หุ้นดีบี หุ้นและการลงทุน » Technical Indicators http://hoondb.com Mon, 11 May 2015 15:54:38 +0000 en-US hourly 1 http://wordpress.org/?v=4.2.15 RSI – Relative Strength Index http://hoondb.com/rsi-relative-strength-index/ http://hoondb.com/rsi-relative-strength-index/#comments Mon, 13 Jan 2014 15:04:34 +0000 http://hoondb.com/?p=3755 RSI (Relative Strength Index) คือ momentum Indicator ที่เปรียบเทียบการเคลื่อนไหวขึ้นและลงของราคาในระยะเวลาที่ได้กำหนดไว้ โดยมีจุดประสงค์เพื่อค้นหาภาวะการซื้อมากเกินไป (Overbought) และ ภาวะการขายมากเกินไป (Oversold) เราสามารถคำนวณ RSI ได้ตามสูตรด้านล่างนี้

RSI = 100 – 100/(1 + RS) RS = ค่าเฉลี่ยราคาของจำนวนวันที่ปิดบวก / ค่าเฉลี่ยราคาของจำนวนวันที่ปิดลบ

สมมุติว่าใช้ RSI 14 วัน ในแต่ละวันเราก็จะบันทึกว่าราคาเปลี่ยนแปลงไปเท่าไหร่ ถ้าราคาปิดเป็นบวกก็ให้ใส่ไว้ในแถวปิดบวก (เช่น + 3.50 บาท) แต่ถ้าเป็นลบใส่ไว้ในแถวปิดลบ และเมื่อทำครบ 14 วันก็ทำการหาค่าเฉลี่ยของวันที่ปิดบวก (นำตัวเลขในแถวปิดบวกมาบวกกันทั้งหมดแล้วหารด้วย 14) และทำเช่นเดียวกันกับฝั่งที่ปิดลบ นำค่าเฉลี่ยที่ได้มาหารกันตามสูตรหา RS ด้านบน แล้วนำไปคำนวณต่อเพื่อหาค่า RSI

GAIN (ค่าเฉลี่ย) LOSS (ค่าเฉลี่ย) RS 100/(1 + RS) RSI 50 50 1 50 50 10 90 0.11 90 10 90 10 9 10 90

จะเห็นได้ว่าค่า RSI จะแกว่งตัวอยู่ในระหว่าง 0 -100 เท่านั้น เมื่อราคาเฉลี่ยของจำนวนวันที่ปิดบวกและลบเท่ากัน RSI จะอยู่ที่ 50 หรือตรงกลางนั่นเอง! ลองสมมุติว่าราคาเฉลี่ยของวันที่ปิดบวกคือ 10 และราคาเฉลี่ยของวันที่ปิดลบคือ 90 RSI ที่คำนวณออกมาก็จะได้เท่ากับ 10 (Oversold) ตามที่แสดงอยู่ในตารางด้านบน

หลักเกณฑ์การใช้ RSI RSI < 30 คือ ขายมากเกินไป (Oversold) RSI > 70 คือ ซื้อมากเกินไป (Overbought) RSI สามารถยืนอยู่ในจุด Overbought และ Oversold ได้ในกรณีที่มีแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงที่ชัดเจน RSI สามารถใช้งานได้ค่อนข้างดีในกรณีที่ราคาวิ่งอยู่ในกรอบ Sideway การใช้ RSI เพียงอย่างเดียวในการเข้าซื้อขายอาจส่งผลให้ขาดทุนได้ !!

หมายเหตุ: RSI 14 วัน คือค่ามาตรฐานที่นิยมใช้กัน แต่เราสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อเพิ่มหรือลดความไวของสัญญานได้ เช่น ค่า RSI 10 วัน ย่อมมีโอกาสวิ่งเข้าแตะเขต Overbought หรือ Oversold ได้ง่ายกว่า

]]>
RSI คืออะไร?

RSI (Relative Strength Index) คือ momentum Indicator ที่เปรียบเทียบการเคลื่อนไหวขึ้นและลงของราคาในระยะเวลาที่ได้กำหนดไว้ โดยมีจุดประสงค์เพื่อค้นหาภาวะการซื้อมากเกินไป (Overbought) และ ภาวะการขายมากเกินไป (Oversold) เราสามารถคำนวณ RSI ได้ตามสูตรด้านล่างนี้

RSI = 100 – 100/(1 + RS)
RS = ค่าเฉลี่ยราคาของจำนวนวันที่ปิดบวก / ค่าเฉลี่ยราคาของจำนวนวันที่ปิดลบ

สมมุติว่าใช้ RSI 14 วัน ในแต่ละวันเราก็จะบันทึกว่าราคาเปลี่ยนแปลงไปเท่าไหร่ ถ้าราคาปิดเป็นบวกก็ให้ใส่ไว้ในแถวปิดบวก (เช่น + 3.50 บาท) แต่ถ้าเป็นลบใส่ไว้ในแถวปิดลบ และเมื่อทำครบ 14 วันก็ทำการหาค่าเฉลี่ยของวันที่ปิดบวก (นำตัวเลขในแถวปิดบวกมาบวกกันทั้งหมดแล้วหารด้วย 14) และทำเช่นเดียวกันกับฝั่งที่ปิดลบ นำค่าเฉลี่ยที่ได้มาหารกันตามสูตรหา RS ด้านบน แล้วนำไปคำนวณต่อเพื่อหาค่า RSI

GAIN (ค่าเฉลี่ย)
LOSS (ค่าเฉลี่ย)
RS 100/(1 + RS) RSI
50 50 1 50 50
10 90 0.11 90 10
90 10 9 10 90

จะเห็นได้ว่าค่า RSI จะแกว่งตัวอยู่ในระหว่าง 0 -100 เท่านั้น เมื่อราคาเฉลี่ยของจำนวนวันที่ปิดบวกและลบเท่ากัน RSI จะอยู่ที่ 50 หรือตรงกลางนั่นเอง! ลองสมมุติว่าราคาเฉลี่ยของวันที่ปิดบวกคือ 10 และราคาเฉลี่ยของวันที่ปิดลบคือ 90 RSI ที่คำนวณออกมาก็จะได้เท่ากับ 10 (Oversold) ตามที่แสดงอยู่ในตารางด้านบน

หลักเกณฑ์การใช้ RSI

  1. RSI < 30 คือ ขายมากเกินไป (Oversold)
  2. RSI > 70 คือ ซื้อมากเกินไป (Overbought)
  3. RSI สามารถยืนอยู่ในจุด Overbought และ Oversold ได้ในกรณีที่มีแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงที่ชัดเจน
  4. RSI สามารถใช้งานได้ค่อนข้างดีในกรณีที่ราคาวิ่งอยู่ในกรอบ Sideway
  5. การใช้ RSI เพียงอย่างเดียวในการเข้าซื้อขายอาจส่งผลให้ขาดทุนได้ !!

rsi

หมายเหตุ: RSI 14 วัน คือค่ามาตรฐานที่นิยมใช้กัน แต่เราสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อเพิ่มหรือลดความไวของสัญญานได้ เช่น ค่า RSI 10 วัน ย่อมมีโอกาสวิ่งเข้าแตะเขต Overbought หรือ Oversold ได้ง่ายกว่า

]]>
http://hoondb.com/rsi-relative-strength-index/feed/ 0
MACD http://hoondb.com/macd/ http://hoondb.com/macd/#comments Thu, 02 Jan 2014 14:51:10 +0000 http://hoondb.com/?p=3711 MACD (Moving Average Convergence Divergence) อ่านว่า MAC-DEE หรือ M-A-C-D คือ indicator ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Gereld Appel ในช่วง1970 หากลองสังเกตดู MACD ประกอบไปด้วย 3 สิ่ง คือ กราฟสองเส้น (MACD และ Signal line) และกราฟแท่งแบบ Histogram (MACD Histogram)

