60 เฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและใช้บ่อยมากที่สุด เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่พ่อค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่าย ทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้ม บทนำในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดเท่านั้น ในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยการปิดราคาหุ้นในแต่ละวัน อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับทุกๆนาทีและสูงสุดหรือแม้แต่ค่าเฉลี่ยของจุดกึ่งกลาง (ซึ่งคำนวณโดยบวกขึ้นทุกวันและต่ำสุดและหารด้วยสองค่านี้) อย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงเช่นโดยการใช้ข้อมูลรายวันหรือนาที ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงแค่เพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 (ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) วันรุ่งขึ้นเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้งในช่วง 10 วันที่ผ่านมาซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นวันสุดท้ายในการคำนวณของเราในวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยในปัจจุบันอีกต่อไปด้วย ราคา. การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกๆวันทำการซื้อขายใหม่จึงเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาว วัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม จุดประสงค์ของมันคือการตรวจจับจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้าและรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังให้เริ่มหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้ม พวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการที่เกิดขึ้นจริง เกิดจากการก่อสร้างของพวกเขาเนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านี้ใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียวเท่านั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีค่าเฉลี่ยน้อยกว่านี้จะเร็วกว่าที่จะสามารถตรวจจับการกลับรายการแนวโน้มได้ เป็นเพราะจำนวนข้อมูลในอดีตซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่าค่าเฉลี่ย 50 วัน อย่างไรก็ตามยังเป็นความจริงที่ว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะน้อยกว่าสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับ ดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณพร้อมกันก่อนที่ผู้ค้าจะเปิดตำแหน่งในตลาด อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ล่าช้าหลังแนวโน้มไม่สามารถตัดออกได้อย่างสมบูรณ์ สัญญาณการซื้อขายใด ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายและกระบวนการนี้ง่ายมาก ซอฟต์แวร์แผนภูมิจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคา สัญญาณถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันสายเหล่านี้ เมื่อราคาพุ่งสูงขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่และหมายความว่าสัญญาณซื้อ ในทางตรงกันข้ามหากราคาทะลุตามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดปิดในบริเวณนี้ก็จะส่งสัญญาณถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและถือเป็นสัญญาณการขายโดยใช้ค่าเฉลี่ยหลาย ๆ รายการนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้การเคลื่อนไหวหลายรายการ เฉลี่ยในเวลาเดียวกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณเท็จ (whipsaws) ซึ่งใช้อัตราผลตอบแทนถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงครั้งเดียว เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยที่สั้นกว่าจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานเช่น ค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันเหนือค่าเฉลี่ย 200 วัน ในทางกลับกันสัญญาณการขายในกรณีนี้จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 50 วันมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรายังสามารถใช้การรวมกันของสามค่าเฉลี่ยเช่น ค่าเฉลี่ย 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ในกรณีนี้มีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน การข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อ ตรงกันข้ามแนวโน้มลดลงจะแสดงโดยสถานการณ์เมื่อเส้นเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกันจะ จำกัด จำนวนเท็จ สัญญาณที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ศักยภาพในการทำกำไรด้วยเช่นกันระบบดังกล่าวจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาดแล้ว สัญญาณเข้าสามารถสร้างขึ้นได้ภายในระยะเวลาสั้น ๆ ก่อนการกลับรายการแนวโน้ม ช่วงเวลาที่ผู้ค้าใช้สำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแตกต่างกันมาก ตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นการใช้ค่าเฉลี่ย 5 วัน 21 วันและ 89 วัน ในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9- และ 18- วันเป็นที่นิยมอย่างมากด้วย ข้อดีข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมมากจึงแสดงให้เห็นถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขาย การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้คุณสามารถลดความสูญเสียของคุณได้ขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงาน เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณมักจะค้าทิศทางของแนวโน้มตลาดไม่ใช่กับการซื้อขาย นอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบแผนภูมิหรือเทคนิคอัตนัยอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามกฎที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งสามารถช่วยผู้ค้าจิตได้ อย่างไรก็ตามข้อเสียที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดมีแนวโน้มเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาหนึ่ง ๆ พวกเขาไม่ได้ผลเลย ระยะเวลาดังกล่าวสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยลำพังจึงมีความเสี่ยงมาก ผู้ค้าบางรายจึงแนะนำให้รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ใช้บ่อยที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอย (SMA) และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบแทน (EMA, EWMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิตและแสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ง่ายและใช้บ่อยที่สุด เราคำนวณโดยการสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในช่วงนั้น อย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยดังกล่าว: จะพิจารณาเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ในช่วงเวลาที่เลือกไว้ (เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจาก 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมด ก่อนหน้านี้) นอกจากนี้ยังมีการวิพากษ์วิจารณ์ว่าบ่อยครั้งสำหรับการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูล (นั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจาก 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10) ผู้ค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลต่อการลดค่าเฉลี่ยของความล่าช้าหลังแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้จะแก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุด นอกจากนี้บางส่วนยังสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดของตราสารนั้น ประเภทของค่าเฉลี่ยนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลไปยังอดีตลดลงอย่างมาก ความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้าได้ค่าเฉลี่ย Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลใน 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 ค่าเฉลี่ยที่น้อยลง - MA BREAKING DOWN ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - MA เป็นตัวอย่าง SMA ให้พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน: สัปดาห์ที่ 1 (5 วัน) 20, 22, 24, 25, 23 สัปดาห์ที่ 2 (5 วัน) 26, 28, 26, 29, 27 สัปดาห์ที่ 3 (5 วัน) 28, 30, 27, 29, 28 MA 10 วันจะเฉลี่ยจากราคาปิด สำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรก จุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมายิ่งระยะเวลาที่ยาวนานสำหรับ MA มากเท่าไร ดังนั้นแมสซาชูเซตส์ระยะ 200 วันจะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมา ความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว นักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมียอดขายต่ำกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้น ในขณะที่ค่าดัชนีลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือ MA ระยะยาว โมเมนตัมด้านล่างได้รับการยืนยันโดยมีการครอสโอเวอร์แบบลบซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุต่ำกว่า MA ระยะยาว