ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธี ตัวอย่างเช่น

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนัก: พื้นฐานหลายปีช่างเทคนิคพบปัญหาสองอย่างเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาแรกอยู่ในกรอบเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) นักวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่เชื่อว่าการดำเนินการด้านราคา การเปิดหรือปิดราคาหุ้นไม่เพียงพอที่จะขึ้นอยู่กับการคาดการณ์อย่างถูกต้องสัญญาณซื้อหรือขายของการกระทำแบบไขว้ MAs เพื่อแก้ปัญหานี้นักวิเคราะห์จึงกำหนดน้ำหนักให้มากที่สุดกับข้อมูลราคาล่าสุดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (EMA) (เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Exploring Average Moved Average Weighed) ตัวอย่างเช่นใช้ MA 10 วันผู้วิเคราะห์จะใช้ราคาปิดของวันที่ 10 และคูณเลขนี้เป็น 10 วันที่เก้าโดยเก้าแปดวินาที วันโดยแปดและอื่น ๆ เพื่อแรกของ MA เมื่อรวมแล้วนักวิเคราะห์จะหารตัวเลขด้วยการเพิ่มตัวคูณ ถ้าคุณเพิ่มตัวคูณของตัวอย่าง MA 10 วันจำนวนเป็น 55 ตัวบ่งชี้นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาทำให้แนวโน้มโดดเด่น) ช่างเทคนิคหลายคนเชื่อมั่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (exponentially smoothed moving average - EMA) ตัวบ่งชี้นี้ได้รับการอธิบายด้วยวิธีต่างๆมากมายที่ทำให้นักเรียนและนักลงทุนสับสน บางทีคำอธิบายที่ดีที่สุดมาจาก John J. Murphys การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน (เผยแพร่โดย New York Institute of Finance, 1999): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเรียงตามที่อธิบายถึงปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ประการแรกค่าเฉลี่ยที่ได้รับการจัดแจงโดยการชี้แจงให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับข้อมูลล่าสุด ดังนั้นจึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก แต่ในขณะที่ให้ความสำคัญน้อยกว่ากับข้อมูลราคาในอดีตจะรวมถึงการคำนวณข้อมูลทั้งหมดในชีวิตของเครื่องมือ นอกจากนี้ผู้ใช้สามารถปรับน้ำหนักเพื่อให้น้ำหนักมากขึ้นหรือน้อยกว่ากับราคาวันล่าสุดซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าวันก่อนหน้า ผลรวมของค่าเปอร์เซ็นต์ทั้งสองจะเพิ่มขึ้นเป็น 100 ตัวอย่างเช่นราคาสุดท้ายของวันอาจมีการกำหนดน้ำหนัก 10 (.10) ซึ่งจะเพิ่มลงในน้ำหนักของวันก่อนหน้า 90 (.90) นี้จะช่วยให้วันสุดท้าย 10 ของน้ำหนักรวม นี่จะเทียบเท่ากับค่าเฉลี่ย 20 วันโดยให้ราคาวันสุดท้ายมีค่าน้อยกว่า 5 (.05) กราฟแสดงดัชนี Nasdaq Composite Index ตั้งแต่สัปดาห์แรกในเดือนสิงหาคม 2543 ถึงวันที่ 1 มิถุนายน พ. ศ. 2544 ตามที่เห็นได้ชัด EMA ซึ่งในกรณีนี้ใช้ข้อมูลราคาปิดเหนือ ระยะเวลาเก้าวันมีสัญญาณขายที่ชัดเจนในวันที่ 8 กันยายน (มีเครื่องหมายลูกศรลงสีดำ) นี่เป็นวันที่ดัชนีทะลุแนว 4,000 จุด ลูกศรสีดำที่สองแสดงอีกขาลงที่ช่างเทคนิคกำลังคาดหวัง Nasdaq ไม่สามารถสร้างปริมาณและดอกเบี้ยได้เพียงพอจากนักลงทุนรายย่อยเพื่อทำลายเครื่องหมาย 3,000 จากนั้นก็พุ่งตัวลงสู่จุดต่ำสุดที่ 1619.58 ในวันที่ 4 เม. ย. แนวโน้มการขึ้นลงของวันที่ 12 เมษายนจะมีเครื่องหมายลูกศร ดัชนีปิดที่ 1,961.46 จุดและนักเทคนิคเริ่มเห็นผู้จัดการกองทุนสถาบันเริ่มที่จะรับข้อเสนอพิเศษบางอย่างเช่น Cisco, Microsoft และปัญหาด้านพลังงานบางส่วน (อ่านบทความที่เกี่ยวข้องของเรา: การย้ายซองจดหมายโดยเฉลี่ย: ปรับแต่งเครื่องมือการเทรดดิ้งที่ได้รับความนิยมและการเด้งตีค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย) ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากผลกำไรจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดอัตราส่วนหนี้สินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแต่ละบุคคล ประเภทของโครงสร้างค่าตอบแทนที่ผู้จัดการกองทุนป้องกันความเสี่ยงมักใช้ในส่วนของค่าตอบแทนที่เป็นผลการปฏิบัติงานความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงโดยอิงจากราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ : จากสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงดังกล่าวข้างต้นเท่ากับ 90.66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่ง ข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล นี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มได้ถึง 1 (หรือ 100) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบน ราคาปิดของ AAPLHome gtgt หัวข้อการบัญชีสินค้าคงคลังการเคลื่อนย้ายวิธีการพื้นที่โฆษณาเฉลี่ยการย้ายภาพรวมของสินค้าคงคลังเฉลี่ยการคำนวณมูลค่าเฉลี่ยของสินค้าคงคลังแต่ละรายการในคลังจะคำนวณใหม่หลังจากการซื้อสินค้าทุกครั้ง วิธีนี้มีแนวโน้มที่จะทำให้การประเมินมูลค่าสินค้าคงคลังและต้นทุนของสินค้าที่ขายอยู่ในระหว่างที่ได้มาภายใต้วิธีเข้าก่อนออกก่อน (FIFO) และวิธีการล่าสุดในการให้บริการครั้งแรก (LIFO) วิธีคิดเฉลี่ยนี้ถือเป็นวิธีการที่ปลอดภัยและระมัดระวังในการรายงานผลประกอบการทางการเงิน การคำนวณคือต้นทุนรวมของรายการที่ซื้อหารด้วยจำนวนรายการในสต็อก ต้นทุนการสิ้นสุดสินค้าคงคลังและต้นทุนสินค้าที่จำหน่ายได้มีการกำหนดไว้ที่ต้นทุนเฉลี่ยนี้ ไม่มีการแบ่งชั้นค่าใช้จ่ายเท่าที่จำเป็นสำหรับวิธี FIFO และ LIFO เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เปลี่ยนแปลงเมื่อมีการซื้อใหม่วิธีนี้สามารถใช้ได้กับระบบการติดตามสินค้าคงคลังแบบตลอดอายุการใช้งานซึ่งระบบจะเก็บบันทึกยอดคงเหลือคงเหลือไว้เป็นปัจจุบันเท่านั้น คุณไม่สามารถใช้วิธีการเก็บข้อมูลเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้หากคุณใช้ระบบพื้นที่โฆษณาเป็นระยะ ๆ เท่านั้น เนื่องจากระบบดังกล่าวสะสมเฉพาะข้อมูล ณ สิ้นงวดบัญชีและไม่ได้เก็บบันทึกข้อมูลไว้ในแต่ละระดับ นอกจากนี้เมื่อมีการประเมินมูลค่าสินค้าคงคลังโดยใช้ระบบคอมพิวเตอร์คอมพิวเตอร์จะทำให้สามารถปรับการประเมินสินค้าคงเหลือได้อย่างต่อเนื่องด้วยวิธีนี้ ในทางตรงกันข้ามการใช้วิธีเฉลี่ยโดยเฉลี่ยในการเก็บรักษาบันทึกข้อมูลด้วยตนเองอาจเป็นเรื่องยากทีเดียวเนื่องจากเจ้าหน้าที่ธุรการจะต้องจมกับปริมาณของการคำนวณที่จำเป็น ตัวอย่างวิธีที่ 1 ABC International มี 1,000 วิดเจ็ตสีเขียวในสต๊อกเมื่อต้นเดือนเมษายนโดยมีราคาต่อหน่วย 5. ดังนั้นจุดเริ่มต้นของยอดคงเหลือคงคลังของเครื่องมือสีเขียวในเดือนเมษายนคือ 5,000 เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สซื้อเครื่องมือเพิ่มเติม 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนสำหรับ 6 ใบ (ซื้อรวม 1,500 ชิ้น) และอีก 750 ชิ้นต่อวันสีเขียวสำหรับวันละ 20 เม็ด (ซื้อรวม 5,250 ใบ) ในกรณีที่ไม่มียอดขายใด ๆ หมายความว่าต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วย ณ สิ้นเดือนเมษายนเท่ากับ 5.88 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 11,750 (ยอดซื้อต้น 5,000 1,500 ซื้อ 5,250 ใบ) หารด้วยยอดรวมการชำระเงินแบบ on - (นับ 1,000 ยอดเริ่มต้น 250 หน่วยซื้อ 750 หน่วยที่ซื้อมา) ดังนั้นค่าใช้จ่ายเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเครื่องมือสีเขียวคือ 5 หน่วยต่อหน่วยในช่วงต้นเดือนและ 5.88 ณ สิ้นเดือน เราจะทำซ้ำตัวอย่างต่อไป แต่ตอนนี้มียอดขายหลายรายการ โปรดจำไว้ว่าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลังจากการทำธุรกรรมทุกครั้ง ตัวอย่างที่ 2 ABC International มี 1,000 เครื่องมือสีเขียวในสต็อก ณ ต้นเดือนเมษายนที่ราคาต่อหน่วยของ 5 มันขายได้ 250 หน่วยเหล่านี้ในวันที่ 5 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายกับสินค้าที่ขาย 1,250 ซึ่ง คำนวณเป็น 250 หน่วย x 5 ต่อหน่วย ซึ่งหมายความว่าขณะนี้มีหน่วยเหลืออีก 750 หน่วยโดยมีต้นทุนต่อหน่วยเท่ากับ 5 และมีต้นทุนรวม 3,750 ราย เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สซื้อเครื่องมือสีเขียวเพิ่มเติมอีก 250 ชิ้นในวันที่ 10 เมษายนเป็นเวลา 6 วัน (ซื้อรวม 1,500 ชิ้น) ต้นทุนเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ 5.25 ซึ่งคำนวณเป็นต้นทุนรวม 5,250 หน่วยหารด้วยจำนวน 1,000 หน่วยที่ยังอยู่ในมือ เอเชี่ยนแบงก์ออฟคอมเมิร์สขายได้ 200 หน่วยเมื่อวันที่ 12 เมษายนและบันทึกค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ขายได้ 1,050 ซึ่งคำนวณได้ 200 หน่วย x 5.25 ต่อหน่วย ซึ่งหมายความว่าขณะนี้มี 800 หน่วยเหลืออยู่ในสต็อกโดยมีต้นทุนต่อหน่วย 5.25 และมีต้นทุนรวม 4,200 สุดท้าย ABC ซื้อเครื่องมือสีเขียว 750 รายการในวันที่ 20 เมษายนสำหรับ 7 ครั้ง (ซื้อรวม 5,250 ใบ) เมื่อสิ้นสุดเดือนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่อหน่วยเท่ากับ 6.10 ซึ่งคำนวณเป็นค่าใช้จ่ายรวม 4,200 5,250 หน่วยหารด้วยหน่วยที่เหลือทั้งหมด 800 750 ดังนั้นในตัวอย่างที่สองเอบีซีอินเตอร์เนชั่นแนลเริ่มต้นเดือนนี้ด้วยจำนวน 5,000 เริ่มต้นสมดุลของเครื่องมือสีเขียวในราคา 5 ชิ้นขายได้ 250 หน่วยโดยเสียค่าใช้จ่าย 5 วันในวันที่ 5 เมษายนปรับราคาต่อหน่วยเป็น 5.25 หลังจากซื้อเมื่อวันที่ 10 เมษายนขายได้ 200 หน่วยโดยมีค่าใช้จ่าย 5.25 ในวันที่ 12 เมษายนและ สุดท้ายทบทวนค่าใช้จ่ายต่อหน่วยเป็น 6.10 หลังการซื้อเมื่อวันที่ 20 เมษายนคุณสามารถเห็นได้ว่าราคาต่อหน่วยเปลี่ยนแปลงตามการซื้อสินค้าคงคลัง แต่ไม่หลังจากการขายสินค้าคงคลัง.6.2ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 elecsales คำสั่งซื้อ 5 41 ในคอลัมน์ที่สองของ ตารางนี้มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่งที่ 5 แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มของรอบการคำนวณ ค่าแรกในคอลัมน์นี้คือค่าเฉลี่ยของห้าข้อสังเกตแรก (1989-1993) ค่าที่สองในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของค่า 1990-1994 และอื่น ๆ แต่ละค่าในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของการสังเกตในระยะเวลาห้าปีที่ตรงกลางกับปีที่สอดคล้องกัน ไม่มีค่าสำหรับสองปีแรกหรือสองปีที่ผ่านมาเพราะเราไม่มีข้อสังเกตสองด้าน ในสูตรด้านบนคอลัมน์ 5-MA มีค่าหมวกกับ k2 หากต้องการดูว่ามีการคาดการณ์แนวโน้มของวงจรแนวโน้มใดเราจะคำนวณพล็อตพร้อมกับข้อมูลต้นฉบับในรูปที่ 6.7 พล็อต 40 elecsales, main quotResidential ขายไฟฟ้า quot, ylab quotGWhquot สังเกตว่าแนวโน้ม (สีแดง) นุ่มนวลกว่าข้อมูลเดิมและจับภาพการเคลื่อนไหวหลักของชุดข้อมูลเวลาโดยไม่มีความผันผวนเล็กน้อยทั้งหมด วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่อนุญาตให้มีการประมาณค่า T ซึ่ง t อยู่ใกล้กับปลายของชุดดังนั้นเส้นสีแดงจึงไม่ขยายไปยังขอบของกราฟทั้งสองด้าน ต่อมาเราจะใช้วิธีการประเมินแนวโน้มรอบแนวโน้มที่มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งจะอนุญาตให้มีการประมาณใกล้จุดสิ้นสุด ลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวกำหนดความเรียบของการประมาณแนวโน้มรอบ โดยทั่วไปคำสั่งที่มีขนาดใหญ่หมายถึงเส้นโค้งที่นุ่มนวล กราฟต่อไปนี้แสดงผลของการเปลี่ยนแปลงลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลการขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเช่นนี้มักเป็นคำสั่งแปลก ๆ (เช่น 3, 5, 7, ฯลฯ ) ซึ่งเป็นสมมาตร: ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่ง m2k1 มีการสังเกตก่อนหน้านี้ k สังเกตการณ์ในภายหลังและการสังเกตการณ์กลาง ที่มีค่าเฉลี่ย แต่ถ้ามมก็จะไม่สมมาตรอีกต่อไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เหตุผลหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการทำให้สมมุติฐานค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เท่ากัน ตัวอย่างเช่นเราอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 4 จากนั้นให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่งที่ 2 ต่อผลลัพธ์ ในตารางที่ 6.2 ข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นในช่วงไม่กี่ปีแรกของข้อมูลการผลิตเบียร์รายไตรมาสของออสเตรเลีย beer2 lt - หน้าต่าง 40 ausbeer เริ่ม 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ TRUE 41 สัญกรณ์ 2times4-MA ในคอลัมน์สุดท้ายหมายถึง 4-MA ตามด้วย 2-MA ค่าในคอลัมน์สุดท้ายจะได้รับโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 2 ของค่าในคอลัมน์ก่อนหน้า ตัวอย่างเช่นสองค่าแรกในคอลัมน์ 4-MA คือ 451.2 (443410420532) 4 และ 448.8 (410420532433) 4 ค่าแรกในคอลัมน์ 2times4-MA คือค่าเฉลี่ยของทั้งสอง: 450.0 (451.2448.8) 2. เมื่อ 2-MA ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับคู่ (เช่น 4) จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางของคำสั่ง 4 เนื่องจากผลลัพธ์นี้สมมาตร เพื่อดูว่าเป็นกรณีนี้เราสามารถเขียน 2times4-MA ดังต่อไปนี้: เริ่มต้นแอมป์หมวก frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) frac18y frac18y frac18y frac end ตอนนี้มันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสังเกต แต่มันเป็นสมมาตร การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ก็เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่นมักใช้ 3times3-MA และประกอบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่งที่ 3 ตามด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่ง 3 โดยทั่วไปคำสั่ง MA แม้แต่จะต้องตามด้วยคำสั่ง MA ที่ทำให้เป็นสมมาตร