12 เดือน ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่

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 ระยะห่างที่สั้นกว่าค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใกล้เคียงกับจุดข้อมูลที่แท้จริงเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานอยู่การวางค่าเฉลี่ยในช่วงเวลากลางหมายความว่าในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ ถัดจากช่วงที่ 3 เราสามารถวางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 ซึ่งทำงานได้ดีกับช่วงเวลาแปลก ๆ แต่ไม่ค่อยดีเท่าช่วงเวลาที่เท่ากัน เราจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4 ในทางเทคนิคค่า Moving Average จะลดลงที่ 2.5, 3.5 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราเรียบ MAs ใช้ M 2 ดังนั้นเราจึงเรียบค่าเรียบถ้าเราเฉลี่ยจำนวนคู่เราต้องเรียบค่าเรียบตารางต่อไปนี้แสดงผลโดยใช้ M 4.Thomas Bulkowski8217s กิจกรรมการลงทุนที่ประสบความสำเร็จอนุญาต เขาจะเกษียณอายุเมื่ออายุ 36 ปีเขาเป็นนักเขียนและผู้ประกอบการที่มีชื่อเสียงระดับนานาชาติที่มีประสบการณ์ด้านการลงทุนในตลาดหุ้น 30 ปีและได้รับการยอมรับว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญชั้นนำด้านรูปแบบแผนภูมิ 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. นั่นคือสัญญาณที่จะขายและย้ายเข้าสู่เงินสด ในช่วงที่ตลาดหมีในปี 2007 ถึง 2009 ดัชนีร่วงลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (B) ในทั้งสองกรณีดัชนียังคงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จนกว่าการฟื้นตัวจะเริ่มที่ C และ D หากคุณใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 เดือนแทนที่จะเป็น 12 ราคาจะเจาะค่าเฉลี่ยในวงกลมสีน้ำเงินและไปตาม CB ย้ายที่สัมผัสครั้งแรก ผู้ที่อาจก่อให้เกิดธุรกรรมที่ไม่จำเป็น (ซื้อแล้วขายหรือย้อนกลับ) ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 เดือนจึงทำงานได้ดีขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เล็กน้อยอีกเล็กน้อยจะช่วยให้คุณกลับเข้าสู่ตลาดได้เล็กน้อยในภายหลังที่ 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 มนุษย์เป็นคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดที่เราสามารถนำยานอวกาศขึ้นมาและเป็นคนเดียวที่สามารถผลิตได้ด้วยแรงงานที่ไม่มีฝีมือ