วิธีการ หลาย วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ ต่อการใช้งาน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่หนึ่งในตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่ายของมันการทำงานที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้มสูงในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียง ค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยราคาปิดของหุ้นในแต่ละวันอย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับค่า minima และ maxima รายวันหรือค่าเฉลี่ยของค่ากึ่งกลาง ซึ่งคำนวณได้โดยการบวกขึ้นทุกวันอย่างน้อยที่สุดและสูงสุดและหารด้วยสองอย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงตัวอย่างเช่นโดยใช้ข้อมูลรายวันหรือนาทีตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการทำ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงเพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้ง สำหรับ th e ล่าสุด 10 วันซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นครั้งสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของวันนี้ - มันถูกแทนที่ด้วยราคาเมื่อวานนี้การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกวันทำการซื้อขายใหม่จึง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาววัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจหาจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้ารวมทั้งรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังการเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มพวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการจริงเกิดขึ้นมันเกิดจากการก่อสร้างมากของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียววันน้อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีจะเร็วกว่านั้นจะสามารถตรวจจับการกลับรายการของแนวโน้มเนื่องจากจำนวนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่า ค่าเฉลี่ย 50 วันอย่างไรก็ตามยังเป็นจริงว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณ พร้อมกันก่อนที่พ่อจะเปิดตำแหน่งของเขาในตลาดอย่างไรก็ดีความล่าช้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มจะไม่สามารถตัดออกได้อย่างสิ้นเชิงสัญญาณการซื้อขายประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายและกระบวนการนี้ง่ายมาก แผนภูมิแปลงซอฟต์แวร์เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคาสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันเส้นเหล่านี้เมื่อราคาสูงกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะหมายถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มการขึ้นใหม่และด้วยเหตุนี้จึงหมายถึงการซื้อ สัญญาณในทางตรงกันข้ามถ้าราคาข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดก็ปิดตัวลงในบริเวณนี้สัญญาณของการเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและด้วยเหตุนี้จึงถือเป็นสัญญาณการขายการใช้ multipl ค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายรายการพร้อมกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณสัญญาณผิดพลาดซึ่งใช้อัตราการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพียงครั้งเดียวเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นเช่นค่าเฉลี่ย 50 วันของค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันโดยเฉลี่ยสัญญาณขายในกรณีนี้จะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรา สามารถใช้ค่าเฉลี่ย 3 ค่า ได้แก่ ค่าเฉลี่ย 5 วันค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วันโดยเฉลี่ยในกรณีนี้จะมีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ย 10 วัน ค่าเฉลี่ยวันนี้ยังสูงกว่าค่าเฉลี่ยในรอบ 20 วันการข้ามผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อโดยรวมแนวโน้มการลดลงจะแสดงโดยสถานการณ์เมื่อเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่า 10 วัน โดยเฉลี่ยในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย n ค่าเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกัน จำกัด จำนวนสัญญาณปลอมที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ขีดความสามารถในการทำกำไรด้วยเช่นระบบดังกล่าวจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่แนวโน้มดังกล่าวได้รับการจัดตั้งขึ้นอย่างมั่นคงในตลาด ช่วงเวลาที่ใช้โดย traders สำหรับคอมพิวเตอร์ moving averages แตกต่างกันมากตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นใช้ 5 วัน 21 วันและ 89 ค่าเฉลี่ยของวันทำการซื้อขายล่วงหน้าการซื้อขาย 4-, 9 และ 18 วันนับเป็นที่นิยมอย่างมากอีกทั้งด้วยเหตุผลและเหตุผลเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยที่ได้รับความนิยมจึงสะท้อนให้เห็นถึงกฎพื้นฐานต่างๆของการค้าการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ช่วยให้คุณสามารถลดการสูญเสียของคุณในขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงานได้เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณจะค้าทิศทางของแนวโน้มการตลาดไม่ใช่ต่อต้านมันนอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบกราฟหรืออื่น ๆ hi เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวิพากษ์สามารถนำมาใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งอาจช่วยให้จิตใจของผู้ประกอบการค้าเป็นไปได้อย่างไรก็ตามข้อเสียเปรียบที่สำคัญของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ว่า ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาที่เฉพาะเจาะจงที่พวกเขาไม่ทำงานที่ทุกช่วงเวลาดังกล่าวได้อย่างง่ายดายสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาการย้ายเฉลี่ยอยู่คนเดียวมีความเสี่ยงนักค้าบางอย่างที่เป็นเหตุผลที่แนะนำ รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้บ่อยที่สุดคือ Simple Moving Average SMA และเลขยกกำลัง Weighted Moving Average EMA, EWMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบนี้หมายถึงค่าเฉลี่ยเลขคณิตและเป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ง่ายที่สุดและใช้บ่อยที่สุด ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย f คำนวณโดยสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในรอบระยะเวลาอย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยนี้จะคำนึงถึงเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ใน ระยะเวลาที่เลือกเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจากช่วง 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดก่อนช่วงเวลานี้นอกจากนี้ยังถูกวิพากษ์วิจารณ์บ่อยๆว่ามีการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูลเช่นใน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาตั้งแต่ 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10 นักค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลต่อการลดความล่าช้าของค่าเฉลี่ย แนวโน้มนี้ชนิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุดนอกจากนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงบางส่วนข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับ เครื่องมือชนิดนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลที่มีต่ออดีตลดลงชี้แจงความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้ารายได้เฉลี่ยวิธีการใช้งานบางส่วนของหลัก ฟังก์ชันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะระบุแนวโน้มและการพลิกกลับวัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาต่างๆสามารถตรวจสอบโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้อย่างไร เป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนนอกจากนี้เราจะกล่าวถึงบางส่วนของความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์ Trend ระบุแนวโน้มเป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ โดยพ่อค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มเพื่อนของพวกเขาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้คาดการณ์แนวโน้มใหม่ แนวโน้มของ บริษัท เมื่อพวกเขาได้รับการจัดตั้งขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือเป็นขาขึ้นเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยจะแคบขึ้นไปในทางตรงกันข้ามผู้ประกอบการจะใช้ราคาที่ต่ำกว่าระดับที่ลดลง ค่าเฉลี่ยเพื่อยืนยันขาลงผู้ค้าหลายรายจะพิจารณาถือครองตำแหน่งยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้แน่ใจได้ว่าเทรนด์มีการทำงานในผู้ค้ารายย่อยผู้ค้าเริ่มต้นหลายรายถามว่าเป็นไปได้อย่างไร การวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถนำมาใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จได้คำตอบง่ายๆคือให้ความสำคัญกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆได้โดยทั่วไปสั้น โมเมนตัมระยะสามารถวัดได้โดยการดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งมุ่งเน้นไปที่ระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันถือว่าโดยทั่วไป วัดความแรงในระยะปานกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดความแรงในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นเกณฑ์ที่เหมาะสมกว่า ของโมเมนตัมในระยะสั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่ใช้โดยทั่วไปมีช่วงเวลาที่แตกต่างกันในความพยายามที่จะแสดงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 รูปที่ 2 แรงดึงดูดที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ด้านบน ค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองอยู่ในทิศทางตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ด้านล่างค่าเฉลี่ยระยะยาวค่าโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปอยู่ในระดับต่ำสุด rmining ศักยภาพราคาสนับสนุนไม่ต้องใช้ประสบการณ์มากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและย้อนกลับทิศทางในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นว่า 200 ค่าเฉลี่ยของวันนี้สามารถปรับราคาของหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงใกล้ 32 ผู้ค้าส่วนใหญ่คาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวที่คาดว่าจะได้รับความนิยมเมื่อราคา ของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้นักลงทุนไม่สามารถผลักดันให้ราคาขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยดังกล่าวได้เท่าที่คุณสามารถดูได้จาก ด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดย traders เป็นเครื่องหมายเพื่อทำกำไรหรือเพื่อปิดตำแหน่งยาวใด ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้นจำนวนมากจะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเข้าเพราะราคาของ ถ้าคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญคุณอาจสนใจที่จะดูระดับนี้อย่างใกล้ชิดเพราะอาจส่งผลกระทบต่อ มูลค่าการลงทุนของคุณการสูญเสียการหยุดชะงักการสนับสนุนและลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ดีในการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อระบุสถานที่เชิงกลยุทธ์เพื่อตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่เสียก่อนที่จะสามารถเติบโตได้ ขนาดใหญ่เท่าที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในหุ้นและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้เงินเป็นจำนวนมากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในการประสบความสำเร็จ trading strategy. Moving เฉลี่ย - ง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ย - เรียบง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ยเรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ตามแนวโน้มพวกเขาไม่ได้ทำนาย pric e ทิศทาง แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้การดำเนินการราคาที่ราบรื่นและกรองเสียงรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวสร้างตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ และการวางซ้อน เช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุด ได้แก่ Moving Average Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นได้ แผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA โดยคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะเจาะจง จะขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วย 5 ตามที่ชื่อหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ verage ที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วงห้า วันวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงจุดข้อมูลแรกที่ 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงต่อจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆ เพิ่มขึ้นจาก 11 ถึง 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดสังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยเช่นกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับวันที่หนึ่ง เท่ากับ 13 และราคาล่าสุด 15 ราคาก่อนสี่วันจะลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยที่เกินจริงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไม่ได้รับการคิดค่าเฉลี่ยลดลงโดยใช้น้ำหนักมากกว่าเมื่อเร็ว ๆ นี้ การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาครั้งแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถดถอย EMA ต้องเริ่มต้นที่อื่นเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ใช้เป็นระยะเวลาก่อนหน้าของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกสองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันระยะเวลาการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงจะใช้การถ่วงน้ำหนัก 18 18 ไปที่ ราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 ถึงราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าน้ำหนักสำหรับ ช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นเวลา p eriods จากนั้นป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบก้าวร้าว 10 วันสำหรับ Intel Simple moving averages จะเป็นไปในทิศทางตรงและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วัน เพียงแค่ย้ายตามราคาใหม่ที่มีอยู่และราคาเก่าลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่า 20 หรือมากกว่าระยะเวลาในภายหลังในคำอื่น ๆ ค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้นสเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายถึงผลกระทบของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมี 20 ช่วงเวลาที่จะกระจายไป StockCharts กลับไปอย่างน้อย 250 รอบปกติมากขึ้นสำหรับการคำนวณของตนเพื่อให้ผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายใน th การคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างเต็มที่ปัจจัยความล่าช้า (Lag Factor) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวนานขึ้นค่าความล่าช้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสด็จมาเป็นเวลา 10 วันจะกอดราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเช่นเดียวกับเรือเร็ว การเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่จะเปลี่ยนแปลง course. Click บนแผนภูมิสำหรับแผนภูมิสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF กับ EMA 10 วันอย่างใกล้ชิดราคาและ SMA 100 วันบดสูงขึ้นแม้จะมีการปฏิเสธมกราคม - กุมภาพันธ์, SMA 100 วันจัดขึ้น แน่นอนและไม่ได้เปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและ expone ntial moving averages หนึ่งไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาที่สูงขึ้นและการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในทางกลับกัน ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดเช่นนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการเลือกค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วยเช่นกัน ตามตารางเวลาด้านล่างแสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่า SMA The EMA เปิดขึ้นในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA เปิดขึ้นในช่วงหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลา ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยรวมระยะสั้น 5-20 ช่วงเหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยระยะยาวที่อาจขยายระยะเวลา 20-60 ระยะยาว นักลงทุนจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มี 100 หรือมากกว่า periods. Some ค่าเฉลี่ยความยาวเฉลี่ยเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจจะเป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถัดไป, วันเคลื่อนไหวเฉลี่ยค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลางหลาย chartists ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกันระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงหนึ่งเดียว เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุตัวตนสัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายหรือเป็นค่าบวกที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ b ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสียดทานทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ย กำลังถดถอยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าดีแค่ไหน moving average ทำงานได้เมื่อมีความแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันพังลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่าการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อลดทิศทางการเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ย หลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้นแล้ว 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกระทั่งไฟกระชากนี้ แต่อย่างไรก็ตาม MMM ยังคงมีการเติบโตต่อเนื่องใน 12 เดือนข้างหน้าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวโดยรวมอยู่ในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้แบบคู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ หนึ่งค่าและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับซ้อนแบบ bullish เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่าเป็นสีทอง cross A ไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เป็นที่รู้จักกันในชื่อ cross cross ที่ตายแล้วค่า crossovers เฉลี่ยที่เกิดขึ้นค่อนข้างช้าหลังจาก al l ระบบมีตัวบ่งชี้ที่ล้าหลังสองตัวขึ้นไประยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นสัญญาณที่ล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากในกรณีที่ไม่มีแรง แนวโน้มนอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไประบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับการย้าย 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ค่าเฉลี่ยแผนภูมิข้างต้นแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ crossover แบบถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยจะทำให้เกิด whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะมีการค้าที่ดี 10 วัน EMA ต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ก็ไม่นานนักเมื่อวานนี้กลับมาอยู่ในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา 10 วันการข้ามนี้ใช้เวลานานกว่านี้ แต่การเกิดการครอสโอเวอร์ต่อไปในเดือนมกราคม ระดับราคาในเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้เกิดการแส้วข้ามอีกครั้งการปรับตัวลดลงนี้ไม่นานจน EMA 10 วันกลับมาเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งสูงขึ้น 20.There เป็นสอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาที่จะช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่จะล่าสุด 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันที่จะย้ายด้านบนด้านล่าง 50 EMA ก่อนหน้านี้เป็นวันที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาปริมาณ MACO 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นค่าเฉลี่ย MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามทองคำและค่าลบในช่วง cross-cross ตายตัว Perlimage Price Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุ MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ แผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL ที่มี EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการแยกไขว้เฉลี่ย 4 ช่วงในช่วง 2 ปี 1 ปี 2 ครั้งแรกมีผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดี ครอสโอเวอร์เป็น ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Crossovers. Moving เฉลี่ยสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยไขว้ราคาง่ายๆรั้น สัญญาณถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยรวมการข้ามไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวที่ยาวนานขึ้นจะทำให้โทนใหญ่ขึ้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงคือ ใช้ในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคารั้น bullish เมื่อเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้จะซื้อขายในความสามัคคีกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าสำหรับ exampl e ถ้าราคาอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิชาตินิยมจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณดังกล่าว จะถูกละเลยเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้นการข้ามแบบหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยตลอดช่วง 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้นสัญญาณลูกศรสีเขียวสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA ระยะ 1 วันจะเท่ากับ MACD 1,50,1 เป็นบวก whe n ใกล้จะอยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่า 50 วัน EMA การสนับสนุนและความต้านทานค่าเฉลี่ย Mooding ยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับการสนับสนุน ใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดถ้าความเป็นจริง 200 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานเพียงเพราะมีการใช้กันอย่างแพร่หลายมันเกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตนเองที่ตอบสนองต่อแผนภูมิด้านบนแสดงให้เห็นถึงนิวยอร์กคอมโพสิตที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อนล่วงหน้าเมื่อแนวโน้มกลับไปด้วยการพักฐานสองด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 ไม่ควรคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น e ขับเคลื่อนโดยอารมณ์ซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุเขตสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย Moving averages มีแนวโน้มตามหรือ lagging, ตัวชี้วัดที่มักจะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าอยู่ในแนวเดียวกันกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ แม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณอยู่ใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อ ที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปที่ d efine แนวโน้มโดยรวมแล้วใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยมีอยู่ในรูปแบบการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลง Overlays ผู้ใช้สามารถเลือกได้ทั้งแบบง่ายๆ ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาคุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับค่าเฉลี่ย ต่ำและ C สำหรับเครื่องหมายจุลภาคปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่น ๆ ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือขวาในอนาคตจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงบวก หมายเลข 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 รอบระยะเวลาหลายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถวางทับพล็อตราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยน col ors และสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ตัวหลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย 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