การย้าย ค่าเฉลี่ย กระบวนการ ตัวอย่างเช่น

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 จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบรื่นกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะเรียบลงเท่าไรช่วงเวลาที่ใกล้เคียงกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงมากขึ้นคุณสามารถให้ตัวอย่างชีวิตจริงของซีรีส์เวลาได้ซึ่งเป็นกระบวนการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของลำดับ q , เช่น yt sum q thetai varepsilon varepsilont, text varepsilont sim mathcal 0, sigma 2 มีบางเหตุผล priori สำหรับการเป็นแบบอย่างที่ดีอย่างน้อยสำหรับฉันกระบวนการ autoregressive ดูเหมือนจะง่ายมากที่จะเข้าใจอย่างสังหรณ์ใจในขณะที่กระบวนการ MA ดูเหมือนจะไม่เป็น ธรรมชาติได้อย่างรวดเร็วก่อนทราบว่าฉันไม่สนใจผลทฤษฎีที่นี่เช่นทฤษฎีบท Wold หรือ invertibility. As ตัวอย่างของสิ่งที่ฉันกำลังมองหาสมมุติว่าคุณมีหุ้นทุกคืนข้อความ rt sim 0, sigma 2 แล้วค่าเฉลี่ยรายสัปดาห์ ผลตอบแทนของหุ้นจะมีโครงสร้าง MA 4 เป็นสิ่งประดิษฐ์ทางสถิติอย่างหมดจดธันวาคม 3 12 ที่ 19 02 Basj ในสหรัฐอเมริการ้านค้าและผู้ผลิตมักออกคูปองซึ่งสามารถแลกรับส่วนลดหรือส่วนลดเมื่อซื้อ AP roduct พวกเขามักจะแพร่กระจายอย่างกว้างขวางผ่านทางจดหมายนิตยสารหนังสือพิมพ์อินเทอร์เน็ตโดยตรงจากร้านค้าปลีกและโทรศัพท์มือถือเช่นโทรศัพท์มือถือคูปองส่วนใหญ่มีวันหมดอายุหลังจากที่พวกเขาจะไม่ได้รับเกียรติจากร้านค้าและนี่คือสิ่งที่ผลิต vintages คูปองอาจช่วยเพิ่มยอดขาย แต่มีกี่คนที่ออกมีหรือวิธีการใหญ่ส่วนลดไม่เป็นที่รู้จักกันเสมอไปนักวิเคราะห์ข้อมูลคุณสามารถคิดว่าพวกเขาเป็นข้อผิดพลาดในเชิงบวก Dimitriy V Masterov 28 มกราคม 16 ที่ 21 51 บทความของเราปรับความผันผวนของพอร์ตการลงทุน และการคํานวณความเสี่ยงที่มีต่อความสัมพันธ์แบบอนุกรมซึ่งเราจะวิเคราะห์รูปแบบของผลตอบแทนของสินทรัพย์หลายตัวแปรเนื่องจากเวลาปิดที่แตกต่างกันของตลาดหุ้นโครงสร้างการพึ่งพาโดยความแปรปรวนร่วมปรากฏขึ้นการพึ่งพาอาศัยกันนี้มีเพียงหนึ่งช่วงดังนั้นเราจึงจำลองแบบนี้เป็นเวกเตอร์ ย้ายกระบวนการเฉลี่ยของใบสั่ง 1 ดูหน้า 4 และ 5. กระบวนการผลงานที่เป็นผลลัพธ์คือการแปลงเชิงเส้นของกระบวนการ VMA 1 ซึ่งโดยทั่วไปเป็นกระบวนการของ MA q s กับ q ge1 ดูรายละเอียดในหน้า 15 และ 16. ตอบ 3 ธ. ค. 52 ที่ 21 39 ค่าเฉลี่ยขั้นต่ำ - ค่าเฉลี่ยที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นเฉลี่ย - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยของข้อมูลราคาจะเป็นตัวบ่งชี้ต่อไป ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเนื่องจากพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้การดำเนินการราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นรูปแบบการสร้างตัวชี้วัดทางเทคนิคและการวางซ้อน เช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุด ได้แก่ Moving Average Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นได้ แผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA โดยคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะถูกสร้างขึ้นโดย com การวางราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะเจาะจงช่วงเวลาส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ย 5 วันของการเคลื่อนไหวของราคาปิดคือ 5 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย ที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปล่อยข้อมูลจุดที่ 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงต่อจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้น จาก 11 ถึง 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดสังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาล่าสุดตัวอย่างเช่นการย้าย ค่าเฉลี่ยสำหรับวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงค่าเฉลี่ยคำนวณโดยเฉลี่ยที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงจะช่วยลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด ขั้นตอนการคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทีละขั้นตอนสามขั้นตอนคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าวสามขั้นตอนก่อนอื่นให้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถัวเฉลี่ยค่า EMA ที่มีการระบุเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่อื่นเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายถูกใช้เป็นค่าก่อนหน้า ระยะเวลาของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกสองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักประการที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันระยะเวลาการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงจะใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด A 10 EMA EMA ระยะยาวสามารถเรียกว่า EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลา EMA ใช้ระยะเวลา 9 52 ไปเป็นราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าน้ำหนักของสั้น ช่วงเวลาที่แท้จริงมากกว่าน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เรามีเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็น