การย้าย ค่าเฉลี่ย บรรทัด ตัวบ่งชี้

MACD (Moving Average ConvergenceDivergence Oscillator) MACD (Moving Average ConvergenceDivergence Oscillator) บทนำการพัฒนาโดย Gerald Appel ในช่วงปลายทศวรรษที่ 1970s, Moving Average ConvergenceDivergence oscillator (MACD) เป็นตัวบ่งชี้โมเมนตัมที่ง่ายที่สุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด สัญญาณ MACD เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มการไต่ระดับ เข้าสู่ oscillator โมเมนตัมโดยการลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นานขึ้นจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ด้วยเหตุนี้ MACD จึงนำเสนอสิ่งที่ดีที่สุดในโลกทั้งสองแบบ ได้แก่ แนวโน้มและโมเมนตัม สัญญาณ MACD อยู่เหนือและต่ำกว่าเส้นศูนย์เนื่องจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนย้ายข้ามและคลี่คลาย ผู้ค้าสามารถหา crossovers สายสัญญาณ, crossline ศูนย์และ divergences เพื่อสร้างสัญญาณ เนื่องจาก MACD มีราคาไม่ต่อเนื่องจึงไม่เป็นประโยชน์สำหรับการระบุระดับซื้อและขายมากเกินไป หมายเหตุ: MACD สามารถออกเสียงได้ว่าเป็น Mac-Dee หรือ M-A-C-D นี่คือแผนภูมิตัวอย่างที่มีตัวบ่งชี้ MACD ในแผงด้านล่าง: การคำนวณเส้น MACD คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential Movement Average (EMA) 12 วันซึ่งน้อยกว่า 26 วัน EMA มีการใช้ราคาปิดสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้ EMA 9 วันของ MACD Line ถูกวางแผนด้วยตัวบ่งชี้เพื่อทำหน้าที่เป็นสัญญาณและระบุการหมุน MACD Histogram แสดงความแตกต่างระหว่าง MACD กับ EMA 9 วันเส้น Signal ฮิสโทแกรมเป็นบวกเมื่อเส้น MACD อยู่เหนือเส้นสัญญาณและมีค่าเป็นลบเมื่อเส้น MACD อยู่ด้านล่างเส้น Signal ค่าที่ 12, 26 และ 9 เป็นค่าทั่วไปที่ใช้กับ MACD แต่ค่าอื่น ๆ สามารถเปลี่ยนได้ขึ้นอยู่กับรูปแบบการซื้อขายและเป้าหมายของคุณ การตีความตามที่ระบุในชื่อ MACD มีความลู่เข้าและความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ตัว การบรรจบกันเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนไปทางกัน ความแตกต่างเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนที่ห่างจากกันและกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง (12 วัน) มีความรวดเร็วและรับผิดชอบต่อการเคลื่อนไหวของ MACD มากที่สุด ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น (26 วัน) จะช้าลงและไม่ค่อยมีปฏิกิริยาต่อการเปลี่ยนแปลงราคาในการรักษาความปลอดภัยพื้นฐาน เส้น MACD อยู่ด้านบนและด้านล่างเส้นศูนย์ซึ่งเป็นเส้นศูนย์ สัญญาณการซื้อขายข้ามแนวปะทะมีสัญญาณบอกว่า EMA 12 วันได้ทะลุ 26 วัน EMA ทิศทางของทิศทางขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสัญญาณ MACD อยู่ในแดนบวกแสดงให้เห็นว่า EMA 12 วันอยู่เหนือเส้น EMA 26 วัน ค่าบวกจะเพิ่มขึ้นเมื่อ EMA สั้นขึ้นจาก EMA ที่ยาวขึ้น ซึ่งหมายความว่าโมเมนตัมด้านบนจะเพิ่มขึ้น ค่า MACD ลบแสดงให้เห็นว่า EMA 12 วันอยู่ใต้เส้น EMA 26 วัน ค่าลบจะเพิ่มขึ้นเมื่อ EMA สั้นลงไปด้านล่าง EMA ที่ยาวขึ้น ซึ่งหมายความว่าโมเมนตัมการชะลอตัวจะเพิ่มขึ้น ในตัวอย่างข้างต้นพื้นที่สีเหลืองแสดงเส้นค่าเฉลี่ยของ MACD ในแดนลบเนื่องจาก EMA 12 วันอยู่ใต้เส้น EMA 26 วัน เครื่องหมายการคาเริ่มตนเกิดขึ้นเมื่อปลายเดือนกันยายน (มีลูกศรชี้ลง) และ MACD เคลื่อนตอลงไปในแดนลบเนื่องจากเสน EMA 12 วันผานจาก EMA 26 วัน พื้นที่สีส้มบ่งชี้ค่า MACD ที่เป็นบวกซึ่งเป็นเวลาที่ EMA 12 วันสูงกว่า EMA 26 วัน สังเกตว่าเส้น MACD อยู่ต่ำกว่า 1 ในช่วงนี้ (เส้นสีแดง) ซึ่งหมายความว่าระยะทางระหว่าง EMA 12 วันและ EMA 26 วันมีค่าน้อยกว่า 1 จุดซึ่งไม่แตกต่างกันมากนัก Signal Line Crossovers สัญญาณไขว้สัญญาณเป็นสัญญาณ MACD ที่พบมากที่สุด เส้นสัญญาณคือ EMA 9 วันของ MACD Line ในฐานะที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้จะเป็นสัญญาณ MACD และช่วยให้ MACD เปลี่ยนได้ง่ายขึ้น การข้ามตัวเกิดขึ้นเมื่อ MACD เคลื่อนตัวขึ้นและตัดผ่านเส้นสัญญาณ การข้ามตัวเกิดขึ้นเมื่อ MACD อ่อนตัวลงและตัดผ่านด้านล่างเส้นสัญญาณ กางเขนสามารถใช้งานได้ไม่กี่วันหรือไม่กี่สัปดาห์ทุกอย่างขึ้นอยู่กับความแรงของการเคลื่อนที่ ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องก่อนที่จะใช้สัญญาณเหล่านี้ร่วมกัน ควรพิจารณาความคืบหน้าของสายสัญญาณที่ขั้วบวกลบหรือด้านบวกด้วยความระมัดระวัง แม้ว่า MACD จะไม่มีขีด จำกัด ด้านบนและด้านล่าง แต่นักวิเคราะห์ชาตินิยมสามารถประเมินความเป็นจริงทางประวัติศาสตร์ด้วยการประเมินภาพที่เรียบง่าย มันต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการรักษาความปลอดภัยพื้นฐานที่จะผลักดันให้มากที่สุด แม้ว่าการย้ายอาจดำเนินต่อไปโมเมนตัมอาจชะลอตัวและโดยปกติแล้วจะมีการส่งสัญญาณไขว้ที่ปลายสุด ความผันผวนของการรักษาความปลอดภัยพื้นฐานสามารถเพิ่มจำนวนไขว้ได้ ตารางด้านล่างแสดงให้ IBM ทราบว่ามี EMA 12 วัน (สีเขียว), EMA 26 วัน (สีแดง) และ 12.269 MACD ในหน้าต่างตัวบ่งชี้ มีสัญญาณไขว้แปดสายในหกเดือน: สี่ขึ้นและสี่ลง มีสัญญาณที่ดีและมีสัญญาณไม่ดี บริเวณเส้นสีเหลืองเป็นช่วงที่เส้นค่าเฉลี่ยเริ่มดีขึ้นเมื่อเส้นค่าเฉลี่ยของ MACD พุ่งขึ้นเหนือ 2 จุดเพื่อให้ได้ระดับที่ดีมาก ในเดือนเมษายนและพฤษภาคมมีสัญญาณไขว้สองสายลดลง แต่ไอบีเอ็มยังคงมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น แม้ว่าโมเมนตัมจะเริ่มชะลอตัวหลังจากที่มีการเพิ่มขึ้น แต่แรงผลักดันที่สูงขึ้นยังคงแข็งแกร่งกว่าแรงขับเคลื่อนขาลงในเดือนเมษายนถึงเดือนพฤษภาคม สัญญาณการครอสโอเวอร์สัญญาณตกที่ 3 ในเดือนพฤษภาคมทำให้สัญญาณดีขึ้น Centerline Crossovers การตัดทอนของ Centreline Crossroad เป็นสัญญาณ MACD ที่พบมากที่สุดลำดับถัดไป การครอสโอเวอร์เส้นกึ่งกลางรั้นเกิดขึ้นเมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนตัวเหนือเส้นศูนย์เป็นบวก เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเมื่อ EMA 12 วันของความมั่นคงที่มีการเคลื่อนไหวอยู่เหนือ EMA 26 วัน สัญญาณ MACD ไต่ระดับต่ำกว่าเส้นศูนย์เพื่อพลิกกลับเป็นลบ เกิดขึ้นเมื่อ EMA 12 วันเคลื่อนตัวใต้ EMA 26 วัน การตัดขวางของ Centreline สามารถใช้งานได้ไม่กี่วันหรือไม่กี่เดือน ทั้งหมดขึ้นอยู่กับความแรงของแนวโน้ม ยังมีความต่อเนื่อง MACD ยังคงอยู่ในแดนบวกตราบใดที่ยังมีแนวโน้มขาขึ้นอย่างต่อเนื่อง สัญญาณ MACD ยังคงอยู่ในแดนลบเมื่อมีขาลงอย่างต่อเนื่อง แผนภูมิถัดไปแสดง Pulte Homes (PHM) ที่มีเครื่องหมายไขว้ตรงกลางอย่างน้อยสี่จุดในเก้าเดือน สัญญาณที่เกิดขึ้นได้ผลดีเนื่องจากมีแนวโน้มที่แข็งแกร่งขึ้น ด้านล่างเป็นแผนภูมิของ Cummins Inc (CMI) กับเจ็ด crossovers ศูนย์ในห้าเดือน ตรงกันข้ามกับ Pulte Homes สัญญาณเหล่านี้จะส่งผลให้เกิด whipsaws จำนวนมากเนื่องจากแนวโน้มที่แข็งแกร่งไม่เกิดขึ้นหลังจาก crossovers กราฟถัดไปแสดง 3M (MMM) ที่มีการปรับตัวขึ้นของเส้นกึ่งกลางในช่วงปลายเดือนมีนาคม 2009 และสัญญาณไขว้แนวรับแบบหยาบคายในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ 2010 สัญญาณนี้ใช้เวลา 10 เดือน กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ EMA 12 วันอยู่เหนือเส้น EMA 26 วันเป็นเวลา 10 เดือน นี่คือแนวโน้มที่แข็งแกร่งอย่างหนึ่ง ความแตกต่าง Divergences รูปเมื่อ MACD diverges จากการกระทำราคาของการรักษาความปลอดภัยพื้นฐาน ความผันผวนของการเก็งกำไรเกิดขึ้นเมื่อการรักษาความปลอดภัยทำจุดต่ำใหม่และมีสัญญาณ MACD ที่ต่ำลง ระดับต่ำในการรักษาความปลอดภัยยังคงเป็นตัวยืนยันการชะลอตัวในปัจจุบัน แต่ระดับต่ำใน MACD ยังอยู่ในระดับต่ำ แม้ว่าแรงหนุนจากการชะลอตัวของสัญญาณการชะลอตัวของดัชนียังอยู่ในแดนลบ ชะลอตัวลงโมเมนตัมบางครั้งอาจ foreshadows แนวโน้มการกลับรายการหรือการชุมนุมขนาดใหญ่ แผนภูมิถัดไปแสดง Google (GOOG) ที่มีการผันผวนในช่วงตุลาคมถึงพฤศจิกายน 2551 ก่อนอื่นโปรดสังเกตว่าเรากำลังใช้ราคาปิดเพื่อระบุความแตกต่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ MACD0 อ้างอิงจากราคาปิดและเราควรพิจารณาราคาปิดในหลักทรัพย์ด้วยเช่นกัน ประการที่สองสังเกตเห็นว่ามีการลดลงอย่างชัดเจนของปฏิกิริยา (troughs) เนื่องจากทั้ง Google และ MACD Line เริ่มฟื้นตัวในเดือนตุลาคมและปลายเดือนพฤศจิกายน ประการที่สามให้สังเกตว่า MACD ปรับตัวลงต่ำกว่าเล็กน้อยเนื่องจาก Google ปรับตัวลดลงในเดือนพฤศจิกายน สัญญาณ MACD ขึ้นมาอยู่ในแดนบวกสัญญาณ MACD อ่อนตัวลงในช่วงต้นเดือนธันวาคม Google ยืนยันการกลับรายการด้วยการผุดขึ้นของความต้านทาน ความผันผวนที่หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อการรักษาความปลอดภัยทำจุดสูงใหม่และเส้นค่าเฉลี่ยสัญญาณ MACD Line อยู่ในระดับต่ำ ความสูงที่สูงขึ้นในระบบรักษาความปลอดภัยเป็นปกติสำหรับขาขึ้น แต่ระดับล่างที่สูงขึ้นใน MACD แสดงให้เห็นถึงแรงผลักดันที่น้อยลง แม้ว่าโมเมนตัมด้านบนอาจไม่ค่อยดีนัก แต่แรงซื้อกลับขึ้นมาเหนือเส้นค่าเฉลี่ยแม้ว่าจะมีสัญญาณ MACD อยู่ในแดนบวก การขึ้นลงของโมเมนตัมอาจส่งผลต่อการกลับรายการแนวโน้มหรือการลดลงของขนาดใหญ่ ด้านล่างนี้เราจะเห็น Gamestop (GME) โดยมีสัญญาณการกันแบบหยาบคายมากตั้งแต่เดือนสิงหาคมถึงเดือนตุลาคม ราคาหุ้นไต่ระดับขึ้นมาเหนือเส้น 28 แต่มีสัญญาณ MACD อ่อนตัวลงมาเหนือระดับสูงก่อนหน้านี้และตั้งฐานที่ต่ำกว่า สัญญาณ MACD ยังอยู่ในแดนบวก ในกราฟราคาให้สังเกตว่าการสนับสนุนหักกลายเป็นความต้านทานต่อการเด้งกลับในเดือนพฤศจิกายน (เส้นสีแดง) การย้อนกลับนี้เป็นโอกาสครั้งที่สองในการขายหรือขายสั้น ๆ ความแตกต่างควรใช้ด้วยความระมัดระวัง ความผันผวนของแบริ่งเป็นเรื่องปกติธรรมดาในช่วงขาขึ้นที่แข็งแกร่งในขณะที่ความผันผวนของค่าระวางเกิดขึ้นบ่อยครั้งในแนวโน้มขาลงที่แข็งแกร่ง ใช่คุณอ่านว่าถูกต้อง Uptrend มักจะเริ่มต้นด้วยการปรับตัวที่แข็งแกร่งซึ่งส่งผลให้เกิดการพลิกกลับของโมเมนตัมพลิกกลับ (MACD) แม้ว่าแนวโน้มขาขึ้นจะยังคงดำเนินต่อไป แต่ก็ยังคงเคลื่อนไหวช้าลงซึ่งเป็นเหตุให้ MACD ลดลงจากระดับเสียงสูง โมเมนตัมด้านบนอาจไม่แข็งแกร่งเท่า แต่แรงซื้อกลับขึ้นมาเหนือเส้นค่าเฉลี่ยสัญญาณ MACD อยู่เหนือศูนย์ ตรงกันข้ามเกิดขึ้นที่จุดเริ่มต้นของขาลงที่แข็งแกร่ง แผนภูมิถัดไปแสดง SampP 500 ETF (SPY) และมีความผันผวน 4 แบบตั้งแต่เดือนสิงหาคมถึงพฤศจิกายน 2552 แม้จะมีทิศทางการไต่ระดับต่ำก็ตาม ETF ยังคงเพิ่มขึ้นต่อเนื่องเนื่องจากแนวโน้มขาขึ้นแข็งแกร่ง สังเกตว่า SPY ยังคงมีชุดที่สูงขึ้นและระดับต่ำสุดที่สูงขึ้น โปรดจำไว้ว่าแรงผลักดันด้านบนจะดีกว่าโมเมนตัมที่ชะลอตัวตราบใดที่ค่า MACD เป็นบวก สัญญาณ MACD (โมเมนตัม) อาจไม่ค่อยดีนักในระยะต่อไป แต่ก็ยังเป็นบวก ข้อสรุปตัวบ่งชี้ MACD เป็นตัวบ่งชี้ที่เฉพาะเจาะจงเนื่องจากมีแรงผลักดันและมีแนวโน้มในตัวบ่งชี้หนึ่งตัว การผสมผสานของแนวโน้มและโมเมนตัมที่เป็นเอกลักษณ์นี้สามารถใช้กับแผนภูมิรายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือน การตั้งค่ามาตรฐานสำหรับ MACD คือความแตกต่างระหว่าง EMA 12 และ EMA 26 ช่วง Chartists ที่ต้องการความไวมากขึ้นอาจลองใช้ค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่สั้นลงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ยาวขึ้น MACD (5,35,5) มีความอ่อนไหวมากกว่า MACD (12,26,9) และอาจเหมาะสมกับแผนภูมิรายสัปดาห์ นักชาตินิยมที่มองหาความไวน้อยอาจพิจารณายืดอายุเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ MACD อ่อนตัวลงจะยังคงแกว่งตัวเหนือศูนย์ แต่เส้นศูนย์และ crossovers สัญญาณจะไม่บ่อยนัก MACD ไม่ดีนักสำหรับการระบุระดับซื้อและขาย แม้ว่าจะมีความเป็นไปได้ที่จะระบุระดับที่ซื้อในช่วงก่อนหน้าหรือขายให้มากเกินไป MACD ไม่มีขีด จำกัด บนหรือล่างที่จะผูกการเคลื่อนไหวของตัวเอง ในช่วงที่มีการเคลื่อนไหวอย่างเฉียบพลัน MACD ยังสามารถขยายเกินกว่าจุดสูงสุดในประวัติศาสตร์ สุดท้ายจำไว้ว่า MACD Line คำนวณโดยใช้ค่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่า ซึ่งหมายความว่าค่า MACD ขึ้นอยู่กับราคาหลักทรัพย์อ้างอิง ค่า MACD สำหรับ 20 หุ้นอาจอยู่ในช่วงตั้งแต่ -1.5 ถึง 1.5 ในขณะที่ค่า MACD ของ 100 อาจมีค่าตั้งแต่ -10 ถึง 10. ไม่สามารถเปรียบเทียบค่า MACD ของกลุ่มหลักทรัพย์ที่มีราคาแตกต่างกันได้ ถ้าคุณต้องการเปรียบเทียบการอ่านค่าโมเมนตัมคุณควรใช้ Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) แทน MACD การเพิ่มตัวบ่งชี้ MACD ลง SharpCharts MACD สามารถตั้งค่าเป็นตัวบ่งชี้ด้านบนด้านล่างหรือด้านหลังพล็อตราคาของ security0 ได้ การวาง MACD หลังพล็อตราคาทำให้ง่ายต่อการเปรียบเทียบการเคลื่อนไหวของโมเมนตัมกับการเคลื่อนไหวของราคา เมื่อเลือกตัวบ่งชี้จากเมนูแบบเลื่อนลงการตั้งค่าพารามิเตอร์เริ่มต้นจะปรากฏขึ้น: (12,26,9) พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถปรับเพื่อเพิ่มความไวหรือลดความไว ฮิสโตแกรม MACD จะปรากฏพร้อมกับสัญลักษณ์หรือสามารถเพิ่มเป็นตัวบ่งชี้แยกต่างหาก การตั้งค่าสายสัญญาณเป็น 1 (12,26,1) จะลบฮิสโตแกรม MACD และสายสัญญาณ คุณสามารถเพิ่มเส้นสัญญาณแยกต่างหากโดยไม่ใช้ฮิสโตแกรมได้ด้วยการเลือก Exp Mov Avg จากเมนู Overlays ขั้นสูง คลิกที่นี่เพื่อดูแผนภูมิชีวิตของตัวบ่งชี้ MACD การใช้ MACD กับ ScanCharts Scans ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้เพื่อสแกนหาสัญญาณ MACD ต่างๆ: สัญญาณ MACD Bullish Signal Line Cross การสแกนนี้เผยให้เห็นหุ้นที่ซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันของพวกเขาและมีสัญญาณการครอสโอเวอร์สายรอสัญญาณใน MACD นอกจากนี้โปรดสังเกตว่า MACD จะต้องเป็นค่าลบเพื่อประกันการปรับตัวที่เกิดขึ้นหลังจากการดึงกลับ การสแกนนี้มีขึ้นเพื่อเป็นการเริ่มต้นใหม่ สัญญาณ MACD Bearish Signal Line การสแกนนี้เผยให้เห็นหุ้นที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันของพวกเขาและมีสัญญาณการคลี่คลายสัญญาณ MACD อยู่ในแดนลบ นอกจากนี้โปรดสังเกตว่า MACD จะต้องเป็นบวกเพื่อประกันการตกต่ำครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากการตีกลับ การสแกนนี้มีขึ้นเพื่อเป็นการเริ่มต้นใหม่ ศึกษาเพิ่มเติม: จากผู้สร้างหนังสือเล่มนี้มีการศึกษาเกี่ยวกับการใช้และการแปลความหมายของ MACD การวิเคราะห์ทางเทคนิค - เครื่องมือไฟฟ้าสำหรับนักลงทุนที่ใช้งาน Gerald Appel 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 อัตราส่วนหนี้สิน DebtEquity Ratio คืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้ในการวัดแรงกดดันทางการเงินของ บริษัท หรืออัตราส่วนหนี้สินที่ใช้วัดแต่ละบุคคลค่าเฉลี่ยขั้นสูง: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในกลุ่มตัวชี้วัดทางเทคนิคที่นิยมใช้กันมากที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้วัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงในแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด 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 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ 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 อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการหาค่าที่เหมาะกับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะหาช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณตัวชี้วัด 4 - ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, MA - ตัวบ่งชี้สำหรับ MetaTrader 4 ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยของตราสารในช่วงเวลาหนึ่ง เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยหนึ่งค่าจากราคาตราสารในช่วงเวลานี้ เมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง มีสี่ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Simple (เรียกอีกอย่างว่า Arithmetic), Exponential, Smoothed และ Linear Weighted ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้จากชุดข้อมูลลำดับใด ๆ รวมถึงราคาเปิดและปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ มักเป็นกรณีที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่า สิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกันมากคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดต่างกัน ในกรณีที่เราพูดถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายราคาทั้งหมดของช่วงเวลาที่เป็นปัญหามีมูลค่าเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังเชิงเส้นและแบบ Linear มีมูลค่าเพิ่มมากขึ้นในราคาล่าสุด วิธีที่นิยมใช้ในการตีราคาค่าเฉลี่ยของราคาคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการดำเนินการด้านราคา เมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาปรับตัวลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรามีสัญญาณการขายอะไรบ้าง ระบบการซื้อขายนี้ซึ่งอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้องในจุดต่ำสุดและทางออกด้านขวาบนยอด จะช่วยให้สามารถปฏิบัติตามแนวโน้มดังต่อไปนี้: ซื้อเร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดต่ำสุดแล้วและจะขายได้เร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดสูงสุดแล้ว Simple Moving Average (Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - SMA) หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยสรุปราคาปิดตราสารผ่านช่วงเวลาหนึ่ง ๆ (เช่น 12 ชั่วโมง) ค่านี้หารด้วยจำนวนงวดดังกล่าว SMA SUM (CLOSE, N) N โดยที่: N เป็นจำนวนงวดการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการสุ่มชี้แจงจะคำนวณโดยการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของส่วนแบ่งของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าก่อนหน้า ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบตามลำดับส่วนราคาล่าสุดมีมูลค่ามากขึ้น ค่าเฉลี่ยเลขคณิตระดับ P-percent จะมีลักษณะดังนี้: ที่ไหน: ปิด: (i) ราคาของการปิดบัญชีสิ้นงวดปัจจุบัน EMA (i-1) ค่าเฉลี่ยเลขทศนิยมของการปิดงวดก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้ราคา Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองและค่าที่ต่อเนื่องจะคำนวณตามสูตรนี้: ที่ไหน: SUM1 คือ ยอดรวมของราคาปิดสำหรับระยะเวลา N SMMA1 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบแรก SMMA (i) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบปัจจุบัน (ยกเว้นค่าแรก) CLOSE (i) คือราคาปิดปัจจุบัน N คือ ราบเรียบ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักข้อมูลล่าสุดมีค่ามากกว่าข้อมูลเริ่มต้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้จากการคูณกับราคาปิดแต่ละชุดในชุดพิจารณาโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักบางอย่าง LWMA SUM (ปิด (i) i, N) SUM (i, N) ที่ไหน: SUM (i, N) คือผลรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับตัวบ่งชี้ได้ นั่นคือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคล้ายกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา: ถ้าตัวบ่งชี้สูงขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้นั่นหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นมีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป: ถ้าตัวบ่งชี้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายความว่ามีแนวโน้มว่าจะลดลงต่อไป ต่อไปนี้คือประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลื่อนลอย (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นแบบมีเฉด (Weighted Average Moving Average - LWMA)