SMAவின் வரம்புகள்
- SMAவின் வரம்புகள்
எளிய நகரும் சராசரி (Simple Moving Average - SMA) என்பது தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வுயில் மிகவும் பரவலாக பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கருவியாகும். இது ஒரு குறிப்பிட்ட காலப்பகுதியில் சொத்துக்களின் சராசரி விலையை கணக்கிட்டு, விலை போக்குகளை கண்டறிய உதவுகிறது. இருப்பினும், SMA ஒரு குறைபாடற்ற கருவி அல்ல. அதன் பயன்பாட்டில் பல வரம்புகள் உள்ளன. இந்த கட்டுரை SMAவின் வரம்புகளை விரிவாக ஆராய்கிறது, பைனரி ஆப்ஷன் பரிவர்த்தனையில் இது எவ்வாறு தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது என்பதையும் விளக்குகிறது.
SMA - ஒரு அறிமுகம்
SMA என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான தரவு புள்ளிகளின் சராசரியை கணக்கிடுவதன் மூலம் உருவாக்கப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு 50-நாள் SMA என்பது கடந்த 50 நாட்களின் இறுதி விலைகளின் சராசரியாகும். இந்த சராசரி விலை ஒரு மென்மையான கோடாக வரைபடத்தில் காட்டப்படும். இது விலை ஏற்ற இறக்கங்களை குறைத்து, ஒரு தெளிவான போக்கை அடையாளம் காண உதவுகிறது. சராசரி விலைக் கணிப்பு முறையில் இது முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
SMAவின் வரம்புகள்
SMA பல வரம்புகளைக் கொண்டுள்ளது, அவை அதன் துல்லியத்தையும் நம்பகத்தன்மையையும் பாதிக்கலாம். முக்கியமான சில வரம்புகள் கீழே கொடுக்கப்பட்டுள்ளன:
1. தாமதமான சமிக்ஞைகள் (Lagging Indicator)
SMAவின் மிக முக்கியமான குறைபாடு இது ஒரு தாமதமான சமிக்ஞை (Lagging Indicator) ஆகும். அதாவது, விலை நகர்வுகளுக்குப் பிறகுதான் SMA சமிக்ஞைகளை உருவாக்குகிறது. இது குறிப்பாக குறுகிய கால வர்த்தகர்களுக்கு பாதகமாக இருக்கலாம், ஏனெனில் அவர்கள் வாய்ப்புகளை தவறவிட நேரிடலாம். ஒரு புதிய போக்கு உருவாகும்போது, SMA உடனடியாக பிரதிபலிக்காது. இதனால், வர்த்தகர்கள் தாமதமாக நுழையவோ அல்லது வெளியேறவோ வேண்டியிருக்கும். சந்தை போக்குகளை முன்கூட்டியே அறிய முடியாததால் ஏற்படும் இழப்புகள் இதில் அதிகம்.
2. விலை மாற்றங்களுக்கு உணர்திறன் (Sensitivity to Price Changes)
SMA, விலை மாற்றங்களுக்கு உடனடியாக பிரதிபலிக்காது. இது கடந்த கால விலைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது என்பதால், திடீர் விலை மாற்றங்களை கண்டறிவதில் சிரமம் உள்ளது. விலை ஏற்ற இறக்கம் அதிகமுள்ள சந்தைகளில், SMA சமிக்ஞைகள் தவறானதாக இருக்க வாய்ப்புகள் அதிகம்.
3. தவறான சமிக்ஞைகள் (False Signals)
சந்தையில் அதிக ஏற்ற இறக்கம் இருக்கும்போது, SMA தவறான சமிக்ஞைகளை உருவாக்கலாம். உதாரணமாக, ஒரு குறுகிய கால சரிவு ஒரு நீண்ட கால போக்கின் ஒரு பகுதியாக இருக்கலாம், ஆனால் SMA அதை ஒரு புதிய போக்காக தவறாக அடையாளம் காட்டலாம். இது வர்த்தகர்களுக்கு நஷ்டத்தை ஏற்படுத்தலாம். சந்தை சத்தம் காரணமாக இது நிகழலாம்.
4. கால அளவு தேர்வு (Period Selection)
SMAவின் செயல்திறன், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட கால அளவைப் பொறுத்தது. குறுகிய கால SMAக்கள் (எ.கா., 10-நாள் SMA) விலை மாற்றங்களுக்கு அதிக உணர்திறன் கொண்டவை, ஆனால் அவை தவறான சமிக்ஞைகளை உருவாக்கும் வாய்ப்பு அதிகம். நீண்ட கால SMAக்கள் (எ.கா., 200-நாள் SMA) விலை மாற்றங்களுக்கு குறைவான உணர்திறன் கொண்டவை, ஆனால் அவை போக்குகளைக் கண்டறிவதில் தாமதமாக இருக்கலாம். சரியான கால அளவைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஒரு சவாலான பணியாகும். கால அளவு பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு முக்கியமான திறமையாகும்.
5. பக்கவாட்டு சந்தையில் செயல்திறன் குறைவு (Poor Performance in Sideways Markets)
பக்கவாட்டு சந்தையில் (Sideways Market), அதாவது விலை ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்புக்குள் மேலும் கீழும் நகரும் சந்தையில், SMA செயல்திறன் குறைவாக இருக்கும். இந்த சந்தையில், SMA அடிக்கடி தவறான சமிக்ஞைகளை உருவாக்கும், ஏனெனில் விலை போக்கு தெளிவாக இருக்காது. பக்கவாட்டு சந்தை உத்திகள் இந்த சூழ்நிலையில் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
6. சமச்சீரற்ற தன்மை (Symmetry)
SMA அனைத்து விலை மாற்றங்களுக்கும் சமமான முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது. அதாவது, சமீபத்திய விலை மாற்றங்களுக்கும், முந்தைய விலை மாற்றங்களுக்கும் சமமான எடை கொடுக்கப்படுகிறது. இது சில நேரங்களில் தவறான சமிக்ஞைகளுக்கு வழிவகுக்கும். எக்ஸ்போனென்ஷியல் மூவிங் ஆவரேஜ் (Exponential Moving Average - EMA) போன்ற பிற நகரும் சராசரிகள் இந்த சிக்கலை தீர்க்கின்றன.
7. எதிர்கால கணிப்பு திறன் குறைவு (Limited Predictive Power)
SMA கடந்த கால தரவுகளை மட்டுமே அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது எதிர்கால விலை நகர்வுகளை துல்லியமாக கணிக்க முடியாது. சந்தை சூழ்நிலைகள் தொடர்ந்து மாறிக்கொண்டே இருப்பதால், SMAவின் கணிப்புகள் எப்போதும் நம்பகமானதாக இருக்காது. சந்தை முன்னறிவிப்பு என்பது ஒரு சிக்கலான செயல்முறையாகும்.
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில் SMAவின் பயன்பாடு
பைனரி ஆப்ஷன் வர்த்தகத்தில், SMA ஒரு பிரபலமான கருவியாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. வர்த்தகர்கள் SMAவைப் பயன்படுத்தி சந்தை போக்குகளை அடையாளம் கண்டு, வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்கிறார்கள். இருப்பினும், SMAவின் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வது மிகவும் முக்கியம்.
- போக்கு உறுதிப்படுத்தல் (Trend Confirmation): SMA ஒரு போக்கை உறுதிப்படுத்த பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, விலை ஒரு SMAவை விட அதிகமாக இருந்தால், அது ஒரு மேல்நோக்கிய போக்கைக் குறிக்கலாம்.
- ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகள் (Support and Resistance Levels): SMA ஆதரவு மற்றும் எதிர்ப்பு நிலைகளாக செயல்படலாம். விலை ஒரு SMAவை நெருங்கும் போது, அது ஒரு ஆதரவு அல்லது எதிர்ப்பு நிலையாக செயல்படலாம்.
- சமிக்ஞை உருவாக்கம் (Signal Generation): SMA குறுக்குவெட்டுகள் வர்த்தக சமிக்ஞைகளை உருவாக்க பயன்படும். உதாரணமாக, குறுகிய கால SMA, நீண்ட கால SMAவை மேல்நோக்கி கடக்கும்போது, அது ஒரு வாங்கும் சமிக்ஞையாக கருதப்படலாம்.
இருப்பினும், இந்த பயன்பாடுகள் SMAவின் வரம்புகளால் பாதிக்கப்படலாம். தாமதமான சமிக்ஞைகள் மற்றும் தவறான சமிக்ஞைகள் காரணமாக, வர்த்தகர்கள் நஷ்டத்தை சந்திக்க நேரிடலாம்.
SMAவின் வரம்புகளை குறைக்கும் உத்திகள்
SMAவின் வரம்புகளை குறைக்க பல உத்திகள் உள்ளன:
1. பல கால அளவுகளைப் பயன்படுத்தவும் (Use Multiple Timeframes): பல்வேறு கால அளவுகளில் SMAக்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் சமிக்ஞைகளின் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிக்கலாம். 2. பிற குறிகாட்டிகளுடன் இணைக்கவும் (Combine with Other Indicators): SMAவை மற்ற தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளுடன் (எ.கா., RSI, MACD) இணைப்பதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் சமிக்ஞைகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தலாம். தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள் ஒன்றிணைந்து செயல்படும்போது சிறந்த முடிவுகள் கிடைக்கும். 3. விலை நடவடிக்கை பகுப்பாய்வு (Price Action Analysis): SMAவுடன் விலை நடவடிக்கை பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் சந்தை சூழ்நிலைகளை நன்கு புரிந்துகொள்ளலாம். 4. அளவு பகுப்பாய்வு (Volume Analysis): வர்த்தக அளவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், SMA சமிக்ஞைகளின் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தலாம். அளவு அடிப்படையிலான வர்த்தகம் ஒரு முக்கியமான உத்தியாகும். 5. ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் (Risk Management): சரியான ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் உத்திகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், வர்த்தகர்கள் நஷ்டத்தை குறைக்கலாம்.
மேம்பட்ட நகரும் சராசரிகள் (Advanced Moving Averages)
SMAவின் வரம்புகளைக் கருத்தில் கொண்டு, வர்த்தகர்கள் மேம்பட்ட நகரும் சராசரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்:
- எக்ஸ்போனென்ஷியல் மூவிங் ஆவரேஜ் (EMA): EMA சமீபத்திய விலை மாற்றங்களுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது, இதனால் இது SMAவை விட வேகமாக பிரதிபலிக்கிறது.
- வெயிட்டெட் மூவிங் ஆவரேஜ் (WMA): WMA ஒவ்வொரு விலைக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட எடையைக் கொடுக்கிறது, இது SMAவை விட துல்லியமான சமிக்ஞைகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
- டபுள் எக்ஸ்போனென்ஷியல் மூவிங் ஆவரேஜ் (DEMA): DEMA EMAவை விட மென்மையான சமிக்ஞைகளை உருவாக்குகிறது, இது தவறான சமிக்ஞைகளை குறைக்க உதவுகிறது.
முடிவுரை
SMA ஒரு பயனுள்ள தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு கருவியாக இருந்தாலும், அதன் வரம்புகளைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். தாமதமான சமிக்ஞைகள், விலை மாற்றங்களுக்கு உணர்திறன், தவறான சமிக்ஞைகள் மற்றும் கால அளவு தேர்வு போன்ற வரம்புகள் வர்த்தகர்களின் முடிவுகளை பாதிக்கலாம். இந்த வரம்புகளை குறைக்க, வர்த்தகர்கள் பல கால அளவுகளைப் பயன்படுத்தலாம், பிற குறிகாட்டிகளுடன் இணைக்கலாம், விலை நடவடிக்கை பகுப்பாய்வு மற்றும் அளவு பகுப்பாய்வு செய்யலாம், மற்றும் சரியான ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் உத்திகளைப் பயன்படுத்தலாம். மேம்பட்ட நகரும் சராசரிகளைப் பயன்படுத்துவதும் ஒரு நல்ல தீர்வாக இருக்கலாம்.
சந்தை பகுப்பாய்வு, வர்த்தக உத்திகள், பைனரி ஆப்ஷன், தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு, அடிப்படை பகுப்பாய்வு, சந்தை போக்கு, விலை ஏற்ற இறக்கம், சந்தை சத்தம், கால அளவு பகுப்பாய்வு, பக்கவாட்டு சந்தை உத்திகள், சந்தை முன்னறிவிப்பு, தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள், அளவு அடிப்படையிலான வர்த்தகம், ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட், எக்ஸ்போனென்ஷியல் மூவிங் ஆவரேஜ், வெயிட்டெட் மூவிங் ஆவரேஜ், டபுள் எக்ஸ்போனென்ஷியல் மூவிங் ஆவரேஜ், சராசரி விலைக் கணிப்பு.
இப்போது பரிவர்த்தனையை தொடங்குங்கள்
IQ Option-ல் பதிவு செய்யவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $10) Pocket Option-ல் கணக்கு திறக்கவும் (குறைந்தபட்ச டெபாசிட் $5)
எங்கள் சமூகத்தில் சேருங்கள்
எங்கள் Telegram சேனலுக்கு சேர்ந்து @strategybin பெறுங்கள்: ✓ தினசரி பரிவர்த்தனை சமிக்ஞைகள் ✓ சிறப்பு உத்திகள் மற்றும் ஆலோசனைகள் ✓ சந்தை சார்ந்த அறிவிப்புகள் ✓ தொடக்க அடிப்படையிலான கல்வி பொருட்கள்
