Наиболее эффективные комбинации средних скользящих

из "Технический анализ фьючерских рынков теория и практика "

Мы рассмотрели три типа среднего скользящего значения простой, линейно-взвешенный и экспоненциально-сглаженный. Кроме того, мы изучили различные комбинации таких показателей - применение одного среднего скользящего, а также комбинации двух или трех. При этом возник ряд вопросов. Разберем некоторые их них. [c.276]
Цель этих исследований состояла в том, чтобы найти наилучший (оптимизированный) результат для каждого метода, а затем, сравнивая все методы, найти индикаторы, наиболее подходящие для каждого рынка. [c.276]
В табл. 9.4 приведены результаты сравнительного исследования эффективности трех типов средних скользящих. Было установлено, что на десяти из тринадцати рынков, которые исследовались с 1970 по 1976 годы, наилучшим образом показало себя простое среднее скользящее. [c.279]
К четырем выводам относительно среднего скользящего, которые мы уже сделали, можно добавить следующий наиболее эффективной, по всей видимости, является комбинация двух средних скользящих. В свою очередь, наилучшим вариантом такой комбинации будет сочетание двух простых средних скользящих, оптимизированных под каждый отдельный рынок. [c.280]
Приведенные в таблице данные были получены несколько лет назад, поэтому они могут быть использованы только для справочных целей. Трейдеру не рекомендуется использовать данные исследования для анализа сегодняшнего рынка без предварительного тестирования. Оптимизированные показатели должны периодически подвергаться процедурам повторного тестирования и обновления. [c.281]
С приходом персонального компьютера появились многочисленные программы, с помощью которых проблема оптимизации решается довольно просто. В настоящее время можно легко найти оптимальные временные рамки действия практически для любого технического индикатора. Однако остается невыясненным еще один очень серьезный вопрос. Как часто следует производить повторную оптимизацию уже оптимизированных параметров Если перерабатывать эти значения слишком редко, то трейдеру в его работе придется полагаться на устаревшие данные. Если проводить повторные оптимизации слишком часто, то возникают другие проблемы. В необходимость оптимизации верят не все технические аналитики. Некоторые из них считают, что процесс оптимизации ничего не дает, они видят в нем не более, чем попытку подогнать аналитические параметры под прошлую динамику рынка. Такие скептически настроенные аналитики отказываются доверять оптимизированным показателям на основании того, что последние никогда не тестировались в реальных условиях рынка. [c.282]
Результаты проведенных исследований, о которых мы рассказали, не являются окончательным ответом на вопрос, какие именно средние скользящие являются наилучшими для анализа фьючерсных рынков. Однако данные, полученные исследователями, позволяют наметить перспективы дальнейших исследований в этой области. [c.282]

Вернуться к основной статье