การย้าย ค่าเฉลี่ย อย่างน้อยสี่เหลี่ยม

ค่าเฉลี่ยของจุดสิ้นสุด (Endpoint moving average) EPMA กำหนดราคาโดยเฉลี่ยโดยการปรับเส้นตรงอย่างน้อยสี่เหลี่ยมให้ดูการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เมื่อผ่าน N วันที่ผ่านมาปิดราคาและใช้จุดสิ้นสุดของบรรทัดคือเส้นตรงกับวันสุดท้ายเป็นค่าเฉลี่ย การคำนวณนี้ไปตามจำนวนชื่ออื่น ๆ รวมถึงค่าเฉลี่ยถ่วงกำลังต่ำสุด LSQMA การถดถอยเชิงเส้นแบบเคลื่อนที่และการคาดการณ์เกี่ยวกับชุดเวลา TSF Joe Sharp ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับเปลี่ยนคือสูตรเดียวกันเกินไปด้วยสูตรนี้กลายเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ผ่านมาของอดีต N ราคาที่มีน้ำหนักไปจาก 2 N-1 ลงไป - N 2 นี่เป็นได้อย่างง่ายดายมาจากสูตรสี่เหลี่ยมอย่างน้อย แต่เพียงแค่มองที่น้ำหนักการเชื่อมต่อกับสแควร์สอย่างน้อยไม่ได้เป็นที่ชัดเจนทั้งหมดถ้า p1 เป็นวันนี้ใกล้ชิด p2 วันวาเลนไทน์เป็นต้นน้ำหนักที่ลดลงจากนั้น 3 จะลดลง 3 ครั้งในแต่ละวันและไปเป็นค่าลบสำหรับ N ที่เก่าแก่ที่สุดที่สามของวัน N กราฟต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าสำหรับ N 15 ค่าลบหมายถึงค่าเฉลี่ยที่มีน้ำหนักเกินในช่วงที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลงของราคาหลังกระโดดอย่างฉับพลันโดยทั่วไปอย่างไรก็ตามเนื่องจากเส้นพอดีจะผ่านกลางตลาดเมื่อเร็ว ๆ นี้ EPMA มีแนวโน้มที่จะอยู่ในช่วงกลางของราคาล่าสุดหรือประมาณการของที่ซึ่งดูเหมือนจะเป็นแนวโน้มที่น่าสนใจ เพื่อเปรียบเทียบ EPMA กับ SMA ธรรมดาดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา SMA ได้อย่างมีประสิทธิภาพวาดเส้นแนวนอนผ่าน N วันที่ผ่านมาราคาของค่าเฉลี่ยของพวกเขาในขณะที่ EPMA วาดเส้นลาดเอียงตัวชี้วัดความเฉื่อยดู Inertia ใช้ EPMA. Copyright 2002, 2003, 2004/2005, 2006, 2007, 2008, 2009 Kevin Ryde. Chart เป็นซอฟต์แวร์เสรีที่คุณสามารถแจกจ่ายและแก้ไขได้ภายใต้เงื่อนไขของสัญญาอนุญาตแบบสาธารณะทั่วไปของ GNU ที่เผยแพร่โดย Free Software Foundation ทั้ง 3 เวอร์ชันหรือตามที่คุณเลือก ใด ๆ ในภายหลัง version. Mean Reversion วันที่ทันสมัย ​​Moving เฉลี่ย Author GunjanDuaa 04 ตุลาคม 2012.Moving ค่าเฉลี่ยเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษาการวิเคราะห์ทางเทคนิคสิ่งที่เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและ แล้วต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงได้กับกาลเวลาและการถือกำเนิดของซอฟต์แวร์โปรแกรมคอมพิวเตอร์ s ได้ทำให้ช่างเทคนิคในการทดสอบและมากับชนิดใหม่ของการคำนวณข้อมูลการเปลี่ยนแปลงกลับแสดงให้เห็นว่าราคาสินทรัพย์ในที่สุดจะกลับไปเฉลี่ยหรือแนวโน้มก่อนแนวโน้ม resumption หรือ reversal trend อาจเป็นได้ว่าราคาจะกลับมาสู่ค่าเฉลี่ยหรือรวมกันเป็นระยะเวลาใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยซึ่งเป็นกระบวนการที่ระบบการซื้อขายหลายแห่งจะขึ้นอยู่กับการกระทำที่เกิดขึ้นเมื่อ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมามีความแตกต่างจากค่าเฉลี่ยในอดีตของพวกเขาการย้ายที่แท้จริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยยังคงถูกใช้โดยหลาย ๆ คน แต่ด้วยเวลาและความต้องการในการวัดราคาที่แตกต่างกันไปสำหรับความคิดใหม่และค่าเฉลี่ยใหม่ในบทความนี้ผมจะอธิบายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่ที่มี วิวัฒนาการด้วยเวลาและความต้องการ DEMA EXPONENTIAL DEMA และ TRIPLE TEMA. A ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นโค้งเรียบที่ให้ภาพ con ความเชื่อมั่นของแนวโน้มระยะยาวของค่าเฉลี่ยที่พวกเขาจะชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนที่มีการเคลื่อนไหวได้เร็วขึ้นโดยเฉลี่ยจะเร็วและค่าเฉลี่ยระยะยาวจะราบรื่นเพื่อลดเวลาล่าช้าเหล่านี้ชี้แจงค่าเฉลี่ยที่ถูกดัดแปลงคิดว่าพวกเขาจะใช้สำหรับการให้สัญญาณในการกำหนดราคาครอสโอเวอร์หรือแนวโน้ม ก่อน EMA - EMA EMA EMA EMA EMA EMA EMA - EMA 3 EMA EMA EMA 1 EMA EMA EMA 1 E ระยะเวลาการปรับให้ราบเรียบ. Chart 1 มีการครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า TEMA ให้สัญญาณเร็วที่สุดตามมาด้วย DEMA แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายดังนั้นความล่าช้าจะลดลงและเราสามารถเข้าสู่เทรนด์ก่อนหน้านี้ DISCMASTER DISPMA. A DispMA เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ สามารถเลื่อนไปข้างหน้าหรือย้อนกลับได้ตามช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงการขยับ Moving Average Backward เพื่อให้อยู่ในระยะยาวจะทำให้เกิดผลกระทบในการเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปข้างหน้าเพื่อให้ทันเวลา ออกเมื่อแนวโน้มเคาน์เตอร์พัฒนาจะสร้างผลชั้นนำจุดมุ่งหมายของ DisMA คือการหลีกเลี่ยง whipsaws ฉับพลันซึ่งมักจะมาในแนวโน้มที่ครบกำหนดหรือเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับข่าวการกำจัดจะทำให้จำนวนของสัญญาณปลอมน้อยลงระดับการแทนที่ปกติคือ 3 วันถึง 5 วันไปข้างหน้าหรือด้านหลังสามารถใช้สำหรับการหาการสนับสนุนและความต้านทานหรือเป็นสัญญาณครอสโอเวอร์และยังมีประโยชน์มากในการศึกษาวัฏจักรแผนภูมิ 2 แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยาวขึ้นไปข้างหน้าทำให้เรามีแนวโน้มในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ซึ่งอยู่เบื้องหลังช่วยให้เราได้รับ exit. WEIGHTED การย้ายเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก WMA ลองดูที่ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นจุดมุ่งหมายของ WMA คือการเอาความล่าช้าและเพิ่มปัจจัยความไวต่อราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเป็น ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา n ล่าสุดโดยที่น้ำหนักจะลดลง 1 เมื่อเทียบกับราคาที่เคยทำไว้การคำนวณ n Pn n - 1 Pn-1 n - 2 Pn-2 n - n - 1 Pn - n-1 nn - 1 n - n - 1.WMA ตอบสนองต่อ pri ได้เร็วขึ้น การเปลี่ยนแปลง ce เพราะวางความสำคัญมากขึ้นในการเคลื่อนไหวราคาล่าสุดที่วิธีที่มันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มได้เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสแควร์ย้ายเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้บางครั้งเรียกว่าเป็นจุดสิ้นสุดการย้ายเฉลี่ยมันขึ้นอยู่กับการถดถอยเชิงเส้น แต่ใช้ขั้นตอนหนึ่งไปข้างหน้าโดยประมาณว่าจะมีอะไรเกิดขึ้นหากบรรทัดการถดถอยต่อเนื่องทำให้มีแนวโน้มที่จะตอบสนองต่อแนวโน้มและแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงก่อนหน้านี้เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ โดยส่วนใหญ่เป็นสัญญาณครอสโอเวอร์กับตัวเองหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ หรือสามารถใช้กับราคาที่เคลื่อนไปด้านบนหรือด้านล่างเป็นสัญญาณซื้อหรือขายได้ในแผนภูมิ 3 เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เส้นในแผนภูมิหนึ่งอันดับแรกคือ Least Square ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นสีเขียวหรือที่เรียกว่า End Point moving average ค่าเฉลี่ย Red Circles show ราคาขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยที่แสดงการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มขึ้นและลงช่วยออกจากตำแหน่งหรือใช้การค้าตรงข้ามอื่น ๆ สอง WMA ม่วงหนาและ EMA พุ่งสีแดงการคำนวณทั้ง 2 ค่าเฉลี่ยใกล้เคียงกัน แต่ในน้ำหนัก WMA จะให้ราคาปัจจุบันมากขึ้นดังนั้นจึงแสดงให้เห็นว่า WMA ใกล้เคียงกับราคาเมื่อเทียบกับ EMA. WILDERS MOVER AVERAGE ซึ่งเป็นชื่อที่แนะนำโดย Welles Wilder ช่างเทคนิคที่ดีที่มีผลงาน ได้แก่ Relative Strength Index RSI, ดัชนีค่าเฉลี่ยทิศทาง ADX Parabolic Sar และ Average True Range ATR บางครั้งเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับเปลี่ยนโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้การเคลื่อนไหวของราคามีความราบรื่นเพื่อระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันราคา EMA ในปัจจุบัน K EMA เมื่อวานนี้ 1-k เมื่อ k 1 N, N จำนวนรอบระยะเวลาสูตรคล้ายคลึงกับ EMA ซึ่งมี 2 พารามิเตอร์ชุดข้อมูลและช่วงเวลาย้อนกลับและส่งกลับเป็นเส้นเรียบราคาอยู่และปิดเหนือค่าเฉลี่ยจะเรียกว่า เป็นขาขึ้นและด้านล่างเป็น downtrendChart 4 แสดงสองค่าเฉลี่ยภายใต้การคำนวณ Wilders ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปสามารถใช้สำหรับการกำหนดแนวโน้มและสั้นสำหรับการซื้อขายสำหรับการซื้อในการจุ่มและขายที่เพิ่มขึ้น Crossover prov สัญญาณการซื้อขายหุ้นดังกล่าวเป็นปัจจัยหนุนให้ความเชื่อมั่นของนักลงทุนส่วนใหญ่มักใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในทิศทางการซื้อขายซึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่เหล่านี้จะช่วยให้ผู้ค้าสามารถจับแนวโน้มในทางที่ดีขึ้นและสร้างระบบการซื้อขายที่ละเอียดขึ้นเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มตลาดที่ดีขึ้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่ำสุดของตาราง LSMA คำนวณเส้นการถดถอยสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดสำหรับช่วงเวลาก่อน ๆ จึงนำไปสู่การคาดการณ์ล่วงหน้าจากกระแส period ตัวบ่งชี้มีความสามารถในการระบุสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้หากบรรทัดการถดถอยต่อเนื่องการคำนวณค่าเฉลี่ยของการคำนวณค่าเฉลี่ยสตริปส์ของภาคตะวันออกขึ้นอยู่กับผลรวมของวิธีกำลังสองน้อยสุดในการหาเส้นตรงที่เหมาะสมกับข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับช่วงเวลาที่เลือก จุดสิ้นสุดของเส้นเป็นพล็อตและกระบวนการจะทำซ้ำในแต่ละระยะเวลาที่ประสบความสำเร็จสูตรสำหรับการคำนวณสายของพอดีที่ดีที่สุดคือ. - xy nx - x. Where n คือจำนวนจุดข้อมูลที่เลือก y คือราคา x คือวันที่ a เป็นค่าคงที่เมื่อ x เท่ากับศูนย์ b คือความลาดเอียงของเส้นใช้ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่น้อยที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่เหลี่ยมจะถูกใช้เป็นสัญญาณไขว้เพื่อระบุแนวโน้มรั้นหรือขาประจำในแผนภูมิด้านล่างเราได้เลือกแผนภูมิ iPath นับหนึ่งนาทีจากวันที่ 12 กรกฎาคม 2016 และใช้เส้นแสดงสีน้ำเงินที่เคลื่อนไหวน้อยที่สุด ได้ใช้การตั้งค่าเริ่มต้นเป็นระยะเวลา 25 - LSMA 25, 0.Least Squares Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดจะสร้างสัญญาณเมื่อราคาเบี่ยงเบนจากตัวบ่งชี้ตอนนี้เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ เราจำเป็นต้องประเมินเมื่อมีค่าต่ำสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของสแควร์จะแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มหากสัญญาณมีการเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางขาขึ้นพร้อมกับการฟื้นตัวของราคาสัญญาณจะสร้างสัญญาณการซื้อหากสัญญาณเปลี่ยนไปสู่ขาลงและการลดลงของราคาสัญญาณการขายจะสร้างขึ้นตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูซื้อ s เหล่านี้ได้ สัญญาณ ell จากแผนภูมิหนึ่งนาทีเดียวกันสำหรับ iPath ไฮไลต์ในวงกลมสีน้ำเงินและสีแดงตามลำดับค่าเฉลี่ยสแควร์เคลื่อนที่ที่ลดลง - 2. รวมค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่น้อยที่สุดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการระบุในช่วงเดียวกัน iPath อย่างไรก็ตามเวลานี้เราเลือกกราฟ 3 นาทีเพื่อประเมินความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้เพื่อให้สอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแล้วฉันได้ปรับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของจำนวนที่น้อยที่สุดไปเป็น 9 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ระบุไว้จะถูกเน้นเป็นสีส้มในขณะที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะถูกเน้นเป็นสีชมพู LSMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาและแบบธรรมดาที่คุณสามารถดูได้ในแผนภูมิข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเฉลี่ยและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาใกล้เคียงกับราคาที่น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่น้อยที่สุด มือมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดคือสัญญาณบ่งชี้แนวโน้มเล็กน้อยก่อนตัวบ่งชี้ทั้งสองคุณสามารถดูได้จากแผนภูมิด้านบนที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุด แสดงรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้ารูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าขาขึ้นที่ไฮไลต์เป็นสีน้ำเงินก่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเส้นผ่าศูนย์กลางสี่เหลี่ยมที่เคลื่อนที่เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้ายังเน้นสีส้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดจะใช้กับช่วงเวลาต่างๆเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ การข้ามของการเคลื่อนที่เร็วขึ้น ตัวบ่งชี้เฉลี่ยที่มีสัญญาณช้ากว่าสามารถระบุสัญญาณซื้อหรือขายได้ด้านล่างเป็นแผนภูมิสามนาทีสำหรับ QQQs ซึ่งเราได้เลือกบรรทัด LSMA 9 และ 18 LSMA 9, 0 เป็นสีน้ำเงินในขณะที่ LSMA 18 , 0 จะปรากฏเป็นสีส้มคุณสามารถเห็นได้ว่าเราได้แสดงสัญญาณการขายหรือซื้อที่อยู่ใกล้กับไขว้ตามเทรนด์ LSMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบแทนและแบบง่าย 2. ทำไมค่าเฉลี่ยสแควร์สแควร์ที่น้อยที่สุดมีความซับซ้อนสำหรับผู้ค้าปลีกขณะนี้คุณ ต้องคิดว่าตัวบ่งชี้จะดีกว่าตัวบ่งชี้ที่ใช้กันมากที่สุดเช่น SMA และ EMA ตามการเขียนข้างต้น LSMA LSMA มีจุดอ่อนของตัวเองและให้สัญญาณเท็จเช่นเดียวกับตัวชี้วัดอื่นใดที่ฉัน ความเป็นจริงตัวบ่งชี้อาจให้สัญญาณเท็จมากขึ้นกว่าคู่ค้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพยายามระบุการเปลี่ยนแปลงในเทรนด์คุณสามารถดูได้ในแผนภูมิ QQQ สามนาทีด้านล่างในวันที่ 8 และ 11 กุมภาพันธ์ 2016 เราได้เน้นสัญญาณผิดพลาดสองแบบใน สีแดงที่นี่คุณจะเห็นว่าตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยกำลังเคลื่อนไหวน้อยที่สุดแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการขายขณะที่ราคาอยู่ในช่วงขาลงลูปสแควร์เคลื่อนที่เฉลี่ยสัญญาณผิดพลาดนอกจากนี้ควรระมัดระวังการใช้สัญญาณเฉลี่ยน้อยที่สุดในกรณีที่ราคาเบี่ยงเบนไปจาก ตัวบ่งชี้เราสามารถมองเห็นค่าเบี่ยงเบนกว้างนี้ได้ในกราฟแผนภูมิสามนาทีของ QQQ ที่ 12 กรกฎาคมแผนภูมิค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยของกำลังสองจะแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาลงในขณะที่ราคาถูกเพิ่มขึ้นช่วงห่างของช่องว่างและค่าเฉลี่ยน้อยที่สุดในการย้ายสแควร์ ตัวชี้วัดโมเมนตัมลองดูว่าเราสามารถหลีกเลี่ยงสัญญาณที่ผิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดโดยการรวมตัวกับตัวชี้วัดอื่น ๆ เรามีแผนภูมิ ADR สามนาทีตั้งแต่วันที่ 6 กรกฎาคมและ 7 กรกฎาคม เราเลือกค่า LSMA 15, 0 และ LSMA 25, 0. LSMA 25, 0 จะถูกไฮไลต์เป็นสีน้ำเงินในขณะที่ LSMA 15, 0 ถูกไฮไลต์เป็นสีน้ำเงินเราใช้ช่องทางสินค้าโภคภัณฑ์ ดัชนี CCI เป็นตัวบ่งชี้ที่สองในช่วงครึ่งชั่วโมงแรกของการซื้อขายในวันที่ 6 กรกฎาคมคุณสามารถเห็นสัญญาณที่ขัดแย้งกันได้จากตัวบ่งชี้ CCI และตัวบ่งชี้ LSMA สองตัว CCI แสดงแนวโน้มขาลงในขณะที่ LSMA 15, 0 และ LSMA 25, 0 มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างไรก็ตามคุณสามารถเห็นได้ว่าหุ้นมีช่วง จำกัด ในช่วงเวลานี้ประมาณ 10 03 น. คุณสามารถเห็น Crossover ซึ่ง LSMA 15, 0 ข้ามด้านล่าง LSMA 25, 0 สร้างสัญญาณขาย ในทางกลับกันคุณเห็นว่ามีการฟื้นตัวเล็กน้อยจากแนวโน้มดัชนีขาขึ้นจากดัชนีสินค้าโภคภัณฑ์ CCI หุ้นซื้อขายใกล้ 124 จุด ณ จุดนี้และข้าม 126 ต่อไปหลังจากนี้คุณจะเห็นสัญญาณซื้อที่ผิดพลาดจาก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามผ่าน LSMA 15, 0 ข้ามด้านล่างการสร้าง LSMA 25, 0 สัญญาณซื้อหลังจากนั้นระยะสั้นขาขึ้นและ CCI อีกครั้งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาลงที่ได้รับการสนับสนุนจากราคาที่ลดลงภายใน 15 นาทีเราสังเกตเห็น LSMA 15, 0 ข้ามด้านล่าง LSMA 25, 0 สร้างสัญญาณขาย และราคา negan ตก. ดังนั้นที่นี่คุณสามารถเห็น LSMA จะให้สัญญาณล่าช้าเล็กน้อยและไม่สนับสนุนสัญญาณใด ๆ ที่สร้างขึ้นจากตัวชี้วัดหลักของเราเลือก. ผู้ค้าวันจันทร์สามารถเผชิญการตัดสินใจที่ยากเพราะตามเวลาตัวบ่งชี้สร้างสัญญาณ แนวโน้มในหุ้นได้สิ้นสุดลงแล้วหรือสิ้นสุดลงเราจะเห็นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าดัชนีเคลื่อนไหวอย่างน้อยที่สุดในช่วงเวลาที่เหลือของวันรวมทั้งสร้างสัญญาณเท็จหรือส่งสัญญาณการค้าเมื่อแนวโน้มสิ้นสุดลง มีเซสชั่นที่ถูกผูกไว้เล็กน้อยในสต็อกจาก 12 00 น. ประมาณครึ่งชั่วโมงซึ่งคุณจะได้เห็นสัญญาณผิดพลาดหรือปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนบางส่วนจากตัวบ่งชี้ที่มีค่าเฉลี่ยน้อยสุดในการคำนวณ CCI ล้มเหลวในการสร้าง gnal ในช่วงเวลานี้ที่เรารู้ว่าตัวชี้วัดทั้งหมดมีข้อบกพร่องของตัวเองอย่างไรก็ตาม CCI อีกครั้งเริ่มต้นขึ้นหลังจาก 12 10 น. ได้รับการสนับสนุนโดยการฟื้นตัวเล็กน้อยในราคา แต่เราไม่ได้รับสัญญาณซื้อจากสี่เหลี่ยมต่ำสุดที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยไขว้ จนถึง 20 นาทีต่อมาอย่างไรก็ตามเวลาประมาณ 1 น. 30 เรามีครอสโอเวอร์ขายจากตัวบ่งชี้เฉลี่ยการเคลื่อนไหวอย่างน้อยสี่เหลี่ยมที่ได้รับการสนับสนุนจาก CCI ดังนั้นเราอาจไปสั้นกว่า 126 20 และครอบคลุมตำแหน่งที่มากกว่า 124 50 แต่จริง ความท้าทายที่นี่คือการระบุว่าตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุดส่งสัญญาณผิดหรือไม่คุณต้องคิดว่า LSMA จะเป็นประโยชน์หากเรารวมตัวบ่งชี้กับตัวบ่งชี้ RSI และ MACD ที่นิยมมากเรามีเวลาสามนาที กราฟของ BHP ตั้งแต่วันที่ 6 กรกฎาคม 2556 เราใช้ตัวบ่งชี้เริ่มต้นของ MACD 12, 26, close, 9 และ RSI 14 ตามที่เราเห็นในกราฟด้านล่างเราได้รับสัญญาณการซื้อที่ชัดเจนจากสัญญาณ MACD ด้วยสัญญาณไขว้ที่แข็งแกร่ง แล้ว เราได้รับสัญญาณจาก RSI ซึ่งเป็นตัวยืนยันแนวโน้มการซื้อโดยเน้นสีฟ้าใกล้ตัวบ่งชี้ BHP ในที่สุดหลังจากที่เพิ่มสัญญาณ MACD ขึ้นมาและปิดบวกในระหว่างวันอย่างไรก็ดีเราไม่เห็นสัญญาณใด ๆ จากตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเราอย่างน้อยที่สุดซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มทรงตัวในช่วงระยะเวลาดังกล่าวเราได้เน้นแนวโน้มโดยทั่วไปจาก LSMA ในสีส้มตามที่เห็นในตารางด้านล่าง LSMA - RSI - MACD ขณะนี้ให้เปรียบเทียบสแควร์ที่น้อยที่สุด ตัวบ่งชี้เฉลี่ยกับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตและดูว่ายังมีสัญญาณที่ดีกว่าหรือไม่แล้ว LSMA สำหรับแผนภูมิ BHP Billiton Limited BHP ในเวลาเดียวกันสามวันจากวันที่ 6 กรกฎาคม 2016 เราได้เพิ่มค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังและชี้ ตัวบ่งชี้สีชมพูคุณสามารถสังเกตความแตกต่างได้อย่างชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลขและเครื่องหมายแสดงการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยอย่างน้อยหนึ่งรูปสี่เหลี่ยม EMA ได้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มการปรับตัวขึ้นอย่างต่อเนื่องพร้อมกับตัวบ่งชี้การสนับสนุน MACD และ RSI เนื่องจาก w 2. ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่น้อยที่สุดก็เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยของจุดสิ้นสุด (end point moving average indicator) และคำนวณโดยใช้เส้นสมการถดถอยน้อยที่สุดสำหรับงวดก่อน ๆ เช่นเดียวกับอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยน้อยที่สุดนอกจากนี้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างน้อยก็จะสร้างแนวโน้มรั้นหรือขาประจำโดยอิงจากการครอสโอเวอร์ของตัวเองในช่วงเวลา 2 ช่วงเวลาอย่างไรก็ตามเราเชื่อว่าผู้ค้าปลีกควรระมัดระวังในการส่งสัญญาณเฉลี่ยอย่างน้อยสี่เหลี่ยมถ้าเบี่ยงเบนราคาจากตัวบ่งชี้ค่อนข้างมาก สูงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น้อยที่สุดทำให้เกิดสัญญาณที่ทำให้เข้าใจผิดกับผู้ค้าและเราคิดว่าผู้ประกอบการต้องระมัดระวังในขณะที่ใช้ตัวบ่งชี้นี้แม้ว่าดัชนีจะรวมกับตัวบ่งชี้การค้าอื่น ๆ แต่เราไม่สามารถยืนยันแนวโน้มที่ชัดเจนได้ LSMA แนะนำให้ผู้ค้ารายวันหลีกเลี่ยงการใช้ตัวบ่งชี้นี้โพสต์แบบย้อนหลัง