บล็อกอินดิเคเตอร์ (Indicator Blocks)

อินดิเคเตอร์การเทรด

ปลดล็อกมุมมองทางเทคนิคที่หลากหลายด้วยบล็อกอินดิเคเตอร์ ซึ่งมีอินดิเคเตอร์ให้เลือกใช้อย่างครบครัน ตั้งแต่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายไปจนถึงการคำนวณที่ซับซ้อน ส่วนนี้ช่วยให้ผู้ใช้นำอินดิเคเตอร์เหล่านี้ไปใช้ในกลยุทธ์ได้อย่างราบรื่น เพิ่มความสามารถในการอ่านแนวโน้มตลาดและระบุจุดเข้าหรือจุดออกที่เป็นไปได้อย่างแม่นยำ

หากต้องการสร้างบล็อกอินดิเคเตอร์ใหม่ ให้ดับเบิลคลิกบนหน้าจอบลูพรินต์ หรือคลิกปุ่ม + ในเมนู จากนั้นพิมพ์ในแถบค้นหาว่า “indicator/” ตามด้วยชื่อย่อด้านล่าง หรือพิมพ์เฉพาะชื่อย่อก็ได้

โปรดจำไว้ว่ากลยุทธ์แต่ละแบบต้องการอินดิเคเตอร์ต่างชนิดกัน อินดิเคเตอร์การเทรดที่ดีที่สุดคือชุดที่เสริมกันและกัน โดยไม่ให้ข้อมูลซ้ำซ้อน

อินดิเคเตอร์แนะนำของเรา

ชื่ออินดิเคเตอร์: ตัวย่อ

กำไรจากสัญญาณล่าสุด: last_profit

_Last signal profit_ ช่วยคำนวณกำไรนับตั้งแต่สัญญาณเทรดครั้งล่าสุด ให้ผู้ใช้เห็นภาพผลการดำเนินงานของกลยุทธ์ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ มีประโยชน์สำหรับสร้างตัวกระตุ้นการหยุดเทรด (Stop Trigger)

การตรวจจับรูปแบบแท่งเทียน: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ ช่วยตรวจจับรูปแบบแท่งเทียน เช่น แท่งกระทิง แท่งหมี ค้อน (Hammer) ดาวตก (Shooting Star) และอื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้ระบุแนวโน้มตลาดสำคัญและสัญญาณกลับตัวที่เป็นไปได้จากการก่อตัวของแท่งเทียน

ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์: rsi

Relative Strength Index วัดความเร็วและอัตราการเปลี่ยนแปลงของราคาในตลาด โดยแกว่งตัวระหว่าง 0 ถึง 100 ช่วยบอกว่าสินทรัพย์อยู่ในภาวะซื้อมากเกินไปหรือขายมากเกินไป ทำให้ผู้ใช้ระบุจุดกลับตัวของแนวโน้มและสภาวะตลาดที่เป็นไปได้

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย: sma

_Simple Moving Average_ คำนวณราคาเฉลี่ยของสินทรัพย์ในช่วงจำนวนคาบที่กำหนด ให้เส้นแนวโน้มที่เรียบ มีประโยชน์ในการระบุทิศทางตลาดโดยรวม

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล: ema

_Exponential Moving Average_ คล้ายกันแต่ให้น้ำหนักกับราคาล่าสุดมากกว่า จึงตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาระยะสั้นได้ไวกว่า เหมาะสำหรับจับแนวโน้มตลาดที่เกิดขึ้นทันที

ซูเปอร์เทรนด์: SuperTrend

_Supertrend_ คำนวณค่า Supertrend จากราคาและความผันผวนของตลาด ช่วยให้ผู้ใช้ระบุทิศทางของแนวโน้มปัจจุบัน

ซูเปอร์เทรนด์ KO: SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ คล้ายกับ Supertrend แต่ SupertrendKO เป็นเวอร์ชันดัดแปลงที่นำสัญญาณรบกวนของตลาดมาคิดด้วย โดยมุ่งให้สัญญาณแนวโน้มที่แม่นยำขึ้นด้วยการลดสัญญาณหลอกให้น้อยที่สุด

รายชื่ออินดิเคเตอร์การเทรดทั้งหมด

ค่าสัมบูรณ์แบบเวกเตอร์: abs

Vector Absolute Value คำนวณค่าสัมบูรณ์ของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

