Недельное отклонение скользящего среднего значения можно изобразить следующим образом [c.277]
Основная сумма займа 197,207 Отклонение скользящего среднего [c.340]
Точность прогнозирования движения курса валют увеличивается до 20%, если использовать две пары ценовых проекторов от пересечения тА(34) с тА(5) и тА(13) (см. рис. 23). Видно, что в случае вычерчивания вентилятора максимальные отклонения скользящих средних тА(5) и тА(13) в разные стороны от тА(34) соответственно приблизительно равны (относительно т.О), т.е. АВ=А В АОА С. [c.47]
В первую очередь проверяется гипотеза о наиболее простой - линейной форме уравнения тренда, т. е. о несущественности различий цепных абсолютных изменений. Имеем 12 абсолютных изменений скользящей средней, которая хотя и сгладила сильные колебания уровней ряда, но как видим, ее абсолютные изменения далеко не одинаковы. Разбиваем эти 12 цепных приростов на два подпериода по 6 приростов в каждом, и для каждого подпериода вычисляем среднюю А , среднее квадратическое отклонение (СКО) как оценку генерального СКО с учетом потери одной степени свободы вариации, s [c.327]
Другими словами, сезонная составляющая (или сезонное отклонение) можно рассчитать путем вычитания тренда из исходного значения временного ряда. Как мы уже говорили ранее, тренд можно выделить с помощью скользящих средних. Таким образом, если из исходных значений вычесть скользящие средние, то остаток можно использовать в качестве оценочного показателя сезонного отклонения. [c.199]
Для периода январь—апрель 1994 г. значение скользящей средней отсутствует, и поэтому первое значение отклонения рассчитывается для следующего периода. В период май—авг. 1994 г. фактический объем продаж составил 15, а [c.200]
Аналогично, в сентябре—декабре 1994 г. отклонение рассчитывается путем вычитания скользящего среднего из объема продаж, что дает нам 42 — 31 = 11. Точно так же рассчитаны и другие значения отклонений, приведенные в таблице. [c.201]
Обратите внимание, что за 1994 г. нет отклонения. Итак, значения отклонений показывают расхождения между фактическими значениями объема продаж и значениями скользящих средних в определенные заданные периоды. Среднее этих значений позволяет получить простой оценочный показатель сезонных колебаний за январь—апрель в другие годы. Так, сезонное отклонение за янв.—апр. рассчитывается следующим образом [c.201]
Так получается, что эти скользящие средние не соответствуют точно какому-либо значению объема производства, и поэтому в таблице они помещаются по центру между строк. Итак, мы рассчитали центрированные скользящие средние и поместили их в таблицу — типа той, что приведена на стр. 204. Затем получаем значения отклонений путем вычитания значений центрированных [c.203]
Другими словами, сезонную составляющую можно рассчитать путем деления тренда и исходного значения временного ряда. В одном из методов при выделении тренда мы берем скользящие средние. То есть если поделить исходные значения на скользящие средние, то мы получим оценочные значения сезонного отклонения. Все это мы покажем на последующих примерах. [c.206]
Получаемый таким образом ряд скользящих средних ведет себя более гладко, чем исходный ряд, из-за усреднения отклонений ряда. Действительно, если индивидуальный разброс значений члена временного ряда yt около своего среднего (сглаженного) значения а характеризуется дисперсией ст2, то разброс средней из т членов временного ряда (yl +у2 +... + ут /т около того же значения а будет характеризоваться существенно меньшей величиной дисперсии, равной а2//я. Для усреднения могут быть использованы средняя арифметическая (простая и с некоторыми весами), медиана и др. [c.143]
Полосы Боллинджера схожи с конвертами скользящих средних. Различие между ними состоит в том, что границы конвертов расположены выше и ниже кривой скользящего среднего на фиксированном, выраженном в процентах расстоянии, тогда как границы полос Боллинджера строятся на расстояниях, равных определенному числу стандартных отклонений. Поскольку величина стандартного отклонения зависит от волатильности, полосы сами регулируют свою ширину она увеличивается, когда рынок неустойчив, и уменьшается в более стабильные периоды. [c.56]
Стандартное отклонение — это статистический способ измерения волатильности. Оно обычно используется не как самостоятельный индикатор, а в качестве компонента других индикаторов. Так при расчете полос Боллинджера (см. стр. 48) стандартное отклонение цены бумаги добавляется к ее скользящему среднему. [c.215]
Стандартное отклонение определяется так рассчитывается п периодное простое скользящее среднее анализируемого ряда данных (напр., цен закрытия или значений индикатора) суммируются квадраты разности между значениями этого ряда и его скользящего среднего для каждого из предшествующих п периодов сумма делится на п, и из полученного результата извлекается квадратный корень. [c.216]
Помимо Х-падений, существует другая стратегия, помогающая определить, когда следует начать (или приостановить) торговлю. Она связана с использованием внутридневной скользящей средней. В основе этой стратегии - расчет отклонений цены от скользящей средней. Если цена акции падает ниже скользящей средней, то новые сделки не рекомендуются до тех пор, пока цена на акцию снова не пересечет скользящую среднюю снизу вверх. Заметим, эта система тоже не касается вопроса о том, какие суммы можно подвергать риску при совершении сделок. Поэтому она, как и предыдущая, никоим образом не является тем, что я называю "управление капиталом". [c.14]
Процесс оптимизационного тестирования может вскрыть значительно больше нужной для работы информации о том, что собой представляет наилучшая комбинация параметров. Многие системы и методы будут в реальности давать прибыль только при определенных наборах чисел, а убытки - при отклонениях, равных одному или двум стандартным отклонениям от этих параметров. Система пересечения с использованием простых скользящих средних не является системой, безотказно создающей прибыль, но, как показано ниже, она позволяет получить некоторые [c.195]
А как насчет экспоненциальных МА, взвешенных МА или "обратно-отклоненных свертывающихся МА Максвелла" Не будут ли они работать лучше Работают ли используемые вами смещенные скользящие средние на всех рынках [c.42]
Масштаб движения цены акции или, иначе говоря, темп ее изменения отражает показатель, именуемый отклонение среднего скользящего значения . Используя недельную диаграмму движения цены акции и ее скользящее среднее значение за [c.276]
Иногда вычисление 10-недельного скользящего среднего значения уже самого отклонения и его графическое переложение в том же (или меньшем) масштабе может помочь инвестору разглядеть долгосрочную перспективу движения цен и избежать ценовых рисков, связанных с чрезмерно активной короткой торговлей. [c.278]
Японцы, например, говорят так Отклонение цены от 13-недельного скользящего среднего выросло до 50% или Рынок на 31% ниже 13-недельного скользящего среднего, что необычно . При этом речь идет об индексе разницы, который в обоих случаях сравнивает текущую цену и 13-недельное скользящее среднее. [c.172]
На рис. 22 представлен график зависимости курса GBP/USD 5 min от времени. На нем кривые скользящие средние тА(5) и тА(34) вычерчивают интересную фигуру, которую я назвал вентилятором. Ее особенность в том, что наблюдается определенная симметрия составных частей этой фигуры относительно точки пересечения (точка О на рис.22). Как известно из физики атомного ядра и элементарных частиц, законы симметрии (и подобия) универсальны в природе. Эти законы с успехом переносятся на различные трендовые модели в анализе рынка Форекс. Как видно из рис. 22, указанная выше симметрия позволяет сравнить ценовые проекции точек экстремума (максимальных отклонений быстрой скользящей тА(5) от медленной тА(34) величины АВ и А В ). Оказалось, что АВ приблизительно равна А В и чем горизонтальнее располагается медленная скользящая средняя (тА(34)), чем точнее выполняется это равенство. Исследования более 100 вентиляторов дало совпадение величин таких ценовых проекторов с точностью 38%. [c.45]
В данном примере для прогнозной оценки объемов продаж по сезонам 2000 г. использован метод сложения. Тренд выделен с помощью трехточечных скользящих средних, а значения 2000 г. рассчитаны уравнением регрессии. Прогнозируемые объемы продаж в каждом из периодов 2000 г. исчислены как сумма оценочных показателей тренда и средних значений сезонных колебаний в каждом сезоне (табл. 4.5). Например, среднее отклонение (колебание) за май — август 1997—1999 гг. определяется так (9,33 + + 11,67 + 12,33 3= 11,И) и т.д. [c.80]
Год Период Объем продаж Трехточечные скользящие средние Отклонения Коэффициенты [c.81]
На графике (рис. 6.9) показаны значения объема продаж, а также трехточечные скользящие средние. Последние можно использовать при прогнозировании направленности тренда после 1997 г. Из графика видно, что каждый год показатели объема продаж выказывают достаточную стабильность. А теперь рассмотрим сезонную составляющую в этом ряду значений объема продаж. Колебания в обе стороны относительно линии тренда достаточно постоянны. Таким образом, в данном случае метод сложения, похоже, наиболее приемлем. Сезонную составляющую можно выделить путем вычитания значений скользящих средних из исходных показателей, о чем мы уже говорили ранее. Полученные разности, обычно называемые отклонениями, приведены в таблице на стр. 201. [c.200]
Год Период Объем продаж (тыс. баррелей) Трехточечные скользящие средние Отклонения [c.201]
Год Период Объем производства Шеститочечные скользящие средние Центрированные скользящие средние Отклонения [c.204]
На следующем рисунке показана полоса Боллинджера на графике курса акций Exxon. Для расчета полосы использовалось 20дневное экспоненциальное скользящее среднее верхняя и нижняя границы удалены от него на расстояние в два стандартных отклонения. [c.56]
Дж.Боллинджер рекомендует использовать 20периодное простое скользящее среднее в качестве средней линии и 2 стандартных отклонения для расчета границ [c.57]
Для повышающегося тренда, вы можете потребовать, чтобы (1) цена была выше определенной скользящей средней, (2) скользящая средняя с более коротким периодом выше, чем скользящая средняя с большим периодом, (3) рынок делает новый четырехнедельный максимум (период зависит от канала), (4) индикатор среднего направления (Average Dire tional Indi ator (ADX), поднялся выше определенного порога, или (5) было значительное движение с большой величиной стандартного отклонения. Этими инструментами можно выделить, то что показывает график. [c.45]
Bollinger Bands Ленты Боллинджера. Линии торговой активности, нанесенные на график на стандартных уровнях отклонения выше и ниже скользящей средней. Поскольку стандартное отклонение измеряет волатильность, эти линии расходятся в периоды неустойчивых рынков и сближаются в течение более спокойных периодов. Идея, стоящая за лентами Боллинджера, в том, что цены стремятся оставаться в пределах верхней и нижней линии. Когда цена пробивает границу выше верхней линии или ниже нижней линии, это обычно говорит, что движение достаточно сильное, чтобы продолжаться далее. Когда линии сходятся ближе, более вероятно, что последует ценовой прорыв. [c.226]
В ситуации, когда нет рычага (например, портфель акций без заемных средств), вес и количество одно и то же. Однако в ситуации с рычагом (например, портфель фьючерсных рыночных систем), вес и количество отличаются. Идея, которая была впервые изложена в книге Формулы управления портфелем , состоит в том, что мы пытаемся найти оптимальное количество, и оно является функцией оптимальных весов. Когда мы рассчитываем коэффициенты корреляции HPR двух рыночных систем с положительными арифметическими математическими ожиданиями, то чаще всего получаем положительные значения. Это происходит потому, что кривые баланса рыночных систем (совокупная текущая сумма дневных изменений баланса) стремятся вверх и вправо. Проблема решается следующим образом для каждой кривой баланса надо определить линию регрессии методом наименьших квадратов (до приведения к текущим ценам, если оно применяется) и рассчитать разность кривой баланса и ее линии регрессии в каждой точке. Затем следует преобразовать уже лишенную тренда кривую баланса в простые дневные изменения баланса. После этого вы можете привести данные к текущим ценам (когда это необходимо). Далее, рассчитайте корреляцию по этим уже обработанным данным. Предложенный метод работает в том случае, если вы используете корреляцию дневных изменений баланса, а не цен. Если вы будете использовать цены, то можете получить искаженную картину, хотя очень часто цены и дневные изменения баланса взаимосвязаны (например, в системе пересечения долгосрочной скользящей средней). Метод удаления тренда следует всегда применять аккуратно. Разумеется, дневное AHPR и стандартное отклонение HPR должны всегда рассчитываться по данным, из которых не удален тренд. Последняя проблема, которая возникает, когда вы удаляете тренд из данных, касается систем, в которых сделки совершаются достаточно редко. Представьте себе две торговые системы, каждая из которых инициирует одну сделку в неделю, [c.216]
Бестрендовость - давно известный индикатор. Я не знаю, кто его создатель или когда он был разработан. Бестрен довость пытается измерять отклонение цены от нулевой линии, которая представляет Тренд отсюда и понятие "Бестрендовости". Сначала определяется Тренд на основе данной Скользящей средней, а затем математически выводится средняя постоянная величина или нулевая линия. [c.111]
Важным элементом изучения поведения цен является анализ отклонений цены от ее скользящей средней, т.е. исследование случайной компоненты изменения курса. Величина, характеризующая отклонения, называется "изменчивостью" (volatility). Изменчивость разные авторы определяют по-разному как наибольший размах колебаний, как средние отклонения или как среднеквадратичные отклонения. Здесь мы рассмотрим определение изменчивости как среднеквадратичное отклонение цены от скользящей средней SMA. [c.75]
Метод Капри (K dri - KRI) - ближе по способу применения к Momentum. Колеблется около 0, но при более широкой амплитуде колебаний. Рекомендуемый порядок -13. KRI можно применять на любом отрезке времени. Это один из самых простых осцилляторов. При построении данного индикатора рассчитывается отклонение цены от ее простого скользящего среднего, а результат выражается в процентах от среднего. [c.96]
Идея самоупрочняющегося воздействия неминуемо касается изучения 20-дневных средних, построенных для международных индексов. Поначалу почти невозможно представить себе, как многочисленные рыночные тестирования и отклонения, демонстрируемые этой средней, могут иметь место без своего рода конспирации в мировом масштабе, если так можно выразиться, от чартистов всего мира. Но проблема в том, что один и тот же феномен сам себя повторяет, если эта средняя размещена на графиках от места, где начался рост популярности скользящих средних. Рисунок 31 показан в качестве примера. [c.199]
Таким образом, если экстраполировать ход скользящих средних в будущее, то, используя симметрию по времени и находя точки экстремума по ценовым проекторам, можно с хорошей степенью точности (чуть меньше 80% ) предсказывать количественно изменение курса валюты в пределах 6 — 8 ожидаемых баров. Этот вывод продемонстрирован на рис. 24 а, б. Как видно из рис. 24а, первая попытка графика цены пойти вниз и сформировать фигуру вентилятор наблюдалась в области точки С, когда курс пытался пересечь длиннопериодную скользящую среднюю тА(34) (в данном случае гпА(34) является сильным уровнем поддержки), однако исследование на предмет истинности — ложности пробоя курсом GBP/USD daily линии mA(34) говорит в пользу ложного пробоя. Аналогичный вывод можно сделать относительно второй попытки образовать вентилятор в точке D. И только с третьей попытки (точка О) мы ожидаем формирования вентилятора (анализ истинности пробоя линии тА(34) ценой дает положительный результат). При этом максимальное отклонение тА(5) от тА(34) ожидается через 8 — 9 баров относительно точки О, т.е. в середине первой декады ноября 98г, причем это отклонение будет приблизительно равно отрезку АВ. Как видно из рис.246, вентилятор действительно сформировался, при этом АВ=А В (т. В — девятый бар, если считать от т.О). [c.47]