trend following

Trend Following

Trend Following กลยุทธ์ตามเทรนด์ Moving Average Breakout ADX ATR Risk Management Backtesting หุ้น Forex Crypto

Technical Indicators

# === Trend Following Indicators ===

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Indicator:
    name: str
    formula: str
    signal: str
    setting: str
    strength: str
    weakness: str

indicators = [
    Indicator("SMA (Simple Moving Average)",
        "Average of closing prices over N periods",
        "Price > SMA = Uptrend, Price < SMA = Downtrend",
        "SMA 50, 100, 200 for long-term",
        "Simple, reliable for strong trends",
        "Lagging, whipsaw in sideways market"),
    Indicator("EMA (Exponential Moving Average)",
        "Weighted average, recent prices weigh more",
        "EMA crossover: fast EMA > slow EMA = Buy",
        "EMA 12, 26 (short), EMA 50, 200 (long)",
        "Faster response than SMA",
        "More false signals in choppy market"),
    Indicator("ADX (Average Directional Index)",
        "Measures trend strength (0-100)",
        "ADX > 25 = Strong trend, < 20 = No trend",
        "Period 14, threshold 25",
        "Tells strength, not direction",
        "Lagging, slow to signal trend start"),
    Indicator("ATR (Average True Range)",
        "Average of True Range over N periods",
        "Higher ATR = More volatile, use for Stop Loss",
        "Period 14, Stop = 2x ATR",
        "Adapts to volatility automatically",
        "Not directional, only measures volatility"),
    Indicator("Donchian Channel",
        "Highest High and Lowest Low over N periods",
        "Break above upper = Buy, Break below lower = Sell",
        "Entry: 20 days, Exit: 10 days",
        "Simple breakout system, Turtle Trading",
        "Late entry, gives back profits on exit"),
    Indicator("MACD",
        "EMA12 - EMA26, Signal = EMA9 of MACD",
        "MACD > Signal = Bullish, MACD < Signal = Bearish",
        "12, 26, 9 (default)",
        "Trend + Momentum confirmation",
        "Lagging in strong trends, false in sideways"),
]

print("=== Trend Indicators ===")
for i in indicators:
    print(f"  [{i.name}]")
    print(f"    Formula: {i.formula}")
    print(f"    Signal: {i.signal}")
    print(f"    Setting: {i.setting}")
    print(f"    +: {i.strength} | -: {i.weakness}")

Position Sizing

# === Risk Management Calculator ===

@dataclass
class TradeSetup:
    asset: str
    portfolio: float
    risk_pct: float
    entry: float
    stop: float
    atr: float

def calculate_position(t):
    risk_amount = t.portfolio * (t.risk_pct / 100)
    risk_per_unit = abs(t.entry - t.stop)
    position_size = risk_amount / risk_per_unit
    position_value = position_size * t.entry
    atr_stop = t.entry - (2 * t.atr)

    print(f"  [{t.asset}]")
    print(f"    Portfolio:  | Risk: {t.risk_pct}% = ")
    print(f"    Entry:  | Stop:  | ATR: ")
    print(f"    Risk/Unit: ")
    print(f"    Position Size: {position_size:.0f} units ()")
    print(f"    ATR Stop (2x): ")
    return position_size

trades = [
    TradeSetup("AAPL", 100000, 1.0, 180.0, 170.0, 3.5),
    TradeSetup("EUR/USD", 100000, 1.0, 1.0850, 1.0750, 0.0060),
    TradeSetup("BTC/USD", 100000, 1.0, 65000, 60000, 2500),
    TradeSetup("Gold", 100000, 1.0, 2350, 2300, 25),
]

print("=== Position Sizing ===")
for t in trades:
    calculate_position(t)

# Portfolio heat map
heat = {
    "Max positions": "10-20 across different markets",
    "Max risk per trade": "1-2% of portfolio",
    "Max portfolio heat": "10-20% total open risk",
    "Max correlation": "No more than 3 correlated positions",
    "Max drawdown limit": "20% — reduce size at 15%",
}

print(f"\n\nRisk Rules:")
for k, v in heat.items():
    print(f"  [{k}]: {v}")

Backtesting

# === Backtest Metrics ===

@dataclass
class BacktestResult:
    strategy: str
    period: str
    total_trades: int
    win_rate: float
    avg_win: float
    avg_loss: float
    max_drawdown: float
    sharpe: float
    cagr: float

results = [
    BacktestResult("MA 50/200 Crossover", "2010-2024 S&P 500",
        85, 38.0, 15.2, -4.8, -18.5, 0.85, 12.3),
    BacktestResult("Donchian 20/10", "2010-2024 Futures",
        120, 32.0, 18.5, -5.2, -22.0, 0.72, 10.8),
    BacktestResult("ADX + EMA", "2010-2024 Forex",
        200, 42.0, 8.5, -4.0, -15.0, 0.95, 14.2),
    BacktestResult("Turtle Trading", "2010-2024 Diversified",
        150, 30.0, 22.0, -6.0, -25.0, 0.65, 9.5),
]

print("=== Backtest Results ===")
for r in results:
    print(f"  [{r.strategy}] {r.period}")
    print(f"    Trades: {r.total_trades} | Win: {r.win_rate}%")
    print(f"    Avg Win: {r.avg_win}% | Avg Loss: {r.avg_loss}%")
    print(f"    MaxDD: {r.max_drawdown}% | Sharpe: {r.sharpe} | CAGR: {r.cagr}%")

เคล็ดลับ

• System: ทำตามระบบ ไม่ใช้อารมณ์ ขาดทุนบ่อยแต่กำไรมากเมื่อถูก
• Size: Position Sizing สำคัญที่สุด ไม่เสี่ยงเกิน 1-2% ต่อ Trade
• Diversify: กระจายหลายตลาด หลาย Asset ไม่กระจุกตัว
• Patience: Trend Following ต้องอดทน ผลลัพธ์เห็นระยะยาว
• Backtest: Backtest ก่อนใช้จริง ตรวจ Drawdown Sharpe Ratio

การนำความรู้ไปประยุกต์ใช้งานจริง

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

เปรียบเทียบข้อดีและข้อเสีย

จากตารางเปรียบเทียบจะเห็นว่าข้อดีมีมากกว่าข้อเสียอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในแง่ของประสิทธิภาพและความสามารถในการ Scale สำหรับข้อเสียส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเรียนรู้อย่างเป็นระบบและวางแผนทรัพยากรให้เหมาะสม

สรุป

Trend Following MA Breakout ADX ATR Donchian Position Sizing Risk Management Backtest Diversification หุ้น Forex Crypto Production