เฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้น เทคนิค การวิเคราะห์

วิธีการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อหุ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่เรียบง่ายซึ่งช่วยให้ข้อมูลราคาดีขึ้นโดยการสร้างราคาเฉลี่ยที่อัปเดตอยู่ตลอดเวลา ค่าเฉลี่ยจะอยู่ในช่วงเวลาหนึ่งเช่น 10 วัน 20 นาที 30 สัปดาห์หรือช่วงเวลาใดก็ได้ที่ผู้ขายเลือก มีข้อได้เปรียบในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายรวมถึงตัวเลือกในประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะใช้ กลยุทธ์การย้ายเฉลี่ยยังเป็นที่นิยมและสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับช่วงเวลาใด ๆ เหมาะกับนักลงทุนระยะยาวและผู้ค้าระยะสั้น ทำไมต้องใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถช่วยลดปริมาณเสียงในแผนภูมิราคาได้ มองไปที่ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อดูแนวคิดพื้นฐานของราคาที่เคลื่อนไหว ราคาปรับตัวขึ้นและราคาปรับตัวลง (หรือเมื่อเร็ว ๆ นี้) โดยรวมลดลงและราคาปรับตัวลงโดยรวมเคลื่อนไปด้านข้างและราคาน่าจะอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนหรือความต้านทาน ในระยะขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน 100 วันหรือ 200 วันอาจเป็นระดับการสนับสนุนดังที่แสดงในรูปด้านล่าง นี่เป็นเพราะการกระทำโดยเฉลี่ยเช่นพื้น (การสนับสนุน) ดังนั้นราคาจึงกลับขึ้นมา ในขาลงค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักอาจทำหน้าที่เป็นความต้านทานเช่นเพดานราคากระทบมันแล้วเริ่มที่จะลดลงอีกครั้ง ราคาเคยชินเคารพค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในลักษณะนี้ ราคาอาจไหลผ่านเล็กน้อยหรือหยุดและย้อนกลับก่อนที่จะถึง เป็นแนวทางทั่วไปถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่แนวโน้มจะเพิ่มขึ้น หากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แนวโน้มจะลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถมีความยาวแตกต่างกันได้ (กล่าวสั้น ๆ ) ดังนั้นหนึ่งอาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาขึ้นขณะที่อีกค่าหนึ่งบ่งบอกถึงแนวโน้มขาลง ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้หลายวิธี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ห้าวัน (SMA) เพียงแค่เพิ่มขึ้นห้าราคาปิดล่าสุดในชีวิตประจำวันและหารด้วยห้าเพื่อสร้างค่าเฉลี่ยใหม่ในแต่ละวัน แต่ละค่าเฉลี่ยจะเชื่อมต่อกันทำให้เกิดเส้นไหลเอกพจน์ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมอีกอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) การคำนวณมีความซับซ้อนมากขึ้น แต่โดยทั่วไปใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด วางแผน SMA 50 วันและ EMA 50 วันในแผนภูมิเดียวกันและคุณจะสังเกตเห็นว่า EMA ทำปฏิกิริยากับการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่า SMA เนื่องจากมีการเพิ่มน้ำหนักข้อมูลราคาล่าสุด ซอฟต์แวร์การทำแผนที่และแพลตฟอร์มการซื้อขายทำคำนวณดังนั้นจึงไม่มีการใช้คณิตศาสตร์ด้วยตนเองเพื่อใช้ MA ประเภทของ MA ไม่ดีกว่าอีก EMA อาจทำงานได้ดีขึ้นในตลาดหุ้นหรือตลาดการเงินเป็นระยะ ๆ และในบางครั้ง SMA อาจทำงานได้ดีขึ้น กรอบเวลาที่เลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพของการทำงาน (ไม่ขึ้นกับประเภท) ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้คือ 10, 20, 50, 100 และ 200 ความยาวเหล่านี้สามารถใช้กับกรอบเวลาแผนภูมิใด ๆ (หนึ่งนาทีทุกวันรายสัปดาห์ ฯลฯ ) ขึ้นอยู่กับเส้นขอบการค้าของผู้ค้า