การประยุกต์ใช้ Hysteresis ต่อการ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงเวลา 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะเรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงการใช้ Hysteresis กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เข้าร่วม Band ใช้วิธีนี้เพื่อย้าย crossovers เฉลี่ยเพื่อกำจัดความล่าช้าและสัญญาณผิดพลาด ตัวบ่งชี้แรกของการศึกษาทางเทคนิคที่เป็นสามเณรศึกษาคือครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MAs) เป็นไปตามดัชนีราคาโดยกำหนดราคาปิดเฉลี่ยสำหรับระยะเวลาที่กำหนด (แถบ n สุดท้าย) และเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหมาะสำหรับตลาดที่มีแนวโน้มมากกว่าตลาดระยะไกล หากใช้สองช่วงเวลาที่แตกต่างกันเข้าด้วยกันระบบการซื้อขายแบบง่ายๆสามารถสร้างขึ้นได้โดยง่าย ทุกครั้งที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง (เร็วกว่า) จะข้ามไปอีก (ช้ากว่า) สัญญาณซื้อจะสร้างสัญญาณการขายเมื่อค่าเฉลี่ยที่เร็วกว่าจะต่ำกว่าค่าที่ต่ำกว่า ขณะที่นักวิเคราะห์ทางเทคนิครู้ว่าไขว้เหล่านี้มีแนวโน้มที่จะ whipsaws ราคาเคลื่อนไหวเพียงพอในทิศทางเดียวที่จะเรียกสัญญาณจากนั้นได้อย่างรวดเร็วทิศทางการเปลี่ยนแปลงการเรียกสัญญาณตรงข้าม นี่เป็นสาเหตุให้รายการและการออกก่อนหน้านี้ส่งผลต่อประสิทธิภาพทางการค้า (รูปที่ 1) ภาพที่ 1: WHIPSAWS ลูกศรบ่งบอกถึงสัญญาณที่ชัดเจนในขณะที่วงกลมชี้ไปที่ whipsaws โปรดทราบว่าเพื่อความชัดเจนแถบราคาถูกลบออกและมีการวางแผนเฉพาะเส้น SMA เท่านั้น Whipsaws เป็นผลมาจากความไวของ MAs ต่อความผันผวนของข้อมูล วิธีการแบบเดิม ๆ ของปัญหานี้คือการเพิ่มระยะเวลาเฉลี่ย (รูปที่ 2) ด้วยค่าความล้าหลังที่เพิ่มขึ้นซึ่งถ้าเด่นชัดเกินไปอาจทำให้ตัวบ่งชี้ไร้ประโยชน์ รูปที่ 2: การลดลง สังเกตว่า whipsaw ถูกป้องกันโดยการเพิ่มระยะเวลาที่ใช้โดยเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ยังทราบความล่าช้าของอย่างน้อยหนึ่งเดือนในสัญญาณ นอกจากนี้ whipsaws มีแนวโน้มที่จะส่งผลกระทบต่อกรอบเวลาที่แตกต่างกันในลักษณะที่คล้ายกัน ตัวอย่างเช่นชุดของสอง MAs ในแผนภูมิรายวันอาจจะเกิดขึ้นเป็นช่วงความถี่เดียวกันของสัญญาณปลอมในช่วงเจ็ดเดือน (154 บาร์) เนื่องจากชุดพารามิเตอร์ที่เท่ากันของ MA จะคงอยู่ในแผนภูมิรายสัปดาห์สามปี (3 52 156 บาร์) ความถี่ที่น่ารำคาญเพียงแค่เลื่อนไปสู่กรอบเวลาที่ใหญ่กว่า ดังนั้นปัญหาอยู่ในแนวคิด: crossovers สายง่ายต้องถูกแทนที่เป็นเครื่องกำเนิดสัญญาณโดยใช้ระบบเรียกแตกต่างกัน ถ้าเราวาดแผนภูมิด้วยมือ (ตัวเลือกเดียวก่อนอายุของคอมพิวเตอร์) เราจะพบความคิดของดินสอหนาหนาเป็นประโยชน์เพราะจะช่วยให้ความกว้างที่บางส่วนตัดกันได้ แต่ความหนาของเส้นคือการพูดทางคณิตศาสตร์ความไร้สาระ สิ่งที่เราต้องการคือวงดนตรีหรือซองจดหมายรอบ ๆ MA ที่ช้ากว่าซึ่งภายในตัวบ่งชี้สามารถกระวนกระวายใจได้โดยไม่ทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาด ก่อนที่เราจะพัฒนาความคิดนี้ต่อไปให้เราเข้าสู่โลกของวิศวกรรมและทำความคุ้นเคยกับแนวคิดสำคัญในระบบการควบคุม แรกเป็นนักศึกษาวิศวกรรมและต่อมาทำงานในอุตสาหกรรมอาหารผมได้รับการแนะนำให้รู้จักกับพื้นที่ของระบบการควบคุมและปัญหาของรอบการเปิดใช้งานซ้ำ deactivation ตัวอย่างเช่นเทอร์โมควบคุมระบบทำความเย็นเช่นเดียวกับที่คุณพบในตู้เย็นของคุณ เราต้องการให้อุณหภูมิคงที่ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้กล่าวคือ 5 องศาเซลเซียส (5 องศาเซลเซียส) (T0) และระบบระบายความร้อนสามารถอยู่ในสภาวะหนึ่งได้ 2 สถานะเท่านั้นคือปิดหรือเปิด หากเทอร์โมนั้นทำปฏิกิริยาทันทีกับ T0 จะเป็นการเปิดหรือปิดระบบด้วยความถี่ที่อาจทำให้อุปกรณ์เกิดความเครียดและทำให้ประสิทธิภาพลดลง ต่อเนื่องในประเด็นมกราคมของการวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ตัดตอนมาจากบทความตีพิมพ์ครั้งแรกในเดือนมกราคม 2009 ปัญหาของการวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นคลังสินค้าสินค้าโภคภัณฑ์ สงวนลิขสิทธิ์. copy Copyright 2009, Technical Analysis, Inc. วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วย MetaTrader 4: Moving Averages ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) คือตัวบ่งชี้ทางเทคนิคประเภทหนึ่งที่ใช้เพื่อแสดงค่าเฉลี่ยของราคาหลักทรัพย์ในช่วงเวลาที่ระบุ MAs ใช้กันอย่างแพร่หลายกับข้อมูลชุดข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อให้เกิดความผันผวนของราคาในระยะสั้นและเน้นแนวโน้มระยะยาว ปรากฏเป็นเส้นโค้งซ้อนทับบนแผนภูมิราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้เพื่อระบุแนวโน้มและกำหนดขอบเขตของการสนับสนุนและความต้านทานที่เป็นไปได้ ด้านล่างรูปที่ 1 แสดงแผนภูมิ EURUSD ที่ใช้ระยะเวลา 20 และ 50 ระยะเวลา 13 รูปที่ 1: แผนภูมิ EURUSD นี้มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าคือช่วงเวลา 50- ช่วงที่วาดเป็นเส้นสีน้ำเงินเข้มและเป็นช่วงเวลา 20- ช่วงที่วาดด้วยสีชมพูสดใส ในขณะที่มีหลายประเภทของ MAs, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) เป็นพื้นฐานที่สุด เป็นค่าเฉลี่ยเลขคณิตที่ไม่ได้มีการคำนวณของจำนวน X ของแถบราคาก่อนหน้านี้ MAs จะขึ้นอยู่กับราคาปิดของแต่ละราคาอย่างไรก็ตามผู้ค้าสามารถเลือกราคาฐานที่ราคาเปิดสูงต่ำหรือราคาอื่น ๆ ได้ SMA จะคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิด (หรือราคาอื่น ๆ ) ของแถบราคา X ก่อนหน้านี้และหารด้วย X ตัวอย่างเช่นในการค้นหา MA ระยะเวลาห้าปีเราจะเพิ่มข้อมูล (data) ห้าจุดก่อนหน้านี้และหารด้วย ห้า: ราคาปิด 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 และ 14 ค่าแรกของ SMA 5 วัน (5 6 7 8 9) 5 7 (35 5 7) มูลค่าที่สองของ SMA 5 วัน (6 7 8 9 10) 5 8 (40 5 8) มูลค่าที่สามของ SMA ห้าวัน (7 8 9 10 11) 5 9 (45 5 9) 13 มูลค่าของแต่ละหน่วยจะถูกคำนวณโดยใช้ราคาห้าราคาก่อนหน้าตามที่ระบุไว้ในชื่อว่า MA คือ ค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเมื่อข้อมูลใหม่พร้อมใช้งานและ MA ยังคงพิมพ์เป็นรูปแบบแท่งราคาใหม่ (ตัวอย่างเช่น MA แบบ 5 ช่วงเวลามักใช้แถบราคาเพียง 5 แท่งในการคำนวณแม้ว่าจะมีข้อมูลราคามากขึ้นก็ตาม) มีนักวิเคราะห์ทางเทคนิคจำนวนมากที่ใช้ MAs อื่น ๆ จำนวน 13 คนซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (DEMA) และไขว้ MA ซึ่งมี MA สองช่วงที่มีความยาวต่างกันไว้ในแผนภูมิราคาเดียว MA Lengths and Timeframes นักลงทุนและผู้ค้าสามารถกำหนด MA เพื่อให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ของแต่ละบุคคล ตัวอย่างเช่น MAs แบบสั้นมักเป็นที่ต้องการของผู้ค้าระยะสั้น MA เหล่านี้อาจมีช่วงเวลาย้อนกลับ (จำนวนแท่งราคาที่จะใช้ในการคำนวณ) ระหว่าง 5 ถึง 30 ปีผู้ค้าที่มองหาแนวโน้มในระยะปานกลางอาจใช้ระยะเวลามองย้อนกลับซึ่งอยู่ระหว่าง 20 ถึง 60 งวด นักลงทุนระยะยาวอาจให้ความสำคัญกับ MAs ที่มีระยะเวลาการมองย้อนกลับตั้งแต่ 100 ขึ้นไป 13 โดยทั่วไป MAs สั้นตอบสนองได้เร็วกว่าราคาและเป็นผลให้มีแนวโน้มที่จะมีความล่าช้าน้อยลง ในทางกลับกัน MA ในระยะยาวมีความอ่อนไหวต่อราคามากขึ้นและสามารถทำงานได้ดีขึ้นในการปรับข้อมูลราคา ขึ้นอยู่กับพ่อค้าแต่ละรายเพื่อกำหนดความยาว MA ที่เหมาะสมกับความต้องการและความต้องการของตนเองมากที่สุดการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์พื้นฐานการวิเคราะห์พื้นฐานสำหรับ Dummies รุ่นที่ 2 เทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการคาดการณ์ระยะยาวในการวิเคราะห์พื้นฐานคือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ด้วยการวิเคราะห์นี้นักลงทุนพยายามที่จะทำให้การกระแทกที่ผิดปกติเกิดขึ้นได้ในผลลัพธ์ของบริษัท8217s ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีบทบาทเช่นเดียวกับเข็มขัดนิรภัยของคุณเมื่อเครื่องบินของคุณเข้าสู่ภาวะวุ่นวาย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถนำไปใช้กับผลการดำเนินงานประจำปีหรือเป็นรายไตรมาสตามความผันผวนของกำไรของ บริษัท ได้ ในการวิเคราะห์เชิงตัวเลขโดยเฉลี่ยคุณต้องเลือกจำนวนปีที่ต้องการนำมาใช้ ช่วงเวลาปกติจะเป็นเวลาสามปี คุณเพิ่มผลการค้นหาของ บริษัท ในช่วงเวลาสามปีแล้วหารด้วยจำนวนปีหรือ 3 ตารางแสดงให้คุณเห็นว่าการวิเคราะห์เฉลี่ย 3 ปีสำหรับรายได้จากการดำเนินงานของ Oracle8217s จะเป็นอย่างไร การย้ายฐานการผลิตด้วยออราเคิลอัตราการเปลี่ยนแปลงของรายได้จากการดำเนินงานสามปีที่ผ่านมา (ล้าน)