http://tissot.ua/watch настольные часы купить.


Глава 1   Глава 2



Скользящие средние 6


Можно также попытаться адаптировать параметр усреднения скользящей средней к текущей динамике рынка. Известны мето­ды, в которых для ситуации сильно выраженного рыночного трен­да используются скользящие с относительно небольшим парамет­ром усреднения, причем по мере ослабевания тренда этот пара­метр возрастает. Возникающая здесь задача оценки силы тренда будет обсуждаться в следующих главах.

До сих пор, говоря о скользящих средних, мы использовали определение так называемого простого скользящего значения, которое является средним арифметическим нескольких предыду­щих значений исследуемого параметра. Некоторые технические аналитики считают, что усреднение ценовых значений должно производиться таким образом, чтобы более поздние данные учитывались при усреднении с большим весом, чем более ранние значения. Двумя примерами усреднения подобного рода являют­ся построение линейно-взвешенного и экспоненциально-взвешен­ного скользящих средних значений.

Линейно-взвешенное скользящее среднее получается путем деления суммы последних N ценовых значений с весами, равны­ми порядковому номеру значения, на сумму таких весов. Напри­мер, для того чтобы получить линейно-взвешенное скользящее среднее цен закрытия за 5 дней, необходимо цену закрытия по­следнего дня умножить на 5, предпоследнего дня — на 4, преды­дущего — на 3 и так далее. Затем полученные произведения скла­дываются и результат делится на сумму 5 + 4 + 3 + 2+ 1.

Для вычисления экспоненциально-взвешенного скользящего среднего используется процентное отношение цены закрытия по­следнего временного периода к значению скользящей средней для предпоследнего бара. Данное отношение связано с периодом ус­реднения скользящей следующим образом:

Р= 2 / (Период скользящей +1).

Формула для определения экспоненциально-взвешенной скользящей средней выглядит следующим образом:

ЕМА = [(Последнее закрытие) х Р] +                 + [(Предыдущее значение ЕМА) х (1 Р)].

Видно, что если линейно-взвешенное среднее, также как и про­стое среднее, учитывает только последние N значений усредня­емого параметра (хотя и с разными весами), то экспоненциаль­но-взвешенное среднее формально определяется значениями всего ценового ряда. На деле, конечно, поскольку в последней форму­ле веса убывают экспоненциально, на величину скользящей вли­яют лишь несколько последних значений.

Выбор конкретной разновидности скользящих средних в ры­ночном анализе, как и выбор многих других параметров, заложен­ных в различных аналитических инструментах, делается каждым специалистом самостоятельно. Основным критерием выбора, по-видимому, могут быть только результаты применения этих инст­рументов к историческим рыночным данным. Более подробно о том, как могут трактоваться такие результаты, пойдет речь в гла­ве, посвященной разработке торговых стратегий.

Итак, для использования в техническом анализе скользящих средних необходимо:

выбрать разновидность самого скользящего среднего зна­чения;

выбрать параметр усреднения или определить несколько параметров усреднения, используемых при выполнении того или иного рыночного условия;

установить критерий определения тренда на основе построен­ной скользящей средней;

определить условия слома существующего тренда, а следова­тельно, и соответствующих торговых рекомендаций.

Здесь предполагается использовать общий (для трендового подхода к анализу рынков) подход к торговым рекомендациям. Считается, что торговая позиция должна соответствовать направ­лению текущей тенденции до тех пор, пока не поступят сигналы о прекращении данной тенденции.

Методы использования скользящих средних являются метода­ми сглаживания цен, а их цель — выявление трендовой составля­ющей ценового движения и подавление хаотических колебаний. Таким образом, использование скользящих является одной из раз­новидностей методов фильтрации ценовых рядов, сущность ко­торых заключается в отделении составляющих изменения колеба­ний цен одного типа от колебаний остальных типов. Скользящие средние значения усредняют последние цены и, следо­вательно, гасят более быстрые, т.е. высокочастотные, составля­ющие ценовой функции. Хотя в данном методе и не используется определенная модель поведения цен, для применения скользящих средних в выделении трендов все же необходимо предположить, что частота фильтрации превышает характерную частоту трендо­вого изменения цен.