ความแตกต่าง ระหว่าง -a- ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ และ ชี้แจง ความเรียบเนียน

ความแตกต่าง ระหว่าง -a- ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ และ ชี้แจง ความเรียบเนียน

Binary   ตัวเลือก -trading- เรื่องราว
Forex -swap   อัตรา
Forex- กำไร เร่ง ดาวน์โหลด


GW2 -trading- โพสต์ กลยุทธ์ Beeџiktaeџ - หนึ่ง -forex- Eurocup ที่ดีที่สุด ระหว่างวัน - กรอบเวลา -forex- ซื้อขาย Go- ตลาด ไบนารี ตัวเลือก Forex- แผนธุรกิจ แม่แบบ Binary ตัวเลือก - ShareBuilder

ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองแบบนี้คือความไวแต่ละค่าจะแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ให้น้ำหนักที่สูงกว่าราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA) ขณะที่ SMA กำหนดค่าน้ำหนักให้เท่ากับค่าทั้งหมด ทั้งสองค่าเฉลี่ยมีความคล้ายคลึงกันเนื่องจากถูกตีความในลักษณะเดียวกันและทั้งสองใช้กันโดยทั่วไปโดยผู้ค้าด้านเทคนิคเพื่อทำให้การผันผวนของราคามีความคล่องตัวขึ้น SMA เป็นประเภทเฉลี่ยที่ใช้กันโดยทั่วไปโดยนักวิเคราะห์ทางเทคนิคและคำนวณโดยการหารผลรวมของชุดราคาโดยจำนวนราคาทั้งหมดที่พบในชุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เจ็ดช่วงสามารถคำนวณได้ด้วยการเพิ่มราคาต่อไปนี้เจ็ดราคาเข้าด้วยกันและหารผลตามเจ็ด (ผลที่ได้จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเลขคณิต) ตัวอย่างการกำหนดราคาต่อไปนี้: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 การคำนวณ SMA จะมีลักษณะดังนี้: 10111216171920 105 105 ระยะเวลา 7 ช่วงเวลา SMA 1057 15 เนื่องจาก EMA ให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่า พวกเขามีปฏิกิริยาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดมากกว่า SMA ซึ่งทำให้ผลลัพธ์จาก EMA ได้ทันท่วงทีมากขึ้นและอธิบายว่าทำไม EMA เป็นค่าเฉลี่ยที่ต้องการของผู้ค้าจำนวนมาก ตามที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างผู้ค้าที่มีมุมมองในระยะสั้นอาจไม่สนใจว่าจะใช้ค่าเฉลี่ยใดเนื่องจากความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยโดยปกติจะเป็นเรื่องของเซนต์เท่านั้น ในทางกลับกันผู้ค้าที่มีมุมมองในระยะยาวควรให้ความสำคัญกับค่าเฉลี่ยที่พวกเขาใช้เนื่องจากค่าสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่กี่ดอลลาร์ซึ่งเพียงพอสำหรับความแตกต่างของราคาเพื่อพิสูจน์ว่ามีอิทธิพลต่อผลตอบแทนที่แท้จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณอยู่ ซื้อขายหุ้นจำนวนมาก เช่นเดียวกับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมด ไม่มีประเภทใดประเภทหนึ่งที่ผู้ค้าสามารถใช้เพื่อรับประกันความสำเร็จ แต่โดยการทดลองใช้และข้อผิดพลาดคุณสามารถเพิ่มระดับความสะดวกสบายของคุณได้อย่างง่ายดายด้วยตัวบ่งชี้ทุกประเภทและเพิ่มโอกาสในการตัดสินใจซื้อขายอย่างชาญฉลาด หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก การวัดความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณที่ต้องการสินค้าและการเปลี่ยนแปลงราคา ราคา. มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณโดยการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยอยู่ที่มากกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขตามลำดับ ผู้ปฏิบัติงานช่วงต้นของการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับตัวเลขลำดับเวลาของแต่ละชุดมากกว่าที่พวกเขามีอยู่กับการแก้ไขข้อมูลดังกล่าว การแก้ไข ในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากในภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบ เมื่อเข้าใจเส้นโค้งที่มีรูปร่างต่างๆและเส้นถูกวาดตามลำดับเวลาในความพยายามที่จะคาดเดาที่จุดข้อมูลอาจจะไป ตอนนี้ถือว่าเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้โดยนักวิเคราะห์ด้านเทคนิคในปัจจุบัน การวิเคราะห์แผนภูมิสามารถโยงย้อนกลับไปถึงศตวรรษที่ 18 ในประเทศญี่ปุ่นได้อย่างไร แต่อย่างไรและเมื่อใดที่ค่าเฉลี่ยความเคลื่อนไหวเมื่อถูกนำมาประยุกต์ใช้กับราคาในตลาดเป็นเรื่องลึกลับ เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา (SMA) ใช้มานานก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) เนื่องจาก EMA สร้างขึ้นจากกรอบ SMA และ SMA continuum สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตาม Simple Moving Average (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการในการติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่าย ผู้ประกอบการตลาดในยุคต้น ๆ ดำเนินการโดยปราศจากการใช้เมตริกแผนภูมิแบบซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นคำแนะนำ แต่เพียงผู้เดียว พวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟราคาดังกล่าวเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาด กระบวนการนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่ก็ได้รับการพิสูจน์ว่ามีผลกำไรมากพอสมควรกับการยืนยันการศึกษาเพิ่มเติม ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันให้เพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วง 20 วันและหารด้วย 20 และ อื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ยของ - เซตย่อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงการเคลื่อนไหวเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้คำนวณจะย้ายไปตามจุดบนแผนภูมิ ซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของราคาปิดวันใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่จำเป็นเสมอที่สอดคล้องกับกรอบเวลาของการจ้างงานโดยเฉลี่ย ดังนั้นการคำนวณค่าเฉลี่ย 10 วันโดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สอง Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้น (Exponential Moving Average - EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลขได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 เนื่องจากการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะให้ความสำคัญกับราคาล่าสุดมากกว่าในชุดข้อมูลยาว ๆ ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย EMA ปัจจุบัน ((ราคา (ปัจจุบัน) - EMA ที่ผ่านมา)) ตัวคูณ X) EMA ก่อนหน้า ปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ 2 (1N) โดยที่ N จำนวนวัน EMA 10 วัน 2 (101) 18.8 หมายถึง EMA 10 ช่วงน้ำหนักล่าสุด 18.8 วัน EMA 20 วัน EMA 9.52 และ 50 วัน EMA 3.92 ในวันล่าสุด EMA ทำงานโดยการชั่งน้ำหนักความแตกต่างระหว่างราคาในงวดปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้าและเพิ่มผลการค้นหาไปยัง EMA ก่อนหน้านี้ ระยะเวลาที่สั้นกว่าจะมีการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด เส้นขีดโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสม เส้นที่ติดตั้งอยู่เหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดบ่งชี้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล่าช้า และใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มดังต่อไปนี้ พวกเขาไม่ได้ทำงานได้ดีกับตลาดช่วงและช่วงเวลาของความแออัดเนื่องจากสายการประกอบไม่ได้แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าที่ต่ำกว่า นอกจากนี้สายกระชับยังคงมีค่าคงที่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำ แนวรับที่เพิ่มขึ้นด้านล่างของตลาดมีความหมายยาวนานในขณะที่สายการผลิตที่พอดีกับขาขึ้นเหนือตลาดหมายถึงระยะสั้น วัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคือการวัดและแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลมีความเรียบโดยใช้วิธีการหลายกลุ่มของราคา มีแนวโน้มที่จะได้รับการคาดการณ์และคาดการณ์ไว้ สมมติฐานคือการเคลื่อนไหวของแนวโน้มก่อนหน้าจะดำเนินต่อไป สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถพบได้และง่ายขึ้นกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผลว่าสายพอดีจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาเฉลี่ย EMA ใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนย้ายแนวโน้มที่สั้นลงเนื่องจากมุ่งเน้นไปที่ราคาล่าสุด โดยวิธีนี้ EMA ควรจะลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเพื่อให้สายกระชับที่จะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ EMA คือ: มันมีแนวโน้มที่จะแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงเวลาของความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังทลายลง ในช่วงที่ตลาดมีความผันผวนสูงขึ้นคุณสามารถพิจารณาเพิ่มระยะเวลาเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ หนึ่งสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาว ตัวบ่งชี้ที่เป็นตัวบ่งชี้ความเป็นไปได้ในการไต่ระดับต่อเนื่อง หากราคาพุ่งขึ้นต่ำกว่าแนวเส้น 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นโอกาสดีที่แนวโน้มขาลงอาจลดลงหรืออย่างน้อยตลาดอาจรวมตัวกัน หากราคาพุ่งขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ย 10 วันในระยะสั้น แนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกัน ในกรณีเหล่านี้ให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้ามด้านบนหรือด้านล่างเส้น 20 วัน ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดทิศทางระยะสั้นสำหรับราคาต่อไป สำหรับระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาว ตัวอย่างเช่นหากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันจะเรียกว่าเครื่องหมายการเสียชีวิต และเป็นหยาบคายมากสำหรับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเรียกว่าไม้กางเขนสีทอง และเป็นที่พอใจมากสำหรับราคา ไม่ว่าจะเป็น SMA หรือ EMA เนื่องจากทั้งสองแบบเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม โดยเฉพาะในระยะสั้นที่ SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA บทสรุป Moving averages เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แผนภูมิและลำดับเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการทำให้การเคลื่อนไหวของราคาดีขึ้น การวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่าศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีในการควบคุม (เรียนรู้เพิ่มเติมในบทแนะนำการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเรา) วัดความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงปริมาณที่ต้องการโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเปลี่ยนแปลงราคาของสินค้า ราคา. มูลค่าตลาดรวมของหุ้นทั้งหมดของ บริษัท ที่โดดเด่น มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดคำนวณโดยการคูณ Frexit ย่อมาจาก quotFrench exitquot เป็นเศษเสี้ยวของคำว่า Brexit ของฝรั่งเศสซึ่งเกิดขึ้นเมื่อสหราชอาณาจักรได้รับการโหวต คำสั่งซื้อที่วางไว้กับโบรกเกอร์ที่รวมคุณลักษณะของคำสั่งหยุดกับคำสั่งซื้อที่ จำกัด ไว้ คำสั่งหยุดการสั่งซื้อจะ รอบการจัดหาเงินทุนที่นักลงทุนซื้อหุ้นจาก บริษัท ในราคาที่ต่ำกว่าการประเมินมูลค่าวางไว้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ สวัสดีทอม - ฉันเป็นสมาชิกของคุณและสงสัยว่าคุณมีแผนภูมิ ldquoconversionrdquo สำหรับแปลงค่าแนวโน้มเป็นเอ็มเอ็กซ์เม็นทอลเอ็มเอฟวัน ตัวอย่างเช่น 10 แนวโน้มใกล้เคียงกับ EMA 19 ช่วงเวลา 1 แนวโน้มถึง 200EMA เป็นต้นขอขอบคุณล่วงหน้า สูตรสำหรับการแปลงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนตัวแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (EMA) ที่คงที่ไปเป็นจำนวนวันคือ: 2 mdashmdashmdash- N 1 โดยที่ N คือจำนวนวัน ดังนั้น 19 วัน EMA จะพอดีกับสูตรดังต่อไปนี้: 2 2 mdashmdashmdashmdash- mdashmdashmdash- 0.10 หรือ 10 19 1 20 สิ่งนี้เกิดขึ้นจากแนวคิดว่าค่าคงที่ที่ราบเรียบถูกเลือกเพื่อให้อายุเฉลี่ยของข้อมูลเท่ากัน เช่นเดียวกับที่จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย หากคุณมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบง่าย 20 ครั้งอายุเฉลี่ยของการป้อนข้อมูลแต่ละครั้งเท่ากับ 9.5 หนึ่งอาจคิดว่าอายุเฉลี่ยควรเป็น 10 เนื่องจากเป็นครึ่งหนึ่งของ 20 หรือ 10.5 เนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยของตัวเลขตั้งแต่ 1 ถึง 20 แต่ในการประชุมเชิงสถิติอายุของข้อมูลล่าสุดคือ 0 ดังนั้น การหาอายุโดยเฉลี่ยของจุดข้อมูล 20 จุดที่ผ่านมาทำได้โดยการหาค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลนี้: ดังนั้นอายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในเซตของช่วง N คือ: N - 1 mdashmdashmdashmdash - 2 สำหรับการทำให้เรียบโดยใช้ความลื่นของเอ็กซ์เรย์แนล , มันจะเปิดออกจากคณิตศาสตร์ของทฤษฎีรวมที่อายุเฉลี่ยของข้อมูลคือ 1 - mdashmdashmdashmdash - A รวมทั้งสองสม: 1 - AN - 1 mdashmdashmdash mdashmdashmdashmdash 2 เราสามารถแก้ค่าของ A ที่ equates EMA มีความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ง่าย: 2 A mdashmdashmdashmdash- N 1 คุณสามารถอ่านชิ้นส่วนต้นฉบับที่เขียนเกี่ยวกับแนวคิดนี้ได้โดยไปที่ McClellanMTAaward.pdf ที่นี่เราตัดตอนมาจาก P.N. หนังสือเล่มล่าสุดของ Haurlanrsquos, ldquoMeasuring Trend Valuesrdquo Haurlan เป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาเพื่อติดตามราคาหุ้นย้อนหลังในทศวรรษที่ 1960 และเรายังคงชอบคำศัพท์ดั้งเดิมของแนวโน้ม XX แทนที่จะเรียกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นรูปธรรมตามจำนวนวัน สาเหตุหนึ่งที่สำคัญคือนี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) คุณจะมองย้อนกลับไปในช่วงเวลาที่กำหนดเท่านั้น อะไรที่เก่ากว่าช่วงเวลามองย้อนกลับนั้นไม่ได้เป็นปัจจัยในการคำนวณ แต่ด้วยข้อมูล EMA ข้อมูลเก่า ๆ จะไม่หายไปเพียงน้อยนิดและมีความสำคัญน้อยกว่ากับค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ เพื่อให้เข้าใจว่าเหตุใดช่างเทคนิคจึงให้ความสำคัญกับ EMAs กับ SMAs การดูอย่างรวดเร็วที่แผนภูมินี้แสดงภาพประกอบของความแตกต่าง ในช่วงแนวโน้มจะเคลื่อนขึ้นหรือลงแนวโน้มที่ 10 และ SMA ระยะเวลา 19 วันส่วนใหญ่จะอยู่ในแนวเดียวกัน ในช่วงเวลาที่ราคาเปลี่ยนแปลงเร็วหรือเมื่อทิศทางของแนวโน้มมีการเปลี่ยนแปลงเราจะเห็นว่าทั้งสองเริ่มแยกออกจากกัน ในกรณีดังกล่าวเทรนด์ 10 จะกอดการดำเนินการด้านราคาให้ใกล้ชิดมากขึ้นและจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าเพื่อส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงเมื่อราคาข้ามไป สำหรับคนจำนวนมากสถานที่ให้บริการนี้ทำให้ EMA ldquobetterrdquo กว่า SMA แต่ ldquobetterrdquo อยู่ในสายตาของผู้ชม เหตุผลที่วิศวกรได้ใช้ EMA มานานหลายปีโดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านอุปกรณ์อิเล็คทรอนิคส์ก็คือพวกเขาสามารถคำนวณได้ง่ายขึ้น ในการพิจารณามูลค่าปัจจุบันของ EMA todaybyquos ใหม่คุณต้องใช้ค่า EMA เมื่อวานนี้เพียงครั้งเดียวค่าคงที่ที่ราบเรียบและราคาปิดใหม่ของ todayrsquos (หรือค่าอื่น ๆ ) แต่ในการคำนวณ SMA คุณต้องรู้ค่าทุกอย่างย้อนกลับไปในช่วงเวลาที่มองย้อนกลับไปทั้งหมด
ดับเบิล   Bollinger   วง - MT4
พื้นฐาน กลยุทธ์ ใน การซื้อขาย ตัวเลือก