ยืดหยุ่น ปริมาณ น้ำหนัก เคลื่อนไหว เฉลี่ย สูตร

MetaStock Moving Average Function ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่น่าจะเป็นตัวชี้วัดที่ใช้มากที่สุด มันมาในรูปแบบต่างๆและมีการใช้งานจำนวนมาก อย่างไรก็ตามในแง่พื้นฐานค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่จะช่วยให้ความผันผวนของราคา (หรือตัวบ่งชี้) ลดลงและให้การสะท้อนทิศทางที่ระบบรักษาความปลอดภัยมีความถูกต้องมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงดัชนีชี้วัดที่ล่าช้าและพอดีกับแนวโน้มตามหมวดหมู่ ประเภทต่างๆรวมถึงเรื่องง่ายน้ำหนักถ่วงน้ำหนักตัวแปรและรูปสามเหลี่ยม ความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละประเภทเป็นเพียงวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเท่านั้น ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่เท่ากันในแต่ละค่าในช่วงที่มีการถ่วงน้ำหนักและชี้แจงให้ความสำคัญกับค่าล่าสุดในช่วงที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยมให้ความสำคัญกับส่วนตรงกลางของช่วงเวลามากขึ้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แปรผันปรับค่า ขึ้นอยู่กับความผันผวนของช่วงเวลา ช่วยให้มุ่งเน้นไปที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆซึ่งเกิดจากการหาราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ ซึ่งคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยตามจำนวนงวดที่กำหนด (เช่น 15) และหารคำตอบที่รวมไว้ด้วยจำนวนรอบระยะเวลา เมื่อคำนึงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่น ๆ การคำนวณของพวกเขาอาจซับซ้อนกว่าเล็กน้อย แต่หลักฐานก็ยังคงเหมือนเดิม ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือตำแหน่งและวิธีการวางน้ำหนักที่เกี่ยวข้อง SYNTAX Mov (อาร์เรย์ข้อมูลระยะเวลา E S TRI VAR W VOL) ​​อาร์เรย์ข้อมูลนี่คืออาร์เรย์ข้อมูลที่จะได้รับการเฉลี่ยเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โดยส่วนใหญ่จะเป็นราคาปิด แต่อาจเป็นข้อมูลราคาหรือตัวบ่งชี้อื่น ๆ ก็ได้ Periods ระบุระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ EST TRI VAR W VOL เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะใช้ดังต่อไปนี้ E เลขลำดับ S Simple T Time Series ไตรภาคีตัวแปร Var V น้ำหนัก Weighted Adjusted สูตรต่อไปนี้วางแผนแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 ราคาปิด: ในตัวอย่างข้างต้น: ตัวอย่างที่เป็นประโยชน์ในตัวอย่างนี้อาจเป็น: CgtMov (C, 15, S) และ VgtMov (V, 20, S) สูตรข้างต้นระบุว่าราคาปิดจะต้องสูงกว่า 15 งวดง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (แสดงโดย CgtMov (C, 15, S)) และปริมาณปัจจุบันจะต้องมากกว่าค่าเฉลี่ยระยะเวลา 20 ของปริมาตร (แสดงโดย VgtMov (V, 20, S)) ดูภาพที่ 3.27 เราสามารถดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายได้ 15 ค่าที่ใช้กับแผนภูมิ รูปที่ 3.27 ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างสูตรต่อไปนี้: 1. ราคาปิดที่ข้ามข้ามค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก 20 รอบของช่วงระยะเวลาปิดและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายของช่วงปิดเฉลี่ยของช่วงปิด 30 มากกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบง่ายที่ 50 ของช่วงปิด: บทความนี้เป็นตัวอย่างจากคู่มือการศึกษาการเขียนโปรแกรม MetaStock ค้นพบความลับง่ายๆในการสร้างแอ็พพลิเคชัน Metastock Easy Identify Tradesquot ที่มีกำไรคลิกที่นี่เพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคู่มือการศึกษาการเขียนโปรแกรม MetaStock ในแต่ละวันเราคำนวณราคาหุ้นเฉลี่ยในช่วง N วันที่ผ่านมา และวางแผนมัน เราอาจคำนวณราคาเฉลี่ยในช่วง M วันที่ผ่านมา และวางแผนมัน เมื่อข้ามเราซื้อ หรือบางทีเราอาจขายได้ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับว่าการข้ามจากด้านบนหรือด้านล่างอาจมีลักษณะดังนี้ดังนั้นเราจึงเล่นด้วยตัวเลข M และ N จนกว่าจะมีความสุข ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันเช่นเดียวกับ MA (P 1 P 2 P 3 P 200) 200 ให้น้ำหนักเท่ากันกับราคาทั้งหมดแม้แต่ที่เกิดขึ้นเมื่อ 200 วันก่อนดังนั้นถ้าเราต้องการให้น้ำหนักเพิ่มขึ้น ราคาล่าสุดเราสามารถใช้ Average Weighted Moving Average: โดยที่ K เป็นจำนวนมายากล (ซึ่งอธิบายได้ดีในหนึ่งนาที) โปรดทราบว่าเราสมมติว่า P 1 เป็นราคา 200 วันที่ผ่านมาและ P 200 เป็นราคาล่าสุด และราคาล่าสุดนี้คูณด้วย 200 ดังนั้น 200 ครั้งมีความสำคัญมากกว่าราคาเก่า 200 วันถูกต้องถูกต้องใช่ไหม K ถ้าทุกราคาเท่ากับ P กล่าว เราต้องการให้ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเท่ากับ P เช่นกัน ซึ่งหมายความว่า WMA (P 2P 3P 200P) K P (1 2 3 200) K ต้องเท่ากับ P ดังนั้น K ต้องเท่ากับ (1 2 3 200) อย่างที่คุณคิดได้มีสูตรมหัศจรรย์สำหรับผลรวมนี้ ได้แก่ 1 2 3. 200 2002012 ดังนั้นค่าของ K โดยทั่วไปสำหรับค่าเฉลี่ยของ N - day เรามี K 1 2 3 NN (N1) 2 (ฉันคิดว่าออยเลอร์ค้นพบสิ่งนี้เมื่ออายุ 6 ขวบ) ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของเราขณะนี้มีดังนี้: แน่นอนว่าไม่มีใครที่มีน้ำหนักสัมพัทธ์ 1, 2, 3 หิน. เราสามารถเลือกน้ำหนักใด ๆ w 1 w 2 w 3 w N และรับ: โปรดทราบว่าหมายเลข K ถูกเลือกเพื่อให้ในกรณีที่ทุกราคาเท่ากันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเท่ากับราคานั้นด้วย เวลาสำหรับรูปภาพ (ที่เราใช้น้ำหนัก 1, 2, 3): โปรดทราบว่า Average Weighted Moving Average (ซึ่งเน้นราคาล่าสุด) จะเป็นไปตามราคาหุ้นที่ใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยของ Simple 20 วัน น้ำหนักเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการย้ายมีน้ำหนักตัวหลายพันล้านที่เราเลือกน้ำหนักของเราเป็นระยะเวลาของการสั่นของปีกผีเสื้อและเรามีตัวเราอีก WMA เล่นส่วนใหญ่มีเพียงราคาหุ้นและละเว้นปริมาณการซื้อขายหุ้นในราคานั้น หากราคาปิดในปัจจุบันเป็น 16 และเดือนที่ผ่านมาปิดที่ 12 แล้วเป็นราคาปัจจุบันมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (เพราะฉะนั้นเพิ่มเติมเกี่ยวข้อง) ฉันไม่คิดอย่างนั้นไม่ถ้ามีเพียงสิบหุ้นซื้อขายที่ 16 ในขณะที่สิบล้านซื้อขายเดือนสุดท้ายที่ 12 (โอเคฉันเกินจริง แต่คุณได้รับความคิดที่ไม่มี) ที่นำเราไปของฉัน ที่ชื่นชอบ (ซึ่งเรียกได้ว่าเป็น VMA) ไม่จำเป็นเพราะจะให้สัญญาณ BUYSELL ที่ดีกว่า แต่เนื่องจากมันทำให้รู้สึกบางอย่าง (สำหรับฉันแล้ว VMA N-day โดยประมาณจะเท่ากับราคาเฉลี่ยที่จ่ายสำหรับหุ้นแต่ละหุ้นในช่วง N วันที่ผ่านมา) มันง่าย เราใช้เวลาเป็นน้ำหนัก w 1 w 2 w 3 ฯลฯ ปริมาณการซื้อขายหุ้นที่ราคา P 1 P 2. P 3. ฯลฯ และได้รับ: Heres หุ้นและปริมาณการซื้อขาย: ราคาซื้อขายในเดือนพฤษภาคมเป็นสิ่งสำคัญจริงๆ มองไปที่ระดับเสียงอย่างไรก็ตามเราคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่มีมากกว่าพูด N 100 วัน (ทำไมไม่) และรับ: Im ก้าวไปข้างหน้าด้วยตัวเอง เราเห็นราคาหุ้นและ VMA 100 วันสีฟ้าที่น่ารักและค่าเฉลี่ยการย้าย 5 วัน (ฉันเกลียดการวางสต็อกมากเกินไป uh เน้นในการเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้นเกินไปจู้จี้จุกจิกมากเกินไปประสาทมากเกินไป apt เพื่อขัดขวางแล้วลดลงระเหยเกินไปดังนั้นเราจึงใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วเช่น 5 - วันทำให้มันตามราคาหุ้นสวยใกล้ชิดและนุ่มนวลของมันขวา) ดังนั้น whatre สัญญาณ BUYSELL จ้องที่พล็อตและตัดสินใจเมื่อ youd ต้องการที่จะซื้อหรือขาย ในประเด็นเหล่านี้โปรดทราบว่า VMA เป็นทางยาวจากค่าเฉลี่ยที่รวดเร็ว (5 วัน) ที่ให้สัญญาณของเรา: เมื่อ VMA - (5 วัน) A แล้วเราก็ซื้อ เมื่อ VMA - (5 วัน) OOP เคยใช้ป้ายกำกับ VA สำหรับ Vage Weighted A verage แทนที่จะเป็น VMA ขออภัยที่เกิดขึ้น และสิ่งที่เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ A และ B (ด้านบนฉันเลือก A 1.5 และ B -1.5 ในคำแนะนำของฉัน wifes.) และเป็น 5 จำนวนวันที่ดีที่สุดสำหรับค่าเฉลี่ยที่รวดเร็วและทำไม 100 เลือกใน VMA (เนื่องจากมี 100 centsdollar หรือ 100 หน่อไม้ฝรั่งในสวนของฉัน) คุณตัดสินใจเลือกสิ่งอื่น: บางคนคิดราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหลังจากการค้าแต่ละครั้งตลอดทั้งวัน หากพวกเขาสามารถซื้อหุ้นที่น้อยกว่า VWAP นี้ ดีแล้ว. หากพวกเขาสามารถขายหุ้นในราคาที่สูงกว่า VWAP ก็ดีเช่นกัน เหตุใดฉันจึงชอบ VMA (เทียบกับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ ของ jillion) สมมติว่ามีผู้ค้าและผู้ขายเพียงสองรายเท่านั้น ราคาเฉลี่ยที่ผู้ซื้อจ่ายให้ในอดีตคือ 16 ซึ่งขายโดยผู้ขาย สมมติว่าราคาหุ้นเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจาก 16 แล้วผู้ซื้อจะขาย (เพื่อล็อคกำไรของเขา) จะทำให้ราคาลดลงดังนั้นในฐานะ VMA - observer เราควรขายด้วยเช่นกัน สมมติว่าในทางกลับกันราคาจะลดลงอย่างมากจากนั้นผู้ขาย (ซึ่งก่อนหน้านี้เคยขายให้กับผู้ซื้อ) จะกลับมาขายอีกครั้ง นี่จะผลักดันให้ราคาขึ้นดังนั้นในฐานะ VMA - observer เราควรซื้อด้วยเช่นกัน ปัญหาคือแน่นอนในการระบุราคานี้ ที่ดีที่สุดที่เราสามารถทำได้คือการคำนวณราคาซื้อเฉลี่ยของหุ้นในช่วงหลายวันที่ผ่านมา คาดเดาสิ่งที่ดีเกือบ คุณเห็น VMA ถือว่าหุ้นทั้งหมดที่ซื้อขายในราคาปิดวันซึ่งไม่จำเป็นต้องดังนั้น แต่ VMA เป็นประมาณการที่ดีของราคาเฉลี่ยขวา P. S. สเปรดชีตที่ระบุด้านล่างใช้ค่าเฉลี่ยระหว่างวันที่สูงและต่ำ แน่นอนซื้อต่ำและขายสูงเป็นคำพูดที่ดี แต่ต่ำเมื่อเทียบกับสิ่งที่สูงเมื่อเทียบกับสิ่งที่เมื่อเทียบกับ VMA thats สิ่งที่ตัวอย่าง: คุณเริ่มต้นด้วยพูด 10K ในเงินสดและ 10K ในหุ้นบาง ทุกครั้งที่ VMA 100 วันบอกว่าคุณซื้อเงินจำนวน 50 เหรียญ (เพราะคุณต้องการบางส่วนในกรณีที่มีผู้ซื้ออีกราย) ทุกครั้งที่ VMA 100 วันบอกว่าขายคุณจะขายสต็อกของคุณจำนวน 50 สต๊อก (เพราะคุณต้องการบางส่วนในกรณีที่มีการขายอีกราย) พอร์ตโฟลิโอของคุณเปรียบเทียบกับการเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้นดังนั้นสิ่งที่ฉันเลือกสำหรับ A และ BI จึงได้รับเลือกดังนี้ A 4.5 และ B -1.5 และขณะนี้ฉันมีตัวเลขเหล่านี้ (ซึ่งเป็นลักษณะของหุ้นในช่วงนี้ ระยะเวลา) ฉันใช้พวกเขาเพื่อให้ฉันซื้อและขายสัญญาณสำหรับอนาคต (ใกล้) โอ้อีกเรื่องหนึ่ง สะดวกในการทราบว่าเราใกล้จะซื้อหรือขายดี ด้วยเหตุนี้เราจึงสามารถกำหนดราคาหุ้นที่จะให้คำแนะนำซื้อหรือขายได้ในแต่ละวัน เช่น: ที่ให้: ที่เราซื้อ (หรือขาย) เมื่อราคาหุ้นอยู่ด้านล่าง (หรือสูงกว่า) เส้นโค้งเหล่านี้ คุณสามารถเห็นขายในเดือนกรกฎาคมและซื้อในเดือนกันยายนและอาจมีการขายอีกราย สิ่งที่ชนิดของหุ้นที่เราควรพิจารณาสำหรับ VMA ฉันคิดว่าพวกเขาควรจะ: ระเหยสวย (เพื่อให้เราสามารถเล่นชิงช้า) เช่น mebbe คาดว่าจะไปขึ้นในระยะยาว (ตัวอย่าง) Aaah (ความสูญเสียน้อยกว่า Buy Hold) วิธีการเลือก A B เทคนิคที่ไม่ดีในการเลือกหมายเลข A B. ที่มีความสัมพันธ์เพียงเล็กน้อยกับราคาและปริมาณกำลังพิจารณาดังนั้นควรพิจารณาการเลือกดังต่อไปนี้ขายได้ดีเมื่อ MA อย่างรวดเร็วยิ่งกว่า VMA พูดมากกว่า 25 ที่ต้องการหรือให้เพียงพูด MA VMA 1.25 หรือดีกว่ายังคงซื้อได้ดีเมื่อ MA รวดเร็วอย่างมีนัยสำคัญน้อยกว่า VMA พูดน้อย 15 คุณต้องเข้าใจว่าเปอร์เซ็นต์เหล่านี้ 25 และ 15 ขึ้นอยู่กับเราและเชื่อมโยงกับความโลภของเราอย่างไม่เปลี่ยนแปลง ดังนั้นให้เรียกพวกเขาว่าเป็นร้อยละที่น่ารื่นรมย์ อย่างไรก็ตาม. ภาพที่อยู่ในลำดับ: ที่นี่เราพล็อต MA VMA -1 และทราบเมื่อมากหรือน้อยกว่า 25 (เส้นสีแดงและสีเขียวแสดงขายหรือซื้อ) หรือเราสามารถ (ตามที่เราได้ก่อนหน้า) พล็อตราคาหุ้น รวมทั้งราคาที่จะให้คำแนะนำซื้อหรือขาย: เมื่อราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้นมาเหนือเส้น SELL เรา ขายเมื่อไหร่และย้ายมาอยู่ใต้เส้น BUY ดีกว่าอาจจะดีกว่าที่จะมองไปที่มันด้วยวิธีนี้: เราวางแผน VMA และ MA และราคาหุ้นและซื้อและขายและ (สมมติว่าเราเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่เท่ากันในเงินสดและหุ้นและใช้เพียง 50 ของแต่ละครั้งที่มี คือการซื้อหรือขาย) และเรายังสามารถระบุ VMA Gain เมื่อเทียบกับกำไรจากสต๊อก (ในช่วงเวลาที่แสดง) เอ่อ ฉันพูดถึงเราใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีน้ำหนักเป็นจำนวน 200 วันที่นี่ไหมฉันได้ทำชุดข้อมูลโดยใช้ VMA Ill แจ้งให้คุณทราบ (ดูการทดลองใช้ VMA) ลองใช้สเปรดชีตเพื่อเล่นกับ: Volume Weighted Average (ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่มีการดาวน์โหลดข้อมูลสต็อกจากเว็บไซต์อินเทอร์เน็ตและคุณจะเลือกค่าเปอร์เซ็นต์ความโลภของคุณ) และไม่ว่าจะเป็น VMA แบบ 100 วันหรือ 157 วันและไม่ว่าคุณจะใช้เงินทั้งหมดหรือแค่ 47 ในขณะที่ซื้อและเมื่อคุณขายคุณสามารถขายได้เพียง 23 สต็อคและ ดีคุณจะได้รับความคิด เล่นกับมันมีเพียงเงื่อนไขนี้ คุณควรจะเสียเงินโดยใช้ VMA Ill ไม่รู้ตัว และเว็บไซต์นี้จะทำลายตัวเอง หากคุณทำเงินไม่ยอมรับเปอร์เซ็นต์เล็กน้อย ไม่ต้อง VMA wunnerful จะยังคง หนึ่งในแปดวันนี้ 8.2.20 Zero-Lag Exponential Moving Average ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลขศูนย์ (ZLEMA) เป็นรูปแบบของ EMA (ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา) ซึ่งจะเพิ่มระยะโมเมนตัมเพื่อลดความล่าช้าในค่าเฉลี่ย เพื่อติดตามราคาปัจจุบันอย่างใกล้ชิดมากขึ้น สำหรับระยะเวลา N วันที่กำหนดสูตรคือที่ระยะเวลา ldquolagrdquo คือ (N-1) 2 EMA ธรรมดาที่ใช้กับจุดเส้นตรงจะสิ้นสุดลงโดยตลอดเวลา (N-1) 2 วันก่อน ดังนั้นแนวคิดในการเพิ่มความแตกต่างของ ldquoclose - closelagrdquo นี้คือการชดเชยความล่าช้าเพื่อให้ ZLEMA สามารถติดตามเส้นตรงได้ แน่นอนว่าข้อมูลที่แท้จริงไม่ค่อยเป็นเส้นตรง แต่หลักการคือการผลักดัน ZLEMA ไปสู่จุดใกล้ ๆ ในปัจจุบัน การคำนวณยังคงเป็นน้ำหนักที่แตกต่างกันในแต่ละราคาที่ผ่านมา ผลกระทบของโมเมนตัมคือการทำให้ราคาสินค้าเพิ่มขึ้นและมีการติดตามอย่างใกล้ชิดและมีน้ำหนักลบในแง่ที่ผ่านมา Therersquos กระโดดอย่างฉับพลันในน้ำหนักที่จุดล่าช้าโมเมนตัม ตัวอย่างเช่นกราฟต่อไปนี้เป็นน้ำหนักสำหรับ N15 (จุดด้อย 7) ความล่าช้าของ EMA ในแนวเส้นตรงสามารถคำนวณได้โดยง่ายโดยใช้สูตรพลังงานสำหรับ EMA (ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential) ซึ่งใช้กับลำดับที่ไม่มีที่สิ้นสุดของราคาที่ลดลง 1 ครั้งต่อวันและถึง 0 ในวันนี้ ในลำดับที่ไม่ใช่เส้นตรงความล่าช้าไม่ง่าย (N-1) 2 แต่จะแตกต่างกันไปตามรูปร่างช่วงเวลาของส่วนประกอบของวัฏจักร ฯลฯ Copyright 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009 แผนภูมิ Kevin Ryde เป็นซอฟต์แวร์เสรีที่คุณสามารถแจกจ่ายและปรับเปลี่ยนได้ตามข้อกำหนดของ GNU General ใบอนุญาตสาธารณะที่เผยแพร่โดย Free Software Foundation ทั้ง 3 เวอร์ชันหรือ (ที่ตัวเลือกของคุณ) ใด ๆ ในภายหลัง