60 ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่หนึ่งในดัชนีชี้วัดทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่ายของมันการทำงานที่ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้มสูงในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ ค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยราคาปิดของหุ้นในแต่ละวันอย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับค่า minima และ maxima รายวันหรือค่าเฉลี่ยของค่ากึ่งกลาง ซึ่งคำนวณได้โดยการบวกขึ้นทุกวันอย่างน้อยที่สุดและสูงสุดและหารด้วยสองอย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงตัวอย่างเช่นโดยใช้ข้อมูลรายวันหรือนาทีตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการทำ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงเพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้ง สำหรับ th e ล่าสุด 10 วันซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นครั้งสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของวันนี้ - มันจะถูกแทนที่ด้วยราคาเมื่อวานนี้การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกวันทำการซื้อขายใหม่จึง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาววัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มโดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจหาจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้ารวมทั้งรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังการเริ่มต้นหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้มพวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการจริงเกิดขึ้นมันเกิดจากการก่อสร้างมากของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียววันน้อย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีจะเร็วกว่านั้นจะสามารถตรวจจับการกลับรายการของแนวโน้มเนื่องจากจำนวนข้อมูลทางประวัติศาสตร์ซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่า ค่าเฉลี่ย 50 วันอย่างไรก็ตามยังเป็นจริงว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณ พร้อมกันก่อนที่พ่อจะเปิดตำแหน่งของเขาในตลาดอย่างไรก็ดีความล่าช้าของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อยู่เบื้องหลังแนวโน้มจะไม่สามารถตัดออกได้อย่างสิ้นเชิงสัญญาณการซื้อขายประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ๆ ที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายได้และกระบวนการนี้ง่ายมาก แผนภูมิแปลงซอฟต์แวร์เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคาสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันเส้นเหล่านี้เมื่อราคาสูงกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะหมายถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มการขึ้นใหม่และด้วยเหตุนี้จึงหมายถึงการซื้อ สัญญาณในทางตรงกันข้ามถ้าราคาข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดก็ปิดตัวลงในบริเวณนี้สัญญาณของการเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและด้วยเหตุนี้จึงถือเป็นสัญญาณการขายการใช้ multipl ค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายรายการพร้อมกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณสัญญาณผิดพลาดซึ่งใช้อัตราการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพียงครั้งเดียวเมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อ ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานกว่าเช่นค่าเฉลี่ย 50 วันของค่าเฉลี่ยที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 200 วันโดยค่าเฉลี่ยสัญญาณการขายในกรณีนี้จะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรา สามารถใช้ค่าเฉลี่ย 3 ค่า ได้แก่ ค่าเฉลี่ย 5 วันค่าเฉลี่ย 10 วันและ 20 วันโดยเฉลี่ยในกรณีนี้จะมีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ย 10 วัน ค่าเฉลี่ยวันนี้ยังสูงกว่าค่าเฉลี่ยในรอบ 20 วันการข้ามผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์เช่นนี้ถือว่าเป็นสัญญาณซื้อโดยมีแนวโน้มลดลงจากสถานการณ์เมื่อเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่า 10 วัน โดยเฉลี่ยในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย n ค่าเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกัน จำกัด จำนวนสัญญาณปลอมที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ขีดความสามารถในการทำกำไรด้วยเช่นระบบจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาด ช่วงเวลาที่ใช้โดย traders สำหรับคอมพิวเตอร์ moving averages แตกต่างกันมากตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นใช้ 5 วัน 21 วันและ 89 ค่าเฉลี่ยของวันในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9 และ 18 วันเป็นที่นิยมอย่างมากเช่นกันข้อดีและข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมจึงสะท้อนถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขายการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ช่วยให้คุณสามารถลดการสูญเสียของคุณในขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงานได้เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณจะค้าทิศทางของแนวโน้มการตลาดไม่ใช่ต่อต้านมันนอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบกราฟหรืออื่น ๆ hi เทคนิคการวิเคราะห์เชิงวิพากษ์สามารถนำมาใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามหลักเกณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งอาจช่วยให้จิตใจของผู้ประกอบการค้าอย่างไรก็ตามข้อเสียที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดอยู่ในภาวะปกติเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาที่เฉพาะเจาะจงที่พวกเขาไม่ทำงานที่ทุกช่วงเวลาดังกล่าวได้อย่างง่ายดายสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาการย้ายเฉลี่ยอยู่คนเดียวมีความเสี่ยงนักค้าบางอย่างที่เป็นเหตุผลที่แนะนำ รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ใช้กันทั่วไปคือ Simple Moving Average SMA และ Exponentially Weighted Moving Average EMA, EWMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบนี้หมายถึงค่าเฉลี่ยเลขคณิตและเป็นค่าเฉลี่ยที่ใช้ง่ายที่สุดและใช้บ่อยที่สุด ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย f คำนวณโดยสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในรอบระยะเวลาอย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยนี้จะคำนึงถึงเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ใน ระยะเวลาที่เลือกเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจากช่วง 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมดก่อนช่วงเวลานี้นอกจากนี้ยังถูกวิพากษ์วิจารณ์บ่อยๆว่ามีการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูลเช่นใน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันราคาตั้งแต่ 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10 นักค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลให้เกิดการลด แนวโน้มนี้ชนิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุดนอกจากนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงบางส่วนข้อมูลทางประวัติศาสตร์สำหรับ เครื่องมือชนิดนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักของข้อมูลที่มีต่ออดีตลดลงชี้แจงความลาดเอียงของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้ารายได้เฉลี่ย - ค่าเฉลี่ยง่ายและค่าเฉลี่ยเฉลี่ย - ปานกลาง และ Exponential. Moving เฉลี่ยเรียบข้อมูลราคาเพื่อสร้างตัวบ่งชี้แนวโน้มดังต่อไปนี้พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้าการย้ายค่าเฉลี่ยความล่าช้าเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมาแม้จะมีความล่าช้านี้ย้ายค่าเฉลี่ยช่วยให้ราคาที่ราบรื่น การดำเนินการและกรองสัญญาณรบกวนนอกจากนี้ยังเป็นรูปแบบการสร้างตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอีกหลายแบบเช่น Bollinger Bands MACD และ McClellan Oscillator สองประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปคือ Simple Moving Average SMA และ Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้นได้ที่นี่แผนภูมิ มีทั้ง SMA และ EMA ในคลิกที่แผนภูมิสำหรับแบบสดการคำนวณโดยเฉลี่ยแบบเคลื่อนที่อย่างง่ายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาเฉพาะช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับการปิด ราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันคือผลรวมของราคาปิดในช่วงห้าวันที่หารด้วยห้าเป็นชื่อนัยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าเฉลี่ยที่ย้ายข้อมูลเก่าจะลดลงเมื่อมีข้อมูลใหม่มาพร้อมซึ่งจะทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามเวลา scale ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงมากกว่าสามวันวันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมาวันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะลดข้อมูลจุดแรก 11 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 16 วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะยังคงลดลงจุดข้อมูลแรก 12 และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ 17 ในตัวอย่างข้างต้นราคาจะค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวันทั้งหมดสังเกตเห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังเพิ่มขึ้น om 13 ถึง 15 ในช่วงคำนวณสามวันนอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าต่ำกว่าราคาล่าสุดตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้าย 15 ราคาก่อนหน้านี้สี่วันลดลงและเป็นสาเหตุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เลื่อนออกไปลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีขั้นตอนสามขั้นตอนในการคำนวณเลขยกกำลัง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเฉลี่ยค่า EMA ของการเคลื่อนที่แบบเสวนา EMA เริ่มต้นที่อื่นดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้จะเป็นค่า EMA ของช่วงก่อนหน้าในการคำนวณครั้งที่สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนักสามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้สูตร ด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 10 รอบใช้น้ำหนัก 18 18 กับราคาล่าสุด EMA 10 ช่วงสามารถ เรียกอีกชื่อว่า 18 18 EMA A 20-period EMA ใช้การชั่งน้ำหนัก 9 52 กับราคาล่าสุด 2 20 1 0952 สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นกว่ามากกว่าการถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวนานกว่า ลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่รอบระยะเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่าหากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่านั้นเป็นพารามิเตอร์ของ EMA ด้านล่างเป็นตัวอย่างสเปรดชีต ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 นาทีสำหรับ Intel Simple moving averages ตรงไปตรงมาและต้องใช้คำอธิบายเล็กน้อยค่าเฉลี่ย 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเดิมลดลง มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 22 22 ในการคำนวณครั้งแรกหลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติใช้เวลาไปเนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนถึง 20 หรือมากกว่านั้น จากนั้นในคำอื่น ๆ ค่าในกระดาษคำนวณ Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเพราะระยะเวลาย้อนกลับสั้น ๆ สเปรดชีตนี้จะย้อนกลับไปเพียง 30 งวดซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลาในการกระจายสต๊อก กลับไปอย่างน้อย 250 รอบระยะเวลาโดยทั่วไปมากขึ้นสำหรับการคำนวณของตนเพื่อให้ผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างเต็มที่ปัจจัยความล่าช้าอีกต่อไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นความล่าช้า 10- วันเฉลี่ยเลขยกกำลัง จะขยับราคาค่อนข้างใกล้ชิดและเปิดไม่นานหลังจากที่ราคาเปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นเช่นเดียวกับเรือเร็ว - ว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลงในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีจำนวนข้อมูลที่ผ่านมาที่ลดลงลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันทางทะเล - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนหลักสูตรคลิกที่แผนภูมิสำหรับแผนภูมิแบบสดแผนภูมิด้านบนแสดง SP 500 ETF มี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้นแม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ SMA ที่ใช้เวลาเดินทาง 100 วันก็ไม่แน่นอนและ SMA 50 วันก็พอดีระหว่าง 10 ถึง 100 day เฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อมันมาถึงปัจจัยล่าช้าเรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ชี้บ่งชี้อย่างใดอย่างหนึ่งไม่จำเป็นต้องดีกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ที่มีความล่าช้าน้อยลงและดังนั้นจึงมีมากขึ้น ความรู้สึกที่มีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเลขคณิตจะเปลี่ยนไปก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมดดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุ ระดับการสนับสนุนหรือความต้านทานการกำหนดค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์รูปแบบการวิเคราะห์และเส้นขอบฟ้าแผนภูมิควรทดสอบทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรา ตามตารางด้านล่างแสดงให้เห็นว่าไอบีเอ็มมี SMA 50 วันสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียวทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่า SMA ที่ลดลง EMA เปิดขึ้นในช่วงกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงจนถึงสิ้นเดือนมีนาคมประกาศว่า SMA เปิดขึ้นหลังจากผ่านไปหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ระยะเวลาและระยะเวลาความยาวเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น 5 -20 ช่วงเหมาะสำหรับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย Chartists สนใจในแนวโน้มระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยาย 20-60 ระยะนักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวเฉลี่ยที่มีระยะเวลา 100 หรือมากกว่าบางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความยาวเป็นที่นิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจจะเป็นที่นิยมมากที่สุดเพราะความยาวของค่านี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มในระยะปานกลาง ยู เทรนด์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันโดยรวมระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยมแล้วระบุรหัสประจำตัวเดียวกัน สัญญาณสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายหรือค่าเฉลี่ยที่ระบุไว้ดังที่ระบุไว้ข้างต้นค่าที่ตั้งขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคลตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ยที่เป็นตัวชี้วัดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะที่ใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเชิงเสแสร้ง บ่งบอกว่าราคาโดยเฉลี่ยจะเพิ่มขึ้นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาโดยเฉลี่ยลดลงค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เกิดขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในระยะยาวสะท้อนให้เห็นถึง ระยะสั้น downtrend แผนภูมิข้างต้นแสดง 3M MMM กับ 150 วัน exponential moving average ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นเพียงวิธีที่ดีย้ายค่าเฉลี่ยทำงานเมื่อ tr จบแรง EMA 150 วันลดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ดัชนีชี้วัดเหล่านี้บ่งชี้ถึงการผกผันตามแนวโน้มที่เกิดขึ้นในช่วงที่ดีที่สุดหรือหลังเกิดขึ้นในช่วงที่เลวร้ายที่สุด MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่ได้เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงช่วงนี้เมื่อ MMM ยังคงสูงขึ้นต่อเนื่องในอีก 12 เดือนข้างหน้า Moving averages ทำงานได้ดีในแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers การเคลื่อนไหวของค่าเฉลี่ยสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ไขว้สอง Crossovers คู่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยาวค่อนข้างยาวเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไป ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระบบระยะสั้นโดยใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางถึงแม้จะเป็นระยะยาวก็ตามการทับสายไขว้แบบ bullish เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้ยาวนานขึ้นเครื่องหมายนี้ยังเป็นที่รู้จักกันในนามของเครื่องหมายกากบาทสีแดง A crossover หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปนี้เรียกว่า cross. Moving เฉลี่ย crossovers เฉลี่ยส่งสัญญาณค่อนข้างล่าช้าหลังจากทั้งหมดระบบมีพนักงานสองตัวชี้วัดปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนความยาวอีกต่อไประยะเวลาเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้นล่าช้าในสัญญาณสัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อดี แนวโน้มจะถืออย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมาก whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งนอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้สามที่เกี่ยวข้องกับสามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามทั้งสองอีกต่อไป moving average ระบบครอสโอเวอร์สามแบบง่ายๆอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วันแผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot HD ที่มีสีเขียว EMA 10 วัน เส้นสีแดงและเส้นสีแดง EMA 50 วันบรรทัดสีดำคือการปิดบัญชีรายวันการใช้ Crossover แบบถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้มี Whipsaws 3 ตัวก่อนที่จะเริ่มมีการซื้อขายที่ดี EMA 10 วันต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม 1 แต่ นี้ไม่ได้นานเป็น 10 วันย้ายกลับมาในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน 2 ข้ามนี้กินเวลานาน แต่ครอสโอเวอร์หยดต่อไปในเดือนมกราคม 3 เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในเดือนพฤศจิกายนส่งผลให้อีก whipsaw ข้ามหยาบคายนี้ไม่นานเท่าที่ EMA 10 วันขยับขึ้นเหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา 4 หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่ 4 คาดว่าจะมีการเคลื่อนตัวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นเหนือ 20 จุดมีสองจุดแรกที่นี่ First, crossovers มีแนวโน้มที่จะแส้ราคาหรือ ตัวกรองเวลาสามารถใช้เพื่อช่วยป้องกัน whipsaws ผู้ค้าอาจต้องครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนที่จะทำหน้าที่หรือต้อง EMA 10 วันเพื่อย้ายด้านล่าง EMA 50 วันโดยจำนวนหนึ่งก่อนที่จะทำหน้าที่ที่สอง MACD สามารถใช้ในการระบุ และหาจำนวนโคร ssovers MACD 10,50,1 จะแสดงเส้นแสดงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นค่าเฉลี่ย MACD จะเป็นบวกในช่วงข้ามสีทองและค่าลบในช่วงระยะเวลาที่ตายตัว Percentage Price Oscillator PPO สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์หมายเหตุ MACD และ PPO อ้างอิงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยแผนภูมินี้แสดง Oracle ORCL พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD 50,200,1 วันมีค่าเฉลี่ย Crossover เฉลี่ยอยู่ที่ 4 จุด 1 ช่วงระยะเวลา 2 ปีสามตัวแรกส่งผลให้เกิด whipsaws หรือการค้าที่ไม่ดีเทรนด์เริ่มมีเสถียรภาพโดยเริ่มมีการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวขึ้นสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการเคลื่อนไหวข้ามยอดเฉลี่ยจะทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างผลขาดทุนในกรณีที่ไม่มี trend. Price Crossovers. Moving ค่าเฉลี่ยยังสามารถใช้ในการสร้างสัญญาณที่มีไขว้ราคาง่ายสัญญาณรั้นจะถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาขยับขึ้นเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อ ราคาขยับขึ้นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าไขว้ราคาสามารถรวมเข้ากับการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะทำให้สัญญาณมีแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงในการสร้างสัญญาณหนึ่งจะมองหาราคาไขว้รั้นเฉพาะเมื่อมีราคา สูงกว่าค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวได้นานกว่านี้จะเป็นการซื้อขายให้สอดคล้องกับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นตัวอย่างเช่นถ้าราคาอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันก่อนที่สัญญาณดังกล่าวจะเป็นสัญญาณ แต่สัญญาณดังกล่าวจะไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากมีแนวโน้มเพิ่มมากขึ้นการข้ามหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในช่วงขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นการข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณ การปรับตัวขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้นกราฟถัดไปแสดง Emerson Electric EMR ที่มี EMA 50 วันและ EMA 200 วันหุ้นขึ้นเหนือและอยู่เหนือ 200 วัน M โดยเฉลี่ยอยู่ที่ระดับต่ำกว่าระดับ 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ราคาพุ่งขึ้นมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณบ่งชี้สีเขียวสอดคล้องกับทิศทางขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD 1,50,1 เป็น แสดงให้เห็นในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันราคาข้ามด้านบนหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA ระยะเวลา 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD 1,50,1 เป็นบวกเมื่อระยะสั้นใกล้เส้น EMA 50 วันและเป็นลบเมื่อระยะใกล้ ต่ำกว่า EMA ระยะ 50 วันและความต้านทานแนวต้านโดยรวมยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับและขาขึ้นได้ในระยะสั้นขาขึ้นระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรับระยะยาวอาจได้รับแรงหนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุดถ้าความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายของตนเองที่สมบูรณ์แบบ e แสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงระยะเวลาล่วงหน้าเมื่อแนวโน้มย้อนกลับไปพร้อมกับการหยุดพักการสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่ เนื่องจากความต้านทานรอบ 9500. ไม่คาดหวังการสนับสนุนที่แน่นอนและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไปตลาดจะถูกขับเคลื่อนโดยอารมณ์ซึ่งทำให้มีแนวโน้มที่จะ overshoots แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสียการย้ายค่าเฉลี่ยอยู่ในแนวโน้มหรือล่าช้าตัวบ่งชี้ที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดีแม้ว่าหลังจากทั้งหมดแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและดีที่สุด เพื่อค้าในทิศทางของแนวโน้มการย้ายค่าเฉลี่ยประกันว่าผู้ประกอบการค้าจะสอดคล้องกับแนวโน้มปัจจุบันแม้ว่าแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณหลักทรัพย์ใช้จ่ายมาก ในช่วงการซื้อขายที่ทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผลเมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้ แต่ยังให้สัญญาณปลาย Don t คาดว่าจะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตัวเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับที่ซื้อจนเกินไปหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยของการเคลื่อนไหวไปยัง StockCharts Charts. Moving averages จะมีให้เป็น คุณลักษณะการซ้อนทับราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts โดยใช้เมนูแบบเลื่อนลงวางซ้อนผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่อธิบายได้ค่าพารามิเตอร์แรกจะใช้เพื่อกำหนดจำนวนรอบระยะเวลาซึ่งคุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุ ควรใช้ฟิลด์ราคาใดในการคำนวณ - O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close เครื่องหมายจุลภาคใช้เพื่อแยกพารามิเตอร์อีก พารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกสามารถเพิ่มเพื่อเลื่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้ายหรืออนาคตที่ถูกต้องจำนวนลบ -10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลาจำนวนบวก 10 จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า สามารถวางทับราคาโดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนกับสมาชิก Workbench StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ ตัวได้หลังจากเลือกตัวบ่งชี้ให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกสามเหลี่ยมสีเขียวเล็ก ๆ 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 ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ยนอกจากนี้เมอร์ฟี่แสดงให้เห็นว่าการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยทำงานร่วมกับ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายบนช่องทางอย่างไรเทคนิค การวิเคราะห์ตลาดการเงิน John Murphy ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบง่าย - SMA. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ในช่วงเวลาต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของ การรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาจำนวนหนึ่งและหารจำนวนรวมทั้งหมดนี้ตามจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะช่วยให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้ง่ายต่อการดูแนวโน้มราคาของ ความปลอดภัยหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยจะเพิ่มขึ้นหากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาของระบบรักษาความปลอดภัยกำลังลดลงอีกต่อไป imeframe สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้เพื่อระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและ แนวโน้มในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นไปได้รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงหรือไม่ง่ายอีกวิธีหนึ่งคือการเปรียบเทียบคู่ของ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะสั้นที่มีระยะเวลาต่างกันในแต่ละช่วงเวลาหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นมีค่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าแนวโน้มขาขึ้นจะเป็นไปตามที่คาดการณ์ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้มีการเคลื่อนไหวลดลง เทรดดิ้งรูปแบบการค้าเป็นที่นิยมใช้รูปแบบการค้าที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ได้แก่ เครื่องหมายการเสียชีวิตและเครื่องหมายกากบาทสีทองการเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่ออายุ 50 วัน ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนี่ถือเป็นสัญญาณหยาบคายว่ามีการขาดทุนเพิ่มขึ้นโกลเด้นครอสเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เพิ่มขึ้น สัญญาณกำไรต่อไปอยู่ในร้าน