ผู้ซื้อได้รับชัยชนะหลังจากการต่อสู้สองสัปดาห์ราคาทองคำดีดตัวขึ้นจากข้อมูลเศรษฐกิจแบบผสมผสานจากสหรัฐอเมริกา ราคาทองคำปรับตัวสูงขึ้นในวันพุธ ซึ่งสวนทางกับการเคลื่อนไหวของราคาในวันอังคารหลังจากการเปิดเผยข้อมูลเศรษฐกิจสหรัฐแบบผสมผสาน ข้อมูลนี้สามารถรับประกันต้นทุนการกู้ยืมที่ต่ำกว่าที่กำหนดโดยธนาคารกลางสหรัฐ (Fed) อัตราผลตอบแทนกระทรวงการคลังสหรัฐลดลงและดอลลาร์เพิ่มขึ้น แต่ไม่สามารถบรรจุโลหะสีเหลืองได้
ราคาพันธบัตรอายุ 10 ปีของสหรัฐฯ ส่งผลให้ขาดทุนรายสัปดาห์เพิ่มขึ้น 3 จุดมาอยู่ที่ 4.297% ซึ่งต่ำที่สุดนับตั้งแต่เดือนเมษายน ตามรายงานการจ้างงานในสหรัฐฯ ที่อ่อนแอเกินคาด สถาบันการจัดการอุปทาน (ISM) แสดงให้เห็นว่าเศรษฐกิจสหรัฐฯ ยังคงขยายตัวในภาคบริการ โดยหนุนทั้งดอลลาร์และโลหะสีเหลือง
การเปลี่ยนแปลงการจ้างงานของ ADP กล่าวว่าการจ้างงานภาคเอกชนในสหรัฐอเมริกาในเดือนพฤษภาคมเพิ่มขึ้น 152,000 ต่ำกว่าประมาณการที่ 175,000 และต่ำกว่าเดือนเมษายนที่ 188,000 ในสัปดาห์ที่แล้ว ดัชนีราคาการใช้จ่ายการบริโภคส่วนบุคคลหลัก แกนกลางของสหรัฐฯ (PCE) ที่ Fed ชื่นชอบ มาตรวัดเงินเฟ้อทรงตัว เพิ่มความหวังว่าจะมีการปรับลดอัตราดอกเบี้ย
ตารางเศรษฐกิจสหรัฐประจำสัปดาห์จะรวมการเรียกร้องว่างงานเบื้องต้นในวันพฤหัสบดี ตามด้วยการจ้างงานนอกภาคเกษตรของเดือนพฤษภาคมในวันศุกร์
แนวโน้มขาขึ้นของทองคำผลักดันไปที่ช่วง $2,355 ถึง $2,385 โดยทั้งผู้ซื้อและผู้ขายไม่สามารถผลักดันราคาให้เกินขอบเขตได้ โมเมนตัมชี้ให้เห็นว่าผู้ซื้ออยู่ในการควบคุม ดังที่แสดงโดย Relative Strength Index (RSI) ซึ่งอาจปูทางไปสู่การกลับตัวอย่างต่อเนื่อง
Support: 2358 - 2351 - 2345 - 2340 - 2331
Resistance: 2380 - 2385 - 2390 - 2400 - 2414
BUY zone 2357 - 2355 SL 2351
BUY zone 2341 - 2339 SL 2335
SELL zone 2383 - 2385 SL 2390
SELL zone 2398-2400 SL 2403
Priceactionanalysis
วิเคราะห์ราคาทองคำวันที่ 29 พ.ค1. แนวโน้มราคา:
- ราคาทองคำปิดสถิติชนะสามวันในวันพุธ เนื่องจาก USD ฟื้นตัวเล็กน้อย
- เจ้าหน้าที่ Fed แสดงความเห็นแบบประหม่าและข้อมูลเศรษฐกิจสหรัฐที่แข็งแกร่งเกินคาด ทำให้ความคาดหวังที่ว่า Fed จะปรับลดอัตราดอกเบี้ยในเดือนกันยายนลดลง
2. ปัจจัยที่มีอิทธิพล:
- US Dollar: ราคา USD เพิ่มขึ้น ส่งผลต่อราคาทองคำในสกุลเงิน USD
- ความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์: สามารถเพิ่มสินทรัพย์ปลอดภัยให้กับทองคำได้
- ความต้องการจากธนาคารกลาง: ยังคงรวมราคาทองคำที่สูงขึ้น
3. ความคิดเห็นของเฟด:
- ความคิดเห็นที่หยาบคายของเฟดสร้างแรงกดดันต่อราคาทองคำ
- การชะลอการปรับลดอัตราดอกเบี้ยอาจสร้างแรงกดดันต่อการขายทองคำ เนื่องจากอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้นจะเพิ่มต้นทุนเสียโอกาสของทองคำ
4. สถานการณ์ทางการเมือง ความเคลื่อนไหวของรัฐบาลอิสราเอล:
- นายกรัฐมนตรีอิสราเอล เบนจามิน เนทันยาฮู ประกาศความต่อเนื่องของการทำสงครามกับกลุ่มฮามาส
- ความตึงเครียดนี้อาจส่งผลกระทบต่อราคาทองคำเนื่องจากมีลักษณะเป็นสินทรัพย์ปลอดภัย
การวิเคราะห์ทางเทคนิค
1. แนวโน้มระยะยาว:
- ราคาทองคำยังคงยืนเหนือเส้น EMA 34 วันในกราฟ 1 วัน ซึ่งบ่งชี้ถึงแนวโน้มขาขึ้นในระยะยาว
2. ตัวบ่งชี้ RSI:
- RSI 14 วันอยู่ที่ประมาณค่าเฉลี่ย 50 ซึ่งบ่งบอกถึงการแข็งตัวหรือความสับสนในปัจจุบัน
3. เป้าหมายการเพิ่มราคา
ย้อนกลับไปที่ระดับ 2325- 2305 เพื่อกลับตัวแนวโน้มขาขึ้น
แนวต้านที่ 2,370 ทำให้ราคาทองคำไม่พุ่งขึ้นในระยะสั้น
สรุป
ราคาทองคำกำลังเผชิญกับแรงกดดันจากการฟื้นตัวของ USD และความคิดเห็นที่ไม่ค่อยดีนักจากเฟด อย่างไรก็ตาม ความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์และความต้องการจากธนาคารกลางอาจยังคงสนับสนุนราคาทองคำในระยะยาว ผู้ค้าจำเป็นต้องติดตามเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจและการเมืองที่สำคัญเพื่อกำหนดทิศทางต่อไปของราคาทองคำ
การวิเคราะห์ราคาทองคำล่วงหน้าข้อมูล ADP Nonfarm1. ความผันผวนของตลาด:
- ราคาทองคำ (XAU/USD) ดึงดูดการขายบางส่วนและตกลงมาอยู่ที่ $2,316-$2,315 ใกล้ระดับต่ำสุดในรอบหลายสัปดาห์จากวันก่อนหน้า
- การเพิ่มขึ้นเล็กน้อยของเงินดอลลาร์ทำให้เกิดแรงกดดันต่อราคาทองคำ แม้ว่าจะไม่สามารถยั่งยืนได้ เนื่องจากความคาดหวังว่าธนาคารกลางสหรัฐ (เฟด) จะปรับลดอัตราดอกเบี้ยในปลายปีนี้ โดยได้รับแรงหนุนจากข้อมูลเศรษฐกิจสหรัฐฯ ที่อ่อนแอลง
- อัตราผลตอบแทนพันธบัตรสหรัฐฯ ลดลง หนุนโลหะสีเหลืองที่ไม่ให้ผลตอบแทน
- ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์จากความขัดแย้งในตะวันออกกลางยังช่วยหนุนราคาทองคำอีกด้วย
2. ปัจจัยที่มีอิทธิพล:
- ข้อมูลเศรษฐกิจมหภาคของสหรัฐฯ ที่ตกต่ำ เช่น รายงาน JOLTS และ PMI ภาคการผลิตของ ISM บ่งชี้ว่าเศรษฐกิจกำลังอ่อนตัวลง ทำให้เกิดการเดิมพันกับการปรับลดอัตราดอกเบี้ยของ Fed
- อัตราผลตอบแทนพันธบัตรสหรัฐฯ ลดลง จำกัดการแข็งค่าของ USD และหนุนราคาทองคำ
- ขณะนี้ความสนใจอยู่ที่รายงานการจ้างงาน ADP ของสหรัฐอเมริกา และ PMI ของบริการ ISM รวมถึงรายงาน Nonfarm Payrolls (NFP) ประจำวันศุกร์
3. การวิเคราะห์ทางเทคนิค:
- ขณะนี้ราคาทองคำอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย 50 วัน (SMA) โดยออสซิลเลเตอร์ในกราฟรายวันเริ่มได้รับแรงฉุดติดลบ
- การเคลื่อนตัวที่ต่ำกว่า $2,315-$2,314 จะยืนยันถึงภาวะตลาดหมีและอาจลาก XAU/USD ให้ต่ำกว่าระดับ $2,300 ไปยังแนวรับ $2,280
