Share →

หลักการ

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นดัชนีที่ใช้แสดงค่าเฉลี่ยของราคาหุ้นในแต่ละช่วงเวลาเมื่อเราคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ค่าที่คำนวณได้จากทางคณิตศาสตร์จะเป็นค่าเฉลี่ยของราคาในช่วงนั้น ถ้าราคาหุ้นมีการเปลี่ยน ค่าเฉลี่ยของราคาก็จะมีการเปลี่ยนแปลงด้วย

 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มี 5 แบบที่นักลงทุนนิยมใช้ แบบทั่วไป (ใช้การบวกเลขกันธรรมดา), exponential, สามเหลี่ยม, variable และถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณได้จากกลุ่มข้อมูลไม่ว่าจะเป็นราคาเปิด, ราคาสูงสุด, ราคาต่ำสุด, ราคาสูงสุด, ปริมาณการซื้อขาย หรือแม้แต่ค่าดัชนีตัวอื่นๆ

ข้อแตกต่างกันเพียงอย่างเดียวของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในแต่ละประเภทคือการให้น้ำหนักความสำคัญของข้อมูลที่ใกล้กับเวลาปัจจุบัน โดยแบบทั่วไป (simple) จะให้ความสำคัญกับทุกราคาเท่ากัน ส่วนแบบ Exponential และ ถ่วงน้ำหนักนั้นจะให้ความสำคัญกับราคาในปัจจุบันมากกว่า ส่วนแบบสามเหลี่ยมนั้นจะให้ความสำคัญกับราคาที่อยู่กึ่งกลางช่วงเวลาที่เราพิจารณามากสุด ส่วน Variable จะให้น้ำหนักตามการแกว่งตัวของราคา

 

ความหมาย

วิธีที่นิยมมากที่สุดในการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มาใช้คือการเปรียบเทียบระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนทีของราคากับราคาหุ้นตัวมันเอง โดยที่สัญญาซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อราคาหุ้นอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสัญญาณซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อราคาหุ้นอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

กราฟแสดง Dow Jones Industrial Average (“DJIA”) ในช่วงปี 1970 ถึงปี 1993

 

ในรูปใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 15 เดือน โดยที่สัญญาณซื้อเกิดขึ้นเมื่อ DJIA มีค่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ และสัญญาณขายเกิดขึ้นเมื่อค่า DJIA ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

โดยที่ระบบการซื้อขายแบบใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่เจตนาให้คุณซื้อที่จุดต่ำสุดหรือขายที่จุดสูงสุด มันถูกออกแบบมาให้คุณซื้อเมื่อราคาขึ้นมาจุดต่ำสุดนิดหน่อยแล้วขายทิ้งเมื่อราคาลงมาจากจุดสูงสุดนิดหน่อย

 องค์ประกอบที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ย คุณควรที่จะหาระยะเวลาในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อให้การลงทุนของคุณเกิดกำไรมากสุด (คุณอาจจะใช้คอมพิวเตอร์เพื่อหาระยะเวลาที่ดีที่สุดที่จะใช้ในการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ซึ่งในตัวอย่างจะมีค่าเท่ากับ 43 วัน) หลักการสำคัญในการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการที่สามารถกำไรคงที่ได้ ช่วงเวลาที่นิยมที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 39 สัปดาห์ หรือ 200 วัน ซึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นั้นจะช่วยให้เห็นวัฐจักรหลักของตลาดได้เป็นอย่างดี

 ความยาวของช่วงเวลาของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ควรจะพอดีกับวัฐจักรของตลาด ตัวอย่างเช่นถ้าคุณพวกว่าทุก 40 วันจะเป็นจุดสูงสุดของวัฐจักร ดังนั้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ควรจะใช้คือ 21 วันซึ่งสามารถคำนวณได้จาก

 

 

คุณสามารถแปลงปริมาณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายวันไปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายสัปดาห์โดยการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายวันหารด้วย 5 (ตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน มีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 40 สัปดาห์) สำหรับการแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายวันไปเป็นรายเดือน ทำได้โดยการหารด้วย 21 (ตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน มีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9 เดือน เพราะเดือนมีประมาณ 21 วันทำการ)

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถคำนวณแล้วทำการสร้างกราฟในลักษณะเดี่ยวกับดัชนีได้ การแปลความหมายของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของดัชนีนั้นมีลักษณะเดียวกับการแปลความหมายของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของหุ้น เมื่อดัชนีขึ้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ แสดงว่าดัชนีมีแนวโน้มสูงขึ้น แต่ถ้าดัชนีมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นั้นแสดงว่าดัชนีนั้นมีแนวโน้มต่ำลง

ดัชนีหลายตัวต้องใช้รวมกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เช่น MACD, Price ROC, Momentum และ Stochastics

ดัชนีบางตัวอย่างเช่น stochastics ระยะสั้น มีการแกว่งตัวมากทำให้ยากต่อการดูแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น แต่ถ้าเรานำค่าดัชนีนั้นมาสร้างกราฟจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของดัชนีนั้น จะช่วยให้คุณสามารถเห็นแนวโน้มของดัชนีนั้นง่ายขึ้น

 

การแกว่งหลุดกรอบสั้นสามารถถูกกำจัดออกไปด้วยการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้น (ตัวอย่าง 2-10 วัน) ของดัชนีประเภท oscillating เช่น ROC แบบ 12 วัน, stochastics หรือ RSI ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณจะขายหุ้นเมื่อค่า Stochastic Oscillator ต่ำกว่า 80 คุณอาจจะเปลี่ยนมาเป็นจะขายเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 5 วันของ Stochastic Oscillator ต่ำกว่า 80

 

ตัวอย่าง

กราฟหุ้น Lincoln National และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ exponential 39 วัน

 

ถึงแม้ว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่สามารถระบุจุดต่ำสุดและจุดสูงสุดได้อย่างสมบูรณ์แต่ก็เป็นตัวที่ช่วยบอกทิศทางของราคาได้เป็นอย่างดี

 

คำนวณ

Simple

วิธี Simple เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สร้างจากการรวมราคาวันปิดของหุ้นตามระยะเวลาที่เรากำหนดไว้ทุกวัน (เช่น 12 วัน) แล้วเราก็นำจำนวนวันทั้งหมดมาหาร คำตอบที่ได้คือค่าเฉลี่ยของราคาหุ้น ณ เวลานั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Simple จะให้ความสำคัญของราคาในแต่ละวันเท่ากัน

 ตัวอย่างเช่น คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 21 วัน ของหุ้น IBM สิ่งแรกที่คุณจะต้องทำคือหาราคาปิดของหุ้น IBM ย้อนหลังจากปัจจุบันไป 21 วัน แล้วนำราคาปิดเหล่านั้นมารวมกัน จากนั้นคุณก็เอาผลรวมที่ได้ทั้งหมดหารด้วย 21 สิ่งที่คุณจะได้คือราคาเฉลี่ยของหุ้น IBM ตลอดช่วงเวลา 21 วันที่ผ่านมา คุณอาจจะสร้างกราฟราคาเฉลี่ยเหล่านี้ก็ได้

 

เมื่อ

 

 

Exponential

การหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential นั้นคำนวณจากการรวมเปอร์เซ็นต์ของราคาปิดวันนี้กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนเมื่อวาน โดยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Exponential นั้นจะให้ความสำคัญกับราคาในปัจจุบันค่อนข้างมาก

ตัวอย่าง ถ้าคุณต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9% แบบ Exponential ของหุ้น IBM สิ่งแรกที่คุณจะต้องทำคือนำราคาปิดของวันนี้คูณด้วย 9% แล้วจากนั้นก็นำผลลัพธ์ที่ได้รวมกับผลคูณของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของเมื่อวานกับ 91% (100%-9% =91%)

 

มันเป็นการจะดีกว่าถ้าเราจะระบุค่าเป็นช่วงเวลาแทนที่จะเป็นเปอร์เซ็นต์ เราสามารถแปลงค่าเปอร์เซ็นต์ให้มาอยู่ในรูปของจำนวนวันได้ ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9% จะมีค่าเท่ากับ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 21 วัน

สูตรสำหรับการแปลงค่าเปอร์เซ็นต์เป็นจำนวนวัน

 

จากสูตรด้านบนทำให้เราสามารถแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 9% มีค่าเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ exponential แบบ 21 วัน

 

สูตรสำหรับการแปลงระยะเวลากลับมาเป็นเปอร์เซ็นต์คือ

 

คุณสามารถใช้สูตรข้างบนในการแปลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 21 ไปเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ 9%

 

แบบสามเหลี่ยม

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบสามเหลี่ยมจะให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับราคาที่อยู่ตรงกลางช่วง

ขั้นตอนในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 12 วันแบบสามเหลี่ยม

  1. นำช่วงเวลาที่ใช้มาบวกหนึ่ง (ตัวอย่าง 12 + 1 = 13)
  2. นำค่าที่ได้ในขั้นตอนแรกหารด้วย 2 (ตัวอย่าง 13 หาร 2 เท่ากับ 6.5)
  3. ถ้าคำตอบในขั้นตอนที่สองเป็นทศนิยมให้ปัดขึ้นเสมอ (ตัวอย่าง ปัด 6.5 เป็น 7)
  4. ใช้ค่าในขั้นตอนที่ 3 มาคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ simple ของราคาปิด (ตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ simple 7 วัน)
  5. นำค่าในข้อ 3 มาใช้อีกครั้ง (ตัวอย่าง 7) คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ simple ในขั้นตอนที่ 4 อีกครั้ง (ตัวอย่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่)

 

Variable

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบแปรผันนั้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ exponential ที่มีการปรับแก้ให้ราบเรียบขึ้นตามการแกว่งตัวของข้อมูล ยิ่งข้อมูลมีการแกว่งตัวมาก ยิ่งต้องมีการปรับความรับเรียบในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากขึ้น โดยการปรับแก้นั้นจะเป็นการให้น้ำหนักกับข้อมูลในปัจจุบัน

วิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะไม่นำผลของช่วงการแกว่งตัวของราคาเข้ามาคำนึงถึง ระหว่างที่หุ้นอยู่ในช่วง sideway ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นจะส่งผลให้เกิดสัญญาณหลอกขึ้นจำนวนมาก แต่ถ้าเมื่อไรที่หุ้นเป็นขาขึ้นหรือขาลงอย่างชัดเจน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวจะช้าเกินไปสำหรับช่วงการกลับตัวของแนวโน้ม การที่มีตัวปรับแก้นั้นจะส่งผลให้ค่าที่ได้ดีในทุกสภาวะการของตลาด

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนแบบ Variable สามารถคำนวณได้จาก

 

โดยที่

 

มีการนำค่า Volatility Ratio มาใช้ด้วย ปกติแล้วผมจะใช้ค่าอัตราส่วนของดัชนี VHF เปรียบเทียบกับดัชนี VHF 12 วันที่แล้ว ยิ่งค่าที่ได้สูงเท่าไร แสดงว่าตลาดมีแนวโน้มที่ชัดเจนมากเท่านั้น

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Variable นั้นถูกคิดโดยนาย Tushar Chande ซึ่งเขียนในหนังสือ Technical Analysis of Stocks and Commodities ในเดือนมีนาคม 1992

 

แบบถ่วงน้ำหนัก

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนทีแบบถ่วงน้ำหนักนั้นถูกสร้างขึ้นโดยกำหนดว่าข้อมูลยิ่งทันสมัยเท่าไรต้องยิ่งได้รับน้ำหนักการพิจารณามากขึ้นเท่านั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักคำนวณโดยคูณข้อมูลของวันก่อนๆด้วยน้ำหนักที่แตกต่างกัน ตารางด้านล่างแสดงวิ่งการคำนวณ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบ 5 วัน

 น้ำหนักที่ใช้ในตัวอย่างขึ้นอยู่กับจำนวนวันที่ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อน ในตัวอย่างด้านบนเรากำหนดให้น้ำหนักของวันแรกมีค่าเท่ากับ 1.0 ในขณะน้ำหนักของวันปัจจุบันมีค่าเท่ากับ 5.0 ซึ่งมีน้ำหนักมากถึง 5 เท่าของข้อมูล 5 วันที่แล้ว

 

กราฟแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนแบบ 25 ในแบบต่างๆ

 

บทความก่อนหน้านี้ : เรียนรู้การเล่นหุ้นโดยใช้ MONEY FLOW INDEX
บทความต่อไป : เรียนรู้การเล่นหุ้นโดยใช้ NEGATIVE VOLUME INDEX

 

 

Share →
Read more:
01-itunes
วิธีต่อ iphone กับคอมผ่าน itunes (How to Sync iPhone to Computer with itunes)

Close