อาร์กโคไซน์แบบเวกเตอร์: acos

_Vector Arccosine_ คำนวณค่าอาร์กโคไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

เส้นสะสม/แจกจ่าย: ad

_Accumulation Distribution Line_ ระบุแนวโน้มของหุ้น โดยใช้ความสัมพันธ์ระหว่างการไหลของปริมาณซื้อขายกับราคาหุ้น

บวก: add

Add นำอาร์เรย์สองชุดมาบวกกัน

ออสซิลเลเตอร์สะสม/แจกจ่าย: adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ คำนวณโดยนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลระยะสั้นของเส้นสะสม/แจกจ่าย ลบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลระยะยาวของเส้นสะสม/แจกจ่าย

ดัชนีการเคลื่อนที่เชิงทิศทางเฉลี่ย: adx

_Average Directional Movement Index_ แสดงความแข็งแกร่งของแนวโน้มผ่านค่าในช่วง 0 ถึง 100

เรตติงดัชนีการเคลื่อนที่เชิงทิศทางเฉลี่ย: adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ เหมือนกับดัชนีการเคลื่อนที่เชิงทิศทางเฉลี่ยแต่เรียบกว่า อินดิเคเตอร์นี้ได้รับผลกระทบจากการแกว่งตัวระยะสั้นที่รวดเร็วของตลาดน้อยกว่า adx

อเวซัมออสซิลเลเตอร์: ao

_Awesome Oscillator_ วัดโมเมนตัมของตลาด

ออสซิลเลเตอร์ราคาสัมบูรณ์: apo

_Absolute Price Oscillator_ คือผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลระยะสั้นกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลระยะยาว

อารูน: aroon

_Aroon_ ประกอบด้วยอินดิเคเตอร์สองตัว: Aroon-Up และ Aroon-Down อารูนสามารถระบุจุดเริ่มต้นของแนวโน้ม ความแข็งแกร่งของแนวโน้ม และการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ ได้

อารูนออสซิลเลเตอร์: aroonosc

_Aroon Oscillator_ คือผลต่างระหว่างอินดิเคเตอร์ Aroon-Up และ Aroon-Down โดยผลลัพธ์จะเป็นค่าระหว่าง 0 ถึง 100

อาร์กไซน์แบบเวกเตอร์: asin

_Vector Arcsine_ คำนวณค่าอาร์กไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

อาร์กแทนเจนต์แบบเวกเตอร์: atan

_Vector Arctangent_ คำนวณค่าอาร์กแทนเจนต์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ช่วงการแกว่งตัวจริงเฉลี่ย: atr

_Average True Range_ วัดความผันผวนของตลาดจากช่วงราคาของหุ้นในช่วงเวลาที่กำหนด

ราคาเฉลี่ย: avgprice

_Average Price_ แสดงค่าเฉลี่ยของราคาเปิด สูงสุด ต่ำสุด และราคาปิดของหุ้น

โบลินเจอร์แบนด์: bbands

_Bollinger Bands_ ประกอบด้วยแถบบน แถบกลาง และแถบล่าง โดยแถบกลางคืออินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ส่วนแถบบนและแถบล่างอยู่สองข้างของแถบกลาง ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นตัวกำหนดระยะห่างระหว่างแถบกลางกับแถบบนและแถบล่าง

ดุลอำนาจซื้อขาย: bop

_Balance of Power_ ประเมินความแข็งแกร่งของฝั่งผู้ซื้อและผู้ขายในตลาด

การตรวจจับรูปแบบแท่งเทียน: candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ ช่วยตรวจจับรูปแบบแท่งเทียน เช่น แท่งกระทิง แท่งหมี ค้อน (Hammer) ดาวตก (Shooting Star) และอื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้ระบุแนวโน้มตลาดสำคัญและสัญญาณกลับตัวที่เป็นไปได้จากการก่อตัวของแท่งเทียน

ดัชนีคอมโมดิตี้แชนแนล: cci

_Commodity Channel Index_ จะมีค่าสูงเมื่อราคาอยู่สูงกว่าค่าเฉลี่ยมาก และมีค่าต่ำเมื่อราคาอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยมาก ดังนั้น cci จึงระบุโซนซื้อมากเกินไปและขายมากเกินไปของราคาได้ นอกจากนี้ยังใช้ค้นหาการกลับตัวและไดเวอร์เจนซ์อีกด้วย

