Equity Technical Analysis — วิเคราะห์หุ้นด้วย

Equity Technical Analysis

Technical Analysis วิเคราะห์ทางเทคนิค ราคา Volume Chart Pattern Indicators Moving Average RSI MACD Bollinger Bands Candlestick หุ้น Forex Crypto

MACD และ Trading Signal

# macd.py — MACD & Trading Signals

def calc_macd(prices: List[float], fast: int = 12, slow: int = 26,

              signal: int = 9):

    """MACD (Moving Average Convergence Divergence)"""

    ema_fast = ema(prices, fast)

    ema_slow = ema(prices, slow)



    macd_line = []

    for i in range(len(prices)):

        if ema_fast[i] is not None and ema_slow[i] is not None:

            macd_line.append(round(ema_fast[i] - ema_slow[i], 2))

        else:

            macd_line.append(None)



    valid_macd = [m for m in macd_line if m is not None]

    signal_line = ema(valid_macd, signal)



    return macd_line, signal_line



# Trading Strategy

from dataclasses import dataclass



@dataclass

class Signal:

    date: str

    type: str  # BUY / SELL

    price: float

    indicator: str

    strength: str  # strong / moderate / weak



def generate_signals(data: List[OHLCV]) -> List[Signal]:

    signals = []

    closes = [d.close for d in data]

    rsi_values = rsi(closes, 5)  # ใช้ period 5 สำหรับ demo

    sma_short = sma(closes, 3)

    sma_long = sma(closes, 5)



    for i in range(1, len(data)):

        # RSI Signal

        if rsi_values[i] is not None:

            if rsi_values[i] < 30:

                signals.append(Signal(data[i].date, "BUY", data[i].close,

                                      "RSI Oversold", "strong"))

            elif rsi_values[i] > 70:

                signals.append(Signal(data[i].date, "SELL", data[i].close,

                                      "RSI Overbought", "strong"))



        # MA Crossover

        if (sma_short[i] is not None and sma_long[i] is not None and

            sma_short[i-1] is not None and sma_long[i-1] is not None):

            if sma_short[i-1] < sma_long[i-1] and sma_short[i] > sma_long[i]:

                signals.append(Signal(data[i].date, "BUY", data[i].close,

                                      "Golden Cross", "moderate"))

            elif sma_short[i-1] > sma_long[i-1] and sma_short[i] < sma_long[i]:

                signals.append(Signal(data[i].date, "SELL", data[i].close,

                                      "Death Cross", "moderate"))



    return signals



signals = generate_signals(data)

print("\n=== Trading Signals ===")

for s in signals:

    print(f"  [{s.type}] {s.date} @ {s.price} — {s.indicator} ({s.strength})")



# Candlestick Patterns

patterns = {

    "Hammer": {"type": "Bullish Reversal", "desc": "ร่างเล็ก ไส้ล่างยาว 2x ท้าย Downtrend"},

    "Shooting Star": {"type": "Bearish Reversal", "desc": "ร่างเล็ก ไส้บนยาว 2x ท้าย Uptrend"},

    "Engulfing": {"type": "Reversal", "desc": "แท่งที่ 2 กลืนแท่งที่ 1 ทั้งหมด"},

    "Doji": {"type": "Indecision", "desc": "Open = Close ตลาดลังเล"},

    "Morning Star": {"type": "Bullish Reversal", "desc": "3 แท่ง ลง-เล็ก-ขึ้น ท้าย Downtrend"},

    "Evening Star": {"type": "Bearish Reversal", "desc": "3 แท่ง ขึ้น-เล็ก-ลง ท้าย Uptrend"},

}



print(f"\n\n=== Candlestick Patterns ===")

for name, info in patterns.items():

    print(f"  [{name}] {info['type']}")

    print(f"    {info['desc']}")

เคล็ดลับ

• Confluence: ใช้ 2-3 Indicators ยืนยันกัน ไม่ใช้ตัวเดียว
• Risk: ไม่เกิน 1-2% ต่อ Trade ตั้ง Stop Loss ทุกครั้ง
• Timeframe: ใช้ Timeframe สูงยืนยัน Timeframe ต่ำ
• Journal: จด Trading Journal ทบทวนทุกสัปดาห์
• Backtest: ทดสอบ Strategy กับข้อมูลย้อนหลังก่อนใช้เงินจริง

การนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานจริง

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

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — อ่านต่อ: กราฟ Day Trade — ข้อมูลครบถ้วน 2026

เปรียบเทียบข้อดีและข้อเสีย

จากตารางเปรียบเทียบจะเห็นว่าข้อดีมีมากกว่าข้อเสียอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในแง่ของประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale สำหรับข้อเสียส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียนรู้อย่างเป็นระบบและวางแผนทรัพยากรให้เหมาะสม

สรุป

Technical Analysis วิเคราะห์ทางเทคนิค Moving Average RSI MACD Bollinger Bands Candlestick Pattern Golden Cross Death Cross Backtest Risk Management Trading Journal

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ดูเพิ่มเติมเรื่อง Inducement คืออะไร — แนวคิด Smart Money ที่ต้องรู้