เฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือน

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลาที่มีมากขึ้น peaks และหุบเขาจะเรียบออกช่วงที่มีขนาดเล็กที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยสิ่งที่พวกเขาอยู่ในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัด ทิศทางของกระแสทุกประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถทำ มองไปที่ข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA คำนวณโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยของ ให้กำหนดค่าตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 su m ของราคาสำหรับ 10 วันที่ผ่านมา 110 ถูกหารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำ แต่ จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 จะคำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับที่ผ่านมา 10 วันบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงโทร เครื่องมือนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าคงที่เฉลี่ยคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดจะต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาแทนที่เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ตั้งอยู่ตลอดเวลา บัญชีสำหรับข้อมูลใหม่เมื่อมีพร้อมใช้งานวิธีการคำนวณนี้ทำให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดงแทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะย้ายไปที่ ขวาและ v สุดท้าย alue ของ 15 จะลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็กของ 5 แทนค่าสูงของ 15 คุณจะคาดหวังว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของข้อมูลที่จะทำในกรณีนี้ตั้งแต่ 11 ถึง 10. สิ่งที่ต้องทำย้าย เมื่อมีการคำนวณค่าของ MA แล้วจะมีการวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นตรงในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันอย่างมาก นี้ในภายหลังคุณสามารถเห็นได้จากรูปที่ 3 ซึ่งเป็นไปได้ที่จะสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคย เมื่อเวลาผ่านไปเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและมีลักษณะเป็นอย่างไร จะแนะนำ a ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้, ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขชนิดใหม่หลายประเภทซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นเลขเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบเลขยกกำลัง EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่าง ระหว่าง SMA และ EMA. Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักกับราคาล่าสุดใน ความพยายามที่จะทำให้มันตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดแผนภูมิจะคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อไปตามที่กล่าวมา สูตรจากที่นี่เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างที่มีตัวอย่างชีวิตจริงของการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยวความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และคำนวณค่า EMA แล้วลองพิจารณาดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรโดยดูที่การคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่ามีการเน้นที่ recen เพิ่มเติม t จุดข้อมูลทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้นไปยังราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ทราบว่า EMA มีมูลค่าที่สูงขึ้นเมื่อราคาเป็นอย่างไร เพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Different Days หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนจะมากขึ้น จะมีการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานน้อยกว่าที่มีความละเอียดอ่อนหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือ เสื้อ o การทดลองกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะพบว่าเหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณค่าเฉลี่ยขั้นต่ำ - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่ง่ายและค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลราคาเพื่อให้เป็นตัวบ่งชี้ต่อไปนี้ แต่กำหนดทิศทางในปัจจุบันด้วย lag การเลื่อนค่าเฉลี่ยความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีตแม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นการสร้างบล็อคสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกเช่น ขณะที่ Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ Moving Average Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นได้ที่นี่ แผนภูมิที่มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการย้ายง่าย ค่าเฉลี่ยที่เกิดจากการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดของราคาปิดห้าหารด้วย 5 ตามที่ชื่อหมายถึงการเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ยเป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุม ช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปล่อยจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงต่อจุดข้อมูลแรกและเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ในตัวอย่างข้างต้น , ราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 ถึง 17 ในช่วงเจ็ดวันแจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละตัวอยู่ต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนสี่วันนั้นลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณโดยเฉลี่ยที่เกินกว่าค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลื่อนออกไปจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่า EMA ที่มีการระบุค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ใช้เป็นระยะเวลาก่อนหน้าของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกสองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันระยะเวลาการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงจะใช้การถ่วงน้ำหนัก 18 18 ไปที่ ราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่า th e น้ำหนักสำหรับระยะเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าน้ำหนักสำหรับระยะเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการชั่งน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งของทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าถ้าคุณต้องการให้เราระบุเปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้ได้ เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาแล้วใส่ค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าว 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages จะตรงไปตรงมาและต้องมีคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา 10 วันมีการเคลื่อนไหวเมื่อราคาใหม่กลายเป็นราคาที่มีอยู่และราคาเก่าร่วงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปในเชิงบวกจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะสิ้นสุดลงเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วย ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 ปีหรือมากกว่านั้นในอีกแง่หนึ่งค่าในกระดาษคำนวณของ excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากรูปลักษณ์สั้น - back period สเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกน้อยกว่า 20 ช่วงเวลา StockCharts ย้อนหลังไปอย่างน้อย 250 รอบโดยปกติจะคำนวณหาค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงแรก การคำนวณมีการกระจายอย่างเต็มที่ปัจจัยความหนืด Lag. The ยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นความล่าช้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเปิดไม่นานหลังจากที่ราคาเปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นเช่นเดียวกับเรือความเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ลดความเร็วลงค่าเฉลี่ยที่ยาวกว่านี้เหมือนกับเรือบรรทุกน้ำมันในทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวนานกว่า 100 วันจะเปลี่ยนไปแน่นอน คลิกที่แผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดกราฟด้านบนแสดง SP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ e 100 วัน SMA จัดหลักสูตรและไม่ได้เปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและการย้ายค่าเฉลี่ยแม้ว่าแม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยวหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาที่สูงขึ้นและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังจะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย เป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดสอบทั้งสองประเภท ค่าเฉลี่ยและช่วงเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็น IBM โดยมี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วัน สีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA นั้นคมชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงต่อไปจนถึงสิ้นเดือนมี. ค. ที่ประกาศว่า SMA กลับมาเกินหนึ่งเดือนหลังจาก ความยาวและช่วงเวลาของ EMA ความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยรวมระยะสั้น 5-20 ช่วงเหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มในระยะปานกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจ นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าระยะเวลาในการเคลื่อนที่เฉลี่ยบางส่วนเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของระยะเวลานี้เป็นระยะเวลานาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลางนักวิพากษ์วิจารณ์หลายคนใช้ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมมากในอดีต เป็น ทำให้ง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุตัวตนสัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่อธิบายได้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งแบบง่ายๆและแบบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยตกต่ำ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า เมื่อมีความแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 ข้อสังเกตว่ามีการลดลง 15 ครั้ง o การกลับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ดัชนีชี้วัดเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงการพลิกกลับของแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ต่อเนื่องไปจนถึงเดือนมีนาคม 2552 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ปรากฏขึ้น เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว MMM ยังคงมีการเติบโตอย่างต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีแนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างมาก Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกว่า Double crossover crossovers แบบคู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ หนึ่งค่าและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะเป็น ถือว่าระยะสั้นระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการครอสโอเวอร์แบบหยาบคายเกิดขึ้นเมื่อมีการเคลื่อนที่สั้นลง อายุข้ามเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้เรียกว่าเครื่องหมายกากบาทสีแดงไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้เรียกว่า cross. Moving เฉลี่ย crossovers ผลิตสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากที่ทุกระบบ ใช้ตัวบ่งชี้ที่ล้าหลัง 2 ตัวระยะเวลาการเคลื่อนที่ที่ยาวนานขึ้นสัญญาณล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้เกิด whipsaws จำนวนมากในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง ยังเป็นวิธีไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งอีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไประบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ข้างต้นแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดใช้รายวันการใช้ CROSSOVER CROSSOVER เฉลี่ยจะมีผล ed ในสาม whipsaws ก่อนที่จะจับการค้าที่ดี EMA 10 วันยากจนใต้ EMA 50 วันในปลายเดือนตุลาคม 1 แต่ไม่นานเป็น 10 วันย้ายกลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ ครอสโอเวอร์หยดตัวต่อไปในวันที่ 3 ม. ค. เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิด whipsaw อีกครั้งการปรับตัวลดลงนี้ไม่นานจน EMA 10 วันกลับมาเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามข้อ สัญญาณบ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งในขณะที่สต็อกสูงกว่า 20.There มีสอง takeaways ที่นี่ก่อนไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาที่จะช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่จะล่าสุด 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้องการ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามค่าที่กำหนดก่อนทำการ Second MACD สามารถใช้ระบุและหาปริมาณ MACO 10,50,1 เป็นเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น MACD เลี้ยว s บวกในช่วงข้ามสีทองและลบในช่วงข้ามตายร้อยละราคา Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างร้อยละทราบว่า MACD และ PPO จะขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้และจะไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายนี้ กราฟแสดงออราเคิล ORCL ที่มี EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการแยกไขว้เฉลี่ย 4 ช่วงช่วงระยะเวลา 2 1 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีแนวโน้มเริ่มมีเสถียรภาพขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่สี่ เป็น ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers. Moving averages สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่ายสัญญาณรั้น ถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น ng โดยเฉลี่ยจะกำหนดโทนสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคาที่สูงขึ้นเมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเท่านั้นการซื้อขายนี้จะสอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่น หากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิชาตินิยมจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้นการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณดังกล่าว ละเลียดเพราะแนวโน้มใหญ่ขึ้นข้ามหยาบคายก็จะแนะนำ pullback ภายในขาขึ้นที่ใหญ่กว่าข้ามกลับเหนือ 50 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งสัญญาณ upturn ราคาและความต่อเนื่องของ uptrend ที่ใหญ่กว่าแผนภูมิถัดไปแสดง Emerson ไฟฟ้า EMR กับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นไปเหนือระดับเฉลี่ย 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงมาอยู่ใต้ EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ กลับมาอยู่เหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อแสดงสัญญาณลูกศรสีเขียวในแนวราบที่สอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA ระยะ 1 วัน ใกล้เคียงกับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะดังกล่าวอยู่ใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะเวลาปิดอยู่ต่ำกว่า EMA 50 วันความช่วยเหลือและแนวต้านค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนด้านขาขึ้นและ ความต้านทานในระยะสั้นขาขึ้นระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้งานกันอย่างแพร่หลายเกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตนเองที่ทำเองแผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite ด้วยการเคลื่อนย้ายได้ง่าย 200 วัน เฉลี่ยตั้งแต่กลางปี ​​2547 ถึงสิ้นปีพศ. 2551 ระยะเวลา 200 วัน เมื่อความผันผวนกลับมาอยู่ที่ระดับต่ำสุดแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 ไม่ควรคาดหวังว่าการสนับสนุนและความต้านทานที่แท้จริงจะมาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น อารมณ์ความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุเขตสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะ เสมอเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้ม เป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้คุณเข้า แต่ ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไป กำหนดแนวโน้มโดยรวมแล้วใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีเป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกได้ว่าจะย้ายแบบง่ายๆ ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาคุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับค่าเฉลี่ย ต่ำและ C สำหรับเครื่องหมายจุลภาคปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือทางด้านขวาในอนาคตจำนวนลบ -10 wou ld เปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ค่าสามารถวางซ้อนราคาโดยการเพิ่มบรรทัดซ้อนทับอีกใบหนึ่งไปยังสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและ เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ตัวเลือกหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย 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 และช่องทางการซื้อขายตามระบบได้อย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy