วิธีการ คำนวณ 26 วัน ชี้แจง เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย

ค่าเฉลี่ยเลขประจำตัว EMA - EMA ลดลงค่าเฉลี่ยเลขหมาย EMA 12 และ 26 วันเป็นค่าเฉลี่ยระยะสั้นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดและใช้ในการสร้างตัวบ่งชี้เช่น MACD (Divolence) และค่าความแปรปรวนของราคา (percentage warcent oscillator) (PPO) โดยทั่วไปแล้ว EMA 50 และ 200 วันใช้เป็นสัญญาณของแนวโน้มในระยะยาว ผู้ค้าที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคพบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีประโยชน์และลึกซึ้งเมื่อใช้อย่างถูกต้อง แต่สร้างความหายนะเมื่อใช้ไม่ถูกต้องหรือถูกตีความผิด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดที่ใช้กันโดยทั่วไปในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเป็นไปตามลักษณะของตัวชี้วัดที่ล่าช้า ดังนั้นข้อสรุปที่ได้จากการนำค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไปเป็นกราฟตลาดหนึ่ง ๆ ควรเป็นการยืนยันการเคลื่อนไหวของตลาดหรือเพื่อบ่งชี้ถึงความแข็งแกร่ง บ่อยครั้งเมื่อถึงเวลาที่เส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวได้เปลี่ยนไปเพื่อสะท้อนการเคลื่อนไหวที่สำคัญในตลาดจุดที่เหมาะสมที่สุดของการเข้าสู่ตลาดได้ผ่านไปแล้ว EMA ช่วยลดปัญหานี้ได้บ้าง เนื่องจากการคำนวณ EMA ให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลล่าสุดจึงทำให้การดำเนินการด้านราคาแย่ลงและตอบสนองได้เร็วขึ้น นี่เป็นที่พึงปรารถนาเมื่อใช้ EMA เพื่อรับสัญญาณการซื้อขาย การตีความ EMA เช่นเดียวกับตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทั้งหมดพวกเขาจะเหมาะกับตลาดที่มีแนวโน้มมากขึ้น เมื่อตลาดอยู่ในขาขึ้นที่แข็งแกร่งและยั่งยืน เส้นแสดงตัวบ่งชี้ EMA จะแสดงแนวโน้มขาขึ้นและทางกลับกันสำหรับแนวโน้มขาลง ผู้ค้าระมัดระวังจะไม่เพียง แต่ใส่ใจกับทิศทางของเส้น EMA แต่ยังสัมพันธ์ของอัตราการเปลี่ยนแปลงจากแถบหนึ่งไปอีก ตัวอย่างเช่นในขณะที่การดำเนินการตามราคาของขาขึ้นที่แข็งแกร่งจะเริ่มแผ่ออกและพลิกกลับอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA จากแถบหนึ่งไปยังอีกส่วนหนึ่งจะเริ่มลดลงไปจนกว่าจะถึงเวลาดังกล่าวที่บรรทัดตัวบ่งชี้จะราบเรียบและอัตราการเปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ เนื่องจากผลกระทบที่ปกคลุมด้วยวัตถุฉนวนถึงจุดนี้หรือแม้กระทั่งไม่กี่บาร์ก่อนการดำเนินการด้านราคาน่าจะได้กลับรายการไปแล้ว ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าการสังเกตการลดอัตราการเปลี่ยนแปลงของ EMA ที่สอดคล้องกันอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถช่วยป้องกันภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกอันเกิดจากผลกระทบที่เกิดจากการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย การใช้ EMA ทั่วไปของ EMA มักใช้ร่วมกับตัวบ่งชี้อื่น ๆ เพื่อยืนยันการย้ายตลาดที่สำคัญและเพื่อวัดความถูกต้อง สำหรับผู้ค้าที่ค้าขายระหว่างวันและตลาดที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว EMA จะสามารถใช้งานได้มากขึ้น ผู้ค้ามักใช้ EMA เพื่อหาอคติในการซื้อขาย ตัวอย่างเช่นหาก EMA ในแผนภูมิรายวันแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มที่สูงขึ้นกลยุทธ์การค้าระหว่างวันอาจเป็นการค้าเฉพาะจากด้านยาวบนกราฟในวันนี้เท่านั้น EMA 8211 วิธีการคำนวณคำนวณค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential Moving Average - ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนย้าย Exponetial (EMA สั้น ๆ ) เป็นหนึ่งในตัวบ่งชี้ที่ใช้มากที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิคในวันนี้ แต่คุณคำนวณได้ด้วยตัวเองโดยใช้กระดาษและปากกาหรือ 8211 8211 ที่ต้องการโปรแกรมสเปรดชีตที่คุณเลือก แจ้งให้เราทราบในคำอธิบายเกี่ยวกับการคำนวณ EMA การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ Exponential (EMA) ทำได้โดยอัตโนมัติโดยซอฟต์แวร์การซื้อขายและการวิเคราะห์ทางเทคนิคส่วนใหญ่ที่มีอยู่ในปัจจุบัน นี่คือวิธีการคำนวณด้วยตนเองซึ่งจะช่วยเพิ่มความเข้าใจเกี่ยวกับวิธีการทำงาน ในตัวอย่างนี้เราจะคำนวณ EMA สำหรับราคาหุ้น เราต้องการ EMA 22 วันซึ่งเป็นกรอบเวลาที่เพียงพอสำหรับ EMA ที่ยาวนาน สูตรสำหรับการคำนวณ EMA มีดังต่อไปนี้ EMA Price (t) k EMA (y) (1 8211 k) t วันนี้ y วันนี้ N จำนวนวันใน EMA, k 2 (N1) ใช้ขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อคำนวณ 22 วัน EMA: 1) เริ่มต้นด้วยการคำนวณ k สำหรับช่วงเวลาที่กำหนด 2) เพิ่มราคาปิดบัญชีสำหรับ 22 วันแรกเข้าด้วยกันและหารด้วย 22 3) ขณะนี้คุณพร้อมที่จะเริ่มรับวันอีเอ็มเอโดยใช้ราคาปิดวันถัดไป (วันที่ 23) คูณ โดย k แล้วคูณค่าเฉลี่ยของวันก่อนหน้าโดยย้าย (1-k) และเพิ่มทั้งสอง 4) ทำขั้นตอนที่ 3 ซ้ำแล้วซ้ำอีกในแต่ละวันเพื่อติดตาม EMA แบบเต็ม แน่นอนว่าสามารถใส่ลงใน Excel หรือซอฟต์แวร์สเปรดชีตอื่น ๆ เพื่อทำให้กระบวนการคำนวณ EMA แบบกึ่งอัตโนมัติ เพื่อให้มุมมองอัลกอริธึมเกี่ยวกับวิธีการนี้สามารถทำได้โปรดดูด้านล่าง (float todaysPrice, float numberOfDays, float เมื่อวานนี้) float k 2 (numberOfDays 1) return today วันที่เมื่อเดือน EMAY วานนี้ (1 8211 k) วิธีนี้จะถูกเรียกจากลูปผ่านข้อมูลของคุณโดยทั่วไปเรียกว่า foreach (DailyRecord sdr ใน DataRecords) เรียกการคำนวณ EMA ema CalculateEMA (sdr. Close, NumberOfDays, yesterdayEMA) ใส่ ema ที่คำนวณแล้วในอาร์เรย์ memaSeries. Items. Add (sdr. TradingDate, ema) ตรวจสอบให้มั่นใจว่าเมื่อวานนี้ EMA ได้รับข้อมูลจาก EMA ที่เราใช้อยู่ในขณะนี้ ประมาณ yesterdayEMA ema โปรดทราบว่านี่เป็นรหัสรหัสพัซโซ โดยปกติแล้วคุณจะต้องส่งค่า CLOSE เมื่อวานนี้ไปเมื่อวานนี้ EMA จนถึงวันที่เมื่อวานนี้ EMA คำนวณจาก EMA ในปัจจุบัน สิ่งที่เกิดขึ้นเฉพาะหลังจากที่ลูปใช้เวลามากกว่าวันที่คุณคำนวณ EMA ของคุณแล้ว สำหรับ EMA 22 วันมีเพียง 23 ครั้งในลูปและหลังจากนั้นจะมีการใช้งาน EMA เมื่อวานนี้ นี่ไม่ใช่เรื่องใหญ่เพราะคุณจำเป็นต้องมีข้อมูลจากอย่างน้อย 100 วันทำการเพื่อให้ EMA 22 วันถูกต้อง ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่ที่เป็นไปได้ค่าเฉลี่ยการย้ายเลขขึ้นเฉลี่ยแตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบโดยใช้วิธีการคำนวณและในวิธีที่มีการถ่วงน้ำหนัก ค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่แบบ Exponential (ย่อมาจาก EMA เริ่มต้น) มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก กับ EMA การถ่วงน้ำหนักเป็นเช่นที่ราคาล่าสุดวันจะได้รับน้ำหนักมากขึ้นกว่าราคาที่เก่ากว่า ทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังนี้ก็คือราคาล่าสุดถือว่ามีความสำคัญมากกว่าราคาที่สูงกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อค่าเฉลี่ยระยะยาว (เช่น 200 วัน) มีน้ำหนักเท่ากับข้อมูลราคาที่มีอายุเกิน 6 เดือนและอาจคิดได้ ของเล็กน้อยล้าสมัย การคำนวณ EMA เล็กน้อยซับซ้อนกว่าค่าเฉลี่ย Simple Moving Average แต่มีข้อดีที่ไม่ควรเก็บบันทึกข้อมูลขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมราคาปิดของแต่ละราคาปิดในช่วง 200 วันที่ผ่านมา (หรือหลายวันก็ตาม) . สิ่งที่คุณต้องมีคือ EMA สำหรับวันก่อนหน้าและราคาปิดในปัจจุบันเพื่อคำนวณค่าเฉลี่ยการย้ายใหม่ที่ระบุไว้ การคำนวณเลขชัยูนเบื้องต้นสำหรับ EMA ต้องคำนวณเลขชี้กำลัง ในการเริ่มต้นให้ใช้จำนวนวันที่ EMA ที่คุณต้องการคำนวณและเพิ่มจำนวนวันที่คุณกำลังพิจารณา (เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันให้เพิ่มหนึ่งค่าเพื่อให้ได้ 201 เป็นส่วนหนึ่งของการคำนวณ) โทรนี้ได้ดีวันนี้ 1 จากนั้นเพื่อให้ได้เลขชี้กำลังให้ใช้เลข 2 และหารด้วยวันที่ 1 ตัวอย่างเช่น Exponent ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันจะเท่ากับ 2 201 ซึ่งเท่ากับ 0.01 Full Calculation ถ้า Exponential Moving Average เมื่อใดก็ตามที่เรามีเลขชี้กำลังทั้งหมดเราต้องการตอนนี้คือข้อมูลเพิ่มเติมอีกสองบิตเพื่อให้เราสามารถคำนวณได้เต็มรูปแบบ . วันแรกคือวันพุธที่มีการย้ายค่าเฉลี่ย สมมติว่าเรารู้เรื่องนี้แล้วอย่างที่เราได้คำนวณไว้เมื่อวานนี้ อย่างไรก็ตามหากคุณไม่ทราบ EMA ในวันวานคุณสามารถเริ่มต้นด้วยการคำนวณ Average Moving Average สำหรับเมื่อวานและใช้ EMA แทน EMA ในการคำนวณครั้งแรก (เช่นการคำนวณในปัจจุบัน) ของ EMA แล้ววันพรุ่งนี้คุณสามารถใช้ EMA ที่คุณคำนวณได้ในวันนี้และอื่น ๆ ข้อมูลชิ้นที่สองที่เราต้องการคือราคาปิดในปัจจุบัน สมมติว่าเราต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเลขประจำวัน 200 วันสำหรับหุ้นหรือหุ้นที่มี EMA 120 วันก่อนหน้าหรือเท่ากับ 120 เพนนี (หรือเซนต์) และราคาปิดของวันที่ 136 เพนซ์ การคำนวณเต็มรูปแบบจะเป็นดังนี้: Todays Exponential Moving Average (วันที่ปิดราคาปัจจุบัน x Exponentential) (วันที่ก่อนหน้านี้ EMA x (1-Exponent)) ดังนั้นการใช้ตัวเลขตัวอย่างข้างต้นของเราวันนี้ 200 วัน EMA จะเป็นดังนี้: (136 x 0.01 ) (120 x (1 - 0.01)) ซึ่งเทียบเท่า EMA ในวันนี้ที่ 120.16 ค่าเฉลี่ยขั้นสูง: อะไรคือตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เป็นที่นิยมมากที่สุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้ในการวัดทิศทางของแนวโน้มในปัจจุบัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกประเภท (เขียนโดยทั่วไปในบทแนะนำนี้เป็น MA) คือผลทางคณิตศาสตร์ที่คำนวณโดยเฉลี่ยจำนวนจุดข้อมูลที่ผ่านมา เมื่อพิจารณาแล้วค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นจะถูกวางแผนลงบนแผนภูมิเพื่อให้ผู้ค้าสามารถดูข้อมูลที่ราบรื่นแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ความผันผวนของราคาในแต่ละวันที่มีอยู่ในตลาดการเงินทั้งหมด รูปแบบที่ง่ายที่สุดของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยทั่วไปหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย (SMA) โดยคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิตของชุดค่าที่กำหนด ตัวอย่างเช่นในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณจะเพิ่มราคาปิดจาก 10 วันที่ผ่านมาและหารผลตาม 10 ในรูปที่ 1 ผลรวมของราคาในช่วง 10 วันที่ผ่านมา (110) คือ หารด้วยจำนวนวัน (10) เพื่อให้ได้ค่าเฉลี่ย 10 วัน หากผู้ค้าต้องการเห็นค่าเฉลี่ย 50 วันแทนจะต้องมีการคำนวณประเภทเดียวกัน แต่จะรวมราคาในช่วง 50 วันที่ผ่านมา ค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นด้านล่าง (11) คำนึงถึงจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมาเพื่อให้ผู้ค้าทราบว่าสินทรัพย์มีราคาเทียบกับ 10 วันที่ผ่านมาอย่างไร บางทีคุณอาจสงสัยว่าทำไมผู้ค้าทางเทคนิคเรียกเครื่องมือนี้ว่าเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ยปกติ คำตอบก็คือเมื่อค่าใหม่มีพร้อมใช้งานจุดข้อมูลที่เก่าที่สุดต้องถูกลดลงจากชุดข้อมูลและจุดข้อมูลใหม่ ๆ ต้องมาเพื่อแทนที่ ดังนั้นชุดข้อมูลจึงมีการย้ายข้อมูลบัญชีใหม่ ๆ ไปเรื่อย ๆ วิธีการคำนวณนี้ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีการบันทึกข้อมูลปัจจุบันเท่านั้น ในรูปที่ 2 เมื่อมีการเพิ่มค่าใหม่ของชุดที่ 5 ช่องสีแดง (แทนจุดข้อมูล 10 จุดที่ผ่านมา) จะเลื่อนไปทางขวาและค่าสุดท้ายของ 15 จะถูกลดลงจากการคำนวณ เนื่องจากค่าที่ค่อนข้างเล็ก 5 จะแทนที่ค่าที่สูงถึง 15 คุณจึงคาดว่าจะเห็นค่าเฉลี่ยของการลดลงของชุดข้อมูลซึ่งในกรณีนี้มีค่าตั้งแต่ 11 ถึง 10 ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เมื่อค่าของ MA ได้รับการคำนวณพวกเขาจะวางแผนลงบนแผนภูมิและเชื่อมต่อแล้วเพื่อสร้างเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เส้นโค้งเหล่านี้มีอยู่ทั่วไปในแผนภูมิของผู้ค้าด้านเทคนิค แต่วิธีการใช้งานเหล่านี้อาจแตกต่างกันอย่างมาก (ในภายหลัง) ดังที่เห็นในรูปที่ 3 คุณสามารถเพิ่มค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้มากกว่าหนึ่งรายการในแผนภูมิใด ๆ โดยการปรับจำนวนช่วงเวลาที่ใช้ในการคำนวณ เส้นโค้งเหล่านี้ดูเหมือนจะเสียสมาธิหรือทำให้เกิดความสับสนในตอนแรก แต่คุณจะคุ้นเคยกับมันเมื่อเวลาผ่านไป เส้นสีแดงเป็นเพียงราคาเฉลี่ยในช่วง 50 วันที่ผ่านมาในขณะที่เส้นสีน้ำเงินเป็นราคาเฉลี่ยในช่วง 100 วันที่ผ่านมา ตอนนี้คุณเข้าใจว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คืออะไรและแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ต่างกันและดูว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แตกต่างจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้เท่าไร ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเป็นที่นิยมอย่างมากของผู้ค้า แต่เป็นตัวบ่งชี้ทางเทคนิคทั้งหมดก็มีนักวิจารณ์ หลายคนอ้างว่าประโยชน์ของ SMA มีข้อ จำกัด