ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย Ema ทางเทคนิค บ่งชี้

Average Moving Average ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคโดยเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงค่าเฉลี่ยของตราสารในช่วงระยะเวลาหนึ่ง เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยหนึ่งค่าจากราคาตราสารในช่วงเวลานี้ เมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง มีสี่ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: Simple (เรียกอีกอย่างว่า Arithmetic), Exponential กระชับและถ่วงน้ำหนัก Moving Average อาจคำนวณได้สำหรับชุดข้อมูลลำดับใด ๆ รวมถึงราคาเปิดและราคาปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ มักเป็นกรณีที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่า สิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกันมากคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดต่างกัน ในกรณีที่เรากำลังพูดถึง Simple Moving Average ราคาทั้งหมดของช่วงเวลาที่เป็นปัญหามีมูลค่าเท่ากัน Exponential Moving Average และ Linear Weighted Moving Average ให้ความสำคัญกับราคาล่าสุด วิธีที่นิยมใช้ในการตีราคาค่าเฉลี่ยของราคาคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการดำเนินการด้านราคา เมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรามีสัญญาณการขายอะไรบ้าง ระบบการซื้อขายนี้ซึ่งอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้องในจุดต่ำสุดและทางออกด้านขวาบนยอด จะช่วยให้สามารถปฏิบัติตามแนวโน้มดังต่อไปนี้: ซื้อเร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดต่ำสุดแล้วและจะขายได้เร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดสูงสุดแล้ว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับตัวบ่งชี้ได้ นั่นคือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคล้ายกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา: ถ้าตัวบ่งชี้สูงขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้นั่นหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นมีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป: ถ้าตัวบ่งชี้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายความว่ามีแนวโน้มว่าจะลดลงต่อไป นี่คือประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนที่เฉลี่ย (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลื่อนลอย (EMA) Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นแบบเชิงเส้น (LMA) คุณสามารถทดสอบสัญญาณการค้าของตัวบ่งชี้นี้โดยการสร้าง Expert Advisor ใน MQL5 Wizard การคำนวณ Average Moving Average (Simple Average Moving Average - Simple Average Moving Average - Simple Moving Average - Average Average Moving Average - Simple Average Moving Average) หมายถึงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Simple Moving Average - SMA) โดยทั่วไปหมายถึงการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณโดยสรุปราคาปิดตราสารเป็นระยะเวลาเดียว (เช่น 12 ชั่วโมง) ค่านี้หารด้วยจำนวนงวดดังกล่าว SMA SUM (CLOSE (i), N) N SUM sum CLOSE (i) ระยะเวลาปิดงวดปัจจุบัน N จำนวนรอบการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงโดยการสุ่มตัวอย่างคำนวณโดยการเพิ่มส่วนแบ่งบางส่วนของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าก่อนหน้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ด้วยราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบตามลำดับขั้นตอนราคาปิดล่าสุดมีมูลค่ามากขึ้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของค่า P-percent จะมีลักษณะดังนี้ EMA (CLOSE (i) P) (EMA (i - 1) (1 - P)) ปิด (i) ค่า EMA (i - 1) ของ Moving Average ของช่วงก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้ราคา Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA): SUM1 SUM (CLOSE (i), N) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองคำนวณตามสูตรนี้: SMMA (i) (SMMA1 (N-1) CLOSE (i)) N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้จะคำนวณตามสูตรด้านล่าง: PREVSUM SMMA (i - 1) N SMMA (i) (PREVSUM - SMMA (i - 1) CLOSE (i)) N SUM sum SUM1 ยอดรวมของราคาปิดสำหรับ N period นับจากแถบก่อนหน้า PREVSUM smoothed sum of the previous bar SMMA (i-1) smoothed moving average ของแถบก่อนหน้า SMMA (i) ปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแถบปัจจุบัน (ยกเว้นงวดแรก) ปิด (i) ราคาปดปดปดปด N ปจจุบัน หลังจากการแปลงเลขคณิตแล้วสูตรนี้สามารถทำได้ง่ายขึ้น: SMMA (i) (SMMA (i - 1) (N - 1) ปิด (i)) N ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักข้อมูลล่าสุดคือ มีค่ามากกว่าข้อมูลเบื้องต้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้จากการคูณด้วยราคาต่อหนึ่งอันของราคาปิดที่อยู่ในชุดการพิจารณาโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก: LWMA SUM (CLOSE (i) i, N) SUM (i, N) SUM sum CLOSE (i) SUM (i, N) ผลรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก N ระยะเวลาการทำให้ราบเรียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและค่าเฉลี่ยที่อธิบายได้ - ข้อมูลเบื้องต้นที่ง่ายและน่าจะเป็นตัวชี้วัด พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้า การเลื่อนค่าเฉลี่ยของความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีต แม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองเสียงรบกวน พวกเขายังเป็นตัวสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่นกลุ่ม Bollinger Bands MACD และ Oscillator McClellan ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทคือ Moving Average เฉลี่ย (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น กราฟของ SMA และ EMA มีดังนี้ Simple Moving Average Calculation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วยห้า เป็นชื่อที่แสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเนื่องจากมีข้อมูลใหม่มาให้ นี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลา ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเว้นจุดข้อมูลแรก (11) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (16) วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคงที่ต่อไปโดยทิ้งจุดข้อมูลแรก (12) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (17) ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงการคำนวณสามวัน นอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 วันราคาในช่วงสี่วันก่อนหน้านี้ลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้า การคำนวณเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็น EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าในการคำนวณครั้งแรก สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนัก ขั้นที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่าเป็น 18.18 ตามราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18.18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9.52 กับราคาล่าสุด (2 (201) .0952) สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นลงนั้นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่า หากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA0: ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10- day สำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ตรงและต้องการคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (22.22) ในการคำนวณครั้งแรก หลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะใช้เวลามากกว่า เนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดในภายหลัง กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลา 20 ช่วงที่จะกระจายไป StockCharts ย้อนกลับไปอย่างน้อย 250 รอบ (โดยทั่วไปมากขึ้น) สำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยความล่าช้ายิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงเท่าไหร่ยิ่งเท่าไร ค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 วันจะกอดราคาได้ค่อนข้างใกล้เคียงกันและจะเลี้ยวไปไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนไป ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยรวมสั้น ๆ เหมือนเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้การทำงานช้าลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทาง กราฟด้านบนแสดง SampP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้น แม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA 100 วันก็ยังไม่ปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อพูดถึงปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเป็นเส้นตรงแม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างหนึ่งก็ไม่จำเป็นต้องดีกว่าอีก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีนัยสำคัญมีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังแบบ Exponential จะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทาน การย้ายการตั้งค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุด กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียว ทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของ SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคม สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ระยะสั้นการเคลื่อนไหวระยะสั้น (5-20 ช่วง) เหมาะสมกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย กลุ่มผู้ชาตินิยมที่สนใจในแนวโน้มในระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาตั้งแต่ 100 ขึ้นไป ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลาง นักเกรเทนหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกัน ระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่าย หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม การระบุแนวโน้ม (Trend Identification) สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสแสร้ง ตามที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบทึบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบทึบ ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปราคาจะเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยถล่มที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาว แผนภูมิด้านบนแสดง 3M (MMM) โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วัน ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหล่านี้ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้น (ที่ดีที่สุด) หรือหลังจากเกิดขึ้น (ที่แย่ที่สุด) MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตามเมื่อ MMM ยังคงทำยอดขายต่อไปอีก 12 เดือน การย้ายค่าเฉลี่ยทำงานได้เรื่อย ๆ ตามแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้คู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาว เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบ ระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานาน การครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าเป็นกากบาทสีทอง การไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าข้ามตาย การย้ายค่าเฉลี่ยของไขว้ให้สัญญาณค่อนข้างช้า อย่างไรก็ตามระบบมีตัวบ่งชี้อยู่สองตัว ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้แบบไขว้ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่า อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองเส้น ระบบไขว้แบบทริปเปิ้ลที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน แผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot (HD) ด้วย EMA 10 วัน (เส้นสีเขียว) และ EMA 50 วัน (เส้นสีแดง) เส้นสีดำปิดทุกวัน การใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม (1) แต่ไม่นานนักเมื่อวานนี้ (10) กลับมาอยู่ในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน (2) การข้ามนี้ใช้เวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนมกราคม (3) เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้ง เครื่องหมายกากบาทดังกล่าวไม่อยู่ในช่วงที่ EMA 10 วันกลับมาอยู่เหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา (4) หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่สี่คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นสูงกว่า 20 แห่งมีสองประเด็นที่นี่ แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ whipsaws ผู้ค้าอาจต้องการครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนทำเครื่องหมายหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำการค้า ประการที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาจำนวนไขว้ได้ MACD (10,50,1) จะแสดงเส้นที่แสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุมสองค่า MACD เปลี่ยนเป็นค่าบวกระหว่างช่วงกากบาทสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้ว Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แผนภูมินี้แสดง Oracle (ORCL) พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD (50,200,1) ในช่วงระยะเวลา 12 ปีมีการครอสโอเวอร์เฉลี่ย 4 ช่วง สามคนแรกทำให้เกิดเสียงกระหึ่มหรือไม่ดี แนวโน้มอย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม ราคา Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่าย สัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณ หนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเฉพาะเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป นี้จะซื้อขายในความกลมกลืนกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น เห็นได้ชัดว่าการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่จะลดลงเช่นกันเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น การข้ามแบบหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในแนวโน้มขาขึ้นใหญ่ การข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric (EMR) พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน ราคาหุ้นปรับตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ ราคาปรับตัวลงมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้น (ลูกศรสีเขียว) สอดคล้องกับแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD (1,50,1) แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD (1,50,1) เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อระยะใกล้อยู่ใต้ EMA 50 วัน แนวรองรับและความต้านทานการเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านระยะสั้นได้ แนวรองรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตัวคุณเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อน เมื่อแนวโน้มผันผวนด้วยแรงสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 อย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตลาดมีแรงผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะถูกตัดทอน แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อสรุปข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงแนวโน้มหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอ นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี หลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ประกอบการรายย่อยสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ก็ใช้จ่ายในช่วงการซื้อขายเป็นอย่างมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผล เมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สัญญาณช้า อย่าคาดหวังที่จะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts การย้ายค่าเฉลี่ยจะมีอยู่เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts การใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา พารามิเตอร์แรกใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์ คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จำเป็นเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย (อดีต) หรือทางขวา (อนาคต) ตัวเลขเชิงลบ (-10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา จำนวนบวก (10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า การใช้ Moving Averages กับ ScanCharts Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้ในการสแกนหาสถานการณ์ต่างๆที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยได้: Bullish Moving Average Cross: การสแกนนี้จะค้นหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้น วัน EMA และ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่เหนือระดับ 5 วันก่อน เครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันได้เหนือระดับเฉลี่ย Bearish Moving Cross เฉลี่ย: การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลง 150 วันและสัญญาณการชะลอตัวของ EMA 5 วันและ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะร่วงลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา สัญญาณการซื้อขายขาดดุลเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวต่ำกว่า EMA 35 วันจากระดับเฉลี่ยที่สูงกว่า หนังสือของ John Murphy0 มีหนังสือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆ Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ย นอกจากนี้เมอร์ฟี่ยังแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายช่องทางอย่างไร การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John MurphyEMA Indicator Explained ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential คืออะไรเมื่อวันที่ 26 เมษายน 2016 เวลา 6:42 AM ตัวชี้วัดค่าเฉลี่ยเลขประจำตัวหรือ EMA ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อตอบสนองความอ่อนแอของดัชนีบ่งชี้ SMA โดยการให้น้ำหนักมากขึ้น ราคาล่าสุดขึ้นอย่างมาก ต้นกำเนิดของมันไม่เป็นที่รู้จัก แต่การใช้งานนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เกิดความผันผวนของราคาและสร้างภาพลักษณ์ที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงราคา ผู้ค้าใช้ EMA บางครั้งในการแสดงคอนเสิร์ตกับ EMA อื่นในช่วงเวลาอื่นเพื่อยืนยันการเปลี่ยนแปลงของราคา ตัวบ่งชี้ EMA ใช้ระยะเวลาและราคาเช่นเดียวกับ SMA แต่ราคาสดจะได้รับน้ำหนักมากขึ้นเพื่อให้ตัวบ่งชี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจากมีการตอบสนองได้เร็วกว่าจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างสัญญาณปลอมมากขึ้น EMA ทำงานได้ดีเมื่อเทียบกับ EMA อื่นในตลาดที่มีแนวโน้มสูง แต่ไม่แนะนำให้ใช้ EMA ในตลาดด้านข้าง เนื่องจาก EMA เป็นที่นิยมดังนั้นจึงมักสร้างเส้นสนับสนุนหรือแนวต้านขึ้นอยู่กับประเภทของเทรนด์ที่ผู้ค้าเคารพในขั้นตอนการตัดสินใจของตน สูตร EMA ตัวบ่งชี้ EMA เป็นเรื่องปกติในซอฟต์แวร์การซื้อขายของ Metatrader4 สูตรการคำนวณมีความซับซ้อนมากกว่า SMA และทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: เลือกการกำหนดราคาสมมติราคาปิดเลือกการตั้งค่ารอบ 10 เช่นคำนวณค่า Smoothing Factor SF 2 (1 10) ค่า EMA ใหม่ SF X ราคาใหม่ (1 - SF) X คา EMA เดิม โปรแกรมจะดำเนินการคำนวณที่จำเป็น เส้น EMA สองเส้นแสดงด้านล่างโดยใช้ช่วงเวลาที่แตกต่างกัน (Red 28, Blue 13): แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์มักวางตัวชี้วัด EMA ตามแนวการสร้างเชิงเทียนที่มีอยู่ตามที่แสดงในแผนภาพ เส้นสีแดงในกลุ่ม EMA มีการตั้งค่าระยะยาวขึ้นตามแนวโน้มขาขึ้นที่หดตัวลงมาด้านล่างและเป็นเส้นแนวรองรับจนกว่าแนวโน้มจะเริ่มกลับทิศทาง เส้น EMA สีน้ำเงินที่มีการตั้งค่าระยะเวลา 13 ตอบสนองได้เร็วขึ้นและฝังอยู่ภายในเชิงเทียน ประโยชน์ของตัวบ่งชี้ EMA คือความเรียบง่ายของภาพ ผู้ค้าสามารถประเมินแนวโน้มราคาของพฤติกรรมราคาได้อย่างรวดเร็วจากทิศทางของ EMA ต้องระมัดระวังเนื่องจาก EMA เป็นตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนและอาจไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับความผันผวนของตลาดได้อย่างรวดเร็ว บทความถัดไปในชุดข้อมูลนี้เกี่ยวกับตัวบ่งชี้ EMA จะหารือเกี่ยวกับการใช้ตัวบ่งชี้นี้ในการซื้อขาย forex และวิธีอ่านสัญญาณกราฟิกต่างๆที่สร้างขึ้น ความเสี่ยง: การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ความเป็นไปได้ที่คุณอาจสูญเสียมากกว่าเงินฝากเริ่มแรกของคุณ ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Sweden การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ ก่อนตัดสินใจลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ต่างประเทศคุณควรพิจารณาวัตถุประสงค์การลงทุนระดับประสบการณ์และความกระหายที่มีความเสี่ยงอย่างรอบคอบ ไม่มีข้อมูลหรือความคิดเห็นใดที่มีอยู่ในไซต์นี้ควรนำมาเป็นการชักชวนหรือเสนอซื้อหรือขายเงินตราตราสารทุนหรือเครื่องมือทางการเงินหรือบริการอื่น ๆ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาเป็นข้อบ่งชี้หรือรับประกันประสิทธิภาพในอนาคต โปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบตามกฎหมายของเรา สำเนา 2017 OptiLab Partners AB สงวนลิขสิทธิ์.