About Us

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Aenean vulputate nisl arcu, non consequat risus vulputate sed. Nulla eu sapien condimentum nisi aliquet sodales non et diam. Duis blandit nunc semper rutrum congue. Phasellus sed lacus ut odio vehicula varius. Etiam iaculis feugiat tortor ac ornare.

การวิเคราะห์ทางเทคนิค, การศึกษา

ดัชนี “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่” (สำหรับมืออาชีพ)

ในบทความฉบับนี้ เราจะโฟกัสเรื่องการตั้งค่าอย่างแม่นยำแบบมืออาชีพและการคำนวณดัชนี “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่”

สูตรการคำนวณ


สูตรทั่วไปในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีดังนี้:

https://lh4.googleusercontent.com/0TPoneKCR7ZTx_hyBa7mIzcKr-cFUGE3dKBipk9I8LJiJacaXdNCjmIccXVx3m5V9kxldlMZK4u9ajZA2QLfimNvrpexAqghzWrJ3vmbhgXsZeNHZOcTa4XSZG8f3X5Bou5ywX-5

โดยที่: https://lh6.googleusercontent.com/cxlCcXFBzlkFrvUiLU5OdlGcV3ZBCN6AW3x-9spG0wGnaZMkJ3FBH1AH9oaOzh-TUmjKIac0ZcmrdZ7dzYiSXXJEfDqCH-YgzFIbTUBq1wZ8_6c6uxPiwgf0R47zWTHSjokh502p คือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักที่จุด t

  • n คือ จำนวนตัวเลขของฟังก์ชั่นเดิมสำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
  • https://lh6.googleusercontent.com/AbF-4dh6sl4jMC11jcXsiSpFhgkynHT8ihe32wFWkWjzC9TdpPj0zvLQCGARzsrUv68KrliYzGQyry9eJe20phl5CSrirCSrNMNnUZ3B5IYO5WhwL7xSCQZat2iANAYGFiq-YX_h คือ น้ำหนักปรับมาตรฐาน (ถ่วงน้ำหนักค่าสัมประสิทธิ์) ของค่า t-i ของฟังก์ชั่นเริ่มต้น
  • https://lh4.googleusercontent.com/U1Iqy2AyA5jHlVICsOcn0WTheDPQIq_G5Tpdlv_dNrrhYLfTnzbkG3X3eVLjTLYzE88eXc3fXAUzVDXAmk2xFIXBNdJlhjGRGeH_T7ZGL1wvU7eMD30s-VominT7dRZZydnrrfYH คือ ค่าฟังก์ชั่นเดิม ณ เวลา i ที่ระยะห่างจากเวลาปัจจุบัน

การปรับค่ามาตรฐานของการถ่วงน้ำหนักค่าสัมประสิทธิ์คำนวณดังนี้:

https://lh5.googleusercontent.com/844RJFWyml2rep9vkY52HqZ1yw_FMP1v-RZKNMl4YMnfuu1UnhchScbH7S5WaZ5qr8pWiiwlDHqHcfx94X_bk0SVUxEyHBrTH1SkAu1JhzFZyOAcv0_p0l-WS6xJPVxD-M_HU2-Q

ค่าถ่วงน้ำหนักค่าสัมประสิทธิ์สามารถคำนวณได้ ดังนี้:

https://lh3.googleusercontent.com/_Ji6uTknZtjkORekc2F5uEbTcEUKjdMo3SYoLf9V9paODK_QcD-IIP6lxm5V_E_11nTqIgkS3JfgFpCvynFu0JgHuTkK6UW1RMRQ6tDqwL3aVktQnvutTkyYoZgGW56lVMKjm3QU https://lh4.googleusercontent.com/Q_Ox7YpJkYhe-pd1yzmacgOk4kDw0yQCkvhX6_zODnji8OivFQuqvc9es6Viep0s8f-PA1opKSXJOOIQgGTNbv7Tqh3DKtkya2qHl4cgSWp5_DZ455t0JG6Haf4Icp9g-WsMFk_4

โดยที่ https://lh3.googleusercontent.com/DQeW93e9U0_YlRz2MdEDNnTbB_QQio2ayxMQtC_fAINxbyfrlMHvmHroho3hQLv6zkolwG7yeSo3ugx4tagE36fUaBgtHEbwgVntHmduj9HJE2uVVOoJf9BPkv-sZt016DFxmo30 คือ ค่าสัมประสิทธิ์ที่ถ่วงน้ำหนักของค่า “t-i” ของฟังก์ชั่นเดิม ค่าฟังก์ชั่นใช้คำนวณโดยการใช้ราคาปิดตัว โดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณออกมาบนพื้นฐานของจุดอื่นๆ (ราคาเปิดตัว ราคาสูงสุดหรือต่ำสุด ค่าเฉลี่ย ฯลฯ) การคำนวณนี้สามารถทำได้ในหน้าต่างการวิเคราะห์ทางเทคนิคอีกหน้าต่างหนึ่งแยกต่างหาก

 

กรณีพิเศษ


ค่าถ่วงน้ำหนักค่าสัมประสิทธิ์ https://lh5.googleusercontent.com/9tDbd19OM5zApIxNAt0WSfzisX1JtCZMiyUKkFkaGgKBBV5anVYZzbg0GtxejLTvuF1mbcWenP024GvqPobW8reg6pz1i8YUO0x6Lq-XtfCQ_vB2TCZ_XwK6142dOVcw4PzOoGnI เป็นตัวระบุประเภทค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) จะใช้เลข 1 เป็นค่าถ่วงน้ำหนักเสมอ โดยสูตรสุดท้ายจะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เลขคณิต: https://lh3.googleusercontent.com/Ctp1FNReKm_wHYrO4h78AHHeS_4z2RF7YGKf-KLuVOrpMNm7-kiWP3tBu12nYU3k0lPjVV8A6RANbjehMrjILOcy2u195yn4C2A67Gppw7mvNBaZuhLVY1fGn4fl8KBSS5-e3aoy

2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้กำลัง (EMA) ฟังก์ชั่นชี้กำลังมักใช้งานในการถ่วงน้ำหนักเสมอ โดยน้ำหนักจะลดลงตามอัตราการชี้กำลังและจะไม่มีค่าเท่ากับศูนย์ คำนวณได้ตามสูตรดังนี้: https://lh6.googleusercontent.com/Ydyt1_8W6S9jGrU2W6VGFRxrFr02nGMY0VLIC7zpoL-TwbvOSupQlaDmHIHDYSvOjDr3GECNPlIxgnE6FPD76TMkNZAVhWfRcPcH8LL9EJIk3WeW4Tp1aFwH6MyIxVxFt7wFNK9l

ค่าสัมประสิทธิ์ https://lh6.googleusercontent.com/oy7FmwJ4DRIQHxiKJRAikcd3pLAR4v6CHJS3D1G9RLXr9pFNW40X8xHNynuo95sh6-uLoHZvzN3q-4ctO6NTwZ4y4fBcdn__rWxQZ7YuG0KbZU1PdKW6-w6IgUaNw1qqrOafcarj สามารถเลือกใช้ค่า 0 ถึง 1 ได้ตามต้องการ ตัวอย่างเช่น ค่านี้อาจใช้สูตรค่าเฉลี่ยการปรับเรียบ:

https://lh6.googleusercontent.com/u1C2-DgBDwyk16w6numZolkKn-nxnqQ15zMWUnbXTDGque6LRWxhrG3JZRGk1x5I0uQarsBvGSwwj-VTkiOHhGexj797JuaF0vWL4QMJzZqg9AVDv-unMPvCF8siYhZYdJweQFlx ดังนั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้กำลังจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาอย่างปรับเรียบ

 

ตัวอย่างการคำนวณ


ลองคำนวณค่าฟังก์ชั่น https://lh5.googleusercontent.com/h9lseMkFAgJhcp6C5kaz6tydckL9teQjaIyaeGH_oYIba1rGmf0a-CJ6Xl5hZUktzD2a05AgBQ2kjiFBNLmRxZkUASTLzJ9fPJxJRUUYTfWlnnoZplDK99PmUAeRc-PIGsSFk1zL(เช่น ราคาปิดตัวของแท่งเทียนรายวัน)และคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแบบต่างๆ

สมมติว่าเรามีราคา 5 ราคา (รายวัน) อยู่ที่ 80, 106, 85, 87, 93 ลองคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 จุดและดูว่าผลลัพธ์แตกต่างกันอย่างไร

SMA

วันแรก: SMA (3) = (80 + 106 + 85) / 3 = 90.3

วันที่สอง: SMA (3) = (106 + 85 + 87) / 3 = 92.6

วันที่สาม: SMA (3) = (85 + 87 + 93) / 3 = 88.3

EMA

วันแรก: EMA (3) = EMA (2) + K * [85 – EMA (2)]

