การย้าย ค่าเฉลี่ย 200

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 ช่วงเวลาที่ยอดและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงที่มีขนาดเล็กกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงการวิเคราะห์ทางเทคนิคการย้ายค่าเฉลี่ยแผนภูมิส่วนใหญ่แสดงรูปแบบต่างๆของการเคลื่อนไหวของราคาซึ่งสามารถทำให้ได้ ยากสำหรับผู้ค้าที่จะได้รับความคิดของแนวโน้มโดยรวมของการรักษาความปลอดภัยหนึ่งวิธีง่ายๆที่พ่อค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนดโดยการวางแผนราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัย, การเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบขึ้นเมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความน่าจะเป็นที่จะทำงานในความโปรดปรานของพวกเขาเรียนรู้เพิ่มเติมอ่านบทแนะนำ "Moving Averages" ค่าเฉลี่ยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปในแต่ละวิธีที่คำนวณ แต่วิธีการตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิมการคำนวณมีความแตกต่างกันไปในแง่น้ำหนัก ที่พวกเขาวางกับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาเพื่อน้ำหนักมากขึ้นจะถูกวางไว้บนข้อมูลล่าสุดสามชนิดที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงและเชิงเส้นอย่างง่าย SMA เฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่ใช้กันมากที่สุด เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคามันใช้เวลารวมของราคาปิดที่ผ่านมาตลอดช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน 10 อันดับสุดท้าย ราคาปิดถูกบวกเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ตามที่เห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยการเพิ่มจำนวนงวดที่ใช้ในการคำนวณเพิ่มจำนวนรอบเวลาในการคำนวณ เป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและโอกาสที่จะย้อนกลับไปหลาย ๆ คนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุด i n ชุดข้อมูลมีผลกระทบเช่นเดียวกันกับผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับข้อมูลนักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและดังนั้นจึงควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้นการวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งใน ปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่การประดิษฐ์ของรูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาการถ่วงน้ำหนักที่เท่ากันค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวม ของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวดตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 5 วันแบบเส้นตรงราคาปิดของวันนี้จะคูณด้วย ห้าเมื่อวานนี้โดยสี่และอื่น ๆ จนกว่าจะถึงวันแรกในช่วงระยะเวลาถึงตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลคูณของตัวคูณการคำนวณค่าเฉลี่ย EMA Exp s คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ปัจจัยราบเรียบเพื่อวางน้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือได้ว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นมีความเข้าใจในการคำนวณไม่จำเป็นโดยทั่วไปสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับ คุณสิ่งที่สำคัญที่สุดที่ต้องจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายการตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกของผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก สามารถมองเห็นได้ในรูปที่ 2 ระยะเวลา 15 EMA ที่เพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA ระยะเวลา 15 ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะมาก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจส่งผลกระทบต่อการส่งกลับการใช้ Moving ของเมเจอร์ ค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทานค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยสามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็ว tify ว่าการรักษาความปลอดภัยจะย้ายในขาขึ้นหรือ downtrend ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณสามารถดูในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กำลังมุ่งหน้าขึ้นและราคาอยู่เหนือมันความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นตรงกันข้าม, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงและมีราคาต่ำกว่านี้สามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลงได้อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือดูลำดับของคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาว ขึ้นมาในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งสัญญาณการเคลื่อนไหวลงใน trend. Moving reversals แนวโน้มเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลักเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อย้ายผ่านการย้าย crossovers เฉลี่ยสัญญาณแรกคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ใน uptrend อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50- รอบเช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่า ยู ptrend อาจย้อนกลับสัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปอีกค่าหนึ่งตัวอย่างเช่นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็น สัญญาณบวกว่าราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้นหากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับตัวของระยะสั้นในทางกลับกันเมื่อสองค่าเฉลี่ยที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว มากกว่า 50 และ 200 เช่นนี้จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในแนวโน้มอื่น ๆ ที่สำคัญย้ายค่าเฉลี่ยที่ใช้คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทานมันไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลง และทิศทางย้อนกลับเมื่อได้รับการสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญการเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณของผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังย้อนกลับตัวอย่างเช่นถ้าราคาแบ่งผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันใน ลง ทิศทางเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังถอยหลังค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มในการรักษาความปลอดภัยพวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายกรอบเวลาที่พบมากที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คือ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วันค่าเฉลี่ย 200 วันคิดว่าเป็นตัววัดที่ดีของปีการค้าค่าเฉลี่ย 100 วันครึ่งปี a. ค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ย 20 วันของเดือนและค่าเฉลี่ย 10 วันของสองสัปดาห์ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวัน ทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนขึ้นจนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านชาร์ตและค่าเฉลี่ยในส่วนถัดไปเราจะดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้ในการยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบของราคาหลักทรัพย์ค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวตัวระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อ่อนไหวมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้ผลตอบแทนดี e false alarms ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงหยิบขึ้นมาแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วัน, แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ ตัวเลข Fibonacci ของ 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นช่วงที่ได้รับความนิยมสำหรับรอบที่ยาวขึ้น 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับรอบระยะสั้น ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างให้สั้นลงเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดที่หลากหลาย ด้วยราคาที่ข้ามไปมาระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เกิดสัญญาณเท็จจำนวนมากด้วยเหตุนี้ระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่าเฉลี่ยสอง Moving Averages ใช้การเคลื่อนที่เร็วขึ้น เป็นค่าเฉลี่ยในการแทนราคาปิด 3. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคาอยู่ในช่วงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันซึ่งกันและกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะเป็นประโยชน์ เพื่อวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองค่าเฉลี่ยของค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ MACD Moving Average Average Convergence Divergence บ่งชี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่า ออสซิลเลเตอร์ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็ว ๆ verages แต่ละตัวมีลักษณะเฉพาะของตัวเองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง แต่น่าเชื่อถือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้จะได้รับประโยชน์จากน้ำหนักรวมกับความง่ายในการก่อสร้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ Wilder ใช้ในตัวบ่งชี้ที่พัฒนาขึ้นโดย J Welles Wilder โดยใช้สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาโดยใช้น้ำหนักที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้จำเป็นต้องตั้งค่าเผื่อไว้แผงควบคุมการรายงานจะแสดงวิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยค่าเริ่มต้นคือ 21 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่