Cách Vẽ Đường Kháng Cự Và Hỗ Trợ —

Support Resistance

แนวรับแนวต้าน Support Resistance Price Action Swing High Low Trend Line Fibonacci Retracement Breakout Pullback Zone Confluence Trading Strategy

Drawing Support Resistance

# === Support & Resistance Analysis ===



# pip install pandas numpy matplotlib



import numpy as np

from dataclasses import dataclass



# Finding Swing Points

# def find_swing_highs(data, window=5):

#     highs = []

#     for i in range(window, len(data) - window):

#         if data['High'][i] == max(data['High'][i-window:i+window+1]):

#             highs.append((i, data['High'][i]))

#     return highs

#

# def find_swing_lows(data, window=5):

#     lows = []

#     for i in range(window, len(data) - window):

#         if data['Low'][i] == min(data['Low'][i-window:i+window+1]):

#             lows.append((i, data['Low'][i]))

#     return lows



# Support/Resistance Zone Clustering

# def cluster_levels(levels, tolerance_pct=0.5):

#     """Group nearby price levels into zones"""

#     if not levels:

#         return []

#     sorted_levels = sorted(levels)

#     zones = []

#     current_zone = [sorted_levels[0]]

#     for level in sorted_levels[1:]:

#         if (level - current_zone[-1]) / current_zone[-1] * 100 < tolerance_pct:

#             current_zone.append(level)

#         else:

#             zones.append({

#                 'low': min(current_zone),

#                 'high': max(current_zone),

#                 'center': np.mean(current_zone),

#                 'touches': len(current_zone),

#             })

#             current_zone = [level]

#     zones.append({

#         'low': min(current_zone),

#         'high': max(current_zone),

#         'center': np.mean(current_zone),

#         'touches': len(current_zone),

#     })

#     return sorted(zones, key=lambda x: x['touches'], reverse=True)



@dataclass

class SRLevel:

    level_type: str

    price: float

    zone_low: float

    zone_high: float

    touches: int

    timeframe: str

    strength: str



levels = [

    SRLevel("Resistance", 1.0950, 1.0940, 1.0960, 5, "Daily", "Strong"),

    SRLevel("Resistance", 1.0880, 1.0870, 1.0890, 3, "H4", "Medium"),

    SRLevel("Support", 1.0800, 1.0790, 1.0810, 4, "Daily", "Strong"),

    SRLevel("Support", 1.0750, 1.0740, 1.0760, 2, "H4", "Weak"),

    SRLevel("Support", 1.0700, 1.0690, 1.0710, 6, "Weekly", "Very Strong"),

]



print("=== EUR/USD Support & Resistance ===")

for l in levels:

    print(f"  [{l.level_type}] {l.price:.4f} (Zone: {l.zone_low:.4f}-{l.zone_high:.4f})")

    print(f"    Touches: {l.touches} | TF: {l.timeframe} | Strength: {l.strength}")

Fibonacci Retracement

# === Fibonacci Retracement Calculator ===



def fibonacci_levels(swing_high, swing_low, direction="up"):

    """Calculate Fibonacci retracement levels"""

    diff = swing_high - swing_low

    fib_ratios = {

        "0%": 0.0,

        "23.6%": 0.236,

        "38.2%": 0.382,

        "50%": 0.500,

        "61.8%": 0.618,

        "78.6%": 0.786,

        "100%": 1.000,

    }

    levels = {}

    for name, ratio in fib_ratios.items():

        if direction == "up":

            levels[name] = swing_high - (diff * ratio)

        else:

            levels[name] = swing_low + (diff * ratio)

    return levels



# EUR/USD Example

swing_high = 1.0950

swing_low = 1.0700



print("=== Fibonacci Retracement (Uptrend) ===")

print(f"  Swing High: {swing_high:.4f}")

print(f"  Swing Low:  {swing_low:.4f}")

print()



fib = fibonacci_levels(swing_high, swing_low, "up")

for name, price in fib.items():

    marker = " ← Golden Ratio" if name == "61.8%" else ""

    marker = " ← Key Level" if name == "50%" else marker

    print(f"  {name:>6}: {price:.4f}{marker}")



# Confluence Check

print("\n=== Confluence Analysis ===")

confluences = [

    {"fib": "38.2%", "price": 1.0854, "sr": "H4 Resistance 1.0880", "confluence": "Weak"},

    {"fib": "50%", "price": 1.0825, "sr": "Daily Support 1.0800", "confluence": "Medium"},

    {"fib": "61.8%", "price": 1.0796, "sr": "Daily Support 1.0800", "confluence": "Strong"},

]



for c in confluences:

    print(f"  Fib {c['fib']} ({c['price']:.4f}) + {c['sr']}")

    print(f"    Confluence: {c['confluence']}")

Trading Strategy

# === S/R Trading Strategy ===



@dataclass

class TradeSetup:

    setup_type: str

    entry: str

    stop_loss: str

    take_profit: str

    risk_reward: float

    confirmation: str

    win_rate: str



setups = [

    TradeSetup(

        "Bounce Buy (Support)",

        "Buy ที่ Support Zone + Bullish Candle",

        "ใต้ Support Zone 10-20 pips",

        "Resistance ถัดไป",

        2.0,

        "Bullish Engulfing / Pin Bar / RSI Oversold",

        "55-65%"

    ),

    TradeSetup(

        "Bounce Sell (Resistance)",

        "Sell ที่ Resistance Zone + Bearish Candle",

        "เหนือ Resistance Zone 10-20 pips",

        "Support ถัดไป",

        2.0,

        "Bearish Engulfing / Shooting Star / RSI Overbought",

        "55-65%"

    ),

    TradeSetup(

        "Breakout Buy",

        "Buy เมื่อ Close เหนือ Resistance + Volume",

        "ใต้ Resistance เดิม (Now Support)",

        "Resistance ถัดไป / Measured Move",

        2.5,

        "Strong Candle Close + Volume Spike",

        "45-55%"

    ),

    TradeSetup(

        "Retest Buy",

        "Buy เมื่อ Pullback มาทดสอบ Broken Resistance",

        "ใต้ Retest Level",

        "Previous High / Measured Move",

        3.0,

        "Rejection Candle at Retest Level",

        "60-70%"

    ),

]



print("=== S/R Trading Setups ===")

for s in setups:

    print(f"  [{s.setup_type}]")

    print(f"    Entry: {s.entry}")

    print(f"    SL: {s.stop_loss}")

    print(f"    TP: {s.take_profit}")

    print(f"    R:R: 1:{s.risk_reward} | Confirm: {s.confirmation}")

    print(f"    Win Rate: {s.win_rate}")

    print()



# Common Mistakes

mistakes = [

    "วาดเส้นเดียวแทนที่จะเป็น Zone",

    "ใช้ Timeframe เล็กเกินไป (M1 M5) แนวไม่แข็ง",

    "ไม่รอ Confirmation เข้าทันทีที่ถึงแนว",

    "วาง Stop Loss แค่ 1-2 pip ใต้แนว โดนกวาดง่าย",

    "ไม่สนใจ Trend ใหญ่ สวนเทรนด์",

    "วาดแนวมากเกินไป สับสน",

]



print("Common Mistakes:")

for i, m in enumerate(mistakes, 1):

    print(f"  {i}. {m}")

เคล็ดลับ

• Zone: ใช้ Zone ไม่ใช่เส้นเดียว ราคาไม่เด้งที่จุดเดียว
• Multi-TF: ดู Timeframe ใหญ่ก่อน แนวจาก Weekly แข็งสุด
• Confluence: Fibonacci + S/R + EMA ตรงกัน = สัญญาณแข็ง
• Confirmation: รอ Candlestick Pattern ยืนยันก่อนเข้า
• Simple: วาดแค่ 3-5 แนวสำคัญ ไม่วาดมากจนสับสน

การนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานจริง

แหล่งเรียนรู้ที่แนะนำ ได้แก่ Official Documentation ที่อัพเดทล่าสุดเสมอ Online Course จาก Coursera Udemy edX ช่อง YouTube คุณภาพทั้งไทยและอังกฤษ และ Community อย่าง Discord Reddit Stack Overflow ที่ช่วยแลกเปลี่ยนประสบการณ์กับนักพัฒนาทั่วโลก

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — เทรนกราฟ — คู่มือฉบับสมบูรณ์ 2026

เปรียบเทียบข้อดีและข้อเสีย

จากตารางเปรียบเทียบจะเห็นว่าข้อดีมีมากกว่าข้อเสียอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในแง่ของประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale สำหรับข้อเสียส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียนรู้อย่างเป็นระบบและวางแผนทรัพยากรให้เหมาะสม

สรุป

แนวรับแนวต้าน Support Resistance Price Action Swing Fibonacci Retracement Confluence Zone Breakout Pullback Retest Trading Strategy Confirmation

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ราคาคริปโต — คู่มือฉบับสมบูรณ์ 2026