อะไร ไม่ the เฉลี่ยเคลื่อนที่ บอก คุณ

Moving averages - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและ Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและ Exponential. Moving เรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปนี้แนวโน้มพวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับ แม้จะมีความล่าช้าก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทที่นิยมมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Simple Moving Average SMA และ EMA Average Exponential Moving ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA โดยคลิกที่แผนภูมิสำหรับการถ่ายทอดสด version. Simple Moving Average Calculation. A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายถูกสร้างขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ s ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมห้าวันของราคาปิดหารด้วยห้าเป็นชื่อของนัยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมนี้ ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทิ้งจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อน สี่วันที่ต่ำลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวเลื่อนพิเศษค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงจะช่วยลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปตามค่าเฉลี่ยแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA แบบเสแสร้งต้องเริ่มจากที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็นค่า EMA ในช่วงก่อนหน้านี้คำนวณสองตัวที่สาม คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 รอบใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น 18 18 EMA A 20-period EMA ใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 โปรดสังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นใน การถ่วงน้ำหนักจะลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองครั้งหากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่าง เป็นตัวอย่างแบบสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 นาทีสำหรับ Intel Simple moving averages อยู่ในทิศทางตรงและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันจะเคลื่อนที่ไปในราคาที่สูงขึ้นและราคาเก่าจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 ช่วงเวลาหลังจากนั้นใน คำอื่น ๆ ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปประมาณ 30 งวดซึ่งหมายถึงผลกระทบของการเคลื่อนไหวแบบเรียบง่าย โดยเฉลี่ยแล้วมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิงปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้น ความล่าช้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสด็จมาเป็นเวลา 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ในระยะสั้นเช่นเดียวกับเรือเร็ว - หมุนเร็วและรวดเร็วในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้เกิดความล่าช้า ลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกเช่นเดียวกับเรือเดินสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกบนแผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็จัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางแห่งระหว่าง 10 และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าความล่าช้าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบ Exponential แม้จะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ที่เป็นไปได้ก็ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ดังนั้นจึงมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในทางกลับกันถือเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่า เพื่อระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รวมทั้งระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็น IBM กับ SMA 50 วันใน สีแดงและ EMA 50 วันสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของฉัน SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA เปิดขึ้นหลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์สั้น ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 เหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ตัวนักลงทุนระยะยาวน่าจะเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยระยะเวลา 100 หรือมากกว่า ความยาวเฉลี่ยของเส้นขยับบางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับระยะปานกลาง แนวโน้มแนวความคิดแบบชาตินิยมหลายตัวใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม entification. The สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับทั้งทิศทางการเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบเสวนา ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถล่มถัวเฉลี่ยบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ดีเท่าไรเมื่อมีความแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันเริ่มลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งใน มกราคม 2551 สังเกตว่าการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อลดทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตามที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ลดลงอย่างต่อเนื่องในเดือนมีนาคมปี 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงที่มีการเพิ่มขึ้นครั้งนี้อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงสูงขึ้นต่อไปอีก 12 ปี เดือนการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยทำงานเก่งในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้คู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและหนึ่งยาวค่อนข้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ 200 วัน SMA จะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับสายไขว้แบบ bullish เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นนี้เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นเครื่องหมายกากบาทสีทอง เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว crossovers เฉลี่ยปานกลางส่งสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนระยะเวลาที่ยาวนานกว่าค่าเฉลี่ยความล่าช้าใน สัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดคือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีก 2 เส้นระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่าย ๆ อาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วยเส้นประสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีเขียว 50- วัน EMA เส้นสีแดงเส้นสีดำเป็นวันปิดโดยใช้การครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีผลในสาม whipsaws ก่อนที่จะจับการค้าที่ดี 10 วัน EMA ยากจนใต้ EMA 50 วันใน l กินวันที่ 1 ตุลาคม แต่ไม่นานถึง 10 วันที่กลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา 2 ช่วงนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยอดตัวต่อไปในวันที่ 3 มกราคมเกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิด whipsaw อีกลูกหนึ่ง ไม่นานเป็น 10 วัน EMA ย้ายกลับมาข้างต้น 50 วันไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20 มีสอง takeaways ที่นี่ First, ไขว้มีแนวโน้ม เพื่อ whipsaw ตัวกรองราคาหรือเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ไป 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันเพื่อย้ายด้านบนด้านล่าง EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่สอง MACD MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรง MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามโกลเด้นและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้วราคาร้อยละ Oscillato r PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวย่างและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกราฟนี้แสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วัน และ MACD 50,200,1 ในช่วง 2 1 2 ปีมีการครอสโอเวอร์ 4 ค่าเฉลี่ยในช่วงเวลา 2 1 2 ปีที่ผ่านมาสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์เริ่มมีสัญญาณการครอสโอเวอร์ที่สี่เนื่องจาก ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้ง เมื่อแนวโน้มมีความแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers เฉลี่ยที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยไขว้ราคาที่เรียบสัญญาณรั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อ ราคาขยับขึ้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะกำหนดโทนของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้าง สัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้นผ่านเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน chartists จะเน้นเฉพาะเมื่อสัญญาณ ราคาขยับขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะนำสัญญาณดังกล่าวมาก่อน แต่การข้ามผ่านหยาบคายดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้น uptrend การกลับข้ามด้านหลังค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและอยู่เหนือระดับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพลิกกลับอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้ได้สัญญาณลูกศรสีเขียวที่กลมกลืนกับเครื่องหมาย b igger uptrend MACD 1,50,1 แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อราคาปิดอยู่เหนือ 50 วัน EMA และเป็นลบเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่า 50 วัน EMA การสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับแรงสนับสนุนจากระยะใกล้ถึง 20 วัน ค่าเฉลี่ยซึ่งใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดหากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้ แผนภูมินี้แสดงให้เห็นว่า NY Composite มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปี พ. ศ. 2551 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วง เมื่อแนวโน้มย้อนกลับไปพร้อมกับการสนับสนุนด้านบนสองครั้ง eak ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวต้านรอบ 9500. ไม่คาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อีกโดยเฉพาะตลาดจะถูกผลักดันด้วยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถ จะใช้เพื่อระบุการสนับสนุนหรือโซนความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือ lagging ตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี แต่หลังจากทั้งหมด, แนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในการซื้อขายช่วงซึ่ง ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณอยู่ใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ avera ย้าย ges เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวไปที่ StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยที่มีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมายจุลภาคปิด A ใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกอื่นสามารถ จะเพิ่มการย้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายที่ผ่านมาหรือในอนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 งวดจำนวนบวก 10 จะย้ายการย้าย verage ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนทับกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่ รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็ก ๆ น้อย ๆ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ไปยังตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับสครอชชอต Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่ StockCharts สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นจะเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือ EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบใดที่ยังซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายบนช่องทางอย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy. Moving เฉลี่ยวิธีการใช้งานบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทาน ในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาต่างๆสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนได้อย่างไรนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงขีดความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของ การเทรนด์เทรนด์แนวโน้มการระบุแนวโน้มเป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามสร้างรายได้ rend เพื่อนของพวกเขาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้ทำนายแนวโน้มใหม่ ๆ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อได้รับการยอมรับแล้วดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในแนวโน้มเมื่อราคาอยู่เหนือระดับการเคลื่อนไหว เฉลี่ยและค่าเฉลี่ยที่ลาดขึ้นไปข้างบนตรงกันข้ามผู้ค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ลาดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าหลายรายจะพิจารณาถือครองตำแหน่งยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยได้ ผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรที่จะวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จได้อย่างไรคำตอบง่ายๆคือให้ความสำคัญกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้าง โดยเฉลี่ยในแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆโมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งให้ความสำคัญกับช่วงเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นในช่วง 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะปานกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดได้ ของแรงในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมระยะสั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของสินทรัพย์ โมเมนตัมคือการวางสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับวิธีที่พวกเขาพาดพิงถึงความสัมพันธ์กับอีกสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยทั่วไปมีเฟรมเวลาที่แตกต่างกันในความพยายามที่จะแสดงระยะสั้นระยะกลางและ การเคลื่อนไหวของราคาในระยะยาวรูปที่ 2 แรงดึงดูดที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้จากค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองค่าจะแตกต่างกันในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว (Long - ระยะสั้นค่าเฉลี่ยอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกแบบหนึ่งคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้การสนับสนุนไม่ใช้เวลามากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ตกลงมาของสินทรัพย์มักจะหยุดลงและกลับทิศทาง ในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถตรึงราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ตัวได้ผู้ค้าหลายรายคาดว่าจะมีการเด้งออกมา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยและจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยไม่เท่ากับ เป็นอุปสรรคสำคัญในการป้องกันนักลงทุนจากการผลักดันให้ราคาดังกล่าวกลับมาสูงกว่าค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้าเป็นสัญญาณว่าจะทำกำไรหรือปิดกิจการ ตำแหน่งยาว ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้น ๆ จำนวนมากก็จะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับแนวต้านและยังคงเคลื่อนไหวต่ำลงหากคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ อาจเป็นประโยชน์สูงสุดของคุณในการเฝ้าดูระดับเหล่านี้อย่างใกล้ชิดเนื่องจากสามารถส่งผลกระทบต่อมูลค่าการลงทุนของคุณได้อย่างมากการสูญเสียการหยุดชะงักการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ดีในการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อระบุกลยุทธ์ สถานที่ตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่ขาดทุนก่อนที่จะเติบโตได้มากขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่มีฐานะยาวในหุ้นและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้ เงินเป็นจำนวนมากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในการดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จค่าเฉลี่ยขั้นสูงสิ่งที่พวกเขากำลังได้รับความนิยมมากที่สุดในด้านเทคนิค ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบันค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยทั่วไปที่เขียนในแบบฝึกหัดนี้เป็น MA เป็นผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนไว้ ลงบนกราฟเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งรู้จักกันดีว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย SMA, คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวม ของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำขึ้น แต่จะเป็นอย่างไร Inc lude ราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับที่ผ่านมา 10 วันบางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคถึงเรียกสิ่งนี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าคงที่เฉลี่ยคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาแทนที่เพื่อให้ได้ชุดข้อมูลจึงเคลื่อนย้ายเข้าสู่บัญชีอย่างต่อเนื่อง สำหรับข้อมูลใหม่ที่มีให้วิธีการคำนวณนี้จะทำให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 กล่องสีแดงแทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวา และค่าสุดท้ายของ 15 จะลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าค่อนข้างเล็ก 5 แทนค่าสูง 15 คุณคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลที่ลดลงซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 วา เมื่อมีการคำนวณค่าของ MA แล้วจะมีการวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นตรงในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันออกไป อย่างที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในกราฟโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะทำให้เสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณ จะเติบโตคุ้นเคยกับพวกเขาเป็นเวลาที่จะไปบนเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีฟ้าเป็นราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 100 days. Now ที่คุณเข้าใจสิ่งที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสิ่งที่ดูเหมือน เช่นเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและตรวจสอบว่าค่าดังกล่าวแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมด นักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมี ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ หลายประเภทซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นเลขเฉลี่ยของ EMA ที่มีการระบุไว้ อ่านค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้เกิดการตอบสนองต่อความต้องการใหม่ ๆ ข้อมูลการเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดแผนภูมิทำคำนวณสำหรับ yo u อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่เป็นสมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่สามารถใช้เป็น EMA ก่อนหน้าปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้ โดยการเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่นเราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างที่มีตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยวความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจว่า SMA และ EMA มีการคำนวณแล้วลองพิจารณาดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรโดยดูที่การคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่ามีการเน้นที่ จุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเป็นเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้นไปยังราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ทราบว่า EMA มีค่าที่สูงกว่า เมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้ทั้งหมด, ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการย้ายค่าเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ย, ยิ่งมีความไวมากขึ้นก็จะมีการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการหาค่าที่ต้องการ ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