การปัดขึ้นแบบเวกเตอร์: ceil

_Vector Ceiling_ แสดงจำนวนเต็มที่น้อยที่สุดจากสมาชิกของอาร์เรย์

ชานเดโมเมนตัมออสซิลเลเตอร์: cmo

_Chande Momentum Oscillator_ คำนวณโมเมนตัมของราคาในวันที่ตลาดเป็นขาขึ้นหรือ/และขาลง กล่าวคือ คำนวณผลต่างระหว่างผลรวมของราคาปิดที่สูงขึ้นกับผลรวมของราคาปิดที่ต่ำลง หารด้วยผลรวมของการเคลื่อนไหวราคาทั้งหมด

โคไซน์แบบเวกเตอร์: cos

_Vector Cosine_ คำนวณค่าโคไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ไฮเพอร์โบลิกโคไซน์แบบเวกเตอร์: cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ คำนวณค่าไฮเพอร์โบลิกโคไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

การตัดกันแบบใดก็ได้: crossany

_Crossany_ ตรวจจับอย่างต่อเนื่องว่าอินพุตทั้งสองตัดกันหรือไม่

การตัดขึ้น: crossover

_Crossover_ ตรวจจับอย่างต่อเนื่องว่าอินพุตตัวแรกกำลังตัดขึ้นเหนืออีกตัวหรือไม่ ต่างจากอินดิเคเตอร์ crossany ตรงที่สถานการณ์เดียวที่นับคือเมื่ออินพุตตัวแรกขึ้นไปอยู่เหนืออีกตัวหนึ่ง

ความผันผวนไชคิน: cvi

Chaikins Volatility คำนวณผลต่างระหว่างราคาสูงสุดและต่ำสุดของแต่ละคาบ

ดีเคย์: decay

_Decay_ เก็บอาร์เรย์ของสัญญาณล่าสุดไว้ เป็นอินดิเคเตอร์ที่มีประโยชน์ โดยเฉพาะในอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสองชั้น: dema

_Double Exponential Moving Average_ เหมือนกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล แต่เนื่องจากให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า จึงให้ข้อมูลที่มีความหน่วงน้อยกว่า

อินดิเคเตอร์เชิงทิศทาง: di

_Directional Indicator_ ประกอบด้วยเส้น positive directional indicator และ negative directional indicator ซึ่งแสดงการเคลื่อนไหวของแนวโน้มราคา การตัดกันของสองเส้นนี้จะสร้างสัญญาณซื้อและขาย หากเส้นบวกตัดขึ้นผ่านเส้นลบ ถือเป็นสัญญาณซื้อ และในทางกลับกัน

การหารแบบเวกเตอร์: div

_Vector Division_ นำอินพุตที่กำหนดมาหารกัน

การเคลื่อนที่เชิงทิศทาง: dm

_Directional Movement_ วาดเส้น positive directional movement และ negative directional movement โดยคำนวณจากราคาสูงสุดและต่ำสุดก่อนหน้า

ออสซิลเลเตอร์ราคาปรับแนวโน้มออก: dpo

_Detrended Price Oscillator_ ตัดแนวโน้มราคาออกเพื่อให้ระบุจุดสูงสุดและจุดต่ำสุดได้ง่ายขึ้น ทำให้การประมาณความยาวของวัฏจักรด้วยอินดิเคเตอร์นี้ง่ายกว่ามาก

ดัชนีการเคลื่อนที่เชิงทิศทาง: dx

_Directional Movement Index_ หรือที่เรียกกันว่า dmi ประกอบด้วยเส้นการเคลื่อนที่เชิงทิศทางสองเส้นและอินดิเคเตอร์ดัชนีการเคลื่อนที่เชิงทิศทางเฉลี่ย

ดีเคย์แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล: edecay

_Exponential Decay_ แทบจะเหมือนกับ decay แต่เร็วกว่าเมื่อใช้ช่วงเวลาเดียวกัน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียล: ema

_Exponential Moving Average_ แสดงทิศทางการเปลี่ยนแปลงของราคาในช่วงเวลาหนึ่ง EMA คล้ายกับ Simple Moving Average แต่ในขณะที่ SMA คำนวณค่าเฉลี่ยของราคาโดยตรง EMA จะให้น้ำหนักกับราคาล่าสุดมากกว่า

ความง่ายในการเคลื่อนที่: emv

_Ease of Movement_ ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความผันผวนของราคากับปริมาณการซื้อขาย

เอ็กซ์โพเนนเชียลแบบเวกเตอร์: exp

_Vector Exponential_ คืนค่าเอ็กซ์โพเนนเชียลของตัวเลขแต่ละตัวในอาร์เรย์อินพุต กล่าวคือ คำนวณค่าคงที่ของออยเลอร์ (e) ยกกำลังด้วยสมาชิกอินพุตแต่ละตัว

การแปลงฟิชเชอร์: fisher

_Fisher Transform_ มุ่งเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์จุดกลับตัวในอนุกรมราคา โดยทำให้การกระจายตัวของราคาใกล้เคียงการแจกแจงปกติมากขึ้น การแปลงนี้ทำให้ระบุค่าสุดขั้วและการกลับตัวที่เป็นไปได้ได้ง่ายขึ้น

การปัดลงแบบเวกเตอร์: floor

Vector Floor ของค่าหนึ่ง ๆ คือจำนวนเต็มที่มากที่สุดซึ่งน้อยกว่าหรือเท่ากับค่านั้น

ออสซิลเลเตอร์พยากรณ์: fosc

_Forecast Oscillator_ คาดการณ์ราคาหุ้นที่กำลังจะมาถึง โดยติดตามผลต่างระหว่างราคาหุ้นปัจจุบันกับราคาจากการถดถอยเชิงเส้นที่ได้จากฟังก์ชัน Time Series Forecast

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ฮัลล์: hma

_Hull Moving Average_ คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ปรับปรุงแล้วซึ่งขจัดความหน่วง (จึงเร็วมาก) และเรียบกว่าอินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบดั้งเดิมอื่น ๆ

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบปรับตัวคอฟแมน: kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ ลดสัญญาณหลอกด้วยการขจัดความผันผวนของราคาระยะสั้น กล่าวคือ kama ตัดสัญญาณรบกวนของตลาดออก ดังนั้นหากความผันผวนของตลาดต่ำ เส้นจะเกาะติดราคาตลาดปัจจุบัน

คลิงเจอร์วอลุ่มออสซิลเลเตอร์: kvo

_Klinger Volume Oscillator_ พยากรณ์การกลับตัวของตลาดโดยเปรียบเทียบปริมาณการซื้อขายกับราคา

บล็อกหน่วงเวลา: lag

Lag block หน่วงข้อมูลอินพุตตามจำนวนที่กำหนด เช่น หากตั้งค่าหน่วง 1 บนแท่งเทียน 15 นาที บล็อกจะส่งออกข้อมูลของแท่งเทียนก่อนหน้า มีประโยชน์สำหรับเปรียบเทียบค่าปัจจุบันกับค่าในอดีต

ตัวกรองลาแกร์: laguerrefilter

_Laguerre filter_ ใช้ปรับข้อมูลราคาให้เรียบและระบุแนวโน้ม โดยประยุกต์อัลกอริทึมตัวกรองลาแกร์กับข้อมูลตลาด ลดสัญญาณรบกวนและให้ภาพแนวโน้มที่แท้จริงชัดเจนขึ้น

กำไรจากสัญญาณล่าสุด: last_profit

_Last signal profit_ ช่วยคำนวณกำไรนับตั้งแต่สัญญาณเทรดครั้งล่าสุด ให้ผู้ใช้เห็นภาพผลการดำเนินงานของกลยุทธ์ในช่วงเวลาหนึ่ง ๆ

การถดถอยเชิงเส้น: linreg

_Linear Regression_ พล็อตค่าปลายของเส้นถดถอยเชิงเส้นสำหรับจำนวนแท่งที่กำหนด

จุดตัดการถดถอยเชิงเส้น: linregintercept

_Linear Regression Intercept_ คืนค่าความสูงของเส้นถดถอยเชิงเส้น ณ แท่งอินพุตแรกของช่วงเวลาเคลื่อนที่

