Чи призводять адаптивні ковзаючі середні до кращих результатів?
Ковзаючі середні є улюбленим інструментом активних трейдерів. Тим НЕ менше, коли ринки консолідації, цей показник призводить до численних сплеску угод, в результаті розчарування серії невеликих виграшів і програшів. Аналітики десятки років намагалися покращити просту ковзну середню. У цій статті ми розглядаємо ці зусилля і виявляємо, що їх пошук привів до корисних інструментів торгівлі. (Для читання у фоновому режимі простих ковзаючих середніх ознайомтесь із простими ковзаючими середніми, щоб виділити тренди.)
Плюси та мінуси ковзних середніх Переваги та недоліки ковзних середніх були підсумовані Робертом Едвардсом та Джоном Магі в першому виданніТехнічного аналізу тенденцій запасів, коли вони сказали: “і саме в 1941 році ми із задоволенням зробили це відкриття (хоча багато хто раніше це робив), що шляхом усереднення даних за визначену кількість днів… можна було отримати вигляд автоматизованої лінії тренду, яка точно визначила б зміни тенденції… Це здавалося майже занадто гарним, щоб бути правдою. насправді це було занадто добре, щоб бути правдою “.
З недоліками, які переважають переваги, Едвардс і Магі швидко відмовилися від своєї мрії торгувати з пляжного бунгало. Але через 60 років після того, як вони написали ці слова, інші наполегливо намагаються знайти простий інструмент, який без зусиль забезпечить багатство ринків.
Прості ковзаючі середні Для обчислення простої ковзної середньої додайте ціни для бажаного періоду часу та розділіть на кількість вибраних періодів.2 Для пошуку п’ятиденної ковзної середньої потрібно буде підсумувати п’ять останніх цін закриття та розділити на п’ять.
- Якщо останнє закриття перевищує ковзне середнє, запас буде вважатися висхідним трендом.
- Зменшувальні тенденції визначаються цінами, що торгуються нижче ковзної середньої. (Детальніше див. У нашому посібнику із зміщення середніх значень.)
Ця властивість, що визначає тенденції, дає можливість ковзним середнім генерувати торгові сигнали. У найпростішому застосуванні трейдери купують, коли ціни перевищують ковзну середню, і продають, коли ціни переходять нижче цієї межі. Такий підхід гарантовано поставить торговця на праву сторону кожної значної торгівлі. На жаль, згладжуючи дані, ковзні середні будуть відставати від ринкових дій, і трейдер майже завжди повертатиме значну частину свого прибутку навіть на найбільших виграшних угодах.
Експоненціальні ковзні середні Аналітикам, здається, подобається ідея ковзного середнього, і вони роками намагаються зменшити проблеми, пов’язані з цим відставанням. Одне з цих нововведень – експоненціальна ковзна середня (EMA). Цей підхід призначає відносно більший вагомий коефіцієнт нещодавніх даних, і в результаті він залишається ближчим до цінової дії, ніж проста ковзна середня. Формула для обчислення експоненціальної ковзної середньої:
Загальне значення ваги становить 0,181, що наближається до 20-денної простої ковзної середньої. Інший – 0,10, що є приблизно 10-денною ковзною середньою.
Хоча це зменшує відставання, експоненціальна ковзаюча середня не в змозі вирішити ще одну проблему із ковзаючими середніми, яка полягає в тому, що їх використання для торгових сигналів призведе до великої кількості втрачених угод.У статті “Нові концепції в технічних торгових системах” Уелс Уайлдер підрахував, що ринки розвиваються лише чверть часу. До 75% торгових дій обмежується вузькими діапазонами, коли сигнали купівлі-продажу з ковзанням середнього будуть неодноразово генеруватися, оскільки ціни швидко рухаються вище і нижче ковзної середньої. Для вирішення цієї проблеми кілька аналітиків запропонували змінювати ваговий коефіцієнт розрахунку EMA. (Докладніше див. Як використовуються ковзні середні в торгівлі? )
Адаптація ковзаючих середніхдо ринкових дій Одним із методів усунення недоліків ковзаючих середніх є множення вагового коефіцієнта на коефіцієнт волатильності.Це означало б, що ковзаюче середнє буде далі від поточної ціни на нестабільних ринках.Це дозволило б переможцям балотуватися.Коли тренд закінчується, а ціни консолідуються, ковзна середня наближається до поточної ринкової дії і, теоретично, дозволяє трейдеру зберігати більшу частину прибутків, зафіксованих під час тренду.На практиці коефіцієнт летючості може бути таким показником, як ширина смуги Боллінджера®, яка вимірює відстань між відомими смугами Боллінджера®. (Докладніше про цей показник див. В Основах смуг Боллінджера®.)
Перрі Кауфман запропонував замінити змінну “ваги” у формулі EMA константою на основі коефіцієнта ефективності (ER) у своїй книзі “Нові торгові системи та методи”. Цей показник призначений для вимірювання сили тренду, визначеної в межах від -1,0 до +1,0. Він розраховується за простою формулою:
ER = тпротлртязезчнгееöгрегяöг sum of absolute price changes for each barжчере:ER = efficiency ratio\ begin {align} & \ text {ER} \ = \ \ frac {\ text {загальна зміна ціни за період}} {\ text {сума абсолютних змін ціни для кожного бару}} \\ & \ textbf {де:} \\ & \ text {ER} \ = \ \ text {коефіцієнт корисної дії} \ end {align}UER = сума абсолютних змін ціни для кожного бару
Розглянемо запас, який має п’ятибальний діапазон кожного дня, а в кінці п’яти днів загалом набрав 15 очок. Це призведе до ER 0,67 (рух на 15 пунктів вгору, поділений на загальний діапазон 25 точок). Якби цей запас знизився на 15 пунктів, ER становив би -0,67. (Докладніші торгові поради від Перрі Кауфмана читайте в програмі « Програш, щоб виграти», де викладено стратегії боротьби з торговими збитками.)
Принцип ефективності тренду заснований на тому, скільки спрямованого руху (або тренду) ви отримуєте за одиницю руху ціни протягом певного періоду часу. ER +1,0 означає, що акції знаходяться в ідеальному висхідному тренді; -1,0 являє собою ідеальний спадний тренд. На практиці до крайнощів вдається рідко.
Щоб застосувати цей показник для пошуку адаптивної ковзної середньої (AMA), трейдерам потрібно буде розрахувати вагу за такою досить складною формулою:
Потім значення C використовується у формулі EMA замість більш простої вагової змінної. Незважаючи на те, що їх важко розрахувати вручну, адаптивна ковзаюча середня є опцією майже у всіх торгових пакетах програм. (Докладніше про EMA читайте у статті Дослідження експоненціально зваженої ковзної середньої.)
Приклади простої ковзної середньої (червона лінія), експоненціальної ковзної середньої (синя лінія) та адаптивної ковзної середньої (зелена лінія) показані на малюнку 1.
Рисунок 1: AMA має зелений колір і показує найбільший ступінь згладжування при дії, пов’язаній із діапазоном, яку видно з правого боку цієї діаграми. У більшості випадків експоненціальна ковзна середня, яка відображається як синя лінія, є найближчою до дії ціни. Проста ковзна середня позначена червоною лінією.
Три ковзні середні, показані на малюнку, схильні до різної торгівлі різними моментами. Цей недолік ковзних середніх поки що було неможливо усунути.
Висновок Роберт Колбі перевірив сотні інструментів технічного аналізу вЕнциклопедії технічних показників ринку. Він зробив висновок: “Хоча адаптивна ковзаюча середня є цікавою новою ідеєю зі значною інтелектуальною привабливістю, наші попередні тести не можуть показати жодної реальної практичної переваги для цього більш складного методу згладжування тенденцій”. Це не означає, що трейдери повинні ігнорувати цю ідею. AMA можна поєднувати з іншими показниками для розробки вигідної торгової системи. (Докладніше про цю тему читайте в статті Відкриття каналів Келтнера та осцилятор Чайкина.)
ER може бути використаний як самостійний індикатор тенденції для виявлення найбільш вигідних торгових можливостей. Як один із прикладів, коефіцієнти вище 0,30 вказують на сильні тенденції до зростання та представляють потенційні покупки. Як варіант, оскільки волатильність рухається циклами, на акції з найнижчим коефіцієнтом корисної дії можна розглядати як можливості прориву.
Докладніше див. В Основах зважених ковзних середніх.