การย้าย ค่าเฉลี่ย vs ชี้แจง เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยเลขประจำตัว EMA - EMA ลดลงค่าเฉลี่ยเลขหมาย EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่น MACD (Divolence) และค่าความแปรปรวนของราคา (percentage warcent oscillator) (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกซึ่งเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนแผนภูมิระหว่างวัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยอยู่ที่มากกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขตามลำดับ ผู้ปฏิบัติงานช่วงต้นของการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขลำดับเวลาของแต่ละบุคคลมากกว่าที่พวกเขามีอยู่กับการแก้ไขข้อมูลดังกล่าว การแก้ไข ในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากในภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบ เมื่อเข้าใจเส้นโค้งที่มีรูปร่างต่างๆและเส้นถูกวาดตามลำดับเวลาในความพยายามที่จะคาดการณ์ที่จุดข้อมูลอาจจะไป ตอนนี้ถือว่าเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้โดยนักวิเคราะห์ด้านเทคนิคในปัจจุบัน การวิเคราะห์แผนภูมิสามารถโยงย้อนกลับไปถึงศตวรรษที่ 18 ในประเทศญี่ปุ่นได้อย่างไร แต่อย่างไรและเมื่อใดที่ค่าเฉลี่ยความเคลื่อนไหวเมื่อถูกนำมาประยุกต์ใช้กับราคาในตลาดเป็นเรื่องลึกลับ เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา (SMA) ใช้มานานก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) เนื่องจาก EMA สร้างขึ้นจากกรอบ SMA และ SMA continuum สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตาม Simple Moving Average (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการในการติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่าย ผู้ประกอบการตลาดในยุคต้น ๆ ดำเนินการโดยปราศจากการใช้เมตริกแผนภูมิแบบซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นคำแนะนำ แต่เพียงผู้เดียว พวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟราคาดังกล่าวเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาด กระบวนการนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่ก็ได้รับการพิสูจน์ว่ามีผลกำไรมากพอสมควรกับการยืนยันการศึกษาเพิ่มเติม ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันให้เพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วง 20 วันและหารด้วย 20 และ อื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ยของ - เซตย่อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการเคลื่อนไหวเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้คำนวณจะย้ายไปตามจุดบนแผนภูมิ ซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของราคาปิดวันใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่จำเป็นเสมอที่สอดคล้องกับกรอบเวลาของการจ้างงานโดยเฉลี่ย ดังนั้นการคำนวณค่าเฉลี่ย 10 วันโดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สอง Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้น (Exponential Moving Average - EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลขได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 เนื่องจากการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะให้ความสำคัญกับราคาล่าสุดมากกว่าในชุดข้อมูลยาว ๆ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย EMA ปัจจุบัน ((ราคา (ปัจจุบัน) - EMA ที่ผ่านมา)) ตัวคูณ X) EMA ก่อนหน้า ปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ 2 (1N) โดยที่ N จำนวนวัน EMA 10 วัน 2 (101) 18.8 หมายถึง EMA 10 ช่วงน้ำหนักล่าสุด 18.8 วัน EMA 20 วัน EMA 9.52 และ 50 วัน EMA 3.92 ในวันล่าสุด EMA ทำงานโดยการชั่งน้ำหนักความแตกต่างระหว่างราคาในงวดปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้าและเพิ่มผลการค้นหาไปยัง EMA ก่อนหน้านี้ ระยะเวลาที่สั้นกว่าจะมีการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด เส้นขีดโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสม เส้นที่ติดตั้งอยู่เหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้า และใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มดังต่อไปนี้ พวกเขาไม่ได้ทำงานได้ดีกับตลาดช่วงและช่วงเวลาของความแออัดเนื่องจากสายการประกอบไม่ได้แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าที่ต่ำกว่า นอกจากนี้สายกระชับยังคงมีค่าคงที่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำ แนวรับที่เพิ่มขึ้นด้านล่างของตลาดมีความหมายยาวนานในขณะที่สายการผลิตที่พอดีกับขาขึ้นเหนือตลาดหมายถึงระยะสั้น วัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคือการวัดและแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลมีความเรียบโดยใช้วิธีการหลายกลุ่มของราคา มีแนวโน้มที่จะได้รับการคาดการณ์และคาดการณ์ไว้ สมมติฐานคือการเคลื่อนไหวของแนวโน้มก่อนหน้าจะดำเนินต่อไป สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถพบได้และง่ายขึ้นกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผลว่าสายพอดีจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาเฉลี่ย EMA ใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนย้ายแนวโน้มที่สั้นลงเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุด โดยวิธีนี้ EMA ควรจะลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเพื่อให้เส้นที่เหมาะสมจะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ EMA คือ: มันมีแนวโน้มที่จะแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงเวลาของความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังทลายลง ในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูงขึ้นคุณสามารถพิจารณาเพิ่มระยะเวลาเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ หนึ่งสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาว ตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวบ่งชี้ความเป็นไปได้ในการไต่ระดับต่อเนื่อง หากราคาพุ่งขึ้นต่ำกว่าแนวเส้น 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นโอกาสดีที่แนวโน้มขาลงอาจลดลงหรืออย่างน้อยตลาดอาจรวมตัวกัน หากราคาพุ่งขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ย 10 วันในระยะสั้น แนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกัน ในกรณีเหล่านี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้ามด้านบนหรือด้านล่างเส้น 20 วัน ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดทิศทางระยะสั้นสำหรับราคาต่อไป สำหรับระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาว ตัวอย่างเช่นหากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันจะเรียกว่าเครื่องหมายการเสียชีวิต และเป็นหยาบคายมากสำหรับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเรียกว่าไม้กางเขนสีทอง และเป็นที่พอใจมากสำหรับราคา ไม่ว่าจะเป็น SMA หรือ EMA เนื่องจากทั้งสองแบบเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม โดยเฉพาะในระยะสั้นที่ SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA บทสรุป Moving averages เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แผนภูมิและลำดับเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการทำให้การเคลื่อนไหวของราคาดีขึ้น การวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่าศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีในการควบคุม (เรียนรู้เพิ่มเติมในบทแนะนำการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเรา) เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงกดดันทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดค่าแต่ละส่วนข้อมูลเกี่ยวกับการตลาดมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา Hi Tom - ฉันเป็นสมาชิกของคุณและสงสัยว่าคุณมีแผนภูมิ ldquoconversionrdquo สำหรับการแปลงหรือไม่ แนวโน้มเป็นระยะ ๆ ตัวอย่างเช่น 10 แนวโน้มใกล้เคียงกับ EMA 19 ช่วงเวลา 1 แนวโน้มถึง 200EMA เป็นต้นขอขอบคุณล่วงหน้า สูตรสำหรับการแปลงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนตัวแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (EMA) ที่คงที่ไปเป็นจำนวนวันคือ: 2 mdashmdashmdash - N 1 โดยที่ N คือจำนวนวัน ดังนั้น 19 วัน EMA จะพอดีกับสูตรดังต่อไปนี้: 2 2 mdashmdashmdashmdash - mdashmdashmdash - 0.10 หรือ 10 19 1 20 สิ่งนี้เกิดขึ้นจากแนวคิดว่าค่าคงที่ที่ราบเรียบถูกเลือกเพื่อให้อายุเฉลี่ยของข้อมูลเท่ากัน เช่นเดียวกับที่จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย หากคุณมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบง่าย 20 ครั้งอายุเฉลี่ยของการป้อนข้อมูลแต่ละครั้งเท่ากับ 9.5 หนึ่งอาจคิดว่าอายุเฉลี่ยควรเป็น 10 เนื่องจากเป็นครึ่งหนึ่งของ 20 หรือ 10.5 เนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยของตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 20 แต่ในการประชุมเชิงสถิติอายุของข้อมูลล่าสุดคือ 0 ดังนั้น การหาอายุโดยเฉลี่ยของจุดข้อมูล 20 จุดที่ผ่านมาทำได้โดยการหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลนี้: ดังนั้นอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในเซตของช่วง N คือ: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 สำหรับการทำให้เรียบโดยใช้ความลื่นของเอ็กซ์เรย์แนล , มันจะเปิดออกจากคณิตศาสตร์ของทฤษฎีรวมที่อายุเฉลี่ยของข้อมูลคือ 1 - mdashmdashmdashmdash - A รวมทั้งสองสม: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash 2 เราสามารถแก้ค่าของ A ที่ equates EMA ให้มีความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ง่าย: 2 A mdashmdashmdashmdash - N 1 คุณสามารถอ่านชิ้นส่วนต้นฉบับที่เขียนเกี่ยวกับแนวคิดนี้ได้โดยไปที่ McClellanMTAaward. pdf ที่นี่เราตัดตอนมาจาก P. N. หนังสือเล่มล่าสุดของ Haurlanrsquos, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo Haurlan เป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเพื่อติดตามราคาหุ้นย้อนหลังในทศวรรษที่ 1960 และเรายังคงชอบคำศัพท์ดั้งเดิมของแนวโน้ม XX แทนที่จะเรียกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นรูปธรรมตามจำนวนวัน สาเหตุหนึ่งที่สำคัญคือนี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) คุณจะมองย้อนกลับไปในช่วงเวลาที่กำหนดเท่านั้น อะไรที่เก่ากว่าช่วงเวลามองย้อนกลับนั้นไม่ได้เป็นปัจจัยในการคำนวณ แต่ด้วยข้อมูล EMA ข้อมูลเก่า ๆ จะไม่หายไปเพียงน้อยนิดและมีความสำคัญน้อยกว่ากับค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดช่างเทคนิคจึงให้ความสำคัญกับ EMAs กับ SMAs การดูอย่างรวดเร็วที่แผนภูมินี้แสดงภาพประกอบของความแตกต่าง ในช่วงแนวโน้มจะเคลื่อนขึ้นหรือลงแนวโน้มที่ 10 และ SMA ระยะเวลา 19 วันส่วนใหญ่จะอยู่ในแนวเดียวกัน ในช่วงเวลาที่ราคาเปลี่ยนแปลงเร็วหรือเมื่อทิศทางของแนวโน้มมีการเปลี่ยนแปลงเราจะเห็นว่าทั้งสองเริ่มแยกออกจากกัน ในกรณีดังกล่าวเทรนด์ 10 จะกอดการดำเนินการด้านราคาให้ใกล้ชิดมากขึ้นและอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงเมื่อราคาข้ามไป สำหรับคนจำนวนมากสถานที่ให้บริการนี้ทำให้ EMA ldquobetterrdquo กว่า SMA แต่ ldquobetterrdquo อยู่ในสายตาของผู้ชม เหตุผลที่วิศวกรได้ใช้ EMA มานานหลายปีโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านอุปกรณ์อิเล็คทรอนิคส์ก็คือพวกเขาสามารถคำนวณได้ง่ายขึ้น ในการพิจารณามูลค่าปัจจุบันของ EMA todaybyquos ใหม่คุณต้องใช้ค่า EMA เมื่อวานนี้เพียงครั้งเดียวค่าคงที่ที่ราบเรียบและราคาปิดใหม่ของ todayrsquos (หรือค่าอื่น ๆ ) แต่ในการคำนวณ SMA คุณต้องทราบค่าทุกอย่างย้อนกลับไปในช่วงเวลาที่ทำการตรวจสอบย้อนหลังทั้งหมดอัตราค่าโดยสารเฉลี่ยที่ถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของผู้ขายเมื่อวันที่ 3 มีนาคม 2014 Let8217s วิเคราะห์ทั้งสองประเภทต่อไปนี้ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: Average Weighted Moving Average vs. Exponential Moving Average (หรือที่เรียกว่า WMA และ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่านี้ถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ไขข้อ จำกัด ของ Simple Moving Average: ค่าทั้งหมดของ Simple Moving Average มีค่าเท่ากับ 8220weight8221 สำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ย ในขณะที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุน้ำหนัก 8220weight8221 ที่กำหนดให้กับแต่ละค่าจะแตกต่างกันไป: ค่าที่มากที่สุดสำหรับค่าล่าสุดที่นำเข้าบัญชีมีค่าต่ำสุดสำหรับค่าที่เก่าที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่านี้เป็น