10 เดือน เฉลี่ยเคลื่อนที่ S & P

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่อธิบายได้ - ข้อมูลเบื้องต้นที่เรียบง่ายและเป็นประโยชน์บทนำการปรับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยจะทำให้ข้อมูลราคาเป็นไปอย่างต่อเนื่อง พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้า การเลื่อนค่าเฉลี่ยของความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีต แม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองเสียงรบกวน พวกเขายังเป็นตัวสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่นกลุ่ม Bollinger Bands MACD และ Oscillator McClellan ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทคือ Moving Average เฉลี่ย (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น กราฟของ SMA และ EMA มีดังนี้ Simple Moving Average Calculation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วยห้า เป็นชื่อที่แสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเนื่องจากมีข้อมูลใหม่มาให้ นี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลา ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเว้นจุดข้อมูลแรก (11) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (16) วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคงที่ต่อไปโดยทิ้งจุดข้อมูลแรก (12) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (17) ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงการคำนวณสามวัน นอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 วันราคาในช่วง 4 วันก่อนหน้านี้ลดลงและนี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้า การคำนวณเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) ต้องเริ่มจากที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็น EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าในการคำนวณครั้งแรก สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนัก ขั้นที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่าเป็น 18.18 ตามราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18.18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9.52 กับราคาล่าสุด (2 (201) .0952) สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นลงนั้นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่า หากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาจากนั้นป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA0: ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10- day สำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ตรงและต้องการคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของวันที่ 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (22.22) ในการคำนวณครั้งแรก หลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะใช้เวลามากกว่า เนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดในภายหลัง กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปถึง 30 รอบเท่านั้นซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจาย 20 ช่วง StockCharts ย้อนกลับไปอย่างน้อย 250 รอบ (โดยทั่วไปมากขึ้น) สำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยความล่าช้ายิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงเท่าไหร่ยิ่งเท่าไร ค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 วันจะกอดราคาได้ใกล้เคียงมากและจะเลี้ยวไม่นานหลังจากที่ราคาเปิด ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยรวมสั้น ๆ เหมือนเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้การทำงานช้าลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทาง กราฟด้านบนแสดง SampP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้น แม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA 100 วันก็ยังไม่ปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อพูดถึงปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเป็นเส้นตรงแม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างหนึ่งก็ไม่จำเป็นต้องดีกว่าอีก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีนัยสำคัญมีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังแบบ Exponential จะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทาน การย้ายการตั้งค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุด กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียว ทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของ SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคม สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ระยะสั้นการเคลื่อนไหวระยะสั้น (5-20 ช่วง) เหมาะกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย กลุ่มผู้ชาตินิยมที่สนใจในแนวโน้มในระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาตั้งแต่ 100 ขึ้นไป ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลาง นักเกรเทนหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกัน ระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่าย หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม การระบุแนวโน้ม (Trend Identification) สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสแสร้ง ตามที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบทึบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบทึบ ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปราคาจะเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยถล่มที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวระยะยาวที่เพิ่มขึ้นสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาว แผนภูมิด้านบนแสดง 3M (MMM) โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วัน ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหล่านี้ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้น (ที่ดีที่สุด) หรือหลังจากเกิดขึ้น (ที่แย่ที่สุด) MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตามเมื่อ MMM ยังคงทำยอดขายต่อไปอีก 12 เดือน การย้ายค่าเฉลี่ยทำงานได้เรื่อย ๆ ตามแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้คู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาว เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบ ระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานาน การครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าเป็นกากบาทสีทอง การไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าข้ามตาย การย้ายค่าเฉลี่ยของไขว้ให้สัญญาณค่อนข้างช้า อย่างไรก็ตามระบบมีตัวบ่งชี้อยู่สองตัว ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้แบบไขว้ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่า อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองเส้น ระบบไขว้แบบทริปเปิ้ลที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน แผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot (HD) ด้วย EMA 10 วัน (เส้นสีเขียว) และ EMA 50 วัน (เส้นสีแดง) เส้นสีดำปิดทุกวัน การใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม (1) แต่ระยะเวลาดังกล่าวไม่นานถึง 10 วันที่กลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน (2) การข้ามนี้ใช้เวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนมกราคม (3) เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้ง เครื่องหมายกากบาทดังกล่าวไม่อยู่ในช่วงที่ EMA 10 วันกลับมาอยู่เหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา (4) หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นสูงกว่า 20 ปีมีสองประเด็นที่นี่ แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ whipsaws ผู้ค้าอาจต้องการครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนทำเครื่องหมายหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำการค้า ประการที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาจำนวนไขว้ได้ MACD (10,50,1) จะแสดงเส้นที่แสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุมสองค่า MACD เปลี่ยนเป็นค่าบวกระหว่างช่วงกากบาทสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้ว Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แผนภูมินี้แสดง Oracle (ORCL) พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD (50,200,1) ในช่วงระยะเวลา 12 ปีมีการครอสโอเวอร์เฉลี่ย 4 ช่วง สามคนแรกทำให้เกิดเสียงกระหึ่มหรือไม่ดี แนวโน้มอย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม ราคา Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่าย สัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณ หนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเฉพาะเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป นี้จะซื้อขายในความกลมกลืนกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น เห็นได้ชัดว่าการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนหน้าเช่นสัญญาณ แต่การลดลงดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นมาก การข้ามแบบหยาบคายจะช่วยแนะนำการฟื้นตัวที่ใหญ่ขึ้น การข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric (EMR) พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน ราคาหุ้นปรับตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ ราคาปรับตัวลงมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้น (ลูกศรสีเขียว) สอดคล้องกับแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD (1,50,1) แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD (1,50,1) เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อระยะใกล้อยู่ใต้ EMA 50 วัน แนวรองรับและความต้านทานการเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านระยะสั้นได้ แนวรองรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตัวคุณเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อน เมื่อแนวโน้มผันผวนด้วยแรงสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 อย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตลาดมีแรงผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะถูกตัดทอน แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อสรุปข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงแนวโน้มหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอ นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี หลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ประกอบการรายย่อยสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ก็ใช้จ่ายในช่วงการซื้อขายเป็นอย่างมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผล เมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สัญญาณช้า อย่าคาดหวังที่จะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts การย้ายค่าเฉลี่ยจะมีอยู่เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts การใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา พารามิเตอร์แรกใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์ คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จำเป็นเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย (อดีต) หรือทางขวา (อนาคต) ตัวเลขเชิงลบ (-10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา จำนวนบวก (10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า การใช้ Moving Averages กับ ScanCharts Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้ในการสแกนหาสถานการณ์ต่างๆที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยได้: Bullish Moving Average Cross: การสแกนนี้จะค้นหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้น วัน EMA และ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่เหนือระดับ 5 วันก่อน เครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันได้เหนือระดับเฉลี่ย Bearish Moving Cross เฉลี่ย: การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลง 150 วันและสัญญาณการชะลอตัวของ EMA 5 วันและ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะร่วงลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา สัญญาณการซื้อขายขาดดุลเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวใต้ EMA 35 วันจากระดับเฉลี่ยที่สูงกว่า หนังสือของ John Murphy0 มีหนังสือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆ Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ย นอกจากนี้เมอร์ฟี่ยังแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายช่องทางอย่างไร การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy Thomas Bulkowski8217s กิจกรรมการลงทุนที่ประสบความสำเร็จช่วยให้เขาเกษียณอายุได้เมื่ออายุ 36 ปีเขาเป็นนักเขียนและผู้ประกอบการที่รู้จักกันดีในระดับนานาชาติและมีประสบการณ์การลงทุนในตลาดหุ้น 30 ปีและได้รับการยกย่องอย่างกว้างขวางว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านรูปแบบกราฟ เขาอาจจะไปถึงไซต์สนับสนุนคลิกลิงก์ (ด้านล่าง) เพื่อพาคุณไปที่ Amazon หากคุณซื้ออะไรที่พวกเขาจ่ายสำหรับการอ้างอิง Bulkowskis ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนเขียนโดยและสำเนาลิขสิทธิ์ 2005-2017 โดย Thomas N. Bulkowski สงวนลิขสิทธิ์. ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: คุณมีส่วนรับผิดชอบต่อการตัดสินใจลงทุนของคุณ ดูข้อมูลเพิ่มเติมที่ PrivacyDisclaimer บทความนี้กล่าวถึงวิธีใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนเพื่อตรวจจับตลาดวัวและหมี การเคลื่อนไหวเฉลี่ย 12 เดือนข้างต้นภาพวาดด้านบนเป็นแผนภูมิเส้นของราคาปิดรายเดือนของดัชนี SampP 500 พร้อมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของช่วงปิดบัญชี 12 เดือน (แสดงเป็นสีแดง) สังเกตว่าในช่วงเริ่มต้นของตลาดหมี 2000-2002 ดัชนีลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ A. นั่นคือสัญญาณที่จะขายและเคลื่อนย้ายเป็นเงินสด ในช่วงที่ตลาดหมีในปี 2007 ถึง 2009 ดัชนีร่วงลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (B) ในทั้งสองกรณีดัชนียังคงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จนกว่าการฟื้นตัวเริ่มต้นที่ C และ D ถ้าคุณใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนแทนที่จะเป็น 12 ราคาจะเจาะค่าเฉลี่ยในวงกลมสีน้ำเงินและตามแนว CB ย้ายที่สัมผัสครั้งแรก ผู้ที่อาจก่อให้เกิดธุรกรรมที่ไม่จำเป็น (ซื้อแล้วขายหรือย้อนกลับ) ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย 12 เดือนจึงดีกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่น้อยกว่าเล็กน้อยจะช่วยให้คุณกลับเข้าสู่ตลาดได้เล็กน้อยในภายหลังที่ C และ D มากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือน หากคุณต้องการทดสอบนี้โปรดตรวจสอบว่าคุณใช้ราคาปิดรายเดือนและไม่สูงหรือต่ำในช่วงเดือน คุณจะพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยลดความเสี่ยงและความเสี่ยงในการซื้อและระงับ กฎการซื้อขายการซื้อขายเฉลี่ย 12 เดือนนี่คือกฎการซื้อขาย ซื้อเข้าสู่ตลาดเมื่อดัชนี Sampamp 500 ขึ้นเหนือ 12 เดือนของค่าเฉลี่ยการปิดตัวของราคาปิด ขายเมื่อดัชนีลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การทดสอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนผมถาม Dr. Tom Helget ให้ทำแบบจำลองในดัชนี SampP 500 ตั้งแต่เดือนมกราคม 1950 ถึงมีนาคม 2010 ตารางต่อไปนี้แสดงผลการค้นหาของเขาบางส่วน นี่คือสิ่งที่เขาพูดเกี่ยวกับการทดสอบ การทดสอบของฉันเริ่มจาก 131950 ถึง 3312010 (20,515 วันหรือ 56.17 ปี) ใน GSPC การซื้อขายถูกถ่ายเมื่อปิดการข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเดือนที่ n เมื่อเปิดวันหลังจากสัญญาณ ตำแหน่งว่างลงเมื่อระยะสั้นปิดต่ำกว่าช่วงเดียวกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ n ในช่วงเวลาเปิดหลังจากวันที่สัญญาณ อนุญาตเศษหุ้นที่จะซื้อ ค่าเริ่มต้นของฉันคือ 100 ช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรายเดือนมีค่าตั้งแต่ 6 ถึง 14 การเพิ่มประสิทธิภาพแสดงประสิทธิภาพที่ดีที่สุดเป็น SMA 12 เดือนโดยมีอัตราผลตอบแทนรายปีเฉลี่ย 7.15 หากมีการซื้อเมื่อ 1291954 (วันที่การค้าครั้งแรกที่สร้างขึ้นโดยระบบ) และถือจนถึงวันที่สิ้นสุด CAR จะเป็น 7.36 คุณสามารถดาวน์โหลดสำเนาผลสเปรดชีตของเขาได้โดยคลิกที่ลิงค์ เขียนโดยและสำเนาลิขสิทธิ์ 2005-2017 โดย Thomas N. Bulkowski สงวนลิขสิทธิ์. ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: คุณมีส่วนรับผิดชอบต่อการตัดสินใจลงทุนของคุณ ดูข้อมูลเพิ่มเติมที่ PrivacyDisclaimer มนุษย์เป็นคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดที่เราสามารถนำยานอวกาศไปวางไว้และเป็นเครื่องเดียวที่สามารถผลิตด้วยแรงงานที่ไม่มีทักษะได้ดัชนี SampP 500 (SPX) ดัชนี SampP 500 ดัชนีค่าเฉลี่ยการวิเคราะหณะเฉลี่ยย้อนหลังรายงานย้อนหลัง ใช้เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดัชนี SampP 500 ของเราเพื่อคำนวณคำพูดของ MA ในอดีตสำหรับดัชนี SampP 500 เพียงคัดลอกผลการค้นหาลงในสเปรดชีตและใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของบุคคล สำหรับการซื้อขายดัชนีเวลาจริงและการวิเคราะห์วันพรุ่งนี้ของ SPX moving averages จะใช้แผนภูมิดัชนีของเราซึ่งคุณจะสามารถวิเคราะห์ดัชนีและตัวบ่งชี้การลดลงของดัชนีล่วงหน้าพร้อมกับราคาได้ - ดัชนีคำคมและคำคมตลาดหลักทรัพย์ MARKETVOLUME174 MarketVolume ดัชนีและการแลกเปลี่ยนใบเสนอราคาของตลาดหลักทรัพย์สหรัฐคำชี้แจงย้อนหลัง - ดัชนี SampP 500 ดัชนีทางประวัติศาสตร์รายวันเฉลี่ย 2 เดือนของ Moving Averages (MA) จะแสดงในตารางคำพูดด้านล่าง สำหรับข้อมูลรายวันที่เก่ากว่าเช่นเดียวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเลขประจำวันแบบเรียลไทม์และประวัติโดยประมาณในวันนี้ขอแนะนำให้ใช้แผนภูมิดัชนีของเรา กราฟแท่งและข้อมูลวิเคราะห์ทางเทคนิคความก้าวหน้าและการลดลงของปริมาณและราคา SampP 500 Index Moving Average คำคมประวัติศาสตร์เกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในดัชนีราคา SampP 500 ข้างต้นเรามีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณโดยสูตรดังนี้ MA (Sum of Close of N bars ) N โดยที่ N เป็นระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (จำนวนบาร์) ดัชนีราคาเฉลี่ยของ SampP 500 Index (SPX) (SPX) อ้างอิงจากตารางอ้างอิงค่าดัชนีอ้างอิงสีเขียว (green average average average) ระบุว่า SampP 500 Index (SPX) MA อยู่ต่ำกว่าดัชนี SampP 500 Index (SPX) โดยชี้ไปที่ความเชื่อมั่นที่อ่อนแรงและค่าเสี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (อ้างอิง) ระบุว่าดัชนี SampP 500 (SPX) อยู่เหนือดัชนี SampP 500 Index (SPX) โดยชี้ไปที่ความเชื่อมั่น Bearish เกี่ยวกับค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้โดยใช้สูตรดังนี้: EMA (5) (2 (5 1)) x (Close - EMA ก่อนหน้า) EMA EMA ก่อนหน้า (10) (2 (101)) x (Close - EMA ก่อนหน้า) ) ก่อน EMA EMA (20) (2 (201)) x (ก่อน - ปัจจุบัน EMA) ทาง EMA ก่อน (50) (2 (501)) x (ก่อน - ก่อน EMA) EMA (130) (2) ) x (ก่อน - ปัจจุบัน EMA) EMA ก่อนหน้า (260) (2 (2601)) x (ก่อน - ก่อน EMA) ก่อนหน้า EMA Disclaimer ความเป็นส่วนตัว 169 1997-2017 MarketVolume. สงวนลิขสิทธิ์. SV1 169 1997-2017 MarketVolume สงวนลิขสิทธิ์ S038P 500 Moving Averages 8211 พยากรณ์อากาศหนาวเย็นสำหรับผู้ที่มีวิสัยทัศน์ 2010 SampP 500 Moving Averages 8211 พยากรณ์อากาศหนาวเย็นสำหรับผู้ที่มีวิสัยทัศน์ 2010 โดย 720 ทั่วโลกในระดับโลก 720 เราปฏิบัติตามตัวบ่งชี้พื้นฐานและเศรษฐกิจมหภาคจำนวนมากเพื่อช่วยในการคาดการณ์ ตลาด นอกจากนี้เรายังติดตามตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อให้เกิดความเชื่อมั่นเพิ่มเติมเมื่อทำการคาดการณ์ของตลาดและประเมินความเป็นไปได้ที่จะเกิดผลลัพธ์ แม้ว่าเราจะไม่ค่อยใช้เวลาเขียนเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางเทคนิค แต่เรามองว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการประเมินพฤติกรรมการลงทุนของมนุษย์ เมื่อตัวชี้วัดทางเทคนิคขึ้นกับเมตริกพื้นฐานการเสริมแรงช่วยเพิ่มความเชื่อมั่นในการวิเคราะห์มากขึ้น ในบทความนี้เราเน้นที่ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคง่ายๆที่พิสูจน์แล้วว่ามีความเชี่ยวชาญในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา ปัจจุบันตัวบ่งชี้นี้สนับสนุนมากว่าเราได้รับการโพสต์เกี่ยวกับการประเมินมูลค่าหุ้นและสิ่งที่พวกเขาคาดการณ์ไว้สำหรับทิศทางในอนาคตของราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวคือราคาเฉลี่ยที่ดัชนีหรือหลักทรัพย์มีการซื้อขายในช่วงหลายสัปดาห์ที่ผ่านมาเป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือแม้แต่หลายปี ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของวันธรรมดา 20 วันสำหรับ SampP 500 คือราคาปิดเฉลี่ยในช่วง 20 วันก่อนหน้า นักลงทุนจำนวนมากใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อช่วยในการวัดความปลอดภัยหรือดัชนีที่อาจได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทาน เนื่องจากการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปจึงไม่ใช่เรื่องปกติที่จะเห็นราคาที่ไหลลงสู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อีกวิธีหนึ่งที่นักลงทุนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการเปรียบเทียบค่าต่างๆในกรอบเวลาที่ต่างกัน ตัวอย่างเช่นนักลงทุนอาจเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน มีการกล่าวกันว่าเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีค่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวหุ้นอ้างอิงหรือดัชนีมีแรงขับเคลื่อนทางบวกและในทางกลับกัน ดังนั้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นไปถึงด้านบนหรือ downside ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวก็สามารถส่งสัญญาณจุดโรคติดเชื้อที่โมเมนตัมมีการเปลี่ยนแปลงทิศทาง ตัวบ่งชี้ที่ดึงดูดความสนใจของเราในปัจจุบันและอาจคุ้มค่ากับความสนใจของคุณคือการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหว 10 เดือนและ 20 เดือนในดัชนี SampP 500 รายเดือน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายเดือนมีความคล้ายคลึงกับตัวอย่าง 20 วันข้างต้น แต่แทนที่จะเป็นราคาปิดรายวันเราจะใช้ราคาปิดรายเดือน แผนภูมิด้านล่างแสดงราคารายเดือนของ SampP 500 ตั้งแต่ปี 1999 เป็นสีน้ำเงิน โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 10 และ 20 เดือนตามลำดับและสีเขียวและสีแดงตามลำดับ โปรดทราบว่าเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 เดือนจะมีสัญญาณบ่งชี้ถึงระยะเริ่มแรกของการชุมนุมที่ยั่งยืนใน SampP 500 ตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 เดือน มีสัญญาณการลดลงเป็นเวลานาน ในกราฟต่อไปนี้เราวาดวงกลมรอบ 3 กรณีที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 เดือนและโมเมนตัมในเชิงบวกล้าสมัย อีกกล่องหนึ่งจะใช้เพื่อแสดงให้เห็นเมื่อโมเมนตัมเชิงลบเกิดขึ้นและโมเมนตัมเชิงลบจนตรอก กราฟด้านล่างขยายปีที่ผ่านมาเพื่อแสดงให้เห็นว่าเมื่อปลายเดือนกุมภาพันธ์ปีพ. ศ. 2560 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 เดือนซึ่งเป็นสัญญาณบ่งชี้ศักยภาพในการหยุดชะงักในเชิงบวก การเปิดเผยข้อมูลสำคัญ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แสดงด้านบนขึ้นอยู่กับค่าของดัชนีในช่วงปลายเดือนกุมภาพันธ์ปี 2016 การข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองรอบจะไม่เป็นทางการจนกว่าจะสิ้นเดือน โดยการคำนวณของเราราคาปิดปี 1993 หรือต่ำกว่าใน SampP 500 ในวันที่ 29 กุมภาพันธ์จะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 เดือน นักลงทุนบางรายเป็นช่างเทคนิคที่บริสุทธิ์และใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคเพื่อจัดสรรทุนเท่านั้น คนอื่น ๆ ละเลยมันทั้งหมดสบถมันออกเป็นวูดู เนื่องจากรูปแบบแผนภูมิเป็นเพียงภาพสะท้อนของกระแสเงินทุนที่เกิดจากการตัดสินใจของมนุษย์เราเชื่อว่าการวิเคราะห์ทางเทคนิคมีความเข้าใจที่เป็นประโยชน์และเป็นประโยชน์ในการดึงดูดความเชื่อมั่นเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดการลงทุน ถ้าภายในสิ้นเดือนกุมภาพันธ์มีการครอสโอเวอร์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เราจะมีระดับความเชื่อมั่นที่สูงขึ้นว่าใกล้เคียงเดือนมีนาคมราคาที่สูงขึ้นตั้งแต่ปีพ. ศ. 2552 มีแนวโน้มผกผัน หากประวัติศาสตร์พิสูจน์คำทำนาย ราคาหุ้นอาจจะอยู่ในการลดลงชัน 720 Global เป็นที่ปรึกษาด้านการลงทุนซึ่งเชี่ยวชาญด้านการวิจัยเศรษฐกิจมหภาคการประเมินมูลค่าการจัดสรรสินทรัพย์และการบริหารความเสี่ยง เป้าหมายของเราคือการจัดหาผู้จัดการการลงทุนมืออาชีพที่มีข้อมูลเฉพาะและมีความเกี่ยวข้องซึ่งสามารถรวมเข้ากับกระบวนการลงทุนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและการตลาดได้ เราช่วยลูกค้าของเราในการสร้างความแตกต่างจากฝูงชนโดยมุ่งเน้นไปที่ค่านิยมประสิทธิภาพและการประเมินตลาดโลกและพลวัตทางเศรษฐกิจที่ชัดเจนและชัดเจน 720 การวิจัยทั่วโลกสามารถใช้ได้สำหรับการปรับโฉมใหม่และปรับแต่งเพื่อแจกจ่ายให้กับลูกค้าของคุณ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการของเราโปรดติดต่อเราได้ที่ 301.466.1204 หรืออีเมล์ protected160