ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: เครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์และการซื้อขาย

ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลและการเทรดในตลาดการเงิน มีเครื่องมือชนิดหนึ่งที่ได้กลายเป็นเสาหลักสำหรับนักเทรดและนักวิเคราะห์หลายล้านคน วิธีการปรับเรียบอนุกรมเวลานี้ทำให้สามารถมองเห็นทิศทางแท้จริงของแนวโน้มที่อยู่ภายใต้เสียงรบกวนและความวุ่นวายของความผันผวนรายวัน มันคือเครื่องมือทรงพลังและงดงาม ซึ่งแม้จะดูเรียบง่าย แต่กลับเป็นรากฐานของระบบการซื้อขายและอัลกอริธึมที่ซับซ้อนที่สุด การเข้าใจกลไกของมันเปิดทางสู่การตีความพฤติกรรมของตลาดและการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: จากนามธรรมทางคณิตศาสตร์สู่ความเป็นจริงของตลาด

เพื่อที่จะเข้าใจว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หมายถึงอะไร จำเป็นต้องจินตนาการถึงกระแสข้อมูลที่ต่อเนื่อง เช่น ราคาปิด, ปริมาณการซื้อขาย, ค่าอุณหภูมิ หรือปริมาณอื่นใดที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา เป้าหมายหลักที่นี่คือการแยกแนวโน้มที่ยั่งยืนออกมา โดยกรองเอาการพุ่งสูงหรือต่ำอย่างฉับพลันออกไป วิธีการทางสถิตินี้สร้างค่าเฉลี่ยที่ปรับปรุงอย่างต่อเนื่องสำหรับช่วงระยะเวลาหนึ่ง ซึ่ง “เคลื่อน” ไปตามแกนเวลาให้เส้นแนวโน้มที่ปรับเรียบแล้ว หลักการของ การปรับเรียบอนุกรมเวลาด้วยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ นี้เองที่ทำให้เครื่องมือมีค่าอนันต์สำหรับการวิเคราะห์ทุกรูปแบบ ซึ่งให้ความสำคัญกับพลวัต มากกว่าภาพนิ่ง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำงานอย่างไร: คณิตศาสตร์เบื้องหลังการปรับเรียบ

กลไกการทำงานของอินดิเคเตอร์นี้ตั้งอยู่บนพื้นฐานของการคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตเป็นลำดับ สมมติว่าเราพิจารณาอนุกรมของค่าจำนวนสิบค่า ค่าแรกของเส้นจะเท่ากับค่าเฉลี่ยเลขคณิตของจุดทั้งสิบจุดนี้ สำหรับการคำนวณค่าถัดไป หน้าต่างการสังเกตจะเลื่อนไปข้างหน้าหนึ่งขั้น: ค่าที่เก่าที่สุดจะถูกทิ้งไป, ค่าที่ใหม่ที่สุดจะถูกเพิ่มเข้ามา, และค่าเฉลี่ยจะถูกคำนวณใหม่ กระบวนการนี้เกิดขึ้นซ้ำๆ อย่างต่อเนื่อง ดังนั้น สิ่งที่อินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทำ คือมันหาค่าเฉลี่ยของข้อมูลตลอดช่วงที่เลือกอย่างต่อเนื่อง สร้างเส้นโค้งที่ล่าช้าแต่เรียบเนียนกว่ามากเมื่อเทียบกับข้อมูลดิบที่ “ขรุขระ” สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่า ความยาวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่งผลกระทบต่ออะไร โดยตรง: ช่วงเวลาสั้นทำให้เส้นไวต่อการเคลื่อนไหวของราคา แต่ก็ไวต่อสัญญาณรบกวนของตลาดเช่นกัน ในขณะที่ช่วงเวลาที่ยาวให้การปรับเรียบที่แรง แต่ทำให้เกิดความล่าช้าอย่างมีนัยสำคัญจากราคาปัจจุบัน

ลองดูตัวอย่างง่ายๆ จากชีวิตจริงที่ไม่เกี่ยวข้องกับการเงิน จินตนาการว่าคุณวัดอุณหภูมิอากาศตอนเที่ยงวันทุกวัน ค่าที่อ่านได้กระโดดขึ้นลง: +15, +18, +10, +22, +17 องศา เพื่อที่จะเข้าใจแนวโน้มความร้อนหรือความเย็นโดยรวม คุณสามารถคำนวณอุณหภูมิเฉลี่ยในช่วงห้าวันล่าสุด วันนี้มันจะเท่ากับ (15+18+10+22+17)/5 = 16.4 องศา พรุ่งนี้ เมื่อได้ค่าตัวเลขใหม่มา คุณจะทิ้งค่าที่เก่าที่สุด (15) และเพิ่มค่าใหม่เข้าไป แล้วคำนวณค่าเฉลี่ยใหม่อีกครั้ง เส้นโค้งเรียบที่ได้จะเป็น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อุณหภูมิ ส่วนตัวของคุณ ซึ่งจะแสดงให้เห็นชัดเจนว่าความอบอุ่นของเดือนพฤษภาคมกำลังมา หรือว่าความหนาวเย็นของเดือนเมษายนกลับมาอีกแล้ว โดยซ่อนวันที่แดดจัดหรือฝนตกไว้เบื้องหลัง

ในบริบทของตลาดการเงิน ข้อมูลตั้งต้นมักจะเป็นราคาปิดของเซสชั่นการซื้อขาย อย่างไรก็ตาม สำหรับการคำนวณอาจใช้ค่าอื่นได้ เช่น ราคาสูงสุดหรือต่ำสุดของเซสชั่น, ราคาเฉลี่ย (สูงสุด+ต่ำสุด/2), หรือแม้แต่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตามปริมาณ (Volume-Adjusted) ซึ่งให้น้ำหนักกับแต่ละจุดราคาสัดส่วนกับปริมาณการซื้อขาย ซึ่งในทางทฤษฎีควรให้ความสำคัญมากกว่ากับช่วงเวลาที่สินทรัพย์มีสภาพคล่องสูงกว่า โดยไม่คำนึงถึงการเลือกข้อมูลตั้งต้น กลไกพื้นฐานยังคงเหมือนเดิม: การหาค่าเฉลี่ยอย่างต่อเนื่องภายในหน้าต่างข้อมูลที่เคลื่อนที่

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: พื้นฐาน, ประเภท และวิธีการคำนวณ

เส้นปรับเรียบทุกเส้นไม่ได้ถูกสร้างมาเหมือนกัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาหรือแบบง่าย (SMA) เป็นรากฐาน แต่ข้อด้อยหลักของมันคือการให้น้ำหนักเท่ากันกับทุกจุดในช่วงเวลา นั่นหมายความว่าราคาจากสิบวันที่แล้วมีอิทธิพลต่อค่าปัจจุบันของอินดิเคเตอร์เท่ากับราคาปิดของเมื่อวาน ซึ่งจากมุมมองของตรรกะตลาดอาจไม่ถูกต้องนัก เพื่อแก้ปัญหานี้ ประเภทที่ก้าวหน้ากว่าจึงถูกพัฒนาขึ้น วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก ให้ความสำคัญกับข้อมูลที่ใหม่กว่ามากกว่า โดยลดน้ำหนักลงเมื่อย้อนกลับไปในอดีต ส่วนใหญ่จะใช้การถ่วงน้ำหนักเชิงเส้น

วิวัฒนาการที่เป็นที่นิยมมากที่สุดคือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล (EMA) ความแตกต่างหลักของมันคือการประยุกต์ใช้ สัมประสิทธิ์การปรับเรียบของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งคำนวณจากความยาวของช่วงเวลาและให้น้ำหนักที่ลดลงแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลแก่ค่าทั้งหมดในอดีต ไม่ใช่แค่ค่าที่ตกอยู่ในหน้าต่างเท่านั้น ในทางเทคนิค มันไม่เคย “ลืม” ข้อมูลเก่าทั้งหมด แต่อิทธิพลของข้อมูลเก่าจะลดลงอย่างรวดเร็ว วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล? สูตรเป็นแบบเรียกซ้ำ: ค่า EMA ปัจจุบัน = (ราคา(ปัจจุบัน) * K) + (EMA(ก่อนหน้า) * (1 – K)) โดยที่ K = 2 / (N+1) และ N คือช่วงเวลา นี่ทำให้ EMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงล่าสุดได้มากกว่าคู่แบบง่ายที่มีช่วงเวลาเท่ากันอย่างมีนัยสำคัญ

ประเภทที่สามที่สำคัญคือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับเรียบ (SMMA) ซึ่งอยู่กึ่งกลางระหว่าง SMA และ EMA ให้เส้นที่ราบเรียบยิ่งขึ้นเนื่องจากลักษณะพิเศษของสูตรการคำนวณใหม่ แต่ละประเภทนี้มีผู้ที่ชื่นชอบแตกต่างกันไป สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มระยะยาวมักชอบแบบธรรมดา เนื่องจากมันตอบสนองต่อการเก็งกำไรระยะสั้นน้อยกว่า สำหรับการหาจุดเข้าและจุดออกภายในวัน นักเทรดมักโน้มเอียงไปทางแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลเนื่องจากความเร็วของมัน การเข้าใจ สัมประสิทธิ์ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และน้ำหนักเหล่านี้เป็นขั้นตอนแรกสู่การเลือกเครื่องมืออย่างมีสติ

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจน สามารถแสดงความแตกต่างในรูปแบบตาราง:

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ที่ไหน: จากการเทรดไปจนถึงอุตุนิยมวิทยา

แม้ว่าการประยุกต์ใช้เครื่องมือนี้ที่โดดเด่นที่สุดจะเกี่ยวข้องกับกราฟทางการเงิน แต่ขอบเขตการใช้งานของมันกว้างไกลอย่างไม่น่าเชื่อ สาขาใดก็ตามที่ต้องการการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการกรองสัญญาณรบกวน สามารถได้รับประโยชน์จากมัน ในทางเศรษฐศาสตร์ใช้มันปรับเรียบความผันผวนตามฤดูกาลในยอดขายปลีกหรือตัวชี้วัดการว่างงาน เพื่อระบุพลวัตวัฏจักรที่แท้จริง ในอุตุนิยมวิทยามันช่วยให้เห็นแนวโน้มสภาพภูมิอากาศที่อยู่ภายใต้ความผิดปกติของสภาพอากาศรายวัน ในวิศวกรรมและการจัดการคุณภาพ ใช้มันติดตามความมั่นคงของกระบวนการผลิต เพื่อระบุความเบี่ยงเบน

ในการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลสัญญาณ วิธีการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ถูกใช้เป็นตัวกรองความถี่ต่ำพื้นฐาน มันกดสัญญาณรบกวนความถี่สูงไว้ เหลือเพียงองค์ประกอบแนวโน้มความถี่ต่ำของสัญญาณ ในทางวิเคราะห์ธุรกิจ รายงานรายได้มักจะมาพร้อมกับเส้นที่แสดงการเติบโตในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา ซึ่งก็คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายรายปีที่ปรับเรียบยอดสูงสุดและต่ำสุดรายไตรมาส หลักการที่เป็นสากลนี้ทำให้เครื่องมือเป็นหนึ่งในเสาหลักของการวิเคราะห์ประยุกต์

อย่างไรก็ตาม สนามหลักสำหรับการใช้อินดิเคเตอร์นี้ยังคงเป็นตลาดการเงินอย่างแน่นอน ที่นี่มันได้เปลี่ยนจากเครื่องมือปรับเรียบง่ายๆ เป็นปรัชญาการซื้อขายทั้งระบบ มีอินดิเคเตอร์อื่นๆ ที่ซับซ้อนกว่าหลายสิบตัวถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของมัน (MACD, Bollinger Bands¹Bollinger Bands — อินดิเคเตอร์ความผันผวน ประกอบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าจากมัน สร้างเป็นช่องสัญญาณไดนามิก) การเข้าใจ วิธีใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเทรด เป็นองค์ประกอบบังคับของการเรียนรู้เชิงเทคนิคของผู้เข้าร่วมตลาดทุกคน ตั้งแต่ผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้จัดการกองทุนขนาดใหญ่ มันถูกใช้เพื่อระบุแนวโน้ม, กำหนดความแข็งแกร่งของมัน, หาจุดกลับตัว และสร้างสัญญาณการซื้อขาย

การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: การอ่านสัญญาณบนกราฟ

ตำแหน่งโดยตรงของราคาเทียบกับเส้นอินดิเคเตอร์คือสัญญาณหลักและทรงพลัง หากกราฟราคาอยู่เหนือเส้นอย่างสม่ำเสมอ นี่คือสัญญาณคลาสสิกของแนวโน้มขาขึ้น (ตลาดกระทิง) ในทำนองเดียวกัน การอยู่ด้านล่างบ่งชี้ถึงการเคลื่อนไหวขาลง (ตลาดหมี) ข้อเท็จจริงที่ว่าราคาตัดผ่านเส้นปรับเรียบนี้มักถูกมองว่าเป็นสัญญาณที่มีศักยภาพของการกลับตัวของแนวโน้ม ตัวอย่างเช่น เมื่อราคาลดลง แล้วพุ่งทะลุอินดิเคเตอร์จากด้านล่างขึ้นด้านบน (ที่เรียกกันว่า “ Golden Cross” ในความหมายกว้าง) อาจบ่งชี้ถึงจุดเริ่มต้นของขาขึ้น สถานการณ์ตรงกันข้าม การทะลุจากด้านบนลงด้านล่าง (“Death Cross“) ถูกตีความว่าเป็นจุดเริ่มต้นของขาลง

การวิเคราะห์ความชันของเส้นตัวเองก็สำคัญไม่แพ้กัน การขึ้นอย่างรวดเร็วบ่งบอกถึงการเร่งตัวของแนวโน้มขาขึ้น การลดลงบ่งบอกถึงการชะลอตัวหรือการเปลี่ยนผ่าน การเคลื่อนไหวในแนวนอนและราบเรียบหลังจากที่ขึ้นหรือลงแรง มักพูดถึงระยะรวมตัว (consolidation)²Consolidation (หรือ Sideways) — ช่วงเวลาในตลาดที่ราคาเคลื่อนไหวในขอบเขตแนวนอนแคบๆ โดยไม่มีแนวโน้มที่ชัดเจน หลังจากที่เคลื่อนไหวรุนแรง เมื่อตลาด “พักหายใจ” ก่อนพุ่งครั้งต่อไป นักวิเคราะห์ที่มีประสบการณ์ยังติดตามระยะห่างระหว่างราคากับเส้น: การแยกตัวที่มากอาจส่งสัญญาณว่าสินทรัพย์อยู่ในภาวะซื้อมากเกินไป (Overbought) หรือขายมากเกินไป (Oversold) และอาจมีการปรับตัวกลับสู่ค่าเฉลี่ยในเร็วๆ นี้

ในประสบการณ์การทำงานกับกราฟของผม หนึ่งในตัวอย่างที่เห็นภาพชัดเจนที่สุดคือพฤติกรรมของหุ้นบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ในช่วงบูมปี 2020 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว (200 วัน) ทำหน้าที่เป็นแนวรับที่ทะลุผ่านไม่ได้ตลอดช่วงขาขึ้นทั้งหมด แต่ละครั้งที่ราคาปรับฐานลงมาจบที่การสัมผัสหรือทะลุผ่านเส้นนี้เล็กน้อย ตามด้วยการดีดตัวขึ้นอย่างรุนแรง นี่คือตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของการทำงานของ อินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเทรด ในฐานะระดับแนวรับแบบไดนามิกในแนวโน้มขาขึ้น ช่วงเวลาที่ราคาตกลงและยืนต่ำกว่าเส้นนี้อย่างถาวรบนกราฟรายสัปดาห์ กลายเป็นสัญญาณที่ชัดเจนของการเปลี่ยนผ่านของแนวโน้มระยะยาว

วิธีเทรดโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: กลยุทธ์เชิงปฏิบัติ

แนวทางที่ง่ายและเป็นที่รู้จักมากที่สุดคือการซื้อขายบนพื้นฐานการตัดกันของเส้นสองเส้นที่มีช่วงเวลาต่างกัน ตัวอย่างเช่น กลยุทธ์อาจใช้การรวมกันของเส้นเร็ว (เช่น ช่วงเวลา 10) และเส้นช้า (ช่วงเวลา 50) สัญญาณซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อเส้นเร็วตัดเส้นช้าจากด้านล่างขึ้นด้านบน สัญญาณขายเกิดขึ้นเมื่อตัดกันในทางกลับจากด้านบนลงด้านล่าง ระบบนี้ติดตามแนวโน้ม พยายามจับจุดเริ่มต้นและถือตำแหน่งไปจนกระทั่งแนวโน้มกลับตัว กลยุทธ์การซื้อขายด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ บนพื้นฐานการตัดกันมีประสิทธิภาพในตลาดที่มีแนวโน้มชัดเจน แต่ในตลาดที่เคลื่อนไหวในแนวนอน (Sideways) จะสร้างสัญญาณหลอกจำนวนมากและนำไปสู่การขาดทุนเป็นชุด

วิธีการที่ก้าวหน้ากว่าคือการใช้ ช่องสัญญาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ มันถูกสร้างขึ้นโดยการเพิ่มเส้นอีกสองเส้นเข้าไปในเส้นกลาง (เช่น SMA 20) โดยเลื่อนออกไปตามจำนวนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือเปอร์เซ็นต์ที่กำหนด นี่จะสร้างเป็นทางเดินไดนามิกซึ่งราคามีแนวโน้มที่จะเคลื่อนไหวอยู่ภายใน การดีดตัวจากขอบบนของช่องสัญญาณสามารถใช้เป็นสัญญาณขายได้ และจากขอบล่างเป็นสัญญาณซื้อ การทะลุขอบเขตช่องสัญญาณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อได้รับการยืนยันด้วยปริมาณการซื้อขาย บ่งบอกถึงการเสริมความแข็งแกร่งของแนวโน้มและการเริ่มต้นของการเคลื่อนไหวใหม่อันแข็งแกร่ง แนวทาง กลยุทธ์การเคลื่อนไปตามค่าเฉลี่ย มักหมายถึงการทำงานภายในช่องสัญญาณดังกล่าว โดยมีการวางคำสั่งหยุดขาดทุนไว้ด้านนอกขอบเขตของมัน

วิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างถูกต้อง สำหรับสินทรัพย์และช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจง? ไม่มีคำตอบที่เป็นสากล ค่าคลาสสิกของช่วงเวลา (50, 100, 200) ได้กลายเป็นมาตรฐานโดยพฤตินัย และระบบอัลกอริธึมหลายระบบยึดถือตามค่านี้ สร้างคำทำนายที่ทำให้ตัวเองเป็นจริง อย่างไรก็ตาม การปรับให้เข้ากับความผันผวนของสินทรัพย์อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า สำหรับสินทรัพย์ที่สงบและมีสภาพคล่องสูง ช่วงเวลาที่ยาวกว่าจะเหมาะสม สำหรับคริปโตเคอร์เรนซีที่มีความผันผวนสูง มักใช้การตั้งค่าที่สั้นลง เพื่อให้อินดิเคเตอร์ตามการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วทัน หลักการสำคัญ: การตั้งค่าต้องสอดคล้องกับเป้าหมายการซื้อขายของคุณ สำหรับนักลงทุนระยะยาว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย 200 วันจะสำคัญกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล 5 นาทีสำหรับนักเก็งกำไรรายวัน (Scalper)³Scalper — นักเทรดที่ทำการซื้อขายระยะสั้นจำนวนมาก (ตั้งแต่ไม่กี่วินาทีถึงไม่กี่นาที) โดยมีเป้าหมายเพื่อทำกำไรจากการเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อย

กฎสำคัญที่มือใหม่มักลืม: ไม่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใด ไม่ว่ามันจะซับซ้อนแค่ไหน เป็นไม้กายสิทธิ์ได้ มันล่าช้าอยู่เสมอ คุณค่าของมันอยู่ที่การให้มุมมองที่มีโครงสร้าง มีวินัยต่อตลาด กำจัดอารมณ์และความคิดยึดติด มันไม่ได้ทำนายอนาคต แต่เพียงตีความอดีตอันใกล้ เสนอการประเมินความน่าจะเป็นของช่วงเวลาปัจจุบัน การรวมสัญญาณของมันกับเครื่องมืออื่นๆ (ระดับแนวรับ/แนวต้าน, อินดิเคเตอร์ปริมาณ, ออสซิลเลเตอร์) จะเพิ่มประสิทธิภาพของระบบการซื้อขายอย่างมาก

วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล: ความเร็วและความไว

เนื่องจากสูตรของมันซึ่งให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลจึงเป็นที่โปรดปรานในหมู่นักเทรดที่ทำการซื้อขายบ่อย ข้อได้เปรียบหลักของมันคือความล่าช้าที่ลดลงเมื่อเทียบกับแบบง่ายที่มีช่วงเวลาเท่ากัน สิ่งนี้ทำให้สามารถมองเห็นการกลับตัวของแนวโน้มที่กำลังก่อตัวได้เร็วกว่า แม้ว่าจะแลกกับการเพิ่มจำนวนสัญญาณหลอก วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล ด้วยมือ เราได้พิจารณาไปแล้ว แต่ในทางปฏิบัติ การคำนวณทั้งหมดจะทำโดยแพลตฟอร์มการซื้อขาย สำหรับนักเทรด สิ่งที่สำคัญกว่าคือการเข้าใจตรรกะของมัน: เส้นนี้จะ “ถูกดึง” ไปที่ราคาล่าสุดอย่างก้าวร้าวมากกว่า

ในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว เช่น ในระหว่างการประกาศข่าวเศรษฐกิจสำคัญ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาอาจไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง เนื่องจากจะสะท้อนสถานการณ์จากหลายวันก่อน แต่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลจะปรับตัวให้เข้ากับระดับราคาใหม่อย่างรวดเร็ว นี่คือเหตุผลที่ทำให้นักเทรดรายวันและนักเก็งกำไรรายวันเกือบทั้งหมดชอบ EMA มันเป็นหัวใจของกลยุทธ์ความเร็วสูงหลายอย่าง ซึ่งแท่งเทียนแต่ละแท่งมีความสำคัญ คุณสมบัติที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งคือสามารถมองว่ามันเป็นตัวกรองสำหรับเส้นที่เร็วกว่าได้ ตัวอย่างเช่น การตัดกันของราคาและ EMA อาจเป็นสัญญาณปฐมภูมิที่ไว ในขณะที่การตัดกันของ EMA สองเส้นที่มีช่วงเวลาต่างกันอาจเป็นตัวกรองทุติยภูมิที่ใช้ยืนยัน

