ปริมาณ เฉลี่ยเคลื่อนที่ สูตร metastock

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 ค้นพบความลับง่ายๆในการสร้าง Acres Metastock Easy คลิก Tradesquot ที่มีกำไรคลิกที่นี่เพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการศึกษาการเขียนโปรแกรม MetaStock GuideTools Bulider (CtrlB) Name (สิ่งที่ช่วยให้คุณมีโอกาสต่อสู้กับการจดจำสิ่งที่ตัวบ่งชี้นี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับในเวลา 6 เดือน) quot30day Vol SMAquot อาจเป็นประโยชน์) กดปุ่ม OK ตัวบ่งชี้ที่สร้างขึ้นใหม่ของคุณจะเป็นค่าเริ่มต้นที่แสดงในแถบเมนู คลิกและลากสัญลักษณ์ฟังก์ชันตามชื่อตัวบ่งชี้ลงไปยังหน้าต่างไดรฟ์เวอร์ คุณสามารถช่วยฉันด้วยคำถามอื่น ๆ ที่ฉันโพสต์เมื่อวานนี้เกี่ยวกับ Metastock Stock names amp รหัสมหากาพย์ ฉันสงสัยมัน. แต่ฉันไม่ได้ดูและตอบสนองที่นั่นถ้าฉันสามารถช่วย Erm .. 30 วัน SMA เมื่อ Vol (หรืออะไรก็ตามสำหรับเรื่องนี้) จะแสดงลักษณะของข้อมูลที่ใช้ quotToo High - Too Tooquot มันเป็นสิ่งที่ - ตั๊กแตน ไม่ได้ทำตาม MA - มันคือ MA สิ่งที่คุณมีกับตัวบ่งชี้นี้คือสิ่งที่คุณต้องการและคิดว่าคุณกำลังมองหา หากการติดตามคุณประหลาดใจ - สิ่งที่บอกคุณเกี่ยวกับสิ่งที่คุณวางแผนที่จะใช้มันหรือสิ่งที่คุณคิดว่ามันหมายถึงถ้าสายของคุณสูงเกินไปลองขี่จักรยานหุ้นที่จะได้รับความรู้สึกสำหรับวิธีการคำนวณ ฉันสงสัยว่าหนึ่งหุ้นที่คุณกำลัง basing ความคิดเห็นของคุณอาจมีหนึ่งหรือสองวันค่อนข้างใหญ่และพวกเขากำลัง displacing MA ในความสัมพันธ์กับวันปริมาณมากลดลง หากคุณต้องการบางอย่างที่มีปฏิกิริยาน้อยลงลองลดระยะเวลาเป็น 10 หรือ 5 วัน จะได้รับการกระแทก แต่อาจจะมีมากขึ้นตามที่คุณต้องการ ลองเล่นกับประเภทของ MA, Exponential, Weighted, Trig I dont ใช้ MetaStock ใด ๆ เพิ่มเติมและไม่มากเกินไปตัวบ่งชี้ใด ๆ แต่ฉันหวังว่า helps. Improving นี้นำปริมาณ Histogram Macd ไดอะแกรมน้ำหนักโดย David Hawkins หาวิธีประสิทธิภาพของ Macd ปรับปรุงโดยน้ำหนักปริมาณมัน เป้าหมายของฉันคือทำให้ Macd - histogram (Macdh) ทำงานได้ดีขึ้นโดยการเพิ่มน้ำหนัก ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาสามแบบ ดังนั้นสิ่งที่ต้องการคือปริมาณน้ำหนักที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (Ema) Ema ใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากมีการตอบสนองมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Sma) ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเชิงปริมาณ (Vwma) ตอบสนองต่อการซื้อขายในปริมาณที่มากขึ้นตามสัดส่วนจึงเน้นการซื้อขายที่สำคัญในขณะที่การลดปริมาณการซื้อขายลดลงอย่างมีนัยสำคัญ เป้าหมายที่นี่คือการรวมเอาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หนึ่งเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงเลข (Vwema) ที่มีการถ่วงน้ำหนักเป็นปริมาณมากโดยใช้อัลกอริทึมที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายพร้อมกับภาษาสคริปต์สคริปต์ในโปรแกรมวิเคราะห์ทางเทคนิคมาตรฐานเช่นตัวบ่งชี้ตัวสร้างใน MetaStock . EMA จาก SMA Sma เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของราคาของ n เทรดบาร์ล่าสุด หนึ่งก็ใช้เวลารวมของราคาเหล่านั้นและหารด้วย n เพื่อให้ Ema เราเริ่มต้นด้วยการสร้าง Sma สำหรับบาร์ n ตัวแรกในชุดข้อมูล หลังจากนั้นสูตรทั่วไปคือ: ร้อยละ (ปัจจุบันราคา barrsquos) (1 - เปอร์เซ็นต์) (สุดท้าย barrsquos Ema) ที่ไหนสำหรับ n - ช่วง Ema เปอร์เซ็นต์นี้ให้ผลโดย 2 (n 1) ซึ่งมีผลต่อการให้น้ำหนักมากที่สุดกับแถบล่าสุดและรวมข้อมูลจากแถบก่อนหน้าทั้งหมดที่มีน้ำหนักลดลงย้อนหลังไปในเวลา ภาพที่ 1: การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้ายที่เรียบง่ายและมีค่า EXPANENTIAL MOVER AVERAGES ที่นี่คุณจะเห็น SMA 22 วันและ EMA 22 วัน โปรดทราบว่า EMA มีความล่าช้าน้อยลงที่ยอดเขาและหุบเขา สังเกตช่องว่างขนาดใหญ่ที่ลดลงในปริมาณมากที่เกิดขึ้นเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2547 EMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ได้เร็วขึ้นมาก รูปที่ 1 แสดงแผนภูมิของ Sma 22 วันและ Ema สำหรับ Agilent Technologies, Inc. (A) ระยะเวลา 22 วันในปลายปี 2547 ถึงต้นปี 2548 โปรดทราบว่า Ema มีความล่าช้าน้อยกว่าที่ยอดเขาและ หุบเขา โปรดสังเกตช่องว่างขนาดใหญ่ที่ลดลงในปริมาณมากที่เกิดขึ้นเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2547 คุณสามารถเห็นได้ว่า Ema ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ได้เร็วขึ้นมาก หมายเหตุผล dropout แบ็กเอนด์ใน Sma ที่ Sma ก็เปลี่ยนทิศทางแม้ว่าจะไม่ได้ทำอะไรมากในพื้นที่ของแผนภูมิก็ตาม เนื่องจากที่แถบนี้แท่งที่ 12 พฤศจิกายนจะหล่นออกจาก Sma เนื่องจากปัจจุบันมี 23 บาร์แล้ว ผลกระทบ dropout แบ็กเอนด์นี้ทำให้ Sma ให้สัญญาณผิด ๆ ซึ่งเป็นผลที่ถูกตัดออกโดยใช้ Ema ต่อในฉบับเดือนตุลาคมของการวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ตัดตอนมาจากบทความตีพิมพ์ครั้งแรกในฉบับเดือนตุลาคม 2009 จากการวิเคราะห์ทางเทคนิคของหุ้นนิตยสารสินค้าโภคภัณฑ์ สงวนลิขสิทธิ์. (VWAP) บทนำราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (VWAP) เป็นสิ่งที่ดูเหมือนว่า: ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยปริมาตร VWAP เท่ากับค่าเงินดอลลาร์ของทุกช่วงเวลาการซื้อขายหารด้วยปริมาณการซื้อขายทั้งหมดในวันนี้ การคำนวณเริ่มต้นเมื่อการซื้อขายเปิดและสิ้นสุดเมื่อปิดการซื้อขาย เนื่องจากเป็นวันที่มีการซื้อขายที่ดีสำหรับรอบระยะเวลาระหว่างวันและข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณเท่านั้น Tick ​​เมื่อเทียบกับ Minute VWAP แบบดั้งเดิมจะขึ้นอยู่กับข้อมูลขีด ในฐานะที่เป็นหนึ่งสามารถจินตนาการมีหลายเห็บ (ธุรกิจ) ในแต่ละนาทีของวัน หลักทรัพย์ที่ใช้งานอยู่ในช่วงเวลาที่ใช้งานสามารถมี 20-30 ticks ภายในหนึ่งนาทีโดยลำพัง