ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ Xls

วิธีคำนวณค่าถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักระบุจำนวนที่ถ่วงน้ำหนักคุณอาจต้องการเขียนลงบนกระดาษในแบบฟอร์มกราฟตัวอย่างเช่นถ้าคุณกำลังพยายามหาเกรดคุณควรระบุสิ่งที่คุณได้รับคะแนนในแต่ละการสอบ ระบุน้ำหนักที่อยู่ติดกับตัวเลขเปอร์เซ็นต์เป็นเปอร์เซ็นต์เนื่องจากน้ำหนักมักเป็นเปอร์เซ็นต์ของจำนวนทั้งหมด 100 ถ้าคุณกำลังหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคะแนนการลงทุนและข้อมูลทางการเงินอื่น ๆ มองหาเปอร์เซ็นต์ของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจาก 100 หากคุณกำลังหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของคะแนนคุณควรระบุน้ำหนักของการสอบแต่ละครั้งหรือเปอร์เซ็นต์ของโปรเจ็กต์เปอร์เซ็นต์ที่เป็นทศนิยมเสมอคูณทศนิยมโดยทศนิยมแทนที่จะเป็นทศนิยมตามเปอร์เซ็นต์ มี 82 สาย 79 คำตอบใน 38 วินาทีเฉลี่ย 3 คำตอบในเวลา 00 วินาทีฉันจะคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของสิ่งนี้ได้อย่างไรตอบโดย wikiHow Contributor. You คาดว่าคำตอบจะน้อยกว่า 38 วินาที onds ตั้งแต่ 3 คำตอบที่รวดเร็วทำให้ค่าเฉลี่ยลดลงนี่คือสมการ 79 x 38 3 x 0 3002 หารด้วย 82 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 3002 82 36 1. หากมิเรียมสูญเสียน้ำหนัก 6 25 น้ำหนักของเธอยังคง 45 กิโลกรัม อะไรคือน้ำหนักที่แท้จริงของเธอตอบโดย wikiHow Contributor 1 6 25 1 0625 x 45 47 8125kg เป็นน้ำหนักจริงของ Miriam วิธีการเขียนคำด้วยเครื่องคิดเลขวิธีการทำเครื่องคิดเลขเย็น Trick. How เพื่อปิดเครื่องคิดเลขโรงเรียนปกติวิธีการทำงานคำนวณทางวิทยาศาสตร์วิธีการเข้าถึง เกมบนเครื่องคิดเลข TI 83 ของคุณวิธีการตั้งค่าตำแหน่งทศนิยมใน TI BA II Plus Calculator วิธีการดาวน์โหลดเกมลงในเครื่องคิดเลขกราฟวิธีการ Reset TI 84 Calculator. How เพื่อใช้ Calculator. How Android เพื่อรับ TI 83 ในคอมพิวเตอร์ของคุณค่าเฉลี่ยขั้นต่ำ - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายและ Exponential. Moving เรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ต่อไปนี้แนวโน้มพวกเขาไม่ได้ทำนายทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเนื่องจาก พวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator St นิยมประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA ใน คลิกที่แผนภูมิสำหรับแบบสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยอัตโนมัติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆถูกสร้างขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิดเฉลี่ย 5 วันเคลื่อนที่ง่าย เป็นผลรวมห้าวันของราคาปิดหารด้วยห้าตามที่ชื่อของมันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาใช้ได้ซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของ 5 วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการลดจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันหมายเหตุค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายเป็น 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันจะลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความล่าช้าในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลื่อนออกไปจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาที่ผ่านมาการถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่า EMA ที่มีการระบุเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้จะเป็นค่า EMA ในช่วงแรกของการคำนวณครั้งแรก ation สองคำนวณคูณน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงสูตรด้านล่างสำหรับ 10 วัน EMA. A 10 ระยะเวลาการชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ 18 18 น้ำหนักราคาล่าสุด a Ema 10 ระยะเวลานอกจากนี้ยังสามารถ เรียกว่า 18 18 EMA A 20-EMA ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวนานยิ่งกว่านั้นความถ่วงน้ำหนักลดลง ครึ่งหนึ่งของแต่ละครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้หากคุณต้องการให้เรามีเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างสเปรดชีทของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงอนุพันธ์ 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages ตรงไปตรงมาและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเดิมลดลง ความโกรธเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเพราะ EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงของมันจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดดังนั้นในภายหลัง ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเพราะระยะเวลาย้อนกลับสั้นสเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพไป 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิง Lag Factor ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นค่าความล่าช้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเลข 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้เคียง และเลี้ยวไปไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยระยะสั้นเช่นเดียวกับเรือเร็ว - เปลี่ยนเร็วและว่องไวในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้เกิดการชะลอตัว wn ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่จะเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกบนแผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็ขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางแห่งระหว่าง 10 ถึง 100 day เฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้บ่งชี้อย่างใดอย่างหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยกว่าและดังนั้นจึงมีมากขึ้น ความไวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเลขประจำตัวจะเปลี่ยนแปลงก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด เช่นนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และเส้นขอบฟ้าช่วงเวลาแผนภูมิควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และช่วงเวลาต่างๆเพื่อหารูปแบบที่เหมาะสมที่สุดแผนภูมิ ด้านล่างแสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA ดีกว่า SMA ที่อ่อนตัว EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ลดลงอย่างต่อเนื่องจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA เปิดขึ้นหลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของระยะสั้น 5-20 จะเหมาะสมกับแนวโน้มระยะสั้น และการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วงนักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าระยะทางการเคลื่อนที่บางส่วน gths เป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจจะเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลาง ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันโดยรวมระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมแล้วระบุการระบุ สัญญาณสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นค่าที่ตั้งขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสแสร้ง บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยกำลังลดลง ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในระยะยาวสะท้อนแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 ข้อสังเกตว่าการลดลงของดัชนีชี้วัดย้อนกลับ 15 ครั้งบ่งชี้ถึงการพลิกกลับของแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นเมื่อ MMM แย่ที่สุด ในเดือนมีนาคมปี 2009 แล้วเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงนี้เมื่อ MMM ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้า Moving averages ทำงานได้ดีในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two moving ค่าเฉลี่ยสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้คู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ หนึ่ง มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ 50- วัน SMA และ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับสายไขว้แบบ bullish เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ยาวนานกว่านี้เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นเครื่องหมายกากบาทสีแดง A crossover หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อระยะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่า cross. Moving ตาย crossovers เฉลี่ยส่งสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนความยาวอีกต่อไประยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มากขึ้นล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดี เมื่อแนวโน้มที่ดีจะถืออย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมาก whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Agai n สัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีก 2 เส้นระบบครอสโอเวอร์ไขว้แบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วย 10 วัน เส้นสีเขียว EMA และเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ Crossover โดยเฉลี่ยมีผลทำให้มี Whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม แต่ก็ไม่ได้นานเป็น 10 วันย้ายกลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยดต่อไปในเดือนมกราคม 3 เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาพฤศจิกายนพฤศจิกายนส่งผลให้อีก whipsaw ข้ามหยาบคายนี้ไม่นาน เป็น 10 วัน EMA ย้ายกลับมาข้างต้น 50 วันไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่ First, crossovers มีแนวโน้มที่จะ whipsaw A ราคาหรือเวลากรองสามารถ applie d เพื่อช่วยป้องกันผู้ค้าสัตว์ร้ายผู้ค้าอาจต้องรอการตัดเชือก 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือด้านล่างของ EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำหน้าที่ประการที่สอง MACD สามารถใช้เพื่อระบุและหาปริมาณไขว้เหล่านี้ได้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นค่าเฉลี่ย MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายตัวค่า Percentage Price Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันในการแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุ MACD และ PPO อ้างอิงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมด้วย EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50 วัน 200,1 มีค่าไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว 4 ช่วงจาก 2 1 ช่วงระยะเวลา 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์เริ่มมีการครอสโอเวอร์ที่สี่เนื่องจาก ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่ ทำให้เกิดการสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers. Moving ค่าเฉลี่ยยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณที่มีไขว้ราคาง่ายสัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าราคาเฉลี่ยเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวที่ยาวนานขึ้นทำให้เกิดสัญญาณที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองข้ามราคาได้เมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ ตัวอย่างเช่นหากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้นการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน จะเป็นตัวนำสัญญาณดังกล่าว แต่การข้ามผ่านจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้นการข้ามแบบหยาบคายจะทำให้เกิดการฟื้นตัวที่ใหญ่ขึ้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเหนือ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและขึ้นเหนือ 200 โดยเฉลี่ยในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพลิกกลับอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้เกิดสัญญาณบ่งชี้สีเขียวที่กลมกลืนกับทิศทางขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50, 1 จะปรากฏในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามด้านบนหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือ EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อ ปิดต่ำกว่า 50 วัน EMA การสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและขาลงได้ในระยะสั้นขาขึ้นระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20 วันซึ่งยังคงใช้อยู่ Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากบริเวณใกล้เคียง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย ด้านบนแสดงให้เห็นว่า NY Composite มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีงบประมาณ 2551 ระยะเวลา 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อนหน้านี้เมื่อแนวโน้มกลับตัวกลับกับการหยุดพักการสนับสนุนระดับสูงสองครั้ง เนื่องจากความต้านทานรอบ 9500. ไม่คาดหวังการสนับสนุนที่แน่นอนและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปตลาดจะถูกขับเคลื่อนโดยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามมาหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปนี้ไม่จำเป็นต้องไม่ดีนัก สิ่งที่แม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายเฉลี่ยให้แน่ใจว่าผู้ประกอบการค้าที่เป็นไปตามแนวโน้มในปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้เวลาบานเบอะ ในช่วงการซื้อขายที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้คุณเข้าสู่ระบบ แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ ไม่ควรใช้ค่าเฉลี่ยโดยลำพัง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือเกินกำหนดได้การเพิ่มค่าเฉลี่ยต่อการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving averages จะมีอยู่ในรูปแบบ คุณลักษณะการซ้อนทับราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงวางซ้อนผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะถูกใช้เพื่อ กำหนดจำนวนของช่วงเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมาย Close A จะใช้เครื่องหมายจุลภาค พารามิเตอร์ที่แยกต่างหากสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือในอนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา หลายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถวางทับพล็อตโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและรูปแบบเพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ตัวได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ไปยังตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับสครอชชอต Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่ StockCharts สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นจะเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือ EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบใดที่ยังซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และช่องทางการซื้อขายตามระบบได้อย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy การคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยใช้ Excel Functions. SumProduct จะคูณสองอาร์เรย์หรือช่วงต่างๆเข้าด้วยกันและส่งคืนผลรวมของผลิตภัณฑ์ในภาพประกอบจะคำนวณ B4 x C4 B5 x C5 B6 x C6 สูตรในเซลล์ B9 เป็น SUMPRODUCT B4 B6, C4 C6 SUM C4 C6 ผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิตธรรมดานั่นก็เพราะว่ามันได้คำนึงถึงจำนวนพนักงานที่มากขึ้นที่ได้รับเงินเดือนที่ต่ำกว่า Forecast รวมความเสี่ยงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการประเมินความเสี่ยงหรือพิจารณาความเป็นไปได้ของผลลัพธ์ต่างๆได้หากมีการตัดสินเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของสภาพอากาศต่างๆ porting และผลต่อยอดขายตั๋วคาดการณ์ยอดขายสามารถคำนวณได้โดยใช้สูตรที่คล้ายคลึงกันเช่นเดียวกับตัวอย่างก่อนหน้า SUMPRODUCT G16 G19, H16 H19 ส่งกลับค่า 7,380 ค่าความน่าจะเป็น G16 G19 แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์เป็น 100 หรือ 1 0 และดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องแบ่งตาม SUM G16 G19 ฟังก์ชัน SUMPRODUCT มีความอเนกประสงค์มากกว่าที่แสดงไว้ในตัวอย่างที่แสดงข้างต้นคลิกที่นี่เพื่อดูคำอธิบายแบบเต็มได้รับข้อมูลนี้เป็นเอกสารพร้อมกับแผ่นงาน Excel คลิกที่นี่เพื่อดูรายละเอียด เกี่ยวกับการได้รับไฟล์นี้ได้รับการเขียนใหม่สำหรับ Excel 2010