شاخص‌های تکانه

نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال

اثر شاخص شرایط مالی بر متغیرهای کلان اقتصادی در ایران : رهیافت TVP-FAVAR

در سال‏های اخیر، شـاخص شـرایط مـالی (FCI) در بسـیاری از کشـورها به‌عنوان یـک شاخص مهم جهت مشخص کردن وضعیت سیاست‌های کلان اقتصادی مورداستفاده قرارگرفتـه اسـت؛ به همین منظور، در مطالعه حاضر اثرات شاخص شرایط مالی بر متغیرهای کلان اقتصادی با به کارگیری الگوی خود توضیح برداری عامل افزوده ‌شده با پارامترهای متغیر زمانی (TVP-FAVAR) و با استفاده از داده‏های فصلی طی دوره (1398-1370) مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است. نتایج حاصله بیانگر آن است که نوع واکنش و میزان واکنش متغیرهای کلان اقتصادی نسبت به تکانه شاخص شرایط مالی در گذر زمان متفاوت بوده است و این امر لزوم به‌کارگیری رهیافت پارامتر – متغیر را آشکار می‏سازد. براساس نتایج بدست آمده، متغیرهای نرخ بیکاری و نرخ رشد اقتصادی در کوتاه‌مدت و بلندمدت به ترتیب واکنش منفی و مثبتی به تغییرات رفتاری متغیر شاخص شرایط مالی نشان داده‏اند؛ اثرات تکانه شاخص شرایط مالی بر متغیر نرخ تورم بعد از یک دوره نمایان گشته؛ اما بااین‌حال واکنش این متغیر به تکانه شاخص شرایط مالی در کوتاه‌مدت و بلندمدت با توجه به شرایط حاکم بر اقتصاد کشور متفاوت بوده است؛ همچنین تکانه شاخص شرایط مالی در کوتاه‌مدت باعث بهبود متغیر ضریب جینی شده، اما در بلندمدت به‌ویژه در سال‌های اواخر دهه 1390 باعث افزایش شکاف درآمدی شده است؛ واکنش متغیر کسری بودجه به تکانه شاخص شرایط مالی در کل دوره مورد بررسی مثبت بوده و تکانه شاخص شرایط مالی باعث افزایش کسری بودجه دولت شده است.

کلیدواژه‌ها

• شاخص شرایط مالی
• متغیرهای کلان
• خودتوضیح برداری عامل افزوده شده با پارامترهای زمانی

عنوان مقاله [English]

The effect of financial condition index on macroeconomic variables in Iran: TVP-FAVAR approach

نویسندگان [English]

• atefe alahverdi 1
• Saeed Daei-Karimzadeh 2
• sara ghobadi 2

1 Phd student Department of Economics, Isfahan (Khorasgan) Branch, Islamic Azad University, Isfahan, Iran.

In recent years, the financial condition index (FCI) has been used in many countries as an important index to determine the state of macroeconomic policies. For this purpose, in the present study, the effects of financial condition index on macroeconomic variables were investigated by applying the time-varying parameter factor-augmented vector autoregressive model (TVP-FAVAR) and using quarterly data during the period (1991-2019). The results indicate that the response type and response rate of macroeconomic variables were different due to the financial condition index shock over time, and this indicates the necessity of employing the parameter - variable approach. According to the obtained results , The unemployment rate and economic growth rate variables in the short and long term showed a Negative and positive response to behavioral changes in the financial condition index variable, respectively; The effects of the financial Conditions Index shock on the inflation rate variable appear after one period; However, the response of this variable to the financial condition index shock in the short and long term has been different according to the conditions prevailing on the economy of the country . Also, the financial conditions index shock in the short run has improved the Gini coefficient variable, but in the long run, especially in the late 2010s has rised the income gap. The response of the budget deficit variable to the financial condition index shock in the whole period under review was positive and the financial condition index shock has increased the government budget deficit.

بررسی چگونگی انتقال تغییرات قیمتی از شاخص قیمتی عمده فروشی به شاخص قیمتی خرده‌فروشی در ایران

در این پژوهش، با استفاده از شاخص‌های تکانه روش خودرگرسیون برداری (VAR) به بررسی رابطه بین شاخص‌های قیمتی تولید‌کننده(PPI)، عمده‌فروشی(WPI) و مصرف‌کننده(CPI) می‌پردازیم. بدین منظور، 192 مشاهده ماهانه از 1369.1 تا 1384.12 این شاخص‌ها را جمع‌آوری و مورد بررسی قرار داده‌ایم. نتایج نشان می‌دهد که بروز تکانه در PPI باعث افزایش WPI و CPI از همان آغاز وقوع تکانه می‌شود. این افزایش در هر دو شاخص بیش از یک سال ادامه می‌یابد؛ اما با گذشت زمان از بین می‌رود. وقوع تکانه در WPI باعث می‌شود که CPI از همان دوره اول با افزایش مواجه شود؛ اما، این تأثیر در کمتر از 6 ماه از بین می‌رود. همچنین، PPI تغییرات CPI را به‌خوبی توضیح می‌دهد، اما قدرت کمتری در توضیح تغییرات WPI دارد. WPI نیز تغییرات CPI را به‌خوبی توضیح می‌دهد.

اثرگذاری تکانه نرخ ارز بر تورم در اقتصاد ایران: کاربرد الگوی خودرگرسیون برداری آستانه‌ای

اثرگذاری تغییرات نرخ ارز بر سطح عمومی قیمت‌ها یکی از موضوعات مهم در اقتصاد کلان است و بررسی جزئیات آن دلالت‌های مهمی برای سیاست‌گذار پولی به همراه دارد. با توجه به وضعیت این دو متغیر در اقتصاد ایران، رهیافت‌های نوین اقتصادسنجی می‌توانند بینش جدیدی ارائه کنند. در این راستا، پژوهش حاضر با به‌کارگیری الگوی خودرگرسیون برداری آستانه‌ای می‌کوشد عبور نرخ ارز در ایران را طی سال‌های 1397:4 – 1369:1 به صورت غیرخطی بررسی کند. نتایج نشان دادند اثرگذاری نرخ ارز بر سطح عمومی قیمت‌ها شاخص‌های تکانه به مقادیر تورم (محیط تورمی و آستانه آن) وابسته است؛ به طوری که اگر تورم فصلی بیشتر از5/48 درصد باشد، شوک ارزی اثر کمتری بر تورم دارد. نتایج به دست آمده حاکی از آن است که به دلیل نبود سیاست هدف‌گذاری تورم در اقتصاد ایران، اثرگذاری شوک نرخ ارز بر تورم در مقادیر کمتر از سطح 5/48 درصد، کمتر است. بر این اساس، می‌توان گفت سیاست پولی در تورم‌های کمتر از آستانه، آزادی عمل کمتری دارد و ضروری است اهداف مربوط به کاهش تورم و سیاست‌های ارزی به طور توامان مدنظر قرار گیرند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

مراجع

ابطحی، یحیی. (1396). تحلیل عبور نرخ ارز و پویائی‌های تورمی در اقتصاد ایران: رهیافت چرخش رژیم. سیاست‌گذاری اقتصادی، 9(18)شاخص‌های تکانه ، 21 – 40.

اصغرپور، حسین، کازرونی، علیرضا و میرانی، نینا. (1394). تاثیر محیط تورمی بر انتقال نرخ ارز بر شاخص قیمت واردات در ایران. نظریه‌های کاربردی اقتصاد، 2(2)، 155 – 178.

اصغر پور، حسین، وفائی، الهام و عبدالملکی، حامد.(1396). انتقال نامتقارن اثر نرخ ارز بر شاخص قیمت واردات در ایران. مطالعات اقتصادی ایران، 6(1)، 47-64.

خوشبخت، آمنه و اخباری، محمد. (1386). بررسی فرآیند اثرگذاری تغییرات نرخ ارز بر تورم شاخص‌های قیمت مصرف‌کننده و واردات در ایران. پژوهشنامه اقتصادی، 7(4)، 51 – 82.

طیبی، سیدکمیل و همکاران. (1394). تحلیل اثر عبور نرخ ارز بر تورم در ایران (1391-1370). پژوهش‌های اقتصادی ایران، 20(63)، 1-36.

غلامی، الهام و هژبرکیانی، کامبیز. (1394). بررسی آثار برنامه‌های محرک مالی بر رشد اقتصادی در ایران با استفاده از مدل TVAR. مطالعات اقتصادی کاربردی ایران، 4(13) ، 127 – 143.

فرزین وش، اسدالله و اصغر پور، حسین (1386).بررسی اثرات نامتقارن نوسانات نرخ ارز بر تولید و قیمت در ایران. علوم اقتصاد، 1(1)، 139 – 164.

لشکری‌پور، فاطمه. (1395). بررسی درجه انتقال نوسانات نرخ ارز به مصرف‌کننده در ایران. پایان‌نامه کارشناسی‌ارشد. دانشگاه فردوسی مشهد.شاخص‌های تکانه

یزدانی، مهدی و زارع قشلاقی، سمیه. (1395). ارزیابی اثر تکانه‌های نرخ ارز بر تورم در اقتصاد ایران طی دوره فصلی 1391-1379. مطالعات اقتصادی کاربردی ایران، 5،(17)، 171 – 197.

Abtahi, S. Y. (2017). An analysis of the exchange rate pass-through and the inflation dynamics in Iran: regime switching approach. The Journal of Economic Policy, 9(18), 21-40. [In Persian]

Aleem, A., & Lahiani, A. (2014). A threshold vector autoregression model of exchange rate pass-through in Mexico. Research in International Business and Finance, 30, 24-33.

Asgharpur, H., Kazerooni, A., & Mirani, N. (2015). The impact of inflationary environment on exchange rate pass-through to the import price index in Iran. Quarterly Journal of Applied Theories of Economics, 2(2), 155-178. [In Persian]

Asgharpour, H., Vafaei, E., & Abdolmaleki, H. (2018). The exchange rate asymmetric pass-through to import price index: The case study of Iran. Iranian Journal of Economic Studies, 6(1), 47-64. [In Persian]

Choudhri, E. U., & Hakura, D. S. (2006). Exchange rate pass-through to domestic prices: does the inflationary environment matter?. Journal of international Money and Finance, 25(4), 614-639.

Donayre, L., & Panovska, I. (2016). State-dependent exchange rate pass-through behavior. Journal of International Money and Finance, 64, 170-195.

Farzin Vash, A., Asgharpour, H., (2007), Investigating the asymmetric effects of exchange rate fluctuations on production and prices in Iran, Economics (Economic Modeling) Firoozkooh Azad University, 1,139-146. [In Persian]

Fuji, E., & Bailliu, J. (2004). Exchange rate pass-through and the inflation environment in industrialized countries: An empirical investigation (No. 135). Society for computational economics.

Gholami, E., & Hozhabr Kiani, K. (2015). Investigation of fiscal stimulus programs effects on economic growth in Iran using TVAR model. Journal of applied economics studies in Iran, 4(13), 127-143. [In Persian]

Goldberg, P. K., & Knetter, M. M. (1996). Goods prices and exchange rates: what have we learned? Journal of Economic Literature, 35, 1243-1272.

Hüfner, F. P., & Schröder, M. (2002). Exchange rate pass-through to consumer prices: A European perspective.

Jaffri, A. A. (2010). Exchange rate pass-through to consumer prices in Pakistan: Does misalignment matter? The Pakistan Development Review, 49 (1) ,19-35.

Khoshbakht, A., Akhbari, M., (2008) Exchange rate pass-through to consumer price indexes and import in Iran, economics research, 27, 51-82. [In Persian]

Lashkaripour, F. (1395). Investigating exchange rate pass-through to consumers in Iran. Master’s thesis. Ferdowsi University of Mashhad. [In Persian]

Laflèche, T. (1996). The impact of exchange rate movements on consumer prices. Bank of Canada review, 1996(Winter), 21-32.

Lin, P. C., & Wu, C. S. (2012). Exchange rate pass-through in deflation: The case of Taiwan. International Review of Economics & Finance, 22(1), 101-111.

Lo, M. C., & Zivot, E. (2001). Threshold cointegration and nonlinear adjustment to the law of one price. Macroeconomic Dynamics, 5(4), 533-576.

McCarthy, J. (2007). Pass-through of exchange rates and import prices to domestic inflation in some industrialized economies. Eastern Economic Journal, 33(4), 511-537.

Patnaik, I., Shah, A., & Bhattacharya, R. (2011). Monetary polictransmission in an emerging market setting. International Monetary Fund.

Seyyedkolaee, M. A., Tehranchian, A. M., Jafari Samimi, A., & Mojaverian, M. (2016). The impact of exchange rate pass-through via domestic prices on inflation in Iran: New evidence from a threshold regression. International Journal of Business and Development Studies, 8(1), 77-96.

Snowdon, B., & Vane, H. R. (2005). Modern macroeconomics: its origins, development and current state. Edward Elgar publishing.

Stigler, M. (2010). Threshold cointegration: overview and implementation in R. R package version 0.7-2. URL http://stat.ethz. ch/CRAN/web/packages/tsDyn/vignettes/ThCointOverview.pdf

Tayebi, K., Nasrollahi, K., Yazdani, M., & Malekhosseini, H. (2015). Analyzing the effect of exchange rate pass-through on inflation in Iran (1991-2012). Journal of Economic Policy, 20(63), 1-36. [In Persian]

Taylor, J. B. (2000). Low inflation, pass-through, and the pricing power of firms. European economic review, 44(7), 1389-1408.

Tica, J., & Posedel, P. (2009). Threshold model of the exchange rate pass-through effect: The case of Croatia. Eastern European Economics, 47(6), 43-59.

Yazdani, M., & Zare, S. (2016). Investigating effect of exchange شاخص‌های تکانه rate shocks on inflation in Iranian economy during seasonal period 2000-2012. Journal of Applied Economics Studies in Iran, 5(17), 171-197. [In Persian]

پیش بینی بورس امروز 26 تیر 1401 / تکانه شکست برجام در بازار سهام

اکوایران: ناامیدی از احیای برجام پس از شکست مذاکرات و افزایش تنش در مواضع طرفین سیگنال منفی مهمی برای بازار سهام است.

به گزارش اکوایران، بورسی‌ها در شرایطی به استقبال معاملات روز یکشنبه می‌روند که روز گذشته شاخص کل بورس باز هم نزول کرد. برای پیش بینی بورس امروز –یکشنبه 26 تیر- به روند بازار سهام در روز گذشته نگاه می‌کنیم. دیروز شاخص کل کاهش 10 هزار و یک واحدی داشت و شاخص کل هم‌وزن هزار و 435 واحد افت کرد. شاخص کل فرابورس نیز 55 واحد پائین آمد.

در پایان معاملات ‌روز شنبه، 198 نماد رشد قیمت داشتند و قیمت سهام 393 نماد کاهش یافت، به عبارت دیگر، 33 درصد بازار رشد قیمت داشتند و 67 درصد بازار افت قیمت داشتند.

بیشترین افزایش قیمت

روز دوشنبه در بورس شرکت تولید مواد اولیه داروپخش (دتماد)، شرکت سرمایه گذاری دارویی تأمین (تیپیکو) و شرکت کیمی دارو (دکیمی) بیشترین افزایش قیمت را ثبت کردند. در فرابورس نیز شرکت‌ تولید ژلاتین کپسول ایران (دکپسول)، شرکت مواد اولیه دارویی البرز بالک (دبالک) و شرکت داروسازی آوه سینا (داوه) بیشترین افزایش قیمت را داشتند.

بیشترین کاهش قیمت

در بورس نمادهای خچرخش (شرکت چرخشگر)، کرماشا (شرکت پتروشیمی کرمانشاه) و وساخت (شرکت سرمایه گذاری ساختمان ایران) در روز شنبه بیشترین کاهش قیمت بازار را داشتند و در معاملات فرابورس شرکت معدنی کیمیای زنجان گستران (کیمیا)، شرکت سرمایه گذاری تدبیرگران فارس (سدبیر) و شرکت تجارت الکترونیک پارسیان کیش (تاپکیش) بیشترین کاهش قیمت را داشتند.

عرضه و تقاضای بازار

در پایان معاملات روز شنبه بازار با مازاد تقاضا‌ی 168 میلیارد تومانی بسته شد. ارزش صف‌های فروش پایانی بازار نسبت به روز کاری قبل افزایش یافت و 27 میلیارد تومان شد. ارزش صف‌های خرید نیز نسبت به پایان روز کاری گذشته 138 درصد رشد کرد و در رقم 195 میلیارد تومان ایستاد.

بیشترین تقاضاها

در روز یکشنبه نماد درهآور (شرکت دارویی ره آورد تأمین) با صف‌ خرید 31 میلیارد تومانی در صدر جدول تقاضای بازار قرار گرفت. پس از درهآور، نمادهای وساپا (شرکت سرمایه گذاری سایپا) و ددانا (شرکت داروسازی دانا) بیشترین صف خرید را داشتند.

دتوزیع، سنیر، دلر، دیران، برکت و شاخص‌های تکانه دپارس دیگر نمادهایی بودند که بیشترین صف خرید را در پایان معاملات شنبه داشتند.