ด้วยเวลาซื้อขายหุ้นเฉลี่ย 390 นาทีหุ้นหลาย ๆ หุ้นจะมีแต้มได้ดีกว่า 5,000 ticks ต่อวัน มีหุ้นมากกว่า 5,000 ซื้อขายทุกวันและเห็บเหล่านี้เริ่มเพิ่มขึ้นชี้แจง จำเป็นต้องพูดติ๊กข้อมูลเป็นทรัพยากรมากเข้มข้น แทนที่จะเป็น VWAP จากข้อมูล Tick ข้อมูล StockCharts จะเสนอ VWAP ในวันที่ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาระหว่างวัน (1, 5, 10, 15, 30 หรือ 60 นาที) โปรดทราบว่า VWAP ไม่ได้กำหนดไว้สำหรับช่วงเวลารายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือนเนื่องจากลักษณะของการคำนวณ (ดูด้านล่าง) การคำนวณมีขั้นตอนห้าขั้นตอนในการคำนวณ VWAP ขั้นแรกให้คำนวณราคาปกติสำหรับช่วงวันที่ นี่คือค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยสูงต่ำและต่ำ ขั้นที่สองคูณราคาโดยทั่วไปตามปริมาณของงวด0 ประการที่สามสร้างค่าทั้งหมดที่ใช้งานอยู่ นี่เป็นที่รู้จักกันว่าเป็นจำนวนสะสม ประการที่สี่ให้สร้างปริมาณการทำงานทั้งหมด (ปริมาณสะสม) ลำดับที่ห้าแบ่งยอดขายรวมของปริมาณราคาโดยรวมของปริมาณ ตัวอย่างข้างต้นแสดง VWAP 1 นาทีเป็นเวลา 30 นาทีแรกของการซื้อขายใน IBM การแบ่งส่วนแบ่งราคาตามปริมาณสะสมจะเป็นระดับราคาที่ปรับ (ถ่วงน้ำหนัก) ตามปริมาณ ค่า VWAP แรกมักเป็นราคาทั่วไปเพราะมีปริมาณเท่ากับเศษและตัวหาร พวกเขายกเลิกกันในการคำนวณครั้งแรก แผนภูมิด้านล่างแสดงแถบ 1 นาทีที่มี VWAP สำหรับ IBM ราคามีตั้งแต่ 127.36 จุดขึ้นไปสูงถึง 126.67 จุดในช่วง 30 นาทีแรกของการซื้อขาย มันเป็นจริงระเหยสวย 30 นาทีแรก VWAP มีตั้งแต่ 127.21 ถึง 127.09 และใช้เวลาอยู่ตรงกลางช่วงนี้ ลักษณะเช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ VWAP จะลดราคาลงเนื่องจากเป็นค่าเฉลี่ยจากข้อมูลที่ผ่านมา ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ยิ่งล่าช้าเท่าไร หุ้นมีการซื้อขายประมาณ 331 นาทีภายในเวลา 3:00 น. เป็นค่าเฉลี่ยสะสมตัวบ่งชี้นี้จะคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รอบระยะเวลา 330 นั่นเป็นข้อมูลที่ผ่านมาจำนวนมาก มูลค่า VWAP 1 นาทีในตอนท้ายของวันค่อนข้างใกล้เคียงกับค่าสิ้นสุดสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 390 นาที ทั้งสองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่บนพื้นฐานของแถบ 1 นาทีสำหรับวันนั้น เมื่อสิ้นสุดระยะเวลาทั้งสองจะขึ้นอยู่กับข้อมูล 390 นาที (หนึ่งวันเต็ม) ไม่สามารถเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 390 นาทีกับ VWAP ระหว่างวันได้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 390 นาทีเวลา 12.00 น. จะรวมข้อมูลจากวันก่อนหน้า VWAP จะไม่ โปรดจำไว้ว่าการคำนวณ VWAP เริ่มต้นใหม่เมื่อเปิดและจบลงเมื่อใกล้ 150 นาทีของการซื้อขายสิ้นสุดลงภายในเวลา 12:00 น. ดังนั้นจึงต้องมีการเปรียบเทียบ VWAP เวลา 12:00 น. กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 150 นาที แม้จะล่าช้านี้ chartists สามารถเปรียบเทียบ VWAP