เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิทยานิพนธ์

ข้อมูลที่ราบรื่นจะขจัดรูปแบบสุ่มและแสดงแนวโน้มและองค์ประกอบของวงจรโดยปกติแล้วในการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปเป็นรูปแบบของรูปแบบที่สุ่มมีวิธีการลดการยกเลิกผลเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มเทคนิคที่ใช้กันบ่อยในอุตสาหกรรมคือการทำให้เรียบ เทคนิคเมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องเปิดเผยอย่างชัดเจนแนวโน้มตามฤดูกาลองค์ประกอบตามฤดูกาลและ cyclic มีสองกลุ่มที่แตกต่างกันของวิธีการทำให้ราบรื่นวิธีการเฉลี่ยการคำนวณค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการราบรื่นข้อมูลก่อนอื่นเราจะตรวจสอบค่าเฉลี่ยบางอย่าง เช่นค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายของข้อมูลทั้งหมดที่ผ่านมาผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้ในหน่วย 1000 ดอลลาร์เขาจะเป็นตัวอย่างของ 12 ซัพพลายเออร์โดยการสุ่มได้รับผลลัพธ์ต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณ หรือค่าเฉลี่ยของข้อมูล 10 ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ข้อมูลนี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายทั่วไปนี่คือประมาณการที่ดีหรือไม่ดี ed ข้อผิดพลาดเป็นวิธีที่จะตัดสินวิธีการที่ดีรูปแบบคือเราจะคำนวณข้อผิดพลาด squared เฉลี่ยข้อผิดพลาดจำนวนเงินที่แท้จริงการใช้จ่ายลบข้อผิดพลาดจำนวนเงินประมาณข้อผิดพลาด squared เป็นข้อผิดพลาดข้างต้น squared. The SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาด squared MSE เป็นค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์ที่มีความยาวสองเท่า MSE ผลตัวอย่างผลลัพธ์ที่ได้คือข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดในการประมาณข้อผิดพลาด 10. คำถามที่เกิดขึ้นเราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้หากเราสงสัยแนวโน้มดูกราฟด้านล่าง แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้น้ำหนักความคิดเห็นทั้งหมดที่ผ่านมาอย่างเท่าเทียมกันโดยสรุปเราระบุว่าค่าเฉลี่ยหรือเฉลี่ยของข้อสังเกตที่ผ่านมาทั้งหมดเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้มหากมีแนวโน้มใช้ ค่าเฉลี่ยของค่า 3, 4, 5 คือ 4 เรารู้แน่ว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารค่าเฉลี่ย บวกด้วยจำนวนค่าอีกวิธีหนึ่ง o คำนวณค่าเฉลี่ยโดยการเพิ่มแต่ละค่าหารด้วยจำนวนค่าหรือ 3 3 4 3 5 3 1 1 3333 1 6667 4. ตัวคูณ 1 3 เรียกว่าน้ำหนักโดยทั่วไป บาร์ frac ผลัดซ้ายขวา frac x1 ซ้าย frac ขวา x2,, left frac right xn ด้านขวาซ้าย frac เป็นน้ำหนักและแน่นอนพวกเขารวมถึง 1.Percent เหนือเฉลี่ย Average. Percent เหนือเฉลี่ยเคลื่อนที่ร้อยละของหุ้น การซื้อขายที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงเป็นตัวบ่งชี้ความกว้างที่วัดความแข็งแกร่งภายในหรือจุดต่ำสุดของดัชนีอ้างอิงการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสำหรับระยะเวลาในระยะสั้นและกลางในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันและ 200 วันใช้ ระยะปานกลางระยะยาวสัญญาณอาจมาจากระดับ oversold ที่ทะลุผ่านเหนือข้ามด้านล่าง 50 และ divergences หยาบคายรั้นตัวบ่งชี้ที่สามารถใช้ได้สำหรับผู้ใช้ Dow, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SP 100, SP 500 และ SP TSX คอมโพสิต Sharpcharts สามารถ พล็อตเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันรายการสัญลักษณ์ทั้งหมดจะอยู่ที่ท้ายบทความนี้การคำนวณจะตรงไปตรงมาเพียงแค่หารจำนวนหุ้นที่กล่าวมาข้างต้น ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย XX วันโดยจำนวนหุ้นทั้งหมดในดัชนีอ้างอิงตัวอย่าง Nasdaq 100 แสดงให้เห็นถึง 60 หุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขาและ 100 หุ้นในดัชนีเปอร์เซ็นต์เหนือ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของพวกเขาเท่ากับ 60 ตามแผนภูมิ ด้านล่างแสดงตัวบ่งชี้เหล่านี้มีความผันผวนระหว่างศูนย์เปอร์เซ็นต์และร้อยละหนึ่งร้อยกับ 50 เป็นเส้นศูนย์ตัวบ่งชี้นี้วัดระดับการมีส่วนร่วมความกว้างมีความแข็งแกร่งเมื่อส่วนใหญ่ของหุ้นในดัชนีมีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งตรงกันข้ามความกว้างจะอ่อนแอเมื่อ อย่างน้อยสามวิธีในการใช้ตัวบ่งชี้เหล่านี้ประการแรกนักเก้นท์ชาตินิยมสามารถได้รับความลำเอียงทั่วไปโดยมีระดับโดยรวมอคติขาจรมีอยู่เมื่อตัวบ่งชี้อยู่เหนือ 50 ซึ่งหมายความว่ามากกว่าครึ่งหนึ่งของค่าเฉลี่ย หุ้นในดัชนีสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งความอคติหยาบคายมีอยู่เมื่อต่ำกว่า 50 วินาทีนักเก็งกำไรสามารถมองหาซื้อหรือขายเกินราคาตัวบ่งชี้เหล่านี้ เป็น oscillators ที่ผันผวนระหว่างศูนย์และหนึ่งร้อยกับช่วงที่กำหนด chartists สามารถมองหาระดับซื้อเกินใกล้ด้านบนของช่วงและ oversold ระดับใกล้ด้านล่างของช่วงที่สาม divergences รั้นและหยาบคายสามารถคาดเดาการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มความแตกต่างหยาบเกิดขึ้น เมื่อดัชนีเริ่มเคลื่อนไหวไปที่ระดับต่ำใหม่และตัวบ่งชี้ยังคงอยู่เหนือระดับความเข้มสัมพัทธ์ที่ต่ำก่อนหน้านี้ในตัวบ่งชี้บางครั้งสามารถคาดการณ์การกลับรายการในอนาคตได้ในทางตรงกันข้ามความแตกต่างในรูปแบบหยาบคายจะเกิดขึ้นเมื่อดัชนีอ้างอิงอยู่ในระดับสูงและตัวบ่งชี้ยังคงอยู่ด้านล่าง สูงก่อนหน้านี้แสดงถึงความอ่อนแอในตัวบ่งชี้ซึ่งบางครั้งสามารถคาดการณ์การกลับรายการในเชิงลบของดัชนีได้ 50 เกณฑ์เกณฑ์ 50 ทำงานได้ดีที่สุดกับเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปเช่น 150 วันและ 200 วัน เปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขามีความผันผวนมากขึ้นและข้ามเกณฑ์ 50 บ่อยขึ้นความผันผวนนี้ทำให้ได้มากขึ้น มีแนวโน้มที่จะ whipsaws แผนภูมิด้านล่างแสดง SP 100 ข้างต้น 200 วัน MA OEXA200R เส้นสีน้ำเงินแนวนอนหมายถึงเกณฑ์ 50 แจ้งให้ทราบว่าระดับนี้ทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนเมื่อ SP 100 มีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นในปี 2007 arrow arrow ตัวบ่งชี้ต่ำกว่า 50 ในตอนท้าย ของปี 2550 และระดับ 50 กลายเป็นความต้านทานในปีพ. ศ. 2551 ซึ่งเป็นช่วงที่ SP 100 อยู่ในช่วงขาลงตัวบ่งชี้ขยับตัวกลับเหนือ 50 จุดในเดือนมิถุนายนถึงเดือนกรกฎาคมแม้ว่าจะมีเปอร์เซ็นต์หุ้นอยู่เหนือระดับ SMA 200 วันของพวกเขา เป็นผันผวนเป็นร้อยละของหุ้นเหนือ SMA 50 วันของพวกเขาตัวบ่งชี้ไม่ได้รับการยกเว้นจาก whipsaws ในแผนภูมิข้างต้นมีหลายข้ามในเดือนสิงหาคมถึงกันยายน 2007, พฤศจิกายน - ธันวาคม 2007 พฤษภาคม - มิถุนายน 2008 และมิถุนายนกรกฎาคม 2009 เครื่องหมายเหล่านี้สามารถลดลงได้โดยการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ราบรื่นตัวบ่งชี้บรรทัดสีชมพูแสดง SMA 20 วันของตัวบ่งชี้สังเกตว่ารุ่นที่ราบรื่นนี้ข้ามเกณฑ์ 50 น้อยกว่าเท่าไรเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่อยู่เหนือ SMA 50 วันของตนดีที่สุด เหมาะสำหรับ overbo ught และ oversold levels เนื่องจากความผันผวนของตัวบ่งชี้นี้จะย้ายไปอยู่ที่ overbought และ oversold ระดับบ่อยกว่าตัวบ่งชี้ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น 150 วันและ 200 วันเช่นเดียวกับโมเมนตัม oscillators ตัวบ่งชี้นี้จะกลายเป็น overbought หลายครั้งในที่แข็งแกร่ง แนวโน้มขาขึ้นหรือ oversold หลายครั้งในช่วงขาลงที่แข็งแกร่งดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญในการระบุทิศทางของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นเพื่อสร้างความลำเอียงและการค้าที่สอดคล้องกับแนวโน้มใหญ่แนวโน้มระยะสั้น oversold เป็นที่นิยมเมื่อมีแนวโน้มในระยะยาวขึ้นและ ภาวะการซื้อที่หาได้ในระยะสั้นเป็นที่ต้องการเมื่อแนวโน้มในระยะยาวลดลงการวิเคราะห์แนวโน้มขั้นพื้นฐานสามารถใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มของดัชนีอ้างอิงแผนภูมิด้านล่างแสดง SP 500 กว่า 50 วัน MA SPXA50R กับ SP 500 ที่ด้านล่าง หน้าต่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันถูกใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มที่สูงขึ้นสำหรับ SP 500 ประกาศว่าดัชนีเคลื่อนตัวเหนือ SMA 150 วันในเดือนพฤษภาคมและมีแนวโน้มสูงขึ้นในอีก 12 เดือนข้างหน้าด้วย ความคืบหน้าโดยรวมมีความคืบหน้าสภาวะที่ซื้อจนเกินไปถูกละเลยและขายให้หมดไปโดยใช้เงื่อนไขในการซื้อโดยทั่วไปการอ่านค่าเฉลี่ย 70 ขึ้นไปถือเป็นราคาที่ต่ำเกินไปและการอ่านต่ำกว่า 30 ถือเป็นราคาที่สูงเกินไประดับเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปสำหรับดัชนีอื่น ๆ ประการแรกสังเกตว่าดัชนีกลายเป็นซื้อเกิน ครั้งตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2552 จนถึงเดือนพฤษภาคม 2553 การอ่านซื้อเกินซื้อครั้งใหญ่เป็นสัญญาณของความแข็งแกร่งไม่ใช่จุดอ่อนข้อสังเกตประการที่สองสังเกตว่าตัวบ่งชี้ได้กลายเป็น oversold เพียงสองครั้งในช่วงระยะเวลา 12 เดือนนอกจากนี้การอ่านค่าเฉลี่ยระยะยาวยังไม่เป็นที่สิ้นสุด ความแรงเพียงแค่กลายเป็น oversold ไม่ใช่สัญญาณซื้อบ่อยครั้งที่จะระมัดระวังในการรอการปรับตัวจากระดับ oversold ในตัวอย่างข้างต้นเส้นสีเขียวจะแสดงเมื่อตัวบ่งชี้ข้ามกลับด้านบนเกณฑ์ 50 นอกจากนี้ยังอาจเป็นไปได้ว่ามีสัญญาณอื่นเกิดขึ้นเมื่อ ตัวบ่งชี้ลดลงต่ำกว่า 35 ในเดือนพฤศจิกายนแผนภูมิต่อไปแสดง SP 100 เหนือ 50 วัน MA OEXA50R กับ SP 100 ใน หน้าต่างด้านล่างนี่เป็นตัวอย่างของตลาดหมีเนื่องจาก OEX ซื้อขายต่ำกว่า SMA 150 วันโดยมีแนวโน้มลดลงมากขึ้นเงื่อนไขที่ขายเกินและเงื่อนไขที่ซื้อมากเกินไปถูกใช้เป็นขายการแจ้งเตือนสัญญาณการขายประกอบด้วยสองส่วนประการแรกตัวบ่งชี้จะต้องกลายเป็นซื้อเกิน ประการที่สองตัวบ่งชี้จะต้องขยับตัวต่ำกว่าเกณฑ์ 50 ซึ่งจะทำให้มั่นใจได้ว่าตัวบ่งชี้เริ่มลดลงก่อนที่จะย้ายแม้จะมีตัวกรองนี้จะยังคงเป็นสัญญาณเสียงไม่ดีและสัญญาณไม่ดีสัญญาณสามตัวที่สามารถมองเห็นได้ในแผนภูมิด้านล่างลูกศรสีแดงแสดงถึงสภาวะซื้อมากเกินไป และบรรทัดสีแดงแสดงให้เห็นการเคลื่อนไหวที่ตามมาด้านล่าง 50 สัญญาณแรกไม่ได้ผลดี แต่อีกสองคนได้รับการพิสูจน์โดยสิ้นเชิงความแตกต่างของ Bearish ทั้งแบบหยาบคายและหยาบคายสามารถสร้างสัญญาณที่ดีได้ แต่ก็มีแนวโน้มที่จะเกิดสัญญาณผิดพลาดขึ้นมากมาย กุญแจสำคัญเช่นเคยคือการแยกสัญญาณที่มีประสิทธิภาพออกจากสัญญาณที่ไม่ได้ผลสัญญาณที่มีขนาดเล็กอาจเป็นข้อสงสัยเหล่านี้มักเป็นรูปแบบที่ค่อนข้างสั้น ระยะเวลาที่มีความแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่าง peaks หรือ troughs ความผันผวนของตัวเลขหยาบคายในแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งไม่น่าเป็นไปถึงความอ่อนแออย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อยอดที่แตกต่างกันเกินกว่า 70 ความคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้ความกว้างยังคงเป็นประโยชน์ต่อวัวหากมีการซื้อขายหุ้นมากกว่า 70 หุ้นข้างต้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กำหนดไว้ในทำนองเดียวกันความผันผวนของค่าระวางระยะสั้นในทิศทางขาลงที่แข็งแกร่งไม่น่าเป็นไปได้ที่จะทำให้เกิดการกลับตัวเป็นเส้นหลักโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความแตกต่างต่ำกว่า 30 Breadth ยังคงให้ความสำคัญกับหมีเมื่อมีการซื้อขายต่ำกว่า 30 หุ้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ divergences มีโอกาสประสบความสำเร็จมากขึ้นขนาดใหญ่หมายถึงเวลาที่ผ่านไปและความแตกต่างระหว่างสองยอดหรือ troughs ความแตกต่างที่คมชัดครอบคลุมสองเดือนหรือนานกว่ามีแนวโน้มที่จะทำงานมากกว่าความแตกต่างตื้นครอบคลุม 1-2 สัปดาห์แผนภูมิด้านล่างแสดง Nasdaq เหนือ 50 วัน MA NAA50R กับ Nasdaq Composite ในหน้าต่างด้านล่าง rmed จากพฤศจิกายน 2009 จนถึงมีนาคม 2010 แม้ว่า troughs ต่ำกว่า 30 divergence ขยายไปสามเดือนและรางที่สองได้ดีเหนือลูกศรสีเขียวแรก. การย้ายที่ตามมาข้างต้น 50 ยืนยัน divergence และคาดเดาชุมนุมจากปลายพฤษภาคมกับต้น. มิถุนายนสัญญาณหยดตัวเล็ก ๆ เกิดขึ้นในเดือนพฤษภาคมถึงเดือนมิถุนายนและตัวบ่งชี้เคลื่อนตัวต่ำกว่า 50 จุดในช่วงต้นเดือนกรกฎาคม แต่สัญญาณดังกล่าวไม่ได้คาดการณ์การลดลงอย่างชัดเจนขาขึ้นของ Nasdaq แข็งแกร่งเกินไปและตัวบ่งชี้ก็ขยับขึ้นเหนือ 50 จุดในระยะเวลาสั้น ๆ SP TSX สูงกว่า 50 วัน MA TSXA50R กับ TSX Composite TSX ความผันผวนของหยาบคายขนาดเล็กที่เกิดขึ้นจากสัปดาห์ที่สองของเดือนพฤษภาคมจนถึงสัปดาห์ที่สามของสัปดาห์ 4-5 มิถุนายนแม้ว่าจะเป็นระยะเวลาสั้น ๆ ที่แตกต่างกันอย่างชาญฉลาดระยะห่างระหว่าง ต้นเดือนพฤษภาคมสูงและกลางเดือนมิถุนายนสูงสร้างความแตกต่างสูงชันค่อนข้าง TSX คอมโพสิตการจัดการที่จะเกินสูงพฤษภาคม แต่ตัวบ่งชี้ไม่ได้ทำให้มันกลับมาเหนือ 60 ในช่วงกลางเดือนมิถุนายนลดลงอย่างรวดเร็ว h igh ที่เกิดขึ้นเพื่อสร้าง divergence ซึ่งได้รับการยืนยันแล้วกับการทำลายต่ำกว่า 50. ร้อยละของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงเป็นตัวบ่งชี้ความกว้างที่วัดระดับของการมีส่วนร่วมการมีส่วนร่วมจะถือว่าค่อนข้างอ่อนแอถ้า SP 500 ย้ายเหนือ 50 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยและมีเพียง 40 หุ้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขาตรงกันข้ามการมีส่วนร่วมจะถือว่าแข็งแกร่งถ้า SP 500 ขยับสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและส่วนประกอบ 60 รายการขึ้นไปยังอยู่เหนือ 50 วันของค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นอกจากระดับที่แน่นอนนักวิเคราะห์ชาตินิยมยังสามารถวิเคราะห์การเคลื่อนไหวทิศทางของตัวบ่งชี้ความกว้างจะลดลงเมื่อตัวบ่งชี้ลดลงและแข็งตัวขึ้นเมื่อตัวบ่งชี้เพิ่มขึ้นการเพิ่มขึ้นของตลาดและตัวบ่งชี้ที่ตกจะทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับจุดอ่อนที่อ่อนแอในทำนองเดียวกันตลาดที่ลดลงและตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้น ขอแนะนำให้ใช้ความแข็งแกร่งที่สามารถคาดเดาการกลับรายการที่รั้นเช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ทั้งหมดเป็นสิ่งสำคัญที่จะยืนยันหรือลบล้าง f indings กับตัวบ่งชี้อื่น ๆ และการวิเคราะห์ผู้ใช้ SharpCharts สามารถทำาการพล็อตตัวบ่งชี้เหล่านี้ในหน้าต่างแผนภูมิหลักหรือเป็นตัวบ่งชี้ที่อยู่ด้านบนหรือด้านล่างหน้าต่างหลักตัวอย่างด้านล่างแสดง SP 500 หุ้นเหนือ MAX SP50A 50 วันในหน้าต่างหลักของแผนภูมิ SP 500 ในหน้าต่างตัวบ่งชี้ด้านล่างสีชมพู SMA 10 วันและสีฟ้า 50 บรรทัดถูกเพิ่มลงในหน้าต่างหลักรูปภาพด้านล่างแผนภูมิแสดงวิธีการเพิ่มเหล่านี้เป็นซ้อนทับ SP 500 ถูกเพิ่มเป็นตัวบ่งชี้โดยการเลือกราคาแล้ว คลิกที่ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าที่ซ้อนทับคลิกที่แผนภูมิด้านล่างเพื่อดูตัวอย่างแบบสดผู้ใช้รายชื่อรายชื่อผู้ใช้ Sharpcharts สามารถคำนวณเปอร์เซ็นต์หรือจำนวนหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ Dow Industrials, Nasdaq , Nasdaq 100, NYSE, SP 100, SP 500 และ SP TSX Composite ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉพาะเจาะจง ได้แก่ 50 วัน, 150 วันและ 200 วันตารางแรกแสดงสัญลักษณ์ที่มีอยู่สำหรับ PERCENT ของหุ้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉพาะ อายุสังเกตว่าสัญลักษณ์เหล่านี้ทั้งหมดมี R ที่ท้ายตารางที่สองแสดงสัญลักษณ์ที่พร้อมใช้งานสำหรับ NUMBER ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะนี่เป็นจำนวนที่แน่นอนตัวอย่างเช่นดัชนีดาวโจนส์อาจมี 20 หุ้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขา หรือ Nasdaq อาจมี 1230 หุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขาบรรทัดการคิดตาม PERCENT และ NUMBER มีลักษณะเหมือนกันอย่างไรก็ตามตัวเลขที่แน่นอนเช่น 20 และ 1230 ไม่สามารถเทียบได้เปอร์เซ็นต์ในทางกลับกันให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบได้ คลิกที่ภาพด้านล่างเพื่อดูสิ่งเหล่านี้ในแค็ตตาล็อกของสัญลักษณ์ค่าเฉลี่ยขั้นต่ำ - ค่าเฉลี่ยง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential. Moving เรียบเพื่อให้เป็นตัวบ่งชี้ต่อไปนี้ แต่กำหนดทิศทางในปัจจุบันด้วย lag การเลื่อนค่าเฉลี่ยความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีตแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองสัญญาณรบกวน rm หน่วยการสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ และการซ้อนทับเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุด ได้แก่ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุ ทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดสนับสนุนที่อาจเกิดขึ้นและความต้านทาน levels. Here แผนภูมิที่มีทั้ง SMA และ EMA บน it. Click แผนภูมิสำหรับรุ่นที่ถ่ายทอดสดการคำนวณเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่เรียบง่ายเกิดขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของ การรักษาความปลอดภัยมากกว่าจำนวนเฉพาะช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดในช่วงห้าวันที่หารด้วยห้าเนื่องจากชื่อของ บริษัท หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าคือ ลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมใช้งานค่านี้จะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่พัฒนาขึ้นในช่วงสามวันวันแรกของการย้าย เฉลี่ยเพียงครอบคลุม 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะหายไปต่อโดยการปล่อยจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ใน ตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 ถึง 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดแจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยเช่นกันสังเกตได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการอยู่ต่ำกว่าราคาล่าสุดตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณโดยเฉลี่ยที่เป็นตัวบ่งชี้พิเศษค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดการถ่วงน้ำหนัก นำไปใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก EMA เชิงเส้นจะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาจะถูกใช้เป็นค่า EMA ของช่วงก่อนหน้าในการคำนวณครั้งที่สองคำนวณตัวคูณที่มีตัวคูณสามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างสำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่า 18 18 สำหรับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่า EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลา 20 จะใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 คำบอกกล่าว น้ำหนักที่ลดลงในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าถ้าคุณต้องการให้เราระบุเปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA คุณสามารถใช้สิ่งนี้ได้ สูตรเพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาแล้วป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสด็จเฉลี่ย 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages จะตรงไปข้างหน้าและ ต้องมีคำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันมีการเคลื่อนไหวเมื่อราคาใหม่กลายเป็นราคาที่มีอยู่และราคาเก่าหล่นลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 ปีหรืออีกระยะหนึ่งในอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลาย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไป 30 ระยะเวลาซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิง Lag Factor ยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเท่าไหร่ความล่าช้ามากขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงเวลา 10 วันจะกอดราคาได้ใกล้เคียงมากและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปิด Short moving ค่าเฉลี่ยเป็นเช่นเรือความเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกที่กราฟเพื่อดูแผนภูมิสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงกว่าแม้จะมีสถิติการซื้อขายในเดือนมกราคม - ลดลงในเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันจัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ปรับลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าความล่าช้าค่ามัธยฐานและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยแม้ว่าจะมีความชัดเจน ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุด l เลี้ยวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในมืออื่น ๆ ที่เป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดเช่นนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจจะเหมาะกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์, รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็น IBM กับ SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันสีเขียวทั้งสองแหลมในปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA กลับมาอยู่เหนือหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลา ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยเฉลี่ยระยะสั้นค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 เหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists ที่สนใจในแนวโน้มในระยะปานกลางจะเลือกสำหรับการเคลื่อนไหวที่ยาวขึ้น ค่าเฉลี่ยที่อาจขยายระยะเวลา 20-60 ระยะนักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าระยะเวลาในการเคลื่อนที่เฉลี่ยบางส่วนเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของมันคือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลางนักเก็งกำไรหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันค่อนข้างสูง เป็นที่นิยมในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุอัตลักษณ์สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ได้กล่าวมาแล้วข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสี้ยวหนึ่งทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา verage แสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวที่เพิ่มขึ้นสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้น แสดง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ดีเท่าไรเมื่อมีความแข็งแกร่งมากขึ้น EMA 150 วันพังลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตว่าลดลง 15% ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ตัวชี้วัดที่ล้าหลังระบุการผกผันตามที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ที่ลดลงอย่างต่อเนื่องในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้นแล้ว 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เกิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงมีการเติบโตต่อเนื่องใน 12 เดือนข้างหน้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยอยู่ในระดับที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ใน Technical Analysi s ของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ข้ามไขว้ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กำหนดระยะเวลาของระบบระบบโดยใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับถมของหุ้นในแนวราบจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ข้ามข้ามสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้เรียกอีกชื่อว่าเครื่องหมายกากบาทสีเงินไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้วค่าเฉลี่ย crossovers ผลิตสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงาน สองตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนระยะเวลาการเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นความล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ จะมีจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไประบบครอสโอเวอร์ไตรยางศ์ที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับ 5 วันค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ Crossover แบบถ่วงน้ำหนักเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย ส่งผลให้มี whipsaws สามตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ไม่นานนักเมื่อ 10 วันย้อนหลังไปถึงช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา ครอสโอเวอร์หยดตัวต่อไปในวันที่ 3 ม. ค. เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้มีการแส้วข้ามอีกครั้งการปรับตัวลดลงนี้ไม่นานจนเป็น EMA 10 วันที่ขยับขึ้นเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามข้อ สัญญาณบังหน้า g ย้ายเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง 10 วัน EMA ยกตัวเหนือเส้น EMA 50 วันก่อนดีดตัวขึ้นอีกครั้ง MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นที่เป็นตัวแทนของความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเลขสองเส้นค่าเฉลี่ย MACD เป็นบวก ในระหว่างการข้ามทองคำและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้วค่าร้อยละราคา Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสแสร้งและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL ที่มี EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการแยกไขว้เฉลี่ย 4 ครั้งในช่วง 2 ปี 1 ปี 2 ครั้งแรกมีผลให้เกิด whipsaws หรือ bad trades มีแนวโน้มที่ยั่งยืน ด้วยการครอสโอเวอร์ที่สี่เป็น ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มมีการ Crossovers ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยวิธีง่ายๆ สัญญาณบ่งบอกราคาจะเคลื่อนไปเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการซื้อขายได้ภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะเป็นตัวกำหนดทิศทางของแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงใช้ในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้น bullish เมื่อเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน, chartists จะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะนำมาสู่สัญญาณดังกล่าว การข้ามไปข้างหน้าจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้นการข้ามหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น แสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและอยู่เหนือระดับเฉลี่ยในช่วงระยะเวลา 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลดลงต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ กลับมาอยู่เหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณลูกศรสีเขียวในแนวราบสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับ ราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อการดีดตัวอยู่ใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อราคาหุ้นอยู่ใกล้ระดับต่ำกว่า 50 วัน EMA การเก็งกำไรและแนวต้านค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับและแนวต้านได้ downtrend ระยะสั้นแนวโน้มขาขึ้น ght หาแนวรับใกล้เส้นศูนย์เคลื่อนที่ระยะสั้น 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้รับการสนับสนุนใกล้เส้นศูนย์เคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ได้รับความนิยมสูงสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลายเกือบจะเหมือนกับคำทำนายที่ทำด้วยตัวเองแผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปี 2008 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อนหน้านี้เมื่อแนวโน้มกลับตัวกลับด้วยการพักฐานสองด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวต้านที่ 9500 ไม่ควรคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป ตลาดจะถูกผลักดันด้วยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุโซนสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนัก ข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือ lagging ตัวบ่งชี้ที่จะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี แต่หลังจากทั้งหมดแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกัน ว่าเทรดเดอร์อยู่ในแนวเดียวกันกับเทรนด์ปัจจุบันแม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ใช้เวลาในช่วงการซื้อขายที่สูงมากซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สาย สัญญาณ Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดค่าโดยรวม แนวโน้มและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีเป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้ เมนูแบบเลื่อนลงวางซ้อนผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาคุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับเปิด, H สำหรับสูง, L สำหรับต่ำ, และ C สำหรับการปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่นที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรืออนาคตที่ถูกต้องเป็นตัวเลขเชิงลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยน สีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย 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