Moving Average คือ
Moving Average (MA) หรือเรียกสั้น ๆ ว่า MA คือตัวชี้วัดทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์และติดตามค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนดมา โดยการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนดแล้วเลื่อนไปเรื่อย ๆ ตามเวลาเพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ยใหม่ในแต่ละช่วงเวลา โดยที่ข้อมูลในช่วงเวลาเก่าที่สุดจะถูกนำออกไปเพื่อรวมเข้ากับข้อมูลในช่วงเวลาใหม่ที่เข้ามาในการคำนวณค่าเฉลี่ยใหม่ ซึ่งทำให้ MA มีความสามารถในการลดการกระทบจากความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในข้อมูลแต่ละค่าเป็นช่วงเวลาเล็ก ๆ น้อย ๆ
การใช้งาน MA สามารถช่วยในการวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อเทรนด์กำลังเปลี่ยนทิศทาง หรือในการลดเสียงรบกวนที่เกิดจากความผันผวนในชุดข้อมูล โดยจุดประสงค์หลักของ MA คือการช่วยในการตรวจสอบแนวโน้มของข้อมูลและลดความสับสนในข้อมูล เพื่อให้ผู้วิเคราะห์สามารถตัดสินใจในการลงทุนหรือการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมั่นใจมากขึ้น ซึ่ง MA มีการใช้งานหลายรูปแบบ เช่น
Simple Moving Average (SMA)
คำนวณโดยการนำมูลค่าทุกตัวในช่วงเวลาที่กำหนดมาบวกกันแล้วหารด้วยจำนวนข้อมูลในช่วงนั้น มักใช้ในการวิเคราะห์และติดตามค่าเฉลี่ยในระยะเวลาที่กำหนดเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ที่ช่วยสังเกตุแนวโน้มของข้อมูลในช่วงเวลาเท่านั้น การเลือกระยะเวลาสำคัญในการใช้งาน SMA เนื่องจากจะมีผลต่อความสามารถในการตอบสนองกับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลของชุดข้อมูลในระยะเวลาสั้น ๆ หรือยาว ๆ
Exponential Moving Average (EMA)
คล้ายกับ SMA แต่ใน EMA แต่ละข้อมูลในช่วงเวลาจะถูกนำมาคูณกับน้ำหนัก (weight) ที่เพิ่มขึ้นตามลำดับเวลา โดยน้ำหนักจะทำให้ข้อมูลในช่วงเวลาล่าสุดมีค่าน้ำหนักมากกว่าข้อมูลในช่วงเวลาเก่ากว่า นั่นทำให้ EMA มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงข้อมูลมากขึ้นและเป็นปัจจัยที่สำคัญในการตรวจจับสัญญาณเทรนด์
การคำนวณ สูตร เส้น SMA ใช้กี่วัน
สูตรการคำนวณ Simple Moving Average (SMA) คือการหาค่าเฉลี่ยของข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนด โดยนำมูลค่าทุกตัวในช่วงเวลามาบวกกันแล้วหารด้วยจำนวนข้อมูลในช่วงนั้น:
SMA = (ค่าข้อมูลวันที่ 1 + ค่าข้อมูลวันที่ 2 + … + ค่าข้อมูลวันที่ N) / N
เมื่อ:
-
- SMA คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวในช่วงเวลาที่กำหนด
- ค่าข้อมูลวันที่ 1, 2, …, N คือข้อมูลในช่วงเวลาที่กำหนด (เช่น ราคาหุ้นในแต่ละวัน)
- N คือจำนวนวันหรือช่วงเวลาที่ใช้คำนวณ SMA
สูตรการคำนวณ Simple Moving Average (SMA) ใช้กำหนดจำนวนวันหรือช่วงเวลาที่จะนำมาคำนวณค่าเฉลี่ย จำนวนวันที่นิยมใช้จะแตกต่างกันไปตามความต้องการของผู้ใช้งาน ตัวอย่างเช่น:
-
- สำหรับข้อมูลราคาหุ้น บางครั้งนิยมใช้ระยะเวลา 50 วัน, 100 วัน, หรือ 200 วันเป็นต้น เพื่อติดตามแนวโน้มราคาในระยะเวลายาวนานขึ้น
- สำหรับการวิเคราะห์สัญญาณเทรนด์ที่เปลี่ยนแปลงได้รวดเร็ว ผู้ใช้งานอาจใช้ระยะเวลาเต็มใจเช่น 10 วันหรือ 20 วัน
- การใช้งานในงานทางการเงินหรือการเศรษฐกิจอาจใช้ระยะเวลาตามความต้องการ เช่น 3 เดือน, 6 เดือน, 1 ปี เป็นต้น
เส้น SMA ตั้งค่าอย่างไร
การตั้งค่า Simple Moving Average (SMA) นั้นจะขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์และลักษณะข้อมูลที่คุณใช้งาน เพื่อให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์และตัดสินใจของคุณ คุณสามารถปรับค่าตั้งค่าต่าง ๆ ดังนี้:
ระยะเวลา (Period)
ระยะเวลา (Period) ในการคำนวณ Simple Moving Average (SMA) หมายถึงจำนวนวันหรือช่วงเวลาที่คุณเลือกใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลในช่วงนั้น ค่านี้จะมีผลต่อความตอบสนองของ SMA ต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล คุณสามารถเลือกระยะเวลา (Period) ของ SMA โดยดูอย่างอาจารย์ประเภทของข้อมูลที่คุณใช้ และวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์ ยกตัวอย่างเช่น
-
- ระยะเวลาสั้น: ถ้าคุณต้องการเน้นการตอบสนองที่รวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล เช่นการเฝ้าระวังข่าวสารหรือการเคลื่อนไหวราคาของหุ้นในระยะเวลาสั้น คุณอาจเลือกระยะเวลาเล็ก ๆ เช่น 10 วัน,50 วัน, 200 วัน เป็นต้น
- ระยะเวลายาว: ถ้าคุณต้องการเน้นแนวโน้มยาวนานและลดความผันผวน คุณอาจเลือกระยะเวลาที่ยาวขึ้น เช่น 50 วัน หรือ 200 วัน เพื่อเลี่ยงสัญญาณเทรนด์ที่ไม่แน่นอนจากความผันผวนในช่วงสั้น ๆ.
- ความสมดุล: คุณสามารถเลือกระยะเวลาที่มากครึ่งระหว่างระยะเวลาสั้นและยาว เพื่อเปรียบเทียบแนวโน้มระยะสั้นและระยะยาวในเวลาเดียวกัน.
- ลักษณะข้อมูล: หากข้อมูลมีความผันผวนมาก คุณอาจเลือกระยะเวลาสั้นเพื่อเป็นสัญญาณเตือนในขณะที่หากข้อมูลมีความเสถียรมาก คุณอาจเลือกระยะเวลายาวเพื่อเป็นอินดิเคเตอร์ของแนวโน้ม.
ประเภทข้อมูล
คุณสามารถใช้ SMA กับประเภทข้อมูลต่าง ๆ เช่น ราคาสกุลเงิน, ราคาสินค้า, อินดีก้าเตอร์, ปริมาณการซื้อขาย เป็นต้น แต่ละประเภทข้อมูลอาจมีความหลากหลายในการตั้งค่าที่เหมาะสม.
-
- ราคาสกุลเงิน (Currency Pair Price): สามารถใช้ SMA เพื่อติดตามแนวโน้มราคาของคู่เงินตราต่าง ๆ เช่น EUR/USD, GBP/JPY, USD/JPY และอื่น ๆ เพื่อตรวจสอบแนวโน้มและสัญญาณเทรนด์.
- อินดิเคเตอร์ (Indicators): คุณสามารถใช้ SMA เป็นอินดิเคเตอร์ในการวิเคราะห์เช่น การวิเคราะห์เทรนด์ การค้นหาจุดสร้างสัญญาณซื้อ-ขาย หรือเป็นองค์ประกอบในการคำนวณอินดิเคเตอร์อื่น ๆ เช่น Moving Average Convergence Divergence (MACD) หรือ Bollinger Bands.
- ความผันผวนของราคา (Price Volatility): การใช้ SMA ร่วมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Average True Range, ATR) สามารถช่วยในการวัดความผันผวนของราคาเพื่อปรับการจัดการความเสี่ยงและการเลือกจุดสั่งซื้อ-ขายได้.
- ระบบเทรด (Trading Systems): สามารถนำ SMA มาเป็นส่วนหนึ่งของระบบเทรด เช่น ระบบที่ใช้ SMA ครอบคลุมกับอินดิเคเตอร์อื่น ๆ เพื่อสร้างกลยุทธ์การเทรด.
ความต้องการวิเคราะห์
ความต้องการในการรับรู้แนวโน้มและสัญญาณการเปลี่ยนแปลงจะมีผลในการเลือกระยะเวลาของ SMA ค่าเฉลี่ยในระยะเวลาสั้นๆ จะทำให้ SMA มีการตอบสนองที่รวดเร็วมากขึ้น แต่อาจมีสัญญาณเทรนด์ที่ไม่แน่นอน เนื่องจากเส้น SMA จะมีการกระทบความผันผวนของข้อมูลมากกว่า ในการใช้ Simple Moving Average (SMA) ในการวิเคราะห์ตลาดแลกเปลี่ยนเงินตรา (Forex) ความต้องการวิเคราะห์จะเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบแนวโน้มของคู่เงิน และการรับรู้สัญญาณการซื้อหรือขายที่เป็นไปได้ ดังนี้
-
- การติดตามแนวโน้ม (Trend Following): คุณสามารถใช้ SMA เพื่อติดตามแนวโน้มของคู่เงินในระยะเวลาที่เลือก เช่น 200 วัน SMA เพื่อหาค่าเฉลี่ยราคาในระยะยาว จากนั้น คุณสามารถวิเคราะห์ว่าราคามีแนวโน้มขึ้นหรือลง ซึ่งช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการซื้อหรือขายคู่เงิน.
- Crossing Signal: สัญญาณที่เกิดขึ้นเมื่อเส้น SMA ตัดกัน อาจเป็นสัญญาณที่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของเทรนด์ โดยเฉพาะเมื่อ SMA สั้น ๆ ตัดข้างบนหรือข้างล่าง SMA ยาว ๆ (เช่น 50 วัน SMA ตัดกับ 200 วัน SMA) สัญญาณเหล่านี้สามารถใช้ในการรับรู้เคลื่อนไหวเทรนด์ในระยะสั้น ๆ.
- ความเสถียรและความผันผวน: การใช้ SMA แบบหลายระยะเวลา เช่น 10 วัน, 50 วัน, 200 วัน ช่วยในการวิเคราะห์ความเสถียรและความผันผวนของคู่เงิน เมื่อเส้น SMA สั้น หวังว่าราคาจะมีความผันผวนมากขึ้น ในขณะที่เส้น SMA ยาว หวังว่าราคาจะเป็นความเสถียร.
- การตัดสัญญาณ (Crossover Strategy): การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวในระยะสั้นและระยะยาวเพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายเมื่อเส้น SMA สั้นตัดกับเส้น SMA ยาว สามารถช่วยในการระบุจุดที่เหมาะสมในการเปิดหรือปิดตำแหน่ง.
ความผันผวนของข้อมูล
หากข้อมูลมีความผันผวนมาก อาจจะพิจารณาใช้ระยะเวลาที่สั้น เพื่อตรวจจับสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงเร็ว แต่ถ้าข้อมูลมีความเสถียรมาก สามารถใช้ระยะเวลาที่ยาวขึ้นเพื่อทำให้สัญญาณเทรนด์มีความเสถียรมากขึ้น ความผันผวนของข้อมูลหมายถึงระดับความแปรปรวนหรือความเปลี่ยนแปลงในข้อมูลในระยะเวลาหนึ่ง ๆ ระดับความผันผวนนี้จะบ่งบอกถึงความเสถียรหรือความไม่เสถียรของข้อมูลในช่วงนั้น ๆ โดยมีสาเหตุมาจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น ภาวะเศรษฐกิจ ความเปลี่ยนแปลงในตลาด ข่าวสาร และปัจจัยทางเทคนิคอื่น ๆ ความผันผวนสามารถแบ่งเป็นสองประเภท
-
- ความผันผวนน้อย (Low Volatility): ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงน้อยในระยะเวลาที่กำหนด ค่าข้อมูลอยู่ในช่วงที่คงที่ แสดงถึงความเสถียรของตลาดหรือสินทรัพย์ในระยะเวลานั้น ตัวอย่างเช่น กราฟราคาหุ้นที่มีรูปร่างแนวราบและการเปลี่ยนแปลงไม่มาก.
- ความผันผวนสูง (High Volatility): ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงมากในระยะเวลาที่กำหนด ค่าข้อมูลสามารถเคลื่อนที่ขึ้นและลงอย่างรวดเร็ว แสดงถึงความเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดหรือความเข้าใจในตลาดหรือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น.
Ema กับ Sma ต่างกันอย่างไร
Exponential Moving Average (EMA) และ Simple Moving Average (SMA) เป็นสองวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน โดยมีคุณสมบัติและการใช้งานที่ต่างกันดังนี้:
- การคำนวณ:
- SMA (Simple Moving Average): คำนวณโดยการนำมูลค่าทุกตัวในช่วงเวลาที่กำหนดมาบวกกันแล้วหารด้วยจำนวนข้อมูลในช่วงนั้น สูตรคือ (ค่าข้อมูลวันที่ 1 + ค่าข้อมูลวันที่ 2 + … + ค่าข้อมูลวันที่ N) / N
- EMA (Exponential Moving Average): คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวของวันก่อนหน้าและค่าข้อมูลปัจจุบันในช่วงเวลาที่กำหนด โดยมีสูตรเป็น EMA = (ค่าข้อมูลปัจจุบัน – EMA วันก่อนหน้า) * (2 / (N + 1)) + EMA วันก่อนหน้า
- ความเร็วในการตอบสนอง:
- SMA มีความเร็วในการตอบสนองต่ำกว่า EMA ในการเปลี่ยนแปลงข้อมูล เนื่องจาก SMA มีการนับน้ำหนักเท่ากันสำหรับข้อมูลทุก ๆ วันในช่วงเวลา ในขณะที่ EMA มีน้ำหนักสูงขึ้นเมื่อข้อมูลในช่วงเวลาใกล้เคียงวันปัจจุบันมากขึ้น
- ความเหมาะสมในการใช้งาน:
- EMA มักถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ที่มุ่งหวังความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลมากขึ้น เนื่องจากมีความสำคัญในการตอบสนองต่อข้อมูลล่าสุดมากกว่า.
- SMA มักถูกใช้ในการวิเคราะห์เทรนด์ที่ยาวนานและความผันผวนที่น้อยของข้อมูล เนื่องจากมีความเสถียรและเหมาะสมสำหรับการตรวจจับแนวโน้มในช่วงระยะเวลายาว.
- การแนะนำในการใช้งาน:
- หากคุณต้องการวิเคราะห์แนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงในระยะเวลาสั้น ๆ (เช่น การซื้อขายระยะสั้น) คุณอาจพิจารณาใช้ EMA.
- หากคุณต้องการวิเคราะห์แนวโน้มในระยะเวลายาว ๆ และการตรวจสอบค่าเฉลี่ยที่เสถียร คุณอาจใช้ SMA.
