คำนวณ ง่าย เคลื่อนไหว เฉลี่ย ตัวอย่างเช่น

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 ระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะอยู่ที่จุดข้อมูลจริงค่ามัธยฐานการเคลื่อนที่อย่างง่าย - SMA BREAKING DOWN Average Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้ ในการที่จะสามารถคำนวณหาช่วงเวลาต่าง ๆ ได้ง่ายๆโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ แล้วหารจำนวนรวมทั้งหมดด้วยจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะทำให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยมากกว่า ช่วงเวลาที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเฉลี่ยหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นหากว่าชี้ลงก็หมายความว่าระบบรักษาความปลอดภัย s ราคาลดลงระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับมากขึ้น Analyticsimal l ความสำคัญค่าเฉลี่ยขั้นสูงเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้ในการระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือ downtrend อีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อยก็คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้โดยใช้ระยะเวลาต่างกันถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าแนวโน้มขาขึ้นจะเป็นไปในทางกลับกัน มือค่าเฉลี่ยระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สัญญาณการเคลื่อนไหวลดลงในแนวโน้มรูปแบบการค้าเป็นที่นิยมมากรูปแบบการค้าที่เป็นที่นิยมที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ได้แก่ ความตายข้ามและกางเขนทองข้ามตายเกิดขึ้นเมื่อ 50- วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณหยาบคายว่าความเสียหายที่เกิดขึ้นอยู่ในร้านโกลเด้นครอสเกิดขึ้นเมื่อระยะสั้นเคลื่อนตัว การปรับตัวขึ้นของปริมาณการซื้อขายที่สูงขึ้นซึ่งเป็นสัญญาณว่ากำไรจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องค่าเฉลี่ยขั้นสูงสิ่งที่พวกเขาคาดการณ์ไว้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดแนวโน้มทิศทางปัจจุบัน ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA คือผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกแปลงเป็นแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้ามองข้อมูลที่ราบรื่นมากกว่า โดยมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งรู้จักกันในชื่อ SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนดตัวอย่างเช่น ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในอดีต 10 วัน 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการให้ค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำขึ้น แต่จะรวมถึงราคาที่ผ่านมา 50 วันค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่ามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ เพียงค่าเฉลี่ยปกติคำตอบคือว่าเป็นค่าใหม่จะพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดจะต้องลดลงจากชุดและจุดข้อมูลใหม่ต้องมาแทนที่พวกเขาดังนั้นชุดข้อมูลอย่างต่อเนื่องจะย้ายไปบัญชีสำหรับข้อมูลใหม่ที่จะกลายเป็น มีอยู่วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่ามีการคิดเฉพาะข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 กล่องสีแดงแทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาจะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะลดลงจาก t การคำนวณของเขาเพราะค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 แทนค่าสูง 15 คุณคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยเมื่อทำเช่นนี้ ของแมสซาชูเซตได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นปกติในแผนภูมิของผู้ค้าทางเทคนิค แต่วิธีการที่พวกเขาจะใช้อาจแตกต่างกันมากขึ้นในภายหลังในขณะที่คุณสามารถดู ในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือเกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและจะเป็นอย่างไรเราจะแนะนำประเภทที่แตกต่างกัน ย้าย ave โกรธและตรวจสอบว่ามันแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้า แต่เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดใน ชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้ น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดซึ่งได้นำไปสู่การประดิษฐ์ของประเภทต่างๆของค่าเฉลี่ยใหม่ซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้ EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้ค่า r esponsive to new information การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกแพคเกจการคำนวณจะคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีนี่คือสมการ EMA เมื่อใช้สูตรเพื่อ คำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการคำนวณค่าเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่เราได้จัดเตรียม คุณกับสเปรดชีตตัวอย่างที่มีตัวอย่างชีวิตจริงของวิธีการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณได้อย่างไร, ลองดูที่วิธีการที่ค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันโดยดูที่การคำนวณของ EMA คุณจะสังเกตุเห็นว่าการเน้นข้อมูลจะอยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้อยู่ที่ ype ของถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้เร็วขึ้นในราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ทราบว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA ผ่าน SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้เองซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกเฟรมเวลาได้อย่างอิสระ ต้องการในการสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันยิ่งช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยยิ่งเท่าใด ช่วงเวลาที่มีความสำคัญน้อยลงหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการหาว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบด้วยจำนวน f ช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะได้พบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