เฉลี่ยเคลื่อนที่ จาวา

ฉันเป็นหลักมีอาร์เรย์ของค่าเช่นนี้อาร์เรย์ข้างต้นเป็น oversimplified ฉัน m เก็บ 1 ค่าต่อมิลลิวินาทีในรหัสจริงของฉันและฉันต้องดำเนินการออกในขั้นตอนฉันเขียนเพื่อหาจุดสูงสุดที่ใกล้เคียงที่สุดก่อนจุดในเวลา ตรรกะล้มเหลวเนื่องจากในตัวอย่างข้างต้นของฉัน 0 36 เป็นยอดจริง แต่อัลกอริทึมของฉันจะมองย้อนกลับไปและดูจำนวนสุดท้าย 0 25 เป็นยอดมากที่สุดเนื่องจากมี sa ลดลงเหลือ 0 24 ก่อนที่เป้าหมายจะใช้ค่าเหล่านี้ และใช้วิธีการที่พวกเขาซึ่งจะเรียบพวกเขาออก bit เพื่อให้ฉันมีค่าเชิงเส้นมากขึ้นเช่นฉันต้องการผลของฉันจะ curvy ไม่ jaggedy. I เคยได้รับการบอกให้ใช้ตัวกรองค่าเฉลี่ยชี้แจงค่าของฉันฉันจะ ทำอย่างนี้มันยากมากสำหรับผมที่จะอ่านสมการทางคณิตศาสตร์ผมจัดการที่ดีมากกับรหัสฉันจะประมวลผลค่าในอาร์เรย์ของฉันใช้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงไปแม้พวกเขา out. asked กุมภาพันธ์ 8 12 ที่ 20 27 เมื่อต้องการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจงคุณต้องเก็บข้อมูลบางส่วนไว้รอบ ๆ และ คุณต้องการพารามิเตอร์การปรับค่านี้เรียกระดับเล็กน้อยสมมติว่าคุณกำลังใช้ Java 5 ขึ้นไประบุว่าพารามิเตอร์ที่สลายตัวที่คุณต้องการอาจใช้การปรับค่าควรอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 และใช้ค่าเฉลี่ยในการกรองเมื่ออ่านหน้าของคณิตศาสตร์บางส่วน สิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้จริงๆเมื่อเปลี่ยนเป็นรหัสเป็นที่ mathematicians ชอบเขียนดัชนีในอาร์เรย์และลำดับกับ subscripts พวกเขา ve notations อื่น ๆ ไม่กี่ที่ดีซึ่ง doesn t ช่วยอย่างไรก็ตาม EMA สวยง่ายๆตามที่คุณต้องการ จำได้ว่าค่าเก่าไม่มีอาร์เรย์ของรัฐที่ซับซ้อน required. rieded Feb 8 12 at 20 42 TKKocheran สวยมาก Isn t มันดีเมื่อสิ่งที่สามารถทำได้ง่ายถ้าเริ่มต้นด้วยลำดับใหม่ได้รับ averager ใหม่โปรดทราบว่าคำไม่กี่คำแรกใน ลำดับเฉลี่ยจะกระโดดไปรอบ ๆ เล็กน้อยเนื่องจากผลกระทบขอบเขต แต่คุณจะได้รับผู้ที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ด้วยอย่างไรก็ตามข้อได้เปรียบที่ดีคือคุณสามารถตัดตรรกะเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงใน averager และทดสอบได้โดยไม่รบกวน t เขาส่วนที่เหลือของโปรแกรมของคุณมากเกินไป Donal Fellows กุมภาพันธ์ 9 12 ที่ 0 06.I am มีช่วงเวลาที่ยากเข้าใจคำถามของคุณ แต่ฉันจะพยายามตอบ anyway.1 หากอัลกอริทึมของคุณพบ 0 25 แทน 0 36 แล้วมันไม่ถูกต้อง มันไม่ถูกต้องเพราะสมมติว่าเพิ่มขึ้นหรือลดลง monotonic ที่มักจะขึ้นหรือเสมอไปลงถ้าคุณไม่เฉลี่ยข้อมูลทั้งหมดของคุณข้อมูลของคุณ --- จุดที่คุณนำเสนอพวกเขา --- เป็น nonlinear ถ้าคุณต้องการที่จะหาสูงสุด ค่าระหว่างสองจุดในเวลาแล้วชิ้นอาร์เรย์ของคุณจาก tmin เพื่อ tmax และหาสูงสุดของ subarray.2 ที่ตอนนี้แนวคิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายมากคิดว่าฉันมีรายการต่อไปนี้ 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 ฉันสามารถเรียบออกโดยใช้ค่าเฉลี่ยของสองตัวเลข 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 ขอให้สังเกตว่าหมายเลขแรกเป็นค่าเฉลี่ยของ 1 5 และ 1 4 วินาทีและหมายเลขแรกรายการใหม่ที่สอง เป็นค่าเฉลี่ยของ 1 4 และ 1 5 รายการเก่าที่สามและที่สองรายการใหม่ที่สามค่าเฉลี่ยของ 1 5 และ 1 4 4 และ 3 และอื่น ๆ ที่ฉันสามารถ ได้ทำให้มันเป็นระยะเวลาสามหรือสี่หรือ n สังเกตว่าข้อมูลมีความเรียบมากวิธีที่ดีในการดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในที่ทำงานคือไปที่ Google Finance เลือกสต็อกลองใช้ Tesla Motors volatile TSLA ที่สวยและคลิกที่ technicals ที่ด้านล่างของ แผนภูมิเลือก Moving Average กับช่วงเวลาหนึ่ง ๆ และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เป็นค่าลบนี้เป็นเพียงการอธิบายรายละเอียดอื่น ๆ แต่น้ำหนักข้อมูลเก่าน้อยกว่าข้อมูลใหม่นี้เป็นวิธีที่จะทำให้เกิดการปรับให้เรียบไปทางด้านหลัง โปรดอ่านรายการวิกิพีเดียดังนั้นนี่เป็นความคิดเห็นมากกว่าคำตอบ แต่กล่องความคิดเห็นเล็ก ๆ น้อย ๆ เป็นเพียงโชคเล็ก ๆ ถ้าคุณมีปัญหาเกี่ยวกับคณิตศาสตร์คุณสามารถไปกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายแทนการแทนดังนั้น ผลลัพธ์ที่คุณได้รับจะเป็นเงื่อนไข x ล่าสุดหารด้วย x pseudocode ที่ยังไม่ได้ตรวจสอบโปรดทราบว่าคุณจะต้องจัดการกับจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของข้อมูลเนื่องจากคุณสามารถ t เฉลี่ย 5 คำสุดท้ายเมื่อคุณอยู่ในจุดข้อมูลที่ 2 ของคุณได้ , เป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการคำนวณผลรวมรวมเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ - ล่าสุดที่เก่าที่สุด แต่ก็เพื่อให้ได้แนวคิดว่าเกิดอะไรขึ้นในระหว่างวันที่ 8 ก. พ. 55 ที่ 20 41.Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยที่มีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 วันที่ 28, 30, 27, 29, 28. MA - 10 วันเฉลี่ยจะออกจากราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรกจุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเร็วที่สุดเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ย, และอื่น ๆ ดังที่แสดงไว้ด้านล่างตามที่ระบุไว้ก่อนหน้า MAs lag การกระทำของราคาในปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมานานระยะเวลาสำหรับ MA, ยิ่งล่าช้าดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับมากขึ้นของความล่าช้า มากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์การค้าโดยใช้ MA ที่สั้นกว่าสำหรับการซื้อขายระยะสั้น ing และระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเอง หรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการข้ามตัวรั้นซึ่งเกิดขึ้นเมื่อระยะสั้น MA ข้ามเหนือ MA ในระยะยาวได้รับการยืนยันโดย Crossover ซึ่งจะเกิดขึ้นเมื่อ MA ในระยะสั้นทะลุ MA. COM เฉลี่ยต่ำกว่า MA. Moving Average - ค่าเฉลี่ย Simple และ Exponential. Moving - ค่าเฉลี่ย Simple and Exponential. Moving รูปแบบตัวบ่งชี้ต่อไปนี้พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ย้ายค่าเฉลี่ย ช่วยให้การดำเนินการด้านราคาที่ราบรื่นและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving ค่าเฉลี่ย EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมิต่อไปนี้มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการคำนวณโดยเฉลี่ยแบบเคลื่อนที่อย่างง่าย A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดของราคาปิดห้าหารด้วย 5 เป็นชื่อของมันหมายถึง, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมกับค่าเฉลี่ยนี้จะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของ movin 5 วัน g เฉลี่ยอยู่ที่สามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดจุดข้อมูลตัวแรกและเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงต่อไป จุดข้อมูลแรก 12 และการเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดแจ้งว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยเช่นกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของวันหนึ่งเท่ากับ 13 และราคาล่าสุด 15 ราคาก่อนสี่วันจะลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีการเลื่อนการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เป็นลบ ค่าเฉลี่ยลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีอยู่สามขั้นตอนในการคำนวณ expone ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเส้นอันดับแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย EMA ที่มีการระบุค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้จะเป็นค่า EMA ในช่วงแรกของการคำนวณครั้งที่สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักประการที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 รอบใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลา 20 ครั้งใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 ไปยังราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักสำหรับช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เรา เปอร์เซ็นต์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและการเคลื่อนย้ายคำอธิบายเชิงตัวเลข 10 วัน การคำนวณอัตราค่าเฉลี่ยของ Intel Simple moving average อยู่ตรงไปตรงมาและต้องมีคำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันจะเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกับราคาใหม่และราคาเก่าจะลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากครั้งแรก การคำนวณสูตรปกติจะใช้เวลาเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงของมันจะไม่ได้รับรู้จนกระทั่ง 20 หรือมากกว่านั้นในระยะเวลาต่อมาในคำอื่น ๆ ค่าในกระดาษคำนวณของ excel อาจแตกต่างจากค่ากราฟเนื่องจากสั้น ระยะเวลามองย้อนกลับสเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกประมาณ 20 ช่วงเวลา StockCharts ย้อนกลับไปในช่วงเวลาอย่างน้อย 250 ครั้งโดยทั่วไปแล้วจะมากขึ้นสำหรับการคำนวณดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายใน การคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างเต็มที่ปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นความล่าช้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะกอดราคา ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ เช่นเดียวกับเรือเร็ว - เร็วและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลในอดีตที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่าเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและ ช้าที่จะเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนหลักสูตรคลิกที่แผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันสูงกว่าแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันก็จัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อเทียบกับปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปในเชิงเส้นหนึ่ง ๆ ไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเท่ากันและมีความไวต่อค่า PR