Метод взвешенной скользящей средней опирается на алгоритм, при котором уровни ряда, на базе которых исчисляется значение сглаженного ряда, берутся с определенными весами. [c.372]
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]
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]
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]
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]
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]
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]
В третьем примере вычисляется 20-ти периодное взвешенное скользящее среднее 15-ти периодного RSI, и затем вычисляется 10-ти периодное простое скользящее среднее этого скользящего среднего значения [c.109]
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 действующего значения г. Сумма (25.3) при этом превращается в бесконечный ряд, а значения весов в зависимости от периода А определяются следующими значениями [c.261]
Формулы (25.5) так хорошо подобраны, что графики простой и экспоненциально взвешенных скользящих средних не слишком сильно отличаются друг от друга для не слишком больших одинаковых периодов га, и вопрос Что лучше, а что хуже относится к вопросам вкуса и привычки. Заметим лишь, что для больших периодов (я> 100), как правило, используются простые средние без взвешивания. Для средних и малых значений трейдеры и аналитики чаще предпочитают пользоваться экспоненциально взвешенными средними. [c.262]
Для периодов времени, достаточно удаленных от краев временного ряда, данный метод может быть представлен как взвешенное скользящее среднее с симметричными весами (некоторые из них могут быть отрицательными). Таким образом, его можно рассматривать как линейный фильтр, который в силу симметричности весов не порождает фазового сдвига. Свойства такого фильтра могут быть описаны передаточной функцией. В идеале для линейного фильтра, соответствующего методу сглаживания, хотелось бы иметь ступенчатую передаточную функцию, которая бы без искажений пропускала все низкочастотные составляющие вплоть до некоторой заданной пороговой частоты и полностью гасила бы все составляющие, соответствующие более высоким частотам. Однако известно, что такой идеальный фильтр должен иметь бесконечную длину. Поэтому используемые на практике фильтры имеют передаточные функции, отличающиеся от идеальной. В частности, они имеют близкие к единице значения в области низких частот и близкие к нулю значения коэффициента передачи в области высоких частот. Эти полосы пропускания и непропускания разделяет сопрягающий участок. [c.224]
Простое скользящее среднее значение приписывает удаленным дням взятого для расчета временного периода тот же вес, что и самым недавним. Некоторые люди доказывают, что это не лучший способ трейдинга, поскольку самое большое значение должна иметь самая последняя цена. В результате были придуманы взвешенные скользящие средние, в которых больший вес приписывается недавним данным, а меньший — удаленным во времени. [c.238]
Взвешенные скользящие средние могут быть очень сложными, так как вы можете придать самым последним дням больший вес или можете придать каждому дню свой вес. Например, вы можете применить 10-дневное скользящее среднее, в котором значение цены 1-го дня (наиболее удаленного) умножается на 1, второго дня — на 2, третьего — на 3 и т. д. Хотя это, скорее всего, глупость, но некоторые люди думают, что сложные вычисления облегчают трейдинг. Несмотря на то, что это допущение неверно, люди все равно прибегают к нему. [c.238]
Существуют различные количественные методы прогнозирования. Интуитивные подходы основываются исключительно на прошлом опыте. Подходы, основанные на сглаживании, - это метод скользящего среднего и экспоненциальное сглаживание. Оба метода используют в качестве базы для прогнозирования взвешенное усредненное значение данных прошлых периодов. [c.255]
Это основная статистика. В общем, картина не самая блестящая, но вполне солидная. Однако эти показатели не базируются на оптимальных параметрах. Что произойдет, если мы пожелаем произвести оптимизацию параметров, чтобы получить максимальную прибыль Тогда мы должны оптимизировать все три параметра одновременно, чтобы установить их наилучшую комбинацию. Поэтому я протестировал разные значения для скользящих средних с периодом от 4 до 19с приращением в 1. Для долгосрочной скользящей средней были испытаны числа от 20 до 50 с приращением 1. Каждый из этих тестов затем был проверен для различных видов скользящих средних простой, смещенной, экспоненциальной и взвешенной. [c.189]
Приведенный нами пример показывает, как высчитывается простое десятидневное среднее скользящее цены закрытия. Однако существуют и другие, гораздо более сложные виды средних скользящих. Существует множество вопросов относительно того, как наилучшим образом использовать средние скользящие. Например существует ли оптимальная временная протяженность периода расчета усредненных показателей Какие средние значения следует использовать кратковременные или долговременные Существуют ли оптимальные средние скользящие для всех рынков или для каждого рынка в отдельности Является ли цена закрытия наиболее оптимальной ценой, которую следует учитывать Не лучше ли использовать несколько средних скользящих Какой тип средних скользящих лучше простой, линейно взвешенный или экспоненциально сглаженный Существуют ли периоды, в которые эти показатели более значимы, чем в остальное время [c.208]
Для того чтобы как-то решить проблему "удельного веса" средних значений, некоторые аналитики применяют так называемое линейно-взвешенное среднее скользящее. Построить его можно следующим образом. Цена закрытия десятого дня (в случае десятидневного среднего скользящего) умножается на десять, девятого дня на девять, восьмого - на восемь и так далее. Таким образом, большее значение придается последним ценам закрытия. Полученная сумма произведений затем делится на сумму множителей (55 для десятидневного среднего скользящего 10+9+8.. . +1) Однако линейно-взвешенное среднее скользящее все-таки не решает проблему выделения динамики цен, ограниченной только протяженностью самого среднего скользящего. [c.212]