بیشترین عرضه‌ها

بیشترین صف فروش بازار در پایان معاملات به نماد غدشت (شرکت دشت مرغاب) تعلق داشت که ارزش آن 10 میلیارد تومان بود. پس از غدشت، نمادهای وپست، فمراد، فلوله و حپترو بیشترین صف فروش داشتند.

پیش بینی بورس امروز

روز شنبه تمامی شاخص‌های بازار سهام نزول کردند و شاخص کل تا مرز یک میلیون و 480 هزار واحد پائین آمد. مرزی شاخص‌های تکانه که به عنوان سطح حمایت شاخص کل شناخته می‌شود.

دیروز شاخص برای دومین روز کاری متوالی ریزش کرد و 10 هزار واحد سقوط کرد. اغلب نمادهای بزرگ بازار قرمزپوش بودند، فولاد، فارس، فملی، کچاد، تاپیکو، میدکو، پارس، وبملت، خودرو، وتجارت، کرماشا، خساپا و شستا نمادهای بزرگ بورس بودند که موجب افت شاخص کل شدند.

گروه‌های بزرگ بازار همانند «بانک‌ها و مؤسسات اعتباری»، «خودرو و ساخت قطعات» و «فلزات اساسی» بیشترین خروج پول حقیقی را داشتند. در سوی دیگر بازار رشد قیمت دارو موجب شد که نمادهای دارویی یکپارچه سبزپوش شوند.

اتفاق مثبت معاملات شنبه بهبود ارزش معاملات بود. ارزش معاملات خرد سهام 11 درصد رشد کرد و به 3 هزار و 40 میلیارد تومان رسید. در پایان معاملات شنبه ارزش صف‌های خرید –نسبت به روز چهارشنبه- رشد 138 درصدی داشت و ارزش صف‌های فروش افزایش 50 درصدی پیدا کرد. با اینکه معاملات بازار با مازاد تقاضا به پایان رسید، اما همچنان روند خروج سرمایه حقیقی ادامه داشت. دیروز برای بیست و دومین روز کاری سرمایه حقیقی از بورس خارج شد و در میان نمادها دی، افق، شستا، شتران، خبهمن، خودرو، وبملت، فولاد، بمپلا و وپاسار بیشترین خروج پول را داشتند. ارزش سرمایه حقیقی خروجی دیروز به 297 میلیارد تومان رسید که نسبت به روز چهارشنبه رشد 33 درصدی داشته است.

تحلیل‌گران تکنیکی سطح یک میلیون و 480 هزار واحد را سطح حمایت شاخص می‌دانند. اگر امروز این سطح شکسته شود سیگنال منفی بزرگی برای معامله‌گران است. اما اگر شاخص از این سطح پائین‌تر نرود نشانه امیدوارکننده‌ای برای سهامداران است تا شاخص بتواند به کانال 1.5 میلیون واحدی بازگردد.

اما در عین حال نگاه معامله‌گران به تحرکات دیپلماتیک در منطقه است. پس از سفر بایدن، رئیس جمهور ایالات متحده، به اسرائیل و عربستان، تهدیدات علیه ایران افزایش یافته و از سوی دیگر قرار است ولادیمیر پوتین، رئیس جمهور روسیه، روز سه‌شنبه به تهران سفر خواهد کرد. ناامیدی از احیای برجام و افزایش تنش در مواضع طرفین سیگنال منفی مهمی برای بازار سهام است که می‌تواند موجب ریزش قیمت‌ها و افزایش خروج سرمایه شود.

3 نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال که باید در مورد آن بدانید

اگر در حال ورود به بازار ارز دیجیتال هستید، یادگیری الگوهای نموداری برای درک شما از بازار مفید است. نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال را بیشتر بشناسید.

نمودارهای معاملات ارز دیجیتال در ابتدا می‌توانند ترسناک به نظر برسند. خطوط، صعود ها و فرود ها می‌توانند گیج کننده باشند. با این حال زمانیکه خواندن نمودار را بلد باشید، سادگی آنها را درک خواهید کرد.

با در نظر گرفتن این موضوع، ما قصد داریم اصول اولیه خواندن نمودارهای رمزارز، انواع مختلف نمودارها، شاخص های مهم و الگوهای رایج را توضیح دهیم. در پایان این مقاله، شما باید درک اولیه ای از نحوه خواندن نمودارهای رمزارز داشته باشید و بدانید در معامله به دنبال چه چیزی باشید.

نمودار ارز دیجیتال چیست؟

نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال

نمودار ارز دیجیتال یک نمایش گرافیکی ساده از داده ها است. این داده ها معمولاً قیمت یک ارز دیجیتال در طول زمان است. نمودارهای رمزارز برای ردیابی قیمت، شناسایی روندها و فرصت های معاملاتی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

انواع مختلفی از نمودارها وجود دارد، اما رایج ترین آنها نمودار Candle Static است. معامله گران از نمودارهای Candle برای پیگیری حرکت قیمت در طول زمان استفاده می‌کنند. هر “Candle” در نمودار نشان دهنده یک دوره خاص است، معمولا یک روز، اما قابل تنظیم برای دوره های مختلف می‌باشد. بدنه شمع نشان دهنده باز و بسته شدن آن دوره است، در حالی که فیتیله ها نشان دهنده قیمت بالا و پایین است. شمع های سبز دوره هایی را نشان می‌دهند که قیمت افزایش می‌یابد، در حالی که شمع های قرمز نشان دهنده دوره هایی هستند که قیمت کاهش می‌یابد.

مهم ترین شاخص های نمودار ارز دیجیتال چیست؟

ده ها شاخص مختلف وجود دارد که معامله گران می‌توانند برای تجزیه و تحلیل نمودارها استفاده کنند. با این حال، بیشتر شاخص ها را میتوان به دو دسته اصلی تقسیم کرد: شاخص های روند و شاخص های حرکت. شاخص های روند برای شناسایی جهت کلی بازار استفاده می‌شود. محبوب ترین شاخص روند، میانگین متحرک است.

شاخص های تکانه Momentom برای شناسایی زمانی که بازار بیش از حد خرید یا فروش بیش از حد است استفاده می‌شود. محبوب ترین شاخص تکانه، شاخص قدرت نسبی (RSI) است. بسیاری از اندیکاتورهای دیگر وجود دارد که معامله گران می‌توانند از آنها استفاده کنند، اما این دو مهمترین آنها هستند.

رایج ترین الگوهای نمودار چیست؟

معامله شاخص‌های تکانه گران از الگوهای نموداری برای شناسایی فرصت های معاملاتی بالقوه استفاده می‌کنند. الگوهای نمودار زیادی وجود دارد که معامله گران می‌توانند برای شناسایی فرصت های معاملاتی از آنها استفاده کنند. با این حال، برخی از الگوها رایج شاخص‌های تکانه تر از بقیه هستند. هر الگو می‌تواند اطلاعات متفاوتی در مورد بازار به معامله گران بدهد، مانند جهت و قدرت یک روند و نقاط بازگشت احتمالی.

اگر در دنیای رمزارز تازه کار هستید، درک بازار می‌تواند دشوار باشد. اما نگران نباشید. برخی از الگوهای آزمایش شده و واقعی می‌توانند به شما برای حرکت کمک کنند.

1. سر و شانه ها Top and Shoulders

نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال

الگوی سر و شانه ها به شکل زیر است:

الگوی سر و شانه یکی از قابل اعتمادترین الگوهای معکوس در تمام تحلیل های فنی است. این الگو برای سال ها در بازارهای رمزارز مشاهده شده است و پیش‌بینی کننده قابل اعتمادی برای قیمت است. الگوی سر و شانه ها با مجموعه ای از سه قله مشخص می‌شود که قله میانی بالاترین آن است.

این الگو نشان می‌دهد که بازار در روند نزولی قرار دارد و احتمال ادامه کاهش قیمت ها وجود دارد. با این حال، هنگام شناسایی الگوی سر و شانه باید به چند نکته توجه کرد.

• ارتفاع سه قله باید یکسان باشد.
• قله میانی باید بالاتر از دو قله دیگر باشد.

• این الگو باید متقارن باشد و ارتفاع دو شانه مشابه باشد.

هنگامی که یک الگوی سر و شانه شناسایی شد، معامله گران می‌توانند از آن برای پیش بینی تغییرات قیمت در آینده استفاده کنند.

2. دو قله Double Tops

نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال

“دو قله” یکی دیگر از الگوهای برگشت نزولی است.

الگوی دو قله یک الگوی برگشت نزولی است که در نمودارهای قیمت هر بازار، از جمله ارزهای دیجیتال، یافت می‌شود. این الگو زمانی ایجاد می‌شود که قیمت یک دارایی به بالاترین حد جدید برسد، به عقب برگردد و سپس نتواند به بالاترین حد قبلی برسد.

الگوی نمودار دو قله به عنوان یک سیگنال معکوس نزولی قابل اعتماد در نظر گرفته می‌شود، زیرا نشان می‌دهد که bull نمی‌تواند قیمت دارایی را در بالاترین حد قبلی خود حفظ کند. این الگو را می‌توان در هر بازه زمانی پیدا کرد اما بیشتر در نمودارهای بلندمدت دیده می‌شود.

الگوی دو قله معمولاً زمانی تکمیل می‌شود که قیمت به زیر سطح حمایت ایجاد شده بین دو قله سقوط کند. این سطح معمولاً به عنوان “خط گردن” شناخته می‌شود. هنگامی که قله شکسته می‌شود، معامله گران اغلب از ابزارهای تحلیل تکنیکال استفاده می‌کنند تا تعیین کنند که قیمت احتمالاً به کجا خواهد رسید. یکی از اهداف محبوب، فاصله بین اوج های دو قله است که معمولاً با استفاده از سطوح اصلاح فیبوناچی اندازه گیری می‌شود.

همانطور که می‌بینید، دو قله شباهت زیادی به الگوی سر و شانه دارد. تفاوت اصلی این است که به جای یکی دو “قله” وجود دارد. دو قله زمانی ایجاد می‌شود که بازار به بالاترین حد جدید صعود کند، دوباره به سمت حمایت برگشته و سپس برای بار دوم به همان اوج برگردد. این تجمع دوم معمولاً شکست می‌خورد و منجر به فروش می‌شود.

3. سه قله Triple Tops

نمودار معامله گری ارزهای دیجیتال

سه قله یک الگوی معکوس نزولی است.

سه قله شباهت زیادی به دو قله دارد. تفاوت اصلی این است که به جای دو، سه “قله” وجود دارد. الگوی سه قله زمانی ایجاد می‌شود که قیمت دارایی به اوج می‌رسد و سپس سه بار به پایین ترین سطح کاهش می‌یابد و در نهایت به زیر سطح حمایت می‌رسد.

تصور می‌شود این الگو نشانه‌ای از این است که دارایی دیگر قدرت نمی‌گیرد و ممکن است برای فروش قابل توجهی آماده باشد. قله اول معمولاً با یک فرورفتگی و به دنبال آن قله دوم است. قله دوم معمولاً توسط یک فرورفتگی دوم دنبال می‌شود که سپس قله سوم دنبال می‌شود. پس از سومین قله، قیمت دارایی معمولاً به زیر سطح حمایت می‌رسد و نشانه فروش احتمالی است.

الگوی سه قله اغلب به عنوان یک سیگنال نزولی در نظر گرفته می‌شود، که نشان می‌دهد دارایی در حال از دست دادن رشد است و ممکن است برای فروش قابل توجهی آماده باشد. از این الگو میتوان برای شناسایی فرصت های فروش بالقوه استفاده کرد. هنگام معامله ارزهای دیجیتال، مهم است که از الگوی سه قله آگاه باشید، زیرا می‌تواند به شما در تصمیم گیری آگاهانه تر در مورد زمان فروش کمک کند.

اینها تنها سه مورد از رایج ترین الگوهای نموداری هستند که می‌توانند به شما در درک بازار کمک کنند. دفعه بعد که احساس گیج شدن کردید، به نمودارها نگاه کنید و ببینید آیا این الگوها اطلاعاتی به شما می‌دهد یا نه.

نحوه خواندن نمودارهای رمزارز را بیاموزید

بازار رمزارز پر از فرصت برای کسانی است که می‌دانند چگونه آنها را شناسایی کنند. الگوهای نموداری یکی از ابزارهایی است که میتوان برای شناسایی این فرصت ها استفاده کرد. هیچ تضمینی برای موفقیت وجود ندارد، دانستن نحوه خواندن و معامله الگوهای نمودار می‌تواند به شما برتری در بازار بدهد.

زمانی که بدانید به دنبال چه چیزی هستید، خواندن نمودارها نسبتاً ساده است. با این حال، یادگیری نحوه خواندن نمودارها و شناسایی فرصت های معاملاتی ممکن است کمی طول بکشد.