ความหมายและการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (lwma)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นค่าน้ำหนักเชิงเส้นคืออะไร?

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) คือการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลราคาล่าสุด ราคาล่าสุดมีน้ำหนักสูงสุดและราคาก่อนหน้านี้มีน้ำหนักน้อยลงอย่างต่อเนื่อง น้ำหนักลดลงในแบบเส้นตรง LWMA นั้นตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้เร็วกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (EMA)

TradingView

ประเด็นที่สำคัญ

ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นในลักษณะเดียวกับ SMA หรือ EMA ใช้ LWMA เพื่อกำหนดแนวโน้มราคาและการพลิกกลับที่ชัดเจนยิ่งขึ้นให้สัญญาณการค้าตาม crossovers และระบุพื้นที่ที่มีแนวรับหรือแนวต้านที่มีแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยที่มีความล่าช้าน้อยกว่า SMA อาจต้องการใช้ LWMA

สูตรสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) คือ:

$\begin{matrix} LWMA = \frac{(P_{n} * * * * W_{1}) + (P_{n - 1} * * * * W_{2}) + (P_{n - 2} * * * * W_{3}) . . .}{Σ W} \\ ที่อยู่: \\ P = ราคาสำหรับงวด \\ n = งวดล่าสุด n-1 คือช่วงเวลาก่อนหน้า \\ และ n-2 คือสองช่วงก่อนหน้านี้ \\ W = น้ำหนักที่กำหนดสำหรับแต่ละช่วงเวลาด้วย \\ น้ำหนักสูงสุดจะไปก่อนแล้วจึงเคลื่อนที่เชิงเส้น \\ ขึ้นอยู่กับจำนวนของระยะเวลาที่ใช้ \end{matrix} \ start {aligned} & \ text {LWMA} = \ frac { left (P_n * W_1 \ right) + \ left (P_ {n-1} * W_2 \ right) + \ left (P_ {n-2} * W_3 \ right)… } { sum {W}} \ & \ textbf {โดยที่:} \ & \ text {P = ราคาสำหรับช่วงเวลา} \ & \ text {n = งวดล่าสุด n-1 คือช่วงเวลาก่อนหน้า} \ & \ text {และ n-2 คือช่วงเวลาก่อนหน้าสองช่วง} \ & \ text {W = น้ำหนักที่กำหนดสำหรับแต่ละช่วงเวลาด้วย} \ & \ text {น้ำหนักสูงสุด ไปก่อนแล้วจึงลงไปเป็นเส้นตรง} \ & \ text {ขึ้นอยู่กับจำนวนของระยะเวลาที่ใช้} \ \ end {align}$ LWMA = ∑W (Pn ∗ W1) + (Pn − 1 ∗ W2) + (Pn − 2 ∗ W3)… โดยที่: P = ราคาสำหรับช่วงเวลา = ช่วงเวลาล่าสุด n-1 คือช่วงเวลาก่อนหน้าและ n-2 เป็นสองช่วงก่อนหน้า W = น้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละช่วงเวลาโดยน้ำหนักที่สูงที่สุดจะเป็นอันดับแรกจากนั้นจึงเรียงลำดับเชิงเส้นตามจำนวนระยะเวลาที่ใช้

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA)

เลือกช่วงเวลาที่มองย้อนกลับไป นี่คือจำนวน n ค่าที่จะถูกคำนวณลงใน LWMA คำนวณน้ำหนักเชิงเส้นสำหรับแต่ละช่วงเวลา สามารถทำได้ในสองวิธี วิธีที่ง่ายที่สุดคือกำหนด n เป็นน้ำหนักสำหรับค่าแรก ตัวอย่างเช่นหากใช้การค้นหาย้อนหลัง 100 ช่วงค่าแรกจะถูกคูณด้วยน้ำหนัก 100 ค่าถัดไปจะถูกคูณด้วยน้ำหนัก 99 วิธีที่ซับซ้อนกว่าคือการเลือกน้ำหนักที่แตกต่างสำหรับค่าล่าสุด เช่น 30 ตอนนี้แต่ละค่าจะต้องลดลง 30/100 เพื่อให้เมื่อ n-99 (รอบระยะเวลาที่ 100) น้ำหนักเท่ากับหนึ่งคูณราคาสำหรับแต่ละงวดด้วยน้ำหนักตามลำดับจากนั้นรับผลรวมทั้งหมดแยก ด้านบนโดยผลรวมของน้ำหนักทั้งหมด

สมมติว่าเรามีความสนใจในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นของราคาปิดของหุ้นในช่วงห้าวันที่ผ่านมา

เริ่มต้นด้วยการคูณราคาของวันนี้ด้วย 5 เมื่อวานนี้คูณด้วย 4 และราคาของวันก่อน 3 คูณราคาของแต่ละวันต่อเนื่องกันตามตำแหน่งในชุดข้อมูลจนกว่าจะถึงราคาแรกในชุดข้อมูลซึ่งคูณด้วย 1 เพิ่มผลลัพธ์เหล่านี้เข้าด้วยกันหารด้วยผลรวมของน้ำหนักและคุณจะมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นสำหรับช่วงเวลานี้

((P5 * 5) + (P4 * 4) + (P3 * 3) + (P2 * 2) + (P1 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)

สมมติว่าราคาของหุ้นนี้ผันผวนตาม:

วันที่ 5: $ 90.90

วันที่ 4: $ 90.36

วันที่ 3: $ 90.28

วันที่ 2: $ 90.83

วันที่ 1: $ 90.91

((90.90 * 5) + (90.36 * 4) + (90.28 * 3) + (90.83 * 2) + (90.91 * 1)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1) = 90.62

LWMA ของสต็อกในช่วงเวลานี้คือ $ 90.62

เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) บอกอะไรคุณ?

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้นเป็นวิธีการคำนวณราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์ในช่วงเวลาที่กำหนด วิธีนี้ทำให้ข้อมูลล่าสุดมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลเก่าและใช้เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด

โดยทั่วไปเมื่อราคาสูงกว่า LWMA และ LWMA สูงขึ้นราคาจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักซึ่งช่วยยืนยันแนวโน้มขาขึ้น หากราคาต่ำกว่า LWMA และ LWMA ถูกชี้ลงสิ่งนี้จะช่วยยืนยันราคาขาลง

เมื่อราคาข้าม LWMA ที่สามารถส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงแนวโน้ม ตัวอย่างเช่นหากราคาสูงกว่า LWMA แล้วลดลงต่ำกว่าราคานั้นอาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงจากขาขึ้นสู่ขาลง

เมื่อประเมินแนวโน้มผู้ค้าควรตระหนักถึงระยะเวลาการมองย้อนกลับ ระยะเวลาการมองย้อนกลับคือจำนวนระยะเวลาที่คำนวณลงใน LWMA LWMA ห้าช่วงเวลาจะติดตามราคาอย่างใกล้ชิดและมีประโยชน์สำหรับการติดตามแนวโน้มขนาดเล็กเนื่องจากบรรทัดจะถูกฝ่าฝืนได้อย่างง่ายดายโดยการแกว่งของราคาแม้แต่น้อย LWMA ระยะเวลา 100 จะไม่ติดตามราคาอย่างใกล้ชิดซึ่งหมายความว่ามักจะมีที่ว่างระหว่าง LWMA และราคา สิ่งนี้ช่วยให้การกำหนดแนวโน้มและการพลิกกลับในระยะยาว

เช่นเดียวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทอื่น LWMA บางครั้งอาจถูกใช้เพื่อระบุบริเวณแนวรับและแนวต้าน ตัวอย่างเช่นในอดีตราคากระดอน LWMA ออกหลายครั้งแล้วขยับสูงขึ้น สิ่งนี้บ่งชี้ว่าสายนั้นทำหน้าที่เป็นฝ่ายสนับสนุน สายอาจยังคงทำหน้าที่สนับสนุนในอนาคต ความล้มเหลวในการทำเช่นนั้นอาจบ่งบอกว่าแนวโน้มราคาได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงแล้ว มันอาจจะย้อนกลับไปสู่ข้อเสียหรืออาจจะเริ่มต้นช่วงเวลาที่มันเคลื่อนที่ไปด้านข้างมากขึ้น

อะไรคือความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทวีคูณแบบทวีคูณ (DEMA)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งสองนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อลดความล่าช้าที่มีอยู่ใน SMA LWMA ทำสิ่งนี้โดยใช้น้ำหนักที่มากขึ้นกับราคาล่าสุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทวีคูณทวีคูณ (DEMA) ทำสิ่งนี้ผ่านการคูณ EMA ในช่วงเวลาหนึ่งด้วยสองแล้วจึงลบ EMA ที่ปรับให้เรียบ เนื่องจากมีการคำนวณ MAs แตกต่างกันพวกเขาจะให้ค่าแตกต่างกันในกราฟราคา

ข้อ จำกัด ของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น (LWMA)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดช่วยในการกำหนดแนวโน้มเมื่อมี แต่ให้ข้อมูลเล็กน้อยเมื่อการเคลื่อนไหวของราคาเปลี่ยนแปลงเร็วหรือเคลื่อนไหวไปทางด้านข้าง ในช่วงเวลาดังกล่าวราคาจะผันผวนรอบ MA MA จะไม่ให้สัญญาณครอสโอเวอร์ที่ดีหรือสนับสนุน / ต้านทานในช่วงเวลาดังกล่าว

LWMA อาจไม่ให้การสนับสนุนหรือความต้านทาน นี่เป็นโอกาสโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากไม่ได้ทำเช่นนั้นในอดีต

สัญญาณที่ผิดพลาดหลายครั้งอาจเกิดขึ้นก่อนที่แนวโน้มสำคัญจะเกิดขึ้น สัญญาณที่ผิดคือเมื่อราคาข้าม LWMA แต่ก็ไม่สามารถเคลื่อนไหวในทิศทางที่คาดหวังส่งผลให้การค้าที่ไม่ดี

สารบัญ: