การย้าย ค่าเฉลี่ย สม Excel

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel. Excel การวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับ Dummies, 2nd Edition คำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูลมีเครื่องมือสำหรับคำนวณค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยที่คลาดเคลื่อนใน Excel สมมติว่าเพื่อให้เห็นภาพประกอบว่าคุณได้รวบรวมข้อมูลอุณหภูมิทุกวันแล้ว คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามวันเป็นค่าเฉลี่ยของสามวันล่าสุดเป็นส่วนหนึ่งของการคาดการณ์สภาพอากาศที่เรียบง่ายบางประการในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับชุดข้อมูลนี้ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้หากต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนอื่นให้คลิกแท็บข้อมูลคำสั่งการวิเคราะห์ข้อมูล button. When Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบการวิเคราะห์ข้อมูลเลือกรายการ Moving Average จากรายการแล้วคลิก OK. Excel จะแสดงกล่องโต้ตอบ Moving Average ระบุข้อมูลที่คุณต้องการใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คลิกที่ Input กล่องข้อความช่วงของกล่องโต้ตอบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากนั้นระบุช่วงการป้อนข้อมูลโดยพิมพ์ที่อยู่ช่วงของเวิร์กชีทหรือใช้เมาส์เพื่อเลือกช่วงของแผ่นงานของคุณ การอ้างอิงช่วงควรใช้ที่อยู่ของเซลล์ที่แน่นอนแอดเดรสเซลล์ที่แน่นอนนำหน้าตัวอักษรคอลัมน์และหมายเลขแถวที่มีเครื่องหมายเช่นใน A 1 A 10. ถ้าเซลล์แรกในช่วงอินพุทของคุณมีป้ายข้อความเพื่อระบุหรืออธิบายข้อมูลของคุณให้เลือกป้ายกำกับ ในกล่องข้อความในช่วงบอก Excel จำนวนค่าที่จะรวมในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คุณสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ค่าใด ๆ โดยค่าเริ่มต้น Excel ใช้ค่าล่าสุดสามค่าในการคำนวณการเคลื่อนย้าย ค่าเฉลี่ยเมื่อต้องการระบุว่าใช้ค่าอื่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้ป้อนค่านั้นลงในช่องข้อความ Interval Excel Excel เพื่อวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ช่องข้อความ Range Output เพื่อระบุช่วงของแผ่นงานที่คุณใช้ ต้องการวางข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในตัวอย่างเวิร์กชีทข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกวางไว้ในช่วงแผ่นงาน B2 B10 ระบุว่าคุณต้องการแผนภูมิหากต้องการแผนภูมิที่วางแผนข้อมูลค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ให้เลือกช่องทำเครื่องหมายแผนภูมิเอาท์พุท ระบุว่าคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานหากคุณต้องการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับข้อมูลให้เลือกกล่องกาเครื่องหมายข้อผิดพลาดมาตรฐาน Excel จะวางค่าความผิดพลาดมาตรฐานถัดจากค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ข้อมูลข้อผิดพลาดมาตรฐานจะเข้าสู่ C2 C10 หลังจากเสร็จสิ้น ระบุว่าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่ต้องการและตำแหน่งที่คุณต้องการวางไว้คลิกตกลงคำนวณข้อมูลค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวหมายเหตุ: ถ้า Excel ไม่มีข้อมูลเพียงพอในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อผิดพลาดมาตรฐานจะวางข้อความแสดงข้อผิดพลาดลงในเซลล์ คุณสามารถดูหลายเซลล์ที่แสดงข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้เป็นค่าเฉลี่ยที่คาดไว้ - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA เป็นตัวอย่าง SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน 1 สัปดาห์ 5 วัน 20, 22 , 24, 25, 23.Week 2 5 วัน 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 วัน 28, 30, 27, 29, 28. MA 10 วันจะออกโดยเฉลี่ยที่ราคาปิดของ 10 อันดับแรก วันเป็นจุดข้อมูลแรกข้อมูลถัดไป p oint จะลดราคาแรกเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงไว้ด้านล่างดังที่ได้กล่าวมาก่อน MAs lag การดำเนินการในราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมานานระยะเวลาสำหรับ MA, ความล่าช้ามากขึ้นดังนั้น MA 200 วันจะมีระดับความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันมากเกินไปเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมาความยาวของ MA ที่จะใช้ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ทางการค้าโดยใช้ MA ที่สั้นกว่า สำหรับการซื้อขายระยะสั้นและระยะยาว MAs เหมาะสำหรับนักลงทุนระยะยาวนักลงทุนและผู้ค้าหุ้นมีการซื้อขายพันธบัตรระยะยาว 200 วันโดยมีส่วนแบ่งสูงกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญนอกจากนี้ยังมีการซื้อขายที่สำคัญ สัญญาณของตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นในขณะที่ MA ลดลงบ่งชี้ว่ามันอยู่ในขาลงในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันด้วยการครอสโอเวอร์ที่เกิดขึ้นเมื่อระยะสั้น