Скользящее среднее, взвешенное скользящее среднее, экспоненциальное скользящее среднее. Примеры из Форекс.





Скользящее среднее

Простое скользящее среднее, взвешенное скользящее среднее, экспоненциальное скользящее среднее.





Скользящее среднее (MA - Moving average)

Скользящее среднее служит основой для многих графических индикаторов, отражающих информацию о состоянии рынка Форекс или других финансовых рынков. Пример: Скользящее среднее и рынок Форекс.

Скользящее среднее получает конкретное название в зависимости от количества наблюдений, принятого для его построения. Например: МА-10 - это скользящее среднее, построенное на информации о котировках валютных пар Форекс за предшествующие 10 периодов. Трейдеры используют разные типы скользящих средних: простое, взвешенное, экспоненциальное.


С точки зрения теории временных рядов скользящие средние являются цифровыми фильтрами, сглаживающими исходный временной ряд. Количество наблюдений (членов ряда), используемых при вычислении скользящего среднего, называется периодом фильтра.

Простое скользящее среднее (SMA)

Служит одним из примеров среднего арифметического. Оно рассчитывается следующим образом: берутся N значений временного ряда, например, котировки Форекс, и вычисляется их среднее арифметическое:

Y = (X1+X2+ … +XN)/N

В силу своей простоты и наглядности, SMA является самым распространенным индикатором, используемым трейдерами при техническом анализе рынка Форекс.

См. также по теме финансы:

Взвешенное скользящее среднее (WMA)

Рассчитывается по аналогичной формуле, в которую добавлены весовые коэффициенты для членов временного ряда. Например, цены котировок валютных пар Форекс последних периодов могут учитываться с более высокими весами, чем более ранние:

Y = (P1*X1+P2*X2+ … +PN*XN)/N

Экспоненциальное скользящее среднее (EMA)

Рассчитывается по формуле:

Yi = Yi-1+A*(Xi-Y i-1),    0 ≤ A ≤ 1

В случае EMA, коэффициент A - параметр фильтра, определяющий степень сглаживания. Чем он меньше, тем сильнее будет сглаживаться входной временной ряд. При A=0 фильтр перестает реагировать на изменения входного ряда, а при A=1 он будет повторять входной временной ряд.

Это свойство EMA часто используют для построения адаптивных сглаживающих фильтров, так изменяя параметр A в зависимости от различных характеристик поведения цены, можно изменять характеристики фильтра.

Параметр A можно связать с периодом аналогичным периоду простого скользящего среднего выражением A=2/(N+1).


Разрешается использовать материалы сайта при условии установки активной ссылки на источник.

 
Google



Google