สูตรที่จำเป็นสำหรับการคำนวณ มีดังนี้:

• EMA (2) = EMA (1) + K * [106-EMA (1)]

• EMA (1) = EMA (0) + K * [80-EMA (0)] = 80

EMA (2) = 80 + 2/3 * [106-80] = 97.33

EMA (3) = EMA (2) + K * [85 – EMA (2)]

วันแรก: EMA (3) = 97.33 + 1/2 * [85 – 97.33] = 91.165

วันที่สอง: EMA (3) = 91,165 + 1/2 * [87 – 91,165] = 89,083

วันที่สาม: EMA (3) = 89,083 + 1/2 * [93 – 89,083] = 91,042

https://lh6.googleusercontent.com/jsVcffZ6wSLhq8cTZgacLI8EJQ4XnvRtPmO8wU2uNdoiVqXg0QkzdbjEua6pJaTQSDpkdQZkFZsrRP0XuXjXBinv5MZwxumKf6rPhOlagXTaTEUT82APo0RFMKSKwcZTOwIEXC2m

กราฟข้างต้นแสดงให้เห็นว่าค่า EMA (เส้นประสีแดง) ปรับเรียบค่าเบี่ยงเบนในราคาเป็นอย่างมากและค่า SMA (เส้นสีดำ) ก็เป็นไปตามดัชนีข้างต้น

 

ดัชนี MA ประเภทอื่นๆ


ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีอีกมากมายหลายประเภทด้วยกัน เช่น:

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก (WMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เชิงปริมาตร(VMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับตัวแบบ Kaufman (KAMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับตัวแบบ Tushara Chanda (VIDYA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้กำลังสอง (DEMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้กำลังสาม (TEMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับตัวแบบ Brown (MMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Jurik (JMA)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ปรับเรียบ (SMMA)

• ค่ากลางเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMM)

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สะสม (CMA)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือหนึ่งในดัชนีที่ใช้งานง่าย มีประสิทธิภาพ และสำคัญมากที่สุดในการวิเคราะห์ตลาด มีดัชนีอื่นๆ หลายตัวที่ทำงานบนพื้นฐานของดัชนีตัวนี้ ได้แก่

• ดัชนี Bollinger Bands ทำงานบนพื้นฐานของดัชนี SMA ที่ระยะเวลา 20

• ดัชนี MACD ทำงานด้วยดัชนี EMA

• ดัชนี “Alligator” ทำงานด้วยดัชนี SMMA ฯลฯ

นี่คือเหตุผลว่าทำไมเราจึงควรเริ่มทำความคุ้นเคยกับการทำงานของดัชนีการวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่นๆ ด้วยการใช้งานค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทต่างๆ

Related posts

จิตวิทยา

ความลับของวิธี BSFF สี่ขั้นตอนสู่การเป็นราชสีห์แห่งการเทรด

วันนี้เราจะมาพูดถึงจิตวิทยาการเทรดตามจิตใต้สำนึก อันดับแรกนั้น การทำงานของจิตใต้สำนึกของเราสามารถเปรียบเทียบได้กับพฤติกรรมของสัตว์ที่กำลังนอนหลับอยู่ประเภทต่างๆ
การวิเคราะห์ทางเทคนิค, การศึกษา

RSI: บทนำสู่ออสซิลเลเตอร์ สำหรับมืออาชีพ

วันนี้ เราจะมาพูดถึงคุณสมบัติบางส่วนของออสซิลเลเตอร์ RSI และวิธีการต่างๆ ในการปรับการใช้งานแบบมืออาชีพ โดยคุณสามารถศึกษาหลักการทั่วไปของดัชนีตัวนี้ได้ที่นี่
จิตวิทยา, การศึกษา

“ผมไม่อยากหาเงินจากการเทรด” เราจะหาแรงจูงใจอีกครั้งได้อย่างไร?

ฝ่ายสนับสนุนการบริการของเราเคยได้รับข้อความว่า: "สวัสดีครับ โปรดลบบัญชีของผมด้วย เพราะผมไม่สามารถรับมือกับความเครียดได้อีกต่อไป ผมไม่อยากจะหาเงินจากการเทรด!"
WordPress Theme built by Shufflehound.
© 2014 - 2019 Olymp Trade. All Rights Reserved.