การย้าย ค่าเฉลี่ย C ++

เป็นไปได้ที่จะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน C โดยไม่จำเป็นต้องมีหน้าต่างของ sample. I พบว่าฉันสามารถเพิ่มประสิทธิภาพบิตโดยการเลือกขนาดหน้าต่างที่ sa อำนาจของสองเพื่อให้สามารถขยับบิตแทนการหาร แต่ มีวิธีการแสดงผลเฉลี่ยเคลื่อนที่ใหม่เท่านั้นเป็นหน้าที่ของผลเก่าและตัวอย่างใหม่กำหนดตัวอย่างเฉลี่ยเคลื่อนที่ข้ามหน้าต่างของ 4 ตัวอย่างที่จะเพิ่มตัวอย่างใหม่ eA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถนำมาใช้ซ้ำ แต่สำหรับการคำนวณที่แน่นอนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คุณต้องจำตัวอย่างการป้อนข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดในการรวมเช่นในตัวอย่างของคุณสำหรับความยาวเฉลี่ย N คำนวณโดยเฉลี่ยที่คุณ compute. where yn เป็นสัญญาณขาออกและ xn เป็นสัญญาณเข้า Eq 1 สามารถเขียน recursively as ดังนั้นคุณจำเป็นต้องจำตัวอย่าง x nN เพื่อคำนวณ 2.As ชี้โดย Conrad Turner คุณสามารถใช้หน้าต่างชี้แจงอนันต์ยาวแทนซึ่งช่วยให้คุณสามารถคำนวณ ผลลัพธ์จากอดีตเท่านั้น ใส่และ input. but ปัจจุบันนี้ไม่ได้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ unweighted มาตรฐาน แต่ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ชี้แจงซึ่งตัวอย่างต่อไปในอดีตได้รับน้ำหนักที่มีขนาดเล็ก แต่อย่างน้อยในทฤษฎีที่คุณไม่เคยลืมอะไรน้ำหนักเพียงได้รับมีขนาดเล็กและขนาดเล็กสำหรับ ตัวอย่างที่ไกลในอดีตฉันใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่มีหน่วยความจำรายการแต่ละรายการสำหรับโปรแกรมติดตาม GPS ฉันเขียนฉันเริ่มต้นด้วย 1 ตัวอย่างและหารด้วย 1 เพื่อให้ได้ avg. I ปัจจุบันจากนั้นเพิ่มตัวอย่าง anothe และหารด้วย 2 ไปที่ avg. This ปัจจุบันต่อไปจนกว่าฉันจะได้รับความยาวของ average. Each เวลาหลังจากนั้นฉันเพิ่มในตัวอย่างใหม่ได้รับค่าเฉลี่ยและลบค่าเฉลี่ยที่จาก total. I ไม่นักคณิตศาสตร์ แต่ดูเหมือนเป็นวิธีที่ดีที่จะ ทำมันฉันคิดว่ามันจะเปิดท้องของคนรักคณิตศาสตร์จริง แต่ก็จะเปิดออกเป็นหนึ่งในวิธีที่ยอมรับการทำมันและทำงานได้ดีเพียงจำไว้ว่าสูงกว่าความยาวของคุณช้าลงตามสิ่งที่คุณต้องการปฏิบัติตาม ที่อาจไม่สำคัญที่สุด เวลา แต่เมื่อติดตามดาวเทียมถ้าคุณช้าเส้นทางอาจอยู่ไกลจากตำแหน่งจริงและจะดูไม่ดีคุณอาจมีช่องว่างระหว่างนั่งและจุดต่อท้ายฉันเลือกความยาว 15 ปรับปรุง 6 ครั้งต่อนาที ได้รับการราบเรียบที่เพียงพอและไม่ได้รับไกลจากตำแหน่งนั่งจริงกับเส้นทางราบรื่น dots. answered 16 16 ที่ 23 03.initialize รวม 0, 0 นับแต่ละครั้งเห็นค่าใหม่แล้ว scanf หนึ่งใส่หนึ่งเพิ่ม newValue ใหม่, การนับที่เพิ่มขึ้นหนึ่งค่าหนึ่งค่าเฉลี่ยหารหารซึ่งจะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหนือปัจจัยการผลิตทั้งหมดการคำนวณค่าเฉลี่ยโดยใช้เพียง 4 อินพุทสุดท้ายจะต้องมี 4 อินพุตตัวแปรอาจคัดลอกข้อมูลแต่ละอินพุทไปยังอินพุตที่เก่ากว่าแล้วคำนวณการเคลื่อนย้ายใหม่ ค่าเฉลี่ยเป็นผลรวมของ inputvariables 4 หารด้วย 4 shift ขวา 2 จะดีถ้า inputs ทั้งหมดเป็นบวกเพื่อคำนวณเฉลี่ย. ตอบ 3 กุมภาพันธ์ 15 ที่ 4 06.That จริงจะคำนวณค่าเฉลี่ยรวมและไม่เฉลี่ยเคลื่อนที่เป็น นับได้ ผลกระทบจากตัวอย่างการป้อนข้อมูลใหม่ ๆ จะกลายเป็นขนาดเล็ก vanishingly Hilmar กุมภาพันธ์ 3 15 ที่ 13 53.You Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Moving เฉลี่ย - ง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ย - ง่ายและ Exponential. Moving เฉลี่ยเรียบข้อมูลราคาไป รูปแบบตัวบ่งชี้ต่อไปนี้พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้การดำเนินการราคาที่ราบรื่นและกรองเสียงรบกวนพวกเขายังรูปแบบ การสร้างบล็อคสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคือ Moving Average Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของ แนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นแผนภูมิต่อไปนี้มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับเวอร์ชันสดการย้ายอย่างรวดเร็ว การคํานวณโดยเฉลี่ย (Average Calculation) ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับราคาปิดราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วย Five As ชื่อของมันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมค่าเฉลี่ยนี่คือค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลาด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่พัฒนาขึ้นในช่วงสามวันวันแรก ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดลงจุดข้อมูลแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยังคงมีอยู่โดยการปล่อยจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มข้อมูลใหม่ จุดที่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันแจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้นจาก 13 ถึง 15 ในช่วงการคำนวณสามวันด้วยนอกจากนี้สังเกตด้วยว่าแต่ละค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่า e ต่ำกว่าราคาสุดท้ายตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 ราคาก่อนสี่วันนั้นลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลงค่าการคำนวณเฉลี่ยที่เกินกว่าค่าเฉลี่ยลบเฉลี่ยเคลื่อนที่ลดลง การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบ เพื่อเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งเพื่อให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายถูกใช้เป็นระยะเวลาก่อนหน้าของ EMA ในการคำนวณครั้งแรกที่สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันการเคลื่อนย้ายเลข 10 ครั้ง เฉลี่ยใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18 18 EMA 20 ระยะเวลา 20 จะใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับค่าที่มากที่สุด ent price 2 20 1 0952 สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้นในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าถ้าคุณต้องการให้เปอร์เซ็นต์เฉพาะเจาะจงสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงตัวเลข 10 วันสำหรับ Intel Simple moving เฉลี่ยอยู่ที่ 10 วันโดยเฉลี่ยเมื่อใช้เป็นราคาใหม่และราคาเก่าจะลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยเริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติ ใช้เวลามากกว่าเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 ปีดังนั้นในอีกระยะหนึ่งค่าในกระดาษคำนวณของ excel อาจแตกต่างจากค่า ch art value เนื่องจาก short-back period สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อกชิพ 20 ช่วงเวลาอย่างน้อย 250 รอบโดยปกติแล้วจะมีการคำนวณมากขึ้น ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายตัวอย่างเต็มที่ Lag Factor ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่ยาวนานมากขึ้นความล่าช้าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเสด็จมาเป็นเวลา 10 วันจะกอดราคาได้ค่อนข้างใกล้เคียงกันและจะเปลี่ยนเป็นไม่นานหลังจากที่ราคาเปิด เรือเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่าเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนการเปลี่ยนแปลงของราคา ค่าเฉลี่ยของวันทำการโดยคลิกที่กราฟสำหรับแผนภูมิแสดงสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF ที่มี EMA 10 วันใกล้เคียงและ SMA 100 วันสูงกว่าแม้จะเป็น จากการลดลงของเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA 100 วันจัดขึ้นแน่นอนและไม่ได้ลดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อเทียบกับค่าความล่าช้าค่ามัธยฐานและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างใดอย่างหนึ่งซึ่งไม่จำเป็นต้องดีไปกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและมีความไวต่อราคาล่าสุดมากขึ้นและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีการเปลี่ยนแปลงจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แท้จริงเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกับการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบฟ้า ควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รวมทั้งระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุดแผนภูมิด้านล่างแสดง IBM พร้อมด้วย SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่ EMA ลดลงมากกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปเรื่อย ๆ จนถึงสิ้นปี ของเดือนมีนาคมสังเกตว่า SMA เปิดขึ้นในเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยระยะสั้น 5-20 เหมาะที่สุดสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการค้า Chartists ที่สนใจ แนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายตัวได้ 20-60 ช่วงนักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยที่มีระยะเวลาประมาณ 100 หรือมากกว่าระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้โดยทั่วไปจะเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นไปได้มากที่สุด เป็นที่นิยมเนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลางหลาย chartists ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันรวมระยะสั้น, เคลื่อนไหวตลอดระยะเวลา 10 วัน อายุได้ค่อนข้างเป็นที่นิยมในอดีตเพราะง่ายต่อการคำนวณเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมการระบุตัวตนสัญญาณเดียวกันสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นค่าที่ตั้งขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างจะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กับทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบเสวนาทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าราคาโดยทั่วไปจะเพิ่มขึ้น ราคาเฉลี่ยปรับตัวลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่ลดลงสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาวแผนภูมิข้างต้นแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ในการคำนวณ 3M MMM โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วันตัวอย่าง แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เคลื่อนไหวได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่งขึ้น EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 200 ตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนนี้ระบุถึงการผกผันตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังจากที่เกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุดของ MMM ต่อเนื่องไปจนถึงเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า 150- วันนี้ EMA ไม่ปรับตัวสูงขึ้นจนถึงช่วงนี้หลังจากที่ MMM ทำสถิติสูงสุดในรอบ 12 เดือนข้างหน้าผลการดำเนินงานโดยรวมของ MMM ดีขึ้นอย่างมากในช่วงที่มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง Double Crossovers. Two moving average สามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณครอสโอเวอร์ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของ ตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ Double crossovers หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบโดยใช้ 5 วัน EMA และ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะยาวก็ได้ เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเครื่องหมายนี้เป็นที่รู้จักกันในชื่อว่าเครื่องหมายกากบาทสีแดงเครื่องหมายไขว้แบบหยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นนี้เรียกว่า cross cross ที่ตายแล้ว หลังจากที่ทุกระบบใช้ตัวชี้วัดที่ล้าหลังสองตัวขึ้นไประยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นสัญญาณที่ล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้นอย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้เกิด whipsaws จำนวนมากในกรณีที่ไม่มี แนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีการไขว้ไขว้ที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไประบบครอสโอเวอร์สามแบบที่ง่ายอาจเกี่ยวข้องกับ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แผนภูมิข้างบนแสดง Home Depot HD ด้วยเส้นประสีเขียว EMA 10 วันและเส้นสีแดง EMA 50 วันสายสีดำคือการปิดบัญชีรายวันโดยใช้การย้าย การครอสโอเวอร์โดยเฉลี่ยจะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดีโดย EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคมที่ผ่านมา แต่ระยะเวลาดังกล่าวไม่นานถึง 10 วันที่ผ่านมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนม. ค. ที่เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้เกิดการแส้วข้ามอีกครั้งเครื่องหมายลบนี้ไม่นานจนเป็น EMA 10 วันที่ขยับขึ้นเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา สัญญาณที่สี่คาดเดาการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเป็นสต็อกสูงกว่า 20.There สอง takeaways ที่นี่ First, ไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw ราคาหรือตัวกรองเวลาสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ที่ผ่านมา 3 วันก่อน ทำหน้าที่หรือกำหนดให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือด้านล่างของ EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนทำหน้าที่ประการที่สอง MACD สามารถใช้เพื่อระบุและหาจำนวนไขว้ MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่าง สอง e ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ xponential MACD มีค่าเป็นบวกในช่วงข้ามสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายตัวค่าร้อยละราคา Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุ MACD และ PPO คำนวณจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดและจะไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยที่เรียบง่าย moving average แผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 มีการแยกไขว้เฉลี่ย 4 ช่วงช่วงระยะเวลา 2 1 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือ bad trades เริ่มมีแนวโน้มเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ด้วยการครอสโอเวอร์ที่สี่เป็น ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อแนวโน้มมีความแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มราคา Cross Cross เฉลี่ยของผู้ซื้อนอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วยราคาที่เรียบง่าย ไขว้สัญญาณรั้นถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการซื้อขาย ค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะทำให้เกิดสัญญาณที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคาที่สูงขึ้นเมื่อราคาอยู่เหนือระดับเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้นานขึ้นซึ่งจะเป็นการซื้อขายที่กลมกลืนกับ แนวโน้มที่ใหญ่กว่าตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอย่างเห็นได้ชัดการเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่ข้ามหยาบคายดังกล่าวจะถูกละเว้นเนื่องจากมีแนวโน้มใหญ่ขึ้นข้ามหยาบคายก็จะแนะนำ pullback ภายในแนวโน้มขาขึ้นใหญ่ข้ามกลับเหนือ 50 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งสัญญาณ upturn ในราคาและความต่อเนื่องของ uptrend ใหญ่กว่าถัดไป กราฟแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นไปเหนือระดับเฉลี่ย 200 วันในเดือนสิงหาคมมีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและ อีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพลิกกลับอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณลูกศรสีเขียวในแนวราบสอดคล้องกับขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 จะแสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันว่าราคาจะข้ามหรือต่ำกว่า EMA 50 วัน EMA ระยะ 1 วันใกล้เคียงกับราคาปิด MACD 1,50.1 เป็นบวกเมื่อการดีดตัวใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะเวลาปิดอยู่ด้านล่าง EMA 50 วันการสนับสนุนและค่าความต้านทานค่าเฉลี่ย MACD ยังสามารถทำหน้าที่เป็น แนวรับระยะสั้นน่าจะได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในแถบ Bollinger Bands ระยะยาวอาจได้แรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน, ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่นิยมมากที่สุดในระยะยาวถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลายดังนั้นจึงเป็นเหมือนคำทำนายด้วยตนเอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึง สิ้นปี 2008 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อนล่วงหน้าเมื่อแนวโน้มกลับตัวกลับด้วยการพักฐานสนับสนุนด้านบนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500. ไม่คาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, โดยเฉพาะอย่างยิ่งอีกต่อไปย้ายค่าเฉลี่ยตลาดถูกผลักดันโดยอารมณ์ซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุการสนับสนุนหรือโซนความต้านทานข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยมีแนวโน้ม ต่อไปนี้หรือปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนหลังนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าอยู่ในบรรทัด กับแนวโน้มในปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมากเวลาในช่วงการซื้อขายซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้ม m แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ใช้ร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ เครื่องมือที่ใช้ประกอบกันได้แผนภูมิสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับที่ซื้อเกินหรือขายเกินได้การเพิ่มค่าเฉลี่ยต่อการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving ค่าเฉลี่ยจะมีเป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงวางซ้อน ผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้พารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อระบุว่าควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close เครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกอื่นสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรือ ri ght future จำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายตัวสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนทับลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกแยะระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่สามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่เคลื่อนที่ไปยังตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างกันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่กับสครอชชอต Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่ StockCharts สมาชิกสามารถใช้เพื่อสแกนหาค่าเฉลี่ยของสถานการณ์ที่เคลื่อนไหวได้โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวเฉลี่ยข้ามเฉลี่ยการสแกนนี้จะหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้นและการข้ามผ่านแนวราบของ EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วัน จะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่มีการซื้อขายเหนือระดับของห้าวันที่ผ่านมาข้ามรั้นจะเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือ EMA 35 วันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยสูงกว่าค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ย Cross การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่ลดลง 150- วันค่าเฉลี่ยการเคลื่อนไหวแบบถดถอยและเส้นค่าเฉลี่ยถดถอยในระยะสั้น EMA 5 วันและ EMA 35 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะลดลงตราบใดที่ยังซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา ต่ำกว่า EMA 35 วันที่ ABO หนังสือเล่มนี้มีบทที่อุทิศให้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆของพวกเขา Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และช่องทางการซื้อขายตามระบบได้อย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy. I รู้นี้ทำได้ด้วยการเพิ่มตาม per. But ฉันต้องการหลีกเลี่ยงการใช้เพิ่มฉันมี googled และไม่พบตัวอย่างใด ๆ ที่เหมาะสมหรืออ่านได้โดยปกติฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของอย่างต่อเนื่อง สตรีมของจำนวนจุดลอยใช้ตัวเลขล่าสุด 1000 เป็นตัวอย่างข้อมูลวิธีที่ง่ายที่สุดในการบรรลุนี้ฉันทดลองกับการใช้อาร์เรย์วงกลมเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายขึ้นและพบว่าผลลัพธ์ จากแถววงกลมเหมาะสมกับความต้องการของฉัน best. asked 12 มิถุนายน 12 ที่ 4 38.If ความต้องการของคุณง่ายคุณก็อาจลองใช้ expoundential moving average. Put เพียงคุณทำให้ variabl accumulator e และเมื่อโค้ดของคุณดูที่ตัวอย่างแต่ละโค้ดจะอัพเดต accumulator ด้วยค่าใหม่คุณสามารถเลือกค่า alpha คงที่ระหว่าง 0 ถึง 1 และคำนวณค่านี้ได้คุณต้องหาค่า alpha ที่ผลของ a ให้ตัวอย่างเพียง lasts ประมาณ 1000 samples. Hmm ฉันไม่จริงแน่ใจว่านี้เหมาะสำหรับคุณตอนนี้ที่ฉันได้วางไว้ที่นี่ปัญหาคือ 1000 เป็นหน้าต่างยาวสวยสำหรับการเคลื่อนที่เฉลี่ยฉันไม่แน่ใจว่ามี อัลฟาที่จะกระจายโดยเฉลี่ยมากกว่า 1000 หมายเลขล่าสุดโดยไม่ต้อง underflow ในการคำนวณจุดลอย แต่ถ้าคุณต้องการค่าเฉลี่ยที่เล็กกว่าเช่น 30 ตัวเลขหรือดังนั้นนี้เป็นวิธีที่ง่ายและรวดเร็วในการทำ it. answered 12 มิถุนายน 12 ที่ 4 44. 1 ในโพสต์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาของคุณสามารถทำให้ alpha เป็นตัวแปรได้ดังนั้นวิธีนี้จะช่วยให้สามารถใช้คำนวณค่าเฉลี่ยของเวลาได้เช่นไบต์ต่อวินาทีถ้าเวลานับจากการอัพเดตสะสมครั้งล่าสุดมากกว่า 1 วินาทีคุณจะปล่อยให้ alpha be 1 0 มิเช่นนั้นคุณสามารถปล่อยให้ alpha เป็น usecs ได้ตั้งแต่ครั้งสุดท้าย update 1000000 jxh Jun 12 12 at 6 21 โดยทั่วไปฉันต้องการติดตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของสตรีมสตรีมของจำนวนจุดลอยโดยใช้ตัวเลข 1000 ล่าสุดเป็นตัวอย่างข้อมูลโปรดทราบว่าด้านล่างปรับปรุงชุดค่าผสมทั้งหมดเป็นองค์ประกอบตาม เพิ่มขึ้นแทนที่หลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายใน traversal ในการคำนวณผลรวม - จำเป็นสำหรับค่าเฉลี่ย - เมื่อ demand. Total ทำพารามิเตอร์ที่แตกต่างจาก T เพื่อสนับสนุนเช่นใช้ยาวนานเมื่อรวม 1000 ยาว s, int สำหรับ char s หรือสองครั้ง ทั้งหมด float s. This บิตผิดพลาดใน numsamples ที่สามารถผ่าน INTMAX - ถ้าคุณดูแลคุณสามารถใช้ยาวยาว unsigned หรือใช้สมาชิกข้อมูล bool เสริมเพื่อบันทึกเมื่อบรรจุก่อนบรรจุในขณะที่การขี่จักรยาน numsamples รอบแถวที่ดีที่สุด แล้วเปลี่ยนชื่อเป็นบางอย่างที่ไม่เป็นอันตรายเช่น pos. answered Jun 12 12 at 5 19.one สมมติว่าโมฆะตัวดำเนินการ T ตัวอย่างเป็นจริงโมฆะดำเนินการ T ตัวอย่าง oPless 8 มิถุนายนที่ 14 11 oPless ahhh เห็นดีจริงฉันหมายความว่ามันจะเป็นโมฆะดำเนิน T ตัวอย่าง แต่แน่นอน y ou สามารถใช้สัญกรณ์ที่คุณชอบจะแก้ไขขอบคุณโทนี่ D มิถุนายน 8 14 ที่ 14 27