- ราคาที่เพิ่มขึ้นใดๆ จะพบกับแนวต้านที่แข็งแกร่งที่โซน $2,349-$2,350 หากเกินเกณฑ์นี้ ราคาทองคำอาจเคลื่อนไปสู่เกณฑ์ $2,360-$2,364, $2,385, $2,400 และสูงกว่านั้นที่ $2,425-$2,450
สรุปรายวัน:
- ความผันผวนของตลาด: ราคาทองคำได้รับแรงหนุนจาก USD ที่อ่อนค่าลง และ Fed คาดว่าจะมีการปรับลดอัตราดอกเบี้ย
- ปัจจัยสำคัญ: รายงาน JOLTS ที่อ่อนแอและ PMI ภาคการผลิตของ ISM การคาดการณ์อัตราผลตอบแทนของกระทรวงการคลังที่ลดลง และราคาทองคำที่หนุน
- เหตุการณ์สำคัญ: รายงาน PMI ของ US ADP และ ISM Services, รายงาน Nonfarm Payrolls (NFP)
Support: 2322 - 2315 - 2305
Resistance: 2338 - 2348 - 2354 - 2360 - 2374
BUY 2307 - 2305 stoploss 2301
SELL 2348 - 2350 stoploss 2354
ทองคำแตะระดับต่ำสุดที่ 2315 ใน 3 สัปดาห์ในช่วงการซื้อขายในตลาดเอเชียเมื่อวันศุกร์ (31 พฤษภาคม) สปอตทองคำลดลงเล็กน้อย ปัจจุบันอยู่ที่ 2,339 USD/ออนซ์ ในวันซื้อขายนี้ นักลงทุนจะได้รับข้อมูลเศรษฐกิจที่สำคัญที่สุดประจำสัปดาห์ ข้อมูลเงินเฟ้อ PCE ของสหรัฐฯ ซึ่งคาดว่าจะกระตุ้นแนวโน้มของตลาด
ราคาทองคำฟื้นตัวจากการขาดทุนบางส่วนในวันพุธในวันพฤหัสบดี หลังจากที่ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) ของสหรัฐฯ แสดงให้เห็นว่าเศรษฐกิจกำลังชะลอตัว ข้อมูล GDP ของสหรัฐฯ ได้ฟื้นคืนความหวังว่าธนาคารกลางสหรัฐอาจปรับลดอัตราดอกเบี้ยในปลายปีนี้
การเติบโตทางเศรษฐกิจของสหรัฐฯ ช้ากว่าไตรมาสที่สี่ของปีที่แล้ว ซึ่งบ่งชี้ว่าต้นทุนการกู้ยืมที่สูงขึ้นซึ่งกำหนดโดยธนาคารกลางสหรัฐกำลังส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจ ขณะเดียวกันกระทรวงแรงงานสหรัฐฯ เปิดเผยว่า มีผู้ยื่นขอรับสวัสดิการว่างงานเพิ่มขึ้น ปัจจัยทั้งสองนี้ทำให้ค่าเงินดอลลาร์อ่อนค่าลงในระยะสั้น
ในแง่ของข้อมูลหลักที่สำคัญกว่า การสำรวจแสดงให้เห็นว่าดัชนีราคา PCE หลักของสหรัฐฯ ในเดือนเมษายนคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 0.3% เมื่อเทียบเป็นรายเดือน และ 2.8% เมื่อเทียบเป็นรายปี เนื่องจาก Fed ต้องการเป็นตัววัดอัตราเงินเฟ้อ การเปลี่ยนแปลงในช่วงหลายปีที่ผ่านมาของดัชนีราคา PCE หลักมีผลกระทบอย่างมากต่อผู้กำหนดนโยบาย ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อแนวโน้มพื้นฐานของราคาทองคำ
ในทางเทคนิคแล้ว ทองคำยังคงเคลื่อนตัวไปด้านข้างเป็นหลักเนื่องจากไม่มีผลกระทบพื้นฐานที่จะทำให้เกิดการพุ่งขึ้น แต่โดยรวมแล้ว มีเงื่อนไขที่ราคาจะลดลงเนื่องจากกิจกรรมของราคาที่ต่ำกว่า EMA34 และแนวโน้มขาขึ้นในระยะกลางได้เคยทะลุผ่านมาก่อน เพื่อให้ทองคำมีสิทธิ์ฟื้นตัวต่อไป อย่างน้อยจะต้องทำให้ราคามีการเคลื่อนไหวเหนือ 89 EMA เป็นอย่างน้อย
ในทางกลับกัน ทองคำมีแนวโน้มที่จะร่วงลงสู่ระดับ 2,305 – 2,300 ดอลลาร์มากขึ้น เมื่อราคาทะลุ 2,316 ดอลลาร์ลงไปด้านล่าง
ราคาทองคำฟื้นตัวขึ้นจากการอ่อนค่าของเงินดอลลาร์สหรัฐฯราคาทองคำ (XAU/USD) ขยับสูงขึ้นในวันอังคาร หลังจากดีดตัวจากระดับต่ำสุดในรอบสองสัปดาห์ที่ 2,325 ดอลลาร์ การขึ้นของโลหะสีเหลืองได้รับการสนับสนุนจากค่าเงินดอลลาร์สหรัฐ (USD) ที่อ่อนค่าลง และกระแสที่ปลอดภัย ท่ามกลางความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ที่กำลังดำเนินอยู่ในตะวันออกกลาง
ความคิดเห็นที่หยาบคายมากขึ้นจากเจ้าหน้าที่ของ Fed และสัญญาณของปัญหาเงินเฟ้ออาจเปลี่ยนแนวโน้มการปรับลดอัตราดอกเบี้ยครั้งแรกของ Fed ในทางกลับกันมีแนวโน้มที่จะเพิ่มค่าเงินดอลลาร์สหรัฐฯ และสร้างแรงกดดันในการขายราคาทองคำในสกุลเงินดอลลาร์สหรัฐฯ การโจมตีทางอากาศของอิสราเอลทำให้เกิดไฟไหม้ที่คร่าชีวิตผู้คน 45 คนในค่ายเต็นท์ในเมืองราฟาห์ของกาซาน เจ้าหน้าที่กล่าวเมื่อวันจันทร์ ผู้นำระดับโลกเรียกร้องให้ศาลโลกมีคำสั่งให้หยุดการโจมตีของอิสราเอล ตามรายงานของรอยเตอร์
6. การวิเคราะห์ทางเทคนิค
ราคาทองคำยังคงทรงตัวเป็นบวกในระยะยาว ตามกราฟ 1 ชั่วโมง โลหะมีค่ายังคงมีความโน้มเอียงแบบกระทิงเหมือนเดิมเนื่องจากอยู่เหนือเส้น EMA 34 วัน อย่างไรก็ตาม ดัชนี Relative Strength Index (RSI) 14 วันวนเวียนอยู่ที่เส้นกึ่งกลาง 50 ซึ่งบ่งบอกถึงความเป็นกลางหรือความสมดุล ระหว่างตำแหน่งกระทิงและหยาบคาย ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถตัดการแข็งตัวหรือสูญเสียทิศทางได้
2356 และ 2325 เป็นพื้นที่ชายแดนระยะสั้นสองแห่งที่สามารถซื้อขายได้อย่างมั่นใจในช่วงเซสชั่นเอเชีย ระดับถัดไปที่ 2305 และ 2370 คือมาร์จิ้นที่กว้างขึ้นหลังจากข่าว CB Consumer Confidence ที่นักลงทุนสามารถพึ่งพาการซื้อขายได้
SELL XAUUSD 2370-2372
Stoploss : 2375
BUY XAUUSD 2325-2323
Stoploss : 2320
BUY XAUUSD 2305-2303
Stoploss : 2300
ราคาทองคำร่วงลงต่ำกว่า 2,400 USD สู่จุดต่ำสุดของเดือนวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลยอดนิยม:
เมื่อคืนตามเวลาเวียดนาม ราคาทองคำโลกเริ่มลดลงอย่างรวดเร็วจาก 2,410 ดอลลาร์สหรัฐฯ เหลือ 2,355 ดอลลาร์สหรัฐฯ/ออนซ์ ณ ช่วงเช้าของวันนี้ และไม่มีสัญญาณฟื้นตัวใดๆ แรงกดดันในการทำกำไรมหาศาลเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องหลังจากที่ราคาสร้างสถิติที่ 2,450 USD/oz ในช่วงการซื้อขายแรกของสัปดาห์
