ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย c รหัส

Moving averages - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและ Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและ Exponential. Moving เรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปนี้แนวโน้มพวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับ แม้จะมีความล่าช้าก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมที่สุดคือ Simple Moving Average SMA และ EMA Average Exponential Moving ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA โดยคลิกที่แผนภูมิสำหรับการถ่ายทอดสด version. Simple Moving Average Calculation. A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายถูกสร้างขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ s ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมห้าวันของราคาปิดหารด้วยห้าเป็นชื่อของนัยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมนี้ ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทิ้งจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 โดยรวมเจ็ดวันประกาศว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อน สี่วันที่ต่ำลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวเลื่อนพิเศษค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงจะช่วยลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปตามค่าเฉลี่ยก่อนคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาค่า EMA ของค่าเฉลี่ยที่เป็นไปได้จะเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้จะเป็นค่า EMA ในช่วงแรกของการคำนวณครั้งที่สองคำนวณตัวคูณที่มีการถ่วงน้ำหนัก Third, คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 รอบใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น 18 18 EMA A 20-period EMA ใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 โปรดสังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นใน การถ่วงน้ำหนักจะลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่าง เป็นตัวอย่างแบบสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 นาทีสำหรับ Intel Simple moving averages อยู่ในทิศทางตรงและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันจะเคลื่อนที่ไปในราคาที่สูงขึ้นและราคาเก่าจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 คำอื่น ๆ ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปประมาณ 30 งวดซึ่งหมายถึงผลกระทบของการเคลื่อนไหวแบบเรียบง่าย โดยเฉลี่ยแล้วมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิงปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้น ความล่าช้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสด็จมาเป็นเวลา 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ในระยะสั้นเช่นเดียวกับเรือเร็ว - หมุนเร็วและรวดเร็วในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้เกิดความล่าช้า ลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกเช่นเดียวกับเรือบรรทุกน้ำมันในทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนหลักสูตรคลิกบนแผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็จัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางแห่งระหว่าง 10 และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าความล่าช้าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบ Exponential แม้จะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ที่เป็นไปได้ก็ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ดังนั้นจึงมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในทางกลับกันถือเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่า เพื่อระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็น IBM กับ SMA 50 วันใน สีแดงและ EMA 50 วันสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของฉัน SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA เปิดขึ้นหลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์สั้น ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 เหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ตัวนักลงทุนระยะยาวน่าจะเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยระยะเวลา 100 หรือมากกว่า ความยาวเฉลี่ยของเส้นขยับบางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับระยะปานกลาง แนวโน้มแนวความคิดแบบชาตินิยมหลายตัวใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันในระยะสั้นระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม entification. The สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่อธิบายไว้ข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับทั้งทิศทางการเคลื่อนที่แบบง่ายและเชิงเส้นชี้ทิศทาง ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถล่มถัวเฉลี่ยบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ดีเท่าไรเมื่อมีความแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันเริ่มลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งใน มกราคม 2551 สังเกตว่าการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อลดทิศทางการเคลื่อนที่ของดัชนีชี้วัดนี้ ตามที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ลดลงอย่างต่อเนื่องในเดือนมีนาคมปี 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงที่มีการเพิ่มขึ้นครั้งนี้อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงสูงขึ้นต่อไปอีก 12 ปี เดือนการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยทำงานเก่งในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้คู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและหนึ่งยาวค่อนข้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ 200 วัน SMA จะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับสายไขว้แบบ bullish เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นนี้เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นเครื่องหมายกากบาทสีทอง เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว crossovers เฉลี่ยปานกลางส่งสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนระยะเวลาที่ยาวนานกว่าค่าเฉลี่ยความล่าช้าใน สัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดคือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีก 2 เส้นระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่าย ๆ อาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วยเส้นประสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีเขียว 50- วัน EMA เส้นสีแดงเส้นสีดำเป็นวันปิดโดยใช้การครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีผลในสาม whipsaws ก่อนที่จะจับการค้าที่ดี 10 วัน EMA ยากจนใต้ EMA 50 วันใน l กินวันที่ 1 ตุลาคม แต่ไม่นานถึง 10 วันที่กลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา 2 ช่วงนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยอดตัวต่อไปในวันที่ 3 มกราคมเกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิด whipsaw อีกลูกหนึ่ง ไม่นานเป็น 10 วัน EMA ย้ายกลับมาข้างต้น 50 วันไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20 มีสอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้ม เพื่อ whipsaw ตัวกรองราคาหรือเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ไป 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันเพื่อย้ายด้านบนด้านล่าง EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่สอง MACD MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรง MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามโกลเด้นและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้วราคาร้อยละ Oscillato r PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วัน และ MACD 50,200,1 ในช่วง 2 1 2 ปีมีการครอสโอเวอร์ 4 ค่าเฉลี่ยในช่วงเวลา 2 1 2 ปีที่ผ่านมาสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์เริ่มมีสัญญาณการครอสโอเวอร์ที่สี่เนื่องจาก ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้ง เมื่อแนวโน้มมีความแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers เฉลี่ยที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยไขว้ราคาที่เรียบสัญญาณรั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อ ราคาขยับขึ้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะกำหนดโทนของแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้าง สัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้นผ่านเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อ ราคาขยับขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะนำสัญญาณดังกล่าวมาก่อน แต่การข้ามผ่านหยาบคายดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้น uptrend การกลับข้ามด้านบนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและอยู่เหนือระดับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพลิกกลับอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้ได้สัญญาณลูกศรสีเขียวที่กลมกลืนกับเครื่องหมาย b igger uptrend MACD 1,50,1 แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อราคาปิดอยู่เหนือ 50 วัน EMA และเป็นลบเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่า 50 วัน EMA การสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับแรงสนับสนุนจากระยะใกล้ถึง 20 วัน ค่าเฉลี่ยซึ่งใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดหากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้ แผนภูมินี้แสดงให้เห็นว่า NY Composite มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปี พ. ศ. 2551 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วง เมื่อแนวโน้มย้อนกลับไปพร้อมกับการสนับสนุนด้านบนสองครั้ง eak ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวต้านรอบ 9500. ไม่คาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อีกโดยเฉพาะตลาดจะถูกผลักดันด้วยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถ จะใช้เพื่อระบุการสนับสนุนหรือโซนความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มตามหรือ lagging ตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี แต่หลังจากทั้งหมด, แนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในการซื้อขายช่วงซึ่ง ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณอยู่ใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ avera ย้าย ges เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวไปที่ StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยที่มีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้พารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมายจุลภาคปิด A ใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกอื่นสามารถ จะถูกเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือขวาในอนาคตค่าลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนการเคลื่อนที่ verage ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและรูปแบบเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่ รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็ก ๆ น้อย ๆ ตัวเลือกขั้นสูงสามารถใช้เพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันโดยใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการสแกนสต็อกช็อต สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ข้ามเส้นขยับ Crossish Moving Average Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายบนช่องทางอย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy ค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวบ่งชี้ความเคลื่อนไหว - EMA. BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential - EMA EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมสูงสุดและใช้เป็นตัวบ่งชี้เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความแตกต่างของความผันผวน MACD และ oscillator PPO โดยทั่วไป EMA 50 และ 200 วันถูกใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาวนักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ ไม่ถูกต้องหรือตีความผิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามธรรมชาติของพวกเขาตัวชี้วัดที่ล่าช้าดังนั้นข้อสรุปจาก ap การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยังกราฟของตลาดโดยเฉพาะควรเป็นเพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่งของมันโดยปกติแล้วช่วงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้เปลี่ยนแปลงไปเพื่อสะท้อนถึงการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่ดีที่สุดของตลาด การป้อนข้อมูลได้ผ่านไปแล้ว EMA จะช่วยลดปัญหานี้ขึ้นบ้างเนื่องจากการคำนวณ EMA จะให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดทำให้การดำเนินการด้านราคามีความเข้มงวดขึ้นและตอบสนองได้เร็วขึ้นซึ่งเป็นที่พึงปรารถนาเมื่อ EMA ใช้เพื่อหาข้อมูล สัญญาณการซื้อขายเช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดจะดีกว่าสำหรับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้นเมื่อตลาดอยู่ในแนวรองรับที่แข็งแกร่งและยั่งยืนเส้น EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและขาลงสำหรับแนวโน้มการปรับตัวลง ผู้ประกอบการระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปยังอีกตัวอย่างเช่นการดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งเริ่มขึ้น เพื่อทำให้แบนและย้อนกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้แบนและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้แต่ ไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาควรได้กลับรายการไปแล้วดังนั้นจึงเห็นได้ว่าการสังเกตการลดลงของอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่จะช่วยให้สามารถแก้ปัญหาภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกอันเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย EMA. EMAs มักถูกนำมาใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้องของพวกเขาสำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA มีผลบังคับใช้มากนักค้ามักใช้ EMA ในการพิจารณาความลำเอียงทางการค้าตัวอย่างเช่น หาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟในวันนี้ฉันรู้ว่านี่ทำได้ด้วยการเพิ่มเป็น pe r. But ฉันต้องการหลีกเลี่ยงการใช้เพิ่มฉันมี googled และไม่พบตัวอย่างใด ๆ ที่เหมาะสมหรืออ่านได้โดยปกติฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของกระแสอย่างต่อเนื่องของสตรีมตัวเลขจุดลอยใช้ล่าสุด 1000 หมายเลขเป็น ตัวอย่างข้อมูลอะไรคือวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำแบบนี้ฉันทดลองใช้อาร์เรย์แบบวงกลมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายกว่าและพบว่าผลลัพธ์จากอาร์เรย์แบบวงกลมเหมาะสมกับความต้องการของฉัน best. asked 12 มิ.ย. 12 เวลา 4 38 ถ้าความต้องการของคุณเรียบง่ายคุณอาจลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้แทนคุณก็สร้างตัวแปรสะสมและเมื่อโค้ดของคุณดูที่ตัวอย่างแต่ละโค้ดจะอัพเดต accumulator ด้วยค่าใหม่คุณสามารถเลือก alpha คงที่ได้ อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 และคำนวณค่านี้คุณต้องหาค่า alpha ที่ผลของตัวอย่างที่กำหนดให้ใช้เวลาประมาณ 1000 ตัวอย่างเท่านั้นฉันไม่แน่ใจว่านี่เหมาะสำหรับคุณแล้ว วางไว้ที่นี่ปัญหาคือว่า 1 000 เป็นหน้าต่างที่ค่อนข้างยาวสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ m ฉันไม่แน่ใจว่าจะมี alpha ที่จะกระจายค่าเฉลี่ยไปได้มากกว่า 1000 เลขโดยไม่ต้องมีการคำนวณค่าทศนิยม แต่ถ้าคุณต้องการค่าเฉลี่ยที่เล็กกว่าเช่น 30 ตัวเลขหรือมากกว่านั้น นี้เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการทำมันตอบ 12 12 12 ที่ 4 44 1 โพสต์ของคุณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงสามารถให้ alpha เป็นตัวแปรดังนั้นนี้จะช่วยให้สามารถใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยฐานเวลาเช่นไบต์ต่อ วินาทีถ้าเวลาตั้งแต่การอัพเดตสะสมครั้งล่าสุดเกิน 1 วินาทีคุณยอมให้ alpha เป็น 1 0 มิฉะนั้นคุณสามารถปล่อยให้ alpha เป็น usecs ตั้งแต่การอัปเดตล่าสุด 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21 โดยทั่วไปฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ กระแสข้อมูลสตรีมของจำนวนจุดลอยตัวโดยใช้ตัวเลข 1000 รายการล่าสุดเป็นตัวอย่างข้อมูลโปรดทราบว่าด้านล่างปรับปรุงองค์ประกอบทั้งหมดเป็นองค์ประกอบแทนที่ถูกแทนที่โดยหลีกเลี่ยงการข้ามค่าใช้จ่ายเพื่อคำนวณผลรวมที่จำเป็นสำหรับความต้องการโดยเฉลี่ย รวมเป็น diff พารามิเตอร์อื่น ๆ จาก T เพื่อสนับสนุนเช่นใช้ long long เมื่อรวม 1000 long s, int สำหรับ char s หรือ double เพื่อ float ทั้งหมดนี่เป็นบิตที่มีข้อบกพร่องใน numsamples เหล่านั้นอาจไปผ่าน INTMAX - ถ้าคุณสนใจคุณสามารถใช้ unsigned ยาวยาวหรือใช้สมาชิก bool ข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อบันทึกเมื่อบรรจุเป็นครั้งแรกในขณะที่การขี่จักรยาน numsamples รอบแถวที่ดีที่สุดแล้วเปลี่ยนชื่อสิ่งที่ไม่เป็นอันตรายเช่น pos. answered 12 มิถุนายน 12 ที่ 5 19.one สมมติว่าผู้ประกอบการโมฆะ T ตัวอย่างเป็นจริง โมฆะตัวดำเนินการ T ตัวอย่าง oPless 8 มิถุนายน 14 ที่ 11 52. oPless ahhh เห็นดีจริงฉันหมายความว่ามันจะเป็นโมฆะดำเนินการ T ตัวอย่าง แต่แน่นอนคุณสามารถใช้สิ่งที่คุณต้องการจะแก้ไขจะแก้ไขขอบคุณ Tony D มิถุนายน 8 14 ที่ 14 27.