Monday 17 July 2017

200 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญลักษณ์


เรียลไทม์หลังจากชั่วโมงข่าวก่อนการตลาดบทสรุป Flash การอ้างถึงบทคัดย่อ Charts Interactive การตั้งค่าเริ่มต้นโปรดทราบว่าเมื่อคุณทำการเลือกของคุณแล้วจะใช้กับการเข้าชม NASDAQ ในอนาคตทั้งหมด หากคุณสนใจที่จะกลับไปใช้ค่าเริ่มต้นของเราเมื่อใดก็ตามโปรดเลือกการตั้งค่าเริ่มต้นด้านบน หากคุณมีข้อสงสัยหรือพบปัญหาใด ๆ ในการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นของคุณโปรดอีเมล isfeedbacknasdaq โปรดยืนยันการเลือกของคุณ: คุณได้เลือกที่จะเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นของคุณสำหรับการค้นหาข้อเขียน ตอนนี้จะเป็นหน้าเป้าหมายเริ่มต้นของคุณจนกว่าคุณจะเปลี่ยนการกำหนดค่าอีกครั้งหรือลบคุกกี้ของคุณ คุณแน่ใจหรือไม่ว่าต้องการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าของคุณเราขอให้คุณโปรดปิดใช้ตัวบล็อกโฆษณาของคุณ (หรืออัปเดตการตั้งค่าเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเปิดใช้จาวาสคริปต์และคุกกี้) เพื่อให้เราสามารถให้ข่าวตลาดฉบับแรกแก่คุณได้ต่อไป และข้อมูลที่คุณคาดหวังมาจากเราระยะเวลาจริงหลังพ้นช่วงเวลาข่าวก่อนการตลาดข่าว Flash อ้างอิงบทคัดย่อ Interactive Charts การตั้งค่าเริ่มต้นโปรดทราบว่าเมื่อคุณเลือกตัวเลือกแล้วจะใช้กับการเข้าชม NASDAQ ในอนาคตทั้งหมด หากคุณสนใจที่จะกลับไปใช้ค่าเริ่มต้นของเราเมื่อใดก็ตามโปรดเลือกการตั้งค่าเริ่มต้นด้านบน หากคุณมีข้อสงสัยหรือพบปัญหาใด ๆ ในการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นของคุณโปรดอีเมล isfeedbacknasdaq โปรดยืนยันการเลือกของคุณ: คุณได้เลือกที่จะเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นของคุณสำหรับการค้นหาข้อเขียน ตอนนี้จะเป็นหน้าเป้าหมายเริ่มต้นของคุณจนกว่าคุณจะเปลี่ยนการกำหนดค่าอีกครั้งหรือลบคุกกี้ของคุณ คุณแน่ใจหรือไม่ว่าต้องการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าของคุณเราขอให้คุณโปรดปิดใช้งานตัวบล็อกโฆษณาของคุณ (หรืออัปเดตการตั้งค่าเพื่อให้แน่ใจว่ามีการเปิดใช้จาวาสคริปต์และคุกกี้) เพื่อให้เราสามารถให้ข่าวตลาดฉบับแรกแก่คุณได้ต่อไป ข้อมูลที่คุณคาดหวังจากเราเปอร์เซ็นต์สูงกว่าร้อยละเฉลี่ยต่อการเคลื่อนไหวเฉลี่ยร้อยละของการซื้อขายหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงเป็นตัวบ่งชี้ความกว้างที่วัดความแข็งแกร่งภายในหรือความอ่อนแอของดัชนีอ้างอิง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันใช้สำหรับระยะเวลาที่สั้นและกลางในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะเวลา 150 วันและ 200 วันจะใช้สำหรับระยะเวลาปานกลางถึงระยะยาว สัญญาณสามารถมาจากระดับ overbought, ระดับต่ำกว่า 50 และความผันผวนของรุก ตัวบ่งชี้นี้มีให้สำหรับ Dow, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 และ SampPTSX Composite ผู้ใช้ Sharpcharts สามารถคำนวณเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน รายการสัญลักษณ์ทั้งหมดจะอยู่ที่ท้ายบทความนี้ การคำนวณคำนวณตรงไปตรงมา เพียงหารจำนวนหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ XX วันโดยจำนวนหุ้นทั้งหมดในดัชนีอ้างอิง ตัวอย่าง Nasdaq 100 แสดงให้เห็นถึง 60 หุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขาและ 100 หุ้นในดัชนี เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขาเท่ากับ 60 ตามที่แสดงในแผนภูมิด้านล่างตัวชี้วัดเหล่านี้มีความผันผวนระหว่างศูนย์เปอร์เซ็นต์และหนึ่งร้อยเปอร์เซ็นต์กับ 50 เป็นเส้นศูนย์ การตีความตัวบ่งชี้นี้วัดระดับการมีส่วนร่วม ความกว้างมีความแข็งแกร่งเมื่อส่วนใหญ่ของดัชนีในดัชนีมีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ ตรงกันข้ามความกว้างจะอ่อนแอเมื่อหุ้นของผู้ถือหุ้นส่วนน้อยซื้อขายเกินกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ มีอย่างน้อยสามวิธีในการใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ อันดับแรกชาร์ติสต์สามารถรับความลำเอียงทั่วไปโดยรวม อคติขาตั้งอยู่เมื่อตัวบ่งชี้อยู่เหนือ 50 ซึ่งหมายความว่ามากกว่าครึ่งหนึ่งของหุ้นในดัชนีอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะ ความอคติหยาบคายมีอยู่เมื่อต่ำกว่า 50 ประการประการที่สอง chartists สามารถมองหาระดับซื้อเกินหรือ oversold ตัวบ่งชี้เหล่านี้เป็นตัวสร้างความผันผวนระหว่างศูนย์และหนึ่งร้อย ด้วยช่วงที่กำหนดนักเกรเทอร์สามารถมองหาระดับซื้อมากใกล้ด้านบนของช่วงและขายเกินระดับใกล้ด้านล่างของช่วง ความแตกต่างระหว่างความผันผวนและหยาบคายสามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงแนวโน้มได้ ความผันผวนของการเก็งกำไรเกิดขึ้นเมื่อดัชนีอ้างอิงเคลื่อนตัวไปที่ระดับต่ำใหม่และตัวบ่งชี้ยังคงอยู่เหนือระดับต่ำก่อนหน้า ความเข้มสัมพัทธ์ในตัวบ่งชี้บางครั้งสามารถคาดการณ์การกลับรายการที่รั้นในดัชนีได้ ในทางตรงกันข้ามความผันผวนที่หยาบคายก่อตัวขึ้นเมื่อดัชนีอ้างอิงอยู่ในระดับสูงและตัวบ่งชี้ยังคงต่ำกว่าระดับสูงสุดก่อนหน้า ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความอ่อนแอในตัวบ่งชี้ซึ่งบางครั้งอาจบ่งบอกถึงการกลับรายการหยาบคายของดัชนี เกณฑ์ 50 เกณฑ์ 50 ทำงานได้ดีที่สุดกับเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเช่น 150 วันและ 200 วัน เปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันมีความผันผวนมากขึ้นและข้ามเกณฑ์ 50 บ่อยกว่า ความผันผวนนี้ทำให้มันมีแนวโน้มที่จะ whipsaws แผนภูมิด้านล่างแสดง SampP 100 เหนือ 200 วัน MA (OEXA200R) เส้นสีน้ำเงินแนวนอนทำเครื่องหมายเกณฑ์ 50 สังเกตว่าระดับนี้ทำหน้าที่เป็นกำลังใจเมื่อ SampP 100 มีแนวโน้มสูงขึ้นในปี 2550 (ลูกศรสีเขียว) ตัวบ่งชี้ยากจนต่ำกว่า 50 เมื่อปลายปี 2550 และระดับ 50 กลายเป็นความต้านทานในปีพ. ศ. 2551 ซึ่งเป็นช่วงที่ SampP 100 อยู่ในช่วงขาลง ตัวบ่งชี้นี้เคลื่อนไหวเหนือระดับ 50 จุดในเดือนมิถุนายนถึงเดือนกรกฎาคม 2552 แม้ว่าจะมีเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่อยู่เหนือระดับ SMA 200 วันของพวกเขาจะไม่ผันผวนเช่นเดียวกับเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่อยู่เหนือ SMA 50 วันของพวกเขา แต่ตัวบ่งชี้จะไม่ได้รับการยกเว้นจาก whipsaws ในแผนภูมิด้านบนมีเดือนกันยายนถึงกันยายน 2550 มีหลายช่วงตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนถึงเดือนธันวาคม 2550 พฤษภาคมพฤษภาคมมิถุนายน 2551 และมิถุนายน - กรกฎาคม 2552 สามารถลดค่าตัดเหล่านี้ได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้ตัวบ่งชี้เป็นไปอย่างราบรื่น เส้นสีชมพูแสดง SMA 20 วันของตัวบ่งชี้ ขอให้สังเกตว่ารุ่นที่ราบรื่นนี้ข้ามระยะเวลา 50 ลงได้น้อยแค่ไหน OverboughtOversold ร้อยละของหุ้นที่อยู่เหนือ SMA 50 วันของพวกเขาเหมาะที่สุดสำหรับระดับที่ซื้อจนเกินไปและขายเกิน เนื่องจากความผันผวนของตัวบ่งชี้นี้จะย้ายไปอยู่เหนือระดับและซื้อเกินกว่าตัวบ่งชี้ซึ่งขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น (150 วันและ 200 วัน) เช่นเดียวกับออสซิลเลอร์โมเมนตัมตัวบ่งชี้นี้อาจกลายเป็นซื้อเกินจำนวนมากในขาขึ้นที่แข็งแกร่งหรือขายได้หลายครั้งในช่วงขาลงที่แข็งแกร่ง ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญในการระบุทิศทางของแนวโน้มที่ใหญ่กว่าเพื่อสร้างอคติและการค้าที่สอดคล้องกับแนวโน้มใหญ่ ระยะสั้นขายทำกำไรระยะสั้นเป็นที่ต้องการเมื่อมีแนวโน้มในระยะยาวขึ้นและเงื่อนไขการซื้อที่สั้นเป็นที่ต้องการเมื่อแนวโน้มในระยะยาวจะลดลง การวิเคราะห์แนวโน้มขั้นพื้นฐานสามารถใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มของดัชนีอ้างอิง แผนภูมิด้านล่างแสดง SampP 500 Above 50 วัน MA (SPXA50R) กับ SampP 500 ในหน้าต่างด้านล่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันถูกใช้เพื่อกำหนดแนวโน้มที่ใหญ่กว่าสำหรับ SampP 500 สังเกตว่าดัชนีเคลื่อนตัวสูงกว่า SMA 150 วันในเดือนพฤษภาคมและมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในอีก 12 เดือนข้างหน้า ภาวะการซื้อที่สูงเกินไปโดยรวมมีการเพิกเฉยและเงื่อนไขการซื้อมากเกินไปถูกใช้เป็นโอกาสในการซื้อ โดยทั่วไปการอ่านค่าเฉลี่ย 70 ขึ้นไปถือว่าเกินวงเงินและการอ่านด้านล่าง 30 ถือว่าเกินราคา ระดับเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปสำหรับดัชนีอื่น ๆ ขั้นแรกสังเกตว่าตัวบ่งชี้กลายเป็นซื้อเกินจำนวนมากตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2009 จนถึงเดือนพฤษภาคม 2010 การอ่านข้อมูล overbought เป็นสัญญาณของความแรงไม่อ่อนแอ ประการที่สองสังเกตว่าตัวบ่งชี้ได้กลายเป็น oversold เพียงสองครั้งในช่วง 12 เดือน นอกจากนี้การอ่านไม่ได้ยาวนานเหล่านี้ไม่ได้ยาวนาน นี่เป็นข้อพิสูจน์ถึงความแข็งแกร่ง เพียงแค่กลายเป็น oversold ไม่ได้เป็นสัญญาณซื้อเสมอ บ่อยครั้งที่จะระมัดระวังการรอการปรับตัวจากระดับ oversold ในตัวอย่างข้างต้นเส้นประสีเขียวจะแสดงเมื่อตัวบ่งชี้ข้ามด้านหลังเกณฑ์ 50 นอกจากนี้ยังอาจเป็นไปได้ว่ามีสัญญาณอื่นเกิดขึ้นเมื่อตัวบ่งชี้ลดลงต่ำกว่า 35 ในเดือนพฤศจิกายน แผนภูมิถัดไปแสดง SampP 100 เหนือ 50 วัน MA (OEXA50R) กับ SampP 100 ในหน้าต่างด้านล่าง นี่เป็นตัวอย่างของตลาดหมีเนื่องจาก OEX ซื้อขายต่ำกว่า SMA 150 วัน เมื่อมีแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นลงสภาพที่ขายเกินกำลังถูกละเลยและมีการใช้เงื่อนไข overbought เป็นการขายการแจ้งเตือน สัญญาณการขายประกอบด้วยสองส่วน อันดับแรกตัวบ่งชี้ต้องกลายเป็นซื้อเกิน ประการที่สองตัวบ่งชี้ต้องเคลื่อนตัวต่ำกว่าเกณฑ์ 50 นี่เป็นสัญญาณว่าตัวบ่งชี้เริ่มลดลงก่อนที่จะย้าย แม้จะมีตัวกรองนี้จะยังคงมี whipsaws และสัญญาณไม่ดี มีสัญญาณสามแบบที่สามารถมองเห็นได้ในแผนภูมิด้านล่าง ลูกศรสีแดงแสดงให้เห็นสภาพที่ซื้อจนเกินไปและเส้นสีแดงแสดงให้เห็นการขยับตัวต่ำกว่า 50 จุดสัญญาณแรกไม่ได้ผลดีนัก ความแตกต่างของค่าความเบาบางความหยาบและหยาบคายอาจก่อให้เกิดสัญญาณที่ดี แต่ก็มีแนวโน้มที่จะเกิดสัญญาณผิดพลาดขึ้นมากมาย กุญแจสำคัญเช่นเคยคือการแยกสัญญาณที่มีประสิทธิภาพออกจากสัญญาณที่ไม่ได้ผล ความแตกต่างเล็ก ๆ อาจเป็นข้อสงสัย เหล่านี้มักจะเป็นช่วงเวลาที่ค่อนข้างสั้นและมีความแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างยอดหรือ troughs ความผันผวนของค่าเงินหยวนในช่วงขาขึ้นที่แข็งแกร่งไม่น่าเป็นไปถึงความอ่อนแอที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อยอดที่แตกต่างกันเกินกว่า 70 ลองคิดดูสิ ความกว้างยังคงให้ความสนใจกับวัวหากมีการซื้อขายมากกว่า 70 หุ้นมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กำหนดไว้ ในทำนองเดียวกันความผันผวนของค่าระวางระยะสั้นในทิศทางขาลงที่แข็งแกร่งไม่น่าเป็นไปได้ที่จะทำให้เกิดการกลับรายการที่เป็นบวก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อ troughs แตกต่างกันฟอร์มต่ำกว่า 30 ความกว้างยังคงชอบหมีเมื่อน้อยกว่า 30 หุ้นมีการซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ ความแตกต่างที่ใหญ่ขึ้นมีโอกาสประสบความสำเร็จมากขึ้น ขนาดใหญ่หมายถึงเวลาที่ผ่านไปและความแตกต่างระหว่างจุดสูงสุดหรือยอด ความแตกต่างที่คมชัดซึ่งครอบคลุมสองเดือนหรือนานกว่านั้นมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีกว่าความแตกต่างของน้ำตื้นซึ่งครอบคลุม 1-2 สัปดาห์ กราฟด้านล่างแสดง Nasdaq Above 50 วัน MA (NAA50R) พร้อมกับ Nasdaq Composite ในหน้าต่างด้านล่าง ความผันผวนของการผันผวนที่เกิดขึ้นตั้งแต่เดือนพฤศจิกายน 2552 จนถึงเดือนมีนาคม 2553 แม้ว่าระดับต่ำกว่า 30 จุดความผันผวนจะขยายตัวได้มากกว่าสามเดือนและร่องที่สองอยู่เหนือรางแรก (ลูกศรสีเขียว) การเคลื่อนไหวเหนือ 50 จุดยืนยันความแตกต่างและคาดการณ์การชุมนุมตั้งแต่ปลายเดือนพฤษภาคมถึงต้นเดือนมิถุนายน ความเบาบางหยาบคายเล็ก ๆ เกิดขึ้นในเดือนพฤษภาคมถึงเดือนมิถุนายนและตัวบ่งชี้เคลื่อนตัวต่ำกว่า 50 จุดในช่วงต้นเดือนกรกฎาคม แต่สัญญาณดังกล่าวไม่ได้บ่งบอกถึงการลดลงอย่างมาก ขาขึ้นของ Nasdaq มีแรงมากเกินไปและตัวบ่งชี้ก็ขยับขึ้นเหนือ 50 ในระยะเวลาอันสั้น แผนภูมิถัดไปแสดง SampPTSX เหนือ 50 วัน MA (TSXA50R) กับ TSX Composite (TSX) ความแตกต่างหยาบคายเล็ก ๆ เกิดขึ้นจากสัปดาห์ที่สองของเดือนพฤษภาคมจนถึงสัปดาห์ที่สามของเดือนมิถุนายน (4-5 สัปดาห์) แม้ว่าระยะเวลาสั้น ๆ จะแตกต่างกันเล็กน้อยระยะห่างระหว่างช่วงต้นเดือนพฤษภาคมถึงเดือนมิถุนายนถึงกลางเดือนสูงทำให้เกิดความแตกต่างที่สูงชัน TSX Composite ทะลุระดับสูงสุดในเดือน พ. ค. แต่ตัวบ่งชี้ไม่ได้กลับมาเกิน 60 จุดในช่วงกลางเดือนมิถุนายน ระดับต่ำสุดที่สูงขึ้นอย่างรวดเร็วเพื่อสร้างความแตกต่างซึ่งได้รับการยืนยันแล้วโดยมีค่าต่ำกว่า 50 ข้อสรุปเปอร์เซ็นต์ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงเป็นตัวบ่งชี้ความกว้างที่วัดระดับการมีส่วนร่วม การเข้าร่วมจะถือว่าค่อนข้างอ่อนแอหากดัชนี SampP 500 ทะยานเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและมีเพียง 40 หุ้นที่อยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันของพวกเขา ในทางตรงกันข้ามการมีส่วนร่วมจะถือว่าแข็งแกร่งถ้าดัชนี SampP 500 ทะลุเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและส่วนประกอบต่างๆ 60 รายการขึ้นไปยังอยู่ในเกณฑ์สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน นอกจากระดับที่แน่นอนแล้วนักวิเคราะห์ชาตินิยมยังสามารถวิเคราะห์การเคลื่อนไหวทิศทางของตัวบ่งชี้ ความกว้างจะอ่อนตัวลงเมื่อตัวบ่งชี้ลดลงและเพิ่มขึ้นเมื่อตัวบ่งชี้เพิ่มขึ้น ตลาดที่เพิ่มขึ้นและตัวบ่งชี้ที่ตกต่ำจะทำให้เกิดความสงสัยเกี่ยวกับจุดอ่อนที่อ่อนแอ ในทำนองเดียวกันการลดลงของตลาดและตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นจะเป็นตัวบ่งชี้ความแข็งแกร่งที่สามารถคาดการณ์การกลับรายการในอนาคตได้ เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ทั้งหมดเป็นสิ่งสำคัญที่จะยืนยันหรือหักล้างข้อค้นพบด้วยตัวชี้วัดและการวิเคราะห์อื่น ๆ SharpCharts ผู้ใช้ SharpCharts สามารถพล็อตตัวบ่งชี้เหล่านี้ในหน้าต่างแผนภูมิหลักหรือเป็นตัวบ่งชี้ที่อยู่ด้านบนหรือด้านล่างหน้าต่างหลัก ตัวอย่างด้านล่างแสดง SampP 500 หุ้นเหนือ 50 วัน MA (SPXA50R) ในหน้าต่างแผนภูมิหลักด้วย SampP 500 ในหน้าต่างตัวบ่งชี้ด้านล่าง มีการเพิ่ม SMA 10 วัน (สีชมพู) และ 50 บรรทัด (สีน้ำเงิน) ลงในหน้าต่างหลัก ภาพด้านล่างแผนภูมิแสดงวิธีการเพิ่มภาพเหล่านี้เป็นภาพซ้อนทับ SampP 500 ถูกเพิ่มเป็นตัวบ่งชี้โดยการเลือกราคาแล้วป้อน SPX สำหรับพารามิเตอร์ คลิกตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าที่ซ้อนทับ คลิกแผนภูมิด้านล่างเพื่อดูตัวอย่างสด ผู้ใช้แผนภูมิ Sharpcharts สามารถแปลงเปอร์เซ็นต์หรือจำนวนหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับอุตสาหกรรม Dow, Nasdaq, Nasdaq 100, NYSE, SampP 100, SampP 500 และ SampPTSX Composite ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะ ได้แก่ 50 วัน 150 วันและ 200 วัน ตารางแรกแสดงสัญลักษณ์ที่พร้อมใช้งานสำหรับ PERCENT ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ สังเกตว่าสัญลักษณ์เหล่านี้ทั้งหมดมี R ที่ท้าย ตารางที่สองแสดงสัญลักษณ์ที่พร้อมใช้งานสำหรับ NUMBER ของหุ้นที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุ นี่เป็นจำนวนที่แน่นอน ตัวอย่างเช่นดาวโจนส์อาจมีหุ้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ 20 หุ้นหรือ Nasdaq อาจมีหุ้นเฉลี่ย 1230 หุ้นอยู่เหนือระดับเฉลี่ยของ 50 วัน แผนภูมิตัวบ่งชี้ขึ้นอยู่กับ PERCENT และ NUMBER มีลักษณะเหมือนกัน อย่างไรก็ตามตัวเลขที่แน่นอนเช่น 20 และ 1230 ไม่สามารถเทียบได้ ในทางกลับกันเปอร์เซ็นต์ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปรียบเทียบระดับต่างๆในดัชนีได้ คลิกที่ภาพด้านล่างเพื่อดูสิ่งเหล่านี้ในแค็ตตาล็อกสัญลักษณ์ค่าเฉลี่ยขั้นต่ำ - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและค่าเฉลี่ยที่ระบุ - การแนะนำแบบง่ายและแบบหารือการย้ายข้อมูลโดยเฉลี่ยจะทำให้ข้อมูลราคาเป็นไปอย่างต่อเนื่อง พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้า การเลื่อนค่าเฉลี่ยของความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีต แม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองเสียงรบกวน พวกเขายังเป็นตัวสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่นกลุ่ม Bollinger Bands MACD และ Oscillator McClellan ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทคือ Moving Average เฉลี่ย (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น กราฟของ SMA และ EMA มีดังนี้ Simple Moving Average Calculation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วยห้า เป็นชื่อที่แสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเนื่องจากมีข้อมูลใหม่มาให้ นี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลา ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเว้นจุดข้อมูลแรก (11) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (16) วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคงที่ต่อไปโดยทิ้งจุดข้อมูลแรก (12) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (17) ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงการคำนวณสามวัน นอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 วันราคาในช่วง 4 วันก่อนหน้านี้ลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้า การคำนวณเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ต้องเริ่มจากที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็น EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าในการคำนวณครั้งแรก สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนัก ขั้นที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่าเป็น 18.18 ตามราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18.18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9.52 กับราคาล่าสุด (2 (201) .0952) สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นลงนั้นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่า หากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาจากนั้นป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA0: ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10- day สำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ตรงและต้องการคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของวันที่ 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (22.22) ในการคำนวณครั้งแรก หลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะใช้เวลามากกว่า เนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดในภายหลัง กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปถึง 30 รอบเท่านั้นซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจาย 20 ช่วง StockCharts ย้อนกลับไปอย่างน้อย 250 รอบ (โดยทั่วไปมากขึ้น) สำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยความล่าช้ายิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงเท่าไหร่ยิ่งเท่าไร ค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 วันจะกอดราคาได้ใกล้เคียงมากและจะเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปิด ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยรวมสั้น ๆ เหมือนเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้การทำงานช้าลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทาง กราฟด้านบนแสดง SampP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้น แม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA 100 วันก็ยังไม่ปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อพูดถึงปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเป็นเส้นตรงแม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างหนึ่งก็ไม่จำเป็นต้องดีกว่าอีก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีนัยสำคัญมีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังแบบ Exponential จะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทาน การย้ายการตั้งค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุด กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียว ทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของ SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคม สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ระยะสั้นการเคลื่อนไหวระยะสั้น (5-20 ช่วง) เหมาะกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย กลุ่มผู้ชาตินิยมที่สนใจในแนวโน้มในระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาตั้งแต่ 100 ขึ้นไป ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลาง นักเกรเทนหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกัน ระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่าย หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม การระบุแนวโน้ม (Trend Identification) สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสแสร้ง ตามที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบทึบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบทึบ ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปราคาจะเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยถล่มที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวระยะยาวที่เพิ่มขึ้นสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาว แผนภูมิด้านบนแสดง 3M (MMM) โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วัน ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหล่านี้ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้น (ที่ดีที่สุด) หรือหลังจากเกิดขึ้น (ที่แย่ที่สุด) MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตามเมื่อ MMM ยังคงทำยอดขายต่อไปอีก 12 เดือน การย้ายค่าเฉลี่ยทำงานได้เรื่อย ๆ ตามแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้คู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาว เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบ ระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานาน การครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าเป็นกากบาทสีทอง การไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าข้ามตาย การย้ายค่าเฉลี่ยของไขว้ให้สัญญาณค่อนข้างช้า อย่างไรก็ตามระบบมีตัวบ่งชี้อยู่สองตัว ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้แบบไขว้ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่า อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองเส้น ระบบไขว้แบบทริปเปิ้ลที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน แผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot (HD) ด้วย EMA 10 วัน (เส้นสีเขียว) และ EMA 50 วัน (เส้นสีแดง) เส้นสีดำปิดทุกวัน การใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม (1) แต่ระยะเวลาดังกล่าวไม่นานถึง 10 วันที่กลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน (2) การข้ามนี้ใช้เวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนมกราคม (3) เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้ง เครื่องหมายกากบาทดังกล่าวไม่อยู่ในช่วงที่ EMA 10 วันกลับมาอยู่เหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา (4) หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นสูงกว่า 20 ปีมีสองประเด็นที่นี่ แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ whipsaws ผู้ค้าอาจต้องการครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนทำเครื่องหมายหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำการค้า ประการที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาจำนวนไขว้ได้ MACD (10,50,1) จะแสดงเส้นที่แสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุมสองค่า MACD เปลี่ยนเป็นค่าบวกระหว่างช่วงกากบาทสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้ว Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แผนภูมินี้แสดง Oracle (ORCL) พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD (50,200,1) ในช่วงระยะเวลา 12 ปีมีการครอสโอเวอร์เฉลี่ย 4 ช่วง สามคนแรกทำให้เกิดเสียงกระหึ่มหรือไม่ดี แนวโน้มอย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม ราคา Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่าย สัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณ หนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเฉพาะเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป นี้จะซื้อขายในความกลมกลืนกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น เห็นได้ชัดว่าการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนหน้าเช่นสัญญาณ แต่การลดลงดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นมาก การข้ามแบบหยาบคายจะช่วยแนะนำการฟื้นตัวที่ใหญ่ขึ้น การข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric (EMR) พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน ราคาหุ้นปรับตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ ราคาปรับตัวลงมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้น (ลูกศรสีเขียว) สอดคล้องกับแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD (1,50,1) แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD (1,50,1) เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อระยะใกล้อยู่ใต้ EMA 50 วัน แนวรองรับและความต้านทานการเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านระยะสั้นได้ แนวรองรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตัวคุณเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อน เมื่อแนวโน้มผันผวนด้วยแรงสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 อย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตลาดมีแรงผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะถูกตัดทอน แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อสรุปข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงแนวโน้มหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอ นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี หลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ประกอบการรายย่อยสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ก็ใช้จ่ายในช่วงการซื้อขายเป็นอย่างมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผล เมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สัญญาณช้า อย่าคาดหวังที่จะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts การย้ายค่าเฉลี่ยจะมีอยู่เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts การใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา พารามิเตอร์แรกใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์ คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จำเป็นเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย (อดีต) หรือทางขวา (อนาคต) ตัวเลขเชิงลบ (-10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา จำนวนบวก (10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า การใช้ Moving Averages กับ ScanCharts Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้ในการสแกนหาสถานการณ์ต่างๆที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยได้: Bullish Moving Average Cross: การสแกนนี้จะค้นหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้น วัน EMA และ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่เหนือระดับ 5 วันก่อน เครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันได้เหนือระดับเฉลี่ย Bearish Moving Cross เฉลี่ย: การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลง 150 วันและสัญญาณการชะลอตัวของ EMA 5 วันและ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะร่วงลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา สัญญาณการซื้อขายขาดดุลเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวใต้ EMA 35 วันจากระดับเฉลี่ยที่สูงกว่า หนังสือของ John Murphy0 มีหนังสือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆ Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ย นอกจากนี้เมอร์ฟี่ยังแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายช่องทางอย่างไร การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy

No comments:

Post a Comment