การย้าย ค่าเฉลี่ย อุณหภูมิ

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแบ่งปันกับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยการเคลื่อนไหว อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการจัดประเภทของ pissed คุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในหน้า 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 คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลลัพธ์ของการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel การวิเคราะห์ข้อมูล Excel สำหรับ Dummies รุ่นที่ 2 คำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือสำหรับคำนวณการเคลื่อนย้ายและ ค่าเฉลี่ยที่เรียบขึ้นใน Excel สมมติว่าเพื่อให้เห็นภาพประกอบคุณได้รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิประจำวันแล้ว คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามวัน 8212 โดยเฉลี่ยในสามวันที่ผ่านมา 8212 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการพยากรณ์อากาศที่เรียบง่าย หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับชุดข้อมูลนี้ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนคลิกปุ่มคำสั่ง Data Analysis ข้อมูล tab8217s เมื่อ Excel แสดงไดอะล็อกบ็อกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการย้ายค่าเฉลี่ยจากรายการแล้วคลิกตกลง Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Moving Average ระบุข้อมูลที่คุณต้องการใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คลิกในกล่องข้อความ Input Range ของกล่องโต้ตอบ Moving Average จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงเวิร์กชีทหรือใช้เมาส์เพื่อเลือกช่วงของแผ่นงาน การอ้างอิงช่วงของคุณควรใช้ที่อยู่ของเซลล์สัมบูรณ์ แอดเดรสเซลล์ที่แน่นอนนำหน้าด้วยตัวอักษรคอลัมน์และหมายเลขแถวที่มีเครื่องหมายเช่นใน A1: A10 หากเซลล์แรกในช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมายในช่องแรก ในกล่องข้อความช่วงบอก Excel จำนวนค่าที่จะรวมไว้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้จำนวนค่าใด ๆ โดยค่าเริ่มต้น Excel จะใช้ค่าล่าสุดสามค่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในการระบุว่าจะใช้ค่าอื่น ๆ เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ป้อนค่านั้นลงในช่องข้อความช่วงเวลา บอก Excel ให้ใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้กรอบข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงเวิร์กชีตที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในตัวอย่างเวิร์กชีทข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใส่ลงในช่วงเวิร์กชีท B2: B10 (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการใช้แผนภูมิหรือไม่ ถ้าคุณต้องการแผนภูมิที่แปลงข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานหรือไม่ ถ้าคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับข้อมูลให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel วางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ (ข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานจะปรากฏเป็น C2: C10) หลังจากที่คุณระบุข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการคำนวณและตำแหน่งที่คุณต้องการแล้วคลิกตกลง Excel คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายเหตุ: หาก Excel doesn8217t มีข้อมูลเพียงพอที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐานระบบจะวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดลงในเซลล์ คุณสามารถดูเซลล์หลายรายการที่แสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้เป็นค่าได้ค่าเฉลี่ยขั้นสูง: วิธีการใช้งานฟังก์ชันหลักบางส่วนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการกลับรายการ วัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทาน ในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาที่ต่างกันสามารถตรวจสอบโมเมนตัมได้อย่างไรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนได้อย่างไร นอกจากนี้เราจะกล่าวถึงบางส่วนของความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการซื้อขาย เทรนด์แนวโน้มการระบุตัวตนเป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของการย้ายค่าเฉลี่ยซึ่งใช้โดย traders ส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มเพื่อนของตน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ล่าช้า ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้ทำนายแนวโน้มใหม่ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อมีการจัดตั้งแล้ว ดังที่เห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือเป็นหุ้นในขาขึ้นเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยถ่วงขึ้น ในทางตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ลาดลงเพื่อยืนยันขาลง ผู้ค้าจำนวนมากจะพิจารณาเฉพาะการถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าแนวโน้มการทำงานในผู้ค้าชอบ โมเมนตัมผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรในการวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จดังกล่าวได้อย่างไร คำตอบง่ายๆคือให้ความสำคัญกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆของโมเมนตัม โดยทั่วไปแล้วโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งให้ความสำคัญกับระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่า การพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะปานกลาง ในที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัวชี้วัดความเป็นโมเมนตัมในระยะยาว สามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดระยะสั้นที่เหมาะสมกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หนึ่งในวิธีการที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ระหว่างกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่ใช้โดยทั่วไปมีเฟรมเวลาต่างกันเพื่อแสดงถึงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาว ในรูปที่ 2 แรงดึงดูดที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองจะแตกต่างกัน ในทางตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในระยะยาวโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลง การสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกแบบหนึ่งคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้ ไม่ต้องใช้ประสบการณ์มากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและกลับทิศทางในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถตรึงราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ลงได้ผู้ค้าหลายรายคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อยืนยันการเคลื่อนย้ายที่คาดไว้ ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันก็เป็นเรื่องปกติที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้นักลงทุนไม่สามารถผลักดันให้ราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยดังกล่าวได้ ตามที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้าเป็นสัญลักษณ์เพื่อทำกำไรหรือปิดสถานะยาว ๆ ที่มีอยู่ ผู้ขายสั้นจำนวนมากยังใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับแนวต้านและยังคงเคลื่อนไหวต่ำลง หากคุณเป็นนักลงทุนที่มีฐานะที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญคุณอาจสนใจที่จะติดตามระดับอย่างใกล้ชิดเนื่องจากอาจส่งผลต่อมูลค่าการลงทุนของคุณมาก Stop-Losses ลักษณะการสนับสนุนและความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้เป็นเครื่องมือในการบริหารความเสี่ยง ความสามารถในการเคลื่อนตัวเฉลี่ยเพื่อระบุสถานที่เชิงกลยุทธ์ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะเติบโตได้ ดังที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่มีฐานะยาวในหุ้นและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนของตนใต้ค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้เงินเป็นจำนวนมาก การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นกุญแจสำคัญในกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จข้อมูลทางกฎหมายที่สำคัญเกี่ยวกับอีเมลที่คุณจะส่ง เมื่อใช้บริการนี้ถือว่าคุณยอมรับที่อยู่อีเมลที่แท้จริงของคุณและส่งเฉพาะคนที่คุณรู้จักเท่านั้น เป็นการละเมิดกฎหมายในบางเขตอำนาจศาลในการระบุตัวตนด้วยอีเมล ข้อมูลทั้งหมดที่คุณให้ไว้จะถูกใช้โดย Fidelity เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการส่งอีเมลในนามของคุณ บรรทัดหัวเรื่องของอีเมลที่คุณส่งจะเป็น Fidelity: อีเมลของคุณได้รับการส่งแล้ว กองทุนรวมและการลงทุนในกองทุนรวม - การลงทุนใน Fidelity คลิกที่ลิงค์จะเปิดหน้าต่างใหม่ เทรดดิ้งเคลื่อนไหวด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปลดปล่อยเครื่องมือที่เรียบง่ายและทรงพลังเพื่อปลดล็อกความมั่งคั่งของข้อมูลภายในแผนภูมิของคุณ Fidelity Active Trader News ndash 11212016 