ง่ายต่อ การเคลื่อนย้าย เฉลี่ย วัน

Simple Moving Average - SMA ลดลง Simple Moving Average - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ตามช่วงเวลาต่าง ๆ โดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยเป็นระยะเวลาหนึ่งแล้วหาร จำนวนนี้โดยรวมของจำนวนงวดซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของหลักทรัพย์ได้ง่ายขึ้น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้น หากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาหลักทรัพย์ลดลง ระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ ความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญซึ่งใช้ในการระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่กำหนดไว้ รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นหรือขาลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ อีกเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อย แต่ก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละเฟรมเวลาที่ต่างกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง รูปแบบการค้าที่นิยมใช้รูปแบบการซื้อขายสองรูปแบบที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีทอง การเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ถือเป็นสัญญาณขาลงที่มีการขาดทุนเพิ่มขึ้น เครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว การเพิ่มขึ้นของปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นอาจส่งผลให้กำไรเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องค่าเฉลี่ย MA - MA Breaking Down Moving Average - MA เป็นตัวอย่างของ SMA พิจารณาการรักษาความปลอดภัยโดยมีราคาปิดดังต่อไปนี้เกินกว่า 15 วัน: สัปดาห์ที่ 1 (5 วัน) 20, 22, 24, 25, 23 สัปดาห์ที่ 2 (5 วัน) 26, 28, 26, 29, 27 สัปดาห์ที่ 3 (5 วัน) 28, 30, 27, 29, 28 โดยเฉลี่ย 10 วันจะปิดราคาปิดสำหรับ 10 วันแรกเป็นจุดข้อมูลแรก จุดข้อมูลถัดไปจะลดราคาเริ่มต้นเพิ่มราคาในวันที่ 11 และใช้ค่าเฉลี่ยและอื่น ๆ ดังที่แสดงด้านล่าง ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ MAs lag การกระทำราคาปัจจุบันเพราะพวกเขาจะขึ้นอยู่กับราคาที่ผ่านมายิ่งระยะเวลาที่ยาวนานสำหรับ MA มากเท่าไร ดังนั้นแมสซาชูเซตส์ระยะ 200 วันจะมีความล่าช้ามากกว่า MA 20 วันเนื่องจากมีราคาสำหรับ 200 วันที่ผ่านมา ความยาวของ MA จะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการซื้อขายโดย MAs สั้นสำหรับการซื้อขายระยะสั้นและ MAs ระยะยาวมีความเหมาะสมกับนักลงทุนระยะยาว นักลงทุนและผู้ค้าที่มีการซื้อขาย MA ระยะเวลา 200 วันโดยมียอดขายต่ำกว่าและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อขายที่สำคัญ MAs ยังให้สัญญาณการซื้อขายที่สำคัญด้วยตัวเองหรือเมื่อสองค่าเฉลี่ยข้ามไป MA ที่เพิ่มขึ้นบ่งชี้ว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้น ในขณะที่ค่าดัชนีลดลงแสดงให้เห็นว่าอยู่ในขาลง ในทำนองเดียวกันโมเมนตัมสูงขึ้นได้รับการยืนยันโดยการครอสโอเวอร์แบบ bullish ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อ MA ระยะสั้นทะลุเหนือ MA ระยะยาว โมเมนตัมด้านล่างได้รับการยืนยันโดยมีการครอสโอเวอร์แบบลบซึ่งจะเกิดขึ้นเมื่อ MA ในระยะสั้นข้ามด้านล่างเป็นระยะยาว MA. ข้อมูลทางกฎหมายที่สำคัญเกี่ยวกับอีเมลที่คุณจะส่ง เมื่อใช้บริการนี้ถือว่าคุณยอมรับที่อยู่อีเมลที่แท้จริงของคุณและส่งเฉพาะคนที่คุณรู้จักเท่านั้น เป็นการละเมิดกฎหมายในบางเขตอำนาจศาลในการระบุตัวตนด้วยอีเมล ข้อมูลทั้งหมดที่คุณให้ไว้จะถูกใช้โดย Fidelity เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการส่งอีเมลในนามของคุณ บรรทัดหัวเรื่องของอีเมลที่คุณส่งจะเป็น Fidelity: อีเมลของคุณได้รับการส่งแล้ว กองทุนรวมและการลงทุนในกองทุนรวม - การลงทุนใน Fidelity คลิกที่ลิงค์จะเปิดหน้าต่างใหม่ เทรดดิ้งเคลื่อนไหวด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปลดปล่อยเครื่องมือที่เรียบง่ายและทรงพลังเพื่อปลดล็อกความมั่งคั่งของข้อมูลภายในแผนภูมิของคุณ Fidelity Active Trader News ndash 11212016 การวิเคราะห์ด้านเทคนิคหุ้นผู้ค้าหลักทรัพย์ที่เป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ Pro ในบรรดาเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคทั้งหมดที่คุณต้องการทฤษฎีการคำนวณ MACD ดัชนีความสัมพันธ์สัมพัทธ์ เชิงเทียนของญี่ปุ่นและค่าเฉลี่ยการไถกลวกเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการทำความเข้าใจและใช้กลยุทธ์ของคุณ ถึงกระนั้นก็ยังเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดของแนวโน้มตลาดซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในตลาดที่มีแนวโน้มสูงขึ้น (upward downward) เช่นแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาวที่เราได้รับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2552 เป็นต้นมาว่าคุณสามารถรวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไว้ที่ใด ความชำนาญ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของชุดตัวเลข ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึง (ค่าเฉลี่ย)) หมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เนื่องจากเป็นราคาใหม่ข้อมูลเก่าถูกทิ้งและข้อมูลใหม่ล่าสุดจะแทนที่ หุ้นหรือการรักษาความปลอดภัยทางการเงินอื่น ๆ การเคลื่อนไหวปกติบางครั้งสามารถระเหย, gyrating ขึ้นหรือลงซึ่งอาจทำให้ยากที่จะประเมินทิศทางทั่วไป จุดประสงค์หลักของการย้ายค่าเฉลี่ยคือการทำให้ข้อมูลที่คุณได้รับการตรวจสอบมีความเรียบขึ้นเพื่อช่วยให้ได้รับแนวโน้มที่ชัดเจนขึ้น (ดูแผนภูมิด้านล่าง) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคลี่คลายออกจากราคา ที่มา: ผู้ค้าหลักทรัพย์ที่ใช้งานอยู่ ณ วันที่ 15 พฤศจิกายน 2016 มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่แบบที่นักลงทุนมักใช้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) SMA คำนวณโดยการเพิ่มข้อมูลทั้งหมดในช่วงเวลาที่ระบุและหารจำนวนทั้งหมดตามจำนวนวัน หากหุ้นของ XYZ ปิดที่ 30, 31, 30, 29 และ 30 ในช่วง 5 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 วันจะอยู่ที่ 30 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Exponential Movient Average - EMA) หรือที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก EMA กำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลล่าสุดมากที่สุด ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA เพื่อให้ความสำคัญกับการพัฒนาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลาง หรือที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยจะคำนึงถึงราคาและเวลาโดยการวางน้ำหนักไว้ที่ตรงกลางชุดมากที่สุด นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับแผนภูมิราคาทุกประเภท (เช่นเส้นแถบและเชิงเทียน) นอกจากนี้ยังเป็นส่วนประกอบสำคัญของตัวชี้วัดอื่น ๆ เช่นกลุ่ม Bollinger Bands การตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อตั้งค่าแผนภูมิของคุณการเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะง่ายมาก ใน Fidelitys Active Trader Pro ตัวอย่างเช่นเพียงแค่เปิดแผนภูมิและเลือกตัวชี้วัดจากเมนูหลัก ค้นหาหรือเลื่อนไปยังค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเลือกเส้นที่คุณต้องการเพิ่มลงในแผนภูมิ คุณสามารถเลือกระหว่างตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันซึ่ง ได้แก่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายหรือแบบเสวนา คุณยังสามารถเลือกระยะเวลาสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การตั้งค่าที่ใช้กันโดยทั่วไปคือการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 50 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 200 วันไปเป็นกราฟราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ Moving averages กับช่วงเวลาที่ต่างกันสามารถให้ข้อมูลหลากหลายได้อย่างไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกต่อไป (เช่น EMA 200 วัน) สามารถทำหน้าที่เป็นอุปกรณ์ปรับความสมดุลที่มีค่าเมื่อคุณพยายามประเมินแนวโน้มในระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะติดตามการดำเนินการด้านราคาอย่างใกล้ชิดมากขึ้นดังนั้นจึงมักใช้เพื่อประเมินรูปแบบระยะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แต่ละค่าสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้การสนับสนุนและความต้านทานและมักใช้เป็นเป้าหมายราคาในระยะสั้นหรือระดับคีย์ การเคลื่อนไหวค่าเฉลี่ยสร้างสัญญาณการซื้อขายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายจากผู้ค้าหลายรายในฐานะที่เป็นปัจจัยสนับสนุนและระดับราคาต้านทานที่สำคัญ หากราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นระดับการสนับสนุนที่แข็งแกร่งหากหุ้นลดลงราคาอาจมีช่วงเวลาที่ยากลำบากกว่าซึ่งอยู่ต่ำกว่าระดับราคาเฉลี่ยที่เคลื่อนที่ได้ อีกทางเลือกหนึ่งหากราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจเป็นเส้นค่าเฉลี่ยที่แข็งแกร่งได้หากสต๊อกเพิ่มขึ้นราคาอาจไต่ระดับสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เครื่องหมายกากบาทสีทองและเครื่องหมายกากบาทความตาย 2 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ตัวสามารถใช้ร่วมกันเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายครอสโอเวอร์ที่มีประสิทธิภาพ วิธีการครอสโอเวอร์เกี่ยวข้องกับการซื้อหรือขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลงจะเคลื่อนที่ข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้น สัญญาณการซื้อสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้า ตัวอย่างเช่นเครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่น EMA 50 วันอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน สัญญาณนี้สามารถสร้างขึ้นในแต่ละสต็อกหรือดัชนีตลาดกว้างเช่น SP 500 โดยใช้แผนภูมิของ SP 500 ข้างต้นการท่องไขว้ล่าสุดเป็นรูปกางเขนทองคำในเดือนเมษายนปีพ. ศ. 2519 (ดูแผนภูมิด้านบน) SP 500 ได้รับประมาณ 7 ตั้งแต่นั้นกลางเดือนพฤศจิกายน อีกทางเลือกหนึ่งสัญญาณการขายจะถูกสร้างขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่ำ เครื่องหมายการเสียชีวิตนี้จะเกิดขึ้นหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเช่นต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การเสียชีวิตครั้งสุดท้ายเกิดขึ้นในช่วงต้นปี 2016 สัญญาณครอสโอเวอร์ที่เป็นไปได้ครั้งต่อไปเนื่องจากว่าคนสุดท้ายเป็นกากบาทสีทองคือความตาย การย้ายค่าเฉลี่ยในการดำเนินการและเคล็ดลับขั้นสุดท้ายโดยทั่วไปโปรดระลึกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปมีประโยชน์มากที่สุดเมื่อใช้ในช่วงขาขึ้นหรือขาลงและมักมีประโยชน์น้อยที่สุดเมื่อใช้ในตลาดด้านข้าง โดยทั่วไปแล้วหุ้นก็เข้าสู่ช่วงขาขึ้นเช่นเดียวกับบันไดสำหรับการชุมนุมที่มากที่สุดในรอบ 7 ปีดังนั้นทฤษฎีที่แสดงให้เห็นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากในสภาพตลาดปัจจุบัน มองอีกครั้งที่แผนภูมิ SP 500 (ด้านบน) คุณจะเห็นว่าแนวโน้มในระยะยาวมีมากขึ้น นอกจากนี้ราคายังอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว หากราคาลดลงจากระดับปัจจุบันค่าเฉลี่ยทั้งสองจะถูกมองว่าเป็นระดับสนับสนุนที่สำคัญ ตามแผนภูมิแสดงให้เห็นว่าเป็นไปได้ที่ราคาจะยังคงอยู่เหนือ (หรือต่ำกว่า) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลานาน แน่นอนว่าคุณไม่ต้องการซื้อขาย แต่เพียงอย่างเดียวกับสัญญาณที่สร้างโดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อย่างไรก็ตามสามารถใช้ร่วมกับจุดข้อมูลทางเทคนิคและพื้นฐานอื่น ๆ เพื่อช่วยในการจัดทำมุมมองของคุณ เรียนรู้เพิ่มเติมการวิเคราะห์ทางเทคนิคมุ่งเน้นไปที่การดำเนินการด้านตลาดโดยเฉพาะปริมาณและราคา การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นเพียงแนวทางเดียวในการวิเคราะห์หุ้น เมื่อพิจารณาว่าต้องการซื้อหรือขายหุ้นใดคุณควรใช้แนวทางที่คุณพึงพอใจมากที่สุด เช่นเดียวกับการลงทุนทั้งหมดของคุณคุณจะต้องตัดสินใจเองว่าการลงทุนในหลักทรัพย์หรือหลักทรัพย์ใด ๆ ที่เหมาะสมกับคุณนั้นขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ในการลงทุนความอดกลั้นความเสี่ยงและสถานการณ์ทางการเงินของคุณ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่มีการรับประกันผลการดำเนินงานในอนาคต ตลาดหุ้นมีความผันผวนและอาจลดลงอย่างมากในการตอบสนองต่อผู้ออกตราสารหนี้ทางการเมืองการกำกับดูแลตลาดหรือการพัฒนาทางเศรษฐกิจ โหวตจะถูกส่งโดยสมัครใจโดยบุคคลและแสดงความเห็นของตัวเองของบทความที่เป็นประโยชน์ ค่าเปอร์เซ็นต์สำหรับความเป็นประโยชน์จะแสดงขึ้นเมื่อมีการส่งคะแนนเสียงที่เพียงพอ Fidelity Brokerage Services LLC, สมาชิก NYSE, SIPC 900 Salem Street, Smithfield, RI 02917 ข้อมูลทางกฎหมายที่สำคัญเกี่ยวกับอีเมลที่คุณจะส่ง เมื่อใช้บริการนี้ถือว่าคุณยอมรับที่อยู่อีเมลที่แท้จริงของคุณและส่งเฉพาะคนที่คุณรู้จักเท่านั้น เป็นการละเมิดกฎหมายในบางเขตอำนาจศาลในการระบุตัวคุณเองในอีเมล ข้อมูลทั้งหมดที่คุณให้จะถูกใช้โดย Fidelity เพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการส่งอีเมลในนามของคุณบรรทัดหัวเรื่องของอีเมลที่คุณส่งจะเป็น Fidelity: อีเมลของคุณถูกส่งแล้วคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ในบทแนะนำสั้น ๆ นี้คุณจะได้เรียนรู้วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆใน Excel ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันสัปดาห์เดือนหรือปีที่ผ่านมาและวิธีการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel แผนภูมิ. ในสองบทความล่าสุดเราได้ดูใกล้เคียงกับการคำนวณค่าเฉลี่ยใน Excel หากคุณติดตามบล็อกของเราแล้วคุณรู้วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยปกติและใช้ฟังก์ชันใดในการหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำในปัจจุบันเราจะพูดถึงสองเทคนิคพื้นฐานในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (โดยเฉลี่ยหมายถึงค่าเฉลี่ยโดยเฉลี่ยหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) สามารถกำหนดเป็นชุดค่าเฉลี่ยสำหรับชุดย่อยที่ต่างกันของชุดข้อมูลเดียวกันได้ เป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยในสถิติการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจและพยากรณ์อากาศที่ปรับฤดูกาลตามฤดูกาลเพื่อทำความเข้าใจกับแนวโน้มพื้นฐาน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่แสดงมูลค่าเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาที่กำหนด ในธุรกิจการคำนวณยอดขายโดยเฉลี่ยสำหรับช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาเพื่อหาแนวโน้มล่าสุด ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยอุณหภูมิในการเคลื่อนย้ายอุณหภูมิในช่วงสามเดือนสามารถคำนวณได้โดยการใช้อุณหภูมิโดยเฉลี่ยตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนมีนาคมจากนั้นให้ใช้อุณหภูมิเฉลี่ยตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนเมษายนถึงเดือนมีนาคมถึงเดือนพฤษภาคมเป็นต้นไป มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันเช่นแบบเรียบง่าย (เรียกอีกอย่างว่าเลขคณิต) เลขชี้กำลังตัวแปรสามเหลี่ยมและมีการถ่วงน้ำหนัก ในบทแนะนำนี้เราจะพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาที่ใช้บ่อยที่สุด การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยใน Excel โดยรวมแล้วมีสองวิธีในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel โดยใช้สูตรและตัวเลือกเส้นแนวโน้ม ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงทั้งสองเทคนิค ตัวอย่าง 1. การคํานวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สําหรับช่วงเวลาหนึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสามารถคํานวณได้ตลอดเวลาโดยใช้ฟังก์ชัน AVERAGE สมมติว่าคุณมีรายการอุณหภูมิเฉลี่ยรายเดือนในคอลัมน์ B และต้องการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเวลา 3 เดือน (ดังแสดงในภาพด้านบน) เขียนสูตร AVERAGE ตามปกติสำหรับ 3 ค่าแรกแล้วป้อนลงในแถวที่ตรงกับค่าที่ 3 จากด้านบน (เซลล์ C4 ในตัวอย่างนี้) จากนั้นคัดลอกสูตรลงไปที่เซลล์อื่นในคอลัมน์: คุณสามารถแก้ไข คอลัมน์ที่มีการอ้างอิงแบบสัมบูรณ์ (เช่น B2) หากต้องการ แต่ต้องแน่ใจว่าได้ใช้การอ้างอิงแถวสัมพัทธ์ (ไม่มีเครื่องหมาย) เพื่อให้สูตรปรับค่าอย่างเหมาะสมสำหรับเซลล์อื่น จำได้ว่าค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการเพิ่มค่าแล้วแบ่งผลรวมตามจำนวนค่าที่จะเฉลี่ยคุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้โดยใช้สูตร SUM ตัวอย่างเช่น 2. ให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในช่วง N วันที่ผ่านมาเป็นสัปดาห์เดือนปี ในคอลัมน์สมมติว่าคุณมีรายการข้อมูลเช่น ตัวเลขการขายหรือราคาหุ้นและคุณต้องการทราบค่าเฉลี่ยของช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา ณ จุดใดก็ได้ สำหรับนี้คุณต้องมีสูตรที่จะคำนวณค่าเฉลี่ยทันทีที่คุณป้อนค่าสำหรับเดือนถัดไป ฟังก์ชัน Excel ใดที่สามารถทำสิ่งนี้ได้ AVERAGE เก่าที่ดีพร้อมกับ OFFSET และ COUNT AVERAGE (OFFSET (เซลล์แรก COUNT (ช่วงทั้งหมด) - N, 0, N, 1)) โดยที่ N คือจำนวนวันสุดท้ายของสัปดาห์ที่ผ่านมาปีรวมอยู่ในค่าเฉลี่ย ไม่แน่ใจว่าจะใช้สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ในแผ่นงาน Excel ของคุณตัวอย่างต่อไปนี้จะทำให้ทุกอย่างชัดเจนขึ้น สมมติว่าค่าเฉลี่ยอยู่ในคอลัมน์ B เริ่มต้นในแถว 2 สูตรจะเป็นดังนี้และตอนนี้ลองพยายามทำความเข้าใจกับสิ่งที่ Excel สูตรเฉลี่ยเคลื่อนที่กำลังทำอยู่ COUNT ฟังก์ชัน COUNT (B2: B100) นับจำนวนค่าที่ป้อนไว้ในคอลัมน์ B แล้วเราเริ่มนับเป็น B2 เนื่องจากแถวที่ 1 เป็นส่วนหัวของคอลัมน์ ฟังก์ชัน OFFSET จะนำเซลล์ B2 (อาร์กิวเมนต์ 1) เป็นจุดเริ่มต้นและจะชดเชยจำนวน (ค่าที่ส่งกลับโดยฟังก์ชัน COUNT) โดยย้ายแถว 3 แถวขึ้น (-3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 2) เป็นผลลัพธ์จะแสดงผลรวมของค่าในช่วงที่ประกอบด้วย 3 แถว (3 ในอาร์กิวเมนต์ที่ 4) และ 1 คอลัมน์ (1 ในอาร์กิวเมนต์สุดท้าย) ซึ่งเป็น 3 เดือนล่าสุดที่เราต้องการ สุดท้ายผลตอบแทนที่ส่งผ่านจะถูกส่งไปยังฟังก์ชัน AVERAGE เพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ปลาย หากคุณกำลังทำงานกับแผ่นงานที่ปรับปรุงใหม่อย่างต่อเนื่องซึ่งมีแถวใหม่ที่จะเพิ่มในอนาคตให้แน่ใจว่าได้ใส่จำนวนแถวที่เพียงพอให้กับฟังก์ชัน COUNT เพื่อรองรับรายการใหม่ที่อาจเป็นไปได้ ไม่ใช่ปัญหาถ้าคุณมีแถวมากกว่าที่ต้องการจริงตราบเท่าที่คุณมีเซลล์แรกถูกต้องฟังก์ชัน COUNT จะละทิ้งแถวว่างทั้งหมดต่อไป ดังที่คุณอาจสังเกตเห็นตารางในตัวอย่างนี้มีข้อมูลเป็นเวลา 12 เดือนและยังอยู่ในช่วง B2: B100 ให้กับ COUNT เพียงเพื่อให้อยู่ในด้านที่ประหยัด :) ตัวอย่างที่ 3. ให้ค่าเฉลี่ยสำหรับค่า N ล่าสุดใน แถวถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับ N วันเดือนปี ฯลฯ ในแถวเดียวกันคุณสามารถปรับสูตรออฟเซ็ทด้วยวิธีนี้: สมมติว่า B2 เป็นหมายเลขแรกในแถวและคุณต้องการ เมื่อต้องการรวมตัวเลข 3 อันดับสุดท้ายในค่าเฉลี่ยสูตรจะมีรูปร่างดังนี้: การสร้างแผนภูมิโดยเฉลี่ยของ Excel moving ถ้าคุณได้สร้างแผนภูมิสำหรับข้อมูลของคุณไว้แล้วการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยสำหรับแผนภูมินั้นเป็นเรื่องของเสี้ยววินาที ในกรณีนี้เราจะใช้คุณลักษณะ Excel Trendline และขั้นตอนโดยละเอียดดังนี้ สำหรับตัวอย่างนี้ Ive ได้สร้างแผนภูมิคอลัมน์ 2 มิติ (แทรกแท็บ gt กลุ่มแผนภูมิ) สำหรับข้อมูลการขายของเรา: และตอนนี้เราต้องการเห็นภาพการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเป็นเวลา 3 เดือน ใน Excel 2010 และ Excel 2007 ไปที่เค้าโครง gt Trendline gt More Trendline Options ปลาย หากคุณไม่จำเป็นต้องระบุรายละเอียดเช่นช่วงเวลาหรือชื่อเฉลี่ยที่เคลื่อนที่คุณสามารถคลิกออกแบบ gt เพิ่มองค์ประกอบแผนภูมิ gt แนวโน้มการเคลื่อนไหว gt เฉลี่ยสำหรับผลทันที บานหน้าต่าง Format Trendline จะเปิดขึ้นทางด้านขวามือของแผ่นงานใน Excel 2013 และกล่องโต้ตอบที่เกี่ยวข้องจะปรากฏขึ้นใน Excel 2010 และ 2007 เพื่อปรับแต่งการแชทของคุณคุณสามารถเปลี่ยนไปใช้แถบ Fill amp Line หรือ Effects ได้ที่ แถบเส้นแนวโน้มการจัดรูปแบบและเล่นกับตัวเลือกต่างๆเช่นประเภทเส้นสีความกว้าง ฯลฯ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพคุณอาจต้องการเพิ่มเส้นแนวโน้มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่กี่เส้นกับช่วงเวลาต่างๆเพื่อดูแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มการเคลื่อนไหวเฉลี่ย 2 เดือน (สีเขียว) และ 3 เดือน (อิฐแดง): นี่คือข้อมูลเกี่ยวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใน Excel แผ่นงานตัวอย่างที่มีสูตรค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และเส้นแนวโน้มสามารถดาวน์โหลดได้ - เลื่อนสเปรดชีตเฉลี่ย ขอขอบคุณสำหรับการอ่านและหวังว่าจะได้พบคุณในสัปดาห์หน้าตัวอย่างที่ 3 ข้างต้น (รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับค่า N ล่าสุดในแถว) ทำงานได้ดีสำหรับฉันหากทั้งแถวมีตัวเลข ฉันทำเช่นนี้สำหรับลีกกอล์ฟของฉันที่เราใช้ค่าเฉลี่ยการกลิ้ง 4 สัปดาห์ บางครั้งนักกอล์ฟไม่อยู่ดังนั้นแทนที่จะเป็นคะแนนผมจะใส่ ABS (ข้อความ) ไว้ในเซลล์ ฉันยังคงต้องการสูตรเพื่อหาคะแนนสุดท้าย 4 และไม่นับ ABS ทั้งในตัวเศษหรือในส่วน ฉันจะปรับเปลี่ยนสูตรเพื่อให้บรรลุได้อย่างไรฉันได้สังเกตเห็นว่าเซลล์ว่างเปล่าการคำนวณไม่ถูกต้อง ในสถานการณ์ของฉันฉันติดตามมากกว่า 52 สัปดาห์ แม้ในช่วง 52 สัปดาห์ที่ผ่านมามีข้อมูลการคำนวณไม่ถูกต้องหากเซลล์ใด ๆ ก่อน 52 สัปดาห์ว่างเปล่า อิ่มพยายามที่จะสร้างสูตรที่จะได้รับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นระยะเวลา 3 ขอบคุณถ้าคุณสามารถช่วย pls วันที่ราคาผลิตภัณฑ์ 1012016 A 1.00 1012016 B 5.00 1012016 C 10.00 1022016 A 1.50 1022016 B 6.00 1022016 C 11.00 1032016 A 2.00 1032016 B 15.00 1032016 C 20.00 1042016 A 4.00 1042016 B 20.00 1042016 C 40.00 1052016 A 0.50 1052016 B 3.00 1052016 C 5.00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 สวัสดีฉันประทับใจกับความรู้และคำแนะนำที่รัดกุมและมีประสิทธิภาพที่คุณให้ ฉันก็มีข้อความค้นหาที่ฉันหวังว่าคุณจะสามารถให้ความช่วยเหลือกับโซลูชันได้เช่นกัน ฉันมีคอลัมน์ A ของ 50 (รายสัปดาห์) ช่วงวันที่ ฉันมีคอลัมน์ B อยู่ข้างๆโดยมีการวางแผนโดยเฉลี่ยสัปดาห์ละครั้งเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย 700 รายการ (70050) ในคอลัมน์ถัดไปฉันจะเพิ่มทีละรายของฉันเป็นรายวัน (เช่น 100 ตัวอย่าง) และคำนวณค่าเฉลี่ยการคาดการณ์ที่เหลือของ qty ต่อสัปดาห์ที่เหลือ (เช่น 700-10030) ฉันต้องการจะ replot รายสัปดาห์กราฟที่เริ่มต้นด้วยสัปดาห์ปัจจุบัน (ไม่ใช่วันที่เริ่มต้นแกน x ของแผนภูมิ) โดยมียอดรวม (100) เพื่อให้จุดเริ่มต้นของฉันเป็นสัปดาห์ปัจจุบันบวกกับ avgweek ที่เหลือ (20) และ สิ้นสุดกราฟเชิงเส้นที่จุดสิ้นสุดของสัปดาห์ที่ 30 และจุด y ของ 700 ตัวแปรของการระบุวันที่เซลล์ที่ถูกต้องในคอลัมน์ A และสิ้นสุดที่เป้าหมาย 700 โดยมีการอัปเดตอัตโนมัติจากวันที่ปัจจุบันทำให้เกิดการรบกวนฉัน คุณช่วยกรุณาด้วยสูตร (Ive พยายาม IF ตรรกะกับวันนี้และเพียงแค่ไม่สามารถแก้ได้) ขอบคุณขอความช่วยเหลือด้วยสูตรที่ถูกต้องในการคำนวณผลรวมของชั่วโมงที่ป้อนในช่วง 7 วันย้าย ตัวอย่างเช่น. ฉันจำเป็นต้องรู้ว่าการทำงานล่วงเวลาทำงานโดยบุคคลผ่านช่วงเวลาที่กลิ้ง 7 วันคำนวณจากจุดเริ่มต้นของปีจนถึงสิ้นปี จำนวนชั่วโมงที่ทำงานทั้งหมดจะต้องมีการปรับปรุงเป็นเวลา 7 วันนับจากวันที่ฉันเข้าสู่ชั่วโมงทำงานล่วงเวลาในแต่ละวันขอบคุณมีวิธีใดในการรับผลรวมของตัวเลขในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมาฉันต้องการคำนวณ รวม 6 เดือนที่ผ่านมาทุกวัน ดังนั้นไม่จำเป็นต้องมีการปรับปรุงทุกวัน ฉันมีแผ่นงาน Excel กับคอลัมน์ของทุกวันสำหรับปีที่แล้วและในที่สุดจะเพิ่มมากขึ้นทุกปี ความช่วยเหลือใด ๆ จะได้รับการชื่นชมอย่างมากในขณะที่ฉันนิ่งงันฉันมีความต้องการที่คล้ายกัน ฉันจำเป็นต้องสร้างรายงานที่จะแสดงการเข้าชมจากลูกค้ารายใหม่การเข้าชมของลูกค้าทั้งหมดและข้อมูลอื่น ๆ เขตข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้ได้รับการอัปเดตทุกวันในสเปรดชีตฉันจำเป็นต้องดึงข้อมูลดังกล่าวในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยแบ่งตามเดือน 3 สัปดาห์โดยสัปดาห์และ 60 วันที่ผ่านมา มี VLOOKUP หรือสูตรหรือสิ่งที่ฉันสามารถทำเพื่อเชื่อมโยงกับแผ่นงานที่มีการอัปเดตทุกวันซึ่งจะช่วยให้รายงานของฉันสามารถอัปเดตได้ทุกวัน