20 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ ไม้กางเขน ที่ 50

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและใช้บ่อยมากที่สุด เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่พ่อค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่าย ทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้ม บทนำในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดเท่านั้น ในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยการปิดราคาหุ้นในแต่ละวัน อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับทุกๆนาทีและสูงสุดหรือแม้แต่ค่าเฉลี่ยของจุดกึ่งกลาง (ซึ่งคำนวณโดยบวกขึ้นทุกวันและต่ำสุดและหารด้วยสองค่านี้) อย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงเช่นโดยการใช้ข้อมูลรายวันหรือนาที ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงแค่เพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 (ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) วันรุ่งขึ้นเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้งในช่วง 10 วันที่ผ่านมาซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นวันสุดท้ายในการคำนวณของเราในวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยในปัจจุบันอีกต่อไปด้วย ราคา. การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกๆวันทำการซื้อขายใหม่จึงเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาว วัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม จุดประสงค์ของมันคือการตรวจจับจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้าและรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังให้เริ่มหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้ม พวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการที่เกิดขึ้นจริง เกิดจากการก่อสร้างของพวกเขาเนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านี้ใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียวเท่านั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีค่าเฉลี่ยน้อยกว่านี้จะเร็วกว่าที่จะสามารถตรวจจับการกลับรายการแนวโน้มได้ เป็นเพราะจำนวนข้อมูลในอดีตซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่าค่าเฉลี่ย 50 วัน อย่างไรก็ตามยังเป็นความจริงที่ว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะน้อยกว่าสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับ ดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณพร้อมกันก่อนที่ผู้ค้าจะเปิดตำแหน่งในตลาด อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ล่าช้าหลังแนวโน้มไม่สามารถตัดออกได้อย่างสมบูรณ์ สัญญาณการซื้อขายใด ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายและกระบวนการนี้ง่ายมาก ซอฟต์แวร์แผนภูมิจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคา สัญญาณถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันสายเหล่านี้ เมื่อราคาพุ่งสูงขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่และหมายความว่าสัญญาณซื้อ ในทางตรงกันข้ามหากราคาทะลุตามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดปิดในบริเวณนี้ก็จะส่งสัญญาณถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและถือเป็นสัญญาณการขายโดยใช้ค่าเฉลี่ยหลาย ๆ รายการนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้การเคลื่อนไหวหลายรายการ เฉลี่ยในเวลาเดียวกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณเท็จ (whipsaws) ซึ่งใช้อัตราผลตอบแทนถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงครั้งเดียว เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยที่สั้นกว่าจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานเช่น ค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันเหนือค่าเฉลี่ย 200 วัน ในทางกลับกันสัญญาณการขายในกรณีนี้จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 50 วันมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรายังสามารถใช้การรวมกันของสามค่าเฉลี่ยเช่น ค่าเฉลี่ย 