ลดราคา Cyber Mondayลดสูงสุดถึง 70% OFF

Priceaction

NEX | วิเคราะห์เป้าหมายคลื่นพักฐาน 2/B รูปแบบ bull flagโครงสร้างคลื่นขาขึ้นเป็น 5 คลื่น มีคลื่น 5 เป็นคลื่นขยายมีความยาวเท่ากับคลื่น 1 + 3 รวมกัน เป็นคลื่น 1 / A หลัก และย่อคลื่น 2 / B เป็นรูปแแบบ bull flag คลื่นย่อพักฐานชุดแรกเป็นรูปแบบ flat เป็นคลื่นเก็บของ คลื่น b มีความยาวเท่ากับ 0.786 ของคลื่น a แล้วย่อคลื่น c ลงมาที่แนวรับ 0.618 ของคลื่น 1 หลัก หากคลื่น 3 ของขา c ตรงนี้เป็นคลื่นขยาย ยังมีโอกาสที่จะเป็นคอลเล็คชั่นอีกชุด สามเหลี่ยมเบรคเอ้าด้านข้าง ปากเปิดหรือปากปิด ชุดเล็กเป็นคลื่นจบ สัปดาห์นี้ราคากำลังย่อทดสอบแนวรับ 10 บ อีกครั้ง มีโอกาสไซด์เวย์แล้วทุบให้หลุด เพื่อเก็บของ liquidity zone เส้นค่าเฉลี่ย 20 สัปดาห์ dead-cross ตัดลงเส้น 200 สัปดาห์ เป็นสัญญาณหมี แนวกลับตัวอยู่ที่โซน 0.618 - 0.786 ฟิโบนันชี รอสัญญาณ RSI bullish divergence สัปดาห์ เป็นจังหวะเปิด long entry เล่นรีบาวได้ การวิเคราะห์คลื่นแบบ confluent wave analysis ในรูปแบบที่ไม่ซับซ้อนโดยใช้กฎพื้นฐานคลื่น ร่วมกับการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวและรูปแบบของราคา แนวรับแนวต้าน แนวโน้มเทรนการเก็บสะสมหรือการกระจายหุ้น และสัดส่วนฟิโบนันชี ในช่วงเวลาระยะกลาง การวิเคราะห์คลื่นไม่ใช่เครื่องมือพิเศษมากกว่าอย่างอื่นๆ แต่เป็นการเพิ่มความน่าจะเป็นในการหาแนวโน้มมากกว่า และการที่ราคาจะกลับตัวหรือไม่ขึ้นอยู่กับ market maker และโปรแกรม AI algorithm ที่ถูกป้อนเข้าไป
SET:NEXลดลง
โดย DP_Trading_Signal
BTG วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายรีบาวน์คลื่น 4 RSI-bullish divergenceบทวิเคราะห์คลื่นแนวทาง confluent wave analysis รูปแบบไม่ซับซ้อน ด้วยกฏพื้นฐานคลื่นแบบประยุกต์ใช้ร่วมกับ เทคนิควิเคราะห์เทรนด์การเคลื่อนไหวและรูปทรงของราคา price action / chart pattern / support resistance / demand & supply trend / volume analysis เข้าด้วยกันเพื่อให้หาจุดสมดุลความเป็นไปได้มากที่สุด BTG รูปแบบคลื่นเป็นขาลง คลื่น 1 leading diagonal 5 คลื่น คลื่น 2 รีเทรส 0.382 ของคลื่น 1 คลื่น 3 เป็นคลื่นขยายด้วยโครงสร้างภายใน 5 คลื่น เป้าหมาย 1.382 ของคลื่น 1 มีโอกาสย่อตัวต่อ คลื่น 4 รูปแบบกลับตัวแนวโน้ม ending diagonal - falling channel RSI - bullish divergence เกิดสัญญาณขัดแย้งทางเทคนิคระยะสั้น Action; รอการเบรคเอ้าท์ รูปแบบ ending diagonal 5 คลื่น โซนเส้น 20 วัน จะเป็นสัญญาณซื้อเก็งกำไรระยะสั้น เป้าหมายแนวต้านด้านบน + 8 - 12 % โซนเส้น 50 วัน
Bเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
KBANK วิเคราะห์เป้าหมายคลื่นย่อ ABC แนวรับ Bull Flag KBANK primary count รูปแบบคลื่นย่อเป็นการย่อคลื่น 4 ไดกอนัล ABC ที่แนวรับอับเทรนไลน์สัดส่วน 0.618 ของคลื่น 3 ก่อนหน้า เป็นขา c มีโอกาสย่อตัวหลุดแนวรับอับเทรนไลน์เป็นคลื่น 5 ย่อย สังเกตุจากคลื่น a ที่มีคลื่น 1 ยาวที่สุด และ 5 สั้นที่สุด ขา c มีคลื่น 1 สั้นที่สุดและมีโอกาสที่จะมีคลื่น 5 ขยายยาวที่สุดได้ เป็นจังหวะเขย่ารายย่อย เป็นคลื่น 4 เก็บของ bull flag smart money banker chip เข้าเก็บมากที่สุดในโซนนี้ RSI ส่งสัญญาณ bullish divergence โซนเข้าซื้อที่ปลอดภัยเบรคคลื่น 4 ย่อย 130+ บ Alternate count มีโอกาสที่คลื่น 3 เป็นคลื่น 1 ย่อยลง 2 เก็บของรอการเบรคเอ้าท์คลื่น 3 รูปแบบ impulse!
SET:KBANKเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
3
JMART วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายรีบาวน์คลื่น 4 ขา C/3 Primary count: chart pattern "Rounding Top" bearish reversal มีโครงสร้างรูปแบบคลื่นเป็น diagonal 5 คลื่น มีโครงสร้างภายในแบ่งเป็น 3 คลื่น ABC สถานะย่อคลื่น 4 diagonal จะลงมาทับแนวคลื่น 1 เดิม รูปแบบคลื่น 4 หลักด้านบนย่อ 5 คลื่นแบบ leading diagonal มีคลื่น 5 เป็นคลื่นขยาย คาดว่าเป็นคลื่น a รีบาวน์คลื่น b 0.618 ของสัดส่วน a แล้วย่อคลื่น impulse ที่โซน 1.618 ของคลื่น a และเป็นโซน 0.786 ของคลื่น 3 ใหญ่ขาขึ้นก่อนหน้า มีโอกาสเป็นคลื่น 3 ย่อย เข้าใกล้เป้าหมายรูปแบบ chart pattern rounding top ขนาดใหญ่ แล้วเริ่มมีแรงซื้อกลับ RSI week ยังไม่ส่งสัญญาณ bullish divergence แสดงว่ายังจบคลื่น 5 เป็นไปได้ว่าจะรีบาวน์คลื่น 4 ย่อย มีสัญญาณ smart money banker chip เก็บมากที่สุด ในโซนนี้ แท่งเทียนบีบตัวเป็นรูปแบบ falling wedge ending diagonal คลื่นย่อย เป้าหมายการเข้าซื้อรีบาวน์คลื่น 4 ย่อยเมื่อเบรคเส้นกด downtrend line ได้ และ RSI rebound ตัดเส้นค่าเฉลี่ยขึ้นมาได้ เป้าหมายเส้น 20 สัปดาห์ และ 200 สัปดาห์เกิด dead cross Alternate count: มีโอกาสเป็น ABC 2 ชุดกำลังรีบาวน์ทำคลื่น X เพื่อไปทำ correction ชุดที่ 3 เป็นรูปแบบ triangle แนวทางการวิเคราะห์คลื่น confluent wave analysis โดยใช้กฏพื้นฐานของคลื่นในรูปแบบไม่ซับซ้อนเกินไป ร่วมกับการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวและรูปแบบของราคา แนวรับแนวต้าน ซับพรายดีมานต์เทรน ฟิโบนันชี เพื่อหาจุดสมดุลย์และความน่าจะเป็นมากที่สุด
SET:JMARTเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
CBG วิเคราะห์เป้าหมายคลื่นย่อหลักรูปแบบ ABC เป้าหมาย -20% รูปแบบคลื่นหลักเป็น diagonal 5 คลื่น สถานะคลื่นย่อที่ 4 คลื่น 1 มี 5 คลื่นแบบ diagonal โดยมีคลื่น 3 ย่อยเป็นคลื่นขยาย ย่อเวฟ 2 หลักย่อ ที่ 0.786 ของคลื่น 1 คลื่น 3 มี 5 คลื่นมีสัดส่วนเท่ากับ 1.618 ของคลื่น 1 โดยที่มีคลื่น 1 เป็นคลื่นขยาย คลื่น 4 ย่อ 0.618 มีสามคลื่น ABC เกิดการเบรคเอ้าท์ด้วยวอลุ่มขนาดใหญ่กว่าปกติ ประเมินว่าเป็นคลื่น 4 ย่อย หลังจากทำเบรคหลอกเส้น 200 และคลื่น 4 มักจะเบรคดาวน์หลุดแนวรับอับเทรนไลน์ของ 1 - 2 แล้วกำลังจะย่อคลื่น 5 ขณะที่ลงมาทดสอบแนวรับอับเทรนไลน์หลัก มีโอกาสหลุดลงมาทดสอบแนวรับโลเดิมเป้าหมายคลื่น C ที่ 0.618 ของคลื่น A อีกรอบ หากหลุดมีโอกาสลงไปที่แนวรับ 0.786 แนวรับสำคัญได้ที่ราคา 70.50 บ ที่มีดาวน์ไซด์ที่ -20% ข้อสังเกตุที่สำคัญ คือ ตามกฎสลับ คลื่น 4 นี้มีโอกาสเบรคเอ้าท์ เป็นสามเหลี่ยม diagonal triangle ขนาดใหญ่ได้เพราะ คลื่น 2 เป็นการลงแบบ zigzag และหากคลื่น 4 ย่อลึก deep pullback คลื่น 5 ขาขึ้นมีโอกาสเป็นคลื่นจบแบบขยายที่ 2.618 - 3 ของคลื่น 1 ใหญ่่ได้
SET:CBGลดลง
โดย DP_Trading_Signal
EURCAD - BUY ⬆️EURCAD - BUY ⬆️ หลังจากที่ราคาของ EURCAD เป็นขาลงมานานพอสมควร ตอนนี้มีสัญญาณว่า ราคาน่าจะกลับตัวเป็นขาขึ้น เราดูได้ง่ายๆ จาก PRICE ACTION ที่เกิดขึ้นในตอนนี้นั่นคือราคามีจุดต่ำสุดสูงขึ้น และ จุดสูงสุดสูงขึ้น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มขาขึ้นเริมเข้ามาคุมราคาได้ #สัญญาณซื้อ #EURCAD #ขาขึ้น #PriceAction #แนวโน้มขาขึ้น #เทรดForex #BuySignal #Uptrend #TradingForex #ForexAnalysis
เพิ่มขึ้น
โดย golinkfx
SIRI | วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายรูปแบบ Cup& Holder +40%-50% Upsideบทวิเคราะห์คลื่นในรูปแบบประยุกต์ใช้ confluence wave analysis ในรูปแบบที่ไม่ซับซ้อนเข้าใจง่ายร่วมกับเครื่องมือแนวคิดกลยุธท์การวิเคราะห์อื่นๆ เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์แบบการวิเคราะห์คลื่นมากขึ้น CHART PATTERN & PRICE ACTION FIBONANCI ANALYSIS หลายๆ ครั้งที่นักวิเคราะห์คลื่นที่มีประสบการณ์คาดการณ์ผิดบ่อยครั้งเพราะขาดการนำเอาแนววิเคราะห์และกลยุทธ์ที่เป็น Active indicator เข้ามาร่วมวิเคราะห์ร่วมอย่างน้อย 2- 3 อย่างขึ้นไปให้สอดคล้องกับความน่าจะเป็นและโปรไฟล์ความเสี่ยงและเป้าหมายของนักลงทุนได้ดียิ่งขึ้น เรียกว่า high probability wave analysis SIRI ภาพระยะกลางทำราคาเบรคเอ้าท์รูปบบ cup&holder ขนาดใหญ่ขึ้นไปได้และกำลังย่อตัวลงมาทดสอบแนวรับ neckline ขอบถ้วย ที่เส้น 50 สัปดาห์ หรือ เส้น 200 วัน รูปแบบโครงสร้างเวฟขาขึ้นเป็นเป็น คลื่นขึ้นสลับย่อ หรือ ไดแอกอนัล โครงสร้าง 3 คลื่น ในเวฟ 1 - 4 โดยที่ คลื่น 1 หรือ A หลัก รีเทรสเวฟ 4 เดิมที่ 0.382 มาที่ราคา 0.98 บาท คลื่น 2 หรือ B ย่อพักตัวที่แนวรับ 0.886 ของคลื่น 1 ด้วยโครงสร้างภายใน 3 คลื่น คลื่น 3 คลื่นขยายมีความยาวเท่ากับ 1.618 ของคลื่น 1 รูปแบบ zigzag คลื่น 4 ย่อลึก 0.618 ของสัดส่วนคลื่น 3 deep correction คลื่น 5 ด้วยความยาวตอนนี้มีความยาวมากกว่า 1.0 ของคลื่น 3 แล้ว ดาดว่ามีโอกาสจะเกิดเป็นคลื่นขยายของขยายรูปแบบ ABC 5- 3 - 5 ไดแอกอนัล มีโอกาสย่อคลื่น B มารีเทสแนวเบรคเอ้าท์ cup & handle ที่ 0.5-0.618 โซนเส้น 200 วัน แล้วรีบาวคลื่น C อีก 5 คลื่นสั้นเป้าหมาย 0.618 และ 1.0 ของคลื่น A จะเป็นเป้าหมายแรกของรูปแบบ bullish cup&holder TP1 : +40% , TP2 +50%+ รอรูปแบบกลับตัวที่แนวรับ bullish divergence ในกราฟ 4 ชม เพื่อหาจุดเข้าซื้อ
SET:SIRIเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
ITC เป้าหมายเก็งกำไรรีบาวน์ระยะสั้น MACD bullish divergenceเกิดรูปแบบเบรคเอ้าท์เส้นค่าเฉลี่ย 5 วันตัดขึ้นเส้น 20 วัน ของกราฟราคา 4 ชม และแนวต้านคลื่นที่สองของการย่อพักฐานที่ฟิโบนันชี 100% มีโอกาสเปลี่ยนแนวโน้มเป็นโอกาสทำกำไรระยะสั้นรีบาวน์ เป้าหมายโซน 0.382 ฟิโบนันชี รีเทรสเม้นท์ หรือ SMA 50 TF4H MACD เกิดสัญญาณบวกสนับสนุน bullish divergence ตัดเส้นสัญญาณ golden cross
Iเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
TTB | วิเคราะห์โครงสร้างคลื่นเป้าหมายระยะกลาง Ascending Triangleวิเคราะห์โครงสร้างคลื่น รูปแบบ Ascending Triangle โครงสร้างคลื่นเป็นแบบขึ้นสลับย่อ diagonal ขึ้น 1 ย่อ 2 เกิดรูปแบบ running flat correction เป็น strong B - C fail จบคลื่น 2 รูปแบบคลื่นถัดไปมีโอกาสเป็น diagonal ABC เพื่อจบคลื่น 3 ที่ 1.618 ของคลื่น 1 หลัก ที่คลื่น B correction เป็นรูปแบบ Deep correction มีโอกาสที่คลื่น C จะเป็นคลื่นขยาย ไปจบที่ 1.272 - 1.618 ได้ TP1 - 1.62 (1.618 ext.) +25% upside, TP 2 - 1.82 (2.0 ext.) หากคลื่น C เป็นคลื่นขยาย สัปดาห์นี้ราคาชนแนวต้านคลื่น 3 ย่อยย่อ 4 ย่อยหากไม่ผ่าน มีโอกาสย่อมาทำรีเทสที่แนว SMA200 อีกเป็นโอกาส Pullback Entry
SET:TTBเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
NCAP วิเคราะห์แนวโน้มคลื่น 4 หลัก เป้าหมายราคารีบาวน์ +30%แนวโน้มเป็นการรีบาวน์คลื่น 4 หลัก ด้วยคลื่นส่ง a ย่อย ย่อคลื่น b ย่อยที่ 0.618 ฟิโบนันชีของคลื่น a ไปที่แนวรับอับเทรนไลน์แล้วมีแรงซื้อกลับ ราคาเบรคแนวต้านพร้อมวอลุ่มกลับมายืน เส้น 20 วัน และ 200 วัน ได้ รูปทรงชาร์ต เป็นรูปแบบ rectangle Action: เบรคเอ้าท์บาย รอการยืนยันการเบรคเอ้าท์เส้น 50 วัน และแนวต้านจุดควบคุมวอลุ่มโปรไฟล์ที่ราคา 4.08 บ เพื่อยืนยันการเป็นรูปแบบกลับตัว bullish rectangle จะมีความเป็นไปได้ที่จะขึ้นไปทดสอบราคาที่ไฮเดิมของคลื่นก่อนหน้าได้ Target: เป้าหมายแรกระหว่าง 0.5 และ 0.618 ฟิโบนันชีส่วนขยายของรูปแบบคลื่น ABC ขาขึ้น + 12% อับไซด์ เป้าหมายที่สอง ที่ 0.786 - 1.0 ส่วนขยายฟิโบนันชีที่แนวต้านอับเทรนไลน์ +30%
SET:NCAPเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
JKN เป้าหมายราคากลับตัว รูปแบบคลื่นหัวไหล่ รูปแบบ 5 คลื่น ขาลงแข็งแรงรูปแบบ falling wedge เป็นการย่อเพื่อเก็บของคืน มีคลื่น 3 เป็นคลื่นขยายที่ 1.618 ของคลื่น 1 แล้วรีบาวคลื่น 4 ที่ไม่แข็งแรงที่โซน 0.382 ของคลื่น 3 ถือว่าเป็นคลื่น 4 ที่อ่อนแอ มีโอกาสที่คลื่น 5 จะปรับฐานลงไปลึกมากกว่าส่วนขยาย 1.618 ถึง 2.0 ของคลื่น 4 ที่ราคา 2.04 บ - 1.20 บ ตามลำดับ ราคาย่อลงมาที่แนวรับรูปแบบหัวไหล่ Head & shoulders 2.00 fibonacci expansion โซนราคา 2.12 บ และเป็นโซนเป้าหมายคลื่น 5 แรกที่ 1.618 ฟิโบนันชีส่วนขยายของคลื่น 4 ที่ราคา 2.04 บ เป้าหมายการเข้าซื้อ รอการยืนยันเบรคเส้นกดดาวน์เทรนไลน์ และเส้น 20 สัปดาห์สีทอง แล้วย่อไม่หลุด แนวต้านหลักอยู่โซน 3.50 บ หากเบรคขึ้นไปได้เป็นการยืนยันการกลับตัว RSI สัปดาห์เกิดสัญญาน bullish divergence เป็นการยืนยันการเกิดคลื่น c หรือ 5
SET:JKN
โดย DP_Trading_Signal
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
KTB วิเคราะห์แนวรับย่อคลื่น 4 หลักหลังจากทำคลื่น 3 ที่สัดส่วน 1.618 ของคลื่น 1 หลัก แท่งเทียนราคากราฟสัปดาห์หลุดแนวรับเทรนขาขึ้นคลื่น 3 และทำราคาต่ำกว่าจุดเดิม หลุดเส้น 20 สัปดาห์ เป็นการยืนยันการย่อพักฐานที่เส้น 50 สัปดาห์ หรือ 200 วัน มีโอกาสทำรูปแบบย่อ ABC มาที่แนวรับเส้น 200 สัปดาห์ โซน 0.5-0.618 ฟิโบนันชีได้ จุดสังเกตุ คือ คลื่น 3 ขาขึ้นเป็นลักษณะขึ้นสลับย่อ Diagonal คลื่น ย่อ 4 มีโอกาสย่อลึกทำฐานใหม่เป็นคลื่นเก็บของไม่ใช่คลื่น 2 แล้วถ้าย่อต่ำกว่าแนวคลื่น 1 เดิม คลื่น 5 หลัก จะเกิดเป็นคลื่น ขยายของขยาย และมีความยาวที่สุดมากกว่าคลื่น 3 ได้ ให้รอการหลุดของราคา Action: ขาย หรือ Short Entry เมื่อมีการหลุดของราคาใต้เส้น 200 วัน 0.236 ฟิโบนันชี เป้าหมาย 0.5 - 0.618 รีเทรสเม้นท์ แนวเบรคเอ้าท์ราคาหัวคลื่น 1 Target: - 15 - 20 % ดาวน์ไซด์ Stop: แนวไหล่ขวา 5%
SET:KTBลดลง
โดย DP_Trading_Signal
GUNKUL วิเคราะห์เป้าหมายคลื่นย่อระยะกลางแนวรับคลื่น Aภาพรวมระยะกลาง ราคามีโอกาสจบคลื่น 5 ขยายที่ความยาว 1.618 ของคลื่น 3 ใหญ่ ทำคลื่น ABC ย่อยลงมาที่โซนแนวรับ รูปแบบหัวไหล่ head&shoulders ขนาดใหญ่ ที่มีเส้นค่าเฉลี่ย 200 สัปดาห์ที่โซนแนวรับอับเทรนไลน์ แล้วเริ่มมีแรงซื้อกลับ มีโอกาสทำไซด์เวย์ดาวน์คลื่น 4 ย่อ 5 ของคลื่น c ย่อยเพื่อจบคลื่น A หลัก ที่ความยาว 1.0 ของคลื่น a แล้วรีบาวน์คลื่น B เป้าหมายเส้นแนวต้านกลางของอับเทรนไลน์ ที่ 0.5 ฟิโบนันชีของคลื่น A หรือ 0.386 ที่โซนคลื่น 4 ย่อยเดิมได้ แล้วลงคลื่น C เป็นการจบคลื่นพักฐานของรอบใหญ่ เพื่อเก็บสะสมกำลังรอการขึ้นรอบใหม่ Action: รอรูปแบบและสัญญาณการกลับตัวอย่างน้อย doubled bottom หรือ falling wedge breakout ในกราฟราคาวัน เพื่อยืนยันการเปลี่ยนแนวโน้ม RSI/MACD bullish divergence
SET:GUNKULเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
RBF วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายย่อคลื่น 2 ขา C - 20%บทวิเคราะห์คลื่นรูปแบบ confluence wave analysis เป็นแนวทางวิเคราะห์คลื่นแบบไม่ซับซ้อนตามกฏพื้นฐาน ร่วมกับเทคนิค price action / chart pattern / demand supply / support & resistance เพื่อหาจุดสมดุลย์ความเป็นไปได้ โครงสร้างคลื่นขาขึ้นเป็น 5 คลื่น มีคลื่น 3 เป็นคลื่นขยายเป็นคลื่นที่ยาวที่สุดที่ 1.618 ของคลื่น 1 รูปแบบ impulse 5 คลื่น ย่อคลื่น 4 ที่สัดส่วน 0.5 ฟิโบนันชี ของคลื่น 3 แล้วดันราคาไปที่ความยาว 1.0 ของคลื่น 1 เพื่อจลคลื่น 5 ขาขึ้นเป็น 1 ใหญ่ แล้วย่อตัวอย่างรุนแรง หลุดเส้น 50 และ 200 สัปดาห์ภายในสัปดาห์เดียว เกิดเป็นคลื่น A ย่อลึกขนาด 0.618 ของคลื่น 1 ใหญ่ มีโครงสร้างรูปแบบ 5 คลื่นมีคลื่น 1 เป็นคลื่นขยายยาวที่สุด และคลื่น 5 สั้นที่สุด สถานะคลื่นเป็นการย่อพักฐานคลื่น 2 เกิดเป็น ABC ชุดที่ 2 หลังจากหลุดแนวรับสำคัญคลื่น 1 ขาขึ้นเดิมที่ 11 บ ตามกฏสลับประเมินว่าคลื่น 1 ขา C จะสั้นที่สุดสลับกับคลื่น A ที่มีคลื่น 1 เป็นคลื่นขยายยาวที่สุด หรือ เป็นคลื่น a ของมีโอกาสเบรคเอ้าท์เป็นคลื่น triangle ABCDE เนื่องจากการเด้งคลื่น b เป็น weak b ที่น้อยกว่า 0.386 ของสัดส่วนคลื่น A แสดงให้เห็นถึงแรงซื้อที่น้อยและมีโอกาสปรับฐานที่น่าจะย่อลงต่อ เป้าหมายการจบคลื่นชุดที่ 2 มีโอกาสลงมากกว่า 0.5-0.618 ของชุดแรก จะเป็นแนวรับเป้าหมายรูปแบบการจบของคลื่น 1 ใหญ่ double top และเป็นสัดส่วนที่ 0.786 ฟิโบนันชีอีกด้วย Indicator: Elliott Wave OS เกิดสัญญาณ double bullish divergence เป็นการยืนยันจบคลื่น A และการเกิดของคลื่น C Action: TP short -20%
SET:RBFลดลง
โดย DP_Trading_Signal
BCH วิเคราะห์คลื่นเป้าหมาย Bull Flag หรือ Bull TrapBullish Outlook: โครงสร้างคลื่นรูปแบบอยู่ที่สถานะคลื่น 4 ย่อพักฐานที่ 0.618 ฟิโบนันชีของคลื่น 3 ด้วยรูปแบบ ABC ลงมาที่แนวรับเส้น 200 สัปดาห์แล้วรีบาวน์ เกิดรูปแบบ bull flag ขนาดใหญ่ เบรคเอ้าท์เส้น 50 สัปดาห์หรือเส้น 200 วัน มีโอกาสเป็นจุดเริ่มต้นของคลื่น 5 เป้าหมายระยะกลางที่ ฟิโบนันชีขยาย 1.618 ที่โซนคลื่น 3 หลัก เดิม ราคา 26-27 บ มี Bullish Outlook อับไซด์ที่ +25% Bearish outlook: มีแนวต้านหลักที่ 23 บ หากเบรคไม่ผ่าน มีโอกาสเป็นเบรคหลอก Bull trap แล้วย่อตัวลงมาทีแนวรับ Bull Flag ดาวน์ไซด์อยู่ที่ -25% RSI สัปดาห์ ให้สัญญาณบวกมีค่า 60+ เบรคเอ้าท์เส้นค่าเฉลี่ย 14 สัปดาห์ Action: Wait and See รอการเบรคเอ้าท์ Bull Flag เป็นจังหวะยืนยันก่อนเข้าซื้้อ ประเมินว่ามีความเป็นไปได้จากรูปแบบการบีบตัวของแท่งเทียนรายสัปดาห์ที่แนวต้าน bull flag ก่อนหน้านี้แล้วมีการเคลียร์ stop ก่อนรีบาวเพื่อทำการเบรคเอ้าท์ขึ้นไป
SET:BCHเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
KBANK | วิเคราะห์เป้าหมายคลื่นย่อรูปแบบ Diagonal Triangleแนวทางวิเคราะห์คลื่นในแบบประยุกต์จากทฤษฏีดั้งเดิม Elliott's Wave ในรูปแบบ Confluence Wave Analysis เป็นแนวทางที่ไม่ซับซ้อนเข้าใจง่าย ใช้ร่วมกับเครื่องมือแนวคิดกลยุธท์การวิเคราะห์อื่นๆ เพื่อเพิ่มความสมบูรณ์แบบให้มากขึ้น หลายๆ ครั้งที่นักวิเคราะห์คลื่นที่มีประสบการณ์ใช้รูปแบบที่ซับซ้อนเกินไป แล้วติดกับดักกฎที่ซับซ้อนของการวิเคราะห์คลื่นและความคิดเห็นของตัวเองโดยเฉพาะในช่วง sideway /range ทำให้คาดการณ์ผิดบ่อยครั้ง เนื่องจากขาดการนำเอาแนววิเคราะห์และกลยุทธ์ที่เป็น Active indicator : CHART PATTERN & PRICE ACTION FIBONANCI - DEMAND&SUPPLY เข้ามาร่วมวิเคราะห์อย่างน้อย 2-3 แนวทางขึ้นไป เพื่อให้สอดคล้องกับความน่าจะเป็น โปรไฟล์ความเสี่ยง และเป้าหมายของนักลงทุนได้ดียิ่งขึ้น KBANK รูปแบบคลื่น diagonal 5 คลื่น Alternate count ABC pattern มีโครงสร้างภายในแต่ละคลื่น 3 คลื่นเป็น ABC คลื่น 1 หรือ A หลัก เป็นคลื่นส่งขาขึ้น มีความยาวเท่ากับ 0.386 ของคลื่นย่อหลักก่อนหน้า ABC C ยาว 0.786 ของ A คลื่น 2 หรือ B ย่อ 0.618 - คลื่น 1 ABC C ยาว 0.786 ของ A เช่นกัน คลื่น 3 หรือ C เท่ากับ 0.786 ของคลื่น 1 ABC C ยาว 0.786 ของ A เช่นกัน คลื่น 4 เบรคเอ้าท์ ไซด์เวย์ มีโอกาสเป็น ABCDE เป็นคลื่นออกของเคลียร์รายย่อย และเตรียมทุบ ก่อนดันราคาไปทำคลื่นจบรอบที่คลื่น 5 สถานะคลื่น C โครงสร้าง 5 คลื่นย่อย สถานะคลื่น 3 แล้วมีโอกาสเด้งเป็นคลื่น 4 ย่อยอีกไม่นาน มีโอกาสไปทดสอบเส้น 