Average Moving Average คำนวณจากระยะเวลาที่คุณเลือก (อาจเป็นระยะเวลา 5 วันหรือ 10, 15, 20, 50, 100, ฯลฯ 8230) และจะติดตามการเคลื่อนไหวของ ราคาที่มี 8220 ล้านพิกเซลล่าช้า 8221 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้ช่วยให้การเคลื่อนไหวของราคามีความราบรื่นและกรอง 8220noise8221 (การสั่นทั้งหมดของราคาที่สร้างสัญญาณเท็จ) นอกจากนี้คุณควรจำไว้ว่ายิ่งระยะเวลาของ Moving Average อยู่ที่เท่าไรยิ่งจะมีความล่าช้าในการเคลื่อนไหวของราคาเท่าใดแม้ว่าระยะเวลาของ Moving Average จะยาวนานขึ้น แต่จะหลีกเลี่ยงสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้น เนื่องจากการคำนวณโดยเฉพาะที่มีการสร้างค่าเฉลี่ยเหล่านี้ไว้ถ้าเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและค่าเฉลี่ยต่อหนึ่งเส้นเหล่านี้ในแผนภูมิเดียวกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักหรือค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียลไทระหว่างช่วงเวลาที่เกิดขึ้น Downtrend ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยนี้ค่าล่าสุดของราคาที่นำมาพิจารณาจะมีค่ามากกว่า 8220weight8221 มากกว่าค่าที่เก่าที่สุด การทำงานเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา ดังนั้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในช่วง Uptrend จะทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนการเคลื่อนไหวของราคาในขณะที่ Downtrend จะเป็นตัวต้านทานสำหรับการเคลื่อนไหวของราคา นอกจากนี้คุณควรให้ความสนใจเมื่อราคาผ่านเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก หากราคาตกลงด้านล่าง (ไปจากด้านบนไปด้านล่าง) Average Weighted Moving Average, it8217s เป็นสัญญาณการลดลงของราคา ในขณะที่ราคาทะลุ (ไปจากด้านล่างไปข้างบน) ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักถ่วงน้ำหนักมันเป็นสัญญาณของการเพิ่มขึ้นของราคา ส่วนที่ยากที่สุดในการใช้ Moving Average คือการรับรู้จุดที่ราคาผ่าน Average Moving Average และหากจุดนี้มีความสำคัญหรือไม่ขึ้นกับการเคลื่อนไหวของราคา (ด้วยเหตุนี้ขอแนะนำให้ใช้เครื่องชี้สัญญาณออสซิลเลเตอร์อื่นรูปแบบเชิงเทียนของรูปแบบจากการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อยืนยันสัญญาณที่ได้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ค่าล่าสุดของราคาที่คำนึงถึงจะมีค่ามากกว่า 8220weight8221 มากกว่าค่าที่เก่าที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ใช้การคำนวณที่ซับซ้อนกว่านี้ซึ่งดูเหมือนว่าจะมีความแม่นยำมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ (แต่นั่นหมายความว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 8220best8221 ที่จะใช้คุณควรลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่มีระยะเวลาต่างกัน) เพื่อหาคนที่ดูเหมือนจะทำงานได้ดีขึ้นสำหรับคุณ) การทำงานเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา ดังนั้นค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสี้ยววินาทีในช่วง Uptrend จะทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนการเคลื่อนไหวของราคาในขณะที่ Downtrend จะเป็นตัวต้านทานสำหรับการเคลื่อนไหวของราคา นอกจากนี้คุณควรให้ความสนใจเมื่อราคามีค่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (Exponential Moving Average) หากราคาตกลงด้านล่าง (ไปจากด้านบนไปด้านล่าง) ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขประจำตัว, มันเป็นสัญญาณการลดลงของราคา ในขณะที่ถ้าราคาสูงขึ้น (ไปจากด้านล่างไปด้านบน) ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential ก็เป็นสัญญาณการขึ้นราคา ส่วนที่ยากที่สุดในการใช้ Moving Average คือการรับรู้จุดที่ราคาผ่าน Average Moving Average และหากจุดนี้มีความสำคัญหรือไม่ขึ้นกับการเคลื่อนไหวของราคา (ด้วยเหตุนี้ขอแนะนำให้ใช้เครื่องชี้สัญญาณออสซิลเลเตอร์อื่นรูปแบบเชิงเทียนของรูปแบบจากการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อยืนยันสัญญาณที่ได้จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) Trading Online Guide กลยุทธ์การสร้างรายได้ด้วยตัวเลือกไบนารีและการเทรดแบบออนไลน์ ขึ้นเกมหน้าแรกคุณอาจชอบ: