ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ: อธิบาย

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (SMMA) เป็น ตัวชี้วัดทางเทคนิค ที่ให้สัญญาณแนวโน้มที่ชัดเจนยิ่งขึ้นโดยการลดเสียงรบกวนในตลาดผ่านการชั่งน้ำหนักข้อมูลประวัติศาสตร์ที่ยาวนานกว่า SMMA แตกต่างจาก ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดั้งเดิม ตรงที่พิจารณาข้อมูลราคาทั้งหมดที่มีอยู่และยังให้ความสำคัญกับราคาปัจจุบันเท่ากับราคาก่อนหน้า ซึ่งจะทำให้เกิดเส้นแนวโน้มที่เรียบง่ายขึ้นสำหรับคุณในการระบุทิศทางของตลาดโดยมีสัญญาณเท็จน้อยลง

สิ่งนี้ทำให้ SMMA มีค่าโดยเฉพาะสำหรับผู้ถือหุ้นและนักเทรดที่ต้องการการยืนยันแนวโน้มที่เชื่อถือได้โดยไม่มีความไม่เสถียรของตัวชี้วัดระยะสั้น ในคู่มือนี้ คุณจะได้ค้นพบว่า SMMA ทำงานอย่างไร เมื่อใดที่ควรใช้มันอย่างมีประสิทธิภาพ และที่ไหนที่มันอยู่ในหมวดหมู่อื่น ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในอุปกรณ์การเทรดของคุณ

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบคืออะไร?

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ (Smoothed Moving Average) เป็นประเภทที่ซับซ้อนของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเลขชี้กำลัง (exponential moving average) ที่ให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์แนวโน้มในระยะยาวมากกว่าการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบใช้เวลามากขึ้นในการเฉลี่ย ซึ่งทำให้มีน้ำหนักต่อข้อมูลราคาเมื่อทำการคำนวณค่าเฉลี่ย ดังนั้น ข้อมูลราคาเก่าที่อยู่ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะไม่มีการละเลย แต่จะมีอิทธิพลน้อยมากต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ฟีเจอร์หลักบางประการของ SMMA ได้แก่:

• หน่วยความจำขยาย: แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายที่ลบข้อมูลเก่า SMMA จะเก็บข้อมูลประวัติทั้งหมด 
• ลดการหน่วงเวลา: แม้ว่าจะใช้ข้อมูลมากขึ้น แต่ SMMA มีการตอบสนองที่รวดเร็วกว่าอินดิเคเตอร์แบบดั้งเดิม 
• การกรองเสียงรบกวน: ช่วยทำให้การเคลื่อนไหวของราคาเล็กน้อยเรียบขึ้นในขณะที่ยังคงรักษาการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่สำคัญ
• การให้คะแนนที่สม่ำเสมอ: ราคาล่าสุดและประวัติศาสตร์ได้รับการพิจารณาอย่างสมดุล

ตัวชี้วัดทำงานได้ดีในตลาดที่มีแนวโน้มซึ่งคุณต้องการอคติด้านทิศทางที่แข็งแกร่งโดยไม่ถูกสั่นสะเทือนจากสัญญาณที่กลับตัวหลายครั้ง นักเทรดมืออาชีพชอบ SMMA เพราะมันช่วยให้ความสมบูรณ์ของแนวโน้มได้รับการรักษาไว้ในช่วงเวลาที่ความผันผวนเพิ่มขึ้น

การทำงานของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ

การคำนวณ SMMA แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ตรงที่มันใช้สูตรการคำนวณแบบวนซ้ำ ซึ่งสร้างขึ้นจากค่าที่ตั้งไว้ก่อนหน้านี้ คณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังมันทำให้แน่ใจว่าจุดราคาทั้งหมดในชุดข้อมูลของคุณมีส่วนร่วมในการอ่านปัจจุบัน สร้างการวิเคราะห์แนวโน้มที่ครอบคลุม

กระบวนการคำนวณ SMMA:

ค่า SMMA แรก: SMMA₁ = (ผลรวมของราคาปิดสำหรับ N ช่วงเวลา) ÷ N

ค่า SMMA ถัดไป: SMMA = (SMMA₋₁ × (N-1) + ราคาปิดปัจจุบัน) ÷ N

ที่: 

• SMMA₋₁ = ค่าของ SMMA ก่อนหน้า 
• N = ความยาวช่วงเวลาที่เลือก 
• ราคาปิดล่าสุด = ราคาปิดล่าสุด

สูตรนี้ช่วยให้จุดข้อมูลเก่าจะ ไม่ถูกทิ้งอย่างสมบูรณ์ แตกต่างจาก SMA ส่งผลให้เกิด เส้นที่เรียบขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ. 

ตัวอย่างการคำนวณแบบทีละขั้นตอนด้วย SMMA 5 ช่วง:

• คำนวณ SMA เริ่มต้นสำหรับ 5 ช่วงแรก: (P₁ + P₂ + P₃ + P₄ + P₅) ÷ 5
• สำหรับช่วงเวลา 6: SMMA₆ = (SMMA₅ × 4 + P₆) ÷ 5
• ดำเนินการตามรูปแบบ: ทุกค่าที่ใหม่จะใช้ 80% ของ SMMA ก่อนหน้า + 20% ของราคาปัจจุบัน.

วิธีการเชิงซ้ำนี้หมายความว่า SMMA ของคุณจะปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงราคาอย่างค่อยเป็นค่อยไป ในขณะที่ยังคงรักษาบริบทประวัติศาสตร์ ระบบการถ่วงน้ำหนักช่วยป้องกันการกระโดดอย่างกะทันหันที่ทำให้เกิดปัญหาในตัวชี้วัดอื่นๆ ในช่วงเวลาที่มีความผันผวน.

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย

การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง SMMA และ Simple Moving Average (SMA) ช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับกลยุทธ์การเทรดของคุณ ในขณะที่ทั้งสองตัวชี้วัดติดตามแนวโน้ม วิธีการและผลลัพธ์ของแต่ละวิธีแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ

ตารางเปรียบเทียบ:

ฟีเจอร์	ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ	ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่าย
การใช้ข้อมูล	ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดที่มี	เฉพาะช่วงเวลาคงที่เท่านั้น
การถ่วงน้ำหนัก	น้ำหนักลดลงสำหรับข้อมูลเก่า	น้ำหนักเท่ากันสำหรับทุกช่วงเวลา
ความตอบสนอง	วิธีการที่สมดุลปานกลาง	ช้ากว่า, เสถียรกว่า
คุณภาพสัญญาณ	สัญญาณผิดพลาดน้อยลง	การกลับตัวที่บ่อยครั้งมากขึ้น
เหมาะที่สุดสำหรับ	การวิเคราะห์แนวโน้มระยะยาว	การระบุรูปแบบระยะสั้น

ความแตกต่างที่สำคัญ:

• การตั้งเวลาสัญญาณ: SMA ให้สัญญาณการกลับตัวที่เร็วกว่าแต่สร้างสัญญาณผิดพลาดมากขึ้นในช่วงตลาดที่เคลื่อนไหวในแนวข้าง SMMA จะกรองเสียงรบกวนในตลาดออกไป ทำให้ได้การยืนยันแนวโน้มที่ช้ากว่าแต่เชื่อถือได้มากกว่า ข้อจำกัดระหว่างความแม่นยำกับความเร็วนี้จะกำหนดว่าเมื่อใดที่แต่ละตัวชี้วัดมีค่าใช้จ่ายสูงสุดสำหรับคุณ.
• ความเสถียรของแนวโน้ม: ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดาจะคำนึงถึงข้อมูลล่าสุดเท่านั้น ในขณะที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบจะคำนึงถึงค่าเฉลี่ยของข้อมูลหลายจุดล่าสุด การคำนวณที่ยาวนานนี้สร้างเส้นแนวโน้มที่มีเสถียรภาพมากขึ้นซึ่งไม่แกว่งไปมาในช่วงเวลาที่มีความผันผวน.
• ความสามารถในการปรับตัวของตลาด: SMA ปรับตัวได้อย่างรวดเร็วต่อสภาวะตลาดใหม่ ทำให้เหมาะสำหรับการเทรดในวันและกลยุทธ์การเก็งกำไร SMMA รักษาทิศทางของแนวโน้มได้นานกว่า ซึ่งเหมาะสำหรับการเทรดแบบสวิงและการเทรดแบบตำแหน่งที่คุณต้องการการยืนยันมากกว่าการเข้าทำการซื้อขายอย่างรวดเร็ว.

เมื่อไหร่ที่จะใช้แต่ละอย่าง:

เลือก SMMA เมื่อ: 

• การเทรดในกรอบเวลาที่ยาวขึ้น (4H, รายวัน, รายสัปดาห์) 

• การค้นหาการยืนยันแนวโน้มที่มีเสียงรบกวนต่ำ 

• การจัดการตำแหน่งในช่วงเวลาที่ผันผวน 

• การรวมกับตัวชี้วัดโมเมนตัม

เลือก SMA เมื่อ: 

• กลยุทธ์การซื้อขายระยะสั้นหรือสแคลปปิ้ง 

• ต้องการสัญญาณการกลับตัวของแนวโน้มอย่างรวดเร็ว 

• การซื้อขายรูปแบบการแตกออก 

• ทำงานกับกรอบเวลา 짧กว่า (1M, 5M, 15M)

กลยุทธ์การเทรดด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบ

SMMA มีการใช้งานที่หลากหลายข้ามกลยุทธ์การเทรดที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การติดตามแนวโน้มไปจนถึงการระบุแนวรับและแนวต้าน การเข้าใจกลยุทธ์เหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถรวม SMMA เข้าได้อย่างมีประสิทธิภาพในระบบการเทรดของคุณ

กลยุทธ์การระบุแนวโน้ม:

การใช้งาน SMMA หลักเกี่ยวข้องกับการกำหนดทิศทางตลาดผ่านการวิเคราะห์ความชัน เมื่อ SMMA เพิ่มขึ้น จะยืนยันความแข็งแกร่งของแนวโน้มขาขึ้น; SMMA ที่ลดลงแสดงถึงโมเมนตัมขาลง วิธีการนี้ทำงานได้ดีที่สุดในกรอบเวลาที่สูงกว่าซึ่งแนวโน้มพัฒนาขึ้นในระยะเวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์มากกว่าหลายนาที

ความสัมพันธ์การซื้อขาย Price-SMMA: 

• สัญญาณขาขึ้น: ราคาปิดสูงกว่าค่า SMMA ที่เพิ่มขึ้น 
• สัญญาณขาลง: ราคาปิดต่ำกว่าค่า SMMA ที่ลดลง 
• โซนกลาง: ราคาสวิงไปรอบๆ SMMA ที่แบน

ระดับการสนับสนุนและต้านทาน:

SMMA มักทำหน้าที่เป็นการสนับสนุนที่มีพลศาสตร์ในช่วงขาขึ้นและเป็นแนวต้านในช่วงขาลง นักเทรดมืออาชีพใช้การกระเด้งของ SMMA เป็นโอกาสในการเข้าซื้อ โดยตั้งจุดหยุดไว้เพียงข้ามเส้นของตัวบ่งชี้ วิธีการนี้ให้การจัดการความเสี่ยงที่ชัดเจน ในขณะที่จับการเคลื่อนที่ของแนวโน้มที่ต่อเนื่อง.

การวิเคราะห์หลายกรอบเวลา:

รวม SMMAs ในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อสร้างการวิเคราะห์แนวโน้มที่ครอบคลุม: 

• SMMA เร็ว (20 ช่วงเวลา): โมเมนตัมระยะสั้น 
• Medium SMMA (50-period): แนวโน้มระดับกลาง 
• SMMA ช้า (100 ช่วงเวลา): ทิศทางระยะยาว

เมื่อทั้งสามอย่างตรงกันในทิศทางเดียวกัน ความแข็งแกร่งของแนวโน้มจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ การข้ามกันระหว่าง SMMAs ในช่วงเวลาที่แตกต่างกันจะสร้างสัญญาณการเข้าและออกที่มีระดับความไวที่แตกต่างกัน

เทคนิคการเข้าและออก: 

• การเข้าสู่ตลาดยาว: ราคาถอยกลับไปยัง SMMA ที่สูงขึ้นพร้อมการยืนยันที่เป็นบวก 

• การเข้าสั้น: การปฏิเสธราคาใน SMMA ที่ลดลงพร้อมกับโมเมนตัมขาลง 

• การออก: การเปลี่ยนแปลงแนวลาด SMMA หรือสัญญาณกรอบเวลาในทิศทางตรงกันข้าม

ข้อดีและข้อจำกัดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับเรียบ

ทุกตัวชี้วัดทางเทคนิคมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่กำหนดประสิทธิภาพของมันภายใต้สภาวะตลาดที่แตกต่างกัน SMMA มีข้อดีในสถานการณ์เฉพาะ แต่มีความยากลำบากในบางสถานการณ์

ข้อดีหลัก:

• การลดเสียงรบกวนที่ดีขึ้น: การพิจารณาข้อมูลที่ขยายออกของ SMMA จะกรองการเคลื่อนไหวของราคาที่สุ่มมากมายซึ่งตัวบ่งชี้ในช่วงเวลาสั้น ๆ มักจะประสบปัญหา ในแง่นี้ มันมีค่าโดยเฉพาะในตลาดที่มีเสียงรบกวนซึ่งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ สร้างสัญญาณเท็จจำนวนมาก.

• ความคงทนของแนวโน้ม: เมื่อ SMMA กำหนดทิศทาง มันจะรักษาความเอนเอียงได้นานกว่าตัวเลือกอื่นๆ ความคงทนนี้ทำให้คุณอยู่ในตำแหน่งระหว่างแนวโน้มที่ทำกำไรโดยไม่ออกก่อนเวลาในช่วงการปรับตัวเล็กน้อย。

• บริบททางประวัติศาสตร์: แตกต่างจากตัวชี้วัดที่มองข้ามข้อมูลเก่า SMMA รวมประวัติราคาอย่างครบถ้วน วิธีการนี้ให้บริบทสำหรับการดำเนินการในตลาดปัจจุบันและช่วยให้สามารถระบุได้ว่าเมื่อใดที่แนวโน้มเปลี่ยนแปลงจริง ๆ เทียบกับการเปลี่ยนแปลงชั่วคราว

• การลดสัญญาณเท็จ: โดยการให้ความสำคัญกับความราบรื่น SMMA จึงต้องเสียสละความเร็วบางส่วนเพื่อลดความถี่ของสัญญาณเท็จ (whipsaws) ที่พบได้บ่อยในตัวชี้วัดที่เร็วกว่า เช่น EMA ในตลาดที่เคลื่อนไหวข้างเคียง นี่เป็นการแลกเปลี่ยนที่สำคัญ เนื่องจากกลยุทธ์ที่มีความถี่ของสัญญาณเท็จสูง (เช่น สูงถึง 57-76% สำหรับการตั้งค่าการข้ามของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่บางประเภท ตามที่พบในการทดสอบย้อนหลังของ S&P 500) จะนำไปสู่ การลดลงอย่างมีนัยสำคัญ จากต้นทุนการทำธุรกรรมและการขาดทุนเล็กน้อย.

ข้อจำกัดที่สำคัญ:

• ความล่าช้าของสัญญาณ: ข้อเสียของความสามารถในการลดเสียงของ SMMA คือจุดอ่อนในเรื่องการตอบสนอง เมื่อ SMMA ยืนยันการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้ม การเคลื่อนไหวที่สำคัญอาจเกิดขึ้นแล้ว ความล่าช้านี้อาจส่งผลต่อศักยภาพในการทำกำไร โดยเฉพาะในตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว。
• ช่องโหว่ Whipsaw: ในระหว่างการกลับตัวของแนวโน้มที่แท้จริง SMMA อาจสร้างสัญญาณที่ขัดแย้งกันในระหว่างทางที่ปรับตัวเข้ากับสภาพตลาดใหม่อย่างช้าๆ การเริ่มต้นที่ผิดพลาดหลายครั้งอาจส่งผลกระทบต่อนักเทรดก่อนที่ทิศทางจะชัดเจน.
• ประสิทธิภาพต่ำในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวแบบด้านข้าง: SMMA จะทำงานได้ไม่ดีเมื่อราคามีแนวโน้มเคลื่อนที่ไปด้านข้างโดยไม่มีทิศทาง ตัวชี้วัดอาจแกว่งไปมารอบการเคลื่อนไหวของราคาโดยไม่มีสัญญาณการซื้อขายที่สามารถทำกำไรได้ ส่งผลให้การพยายามซื้อขายเป็นไปอย่างน่าผิดหวัง.

นอกจากนี้ การศึกษาขนาดใหญ่เกี่ยวกับกฎการวิเคราะห์ทางเทคนิค (ที่ใช้กฎการซื้อขายหลายพันรายการ) แสดงให้เห็นว่าหลายกลยุทธ์ที่อิงตามกฎทางเทคนิคประสบปัญหาในการทดสอบนอกตัวอย่าง นี่บ่งชี้ว่าคุณต้องใช้ฟิลเตอร์หรือรวมตัวบ่งชี้เพื่อลดการปรับเข้ากับข้อมูลมากเกินไป การศึกษา แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มแถบฟิลเตอร์ (ที่ต้องการให้ราคาข้ามออกจากค่าเฉลี่ย) สามารถลดสัญญาณเท็จได้ แม้ว่าจะไม่สามารถกำจัดออกไปได้ทั้งหมด

การประเมินสภาพตลาด:

SMMA โดดเด่นเมื่อ: 

• มีเงื่อนไขที่มีแนวโน้มสูง 
• ความผันผวนสร้างเสียงรบกวนในตัวชี้วัดอื่น 
• จำเป็นต้องมีการจัดการตำแหน่งระยะยาว 
• มีการค้นหาการจัดตำแหน่งหลายกรอบเวลา

หลีกเลี่ยง SMMA ในช่วง: 

• ช่วงเวลาที่มีการเคลื่อนไหวแคบหรือลงทุนรวม 
• กลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูง 
• ตลาดที่ต้องการการตอบสนองสัญญาณทันที 
• สภาพแวดล้อมที่มีความผันผวนต่ำโดยมีแนวโน้มขั้นต่ำ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและการตั้งค่าสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ

การปรับแต่ง SMMA ต้องเข้าใจว่าการตั้งค่าที่แตกต่างกันส่งผลต่อประสิทธิภาพในสภาพตลาดและสไตล์การซื้อขายที่หลากหลายอย่างไร

แนวทางการเลือกช่วงเวลา:

SMMA ระยะสั้น (10-20 รอบ): ให้สัญญาณที่เร็วขึ้นพร้อมความไวที่เพิ่มขึ้นต่อการเปลี่ยนแปลงของราคา เหมาะสำหรับการซื้อขายภายในวันและการระบุแนวโน้มที่รวดเร็ว อย่างไรก็ตาม คาดว่าจะมีสัญญาณผิดพลาดมากขึ้นในช่วงเวลาที่มีความผันผวน.

SMMA ระยะกลาง (21-50 ช่วงเวลา): สร้างสมดุลระหว่างการตอบสนองกับความเชื่อถือได้ เป็นการตั้งค่าที่มีความหลากหลายมากที่สุดสำหรับการซื้อขายแบบสวิงและการจัดการตำแหน่งระยะกลาง ทำงานได้ดีในหลายช่วงเวลาและสภาวะตลาดต่างๆ

SMMA ระยะยาว (50+ ช่วงเวลา): เสนอความเสถียรของแนวโน้มสูงสุดพร้อมสัญญาณเท็จน้อยที่สุด เหมาะสำหรับการเทรดแบบตำแหน่งและการระบุแนวโน้มหลัก การสร้างสัญญาณที่ช้าลงต้องใช้ความอดทน แต่ช่วยเพิ่มความแม่นยำ.

กลยุทธ์การรวมกัน:

ระบบ SMMA คู่: ใช้ SMMA เร็ว (20) และ SMMA ช้า (50) ร่วมกัน การข้ามกันของ SMMA เร็วเหนือสัญญาณ SMMA ช้าบ่งชี้การเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้น วิธีการนี้ช่วยลดข้อจำกัดของตัวบ่งชี้เดี่ยวในขณะที่รักษาประโยชน์ของ SMMA ไว้

SMMA กับการยืนยันปริมาณ: รวมสัญญาณ SMMA กับการวิเคราะห์ปริมาณ แนวโน้มที่แข็งแกร่งมักจะแสดงปริมาณที่เพิ่มขึ้นระหว่างการเปลี่ยนทิศทางของ SMMA ปริมาณที่อ่อนแอในระหว่างสัญญาณ SMMA แสดงถึงการแตกออกที่อาจผิดพลาด

คำแนะนำในการตั้งค่าแพลตฟอร์ม: 

• ใช้ SMMA กับราคาปิดเพื่อความสม่ำเสมอ 
• ใช้สีที่ตัดกัน (สีน้ำเงินสำหรับแนวโน้มขาขึ้น, สีแดงสำหรับแนวโน้มขาลง) 
• ตั้งการแจ้งเตือนสำหรับการเปลี่ยนแปลงความชันของ SMMA 
• ตรวจสอบหลายช่วงเวลาในเวลาเดียวกัน

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการดำเนินการ: 

• การพึ่งพา SMMA มากเกินไปโดยไม่มีบริบทตลาด 
• การละเลยการยืนยันปริมาณ 
• ใช้ช่วงเวลาที่ไม่เหมาะสมสำหรับสไตล์การเทรด 
• คาดหวังสัญญาณทันทีในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวอยู่

จากประสบการณ์ของเราในบัญชีการซื้อขายสวิงที่หลากหลาย SMMA ได้แสดงให้เห็นถึงคุณค่าอย่างมากในฐานะตัวกรองแนวโน้มระยะยาวสำหรับสินทรัพย์ที่มีความผันผวนสูง เช่น สกุลเงินดิจิทัลและหุ้นเติบโตที่เลือก ในปี 2023 ขณะที่ติดตามหุ้นเทคโนโลยีขนาดกลาง หุ้น EMA ระยะเวลา 50 ได้สร้างสัญญาณขายเท็จแปดสัญญาณในช่วงระยะเวลาการรวมตัวสี่เดือน สร้างการแกว่งตัวอย่างรุนแรงพร้อมกับการกระโดดของราคาแบบสั้น 

ในช่วงเวลาเดียวกัน ค่า SMMA 50 ช่วงยังคงที่หรือต่ำกว่าเล็กน้อย สร้างสัญญาณขายที่ผิดพลาดเป็นศูนย์และกรองเสียงรบกวนในตลาดได้สำเร็จ เราใช้ SMMA เป็นกฎที่เข้มงวด: ให้เปิดตำแหน่งยาวเฉพาะเมื่อราคาสูงกว่า SMMA 50 ช่วง กลไกการกรองที่ง่ายนี้ป้องกันการซื้อขายที่ขาดทุนหกครั้งจากสัญญาณที่ไม่สม่ำเสมอของ EMA ยืนยันเสถียรภาพที่เหนือกว่าของ SMMA ในการกำหนดทิศทาง ที่แท้จริง ของแนวโน้มพื้นฐาน แม้ว่าการตอบสนองที่ช้ากว่าของมันจะนำไปสู่จุดเข้าหรือออกที่ล่าช้าเล็กน้อยก็ตาม

บทสรุป

Smoothed Moving Average ให้ข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับแนวโน้มแก่ผู้ค้าโดยวิธีการเฉพาะของการชั่งน้ำหนักข้อมูลราคาและการอ้างอิงถึงประวัติ แม้ว่า SMMA อาจไม่ใช่สัญญาณที่เร็วที่สุด คุณสมบัติในการลดเสียงรบกวนและความซื่อสัตย์ของแนวโน้มทำให้มันมีประโยชน์มากสำหรับการจัดการตำแหน่งและกลยุทธ์การซื้อขายระยะยาว การทำกำไรด้วย SMMA เกิดขึ้นจากการเข้าใจข้อจำกัดของมันในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวในช่วงและการใช้ประโยชน์จากความมีประโยชน์ของมันในตลาดที่มีแนวโน้ม.