การย้าย ค่าเฉลี่ย ตัวอย่าง ขนาด

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 จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบรื่นกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงยิ่งยอดและหุบเขาจะเรียบออกช่วงที่มีขนาดเล็กที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหากข้อมูลนี้ถูกวางแผนไว้ในกราฟดูเหมือนว่านี้แสดงให้เห็นว่า มีรูปแบบกว้างในจำนวนผู้เข้าชมขึ้นอยู่กับฤดูกาลมีมากน้อยในฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวกว่าฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนอย่างไรก็ตามถ้าเราต้องการดูแนวโน้มในจำนวนผู้เข้าชมเราสามารถคำนวณ 4 จุด moving average เราทำเช่นนี้โดยการหาจำนวนผู้เข้าชมโดยเฉลี่ยในสี่ไตรมาสของปี 2548 จากนั้นเราจะพบจำนวนผู้เข้าชมโดยเฉลี่ยในช่วงสามไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และไตรมาสแรกของปี 2549 จากนั้นในช่วงสองไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และ สองไตรมาสแรกของปี 2549 โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดที่เราสามารถหาได้คือช่วงสองไตรมาสสุดท้ายของปี 2006 และสองไตรมาสแรกของปี 2007 เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนกราฟเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละค่าเฉลี่ยถูกวางแผนไว้ที่ศูนย์กลางของ สี่สี่ครอบคลุมเราสามารถ ตอนนี้ดูว่ามีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยในผู้เข้าชมการวิเคราะห์ทางเทคนิคการเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยแผนภูมิส่วนใหญ่แสดงรูปแบบต่างๆของการเคลื่อนไหวของราคาซึ่งอาจทำให้ยากสำหรับผู้ค้าที่จะได้รับความคิดของแนวโน้มการรักษาความปลอดภัยโดยรวม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนดโดยการวางแผนราคาเฉลี่ยด้านความปลอดภัยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบขึ้นเมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออก, ผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์จากความโปรดปรานของพวกเขาเรียนรู้เพิ่มเติมอ่านค่าเฉลี่ยของ Moving Averages ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันในแต่ละวิธี จะคำนวณ แต่วิธีการตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิมการคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากการให้น้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละราคาไป น้ำหนักที่มากขึ้นจะถูกวางไว้ในข้อมูลล่าสุดสามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงและเชิงเส้นอย่างง่ายการย้ายเฉลี่ย SMA นี่คือวิธีการที่ใช้บ่อยที่สุดในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคาใช้เวลาเพียงผลรวมของการปิดที่ผ่านมาทั้งหมด ราคาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะมีการรวมกัน 10 ราคาสุดท้ายเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ตามที่เห็นในรูปที่ 1, ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยตอบสนองน้อยกว่าการเปลี่ยนแปลงราคาโดยการเพิ่มจำนวนของระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณการเพิ่มจำนวนของช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแรงของแนวโน้มในระยะยาวและ ความเป็นไปได้ที่จะย้อนกลับไปหลาย ๆ คนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่ขึ้นกับตำแหน่งที่เกิดขึ้น quence นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและดังนั้นจึงควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้นการวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยการเคลื่อนที่นี้ ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาการถ่วงน้ำหนักที่เท่ากันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณโดยการรวมผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของ จุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนรอบระยะเวลาตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยเฉลี่ยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดวันนี้จะคูณด้วยห้าเมื่อวานนี้โดยสี่และอื่น ๆ จนถึงวันแรกของช่วงระยะเวลา ถึงตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ EMA การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในช่วงที่ผ่านมา จุดและถือว่าเป็นมีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นมีความเข้าใจในการคำนวณไม่จำเป็นโดยทั่วไปสำหรับผู้ค้ามากที่สุดเนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิคำนวณสำหรับคุณสิ่งที่สำคัญที่สุดที่ต้องจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงคือว่า จะตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายการตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมากตามที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 ขึ้นและตกได้เร็วขึ้น กว่า SMA 15 ระยะเวลาความแตกต่างเล็กน้อย doesn t ดูเหมือนมาก แต่ก็เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องตระหนักถึงเนื่องจากอาจส่งผลต่อการส่งกลับการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่การย้ายค่าเฉลี่ยจะใช้เพื่อระบุแนวโน้มปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับ การตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทานเฉลี่ยปานกลางสามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงขึ้นอยู่กับทิศทางของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณสามารถเห็นได้ในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนที่ขึ้นไปข้างบนและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงลงไปพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือดูลำดับของคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยที่สั้นลง - ค่าเฉลี่ยถดถอยแนวโน้มที่มีแนวโน้มลดลงแนวโน้มการย้อนกลับของแนวโน้มโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลักเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อมันเคลื่อนผ่าน crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณแรกคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขาขึ้นอาจกลับรายการสัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อมีการเคลื่อนไหว cro เฉลี่ย sses ผ่านอีกตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้นหากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ ค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับตัวในระยะสั้นในทางกลับกันเมื่อสองค่าเฉลี่ยที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาวข้าม 50 และ 200 เช่นนี้ใช้เพื่อแนะนำระยะยาว แนวโน้มสำคัญอีกประการหนึ่งที่ใช้ในการเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทานการดูหุ้นที่ลดลงจะหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อได้รับการสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญย้ายผ่าน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณของผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังย้อนกลับตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางที่ลดลงเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังถอยกลับ เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มในการรักษาความปลอดภัยพวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายกรอบเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วันค่าเฉลี่ย 200 วันคิดว่าเป็นเกณฑ์ที่ดีในการคำนวณของปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของครึ่งปีซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของหนึ่งในสี่ของปีซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 20 วันของค่าเฉลี่ย เดือนและเฉลี่ย 10 วันของสัปดาห์ที่สองเฉลี่ยสูงขึ้นช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคคลายเสียงรบกวนบางส่วนที่พบในการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนขึ้นจนถึงขณะนี้เรามุ่งเน้นไปที่ราคา การเคลื่อนไหวผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ยในส่วนถัดไปเราจะดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคา