ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย - วิธี

ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย - วิธี

Forex- FM- 8100 - บลูทู ธ
แกน ธนาคาร ออนไลน์ ซื้อขาย แพลตฟอร์ม
10   pips -forex- ระบบ


CB- ผู้บริโภค มั่นใจใน อัตราแลกเปลี่ยน Forex- ไอเซนฮาว Cara - jitu - Analisa - อัตราแลกเปลี่ยน Guild สงคราม -2- ซื้อขาย โพสต์ ระบบ Binary ตัวเลือก การช่วยเหลือ Forex- มาก

ค่าเฉลี่ยเลขประจำตัว EMA - EMA ลดลงค่าเฉลี่ยเลขหมาย EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่น MACD และค่าร้อยละ (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกซึ่งเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟระหว่างวันข้อมูลการขยับจะลบรูปแบบที่สุ่มออกและแสดงแนวโน้มและองค์ประกอบแบบวนรอบที่มีอยู่ในชุดของ ข้อมูลที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปคือรูปแบบของรูปแบบสุ่ม มีวิธีการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบสุ่ม เทคนิคที่มักใช้ในอุตสาหกรรมคือการทำให้เรียบ เทคนิคนี้เมื่อนำมาประยุกต์ใช้อย่างถูกต้องจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขององค์ประกอบตามฤดูกาลและวัฏจักรที่ชัดเจนยิ่งขึ้น มีสองวิธีที่เรียบง่ายในการทำให้เรียบวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยวิธีการหาค่าความสม่าเสมอการใช้ค่าเฉลี่ยเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำให้ข้อมูลราบรื่นก่อนอื่นเราจะตรวจสอบวิธีการเฉลี่ยบางอย่างเช่นค่าเฉลี่ยทั่วไปของข้อมูลที่ผ่านมาทั้งหมด ผู้จัดการคลังสินค้าต้องการทราบว่าผู้จัดจำหน่ายทั่วไปให้บริการเท่าไรใน 1,000 ดอลลาร์ Heshe ใช้ตัวอย่างของซัพพลายเออร์จำนวน 12 รายโดยสุ่มได้ผลลัพธ์ดังนี้: ค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยของข้อมูล 10. ผู้จัดการตัดสินใจที่จะใช้ข้อมูลนี้เป็นค่าประมาณสำหรับค่าใช้จ่ายของผู้จัดจำหน่ายทั่วไป นี่คือการประมาณการที่ดีหรือไม่ดีข้อผิดพลาดหมายถึงกำลังสองเป็นวิธีที่จะตัดสินว่ารูปแบบที่ดีอย่างไรเราจะคำนวณความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย จำนวนเงินที่ใช้จ่ายจริงลบด้วยจำนวนเงินโดยประมาณ ข้อผิดพลาด squared คือข้อผิดพลาดข้างต้นยกกำลังสอง SSE คือผลรวมของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม MSE เป็นค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสี่เหลี่ยม ผลลัพธ์ที่ได้คือ MSE ข้อผิดพลาดและข้อผิดพลาดในแบบสี่เหลี่ยมประมาณ 10 คำถามที่เกิดขึ้น: เราสามารถใช้ค่าเฉลี่ยในการคาดการณ์รายได้ได้ถ้าเราสงสัยว่าเทรนด์ A ดูกราฟด้านล่างแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราไม่ควรทำเช่นนี้ ค่าเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตโดยสรุปเราระบุว่าค่าเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเฉลี่ยของการสังเกตทั้งหมดในอดีตเป็นเพียงประมาณการที่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์เมื่อไม่มีแนวโน้ม หากมีแนวโน้มให้ใช้ค่าประมาณต่างๆที่คำนึงถึงแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการสังเกตการณ์ในอดีตอย่างเท่าเทียมกัน ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของค่า 3, 4, 5 คือ 4. เรารู้แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าทั้งหมดและหารผลรวมตามจำนวนค่า อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยคือการเพิ่มแต่ละค่าหารด้วยจำนวนค่าหรือ 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. ตัวคูณ 13 เรียกว่าน้ำหนัก โดยทั่วไป: bar frac sum left (frac right) x1 left (frac right) x2,. ,, left (frac right) xn. (ซ้าย (frac ขวา)) มีน้ำหนักและแน่นอนพวกเขาผลรวม 1.Simple Vs. 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)
Fx- ตัวเลือก หนังสือ รูปแบบไฟล์ PDF
Forex- ซื้อขาย ทำกำไร ธุรกิจ