ความชันการถดถอยเชิงเส้น: linregslope

_Linear Regression Slope_ ระบุทิศทางของความแข็งแกร่งของแนวโน้ม อินดิเคเตอร์คำนวณความชันของแต่ละแท่งโดยใช้แท่งปัจจุบันร่วมกับ n-1 แท่งก่อนหน้า โดย n คือช่วงเวลาที่เทรดเดอร์กำหนด

ลอการิทึมธรรมชาติแบบเวกเตอร์: ln

_Vector Natural Log_ คำนวณลอการิทึมธรรมชาติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์อินพุต

ลอการิทึมฐาน 10 แบบเวกเตอร์: log10

_Vector Base-10 Log_ คำนวณลอการิทึมฐาน 10 ของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์อินพุต

การลู่เข้า/ลู่ออกของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: macd

_Moving Average Convergence Divergence_ ระบุทิศทางของราคาหุ้น ไม่แนะนำให้ใช้อินดิเคเตอร์นี้ตรวจจับการกลับตัวของแนวโน้ม เพราะจะตรวจพบได้หลังจากเกิดขึ้นแล้วเท่านั้น และโดยทั่วไปไม่นิยมใช้ระบุภาวะซื้อมากเกินไปหรือขายมากเกินไปเช่นกัน

ดัชนีการอำนวยความสะดวกของตลาด: marketfi

_Market Facilitation Index_ วัดความแข็งแกร่งของแนวโน้มและคาดการณ์จุดเริ่มต้นของแนวโน้มเมื่อกำลังจะเกิดขึ้น โดยคำนวณการเคลื่อนไหวของราคาต่อหน่วยปริมาณการซื้อขาย

ดัชนีมวล: mass

_Mass Index_ ช่วยให้เทรดเดอร์ระบุการกลับตัวของแนวโน้มที่เป็นไปได้ โดยวัดการขยายและหดตัวของช่วงการซื้อขาย (ผลต่างระหว่างราคาสูงสุดและต่ำสุด) ในช่วงเวลาที่กำหนด โดยใช้ Exponential Moving Averages

ค่าสูงสุดในช่วงเวลา: max

_Maximum In Period_ คืนค่าสูงสุดใน n แท่งล่าสุด

ส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ยในช่วงเวลา: md

_Mean Deviation Over Period_ คำนวณส่วนเบี่ยงเบนเฉลี่ยสัมบูรณ์ตลอดช่วงเวลาหนึ่ง

ราคามัธยฐาน: medprice

_Median Price_ คำนวณค่าเฉลี่ยของราคาสูงสุดและต่ำสุดของแต่ละแท่ง

ดัชนีกระแสเงิน: mfi

Money Flow Index วัดแรงกดดันในการซื้อขายโดยติดตามทั้งราคาและปริมาณการซื้อขาย และคืนค่าระหว่าง 0 ถึง 100

ค่าต่ำสุดในช่วงเวลา: min

Minimum In Period คืนค่าต่ำสุดใน n แท่งล่าสุด

โมเมนตัม: mom

_Momentum_ คำนวณการเปลี่ยนแปลงระหว่างราคาปัจจุบันกับราคาของแท่งที่ n นับจากแท่งล่าสุด

คลื่นไซน์เมซา: msw

_Mesa Sine Wave_ ตรวจจับว่าตลาดอยู่ในโหมดวัฏจักรหรือโหมดแนวโน้ม

การคูณแบบเวกเตอร์: mul

Vector Multiplication รับอาร์เรย์อินพุตสองชุดมาคูณกัน

ช่วงการแกว่งตัวจริงเฉลี่ยแบบนอร์มัลไลซ์: natr

_Normalized Average True Range_ คือ average true range ในรูปแบบนอร์มัลไลซ์ คำนวณด้วยสูตร: NATR = (ATR / Close) * 100

ดัชนีปริมาณซื้อขายเชิงลบ: nvi

_Negative Volume Index_ เป็นอินดิเคเตอร์สะสมและอ่อนไหวต่อปริมาณการซื้อขายในตลาด แนวคิดคือปริมาณการซื้อขายที่สูงมาจากเทรดเดอร์ที่ไม่มีข้อมูลเชิงลึก จึงไม่สนใจวันที่มีปริมาณซื้อขายสูง ส่วนวันที่ปริมาณซื้อขายต่ำ เทรดเดอร์ที่มีข้อมูลจะเคลื่อนไหวมากกว่า อินดิเคเตอร์ nvi จึงได้รับอิทธิพลจากคนกลุ่มนี้ โดยค่า nvi จะเพิ่มขึ้นเมื่อราคาเปลี่ยนแปลงเป็นบวก และลดลงเมื่อราคาเปลี่ยนแปลงเป็นลบ

ปริมาณซื้อขายสะสม: obv

_On Balance Volume_ เป็นอินดิเคเตอร์สะสมที่คำนวณแรงซื้อและแรงขาย โดยเพิ่มขึ้นในวันที่ราคาขึ้นและลดลงในวันที่ราคาลง

ออสซิลเลเตอร์ราคาเป็นเปอร์เซ็นต์: ppo

_Percentage Price Oscillator_ คำนวณผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสองเส้นที่มีช่วงเวลาต่างกัน หารด้วยเส้นที่มีช่วงเวลายาวกว่า

การคาดการณ์: predict

บล็อก _Predict_ มุ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาถัดไป ข้อควรระวัง: บล็อกนี้ยังอยู่ระหว่างการเรียนรู้และยังฝึกฝนไม่สมบูรณ์ จนกว่าจะถึงตอนนั้น ผลการคาดการณ์อาจไม่แม่นยำ

พาราโบลิก SAR: psar

_Parabolic SAR_ ช่วยหาจุดหยุดและการกลับตัวของแนวโน้มที่เป็นไปได้ อันที่จริง SAR ย่อมาจาก stop and reverse ซึ่งอธิบายการใช้งานได้เป็นอย่างดี

ดัชนีปริมาณซื้อขายเชิงบวก: pvi

_Positive Volume Index_ เหมือนกับ Negative Volume Index nvi และมักใช้ควบคู่กัน แต่อ่อนไหวต่อวันที่มีปริมาณซื้อขายสูง

คิวสติก: qstick

_Qstick_ เป็นอินดิเคเตอร์โมเมนตัมที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายกับผลต่างระหว่างราคาปิดและราคาเปิดของหุ้น

อัตราการเปลี่ยนแปลง: roc

_Rate of Change_ คำนวณการเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ระหว่างราคาปัจจุบันกับราคาเมื่อ n คาบก่อน

อัตราส่วนการเปลี่ยนแปลง: rocr

Rate of Change Ratio คำนวณการเปลี่ยนแปลงระหว่างราคาปัจจุบันกับราคาเมื่อ n คาบก่อน

การปัดเศษแบบเวกเตอร์: round

_Vector Round_ คืนค่าจำนวนเต็มที่ใกล้ที่สุดของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์: rsi

_Relative Strength Index_ วัดความเร็วและอัตราการเปลี่ยนแปลงของราคาในตลาด โดยแกว่งตัวระหว่าง 0 ถึง 100

ไซน์แบบเวกเตอร์: sin

_Vector Sine_ คำนวณค่าไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ไฮเพอร์โบลิกไซน์แบบเวกเตอร์: sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ คำนวณค่าไฮเพอร์โบลิกไซน์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย: sma

_Simple Moving Average_ แสดงทิศทางการเปลี่ยนแปลงของราคาในช่วงเวลาหนึ่งด้วยการคำนวณค่าเฉลี่ยของราคา

รากที่สองแบบเวกเตอร์: sqrt

_Vector Square Root_ คำนวณรากที่สองของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานในช่วงเวลา: stddev

_Standard Deviation Over Period_ วัดความแตกต่างระหว่างราคาปัจจุบันกับราคาเฉลี่ยในช่วงเวลาหนึ่ง

ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในช่วงเวลา: stderr

_Standard Error Over Period_ แสดงว่าค่าเฉลี่ยประชากรต่างจากค่าเฉลี่ยกลุ่มตัวอย่างมากน้อยเพียงใด

สโตแคสติกออสซิลเลเตอร์: stoch

_Stochastic Oscillator_ เปรียบเทียบราคาปิดล่าสุดกับราคาสูงสุดและต่ำสุดในช่วงเวลาหนึ่ง มีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 100

