Скользящие Средние: Линии, которые управляют рынком
Гениальность EMA – в её элегантной рекурсивной формуле, которая идеально ложится на архитектуру компьютера:
EMA(сегодня) = (Цена(сегодня) * K) + (EMA(вчера) * (1 – K))
Где K = 2 / (n + 1) – так называемый коэффициент сглаживания (smoothing constant)**, а `n` – выбранный период.
Что здесь происходит? Это не просто усреднение. Это – взвешивание времени.
Сегодняшняя цена получает вес K.
Вся история рынка, свернутая в одно число – вчерашнюю EMA, получает вес (1 – K).
Ключевая магия: Вчерашняя EMA уже содержит в себе взвешенную историю всех предыдущих дней. Таким образом, вес каждой прошлой цены экспоненциально убывает по мере её удаления в прошлое. Цена позавчерашнего дня влияет не напрямую, а через вчерашнюю EMA, и её вес равен K*(1-K). Цена трехдневной давности – K*(1-K)², и так далее.
Визуальная аналогия: Горящая свеча памяти.
Представьте свечу длиной `n`. EMA – это не поезд с вагонами, а непрерывно горящая свеча. Новое пламя (текущая цена) поджигает её снова, но остаток старого воска (прошлые данные) еще тлеет, постепенно исчезая. Чем короче период `n`, тем больше коэффициент K, тем яростнее горит свеча и тем быстрее сгорает прошлое. Это и есть экспоненциальное затухание.
EMA на быстрых и медленных рынках: Хамелеон адаптивностиНа быстрых, трендовых рынках: EMA становится идеальным спутником тренда. Она «обнимает» цену ближе, чем SMA, обеспечивая более ранний сигнал на вход и минимизируя отставание при следовании за сильным импульсом. Трейдер чувствует себя на гребне волны, а не плетущимся в кильватере.
На медленных, боковых рынках (флэт): Здесь преимущество оборачивается против вас. Из-за чувствительности EMA будет генерировать множество ложных сигналов, постоянно пересекаясь с ценой туда-сюда. В боковике её нервная энергия изнуряет, а не помогает.
Вывод: EMA не «лучше» SMA. Она другая. Она жертвует стабильностью и фильтрацией глубокого шума ради скорости и актуальности. Это инструмент для тех, кто торгует направление и импульс, а не ищет абсолютные уровни консенсуса.
EMA как основной индикатор скальперов и интрадей-трейдеров: Нервная система внутри дняЗагляните на экран любого дей-трейдера или скальпера. Вы с высокой вероятностью увидите ленту из нескольких EMA (например, 9, 13, 21, 50). Почему?
1. Скорость – жизнь. На таймфреймах M1, M5, M15 каждая секунда имеет значение. Лаг SMA в 1-2 свечи может стоить всей прибыли от сделки. EMA реагирует немедленно, позволяя ловить микро-импульсы.
2. Динамические уровни в реальном времени. Для скальпера статические уровни не работают. Рынок движется слишком быстро. Быстро следующие за ценой EMA(9) или EMA(13) становятся подвижными полами и потолками, от которых можно отталкиваться для входов и постановки стоп-лоссов.
3. «Экспоненциальная лента» (EMA Ribbon). Несколько EMA, нанесенных на график, создают визуальную ленту. Расширение и сужение этой ленты, а также порядок линий (бычий/медвежий) дают моментальную картину ускорения и замедления тренда.
Для интрадей-трейдера EMA – это дыхание рынка, его пульс, считанный в реальном времени. SMA для него – это медленный пульс пациента под наркозом, а EMA – пульс спринтера на финишной прямой.
Реакция EMA на новостные импульсы: Первый кто «чует»В момент выхода важной новости (NFP, решение по ставкам) цена делает резкий импульсный скачок. Вот как ведут себя наши индикаторы:
SMA: Вздрогнет незначительно. Вес новой цены будет размазан по всему большому окну. Она скажет: «Да, что-то произошло, но рано делать выводы. Посмотрим, что будет через неделю».
EMA: Отреагирует резко и решительно. Большой вес последней цены немедленно изменит значение. Она крикнет: «Внимание! Режим изменился! Сейчас главное – это вот этот импульс!»
Это делает EMA одновременно и опасной, и полезной. Она может заманить в ловушку, если импульс окажется ложным (ньюс-спайк с откатом). Но она же позволит войти в новый, настоящий тренд одним из первых.
EMA – это торжество настоящего над прошлым. Это инструмент для прагматиков, живущих в моменте. Она признает простой факт: в современном, насыщенном информацией рынке последние данные – самые ценные. Она – математическое воплощение принципа «здесь и сейчас».
Глава 4. Weighted Moving Average (WMA): Инженерный Расчет Приоритетов
Проблема равного веса данных: Почему линейность?Итак, мы восстали против равнодушной демократии SMA и создали экспоненциальную монархию настоящего – EMA. Но что, если нам нужна не просто чувствительность, а полный, тотальный контроль над тем, как вес уходит в прошлое? Что если мы хотим задать правило взвешивания явно, линейно, без магии экспоненты?
Проблема EMA в её «непрозрачности». Веса прошлых данных хоть и вычисляемы, но неочевидны для быстрого взгляда. Инженерам и системным разработчикам иногда нужна предсказуемая, линейная прогрессия. Так родилась Взвешенная скользящая средняя (WMA).
Линейное взвешивание: плюсы и минусыФормула WMA проста в задумке, но требует чуть больше вычислений:
WMA(n) = (Цена₁ * 1 + Цена₂ * 2 + … + Ценаₙ * n) / (1 + 2 + … + n)
Где `Цена₁` – самая старая цена в окне, `Ценаₙ` – самая новая.
Суть: Самой старой цене дается вес 1. Следующей – вес 2. И так далее до самой новой цены, которая получает вес `n`. Затем сумма взвешенных цен делится на сумму весов.
Аналогия: Судейская коллегия на Олимпиаде. Самый старый день – как самый строгий судья, чье мнение почти не учитывается (вес 1). Каждый новый день – все более важный судья. Сегодняшний день – это главный судья, чей голос (вес `n`) решает почти всё.
Плюсы WMA:
1. Превосходная реакция. Она реагирует на изменение тренда быстрее, чем EMA при том же периоде `n`, потому что дает новейшим данным *еще больший* относительный вес. Это самый «быстрый» из трио SMA-EMA-WMA.
2. Кристальная прозрачность логики. Правило взвешивания абсолютно ясно и линейно. Это облегчает ее встраивание в кастомные алгоритмические системы, где нужна полная детерминированность.
3. Резкое «забывание» старого. Когда данные выходят из окна расчета, они исчезают полностью, без «шлейфа», как в EMA. Это делает WMA более чистой с точки зрения «оперативной памяти».
Минусы WMA:
1. Чрезмерная чувствительность и нервозность. Из-за агрессивного взвешивания WMA очень шумная. Она будет дергаться на каждом незначительном колебании, что делает её непригодной для долгосрочного анализа.
2. Сложнее в расчете. Требует пересчета полной суммы весов при каждом шаге, что (в прошлом) было минусом для производительности.
3. Меньшая популярность и, как следствие, слабые психологические уровни. На неё не смотрят массы, поэтому пробой WMA не является значимым рыночным событием, в отличие от пробоя SMA(200).
Когда WMA превосходит SMA и EMA: Нишевое превосходствоWMA – не универсальный солдат, а спецназовец. Она блестяще проявляет себя в конкретных ситуациях:
1. Определение самых ранних точек разворота в системах с несколькими фильтрами. Её можно использовать как «сигнальную проволоку»: если и WMA, и EMA развернулись, значит, разворот силен. Если развернулась только нервная WMA – это, скорее всего, шум.
2. Анализ кривых доходности или временных рядов с четкими циклами. Там, где важна линейная фаза (например, сезонные продажи), линейное взвешивание WMA может точнее выделить текущий тренд внутри цикла.
3. Как компонент для других, более сложных индикаторов. Её предсказуемая линейная природа делает её хорошим строительным блоком.
Роль WMA в моделях предсказания волатильности: Измерение «скорости страха»Волатильность – это не просто «размах». Это скорость изменения цены. И здесь WMA находит неожиданное применение.
Представьте, что мы рассчитываем не среднюю цену, а среднее абсолютное изменение цены (истинный диапазон, ATR). Если применить к этому значению WMA, мы получим индикатор, который:
Быстро и остро реагирует на всплески страха (резкие увеличения диапазона).
Быстро успокаивается, когда паника проходит, так как старые, высокие значения волатильности быстро теряют вес.
Таким образом, WMA помогает создавать адаптивные индикаторы волатильности, которые лучше подходят для алгоритмической настройки параметров риска в реальном времени, чем более инерционные SMA или даже EMA.
Оптимизация WMA для алгоритмической торговли: Создание кастомных временных оконГлавная сила WMA для алгоритмов – возможность легкой модификации. Весовую функцию можно изменить с линейной на любую другую (квадратичную, ступенчатую, пользовательскую), создавая кастомные «профили памяти» для конкретной стратегии.
Например, алгоритм, торгующий на выходах новостей, может использовать ступенчатую WMA, где последним 3-5 свечам после новости придается максимальный и равный вес, а всё, что было до – нулевой. Это будет индикатор, который видит только мир после новости, игнорируя весь предыдущий шум.
Заключение к разделу о взвешенных средних:
Мы прошли путь от коллективной мудрости толпы (SMA) через экспоненциальную чувствительность момента (EMA) к линейному инженерному контролю (WMA).
SMA – это мудрец, который помнит всё одинаково.
EMA – это гений-прагматик, живущий с оглядкой на недавнее прошлое.
WMA – это бесстрашный скаут, смотрящий только вперед и почти не оглядывающийся.
Выбор между ними – не поиск «лучшего». Это выбор философии времени.
Вы верите в долгосрочный консенсус и мощные уровни? Ваш инструмент – SMA.
Вы торгуете импульс и хотите быть в потоке? Ваш выбор – EMA.
Вам нужна максимальная скорость реакции для специфической, точно настроенной системы? Экспериментируйте с WMA и её модификациями.
Но что, если рынок меняет свой характер? Что если период спокойствия сменяется бурей? Нужно ли нам вручную переключаться между инструментами? Нет. Нам нужен инструмент, который делает это сам. Нам нужен инструмент, который адаптируется.
А это уже история для следующей, самой продвинутой главы: Адаптивные и Кастомные Скользящие Средние: Когда Индикатор Обретает Интеллект. Где мы поговорим о Hull MA, Jurik MA, Kaufman AMA и о том, как машинное обучение создает скользящие средние, которые учатся на лету.
Часть II: Продвинутые разновидности скользящих средних
Глава 5. Double EMA (DEMA): Математическое предвидение
«Если вы не можете устранить задержку, вычислите её – и вычтите из будущего». Этот принцип, позаимствованный из теории управления, лег в основу одного из самых элегантных инструментов технического анализа 1990-х годов.
Гонка за нулевым лагом
К концу 1980-х годов экспоненциальная скользящая средняя (EMA) стала стандартом для тех, кому была важна скорость. Однако в эпоху первых алгоритмических систем и растущих объемов торгов на фьючерсных рынках даже её отзывчивости стало недостаточно. Инженерный ум требовал решения, которое не просто уменьшало бы задержку, но предсказывало её и компенсировало. Ответом стал индикатор, который не просто следует за ценой, а опережает ее усредненную тень – Double Exponential Moving Average (DEMA).
1. Идея уменьшения отставания: Коррекция ошибки памятиСоздатель DEMA, Патрик Маллой, подошел к проблеме не как трейдер, а как инженер. Его ключевая идея была гениальна в своей простоте: любая скользящая средняя по определению запаздывает. Но если мы можем измерить величину этого запаздывания, мы можем вычесть его из результата.
Представьте, что вы ведете машину ночью по извилистой дороге. Фары (EMA) освещают участок прямо перед вами, но поворот всегда появляется неожиданно. А теперь представьте, что у вас есть инфракрасный датчик, который проецирует контур дороги на 50 метров вперед. Вы по-прежнему видите только то, что освещено фарами, но датчик позволяет скорректировать траекторию, учитывая будущий изгиб. Этот «датчик» и есть вторая, двойная EMA.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Приобретайте полный текст книги у нашего партнера: