ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) คืออะไร?

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็น indicator ที่ติดตามแนวโน้ม โดยมีค่าและการเคลื่อนไหวตามราคาในอดีต ซึ่งหมายความว่า MA ไม่สามารถเตือนผู้ค้าเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต แต่จะมีประโยชน์เมื่อระบุการเปลี่ยนแปลงแนวโน้ม ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้บ่อยที่สุด

ผู้ค้าอาจสงสัยว่าทำไม MA ถึงมีประโยชน์ ส่วนใหญ่เป็นเพราะมันทำให้การเคลื่อนไหวของราคาราบรื่นขึ้นและป้องกันความผันผวนของราคาในระยะสั้นโดยการกรอง “สัญญาณรบกวน” ออก ซึ่งหมายความว่าโดยพื้นฐานแล้วจะคำนวณค่าเฉลี่ยของเสียงสูงและต่ำของราคาในช่วงเวลาที่กำหนด โดยใช้ข้อมูลในอดีตจากการเคลื่อนไหวของราคา นี่คือการพล็อตควบคู่ไปกับราคาในบรรทัดหนึ่ง และจะอัปเดตตัวเองอย่างต่อเนื่องเมื่อราคาเปลี่ยนแปลง

ประเภทของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กันทั่วไปมี 2 ประเภทหลัก:

1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA)
2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (EMA)

อะไรคือความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลขชี้กำลัง?

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง SMA และ EMA คือความเร็ว เนื่องจากในการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักที่มากขึ้นกับการเคลื่อนไหวของราคาล่าสุด และให้น้ำหนักน้อยกว่าสำหรับการดำเนินการด้านราคาแบบเก่า เมื่อราคาเปลี่ยนทิศทางหรือเพิ่มขึ้น/ลดลง EMA จะรับรู้สิ่งนี้เร็วกว่านี้ ในขณะที่ SMA ใช้เวลานานกว่าในการเปลี่ยนเมื่อราคาเปลี่ยน

เนื่องจาก EMA อยู่ใกล้กับการเปลี่ยนแปลงของราคา SMA จะสร้างเส้นที่นุ่มนวลกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ EMA อย่างไรก็ตาม EMA จะเคลื่อนไหวอย่างใกล้ชิดกับราคาตลาดปัจจุบันเสมอ

ตารางด้านล่างนี้สรุปว่าเมื่อใดควรใช้ EMA และ SMA ได้ดีที่สุด:

SMA	EMA
ดีที่สุดเมื่อถือตำแหน่งเป็นเวลานาน (ไม่ได้รับผลกระทบจากการลดลงอย่างกะทันหันหรือราคาพุ่งขึ้น)	ดีที่สุดสำหรับการเทรดในกรอบเวลาที่สั้นลง (ด้วยความเร็วที่เร็วกว่าในการรับรู้การเปลี่ยนแปลงของราคา)
ยอดเยี่ยมในการกรองสัญญาณรบกวนในตลาด	ดีเมื่อตลาดเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว

หมายเหตุ: นอกจากนี้ยังมี Weighted Moving Average ซึ่งทำงานเกือบจะเหมือนกับ Exponential Moving Average

ทำไมเราต้องมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่?

เราต้องการเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) เพื่อระบุแนวโน้มและยืนยันการกลับตัว เราสามารถถอดรหัสตำแหน่งที่ราคามีแนวโน้มโดยพิจารณาจาก MA ที่สัมพันธ์กับราคา

• ราคาเหนือ MA = แนวโน้มขาขึ้น
• ราคาต่ำกว่า MA = แนวโน้มขาลง
• การทะลุ MA = การกลับตัวของแนวโน้ม

ฉันจะอธิบายสิ่งที่เราหมายถึงในภาพประกอบด้านล่าง:

ดังที่เห็นจากภาพด้านบน เมื่อราคาข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มันส่งสัญญาณว่ามีแนวโน้มกลับตัว บ่อยครั้ง ราคาจะพบแนวรับที่ MA เมื่อแนวโน้มขึ้น และแนวต้านที่ MA เมื่อแนวโน้มลดลง

เราสามารถถอดรหัสได้อย่างกว้างๆ ว่า:

• เมื่อราคาอยู่เหนือ MA จะเป็นสัญญาณขาขึ้นและอาจเป็นเวลาที่ดีที่จะซื้อ
• เมื่อราคาอยู่ต่ำกว่า MA จะเป็นสัญญาณขาลงและอาจเป็นเวลาที่ดีในการขาย

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ผู้ค้าอาจสงสัยว่าเหตุใดจึงจำเป็นต้องรู้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่างๆ คำนวณอย่างไร เมื่อพวกเขาสามารถแสดงบนแผนภูมิได้ด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว เราจะอธิบายว่าทำไม

ทำไมการรู้การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จึงเป็นสิ่งสำคัญ

สิ่งนี้ใช้กับอินดิเคเตอร์อื่น ๆ ที่นั่น – การทำความเข้าใจว่าตัวบ่งชี้ทำงานอย่างไรหมายความว่าผู้ค้าสามารถปรับและสร้างกลยุทธ์ที่แตกต่างกันเมื่อสภาพแวดล้อมของตลาดเปลี่ยนแปลง

เป็นความจริงที่อินดิเคเตอร์มักจะคำนวณและวางแผนอย่างดีบนกราฟสำหรับผู้ใช้ อย่างไรก็ตาม ด้วยการทำความเข้าใจวิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละเส้น มันจะช่วยให้ผู้ค้าระบุ MA ที่เหมาะสมที่จะใช้ และรู้ว่าการตั้งค่าใดที่จะปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่างๆ

ดังที่เราได้กล่าวไว้ข้างต้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มี 2 ประเภทหลัก คือ Simple Moving Average (SMA) และ Exponential Moving Average (EMA)

สมมติว่าเราต้องการคำนวณ MA ของช่วง 10 วัน

SMA จะนำราคาทั้งหมดภายใน 10 วันที่ผ่านมามารวมกัน และหารด้วย 10 เพื่อให้เป็นค่าเฉลี่ย

ในทางกลับกัน EMA จะชั่งน้ำหนักความแตกต่างระหว่างราคาของช่วงเวลาปัจจุบันกับ EMA ก่อนหน้า และเพิ่มผลลัพธ์ไปยัง EMA ก่อนหน้า เพื่อให้ราคาล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในขณะที่ราคาเก่ามีน้ำหนักน้อยลง

มาคำนวณกันด้วยชุดข้อมูล 10 ราคาต่อไปนี้

$10 $11 $11 $12 $14 $15 $17 $19 $20 $21

การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย

ในการคำนวณ SMA เรารวมราคาทั้ง 10 เข้าด้วยกันแล้วหารด้วย 10 –

10 + 11 + 11 + 12+ 14 + 15 + 17 + 19 + 20 + 21 = 150

แล้วหารด้วยจำนวนงวด – ในกรณีนี้คือ 10

ดังนั้น เราสามารถสรุปได้ว่า SMA ระยะเวลา 10 วันคือ $150/10 = $15

การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล

ในการคำนวณ EMA เราใช้สูตร 3 ขั้นตอนนี้:

1. คำนวณ SMA
2. คำนวณตัวคูณสำหรับการถ่วงน้ำหนัก EMA
3. คำนวณ EMA . ปัจจุบัน

จากการใช้ชุดข้อมูลก่อนหน้า 10 ค่า เราได้กำหนดว่า SMA คือ $15

มาคำนวณขั้นตอนที่ 2 กัน

สูตรคำนวณตัวคูณน้ำหนักมีลักษณะดังนี้:

ตัวคูณน้ำหนัก = 2 ÷ (ช่วงเวลาที่เลือก+1)

ในกรณีของเรา

ตัวคูณน้ำหนัก = 2 ÷ (10+1)

= 0.1818

= 18.18%

เมื่อใช้สิ่งนี้ เราสามารถคำนวณ EMA ของเราโดยใช้สูตรนี้:

EMA = ราคา(t) × k + EMA (y) × (1−k)

ที่ไหน:

t=วันนี้

y=เมื่อวาน

N=จำนวนวันใน EMA

k=2÷(N+1)

บวกตัวเลขของเราลงในสูตร

EMA = ราคา(t)×k+EMA(y)×(1−k)

= 21 x 0.1818 + 15 x (1-0.1818)

= 3.8178 + (15 x 0.8182)

= 16.0908

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว:

ราคาล่าสุด	SMA	EMA
21	15	16.0908

เราจะเห็นว่า EMA อยู่ใกล้กับราคาสุดท้ายมากกว่า SMA เนื่องจากการเพิ่มขึ้นของราคาในชุดข้อมูลของเราคำนวณโดยมีน้ำหนักที่หนักกว่าใน EMA มากกว่า SMA

เราควรใช้ช่วงเวลาใดในการคำนวณ

ในตัวอย่างข้างต้น เราคำนวณทั้ง SMA และ EMA ด้วยข้อมูล 10 วัน ทำให้เป็น SMA / EMA 10 งวด

เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ช่วงเวลาที่ใช้ควรขึ้นอยู่กับว่าผู้ค้าต้องการติดตามแนวโน้มอย่างใกล้ชิดเพียงใด

ตารางนี้ควรให้ค่าประมาณที่ดี:

เทรนด์ระยะสั้น	10 – 30 งวด
แนวโน้มระยะกลาง	50 งวด
เทรนด์ระยะยาว	มากถึง 200 ระยะเวลา

ผู้ค้าส่วนใหญ่ใช้ระยะเวลา 50 วัน 100 วันและ 200 วันเนื่องจากช่วยระบุแนวรับและแนวต้านระยะยาวที่สำคัญที่สุด การใช้ช่วงเวลาที่มากขึ้นจะทำให้มีการศึกษาข้อมูลมากขึ้น ทำให้มองเห็นแนวโน้มโดยรวมที่เป็นกลางมากขึ้น

แน่นอน ศึกษาแผนภูมิให้ดีก่อนที่จะตัดสินใจว่าช่วงเวลาใดดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่กำลังดำเนินการ เราจะพูดถึงเรื่องนี้มากขึ้นในบทต่อไป!

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural

ในส่วนนี้ เราจะอธิบายว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural คืออะไร และแตกต่างจาก SMA และ EMA ที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้อย่างไร

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural คืออะไรและทำไมคุณถึงต้องการ

เราเชื่อว่าแต่ละตลาดมีลักษณะเฉพาะของตัวเอง ซึ่งหมายความว่าการใช้การตั้งค่าเริ่มต้นทั่วไปอาจไม่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ถูกต้องจากแนวโน้มในตลาด ควรมีเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉพาะเพื่อรองรับตลาดนั้นโดยเฉพาะ

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ผู้ค้าจำนวนมากยึดติดกับกรอบเวลาเริ่มต้น 50, 100, 200 อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้จะไม่ถูกต้องเสมอไป ผู้ที่ชื่นชอบเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural เชื่อว่าการหาเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural ของตลาด พวกเขาสามารถจับบริเวณแนวรับและแนวต้านได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทำได้โดยใช้อัตราส่วนทองคำ (ตัวเลข Fibonacci ) ผสมกับการเคลื่อนไหวของราคาในอดีต

ฉันจะใช้ Natural Moving Average ได้อย่างไร?

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ Natural Moving Averages ใช้ได้เฉพาะในตลาดที่มีแนวโน้ม มันไม่ทำงานในตลาดที่เคลื่อนไหวไปด้านข้าง

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ Natural Moving Average ไม่ใช่วิธีการคำนวณ Moving Average ที่แตกต่างออกไป แต่เป็นการประยุกต์ของ Moving Averages ที่มีอยู่ ซึ่งหมายความว่าแนวคิดนี้สามารถใช้ได้กับทั้ง SMA และ EMA

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Natural นั้นอิงตาม Fibonacci ทั้งหมดที่คุณต้องรู้คือ Fibonacci เป็นลำดับทางคณิตศาสตร์ที่มีอัตราส่วนทองคำสูง – ตัวเลขเหล่านี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเกิดขึ้นตามธรรมชาติ น่าพึงพอใจที่สุด ฯลฯ ตัวเลขเหล่านี้ฝังแน่นในแก่นโลกของเรา และการมีอยู่ และ Fibonacci คาดการณ์ว่าการเคลื่อนไหวของตลาดมีแนวโน้มที่จะเป็นไปตามลำดับนี้ (หรืออย่างน้อยก็มีแนวโน้มที่จะดึงดูดเข้าหาพวกเขา)

ในการใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เทรดเดอร์ต้องรู้ตัวเลข Fibonacci ก่อน

ตัวเลข Fibonacci คือ:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 75025, 121393, 196418, 317811, …

สิ่งที่ผู้ค้าต้องทำคือใช้ตัวเลข Fibonacci แต่ละหมายเลขโดยการลองผิดลองถูกในการตั้งค่ากรอบเวลา EMA หรือ SMA ของแผนภูมิ (ไม่ว่าพวกเขาจะใช้ EMA หรือ SMA หรือไม่ก็ตามขึ้นอยู่กับว่าพวกเขารู้สึกว่าสิ่งใดเหมาะสมที่สุดกับเนื้อหาที่พวกเขากำลังวิเคราะห์)

จากการลองผิดลองถูก นักเทรดจะระบุว่าหมายเลข Fibonacci ใดให้เส้น MA ที่มีราคาแตะมากที่สุด โดยไม่มีราคาทะลุหรือต่ำกว่า นอกจากนี้ ราคาไม่ควรอยู่ห่างจากเส้นมากเกินไป – ในกรณีนี้ กรอบเวลาที่ใช้อาจมีขนาดใหญ่เกินไป

มาสาธิตสิ่งนี้ด้วย USDJPY แผนภูมิ 8 ชั่วโมงเป็นตัวอย่าง:

ขั้นตอนที่ 1

อันดับแรก มาระบุแนวโน้มกันก่อน ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ธรรมชาติใช้งานได้เฉพาะในตลาดที่มีแนวโน้ม

ดังที่แสดงไว้ข้างต้น มีการระบุแนวโน้มหลัก 4 ประการโดยใช้ลูกศรสีทอง

ขั้นตอนที่ 2

ตอนนี้ ให้สังเกตตำแหน่งของแนวโน้มเหล่านี้ เนื่องจากผู้ค้าจะต้องใส่ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเริ่มสลับการตั้งค่ากรอบเวลาเพื่อค้นหาว่าตัวเลขใดจะสร้างเส้นที่ติดตามตลาดได้ดีที่สุด

สำหรับตัวอย่างนี้ เราจะใช้ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential

ขั้นตอนที่ 3

เมื่อตัวบ่งชี้อยู่บนแผนภูมิแล้ว ให้เริ่มทดสอบตัวเลข Fibonacci เพื่อค้นหา Natural Moving Average Natural Moving Average ไม่ควรแคบเกินไปหรือหลวมเกินไป เนื่องจาก MA ทำหน้าที่เป็นแนวรับหรือแนวต้าน MA ควรนั่งตามแนวโน้มอย่างดีโดยมีจุดเด้งออกมากที่สุด

โดยค่าเริ่มต้น ความยาว (หรือกรอบเวลา) ถูกตั้งค่าไว้ที่ 9 เมื่อสังเกตเส้นสีน้ำเงินที่สัมพันธ์กับแท่งเทียนในกราฟ เส้นนี้แคบเกินไป – มันเคลื่อนเข้าใกล้ราคามากเกินไป ดังที่เราได้เรียนรู้ก่อนหน้านี้ว่า MA ควรช่วยลด “สัญญาณรบกวน” ในตลาด การมีกรอบเวลาที่สั้นจะไม่ลดเสียงรบกวน จากนี้ เรารู้ว่าเราต้องลองใช้กรอบเวลาที่ใหญ่ขึ้น

ต่อไปนี้คือตัวเลข Fibonacci ที่มากกว่า 9 ที่เราสามารถลองได้:

13, 21, 34, 55, 89, 144…

ขั้นตอนที่ 4

เริ่มกันเลย 89.

ภาพหน้าจอด้านล่างแสดงให้เห็นว่า EMA มีลักษณะอย่างไรเมื่อตั้งช่วงเวลาไว้ที่ 89

อย่างที่เราบอกได้ 89 อาจเป็นกรอบเวลาที่กว้างเกินไปเนื่องจากราคาไม่ได้แตะจุดเริ่มต้น ตรงกลาง และจุดสิ้นสุดของเทรนด์ใหญ่ที่ระบุโดยลูกศรสีทอง 2 และ 3 ดังนั้นเราจึงตัดทั้ง 89 และ 144 และต่อไป ,

13, 21, 34, 55, 89 , 144 …

ขั้นตอนที่ 5

ลองใช้กรอบเวลาที่เล็กลงเพื่อดูว่าอาจจะดีขึ้นหรือไม่ ภาพหน้าจอด้านล่างแสดง EMA พร้อมกรอบเวลา 34

ตามที่เห็นในภาพหน้าจอ ราคาเด้งออกจาก EMA หลายจุด (ในกล่องสีเหลือง) ภายในเทรนด์ เมื่อเทรนด์ยังคงดำเนินต่อไป ราคาจะไม่ทะลุเส้น EMA ดูเหมือนว่าจะแม่นยำที่สุดในช่วงขาลง ดังที่เราเห็นได้จากส่วนที่เป็นวงกลม – 2 ใน 3 อยู่ในเทรนด์ขาลง

จากนี้ เราสามารถพูดได้อย่างปลอดภัยว่าในช่วงขาลง 34 เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แข็งแกร่งสำหรับ USDJPY ในกรอบเวลานี้โดยเฉพาะ โปรดทราบว่าราคาเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา และพวกเรา เนื่องจากผู้ค้าควรยังคงปรับตัวและยืดหยุ่นตามสภาวะตลาดใดๆ

นี่เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา แต่ก็มีประโยชน์มากเช่นกัน เมื่อเทรดเดอร์เข้าใจแล้ว ก็สามารถนำไปใช้กับกราฟใดก็ได้

วิธีใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ค้นหาในส่วนถัดไปเกี่ยวกับวิธีใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และวิธีหลักที่ผู้ค้าใช้ MA เพื่อระบุสัญญาณ

ประเภทของการตีความสำหรับเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)

มี 3 วิธีหลักในการใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับการสร้างสัญญาณ:

1. Price Crossover
2. Moving Average Crosses
3. Indicator Crosses

แต่ละครอสโอเวอร์เหล่านี้สามารถใช้ได้ทั้งในสถานการณ์ที่เป็นขาขึ้นและขาลง ความแตกต่างระหว่าง 3 วิธีนี้คือการจับคู่องค์ประกอบต่างๆ กับเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA)

1.Price Crossover

วิธีนี้เป็นการรวมข้อมูลราคาและเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นวิธีที่ง่ายและเป็นที่นิยมมากที่สุดในการตีความค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ในตัวอย่างข้างต้น โดยใช้แผนภูมิ USD/JPY ที่กรอบเวลา 2 ชั่วโมง โดยมี SMA 50 งวด แทนด้วยเส้นสีน้ำเงิน เมื่อแท่งเทียนที่ระบุโดยลูกศรสีแดงปิดใต้เส้นสีน้ำเงิน ราคาจะยังคงมุ่งหน้าไปในทิศทางที่เป็นขาลง และเมื่อแท่งเทียนที่ระบุโดยลูกศรสีเขียวปิดเหนือเส้นสีน้ำเงิน ราคาจะยังคงมุ่งหน้าไปในทิศทางขาขึ้น

2.Moving Average Crossover

วิธีนี้เป็นการผสมผสานระหว่าง Multiple Moving Averages ตำแหน่งที่สัญญาณดำเนินการเกิดขึ้นเมื่อเส้นตัดกันในแผนภูมิราคา

ในตัวอย่างนี้ เราใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้น เพิ่มเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 ช่วง (เส้นสีส้ม) ที่ด้านบนของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 ช่วง (เส้นสีน้ำเงิน) จะเห็นว่าเส้นสีส้มขยับเข้าใกล้ราคามากขึ้น และสัญญาณของโมเมนตัมขาขึ้นจะมองเห็นได้เมื่อเส้นสีส้มตัดเหนือสีน้ำเงิน และโมเมนตัมขาลงจะมองเห็นได้เมื่อเส้นสีส้มตัดผ่านใต้สีน้ำเงิน

กล่องสีเหลืองบนภาพบ่งบอกว่ามีโมเมนตัมขาขึ้นและขาลงกี่ครั้ง (คำแนะนำ: 2 รั้น 2 หยาบคาย)

3.Indicator Crossover

สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด เรามี Indicator Crossover ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) ลงใน Indicator

ในตัวอย่างนี้ เรามีตัวบ่งชี้อัตราการเปลี่ยนแปลง (20 งวด) ใต้กราฟราคา และตอนนี้ เราจะเพิ่ม MA 50 งวดลงในหน้าต่างIndicator ROC แทนที่จะเป็นกราฟราคา

เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 งวดจะแสดงด้วยเส้นสีแดงเรียบ ขณะที่ ROC จะแสดงด้วยเส้นสีฟ้าอ่อน และสัญญาณจะถูกสร้างขึ้นทุกครั้งที่ ROC ข้ามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 งวด

สัญญาณขาลงจะถูกสร้างขึ้นเมื่อ ROC ข้ามเหนือ MA 50 สังเกตว่าราคายังคงลดลงต่อไปอย่างไรเนื่องจาก ROC ยังคงอยู่ภายใต้ MA 50

สัญญาณรั้นจะถูกสร้างขึ้นในขณะที่ ROC ข้ามกลับมาเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 งวด ผู้ค้ายังสามารถปรับความไวของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และอัตราการเปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างสัญญาณเพิ่มเติมหากตลาดไม่มีแนวโน้มในการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่เช่นนี้

คำถามที่พบบ่อย