการจับภาพ และในลูปพวกเขาได้รับการปรับปรุง คุณสามารถเห็นผลลัพธ์บางอย่างในลิงก์ SOF ที่ฉันได้ให้ไว้ (ฉันให้ผลลัพธ์เหล่านี้ที่นี่คุณสามารถตรวจสอบโค้ดและค่าอัลฟาได้ที่นั่น): ฉันใช้เว็บแคมและบันทึกเฟรมเดิมและใช้ค่าเฉลี่ยในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง นี่เป็นเฟรมจากวิดีโอการจราจรโดยทั่วไปที่ถ่ายโดยกล้องนิ่ง ดังที่คุณเห็นรถกำลังเดินทางไปและคนพยายามข้ามถนนในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง แต่ดูค่าเฉลี่ยในขณะนั้น ไม่มีคนและรถในภาพนี้ (จริงๆแล้วมันอยู่ที่นั่นมีรูปลักษณ์ใกล้ชิดแล้วคุณจะเห็นมันและคนที่เป็นที่ชัดเจนมากขึ้นกว่ารถตั้งแต่รถมีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและในภาพก็มีไม่มาก ผลกระทบต่อค่าเฉลี่ย แต่คนที่อยู่ที่นั่นเป็นเวลานานเนื่องจากเขาทำงานช้าและข้ามถนน) ตอนนี้เราจำเป็นต้องเห็นผลของอัลฟาบนภาพเหล่านี้ประวัติและประวัติความเป็นมาที่เกิดขึ้นครั้งแรกกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นักวิเคราะห์ทางเทคนิคได้ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเวลาหลายทศวรรษ พวกเขาแพร่หลายมากในงานของเราซึ่งส่วนใหญ่ไม่ทราบว่าพวกเขามาจากไหน Statisticians จัดหมวดหมู่ Moving Averages เป็นส่วนหนึ่งของเครื่องมือสำหรับครอบครัวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ ldquoTime ผลการวิเคราะห์ความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวนค่าความเป็นไปได้สูงสุดค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่การคำนวณค่าความแปรปรวนค่าความแปรปรวน คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละข้อและคำจำกัดความเหล่านี้ได้ที่ Wolfram การพัฒนา lverquomoving averagerdquo ย้อนหลังไปถึงปี 1901 แม้ว่าจะใช้ชื่อนี้ในภายหลัง จากนักประวัติศาสตร์คณิตศาสตร์ Jeff Miller: การย้ายโดยเฉลี่ย เทคนิคนี้สำหรับการทำให้จุดข้อมูลที่ราบรื่นถูกใช้มานานหลายทศวรรษก่อนหน้านี้หรือใช้คำทั่วไปใด ๆ ในปีค. ศ. 1909 GU Yule (วารสารของ Royal Society สถิติ 72, 721-730) ได้อธิบายถึงการที่ ldquoinstantaneous averagesrdquo RH Hooker คำนวณในปีค. ศ. 1901 เมื่อ ldquomoving-averages. rdquo Yule ไม่ได้ใช้คำในตำราเรียนของเขา แต่มันเข้าสู่การไหลเวียนผ่าน WI Kingrsquos องค์ประกอบของวิธีการทางสถิติ (1912) ldquoMoving averagerdquo หมายถึงประเภทของกระบวนการ stochastic คือตัวย่อของ H. Woldrsquos ldquoprocess ของการย้าย averagerdquo (การศึกษาในการวิเคราะห์เครื่องเขียนแบบเวลา (1938)) Wold อธิบายวิธีการกรณีพิเศษของกระบวนการได้รับการศึกษาในปี ค. ศ. 1920 โดยเทศกาลคริสต์มาส (ในการเชื่อมต่อกับคุณสมบัติของวิธีการที่แตกต่างกันความแตกต่างวิธีการ) และ Slutsky John Aldrich จาก StatSoft อิงค์มีคำอธิบายของ Exponential Smoothing นี้ ซึ่งเป็นหนึ่งในหลายเทคนิคสำหรับการถ่วงน้ำหนักข้อมูลที่ผ่านมาแตกต่างกัน: การทำให้เรียบโดยใช้ ldquoExponential ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากเป็นวิธีการคาดการณ์สำหรับข้อมูลชุดข้อมูลที่หลากหลาย ในอดีตวิธีการได้รับการพัฒนาโดยอิสระโดย Robert Goodell Brown และ Charles Holt บราวน์ทำงานให้กับกองทัพเรือสหรัฐฯในช่วงสงครามโลกครั้งที่สองซึ่งเขามอบหมายให้ออกแบบระบบติดตามข้อมูลการควบคุมเพลิงเพื่อคำนวณตำแหน่งของเรือดำน้ำ ต่อมาเขาใช้เทคนิคนี้เพื่อคาดการณ์ความต้องการอะไหล่ (ปัญหาการควบคุมสินค้าคงคลัง) เขาอธิบายแนวคิดเหล่านั้นในหนังสือการควบคุมสินค้าคงคลังของเขาในปีพ. ศ. 2502 การวิจัยของ Holtrsquos ได้รับการสนับสนุนจาก Office of Naval Research โดยอิสระเขาได้พัฒนาแบบจำลองการทำให้เรียบเรียบขึ้นสำหรับกระบวนการที่คงที่กระบวนการที่มีแนวโน้มเชิงเส้นและข้อมูลตามฤดูกาลข้อมูล Holtrsquos กระดาษฤดูกาลและแนวโน้มโดยการคำนวณแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนัก Averagesrdquo ได้รับการตีพิมพ์ในปีพ. ศ. 2500 ใน O. N.R. บันทึกข้อตกลงการวิจัย 52 สถาบันเทคโนโลยีคาร์เนกี้ ไม่มีออนไลน์ไม่มีค่าใช้จ่าย แต่อาจเข้าถึงได้โดยผู้ที่สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลทางวิชาการได้ ความรู้ของเรา P. N. (Pete) Haurlan เป็นคนแรกที่ใช้การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเสวนาเพื่อติดตามราคาหุ้น Haurlan เป็นนักวิทยาศาสตร์จรวดจริงที่ทำงานให้กับ JPL ในช่วงต้นทศวรรษ 1960 และทำให้เขาสามารถเข้าถึงคอมพิวเตอร์ได้ เขาไม่ได้เรียกพวกเขาว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (EMA) rdquo หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักตามหลักเกณฑ์ทางคณิตศาสตร์ (EWMA) rdquo แต่เขาเรียกพวกเขาว่า ldquoTrend Valuesrdquo และเรียกพวกเขาด้วยค่าคงที่ที่ราบเรียบของพวกเขา ดังนั้นสิ่งที่วันนี้เรียกกันทั่วไปว่า EMA 19 วันเขาเรียกว่า ldquo10 Trendrdquo เนื่องจากคำศัพท์ของเขาเป็นต้นฉบับสำหรับการใช้งานดังกล่าวในการติดตามราคาหุ้นนั่นคือเหตุผลที่เรายังคงใช้คำศัพท์ดังกล่าวในการทำงานของเราต่อไป Haurlan เคยใช้ EMA ในการออกแบบระบบติดตามสำหรับจรวดซึ่งอาจเป็นเช่นต้องดักจับวัตถุเคลื่อนที่เช่นดาวเทียมดาวเคราะห์ ฯลฯ หากเส้นทางไปยังเป้าหมายถูกปิดการป้อนข้อมูลบางประเภทจะต้องถูกนำมาใช้ ไปยังกลไกการขับขี่ แต่พวกเขาไม่ต้องการหักล้างหรือหักล้างการป้อนข้อมูลนั้นและอาจกลายเป็นไม่เสถียรหรือไม่สามารถพลิกกลับได้ ดังนั้นการจัดเรียงข้อมูลที่ถูกต้องของข้อมูลจึงเป็นประโยชน์ Haurlan เรียกว่า ldquoProportional Controlrdquo ซึ่งหมายความว่ากลไกของพวงมาลัยจะไม่พยายามปรับความผิดพลาดในการติดตามทั้งหมดในครั้งเดียว EMA ง่ายกว่าที่จะทำเป็นวงจรอะนาล็อกในตอนต้นมากกว่าตัวกรองชนิดอื่น ๆ เนื่องจากต้องใช้ข้อมูลตัวแปรเพียง 2 ชิ้นคือค่าอินพุตปัจจุบัน (เช่นราคาตำแหน่งมุม ฯลฯ ) และค่า EMA ก่อนหน้า ค่าคงที่การปรับให้ราบเรียบอาจเป็นไปได้ยากที่จะต่อเข้ากับวงจรดังนั้น ldquomemoryrdquo จะต้องติดตามทั้งสองตัวแปรเท่านั้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะต้องมีการติดตามค่าทั้งหมดภายในระยะเวลาการมองย้อนกลับ ดังนั้น 50-SMA จะหมายถึงการติดตามข้อมูล 50 จุดแล้วเฉลี่ยพวกเขา มีความสามารถในการประมวลผลมากขึ้น ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ EMAs เทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา (SMA) ที่ Exponential Versus Simple Haurlan ก่อตั้งจดหมายข่าวระดับการค้าในช่วงทศวรรษที่ 1960 โดย JPL ให้ผลงานที่ร่ำรวยมากขึ้น จดหมายข่าวของเขาเป็นผู้สนับสนุนรายการ Charting The Market ใน KWHY-TV ในลอสแอนเจลิสซึ่งเป็นรายการโทรทัศน์ TA ครั้งแรกที่จัดทำโดย Gene Morgan ผลงานของ Haurlan และ Morgan เป็นส่วนสำคัญในการสร้างแรงบันดาลใจเบื้องหลังการพัฒนา McClellan Oscillator และ Summation Index ซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อมูล Advance-Decline ราบเรียบขึ้นเรื่อย ๆ คุณสามารถอ่านหนังสือเล่มเล็ก 1968 ที่เรียกว่า Measuring Trend Values ​​ซึ่งเผยแพร่โดย Haurlan เริ่มต้นที่หน้า 8 ของ MTA Award Handout ซึ่งเราได้จัดเตรียมไว้สำหรับผู้เข้าร่วมประชุมในการประชุม MTA ประจำปี 2547 ที่เชอร์แมนและมาเรียนได้รับรางวัล MTArsquos Lifetime Achievement Award Haurlan ไม่ได้ระบุถึงจุดกำเนิดของเทคนิคทางคณิตศาสตร์ แต่ทราบว่าได้มีการใช้งานในด้านวิศวกรรมการบินและอวกาศเป็นเวลาหลายปีแล้วค่าเฉลี่ยของ Movement Average Crossover Alert Indicator ค่าสูงสุดของ Moving Average Crossover Alert Burning for NinjaTrader (NT7 038 NT8) ไม่เพียง แต่แจ้งเตือนคุณเท่านั้น เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองจุดข้ามหรือราคาที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยผ่านการแจ้งเตือนแบบเสียงภาพและอีเมลจำนวนมาก แต่ยังมีชุดคุณลักษณะเพิ่มเติมอีกด้วย มีการแสดงผล 8216cloud8217 ที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 12 ชนิด MA ที่สามารถเลือกได้เป็นรายบุคคลและตัวบ่งชี้ที่สองที่รวมไว้เฉพาะสำหรับใช้ในการวิเคราะห์ตลาดหรือการพัฒนากลยุทธ์ทำให้เครื่องหมายวัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเครื่องหมายไขว้เพียงตัวเดียวที่คุณต้องการเท่านั้นเก็บไว้ที่ด้านขวาของแนวโน้มทำงานบนทุกตลาดแผนภูมิใดก็ได้ ประเภท, แอมป์ทุกช่วงเวลาฉันมักจะตรวจสอบแผนภูมิและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนที่จะเข้ารับตำแหน่ง ราคาที่สูงหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดีกว่าเครื่องมือใด ๆ ที่ฉันมี ฉันพยายามที่จะไม่ไปกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวทำลาย ดูวิดีโอสั้น ๆ นี้เพื่อดูซอฟต์แวร์ในแอ็คชั่น 8230 Love the Moving Average Cross indicator8230 อีเมลและการแจ้งเตือนที่เยี่ยมยอด I8217m ใช้มันและฉันจะแนะนำให้กลุ่มของเรา ฉันชอบงานของคุณเนื่องจากสะอาดและมีพารามิเตอร์ที่จำเป็น Scott P. กลุ่มวิจัยช่วง (สหรัฐอเมริกา) เพียงแค่ต้องการขอขอบคุณสำหรับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องและคำแนะนำของคุณ ฉันรู้สึกทราบซึ้ง. Ant B. สหราชอาณาจักรฉันซื้อตัวบ่งชี้ที่ดีที่สุดตัวบ่งชี้การเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดค่าเฉลี่ย Cross Alert สำหรับ NinjaTrader และฉันต้องการจะกล่าวขอบคุณ นี่เป็นตัวบ่งชี้ที่ดีจริงๆ John Saraga, USA (14 เมษายน 2016) คน 8211 นั่นคือการสนับสนุนที่ดี 8230 ขอบคุณ Stuart 8211 ผู้ค้าจำนวนมากอยู่ในตำแหน่งที่ฉันเข้ามาผมมั่นใจว่าถ้าคุณให้ความช่วยเหลือแบบนี้จริงๆธุรกิจของคุณไม่สามารถช่วยได้ แต่ประสบความสำเร็จ . ขอขอบคุณ heaps Ivan B, Australia Moving Average Indicator Crossover Alert คุณสมบัติการแจ้งเตือนด้วยเสียง (ความสามารถในการเพิ่มเสียงที่กำหนดเอง) เครื่องหมายครอสโอเวอร์บนแผนภูมิสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าสุดด้านบนและด้านล่างเปลี่ยนสีพื้นหลังของแผนภูมิสำหรับแถบที่มีการไขว้ส่งข้อความทางอีเมล (โดยตรงจากแผนภูมิ หรือตัววิเคราะห์ตลาด) ข้อความที่ส่งไปยังหน้าต่างการแจ้งเตือน NinjaTrader (โดยมีลำดับความสำคัญของข้อความที่กำหนดได้) Color the Average เฉลี่ยเคลื่อนที่ 8216Cloud8217 การสแกนสำหรับการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยหรือค่าโดยสารราคารวมถึงตัวบ่งชี้ที่สองเฉพาะสำหรับการใช้งานภายใน Market Analyzer เพื่อสร้างเงื่อนไขการแจ้งเตือนเซลล์หรือตัวกรองหรือ สำหรับการเขียนโปรแกรมลงในกลยุทธ์ NinjaTrader รับการแจ้งเตือนทางอีเมลโดยตรงจาก Market Analyzer scanning การสแกนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 8216CLOUD8217 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กำหนดได้อย่างสมบูรณ์ 8216cloud8217 การเลือกเพื่อเปิดหรือปิดการแสดงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนแผนภูมิค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายสีที่กำหนดค่าได้หลายสี ความลาดเอียงเลือกเพื่อเปิดหรือปิดภาพเคลื่อนไหว บรรทัดเฉลี่ยที่แสดงในแผนภูมิค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กำหนดได้ 12 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแต่ละประเภทสามารถเลือกได้สำหรับแต่ละค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ DEMA 8211 Double Exponential Moving Average (ซึ่งพัฒนาขึ้นโดย Patrick Mulloy และได้อธิบายไว้ในบทความของเขาในฉบับการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเดือนมกราคมปี 2537) (แม้ว่าจะไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก็ตามตัวบ่งชี้การถดถอยเชิงเส้นมักใช้สำหรับการบ่งชี้แนวโน้มในรูปแบบเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวม) ค่าการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression Indicators: EMA 8211) SMA 8211 Average Moving Average T3 8211 T3 ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายแบบปรับตัวได้ (สร้างโดย Tim Tillson) TEMA 8211 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Triple Exponential (พัฒนาโดย Patrick Mulloy และอธิบายไว้ในบทความของเขาในฉบับเดือนมกราคมปี 1994 ทางเทคนิคของการวิเคราะห์หุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์) TMA 8211 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุม VMA 8211 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เปลี่ยนแปลง (หรือที่เรียกว่า VIDYA หรือ Variable Index Dynam ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ VWMA 8211 น้ำหนักเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย WMA 8211 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่ ZLEMA 8211 Zero-Lag Exponential Moving Average Average Average Moving Average 8211 สามารถเลือกได้เป็นรายตัวสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละตัว 7 ชนิดปัจจัยการผลิตที่แตกต่างกันปัจจัยการผลิตความสามารถในการแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่สาม แอ็กเซสที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าใช้งานง่าย แต่สามารถกำหนดค่าได้สูงสำหรับผู้ใช้ 8220power8221 รับ NinjaTrader 7 และ NinjaTrader 8 เวอร์ชันสำหรับตัวชี้วัดสำหรับโบนัสราคาเดียว: ใบอนุญาตของคุณอนุญาตให้ใช้คอมพิวเตอร์สองเครื่องที่คุณเป็นเจ้าของได้ (เช่นพีซีเดสก์ท็อปและแล็ปท็อป) ตัวบ่งชี้การแจ้งเตือนการครอสโอเวอร์เฉลี่ยสูงสุดของการย้ายโดยอัตโนมัติพร้อมใบอนุญาตถาวรสำหรับเฉพาะ (สหรัฐอเมริกา) 157.00 (ปกติ 177.00) Screen Shots ความต้องการระบบ Licensing and Terms NinjaTrader 8211 Ultimate Moving Average Crossover Alert Indicator เป็น plug-in ของแพลตฟอร์ม NinjaTrader charting ดังนั้นระบบใด ๆ ที่สามารถเรียกใช้ NinjaTrader (เวอร์ชัน 7 และรุ่น 8 ที่รองรับ) สามารถเรียกใช้ Ultimate Moving Average Crossover Alert ตัวบ่งชี้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อกำหนดของ NinjaTrader โปรดดูคู่มือการติดตั้งที่เกี่ยวข้อง: คู่มือการติดตั้ง NinjaTrader 7 คู่มือการติดตั้ง NinjaTrader 8 Microsoft Framework 4.5 (ติดตั้งมากับเครื่องพีซีส่วนใหญ่) หรือสูงกว่า ในการดาวน์โหลด Microsoft Framework รุ่นล่าสุดโปรดดูที่: microsoftnetdownload 1) ลูกค้าทุกรายจะได้รับสิทธิการใช้งานแบบถาวรตลอดจนการเข้าถึงการสนับสนุนและการอัพเดตซอฟต์แวร์ฟรี 1 ปี (นับจากวันซื้อ) รวมทั้งการปรับปรุงในอนาคต ใบอนุญาตของคุณอนุญาตให้ใช้คอมพิวเตอร์สองเครื่องที่คุณเป็นเจ้าของได้ (เช่นพีซีเดสก์ท็อปและแล็ปท็อป) หากต้องการติดตั้งคอมพิวเตอร์มากกว่า 2 เครื่องคุณสามารถซื้อสิทธิการใช้งานคอมพิวเตอร์เพิ่มเติมสำหรับส่วนลดพิเศษเมื่อซื้อครั้งแรก 2) ใบอนุญาตถาวรเป็นการใช้งานซอฟต์แวร์ของคุณอย่างต่อเนื่องและไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมหากคุณไม่ต้องการรับซอฟต์แวร์อัพเดตซอฟต์แวร์ในอนาคตหลังปีแรก ลูกค้าทุกคนจะได้รับสิทธิ์การสนับสนุนและซอฟต์แวร์อัปเดตฟรี 1 ปีรวมถึงการปรับปรุงในอนาคตอย่างไรก็ตามหลังจาก 1 ปีการปรับปรุงแอพพลิเคชันการปรับปรุงในอนาคตจะสามารถใช้ได้ในราคาพิเศษที่ 35 จากราคาที่ระบุไว้สำหรับการสนับสนุนเพิ่มเติมและซอฟต์แวร์ 1 ปี การอัปเดตรวมถึงการปรับปรุงในอนาคตหากคุณต้องการใช้ตัวเลือกนี้ 3) โปรดทราบ เมื่อคลิกที่ฉันยอมรับข้อกำหนดเงื่อนไขแอมป์เมื่อซื้อผลิตภัณฑ์การดาวน์โหลดเข้าถึงติดตั้งเรียกใช้หรือใช้ตัวบ่งชี้เครื่องมือการซื้อขายเครื่องมือทั่วโลก (GTT) คุณแสดงข้อตกลงในการยอมรับข้อกำหนดในการให้บริการที่มีอยู่ในข้อจำกัดความรับผิดชอบและใบอนุญาตผู้ใช้ปลายทาง สัญญาซื้อขายล่วงหน้า (EULA) ตั้งอยู่ที่ globaltradingtoolspolicies ซื้อ 8216 ราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยครอสโอเวอร์ Alert8217 ตัวบ่งชี้ (USD) 8216 ดัชนีการเคลื่อนไหวแบบโรลโอเวอร์เฉลี่ย Alert8217 ตัวบ่งชี้สำหรับ NinjaTrader (รองรับ NinjaTrader v7 038 NinjaTrader v8) เพียง 157.00 บาทพร้อมกับโบนัส 2 ใบอนุญาตให้ใช้งานเครื่องคอมพิวเตอร์ ของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน) ซึ่งใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มการกำหนดราคาโดยย่อความผันผวนที่มีขนาดใหญ่ นี่อาจเป็นตัวแปรที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค การย้ายข้อมูลโดยเฉลี่ยจะใช้เพื่อสร้างแผนภูมิที่แสดงว่าราคาหุ้นมีแนวโน้มสูงหรือลดลง สามารถใช้เพื่อติดตามรูปแบบรายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือน จำนวนวัน (หรือสัปดาห์หรือเดือนใหม่) แต่ละครั้งจะถูกเพิ่มเป็นค่าเฉลี่ยและจำนวนที่เก่าที่สุดจะถูกลดลงดังนั้นค่าเฉลี่ยจะเลื่อนไปตามเวลา โดยทั่วไป ระยะเวลาที่ใช้สั้นลงราคาจะมีความผันผวนมากขึ้นตัวอย่างเช่นเส้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่ขึ้นและลงได้มากกว่าเส้นเฉลี่ย 200 วัน ดัชนีสินค้าโภคภัณฑ์ดัชนีสูงต่ำดัชนีบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยถ้อยคำสีทองค่าตัวบ่งชี้การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยดัชนีชี้วัดความเหลื่อมล้ำของ STARC ลิขสิทธิ์สำเนา 2017 WebFinance, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ทั้งหมดหรือบางส่วนโดยเด็ดขาด