Сравнивая методы скользящего и экспоненциально взвешенного среднего можно показать, что при условии равенства среднего значения степени старения данных (или чувствительности прогноза) [c.22]
Схема прогнозирования для рассматриваемого примера представлена в табл. 7,3 при значении а = 0,2. Здесь UQ = 6 — прогноз, полученный экспертным методом. Результаты прогноза спроса на седьмой месяц методом скользящего среднего (т6 = 5) и экспоненциально взвешенного среднего (м7 = 5,34) отличаются на величину 0,34. [c.125]
Недостаток методики сглаживания скользящими средними состоит в условности определения сглаженных уровней для точек в начале и конце ряда. Получают их специальными приемами — расчетом средней арифметической взвешенной. Так, при сглаживании по трем точкам выравненное значение в начале ряда рассчитывается по формуле [c.102]
Прогнозирование значений yn+i на базе значений скользящего тренда в точках =1, 2,. .., п. Для этого сначала вычисляют взвешенную среднюю приращений тренда [c.141]
В то время как простая средняя используется более всего, некоторые аналитики предпочитают уделять дополнительное внимание более позднему действию цены Эта идея поддерживает взвешенную среднюю скользящую. Взвешенная средняя уделяет больше веса последним ценовым данным и меньше веса перспективным ценам. По этой причине взвешенная средняя является более чувствительной, чем простая средняя, и более близко направлена к ценовому тренду Экспонентная сглаженная средняя — наиболее популярная из взвешенных средних Эта средняя определяет процентное значение цены последнего дня, которая затем прибавляется к процентному значению предыдущего дня Например, закрытие последнего дня определено значением 0,10. Это означает, что цена закрытия последнего дня имеет значение 10 %, которые затем прибавляются к 90 % значения предыдущего дня. Значение 0,05 дает меньшую взвешенную цену последнего дня 5 % и большую предыдущего дня 95 %. Чем точнее определен процент для последней цены, тем более чувствительной становится линия в отношении самого последнего действия цены. [c.42]
Более сложное построение, применение которого позволяет устранить два недостатка, присущие простому среднему скользящему значению, получило название экспоненциально-сглаженного среднего скользящего. Во-первых, этот тип скользящих придает гораздо большее значение показателям последних дней. Поэтому он является взвешенным. Но, хотя предшествующей динамике цен придается меньший вес, при вычислении используются все данные по ценам - за весь период действия фьючерсного контракта. Излишне говорить о том, что формула вычисления этого вида среднего скользящего довольно сложна и требует использования компьютера. Казалось бы, что раз экспоненциально-сглаженное среднее скользящее не имеет ни одного, ни второго недостатков простого среднего скользящего, является самым сложным из всех трех типов средних скользящих, - значит, оно должно быть самым надежным. Совсем не обязательно. Чуть ниже мы сравним достоинства каждого из трех способов усреднения ценовых показателей. [c.212]
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.224]
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]
Сглаживание с использованием взвешенной скользящей средней Для рядов с нелинейной тенденцией развития необходимо применять метод взвешенной скользщеи средней. Этот метод отличается от мето да простои скользящей средней тем, что уровни, входящие в интервал сглаживания, суммируются с разными весами. Для ночи юмов 2 го и 3 го порядков по 5 членной взвешенной скользящей средней центральное значение интервала опредечяется по формуле [c.413]
Скользящие средние полезны тем, что сглаживают сильно переменчивые краткосрочные данные и помогают определить основной тренд. Давным-давно инвесторы знают, а академические исследования подтверждают важность определения этого основного тренда. Скользящие средние могут быть построены во взвешенной или невзвешенной (простой) форме. Примеры в настоящей главе используют простую форму. Для расчета скользящей средней, в качестве входного значения используется середина каждой колонки. Например, при использовании размера ячейки в 1, когда первая колонка содержит значения 40, 41 и 42, значение, учитываемое при расчете скользящей средней от этой колонки будет 41. Краткосрочные (10-колонок) и долгосрочные (20-колонок) скользящие средние появляются на каждом рисунке. [c.74]
В экспоненциально взвешенном среднем значения весов убывают со временем. Поэтому (в отличие от метода скользящего среднего) здесь нет точки, на которой веса обрываются, т. е. зануляются. [c.21]
Уравнение (13.9) представляет собой дискретную форму уравнения (13.8). По существу, оно говорит о том же, заменяя интегралы суммированиями. Это уравнение - скользящее среднее в конечном диапазоне случайных гауссовых значений М, взвешенных степенным законом, зависящим от Н. Числовые значения на рисунке 6.6 были сгенерированы с использованием этого алгоритма. (Программа на языке BASI для использования этого алгоритма была приведена в моей более ранней книге). [c.180]
Рассмотрим результаты исследований, полученные этой группой, и их практическое применение в анализе рынка с помощью средних скользящих. Хокхаймер опубликовал некоторые первоначальные результаты исследований в статье под названием "Компьютеры помогут вам в игре на фьючерсных рынках". Эта статья была опубликована в 1978 году в ежегоднике "Коммоди-тиз". С 1970 по 1976 год были протестированы средние скользящие по каждому месяцу исполнения по тринадцати наименованиям товарных активов. Временной промежуток, покрываемый средними скользящими, которые были использованы в исследовании, составлял от трех до семидесяти дней. Данные тестов по простым, линейно-взвешенным и экспоненциально-сглаженным средним скользящим были сведены в таблицы по отдельности с целью определения оптимального значения для каждого рынка (см. табл. 9.1-9.3). Полученные результаты были, в свою очередь, сведены в сравнительную таблицу (см. табл. 9.4) с целью определения наиболее эффективного из трех типов средних скользящих. [c.224]
Смотреть страницы где упоминается термин Взвешенное скользящее среднее значение
: [c.75] [c.209] [c.52] [c.22] [c.252] [c.260]Смотреть главы в:
Графический анализ финансовых рынков -> Взвешенное скользящее среднее значение