10 40 เฉลี่ยเคลื่อนที่

วิธีการ Invest. A Chart Reader s Swiss Army Knife บรรทัด 10 สัปดาห์ในการค้ากราฟอ่าน, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์เป็นมีดทหารสวิสเซอร์แลนด์ของเครื่องมือการลงทุนมันเป็นตัวบ่งชี้ multifaceted ที่สามารถใช้เพื่อเพิ่ม ตำแหน่งของคุณตัดสินสุขภาพของหุ้นล่วงหน้าและในที่สุดทำหน้าที่เป็นสัญญาณขายที่บอกคุณผู้นำอาจจะตั้งค่าให้แบ่งลงสองเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 สัปดาห์และ 50 วันมีแนวโน้มที่จะปฏิบัติตาม trajectories ที่คล้ายกัน ค่าเฉลี่ยสัปดาห์ละ 10 สัปดาห์จะแสดงในแผนภูมิรายสัปดาห์เป็นผลรวมของราคาปิดของหุ้นในช่วง 10 สัปดาห์ก่อนหน้าหารด้วย 10 บรรทัด 50 วันบวก 50 วันของราคาปิดและหารด้วย 50 ซึ่งแสดงเป็นรายวัน นักลงทุนสถาบันที่ชื่นชอบการซื้อเมื่อราคาอ่อนแอใช้เส้น 50 วันเป็นเครื่องหมายเมื่อหุ้นอ่อนตัวลงเพื่อทดสอบการสนับสนุนพวกเขาก้าวเข้าสู่การซื้อใกล้เส้น 50 วันว่าการซื้อมีแนวโน้มที่จะเติมน้ำมันที่รีบาวน์หุ้นที่ใช้โดย นักลงทุนสามารถ SLIM เป็นโอกาสพิเศษในการเพิ่มสีเขียว Roasters Coffee Mountain Mountain GMCR ได้ใช้ประโยชน์จาก 10- สัปดาห์หลังการฝ่าวงล้อมในเดือนพฤศจิกายน 2010 1 หุ้นกลับมายุ่งกับการค้า แต่ติดอยู่ใกล้กับแนวเส้น 10 สัปดาห์ของมัน 2. ยึดมั่นสนับสนุนอย่างเด็ดขาดที่เส้นและล้างจุดซื้อ 38 96 ในการค้าขนาดใหญ่เมื่อ 3 ก. พ. 3 หุ้นปรับตัวขึ้นโพสต์การกลับรายการรายสัปดาห์ที่คมชัดแล้วตั้งค่าเป็นแบบสามสัปดาห์แน่น แต่รูปแบบถูกวางปัญหาปัญหาการกลับรายการรายสัปดาห์ทำให้จุดซื้อสูงกว่าตำแหน่งของสต็อคกลยุทธ์ที่สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นคือ ซื้อเมื่อฟื้นตัวจากการสนับสนุน 10 สัปดาห์ในแผนภูมิรายวันหุ้นไม่เคยมาภายในสามจุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันถ้าคุณได้รับการติดกาวในแผนภูมิรายวันคุณอาจจะพลาดคิว แต่แผนภูมิรายสัปดาห์, ในวันที่มีการแบ่งตัวแสดงช่องว่างระหว่างหุ้นต่ำสุดและ 10 สัปดาห์ที่แคบลงเหลือน้อยกว่า 40 เซ็นต์ภายในช่วงที่มีการฟื้นตัวหุ้นพุ่งขึ้นจากการดีดกลับที่มีกำไรมหาศาลในการค้าขาย 10 มีนาคม 10 Mountain สีเขียวเสนอโอกาสในการซื้อเพิ่มเติมสามครั้งที่เฉลี่ย 10 สัปดาห์ก่อนวันที่ 18 สิงหาคมเมื่อ cu t เส้นในการค้าหนัก 5.It กู้คืนสำหรับการเรียกสั้น ๆ ถึงจุดสูงสุดใหม่ แต่การละเมิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ทำเครื่องหมายจุดเริ่มต้นของการสิ้นสุดของสต็อก s ชนะ run. Moving Average Indicator. Sherter ความยาวเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความสำคัญมากขึ้นและ ระบุแนวโน้มใหม่ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองเพียงยกขึ้นแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าข้อมูล peak - ความยาวรอบสูงสุดของรอบคือประมาณ 30 วันแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้าง สัญญาณอ่อนไปข้างหน้าของตลาดอื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci ของ 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20-40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบระยะเวลาอีกต่อไป 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นประโยชน์สำหรับรอบกลางและ .5 ถึง 20 D ays สำหรับรอบสั้น ๆ ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างให้สั้นลงเมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดมากมายที่มีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่ง. สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิดสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันซึ่งกันและกัน Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวนช่องสัญญาณ Whipsaws. Keltner Channels ใช้แผนภูมิที่มีหลายค่าเฉลี่ยที่แท้จริง ช่วงที่จะกรองไขว้เฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ย MACD Moving Average Convergence Divergence เป็นตัวบ่งชี้ความผันแปรของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าลงจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วโดยความเห็นประจำสัปดาห์ของ Lincoln World Twiggs ช่วยให้คุณระบุความเสี่ยงด้านการตลาดและปรับปรุงเวลาของคุณค่าเฉลี่ยขั้นสูงสิ่งที่พวกเขาอยู่ในบรรดาตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบันทุกประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือทางคณิตศาสตร์ ผลลัพธ์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบเรียบแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตัว รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA โดยคำนวณจากค่า ari หมายถึงค่าเฉลี่ยของชุดค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาสำหรับ 10 วันที่ผ่านมา 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการให้ค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำขึ้น แต่จะรวมถึงราคาที่มากกว่า 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และ ไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ย (mean mean mean) คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีขึ้นจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดจะต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาแทนที่ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการเคลื่อนย้ายข้อมูลใหม่ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ e nsures ว่าเฉพาะข้อมูลปัจจุบันจะถูกคิดในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุด 5 กล่องสีแดงที่แสดงถึง 10 จุดข้อมูลที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10. ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนย้ายจะทำอย่างไรเมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากขึ้นในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถเห็นได้ในรูปภาพ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนทำให้เสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับเวลาที่เป็นสีแดง บรรทัดคือ เพียงแค่ราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาเมื่อคุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันอย่างไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นที่นิยมมากในหมู่ผู้ค้า แต่เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูล จะถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนต์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักมากขึ้น ข้อมูลล่าสุดซึ่งได้นำไปสู่การประดิษฐ์ของค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับเรา ighted Moving Averages และอะไรคือความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA. Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ มีความซับซ้อนมากขึ้น สมการสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกแพคเกจการคำนวณทำสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA เมื่อใช้สูตรการคำนวณจุดแรกของ EMA, คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการคำนวณค่าเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรข้างต้นจากที่นี้เราได้จัดทำตัวอย่างสเปรดชีตที่มีจริง ชีวิตตัวอย่างของวิธีการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณมีดีขึ้นแล้ว ความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการคำนวณ SMA และ EMA ลองพิจารณาดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรโดยดูจากการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของการถ่วงน้ำหนัก เฉลี่ยในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเท่ากับ 15 แต่ EMA ตอบสนองได้เร็วกว่าราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ EMA ทราบว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อ ราคาจะลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA ผ่าน SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้เองซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกเฟรมเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระในการสร้าง ค่าเฉลี่ยช่วงเวลาทั่วไปที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความไวมากขึ้นจะเป็นการเปลี่ยนแปลงราคา ฉันช่วงที่มีความสำคัญน้อยลงหรือเรียบขึ้นออกเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดที่จะคิดออกที่หนึ่งที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับจำนวนที่แตกต่างกัน ระยะเวลาจนกว่าคุณจะพบรูปแบบที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณ