Скользящая средняя

Технический индикатор «Скользящая средняя»

Технический индикатор «Скользящая средняя» показывает среднее значение цены инструмента за определённый период времени. При расчёте скользящей средней производится усреднение цены инструмента за этот период. При изменении цены скользящая средняя либо растёт, либо снижается.

Типы скользящих средних

Существуют четыре различных типа скользящих средних: простая (также называемая арифметической), экспоненциальная, сглаженная и взвешенная. Скользящая средняя может быть рассчитана для любого последовательного набора данных, включая цены открытия и закрытия, максимальные и минимальные цены, объём торгов или другие индикаторы. Нередко используются двойные скользящие средние.

Различия скользящих средних

Единственное, в чём скользящие средние разных типов существенно отличаются друг от друга, — это весовые коэффициенты, присваиваемые последним данным. В случае простой скользящей средней все цены рассматриваемого периода имеют равное значение. Экспоненциальная и линейно-взвешенная скользящие средние придают больший вес последним ценам.

Интерпретация скользящих средних

Наиболее распространённый способ интерпретации ценовой скользящей средней — сравнение её динамики с движением цены. Когда цена инструмента поднимается выше скользящей средней, появляется сигнал на покупку; если цена опускается ниже скользящей средней — это сигнал на продажу. Эта торговая система, основанная на скользящей средней, не предназначена для входа в рынок на самом минимуме и выхода на самом пике. Она позволяет действовать в соответствии с трендом: покупать вскоре после того, как цены достигнут дна, и продавать вскоре после того, как цены достигнут пика.

Скользящие средние для индикаторов

Скользящие средние также могут применяться к индикаторам. Интерпретация скользящих средних индикаторов аналогична интерпретации ценовых скользящих средних: если индикатор поднимается выше своей скользящей средней, это означает, что восходящее движение индикатора, вероятно, продолжится; если индикатор опускается ниже своей скользящей средней, это означает, что он, вероятно, продолжит снижение.

SMA, EMA, SMMA и LWMA с одинаковым периодом 20. EMA и LWMA следуют за ценой ближе всего, SMMA реагирует медленнее всех.

Типы скользящих средних на графике

Вот типы скользящих средних на графике:

Simple Moving Average (SMA)

Простое, или арифметическое, скользящее среднее рассчитывается путём суммирования цен закрытия инструмента за определённое количество единичных периодов (например, 12 часов). Затем это значение делится на число таких периодов.

SMA = SUM(CLOSE(i), N) / N

Здесь CLOSE(i) означает цену закрытия текущего периода, а N означает число периодов расчёта.

Exponential Moving Average (EMA)

Экспоненциально сглаженное скользящее среднее рассчитывается путём добавления к предыдущему значению скользящего среднего определённой доли текущей цены закрытия. При использовании экспоненциально сглаженных скользящих средних последние цены имеют большее значение. P-процентное экспоненциальное скользящее среднее будет выглядеть следующим образом:

EMA = (CLOSE(i) * P) + (EMA(i - 1) * (1 - P))
P = 2 / (N + 1)

Здесь EMA(i - 1) означает значение Moving Average предыдущего периода, а P означает долю текущего значения цены.

Smoothed Moving Average (SMMA)

Первое значение этого сглаженного скользящего среднего рассчитывается как простое скользящее среднее (SMA):

SUM1 = SUM(CLOSE(i), N)
SMMA1 = SUM1 / N

Второе и последующие скользящие средние рассчитываются по следующей формуле:

SMMA(i) = (PREVSUM - SMMA(i - 1) + CLOSE(i)) / N

Здесь PREVSUM = SMMA(i - 1) * N означает сглаженную сумму предыдущего бара.

Формулу можно упростить в результате арифметических преобразований:

SMMA(i) = (SMMA(i - 1) * (N - 1) + CLOSE(i)) / N

Linear Weighted Moving Average (LWMA)

В случае взвешенного скользящего среднего последние данные имеют большее значение, чем более ранние данные. Взвешенное скользящее среднее рассчитывается путём умножения каждой из цен закрытия в рассматриваемом ряду на определённый весовой коэффициент.

LWMA = SUM(CLOSE(i) * i, N) / SUM(i, N)