เราสามารถคำนวณเส้น MACD ได้โดยการนำเส้นค่าเฉลี่ย EMA 12 วัน ลบด้วย EMA 26 วัน ส่วน Signal Line หรือ MACD Signal คือ เส้น EMA 9 วัน ซึ่งจะถูกวางซ้อนไว้กับเส้น MACD เพื่อหาสัญญานเข้าซื้อขาย

MACD Line = EMA(12) – EMA(26) Signal Line = EMA(9) MACD Histogram = MACD Line – Signal Line

หลายคนมักเข้าใจผิดเกี่ยวกับเส้นที่ปรากฏบน MACD คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งจริง ๆ แล้วมันไม่ใช่! เส้นที่เห็นคือ “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความแตกต่างระหว่าง 2 เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่” จากกราฟด้านล่างในส่วนบน EMA(12) คือเส้นสีแดง EMA(26) คือเส้นสีเขียว และในส่วนล่าง MACD Line คือเส้นสีฟ้า ส่วน Signal Line คือเส้นสีแดง

MACD Histogram คือค่าความแตกต่างระหว่างระหว่าง MACD Line และ Signal Line หากลองสังเกตดูจะพบว่ายิ่งทั้งสองเส้นเคลื่อนที่ห่างกัน แท่ง MACD Histogram ก็จะยิ่งมีขนาดใหญ่ขึ้น

จุดสังเกต – Zero Crossover MACD Line จะอยู่เหนือ 0 เมื่อเส้น EMA 12 วันตัดขึ้นเหนือเส้น EMA 26 วัน MACD Line จะอยู่ต่ำกว่า 0 เมื่อเส้น EMA 12 วันตัดลงต่ำกว่าเส้น EMA 26 วัน MACD Buy and Sell Signals – Signal Line Crossover ซื้อ เมื่อ MACD Line ตัดขึ้น Signal Line ขาย เมื่อ MACD Line ตัดลง Signal Line MACD Divergences

Divergence คือการที่ MACD กับ ราคาไม่เป็นไปในทิศทางเดียวกัน อย่างเช่น Bullish divergence เกิดขึ้นตอนราคาทำ lower low แต่ MACD กลับทำ higher low ซึ่งแม้ว่าการทำ lower low ของราคาหุ้นจะเป็นการยืนยันแนวโน้มขาลง แต่ higher low ของ MACD แสดงให้เห็นว่ามี downside momentum ที่น้อยกว่าเดิม ซึ่งในบางครั้งอาจเป็นสัญญานฟื้นตัวหรือการกลับตัวของเทรนด์ก็เป็นได้

Bearish divergence เกิดขึ้นต่อเมื่อราคาหุ้นทำ higher high แต่ MACD ทำ lower high เช่นเดียวกับด้านบน ราคาหุ้นทำ higher high เป็นการยืนยันแนวโน้มขาขึ้น แต่ MACD กลับทำ lower high ซึ่งแสดงให้เห็นว่า upside momentum มีน้อยลงซึ่งในบางครั้งอาจเป็นสัญญานกลับตัวของเทรนด์ก็เป็นได้

อย่างไรก็ตาม เราควรใช้ Divergence อย่างระมัดระวัง Bearish divergence สามารถเกิดขึ้นได้บ่อย ๆ ในแนวโน้มขาขึ้นที่ชัดเจน เช่นเดียวกับ Bullish divergence ที่เกิดขึ้นบ่อย ๆ ในแนวโน้มขาลง!! เพราะอย่าลืมว่าแนวโน้มที่ชัดเจนมักทำให้เกิด upside/downside momentum ของ MACD ที่มากขึ้นอย่างผิดปกติไปชั่วขณะ ดังนั้นความชัดเจนของแนวโน้มจึงค่อย ๆ ลดน้อยลงตามระยะเวลาซึ่งทำให้เกิด Divergence สิ่งสำคัญคือต้องอย่าลืมว่าถ้า MACD ยังยืนอยู่เหนือ 0 แสดงว่า upside momentum ยังมีมากกว่า downside เช่นเดียวกันกับขาลง ที่หาก MACD อยู่ต่ำกว่า 0 แสดงว่า downside momentum ยังมีมากกว่า upside

