Однако важно отметить, что ни одна из скользящих средних не является лучшим индикатором, чем другая. Например, хотя EMA более точно отражает недавнее движение цен и помогает быстрее выявлять тенденции, она также испытывает больше краткосрочных колебаний, чем SMA. Выбор оптимальной скользящей средней для анализа зависит от торговой стратегии.
Вес последней цены зависит от периода скользящего среднего, и чем этот период короче, тем больший вес имеет последняя цена. Другими словами, если десятипериодная EMA придаст последней цене18,18% веса, то двадцатипериодная добавит 9,25%. Проводя подробные вычисления, нетрудно заметить, что экспоненциальное скользящее среднее будет сложнее в расчете, чем простая средняя сумма. Невооруженным глазом видно, что простое среднее скользящее — самое «ленивое», экспоненциальное — самое динамическое. Заметьте, что в самом конце графика, когда цена начала снижаться, простое и взвешенное скользящие средние держались на уровне, в то время, как экспоненциальное среднее скользящее быстрее всего приблизилось к цене.
Это необходимо для того, чтобы провести сравнительный анализ погрешностей. Вы можете проверить торговые сигналы данного индикатора, создав советник при помощи MQL5 Wizard. Последующие значения рассчитываются аналогичным образом и графически представлены на рисунке.
Почему экспоненциальные скользящие средние полезны для трейдеров?
У простой скользящей средней имеется лаг, а экспоненциальное скользящее среднее сильно реагирует на быстрые колебания цен. Трейдеры, которые специализируются на краткосрочной торговле, используют такое скользящее среднее для наблюдений за быстрыми ценовыми изменениями. Этот показатель помогает определить действия пользователя при долгих сроках торговли и позволяет вычислить трендовые изменения цен. Экспоненциальное скользящее среднее — это тип скользящего среднего, который придает больший вес недавним наблюдениям, что означает, что он может быстрее фиксировать последние тенденции. Впрочем, правила торговли не рекомендуют использовать экспоненциальное скользящее среднее на реальном счету без предварительного теста на работоспособность, который может проводиться на учебном (демонстрационном) депозите. Любой индикатор, каким бы точным он не был, в случае неправильного применения подает много ложных сигналов.
- Получается, что это скользящие средние «скользят» по графику вместе с ценой.
- Следующий калькулятор делает расчет экспоненциального скользящего среднего по свечам.
- Чтобы рассчитать экспоненциальное скользящее среднее, используя другое количество периодов, просто измените значение в ячейке E1 .
- Сформируем сглаженные временные ряды методом скользящего среднего посредством функции СРЗНАЧ.
EMA в трейдинге используется для определения главного тренда на рынке, дополнительно информируя об уровнях поддержки и сопротивления для возможности совершения сделки. Чтобы понять концепцию экспоненциальной скользящей средней EMA, вспомним, что такое обычная скользящая средняя SMA. https://fxsteps.info/marzhinalnaya-torgovlya-eto/ (EMA) — это технический индикатор, используемый в торговой практике, который показывает, как изменяется цена актива или ценной бумаги за определенный период времени. EMA отличается от простой скользящей средней тем, что придает больший вес последним точкам данных (т.е. последним ценам). Также для расчета значения экспоненциального скользящего среднего в период времени t необходимо знать его значение в предыдущем периоде времени (t-1). При этом, в качестве первого значения берется простое скользящее среднее (англ. Simple Moving Average) с тем же самым интервалом сглаживания.
Скользящие на основе других усредняющих функций[править править код]
Иногда при построении скользящей средней некоторые значения исходной функции целесообразно сделать более значимыми. Например, если предполагается, что внутри интервала сглаживания имеет место нелинейная тенденция[1], или, в случае временных рядов, последние — более актуальные — данные могут быть весомее предыдущих. Решение о выборе типа скользящей зависит от самого инвестора, и в разных ситуациях необходимо рассматривать все доступные варианты.
EMAt-1 – значение экспоненциального скользящего среднего в период времени (t-1). Бывает, что исходная функция многомерна, то есть представлена сразу несколькими связанными рядами. В этом случае может возникнуть необходимость объединить в итоговой функции скользящей средней все полученные данные. Например, временные ряды биржевых цен обычно для каждого момента времени представлены как минимум двумя значениями — ценой сделки и её объёмом. Необходим инструмент для вычисления скользящей средней цены, взвешенной по объёму. И так давайте вспомним, что Взвешенное скользящее среднее было придумано для того, чтобы последние данные делали побольше влияния на результат усреднения.
Как и большинство других скользящих средних, EMA больше подходит для трендовых рынков. Если рынок находится в устойчивом и сильном восходящем тренде, линия индикатора также будет отображать восходящий тренд, и наоборот. Первая статья с изложением концепции EMA называлась «Прогнозирование сезонных тенденций и трендов по экспоненциально взвешенным скользящим средним» Чарльза С. Холта (“Forecasting Seasonals and Trends by Exponentially Weighted Moving Averages” by Charles C. Holt), которая была опубликована в 1957 г. Обеспечивая систематическую разработку прогнозирующих выражений для экспоненциально взвешенных скользящих средних, метод, описанный в книге, использовался в различных отраслях для изучения трендов и структур ошибок. Вы также можете настроить количество периодов, за которые EMA должна рассчитываться.
Если индикатор чувствителен, то количество ложных сигналов будет большим, и наоборот, чем менее чувствителен индикатор, тем меньшее количество ложных сигналов будет доходить до клиента, и тем большим будет его запаздывание. Для тех, кто еще не знает, что такое технические индикаторы, свечи и валютные пары, рекомендую начать чтение с первой статьи серии — Простое скользящее среднее. Интервал – число месяцев, включаемое в подсчет скользящего среднего.
Как лучше рассчитать экспоненциальное скользящее среднее?
Метод скользящей средней (или метод скользящих средних) очень популярен в трейдинге. Скользящие средние отображают среднюю цену финансового инструмента за определенный период времени. Существует несколько типов скользящих средних, которые различаются по способу оценки точек данных или по их значимости. Выделение и идентификация ценовых тенденций — одна из важнейших функций ЕМА.
Метод действует тогда, когда для значений четко прослеживается тенденция в динамике. В анализе временных рядов скользящая средняя — это просто среднее значение определенного количества предыдущих периодов. CLOSE (i) — цена закрытия текущего периода;
EMA (i – 1) — значение скользящего среднего предыдущего периода;
P — доля использования значения цен. Используя два различных экспоненциальных пересечения скользящих средних, вы можете генерировать сигналы к покупке и к продаже. Когда EMA с более коротким периодом пересекает EMA с более длинным периодом, это указывает на бычий сигнал; если наоборот – медвежий сигнал. Во многих случаях цена актива повторно тестирует линию EMA, которая находится подальше, после успешного пересечения EMA.
Сам метод экспоненциального сглаживания был придуман достаточно давно, см. Статьи выше, и в виде простого экспоненциального сглаживания превратился в технический индикатор. Расчет, как обычно, ведется за последние n периодов, отсюда название скользящее. Простую SMA можно рассчитать, разделив сумму цен закрытия актива за определенный период времени (например, за 10 дней) на этот период времени. Это и есть формула скользящего среднего, которая представляет собой среднее арифметическое заданных значений. Целью такого сглаживания является передача большего веса последним значениям цен, и меньшего веса более ранним.
Что такое экспоненциальное скользящее среднее (EMA)?
Единственное, чем Moving Average разных типов существенно отличаются друг от друга, — это разные весовые коэффициенты, которые присваиваются последним данным. В случае Простого Скользящего Среднего (Simple Moving Average) все цены рассматриваемого периода имеют равный вес. Экспоненциальная и взвешенная скользящие средние (Exponential Moving Average и Linear Weighted Moving Average) делают более весомыми последние цены.
На выраженном восходящем тренде, взвешенное среднескользящее проявило себя ближе всего к цене. А на периодах торгов, кратковременных взлетов и падений цены, простое скользящее среднее было ближе всего к цене. Это такой тип скользящей средней (MA), которая придает больший вес и значимость наиболее свежим данным.
Как видите, нет какой-то одной средней скользящей, которая всегда ближе или дальше от цены. Среднескользящие линии изменяют свое расположение относительно цены и относительно друг друга в зависимости от динамики цены. Сравнив стандартные погрешности, убеждаемся в том, что модель двухмесячного скользящего среднего больше подходит для сглаживания и прогнозирования. Столбец B теперь показывает 4-дневную экспоненциальную скользящую среднюю продаж. Столбец B теперь показывает 3-дневную экспоненциальную скользящую среднюю продаж.
В качестве первоначального значения экспоненциального скользящего среднего используем простое скользящее среднее с интервалом сглаживание 4, которое составляет 6,8. Рассмотрим методику расчет экспоненциального скользящего среднего на примере данных о цене акций Компании XYZ за последние пятнадцать периодов, которые представлены в таблице. Цель всех скользящих средних — определить направление, в котором движется цена ценной бумаги, основываясь на прошлых ценах.