การย้าย ค่าเฉลี่ย สองครั้ง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นจากการวัดที่ทำให้เกิดความสับสนสามารถมองเห็นได้ด้วยการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันพร้อมกับน้ำหนักของแต่ละวันที่แสดงเป็นเพชรขนาดเล็กค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เราเคยใช้มาจนถึงปัจจุบันให้ความสำคัญเท่ากันกับทุกคน วันที่มีค่าเฉลี่ยไม่จำเป็นต้องใช้นี้หากคุณคิดถึงเรื่องนี้ก็ไม่มีความรู้สึกใด ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณสนใจที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวเพื่อให้เกิดการกระแทกแบบสุ่มในแนวโน้มสมมติว่าคุณกำลังใช้ 20 วันน้ำหนักเฉลี่ยของวันที่ควรจะเป็นเหตุให้น้ำหนักของคุณเกือบสามสัปดาห์ที่ผ่านมาถือเป็นสัดส่วนที่เท่าเทียมกันกับแนวโน้มปัจจุบันเนื่องจากน้ำหนักของคุณในช่วงเช้านี้รูปแบบต่างๆของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักได้รับการพัฒนาเพื่อแก้ไขข้อคัดค้านนี้แทนการเพิ่มการวัดเป็นเวลาหลายวัน และหารด้วยจำนวนวันในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแต่ละการวัดจะคูณด้วยปัจจัยน้ำหนักซึ่งแตกต่างกันไปเป็นรายวันจำนวนเงินสุดท้ายจะหารด้วยจำนวนวัน s แต่โดยรวมของทุกปัจจัยน้ำหนักถ้าปัจจัยน้ำหนักที่มีขนาดใหญ่จะใช้สำหรับวันที่ผ่านมาและปัจจัยที่มีขนาดเล็กสำหรับการวัดต่อไปในเวลาที่แนวโน้มจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงล่าสุดโดยไม่ต้องเสียสละให้เรียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไม่มีการชั่งน้ำหนักเป็นเพียงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักโดยมีปัจจัยน้ำหนักเท่ากับ 1 คุณสามารถใช้ปัจจัยน้ำหนักใด ๆ ที่คุณชอบได้ แต่ชุดค่าผสมเฉพาะที่มีอัตราการเคลื่อนที่เฉลี่ยแบบสมอยเลอร์แบบมอนสเตอร์ที่น่าเกรงขามได้รับการพิสูจน์ว่าเป็นประโยชน์ในการใช้งานตั้งแต่เรดาร์ป้องกันอากาศไปจนถึงการซื้อขาย ชิคาโกตลาดท้องหมู Let s ใส่มันในการทำงานในท้องของเราเป็น well. This นี้เปรียบเทียบน้ำหนักปัจจัยสำหรับการเคลื่อนไหวชี้แจง 20 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายที่น้ำหนักทุกวันอย่างเท่าเทียมกัน smoothingExponential ให้วันนี้วัดสองครั้ง ความสำคัญค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายจะกำหนดให้มันเมื่อวานนี้วัด s น้อยน้อยกว่าที่และต่อเนื่องทุกวันน้อยกว่า p ของ redirector เมื่อวันที่ 20 มีส่วนร่วมเพียง 20 เท่ากับผลการคำนวณที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ ๆ ปัจจัยน้ำหนักในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับการทำความสะอาดอย่างชี้แจงคือแรงต่อเนื่องของจำนวนที่เรียกว่าค่าคงที่ที่ราบเรียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบที่มีค่าคงที่เท่ากับ 1 เหมือนกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายตั้งแต่ 1 ถึงพลังงานใด ๆ คือ 1 ค่าคงที่ Smoothing น้อยกว่า 1 ข้อมูลที่มีน้ำหนักมากเมื่อเร็ว ๆ นี้โดยมีความลำเอียงต่อการวัดล่าสุดเพิ่มขึ้นเนื่องจากค่าคงที่ของการปรับให้เรียบลดลงไปที่ศูนย์หากค่าคงที่การปรับให้เรียบมากกว่า 1 ข้อมูลที่เก่ากว่า มีน้ำหนักมากขึ้นกว่าการวัดล่าสุดการพล็อตนี้แสดงถึงปัจจัยด้านน้ำหนักที่เกิดจากค่าที่ต่างกันของค่าคงที่ที่ราบเรียบโปรดทราบว่าปัจจัยน้ำหนักมีทั้งหมด 1 เมื่อค่าคงที่การปรับให้เรียบอยู่ที่ 1. เมื่อค่าคงที่การปรับให้เรียบอยู่ระหว่าง 0 5 ถึง 0 9 น้ำหนักที่ให้กับข้อมูลเก่าจะลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับการวัดล่าสุดซึ่งไม่จำเป็นต้อง จำกัด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยังข้อมูลจำเพาะ ific จำนวนวันที่เราสามารถเฉลี่ยข้อมูลทั้งหมดที่เรามีขวากลับไปที่จุดเริ่มต้นมากและปล่อยให้ปัจจัยน้ำหนักที่คำนวณจากค่าคงที่เรียบโดยอัตโนมัติละทิ้งข้อมูลเก่าที่จะกลายเป็นที่ไม่เกี่ยวข้องกับแนวโน้มปัจจุบันค่าเฉลี่ย - เรียบง่ายและเป็นไปได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยของข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปตามแนวโน้มพวกเขาไม่ได้ทำนายทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางในปัจจุบันที่มีความล่าช้าค่าเฉลี่ยของความคล่องตัวในการเคลื่อนย้ายโดยพิจารณาจากราคาที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือระบุการสนับสนุนที่อาจเกิดขึ้นและความต้านทานได้ ls. Here แผนภูมิด้วยทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายถูกสร้างขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะเจาะจง ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 5 วันของราคาปิดโดยหารด้วยห้าเป็นชื่อนัยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ย เพื่อเลื่อนไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงจุดข้อมูลแรกที่ 11 และเพิ่มขึ้น จุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทิ้งจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันขอให้สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อายุยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันลดลง และนี่คือสาเหตุที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเลื่อนออกไปการคำนวณโดยเฉลี่ยที่เกินกว่าค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลื่อนออกไปจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาครั้งแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถดถอย EMA ต้องเริ่มจากที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็นค่า EMA ในช่วงก่อนหน้าการคำนวณครั้งแรกคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่สาม โดยเฉลี่ยสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงจะใช้การถ่วงน้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด A 1 EMA ระยะเวลา 0 ยังสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 โปรดสังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่านั้นเป็นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เราระบุเปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA โดยเฉพาะคุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าว 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages จะเป็นไปในทิศทางที่ตรงไปตรงมาและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่หมดลงและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้ til 20 หรือมากกว่าระยะเวลาในภายหลังในคำอื่น ๆ ค่าในกระดาษคำนวณ Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลาย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายมี 20 ระยะเวลาที่จะกระจายไป StockCharts กลับไปอย่างน้อย 250 รอบระยะเวลาโดยทั่วไปมากขึ้นสำหรับการคำนวณของตนเพื่อให้ผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกได้ dissipated อย่างเต็มที่ปัจจัยความหนืดอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นความล่าช้า A 10- วันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนานกว่า 100 วันจะทำให้ราคาค่อนข้างใกล้เคียงกันและไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นเช่นเดียวกับเรือเร็วมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและรวดเร็วในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปคือ เช่นเดียวกับเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่จะเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกบนแผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็จัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันก็เหมาะกับบางแห่ง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าความล่าช้าค่ามัธยฐานและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยแม้ว่าจะมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งก็ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก และมีความอ่อนไหวต่อราคาเมื่อเร็ว ๆ นี้และการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในทางกลับกันแสดงค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเป็น ควรเลือกระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานที่ดีขึ้นค่าเฉลี่ยของค่าที่ตั้งไว้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบฟ้าเวลาชาตินิยมควรทดลองทั้งสองประเภทของ movi ค่าเฉลี่ยและระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ EMA ลดลงมากกว่าการลดลง ใน SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและ Timeframes ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์สั้น ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 เหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ตัวนักลงทุนระยะยาวน่าจะเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยระยะเวลา 100 หรือมากกว่า ความยาวเฉลี่ยของเส้นขยับบางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับระยะปานกลาง แนวโน้ม นักเกรเทอร์หลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันโดยรวมระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมแล้วระบุการระบุ สัญญาณที่เหมือนกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นค่าที่ตั้งขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆและแบบทอนเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสแสร้ง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาว สะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสด็จ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่เท่าไร ทำงานในช่วงที่มีความแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันพังลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 แจ้งให้ทราบว่าต้องใช้เวลาลดลง 15 ครั้งในการเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ดัชนีชี้วัดเหล่านี้จะบ่งชี้ถึงการผกผันตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นได้ดีที่สุดหรือหลัง เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงนี้เมื่อ MMM ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้า Moving averages ทำงานได้ดีในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง ครอสโอเวอร์สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้คู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมด, ความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่ยาวนานกว่านี้เรียกอีกอย่างหนึ่งว่าเครื่องหมายกากบาทสีแดง A crossover หยาบคายเกิดขึ้น เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่า cross. Moving ตาย crossovers เฉลี่ยผลิตสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนที่ยาวกว่าระยะเวลาเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นล่าช้าในสัญญาณเหล่านี้ สัญญาณทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อสั้นที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีก 2 เส้นระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่าย ๆ อาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วย 1 เส้นสีเขียว EMA แบบ 0 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ CROSSOVER CROSSE เฉลี่ยจะส่งผลให้มี whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันต่ำกว่า EMA 50 วันใน ปลาย 1 ตุลาคม แต่ไม่นานเป็น 10 วันย้ายกลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยดต่อไปในเดือนมกราคม 3 เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาพฤศจิกายนพฤศจิกายนส่งผลให้อีก whipsaw ข้ามหยาบคายนี้ได้ ไม่นานเป็น 10 วัน EMA ย้ายกลับมาข้างต้น 50 วันไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20 มีสอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้ม เพื่อ whipsaw ตัวกรองราคาหรือเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ไป 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันเพื่อย้ายด้านบนด้านล่าง EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่สอง MACD สามารถใช้เพื่อระบุและ q uantify crossovers เหล่านี้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นค่าเฉลี่ย MACD จะเป็นบวกในระหว่างการข้ามทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายตัว Percentage Price Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมด้วย EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 เส้นมีค่าเฉลี่ยสี่ไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว ระยะเวลา 2 ปี 1 ครั้ง 3 ครั้งแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์เริ่มมีการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง ของแนวโน้ม Cross Cross. Crossing. Moving ค่าเฉลี่ยยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณที่มีไขว้ราคาง่ายสัญญาณรั้นจะถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาย้ายเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคาย จะถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดโทนของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาเครื่องหมายราคารั้นเท่านั้น เมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นการซื้อขายนี้จะสอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นหากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัด การเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่ข้ามหยาบคายดังกล่าวจะถูกมองข้ามเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นการข้ามเครื่องหมายลบจะช่วยแนะนำการฟื้นตัวที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยจะส่งสัญญาณการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นปรับตัวสูงขึ้นและถือครอง AB โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณบ่งชี้สีเขียวที่สอดคล้องกับทิศทางขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1 50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามด้านบนหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือ EMA 50 วันและ ลบเมื่อราคาปิดต่ำกว่า EMA ระยะ 50 วันการสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับการสนับสนุนใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20 วันซึ่งเป็น ยังใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากเป็น ใช้กันอย่างแพร่หลายมันเกือบจะเหมือนคำทำนายด้วยตัวเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปี พ. ศ. 2551 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงระยะเวลาล่วงหน้าเมื่อแนวโน้มย้อนกลับไปพร้อมกับการหยุดพักการสนับสนุนด้านบนสองครั้ง 200- วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยทำหน้าที่เป็นความต้านทานรอบ 9500.Do ไม่คาดหวังการสนับสนุนที่แน่นอนและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งอีกต่อไปย้ายค่าเฉลี่ยตลาดจะถูกขับเคลื่อนโดยอารมณ์ซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุการสนับสนุน หรือโซนความต้านทานข้อได้เปรียบของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามมาหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากทั้งหมดแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณ และที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณใช้จ่ายหลักทรัพย์ การเคลื่อนไหวเฉลี่ยไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้คุณได้ แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับส่วนใหญ่ เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับที่ซื้อจนเกินไปหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยมีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงวางซ้อนผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้พารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นทางเลือกสามารถ จะถูกเพิ่มเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับการปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยก pa พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกอื่นสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรืออนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ตัวได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็ก 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 Average Indicator ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้มีความสำคัญมากขึ้นและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดอีกด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านั้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นมาใช้แนวโน้มใหญ่ ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อยู่ในช่วงครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามหากความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางราย แต่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci จาก 5, 8, 13 และ 21.100 ไป 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบระยะเวลาอีกต่อไป 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับรอบสั้น ๆ ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาตัดผ่าน moving average. Go ยาวเมื่อราคาข้ามไปสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่าง Go สั้นเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดตั้งแต่ราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, การสร้างสัญญาณผิดพลาดจำนวนมากด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยการเคลื่อนที่จึงใช้ตัวกรองเพื่อลดเสียงแสกซ่านระบบที่มีความซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่าเฉลี่ยสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิดทั้งนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายตัวใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันซึ่งกันและกัน ced Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองค่าเฉลี่ยของค่าไขว้เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ MACD Moving Average Average Convergence Divergence ตัวบ่งชี้ที่เป็นที่นิยม ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ช้าๆจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็ว ๆ โดยเฉลี่ยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่หลายแบบโดยแต่ละค่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ในเกณฑ์ที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนได้ดีที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นสิ่งที่ยากที่จะสร้าง แต่น่าเชื่อถือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้จะได้รับประโยชน์จากการถ่วงน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้างค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยส่วนใหญ่อยู่ในตัวชี้วัดที่พัฒนาขึ้นโดย J Welles Wilder โดยใช้สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการแจกแจง การถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้ต้องมีการตั้งค่า ving averages ค่าเริ่มต้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 21 วัน