Forex เฉลี่ยเคลื่อนที่ อธิบาย

EMA Indicator Explained ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential คืออะไรการปรับปรุงค่าเฉลี่ยเลขคณิต (Exponential Moving Average) หรือตัวบ่งชี้ EMA ได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อตอบสนองความอ่อนตัวของดัชนี SMA ที่ล้าหลังโดยให้น้ำหนักมากขึ้นกว่านี้ ต้นกำเนิดของมันไม่เป็นที่รู้จัก แต่การใช้งานนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้เกิดความผันผวนของราคาและสร้างภาพลักษณ์ที่ชัดเจนในการเปลี่ยนแปลงราคา ผู้ค้าใช้ EMA บางครั้งในการแสดงคอนเสิร์ตกับ EMA อื่นในช่วงเวลาอื่นเพื่อยืนยันการเปลี่ยนแปลงของราคา ตัวบ่งชี้ EMA ใช้ระยะเวลาและราคาเช่นเดียวกับ SMA แต่ราคาสดจะได้รับน้ำหนักมากขึ้นเพื่อให้ตัวบ่งชี้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจากมีการตอบสนองได้เร็วกว่าจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างสัญญาณปลอมมากขึ้น EMA ทำงานได้ดีเมื่อเทียบกับ EMA อื่นในตลาดที่มีแนวโน้มสูง แต่ไม่แนะนำให้ใช้ EMA ในตลาดด้านข้าง เนื่องจาก EMA เป็นที่นิยมดังนั้นจึงมักสร้างเส้นสนับสนุนหรือแนวต้านขึ้นอยู่กับประเภทของเทรนด์ที่ผู้ค้าเคารพในขั้นตอนการตัดสินใจของตน สูตร EMA ตัวบ่งชี้ EMA เป็นเรื่องปกติในซอฟต์แวร์การซื้อขายของ Metatrader4 สูตรการคำนวณมีความซับซ้อนมากกว่า SMA และทำตามขั้นตอนต่อไปนี้: เลือกการตั้งราคาสมมติราคาปิดเลือกการตั้งค่ารอบ 10 เช่นคำนวณค่า Smoothing Factor SF 2 (1 10) ค่า EMA ใหม่ SF X ราคาใหม่ (1 - SF) X คา EMA เดิม โปรแกรมจะดำเนินการคำนวณที่จำเป็น เส้น EMA สองเส้นแสดงด้านล่างโดยใช้ช่วงเวลาที่แตกต่างกัน (Red 28, Blue 13): แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์มักวางตัวชี้วัด EMA ตามแนวการสร้างเชิงเทียนที่มีอยู่ตามที่แสดงในแผนภาพ เส้นสีแดงในกลุ่ม EMA มีการตั้งค่าระยะยาวขึ้นตามแนวโน้มขาขึ้นที่หดตัวลงมาด้านล่างและเป็นเส้นแนวรองรับจนกว่าแนวโน้มจะเริ่มกลับทิศทาง เส้น EMA สีน้ำเงินที่มีการตั้งค่าระยะเวลา 13 ตอบสนองได้เร็วขึ้นและฝังอยู่ภายในเชิงเทียน ประโยชน์ของตัวบ่งชี้ EMA คือความเรียบง่ายของภาพ ผู้ค้าสามารถประเมินแนวโน้มราคาของพฤติกรรมราคาได้อย่างรวดเร็วจากทิศทางของ EMA ต้องระมัดระวังเนื่องจาก EMA เป็นตัวบ่งชี้ที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนและอาจไม่ปรับตัวให้เข้ากับความผันผวนของตลาดได้อย่างรวดเร็ว บทความถัดไปในชุดข้อมูลนี้เกี่ยวกับตัวบ่งชี้ EMA จะหารือเกี่ยวกับการใช้ตัวบ่งชี้นี้ในการซื้อขาย forex และวิธีอ่านสัญญาณกราฟิกต่างๆที่สร้างขึ้น ความเสี่ยง: การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ความเป็นไปได้ที่คุณอาจสูญเสียมากกว่าเงินฝากเริ่มแรกของคุณ ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ OptiLab Partners AB Fatburs Brunnsgata 31 118 28 Stockholm Sweden การซื้อขายอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศมีความเสี่ยงสูงและอาจไม่เหมาะสำหรับนักลงทุนทุกราย ระดับการยกระดับสูงสามารถทำงานได้ดีกับคุณและคุณ ก่อนตัดสินใจลงทุนในตลาดหลักทรัพย์ต่างประเทศคุณควรพิจารณาวัตถุประสงค์การลงทุนระดับประสบการณ์และความกระหายที่มีความเสี่ยงอย่างรอบคอบ ไม่มีข้อมูลหรือความคิดเห็นใดที่มีอยู่ในไซต์นี้ควรนำมาเป็นการชักชวนหรือเสนอซื้อหรือขายเงินตราตราสารทุนหรือเครื่องมือทางการเงินหรือบริการอื่น ๆ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาเป็นข้อบ่งชี้หรือรับประกันประสิทธิภาพในอนาคต โปรดอ่านข้อจำกัดความรับผิดชอบตามกฎหมายของเรา สำเนา 2017 OptiLab Partners AB ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้ตามที่สามารถคำนวณได้สำหรับช่วงเวลาต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยเป็นเวลาหลายช่วงเวลา ระยะเวลาและจากนั้นหารยอดรวมนี้ตามจำนวนรอบระยะเวลาซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยได้ง่ายขึ้น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้น หากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาหลักทรัพย์ลดลง ระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ ความสำคัญเชิงวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้เพื่อระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่กำหนด รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นหรือขาลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ อีกเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อย แต่ก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละเฟรมเวลาที่ต่างกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง รูปแบบการค้าที่นิยมใช้รูปแบบการซื้อขายสองรูปแบบที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีทอง การเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ถือเป็นสัญญาณขาลงที่มีการขาดทุนเพิ่มขึ้น เครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (SMA) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (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 เหตุผลที่ทำให้เรารู้สึกเบื่อหน่ายกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 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 บันทึกความคืบหน้าของคุณด้วยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนเสร็จสมบูรณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คาดการณ์ (EMA) อธิบายในบทเรียนก่อนหน้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถบิดเบี้ยวได้โดยการเพิ่มขึ้น We8217 จะเริ่มต้นด้วยตัวอย่าง Let8217s บอกว่าเราวางแผน SMA ระยะเวลา 5 วันในกราฟรายวันของ EURUSD ราคาปิดในช่วง 5 วันที่ผ่านมามีดังต่อไปนี้: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณได้ดังนี้: (1.3172 1.3231 1.3164 1.3186 1.3293) 5 1.3209 ง่ายพอแล้วดีถ้ามีรายงานข่าวในวันที่ 2 ซึ่งเป็นสาเหตุของเงินยูโร วางลงบนกระดาน ทำให้ EURUSD ลดลงและปิดที่ 1.3000 Let8217s เห็นสิ่งที่มีผลกระทบนี้จะมีในช่วง SMA 5 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายจะคำนวณดังนี้: ผลของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะต่ำกว่ามากและจะทำให้คุณเห็นว่าราคาจริงลงไปเมื่อในความเป็นจริงวันที่ 2 เป็นเพียงเหตุการณ์เพียงครั้งเดียว ที่เกิดจากผลการรายงานทางเศรษฐกิจที่ไม่ดี จุดที่เราพยายามจะทำคือบางครั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจดูง่ายเกินไป หากมีเพียงวิธีเดียวกับที่คุณสามารถกรองการขัดจังหวะเหล่านี้เพื่อที่คุณจะได้รับความคิดผิด ใช่นาที 8230 ใช่มีวิธีที่ It8217 เรียกว่า Exponential Moving Average Exponential moving average (EMA) ให้น้ำหนักมากขึ้นในช่วงเวลาล่าสุด ในตัวอย่างข้างต้น EMA จะให้น้ำหนักกับราคาของวันที่ผ่านมาซึ่งจะเป็นวันที่ 3, 4 และ 5 ซึ่งหมายความว่าการเพิ่มขึ้นในวันที่ 2 จะมีมูลค่าน้อยลงและจะมีขนาดใหญ่เท่าที่จะทำได้ มีผลต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ราวกับว่าเราคำนวณหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย หากคุณคิดถึงเรื่องนี้จะทำให้รู้สึกดีขึ้นมากเพราะสิ่งนี้ไม่ได้เป็นสิ่งที่ทำให้ความสำคัญมากขึ้นในสิ่งที่พ่อค้าทำอยู่เมื่อเร็ว ๆ นี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย (EMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบขนาน (SMA) ด้านข้าง Let8217s ดูแผนภูมิ 4 ชั่วโมงของ USDJPY เพื่อเน้นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถัวเฉลี่ย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) จะมีลักษณะเคียงข้างกันอย่างไร บนแผนภูมิ สังเกตว่าเส้นสีแดง (30 EMA) มีราคาใกล้กว่าเส้นสีน้ำเงิน (30 SMA) ซึ่งหมายความว่าการกระทำของราคาล่าสุดถูกต้องแม่นยำยิ่งขึ้น คุณอาจจะเดาได้ว่าทำไมถึงเกิดเหตุการณ์เช่นนี้ It8217 เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้แจงให้ความสำคัญกับสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ เมื่อทำการค้าขายสิ่งสำคัญที่ต้องดูว่าเทรดเดอร์ทำอะไรอยู่ในขณะนี้คือสิ่งที่พวกเขาทำในสัปดาห์ที่ผ่านมาหรือเดือนที่ผ่านมา บันทึกความคืบหน้าโดยการลงชื่อเข้าใช้และทำเครื่องหมายบทเรียนว่าเสร็จสมบูรณ์