การย้าย ค่าเฉลี่ย 300

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 ช่วงเวลาที่มากขึ้น peaks และหุบเขาจะเรียบออกช่วงที่มีขนาดเล็กที่ใกล้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยวิธีการใช้พวกเขาบางส่วนของหน้าที่หลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะระบุแนวโน้ม และการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาต่างๆสามารถตรวจสอบโมเมนตัมได้อย่างไรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนที่ได้จะเป็นประโยชน์ในการกำหนดจุดตัดขาดทุน เราจะกล่าวถึงบางส่วนของความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์แนวโน้มการระบุเทรนด์เป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้มีแนวโน้ม เพื่อนของพวกเขาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้คาดการณ์แนวโน้มใหม่ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อได้รับการจัดตั้งขึ้นตามที่คุณเห็นใน รูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในแนวโน้มเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบขึ้นไปในทางตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าระดับเฉลี่ยที่ลดลงเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าหลายรายจะพิจารณาถือครอง ตำแหน่งยาวในสินทรัพย์เมื่อราคามีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทรนด์ทำงานในผู้ค้ารายย่อยผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรในการวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ในการจัดการได้อย่างไร เช่นความสำเร็จคำตอบง่ายๆคือให้ความสำคัญกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในโมเมนตัมต่างๆได้โดยทั่วไปโมเมนตัมในระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ มุ่งเน้นไปที่ช่วงเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถูกสร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะกลางสุดท้ายการย้ายใด ๆ ค่าเฉลี่ยที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดความเป็นโมเมนตัมในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดระยะสั้นที่เหมาะสมกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หนึ่งในวิธีการที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ระหว่างค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่าที่ใช้โดยทั่วไป ระยะเวลาที่แตกต่างกันในความพยายามที่จะแสดงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 แรงกดดันที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองต่างกันตรงกันข้าม เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวแล้วโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้ซึ่งจะใช้เวลาไม่มากนัก ence ในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตเห็นว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและทิศทางย้อนกลับในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถต้านทานได้ ราคาหุ้นหลังจากที่ร่วงลงมาจากระดับสูงที่ 32 จุดนักลงทุนจำนวนมากคาดว่าจะได้รับผลกระทบจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันถึงการเคลื่อนไหวที่คาดว่าจะเกิดขึ้นความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ลดลงต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพล เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันก็ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่จะป้องกันไม่ให้นักลงทุนจากการผลักดันราคาที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากแผนภูมิด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดย ผู้ค้ารายย่อยหลายคนจะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับจากความต้านทานและยังคงเคลื่อนไหวต่ำกว่าถ้า คุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญคุณอาจสนใจที่จะดูระดับนี้อย่างใกล้ชิดเนื่องจากอาจส่งผลกระทบต่อมูลค่าการลงทุนของคุณอย่างมากการสูญเสียการสนับสนุนและ ความสามารถในการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยเพื่อระบุสถานที่เชิงกลยุทธ์ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะสามารถเติบโตได้มากขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้า ผู้ถือครองตำแหน่งยาวในหุ้นและตั้งคำสั่งหยุดการขาดทุนของพวกเขาด้านล่างค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถบันทึกตัวเองเป็นจำนวนมากเงินการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการกำหนดคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในการใด ๆ ที่ประสบความสำเร็จกลยุทธ์การซื้อขายเฉลี่ยที่สำคัญ - Simple และ Exponential. Moving ค่าเฉลี่ย - เรียบง่ายและมีค่า Exponential. Moving เฉลี่ยเรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้แนวโน้มตามพวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันกับ al เนื่องจากความผันผวนของค่าเฉลี่ยที่เกิดจากการเคลื่อนไหวโดยอิงจากราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้าก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช่วยให้การดำเนินการด้านราคาทำได้อย่างราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator The สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ SMA แบบเคลื่อนได้ง่าย (Simple Moving Average SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (Exponential Moving Average EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA คลิกแผนภูมิสำหรับแบบสดๆการคำนวณโดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้อย่างง่ายดายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆจะคำนวณโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด 5 วันง่ายย้าย ค่าเฉลี่ยคือจำนวนเงินรวมห้าวันของราคาปิดหารด้วยห้าเป็นชื่อของมันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อข้อมูลใหม่มาประโยชน์ สามารถทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาได้ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่เปลี่ยนแปลงไปสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงเป็นอันดับแรก จุดข้อมูลที่ 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทิ้งจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยนอกจากนี้โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อน สี่วันลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่เกินจริงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไม่ได้รับการคิดค่าเฉลี่ยลดลงโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดการใช้น้ำหนักกับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับ มีจำนวนขั้นตอนในการเคลื่อนที่เฉลี่ยมีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาครั้งแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ที่มีการระบุไว้ EMA ต้องเริ่มต้นที่อื่นเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายถูกใช้เป็นระยะเวลาก่อนหน้าของ EMA ใน การคํานวณแรกที่สองคํานวณตัวคูณดวยน้ําหนักที่สามคํานวณคาเฉลี่ยถวงน้ําหนักที่คํานวณไดสูตรตอไปนี้ใชสําหรับ EMA 10 วันระยะเวลาการเคลื่อนที่แบบเสนยันระยะเวลา 10 ปใชการชั่งน้ําหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ชวงสามารถใช เรียกว่า 18 18 EMA A 20- ระยะเวลา EMA ใช้ชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักสำหรับระยะเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงถ่วงน้ำหนัก ครึ่งหนึ่งของทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้หากคุณต้องการให้เรามีเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่าง เป็นตัวอย่างแบบสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 นาทีสำหรับ Intel Simple moving averages อยู่ในทิศทางตรงและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 คำอื่น ๆ ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเพราะระยะเวลาย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพไป 20 อย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมีผลต่อการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างเต็มที่ปัจจัย Lag ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนานขึ้นจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ในระยะสั้นเช่นเดียวกับเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันประกอบด้วย จำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนหลักสูตรคลิกที่แผนภูมิเพื่อดูเวอร์ชันสด แผนภูมิข้างต้นแสดงให้เห็นว่า SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็ขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วัน เหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงอย่างใดอย่างหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอื่น ๆ มีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาที่ผ่านมามากขึ้นและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเลขประจำตัวจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหารูปแบบที่เหมาะสมที่สุด แสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันอยู่ในสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ EMA ลดลงอย่างเห็นได้ชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงดำเนินต่อไป ลดลงจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมให้สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA. Lengths และ Timeframes ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับอนาลิเคชั่นวิเคราะห์ ระยะสั้นเฉลี่ย 5-20 จุดเหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยระยะยาวที่อาจขยายระยะเวลา 20-60 จุดนักลงทุนระยะยาวน่าจะเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย 100 หรือมากกว่า periods. Some moving average lengths เป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจจะเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับสื่อ แนวโน้มระยะสั้นแนวความคิดแบบชาตินิยมหลายตัวใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมเท่านั้น Trend Identification สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบเสแสร้ง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถดถอยที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยจะลดลงการเคลื่อนย้ายระยะยาวที่เพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่าการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อลดทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ดัชนีชี้วัดเหล่านี้ชี้ให้เห็นการพลิกกลับตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นได้ดีที่สุดหรือหลังจากเกิดขึ้นเมื่อ MMM แย่ที่สุด March 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงนี้เมื่อ MMM ยังคงเพิ่มขึ้นต่อไปอีก 12 เดือน Mo การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกใช้วิธีการแบบไขว้แบบคู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างสั้นและการเคลื่อนไหวที่ยาวพอสมควร average เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ 200- วัน SMA จะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวการทับถมในเชิงรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นกว่าเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ยาวนานขึ้นเครื่องหมายการครอสโอเวอร์หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นานกว่านี้เรียกว่า cross. Mov ตาย crossovers เฉลี่ยส่งสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนความยาว m ระยะเวลาเฉลี่ยที่มากขึ้นความล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับ สามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีก 2 เส้นระบบครอสโอเวอร์สามแบบที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วย เส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ Crossover โดยเฉลี่ยจะส่งผลให้มี Whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันอยู่ใต้เส้น EMA 50 วันใน ปลาย 1 ตุลาคม แต่ไม่นานเป็น 10 วันย้ายกลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยดต่อไปในเดือนมกราคม 3 เกิดขึ้นใกล้ระดับปลายพฤศจิกายนราคาส่งผลให้อีก whipsaw นี้ bea rish ข้ามไม่นานเป็น 10 วัน EMA ย้ายกลับมาข้างต้น 50 วันไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20 มีสอง takeaways ที่นี่ First, ไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw ตัวกรองราคาหรือเวลาสามารถใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันเพื่อย้ายด้านบนด้านล่าง EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่ สามารถใช้ MACD เป็นตัวบ่งชี้และหาปริมาณได้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้น ๆ ๆ MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามทองคำและมีค่าเป็นลบในช่วงตาย Cross Perlimage Oscillator PPO สามารถ ใช้ MACD และ PPO โดยอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแผนภูมินี้แสดง 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 เฉลี่ยที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยไขว้ราคาที่เรียบสัญญาณรั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อ ราคาขยับขึ้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะทำให้สัญญาณมีแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคาไขว้รั้นเฉพาะเมื่อมีราคา สูงกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้นานกว่านี้จะเป็นการซื้อขายให้สอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน chartists wo uld เน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่ข้ามหยาบคายดังกล่าวจะถูกมองข้ามเนื่องจากแนวโน้มใหญ่ขึ้น แนะนำให้ปรับตัวขึ้นในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้น เคลื่อนตัวขึ้นเหนือเส้นศูนย์โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้ได้สัญญาณลูกศรสีเขียวที่กลมกลืนกับ ขาขึ้นใหญ่ MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือ 50 วัน EMA และลบเมื่อ clo se อยู่ต่ำกว่า EMA ระยะ 50 วันและความต้านทานค่าเฉลี่ยโดยรวมยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและขาลงได้ในระยะสั้นขาขึ้นระยะสั้นอาจได้รับการสนับสนุนใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20 วันซึ่งยังใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดหากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย แผนภูมินี้แสดงให้เห็นถึง NY Composite ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงระยะเวลาล่วงหน้าเมื่อแนวโน้มย้อนกลับไปพร้อมกัน แนวต้านด้านบนสองช่วงล่างมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500. ไม่คาดว่าจะมีการสนับสนุนที่แน่นอนและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยอีกต่อไปตลาดจะถูกผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะเกิด overshoots Ins กระปรี้กระเปร่าของระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุการสนับสนุนหรือโซนความต้านทานข้อได้เปรียบของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไป จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายที่ดี การจัดการเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณอยู่ใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ทางเทคนิคมากที่สุด เครื่องมือไม่ต้องใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดขอบเขตการซื้อ หรือ oversold levels การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าแรกจะถูกใช้ เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลาที่สามารถเพิ่มพารามิเตอร์เสริมเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมาย Close A จะใช้เครื่องหมายจุลภาค เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปซ้ายหรืออนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่าง averag ย้ายหลาย es หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย 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