ตัวอย่าง ถัว 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 rger ช่วงเวลาที่ยอดเนินและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงเวลาที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงตาม ในราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้ตามสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาที่ระบุข้างต้นคือ 90 66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่งข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจาก ข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ นอกเหนือจากจุดข้อมูลที่อยู่ใกล้กับจุดเริ่มต้นของชุดข้อมูลซึ่งเป็นที่ที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้จะกำหนดน้ำหนักที่หนักกว่าให้กับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มขึ้นเป็น 1 หรือ 100 ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักจะกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลที่พวกเขาไม่แสดง ในตารางด้านบนการลดราคาของ AAPL. Moving Averages - ค่าเฉลี่ย Simple and Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential. Moving เรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปนี้แนวโน้มพวกเขาไม่ได้ทำนายทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันด้วย a lag การปรับค่าเฉลี่ยย้อนหลังเนื่องจากราคาพื้นฐานขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้าก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเฉลี่ย SMA และ EMA เฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับแบบสดๆการคำนวณโดยเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเกิดจากการคำนวณราคาเฉลี่ยของ การรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะเจาะจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดในช่วงห้าวันที่หารด้วยห้าตามที่ชื่อหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลง เป็นข้อมูลใหม่มาใช้ได้ซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาดังต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของการย้าย ค่าเฉลี่ยลดลงจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยคงที่โดยปล่อยจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 เป็น รวมเป็นเวลาเจ็ดวันสังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาในช่วง 4 วันก่อนหน้านี้ลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่เลื่อนออกไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลื่อนออกไปจะลดความล่าช้าโดยใช้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับ จำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายค่า EMA ที่มีการระบุเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่อื่นดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้จะเป็นค่า EMA ของช่วงก่อนหน้าใน EMA แรก คำนวณค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังสามสูตรคำนวณด้านล่างคือค่า EMA 10 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 ช่วงที่ใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10-EMA สามารถเป็นได้ เรียกว่า 18 18 EMA A 20-EMA ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่า e weighting สำหรับระยะเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นสองเท่าถ้าคุณต้องการให้เราระบุเปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนข้อมูลนั้น value เป็นค่าพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าว 10 วันของ Intel Simple moving averages ที่คำนวณได้ง่ายและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันจะเคลื่อนที่เป็นราคาใหม่ เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงของมันจะไม่เป็น ตระหนักถึง 20 หรือมากกว่าระยะเวลาในภายหลังในคำอื่น ๆ ค่าใน Excel สเปรดชีตอาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้นสเปรดชีทนี้จะกลับไป 30 งวด, ซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิงปัจจัย Lag ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนานขึ้นจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยรวมเช่นเรือเร็ว - หมุนเร็วและรวดเร็วเปลี่ยนในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย จำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนหลักสูตรคลิกที่แผนภูมิเพื่อดูเวอร์ชันสด แผนภูมิข้างต้นแสดงให้เห็นว่า SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็ยังไม่เปิดตัว SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยความล่าช้าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบ Exponential ถึงแม้จะมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปในทางเดียวกัน แต่ก็ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่านี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอื่น ๆ มีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาที่ผ่านมามากขึ้นและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหารูปแบบที่เหมาะสมที่สุด แสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ลดลง EMA เริ่มปรับตัวขึ้นในช่วงกลางเดือนก. พ. แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA กลับมาอยู่เหนือหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ในการวิเคราะห์เฉลี่ยระยะสั้นค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 มีความเหมาะสมกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วงนักลงทุนระยะยาวจะชอบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีระยะเวลาเฉลี่ย 100 วันความยาวเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งช่วงเวลาได้รับความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของค่าเฉลี่ยนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน ค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลางนักเกรเทอร์หลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันโดยรวมระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มจำนวน bers และย้ายจุดทศนิยมการระบุ Identification สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับทั้งสอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถดถอยที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงความยาว แนวโน้มระยะกลางขาลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีแค่ไหนเมื่อมีความแข็งแกร่งเท่านั้น EMA 150 วัน ลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2007 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2008 แจ้งให้ทราบว่าเอา 15 ลดลงเพื่อกลับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ la ตัวบ่งชี้ gging ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงหลังไฟกระชากครั้งนี้อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงมีการเคลื่อนไหวต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยมีแนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างมาก Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่า double crossover Double crossovers เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหวระยะสั้น ค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ 50 วัน SMA และ SMA 200 วันน่าจะถือเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทยอยครอสโอเวอร์แบบ bullish จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือเส้นค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้น o รู้จักกันในนามของกากบาทสีแดงการไขว้แบบหยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้วค่า crossovers เฉลี่ยที่เกิดขึ้นค่อนข้างช้าหลังจากนั้นระบบใช้ตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนทั้งสองตัว ระยะเวลามากขึ้นล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อแนวโน้มที่ดีจะถืออย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนไหวจะผลิตจำนวนมาก whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามย้าย ค่าเฉลี่ยอีกครั้งหนึ่งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วย 10- วันเส้นสีเขียว EMA และเส้นสีแดง EMA 50 วันบรรทัดสีดำคือการปิดบัญชีรายวันโดยใช้การครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้มีเรือสำปั้นจำนวน 3 ลำก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี 1 EMA 0 วันต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ไม่นานมานี้เมื่อย้อนกลับไปในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา 10 วันการข้ามนี้ใช้เวลานานกว่านี้ แต่การคลี่คลายแบบลบต่อไปในวันที่ 3 มกราคมเกิดขึ้นใกล้ปลาย ระดับราคาในเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้เกิดการแส้วข้ามอีกครั้งการปรับตัวลดลงนี้ไม่นานจน EMA 10 วันกลับมาเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งสูงขึ้น 20.There เป็นสอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาที่จะช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ไป 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันที่จะย้ายด้านบนด้านล่าง 50 EMA ก่อนหน้านี้เป็นวันที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาปริมาณ MACO 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นค่าเฉลี่ย MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามทองคำและค่าลบในช่วงdead cross ราคาร้อยละของราคา Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกราฟนี้แสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน , EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการครอสโอเวอร์ที่มีค่าเฉลี่ย 4 ช่วงในระยะเวลา 2 1 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีแนวโน้มเริ่มมีเสถียรภาพเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้ง moving crosss เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง แต่ผลิตขาดทุนในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม Crossovers ราคาเฉลี่ยปานกลางยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณกับไขว้ราคาง่ายสัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาย้ายเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ A สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวที่ยาวขึ้นจะทำให้สัญญาณมีแนวโน้มมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วงสั้นจะถูกใช้เพื่อสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเท่านั้นการซื้อขายนี้จะสอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นตัวอย่างเช่นหากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน, chartists จะมุ่งเน้นไปที่สัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่ข้ามหยาบคายดังกล่าวจะถูกมองข้ามเนื่องจากแนวโน้มใหญ่ขึ้น เพียงแค่แนะนำการฟื้นตัวของการฟื้นตัวที่ใหญ่กว่าการกลับข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน หุ้นเคลื่อนตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาอยู่ใต้เส้น EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อปรับตัวขึ้น ignals ลูกศรสีเขียวสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวก เมื่อระยะสั้นใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่า 50 วัน EMA การสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับการสนับสนุน ใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดถ้าความเป็นจริง 200 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานเพียงเพราะมีการใช้กันอย่างแพร่หลายมันเกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตนเองที่ตอบสนองข้างต้นแผนภูมิข้างต้นแสดงให้เห็น NY คอมโพสิตที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปี พ. ศ. 2551 200- วันใหการสนับสนุนหลายครั้งในระหวาง end กลับมาอยู่ที่แนวรับสองช่วงล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำท่ามักตุ้งราว ๆ 9500 จุดอย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนและความต้านทานที่แท้จริงจะมาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นอีกโดยเฉพาะตลาดหุ้นจะถูกผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทน ของระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุโซนการสนับสนุนหรือความต้านทานข้อได้เปรียบของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มตามมาหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนหลัง สิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายเฉลี่ยให้แน่ใจว่าผู้ประกอบการค้าที่เป็นไปตามแนวโน้มในปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายที่ดี ของช่วงเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบน และการซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนด overbought หรือ oversold levels การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยมีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะถูกใช้เพื่อ กำหนดจำนวนของช่วงเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมาย Close A จะใช้เครื่องหมายจุลภาค พารามิเตอร์ที่แยกต่างหากสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายที่ผ่านมาหรืออนาคตที่เหมาะสมจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา sitive number 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 periods. Multiple moving averages สามารถ overlaid พล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและรูปแบบเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย 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