MA ข้าม AB สัญญาณโมเมนตัมเชิงมน้ำระยะยาวได้รับการยืนยันจากการพังทลายของไขว้ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นข้ามระยะยาว MA. Moving Averages What are They. Among ตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้ในการวัด ทิศทางของกระแสในปัจจุบันค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่โดยทั่วไปที่เขียนในแบบฝึกหัดนี้เป็น MA คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกแปลงเป็นแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้า เพื่อดูข้อมูลที่ราบเรียบแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมดรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเรียกได้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย SMA คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเลขคณิตของ ชุดของค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของ pr ices สำหรับ 10 วันที่ผ่านมา 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อไปถึงค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมถึง ราคาที่เกิดขึ้นในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่ต่ำกว่า 11 จะคำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาได้อย่างไรบางทีคุณอาจสงสัยว่าเหตุใดผู้ค้าทางเทคนิคจึงเรียกเครื่องมือนี้ว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าคงที่เฉลี่ยคำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ จะต้องมาแทนที่ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการเคลื่อนย้ายบัญชีใหม่อย่างต่อเนื่อง ข้อมูลที่มีอยู่วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 กล่องสีแดงแทนจุดข้อมูลที่ผ่านมา 10 ตัวจะเลื่อนไปทางขวาและ มูลค่าสุดท้ายของ 15 ลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็กของ 5 แทนค่าสูง 15 คุณคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ดูเหมือนจะเป็นอย่างไร เมื่อมีการคำนวณค่าของ MA แล้วกราฟจะถูกวาดลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อกันเพื่อสร้างเส้นเฉลี่ยที่เคลื่อนที่เส้นโค้งเหล่านี้เป็นเส้นตรงในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากในภายหลัง As คุณสามารถเห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับพวกเขาเป็น เวลาผ่านไปเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมาตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและจะเป็นอย่างไร t แตกต่างกัน ype ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตรวจสอบว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวมาข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดมีผู้วิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจาก แต่ละจุดในชุดข้อมูลมีการถ่วงน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในซีเควนซ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้า เริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์ค่าเฉลี่ยใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA และ EMA. Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายาม เพื่อให้สามารถตอบสนองต่อข้อมูลใหม่ได้ง่ายการเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบการคำนวณจะคำนวณสำหรับคุณอย่างไรก็ตามสำหรับคุณที่มีความสามารถทางคณิตศาสตร์อยู่ที่นี่คือสมการ EMA โดยใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจาก ที่นี่เราได้จัดทำตัวอย่างสเปรดชีตซึ่งมีตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจว่า SMA และ EMA คำนวณให้ลองดูที่วิธีการที่ค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันโดยดูที่การคำนวณของ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าเน้นมากขึ้นจะวางอยู่บนข้อมูลล่าสุด poin ts ทำให้เป็นประเภทของถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเป็นเหมือนกัน 15 แต่ EMA ตอบสนองได้รวดเร็วยิ่งขึ้นไปยังราคาที่เปลี่ยนแปลงแจ้งให้ทราบว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้น, และลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักว่าทำไมผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Different Days หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้ทั้งหมดซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถใช้งานได้อย่างอิสระ เลือกช่วงเวลาที่ต้องการในการสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการย้ายค่าเฉลี่ยคือ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนยิ่งกว่านั้นคือ การเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นไม่สำคัญหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการหาว่ารูปแบบใดที่ดีที่สุดสำหรับคุณคือการทดลอง t ด้วยช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