10 วัน เฉลี่ยเคลื่อนที่ คำนวณ

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 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้เพียงพอ 9. ทำซ้ำขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วงที่ 2 และช่วงที่ 4 ข้อสรุป: ช่วงที่ใหญ่กว่ายอดเนินและหุบเขาจะยิ่งเรียบขึ้น ระยะห่างที่สั้นลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงค่าเฉลี่ยขั้นสูง: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA กับ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA ถูกคำนวณไปแล้วลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการหาว่าผลงานใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะกับกลยุทธ์ของคุณวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel Excel การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Dummies รุ่นที่ 2 คำสั่ง Data Analysis มีเครื่องมือสำหรับคำนวณค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยที่คลาดเคลื่อนใน Excel สมมติว่าเพื่อให้เห็นภาพประกอบคุณได้รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิประจำวันแล้ว คุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามวัน 8212 โดยเฉลี่ยในสามวันที่ผ่านมา 8212 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการพยากรณ์อากาศที่เรียบง่าย หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับชุดข้อมูลนี้ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้ หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนคลิกปุ่มคำสั่ง Data Analysis ข้อมูล tab8217s เมื่อ Excel แสดงไดอะล็อกบ็อกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการย้ายค่าเฉลี่ยจากรายการแล้วคลิกตกลง Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Moving Average ระบุข้อมูลที่คุณต้องการใช้เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คลิกในกล่องข้อความ Input Range ของกล่องโต้ตอบ Moving Average จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงเวิร์กชีทหรือใช้เมาส์เพื่อเลือกช่วงของแผ่นงาน การอ้างอิงช่วงของคุณควรใช้ที่อยู่ของเซลล์สัมบูรณ์ แอดเดรสเซลล์ที่แน่นอนนำหน้าด้วยตัวอักษรคอลัมน์และหมายเลขแถวที่มีเครื่องหมายเช่นใน A1: A10 ถ้าเซลล์แรกในช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกช่องทำเครื่องหมายในช่องแรก ในกล่องข้อความช่วงบอก Excel จำนวนค่าที่จะรวมไว้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้จำนวนค่าใด ๆ โดยค่าเริ่มต้น Excel จะใช้ค่าล่าสุดสามค่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในการระบุว่าจะใช้ค่าอื่น ๆ เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ป้อนค่านั้นลงในช่องข้อความช่วงเวลา บอก Excel ให้ใส่ข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ใช้กรอบข้อความ Output Range เพื่อระบุช่วงเวิร์กชีตที่คุณต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในตัวอย่างเวิร์กชีทข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใส่ลงในช่วงเวิร์กชีท B2: B10 (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการใช้แผนภูมิหรือไม่ ถ้าคุณต้องการแผนภูมิที่แปลงข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท (ไม่บังคับ) ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานหรือไม่ ถ้าคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับข้อมูลให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel วางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ (ข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานจะปรากฏเป็น C2: C10) หลังจากที่คุณระบุข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องการคำนวณและตำแหน่งที่คุณต้องการแล้วคลิกตกลง Excel คำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หมายเหตุ: หาก Excel doesn8217t มีข้อมูลเพียงพอที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐานระบบจะวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดลงในเซลล์ คุณสามารถดูเซลล์หลายรายการที่แสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้เป็น Value.06172013 TraderCode เวอร์ชันล่าสุด (v5.6) ประกอบด้วยตัวบ่งชี้การวิเคราะห์ทางเทคนิคแบบใหม่การทำแผนภูมิแบบจุดและรูปและการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ 06172013 NeuralCode รุ่นล่าสุดสำหรับการซื้อขายเครือข่ายประสาทเทียม (v1.3) 06172013 ConnectCode Barcode Font Pack - ช่วยให้สามารถใช้บาร์โค้ดในแอพพลิเคชั่นสำนักงานและรวม add-in สำหรับ Excel ที่รองรับการสร้างบาร์โค้ดได้เป็นจำนวนมาก 06172013 InvestmentCode เครื่องคิดเลขการเงินและโมเดลสำหรับ Excel พร้อมใช้งานแล้ว 09012009 การเปิดตัวการลงทุนฟรีและเครื่องคิดเลขการเงินสำหรับ Excel 0212008 Release of SparkCode Professional - add-in สำหรับการสร้างแดชบอร์ดใน Excel ด้วย sparklines 12152007 ประกาศ ConnectCode Duplicate Remover - มีประสิทธิภาพเพิ่มในการค้นหาและลบรายการที่ซ้ำกันใน Excel 09082007 เปิดตัว TinyGraphs - โอเพนซอร์ส add-in สำหรับสร้าง sparklines และขนาดเล็ก แผนภูมิใน Excel Moving Average นักลงทุนและนักลงทุนที่ประสบความสำเร็จหลายรายใช้ประโยชน์จากแนวโน้มในการทำกำไรจากตลาดและ Moving Average เป็นหนึ่งในวิธีการที่สำคัญที่สุดในการระบุแนวโน้มของตลาด ราคาหุ้นสำหรับงวดต่อเนื่องใช้สำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยลดผลกระทบของความผันผวนในระยะสั้นและช่วยให้นักลงทุนหรือผู้ค้าสามารถมองเห็นแนวโน้มพื้นฐานของตลาดได้ จุดประสงค์ของส่วนนี้คือเพื่อให้คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Excel และใช้ Moving Average Crossover เพื่อกำหนดสัญญาณการขายซื้อและระดับความต้านทานในหุ้น หลังจากนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายจะเพิ่มขึ้นด้วยวิธีการของ Welles Wilder ในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย, ทิศทางการเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยทิศทางการเคลื่อนที่ตามทิศทาง Welles Wilder เป็นบิดาผู้ก่อตั้งที่ได้แนะนำแนวคิดแนวโน้มสมัยใหม่มากมายในหนังสือแนวคิดใหม่ในระบบการค้าทางเทคนิค Simple Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยลดความผันผวนของราคาในระยะสั้น ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหว 10 วันของราคาปิดคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยของราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมา ยอดรวมการย้ายแบบง่าย (ราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมา) 10 ใช้แนวคิดง่ายๆนี้ไปที่ไฟล์ Excel เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยวันเคลื่อนไหว 10 วันดังนี้เฉลี่ย 14 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 20 วันเฉลี่ย 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ AutomatedDownloadData. xls ใน Excel บันทึกเป็นสมุดงานใหม่เรียกว่า MovingAverage. xls เรียกใช้มาโครดาวน์โหลดหากยังไม่ได้ดาวน์โหลดข้อมูล อย่าลืมจัดเรียงข้อมูลตามวันที่ตั้งแต่เก่าสุดไปจนถึงใหม่ (หรือเรียงตามลำดับสำหรับ Excel 2003) ต่อไปเราจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน ทำตามขั้นตอนด้านล่าง: 1. คลิกที่เซลล์ H11 2. พิมพ์ ROUND (เฉลี่ย (E2: E11), 2) ซึ่งจะคำนวณค่าเฉลี่ย (จากสิบค่าของราคาปิด) จากแถว 2 ถึงแถว 11 ของคอลัมน์ E และล้อมรอบไว้เป็นทศนิยม 2 ตำแหน่ง 3. ลากเซลล์นี้ลงไปที่ส่วนท้ายของราคาหุ้น สำหรับ Excel 2003 ให้คัดลอกเซลล์นี้ (จริง ๆ แล้วเราคัดลอกสูตรของเซลล์นี้) ลากช่วงลงไปที่ค่าสุดท้ายของราคาหุ้นและวาง 4. ไปที่ Cell H1 และพิมพ์ SMA วันที่ 10 โดยทำแผนภูมิค่า Moving Average เลือกคอลัมน์ SMA 10 วันและ Excel 2003 ไปที่ Insert-Chart และเลือก Line เป็น Standard Types แล้วคลิกปุ่ม Next ซ้ำ ๆ จนกระทั่งไดอะล็อก ปิด Excel 2007: ไปที่ Insert-Line เลือกกราฟเส้นแรก คุณจะได้รับกราฟเช่นด้านล่าง คุณจะสามารถเปลี่ยนแกน X ได้ถึงวันที่ เราจะปล่อยให้เป็นการออกกำลังกายสำหรับคุณ การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เปรียบเทียบค่าเฉลี่ย 10 วันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน หนึ่งใช้ 10 ค่าในการคำนวณค่าเฉลี่ยในขณะที่ค่าอื่น ๆ ใช้ค่า 20 ค่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันช่วยให้คุณมีความผันผวนน้อยลงและเห็นแนวโน้มชัดเจนขึ้น อย่างไรก็ตามไม่ได้หมายความว่าค่าเฉลี่ยของวันที่ 20 วันดีกว่า ลองจินตนาการว่าคุณกำลังคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับวันใหม่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันจะรวมค่าในค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยดังนั้นอาจช้ากว่าที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงเมื่อเทียบกับวันที่ 10 ดังนั้นถ้าแนวโน้มกลับกันคุณจะสามารถดูได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วัน อย่างไรก็ตามบางครั้งแนวโน้มย้อนกลับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันอาจเป็นสัญญาณผิดพลาด หากคุณทับซ้อนทับกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันในกราฟเดียวสังเกตว่าระดับการสนับสนุนมักเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าที่ตัดกันเป็นเส้นตรงกัน เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง (เปลี่ยนเร็วขึ้น) สูงกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้น (เปลี่ยนช้าลง) ค่าเฉลี่ยนั้นหมายถึงแนวโน้มราคาที่เพิ่มสูงขึ้น เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง (เปลี่ยนเร็วขึ้น) ต่ำกว่าค่าที่วัดได้ช้าลง (เปลี่ยนช้าลง) ค่าเฉลี่ยนั้นหมายถึงแนวโน้มราคาที่ลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยของราคาดังนั้นเมื่อราคาจริงเบี่ยงเบนไปไกลจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของมันโดยปกติแล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะย้ายกลับ (มีแนวโน้ม) ไปทางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Wilders Moving Average วันซื้อขายวันใหม่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยโดยการลดราคาปิดการซื้อขายวันแรกสุด ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาได้หากข้อมูลราคาล่าสุดแสดงการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ไม่เป็นที่ยอมรับของผู้ค้าหรือนักวิเคราะห์บางราย ในทางตรงกันข้ามก็มักจะแย้งว่าราคาล่าสุดมักจะเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดในการระบุแนวโน้ม Wilders ได้คิดค้นกลไกง่ายๆในการเอาชนะปัญหาข้างต้น โดยคำนึงถึงค่าเฉลี่ยของวันก่อนหน้าและยังมีการเพิ่มน้ำหนักให้มากขึ้นในราคาที่ผ่านมา เปิด Excel และโหลดสมุดงาน MovingAverage. xls ลบแผนภูมิและบันทึกสมุดงานเป็น Wilders. xls (วันก่อนหน้า Wilders Moving Average (n-1) ราคาวันปัจจุบัน) n เราจะคำนวณค่าเฉลี่ย Moving Days 14 วัน 1. คัดลอกค่าจากเซลล์ I15 ไปที่เซลล์ L15 เรากำลังเริ่มต้นอันดับแรกของ Wilders Moving Average โดยใช้ค่า Simple Moving Average 2. คลิกที่เซลล์ L16 พิมพ์ ROUND ((L1513E15) 14.2) 3. ลากเซลล์ L16 ลงไปที่ส่วนท้ายของราคาหุ้น สำหรับ Excel 2003 ให้คัดลอกเซลล์นี้ (จริง ๆ แล้วเราคัดลอกสูตรของเซลล์นี้) ลากช่วงลงไปจนถึงค่าสุดท้ายของราคาหุ้นและวาง 4. ไปที่เซลล์ L1 พิมพ์ Wilders MA