การย้าย ค่าเฉลี่ย กวดวิชา Investopedia

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: วิธีการใช้งานบางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับ 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 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดคำสั่งหยุดขาดทุนเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์การซื้อขายที่ประสบความสำเร็จโดยเฉลี่ยของธุรกิจ: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดข้อมูลชุดซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเท่ากันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA คำนวณอย่างไรให้ลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่าช่วงใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณการวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบแผนภูมิจะแสดงการเปลี่ยนแปลงของราคาเป็นจำนวนมาก ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและความเป็นไปได้ที่จะเกิดการย้อนกลับ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกว่าจะถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรง ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้ถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังถอยกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางที่ลดลงสัญญาณนี้จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคาค่าเฉลี่ยต่อเดือน: 1313 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor ส่วนใหญ่ของวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการซื้อขายได้รับการกล่าวถึงภายในบทแนะนำนี้ แต่เครื่องมือนี้ยังใช้ในการพัฒนาตัวชี้วัดอื่น ๆ ในส่วนนี้เราจะให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับตัวชี้วัดเหล่านี้สองตัว แต่ส่วนใหญ่จะต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมหากคุณต้องการรวมไว้ในยุทธศาสตร์ของคุณ Moving Average Convergence Divergence (MACD) ตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (MACD) ที่ใช้โดยผู้ค้าเพื่อติดตามความสัมพันธ์ระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่า โดยทั่วไปคำนวณโดยหักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 26 วันจาก EMA 12 วัน เมื่อค่า MACD มีค่าเป็นบวกค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาว ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้คำสั่งแบบกองซ้อนของค่าเฉลี่ยนี้เป็นข้อบ่งชี้ถึงโมเมนตัมที่เพิ่มขึ้น ค่าลบจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวซึ่งเป็นสัญญาณว่าโมเมนตัมปัจจุบันอยู่ในทิศทางที่ลดลง ผู้ค้าจำนวนมากจะเฝ้าดูการเคลื่อนตัวเหนือหรือต่ำกว่าเส้นศูนย์เพราะเป็นสัญญาณตำแหน่งที่ทั้งสองค่าเฉลี่ยเท่ากัน (ใช้กลยุทธ์ไขว้) การย้ายเหนือศูนย์จะถูกใช้เป็นสัญญาณการซื้อในขณะที่ค่าเฉลี่ยต่ำกว่าศูนย์สามารถใช้เป็นสัญญาณขายได้ (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้อ่าน Movernate Average Convergence Divergence - Part 1 และ Part 2) SignalTrigger Line การย้ายค่าเฉลี่ย arent จำกัด เพียงราคาหุ้น MA สามารถสร้างขึ้นสำหรับรูปแบบของข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงบ่อยๆ แม้จะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเช่น MACD ก็ตาม ตัวอย่างเช่นค่า EMA 9 ช่วงของค่า MACD จะถูกเพิ่มลงในแผนภูมิในรูปที่ 1 เพื่อพยายามสร้างสัญญาณการทำธุรกรรม ที่คุณเห็นสัญญาณซื้อจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าของตัวบ่งชี้จะข้ามเส้นสัญญาณ (เส้นประ) ในขณะที่สัญญาณสั้น ๆ จะถูกสร้างขึ้นจากด้านล่างของเส้นสัญญาณ เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าไม่คำนึงถึงตัวบ่งชี้ที่ใช้การย้ายเกินเส้นสัญญาณจะตีความในลักษณะเดียวกันสิ่งเดียวที่แตกต่างกันคือจำนวนของช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างมัน Bollinger Band ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคของ Bollinger Band มีลักษณะคล้ายกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่วัดได้ แต่แตกต่างกันไปตามที่วงนอกถูกสร้างขึ้น แถบของตัวบ่งชี้นี้โดยทั่วไปจะมีการเบี่ยงเบนมาตรฐานอยู่ 2 ค่าห่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย โดยทั่วไปการย้ายไปยังแถบด้านบนมักแนะนำว่าสินทรัพย์กำลังกลายเป็นซื้อเกินกำลังในขณะที่การย้ายใกล้กับแถบล่างจะแนะนำว่าสินทรัพย์กำลังทะลุได้ เนื่องจากค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานใช้เป็นตัววัดทางสถิติของความผันผวนตัวบ่งชี้นี้จะปรับตัวเองตามสภาพตลาด การปรับวงโดยเฉพาะอย่างยิ่งมักใช้โดยผู้ค้าเป็นตัวบ่งบอกว่าความผันผวนโดยรวมอาจเพิ่มขึ้นและผู้ค้าอาจต้องการรอการปรับราคาอันคมชัด (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่านข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Bollinger Bands และบทแนะนำการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเรา)