21 วัน ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่หนึ่งในดัชนีชี้วัดทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่ายของมันการทำงานที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้มสูงในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ ค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยราคาปิดของหุ้นในแต่ละวันอย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับค่า minima และ maxima รายวันหรือค่าเฉลี่ยของค่ากึ่งกลาง ซึ่งคำนวณได้โดยการบวกขึ้นทุกวันอย่างน้อยที่สุดและสูงสุดและหารด้วยสองอย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงตัวอย่างเช่นโดยใช้ข้อมูลรายวันหรือนาทีตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการทำ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงเพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้ง สำหรับ th e ล่าสุด 10 วันซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นครั้งสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของวันนี้ - มันถูกแทนที่ด้วยราคาเมื่อวานนี้การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกวันทำการซื้อขายใหม่จึง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาววัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจหาจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้ารวมทั้งรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังการเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มพวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการจริงเกิดขึ้นมันเกิดจากการก่อสร้างมากของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียววันน้อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีจะเร็วกว่านั้นจะสามารถตรวจจับการกลับรายการของแนวโน้มเนื่องจากจำนวนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่า ค่าเฉลี่ย 50 วันอย่างไรก็ตามยังเป็นจริงว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นเราได้รับสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณ พร้อมกันก่อนที่พ่อจะเปิดตำแหน่งของเขาในตลาดอย่างไรก็ดีความล่าช้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มจะไม่สามารถตัดออกได้อย่างสิ้นเชิงสัญญาณการซื้อขายประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายได้และกระบวนการนี้ง่ายมาก แผนภูมิแปลงซอฟต์แวร์เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคาสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันเส้นเหล่านี้เมื่อราคาสูงกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะหมายถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มการขึ้นใหม่และด้วยเหตุนี้จึงหมายถึงการซื้อ สัญญาณในทางตรงกันข้ามถ้าราคาข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดก็ปิดตัวลงในบริเวณนี้สัญญาณของการเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและด้วยเหตุนี้จึงถือเป็นสัญญาณการขายการใช้ multipl ค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายรายการพร้อมกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณสัญญาณผิดพลาดซึ่งใช้อัตราการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพียงครั้งเดียวเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นเช่นค่าเฉลี่ย 50 วันของค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันโดยเฉลี่ยสัญญาณขายในกรณีนี้จะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยที่เรา สามารถใช้ค่าเฉลี่ย 3 ค่า ได้แก่ ค่าเฉลี่ย 5 วันค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วันโดยเฉลี่ยในกรณีนี้จะมีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ย 10 วัน ค่าเฉลี่ยวันนี้ยังสูงกว่าค่าเฉลี่ยในรอบ 20 วันการข้ามผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อโดยมีแนวโน้มลดลงจากสถานการณ์เมื่อเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่า 10 วัน โดยเฉลี่ยในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย n ค่าเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกัน จำกัด จำนวนสัญญาณปลอมที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ขีดความสามารถในการทำกำไรด้วยเช่นระบบจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาด ช่วงเวลาที่ใช้โดย traders สำหรับคอมพิวเตอร์ moving averages แตกต่างกันมากตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นใช้ 5 วัน 21 วันและ 89 ค่าเฉลี่ยของวันในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9 และ 18 วันเป็นที่นิยมอย่างมากเช่นกันข้อดีและข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมจึงสะท้อนถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขายการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ช่วยให้คุณสามารถลดการสูญเสียของคุณในขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงานได้เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณจะค้าทิศทางของแนวโน้มการตลาดไม่ใช่ต่อต้านมันนอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบกราฟหรืออื่น ๆ hi เทคนิคการเคลื่อนไหวแบบอัตนัยโดยเฉลี่ยสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายตามหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยลดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจในการซื้อขายซึ่งจะช่วยให้จิตใจของผู้ประกอบการค้าได้รับประโยชน์อย่างไรก็ตามการเสียเปรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดอยู่ในภาวะปกติเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาที่เฉพาะเจาะจงที่พวกเขาไม่ทำงานที่ทุกช่วงเวลาดังกล่าวได้อย่างง่ายดายสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาการย้ายเฉลี่ยอยู่คนเดียวมีความเสี่ยงนักค้าบางอย่างที่เป็นเหตุผลที่แนะนำ รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้บ่อยที่สุดคือ Simple Moving Average SMA และเลขยกกำลัง Weighted Moving Average EMA, EWMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบนี้หมายถึงค่าเฉลี่ยเลขคณิตและเป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ง่ายที่สุดและใช้บ่อยที่สุด ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย f คำนวณโดยสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในรอบระยะเวลาอย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยนี้จะคำนึงถึงเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ใน ระยะเวลาที่เลือกเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจากช่วง 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดก่อนช่วงเวลานี้นอกจากนี้ยังถูกวิพากษ์วิจารณ์บ่อยๆว่ามีการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูลเช่นใน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาตั้งแต่ 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10 นักค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลต่อการลดความล่าช้าของค่าเฉลี่ย แนวโน้มนี้ชนิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุดนอกจากนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงบางส่วนข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับ เครื่องมือนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลที่มีต่ออดีตลดลงชี้แจงความลาดเอียงของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ประกอบการค้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อย - SMA ลดลง Simple Moving Average - SMA. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ในช่วงเวลาต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยเป็นเวลาหลายช่วงเวลาและหารจำนวนรวมทั้งหมดนี้ตามจำนวนช่วงเวลา, ซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้น If มันชี้ลงหมายความว่าราคาของการรักษาความปลอดภัยลดลงระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นโดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีมากกว่า Vol. atile แต่การอ่านของมันอยู่ใกล้กับแหล่งข้อมูลความสำคัญเชิงวิเคราะห์การคำนวณค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้ในการระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์คือ ใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่หรืออีกนัยหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีความซับซ้อนเพียงเล็กน้อยซึ่งมีความซับซ้อนมากกว่านี้คือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยระยะยาวในระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้นในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการซื้อขายในรูปแบบการซื้อขายมีแนวโน้มลดลงรูปแบบการซื้อขายที่เป็นที่นิยมมาก และเครื่องหมายกากบาทสีทองเครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณขาลง e ในร้านโกลเด้นข้ามเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นแบ่งเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวเสริมด้วยปริมาณการซื้อขายที่สูงขึ้นนี้สามารถส่งสัญญาณกำไรต่อไปอยู่ในร้านค่าเฉลี่ยเฉลี่ยสิ่งที่พวกเขาอยู่ในตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่นิยมมากที่สุด, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบันค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยทั่วไปที่เขียนในแบบฝึกหัดนี้เป็น MA เป็นผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบน เพื่อช่วยให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะเน้นความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกได้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย SMA โดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนดตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย ผลจาก 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ประกอบการค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนประเภทเดียวกัน ของการคำนวณจะทำ แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่เกิดต่ำกว่า 11 จะคำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาได้อย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าคงที่ปกติคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ต้องมาแทนที่ ชุดข้อมูลจะเคลื่อนย้ายบัญชีไปเรื่อย ๆ เพื่อให้มีข้อมูลใหม่เมื่อพร้อมใช้งานวิธีการคำนวณนี้จะทำให้แน่ใจได้ว่ามีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดงที่เป็นตัวแทน ข้อมูลที่ผ่านมา 10 จุด เลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 แทนค่าสูง 15 คุณคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้ไม่ได้ 11 ถึง 10.What Do Moving Averages Look Like เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณแล้วจะมีการวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นตรงในแผนภูมิของผู้ค้าทางเทคนิค แต่อย่างไร มีการใช้งานกันอย่างมากอาจเปลี่ยนแปลงไปในภายหลังได้อย่างที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในกราฟโดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจทำให้เสียสมาธิหรือเกิดความสับสนใน แรก แต่คุณจะเติบโตคุ้นเคยกับพวกเขาเป็นเวลาไปในเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีฟ้าเป็นราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 100 days. Now ที่คุณเข้าใจสิ่งที่เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และอะไร ดูเหมือนว่าเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดจะมีนักวิจารณ์หลายคนโต้แย้ง ว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเท่ากันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับข้อมูลนักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากกว่า ผลสุดท้ายในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ หลายประเภทซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Weighted Moving Averages และอะไรคือความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA. Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้ น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้มันตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจจะไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกแพคเกจแผนภูมิจะคำนวณสำหรับคุณ แต่สำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมี นี่คือสมการ EMA เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยการคำนวณค่าเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย และดำเนินการต่อด้วยสูตรข้างต้นจากที่นี้เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างที่มีตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสี้ยวความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณมี ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีคำนวณ SMA และ EMA ลองพิจารณาดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไรโดยดูที่การคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่า e เน้นวางจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้นไปยังราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ทราบว่า EMA มี ราคาสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Different Days Mean Moving averages เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้ทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการย้ายค่าเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ย ยิ่งมีความไวมากขึ้นก็จะมีการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการคิดออก วิธีใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณ