เฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวชี้วัดการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นมากที่สุดและใช้บ่อยมากที่สุด เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่พ่อค้าส่วนใหญ่เนื่องจากความเรียบง่าย ทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมที่มีแนวโน้ม บทนำในสถิติค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเพียงค่าเฉลี่ยของชุดข้อมูลบางชุดเท่านั้น ในกรณีของการวิเคราะห์ทางเทคนิคข้อมูลเหล่านี้ส่วนใหญ่จะแสดงด้วยการปิดราคาหุ้นในแต่ละวัน อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายยังใช้ค่าเฉลี่ยแยกกันสำหรับทุกๆนาทีและสูงสุดหรือแม้แต่ค่าเฉลี่ยของจุดกึ่งกลาง (ซึ่งคำนวณโดยบวกขึ้นทุกวันและต่ำสุดและหารด้วยสองค่านี้) อย่างไรก็ตามคุณสามารถสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ได้ในกรอบเวลาที่สั้นลงเช่นโดยการใช้ข้อมูลรายวันหรือนาที ตัวอย่างเช่นถ้าคุณต้องการสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันคุณเพียงแค่เพิ่มราคาปิดทั้งหมดในช่วง 10 วันที่ผ่านมาและหารด้วย 10 (ในกรณีนี้เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย) ในวันถัดไปเราทำเช่นเดียวกันยกเว้นว่าเราใช้ราคาอีกครั้งในช่วง 10 วันที่ผ่านมาซึ่งหมายความว่าราคาที่เป็นวันสุดท้ายในการคำนวณของเราสำหรับวันก่อนหน้าจะไม่รวมอยู่ในค่าเฉลี่ยในปัจจุบันอีกต่อไปด้วยซึ่งจะถูกแทนที่ด้วยในวันวาน ราคา. การเปลี่ยนแปลงข้อมูลในลักษณะนี้กับทุกๆวันทำการซื้อขายใหม่จึงเป็นค่าเฉลี่ยระยะยาว วัตถุประสงค์และการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในการวิเคราะห์ทางเทคนิคค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นตัวบ่งชี้แนวโน้ม จุดประสงค์ของมันคือการตรวจจับจุดเริ่มต้นของเทรนด์ตามความคืบหน้าและรายงานการกลับรายการหากเกิดขึ้น ในทางตรงกันข้ามกับแผนภูมิการย้ายค่าเฉลี่ยไม่ได้คาดหวังให้เริ่มหรือจุดสิ้นสุดของแนวโน้ม พวกเขายืนยันเพียง แต่บางครั้งหลังจากการกลับรายการที่เกิดขึ้นจริง เกิดจากการก่อสร้างของพวกเขาเนื่องจากตัวชี้วัดเหล่านี้ใช้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียวเท่านั้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่มีค่าเฉลี่ยน้อยกว่านี้จะเร็วกว่าที่จะสามารถตรวจจับการกลับรายการแนวโน้มได้ เป็นเพราะจำนวนข้อมูลในอดีตซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อค่าเฉลี่ย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันสร้างสัญญาณการกลับรายการแนวโน้มเร็วกว่าค่าเฉลี่ย 50 วัน อย่างไรก็ตามยังเป็นความจริงที่ว่าจำนวนวันที่เราใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะน้อยกว่าสัญญาณที่ผิดพลาดมากขึ้นที่เราได้รับ ดังนั้นผู้ค้าส่วนใหญ่จึงใช้การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าซึ่งทั้งหมดจะต้องให้สัญญาณพร้อมกันก่อนที่ผู้ค้าจะเปิดตำแหน่งในตลาด อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ล่าช้าหลังแนวโน้มไม่สามารถตัดออกได้อย่างสมบูรณ์ สัญญาณการซื้อขายใด ๆ ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณซื้อหรือขายและกระบวนการนี้ง่ายมาก ซอฟต์แวร์แผนภูมิจะคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นเส้นตรงลงในแผนภูมิราคา สัญญาณถูกสร้างขึ้นในสถานที่ที่ราคาตัดกันสายเหล่านี้ เมื่อราคาพุ่งสูงขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแสดงถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มขาขึ้นใหม่และหมายความว่าสัญญาณซื้อ ในทางตรงกันข้ามหากราคาทะลุตามเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และตลาดปิดในบริเวณนี้ก็จะส่งสัญญาณถึงจุดเริ่มต้นของแนวโน้มลดลงและถือเป็นสัญญาณการขายโดยใช้ค่าเฉลี่ยหลาย ๆ รายการนอกจากนี้เรายังสามารถเลือกใช้การเคลื่อนไหวหลายรายการ เฉลี่ยในเวลาเดียวกันเพื่อลดเสียงรบกวนในราคาและโดยเฉพาะอย่างยิ่งสัญญาณเท็จ (whipsaws) ซึ่งใช้อัตราผลตอบแทนถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่เพียงครั้งเดียว เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยหลายค่าสัญญาณการซื้อจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยที่สั้นกว่าจะสูงกว่าค่าเฉลี่ยที่ยาวนานเช่น ค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 50 วันเหนือค่าเฉลี่ย 200 วัน ในทางกลับกันสัญญาณการขายในกรณีนี้จะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ย 50 วันมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 200 โดยในทำนองเดียวกันเรายังสามารถใช้การรวมกันของสามค่าเฉลี่ยเช่น ค่าเฉลี่ย 5 วัน 10 วันและ 20 วัน ในกรณีนี้มีแนวโน้มสูงขึ้นหากเส้นค่าเฉลี่ย 5 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันยังคงสูงกว่าค่าเฉลี่ย 20 วัน การข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์นี้ถือเป็นสัญญาณการซื้อ ตรงกันข้ามแนวโน้มลดลงจะแสดงโดยสถานการณ์เมื่อเส้นเฉลี่ย 5 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 10 วันในขณะที่ค่าเฉลี่ย 10 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเฉลี่ย 20 วันการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามครั้งพร้อมกันจะ จำกัด จำนวนเท็จ สัญญาณที่สร้างขึ้นโดยระบบ แต่ยัง จำกัด ศักยภาพในการทำกำไรด้วยเช่นกันระบบดังกล่าวจะสร้างสัญญาณการซื้อขายเฉพาะหลังจากที่มีการกำหนดแนวโน้มอย่างมั่นคงในตลาดแล้ว สัญญาณเข้าสามารถสร้างขึ้นได้ภายในระยะเวลาสั้น ๆ ก่อนการกลับรายการแนวโน้ม ช่วงเวลาที่ผู้ค้าใช้สำหรับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะแตกต่างกันมาก ตัวอย่างเช่นตัวเลข Fibonacci เป็นที่นิยมมากเช่นการใช้ค่าเฉลี่ย 5 วัน 21 วันและ 89 วัน ในการซื้อขายล่วงหน้าการรวมกันของ 4-9- และ 18- วันเป็นที่นิยมอย่างมากด้วย ข้อดีข้อเสียเหตุผลที่ว่าทำไมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ได้รับความนิยมมากจึงแสดงให้เห็นถึงกฎพื้นฐานหลายประการในการซื้อขาย การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช่วยให้คุณสามารถลดความสูญเสียของคุณได้ขณะที่ปล่อยให้ผลกำไรของคุณทำงาน เมื่อใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อสร้างสัญญาณการซื้อขายคุณมักจะค้าทิศทางของแนวโน้มตลาดไม่ใช่กับการซื้อขาย นอกจากนี้เมื่อเทียบกับการวิเคราะห์รูปแบบแผนภูมิหรือเทคนิคอัตนัยอื่น ๆ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้ในการสร้างสัญญาณการซื้อขายตามกฎที่ชัดเจนซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นส่วนตัวของการตัดสินใจซื้อขายหลักทรัพย์ซึ่งสามารถช่วยผู้ค้าจิตได้ อย่างไรก็ตามข้อเสียที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือการทำงานได้ดีเมื่อตลาดมีแนวโน้มเท่านั้น ดังนั้นในช่วงเวลาของตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็วเมื่อราคาผันผวนในช่วงราคาหนึ่ง ๆ พวกเขาไม่ได้ผลเลย ระยะเวลาดังกล่าวสามารถใช้เวลามากกว่าหนึ่งในสามของเวลาดังนั้นการพึ่งพาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยลำพังจึงมีความเสี่ยงมาก ผู้ค้าบางรายจึงแนะนำให้รวมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ตัวบ่งชี้ความแรงของแนวโน้มเช่น ADX หรือใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เท่านั้นเพื่อเป็นตัวบ่งชี้ยืนยันระบบการซื้อขายของคุณ ประเภทของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยที่ใช้บ่อยที่สุดคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถดถอย (SMA) และค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบแทน (EMA, EWMA) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้เรียกว่าค่าเฉลี่ยเลขคณิตและแสดงถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้ง่ายและใช้บ่อยที่สุด เราคำนวณโดยการสรุปราคาปิดทั้งหมดในช่วงเวลาที่กำหนดซึ่งเราจะหารด้วยจำนวนวันในช่วงนั้น อย่างไรก็ตามปัญหาสองข้อเกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยดังกล่าว: จะพิจารณาเฉพาะข้อมูลที่รวมอยู่ในช่วงเวลาที่เลือกไว้ (เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจะพิจารณาเฉพาะข้อมูลจาก 10 วันที่ผ่านมาและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ ทั้งหมด ก่อนหน้านี้) นอกจากนี้ยังมีการวิพากษ์วิจารณ์ว่าบ่อยครั้งสำหรับการจัดสรรน้ำหนักที่เท่ากันให้กับข้อมูลทั้งหมดในชุดข้อมูล (นั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันจาก 10 วันก่อนมีน้ำหนักเช่นเดียวกับราคาตั้งแต่วันนี้ - 10) ผู้ค้าหลายรายให้เหตุผลว่าข้อมูลจากวันล่าสุดน่าจะมีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าซึ่งจะส่งผลต่อการลดค่าเฉลี่ยของความล่าช้าหลังแนวโน้ม ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้จะแก้ปัญหาทั้งสองที่เกี่ยวข้องกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ประการแรกมันจัดสรรน้ำหนักมากขึ้นในการคำนวณข้อมูลล่าสุด นอกจากนี้บางส่วนยังสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ทั้งหมดของตราสารนั้น ประเภทของค่าเฉลี่ยนี้มีชื่อตามข้อเท็จจริงที่ว่าน้ำหนักข้อมูลในอดีตลดลงอย่างมาก ความลาดชันของการลดลงนี้สามารถปรับเปลี่ยนตามความต้องการของผู้ค้าเฉลี่ยรายละเอียดการวิเคราะห์ทางเทคนิคหมายถึงราคาเฉลี่ยของหลักทรัพย์ที่มีการค้ำประกันในช่วงเวลาที่กำหนด (โดยทั่วไปคือ 20, 30, 50, 100 และ 200 วัน) ใช้เพื่อเฝ้าดูแนวโน้มการกำหนดราคาโดยย่อความผันผวนออกไป นี่อาจเป็นตัวแปรที่ใช้บ่อยที่สุดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค การย้ายข้อมูลโดยเฉลี่ยจะใช้เพื่อสร้างแผนภูมิที่แสดงว่าราคาหุ้นมีแนวโน้มสูงหรือลดลง สามารถใช้เพื่อติดตามรูปแบบรายวันรายสัปดาห์หรือรายเดือน จำนวนวัน (หรือสัปดาห์หรือเดือนใหม่) แต่ละครั้งจะถูกเพิ่มเป็นค่าเฉลี่ยและจำนวนที่เก่าที่สุดจะถูกลดลงดังนั้นค่าเฉลี่ยจะเลื่อนไปตามเวลา โดยทั่วไป ระยะเวลาที่ใช้สั้นลงราคาจะมีความผันผวนมากขึ้นตัวอย่างเช่นเส้นเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่ขึ้นและลงได้มากกว่าเส้นเฉลี่ย 200 วัน ดัชนีชี้วัดความเข้มแข็งของดัชนีความแม่นยำสูง (DEMA) ตัวบ่งชี้ที่บ่งชี้ได้ (overbought) ตัวบ่งชี้ Kairi Relative Index (KRI) ดัชนีความสูงต่ำสุดของ Bollinger ข้ามสายทองคำ McClellan Oscillator triggers line ลิขสิทธิ์ 2017 WebFinance, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ การทำสำเนาที่ไม่ได้รับอนุญาตอย่างสิ้นเชิงหรือบางส่วนเป็นสิ่งต้องห้ามอย่างเด็ดขาด 20 วันค่าเฉลี่ย 50 วันและ 200 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนไหวเรียบค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (SMA) ช่วยลดความผันผวนของกราฟราคาเพื่อให้คุณมองเห็นได้ชัดเจน และแนวโน้มขาลง นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน, 50 วันและ 200 วันสำหรับ Apple (AAPL) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน (สีเทา) ใกล้เคียงกับราคาปิดของทุกวัน สังเกตว่าค่าเฉลี่ยยอดและพื้นผิวเคลื่อนที่จะอยู่ในระดับสูงสุดและส่วนล่างของราคา ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วัน (สีน้ำเงิน) จะลดลงในชุดราคามากยิ่งขึ้นยอดและส่วนล่างของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะเกิดขึ้นหลังจากยอดเฉลี่ยและช่วงล่างเฉลี่ย 20 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ทุกจุดสูงสุดและล่างหลังจากราคาสูงสุดและด้านล่าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน (สีเขียว) จะลดลงจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ยังไม่ได้รับการจัดอันดับในแผนภูมิถัดไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันค่าเฉลี่ย 50 วันและ 200 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ต่ำกว่า 50 วันและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันมีค่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วัน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันอยู่เหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันสำหรับราคาส่วนใหญ่ แต่สำหรับราคาล่าสุดจะใกล้เคียงกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน หากราคายังคงลดลงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันจะอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน สำหรับราคาล่าสุดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 20 วันอยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันค่าเฉลี่ยตัวบ่งชี้การเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยมีการวัดทิศทางของทิศทางโดยการปรับข้อมูลราคาให้เรียบ โดยปกติการคำนวณโดยใช้ราคาปิดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สามารถใช้กับมัธยฐาน ตามแบบฉบับ การปิดถ่วงน้ำหนัก และสูงราคาต่ำหรือราคาเปิดรวมทั้งตัวบ่งชี้อื่น ๆ ความยาวเฉลี่ยที่สั้นลงมีความละเอียดอ่อนและระบุแนวโน้มใหม่ ๆ ก่อนหน้านี้ แต่ยังให้สัญญาณเตือนที่ผิดพลาดมากขึ้น ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ยาวกว่ามีความน่าเชื่อถือมากขึ้น แต่ไม่ตอบสนองน้อยเพียงยกขึ้นแนวโน้มใหญ่ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ซึ่งเท่ากับครึ่งความยาวของวัฏจักรที่คุณกำลังติดตาม หากความยาวรอบสูงสุดถึงสูงสุดคือประมาณ 30 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 15 วันมีความเหมาะสม ถ้า 20 วันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 10 วันมีความเหมาะสม อย่างไรก็ตามผู้ค้าบางรายจะใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 14 และ 9 วันสำหรับรอบข้างต้นด้วยความหวังว่าจะสร้างสัญญาณได้เล็กน้อยก่อนตลาด อื่น ๆ โปรดปรานตัวเลข Fibonacci 5, 8, 13 และ 21. 100 ถึง 200 วัน (20 ถึง 40 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นที่นิยมสำหรับรอบที่ยาวกว่า 20 ถึง 65 วัน (4 ถึง 13 สัปดาห์) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มีประโยชน์สำหรับรอบกลางและ 5 เป็นระยะเวลาสั้น ๆ 20 วัน ระบบค่าเฉลี่ยที่ง่ายที่สุดในการสร้างสัญญาณเมื่อราคาข้ามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่: ไปนานเมื่อราคาข้ามไปเหนือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านล่าง สั้นเมื่อราคาทะลุไปต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จากด้านบน ระบบมีแนวโน้มที่จะ whipsaws ในตลาดที่หลากหลายมีราคาข้ามไปมาทั่วค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สร้างจำนวนมากของสัญญาณเท็จ ด้วยเหตุนี้ระบบเฉลี่ยเคลื่อนที่มักใช้ตัวกรองเพื่อลดเสียงกระเพื่อม ระบบซับซ้อนใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่มากกว่าหนึ่งค่า Two Moving Averages ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็วขึ้นแทนราคาปิด สามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามเพื่อระบุเมื่อราคาอยู่ในช่วง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายค่าใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หกตัวและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าๆหกตัวเพื่อยืนยันกัน Displaced Moving Averages มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการติดตามแนวโน้มการลดจำนวน whipsaws ช่อง Keltner ใช้แผนภูมิที่วางแผนไว้ที่ช่วงจริงหลายช่วงเพื่อกรองไขว้เฉลี่ยเคลื่อนไหว ตัวบ่งชี้ความนิยม MACD (Moving Average Convergence Divergence) ที่เป็นที่นิยมคือรูปแบบของระบบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 เส้นซึ่งเป็นกราฟแสดง oscillator ซึ่งจะลบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ช้าจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เร็ว มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่หลายแบบแต่ละแบบมีลักษณะเฉพาะของตนเอง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ง่ายเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้าง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนมากที่สุด ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเรื่องยากที่จะสร้าง แต่น่าเชื่อถือ ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เป็นตัวชี้วัดจะได้รับประโยชน์จากการชั่งน้ำหนักรวมกับความสะดวกในการก่อสร้าง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ส่วนใหญ่จะใช้เป็นตัวชี้วัดที่พัฒนาขึ้นโดย J. Welles Wilder สูตรเดียวกันกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนาโดยใช้ mdash ที่แตกต่างกันซึ่งผู้ใช้จำเป็นต้องให้เงินช่วยเหลือ แผงตัวบ่งชี้แสดงวิธีตั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ การตั้งค่าเริ่มต้นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเสวนา 21 วัน