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ในกรณีนี้มีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน การข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อ ตรงกันข้ามแนวโน้มลดลงจะแสดงโดยสถานการณ์เมื่อเส้นเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกันจะ จำกัด จำนวนเท็จ สัญญาณที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ศักยภาพในการทำกำไรด้วยเช่นกันระบบดังกล่าวจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาดแล้ว สัญญาณเข้าสามารถสร้างขึ้นได้ภายในระยะเวลาสั้น ๆ ก่อนการกลับรายการแนวโน้ม ช่วงเวลาที่ผู้ค้าใช้สำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแตกต่างกันมาก ตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นการใช้ค่าเฉลี่ย 5 วัน 21 วันและ 89 วัน ในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9- และ 18- วันเป็นที่นิยมอย่างมากด้วย ข้อดีข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมมากจึงแสดงให้เห็นถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขาย การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้คุณสามารถลดความสูญเสียของคุณได้ขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงาน เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณมักจะค้าทิศทางของแนวโน้มตลาดไม่ใช่กับการซื้อขาย นอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบแผนภูมิหรือเทคนิคอัตนัยอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามกฎที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งสามารถช่วยผู้ค้าจิตได้ อย่างไรก็ตามข้อเสียที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดมีแนวโน้มเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาหนึ่ง ๆ พวกเขาไม่ได้ผลเลย ระยะเวลาดังกล่าวสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยลำพังจึงมีความเสี่ยงมาก ผู้ค้าบางรายจึงแนะนำให้รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ใช้บ่อยที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอย (SMA) และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบแทน (EMA, EWMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิตและแสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ง่ายและใช้บ่อยที่สุด เราคำนวณโดยการสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในช่วงนั้น อย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยดังกล่าว: จะพิจารณาเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ในช่วงเวลาที่เลือกไว้ (เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจาก 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมด ก่อนหน้านี้) นอกจากนี้ยังมีการวิพากษ์วิจารณ์ว่าบ่อยครั้งสำหรับการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูล (นั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจาก 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10) ผู้ค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลต่อการลดค่าเฉลี่ยของความล่าช้าหลังแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้จะแก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุด นอกจากนี้บางส่วนยังสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดของตราสารนั้น ประเภทของค่าเฉลี่ยนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลไปยังอดีตลดลงอย่างมาก ความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้าการวิเคราะห์ทางเทคนิค: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวส่วนใหญ่รูปแบบแผนภูมิแสดงการเปลี่ยนแปลงของราคาในรูปแบบต่างๆ ซึ่งอาจทำให้ผู้ค้าได้รับความคิดในเรื่องแนวโน้มความปลอดภัยโดยรวม หนึ่งวิธีง่ายๆที่ผู้ค้าใช้ในการต่อสู้นี้คือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด โดยการวางแผนการรักษาความปลอดภัยราคาเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของราคาจะเรียบออก เมื่อความผันผวนแบบวันต่อวันจะถูกเอาออกผู้ค้าจะสามารถระบุแนวโน้มที่แท้จริงได้ดีขึ้นและเพิ่มความเป็นไปได้ที่จะใช้ประโยชน์ได้ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแตกต่างกันไปตามที่คำนวณ แต่วิธีตีความค่าเฉลี่ยแต่ละค่ายังคงเหมือนเดิม การคำนวณมีความแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวกับการถ่วงน้ำหนักที่พวกเขาวางไว้กับข้อมูลราคาขยับจากน้ำหนักที่เท่ากันของแต่ละจุดราคาไปเป็นน้ำหนักที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับข้อมูลล่าสุด สามประเภทที่พบมากที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่ง่ายๆ เชิงเส้นและเลขชี้กำลัง Simple Moving Average (SMA) นี่เป็นวิธีที่นิยมใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคา ใช้เวลาเพียงผลรวมของราคาปิดที่ผ่านมาในช่วงเวลาและหารผลตามจำนวนราคาที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างเช่นในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาปิดสุดท้าย 10 รายการจะรวมเข้าด้วยกันและหารด้วย 10 ดังที่คุณเห็นในรูปที่ 1 ผู้ประกอบการค้าสามารถที่จะทำให้ค่าเฉลี่ยของการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาโดยเฉลี่ยน้อยลงโดยการเพิ่มจำนวน ของรอบระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ การเพิ่มจำนวนช่วงเวลาในการคำนวณเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มในระยะยาวและโอกาสที่จะกลับรายการ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของค่าเฉลี่ยประเภทนี้มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีผลกระทบต่อผลลัพธ์โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากขึ้นและควรมีการถ่วงน้ำหนักที่สูงขึ้น การวิพากษ์วิจารณ์ประเภทนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่นำไปสู่การประดิษฐ์รูปแบบอื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เป็นค่าเฉลี่ยที่น้อยที่สุดจากสามตัวและใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรงคำนวณจากผลรวมของราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาหนึ่งและคูณด้วยตำแหน่งของจุดข้อมูลและหารด้วยผลรวมของจำนวนงวด ตัวอย่างเช่นในระยะเวลาห้าวันโดยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักราคาปิดในปัจจุบันจะคูณด้วยห้าวันวานโดยสี่เป็นต้นจนกระทั่งถึงวันแรกในช่วงระยะเวลา ตัวเลขเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันและหารด้วยผลรวมของตัวคูณ ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ใช้ปัจจัยที่ราบเรียบเพื่อให้น้ำหนักที่สูงขึ้นในจุดข้อมูลล่าสุดและถือว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเส้นตรง ไม่จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการคำนวณสำหรับผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากส่วนใหญ่แพคเกจแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ สิ่งสำคัญที่สุดที่ต้องจดจำเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาก็คือการตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ ๆ เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย การตอบสนองนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทางเลือกในหมู่ผู้ค้าทางเทคนิคจำนวนมาก ดังที่เห็นในรูปที่ 2 EMA ระยะเวลา 15 วันจะเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA 15 ช่วง ความแตกต่างเล็กน้อยนี้ดูเหมือนจะไม่ค่อยมากนัก แต่เป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องคำนึงถึงเนื่องจากอาจมีผลกระทบต่อ การใช้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อระบุแนวโน้มในปัจจุบันและการกลับรายการแนวโน้มเช่นเดียวกับการตั้งค่าการสนับสนุนและระดับความต้านทาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุได้อย่างรวดเร็วว่าการรักษาความปลอดภัยมีการเคลื่อนไหวในขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ขึ้นอยู่กับทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ดังที่เห็นในรูปที่ 3 เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เคลื่อนขึ้นสูงและราคาอยู่เหนือระดับความปลอดภัยจะอยู่ในแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่หดตัวลงพร้อมกับราคาด้านล่างสามารถนำมาใช้เป็นสัญญาณขาลง อีกวิธีหนึ่งในการกำหนดโมเมนตัมคือการดูลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มจะเพิ่มขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง การย้ายการพลิกกลับของค่าเฉลี่ยจะเกิดขึ้นในสองวิธีหลัก ๆ คือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเมื่อเคลื่อนที่ผ่านค่าไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว สัญญาณแรกที่พบคือเมื่อราคาเคลื่อนผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นเมื่อราคาหลักทรัพย์ที่อยู่ในช่วงขาลงลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง 50 เช่นในรูปที่ 4 จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับอาจย้อนกลับ สัญญาณอื่น ๆ ของการกลับรายการแนวโน้มคือเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งตัวผ่านไปมาอีก ตัวอย่างเช่นที่คุณเห็นในรูปที่ 5 ถ้าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันนั่นเป็นสัญญาณบวกที่ราคาจะเริ่มเพิ่มขึ้น หากระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่อนข้างสั้นตัวอย่างเช่น 15 และ 35 อาจส่งสัญญาณการกลับรายการในระยะสั้น ในทางกลับกันเมื่อค่าเฉลี่ยสองค่าที่มีกรอบเวลาที่ค่อนข้างยาว (เช่น 50 และ 200) จะใช้เพื่อแนะนำการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว อีกวิธีหนึ่งในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุระดับการสนับสนุนและความต้านทาน ไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะเห็นสต็อกที่ได้รับการล้มหยุดการลดลงและทิศทางย้อนกลับเมื่อมันกระทบการสนับสนุนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญ การเคลื่อนที่ผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญมักถูกใช้เป็นสัญญาณโดยผู้ค้าทางเทคนิคว่าเทรนด์กำลังถอยกลับ ตัวอย่างเช่นถ้าราคาพักผ่านเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในทิศทางที่ลดลงสัญญาณนี้จะเป็นสัญญาณว่าแนวโน้มขากลับกำลังย้อนกลับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์แนวโน้มด้านความปลอดภัย พวกเขาให้การสนับสนุนที่มีประโยชน์และจุดความต้านทานและใช้งานง่ายมาก กรอบเวลาที่พบบ่อยที่สุดที่ใช้เมื่อสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ได้แก่ 200 วัน 100 วัน 50 วัน 20 วันและ 10 วัน ค่าเฉลี่ย 200 วันนับเป็นวัดที่ดีสำหรับปีการค้าขายซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยครึ่งวันของ 100 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ย 50 วันของไตรมาสโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 20 วันต่อเดือนและ 10 วันเฉลี่ย 2 สัปดาห์ การเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ผู้ค้าทางเทคนิคสามารถเอื้ออำนวยต่อการเคลื่อนไหวของราคาในแต่ละวันซึ่งทำให้ผู้ค้ามองเห็นแนวโน้มราคาได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จนถึงตอนนี้เรามุ่งเน้นการเคลื่อนไหวของราคาผ่านแผนภูมิและค่าเฉลี่ย ในส่วนถัดไปให้ดูเทคนิคอื่น ๆ ที่ใช้เพื่อยืนยันการเคลื่อนไหวและรูปแบบราคา การวิเคราะห์ทางเทคนิค: ตัวบ่งชี้และ OscillatorsMoving Averages: Strategies 13 โดย Casey Murphy นักวิเคราะห์อาวุโส ChartAdvisor นักลงทุนต่างชาติใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีเหตุผลแตกต่างกัน บางคนใช้พวกเขาเป็นเครื่องมือวิเคราะห์หลักของพวกเขาในขณะที่คนอื่นเพียงใช้พวกเขาเป็นผู้สร้างความเชื่อมั่นในการสำรองการตัดสินใจลงทุนของพวกเขา ในส่วนนี้นำเสนอรูปแบบที่แตกต่างกันไม่กี่ชนิดซึ่งรวมเอาไว้ในรูปแบบการซื้อขายของคุณขึ้นอยู่กับคุณครอสโอเวอร์ครอสโอเวอร์เป็นประเภทพื้นฐานที่สุดของสัญญาณและเป็นที่ชื่นชอบของผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากจะขจัดอารมณ์ความรู้สึกทั้งหมด การครอสโอเวอร์พื้นฐานที่สุดคือเมื่อราคาของสินทรัพย์เคลื่อนไปจากด้านใดด้านหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และปิดลงที่อีกด้านหนึ่ง ไขว้ราคาถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและสามารถใช้เป็นกลยุทธ์การเข้าหรือทางออกพื้นฐาน ดังที่เห็นในรูปที่ 1 ค่าเฉลี่ยด้านล่างจะเป็นสัญญาณที่จุดเริ่มต้นของขาลงและอาจเป็นไปได้ที่ผู้ค้าจะใช้เป็นสัญญาณในการปิดตำแหน่งยาว ๆ ที่มีอยู่ ในทางกลับกันการเข้าใกล้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างอาจเป็นจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่ ประเภทการครอสโอเวอร์แบบที่สองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นผ่านค่าเฉลี่ยระยะยาว สัญญาณนี้ถูกใช้โดยผู้ค้าเพื่อระบุโมเมนตัมที่มีการขยับไปในทิศทางเดียวและการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งน่าจะเข้าใกล้ สัญญาณการซื้อเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวขณะที่สัญญาณการขายถูกเรียกโดยค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาว ดังที่คุณเห็นจากตารางด้านล่างสัญญาณนี้มีจุดมุ่งหมายอย่างมากซึ่งเป็นที่นิยมมาก ไขว้แบบทริปเปิ้ลและริบบิ้นเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลงในแผนภูมิเพื่อเพิ่มความถูกต้องของสัญญาณ ผู้ค้าหลายรายจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5, 10 และ 20 วันลงบนแผนภูมิและรอจนกว่าค่าเฉลี่ยของระยะเวลาห้าวันจะทะลุผ่านหลักอื่น ๆ ซึ่งโดยทั่วไปเป็นสัญญาณซื้อหลัก รอค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 10 วันที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วันมักใช้เป็นคำยืนยันซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่มักลดจำนวนสัญญาณปลอม การเพิ่มจำนวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเท่าที่เห็นในวิธีไขว้ไขว้คือวิธีที่ดีที่สุดในการวัดความแรงของแนวโน้มและความเป็นไปได้ที่แนวโน้มจะยังคงดำเนินต่อไป นี่เป็นคำถามที่ถาม: จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นบางคนให้เหตุผลว่าหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งค่านั้นมีประโยชน์จะต้องดีกว่า 10 หรือมากกว่า นี้นำเราไปสู่เทคนิคที่เรียกว่าริบบิ้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ ตามที่เห็นจากแผนภูมิด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จำนวนมากจะอยู่ในแผนภูมิเดียวกันและใช้เพื่อตัดสินความแรงของแนวโน้มในปัจจุบัน เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเคลื่อนที่ไปในทิศทางเดียวกันแนวโน้มดังกล่าวมีความแข็งแกร่ง การกลับรายการจะได้รับการยืนยันเมื่อค่าเฉลี่ยข้ามไปและหันไปในทิศทางตรงกันข้าม การตอบสนองต่อสภาวะที่เปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณน้อยกว่าค่าเฉลี่ยความแปรปรวนของราคาจะเปลี่ยนแปลงไปเล็กน้อย หนึ่งในริบบิ้นที่พบมากที่สุดจะเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและเพิ่มค่าเฉลี่ยในการเพิ่มขึ้น 10 วันถึงค่าเฉลี่ยขั้นสุดท้ายของ 200 ค่าเฉลี่ยประเภทนี้เป็นสิ่งที่ดีในการระบุแนวโน้มในระยะยาว ฟิลเตอร์ตัวกรองเป็นเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อเพิ่มความเชื่อมั่นในตัวบุคคลเกี่ยวกับการค้าบางประเภท ตัวอย่างเช่นนักลงทุนจำนวนมากอาจเลือกรอจนกว่าการรักษาความปลอดภัยจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอย่างน้อย 10 ค่าเฉลี่ยก่อนที่จะวางคำสั่งซื้อ นี่เป็นความพยายามที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่า crossover นั้นใช้ได้และเพื่อลดจำนวนสัญญาณปลอม ข้อเสียเกี่ยวกับการพึ่งพาตัวกรองมากเกินไปก็คือผลประโยชน์บางส่วนที่ได้รับและอาจนำไปสู่ความรู้สึกเหมือนคุณพลาดเรือ ความรู้สึกเชิงลบเหล่านี้จะลดลงตามช่วงเวลาเมื่อคุณปรับเกณฑ์สำหรับตัวกรองของคุณอย่างต่อเนื่อง ไม่มีกฎระเบียบหรือสิ่งที่ควรระวังเมื่อกรองเพียงเครื่องมือเพิ่มเติมที่จะช่วยให้คุณลงทุนด้วยความมั่นใจ การย้ายซองจดหมายค่าเฉลี่ยกลยุทธ์อื่นที่รวมการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเรียกว่าซองจดหมาย กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการวางแผนสองวงรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีอัตราร้อยละที่ระบุ ตัวอย่างเช่นในแผนภูมิด้านล่างมี 5 ซองวางรอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 25 วัน ผู้ค้าจะเฝ้าดูกลุ่มเหล่านี้เพื่อดูว่าพวกเขาทำหน้าที่เป็นพื้นที่สนับสนุนหรือความต้านทานที่แข็งแกร่ง สังเกตว่าการย้ายมักจะผกผันทิศทางหลังจากเข้าใกล้ระดับใดระดับหนึ่ง การเคลื่อนไหวของราคาเกินวงอาจส่งสัญญาณถึงช่วงที่อ่อนเพลียและผู้ค้าจะเฝ้าดูการกลับรายการไปสู่ค่าเฉลี่ยของศูนย์