การย้าย ค่าเฉลี่ย คำถาม

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA. BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 days 26, 28 , 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA - 10 วันเฉลี่ยจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดลงเร็วที่สุด ราคาเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ตามที่แสดงไว้ด้านล่างตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs ล่าช้าในการดำเนินการราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมานานระยะเวลาสำหรับ MA ที่มากขึ้นล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับความล่าช้ากว่า MAA 20 วันมากเกินไปเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การค้าโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้น และ MAs ระยะยาวที่เหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าจะได้รับความนิยมจากนักลงทุนและผู้ค้าทั่วไปมากขึ้นโดยมีส่วนแบ่งตลาดสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไป dered เป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ยังมีสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยเช่นกันโดยสัญญาณโมเมนตัมที่เพิ่มขึ้นจะเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญโดยตัวของมันเองหรือเมื่อค่าเฉลี่ยสองตัวขึ้นไปเหนือ MA ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นขณะที่ MA ลดลงบ่งบอกว่าอยู่ในขาลง ยืนยันกับการขึ้นเครื่องหมาย Crossover รั้นซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามระยะยาว MA ระยะต่อไปได้รับการยืนยันด้วยการไขว้หยาบคายซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามระยะยาว MA. Moving เฉลี่ยพวกเขาคืออะไร ในบรรดาตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบันค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่เขียนในแบบฝึกหัดนี้เป็น MA เป็นผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะเน้นความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในการเงินทั้งหมด อัลตลาดรูปแบบที่เรียบง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนดตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มค่าเฉลี่ย ราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 จะหารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ขายต้องการ ดูค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำ แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่เกิดต่ำกว่า 11 จะพิจารณาจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้ารู้ได้อย่างไร สินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยเท่านั้นคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูล และจุดข้อมูลใหม่ต้องมา i n เพื่อแทนที่พวกเขาดังนั้นชุดข้อมูลมีการเคลื่อนย้ายข้อมูลไปเรื่อย ๆ เพื่อให้มีข้อมูลใหม่เมื่อพร้อมใช้งานวิธีการคำนวณนี้จะทำให้แน่ใจได้ว่ามีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 กล่องสีแดงที่แสดงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจะคาดหวังว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูล ลดลงซึ่งจะเป็นอย่างไรในกรณีนี้ตั้งแต่ 11 ถึง 10. เมื่อคำนวณค่าของ MA แล้วค่าเฉลี่ยของ MA จะถูกคำนวณพวกเขาจะถูกวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นทั่วไป ในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถดูได้ในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ใน การคำนวณ ไอออนเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือสับสนในตอนแรก แต่คุณจะเติบโตคุ้นเคยกับพวกเขาเป็นเวลาไปในเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีฟ้าเป็นราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 100 วัน ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันอย่างไรและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่ชอบ ตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดจะมีการวิจารณ์บุคคลหลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้น กว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นในผลสุดท้ายในการตอบสนองต่อการวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักมากขึ้นเพื่อข้อมูลล่าสุดซึ่งได้นำไปสู่การประดิษฐ์ตั้งแต่ f ประเภทต่างๆของค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA ค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวชี้วัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้มันตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจจะไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกแพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับ คุณคำนวณ geeks ออกมีที่นี่เป็นสมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่สามารถใช้เป็น EMA ก่อนปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการเริ่มต้นการคำนวณ มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นี้เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงของ calc ulate ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA มีการคำนวณอย่างไรให้ลองดูที่ค่าเฉลี่ยเหล่านี้ การคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่ามีการเน้นจุดข้อมูลมากขึ้นทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเท่ากับ 15 แต่ EMA ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ราคาเปลี่ยนแปลงแจ้งว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA สิ่งที่แตกต่างกัน ค่าเฉลี่ยวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้กันมากที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 1 00 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความไวมากขึ้นก็จะเป็นการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นไม่สำคัญหรือมีความเรียบมากขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่ถูกต้อง ใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการหาค่าที่เหมาะสมสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะพบช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณค่าเฉลี่ยหากข้อมูลนี้ถูกวางแผนไว้บนกราฟ ดูเหมือนว่านี้แสดงให้เห็นว่ามีความหลากหลายรูปแบบในจำนวนผู้เข้าชมขึ้นอยู่กับฤดูกาลมีน้อยมากในฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวกว่าฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อน แต่ถ้าเราต้องการที่จะเห็นแนวโน้มในจำนวนผู้เข้าชม เราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ 4 จุดเราทำเช่นนี้โดยหาจำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยในสี่ไตรมาสของปี 2548 จากนั้นเราจะพบจำนวนผู้เข้าชมโดยเฉลี่ยในช่วง 3 ไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และไตรมาสแรกของปี 2549 จากนั้น ในช่วงสองไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และสองไตรมาสแรกของปี 2549 หมายเหตุว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดที่เราสามารถหาได้คือช่วงสองไตรมาสสุดท้ายของปี 2006 และสองไตรมาสแรกของปี 2007 เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนกราฟเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละค่าเฉลี่ยถูกวางแผนไว้ที่ กลางสี่สี่ที่ครอบคลุมขณะนี้เราสามารถเห็นได้ว่ามีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยในผู้เข้าชม