ที่ ตัวบ่งชี้ RSI (ปรับให้เหมาะสมเคอร์เนล) บูรณาการ การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล (KDE) กับ ดัชนีความแข็งแกร่งสัมพัทธ์ (RSI)สร้างกรอบการทำงานที่อิงตามความน่าจะเป็นเพื่อกำหนดว่าระดับ RSI ปัจจุบันสอดคล้องกับจุดกลับตัวที่มีนัยสำคัญในอดีตมากน้อยเพียงใด ด้วยการใช้ KDE ค่า Pivot ในอดีตที่แยกจากกันจะถูกแปลงเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ราบรื่น ช่วยให้วิเคราะห์แนวโน้มได้ละเอียดยิ่งขึ้นกว่า RSI แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว
แนวคิดหลัก: การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนล (KDE)
KDE เป็นวิธีการแบบไม่มีพารามิเตอร์ที่ใช้ในการประมาณฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของชุดข้อมูล แทนที่จะอาศัยถังแยกเหมือนในฮิสโตแกรม KDE ใช้ฟังก์ชันเคอร์เนลต่อเนื่องบนจุดข้อมูลแต่ละจุดเพื่อสร้างเส้นโค้งที่ราบรื่นซึ่งแสดงถึงความหนาแน่นของความน่าจะเป็นในทุกระดับของตัวแปรที่กำลังศึกษา
สูตร KDE ทั่วไป:
ตรรกะทีละขั้นตอน
-
การรวบรวมข้อมูล RSI Pivot: กระบวนการเริ่มต้นด้วยการระบุจุดสูงสุดและต่ำสุดในอดีตในข้อมูล RSI จุดเปลี่ยนเหล่านี้จะถูกบันทึกเป็นชุดของค่า RSI แยกกัน: ชุดหนึ่งสำหรับจุดกลับตัวสูง และอีกชุดหนึ่งสำหรับจุดกลับตัวต่ำ
-
การเลือกฟังก์ชันเคอร์เนล: อาจมีตัวเลือกเคอร์เนลหลายตัว เช่น Gaussian, Uniform และ Sigmoid แต่ละเคอร์เนลจะกำหนดว่าอิทธิพลจะลดลงอย่างไรเมื่อระยะห่างจากจุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
-
การปรับแบนด์วิธ (h): แบนด์วิดท์จะควบคุมว่าเส้นโค้งความน่าจะเป็นจะกว้างและราบรื่นเพียงใด:
- แบนด์วิดท์ที่เล็กลงจะเน้นรายละเอียดปลีกย่อยและมีความไวต่อจุดข้อมูลแต่ละจุดมากขึ้น
- แบนด์วิธที่ใหญ่ขึ้นจะสร้างการกระจายความน่าจะเป็นที่ราบรื่นและครอบคลุมมากขึ้น
-
การสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็น: หลังจากเลือกเคอร์เนลและแบนด์วิธแล้ว KDE จะถูกนำไปใช้กับชุดของค่า Pivot RSI ผลลัพธ์คือการแจกแจงความน่าจะเป็นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งบ่งชี้ว่า RSI ปัจจุบันมีแนวโน้มว่าจะอยู่ใกล้ระดับ Pivot ที่มีนัยสำคัญในอดีตมากน้อยเพียงใด
-
การประเมินความน่าจะเป็น: สามารถใช้วิธีหลักได้สองวิธี:
- โหมดที่ใกล้ที่สุด: มุ่งเน้นไปที่ความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่จุดที่ใกล้เคียงที่สุดกับค่า RSI ปัจจุบัน
- โหมดรวม: ผสานรวมความน่าจะเป็นในช่วงหนึ่งๆ โดยให้ความรู้สึกสะสมว่า RSI ปัจจุบันตรงกับรูปแบบ Pivot ในอดีตมากน้อยเพียงใด
เกณฑ์ที่ผู้ใช้กำหนดจะกำหนดว่าเมื่อใดที่ถือว่าความน่าจะเป็นสูงพอที่จะแนะนำว่า RSI ปัจจุบันใกล้เคียงกับเงื่อนไข Pivot ก่อนหน้านี้อย่างใกล้ชิด
-
การสร้างสัญญาณตลาด: โดยการเปรียบเทียบการแจกแจงความน่าจะเป็นของ RSI ปัจจุบันกับการแจกแจงแบบ Pivot ในอดีต:
- ความน่าจะเป็นสูงที่จะมีความคล้ายคลึงกับจุดกลับตัวที่ต่ำในอดีตอาจส่งสัญญาณถึงโอกาสขาขึ้น
- ความน่าจะเป็นสูงที่จะมีความคล้ายคลึงกับจุดกลับตัวที่สูงในอดีตอาจบ่งบอกถึงสถานการณ์ขาลง
เกณฑ์สามารถปรับได้:
- เกณฑ์ที่สูงกว่าส่งผลให้สัญญาณน้อยลงแต่เชื่อถือได้มากขึ้น
- เกณฑ์ที่ต่ำกว่าจะสร้างสัญญาณได้มากขึ้น แต่อาจมีสัญญาณรบกวนมากขึ้น
ประโยชน์ของการเพิ่มประสิทธิภาพเคอร์เนล
-
การแสดงข้อมูลที่ราบรื่น: KDE แปลงข้อมูลเดือยที่ไม่ต่อเนื่องให้เป็นเส้นโค้งความน่าจะเป็นที่ต่อเนื่องและตีความได้ง่าย
-
การวิเคราะห์ตามความน่าจะเป็น: การหาปริมาณความน่าจะเป็นของสภาวะปัจจุบันที่ตรงกับจุดกลับตัวในอดีตจะช่วยเพิ่มความลึกและความคงทนให้กับการวิเคราะห์โดยใช้ RSI
-
ความยืดหยุ่นและการปรับตัว: ผู้ใช้สามารถเลือกฟังก์ชันเคอร์เนล ปรับแบนด์วิธ และเลือกโหมดการประเมินความน่าจะเป็นเพื่อปรับแต่งตัวบ่งชี้ให้เหมาะกับสภาวะตลาดต่างๆ
-
การตัดสินใจอย่างมีข้อมูล: ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยความน่าจะเป็นช่วยให้เทรดเดอร์แยกแยะระหว่างความผันผวนของตลาดแบบสุ่มและพฤติกรรมคล้ายการกลับตัวอย่างแท้จริง ช่วยเพิ่มความมั่นใจในการตัดสินใจเข้าและออก
บทสรุป
ด้วยการรวม KDE เข้ากับ RSI ตรรกะที่ปรับให้เหมาะสมเคอร์เนลจะให้การประเมินตามความน่าจะเป็นว่า RSI ปัจจุบันอยู่ตรงไหนโดยสัมพันธ์กับการแจกแจงจุดหมุนในอดีต ด้วยการเลือกเคอร์เนล การปรับแบนด์วิธ และการปรับเกณฑ์ เทรดเดอร์จะได้รับเครื่องมือที่มีข้อมูลทางสถิติที่เหมาะสมยิ่งขึ้นสำหรับการระบุจุดเปลี่ยนที่อาจเกิดขึ้นในตลาด
ดาวน์โหลด ตัวบ่งชี้ RSI (ปรับให้เหมาะสมเคอร์เนล) พร้อมสแกนเนอร์ โดยใช้ ลอจิกที่ปรับให้เหมาะสมเคอร์เนล ข้างต้นด้วยการบูรณาการ เครื่องสแกน ของคู่สกุลเงิน กรอบเวลาที่นี่:
– สำหรับ MT4: เคอร์เนล RSI ปรับให้เหมาะสมด้วยสแกนเนอร์ สำหรับ MT4
– สำหรับ MT5: RSI Kernel ปรับให้เหมาะสมด้วยเครื่องสแกนสำหรับ MT5
