การทำความเข้าใจค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages)

เขียนโดย Aaron Akwu, Head of Education Hantec Markets

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average – MA) เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคยอดนิยมที่เทรดเดอร์และนักลงทุนใช้เพื่อทำความเข้าใจทิศทางแนวโน้มของสินทรัพย์ทางการเงิน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์ในช่วงเวลาที่กำหนด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มี 2 ประเภทหลัก ได้แก่ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (Simple Moving Average – SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (Exponential Moving Average – EMA)

SMA คำนวณราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์ในช่วงเวลาหนึ่งโดยบวกราคาปิดเข้าด้วยกันแล้วหารด้วยจำนวนช่วงเวลา EMA มีลักษณะคล้ายกันกับ SMA แต่ให้น้ำหนักกับราคาล่าสุดมากกว่า ทำให้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้ดีกว่า

เทรดเดอร์ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อระบุแนวโน้มและพิจารณาว่าสินทรัพย์มีแนวโน้มที่จะขยับขึ้นหรือลง นอกจากนี้ ยังสามารถใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อระบุจุดเข้าหรือออกที่เป็นไปได้ในตลาดด้วย ราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่งช่วยให้เทรดเดอร์เข้าใจทิศทางโดยรวมของตลาดได้ดีขึ้น และใช้ข้อมูลนี้ประกอบการตัดสินใจเทรดได้

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีหลายประเภท แต่ละประเภทมีลักษณะเฉพาะและการใช้งานที่แตกต่างกัน

1. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทที่ง่ายที่สุดคือ “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย” (SMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทนี้คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยของจุดข้อมูลจำนวนหนึ่ง โดยปกติจะเป็นราคาปิดของสินทรัพย์ ตัวอย่างเช่น SMA 10 วันคำนวณโดยการบวกราคาปิดของ 10 วันที่ผ่านมาแล้วหารด้วย 10 ผลลัพธ์คือเส้นที่ทำให้ข้อมูลราคาเรียบง่ายขึ้นและช่วยระบุแนวโน้มเมื่อเวลาผ่านไป
2. ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อีกประเภทหนึ่งคือ “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล” (EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทนี้คล้ายกับ SMA แต่จะให้ความสำคัญกับจุดข้อมูลล่าสุดมากกว่า ซึ่งหมายความว่า EMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้ดีกว่า และสามารถช่วยระบุแนวโน้มได้เร็วกว่า SMA สูตรสำหรับการคำนวณ EMA คือการใช้ตัวคูณที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณกับจุดข้อมูลใหม่แต่ละจุด
3. “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักแบบเอกซ์โพเนนเชียล” (EWMA) เป็นรูปแบบหนึ่งของ EMA ที่ให้น้ำหนักจุดข้อมูลล่าสุดมากขึ้น ซึ่งทำให้ EWMA ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาได้ดีกว่า EMA

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้เพื่อช่วยให้เทรดเดอร์ระบุสัญญาณซื้อขายได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น เมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดเหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาว อาจบ่งชี้ถึงแนวโน้มขาขึ้นและมีโอกาสเข้าซื้อ ในทางกลับกัน เมื่อเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้นตัดลงล่างเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาว อาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาลงและมีโอกาสขาย ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค

• ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (EMA) ต่างใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคในตลาดการเงินเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มราคา
• ทั้ง SMA และ EMA คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยราคาปิดในช่วงเวลาที่กำหนด
• SMA คำนวณราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาที่กำหนด ในขณะที่ EMA ให้น้ำหนักกับราคาล่าสุดมากกว่า
• ข้อมูลระยะเวลาที่ใช้ในการคำนวณ SMA และ EMA อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความต้องการของเทรดเดอร์และกลยุทธ์การเทรดที่ใช้
• ทั้ง SMA และ EMA ใช้เพื่อระบุระดับแนวรับและแนวต้าน โดยที่แนวรับแสดงถึงระดับที่ราคามีแนวโน้มที่จะหยุดร่วง และแนวต้านแสดงถึงระดับที่ราคามีแนวโน้มที่จะหยุดขึ้น
• เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นกลยุทธ์การเทรดยอดนิยมที่ใช้ทั้ง SMA และ EMA เพื่อสร้างการกลับตัวของแนวโน้ม เมื่อ EMA ระยะสั้นตัดเหนือ SMA ระยะยาว อาจเป็นสัญญาณบ่งชี้ให้ซื้อ (Buy) และเมื่อ EMA ตัดลงต่ำกว่า SMA อาจเป็นสัญญาณขาย (Sell)
• EMA มีความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงของราคามากกว่า SMA ซึ่งหมายความว่าอาจให้สัญญาณการกลับตัวของแนวโน้มที่ถูกต้องและทันท่วงที
• ในขณะที่ทั้ง SMA และ EMA เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์แนวโน้มราคา EMA อาจเหมาะกับเทรดเดอร์ที่ต้องการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้รวดเร็วมากกว่า ในขณะที่ SMA อาจเหมาะกับเทรดเดอร์ที่ต้องการมองการเคลื่อนไหวของราคาในระยะยาว

ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ คุณต้องกำหนดช่วงระยะเวลาก่อน ซึ่งความยาวขึ้นอยู่กับความชอบหรือกลยุทธ์การเทรดของคุณ ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะเฉลี่ยราคาของ 10 วันที่ผ่านมา ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเฉลี่ยราคาของ 50 วันที่ผ่านมา

สมมติว่าเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันของอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างดอลลาร์สหรัฐ (USD) และยูโร (EUR) เราสามารถทำได้ดังนี้:

1. ขั้นแรก รวบรวมข้อมูลอัตราแลกเปลี่ยนในช่วง 10 วันที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น สมมติว่าอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ 10 วันที่ผ่านมาคือ

• วันที่ 1: 0.85 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 2: 0.84 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 3: 0.83 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 4: 0.82 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 5: 0.81 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 6: 0.80 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 7: 0.79 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 8: 0.78 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 9: 0.77 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ
• วันที่ 10: 0.76 ยูโร/ดอลลาร์สหรัฐ

2. ต่อมา ให้รวมอัตราแลกเปลี่ยนตลอดช่วง 10 วันที่ผ่านมาเข้าด้วยกัน

0.85 + 0.84 + 0.83 + 0.82 + 0.81 + 0.80 + 0.79 + 0.78 + 0.77 + 0.76 = 8.05

3. จากนั้นหารผลรวมด้วยจำนวนวันในช่วงระยะเวลาที่กำหนด (ในกรณีนี้คือ 10):

8.05 / 10 = 0.805

4. ค่าผลลัพธ์ของ 0.805 คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันของอัตราแลกเปลี่ยน EUR/USD

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์เพราะช่วยให้ความผันผวนของราคาในระยะสั้นเรียบง่ายขึ้น ทำให้ระบุแนวโน้มพื้นฐานได้ง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่นๆ เพื่อใช้ตัดสินใจทำการเทรด

การตัดกันของสัญญาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) เป็นกลยุทธ์การเทรดยอดนิยมที่เทรดเดอร์ใช้ในการระบุสัญญาณซื้อขายที่เป็นไปได้ นี่คือเครื่องมือวิเคราะห์ที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้นในการระบุการเปลี่ยนแปลงโมเมนตัมและทิศทางของแนวโน้ม

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองค่าที่ใช้ในกลยุทธ์นี้คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว โดยทั่วไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นจะเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาล่าสุดมากกว่า ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวจะเปลี่ยนแปลงช้ากว่าและเสถียรกว่า

แนวคิดพื้นฐานของกลยุทธ์การตัดกันของสัญญาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average Double Crossover strategy) คือ ซื้อ(Buy) เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดขึ้นไปอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว และขาย (Sell) เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดลงไปอยู่ใต้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว การตัดกันของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นเป็นสัญญาณว่าโมเมนตัมของตลาดกำลังเปลี่ยนแปลง และอาจกำลังเกิดแนวโน้มใหม่

เทรดเดอร์มักใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันในกลยุทธ์นี้ แต่สามารถใช้ร่วมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทอื่นๆ ได้ ขึ้นอยู่กับความชอบของเทรดเดอร์และสภาวะตลาด

แนวทางหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในกลยุทธ์นี้คือการรอให้เส้นตัดกันก่อน แล้วจึงเข้าทำการเทรดในทิศทางของแนวโน้มใหม่ ตัวอย่างเช่น หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดขึ้นไปอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว เทรดเดอร์สามารถเปิดสถานะซื้อ โดยคาดว่าราคาจะสูงขึ้นต่อไป ในทำนองเดียวกัน หากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดลงมาอยู่ใต้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว เทรดเดอร์สามารถเปิดสถานะขาย โดยคาดว่าราคาจะลดลงอย่างต่อเนื่อง

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่ากลยุทธ์นี้อาจเกิดข้อผิดพลาด และมีโอกาสเกิดสัญญาณหลอก (False Signals) ต่างๆ ได้ โดยเฉพาะในตลาดที่ไม่มีทิศทางแน่นอนและตลาดที่มีความผันผวนสูง เทรดเดอร์ควรใช้เครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคเพิ่มเติมและใช้การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานเพื่อยืนยันสัญญาณที่เกิดจากกลยุทธ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนสองเส้นตัดกัน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในตลาดการเงินเพื่อระบุแนวรับและแนวต้าน เทรดเดอร์ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (EMA) เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มราคาและสร้างสัญญาณการเทรด แต่ว่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบเอกซ์โพเนนเชียล (EWMA) ได้รับความนิยมเนื่องจากความสามารถในการจับความเคลื่อนไหวของราคาล่าสุดได้อย่างมีประสิทธิมากกว่า

EWMA เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักจุดข้อมูลล่าสุดมากกว่า และค่อยๆ ลดความสำคัญของจุดข้อมูลเก่า วิธีการนี้ช่วยให้เทรดเดอร์สร้างการกลับตัวของแนวโน้มหลายครั้ง และระบุระดับแนวรับและแนวต้านที่เป็นไปได้ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

เมื่อใช้ EWMA ในการระบุระดับแนวรับและแนวต้าน เทรดเดอร์มักมองหากรณีที่ราคาของสินทรัพย์ตัดขึ้นเหนือกว่าหรือต่ำกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ หากราคาตัดขึ้นไปเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อาจส่งสัญญาณแนวโน้มขาขึ้น (Bullish Trend) และหากราคาตัดลงมาต่ำกว่าเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อาจส่งสัญญาณแนวโน้มขาลง (Bearish Trend)

นอกจากนี้ เทรดเดอร์สามารถใช้ความชันของ EWMA กำหนดความแข็งแกร่งของแนวโน้มได้ด้วย แนวโน้มที่แข็งแกร่งจะมีความลาดชันสูง ในขณะที่แนวโน้มที่อ่อนแอจะไม่มีความลาดชัน เทรดเดอร์สามารถวิเคราะห์ความชันของ EWMA ในการระบุระดับแนวรับและแนวต้านที่เป็นไปได้ และปรับกลยุทธ์การเทรดตามได้

ข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเทรด forex มีดังนี้:

1. ระบุแนวโน้ม: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้เทรดเดอร์ระบุทิศทางแนวโน้มในตลาด forex ได้ เทรดเดอร์จะเห็นได้ว่าสกุลเงินมีแนวโน้มขาขึ้น (Up Trend) แนวโน้มขาลง (Down Trend) หรือไม่มีทิศทางที่แน่นอน (Sideways Trend) ด้วยการคำนวณราคาเฉลี่ยของสกุลเงินในช่วงเวลาหนึ่ง
2. ทำให้ความผันผวนดูง่ายขึ้น: ตลาด forex ขึ้นชื่อเรื่องความผันผวน และในช่วงระยะเวลาสั้นๆ ราคาต่างๆ สามารถผันผวนได้อย่างรุนแรง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Average) ช่วยให้ความผันผวนเหล่านี้ดูเรียบง่ายขึ้นโดยการคำนวณราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาที่นานขึ้น ทำให้ระบุแนวโน้มโดยรวมได้ง่ายขึ้น
3. ระบุระดับแนวรับและแนวต้าน: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังทำหน้าที่เป็นแนวรับและแนวต้านในการเทรด forex ได้ เทรดเดอร์มักใช้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อกำหนดจุดที่จะวางคำสั่งหยุดการขาดทุนหรือคำสั่งทำกำไร
4. ช่วยในเข้าและออกออเดอร์: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กำหนดช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุด เพื่อช่วยตัดสินใจเข้าหรือออกออเดอร์ในการเทรดได้เมื่อราคาของสกุลเงินนั้นๆ ตัดขึ้นไปอยู่เหนือกว่าหรือตัดลงมาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อาจเป็นสัญญาณให้เข้าหรือออกจากการเทรด
5. ใช้งานง่าย: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย ทำให้เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับทั้งเทรดเดอร์มือใหม่และเทรดเดอร์ที่มีประสบการณ์ พวกเขาสามารถใช้กับคู่สกุลเงินใดก็ได้และกรอบเวลาใดก็ได้ ทำให้มีความหลากหลายและยืดหยุ่น

การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการเทรดมีข้อเสียอยู่บ้าง ข้อที่สำคัญมีดังนี้:

1. ส่งสัญญาณล่าช้า (Delayed Signals): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อ้างอิงข้อมูลราคาในอดีต ดังนั้นจึงอาจล้าหลังกว่าสภาวะตลาดปัจจุบัน ซึ่งหมายความว่า เมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่งสัญญาณให้เข้าหรือออกจากการเทรด อาจสายเกินไปที่จะใช้ทำกำไรหรือเลี่ยงการขาดทุน
2. สัญญาณหลอก (False Signal): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อาจสร้างสัญญาณหลอกได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่ตลาดผันผวน หรือพฤติกรรมราคาผันผวน ซึ่งอาจทำให้เทรดเดอร์เข้าหรือออกจากการเทรดผิดเวลา ส่งผลให้เกิดการขาดทุน
3. ขาดความแม่นยำ (Lack of Precision): โดยทั่วไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณโดยใช้ระยะเวลาคงที่ เช่น 20 วันหรือ 50 วัน จึงทำให้ขาดความแม่นยำในการเทรดตามจังหวะเวลา ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอาจช้าเกินไปที่จะจับแนวโน้มระยะสั้น ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันอาจเร็วเกินไปในการกรองสัญญาณรบกวน
4. มีข้อมูลจำกัด (Limited Information): ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อิงกับข้อมูลราคาเท่านั้น ดังนั้นจึงไม่คำนึงถึงปัจจัยทางการตลาดอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อการเคลื่อนไหวของราคา ซึ่งอาจจำกัดประสิทธิภาพในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต
5. พึ่งพามากเกินไป (Over-Reliance): เทรดเดอร์บางรายพึ่งพาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากเกินไป โดยใช้เป็นตัวบ่งชี้เพียงอย่างเดียวในการตัดสินใจเทรด ซึ่งอาจทำให้ขาดความยืดหยุ่นและปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้ สิ่งสำคัญคือต้องใช้ตัวบ่งชี้และเทคนิคการวิเคราะห์หลายตัวเพื่อยืนยันสัญญาณและลดความเสี่ยงของสัญญาณหลอกต่างๆ