การย้าย ค่าเฉลี่ย ดัชนี ไดนามิก

ตัวแปรดัชนีไดนามิคตัวแปรดัชนีค่าคงที่แบบไดนามิก VIDYA ได้รับการพัฒนาโดย Tushar Chande เป็นวิธีการเดิมในการคำนวณ Exponential Moving Average EMA โดยมีการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยระยะเวลาเฉลี่ยโดยขึ้นอยู่กับความผันผวนของตลาดเป็นตัววัดความผันผวนของ Chande Momentum Oscillator CMO ได้รับเลือกเครื่องกำเนิดไฟฟ้านี้จะวัดอัตราส่วนระหว่างผลบวกบวกและผลรวมของค่าลบที่เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาหนึ่งค่า CMO ค่า CMO ใช้เป็นอัตราส่วนกับค่าความเรียบ EMA ดังนั้น VIDYA จึงต้องตั้งค่าพารามิเตอร์ของ CMO และระยะเวลา ของ EMA โดยปกติแล้ว VIDYA จะไม่ถูกใช้ในระบบการค้า แต่ส่วนบนและล่างของวง Upper band วง Lower ซึ่งเป็น N ด้านบนและด้านล่าง VIDYA การตีความตัวบ่งชี้การรับสัญญาณทางการค้าในรูปแบบนี้ทำคล้ายกับ Bollinger Bands ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขประจำตัวที่คำนวณได้คำนวณตามสูตรด้านล่างนี้ EMA i Price i F EMA i-1 1- FF 2 ระยะเวลา 1 ปัจจัยการปรับตัวของรอบระยะเวลา EMA ระยะเวลาเฉลี่ย EMA i-1 ราคาปัจจุบันของ EMA ค่าก่อนหน้าของค่าเฉลี่ยแบบไดนามิกจะคำนวณในลักษณะที่คล้ายคลึงกันโดยใช้ CMOVIDYA i ราคา i F ABS CMO i VIDYA i - 1 1 - F ABS CMO i. ABS CMO i ค่าสัมบูรณ์ปัจจุบัน Chande Momentum Oscillator VIDYA i-1 ค่าก่อนหน้าของ VIDYA ค่าของ CMO คำนวณได้จากสูตรด้านล่างนี้ CMO i UpSum i - DnSum i UpSum i DnSum i. UpSum i ผลรวมของการเพิ่มขึ้นของราคาในเชิงบวกสำหรับงวด DnSum i ผลรวมของการเพิ่มขึ้นของราคาเป็นลบในงวด Average Average ค่าเฉลี่ย Average Moving Average บ่งชี้ค่าเฉลี่ยของตราสารในช่วงเวลาหนึ่งเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หนึ่งค่าเฉลี่ยออกราคาตราสารสำหรับช่วงเวลานี้เป็นราคาที่เปลี่ยนแปลงเฉลี่ยเคลื่อนที่ของมันเพิ่มขึ้นหรือลดลงมีสี่ประเภทที่แตกต่างกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายยังเรียกว่าเลขคณิต Exponential Smoothed และ Weighted ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้สำหรับชุดข้อมูลตามลำดับใด ๆ รวมถึงราคาเปิดและราคาปิดราคาสูงสุดและต่ำสุดปริมาณการซื้อขายหรือตัวชี้วัดอื่น ๆ โดยปกติแล้วจะใช้กรณีที่มีการใช้ค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยสองครั้งสิ่งเดียวที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ละประเภทแตกต่างกัน อย่างมากจากแต่ละอื่น ๆ คือเมื่อค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนักที่ถูกกำหนดให้ข้อมูลล่าสุดแตกต่างกันในกรณีที่เรากำลังพูดถึง Simple Moving Average ราคาทั้งหมดของช่วงเวลาที่เป็นคำถามมีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential และ Linear Weighted Moving Average แนบ ค่านิยมมากที่สุดในการตีราคาเฉลี่ยล่าสุดคือการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของราคากับการเคลื่อนไหวของราคาเมื่อราคาของตราสารเพิ่มขึ้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของมันสัญญาณซื้อจะปรากฏขึ้นหากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สิ่งที่เรามีคือสัญญาณการขายซึ่งเป็นระบบการซื้อขายที่อิงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อให้เข้าสู่ตลาดได้อย่างถูกต้อง จุดตะวันตกและทางออกขวาบนยอดเขาจะช่วยให้การดำเนินการตามแนวโน้มต่อไปนี้ที่จะซื้อในไม่ช้าหลังจากที่ราคาถึงด้านล่างและจะขายได้ทันทีหลังจากที่ราคาได้ถึงจุดสูงสุดของพวกเขาค่าเฉลี่ยอาจมีการใช้ตัวชี้วัดที่ คือที่การตีความตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเหมือนกับการตีความค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของราคาถ้าตัวบ่งชี้สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งหมายความว่าการเคลื่อนไหวของตัวบ่งชี้ขึ้นจะมีแนวโน้มต่อไปหากตัวบ่งชี้อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งหมายความว่า มีแนวโน้มที่จะยังคงลดลงต่อไปนี้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแผนภูมิค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA เฉลี่ยที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ย EMA ที่ปรับให้เคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMMA ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ย LWMA คุณสามารถทดสอบสัญญาณการค้าของตัวบ่งชี้นี้โดยการสร้าง ที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญใน MQL5 Wizard. Simple Moving Average SMA. Simple ในคำอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทางคณิตศาสตร์คำนวณโดยการสรุปราคาของตราสารปิด o ver จำนวนหนึ่งช่วงเวลาเช่น 12 ชั่วโมงค่านี้หารด้วยจำนวนของช่วงเวลาดังกล่าว SMA SUM CLOSE i, N N จำนวนเงินรวม CLOSE i ระยะเวลาปิดงวดปัจจุบัน N จำนวนรอบการคำนวณค่าเฉลี่ย EMA ที่มีการเปลี่ยนแปลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่คำนวณได้โดยการเพิ่มส่วนแบ่งของราคาปิดปัจจุบันเป็นค่าเฉลี่ยก่อนหน้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเคลื่อนไหวที่ได้รับการชี้แจงอย่างราบเรียบราคาปิดที่ใกล้ที่สุดจะมีค่าเป็นเปอร์เซ็นต์เฉลี่ยของค่าเฉลี่ยร้อยละ P - EMA CLOSE i P EMA i - 1 1 - P. CLOSE i ระยะเวลาปิดงวดปัจจุบัน EMA i - 1 ค่าของ Moving Average ของช่วงก่อนหน้า P เปอร์เซ็นต์ของการใช้ราคาหุ้นค่าเฉลี่ย SMMA ที่ทรงตัวโดยเฉลี่ยค่าแรกของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบจะคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA SUM1 SUM CLOSE i, N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สองคำนวณตามสูตรนี้ SMMA i SMMA1 N-1 CLOSE i N ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณตาม สูตรต่อไปนี้ SMVSUM SMMA i - 1 N. SMMA i PREVSUM - SMMA i - 1 CLOSE i N SUM sum SUM1 ยอดรวมของราคาปิดสำหรับ N period นับจากแถบก่อนหน้า PREVSUM smoothed sum of the previous bar SMMA i -1 คาเฉลี่ยของเสนโคงขางหนากอนหนา SMMA i ทําใหคาเฉลี่ยของเสนโคงปจจุบันเทากับคาเฉลี่ยของสวนแบงปจจุบัน CLOSE i N. Linear Weighted Moving Average LWMA ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักข้อมูลล่าสุดมีค่ามากกว่าข้อมูลเริ่มแรกค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่คำนวณได้จากการคูณด้วยราคาปิดแต่ละชุดในชุดพิจารณาโดย ค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก LWMA SUM ปิด ii, N SUM i, N จำนวนเงินรวม CLOSE i ราคาปิดปัจจุบัน SUM i, N ผลรวมของค่าสัมประสิทธิ์น้ำหนัก N ระยะเวลาที่ราบเรียบตัวบ่งชี้ที่เชื่อถือได้มากที่สุดที่คุณไม่เคยได้ยินมาจากจอห์นเป็นช่างเทคนิคตลาดที่ผ่านการรับรอง อดีตบรรณาธิการของตลาด Te chnicians Assn Journal ของการวิเคราะห์ทางเทคนิคและนักประดิษฐ์ของ McGinley Dynamic ทำงานในบริบทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ตลอดทศวรรษ 1990 McGinley พยายามคิดค้นตัวบ่งชี้ที่ตอบสนองโดยอัตโนมัติจะตอบสนองต่อข้อมูลดิบมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาหรือแบบเสแสร้ง SMA Vs EMA เคลื่อนไหวเฉลี่ย SMA เรียบออกราคากระทำโดยการคำนวณราคาปิดที่ผ่านมาและหารด้วยจำนวนรอบระยะเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบรื่นช้าลง มันตอบสนองต่อราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเคลื่อนที่ช้ากว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันอาจมีความผันผวนของราคาซึ่งอาจทำให้การตีราคาเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้นสัญญาณผิดพลาดอาจเกิดขึ้นระหว่าง ช่วงเวลาเหล่านี้สร้างความสูญเสียเนื่องจากราคาอาจได้รับมากเกินไปไปข้างหน้าของตลาดเฉลี่ย EMA ชี้แจงตอบสนองต่อราคามากขึ้นอย่างรวดเร็วกว่าที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยนี่เป็นเพราะ EMA ให้น้ำหนักมากกว่าข้อมูลล่าสุดแทนที่จะเป็นข้อมูลเก่าข้อมูลนี้เป็นตัวบ่งชี้ที่ดีในระยะสั้นและเป็นวิธีการที่ดีในการจับแนวโน้มระยะสั้นซึ่งเป็นเหตุผลที่ผู้ค้าใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและมีการแจกแจงพร้อม ๆ กันสำหรับการป้อนข้อมูล และการออก แต่ก็ยังสามารถทิ้งข้อมูลไว้เบื้องหลังปัญหาเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิจัยของเขาเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ไปไกลเกินกว่าตัวอย่างพื้นฐานที่แสดงไว้แล้ว McGinley พบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีปัญหามากมายปัญหาแรกคือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่เหมาะสม ในแต่ละช่วงเวลาทำงานกับองศาที่แตกต่างกันในตลาดที่แตกต่างกันตัวอย่างเช่นเราจะรู้ได้อย่างไรเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็น 20 ถึง 50 วันในตลาดที่รวดเร็วหรือช้าเพื่อแก้ปัญหาในการเลือก ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กับตลาดในปัจจุบัน McGinley Dynamic จะปรับตัวเองให้เข้ากับความเร็วของตลาดโดยอัตโนมัติ McKinley เชื่อว่าจะเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยต่อเนื่อง d ใช้เป็นกลไกการทำให้ราบรื่นแทนที่จะเป็นระบบการซื้อขายหรือเครื่องกำเนิดสัญญาณเท่านั้นมันเป็นเทรนด์ของเทรนด์ แต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะลดลง 5 วันหรือเท่ากับครึ่งหนึ่งของความยาวมีโอกาสดีที่การเคลื่อนไหวใหญ่ในราคาเกิดขึ้นแล้ว โดยเฉลี่ยวันที่ 5 ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันนอกจากนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันควรถูกจัดวางอย่างถูกต้อง 5 วันก่อนตัวเลขปัจจุบันนอกจากนี้ McGinley ยังพบว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่สามารถปฏิบัติตามราคาได้เนื่องจากการแยกตัวใหญ่มักมีระหว่างราคาและ ค่าเฉลี่ยของเส้นตรง McGinley พยายามที่จะขจัดปัญหาเหล่านี้ด้วยการคิดค้นตัวชี้วัดที่จะกอดราคาให้ใกล้ชิดมากขึ้นหลีกเลี่ยงการแยกราคาและ whipsaws และจะทำตามราคาโดยอัตโนมัติในตลาดที่รวดเร็วหรือช้า McGleys Dynamic นี้เขาทำกับการประดิษฐ์ของ McGinley Dynamic สูตร เป็น McGinley Dynamic ดูเหมือนเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่เป็นกลไกการปรับให้ราบเรียบสำหรับราคาซึ่งจะดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ izes การแบ่งราคา whipsaws ราคาและกอดราคามากขึ้นอย่างใกล้ชิดและมันไม่นี้โดยอัตโนมัติเนื่องจากเป็นปัจจัยของสูตรเนื่องจากการคำนวณ Dynamic Line ความเร็วในตลาดลงตามราคายังเคลื่อนช้ากว่าในตลาดหนึ่ง ต้องการที่จะขายได้อย่างรวดเร็วในตลาดที่ลดลง แต่นั่งตลาดได้นานที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ค่าคงที่ N กำหนดว่า Dynamic จะติดตามดัชนีหรือหุ้นอย่างใกล้ชิดหากมีการลอกเลียนแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันตัวอย่างเช่นใช้ N ค่าครึ่งหนึ่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หรือในกรณีนี้ 10.It หลีกเลี่ยง whipsaws เนื่องจากเส้นแบบไดนามิกโดยอัตโนมัติตามราคาในตลาดใด ๆ ได้อย่างรวดเร็วหรือช้าก็เหมือนกลไกพวงมาลัยที่อยู่ชิดกับราคาเมื่อตลาดเร่งขึ้นหรือช้าลง สามารถอาศัยสำหรับการตัดสินใจซื้อขายยัง McGinley คิดค้นไดนามิคในปี 1997 เป็นเครื่องมือทางการตลาดมากกว่าเป็นตัวบ่งชี้การซื้อขายข้อสรุปไม่ว่าจะเรียกว่าเครื่องมือหรือตัวบ่งชี้, McGinley Dynamic ค่อนข้างน่าสนใจ ins คิดค้นโดยช่างเทคนิคตลาดที่ได้ปฏิบัติตามและศึกษาตลาดและตัวชี้วัดมาเกือบ 40 ปีแล้วสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวชี้วัดและเครื่องมือทางการตลาดโปรดดูที่บทวิเคราะห์ทางเทคนิคของเราอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินไว้ที่ Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนของดัชนีความมั่นคงหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำที่รัฐสภาคองเกรสแห่งสหรัฐอเมริกาได้ออกในปีพ. ศ. 2476 ตามพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามไม่ให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมใน การจ้างงานนอกฟาร์ม, ครัวเรือนส่วนบุคคลและภาครัฐที่ไม่แสวงหาผลกำไร US Bureau of Labor ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินของ INR รูปีอินเดียสกุลเงินของประเทศอินเดียเงินรูปีประกอบด้วย 1. เริ่มต้น ประมูลทรัพย์สินของ บริษัท ที่ล้มละลายจากผู้ซื้อที่สนใจที่ได้รับเลือกโดย บริษัท ที่ล้มละลายจากกลุ่มผู้เสนอราคา