เฉลี่ยเคลื่อนที่ จุดแข็ง และ จุดอ่อน

ข้อดีและข้อเสียหลักของการใช้ Simple Moving Average (SMA) การเสนอราคาเริ่มต้นของสินทรัพย์ของ บริษัท ที่ล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลาย จากกลุ่มผู้เสนอราคา ข้อ 50 คือข้อตกลงการเจรจาต่อรองและข้อยุติในสนธิสัญญา EU ที่ระบุขั้นตอนที่จะต้องดำเนินการสำหรับประเทศใด ๆ ที่ เบต้าเป็นตัวชี้วัดความผันผวนหรือความเสี่ยงอย่างเป็นระบบของการรักษาความปลอดภัยหรือผลงานเมื่อเทียบกับตลาดโดยรวม ประเภทของภาษีที่เรียกเก็บจากเงินทุนที่เกิดจากบุคคลและ บริษัท กำไรจากการลงทุนเป็นผลกำไรที่นักลงทุนลงทุน คำสั่งซื้อความปลอดภัยที่ต่ำกว่าหรือต่ำกว่าราคาที่ระบุ คำสั่งซื้อวงเงินอนุญาตให้ผู้ค้าและนักลงทุนระบุ กฎสรรพากรภายใน (Internal Internal Revenue Service หรือ IRS) ที่อนุญาตให้มีการถอนเงินที่ปลอดจากบัญชี IRA กฎที่กำหนดให้ค่าเฉลี่ย: ปัจจัยในการพิจารณาข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณ 13 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะใช้ราคาปิดของสินทรัพย์ที่ระบุและคำนวณค่าเหล่านี้ในการคำนวณ เราคิดว่าการจดบันทึกนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้นเป็นเรื่องสำคัญเสมอไป เป็นไปได้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ค่าเปิด, ปิด, สูง, ต่ำหรือแม้แต่มัธยฐาน แม้ว่าจะมีความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างการคำนวณเหล่านี้เมื่อวางแผนในแผนภูมิความแตกต่างเล็กน้อยอาจส่งผลต่อการวิเคราะห์ของคุณได้ 13 การหาช่วงเวลาที่เหมาะสม 13 เนื่องจาก MAs ส่วนใหญ่เป็นค่าเฉลี่ยของราคารายวันที่เหมาะสมทั้งหมดควรสังเกตว่ากรอบเวลาไม่จำเป็นต้องเป็นวันเสมอ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้โดยใช้นาทีชั่วโมงสัปดาห์หลายเดือนสี่ปี ฯลฯ ทำไมผู้ประกอบการค้ารายวันถึงดูแลเรื่องค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งผลต่อราคาในช่วงสัปดาห์ที่กำลังจะมาถึงอย่างไรในทางกลับกันผู้ค้ารายวัน ต้องการให้ความสนใจกับค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 นาทีเพื่อให้ทราบถึงต้นทุนด้านความปลอดภัยของญาติเทียบกับชั่วโมงที่ผ่านมา ผู้ค้าบางรายอาจใช้ราคาเฉลี่ยในช่วงสามนาทีที่ผ่านมาเพื่อวัดการดูดซึมในโมเมนตัมระยะสั้น 13 ไม่มีค่าเฉลี่ยเป็นสิ่งที่น่ากลัวเท่าที่คุณทราบไม่มีอะไรในตลาดการเงินสำหรับบางอย่างแน่นอนไม่ใช่เมื่อใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิค . หากหุ้นฟื้นตัวจากการสนับสนุนค่าเฉลี่ยที่สำคัญทุกครั้งที่ใกล้เข้ามาเราก็จะรวย หนึ่งในข้อเสียที่สำคัญของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก็คือพวกเขาค่อนข้างไร้ผลเมื่อสินทรัพย์มีแนวโน้มไปด้านข้างเมื่อเทียบกับช่วงเวลาที่มีแนวโน้มดีขึ้น ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ราคาของสินทรัพย์สามารถผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้หลายครั้งเมื่อแนวโน้มเคลื่อนไปทางด้านข้างทำให้ยากที่จะตัดสินใจว่าจะซื้อขายได้อย่างไร แผนภูมินี้เป็นตัวอย่างที่ดีว่าลักษณะการสนับสนุนและความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่เป็นไปในทิศทางใดเสมอไป 13 การตอบสนองต่อราคาแอ็คชัน 13 ผู้ค้าที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการซื้อขายของตนจะยอมรับได้อย่างรวดเร็วว่ามีการต่อสู้ระหว่างการพยายามทำให้ค่าการเคลื่อนที่เฉลี่ยตอบสนอง การเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มขณะที่ไม่อนุญาตให้มีความสำคัญเพื่อให้ผู้ประกอบการค้าเข้ามาหรือออกจากตำแหน่งก่อนเวลาอันควร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นจะเป็นประโยชน์ในการระบุแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงก่อนที่การเคลื่อนไหวใหญ่จะเกิดขึ้น แต่ข้อเสียคือเทคนิคนี้ยังสามารถนำไปสู่การถูกปล้นสะดมเข้าและออกจากตำแหน่งเนื่องจากค่าเฉลี่ยเหล่านี้ตอบสนองได้อย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงราคา เนื่องจากคุณภาพของสัญญาณการทำธุรกรรมอาจแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณขอแนะนำให้ดูที่ตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวใด ๆ ที่คาดการณ์ไว้โดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 13 ระวัง Lag 13 เพราะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนสัญญาณการทำธุรกรรมจะเกิดขึ้นเสมอหลังจากที่ราคามีการเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวพอที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตอบสนองได้ ลักษณะที่ล่าช้านี้สามารถทำงานกับพ่อค้าและทำให้เขาหรือเธอเข้าสู่ตำแหน่งในเวลาที่เหมาะสมได้น้อยที่สุด ตัวอย่างเช่นวิธีเดียวสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นที่จะข้ามเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวก็คือราคาที่เพิ่งจะสูงขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ผู้ค้าจำนวนมากจะใช้ครอสโอเวอร์แบบ bullish เป็นสัญญาณซื้อ ปัญหาใหญ่ ๆ หนึ่งที่มักเกิดขึ้นคือราคาอาจมีการเพิ่มขึ้นมากก่อนที่สัญญาณการทำธุรกรรมจะถูกนำเสนอดังที่คุณเห็นในรูปที่ 2 ช่องว่างด้านราคาขนาดใหญ่สร้างสัญญาณซื้อในช่วงปลายเดือนสิงหาคม แต่สัญญาณนี้สายเกินไป เนื่องจากราคาได้ปรับตัวสูงขึ้นกว่า 25 ในช่วง 12 วันที่ผ่านมาและกำลังอ่อนล้า ในกรณีนี้ด้านที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำงานกับผู้ค้าและอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียการค้า ดูหัวข้อถัดไปของบทแนะนำนี้เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 13 รูปที่ 2 13 13 โอแบนดาใช้คุกกี้เพื่อทำให้เว็บไซต์ของเราใช้งานง่ายและปรับแต่งให้เหมาะกับผู้เข้าชมของเรา ไม่สามารถใช้คุกกี้เพื่อระบุตัวคุณได้ เมื่อไปที่เว็บไซต์ของเราคุณยินยอมให้ OANDA8217s ใช้คุกกี้ตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา หากต้องการบล็อกลบหรือจัดการคุกกี้โปรดไปที่ aboutcookies. org การ จำกัด คุกกี้จะป้องกันไม่ให้คุณได้รับประโยชน์จากฟังก์ชันการทำงานบางอย่างในเว็บไซต์ของเรา ดาวน์โหลด Apps มือถือของเราเปิดบัญชี ampltiframe src4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 mcesrc4489469.fls. doubleclickactivityisrc4489469typenewsi0catoanda0u1fxtradeiddclatdcrdidtagforchilddirectedtreatmentord1num1 width1 height1 frameborder0 styledisplay: ไม่มี mcestyledisplay: noneampgtampltiframeampgt บทที่ 1: การย้ายค่าเฉลี่ยประเภทของการย้ายค่าเฉลี่ยมีหลายประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่พร้อมที่จะตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันการวิเคราะห์ความต้องการของตลาด . การใช้งานโดยทั่วไปมากที่สุดโดย traders ได้แก่ : Simple Moving Average Weighted Moving ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่เฉลี่ย Average Average Moving Average (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย โดยคำนวณจากชุดราคา (หรือช่วงเวลาที่รายงาน) โดยเพิ่มราคาเหล่านี้เข้าด้วยกันและหารจำนวนรวมด้วยจำนวนจุดข้อมูล สูตรนี้กำหนดราคาเฉลี่ยและคำนวณในลักษณะที่จะปรับ (หรือเคลื่อนย้าย) เพื่อตอบสนองต่อข้อมูลล่าสุดที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ย ตัวอย่างเช่นหากคุณรวมเฉพาะอัตราแลกเปลี่ยน 15 ครั้งล่าสุดในการคำนวณโดยเฉลี่ยอัตราที่เก่าที่สุดจะลดลงโดยอัตโนมัติทุกครั้งที่มีการเปิดใช้ราคาใหม่ ผลการเปลี่ยนแปลงโดยเฉลี่ยในแต่ละราคาใหม่จะรวมอยู่ในการคำนวณและทำให้มั่นใจได้ว่าค่าเฉลี่ยจะขึ้นอยู่กับเฉพาะ 15 ราคาล่าสุดเท่านั้น ด้วยการทดลองและข้อผิดพลาดเพียงเล็กน้อยคุณสามารถกำหนดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เหมาะสมกับกลยุทธ์การซื้อขายของคุณได้ จุดเริ่มต้นที่ดีคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยตามราคาล่าสุด 20 ราคา ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Weighted Moving Average - WMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักคำนวณด้วยวิธีเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ แต่ใช้ค่าที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเส้นตรงเพื่อให้แน่ใจว่าอัตราล่าสุดมีผลกระทบมากที่สุดต่อค่าเฉลี่ย ซึ่งหมายความว่าอัตราที่เก่าแก่ที่สุดที่รวมอยู่ในการคำนวณจะได้รับน้ำหนัก 1 ค่าที่เก่าสุดต่อไปจะได้รับน้ำหนัก 2 และค่าที่เก่าที่สุดถัดไปจะได้รับน้ำหนัก 3 ตลอดจนอัตราล่าสุด ผู้ค้าบางรายพบว่าวิธีนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดแนวโน้มโดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ข้อเสียในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักคือเส้นค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นอาจต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แท้จริง อาจทำให้ยากต่อการพิจารณาแนวโน้มตลาดจากความผันผวน ด้วยเหตุนี้ผู้ค้าบางรายจึงชอบที่จะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยและค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนไหวอยู่ในกราฟราคาเดียวกัน กราฟราคาเชิงเทียนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคล้ายคลึงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ แต่ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถอยหลังไปเร็วที่สุดจะเป็นราคาใหม่ ค่าเฉลี่ยของช่วงที่ผ่านมาทั้งหมดโดยเริ่มจากจุดที่คุณระบุ ตัวอย่างเช่นเมื่อคุณเพิ่มการซ้อนทับค่าเฉลี่ยที่เป็นค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่แบบเสวนาไปเป็นกราฟราคาคุณจะกำหนดจำนวนรอบการรายงานที่จะรวมไว้ในการคำนวณ สมมติว่าคุณระบุราคาล่าสุด 10 รายการ การคำนวณครั้งแรกนี้จะตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆตามระยะเวลาการรายงาน 10 ครั้ง แต่เมื่อมีการใช้ราคาถัดไปการคำนวณใหม่จะยังคงมีราคาเดิม 10 ราคาบวกราคาใหม่เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย ซึ่งหมายความว่าปัจจุบันมีการรายงาน 11 งวดในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยจะขึ้นอยู่กับเพียง 10 อันดับล่าสุดเท่านั้น ตัดสินใจว่าจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อพิจารณาว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคุณต้องเข้าใจความต้องการของคุณก่อน หากวัตถุประสงค์หลักของคุณคือการลดเสียงรบกวนของราคาผันผวนอย่างต่อเนื่องเพื่อกำหนดทิศทางตลาดโดยรวมแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แท้จริงของอัตรา 20 ครั้งล่าสุดอาจให้ระดับรายละเอียดที่คุณต้องการ หากคุณต้องการให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณให้ความสำคัญกับอัตราล่าสุดจะมีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เหมาะสมกว่า อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าเนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักได้รับผลกระทบมากที่สุดจากราคาล่าสุดรูปร่างของเส้นเฉลี่ยอาจบิดเบี้ยวอาจส่งผลต่อการสร้างสัญญาณผิดพลาด เมื่อทำงานกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักคุณต้องเตรียมพร้อมสำหรับความผันผวนมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 169 1996 - 2017 OANDA Corporation สงวนลิขสิทธิ์. ตระกูล OANDA, fxTrade และ OANDAs fx เป็นของ OANDA Corporation เครื่องหมายการค้าอื่น ๆ ที่ปรากฎในเว็บไซต์นี้เป็นทรัพย์สินของเจ้าของที่เกี่ยวข้อง การทำสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศกับสัญญาซื้อขายเงินตราต่างประเทศหรือผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ที่ไม่มีการแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสมสำหรับทุกคน เราแนะนำให้คุณพิจารณาอย่างรอบคอบว่าการซื้อขายมีความเหมาะสมกับคุณหรือไม่ในแง่ของสถานการณ์ส่วนบุคคลของคุณ คุณอาจสูญเสียมากกว่าที่คุณลงทุน ข้อมูลในเว็บไซต์นี้มีลักษณะทั่วไป เราขอแนะนำให้คุณแสวงหาคำแนะนำด้านการเงินที่เป็นอิสระและมั่นใจได้ว่าคุณเข้าใจถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องก่อนการซื้อขาย การซื้อขายผ่านแพลตฟอร์มออนไลน์ถือเป็นความเสี่ยงเพิ่มเติม ดูส่วนกฎหมายของเราที่นี่ การแพร่กระจายการแพร่กระจายทางการเงินจะใช้ได้เฉพาะกับลูกค้า OANDA Europe Ltd ที่อาศัยอยู่ในสหราชอาณาจักรหรือสาธารณรัฐไอร์แลนด์เท่านั้น CFDs ความสามารถในการป้องกันความเสี่ยงด้านราคาของ MT4 และอัตราส่วน Leverage Ratio เกิน 50: 1 ไม่สามารถใช้ได้กับชาวอเมริกัน ข้อมูลในไซต์นี้ไม่ใช่ข้อมูลที่อยู่ในประเทศที่การแจกจ่ายหรือการใช้โดยบุคคลใด ๆ จะขัดต่อกฎหมายหรือข้อบังคับของท้องถิ่น OANDA Corporation เป็นตัวแทนซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าของ Futures Commission และตัวแทนจำหน่ายรายย่อยที่จดทะเบียนกับ Commodity Futures Trading Commission และเป็นสมาชิกของ National Futures Association หมายเลข: 0325821 โปรดดูที่ ALFA FOREX INVESTOR ALFA ของ NFAs ตามความเหมาะสม บัญชี ULC ของ OANDA (Canada) Corporation มีให้สำหรับทุกคนที่มีบัญชีธนาคารของแคนาดา OANDA (Canada) Corporation ULC มีการกำกับดูแลโดยองค์การการลงทุนของอุตสาหกรรมการกำกับดูแลของแคนาดา (IIROC) ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูลการตรวจสอบของที่ปรึกษาออนไลน์ IIROCs (IIROC AdvisorReport) และบัญชีลูกค้าได้รับการคุ้มครองโดย Canadian Investor Protection Fund ภายในวงเงินที่ระบุ โบรชัวร์ที่อธิบายถึงลักษณะและขอบเขตของความคุ้มครองจะมีให้ตามคำขอหรือที่ cipf. ca OANDA Europe Limited เป็น บริษัท จดทะเบียนในประเทศอังกฤษที่หมายเลข 7110087 และมีที่อยู่จดทะเบียนตั้งอยู่ที่ชั้น 9a, Tower 42, 25 Old Broad St, London EC2N 1HQ ได้รับมอบอำนาจและควบคุมโดยผู้ควบคุมการแข่งขันทางการเงิน เลขที่: 542574 OANDA Asia Pacific Pte Ltd (บริษัท จดทะเบียนเลขที่ 200704926K) มีใบอนุญาตให้บริการตลาดทุนซึ่งออกโดยธนาคารกลางสิงคโปร์และได้รับอนุญาตจาก International Enterprise Singapore OANDA Australia Pty Ltd 160 ถูกควบคุมโดย Australian Securities and Investment Commission ASIC (ABN 26 152 088 349, AFSL No. 412981) และเป็นผู้ออกผลิตภัณฑ์หรือบริการบนเว็บไซต์นี้ สิ่งสำคัญสำหรับคุณในการพิจารณาคู่มือการให้บริการทางการเงินในปัจจุบัน (FSG) คำชี้แจงการเปิดเผยข้อมูลผลิตภัณฑ์ (PDS) ข้อกำหนดบัญชีและเอกสาร OANDA ที่เกี่ยวข้องอื่น ๆ ก่อนตัดสินใจลงทุนทางการเงิน เอกสารเหล่านี้สามารถพบได้ที่นี่ บริษัท OANDA Japan Co. , Ltd. First Type I Financial Instruments ผู้อำนวยการสำนักงาน Kanto Local Financial Bureau (Kin-sho) เลขที่ 2137 สถาบัน Financial Futures Association หมายเลข 1571 Trading FX andor CFDs for margin มีความเสี่ยงสูงและไม่เหมาะสำหรับทุกคน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (SMA) อธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายที่สุดในการวิเคราะห์อัตราแลกเปลี่ยน (DUH) โดยพื้นฐานแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิด 8220X8221 period8217s ที่ผ่านมาและจากนั้นหารจำนวนดังกล่าวตามความกังวลของ Don8217t X. we8217ll จะทำให้มีความชัดเจน การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย (Simple Moving Average - SMA) หากคุณคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงของเส้นกราฟแบบ 1 ชั่วโมงคุณจะเพิ่มราคาปิดในช่วง 5 ชั่วโมงที่ผ่านมาและหารตัวเลขดังกล่าวเป็น 5 หลักโดย Voila คุณมีค่าเฉลี่ย ราคาปิดในช่วงห้าชั่วโมงที่ผ่านมาสตริงที่ราคาเฉลี่ยเหล่านี้เข้าด้วยกันและคุณจะมีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหากคุณวางแผนลดค่าเฉลี่ยระยะเวลา 5 ปีในแผนภูมิสกุลเงิน 10 นาทีคุณจะเพิ่มราคาปิดของช่วง 50 นาทีที่ผ่านมา แล้วหารจำนวนดังกล่าวเป็น 5 ถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลาในแผนภูมิ 30 นาทีคุณจะเพิ่มราคาปิดของช่วง 150 นาทีที่ผ่านมาและหารจำนวนดังกล่าวเป็น 5 ถ้าคุณทำพล็อต ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 ช่วงเวลาในช่วง 4 ชั่วโมง chart8230 เอาล่ะเรารู้เรารู้ คุณจะได้รับรูปภาพแพคเกจแผนภูมิส่วนใหญ่จะคำนวณทั้งหมดสำหรับคุณ เหตุผลที่ทำให้เรารู้สึกเบื่อหน่ายกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 8220 ถึง 8221 เป็นเพราะสิ่งสำคัญที่คุณควรเข้าใจเพื่อให้คุณทราบวิธีแก้ไขและปรับแต่งตัวบ่งชี้ ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของตัวบ่งชี้ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถปรับเปลี่ยนและสร้างกลยุทธ์ต่างๆได้เนื่องจากสภาพแวดล้อมของตลาดเปลี่ยนแปลงไป ขณะนี้เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้อัตราแลกเปลี่ยนอื่น ๆ เกือบทั้งหมดที่มีการย้ายค่าเฉลี่ยทำงานด้วยความล่าช้า เนื่องจากคุณใช้ค่าเฉลี่ยของประวัติราคาในอดีตคุณจึงเห็นเฉพาะเส้นทางทั่วไปของอดีตที่ผ่านมาและทิศทางทั่วไปของการดำเนินการในระยะสั้นในราคา 8220future8221 Disclaimer: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะไม่เปลี่ยนให้คุณเป็นนางสาวคลีโอกายสิทธิ์นี่คือตัวอย่างของวิธีการย้ายค่าเฉลี่ยเรียบออกกระทำราคา ในแผนภูมิข้างต้น we8217ve วางแผนสาม SMA ที่แตกต่างกันในแผนภูมิ 1 ชั่วโมงของ USDCHF อย่างที่คุณเห็นยิ่งมีระยะเวลา SMA มากเท่าไหร่ก็ยิ่งล่าช้ากว่าราคา สังเกตว่า 62 SMA อยู่ห่างจากราคาปัจจุบันมากกว่า SMA ที่ 30 และ 5 เท่า เนื่องจาก 62 SMA เพิ่มราคาปิดของช่วง 62 งวดล่าสุดและหารด้วย 62 ระยะเวลาที่คุณใช้สำหรับ SMA เป็นระยะเวลานานกว่าตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของราคาได้ช้าลง SMA ในแผนภูมินี้แสดงให้เห็นถึงความรู้สึกโดยรวมของตลาด ณ จุดนี้ ที่นี่เราจะเห็นว่าคู่มีแนวโน้มสูง แทนที่จะมองที่ราคาปัจจุบันของตลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้เรามีมุมมองที่กว้างขึ้นและเราสามารถวัดทิศทางทั่วไปของราคาในอนาคตได้ ด้วยการใช้ SMA เราสามารถบอกได้ว่าคู่มีแนวโน้มสูงขึ้นหรือมีแนวโน้มลดลง มีปัญหาหนึ่งที่เกิดขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย: มีความอ่อนไหวต่อการขัดขวาง เมื่อเกิดเหตุการณ์นี้สัญญาณนี้จะทำให้เรามีสัญญาณผิดพลาด เราอาจคิดว่าแนวโน้มของสกุลเงินใหม่อาจมีการพัฒนา แต่ในความเป็นจริงไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงไป ในบทเรียนถัดไปเราจะแสดงให้เห็นว่าเราหมายถึงอะไรและแนะนำให้คุณรู้จักกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่นเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ บันทึกความคืบหน้าโดยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนว่าเสร็จสมบูรณ์