My คณิตศาสตร์ เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ตอบ

การย้ายค่าเฉลี่ยหากข้อมูลนี้ถูกวางแผนไว้บนกราฟจะมีลักษณะดังนี้สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่ามีความหลากหลายของจำนวนผู้เข้าชมขึ้นอยู่กับฤดูกาลมีน้อยมากในฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวกว่าฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนอย่างไรก็ตาม, ถ้าเราต้องการเห็นแนวโน้มของจำนวนผู้เข้าชมเราสามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ 4 จุดเราทำเช่นนี้โดยการหาจำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยในสี่ไตรมาสของปี 2548 จากนั้นเราจะหาจำนวนผู้เข้าชมเฉลี่ยใน 3 ไตรมาสสุดท้ายของปี 2548 และไตรมาสแรกของปี 2549 จาก 2 ไตรมาสสุดท้ายของปีพ. ศ. 2548 และ 2 ไตรมาสแรกของปี 2549 หมายเหตุว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดที่เราพบคือช่วง 2 ไตรมาสสุดท้ายของปี 2549 และ 2 ไตรมาสแรกของปี 2550 เราคำนวณค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่บนกราฟเพื่อให้แน่ใจว่าค่าเฉลี่ยแต่ละจุดจะอยู่ที่กึ่งกลางของสี่ส่วนที่ครอบคลุมเราสามารถดูได้ว่ามีแนวโน้มลดลงเล็กน้อยในผู้เข้าชมอะไรที่มีการเคลื่อนไหวโดยเฉลี่ยส่วนที่ 1. ด้วยการ การแข่งขันกีฬาโอลิมปิก 2012 ใกล้จะถึงเวลาแล้วที่จะดาวฤกษ์ t คิดเกี่ยวกับ 2016 ดังนั้นวันนี้เราจะจินตนาการว่าคุณกำลังฝึกวิ่งสำหรับการแข่งขัน 1500 เมตรในเกมโอลิมปิกถัดไปในตอนท้ายของแต่ละวันคุณเรียกใช้การปฏิบัติ 1500 เมตรแข่งและบันทึกเวลาของคุณเนื่องจากเรามี ความหรูหราของการทำเรื่องนี้เป็นที่น่ากลัวที่เราโปรดให้ s ไม่เพียง แต่สมมติว่าคุณอีกครั้งการฝึกอบรมสำหรับการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกซึ่งจะน่าประทับใจพอลองสมมติว่าคุณเป็นหนึ่งในรายการโปรดในช่วงต้นที่จะชนะซึ่งหมายความว่าคุณต้องได้รับเวลาของคุณลง ไปประมาณ 3 30 ความหมาย 3 นาที 30 วินาทีซึ่งเป็นจริงได้อย่างรวดเร็วคำถามที่สำคัญมากสำหรับวันนี้คืออะไร s วิธีที่ดีที่สุดในการติดตามความคืบหน้าของคุณในคำอื่น ๆ คุณรู้ได้อย่างไรว่าคุณปรับปรุงใหม่พอคุณควรมองไปที่ การเปลี่ยนแปลงในแต่ละวันในเวลาของคุณหรือมีวิธีที่ดีกว่าในความเป็นจริงไม่มีคำตอบที่ถูกหรือผิดอย่างถูกต้องที่นี่ แต่มีคำตอบที่ดีและแย่ลงและคำตอบที่ดีกว่าในสถานการณ์เช่นนี้คือการใช้สิ่งที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ทำไมถึงเป็นอย่างที่เราต้องการ จะไปพูดคุยเกี่ยวกับ today. Runner s Notebook Week 1. กลับไปหาเควสของคุณสำหรับพระสิริโอลิมปิก 1500 เมตรให้เริ่มต้นด้วยการดูเวลาการปฏิบัติที่คุณได้บันทึกไว้ในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมาในวันจันทร์ที่คุณวิ่ง 1500 เมตรใน 3 45 ในวันอังคารที่คุณปรับปรุง 3 38 ในวันพุธที่คุณได้เล็กน้อยและออกมาที่ 3 50, วันพฤหัสบดีที่ดีกว่าที่ 3 41 และวันศุกร์ได้ดียิ่งขึ้นที่ 3 36 ที่คุณสามารถเห็นเวลาของคุณตีกลับทั่วสถานที่ ดังนั้นวิธีที่คุณสามารถต่อสู้ผ่านระเบียบนี้และคิดออกว่าคุณดีขึ้นจริงๆหรือถ้าคุณดีขึ้นสำหรับเรื่องที่ดีตั้งแต่คุณไปจาก 3 45 ในวันจันทร์ถึง 3 36 ในวันศุกร์ที่เราก็สามารถบอกว่าคุณปรับปรุงโดย 9 วินาทีขวาหรือว่าเป็นแง่ดีเกินไปดูเฉลี่ยและ Mean. To ตอบคำถามเหล่านี้ก่อนอื่นเราต้องคิดออกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและเพื่อให้เข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรเราต้องเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยของคำว่าเท่ากับเรา เคยพูดถึงก่อนคำเฉลี่ยคำจริงสามารถมีความหมายหลายสิ่ง แต่มักจะ หมายถึงสิ่งที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเท่าที่คุณอาจทราบหาค่าเฉลี่ยของกลุ่มของตัวเลขที่เราเพิ่งเพิ่มขึ้นและหารด้วยขนาดของกลุ่มดังนั้นเพื่อหาค่าเฉลี่ยของคุณ 1500 เมตรเวลาผ่านการปฏิบัติ 5 รัน จากสัปดาห์ที่ผ่านมาเพียงเพิ่มขึ้นครั้งและหารด้วย 5 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยของ 3 สัปดาห์ 42.Runner Notebook แต่สิ่งที่ค่าเฉลี่ยที่เราได้พบจริงๆหมายถึงการทำสิ่งที่ชัดเจนขึ้นเล็กน้อยให้ใส่อีก สัปดาห์ของการฝึกซ้อมครั้งในโน้ตวิ่งของคุณ Let s สมมติว่าสัปดาห์ต่อไปรวมเวลา 3 44 แล้วลงไป 3 38 ถึง 3 45 ลดลง 3 34 และสุดท้ายเสร็จสิ้นในวันศุกร์ด้วยเวลา จาก 3 39 ในขณะที่เราทำกับช่วงสัปดาห์แรกเราสามารถหาเวลาเฉลี่ยในการฝึกของคุณได้มากกว่าสัปดาห์ที่สองโดยการเพิ่มขึ้นและหารด้วย 5 ผลลัพธ์คือค่าเฉลี่ยของ 3 40. ตอนนี้กลับไปที่คำถาม ค่าเฉลี่ยเหล่านี้หมายความว่าอะไรดีการหาค่าเฉลี่ยสำหรับสัปดาห์ที่กำหนดเป็นจริงเพียงวิธีการเท่าเทียมกันเรียบออกครั้งที่ผ่าน enti สัปดาห์ที่แล้วและเมื่อเราเปรียบเทียบช่วงเวลาที่ทำการปรับปรุงสำหรับสองสัปดาห์นี้เราเรียนรู้ว่าคุณปรับปรุงจาก 3 42 วินาทีในสัปดาห์แรกเป็นเฉลี่ย 3 40 วินาทีในสัปดาห์ที่สองดังนั้นค่าเฉลี่ยเหล่านี้หมายความว่าคุณได้ ดีขึ้น 2 วินาทีโดยเฉลี่ยไม่เลวร้ายทำไมต้องรำคาญกับค่าเฉลี่ย แต่คุณอาจสงสัยว่าทำไมเราต้องรำคาญที่จะหาค่าเฉลี่ยที่ทุก ISN T นี้ทำงานมากขึ้นกว่าที่เราต้องทำถ้าเราพยายามที่จะตัดสินความคืบหน้าเราสามารถ t เพียงแค่มองไปที่การเปลี่ยนแปลงวันต่อวันในเวลา 1500 เมตรของคุณ แต่น่าเสียดายจริงๆไม่น้อยอย่างน้อยไม่ได้เพราะอย่างที่เราเคยเห็นชอบมากสิ่งอื่น ๆ ในโลกราคาหุ้นอากาศและน้ำหนักของคุณเพื่อชื่อไม่กี่ ระยะเวลาในการปฏิบัติงาน 1500 เมตรของคุณมีความผันผวนเป็นอย่างมากจากความผันผวนของแต่ละวันและความผันผวนเหล่านี้ทำให้ยากที่จะแยกการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมายเนื่องจากความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นจริงจากความไร้ประโยชน์ที่นี่ในวันนี้ - วันพรุ่งนี้ - พรุ่งนี้การฟุ้งกระจายสามารถทำให้ยากมากที่จะแยกการเปลี่ยนแปลงที่มีความหมาย จากเสียงที่ไม่มีความหมายบางครั้งนี้ไม่มี ise จะชะลอเวลาของคุณบางทีคุณอาจกินสิ่งที่ didn t เห็นด้วยกับคุณในเช้าวันนั้นและบางครั้งก็จะเร่งความเร็วขึ้นบางทีคุณอาจมีลมที่ดีโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ด้านหลังของคุณใน homestretch แต่จุดสำคัญคือว่า up - and - ความผันผวนที่ลดลงส่วนใหญ่จะหายไปเมื่อคุณเรียบออกครั้งโดยการหาค่าเฉลี่ยคืออะไรเป็นเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถติดตามการปรับปรุงสัปดาห์ต่อสัปดาห์โดยการหาค่าเฉลี่ยรายสัปดาห์ที่เราได้ทำเพื่อให้ห่างไกลเป็นที่ดี คุณต้องการเฝ้าดูการเปลี่ยนแปลงแบบวันต่อวันของคุณมีวิธีการทำเช่นนั้นและยังกำจัดความผันผวนที่มีเสียงดังในคำอื่น ๆ มีวิธีการล้างข้อมูลเพื่อให้คุณสามารถเห็นป่าได้หรือไม่ จากต้นไม้ในขณะที่คุณอาจคาดเดาได้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีอยู่มีหลายค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่วันนี้เราจะมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยสมมติว่าคุณต้องการติดตาม เวลาในการแข่งขันของคุณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันเพื่อหาค่าเฉลี่ย avera เวลา ge สำหรับวันเพียงเพิ่มเวลาวันนั้นเป็นเวลาจาก 2 วันก่อนหน้าและหารด้วย 3 หากต้องการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 4 วันแทนให้เพิ่มเวลาในแต่ละวันเป็นครั้งจาก 3 วันก่อนหน้าและหาร โดย 4 ฯลฯ หากคุณทำเช่นนี้ในช่วงเวลาสองสัปดาห์ในสมุดบันทึกของนักวิ่งคุณจะพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันที่ 