กับราคาปัจจุบันเพื่อกำหนดทิศทางทั่วไปของราคา intraday ทำงานคล้ายกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ โดยทั่วไปราคาในตลาดจะลดลงเมื่ออยู่ต่ำกว่า VWAP และราคาในวันนั้นก็เพิ่มขึ้นเมื่ออยู่เหนือ VWAP VWAP จะตกอยู่ในช่วงต่ำสุดของช่วง day0 เมื่อช่วงราคาถูกกำหนดไว้สำหรับวัน แผนภูมิสามแผนภูมิถัดไปแสดงตัวอย่างของ VWAP ที่เพิ่มขึ้นลดลงและแบน การใช้สำหรับ VWAP VWAP ใช้เพื่อระบุจุดสภาพคล่อง ในฐานะที่เป็นตัววัดราคาถ่วงน้ำหนัก VWAP สะท้อนระดับราคาที่ถ่วงน้ำหนักตามปริมาณ วิธีนี้สามารถช่วยสถาบันที่มีใบสั่งขนาดใหญ่ได้ แนวคิดนี้ไม่ใช่เพื่อทำลายตลาดเมื่อเข้าสู่คำสั่งซื้อหรือขายขนาดใหญ่ VWAP ช่วยให้สถาบันการเงินเหล่านี้สามารถกำหนดจุดราคาของเหลวและไม่อิ่มตัวสำหรับการรักษาความปลอดภัยเฉพาะในช่วงเวลาสั้น ๆ VWAP สามารถใช้วัดประสิทธิภาพการซื้อขายได้ หลังจากที่ซื้อหรือขายหลักทรัพย์แล้วสถาบันหรือบุคคลทั่วไปสามารถเปรียบเทียบราคากับค่า VWAP ได้ ใบสั่งซื้อที่ดำเนินการด้านล่างมูลค่า VWAP จะถือว่าเป็นสินค้าที่มีคุณภาพที่ดีเนื่องจากมีการซื้อหลักทรัพย์ที่ราคาต่ำกว่าราคาเฉลี่ย ตรงกันข้ามใบสั่งขายที่ดำเนินการเหนือ VWAP จะถือว่าเป็นการเติมเงินที่ดีเนื่องจากขายในราคาที่สูงกว่าราคาเฉลี่ย สรุป VWAP ทำหน้าที่เป็นจุดอ้างอิงสำหรับราคาหนึ่งวัน ดังนั้นจึงเหมาะที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ในวันนี้ Chartists สามารถเปรียบเทียบราคาปัจจุบันกับค่า VWAP เพื่อพิจารณาแนวโน้มในวันนี้ VWAP สามารถใช้เพื่อกำหนดค่าสัมพัทธ์ ราคาด้านล่างค่า VWAP ค่อนข้างต่ำในวันนั้นหรือเฉพาะช่วงเวลา ราคาข้างต้น VWAP มีค่าค่อนข้างสูงในวันนั้นหรือเฉพาะช่วงเวลา โปรดจำไว้ว่า VWAP เป็นตัวบ่งชี้การสะสมซึ่งหมายความว่าจำนวนจุดข้อมูลจะเพิ่มขึ้นตลอดทั้งวัน บนชาร์ต 1 นาที IBM จะมี 90 จุดข้อมูล (นาที) ภายในเวลา 11:00 น., จุดข้อมูล 210 จุดโดย 1PM และ 390 จุดข้อมูลโดยการปิด จำนวนนี้เพิ่มขึ้นอย่างมากตามที่ขยายวัน นี่คือเหตุผลที่ VWAP lagges ราคาและความล่าช้านี้เพิ่มขึ้นตามวันที่ขยาย SharpCharts ราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Volume Weighted Average Price - VWAP) สามารถถูกวางแผนเป็นตัวบ่งชี้การซ้อนทับบน Sharpcharts หลังจากป้อนสัญลักษณ์ความปลอดภัยแล้วให้เลือกช่วงวันและช่วง อาจเป็นเวลา 1 วันหรือเติมแผนภูมิ แผนภูมิที่ต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมสามารถเลือกกรอกข้อมูลแผนภูมิ Chartist มองหาระดับทั่วไปสามารถเลือก 1 วัน VWAP สามารถวางแผนล่วงหน้าได้มากกว่าหนึ่งวัน แต่ตัวบ่งชี้จะกระโดดจากค่าปิดก่อนหน้าไปเป็นราคาทั่วไปสำหรับการเปิดถัดไปในช่วงการคำนวณใหม่ โปรดทราบด้วยว่าบางครั้งค่า VWAP อาจตกจากกราฟราคา VWAP ที่ 45.5 จะปรากฏบนแผนภูมิที่มีช่วงราคาตั้งแต่ 45.8 ถึง 47 Chartists บางครั้งจำเป็นต้องขยายช่วงไปเต็มวันเพื่อดู VWAP ในแผนภูมิ ค่า VWAP จะปรากฏที่ด้านซ้ายบนของแผนภูมิเสมอ คลิกแผนภูมิด้านล่างเพื่อดูตัวอย่างสด