เนื่องจากแต่ละจุดในชุดข้อมูลมีน้ำหนักเหมือนกันโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่เกิดขึ้นในลำดับ นักวิจารณ์ยืนยันว่าข้อมูลล่าสุดมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าและควรมีอิทธิพลมากขึ้นต่อผลลัพธ์สุดท้าย ในการตอบสนองต่อคำวิจารณ์นี้ผู้ค้าเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลล่าสุดซึ่งนำไปสู่การประดิษฐ์เครื่องคิดเลขใหม่ ๆ ประเภทต่างๆซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุดซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา (EMA) (สำหรับการอ่านเพิ่มเติมโปรดดูข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและความแตกต่างระหว่าง SMA กับ EMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ให้น้ำหนักมากกว่าราคาล่าสุดในความพยายามที่จะทำให้การตอบสนองดีขึ้น ข้อมูลใหม่ ๆ การเรียนรู้สมการที่ค่อนข้างซับซ้อนสำหรับการคำนวณ EMA อาจไม่จำเป็นสำหรับผู้ค้าจำนวนมากเนื่องจากเกือบทุกชุดรูปแบบแผนภูมิทำคำนวณสำหรับคุณ อย่างไรก็ตามสำหรับคุณ geeks คณิตศาสตร์ออกมีที่นี่สมการ EMA: เมื่อใช้สูตรในการคำนวณจุดแรกของ EMA คุณอาจสังเกตเห็นว่าไม่มีค่าที่จะใช้เป็น EMA ก่อนหน้านี้ ปัญหาเล็ก ๆ นี้สามารถแก้ไขได้โดยเริ่มต้นการคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายและต่อเนื่องโดยใช้สูตรด้านบนจากที่นั่น เราได้จัดเตรียมสเปรดชีตตัวอย่างไว้ในตัวอย่างชีวิตจริงในการคำนวณทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเรียบและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา ความแตกต่างระหว่าง EMA กับ SMA ตอนนี้คุณเข้าใจดีว่า SMA และ EMA ถูกคำนวณไปแล้วลองดูว่าค่าเฉลี่ยเหล่านี้แตกต่างกันอย่างไร เมื่อพิจารณาการคำนวณ EMA คุณจะสังเกตเห็นว่าจุดข้อมูลสำคัญ ๆ อยู่ในจุดข้อมูลล่าสุดทำให้เป็นประเภทของค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ในรูปที่ 5 ตัวเลขของช่วงเวลาที่ใช้ในแต่ละค่าเฉลี่ยเหมือนกัน (15) แต่ EMA จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงราคาได้เร็วขึ้น สังเกตว่า EMA มีมูลค่าสูงขึ้นเมื่อราคาเพิ่มขึ้นและลดลงเร็วกว่า SMA เมื่อราคาลดลง การตอบสนองนี้เป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากต้องการใช้ EMA มากกว่า SMA อะไรที่แตกต่างกันระหว่างวันหมายถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้ที่สามารถปรับแต่งได้โดยสิ้นเชิงซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถเลือกกรอบเวลาที่ต้องการได้ทุกเมื่อสร้างค่าเฉลี่ย ช่วงเวลาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 15, 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน ช่วงเวลาสั้น ๆ ที่ใช้ในการสร้างค่าเฉลี่ยความละเอียดอ่อนมากขึ้นคือการเปลี่ยนแปลงราคา ยิ่งช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นเท่าไรก็ยิ่งอ่อนไหวหรือเรียบเนียนขึ้นเท่านั้นโดยเฉลี่ยแล้ว ไม่มีกรอบเวลาที่เหมาะสมที่จะใช้เมื่อตั้งค่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคุณ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่ารูปแบบใดเหมาะกับตัวคุณมากที่สุดคือการทดสอบกับช่วงเวลาต่างๆจนกว่าคุณจะพบกับช่วงเวลาที่เหมาะสมกับกลยุทธ์ของคุณ