แนวคิดขั้นสูงและการปรับตัว

นอกจากแบบคลาสสิกและแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลแล้ว ยังมีรูปแบบที่ปรับเปลี่ยนอีกนับสิบรูปแบบ ซึ่งแต่ละรูปแบบแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัวได้ (AMA) ที่พัฒนาโดย Perry Kaufman จะเปลี่ยนสัมประสิทธิ์การปรับเรียบของมันโดยอัตโนมัติ ขึ้นอยู่กับความผันผวนของตลาดในปัจจุบัน ในช่วงที่มีแนวโน้มชัดเจน มันจะเร่งความเร็วเพื่อติดตามการเคลื่อนไหว และในช่วงที่ไม่มีแนวโน้ม มันจะชะลอตัวเพื่อกรองสัญญาณรบกวนออกให้มากที่สุด นี่คือความพยายามในการสร้างเครื่องมือในอุดมคติที่ปรับตัวได้ด้วยตัวเอง

นอกจากนี้ยังมีแนวคิดเรื่อง ฟังก์ชันผกผันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หากโดยปกติเราสร้างเส้นปรับเรียบจากข้อมูลตั้งต้น ที่นี่อาจตั้งโจทย์ย้อนกลับ: จากพฤติกรรมของเส้นอินดิเคเตอร์เอง สามารถสรุปเกี่ยวกับลักษณะของข้อมูลตั้งต้นที่สร้างมันขึ้นมาได้ ในความหมายที่แคบกว่าและเป็นเชิงปฏิบัติ การวิเคราะห์การเบี่ยงเบนของราคาจากค่าเฉลี่ยของมัน (ตัวอย่างเช่น ผ่านอินดิเคเตอร์ Percent Deviation) เป็นฟังก์ชันผกผันเช่นนี้ ซึ่งช่วยให้สามารถประเมินระดับการ “ร้อนเกิน” ของตลาดได้

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับตามปริมาณ (VWMA) สมควรได้รับความสนใจเป็นพิเศษ ในการคำนวณของมัน แต่ละจุดราคา (มักเป็นราคาเฉลี่ยของแท่งเทียน) จะถูกคูณด้วยปริมาณการซื้อขายที่สอดคล้องกัน ดังนั้น วันที่ที่มีปริมาณการซื้อขายสูงผิดปกติ ซึ่งมักบ่งชี้ถึงการดำเนินการของผู้เล่นรายใหญ่หรือเหตุการณ์สำคัญ จะมีอิทธิพลต่อเส้นผลลัพธ์มากขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยในการตรวจจับการทะลุที่แท้จริงซึ่งได้รับการยืนยันด้วยปริมาณตั้งแต่เนิ่นๆ และกรองการทะลุที่ผิดพลาดซึ่งมีปริมาณต่ำออก สำหรับการวิเคราะห์หุ้น ซึ่งปริมาณเป็นปัจจัยยืนยันที่สำคัญมาก แนวทางนี้จะมีประโยชน์อย่างยิ่ง

ตามที่ John Bollinger นักวิเคราะห์ทางเทคนิคผู้มีชื่อเสียง ผู้สร้าง Bollinger Bands กล่าวไว้:

อินดิเคเตอร์ไม่ได้ให้คำตอบ พวกมันเพียงจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้สามารถตั้งคำถามได้อย่างถูกต้อง

ข้อความนี้ใช้ได้อย่างเต็มที่กับหัวข้อของเรา เส้นปรับเรียบจะไม่บอกคุณว่าราคาจะไปทางไหนในวันพรุ่งนี้ แต่มันจะช่วยกำหนดได้อย่างชัดเจนว่าเราอยู่ที่ไหนในตอนนี้: ในแนวโน้มหรือในตลาดแนวนอน ที่จุดเริ่มต้นของการเคลื่อนไหวหรือที่ปลายทาง ในเขตซื้อมากเกินไปหรือในเขตสมดุล

การปรับเรียบอนุกรมเวลาด้วยวิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: แนวทางทางวิทยาศาสตร์

ในสถิติและเศรษฐมิติ การประยุกต์ใช้วิธีนี้มีลักษณะเป็นทางการอย่างเคร่งครัด ใช้เพื่อขจัดความผันผวนตามฤดูกาลและความผันผวนแบบสุ่ม เพื่อเน้นแนวโน้มหลักหรือองค์ประกอบวัฏจักร ความยาวของช่วงเวลาจะถูกเลือกให้สอดคล้องกับความถี่ของความผันผวนที่ต้องการขจัด ตัวอย่างเช่น เพื่อขจัดฤดูกาลในข้อมูลรายเดือน ที่เกิดจากฤดูกาล มักใช้ช่วงเวลา 12 กระบวนการนี้เป็นขั้นตอนเตรียมการที่สำคัญก่อนการสร้างโมเดลพยากรณ์ เช่น ARIMA⁴ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) — โมเดลที่ซับซ้อนสำหรับการวิเคราะห์และพยากรณ์อนุกรมเวลา ใช้แนวคิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วย

แตกต่างจากการซื้อขาย ซึ่งการตั้งค่ามักถูกเลือกตามประสบการณ์หรือธรรมเนียมปฏิบัติ ในการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ การเลือกความยาวของหน้าต่างจะได้รับการพิสูจน์โดยข้อมูล อาจใช้วิธีการวนซ้ำ โดยที่อนุกรมเวลาถูกปรับเรียบด้วยช่วงเวลาต่างๆ และผลลัพธ์จะถูกประเมินตามเกณฑ์ของความแปรปรวนของค่าคงเหลือหรือความสามารถในการสื่อสารด้วยภาพ การวิเคราะห์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ในเชิงวิชาการนี้ทำให้มั่นใจในความเที่ยงตรงและความสามารถในการทำซ้ำของผลลัพธ์ ซึ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการวิจัย

ดังนั้น จากเครื่องมือหาค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุด ไปจนถึงอัลกอริธึมแบบปรับตัวที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งเป็นพื้นฐานของระบบปัญญาประดิษฐ์ วิธีการนี้แสดงให้เห็นถึงวิวัฒนาการที่น่าทึ่ง พลังของมันอยู่ที่ความเป็นสากล ความเรียบง่ายของแนวคิดพื้นฐาน และศักยภาพที่ไม่มีที่สิ้นสุดสำหรับการปรับเปลี่ยน การเชี่ยวชาญเครื่องมือนี้ไม่ใช่แค่การเรียนรู้อินดิเคเตอร์อีกตัวบนกราฟ แต่เป็นการเชี่ยวชาญรูปแบบการคิดแบบหนึ่ง ที่มุ่งค้นหาความเป็นระเบียบและความหมายท่ามกลางความวุ่นวายที่ดูเหมือนจะไม่มีที่สิ้นสุดของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ทักษะในการแยกสัญญาณออกจากสัญญาณรบกุ่นนี้ การแยกแก่นสารออกจากสิ่งรองนี้ มีคุณค่าไม่เพียงแค่ในตลาดการเงินเท่านั้น แต่ยังมีในทุกสาขาที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน

📝

• 1
  Bollinger Bands — อินดิเคเตอร์ความผันผวน ประกอบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าจากมัน สร้างเป็นช่องสัญญาณไดนามิก
• 2
  Consolidation (หรือ Sideways) — ช่วงเวลาในตลาดที่ราคาเคลื่อนไหวในขอบเขตแนวนอนแคบๆ โดยไม่มีแนวโน้มที่ชัดเจน หลังจากที่เคลื่อนไหวรุนแรง
• 3
  Scalper — นักเทรดที่ทำการซื้อขายระยะสั้นจำนวนมาก (ตั้งแต่ไม่กี่วินาทีถึงไม่กี่นาที) โดยมีเป้าหมายเพื่อทำกำไรจากการเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อย
• 4
  ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) — โมเดลที่ซับซ้อนสำหรับการวิเคราะห์และพยากรณ์อนุกรมเวลา ใช้แนวคิดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วย