ตัวเร่งให้เกิดแนวโน้มขาลงนี้คือรายงานการประชุม Fed เมื่อวันที่ 30 เมษายน ซึ่งเผยแพร่เมื่อเช้าวันนี้ แสดงให้เห็นว่าสมาชิกส่วนใหญ่ของธนาคารกลางสหรัฐฯ ยังคงรักษาจุดยืนที่ "เข้มงวด" ในการรักษาอัตราดอกเบี้ยให้อยู่ในระดับสูง สมาชิกบางคนถึงกับแสดงออกว่าพวกเขา "พร้อมรับอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น"
การเคลื่อนไหวข้างต้นได้กระตุ้นโมเมนตัมขาขึ้นของ USD อีกครั้งผ่านดัชนีดอลลาร์สหรัฐ USDIDX ประสบความสำเร็จในการหลีกเลี่ยงแนวโน้มขาลงที่คงไว้ตั้งแต่วันที่ 1 พฤษภาคม และเคลื่อนไปสู่ระดับที่สูงขึ้น ส่งผลให้ราคาโลหะมีค่าร่วงลงสู่ระดับต่ำสุดใหม่ของสัปดาห์
การวิเคราะห์กราฟราคาทองคำ (GOLD) ในกรอบเวลา H2
แม้ว่าเราจะได้เห็นสถานการณ์ที่ราคาทองคำอ่อนตัวลง แต่ก็สูญเสียหลักชัยที่ 2,410 USD ซึ่งเป็นระดับแนวรับที่สำคัญที่สุดในระยะสั้น หลังจากที่ราคาทดสอบโซนนี้เป็นครั้งที่สามในเวลาไม่ถึง 48 ชั่วโมง อย่างไรก็ตาม การลดลงมากกว่า 500 pips ลงมาที่ระดับ $2,355 เป็นสิ่งที่ทุกคนไม่ได้คิด
ผลลัพธ์นี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าแรงกดดันในการทำกำไรแบบโดมิโนขนาดใหญ่กำลังเกิดขึ้นอย่างน้อยในระยะสั้น โดยส่งเสริมการมีส่วนร่วมจากผู้ขายระยะสั้น นักลงทุนเริ่มรู้สึกกดดันอย่างมากที่จะแกว่งตัวขึ้นไปด้านบน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากที่ราคาทะลุเส้นแนวโน้มขาขึ้นได้สำเร็จ รวมกับโซนแนวต้าน "แข็ง" ที่ 2,410 USD เป้าหมายของแนวโน้มขาลงคือการกระจายตัวให้ต่ำกว่าบริเวณแนวรับ $2,335 ซึ่งเป็นระดับแนวต้านที่สำคัญถัดไปที่จะกำหนดว่าแนวโน้มขาขึ้นจะกลับมาในสัปดาห์นี้หรือไม่
ขณะนี้พื้นที่ 2,355 USD ยังคงราคาไว้และแสดงให้เห็นถึงแรงกดดันในการตกปลาที่นี่ แม้ว่าจะไม่สำคัญมากนัก แต่เป็นสัญญาณเชิงบวกสำหรับผู้ซื้อ พวกเขาจะหวังว่าราคาจะสามารถทะลุเส้นแนวโน้มขาลงเล็กๆ เพื่อฟื้นตัวเหนือระดับที่สูงขึ้น เช่น: 2,388 หรือ 2,393 USD หากตลาดรู้สึกว่ากำลังซื้อยังคงอ่อนแอ สิ่งต่างๆ อาจแย่ลงในช่วงการซื้อขายที่กำลังจะมาถึงสำหรับราคาของโลหะมีค่านี้
ขาย ช่วงราคา 2403 - 2405 หยุด 2409
ซื้อช่วงราคา 2335 - 2333 หยุด 2329
พื้นที่ราคาที่ควรทราบ: 2345-2343, 2319 -2317
GOLD ยังคงเป็นคลื่นสุดท้ายของการลดลงราคาทองคำเข้าสู่แนวโน้มขาลง หลังจากติดตามคลื่น Wolfe ทำให้เกิดโมเมนตัมขาลงที่ยาวนานถึงระดับ 2333
ขณะนี้คลื่น 4 และ 5 ยังคงดำเนินต่อไป คาดว่าแนวโน้มขาขึ้นใหม่จะกลับมาในสัปดาห์หน้า เมื่อผู้ขายเริ่มหมดแรง
วันนี้เป็นวันหยุดสุดสัปดาห์ รอการกลับมาของผู้ซื้อ
แผนสีเหลือง 05/24
สนับสนุน: 2325 - 2317 - 2311 - 2305
แนวต้าน: 2346 - 2355 - 2374 2397
ราคาขาย ช่วง 2367 - 2469 หยุด 2373
ซื้อช่วงราคา 2321 - 2419 หยุด 2315 (ถลกหนัง)
ซื้อช่วงราคา 2291 - 2289 หยุด 2285
