Tuesday 4 July 2017

20 งวด เฉลี่ยเคลื่อนที่


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 ระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลจริงค่ามัธยฐานการเคลื่อนที่อย่างง่าย - SMA BREAKING DOWN Average Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้ ในการที่จะสามารถคำนวณหาช่วงเวลาต่าง ๆ ได้ง่ายๆโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ แล้วหารจำนวนรวมทั้งหมดด้วยจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะทำให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยมากกว่า ช่วงเวลาที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเฉลี่ยหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นหากว่าชี้ลงก็หมายความว่าระบบรักษาความปลอดภัย s ราคาลดลงระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้ชิดกับแหล่งข้อมูลแอ็ปพลิเคชัน l ความสำคัญค่าเฉลี่ยขั้นสูงเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้ในการระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือ downtrend อีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อยก็คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้โดยใช้ระยะเวลาต่างกันถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าแนวโน้มขาขึ้นจะเป็นไปในทางกลับกัน มือค่าเฉลี่ยระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สัญญาณการเคลื่อนไหวลงในแนวโน้มรูปแบบการค้าเป็นที่นิยมมากรูปแบบการค้าที่เป็นที่นิยมที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ได้แก่ ความตายข้ามและกางเขนทองข้ามตายเกิดขึ้นเมื่อ 50- วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณหยาบคายว่าความเสียหายที่เกิดขึ้นอยู่ในร้านโกลเด้นครอสเกิดขึ้นเมื่อระยะสั้นเคลื่อนตัว การปรับตัวทางเทคนิคการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยส่วนใหญ่ของกราฟแสดงรูปแบบต่างๆของการเคลื่อนไหวของราคาซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความไม่สะดวก ความคิดของแนวโน้มการรักษาความปลอดภัยโดยรวมหนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนดโดยการวางแผนราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์จากความโปรดปรานของพวกเขาเรียนรู้เพิ่มเติมอ่านบทแนะนำ "Moving Averages" ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีจำนวน ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันไปในลักษณะที่คำนวณ แต่วิธีการตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิมการคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้ใน pr ข้อมูลน้ำแข็งขยับจากการถ่วงน้ำหนักเท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักมากขึ้นที่วางอยู่บนข้อมูลล่าสุดสามชนิดที่พบบ่อยที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงและมีความเป็นไปได้เชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA นี่คือวิธีที่ใช้กันทั่วไปในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ ราคาก็ใช้เวลารวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาทั้งหมดและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดท้ายสุดจะถูกบวกเข้าด้วยกันและ จากนั้นหารด้วย 10 ตามที่เห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยการเพิ่มจำนวนงวดที่ใช้ในการคำนวณการเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีหนึ่งที่ดีที่สุด เพื่อวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่ว่าจะย้อนกลับไปหลาย ๆ คนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมี ฉันมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับที่นักวิจารณ์อ้างว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและดังนั้นจึงควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้นการวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยค่าเฉลี่ยตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามวิธีและใช้เพื่อแก้ปัญหาการถ่วงน้ำหนักที่เท่ากันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมด ช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนรอบระยะเวลาตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดของวันนี้จะคูณด้วยห้าเมื่อวานนี้โดยสี่ และจนกว่าจะถึงวันแรกของรอบระยะเวลาตัวเลขเหล่านี้จะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลคูณของตัวคูณการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ EMA การคำนวณการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ใช้ปัจจัยด้านความราบเรียบในการวางน้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือได้ว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นมีความเข้าใจในการคำนวณโดยทั่วไปไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิคำนวณสำหรับคุณที่สำคัญที่สุด สิ่งที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายการตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกของผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก 2, EMA 15- ระยะเวลาที่เพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15- ระยะเวลานี้ความแตกต่างเล็กน้อย doesn t ดูเหมือนมาก แต่ก็เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องตระหนักถึงเนื่องจากสามารถส่งผลกระทบต่อการส่งกลับการใช้งานของการย้ายเฉลี่ยการย้ายค่าเฉลี่ยเป็น ใช้ในการระบุแนวโน้มปัจจุบันและการผกผันของแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทานเฉลี่ยปานกลางสามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยเป็นเมตร การหดตัวในทิศทางขาขึ้นหรือขาลงขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตามที่คุณเห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นเหนือระดับความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลง กับราคาด้านล่างสามารถใช้ในการส่งสัญญาณขาลงวิธีอื่นในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของคู่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นในอีกทางหนึ่ง มือค่าเฉลี่ยระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สัญญาณการเคลื่อนไหวลงในแนวโน้มการพลิกกลับของแนวโน้มเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลักเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อมันเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ crossovers คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับสัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปอีกค่าหนึ่งตัวอย่างเช่นตามที่เห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณบวกว่าราคาจะเป็นอย่างไร ถ้าระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับตัวในระยะสั้นในทางกลับกันเมื่อสองค่าเฉลี่ยที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาวจะข้าม 50 และ 200 สำหรับ ตัวอย่างนี้ใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวในแนวโน้มอื่น ๆ ที่สำคัญทางเดินค่าเฉลี่ยที่ใช้คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทานมันไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันฮิต การเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญย้ายโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณของผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังถอยกลับตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางที่ลดลง สัญญาณ th ที่ขาขึ้นมีการย้อนกลับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มในการรักษาความปลอดภัยพวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายกรอบเวลาที่พบมากที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ 200 วัน, 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วันค่าเฉลี่ย 200 วันคิดว่าเป็นวัดที่ดีของปีการค้าค่าเฉลี่ย 100 วันครึ่งปีโดยเฉลี่ย 50 วันของ ไตรมาสโดยเฉลี่ยเป็นเวลา 20 วันของเดือนและค่าเฉลี่ย 10 วันของสัปดาห์ที่สองโดยเฉลี่ยจะช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาที่เกิดขึ้นในแต่ละวันเพื่อให้ผู้ค้ามองเห็นได้ชัดเจนยิ่งขึ้น แนวโน้มราคาเราได้เน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ยแล้วในส่วนถัดไปเราจะดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบของราคา

No comments:

Post a Comment