แนะนำสกุลเงิน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์เชิงกราฟ มันวัดมูลค่าเฉลี่ยของราคาและการแสดงราคาภายในแผนภูมิมักจะแสดงเป็นเส้นที่มีสีตามที่คุณกำหนดบนแพลตฟอร์ม มันเคลื่อนไหวเมื่อใดก็ตามที่ตลาดเริ่มการเคลื่อนไหวใหม่
ด้วยเครื่องมือนี้ คุณจะสามารถระบุแนวโน้มขาขึ้น หมี และแนวด้านข้างบนแผนภูมิได้ มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Exponential Moving Average (EMA) และ Simple Moving Average (SMA)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไร?

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่อำนวยความสะดวกในการทำความเข้าใจทั่วไปของข้อมูลที่แสดงในแผนภูมิด้วยการคำนวณตามช่วงเวลา จะสร้างเส้นที่ระบุแนวโน้มของแผนภูมิสินทรัพย์ที่วิเคราะห์ โดยพิจารณาว่ายิ่งใช้จำนวนงวดมากเท่าใด เวลาวิเคราะห์ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น: ค่าเฉลี่ย 200 จะแสดงช่วงเวลาที่ยาวกว่าในแผนภูมิ และค่าเฉลี่ย 20 จะแสดงช่วงเวลาที่สั้นกว่า นอกจากนี้ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังช่วยให้คุณกรองสัญญาณรบกวนจากกราฟที่มีระยะเวลาสั้นกว่า ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของการแกว่งตัวอย่างรวดเร็วในตลาด

เป็นไปได้ที่จะสังเกตเห็นว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 ช่วงจะติดตามกราฟอย่างใกล้ชิด และการข้ามเส้นค่าเฉลี่ยกับราคาปัจจุบันของกราฟอาจหมายถึงการกลับตัวของแนวโน้มในกราฟสำหรับระยะสั้นหรือระยะยาว

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถือเป็นตัวบ่งชี้ที่ล้าหลัง เนื่องจากจะแสดงเฉพาะการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นแล้วในกราฟ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องรวมเข้ากับตัวบ่งชี้อื่นๆ เพื่อสร้างการวิเคราะห์

ประเภทหลักของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบ่งออกเป็น:
เลขคณิตหรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทางคณิตศาสตร์แสดงราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์โดยใช้จำนวนงวดที่กำหนด

Simple Moving Average เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่เก่าแก่ที่สุด แสดงแนวโน้มของราคาอย่างง่ายผ่านการคำนวณค่าเฉลี่ย มันเป็นไปตามการเคลื่อนไหวของกราฟิกเป็นเนื้อเดียวกัน ยิ่งระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ Simple Moving Average สั้นลงเท่าใด ผลลัพธ์ก็จะยิ่งใกล้เคียงกับราคาปัจจุบันมากขึ้นเท่านั้น ในทางกลับกัน มันจะผันผวนมากขึ้นและได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของราคา

สมการที่ใช้สำหรับตัวบ่งชี้นี้คือ:

SMA = ผลรวมของราคาปิด ÷ จำนวนวัน
ในฐานะที่เป็น CP ซึ่งเป็นราคาปิด เรามีตัวอย่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลา:
SMA = {CP1 + CP2 + CP3 + CP4 + CP5} ÷ 5
มาดูตัวอย่างอื่นเพื่อลดความเข้าใจ:
ลองใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลาเพื่อกำหนดราคาเฉลี่ยในช่วงเวลารายวัน และวิเคราะห์วิวัฒนาการของราคาในสามวันที่ต่างกัน พิจารณาการปิดรายวันเป็น: 110,120,130,140,150,160 และ 170

• วันแรก: (110 + 120 + 130 + 140 + 150) ÷ 5 = 130
• วันที่สอง: (120 + 130 + 140 + 150 + 160) ÷ 5 = 140
• วันที่สาม: (130 + 140 + 150 + 160 + 170) ÷ 5 = 150

ตอนนี้สังเกตว่าในวันแรก SMA ใช้ 5 วันแรกในการคำนวณ

ตามชื่อที่กล่าวไว้ ค่าเฉลี่ยนี้เคลื่อนที่ไปตามกาลเวลา สำหรับสิ่งนี้ ข้อมูลเก่าจะถูกลบเมื่อข้อมูลใหม่พร้อมใช้งาน ในช่วงวันที่สอง จะลบค่าแรก (110) และเพิ่มค่าใหม่ของวันถัดไป (160)

ในวันที่สาม จะยังคงลบหมายเลขแรกออกจากการคำนวณ (120) และเพิ่มค่าล่าสุดใหม่ (170)

ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นไปได้ที่จะสังเกตว่าราคาเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป จาก 110 เป็น 170 ในช่วง 7 วัน และมีแนวโน้มขาขึ้นในช่วงนี้

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (EMA)
จากตัวอย่างล่าสุดที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทางคณิตศาสตร์ ทำให้เข้าใจ EMA ได้ง่ายขึ้น

EMA คล้ายกับ SMA แต่การคำนวณใช้ปัจจัยอื่น ตัวอย่างเช่น ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ ราคาปิดล่าสุดจะถูกนำมาพิจารณา ในขณะที่ SMA มีน้ำหนักที่ต่ำกว่าของราคา EMA จะได้รับอิทธิพลมากกว่า โดยพิจารณาว่าอนุมานมีความสำคัญมากกว่าในราคาล่าสุด ดังนั้น EMA จึงเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เร็วกว่าซึ่งติดตามราคาอย่างใกล้ชิด EMA มีความอ่อนไหวต่อความผันผวนของราคาล่าสุดและการกลับตัวของแนวโน้ม แม้ในระยะเวลาที่นานขึ้น

คำนวณโดยใช้เปอร์เซ็นต์ของราคาปิดปัจจุบันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ก่อนหน้า เปอร์เซ็นต์นี้กำหนดโดยสมการ:

โดยที่ P = ระยะเวลาที่กำหนดไว้สำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ
ตัวอย่างเช่น ใน EMA 50 วัน เราได้รับค่าเฉลี่ยเลขชี้กำลัง 3.9% (2/50+1 = 0.039) ซึ่งหมายความว่าวันล่าสุดจะมีน้ำหนัก 3.9% ของมูลค่าของ EMA สำหรับ SMA 50 วัน แต่ละวันมีน้ำหนักเท่ากัน 2% หลังจากนั้น เราใช้ตัวคูณนี้ร่วมกับ EMA ของช่วงเวลาก่อนหน้าเพื่อหา EMA ปัจจุบันด้วยสมการต่อไปนี้:
EMA: {Closing Price - EMA (previous day)} x ตัวคูณ + EMA (วันก่อนหน้า)

ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (WMA)
การปรากฏตัวของรูปแบบนี้ในแผนภูมิระหว่างวันนั้นไม่ธรรมดาและอาจไม่แข็งแกร่งเท่าในแผนภูมิรายวัน นับตั้งแต่มีการค้นพบรูปแบบถ้วยและด้ามจับ ได้มีการปรับปรุงซอฟต์แวร์ซึ่งทำให้ง่ายต่อการค้นหารูปแบบนี้ในการเทรด เช่น ในแผนภูมิ 4 ชั่วโมง เป็นต้น โดยทั่วไป เมื่อรูปแบบนี้ได้รับการยืนยันในกราฟระหว่างวันและ/หรือในช่วงเวลาอื่นของกราฟพร้อมกับปริมาณที่มาพร้อมกับรูปแบบนั้น คุณอาจกำลังมองหาโอกาสในการลงทุนที่ยอดเยี่ยม

รูปแบบถ้วยคว่ำและด้ามจับ
Weighted Moving Average (WMA) ไม่เหมือนกับ Exponential Moving Average (WMA) เป็นระดับความสำคัญต่อชุดข้อมูลล่าสุดเมื่อเทียบกับข้อมูลก่อนหน้า ซึ่งทำได้โดยการคูณแต่ละแท่งเทียนด้วยปัจจัยถ่วงน้ำหนัก ดังนั้น ชุดข้อมูลที่รวบรวมล่าสุดจึงแสดงส่วนที่ใหญ่กว่าของมูลค่ารวมของ WMA
ปัจจัยถ่วงน้ำหนักที่ใช้ในการคำนวณจะพิจารณาจากช่วงเวลาที่อ่านโดย WMA ตัวอย่างเช่น ใน WMA 5 ช่วงเวลา ปัจจัยการถ่วงน้ำหนักจะเป็นลำดับที่ลดลงของ 5 ดูตัวอย่างต่อไปนี้:

กำลังพิจารณา

• P1= แท่งเทียนล่าสุด
• P2= แท่งเทียนก่อนหน้า
• และอื่น ๆ

ข้าม

Crossing of Moving Averages เป็นกลยุทธ์ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการซื้อขายหุ้นและสกุลเงินดิจิทัล ใช้เป็นพื้นฐานในการวิเคราะห์เท่านั้น เนื่องจากไม่ได้สรุปข้อมูลมากนักในราคาเฉลี่ย ประกอบด้วยการวิเคราะห์เชิงลึกของการเทรดในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดผ่านค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว การบรรจบกันของแนวโน้มระยะยาวกับแนวโน้มระยะสั้น ตามด้วยการผกผัน อาจส่งสัญญาณการกลับตัวของแนวโน้ม ขึ้นอยู่กับว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใดที่ตัดกับอีกเส้นหนึ่งด้านบนหรือด้านล่าง เป็นไปได้ที่จะทำนายแนวโน้มขาลงหรือขาขึ้น ในกรณีส่วนใหญ่ นักลงทุนใช้ Exponential และ Simple Moving Average ในกลยุทธ์นี้ โดยมี SMA ในระยะเวลาที่นานกว่า

บทสรุป

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการวิเคราะห์พฤติกรรมของราคาในช่วงเวลาหนึ่ง ด้วยการเปลี่ยนระยะเวลาและความสำคัญของราคาปัจจุบัน เราสามารถมีรูปแบบที่แตกต่างกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถให้ข้อมูลที่สำคัญบางอย่างแก่เราบนกราฟ เช่น ความต่อเนื่องและการกลับตัวของเทรนด์ การเร่งความเร็วและการชะลอตัวของเทรนด์ แนวรับและแนวต้าน และแม้แต่ภูมิภาคที่มีสัญญาณรบกวนการซื้อขายสูง อย่างไรก็ตาม พวกมันขึ้นอยู่กับตัวบ่งชี้อื่นๆ เพื่อสร้างการวิเคราะห์ เนื่องจากพวกมันแสดงการคำนวณการเคลื่อนไหวที่ผ่านมา คุณสามารถใช้ช่วงเวลานับไม่ถ้วนและทดสอบกลยุทธ์ด้วยตัวบ่งชี้ต่างๆ โดยการปรับเปลี่ยนค่าเฉลี่ยเพื่อศึกษาแผนภูมิได้ดียิ่งขึ้น ด้วยการวิเคราะห์นี้ คุณสามารถค้นหากลยุทธ์การป้อนข้อมูลและทำความเข้าใจว่ากลยุทธ์ใดเหมาะสมที่สุดสำหรับคุณ