50 วัน แล้วน่าทำ deep pullback เป็นคลื่น 5 ย่อยของขา C false breakdown เพื่อทำทรงกลับตัวแล้วดันราคากลับขึ้นไปที่แนวรับที่หลุดลงมา ที่เส้น 200 วันอีก ตามกฏคลื่น 4 ต้องทุบให้หลุดแนวรับแนวแชนนัล 1-2 เพื่อหลอกรายย่อยเพื่อเก็บหุ้นคืน เป้าหมายการย่อที่ 0.6218-0.786 ของคลื่น 3 หลัก โซน ย่อ C ที่ 1.0 - 1.272 ของคลื่น a ขาคลื่น 4 112 - 121 บ รอรูปแบบการกลับตัวในกราฟช่วงเวลา 4 ชม เพื่อหาจุดเข้าซื้อ หากคลื่น 4 ย่อมาที่เป้าหมาย คลื่น 5 มีโอกาสขึ้นไปที่แนวต้านใหญ่ด้านบน channel ที่ราคา 190 - 200 บ และเป็นเป้าหมายรูปทรงหลัก Ascending Triangle ที่ 1.618 ฟิโบนันชี อีกด้วย จุดสังเกตุที่น่าจับตาคือ คลื่น 5 มีโอกาสเป็นคลื่นส่งแบบ Impulse เวฟ แบบขยาย เพราะคลื่น 1 และ 3 ไม่ใช่เป็นและคลื่น 4 deep correction ย่อลึกเป็นโซนเก็บของ ไม่ใช่คลื่น 2
SET:KBANKเพิ่มขึ้น
โดย DP_Trading_Signal
2
AS | วิเคราะห์รูปแบบคลื่นเป้าหมาย Ending Diagonal เวฟ 5ราคาเคลื่อนไหวในกรอบไซด์เวย์ดาวน์ มีโอกาสเป็น Ending Diagonal 5 คลื่น เพื่อให้จบคลื่นย่อขาลง ABC ใหญ่ สัปดาห์นี้ทำดีดขึ้นไปทำเบรคหลอกอีกครั้งที่เส้น 200 วัน และมีแรงขายจำนวนมาก ซึ่งมักจะเป็นคลื่น 4 หรือคลื่นดอย ล่าสุดทำให้ราคาหลุดเส้น 20 วัน มีโอกาสลงไปทดสอบแนวรับเดิมที่แนวรับคลื่น A ลักษณะวอลุ่มโปรไฟล์ ยังไม่แข็งแรงในโซนนี้ ประเมินว่าน่าจะทำราคาออกด้านข้าง เพื่อสะสมกำลังและรอจังหวะเพื่อรีบาวน์ เป้าหมาย คลื่น 5 ที่มีโอกาสเป็นแนวรัลคอนฟลูเว้นท์ เกิดรูปแบบกลับตัว bullish divergence 1. อยู่ที่ฟิโบนันชี 78.6-100.0 ของคลื่น 3 ย่อยขาลง 12.2 - 11.1 บ 2. เป็นแนวรับดาวน์เทรนไลน์ ดีมานสนับสนุน 3. ยังมีเส้นแนวรับไดนามิคสำคัญคือเส้น 200 สัปดาห์ 4. และเป็นโซนแนวรับ 61.8 ของคลื่น 1 ใหญ่ Bearish Outlook ถ้าสถานะการณ์ไม่ปกติ ยังมีโอกาสที่คลื่น 5 ขาลงจะเป็นคลื่นขยายลงมาที่แนวรับ 161.8 ได้ โดยที่เป็นโซนแนวรับใหญ่จุดควบคุมวอลุ่มโปรไฟล์ point of control ของราคาหุ้นตัวนี้เลยที่เดียวและแนวรับที่ 78.6 ฟิโบนันชีรีเทรสเม้นต์ของคลื่น 1 ใหญ่ -40% downside
SET:ASลดลง
โดย dukeposh
COTTO | วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายเบรคเอ้าท์ Bullish Wedge +30% บทวิเคราะห์คลื่นแบบไม่ซับซ้อน ร่วมกับการวิเคราะห์และรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคา ช่วงขาขึ้นรอบใหญ่เป็นทรง ABC C 5 คลื่นย่อย ช่วงคลื่นปรับฐาน ABC 2 ชุด ประเมินว่า เป็น 1-2-3-4-5 เวฟ diagonal ย่อมาที่ เป็นแนวรับสำคัญเส้น 200 สัปดาห์ EMA200W เท่ากับ 0.618 retracement จากคลื่นขาขึ้นแล้วมีแรงซื้อกลับจากทรง mega bull wedge ขนาดใหญ่พร้อมวอลุ่มสัปดาห์นี้ คาดการณ์ว่าเป็นการจบคลื่น A ใหญ่ หรือ คลื่น Y หลังจากทำ ABC ชุด แล้วปรับตัวเป็นขาขึ้นต่อไป Action: PULLBACK BUY ที่โซนแนวรับเบรคเอ้าท์ Neckline bullish wedge Target: 0.5-0.618 retracement +30-40% Stop: 5-10% โซนตำแหน่งที่ตำ่สุดของ bullish wedge Risk reward ratio: 2-3:1 สัญญาณ + RSI - double bullish divergence กราฟสัปดาห์ ราคาทำรูปแบบที่ลดลงโลเวอร์โล 2 ตำแหน่งขณะที่ RSI ทำค่าที่สูงขึ้นต่อเนื่อง MACD - bullish ต้ดเส้นสัญญาน + และต้ดเส้น 0 ในช่วงสัปดาห์ ราคามีโอกาสปรับขึ้นต่อ
Cเพิ่มขึ้น
โดย dukeposh
1
PTTGC |วิเคราะห์คลื่นรูปแบบ Leading Diagonal - MACD crossover+บทวิเคราะห์คลื่นในรูปแบบประยุกค์อย่างไม่ซับซ้อนผสมเทคนิคการวิเคราะห์รูปทรงและการเคลื่อนที่ของราคา มีโอกาสเป็นเวฟ Leading diagonal เวฟ 1 หลัก ประกอบด้วย 5 คลื่น ย่อ 2 - ABC มาที่โซน 0.618 - 0.786 แล้วมีแรงซื้อกลับทันที รีบาวน์ขึ้นไปชนเส้น 200 วันแล้ว และ แนวต้าน Volume Profile POC มีโอกาสเบรคเอ้าท์ ขึ้นไปได้กลับตัวเป็นไซด์เวย์อับ Action: รอรูปแบบการกลับตัวที่ชัดเจน ราคาลงมารีเทสแนวรับด้านล่าง Pullback Entry? Indicator: MACD ตัดเส้นสัญญาณขึ้นมีโอกาส สร้างฐานใต้เส้น 200 วันเพื่อรอเบรคขึ้นไปได้ Target: เป้าหมายโซน 0.786 -1.0 เวฟ 1 หลัก +10-15% ที่ 49.50 และ 52.50
SET:PTTGCเพิ่มขึ้น
โดย dukeposh
PTTEP | วิเคราะห์คลื่นเป้าหมายการรีบาวด์ ระยะกลางคลื่น 4 ขา Aบทวิเคราะห์คลื่นในรูปแบบแนวทางที่ไม่ซับซ้อน ร่วมกับการวิเคราะห์โครงสร้างและรูปทรงการเคลื่อนไหวของราคา สถานะคลื่นดาดว่าจบคลื่น 3 หลัก ย่อคลื่น 4 ขา A / สถานะคลื่น 3 ย่อย เวฟ 1 ย่อ 0.618 ฟิโบรีเทรสเม้นต์ของคลื่นเดิม ลงมาที่ราคา 165 บ ประกอบด้วย 5 คลื่นย่อย เวฟ 2 ดีด 0.5 ของคลื่น 1 ก่อนหน้า มี 3 คลื่นย่อย เวฟ 3 ย่อลึกไปที่ 1.618 ของเวฟ 1 แล้วมีแรงซื้อกลับทันที ดีดขึ้นเป็น V shape ประเมินว่ามีโอกาสเป็น คลื่น 4 รีเทรสเม้นต์ ที่มักจะทำให้รู้สึกว่าเหมือนว่าราคากลับตัวแล้ว เพื่อดันราคาขึ้นไปขายอีกรอบก่อนจบเวฟ A หลัก เป้าหมาย 0.382 - 0.5 ฟิโบนันชี ราคาจ่อที่แนวต้าน Falling wedge มีโอกาสย่อไปที่แนวรับเส้น 20 วัน EMA20 มีโอกาสขึ้นไปทดสอบเส้น 200 วัน หรือทำเบรคหลอก สัญญาณ + เส้นค่าเฉลี่ย 9 วันกำลังตัด golden cross เส้น 20 วัน MACD - Golden cross เส้นสัญญาณใต้เส้น 0 -2.9 ยังมีโอกาสย่อ Action: Pullback Entry EMA20 golden X EMA9 เป้าหมาย: +10-15% Stop: -5% RRR: 2: 1
SET:PTTEPเพิ่มขึ้น
โดย dukeposh
BANPU วิเคราะห์รูปแบบคลื่น เป้าหมายคลื่น 4 ขาขึ้น X-wave?บทวิเคราะห์คลื่นที่เป็นรูปแบบอย่างไม่ซับซ้อนร่วมกับรูปแบบการเคลื่อนไหวของราคาในกราฟวัน มีโอกาสย่อทำคลื่น ABC จบ เกิดสัญญาณ RSI bullish divergence ที่ปลายคลื่น C มีโอกาสจบรอบการพักตัวเปลี่ยนแนวโน้มเป็นขาขึ้น X wave หรือ คลื่น 4 ลักษณะการเคลื่อนที่ของราคามีโอกาสพัฒนาเป็น รูปแบบ inverted head & shoulders ได้ หากลงมาทำคลื่น b ย่อยแล้วรีบาวน์ เป็นไหล่ขวาจะเป็นแนว Stop loss หากมีการเบรคแนวหัวไหล่ neckline ขึ้นไปได้ เป้าหมายที่เส้นแนวต้านด้านบน โซนเส้น 200 วัน ซึ่งเป็นแนวต้าน volume profile หลัก และเป็นเป้าหมายรูปแบบ inv. h&s 12.0-12.4 บ +12-15% อับไซด์
SET:BANPUเพิ่มขึ้น
โดย dukeposh