กราฟในตอนนี้มีสัญญาณผสม ดังนั้นความอดทนจึงเหมาะสม เว้นแต่จะมีจุดเข้าที่ดีกว่าปรากฏ
ในรูปแบบภาวะปัจจุบัน ไซด์เวย์ผันผวน แนวทางที่เหมาะสมที่สุดคือ รอการยืนยันเบรกเอาต์. ราคายังไม่มีทิศทางชัดเจน แต่ความผันผวนสูงขึ้น ทำให้สัญญาณหลอกพบได้บ่อยกว่า และการรอการยืนยันเบรกเอาต์ที่สะอาดกว่ามักเป็นจังหวะที่ดีกว่า
ระดับแนวรับและแนวต้านของ Pattern Recognition Test ช่วยเน้นโซนราคาสำคัญที่ผู้ซื้อและผู้ขายมีความเคลื่อนไหวมากที่สุด ส่วนนี้ช่วยระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิดเบรกเอาต์ แนวรับเมื่อย่อตัว แนวต้านด้านบน และกรอบการซื้อขายปัจจุบัน เพื่อให้คุณประเมินการไปต่อของแนวโน้ม ความเสี่ยงการกลับตัว และทิศทางราคาคริปโตระยะใกล้ได้
| ระดับ | โซน | ความแข็งแกร่ง |
|---|---|---|
| แนวรับ 1 | ฿0.0001351 - ฿0.0001418 | |
| แนวรับ 2 | ฿0.0001305 - ฿0.0001330 | |
| แนวรับ 3 | ฿0.0001194 - ฿0.0001218 | |
| แนวรับ 4 | ฿0.0001108 - ฿0.0001181 | |
| แนวต้าน 1 | ฿0.0001565 - ฿0.0001589 | |
| แนวต้าน 2 | ฿0.0001649 - ฿0.0001673 | |
| แนวต้าน 3 | ฿0.0001733 - ฿0.0001808 |
PRT ทะลุโซนแนวต้านที่ ฿0.0001565 - ฿0.0001589 และยืนเหนือระดับนั้นได้ สิ่งนี้จะเพิ่มน้ำหนักให้กรณีเบรกเอาต์และดึงความสนใจไปที่ ฿0.0001649 - ฿0.0001673
PRT หลุดโซนแนวรับที่ ฿0.0001351 - ฿0.0001418 สิ่งนี้จะทำให้โครงสร้างอ่อนแอลงและเปิดทางไปสู่ ฿0.0001305 - ฿0.0001330
PRT ยังคงซื้อขายระหว่าง ฿0.0001418 และ ฿0.0001565 ในกรณีนั้น ภาวะการเทรดในกรอบยังคงมีผลอยู่
อินดิเคเตอร์ทางเทคนิคช่วยสรุปแนวโน้ม โมเมนตัม ความผันผวน และระดับราคาสำคัญ ไม่ควรใช้แบบแยกเดี่ยว แต่สามารถช่วยระบุได้ว่าเหรียญกำลังมีแนวโน้ม อยู่ในกรอบ ยืดตัวมากเกินไป หรือกำลังเข้าใกล้ระดับแนวรับหรือแนวต้านสำคัญ
| อินดิเคเตอร์ | ค่า | สัญญาณ | การตีความ |
|---|---|---|---|
| SMA50 | ฿0.0001632 | ขาลง | PRT กำลังซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 50 วัน |
| SMA200 | ฿0.0001437 | ขาขึ้น | PRT ยังคงอยู่เหนือเส้นแนวโน้มระยะยาว |
| EMA50 | ฿0.0001599 | ขาลง | PRT กำลังซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเอ็กซ์โพเนนเชียล 50 วัน ซึ่งทำให้แนวโน้มล่าสุดอ่อนแอลง |
| EMA200 | ฿0.0002210 | ขาลง | PRT อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเอ็กซ์โพเนนเชียล 200 วัน ซึ่งทำให้โครงสร้างระยะยาวยังอยู่ภายใต้แรงกดดัน |
| RSI (14) | 27.59 | ขายมากเกินไป | RSI (14) อยู่ในระดับต่ำที่ 27.59 ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเมนตัมขาลงอาจเริ่มหมดแรง |
| Stoch RSI (14) | 0.00 | ขายมากเกินไป | Stoch RSI (14) อยู่ในระดับต่ำที่ 0.00 ซึ่งแสดงว่าโมเมนตัมกำลังกดเข้าใกล้ขอบล่างสุดล่าสุด |
| MACD | -1.398e-8 | ขาลง | MACD อยู่ต่ำกว่าเส้นสัญญาณ |
| ATR | 1.61% | ผันผวน | ความผันผวนอยู่เหนือค่ามัธยฐาน 180 วัน |
| VWMA | ฿0.0001707 | ขาลง | ราคาอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้วยปริมาณการซื้อขาย |
| Commodity Channel Index (20) | -134.76 | ขาลง | CCI (20) อ่อนแอที่ -134.76 ซึ่งแสดงว่าราคากำลังซื้อขายต่ำกว่าค่าเฉลี่ยล่าสุดอย่างมาก |
| Awesome Oscillator (5, 34) | ฿-0.000003454 | ขาลง | Awesome Oscillator อยู่ต่ำกว่าศูนย์ที่ ฿-0.000003454 ซึ่งสนับสนุนโมเมนตัมขาลง |
| Williams Percent Range (14) | -100.00 | ขายมากเกินไป | Williams Percent Range (14) อยู่ใกล้ด้านล่างของกรอบล่าสุดที่ -100.00 |
| Bull Bear Power (13) | ฿-0.00001087 | ขาลง | Bull Bear Power (13) เป็นลบที่ ฿-0.00001087 ซึ่งบ่งชี้ว่าผู้ขายควบคุมราคาเมื่อเทียบกับเส้นฐาน EMA |
| Ultimate Oscillator (7, 14, 28) | 9.58 | ขายมากเกินไป | Ultimate Oscillator อ่อนแอที่ 9.58 ซึ่งบ่งชี้ว่าโมเมนตัมขาลงหลายกรอบเวลาอาจยืดตัวมากเกินไป |
| Hull Moving Average (9) | ฿0.0001488 | ขาขึ้น | PRT กำลังซื้อขายเหนือ Hull Moving Average (9) ซึ่งสนับสนุนแนวโน้มระยะใกล้ |
| Ichimoku Cloud B/L (9, 26, 52, 26) | ฿0.0001670 | ขาลง | PRT กำลังซื้อขายต่ำกว่าเส้นฐาน Ichimoku ซึ่งชี้ไปที่โครงสร้างที่อ่อนแอกว่า |
ในช่วง 7 วันที่ผ่านมา ราคา Pattern Recognition Test มีความสัมพันธ์เชิงบวกมากที่สุดกับราคาของ Raydium (RAY), Quant (QNT), Hedera Hashgraph (HBAR), Shiba Inu (SHIB) and VeChain (VET) และมีความสัมพันธ์เชิงลบมากที่สุดกับราคาของ LEO Token (LEO), Stacks (STX), Basic Attention Token (BAT), Monero (XMR) and Optimism (OP)
| ชื่อ | ความสัมพันธ์ |
|---|---|
| Raydium | 0.848 |
| Quant | 0.829 |
| Hedera Hashgraph | 0.800 |
| Shiba Inu | 0.782 |
| VeChain | 0.782 |
| ชื่อ | ความสัมพันธ์ |
|---|---|
| LEO Token | -0.831 |
| Stacks | -0.672 |
| Basic Attention Token | -0.655 |
| Monero | -0.636 |
| Optimism | -0.475 |
ราคา Pattern Recognition Test มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเหรียญ 10 อันดับแรกตามมูลค่าตลาด โดยมีค่า 0.262 ไม่รวม Tether (USDT) และมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเหรียญ 100 อันดับแรกตามมูลค่าตลาด โดยไม่รวม stablecoins ทั้งหมด โดยมีค่า 0.378 สกุลเงินที่มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ Pattern Recognition Test บ่งชี้ว่าการเคลื่อนไหวของสินทรัพย์หนึ่งมีน้ำหนักอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในการนำอีกสินทรัพย์ให้เคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน สำหรับสกุลเงินที่มีความสัมพันธ์เชิงลบกับ Pattern Recognition Test การเคลื่อนไหวของ Pattern Recognition Test ไปในทิศทางหนึ่งจะแปลเป็นการเคลื่อนไหวในทิศทางตรงกันข้ามสำหรับเหรียญที่มีความสัมพันธ์เชิงลบ
