ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย กรอง matlab

29 กันยายน, 2013.Moving เฉลี่ยโดย convolution. What คือเฉลี่ยเคลื่อนที่และสิ่งที่เป็นประโยชน์สำหรับวิธีการย้ายเฉลี่ยทำโดยใช้ convolution. Moving เฉลี่ยคือการดำเนินการง่ายๆที่ใช้มักจะปราบปรามเสียงของสัญญาณที่เราตั้งค่าของแต่ละ ชี้ไปที่ค่าเฉลี่ยของค่าในละแวกของมันโดยสูตรที่นี่ x เป็น input และ y เป็นสัญญาณเอาท์พุทในขณะที่ขนาดของหน้าต่างเป็น w, ควรจะเป็นเลขคี่สูตรข้างต้นจะอธิบายถึงการดำเนินงานสมมาตรที่มีการเก็บตัวอย่าง จากทั้งสองด้านของจุดที่เกิดขึ้นจริงข้างล่างนี้เป็นตัวอย่างชีวิตจริงจุดที่หน้าต่างถูกวางไว้จริงคือค่าสีแดงด้านนอก x ควรจะเป็นค่าศูนย์เมื่อต้องการเล่นรอบ ๆ และดูผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ดูที่นี้ การสาธิตแบบโต้ตอบวิธีการทำโดย convolution. As คุณอาจได้รับการยอมรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคล้ายกับ convolution ในทั้งสองกรณีหน้าต่างจะเลื่อนไปตามสัญญาณและองค์ประกอบในหน้าต่างจะสรุปดังนั้นลองดู ที่จะทำ เดียวกันโดยใช้ convolution ใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้ออกที่ต้องการเป็นวิธีแรกให้เราลองสิ่งที่เราได้รับโดยการ convolving สัญญาณ x โดย kernel kernel ต่อไปนี้ออกเป็นว่าสามครั้งใหญ่กว่าคาดว่าจะสามารถยัง เห็นว่าค่าเอาท์พุทเป็นข้อมูลสรุปของสามองค์ประกอบในหน้าต่างเนื่องจากในระหว่างการบิดหน้าต่างจะเลื่อนตามองค์ประกอบทั้งหมดที่อยู่ในนั้นคูณด้วยหนึ่งและสรุปได้ yk 1 cdot x 1 cdot x 1 cdot x เพื่อให้ได้ค่าที่ต้องการของ y ผลลัพธ์จะหารด้วย 3. โดยสูตรรวมถึงการแบ่งส่วน แต่จะไม่เป็นการดีที่สุดในการแบ่งระหว่าง convolution นี่เป็นแนวคิดโดย rearranging สมการดังนั้นเราจะใช้ kernel k ต่อไปนี้ด้วยวิธีนี้เราจะได้รับเอาท์พุทที่ต้องการโดยทั่วไปถ้าเราต้องการที่จะทำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดย convolution ที่มีขนาดหน้าต่างของ w เราจะใช้ k kernel ต่อไปนี้ง่าย (EMA) ลดลงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่เฉลี่ย (Exponential Moving Average - EMA) หมายถึง EMA เฉลี่ย 12-14 วันและ EMA 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้ เช่นค่าเฉลี่ยความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย MACD และค่า PPO โดยประมาณส่วนต่างค่าเฉลี่ย EMA 50 และ EMA 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาวนักวิเคราะห์ทางการเงินที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมอยู่ในเกณฑ์ดีมากและมีความลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง สร้างความหายนะเมื่อใช้ d ที่ไม่ถูกต้องหรือตีความผิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้าดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยังแผนภูมิตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นไปเพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาด โดยปกติแล้วช่วงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนถึงการย้ายที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้วโดย EMA จะช่วยลดปัญหานี้ได้บ้างเนื่องจากการคำนวณ EMA จะเพิ่มขึ้นมาก น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดจะกอดการดำเนินการด้านราคาที่เข้มงวดขึ้นเล็กน้อยและตอบสนองได้เร็วขึ้นนี่เป็นสิ่งที่ควรทำเมื่อ EMA ใช้เพื่อรับสัญญาณการซื้อขายเข้ามาแทรกแซง EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดจะเหมาะสมกับแนวโน้ม เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืนเส้น EMA บ่งชี้ว่ายังจะแสดงขาขึ้นและในทางกลับกันสำหรับแนวโน้มลดลงผู้ประกอบการระมัดระวังจะ ไม่เพียง แต่ให้ความสำคัญกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังมีความสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีกอันหนึ่งตัวอย่างเช่นเนื่องจากการดำเนินการด้านราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งเริ่มพลิกกลับและกลับกันอัตราการเปลี่ยนจาก EMA หนึ่งบาร์ไปถัดไปจะเริ่มลดลงจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้ flattens และอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์เนื่องจากผลปกคลุมด้วยวัตถุเล่งโดยจุดนี้หรือแม้แต่ไม่กี่บาร์ก่อนการกระทำราคาควรได้กลับรายการแล้ว ดังนั้นตามที่เห็นการลดลงอย่างต่อเนื่องในอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ตัวเองสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถตอบโต้ภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกที่เกิดจากผลปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนของการย้าย averagesmon การใช้งานของ EMA. EMAs มักใช้ร่วมกับตัวชี้วัดอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้องของพวกเขาสำหรับผู้ค้าที่ซื้อขายในตลาดวันและการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA มีการใช้งานมากขึ้นค่อนข้างบ่อยนักค้าใช้ EMA เพื่อกำหนดอคติในการซื้อขายตัวอย่างเช่นถ้า EMA ในกราฟรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจจะเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟระหว่างวันค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้น - ค่าเฉลี่ยที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่มากขึ้น - ค่าเฉลี่ยเฉลี่ย - เรียบง่ายและมีค่าเฉลี่ย เพื่อสร้างเทรนด์ตามตัวบ่งชี้พวกเขาไม่ได้ทำนายทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเนื่องจากจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้การดำเนินการของราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวน การสร้างบล็อคสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทาง ของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมินี้มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสด คำนวณค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยคำนวณโดยคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วย ห้าเป็นชื่อของมันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเป็นข้อมูลใหม่มาใช้ได้ซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่พัฒนาขึ้นในช่วงสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปล่อยจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยังคงอยู่ต่อไปโดยปล่อยจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่ม ข้อมูลใหม่ที่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันแจ้งว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วย ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายเป็น 15 ราคาในช่วง 4 วันก่อนหน้านี้ลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะล่าช้าออกไปค่าเฉลี่ยคำนวณโดยเฉลี่ยที่เลื่อนออกไป การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบ ต้องเริ่มต้นที่อื่นเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายถูกใช้เป็นระยะเวลาก่อนหน้าของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกสองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันที่มีการระบุเลข 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลา 20 จะใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับ th e ราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าน้ำหนักของช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าถ้าคุณต้องการให้เราระบุ เปอร์เซ็นต์สำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาจากนั้นป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลข 10 วันสำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ 10 วันโดยเฉลี่ยเมื่อย้ายไปที่ราคาใหม่และราคาเก่าจะลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากคำนวณครั้งแรก สูตรปกติใช้เวลามากกว่าเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกระทั่ง 20 หรือมากกว่านั้นในอีกนัยหนึ่งค่าในกระดาษคำนวณของ excel อาจแตกต่างกัน f rom chart ค่าเนื่องจากระยะเวลาย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบซึ่งโดยมากแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณของ ผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างสิ้นเชิงปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าความล่าช้ามากขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 วันจะกอดราคาใกล้เคียงมากและจะเปลี่ยนเป็นไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ เป็นเหมือนเรือความเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลจำนวนมากที่ผ่านมาซึ่งลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่าเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนแปลงหลักสูตรคลิกที่กราฟเพื่อดูแผนภูมิสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF และ EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ 100 วัน SMA บด เธอแม้จะมีการลดลงเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันจัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง 50 วัน SMA เหมาะกับบางระหว่าง 10 และ 100 วันย้ายค่าเฉลี่ยเมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเล็กน้อยกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Exponential แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดซึ่งเป็นค่าที่ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาล่าสุดมากขึ้นและการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะเปลี่ยนไปก่อนง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แท้จริงในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และเวลา เส้นขอบฟ้า Chartists ควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่แตกต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดง IBM ด้วย SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ EMA ลดลงมากกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ สิ้นเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA เปิดขึ้นในเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของระยะสั้น 5-20 เหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการค้า Chartists ที่น่าสนใจในระยะปานกลางแนวโน้มจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปที่อาจขยาย 20-60 ระยะเวลานักลงทุนระยะยาวจะชอบย้ายเฉลี่ยที่มี 100 หรือมากกว่า periods. Some ค่าเฉลี่ยความยาวเฉลี่ยเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจจะ เป็นที่นิยมมากที่สุดเนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลางหลาย chartists ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันรวม Short - ระยะยาว 10 วัน m oving เฉลี่ยค่อนข้างเป็นที่นิยมในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุตัวตนสัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นค่าที่ตั้งขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยที่ใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบเสแสร้งทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้น ราคาเฉลี่ยปรับตัวลดลงค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวระยะยาวที่เพิ่มขึ้นสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขคณิต 150 วัน ตัวอย่างแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่เฉลี่ยทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งใน J anuary 2008 สังเกตว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ตัวบ่งชี้ที่ล้าหลังเหล่านี้ระบุถึงการผกผันตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ต่อเนื่องไปจนถึงเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า 150 EMA วันนี้ไม่ได้ปรับตัวเพิ่มขึ้นจนกระทั่งถึงจุดสูงสุดในรอบ 12 เดือนข้างหน้าอย่างไรก็ตาม MMM ยังคงมีการปรับตัวขึ้นต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนย้ายเฉลี่ยอยู่ในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของ ตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้คู่ Double crossovers เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กำหนดระยะเวลาของระบบระบบโดยใช้ 5- วัน EMA และ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้นระบบ A โดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาว การครอสโอเวอร์เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้อีกต่อไปนี้เรียกว่าเครื่องหมายกากบาทสีเงินไขว้แบบหยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว สัญญาณหลังจากที่ทุกระบบมีตัวชี้วัดที่สองปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนระยะเวลาการเคลื่อนไหวที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มี แนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไประบบครอสโอเวอร์ไขว้ง่ายอาจเกี่ยวข้องกับ 5 วัน 10 วันและ 20 - day moving average "แผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำปิดทุกวัน Usin ga การครอสโอเวอร์โดยเฉลี่ยจะส่งผลให้เกิด whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดีโดย EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ไม่นานนักเมื่อ 10 วันย้อนหลังไปถึงกลางเดือนพฤศจิกายนที่ผ่านมา การข้ามนี้กินเวลานาน แต่การข้ามไขว้ต่อไปในวันที่ 3 มกราคมเกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้งเครื่องหมายลบนี้ไม่นานจนเป็น EMA 10 วันที่ขยับขึ้นเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจาก สามสัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw ราคาหรือตัวกรองเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่จะล่าสุด 3 วันก่อนการแสดงหรือต้อง EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือด้านล่างของ EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่เป็นประการที่สอง MACD สามารถใช้เพื่อระบุและหาจำนวนไขว้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่าง ระหว่าง ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิต 2 ค่าซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของ MACD และค่าลบในช่วงระยะเวลาที่ตายแล้วค่า Percentage Price Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างได้หมายเหตุ MACD และ PPO ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัด โดยมีเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อยแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมด้วย EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีค่าเฉลี่ยไขว้เฉลี่ย 4 ช่วงระยะเวลา 2 1 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ถูกต้อง แนวโน้มเริ่มต้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่สี่เป็น ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย Crossover ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มค่า Cross Cross เฉลี่ยที่เกิดขึ้นนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่ายสัญญาณรั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ไขว้ราคาสามารถรวมกันได้ การค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวที่ยาวขึ้นจะทำให้เกิดสัญญาณที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองข้ามราคาได้เมื่อราคาอยู่เหนือระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้นานขึ้นเท่านั้น ตัวอย่างเช่นหากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิชาตินิยมจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้นการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ , แต่การข้ามตัวดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นการข้ามแบบหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นมาเหนือระดับเฉลี่ย 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือน พ. ย. ember และอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณลูกศรสีเขียวในแนวราบมีความสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันราคาที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่า 50- EMA วัน EMA เท่ากับ 1 วันใกล้เคียงกับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อการดีดตัวอยู่ใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะการซื้อขายอยู่ใกล้เส้น EMA 50 วันความแข็งแกร่งด้านเทคนิคและ Resistance. Moving โดยเฉลี่ยยังสามารถทำได้ ทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านในระยะสั้นขาขึ้นระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากระยะสั้น 200 วัน ค่าเฉลี่ยซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุดในระยะยาวถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้งานกันอย่างกว้างขวางดังนั้นจึงเกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตนเอง โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากช่วงกลาง 2004 จนถึงสิ้นปี 2008 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อนเมื่อแนวโน้มผันกลับกับการหยุดพักการสนับสนุนด้านบนสองครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นความต้านทานรอบ 9500 ไม่ควรคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากการเคลื่อนที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปตลาดจะถูกผลักดันด้วยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุโซนสนับสนุนหรือความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย มีแนวโน้มตามหรือตัวชี้วัดที่อยู่เบื้องหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการเป็น สอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มจะเป็นเรื่องที่เพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ต้องใช้เวลาในช่วงการซื้อขายมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ใน เทรนด์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้คุณเข้าสู่ระบบ แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ใน ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับที่ซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีเป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้การวางซ้อนทับ เมนูแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ เปิด, H สำหรับสูง, L สำหรับต่ำ, และ C สำหรับการปิดเครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์อื่นที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย อดีตหรืออนาคตด้านขวาจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางทับราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนทับ สมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย ตัวเลือกขั้นสูงสามารถใช้เพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันโดยใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการสแกนสต็อกช็อต สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ข้ามเส้นขยับ Crossish Moving Average Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายบนช่องทางอย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy