ที่ดีที่สุด ง่ายต่อ การเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ย ระยะเวลา

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ช่วงเวลาที่สั้นกว่านั้นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใกล้เคียงกับจุดข้อมูลจริงมากที่สุดคือช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้าง Moving Average (MA) บรรทัดผู้ค้าและนักวิเคราะห์ตลาดมักใช้ช่วงเวลาหลายช่วงในการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อพล็อตเป็นตัวชี้วัดทางเทคนิค แผนภูมิของพวกเขา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดแห่งหนึ่งในตลาดหลักทรัพย์หุ้นและฟิวเจอร์ส ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มและระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่สำคัญ ผู้ค้าและนักวิเคราะห์ตลาดมองข้ามค่าเฉลี่ยระยะยาวโดยค่าเฉลี่ยระยะสั้นเป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มในการซื้อขายระหว่างวันและแนวโน้มในระยะยาว มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่หลายรูปแบบ สามารถคำนวณได้จากราคาปิด ราคาเปิด ราคาสูงราคาต่ำหรือการคำนวณรวมระดับราคาต่างๆเหล่านั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (SMA) ซึ่งเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนดหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ซึ่งได้รับการออกแบบเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาที่เร็วขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้โดยทั่วไปสำหรับการระบุระดับการสนับสนุนที่สำคัญระยะยาวและความต้านทานและแนวโน้มโดยรวมแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 50 วัน 100 วันและ 200 วันเป็นค่าเฉลี่ย จากสถิติที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวเหล่านี้ถือเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มที่น่าเชื่อถือและไม่อ่อนแอต่อความผันผวนของราคาชั่วคราว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันถือว่ามีความสำคัญมากในการซื้อขายหุ้น ตราบเท่าที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันของราคาหุ้นยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสต็อคโดยทั่วไปคิดว่าเป็นขาขึ้น การครอสโอเวอร์ไปยังข้อเสียของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะถูกตีความว่าเป็นขาลง มักใช้เพื่อคำนวณการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มในระยะสั้นในระยะ 5, 10, 20 และ 50 วัน การเปลี่ยนแปลงในทิศทางใด ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นเหล่านี้จะถูกมองว่าเป็นสัญญาณที่เป็นไปได้ในช่วงต้นของการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มในระยะยาว ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันหรือ 20 วันถือว่าเป็นตัวเลขที่สำคัญ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันที่วางแผนเป็นกราฟรายชั่วโมงมักใช้เพื่อแนะนำผู้ค้าในการซื้อขายระหว่างวัน ผู้ค้าบางรายใช้ตัวเลข Fibonacci (ห้า, แปด, 13, 21. ) เพื่อเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไม่ว่าคุณจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันวิธีการคำนวณและลักษณะที่ใช้ อ่านคำตอบดูเหตุผลที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าและนักวิเคราะห์และมีประโยชน์เมื่อนำมาใช้กับแผนภูมิราคาและ อ่านคำตอบเรียนรู้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่พบบ่อยที่สุดที่นักวิเคราะห์อัตราแลกเปลี่ยนและนักวิเคราะห์ตลาดสกุลเงินใช้ทำนายแนวโน้มตลาด อ่านคำตอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่นิยมใช้โดยผู้ค้าทางเทคนิคในการวัดโมเมนตัม วัตถุประสงค์หลักของค่าเฉลี่ยเหล่านี้ อ่านคำตอบเรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ขั้นพื้นฐานโดยเฉลี่ยที่คำนวณได้จากความสัมพันธ์ระหว่างการกระทำด้านราคาหลักทรัพย์กับการเคลื่อนย้าย อ่านคำตอบเรียนรู้เกี่ยวกับข้อ จำกัด บางประการและการใช้งานผิดพลาดที่อาจเป็นไปได้ในการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ภายในสต็อกทางเทคนิค อ่านคำตอบอะไรคือความยาวที่ดีที่สุดสำหรับผู้ค้าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวอยู่บนพื้นของตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์ก CHAPEL HILL, NC (MarketWatch) ถ้าไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันวิธีคิดเกี่ยวกับ 100 วันหรือ 50 วันคำถามเหล่านี้คือคำถามที่ถามในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งหรือแบบอื่น ๆ โดยตัวจับเวลาการตลาดทั่วโลก คิดว่าตัวบ่งชี้ใดที่พวกเขาจะใช้เพื่อบอกให้พวกเขาเมื่อออกจากพรรคอย่างไม่น่าเชื่อที่ Wall Street กำลังขว้างปา Hulbert: March Madness นำมาใช้กับผลงานของคุณ Mark Hulbert ให้คำแนะนำแก่ผู้ชมว่าจะไม่ดำเนินการเคลื่อนไหวที่ขาดความรับผิดชอบด้วยหุ้นของพวกเขาอันเป็นผลมาจากปฏิกิริยาทางอารมณ์ต่อ March Madness สามสัปดาห์ก่อนคุณอาจจำได้ว่าฉันมุ่งเน้นไปที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หนึ่งในตัวชี้วัดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นในการกำหนดแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงในตลาด ฉันพบว่ามันเหลือมากที่จะเป็นที่ต้องการ: ตัวอย่างเช่นประสิทธิภาพการทำงานได้ลดลงอย่างเห็นได้ชัดในทศวรรษที่ผ่านมามากเพื่อให้นักวิจัยบางคนได้เริ่มที่จะสงสัยว่ามันได้สูญเสียความสามารถในการกำหนดจังหวะการตลาดของ อีกเหตุผลหนึ่งที่บางตัวชี้วัดด้านการตลาดไม่พอใจกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันไม่ใช่คำวิจารณ์ต่อตัว แต่เป็นลักษณะโดยนัยสำหรับตัวบ่งชี้แนวโน้ม: ตามนิยามจะไม่เลือกด้านบน เพราะสัญญาณขายจะไม่ถูกเรียกใช้จนกว่าตลาดจะลดลงต่ำกว่าระดับเฉลี่ยของ 200 วันทำการก่อนหน้านี้ ถึงเวลานั้นแน่นอนว่าตลาดอาจประสบความสูญเสียมาก ด้วยเหตุผลทั้งสองประการนี้จำนวนของคุณที่อ่านคอลัมน์ 3 สัปดาห์ที่ผ่านมาของฉันกระตุ้นให้ฉันวัดประสิทธิภาพของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงมาก ดังนั้นนั่นคือสิ่งที่ฉันได้ทำในคอลัมน์นี้ แต่น่าเสียดายที่ฉันไม่ได้ผลที่แตกต่างกันมากกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงที่ฉันศึกษา เพื่อให้มั่นใจว่าระยะสั้นของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะดีกว่า 200 วันในการออกไปเร็วกว่านี้เมื่อตลาดปิดตัวลง แต่พวกเขายังได้รับ whipsawed สำหรับการสูญเสียมากขึ้นเช่นกัน ความสมดุลของประวัติของพวกเขาในระยะยาวไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน นอกจากนี้ค่าเฉลี่ยของแต่ละค่าเฉลี่ยที่ฉันทดสอบได้รับผลกระทบจากการลดลงของอัตราผลตอบแทนในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมาเช่นเดียวกับที่พบโดยเฉลี่ย 200 วัน น่าแปลกใจที่ผลเหล่านี้ Norm Fosback อดีตหัวหน้าสถาบันวิจัยเศรษฐมิติและบรรณาธิการของ Fosbacks Fund Forecaster ระบุว่าเราไม่ควรเป็นเช่นนั้น ในตำราที่เขาเขียนเมื่อสามทศวรรษที่ผ่านมาได้รับการยกย่องว่า Stock Market Logic เขาเขียนว่า: ไม่มีตัวเลขมหัศจรรย์ในแนวโน้มดังต่อไปนี้ ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนอาจทำงานได้ดีที่สุดในอดีต แต่หลังจากที่ทุกอย่างต้องทำงานได้ดีที่สุดในอดีตและโดยการทดสอบทุกสิ่งทุกอย่างที่เป็นไปได้วิธีหนึ่งที่จะช่วยได้ แต่ไม่พบสิ่งนี้ ต่อไปนี้ระบบที่จริงทุกความยาวเฉลี่ยที่คาดการณ์ทำนายสำเร็จในระดับมากหรือน้อย ถ้ามีเพียงหนึ่งหรือสองความยาวทำงานอัตราต่อรองที่สูงที่ประสบความสำเร็จผลได้โดยบังเอิญ สิ่งที่เกี่ยวกับความตายข้ามก่อนที่ฉันจะออกจากเรื่องของการย้ายค่าเฉลี่ยของความยาวที่แตกต่างกันฉันยังต้องการที่จะพูดคำไม่กี่คำเกี่ยวกับความพยายามที่จะรวมสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีความยาวแตกต่างกันไปในระบบแนวโน้มเดียวต่อไปนี้ หลายคนคิดว่ามันเป็นหยาบคายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงไปต่ำกว่าอีกต่อไปและรั้นเมื่อระยะสั้นสั้นขึ้นเหนืออีกต่อไป โดยวิธีการในกรณีของ 50 วันและค่าเฉลี่ย 200 วันทั้งสองไขว้ที่เรียกว่าตายข้ามและกางเขนสีทอง ฉันได้ตรวจสอบการเสียชีวิตและเครื่องหมายกากบาทสีทองตลอดช่วงศตวรรษที่ผ่านมาสำหรับค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ เหมือนก่อนหน้านี้ฉันพบว่าความกล้าหาญในการคาดการณ์ของพวกเขาได้ลดลงอย่างมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา สังเกตจากตารางข้างต้นว่าในช่วงเวลาทั้งหมดที่ Dow มีอยู่ตั้งแต่ปีพ. ศ. 2439 ทั้งสองเหตุการณ์ครอสโอเวอร์ได้รับการยกย่อง อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าตั้งแต่ปีพ. ศ. 2513 พวกเขาทำผลงานที่แย่กว่ามากโดยมีตลาดหนึ่งในสามและหกเดือนหลังจากที่ไม้กางเขนตายทำดีกว่าค่าเฉลี่ยของทองคำต่อไป กำไรเฉลี่ยของดาวโจนส์ในช่วงเดือนถัดไปค่าเฉลี่ยของดาวโจนส์ในช่วง 3 เดือนข้างหน้า Copyright copy2017 MarketWatch, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ ข้อมูลในวันที่จัดทำโดย SIX Financial Information และอยู่ภายใต้เงื่อนไขการใช้งาน ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในปัจจุบันที่จัดทำโดย SIX Financial Information ข้อมูลในวันล่าช้าตามข้อกำหนดการแลกเปลี่ยน ดัชนี SampPDow Jones (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. คำพูดทั้งหมดอยู่ในรูปของเวลาท้องถิ่น ข้อมูลการขายล่าสุดล่าสุดตามเวลาจริงของ NASDAQ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสัญลักษณ์การซื้อขายของ NASDAQ และสถานะทางการเงินในปัจจุบัน ข้อมูลในวันดาล่าช้า 15 นาทีสำหรับ Nasdaq และ 20 นาทีสำหรับการแลกเปลี่ยนอื่น ๆ SampPDow Jones Indices (SM) จาก Dow Jones amp Company, Inc. ข้อมูลภายใน SEHK จัดทำโดย SIX Financial Information และล่าช้าอย่างน้อย 60 นาที คำพูดทั้งหมดที่อยู่ในเวลาท้องถิ่นแลกเปลี่ยน. ไม่พบผลลัพธ์