การวิเคราะห์ด้านเทคนิคหุ้นผู้ค้าหลักทรัพย์ที่เป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ Pro ในบรรดาเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคทั้งหมดที่คุณต้องการทฤษฎีการคำนวณ MACD ดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์ เชิงเทียนของญี่ปุ่นและค่าเฉลี่ยการไถกลวกเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำความเข้าใจและใช้กลยุทธ์ของคุณ ถึงกระนั้นก็ยังเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดของแนวโน้มตลาดซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในตลาดที่มีแนวโน้มสูงขึ้น (upward downward) เช่นแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวที่เราได้รับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2552 เป็นต้นมาว่าคุณสามารถรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไว้ที่ใด ความชำนาญ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของชุดตัวเลข ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึง (ค่าเฉลี่ย)) หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เนื่องจากเป็นราคาใหม่ข้อมูลเก่าถูกทิ้งและข้อมูลใหม่ล่าสุดจะแทนที่ หุ้นหรือการรักษาความปลอดภัยทางการเงินอื่น ๆ การเคลื่อนไหวปกติบางครั้งสามารถระเหย, gyrating ขึ้นหรือลงซึ่งอาจทำให้ยากที่จะประเมินทิศทางทั่วไป จุดประสงค์หลักของการย้ายค่าเฉลี่ยคือการทำให้ข้อมูลที่คุณได้รับการตรวจสอบมีความเรียบขึ้นเพื่อช่วยให้ได้รับแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น (ดูแผนภูมิด้านล่าง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคลี่คลายออกจากราคา ที่มา: ผู้ค้าหลักทรัพย์ที่ใช้งานอยู่ ณ วันที่ 15 พฤศจิกายน 2016 มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่แบบที่นักลงทุนมักใช้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) SMA คำนวณโดยการเพิ่มข้อมูลทั้งหมดในช่วงเวลาที่ระบุและหารจำนวนทั้งหมดตามจำนวนวัน หากหุ้นของ XYZ ปิดที่ 30, 31, 30, 29 และ 30 ในช่วง 5 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันจะอยู่ที่ 30 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Exponential Movient Average - EMA) หรือที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก EMA กำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลล่าสุดมากที่สุด ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA เพื่อให้ความสำคัญกับการพัฒนาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลาง หรือที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะคำนึงถึงราคาและเวลาโดยการวางน้ำหนักไว้ที่ตรงกลางชุดมากที่สุด นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับแผนภูมิราคาทุกประเภท (เช่นเส้นแถบและเชิงเทียน) นอกจากนี้ยังเป็นส่วนประกอบสำคัญของตัวชี้วัดอื่น ๆ เช่นกลุ่ม Bollinger Bands การตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อตั้งค่าแผนภูมิของคุณการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะง่ายมาก ใน Fidelitys Active Trader Pro ตัวอย่างเช่นเพียงแค่เปิดแผนภูมิและเลือกตัวชี้วัดจากเมนูหลัก ค้นหาหรือเลื่อนไปยังค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเลือกเส้นที่คุณต้องการเพิ่มลงในแผนภูมิ คุณสามารถเลือกระหว่างตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสวนา คุณยังสามารถเลือกระยะเวลาสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การตั้งค่าที่ใช้กันโดยทั่วไปคือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 50 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 200 วันไปเป็นกราฟราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ Moving averages กับช่วงเวลาที่ต่างกันสามารถให้ข้อมูลหลากหลายได้อย่างไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป (เช่น EMA 200 วัน) สามารถทำหน้าที่เป็นอุปกรณ์ปรับความสมดุลที่มีค่าเมื่อคุณพยายามประเมินแนวโน้มในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะติดตามการดำเนินการด้านราคาอย่างใกล้ชิดมากขึ้นดังนั้นจึงมักใช้เพื่อประเมินรูปแบบระยะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้การสนับสนุนและความต้านทานและมักใช้เป็นเป้าหมายราคาในระยะสั้นหรือระดับคีย์ การเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยสร้างสัญญาณการซื้อขายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายจากผู้ค้าหลายรายในฐานะที่เป็นปัจจัยสนับสนุนที่สำคัญและระดับราคาต้านทาน หากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นระดับการสนับสนุนที่แข็งแกร่งหากหุ้นลดลงราคาอาจมีช่วงเวลาที่ยากลำบากกว่าซึ่งอยู่ต่ำกว่าระดับราคาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ อีกทางเลือกหนึ่งหากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นเส้นค่าเฉลี่ยที่แข็งแกร่งได้หากสต๊อกเพิ่มขึ้นราคาอาจไต่ระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เครื่องหมายกากบาทสีทองและเครื่องหมายกากบาทความตาย 2 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายครอสโอเวอร์ที่มีประสิทธิภาพ วิธีการครอสโอเวอร์เกี่ยวข้องกับการซื้อหรือขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงจะเคลื่อนที่ข้ามค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้น สัญญาณการซื้อสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้า ตัวอย่างเช่นเครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่น EMA 50 วันอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน สัญญาณนี้สามารถสร้างขึ้นในแต่ละสต็อกหรือดัชนีตลาดกว้างเช่น SP 500 โดยใช้แผนภูมิของ SP 500 ข้างต้นการท่องไขว้ล่าสุดเป็นรูปกางเขนทองคำในเดือนเมษายนปีพ. ศ. 2519 (ดูแผนภูมิด้านบน) SP 500 ได้รับประมาณ 7 ตั้งแต่นั้นกลางเดือนพฤศจิกายน อีกทางเลือกหนึ่งสัญญาณการขายจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำ เครื่องหมายการเสียชีวิตนี้จะเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเช่นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การเสียชีวิตครั้งสุดท้ายเกิดขึ้นในช่วงต้นปี 2016 สัญญาณครอสโอเวอร์ที่เป็นไปได้ครั้งต่อไปเนื่องจากว่าคนสุดท้ายเป็นกากบาทสีทองคือความตาย การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ในระหว่างดำเนินการและเคล็ดลับสุดท้ายโดยทั่วไปโปรดระลึกไว้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้ในช่วงขาขึ้นหรือขาลงและมักมีประโยชน์น้อยที่สุดเมื่อใช้ในตลาดด้านข้าง โดยทั่วไปแล้วหุ้นก็เข้าสู่ช่วงขาขึ้นเช่นเดียวกับบันไดสำหรับการชุมนุมที่มากที่สุดในรอบ 7 ปีดังนั้นทฤษฎีที่แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากในสภาพตลาดปัจจุบัน มองอีกครั้งที่แผนภูมิ SP 500 (ด้านบน) คุณจะเห็นว่าแนวโน้มในระยะยาวมีมากขึ้น นอกจากนี้ราคายังอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว หากราคาลดลงจากระดับปัจจุบันค่าเฉลี่ยทั้งสองจะถูกมองว่าเป็นระดับสนับสนุนที่สำคัญ ตามแผนภูมิแสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่ราคาจะยังคงอยู่เหนือ (หรือต่ำกว่า) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลานาน แน่นอนว่าคุณไม่ต้องการซื้อขาย แต่เพียงอย่างเดียวกับสัญญาณที่สร้างโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อย่างไรก็ตามสามารถใช้ร่วมกับจุดข้อมูลทางเทคนิคและพื้นฐานอื่น ๆ เพื่อช่วยในการจัดทำมุมมองของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติมการวิเคราะห์ทางเทคนิคมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการด้านตลาดโดยเฉพาะปริมาณและราคา การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นเพียงแนวทางเดียวในการวิเคราะห์หุ้น เมื่อพิจารณาว่าต้องการซื้อหรือขายหุ้นใดคุณควรใช้แนวทางที่คุณพึงพอใจมากที่สุด เช่นเดียวกับการลงทุนทั้งหมดของคุณคุณจะต้องตัดสินใจเองว่าการลงทุนในหลักทรัพย์หรือหลักทรัพย์ใด ๆ ที่เหมาะสมกับคุณนั้นขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการลงทุนความอดกลั้นความเสี่ยงและสถานการณ์ทางการเงินของคุณ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่มีการรับประกันผลการดำเนินงานในอนาคต ตลาดหุ้นมีความผันผวนและอาจลดลงอย่างมากในการตอบสนองต่อผู้ออกตราสารหนี้การเปลี่ยนแปลงทางการเมืองการกำกับดูแลการตลาดหรือด้านเศรษฐกิจ โหวตจะถูกส่งโดยสมัครใจโดยบุคคลและแสดงความเห็นของตัวเองของบทความที่เป็นประโยชน์ ค่าเปอร์เซ็นต์สำหรับความเป็นประโยชน์จะแสดงขึ้นเมื่อมีการส่งคะแนนเสียงที่เพียงพอ Fidelity Brokerage Services LLC, สมาชิก NYSE, SIPC 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 ข้อมูลทางกฎหมายที่สำคัญเกี่ยวกับอีเมลที่คุณจะส่ง เมื่อใช้บริการนี้ถือว่าคุณยอมรับที่อยู่อีเมลที่แท้จริงของคุณและส่งเฉพาะคนที่คุณรู้จักเท่านั้น เป็นการละเมิดกฎหมายในบางเขตอำนาจศาลในการระบุตัวคุณเองในอีเมล ข้อมูลทั้งหมดที่คุณให้ไว้จะถูกใช้โดย Fidelity เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการส่งอีเมลในนามของคุณบรรทัดเรื่องของอีเมลที่คุณส่งจะเป็น Fidelity: อีเมลของคุณได้ถูกส่งแล้ว