ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่ เครื่องคิดเลข ดาวน์โหลด

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตัวอย่างนี้สอนวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้เกิดความผิดปกติ (ยอดเขาและหุบเขา) เพื่อรับรู้แนวโน้มได้ง่ายขึ้น 1. ขั้นแรกให้ดูที่ซีรี่ส์เวลาของเรา 2. ในแท็บข้อมูลคลิกการวิเคราะห์ข้อมูล หมายเหตุ: ไม่สามารถหาปุ่ม Data Analysis คลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-in Analysis ToolPak 3. เลือก Moving Average และคลิก OK 4. คลิกที่กล่อง Input Range และเลือกช่วง B2: M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6. 6. คลิกที่ Output Range box และเลือก cell B3 8. วาดกราฟของค่าเหล่านี้ คำอธิบาย: เนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและจุดข้อมูลปัจจุบัน เป็นผลให้ยอดเขาและหุบเขาจะเรียบออก กราฟแสดงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกได้เนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ช่วงค่าที่น้อยกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเท่ากับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยคำนวณเฉลี่ยรายชื่อข้อมูลตามลำดับคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ n-point (หรือค่าเฉลี่ยโดยรวม) โดยหาค่าเฉลี่ยของแต่ละชุดของ n จุดติดต่อกัน ตัวอย่างเช่นถ้าคุณมีชุดข้อมูลที่สั่งซื้อไว้ 10, 11, 11, 15, 13, 14, 12, 10, 11 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 จุดคือ 11.75, 12.5, 13.25, 13.5, 12.25, 11.75 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เพื่อให้ข้อมูลที่กลมกลืนกันอย่างราบรื่นทำให้ยอดคมชัดลดลงเนื่องจากแต่ละจุดข้อมูลดิบให้น้ำหนักเศษส่วนเพียงเล็กน้อยในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าที่มากขึ้นของ n กราฟที่ราบเรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อเทียบกับกราฟของข้อมูลต้นฉบับ นักวิเคราะห์หุ้นมักมองไปที่การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยของข้อมูลราคาหุ้นเพื่อคาดการณ์แนวโน้มและดูรูปแบบที่ชัดเจนมากขึ้น คุณสามารถใช้เครื่องคิดเลขด้านล่างเพื่อหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูล จำนวนเงื่อนไขใน n-Point Moving Average โดยง่ายหากจำนวนคำในชุดเดิมมีค่า d และจำนวนคำที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยคือ n จำนวนคำในลำดับค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวจะเป็นเช่นถ้าคุณมีลำดับราคาหุ้น 90 และใช้ค่าเฉลี่ยของการกลิ้งเฉลี่ย 14 วันลำดับค่าเฉลี่ยกลิ้งจะมีค่า 90-14.1 77 คะแนน เครื่องคิดเลขนี้คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักทุกคำเท่ากัน คุณยังสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการถ่วงน้ำหนักซึ่งคำศัพท์บางคำได้รับน้ำหนักมากกว่าคนอื่น ๆ ยกตัวอย่างเช่นให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดหรือสร้างเกณฑ์ถ่วงน้ำหนักแบบรวมศูนย์ที่มีการนับคำกลางมากขึ้น ดูบทความและเครื่องคิดเลขโดยรวมที่มีการถ่วงน้ำหนักสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม นักวิเคราะห์บางรายยังมองไปที่ค่ามัธยฐานของข้อมูลที่สั่งซื้อไว้เนื่องจากค่ามัธยฐานไม่มีผลกับค่าผิดปกติแบบแปลกปลอมตัวชี้วัด 4 - ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, MA - ตัวบ่งชี้สำหรับ MetaTrader 4 ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แสดงค่าเฉลี่ยของราคาตราสาร เป็นระยะเวลาหนึ่ง เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยหนึ่งค่าจากราคาตราสารในช่วงเวลานี้ เมื่อราคาเปลี่ยนแปลงไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นหรือลดลง มีสี่ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ Simple (เรียกอีกอย่างว่า Arithmetic), Exponential, Smoothed และ Linear Weighted ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้จากชุดข้อมูลลำดับใด ๆ รวมถึงราคาเปิดและปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ มักเป็นกรณีที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเท่า สิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกันมากคือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่กำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดต่างกัน ในกรณีที่เราพูดถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายราคาทั้งหมดของช่วงเวลาที่เป็นปัญหามีมูลค่าเท่ากัน เส้นค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังเชิงเส้นและแบบ Linear มีมูลค่าเพิ่มมากขึ้นในราคาล่าสุด วิธีที่นิยมใช้ในการตีราคาค่าเฉลี่ยของราคาคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการดำเนินการด้านราคา เมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาปรับตัวลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรามีสัญญาณการขายอะไรบ้าง ระบบการซื้อขายนี้ซึ่งอิงตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้องในจุดต่ำสุดและทางออกด้านขวาบนยอด จะช่วยให้สามารถปฏิบัติตามแนวโน้มดังต่อไปนี้: ซื้อเร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดต่ำสุดแล้วและจะขายได้เร็ว ๆ นี้หลังจากที่ราคาถึงจุดสูงสุดแล้ว Simple Moving Average (Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - Simple Moving Average - SMA) หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยสรุปราคาปิดตราสารผ่านช่วงเวลาหนึ่ง ๆ (เช่น 12 ชั่วโมง) ค่านี้หารด้วยจำนวนงวดดังกล่าว SMA SUM (CLOSE, N) N โดยที่: N เป็นจำนวนงวดการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยการสุ่มชี้แจงจะคำนวณโดยการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของส่วนแบ่งของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าก่อนหน้า ด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบตามลำดับส่วนราคาล่าสุดมีมูลค่ามากขึ้น ค่าเฉลี่ยเลขคณิตระดับ P-percent จะมีลักษณะดังนี้: ที่ไหน: ปิด: (i) ราคาของการปิดบัญชีสิ้นงวดปัจจุบัน EMA (i-1) ค่าเฉลี่ยเลขทศนิยมของการปิดงวดก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้ราคา Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบนี้คำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMA): SUM1 SUM (CLOSE, N) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองและค่าที่ต่อเนื่องจะคำนวณตามสูตรนี้: ที่ไหน: SUM1 คือ ยอดรวมของราคาปิดสำหรับระยะเวลา N SMMA1 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบแรก SMMA (i) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบเรียบของแถบปัจจุบัน (ยกเว้นค่าแรก) CLOSE (i) คือราคาปิดปัจจุบัน N คือ ราบเรียบ ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักข้อมูลล่าสุดมีค่ามากกว่าข้อมูลเริ่มต้น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้จากการคูณกับราคาปิดแต่ละชุดในชุดพิจารณาโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักบางอย่าง LWMA SUM (ปิด (i) i, N) SUM (i, N) ที่ไหน: SUM (i, N) คือผลรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับตัวบ่งชี้ได้ นั่นคือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคล้ายกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคา: ถ้าตัวบ่งชี้สูงขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของตัวบ่งชี้นั่นหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ที่เพิ่มขึ้นมีแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป: ถ้าตัวบ่งชี้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายความว่ามีแนวโน้มว่าจะลดลงต่อไป ต่อไปนี้คือประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิ: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลื่อนลอย (EMA) Smoothed Moving Average (SMMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบลอยตัวเชิงเส้น (LWMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายคุณต้องล็อกอินคุณต้องเป็นผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาต ถ้าคุณต้องการดาวน์โหลดเครื่องคิดเลข โปรดเข้าสู่ระบบโดยใช้: Wow-Facebook-Login หรือ Wow-Google-Login Simple Moving average เป็นแนวคิดทางสถิติ ใช้ในการคำนวณราคาปิดเฉลี่ยสำหรับช่วงเวลา SMA คำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดของช่วงเวลาและหารด้วยจำนวนรอบระยะเวลา เครื่องคิดเลขของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายสูตรของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย n จำนวนข้อมูล d จำนวนวันเคลื่อนไหวเฉลี่ย M ตัวอย่างตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายเมื่อช่วงเวลาเป็น 3 และราคาปิดคือ 25, 85, 65, 45, 95 , 75, 15, 35 ราคาปิด 25, 85, 65, 45, 95, 75, 15, 35 ระยะเวลา 3 วันการคำนวณการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ SMA ตั้งแต่วันที่ 3 ถึงวันที่ 8 ในช่วงเวลา 3 วัน .