เปรียบเทียบ ระหว่าง การเคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย และ ชี้แจง ความเรียบเนียน

การคาดการณ์โดย Smoothing Techniques เว็บไซต์นี้เป็นส่วนหนึ่งของ JavaScript E-labs การเรียนรู้วัตถุสำหรับการตัดสินใจ JavaScript อื่น ๆ ในชุดนี้จัดอยู่ในพื้นที่ต่างๆของแอ็พพลิเคชันในส่วน MENU ในหน้านี้ชุดข้อมูลเวลาคือชุดของข้อสังเกตที่ มีการสั่งซื้อในเวลาที่สืบทอดมาในชุดของข้อมูลที่ถ่ายเมื่อเวลาผ่านไปคือรูปแบบของรูปแบบการสุ่มบางอย่างมีอยู่วิธีการในการลดการยกเลิกผลกระทบเนื่องจากรูปแบบการสุ่มเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายคือ smoothing เทคนิคเหล่านี้เมื่อใช้อย่างถูกต้องเปิดเผยอย่างชัดเจนมากขึ้นแนวโน้มพื้นฐาน ใส่ชุดข้อมูลลำดับแถวตามลำดับจากมุมซ้ายบนและพารามิเตอร์ s จากนั้นคลิกที่ปุ่มคำนวณเพื่อขอรับการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบล่วงหน้ากล่อง Bowl ไม่รวมอยู่ในการคำนวณ แต่มีศูนย์อยู่ ในการป้อนข้อมูลของคุณเพื่อย้ายจากเซลล์ไปยังเซลล์ในข้อมูลเมทริกซ์ใช้แป้น Tab ไม่ใช่ลูกศรหรือป้อนคีย์ลักษณะของชุดเวลาซึ่งอาจถูกเปิดเผยโดย examini กราฟของค่าคาดการณ์และลักษณะการตกค้างของการคาดการณ์สภาพอากาศการคำนวณค่าเฉลี่ยการเลื่อนอันดับเฉลี่ยระหว่างเทคนิคที่นิยมใช้มากที่สุดสำหรับการประมวลผลล่วงหน้าของชุดข้อมูลเวลาพวกเขาใช้เพื่อกรองสัญญาณรบกวนแบบสุ่มจากข้อมูลเพื่อให้ชุดข้อมูลเวลา นุ่มนวลหรือแม้กระทั่งการเน้นองค์ประกอบข้อมูลบางอย่างที่มีอยู่ในชุดข้อมูลเวลา Exponential Smoothing นี่เป็นโครงการที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการผลิตชุดเวลาที่ราบรื่นโดยที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของการสังเกตการณ์ในอดีตมีการถ่วงน้ำหนักเท่ากัน Exponential Smoothing กำหนดค่าการลดน้ำหนักแบบชี้แจงให้เป็นข้อสังเกตได้มากขึ้น กล่าวอีกนัยหนึ่งการสังเกตล่าสุดมีน้ำหนักมากขึ้นในการคาดการณ์มากกว่าการสังเกตที่เก่ากว่า Double Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับแนวโน้ม Triple Exponential Smoothing ดีกว่าในการจัดการกับรูปแบบพาราโบลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบ exponenentially และการปรับให้เรียบสม่ำเสมอสอดคล้องกับแบบเรียบง่าย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความยาวเช่น ระยะเวลา n โดยที่ a และ n มีความสัมพันธ์กันโดย 2 n 1 หรือ n 2 - a. ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่มีค่าความยาวคลื่นและค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 1 จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 19 วันและ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย 40 วันจะสอดคล้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบยกกำลังยกโดยมีค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing สมมติว่าลำดับเวลาไม่ใช่ตามฤดูกาล แต่เป็นวิธีการแสดงแนวโน้มของ Holt s ประมาณทั้งปัจจุบัน ระดับและแนวโน้มปัจจุบันข้อสังเกตุว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นกรณีพิเศษของการเพิ่มความลําชี้แจงโดยกําหนดระยะเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นส่วนจํานวนเต็มของอัลฟ่าอัลฟ่าอัลฟา 2 สำหรับข้อมูลธุรกิจส่วนใหญ่พารามิเตอร์อัลฟ่าน้อยกว่า 0 40 มักเป็น มีประสิทธิภาพ แต่หนึ่งอาจดำเนินการค้นหาตารางพื้นที่พารามิเตอร์ด้วย 0 1 ถึง 0 9 ด้วยการเพิ่มขึ้นของ 0 1 แล้ว alpha ที่ดีที่สุดมีค่าเฉลี่ยน้อยที่สุดข้อผิดพลาด Absolute MA Error. How เพื่อเปรียบเทียบวิธีการเรียบหลายแม้ว่าจะมี เป็นตัวชี้วัดเชิงตัวเลขสำหรับการประเมินความถูกต้องของเทคนิคการคาดการณ์วิธีที่กว้างที่สุดคือการใช้การเปรียบเทียบภาพของการคาดการณ์ต่างๆเพื่อประเมินความถูกต้องและเลือกวิธีการคาดการณ์ต่างๆในแนวทางนี้ต้องใช้พล็อตเช่น Excel ในกราฟเดียวกัน ค่าเดิมของตัวแปรชุดเวลาและค่าที่คาดการณ์ไว้จากวิธีการคาดการณ์ที่แตกต่างกันจำนวนมากซึ่งจะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบภาพได้คุณอาจต้องการใช้การคาดการณ์ที่ผ่านมาโดยเทคนิค Smoothing Techniques JavaScript เพื่อดูค่าพยากรณ์ที่ผ่านมาโดยใช้เทคนิคการปรับให้เรียบโดยใช้พารามิเตอร์เพียงอย่างเดียว Holt และ Winters ใช้พารามิเตอร์สองและสามตามลำดับดังนั้นจึงไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะเลือกค่าที่ดีที่สุดหรือใกล้เคียงกับค่าทดลองโดยรวมและข้อผิดพลาดสำหรับพารามิเตอร์การปรับความเรียบแบบเอกซ์โพเน็นเชียลเดี่ยวเน้นมุมมองในระยะสั้น กำหนดระดับการสังเกตสุดท้ายและขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่ไม่มีแนวโน้มการถอยหลังแบบเส้นตรง ion ซึ่งเหมาะกับเส้นสี่เหลี่ยมเล็ก ๆ น้อย ๆ กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์หรือเปลี่ยนข้อมูลทางประวัติศาสตร์เป็นระยะทางยาวซึ่งขึ้นอยู่กับแนวโน้มขั้นพื้นฐานการเรียบแบบเสแสร้งเชิงเส้นของ Holt จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดพารามิเตอร์ในรูปแบบของโฮลท์คือพารามิเตอร์ระดับ ควรจะลดลงเมื่อปริมาณของการเปลี่ยนแปลงข้อมูลมีขนาดใหญ่และแนวโน้มควรเพิ่มขึ้นหากแนวโน้มทิศทางล่าสุดได้รับการสนับสนุนจากปัจจัยที่เป็นสาเหตุบางประการการคาดการณ์ในระยะสั้นให้สังเกตว่า JavaScript ทุกหน้าจะมีขั้นตอนเดียวล่วงหน้า เมื่อต้องการได้รับการคาดการณ์สองขั้นตอนเพียงแค่เพิ่มค่าที่คาดไว้ในตอนท้ายของข้อมูลชุดข้อมูลเวลาของคุณแล้วคลิกปุ่มคำนวณเดียวกันคุณอาจทำซ้ำขั้นตอนนี้สองสามครั้งเพื่อให้ได้การคาดการณ์ในระยะสั้นที่จำเป็น ค่าเฉลี่ยที่น้อยกว่าการศึกษาลำดับของตัวเลขในลำดับต่อเนื่องผู้ปฏิบัติงานต้นของการวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นจริงมากขึ้น conc erned กับตัวเลขแต่ละชุดเวลากว่าที่พวกเขากับการแก้ไขของข้อมูลที่การแทรกสอดในรูปแบบของทฤษฎีความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์มามากภายหลังเป็นรูปแบบการพัฒนาและ correlations ค้นพบเมื่อเข้าใจเส้นโค้งรูปต่างๆและเส้นถูกวาดตามเวลา series ในความพยายามที่จะทำนายจุดข้อมูลที่อาจจะไปตอนนี้ถือเป็นวิธีการขั้นพื้นฐานที่ใช้ในปัจจุบันโดยการวิเคราะห์ทางเทคนิคผู้ค้าการวิเคราะห์แผนภูมิสามารถตรวจสอบกลับไปยังศตวรรษที่ 18 ญี่ปุ่นยังอย่างไรและเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถูกนำมาใช้ครั้งแรกกับราคาในตลาดยังคงลึกลับ เป็นที่เข้าใจกันโดยทั่วไปว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยของ SMA ถูกใช้เป็นเวลานานก่อนที่ EMA จะเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยเนื่องจาก EMA ถูกสร้างขึ้นในกรอบ SMA และความต่อเนื่อง SMA สามารถเข้าใจได้ง่ายขึ้นสำหรับการวางแผนและการติดตามวัตถุประสงค์คุณต้องการอ่านประวัติย่อเล็กน้อย พวกเขามีการเคลื่อนไหวเฉลี่ย SMA เฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายกลายเป็นวิธีที่ต้องการสำหรับ การติดตามราคาตลาดเนื่องจากสามารถคำนวณได้ง่ายและเข้าใจได้ง่ายผู้ประกอบการตลาดในยุคต้น ๆ ดำเนินการโดยไม่ต้องใช้เมตริกกราฟที่ซับซ้อนในการใช้งานในปัจจุบันดังนั้นพวกเขาจึงพึ่งพาราคาตลาดเป็นคำแนะนำ แต่เพียงผู้เดียวของพวกเขาพวกเขาคำนวณราคาตลาดด้วยมือและกราฟเหล่านั้น ราคาเพื่อแสดงแนวโน้มและทิศทางตลาดกระบวนการนี้ค่อนข้างน่าเบื่อ แต่พิสูจน์แล้วว่ามีผลกำไรมากกับการยืนยันการศึกษาต่อไปในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันเพียงแค่เพิ่มราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 The 20- วันคำนวณโดยการเพิ่มราคาปิดในช่วงระยะเวลา 20 วันและหารด้วย 20 และอื่น ๆ สูตรนี้ไม่ได้ขึ้นอยู่เฉพาะในราคาปิด แต่ผลิตภัณฑ์เป็นราคาเฉลี่ย - เซตย่อยการย้ายค่าเฉลี่ยจะเรียกว่า ย้ายเนื่องจากกลุ่มของราคาที่ใช้ในการคำนวณย้ายไปตามจุดในแผนภูมิซึ่งหมายความว่าวันเก่าจะลดลงในความโปรดปรานของวันปิดราคาใหม่ดังนั้นการคำนวณใหม่อยู่เสมอ n eeded สอดคล้องกับช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยที่ใช้ดังนั้นค่าเฉลี่ย 10 วันจะคำนวณใหม่โดยการเพิ่มวันใหม่และลดลงวันที่ 10 และวันที่เก้าจะลดลงในวันที่สองสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการแผนภูมิที่ใช้ในการซื้อขายสกุลเงิน ตรวจสอบข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับแผนภูมิของเรา Walkthrough. Exponential Moving Average EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาได้รับการปรับแต่งและใช้กันอย่างแพร่หลายตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 โดยการทดลองกับคอมพิวเตอร์ก่อนหน้านี้ EMA ใหม่จะมุ่งเน้นที่ราคาล่าสุดมากกว่าในระยะยาว ชุดของจุดข้อมูลเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต้องการปัจจุบันปัจจุบัน EMA ราคา - ตัวคูณ EMA ก่อนหน้านี้ E ก่อนปัจจัยที่สำคัญที่สุดคือการทำให้ราบเรียบคงที่ 2 1 N โดยที่ N จำนวนวัน 10 วัน EMA 2 10 1 18 8. นี่หมายความว่า EMA 10 งวดล่าสุดคือราคาล่าสุด 18 8, EMA 9 วัน 52 และ 50 วัน EMA 3 92 เฉลี่ย 92 วันล่าสุด EMA ใช้ความแตกต่างระหว่างช่วงเวลาปัจจุบัน s ราคาและ p EMA กระปรี้กระเปร่าและเพิ่มผลให้ EMA ก่อนระยะเวลาที่สั้นมากขึ้นน้ำหนักมากขึ้นนำไปใช้กับราคาล่าสุดเส้นขอบการคำนวณโดยการคำนวณเหล่านี้จุดจะพล็อตเผยให้เห็นเส้นที่เหมาะสมข้อต่อสายเหนือหรือต่ำกว่าราคาตลาดบ่งชี้ว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดเป็นตัวชี้วัดที่ล้าหลังและใช้เป็นหลักสำหรับแนวโน้มดังต่อไปนี้พวกเขา don t ทำงานได้ดีกับตลาดช่วงและระยะเวลาของความแออัดเนื่องจากสายกระชับไม่แสดงถึงแนวโน้มเนื่องจากการขาดความชัดเจนสูงขึ้นหรือต่ำกว่าต่ำ Plus, สายกระชับแนวโน้ม คงที่โดยไม่ต้องมีคำแนะนำทิศทางขึ้นบรรทัดด้านล่างของตลาดที่เหมาะสมหมายถึงยาวในขณะที่สายการปรับตัวที่ตกลงมาเหนือตลาดหมายสั้นสำหรับคำแนะนำที่สมบูรณ์อ่าน Moving Average Tutorial ของเราวัตถุประสงค์ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายคือการ จุดและวัดแนวโน้มโดยการทำให้ข้อมูลเรียบโดยใช้วิธีการของหลายกลุ่มของราคามีแนวโน้มที่จะเห็นและอนุมานลงในการคาดการณ์สมมติฐานที่ว่าแนวโน้มก่อน การเคลื่อนไหวจะยังคงดำเนินต่อไปสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆแนวโน้มระยะยาวสามารถหาได้ง่ายกว่า EMA โดยมีข้อสันนิษฐานที่สมเหตุสมผลว่าสายการประกอบจะแข็งแกร่งกว่าเส้น EMA เนื่องจากการมุ่งเน้นราคาเฉลี่ยต่อไป EMA ถูกนำมาใช้เพื่อจับภาพการเคลื่อนไหวที่สั้นลงอันเนื่องมาจากการให้ความสำคัญกับราคาล่าสุดโดยวิธีนี้ EMA ควรลดความล่าช้าใด ๆ ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายดังนั้นสายกระชับจะกอดราคาใกล้กว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ค่อนข้างปัญหาเกี่ยวกับ EMA นี่คือแนวโน้มที่จะมีการแบ่งราคาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงตลาดที่รวดเร็วและช่วงความผันผวน EMA ทำงานได้ดีจนกว่าราคาจะพังทลายลงในระหว่างตลาดที่มีความผันผวนสูงขึ้นคุณอาจพิจารณาเพิ่มความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยสามารถเปลี่ยนจาก EMA เป็น SMA เนื่องจาก SMA ทำให้ข้อมูลดีขึ้นกว่า EMA เนื่องจากมุ่งเน้นไปที่วิธีการในระยะยาวดัชนีตัวบ่งชี้การแข็งตัวของเงินเฟ้อเนื่องจากตัวบ่งชี้ที่อยู่ในภาวะหดตัวค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะปรับตัวดีขึ้นและสนับสนุนค่าความต้านทาน หากราคาพองตัวลงมาต่ำกว่าเส้นแนวรับ 10 วันที่มีแนวโน้มสูงขึ้นโอกาสดีที่แนวโน้มขาลงอาจจะลดลงหรืออย่างน้อยก็อาจรวมตลาดหากราคาพุ่งขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในแนวโน้ม แนวโน้มอาจลดลงหรือรวมกันในกรณีเหล่านี้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 และ 20 วันพร้อมกันและรอให้เส้น 10 วันข้ามด้านบนหรือด้านล่างบรรทัด 20 วันซึ่งจะกำหนดทิศทางระยะสั้นสำหรับราคาต่อไป สำหรับระยะยาวให้ดูค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันสำหรับทิศทางในระยะยาวตัวอย่างเช่นโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 และ 200 วันหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ภายใน 100 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 วัน s เรียกว่าข้ามความตายและเป็นหยาบคายมากสำหรับราคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ 100 วันที่ข้ามด้านบน 200 วันเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียกว่ากากบาทสีทองและเป็นที่พอใจมากสำหรับราคามัน doesn t เรื่องถ้า SMA หรือ EMA ถูกนำมาใช้, เพราะทั้งสองเป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มเฉพาะในระยะสั้นเท่านั้น SMA มีการเบี่ยงเบนเล็กน้อยจากคู่สัญญา EMA ข้อสรุปค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์แบบแผนภูมิและเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดที่ซับซ้อนมากขึ้นจะช่วยให้เห็นภาพแนวโน้มโดยการปรับลดการเคลื่อนไหวของราคาการวิเคราะห์ทางเทคนิคบางครั้งเรียกว่า ศิลปะมากกว่าวิทยาศาสตร์ซึ่งทั้งสองใช้เวลาหลายปีเรียนรู้เพิ่มเติมในการวิเคราะห์ทางเทคนิคของเรากวดวิชาการสำรวจทำโดยสหรัฐอเมริกาสำนักสถิติแรงงานเพื่อช่วยวัดตำแหน่งงานว่างมันเก็บรวบรวมข้อมูลจากนายจ้างจำนวนเงินสูงสุดของเงิน United รัฐสามารถกู้ยืมได้เพดานหนี้ได้รับการสร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติตราสารหนี้เสรีภาพครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่คงอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินแห่งอื่น 1 มาตรการทางสถิติในการกระจายผลตอบแทนของหลักทรัพย์หรือตลาดที่กำหนด ดัชนีความผันผวนสามารถวัดได้ Act รัฐสภาคองเกรสแห่งสหรัฐอเมริกาผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้าม com ธนาคารพาณิชยจากการเขารวมลงทุนการจายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานใดนอกกลุมครัวเรือนครัวเรือนเอกชนและภาคผลกําไร US Bureau of Labor ความแตกตางระหวางคาเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองแบบคือค่าความไวแต่ละค่าที่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่ใช้ในการคำนวณโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่า EMA ของค่าเฉลี่ยเลขยกกำลังให้ค่าน้ำหนักที่สูงกว่าราคาล่าสุดเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย SMA ขณะที่ SMA กำหนดให้น้ำหนักเท่ากัน กับค่าทั้งหมดค่าเฉลี่ยทั้งสองมีความคล้ายคลึงกันเนื่องจากมีการตีความในลักษณะเดียวกันและทั้งสองใช้โดยทั่วไปสำหรับผู้ค้าทางเทคนิคเพื่อทำให้การผันผวนของราคา SMA เป็นประเภทเฉลี่ยโดยทั่วไปที่นักวิเคราะห์ทางเทคนิคใช้และคำนวณโดยการหาร ผลรวมของชุดราคาโดยจำนวนราคาทั้งหมดที่พบในชุดตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เจ็ดช่วงเวลาสามารถคำนวณได้โดยการเพิ่ม ต่อไปนี้เจ็ดราคาร่วมกันและหารผลโดยเจ็ดผลที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเลขคณิตตัวอย่างเช่นให้ 10 ชุดต่อไปนี้ของราคา 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 การคำนวณ SMA จะมีลักษณะเช่นนี้ 10 11 12 16 17 19 20 105 7-period SMA 105 7 15. เนื่องจาก EMA ให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าพวกเขามีปฏิกิริยาตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาล่าสุดมากกว่า SMA ซึ่งทำให้ผลลัพธ์จาก EMA มากยิ่งขึ้น เวลาที่เหมาะสมและอธิบายว่าทำไม EMA เป็นค่าเฉลี่ยที่ต้องการของผู้ค้าจำนวนมากตามที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างผู้ค้าที่มีมุมมองระยะสั้นอาจไม่สนใจว่าค่าเฉลี่ยใดถูกใช้เนื่องจากความแตกต่างระหว่างสองค่าเฉลี่ยเป็นเรื่องปกติ ในทางกลับกันผู้ค้าที่มีมุมมองในระยะยาวควรให้ความสำคัญกับค่าเฉลี่ยที่พวกเขาใช้เนื่องจากค่าที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยไม่กี่ดอลลาร์ซึ่งเพียงพอสำหรับความแตกต่างของราคาเพื่อพิสูจน์ว่ามีอิทธิพลต่อผลตอบแทนที่แท้จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อคุณซื้อขายปริมาณมากของ stock. As กับตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดไม่มีประเภทหนึ่งของค่าเฉลี่ยที่ผู้ประกอบการค้าสามารถใช้เพื่อรับประกันความสำเร็จ แต่โดยใช้การทดลองและข้อผิดพลาดคุณไม่ต้องสงสัยสามารถปรับปรุงระดับความสะดวกสบายของคุณกับตัวชี้วัดทุกประเภทและ เป็นผลให้เพิ่มอัตราต่อรองของคุณในการตัดสินใจซื้อขายที่ชาญฉลาดหากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และพื้นฐานของการคำนวณโดยเฉลี่ยที่มีการคำนวณโดยสำนักงานสถิติแห่งชาติของสหรัฐอเมริกาเพื่อช่วยวัดตำแหน่งงานว่าง รวบรวมข้อมูลจากนายจ้างจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืมได้เพดานหนี้ได้รับการสร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติตราสารหนี้เสรี 2 (Second Liberty Bond Act) อัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินให้ยืมเงินที่คงอยู่ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากเงินอื่น ๆ 1 สถิติ วัดการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถวัดได้การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารที่ ไม่อนุญาตให้ธนาคารพาณิชย์เข้าร่วมในการลงทุนการจ่ายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานนอกฟาร์มบ้านพักคนชราและภาคธุรกิจที่ไม่แสวงหาผลกำไร The U S Bureau of Labor