สโตแคสติก RSI: stochrsi

_Stochastic RSI_ คือการผสมผสานอินดิเคเตอร์สองตัว: stoch และ rsi อันที่จริงคือการนำอินดิเคเตอร์ stoch มาใช้กับอินดิเคเตอร์ rsi ซึ่งหมายถึงการวัดค่า rsi เทียบกับช่วงสูงสุด/ต่ำสุดของตัวมันเองในช่วงเวลาหนึ่ง

สต็อกทูโฟลว์: stocktoflow

_Stock to flow_ ประเมินความหายากของสินทรัพย์หนึ่ง ๆ มักใช้กับคริปโทเคอร์เรนซีอย่าง Bitcoin โดยเปรียบเทียบสต็อกที่มีอยู่ (อุปทานปัจจุบัน) กับโฟลว์ (การผลิตใหม่) ให้มุมมองเกี่ยวกับมูลค่าที่เป็นไปได้ของสินทรัพย์และพลวัตของตลาด

การลบแบบเวกเตอร์: sub

Vector Subtraction คืนค่าผลลบของอินพุตสองตัว (a - b)

ซูเปอร์เทรนด์: SuperTrend

_Super Trend_ คำนวณค่า Super Trend จากราคาและความผันผวนของตลาด ช่วยให้ผู้ใช้ระบุทิศทางของแนวโน้มปัจจุบัน

ซูเปอร์เทรนด์ KO: SuperTrendKO

_Super Trend KO_ คล้ายกับ Super Trend โดย Super Trend KO เป็นเวอร์ชันดัดแปลงที่นำสัญญาณรบกวนของตลาดมาคิดด้วย และมุ่งให้สัญญาณแนวโน้มที่แม่นยำขึ้นด้วยการลดสัญญาณหลอกให้น้อยที่สุด

ผลรวมในช่วงเวลา: sum

_Sum Over Period_ คืนค่าผลรวมของ n แท่งล่าสุด

แทนเจนต์แบบเวกเตอร์: tan

_Vector Tangent_ คำนวณค่าแทนเจนต์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ไฮเพอร์โบลิกแทนเจนต์แบบเวกเตอร์: tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ คำนวณค่าไฮเพอร์โบลิกแทนเจนต์ตรีโกณมิติของสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลสามชั้น: tema

_Triple Exponential Moving Average_ คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ความเร็วสูงที่ให้ข้อมูลเรียบกว่า ลดความหน่วงด้วยการให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากขึ้น จึงเหมาะกับการเทรดระยะสั้นมากกว่า

การแปลงเป็นองศาแบบเวกเตอร์: todeg

_Vector Degree Conversion_ แปลงอาร์เรย์ของเรเดียนให้เป็นอาร์เรย์ขององศา

การแปลงเป็นเรเดียนแบบเวกเตอร์: torad

_Vector Radian Conversion_ แปลงอาร์เรย์ขององศาให้เป็นอาร์เรย์ของเรเดียน

ช่วงการแกว่งตัวจริง: tr

_True Range_ คืนค่าที่มากที่สุดจาก:

• ราคาสูงสุดของวันลบราคาต่ำสุดของวัน
• ค่าสัมบูรณ์ของราคาสูงสุดของวันลบราคาปิดของวันก่อนหน้า
• ค่าสัมบูรณ์ของราคาต่ำสุดของวันลบราคาปิดของวันก่อนหน้า

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามเหลี่ยม: trima

_Triangular Moving Average_ เหมือนกับ Simple Moving Average (sma) แต่เฉลี่ยสองครั้ง กล่าวคือ trima คือ sma ที่นำไปใช้กับ sma อีกชั้นหนึ่ง วิธีนี้ให้เส้นที่เรียบกว่าและให้น้ำหนักกับแท่งตรงกลางมากกว่า

ค่าเฉลี่ยเอ็กซ์โพเนนเชียลสามชั้น (TRIX): trix

Triple Exponential Moving Average แสดงการเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ ema ที่ปรับเรียบสามชั้น (นำ ema มาใช้สามครั้ง)

การตัดทศนิยมแบบเวกเตอร์: trunc

_Vector Truncate_ คืนค่าเฉพาะส่วนจำนวนเต็มของตัวเลขสำหรับสมาชิกแต่ละตัวในอาร์เรย์

การพยากรณ์อนุกรมเวลา: tsf

_Time Series Forecast_ ตามชื่อที่บอกไว้ คือการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตจากข้อมูลในอดีต มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงราคาฉับพลันมากกว่าอินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่

ราคาทั่วไป: typprice

_Typical Price_ คำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของราคาสูงสุด ต่ำสุด และราคาปิด

อัลติเมทออสซิลเลเตอร์: ultosc

_Ultimate Oscillator_ วัดแรงซื้อโดยพิจารณากรอบเวลาสามช่วง ช่วงเวลาเหล่านี้ (7, 14, 28) แทนแนวโน้มตลาดระยะสั้น กลาง และยาว

ความแปรปรวนในช่วงเวลา: var

_Variance Over Period_ วัดความแปรปรวนด้วยการคำนวณค่าเฉลี่ยของส่วนเบี่ยงเบนกำลังสองจากค่าเฉลี่ย

ตัวกรองแนวตั้ง-แนวนอน: vhf

_Vertical Horizontal Filter_ ติดตามการเคลื่อนไหวของราคาและระบุเฟสของราคา ว่าอยู่ในเฟสมีแนวโน้มหรือเฟสแกว่งตัวออกข้าง

ค่าเฉลี่ยพลวัตดัชนีแปรผัน: vidya

_Variable Index Dynamic Average_ คำนวณ ema ด้วยช่วงเวลาแบบพลวัตที่ขึ้นอยู่กับความผันผวนของตลาด

ความผันผวนย้อนหลังรายปี: volatility

_Annualized Historical Volatility_ วัดส่วนเบี่ยงเบนของราคาหุ้นเฉลี่ยรายปีในช่วงเวลาหนึ่ง

วอลุ่มออสซิลเลเตอร์: vosc

Volume Oscillator คำนวณผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของปริมาณซื้อขายเส้นเร็วกับเส้นช้า การติดตามการเปลี่ยนแปลงของปริมาณซื้อขายในลักษณะนี้มีความสำคัญเชิงเทคนิคมากกว่าการติดตามปริมาณซื้อขายโดยตรง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักด้วยปริมาณซื้อขาย: vwma

_Volume Weighted Moving Average_ เหมือนอินดิเคเตอร์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั่วไป แต่นำปริมาณการซื้อขายในตลาดมาคิดในการคำนวณด้วย โดยให้น้ำหนักกับราคาที่มีปริมาณซื้อขายสูงมากกว่าราคาที่มีปริมาณซื้อขายต่ำ

วิลเลียมส์สะสม/แจกจ่าย: wad

_Williams Accumulation/Distribution_ คือผลรวมสะสมของการเปลี่ยนแปลงราคาช่วงสะสมและช่วงแจกจ่าย โดยการสะสมและการแจกจ่ายหมายถึงตลาดที่ถูกควบคุมโดยผู้ซื้อและผู้ขายตามลำดับ อินดิเคเตอร์ wad จึงวัดแรงกดดันตลาดทั้งด้านบวกและด้านลบ

ราคาปิดถ่วงน้ำหนัก: wcprice

_Weighted Close Price_ คือค่าเฉลี่ยของราคาสูงสุด ต่ำสุด และราคาปิดคูณสอง

การปรับเรียบของไวล์เดอร์: wilders

_Wilder's Smoothing_ เหมือนกับ ema แต่การปรับเรียบของไวล์เดอร์ใช้ตัวประกอบการปรับเรียบที่ต่างออกไป ทำให้ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาช้ากว่า

วิลเลียมส์ %R: willr

_Williams %R_ ระบุตลาดที่อยู่ในภาวะซื้อมากเกินไปและขายมากเกินไป โดยเปรียบเทียบตำแหน่งของราคาปิดล่าสุดกับราคาสูงสุดและต่ำสุดในช่วงเวลาหนึ่ง

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนัก: wma

_Weighted Moving Average_ เหมือนกับ sma แต่ให้น้ำหนักกับข้อมูลล่าสุดมากกว่า จึงตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วกว่าและเกาะติดราคาตลาดได้ใกล้ชิดกว่า

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลไร้ความหน่วง: zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ มีเป้าหมายเดียวกับ dema และ tema คือขจัดความหน่วงเพื่อเพิ่มความเร็วและติดตามราคาได้ใกล้ชิดยิ่งขึ้น