กรอบเวลาหรือความยาวที่คุณเลือกสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าช่วงเวลาที่มองย้อนกลับสามารถมีบทบาทอย่างมากในการที่มีประสิทธิภาพ MA ที่มีกรอบเวลาสั้น ๆ จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้เร็วกว่า MA ที่มีระยะเวลาย้อนหลังนาน ในภาพด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะติดตามราคาที่เกิดขึ้นจริงกว่า 100 วันอย่างใกล้ชิด 20 วันอาจเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์แก่ผู้ประกอบการที่มีอายุสั้นเนื่องจากราคาดังกล่าวใกล้เคียงกับราคามากขึ้นและทำให้เกิดความล่าช้าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว ความล่าช้าคือเวลาที่ใช้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการส่งสัญญาณการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้น การเรียกคืนเป็นแนวทางทั่วไปเมื่อราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่แนวโน้มจะพิจารณาขึ้น ดังนั้นเมื่อราคาปรับตัวลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิดการกลับรายการที่อาจเกิดขึ้นจาก MA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะให้สัญญาณการกลับรายการมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถยาวได้ 15, 28, 89 ฯลฯ การปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตอาจช่วยสร้างสัญญาณที่ดีขึ้นในอนาคต กลยุทธ์การซื้อขาย - Crossovers Crossovers เป็นหนึ่งในกลยุทธ์เฉลี่ยที่เคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย ประเภทแรกคือครอสโอเวอร์ราคา เรื่องนี้ถูกกล่าวถึงก่อนหน้านี้และเมื่อราคาสูงกว่าหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อบ่งชี้ถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้น กลยุทธ์อีกอย่างหนึ่งก็คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าเป็นแผนภูมิหนึ่งและยาวอีกหนึ่งอัน เมื่อ MA สั้นข้ามเหนือ MA ระยะยาวสัญญาณซื้อตามที่บ่งชี้ว่าแนวโน้มมีการขยับขึ้นซึ่งเรียกว่า Cross สีทอง เมื่อ MA สั้นลงมาต่ำกว่า MA ในระยะยาวสัญญาณการขายของมันบ่งชี้ว่าแนวโน้มมีการเคลื่อนตัวลง ค่านี้เรียกว่าเป็นค่าเฉลี่ย deaddeath ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คำนวณจากข้อมูลที่ผ่านมาและไม่มีอะไรเกี่ยวกับการคำนวณในลักษณะคาดการณ์ ดังนั้นผลการคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถสุ่มได้ - ในบางครั้งตลาดมีความน่าเชื่อถือและสัญญาณการค้า และบางครั้งก็แสดงให้เห็นว่าไม่มีการเคารพ ปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่งก็คือถ้าการดำเนินการด้านราคากลายเป็นราคาที่ผันผวนราคาอาจแกว่งไปมาเป็นสัญญาณสัญญาณย้อนกลับหลายทิศทาง เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้นได้ดีที่สุดให้หลีกเลี่ยงหรือใช้ตัวบ่งชี้อื่นเพื่อช่วยชี้แจงแนวโน้ม สิ่งเดียวที่สามารถเกิดขึ้นได้กับการครอสโอเวอร์ MA ซึ่ง MAs ได้รับการพันกันเป็นระยะเวลาหนึ่งโดยเริ่มต้นธุรกิจการค้าหลายอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานได้ดีขึ้นในสภาวะที่มีแนวโน้มสูง แต่มักไม่ดีในสภาวะที่แปรปรวนหรือแตกต่างกัน การปรับกรอบเวลาสามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ชั่วคราวแม้ว่าในบางประเด็นประเด็นเหล่านี้มักเกิดขึ้นโดยไม่คำนึงถึงกรอบเวลาที่เลือกสำหรับ MA (s) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยลดข้อมูลราคาโดยการทำให้เรียบและสร้างเส้นไหล วิธีนี้สามารถทำให้แนวโน้มในการแยกตัวง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้ง่ายกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ในบางกรณีอาจเป็นเรื่องที่ดีและในบางกรณีอาจทำให้เกิดสัญญาณผิดพลาด การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาย้อนกลับสั้นกว่า (เช่น 20 วัน) จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลามองยาว (200 วัน) การย้ายไขว้เฉลี่ยเป็นกลยุทธ์ยอดนิยมสำหรับทั้งรายการและทางออก MAs ยังสามารถเน้นพื้นที่ของการสนับสนุนหรือความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น แม้ว่าค่าดังกล่าวอาจมีการคาดการณ์ก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับข้อมูลในอดีตเสมอและเพียงแสดงราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่งเท่านั้น เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎกำหนดให้ การขายหุ้นครั้งแรกโดย บริษัท เอกชนต่อสาธารณชน การเสนอขายหุ้นหรือไอพีโอมักจะออกโดย บริษัท ขนาดเล็กที่มีอายุน้อยกว่าที่แสวงหา อัตราส่วนหนี้สินหมายถึงอัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงกดดันทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้วัดแต่ละบุคคลค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและใช้กันมากที่สุด เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่พ่อค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่าย ทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้ม บทนำในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดเท่านั้น ในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยการปิดราคาหุ้นในแต่ละวัน อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับทุกๆนาทีและสูงสุดหรือแม้แต่ค่าเฉลี่ยของจุดกึ่งกลาง (ซึ่งคำนวณโดยบวกขึ้นทุกวันและต่ำสุดและหารด้วยสองค่านี้) อย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงเช่นโดยการใช้ข้อมูลรายวันหรือนาที ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงแค่เพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 (ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) ในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้งในช่วง 10 วันที่ผ่านมาซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นวันสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยในปัจจุบันอีกต่อไปด้วยซึ่งจะถูกแทนที่ด้วยในวันวาน 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 ประเภทของค่าเฉลี่ยนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักข้อมูลในอดีตลดลงอย่างมาก ความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้าการวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบแผนภูมิแสดงการเปลี่ยนแปลงของราคาในรูปแบบต่างๆ 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 การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและโอกาสที่จะกลับรายการ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ 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 การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว 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 ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคา Moving Average Crossovers การย้าย crossovers เฉลี่ยเป็นวิธีที่ผู้ค้าสามารถใช้ Moving Averages ได้ การครอสโอเวอร์เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้น (Moving Average เฉลี่ยระยะสั้น) ข้ามด้านล่างเป็น Moving Average (Moving Average โดยเฉลี่ยเป็นระยะเวลานานกว่า) ซึ่งถือเป็น Crossover รั้นหรือด้านล่างซึ่งถือเป็น Crossover หยาบคาย ตารางด้านล่างของกองทุน Samput Depository Traded Fund (SPY) แสดงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบ Simple Moving Average 50 วันและค่าเฉลี่ย Moving Average เฉลี่ย 200 วันนี้มักถูกมองโดยสถาบันการเงินขนาดใหญ่เป็นตัวบ่งชี้ทิศทางตลาดระยะยาว : โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบง่าย 200 วันในระยะยาวอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นซึ่งมักถูกตีความว่าเป็นสัญญาณว่าตลาดมีความแข็งแกร่งมาก พ่อค้าอาจพิจารณาซื้อเมื่อ SMA ระยะสั้น 50 วันข้ามเหนือ SMA 200 วันและตรงกันข้ามผู้ค้าอาจพิจารณาขายเมื่อ SMA 50 วันข้ามต่ำกว่า SMA 200 วัน ในแผนภูมิด้านบนของ SampP 500 สัญญาณการซื้อที่มีศักยภาพทั้งสองน่าจะเป็นประโยชน์อย่างมาก แต่สัญญาณการขายที่มีศักยภาพหนึ่งอาจทำให้เกิดการสูญเสียขนาดเล็ก โปรดระลึกว่าการครอสโอเวอร์ Simple Moving Average แบบ 50 วันซึ่งใช้เวลาประมาณ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่ยาวนานมาก สำหรับผู้ค้าที่ต้องการการยืนยันเพิ่มเติมเมื่อใช้ Movers Average Crossovers อาจใช้เทคนิคไขว้แบบเรียบง่าย 3 Moving Average ตัวอย่างของสิ่งนี้แสดงไว้ในตารางด้านล่างของ Wal-Mart (WMT) หุ้น: วิธีการเฉลี่ย 3 Moving เฉลี่ยสามารถตีความได้ดังนี้: ครอสโอเวอร์แรกของ SMA ที่เร็วที่สุด (ในตัวอย่างข้างต้น SMA 10 วัน) (SMA ระยะ 20 วันถัดไป) ทำหน้าที่เป็นคำเตือนว่าราคาอาจจะมีแนวโน้มกลับรายการอย่างไรก็ตามโดยปกติแล้วผู้ค้าจะไม่สั่งซื้อหรือสั่งซื้อตามจริง หลังจากนั้นครอสโอเวอร์ที่สองของ SMA ที่เร็วที่สุด (10 วัน) และ SMA ที่ช้าที่สุด (50 วัน) อาจทำให้ผู้ค้าซื้อหรือขาย มีรูปแบบและวิธีการต่างๆมากมายสำหรับการใช้วิธีไขว้แบบเรียบง่ายของ Moving Average 3 วิธีซึ่งอาจเป็นไปได้ว่าจะต้องรอจนกว่า SMA กลาง (20 วัน) จะข้ามไปที่ SMA ที่ช้าลง (50 วัน) เป็นเทคนิค SMA crossover สองแบบไม่ใช่เทคนิค SMA สามตัว พ่อค้าอาจพิจารณาเทคนิคการจัดการเงินในการซื้อขนาดครึ่งหนึ่งเมื่อ SMA ฉบับย่อข้ามไปที่ SMA ที่เร็วที่สุดครั้งถัดไปและป้อนอีกครึ่งหนึ่งเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามผ่าน SMA ที่ช้าลง แทนที่จะเป็นครึ่งหนึ่งซื้อหรือขายหนึ่งในสามของตำแหน่งเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามไปที่เร็วที่สุดถัดไป SMA อีกหนึ่งในสามเมื่อ SMA รวดเร็วข้ามผ่าน SMA ช้าและที่สามเมื่อสาม SMA ที่เร็วที่สุดข้าม SMA ช้า . เทคนิคการข้ามไขว้แบบเคลื่อนไหวที่ใช้ 8 Moving Averages (เลขชี้กำลัง) คือตัวบ่งชี้ Ribon Exponential Exponential Average Moving (ดู: Ribbon Exponential) การย้ายโดยเฉลี่ยไขว้เป็นเครื่องมือที่ผู้ค้ามองบ่อย ในความเป็นจริงแล้วไขว้มักถูกรวมอยู่ในตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ ตัวบ่งชี้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MACD) (ดู: MACD) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ น่าจะได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบในแผนการซื้อขายหลักทรัพย์: ข้อมูลข้างต้นเป็นไปเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลและเพื่อความบันเทิงเท่านั้นและไม่ถือเป็นคำแนะนำด้านการค้าหรือการชักจูงให้ซื้อหรือขายหุ้นตัวเลือกอนาคตสินค้าหรือผลิตภัณฑ์ forex ใด ๆ ประสิทธิภาพที่ผ่านมาไม่จำเป็นต้องเป็นตัวบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคต การซื้อขายมีความเสี่ยงโดยเนื้อแท้ OnlineTradingConcepts จะไม่รับผิดชอบต่อความเสียหายพิเศษหรือเป็นผลสืบเนื่องใด ๆ อันเป็นผลมาจากการใช้หรือไม่สามารถใช้งานเนื้อหาและข้อมูลที่มาจากเว็บไซต์นี้ได้ ดูข้อจำกัดความรับผิดชอบทั้งหมด