time และป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสด็จเฉลี่ย 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages ตรงไปข้างหน้าและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อย 10 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อราคาใหม่กลายเป็นใช้ได้และราคาเก่าลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ค่าที่แท้จริงของมันจะไม่ได้รับรู้จนกระทั่ง 20 หรือมากกว่านั้นในระยะเวลาต่อมาในคำอื่น ๆ ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเพราะระยะเวลามองย้อนกลับสั้น Spreadsh นี้ eet จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีค่าอย่างเต็มที่ ความล่าช้าปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าความล่าช้ามากขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเปิดไม่นานหลังจากที่ราคาเปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นเช่นเดียวกับเรือความเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้าม, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลในอดีตที่ลดลงค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทางคลิกที่ แผนภูมิสำหรับแผนภูมิสดแสดงกราฟด้านบนแสดง SP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็มีส่วนร่วม urse และไม่ได้เปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้จะมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจง, หนึ่งคือไม่จำเป็นต้องดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ Exponential มีความล่าช้าน้อยลงและจึงมีความไวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยจะเปลี่ยนก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายในมืออื่น ๆ เป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของ ราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดเช่นนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันไป หาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดง IBM ที่มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองแหลม ปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA นั้นคมชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA เปิดขึ้นหลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนหลังจาก EMA. ความยาวและ Timeframes ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยรวมระยะสั้น 5-20 ช่วงเหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายไปได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าระยะเวลาในการเคลื่อนที่เฉลี่ยบางส่วนเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของค่าเฉลี่ยนี้เป็นระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไป, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลางนักเกรเทอร์หลายคนใช้ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเพราะเป็นเรื่องง่ายที่จะ Calc ulate หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายทศนิยม point. Trend Identification. สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายหรืออธิบายดังกล่าวข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งแบบง่ายและแบบเอกพจน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยจะลดลงการเพิ่มขึ้นของราคาในระยะยาว ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในระยะยาวสะท้อนแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 แจ้งให้ทราบว่าต้องใช้เวลาในการปฏิเสธทิศทาง 15 ครั้ง ตัวบ่งชี้เหล่านี้บ่งชี้ถึงการพลิกกลับของดัชนีที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นเมื่อ MMM แย่ที่สุดที่ลดลงในเดือนมีนาคม 2552 และพุ่งขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงนี้ อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงสูงขึ้นต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้า Moving averages ทำงานได้ดีในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้คู่ Double crossovers หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับซ้อนแบบ bullish จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือเส้นรอบวง ger moving average นี่เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นเครื่องหมายกากบาทสีแดง A crossover หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้วค่า crossovers เฉลี่ยที่เกิดขึ้นในช่วงปลาย ๆ หลังจากนั้นระบบมีตัวชี้วัดสองตัว ระยะเวลาในการเคลื่อนที่ที่ยาวนานขึ้นสัญญาณล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากขึ้นในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีการครอสโอเวอร์สามตัว วิธีการที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างต้นแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดใช้รายวันการใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้มี whipsaws 3 สายเป็น befo EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ไม่นานนักเมื่อ 10 พฤศจิกายนที่ผ่านมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมาการข้ามนี้ใช้เวลานานกว่า แต่เกิดการครอสโอเวอร์แบบลบต่อไป ในเดือนมกราคมที่ 3 เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิด whipsaw อีกครั้งการปรับตัวลดลงนี้ไม่นานจน EMA 10 วันกลับมาเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะแข็งแกร่ง ย้ายไปเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ไป 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง 10 วัน EMA หากต้องการเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามค่าที่ตั้งไว้ก่อนที่จะทำหน้าที่เป็นที่สอง MACD จะถูกใช้เพื่อระบุและหาปริมาณ MACO 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น Golde n ข้ามและลบระหว่างช่วงเวลาที่ตายตัว Oscillator Percentage Price PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวกระโดดและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกราฟนี้แสดง Oracle ORCL วันนี้มี EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มี Crossovers เฉลี่ย 4 ช่วงระยะเวลา 2 ปี 1 ครั้งระยะเวลา 3 เดือนแรกส่งผลให้มี Whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีแนวโน้มเริ่มมีเสถียรภาพเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้น ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง แต่ผลิตขาดทุนในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers. Moving เฉลี่ยยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณที่มีไขว้ราคาง่ายสัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคา เคลื่อนไหวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยรวมไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า สำหรับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงจะใช้ในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้นรั้นเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิชาตินิยมจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณดังกล่าวจะถูกละเว้นเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่กว่า เป็นขาขึ้นการข้ามแบบหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับเหนือ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวขึ้นของราคาและความผันผวนของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วัน และ EMA 200 วันหุ้นขึ้นไปเหนือระดับเฉลี่ย 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาปรับตัวลงอย่างรวดเร็วเหนือระดับ 5 EMA 0 วันเพื่อให้สัญญาณรั้นสัญญาณลูกศรสีเขียวสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันระดับราคาที่อยู่เหนือหรือล่าง EMA 50 วัน EMA ระยะ 1 วันจะเท่ากับ MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะสั้นใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่า EMA 50 วันแนวรับและแนวต้านค่าเฉลี่ย Mastery ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับและขาขึ้นในแนว A แนวรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้แรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ได้รับความนิยมสูงสุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลายเกือบจะเหมือนกับคำทำนายที่ทำด้วยตัวเองแผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึง สิ้นปี 2008 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้ง ในช่วงที่มีการปรับตัวขึ้นเมื่อแนวโน้มผันกลับมาที่แนวรับสองด้านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวต้านที่ 9500 ไม่ควรคาดหวังว่าการสนับสนุนและความต้านทานที่แท้จริงจะมาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ยาวนานขึ้น แทนที่จะเป็นระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุโซนสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มเป็นไปตามหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนเสมอ หลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณ, หลักทรัพย์ที่ใช้จ่ายมากเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณอยู่ใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย D เมื่อเทียบกับเครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการกำหนดแนวโน้มโดยรวมได้เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์อื่น ๆ จากนั้นใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือเกินซื้อการเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆหรือเลขยกกำลังก็ได้ ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมายจุลภาคปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรืออนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยน avera ย้าย ge ไปทางซ้าย 10 ช่วงจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและรูปแบบเพื่อแยกความแตกต่างระหว่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายรายการหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่สามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย ตัวเลือกขั้นสูงสามารถใช้เพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันโดยใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการสแกนสต็อกช็อต 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