3 44 33 สำหรับวันพุธแรกซึ่งถ้าคุณคิดว่าเป็นวันแรกคุณ สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 วันจากนั้นลดลงเหลือ 3 43 00 ลงไปอีก 3 42 33 3 40 33 และ 3 39 33 จากนั้นขึ้นไปถึง 3 42 33 ลดลงเหลือ 3 39 00 และสุดท้ายจะสิ้นสุดที่ 3 39 33 ในวันศุกร์ที่สองคุณสามารถมองเห็นได้ว่ายังคงมีความผันผวนอยู่ทุกวัน แต่พวกเขามีความโดดเด่นน้อยกว่าที่เคยเป็นมาก่อนเนื่องจากหน้าต่าง 3 วันทำให้พวกเขาออกมาเผยแนวโน้มโดยรวม s แสดงให้เห็นว่าคุณเป็นอย่างดีในทางของคุณเพื่อ 2016 โอลิมปิก Glory. Okay ที่ s คณิตศาสตร์ทั้งหมดที่เรามีเวลาสำหรับวันนี้ แต่นั่นคือโดยไม่ได้หมายความว่าสิ่งที่เราได้กล่าวเกี่ยวกับการย้ายเฉลี่ยสำหรับ exa mple คุณรู้ได้อย่างไรว่าหน้าต่างเฉลี่ยของคุณควรติดตามสิ่งที่เกิดขึ้นถ้าคุณเปลี่ยนขนาดของหน้าต่างนั้นอะไรคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ บางค่าและอะไรคือแอพพลิเคชันอื่นในโลกแห่งความเป็นจริง ของคำถามเหล่านี้และอื่น ๆ ในตอนที่จะเกิดขึ้นนอกจากนี้ยังเป็นโชคจะมีมันคุณสามารถหาตัวอย่างของเพียงวิธีที่มีประโยชน์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ในสัปดาห์นี้อีกโภชนาการ Diva ตอนเกี่ยวกับวิธีที่ดีที่สุดเพื่อติดตามน้ำหนักของคุณให้แน่ใจว่าได้ ตรวจสอบ out. Remember เป็นแฟนของคณิตศาสตร์เพื่อนบน Facebook ที่คุณจะพบจำนวนมากของคณิตศาสตร์ที่ดีโพสต์ตลอดทั้งสัปดาห์ถ้าคุณอีกครั้งใน Twitter โปรดปฏิบัติตามฉันที่นั่นเกินไปสุดท้ายโปรดส่งคำถามทางคณิตศาสตร์ของฉันทางของฉันผ่านทาง Facebook Twitter หรือ email at. Moving เฉลี่ยสิ่งที่พวกเขาในบรรดาตัวชี้วัดทางเทคนิคที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มปัจจุบันทุกประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เขียนโดยทั่วไปในการกวดวิชานี้เป็น MA เป็นผลทางคณิตศาสตร์ หมวกถูกคำนวณโดยค่าเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมาเมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตัว ตลาดการเงินรูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย SMA โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่ระบุตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มค่าเฉลี่ย ราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา 110 หารด้วยจำนวนวันที่ 10 เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วันหากผู้ค้าต้องการ ดูค่าเฉลี่ย 50 วันแทนการคำนวณแบบเดียวกันจะทำ แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมาค่าเฉลี่ยที่เกิดต่ำกว่า 11 จะพิจารณาจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้ารู้ได้อย่างไร สินทรัพย์เป็นราคา r elative ไปที่ผ่านมา 10 วันบางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่เพียง แต่หมายถึงปกติคำตอบคือว่าเป็นค่าใหม่จะพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าแก่ที่สุดจะต้องลดลงจากจุดข้อมูลชุดและใหม่ ต้องมาแทนที่พวกเขาดังนั้นชุดข้อมูลจะย้ายไปบัญชีสำหรับข้อมูลใหม่ตามที่มีอยู่วิธีการคำนวณนี้ทำให้มั่นใจได้ว่ามีการบันทึกเฉพาะข้อมูลปัจจุบันเท่านั้นในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของ 5 ลงไป ชุดกล่องสีแดงแทนที่ผ่านมา 10 จุดข้อมูลย้ายไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะลดลงจากการคำนวณเนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 แทนค่าสูงของ 15 คุณคาดหวังที่จะเห็นค่าเฉลี่ยของ ข้อมูลลดลงซึ่งจะเป็นอย่างไรในกรณีนี้ตั้งแต่ 11 ถึง 10. เมื่อคำนวณค่าของ MA แล้วค่าเฉลี่ยของ MA จะถูกคำนวณพวกเขาจะถูกวางแผนลงกราฟและเชื่อมต่อเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Curvin เหล่านี้ g เป็นเส้นทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีที่ใช้จะแตกต่างกันไปมากในภายหลังเนื่องจากคุณสามารถเห็นได้จากรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนครั้ง ช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณเส้นโค้งเหล่านี้อาจดูเหมือนเสียสมาธิหรือสับสนในตอนแรก แต่คุณจะเติบโตคุ้นเคยกับพวกเขาเป็นเวลาที่จะไปบนเส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยที่ผ่านมา 50 วันในขณะที่เส้นสีฟ้าเป็นราคาเฉลี่ยมากกว่า เมื่อผ่านไป 100 วันตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อยู่ที่เท่าไรและเราจะแนะนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่แตกต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงข้างต้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมมากในหมู่ ผู้ค้า แต่ชอบตัวชี้วัดทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์หลายคนยืนยันว่าประโยชน์ของ SMA จะถูก จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นใน t เขาวิจารณ์นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้ายในการตอบสนองต่อคำติชมนี้ผู้ค้าเริ่มให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์ ประเภทต่างๆของค่าเฉลี่ยใหม่ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยที่เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก EMA สำหรับการอ่านต่อให้ดูข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวบ่งชี้ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากขึ้นกับราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้มันตอบสนองต่อข้อมูลใหม่เรียนรู้สมการค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจจะไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดแผนภูมิจะคำนวณสำหรับคุณ แต่สำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่เป็นสมการ EMA เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มี avai ค่า สามารถใช้แก้ปัญหานี้ได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและดำเนินการต่อโดยใช้สูตรด้านบนจากที่กล่าวมาเราได้จัดทำตัวอย่างสเปรดชีตซึ่งมีตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งสองอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่าง EMA และ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA มีการคำนวณอย่างไรให้ลองดูที่วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเหล่านี้โดยดูจากการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่ามีการเน้นจุดข้อมูลมากขึ้นทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเท่ากับ 15 แต่ EMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น ราคาแจ้งให้ทราบว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลงการตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA. What Does วันแตกต่างกันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกช่วงเวลาที่ต้องการได้อย่างอิสระเมื่อสร้างค่าเฉลี่ยช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วันช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความไวมากขึ้นก็จะเป็นการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นไม่สำคัญหรือเรียบขึ้นค่าเฉลี่ยจะไม่มีเวลาที่เหมาะสม กรอบที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณวิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดเหมาะกับตัวคุณมากที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาที่แตกต่างกันไปจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