30 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ ใน Excel

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 ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะราบเรียบยิ่งเท่าไรระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้ สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงหยิบขึ้นมาแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วัน, แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ ตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวขึ้น 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับระยะสั้น cy cles. The ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างไปสั้น ๆ เมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในหลากหลาย ตลาดที่มีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่ง. สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้เร็วขึ้น (Moving Average) ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการเคลื่อนไหว (Moving Averages) ซึ่งใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages) ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 รูปแบบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆ 6 เส้นเพื่อยืนยันค่าเฉลี่ย มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์แนวโน้มตามวัตถุประสงค์ในการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้วงพล็อตที่หลายช่วงจริงเฉลี่ยในการกรอง ค่าเฉลี่ย MACD Moving Average Convergence Divergence บ่งชี้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่าซึ่งเป็นกราฟของ oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าลงจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วโดยความเห็นประจำสัปดาห์ของตลาดทั่วโลกจะช่วยให้คุณสามารถระบุตลาดได้ ความเสี่ยงเพิ่มค่าเฉลี่ยของคุณ timing. Moving - ง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ย - ง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ยเรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ตามแนวโน้มพวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้า เนื่องจากราคาอ้างอิงจากราคาที่ผ่านมาแม้ว่าจะมีความล่าช้าก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทที่นิยมมากที่สุด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Moving Average Average SMA และ Moving Average EMA เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ avera ges สามารถใช้ในการระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมิต่อไปนี้มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ที่เกิดขึ้นจากการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่บนพื้นฐานของราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดของราคาปิดห้าหารด้วย 5 ตามที่ชื่อหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาดังต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมค่าเฉลี่ยล่าสุด ห้าวันวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปล่อยจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงต่อจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ในตัวอย่าง ข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 ถึง 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดแจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยนอกจากนี้สังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการอยู่ต่ำกว่าราคาล่าสุดตัวอย่างเช่นการย้าย ค่าเฉลี่ยสำหรับวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงค่าเฉลี่ยคำนวณโดยเฉลี่ยที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงจะช่วยลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด ขั้นตอนการคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทีละขั้นตอนสามขั้นตอนคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าวสามขั้นตอนก่อนอื่นให้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถัวเฉลี่ยค่า EMA ที่มีการระบุเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่อื่นเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายถูกใช้เป็นค่าก่อนหน้า ระยะเวลาของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกที่สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างสำหรับ 10- วัน EMA เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 รอบใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 เป็นระยะเวลา 20 ปีใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 โปรดสังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาการเคลื่อนที่เฉลี่ยขึ้นเป็นสองเท่าถ้าคุณต้องการให้เราระบุเปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA ให้คุณ สามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาแล้วป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ 10 นาทีสำหรับ Intel Simple moving averages จะถูกส่งตรง และต้องมีคำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ยของวันที่ 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้ามาและราคาเก่าหล่นลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณสูตรแรกสูตรปกติ ใช้เวลามากกว่าเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 ปีดังนั้นในอีกระยะหนึ่งค่าในกระดาษคำนวณของ excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีตจะย้อนกลับไป 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีค่าอย่างเต็มที่ ความล่าช้าปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าความล่าช้ามากขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นเช่นเดียวกับเรือความเร็วรวดเร็วและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้าม, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่าเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกที่กราฟเพื่อดูแผนภูมิสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้ในเดือนมกราคมถึงกุมภาพันธ์ ลดลง 100 วัน SMA จัดหลักสูตรและไม่ได้เปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจน ระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างใดอย่างหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการคำนวณจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่น้อย มืออื่น ๆ ที่เป็นตัวแทนของค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดเช่นนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะที่จะระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ย เกี่ยวกับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดง IBM ด้วย SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสอง EMA ปรับตัวขึ้นในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ SMA ปรับตัวลงในช่วงกลางเดือนก. พ. แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นเดือนมี. ค. ว่า SMA กลับมาอยู่เหนือหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยรวมระยะสั้น 5-20 ช่วงเหมาะสมที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายระยะเวลา 20- นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวเฉลี่ยมากกว่า 100 งวดระยะเวลาเฉลี่ยของการเคลื่อนที่บางส่วนเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันน่าจะเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของมันชัดเจน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลางนักวิพากษ์วิจารณ์ส่วนใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมมาก ในอดีตเนื่องจากเป็นเรื่องง่ายในการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุตัวตนสัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ย กำลังถดถอยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในระยะยาวสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้น ความชำนาญสูง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตว่าลดลง 15% ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ตัวชี้วัดที่ล้าหลังระบุการผกผันตามที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ที่ลดลงอย่างต่อเนื่องในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เกิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงมีการเติบโตต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีแนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างมาก Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่า double crossover Double ไขว้หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดค่าความยาวโดยเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดช่วงเวลา ฉันสำหรับระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาว A ครอสโอเวอร์รั้นเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกอีกอย่างหนึ่งว่าเครื่องหมายกากบาทสีแดงไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว ปลายสัญญาณหลังจากทั้งหมดระบบจ้างสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานมากขึ้นล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนไหวจะผลิต whipsaws จำนวนมากในกรณีที่ไม่มี ของแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปไตรครอสโอเวอร์ง่าย syst em อาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วยเส้นประสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีแดงคือการปิดใช้ชีวิตประจำวัน การครอสโอเวอร์โดยเฉลี่ยจะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดีโดย EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ไม่นานนักเมื่อ 10 วันย้อนหลังไปถึงกลางเดือนพฤศจิกายน กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนม. ค. ที่เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้เกิดการแส้วข้ามอีกครั้งเครื่องหมายลบนี้ไม่นานจนเป็น EMA 10 วันที่ขยับขึ้นเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา สัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่ First, ไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw ราคาหรือตัวกรองเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่ผ่านมา 3 วันก่อน ทำหน้าที่หรือต้องใช้ EMA 10 วันเพื่อย้าย a ต่ำกว่า 50 วัน EMA โดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่ที่สอง MACD สามารถใช้ในการระบุและหาปริมาณของไขว้เหล่านี้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัด MACD จะพลิกกลับในช่วงที่เป็นทองคำ ข้ามและลบในช่วงตายข้าม Oscillator ราคาร้อยละ PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างร้อยละทราบว่า MACD และ PPO อยู่บนพื้นฐานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและจะไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL ด้วย EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 หุ้นมีการครอสโอเวอร์ 4 เส้นโดยเฉลี่ยในช่วง 2 1 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีแนวโน้มเริ่มมีเสถียรภาพเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้น mids 20s อีกครั้งการเคลื่อนไหว crossovers เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง แต่ผลิตขาดทุนในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม Crossovers Cross. Moving เฉลี่ยยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณที่มี pric ง่าย e crossovers สัญญาณรั้นจะถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการซื้อขายได้ภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะเป็นตัวกำหนดทิศทางของแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงใช้ในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้น bullish เมื่อมีราคาอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน, chartists จะมุ่งเน้นไปที่สัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะนำมาสู่สัญญาณดังกล่าว แต่การข้ามเครื่องหมายลบดังกล่าวจะถูกละเว้นเนื่องจากแนวโน้มใหญ่ขึ้น เพียงแค่แนะนำการปรับตัวของการฟื้นตัวที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและอยู่เหนือระดับเฉลี่ย 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ กลับมาอยู่เหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อแสดงสัญญาณลูกศรสีเขียวในแนวราบที่สอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วัน ราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะดังกล่าวอยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะก่อนหน้าใกล้เคียงกับ EMA 50 วันแนวรับและแนวต้านค่าเฉลี่ยแนวปะทะยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับและแนวต้านได้ ในแนวโน้มขาขึ้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้แรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นช่วงที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก - ค่าเฉลี่ยถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 200 วันอาจลดลง มันเกือบจะเหมือนคำทำนายด้วยตัวเองที่ตอบสนองข้างต้นแผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วัน หลายครั้งในช่วงแรกเมื่อแนวโน้มกลับด้วยการแบ่งการสนับสนุนด้านบนสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นความต้านทานรอบ 9500.Do ไม่คาดหวังการสนับสนุนที่แน่นอนและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งอีกต่อไปย้ายค่าเฉลี่ยตลาดจะขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ความรู้สึก, ซึ่งจะทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุโซนการสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็น ขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกัน ว่าเทรดเดอร์อยู่ในแนวเดียวกันกับเทรนด์ปัจจุบันแม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ใช้เวลาในช่วงการซื้อขายที่สูงมากซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สาย สัญญาณ Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดค่าโดยรวม แนวโน้มและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีเป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายหรือ exponential moving average พารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาคุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ n สําหรับ Open, H สําหรับ High, L สําหรับ Low และ C สําหรับ Close เครื่องหมายจุลภาคใชเพื่อแยกขอมูลพารามิเตอร์อื่น ๆ ที่สามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือขวาในอนาคตเชิงลบ จำนวน -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 รอบระยะเวลาหลายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถวางทับพล็อตราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนแปลงได้ สีและสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย 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