สรุป MACD

MACD แสดงให้เห็นทั้ง Trend และ Momentum ในเวลาเดียวกัน มันเป็น Indicator ที่ถูกใช้งานกันอย่างแพร่หลาย การตั้งค่าพื้นฐานที่ใช้กันทั่ว ๆ ไปคือ MACD(12,26,9) โดยเราสามารถปรับเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นอย่างอื่นเพื่อให้สอดคล้องกับระบบการซื้อขายของตัวเองก็ได้ อย่างไรก็ตาม อย่าลืมว่า MACD Line ถูกคำนวณมากจากความแตกต่างของเส้นค่าเฉลี่ย ดังนั้น Range ในการขยับของ MACD จึงแตกต่างกันออกไปในหุ้นแต่ละตัว ไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้

]]>
MACD คืออะไร?

MACD (Moving Average Convergence Divergence) อ่านว่า MAC-DEE หรือ M-A-C-D คือ indicator ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย Gereld Appel ในช่วง1970 หากลองสังเกตดู MACD ประกอบไปด้วย 3 สิ่ง คือ กราฟสองเส้น (MACD และ Signal line) และกราฟแท่งแบบ Histogram (MACD Histogram)

macd

เราสามารถคำนวณเส้น MACD ได้โดยการนำเส้นค่าเฉลี่ย EMA 12 วัน ลบด้วย EMA 26 วัน ส่วน Signal Line หรือ MACD Signal คือ เส้น EMA 9 วัน ซึ่งจะถูกวางซ้อนไว้กับเส้น MACD เพื่อหาสัญญานเข้าซื้อขาย

MACD Line = EMA(12) – EMA(26)
Signal Line = EMA(9)
MACD Histogram = MACD Line – Signal Line


หลายคนมักเข้าใจผิดเกี่ยวกับเส้นที่ปรากฏบน MACD คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งจริง ๆ แล้วมันไม่ใช่! เส้นที่เห็นคือ “ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของความแตกต่างระหว่าง 2 เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่” จากกราฟด้านล่างในส่วนบน EMA(12) คือเส้นสีแดง EMA(26) คือเส้นสีเขียว และในส่วนล่าง MACD Line คือเส้นสีฟ้า ส่วน Signal Line คือเส้นสีแดง

MACD Histogram คือค่าความแตกต่างระหว่างระหว่าง MACD Line และ Signal Line หากลองสังเกตดูจะพบว่ายิ่งทั้งสองเส้นเคลื่อนที่ห่างกัน แท่ง MACD Histogram ก็จะยิ่งมีขนาดใหญ่ขึ้น

macd cross

จุดสังเกต – Zero Crossover

  • MACD Line จะอยู่เหนือ 0 เมื่อเส้น EMA 12 วันตัดขึ้นเหนือเส้น EMA 26 วัน
  • MACD Line จะอยู่ต่ำกว่า 0 เมื่อเส้น EMA 12 วันตัดลงต่ำกว่าเส้น EMA 26 วัน

MACD Buy and Sell Signals – Signal Line Crossover

  • ซื้อ เมื่อ MACD Line ตัดขึ้น Signal Line
  • ขาย เมื่อ MACD Line ตัดลง Signal Line

MACD Divergences

Divergence คือการที่ MACD กับ ราคาไม่เป็นไปในทิศทางเดียวกัน อย่างเช่น Bullish divergence เกิดขึ้นตอนราคาทำ lower low แต่ MACD กลับทำ higher low ซึ่งแม้ว่าการทำ lower low ของราคาหุ้นจะเป็นการยืนยันแนวโน้มขาลง แต่ higher low ของ MACD แสดงให้เห็นว่ามี downside momentum ที่น้อยกว่าเดิม ซึ่งในบางครั้งอาจเป็นสัญญานฟื้นตัวหรือการกลับตัวของเทรนด์ก็เป็นได้

Bearish divergence เกิดขึ้นต่อเมื่อราคาหุ้นทำ higher high แต่ MACD ทำ lower high เช่นเดียวกับด้านบน ราคาหุ้นทำ higher high เป็นการยืนยันแนวโน้มขาขึ้น แต่ MACD กลับทำ lower high ซึ่งแสดงให้เห็นว่า upside momentum มีน้อยลงซึ่งในบางครั้งอาจเป็นสัญญานกลับตัวของเทรนด์ก็เป็นได้

อย่างไรก็ตาม เราควรใช้ Divergence อย่างระมัดระวัง Bearish divergence สามารถเกิดขึ้นได้บ่อย ๆ ในแนวโน้มขาขึ้นที่ชัดเจน เช่นเดียวกับ Bullish divergence ที่เกิดขึ้นบ่อย ๆ ในแนวโน้มขาลง!! เพราะอย่าลืมว่าแนวโน้มที่ชัดเจนมักทำให้เกิด upside/downside momentum ของ MACD ที่มากขึ้นอย่างผิดปกติไปชั่วขณะ ดังนั้นความชัดเจนของแนวโน้มจึงค่อย ๆ ลดน้อยลงตามระยะเวลาซึ่งทำให้เกิด Divergence สิ่งสำคัญคือต้องอย่าลืมว่าถ้า MACD ยังยืนอยู่เหนือ 0 แสดงว่า upside momentum ยังมีมากกว่า downside เช่นเดียวกันกับขาลง ที่หาก MACD อยู่ต่ำกว่า 0 แสดงว่า downside momentum ยังมีมากกว่า upside

สรุป MACD

MACD แสดงให้เห็นทั้ง Trend และ Momentum ในเวลาเดียวกัน มันเป็น Indicator ที่ถูกใช้งานกันอย่างแพร่หลาย การตั้งค่าพื้นฐานที่ใช้กันทั่ว ๆ ไปคือ MACD(12,26,9) โดยเราสามารถปรับเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นอย่างอื่นเพื่อให้สอดคล้องกับระบบการซื้อขายของตัวเองก็ได้ อย่างไรก็ตาม อย่าลืมว่า MACD Line ถูกคำนวณมากจากความแตกต่างของเส้นค่าเฉลี่ย ดังนั้น Range ในการขยับของ MACD จึงแตกต่างกันออกไปในหุ้นแต่ละตัว ไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้

]]>
http://hoondb.com/macd/feed/ 0
Exponential Moving Average – EMA http://hoondb.com/exponential-moving-average-ema/ http://hoondb.com/exponential-moving-average-ema/#comments Sat, 07 Dec 2013 12:24:15 +0000 http://hoondb.com/?p=3609 Exponential Moving Average (EMA) คือ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (Exponential) เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลจากช่วงระยะเวลาหนึ่งที่ได้กำหนดไว้โดยให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า นั่นหมายความว่าข้อมูลเก่า ๆ จะถูกให้ความสำคัญน้อยกว่าซึ่งแตกต่างจาก SMA ที่ให้น้ำหนักข้อมูลเท่า ๆ กัน

ด้านล่างนี้คือกราฟรายวันของหุ้น TRUE จากโปรแกรม Aspen โดยเส้นสีน้ำเงินที่พาดทับอยู่บนแท่งเทียนก็คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA 5 ส่วนเส้นสีดำคือ EMA 20 นั่นเอง จะเห็นได้ว่ายิ่งช่วงเวลานานมากเท่าไร การตอบสนองต่อความเคลื่อนไหวของราคาก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น

การคำนวณ Exponential Moving Average

เราสามารถคำนวณ Exponential Moving Average หรือ EMA ได้ด้วยสูตรด้านล่างนี้ โดย EMAn คือ ค่าของ Exponential Moving Average ที่เวลาปัจจุบัน (n-1 คือวันก่อนหน้า) และ Pn คือราคาปัจจุบัน โดยในวันแรกให้ใช้ราคาของวันแรกเป็นค่าเฉลี่ย EMA ไปเลย (ไม่ต้องคำนวณวันแรก)

EMA   =   EMAn-1 + SF(Pn – EMAn-1) SF (Smoothing Factor) = 2/(n+1) <<< ถ้า EMA 5 วัน ให้ n = 5

การที่ Exponential Moving Average (EMA) ถ่วงน้ำหนักให้กับข้อมูลปัจจุบันมากกว่าอดีตส่งผลให้เส้น EMA มีความไวต่อการผันผวนของราคามากกว่า SMA ยกตัวอย่างเช่น หากราคาหุ้นเกิดการเปลี่ยนแปลงขึ้นอย่างรวดเร็ว เราอาจใช้ EMA เพราะ SMA ถ่วงน้ำหนักข้อมูลเท่ากัน ทำให้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิ่งตามไม่ทันการเปลี่ยนแปลง

]]>
Exponential Moving Average (EMA) คือ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โพเนนเชียล (Exponential) เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของข้อมูลจากช่วงระยะเวลาหนึ่งที่ได้กำหนดไว้โดยให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า นั่นหมายความว่าข้อมูลเก่า ๆ จะถูกให้ความสำคัญน้อยกว่าซึ่งแตกต่างจาก SMA ที่ให้น้ำหนักข้อมูลเท่า ๆ กัน

ด้านล่างนี้คือกราฟรายวันของหุ้น TRUE จากโปรแกรม Aspen โดยเส้นสีน้ำเงินที่พาดทับอยู่บนแท่งเทียนก็คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ EMA 5 ส่วนเส้นสีดำคือ EMA 20 นั่นเอง จะเห็นได้ว่ายิ่งช่วงเวลานานมากเท่าไร การตอบสนองต่อความเคลื่อนไหวของราคาก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น

ema คืออะไร

การคำนวณ Exponential Moving Average

เราสามารถคำนวณ Exponential Moving Average หรือ EMA ได้ด้วยสูตรด้านล่างนี้ โดย EMAn คือ ค่าของ Exponential Moving Average ที่เวลาปัจจุบัน (n-1 คือวันก่อนหน้า) และ Pn คือราคาปัจจุบัน โดยในวันแรกให้ใช้ราคาของวันแรกเป็นค่าเฉลี่ย EMA ไปเลย (ไม่ต้องคำนวณวันแรก)

EMA   =   EMAn-1 + SF(PnEMAn-1)
SF (Smoothing Factor) = 2/(n+1) <<< ถ้า EMA 5 วัน ให้ n = 5

การที่ Exponential Moving Average (EMA) ถ่วงน้ำหนักให้กับข้อมูลปัจจุบันมากกว่าอดีตส่งผลให้เส้น EMA มีความไวต่อการผันผวนของราคามากกว่า SMA ยกตัวอย่างเช่น หากราคาหุ้นเกิดการเปลี่ยนแปลงขึ้นอย่างรวดเร็ว เราอาจใช้ EMA เพราะ SMA ถ่วงน้ำหนักข้อมูลเท่ากัน ทำให้เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่วิ่งตามไม่ทันการเปลี่ยนแปลง

]]>
http://hoondb.com/exponential-moving-average-ema/feed/ 0
Simple Moving Average – SMA http://hoondb.com/simple-moving-average-sma/ http://hoondb.com/simple-moving-average-sma/#comments Fri, 06 Dec 2013 14:53:12 +0000 http://hoondb.com/?p=3563 Simple Moving Average คือ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลโดยให้น้ำหนักเท่า ๆ กันจากช่วงระยะเวลาหนึ่งที่ได้กำหนดไว้ เราสามารถคำนวณเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Simple Moving Average ได้ด้วยสูตรดังต่อไปนี้: (ราคา1 + ราคา2 + ราคา3 + ราคา4 + … + ราคา n) / n

ด้านล่างนี้คือกราฟรายวันของหุ้น TRUE จากโปรแกรม Aspen โดยเส้นสีน้ำเงินที่พาดทับอยู่บนแท่งเทียนก็คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ SMA 5 ส่วนเส้นสีดำคือ SMA 20 นั่นเอง จะเห็นได้ว่ายิ่งช่วงเวลานานมากเท่าไร การตอบสนองต่อความเคลื่อนไหวของราคาก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น

ตัวอย่างการคำนวณ Simple Moving Average

สมมุติว่าเราใช้เส้น Simple Moving Average – 5 period (SMA 5) บนกราฟ 1 วัน ราคาย้อนหลัง 5 วันจะถูกนำมาคำนวณเพื่อหาค่าเฉลี่ยของวัน 5 วันล่าสุด และเมื่อนำค่าเฉลี่ยของแต่ละวันมาต่อเชื่อมกันเราก็จะได้เป็นเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และหากเราเปลี่ยนจากกราฟ 1 วันให้เป็นกราฟ 60 นาที ราคาย้อนหลัง 5 ชั่วโมง (300 นาที) ก็จะถูกนำมาคำนวณเพื่อหาค่าเฉลี่ย ตารางด้านล่างแสดงราคาหุ้น True ของช่วงเวลา 1 วัน และ 1 ชั่วโมง

ช่วงเวลา 1 วัน 60 นาที 1 9.05 9.05 2 9.05 9.05 3 9.2 9.1 4 8.75 9.1 5 8.8 9.1 ผลรวม 44.85 45.4 ค่าเฉลี่ย 8.97 (5 วัน) 9.08 (300 นาที) ]]>
Simple Moving Average คือ เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย เป็นการคำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูลโดยให้น้ำหนักเท่า ๆ กันจากช่วงระยะเวลาหนึ่งที่ได้กำหนดไว้ เราสามารถคำนวณเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Simple Moving Average ได้ด้วยสูตรดังต่อไปนี้: (ราคา1 + ราคา2 + ราคา3 + ราคา4 + … + ราคา n) / n

ด้านล่างนี้คือกราฟรายวันของหุ้น TRUE จากโปรแกรม Aspen โดยเส้นสีน้ำเงินที่พาดทับอยู่บนแท่งเทียนก็คือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ SMA 5 ส่วนเส้นสีดำคือ SMA 20 นั่นเอง จะเห็นได้ว่ายิ่งช่วงเวลานานมากเท่าไร การตอบสนองต่อความเคลื่อนไหวของราคาก็จะยิ่งช้าลงเท่านั้น

sma-คืออะไร-1

ตัวอย่างการคำนวณ Simple Moving Average

สมมุติว่าเราใช้เส้น Simple Moving Average – 5 period (SMA 5) บนกราฟ 1 วัน ราคาย้อนหลัง 5 วันจะถูกนำมาคำนวณเพื่อหาค่าเฉลี่ยของวัน 5 วันล่าสุด และเมื่อนำค่าเฉลี่ยของแต่ละวันมาต่อเชื่อมกันเราก็จะได้เป็นเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และหากเราเปลี่ยนจากกราฟ 1 วันให้เป็นกราฟ 60 นาที ราคาย้อนหลัง 5 ชั่วโมง (300 นาที) ก็จะถูกนำมาคำนวณเพื่อหาค่าเฉลี่ย ตารางด้านล่างแสดงราคาหุ้น True ของช่วงเวลา 1 วัน และ 1 ชั่วโมง

ช่วงเวลา 1 วัน 60 นาที
1 9.05 9.05
2 9.05 9.05
3 9.2 9.1
4 8.75 9.1
5 8.8 9.1
ผลรวม 44.85 45.4
ค่าเฉลี่ย 8.97 (5 วัน)
9.08 (300 นาที)
]]>
http://hoondb.com/simple-moving-average-sma/feed/ 0