CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 66% of retail investor accounts lose money when trading CFDs with this provider.

You should consider whether you understand how CFDs work and whether you can afford to take the high risk of losing your money.

Please be advised that our Client Portal is scheduled for essential maintenance this weekend from market close Friday 16th February, 2024, and should be back up and running before markets open on Sunday 18th February, 2024.

เรายินดีที่จะแจ้งให้ทราบว่าเรากำลังเตรียมพร้อมสำหรับการอัปเดต Client Portal เพื่อมุ่งเน้นที่จะปรับปรุงประสบการณ์ของคุณกับเรา
Client Portal จะไม่พร้อมให้คุณใช้งานตั้งแต่ตลาดปิดใน วันศุกร์ที่ 16 กุมภาพันธ์ 2567 และควรสำรองข้อมูลและทำงานก่อนตลาดเปิดให้บริการใน วันอาทิตย์ที่ 18 กุมภาพันธ์ 2567

CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 66% of retail investor accounts lose money when trading CFDs with this provider.

You should consider whether you understand how CFDs work and whether you can afford to take the high risk of losing your money.

Search
Close this search box.

การทำความเข้าใจค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving Averages) สามารถช่วยให้คุณพิจารณาทิศทางของเทรนด์ปัจจุบันพร้อมทั้งลดผลกระทบจากความผันผวนของราคาได้ แต่คุณจะต้องการข้อมูลมากเท่าใดเพื่อสร้างภาพของเทรนด์ที่เชื่อถือได้กันล่ะ มาดูข้อมูลตรงนี้กัน

เขียนโดย Aaron Akwu, Head of Education Hantec Markets

สารบัญ
    Add a header to begin generating the table of contents

    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

    daily gold moving averages

    ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่างๆ

    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
    55 days moving averages

    ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ยังสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้เพื่อช่วยให้เทรดเดอร์ระบุสัญญาณซื้อขายได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น เมื่อเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดเหนือเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาว อาจบ่งชี้ถึงแนวโน้มขาขึ้นและมีโอกาสเข้าซื้อ ในทางกลับกัน เมื่อเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้นตัดลงล่างเส้นค่าเฉลี่ยระยะยาว อาจบ่งบอกถึงแนวโน้มขาลงและมีโอกาสขาย ตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ประเภทนี้มักใช้ในการวิเคราะห์ทางเทคนิค

    ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอย่างง่าย (SMA) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (EMA)

    • 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
    Moving Averages: SMA vs EMA

    การคำนวนค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    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
    1. 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
    1. จากนั้นหารผลรวมด้วยจำนวนวันในช่วงระยะเวลาที่กำหนด (ในกรณีนี้คือ 10):
    8.05 / 10 = 0.805
    1. ค่าผลลัพธ์ของ 0.805 คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันของอัตราแลกเปลี่ยน EUR/USD

    ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์เพราะช่วยให้ความผันผวนของราคาในระยะสั้นเรียบง่ายขึ้น ทำให้ระบุแนวโน้มพื้นฐานได้ง่ายขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคอื่นๆ เพื่อใช้ตัดสินใจทำการเทรด

    การตีความค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    การระบุแนวโน้ม:

    ในการระบุแนวโน้มโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    เทรดเดอร์มักจะมองหาจุดตัดกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น เช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน

    เมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดขึ้นมาเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว อาจเป็นสัญญาณของแนวโน้มขาขึ้น และเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นตัดลงไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาว อาจเป็นสัญญาณของแนวโน้มขาลง

    นี่คือตัวอย่างคู่สกุลเงิน EUR/USD สมมติว่าเทรดเดอร์กำลังวิเคราะห์กราฟรายวันของ EUR/USD และเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันและ 200 วันลงในกราฟ หากเส้นค่าเฉลี่ย 50 วันตัดขึ้นไปอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ย 200 วัน แสดงว่า EUR/USD มีแนวโน้มขาขึ้น

    เทรดเดอร์สามารถใช้ข้อมูลนี้วางแผนการเทรดของตนได้ ตัวอย่างเช่น เทรดเดอร์อาจมองหาโอกาสในการซื้อระหว่างที่ราคาย่อตัวในแนวโน้มขาขึ้น หรือรอราคาทะลุแนวต้านก่อนที่จะเข้าสู่สถานะซื้อ

    ในทางกลับกัน หากเส้นค่าเฉลี่ย 50 วันตัดลงมาอยู่ใต้เส้นค่าเฉลี่ย 200 วัน แสดงว่า EUR/USD มีแนวโน้มขาลง เทรดเดอร์อาจมองหาโอกาสในการขายระหว่างที่อยู่ในแนวโน้มขาลง หรือรอจนราคาทะลุแนวรับก่อนที่จะเข้าสู่สถานะขาย

    Moving Averages: Trend Identification EURUSD Weekly Graph

    การตัดกันของสัญญาณ (Double Crossovers)

    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

    แนวรับและแนวต้าน (Support and Resistance)

    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

    moving averages: support and resistance

    ข้อดีของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    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

    ข้อเสียของการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

    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
    เปิดเมนูสืบค้นเนื้อหา
    เปิดเมนูสืบค้นเนื้อหา

    พร้อมเริ่มต้นเทรดหรือยัง

    rotator.png

    เรากำลังพาท่านไปสู่ Hantec Trader ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของเรา

    โปรดทราบว่า Hantec Trader ไม่รองรับลูกค้าจากสหรัฐอเมริกาหรือประเทศที่ถูกจำกัดอื่นๆ

    Line-website.png