ในทำนองเดียวกันคำสั่งแปลก ๆ ของ MA ควรเป็นไปตามคำสั่งแบบแปลก ๆ ของ MA การประมาณแนวโน้มรอบกับข้อมูลตามฤดูกาลการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมที่ใช้บ่อยที่สุดคือการประมาณแนวโน้มรอบจากข้อมูลตามฤดูกาล พิจารณา 2times4-MA: frac18y frac18y frac18y เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลรายไตรมาสในแต่ละไตรมาสจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเป็นครั้งแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้กับไตรมาสเดียวกันในปีต่อเนื่อง ดังนั้นความแปรผันตามฤดูกาลจะได้รับการเฉลี่ยและค่าที่ได้จากหมวกจะมีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ผลที่คล้ายกันจะได้รับโดยใช้ 2times 8-MA หรือ 2times 12-MA โดยทั่วไปแล้ว 2times m-MA จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักของ m1 ที่มีการนับถ่วงน้ำหนักโดยมีข้อสังเกตทั้งหมดที่น้ำหนัก 1 เมตรยกเว้นเงื่อนไขแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้น้ำหนัก 1 (2 เมตร) ดังนั้นถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นไปได้และมีคำสั่ง m ให้ใช้ 2times m-MA เพื่อประมาณแนวโน้มรอบ ถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นเลขคี่และจากคำสั่ง m ให้ใช้ m-MA เพื่อประมาณวัฏจักรของแนวโน้ม โดยเฉพาะช่วงเวลา 2 เดือน 12-MA สามารถใช้ในการประมาณวัฏจักรของข้อมูลรายเดือนและ 7-MA สามารถใช้ในการประมาณแนวโน้มรอบของข้อมูลรายวัน ตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของ MA มักจะส่งผลให้ประมาณการแนวโน้มรอบถูกปนเปื้อนตามฤดูกาลในข้อมูล ตัวอย่าง 6.2 การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้ารูปที่ 6.9 แสดงค่า 2times12-MA ที่ใช้กับดัชนีการสั่งซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้า สังเกตว่าเส้นเรียบแสดงให้เห็นว่าไม่มีฤดูกาลใดใกล้เคียงกับวัฏจักรของแนวโน้มที่แสดงในรูปที่ 6.2 ซึ่งใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ทางเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ยกเว้น 24, 36 ฯลฯ ) จะส่งผลให้เส้นเรียบที่แสดงความผันผวนบางฤดูกาล พล็อต 40 elecequip, ylab quot คำสั่งซื้อใหม่ indexquot col quotgrayquot การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าหลัก (Euro area) 41 บรรทัด 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotredquot 41 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ตัวอย่างเช่น 2x4-MA ที่พูดถึงข้างต้นจะเทียบเท่ากับน้ำหนัก 5-MA ที่มีน้ำหนักให้โดย frac, frac, frac, frac, frac โดยทั่วไปแล้ว m-MA ที่ถ่วงน้ำหนักสามารถเขียนเป็น hat t sum k aj y โดยที่ k (m-1) 2 และน้ำหนักโดยจุด a เป็นสิ่งสำคัญที่น้ำหนักทั้งหมดรวมกันเพื่อให้หนึ่งและว่าพวกเขาจะสมมาตรเพื่อให้ aj a. ง่าย m-MA เป็นกรณีพิเศษที่น้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากับ 1m ข้อได้เปรียบที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักคือให้ค่าประมาณของวงจรแนวโน้ม แทนที่จะสังเกตการป้อนและออกจากการคำนวณที่น้ำหนักเต็มน้ำหนักของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆและจากนั้นค่อยๆลดลงส่งผลให้เส้นโค้งเรียบ ใช้ชุดน้ำหนักที่เฉพาะเจาะจงบางชุด บางส่วนของข้อมูลเหล่านี้แสดงในตารางที่ 6.3