32 วัน 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 ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะราบเรียบยิ่งเท่าไรระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้ สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงหยิบขึ้นมาแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วัน, แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ ตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวขึ้น 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับระยะสั้น cy cles. The ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างไปสั้น ๆ เมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตั้งแต่ ตลาดที่มีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่ง. สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้เร็วขึ้น (Moving Average) ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการเคลื่อนไหว (Moving Averages) ซึ่งใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อหาค่าใช้จ่ายเมื่อราคาอยู่ในช่วงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 ตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆ 6 ตัวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์แนวโน้มตามวัตถุประสงค์ในการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้วงพล็อตที่หลายช่วงจริงเฉลี่ยในการกรอง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย MACD Moving Average Convergence Divergence ที่เป็นที่นิยมคือค่าความแปรปรวนของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งหักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าลงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างรวดเร็วโดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่หลายแบบ ลักษณะเฉพาะของตัวเองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง แต่เชื่อถือได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไม่ได้รับการคำนวณจะได้รับประโยชน์จากการถ่วงน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้าง ส่วนใหญ่ในตัวบ่งชี้ที่พัฒนาขึ้นโดย J Welles Wilder โดยใช้สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาโดยใช้น้ำหนักที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้จำเป็นต้องตั้งค่าเผื่อไว้แผงควบคุมการรายงานจะแสดงวิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยค่าเริ่มต้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 21 วัน Moving Averages วิธีการใช้ Them. Some ของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุ tre nds และ reversals วัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นไปได้ที่สินทรัพย์จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทานในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาต่างๆสามารถตรวจสอบโมเมนตัมได้อย่างไรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งจุดตัดขาดทุนได้อย่างไร เราจะกล่าวถึงบางส่วนของความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของเทรนด์การเทรนด์แนวโน้มการระบุแนวโน้มเป็นหนึ่งในหน้าที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้ แนวโน้มของเพื่อนของพวกเขาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้คาดการณ์แนวโน้มใหม่ ๆ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อมีการจัดตั้งขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือว่าอยู่ในแนวโน้มเมื่อราคาอยู่เหนือการเคลื่อนไหว เฉลี่ยและค่าเฉลี่ยที่ลาดขึ้นไปข้างบนตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ลาดลงเพื่อยืนยันแนวโน้มขาลงผู้ค้าจำนวนมากจะพิจารณา holdi เท่านั้น ตำแหน่งยาวในสินทรัพย์เมื่อราคามีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทรนด์ทำงานในผู้ค้ารายย่อยผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรในการวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถนำมาใช้ได้อย่างไร เพื่อตอบสนองความสำเร็จดังกล่าวคำตอบง่ายๆคือให้ความใส่ใจกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆโมเมนตัมโดยทั่วไปโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดโดยการมองไปที่การเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยที่ให้ความสำคัญกับระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่าการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นในช่วง 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะกลางสุดท้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันขึ้นไป การคำนวณสามารถใช้เป็นตัววัดความเป็นโมเมนตัมในระยะยาวสามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดที่เหมาะสมสำหรับโมเมนตัมในระยะสั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันหนึ่งในการคำนวณ st เพื่อตรวจสอบความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับวิธีการที่สแต็คขึ้นเมื่อเทียบกับอีกค่าหนึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่าที่ใช้โดยทั่วไปมีเฟรมเวลาต่างกันใน ความพยายามที่จะแสดงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาวในรูปที่ 2 แรงหนุนที่แข็งแกร่งขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองต่างกันตรงกันข้ามเมื่อระยะสั้น - ค่าเฉลี่ยระยะยาวจะอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวซึ่งเป็นโมเมนตัมอยู่ในทิศทางที่ลดลงการสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้ซึ่งไม่ใช้เวลามากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ตกลงมา สินทรัพย์มักจะหยุดและย้อนกลับทิศทางในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถต้านทานค่า ราคาหุ้นหลังจากที่ร่วงลงมาจากระดับสูงที่ 32 จุดนักลงทุนจำนวนมากคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันถึงการเคลื่อนไหวที่คาดไว้ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุน เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันไม่ใช่เรื่องปกติที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญในการป้องกันไม่ให้นักลงทุนผลักดันให้ราคาขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยดังที่คุณสามารถดูได้จากแผนภูมิด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้า เป็นเครื่องหมายที่จะทำกำไรหรือเพื่อปิดตำแหน่งยาวใด ๆ ที่มีอยู่ผู้ขายสั้น ๆ จำนวนมากก็จะใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับแนวต้านและยังคงเคลื่อนไหวต่ำลงหากคุณเป็นนักลงทุนที่ถือครองตำแหน่งที่ยาวนาน สินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญอาจเป็นไปได้ว่าคุณควรสนใจในระดับนี้อย่างใกล้ชิดเนื่องจากอาจส่งผลกระทบต่อมูลค่าการลงทุนของคุณมากที่สุดขาดทุนจากสต๊อกการสนับสนุน และลักษณะความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำให้เครื่องมือนี้เป็นเครื่องมือที่ดีในการจัดการความเสี่ยงความสามารถในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเพื่อระบุตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะสามารถเติบโตได้มากขึ้นตามที่เห็นในรูปที่ 5, ผู้ค้าที่มีฐานะยาวในหุ้นและตั้งค่าคำสั่งหยุดขาดทุนของพวกเขาที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองเป็นจำนวนมากเงินการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