ความหมายของรูปแบบที่แสดงของเคลื่อนไหวเฉลี่ย (MA) คือเคลื่อนไหวเฉลี่ยที่เป็นเคลื่อนไหวเฉลี่ยธรรมดา (SMA) ประเภทของตัวชี้วัดการวิเคราะห์เทคนิคนี้ถูกแสดงในรูปของเส้นโค้งบนกราฟราคา ซึ่งมีภารกิจหลักคือการกรองหรือทำให้การเปลี่ยนแปลงของราคาเป็นระเบียบ เพื่อแสดงแนวโน้มหลักของราคาสำหรับคู่เงิน

เส้นโค้ง SMA คือการอาจเป็นการประมาณกราฟราคา ในการเข้าใจเส้นโค้งเช่นนี้ สิ่งที่สำคัญคือต้องเข้าใจหลักการในการกำหนดค่า สำหรับขณะหนึ่งบนแกน x ในกระบวนการสร้างค่านั้น จำนวนจุดล่าสุดจะถูกนำมาพิจารณาโดยขึ้นอยู่กับค่าเรียบร้อยตัวปรับลดราคา (smoothing coefficient) ที่เลือกไว้ ค่า (ราคา) ของจุดทั้งหมดจะถูกรวบรวม และผลลัพธ์จะถูกแบ่งด้วยค่านั้น ดังนั้นจากมุมมองทางคณิตศาสตร์ SMA เป็นค่าเฉลี่ยทางเลขคณิต ส่วนใหญ่แอปพลิเคชันการวิเคราะห์เทคนิคทำเส้นโค้ง SMA อัตโนมัติ แต่ควรเข้าใจสูตรคณิตศาสตร์ในการสร้าง

สำหรับค่าของ smoothing coefficient n สูตรคณิตศาสตร์สำหรับ SMA คือ:

SMA = (P(n) + P(n-1) + … + P(1)) / n,

โดยที่ P(n) คือราคาปิดของช่วงเวลาปัจจุบัน P(n-1) คือราคาปิดของช่วงเวลาการซื้อขายก่อนหน้านี้ และเช่นนั้น

ความหมายของ smoothing coefficient ที่มากขึ้นคือจำนวนช่วงเวลาการซื้อขายก่อนหน้าที่คิดภายในและโค้งจะเป็นเส้นที่เรียบขึ้น ดังนั้นจากสูตรนี้สามารถที่จะรู้ว่าแต่ละจุด n เป็นเท่าไรในการสร้างเส้นโค้ง SMA นี้ นั่นหมายความว่าสำหรับขณะหนึ่ง (ของระยะเวลาการซื้อขาย) ราคาปัจจุบันมีความสำคัญเช่นเดียวกับจำนวนราคาก่อนหน้านี้ ดังนั้นค่าที่มากขึ้นของความสำคัญจะทำให้เส้นโค้ง SMA น้อยลง เมื่อสังเกตดูเส้นโค้งที่มีค่าของ smoothing coefficient มากขึ้น เราสามารถเห็นแนวโน้มยาวนาน แต่เมื่อมีค่าของ smoothing coefficient น้อยลง เราจะสามารถเห็นแนวโน้มระยะสั้น โดยดูมุมเส้นโค้ง บ่อยครั้ง เพื่อทำการวิเคราะห์เส้นโค้งให้มีความหมาย บางครั้งใช้ร่วมกับราคาปิดและเปิดราคา ราคาต่ำสุดและราคาสูงสุดด้วย

เส้นโค้ง SMA ช่วยให้สามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงในอัตราแลกเปลี่ยนของสกุลเงินได้เนื่องจากพวกเขาสะท้อนการเคลื่อนไหวของ

ราคา ความหมายของ smoothing coefficient ที่มากขึ้นก็คือเส้นโค้งจะกลายเป็นเส้นที่แบนลง โค้งเกิดจาก smoothing coefficient ที่มากขึ้นจะตอบสนองช้าลงต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาในตลาด ดังนั้นในกระบวนการวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient มากขึ้นนั้น เราอาจเสี่ยงพลาดโอกาสที่ดีในการเข้าหรือออกจากตลาดซึ่งอาจทำให้ขาดทุน ในทางกลับกัน ค่าของ smoothing coefficient ที่น้อยลงเป็นการทำให้เส้นโค้งเปลี่ยนแปลงตามราคาในตลาดเร็วขึ้น แต่การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงอาจทำให้เราตัดสินใจเข้าหรือออกจากตลาดไม่ทันเวลาและก่อให้เกิดความเสี่ยงในการถือตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจเป็นสาเหตุให้เกิดขาดทุน เนื่องจากตัวชี้วัดนี้มีผลกระทบมากขึ้นด้วยสถิติของราคา - คือ การกระทำของราคาที่เกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างของการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือในช่วงของการเกิดกฎหมายของผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ ดังนั้น มีการสร้างความสมดุลระหว่างการเปิดตำแหน่งเข้ากับเปิดตำแหน่งออกในตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

เส้นโค้ง SMA มีประสิทธิภาพเมื่อเกิดแนวโน้มในตลาด หากไม่มีแนวโน้มและการซื้อขายคงอยู่ภายในขอบเขตแนวนอน สามารถให้เส้นโค้ง SMA ได้รับสัญญาณเท็จจากเวลาเป็นจำนวนมาก ดังนั้นจึงไม่ควรใช้เส้นโค้ง SMA ในกรณีดังกล่าว บ่อยครั้ง เพื่อให้ตัดสินใจเราสามารถทำการวิเคราะห์โดยดูมุมเส้นโค้ง SMA ร่วมกับการคำนวณการตัดและเปิดราคา ขณะที่เกิดการตัดและคำนวณ ทิศทาง (ขึ้นหรือลง) เมื่อเกิดการตัดและคำนวณหลายปัจจัย บางครั้งการตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นบวกแสดงให้เห็นสัญญาณในการซื้อ ในขณะที่การตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นลบแสดงให้เห็นสัญญาณในการขาย

การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ใช้เวลาอย่างมากเมื่อเกิดการวิเคราะห์ในรูปแบบของเส้นโค้งเส้นที่มีค่าของ smoothing coefficient ที่มากขึ้น ซึ่งทำให้เราเสี่ยงพลาดโอกาสที่ดีในการเข้าหรือออกจากตลาด และนำไปสู่ขาดทุน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงเป็นการทำให้เส้นโค้งเปลี่ยนแปลงตามราคาในตลาดเร็วขึ้น แต่การวิเคราะห์เส้น

โค้งที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงอาจทำให้เราตัดสินใจเข้าหรือออกจากตลาดไม่ทันเวลาและมีความเสี่ยงในการถือตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจทำให้เกิดขาดทุน เนื่องจากตัวชี้วัดนี้มีผลกระทบมากขึ้นด้วยสถิติของราคา - คือ การกระทำของราคาที่เกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างของการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือในช่วงของการเกิดกฎหมายของผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ ดังนั้น มีการสร้างความสมดุลระหว่างการเปิดตำแหน่งเข้ากับเปิดตำแหน่งออกในตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

เส้นโค้ง SMA มีประสิทธิภาพเมื่อเกิดแนวโน้มในตลาด หากไม่มีแนวโน้มและการซื้อขายคงอยู่ภายในขอบเขตแนวนอน สามารถให้เส้นโค้ง SMA ได้รับสัญญาณเท็จจากเวลาเป็นจำนวนมาก ดังนั้นจึงไม่ควรใช้เส้นโค้ง SMA ในกรณีดังกล่าว บ่อยครั้ง เพื่อให้ตัดสินใจเราสามารถทำการวิเคราะห์โดยดูมุมเส้นโค้ง SMA ร่วมกับการคำนวณการตัดและเปิดราคา ขณะที่เกิดการตัดและคำนวณ ทิศทาง (ขึ้นหรือลง) เมื่อเกิดการตัดและคำนวณหลายปัจจัย บางครั้งการตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นบวกแสดงให้เห็นสัญญาณในการซื้อ ในขณะที่การตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นลบแสดงให้เห็นสัญญาณในการขาย

การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ใช้เวลาอย่างมากเมื่อเกิดการวิเคราะห์ในรูปแบบของเส้นโค้งเส้นที่มีค่าของ smoothing coefficient ที่มากขึ้น ซึ่งทำให้เราเสี่ยงพลาดโอกาสที่ดีในการเข้าหรือออกจากตลาด และนำไปสู่ขาดทุน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงเป็นการทำให้เส้นโค้งเปลี่ยนแปลงตามราคาในตลาดเร็วขึ้น แต่การวิเคราะห์เส้นโค้งที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงอาจทำให้เราตัดสินใจเข้าหรือออกจากตลาดไม่ทันเวลาและมีความเสี่ยงในการถือตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจทำให้เกิดขาดทุน เนื่องจากตัวชี้วัดนี้มีผลกระทบมากขึ้นด้วยสถิติของราคา - คือ การกระทำของราคาที่เกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างของการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือในช่วงของการเกิดกฎหมายของผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ ดังนั้น มีการสร้างความสมดุลระหว่างการเปิดตำแหน่งเข้ากับเปิดตำแหน่งออกใน

ตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

เส้นโค้ง SMA มีประสิทธิภาพเมื่อเกิดแนวโน้มในตลาด หากไม่มีแนวโน้มและการซื้อขายคงอยู่ภายในขอบเขตแนวนอน สามารถให้เส้นโค้ง SMA ได้รับสัญญาณเท็จจากเวลาเป็นจำนวนมาก ดังนั้นจึงไม่ควรใช้เส้นโค้ง SMA ในกรณีดังกล่าว บ่อยครั้ง เพื่อให้ตัดสินใจเราสามารถทำการวิเคราะห์โดยดูมุมเส้นโค้ง SMA ร่วมกับการคำนวณการตัดและเปิดราคา ขณะที่เกิดการตัดและคำนวณ ทิศทาง (ขึ้นหรือลง) เมื่อเกิดการตัดและคำนวณหลายปัจจัย บางครั้งการตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นบวกแสดงให้เห็นสัญญาณในการซื้อ ในขณะที่การตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นลบแสดงให้เห็นสัญญาณในการขาย

การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ใช้เวลาอย่างมากเมื่อเกิดการวิเคราะห์ในรูปแบบของเส้นโค้งเส้นที่มีค่าของ smoothing coefficient ที่มากขึ้น ซึ่งทำให้เราเสี่ยงพลาดโอกาสที่ดีในการเข้าหรือออกจากตลาด และนำไปสู่ขาดทุน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงเป็นการทำให้เส้นโค้งเปลี่ยนแปลงตามราคาในตลาดเร็วขึ้น แต่การวิเคราะห์เส้นโค้งที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงอาจทำให้เราตัดสินใจเข้าหรือออกจากตลาดไม่ทันเวลาและมีความเสี่ยงในการถือตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจทำให้เกิดขาดทุน เนื่องจากตัวชี้วัดนี้มีผลกระทบมากขึ้นด้วยสถิติของราคา - คือ การกระทำของราคาที่เกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างของการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือในช่วงของการเกิดกฎหมายของผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ ดังนั้น มีการสร้างความสมดุลระหว่างการเปิดตำแหน่งเข้ากับเปิดตำแหน่งออกในตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

เส้นโค้ง SMA มีประสิทธิภาพเมื่อเกิดแนวโน้มในตลาด หากไม่มีแนวโน้มและการซื้อขายคงอยู่ภายในขอบเขตแนวนอน สามารถให้เส้นโค้ง SMA ได้รับสัญญาณเ

ท็จจากเวลาเป็นจำนวนมาก ดังนั้นจึงไม่ควรใช้เส้นโค้ง SMA ในกรณีดังกล่าว บ่อยครั้ง เพื่อให้ตัดสินใจเราสามารถทำการวิเคราะห์โดยดูมุมเส้นโค้ง SMA ร่วมกับการคำนวณการตัดและเปิดราคา ขณะที่เกิดการตัดและคำนวณ ทิศทาง (ขึ้นหรือลง) เมื่อเกิดการตัดและคำนวณหลายปัจจัย บางครั้งการตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นบวกแสดงให้เห็นสัญญาณในการซื้อ ในขณะที่การตัดและคำนวณที่มีทิศทางเป็นลบแสดงให้เห็นสัญญาณในการขาย

การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ใช้เวลาอย่างมากเมื่อเกิดการวิเคราะห์ในรูปแบบของเส้นโค้งเส้นที่มีค่าของ smoothing coefficient ที่มากขึ้น ซึ่งทำให้เราเสี่ยงพลาดโอกาสที่ดีในการเข้าหรือออกจากตลาด และนำไปสู่ขาดทุน ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA ที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงเป็นการทำให้เส้นโค้งเปลี่ยนแปลงตามราคาในตลาดเร็วขึ้น แต่การวิเคราะห์เส้นโค้งที่มีค่าของ smoothing coefficient น้อยลงอาจทำให้เราตัดสินใจเข้าหรือออกจากตลาดไม่ทันเวลาและมีความเสี่ยงในการถือตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม ซึ่งอาจทำให้เกิดขาดทุน เนื่องจากตัวชี้วัดนี้มีผลกระทบมากขึ้นด้วยสถิติของราคา - คือ การกระทำของราคาที่เกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างของการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือในช่วงของการเกิดกฎหมายของผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ ดังนั้น มีการสร้างความสมดุลระหว่างการเปิดตำแหน่งเข้ากับเปิดตำแหน่งออกในตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

เส้นโค้ง SMA มีประสิทธิภาพเมื่อเกิดแนวโน้มในตลาด หากไม่มีแนวโ

ตลาดโดยมีข้อตกลงร่วมกัน

อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เส้นโค้ง SMA มีข้อจำกัดที่สำคัญคือ ราคาทั้งหมดที่ประกอบเส้นโค้งนั้นเป็นน้ำหนักเท่ากัน ในกรณีที่จะให้น้ำหนักมากขึ้นให้กับราคาที่เป็นปัจจุบันและน้ำหนักน้อยลงให้กับราคาในอดีต การใช้วิธีนี้อาจช่วยให้หลีกเลี่ยงปัญหาในการวิเคราะห์กราฟราคาที่มีการกระทำราคาอย่างรวดเร็ว (flash price changes) ซึ่งอาจเกิดขึ้นโดยบังคับตัวอย่างการวิเคราะห์พื้นฐานที่สำคัญ หรือจากผู้มีส่วนร่วมในตลาดใหญ่ การใช้วิธีนี้จะทำให้เส้นโค้ง SMA มีการเปลี่ยนแปลงที่จุดเวลาปัจจุบันมากขึ้น และน้อยลงที่จุดเวลาถัดไป วิธีการนี้ถูกแสดงในตัวชี้วัดของ exponential and weighted moving average (เส้นโค้งเคลื่อนที่โลหะและค่าน้ำหนัก)