การย้าย ค่าเฉลี่ย บทเรียน แผน

GSI Markets บทที่ 5: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเป็นเพียงวิธีหนึ่งในการทำให้การดำเนินการด้านราคาเป็นไปอย่างราบรื่น โดยเฉลี่ยแล้วเราหมายถึงว่าคุณกำลังใช้ราคาปิดเฉลี่ยของคู่สกุลเงินสำหรับจำนวนงวดสุดท้ายของรอบระยะเวลา ในแผนภูมิจะมีลักษณะดังนี้: เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ทุกตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อช่วยให้เราคาดการณ์ราคาในอนาคต เมื่อพิจารณาความลาดเอียงของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คุณจะสามารถกำหนดทิศทางของราคาในตลาดได้ดีขึ้น ขณะที่เรากล่าวว่าการเคลื่อนไหวของราคาเฉลี่ยช่วยให้การดำเนินการของราคาอ่อนลง มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและแต่ละคนมีระดับของตัวเองของ ldquosmoothnessrdquo โดยทั่วๆไปค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ราบเรียบขึ้นจะทำให้การเคลื่อนไหวของราคาอ่อนลง การตัดยอดเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นก็คือการตอบสนองต่อการเคลื่อนไหวของราคา เพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบรื่นขึ้นคุณควรจะได้รับราคาปิดเฉลี่ยในช่วงเวลาอีกต่อไป ตอนนี้คุณอาจคิดว่า ldquoCrsquomon, letrsquos ได้รับสิ่งที่ดี ฉันจะใช้ข้อมูลนี้กับ traderdquo ได้ในส่วนนี้ก่อนอื่นเราต้องอธิบายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทที่สำคัญ ได้แก่ Wersquoll ยังสอนวิธีคำนวณและให้ข้อดีและข้อเสียของแต่ละข้อ คุณจำเป็นต้องรู้พื้นฐานเบื้องต้นค่าเฉลี่ยการย้ายข้อมูลตามที่เราได้กล่าวไว้ในบทเรียนก่อนหน้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถบิดเบี้ยวได้โดยการเพิ่มขึ้น Wersquoll เริ่มต้นด้วยตัวอย่าง Letrsquos บอกว่าเราวางแผน SMA ระยะเวลา 5 วันในกราฟรายวันของ EURUSD ราคาปิดในช่วง 5 วันที่ผ่านมามีดังต่อไปนี้วันที่ 1: 1.3172 วันที่ 2: 1.3231 วันที่ 3: 1.3164 วันที่ 4: 1.3186 วันที่ 5: 1.3293 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณได้ดังนี้: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 ง่ายพอแล้วสิ่งที่เกิดขึ้นถ้ามีรายงานข่าวในวันที่ 2 ซึ่งเป็นสาเหตุให้ยูโรร่วงลงทั่วกระดาน ทำให้ EURUSD ลดลงและปิดที่ 1.3000 Letrsquos ดูว่าผลกระทบนี้จะมีในระยะเวลา 5 SMA อย่างไร วันที่ 1: 1.3172 วันที่ 2: 1.3000 วันที่ 3: 1.3164 วันที่ 4: 1.3186 วันที่ 5: 1.3293 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณดังนี้ (1.3172 1.3000 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3163 ผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะเป็นจำนวนมาก ต่ำกว่าและจะทำให้คุณเห็นว่าราคาตกต่ำจริงๆเมื่อในความเป็นจริงวันที่ 2 เป็นเพียงเหตุการณ์เดียวที่เกิดจากผลประกอบการที่ไม่ดีของรายงานทางเศรษฐกิจ ประเด็นที่พยายามจะทำให้คือบางครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจจะง่ายเกินไป หากมีเพียงวิธีที่คุณสามารถกรองสปินเหล่านี้ได้เพื่อที่คุณจะไม่ได้รับความคิดผิด Hmmhellip รอสักครู่นะครับมีวิธีที่ Itrsquos เรียกว่า Exponential Moving Average Exponential moving average (EMA) ให้น้ำหนักมากขึ้นในงวดล่าสุด ในตัวอย่างข้างต้น EMA จะให้น้ำหนักกับราคาของวันที่ผ่านมาซึ่งจะเป็นวันที่ 3, 4 และ 5 ซึ่งหมายความว่าการเพิ่มขึ้นของวันที่ 2 จะมีมูลค่าน้อยกว่าและไม่มากเท่าที่ควร มีผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ราวกับว่าเราคำนวณหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย หากคุณคิดถึงเรื่องนี้จะทำให้รู้สึกดีขึ้นมากเพราะสิ่งนี้ไม่ได้เป็นสิ่งที่ทำให้ความสำคัญมากขึ้นในสิ่งที่พ่อค้าทำอยู่เมื่อเร็ว ๆ นี้ Letrsquos ดูกราฟ 4 ชั่วโมงที่ USDJPY เพื่อเน้นว่า SMA และ EMA จะอยู่เคียงข้างกันในแผนภูมิ สังเกตว่าเส้นสีแดง (30 EMA) มีราคาใกล้กว่าเส้นสีน้ำเงิน (30 SMA) ซึ่งหมายความว่าการกระทำของราคาล่าสุดถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น คุณอาจจะเดาได้ว่าทำไมถึงเกิดเหตุการณ์เช่นนี้ Itrsquos เนื่องจาก EMA ให้ความสำคัญกับสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ เมื่อทำการค้าขายสิ่งสำคัญที่ต้องดูว่าเทรดเดอร์ทำอะไรอยู่ในขณะนี้คือสิ่งที่พวกเขาทำในสัปดาห์ที่ผ่านมาหรือเดือนที่ผ่านมา การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งวิธีที่หวานในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการช่วยให้คุณสามารถกำหนดแนวโน้มได้ วิธีที่ง่ายที่สุดคือการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ เมื่อการดำเนินการด้านราคามีแนวโน้มที่จะอยู่เหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่จะเป็นสัญญาณว่าราคาอยู่ในช่วงขาขึ้นทั่วไป หากการดำเนินการด้านราคามีแนวโน้มที่จะอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เราก็จะชี้ให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ปัญหาเกี่ยวกับเรื่องนี้ก็คือ itrsquos ง่ายเกินไป Letrsquos กล่าวว่า USDJPY อยู่ในภาวะชะลอตัว แต่รายงานข่าวออกมาทำให้เกิดกระแสไฟกระชากขึ้น คุณเห็นว่าราคาอยู่ในระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณคิดว่าตัวเอง: ldquoHmmmhellip ดูเหมือนว่าคู่นี้กำลังจะเปลี่ยนทิศทาง เวลาที่จะซื้อ suckerrdquo นี้ดังนั้นคุณจึงทำอย่างนั้น คุณซื้อพันล้านหน่วยเนื่องจากคุณมั่นใจว่า USDJPY กำลังจะเพิ่มขึ้น ผู้ค้าทำปฏิกิริยากับข่าว แต่แนวโน้มยังคงดำเนินต่อไปและราคายังคงลดลงต่ำกว่าสิ่งที่พ่อค้าบางรายทำ ndash และสิ่งที่เราแนะนำให้คุณทำเช่นกันคือการที่พวกเขาพล็อตค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นในค่าของพวกเขา แผนภูมิแทนเพียงอย่างใดอย่างหนึ่ง นี่แสดงให้เห็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าคู่มีแนวโน้มขึ้นหรือลงตามลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ให้เราอธิบาย ในช่วงขาขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยควรอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของ ldquoslowerrdquo และสำหรับแนวโน้มขาลงและในทางกลับกัน ตัวอย่างเช่น letbyquos บอกว่าเรามีสอง MAs: MA 10 ระยะเวลาและ MA 20 ระยะเวลา ในแผนภูมิของคุณจะมีลักษณะดังนี้: ด้านบนเป็นแผนภูมิรายวันของ USDJPY ตลอดช่วงขาขึ้น SMA 10 ตัวอยู่เหนือ 20 SMA อย่างที่คุณเห็นคุณสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อช่วยแสดงว่าคู่มีแนวโน้มสูงหรือไม่ดี รวมกับความรู้ของคุณเกี่ยวกับเส้นแนวโน้มนี้จะช่วยให้คุณตัดสินใจว่าจะใช้สกุลเงินที่ยาวหรือสั้นหรือไม่ นอกจากนี้คุณยังสามารถลองวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าสองค่าในแผนภูมิของคุณ ตราบเท่าที่เส้นตรงตามลำดับ (เร็วที่สุดในการชะลอตัวในช่วงขาลงช้าที่สุดและเร็วที่สุดในช่วงขาลง) คุณสามารถบอกได้ว่าคู่ค้าอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลง คำเตือนความเสี่ยง: คำเตือนทั่วไปเกี่ยวกับความเสี่ยง: การค้าในต่างประเทศ (FX) ให้ความเสี่ยงสูงในระดับหนึ่งและอาจส่งผลต่อการสูญเสียบางส่วนหากไม่ใช่การลงทุนทั้งหมดของคุณ AS เช่นการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศอาจไม่เหมาะสำหรับผู้ลงทุนทั้งหมด คุณไม่ควรลงทุนเงินที่คุณไม่สามารถสูญเสีย ก่อนที่จะตัดสินใจค้าคุณควรตระหนักถึงความเสี่ยงทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศและขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาทางการเงินที่ได้รับอนุญาตและไม่เป็นที่ยอมรับ ภายใต้เงื่อนไขใด ๆ เราจะต้องรับผิดต่อผู้ใดหรือนิติบุคคลสำหรับ (ก) ความสูญเสียหรือความเสียหายใด ๆ อันเกิดจากทั้งหรือส่วนที่เกิดจากผลสืบเนื่องจากหรือเกี่ยวข้องกับธุรกรรมใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศหรือ (ข) ใด ๆ ทางตรงทางอ้อม, พิเศษหรือเป็นเหตุบังเอิญ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเทรด กลุ่ม บริษัท GSI Markets: GSI Markets, (ศูนย์บริการลูกค้า) 207 Regent Street, London W1B 3HH สหราชอาณาจักร Media Soft Limited, 8 Copthall, Roseau Valley, 00152 เครือจักรภพโดมินิกาเป็น บริษัท จดทะเบียนในทะเบียนเลขที่ 19085 โดยนายทะเบียน บริษัท ธุรกิจต่างประเทศ, ซึ่งจดทะเบียนโดย Financial Services Authority ของเครือจักรภพแห่งสาธารณรัฐโดมินิกา Netsoft Limited, Tal-Qroqq Mansions, Tal-Qroqq Street, MSida MSD 1703 มอลตาเป็นนิติบุคคลที่จดทะเบียนภายใต้ทะเบียน C75271 ซึ่งได้รับอนุญาตจากนายทะเบียนมอลตา NetMedia Markets OU, Roosikrantsi tn 2-K59 ทาลลินน์, Harju Maakond 10119 เอสโตเนียเทคนิคการพยากรณ์อากาศ: การขยับขยายการคิดค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปบทเรียนนี้จะกล่าวถึงการพยากรณ์ความต้องการโดยมุ่งเน้นการขายสินค้าและบริการที่ได้รับการยอมรับ จะนำเทคนิคเชิงปริมาณของการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยและการเพิ่มความเป็นเอกลัษณ์เพื่อช่วยในการกำหนดความต้องการในการขาย การพยากรณ์ความต้องการคืออะไรอีกครั้งในช่วงเทศกาลวันหยุด เด็ก ๆ ต่างก็พร้อมสำหรับการมาเยือนของซานตาและพ่อแม่ต่างก็เน้นเรื่องการช็อปปิ้งและการเงินมากขึ้น ธุรกิจกำลังดำเนินการเสร็จสิ้นในปีปฏิทินและเตรียมพร้อมที่จะก้าวไปข้างหน้า ABC Inc. ผลิตสายโทรศัพท์ ช่วงเวลาการบัญชีและการดำเนินงานของพวกเขาดำเนินไปในปีปฏิทินดังนั้นช่วงสิ้นปีจึงทำให้พวกเขาสามารถสรุปผลการดำเนินงานได้ก่อนวันหยุดพักผ่อนและวางแผนสำหรับการเริ่มต้นปีใหม่ เวลาสำหรับผู้บริหารในการจัดทำและส่งแผนการดำเนินงานของแผนกไปยังผู้บริหารระดับสูงเพื่อให้พวกเขาสามารถสร้างแผนการดำเนินงานขององค์กรสำหรับปีใหม่ได้ แผนกขายถูกเน้นออกจากจิตใจของพวกเขา ความต้องการสายโทรศัพท์ลดลงในปีพ. ศ. 2558 และข้อมูลทางเศรษฐกิจโดยทั่วไปบ่งชี้ว่าการก่อสร้างในโครงการก่อสร้างต้องใช้สายโทรศัพท์อย่างต่อเนื่อง บ๊อบผู้จัดการฝ่ายขายรู้ดีว่าผู้บริหารอาวุโสคณะกรรมการและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างหวังว่ายอดขายจะได้รับการคาดการณ์ในแง่ดี แต่เขารู้สึกว่าภาวะถดถอยในอุตสาหกรรมของประเทศกำลังถดถอยขึ้นมาข้างหลังเพื่อจัดการกับเขา การพยากรณ์ความต้องการเป็นวิธีการในการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าสำหรับสิ่งที่ดีหรือบริการ กระบวนการนี้เป็นแบบต่อเนื่องที่ผู้จัดการใช้ข้อมูลที่ผ่านมาในการคำนวณสิ่งที่พวกเขาคาดหวังว่ายอดขายต้องการสินค้าหรือบริการที่ดี บ๊อบใช้ข้อมูลจากอดีตของ บริษัท และเพิ่มข้อมูลทางเศรษฐกิจจากตลาดเพื่อดูว่ายอดขายจะเติบโตหรือลดลงหรือไม่ บ๊อบใช้ผลลัพธ์ของการพยากรณ์ความต้องการเพื่อกำหนดเป้าหมายสำหรับฝ่ายขายขณะที่พยายามรักษาให้สอดคล้องกับเป้าหมายของ บริษัท บ๊อบจะสามารถประเมินผลของฝ่ายขายในปีหน้าเพื่อพิจารณาว่าการคาดการณ์ของเขาจะออกมาอย่างไร บ๊อบสามารถใช้เทคนิคต่างๆที่มีทั้งเชิงปริมาณและเชิงปริมาณเพื่อพิจารณาการเติบโตหรือการลดลงของยอดขาย ตัวอย่างของเทคนิคเชิงคุณภาพ ได้แก่ การคาดการณ์เกี่ยวกับการศึกษาทฤษฎีการทำนายของเกมทฤษฎีเกม Delphi เทคนิคตัวอย่างเทคนิคการใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ ได้แก่ การทำเหมืองแร่ข้อมูลการทำเหมืองแบบจำลองสาเหตุโมเดล Box-Jenkins ตัวอย่างด้านบนของเทคนิคการคาดการณ์ความต้องการเป็นเพียงรายชื่อสั้น ๆ ของความเป็นไปได้ที่ Bob สามารถใช้ได้ ปฏิบัติตามการพยากรณ์ความต้องการ บทเรียนนี้จะเน้นสองเทคนิคเชิงปริมาณเพิ่มเติมที่ง่ายต่อการใช้งานและให้วัตถุประสงค์การคาดการณ์ที่ถูกต้อง Moving Average Formula ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเทคนิคที่คำนวณแนวโน้มโดยรวมในชุดข้อมูล ในการจัดการการดำเนินงานชุดข้อมูลคือยอดขายจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ของ บริษัท เทคนิคนี้มีประโยชน์มากสำหรับการคาดการณ์แนวโน้มระยะสั้น เป็นค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาที่เลือก เรียกว่าย้ายเนื่องจากเป็นหมายเลขความต้องการใหม่มีการคำนวณสำหรับช่วงเวลาที่กำลังจะมาหมายเลขที่เก่าแก่ที่สุดในชุดตกปิดการรักษาช่วงเวลาที่ถูกล็อค ให้ดูตัวอย่างของวิธีการที่ผู้จัดการฝ่ายขายของ ABC Inc. คาดการณ์ความต้องการโดยใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่ สูตรดังต่อไปนี้: Moving Average (n1 n2 n3.) n โดยที่ n จำนวนช่วงเวลาในชุดข้อมูล ผลรวมของช่วงเวลาแรกและช่วงเวลาเพิ่มเติมทั้งหมดที่เลือกจะหารด้วยจำนวนช่วงเวลา Bob ตัดสินใจที่จะสร้างการคาดการณ์ความต้องการของเขาขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ปี ซึ่งหมายความว่าเขาจะใช้ข้อมูลยอดขายจาก 5 ปีที่ผ่านมาเป็นข้อมูลสำหรับการคำนวณ การเรียบแบบเสียดสี (Exponential Smoothing) การเพิ่มความลื่นไหลเป็นเทคนิคที่ใช้ค่าคงที่ที่ราบเรียบเป็นตัวพยากรณ์ความคาดการณ์ในอนาคต เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้ตัวเลขในการคาดการณ์ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยจะได้รับการปรับให้เรียบ เทคนิคนี้ใช้ข้อมูลที่ผ่านมาจากช่วงเวลาก่อน ๆ และใช้การคำนวณเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เป็นไปอย่างมีนัยสำคัญเพื่อคาดการณ์ข้อมูลในอนาคต ในกรณีนี้ Bob จะใช้การทำให้เรียบแบบเสวนาเพื่อเปรียบเทียบกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนหน้านี้เพื่อให้ได้ความเห็นที่สอง สูตรสำหรับการเรียบขึ้นชี้แจงมีดังนี้ F (t) forecast for 2016 F (t-1) forecast for ปีก่อนหน้า alpha smoothing constant คงที่ A (t-1) ยอดขายจริงจากปีก่อนค่าคงที่ที่ราบเรียบเป็นน้ำหนักที่ใช้กับสมการตามความสำคัญของ บริษัท วางข้อมูลล่าสุด ค่าคงที่ที่ราบเรียบเป็นตัวเลขระหว่าง 0 ถึง 1 ค่าคงที่การให้ราบเรียบเท่ากับ 0.9 จะส่งสัญญาณว่าผู้บริหารให้ความสำคัญกับข้อมูลการขายที่ผ่านมามากที่สุดในช่วงเวลาก่อน ๆ ค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.1 จะส่งสัญญาณว่าผู้บริหารให้ความสำคัญกับช่วงเวลาก่อนหน้าเล็กน้อยมาก ทางเลือกของค่าคงที่ที่ราบเรียบจะถูกตีหรือพลาดและสามารถปรับเปลี่ยนได้เมื่อมีข้อมูลมากขึ้น เราจะใช้แผนภูมิจากด้านบนพร้อมกับปริมาณขายในอดีตเพื่อคำนวณการคาดการณ์การทำให้ราบเรียบเป็นตัวเลขในปี 2016 มีคอลัมน์พิเศษที่จะรวมปริมาณยอดขายที่คาดการณ์ไว้ การคำนวณนี้เป็นสูตรที่ค่อนข้างมีประสิทธิภาพและมีความถูกต้องมากเมื่อเทียบกับเทคนิคการพยากรณ์ความต้องการอื่น ๆ บทคัดย่อการพยากรณ์ความต้องการเป็นส่วนสำคัญของแผนงานที่ บริษัท คาดการณ์ไว้สำหรับช่วงเวลาในอนาคต สามารถใช้เทคนิคต่างๆกันทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณและให้ข้อมูลชุดต่างๆแก่ผู้จัดการตามความต้องการโดยเฉพาะปริมาณการขาย เทคนิคการปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการอธิบายความเร่งด่วนเป็นทั้งตัวอย่างที่เป็นธรรมของวิธีการที่จะใช้เพื่อช่วยในการคาดการณ์ความต้องการ หากต้องการปลดล็อกบทเรียนนี้คุณต้องเป็นสมาชิกการศึกษา สร้างรายได้ของคุณ Earning College Credit คุณรู้ไหมคะว่าเรามีหลักสูตรวิทยาลัยมากกว่า 79 หลักสูตรที่พร้อมให้คุณได้รับเครดิตจากการสอบซึ่งได้รับการยอมรับจากวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยมากกว่า 2,000 แห่ง คุณสามารถทดสอบจากสองปีแรกของวิทยาลัยและบันทึกหลายพันปิดการศึกษาระดับปริญญาของคุณ ทุกคนสามารถได้รับเครดิตโดยการสอบโดยไม่คำนึงถึงอายุหรือระดับการศึกษา การโอนเงินไปยังโรงเรียนที่คุณเลือกไม่แน่ใจว่าคุณต้องการเข้าเรียนที่ใด แต่ Study มีบทความมากมายเกี่ยวกับการศึกษาระดับปริญญาทุกด้านพื้นที่การศึกษาและเส้นทางอาชีพที่สามารถช่วยคุณหาโรงเรียนที่เหมาะกับคุณได้ Research Schools, Degrees amp Careers รับข้อมูลที่เป็นกลางที่คุณต้องการเพื่อค้นหาโรงเรียนที่เหมาะสม เมื่อตลาดมีแนวโน้มในทิศทางใดบ่อยครั้งแนวโน้มนี้อาจยังคงสูงขึ้นต่อไปในบางมุมซึ่งสะท้อนความแข็งแกร่งของแรงซื้อในช่วงเวลาที่กำหนด สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือแนวโน้มเหล่านี้อาจยังคงมีอยู่เป็นระยะเวลาที่ยาวนานอาจจะหลายเดือนหรือหลายปี ด้วยเหตุนี้เราอาจใช้ SMA (Simple Moving Average) เพื่อกำหนดแนวโน้มนี้และใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เพื่อวางแผนการค้าในอนาคตของเรา ถ้าเราเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นเกินไปในกรอบเวลาเช่น 10-SMA เราจะเห็นว่าตลาดอาจข้ามด้านล่างและด้านบนและทำให้เกิดสัญญาณการซื้อขายที่ผิดพลาดจำนวนมาก ในทางกลับกันถ้าเราเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในกรอบเวลาที่ยาวเกินไปเราจะเสี่ยงต่อการสูญเสียการเทรดเนื่องจากตลาดอาจไม่สามารถย้อนกลับไปสู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่น 30-SMA ที่แสดงด้านล่าง อย่างไรก็ตามเราอาจเห็นว่าตลาดทดสอบและไม่สามารถทำยอดต่ำกว่า 20-SMA ได้ดังนั้นเราจึงอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เพื่อวางแผนการซื้อขายในระยะยาว ในกรณีนี้ผู้ค้าอาจรอให้ CADJPY ดึงกลับไปที่ 20-SMA และไม่สามารถปิดด้านล่างได้ ก้าวต่อไปเราอาจวางมาตรการป้องกันของเราไว้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในจุดที่เราไม่เชื่อว่าตลาดจะค้าขาย โชคดีที่สุดในธุรกิจการค้าทั้งหมดของคุณ DailyFX ให้ข่าว forex และการวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวกับแนวโน้มที่มีผลต่อตลาดสกุลเงินทั่วโลก A: จริง F: Forecast P: ก่อนหน้า DAILYFX PLUS อัตรา CHARTS RSS ผลการดำเนินงานในอดีตไม่มีการบ่งชี้ถึงผลการดำเนินงานในอนาคต DailyFX เป็นเว็บไซต์ข่าวและการศึกษาของ IG Group. Moving averages ในวิชาคณิตศาสตร์หลักนี้นักเรียนสร้างกราฟเส้นสำหรับข้อมูลชุดเวลาคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตีความกราฟโดยระบุข้อสรุป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: แผ่นงานด้านหน้าคำแนะนำจากครูนี้จะให้ภาพรวมของงานรวมถึงความรู้ของนักเรียนก่อนแนวทางที่แนะนำและส่วนขยายที่เป็นไปได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: แผนการสอนแผนการสอนรายละเอียดรวมถึงกิจกรรมเริ่มต้นวัตถุประสงค์และลำดับการสอน Moving Averages: presentation งานนำเสนอ PowerPoint ฉบับนี้มีชื่อว่า The Stroop Effect สำรวจค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และกราฟชุดกราฟเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ข้อมูลและแผนภูมิแผ่นงาน Excel ที่มีข้อมูลเกี่ยวกับค่าก๊าซการขายทางทีวีเวลาในการแข่งขัน 1 กิโลเมตรและเวลาในการขี่จักรยานสำหรับการวิเคราะห์ แสดงข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพและความปลอดภัยโปรดทราบว่าทรัพยากรได้รับการตีพิมพ์บนเว็บไซต์ในรูปแบบที่พวกเขาได้มา แต่เดิม ซึ่งหมายความว่ากระบวนการสะท้อนถึงการปฏิบัติและมาตรฐานทั่วไปที่ใช้บังคับในขณะที่มีการผลิตทรัพยากรและไม่สามารถสันนิษฐานได้ว่าเป็นที่ยอมรับในปัจจุบัน ผู้ใช้เว็บไซต์มีความรับผิดชอบอย่างเต็มที่ในการสร้างความมั่นใจว่ากิจกรรมใด ๆ รวมถึงการปฏิบัติงานที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบปัจจุบันที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพและความปลอดภัยและมีการประเมินความเสี่ยงที่เหมาะสม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ข้อมูลและแผนภูมิ (ข้อมูล) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: แผ่นหน้า (ครู039บันทึก) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: แผนการสอน (ครู039บันทึก) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (การนำเสนอ)