คำแนะนำในการทำความเข้าใจค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค

นักลงทุนมักจะอาศัยการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานเพื่อประเมินความปลอดภัยและมูลค่าที่แท้จริงของมัน (และเพื่อวิเคราะห์ศักยภาพในอนาคต) ในขณะที่เทรดเดอร์ใช้ การวิเคราะห์ทางเทคนิค เพื่อเพิ่มผลตอบแทนโดยตรงสูงสุด การวิเคราะห์ทางเทคนิคศึกษารูปแบบแผนภูมิและตัวบ่งชี้เพื่อตรวจจับโอกาสในการซื้อขายและรายได้ที่อาจเกิดขึ้น เครื่องมือที่พบบ่อยที่สุดของสาขาวิชานี้ ได้แก่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่, MACD, ดัชนีความแข็งแรงสัมพัทธ์, แถบ Bollinger และอื่น ๆ.

การอยู่ในตลาดคริปโตเคอเรนซีที่ซับซ้อนต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างการคำนวณทางเทคนิคและความรู้ทางการเงินดังนั้นการเรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการซื้อขายจึงเป็นสิ่งที่จำเป็น.

เนื่องจากบุคลิกที่เป็นเอกลักษณ์ของผู้คนพวกเขาจึงแลกเปลี่ยนในรูปแบบที่แตกต่างกันบางคนชอบแนวทางที่ก้าวร้าวและมีความเสี่ยงมากกว่าคนอื่น ๆ จึงเลือกรูปแบบที่ผ่อนคลายช้าและปลอดภัย มีรูปแบบการซื้อขายที่หลากหลายซึ่งค่อนข้างทับซ้อนกัน อย่างไรก็ตามสิ่งเหล่านี้ สี่สไตล์เป็นที่นิยมมากที่สุด การซื้อขายตำแหน่งการซื้อขายแบบสวิงการซื้อขายแบบรายวันและการซื้อขายหนังศีรษะ.

เท่าที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมือการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีประโยชน์เครื่องมือที่เก่าแก่ที่สุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดอย่างหนึ่งคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็นตัวบ่งชี้ที่วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและล่าสุด (โดยเฉพาะราคา) โดยการสรุปและหาค่าเฉลี่ยในช่วงเวลาต่างๆ แสดงค่าเฉลี่ยและเรียกว่า “การเคลื่อนที่” เนื่องจากมีการคำนวณซ้ำหลายครั้งเมื่อมีข้อมูลใหม่ ในขณะที่ดำเนินไปค่าที่เก่าที่สุดจะลดลงและเพิ่มค่าล่าสุด สิ่งนี้อธิบายถึงกระบวนการที่เรียกว่า “การทำให้เรียบ” ซึ่งจะช่วยลดผลกระทบของความผันผวนของข้อมูลชั่วคราวทำให้แบนราบเป็นเส้นแสดงแนวโน้มได้ชัดเจนยิ่งขึ้นและเน้นค่าด้านบนและด้านล่าง.

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้มตามหรือล้าหลังเนื่องจากอธิบายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแล้ว นอกจากนี้ยังใช้เป็นฐานสำหรับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เช่น Moving Average Convergence Divergence (MACD), Bollinger Bands, Percentage Price Oscillator และอื่น ๆ การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครอบคลุมถึงการยืนยันแนวโน้มการกำหนดทิศทางหรือการกลับตัวที่เป็นไปได้รวมทั้งการระบุตลาดทรงตัว.

พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือช่วงเวลาหนึ่งหรือหลายช่วงเวลา โดยส่วนใหญ่แล้วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะขึ้นอยู่กับราคาปิด.

ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายเป็นรูปแบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขั้นพื้นฐานและอาจใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด ถูกกำหนดให้เป็นค่าเฉลี่ยที่ไม่ได้ถ่วงน้ำหนัก (ผลรวมของค่าหารด้วยจำนวนค่า) ของข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนด เมื่อค่าใหม่เข้าสู่ชุดในช่วงเวลาใหม่ค่าที่เก่าที่สุดจะหลุดออกไปดังนั้นจึงต้องมีการคำนวณใหม่.

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เอกซ์โปเนนเชียล

ใช้การคำนวณที่ซับซ้อนกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายเนื่องจากใช้น้ำหนักมากกว่ากับข้อมูลล่าสุดในชุดค่าและคำนวณค่าเฉลี่ยจากข้อมูลที่วิเคราะห์ในอดีตทั้งหมดโดยไม่ต้องลบรายการก่อนหน้านี้เมื่อมีข้อมูลล่าสุด การถ่วงน้ำหนักสำหรับแต่ละค่าก่อนหน้าจะลดลงแบบทวีคูณ (ขั้นตอนไม่ใช่ตัวเลขคงที่).

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนัก

เป็นตัวบ่งชี้ที่เน้นรายการราคาล่าสุดอีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่ามีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์มากกว่ารายการเก่า น้ำหนักของแต่ละรายการจะลดลงตามความก้าวหน้าทางคณิตศาสตร์ซึ่งหมายความว่าความแตกต่างระหว่างจุดข้อมูลจะคงที่และ 1 เป็นตัวเลขที่ใช้บ่อยที่สุด.

เคล็ดลับในการตีความค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

– พิจารณาความยาวของช่วงเวลาที่คุณใช้ คุณควรมีราคาปิดจำนวนหนึ่งเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ นี่อาจเป็นปัญหาสำหรับเนื้อหาใหม่เอี่ยม.

– ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีความล้าหลังตัวบ่งชี้แนวโน้มตามแนวโน้มซึ่งหมายความว่าพวกเขามักจะก้าวตามหลังเสมอ ในขณะที่พวกเขามั่นใจว่าคุณสอดคล้องกับแนวโน้มในปัจจุบัน แต่ก็ยังมีความเสี่ยงที่จะเกิดสัญญาณล่าช้า ยิ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นานเท่าใดความล่าช้าก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น.

– ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่เพียงสามารถคำนวณได้ด้วยราคาปิดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงราคารายเดือนราคารายสัปดาห์ราคาเปิดหรือแม้แต่ราคาระหว่างวัน.

– โปรดทราบว่ายิ่งราคาผันผวนสูงก็ยิ่งมีโอกาสเกิดสัญญาณผิดพลาดมากขึ้น ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการระบุแนวโน้มที่สำคัญ แต่ก็เป็นไปได้ที่จะได้รับสัญญาณที่ผิดพลาดหลายครั้งหรือสูญเสียตำแหน่งก่อนที่จะเกิดขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเครื่องมืออื่น ๆ รวมเครื่องมือเพื่อการยืนยันเพิ่มเติมเสมอ.

ต้องการเรียนรู้กลยุทธ์เพิ่มเติมในการวิเคราะห์ทางเทคนิคหรือไม่? คุณสามารถอ่านคำแนะนำเกี่ยวกับการซื้อขายแบบดึงกลับโดยใช้ RSI ได้ที่นี่.

Mike Owergreen Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
Like this post? Please share to your friends:
map