ทองคำ(22 พ.ค.): ราคาทองคำลดลงเล็กน้อยก่อนรายงานการประชุม FOMCราคาทองคำซื้อขายในแดนลบในวันพุธ หลังจากถอยกลับจากระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ในวันจันทร์ สมาชิกธนาคารกลางสหรัฐฯ เตือนว่าธนาคารกลางสหรัฐฯ จำเป็นต้องโน้มน้าวใจมากกว่านี้มากว่าอัตราเงินเฟ้อจะผ่อนคลายก่อนที่จะเริ่มลดอัตราดอกเบี้ย โดยเน้นว่าเฟดมีแนวโน้มที่จะคงอัตราดอกเบี้ยไว้สูงขึ้นเป็นระยะเวลานานขึ้น
จากมุมมองทางเทคนิค XAU/USD ถือครองใกล้ระดับสูงสุดใหม่เป็นประวัติการณ์ในวันจันทร์ โดยสูญเสียโมเมนตัมขาขึ้นแต่ยังห่างไกลจากการเปลี่ยนเป็นขาลง กราฟรายวันแสดงให้เห็นว่าทั้งคู่ยังคงอยู่เหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (SMA) 20 แบบกระทิงเล็กน้อย ซึ่งปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ $2,345 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวขึ้นจะรักษาความชันแบบกระทิงไว้ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยที่สั้นกว่า อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดทางเทคนิคถอยกลับจากระดับใกล้ซื้อมากเกินไป แม้ว่าจะไม่มีความรุนแรงแบบหมีก็ตาม
ตัวชี้วัดทางเทคนิคในกราฟ 4 ชั่วโมงบ่งชี้ว่าคู่ XAU/USD อาจยังคงอยู่ภายใต้แรงกดดันเล็กน้อยในระยะเวลาอันใกล้ ตัวชี้วัดทางเทคนิคยังคงถอยกลับเข้าสู่แดนบวก แม้ว่าเส้น SMA ที่ 20 จะเพิ่มขึ้นจะมีแนวรับระหว่างวัน ซึ่งปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 2,408.40 ดอลลาร์ สุดท้าย เส้น SMA 100 และ 200 ยังคงความชันขาขึ้นเล็กน้อยเหนือ $100 จากราคาปัจจุบัน ซึ่งอยู่ไกลเกินกว่าจะเกี่ยวข้อง
แผนสีเหลือง 05/22
สนับสนุน: 2407 - 2401 - 2391 - 2379
แนวต้าน: 2431 - 2437 - 2442 - 2453 - 2458 - 2473
การฝ่าวงล้อมและการทดสอบซ้ำ: 2431 - 2407
ราคาขาย ช่วง 2440 - 2442 หยุด 2446
ซื้อ ช่วงราคา 2409 - 2407 หยุด 2403
ซื้อช่วงราคา 2399 - 2397 หยุด 2393
ทองคำซื้อขายด้วยมาร์จิ้นเล็กน้อยเรียนเทรดเดอร์ทุกท่าน! ในกราฟ H1 เราเห็นโมเมนตัมขาขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยมีแนวโน้มขาขึ้นที่ขยายออกไป เนื่องจากทั้งคู่ซื้อขายอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมด เมื่อปิดเซสชันการซื้อขายในตลาดสหรัฐฯ ราคาสปอตทองคำโลกอยู่ที่ประมาณ 2,429 USD/ออนซ์ เพิ่มขึ้นอย่างมากที่ 15 USD/ออนซ์ เมื่อเทียบกับเซสชันการซื้อขายก่อนหน้าในตลาดนี้
โดยพื้นฐานแล้ว อัตราเงินเฟ้อคงที่ทำให้นักลงทุนเชื่อว่าความเสี่ยงเพิ่มขึ้น ดังนั้นความต้องการซื้อทองคำเพื่อการเก็งกำไรและทุนสำรองจึงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
