Klinger Volume Oscillator (KVO) ถูกพัฒนาโดย Stephen Klinger ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีคุณสมบัติพิเศษสองอย่างที่ดูเหมือนจะขัดแย้งกันในครั้งแรก: มันมีความไวต่อสัญญาณของจุดสูงสุดและต่ำสุดในระยะสั้น แต่ในขณะเดียวกันก็สามารถแสดงให้เห็นถึงกระแสการไหลเข้าหรือออกของเงินในระยะยาวได้อย่างแม่นยำมาก
KVO มีหลักการทำงานตามนี้:
- ระดับราคาถือเป็นการวัดความเคลื่อนไหว และปริมาณคือพลังของการเคลื่อนไหว โดยการรวมของ High + Low + Close จะช่วยกำหนดแนวโน้ม หากผลรวมของวันปัจจุบันมากกว่าวันก่อนหน้า แสดงว่ามีการสะสม และหากน้อยกว่าจะแสดงถึงการกระจาย หากผลรวมเท่ากัน แนวโน้มปัจจุบันจะยังคงอยู่;
- ปริมาณก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่คงที่ในราคาภายในวัน ซึ่งแสดงถึงความแข็งแกร่งของการซื้อและขาย KVO จะกำหนดพลังของปริมาณโดยดูจากความแตกต่างระหว่างจำนวนหุ้นที่สะสมและกระจายในแต่ละวัน หากพลังปริมาณสูงและเพิ่มขึ้น จะนำไปสู่แนวโน้มขาขึ้น และเมื่อค่าดังกล่าวลดลงจะเป็นสัญญาณแรกของการเกิดแนวโน้มขาลง การฟื้นตัวของพลังปริมาณจะแสดงถึงการสะสมที่ชัดเจนก่อนการเกิดจุดต่ำสุด;
- เมื่อเปลี่ยนพลังปริมาณมาเป็นออสซิเลเตอร์ ซึ่งแสดงถึงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล 34 และ 55 วัน พร้อมกับเส้นสัญญาณ 13 วัน จะทำให้คุณสามารถวาด "พลังปริมาณ" สำหรับการเข้าหรือออกจากตลาดได้อย่างง่ายดาย การเปรียบเทียบพลังนี้กับการเคลื่อนไหวของราคา สามารถช่วยให้คุณเห็นความคลาดเคลื่อนระหว่างจุดสูงสุดและต่ำสุด
Klinger แนะนำให้ปฏิบัติตามหลักการต่อไปนี้เมื่อใช้ KVO:
- สัญญาณที่เชื่อถือได้ที่สุดจะปรากฏในทิศทางเดียวกับแนวโน้ม;
- สัญญาณที่แข็งแกร่งที่สุดคือความแตกต่างระหว่างจุดสูงสุดใหม่และจุดต่ำสุดของราคาและกราฟของอินดิเคเตอร์ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีการซื้อเกินหรือขายเกิน;
- ในกรณีที่มีแนวโน้มขาขึ้น ควรซื้อเมื่อ KVO ลดลงไปที่ระดับต่ำมาก ตำ่กว่า 0 และกลับขึ้นมา ข้ามเส้นสัญญาณ และในกรณีที่มีแนวโน้มขาลง ควรขายเมื่อ KVO ขึ้นไปที่ระดับสูงมาก สูงกว่า 0 และกลับลงมา ข้ามเส้นสัญญาณ
เราควรจำไว้ว่าการใช้ KVO จะมีประสิทธิภาพดีเมื่อทำการซื้อขายในทิศทางของแนวโน้ม แต่จะมีประสิทธิภาพน้อยลงหากทำการซื้อขายขัดกับแนวโน้ม
เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณเลือกประเภทของการปรับขนาดของฮิสโตแกรมและเส้นสัญญาณของ XKVO จากตัวเลือกสิบแบบ:
- SMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบธรรมดา;
- EMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล;
- SMMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบ;
- LWMA - ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบน้ำหนักเชิงเส้น;
- JJMA - ค่าเฉลี่ยแบบปรับตัว JMA;
- JurX - การปรับขนาดแบบอัลตร้าเชิงเส้น;
- ParMA - การปรับขนาดแบบพาราโบลิค;
- T3 - การปรับขนาดแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลหลายเท่า;
- VIDYA - การปรับขนาดด้วยอัลกอริธึมของ Tushar Chande;
- AMA - การปรับขนาดด้วยอัลกอริธึมของ Perry Kaufman.
ควรทราบว่าพารามิเตอร์ Phase1 และ Phase2 มีความหมายแตกต่างกันในแต่ละอัลกอริธึมการปรับขนาด สำหรับ JMA, Phase เป็นตัวแปรภายนอกที่มีค่าตั้งแต่ -100 ถึง +100 สำหรับ T3 คืออัตราส่วนการปรับขนาดที่คูณด้วย 100 เพื่อให้เห็นภาพได้ดีขึ้น สำหรับ VIDYA เป็นระยะเวลาของออสซิเลเตอร์ CMO และสำหรับ AMA คือระยะเวลาช้าในการคำนวณ EMA พารามิเตอร์เหล่านี้ไม่มีผลต่อการคำนวณการปรับขนาดในอัลกอริธึมอื่น ๆ ใน AMA ระยะเวลาที่รวดเร็วของ EMA โดยค่าเริ่มต้นจะเป็นค่าคงที่เท่ากับ 2 และอัตราการเติบโตสำหรับ AMA ก็เท่ากับ 2 เช่นกัน
เครื่องมือนี้ใช้ไลบรารี SmoothAlgorithms.mqh (ต้องคัดลอกไปยัง terminal_data_folder\MQL5\Include) การใช้คลาสนี้อธิบายโดยละเอียดในบทความ "ราคากลางเพื่อการคำนวณกลางโดยไม่ต้องใช้บัฟเฟอร์เพิ่มเติม".
ความคิดเห็น 0