ices - และการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในทางกลับกันแสดงค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าเพื่อระบุการสนับสนุนหรือความต้านทาน แผนภูมิด้านล่างควรแสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ 50- วัน EMA ที่เขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA หันมาเหนือ เดือนหลังจาก EMA. Lengths และ Timeframes ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยรวมระยะสั้น 5-20 ช่วงเหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Char tists ที่สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายระยะเวลา 20-60 ระยะนักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าระยะเวลาในการเคลื่อนที่เฉลี่ยบางอย่างเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน อาจเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของมันเป็นไปได้อย่างชัดเจนว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลางนักเก็งกำไรหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันรวมกันสั้น - term ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุอัตลักษณ์สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่อธิบายได้ , การตั้งค่าขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสแสร้งทิศทางของการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ge บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถล่มถัวเฉลี่ยบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เพิ่มขึ้นจะสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว แนวรับระยะสั้นในระยะยาวแผนภูมิข้างบนแสดงถึง 3M MMM ที่มีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวเฉลี่ยอยู่ที่เท่าใดเมื่อมีความผันผวน EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 ตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนดังกล่าวระบุถึงการผกผันตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ต่อเนื่องไปจนถึงเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วัน ไม่ได้เปิดขึ้นจนกระทั่งหลังจากไฟกระชากนี้เมื่อมันได้ แต่ MMM ยังคงสูงขึ้นใน 12 เดือนข้างหน้าย้ายการทำงานเฉลี่ยเก่งในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers. Two ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเป็น sed ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้สองไขว้คู่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งยาวค่อนข้างเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดโดยทั่วไปความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนด ระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานานก็ได้ A ครอสโอเวอร์รั้นเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกอีกอย่างหนึ่งว่าเครื่องหมายกากบาทสีแดงไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่านี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว ปลายสัญญาณหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนความยาวอีกต่อไประยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มากขึ้นความล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อดี แนวโน้มจะถืออย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมาก whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองอีกต่อไป moving average ระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD พร้อมด้วยเส้นประสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือ การเข้าใกล้วันนี้การใช้ CROSSOVER CROSSON เฉลี่ยจะส่งผลให้เกิด Whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ระยะเวลาดังกล่าวไม่ได้นานถึง 10 วัน ในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยดตัวต่อไปในวันที่ 3 มกราคมเกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแส้วข้ามอีกครั้งเครื่องหมายลบนี้ไม่ได้ยาวนานเท่ากับ EMA 10 วันที่ขยับขึ้นเหนือ 50 วัน วันต่อมา 4 หลังจากที่สัญญาณไม่ดีสัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งในขณะที่สต็อกสูงกว่า 20 มีสองข้อเสนอที่นี่แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw ราคาหรือตัวกรองเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่จะมีอายุ 3 วันก่อนการแสดงหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือด้านล่างของ EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนดำเนินการขั้นตอนที่สอง MACD สามารถใช้เพื่อระบุและหาปริมาณของไขว้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแทน ค่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าคือค่า MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายตัวค่าร้อยละราคา Oscillator PPO สามารถใช้เช่นเดียวกับการแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุ MACD และ PPO คำนวณจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัด กราฟแสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการแยกไขว้เฉลี่ย 4 ครั้งในช่วง 2 ปี 1 ปีระยะแรก t สามส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์อย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวของ crossovers เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่จะสร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม Cross Cross ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยไขว้ราคาที่เรียบง่ายสัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่โดยรวมไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเท่านั้นการซื้อขายนี้จะสอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่น หากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันแผนภูมิชาตินิยมจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้นการย้ายข elow ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะนำไปสู่สัญญาณดังกล่าว แต่ข้ามหยาบคายดังกล่าวจะถูกละเว้นเนื่องจากมีแนวโน้มใหญ่ขึ้นข้ามหยาบคายก็จะแนะนำ pullback ภายในขาขึ้นที่ใหญ่กว่าข้ามกลับเหนือ 50 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นสัญญาณ การปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลดลงต่ำกว่า 50 EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้นสัญญาณลูกศรสีเขียวสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันราคาที่สูงกว่า หรือต่ำกว่า EMA 50 วัน EMA ระยะ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะสั้นอยู่ใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะเวลาปิดอยู่ด้านล่าง EMA 50 วันการสนับสนุนและความต้านทาน ค่าเฉลี่ยการย้ายยังสามารถทำหน้าที่เป็นตัวสนับสนุนใน a n แนวโน้มขาขึ้นและแนวต้านในแนวต้านขาลงขาขึ้นในระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ใน Bollinger Bands ขาขึ้นในระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งก็คือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวที่ได้รับความนิยมสูงสุดถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลายดังนั้นจึงเป็นเหมือนคำทำนายด้วยตัวเองที่ทำเองแผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite พร้อมกับ 200- วันเฉลี่ยย้อนหลังตั้งแต่กลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 ที่ผ่านมา 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงที่ผ่านมาเมื่อแนวโน้มกลับตัวขึ้นเมื่อมีการหยุดพักการสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำท่าเหมือนความต้านทานรอบ 9500 แนวรับและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เพิ่มขึ้นตลาดมีการขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุโซนการสนับสนุนหรือความต้านทาน ข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีแนวโน้มตามมาหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอนี่ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากทั้งหมดแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและดีที่สุดคือ การค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าที่เป็นไปตามแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้เคลื่อนที่เฉลี่ยไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มการย้าย ค่าเฉลี่ยจะช่วยให้คุณใน แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือการวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ย้ายค่าเฉลี่ยไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเสริมอื่น ๆ เครื่องมือ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมแล้วใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะพร้อมใช้งาน เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบซ้อนทับผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบเวลาที่กำหนด ระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับเครื่องหมาย Close A ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกอื่นสามารถเพิ่มเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ ไปทางซ้ายที่ผ่านมาหรืออนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 งวดจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 รอบระยะเวลาหลายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถซ้อนราคาพล็อตโดยการเพิ่มอีกหนึ่ง ซ้อนทับกับ Workbench สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็ก ๆ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ไปยังตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับสครอชชอต Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่ StockCharts สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นจะเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือ EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบใดที่ยังซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และช่องทางการซื้อขายตามระบบได้อย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy