Экспоненциальная средняя — разновидность взвешенной скользящей средней, которая чутко реагирует на любые изменения значений валютного курса. Она рассчитывается таким образом, что влияние на ее величину отдельных наблюдений следующее чем дольше оно (наблюдение) отстоит от момента времени, на который рассчитывается средняя, тем меньшее значение оказывает. [c.665]
Линейно сглаженное (взвешенное) скользящее среднее (ЛСС). Линейное усреднение достигается умножением цены первого отрезка выбранного интервала (например, дня) на 1, второго - на 2 и, т.д., т.е. сомножителем для цены каждого последующего отрезка является его номер в выбранном ряду интервале наблюдения, после чего сумму этих произведений делят на сумму номеров отрезков. [c.53]
Экспоненциально сглаженное (взвешенное) скользящее среднее (ЭСС), обеспечивающее наилучшее сглаживание усредняемых данных. В дополнение к применению весовых коэффициентов, при вычислении ЭСС учитываются все предыдущие цены за время наблюдения за динамикой цен, а не только цены в выбранном интервале наблюдения. Насколько графики разных видов скользящих средних отличаются друг от друга, видно из рис. 4.53. [c.53]
Линейно сглаженное (взвешенное) скользящее среднее [c.88]
Экспоненциально сглаженное (взвешенное) скользящее среднее. [c.88]
Как указано выше, простое, или арифметическое, скользящее среднее (ПСС) представляет собой сумму выбранного числа цен за некоторое количество дней, деленную на число таких слагаемых. У трейдеров имеется также возможность выбрать для применения линейно сглаженное (взвешенное) скользящее среднее (ВСС), график которого показан на рисунке 5.36. [c.88]
При таком усреднении большее отражение получают относительно недавние цены закрытия. Последнее достигается умножением цены первого дня выбранного интервала на 1, второго дня - на 2 и т.д., т.е. сомножителем для цены каждого последующего дня является номер дня в выбранном ряду дней, после чего сумму этих произведений делят на сумму номеров дней. Наиболее изощренным из известных вариантов скользящего среднего является ЭСС - экспоненциально сглаженное (взвешенное) скользящее среднее (см. рисунок 5.37.). В дополнение к применению весовых коэффициентов при усреднении цен, при вычислении ЭСС учитываются все предыдущие цены за время наблюдения за динамикой цен, а не только цены в выбранном рабочем интервале. [c.89]
Существует пять распространенных типов скользящих средних простое (его также называют арифметическим), экспоненциальное, треугольное, переменное и взвешенное. Скользящие средние можно рассчитывать для любого последовательного набора данных, включая цены открытия и закрытия, максимальную и минимальную цены, объем торгов или значения других индикаторов. Нередко используются и скользящие средние самих скользящих средних. [c.197]
Единственное, чем скользящие средние разных типов существенно отличаются друг от друга, — это разные весовые коэффициенты, которые присваиваются последним данным. В случае простого скользящего среднего все цены рассматриваемого периода имеют равный вес. Экспоненциальные и взвешенные скользящие средние делают более весомыми последние цены. Треугольные скользящие средние придают больший вес ценам в середине периода. И, наконец, переменные скользящие средние изменяют весовые коэффициенты в зависимости от волатильности цен. [c.197]
Взвешенная скользящая средняя. [c.156]
Взвешенная скользящая средняя придает больший вес последним данным. Она рассчитывается путем умножения каждой [c.156]
При отсутствии специализированных программ технического анализа, для расчета линейно взвешенной скользящей средней может быть полезна рекуррентная формула [c.157]
Лучший результат при пересечении со смещенной скользящей средней похож на второй результат, но с чистой прибылью, которая меньше, и составляет 57.000 долларов. Однако для этого потребовалось 34/57 сделок со средней торговлей в 1.000 при проседании капитала, равном 5.600 долларов. При этом использовалось 6-дневная краткосрочная средняя и 25-дневная долгосрочная средняя. При использовании взвешенной скользящей средней мы получаем прибыль, которая тоже чуть меньше - 57.000 долларов, и при этом заключается 18/36 сделок. Коэффициент выигрыш/проигрыш равен 4,0, и при этом средняя торговля составляет 1.600 долларов. Падение капитала также допускается в разумных пределах на уровне в 5.600 долларов. Экспоненциальная скользящая средняя дала сравнительно слабый результат она обеспечила всего 23.000 профита при 32% выгодных торгов при максимальном падении капитала, равном 10.000 долларов. Средняя торговля оставалась все еще на уровне в 700 долларов. [c.190]
Следующий Рисунок 4-2А показывает математически взвешенную скользящую среднюю (то есть различным периодам придается различный "вес"), нанесенную без смещения. Другими словами, график отображает стандартным образом рассчитанную взвешенную скользящую среднюю. Число периодов или характер взвешивания для обсуждения несущественны. [c.38]
ВЗВЕШЕННЫЕ СКОЛЬЗЯЩИЕ СРЕДНИЕ [c.265]
Здесь представлен лишь один вариант взвешенной скользящей средней. Веса могут назначаться любому количеству дней и и любых количествах. [c.266]
ВЗВЕШЕННОЕ СКОЛЬЗЯЩЕЕ СРЕДНЕЕ ЗНАЧЕНИЕ [c.219]
При расчете взвешенного скользящего среднего каждому значению цены придается различный вес. Почти все взвешенные скользящие средние имеют фронтальный центр тяжести, то есть самые последние по времени ценовые значения наделяются большим весом, чем предыдущие. Выбор метода взвешивания данных зависит от личных предпочтений аналитика. [c.219]
Экспоненциальное скользящее среднее значение — это особый вид взвешенного скользящего среднего. Как производное от взвешенного сколь- [c.219]
Взвешенная скользящая средняя (WMA). При расчете текущего значения взвешенной средней для каждого дня задается определённый вес wi который [c.169]
Взвешенную скользящую среднюю можно исполь-зовать на любом временном промежутке. При этом веса можно задавать как угодно обычно "минувшие дни" считают менее важными, а последние - наиболее важными и имеющими максимальный вес. В таком случае средняя более достоверно отражает последние события, не переставая учитывать и те, которые были п периодов времени назад. Плохо то, что при больших периодах усложняется вычисление взвешенного среднего, ведь каждому периоду надо придать свой вес, поэтому WMA оптимально применять на краткосрочных и среднесрочных промежутках времени. [c.170]
Взвешенные скользящие средние (рис. 6.1 б). [c.95]
Потенциальный недостаток этого метода заключается в том, что в нем самые старые и последние показатели имеют равную значимость, а показатели, вышедшие за рамки расчета среднего, не учитываются вовсе. При расчете экспоненциально взвешенного скользящего среднего, или при экспоненциальном сглаживании, вклад показателя в прогноз уменьшается по мере его старения, так что наиболее свежие данные оказывают наибольшее влияние. Формула расчета экспоненциально взвешенного скользящего среднего следующая [c.143]
Это взвешенное скользящее среднее. Чем ближе учитываемый период к настоящему моменту, тем больше его значение для прогноза, тем больший вес ему присваивается. Предполагается, что объемы сбыта за последние периоды являются более точными индикаторами будущих продаж. Поскольку алгоритм метода достаточно сложен, расчет, как правило, ведется на компьютере с помощью статистических программ. У него существует несколько разновидностей двойное экспоненциальное сглаживание, адаптивное сглаживание, расширенное экспоненциальное сглаживание Уинтера. [c.208]
При исчислении скользящей средней все периоды имеют равный вес. Взвешенная скользящая средняя в большей степени учитывает недавние периоды, их "веса" последовательно и равномерно уменьшаются, например на 1/10 для каждого последовательного периода 4/10, 3/10, 2/10, 1/10. При сглаживании по экспоненте "веса" последовательно уменьшаются на определенную долю или в определенном темпе, например делением "весов" пополам 1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32, 1/64. В результате получается геометрическая прогрессия, и при графическом построении ряд показателей сбыта сглаживается и приобретает вид экспоненты. Преимущество этого метода дчя управляющего по сбыту заключается в том, что он выделяет текущие тенденции и сезонные колебания и снижает влияние, которое ошибочные прошлые прогнозы (возможно, из-за значительных случайных отклонений) оказывают на текущий прогноз. [c.257]
Взвешенная скользящая средняя [c.391]
Для уменьшения лага простого скользящего среднего можно придавать больший вес более свежим данным и меньший вес более старым данным. Взвешенное скользящее среднее назначает вес 1 первому дню, 2 — второму дню и так далее вплоть до последнего дня, наиболее приближенного к настоящему моменту времени, которому приписывается вес 10. Эти 10 взвешенных значений суммируются, а сумма делится на сумму весов, которая в данном случае составляет 55. [c.72]
Особо отметим, что при подобном определении можно произвольно регулировать вклад того или иного элемента в значение взвешенного скользящего среднего. [c.88]
Хотя простое скользящее среднее распространено больше прочих, некоторые аналитики предпочитают делать более весомой последнюю по времени цену. Эта идея лежит в основе взвешенного скользящего среднего, при расчете которого более поздним ценам придается больший вес, а более ранним — меньший. По этой причине кривая взвешенного скользящего среднего чувствительнее, чем кривая простого, и она точнее повторяет движение цены. Наиболее распространенный вариант взвешенного скользящего среднего — это экспоненциально сглаженное скользящее среднее. При его расчете сначала определяется процентная значимость цены последнего дня, которая затем прибавляется к некоторому проценту величины индикатора за предыдущий день. Допустим, значимость цены закрытия последнего дня равна 0,10. Следовательно, она оценена в 10%, и эта величина затем прибавляется к 90% величины предыдущего дня. Показатель 0,05 даст меньший вес цене последнего дня (5%) и больший — величине индикатора за предыдущий день (95%). Чем выше процентная значимость последней цены, тем чувствительнее кривая к текущей ценовой динамике. [c.95]
Среди множества различных взвешенных скользящих средних наибольшей популярностью пользуется экспоненциальная скользящая средняя ЕМА. При этом значения весов убывают по экспоненте по мере удаления во времени от последнего периода, т.е. от [c.253]
Exponential Moving Average (Экспоненциальное скользящее среднее). Индикатор более чувствителен, чем простое скользящее среднее такой же длины, и менее чувствителен, чем взвешенное скользящее среднее такой же длины. [c.181]
Во взвешенном скользящем среднем последним данным присваивается больший вес, а более ранним — меньший. Взвешенное скользящее среднее рассчитывается путем умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определенный весовой коэффициент. В таблице 14 показан расчет 5дневного взвешенного скользящего среднего. [c.202]
В Приложении "С" имеется дополнительная информация о скользящи средних. Описание охватывает взвешенные скользящие средние, построение зкспотенциальных скользящих средних, а также как скользящие средние используются в торговых программах. [c.85]
При расчете взвешенных скользящих средних (Weighted Moving Average - WMA) каждой из цен анализируемого промежутка времени придается "вес", увеличивающийся в направлении к текущему дню. Формула для расчета будет выглядеть так [c.66]
Взвешенное скользящее среднее (weighted moving average) — скользящее среднее, при расчете которого каждому значению цены придается определенный вес. Обычно, самому последнему показателю придается наибольший вес. [c.301]
Если ЕМА придает больше веса последнему дню, то взвешенное скользящее среднее (weighted moving average, WMA) позволяет - в зависимости от вашей оценки значимости - сделать весомым любой день и в любой степени. Но взвешенные скользящие средние слишком сложны, и трейдерам лучше пользоваться экспоненциальными. [c.148]