Do เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย จริงๆ ทำงาน

MACD และ Stochastic: กลยุทธ์ Double-Cross สอบถามผู้ค้าทางเทคนิครายใดและเขาหรือเธอจะบอกคุณว่าต้องมีตัวบ่งชี้ที่เหมาะสมเพื่อให้มีการเปลี่ยนแปลงหลักสูตรในรูปแบบราคาหุ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่สิ่งที่ตัวบ่งชี้ที่ถูกต้องหนึ่งตัวสามารถทำเพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการค้ามีตัวบ่งชี้ฟรีสองตัวที่สามารถทำได้ดีกว่า บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสนับสนุนให้ผู้ค้ามองหาและระบุครอสโอเวอร์ MACD แบบรั้นพร้อมกับการครอสโอเวอร์แบบสุ่มและใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการซื้อขาย การจับคู่ Stochastic และ MACD การหาตัวบ่งชี้ที่เป็นที่นิยมสองตัวที่ทำงานร่วมกันเป็นผลให้เกิดการจับคู่ตัวสร้างความผันผวน (Stochastic Oscillator) และความแตกต่างของค่าเฉลี่ยในการเคลื่อนตัวของค่าเฉลี่ย (Moving Divergence - MACD) ทีมงานนี้ทำงานเนื่องจาก stochastic กำลังเปรียบเทียบราคาปิดของหุ้นกับช่วงราคาในช่วงเวลาหนึ่งขณะที่ MACD คือการสะสมของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวที่แยกตัวออกจากกันและกัน ชุดค่าผสมแบบไดนามิกนี้มีประสิทธิภาพสูงหากใช้อย่างเต็มประสิทธิภาพ (สำหรับการอ่านข้อมูลพื้นฐานของตัวบ่งชี้เหล่านี้โปรดดูการทำความรู้จัก Oscillator: Stochastics และ A Primer On.) การทำงาน Stochastic มีสองส่วนของ Stochastic Oscillator K และ D. K คือเส้นหลักที่ระบุจำนวนช่วงเวลาและ D คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ K. การทำความเข้าใจว่าการสุ่มเกิดขึ้นเป็นสิ่งหนึ่ง แต่รู้ว่ามันจะทำปฏิกิริยาอย่างไรในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน สำคัญกว่า. ตัวอย่างเช่น: ทริกเกอร์ทั่วไปเกิดขึ้นเมื่อบรรทัด K ลดลงต่ำกว่า 20 - หุ้นถือเป็น oversold และเป็นสัญญาณซื้อ ถ้ายอด K ต่ำกว่า 100 จากนั้นหัวลงไปหุ้นควรจะขายก่อนที่ค่าดังกล่าวจะลดลงต่ำกว่า 80 โดยทั่วไปถ้าค่า K สูงขึ้นเหนือ D แล้วสัญญาณซื้อจะถูกระบุโดยครอสโอเวอร์นี้หากค่าดังกล่าวอยู่ภายใต้ 80. หากสูงกว่าค่านี้การรักษาความปลอดภัยจะถูกพิจารณาว่าเป็นเงินที่เกินกำลัง การทำงานของ MACD ในฐานะเครื่องมือการซื้อขายที่หลากหลายซึ่งสามารถเปิดเผยแรงกดดันด้านราคาได้ MACD ยังมีประโยชน์ในการกำหนดแนวโน้มและทิศทางราคา ตัวบ่งชี้ MACD มีกำลังพอที่จะยืนอยู่คนเดียว แต่ฟังก์ชันการคาดการณ์ของมันไม่ได้เป็นแบบสัมบูรณ์ เมื่อใช้กับตัวบ่งชี้อีกตัวหนึ่ง MACD จะช่วยให้ผู้ค้าได้รับประโยชน์มากขึ้น หากต้องการคำนวณความแข็งแกร่งของแนวโน้มและทิศทางของหุ้นการซ้อนทับเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของมันเข้าสู่ histogram MACD จะเป็นประโยชน์มาก นอกจากนี้ MACD ยังสามารถดูเป็น histogram ได้เพียงอย่างเดียว (ดูข้อมูลเพิ่มเติมในบทนำถึง Histogram ของ MACD) การคำนวณค่า MACD เพื่อให้ตัวบ่งชี้การสั่นที่มีความผันผวนสูงกว่าและต่ำกว่าศูนย์ต้องใช้การคำนวณ MACD แบบง่ายๆ เมื่อหักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเลข 26 วัน (EMA) ของราคาหลักทรัพย์จากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 วันของราคาค่าสังเกตุการสั่นจะเข้าสู่เล่น เมื่อมีการเพิ่มเส้นการเรียก (EMA 9 วัน) การเปรียบเทียบทั้งสองจะสร้างภาพการซื้อขาย หากค่า MACD สูงกว่า EMA ที่เป็นเส้นค่าเฉลี่ย 9 วันนับจากนี้ไปจะถือเป็น Crossover เฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ทรงตัว มีประโยชน์หลายประการในการใช้ MACD: Foremost คือการเฝ้าดูความแตกต่างหรือการครอสโอเวอร์ของเส้นศูนย์ของฮิสโตแกรมแสดงให้เห็นว่า MACD แสดงโอกาสในการซื้อที่สูงกว่าศูนย์และขายโอกาสด้านล่าง อีกประการหนึ่งคือการสังเกตค่าไขว้ของเส้นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และความสัมพันธ์กับเส้นศูนย์ (ดูรายละเอียดเพิ่มเติมที่การซื้อขายความแตกต่างของ MACD) การระบุและการรวมตัวครอสโอเวอร์แบบ Bullish เพื่อให้สามารถสร้างวิธีการรวม MACD Crossover รั้นและการครอสโอเวอร์แบบสุ่มเข้าสู่กลยุทธ์การเทรนด์แนวโน้มคำว่า bullish จำเป็นต้องอธิบาย ในแง่ที่ง่ายที่สุดรั้นหมายถึงสัญญาณที่แข็งแกร่งสำหรับราคาที่พุ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง สัญญาณรั้นคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นพุ่งขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำลงทำให้เกิดแรงกระตุ้นด้านการตลาดและแนะนำให้เพิ่มราคาอีก ในกรณีของ MACD รั้นนี้จะเกิดขึ้นเมื่อค่า histogram อยู่เหนือเส้นสมดุลและเมื่อเส้น MACD มีค่ามากกว่า EMA 9 วันหรือที่เรียกว่าเส้นสัญญาณ MACD ความผันผวนของความผันผวนแบบ Stochastics เกิดขึ้นเมื่อ K ค่าผ่าน D ซึ่งเป็นตัวยืนยันการเปลี่ยนแปลงราคาที่เป็นไปได้ Crossovers In Action: Genesee amp Wyoming Inc. (NYSE: GWR) ด้านล่างเป็นตัวอย่างของวิธีการและเมื่อใช้ stochastic และ MACD double cross หมายเหตุบรรทัดสีเขียวที่แสดงเมื่อทั้งสองตัวบ่งชี้นี้เคลื่อนย้ายซิงค์และมีเครื่องหมายกางเขนที่ใกล้เคียงสมบูรณ์ซึ่งแสดงที่ด้านขวาของแผนภูมิ คุณอาจสังเกตเห็นว่ามีบางกรณีเมื่อ MACD และ stochastics ใกล้จะข้ามไปพร้อมกันเช่นมกราคม 2008 กลางเดือนมีนาคมและกลางเดือนเมษายนเป็นต้น ดูเหมือนว่าพวกเขาจะข้ามไปพร้อม ๆ กันบนแผนภูมิขนาดนี้ แต่เมื่อคุณมองใกล้คุณจะพบว่าพวกเขาไม่ได้ข้ามภายในสองวันซึ่งเป็นเกณฑ์สำหรับการตั้งค่าการสแกนนี้ . คุณอาจต้องการเปลี่ยนเกณฑ์เพื่อให้คุณรวมเครื่องหมายข้ามที่เกิดขึ้นภายในกรอบเวลาที่กว้างขึ้นเพื่อให้คุณสามารถจับภาพการเคลื่อนไหวได้เช่นเดียวกับที่แสดงไว้ด้านล่าง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์การตั้งค่าสามารถช่วยสร้างเส้นรอบวงที่ยืดเยื้อได้ ซึ่งจะช่วยให้พ่อค้าหลีกเลี่ยงการ whipsaw ทำได้โดยใช้ค่าที่สูงขึ้นในการตั้งค่าช่วงเวลาระหว่างช่วง นี่คือสิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่า smoothing things out ผู้ค้าที่ใช้งานอยู่จะใช้กรอบเวลาที่สั้นกว่ามากในการตั้งค่าตัวบ่งชี้และอ้างอิงแผนภูมิ 5 วันแทนแผนภูมิเวลาห้าเดือนหรือหลายปีของประวัติศาสตร์ราคา กลยุทธ์แรกมองหาไขว้รุกที่เกิดขึ้นภายในสองวันของกันและกัน โปรดทราบว่าเมื่อใช้กลยุทธ์แบบ double-cross และ stochastic และ double cross cross ความนึกคิดการครอสโอเวอร์จะเกิดขึ้นต่ำกว่าเส้น 50 บน stochastic เพื่อให้สามารถขยับราคาได้อีกต่อไป และยิ่งคุณต้องการให้ค่าฮิสโตแกรมเป็นหรือสูงกว่าศูนย์ภายในสองวันหลังจากทำการค้า นอกจากนี้โปรดทราบว่า MACD ต้องข้ามไปเล็กน้อยหลังการสุ่มเนื่องจากทางเลือกอาจสร้างความผิดพลาดในการบ่งชี้แนวโน้มราคาหรือทำให้คุณอยู่ในแนวราบ ในที่สุดการซื้อขายหุ้นที่ซื้อขายได้สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน แต่เป็นการไม่จำเป็นอย่างยิ่ง ข้อได้เปรียบนี้กลยุทธ์นี้จะช่วยให้ผู้ค้ามีโอกาสที่จะถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีขึ้นของหุ้นที่ปรับตัวขึ้นหรือจะมั่นใจได้ว่าแนวโน้มขาลงจะกลับตัวกลับอย่างแท้จริงเมื่อตกปลาในระยะยาวสำหรับการถือครองระยะยาว กลยุทธ์นี้สามารถเปลี่ยนเป็นสแกนที่อนุญาตให้ใช้ซอฟต์แวร์แผนภูมิ ข้อเสียด้วยข้อได้เปรียบทุกประการที่มีการนำเสนอกลยุทธ์มีข้อเสียอยู่เสมอในเทคนิคนี้ เนื่องจากสต็อกโดยทั่วไปต้องใช้เวลานานในการซื้อสินค้าในตำแหน่งที่ดีที่สุดการซื้อขายหลักทรัพย์ที่เกิดขึ้นจริงจึงไม่บ่อยนักดังนั้นคุณอาจต้องใช้ตะกร้าดูสินค้าขนาดใหญ่ การหลอกลวงและการครอสโอเวอร์ MACD ช่วยให้ผู้ประกอบการค้าสามารถเปลี่ยนช่วงเวลาหาจุดเข้าที่ดีและสม่ำเสมอ วิธีนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้าและนักลงทุนที่ใช้งานได้ ลองใช้ช่วงตัวบ่งชี้ทั้งสองและคุณจะเห็นว่าไขว้จะแตกต่างกันอย่างไรและเลือกจำนวนวันที่เหมาะสมกับรูปแบบการซื้อขายของคุณมากที่สุด คุณอาจต้องการเพิ่มตัวบ่งชี้ RSI ลงในแบบผสมเพื่อความสนุก (อ่าน Ride RSI Rollercoaster เพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวบ่งชี้นี้) ข้อสรุปแยกกันคือ Stochastic Oscillator และ MACD function ในสถานที่ทางเทคนิคที่แตกต่างกันและทำงานด้วยตัวเอง MACD เป็นตัวเลือกที่น่าเชื่อถือมากขึ้นในฐานะตัวบ่งชี้ทางการค้า แต่เพียงผู้เดียว อย่างไรก็ตามเช่นเดียวกับสองหัวสองตัวบ่งชี้มักจะดีกว่าหนึ่ง stochastic และ MACD เป็นคู่ที่เหมาะและสามารถให้ประสบการณ์การค้าที่เพิ่มขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น สำหรับการอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Stochastic Oscillator และ MACD ร่วมกันโปรดดูยุทธศาสตร์ Snap Power Forces Combined Forces Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา การถือครองสินทรัพย์ในพอร์ตลงทุน การลงทุนในพอร์ทจะทำโดยคาดหวังว่าจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน นี้. อัตราส่วนที่พัฒนาขึ้นโดย Jack Treynor ที่วัดผลตอบแทนที่ได้รับเกินกว่าที่อาจได้รับเมื่อเสี่ยงการพยากรณ์การคาดการณ์โดยเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้ ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ควรจะมีดังต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) อธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายที่สุดในการวิเคราะห์อัตราแลกเปลี่ยน (DUH ) โดยพื้นฐานแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิด 8220X8221 period8217s ที่ผ่านมาและจากนั้นหารจำนวนดังกล่าวตามความกังวลของ Don8217t X. we8217ll จะทำให้มีความชัดเจน การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย (Simple Moving Average - SMA) หากคุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงของเส้นกราฟแบบ 1 ชั่วโมงคุณจะเพิ่มราคาปิดในช่วง 5 ชั่วโมงที่ผ่านมาและหารตัวเลขดังกล่าวเป็น 5 หลักโดย Voila คุณมีค่าเฉลี่ย ราคาปิดในช่วงห้าชั่วโมงที่ผ่านมาสตริงที่ราคาเฉลี่ยเหล่านี้เข้าด้วยกันและคุณจะมีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหากคุณวางแผนลดค่าเฉลี่ยระยะเวลา 5 ปีในแผนภูมิสกุลเงิน 10 นาทีคุณจะเพิ่มราคาปิดของช่วง 50 นาทีที่ผ่านมา แล้วหารจำนวนดังกล่าวเป็น 5 ถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลาในแผนภูมิ 30 นาทีคุณจะเพิ่มราคาปิดของช่วง 150 นาทีที่ผ่านมาและหารจำนวนดังกล่าวเป็น 5 ถ้าคุณทำพล็อต ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 ช่วงเวลาในช่วง 4 ชั่วโมง chart8230 เอาล่ะเรารู้เรารู้ คุณจะได้รับรูปภาพแพคเกจแผนภูมิส่วนใหญ่จะคำนวณทั้งหมดสำหรับคุณ เหตุผลที่ทำให้เรารู้สึกเบื่อหน่ายกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 8220 ถึง 8221 เป็นเพราะสิ่งสำคัญที่คุณควรเข้าใจเพื่อให้คุณทราบวิธีแก้ไขและปรับแต่งตัวบ่งชี้ ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของตัวบ่งชี้ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถปรับเปลี่ยนและสร้างกลยุทธ์ต่างๆได้เนื่องจากสภาพแวดล้อมของตลาดเปลี่ยนแปลงไป ขณะนี้เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยนอื่น ๆ เกือบทั้งหมดที่มีการย้ายค่าเฉลี่ยทำงานด้วยความล่าช้า เนื่องจากคุณใช้ค่าเฉลี่ยของประวัติราคาในอดีตคุณจึงเห็นเฉพาะเส้นทางทั่วไปของอดีตที่ผ่านมาและทิศทางทั่วไปของการดำเนินการในระยะสั้นในราคา 8220future8221 Disclaimer: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่เปลี่ยนให้คุณเป็นนางสาวคลีโอกายสิทธิ์นี่คือตัวอย่างของวิธีการย้ายค่าเฉลี่ยเรียบออกกระทำราคา ในแผนภูมิข้างต้น we8217ve วางแผนสาม SMA ที่แตกต่างกันในแผนภูมิ 1 ชั่วโมงของ USDCHF อย่างที่คุณเห็นยิ่งมีระยะเวลา SMA มากเท่าไหร่ก็ยิ่งล่าช้ากว่าราคา สังเกตว่า 62 SMA อยู่ห่างจากราคาปัจจุบันมากกว่า SMA ที่ 30 และ 5 เท่า เนื่องจาก 62 SMA เพิ่มราคาปิดของช่วง 62 งวดล่าสุดและหารด้วย 62 ระยะเวลาที่คุณใช้สำหรับ SMA เป็นระยะเวลานานกว่าตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของราคาได้ช้าลง SMA ในแผนภูมินี้แสดงให้เห็นถึงความรู้สึกโดยรวมของตลาด ณ จุดนี้ ที่นี่เราจะเห็นว่าคู่มีแนวโน้มสูง แทนที่จะมองที่ราคาปัจจุบันของตลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้เรามีมุมมองที่กว้างขึ้นและเราสามารถวัดทิศทางทั่วไปของราคาในอนาคตได้ ด้วยการใช้ SMA เราสามารถบอกได้ว่าคู่มีแนวโน้มสูงขึ้นหรือมีแนวโน้มลดลงหรือเพียงเท่านี้ มีปัญหาหนึ่งที่เกิดขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย: มีความอ่อนไหวต่อการขัดขวาง เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้สัญญาณนี้จะทำให้เรามีสัญญาณผิดพลาด เราอาจคิดว่าแนวโน้มของสกุลเงินใหม่อาจมีการพัฒนา แต่ในความเป็นจริงไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงไป ในบทเรียนถัดไปเราจะแสดงให้คุณเห็นว่าเราหมายถึงอะไรและแนะนำให้คุณรู้จักกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่นเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ บันทึกความคืบหน้าโดยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนว่าเสร็จสมบูรณ์