เฉลี่ยเคลื่อนที่ กราฟ

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลายิ่งยอดและหุบเขาจะราบเรียบยิ่งเท่าไรระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยตัวชี้วัดความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้ สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงหยิบขึ้นมาแนวโน้มใหญ่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตามถ้าความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วัน, แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสมหาก 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสมผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังในการสร้างสัญญาณเล็กน้อยก่อนตลาดอื่น ๆ ตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21.100 ถึง 200 วัน 20 ถึง 40 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวขึ้น 20 ถึง 65 วัน 4 ถึง 13 สัปดาห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 ถึง 20 วันสำหรับระยะสั้น cy cles. The ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปนานเมื่อราคาข้ามไปสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่างไปสั้น ๆ เมื่อราคาข้ามไปด้านล่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบนระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในหลากหลาย ตลาดที่มีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลด whipsaws. More ระบบที่ซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่ง. สองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้เร็วขึ้น (Moving Average) ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการเคลื่อนไหว (Moving Averages) ซึ่งใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคามีการเปลี่ยนแปลงโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages) ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 6 รูปแบบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆ 6 เส้นเพื่อยืนยันค่าเฉลี่ย มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์แนวโน้มตามวัตถุประสงค์ในการลดจำนวน whipsaws. Keltner Channels ใช้วงพล็อตที่หลายช่วงจริงเฉลี่ยในการกรอง ค่าเฉลี่ย MACD Moving Average Convergence Divergence บ่งชี้ความแตกต่างของค่าเฉลี่ยของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ค่าซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงซึ่งจะช่วยให้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าลง ความเสี่ยงด้านตลาดและการปรับปรุง timing. Moving ค่าเฉลี่ยของคุณหากข้อมูลนี้ถูกวางแผนไว้ในกราฟดูเหมือนว่านี้แสดงให้เห็นว่ามีความหลากหลายรูปแบบในจำนวนผู้เข้าชมขึ้นอยู่กับฤดูกาลมีมากน้อยในฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาว กว่าฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนอย่างไรก็ตามหากเราต้องการเห็นแนวโน้มของจำนวนผู้เข้าชมเราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ 4 จุดเราทำเช่นนี้โดยการหาจำนวนผู้เข้าชมโดยเฉลี่ยในสี่ไตรมาสของปี 2548 จากนั้นเราจะพบ จำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยในช่วงสามไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และไตรมาสแรกของปี 2549 จากนั้นในช่วงสองไตรมาสสุดท้ายของปีพ. ศ. 2548 และสองไตรมาสแรกของปี 2549 โปรดทราบว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดที่เราสามารถหาได้คือค่า t wo ของปี 2006 และสองไตรมาสแรกของปี 2007. เราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บนกราฟเพื่อให้แน่ใจว่าแต่ละค่าเฉลี่ยถูกวางแผนไว้ที่จุดกึ่งกลางของสี่ส่วนที่ครอบคลุมเราสามารถเห็นได้ว่ามีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยมาก ในผู้เข้าชม