เริ่มกันเลย

ไอเดียชุมชน

XAUUSD ทั้งสัปดาห์นี้ตามแผนทุกวันเลย ถ้าใครไม่หลงไปตามลูกศรที่ผมชี้ไว้ให้แล้วดูแค่หมุดที่ปักไว้ว่า BUY SEll โซนไหน ผมเชื่อว่าบวกกันเยอะแน่นอน วันนี้เอาโซนข้างบนมาให้ดูรอตลาดเปิด สังเกตุไหมว่าที่ผ่านมาในขาขึ้นรอบนี้โซน Supply ที่มองว่าเอาอยู่แน่ๆมักจะถูกทำลายเบรกขึ้นไปนิดหน่อยแล้วกลับตัว มันคือการที่เจ้าตลาดไม่อยากให้เราได้ออเดอร์นั้นแหละพยายามมองหาการหลอก Stop Hunting เมื่อเกิดการกวาดผู้เล่นแล้วเราค่อยเข้าเทรด ช่วงนี้กราฟวิ่ง 2000 จุด+ แปลว่าเราไม่จำเป็นต้องรีบเทรดเลย รอจุดสวยๆเข้าแผนไม้สองไม้ก็อิ่มทั้งอาทิตย์ อีกอย่างการเทรดที่ไม่อยู่ในโซนอันตรายมากนะครับช่วงนี้ ลากได้เป็น 1000 จุดเลยทีเดียว การมองแผนที่ทำไว้ให้ บางทีผมก็แอบห่วงนะว่าพี่ๆจะเทรดตามลูกศรกันรึป่าว บอกไว้ตรงนี้เลยว่าลูกศรนั้นผมแค่ไกด์ให้ว่าวิ่งได้แบบไหนบ้าง แต่ผม แนะนำให้กดออเดอร์ในกรอบ Demand,Supply ที่ปักหมุด Buy,Sell ไว้ให้นะครับ แผนเป็น H1 รอนานหน่อยไม่ต้องรีบ สุดท้ายนี้เจตนาของผมจริงๆแค่อยากมาแบ่งปัน Zone ที่ผมมองเห็นว่าตรงไหนสำคัญบ้างแล้วให้พี่ๆไปใช้ระบบตัวเองทำกำไรกันนะครับ
FOREXCOM:XAUUSDการศึกษา
โดย Maximus_Gus
BTCUSD : Grand capitulation 2023 = $1,088M ล้างยับวันนี้เป็นวันที่ควรต้องลุกขึ้นมาจดบันทึกไว้สักหน่อย เพราะเป็นวันสำคัญของโลกคริปโตวันหนึ่ง นั่นก็คือ.... วันที่คนเปิด Long Position โดนล้างพอร์ต ( Liquidated ) สูงที่สุด เป็นประวัติการณ์ ของปี 2023 ( เอาจริงๆ ไม่แน่ใจว่าก่อนหน้านี้มีมากกว่านี้อีกมั้ย เพราะไม่ได้จดไว้นี่แหละ 555 ก็เลยต้องลุกมาจด ไม่งั้น เดี๋ยวก็ไม่มีให้อ่าน ) โดยมีรายละเอียดดังนี้ BTC Grand Capitulation 2023 ------------------- * 15-18 Aug 2023 * Total Long Liquidated = 1,088M USD * Price Drop = 29200 -> 25200 ( -13.69% ) * Most liquidation amount YTD ------------------ มันเกิดอะไรขึ้น? ------------------ - เท่าที่ตามๆ มีข่าวลือว่า อีลอนคุง ขาย BTC ที่ถือโดยบริษัท ทิ้งไปทั้งหมด มูลค่าแค่ $375M เท่านั้น ก็อาจจะเป็นหนึ่งเหตุผลที่ทำให้เกิด panic sell ขึ้นมาได้ - แต่จริงๆ แล้ว เหตุผลหลักๆ ที่มันรูดแรง ก็ไม่ใช่อะไรอื่น นอกจากว่า ที่ผ่านมา คนเทรดกันด้วย leverage กันเยอะมากๆ เพราะราคามันแทบจะไม่ขยับไปไหน - หลายๆ คนก็เลือกที่จะตีปิงปอง long แนวรับ short แนวต้าน กันไปเรื่อยๆ ยิ่งได้เงินง่ายๆ ก็ยิ่งได้ใจ และเพิ่ม position ให้ใหญ่ขึ้น ด้วยการเติมเงิน หรือเอากำไรมาทบ - สุดท้าย พอตลาดเกิด panic sell ขึ้นมา ทำให้เกิดเหตุการณ์ที่เรียกว่า "Cascade Liquidation" หรือ ฟ้าถล่ม ดินทลาย ขึ้น นั่นก็คือ พอคนก่อนหน้าที่เปิด long โดนล้าง ก็จะไปเกิดการ force sell ต่อลงมา ทำให้คนที่อยู่ด้านล่างโดนล้างต่อกันไปอีก เป็นทอดๆ ยิ่งใช้ leverage สูงๆ การแกว่งของราคานิดเดียวก็ทำให้คนโดนล้างได้ - จะเห็นได้ว่า รอบนี้ ราคาลงมาแค่ -13.69% เท่านั้นเอง ซึ่ง ถือว่าน้อยยยยยมากๆๆๆ นะสำหรับ BTC เนี่ย แต่กลับกลายเป็นว่า คนโดนล้างกันระดับพันล้าน USD ก็แสดงว่า คนส่วนใหญ่ เล่นกันที่ระดับเกิน 10x ขึ้นไป ลงมาแค่ -10% ก็ปลิวกันหมด ( 10x * -10 = -100% ก็ล้างดิ ) - จากที่ผมอยู่ในตลาดนี้มานาน เหตุการณ์นี้มันไม่ใช่ไม่เคยเกิด มันเคยเกิดมาไม่รู้กี่รอบแล้ว ที่ชัดสุดก็คือตอน หลุด 6000 ลงมา 3200 ตอนปี 2018 และช่วงที่กระแทกจาก 8000 ลงไปเหลือ 3600 ตอนโควิท 2020 ซึ่งทุกเหตุการณ์ที่ว่า ก็ทำให้มีคนหมดตัวกันไปในเวลาแค่คืนเดียว ( ซึ่งผมก็โดนนะ ตอนปี 2018 อ่ะ ก็จิตตกไปหลายวัน ) ----------------- แล้วเราควรทำอย่างไรต่อ? ----------------- - สำหรับคนที่หมดตัว หรือขาดทุนหนัก : ผมก็คงได้แต่แนะนำว่า ให้ท่านพักการเทรดออกมาก่อน อย่าเพิ่งรีบกลับเข้าไปเติมเงินจะเอาคืน เพราะตอนนี้ อารมณ์ท่านจะเหมือนพวกผีพนัน ที่เสียเงินแล้วอยากจะเอาคืน mindset มันพังไปเรียบร้อยแล้ว รีบเข้ามาใหม่ก็มีแต่จะพังกว่าเดิมนะ หยุดเทรด สักเดือน สองเดือน พอสติสตางค์กลับมา ก็ค่อยๆ นั่งทบทวนปัญหาที่เกิดขึ้น ด้วยใจที่เป็นกลาง ทบทวนว่า มันเกิดอะไรขึ้นวะ ทำไมเราถึง overtrade วะ ทำไมเราถึงไม่สนความเสี่ยงวะ ทำไมเราถึงลงเงินเยอะวะ ฯลฯ นั่งหาคำตอบให้ได้ แล้วถ้าได้คำตอบที่ชัดเจน ก็ค่อยๆ วางแผนใหม่ หาทางแก้ ว่า แล้วจะทำไงต่อ ถึงจะไม่เจอเหตุการณ์เหล่านี้อีก .. ได้ solution ถึงค่อยกลับเข้ามาเริ่มเทรดด้วยเงินน้อยๆ ใหม่อีกรอบ เพื่อสร้างความมั่นใจครับ - ส่วนคนที่มือว่าง ไม่ได้ขาดทุนอะไร เพราะออกมาถือเงินสดตามระบบ ตั้งนานแล้ว : ก็เก็บเคสนี้ไว้เหมือนเป็นเครื่องเตือนใจ ว่า เออ สิ่งที่เราทำ ทนนั่งเฉยๆ ตอนระบบแดง มันคือเรื่องที่ถูกต้องแล้วล่ะ เพราะบางที ระหว่างที่เรานั่งเฉยๆ เราจะเจอสิ่งเร้าต่างๆ เข้ามาทำให้เราเริ่มคันมือ เช่น บทวิเคราะห์จากเพจกาวๆ คนโน้นบอกอย่างนี้ คนนี้บอกอย่างนั้น จะไปเท่านั้นเท่านี้ สุดท้าย ถ้ารีบไปเข้า ก็จะโดน ทั้งๆ ที่ไม่ควรโดน นั่นเอง - ส่วนคนที่ได้กำไรอู้ฟู่ จากการ short : ผมก็ได้แต่ดีใจกับท่านเหล่านี้ด้วย แต่อยากจะเตือนสายนี้ไว้อีกเช่นกันว่า การ short น่ะ อย่าไปกาวเป้าลึกๆ มาก เช่น ฉันจะถือลงไปถึง 20k หรือ 1000$ ค่อยเก็บกำไร เพราะบางที BTC มันก็ลากสวนขึ้นมาได้เช่นกัน การเล่น short ให้รอดในโลกของคริปโต ก็ควรมีแผนตีหัวเข้าบ้าน และห้ามโลภ มีกำไรเยอะก็ปิด position บางส่วน เก็บกำไรมากอดไว้บ้าง ไม่งั้น เดี๋ยวพี่แกลากกลับดื้อๆ ก็มี ผมก็เห็นมาแล้วไม่รู้กี่รอบเช่นกัน แถมพอเก็บกำไรมาแล้วก็อย่าไปซนเข้าเพิ่ม ที่ก้นหลุม ให้นั่งดูไปเรื่อยๆ รอดูการกลับตัวของกราฟ ก็ค่อยปิด position ที่เหลือทั้งหมด แล้วสลับมาเทรด long อะไรก็ว่าไป --------------- สรุป --------------- - ก็หวังว่าบทความนี้ จะได้ประโยชน์กับคนที่ผ่านมาอ่าน ไม่มาก ก็น้อย จากที่อยู่ในตลาดมานี่ก็เข้าปีที่หกละ ก็บอกเลยว่า เหตุการณ์ต่างๆ ที่เกิดขึ้น มันก็เกิดขึ้นซ้ำๆ วนๆ กันมาตลอดน่ะแหละ ถ้าเราเรียนรู้บทเรียน แล้วนำไปปรับใช้ในอนาคต เราก็จะไม่ตกเป็น "ผู้เสียหาย" จากโลกของคริปโตได้ครับ - แต่ก็อีกนั่นแหละ ตราบใด "คุณไม่เคยโดนกับตัวเอง" คุณก็จะไม่เข้าใจสิ่งที่ผมเตือนอยู่เรื่อยๆ อีกเช่นกัน... 5555
คัดสรรโดยบรรณาธิการ
การศึกษา
โดย Real_inwCoin
1
แชร์การวิเคราะห์ ออเดอร์ที่เทรดสัปดาห์นี้ครับ- เทรด NZDUSD ได้คู่เดียวครับ - ต้องออกตัวก่อนว่าจริงๆ ผมเทรดคู่ USD ทั้งหมด ซึ่งความจริงคือ สัปดาห์นี้ แผนผมถูกตรีมทั้งหมด ขาดเรื่องจุดเข้าเทรด ทำให้ตกรถหมดเลยครับ 555 ใครอยากแชร์ Setup วิธีการออเดอร์อื่นด้วย คอมเม้นมาได้เลยครับ . .ก็จะเหลือ NU คู่เดียวครับ 1.odds ema : Downtrend - ภาพใหญ่มองเป็นเทรนด์ลงครับ (แต่ต้องไปดูเงื่อนไขอื่นด้วยครับ) 2.FX C : PC - แนวโน้มความสัมพันธ์ กราฟ ผ่านครับ 3.Probability : CC-U . CC ให้เทรด BUY ครับ - สรุปภาพรวมเงื่อนไข เงื่อนไขที่ 1 Sell เงื่อนไขที่ 2 และ 3 Buy พูดง่ายๆคือ เสียงส่วนมากบอกให้ Buy . แค่นั้นครับ การวิเคราะห์ผม แผนต่อจากนี้ คือ ซื้อตรงไหนได้เปรียบสุด แล้วระยะวิ่ง มีแนวใหญ่ขวางมั้ย และสุดท้าย ระยะ SL มีแนวช่วยเหลือหรือเปล่า ถ้าเงื่อนไขผมครบ ก็คือ Pending Order Buy ได้เลยครับ TP ตามรูปคือเป้าแรก ปิดระดับ 80% ขึ้นไป แล้วถือต่อครับ ซึ่งตามหลักผมจะไม่ถือยาวครับ เนื่องจากเงื่อนไขที่ 1 ถ้าเราเทรดถูกเทรน ผมจะปิด TP ต่ำกว่าไม้นี้ครับ
การศึกษา
โดย poom2101
แชร์ไอเดีย ! ทบทวนเงื่อนไขการเทรดสัปดาห์ที่ผ่านมากันครับ สัปดาห์ที่ผ่านมา ค่อนข้างยุ่งกับงาน เสียดายไม่ได้มีโอกาสมาแบ่งปันตั้งแต่ช่วงต้นสัปดาห์ครับ . -เปลี่ยนเป็นมาแชร์ เงื่อนไขการเข้าเทรดของระบบ ให้แทนครับผม ช่วงนี้ ส่วนตัวมองว่าเทรดง่าย System เทรดผมทำผลงานได้ดีมาก สัปดาห์นี้ Case Study ยก EURUSD มาให้ครับผม เงื่อนไขการเทรด 1.odds ema : Downtrend - เป็นเทรนลงก็จริง แต่ผมมองว่า Price action วีคก่อน บอกว่ามีแรงซื้อเข้า + มีแนวรับสำคัญใน TF ใหญ่ ผมจึงมองว่า เป็นวีคการพักตัวของเทรนลงได้ครับ 2.ตรีมการเทรด : เป็นการขาย "ดอลล่าร์" โจทย์ต่อไป คือ แล้วเราจะซื้อตัวไหนล่ะ ซึ่งคำถามนี้ ทำให้ผมย้อนกลับไปเงื่อนไขแรก ของ EURUSD ซึ่งบอกว่า EUR มีโอกาสแข็งค่าพอดี 3.Probability หรือ ความน่าจะเป็น : ผมได้โจทย์มาครบแล้ว ว่า ผมอยากขายดอลล่าร์ โดยที่ผมจะซื้อ ยูโร นั่นทำให้เป้าหมายสุดท้ายคือ มองหาตำแหน่งการเข้าซื้อที่แนวรับสำคัญ ซึ่งเงื่อนไข ทั้งหมด สัมพันธ์กันหมด ณ จุดนี้รออะไรไม่ได้แล้ว Pending Buy สิครับ *ลืมบอก ผมไม่รอสัญญาณของแท่งเทียนอะไรนะครับ ถ้าถึงแนวที่ผมมอง ผมเข้าเลยครับ - จะเห็นเงื่อนไขการเทรด ธรรมดาสุดๆ แต่ Profit ถือว่าคุ้มค่า ต้องบอกว่าส่วนตัวผมเล่น Swing Trade วาง order ไว้แล้วปล่อย run แทบไม่ต้องเฝ้ากราฟเลยครับ . . จริงๆ ผมเทรดคู่หลักทั้งหมด ถ้าอยากให้ผม แชร์เงื่อนไขคู่ USD อื่นๆ อีก คอมเม้นมาบอกกันได้ครับ ขอบคุณครับ
การศึกษา
โดย poom2101
แนวทางสู่ภาวะถดถอย - มันคืออะไร?ภาวะถดถอยเป็นคำที่น่ากลัวสำหรับประเทศใด ๆ ภาวะถดถอยทางเศรษฐกิจเกิดขึ้นเมื่อเศรษฐกิจหดตัว ในช่วงภาวะเศรษฐกิจถดถอย แม้แต่ธุรกิจต่างๆ ก็ปิดประตู แม้แต่บุคคลก็สามารถเห็นสิ่งเหล่านี้ได้ด้วยตาของเขาเอง: 1. คนตกงาน 2. การลงทุนสูญเสียมูลค่า 3. ธุรกิจขาดทุน หมายเหตุ: ภาวะถดถอยเป็นส่วนหนึ่งของวัฏจักรเศรษฐกิจ หากคุณยังไม่ได้อ่านบทความนั้น คุณสามารถตรวจสอบแนวคิดที่เกี่ยวข้อง: ภาวะเศรษฐกิจถดถอยคืออะไร การลดลงติดต่อกันสองไตรมาสของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศถือเป็นภาวะถดถอย ภาวะเศรษฐกิจถดถอยตามมาด้วยช่วงพีค แม้ว่าภาวะเศรษฐกิจถดถอยจะกินเวลาเพียงไม่กี่เดือน แต่เศรษฐกิจจะไม่ถึงจุดสูงสุดหลังจากสิ้นสุดการให้บริการไปหลายปี ผลกระทบต่ออุปสงค์และอุปทาน - ความต้องการสินค้าลดลงเนื่องจากราคาแพง อุปทานจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และในทางกลับกันอุปสงค์จะเริ่มลดลง นั่นทำให้เกิด "อุปทานส่วนเกิน" และจะนำไปสู่การลดลงของราคา ภาวะเศรษฐกิจถดถอยมักเกิดขึ้นในช่วงเวลาสั้นๆ แต่อาจสร้างความเจ็บปวดได้ ภาวะเศรษฐกิจถดถอยทุกครั้งมีสาเหตุที่แตกต่างกัน แต่มีเหตุผลหลักที่ทำให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย ภาวะซึมเศร้าคืออะไร - ภาวะถดถอยลึกซึ่งคงอยู่เป็นเวลานานนำไปสู่ภาวะซึมเศร้าในที่สุด ในช่วงเศรษฐกิจถดถอย อัตราเงินเฟ้อจะลดลง จะหลีกเลี่ยงภาวะเศรษฐกิจถดถอยได้อย่างไร? 1. นโยบายการเงิน - ปรับลดอัตราดอกเบี้ย - ผ่อนคลายเชิงปริมาณ - เงินเฮลิคอปเตอร์ 2: นโยบายการคลัง - ลดภาษี - การใช้จ่ายภาครัฐที่สูงขึ้น 3: เป้าหมายเงินเฟ้อที่สูงขึ้น 4: ความมั่นคงทางการเงิน ว่างงาน : เราทราบดีว่าบริษัทต่างๆ มีการขยายตัวที่ดี แต่มีคำกล่าวที่ว่า "สิ่งใดมากเกินไปก็ไม่มีประโยชน์" ในช่วงพีค บริษัทไม่สามารถหารายได้ส่วนเพิ่มถัดไปได้ บริษัทต่าง ๆ กำลังรับความเสี่ยงและหนี้สินมากขึ้นเพื่อรีเซ็ตการเติบโต ไม่เพียงแต่บริษัทเท่านั้น แต่นักลงทุนและลูกหนี้ก็ลงทุนในสินทรัพย์เสี่ยงเช่นกัน ทำไมการเลิกจ้างจึงเกิดขึ้น หลังจากช่วงพีค บริษัทต่างๆ จะไม่สามารถหารายได้ส่วนเพิ่มถัดไปได้ ตอนนี้ธุรกิจไม่มีกำไรแล้ว Cบริษัทเริ่มลดต้นทุนเพื่อเข้าสู่ระบบที่ทำกำไรได้ ตัวอย่างเช่น - แรงงาน ปัจจุบันบริษัทต่าง ๆ กำลังทำงานโดยมีพนักงานน้อยลง พนักงานน้อยลงต้องทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มิฉะนั้นพวกเขาอาจถูกเลิกจ้างโดยบริษัทเช่นกัน คุณสามารถจินตนาการถึงภาระงานและความกดดัน คุณอาจโต้แย้งว่าพวกเขาควรออกจากบริษัท! จริงหรือ พวกเราเพิ่งพูดถึงอัตราการจ้างงานที่ลดลง คุณจะได้งานอย่างไรเมื่อไม่มีงานทำ? ตอนนี้คุณเข้าใจแล้ว! สมมติว่าผลกระทบของภาวะเศรษฐกิจถดถอยต่อคนทั่วไป: -*-เงื่อนไขที่ 1: เขาอาจถูกเลิกจ้าง -*- เงื่อนไขที่ 2: บางทีเขาอาจถูกบังคับให้ทำงานนานขึ้น บริษัทไม่สามารถรักษาแนวโน้มเชิงบวกได้ พนักงานจำนวนน้อยลงกำลังทำงานมากขึ้นเนื่องจากการเลิกจ้างจำนวนมาก ค่าจ้างของเขาลดลงและเขาไม่มีรายได้ที่ใช้แล้วทิ้ง ส่งผลให้อัตราการบริโภคลดลงส่งผลให้อัตราเงินเฟ้อลดลง การชะลอตัวของเศรษฐกิจเกิดจากราคาที่ลดลงซึ่งทำให้กำไรลดลงส่งผลให้มีการลดงานมากขึ้น สี่สาเหตุของภาวะถดถอย: 1. ภาวะช็อกทางเศรษฐกิจ 2. การสูญเสียผู้บริโภค 3. อัตราดอกเบี้ยสูง 4. ตลาดหุ้นตกกะทันหัน 1) Economic shocks - เมื่อเกิดภาวะช็อกจากภายนอกหรือเศรษฐกิจที่ประเทศเผชิญ ตัวอย่างเช่น โควิด-19, 2) ความเชื่อมั่นของผู้บริโภค - การรับรู้เชิงลบเกี่ยวกับเศรษฐกิจและบริษัทจากผู้บริโภคที่ไม่มั่นใจในอำนาจการใช้จ่าย แทนที่จะใช้จ่ายพวกเขาจะเลือกประหยัดเงิน เนื่องจากไม่มีการใช้จ่ายจึงไม่มีความต้องการสินค้าและบริการ การขาดการใช้จ่ายส่งผลให้ความต้องการซื้อสินค้าและบริการลดลง 3) อัตราดอกเบี้ยสูง - อัตราดอกเบี้ยสูงจะลดการใช้จ่าย เงินกู้มีราคาแพง น้อยคนนักที่จะปล่อยกู้ การใช้จ่ายของผู้บริโภค ยอดขายรถยนต์ และตลาดที่อยู่อาศัยจะได้รับผลกระทบ จะไม่มีความต้องการที่ดีหากไม่มีการให้ยืม จะมีการผลิตลดลง 4) ตลาดหุ้นพังกระทันหัน - หลีกเลี่ยงความไว้วางใจของผู้คนในตลาดหุ้น เป็นผลให้พวกเขาจำเงินได้และอารมณ์ทำให้พวกเขาคลั่งไคล้ นอกจากนี้ยังถือเป็นปัจจัยทางจิตวิทยา ส่งผลให้ผู้คนไม่ใช้เงินและจีดีพีจะลดลง การใช้จ่ายของผู้บริโภค: ในช่วงภาวะเศรษฐกิจถดถอย ผู้บริโภคไม่มีรายได้เพิ่มเติมที่เรียกว่ารายได้ที่ใช้แล้วทิ้ง ส่วนของการใช้จ่ายของผู้บริโภค -- สินค้าคงทน - มีอายุการใช้งานมากกว่าหนึ่งปี -- สินค้าไม่คงทน - มีอายุการใช้งานน้อยกว่าหนึ่งปี -- บริการ - บัญชี กฎหมาย บริการนวด ฯลฯ นักท่องสินค้าคงทนในช่วงเศรษฐกิจถดถอย สินค้าไม่คงทนสามารถพิสูจน์ภาวะถดถอยได้เนื่องจากปัจจัยพื้นฐานในแต่ละวันไม่ได้รับผลกระทบจากภาวะถดถอย ลองยกตัวอย่างหุ้นสองตัว ABC Food เทียบกับ ABC car แต่คุณจะหยุดซื้ออาหารเพราะภาวะเศรษฐกิจถดถอยหรือไม่? คุณจะลดการบริโภคยาสีฟัน ขนมปัง และนมหรือไม่? คำตอบคือ "ไม่" ผู้บริโภคซื้ออาหารในปริมาณเท่าๆ กันในช่วงเวลาที่ดีหรือไม่ดี ในทางกลับกัน ผู้บริโภคจะแลกหรือแลกซื้อรถก็ต่อเมื่อพวกเขาไม่ได้ทำงานเท่านั้น แต่ยังมองในแง่ดีเกี่ยวกับความปลอดภัยของงานและมั่นใจว่าจะได้รับโปรโมชั่น หรืองานที่ได้รับค่าตอบแทนสูงกับนายจ้างรายอื่น และรายได้ที่ใช้แล้วทิ้งของผู้คนจะถูกดูดซับในช่วงภาวะเศรษฐกิจถดถอย การใช้จ่ายของผู้บริโภคคือจุดสำคัญในการแทนที่ภาวะถดถอย การขายรถยนต์: อย่างที่เราคุยกัน มีคนไม่กี่คนที่ซื้อรถในช่วงเศรษฐกิจถดถอย ยอดขายรถใหม่นับเป็นการเติบโตทางเศรษฐกิจ คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับสินเชื่อ 0% บริษัทอำนวยความสะดวกสินเชื่อ 0% เพื่อเพิ่มยอดขายรถยนต์ คนส่วนใหญ่ซ่อมรถหรือซื้อรถเก่าในช่วงเศรษฐกิจถดถอย คุณอาจเห็นการเติบโตของตลาดรถมือสองและยอดขายของบริษัทขายอะไหล่ ยอดขายบ้าน/ตลาดที่อยู่อาศัย: ฉันมีคำถามตอนนี้! สินทรัพย์ใดที่ใหญ่ที่สุดของคุณ? พวกคุณส่วนใหญ่จะพูดว่า my home! ยอดขายบ้านใหม่เป็นส่วนหนึ่งของการเติบโตทางเศรษฐกิจ นอกจากนี้ ราคาบ้านยังส่งผลต่อความรู้สึกของผู้บริโภคที่มั่งคั่งอีกด้วย ราคาบ้านยิ่งสูง ยิ่งรวย และในทางกลับกัน เมื่อราคาบ้านสูงขึ้น ผู้บริโภครู้สึกว่าตนมีฐานะร่ำรวยและเต็มใจที่จะใช้จ่าย แต่เมื่อราคาบ้านลดลง การใช้จ่าย/การบริโภคก็ลดลง หากราคาสินทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดของคุณลดลง คุณไม่ใช้จ่ายและเศรษฐกิจต้องใช้เวลานานกว่าจะฟื้นตัว อัตราที่สูงขึ้นจะหยุดการเพิ่มราคาบ้านเพราะต้องจ่าย EMI มากขึ้น ธนาคารกลางลดอัตราในช่วงเศรษฐกิจถดถอย และอัตราตลาดที่อยู่อาศัยเพิ่มขึ้นเนื่องจากเงินกู้/อีเอ็มไอมีราคาถูก อัตราดอกเบี้ย: โดยทั่วไป อัตราดอกเบี้ยจะลดลงในช่วงภาวะเศรษฐกิจถดถอย ธนาคารกลางปรับลดอัตราดอกเบี้ย เป็นเหตุให้เงินกู้มีราคาถูก ประโยชน์ของการลดอัตราดอกเบี้ย - - - เพิ่มขึ้นในตลาดที่อยู่อาศัย - - เพิ่มยอดขายสินค้าคงทน - - เพิ่มการลงทุนทางธุรกิจ - - พันธบัตรและอัตราดอกเบี้ยมีความสัมพันธ์แบบผกผัน ภาวะเศรษฐกิจตกต่ำมีแนวโน้มที่จะทำให้นักลงทุนสนใจพันธบัตรมากกว่าหุ้น ซึ่งสามารถดำเนินการได้ดีในภาวะเศรษฐกิจถดถอย - - ในช่วงภาวะเศรษฐกิจถดถอย อัตราดอกเบี้ยถูกลงและธนาคารกำหนดเกณฑ์ในการขอสินเชื่อให้สูงขึ้น เพื่อให้ผู้คนสามารถเผชิญกับนามธรรมในขณะที่ให้กู้ยืมเงิน ตลาดหุ้น: ฉันต้องการชี้แจงว่าตลาดหุ้นไม่ใช่เศรษฐกิจ วัฏจักรเศรษฐกิจล้าหลังกว่าวัฏจักรตลาดและวัฏจักรความรู้สึก มันทำให้ฉันสบายใจในฐานะนักวิเคราะห์ทางเทคนิคและช่วงเวลาที่เศร้าใจในฐานะคนรักเศรษฐศาสตร์ บางครั้งก็อยู่ข้างหน้าและบางครั้งก็อยู่ข้างหลัง ภาวะถดถอย = ตลาดหมี อุตสาหกรรมที่พิสูจน์ภาวะถดถอย: * ลวดเย็บกระดาษของผู้บริโภค * ความสุขที่มีความผิด * ยูทิลิตี้ * ดูแลสุขภาพ * เทคโนโลยีสารสนเทศ * การศึกษา ฉันจะเขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้ในอนาคต แต่สำหรับในตอนนี้ เราจะกลับไปที่ การวิเคราะห์ทางเทคนิค
คัดสรรโดยบรรณาธิการ
การศึกษา
โดย Money_Dictators
2
จอกศักดิ์สิทธิ์ของนักลงทุน - วงจรธุรกิจ/เศรษฐกิจวัฏจักรธุรกิจอธิบายว่าเศรษฐกิจขยายตัวและหดตัวอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป เป็นการเคลื่อนไหวขึ้นและลงของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศพร้อมกับอัตราการเติบโตในระยะยาว วงจรธุรกิจประกอบด้วย 6 ระยะ/ระยะ: 1. การขยายตัว 2. จุดสูงสุด 3. ภาวะถดถอย 4. ภาวะซึมเศร้า 5. รางน้ำ 6. การกู้คืน 1) การขยายตัว: ภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบ: เทคโนโลยี ดุลยพินิจของผู้บริโภค การขยายตัวเป็นขั้นตอนแรกของวงจรธุรกิจ เศรษฐกิจเคลื่อนตัวขึ้นอย่างช้าๆ และวัฏจักรเริ่มต้นขึ้น รัฐบาลเสริมสร้างเศรษฐกิจ: > ลดภาษี > เพิ่มการใช้จ่าย - เมื่อการเติบโตช้าลง ธนาคารกลางจะลดอัตราดอกเบี้ยเพื่อกระตุ้นให้ธุรกิจกู้ยืม - ในขณะที่เศรษฐกิจขยายตัว ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมีแนวโน้มที่จะแสดงสัญญาณเชิงบวก เช่น การจ้างงาน รายได้ ค่าจ้าง ผลกำไร อุปสงค์และอุปทาน - การจ้างงานที่เพิ่มขึ้นเพิ่มความเชื่อมั่นของผู้บริโภค เพิ่มกิจกรรมในตลาดที่อยู่อาศัย และการเติบโตกลายเป็นบวก อุปสงค์ในระดับสูงและอุปทานไม่เพียงพอทำให้ราคาการผลิตเพิ่มขึ้น นักลงทุนใช้เงินกู้ในอัตราสูงเพื่อเติมเต็มแรงกดดันด้านอุปสงค์ กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าเศรษฐกิจจะเอื้ออำนวยต่อการขยายตัว 2) จุดสูงสุด: ภาคส่วนที่ได้รับผลกระทบ: การเงิน พลังงาน วัสดุ - ขั้นตอนที่สองของวัฏจักรธุรกิจคือจุดสูงสุดซึ่งแสดงถึงการเติบโตสูงสุดของเศรษฐกิจ การระบุจุดสิ้นสุดของส่วนขยายเป็นงานที่ซับซ้อนที่สุด เพราะสามารถอยู่ได้นานหลายปี - ระยะนี้แสดงการลดลงของอัตราการว่างงาน ตลาดยังคงมีมุมมองเชิงบวก ในระหว่างการขยายตัว ธนาคารกลางจะมองหาสัญญาณของการสร้างแรงกดดันด้านราคา และอัตราที่เพิ่มขึ้นสามารถนำไปสู่จุดสูงสุดนี้ได้ ธนาคารกลางยังพยายามปกป้องเศรษฐกิจจากอัตราเงินเฟ้อในระยะนี้ - เนื่องจากอัตราการจ้างงาน รายได้ ค่าจ้าง ผลกำไร อุปสงค์และอุปทานสูงอยู่แล้ว จึงไม่มีการเพิ่มขึ้นอีก - นักลงทุนจะผลิตมากขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อเติมเต็มแรงกดดันด้านอุปสงค์ ดังนั้นการลงทุนและสินค้าจะมีราคาแพง ณ เวลานี้ นักลงทุนจะไม่ได้รับผลตอบแทนเนื่องจากอัตราเงินเฟ้อ ราคาจะสูงขึ้นสำหรับผู้ซื้อที่จะซื้อ จากสถานการณ์ดังกล่าวทำให้เกิดภาวะเศรษฐกิจถดถอย เศรษฐกิจจะกลับตัวจากระยะนี้ 3) ภาวะถดถอย: ภาคส่วนได้รับผลกระทบ: สาธารณูปโภค สุขภาพ อุปโภคบริโภค - การลดลงติดต่อกันสองไตรมาสของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศถือเป็นภาวะถดถอย - ภาวะเศรษฐกิจถดถอยตามมาด้วยช่วงพีค ในระยะนี้เครื่องบ่งชี้เศรษฐกิจเริ่มถดถอย ความต้องการสินค้าลดลงเนื่องจากราคาแพง อุปทานจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และในทางกลับกันอุปสงค์จะเริ่มลดลง นั่นทำให้เกิด "อุปทานส่วนเกิน" และจะนำไปสู่การลดลงของราคา 4) ภาวะซึมเศร้า: - ในช่วงขาลงที่ยืดเยื้อมากขึ้น เศรษฐกิจจะเข้าสู่ระยะตกต่ำ ระยะเวลาของอาการป่วยไข้เรียกว่าภาวะซึมเศร้า ภาวะซึมเศร้าไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยครั้ง แต่เมื่อเกิดขึ้น ดูเหมือนว่าจะไม่มีมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจจำนวนมากที่สามารถยกระดับผู้บริโภคและธุรกิจให้พ้นจากภาวะตกต่ำได้ เมื่อเศรษฐกิจถดถอยและลดลงต่ำกว่าการเติบโตอย่างต่อเนื่อง ระยะนี้เรียกว่าภาวะซึมเศร้า - ผู้บริโภคไม่กู้ยืมหรือใช้จ่ายเพราะมองเศรษฐกิจในแง่ร้าย เมื่อธนาคารกลางลดอัตราดอกเบี้ย เงินกู้มีราคาถูก แต่ธุรกิจไม่สามารถใช้ประโยชน์จากเงินกู้ได้ เนื่องจากพวกเขามองไม่เห็นภาพที่ชัดเจนว่าความต้องการจะเริ่มฟื้นตัวเมื่อใด ความต้องการสินเชื่อจะน้อยลง ธุรกิจจบลงด้วยการนั่งอยู่บนสินค้าคงเหลือและการผลิตกลับคืนซึ่งพวกเขาผลิตไปแล้ว - บริษัทต่างๆ เลิกจ้างพนักงานมากขึ้นเรื่อยๆ และอัตราการว่างงานก็พุ่งสูงขึ้นและความเชื่อมั่นก็ลดลง 5) ราง: - เมื่อการเติบโตทางเศรษฐกิจติดลบ แนวโน้มก็จะดูสิ้นหวัง อุปสงค์และอุปทานของสินค้าและบริการที่ลดลงต่อไปจะทำให้ราคาตกลงมากขึ้น - มันแสดงให้เห็นสถานการณ์เชิงลบสูงสุดเมื่อเศรษฐกิจมาถึงจุดต่ำสุด ตัวบ่งชี้ทางเศรษฐกิจทั้งหมดจะแย่ลง อดีต. อัตราการว่างงานสูงสุด และความต้องการสินค้าและบริการต่ำที่สุด (ต่ำสุด) เป็นต้น หลังจากเสร็จสิ้น ช่วงเวลาที่ดีจะเริ่มต้นด้วยระยะฟื้นตัว 6) การกู้คืน: ภาคที่ได้รับผลกระทบ: อุตสาหกรรม วัสดุ อสังหาริมทรัพย์ - เนื่องจากราคาที่ต่ำ เศรษฐกิจเริ่มฟื้นตัวจากอัตราการเติบโตที่ติดลบ และอุปสงค์และการผลิตก็เริ่มเพิ่มขึ้น - บริษัทหยุดปลดพนักงานและเริ่มค้นหาเพื่อตอบสนองความต้องการในระดับปัจจุบัน เป็นผลให้พวกเขาถูกบังคับให้จ้าง เมื่อหลายเดือนผ่านไปเศรษฐกิจก็ขยายตัวอีกครั้ง - วัฏจักรธุรกิจมีความสำคัญเนื่องจากนักลงทุนพยายามมุ่งความสนใจไปที่การลงทุนที่คาดว่าจะไปได้ดีในช่วงเวลาหนึ่งของวัฏจักร - รัฐบาลและธนาคารกลางดำเนินการเพื่อสร้างเศรษฐกิจที่ดี รัฐบาลจะเพิ่มรายจ่ายและดำเนินการเพื่อเพิ่มการผลิต หลังจากระยะฟื้นตัว เศรษฐกิจก็เข้าสู่ช่วงขยายตัวอีกครั้ง สวรรค์ที่ปลอดภัย/หุ้นตั้งรับ - รักษาหรือคาดการณ์มูลค่าในช่วงวิกฤต จากนั้นจึงทำได้ดี เรายังสามารถคาดหวังผลตอบแทนที่ดีในประเภทสินทรัพย์เหล่านี้ อดีต. สาธารณูปโภค การดูแลสุขภาพ วัตถุดิบหลักของผู้บริโภค ฯลฯ ("เราจะหารือเพิ่มเติมในบทความที่กำลังจะมาถึงของเราเนื่องจากความยาวของบทความ")
คัดสรรโดยบรรณาธิการ
BITSTAMP:ETHUSDการศึกษา
โดย Money_Dictators
1
อัลกอริทึมเทียบกับการซื้อขายด้วยตนเอง - กลยุทธ์ใดที่ครองอำนาจสูงบทนำ: ในโลกที่ไม่หยุดนิ่งของตลาดการเงิน กลยุทธ์การซื้อขายได้พัฒนาไปอย่างมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเทรดด้วยอัลกอริธึมหรือที่เรียกว่าการเทรดแบบ algo จึงได้รับความนิยมอย่างมาก Algo Trading ใช้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนและระบบอัตโนมัติเพื่อดำเนินการซื้อขายอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ มอบข้อได้เปรียบมากมายเหนือแนวทางการซื้อขายด้วยตนเองแบบดั้งเดิม ในบทความนี้ เราจะสำรวจข้อดีและข้อเสียของการเทรดแบบ algo เมื่อเทียบกับการเทรดด้วยตนเอง โดยให้ภาพรวมที่ครอบคลุมของทั้งสองแนวทาง เราจะเจาะลึกความเร็ว ประสิทธิภาพ การตัดสินใจที่ปราศจากอารมณ์ ความสม่ำเสมอ ความสามารถในการปรับขนาด ความแม่นยำ ความสามารถในการทดสอบย้อนกลับ การจัดการความเสี่ยง และการกระจายความเสี่ยงที่เสนอโดย algo trading นอกจากนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับตัว สัญชาตญาณ ประสบการณ์ ความฉลาดทางอารมณ์ และความคิดสร้างสรรค์ที่การซื้อขายด้วยตนเองนำมาสู่ตาราง ข้อดีของการซื้อขาย Algo: ความเร็วและประสิทธิภาพ: ข้อได้เปรียบหลักประการหนึ่งของการซื้อขายแบบอัลโกคือความเร็วและประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง ด้วยอัลกอริทึมที่ดำเนินการซื้อขายในหน่วยมิลลิวินาที การซื้อขายแบบอัลโกจะขจัดความล่าช้าที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายด้วยตนเอง ข้อได้เปรียบด้านความเร็วนี้ช่วยให้เทรดเดอร์สามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วและจับความแตกต่างของราคาที่อาจพลาดไป ด้วยการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว การเทรดแบบ algo ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักเทรดสามารถเข้าและออกจากตำแหน่งในราคาที่เหมาะสมที่สุด การตัดสินใจโดยปราศจากอารมณ์: มนุษย์มีแนวโน้มที่จะมีอคติทางอารมณ์ ซึ่งอาจทำให้วิจารณญาณขุ่นมัวและนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนอย่างไม่มีเหตุผล Algo Trading ขจัดอคติทางอารมณ์เหล่านี้โดยอาศัยกฎและอัลกอริทึมที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า อัลกอริทึมทำการตัดสินใจตามพารามิเตอร์เชิงตรรกะ การวิเคราะห์วัตถุประสงค์ และข้อมูลในอดีต โดยขจัดอิทธิพลของความกลัว ความโลภ หรืออารมณ์อื่นๆ ของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ การเทรดแบบ algo ช่วยให้มีระเบียบวินัยและตัดสินใจได้อย่างมีจุดมุ่งหมายมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์การเทรดที่ดีขึ้นในที่สุด ความสม่ำเสมอ: ความสม่ำเสมอเป็นปัจจัยสำคัญในความสำเร็จในการซื้อขาย การเทรดแบบ Algo ให้ข้อได้เปรียบในการรักษาแนวทางการเทรดที่สม่ำเสมอเมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมเป็นไปตามชุดของกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้มั่นใจว่าการซื้อขายจะดำเนินการในลักษณะที่เป็นมาตรฐาน ความสม่ำเสมอนี้ช่วยให้เทรดเดอร์หลีกเลี่ยงการตัดสินใจที่หุนหันพลันแล่นหรือการเบี่ยงเบนจากกลยุทธ์การเทรดเดิม ซึ่งนำไปสู่แนวทางการลงทุนที่มีระเบียบวินัยมากขึ้น ความสามารถในการปรับขนาดที่เพิ่มขึ้น: การซื้อขายด้วยตนเองแบบดั้งเดิมมีข้อจำกัดเมื่อพูดถึงความสามารถในการปรับขนาด เมื่อปริมาณการซื้อขายเพิ่มขึ้น มันจึงกลายเป็นเรื่องท้าทายสำหรับผู้ค้าในการดำเนินการตามคำสั่งอย่างมีประสิทธิภาพ การซื้อขาย Algo เอาชนะอุปสรรคนี้ด้วยการทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติ อัลกอริทึมสามารถจัดการการซื้อขายปริมาณมากในหลายตลาดได้พร้อมกัน ทำให้มั่นใจได้ถึงความสามารถในการปรับขนาดโดยไม่สูญเสียความเร็วหรือความแม่นยำในการดำเนินการ ความสามารถในการปรับขนาดนี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่หลากหลายโดยไม่มีข้อจำกัดในการดำเนินงาน ความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: การซื้อขายของ Algo ใช้ประโยชน์จากพลังของเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการซื้อขาย อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดจำนวนมหาศาล ระบุรูปแบบ และดำเนินการซื้อขายตามพารามิเตอร์ที่แม่นยำ ด้วยการขจัดข้อผิดพลาดของมนุษย์และความเป็นส่วนตัว การซื้อขายแบบ algo จะเพิ่มความแม่นยำของการดำเนินการซื้อขาย ความแม่นยำที่ได้รับการปรับปรุงนี้สามารถนำไปสู่ผลลัพธ์การซื้อขายที่ดีขึ้น เพิ่มผลกำไรสูงสุดและลดการขาดทุนให้น้อยที่สุด ความสามารถในการทดสอบย้อนหลังและการเพิ่มประสิทธิภาพ: ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการซื้อขายแบบอัลโกคือความสามารถในการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายย้อนหลัง อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในอดีตเพื่อจำลองสถานการณ์การซื้อขายและประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ต่างๆ กระบวนการ backtesting นี้ช่วยให้เทรดเดอร์ปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมโดยการระบุรูปแบบหรือตัวแปรที่สร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ด้วยการปรับกลยุทธ์อย่างละเอียดก่อนที่จะนำไปใช้ในตลาดสด นักเทรด algo สามารถเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จได้ การจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติ: การจัดการความเสี่ยงอัตโนมัติ: การจัดการความเสี่ยงเป็นสิ่งสำคัญของการเทรด Algo Trading นำเสนอความสามารถในการจัดการความเสี่ยงแบบอัตโนมัติที่สามารถสร้างขึ้นในอัลกอริทึม ผู้ค้าสามารถตั้งโปรแกรมพารามิเตอร์ความเสี่ยงเฉพาะ เช่น คำสั่งหยุดการขาดทุนหรือกฎการกำหนดขนาดตำแหน่ง เพื่อให้แน่ใจว่าการขาดทุนถูกจำกัดและตำแหน่งได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม ด้วยการจัดการความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบ algo ช่วยลดการพึ่งพาการตรวจสอบด้วยตนเองและช่วยป้องกันการชะลอตัวของตลาดที่อาจเกิดขึ้น การกระจายการลงทุน: การกระจายการลงทุน: การซื้อขาย Algo ช่วยให้ผู้ค้าสามารถกระจายพอร์ตการลงทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยอัลกอริธึมที่สามารถดำเนินการซื้อขายได้พร้อมกันในหลายตลาด ประเภทสินทรัพย์ หรือกลยุทธ์ ผู้ค้าสามารถกระจายการลงทุนและลดความเสี่ยงโดยรวม การกระจายความเสี่ยงช่วยลดผลกระทบจากความผันผวนของตลาดแต่ละแห่งและสามารถเพิ่มผลตอบแทนในระยะยาวได้ การกำจัดอคติทางอารมณ์: ในที่สุด การซื้อขายแบบอัลโกจะกำจัดอิทธิพลของอคติทางอารมณ์ที่มักเป็นอุปสรรคต่อการตัดสินใจซื้อขาย ความกลัว ความโลภ และอารมณ์อื่นๆ อาจบดบังการตัดสินและนำไปสู่ทางเลือกในการลงทุนที่ไม่ดี โดยอาศัยอัลกอริธึม นอกจากนี้ การเทรดยังช่วยขจัดอคติทางอารมณ์เหล่านี้ออกจากกระบวนการตัดสินใจ แนวทางที่เป็นกลางนี้ช่วยให้เทรดเดอร์ตัดสินใจอย่างมีเหตุผลและอิงตามข้อมูลมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ประสิทธิภาพการซื้อขายโดยรวมที่ดีขึ้น ข้อเสียของอัลโกเทรดดิ้ง ช่องโหว่และความเสี่ยงของระบบ: หนึ่งในข้อกังวลหลักเกี่ยวกับการซื้อขาย algo คือช่องโหว่และความเสี่ยงของระบบ เนื่องจากการเทรดแบบ algo อาศัยเทคโนโลยีและระบบคอมพิวเตอร์เป็นหลัก การทำงานผิดพลาดทางเทคนิคหรือความล้มเหลวของระบบอาจส่งผลร้ายแรงตามมา ไฟฟ้าดับ เครือข่ายขัดข้อง หรือซอฟต์แวร์บกพร่องสามารถรบกวนการดำเนินการซื้อขายและอาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงิน เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ค้าที่จะมีมาตรการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ ความท้าทายทางเทคนิคและความซับซ้อน: ความท้าทายทางเทคนิคและความซับซ้อน: การซื้อขาย Algo เกี่ยวข้องกับโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและอัลกอริธึมที่ซับซ้อน การใช้และการบำรุงรักษาระบบดังกล่าวจำเป็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญและทรัพยากรทางเทคนิคระดับสูง ผู้ค้าต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรมและอัลกอริทึมเพื่อพัฒนาและปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การซื้อขาย นอกจากนี้ การตรวจสอบและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและใช้เวลานาน ทำให้ต้องมีการอัปเดตและปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ทันกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไป: ข้อเสียอีกอย่างของการเทรดแบบ algo คือความเสี่ยงของการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไป ผู้ค้าอาจถูกล่อลวงให้ปรับแต่งอัลกอริทึมของตนมากเกินไปตามข้อมูลในอดีตเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในอดีต อย่างไรก็ตาม การเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปอาจนำไปสู่ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า "curve fitting" ซึ่งอัลกอริทึมมีความเฉพาะเจาะจงกับข้อมูลในอดีตมากเกินไป และไม่สามารถทำงานได้ดีในสภาวะตลาดแบบเรียลไทม์ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องสร้างความสมดุลระหว่างการปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมและสร้างความมั่นใจในความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาด การพึ่งพาข้อมูลในอดีตมากเกินไป: การซื้อขายของ Algo ต้องอาศัยข้อมูลในอดีตอย่างมากเพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายและทำการตัดสินใจ แม้ว่าข้อมูลในอดีตจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า แต่ข้อมูลดังกล่าวอาจไม่ได้สะท้อนถึงสภาวะตลาดในอนาคตอย่างถูกต้องเสมอไป พลวัตของตลาด แนวโน้ม และความสัมพันธ์สามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ทำให้ข้อมูลในอดีตมีความเกี่ยวข้องน้อยลง ผู้ค้าต้องระมัดระวังที่จะไม่พึ่งพาผลงานในอดีตเพียงอย่างเดียว และติดตามและปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่องให้เข้ากับสภาวะตลาดในปัจจุบัน ขาดความสามารถในการปรับตัว: ข้อเสียอีกอย่างของการเทรดแบบ algo คือการขาดความสามารถในการปรับตัวต่อเหตุการณ์ในตลาดที่ไม่คาดคิดหรือการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันของสภาวะตลาด โดยทั่วไปแล้วกลยุทธ์การซื้อขายของ Algo จะขึ้นอยู่กับกฎและอัลกอริธึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจไม่รวมถึงเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดหรือความผันผวนของตลาดที่รุนแรง ผู้ค้าจะต้องระแวดระวังและพร้อมที่จะเข้าแทรกแซงหรือปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ด้วยตนเองเมื่อสภาวะตลาดเบี่ยงเบนไปจากกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างมาก ข้อดีของการซื้อขายด้วยตนเอง ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว: การซื้อขายด้วยตนเองมอบข้อได้เปรียบของความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว ผู้ค้าสามารถปรับกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็วและตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ ซึ่งแตกต่างจากอัลกอริทึม ผู้ค้ามนุษย์สามารถปรับกระบวนการตัดสินใจตามข้อมูลใหม่ เหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด หรือแนวโน้มของตลาดเกิดใหม่ได้ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างคล่องตัวและสามารถใช้ประโยชน์จากโอกาสทางการตลาดที่กำลังพัฒนาได้ สัญชาตญาณและประสบการณ์: เทรดเดอร์ที่เป็นมนุษย์มีสัญชาตญาณและประสบการณ์ ซึ่งสามารถเป็นทรัพย์สินที่มีค่าในกระบวนการซื้อขาย จากประสบการณ์หลายปี เทรดเดอร์ได้พัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพลวัตของตลาด รูปแบบ และความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ สัญชาตญาณช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจโดยอาศัยความรู้และสัญชาตญาณที่สั่งสมมา องค์ประกอบของมนุษย์นี้เพิ่มแง่มุมเชิงคุณภาพให้กับการตัดสินใจซื้อขายซึ่งอัลกอริทึมอาจขาดไป การตัดสินใจที่ซับซ้อน: การซื้อขายด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนซึ่งนอกเหนือไปจากกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เทรดเดอร์วิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ตัวบ่งชี้พื้นฐานและทางเทคนิค ข่าวเศรษฐกิจ และเหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ เพื่อทำการตัดสินใจอย่างรอบรู้ ความสามารถในการพิจารณาตัวแปรหลายตัวและชั่งน้ำหนักผลกระทบที่มีต่อตลาดช่วยให้นักเทรดสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสมซึ่งอัลกอริทึมอาจมองข้าม ความฉลาดทางอารมณ์และความเชื่อมั่นของตลาด: มนุษย์มีความฉลาดทางอารมณ์ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการซื้อขาย อารมณ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับอารมณ์ตลาดและจิตวิทยาของนักลงทุน ผู้ค้ามนุษย์สามารถวัดอารมณ์ตลาดได้โดยการตีความการเคลื่อนไหวของราคา อารมณ์ข่าว และการพูดคุยในตลาด การทำความเข้าใจและรวมอารมณ์ตลาดเข้ากับการตัดสินใจสามารถช่วยให้ผู้ค้าระบุการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่อาจเกิดขึ้นและใช้ประโยชน์จากโอกาสที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ ความเข้าใจในบริบท: การซื้อขายด้วยตนเองช่วยให้ผู้ค้ามีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับตลาดที่พวกเขาดำเนินการ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ปัจจัยทางเศรษฐกิจที่กว้างขึ้น การพัฒนาทางการเมือง และพลวัตเฉพาะอุตสาหกรรมเพื่อประเมินสภาพแวดล้อมของตลาดได้อย่างแม่นยำ ความเข้าใจตามบริบทนี้ช่วยให้นักเทรดมีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ ที่สามารถมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตลาด ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น ความคิดสร้างสรรค์และการฉวยโอกาส: ผู้ค้ามนุษย์นำความคิดสร้างสรรค์และการฉวยโอกาสมาสู่กระบวนการซื้อขาย พวกเขาสามารถมองเห็นโอกาสพิเศษที่อัลกอริทึมอาจไม่พิจารณา ด้วยการใช้ทักษะการวิเคราะห์ การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และแนวทางนอกกรอบ ผู้ค้าสามารถระบุกลยุทธ์การซื้อขายที่แปลกใหม่หรือสินทรัพย์ที่มีมูลค่าต่ำซึ่งอัลกอริทึมอาจมองข้าม ความคิดสร้างสรรค์นี้ช่วยให้ผู้ค้าสามารถใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพของตลาดและสร้างผลตอบแทนได้ สภาวะตลาดที่ซับซ้อน: การซื้อขายด้วยตนเองจะเติบโตในสภาวะตลาดที่ซับซ้อนซึ่งอัลกอริทึมอาจมีปัญหาในการนำทาง ในสถานการณ์ที่ไดนามิกของตลาดเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผันผวน หรือได้รับอิทธิพลจากเหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้ ผู้ค้ามนุษย์สามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจตามวิจารณญาณและความเชี่ยวชาญของพวกเขา ความสามารถในการคิดและปรับกลยุทธ์ตามนั้นช่วยให้ผู้ค้าสามารถสำรวจสภาวะตลาดที่ท้าทายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อเสียของการซื้อขายด้วยตนเอง อคติทางอารมณ์: การซื้อขาย Algo ขาดอารมณ์ของมนุษย์ ซึ่งบางครั้งอาจเป็นข้อเสีย ผู้ค้ามนุษย์สามารถวิเคราะห์สภาวะตลาดตามสัญชาตญาณและประสบการณ์ ในขณะที่อัลกอริทึมอาศัยข้อมูลในอดีตและกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น อคติทางอารมณ์ เช่น ความกลัวหรือความโลภ อาจมีบทบาทในการตัดสินใจ แต่อัลกอริทึมไม่สามารถคำนึงถึงลักษณะของมนุษย์ที่แตกต่างกันได้ เวลาและความพยายาม: การใช้และการบำรุงรักษาระบบการซื้อขายแบบอัลโกต้องใช้เวลาและความพยายาม การพัฒนาอัลกอริธึมและกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพนั้นต้องการความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคและทรัพยากรที่สำคัญ ผู้ค้าจำเป็นต้องตรวจสอบและอัปเดตอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงมีความเกี่ยวข้องในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง ความมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่องนี้อาจใช้เวลานานและอาจต้องการบุคลากรหรือการสนับสนุนทางเทคนิคเพิ่มเติม ความเร็วในการดำเนินการ: ในขณะที่การซื้อขายแบบ algo ขึ้นชื่อเรื่องความเร็ว การดำเนินการอาจมีความท้าทาย ในตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ความล่าช้าในการดำเนินการตามคำสั่งอาจนำไปสู่การพลาดโอกาสหรือผลลัพธ์ทางการค้าที่ไม่เอื้ออำนวย ระบบการซื้อขายของ Algo จำเป็นต้องติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูงและการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้เพื่อดำเนินการซื้อขายอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่มากเกินไป: ในยุคดิจิทัลปัจจุบัน เทรดเดอร์มีข้อมูลจำนวนมหาศาล ระบบการซื้อขายของ Algo สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว แต่มีความเสี่ยงที่ข้อมูลจะล้นเกิน การกรองข้อมูลที่มากเกินไปและการระบุสัญญาณที่เกี่ยวข้องอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ผู้ค้าต้องออกแบบอัลกอริทึมอย่างรอบคอบเพื่อมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่จำเป็นและหลีกเลี่ยงการถูกครอบงำด้วยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือส่งเสียงดัง พลังของ AI ในการปรับปรุงการซื้อขายอัลกอริทึม: การวิเคราะห์ข้อมูลและการจดจำรูปแบบ: อัลกอริธึม AI เก่งในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและจดจำรูปแบบที่อาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ค้ามนุษย์ในการระบุ อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดในอดีต ข่าว ความรู้สึกทางโซเชียลมีเดีย และข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นโดยอิงตามข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์เชิงทำนายและการพยากรณ์: อัลกอริทึม AI สามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายและการคาดการณ์ ด้วยการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลตลาดในอดีต อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ที่สามารถช่วยคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้ ความสามารถในการคาดการณ์นี้ช่วยให้เทรดเดอร์สามารถคาดการณ์แนวโน้มของตลาด ระบุโอกาสที่เป็นไปได้ และปรับกลยุทธ์ของพวกเขาตามนั้น การตรวจสอบตลาดตามเวลาจริง: ระบบที่ใช้ AI สามารถตรวจสอบข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์ ฟีดข่าว และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียได้อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ทำให้เทรดเดอร์สามารถติดตามความเคลื่อนไหวของตลาด ข่าวด่วน และการเปลี่ยนแปลงของอารมณ์ได้ ด้วยการรวมข้อมูลตามเวลาจริงเข้ากับอัลกอริธึมของพวกเขา นักเทรดสามารถตัดสินใจซื้อขายได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาวะตลาดที่ผันผวนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ระบบปรับตัวและเรียนรู้ด้วยตนเอง: อัลกอริทึม AI มีความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้ด้วยตนเองจากข้อมูลตลาดและผลการซื้อขาย อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างต่อเนื่องโดยอิงตามผลตอบรับแบบเรียลไทม์ผ่านเทคนิคการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถพัฒนาและปรับปรุงได้ตลอดเวลา เพิ่มความสามารถในการสร้างผลตอบแทนที่สม่ำเสมอและปรับให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่เปลี่ยนแปลง การสนับสนุนการตัดสินใจขั้นสูง: อัลกอริทึม AI สามารถจัดหาเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับเทรดเดอร์ นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การวิเคราะห์ความเสี่ยง และการดำเนินการที่แนะนำ ด้วยการรวมพลังของ AI เข้ากับความเชี่ยวชาญของมนุษย์ เทรดเดอร์สามารถตัดสินใจได้อย่างรอบรู้และรอบรู้มากขึ้น เครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจเหล่านี้สามารถช่วยในการจัดสรรพอร์ตโฟลิโอ การดำเนินการซื้อขาย และการจัดการความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพการซื้อขายโดยรวม การซื้อขายแบบอัลกอริทึมจัดการกับข่าวและเหตุการณ์อย่างไร ในโลกของตลาดการเงินที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ข่าวและกิจกรรมมีบทบาทสำคัญในการผลักดันการเคลื่อนไหวของราคาและสร้างโอกาสในการซื้อขาย การซื้อขายแบบอัลกอริทึมได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ Automated News Monitoring: ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมมีความสามารถในการตรวจสอบแหล่งข่าวโดยอัตโนมัติ รวมถึงเว็บไซต์ข่าวการเงิน ข่าวประชาสัมพันธ์ และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ด้วยการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคนิคการวิเคราะห์ความรู้สึก อัลกอริทึมสามารถกรองข้อมูลข่าวสารจำนวนมหาศาล ระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาด การประมวลผลข้อมูลตามเวลาจริง: อัลกอริทึมเป็นเลิศในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และวิเคราะห์ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับตลาดได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมสามารถประเมินความเกี่ยวข้องและนัยสำคัญทางการตลาดของข่าวหรือเหตุการณ์ที่เฉพาะเจาะจงได้ด้วยการรวมฟีดข่าวและข้อมูลตามเหตุการณ์อื่นๆ สิ่งนี้ทำให้ผู้ค้าสามารถตอบสนองต่อโอกาสหรือความเสี่ยงที่เกิดขึ้นได้ทันที กลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์: ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อใช้กลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ กลยุทธ์เหล่านี้ออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากความเคลื่อนไหวของตลาดที่กระตุ้นโดยเหตุการณ์เฉพาะ เช่น การเปิดเผยทางเศรษฐกิจ การประกาศผลประกอบการของบริษัท หรือการพัฒนาทางภูมิรัฐศาสตร์ อัลกอริทึมสามารถสแกนหาเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติและดำเนินการซื้อขายตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น เกณฑ์ราคาหรือผลการวิเคราะห์ความคิดเห็น การวิเคราะห์ความรู้สึก: การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการซื้อขายตามข่าวและเหตุการณ์ อัลกอริทึมสามารถวิเคราะห์บทความข่าว ความคิดเห็นของโซเชียลมีเดีย และข้อมูลข้อความอื่นๆ เพื่อประเมินความคิดเห็นของตลาดโดยรอบเหตุการณ์หรือรายการข่าวที่เฉพาะเจาะจง อัลกอริทึมสามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างชาญฉลาดและปรับกลยุทธ์โดยการวัดความรู้สึกเชิงบวกหรือเชิงลบ การทดสอบย้อนหลังและการเพิ่มประสิทธิภาพ: การซื้อขายแบบอัลกอริทึมช่วยให้สามารถทดสอบย้อนหลังและเพิ่มประสิทธิภาพของข่าวและกลยุทธ์การซื้อขายที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ ข้อมูลย้อนหลังสามารถใช้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของโมเดลการซื้อขายภายใต้สถานการณ์ข่าวต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์ปฏิกิริยาของตลาดในอดีตต่อเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกัน สามารถปรับอัลกอริทึมอย่างละเอียดเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการทำกำไร การซื้อขายข่าวอัลกอริทึม: การซื้อขายข่าวแบบอัลกอริทึมเกี่ยวข้องกับการดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติตามทริกเกอร์ข่าวที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น สามารถตั้งโปรแกรมอัลกอริทึมให้ซื้อหรือขายสินทรัพย์บางอย่างโดยอัตโนมัติเมื่อมีการเผยแพร่ข่าวเฉพาะหรือเมื่อตรงตามเงื่อนไขบางประการ แนวทางอัตโนมัตินี้ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเองและรับประกันการดำเนินการที่รวดเร็วในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ข่าว การบริหารความเสี่ยง: ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมรวมเอามาตรการการจัดการความเสี่ยงเพื่อลดข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการซื้อขายตามข่าวและเหตุการณ์ คำสั่งหยุดการขาดทุน อัลกอริทึมการปรับขนาดตำแหน่ง และกฎการจัดการความเสี่ยงสามารถรวมเข้าด้วยกันเพื่อป้องกันการเคลื่อนไหวของตลาดที่ไม่พึงประสงค์หรือผลลัพธ์ของข่าวที่ไม่คาดคิด สิ่งนี้ช่วยลดความสูญเสียและรับประกันความเสี่ยงที่ควบคุมได้ แฟลชแครช 2010: เหตุการณ์ตลาดประวัติศาสตร์ เมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม 2010 ตลาดการเงินประสบกับเหตุการณ์ที่ไม่เคยมีมาก่อนที่เรียกว่า "Flash Crash" ภายในเวลาไม่กี่นาที ราคาหุ้นก็ดิ่งลงอย่างมาก และฟื้นตัวขึ้นหลังจากนั้นไม่นาน ความปั่นป่วนของตลาดอย่างกะทันหันและรุนแรงนี้ส่งคลื่นกระแทกไปทั่วโลกการเงินและเน้นให้เห็นถึงช่องโหว่ของภูมิทัศน์การซื้อขายที่เชื่อมโยงถึงกันมากขึ้นและขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี The Flash Crash เปิดโปง: ในวันฤกษ์ดีนั้น เวลา 14.32 น. และ 14:45 น. EDT ตลาดหุ้นสหรัฐประสบปัญหาราคาตกต่ำอย่างกะทันหันและรุนแรง ภายในไม่กี่นาที ดัชนีเฉลี่ยอุตสาหกรรมดาวโจนส์ (DJIA) ดิ่งลงเกือบ 1,000 จุด ลบมูลค่าตลาดประมาณ 1 ล้านล้านดอลลาร์ หุ้นบลูชิปเช่น Procter & Gamble และ Accenture เห็นว่าราคาของพวกเขาพังทลายลงในช่วงสั้น ๆ จนเหลือเพียงเศษเสี้ยวของมูลค่าก่อนการพังทลาย การล่มสลายอย่างกะทันหันและน่าทึ่งนี้ตามมาด้วยการดีดตัวขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยราคาส่วนใหญ่ฟื้นตัวเมื่อสิ้นสุดช่วงการซื้อขาย ปัจจัยที่มีส่วนร่วม: ปัจจัยหลายอย่างรวมกันเพื่อสร้างพายุที่สมบูรณ์แบบสำหรับ Flash Crash องค์ประกอบสำคัญประการหนึ่งคือความแพร่หลายที่เพิ่มขึ้นของการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ดำเนินการซื้อขายด้วยความเร็วสูง การซื้อขายอัตโนมัตินี้ เมื่อรวมกับการเชื่อมโยงกันของตลาด ทำให้ความเร็วและความรุนแรงของความผิดพลาดรุนแรงขึ้น นอกจากนี้ การใช้คำสั่งหยุดการขาดทุนอย่างแพร่หลาย ซึ่งจะเริ่มทำงานเมื่อหุ้นถึงราคาที่กำหนด จะเพิ่มแรงกดดันในการขายเมื่อราคาลดลงอย่างรวดเร็ว การขาดมาตรการปกป้องตลาดและกลไกการกำกับดูแลที่เพียงพอยิ่งทำให้สถานการณ์รุนแรงขึ้น บทบาทของการซื้อขายอัลกอริทึม: การซื้อขายอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญใน Flash Crash ในขณะที่ตลาดลดลงอย่างรวดเร็ว กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมบางอย่างล้มเหลวในการทำงานตามที่ตั้งใจไว้ ทำให้การขายออกรุนแรงขึ้น อัลกอริธึมเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อจับความคลาดเคลื่อนของราคาเพียงเล็กน้อย ลงเอยด้วยการมีส่วนร่วมใน "วงจรป้อนกลับ" ของการขาย ทำให้ราคายิ่งต่ำลง ความเร็วและระบบอัตโนมัติของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมทำให้ยากต่อการแทรกแซงของมนุษย์เพื่อบรรเทาสถานการณ์แบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การปฏิรูปตลาดและบทเรียนที่ได้รับ: Flash Crash ของปี 2010 กระตุ้นให้เกิดการปฏิรูปด้านกฎระเบียบและเทคโนโลยีที่สำคัญ โดยมีเป้าหมายเพื่อป้องกันเหตุการณ์ที่คล้ายคลึงกันในอนาคต มาตรการต่างๆ รวมถึงการใช้เบรกเกอร์วงจร ซึ่งจะหยุดการซื้อขายชั่วคราวในช่วงที่ราคาเคลื่อนไหวรุนแรง และการแก้ไขกฎเบรกเกอร์ทั่วทั้งตลาด นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงการเฝ้าระวังตลาดและการประสานงานระหว่างการแลกเปลี่ยนและหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อตรวจสอบและตอบสนองต่อกิจกรรมการซื้อขายที่ผิดปกติ นอกจากนี้ เหตุการณ์ดังกล่าวยังเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการเพิ่มความโปร่งใสและการตรวจสอบแนวทางปฏิบัติในการซื้อขายด้วยอัลกอริทึม ผลกระทบต่อเสถียรภาพของตลาด: Flash Crash ทำหน้าที่ปลุกผู้เข้าร่วมตลาดและหน่วยงานกำกับดูแล โดยเน้นย้ำถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและอัลกอริทึม โดยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการสร้างหลักประกันว่าโครงสร้างพื้นฐานและกฎระเบียบของตลาดจะก้าวทันกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี เหตุการณ์ดังกล่าวยังเน้นย้ำถึงความจำเป็นที่ผู้เข้าร่วมตลาดจะต้องเข้าใจความซับซ้อนของระบบการซื้อขายที่พวกเขาใช้ และสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลในการประเมินและปรับกรอบการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องเพื่อจัดการกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้น Flash Crash ของปี 2010 ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญในประวัติศาสตร์ตลาดการเงิน ซึ่งเผยให้เห็นช่องโหว่ในโลกของการซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์ที่ซับซ้อนมากขึ้นและเชื่อมโยงถึงกัน เหตุการณ์ดังกล่าวก่อให้เกิดการปฏิรูปที่สำคัญและนำไปสู่การมุ่งเน้นไปที่เสถียรภาพของตลาด ความโปร่งใส และการจัดการความเสี่ยง ในขณะที่มีความก้าวหน้าเพื่อปรับปรุงการป้องกันตลาดและการกำกับดูแลด้านกฎระเบียบ ความระมัดระวังอย่างต่อเนื่องและการปรับตัวอย่างต่อเนื่องเพื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อรักษาความสมบูรณ์และเสถียรภาพของตลาดการเงินสมัยใหม่ การซื้อขายแบบอัลกอริทึมเติบโตในตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างไร การซื้อขายแบบอัลกอริทึม (ALGO) สามารถจัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้โดยใช้เทคนิคและกลยุทธ์ต่างๆ ที่ช่วยให้อัลกอริทึมสามารถปรับตัวและตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ต่อไปนี้เป็นบางวิธีที่ ALGO สามารถจัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้: การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริง: ระบบของ Algo ติดตามข้อมูลตลาดอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการเคลื่อนไหวของราคา ปริมาณ ฟีดข่าว และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจแบบเรียลไทม์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างทันท่วงที อัลกอริทึมสามารถระบุสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงและปรับกลยุทธ์การซื้อขายได้อย่างเหมาะสม สิ่งนี้ทำให้ Algo สามารถคว้าโอกาสและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่าผู้ค้ามนุษย์ การกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อแบบไดนามิก: ระบบ Algo สามารถกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อแบบไดนามิกไปยังการแลกเปลี่ยนหรือแหล่งสภาพคล่องที่แตกต่างกันตามเงื่อนไขตลาดที่เป็นอยู่ ด้วยการประเมินปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพคล่อง ความลึกของบัญชีคำสั่งซื้อขาย และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ อัลกอริทึมสามารถปรับกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางคำสั่งซื้อขายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการซื้อขาย ความยืดหยุ่นนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า algo จะใช้ประโยชน์จากสภาวะตลาดที่เอื้ออำนวยที่สุด ณ ช่วงเวลาใดก็ตาม กลยุทธ์การซื้อขายแบบปรับตัว: Algo สามารถใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบปรับเปลี่ยนได้ซึ่งออกแบบมาเพื่อปรับพารามิเตอร์หรือกฎตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง กลยุทธ์เหล่านี้มักจะรวมอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลในอดีตและปรับให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่กำลังพัฒนา ด้วยการปรับเปลี่ยนกฎและพารามิเตอร์แบบไดนามิก ระบบ algo สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจซื้อขายและคว้าโอกาสในสภาพแวดล้อมตลาดที่แตกต่างกัน การจัดการความผันผวน: การเปลี่ยนแปลงของสภาวะตลาดมักมาพร้อมกับความผันผวนที่เพิ่มขึ้น ระบบ Algo สามารถรวมเทคนิคการจัดการความผันผวนเพื่อปรับความเสี่ยงให้สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมอาจปรับขนาดตำแหน่งแบบไดนามิก ตั้งค่าระดับการหยุดการขาดทุนที่เข้มงวดขึ้น หรือแก้ไขพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยงตามความผันผวนของตลาดในปัจจุบัน มาตรการเหล่านี้ช่วยควบคุมความเสี่ยงและปกป้องเงินทุนในช่วงที่มีความไม่แน่นอนสูง การจดจำรูปแบบและการวิเคราะห์ทางสถิติ: ระบบของ Algo สามารถใช้การจดจำรูปแบบขั้นสูงและเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุรูปแบบหรือความผิดปกติของตลาดที่เกิดซ้ำ ด้วยการจดจำรูปแบบเหล่านี้ อัลกอริทึมสามารถตัดสินใจซื้อขายได้อย่างชาญฉลาดและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม ความสามารถในการระบุและปรับให้เข้ากับรูปแบบนี้ช่วยให้เกิด algocapitalize ในสภาวะตลาดที่เกิดซ้ำในขณะเดียวกันก็สามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมของตลาดได้ การทดสอบย้อนหลังและการจำลอง: ระบบของ Algo สามารถทดสอบและจำลองย้อนหลังได้อย่างกว้างขวางโดยใช้ข้อมูลตลาดในอดีต ด้วยการใช้อัลกอริทึมตามสถานการณ์ตลาดที่หลากหลายและชุดข้อมูลในอดีต ผู้ค้าสามารถประเมินประสิทธิภาพและความแข็งแกร่งของพวกเขาภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์ algo เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดียิ่งขึ้น โดยสรุปแล้ว algo จัดการกับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การกำหนดเส้นทางคำสั่งแบบไดนามิก กลยุทธ์การซื้อขายที่ปรับเปลี่ยนได้ การจัดการความผันผวน การจดจำรูปแบบ การวิเคราะห์ทางสถิติ และการทดสอบย้อนหลังอย่างเข้มงวด ด้วยการใช้ประโยชน์จากความสามารถเหล่านี้ algo สามารถปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างมีประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จากโอกาสในขณะที่จัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าแนวทางการซื้อขายแบบดั้งเดิม การเพิ่มขึ้นของ Algo Traders: การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นการเสียหลักหรือไม่? แม้ว่าการซื้อขายแบบอัลกอริทึม (การซื้อขายแบบอัลกอรึทึม) สามารถทำให้องค์ประกอบบางอย่างเป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพได้ ของการวิเคราะห์ทางเทคนิค ไม่น่าจะเป็นไปได้ที่มันจะทดแทนได้อย่างสมบูรณ์ การวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นวินัยทางการเงินที่ครอบคลุมการตรวจสอบข้อมูลราคาและปริมาณในอดีต รูปแบบกราฟ ตัวบ่งชี้ และตัวแปรตลาดอื่นๆ เพื่อแจ้งกลยุทธ์การซื้อขาย มีสาเหตุหลายประการที่ทำให้นักเทรด algo ไม่สามารถแทนที่การวิเคราะห์ทางเทคนิคได้ทั้งหมด: การตีความจิตวิทยาตลาด: การวิเคราะห์ทางเทคนิครวมเอาความเข้าใจของจิตวิทยาตลาด ซึ่งมีพื้นฐานอยู่บนความเชื่อที่ว่ารูปแบบราคาในอดีตซ้ำรอยเนื่องจากพฤติกรรมของมนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของนักลงทุน แนวโน้ม ระดับแนวรับและแนวต้าน และปัจจัยอื่น ๆ ที่สามารถมีอิทธิพลต่อการเคลื่อนไหวของตลาด ผู้ค้าอัลโกอาจใช้ตัวบ่งชี้ทางเทคนิคเพื่อระบุรูปแบบเหล่านี้ แต่อาจไม่สามารถจับความแตกต่างของอารมณ์ตลาดและปัจจัยทางจิตวิทยาได้ทั้งหมด ความเป็นส่วนตัวในการวิเคราะห์: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมักเกี่ยวข้องกับการตีความเชิงอัตนัยโดยเทรดเดอร์ เนื่องจากแต่ละคนอาจวิเคราะห์แผนภูมิหรือตัวบ่งชี้เดียวกันแตกต่างกัน ผู้ค้า Algo พึ่งพากฎและอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งอาจไม่ครอบคลุมองค์ประกอบเชิงอัตวิสัยทั้งหมดของการวิเคราะห์ทางเทคนิค ผู้ค้ามนุษย์สามารถใช้ประสบการณ์ สัญชาตญาณ และวิจารณญาณของพวกเขาเพื่อทำการตัดสินใจที่เหมาะสมซึ่งอัลกอริทึมอาจจับไม่ได้ง่ายๆ ความสามารถในการปรับตัวของตลาด: การวิเคราะห์ทางเทคนิคต้องการความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงและปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสม แม้ว่าอัลกอริทึมสามารถตั้งโปรแกรมให้ปรับพารามิเตอร์บางอย่างตามข้อมูลตลาดได้ แต่อัลกอริทึมอาจไม่สามารถปรับตัวได้เช่นเดียวกับผู้ค้ามนุษย์ที่สามารถตีความแบบไดนามิกและตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลาจริง เหตุการณ์ที่คาดเดาไม่ได้: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมักถูกท้าทายจากเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เช่น พัฒนาการทางภูมิรัฐศาสตร์ การประกาศทางเศรษฐกิจ หรือข่าวองค์กร ซึ่งอาจทำให้เกิดการหยุดชะงักของตลาดอย่างมีนัยสำคัญ ผู้ค้ามนุษย์อาจมีความสามารถในการตีความและตอบสนองต่อเหตุการณ์เหล่านี้ตามความรู้และความเข้าใจของพวกเขา ในขณะที่ผู้ค้า algo อาจต้องดิ้นรนเพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ที่ไม่คาดฝันอย่างมีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐาน: การวิเคราะห์ทางเทคนิคมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลราคาและปริมาณเป็นหลัก ในขณะที่การวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานพิจารณาปัจจัยที่กว้างขึ้น เช่น การเงินของบริษัท ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจมหภาค แนวโน้มอุตสาหกรรม และเหตุการณ์ข่าว ผู้ค้าอัลโกอาจไม่มีความสามารถในการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและรวมเข้ากับกระบวนการตัดสินใจ ซึ่งอาจจำกัดความสามารถในการแทนที่การวิเคราะห์ทางเทคนิคอย่างสมบูรณ์ โดยสรุป แม้ว่าการซื้อขายแบบ algo สามารถทำให้องค์ประกอบบางอย่างของการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นแบบอัตโนมัติได้ แต่ก็ไม่น่าจะแทนที่ได้ทั้งหมด การวิเคราะห์ทางเทคนิคประกอบด้วยการตีความเชิงอัตวิสัย จิตวิทยาตลาด ความสามารถในการปรับตัว และปัจจัยพื้นฐานที่อาจท้าทายสำหรับอัลกอริทึมในการทำซ้ำอย่างสมบูรณ์ ผู้ค้ามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ทางเทคนิคและความสามารถในการตีความการเปลี่ยนแปลงของตลาดจะยังคงมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจซื้อขายอย่างชาญฉลาด ผู้ชนะขั้นสูงสุด - การซื้อขาย Algo หรือการซื้อขายด้วยตนเอง? การพิจารณาว่าการเทรดแบบ algo หรือการเทรดด้วยตนเองนั้นดีที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงความชอบส่วนบุคคล เป้าหมายการเทรด และชุดทักษะ ทั้งสองแนวทางมีข้อดีและข้อจำกัด และสิ่งที่ดีที่สุดสำหรับบุคคลหนึ่งอาจไม่เหมือนกันสำหรับอีกบุคคลหนึ่ง ลองเปรียบเทียบทั้งสอง: ความเร็วและประสิทธิภาพ: Algo Trading เป็นเลิศในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ เนื่องจากอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินการซื้อขายได้ภายในเสี้ยววินาที การซื้อขายด้วยตนเองเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจของมนุษย์ ซึ่งอาจขึ้นอยู่กับอคติทางความคิดและปัจจัยทางอารมณ์ ซึ่งอาจนำไปสู่การดำเนินการที่ช้าลงหรือพลาดโอกาส อารมณ์และระเบียบวินัย: การซื้อขายแบบ Algo ขจัดอคติทางอารมณ์ออกจากการตัดสินใจซื้อขาย เนื่องจากอัลกอริทึมทำตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยไม่ได้รับอิทธิพลจากความกลัวหรือความโลภ การซื้อขายด้วยตนเองต้องมีระเบียบวินัยและการควบคุมอารมณ์เพื่อทำการตัดสินใจอย่างเป็นกลาง ซึ่งอาจเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับผู้ค้าบางราย ความสามารถในการปรับตัว: การซื้อขายของ Algo สามารถปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการซื้อขายตามกฎที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ผู้ค้าด้วยตนเองสามารถปรับกลยุทธ์ของพวกเขาได้เช่นกัน แต่อาจต้องใช้เวลาและความพยายามมากขึ้นในการตรวจสอบและปรับตัวให้เข้ากับพลวัตของตลาดที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ความซับซ้อนและความรู้ทางเทคนิค: การเทรด Algo ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมหรือการใช้แพลตฟอร์มอัลกอริทึม ซึ่งอาจเป็นเรื่องท้าทายสำหรับเทรดเดอร์ที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค ในทางกลับกัน การเทรดด้วยตนเองอาศัยความเข้าใจในการวิเคราะห์ปัจจัยพื้นฐานและทางเทคนิค ซึ่งต้องมีการเรียนรู้และวิเคราะห์แนวโน้มของตลาดอย่างต่อเนื่อง การพัฒนากลยุทธ์: Algo Trading ช่วยให้สามารถพัฒนากลยุทธ์ได้อย่างเป็นระบบและแม่นยำโดยอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและการทดสอบย้อนกลับ ผู้ค้าด้วยตนเองสามารถพัฒนากลยุทธ์ของตนได้เช่นกัน แต่อาจเกี่ยวข้องกับการตีความแผนภูมิ รูปแบบ และตัวบ่งชี้ตามอัตวิสัยมากขึ้น การจัดการความเสี่ยง: ทั้งการซื้อขายแบบ algo และการซื้อขายด้วยตนเองจำเป็นต้องมีการจัดการความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ Algo Trading สามารถรวมพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยงที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเข้ากับอัลกอริธึม ในขณะที่ผู้ซื้อขายด้วยตนเองจำเป็นต้องตรวจสอบและจัดการความเสี่ยงอย่างแข็งขันตามวิจารณญาณของพวกเขา ท้ายที่สุดแล้ว วิธีการที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับแต่ละสถานการณ์ ผู้ค้าบางรายอาจชอบการซื้อขายแบบ algo เพราะความรวดเร็ว ประสิทธิภาพ และการตัดสินใจที่เป็นกลาง ในขณะที่บางรายอาจชอบความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวของการซื้อขายด้วยตนเอง เป็นที่น่าสังเกตว่าผู้ค้าจำนวนมากใช้ทั้งสองวิธีร่วมกัน ใช้การซื้อขายแบบอัลโกสำหรับกลยุทธ์บางอย่างและการซื้อขายด้วยตนเองสำหรับผู้อื่น โดยสรุป การซื้อขายแบบอัลกอริทึมให้ประโยชน์ เช่น ความเร็ว ประสิทธิภาพ และการจัดการความเสี่ยง ในขณะที่การซื้อขายด้วยตนเองให้ความสามารถในการปรับตัวและสัญชาตญาณของมนุษย์ AI ปรับปรุงการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมโดยการประมวลผลข้อมูล จดจำรูปแบบ และให้การสนับสนุนการตัดสินใจ Algos เชี่ยวชาญในการติดตามข่าวอัตโนมัติและกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ อย่างไรก็ตาม Flash Crash ของปี 2010 ได้เปิดเผยช่องโหว่ในภูมิทัศน์การซื้อขายที่เชื่อมต่อถึงกัน โดยการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมทำให้ตลาดถดถอยยิ่งขึ้น ทำหน้าที่เป็นเครื่องเตือนใจให้ใช้มาตรการป้องกันและการจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสม โดยรวมแล้ว วิธีการที่สมดุลซึ่งรวมจุดแข็งของการซื้อขายทั้งแบบอัลกอริทึมและแบบแมนนวลสามารถนำไปสู่กลยุทธ์การซื้อขายที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นมากขึ้น
BITSTAMP:BTCUSDการศึกษา
โดย Money_Dictators
รูปแบบของแนวโน้มการวิ่งของเทรนด์แบ่งออกเป็น 2 แบบ คือ Strong Trend กับ Weak Trend Strong Trend หมายถึง แนวโน้มที่มีความแข็งแกร่ง มักเกิดการพักหรือย่อตัวน้อย จุดสังเกตคือ สวิง High กับสวิง Low จะไม่ Overlab กัน ซึ่งเมื่อเจอตลาดที่เป็น Strong Trend ควรหาจังหวะเทรดตามเทรนด์จะดีที่สุด ไม่ควรสวนเทรนด์อย่างยิ่ง Weak Trend หมายถึง แนวโน้มที่มีความอ่อนแรง หรือบางคนอาจเรียกว่า Sideway Up/Down จุดสังเกตคือ สวิง High กับสวิง Low จะมีการ Overlab กันอยู่ตลอด ซึ่งเมื่อเจอตลาดที่เป็น Weak Trend สามารถหาจังหวะเทรดตามเทรนด์ก็ได้หรือจะสวนเทรนด์ก็ได้ แต่ควรสวนเทรนด์ในบริวณที่เจอแนว Key Level สำคัญๆใน HTF เท่านั้น หมายเหตุ : สำหรับ Down Trend แค่กลับด้านกัน
OANDA:XAUUSDการศึกษา
โดย UnknownUnicorn32193864
5 เบญจภาคี ของการวิเคราะห์ทางเทคนิค The Titans Of Technical Analysis ในยุคแรกของซื้อขายในตลาด ผู้คนให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ ปัจจัยพื้นฐาน ข่าววงใน ตัวเลขเศรฐกิจ การวิเคราะห์ทางเทคนิคถูกมองว่า เป็นเรื่องเหลวไหลใช้งานไม่ได้จริง แต่กาลเวลาได้พิสูจน์แล้วว่าหลักการเหล่านี้ใช้งานได้จริง เป็นเหตุเป็นผล เชื่อถือได้ ต่อไปนี้เป็นบุคคลในยุคบุกเบิกของการวิเคราะห์ทางเทคนิค และได้รับการยอมรับว่าเป็นผู้ทรงอิทธิพลต่อวงการเทคนิคอล เทคนิคของพวกท่านเหล่านี้ได้รับการศึกษาต่อยอด มาจนถึงปัจจุบัน
คัดสรรโดยบรรณาธิการ
การศึกษา
โดย KittiamponSomboonsod_CEWA
3
Case Study : SET:STARK - Rug Pull ของตลาดหุ้นไทยแวะมาบันทึกเคส STARK เก็บไว้ดูและเตือนสติตัวเอง กันไว้หน่อยนึง จะได้ไม่ตกเป็นเหยื่ออะไรแบบนี้ในอนาคตนะครับ โดยวันที่จดบันทึกนี้ หุ้นตัวนี้ร่วงลงมาจาก 2.34 บาท ลงมาต่ำสุดแค่ 0.14 บาท ก่อนจะเด้งกลับมาปิดแท่งสัปดาห์ที่ 0.22 บาท หรือลงมาเกิน -90% นั่นเอง ส่วนความเสียหายก็เรียกได้ว่า ยับๆ ทั้งรายย่อยและรายใหญ่กันเลยทีเดียว แต่ก็นั่นแหละ ผมก็คงไม่พูดถึงรายละเอียดพวกนี้ แต่ก็คงจะมาดูแค่ "กราฟอย่างเดียว" ว่าเราเรียนรู้อะไรจากมันได้บ้างนะครับ -------------- กราฟแบบนี้ ชาวคริปโต เห็นแล้วได้แต่ร้อง ยี้ -------------- * สิ่งแรกที่ผมเปิดกราฟมาดูในภาพใหญ่ แล้วผมก็ทึ่งว่า ชาวหุ้นซิ่งเขา "เล่นกันไปได้ไงวะ" * เพราะกราฟแบบนี้ ภาษาชาวคริปโตเขาเรียกว่า "เหรียญปั่น" หรือเป็นเหรียญที่เขาเล่นแบบ "Pump & Dump" นั่นเอง * จะเห็นได้ว่า กราฟ "ไม่มีเทรนใดๆ" นึกจะปั๊มก็ปั๊มกันขึ้นมา 90 องศา เสร็จแล้วพอปั๊มเสร็จก็ปล่อยไหล ลงต่อยับๆ พอสักพักก็ pump ใหม่อีกรอบ * การ pump & dump ของคริปโต ก็คือ พวกกลุ่มคนที่จะเป็นตัว "วางแผน pump & dump" จะทำการสะสมเหรียญนั้นๆ ในมือให้มากที่สุด ตอนราคาซึมๆ ถูกๆ ไม่ค่อยมีคนสนใจ * หลังจากนั้น พอสะสมของได้เยอะพอสมควร ก็จะทำการสร้างข่าวดี ต่างๆ นาๆ รวมถึงทำการลงทุนซื้อเหรียญด้วยเงินจำนวนหนึ่ง เพื่อดันราคาขึ้นไปให้สูง * โดยช่วงที่ซื้อ บางทีตลาดมันเหงา ทำให้การดันราคาทำได้ง่าย และใช้เงินนิดเดียวเท่านั้น * พอดันขึ้นไปเสร็จ ราคาสูง สิ่งที่จะตามมาก็คือ "ข่าวก็จะออกไปทุกสื่อ" ว่า เหรียญนี้ ราคาขึ้นไป 1000% 10000% และลงข่าวคนที่รวยจากเหรียญนี้กันเต็มไปหมด * พอสื่อลง สิ่งที่จะตามมาก็คือ พวก "แมงเม่า" ก็จะแห่กันมาซื้อเหรียญนี้กันอย่างบ้าคลั่ง ....แล้วไอ้คนที่มันสะสมกันไว้ตั้งแต่แรกๆ ก็จะทยอยเทขายใส่มือเม่ากัน * พอเม่ารับของไปหมด พวกเจ้าปล่อยเหรียญหมด ก็ปิดจ๊อบ ไม่มีใครมาดันราคาต่อ ..ราคาเหรียญก็ค่อยๆ ซึมลงไปตามสภาพ ใครหนีทันก็หนีก่อน ใครหนีไม่ทัน ยังเมากาวอยู่ ก็ถือกันต่อไป * จนสุดท้าย ราคาก็ลงมาจนต่ำกว่ายอดถึงราวๆ -80% -90% และเม่าก็จะมายอมแพ้กันแถวนี้แหละ ... จบรอบ * สรุป : พวกเจ้ารวยเละจากเงินแมงเม่า + แมงเม่าหมดตัว นั่นเอง แต่รอบนี้น่าสนใจตรงที่ คนที่โดน ก็ไม่ใช่แมงเม่ารายย่อยกันซะด้วยสิ แต่เป็นพวกสถาบันก็ยังโดนกันได้เลย ดังนั้น เรื่องนี้สอนให้รู้ว่า ไอ้ที่ชาวคริปโตตอนปี 2021 ออกมากาวกันเยอะๆ ว่า "ถ้าสถาบันเข้า = เหรียญจะขึ้นต่ออีกไกล" ก็ไม่เป็นความจริงเลย เพราะปี 2022-2023 ก็แสดงให้เราเห็นแล้วว่า สถาบัน ก็ไม่ได้ต่างจากพวกเม่าเลย 5555555 ดังนั้น การคุมความเสี่ยง ถึงสำคัญที่สุดครับ จบข่าว
Sการศึกษา
โดย Real_inwCoin
1
ประเภทของแพทเทิร์นฮาร์โมนิคแพทเทิร์นฮาร์ดโมนิคที่เราเห็นว่ามีหลายรูปแบบนั้น ถ้าเอามาแบ่งเป็นประเภทจะได้ 4 ประเภท ดังนี้ ประเภทที่ 1 คือ แพทเทิร์นฮาร์โมนิคที่มีจุด C และ D อยู่ภายใน ของ X-A ตัวอย่างเช่น Gartley, Bat ประเภทที่ 2 คือ แพทเทิร์นฮาร์โมนิคที่มีจุด C อยู่ภายใน ของ X-A แต่จุด D อยู่ภายนอก ของ X-A ตัวอย่างเช่น Butterfly, Crab ประเภทที่ 3 คือ แพทเทิร์นฮาร์โมนิคที่มีจุด C อยู่ภายนอก ของ X-A แต่จุด D อยู่ภายใน ของ X-A ตัวอย่างเช่น Shark, 5-0 ประเภทที่ 4 คือ แพทเทิร์นฮาร์โมนิคที่มีจุด C และ D อยู่ภายนอก ของ X-A ตัวอย่างเช่น Alt. Shark, 5-0
การศึกษา
โดย UnknownUnicorn32193864
1
#Elliottwave #Zigzag Zigzag(5-3-5) Single Zigzag คือการลดลงสามคลื่นที่มีลำดับคลื่นย่อยภายในเป็น 5-3-5 และคลื่น B ต่ำกว่าจุดเริ่มต้นของคลื่น A อย่างชัดเจน ในบางกรณี Zigzag อาจเกิดขึ้น สองครั้งหรือมากสุดสามครั้งติดต่อกัน เพื่อให้มีการบรรลุเป้าหมายอย่างมีนัยสำคัญ Zigzag แต่ละอันจะถูกคั่นกลางด้วยรูปแบบสามคลื่น(Corrective wave) ทำให้เกิด Double หรือ Triple Zigzag โดยที่ Zigzag มักจะเกิดขึ้นในคลื่นสองของ Motive wave มากกว่าคลื่นสี่ และอยู่ในคลื่นย่อยของสามเหลี่ยม และคลื่น X ในชุดคลื่นผสม Rules ซิกแซกแบ่งออกเป็นสามคลื่นเสมอ คลื่น A แบ่งย่อยออกเป็น impulse หรือ leading diagonal. คลื่น C แบ่งย่อย impulse หรือ ending diagonal. คลื่น B แบ่งย่อยออกเป็น zigzag, flat, triangle หรือ combination เสมอ คลื่น B ไม่เคยเคลื่อนที่เกินจุดเริ่มต้นของคลื่น A Guidelines คลื่น A แบ่งย่อยออกเป็น impulse.กือบทุกครั้ง Wave C แบ่งย่อยเป็น impulse เสมอ คลื่น C มักจะมีความยาวเท่ากับคลื่น A คลื่น C มักจะสิ้นสุดเกินกว่าจุดสิ้นสุดของคลื่น A คลื่น B มักจะย้อนกลับ 38 ถึง 79 เปอร์เซ็นต์ของคลื่น A ถ้าคลื่น B เป็น running triangle โดยทั่วไปจะย้อนกลับระหว่าง 10 ถึง 40 เปอร์เซ็นต์ของคลื่น A หากคลื่น B เป็นคลื่นซิกแซก โดยทั่วไปจะถอยกลับ 50 ถึง 79 เปอร์เซ็นต์ของคลื่น A หากคลื่น B เป็นรูปสามเหลี่ยม โดยทั่วไปจะย้อนกลับ 38 ถึง 50 เปอร์เซ็นต์ของคลื่น A เส้นที่เชื่อมปลายคลื่น A และ C มักจะขนานกับเส้นที่เชื่อมปลายคลื่น B กับจุดเริ่มต้นของคลื่น A (แนวทางคาดการณ์ คลื่น C มักจะสิ้นสุดเมื่อถึงเส้นที่ลากจากปลายคลื่น A นั่นคือ ขนานกับเส้นที่เชื่อมจุดเริ่มต้นของคลื่น A และจุดสิ้นสุดของคลื่น B)
คัดสรรโดยบรรณาธิการ
COINBASE:ETHUSDการศึกษา
โดย KittiamponSomboonsod_CEWA
4
แชร์ประสบการณ์เทรด สวัสดีครับ สัปดาห์นี้ ส่งซิกไม่ทัน แก้มือด้วยการแชร์ออเดอร์ที่เข้าเทรดแทนให้ครับ . . เริ่มจาก คู่นี้ GBPUSD เช็คภาพรายสัปดาห์ เป็นเทรนขึ้น แต่กราฟอยู่ในรอบย่อลง ความได้เปรียบคือเทรด Sell .ผมเพียงแค่โฟกัสเทรด ลง อย่างเดียว Entry - จุดเข้าแนวต้านสำคัญ ใหม่ล่าสุด Stop Lose - เหนือHigh Take Profit - เนื่องจากมีแนวรับใหญ่ขวางทำให้ต้องเทรดในกรอบแคบ เป้าหมายกำไร RR คุ้มค่าก็สามารถปิดได้เลย สรุป . จะเห็นว่า จุดเข้าแล้วออก ค่อนข้างธรรมดามากสำหรับ ระบบเทรดของผม แต่บางจังหวะเราไม่จำเป็นต้องถือหรือเก็บได้ทั้งรอบ เพียงแค่หาจุดเข้าที่ดี จุดออกในระยะที่คุ้มค่า ก็สามารถเก็บกำไรเข้าพอร์ตได้แล้วครับ - Basic = Advance - ไม่เคลียร์ตรงไหน คอมเม้นพูดคุยกันได้ครับ ยินดีตอบครับผม
การศึกษา
โดย poom2101
"Elliott Wave = กราฟฟิคของจิตวิทยามวลชน" "Elliott Wave = กราฟฟิคของจิตวิทยามวลชน" ที่แสดงออกผ่านรูปแบบราคา ซึ่งประกอบไปด้วย -อารมณ์ -ความเป็นอัตนัย -แรงกระตุ้น แรงจูงใจ -ความไม่รู้ ความไม่แน่นอน -การทำตามของฝูงชนหรือคนส่วนใหญ่ -และเป็นค่าที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือย้อนกลับได้ ดังนั้น การวิเคราะห์ของทฤษฎีคลื่น คือการวิเคราะห์และคาดการณ์ทิศทางโดยรวมของมวลชน ที่ให้โอกาสและความเป็นไปได้สูง ณ ขณะนั้น ดังนั้นเราไม่ได้ใช้ทฤษฎีคลื่นเพื่อสู้กับเจ้ามือ หรือสู้กับใคร แต่เป็นการตามไป ตามรองรอยของมวลชน ผ่านรูปแบบของทฤษฎีคลื่น
TVC:DXYการศึกษา
โดย KittiamponSomboonsod_CEWA