วันนี้ สหรัฐฯ จะประกาศยอดขายบ้านที่มีอยู่ในเดือนเมษายน และรายงานรายงานการประชุมเดือนเมษายนของธนาคารกลางสหรัฐ (Fed) ทั้งหมดนี้ล้วนเป็นข้อมูลที่จะส่งผลกระทบต่อตลาดการเงิน รวมถึงราคาทองคำด้วย ดังนั้นผู้ลงทุนจึงต้องติดตามข้อมูลที่เผยแพร่อย่างรอบคอบเพื่อหาทิศทางการลงทุนที่ถูกต้อง
เมื่อพิจารณาจากแนวโน้มในปัจจุบัน อาจมีข้อเสียเกิดขึ้นโดยมีแนวต้านทันทีที่ 2,435 ดอลลาร์ ซึ่งจะช่วยสนับสนุนความสนใจของนักลงทุนรายย่อยที่ 2,400 ดอลลาร์ ทำให้เกิดโมเมนตัมใหม่สำหรับการทะลุระดับแนวต้าน เมื่อพูดถึงการทำลายระดับแนวรับที่ถือโดยกระทิง ราคาจะลดลงอย่างมากในขณะที่การรักษาไว้จะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของราคา คาดว่าราคาจะฟื้นตัวหลังการปรับฐานและทดสอบ EMA 34.89 อีกครั้ง เนื่องจากภาพรวมของทองคำยังมีแง่ดีอยู่มาก
GOLD (20 พ.ค.): ราคาทองคำขยับขึ้นทำสถิติสูงสุดใหม่ราคาทองคำเพิ่มขึ้นในวันจันทร์ ราคาโลหะสีเหลืองแตะระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่เกือบ 2,441 ดอลลาร์ในช่วงเซสชั่นเอเชียเมื่อวันจันทร์ ท่ามกลางความหวังใหม่เกี่ยวกับการปรับลดอัตราดอกเบี้ยจากธนาคารกลางสหรัฐฯ และความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ที่เพิ่มสูงขึ้นในตะวันออกกลาง
ดังที่เห็นในกราฟรายวัน Relative Strength Index (RSI) 14 วันกำลังเคลื่อนเข้าสู่แดนที่มีการซื้อมากเกินไป ซึ่งปัจจุบันอยู่ใกล้ระดับ 68.00 ซึ่งบ่งบอกว่ายังมีที่ว่างสำหรับขากลับ
ผู้ซื้อทองคำจะต้องได้รับการยอมรับเหนือระดับสูงสุดเป็นประวัติการณ์ที่ 2,441 ดอลลาร์ หากต้องทดสอบระดับจิตวิทยาที่ 2,450 ดอลลาร์
การเคลื่อนไหวเหนือระดับหลังอย่างต่อเนื่องสามารถเปิดประตูสำหรับการฟื้นตัวครั้งใหม่ไปที่ 2,500 ดอลลาร์
อย่างไรก็ตาม หากผู้ขายทองคำปกป้องแนวต้านที่ $2,450 การฟื้นตัวของราคาที่ $2,400 ยังคงเป็นไปได้
แนวรับถัดไปที่เกี่ยวข้องจะอยู่ที่ระดับต่ำสุดของวันศุกร์ที่ 2,374 ดอลลาร์ ตามมาด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย 21 วัน (SMA) ที่ 2,340 ดอลลาร์
แผนสีเหลือง 05/20
สนับสนุน: 2417 - 2413 - 2401 - 2391 - 2379
แนวต้าน: 2442 - 2451 - 2458 - 2473 - 2484
ฝ่าวงล้อม: 2378 - 2390
ราคาขาย ช่วง 2453 - 2455 หยุด 2459
ซื้อ ช่วงราคา 2392 - 2390 หยุด 2386
ซื้อช่วงราคา 2417 - 2315 หยุด 2411 (ถลกหนัง)
VGI|วิเคราะห์คลื่นคอลเล็คชั่น ABC ถอดรหัสคลื่นอับเดทคลื่น correction ABC ล่าสุดด้วยภาพรายสัปดาห์ หลังจากทำราคาสูงสุดที่ 10 บ ปี 2019
คลื่น a ย่อรูปแบบอิมพัสเร็วและรุนแรงย่อตัวเมื่อช่วงโควิท 61.8%
คลื่น b รีบาวน์รูปแบบสามเหลี่ยมซับซ้อน 5 คลื่น ABCDE ที่ความยาว 61.8% ของคลื่น a วัดจากยอดคลื่น b.c
คลื่น c รูปแบบดาวน์เทรนแชนนัล 5 คลื่น รูปแบบไดกอนัลทแยงมุมสามเหลี่ยมฟอลลิ่งเวจ
c.1 ย่อที่ความยาว 38.2% ของคลื่น a อิมพัสสั้นๆ
c.2 รีบาวน์ที่ 61.8% ของคลื่น 1 วัดจากยอดคลื่น b.c
c.3 ความยาวเท่ากับ 161.8% ความยาวของคลื่น c.1
c.4 รีบาวน์ 50% ของคลื่น c.3
c.5 จุดสังเกตุ ราคาย่อมาที่แนวรับ 61.8% ของคลื่น a ที่คลื่น c.3 แล้วรีบาวน์คลื่น c.4
สัปดาห์ที่ผ่านมาราคาย่อมาที่แนวรับ 100% ของคลื่น a ที่โซนเป้าหมาย 2 บ แล้วเริ่มมีแรงซื้อกลับอีกรอบ
และเป็นโซนราคาเป้าหมายคลื่น c.5 ที่ความยาว 161.8% ของคลื่น c.1
มีโอกาสแกว่งตัวสร้างฐานวอลุ่มเพื่อสะสมกำลัง เป้าหมายรีบาวน์ที่เส้น 50 สัปดาห์ที่โซน 2.5+ บ หากยืนได้จะเป็นสัญญาณกลับตัวแรก และเปลี่ยนแนวโน้มเป็นไซด์เวย์อัพ เป็นโอกาสเก็งกำไรระยะสั้น
RSI สัปดาห์มีสัญญาณ bullish divergence สนับสนุนการกลับตัว หากเบรคแนวต้านเส้น 50 สัปดาห์ แนวต้านถัดไปที่แนวต้านสามเหลี่ยมฟอลลิ่งเวจที่โซน 3 บ จะเป็นการยืนยันการกลับตัว
Bearish case: มีโอกาสที่คลื่น 4 จะปรับตัวเป็นรูปแบบสามเหลี่ยมซับซ้อนแบบขยาย
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
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
ไอเดีย ซื้ออสะสม XAUUSDGLOBALPRIME:XAUUSD ทองคำพักตัวในแนวโน้มขาขึ้น มุมมองซื้อสะสมในกราฟกรอบเวลา DAY บริเวณ 1750-1720 จุด ราคาเป้าหมาย 1800 จุด หากผิดทางมองจุดถอนตัวบริเวณ 1670 จุด
EURUSD วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022 - Northanos FXEURUSD วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
EURUSD วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022EURUSD วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
GBPJPY วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022 - Northanos FXGBPJPY วางแผนการเทรดวันที่ 14 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
EURUSD วางแผนการเทรด 13 June 2022 - Northanos FXGBPJPY วันที่ 13 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
GBPJPY วางแผนการเทรด 13 June 2022 - Northanos FXGBPJPY วันที่ 13 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
EURUSD วางแผนการเทรด 7 June 2022 - Northanos FXEURUSD วันที่ 7 June 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
GBPJPY - วิเคราะห์กราฟประจำวันที่ 25 May 2022GBPJPY วันที่ 25 May 2022 รายละเอียดการวิเคราะห์สามารถดูได้ที่คลิปเลยนะครับ
ปล. นี่เป็นเพียงบทวิเคราะห์เพื่อเป็นกรณีศึกษาเท่านั้น
ไม่ได้มีเจตนาเป็นการบอก Signal แต่อย่างใด ดังนั้นผมจะไม่มีการ
รับผิดชอบแต่อย่างใด สำหรับกำไรที่จะได้รับ หรือความเสียหายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต