วิธี การใช้งาน ที่เคลื่อนไหว เฉลี่ย วิธี

เมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานอยู่การวางค่าเฉลี่ยในช่วงเวลากลางหมายความว่าในตัวอย่างก่อนหน้านี้เราคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ข้างงวด 3 เราสามารถวางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางของ ช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 ซึ่งทำงานได้ดีกับช่วงเวลาแปลก ๆ แต่ไม่ค่อยดีเท่าช่วงเวลาที่เท่ากัน เราจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4 ในทางเทคนิคค่า Moving Average จะลดลงที่ 2.5, 3.5 เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราจะราบรื่นขึ้นโดยใช้ M 2 ดังนั้นเราจึงเรียบค่าที่ราบเรียบหากเราใช้ค่าเฉลี่ยจำนวนที่เท่ากันเราจำเป็นต้องเรียบค่าที่เรียบขึ้นตารางต่อไปนี้แสดงผลลัพธ์โดยใช้ M 4. ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่: วิธีใช้ บางส่วนของฟังก์ชันหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการระบุแนวโน้มและการพลิกกลับ วัดความแรงของโมเมนตัมของสินทรัพย์และกำหนดพื้นที่ที่อาจเป็นสินทรัพย์ที่จะได้รับการสนับสนุนหรือความต้านทาน ในส่วนนี้เราจะชี้ให้เห็นว่าช่วงเวลาที่ต่างกันสามารถตรวจสอบโมเมนตัมได้อย่างไรและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่จะเป็นประโยชน์ในการตั้งค่าการหยุดขาดทุนได้อย่างไร นอกจากนี้เราจะกล่าวถึงบางส่วนของความสามารถและข้อ จำกัด ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ควรพิจารณาเมื่อใช้เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการซื้อขาย เทรนด์แนวโน้มการระบุตัวตนเป็นหนึ่งในหน้าที่หลักของการย้ายค่าเฉลี่ยซึ่งใช้โดยผู้ค้าส่วนใหญ่ที่พยายามทำให้แนวโน้มเป็นเพื่อนของตน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ล่าช้า ซึ่งหมายความว่าพวกเขาไม่ได้ทำนายแนวโน้มใหม่ แต่ยืนยันแนวโน้มเมื่อมีการจัดตั้งแล้ว ดังที่เห็นในรูปที่ 1 หุ้นจะถือเป็นหุ้นในขาขึ้นเมื่อราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยถ่วงขึ้น ในทางตรงกันข้ามผู้ประกอบการค้าจะใช้ราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่ลาดลงเพื่อยืนยันขาลง ผู้ค้าจำนวนมากจะพิจารณาเฉพาะการถือครองฐานะยาวในสินทรัพย์เมื่อราคาซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ กฎง่ายๆนี้สามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่าแนวโน้มการทำงานในผู้ค้าชอบ โมเมนตัมผู้ค้าเริ่มต้นจำนวนมากถามว่ามันเป็นไปได้อย่างไรในการวัดโมเมนตัมและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความสำเร็จดังกล่าวได้อย่างไร คำตอบง่ายๆคือให้ความสำคัญกับช่วงเวลาที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยเนื่องจากแต่ละช่วงเวลาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าในรูปแบบต่างๆของโมเมนตัม โดยทั่วไปแล้วโมเมนตัมระยะสั้นสามารถวัดได้โดยดูที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งให้ความสำคัญกับระยะเวลา 20 วันหรือน้อยกว่า การพิจารณาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างขึ้นโดยมีระยะเวลา 20 ถึง 100 วันโดยทั่วไปถือว่าเป็นตัววัดที่ดีของแรงในระยะปานกลาง ในที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ 100 วันหรือมากกว่าในการคำนวณสามารถใช้เป็นตัวชี้วัดความเป็นโมเมนตัมในระยะยาว สามัญสำนึกควรบอกคุณว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันเป็นตัววัดระยะสั้นที่เหมาะสมกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หนึ่งในวิธีการที่ดีที่สุดในการกำหนดความแรงและทิศทางของโมเมนตัมของสินทรัพย์คือการวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวลงบนแผนภูมิและให้ความสนใจใกล้เคียงกับความสัมพันธ์ระหว่างกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามตัวที่ใช้โดยทั่วไปมีเฟรมเวลาต่างกันเพื่อแสดงถึงการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้นระยะกลางและระยะยาว ในรูปที่ 2 แรงดึงดูดที่แข็งแกร่งขึ้นจะเห็นได้เมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวและค่าเฉลี่ยทั้งสองจะแตกต่างกัน ในทางตรงกันข้ามเมื่อค่าเฉลี่ยระยะสั้นมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยระยะยาวในระยะยาวโมเมนตัมจะอยู่ในทิศทางที่ลดลง การสนับสนุนการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกแบบหนึ่งคือการกำหนดราคาที่เป็นไปได้ ไม่ต้องใช้ประสบการณ์มากในการจัดการกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสังเกตว่าราคาที่ลดลงของสินทรัพย์มักจะหยุดและกลับทิศทางในระดับเดียวกับค่าเฉลี่ยที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นในรูปที่ 3 คุณจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสามารถตรึงราคาหุ้นหลังจากที่ตกลงมาจากระดับสูงที่ 32 ลงได้ผู้ค้าหลายรายคาดว่าจะพลิกกลับจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญและจะใช้ค่าเฉลี่ยอื่น ๆ ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเพื่อยืนยันการเคลื่อนย้ายที่คาดไว้ ความต้านทานเมื่อราคาของสินทรัพย์ต่ำกว่าระดับที่มีอิทธิพลในการสนับสนุนเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันก็เป็นเรื่องปกติที่จะเห็นค่าเฉลี่ยที่ทำหน้าที่เป็นอุปสรรคสำคัญที่ทำให้นักลงทุนไม่สามารถผลักดันให้ราคาสูงกว่าค่าเฉลี่ยดังกล่าวได้ ตามที่คุณสามารถดูได้จากตารางด้านล่างความต้านทานนี้มักใช้โดยผู้ค้าเป็นสัญลักษณ์เพื่อทำกำไรหรือปิดสถานะยาว ๆ ที่มีอยู่ ผู้ขายสั้นจำนวนมากยังใช้ค่าเฉลี่ยเหล่านี้เป็นจุดเริ่มต้นเนื่องจากราคามักจะตีกลับแนวต้านและยังคงเคลื่อนไหวต่ำลง หากคุณเป็นนักลงทุนที่มีฐานะที่ยาวนานในสินทรัพย์ที่ซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สำคัญคุณอาจสนใจที่จะติดตามระดับอย่างใกล้ชิดเนื่องจากอาจส่งผลต่อมูลค่าการลงทุนของคุณมาก Stop-Losses ลักษณะการสนับสนุนและความต้านทานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้เป็นเครื่องมือในการบริหารความเสี่ยง ความสามารถในการเคลื่อนตัวเฉลี่ยเพื่อระบุตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ในการตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนช่วยให้ผู้ค้าสามารถตัดตำแหน่งที่เสียไปก่อนที่จะเติบโตได้ ดังที่เห็นในรูปที่ 5 ผู้ค้าที่ถือครองหุ้นในหุ้นยาวและตั้งคำสั่งหยุดขาดทุนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่มีอิทธิพลสามารถช่วยตัวเองได้เงินเป็นจำนวนมาก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เฉลี่ย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้โดยใช้ระยะเวลาต่างๆกันเพียงอย่างเดียว โดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยสำหรับช่วงเวลาหนึ่งแล้วหารจำนวนรวมทั้งหมดนี้ตามจำนวนช่วงเวลาซึ่งจะทำให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลานั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้สามารถดูแนวโน้มราคาของหลักทรัพย์ได้ง่ายขึ้น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าราคาหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้น หากมีการชี้ลงหมายความว่าราคาหลักทรัพย์ลดลง ระยะเวลาที่ยาวขึ้นสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านมีความใกล้เคียงกับข้อมูลต้นฉบับ ความสำคัญเชิงวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญซึ่งใช้ในการระบุแนวโน้มราคาในปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่กำหนดไว้ รูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆในการวิเคราะห์คือการใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยอยู่ในขาขึ้นหรือขาลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ อีกเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อย แต่ก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆกับแต่ละเฟรมเวลาที่ต่างกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวคาดว่าจะมีแนวโน้มขาขึ้น ในทางกลับกันค่าเฉลี่ยระยะยาวที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นจะส่งผลให้แนวโน้มการปรับตัวลดลง รูปแบบการค้าที่นิยมใช้รูปแบบการซื้อขายสองรูปแบบที่นิยมใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีทอง การเสียชีวิตเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน ถือเป็นสัญญาณขาลงที่มีการขาดทุนเพิ่มขึ้น เครื่องหมายกากบาทสีทองเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาว เพิ่มขึ้นจากปริมาณการซื้อขายที่เพิ่มขึ้นนี้สามารถส่งสัญญาณกำไรต่อไปจะอยู่ในร้านค้า.6.2ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 เลขที่ใบสั่งซื้อ 5 41 ในคอลัมน์ที่สองของตารางนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของใบสั่ง 5 จะแสดงขึ้นโดยให้ค่าประมาณของแนวโน้มรอบ . ค่าแรกในคอลัมน์นี้คือค่าเฉลี่ยของห้าข้อสังเกตแรก (1989-1993) ค่าที่สองในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของค่า 1990-1994 และอื่น ๆ แต่ละค่าในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของการสังเกตในระยะเวลาห้าปีที่ตรงกลางกับปีที่สอดคล้องกัน ไม่มีค่าสำหรับสองปีแรกหรือสองปีที่ผ่านมาเพราะเราไม่มีข้อสังเกตสองด้าน ในสูตรด้านบนคอลัมน์ 5-MA มีค่าหมวกกับ k2 หากต้องการดูว่ามีการคาดการณ์แนวโน้มของวงจรแนวโน้มใดเราจะคำนวณพล็อตพร้อมกับข้อมูลต้นฉบับในรูปที่ 6.7 พล็อต 40 elecsales, main quotResidential ขายไฟฟ้า quot, ylab quotGWhquot สังเกตว่าแนวโน้ม (สีแดง) นุ่มนวลกว่าข้อมูลเดิมและจับภาพการเคลื่อนไหวหลักของชุดข้อมูลเวลาโดยไม่มีความผันผวนเล็กน้อยทั้งหมด วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่อนุญาตให้มีการประมาณค่า T ซึ่ง t อยู่ใกล้กับปลายของชุดดังนั้นเส้นสีแดงจึงไม่ขยายไปยังขอบของกราฟทั้งสองด้าน ต่อมาเราจะใช้วิธีการประเมินแนวโน้มรอบแนวโน้มที่มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งจะอนุญาตให้มีการประมาณใกล้จุดสิ้นสุด ลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวกำหนดความเรียบของการประมาณแนวโน้มรอบ โดยทั่วไปคำสั่งที่มีขนาดใหญ่หมายถึงเส้นโค้งที่นุ่มนวล กราฟต่อไปนี้แสดงผลของการเปลี่ยนแปลงลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลการขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเช่นนี้มักเป็นคำสั่งแปลก ๆ (เช่น 3, 5, 7, ฯลฯ ) ซึ่งเป็นสมมาตร: ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่ง m2k1 มีการสังเกตก่อนหน้านี้ k สังเกตการณ์ในภายหลังและการสังเกตการณ์กลาง ที่มีค่าเฉลี่ย แต่ถ้ามมก็จะไม่สมมาตรอีกต่อไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เหตุผลหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการทำให้สมมุติฐานค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เท่ากัน ตัวอย่างเช่นเราอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 4 จากนั้นให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่งที่ 2 ต่อผลลัพธ์ ในตารางที่ 6.2 ข้อมูลดังกล่าวได้ถูกสร้างขึ้นในช่วงไม่กี่ปีแรกของข้อมูลการผลิตเบียร์รายไตรมาสของออสเตรเลีย beer2 lt - หน้าต่าง 40 ausbeer เริ่ม 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ TRUE 41 สัญกรณ์ 2times4-MA ในคอลัมน์สุดท้ายหมายถึง 4-MA ตามด้วย 2-MA ค่าในคอลัมน์สุดท้ายจะได้รับโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 2 ของค่าในคอลัมน์ก่อนหน้า ตัวอย่างเช่นสองค่าแรกในคอลัมน์ 4-MA คือ 451.2 (443410420532) 4 และ 448.8 (410420532433) 4 ค่าแรกในคอลัมน์ 2times4-MA คือค่าเฉลี่ยของทั้งสอง: 450.0 (451.2448.8) 2. เมื่อ 2-MA ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับคู่ (เช่น 4) จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางของคำสั่ง 4 เนื่องจากผลลัพธ์นี้สมมาตร เพื่อดูว่าเป็นกรณีนี้เราสามารถเขียน 2times4-MA ดังต่อไปนี้: เริ่มต้นแอมป์หมวก frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) frac18y frac18y frac18y frac end ตอนนี้มันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสังเกต แต่มันเป็นสมมาตร การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ก็เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่นมักใช้ 3times3-MA และประกอบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่งที่ 3 ตามด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่ง 3 โดยทั่วไปคำสั่ง MA แม้แต่จะต้องตามด้วยคำสั่ง MA ที่ทำให้เป็นสมมาตร ในทำนองเดียวกันคำสั่งแปลก ๆ ของ MA ควรเป็นไปตามคำสั่งแบบแปลก ๆ ของ MA การประมาณแนวโน้มรอบกับข้อมูลตามฤดูกาลการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมที่ใช้บ่อยที่สุดคือการประมาณแนวโน้มรอบจากข้อมูลตามฤดูกาล พิจารณา 2times4-MA: frac18y frac18y frac18y เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลรายไตรมาสในแต่ละไตรมาสจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเป็นครั้งแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้กับไตรมาสเดียวกันในปีต่อเนื่อง ดังนั้นความแปรผันตามฤดูกาลจะได้รับการเฉลี่ยและค่าที่ได้จากหมวกจะมีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ผลที่คล้ายกันจะได้รับโดยใช้ 2times 8-MA หรือ 2times 12-MA โดยทั่วไปแล้ว 2times m-MA จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักของ m1 ที่มีการนับถ่วงน้ำหนักโดยมีข้อสังเกตทั้งหมดที่น้ำหนัก 1 เมตรยกเว้นเงื่อนไขแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้น้ำหนัก 1 (2 เมตร) ดังนั้นถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นไปได้และมีคำสั่ง m ให้ใช้ 2times m-MA เพื่อประมาณแนวโน้มรอบ ถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นเลขคี่และจากคำสั่ง m ให้ใช้ m-MA เพื่อประมาณวัฏจักรของแนวโน้ม โดยเฉพาะช่วงเวลา 2 เดือน 12-MA สามารถใช้ในการประมาณวัฏจักรของข้อมูลรายเดือนและ 7-MA สามารถใช้ในการประมาณแนวโน้มรอบของข้อมูลรายวัน ตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของ MA มักจะส่งผลให้ประมาณการแนวโน้มรอบถูกปนเปื้อนตามฤดูกาลในข้อมูล ตัวอย่าง 6.2 การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้ารูปที่ 6.9 แสดงค่า 2times12-MA ที่ใช้กับดัชนีการสั่งซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้า สังเกตว่าเส้นเรียบแสดงให้เห็นว่าไม่มีฤดูกาลใดใกล้เคียงกับวัฏจักรของแนวโน้มที่แสดงในรูปที่ 6.2 ซึ่งใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ทางเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ยกเว้น 24, 36 ฯลฯ ) จะส่งผลให้เส้นเรียบที่แสดงความผันผวนบางฤดูกาล พล็อต 40 elecequip, ylab quot คำสั่งซื้อใหม่ indexquot col quotgrayquot การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าหลัก (Euro area) 41 บรรทัด 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotredquot 41 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะส่งผลให้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก ตัวอย่างเช่น 2x4-MA ที่พูดถึงข้างต้นจะเทียบเท่ากับน้ำหนัก 5-MA ที่มีน้ำหนักให้โดย frac, frac, frac, frac, frac โดยทั่วไปแล้ว m-MA ที่ถ่วงน้ำหนักสามารถเขียนเป็น hat t sum k aj y โดยที่ k (m-1) 2 และน้ำหนักโดยจุด a เป็นสิ่งสำคัญที่น้ำหนักทั้งหมดรวมกันเพื่อให้หนึ่งและว่าพวกเขาจะสมมาตรเพื่อให้ aj a. ง่าย m-MA เป็นกรณีพิเศษที่น้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากับ 1m ข้อได้เปรียบที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักคือให้ค่าประมาณของวงจรแนวโน้ม แทนที่จะสังเกตการป้อนและออกจากการคำนวณที่น้ำหนักเต็มน้ำหนักของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆและจากนั้นค่อยๆลดลงส่งผลให้เส้นโค้งเรียบ ใช้ชุดน้ำหนักที่เฉพาะเจาะจงบางชุด บางส่วนของข้อมูลเหล่านี้แสดงในตารางที่ 6.3