ดับเบิล เฉลี่ยเคลื่อนที่ สูตร

การคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตคู่คำอธิบายผู้ค้าขึ้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อช่วยในการระบุจุดเข้าสู่ระบบการซื้อขายความน่าจะเป็นสูงและโอกาสในการได้รับผลกำไรในหลายปี ปัญหาที่ทราบกันดีเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมคือความล่าช้าอย่างรุนแรงที่มีอยู่ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่ ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังสองอัน (DEMA) ให้การแก้ปัญหาด้วยการคำนวณวิธีการเฉลี่ยที่เร็วขึ้น ประวัติความเป็นมาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Double Exponential ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยหมายถึงราคาเฉลี่ยสำหรับเครื่องมือการซื้อขายที่เฉพาะเจาะจงในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคำนวณราคาเฉลี่ยของตราสารเฉพาะในช่วง 10 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันคำนวณราคาเฉลี่ยของ 200 วันที่ผ่านมา ในแต่ละวันความคืบหน้าของการย้อนกลับไปคำนวณฐานในจำนวนวัน X ล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปรากฏเป็นเส้นโค้งที่ราบเรียบซึ่งแสดงถึงแนวโน้มในระยะยาวของเครื่องดนตรี ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นโดยมีระยะเวลามองย้อนกลับสั้นลงคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ช้ากว่าที่เกิดขึ้นกับช่วงเวลาการมองย้อนกลับที่ยาวนานกว่า เนื่องจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้การมองย้อนกลับ แต่ล้าหลัง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบเลขยกกำลังสอง (DEMA) ซึ่งแสดงในรูปที่ 1 ได้รับการพัฒนาโดย Patrick Mulloy เพื่อลดระยะเวลาในการเคลื่อนที่ที่พบในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดิม เป็นครั้งแรกในเดือนกุมภาพันธ์ 1994 การวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์ใน Mulloys บทความ Smoothing ข้อมูลที่มีการเคลื่อนไหวได้เร็วขึ้นเฉลี่ย รูปที่ 1: แผนภูมิแบบหนึ่งนาทีของสัญญาซื้อขายล่วงหน้า e-mini Russell 2000 แสดงค่าเฉลี่ยเลขคณิตสองเส้นที่แตกต่างกันโดยเฉลี่ย 55 ครั้งปรากฏเป็นสีน้ำเงิน, 21- ระยะเวลาเป็นสีชมพู การคำนวณ DEMA As Mulloy อธิบายไว้ในบทความต้นฉบับของเขา DEMA ไม่ใช่แค่ EMA แบบคู่ที่มีความล่าช้าเพียงสองเท่าของ EMA แบบเดียว แต่เป็นการรวม EMA แบบเดี่ยวและแบบคู่ที่สร้าง EMA อื่นที่มีความล่าช้าน้อยกว่าทั้งสองแบบของต้นฉบับ สอง. กล่าวอีกนัยหนึ่ง DEMA ไม่ใช่แค่สอง EMA รวมหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่เป็นการคำนวณ EMA ทั้งแบบเดี่ยวและแบบคู่ เกือบทุกแพลตฟอร์มการวิเคราะห์การค้ามี DEMA รวมเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถเพิ่มลงในแผนภูมิได้ ดังนั้นผู้ค้าสามารถใช้ DEMA โดยไม่ต้องรู้คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังการคำนวณและโดยไม่ต้องเขียนหรือใส่รหัสใด ๆ การเปรียบเทียบ DEMA กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดั้งเดิมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค ผู้ค้าหลายรายใช้พวกเขาเพื่อดูการพลิกกลับของแนวโน้ม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นที่มีความยาวต่างกันอยู่บนแผนภูมิ จุดที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ข้ามจะมีความหมายต่อการซื้อหรือขายโอกาส DEMA สามารถช่วยให้ผู้ค้าเห็นการพลิกกลับได้เร็วขึ้นเนื่องจากสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของกิจกรรมตลาดได้เร็วขึ้น รูปที่ 2 แสดงตัวอย่างสัญญาซื้อขายล่วงหน้า e-mini Russell 2000 แผนภูมิแบบหนึ่งนาทีมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 รูปแบบคือ DEMA ระยะเวลา 21 (ชมพู) ระยะเวลา 55 DEMA (สีน้ำเงินเข้ม) 21- ระยะเวลา MA (สีน้ำเงิน) ระยะเวลา 55 (สีเขียวอ่อน) รูปที่ 2: แผนภูมิหนึ่งนาที e-mini Russell 2000 สัญญาซื้อขายล่วงหน้าแสดงให้เห็นถึงเวลาตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นของ DEMA เมื่อใช้ในการครอสโอเวอร์ ขอให้สังเกตว่าการครอสโอเวอร์ DEMA ในทั้งสองกรณีปรากฏเร็วกว่าการครอสโอเวอร์ MA อย่างมาก ครอสโอเวอร์ DEMA แรกจะปรากฏที่เวลา 12:29 และแถบถัดไปจะเปิดขึ้นในราคา 663.20 ส่วนครอสโอเวอร์ MA อยู่ในช่วงเวลา 12:34 และราคาเปิดบาร์ถัดไปอยู่ที่ 660.50 ในชุดถัดไปของไขว้ครอสโอเวอร์ DEMA จะปรากฏที่ 1:33 และแถบถัดไปจะเปิดที่ 658 ส่วน MA ในทางตรงกันข้ามจะมีรูปแบบที่ 1:43 พร้อมกับการเปิดบาร์ถัดไปที่ 662.90 ในแต่ละกรณีครอสโอเวอร์ DEMA มีข้อได้เปรียบในการเข้าสู่เทรนด์ก่อนหน้านี้มากกว่าครอสโอเวอร์ MA (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดอ่าน Moving Averages Tutorial) การซื้อขายกับ DEMA ตัวอย่างค่าไขว้ถอยหลังเฉลี่ยข้างต้นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นสองเท่าของค่าเฉลี่ยเลขคณิต นอกเหนือจากการใช้ DEMA เป็นตัวบ่งชี้แบบสแตนด์อโลนหรือในการตั้งค่าแบบไขว้ DEMA สามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้ที่หลากหลายซึ่งตรรกะขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคเช่น Bollinger Bands (MACD) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบสามตัว (TRIX) ขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อรวม DEMA แทนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอื่น ๆ เพิ่มเติมได้ การแทนที่ DEMA จะช่วยให้ผู้ค้าเห็นโอกาสในการซื้อและขายที่แตกต่างไปจากที่ MAs หรือ EMA ใช้ในตัวบ่งชี้เหล่านี้ แน่นอนการเข้าสู่เทรนด์เร็วกว่าในภายหลังมักจะนำไปสู่ผลกำไรที่สูงขึ้น รูปที่ 2 แสดงให้เห็นหลักการนี้ - ถ้าเราจะใช้ crossovers เป็นสัญญาณซื้อและขาย เราจะเข้าสู่ธุรกิจการค้าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อใช้ครอสโอเวอร์ DEMA เป็นนอกคอกครอสโอเวอร์ MA ผู้ค้าและนักลงทุนส่วนล่างใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ตลาดเป็นเวลานาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคที่ใช้กันแพร่หลายซึ่งจะช่วยให้สามารถดูและแปลความหมายของเทรนด์การซื้อขายในระยะยาวได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยโดยธรรมชาติของพวกเขาเป็นตัวชี้วัดที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวน จะมีประโยชน์ในการปรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อคำนวณตัวบ่งชี้ที่ตอบสนองได้เร็วขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบสองครั้งทำให้ผู้ค้าและนักลงทุนมีมุมมองเกี่ยวกับแนวโน้มในระยะยาวโดยมีข้อได้เปรียบในการเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วกว่าและมีเวลาล่าช้าน้อยกว่า (สำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่ Moving Average MACD Combo และ Simple Vs ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้) Moving Averages - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ง่ายและค่าเฉลี่ย Exponential - การแนะนำอย่างง่ายและเป็นประโยชน์บทนำการย้ายค่าเฉลี่ยของข้อมูลราคาเพื่อให้เป็นตัวบ่งชี้ต่อไปนี้ พวกเขาไม่ได้คาดการณ์ทิศทางราคา แต่กำหนดทิศทางปัจจุบันที่มีความล่าช้า การเลื่อนค่าเฉลี่ยของความล่าช้าเนื่องจากขึ้นอยู่กับราคาในอดีต แม้ว่าความล่าช้านี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะช่วยให้การดำเนินการด้านราคาเรียบและกรองเสียงรบกวน พวกเขายังเป็นตัวสร้างสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคและการซ้อนทับอื่น ๆ อีกมากมายเช่นกลุ่ม Bollinger Bands MACD และ Oscillator McClellan ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองประเภทคือ Moving Average เฉลี่ย (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหล่านี้สามารถใช้เพื่อระบุทิศทางของแนวโน้มหรือกำหนดระดับการสนับสนุนและความต้านทานที่อาจเกิดขึ้น กราฟของ SMA และ EMA มีดังนี้ Simple Moving Average Calculation ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยคำนวณโดยใช้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่ระบุ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันเป็นผลรวมของราคาปิดห้าวันหารด้วยห้า เป็นชื่อที่แสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ ข้อมูลเก่าจะถูกลดลงเนื่องจากมีข้อมูลใหม่มาให้ นี่เป็นสาเหตุให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปตามช่วงเวลา ด้านล่างเป็นตัวอย่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันที่มีการเปลี่ยนแปลงไปสามวัน วันแรกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะครอบคลุมช่วง 5 วันที่ผ่านมา วันที่สองของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเว้นจุดข้อมูลแรก (11) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (16) วันที่สามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคงที่ต่อไปโดยทิ้งจุดข้อมูลแรก (12) และเพิ่มจุดข้อมูลใหม่ (17) ในตัวอย่างข้างต้นราคาค่อยๆเพิ่มขึ้นจาก 11 เป็น 17 ในช่วงเจ็ดวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเพิ่มขึ้นจาก 13 เป็น 15 ในช่วงการคำนวณสามวัน นอกจากนี้โปรดสังเกตด้วยว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละรายการต่ำกว่าราคาล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของวันที่หนึ่งเท่ากับ 13 และราคาสุดท้ายคือ 15 วันราคาในช่วงสี่วันก่อนหน้านี้ลดลงและทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ล่าช้า การคำนวณเฉลี่ยที่เพิ่มขึ้นชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะลดความล่าช้าโดยการใช้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุด การถ่วงน้ำหนักที่ใช้กับราคาล่าสุดขึ้นอยู่กับจำนวนงวดในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มีสามขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ขั้นแรกคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) จะต้องเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะถูกใช้เป็น EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าในการคำนวณครั้งแรก สองคำนวณตัวคูณการถ่วงน้ำหนัก ขั้นที่สามคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา สูตรด้านล่างมีไว้สำหรับ EMA 10 วัน ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายเลขคณิต 10 ช่วงมีค่าเป็น 18.18 ตามราคาล่าสุด EMA 10 ระยะเวลาสามารถเรียกได้ว่าเป็น EMA 18.18 EMA 20 ระยะเวลาใช้การชั่งน้ำหนัก 9.52 กับราคาล่าสุด (2 (201) .0952) สังเกตว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่สั้นลงนั้นมากกว่าการชั่งน้ำหนักในช่วงเวลาที่ยาวขึ้น ในความเป็นจริงการถ่วงน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุกครั้งที่ช่วงเวลาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้สองเท่า หากคุณต้องการให้เราเป็นเปอร์เซ็นต์เฉพาะสำหรับ EMA คุณสามารถใช้สูตรนี้เพื่อแปลงเป็นช่วงเวลาและป้อนค่าดังกล่าวเป็นพารามิเตอร์ของ EMA0: ด้านล่างเป็นตัวอย่างของสเปรดชีตที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10- day สำหรับ Intel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ยอยู่ที่ตรงและต้องการคำอธิบายเล็กน้อย ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา 10 วันมีการเคลื่อนไหวเพียงเล็กน้อยเมื่อราคาใหม่เข้าสู่ตลาดและราคาเก่าร่วงลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทึบจะขึ้นต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (22.22) ในการคำนวณครั้งแรก หลังจากการคำนวณครั้งแรกสูตรปกติจะใช้เวลามากกว่า เนื่องจาก EMA เริ่มต้นด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายค่าที่แท้จริงจะไม่ได้รับรู้จนกว่าจะถึง 20 งวดในภายหลัง กล่าวอีกนัยหนึ่งค่าในสเปรดชีต Excel อาจแตกต่างจากค่าแผนภูมิเนื่องจากระยะเวลามองย้อนกลับสั้น สเปรดชีทนี้จะย้อนกลับไป 30 รอบซึ่งหมายความว่าผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆมีระยะเวลา 20 ช่วงที่จะกระจายไป StockCharts ย้อนกลับไปอย่างน้อย 250 รอบ (โดยทั่วไปมากขึ้น) สำหรับการคำนวณของตนดังนั้นผลกระทบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการคำนวณครั้งแรกมีการกระจายอย่างสิ้นเชิง ปัจจัยความล่าช้ายิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สูงเท่าไหร่ยิ่งเท่าไร ค่าเฉลี่ยเลขคณิต 10 วันจะกอดราคาได้ค่อนข้างใกล้เคียงกันและจะเลี้ยวไปไม่นานหลังจากที่ราคาเปลี่ยนไป ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยรวมสั้น ๆ เหมือนเรือเร็ว - มีความว่องไวและรวดเร็วในการเปลี่ยนแปลง ในทางตรงกันข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันมีข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมากที่ทำให้การทำงานช้าลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นเป็นเหมือนเรือบรรทุกน้ำมันในมหาสมุทร - เซื่องซึมและชะลอการเปลี่ยนแปลง การเคลื่อนไหวของราคาที่ยาวขึ้นและยาวนานขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันเพื่อเปลี่ยนเส้นทาง กราฟด้านบนแสดง SampP 500 ETF โดยมี EMA 10 วันใกล้เคียงกับราคาและ SMA 100 วันที่สูงขึ้น แม้จะมีการลดลงในเดือนมกราคมถึงเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA 100 วันก็ยังไม่ปิดลง SMA 50 วันเหมาะกับบางช่วงระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 100 วันเมื่อพูดถึงปัจจัยล่าช้า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและเป็นเส้นตรงแม้ว่าจะมีความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาอย่างหนึ่งก็ไม่จำเป็นต้องดีกว่าอีก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีนัยสำคัญมีความล่าช้าน้อยลงและมีความอ่อนไหวต่อราคาล่าสุดและการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังแบบ Exponential จะเปลี่ยนตัวก่อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นค่าเฉลี่ยที่แท้จริงของราคาสำหรับช่วงเวลาทั้งหมด ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายอาจเหมาะสมกว่าในการระบุระดับการสนับสนุนหรือความต้านทาน การย้ายการตั้งค่าเฉลี่ยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ลักษณะการวิเคราะห์และขอบฟ้าเวลา Chartists ควรทดลองทั้งสองประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และระยะเวลาที่ต่างกันเพื่อหาพอดีที่ดีที่สุด กราฟด้านล่างแสดงให้เห็นว่า IBM มี SMA 50 วันเป็นสีแดงและ EMA 50 วันเป็นสีเขียว ทั้งสองจุดในช่วงปลายเดือนมกราคม แต่การลดลงของ EMA มีความคมชัดกว่าการลดลงของ SMA EMA เปิดขึ้นในกลางเดือนกุมภาพันธ์ แต่ SMA ยังคงลดลงไปจนถึงสิ้นเดือนมีนาคม สังเกตว่า SMA เปิดขึ้นภายในหนึ่งเดือนหลังจาก EMA ความยาวและระยะเวลาความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ระยะสั้นการเคลื่อนไหวระยะสั้น (5-20 ช่วง) เหมาะสมกับแนวโน้มระยะสั้นและการซื้อขาย กลุ่มผู้ชาตินิยมที่สนใจในแนวโน้มในระยะกลางจะเลือกใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นซึ่งอาจขยายได้ 20-60 ช่วง นักลงทุนระยะยาวจะชอบเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยที่มีระยะเวลาตั้งแต่ 100 ขึ้นไป ความยาวเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้บางส่วนมีความนิยมมากกว่าคนอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจเป็นที่นิยมมากที่สุด เนื่องจากความยาวของมันเป็นอย่างชัดเจนในระยะยาวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ถัดไปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่อนข้างเป็นที่นิยมสำหรับแนวโน้มระยะกลาง นักเกรเทนหลายคนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันด้วยกัน ระยะสั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเป็นที่นิยมมากในอดีตเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่าย หนึ่งเพียงแค่เพิ่มตัวเลขและย้ายจุดทศนิยม การระบุแนวโน้ม (Trend Identification) สัญญาณเดียวกันสามารถสร้างได้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสแสร้ง ตามที่ระบุไว้ข้างต้นการตั้งค่าจะขึ้นอยู่กับแต่ละบุคคล ตัวอย่างด้านล่างนี้จะใช้ทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายและแบบทึบ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะจะใช้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและแบบทึบ ทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะบ่งบอกถึงข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นแสดงให้เห็นว่าโดยทั่วไปราคาจะเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยถล่มที่ลดลงบ่งชี้ว่าราคาเฉลี่ยลดลง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เพิ่มขึ้นในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลงในระยะยาวสะท้อนถึงแนวโน้มขาลงในระยะยาว แผนภูมิด้านบนแสดง 3M (MMM) โดยมีค่าเฉลี่ยเลขยกกำลัง 150 วัน ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานได้ดีเพียงใดเมื่อแนวโน้มแข็งแกร่ง EMA 150 วันปิดลงในเดือนพฤศจิกายน 2550 และอีกครั้งในเดือนมกราคม 2551 สังเกตเห็นว่ามีการปรับตัวลดลง 15 ครั้งเพื่อเปลี่ยนทิศทางของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ตัวชี้วัดที่ล่าช้าเหล่านี้ระบุการพลิกกลับของแนวโน้มตามที่เกิดขึ้น (ที่ดีที่สุด) หรือหลังจากเกิดขึ้น (ที่แย่ที่สุด) MMM ยังคงลดลงในเดือนมีนาคม 2009 และเพิ่มขึ้น 40-50 สังเกตว่า EMA 150 วันไม่เปิดขึ้นจนกว่าจะถึงจุดสูงสุด อย่างไรก็ตามเมื่อ MMM ยังคงทำยอดขายต่อไปอีก 12 เดือน การย้ายค่าเฉลี่ยทำงานได้เรื่อย ๆ ตามแนวโน้มที่แข็งแกร่ง Double Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณไขว้ ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John Murphy เรียกวิธีนี้ว่าไขว้แบบคู่ ไขว้คู่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้น ๆ และมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่อนข้างยาว เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดความยาวโดยทั่วไปของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะกำหนดระยะเวลาของระบบ ระบบที่ใช้ EMA 5 วันและ EMA 35 วันจะถือว่าเป็นระยะสั้น ระบบที่ใช้ SMA 50 วันและ SMA 200 วันจะถือว่าเป็นระยะปานกลางหรืออาจเป็นระยะเวลานาน การครอสโอเวอร์แบบรุกจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าเป็นกากบาทสีทอง การไขว้หยาบคายเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สั้นลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น นี้เรียกว่าข้ามตาย การย้ายค่าเฉลี่ยของไขว้ให้สัญญาณค่อนข้างช้า อย่างไรก็ตามระบบมีตัวบ่งชี้อยู่สองตัว ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นความล่าช้าในสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้ทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มดีขึ้น อย่างไรก็ตามระบบครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะผลิตจำนวนมากของ whipsaws ในกรณีที่ไม่มีแนวโน้มที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังมีวิธีไขว้แบบไขว้ซึ่งมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามค่า อีกครั้งสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นที่สุดข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกสองเส้น ระบบไขว้แบบทริปเปิ้ลที่เรียบง่ายอาจเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วัน 10 วันและ 20 วัน แผนภูมิด้านบนแสดง Home Depot (HD) ด้วย EMA 10 วัน (เส้นสีเขียว) และ EMA 50 วัน (เส้นสีแดง) เส้นสีดำปิดทุกวัน การใช้ครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้เกิด whipsaws สามตัวก่อนที่จะมีการค้าขายที่ดี EMA 10 วันพังลงมาต่ำกว่า EMA 50 วันในช่วงปลายเดือนตุลาคม (1) แต่ไม่นานนักเมื่อวานนี้ (10) กลับมาอยู่ในช่วงกลางเดือนพฤศจิกายน (2) การข้ามนี้ใช้เวลานาน แต่ครอสโอเวอร์แบบลบต่อไปในเดือนมกราคม (3) เกิดขึ้นใกล้ระดับราคาในปลายเดือนพฤศจิกายนซึ่งส่งผลให้เกิดการแสลงอีกครั้ง เครื่องหมายกากบาทดังกล่าวไม่อยู่ในช่วงที่ EMA 10 วันกลับมาอยู่เหนือ 50 วันในอีกไม่กี่วันต่อมา (4) หลังจากสัญญาณไม่ดีสามสัญญาณสัญญาณที่สี่คาดว่าจะมีการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งเมื่อหุ้นพุ่งขึ้นสูงกว่า 20 แห่งมีสองประเด็นที่นี่ แรกไขว้มีแนวโน้มที่จะ whipsaw สามารถใช้ตัวกรองราคาหรือเวลาเพื่อช่วยป้องกันไม่ให้ whipsaws ผู้ค้าอาจต้องการครอสโอเวอร์ 3 วันก่อนทำเครื่องหมายหรือต้องการให้ EMA 10 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 50 วันตามจำนวนที่กำหนดก่อนทำการค้า ประการที่สอง MACD สามารถใช้ระบุและหาจำนวนไขว้ได้ MACD (10,50,1) จะแสดงเส้นที่แสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทแยงมุมสองค่า MACD เปลี่ยนเป็นค่าบวกระหว่างช่วงกากบาทสีทองและค่าลบระหว่างช่วงที่ตายแล้ว Oscillator ราคาร้อยละ (PPO) สามารถใช้วิธีเดียวกันเพื่อแสดงความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ โปรดทราบว่า MACD และ PPO ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นเส้นตรงและไม่ตรงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย แผนภูมินี้แสดง Oracle (ORCL) พร้อมกับ EMA 50 วัน EMA 200 วันและ MACD (50,200,1) ในช่วงระยะเวลา 12 ปีมีการครอสโอเวอร์เฉลี่ย 4 ช่วง สามคนแรกทำให้เกิดเสียงกระหึ่มหรือไม่ดี แนวโน้มอย่างต่อเนื่องเริ่มขึ้นด้วยการครอสโอเวอร์ที่ 4 เมื่อ ORCL ก้าวสู่ช่วงกลางยุค 20 อีกครั้งการขยับไขว้เฉลี่ยทำงานได้ดีเมื่อมีแนวโน้มแข็งแกร่ง แต่สร้างความสูญเสียในกรณีที่ไม่มีแนวโน้ม ราคา Crossovers ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณด้วย crossovers ราคาที่เรียบง่าย สัญญาณรั้นเกิดขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ สัญญาณหยาบคายถูกสร้างขึ้นเมื่อราคาเคลื่อนตัวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ไขว้ราคาสามารถรวมกันเพื่อการค้าภายในแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ค่าเฉลี่ยที่ยาวขึ้นจะกำหนดค่าเสียงสำหรับแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้นและใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเพื่อสร้างสัญญาณ หนึ่งจะมองหาการข้ามราคารั้นเฉพาะเมื่อราคามีอยู่แล้วสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป นี้จะซื้อขายในความกลมกลืนกับแนวโน้มที่ใหญ่กว่า ตัวอย่างเช่นถ้าราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันนักเก็งกำไรจะเน้นเฉพาะสัญญาณเมื่อราคาเคลื่อนตัวเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเท่านั้น เห็นได้ชัดว่าการเคลื่อนไหวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเป็นสัญญาณก่อนเช่นสัญญาณ แต่จะลดลงเช่นกันเนื่องจากแนวโน้มที่ใหญ่ขึ้น การข้ามแบบหยาบคายก็จะแนะนำให้มีการปรับตัวลงในแนวโน้มขาขึ้นใหญ่ การข้ามกลับเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะส่งสัญญาณถึงการปรับตัวดีขึ้นของราคาและความต่อเนื่องของแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น กราฟถัดไปแสดง Emerson Electric (EMR) พร้อมกับ EMA 50 วันและ EMA 200 วัน ราคาหุ้นปรับตัวขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในเดือนส. ค. มีการปรับตัวลงมาต่ำกว่า 50 วัน EMA ในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายนและอีกครั้งในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ ราคาปรับตัวลงมาอย่างรวดเร็วเหนือเส้น EMA 50 วันเพื่อให้สัญญาณรั้น (ลูกศรสีเขียว) สอดคล้องกับแนวโน้มขาขึ้นที่ใหญ่ขึ้น MACD (1,50,1) แสดงในหน้าต่างตัวบ่งชี้เพื่อยืนยันการข้ามผ่านด้านล่างหรือด้านล่าง EMA 50 วัน EMA เท่ากับ 1 วันเท่ากับราคาปิด MACD (1,50,1) เป็นบวกเมื่อระยะใกล้อยู่เหนือเส้น EMA 50 วันและมีค่าเป็นลบเมื่อระยะใกล้อยู่ใต้ EMA 50 วัน แนวรองรับและความต้านทานการเคลื่อนไหวเฉลี่ยยังสามารถทำหน้าที่เป็นแนวรับในแนวรองรับและแนวต้านระยะสั้นได้ แนวรองรับระยะสั้นอาจได้รับแรงหนุนจากเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันซึ่งใช้ในกลุ่ม Bollinger Bands แนวรองรับระยะยาวอาจได้รับแรงสนับสนุนจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น 200 วันซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาวที่เป็นที่นิยมมากที่สุด หากความเป็นจริงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันอาจให้การสนับสนุนหรือความต้านทานได้เนื่องจากมีการใช้กันอย่างแพร่หลาย เกือบจะเหมือนกับคำทำนายด้วยตัวคุณเอง แผนภูมิข้างต้นแสดง NY Composite โดยมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจากกลางปี ​​2547 จนถึงสิ้นปีพ. ศ. 2551 การสนับสนุน 200 วันให้การสนับสนุนหลายครั้งในช่วงก่อน เมื่อแนวโน้มผันผวนด้วยแรงสนับสนุนด้านบนคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันทำหน้าที่เป็นแนวรับรอบ 9500 อย่าคาดหวังว่าการสนับสนุนที่ถูกต้องและระดับความต้านทานจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉพาะค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น ตลาดมีแรงผลักดันจากความรู้สึกซึ่งทำให้พวกเขามีแนวโน้มที่จะถูกตัดทอน แทนระดับที่แน่นอนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้เพื่อระบุเขตการสนับสนุนหรือความต้านทานได้ ข้อสรุปข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะต้องมีการชั่งน้ำหนักกับข้อเสีย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงแนวโน้มหรือล้าหลังตัวชี้วัดที่จะเป็นขั้นตอนต่อไปเสมอ นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี หลังจากที่ทุกแนวโน้มเป็นเพื่อนของคุณและที่ดีที่สุดคือการค้าในทิศทางของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ประกอบการรายย่อยสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แม้ว่าเทรนด์จะเป็นเพื่อนของคุณ แต่หลักทรัพย์ก็ใช้จ่ายในช่วงการซื้อขายเป็นอย่างมากซึ่งทำให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้ผล เมื่ออยู่ในแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้คุณได้รับ แต่ก็ให้สัญญาณช้า อย่าคาดหวังที่จะขายที่ด้านบนและซื้อที่ด้านล่างโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เช่นเดียวกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ควรใช้ด้วยตนเอง แต่ร่วมกับเครื่องมือเสริมอื่น ๆ Chartists สามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดแนวโน้มโดยรวมและใช้ RSI เพื่อกำหนดระดับซื้อเกินหรือ oversold การเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปยัง StockCharts Charts การย้ายค่าเฉลี่ยจะมีอยู่เป็นคุณลักษณะการวางซ้อนราคาบนโต๊ะทำงาน SharpCharts การใช้เมนูแบบเลื่อนลงแบบเลื่อนลงผู้ใช้สามารถเลือกค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา พารามิเตอร์แรกใช้เพื่อกำหนดจำนวนช่วงเวลา คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกเพื่อระบุฟิลด์ราคาที่ควรใช้ในการคำนวณ O สำหรับ Open, H สำหรับ High, L สำหรับ Low และ C สำหรับ Close ใช้เครื่องหมายจุลภาคเพื่อแยกพารามิเตอร์ คุณสามารถเพิ่มพารามิเตอร์อื่นที่จำเป็นเพื่อเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย (อดีต) หรือทางขวา (อนาคต) ตัวเลขเชิงลบ (-10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางซ้าย 10 ช่วงเวลา จำนวนบวก (10) จะเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปทางขวา 10 ช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าสามารถวางซ้อนราคาได้โดยเพียงแค่เพิ่มอีกชั้นวางซ้อนลงในโต๊ะทำงาน สมาชิก StockCharts สามารถเปลี่ยนสีและสไตล์เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลาย ๆ หลังจากเลือกตัวบ่งชี้แล้วให้เปิดตัวเลือกขั้นสูงโดยคลิกที่รูปสามเหลี่ยมสีเขียวเล็กน้อย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวเลือกขั้นสูงเพื่อเพิ่มการวางซ้อนค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวสำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น ๆ เช่น RSI, CCI และ Volume คลิกที่นี่เพื่อดูกราฟสดที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่า การใช้ Moving Averages กับ ScanCharts Scans นี่คือตัวอย่างการสแกนที่สมาชิก StockCharts สามารถใช้ในการสแกนหาสถานการณ์ต่างๆที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยได้: Bullish Moving Average Cross: การสแกนนี้จะค้นหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันที่เพิ่มขึ้น วัน EMA และ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะเพิ่มขึ้นตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่เหนือระดับ 5 วันก่อน เครื่องหมายกาชาดเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวเหนือเส้น EMA 35 วันได้เหนือระดับเฉลี่ย Bearish Moving Cross เฉลี่ย: การสแกนนี้จะมองหาหุ้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ลดลง 150 วันและสัญญาณการชะลอตัวของ EMA 5 วันและ EMA 35 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 วันจะร่วงลงตราบเท่าที่ราคาซื้อขายอยู่ในระดับต่ำกว่า 5 วันที่ผ่านมา สัญญาณการซื้อขายขาดดุลเกิดขึ้นเมื่อ EMA 5 วันเคลื่อนตัวต่ำกว่า EMA 35 วันจากระดับเฉลี่ยที่สูงกว่า หนังสือของ John Murphy0 มีหนังสือเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และการใช้งานต่างๆ Murphy ครอบคลุมข้อดีและข้อเสียของการย้ายค่าเฉลี่ย นอกจากนี้เมอร์ฟี่ยังแสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ Bollinger Bands และระบบการซื้อขายช่องทางอย่างไร การวิเคราะห์ทางเทคนิคของตลาดการเงิน John MurphyDEMA. mq4 DEMAJMq4 DEMA - สรุปอย่างรวดเร็วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Double Exponential Movement Average (DEMA) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ราบรื่นและเร็วขึ้นโดยมีจุดประสงค์เพื่อลดเวลาในการเคลื่อนที่ที่พบในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดิม DEMA เป็นครั้งแรกที่นำมาใช้ในปี 1994 ในบทความข้อมูลการขยับด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นโดย Patrick G. Mulloy ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์ ในบทความนี้ Mulloy กล่าวว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีเวลาล่าช้าที่เป็นอันตรายซึ่งจะเพิ่มขึ้นเมื่อความยาวเฉลี่ยเพิ่มขึ้น คำตอบคือ DEMA DEMA DEMA DEMA DEMA default period (t) 21. DEMA ไม่ใช่แค่ EMA แบบคู่ DEMA ยังไม่ใช่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การรวมกันของ EMA คู่เดียวสำหรับความล่าช้าที่น้อยกว่าทั้งสองแบบเดิม คุณสามารถใช้ DEMA DEMA แทน DEMA DEMA แทนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดิมหรือใช้สูตรนี้เพื่อปรับข้อมูลราคาสำหรับตัวชี้วัดอื่น ๆ ให้เรียบขึ้นซึ่งคำนวณจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ DEMA สามารถช่วยในการระบุการพลิกราคาได้เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับ EMA ปกติ วิธีการซื้อขายที่เป็นที่นิยมเช่น Moving Crossover โดยเฉลี่ยจะได้รับความหมายใหม่ด้วย DEMA ให้เปรียบเทียบสัญญาณไขว้แบบ 2 EMA กับสัญญาณไขว้ DEMA 2 ตัว DEMA MACD for MT4 การทดสอบตัวบ่งชี้ DEMA ของ Mulloys บางส่วนได้ทำขึ้นที่ MACD ซึ่งเขาได้ค้นพบว่า MACD ที่มีการประมวลผล DEMA ได้รับการตอบสนองอย่างรวดเร็วและแม้จะมีสัญญาณน้อยลง แต่ก็ให้ผลลัพธ์ที่สูงกว่า MACD ปกติ DEMAMACD. mq4 MACD3DEMA. mq4 MACD3DEMAv101.mq4 นอกเหนือจาก MACD แล้วยังสามารถใช้วิธีการปรับค่า DEMA smoothing กับตัวบ่งชี้ต่าง ๆ Patrick G. Mulloy กล่าวว่า .. การใช้ EMA ในรูปแบบตัวชี้วัดที่เร็วขึ้นนี้เช่น MACD, Bollinger bands หรือ TRIX สามารถนำเสนอสัญญาณ buysell ที่แตกต่างกันไปซึ่งจะนำไปสู่อนาคตและตอบสนองได้รวดเร็วกว่า โดยวิธีเดียว EMA .. อีกวิธีการเรียบที่พัฒนาโดย Mulloy เรียกว่า TEMA (Triple Exponential Moving Average) หรืออีกหนึ่งรุ่นของ Triple EMA ที่พัฒนาขึ้นโดย Jack Hutson - TRIX indicator สำเนาลิขสิทธิ์สำเนาโฟเร็กสวัสดีฉันต้องการทำให้ EA (Expert Advisor) ใช้ DEMA สูตร DEMA ที่ฉันทำไว้ด้านล่างดูเหมือนไม่ถูกต้องเนื่องจากฉันทดสอบและเสียเงิน คุณช่วยบอกฉันเรื่องที่ถูกต้องได้ไหม ฉันชื่อ Jeffrey และอีเมลของฉันคือ jyoungaus (ที่) yahoo. au ขอขอบคุณ. double ema1 iMA (NULL, PERIODH1,14,0, MODEEMA, PRICECLOSE, 0) double ema1a iMA (NULL, PERIODH1,14,0, MODEEMA, ema1,0) double ema2 iMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, PRICECLOSE, 0) double ema2a iMA (NULL, PERIODH1,28,0, MODEEMA, ema2,0) double dema1 (ema1 2) - ema1a double dema2 (ema2 2) - ema2a if (dema1 dema2) if (dema1